Transactions on Electrical and Electronic Materials
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v.18
no.3
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pp.169-175
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2017
A safe and reliable protection system in distribution networks, specifically, those hosting distribution generation units, needs a robust over-current protection scheme. To avoid unintentional DG disconnection during fault conditions, a protection system should operate quickly and selectively. Therefore, to achieve this aim, satisfying coordination constraints are important for any protection scheme in distribution networks; these pose a challenging task in interconnected and large-scale networks. In this paper, a new coordination strategy, based on the same non-standard time-current curve for all relays, in order to find optimal coordination of directional over-current relays, is proposed. The main aim is to reduce violations, especially miscoordination between pair relays. Besides this, the overall time of operation of relays during primary and backup operations should be minimized concurrently. This work is being tackled based on genetic algorithms and motivated by the heuristic algorithm. For the numerical analysis, to show the superiority of this coordination strategy, the IEEE 30-bus test system, with a mesh structure and supplemented with distributed generation, is put under extensive simulations, and the obtained results are discussed in depth.
A berth assignment problem has a direct impact on assessment of charges made to ships and goods. In this paper, we concerned with of fuzzy mathematical programming models for a berth assignment problem to achieved an efficient berth operation in a fuzzy environment. In this paper, we focus on the berth assignment programming with fuzzy parameters which are based on personal opinions or subjective judgement. From the above point of view, assume that a goal and a constraint are given by fuzzy sets, respectively, which are characterized by membership functions. Let a fuzzy decision be defined as the fuzzy set resulting from the intersection of a goal and constraint. This paper deals with fuzziness in all parameters which are expressed by fuzzy numbers. A fuzzy parameter defined by a fuzzy number means a possibility distribution of the parameters. These fuzzy 0-1 integer programming problems are formulated by fuzzy functions whose concept is also called the extension principle. We deal with a berth assignment problem with triangular fuzzy coefficients and propose a branch and bound algorithm for solving the problem. We suggest three models of berth assignment to minimizing the objective functions such as total port time, total berthing time and maximum berthing time by using a revised Maximum Position Shift(MPS) concept. The berth assignment problem is formulated by min-max and fuzzy 0-1 integer programming. Finally, we gave the numerical solutions of the illustrative examples.
The recursive feature elimination for support vector machine is known to be useful in selecting relevant genes. Since the criterion for choosing relevant genes is the absolute value of a coefficient, the recursive feature elimination may suffer from a scaling problem. We propose a modified version of the recursive feature elimination algorithm using bootstrap. In our method, the criterion for determining relevant genes is the absolute value of a coefficient divided by its standard error, which accounts for statistical variability of the coefficient. Through numerical examples, we illustrate that our method is effective in gene selection.
The in-cabinet response spectrum is used to define the input motion in the seismic qualification of instruments and devices mounted inside an electrical cabinet. This paper presents a procedure for generating the in-cabinet response spectrum for electrical equipment based on in-situ testing by an impact hammer. The proposed procedure includes an algorithm to build the relationship between the impact forces and the measured acceleration responses of cabinet structures by estimating the state-space model. This model is used to predict seismic responses to the equivalent earthquake forces. Three types of structural model are analyzed for numerical verification of the proposed method. A comparison of predicted and simulated response spectra shows good convergence, demonstrating the potential of the proposed method to predict the response spectra for real cabinet structures using vibration tests. The presented procedure eliminates the uncertainty associated with constructing an analytical model of the electrical cabinet, which has complex mass distribution and stiffness.
The data integration with modeled predictions (DIMP) model is a promising inverse radiation transport method for solving the special nuclear material (SNM) holdup problem. Unlike previous methods, DIMP is a completely passive nondestructive assay technique that requires no initial assumptions regarding the source distribution or active measurement time. DIMP predicts the most probable source location and distribution through Bayesian inference and quasi-Newtonian optimization of predicted detector responses (using the adjoint transport solution) with measured responses. DIMP performs well with forward hemispherical collimation and unshielded measurements, but several considerations are required when using narrow-view collimated detectors. DIMP converged well to the correct source distribution as the number of synthetic responses increased. DIMP also performed well for the first experimental validation exercise after applying a collimation factor, and sufficiently reducing the source search volume's extent to prevent the optimizer from getting stuck in local minima. DIMP's simple point detector response function (DRF) is being improved to address coplanar false positive/negative responses, and an angular DRF is being considered for integration with the next version of DIMP to account for highly collimated responses. Overall, DIMP shows promise for solving the SNM holdup inverse problem, especially once an improved optimization algorithm is implemented.
A circular plate is one of the important structures in many industrial fields. In static analysis of a circular plate, we may obtain an exact solution by analytical method, but it is limited to a simple circular plate. Thus, many researchers and designers have used numerical methods such as the finite element method. The authors of this paper developed the finite element-transfer stiffness coefficient method (FE-TSCM) for static and dynamic analyses of various structures. FE-TSCM is the combination of the modeling technique of the finite element method (FEM) and the transfer technique of the transfer stiffness coefficient method (TSCM). FE-TSCM has the advantages of both FEM and FE-TSCM. In this paper, the authors formulate the computational algorithm for the static analysis of axisymmetric circular plates under lateral loading using FE-TSCM. The computational results for three computational models obtained by FE-TSCM are compared with those obtained by FEM in order to confirm the accuracy of FE-TSCM.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.12
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pp.3133-3151
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2012
The optimal price strategy selection of two bounded rational cognitive mobile virtual network operators (MVNOs) in a duopoly spectrum sharing market is investigated. The bounded rational operators dynamically compete to sell the leased spectrum to secondary users in order to maximize their profits. Meanwhile, the secondary users' heterogeneous preferences to rate and price are taken into consideration. The evolutionary game theory (EGT) is employed to model the dynamic price strategy selection of the MVNOs taking into account the response of the secondary users. The behavior dynamics and the evolutionary stable strategy (ESS) of the operators are derived via replicated dynamics. Furthermore, a reward and punishment mechanism is developed to optimize the performance of the operators. Numerical results show that the proposed evolutionary algorithm is convergent to the ESS, and the incentive mechanism increases the profits of the operators. It may provide some insight about the optimal price strategy selection for MVNOs in the next generation cognitive wireless networks.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.10
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pp.4848-4863
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2016
The explosive wireless data service requirement accompanied with carbon dioxide emission and consumption of traditional energy has put pressure on both industria and academia. Wireless networks powered with the uneven and intermittent generated renewable energy have been widely researched and lead to a new research paradigm called green communication. In this paper, we comprehensively consider the total generated renewable energy, QoS requirement and channel quality, then propose a utility based renewable energy allocation policy. The utility here means the satisfaction degree of users with a certain amount allocated renewable energy. The energy allocation problem is formulated as a constraint optimization problem and a heuristic algorithm with low complexity is derived to solve the raised problem. Numerical results show that the renewable energy allocation policy is applicable not only to soft QoS, but also to hard QoS and best effort QoS. When the renewable energy is very scarce, only users with good channel quality can achieve allocated energy.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.8
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pp.3789-3808
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2017
This paper studies a multi-antenna wireless relay network in the presence of a jammer. In this network, the source node transmits signals to the destination node through a multi-antenna relay node which adopts the amplify-and-forward scheme, and the jammer attempts to inject additive signals on all antennas of the relay node. With the linear beamforming scheme at the relay node, this network can be modeled as an equivalent Gaussian arbitrarily varying channel (GAVC). Based on this observation, we deduce the mathematical closed-forms of the capacities for two special cases and the suboptimal achievable rate for the general case, respectively. To reduce complexity, we further propose an optimal structure of the beamforming matrix. In addition, we present a second order cone programming (SOCP)-based algorithm to efficiently compute the optimal beamforming matrix so as to maximize the transmission rate between the source and the destination when the perfect channel state information (CSI) is available. Our numerical simulations show significant improvements of our propose scheme over other baseline ones.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.5
no.5
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pp.442-446
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2004
Computer simulation of a swaging manufacturing process is presented in this paper. Commercially available software has been used to develop the simulation algorithm. Based on the experience gained from trial runs, simulation of a tube swaging process has been carried out. The material parameters "n" (strain hardening exponent) and "K" (plastic modulus) are obtained from actual tensile test measurements of the tube material. Two different geometries for the die and the tube have been used in this work and a comparison made. Numerical simulation of the swaging process has been performed using the commercially available HyperMesh(r) for pre-processing, LS-DYNA(r) for analysis and LS-TAURUS(r) for post-processing. Some of the results obtained from this study are compared with those available in the literature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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