A variable electromotive-force generator (VEG), which is a modified generator with an adjustable overlap between the rotor and the stator, is proposed to expand the operational range of a regular generator through a simple and robust active control strategy. It has a broad range of applications in hybrid vehicles, wind turbines, water turbines, and similar technologies. A mathematical model of the VEG is developed, and a novel prototype is designed and fabricated. The performance of the VEG with an active control system, which adjusts the overlap ratio based on the desired output power at different rotor speeds for a specific application, is theoretically and experimentally studied. The results show that reducing the overlap between the rotor and the stator of the generator results in reduced torque loss of the generator and an increased rotational speed of the generator rotor. A VEG can improve the fuel efficiency of hybrid vehicles; it can also expand operational ranges of wind turbines and water turbines and harness more power.
Shaghaghian, Amir Hamzeh;Dehkordi, Morteza Raissi;Eghbali, Mahdi
Steel and Composite Structures
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v.28
no.6
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pp.691-708
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2018
An innovative Hybrid Passive Resistive configuration for Truss Girder Frames (HPR-TGFs) is introduced in the present study. The proposed system is principally consisting of Fluid Viscous Dampers (FVDs) and Buckling Restrained Braces (BRBs) as its seismic resistive components. Concurrent utilization of these devices will develop an efficient energy dissipating mechanism which is able to mitigate lateral displacements as well as the base shear, simultaneously. However, under certain circumstances which the presence of FVDs might not be essential, the proposed configuration has the potential to incorporate double BRBs in order to achieve the redundancy of alternative load bearing paths. This study is extending the modern Direct Displacement Based Design (DDBD) procedure as the design methodology for HPR-TGF systems. Based on a series of nonlinear time history analysis, it is demonstrated that the design outcomes are almost identical to the pre-assumed design criteria. This implies that the ultimate characteristics of HPR-TGFs such as lateral stiffness and inter-story drifts are well-proportioned through the proposed design procedure.
Substructure pseudo-dynamic hybrid simulation (SPDHS) combining the advantages of physical experiments and numerical simulation has become an important testing method for evaluating the dynamic responses of structures. Various parameter identification methods have been proposed for online model updating. However, if there is large model gap between the assumed numerical models and the real models, the parameter identification methods will cause large prediction errors. This study presents an ANN (artificial neural network) method based on forgetting factor. During the SPDHS of model updating, a dynamic sample window is formed in each loading step with forgetting factor to keep balance between the new samples and historical ones. The effectiveness and anti-noise ability of this method are evaluated by numerical analysis of a six-story frame structure with BRBs (Buckling Restrained Brace). One BRB is simulated in OpenFresco as the experimental substructure, while the rest is modeled in MATLAB. The results show that ANN is able to present more hysteresis behaviors that do not exist in the initial assumed numerical models. It is demonstrated that the proposed method has good adaptability and prediction accuracy of restoring force even under different loading histories.
The aim of the work described in this paper is to develop a complex underground acoustic system which detects and localizes the origin of an underground hammering sound using an array of hydrophones located about loom underground. Three different methods for the sound localization will be presented, a time-delay method, a power-attenuation method and a hybrid method. In the time-delay method, the cross correlation of the signals received from the way of sensors is used to calculate the time delays between those signals. In the power-attenuation method, the powers of the received signals provide a measure of the distances of the source from the sensors. In the hybrid method, both informations of time-delays and power-ratios are coupled together to produce better performance of position estimation. A new acoustic imaging technique has been developed for improving the hybrid method. For each method the sound localization is carried out in three dimensions underground. The minimum distance between the true and estimated origins of the source is 28 m for a search area of radius 250m.
Metallizing method on ceramic surface is one of the compositing technology of ceramics and metal. The purpose of this study is to make HIC (Hybrid Intergrated Circuit) with copper metallizing method of which copper layer is formed on ceramic substrate by firing in atmosphere in lieu of conventional hybrid microcircuit systems based on noble metal. Metallizing pastes were made from various copper compounds such as Cu$_{2}$O, CuO, Cu, CuS and kaolin. And the screen printing method was used. The characteristics of metallized copper layers were analyzed through the measurement of sheet resistance, SEM, and EDZX. The results obtainted are summarized as follows; 1. The copper metallizing layers on ceramic surface can be formed by firing in air. 2. The metallized layer using Cu$_{2}$O paste showed the smallest sheet resistance among a group of copper chemical compounds. And optimum metallizing conditions are 15 minutes of firing time, 1000.deg.C of firig temperature, and 3 minutes of deoxidation time. 3. The results of EDAX analysis showed mutual diffusion of Cu and Al. 4. The kaolin plays a important role of deepening the penetration of Cu to $Al_{2}$O$_{3}$ ceramics. But if the kaolin content is too much, sheet resistance increases and copper metallizing layer becomes brittle.
Palm Oil Mill Effluent (POME) is the mixed organic wastewater generated from palm oil industry. In this study, kinetic analysis with treating POME in an anaerobic hybrid reactor (AHR) was performed. Therefore, the AHR was monitored for its performances with respect to the changes of COD concentrations and hydraulic retention time (HRT). Batch tests were performed to find out the substrate removal kinetics by granular sludge from POME. Modified Stover Kincannon, First-order, Monod, Grau second-order kinetic models were used to analyze the performance of reactor. The results from the batch test indicate that the substrate removal kinetics of granular sludge is corresponds to follow Monod's theory. However, Grau second-order model were the most appropriate models for the continuous test in the AHR. The second order kinetic constant, saturation value constant, maximum substrate removal rate, and first-order kinetic constant were 2.60/day, 41.905 g/L-day, 39.683 g/L-day, and 1.25/day respectively. And the most appropriate model was Grau second-order kinetic model comparing the model prediction values and measured COD concentrations of effluent, whereas modified Stover-Kincannon model showed the lowest correlation.
In this study, a hybrid neural net consisting of an Adaptive LVQ(ALVQ) algorithm and MLP is proposed to perform speaker identification task. ALVQ is a new learning procedure using adaptively feature vector sequence instead of only one feature vector in training codebooks initialized by LBG algorithm and the optimization criterion of this method is consistent with the speaker classification decision rule. ALVQ aims at providing a compressed, geometrically consistent data representation. It is fit to cover irregular data distributions and computes the distance of the input vector sequence from its nodes. On the other hand, MLP aim at a data representation to fit to discriminate patterns belonging to different classes. It has been shown that MLP nets can approximate Bayesian "optimal" classifiers with high precision, and their output values can be related a-posteriori class probabilities. The different characteristics of these neural models make it possible to devise hybrid neural net systems, consisting of classification modules based on these two different philosophies. The proposed method is compared with LBG algorithm, LVQ algorithm and MLP for performance.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.23
no.7
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pp.29-40
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2009
This paper proposes a modeling and controller design approach for a hybrid wind power generation system that considers a fixed wind-turbine and a dump load. Since operating conditions are kept changing, it is challenge to design a control for reliable operation of the overall system To consider variable operating conditions, Takagi-Sugeno (TS) fuzzy model is taken into account to represent time-varying system by expressing the local dynamics of a nonlinear system through sub-systems, partitioned by linguistic rules. Also, each fuzzy model has uncertainty. Thus, in this paper, a modem nonlinear control design technique, the sliding mode nonlinear control design, is utilized for robust control mechanism In the simulation study, the proposed controller is compared with a proportional-integral (PI) controller. Simulation results show that the proposed controller is more effective against disturbances caused by wind speed and load variation than the PI controller, and thus it contributes to a better quality wind-hybrid power generation system.
Ji, Hyun-Jin;Ha, Sang-Hyun;Kim, Young-Chul;Cho, Sung-Baek
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.14
no.4
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pp.732-739
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2011
A fuel cell/secondary battery hybrid power generation system could extend well beyond the efficiency and interoperability of the conventional diesel generator. The suggested power source system consists of 2.3 kW class PEMFC, 100 Ah lithium polymer battery, and two DC/DC converters by serial connection type. It was known that interoperability of sub-systems is the key factor for stable and optimal control of the hybrid power generation system. The modeling and simulation methods have been proposed to reduce the number of configurations and performance tests for components selection and select the optimized control condition of the power generation system. The control model for power source system is implemented based on the empirical formulation and carried out in the Matlab/Simulink environment. The results show that the simulation can be used to establish the algorism of prototype and increase the durability of the power source system.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06a
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pp.400-402
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2006
Matrix multiplication is an important problem in linear algebra. its main significance for combinatorial algorithms is its equivalence to a variety of other problems, such as transitive closure and reduction, solving linear systems, and matrix inversion. Thus the development of high-performance matrix multiplication implies faster algorithms for all of these problems. In this paper. we present a quantitative comparison of the theoretical and empirical performance of key matrix multiplication algorithms and use our analysis to develop a faster algorithm. We propose a Hybrid approach on Winograd's and Strassen's algorithms that improves the performance and discuss the performance of the hybrid Winograd-Strassen algorithm. Since Strassen's algorithm is based on a $2{\times}2$ matrix multiplication it makes the implementation very slow for larger matrix because of its recursive nature. Though we cannot get the theoretical threshold value of Strassen's algorithm, so we determine the threshold to optimize the use of Strassen's algorithm in nodes through various experiments and provided a summary shown in a table and graphs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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