본 논문에서는 신재생에너지에 적용되는 3상 PWM 컨버터의 경부하 운전 성능향상을 위해 2상 모드 제어를 제안하며, 제안하는 운전모드의 성능을 검증하기 위해 각 운전모드에 따라 이론적으로 손실을 분석한다. 또한 제안하는 운전기법의 모드 절체에 관한 시뮬레이션을 진행하여 시스템이 정상적으로 운전될 수 있음을 검증한다.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.31
no.3
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pp.272-278
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1995
In this paper to investigate mode I and mode II critical energy release rates, G sub(IC) and G sub(IIC), three prepregs which are domestic products are used. Those are used for the unidirectional composites, but only one is used for the cross-ply laminate composites which is molded [0/90] sub(6s), [0/45] sub(6s) and [0/45/90] sub(6s). The value of G sub(IC) is almost same when modified three calculating methods are applied. The highest value of G sub(IC) at crack initiation is obtained at the [0/90] sub(6s) interlaminar and the lowest one is at the [0/45/90] sub(6s) interlaminar.
In this paper, we are suggested development of dual-mode detector for dual-energy digital radiography. Design of dual-energy radiography module for commercial BIS (Baggage Inspection System) is used in the spectrum of the X-ray generator and detector for dual-mode features and radiological characteristics were analyzed. BIS suggestl on the image detector module being used to target X-ray tube to simulate X-ray spectrum and simulated spectrum to offer through the new radiographic characteristics of the detector modules were investigated. Using X-ray experiments with an increase in the thickness of the copper filter low energy detector (LED) and high-energy detector (HED) as the difference between the output signal increases. HED, especially in the size of the output signal decreases with increasing thickness of the copper filter was found.
The purpose of this study is to analyze the interface debonding of RC beams strengthened by carbon fiber sheet(CFS). The behavior of damaged RC beams strengthened with CFS is analytically investigated next using linear elastic fracture mechanics(LEFM) approach and the finite element method. The study includes an investigation of the separation mode by interface fracture of the strengthening materials due to the interfacial shear and normal stresses. The numerical method is presented to obtain the value of interfacial fracture parameter such as the strain energy release rate. Based on the results of this study, it is found that the critical case occurs when the interfacial cracks occur within a short region of the flexural crack. The CFS strengthening has not an adequate factor of safety against interfacial debonding of CFS. Furthermore, for the thicknesses of the adhesive studied[1mm~3mm], it is no noticeable effect on the strain energy release rate.
Chung, Jin Ho;Kim, Jin Su;Kim, Ju Whan;Lee, Jin Wook
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.40
no.8
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pp.485-494
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2016
In this work, we conducted a study of fuel consumption characteristics and regenerative braking recovery rate by conducting an experiment using a TMED type parallel hybrid electric vehicle. As regenerative braking technology is considered essential to improve the energy efficiency of the hybrid vehicle, it is necessary to conduct research on the regenerative braking system. Therefore, the electrical characteristics, current balance, and fuel consumption were investigated using an EC type chassis dynamometer with experimental conditions as per IM240 mode. From the results, it was observed that when the initial SOC condition was lower, the engine operating time of the hybrid vehicle increased, and the energy efficiency decreased. While operating in the driving mode characteristics condition and the driving characteristics condition, the difference in the average fuel consumption was not significant. However, after completion of the experiment, there was a difference in the engine operation.
Acoustic Emission(AE) signals are emitted by a sudden release of strain energy associated with material damage. A multi-channels of LeCroy system and piezoelectric pressure transducers are employed for AE measurement to investigate the roles of AE in the propagation of macro cracks as well as the characteris-tics of AE wave in occurrence, amplitude and dominant frequency with changes in macro loading modes. Deduced crack opening volume of micro cracks varied widely and implies that AE events could be caused by crystal dislocations on a small scale and grain boundary movements on a large scale. Amplitude of first arrival AE wave emitted during mode I test was approximately 3 times higher than those from mixed mode test, while the number of AE count in mode I test was only 25% of mixed mode. It may imply that the total energy required for generation of a given fracture surface is similar regardless in change of macroloading modes.
Home gateway is always full-powered for ubiquitous home services, and consumes much energy yearly. Power-saving algorithm to conserve this energy must reduce the energy consumption and preserve always-on services. Our algorithm predicts current idle period using the history of the past idle period when the idle period starts, and then determines whether the power mode is changed to the saving mode or not. On the power saving mode, it processes the simple protocol data for network control using proxying with no wakeup. And it changes the power mode to active mode when user's traffic exists. As the results of the simulation using real traffic, our algorithm saves the energy consumption from 14% to 49% as compared with existing method.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.4
no.6
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pp.185-196
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2015
Energy aware server clusters aim to reduce power consumption at maximum while keeping QoS(Quality of Service) compared to energy non-aware server clusters. They adjust the power mode of each server in a fixed or variable time interval to let only the minimum number of servers needed to handle current user requests ON. Previous studies on energy aware server cluster put efforts to reduce power consumption further or to keep QoS, but they do not consider energy efficiency well. In this paper, we propose an energy efficient cluster management based on autonomous learning for energy aware server clusters. Using parameters optimized through autonomous learning, our method adjusts server power mode to achieve maximum performance with respect to power consumption. Our method repeats the following procedure for adjusting the power modes of servers. Firstly, according to the current load and traffic pattern, it classifies current workload pattern type in a predetermined way. Secondly, it searches learning table to check whether learning has been performed for the classified workload pattern type in the past. If yes, it uses the already-stored parameters. Otherwise, it performs learning for the classified workload pattern type to find the best parameters in terms of energy efficiency and stores the optimized parameters. Thirdly, it adjusts server power mode with the parameters. We implemented the proposed method and performed experiments with a cluster of 16 servers using three different kinds of load patterns. Experimental results show that the proposed method is better than the existing methods in terms of energy efficiency: the numbers of good response per unit power consumed in the proposed method are 99.8%, 107.5% and 141.8% of those in the existing static method, 102.0%, 107.0% and 106.8% of those in the existing prediction method for banking load pattern, real load pattern, and virtual load pattern, respectively.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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1998.06a
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pp.141-141
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1998
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