This paper introduces modeling and simulation results for pipeline inspection gauge (PIG) with bypass flow control in natural gas pipeline. The dynamic behaviour of the PIG depends on the different pressure across its body and the bypass flow through it. The system dynamics includes: dynamics of driving gas flow behind the PIG, dynamics of expelled gas in front of the PIG, dynamics of bypass flow, and dynamics of the PIG. The bypass flow across the PIG is treated as incompressible flow with the assumption of its Mach number smaller than 0.45. The governing nonlinear hyperbolic partial differential equations for unsteady gas flows are solved by method of characteristics (MOC) with the regular rectangular grid under appropriate initial and boundary conditions. The Runge-Kuta method is used for solving the steady flow equations to get initial flow values and the dynamic equation of the PIG. The sampling time and distance are chosen under Courant-Friedrich-Lewy (CFL) restriction. The simulation is performed with a pipeline segment in the Korea Gas Corporation (KOGAS) low pressure system, Ueijungboo-Sangye line. Simulation results show us that the derived mathematical model and the proposed computational scheme are effective for estimating the position and velocity of the PIG with bypass flow under given operational conditions of pipeline.
Vision system is mainly consist of three parts of perception, action. One of these parts, perception system detects visual target in surrounding environment. Block-based motion estimation with compensation is one of the popular approaches without accuracy. The hierarchical method the optical flow with gradient is used to improve optical flow time delay.
Generally, we employ FSMs for the design of controllers in digital systems. FSMs are Implemented with state diagrams generated from control flow. With HDL, we design and verify FSMs based on state diagrams. As the number of states in the system increases, the verification or modification processes become complicated, error prone and time consuming. In this paper, we propose a control flow oriented hardware description language at the register transfer level called Cycle-C. Cycle-C describes FSMs with timing information and control How intensive algorithms. The Cycle-C description is automatically converted into FSMs in the form of synthesizable RTL VHDL. In experiments, we design FSMs for control intensive interface circuits. There is little area difference between Cycle-C design and manual design. In addition, Cycle-C design needs only 10~50% of the number lines of manual RTL VHDL designs.
Nowadays, the issue of congestion control in high-speed communication networks becomes critical in view of the bandwidth-delay products for efficient data flow. In particular, the fact that the congestion is often accompanied by the data flow from the high-speed link to low-speed link is important with respect to the stability of closed-loop congestion control. The Virtual-Connection Network (VCN) in Gigabit Ethernet networks is a packet-switching based network capable of implementing cell- based connection, link-by-link flow-controlled connection, and single- or multi-destination virtual connections. VCN described herein differ from the virtual channel in ATM literature in that VCN have link-by-link flow control and can be of multi-destination. VCNs support both connection-oriented and connectionless data link layer traffic. Therefore, the worst collision scenario in Ethernet CSMA/CD with virtual collision brings about end-to-end delay. Gigabit Ethernet networks based on CSMA/CD results in non-deterministic behavior because its media access rules are based on random probability. Hence, it is difficult to obtain any sound mathematical formulation for congestion control without employing random processes or fluid-flow models. In this paper, an analytical method for the design of a congestion control scheme is proposed based on Smith's principle to overcome instability accompanied with the increase of end-to-end delays as well as to avoid cell losses. To this end, mathematical analysis is provided such that the proposed control scheme guarantees the performance improvement with respect to bandwidth and latency for selected network links with different propagation delays. In addition, guaranteed bandwidth is to be implemented by allowing individual stations to burst several frames at a time without intervening round-trip idle time.
This paper describes the demonstration of successful fabrication and initial characterization of micromachined pressure sensors and micromachined jets (microjets) fabricated for use in macro flow control and other applications. In this work, the microfabrication technology was investigated to create a micromachined fluidic control system with a goal of application in practical fluids problems, such as UAV (Unmanned Aerial Vehicle)-scale aerodynamic control. Approaches of this work include: (1) the development of suitable micromachined synthetic jets (microjets) as actuators, which obviate the need to physically extend micromachined structures into an external flow; and (2) a non-silicon alternative micromachining fabrication technology based on metallic substrates and lamination (in addition to traditional MEMS technologies) which will allow the realization of larger scale, more robust structures and larger array active areas for fluidic systems. As an initial study, an array of MEMS pressure sensors and an array of MEMS modulators for orifice-based control of microjets have been fabricated, and characterized. Both pressure sensors and modulators have been built using stainless steel as a substrate and a combination of lamination and traditional micromachining processes as fabrication technologies.
In the present study, we reduce the drag and lift fluctuations of the sphere by providing a linear proportional control. For this purpose, we measure the radial velocity along the centerline in the wake and provide blowing and suction at a part of sphere surface based on the measured velocity. Zero-net mass flow rate is satisfied during the control. This control is applied to the flow over a sphere at Re=300 and 425. We vary the sensing location at $0.8d{\leq}X_s{\leq}1.3d$ and find that the most effective sensing region coincides with the location at which minimum correlation between the lift and sensing-velocity directions occurs. As a result, the lift and drag fluctuations are significantly reduced.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.525-530
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2003
This paper focuses on design of nonlinear power plant controller using immune based multiobjective fuzzy approach. The thermal power plant is typically regulated by the fuel flow rate, the spray flow rate, and the gas recirculation flow rate. However, Strictly maintaining the steam temperature can be difficult due to heating value variation to the fuel source, time delay changes in the main steam temperature. the change of the dynamic characteristics in the steam-turbine system. Up to the present time, PID Controller has been used to operate this system. However, it is very difficult to achieve an optimal PID gain with no experience, since the gain of the PID controller has to be manually tuned by trial and error. These parameters tuned by multiobjective based on immune network algorithms could be used for the tuning of nonlinear power plant.
TCP (Transmission Control Protocol) is one of the protocols which are widely used from the Internet environments. Through the flow control of TCP, it could be increased efficiency for the loss and a re-transmission of data and the flow control become accomplished through window technique which puts the limit of size. By the flow control, TCP divided in various versions. In this paper, it is analyzed the simulation result which applies the error model in the Newreno which is an improved model of the representative Tahoe, Reno.
Transactions of The Korea Fluid Power Systems Society
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v.7
no.1
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pp.20-27
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2010
Electromagnetic control valves have been used for almost 20 years. As the solenoid modulating technology advances, its applications are extending to various industrial fields such as nuclear and fossil fuel power plants, chemical plants and refineries. Proportional solenoid valve for large flow control is designed with two-stage configuration to meet the required actuating force on the main disc and its position is stabilized by the self-controlled system. In this research, main disc dynamics is analyzed with linearized system model which is derived from the mathematical equations describing its nonlinear behavior. Major design parameters of the valve control system that affect the response and stability are also studied with root locus method. The linear dynamic analysis results are verified with simulations in time-domain.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.15
no.4
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pp.83-90
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1998
In this paper, we present neural network for control of Left Ventricular Assist Device(LVAD) system with a pneumatically driven mock circulation system. Beat rate(BR), Systole-Diastole Rate(SDR) and flow rate are collected as the main variables of the LVAD system. System modeling is completed using the neural network with input variables(BR, SBR, their derivatives, actual flow) and output variable(actual flow). It is necessary to apply high perfomance control techniques, since the LVAD system represent nonlinear and time-varing characteristics. Fortunately. the neural network can be applied to control of a nonlinear dynamic system by learning capability In this study, we identify the LVAD system with neural network and control the LVAD system by PID controller and neural network feedforward controller. The ability and effectiveness of controlling the LVAD system using the proposed algorithm will be demonstrated by experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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