Ahmed Ali Rajput;Muhammad Daniyal;Muhammad Mustaqeem Zahid;Hasan Nafees;Misha Shafi;Zaheer Uddin
Advances in Energy Research
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제8권2호
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pp.95-110
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2022
Wind energy can be utilized for the generation of electricity, due to significant wind potential at different parts of the world, some countries have already been generating of electricity through wind. Pakistan is still well behind and has not yet made any appreciable effort for the same. The objective of this work was to add some new strategies to calculate Weibull parameters and assess wind energy potential. A new approach calculates Weibull parameters; we also developed an alternate formula to calculate shape parameters instead of the gamma function. We obtained k (shape parameter) and c (scale parameter) for two-parameter Weibull distribution using five statistical methods for five different cities in Pakistan. Maximum likelihood method, Modified Maximum likelihood Method, Method of Moment, Energy Pattern Method, Empirical Method, and have been to calculate and differentiate the values of (shape parameter) k and (scale parameter) c. The performance of these five methods is estimated using the Goodness-of-Fit Test, including root mean square error, mean absolute bias error, mean absolute percentage error, and chi-square error. The daily 10-minute average values of wind speed data (obtained from energydata.info) of different cities of Pakistan for the year 2016 are used to estimate the Weibull parameters. The study finds that Hyderabad city has the largest wind potential than Karachi, Quetta, Lahore, and Peshawar. Hyderabad and Karachi are two possible sites where wind turbines can produce reasonable electricity.
A kind of modified epoxy resin sheet molding compounds of the impeller has been designed. Through the test, the non-metal impeller has a better environmental aging performance, but must do the waterproof processing design. In order to improve the stability of the impeller vibration design, the influence of uncertainty factors is considered, and a multi-objective robust optimization method is proposed to reduce the weight of the impeller. Firstly, based on the fluid-structure interaction, the analysis model of the impeller vibration is constructed. Secondly, the optimal approximate model of the impeller is constructed by using the Latin hypercube and radial basis function, and the fitting and optimization accuracy of the approximate model is improved by increasing the sample points. Finally, the micro multi-objective genetic algorithm is applied to the robust optimization of approximate model, and the Monte Carlo simulation and Sobol sampling techniques are used for reliability analysis. By comparing the results of the deterministic, different sigma levels and different materials, the multi-objective optimization of the SMC molding impeller can meet the requirements of engineering stability and lightweight. And the effectiveness of the proposed multi-objective robust optimization method is verified by the error analysis. After the SMC molding and the robust optimization of the impeller, the optimized rate reached 42.5%, which greatly improved the economic benefit, and greatly reduce the vibration of the ventilation system.
Kim Kang-Seog;Lee Chung Chan;Chang Moon Hee;Zee Sung Quun
Nuclear Engineering and Technology
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제35권6호
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pp.581-595
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2003
Transport lattice codes require the resonance integral tables for the resonant nuclides where the resonance integral is a function of the background cross section and can be prepared through a special program solving the slowing down equation. In case the cross section libraries do not include the resonance integral table for the resonant nuclides, the computational prediction produces a large error. We devised a new method using a Monte Carlo calculation for the effective resonance cross sections to solve this problem provisionally. We extended this method to obtain the resonance integral table for general purpose. The MCNP code is used for the effective resonance integrals and the LIBERTE code for the effective background cross sections. We modified the HELIOS library with the effective cross sections and the resonance integral tables obtained by the newly developed Monte Carlo method, and performed sample calculations using HELIOS and LIBERTE. The results showed that this method is very effective for the resonance treatment.
In this paper, we propose a face recognition method using a neuro-fuzzy algorithm. In the preprocessing step, we extract the face part from the background image by tracking face boundaries. Then based on the a priori knowledge of human faces we extract the features such as widths of eyes and mouth, and distances from eye to nose and nose to mouth. In the recognition step. We use a neuro-fuzzy algorithm that employs a fuzzy membership function and modified error backpropagation algorithm. The former absorbs the variation of feature values and the latter shows good learning efficiency. Computer simulation results with 20 persons show that the proposed method gives higher recognition rate than the conventional ones.
In PMN-pyrochlore phase mixtures, dielectric constant was measured as a function of the volume fraction of pyrochlore phase and considered with general effective media(GEM) equation. For the application of GEM equation to this system, the critical volume fraction(Vc) where connectivity between the perovskite PMN and pyrochlore phase changed from 0-3 to 3-3, was determined based on the each particle size ratio of two phases with microstructural observation. And then the t value was determined from modified percolation powder-law dependence ( K-Kc (V-Vc)t). In the case of applying such values of t and Vc to the GEM equation, which provided a reasonable fit to the measured dielectric constant within the experimental error range.
Generally, it is known that the reduced integration, modified shape function anisoparametric and non-conforming element can minimize the error induced by stiffness locking phenomenon in the finite element analysis. In this study, new anisoparametric curved beam elements are introduced by using different shape functions in each displacement field. When these shape functions are substitute for functional, we can expect that the undulate stress patterns are not appeared or minimized because there is no unmatched coefficient in the constrained energy equation. As a result of numerical test, the undulate stress patterns are disappeared, and displacement and stress are coincide with the exact solutions.
Active noise control is an approach to reduce the noise by utilizing a secondary noise source that destructively interferes with the unwanted noise. In general, active noise control systems rely on multiple sensors to measure the unwanted noise field and the effect of the cancellation. This paper develops an approach that utilizes a single sensor. The noise field is modeled as a stochastic process, and an adaptive algorithm is used to adaptively estimate the parameters of the process. Based on these parameter estimates, a canceling signal is generated. Oppenheim assumed that transfer function characteristics from the canceling source to the error sensor is only a propagation delay. This paper proposes a modified Oppenheim algorithm by considering transfer characteristics of speaker-path-sensor This transfer characteristics is adaptively cancelled by the proposed adaptive modeling technique. Feasibility of the proposed method is proved by computer simulations with artificially generated random noises and sine wave noise. The details of the proposed architecture. and theoretical simulation of the noise cancellation system for three dimension enclosure are presented in the Paper.
This paper discusses the theoretical researches subject to elastic buckling problems of the structures. The purpose is to ensure the characteristic of buckling be true by arc-length method and the finite element method. The difficulties in processes calculating the equilibrium curve after buckling is to get the equilibrium owe near singular point at which the determinant of stiffness matrix is zero. The purpose of the load-displacement curve is to determine the buckling load of the structure, and further to get the information about the characteristic after buckling. Here, this paper expresses the incremental solution at particular point by the linear combination of both homogeneous mode and particular mode, then uses the method which gets the unknown parameter including this function, through trial-and-error method including modified N-R convergence process. Finally, this paper describes the multiple bifurcation of truss dome as the numerical examples according to this algorithm.
This paper presents the design consideration of the MFNNs(Multilayer Feed forward Neural Networks) based on the distribution of the given teching patterns. By extracting the feature points from the given teaching patterns, the structure of a network including the netowrk size and interconnection weights of a network is initialized. This network is trained based on the modified version of the EBP(Error Back Propagation) algorithm. As a result, the proposed method has the advantage of learning speed compared to the conventional learning of the MFNNs with randomly chosen initial weights. To show the effectiveness of the suggested approach, the simulation result on the approximation of a two demensional continuous function is shown.
In the present study, ventilation flow rates and pressure rises through a road tunnel are simulated numerically using CFD with the various conditions such as roughness height, swirl angle of jet fan, entrance and exit effect and hub to tip ratio. By using a modified wall function, friction factor can be predicted under 10% of error with respect to the Moody chart for the circular pipe flow and 15%, for the present tunnel. For more precise design, the effects of the swirl angle and hub to tip ratio of jet fan, which is not included in the theoretical equation of pressure rise by jet fan are necessary to be considered.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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