Accurate load modeling is essential for power system static and dynamic analysis. By the nature of the problem of parameter estimation for power system load modeling using actual measurements, multiple local optimal solutions may exist and local methods can be trapped in a local optimal solution giving possibly poor performance. In this paper, Trust-Tech, a novel methodology for global optimization, is applied to tackle the multiple local optimal solutions issue in measurement-based power system load modeling. Multiple sets of parameter values of a composite load model are obtained using Trust-Tech in a deterministic manner. Numerical studies indicate that Trust-Tech along with conventional local methods can be successfully applied to power system load model parameter estimation in measurement-based approaches.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.30
no.1
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pp.132-138
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2002
Of srategic importance nowdays is the development of high performance spacecraft bus. In this study, optimization for spacecraft structure is performed under the framework of coupled load analysis which is a branch of component mode synthesis with constrained mode and modal transient analysis. unlike the traditional method which uses the quasi-static table supplied by launch vehicle contractor, the present method adots the load results of previous coupled load analysis. It if shown that the proposed method can serve as a effective tool for the optimization spacecraft structure in the early stage of design and weight reduction by numerical example.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2004.10a
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pp.898-901
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2004
Generally, in case the natural frequency of vehicle components is larger than the reversing frequency of load history, we can obtain the analysis results with small errors. But in case of having the low natural frequency, we must avoidably carry out the dynamic analysis, and it requires much time and storage. Specially executing the fatigue analysis for vehicle components requires more time. To this end, it is not easy that we accomplish the optimization considering fatigue for the vehicle component based on the dynamic analysis. In this research we introduce an efficient method which performs the fatigue analysis based on the dynamic analysis. Finally as making the response surface we optimize the vehicle component under dynamic fatigue.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.10
no.4
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pp.181-191
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2002
The homogenization method is applied to maximize crash energy absorption for a given volume. Optimization analysis off closed-hat type example problem is conducted with different impact velocities and thicknesses. The results show that the bending-type deformation for the original design is changed to the folding-type deformation for a new design with a hole, which is partly due to the increase of the crash energy absorption for the new design. Dynamic mean crushing loads of the original and new design are compared with those by the theoretical equation by Wierzbicki. It shows that the dynamic mean crushing loads of new designs are very close to those by Wierzbicki's equation.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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1999.10a
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pp.333-342
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1999
An improved optimization algorithm for multi-objective and multi-level (MO/ML) optimum design of steel frames is proposed in this paper. In order to optimize the steel frames under seismic load, two main objective functions need to be considered for minimizing the structural weight and maximizing the strain energy. For the efficiency of the proposed method, well known multi-level optimization techniques using decomposition method that separately utilizes both system-level and element-level optimizations and an artificial constraint deletion technique are incorporated in the algorithm. And also dynamic analysis is executed to evaluate the implicit function of structural strain energy at each iteration step. To save the numerical efforts, an efficient reanalysis technique through sensitivity analysis of dynamic properties is unposed in the paper. The efficiency and robustness of the improved MOML algorithm, compared with a plain MOML algorithm, is successfully demonstrated in the numerical examples.
Automatic Generation Control (AGC) has functionally controlled the interchange power flow in order to suppress the dynamic oscillations of frequency and tie-line power deviations as a perturbation occurs in the interconnected multi-area power system. Furthermore, Flexible AC Transmission Systems (FACTS) can effectively assist AGC to more enhance the dynamic stability of power system. So, Static Synchronous Series Compensator (SSSC), one of the well-known FACTS devices, is here applied to accurately control and regulate the load frequency of multi-area multi-source interconnected power system. The research and efforts made in this regard have caused to introduce the Fractional Order Proportional Integral Derivative (FOPID) based SSSC, to alleviate both the most significant issues in multi-area interconnected power systems i.e., frequency and tie-line power deviations. Due to multi-objective nature of aforementioned problem, suppression of the frequency and tie-line power deviations is formularized in the form of a multi-object problem. Considering the high performance of Multi Objective Bees Algorithm (MOBA) in solution of the non-linear objectives, it has been utilized to appropriately unravel the optimization problem. To verify and validate the dynamic performance of self-defined FOPID-SSSC, it has been thoroughly evaluated in three different multi-area interconnected power systems. Meanwhile, the dynamic performance of FOPID-SSSC has been accurately compared with a conventional controller based SSSC while the power systems are affected by different Step Load Perturbations (SLPs). Eventually, the simulation results of all three power systems have transparently demonstrated the dynamic performance of FOPID-SSSC to significantly suppress the frequency and tie-line power deviations as compared to conventional controller based SSSC.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.9
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pp.3496-3514
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2015
One of the challenging tasks in Mobile Ad hoc Network is to discover precise optimal routing solution due to the infrastructure-less dynamic behavior of wireless mobile nodes. Ant Colony Optimization, a swarm Intelligence technique, inspired by the foraging behaviour of ants in colonies was used in the past research works to compute the optimal path. In this paper, we propose a Recurrent Ant Colony Optimization (RECACO) that executes the actual Ant Colony Optimization iteratively based on recurrent value in order to obtain an optimal path convergence. Each iteration involves three steps: Pheromone tracking, Pheromone renewal and Node selection based on the residual energy in the mobile nodes. The novelty of our approach is the inclusion of new pheromone updating strategy in both online step-by-step pheromone renewal mode and online delayed pheromone renewal mode with the use of newly proposed metric named ELD (Energy Load Delay) based on energy, Load balancing and end-to-end delay metrics to measure the performance. RECACO is implemented using network simulator NS2.34. The implementation results show that the proposed algorithm outperforms the existing algorithms like AODV, ACO, LBE-ARAMA in terms of Energy, Delay, Packet Delivery Ratio and Network life time.
This paper presents a modem approach for speed control of a PMSM using the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm to optimize the parameters of the PI-Controller. The overall system simulated under various operating conditions and an experimental setup is prepared. The use of PSO as an optimization algorithm makes the drive robust, with faster dynamic response, higher accuracy and insensitive to load variation. Comparison between different controllers is achieved, using a PI controller which is tuned by two methods, firstly manually and secondly using the PSO technique. The system is tested under variable operating conditions. Implementation of the experimental setup is done. The simulation results show good dynamic response with fast recovery time and good agreement with experimental controller.
In this paper, adaptive channel borrowing approach fuzzy neural networks for load balancing (ACB-FNN) is presented to maximized the number of served calls and the depending on asymmetries traffic load problem. In a wireless network, the call's arrival rate, the call duration and the communication overhead between the base station and the mobile switch center are vague and uncertain. A new load balancing algorithm with cell involved negotiation is also presented in this paper. The ACB-FNN exhibits better learning abilities, optimization abilities, robustness, and fault-tolerant capability thus yielding better performance compared with other algorithms. It aims to efficiently satisfy their diverse quality-of-service (QoS) requirements. The results show that our algorithm has lower blocking rate, lower dropping rate, less update overhead, and shorter channel acquisition delay than previous methods.
Critical issues such as connection congestion, long transmission delay, and packet loss become even worse during epidemic, disaster, and so on. In this study, a link load balancing method is proposed to address these issues on the data plane, a plane of the software-defined network (SDN) architecture. These problems are NP-complete, so a meta-heuristic approach, discrete particle swarm optimization, is used with a novel hybrid cost function. The superiority of the proposed method over existing methods in the literature is that it provides link and switch load balancing simultaneously. The goal is to choose a path that minimizes the connection load between the source and destination in multipath SDNs. Furthermore, the proposed work is dynamic, so selected paths are regularly updated. Simulation results prove that with the proposed method, streams reach the target with minimum time, no loss, low power consumption, and low memory usage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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