Understanding and optimizing the energy consumption of wireless devices is critical to maximize the network lifetime and to provide guidelines for the design of new protocols and interfaces. In this work, we first provide an accurate analysis of the energy performance of an IEEE 802.11 WLAN, and then we derive the configuration to optimize it. We further analyze the impact of the energy configuration of the stations on the throughput performance, and we discuss under which circumstances throughput and energy efficiency can be both jointly maximized and where they constitute different challenges. Our findings are that, although an energy-optimized configuration typically yields gains in terms of throughput as compared against the default configuration, it comes with a reduction in performance as compared against the maximum-bandwidth configuration, a reduction that depends on the energy parameters of the wireless interface.
Fuel Cell Hybrid Vehicles (FCHVs) have become a major topic of interest in the automotive industry owing to recent energy supply and environmental problems. Several types of power management strategies have been developed to improve the fuel economy of FCHVs including optimal control strategy based on optimal control theory, rule-based strategy, and equivalent consumption minimization strategy (ECMS). The ECMS is applied in this study. This strategy is based on the heuristic concept that the usage of the electric energy can be exchanged to equivalent fuel consumption. This strategy is known as one of the promising solutions for real-time control of hybrid vehicles. The ECMS for an FCHV is introduced in this paper as well as the equivalent fuel consumption parameter. The relationship between the battery final state of charge (SOC) and the fuel consumption while changing the equivalent fuel consumption parameter is obtained for three different driving cycles. The function of the equivalent fuel consumption parameter is also discussed.
In this paper, proposed a multi-channel charging control strategy for electric vehicle. This control strategy can adjust the charging power according to the calculated state-of-charge (SOC). Electric vehicle (EV) charging system using Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is proposed. A stochastic optimization algorithm technique such as PSO in the time-of-use (TOU) price used for the energy cost minimization. Simulation results show that the energy cost can be reduced using proposed method.
When it comes to automatic operation control of urban rail vehicle, a PID control makes it run between stations within the fixed time and stop exactly at the stop sign on the platform, satisfying jerk limit. An optimal control is applied to automatic operation performance control to minimize energy consumption while the urban rail vehicle satisfies automatic operation condition on this paper. The control performance in terms of energy minimization along with the constraint on precision stops is compared between the optimal control and PID control.
As one of the strategies to sustain the maximum output with the total minimum cost, huge plants worldwide, such as steel mills, refineries, petrochemical plants, and etc., may and will plan and implement the minimization of operating and maintenance costs for their own. This paper is to review the foreign cases of energy savings through lubrication improvements as one of the actions for that purpose and summarize their directions, and also to look at one such local test case.
This paper introduced a scheme for finding an optimal association matrix that represents the relationships between the measurements and tracks in multi-target tracking of Radar system. We considered the relationships between targets and measurements as MRF and assumed a priori of the associations as a Gibbs distribution. Based on these assumptions, it was possible to reduce the MAP estimate of the association matrix to the energy minimization problem. After then, we defined an energy function over the measurement space, that may incorporate most of the important natural constraints.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제7권1호
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pp.47-50
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2006
An active contour model has been used to detect the edges in a still image. In order to apply the active contour model to edge detection, the energy function which consists of internal, external and image energies should be defined. After defining the energy function, the edge of an object is detected through minimization of the value of the energy function. In this paper, the modified internal energy function is proposed to improve the convergence of the energy function when the active contour model is applied to the tracking of deformable objects using the greedy algorithm. In order to show the performance of the proposed energy function, experiments were carried out for the still and animated images.
The purpose of this paper is to develop a mathematical expression for computing crack angles based on reinforcement volumes in the longitudinal and transverse directions, member end-fixity and length-to-width aspect ratio. For this a reinforced concrete beam-column element is assumed to possess a series of potential crack planes represented by a number of differential truss elements. Depending on the boundary condition, a constant angle truss or a variable angle truss is employed to model the cracked structural concrete member. The truss models are then analyzed using the virtual work method of analysis to relate forces and deformations. Rigorous and simplified solution schemes are presented. An equation to estimate the theoretical crack angle is derived by considering the energy minimization on the virtual work done over both the shear and flexural components the energy minimization on the virtual work done over both the shear and flexural components of truss models. The crack angle in this study is defined as the steepest one among fan-shaped angles measured from the longitudinal axis of the member to the diagonal crack. The theoretical crack angle predictions are validated against experimentally observed crack angle reported by previous researchers in the literature. Good agreement between theory and experiment is obtained.
Mathematical modeling of combustion characteristics in HVOF thermal spray processes was carried out on the basis of equilibrium chemistry. The main objective of this work was the development of a computation code which allows to determine chemical composition of combustion products, adiabatic flame temperature, thermodynamic and transport properties. The free energy minimization method was employed with the descent Newton-Raphson technique for numerical solution of systems of nonlinear thermochemical equations. Adiabatic flame temperature was calculated by using a Newton#s iterative method incorporating the computation module of chemical composition. The performance of this code was verified by comparing computational results with data obtained by ChemKin code and in the literature. Comparisons between the calculated and measured flame temperatures showed a deviation less than 2%. It was observed that adiabatic flame temperature augments with increase in combustion pressure; the influence was significant in the region of low pressure but becomes weaker and weaker with increase in pressure. Relationships of adiabatic flame temperature, dissociation ratio and combustion pressure were also analyzed.
This paper presents a novel symbiotic organisms search (SOS) algorithm to optimize both real power loss (RPL) and voltage stability limit (VSL) of a transmission network by controlling the variables such as unified power flow controller (UPFC) location, UPFC series injected voltage magnitude and phase angle and transformer taps simultaneously. Mathematically, this issue can be formulated as nonlinear equality and inequality constrained multi objective, multi variable optimization problem with a fitness function integrating both RPL and VSL. The symbiotic organisms search (SOS) algorithm is a nature inspired optimization method based on the biological interactions between the organisms in ecosystem. The advantage of SOS algorithm is that it requires a few control parameters compared to other meta-heuristic algorithms. The proposed SOS algorithm is applied for solving optimum control variables for both single objective and multi-objective optimization problems and tested on New England 39 bus test system. In the single objective optimization problem only RPL minimization is considered. The simulation results of the proposed algorithm have been compared with the results of the algorithms like interior point successive linear programming (IPSLP) and bacteria foraging algorithm (BFA) reported in the literature. The comparison results confirm the efficacy and superiority of the proposed method in optimizing both single and multi objective problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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