Voltage source inverters (VSIs) are widely used to drive induction motors in industry applications. The quality of output waveforms depends on the switching sequences used in pulse width modulation (PWM). In this work, all existing optimal space vector pulse width modulation (SVPWM) switching strategies are studied. The performance of existing SVPWM switching strategies is optimized to realize a tradeoff between quality of output waveforms and switching losses. This study generalizes the existing optimal switching sequences for total harmonic distortions (THDs) and switching losses for different modulation indexes and reference angles with a parameter called quality factor. This factor provides a common platform in which the THDs and switching losses of different SVPWM techniques can be compared. The optimal spatial distribution of each sequence is derived on the basis of the quality factor to minimize harmonic current distortions and switching losses in a sector; the result is the minimum ripple loss SVPWM (MRSLPWM). By employing the sequences from optimized switching maps, the proposed method can simultaneously reduce THDs and switching losses. Two hybrid SVPWM techniques are proposed to reduce line current distortions and switching losses in motor drives. The proposed hybrid SVPWM strategies are MRSLPWM 30 and MRSLPWM 90. With a low-cost PIC microcontroller (PIC18F452), the proposed hybrid SVPWM techniques and the quality of output waveforms are experimentally validated on a 2 kVA VSI based on a three-phase two-level insulated gate bipolar transistor.
PURPOSE. The aim of this study was to compare the effect of different finishing and polishing techniques on water absorption, water solubility, and microhardness of ceramic or glass-polymer based computer-aided design and computer-aided manufacturing (CAD/CAM) materials following thermocycling. MATERIALS AND METHODS. 150 disc-shaped specimens were prepared from three different hybrid materials and divided into five subgroups according to the applied surface polishing techniques. All specimens were subjected up to #4000 grit SiC paper grinding. No additional polishing has been done to the control group (Group I). Other polishing procedures were as follows: Group II: two-stage diamond impregnated polishing discs; Group III: yellow colored rubber based silicone discs; Group IV: diamond polishing paste; and Group V: Aluminum oxide polishing discs. Subsequently, 5000-cycles of thermocycling were applied. The analyses were conducted after 24 hours, 7 days, and 30 days of water immersion. Water absorption and water solubility results were analyzed by two-way ANOVA and Tukey post-hoc tests. Besides, microhardness data were compared by Kruskal-Wallis and MannWhitney U tests (P<.05). RESULTS. Surface polishing procedures had significant effects on water absorption and solubility and surface microhardness of resin ceramics (P<.05). Group IV exhibited the lowest water absorption and the highest microhardness values (P<.05). Immersion periods had no effect on the microhardness of hybrid ceramic materials (P>.05). CONCLUSION. Surface finishing and polishing procedures might negatively affect physical properties of hybrid ceramic materials. Nevertheless, immersion periods do not affect the microhardness of the materials. Final polishing by using diamond polishing paste can be recommended for all CAD/CAM materials.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.2
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pp.61-68
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2012
Recommender Systems have gained much popularity among researchers and is applied in a number of applications. The exponential growth of users and products poses some key challenges for recommender systems. Recommender Systems mostly suffer from scalability and accuracy. The accuracy of Recommender system is somehow inversely proportional to its scalability. In this paper we proposed a Context Aware Hybrid Recommender System using matrix reduction for Hybrid model and clustering technique for predication of item features. In our approach we used user item-feature rating, User Demographic information and context information i.e. specific time and day to improve scalability and accuracy. Our Algorithm produce better results because we reduce the dimension of items features matrix by using different reduction techniques and use user demographic information, construct context aware hybrid user model, cluster the similar user offline, find the nearest neighbors, predict the item features and recommend the Top N- items.
A PTV algorithm was constructed using a linear transformation, in which the merits of the conventional PIV and PTV were adopted. In PIV calculations, the obtained velocity vectors are affected by the filtering effects by its calculation principle. PTV techniques are widely used for their excellences of measuring small scaled flows, such as nano and bio flows. However, PTVs produce vector errors due to interpolation process. To overcome these problems, a hybrid PTV algorithm was constructed by combining PTVs' and PIVs' benefits using a linear transformation. The Taylor-Green vortex flows were generated for the tests of vorticity calculations. The conventional gray-level cross-correlation PIV technique and 2-Frame PTV technique were tested for the same flows for comparisons with those obtained by the constructed hybrid algorithm. The excellence of the constructed hybrid algorithm was validated through an actual experiment on the cylinder wake.
A hybrid approach of Particle Swarm Optimization (PSO) and Swallow Swarm Optimization algorithm (SSO) namely Hybrid Particle Swallow Swarm Optimization algorithm (HPSSO), is presented as a new variant of PSO algorithm for the highly nonlinear dynamic truss shape and size optimization with multiple natural frequency constraints. Experimentally validation of HPSSO on four benchmark trusses results in high performance in comparison to PSO variants and to those of different optimization techniques. The simulation results clearly show a good balance between global and local exploration abilities and consequently results in good optimum solution.
Pascal Steenbakkers;Babette Verheggen;Mathew Vola;Do Janne Vermeulen
International Journal of High-Rise Buildings
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v.13
no.2
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pp.195-204
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2024
HAUT, a residential tower, is a prototype for building innovative and environmentally-friendly high-rise timber structures. The team - Arup, Team V Architecture, Lingotto and JP van Eesteren - designed and built an ambitious sustainable building: a timber skyscraper, with 21 floors one of the tallest timber hybrid towers in the world. Never before has this highest sustainability rating - BREEAM Outstanding - been awarded to a residential building in the Netherlands. As a result of the new techniques for a timber hybrid tower of 73 meters high, there is interest from all over the world for this combination of sustainability and urban densification.
A hybrid control scheme is proposed for the stabilization of backward movement along simple paths for a vehicle composed of a truck and six trailers. The hybrid comprises the combination of a linear quadratic regulator (LQR) and a neurocontroller (NC) that is trained by a genetic algorithm (GA). Acting singly, either the NC or the LQR are unable to perform satisfactorily over the entire range of the operation required, but the proposed hybrid is shown to be capable of providing good overall system performance. The evaluation function of the NC in the hybrid design has been modified from the conventional type to incorporate both the squared errors and the running steps errors. The reverse movement of the trailer-truck system can be modeled as an unstable nonlinear system, with the control problem focusing on the steering angle. Achieving good backward movement is difficult because of the restraints of physical angular limitations. Due to these constraints the system is impossible to globally stabilize with standard smooth control techniques, since some initial states necessarily lead to jack-knife locks. This paper demonstrates that a hybrid of neural networks and LQR can be used effectively for the control of nonlinear dynamical systems. Results from simulated trials are reported.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.10
no.6
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pp.317-326
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1985
A broad-band design method of a lumped-element 3dB quadrature hybrid without magnetic coupling is proposed and discussed, where techniques of cascading fundamental hybrids via second-order delay equalizers and adding matching sections are adopted. It is shown that the designed broad-band lumped-element 3dB quadrature hybrid can be easily constructed and its bandwidth reaches up to 54%. Furthermore, the esperiments have been carried out, the results of which agree with the theoretical ones, and hence, the validity of the broad-band design method proposed here was confirmed.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.20
no.2
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pp.45-50
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2021
In the recent fourth industrial revolution, the demand for additive processes has emerged rapidly in many mechanical industries, including the aircraft and automobile industries. Additive processes, in contrast to subtractive processes, can be used to produce complex-shaped products, such as three-dimensional cooling systems and aircraft parts that are difficult to produce using conventional production technologies. However, the limitations of additive processes include nonuniform surface quality, which necessitates the use of post-processing techniques such as subtractive methods and grinding. This has led to the need for hybrid machines that combine additive and subtractive processes. A hybrid machine uses additional additive and subtractive modules, so product deformation, for instance, deflection, is likely to occur. Therefore, structural analysis and design optimization of hybrid machines are essential because these defects cause multiple problems, such as reduced workpiece precision during processing. In this study, structural analysis was conducted before the development of an additive/subtractive hybrid processing machine. In addition, structural optimization was performed to improve the stability of the hybrid machine.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.7
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pp.186-192
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2023
Malwares are becoming a major problem nowadays all around the world in android operating systems. The malware is a piece of software developed for harming or exploiting certain other hardware as well as software. The term Malware is also known as malicious software which is utilized to define Trojans, viruses, as well as other kinds of spyware. There have been developed many kinds of techniques for protecting the android operating systems from malware during the last decade. However, the existing techniques have numerous drawbacks such as accuracy to detect the type of malware in real-time in a quick manner for protecting the android operating systems. In this article, the authors developed a hybrid model for android malware detection using a decision tree and KNN (k-nearest neighbours) technique. First, Dalvik opcode, as well as real opcode, was pulled out by using the reverse procedure of the android software. Secondly, eigenvectors of sampling were produced by utilizing the n-gram model. Our suggested hybrid model efficiently combines KNN along with the decision tree for effective detection of the android malware in real-time. The outcome of the proposed scheme illustrates that the proposed hybrid model is better in terms of the accurate detection of any kind of malware from the Android operating system in a fast and accurate manner. In this experiment, 815 sample size was selected for the normal samples and the 3268-sample size was selected for the malicious samples. Our proposed hybrid model provides pragmatic values of the parameters namely precision, ACC along with the Recall, and F1 such as 0.93, 0.98, 0.96, and 0.99 along with 0.94, 0.99, 0.93, and 0.99 respectively. In the future, there are vital possibilities to carry out more research in this field to develop new methods for Android malware detection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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