Performing high-fidelity computational fluid dynamics (HF-CFD) to predict the flow and heat transfer state of the coolant in the reactor core is expensive, especially in scenarios that require extensive parameter search, such as uncertainty analysis and design optimization. This work investigated the performance of utilizing a multi-fidelity reduced-order model (MF-ROM) in PWR rod bundles simulation. Firstly, basis vectors and basis vector coefficients of high-fidelity and low-fidelity CFD results are extracted separately by the proper orthogonal decomposition (POD) approach. Secondly, a surrogate model is trained to map the relationship between the extracted coefficients from different fidelity results. In the prediction stage, the coefficients of the low-fidelity data under the new operating conditions are extracted by using the obtained POD basis vectors. Then, the trained surrogate model uses the low-fidelity coefficients to regress the high-fidelity coefficients. The predicted high-fidelity data is reconstructed from the product of extracted basis vectors and the regression coefficients. The effectiveness of the MF-ROM is evaluated on a flow and heat transfer problem in PWR fuel rod bundles. Two data-driven algorithms, the Kriging and artificial neural network (ANN), are trained as surrogate models for the MF-ROM to reconstruct the complex flow and heat transfer field downstream of the mixing vanes. The results show good agreements between the data reconstructed with the trained MF-ROM and the high-fidelity CFD simulation result, while the former only requires to taken the computational burden of low-fidelity simulation. The results also show that the performance of the ANN model is slightly better than the Kriging model when using a high number of POD basis vectors for regression. Moreover, the result presented in this paper demonstrates the suitability of the proposed MF-ROM for high-fidelity fixed value initialization to accelerate complex simulation.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.18
no.4
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pp.662-674
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2017
This paper describes the multidisciplinary design optimization (MDO) process of a tailless unmanned combat aerial vehicle (UCAV) using global variable fidelity aerodynamic analysis. The developed tailless UAV design framework combines multiple disciplines that are based on low-fidelity and empirical analysis methods. An automated high-fidelity aerodynamic analysis is efficiently integrated into the MDO framework. Global variable fidelity modeling algorithm manages the use of the high-fidelity analysis to enhance the overall accuracy of the MDO by providing the initial sampling of the design space with iterative refinement of the approximation model in the neighborhood of the optimum solution. A design formulation was established considering a specific aerodynamic, stability and control design features of a tailless aircraft configuration with a UCAV specific mission profile. Design optimization problems with low-fidelity and variable fidelity analyses were successfully solved. The objective function improvement is 14.5% and 15.9% with low and variable fidelity optimization respectively. Results also indicate that low-fidelity analysis overestimates the value of lift-to-drag ratio by 3-5%, while the variable fidelity results are equal to the high-fidelity analysis results by algorithm definition.
Purpose: Simulation-based learning has become a powerful method to improve the quality of care and help students meet the challenges of increasingly complex clinical practice settings. The purpose of this study was to identify the learning effects using high-fidelity SimMan and multi-mode simulation. Methods: Participants in this study were 38 students who were enrolled in an intensive course for a major in nursing at R college. Collected data were analyzed using Chi-square, t-test, and independent t-test with the SPSS 18.0 for Windows Program. Results: There were no statistically significant differences in learning effects between high-fidelity SimMan and multi-mode simulation group. However, skills in clinical performance in the high-fidelity SimMan group were higher than in the multi-mode group (p=.014), communication in clinical performance in multi-mode simulation group was higher than in the high-fidelity SimMan group (p<.001). Conclusion: Multi-mode simulation with a standardized patient is an effective learning method in many ways compared to a high-fidelity simulator. These results suggest that multi-mode simulation be offered to students in nursing colleges which cannot afford to purchase a high-fidelity simulator, or offered as an alternative.
Purpose: This study was conducted to investigate the effects of an education program using a high-fidelity simulator of labor and delivery on nursing knowledge, critical thinking, and clinical performance among nursing students who had not yet experienced clinical practicum. Methods: The development of a 5-week maternity nursing education programs using high-fidelity simulators included modules containing case-oriented scenarios, knowledge, and skills required for maternity care. A randomized controlled study was conducted to verify the effects of the developed program. Data were collected from October 21 to December 9, 2019. The experimental group (n=36) participated in a 5-week high-fidelity simulation program on care for the woman in labor, whereas the control group (n=36) received standard education as lecture and practice with delivery model. The collected data were analyzed using descriptive statistics (frequency, percentage, mean, and standard deviation), the Chi-square test, Fisher exact test, and t-test. Results: For participants who received education using the high-fidelity simulation program, nursing knowledge (t=2.33, p=.011), critical thinking (t=3.73, p<.001), and clinical performance (t=2.53, p=.006) were significantly higher than in the control group. Conclusion: Even for students with no clinical experience, high-fidelity simulation-based nursing education was effective in improving nursing knowledge, critical thinking, and clinical performance among nursing students. Nurse educators will be able to use this high-fidelity simulator effectively, especially in situations where direct clinical practicum may not be feasible.
The Journal of Korean Academic Society of Nursing Education
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v.23
no.1
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pp.95-107
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2017
Purpose: The aim of this study was to assess the efficacy of web-based simulation and high-fidelity simulation on acute heart disease patient care. Methods: The project used a comparative study design with two simulation-based training modalities. A total of 144 nursing students participated in this study: 76 students in a web-based simulation, and 68 students in a high-fidelity simulation. Participants rated their self-efficacy, problem-solving ability, interest in learning, level of stress, satisfaction with the simulation experience, and level of difficulty of the simulation. Results: The scores for self-efficacy, problem-solving ability, and interest in learning including interest in clinical training in the high-fidelity simulation group was higher than in the web-based simulation group. However, there were no significant differences in interest in learning, including interest in nursing knowledge, and in lab training, level of stress, satisfaction with the simulation experience, and level of difficulty of the simulation. Conclusion: A high-fidelity simulation of acute heart disease patient care might be beneficial to developing many more abilities for nursing students than would a web-based simulation. Also, since the web-based simulation improved interest in nursing knowledge, it could be a viable alternative to high-fidelity simulation. Further study is needed to verify the effects of varied levels of simulation-based care with more rigorous outcomes.
The Journal of Korean Academic Society of Nursing Education
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v.27
no.3
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pp.227-239
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2021
Purpose: This study used an exploratory sequential approach (mixed methods) design to explore essential meaning through comparing and analyzing the experiences of nursing students in virtual simulation practice and high fidelity simulation practice education in parallel. Methods: The study participants were 20 nursing students, and data were collected through focus group meetings from July 17 to August 5, 2020, and via online quantitative data from November 10 to November 15, 2020. The qualitative data were analyzed using Giorgi's phenomenological method, and the quantitative data were analyzed using descriptive statistics, the Mann-Whitney U test, Kruskal-Wallis H test analysis of variance and Spearman's ρ correlation. Results: The comparison between the two simulation training experiences was shown in five contextual structures, as follows: (1) reflection of the clinical field, (2) thinking theorem vs. thinking expansion, (3) individual-centered learning vs. team-centered learning, (4) attitudes toward participating in practical training, (5) metacognition of personal competency as a prospective nurse, and (6) revisiting the method of practice training. There was a positive correlation between satisfaction with the practice and the clinical judgment ability of high fidelity simulation, which was statistically significant (r=.47, p=.036). Conclusion: Comparing the experiences between virtual simulation practice training and high fidelity simulation practice training, which has increased in demand due to the Coronavirus Disease-2019 pandemic, is meaningful as it provides practical data for introspection and reflection on in-campus clinical education.
Purpose: The purpose of this case study is to analyze of the training fidelity of vision training trainee. Mehtods: The vision training observation group included 75 clients (male=40, female=35) who had binocular vision disorders without opthalmic diseases or vertical phoria. Results: A high degree of visiting rate and training fidelity showed improvement of binocular vision function, sensation and symptoms. It had a high degree of success rate and preference rate. Conclusions: We suggest that high training fidelity is an effective and alternative method for binocular vision disorder therapy.
International conference on construction engineering and project management
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2020.12a
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pp.137-145
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2020
Providing safety training to construction workers is essential to reduce safety accidents at the construction site. With the prosperity of visualization technologies, Immersive Virtual Reality (IVR) has been adopted for construction safety training by providing interactive learning experiences in a virtual environment. Previous research efforts on IVR-based training have found that the level of fidelity of interaction between real and virtual worlds is one of the important factors contributing to the sense of presence that would affect training performance. Various interactive devices that link activities between real and virtual worlds have been applied in IVR-based training, ranging from existing computer input devices (e.g., keyboard, mouse, joystick, etc.) to specially designed devices such as high-end VR simulators. However, the need for high-fidelity interactive devices may hinder the applicability of IVR-based training as they would be more expensive than IVR headsets. In this regard, this study aims to understand the impact of the level of fidelity of interactive devices in the sense of presence in a virtual environment and the training performance during IVR-based forklift safety training. We conducted a comparative study by recruiting sixty participants, splitting them into two groups, and then providing different interactive devices such as a keyboard for a low fidelity group and a steering wheel and pedals for a high-fidelity group. The results showed that there was no significant difference between the two groups in terms of the sense of presence and task performance. These results indicate that the use of low-fidelity interactive devices would be acceptable for IVR-based safety training as safety training focuses on delivering safety knowledge, and thus would be different from skill transferring training that may need more realistic interaction between real and virtual worlds.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.42
no.2
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pp.108-118
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2014
On the optimization design problem using surrogate model, it requires considerable number of sampling points to construct a surrogate model which retains the accuracy. As an alternative to reduce construction cost of the surrogate model, Variable-Fidelity Modeling(VFM) technique, where correct high fidelity model based on the low fidelity surrogate model is introduced. In this study, hierarchical kriging model for variable-fidelity surrogate modeling is used and an optimization framework with multi-objective genetic algorithm(MOGA) is presented. To prove the feasibility of this framework, airfoil design optimization process is performed for the transonic region. The parameters of PARSEC are used to design variables and the optimization process is performed in case of varying number of grid and varying fidelity. The results showed that pareto front of all variable-fidelity models are similar with its single-level of fidelity model and calculation time is considerably reduced. Based on computational results, it is shown that VFM is a more efficient way and has an accuracy as high as that single-level of fidelity model optimization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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