In this paper we apply Monte Carlo Filter to identifying dynamic parameters of structural systems and improve the efficiency of this algorithm. The algorithms using Monte Carlo Filter so far has not been practical to apply to structural identification for large scale structural systems because computation time increases exponentially as the degrees of freedom of the system increase. To overcome this problem, we developed a method being able to reduce number of particles which express possible structural response state vector. In MCF there are two steps which are the prediction and filtering processes. The idea is very simple. The prediction process remains intact but the filtering process is conducted at each node of structural system in the proposed method. We named this algorithm as relaxation Monte Carlo Filter (RMCF) and demonstrate its efficiency to identify large degree of freedom systems. Moreover to increase searching field and speed up convergence time of structural parameters we proposed an algorithm combining the Genetic Algorithm with RMCF and named GARMCF. Using shaking table test data of a model structure we also demonstrate the efficiency of proposed algorithm.
Digital input and output modules are widely used to connect digital sensors and actuators to automation systems. Digital I/O modules provide flexible connectivity extension to numerous sensors and actuators and protect systems from high voltages and currents by isolation. Components in digital I/O modules are inevitably affected by operating and environmental conditions, such as high voltage, high current, high temperature, and temperature cycling. Because digital I/O modules transfer signals or isolate the systems from unexpected voltage and current transients, their failures may result in signal transmission failures and damages to sensitive circuitry leading to system malfunction and system shutdown. In this study, the lifetime of optocouplers, one of the critical components in digital I/O modules, was predicted using Bayesian tracking approaches. Accelerated degradation tests were conducted for collecting the critical performance parameter of optocouplers, current transfer ratio (CTR), during their lifetime. Bayesian tracking approaches, including extended Kalman filter and particle filter, were applied to predict the failure. The performance of each prognostic algorithm was then compared using accuracy and robustness-based performance metrics.
El-naggar, Mohammed Fathy;Elgammal, Adel Abdelaziz Abdelghany
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제13권2호
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pp.742-751
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2018
Electric vehicles (EV) are emerging as the future transportation vehicle reflecting their potential safe environmental advantages. Vehicle to Grid (V2G) system describes the hybrid system in which the EV can communicate with the utility grid and the energy flows with insignificant effect between the utility grid and the EV. The paper presents an optimal power control and energy management strategy for Plug-In Electric Vehicle (PEV) charging stations using Wind-PV-FC-Battery renewable energy sources. The energy management optimization is structured and solved using Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) to determine and distribute at each time step the charging power among all accessible vehicles. The Model-Based Predictive (MPC) control strategy is used to plan PEV charging energy to increase the utilization of the wind, the FC and solar energy, decrease power taken from the power grid, and fulfil the charging power requirement of all vehicles. Desired features for EV battery chargers such as the near unity power factor with negligible harmonics for the ac source, well-regulated charging current for the battery, maximum output power, high efficiency, and high reliability are fully confirmed by the proposed solution.
This study suggests a simple two-step method for structural vibration-based health monitoring for beam-like structures which only utilizes mode shape curvature and few natural frequencies of the structures in order to detect and localize cracks. The method is firstly based on the application of wavelet transform to detect crack locations from mode shape curvature. Then particle swarm optimization is applied to evaluate crack depth. As the Rayleigh quotient is introduced to estimate natural frequencies of cracked beams, the relationship of natural frequencies and crack depths can be easily obtained with only a simple formula. The method is demonstrated and validated numerically, using the numerical examples (cantilever beam and simply supported shaft) in the literature, and experimentally for a cantilever beam. Our results show that mode shape curvature and few estimated natural frequencies can be used to detect crack locations and depths precisely even under a certain level of noise. The method can be extended for health monitoring of other more complicated structures.
In this inquisition, a passive damper namely Stockbridge Damper (SBD) has been introduced to the field of vibration control of Offshore Wind Turbine (OWT) to reduce the earthquake excitations. The dynamic responses of the structure have been analyzed for three recorded earthquakes and the responses have been assessed. To find an optimum SBD, the parameters of damper have been optimized using Response Surface Methodology (RSM) based on Box-Behnken Design (BBD) and Particle Swarm Optimization (PSO). The influence of the design variables of SBD such as the diameter of messenger cable, the length of messenger cable and logarithmic decrement of the damping has been investigated through response variables such as maximum displacement, RMS displacement and frequency amplitude of structure under an artificially generated white noise. After that, the structure with optimized and non-optimized damper has been analyzed with under the same earthquakes. Moreover, the comparative results show that the structure with optimized damper is 11.78%, 18.71%, 11.6% and 7.77%, 7.01%, 10.23% more effective than the structure with non-optimized damper with respect to the displacement and frequency response under the earthquakes. The results show that the SBD can obviously affect the characteristics of the vibration of the OWT and RSM based on BBD and PSO approach can provide an optimum damper.
Oral cancer surgery typically consists of resection of lesion, neck dissection and reconstruction, and it has an impact on the position of hyoid bone. Therefore, morphological change of airway can occur since the geometric parameter of airway is correlated with the hyoid bone. Airflow is affected by geometry of the airway. In this study, flow characteristics were compared between pre- and post-surgery models by both particle image velocimetry (PIV) and numerical simulation. 3D model of upper airway was reconstructed based on CT data. Velocity is accelerated by the reduced channel area, and vortex and recirculation region are observed in pre- and post-surgery models. For the post-surgery model, high pressure distribution is developed by significantly decreased hydraulic diameter, and the longitudinal flow stream is also interrupted.
구조물은 영하의 온도가 유지되는 겨울철에 동상으로 인해 크고 작은 피해가 발생한다. 동상은 동토지반의 가장 대표적인 공학적 특성으로 다양한 동상민감성 판정법이 존재한다. 동상민감성 판정법은 크게 3가지로 분류할 수 있다. 첫 번째 동상민감성은 입도분포를 이용하여 결정된다. 많은 국가들이 지반의 입도분포를 이용해 비교적 간편한 동상민감성 판정법을 현장에 적용하고 있다. 그러나 본 논문에서 몇 가지 시료의 입도분포를 이용해 동상민감성 판정 기준에 적용한 결과에 따르면 입도분포로 토질의 동상민감성을 판정하기에는 다소 무리가 있다. 두 번째로는 동상시험에 의한 동상민감성 판정법이다. 새롭게 개발된 온도제어형 삼축셀을 이용한 동상 실내시험을 통해 동상민감성 기준 신뢰성을 분석하였다. 새롭게 개발된 장비와 시험방법은 기존에 제시하고 있는 동상민감성 판정 기준을 충족하는 것으로 판단되었다. 세 번째로는 복합적인 동상민감성 판정법으로 흙의 입도분포, 분류, 그리고 동상시험을 고려한 복합적인 동상민감성 판정 기준 그래프를 제시하고 있다. 본 논문에서 몇 가지 시료에 대해 복합적인 동상민감성 판정 기준에 적용한 결과 다양한 토질에 대한 추가적인 데이터를 바탕으로 복합적인 동상민감성 판정 그래프를 보완해야 할 것으로 판단되었다.
Electro-Rheological(ER) fluids undergo a phase-change when subjected to an external electic field, and this phase-change typically manifests itself as a many-order-of-magnitude change in the rheological behavior. This phenomenon permits the global stiffness and energy- dissipation properties of the beam structures to be tuned in order to synthesize the desired vibration characteristics. This paper reports on a proof-of-concept experimental investigation focussed on evaluation the vibration properties of hollow cantilevered beams filled with an ER fluid. and consequently deriving an empirical model for predicting field-dependent vibration characteristics. A hydrous-based ER fluid consisting of corn starch and silicone oil is employed. The beams are considered to be uniform viscoelastic materials and modelled as a viscously-damped harmonic oscillator. Natural frequency, damping ratio and elastic modulus are evaluated with respect to the electric field and compared among three different beams: two types of different volume fraction of ER fluid and one type of different particle concentration of ER fluid by weight. Transient and forced vibration responses are examined in time domain to demonstrate the validity of the proposed empirical model and to evaluate the feasibility of using the ERfluid as an actuator in a closed-loop control system.
In this study, we conducted analysis of bubble dynamics and flow of liquid phase change material(PCM) using shadowgraphy and particle image velocimetry(PIV). Characteristics of internal flow varied depending on locations of injection when solid PCM was liquefied from heated vertical wall. When bubbles rose immediately, they exhibited elliptical shape and zigzag trajectory. In contrast, when bubbles rose after merging at the bottom of solid PCM, with equivalent diameter for the inter-wall distance of 0.64 or greater, they showed a jellyfish shape and strong rocking behavior. It was observed by the PIV that the small ellipse bubbles made most strong flow inside the liquid PCM. Furthermore, the flow velocity was highest in the case of front injection, as the directions of temperature gradients and bubble-driven flow were aligned. The results underscore the significant influence of injection location on various characteristics, including bubble size, shape, rising path of bubbles, and internal flow.
Recently, owing to the development of ICT industry and wide spread of smart phone, the number of people who use car sharing service are increased rapidly. Currently two-way car sharing system with same rental and return locations are mainly operated since this system can be easily implemented and maintained. Currently the demand of one-way car sharing service has increase explosively. But this system have several obstacle in operation, especially, vehicle stock imbalance issues which invoke vehicle relocation. Hence in this study, we present an optimization approach to depot location and relocation policy in one-way car sharing systems. At first, we modelled as mixed-integer programming models whose objective is to maximize the profits of a car sharing organization considering all the revenues and costs involved and several constraints of relocation policy. And to solve this problem efficiently, we proposed a new method based on particle swarm optimization, which is one of powerful meta-heuristic method. The practical usefulness of the approach is illustrated with a case study involving satellite cities in Seoul Metrolitan Area including several candidate area where this kind systems have not been installed yet and already operating area. Our proposed approach produced plausible solutions with rapid computational time and a little deviation from optimal solution obtained by CPLEX Optimizer. Also we can find that particle swarm optimization method can be used as efficient method with various constraints. Hence based on this results, we can grasp a clear insight into the impact of depot location and relocation policy schemes on the profitability of such systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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