In this study, the theory of fluid mechanics and dynamics is used to build a mathematical model for a three-stage flow control valve. The significance of the study is that the mathematical model can easily be used to study the effect of different design parameters on the performance of the valve. The geometry of the valve and the properties of the fluid were used in this study to determine the variation in the performance of the valve when varying the magnetic force on the pilot spool. While a linearization technique is not used to solve the developed model, the solution of the mathematical model is found in the time domain by simulation of the equations using a software package. The results indicate that if the developed mathematical model is solved for the different values of magnetic force, the valve behaves linearly; the valve is thus called the proportional flow control valve.
A practical method to design the input shaping which generates control command is proposed in this paper, We suggest an experimental technique considering human operator's target tracking error to improve aiming accuracy which significantly affects hit probability. It is known that stabilization performance is one of the most important factors for ground combat vehicle system. In particular, stabilization error of the manual target tracking system mounted on moving vehicle directly affects hit probability. To reduce this error, we applied input command shaping method using preprocessing filtering and functional curve fitting. First of all, we construct the human operator model to consider effects of human operator on our system. Input shaping curve is divided into several regions to get rid of the above problems and to improve the system performance. At example design part, we chose three steps of functional command curve and determine the parameters of the function by the proposed design method. In order to verify the proposed design method, we carried out the experiments with real plant of a fighting vehicle.
The high temperature thermal plasma technology applied to waste treatment has undoubtedly gained high importance owing to its outstanding properties such as flexibility, compact reactor. and clean treatment as the environmental problem goes to a main issue in public talks, because the thermal plasma with temperature of around 10,000K or little less is particularly suitable for waste treatment. Since the thermal plasma is, in general, governed by a number of parameters, some complicated and elaborate controls might be mandatory. The high maintenance cost caused by big input power has been a main obstacle to the growth of the waste treatment plant based on thermal plasma technology, but the recent R&D on the waste-to-energy shows that the problem could be solved soon. In this paper, the authors introduce the current R&D activity related to three-phase ac plasma torch in KERI.
본 논문은 인터넷 상에서 임의로 변화하는 입력지연을 갖는 불확실 퍼지 시스템의 지능형 강인 퍼지 제어기 설계를 논의한다. 임의로 변화하는 입력지연은 유한개의 상태를 갖는 마코프 확률과정으로 표현된다. 디지털 안정화기를 설계하기 위하여 연속시간 Takagi-Sugeno 퍼지 시스템을 이산화하며 제어기의 입출력단에 영차의 샘플/홀드 함수를 가정한다.이산화된 시스템은 확률적 과정에 따라 변화하는 도약 시스템으로 표현된다. 확률적 강인 안정가능성 조건은 선형 행렬 부등식의 형태로 표현된다.
The final goal of this study is to develop the core technologies applicable to the design, operation and maintenance of welds in nuclear structures. This study includes predicting microstructure changes and residual stress for welded parts of nuclear power plant components. Furthermore, researches are performed on evaluating fatigue, corrosion, and hydrogen induced cracking and finally constructs systematically integrated evaluation system for structural integrity of nuclear welded structures. In this study, metallurgical and mechanical approaches have been effectively coordinated considering real welding phenomena in the fields of welds properties such as microstructure, composition and residual stress, and in the fields of damage evaluations such as fatigue, corrosion, fatigue crack propagation, and stress corrosion cracking. Evaluation techniques tried in this study can be much economical and effective in that it uses theoretical/semi-empirical but includes many additional parameters that can be introduced in real phenomena such as phase transformation, strength mismatch and residual stress. It is clear that residual stress makes great contribution to fatigue and stress corrosion cracking. Therefore the mitigation techniques have been approached by reducing the residual stress of selected parts resulting in successful conclusions.
1078 sets of mixtures in total that include fly ash, slag, and/or silica fume have been collected for prediction on concrete properties. A new database platform (Compos) has been developed, by which the stepwise multiple linear regression (SMLR) and BP artificial neural networks (BP ANNs) programs have been applied respectively to identify correlations between the concrete properties (strength, workability, and durability) and the dosage and/or quality of raw materials'. The results showed obvious nonlinear relations so that forecasting by using nonlinear method has clearly higher accuracy than using linear method. The forecasting accuracy rises along with the increasing of age and the prediction on cubic compressive strength have the best results, because the minimum average relative error (MARE) for 60-day cubic compressive strength was less than 8%. The precision for forecasting of concrete workability takes the second place in which the MARE is less than 15%. Forecasting on concrete durability has the lowest accuracy as its MARE has even reached 30%. These conclusions have been certified in a ready-mixed concrete plant that the synthesized MARE of 7-day/28-day strength and initial slump is less than 8%. The parameters of BP ANNs and its conformation have been discussed as well in this study.
As current manufacturing processes require high spindle speed and precise machining, increasing accuracy by reducing volumetric errors of the machine itself, particularly thermal errors, is very important. Thermal errors can be estimated by many empirical models, for example, an FEM model, a neural network model, a linear regression model, an engineering judgment model etc. This paper discusses to make a modeling of thermal errors efficiently through backward elimination and fuzzy logic strategy. The model of a thermal error using fuzzy logic strategy overcome limitation of accuracy in the linear regression model or the engineering judgment model. And this model is compared with the engineering judgment model. It is not necessary complex process such like multi-regression analysis of the engineering judgment model. A fuzzy model does not need to know the characteristics of the plant, and the parameters of the model can be mathematically calculated. Like a regression model, this model can be applied to any machine, but it delivers greater accuracy and robustness.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제5권1호
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pp.64-69
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2017
The rapid growth of algae occurs can induce the algae bloom when nutrients are supplied from anthropogenic sources such as fertilizer, animal waste or sewage in runoff the water currents or upwelling naturally. The algae blooms creates the human health problem in the environment as well as in the water resource managers including hypoxic dead zones and harmful toxins and pose challenges to water treatment systems. The algal blooms in the source water in water treatment systems affects the drinking water taste & odor while clogging or damaging filtration systems and putting a strain on the systems designed to remove algal toxins from the source water. This paper propose the emerging In-Situ self-diagnosable smart algae sensing device with wireless connectivity for smart remote monitoring and control. In this research, we developed the In-Site Algae diagnosable sensing device with wireless sensor network (WSN) connectivity with Optical Biological Sensor and environmental sensor to monitor the water treatment systems. The proposed system emulated in real-time on the water treatment plant and functional evaluation parameters are presented as part of the conceptual proof to the proposed research.
Sodium dodecyl sulfate (SDS), an anionic surfactant, can strongly adsorb at the surface of a carbon paste electrode (CPE) via the hydrophobic interaction. In pH 3.0 $Na_2HPO_4$-citric acid buffer (Mcllvaine buffer) and in the presence of SDS, the cationic indole-3-acetic acid (IAA, $pK_a$ = 4.75) was highly accumulated at the CPE surface through the electrostatic interaction between the negative-charged head group of SDS and cationic IAA, compared with that in the absence of SDS. Hence, the oxidation peak current of IAA increases greatly and the oxidation peak potential shifts towards more negative direction. The experimental parameters, such as pH, varieties of surfactants, concentration of SDS, and scan rate were optimized for IAA determination. The oxidation peak current is proportional to the concentration of IAA over the range from $5\;{\times}\;10^{-8}$ mol/L to $2\;{\times}\;10^{-6}$ mol/L. The detection limit is $2\;{\times}\;10^{-8}$ mol/L after 3 min of accumulation. This new voltammetric method was successfully used to detect IAA in some plant leaves.
A risk-informed regulatory approach implies that risk insights be used as supplement of deterministic information for safety decision-making purposes. In this view, the use of risk assessment techniques is expected to lead to improved safety and a more rational allocation of the limited resources available. On the other hand, it is recognized that uncertainties affect both the deterministic safety analyses and the risk assessments. In order for the risk-informed decision making process to be effective, the adequate representation and treatment of such uncertainties is mandatory. In this paper, the risk-informed regulatory framework is considered under the focus of the uncertainty issue. Traditionally, probability theory has provided the language and mathematics for the representation and treatment of uncertainty. More recently, other mathematical structures have been introduced. In particular, the Dempster-Shafer theory of evidence is here illustrated as a generalized framework encompassing probability theory and possibility theory. The special case of probability theory is only addressed as term of comparison, given that it is a well known subject. On the other hand, the special case of possibility theory is amply illustrated. An example of the combination of probability and possibility for treating the uncertainty in the parameters of an event tree is illustrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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