In this paper, a novel and robust Power System Stabilizer (PSS) is proposed as an effective approach to improve stability in electric power systems. The dynamic performance of proposed PSS has been thoroughly compared with Conventional PSS (CPSS). Both the Real Coded Genetic Algorithm (RCGA) and Particle Swarm Optimization (PSO) techniques are applied to optimum tune the parameter of both the proposed PSS and CPSS in order to damp-out power system oscillations. Due to the high sufficiency of both the RCGA and PSO techniques to solve the very non-linear objective, they have been employed for solution of the optimization problem. In order to verify the dynamic performance of these devices, different conditions of disturbance are taken into account in Single Machine Infinite Bus (SMIB) power system. Moreover, to ensure the robustness of proposed PSS in damping the power system multi-mode oscillations, a Multi Machine (MM) power system under various disturbances are considered as a test system. The results of nonlinear simulation strongly suggest that the proposed PSS significantly enhances the power system dynamic stability in both of the SMIB and MM power system as compared to CPSS.
This article aims at presenting multi objective optimization of parameters that affect crashworthiness characteristics of bi-tubular structures using Taguchi method with grey relational analysis. To design the experiments, the $L_9$ orthogonal array has been used and based on that, the inner tubes have been fabricated by varying the three influence factors such as reference diameter, length difference and numbers of sides of the polygon with three levels, but all the outer cylinders have the same diameter and length 90 mm and 135 mm respectively. Then, the tailor made bi-tubular steel structures were subjected into quasi static axial compression. From the test results it is found that the crushing behaviors of bi-tubular structures with different combinations were fairly significant. The important responses (crashworthiness indicators) specific energy absorption and crush force efficiency have been evaluated from load - displacement curve. Finally optimal levels of parameters were identified using grey relational analysis, and significance of parameters was determined by analysis of variance. The optimum crashworthiness parameters are reference diameter 80 mm, length difference 0 mm and number of sides of polygon is 3, i.e., triangle within the selected nine bi-tube combinations.
International Journal of Concrete Structures and Materials
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v.9
no.2
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pp.185-206
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2015
This paper presents statistical models developed to study the influence of key mix design parameters on the properties of lightweight self-consolidating concrete (LWSCC) with expanded shale (ESH) aggregates. Twenty LWSCC mixtures are designed and tested, where responses (properties) are evaluated to analyze influence of mix design parameters and develop the models. Such responses included slump flow diameter, V-funnel flow time, J-ring flow diameter, J-ring height difference, L-box ratio, filling capacity, sieve segregation, unit weight and compressive strength. The developed models are valid for mixes with 0.30-0.40 water-to-binder ratio, high range water reducing admixture of 0.3-1.2 % (by total content of binder) and total binder content of $410-550kg/m^3$. The models are able to identify the influential mix design parameters and their interactions which can be useful to reduce the test protocol needed for proportioning of LWSCCs. Three industrial class ESH-LWSCC mixtures are developed using statistical models and their performance is validated through test results with good agreement. The developed ESH-LWSCC mixtures are able to satisfy the European EFNARC criteria for self-consolidating concrete.
Yousefi, A. Karkhaneh;Nahvi, H.;Panahi, M. Shariat
Structural Engineering and Mechanics
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v.50
no.2
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pp.151-161
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2014
In this paper, fuel tank of the locomotive ER 24 has been studied. Firstly the behavior of fuel and air during the braking time has been investigated by using a two-phase model. Then, the distribution of pressure on the surface of baffles caused by sloshing has been extracted. Also, the fuel tank has been modeled and analyzed using Finite Element Method (FEM) considering loading conditions suggested by the DIN EN 12663 standard and real boundary conditions. In each loading condition, high stressed areas have been identified. By comparing the distribution of pressure caused by sloshing phenomena and suggested loading conditions, optimization of the tank has been taken into consideration. Moreover, internal baffles have been investigated and by modifying their geometric properties, search of the design space has been done to reach the optimal tank. Then, in order to reduce the mass and manufacturing cost of the fuel tank, Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) and Artificial Neural Networks (ANNs) have been employed. It is shown that compared to the primary design, the optimized fuel tank not only provides the safety conditions, but also reduces mass and manufacturing cost by %39 and %73, respectively.
Jo, Jin-Rae;Jeong, Hyeon-Seong;Lee, Hong-U;Kim, Nam-Jeon;Kim, Gi-Un
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.25
no.10
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pp.1636-1643
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2001
Automobile maneuverability and tire durability are significantly influenced by the sidewall tire contour. In order to improve these tire performances, it is very important far one to determine a sidewall contour producing the ideal tension and strain-energy distributions. However, these requirements can nut be simultaneously achieved by conventional non-interactive multi-objective optimization methods based on mathematical programming, because these exhibit the conflicting behavior each other, with respect lo the sidewall contour. Therefore, we execute the tire contour optimization fur improving the maneuverability and the tire durability using satisficing trade-off method.
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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v.3
no.4
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pp.352-359
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2010
In recent years, the market has shown increasing interest in pump-turbines. The prompt availability of pumped storage plants and the benefits to the power system achieved by peak lopping, providing reserve capacity, and rapid response in frequency control are providing a growing advantage. In this context, there is a need to develop pumpturbines that can reliably withstand dynamic operation modes, fast changes of discharge rate by adjusting the variable diffuser vanes, as well as fast changes from pumping to turbine operation. In the first part of the present study, various flow patterns linked to operation of a pump-turbine system are discussed. In this context, pump and turbine modes are presented separately and different load cases are shown in each operating mode. In order to create modern, competitive pump-turbine designs, this study further explains what design challenges should be considered in defining the geometry of a pump-turbine impeller. The second part of the paper describes an innovative, staggered approach to impeller development, applied to a low head pump-turbine project. The first level of the process consists of optimization strategies based on evolutionary algorithms together with 3D in-viscid flow analysis. In the next stage, the hydraulic behavior of both pump mode and turbine mode is evaluated by solving the full 3D Navier-Stokes equations in combination with a robust turbulence model. Finally, the progress in hydraulic design is demonstrated by model test results that show a significant improvement in hydraulic performance compared to an existing reference design.
Ultrafine dust, which is emitted from industrial factories or all kinds of vehicles, threatens the human's respiratory system and our environment. In this regard, separating airborne particles is essential to mitigate the severe problem. In this work, an axial cyclone for the effective technology of eliminating harmful dust is investigated by numerical simulation using Ansys 2020, Fluent R2. In addition, the optimized structure of the cyclone is constructed by means of multi objective optimization based on the response surface method which is a representative method to analyze the effect of design parameter on response variables. Among several design parameters, the modified length of the vortex finder and dust collector is a main point in promoting the performance of the axial cyclone. As a result, the optimized cyclone exhibits remarkable performance when compared to the original model, resulting in pressure drop of 307 Pa and separator efficiency of 98.5%.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.38
no.3
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pp.309-314
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2014
The structural layout of mechanical and civil structures is commonly obtained using conventional methods. For example, the shape of structures such as electric transmission towers and offshore substructures can be generated systematically. However, with rapid advancements in computer graphic technology, advanced structural analyses and optimum design technologies have been implemented. In this study, the structural shape of a jacket substructure for an offshore wind turbine is investigated using a topology optimization technique. The structure is subjected to multiple loads that are intended to simulate the loading conditions during actual operation. The optimization objective function is defined as one that ensures compliance of the structure under the given boundary conditions. Optimization is carried out with constraints on the natural frequency in addition to the volume constraint. The result of a first step model provides quick insights into the optimum layout for the second step structure. Subsequently, a 3D model in the form of the frustum of a quadrilateral pyramid is developed through topology optimization.
This study investigates the optimum design parameters of a superelastic friction base isolator (S-FBI) system through a multi-objective genetic algorithm to improve the performance of isolated buildings against near-fault earthquakes. The S-FBI system consists of a flat steel-PTFE sliding bearing and superelastic NiTi shape memory alloy (SMA) cables. Sliding bearing limits the transfer of shear across the isolation interface and provides damping from sliding friction. SMA cables provide restoring force capability to the isolation system together with additional damping characteristics. A three-story building is modeled with S-FBI isolation system. Multiple-objective numerical optimization that simultaneously minimizes isolation-level displacements and superstructure response is carried out with a genetic algorithm in order to optimize S-FBI system. Nonlinear time history analyses of the building with optimal S-FBI system are performed. A set of 20 near-fault ground motion records are used in numerical simulations. Results show that S-FBI system successfully control response of the buildings against near-fault earthquakes without sacrificing in isolation efficacy and producing large isolation-level deformations.
Uncertainties are unavoidable in engineering applications. In this paper we propose an alpha reliable multi-variable network design problem under demand uncertainty. In order to decide the optimal capacity enhancement, three performance measures based on 3E(Efficiency, Equity, and Environmental) are considered. The objective is to minimize the total budget required to satisfy alpha reliability constraint of total travel time, equity ratio, and total emission, while considering the route choice behavior of network users. The problem is formulated as the chance-constrained model for application of alpha confidence level and solved as a lexicographic optimization problem to consider the multi-variable. A simulation-based genetic algorithm procedure is developed to solve this complex network design problem(NDP). A simple numerical example ispresented to illustrate the features of the proposed NDP model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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