Buck-Boost LLC (BBLLC) converters based on a PWM + phase control strategy are good candidates for high efficiency, high power density and wide input range applications. Nevertheless, they suffer from large computational complexity when it comes to calculating the optimal phase for ZVS of all the switches. In this paper, a method is proposed for a microcontroller unit (MCU) to calculate the optimal phase quickly and accurately. Firstly, a 2-D lookup table of the phase is established with an index of the input voltage and output current. Then, a bilinear interpolation method is applied to improve the accuracy. Meanwhile, simplification of the phase equation is presented to reduce the computational complexity. When compared with conventional curve-fitting and LUT methods, the proposed method makes the best tradeoff among the accuracy of the optimal phase, the computation time and the memory consumption of the MCU. Finally, A 350V-420V input, 24V/30A output experimental prototype is built to verify the proposed method. The efficiency can be improved by 1% when compared with the LUT method, and the computation time can be reduced by 13.5% when compared with the curve-fitting method.
Grid unbalanced faults can cause core saturation of power transformer and produce lower-order harmonics. These issues increase the electrical stress of power electronic devices and can cause a tripping of an entire HVDC system. In this paper, based on the positive-sequence and negative-sequence impedance model of a VSC-HVDC system as seen from the point of common connection (PCC), the resonance problem is analyzed and the factors determining the resonant frequency are obtained. Furthermore, to suppress over-voltage and over-current during resonance, a novel method using a virtual harmonic resistor is proposed. The virtual harmonic resistor emulates the role of a resistor connected in series with the commutating inductor without influencing the active and reactive power control. Simulation results in PSCAD/EMTDC show that the proposed control strategy can suppress resonant over-voltage and over-current. In addition, it can be seen that the proposed strategy improves the safety of the VSC-HVDC system under unbalanced faults.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.8
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pp.2805-2826
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2021
In most cases, the routing policy of networks shows a preference for a static one-to-one mapping of communication pairs to routing paths, which offers adversaries a great advantage to conduct thorough reconnaissance and organize an effective attack in a stress-free manner. With the evolution of network intelligence, some flexible and adaptive routing policies have already proposed to intensify the network defender to turn the situation. Routing mutation is an effective strategy that can invalidate the unvarying nature of routing information that attackers have collected from exploiting the static configuration of the network. However, three constraints execute press on routing mutation deployment in practical: insufficient route mutation space, expensive control costs, and incompatibility. To enhance the availability of route mutation, we propose an OpenFlow-based route mutation technique called Polymorphic Path Transferring (PPT), which adopts a physical and virtual path segment mixed construction technique to enlarge the routing path space for elevating the security of communication. Based on the Markov Decision Process, with considering flows distribution in the network, the PPT adopts an evolution routing path scheduling algorithm with a segment path update strategy, which relieves the press on the overhead of control and incompatibility. Our analysis demonstrates that PPT can secure data delivery in the worst network environment while countering sophisticated attacks in an evasion-free manner (e.g., advanced persistent threat). Case study and experiment results show its effectiveness in proactively defending against targeted attacks and its advantage compared with previous route mutation methods.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.7
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pp.3714-3732
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2019
With the rapid development of network, Intrusion Detection System(IDS) plays a more and more important role in network applications. Many data mining algorithms are used to build IDS. However, due to the advent of big data era, massive data are generated. When dealing with large-scale data sets, most data mining algorithms suffer from a high computational burden which makes IDS much less efficient. To build an efficient IDS over big data, we propose a classification algorithm based on data clustering and data reduction. In the training stage, the training data are divided into clusters with similar size by Mini Batch K-Means algorithm, meanwhile, the center of each cluster is used as its index. Then, we select representative instances for each cluster to perform the task of data reduction and use the clusters that consist of representative instances to build a K-Nearest Neighbor(KNN) detection model. In the detection stage, we sort clusters according to the distances between the test sample and cluster indexes, and obtain k nearest clusters where we find k nearest neighbors. Experimental results show that searching neighbors by cluster indexes reduces the computational complexity significantly, and classification with reduced data of representative instances not only improves the efficiency, but also maintains high accuracy.
This paper proposes a fault-tolerant control strategy with finite control set model predictive control (FCS-MPC) based on hierarchical optimization for five-level H-bridge neutral-point-clamped (5L-HNPC) inverter-fed induction motor drives. Fault-tolerant operation is analyzed, and the fault-tolerant control algorithm is improved. Adopting FCS-MPC based on hierarchical optimization, where the voltage is used as the controlled objective, called model predictive voltage control (MPVC), the postfault controller is simplified as a two layer control. The first layer is the voltage jump limit, and the second layer is the voltage following control, which adopts the optimal control strategy to ensure the current following performance and uniqueness of the optimal solution. Finally, simulation and experimental results verify that 5L-HNPC inverter-fed induction motor drives have strong fault tolerant capability and that the FCS-MPVC based on hierarchical optimization is feasible.
The effects of Y and Ti on the microstructure stability and tensile properties of the reduced activation ferritic/martensitic steel have been investigated. The addition of Y and Ti affected the prior austenite grain size due to the pinning of the inclusions. Ti addition of 0.008 wt% to the steel was intended to promote the precipitation of nano-sized carbides with a high resistance to coarsening. 8Ti14Y exhibited a higher yield strength and a lower DBTT than the other alloys due to the fine grain size and additional precipitation hardening by (Ti, Ta)-rich MX. After thermal exposure at $550^{\circ}C$ for 1500 h, yield strength was dropped significantly in exposed 0Ti13Y. On the contrary, a lower reduction of YS was observed in 8Ti14Y. The $M_{23}C_6$ in 0Ti13Y and 8Ti14Y and MX in 25Ti14Y and 39Ti15Y coarsened seriously during ageing, which could be responsible for the reduction of the tensile properties of alloys.
In this paper, the CLAM steel strengthened by micro-scale Y-Zr-O was prepared by vacuum induction melting followed by electroslag remelting (VIM-ESR). Yttrium (Y) and zirconium (Zr) were easy to aggregates into massive yttrium-zirconium-rich inclusions in the steel melted by vacuum induction melting (VIM), which would interrupt the continuity of the matrix and reduce the mechanical properties of steel. Micron-sized Y-Zr-O inclusions would be produced with the removal of original blocky Y-Zr-rich inclusions and the submicron-sized inclusions smaller than $0.2{\mu}m$ could be retained in the steel. The small grain size and the better refinement and distribution uniformity of Y-Zr-O inclusions after remelting would be responsible for the better yield strength and toughness. For VIM-ESR alloy, the ultimate tensile strength is 749 MPa and the yield strength is 642 MPa at room temperature, meanwhile they are 391 MPa and 367 MPa at $600^{\circ}C$, respectively. Meanwhile, the ductile-brittle transition temperature (DBTT) reduced from $-43^{\circ}C$ (VIM) to $-76^{\circ}C$ (VIM-ESR).
Currently, there is a lack of research in the design approach to avoid column wall failure in the concrete filled double skin steel tubular (CFDST) column-beam connections. In this paper, a finite element model has been developed and verified by available experimental data to analyze the failure mechanism of CFDST column-beam connections. Various finite element models with different column hollow ratios (χ) were established. The simulation result revealed that with increasing χ the failure mode gradually changed from yielding of end plate, to local failure of the column wall. Detailed parametric analyses were performed to study the failure mechanism of column wall for the CFDST column-beam connection, in which the strength of sandwiched concrete and steel tube and thickness of steel tube were incorporated. An analytical model was proposed to predict the moment resistance of the assembled connection considering the failure of column wall. The simulation results indicate that the proposed analytical model can provided a conservative prediction of the moment resistance. Finally, an upper bound value of χ was recommend to avoid column wall failure for CFDST column-beam connections.
Tang, Zhan;Guo, Xuchao;Bai, Zhao;Diao, Lei;Lu, Shuhan;Li, Lin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.3
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pp.771-791
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2022
Protein-protein interaction (PPI) extraction from original text is important for revealing the molecular mechanism of biological processes. With the rapid growth of biomedical literature, manually extracting PPI has become more time-consuming and laborious. Therefore, the automatic PPI extraction from the raw literature through natural language processing technology has attracted the attention of the majority of researchers. We propose a PPI extraction model based on the large pre-trained language model and adversarial training. It enhances the learning of semantic and syntactic features using BioBERT pre-trained weights, which are built on large-scale domain corpora, and adversarial perturbations are applied to the embedding layer to improve the robustness of the model. Experimental results showed that the proposed model achieved the highest F1 scores (83.93% and 90.31%) on two corpora with large sample sizes, namely, AIMed and BioInfer, respectively, compared with the previous method. It also achieved comparable performance on three corpora with small sample sizes, namely, HPRD50, IEPA, and LLL.
Zhang, T.;Du, W.Y.;Zhan, C.Y.;Wang, M.M.;Deng, H.W.;Xie, Z.M.;Li, H.
Nuclear Engineering and Technology
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v.54
no.8
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pp.2801-2808
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2022
The synergistic effect of ZrC nanoparticle pining and Re solution in W matrix on the thermal stability of tungsten was studied by investigating the evolution of the microstructure, hardness and tensile properties after annealing in a temperature range of 1000-1700 ℃. The results of metallography, electron backscatter diffraction pattern and Vickers micro-hardness indicate that the rolled W-1wt%Re-0.5 wt% ZrC alloy has a higher recrystallization temperature (1600 ℃-1700 ℃) than that of the rolled pure W (1200 ℃), W-0.5 wt%ZrC (1300 ℃), W-0.5 wt%HfC (1400-1500 ℃) and W-K-3wt%Re alloy fabricated by the same technology. The molecular dynamics simulation results indicated that solution Re atoms in W matrix can slow down the self-diffusion of W atoms and form dragging effect to delay the growth of W grain, moreover, the diffusion coefficient decrease with increasing Re content. In addition, the ZrC nanoparticles can pin the grain boundaries and dislocations effectively, preventing the recrystallization. Therefore, synergistic effect of solid solution Re element and dispersed ZrC nanoparticles significantly increase recrystallization temperature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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