Payam, Amir Farrokh;Hashemnia, Mohammad Naser;Fai, Jawad
Journal of Power Electronics
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v.11
no.5
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pp.719-725
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2011
This paper describes a novel Direct Torque Control (DTC) method for adjustable speed Doubly-Fed Induction Machine (DFIM) drives which is supplied by a two-level Space Vector Modulation (SVM) voltage source inverter (DTC-SVM) in the rotor circuit. The inverter reference voltage vector is obtained by using input-output feedback linearization control and a DFIM model in the stator a-b axes reference frame with stator currents and rotor fluxes as state variables. Moreover, to make this nonlinear controller stable and robust to most varying electrical parameter uncertainties, a two layer recurrent Artificial Neural Network (ANN) is used to estimate a certain function which shows the machine lumped uncertainty. The overall system stability is proved by the Lyapunov theorem. It is shown that the torque and flux tracking errors as well as the updated weights of the ANN are uniformly ultimately bounded. Finally, effectiveness of the proposed control approach is shown by computer simulation results.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.11
no.4
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pp.138-147
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1994
Performance management of computer networks is intended to improve a given network performance in order for more efficient information exchange between subsystems of an integrated large-scale system. Improtance of performance management is growing as many function of the large- scale system depend on the quality of communication services provided by the network. The role of performance management is to manipulate the adjustable protocol parameters on line so that the network can adapt itself to a dynamic environment. This can be divided into two subtasks : performance evaluation to find how changes in protocol parameters affect the network performance and decision making to detemine the magnitude and direction of parameter adjustment. This paper is the second part of the two papers focusing on conceptual design, development, and evaluation of performance management for token bus networks. This paper specifically deals with the task of decision making which utilizes the principles of stochastic optimization and learning automata. The developed algorithm can adjuxt four timer settings of a token bus protocol based on the result of performance evaluation. The overall performance management has been evaluated for its efficacy on a network testbed.
Bilmez, Bayram;Toker, Ozan;Alp, Selcuk;Oz, Ersoy;Icelli, Orhan
Nuclear Engineering and Technology
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v.54
no.1
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pp.310-317
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2022
The mass attenuation coefficient is the primary physical parameter to model narrow beam gamma-ray attenuation. A new machine learning based approach is proposed to model gamma-ray shielding behavior of composites alternative to theoretical calculations. Two fuzzy logic algorithms and a neural network algorithm were trained and tested with different mixture ratios of vanadium slag/epoxy resin/antimony in the 0.05 MeV-2 MeV energy range. Two of the algorithms showed excellent agreement with testing data after optimizing adjustable parameters, with root mean squared error (RMSE) values down to 0.0001. Those results are remarkable because mass attenuation coefficients are often presented with four significant figures. Different training data sizes were tried to determine the least number of data points required to train sufficient models. Data set size more than 1000 is seen to be required to model in above 0.05 MeV energy. Below this energy, more data points with finer energy resolution might be required. Neuro-fuzzy models were three times faster to train than neural network models, while neural network models depicted low RMSE. Fuzzy logic algorithms are overlooked in complex function approximation, yet grid partitioned fuzzy algorithms showed excellent calculation efficiency and good convergence in predicting mass attenuation coefficient.
The price competitiveness of photovoltaic system (PV system) has risen recently due to the growth of industries, however, it is rarely applied to the greenhouse compared to other renewable energy. In order to evaluate the application of PV system in the greenhouse, power generation and optimal installation area of PV panels should be analyzed. For this purpose, the prediction of the heating and cooling loads of the greenhouse is necessary at first. Therefore, periodic and maximum energy loads of a multi-span greenhouse were estimated using Building Energy Simulation(BES) and optimal installation area of PV panels was derived in this study. 5 parameter equivalent circuit model was applied to analyzed power generation of PV system under different installation angle and the optimal installation condition of the PV system was derived. As a result of the energy simulation, the average cooling load and heating load of the greenhouse were 627,516MJ and 1,652,050MJ respectively when the ventilation rate was $60AE{\cdot}hr^{-1}$. The highest electric power production of the PV system was generated when the installation angle was set to $30^{\circ}$. Also, adjustable PV system produced about 6% more electric power than the fixed PV system. Optimal installation area of the PV panels was derived with consideration of the estimated energy loads. As a result, optimal installation area of PV panels for fixed PV system and adjustable PV system were $521m^2$ and $494m^2$ respectively.
Chang Seihun;Park Hyungsuk;Lee Jo W.;Park, Seong Ju
Journal of the Korean Chemical Society
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v.21
no.5
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pp.353-361
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1977
In this paper we propose a new theory of multilayer physical adsorption based on the view that a second or higher layer molecule will be adsorbed above the center of a square or triangular array of molecules, rather than on top of molecules themselves, in the next lower layer and the corresponding adsorption isotherm is derived. The derived isotherm contains three adjustable parameters; $v_m$ (monolayer capacity), q/$q_1$ (ratio of the molecular partition function for the second or higher layer vs. that for the first layer) and n (a parameter characterizing the piling pattern of adsorbed molecules). When applied to adsorption of argon on "Carbolac" carbon and nitrogen on Linde silica, excellent agreements between observed and calculated values are obtained up to p/$p_0$ = 0.8. In both cases n = 3 gives the best fit and this probably indicates that adsorbed molecules are piled up in a closest packing pattern.
In this paper, for the purpose of studying the adsorbed states of benzene and p-xylene molecules on both of the Spheron 6(graphitized carbon) and the Alucer(aluminium oxides), we have calculated the differential molar entropies of adsorption in the Submonolayer region, by the use of statistical thermodynamics. The models we have adopted are two-dimensional gases and the harmonic oscillators. The values calculated in this way are compared with experimental values. As a result, it is believed that the adsorbed benzene molecules are localized on the Spheron 6, whereas on the Alucer it is nonlocalized. The molecular frequency, which is an adjustable parameter and is introduced as a result of oscillator model is $10^{11}\;sec^{-1}$ in the order of magnitude. For the case of p-xylene molecules adsorbed on these adsorbents, an abnormal result is obtained quite prior to the monolayer coverage, contrarily to the expectation of similar results as for the case of benzene.
Lee, Jun Ho;Shin, Sunmy;Park, Gyu Nam;Rhee, Hyug-Gyo;Yang, Ho-Soon
Current Optics and Photonics
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v.1
no.2
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pp.107-112
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2017
An adaptive optics system can be simulated or analyzed to predict its closed-loop performance. However, this type of prediction based on various assumptions can occasionally produce outcomes which are far from actual experience. Thus, every adaptive optics system is desired to be tested in a closed loop on an optical test bench before its application to a telescope. In the close-loop test bench, we need an atmospheric simulator that simulates atmospheric disturbances, mostly in phase, in terms of spatial and temporal behavior. We report the development of an atmospheric turbulence simulator consisting of two point sources, a commercially available deformable mirror with a $12{\times}12$ actuator array, and two random phase plates. The simulator generates an atmospherically distorted single or binary star with varying stellar magnitudes and angular separations. We conduct a simulation of a binary star by optically combining two point sources mounted on independent precision stages. The light intensity of each source (an LED with a pin hole) is adjustable to the corresponding stellar magnitude, while its angular separation is precisely adjusted by moving the corresponding stage. First, the atmospheric phase disturbance at a single instance, i.e., a phase screen, is generated via a computer simulation based on the thin-layer Kolmogorov atmospheric model and its temporal evolution is predicted based on the frozen flow hypothesis. The deformable mirror is then continuously best-fitted to the time-sequenced phase screens based on the least square method. Similarly, we also implement another simulation by rotating two random phase plates which were manufactured to have atmospheric-disturbance-like residual aberrations. This later method is limited in its ability to simulate atmospheric disturbances, but it is easy and inexpensive to implement. With these two methods, individually or in unison, we can simulate typical atmospheric disturbances observed at the Bohyun Observatory in South Korea, which corresponds to an area from 7 to 15 cm with regard to the Fried parameter at a telescope pupil plane of 500 nm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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