The performandce of polymer electrolyte membrane fuel cell depends on the effective management of heat and product water by the electrochemical reaction. This study is designed to investigate the parametric change of heat management along the channel of polymer electrolyte membrane. The model was developed by an aspen custom modeler that it can solve differential equation with distretization model. The model can simulate water transport through the membrane electrolyte that is coupled with heat generation. In order to verify the model, it is compared with the experimental data. The water transport behavior is then evaluated with the simulation model.
The vibrational response of the two bones in a Volleyball player's arm under ball impact is conducted. The two bones in hand, Ulna and Radius, are modeled as two cylindrical shells. The formulations associated with the shells' vibration are obtained using the energy method. Then, the results are extracted with the aid of the two-dimensional form of DQM in conjunction with Runge-Kutta. The results are validated by means of a published paper. Lastly, the role of parameters in determining vibrational frequency as well as deflection is explored through parametric studies. It was shown that the impactor speed and the time of the impact could be essential factors in determining the vibration behavior of the bones. This work can be used in the further investigation of the behavior of bones and physiological structures.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2004.05a
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pp.1037-1040
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2004
Sound and vibrations enter every aspect of our daily lives. Some, like music and verbal communications, soothe and relax us; others, such as the noise and vibration from traffic or machinery, can threaten our well being. The Rion Co., Ltd. was eslablished in 1944 as an affiliate of physics and acoustic pioneer, Kobayashi Institute of Physical Research. The RION lineup affords a full line of easy-to handle measuring, recording, and analyzing equipment with innumerable applications for monitoring and maintaining a comfortable environment. RION's concern takes in all manner of sound and vibration. Our activities extend from measuring reverberation time in concert halls and testing the soundproofing characteristics of housing materials to the control and maintenance of machine noise and vibration levels.
I will compute the rate of merger events in the multi-scale initial conditions to forecast special events driving the anisotropic assembly of dark matter halos and understand their impact on galaxy formation. Beyond halo mergers, I consider all sets of mergers, including wall and lament mergers, as they impact the geometry of galactic infall. Their one- and two-points statistics are computed as a function of cosmic time. I establish the relation between merger rates and connectivity, which is then used to assess the impact the large scale structures on assembly bias. The anisotropy of the cosmic web, as encoded in this theory, is a signi cant ingredient to describe jointly the physics and dynamics of galaxies in their environment, e.g. in the context of intrinsic alignments or morphological diversity.
We present solar event auto detection using deep-learning-based object detection algorithms and DeepSDO event dataset. DeepSDO event dataset is a new detection dataset with bounding boxed as ground-truth for three solar event (coronal holes, sunspots and prominences) features using Solar Dynamics Observatory data. To access the reliability of DeepSDO event dataset, we compared to HEK data. We train two representative object detection models, the Single Shot MultiBox Detector (SSD) and the Faster Region-based Convolutional Neural Network (R-CNN) with DeepSDO event dataset. We compared the performance of the two models for three solar events and this study demonstrates that deep learning-based object detection can successfully detect multiple types of solar events. In addition, we provide DeepSDO event dataset for further achievements event detection in solar physics.
Intracluster light (ICL) is composed of the stars diffused throughout the galaxy cluster but does not bound to any galaxy. The ICL is a ubiquitous feature of galaxy clusters and occupies a significant fraction of the total stellar mass in the cluster. Therefore, the ICL components are believed to help understand the formation and evolution of the clusters. However, in the numerical study, one needs to perform the high-resolution cosmological hydrodynamic simulations, which require an expensive calculation, to trace these low-surface brightness structures (LSB). Here, we introduce the Galaxy Replacement Technique (GRT) that focuses on implementing the gravitational evolution of the diffused ICL structures without the expensive baryonic physics. The GRT reproduces the ICL structures by a multi-resolution cosmological N-body re-simulation using a full merger tree of the cluster from a low-resolution DM-only cosmological simulation and an abundance matching model. Using the GRT, we show the preliminary results about the evolution of the ICL in the on-going simulations for the various clusters.
Supernovae classes have been defined phenomenologically, based on spectral features and time series data, since the specific details of the physics of the different explosions remain unrevealed. However, the number of these classes is increasing as objects with new features are observed, and the next generation of large-surveys will only bring more variety to our attention. We apply the machine learning technique of multi-label classification to the spectra of supernovae. By measuring the probabilities of specific features or 'tags' in the supernova spectra, we can compress the information from a specific object down to that suitable for a human or database scan, without the need to directly assign to a reductive 'class'. We use logistic regression to assign tag probabilities, and then a feed-forward neural network to filter the objects into the standard set of classes, based solely on the tag probabilities. We present STag, a software package that can compute these tag probabilities and make spectral classifications.
Hoang Vu;Tran Quoc Tien;Nguyen Van Nhat;Ngoc Hai Vu;Seoyong Shin
Current Optics and Photonics
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v.8
no.4
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pp.375-381
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2024
In this report, we present the design, fabrication, and experiment of a static solar system for electric vehicle (EV) applications. The static concentration component is composed of compound parabolic concentrators (CPCs) couplings with multi-junction solar cells, where a flat silicon panel is added to the bottom of the CPV structure to maximize power generation. This design allows the system to collect both direct sunlight and diffused sunlight. The CPCs were fabricated with acrylic with a geometric concentration ratio of 4×. We built a prototype with a (3 × 3) cell array of CPCs with a thickness of 25 mm, which is as thin as conventional flat photovoltaic panels, and performed an outdoor experiment that showed that after six hours of operation, the system had an acceptance angle of approximately 43° and an average daily efficiency of 22.85%.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.50
no.7
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pp.445-454
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2022
Ice accretion on the aircraft components, such as wings, fuselage, and empennage, can occur when the aircraft encounters a cloud zone with high humidity and low temperature. The prevention of ice accretion is important because it causes a decrease in the aerodynamic performance and flight stability, thus leading to fatal safety problems. In this study, a shape design optimization of a multi-element airfoil is performed to minimize the amount of ice accretion on the high-lift device including leading-edge slat, main element, and trailing-edge flap. The design optimization framework proposed in this paper consists of four major parts: air flow, droplet impingement and ice accretion simulations and gradient-free optimization algorithm. Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) simulation is used to predict the aerodynamic performance and flow field around the multi-element airfoil at the angle of attack 8°. Droplet impingement and ice accretion simulations are conducted using the multi-physics computational analysis tool. The objective function is to minimize the total mass of ice accretion and the design variables are the deflection angle, gap, and overhang of the flap and slat. Kriging surrogate model is used to construct the response surface, providing rapid approximations of time-consuming function evaluation, and genetic algorithm is employed to find the optimal solution. As a result of optimization, the total mass of ice accretion on the optimized multielement airfoil is reduced by about 8% compared to the baseline configuration.
The most objective way to overcome the limitation of numerical weather prediction model is to represent the uncertainty of prediction by introducing probabilistic forecast. The uncertainty of the numerical weather prediction system developed due to the parameterization of unresolved scale motions and the energy losses from the sub-scale physical processes. In this study, we focused on the growth of model errors. We performed ensemble forecast to represent model uncertainty. By employing the multi-physics scheme (PHYS) and the stochastic kinetic energy backscatter scheme (SKEBS) in simulating typhoon Rusa (2002), we assessed the performance level of the two schemes. The both schemes produced better results than the control run did in the ensemble mean forecast of the track. The results using PHYS improved by 28% and those based on SKEBS did by 7%. Both of the ensemble mean errors of the both schemes increased rapidly at the forecast time 84 hrs. The both ensemble spreads increased gradually during integration. The results based on SKEBS represented model errors very well during the forecast time of 96 hrs. After the period, it produced an under-dispersive pattern. The simulation based on PHYS overestimated the ensemble mean error during integration and represented the real situation well at the forecast time of 120 hrs. The displacement speed of the typhoon based on PHYS was closest to the best track, especially after landfall. In the sensitivity tests of the model uncertainty of SKEBS, ensemble mean forecast was sensitive to the physics parameterization. By adjusting the forcing parameter of SKEBS, the default experiment improved in the ensemble spread, ensemble mean errors, and moving speed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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