Modular multilevel converter (MMC)-based high-voltage direct current (HVDC) presents attractive technical advantages and contributes to enhanced system operation and reduced oscillation damping in dynamic MMC-HVDC systems. We propose an advanced small-signal multi-terminal MMC-HVDC based on dynamic phasors and state space for power system stability analysis to enhance computational accuracy and reduce simulation time. In accordance with active and passive network control strategies for multi-terminal MMC-HVDC, the matchable small-signal stability models containing high harmonics and dynamics of internal variables are conducted, and a related theoretical derivation is carried out. The proposed advanced small-signal model is then compared with electromagnetic-transient and traditional small-signal state-space models by adopting a typical multi-terminal MMC-HVDC network with offshore wind generation. Simulation indicates that the advanced small-signal model can successfully follow the electromechanical transient response with small errors and can predict the damped oscillations. The validity and applicability of the proposed model are effectively confirmed.
An exact dynamic stiffness method is introduced for investigating the free vibration characteristics of the steel-concrete composite beams consisting of a reinforced concrete slab and a steel beam which are connected by using the stud connectors. The elementary beam theory is used to define the dynamic behaviors of the two beams and the relative transverse deformation of the connectors is included in the formulation. The dynamic stiffness matrix is formulated from the exact analytical solutions of the governing differential equations of the composite beams in undamped free vibration. The application of the derived dynamic stiffness matrix is illustrated to predict the natural frequencies and mode shapes of the steel-concrete composite beams with seven boundary conditions. The present results are compared to the available solutions in the literature whenever possible.
A mutant herpes simplex virus 1, mtHSV, was constructed by inserting the E. coli beta-galactosidase gene into the loci of icp34.5, the apoptosis-inhibiting gene of HSV. The mtHSV replicated in and lysed U251 (human glioma cells), EJ (human bladder cells), and S-180 (mice sarcoma cells), but not Wish (human amnion cells) cells. With its intact tk (thymidine kinase) gene, mtHSV exhibited susceptibility to acyclovir (ACV), which provided an approach to control viral replication. An in vivo test with mtHSV was conducted in immune-competent mice bearing sarcoma S-180 tumors, which were treated with a single intratumoral injection of mtHSV or PBS. Tumor dimensions then were measured at serial time points, and the tumor volumes were calculated. Sarcoma growth was significantly inhibited with prolonged time and reduced tumor volume. There was microscopic evidence of necrosis of tumors in treated mice, whereas no damage was found in other organs. Immunohistochemical staining revealed that virus replication was exclusively confined to the treated tumor cells. HSV-1 DNA was detected in tumors, but not in the other organs by a polymerase chain reaction analysis. From these experiments, we concluded that mtHSV should be a safe and promising oncolytic agent for cancer treatment.
The expression and clinicopathological significance of Quox-1 gene was studied in oral squamous cell carcinoma (OSCC). Immunocytochemistry and western blot analysis were used to examine the different expressions of Quox-1 protein in 114 OSCC specimens, 34 oral epithelial dysplasia specimens, and 16 normal oral mucosa specimens. RT-PCR and virtual Northern Blot were also used to examine the expression of Quox-1 mRNA. It was found that Quox-1 was not expressed in normal epithelium. However, as dysplastic lesions progressed Quox-1 expression increased (p < 0.01), and Quox-1 expression was not significantly different between severe dysplasia and highly differentiated OSCCs (p > 0.05). As the degree of differentiation decreased, Quox-1 positivity increased in OSCC (p < 0.01), and the rate of Quox-1 (81.58%) positivity in OSCC was higher than that in normal oral mucosa (p < 0.01). Our findings imply that the positive expression of Quox-1 is correlated with the histological classification of OSCCs. Thus, the expression of Quox-1 in OSCC may serve as a significant predicting factor of proliferative status and malignant degree, and it may also be a biological detection marker of oral mucosas initial cancer and of OSCC.
Aiming at the defect detection quality of denim fabric, this paper designs an improved algorithm based on the optimized Gabor filter. Firstly, we propose an improved defect detection algorithm of jean fabric based on the maximum two-dimensional image entropy and the loss evaluation function. Secondly, 24 Gabor filter banks with 4 scales and 6 directions are created and the optimal filter is selected from the filter banks by the one-dimensional image entropy algorithm and the two-dimensional image entropy algorithm respectively. Thirdly, these two optimized Gabor filters are compared to realize the common defect detection of denim fabric, such as normal texture, miss of weft, hole and oil stain. The results show that the improved algorithm has better detection effect on common defects of denim fabrics and the average detection rate is more than 91.25%.
Maglev wind turbine generator (MWTG) technology has been widely studied due to its low loss, low maintenance cost, and high reliability. However, the dynamics of the magnetic bearing system differ fromthe those of the traditional mechanical bearing system. A horizontal axial MWTG supported with a permanent magnetic bearing is designed in this research and the radial forces and the natural frequencies of the rotor system are studied. The results show that the generatorhas a cyclical magnetic forceand an unreasonable bearing stiffness may mean that the rotor system needs to work in the resonance region; the bearing stiffness is the key factor to avoid this problem. This is the main rule of the bearing stiffness design in the MWTG, and this rule can also be used in other maglev permanent magnet motors.
Cooling by the flow of water through an embedded cooling pipe has become a common and effective artificial thermal control measure for massive concrete structures. However, an extreme thermal gradient induces significant thermal stress, resulting in thermal cracking. Using a mesoscopic finite-element (FE) mesh, three-phase composites of concrete namely aggregate, mortar matrix and interfacial transition zone (ITZ) are modeled. An equivalent probabilistic model is presented for failure study of concrete by assuming that the material properties conform to the Weibull distribution law. Meanwhile, the correlation coefficient introduced by the statistical method is incorporated into the Weibull distribution formula. Subsequently, a series of numerical analyses are used for investigating the influence of the correlation coefficient on tensile strength and the failure process of concrete based on the equivalent probabilistic model. Finally, as an engineering application, damage and failure behavior of concrete cracks induced by a water-cooling pipe are analyzed in-depth by the presented model. Results show that the random distribution of concrete mechanical parameters and the temperature gradient near water-cooling pipe have a significant influence on the pattern and failure progress of temperature-induced micro-cracking in concrete.
Individual DC voltage balance problem is an inherent issue for cascaded H-bridge (CHB) based converter. When the CHB-based static synchronous compensator (STATCOM) is operating at zero current mode, the software-based individual DC voltage balancing control techniques may not work because of the infinitesimal output current. However, the different power losses of each cell would lead to the individual DC voltages unbalance. The uneven power losses on the local supplied cell-controllers (including the control circuit and drive circuit) would especially cause the divergence of individual DC voltages, due to their characteristic as constant power loads. To solve this problem, this paper proposes an adaptive voltage balancing module which is designed in the cell-controller board with small size and low cost circuits. It is controlled to make the power loss of the cell a constant resistance load, thus the DC voltages are balanced in zero current mode. Field test in a 10kV STATCOM confirms the performance of the proposed method.
This paper proposes a numerical approach to predict the critical flashover voltages of air gaps under lightning impulses. For an air gap, the impulse voltage waveform features and electric field features are defined to characterize its energy storage status before the initiation of breakdown. These features are taken as the input parameters of the predictive model established by support vector machine (SVM). Given an applied voltage range, the golden section search method is used to compute the prediction results efficiently. This method was applied to predict the critical flashover voltages of rod-rod, rod-plane and sphere-plane gaps over a wide range of gap lengths and impulse voltage waveshapes. The predicted results coincide well with the experimental data, with the same trends and acceptable errors. The mean absolute percentage errors of 6 groups of test samples are within 4.6%, which demonstrates the validity and accuracy of the predictive model. This method provides an effectual way to obtain the critical flashover voltage and might be helpful to estimate the safe clearances of air gaps for insulation design.
Defect detection is one of the key factors in fabric quality control. To improve the speed and accuracy of denim fabric defect detection, this paper proposes a defect detection algorithm based on cascading feature extraction architecture. Firstly, this paper extracts these weight parameters of the pre-trained VGG16 model on the large dataset ImageNet and uses its portability to train the defect detection classifier and the defect recognition classifier respectively. Secondly, retraining and adjusting partial weight parameters of the convolution layer were retrained and adjusted from of these two training models on the high-definition fabric defect dataset. The last step is merging these two models to get the defect detection algorithm based on cascading architecture. Then there are two comparative experiments between this improved defect detection algorithm and other feature extraction methods, such as VGG16, ResNet-50, and Xception. The results of experiments show that the defect detection accuracy of this defect detection algorithm can reach 94.3% and the speed is also increased by 1-3 percentage points.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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