The air flow supplied to a fuel cell system is one of the most significant factors in determining fuel efficiency. The conventional method of controlling the air flow is to fix the oxygen supply at an estimated constant rate for optimal efficiency. However, the actual optimal point can deviated from the pre-set value due to temperature, load conditions and so on. In this paper, the maximum efficiency point tracking (MEPT) algorithm is proposed for finding the optimal air supply rate in real time to maximize the net-power generation of fuel cell systems. The fixed step MEPT algorithm has slow dynamics, thus it affects the overall efficiency. As a result, the variable step MEPT algorithm is proposed to compensate for this problem instead of a fixed one. The complete small signal model of a PEM Fuel cell system is developed to perform a stability analysis and to present a design guideline. For a design example, a 1kW PEM fuel cell system with a DSP 56F807 (Motorola Inc) was built and tested using the proposed MEPT algorithm. This control algorithm is very effective for a soft current change load like a grid connected system or a hybrid electric vehicle system with a secondary energy source.
In this paper, the fluid dynamic forces and performances of a moving airfoil in the low Reynolds number flow is addressed. In order to calculate the necessary propulsive force for the moving airfoil in a low Reynolds number flow, a lattice-Boltzmann method is used. The critical Reynolds and Strouhal numbers for the thrust generation are investigated for the four propulsion types. It was found that the Normal P&D type produces the largest thrust with highest efficiency among the investigated types. The leading edge of the airfoil has an effect of deciding the force production types, whereas the trailing edge of the airfoil plays an important role in augmenting or reducing the instability produced by the leading edge oscillation. It is believed that present results can be used to decide the optimal propulsion devices for the given Reynolds number flow.
Rapid urbanization, resource depletion, and limited land are further increasing the need for skyscrapers in city centers; therefore, it is imperative to enhance tall building performance efficiency and energy-generative capability. Potential performance improvements can be explored using parametric multi-objective optimization, aided by evaluation tools, such as computational fluid dynamics and energy analysis software, to visualize and explore skyscrapers' multi-resource, multi-system generative potential. An optimization-centered, software-based design platform can potentially enable the simultaneous exploration of multiple strategies for the decreased consumption and large-scale production of multiple resources. Resource Generative Skyscrapers (RGS) are proposed as a possible solution to further explore and optimize the generative potentials of skyscrapers. RGS can be optimized with waste-energy-harvesting capabilities by capitalizing on passive features of integrated renewable systems. This paper describes various resource-generation technologies suitable for a synergetic integration within the RGS typology, and the software tools that can facilitate exploration of their optimal use.
Rotation design is a sampling technique to reduce response burden and to estimate the population characteristics varying in time. Park and Kim(1999) discussed a generation of one-level rotation design which is called as {{{{r_1^m ~-r_2^m-1}}}} design has more applicable form than existing before. In the structure of {{{{r_1^m ~-r_2^m-1}}}} design, we derive the exact variances of generalized composite estimators for level, change and aggregate level characteristics of interest, and optimal coefficients minimizing their variances. Finally numerical examples are shown by the efficiency of alternative designs relative to widely used 4-8-4 rotation design. This is continuous work of Part Ⅰ studied by Park and Kim(1999).
The line-start permanent magnet synchronous motor has a high efficiency and an advantage in constant speed operation regardless of the effect of load variation. However, it is difficult to predict the performance of characteristics accurately, because of the unbalanced starting torque with the initial starting position of the rotor and the generation of a break torque. In this paper the dynamic characteristics of the line-start permanent magnet synchronous motor are described and compared with those of the squirrel-cage induction motor through the simulation to find the characteristics of the permanent magnets and the rotor bars in the line-start permanent magnet synchronous motor. Finally this paper gives the comparison between the simulation results and the experimental results.
In this thesis, based on Genetic Algorithm, a new route search algorithm is presented to search an optimal route between the origin and the destination in intelligent route guidance systems in order to minimize the route traveling time. The proposed algorithm is effectively employed to complex road networks which have diverse turn constrains, time-delay constraints due to cross signals, and stochastic traffic volume. The algorithm is also shown to significantly promote search efficiency by changing the population size of path individuals that exist in each generation through the concept of age and lifetime to each path individual. A virtual road-traffic network with various turn constraints and traffic volume is simulated, where the suggested algorithm promptly produces not only an optimal route to minimize the route cost but also the estimated travel time for any pair of the origin and the destination, while effectively avoiding turn constraints and traffic jam.
Due to environmental regulation and technical improvements, renewable energy sources (RES) are increasingly penetrated and operated in power systems. Clean energy technologies have become cost-competitive with conventional power systems, and in the near future, the generation cost of RES is expected to approach grid parity. In this situation, it should be considered an extraordinarily important issue to be maximized resulting in utilization of RES as well as to develop technologies for efficiency improvement of RES. Therefore, in this paper, the method for determining an optimal installed capacity and interconnected location of RES is proposed in order to minimize the cost of energy not supplied, which can contribute to improve distribution reliability.
Conceptual design is the first step in the overall process of product design. Its intrinsic uncertainty, imprecision, and lack of information lead to the fact that current conceptual design activities in engineering have not been computerized and very few CAD systems are available to support conceptual design. In most of the current intelligent design systems, approach of principle synthesis, such as morphology matrix, bond graphic, or design catalogues, is usually adopted to deal with the concept generation, in which optional concepts are generally combined and enumerated through function analysis. However, as a large number of concepts are generated, it is difficult to evaluate and optimize these design candidates using regular algorithm. It is necessary to develop a new approach or a tool to solve the concept generation. Generally speaking, concept generation is a problem of concept synthesis. In substance, this process of developing design candidate is a combinatorial optimization process, viz., the process of concept generation can be regarded as a solution for a state-place composed of multi-concepts. In this paper, genetic algorithm is utilized as a feasible tool to solve the problem of combinatorial optimization in concept generation, in which the encoding method of morphology matrix based on function analysis is applied, and a sequence of optimal concepts are generated through the search and iterative process which is controlled by genetic operators, including selection, crossover, mutation, and reproduction in GA. Several crucial problems on GA are discussed in this paper, such as the calculation of fitness value and the criteria for heredity termination, which have a heavy effect on selection of better concepts. The feasibility and intellectualization of the proposed approach are demonstrated with an engineering case. In this work concept generation is implemented using GA, which can facilitate not only generating several better concepts, but also selecting the best concept. Thus optimal concepts can be conveniently developed and design efficiency can be greatly improved.
최근 들어서, Multi-User Massive MIMO 네트워크에서 하드웨어와 알고리즘 측면에서 복잡도를 낮추면서 높은 전송률을 얻을 수 있는 다양한 전송 안테나 선택 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 차세대 이동통신 네트워크에서 에너지 소모량을 줄이기 위한 다양한 기술들에 대한 연구가 이루어지고 있다. 그래서, 본 논문에서는 Multi-User Massive MIMO 네트워크에서 낮은 계산 복잡도를 달성하면서 에너지 효율성을 높일 수 있는 전송 안테나 선택 기법을 연구하였다. 먼저, Brute-Force 탐색 기반의 최적 방식을 소개하고 최적 방식 대비 계산 복잡도를 획기적으로 줄일 수 있는 새로운 안테나 선택 기법을 제안하였다. 안테나 수가 증가할수록 최적 방식의 복잡도는 지수적으로 증가하는 반면 제안 방식은 선형적으로 증가한다. 그럼에도 불구하고, 제안 방식과 모든 경우를 고려하는 최적 방식의 에너지 효율 성능 차이는 크지 않다.
In this paper, a methodology for the efficiency improvement of the photovoltaic system without adding some elements or increasing the cost comparing with the conventional system is discussed. It is suggested the optimal photovoltaic module configuration through its performance analysis, and also the suitable maximum power point tracking (MPPT) voltage considered the system cost and the efficiency of the converter. The high efficiency photovoltaic system by using the parallel power transfer (PPT) based MPPT converter is proposed and analyzed theoretically comparing with the conventional Buck type MPPT converter. Finally, it is designed and implemented the proposed photovoltaic system for supplying DC 48V by using the PPT based MPPT converter. And the effect of the efficiency improvement and the usefulness of the proposed system is proved through some preliminary simulation and experiment results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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