This paper deals with the performance analysis of static compensator (STATCOM) based voltage regulator for selfexcited induction generators (SEIGs) supplying balanced/unbalanced and linear/ non-linear loads. In practice, most of the loads are linear. But the presence of non-linear loads in some applications injects harmonics into the generating system. Because an SEIG is a weak isolated system, these harmonics have a great effect on its performance. Additionally, SEIG's offer poor voltage regulation and require an adjustable reactive power source to maintain a constant terminal voltage under a varying load. A three-phase insulated gate bipolar transistor (IGBT) based current controlled voltage source inverter (CC- VSI) known as STATCOM is used for harmonic elimination. It also provides the required reactive power an SEIG needs to maintain a constant terminal voltage under varying loads. A dynamic model of an SEIG-STATCOM system with the ability to simulate varying loads has been developed using a stationary d-q axes reference frame. This enables us to predict the behavior of the system under transient conditions. The simulated results show that by using a STATCOM based voltage regulator the SEIG terminal voltage can be maintained constant and free from harmonics under linear/non linear and balanced/unbalanced loads.
A new incremental finite element model is developed to simulate the frictional contact of elastic bodies. The incremental convex programming method is exploited, in the framework of finite element approach, to recast the variational inequality principle of contact problem in a discretized form. The non-classical friction model of Oden and Pires is adopted, however, the friction effect is represented by an equivalent non-linear stiffness rather than additional constraints. Different parametric studies are worked out to address the versatility of the proposed model.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2003.03a
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pp.805-812
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2003
The purpose of this study is to evaluate the behavior of a reinforced earth wall by modeling the properties of the interface between soil and reinforced elements as well as the non-linear stress-strain characteristics of soil. The effect of lateral earth pressures induced during construction is also included in the analyses. The interface element used to evaluate the relative movement of the interface between soil/reinforcement and soil/wall- facing has a zero thickness and essentially consists of normal and shear springs. The behavior of soil element is calculated based on the hyperbolic model. The computer program SSCOMPPC which includes the interface element, hyperbolic model and bi-linear model is applied in this study. From the analyses, it is showed that the locus of maximum tension were closed to the hi-linear failure line of theoretical analyses. The lateral displacement of SSCOMPPC is larger than that of the FLAC which adopts the elastic model. This means the analysis which is adopted the hyperbolic model and interface element induced more larger displacement.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.3
no.1
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pp.111-115
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2011
When formulating a general, non-linear mathematical model of ship dynamics in waves the hydrostatic forces and moments along with the Froude-Krylov part of wave load are usually concerned. Normally radiation and the diffraction forces are regarded as linear ones. The paper discusses briefly few approaches, which can be used in this respect. The concerned models attempt to model the non-linearities of the surface waves; both regular and the irregular ones, and the nonlinearities of the restoring forces and moments. The approach selected in the Laidyn method, which is meant for the evaluation of large amplitude motions in the 6 degrees-of-freedom, is presented in a bigger detail. The workability of the method is illustrated with the simulation of ship motions in irregular stern quartering waves.
The objective of this work is to analyze geometrically nonlinear static analysis a simply supported laminated composite beam subjected to a non-follower transversal point load at the midpoint of the beam. In the nonlinear model of the laminated beam, total Lagrangian finite element model of is used in conjunction with the Timoshenko beam theory. The considered non-linear problem is solved considering full geometric non-linearity by using incremental displacement-based finite element method in conjunction with Newton-Raphson iteration method. There is no restriction on the magnitudes of deflections and rotations in contradistinction to von-Karman strain displacement relations of the beam. In the numerical results, the effects of the fiber orientation angles and the stacking sequence of laminates on the nonlinear deflections and stresses of the composite laminated beam are examined and discussed. Convergence study is performed. Also, the difference between the geometrically linear and nonlinear analysis of laminated beam is investigated in detail.
JO, Il-Hyun;PARK, Yeonjeong;KIM, Jeonghyun;SONG, Jongwoo
Educational Technology International
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v.15
no.2
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pp.71-88
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2014
A variety of studies to predict students' performance have been conducted since educational data such as web-log files traced from Learning Management System (LMS) are increasingly used to analyze students' learning behaviors. However, it is still challenging to predict students' learning achievement in blended learning environment where online and offline learning are combined. In higher education, diverse cases of blended learning can be formed from simple use of LMS for administrative purposes to full usages of functions in LMS for online distance learning class. As a result, a generalized model to predict students' academic success does not fulfill diverse cases of blended learning. This study compares two blended learning classes with each prediction model. The first blended class which involves online discussion-based learning revealed a linear regression model, which explained 70% of the variance in total score through six variables including total log-in time, log-in frequencies, log-in regularities, visits on boards, visits on repositories, and the number of postings. However, the second case, a lecture-based class providing regular basis online lecture notes in Moodle show weaker results from the same linear regression model mainly due to non-linearity of variables. To investigate the non-linear relations between online activities and total score, RF (Random Forest) was utilized. The results indicate that there are different set of important variables for the two distinctive types of blended learning cases. Results suggest that the prediction models and data-mining technique should be based on the considerations of diverse pedagogical characteristics of blended learning classes.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.5
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pp.851-856
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2016
Wind speed is heavily fluctuated and quite local than other weather elements. It is difficult to improve the accuracy of prediction only in a numerical prediction model. An MOS (Model Output Statistics) technique is used to correct the systematic errors of the model using a statistical data analysis. The Most of previous MOS has used a linear regression model for weather prediction, but it is hard to manage an irregular nature of prediction of wind speed. In order to solve the problem, a nonlinear regression method using SVR (Support Vector Regression) is introduced for a development of MOS for wind speed prediction. Experiments are performed for KLAPS (Korea Local Analysis and Prediction System) re-analysis data from 2007 to 2013 year for Jeju Island and Busan area in South Korea. The MLR and SVR based linear and nonlinear methods are compared to each other for prediction accuracy of wind speed. Also, the comparison experiments are executed for the variation in the number of UM elements.
Housing prices are closely related to various variables that indicate macroeconomic conditions. In this paper, empirical analysis based on data is performed referring to previous studies. Focusing on the policy interest rate among the factors affecting the housing price, the non-linear impulse responses of other variables to the interest rate shock are analyzed. Using the random forest algorithm, the variable importance scores of the macroeconomic variables presented in the previous studies are calculated. After selecting the variables through this process, the impulse responses are calculated using a model that can capture non-linearity. According to the model, the responses of housing prices to the policy rate is only significant when the rate is raised. Especially, the impulse response is amplified when the shock increases due to the non-linear characteristics that can not be captured by the traditional VAR methodology. The analysis results suggest that the interest rate as a policy instrument should be approached from a more cautious perspective.
PURPOSES : Traffic accidents at intersections have been increased annually so that it is required to examine the causations to reduce the accidents. However, the current existing accident models were developed mainly with non-linear regression models such as Poisson methods. These non-linear regression methods lack to reveal complicated causations for traffic accidents, though they are right choices to study randomness and non-linearity of accidents. Therefore, to reveal the complicated causations of traffic accidents, this study used structural equation methods(SEM). METHODS : SEM used in this study is a statistical technique for estimating causal relations using a combination of statistical data and qualitative causal assumptions. SEM allow exploratory modeling, meaning they are suited to theory development. The method is tested against the obtained measurement data to determine how well the model fits the data. Among the strengths of SEM is the ability to construct latent variables: variables which are not measured directly, but are estimated in the model from several measured variables. This allows the modeler to explicitly capture the unreliability of measurement in the model, which allows the structural relations between latent variables to be accurately estimated. RESULTS : The study results showed that causal factors could be grouped into 3. Factor 1 includes traffic variables, and Factor 2 contains turning traffic variables. Factor 3 consists of other road element variables such as speed limits or signal cycles. CONCLUSIONS : Non-linear regression models can be used to develop accident predictions models. However, they lack to estimate causal factors, because they select only few significant variables to raise the accuracy of the model performance. Compared to the regressions, SEM has merits to estimate causal factors affecting accidents, because it allows the structural relations between latent variables. Therefore, this study used SEM to estimate causal factors affecting accident at urban signalized intersections.
The elliptic relaxation model(ERM) with the inhomogeneous correction intermediate between near wall with and far from the wall. The source of the ERM usually was appled quasi-homogeneous pressure-strain correlation in homogeneous situations. This formulation was easily applied to the linear model or non-linear pressure-strain model. It is observed that the boundary conditions of the relaxation operator dominate the homogeneous pressure-strain model in the near wall region. While looking at high-Reynolds number flows, it was found necessary to modify the effect of the relaxation operator throughout the log region by accounting for gradients of the flatness variable and turbulent length scales. These effects are kinematic blocking of the wall normal velocity fluctuation and pressure reflections from the surface. This model is wall distances and unit vectors which make the model applicable to flows boundary by a complex geometry. Inhomogeneous correction model is computed inertial and non-inertial channel flow These are compared DNS(Kim et at., Kristofffrsen & Andersson) for channel flow. The present model could be predicted well for rotating flows.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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