항공전자 장비는 개발 시 다양한 환경 조건 및 성능이 요구되어지며, 이에 따른 개발 리스크에 대한 대책으로 최악조건의 회로 해석(WCCA)을 적용하여 성능사전분석을 수행한다. WCCA 은 부품소자레벨에서 온도 및 운용 기간의 노화를 고려하여 파라미터의 값을 도출한 후, 해당 회로의 모든 부품들의 파라미터 값을 조합하여 해당 파라미터의 최대 값과 최소 값을 산출한다. 본 논문에서는 WCCA 분석 적용을 위하여 필요한 사항에 대하여 기술하였다. 2장에서는 WCCA 기법인 EVA 및 RSS, Monte Carlo 등의 차이와 특성을 기술 하였다. 3장에서는 실제 분석하는 절차를 소개하기 위하여 예제 회로를 통한 분석 과정을 기술하였다. 4 장에서는 분석 대상 조건별 분석 기법의 선택 관련 내용을 기술하였다. 본 논문에 소개된 절차 및 분석방법을 개발 시 적용한 결과 사전에 성능 분석 및 부품 최적화 설계 검증이 가능함을 확인하였다.
This study proposes a model for predicting contracted power using electric power data collected in real time from convenience stores nationwide. By optimizing the prediction model using machine learning, it will be possible to predict the contracted power required to renew the contract of the existing convenience store. Contracted power is predicted through the XGBoost regression model. For the learning of XGBoost model, the electric power data collected for 16 months through a real-time monitoring system for convenience stores nationwide were used. The hyperparameters of the XGBoost model were tuned using the GridesearchCV, and the main features of the prediction model were identified using the xgb.importance function. In addition, it was also confirmed whether the preprocessing method of missing values and outliers affects the prediction of reduced power. As a result of hyperparameter tuning, an optimal model with improved predictive performance was obtained. It was found that the features of power.2020.09, power.2021.02, area, and operating time had an effect on the prediction of contracted power. As a result of the analysis, it was found that the preprocessing policy of missing values and outliers did not affect the prediction result. The proposed XGBoost regression model showed high predictive performance for contract power. Even if the preprocessing method for missing values and outliers was changed, there was no significant difference in the prediction results through hyperparameters tuning.
An air circuit breaker (ACB) is an electrical protection device that interrupts abnormal fault currents that result from overloads or short circuits in a low-voltage power distribution line. The ACB consists of a main circuit part for current flow, mechanism part for the opening and closing operation of movable conductors, and arc-extinguishing part for arc extinction during the breaking operation. The driving mechanism of the ACB is a spring energy charging type. The faster the contact opening speed of the movable conductors during the opening process, the better the breaking performance. However, there is a disadvantage that the durability of mechanism decreases in inverse proportion to the use of a spring capable of accumulating high energy to configure the breaking speed faster. Therefore, to simultaneously satisfy the breaking performance and mechanical endurance of the ACB, its driving mechanism must be optimized. In this study, a dynamic model of the ACB was developed using the MDO(Mechanism Dynamics Option) module of CREO, which is widely used in multibody dynamics analysis. To improve the opening velocity, the Taguchi design method was applied to optimize the design parameters of an ACB with many linkages. In addition, to evaluate the improvement in the operating characteristics, the simulation and experimental results were compared with the MDO model and improved prototype sample, respectively.
The Free-Piston Stirling engine (FPSE) is of interest for many research in aerospace due to its advantages of long operating life, higher efficiency, and zero maintenance. In this study, a 1-kW FPSE was proposed by analyzing the requirements of Space Reactor Power Systems (SRPS), of which performance was evaluated by developing a code through the Simple Analysis Method. The results of SAM showed that the critical parameters of FPSE could satisfy the designed requirements. The heater of the FPSE was designed with the copper rectangular fins to enhance heat transfer, and the parametric study of the heater was performed with Computational Fluid Dynamics (CFD) software STAR-CCM+. The Performance Evaluation Criteria (PEC) was used to evaluate the heat transfer enhancement of the fins in the heater. The numerical results of the CFD program showed that pressure drop and Nusselt number ratio had a linear growth with the height of fins, and PEC number decreased as the height of fins increased, and the optimum height of the fin was set as 4 mm according to the minimum heat exchange surface area. This paper can provide theoretical supports for the design and numerical analysis of an FPSE for SRPSs.
최근 렌즈 가공 및 측정 기술의 발전에 따라 렌즈의 제작 조립 기술이 개선되었다. 그럼에도 불구하고 렌즈 제작 조립 기술의 상향에 따른 비용 및 제작 기간의 증가, 온도 및 진동 등의 사용 환경 의존도를 해결하지 못해 이에 따른 불안정해지는 성능 등을 극복하지 못하였다. 또한, 초정밀 광학계에서 효과적으로 민감도를 줄이는 방법은 다수의 보상자를 이용하는 방법인데, 특히 내시경 같은 초소형 렌즈의 경우 렌즈 경통 크기 제약으로 인하여 상거리 보상자 이외 추가적인 보상자 사용에 어려움이 있다. 따라서 렌즈 설계에 있어 공차에 대한 렌즈의 민감도를 최소화하는 것은 무엇보다도 중요한 기술인 바 이를 위한 노력이 필요하며, 렌즈 설계 소프트웨어에서도 민감도를 줄일 수 있는 기능들이 추가되는 추세이다. 본 논문에서는 우선 성능이 최적화된 설계를 도출하고, 이 설계의 민감도를 분석하여 민감도가 높은 요소들을 다중 구성(multi-configuration)에 적용한 뒤 다시 최적화함으로써 렌즈 민감도를 최소화하였으며 사례를 들어 다중 구성 방법이 민감도 저감에 매우 효과적임을 보여주었다.
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.
The aim of this study was to optimize the ozonation and ceramic membrane integrated process for greywater reclamation. The integrated process is a repeated sequential process of filtration and backwash with the same ceramic membrane. Also, this study used ozone and oxygen gas for the backwashing process to compare backwashing efficiency. The study results revealed that the optimum filtration and backwash time for the process was 10 minutes each when comparing the filtrate flow and membrane recovery rate. The integrated process was operated at three different operating conditions with i) 10 minutes for filtration and 10 minutes for ozonation, ii) 10 minutes for filtration and 10 minute for oxygen aeration, and iii) continuous filtration without any aeration for synthetic greywater. The integrated process with ozone backwashing could produce 0.55 L/min of filtrate with an average of 18.42% permeability recovery, while the oxygen backwashing produced 0.47 L/min and 6.26%, respectively. And without any backwashing, the integrated process could produce 0.29 L/min. This shows that the ozone backwash process is capable of periodically recovering from membrane fouling. The resistance of the fouled membrane was approximately 34.4% for the process with ozone backwashing, whereas the resistance was restored by 10.8% for the process with oxygen backwashing. Despite the periodical ozone backwashing and chemical cleaning, irreversible fouling gradually increased approximately 3 to 4%. Approximately 97.6% and 15% turbidity and TOC were removed by ceramic membrane filtration, respectively. Therefore, the integrated process with ozonation and ceramic membrane filtration is a potential greywater treatment process.
This study examines whether engine fuel efficiency is improved by optimization of the exhaust valve timing in a state where the intake valve timing has been optimized in a small turbo gasoline engine that has intake cams and exhaust cams with fixed valve opening periods. When the exhaust valve is opened late, the expansion stroke is longer, and the efficiency can be improved. A 2-cylinder turbo gasoline engine with 0.8 liters of displacement and an MPI (Multi Point Injection) fuel system was used. The engine was operated at 1,500 and 3,000 rpm, and the load conditions included a partial load of 50 N·m and a high load of 70 N·m. Data was recorded as the exhaust valve timing was controlled, and this was used to calculate the efficiency of combustion using a heat release, the fuel conversion efficiency, and the pumping loss. Results and the hydrocarbon concentrations in the exhaust gas were compared for each condition. Experiment results confirmed that additional fuel efficiency improvements are possible through exhaust valve timing control at 1,500 rpm and 50 N·m. However, in other operating conditions, fuel efficiency improvements could not be obtained through exhaust valve timing control because cases where the pumping loss and fuel/air mixture slip increased when the exhaust valve timing changed and the fuel efficiency declined.
Partho Sarothi Roy;Young Don Yoo;Suhyun Kim;Chan Seung Park
청정기술
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제29권1호
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pp.53-58
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2023
This study shows the summary of the economic performance of excess electricity conversion to hydrogen as well as methane and returned conversion to electricity using a fuel cell. The methane production process has been examined in a previous study. Here, this study focuses on the conversion of methane to electricity. As a part of this study, capital expenditure (CAPEX) is estimated under various sized plants (0.3, 3, 9, and 30 MW). The study shows a method for economic optimization of electricity generation using a fuel cell. The CAPEX and operating expenditure (OPEX) as well as the feed cost are used to calculate the discounted cash flow. Then the levelized cost of returned electricity (LCORE) is estimated from the discounted cash flow. This study found the LCORE value was ¢10.2/kWh electricity when a 9 MW electricity generating fuel cell was used. A methane production plant size of 1,500 Nm3/hr, a methane production cost of $11.47/mcf, a storage cost of $1/mcf, and a fuel cell efficiency of 54% were used as a baseline. A sensitivity analysis was performed by varying the storage cost, fuel cell efficiency, and excess electricity cost by ±20%, and fuel cell efficiency was found as the most dominating parameter in terms of the LCORE sensitivity. Therefore, for the best cost-performance, fuel cell manufacturing and efficiency need to be carefully evaluated. This study provides a general guideline for cost performance comparison with LCORE.
The fast emerging of network technology and the high demand of computing resources have prompted many organizations to outsource their storage and computing needs. Cloud based storage services such as Microsoft's Azure and Amazon's S3 allow customers to store and retrieve any amount of data, at anytime from anywhere via internet. The scalable and dynamic of the cloud storage services help their customer to reduce IT administration and maintenance costs. No doubt, cloud based storage services brought a lot of benefits to its customer by significantly reducing cost through optimization increased operating and economic efficiencies. However without appropriate security and privacy solution in place, it could become major issues to the organization. As data get produced, transferred and stored at off premise and multi tenant cloud based storage, it becomes vulnerable to unauthorized disclosure and unauthorized modification. An attacker able to change or modify data while data inflight or when data is stored on disk, so it is very important to secure data during its entire life-cycle. The traditional cryptography primitives for the purpose of data security protection cannot be directly adopted due to user's lose control of data under off premises cloud server. Secondly cloud based storage is not just a third party data warehouse, the data stored in cloud are frequently update by the users and lastly cloud computing is running in a simultaneous, cooperated and distributed manner. In our proposed mechanism we protect the integrity, authentication and confidentiality of cloud based data with the encrypt- then-upload concept. We modified and applied proxy re-encryption protocol in our proposed scheme. The whole process does not reveal the clear data to any third party including the cloud provider at any stage, this helps to make sure only the authorized user who own corresponding token able to access the data as well as preventing data from being shared without any permission from data owner. Besides, preventing the cloud storage providers from unauthorized access and making illegal authorization to access the data, our scheme also protect the data integrity by using hash function.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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