Park, Hwa-Pyeong;Ryu, Younggon;Han, Ki Jin;Jung, Jee-Hoon
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제11권2호
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pp.383-392
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2016
This paper proposes the design considerations of resonant network and transformer magnetics for 500 kHz high switching frequency LLC resonant converter. The high power density can be effectively achieved by adopting high switching frequency which allows small size passive components in the converter. The design methodology of magnetizing inductance is derived for zero voltage switching (ZVS) condition, and the design methodology of the transformer and output capacitance is derived to achieve high power density at high operating frequency. Moreover, the structure of transformer is analyzed to obtain the proper inductance value for high switching operation. To verify the proposed design methodology, simulation and experimental results will be presented including temperature of passive and active components, and power conversion efficiency to evaluate dominant power loss. In addition, the validity of magnetics design will be evaluated with operating waveforms of the prototype converter.
In this paper, friction coefficients between ices and model ship were studied in order to predict the resistance of ice. The friction coefficient is a dimensionless scalar value which describes the ratio of the force of friction between two bodies and the force pressing them together. The coefficient of friction depends on the materials, roughness on surface, lubrication, etc. We tested and analyzed the friction coefficient for the development of the test methodology. The friction coefficient for ice model test is very dominant to predict the ship performance, so every ice tank uses their own painting technique. In this study, the friction coefficient with changing the moving speed of ice was studies by using a flat plates which were made by the MOERI's paining technique and the basic research for the developing the paining methodology in the MOERI ice model basin was carried out.
Kim, Ung-Soo;Song, In-Ho;Sohn, Jong-Joo;Kim, Eun-Kee
Nuclear Engineering and Technology
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제42권4호
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pp.460-467
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2010
In this study, the parameters of the feedwater control system (FWCS) of the OPR1000 type nuclear power plant (NPP) are optimized by response surface methodology (RSM) in order to acquire better level control performance from the FWCS. The objective of the optimization is to minimize the steam generator (SG) water level deviation from the reference level during transients. The objective functions for this optimization are relationships between the SG level deviation and the parameters of the FWCS. However, in this case of FWCS parameter optimization, the objective functions are not available in the form of analytic equations and the responses (the SG level at plant transients) to inputs (FWCS parameters) can be evaluated by computer simulations only. Classical optimization methods cannot be used because the objective function value cannot be calculated directely. Therefore, the simulation optimization methodology is used and the RSM is adopted as the simulation optimization algorithm. Objective functions are evaluated with several typical transients in NPPs using a system simulation computer code that has been utilized for the system performance analysis of actual NPPs. The results show that the optimized parameters have better SG level control performance. The degree of the SG level deviation from the reference level during transients is minimized and consequently the control performance of the FWCS is remarkably improved.
Renewable energy from biomass and biodegradable wastes can significantly supplement the global energy demand if properly harnessed. Pyrolysis is the most profound modern technique that has proved effective and efficient in the energy conversion of biomass to yield various products like bio-oil, biochar, and syngas. This study focuses on optimization of slow pyrolysis of banana peels waste to yield banana peels vinegar, tar and biochar as bio-infrastructure products. Response surface methodology using central composite design was used to determine the optimum conditions for the banana wastes using a batch reactor pyrolysis system. Three factors namely heating temperature ($350-550^{\circ}C$), sample mass (200-800 g) and residence time (45-90 min) were varied with a total of 20 individual experiments. The optimal conditions for wood vinegar yield (48.01%) were $362.6^{\circ}C$, 989.9 g and 104.2 min for peels and biochar yield (30.10%) were $585.9^{\circ}C$, 989.9 g and 104.2 min. The slow pyrolysis showed significant energy conversion efficiencies of about 90% at p-value ${\leq}0.05$. These research findings are of primary importance to Uganda considering the abundant banana wastes amounting to 17.5 million tonnes generated annually, thus using them as pyrolysis feedstock can boost the country's energy status.
Viewed as a more systematic approach of creating high quality products and bringing them into market at a lower cost and in significantly less time, it attracts the attention of quality designers to quality function deployment (QFD) approach. In attempt to reduce the design cycle, the industry has responded with concurrent design effort. In a sense, concurrent engineering refers to the integration of various activities within the broad scope of the product life cycle [17]. Over the last ten years, much has been written about QFD but little has been available in terms of the underlying guide methodology. The methodology of QFD is quite simple and many will say that they have done it in the past but just have not formalized it into the form that this discipline requires. QFD ties the product, user, value, and manufacturing viewpoints together in a continuous process of defining the product design and manufacturing requirements. The value viewpoint recognizes the cost to obtain certain functionality, and the manufacturing viewpoint addresses conformance to requirements, but in a broader sense, the variability in production. In this paper, the QFD system acquisitions are described, and two heuristic approaches solving for the complex design process, especially the size reduction of design process and precedence-constrained relationship in QFD are proposed, and the empirical example is illustrated.
Direct catalysis of vapors from vacuum pyrolysis of biomass was performed on MCM-41 to investigate the effects of operating parameters including catalyzing temperature, catalyzing bed height and system pressure on the organic yields. Optimization of organic phase yield was further conducted by employing response surface methodology. The statistical analysis showed that operating parameters have significant effects on the organic phase yield. The organic phase yield first increases and then decreases as catalyzing temperature and catalyzing bed height increase, and decreases as system pressure increases. The optimal conditions for the maximum organic phase yield were obtained at catalyzing temperature of $502.7^{\circ}C$, catalyzing bed height of 2.74 cm and system pressure of 6.83 kPa, the organic phase yield amounts to 15.84% which is quite close to the predicted value 16.19%. The H/C, O/C molar ratios (dry basis), density, pH value, kinematic viscosity and high heat value of the organic phase obtained at optimal conditions were 1.287, 0.174, $0.98g/cm^3$, 5.12, $5.87mm^2/s$ and 33.08 MJ/kg, respectively. Organic product compositions were examined using gas chromatography/mass spectrometry and the analysis showed that the content of oxygenated aromatics in organic phase had decreased and hydrocarbons had increased, and the hydrocarbons in organic phase were mainly aliphatic hydrocarbons. Besides, thermo-gravimetric analysis of the MCM-41 zeolite was conducted within air atmosphere and the results showed that when the catalyst continuously works over 100 min, the index of physicochemical properties of bio-oil decreases gradually from 1.15 to 0.45, suggesting that the refined bio-oil significantly deteriorates. Meanwhile, the coke deposition of catalyst increases from 4.97% to 14.81%, which suggests that the catalytic activity significantly decreases till the catalyst completely looses its activity.
Sakka, Zafer I.;Assakkaf, Ibrahim A.;Qazweeni, Jamal S.
Structural Engineering and Mechanics
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제65권6호
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pp.751-760
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2018
Damages in concrete structures due to aging and other factors could be a serious and immense matter. Making the best selection of the most viable and practical repairing and strengthening techniques are relatively difficult tasks using traditional methods of structural analyses. This is due to the fact that the traditional methods used for assessing aging structure are not fully capable when considering the randomness in strength, loads and cost. This paper presents a reliability-based methodology for assessing reinforced concrete members. The methodology of this study is based on probabilistic analysis, using statistics of the random variables in the performance function equations. Principles of reliability updating are used in the assessment process, as new information is taken into account and combined with prior probabilistic models. The methodology can result in a reliability index ${\beta}$ that can be used to assess the structural component by comparing its value with a standard value. In addition, these methods result in partial safety factor values that can be used for the purpose of strengthening the R/C elements of the existing structure. Calculations and computations of the reliability indices and the partial safety factors values are conducted using the First-order Reliability Method and Monte Carlo simulation.
The Best Estimate Plus Uncertainty (BEPU) method has been widely used to evaluate the uncertainty of a best-estimate thermal hydraulic system code against a figure of merit. This uncertainty is typically evaluated based on the physical model's uncertainties determined by expert judgment. This paper introduces the application of data assimilation methodology to determine the uncertainty bands of the physical models, e.g., the mean value and standard deviation of the parameters, based upon the statistical approach rather than expert judgment. Data assimilation suggests a mathematical methodology for the best estimate bias and the uncertainties of the physical models which optimize the system response following the calibration of model parameters and responses. The mathematical approaches include deterministic and probabilistic methods of data assimilation to solve both linear and nonlinear problems with the a posteriori distribution of parameters derived based on Bayes' theorem. The inverse problem was solved analytically to obtain the mean value and standard deviation of the parameters assuming Gaussian distributions for the parameters and responses, and a sampling method was utilized to illustrate the non-Gaussian a posteriori distributions of parameters. SPACE is used to demonstrate the data assimilation method by determining the bias and the uncertainty bands of the physical models employing Bennett's heated tube test data and Becker's post critical heat flux experimental data. Based on the results of the data assimilation process, the major sources of the modeling uncertainties were identified for further model development.
A selection methodology of liquid levelmeters, especially, level sensors in non-nuclear category, to be installed in nuclear energy facilities is developed using linguistic fuzzy approaches such as fully-linguistic and semi-linguistic methods. Depending on defuzzification techniques, the linguistic fuzzy methodology leads to either linguistic (exactly, fully-linguistic) or cardinal (i.e., semi-linguistic) evaluation. For the linguistic method, for each alternative, fuzzy preference index is converted to linguistic utility value by means of a similarity measure determining the degree of similarity between fuzzy index and linguistic ratings. For the cardinal method, the index is translated to cardinal overall utility value. According to these values, alternatives of interest are linguistically or numerically evaluated and a suitable alternative can be selected. Under given selection criteria, the suitable selections out of some liquid levelmeters for nuclear facilities are dealt with using the linguistic fuzzy methodology proposed. Then, linguistic fuzzy evaluation results are compared with qualitative result available in the literature. It is found that as to a suitable option the linguistic fuzzy selection is in agreement with the qualitative selection. Additionally, the comparative study shows that the fully-linguistic method using adequate scale system facilitates linguistic interpretation regarding evaluation results.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제6권2호
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pp.24-29
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2016
This paper elaborates the significance of scenario planning in risk management, and presents an integrated approach which takes into account the 'Risk Events' derived from scenario planning for risk prioritisation. This research integrates scenario planning with Risk Failure Mode and Effect Analysis (RFMEA) through examples from construction litigations of project schedule and cost overrun cases as a simplified approach to project risk management. The proposed methodology incorporates scenarios developed from realistic events of dispute and arbitration cases from construction projects, and thereby increasing potential to foresee risks and their effects well in advance. The results from this methodology shall be validated against outcome of survey study conducted by KPMG-PMI (2013) on project schedule and cost overruns that was based on Ministry of Statistics and Programme Implementation (MoSPI) Project Monitoring data for 2012-13.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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