The force and moment simulation of a steady-state rolling tire taking the effect of tread pattern into account is described using a steady-state transport method with ABAQUS. Tread meshes can not fully consider a tread pattern because detailed tread meshes are not allowed in the steady-state transport method. Therefore, the tread elements are modeled to have orthotropic property instead of isotropic property. The force and moment simulation has been carried out for the cases of both isotropic and orthotropic properties of tread elements. Both cases of simulation results are then compared with the experimental results. It is verified that the orthotropic case is in a better agreement with the experimental result than the isotropic case. Angle effects of tread pattern have been studied by changing the orientation angle of orthotropic property of tread. It is shown that the groove angle in the tread shoulder region has a more effect on force and moment of a tire than that in the tread center region.
Purpose: Quasi-steady state simulations have played a pivoting role to expand the user group of simulation to design engineers and architects in Korea. Initially they are introduced in the market as a building energy performance rating tool. In domestic practice, however, quasi-steady state simulations seem to be regarded as a de facto simulation only available for energy retrofit. Selection of ECMs and economic feasibility analysis are being decided through these tools, which implies that running these tools has become a norm step of the Investment-grade Audit. Method: This study aims at identifying issues and problems with the current practice via test cases, analyzing the reasons and opportunities, and then eventually suggesting proper uses of quasi-steady state and dynamic simulations. Result: The functionality of quasi-steady state simulations is more optimized to the rating. If they are to used for energy retrofits, their off-the-shelf functions also need to be expanded for customization and detailed reports. Yet their roles may be limited only to the go/no go decision; because their algorithms are still weak at precisely estimating energy and load savings that are required for making investment decisions compared to detailed simulations.
Regenerative simulation (RS) is a method of stochastic steady-state simulation in which output data are collected and analysed within regenerative cycles (RCs). Since data collected during consecutive RCs are independent and identically distributed, there is no problem with the initial transient period in simulated processes, which is a perennial issue of concern in all other types of steady-state simulation. In this paper, we address the issue of experimental analysis of the quality of sequential regenerative simulation in the sense of the coverage of the final confidence intervals of mean values. The ultimate purpose of this study is to determine the best version of RS to be implemented in Akaroa2 [1], a fully automated controller of distributed stochastic simulation in LAN environments.
To develop coal gasfication system, many studies have been actively conducted to describe the simulation of steady state. Now, it is necessary to study the gasification system not only in steady state but also in dynamic state to elucidate abnormal condition such as start-up, shut-down, disturbance, and develop control logic. In this study, a model was proposed with process simulation in dynamic state being conducted using a chemical process simulation tool, where a heat and mass transfer model in the gasifier is incorporated, The proposed model was verified by comparison of the results of the simulation with those available from NETL (National Energy Technology Laboratory) report under steady state condition. The simulation results were that the coal gas efficiency was 80.7%, gas thermal efficiency was 95.4%, which indicated the error was under 1 %. Also, the compositions of syngas were similar to those of the NETL report. Controlled variables of the proposed model was verified by increasing oxygen flow rate to gasifier in order to validate the dynamic state of the system. As a result, trends of major process variables were resonable when oxygen flow rate increased by 5% from the steady state value. Coal flow rate to gasifier and quench gas flow rate were increased, and flow rate of liquid slag was also increased. The proposed model in this study is able to be used for the prediction of gasification of various coals and dynamic analysis of coal gasification.
Simulation output is generally stochastic and autocorrelated, and includes the initial condition bias. To exclude the bias, the determination of truncation point has been one of important issues for the steady-state simulation output analysis. In this paper, two methods are presented for detection of truncation point in order to estimate efficiently the steady-state measure of simulation output. They are based on the Euclidean distance equation, and the backpropagation algorithm in Neural Networks. The experimental results obtained by M/M/1 and M/M/2 show that the proposed methods are very promising with respect to coverage and relative bias. The methods could be used for the on-line analysis of simulation outputs.
This paper presents a new continuation-based quasi-steady-state(CQSS) time-domain simulation algorithm incorporating a multiplicative aggregated load model for power systems. The authors' previous paper introduced a CQSS algorithm, which has the robust convergent characteristic near the singularity point due to the application of a continuation method. The previous CQSS algorithm implemented the load restoration in power systems using the exponent-based load recovery model that is derived from the additive dynamic load model. However, the reformulated exponent-based model causes the inappropriate variation of short-term load characteristics when switching actions occur, during time-domain simulation. This paper depicts how to incorporate a multiplicative load restoration model, which does not have the problem of deforming short-term load characteristics, into the time simulation algorithm, and shows an illustrative example with a 39-bus test system.
Stochastic simulation technique has advantages over deterministic simulation in various engineering analysis, since stochastic simulation can take into consideration of scattering of various design variables, which is inherent characteristics of physical world. In this work, Monte-Carlo simulation mothod in ADAMS/Insight for steady-state cornering and J-turn behavior of a truck with design variables like hard points and busing stiffnesses have performed to achieve better dynamic performance. The main purpose is to improve understeer gradient at steady-state cornering and minimize peak lateral acceleration and peak yaw rate at J-turn. Through correlation analysis, design variables that have high impacts on the cornering behavior were selected, and significant performance improvement has been achieved by appropriately changing the high impact design variables.
Systematic design of a controller for a water temperature system was considered, with the intention of devising an accurate control experiment. The results of an experiment using a water temperature system based on the pole placement regulator showed water temperature oscillation and steady state error. This paper proposed a. method for eliminating both the oscillation and the steady state error. The oscillation was eliminated by a drive delay compensation technique, in which a future state value of the system was predicted through a real time computer simulation. The steady state error was eliminated by an steady state error correction technique, in which an actual steady state heatrate in the system model was replaced by an imaginary heatrate. By combining these two techniques, we obtained an experimental result for water temperature control of 0.01 (.deg. C) accuracy. Furthermore, the proposed method was evaluated relatively by comparing the experimental results using several other methods and proved to be the most accurate and convenient control method for the delay system.
본 논문은 75톤급 개방형(Open-cycle) 액체로켓엔진(Liquid Propellant Rocket Engine, LPRE)의 수학적 모델링 및 정상상태(Steady state)에서의 시뮬레이션을 수행한 내용을 다룬다. 액체로켓엔진의 각 구성품들은 열역학 및 동역학적 특성을 이용하여 크게 7개로 분류할 수 있으나, 본 논문의 액체로켓엔진 시뮬레이션 모델을 간단화하기 위해 열전달 모델링을 생략하여 4개의 지배방정식(Govern equation)을 이용하였다. 정상상태에서의 실험 데이터와 시뮬레이션 데이터의 오차율을 통해 모델링을 확인하였으며 공칭 작동점에서의 선형화 모델을 이용하여 안정성을 판단하였다. 또한, 시뮬레이션 모델링을 검증하기 위해 실험 데이터의 과도응답을 비교하였다.
For the purpose of more effective simulation of the utility interactive WPGS(Wind Power Generation System) the SWRW (Simulation method for WPGS using Real Weather condition) is used in this paper, in which those of three topics for the WPGS simulation. user-friendly method, applicability to grid-connection and the utilization of the real weather conditions, are satisfied. The simulation of the WPGS using the real weather condition including components modeling of wind turbine system is achieved by introducing the interface method of a non-linear external parameter and FORTRAN using PSCAD/EMTDC. The simulations of steady-state and transient-state are performed effectively by the introduced simulation method. The generator output and current supplied into utility can be obtained by the steady-state simulation, and THD can be achieved by analyzing the results as well. The transient - state of the WPGS can be analyzed by the simulation results of over cut-out wind speed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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