This paper develops a Sustainable Regional Economic Growth Model (SREG) which estimates the relation of labor population change and employment increase in each occupation and maximum limits and minimum requirements of employment increase by labor population change in a specified region using multiplier theory. To develop the proposed model, sustainable regional economic growth is defined as a steady increase of labor population over a long term period and the limit of employment increase is defined as the estimated labor population change in the region with no need for commutation from the surrounded areas. Developed model was applied to 67 county in Pennsylvania State and the results revealed that the investment in infrastructure occupations, such as transportation, warehousing, utilities, information, communication, and other public utilities, maximizes the effects for increasing employment, whereas finance, insurance, and real estate occupations have minimum effects for increasing employment. Calculated minimum requirements of occupations show that infra-structure occupations is a critical factor for labor population change and maximum limits of occupations show that agriculture and finance occupations are difficult to increase independently.
The problem of optimal transmission system planning is to find the most economical locations and time of transmission line construction under the various constraints such as available rights-of-way, finances, the technical characteristics of power system, and the reliability criterion of power supply, and so on. In this paper the constraint of right-of-way is represented as a finite set of available rights-of-way. And the constructed for a unit period. The electrical constraints are represented in terms of line overload and steady state stability margin. And the reliability criterion is dealt with the suppression of failure cost and with single-contingency analysis. In general, the transmission planning problem requires integer solutions and its objective function is nonlinear. In this paper the objective function is defined as a sum of the present values of construction cost and the minimum operating cost of power system. The latter is represented as a sum of generation cost and failure cost considering the change of yearly load, economic dispatch, and the line contingency. For the calculation of operating cost linear programming is adopted on the base of DC load flow calculation, and for the optimization of main objective function nonlinear Branch-and-Bound algorithm is used. Finally, for improving the efficiency of B & B algorithm a new sensitivity analysis algorithm is proposed.
In this paper, the well-conditioned observer for a stochastic system is designed so that the observer is less sensitive to the ill-conditioning factors in transient and steady-state observer performance. These factors include not only deterministic uncertainties such as unknown initial estimation error, round-off error, modeling error and sensing bias, but also stochastic uncertainties such as disturbance and sensor noise. In deterministic perspectives, a small value in the L$_{2}$ norm condition number of the observer eigenvector matrix guarantees robust estimation performance to the deterministic uncertainties. In stochastic viewpoints, the estimation variance represents the robustness to the stochastic uncertainties and its upper bound can be minimized by reducing the observer gain and increasing the decay rate. Both deterministic and stochastic issues are considered as a weighted sum with a LMI (Linear Matrix Inequality) formulation. The gain in the well-conditioned observer is optimally chosen by the optimization technique. Simulation examples are given to evaluate the estimation performance of the proposed observer.
In this paper, an index for the evaluation of a vehicle intake booming noise and intake sound quality were developed through a correlation analysis and a multiple factor regression analysis of objective measurement and subjective evaluation data. At first, an intake orifice noise was measured at the wide-open throttle test condition. And then, an acoustic transfer function between intake orifice noise and interior noise at the steady state condition was estimated. Simultaneously, subjective evaluation was carried out with a 10-scale score by 8 intake noise and vibration expert evaluators. Next, the correlation analysis between the psychoacoustic parameters derived from the measured data and the subjective evaluation was performed. The most critical factor was determined and the corresponding index for intake booming noise and sound quality are obtained from the multiple factor regression method. And, the optimal design of intake system was studied using the booming noise and the sound quality evaluation index for expectation performance of intake system. Conclusively, the optimal designing parameters of intake system from noise level and sound quality whose point of view were extracted by adapting comparative weighting between the booming noise and sound quality evaluation index, which optimized the process. These work could be represented guideline to system engineers, designers and test engineers about optimization procedure of system performance by considering both of noise level and sound quality.
The randomness and incipient nature of certain faults in reactor systems warrant a robust and dynamic detection mechanism. Existing models and methods for fault diagnosis using different mathematical/statistical inferences lack incipient and novel faults detection capability. To this end, we propose a fault diagnosis method that utilizes the flexibility of data-driven Support Vector Machine (SVM) for component-level fault diagnosis. The technique integrates separately-built, separately-trained, specialized SVM modules capable of component-level fault diagnosis into a coherent intelligent system, with each SVM module monitoring sub-units of the reactor coolant system. To evaluate the model, marginal faults selected from the failure mode and effect analysis (FMEA) are simulated in the steam generator and pressure boundary of the Chinese CNP300 PWR (Qinshan I NPP) reactor coolant system, using a best-estimate thermal-hydraulic code, RELAP5/SCDAP Mod4.0. Multiclass SVM model is trained with component level parameters that represent the steady state and selected faults in the components. For optimization purposes, we considered and compared the performances of different multiclass models in MATLAB, using different coding matrices, as well as different kernel functions on the representative data derived from the simulation of Qinshan I NPP. An optimum predictive model - the Error Correcting Output Code (ECOC) with TenaryComplete coding matrix - was obtained from experiments, and utilized to diagnose the incipient faults. Some of the important diagnostic results and heuristic model evaluation methods are presented in this paper.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권11호
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pp.5269-5286
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2018
Task scheduling is one of the key issues in improving system performance and optimizing resource management in cloud computing environment. In order to provide appropriate services for heterogeneous users, we propose a novel task scheduling strategy with service differentiation, in which the delay sensitive tasks are assigned to the rapid cloud with high-speed processing, whereas the fault sensitive tasks are assigned to the reliable cloud with service restoration. Considering that a user can receive service from either local SaaS (Software as a Service) servers or public IaaS (Infrastructure as a Service) cloud, we establish a hybrid queueing network based system model. With the assumption of Poisson arriving process, we analyze the system model in steady state. Moreover, we derive the performance measures in terms of average response time of the delay sensitive tasks and utilization of VMs (Virtual Machines) in reliable cloud. We provide experimental results to validate the proposed strategy and the system model. Furthermore, we investigate the Nash equilibrium behavior and the social optimization behavior of the delay sensitive tasks. Finally, we carry out an improved intelligent searching algorithm to obtain the optimal arrival rate of total tasks and present a pricing policy for the delay sensitive tasks.
Wastewater treatment plants (WWTPs) are designed and built to remove contaminants from wastewater. WWTPs are composed of various facilities equipped with hydro-mechanical and electrical equipment. This paper presents a comparison of two different approaches for WWTPs modelling. Static modelling is suitable for determining the dimensions of facilities and equipment capacity. The special significance of this approach is for the design of new plants, i.e., when a very small number of input data on the quantities and composition of the influent wastewater is available. Dynamic modelling is expensive, time consuming and requires great expertise in the use of simulators, models and very good understanding of the treatment processes. Also, dynamic modelling is very important to use for optimization, consideration of future scenarios and also possible scenarios on the plant. The comparison of two approaches was made on the input data from the biggest and most important plant in Bosnia and Herzegovina (B&H)-WWTP Butila (Sarajevo). The main idea is to show the differences between two demanding accesses. It is important to know how to apply an adequate approach to research and solve the set task. The II phase of the plant Butila, which includes the removal of nutrients, is planned in several years and therefore the importance of research has increased.
본 논문에서는 연결성, 신뢰성, 교통량 제약조건을 만족하는 최소 비용의 소형궤도차량 선로네트워크를 설계하기 위한 유전알고리즘을 제안한다. 소형궤도차량 시스템은 다수의 자동화된 차량들이 공중에 설치된 선로네트워크를 따라 움직이는 신개념 교통 시스템이다. 주어진 역의 위치와 역간 교통량 수요에 대해 최적의 선로네트워크를 구하는 문제는 소형궤도차량 시스템에 관련된 가장 중요한 문제 가운데 하나이다. 본 논문에서는 선로네트워크를 방향성 링크를 갖는 그래프로 표현하고 그 비용과 연결성, 신뢰성, 교통량을 수식화하였다. 이렇게 주어진 네트워크 성능지표를 바탕으로 선로네트워크 설계 문제에 적절한 연산자들로 구성된 유전알고리즘을 제안한다. 이 연산자들은 안정상태 선택 연산자, 수리 알고리즘, 방향성이 있는 돌연변이 연산자를 포함한다. 제안된 유전알고리즘의 적절한 변수를 결정하고 그 성능을 타 알고리즘과 비교하기 위한 실험을 수행하였다. 최대 210개의 링크를 갖는 선로네트워크에 대해 수행된 실험결과는 제안된 유전알고리즘이 적절한 시간 내에 만족스러운 해를 구할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 기존 MMA 적응 등화 알고리즘의 안정성과 낮은 신호대 잡음비에서 robustness를 개선하기 위해 adaptive modulus와 miniumum-disturbance 기법을 적용한 AM-SCS-MMA (Adaptive Modulus-Soft Constraint Satisfaction-MMA) 알고리즘의 성능을 해석하였다. AM-SCS-MMA는 적응 등화를 비용 함수를 최소화하기 위해 adaptive modulus와 기존의 LMS 나 gradient descent algorithm 대신 deterministic optimization problem의 minimum-disturbance 기법을 적용하여 탭 계수를 갱신하므로서 채널에서 발생되는 진폭과 위상 찌그러짐에 의한 부호간 간섭을 동시에 줄이면서 등화 필터의 안정성 및 다양한 잡음에 대한 roburstness를 개선시킬 수 있다. 이의 개선 성능을 확인하기 위해 시뮬레이션을 수행하였으며 등화기 출력 성상도, 잔류 isi, MSE와 채널 추적 능력을 나타내는 EMSE (Excess MSE) 및 SER을 적용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션의 결과 AM-SCS-MMA는 MMA보다 잔류 isi와 MSE에서는 수렴 속도는 늦지만 정상 상태 이후 잔여량이 감소되고 열악한 신호대 잡음비에서 robustness가 있었지만, 채널 추적 능력에서는 열화됨을 확인하였다.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제13권6호
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pp.273-277
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2012
The vacuum drying process for drying of paper in current transformers was modeled with an aim to develop an understanding of the drying mechanism involved and also to predict the water collection rates. A molecular as well as macroscopic approach was adopted for the prediction of drying rate. Ficks law of diffusion was adopted for the prediction of drying rates at macroscopic levels. A steady state and dynamic mass transfer simulation was performed. The bulk diffusion coefficient was calculated using weight loss experiments. The accuracy of the solution was a strong function of the relation developed to determine the equilibrium moisture content. The actually observed diffusion constant was also important to predict the plant water removal rate. Thermo gravimetric studies helped in calculating the diffusion constant. In addition, simulation studies revealed the formation of perpetual moisture traps (loops) inside the CT. These loops can only be broken by changing the temperature or pressure of the system. The change in temperature or pressure changes the kinetic or potential energy of the effusing vapor resulting in breaking of the loop. The cycle was developed based on this mechanism. Additionally, simulation studies also revealed that the actual mechanism of moisture diffusion in CT's is by surface jumps initiated by surface diffusion balanced against the surrounding pressure. Every subsequent step in the cycle was to break such loops. The effect of change in drying time on the electrical properties of the insulation was also assessed. The measurement of capacitance at the rated voltage and one third of the rated voltage demonstrated that the capacitance change is within the acceptance limit. Hence, the new cycle does not affect the electrical performance of the CT.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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