The collision efficiency data for collision between graupel or hail particles and cloud drops that take into account the differences of particle density are applied to the Takahashi cloud model. The original setting assumes that graupel or hail collision efficiency is the same as that of the cloud drops of the same volume. The Takahashi cloud model is run with the new collision efficiency data and the results are compared with those with the original. As an initial condition, a thermodynamic profile that can initiate strong convection is provided. Three different CCN concentration values and therefore three initial cloud drop spectra are prescribed that represent maritime (CCN concentration = 300 $cm^{-3}$), continental (1000 $cm^{-3}$) and extreme continental (5000 $cm^{-3}$) air masses to examine the aerosol effects on cloud and precipitation development. Increase of CCN concentration causes cloud drop sizes to decrease and cloud drop concentrations to increase. However, the concentration of ice particles decreases with the increase of CCN concentration because small drops are difficult to freeze. These general trends are well captured by both model runs (one with the new collision efficiency data and the other with the original) but there are significant differences: with the new data, the development of cloud and raindrop formation are delayed by (1) decrease of ice collision efficiency, (2) decrease of latent heat from riming process and (3) decrease of ice crystals generated by ice multiplication. These results indicate that the model run with the original collision efficiency data overestimates precipitation rates.
Separation characteristics of inorganic particles occurred during heavy rainwater were investigated in DAF (dissolved air flotation) process. In order to remove the inorganic particles effectively, the collision and flotation efficiencies were examined from a hydrodynamic point of view. Generally, the collision efficiency increased with floc size under the variation of fluid dynamic conditions including inertial force. However, more precise model should be required to analysis the collision efficiency expressed both the physical properties for inorganic particles and hydrodynamic conditions for a reactor.
Su, Jian;Xu, Ruoyu;Yu, ShiMing;Wang, BaoWei;Wang, Jiuru
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권5호
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pp.2294-2309
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2020
In this article, a new Aloha-based tag identification protocol is presented to improve the reading efficiency of the EPC C1 Gen2-based UHF RFID system. Collision detection (CD) plays a vital role in tag identification process which determines the efficiency of anti-collision protocols since most Aloha-based protocols optimize the incoming frame length based on the collisions in current frame. Existing CD methods are ineffective in identifying collision, resulting in a degradation of identification performance. Our proposed algorithm adopts an enhanced CD (ECD) scheme based on the EPC C1 Gen2 standard to optimize identification performance. The ECD method can realize timely and effective CD by detecting the pulse width of the randomly sent by tags. According to the ECD, the reader detects the slot distribution and predicts tag cardinality in every collision slot. The tags involved in each collision slot are identified by independently assigned sub-frames. A large number of numerical results show that the proposed solution is superior to other existing anti-collision protocols in various performance evaluation metrics.
Dissolved air flotation (DAF) is a solid-liquid separation process that uses fine rising bubbles to remove particles in water. Most of particle-bubble collision occurs in the DAF contact zone. This initial contact considered by the researchers to play a important role for DAF performance. It is hard to make up conceptual model through simple mass balance for estimating collision efficiency in the contact zone because coupled behavior of the solid-liquid-gas phase in DAF system is 90 complicate. In this study, 2-phase(gas-liquid) flow equations for the conservation of mass, momentum and turbulence quantities were solved using an Eulerian-Eulerian approach based on the assumption that very small particle is applied in the DAF system. For the modeling of turbulent 2-phase flow in the reactor, the standard $k-{\varepsilon}$ mode I(liquid phase) and zero-equation(gas phase) were used in CFD code because it is widely accepted and the coefficients for the model are well established. Particle-bubble collision efficiency was calculated using predicted turbulent energy dissipation rate and gas volume fraction. As the result of this study, the authors concluded that bubble size and recycle ratio play important role for flow pattern change in the reactor. Predicted collision efficiency using CFD showed good agreement with measured removal efficiency in the contact zone. Also, simulation results indicated that collision efficiency at 15% recycle ratio is higher than that of 10% and showed increasing tendency of the collision efficiency according to the decrease of the bubble size.
현재 RFID 시스템에서 해결하여야 할 가장 큰 문제 중 하나는 태그간의 충돌로 인해 인식 효율이 떨어진다는 것이다. 기존의 충돌 방식 중 BS 충돌 방지 알고리즘 방식은 구현이 간단하다는 장점이 있으나, 태그 수가 많아짐에 따라서 태그간 충돌에 의해 전체 태그를 읽는데 요구되는 단계별 스케줄 횟수가 증가하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해서 충돌 예상을 최소화 하기 위해 사전에 '0'과 '1'의 결정 비트를 통해 복수의 응답 프레임(MF)을 제안한 방식을 제안하였다. 시뮬레이션 결과 복수 응답 프레임 (MF) 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 30~50% 성능이 향상됨을 보인다는 것을 알 수 있었다.
Arbitration of tag collision is a significant issue for fast tag identification in RFID systems. A good tag anti-collision algorithm can reduce collisions and increase the efficiency of tag identification. EPCglobal Generation-2 (Gen2) for passive RFID systems uses probabilistic slotted ALOHA with a Q algorithm, which is a kind of dynamic framed slotted ALOHA (DFSA), as the tag anti-collision algorithm. In this paper, we analyze the performance of the Q algorithm used in Gen2, and analyze the methods for estimating the number of slots and tags for DFSA. To increase the efficiency of tag identification, we propose new tag anti-collision algorithms, namely, Chebyshev's inequality, fixed adjustable framed Q, adaptive adjustable framed Q, and hybrid Q. The simulation results show that all the proposed algorithms outperform the conventional Q algorithm used in Gen2. Of all the proposed algorithms, AAFQ provides the best performance in terms of identification time and collision ratio and maximizes throughput and system efficiency. However, there is a tradeoff of complexity and performance between the CHI and AAFQ algorithms.
Both EPCglobal Generation-2 (Gen2) for passive RFID systems and Intelleflex for semi-passive RFID systems use probabilistic slotted ALOHA with Q algorithm, which is a kind of dynamic framed slotted ALOHA (DFSA), as the tag anti-collision algorithm. A better tag anti-collision algorithm can reduce collisions so as to increase the efficiency of tag identification. In this paper, we introduce and analyze the estimation methods of the number of slots and tags for DFSA. To increase the efficiency of tag identification, we propose two new tag anti-collision algorithms, which are Chebyshev's inequality (CHI) algorithm and hybrid Q algorithm, and compare them with the conventional Q algorithm and adaptive adjustable framed Q (AAFQ) algorithm, which is mentioned in Part I. The simulation results show that AAFQ performs the best in Gen2 scenario. However, in Intelleflex scenario the proposed hybrid Q algorithm is the best. That is, hybrid Q provides the minimum identification time, shows the more consistent collision ratio, and maximizes throughput and system efficiency in Intelleflex scenario.
Bubble size is one of the most important parameters affecting DAF (Dissolved-Air-Flotation) process. It is generally known that small bubbles are preferred. However, the fact seems to be based on the particle removal efficiency at contact zone only, without considering separation zone. Besides, the effect of bubble size on the overall DAF process has not been fully investigated yet. Therefore, the effect of bubble size on collision efficiency, collision chances, and surface loading rate is calculated using theoretical models, and the results are discussed in this paper.
본 논문에서는 EPCglobal Class-1 Generation-2 (Gen2) 기반 Probabilistic Slotted 충돌방지 알고리즘에 대하여 살펴보고, 태그인식시간, 충돌 비율을 감소시키고, 데이터 처리량, 시스템 효율을 증가 시킬 수 있는 QueryAdjust 명령어를 사용한 FAFQ (fixed adjustable framed Q) 알고리즘과 AAFQ (adaptive adjustable framed Q) 알고리즘을 제안하며, 또한 Gen2 기반으로 태그 인식 효율을 향상 시킬 수 있는 Grouping 방법을 제안한다. 제안한 방법들 모두 Q 알고리즘의 성능 향상을 보이며, 제안하는 방법 중 AAFQ 알고리즘이 가장 높은 성능 향상을 나타낸다. 즉, AAFQ 알고리즘에 의하여 5% 정도의 시스템 효율 성능 향상과 4.5% 정도의 충돌 비율 감소를 얻을 수 있다. Grouping 방법은 FAFQ 알고리즘과 AAFQ 알고리즘에 대해선 Ungrouping 방법과 비슷한 성능을 보이지만, Gen2 Q 알고리즘의 경우 Ungrouping 방법과 비교 하였을 때 태그인식시간 및 충돌 비율을 감소시키고, 데이터 처리량 및 시스템 효율을 증가 시킨다.
We are presenting the efficient and robust simplified module based self-collision detection of humanoid robot simulator. For safe and reliable operations of humanoid robot, the self-collision detection is essential and extremely important. The main methods of self-collision detection are inverse X-Y-Z fixed angles and module distance filtering (MDF). According to experiments on the humanoid robot simulator with the self-collision detection, we could have a confidence about the efficiency of the self-collision.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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