In this paper, a unified time-dependent constitutive model of Darcy flow and non-Darcy flow is proposed. The influencing factors of flow velocity are discussed, which demonstrates that permeability coefficient is the most significant factor. Based on this, the dynamic evolution characteristics of water inrush during tunneling through fault fracture zone is analyzed under the constant permeability coefficient condition (CPCC). It indicates that the curves of flow velocity and hydrostatic pressure can be divided into typical three stages: approximate high-velocity zone inside the fault fracture zone, velocity-rising zone near the tunnel excavation face and attenuation-low velocity zone in the tunnel. Furthermore, given the variation of permeability coefficient of the fault fracture zone with depth and time, the dynamic evolution of water flow in the fault fracture zone under the variable permeability coefficient condition (VPCC) is also studied. The results show that the time-related factor (α) affects the dynamic evolution distribution of flow velocity with time, the depth-related factor (A) is the key factor to the dynamic evolution of hydrostatic pressure.
Recently, dynamic recurrent neural networks(DRNN) for identification of nonlinear dynamic systems have been researched extensively. In general, dynamic backpropagation was used to adjust the weights of neural networks. But, this method requires many complex calculations and has the possibility of falling into a local minimum. So, we propose a new approach to identify nonlinear dynamic systems using DRNN. In order to adjust the weights of neurons, we use evolution strategies, which is a method used to solve an optimal problem having many local minimums. DRNN trained by evolution strategies with mutation as the main operator can act as a plant emulator. And the fitness function of evolution strategies is based on the difference of the plant's outputs and DRNN's outputs. Thus, this new approach at identifying nonlinear dynamic system, when applied to the simulation of a two-link robot manipulator, demonstrates the performance and efficiency of this proposed approach.
This paper concerns the development of a computational model for the damage evolution of engineering materials under dynamic loading. Two models describing the anisotropic damage evolution of a material are presented; the first is based on a power function of the effective equivalent stress and the second on the damage strain energy release rate. The methods for computing the damage accumulated in structural components and their implementation in a finite element programme are presented together with some numerical results. The dynamic response of a damaged structural component and the dynamic behaviour of a damaged material have been studied numerically. This study shows that the frequency spectrum of a damaged structure is down-shifted, while the damping ratio of damaged materials becomes higher, the amplitude of the response significantly increases and the resonance ensuing from the damage growth still occurs in a damaged structure.
A new dynamic reliability analysis of structure under repeated random loads is proposed in this paper. The proposed method is developed based on the idea that the probability density of several times random loads can be derived from the probability density of single-time random load. The reliability prediction models of structure based on time responses under several times random loads with and without strength degradation are obtained by using the stress-strength interference theory and probability density evolution method. The resulting differential equations in the prediction models can be solved by using the forward finite difference method. Then, the probability density functions of strength redundancy of the structures can be obtained. Finally, the structural dynamic reliability can be calculated using integral method. The efficiency of the proposed method is demonstrated numerically through a speed reducer. The results have shown that the proposed method is practicable, feasible and gives reasonably accurate prediction.
The dynamic evolution process has resulted in the myriad shapes, functions, and systems evident in every living organism. For centuries, people have been harnessing the power of evolution to produce new varieties of plants and animals, such as producing tomatoes from berries and Chihuahuas from wolves. Now scientists are using it to produce better molecules, ranging from drugs to industrial chemicals, and doing it in days or weeks rather than eons. The ingenious process, which creates genetic diversity and selects those with desired features in the laboratory, is called directed evolution or test tube evolution. In this paper, concepts of directed molecular evolution and some examples will be discussed.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권9호
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pp.113-119
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2021
With the increasing pressure of international competition, urban agglomeration cooperation and innovation had become an important means of regional economic development. This study analyzed the spatial characteristics of the Urban Cooperative Innovation Network in Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area, found out the dynamic evolution law of innovation, provided suggestions for policy management departments, and effectively planned the industrial layout. According to the data of the State Intellectual Property Office of China, this study researched invention patents from 2005 to 2019. This paper constructed the urban cooperative innovation network, and took 11 cities in the bay area as the research objects, and used social network analysis to study the spatial structure and dynamic evolution of the urban innovation network. Every indicator reflected the urban cooperative innovation, but they all showed a certain decline in 2008-2010. And it is inferred that the innovation network space of each city will be "obvious fist advantages, significant spillover effect and weakening role of Hong Kong and Macao". This paper divided urban cooperative innovation of Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area into three stages. Summing up the characteristics of each stage is helpful to recognize the changes of urban cooperative innovation and to do a good job in industrial layout planning.
Karthikeyan, K.;Kannan, S.;Baskar, S.;Thangaraj, C.
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제8권4호
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pp.686-693
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2013
Generation Expansion Planning (GEP) is one of the most important decision-making activities in electric utilities. Least-cost GEP is to determine the minimum-cost capacity addition plan (i.e., the type and number of candidate plants) that meets forecasted demand within a pre specified reliability criterion over a planning horizon. In this paper, Differential Evolution (DE), and Opposition-based Differential Evolution (ODE) algorithms have been applied to the GEP problem. The original GEP problem has been modified by incorporating Virtual Mapping Procedure (VMP). The GEP problem of a synthetic test systems for 6-year, 14-year and 24-year planning horizons having five types of candidate units have been considered. The results have been compared with Dynamic Programming (DP) method. The ODE performs well and converges faster than DE.
Transmission tower is a vital component in electrical system. In order to accurately compute the dynamic response and reliability of transmission tower under the excitation of wind loading, a new method termed as probability density evolution method (PDEM) is introduced in the paper. The PDEM had been proved to be of high accuracy and efficiency in most kinds of stochastic structural analysis. Consequently, it is very hopeful for the above needs to apply the PDEM in dynamic response of wind-excited transmission towers. Meanwhile, this paper explores the wind stochastic field from stochastic Fourier spectrum. Based on this new viewpoint, the basic random parameters of the wind stochastic field, the roughness length $z_0$ and the mean wind velocity at 10 m heigh $U_{10}$, as well as their probability density functions, are investigated. A latticed steel transmission tower subject to wind loading is studied in detail. It is shown that not only the statistic quantities of the dynamic response, but also the instantaneous PDF of the response and the time varying reliability can be worked out by the proposed method. The results demonstrate that the PDEM is feasible and efficient in the dynamic response and reliability analysis of wind-excited transmission towers.
Information on temporal evolution of whole velocity fields is essential for physical understanding of a complicated turbulent flow and was obtainable using dynamic PIV because of advances of high-speed imaging technique, laser and electronics. A dynamic PIV systme consists of a high-speed CMOS camera having $1K\times1K$ pixels resolution at 1 KHz and a high-repetition Nd:Yag pulse laser. In order to validate its performance, the dynamic PIV system was applied to a turbulent jet whose Reynolds number is about 3000. The particle images of $1024\times512$ pixels were captured at a sampling rate of 4 KHz. The dynamic PIV system measured successfully the temporal evolution of instantaneous velocity fields of the turbulent jet, from which spectral analysis of turbulent structure was also feasible.
This paper presents the application of Differential Evolution (DE) algorithm to obtain a solution for Bid Based Dynamic Economic Dispatch (BBDED) problem including the transmission losses and to maximize the social profit in a deregulated power system. The IEEE-30 bus test system with six generators, two customers and two trading periods are considered under various bidding strategies in a day-ahead electricity market. By matching the bids received from supplying and distributing entities, the Independent System Operator (ISO) maximize the social profit, (with the choices available). The simulation results of DE are compared with the results of Particle swarm optimization (PSO). The results demonstrate the potential of DE algorithm and show its effectiveness to solve BBDED.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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