KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권10호
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pp.4724-4747
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2016
To efficiently reduce on-grid energy consumption, the admission control algorithm in the hybrid energy powered cellular network (HybE-Net) with base stations (BSs) powered by on-grid energy and solar energy is studied. In HybE-Net, the fluctuation of solar energy harvesting and energy consumption may result in the imbalance of solar energy utilization among BSs, i.e., some BSs may be surplus in solar energy, while others may maintain operation with on-grid energy supply. Obviously, it makes solar energy not completely useable, and on-grid energy cannot be reduced at capacity. Thus, how to control user admission to improve solar energy utilization and to reduce on-grid energy consumption is a great challenge. Motivated by this, we first model the energy flow behavior by using stochastic queue model, and dynamic energy characteristics are analyzed mathematically. Then, fuzzy logic based admission control algorithm is proposed, which comprehensively considers admission judgment parameters, e.g., transmission rate, bandwidth, energy state of BSs. Moreover, the index of solar energy utilization balancing is proposed to improve the balance of energy utilization among different BSs in the proposed algorithm. Finally, simulation results demonstrate that the proposed algorithm performs excellently in improving solar energy utilization and reducing on-grid energy consumption of the HybE-Net.
Recently, the on-off solenoid valves have been focused on core technology in the fields of the production line of semi-conductor chips and the micro fluid chips for bio-medical applications. A key characteristics for on-off solenoid valve, operated by compressed air, are high speed response and great repeatability. Indeed, it is also important to keep the pressure on the cross-sectional area of the poppet to be constant regardless of the fluctuation of the pressure exerted on the ports. In this study, we have designed and analysed the high-speed and high flow rate on-off solenoid valve using the analogy of equivalent magnetic circuit and Finite Element Method (FEM) respectively. In case of poppet, flow field characteristics was analyzed by the variation of poppet and it was able to display flow field by changing the location of the poppet. Also, we verified possibility of the design through the static and dynamic pressure and the 3D simulation using distribution curve of the force by working the front poppet.
오늘날 인프라 무선 랜은 많은 사용자들이 사용하는 중요한 인터넷 접속 기술이다. 무선 랜의 성능은 포화상태에서 시스템의 처리율이 저하되고, 각 노드의 처리율은 시간에 따라 심하게 변화하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 링크 계층에서 DCF 시스템의 입력 로드를 조정하여 이러한 문제를 해결하는 트래픽 제어 방법을 제안한다. 트래픽 제어기를 사용하여 DCF로 유입되는 시스템 로드를 적절하게 조정하면 기존 MAC 프로토콜을 수정 없이도 시스템 처리율을 향상시키고 노드의 처리율 변화도 줄일 수 있는 것을 보인다. 또한, 시스템의 상황에 맞는 최적의 시스템 로드를 찾는 동적 제어 알고리즘을 제안하고, ns-2 시뮬레이션을 통하여 성능 향상을 보였다.
본 연구에서는 연소실 내의 압력섭동에 의해 발생되는 연소 불안정 상황을 모사하기 위한 시험 도구로서 섭동장치를 제작하였고, 이에 대한 성능 실험을 수행하였다. 공급되는 산화제의 유동의 흐름을 조절하여 교란을 발생시켜 인위적인 섭동을 유발할 수 있는 디스크 형태의 섭동 발생 장치를 제작하고 특성을 파악하였다. 디스크의 회전에 따라 주파수를 조정하여 모델 연소실내의 공진 주파수와의 동조가 가능하였다. 압력센서를 이용하여 섭동의 크기를 파악할 수 있었다. 따라서 설계된 섭동 장치는 연소 불안정 연구에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Using a test run data, the dynamics of the interface between the catenary and pantograph constituting the current collection system in high-speed trains are investigated. The test run signals are analyzed to determine the dynamic parameters critical to the current collection performance. There are found to be frequency components of the pantograph motion that are dependent on train speed as well as components that are stationary such as the resonant mode of the panhead suspension in the pantograph. From contact force measurement using load cell, the mean contact force was found to be stable while the fluctuating component was found to be dependent on the range of the frequency of the pantograph motion taken into account. The finding implies that numerical investigations reported in the literature that are based on lumped element models of the catenary and/or pantograph provide accurate predictions on the mean value but are of limited use in estimating fluctuation of the contact force. It is concluded that simulation studies based on lumped-element models which do not incorporate panhead structural vibration modes is inaccurate at high train speeds.
Tornadic wind flow is inherently turbulent. A turbulent wind flow is characterized by fluctuation of the velocity in the flow field with time, and it is a dynamic process that consists of eddy formation, eddy transportation, and eddy dissipation due to viscosity. Properly modeling turbulence significantly increases the accuracy of numerical simulations. The lack of a clear and detailed comparison between turbulence models used in tornadic wind flows and their effects on tornado induced pressure demonstrates a significant research gap. To bridge this research gap, in this study, two representative turbulence modeling approaches are applied in simulating real-world tornadoes to investigate how the selection of turbulence models affects the simulated tornadic wind flow and the induced pressure on structural surface. To be specific, LES with Smagorinsky-Lilly Subgrid and k-ω are chosen to simulate the 3D full-scale tornado and the tornado-structure interaction with a building present in the computational domain. To investigate the influence of turbulence modeling, comparisons are made of velocity field and pressure field of the simulated wind field and of the pressure distribution on building surface between the cases with different turbulence modeling.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권4호
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pp.1-12
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2022
In order to overcome the power fluctuation issues in photovoltaic (PV) smart grid-connected systems and the inverter nonlinearity model problem, an adaptive backstepping command-filter and a double second order generalized Integrators (DSOGI) controller are designed in order to tune the AC current and the DC-link voltage from the DC side. Firstly, we propose to present the filter mathematical model throughout the PV system, at that juncture the backstepping control law is applied in order to control it, Moreover the command filter is bounded to the controller aiming to exclude the backstepping controller differential increase. Additionally, The adaptive law uses Lyapunov stability criterion. Its task is to estimate the uncertain parameters in the smart grid-connected inverter. A DSOGI is added to stabilize the grid currents and eliminate undesirable harmonics meanwhile feeding maximum power generated from PV to the point of common coupling (PCC). Then, guaranteeing a dynamic effective response even under very unbalanced loads and/or intermittent climate changes. Finally, the simulation results will be established using MATLAB/SIMULINK proving that the presented approach can control surely the smart grid-connected system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권11호
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pp.3584-3602
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2022
NFV realizes flexible and rapid software deployment and management of network functions in the cloud network, and provides network services in the form of chained virtual network functions (VNFs). However, using VNFs to provide quality guaranteed services is still a challenge because of the inherent difficulty in intelligently scaling VNFs to handle traffic fluctuations. Most existing works scale VNFs with fixed-capacity instances, that is they take instances of the same size and determine a suitable deployment location without considering the cloud network resource distribution. This paper proposes a traffic forecasted assisted proactive VNF scaling approach, and it adopts the instance capacity adaptive to the node resource. We first model the VNF scaling as integer quadratic programming and then propose a proactive adaptive VNF scaling (PAVS) approach. The approach employs an efficient traffic forecasting method based on LSTM to predict the upcoming traffic demands. With the obtained traffic demands, we design a resource-aware new VNF instance deployment algorithm to scale out under-provisioning VNFs and a redundant VNF instance management mechanism to scale in over-provisioning VNFs. Trace-driven simulation demonstrates that our proposed approach can respond to traffic fluctuation in advance and reduce the total cost significantly.
The simple procedural segment selection algorithm commonly used in Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) reveals severe weakness to provide high-quality streaming services in the integrated mobile networks of various wired and wireless links. A major issue could be how to properly cope with dynamically changing underlying network conditions. The key to meet it should be to make the segment selection algorithm much more adaptive to fluctuation of network traffics. This paper presents a system architecture that replaces the existing procedural segment selection algorithm with a deep reinforcement learning algorithm based on the Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C). The distributed A3C-based deep learning server is designed and implemented to allow multiple clients in different network conditions to stream videos simultaneously, collect learning data quickly, and learn asynchronously, resulting in greatly improved learning speed as the number of video clients increases. The performance analysis shows that the proposed algorithm outperforms both the conventional DASH algorithm and the Deep Q-Network algorithm in terms of the user's quality of experience and the speed of deep learning.
This paper presents a technique for determining the optimal number of elements in stochastic finite element analysis based on reliability analysis. Using the change-of-variable perturbation stochastic finite element approach, the probability density function of the dynamic responses of stochastic structures is explicitly determined. This method combines the perturbation stochastic finite element method with the change-of-variable technique into a united model. To further examine the relationships between the random fields, discretization of the random field parameters, such as the variance function and the scale of fluctuation, is also performed. Accordingly, the reliability index is calculated based on the explicit probability density function of responses with Gaussian or non-Gaussian random fields in any number of elements corresponding to the random field discretization. The numerical examples illustrate the effectiveness of the proposed method for a one-dimensional cantilever reinforced concrete column and a two-dimensional steel plate shear wall. The benefit of this method is that the probability density function of responses can be obtained explicitly without the use simulation techniques. Any type of random variable with any statistical distribution can be incorporated into the calculations, regardless of the restrictions imposed by the type of statistical distribution of random variables. Consequently, this method can be utilized as a suitable guideline for the efficient implementation of stochastic finite element analysis of structures, regardless of the statistical distribution of random variables.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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