The gust factor and turbulence intensity are two crucial parameters that characterize the properties of turbulence. In tropical cyclones (TCs), these parameters exhibit significant variability, yet there is a lack of established formulas to account for their probabilistic characteristics with consideration of their inherent connection. On this condition, a probabilistic analysis of gust factors and turbulence intensities of TCs is conducted based on fourteen sets of wind data collected at the Sutong Cable-stayed Bridge site. Initially, the turbulence intensities and gust factors of recorded data are computed, followed by an analysis of their probability densities across different ranges categorized by mean wind speed. The Gaussian, lognormal, and generalized extreme value (GEV) distributions are employed to fit the measured probability densities, with subsequent evaluation of their effectiveness. The Gumbel distribution, which is a specific instance of the GEV distribution, has been identified as an optimal choice for probabilistic characterizations of turbulence intensity and gust factor in TCs. The corresponding empirical models are then established through curve fitting. By utilizing the Gumbel distribution as a template, the nexus between the probability density functions of turbulence intensity and gust factor is built, leading to the development of a generalized probabilistic model that statistically describe turbulence intensity and gust factor in TCs. Finally, these empirical models are validated using measured data and compared with suggestions recommended by specifications.
Densities, viscosities, refractive indices and speed of sounds of the binary mixtures of Acetophenone with Ethylchloroacetate were measured over the entire mole fractions at (303.15, 313.15 and 323.15) K. From these experimental results, excess molar volume $V^E$, viscosity deviation ${\Delta}{\eta}$, refractive index deviation ${\Delta}n_D$, deviations in speed of sound ${\Delta}u$, deviations in isentropic compressibility ${\Delta}k_s$ and excess intermolecular free length ${\Delta}L_f$ were calculated. The viscosity data have been correlated with the equations of Grunberg and Nissan, Hind et al., Tamura and Kurata, Katti and Chaudri, Sedgwick, Krishnan-Laddha and McAllister. The thermo physical properties under study were fit to the Jouyban-Acree model. The excess values were correlated using Redlich-Kister polynomial equation to obtain their coefficients and standard deviations. It was found that in all cases, the data obtained fitted with the values correlated by the corresponding models very well. The results are interpreted in terms of molecular interactions occurring in the solution.
Based on translation models, both Gaussian and non-Gaussian wind fields are generated using spectral representation method for investigating the influence of non-Gaussian characteristics and directivity effect of wind load on fatigue damage of wind turbine. Using the blade aerodynamic model and multi-body dynamics, dynamic responses are calculated. Using linear damage accumulation theory and linear crack propagation theory, crack initiation life and crack propagation life are discussed with consideration of the joint probability density distribution of the wind direction and mean wind speed in detail. The result shows that non-Gaussian characteristics of wind load have less influence on fatigue life of wind turbine in the area with smaller annual mean wind speeds. Whereas, the influence becomes significant with the increase of the annual mean wind speed. When the annual mean wind speeds are 7 m/s and 9 m/s at hub height of 90 m, the crack initiation lives under softening non-Gaussian wind decrease by 10% compared with Gaussian wind fields or at higher hub height. The study indicates that the consideration of the influence of softening non-Gaussian characteristics of wind inflows can significantly decrease the fatigue life, and, if neglected, it can result in non-conservative fatigue life estimates for the areas with higher annual mean wind speeds.
This paper presents an effective approach for wind turbine (WT) condition assessment based on the data collected from wind farm supervisory control and data acquisition (SCADA) system. Three types of assessment indices are determined based on the monitoring parameters obtained from the SCADA system. Neural Networks (NNs) are used to establish prediction models for the assessment indices that are dependent on environmental conditions such as ambient temperature and wind speed. An abnormal level index (ALI) is defined to quantify the abnormal level of the proposed indices. Prediction errors of the prediction models follow a normal distribution. Thus, the ALIs can be calculated based on the probability density function of normal distribution. For other assessment indices, the ALIs are calculated by the nonparametric estimation based cumulative probability density function. A Back-Propagation NN (BPNN) algorithm is used for the overall WT condition assessment. The inputs to the BPNN are the ALIs of the proposed indices. The network structure and the number of nodes in the hidden layer are carefully chosen when the BPNN model is being trained. The condition assessment method has been used for real 1.5 MW WTs with doubly fed induction generators. Results show that the proposed assessment method could effectively predict the change of operating conditions prior to fault occurrences and provide early alarming of the developing faults of WTs.
The investigation of retaining wall structures behavior under dynamic loads is considered as one of important parts for designing such structures. Generally, the performance of these structures is under the influence of the environment conditions and their geometry. The aim of this research is to design retaining wall structures based on smart and optimal systems. The use of accuracy and speed to assess the structures under different conditions is one of the important parts sought by designers. Therefore, optimal and smart systems are able to have better addressing these problems. Using numerical and coding methods, this research investigates the retaining wall structure design under different dynamic conditions. More than 9500 models were constructed and considered for modelling design. These designs include height and thickness of the wall, soil density, rock density, soil friction angle, and peak ground acceleration (PGA) variables. Accordingly, a neural network system was developed to establish an appropriate relationship between data to obtain safety factor (SF) of retaining walls under different seismic conditions. Different parameters were analyzed and the effect of each parameter was assessed separately. According to these analyses, the structure optimization was performed to increase the SF values. The optimal and smart design showed that under different PGA conditions, the structure performance can be appropriately improved while utilization of the initial (or basic) parameters leads to the structure failure. Therefore, by increasing accuracy and speed, smart methods could improve the retaining structure performance in controlling the wall failure. The intelligent design process of this study can be applied to some other civil engineering applications such as slope stability.
Transmitting correct train control information is important in a train control system which demands safety. The train control information includes the maximum speed of trains, position of preceding trains, incline of tracks and curve sections etc. A radio frequency-communication based train control system is influenced by the noise and interference because the train control information is transmitted by wireless between a on-board system and wayside system. The radio frequency-communication based train control system is a mobile communication system due to moving trains. The inter symbol interference(ISI) occurs by the multipath fading in the mobile ommunication system. As signal-to-noise ratio(SNR) is decreased by the ISI, the train control information is not received correctly. In case of tunnel section, numerous reflected waves exist. Therefore, the power density of receiver is decreased by difference among the received times, magnitudes, phases through the multipath. So, the train suddenly is stopped by the fail-safe operation in the train control system on account of decreasing the power density of receiver. In this paper, a line of sight model-(Additive White Gaussian noise(AWGN) channel), rayleigh and rician fading model are presented. Probability density functions which are related to the SNR are derived from the models. The fading phenomenon severely occurs as a result of analyzing the probability density functions. So, the space diversity method is used in order to reduce the fading effect and it is demonstrated by using Matlab program.
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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제6권3호
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pp.160-169
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2013
Two-stage turbocharging is an important way to raise engine power density, to realize energy saving and emission reducing. At present, turbine matching of two-stage turbocharger is based on MAP of turbine. The matching method does not take the effect of turbines' interaction into consideration, assuming that flow at high pressure turbine outlet and low pressure turbine inlet is uniform. Actually, there is swirl flow at outlet of high pressure turbine, and the swirl flow will influence performance of low pressure turbine which influencing performance of engine further. Three-dimension models of turbines with two-stage turbocharger were built in this paper. Based on the turbine models, mechanism of swirl flow at high pressure turbine outlet influencing low pressure turbine performance was studied and a two-stage radial counter-rotation turbine system was raised. Mechanisms of the influence of counter-rotation turbine system acting on low-pressure turbine were studied using simulation method. The research result proved that in condition of small turbine flow rate corresponding to engine low-speed working condition, counter-rotation turbine system can effectively decrease the influence of swirl flow at high pressure turbine outlet imposing on low pressure turbine and increases efficiency of the low-pressure turbine, furthermore increases the low-speed performance of the engine.
As the packing density of ICs in recent submicron IC design increases, interconnects gain importance. Because interconnects directly affect on two major components of circuit performance, power dissipation and operating speed, circuit engineers are concerned with the optimal design of interconnects and the aid tool to design them. When circuit models of interconnects are given (including geometry and material information), the analysis process for the given structure is not an easy task, but conversely, it is much more difficult to design an interconnect structure with given circuit characteristics. This paper focuses on the latter process that has not been foucsed on much till now due to the complexity of the problem, and prsents a design aid tool(DATOIS) to synthesize interconnects. this tool stroes the circuit performance parameters for normalized interconnect geometries, and has two oeprational modes:analysis mode and synthesis mode. In the analysis mode, circuit performance parameters are obtained by searching the internal database for a given geometry and interpolates results if necessary . In thesynthesis mode, when a given circuit performance parameter satisfies a set of geometry condition in the database, those geometry structures are printed out.
In DS-CDMA cellular systems, using the same frequency channel at the adjacent cells simultaneously makes soft handoff possible. In soft handoff, mobiles use multiple radio resources for the space diversity of signal in the overlapped region. The previous traffic models of hard handoff are not applicable to the system with soft handoff due to switching radio channels in that region. The handoff rate can be calculated by the mobility of mobiles, which is a function of the size and shape of a cell, and the speed and density of the mobiles. In this paper, we propose an analytical traffic model to study the soft handoff rate. We assume that the system uses a two-way handoff scheme for practical purposes, which connects only two cells to a mobile during soft handoff. We performed a computer simulation to confirm the accuracy of the proposed soft handoff model. The simulation results show good agreement with the analytical model.
This study aims deriving analysis the flow characteristic of kitchen hood system with using 3-D numerical analysis method and improving the system to expel pollutes more efficiently. This system is applied with $k-{\varepsilon}$ turbulent model and using incompressibility viscosity flow range and boundary condition which are related to Bossinesq approximation following density variation in control volume. To understand the flow characteristics of four models, this study only focuses on velocity field, temperature field, and concentration field varying with followings whether separation plate is set or not and the shapes of separation plates. The quantity of air, speed of exhaust fan and temperature and concentration of heating source are concerned as constant values.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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