In this paper, we investigate how generators' ramp-rate constraints may influence their equilibrium strategy formulation. In the market model proposed in this study, the generators' ramp-rate constraints are explicitly represented. In order to fully characterize the inter-temporal nature of the ramp-rate constraints, a dynamic game model is presented. The subgame perfect Nash equilibrium is adopted as the solution of the game and the backward induction procedure for the solution of the game is designed in this paper. The inter-temporal nature of the ramp-rate constraints results in the Markov property of the game, and we have found that the Markov property of the game significantly simplifies the subgame perfect Nash equilibrium characterization. Finally, a simple electricity market numerical illustration is presented for the successful application of the approach proposed.
Today's hightech society requires thousands of different products which ultimately result in billions of tons of materials discarded, most of which end up in landfills. Therefore industrial circles could not help thinking about environmental problems by regulations of government or pressures of consumer. Generally, the related research subjects are classified into both of environmentally conscious manufacturing and product recovery, where product recovery aims to minimize the amount of waste sent to landfills by recovering materials and parts from old or outdated products by means of recycling and remanufacturing (including reuse of parts and products). In this research, we constructed a model for remanufacturing various goods using a single facility and developed a dynamic programing(DP) algorithm based upon the optimal solution characterization. We showed the efficiency of the developed DP algorithm with a numerical example.
The powerful data mapping capability of computational deep learning methods has been recently explored in academic works to develop strategies for structural health monitoring through appropriate characterization of dynamic responses. In many cases, these studies concern laboratory prototypes and finite element models to validate the proposed methodologies. Therefore, the present work aims to investigate the capability of a deep learning algorithm called Sparse Autoencoder (SAE) specifically focused on detecting structural alterations in real-case studies. The idea is to characterize the dynamic responses via SAE models and, subsequently, to detect the onset of abnormal behavior through the Shewhart T control chart, calculated with SAE extracted features. The anomaly detection approach is exemplified using data from the Z24 bridge, a classical benchmark, and data from the continuous monitoring of the San Vittore bell-tower, Italy. In both cases, the influence of temperature is also evaluated. The proposed approach achieved good performance, detecting structural changes even under temperature variations.
Zubizarreta, C.;Arribas, I.;Gimenez, S.;Iturriza, I.
한국분말야금학회:학술대회논문집
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한국분말야금학회 2006년도 Extended Abstracts of 2006 POWDER METALLURGY World Congress Part2
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pp.718-719
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2006
Two different commercial aluminium powder grades have been densified by direct hot extrusion. The extrusion temperature was $425^{\circ}C$, with an extrusion ratio of 1:16. Prior to extrusion, some green compacts were pre-sintered ($500^{\circ}C$). The evolution of the extrusion load during the process and the hardness of the final products have been investigated. Additionally, microstructural characterization by X-ray diffraction (XRD), Scanning Electron Microscopy (SEM) and Electron Backscattered Diffraction (EBSD) was carried out. The obtained results evidence grain refinement. Additionally, inter-metallic precipitation, dynamic recovery and geometric dynamic recrystallization take place depending on some process variables, powder composition, heat treatment, strain $\ldots$
The purpose of this research was to study the influence of machining characteristics for aluminum alloys. The effect of metallic microstructural variables on the measures of machinability of aluminum alloys has no been adequately investigated. Machining Characteristics are influenced significantly by mechanical characteristics, composition and structure of material etcs. For improvement of machining characteristics, various studies are reported. In this paper, composition elements add to aluminum alloys within the limit of sustaining mechanical characteristics of metallic material. We have analyzed dynamic characteristics of cutting resistance, tensile strength value, hardness value etcs.
일반적으로 점탄성 거동을 나타내는 고분자 액체의 전단유동특성(shear flow properties)을 평가하기 위하여 정상전단(steady shear), 동적전단(dynamic shear), 응력완화(stress relaxation) 그리고 크리프(creep) 및 크리프 회복(creep recovery) 실험 등이 활용되고 있다[1], 이때 영전단점도(zero shear viscosity)와 정상상태 회복 컴플라이언스(steady-state recoverable compliance)는 정상상태(steady state)에서 얻어지는 물리량으로, 각 실험방법으로부터 직접적 또는 간접적으로 측정이 가능하다. (중략)
Backgrounds and objective : EEG reflect dynamic changes of continuous neuronal activities by internal and external stimuli. The aim of this study is to quantify nonlinearly the local dynamic differences among EEG data corresponding to different states of brain. Methods : EEG was recorded from twelve healthy normal subjects(mean age, 29.7 years; 8 men and 4 women) using digital EEG machine. 18-channel EEG data were selected during eyes closed(EC), eyes open(EO), and mental arithmetic(MA) in each subject. Correlation dimension(D2) and largest Lyapunov exponent(LLE) were calculated from three states and average value was mapped 2 dimensionally and compared with each other. Results : The distribution of D2 was relatively symmetric and its value was higher in frontal than in parieto-occipital region during EC. These findings were reversed during EO. Bilateral centro-temporo-parietal region showed high D2 value in MA compared with those in EC, which was more prominent in left side. LLE was larger than zero in all state and showed significant differences among EC, EO and MA(p=0.000). Conclusion : These results suggest that nonlinear analysis of EEG can quantify dynamic state of brain.
Fall-arrest system have been widely applied to provide a safe stop during fall incidents for occupational activities. This research object to evaluate the energy capacity of fall arrest shock energy absorber lanyard in relation to the used super fiber. In this work, shock energy absorber lanyard was prepared using high tenacity PET, high tenacity PET/P-aramid and high tenacity PET/UHMWPE, respectively. Dynamic load and static load tests based on the Korea fall protection equipment standard(Korea Occupational Safety & Health Agency standard 2013-13) were conducted. Maximum arrest force by dynamic load test of shock energy absorber showed below 6,000N. Also, static strength by static load test of lanyard and rope remains 15,000N and 22,000N for 1 min.
Epoxy resin has wide application in various industrial fields because of their good mechanical strength, superiority adhesion and low shrinkage etc. And the typical curing method for epoxy resins is thermal and press compaction. However, a curing method was used electron beam process in this study. Epoxy acrylate was fabricated from mixture of epoxy, acrylic acid, tetraphenylporphyrin (TPP) and hydroquinone monomethyl ether (MEHQ) with mole ratios. Then electron beam irradiation effect on the curing of the epoxy acrylate resin was investigated various absorption dose in nitrogen atmospheres at room temperature. The dynamic mechanical and thermal properties of the irradiated epoxy acrylate resins were characterized using dynamic mechanical analysis (DMA) and thermogravimetric analyzer (TGA). And the tensile and flexural strength were measured by an universal tensile machine (UTM).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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