Recently, number of smart material are investigated and widely used in civil construction and other industries. Present study investigates the application of smart semi-active piezoelectric friction damper (PFD) made with piezoelectric material for the seismic control of the horizontally curved bridge isolated with lead rubber bearing (LRB). The main aim of the study is to investigate the effectiveness of hybrid system and to find out the optimum parameters of PFD for seismic control of the curved bridge. The selected curved bridge is a continuous three-span concrete box girder supported on pier and rigid abutment. The PFD is located between the deck and abutments or piers in chord and radial directions. The bridge is excited with four different earthquake ground motions with all three components (i.e. two horizontal and a vertical) having different characteristics. It is observed that the use of semi-active PFD with LRB is quite effective in controlling the response of the curved bridge as compared with passive system. The incorporation of the smart damper requiring small amount of energy in addition with an isolation system can be used for effective control the curved bridge against the dynamic loading.
Conventional boost-full-bridge and boost-hybrid-bridge two-stage inverters are widely applied in order to adapt to the wide dc input voltage range of photovoltaic arrays. However, the efficiency of the conventional topology is not fully optimized because additional switching losses are generated in the voltage conversion so that the input voltage rises and then falls. Moreover, the electrolytic capacitors in a dc-link lead to a larger volume combined with increases in both weight and cost. This paper proposes a higher efficiency inverter with time-sharing synchronous modulation. The energy transmission paths, wheeling branches and switching losses for the high-frequency switches are optimized so that the overall efficiency is greatly improved. In this paper, a contrastive analysis of the component losses for the conventional and proposed inverter topologies is carried out in MATLAB. Finally, the high-efficiency under different switching frequencies and different input voltages is verified by a 3 kW prototype.
For reduction of $CO_2$ emission emitted from combustion engine, the developed nations have been focused on R&D of hybrid electric vehicle. Further more, many automobile companies are researching on various techniques related to engine used in HEV to enhance fuel economy. One of key techniques is miller cycle that control a valve timing to reduce compression stroke for saving energy and increase expansion stroke for high power. In this study, it was investigated the in-cylinder flow characteristics of miller cycle with variable intake valve timing by using the ANSYS simulation code. For simulation, the key analytic parameter defined as intake valve closing timing and cam profile. As main results, it was shown that LIVC cause a lower pressure inside cylinder and had better control turbulence intensity.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.23
no.2
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pp.153-160
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2015
Hybrid Electric Vehicles(HEVs) have seriously come into prevalence recently as car manufacturers and consumers have become more aware of the environmental and economic problems of conventional vehicles. For the alternative power-train and battery cooling systems in HEVs, an effective thermal management system is required, and many automakers are interested in using Brushless DC(BLDC) motors for cooling fans for the overall traction unit's performance and energy saving capability. This paper presents the development status of BLDC motors as major parts of the power-train, i.e. the engine cooling and battery cooling fans of HEVs. A design that uses BLDC motors for the power-train and each battery cooling fan, is successfully implemented through using electro-magnetic analysis, and prototype BLDC motors are examined. As experimental results, the BLDC motors achieved an efficiency of 85% as engine cooling fans and 72% as a battery thermal management fan motor. The electric cogging noise is significantly reduced by changing the skew of the slot pitch angle and optimizing the magnetic shape.
Wind speed forecasting is critical for a variety of engineering tasks, such as wind energy harvesting, scheduling of a wind power system, and dynamic control of structures (e.g., wind turbine, bridge, and building). Wind speed, which has characteristics of random, nonlinear and uncertainty, is difficult to forecast. Nowadays, machine learning approaches (generalized regression neural network (GRNN), back propagation neural network (BPNN), and extreme learning machine (ELM)) are widely used for wind speed forecasting. In this study, two schemes are proposed to improve the forecasting performance of machine learning approaches. One is that optimization algorithms, i.e., cross validation (CV), genetic algorithm (GA), and particle swarm optimization (PSO), are used to automatically find the optimal model parameters. The other is that the combination of different machine learning methods is proposed by finite mixture (FM) method. Specifically, CV-GRNN, GA-BPNN, PSO-ELM belong to optimization algorithm-assisted machine learning approaches, and FM is a hybrid machine learning approach consisting of GRNN, BPNN, and ELM. The effectiveness of these machine learning methods in wind speed forecasting are fully investigated by one-year field monitoring data, and their performance is comprehensively compared.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.16
no.7
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pp.630-638
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2004
Liquid desiccant dehumidification systems have the ability to provide efficient humidity and temperature control while saving the electrical energy requirement for air conditioning as compared to a conventional system. The dehumidifier and the regenerator form the heart of this system. The latent part of the cooling load is overcome using liquid desiccant. The model regenerator has been designed to study the absorption characteristic of the aqueous triethylene glycol (TEG) solution which is in the flow range from 20 to 50 LPM. Also, this system designed that was able to change the height of the regenerator and dehumidifier. Because the effect of performance have different result according the height. The effect of performance factors of the regenerator with inlet solution flow rate, air flow rate, solution concentration, solution temperature, brine temperature, air temperature and inlet air relative humidity have been analyzed. Data obtained are useful for design guidance and performance analysis of the hybrid air conditioning system.
In this paper, nuclear data for cross sections of the $^{64}Zn(n,2n)^{63}Zn$, $^{64}Zn(n,3n)^{62}Zn$, $^{64}Zn(n,p)^{64}Cu$, $^{66}Zn(n,2n)^{65}Zn$, $^{66}Zn(n,p)^{66}Cu$, $^{67}Zn(n,p)^{67}Cu$, $^{68}Zn(n,p)^{68}Cu$, and $^{68}Zn(n,{\alpha})^{65}Ni$ reactions were studied for neutron energies up to 40 MeV. In the nuclear model calculations, TALYS 1.6, ALICE/ASH, and EMPIRE 3.2 codes were used. Furthermore, the nuclear data for the (n,2n) and (n,p) reaction channels were also calculated using various cross-section systematics at energies around 14-15 MeV. The code calculations were analyzed and obtained using the different level densities in the exciton model and the geometry-dependent hybrid model. The results obtained from the excitation function calculations are discussed and compared with literature experimental data, ENDF/B-VII.1, and the TENDL-2015 evaluated data.
This paper presents the characteristics of gentamicin-loaded into cetyl trimethyl ammonium intercalated montmorillonite (GtM/CTMA/Mt) as a hybrid composite for a slow-released antibacterial delivery systems. The work describes the successful immobilization of gentamicin into the interlayers of surfactant-modified montmorillonite. Physicochemical characterization of the material is carried out by means of X-ray diffraction, scanning electron microscopy, transmission electron microscopy, and Fourier transform infrared spectroscopy. The kinetics of the gentamicin release is investigated by in vitro study and analyzed based on UV-Vis spectrometry. In addition, antibacterial study is performed towards Klebsiella pneumoniae Staphylococcus aureus, Escherichia coli, and Streptococcus pyogenes. The results show that the gentamicin loading into CTMA/Mt increases the effectiveness of the antibacterial activity, as shown by the higher inhibition zone for all tested bacteria, compared to gentamicin as a positive control. The kinetics study suggests that the gentamicin release obeys the modified Korsmeyer-Peppas model. The physicochemical study and activity test demonstrate the feasibility of the GtM/CTMA/Mt for practical applications.
Navarro-Franco, Javier A.;Garzon-Zuniga, Marco A.;Drogui, Patrick;Buelna, Gerardo;Gortares-Moroyoqui, Pablo;Barragan-Huerta, Blanca E.;Vigueras-Cortes, Juan M.
Journal of Electrochemical Science and Technology
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v.13
no.1
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pp.1-18
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2022
Persistent organic pollutants (POPs) and emerging pollutants (EP) are characterized by their difficulty to be removed through biological oxidation processes (BOPs); they persist in the environment and could have adverse effects on the aquatic ecosystem and human health. The electro-oxidation (EO) process has been successfully used as an alternative technique to oxidize many kinds of the aforementioned pollutants in wastewater. However, the EO process has been criticized for its high energy consumption cost and its potential generation of by-products. In order to decrease these drawbacks, its combination with biological oxidation processes has been reported as a solution to reduce costs and to reach high rates of recalcitrant pollutants removal from wastewaters. Thus, the location of EO in the treatment line is an important decision to make, since this decision affects the formation of by-products and biodegradability enhancement. This paper reviews the advantages and disadvantages of EO as a pre and post-treatment in combination with BOPs. A perspective of the EO scale-up is also presented, where hydrodynamics and the relationship of A/V (area of the electrode/working volume of the electrochemical cell) experiments are examined and discussed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.4
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pp.1276-1295
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2023
Sensor networks are now an essential aspect of wireless communication, especially with the introduction of new gadgets and protocols. Their ability to be deployed anywhere, especially where human presence is undesirable, makes them perfect choices for remote observation and control. Despite their vast range of applications from home to hostile territory monitoring, limited battery power remains a limiting factor in their efficacy. To analyze and transmit data, it requires intelligent use of available battery power. Several studies have established effective routing algorithms based on clustering. However, choosing optimal cluster heads and similarity measures for clustering significantly increases computing time and cost. This work proposes and implements a simple two-phase technique of route creation and maintenance to ensure route reliability by employing nature-inspired ant colony optimization followed by the fuzzy decision engine (FDE). Benchmark methods such as PSO, ACO and GWO are compared with the proposed HRCM's performance. The objective has been focused towards establishing the superiority of proposed work amongst existing optimization methods in a standalone configuration. An average of 15% improvement in energy consumption followed by 12% improvement in latency reduction is observed in proposed hybrid model over standalone optimization methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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