Kim, Ki-Won;Hwang, In-Kwang;Kim, Ju-Yong;Song, Won-Il;Lee, Jin-Kwon
Proceedings of the KIEE Conference
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대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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pp.1716-1717
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2008
The spillway gate is the most important facility of the multi-purpose dam. we usually use various sensor and conversion technique to control the gate. In this study, we mathematically analyze the instrumental errors on the different winch types. And we will briefly explain the measurement methods used on a gauge for a spillway gate and the calculation method of the discharge water volume.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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pp.58-66
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2007
This paper introduces the new generic dynamic neuro-fuzzy local modeling system (DNFLMS) that is based on a dynamic Takagi-Sugeno (TS) type fuzzy inference system for complex dynamic hydrological modeling tasks. The proposed DNFLMS applies a local generalization principle and an one-pass training procedure by using the evolving clustering method to create and update fuzzy local models dynamically and the extended Kalman filtering learning algorithm to optimize the parameters of the consequence part of fuzzy local models. The proposed DNFLMS is applied to develop the inference model to forecast the flow of Waikoropupu Springs, located in the Takaka Valley, South Island, New Zealand, and the influence of the operation of the 32 Megawatts Cobb hydropower station on springs flow. It is demonstrated that the proposed DNFLMS is superior in terms of model accuracy, model complexity, and computational efficiency when compared with a multi-layer perceptron trained with the back propagation learning algorithm and well-known adaptive neural-fuzzy inference system, both of which adopt global generalization.
In this study, a series of CFD (Computational Fluid Dynamics) simulations carried out to evaluate the optimum design model of the internal flow path of drill bit. The Star-CCM+ code was adopted to simulate the multi-phase discharge flow of rock particles and flushing air during a drilling process. The input parameters for the flow simulation of rock particles and air were obtained from the in-situ drilling test results. After the three design factors were determined, the experimental design method (Taguchi method) was utilized to evaluate the optimum value of each factor.
For the safe and reliable operation of Lithium-ion batteries in Electric Vehicles (EVs) or Energy Storage Systems (ESSs), it is essential to have accurate information of the battery such as State of Charge (SOC). Many kinds of different techniques to estimate the SOC of the batteries have been developed so far such as the Kalman Filter. However, when it is applied to the multiple number of batteries it is difficult to maintain the accuracy of the estimation over all cells due to the difference in parameter value of each cell. Moreover the difference in the parameter of each cell may become larger as the operation time accumulates due to aging. In this paper a novel Deep Neural Network (DNN) based SOC estimation method for multi cell application is proposed. In the proposed method DNN is implemented to learn non-linear relationship of the voltage and current of the lithium-ion battery at different SOCs and different temperatures. In the training the voltage and current data of the Lithium battery at charge and discharge cycles obtained at different temperatures are used. After the comprehensive training with the data obtained with a cell resulting estimation algorithm is applied to the other cells. The experimental results show that the Mean Absolute Error (MAE) of the estimation is 0.56% at 25℃, and 3.16% at 60℃ with the proposed SOC estimation algorithm.
In this study, we developed the nanoparticle multi-generator by 3D printer fusion deposition modeling (FDM) method that can reliably generate and deliver nanoparticles at a constant concentration for inhalation risk assessment. A white ABS filament was used as the test material, and SMPS was used for concentration analysis such as particle size and particle distribution. In the case of particle size, the particle size was divided by 100 nm or less and 100 to 1,000 nm, and the number of particles concentration, mass concentration, median diameter of particles, geometric average particle diameter, etc were measured. The occurrence conditions were the extruder temperature, the extruding speed of the nozzle, and the air flow rate, and experiments were conducted according to the change of conditions including the manufacturer's standard conditions. In addition, the utility of inhalation risk assessment was reviewed through a stability maintenance experiment for 6 h. As a result of the experiment, the size of the nanoparticles increased as the discharger temperature increased, as the discharge speed of the nozzle increased, and as the air flow rate decreased. Also, a constant pattern was shown according to the conditions. Even when particles were generated for a long time (6 h), the concentration was kept constant without significant deviation. The distribution of the particles was approximately 80 % for particles of 60 nm to 260 nm, 1.7 % for 1 ㎛ or larger, 0.908 mg/㎥ for the mass concentration, 111 nm for MMAD and 2.10 for GSD. Most of the ABS particles were circular with a size of less than 10 nm, and these circular particles were aggregated to form a cluster of grape with a size of several tens to several hundred nm.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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제25권3호
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pp.423-431
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2022
The UPS(Uninterruptible Power Supply) system operates in the battery charging mode when the grid is normal, and in the UPS mode, which is the battery discharge mode when a grid error occurs. Since the UPS must supply the same voltage as the grid to the load within 4 [ms] in case of a grid error, the switching time and power recovery time should be short when controlling the output voltage and current of the UPS, and the power failure detection time is also important. The power outage detection algorithm using DFT(Discrete Fourier Transform) proposed in this paper compares the grid voltage waveform with the voltage waveform including the 9th harmonic generated through DFT using Schmitt trigger to detect power outage faster than the existing power outage monitoring algorithm. There are advantages. Therefore, it is possible to supply instant and stable power when switching modes in the UPS system. The multi-power-applied UPS system proposed in this paper uses DFT, which is faster than the conventional blackout monitoring algorithm in detecting power failure, to provide stable power to the load in a shorter time than the existing power outage monitoring algorithm when a system error occurs. The detection method was applied. The changeover time of mode switching was set to less than 4 [ms], which is 1/4 of the system cycle, in accordance with KSC 4310 regulation, which was established by the Industrial Standards Council on the regulation of uninterruptible power supply. A 10 [kW] UPS system in which commercial voltage, vehicle generator, and auxiliary diesel generator can be connected to each of the proposed transfer devices was constructed and the feasibility was verified by conducting an experiment.
Through the electrostatic interaction between the poly-diallydimethylammonium chloride (PDDA) modified Multi-walled carbon nanotube (MWNT) and $SnO_2$ suspension in 1mM $NaNo_3$ solution, MWNT-$SnO_2$ nanocomposites (MSC) for anode electrodes of a Li-ion battery were successfully fabricated by colloidal heterocoagulation method. TEM observation showed that most of the $SnO_2$ nanoparticles were uniformly deposited on the outside surface of the MWNT. Galvanostatic charge/discharge cycling tests showed that MSC anodes exhibited higher specific capacities than bare MWNT and better cyclability than unsupported nano-$SnO_2$ anodes. Also, after 20 cycles, the MSC anode fabricated by heterocoagulation method showed more stable cycle properties than the simply mixed MSC anode. These improved electrochemical properties are attributed to the MWNT, which adsorbs the mechanical stress induced from volume change and increasing electrical conductivity of the MSC anode, and suppresses the aggregation between the $SnO_2$ nanoparticles.
According to the regulation of IMO, oil discharge from ships is allowed under 15ppm only and an oil filtering equipment is essential. However, for large ships using heavy fuel oil of over S.G 0.98 and viscosity 380cSt and system oil, it has been in difficulty to process with existing filtering type of oily water separator. A parallel plate type oily water separator which is one of gravity type separators can be used as an assistant equipment for the oil filtering system to meet the present IMO standard of 15 ppm, because it is an efficient method in dealing with a large amount of rich oil with high specific gravity. This work is focused on the fundamental investigation of the performance of the plate type oily water separator by visualization method and PIV(Particle Image Velocimetry) measurement to acquire multi-point velocity data simultaneously. The experimental results showed that the space of the plates acts a significant role in separating process and it was found that an important point to minimize a vortex flow is to flow a large amount of fluid in space of the plates in order to promote the efficiency of separation.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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제60권3호
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pp.114-119
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2011
Large Power transformer is a complex and critical component of power plant and consists of cellulosic paper, insulation oil, core, coil etc. Insulation materials of transformer and related equipment break down to liberate dissolved gas due to corona, partial discharge, pyrolysis or thermal decomposition. The dissolved gas kinds can be related to the type of electrical faults, and the rate of gas generation can indicate the severity of the fault. The identities of gases being generated are using very useful to decide the condition of transformation status. Therefore dissolved gas analysis is one of the best condition monitoring methods for power transformer. Also, on-line multi-gas analyzer has been developed and installed to monitor the condition of critical transformers. Rogers method, IEC method, key gas method and Duval Triangle method are used to failure diagnosis typically, and those methods are using the ratio or kinds of dissolved gas to evaluate the condition of transformer. This paper analyzes the reliability of transformer diagnostic methods considering actual dissolved gas concentration. Fault diagnosis is performed based on the dissolved gas of five transformers which experienced various fault respectively in the field, and the diagnosis result is compared with the actual off-line fault analysis. In this comparison result, Diagnostic methods using dissolved gas ratio like Rogers method, IEC method are sometimes fall outside the ratio code and no diagnosis but Duval triangle method and Key gas method is correct comparatively.
Jo, Jin-Oh;Lee, Sang Baek;Jang, Dong Lyong;Mok, Young Sun
Applied Chemistry for Engineering
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제24권4호
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pp.433-437
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2013
Electrical discharge plasma created in a multi-channel porous ceramic membrane-supported catalyst was applied to the decomposition of a volatile organic compound (VOC). For the purpose of improving the oxidation capability, the ceramic membrane used as a low-pressure drop catalyst support was loaded with zinc oxide photocatalyst by the incipient wetness impregnation method. Alternating current-driven discharge plasma was created inside the porous ceramic membrane to produce reactive species such as radicals, ozone, ions and excited molecules available for the decomposition of VOC. As the voltage supplied to the reactor increased, the plasma discharge gradually propagated in the radial direction, creating an uniform plasma in the entire ceramic membrane above a certain voltage. Ethylene was used as a model VOC. The ethylene decomposition efficiency was examined with experimental variables such as the specific energy density, inlet ethylene concentration and zinc oxide loading. When compared at the identical energy density, the decomposition efficiency obtained with the zinc oxide-loaded ceramic membrane was substantially higher than that of the bare membrane case. Both nitrogen and oxygen played an important role in initiating the decomposition of ethylene. The rate of the decomposition is governed by the quantity of reactive species generated by the plasma, and a strong dependence of the decomposition efficiency on the initial concentration was observed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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