Variations in system parameters due to uncertainties of parameters may result in system performance deterioration and create system internal stability problems. Uncertainties in structural modeling of structures are often considered to ensure that the control system is robust with respect to response errors. So the uncertain concept plays an important role in the analysis and design of the engineering structures. In this paper, the active control of the intelligent structures with the uncertainties is studied and a new method for analyzing the robustness of systems with the uncertainties is presented. Firstly, the system with uncertain parameters is considered as the perturbation of the system with deterministic parameters. Secondly, the feedback control law is designed on the basis of deterministic system. Thirdly, perturbation analysis and robustness analysis of intelligent structures with uncertainties are discussed when the feedback control law is applied to the original system and perturbed system. Combining the convex model of uncertainties with the finite element method, the analysis theory of the robustness of intelligent structures with the uncertainties can be developed. The description and computation of the robustness of intelligent structures with uncertain parameters is obtained. Finally, a numerical example of the application of the present method is given to show the validity of the method.
Kim, Ung-Soo;Song, In-Ho;Sohn, Jong-Joo;Kim, Eun-Kee
Nuclear Engineering and Technology
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v.42
no.4
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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.
Sampling based uncertainty analysis was carried out to quantify uncertainty in predictions of best estimate code RELAP5/MOD3.2 for a thermal hydraulic test (10% hot leg break LOCA) performed in the Large Scale Test Facility (LSTF) as a part of an IAEA coordinated research project. The nodalisation of the test facility was qualified for both steady state and transient level by systematically applying the procedures led by uncertainty methodology based on accuracy extrapolation (UMAE); uncertainty analysis was carried out using the Latin hypercube sampling (LHS) method to evaluate uncertainty for ten input parameters. Sixteen output parameters were selected for uncertainty evaluation and uncertainty band between $5^{th}$ and $95^{th}$ percentile of the output parameters were evaluated. It was observed that the uncertainty band for the primary pressure during two phase blowdown is larger than that of the remaining period. Similarly, a larger uncertainty band is observed relating to accumulator injection flow during reflood phase. Importance analysis was also carried out and standard rank regression coefficients were computed to quantify the effect of each individual input parameter on output parameters. It was observed that the break discharge coefficient is the most important uncertain parameter relating to the prediction of all the primary side parameters and that the steam generator (SG) relief pressure setting is the most important parameter in predicting the SG secondary pressure.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.13
no.9
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pp.914-921
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2001
The objective of this study is to evaluate the design parameters and to develop the cooling and heating load prediction equations of office buildings. The building load calculation simulation was carried out using the DOE-2.1E program. The results of the simulation was used as a data for ANOVA and multiple regression analysis which could develop the load prediction equations.
This study was based on water quality data of the Lake Doam watershed, monitored from 2010 to 2013 at eight different sites with multiple physiochemical parameters. The dataset was divided into two sub-datasets, namely, non-rainy and rainy. Principal component analysis (PCA) and factor analysis (FA) techniques were applied to evaluate seasonal correlations of water quality parameters and extract the most significant parameters influencing stream water quality. The first five principal components identified by PCA techniques explained greater than 80% of the total variance for both datasets. PCA and FA results indicated that total nitrogen, nitrate nitrogen, total phosphorus, and dissolved inorganic phosphorus were the most significant parameters under the non-rainy condition. This indicates that organic and inorganic pollutants loads in the streams can be related to discharges from point sources (domestic discharges) and non-point sources (agriculture, forest) of pollution. During the rainy period, turbidity, suspended solids, nitrate nitrogen, and dissolved inorganic phosphorus were identified as the most significant parameters. Physical parameters, suspended solids, and turbidity, are related to soil erosion and runoff from the basin. Organic and inorganic pollutants during the rainy period can be linked to decayed matters, manure, and inorganic fertilizers used in farming. Thus, the results of this study suggest that principal component analysis techniques are useful for analysis and interpretation of data and identification of pollution factors, which are valuable for understanding seasonal variations in water quality for effective management.
Statement of problem: The researches on the influence of design variables on the stress distribution in cortical and trabecular bones and on optimal design for implant system were limited. Purpose: The purpose of this study is to identify the sensitivities of design parameters and to suggest the optimal parameters for designing the onebody type implant system. Material and methods: Stresses arising in the implant system were obtained by finite element analysis using a three dimensional model. An onebody type implant system[Oneplant (Warrantec. Co. Ltd., Korea)] was considered in this study. Vortical load(150 N) was applied on the top of the abutment along the axial direction. The initial design variables set for sensitivity analysis were radius of fixture, numbers of micro thread, numbers of power thread, height of micro thread, future length, tapered angle of future, inclined angle of thread, width of micro thread and width of power thread. The statistical technique of Design of Experiments(DOE) was applied tn the simulation model to deduce effective design parameters on stress distributions in bones. The deduced design parameters were incorporated into a fully automated design tool which is coupled with the finite element analysis and numerical optimization to determine the optimal design parameters. Results: 1. The result of sensitivity analysis showed six design variables - radius of future, tapered angle of fixture, inclined angle of thread, numbers of power thread, numbers of micro thread and height of micro thread - were more influential than the others. 2. The optimal values of design variables can be deduced by coupling finite element analysis (FEA) and design optimization tool(DOT).
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.3
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pp.710-721
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1999
In this paper, we have designed and implemented a parameter extraction system for analyzing Internet using SNMP. The extraction system has two modules; one is collection request module, and the other is analysis request module. The collection request module generates a polling script, which is used to collect management information from the managed system periodically. With this collected data, analysis request module extracts analysis parameters. These parameters are traffic flow analysis, interface traffic analysis, packet traffic analysis, and management traffic analysis parameter. For management activity, we have introduced two-step-analysis-view. One is Summary-View, which is used find out malfunction of a system among the entire managed systems. The Other is Specific-View. With this view we can analyze the specific system with all our analysis parameters. To show available data as indicators for line capacity planning, network redesigning decision making of performance upgrade for a network device and things like that.
Muscle force prediction in forward dynamic analysis of human motion depends many muscle parameters associated with muscle actuation. This research studies the effects of various parameters of Hill type muscle model using the simple hand raising motion. Motion analysis is carried out using motion capture system, and each muscle force is recorded for comparison with muscle model generated muscle force. Using Hill type muscle model, muscle force for generating the same hand rasing motion was setup adjusting 5 activation parameters. The test showed the importance of activation parameters on the accurate generation of muscle force.
Journal of the Korean Professional Engineers Association
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v.18
no.3
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pp.21-27
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1985
Earthen mass located beneth a sloping group surface, whether natural or manmade, have a tendency to move downward and outward under the influence of gravity. Unless this tendency is suitably counteracted by the Shearing resistances within the mass, a landslide occurs. Avoiding such instabilities is a major concern of the geotechnical engineer. The shearing behavior of a soil is determined empirically, i.e., by field tests or laboratory tests. This results are applied to the slope stability analysis. The factor of safety for slope stability analysis is much more sensitive to the choice of strength parameters as interpreted from soil tests than to the choice of the computational method of analysis. This paper was investigated the influence of the change in the factor of safety due to a change in one of the parameters, relative to the total change in the factor of safety due to change in all parameters. A conclusion may be reached with respect to the required precision definition of the different variables to limit uncertainties in the factor of safety to tolerable levels.
In this paper, object of experiment is to study on the effect parameters to obtain optimal surface roughness in face turning. Surface roughness is significantly important to be high quality of parts produced by turning process. For this purpose, the optimization of cutting parameters for face turning operation is investigated applying the Taguchi method. An orthogonal array, signal-to-noise, and the analysis of variance are employed to evaluate effect of cutting parameters for face turning. Also confirmation tests were performed to make a comparison between the results predicted from the mentioned correlations and the theoretical results. Cutting experiment is performed without cutting fluid using coated tungsten carbide insert about workpiece of SM45C. And regression analysis technique has been used to study the effects of the cutting parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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