A number of numerical methods like Computational Fluid Dynamics(CFD) have been developed to predict the flow fields of a vessel but the present study is developed to infer the wake fields on propeller plane by Statistical Fluid Dynamics(SFD) approach which is emerging as a new technique over a wide range of industrial fields nowadays. Neural network is well known as one prospective representative of the SFD tool and is widely applied even in the engineering fields. Further to its stable and effective system structure, generalization of input training patterns into different classification or categorization in training can offer more systematic treatments of input part and more reliable result. Because neural network has an ability to learn the knowledge through the external information, it is not necessary to use logical programming and it can flexibly handle the incomplete information which is not easy to make a definition clear. Three dimensional stern hull forms and nominal wake values from a model test are structured as processing elements of input and output layer respectively and a neural network is trained by the back-propagation method. The inferred results show similar figures to the experimental wake distribution.
고속펄스 전송을 위한 다중결합된 마이크로스트립 신호버스에서 제일 근접한 선로상에 유기되는 누화피크치를 최소화시키기 위해 선로자태를 합성시키는 방법을 제안하였다. 평행하게 배열된 데이터버스에서 구동선로로부터의 누화에너지는 가장 근접한 선로에 거의 집중되므로 반사파 제어를 위한 최적화기법을 통해 선로간의 평균간격을 늘리는 방법을 채택하였다. 입출력 파형예측을 위해 일반화된 S-행렬 기법을 적용하였으며 선로간의 평균간격을 늘리기 위해 합성된 다양한 형태의 비일정선로의 누화특성을 비교 분석하였다. 그 결과 펄스가 갖는 주파수 범위내에서 스펙트럼을 고르게 반사시키게 하는, dip을 갖는 쳬비셰프형 테이퍼가 입출력 파형의 보전성에 큰 영향을 주지 않는 범위내에서 누화피크치를 최소로 함을 볼 수 있었다.
원자력시설의 사고에 따른 피폭선량 평가를 짧은 실시간에 대해 분석하는 PC 프로그램인 RADAP을 개발하였다. RADAP은 공기중 확산 및 수송에서 라그란지 puff 방법을 사용하고 있다. 실시간 분석을 위하여 한개 혹은 다중의 puff 를 동시에 취급할 수 있다. puff 내에서의 확산은 Gauss 분포를 가지며 , 확산계수는 USNRC 의 normal sigma curve 방법을 사용하였다. 그러나 이 프로그램은 바람조건에서 시간적인 변화만 적용하고 위치에 따른 변화는 취급하지 않았다. 31$\times$31 격자의 전신 및 갑상선 선량이 출력으로 나오며, EGA 및 VGA 모니터를 통하여 도상으로 표시된다. 결과에 의하면 RADAP은 사고후 짧은 시간동안의 선량을 평가하기 위한 좋은 도구라 할 수 있다.
A feasibility study to estimate annual energy production of an offshore wind farm was performed using MERRA reanalysis data. Two well known commercial codes commonly used to wind farm design and power prediction were used. Three years of MERRA data were used to predict annual energy predictions of the offshore wind farm close to Copenhagen from 2011 to 2013. The availability of the wind farm was calculated from the power output data available online. It was found from the study that the MERRA reanalysis data with commercial codes could be used to fairly accurately predict the annual energy production from offshore wind farms when a meteorological mast is not available.
FORTRAN program PHYLS was developed to model the structures of 2:1 1M and 2M1 phyllosilicates on the basis of geometrical analyses. Input to PHYLS requires the chemical composition and d(001) spacing of the mineral. The output from PHYLS consists of the coordinates of the crystallographically independent sites in the unit cell, and such structural parameters as the cell dimensions, interaxial angle, cell volume, interatomic distances, and deformation angles of the polyhedra. PHYLS can generate these structural details according to the user's choice of space group and cation configuration. User can choose one of such space groups as C2/m, C2,and C2/c and such cation configurations as random and ordered tetrachedral/octahedral cation configurations. PHYLS simulated the structures of dioctahedral and trioctahedral phyllosilicates having random tetrahedral cation configuration fairly close to the reported experimentally determined structures. In contrast, the simulated structures for ordered tetrahedral cation configurations showed greater deviation from the experimentally determined structures than those for random configurations. However, if the cations were partially ordered and the sizes of the tetrahedra became similar, the simulated PHYLS may be helpful in various investigations on the relationships between structures and physicochemical properties of the phyllosilicates.
Transformer is widely used element on power system and industrial area. Especially the transformers installed at power system are exposed to an environment of arbitrary changed. Thus the prediction of degradation and the analysis of response to impulse are important. To conduct those works, the electrical characteristics of system should be analyzed, effectively. But the analysis of electrical characteristic in electric machine level such as pole and pad-mounted transformer is almost no, thus commercial VNA (Vector Network Analyzer) is used to getting the response in wide frequency range. However, the output power of VNA is usually under 10mW, so verification for effectiveness of measuring electrically large component should be conducted, firstly. Next, after getting total S-parameter of transformer, predicting impulse response can be performed in time-domain with circuit simulator. In this paper, it is introduced that verification effectiveness of VNA using transfer function from SFRA (Sweep Frequency Response Analyzer), firstly. Next, total S-parameter, six by six matix form, was built using measured 2 port S-parameter from vector network analyzer. To get the response to impulse which is defined by IEC 60060-1, time-domain simulation is conducted to ADS (Advenced Design System) circuit simulator.
Wind power producers face many regulation costs in deregulated environment, which remarkably lowers the value of wind power in comparison with conventional sources. One of these costs is associated with the real-time variation of power output and being paid in frequency control market according to the variation band. This paper presents a new approach to coordination of battery energy storage in wind generation system for reducing the payment in frequency control market. The approach depends on the statistic data of wind generation and the prediction of frequency control market price to determine the optimal variation band which is then kept by the real-time charging and discharging of batteries, ultimately the minimum cost of frequency regulation can be obtained. The optimization problem is formulated as trade-off between the decrease in the regulation payment and the increase in the cost of using battery, and vice versus. The approach is applied to a study case and the results of simulation show its effectiveness.
Inverter module, which feeds the converted power to the traction motor for EMU. Consists of the power semiconductors with their gate drive unit(GDU)s and the control computer for driving, voltage, current and speed controls. Electrolytic condenser, connected to the gate drive unit and a core component to drive the power semiconductor, has problems such as reduction in lifetime and malfunction caused by electrical and mechanical characteristic changes from heat generation during high speed switching for generation of stable power. In this study, To check the service life of electrolytic condenser, the test was carried out in two ways. First, In the case of accelerated life testing of condenser, the Arrhenius model is a way of life testing. Another way is to analyze the reliability of the failure data by the method of parametric data analysis. Eventually, life time by accelerated life test than a method of failure data analysis(Weibull distribution) was found to be slightly larger output.
Recently, support vector machines (SVMs) are being recognized as competitive tools as compared with other data mining techniques for solving pattern recognition or classification decision problems. Furthermore, many researches, in particular, have proved it more powerful than traditional artificial neural networks (ANNs)(Amendolia et al., 2003; Huang et al., 2004, Huang et al., 2005; Tay and Cao, 2001; Min and Lee, 2005; Shin et al, 2005; Kim, 2003). The classification decision, such as a binary or multi-class decision problem, used by any classifier, i.e. data mining techniques is cost-sensitive. Therefore, it is necessary to convert the output of the classifier into well-calibrated posterior probabilities. However, SVMs basically do not provide such probabilities. So it required to use any method to create probabilities (Platt, 1999; Drish, 2001). This study applies a method to estimate the probability of outputs of SVM to bankruptcy prediction and then suggests credit scoring methods using the estimated probability for bank's loan decision making.
The prediction of stock price index is a very difficult problem because of the complexity of the stock market data it data. It has been studied by a number of researchers since they strong1y affect other economic and financial parameters. The movement of stock price index has a series of change points due to the strategies of institutional investors. This study presents a two-stage forecasting model of stock price index using change-point detection and artificial neural networks. The basic concept of this proposed model is to obtain Intervals divided by change points, to identify them as change-point groups, and to use them in stock price index forecasting. First, the proposed model tries to detect successive change points in stock price index. Then, the model forecasts the change-point group with the backpropagation neural network (BPN). Fina1ly, the model forecasts the output with BPN. This study then examines the predictability of the integrated neural network model for stock price index forecasting using change-point detection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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