The islanding detection for distributed resources (DR) becomes an important and emerging issue in power system protection since the distributed generator installations are rapidly increasing and most of the installed systems are interconnected with distribution network. In order to avoid the negative impacts from islanding operations of DR on protection, operation and management of distribution system, it is necessary to effectively detect the islanding operations of DR and rapidly disconnect it from distribution network. Generally, it is difficult to detect islanding operation by monitoring only one system parameter This paper presents a new logic based islanding detection method for distributed resources(DR) which are interconnected with distribution network. The proposed method detects the islanding operation by monitoring four system parameter: voltage variation, phase displacement, frequency variation, and the variation of total harmonic distortion(THD) of current; therefore, it effectively detects island operation of DR unit operating in parallel with the distribution network. We also verified the efficiency of the proposed algorithm using the radial distribution network of IEEE 34 bus model.
In this paper, the linear autoregressive model of EMG signal for four basic arm functions was presented and parameters for each function were estimated. The signal identification was carried out using function discrimination algorithm. It was validated that EMG signal was a widesense stationary process and the linear autoregressive model of EMG signal was constructed through approximating it to Gaussian process. It was confined that Levinson-Durbin algoridthm is a more appropriate one than the recursive least square method for parameter estimation of the linear model. Optimal function discrimination was acquired when sampling frequency was 500Hz and two electrodes were attached to bicep and tricep muscle, respectively. Parameter values were independent of variance and the number of minimum data for function discrimination was 200. Bayesian discrimination method turned out to be a better one than parallel filtering method for functional discrimination recognition.
본 논문은 강 뼈대 구조물의 보-기둥 접합부의 사실적인 상태를 묘사하기 위하여 부분구속 접합부(Partially Restrained (PR) connections)를 고려한 지진하중 상태하의 신뢰성 해석과 접합부 및 그들에 내재된 불확실성이 구조물의 위험도에 미치는 영향에 관한 연구이다. 신뢰성해석을 위하여 응답면기법(Response Surface Method), 유한요소법(Finite Element Method), 일차신뢰도법(First Order Reliability Method), 그리고 반복선형보간 기법(Iterative Linear Interpolation Scheme)을 효과적으로 결합한 추계유한요소법(Stochastic Finite Element Method)을 제안하였다 일반적으로 모멘트-상대회전각 곡선에 의해서 표현되는 보-기둥에 대한 부분구속 접합부(PR connections)의 거동이 본 논문에서는 네 개의 매개변수를 사용하는 리차드 모델(Four-parameter Richard Model)을 사용하여 모사하였다. 지진하중에 대하여, 부분구속 접합부에서의 재하(Loading), 제하(Unloading) 및 재재하(Reloading) 거동은 모멘트-상대회전각 곡선과 Masing법칙을 사용하여 표현하였다. 시간영역에서 지진가속도를 구조물에 작용시킴으로써 지진하중의 사실적인 재현을 도모하였다. 다양한 주요 비선형성의 원인들을 고려한 부분구속 접합부를 가지는 강 뼈대 구조물의 신뢰성해석이 지진위험도를 평가하기 위하여 수행되었다. 제안된 기법의 명확한 이해를 돕기 위하여 한 예제를 제시하였다.
In this paper, several tire models (Magic formula, Carpet plot, VA tire, DADS tire and STI tire) are implemented and compared. Since the STI (System Technology Inc.) tire model in the AutoDyn7 program is in a good agreement to NADSdyna STI tire model and experiment, it is selected as a reference tire model for the comparison. To compare tire models, input parameters of each tire model are extracted from the STI tire model to preserve the same tire properties. Several simulations are carried out to compare performances of tire models, i. e., bump simulation, lane change simulation, and pulse steering simulation. The performances in vehicle maneuverability are also compared with the four parameter evaluation method.
Extreme rainfall has become more frequent over the Korean peninsula in recent years, causing serious damages. In a changing climate, traditional approaches based on historical records of rainfall and on the stationary assumption can be inadequate and lead to overestimate (or underestimate) the design rainfalls. A main objective of this study is to develop a stochastic disaggregation method of seasonal rainfall to hourly extreme rainfall, and offer a way to derive the nonstationary IDF curves. In this study, we propose a novel approach based on a Four-Parameter Beta (4P-beta) distribution to estimate the nonstationary IDF curves conditioned on the observed (or simulated) seasonal rainfall, which becomes the time-varying upper bound of the 4P beta distribution. Moreover, this study employed a Bayesian framework that provides a better way to take into account the uncertainty in the model parameters. The proposed model showed a comparable design rainfall to that of GEV distribution under the stationary assumption. As a nonstationary rainfall frequency model, the proposed model can effectively translate the seasonal variation into the sub-daily extreme rainfall.
Improved load-following capability is one of the most important technical tasks of a pressurized water reactor. Controlling the nuclear reactor core during load-following operation leads to some difficulties. These difficulties mainly arise from nuclear reactor core limitations in local power peaking: the core is subjected to sharp and large variation of local power density during transients. Axial offset (AO) is the parameter usually used to represent the core power peaking. One of the important local power peaking components in nuclear reactors is axial power peaking, which continuously changes. The main challenge of nuclear reactor control during load-following operation is to maintain the AO within acceptable limits, at a certain reference target value. This article proposes a new robust approach to AO control of pressurized water reactors during load-following operation. This method uses robust feedback-linearization control based on the multipoint kinetics reactor model (neutronic and thermal-hydraulic). In this model, the reactor core is divided into four nodes along the reactor axis. Simulation results show that this method improves the reactor load-following capability in the presence of parameter uncertainty and disturbances and can use optimum control rod groups to maneuver with variable overlapping.
A directly coupled Boundary Element and Finite Element Model was applied to the dynamic analysis of a coupled acoustic silencer with vibratory wall. In this cupled BEM-FEM muffler model, the BEM model was used to discretize the acoustic cavity and the FEM model was used to discretize the vibratory wall structure. Then the BEM model was coupled with the FEM model. The results of the coupled BEM-FEM model for the dynamic analysis of the simple expansion type reactive muffler configurations with flexible walls were verified by comparing the predicted results to analytical solutions. In order to investigate the effects of the muffler's structural flexibility on its transmission loss(TL) characteristics, the results of the coupled BEM-FEM model in conjunction with the four-pole parameter theory were utilized. The muffler's TL characteristics using the BEM-FEM coupled model with flexible walls as compared to other muffler configurations was studied. Finally the muffler's TL values with respect to different wall's thickness are predicted and compared.
The process-based XBeach model has numerous empirical parameters because of insufficient understanding of hydrodynamics and sediment transport on the nearshore; hence, it is necessary to calibrate parameters to apply to various study areas and wave conditions. Therefore, the calibration process of parameters is essential for the improvement of model performance. Generally, the trial-and-error method is widely used; however, this method is passive and limited to various and comprehensive parameter ranges. In this study, the Generalized Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE) method was used to estimate the optimal range of three parameters (gamma, facua, and gamma2) using morphological field data collected in Maengbang beach during the four typhoons that struck from September to October 2019. The model performance and optimal range of empirical parameters were evaluated using Brier Skill Score (BSS) along with the baseline profiles, sensitivity, and likelihood density analysis of BSS in the GLUE tools. Accordingly, the optimal parameter combinations were derived when facua was less than 0.15 and simulated well the shifting shape, from crescentic sand bar to alongshore uniform sand bars in the surf zone of Maengbang beach after storm impact. However, the erosion and accretion patterns nearby in the surf zone and shoreline remain challenges in the XBeach model.
Viscoelastic damping materials are widely used to reduce noise and vibration because of its low cost and easy implementation, for examples, on the body structure of passenger cars, air planes, electric appliances and ships. To design the damped structures, the material property such as elastic modulus and loss factor is essential information. The four-parameter fractional derivative model well describes the dynamic characteristics of the viscoelastic damping materials with respect to both frequency and temperature. However, the identification procedure of the four-parameter is very time-consuming one. In this study a new identification procedure of the four-parameters is proposed by using an FE model and a gradient-based numerical search algorithm. The identification procedure goes two sequential steps to make measured frequency response functions(FRF) coincident with simulated FRFs: the first one is a peak alignment step and the second one is an amplitude adjustment step. A numerical example shows that the proposed method is useful in identifying the viscoelastic material parameters of fractional derivative model.
Viscoelastic damping materials are widely used to reduce noise and vibration because of its low cost and easy implementation, for examples, on the body structure of passenger cars, air planes, electric appliances and ships. To design the damped structures, the material property such as elastic modulus and loss factor is essential information. The four-parameter fractional derivative model well describes the nonlinear dynamic characteristics of the viscoelastic damping materials with respect to both frequency and temperature with fewer parameters than conventional spring-dashpot models. However the identification procedure of the four-parameter is very time-consuming one. An efficient identification procedure of the four-parameters is proposed by using an FE model and a gradient-based numerical search algorithm. The identification procedure goes two sequential steps to make measured FRFs coincident with simulated FRFs: the first one is a peak alignment step and the second one is an amplitude adjustment. A numerical example shows that the proposed method is efficient and robust in identifying the viscoelastic material parameters of fractional derivative model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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