CDMA 이동망 환경에서는 한정된 자원을 효율적으로 사용하여 멀티미디어 서비스 요구에 따른 무선 트래픽 채널을 할당하는 기법은 무선이라는 특수 환경으로 인해 제약을 받을 수밖에 없다. 이동망의 기지국의 경우 여러 무선 가입자 보드로부터 요구되는 서비스별 트래픽 요구에 대한 채널 할당과 이에 대한 메인보드에서 처리해야 하는 작업 스케줄링은 무선과 CPU라는 서로 다른 환경을 잘 매핑하는 과제를 안고 있다. 본 논문에서는 음성과 데이터 호를 동시에 서비스하는 셀룰러 시스템에서 멀티미디어 서비스 트래픽 특성을 고려한 주파수할당과 작업 스케줄링이라는 두 가지 요소를 접목할 때 적합한 작업 스케줄링 방식을 제안한다.
This paper proposes the allocation method for capacitor-reactor banks in a distribution system with dispersed generators to reduce the installation costs, the maintenance costs and minimize the loss of electrical energy. The expected lifetime and maintenance period of devices with moving parts depends on the total number of operations, which affects the replacement and maintenance period for aging equipment under a limited budget. In this paper, the expected device lifetimes and the maintenance period are included in the formulation, and the optimal operation status of the devices is determined using a genetic algorithm. The optimal numbers and locations for capacitor-reactor banks are determined based on the optimal operation status. Simulation results in a 69-bus distribution system with the dispersed generator show that the proposed technique performs better than conventional methods.
This paper is concerned with the modeling and identification of sequencing batch reactor (SBR) via genetic algorithm based polynomial neural network (GA-based PNN). The model describes a biological SBR used in the wastewater treatment process fur nitrogen removal. A conventional polynomial neural network (PNN) is applied to construct a predictive model of SBR process fur nitrogen removal before. But the performances of PNN depend strongly on the number of input variables available to the model, the number of input variables and type (order) of the polynomials to each node. They must be fixed by the designer in advance before the architecture is constructed. So the trial and error method must go with heavy computation burden and low efficiency. To alleviate these problems, we propose GA-based PNN. The order of the polynomial, the number of input variables, and the optimum input variables are encoded as a chromosome and fitness of each chromosome is computed. Simulation results have shown that the complex SBR process can be modeled reasonably well by the present scheme with a much simpler structure compared with the conventional PNN model.
In this paper, a new bushing model for vehicle dynamics analysis using Bouc-Wen hysteretic model is proposed. Bushing components of a vehicle suspension system are tested to capture the nonlinear behavior of rubber bushing elements using the MTS 3-axes rubber test machine. The results of the tests are used to define parameters in Bouc-Wen bushing model, which was employed to represent the hysteretic characteristics of the bushing. Bushing parameters are obtained by using genetic algorithms and sensitivity analysis of parameters are also carried out. ADAMS program was used for the identification process and VisualDOC program was employed to find the optimal parameters. A half-car simulation was carried out to show the usefulness of the developed bushing model.
In this paper, In this paper, we modeled a virtual life(VL) that react to the user's action according to its own behavioral characteristics and grows itself. We established some conditions with which such a VL is designed. Genetic Algorithm is used for the growth process that changes the VL's properties. In this process, the parameter values of the VL's properties are encoded as one chromosome, and the GA operations change this chromosome. The VL's reaction to the user's action is determined by these properties as well as the general expectation of each reaction. These properties are evaluated through 5 fitness measures so as to deal with multi-objective criteria. Here, we present the simulation of the growth process, and show some experimental results.
Although a large number of genetic variants have been identified to be associated with common diseases through genome-wide association studies, there still exits limitations in explaining the missing heritability. One approach to solving this missing heritability problem is to investigate gene-gene interactions, rather than a single-locus approach. For gene-gene interaction analysis, the multifactor dimensionality reduction (MDR) method has been widely applied, since the constructive induction algorithm of MDR efficiently reduces high-order dimensions into one dimension by classifying multi-level genotypes into high- and low-risk groups. The MDR method has been extended to various phenotypes and has been improved to provide a significance test for gene-gene interactions. In this paper, we propose a simple method, called accelerated failure time (AFT) UM-MDR, in which the idea of a unified model-based MDR is extended to the survival phenotype by incorporating AFT-MDR into the classification step. The proposed AFT UM-MDR method is compared with AFT-MDR through simulation studies, and a short discussion is given.
In this study, a method for optimal design of impeller shroud for centrifugal compressor using response surface method (RSM) and multi-objective genetic algorithm (MOGA) was studied. Numerical simulation was conducted using ANSYS CFX with various configurations of shroud. Each of the design parameters was divided into 3 levels. Total 15 design points were planned by central composite design (CCD) method, which is one of the design of experiment (DOE) techniques. Response surfaces based on the results of DOE were used to find the optimal shape of impeller shroud for high aerodynamic performance. The whole process of optimization was conducted using ANSYS Design Xplorer (DX). Results showed that the isentropic efficiency, which is the main performance parameter of the centrifugal compressor, was increased 0.4% through the optimization.
The motion of living organisms such as birds, fishes, and insects, has been analyzed for the purpose of the design of MAV(Micro Air Vehicle) and NAV(Nano Air Vehicle). In this research, natural motion was considered to be applied to the determination of the geometry and motion of AUV(Autonomous Underwater Vehicle). The flapping motion of a number of hydrofoil shapes in AUV was studied, and at the same time, the optimization of the hydrofoil shape and flapping motion was executed that allow the highest thrust and efficiency. The harmonic motion of plunging and pitching of NACA 4 digit series models, was used for the numerical analysis. The meta model was made by using the kriging method in Optimization method and the experimental points of 49 were extracted for the OA(Orthogonal array) in DOE(Design of experiments). Parametric study using this experimental points was conducted and the results were applied to MGA(Micro Genetic Algorithm). The flow simulation model was validated to be an appropriate tool by comparing with experimental data and the optimized shape and motion of AUV was turned out to produce highest thrust and efficiency.
A crane is typically used as a means to lift and load equipment or materials. A surface vessel uses a towed object for underwater activity. Such a mechanism for dropping and lifting of equipment is necessary, and is called an overboarding unit. The present study is focused on the overboarding unit used for a crane structure. This paper deals with new overboarding mechanism design and GA-based $MATLAB^{(R)}$ optimization. By using a quadrilateral link mechanism, it is possible to set the constraint function for optimizing the GA method. The optimization with $MATLAB^{(R)}$ is followed by the $SolidWorks^{(R)}$ simulation and verification. When applying the proposed mechanism, the operator is expected to have a big advantage in safety and efficiency of operations. Furthermore, the technology developed in this study will be helpful in similar circumstances and in the proposed mechanism.
Shirvani, Mojtaba;Keyvani, Babak;Abdollahi, Mostafa;Memaripour, Ahmad
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제7권5호
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pp.664-671
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2012
This paper presents the application of Unified Power Flow Controller (UPFC) in order to simultaneous control of power flow and voltage and also damping of Low Frequency Oscillations (LFO) at a Single-Machine Infinite-Bus (SMIB) power system installed with UPFC. PI type controllers are commonly used controllers for UPFC control. But for the sake of some drawbacks of PI type controllers, the scope for finding a better control scheme still remains. In this regard, in this paper the new IP type controllers are considered as UPFC controllers. The parameters of these IP type controllers are tuned using Genetic Algorithms (GA). Also a stabilizer supplementary controller based UPFC is considered for increasing power system damping. To show the ability of IP controllers, this controller is compared with classical PI type controllers. Simulation results emphasis on the better performance of IP controller in comparison with PI controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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