Zullah, Mohammed Asid;Prasad, Deepak Divashkar;Choi, Young-Do;Lee, Young-Ho
한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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한국신재생에너지학회 2010년도 춘계학술대회 초록집
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pp.237.2-237.2
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2010
Although oscillating water column type wave energy devices are nearing the stage of commercial exploitation, there is still much to be learnt about many facets of their hydrodynamic performance. The techniques of Computational Fluid Dynamics (CFD) are applied to simulate a wave energy conversion device in free surface such as waves. This research uses the commercially available ANSYS CFX computational fluid dynamics flow solver to model a complete oscillating water column system with savonius turbine incorporated at the rear bottom of the OWC chamber in a three dimensional numerical wave tank. The purpose of the present study is to investigate the effect of an average wave condition on the performance and internal flow of a newly developed direct drive turbine (DDT) model for wave energy conversion numerically. The effects of blade angle and front lip shape on the hydrodynamic efficiency are investigated. The results indicated that the developed models are suitable to analyze the water flow characteristics both in the chamber and in the turbine. For the turbine, the numerical results of torque were compared for the all cases. The results of the testing have also illustrated that simple changes to the front wall aperture shape can provide marked improvements in the efficiency of energy capture for OWC type devices.
The hydrogen abstraction reaction of $CF_3CH_2CHO$ + OH has been studied theoretically by dual-level direct dynamics method. Two stable conformers, trans- and cis-$CF_3CH_2CHO$, have been located, and there are four distinct OH hydrogen-abstraction channels from t-$CF_3CH_2CHO$ and two channels from c-$CF_3CH_2CHO$. The required potential energy surface information for the kinetic calculation was obtained at the MCG3-MPWB//M06-2X/aug-cc-pVDZ level. The rate constants, which were calculated using improved canonical transitionstate theory with small-curvature tunneling correction (ICVT/SCT) were fitted by a four-parameter Arrhenius equation. It is shown that the reaction proceeds predominantly via the H-abstraction from the -CHO group over the temperature range 200-2000 K. The calculated rate constants were in good agreement with the experimental data between 263 and 358 K.
Purpose: This study aimed to construct a management model for patient transfer in a multilevel healthcare system and to predict the effect of counseling with nurses on the patient transfer process. Methods: Data were collected from the electronic medical records of 20,400 patients using the referral system in a tertiary hospital in Seoul from May 2015 to April 2017. The data were analyzed using system dynamics methodology. Results: The rates of patients who were referred to a tertiary hospital, continued treatment, and were terminated treatment at a tertiary hospital were affected by the management fee and nursing staffing in a referral center that provided patient transfer counseling. Nursing staffing in a referral center had direct influence on the range of increase or decrease in the rates, whereas the management fee had direct influence on time. They were nonlinear relations that converged the value within a certain period. Conclusion: The management fee and nursing staffing in a referral center affect patient transfer counseling, and can improve the patient transfer process. Our findings suggest that nurses play an important role in ensuring smooth transitions between clinics and hospitals.
In this paper proposed the solar tracking system to use direct fuzzy control order to increase an output of the PV (Photovoltaic) array. The solar tracking system operated two DC motors driving by signal of photo sensor. The control of dual axes is not an easy task due to nonlinear dynamics and unavailability of the parameters. Recently, artificial intelligent control of the fuzzy control, neural-network and genetic algorithm etc. have been studied. The fuzzy control made a nonlinear dynamics to well perform and had a robust and highly efficient characteristic about a parameter variable as well as a nonlinear characteristic. Hence the fuzzy control was used to perform the tracking system after comparing with error values of setting-up, nonlinear altitude and azimuth. In this paper designed a DFC(Direct Fuzzy Control)controller for improving output of PV array and evaluated comparison with efficient of conventional PI controller. The data which were obtained by experiment were able to show a validity of the proposed controller.
This paper presents an implementation of high performance control of a reluctance synchronous motor (RSM) using a neural network with a direct torque control. The equivalent circuit in a RSM, which considers iron losses, is theoretically analyzed. Also, the optimal current ratio between torque current and exiting current is analytically derived. In the case of a RSM, unlike an induction motor, torque dynamics can only be maintained by controlling the flux level because torque is directly proportional to the stator current. The neural network is used to efficiently drive the RSM. The TMS320C3l is employed as a control driver to implement complex control algorithms. The experimental results are presented to validate the applicability of the proposed method. The developed control system shows high efficiency and good dynamic response features for a 1.0 [kW] RSM having a 2.57 ratio of d/q.
Direct-drive SCARA-type industrial robots are increasingly used in the assembly process of small mechanical parts as well as electronic components, which uses direct-drive (DD) motors instead of reduction gear-type conventional motors for the actuators of manipulator arms. There are many advantages in using DD motors for robots, such as no backlash, low friction, high mechanical stiffness capability for fast and precise arm control, and high repeatability of positioning. However, there exist a number of difficulties which must be overcome to ensure proper construction and operation; increasing effects of load veriation and nonlinear and coupling dynamics, severe vibration caused by resonance of the manipulator components and low mechanical damping, etc. In order to handle these difficulties, lots of efforts have been made such as reduction of the arm inertia and elimination of the resonance, Performance evaluation of a recently developed, domestic DD robot shows that it works excellently compared with conventional robots. It, however, requires proved reliability and price competitiveness against its foreign counterparts.
Computed torque method has been used for precise trajectory control of the robotic system that involves nonlinear dynamics. It is hard to know exact values of robot system parameters, and the robot arm receives umpredictable interference from the working environment. These disturbances, especially in a direct drive robot, are directly transmitted to actuating motor without reduction. Modelling error and distrubance can cause significant errors in a trajectory tracking problem. In this paper, we propose a new controller that $H_{\infty}$controller is conbined to robot system linearized by computed torque. Simula- tions are made for comparing the performance of the proposed controller with that of a nonlinear $H_{\infty}$ controller proposed by Chen and also computed torque method.hod.
Dye to recent development such as increasing price of fossil fuels and energy offers such a solution. Wave energy supplies. Weve energy offers such a solution. Wave energy is the most consistent of all the intermittent renewable energy sources. In addition to this, very large energy fluxes occur in the ocean waves and by using appropriate wave energy converters the energy can be harnessed. The present study looks at utilizing a direct drive turbine of cross flow type to extract energy from ocean waves indirectly. This novel design incorporates a turbine in an enclosed in a closed tank. utilizing the energy generated from sloshing.
This paper presents an implementation of efficiency optimization of reluctance synchronous motor (RSM) using a neural network (NN) with a direct torque control (DTC). The equipment circuit considered with iron losses in RSM is analyzed theoretically, and the optimal current ratio between torque current and exiting current component are derived analytically. For the RSM driver, torque dynamic can be maintained with DTC using TMS320F2812 DSP Controller even with controlling the flux level because a torque is directly proportional to the stator current unlike induction motor. In order to drive RSM at maximum efficiency and good dynamics response, the Backpropagation Neural Network is adapted. The experimental results are presented to validate the applicability of the proposed method. The developed control system show high efficiency and good dynamic response features with 1.0 [kW] RSM having 2.57 inductance ratio of d/q.
Direct spring loaded pressure relief valve(DSLPRV) is a safety valve to relax surge pressure of the pipeline system. DSLPRV is one of widely used safety valves for its simplicity and efficiency. However, instability of the DSLPRV can caused by various reasons such as insufficient valve volume, natural vibration of the spring, etc. In order to improve reliability of DSLPRV, proper selection of design factors of DSLPRV is important. In this study, methodology for selecting design factors for DSLPRV was proposed. Dynamics of the DSLPRV disk was integrated into conventional 1D surge pressure analysis. Multi-objective genetic algorithm was also used to search optimum design factors for DSLPRV.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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