In the analysis of a mushy solidification system with natural convection using a fixed grid method, the enthalpy method has been used to account for the release of latent heat. The variable viscosity, Darcy source, and hybrid methods have been employed for the velocity suppression in a mushy region. The choice of the values of solid viscosity and permeability constant in conjunction with the Darcy source term plays an important role in forming the location and shape of the phase boundaries. In this work the effects of these major parameters related to steady-state behavior in the system of mushy solidification are investigated through a simple test problem. The effective specific heat based on the spatial gradients of the enthalpy and temperature is adopted for the treatment of the release of latent heat. The effects of the Prandtl and Rayleigh numbers on the shape of mushy region are examined using the hybrid method.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권7호
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pp.251-260
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2020
The purpose of this paper is to investigate the impact of total factor productivity (TFP), institutional quality, and interactive variable between them on economic growth in 13 low-middle income countries in Asia for the period 2000-2018. The paper uses the difference Generalized Method of Moments (GMM) to explore the dataset provided by the World Bank. The empirical results show that TFP and the interactive variable positively impact on the economic growth, while the institutional determinants have a negative influence. The negative effect is explained by the weak institutions in these low-middle income countries. The findings of the study suggest two points. First, the government should continue to improve TFP, which is associated with the application of technical advances, technological innovations, improvement of management methods, and skilled workers. Second, far more important, is that the authorities should pay special attention to implement institutional reform and strengthen the governance in the future. The successful experiences from Japan, Korea and Singapore will help other governments in Asian low-middle income countries to build developmental state. Probably, the developmental state actively interfere in the market to promote and realize the development goals. By doing so, these economies might overcome the so-called "middle-income trap".
In this paper, an energy regeneration algorithm is proposed to make the maximum use of the regenerative braking energy for a parallel hybrid electric vehicle(HEV) equipped with a continuous variable transmission(CVT). The regenerative algorithm is developed by considering the battery state of charge(SOC), vehicle velocity and motor capacity. The hydraulic module consists of a reducing valve and a power unit to supply the front wheel brake pressure according to the control algorithm. In order to evaluate the performance of the regenerative braking algorithm and the hydraulic module, a hardware-in-the-loop simulation (HILS) is performed. In the HILS system, the brake system consists of four wheel brakes and the hydraulic module. Dynamic characteristics of the HEV are simulated using an HEV simulator. In the HEV simulator, each element of the HEV powertrain such as internal combustion engine, motor, battery and CVT is modelled using MATLAB/$Simulink^{(R)}$. In the HILS, a driver operates the brake pedal with his or her foot while the vehicle speed is displayed on the monitor in real time. It is found from the HILS that the regenerative braking algorithm and the hydraulic module suggested in this paper provide a satisfactory braking performance in tracking the driving schedule and maintaining the battery state of charge.
In order to improve the performance of an extended Kalman filter, a simplified indirect inference method (SIIM) fuzzy logic system (FLS) is proposed. The proposed FLS is composed of two fuzzy input variables, four fuzzy rules and one fuzzy output. Two normalized fuzzy input variables are the variance between the trace of a prior and a posterior covariance matrix, and the residual error of a Kalman algorithm. One fuzzy output variable is the weighting factor to adjust for the Kalman gain. There is no need to decide the number and the membership function of input variables, because we employ the normalized monotone increasing/decreasing function. The single parameter to be determined is the magnitude of a universe of discourse in the output variable. The structure of the proposed FLS is simple and easy to apply to various nonlinear state estimation problems. The simulation results show that the proposed FLS has strong adaptability to estimate the states of the incoming/outgoing moving objects, and outperforms the conventional extended Kalman filter algorithm by providing solutions that are more accurate.
The research trend of the simulation optimization has been focused on exploring continuous decision variables. Yet, the research in discrete decision variable area has not been fully studied. A new research trend for optimizing discrete decision variables ha just appeared recently. This study, therefore, deals with a discrete simulation method to get the system evaluation criteria required for designing a complex probabilistic discrete event system and to search the effective and reliable alternatives to satisfy the objective values of the given system through a on-line, single run with the short time period. Finding the alternative, we construct an algorithm which changes values of decision variables and a design alternative by using the stopping algorithm which ends the simulation in a steady state of system. To avoid the loss of data while analyzing the acquired design alternative in the steady state, we provide background for estimation of an auto-regressive model and mean and confidence interval for evaluating correctly the objective function obtained by small amount of output data through simulation with the short time period. In numerical experiment we applied the proposed algorithm to (s, S) inventory system problem with varying Δt value. In case of the (s, S) inventory system, we obtained good design alternative when Δt value is larger than 100.
International Journal of Reliability and Applications
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제13권1호
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pp.1-17
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2012
This Paper deals with the stochastic behavior and failure analysis of a Viscose Staple Fibre Plant which produces fibre for making clothes. The fibre making plant is a complex system with various subsystems as: Vendor (supplies Charcoal and Sulphur, raw materials for the process), Carbon di sulphide Plant, Acid Plant, Pulp Plant and Processing Plant. The considered system can completely fail due to failure of any of the subsystems. The Carbon di Sulphide Plant can fail in two different ways, due to lack of Sulphur or Charcoal. Processing Plant has the configuration 5-out-of-10: d and 6-out-of-10: f. It is also assumed that the system can fail due to workers strike and catastrophic failure. All failures follow exponential time distribution whereas all repairs follow general time distribution. Preventive Maintenance policy has been applied to reduce the failure in the system. Various reliability characteristics such as transition state probabilities, steady state behavior, reliability, availability, M.T.T.F and the cost analysis have been obtained using supplementary variable technique and Gumbel-Hougaard copula methodology.
브러쉬없는 직류전동기의 위치제어시 새로운 제어방법을 제시하였다. 일반적으로 브러쉬없는 직류전동기의 모델식은 비선형특성을 갖는다. 이 비선형특성을 벡터제어에 근거한 filed orientation방법으로 선형화시켰고, 선형화된 시스템에 새로운 상태변수를 첨가한 상태변수 궤환(augmented state variable feedback)방법이 적용될 수 있음을 보였다. 또한 부하외란을 미지의 입력으로 본 0-관측기(0-observer)로 부터 관측하고 여기서 얻은값을 이용하여 응답이 빠른 feedforward로 보상하였다. 이로써 전체시스템의 응답특성을 변화시키지 않고도 외란에 안정한(robust)특성이 얻어짐을 보였다. 전체 시스템은 마이크로 프로세어 MC68000을 이용한 디지탈 제어기로 구현하였고, 각 제어 알고리즘에 대한 시뮬레이션 및 실험결과로 제안된 제어알고리즘의 효과를 보였다.
This paper is proposed a fuzzy neural network controller based on the vector controlled surface permanent magnet synchronous motor(SPMSM) drive system. The hybrid combination of neural network and fuzzy control will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also, this paper is proposed speed control of SPMSM using neuro-fuzzy control(NFC) and estimation of speed using artificial neural network(ANN) Controller. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The error between the desired state variable and the actual one is back-propagated to adjust the rotor speed, so that the actual state variable will coincide with the desired one. The back propagation mechanism is easy to derive and the estimated speed tracks precisely the actual motor speed. This paper is proposed the theoretical analysis as well as the simulation results to verify the effectiveness of the new method.
This paper is proposed adaptive fuzzy neural network(AFNN) and artificial neural network(ANN) based on the vector controlled induction motor drive system. The hybrid combination of fuzzy control and neural network will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also, this paper is proposed control and estimation of speed of induction motor using fuzzy and neural network. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The error between the desired state variable and the actual one is back-propagated to adjust the rotor speed. so that the actual state variable will coincide with the desired one. This paper is proposed the experimental results to verify the effectiveness of the new method.
기존 데이터 스크램블링 기법은 랜덤한 코드를 생성한다. 이와 다르게 우리는 생성하는 코드의 밀도를 다르게 만드는 가변 밀도 스크램블링 기법을 제안한다. 먼저 코드 밀도를 다르게 만드는 조건과 방법에 대해 설명한다. 다음으로 가변 밀도 스크램블링 기법을 플래시 메모리에 적용하여 특정 셀 상태가 더 많이 발생하도록 한다. 특히 플래시 메모리의 에러율을 제한하기 위하여, 가변 밀도 스크램블링 기법은 코드의 밀도를 조절하여 모든 셀 상태 중 중간 상태를 가지는 셀 비율을 높일 수 있다. 윈도우즈와 리눅스 시스템의 데이터에 가변 밀도 스크램블링 기법을 적용하였으며, 실험 결과는 가변 밀도 스크램블링 기법이 중간과 가까운 상태를 가지는 셀의 비율을 증가시킴을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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