본 논문에서는 전 논문에서 개발되었으나 검증을 필요로 한 간단한 전단속도 의존적 구성모델을 유명한 보스톤블루 점토를 대상으로 엄격하게 수행된 비등방 삼축압축시험 결과를 활용하여 검증하였다. 검증은 전단속도 0.05%hr, 0.5%/hr, 5.0%hr 및 OCR=1, 2, 4, 8 경우에 있어서 수행되었다. 연구결과, 개발된 모델은 OCR=4, 8 경우 등 심한 과압밀 경우에는 변형율 완화, 비배수강도 등 응력-변형율 예측에 있어 개선이 필요한 것으로 보였으나, OCR=1, 2 등 정규압밀 또는 약간 과압밀 경우에는 비교적 신뢰도 높게 응력-변형을 관계를 예측하여, 그 활용도를 기대할 수 있겠다.
본 논문에서는 VCM을 위한 다해상도 피처 맵에 대한 압축 방법을 제안한다. 제안하는 압축 방법은 PCA 기반의 변환을 통해 다해상도 피처 맵의 채널 및 해상도 계층 간 중복성을 제거하며 변환에 사용된 기저 벡터와 평균 벡터 그리고 변환을 통해 얻어진 변환 계수를 각각의 특성에 따라 VVC 기반 부호화기와 DeepCABAC을 통하여 압축한다. 제안하는 방법의 성능을 측정하기 위하여 OpenImageV6와 COCO 2017 validation set에 대하여 객체 검출 성능을 평가하며, MPEG-VCM 앵커 및 본 논문에서 제안하는 피처 맵 압축 앵커 대비 bpp와 mAP를 BD-rate 관점에서 비교한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 OpenImageV6에서 피처 맵 압축 앵커 대비 25.71%의 BD-rate 성능 향상을 보이며, 특히 COCO 2017 validation set의 크기가 큰 객체들에 대해서 MPEG-VCM 앵커 대비 최대 43.72%의 BD-rate 성능이 향상됨을 보인다.
화재분석모델이 제한사항 내에서 화재 피해를 신뢰성 있게 예측하기 위해서는 화재분석모델에 대한 검증분석이 반드시 이루어져야 하며, 이러한 검증분석 과정은 일반적으로 실증실험 결과와 비교함으로서 이루어진다. 본 연구의 목적은 화재분석모델인 FDS의 이중격실 Pool 화재에 대한 예측 능력을 평가하고, FDS의 중요 입력값(열방출률 및 환기량)의 미소변화에 따른 출력값(온도, 농도, 열유속)의 민감도를 분석하기 위함이다. FDS의 예측능력 평가와 FDS 입력변수의 민감도 분석을 위해 국제공동연구 PRISME 프로잭트로부터 화재실증 결과와 FDS 결과물을 비교분석하였다. 이중격실 Pool 화재에 대한 FDS의 예측능력은 화재실증 실험결과와 비교하여 약 ${\pm}$20% 오차범위를 나타내었다. 또한, FDS의 입력변수에 대한 민감도는 열방출율의 미소변화에 따라 비교적 높은 출력값의 변화가 나타났으며, 환기량의 미소변화에 따라 출력값 변화는 연소생성물의 농도에만 영향을 미쳤다.
한국전산유체공학회 2003년도 The Fifth Asian Computational Fluid Dynamics Conference
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pp.43-45
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2003
Nonlinear relationship between Reynolds stresses and the rate of strain for nonlinear${\kappa}-{\varepsilon}$ turbulence models is validated theoretically by using the boundary layer assumptions against the turbulencedriven secondary flows in noncircular ducts and then the prediction performance for several nonlinear models is evaluated numerically through the application to the turbulent flow in a square duct.
We performed a validation study of the MODIS active fire detection algorithm using high resolution SPOT image as the reference data set. Fire with visible smoke plumes are detected in the SPOT scenes, while the hotspots in MODIS data are detected using NASA's new version 4 fire detection algorithm. The detection performance is characterized by the commission error rate (false alarms) and the omission error rate (undetected fires). In the Sumatra and Kalimantan study area, the commission rate and the omission rate are 27% and 34% respectively. False alarms are probably due to recently burnt areas with warm surfaces. False negative detection occur where there are long smoke plumes and where fires occur in densely vegetated areas.
From the geometric parameter study, an optimal ejector design procedure of pressure recovery system for chemical lasers was acquired. For given primary flow reservoir conditions, an up-scaled ejector was designed and manufactured. In the performance test, secondary mass flow rate of 100g/s air was entrained satisfying the design secondary pressure, $40{\sim}50torr$. Performance validation of a supersonic ejector system along with an investigation of effects of supersonic diffuser was conducted. Placement of the diffuser at the secondary inlet further reduced diffuser upstream pressure to 7torr. Lastly, the duplicate of apparatus (air 500g/s secondary mass flow rate each) was built and connected in parallel to assess proportionality behavior on a system to handle larger mass flow rate. Test and comparison of the parallel unit demonstrated the secondary mass flow rate was proportional to the number of individual units that were brought together maintaining the lasing pressure.
This study represents an assessment of the phase-Doppler technique to the measurements of dense droplet laden jet. High-pressure injection fuel sprays have been investigated to evaluate the use of the Phase-Doppler anemometry (PDA) technique. The critical issue is the stability of the phase-Doppler anemometry technique for dense droplet laden jet such as Diesel fuel spray in order to insure the results from the drop size and velocity measurements are repeatable, consistent, and physically realistic because the validation rate of experimental data is very low due to the thick optical density. The effect of shift frequency is minor, however, the photomultiplier tube (PMT) voltage setting is very sensitive to the data acquisition and noise in dense droplet laden jet. The optimum PMT voltage and shift frequency should be chosen so that the data such as volume flux and drop diameter do not change rapidly.
We need to develop a on-line thermal performance analysis system for nuclear power plant to determine performance status and heat rate of turbine cycle. We have developed PERUPS(PERformance Upgrade System) to aid the effective performance analysis of turbine cycle. Procedures of performance calculation are improved using several adaptations from standard calculation algorithms based on PTC(Performance Test Code). Robustness in the on-line performance analysis is increased by verification & validation scheme for measured input data. The system also provides useful web interfaces for performance analysis such as graphic heat balance of turbine cycle and components, turbine expansion lines, automatic generation of analysis report. The system was successfully applied for YongGwang nuclear plant unit #3,4.
A reversed phase HPLC analysis of atorvastatin (AS) standard solution was performed using diclofenac (DF) as internal standard. Column oven temperature, flow rate and the composition of the mobile phase were varied in order to determine a practical system setup using a C18 column and UV detector. Two C18 columns of different length were compared regarding their influence on the AS peak shape. Based on these preliminary experiments a validation study was performed utilizing a C18 column at $62^{\circ}C$ with a mobile phase consisting of sodium phosphate buffer (0.05 M, pH 4.0), methanol and acetonitrile (40:50:10, v/v/v). The detection limit for AS was $0.1{\mu}g/ml$ and inter- and intra-day calibration curves were linear over a concentration range of $0.2-50{\mu}g/ml$. Accuracy and precision were satisfactory in the AS concentration range of $0.5-50{\mu}g/ml$.
This paper outlines a framework for a diagnosis of a complex system with uncertain information. Sensor validation ploys a vital role in the ability of the overall system to correctly determine the state of a system monitored by imperfect sensors. Here, emphases are put on the heuristic technology and post-processor for reasoning. Heuristic Sensor Validation (HSV) exploits deeper knowledge about parameter interaction within the plant to cull sensor faults from the data stream. Finally the modified probability distributions and validated data are used as input to the reasoning scheme which is the runtime version of the influence diagram. The output of the influence diagram is a diagnostic mapping from the symptoms or sensor readings to a determination of likely failure modes. Once likely failure modes are identified, a detailed diagnostic knowledge base suggests corrective actions to improve performance. This framework for a diagnostic expert system with sensor validation and reasoning under uncertainty applies in $HEATXPRT^{TM}$ a data-driven on-line expert system for diagnosing heat rate degradation problems in fossil power plants [1].
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[게시일 2004년 10월 1일]
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