Interpenetrating phase composites of $TiB_2$-Cu system were produced via Spark-Plasma Sintering (SPS) oi nanocomposite powders. Under simultaneous action of pressure, temperature and electric current titanium diboride nanoparticles distributed in copper matrix move, agglomerate and form a fine-grained skeleton. Increasing SPS-temperature and he]ding time promote densification due to local melting of copper matrix When copper melting is avoided the compacts contain 17-20% porosity but titanium diboride skeleton is still formed representing the feature of SPS . High degree of densification and formation of titanium diboride network result in increased hardness of high-temperature SPS-compacts.
In this paper, an adaptive passivity based excitation and governor control scheme is proposed to enhance the transient stability of a single machine infinite bus power system with parametric uncertainties. We employ a state model where the frequency, the difference between active and mechanical power, and the difference between the squared terminal voltage and its reference are regarded as state variables. Using this state model, the proposed controller is obtained in two steps; firstly, a simple direct adaptive passivation controller is designed for the power system with parametric uncertainties; then a linear PI controller is applied to guarantee the stability of the closed loop system.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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v.2
no.3
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pp.288-294
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2013
This paper introduces a novel method of on-line identifying the stator resistance and leakage inductance of dual three phase induction motor (DTPIM). According to the machine mathematical model, the stator resistance and leakage inductance can be estimated using the voltage and current values in harmonic subspace. Thus a method of voltage vector injection in harmonic subspace (VVIHS) is proposed, which causes currents in harmonic space. Then the errors between command and actual harmonic currents are utilized to regulate the machine parameters, including stator resistance and leakage inductance. The principle is presented and analyzed in detail. Experimental results prove the feasibility and validity of proposed method.
The Journal of Information Technology and Database
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v.7
no.1
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pp.17-26
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2000
To provide highly available services in the distributed object system, it is required to support the object group. The state machine approach and primary-backup approach are proposed as two representative approaches for support of object group. The primary-backup approach does not only give merits such as transparency of object group and non-deterministic execution but also require less resource than state machine approach. This paper describes an extension of CORBA that is required to support of the primary-backup object group. In this paper, the state of backup is synchronized with primary through the atomic multicast protocol whenever the request of client is executed at primary. As a result, it does not require message logging and check pointing. The object group of this paper also provides fast response time in case of failure of the primary since it makes primary election unnecessary. And through an extension of IDL, it makes possible to avoid consistency control depending on characteristic of application. A prototype has been implemented and the performance of object group has been compared with a single object invocation.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.18
no.10
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pp.1572-1581
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1993
DFSM(Deterministic Finite State Machine) is used because it easily represents the control flow of a protocol in the protocol specification. Real protocols contain problem of nondeterminisms that have more than one enabled transition in the same state by same input. But DFSM does not process nondeterminism. So, in this paper, we first specify a protocol with NFSM (Nonderministic FSM) that may show the characteristics of nondeterminism, and propose an algorithm which converts NFSM to DFSM.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.20
no.2
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pp.96-102
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2022
We aim to build predictive models for Airbnb's prices using a GPU-accelerated RAPIDS in a big data cluster. The Airbnb Listings datasets are used for the predictive analysis. Several machine-learning algorithms have been adopted to build models that predict the price of Airbnb listings. We compare the results of traditional and big data approaches to machine learning for price prediction and discuss the performance of the models. We built big data models using Databricks Spark Cluster, a distributed parallel computing system. Furthermore, we implemented models using multiple GPUs using RAPIDS in the spark cluster. The model was developed using the XGBoost algorithm, whereas other models were developed using traditional central processing unit (CPU)-based algorithms. This study compared all models in terms of accuracy metrics and computing time. We observed that the XGBoost model with RAPIDS using GPUs had the highest accuracy and computing time.
With changes in insulated defects, the environment, and so on, new partial discharge (PD) data are highly different from the original samples. It leads to a decrease in on-line recognition rate. The UHF signal and pulse current signal of four kinds of typical artificial defect models in gas insulated switchgear (GIS) are obtained simultaneously by experiment. The relationship map of ultra-high frequency (UHF) cumulative energy and its corresponding apparent discharge of four kinds of typical artificial defect models are plotted. UHF cumulative energy and its corresponding apparent discharge are used as inputs. The support vector machine (SVM) incremental method is constructed. Examples show that the PD SVM incremental method based on simulated annealing (SA) effectively speeds up the data update rate and improves the adaptability of the classifier compared with the original method, in that the total sample is constituted by the old and new data. The PD SVM incremental method is a better pattern recognition technology for PD on-line monitoring.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.48
no.3
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pp.40-47
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2011
This paper addresses the problem of fault detection and tolerance for asynchronous sequential machines using state feedback control. The considered asynchronous machine is affected by intermittent faults. When intermittent faults occur, the machine undergoes unauthorized state transitions and, for a finite duration, remains at the fault state, not responding to the change of the external input. In this paper, we postulate the scheme of detecting intermittent faults and present the existence condition and design algorithm for a robust state feedback controller that overcomes the adversarial effect of intermittent faults. We also undertake a comparative study between the previous control scheme for transient faults and the present strategy for intermittent faults. The design procedure for the proposed controller is described in a case study.
This study describes a system that monitors the tool and cutting state of automatic beveling operation in real time. As a signal for cutting state monitoring, a motor current detected from the spindle drive system of the automatic beveling machine is used to monitor abnormal state. Because automatic beveling is processed using a face milling cutter, the cutting force mechanism is the same as the milling process. The predicted cutting torque is obtained using a cutting force model based on specific cutting resistance. Then, the predicted cutting torque is converted into the spindle motor current value, and cutting state stability is diagnosed by comparing it with the motor current value detected during beveling operation. The experimental results show that the spindle motor current can detect abnormal cutting state such as overload and tool wear during beveling operation, and can diagnose the cutting stability using the proposed equip-current line diagram.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2001.07a
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pp.817-820
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2001
This machine is a high-vacuum exhaust sealing device which makes the inside of PDP element in high vacuum state, blows inactive gases into it and finally seals it. This machine consists of vacuuming parts, heating parts and exhausting parts. Applying the energy saving technology, this machine improves the temperature uniformity of vacuuming and heating parts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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