Recently rapid urbanization facilitates development of high-rise building complex including apartment and office building in urban area. Many problems related with high -rise building are reported. Especially, unpleasant strong winds in pedestrian area are frequently encountered around the high-rise building. CFD simulation methods are used to analyze the wind environment of pedestrian level in high-rise building block. However, the results show differences between CFD and measurement. This difference is attributed to improper use of CFD. Conventional CFD simulation for wind environment around high-rise building does not describe the effect of trees, shrubs and plants near ground which affect the wind environment of pedestrian level. Canopy model can be used to reproduce the aerodynamic effects of trees, shrubs and plants near ground. In this paper, CFD simulation methods coupled with the tree canopy model to predict wind environment of pedestrian level in high-rise residential building block were suggested and the validity was analyzed by comparison between measurement and CFD results.
Despite of the increasing number of the application of drilled shaft piles in construction site, most studies on pile capacity have been focused on the side shear resistance. But it is common that the drilled shaft is socketed on the rock so as to use its bearing resistance. The prediction of the end movement and characteristics of the bearing capacity of the pile is great important as well. Therefore, a series of scaled model tests were carried out in order to study the characteristics of the bearing capacity on rock mass. The material of the test block was cement mortar which was mixed with sand, cement and water, and the size of a test block size was $240{\times}240{\times}240mm$. The axial load was applied by a miniaturized pile of 45mm in diameter and flat jacks and steel plate were used for confinement to simulate the real underground loading conditions. The relation of load-displacement was measured in various different conditions of rock mass such as strength, discontinuity of the rock mass and in-situ stress, so q-w curves of the end of the pile were presented for each condition.
With the development of the industry, such as homes and industries of electric energy usage and thereby increase the supply of electrical energy for power generation facilities were also increased. Among them an increase in thermal power plants, such as Bottom Ash was accompanied by an increase in industrial waste. If fly ash is recycled, some ten thousand Fly Ash and Bottom Ash Landfill, the recycling rate is low in most. In this study, in order to resolve the problem of fly ash recycling Bottom Ash to take advantage of low physical and chemical characteristics were analyzed. Evaluation of Physical Properties of Bottom Ash In addition, through the evaluation of functional properties of additives chogyeol condensation of 1 hour or more, within 3 hours of closing, Flow has more than 190mm of wheel load resistance value is less than 3mm flooring developed to study the subsequent emphasis on the Properties is based. Through these studies by developing a functional flooring help with the problem of resource depletion, and losses due to reclamation and pollution is to prevent.
본 연구는 불소그룹을 함유한 술폰화된 아릴렌에테르계 블록 공중합체 고분자 전해질막의 제조 및 연료전지 특성에 관한 것이다. 이러한 불소그룹을 함유한 술폰화된 아랄렌에테르계 블록 공중합체를 제조하기 위하여 양말단에 불소계 비닐기를 가지면서, 고분자 전환시 상온에서 술폰화 가능한 biphenyl계 단량체와 술폰화가 불가능한 sulfonyl계 단량체를 각각 합성하였다. Biphenyl계 단량체로 부터 올리고머를 합성한 후 sulfonyl계 단량체와 열적 고리화 부가중합을 하여 다양한 몰조성을 갖는 일련의 perfluorocyclobutane(PFCB)기를 포함하는 블록 공중합체를 제조하였다. 제조된 블록 공중합체를 상온에서 술폰화제인 chlorosulfonic acid(CSA)를 이용하여 후술폰화시켜 강산 이온기인 sulfonic acid를 biphenyl계 올리고머 부분에 선택적으로 도입하였다. 이렇게 제조된 술폰화된 고분자를 제막한 후 연료전지 특성을 Nafion-115와 비교하였다. 술폰화가 되는 올리고머 블록의 비율 증가에 따라 이온교환능력 (IEC)이 증가하였고 , 그에 따른 팽윤도 역시 증가하는 것을 보였다. 술폰화된 고분자들은 건조 및 습윤 상태에서도 기계적 강도가 우수하였다. 최적화된 술폰화 블록 고분자(S-2) 를 대상으로 membrane electrolyte assembly(MEA) 를 제조하여 연료전지 초기성능을 측정한 결과 Nafion-112와 유사한 전기화학적 성능을 나타내었다.
The energy-saving block and invisible multi-ribbed frame composite wall (EBIMFCW) is a new type of load-bearing wall. The study of this paper focus on it is hysteresis rule under horizontal cyclic loading. Firstly, based on the experimental data of the twelve specimens under horizontal cyclic loading, the influence of two important parameters of axial compression ratio and shear-span ratio on the restoring force model was analyzed. Secondly, a tetra-linear restoring force model considering four feature points and the degradation law of unloading stiffness was established by combining theoretical analysis and regression analysis of experimental data, and the theoretical formula of the peak load of the EBIMFCW was derived. Finally, the hysteretic path of the restoring force model was determined by analyzing the hysteresis characteristics of the typical hysteresis loop. The results show that the curves calculated by the tetra-linear restoring force model in this paper agree well with the experimental curves, especially the calculated values of the peak load of the wall are very close to the experimental values, which can provide a reference for the elastic-plastic analysis of the EBIMFCW.
Several algorithms for nuclear power plant (NPP) break event detection, isolation, localization, and size estimation are proposed. A break event can be promptly detected and isolated after its occurrence by simultaneously monitoring changes in the sensing readings and by employing an interquartile range-based isolation scheme. By considering the multi-sensor data block of a break to be rank-one, it can be located as the position whose lead field vector is most orthogonal to the noise subspace of that data block using the Multiple Signal Classification (MUSIC) algorithm. Owing to the flexibility of deep neural networks in selecting the best regression model for the available data, we can estimate the break size using multiple-sensor recordings of the break regardless of the sensor types. The efficacy of the proposed algorithms was evaluated using the data generated by Maanshan NPP simulator. The experimental results demonstrated that the MUSIC method could distinguish two near breaks. However, if the two breaks were close and of small sizes, the MUSIC method might wrongly locate them. The break sizes estimated by the proposed deep learning model were close to their actual values, but relative errors of more than 8% were seen while estimating small breaks' sizes.
The construction of a protective embankment is a suitable strategy to stop and control high-energy rock blocks' impacts during the rockfall phenomenon. In this paper, based on the discrete element numerical method, by modeling an existing embankment reinforced with geogrid, its stability status under the impact of a rock block with two types of low and high kinetic energy, namely 2402 and 4180 kJ, respectively, has been investigated. The modeling results show that the use of geogrid has caused the displacement in the front and back of the embankment to decrease by more than 30%. In this case, the reinforced embankment has stopped the rock block earlier. The displacements obtained from the DEM modeling are compared with the displacements measured from an actual practical experiment to evaluate the results' validity. Comparison between the results shows that the displacement values are close together, while the maximum percentage error in previous studies by an analytical method and the finite element method was 76.4% and 36.6%, respectively. Therefore, the obtained results indicate the discrete numerical method's high ability compared to other numerical and analytical methods to simulate and design the geogrid-reinforced soil embankment under natural disasters such as rockfall with a minor error.
Nuclear energy plays a crucial role in energy supply in the 21st century, and more and more Nuclear Power Plants (NPPs) will be in operation to contribute to the development of human society. However, as a typical complex system engineering, the operation and development of NPPs require efficient and stable control methods to ensure the safety and efficiency of nuclear power generation. Reinforcement learning (RL) aims at learning optimal control policies via maximizing discounted long-term rewards. The reward-oriented learning paradigm has witnessed remarkable success in many complex systems, such as wind power systems, electric power systems, coal fire power plants, robotics, etc. In this work, we try to present a systematic review of the applications of RL on these complex systems, from which we believe NPPs can borrow experience and insights. We then conduct a block-by-block investigation on the application scenarios of specific tasks in NPPs and carried out algorithmic research for different situations such as power startup, collaborative control, and emergency handling. Moreover, we discuss the possibilities of further application of RL methods on NPPs and detail the challenges when applying RL methods on NPPs. We hope this work can boost the realization of intelligent NPPs, and contribute to more and more research on how to better integrate RL algorithms into NPPs.
서로 다른 술폰화 정도에 따라 sulfonated star branched poly(styrene-b-butadiene-b-styrene) triblock copolymer (SSBS)가 합성되었다. 술폰화된 butadiene block은 FT-IR spectroscopy로 확인할 수 있다. 술폰화 정도를 측정 비교하기 위해서 산-염기 적정을 통하여, ion exchange capacity (IEC)를 계산하였다. 술폰화된 SSEB 전해질막은 높은 water uptake와 proton conductivity를 보였다. 실온에서 25 mol% 술폰화된 SSBS는 0.114 S/cm라는 높은 값을 나타냈으며, 이는 Nafion과 비슷한 수치였다. 일정한 상대 습도에서 온도의 증가는 현저하게 높은 수소이온전도도를 나타냄을 알 수 있었다. 모든 술폰화된 막은 Nafion과 비교했을 때 낮은 methanol 투과도를 보여주었다. AFM을 이용하여 술폰화된 전해질막의 구조는 이른바 분리된 나노구조의 미세상과 ionic channel의 접속으로 이루어졌음을 확인할 수 있었다.
블록체인은 거래의 기록인 트랜잭션을 관리하는 중앙서버 없이 분산네트워크에 참여하고 있는 모든 노드가 그 거래의 내용을 각자 관리하는 기술이다. 특정 기간의 거래 기록을 담고 있는 블록은 이전 블록에 대한 해쉬 값을 참조하여 블록체인에 연결되고, 새로운 블록이 추가된 체인은 다시 모든 노드와 공유한다. 기존의 인증서를 이용한 트랜잭션이 핀테크를 거쳐, 가까운 미래에는 블록체인을 이용하는 응용의 등장이 예상된다. 본 연구에서는 기존 모델의 문제점 등을 분석하고, 앞으로 도래될 블록체인을 적용한 거래모델을 제안한다. 다양한 응용 중에, 본 연구에서는 4차 산업혁명을 이끌 주제 중에서 에너지 판매시장을 목표로 거래모델을 전개한다. 제안한 모델의 분석결과, 기존의 방법보다 안전한 에너지 판매 거래의 가능성을 확신할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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