다리를 가진 로봇은 지형에 대한 높은 적응능력을 가졌다할지라도 바퀴의 차량과 비교했을 때 일반적으로 그 속도가 상당히 낮다. 다리를 가진 로봇으로 빨리 움직이는 속도를 얻기 위해서는 두발 로봇의 달림과 4족 로봇의 속보나 뛰는 것과 같이 동적으로 안정한 걸음걸이가 좋은 해결법이다. 그러나 동적으로 안정한 걸음걸이의 에너지 효율은 일반적으로 느린 걸음걸이와 같은 안정한 걸음걸이보다 낮다. 본 논문에서는 네발로 걷는 로봇의 에너지 효율에 관한 실험적 연구를 보여준다. 빠른 걸음걸이의 2가지 패턴의 에너지 소모에 대한 TITAN-VIII을 이용한 실험을 통해 연구하였다.
Purpose: Drying characteristics of sawdust was studied under batch mode using lab scale microwave dryer. The objective of this study was to investigate the effect of material load and microwave output power on drying characteristics of sawdust. Methods: Material load and microwave output power were varied from 23 to 186 g and 530 to 370 W respectively. Different kinetic models were tested to fit the drying rates of sawdust. Similarly, the activation energy was calculated by employing the Arrhenius equation. Results: The drying efficiency increased considerably, whereas the specific energy consumption significantly decreased with increase in material load and microwave output power. The cumulative energy efficiency increased by 9%, and the specific energy consumption decreased by 8% when the material load was increased from 23 to 186 g. The effective diffusivity increased with decrease in material load and increase in microwave output power. The previously published model gave the best fit for data points with $R^2$ and RMSE values of 0.999 and 0.01, respectively. Conclusions: The data obtained from this study could be used as a basis for modeling of large scale industrial microwave dryers for the pellet production.
본 논문에서는 이동 에드혹 네트워크(Mobile Ad hoc network: MANET)에서의 상황인식 기반의 스케쥴링 기법인 CSWC(Coverage Scheduling Weight-value Control) 알고리즘을 제안한다. 기존의 LEACH 알고리즘은 확률적 분포 함수에 의해 커버리지 영역 안에 존재 하는 클러스터 헤드노드를 선택하여 중계노드로 통신한다. 하지만 확률적 분포함수에 의해 선택된 헤드 노드가 커버리지 영역에서 전송거리 비율이 비균형으로 나뉘어 전송할 경우, 노드의 에너지 소모가 일정하지 않아 효율적으로 사용하지 못하는 경우가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 최적의 커버리지 영역을 설정하여 유지하는 CSWC알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 커버리지 영역이 비균형으로 설정되어 있을 경우, 커버러지 영역을 결정하는 홉 수를 증가시켜 최적의 커버리지 영역을 제공하는 알고리즘이다. 주어진 모의실험 환경에서 노드의 효율적인 커버리지 영역을 설정하여 네트워크의 최적화된 에너지 소모를 보여주고 있다.
Mobile ad hoc networks represent self-configuring networks of mobile devices that communicate without relying on a fixed infrastructure. However, traditional routing protocols in such networks encounter challenges in selecting efficient and reliable routes due to dynamic nature of these networks caused by unpredictable mobility of nodes. This often results in a failure to meet the low-delay and low-energy consumption requirements crucial for such networks. In order to overcome such challenges, our paper introduces a novel multi-objective and adaptive routing scheme based on the Q-learning reinforcement learning algorithm. The proposed routing scheme dynamically adjusts itself based on measured network states, such as traffic congestion and mobility. The proposed approach utilizes Q-learning to select routes in a decentralized manner, considering factors like energy consumption, load balancing, and the selection of stable links. We present a formulation of the multi-objective optimization problem and discuss adaptive adjustments of the Q-learning parameters to handle the dynamic nature of the network. To speed up the learning process, our scheme incorporates informative shaped rewards, providing additional guidance to the learning agents for better solutions. Implemented on the widely-used AODV routing protocol, our proposed approaches demonstrate better performance in terms of energy efficiency and improved message delivery delay, even in highly dynamic network environments, when compared to the traditional AODV. These findings show the potential of leveraging reinforcement learning for efficient routing in ad hoc networks, making the way for future advancements in the field of mobile ad hoc networking.
The advancement of autonomous driving technology has heightened the importance of Autonomous Mobile Robotics (AMR) within smart factories. Notably, in tasks involving the transportation of heavy objects, the consideration of weight in route optimization and path planning has become crucial. There is ongoing research on local path planning, such as Dijkstra, A*, and RRT*, focusing on minimizing travel time and distance within smart factory warehouses. Additionally, there are ongoing simultaneous studies on route optimization, including TSP algorithms for various path explorations and on minimizing energy consumption in mobile robotics operations. However, previous studies have often overlooked the weight of the objects being transported, emphasizing only minimal travel time or distance. Therefore, this research proposes route planning that accounts for the maximum payload capacity of mobile robotics and offers load-optimized path planning for multi-destination transportation. Considering the load, a genetic algorithm with the objectives of minimizing both travel time and distance, as well as energy consumption is employed. This approach is expected to enhance the efficiency of mobility within smart factories.
The energy efficiency of papermaking process becomes more significant because of various new regulation of the energy consumption and the green house gas emission. In this study, the effects of wood powder addition on the drainage and the drying efficiency of the OCC based paper products, linerboard, were deeply investigated for improving energy efficiency. The fractionation of wood powder depending on the size were conducted. The bigger size of wood powder resulted in the higher bulk and the higher drainage efficiency, but the lower paper strength. The drying efficiency were in detail evaluated depending on the drying process level. In the first section of drying process until the 80% solid level, there were no significant changes in the drying efficiency by the addition of wood powder. However, after the 80 % solid level, the drying efficiency was greatly improved by the addition of wood powder. Those results showed the addition of wood powder could greatly affect not only the drainage in forming and wet pressing but also the drying process.
This paper constructed the experimental system which is able to drive in series or separately excited by switching of the field winding, using a DC motor and obtained the characteristics of efficiency with speed and torque of each motor's type through the experiment. From this result controlled drive which is able to series DCM or separately excited DCM in the optimal point of efficiency as finding the types of motor having maximum efficiency with torque and speed. By performing high efficiency tracking drive, it is expected that energy consumption of power source with limited energy density would be reduced, and so utility efficiency would be improved.
The power consumption in the low consistency (LC) refining is an important indicator for the optimal control of the process and it is composed of the net power and the no-load power. The refining efficiency and process characterization of LC refining are directly affected by power consumption. In this paper, the effect of pulp consistency and average fiber length on the power consumption and refining efficiency were studied through the LC refining trials conducted by an experimental disc refiner. It is found that the curve of power-gap clearance can be divided into constant power section, power reduction section, and power increase section. And the no-load power and the adjustable domain of loading applied by the refining plates will increase as the increase of pulp consistency, while the increase of net power is larger than that of no-load power which makes the increasing of refining efficiency. Meanwhile, the adjustable domain of loading applied by the refining plates can be slightly improved by increasing the average fiber length, but its effect on the no-load power in the LC refining process can be neglected. The study of power consumption in LC refining is of positive significance for the proper selection of pulp properties in LC refining, in-depth exploration of refining mechanism, and energy consumption reduction in refining.
The article deals with system technology of a new solar heating system which systematically combines exiting solar collector technology, auxiliary electrical water heating, floor heating system and well insulated construction method and its application of this system to apartment house heating system in the cold region, and also analyzed performance of the new system in terms of technical and economic feasibility. Results shows that energy efficiency approaches up to 50% of the energy consumption of local construction from 1980 to 1981. The implementation of "DQ technology" to floor heating system achieved from 79% to 85% of the energy-saving benefits comparing to other housing units which were supplied by the local district heating plant.
The recent environmental protection trend requires more strict energy saving, therefore every transportation system should reduce energy consumption to the minimum value. High-efficiency operation system, energy saving and $CO_2$ emissions shall be addressed as important issue in railway system. These issues are the most essential factors of railway, compared to major public transportation system. Recently, saving energy in the electric railway system has been studied. For such new energy saving, the energy storage system is considered for saving energy. Energy saving is possible by efficient use of regenerated energy. Regenerated energy is recycled amongst vehicles by mean of charge and discharge corresponding to powering and braking of electric vehicle operations. This energy saving contributes to cut $CO_2$ to reduce greenhouse gas emissions. Recycling regenerated energy demonstrate significant effect on peak cut of consumption energy in railway substation. Absorption of excess energy avoids regeneration failure due to high traction voltage. Therefore, the energy storage system is needed to be adopted to use regeneration energy when the vehicle is braking.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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