Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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v.11
no.1
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pp.14-19
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1989
본 해설에서는 이와같은 SOlution-Adaptive-Grid 방법중 1982년 Blackbill과 Salzman에 의하여 제안된 변분법을 이용한 Solution Adaptive Grid 방법에 대한 기본방정식 그리고 계산방법들을 소개하고자 한다. 이 방법은 논리적 구조에 있어서 명확하고 2차원 3차원 문제에 쉽게 확장시켜 적용할 수 잇기 때문에 많은 연구자들에 의하여 채택되고 있다.
Numerical prediction of the diffusion controlled transition in a turbine gas pass is important because it can change the local heat transfer rate over a turbine blade as much as three times. In this study, the gas flow over turbine blade is simplified to the flat plate boundary layer, and an adaptive grid scheme redistributing grid points within the computation domain is proposed with a great emphasis on the construction of the grid control function. The function is sensitized to the second invariant of the mean strain tensor, its spatial gradient, and the interaction of pressure gradient and flow deformation. The transition process is assumed to be described with a κ-ε turbulence model. An elliptic solver is employed to integrate governing equations. Numerical results show that the proposed adaptive grid scheme is very effective in obtaining grid independent numerical solution with a very low grid number. It is expected that present scheme is helpful in predicting actual flow within a turbine to improve computation efficiency.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.19
no.9
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pp.2237-2248
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1995
In incompressible flow which has multi-length scale, it has a very important effect which dependent variables are used for adaptive grid generation. Among many length scales in incompressible flow, the dependent variables used for the adaptive grid generation should be able to represent the feature of the concerned system. In this paper, by using vorticity and stream function, in addition to velocity components, the smoother and more stable grid generation is possible and these four flow properties represent each scale. The adaptive grid generation for a lid-driven cavity flow with $N_{re}$ =3200 using four flow properties such as velocity components, vorticity, stream function is performed, and the usefulness of using vorticity and stream function as the indicator for adaptive grid generation is shown.
Dai, Zhiyong;Lin, Hui;Tian, Yanjun;Yao, Wenli;Yin, Hang
Journal of Power Electronics
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v.16
no.3
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pp.1067-1075
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2016
This paper presents an adaptive observer-based approach to estimate voltage parameters, including frequency, amplitude, and phase angle, for single-phase power systems. In contrast to most existing estimation methods of grid voltage parameters, in this study, grid voltage is treated as a dynamic system related to an unknown grid frequency. Based on adaptive observer theory, a full-order adaptive observer is proposed to estimate voltage parameters. A Lyapunov function-based argument is employed to ensure that the proposed estimation method of voltage parameters has zero steady-state error, even when frequency varies or phase angle jumps significantly. Meanwhile, a reduced-order adaptive observer is designed as the simplified version of the proposed full-order observer. Compared with the frequency-adaptive virtual flux estimation, the proposed adaptive observers exhibit better dynamic response to track the actual grid voltage frequency, amplitude, and phase angle. Simulations and experiments have been conducted to validate the effectiveness of the proposed observers.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.29
no.5
s.236
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pp.568-576
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2005
A 3-D finite element model combined with a volume tracking method is presented in this work to simulate the mold filling for casting processes. Especially, the analysis involves an adaptive grid method that is created under a criterion of element categorization of filling states and locations in the total region at each time step. By using an adaptive grid wherein the elements, finer than those in internal and external regions, are distributed at the surface region through refinement and coarsening procedures, a more efficient analysis of transient fluid flow with free surface is achieved. Adaptive grid based on VOF method is developed in tetrahedral element system. Through a 3-D analysis of the benchmark test of the casting process, the efficiency of the proposed adaptive grid method is verified. Developed FE code is applied to a typical industrial part of the casting process such as aluminum road wheel.
In this paper, an adaptive neural phase-locked loop (AN-PLL) based on adaptive linear neuron is proposed for grid-connected doubly fed induction generator (DFIG) synchronization. The proposed AN-PLL architecture comprises three stages, namely, the frequency of polluted and distorted grid voltages is tracked online; the grid voltages are filtered, and the voltage vector amplitude is detected; the phase angle is estimated. First, the AN-PLL architecture is implemented and applied to a real three-phase power supply. Thereafter, the performances and robustness of the new AN-PLL under voltage sag and two-phase faults are compared with those of conventional PLL. Finally, an application of the suggested AN-PLL in the grid-connected DFIG-decoupled control strategy is conducted. Experimental results prove the good performances of the new AN-PLL in grid-connected DFIG synchronization.
We present an accurate and efficient numerical method for solving the Black-Scholes equation. The method uses an adaptive grid technique which is based on a far-field boundary position and the Peclet condition. We present the algorithm for the automatic adaptive grid generation: First, we determine a priori suitable far-field boundary location using the mathematical model parameters. Second, generate the uniform fine grid around the non-smooth point of the payoff and a non-uniform grid in the remaining regions. Numerical tests are presented to demonstrate the accuracy and efficiency of the proposed method. The results show that the computational time is reduced substantially with the accuracy being maintained.
Purpose: This paper proposes a density adaptive grid algorithm for the k-NN regression model to reduce the computation time for large datasets without significant prediction accuracy loss. Methods: The proposed method utilizes the concept of the grid with centroid to reduce the number of reference data points so that the required computation time is much reduced. Since the grid generation process in this paper is based on quantiles of original variables, the proposed method can fully reflect the density information of the original reference data set. Results: Using five real-life datasets, the proposed k-NN regression model is compared with the original k-NN regression model. The results show that the proposed density adaptive grid-based k-NN regression model is superior to the original k-NN regression in terms of data reduction ratio and time efficiency ratio, and provides a similar prediction error if the appropriate number of grids is selected. Conclusion: The proposed density adaptive grid algorithm for the k-NN regression model is a simple and effective model which can help avoid a large loss of prediction accuracy with faster execution speed and fewer memory requirements during the testing phase.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.67
no.4
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pp.175-182
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2018
In recent years, micro-grid has been widely focused on the fields of renewal energy systems. This paper proposes a novel robust power converter control against arbitrary electric load changes for islanded micro-grid topology. First, we provide a state-space representation of our micro-grid model including power converter and electric load circuit. And then a state feedback control method is applied to construct a nominal control framework. Next, we propose a robust adaptive control law to enhance a control performance against unexpected load perturbation. In addition, we analytically investigate a passivity property for the micro-grid model and carry out computer simulation to demonstrate superiority and reliability of the proposed control methodology.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.14
no.8
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pp.823-829
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2003
For high frequency microstrip line modelling, a fast inductance extraction technique using an adaptive PEEC(partial element equivalent circuit) grid is proposed. The grid refinement technique is based on the current distribution depend on the excitation frequencies and the geometry of the microstrip lines. The adaptive ids are refined mainly in the area where heavy currents reside. This technique is applied to the inductance extraction of the microstrip lines. The results show fast convergence, and this adaptive technique is efficient to reduce computing time and the number of grids.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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