Static and dynamic response of a mechanical system can be easily and readily obtained using an approximate method such as the Finite Element Method. However, FE solution cannot be totally trusted, since there are many numerical uncertainies inherent in an FE analysis. FE solution error can be estimated based on FE analysis result. Error estimator shows the quality of the FE solution, and helps FE users to enhance the accuracy of the FE solution.
An inverse method is introduced to construct the problem for the error analysis of the numerical solution of initial value problem. These problems constructed through this method have a known exact solution, even though analytical solutions are generally not obtainable. The process leading to the exact solution makes use of an initially available approximate numerical solution. A smooth interpolation of the approximate solution is forced to exactly satisfy the differential equation by analytically deriving a small forcing function to absorb all of the errors in the interpolated approximate solution. Using this special case exact solution, it is possible to investigate the relationship between global errors of a candidate numerical solution process and the associated tuning parameters for a given problem. Under the assumption that the original differential equation is well-posed with respect to the small perturbations, we thereby obtain valuable information about the optimal choice of the tuning parameters and the achievable accuracy of the numerical solution.
Streamline simulation researches have been extensively accomplished due to the swiftness of computation and the reduction of numerical dispersion. In this study, we developed a streamline simulation model using a semianalytical solution of ID transport equation. To validate accuracy of the developed model, we compared simulation results of contaminant transport, which were acquired by streamline simulation models using an analytical solution, a numerical solution, and a semianalytical solution. The developed model using the semianalytical solution matched well with the model using an analytical solution. However, streamline simulation model using a numerical solution showed numerical dispersion. For an advection-dominant flow, there was little difference in the simulation results between the developed model and tile analytical model, but the differences between the analytical model and the numerical model were cleary shown. From the comparison of computing time we know that the streamline simulation using the semianalytical solution is 2-60 times as fast as the streamline simulation using the numerical solution.
This manuscript will discuss a numerical method where the six equations of two-phase flow, the solid heat conduction equations, and the two equations that describe neutron diffusion and precursor concentration are solved together in a tightly coupled, nonlinear fashion for a simplified model of a nuclear reactor core. This approach has two important advantages. The first advantage is a higher level of accuracy. Because the equations are solved together in a single nonlinear system, the solution is more accurate than the traditional "operator split" approach where the two-phase flow equations are solved first, the heat conduction is solved second and the neutron diffusion is solved third, limiting the temporal accuracy to $1^{st}$ order because the nonlinear coupling between the physics is handled explicitly. The second advantage of the method described in this manuscript is that the time step control in the fully implicit system can be based on the timescale of the solution rather than a stability-based time step restriction like the material Courant limit required of operator-split methods. In this work, a pilot code was used which employs this tightly coupled, fully implicit method to simulate a reactor core. Results are presented from a simulated control rod movement which show $2^{nd}$ order accuracy in time. Also described in this paper is a simulated rod ejection demonstrating how the fastest timescale of the problem can change between the state variables of neutronics, conduction and two-phase flow during the course of a transient.
A field reconstruction scheme for a cell centered finite volume method on unstructured meshes is developed. Regardless of mesh quality, this method is exact within a machine accuracy if the solution is linear, which means it has full second order accuracy. It does not have any limitation on cell shape except convexity of the cells and recovers standard discretization stencils at structured orthogonal grids. Accuracy comparisons with other popular reconstruction schemes are performed on a simple example.
다항식비례모형(Rational Function Model)은 센서의 종류에 상관없이 적용이 가능한 범용적 모델이다. 다항식비례모형계수를 결정하기 위해서는 고르게 분포된 다수의 지상기준점이 필요한데 기준점의 취득 방법에 따라 크게 terrain-independent solution과 terrain-dependent solution 두 가지로 나눌 수 있다. 최근에 이루어진 대부분의 연구는 terrain-independent solution에 집중되어 있다. 그러나 비전문가 집단에서의 위성영상 활용성을 증가시키기 위해서는 terrain-dependent solution 방법을 적용한 정확도 향상에 관한 연구가 필요하다. 따라서 이번 연구에서는 KOMPSAT 입체영상에 대하여 terrain-dependent solution을 이용해 다항식비례모형계수를 구하였으며 상관도 분석을 통해 정확도를 향상시켰다. 또한 이를 이용해 영상정합을 수행하고 수치고도모형을 생성하였다. 엄밀 센서모델을 통해 제작한 수치고도모형과 비교해 정확도를 검증해본 결과 두 수치고도모형사이에 각각의 방향별로 dx=18.11m, dy=32.29m, dz=34.58m의 표준편차를 나타내었다. 또한 서로 다른 위성영상으로부터 상관도 분석을 통해 다항식비례모형계수를 구하고 3차원 위치결정을 한 후 검사점과 비교하여 정확도를 분석한 결과 수평방향의 평균오차는 dx=13.08m, dy=18.12m 이고 수직평균오차는 23.75m를 나타내었다.
A low-cost and precise metering device, which is suitable to automatic mixing of nutrient-solution for hydroponic culture, was developed for small-scale growers. The metering device was composed of three parts those were supply pumps, metering cylinders and venturi tube. Those parts were controlled by personal computer with time-based odoff control method. To verify the performance of the developed metering device, the relationship between operating time and discharge was examined and the accuracy of the developed metering device was compared with commercial metering pumps. The results of this study are as follows. 1. The correlation coefficient between the flow rate and operating time was 0.9999, and the linear regression equation computed was y=21.759x, where y is the discharge(g) and x is the operating time(s). 2. The developed device has greater accuracy than commercial metering pumps in terms of the full-scale error. Calculated errors for the developed metering device and two commercial pump were $\pm$0.3 %, $\pm$2.45 % and $\pm$1.38 % respectively. 3. Above results show developed metering device is a useful tool for nutrient-solution control system.
This study investigates the capability of Physics-Informed Neural Networks (PINNs) for solving the solution of partial differential equations. Particularly, the 1D Saint-Venant Equations (SVEs) were considered, which describe the movement of water in a domain with shallow depth compared to its horizontal extent, and are widely adopted in hydrodynamics, river, and coastal engineering. The core contribution of this work is to combine the robustness of neural networks with the physical constraints of the SVEs. The PINNs method utilized a neural network to approximate the solutions of SVEs, while also enforcing the underlying physical principles of the equations. This allows for a more effective and reliable solution, especially in areas with complex geometry and varying bathymetry. To validate the robustness of the PINNs method, numerical experiments were conducted on several benchmark problems. The results show that the PINNs could be achieved high accuracy when compared with the solution from the numerical solution. Overall, this study demonstrates the potential of using PINNs and highlights the benefits of integrating neural network and physics information for improved efficiency and accuracy in solving SVEs.
The governing equations of atmospheric dispersion most often taking the form of a second-order partial differential equation (PDE). Currently, typical computational codes for predicting atmospheric dispersion use the Gaussian plume model that is an analytic solution. A Gaussian model is simple and enables rapid simulations, but it can be difficult to apply to situations with complex model parameters. Recently, a method of solving PDEs using artificial neural networks called physics-informed neural network (PINN) has been proposed. The PINN assumes the latent (hidden) solution of a PDE as an arbitrary neural network model and approximates the solution by optimizing the model. Unlike a Gaussian model, the PINN is intuitive in that it does not require special assumptions and uses the original equation without modifications. In this paper, we describe an approach to atmospheric dispersion modeling using the PINN and show its applicability through simple case studies. The results are compared with analytic and fundamental numerical methods to assess the accuracy and other features. The proposed PINN approximates the solution with reasonable accuracy. Considering that its procedure is divided into training and prediction steps, the PINN also offers the advantage of rapid simulations once the training is over.
The accuracy and precision of a modified method of NIOSH Method 7600 and EPA method 218.6 was determined for analyzing hexavalent chromium, Cr(VI), collected on PVC filter from workplace air. The method was designed to extract from Cr(VI) on PVC filter with a alkali solution, 2% NaOH/3% $Na_2CO_3$, and to analyze it using ion chromatography/visible absorbance detection(IC/VAD). The results and conclusion are as the following. 1. The peak of Cr(VI) was separated sharply on chromatogram and was linearly related with Cr(VI) concentration in sloution. The correlation coefficient was 0.9999 in a calibration curve. The limit of detection was 0.25 $0.25{\mu}g/sample$. 2. The accuracy(% recovery) was 93.3% in a set of sample($9-50{\mu}g$) stored for a day, and 100.1%($10-60{\mu}g$) in another set of samples stored for 2 hours. It is assumed that the difference in recovery by storage time was due to reduction of Cr(VI) to Cr(III). 3. The precision(coefficient of variation, CV) of the method was 0.015 in spiked samples with Cr(VI) standard solution, and 0.010 in spiked samples with plating solution from a chrome electroplating factory. The overall CV in all types of samples was 0.0013. 4. The Cr(VI) was stable in 2% NaOH/3% $Na_2CO_3$ at least for 10 hours. In conclusion, the IC/VAD method is appropriate for determining low-level Cr(VI) in workplace air containing various interferences.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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