In this study, a model reduction technique was used to develop a precise noise and vibration prediction model for the individual components of a driveline system. The dynamic reduced-order model generated by the Craig-Bampton method was applied to perform dynamic analysis of an electric agricultural power cart. The natural frequency and acceleration response results were analyzed according to the different number of dominant sub-structural modes contained in the reduced-order models. Through the analysis results, it was confirmed that a sufficient number of dominant sub-structures to satisfy the operating conditions should be selected to construct an optimal reduced-order model.
Fault section isolation and service restoration are very important for function of DAS. In Japan, a progressive protection method is used for the line to ground fault section isolation and service restoration. But the progressive protection method has a drawback that the customer will experience outage time and that the rate in use of the feeder is not over 50%. This paper presents a new Service Restoration Algorithm which is for the line to ground fault section isolation and service restoration method for a ungrounded distribution system. If the proposed algorithm is used, the rate in use of the feeder can improve than before because a distribution system can change multi connection of feeder and the customer's outage time can be reduced. The proposed algorithm has been successfully tested in a distribution system.
This paper presents a computer method for the dynamic analysis of a system of rigid bodies in plane motion. The formulation rests upon the idea of replacing a rigid body by a dynamically equivalent constrained system of particles. Newton's second law is applied to study the motion of the resulting system of particles without introducing any rotational coordinates. A velocity transformation is used to transform the equations of motion to a reduced set. For an open-chain, this process automatically eliminates all of the non-working constraint forces and leads to an efficient integration of the equations of motion. For a closed-chain, suitable joints should be cut and few cut-joints constraint equations should be included. An example of a closed-chain is used to demonstrate the generality and efficiency of the proposed method.
Under a continuous manufacturing process, two dimension inspection system causes problems as blurring effect and low resolution and requires position calibration between frames. One dimension inspection system is, therefore, being researched as a substitution. In this paper, we implement mechanism of switching memory and processing data for reasonable one dimension inspection system. Redundant weft image and noise was suggested to be reduced by new method using modified morphological process and masked erosion process. From resulting image, line data and possible error information were obtained and constructed as a structure. Finally, error detecting algorithm was performed with this data structure. Processing time of error detecting was 0.625ms per line in applied system and experiment showed 94.7% of error detecting ability. This method is 20% faster in speed and 2.7% higher in error detecting ability comparing with the present method.
The nonlinear response statistics of an spring-pendulum system with internal resonance under narrow band random excitation is investigated analytically- The center frequency of the filtered excitation is selected to be close to natural frequency of directly excited spring mode. The Fokker-Planck equations is used to generate a general first-order differential equation in the dynamic moment of response coordinates. By means of the Gaussian closure method the dynamic moment equations for the random responses of the system are reduced to a system of autonomous ordinary differential equations. The nonlinear phenomena, such as jump and multiple solutions, under narrow band random excitation were found by Gaussian closure method.
This paper presents improved direct method for calculating the closest saddle node bifurcation (CSNB) point, which is also applicable to the selection of appropriate load shedding, reactive power compensation point detection. The proposed method reduced dimension of nonlinear equation compared with that of Dobson's direct method. The improved direct method, utilizing Newton Iterative method converges very quickly. But it diverges if the initial guess is not very close to CSNB. So the direct method is performed with the initial values obtained by carrying out the iterative method twice, which is considered most efficient at this time. Since sparsity techniques can be employed, this method is a good choice to a large scale system on-line application. Proposed method has been tested for 5-bus, New England 30-bus system.
Stability analysis is an essential work in the operation and planning of power system. There are two categories, direct method and indirect method, and indirect method calculates the trajectories of states by numerical methods. Popular method using explicit integration has relatively low accuracy, so a more accurate method is requested. By the consideration of bus voltage variation, Runge-Kutta 4th order method can be made more accurate, but this scheme need much computation time. Through three recipes, computational cost of proposed method can be reduced. So the proposed method has improved accuracy and slight rise in cost. the method was tested on the IEEE 14 bus system.
In this paper, a method to obtain the sensitivity of eigenvalues and the random responses of the structure with uncertain parameters is proposed. The concept of the proposed method is that the perturbed equation of each uncertain substructure is obtained using the finite element method, and the perturbed equation of the overall structure is obtained using the mode synthesis method. By this way, the reduced order perturbed equation of the uncertain system can be obtained. And the response of the uncertain system is obtained using probability method. As a numerical example, a simple piping system is considered as an example structure. The damping and spring constants of the support are considered as the uncertain parameters. Then the variations of the eigenvalues, the correlation function and the power spectral density function of the responses are calculated. As a result, the proposed method is considered to be useful technique to analyze the sensitivities of eigenvalues and random response against random excitation in terms of the accuracy and the calculation time.
In this study, the exhaust characteristics of the diesel engine for the change of the mixing ratio of biodiesel fuel were quantitatively analyzed by using the numerical analysis method. As the fuel used in the experiment, the diesel and biodiesel(waste oil, soybean oil), the mixed fuel BD2(Diesel only), BD3, BD5, BD20, BD50 and BD100 were used. The injection pressure($p_{inj}$) was set to 400bar, 600bar, 800bar, 1000bar and 1200bar as the experimental variable. Also the concept of the standard deviation, Pearson's correlation coefficient and Spearman rank-order correlation coefficient based on the statistics was introduced in order to analyze the exhaust characteristics of the quantitative NOx and Soot according to the injection pressure and the mixing ratio variation of biodiesel blending fuel. It is considered that as a result of studies, for the waste oil, NOx and Soot can be simultaneously reduced through control of the mixing ratio at the regions of $p_{inj}=400bar$ and $p_{inj}=600bar$, and the Soot can be reduced without affecting on the emission of NOx at more than $p_{inj}=800bar$. For the soybean oil, NOx and Soot can be simultaneously reduced at $p_{inj}=400bar$ and the Soot can be reduced without affecting on the emission of NOx at $p_{inj}=600bar$.
The Max-Min CRI method , a traditional inference method , has three problems: subjective formulation of membership functions, error-prone weighting strategy, and inefficient compositional rule of inference. Because of these problems, there is an insurmountable error region between desired output and inferred output. To overcome these problems, we propose an Intelligent Neuro-Fuzzy System (INFS) based on fuzzy thoery and self-organizing functions of neural networks. INFS makes use of neural networks(Error Back Propagation) to solve the first problem, and NCRI(New Max-Min CRI) method for the second. With a proposed similarity measure, NCRI method is an improved method compared to the traditional Max-Min CRI method. For the last problem, we propose a new defuzzification method which combines only the appropriate rules produced by the rule selection level. Applying INFS to a D.C. series motor, we can conclude that the error region is reduced and NCRI method performs better than Max-Min CRI method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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