There are three reasoning method in fault diagnosis process. The shallow reasoning is based on the experiential knowledge and deep reasoning is based on physical model. Hybrid reasoning is mixing two type reasoning. This study describes about fault train embodiment of screw type air compressor that is used widely in industrial facilities by using various experimental method and shallow reasoning. We investigate macroscopic failure cause of air compressor through naked eye observation and then microscopic failure cause by various experimental method. We composed fault train with fault knowledge based on empirical data and scientific data that is acquired through several experiments. It is possible to analysis system reliability and failure rate with these fault train.
본 연구는 알루미늄 합금(AC8A)과 금속복합재료 (A1/A12O3) 및 혼합금속 복합재료(A1/A12O3/A12O3p)의 피로시험 결과 비교와, 일정진폭 피로 하중으로부터 예측한 수명과 실험으로부터 얻은 피로 수명의 비교하는 것이고, 음향방출(Acoustic Emission, AE) 방법을 이용하여 피로 시험 시 균열 발생의 측정 및 예측을 하고자 하였다. 노치재의 실험결과에 따르면, 세라믹 보강재의 첨가로 인해 기지재 보다 연성이 저하된 하이브리드 금속 복합재료와 단일 금속 복합재료의 피로 수명은 두 가지 하중 조건에서 모두 기지재 보다 더욱 짧은 수명을 나타내었다. 또한 누적피로수명평가 방법을 통해 예측된 피로수명은 랜덤하중 하에서 실험을 통해 얻어진 피로 수명과 거의 일치하였다.
In generally, the regression rate was expressed with average value and oxidizer mass flux in hybrid propulsion system. This can not represent the local value of regression rate along with oxidizer flow direction. In this study, experimental studies were performed with Separation method and Cutting method for measure local regression rate. In axial injection, the local regression rate decreases rapidly with axial location near entrance and increases with axial direction from the leading edge and the empirical formula for local regression rate with function of oxidizer mass flux and location was derived. Swirl injection regression rate has higher value at the leading edge of the fuel and comparatively uniform regression rate at the downstream. Overall regression rate of swirl injection is higher increased about 54 % than regression rate of axial injection.
Purpose: The purpose of this study was to identify trends of nursing concept development in Korean journal papers to improve accurate understanding of nursing concepts. Methods: A systematic review of 216 concept development articles published from 1970 to 2018 that met the inclusion criteria was conducted using Research Information Sharing Service (RISS) databases. Results: The most common method of concept development was Walker and Avant's concept analysis method, identified in 139 (64.3%) of the 216 studies, followed by 48 examples of hybrid models (22.2%) and 15 examples of evolutionary methods (6.9%). Chinn and Kramer's method, Norris's clarification, Wilson's method, and others were also used. The concepts of "spirituality" and "fatigue" were most frequently analyzed. Among the 139 studies that used Walker and Avant's concept analysis method, 127 studies (91.4%) applied all the recommended steps; the others applied the recommended steps partially, omitting description of model cases/additional cases, antecedents/consequences, and empirical indicators. Among the studies using the hybrid model, among two (5.7%) did not describe attributes, three (8.5%) did not provide definitions, and 16 (45.7%) did not present empirical indicators in the final stage. Conclusion: Among concept development studies published in Korean journals, Walker and Avant's concept analysis method is most commonly used. In case of most studies using Walker and Avant's method a suitable concept analysis process is applied, but in case of other studies using the other concept development method, a suitable concept analysis process is not applied. Therefore, a suitable concept analysis process must be applied for concept development in nursing research.
This paper presents an efficient version of Hilbert-Huang transform for nonlinear non-stationary systems analyses. An ensemble empirical mode decomposition (EEMD) is introduced to alleviate the problem of mode mixing between intrinsic mode functions (IMFs) decomposed by EMD. Yet the problem has not been fully resolved when a signal of a similar scale resides in different IMF components. Instead of using a trial and error method to select the "best" outcome generated by EEMD, a hybrid algorithm based on EEMD and EMD is proposed for multi-mode signal processing. The developed approach comprises the steps from a bandpass filter design for regrouping modes of the IMFs obtained from EEMD, to the mode extraction using EMD, and to the assessment of each mode in the marginal spectrum. A simulated two-mode signal is tested to demonstrate the efficiency and robustness of the approach, showing average relative errors all equal to 1.46% for various noise levels added to the signal. The developed approach is also applied to a real bridge structure, showing more reliable results than the pure EMD. Discussions on the mode determination are offered to explain the connection between modegrouping form on the one hand, and mode-grouping performance on the other.
The sunspot area is a critical physical quantity for assessing the solar activity level; forecasts of the sunspot area are of great importance for studies of the solar activity and space weather. We developed an innovative hybrid model prediction method by integrating the complementary ensemble empirical mode decomposition (CEEMD) and extreme learning machine (ELM). The time series is first decomposed into intrinsic mode functions (IMFs) with different frequencies by CEEMD; these IMFs can be divided into three groups, a high-frequency group, a low-frequency group, and a trend group. The ELM forecasting models are established to forecast the three groups separately. The final forecast results are obtained by summing up the forecast values of each group. The proposed hybrid model is applied to the smoothed monthly mean sunspot area archived at NASA's Marshall Space Flight Center (MSFC). We find a mean absolute percentage error (MAPE) and a root mean square error (RMSE) of 1.80% and 9.75, respectively, which indicates that: (1) for the CEEMD-ELM model, the predicted sunspot area is in good agreement with the observed one; (2) the proposed model outperforms previous approaches in terms of prediction accuracy and operational efficiency.
GUO, Jian;WU, Kai Kun;YE, Lyu;CHENG, Shi Chao;LIU, Wen Jing;YANG, Jing Ying
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권10호
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pp.159-168
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2022
The time series of foreign trade turnover is complex and variable and contains linear and nonlinear information. This paper proposes preprocessing the dataset by the EMD algorithm and combining the linear prediction advantage of the SARIMA model with the nonlinear prediction advantage of the EMD-LSTM model to construct the SARIMA-EMD-LSTM hybrid model by the weight assignment method. The forecast performance of the single models is compared with that of the hybrid models by using MAPE and RMSE metrics. Furthermore, it is confirmed that the weight assignment approach can benefit from the hybrid models. The results show that the SARIMA model can capture the fluctuation pattern of the time series, but it cannot effectively predict the sudden drop in foreign trade turnover caused by special reasons and has the lowest accuracy in long-term forecasting. The EMD-LSTM model successfully resolves the hysteresis phenomenon and has the highest forecast accuracy of all models, with a MAPE of 7.4304%. Therefore, it can be effectively used to forecast the Sino-Russia foreign trade turnover time series post-epidemic. Hybrid models cannot take advantage of SARIMA linear and LSTM nonlinear forecasting, so weight assignment is not the best method to construct hybrid models.
Kim, Chan Kyung;Cho, Soo Gyeong;Kim, Chang Kon;Kim, Mi-Ri;Lee, Hai Whang
Bulletin of the Korean Chemical Society
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제34권4호
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pp.1043-1046
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2013
Prediction of physicochemical properties of organic molecules is an important process in chemistry and chemical engineering. The MSEP approach developed in our lab calculates the molecular surface electrostatic potential (ESP) on van der Waals (vdW) surfaces of molecules. This approach includes geometry optimization and frequency calculation using hybrid density functional theory, B3LYP, at the 6-31G(d) basis set to find minima on the potential energy surface, and is known to give satisfactory QSPR results for various properties of organic molecules. However, this MSEP method is not applicable to screen large database because geometry optimization and frequency calculation require considerable computing time. To develop a fast but yet reliable approach, we have re-examined our previous work on organic molecules using two semi-empirical methods, AM1 and PM3. This new approach can be an efficient protocol in designing new molecules with improved properties.
PSHC(Prismatic Solar Hybrid Collector) is a passive solar system composed of prismatic acrly glazing, glazing and ventilating fan. This PSHC system is applied to effectively reduce heating ventilation load as well as lighting load. But so far no method appraising thermal performance of this PSHC system has been developed yet. To assess thermal performance of the PSHC system, a prototype PSHC experimental facility and TRNSYS subroutine type-205 model have been developed in Korea Institute of Energy Research (KIER). The results indicated that l)TRNSYS empirical model of PSHC has been properly modeled with actual performance data, 2)a more reliable source of weather data such as NASA and KIER weather station have been also obtained, and therefore, 3)the annual energy performance of PSHC could be assessed based on this proposed TRNSYS model.
Liu, Xiaoben;Zhang, Hong;Gu, Xiaoting;Chen, Yanfei;Xia, Mengying;Wu, Kai
Earthquakes and Structures
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제12권3호
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pp.321-332
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2017
The reverse fault is a dangerous geological hazard faced by buried steel pipelines. Permanent ground deformation along the fault trace will induce large compressive strain leading to buckling failure of the pipe. A hybrid pipe-shell element based numerical model programed by INP code supported by ABAQUS solver was proposed in this study to explore the strain performance of buried X80 steel pipeline under reverse fault displacement. Accuracy of the numerical model was validated by previous full scale experimental results. Based on this model, parametric analysis was conducted to study the effects of four main kinds of parameters, e.g., pipe parameters, fault parameters, load parameter and soil property parameters, on the strain demand. Based on 2340 peak strain results of various combinations of design parameters, a semi-empirical model for strain demand prediction of X80 pipeline at reverse fault crossings was proposed. In general, reverse faults encountered by pipelines are involved in 3D oblique reverse faults, which can be considered as a combination of reverse fault and strike-slip fault. So a compressive strain demand estimation procedure for X80 pipeline crossing oblique-reverse faults was proposed by combining the presented semi-empirical model and the previous one for compression strike-slip fault (Liu 2016). Accuracy and efficiency of this proposed method was validated by fifteen design cases faced by the Second West to East Gas pipeline. The proposed method can be directly applied to the strain based design of X80 steel pipeline crossing oblique-reverse faults, with much higher efficiency than common numerical models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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