The paper deals with an approach to time domain simulation for closed end at the downstream of pipe, hydraulic lines terminating into a tank and series lines with change of cross sectional area. Time domain simulation of a fluid power systems containing hydraulic lines is very complex and difficult if the transfer functions consist of hyperbolic Bessel functions which is the case for the distributed parameter dissipative model. In this paper, the magnitudes and phases of the complex transfer functions of hydraulic lines are calculated, and the MATLAB Toolbox is used to formulate a rational polynomial approximation for these transfer functions in the frequency domain. The approximated transfer functions are accurate over a designated frequency range, and used to analyze the time domain response. This approach is usefully to simulate fluid power systems with hydraulic lines without to approximate the frequency dependent viscous friction.
An image fusion method is proposed on the basis of depth model segmentation to overcome the shortcomings of noise interference and artifacts caused by infrared and visible image fusion. Firstly, the deep Boltzmann machine is used to perform the priori learning of infrared and visible target and background contour, and the depth segmentation model of the contour is constructed. The Split Bregman iterative algorithm is employed to gain the optimal energy segmentation of infrared and visible image contours. Then, the nonsubsampled contourlet transform (NSCT) transform is taken to decompose the source image, and the corresponding rules are used to integrate the coefficients in the light of the segmented background contour. Finally, the NSCT inverse transform is used to reconstruct the fused image. The simulation results of MATLAB indicates that the proposed algorithm can obtain the fusion result of both target and background contours effectively, with a high contrast and noise suppression in subjective evaluation as well as great merits in objective quantitative indicators.
Water management is essential to improve the performance of proton exchange membrane fuel cells. This study targets to understand the characteristics of water concentration in proton exchange membrane fuel cells at a dynamic load variable environment. The fuel cell model was developed to simulate nonlinear water transport in membrane by the MATLAB/Simulink® (MathWorks, Natick, MA, USA) platform, and it calculates water content in membrane, ionic conductivity, and predicts fuel cell performance through one-dimensional analysis.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.17
no.2
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pp.85-92
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2022
Currently, various researches on electric vehicle battery systems have been conducted from the viewpoint of safety and performance for SoC, SoH, etc. However, it is difficult to build a precise electrical model of a battery system based on the chemical reaction and SoC prediction. Experimental measurements and predictions of the battery SoC were usually performed using dynamometers. In this paper, we construct a simulation model of an electric vehicle system using Matlab Simulink, and confirm the response characteristics based on the vehicle test driving profiles. In addition, we show that it is possible to derive the correlation between the SoC, voltage, and current of the battery according to the driving time of the electric vehicle in conjunction with the BMS model.
The business of Internet of Vehicles (IoV) is growing rapidly, and the large amount of data exchange has caused problems of large mobile network communication delay and large energy loss. A strategy for resource allocation of IoV communication based on mobile edge computing (MEC) is thus proposed. First, a model of the cloud-side collaborative cache and resource allocation system for the IoV is designed. Vehicles can offload tasks to MEC servers or neighboring vehicles for communication. Then, the communication model and the calculation model of IoV system are comprehensively analyzed. The optimization objective of minimizing delay and energy consumption is constructed. Finally, the on-board computing task is coded, and the optimization problem is transformed into a knapsack problem. The optimal resource allocation strategy is obtained through genetic algorithm. The simulation results based on the MATLAB platform show that: The proposed strategy offloads tasks to the MEC server or neighboring vehicles, making full use of system resources. In different situations, the energy consumption does not exceed 300 J and 180 J, with an average delay of 210 ms, effectively reducing system overhead and improving response speed.
Emad Ghandourah;Muzamal Hussain;Mohamed A. Khadimallah;Mashhour Alazwari;Mohamed R. Ali;Mohammed A. Hefni
Computers and Concrete
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v.31
no.1
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pp.1-7
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2023
In this paper, Timoshenko-beam model is developed for the vibration of double carbon nanotubes. The resulting frequencies are gained for axial wave mode and length-to-diameter ratios. The natural frequency becomes more prominent for lower length-to-diameter ratios and diminished for higher ratios. The converse behavior is observed for axial wave mode with clamped-clamped and clamped-free boundary conditions. The frequencies of clamped-free are lower than that of clamped-clamped boundary condition. The eigen solution is obtained to extract the frequencies of double walled carbon nanotubes using Galerkin's method through axial deformation function. Computer softer MATLAB is used for formation of frequency values. The frequency data is compared with available literature and found to be in agreement.
Erigen's nonlocal thermoelasticity model is used to study the effect of viscosity on a micropolar thermoelastic solid in the context of the multi-phase-lag model. The harmonic wave analysis technique is employed to convert partial differential equations to ordinary differential equations to get the solution to the problem. The physical fields have been presented graphically for the nonlocal micropolar thermoelastic solid. Comparisons are made with the results of three theories different in the presence and absence of viscosity as well as the gravity field. Comparisons are made with the results of three theories different for different values of the nonlocal parameter. Numerical computations are carried out with the help of Matlab software.
In the current work, a poro-thermoelastic half-space issue with temperature-dependent characteristics and an inclined load is examined in the framework of the three-phase-lag model (3PHL) while taking into account the effects of magnetic and gravity fields. The resulting coupled governing equations are non-dimensional and are solved by normal mode analysis. To investigate the impacts of the gravitational field, magnetic field, inclined load, and an empirical material constant, numerical findings are graphically displayed. MATLAB software is used for numerical calculations. Graphs are used to visualize and analyze the computational findings. It is found that the physical quantities are affected by the magnetic field, gravity field, the nonlocal parameter, the inclined load, and the empirical material constant.
Eringen's nonlocal thermoelasticity theory is used to study wave propagations in a rotating two-temperature thermoelastic half-space with temperature-dependent properties. Using suitable non-dimensional variables, the harmonic wave analysis is used to convert the partial differential equations to ordinary differential equations solving the problem. The modulus of elasticity is given as a linear function of the reference temperature. MATLAB software is used for numerical calculations. Comparisons are carried out with the results in the context of the dual-phase lag model for different values of rotation, a nonlocal parameter, an inclined load, and an empirical material constant. The distributions of physical fields showed that the nonlocal parameter, rotation, and inclined load have great effects. When a nonlocal thermoelastic media is swapped out for a thermoelastic one, this approach still holds true.
This article proposes a new methodology for identifying beam damage based on changes in modal parameters using the Double Stage Extended Improved Particle Swarm Optimization (DSEIPSO) technique. A finite element code is first developed in MATLAB to model an ideal beam structure based on classical beam theory. An experimental study is then performed on a laboratory-scale beam, and the modal parameters are extracted. An improved version of the PSO algorithm is employed to update the finite element model based on the experimental measurements, representing the real structure and forming the baseline model for all further damage detection. Subsequently, structural damages are introduced in the experimental beam. The DSEIPSO algorithm is then utilized to optimize the objective function, formulated using the obtained mode shapes and the natural frequencies from the damaged and undamaged beams to identify the exact location and extent of the damage. Experimentally obtained resultsfrom a simple cantilever beam are used to validate the effectiveness of the proposed method. The illustrated results show the effectiveness of the proposed method for structural damage detection in the SHM field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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