Zhang, Wenjuan;Ma, Haomiao;Zhang, Junli;Chen, Lingling;Qu, Yang
Journal of Power Electronics
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v.15
no.4
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pp.1119-1130
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2015
This study investigates the multi-objective fuzzy optimization of crowbar resistance for the doubly fed induction generator (DFIG) low-voltage ride-through (LVRT). By integrating the crowbar resistance of the crowbar circuit as a decision variable, a multi-objective model for crowbar resistance value optimization has been established to minimize rotor overcurrent and to simultaneously reduce the DFIG reactive power absorbed from the grid during the process of LVRT. A multi-objective genetic algorithm (MOGA) is applied to solve this optimization problem. In the proposed GA, the value of the crowbar resistance is represented by floating-point numbers in the GA population. The MOGA emphasizes the non-dominated solutions and simultaneously maintains diversity in the non-dominated solutions. A fuzzy-set-theory-based is employed to obtain the best solution. The proposed approach has been evaluated on a 3 MW DFIG LVRT. Simulation results show the effectiveness of the proposed approach for solving the crowbar resistance multi-objective optimization problem in the DFIG LVRT.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2004.04a
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pp.119-126
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2004
A continuum-based design sensitivity analysis and topology optimization methods are developed for power flow analysis. Efficient adjoint sensitivity analysis method is employed and further extended to topology optimization problems. Young's moduli of all the finite elements are selected as design variables and parameterized using a bulk material density function. The objective function and constraint are an energy compliance of the system and an allowable volume fraction, respectively. A gradient-based optimization, the modified method of feasible direction, is used to obtain the optimal material layout. Through several numerical examples, we notice that the developed design sensitivity analysis method is very accurate and efficient compared with the finite difference sensitivity. Also, the topology optimization method provides physically meaningful results. The developed is design sensitivity analysis method is very useful to systematically predict the impact on the design variations. Furthermore, the topology optimization method can be utilized in the layout design of structural systems.
The automotive industry faces many competitive challenges including weight and cost reduction to meet need for higher fuel economy. It is a trend that a lot of parts have been currently changed to an aluminum alloy from steel materials. It is required more precise analysis for practical load because of complexities and varieties of vehicle structure. In this study, the shape optimization using a FEA is performed to determine the design of the knuckle. The size optimization is carried out to find thickness while the stiffness constraints are satisfied. A commercial optimization software MSC/NASTRAN is utilized for the structural analysis and the optimization processes.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.63
no.9
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pp.1300-1305
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2014
In this paper, we suggest an optimization method which can save about 5[%] of the cost though the optimizing of configuration and capacity for the facility. To achieve this goal, we compared the design data of the power, motor and drive system with the actual operation data of the plate mill plant in K-Steelworks. Therefore we measured the actual loading data by facilities considering the operating conditions of the plate mill plant in K-Steelworks, after that analyzed these data. In addition, we review the optimal capacity for transformer, switchgear and drive, and also reconfigured the electrical room and power single line diagram through the validation of motor data by equipment and the confirmation of process data considering the load characteristics. Consequently, the optimization method of capacity for the facilities shall have effectiveness in building new plate mill plant to further reduce costs at future.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.10
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pp.3321-3341
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2014
This paper investigates the outage performance and optimization for the four-phase two-way transmission network with an energy harvesting (EH) relay. To enable the simultaneous information processing and energy harvesting at the relay, we firstly propose a power splitting-based two-way relaying protocol (PSTWR). Then, we discuss its outage performance theoretically and derive an explicit expression for the system outage probability. In order to find the optimal system configuration parameters such as the optimal power splitting ratio and the optimal transmit power redistribution factor, we formulate an outage-minimized optimization problem. As the problem is difficult to solve, we design a genetic algorithm (GA) based algorithm for it. Besides, we also investigate the effects of the power splitting ratio, the power redistribution factor at the relay, and the source to relay distance on the system outage performance. Finally, extensive simulation results are provided to demonstrate the accuracy of the analytical results and the effectiveness of the GA-based algorithm. Moreover, it is also shown that, the relay position greatly affects the system performance, where relatively worse outage performance is achieved when the EH relay is placed in the middle of the two sources.
The optimum design of power yacht belongs to the nonlinear constrained optimization problems. The determination of scantlings for the bow structure is a very important issue with in the whole structural design process. The derived design results are obtained by the use of real-coded micro-genetic algorithm including evaluation from Lloyd's Register small craft guideline, so that the nominal limiting stress requirement can be satisfied. In this study, the minimum volume design of bow structure on the power yacht was carried out based on the finite element analysis. The target model for optimum design and local structural analysis is the bow structure of a power yacht. The volume of bow structure and the main dimensions of structural members are chosen as an objective function and design variable, respectively. During optimization procedure, finite element analysis was performed to determine the constraint parameters at each iteration step of the optimization loop. optimization results were compared with a pre-existing design and it was possible to reduce approximately 19 percents of the total steel volume of bow structure from the previous design for the power yacht.
Single-orifice plate is wildly utilized in the piping system of the nuclear power plant to throttle and depressurize the fluid of the pipeline. The cavitation induced by the single-orifice plate may cause some serious vibration of the pipeline. This study aims to find the optimal designs of the single-orifice plates that may have weak cavitation possibilities. For this purpose, a new single-orifice plate with a convergent-flat-divergent hole was modeled, a multi-objective optimization method was proposed to optimize the shape of a single-orifice plate, while computational fluid dynamics method was adopted to obtain the fluid physical quantities. The reciprocal cavitation number and the developmental integral were treated as cavitation indexes (e.g., objectives for the optimization algorithm). Two non-dominant designs ultimately achieved illustrated obvious reduction in the cavitation indexes at a Reynolds number Re = 1 ×105 defined based on fluid velocity. Besides, the sensitivity analysis and temperature effects were also performed. The results indicated that the convergent angle of the single-orifice plate dominants the cavitation behavior globally. The optimal designs of single-orifice plates result in lower downstream jet areas and lower upstream pressure. For a constant Reynolds number, the higher temperature of liquid water, the easier it is to undergo cavitation. Whereas there is a diametric phenomenon for a constant fluid velocity. Moreover, the regression models were carried out to establish the mathematical relation between temperature and cavitation indexes.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.7
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pp.2047-2066
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2024
In order to improve the coverage and achieve massive spectrum access, non-orthogonal multiple access (NOMA) technology is applied in millimeter wave massive multiple-input multiple-output (mMIMO) communication network. However, the power assumption of active sensors greatly limits its wide applications. Recently, Intelligent Reconfigurable Surface (IRS) technology has received wide attention due to its ability to reduce power consumption and achieve passive transmission. In this paper, spectral efficiency maximum problem in the millimeter wave mMIMO-NOMA system with IRS is considered. The sparse RF chain antenna structure is designed at the base station based on continuous phase modulation. Furthermore, a joint optimization problem for power allocation, power splitting, analog precoding and IRS reconfigurable matrices are constructed, which aim to achieve the maximum spectral efficiency of the system under the constraints of user's quality of service, minimum energy harvesting and total transmit power. A three-stage iterative algorithm is proposed to solve the above mentioned non-convex optimization problems. We obtain the local optimal solution by fixing some optimization parameters firstly, then introduce the relaxation variables to realize the global optimal solution. Simulation results show that the spectral efficiency of the proposed scheme is superior compared to the conventional system with phase shifter modulation. It is also demonstrated that IRS can effectively assist mmWave communication and improve the system spectral efficiency.
A new effective methodology for optimizing the enrichment of low-enriched zones as well as gadolinia fuel ($UO_2/Gd_2O_3$) rod designs in PLUS7 fuel assemblies was developed to minimize the maximum peak power in the core and to maximize the cycle lifetime. An automated link code was developed to integrate the genetic algorithm (GA) and the core design code package of ALPHA/PHOENIX-P/ANC and to generate and evaluate the candidates to be optimized efficiently through the integrated code package. This study introduces an optimization technique for the optimization of gadolinia fuel rod designs in order to effectively reduce the peak powers for a few hot assemblies simultaneously during the cycle. Coupled with the gadolinia optimization, the optimum enrichments were determined using the same automated code package. Applying this technique to the reference core of Ulchin Unit 4 Cycle 11, the gadolinia fuel rods in each hot assembly were optimized to different numbers and positions from their original designs, and the maximum peak power was decreased by 2.5%, while the independent optimization technique showed a decrease of 1.6% for the same fuel assembly. The lower enrichments at the fuel rods adjacent to the corner gap (CG), guide tube (GT), and instrumentation tube (IT) were optimized from the current 4.1, 4.1, 4.1 w/o to 4.65, 4.2, 4.2 w/o. The increase in the cycle lifetime achieved through this methodology was 5 effective full-power days (EFPD) on an ideal equilibrium cycle basis while keeping the peak power as low as 2.3% compared with the original design.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.8
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pp.2140-2156
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2023
The Wireless Sensor Network (WSN), is constructed out of teeny-tiny sensor nodes that are very low-cost, have a low impact on the environment in terms of the amount of power they consume, and are able to successfully transmit data to the base station. The primary challenges that are presented by WSN are those that are posed by the distance between nodes, the amount of energy that is consumed, and the delay in time. The sensor node's source of power supply is a battery, and this particular battery is not capable of being recharged. In this scenario, the amount of energy that is consumed rises in direct proportion to the distance that separates the nodes. Here, we present a Hybrid Firefly Glow-Worm Swarm Optimization (HF-GSO) guided routing strategy for preserving WSNs' low power footprint. An efficient fitness function based on firefly optimization is used to select the Cluster Head (CH) in this procedure. It aids in minimising power consumption and the occurrence of dead sensor nodes. After a cluster head (CH) has been chosen, the Glow-Worm Swarm Optimization (GSO) algorithm is used to figure out the best path for sending data to the sink node. Power consumption, throughput, packet delivery ratio, and network lifetime are just some of the metrics measured and compared between the proposed method and methods that are conceptually similar to those already in use. Simulation results showed that the proposed method significantly reduced energy consumption compared to the state-of-the-art methods, while simultaneously increasing the number of functioning sensor nodes by 2.4%. Proposed method produces superior outcomes compared to alternative optimization-based methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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