In order to better perform thermal hydraulic calculation and analysis of supercritical water reactor, based on the experimental data of supercritical water, the model training and predictive analysis of the heat transfer coefficient of supercritical water were carried out by using the support vector machine (SVM) algorithm. The changes in the prediction accuracy of the supercritical water heat transfer coefficient are analyzed by the changes of the regularization penalty parameter C, the slack variable epsilon and the Gaussian kernel function parameter gamma. The predicted value of the SVM model obtained after parameter optimization and the actual experimental test data are analyzed for data verification. The research results show that: the normalization of the data has a great influence on the prediction results. The slack variable has a relatively small influence on the accuracy change range of the predicted heat transfer coefficient. The change of gamma has the greatest impact on the accuracy of the heat transfer coefficient. Compared with the calculation results of traditional empirical formula methods, the trained algorithm model using SVM has smaller average error and standard deviations. Using the SVM trained algorithm model, the heat transfer coefficient of supercritical water can be effectively predicted and analyzed.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.34
no.4
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pp.39-47
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1992
Derivation of reasonable design low flows was attempted by comparative analysis of design low flows was derived by Power and SMEMAX transformations for the normalizations of skewed distribution and by Type m extremal distribution presented in the first report of this study with annual low flows in the five watersheds of main river basins in Korea. The results were anslyzed and summarized as follows. 1.Basic statistics of annual low flows for the selected watersheds were calculated by using Power and SMEMAX transformations. 2.Power thansformation has found to be the best for the normalization of skewed distribution among others including log, square root and SMEMAX transformations. 3.Design low flows for the selected watersheds were derived by the Power and SMEMAX transformations. 4.Judging by the relative suitabilities of the Type III extremal distribution, Power and SMEMAX transformation, it was found that design low flows of all methods are closer to the observed data within 10 years of the return period and those of Power transformation can be acknowledzed as a reasonable one among others from the viewpoint of the median between values of Type m extremal distribution and SMEMAX transformation in addition to closing the observed than others over 10 years of the return period.
Information theoretic learning (ITL) methods based on random symbols (RS) use a set of random symbols generated according to a target distribution and are designed nonparametrically to minimize the cost function of the Euclidian distance between the target distribution and the input distribution. One drawback of the learning method is that it can not utilize the input power statistics by employing a constant stepsize for updating the algorithm. In this paper, it is revealed that firstly, information potential input (IPI) plays a role of input in the cost function-derivative related with information potential output (IPO) and secondly, input itself does in the derivative related with information potential error (IPE). Based on these observations, it is proposed to normalize the step-size with the statistically varying power of the two different inputs, IPI and input itself. The proposed algorithm in an communication environment of impulsive noise and multipath fading shows that the performance of mean squared error (MSE) is lower by 4dB, and convergence speed is 2 times faster than the conventional methods without step-size normalization.
For time series analysis, power transformation (especially log-transformation) is widely used for variance stabilization or normalization for stationary ARMA(p, q) model. A simple and naive back transformed forecast is obtained by taking the inverse function of expectation. However, this back transformed forecast has a bias. Under the assumption that the log-transformed data is normally distributed. The unbiased back transformed forecast can be obtained by the expectation of log-normal distribution; consequently, the property of this back transformation was studied by Granger and Newbold (1976). We investigate the sensitivity of back transformed forecasts under several different underlying distributions using simulation studies.
The installed capacity of wind turbines in Korea are growing and enlarging by the central government's supporting program. But the majority area having the abundant wind energy resources is composed of mountainous and complex district, thus the turbulence intensity of there is so high and belongs to the turbulence characteristic A category of IEC design requirement. This paper presents the effect of the turbulence intensity on the power performance of a wind turbine system. Particularly, the effect of the power curve of the wind turbine system due to the turbulence intensity has analyzed. As a result, the power curve has a high turbulence characteristic shows the lower value than normal one in high wind speed regime and the AEP will be reduced at the relatively high turbulence area.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.60
no.1
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pp.87-99
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2024
This study deals with the application of an artificial neural network (ANN) model to predict power consumption for utilizing seawater source heat pumps of recirculating aquaculture system. An integrated dynamic simulation model was constructed using the TRNSYS program to obtain input and output data for the ANN model to predict the power consumption of the recirculating aquaculture system with a heat pump system. Data obtained from the TRNSYS program were analyzed using linear regression, and converted into optimal data necessary for the ANN model through normalization. To optimize the ANN-based power consumption prediction model, the hyper parameters of ANN were determined using the Bayesian optimization. ANN simulation results showed that ANN models with optimized hyper parameters exhibited acceptably high predictive accuracy conforming to ASHRAE standards.
We reexamined CDM texture large-scale structure (LSS) formation model. We confirmed that texture model is consistent with 4-year COBE data both in an open and a critical matter density (${\Omega}_0$ = 1) universes, and then obtained normalization for density perturbation power spectrum. We next compare the power spectrum with LSS observation data. Contrary to the previous literature, we found that texture model matches with these data in an open universe no better than in an ${\Omega}_0$ = 1 universe. We also found that the model is more likely to fit these data in a cosmological constant dominated ($\Lambda-$) universe.
Park Durk-Jong;Hyun Dae-Wan;Kang Chi-Ho;Ahn Sang-Il;Kim Eun-Kyu
Proceedings of the KSRS Conference
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2005.10a
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pp.98-100
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2005
This paper describes link analysis on the processed data, HRIT (High Rate Information Transmission) and LRIT (Low Rate Information Transmission), for the preliminary design of interface between COMS (Communication, Ocean and Meteorological Satellite) and ground station. At the MODAC (MeteorologicaVOcean Data Application Center), the processed data are transmitted to user station via COMS with normalization and calibration by pre-processing of MI (Meteorological Imager) data. Due to consider satellite as radio relay, overall analysis containing uplink and downlink is needed. Specific link parameters can be obtained with using the outcomes of SRR (System Requirement Review) which was held on 13-14 June 2005, in Toulouse. From the relation between overall link margin and output power of HPA (High Power Amplifier) of MODAC, it is shown that even though the minimum power related with COMS receiving power range is transmitted at MODAC, the obtained link margin of HRIT could be above 3 dB at user station which antenna elevation angle is 10 degree.
We analyze the halo and galaxy catalogs from the Millennium simulations at redshifts z=0, 0.5, 1 to determine the alignment profiles of cluster galaxies in terms of the matter density correlation coefficient and discuss a cosmological implication our result has for breaking parameter degeneracies. For each selected cluster, we measure the alignment between the major axes of the pseudo inertia tensors from all satellites within cluster's virial radius and from only those satellites within some smaller radius. Then we average the measured values over the similar-mass sample to determine the cluster galaxy alignment profile as a function of top-hat scale difference at each redshift. It is shown that the alignment profile of cluster galaxies is well approximated by a power-law of the nonlinear density correlation coefficient that is independent of the power spectrum normalization and bias factor. The alignment profile of cluster galaxies is found to have higher amplitude and lower power-law index when averaged over the larger-mass sample and to have rather weak redshift-dependence. This result is consistent with the picture that the satellite galaxies retain the memory of the external tidal fields right after merging and infalling into the clusters but they gradually lose the initial alignment tendency as the cluster's relaxation proceeds. Demonstrating that the nonlinear density correlation coefficient varies sensitively with the density parameter and neutrino mass fraction, we discuss a potential power of the cluster galaxy alignment profile as an independent probe of cosmology.
The purpose of this paper is to evaluate the performance of a Plug-In MCCB developed for rapid power supply restoration when the MCCB is installed in a power system and to verify its reliability. Since the developed 3 ${\Phi}$ 3 W Plug-In MCCB can be installed on and removed from a bus bar by one touch using a plug housed at the rear, it can be replaced in a short period of time. Therefore, it can quickly respond to the normalization of a power system. When the Plug-In MCCBB is installed on a bus bar, the resistance between each phase and plug was measured to be 0.46 $m{\Omega}$ in average. When the Plug-In MCCB is installed, the tension in the vertical direction was measured to be 112.78 N in average, which is greater than the tension of 50 N specified in the related regulation. The withstanding voltage tests performed 5 times repeatedly by applying 6 kV to the developed Plug-In MCCB for 60 seconds shows good withstanding voltage characteristics. In addition, both the general waterproof test using a water injection method and the insulation resistance analysis using a Mega meter showed good waterproof and insulation characteristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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