A web based watershed and sewer management system was developed for the analysis of stormwater runoff and sewer flow, and for optimal operation of sewer works using ArcView and SWMM. SWMM and ArcView were dynamically linked together using Avenue and Visual Basic in order to construct user-friendly management system. The developed system was applied to Choonchun city to verify its utilities. All the relevant field data were analyzed on the basis of developed system, and the modeling of runoff and sewer flow was implemented using RUNOFF and TRANSPORT blocks in SWMM. This system was connected to the management system of surface and subsurface environment management system in order to develop an integrated environmental management system. Futhermore, this system will be a critical part of overall control system of sewer works including sewer line and wastewater treatment plant. As this system can provide comprehensive prediction of flow and pollution profiles and analytical tool equipped with Web-GIS, it could serve widely as a tool not only for optimal management, but also for decision support system to examine the efficiency of planning and implementation of sewer projects.
Optimal Power dispatch is the short-term decision of the optimal output of a number of power generation facilities, to meet the system demand, with the objective of Power dispatching at the lowest possible cost, subject to transmission lines power loss and operational constraints. The operational constraint includes power balance constraint, generator limit constraint, and emission dispatch constraint and valve point effects. In this paper, Opposition based Differential Evolution Algorithm (ODEA) has been proposed to handle the objective function and the operational constraints simultaneously. Furthermore, the valve point loading effects and transmission lines power loss are also considered for the efficient and effective Power dispatch. The ODEA has unique features such as self tuning of its control parameters, self acceleration and migration for searching. As a result, it requires very minimum executions compared with other searching strategies. The effectiveness of the algorithm has been validated through four standard test cases and compared with previous studies. The proposed method out performs the previous methods.
Skutterudite materials show PGEC (phonon glass electron crystal) characteristics which is an optimal strategy for designing high performance thermoelectric materials. Now two methods are in parallel to control thermal conductivity of skutterudites, a rattler-atoms doping method and a process for nanostructured bulk materials. Amount of rattler atoms in p-type skutterudite are depends on a Fe/Co ratio of matrix, and the optimal Fe/Co ratio has been reported about from 3:1 to 3.5:0.5 in $R(Fe,Co)_4Sb_{12}$ structure. In this paper, our discussion for rattler doping research was concentrated on double-rattler systems and DD-doped systems in p-type skutterudites. A melt spinning precess combined with high energy ball milling were suggested as a strategy for nanostructured bulk materials with PGEC (phonon glass electron crystal) characteristics in p-type skutterudites.
This paper presents the development of a new 6-DOF parallel-kinematic motion simulator. The moving platform is connected to the fixed base by six P-S-U (Prismatic-Spherical-Universal) serial chains. Comparing with the well-known Gough-Stewart platform-type motion simulator, it uses commercialized linear actuators mounted at the fixed base whereas a 6-UPS manipulator uses telescopic linear ones. Therefore, the proposed motion simulator has the advantages of easier fabrication and lower inertia over a 6-UPS counterpart. Furthermore, since most forces acting along the legs are transmitted to the structure of linear actuators, smaller actuation forces are required. The inverse position and Jacobian matrix are analyzed. In order to further increase workspace, inclined arrangement of universal joints is introduced. The optimal design considering workspace and force transmission capability has been performed. The prototype motion simulator and PC-based real-time controller have been developed. Finally, position control experiment on the prototype has been performed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권5호
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pp.1514-1531
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2014
Femtocell provides better coverage and higher spectrum efficiency in areas rarely covered by macrocells. However, serious two-tier interference emerging from randomly deploying femtocells may create dead zones where the service is unavailable for macro-users. In this paper, we present adopting cognitive radio spectrum overlay to avoid intra-tier interference and incorporating spectrum underlay and overlay to coordinate cross-tier interference. It is a novel centralized control strategy appropriate for both uplink and downlink transmission. We introduce the application of proper spectrum sharing strategy plus optimal power allocation to address the issue of OFDM-based femtocells interference-limited downlink transmission, along with, a low-complexity suboptimal solution proposed. Simulation results illustrate the proposed optimal scheme achieves the highest transmission rate on successfully avoiding two-tier interference, and outperforms the traditional spectrum underlay or spectrum overlay, via maximizing the opportunity to transmit. Moreover, the strength of our proposed schemes is further demonstrated by comparison with previous classic power allocation methods, in terms of transmission rate, computational complexity and signal peak-to-average power ratio.
In recent years, integration of new distributed generation (DG) technology in distribution networks has become one of the major management concerns for professional engineers. This paper presents a dynamic methodology of optimal allocation and sizing of DG units for a given practical distribution network, so that the cost of active power can be minimized. The approach proposed is based on a combined Genetic/Fuzzy Rules. The genetic algorithm generates and optimizes combinations of distributed power generation for integration into the network in order to minimize power losses, and in second step simple fuzzy rules designs based upon practical expertise rules to control the reactive power of a multi dynamic shunt FACTS Compensator (SVC, STATCOM) in order to improve the system loadability. This proposed approach is implemented with the Matlab program and is applied to small case studies, IEEE 25-Bus and IEEE 30-Bus. The results obtained confirm the effectiveness in sizing and integration of an assigned number of DG units.
As the size of semiconductor devices decreases, the etching pattern becomes very narrow and a deep high aspect ratio process becomes important. The cryogenic etching process enables high aspect ratio etching by suppressing the chemical reaction of reactive ions on the sidewall while maintaining the process temperature of -100℃. ESC is an important part for temperature control in cryogenic etching equipment. Through the cooling path inside the ESC, liquid nitrogen is used as cooling water to create a cryogenic environment. And since the ESC directly contacts the wafer, it affects the temperature uniformity of the wafer. The temperature uniformity of the wafer is closely related to the yield. In this study, the cooling path was designed and analyzed so that the wafer could have a uniform temperature distribution. The optimal cooling path conditions were obtained through the analysis of the shape of the cooling path and the change in the speed of the coolant. Through this study, by designing ESC with optimal temperature uniformity, it can be expected to maximize wafer yield in mass production and further contribute to miniaturization and high performance of semiconductor devices.
In software-defined wireless networking (SDWN), the optimal routing technique is one of the effective solutions to improve its performance. This routing technique is done by many different methods, with the most common using integer linear programming problem (ILP), building optimal routing metrics. These methods often only focus on one routing objective, such as minimizing the packet blocking probability, minimizing end-to-end delay (EED), and maximizing network throughput. It is difficult to consider multiple objectives concurrently in a routing algorithm. In this paper, we investigate the application of machine learning to control routing in the SDWN. An intelligent routing algorithm is then proposed based on the machine learning to improve the network performance. The proposed algorithm can optimize multiple routing objectives. Our idea is to combine supervised learning (SL) and reinforcement learning (RL) methods to discover new routes. The SL is used to predict the performance metrics of the links, including EED quality of transmission (QoT), and packet blocking probability (PBP). The routing is done by the RL method. We use the Q-value in the fundamental equation of the RL to store the PBP, which is used for the aim of route selection. Concurrently, the learning rate coefficient is flexibly changed to determine the constraints of routing during learning. These constraints include QoT and EED. Our performance evaluations based on OMNeT++ have shown that the proposed algorithm has significantly improved the network performance in terms of the QoT, EED, packet delivery ratio, and network throughput compared with other well-known routing algorithms.
Tumsa, Tefera Zelalem;Mun, Tae-Young;Lee, Uendo;Yang, Won
한국연소학회:학술대회논문집
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한국연소학회 2014년도 제49회 KOSCO SYMPOSIUM 초록집
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pp.37-40
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2014
Capturing the carbon dioxide emitted from coal-fired power plants will be necessary if targeted reduction in carbon emissions is to be achieved. Modelling and simulation are the base for optimal operation and control in thermal power plant and also play an important role in energy savings. This study aims to analyze the performance of supercritical coal fired power plant through steady and dynamic simulation using a commercial software gCCS. A whole power plant has been modeled and validated with design data of 500 MWe power plant, base and part load operations of the plant were also evaluated, consequently it had been proven that the simulated result had a good agreement with actual operating data. In addition, the effect of co-firng on the plant efficiency and flue gases were investigated using gCCS simulator.
In this paper a high efficiency bi-directional DC-DC converter for hybrid vehicles is proposed. The proposed converter a three-phase half-bridge interleaved ZVS converter, is designed to have high efficiency in the main operation range. The component ratings are calculated, the actual devices are selected, and the efficiency analysis has been performed to determine optimal ZVS range. The input and output current ripples are significantly reduced due to the interleaved operation. The dual loop control for the interleaved three-phase converter is also presented. To confirm the proposed convert ter, The simulation and experimental results are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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