This paper discusses the impacts of large scale grid-connected wind farm equipped with permanent magnet synchronous generator (PMSG) on power system small signal stability (SSS) incorporating wind generation uncertainty and volatility. Firstly, a practical simplified PMSG model with rotor-flux-oriented control strategy applied is derived. In modeling PMSG generator side converter, the generator-voltage-oriented control strategy is utilized to implement the decoupled control of active and reactive power output. In modeling PMSG grid side converter, the grid-voltage-oriented control strategy is applied to realize the control of DC link voltage and the reactive power regulation. Based on the Weibull distribution of wind speed, the Monte Carlo simulation technique based is carried out on the IEEE 16-generator-68-bus test system as benchmark to study the impacts of wind generation uncertainty and volatility on small signal stability. Finally, some preliminary conclusions and comments are given.
Limited, noisy data in vibration testing is a hindrance to the development of structural damage detection. This paper presents a method for optimizing sensor placement and performing damage detection using finite element model updating. Sensitivity analysis of the modal flexibility matrix determines the optimal sensor locations for collecting information on structural damage. The optimal sensor locations require the instrumentation of only a limited number of degrees of freedom. Using noisy modal data from only these limited sensor locations, a method based on model updating and changes in the flexibility matrix successfully determines the location and severity of the imposed damage in numerical simulations. In addition, a steel cantilever beam experiment performed in the laboratory that considered the effects of model error and noise tested the validity of the method. The results show that the proposed approach effectively and robustly detects structural damage using limited, optimal sensor information.
Nitrogen removal, nitrous oxide ($N_2O$) emission and microbial community in sequencing batch and continuous-flow intermittent aeration processes were investigated. Two sequencing batch reactors (SBRs) and two continuous-flow multiple anoxic and aerobic reactors (CMRs) were operated under high dissolved oxygen (DO) (SBR-H and CMR-H) and low DO (SBR-L and CMR-L) concentrations, respectively. Nitrogen removal was enhanced under CMR and low DO conditions (CMR-L). The highest total inorganic nitrogen removal efficiency of 91.5% was achieved. Higher nitrifying and denitrifying activities in SBRs were observed. CMRs possessed higher $N_2O$ emission factors during nitrification in the presence of organics, with the highest $N_2O$ emission factor of 60.7% in CMR-L. SBR and low DO conditions promoted $N_2O$ emission during denitrification. CMR systems had higher microbial diversity. Candidatus Accumulibacter, Nitrosomonadaceae and putative denitrifiers ($N_2O$ reducers and producers) were responsible for $N_2O$ emission.
Yin, Xuetong;Li, Nan;Jia, Sen;Zhang, Xiaoliang;Li, Ye
Investigative Magnetic Resonance Imaging
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제25권4호
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pp.229-251
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2021
Arteriosclerosis is the leading cause of stroke, with a fatality rate surpassing that of ischemic heart disease. High-resolution vessel wall magnetic resonance imaging is generally recognized as a non-invasive and panoramic method for the evaluation of arterial plaque; however, this method requires improved signal-to-noise ratio and scanning speed. Recent advances in high-density head and neck coil arrays are characterized by broad coverage, multiple channels, and closefitting designs. This review analyzes fast magnetic resonance imaging from the perspective of accelerated algorithms for vessel wall imaging and demonstrates the need for effective algorithms for signal acquisition using advanced radiofrequency system. We summarize different phased-array structures under various experimental objectives and equipment conditions, introduce current research results, and propose prospective research studies in the future.
Compressed sensing (CS) has been investigated in magnetic resonance (MR) parametric mapping to reduce scan time. However, the relatively long reconstruction time restricts its widespread applications in the clinic. Recently, deep learning-based methods have shown great potential in accelerating reconstruction time and improving imaging quality in fast MR imaging, although their adaptation to parametric mapping is still in an early stage. In this paper, we proposed a novel deep learning-based framework DEMO for fast and robust MR parametric mapping. Different from current deep learning-based methods, DEMO trains the network in an unsupervised way, which is more practical given that it is difficult to acquire large fully sampled training data of parametric-weighted images. Specifically, a CS-based loss function is used in DEMO to avoid the necessity of using fully sampled k-space data as the label, thus making it an unsupervised learning approach. DEMO reconstructs parametric weighted images and generates a parametric map simultaneously by unrolling an interaction approach in conventional fast MR parametric mapping, which enables multi-tasking learning. Experimental results showed promising performance of the proposed DEMO framework in quantitative MR T1ρ mapping.
This paper investigated the effects of rebar corrosion on bond performance between rebar and two different concrete mixes (compressive strengths of 20.7 MPa and 44.4 MPa). The specimen was designed as a rebar centrally embedded in a 200 mm concrete cube, with two stirrups around the rebar to supply confinement. An electrochemical accelerated corrosion technique was applied to corrode the rebar. 120 specimens of two different concrete mixes with various reinforcing steel corrosion levels were manufactured. The corrosion crack opening width and length were recorded in detail during and after the corrosion process. Three different loading schemes: monotonic pull-out load, 10 cycles of constant slip loading followed by pull-out and varied slip loading followed by pull-out, were carried out on the specimens. The effects of rebar corrosion with two different concrete mixes on corrosion crack opening, bond strength and corresponding slip value, initial slope of bond-slip curve, residual bond stress, mechanical interaction stress, and energy dissipation, were discussed in detail. The mean value and coefficient of variation of these parameters were also derived. It was found that the coefficient of variation of the parameters of the corroded specimens was larger than those with intact rebar. There is also obvious difference in the two different concrete mixes for the effects of rebar corrosion on bond-slip parameters.
In this study, the construction of a reinforced concrete bridge pier was analyzed from durability point of view. The goal of the study is to analyze the crack iniation condition due to construction and present some recommendations for construction conditions of the reinforced concrete bridge pier. The bridge is located at the western port area of Shenzhen, where the climate is high temperature and humidity. To control the cracking of concrete, a construction simulation was carried out for a heat transfer problem as well as a thermal stress problem. A shrinkage model for heat produced due to cement hydration and a Burger constitutive model to simulate the creep effect are used. The modelling based on Femmasse(C) is verified by comparing with the testing results of a real underground abutment. For the bridge pier, the temperature and stress distribution, as well as their evolution with time are shown. To simulate the construction condition, four initial concrete temperatures ($5^{\circ}C$, $10^{\circ}C$, $15^{\circ}C$, $20^{\circ}C$) and three demoulding time tips (48h, 72h, 96h) are investigated. From the results, it is concluded that a high initial concrete temperature could result in a high extreme internal temperature, which causes the early peak temperature and the larger principle stresses. The demoulding time seems to be less important for the chosen study cases. Currently used 72 hours in the construction practice may be a reasonable choice.
With the intensification of urban development in Chinese cities, mixed land use in urban centers extends vertically into 3-D and expands its scale from a single building to commercial clusters. The multi-level pedestrian system in city centers also changed its role from one of traffic isolation to spatial integration, where transit nodes, street sidewalks, squares, building entrances, atriums, and corridors are interconnected, both horizontally and vertically, into a whole spatial system, within which pedestrian flows are guided and shopping facilities are arranged. This paper uses spatial configuration analysis of space syntax to examine the impacts of spatial patterns on movement distribution and the business performance of tenant mix in the multi-level commercial system of the Nanshan Commercial Cultural District in Shenzhen, China. The key objective is to better understand the interactions between the socio-economic variables and spatial design parameters of a shopping complex. The research findings point to the importance of multiplicity between syntactic variables and other spatial variables in influencing the pedestrian flows, business performance and tenant mix in highly complex commercial systems. Particularly noteworthy is the relationship between spatial accessibility measures and the location of escalators, and the ways in which individual commercial buildings are embedded into the overall spatial system. The study suggests that this may lead to the preliminary identification of the spatial qualities of effective vertical extensions of mixed land use in a high-density urban settings.
Purpose: Long noncoding RNA 00703 (LINC00703) was found originating from a region downstream of Kruppel-like factor 6 (KLF6) gene, having 2 binding sites for miR-181a. Since KLF6 has been reported as a target of miR-181a in gastric cancer (GC), this study aims to investigate whether LINC00703 regulates the miR-181a/KLF6 axis and plays a functional role in GC pathogenesis. Materials and Methods: GC tissues, cell lines, and nude mice were included in this study. RNA binding protein immunoprecipitation (RIP) and pull-down assays were used to evaluate interaction between LINC00703 and miR-181a. Quantitative real-time polymerase chain reaction and western blot were applied for analysis of gene expression at the transcriptional and protein levels. A nude xenograft mouse model was used to determine LINC00703 function in vivo. Results: We revealed that LINC00703 competitively interacts with miR-181a to regulate KLF6. Overexpression of LINC00703 inhibited cell proliferation, migration/invasion, but promoted apoptosis in vitro, and arrested tumor growth in vivo. LINC00703 expression was found to be decreased in GC tissues, which was positively correlated with KLF6, but negatively with the miR-181a levels. Conclusions: LINC00703 may have an anti-cancer function via modulation of the miR-181a/KLF6 axis. This study also provides a new potential diagnostic marker and therapeutic target for GC treatment.
Instrumentation on structural health monitoring system imposes critical issues for applying the structural monitoring system to real world structures, for which not only on the configuration and geometry, but also aesthetics on the system to be monitored should be considered. To illustrate this point, two real world structural health monitoring systems, the structural health monitoring system of Shenzhen Vanke Center and the structural health monitoring system of Shenzhen Bay Stadium in China, are presented in the paper. The instrumentation on structural health monitoring systems of real world structures is addressed by providing the description of the structure, the purpose of the structural health monitoring system implementation, as well as details of the system integration including the installations on the sensors and acquisition equipment and so on. In addition, an intelligent algorithm on stress identification using measurements from multi-region is presented in the paper. The stress identification method is deployed using the fuzzy pattern recognition and Dempster-Shafer evidence theory, where the measurements of limited strain sensors arranged on structure are the input data of the method. As results, at the critical parts of the structure, the stress distribution evaluated from the measurements has shown close correlation to the numerical simulation results on the steel roof of the Beijing National Aquatics Center in China. The research work in this paper can provide a reference for the design and implementation of both real world structural health monitoring systems and intelligent algorithm to identify stress distribution effectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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