The spool displacement signal of a directional control valve, including the servo valve, can be considered as the standard signal to measure dynamic characteristics. When the spool displacement signal is not available, the velocity signal of a metering cylinder piston can be used. In this study, the frequency response characteristics of the metering cylinder are investigated for the spool displacement input. The transfer functions of the servo valve-metering system are derived taking into consideration the oil inertia effect in the transmission lines. The theoretical results of the transfer functions are verified through computer simulations and experiments. The oil inertia effect in the transmission lines was found to have a very significant effect on the bandwidth frequency of the servo valve-metering cylinder system. In order to more precisely measure the dynamic characteristics of a servo valve, the metering cylinder should be set up to minimize the oil inertia effect by increasing the inner diameters of the transmission lines or shortening their lengths.
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.16
no.2
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pp.38-46
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2020
The accurate measurement of critical heat flux (CHF) in flow boiling is important for the safety requirement of the nuclear power plant to prevent sharp degradation of the convective heat transfer between the surface of the fuel rod cladding and the reactor coolant. In this paper, a System Engineering approach is used to develop a model that predicts the CHF using machine learning. The model is built using artificial neural network (ANN). The model is then trained, tested and validated using pre-existing database for different flow conditions. The Talos library is used to tune the model by optimizing the hyper parameters and selecting the best network architecture. Once developed, the ANN model can predict the CHF based solely on a set of input parameters (pressure, mass flux, quality and hydraulic diameter) without resorting to any physics-based model. It is intended to use the developed model to predict the DNBR under a large break loss of coolant accident (LBLOCA) in APR1400. The System Engineering approach proved very helpful in facilitating the planning and management of the current work both efficiently and effectively.
Piping systems comprising pumps and valves are essential in the power plant, oil, and defense industry. Their purpose includes a stable supply of the working fluid or ensuring the target system's safe operation. However, piping system accidents due to leakage of toxic substances, explosions, and natural disasters are prevalent In addition, with the limited maintenance personnel, it becomes difficult to detect, isolate, and reconfigure the damage of the piping system and recover the unaffected area. An autonomous recovery piping system can play a vital role under such circumstances. The autonomous recovery algorithms for the piping system can be divided into low-pressure control algorithms, hydraulic resistance control algorithms, and flow inventory control algorithms. All three methods include autonomous opening/closing logic to isolate damaged areas and recovery the unaffected area of piping systems. However, because each algorithm has its strength and weakness, appropriate application considering the overall design, vital components, and operating conditions is crucial. In this regard, preliminary research on algorithm's working principle, its design procedures, and expected damage scenarios should be accomplished. This study examines the characteristics of algorithms, the design procedure, and working logic. Advantages and disadvantages are also analyzed through simulation results for a simplified piping system.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.25
no.1
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pp.55-60
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2022
This study conducted the measurements of air flow rate for blower systems with experiment and numerical. A new airflow rate test method is suggested, with which it is possible to accurate measurements and calculate the air flow rate for blower systems. The blower(axial fan) is an industrial fluid machine device that supplies a large amount of air by driving an impeller with an electric motor, and it is widely used throughout the industry such as steel, power plant, chemical, semiconductor, LC D, food, and cement. The airflow from the blower is for exchanging the heat in the cooling unit or heat exchanger. The temperature of coolants and hydraulic oil primarily depends on the amount of airflow rate through the cooling package so its accurate estimation is very important. Moreover, it required a larger investment in time and cost since it could not be executed until the system is actually made. Therefore, this research is intended to examine the phenomenon of air flow pattern when testing air flow rate, suggested new test method, and show the result of the validation test.
The object of this paper is to investigate the free vibration behavior under the effect of carbon nanotube distribution in functionally graded carbon nanotube-reinforced composite (FG-CNTRC) by using higher-order shear deformation theories. In this work, we present a novel distribution method for carbon nanotubes in the polymer matrix by using a new exponential power law distribution of carbon nanotube volume fraction. It is assumed that the SWCNTs are aligned along the beam axial direction and the distribution of the SWCNTs may vary through the thickness of the beam with different patterns of reinforcement. The rule of mixtures is used in order to obtain material properties of the CNTRC beams. Hamilton's principle is used in deriving the equations of motion. The validity of the free Vibration results is examined by comparing them with those of the known data in the literature. The results that obtained indicate that the carbon nanotube volume fraction distribution play a very important role on the free vibrations characteristics of the CNTRC beam.
The Molten Salt Reactor (MSR), one of the six advanced reactor types of the 4th generation nuclear energy systems, has many impressive features including economic advantages, inherent safety and nuclear non-proliferation. This paper introduces a system analysis code named TREND, which is developed and used for the steady and transient simulation of MSRs. The TREND code calculates the distributions of pressure, velocity and temperature of single-phase flows by solving the conservation equations of mass, momentum and energy, along with a fluid state equation. Heat structures coupled with the fluid dynamics model is sufficient to meet the demands of modeling MSR system-level thermal-hydraulics. The core power is based on the point reactor neutron kinetics model calculated by the typical Runge-Kutta method. An incremental PID controller is inserted to adjust the operation behaviors. The verification and validation of the TREND code have been carried out in two aspects: detailed code-to-code comparison with established thermal-hydraulic system codes such as RELAP5, and validation with the experimental data from MSRE and the CIET facility (the University of California, Berkeley's Compact Integral Effects Test facility).The results indicate that TREND can be used in analyzing the transient behaviors of MSRs and will be improved by validating with more experimental results with the support of SINAP.
Ba Da Kim;Young Chul An;Jung Hyun Park;Yeong Jun Yu;Chul Hee Lee;Daeyup Lee
Journal of Drive and Control
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v.20
no.1
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pp.41-47
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2023
The aim of this study was to develop a method for installing strain gauges on moving, lubricating oil-filled, and sealed parts, such as drive shafts of equipment, including construction machinery. A measuring device was constructed using an embedded CPU and an IoT sensor to measure the strain of the strain gauge, which allowed for the measurement of axial torque and axial force, and subsequent analysis. To verify the performance of the developed device, the axial torque and axial force of the forklift were measured during operation using a strain gauge attached to the inside of the drive shaft. This study confirmed the possibility of measuring and analyzing the strain of a moving part, such as the inside of a drive shaft, which is sealed and filled with hydraulic oil.
Field robots operate in various areas, including construction, agriculture, forestry and manufacturing. Typical tasks of field robots used in various areas include excavation, flattening, and demolition. Such tasks are often accomplished in narrow alleys or indoors. In the case of field robots, there is a limit to working in a small space. Thus, to compensate for these shortcomings, many field robots equipped with Tiltrotators have recently been observed. The advantages of Tiltrotator are improved task efficiency and reduced operating time by reducing unnecessary behavior. We need simulation models that can improve the ability of new people to work and simulate tasks in advance. Thus, in this paper, we developed a simscape-based simulation model and modeling of 6DOF systems for field robots equipped with Tiltrotator. Dynamic modeling of field robot 3D models using Simcape multibody and hydraulic systems of field robots using Simcape Hydraulics were modeled. We applied a PID controller to create a control system that operates along the input angle. Simulation results show that errors occur when comparing input and output angles, but overall, they move along input angles.
It is important to measure the excavator's work productivity that estimates the bucket's payloads on a process. If the bucket isn't filled at every working cycle, the excavator's operator has to drive the machine more to achieve his work quota. If bucket is filled over with the load, the other way around, the transferred object has to spread out on the workplace. That causes additional work to clean the site. This paper proposes a method that can estimate the bucket's payload to improve the excavator's work productivity. This method assumes that the excavator is a lumped mass system. And it uses a 3 points angle (boom link, arm link, swing) and 2 points pressure (boom cylinder's input port and output port) of measurable data. Depending on assumptions, the bucket's payload can be calculated by the payload's motion equation. And this suggested method can be verified by simple experiments.
Hwang Hun Jeong;Young Il Shin;Jin Ho Lee;Ki Yong Cho
Journal of Drive and Control
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v.20
no.4
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pp.133-139
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2023
A weighing system calculates the bucket's excavation amount of an excavator. Usually, the excavation amount is computed by the excavator's motion equations with sensing data. But these motion equations have computing errors that are induced by assumptions to the linear systems and identification of the equation's parameters. To reduce computing errors, some commercial weighing system incorporates particular motion into the excavation process. This study introduces a linear regression model on an artificial neural network that has fewer predicted errors and doesn't need a particular pose during an excavation. Time serial data were gathered from a 30tons excavator's loading test. Then these data were preprocessed to be adjusted by MPL (Multi Layer Perceptron) or CNN (Convolutional Neural Network) based linear regression models. Each model was trained by changing hyperparameter such as layer or node numbers, drop-out rate, and kernel size. Finally ID-CNN-based linear regression model was selected.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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