Due to limited spectrum resources and differences in link loads, network congestion is one of the key issues in cognitive radio wireless mesh networks. In this letter, a congestion avoidance model with power control, channel allocation, and routing under the signal-to-interference-and-noise ratio is presented. As a contribution, a nested optimization scheme combined with a genetic algorithm and linear programming solver is proposed. Extensive simulation results are presented to demonstrate the effectiveness of our algorithm.
To design high quality products at low cost is one of very important tasks for engineers. Design optimization for performances can be one solution in this task. There is the robust design which has been proved effectively in many fields of engineering design. In this paper, the concept of robust design is introduced and combined to the fuzzy optimization method and the fuzzy logic system method with non-singleton. These methods are applied for data analysis to get optimum parameters and to reduce experiments. The optimum parameter set points are obtained by the proposed methods. These methods are applied to a filter circuit, a part of the audio circuit of mobile radio transceiver. The simulation results are compared each other. The new methods reduce and predict the effect of parameter variation sources
First this paper introduces an advanced FADEC (Full Authority Digital Electric Control) for current and future jet engines.It is designed to realize not only stable thrust control, but also performance improvement, reliability enhancement, service life extension, etc. It can be built by using current micro-processor with high computational power and there exists no difficulties but reliability problem of the micro- processor. Next, the simulation results of SFC minimization control are shown. The target engine is a supersonic, low-bypass ratio, 2-spool, combined cycle turbofan, designated as HYPR90T, which consists of a turbo engine for under Mach 3 flight and a ram engine for over Mach 3 flight. he results can then be used for performance optimization of the engine, which plays important role in the advanced FADEC.
Trajectory planning is a key technology for unmanned aerial vehicles (UAVs) to achieve complex flight missions. In this paper, a terminal constraints conversion-based Gauss pseudospectral trajectory planning optimization method is proposed. Firstly, the UAV trajectory planning mathematical model is established with considering the boundary conditions and dynamic constraints of UAV. Then, a terminal constraint handling strategy is presented to tackle terminal constraints by introducing new penalty parameters so as to improve the performance index. Combined with Gauss-Legendre collocation discretization, the improved Gauss pseudospectral method is given in detail. Finally, simulation tests are carried out on a four-quadrotor UAV model with different terminal constraints to verify the performance of the proposed method. Test studies indicate that the proposed method performances well in handling complex terminal constraints and the improvements are efficient to obtain better performance indexes when compared with the traditional Gauss pseudospectral method.
발사체의 사거리 증대는 중요한 성능개선 목표 중 하나이다. 일반적으로 발사체 비행탄두의 형상은 공기역학 및 구조적인 요소를 복합적으로 고려하여 선정한다. 몸체, 탄두부 및 탄미부 형상의 선정은 공기역학적 설계에 중요한 영향을 미친다. 발사체 비행탄두 형상의 주요 설계 요소는 공기역학적 항력이다. 공기역학적 항력은 발사체의 운동과 반대 방향으로 작용하는 공기역학적 힘이다. 준실험적 기법을 이용하여 탄두부, 탄미부 및 몸체 형상이 발사체의 공기역학적 특성에 미치는 영향을 분석하기 위한 연구를 수행하였다. 여러 가지 비행탄두 형상 변수에 대한 연구를 수행하였으며, 최대 사거리 성능 분석에는 탄도 모사분석 모델을 사용하였다. 발사체 비행탄두 형상 최적화를 이용한 사거리 증대 가능성을 분석하고, 형상 변수 최적화에 의한 사거리 증대 효과를 확인하였다.
Dual-cooled annular fuel allows a significant increase in power density while maintaining or improving safety margins. However, the dual-cooled design brings much higher Zircaloy charge in reactor core, which could cause a great threaten of hydrogen explosion during severe accidents. Hence, an innovative fuel combined dual-cooled annular geometry and SiC cladding was proposed for the first time in this study. Capabilities of fuel design and behavior simulation were developed for this new fuel by the upgrade of FROBA-ANNULAR code. Considering characteristics of both SiC cladding and dual-cooled annular geometry, the basic fuel design was proposed and preliminary proved to be feasible. After that, a design optimization study was conducted, and the optimal values of as-fabricated plenum pressure and gas gap sizes were obtained. Finally, the performance simulation of the new fuel was carried out with the full consideration of realistic operation conditions. Results indicate that in addition to possessing advantages of both dual-cooled annular fuel and accident tolerant cladding at the same time, this innovative fuel could overcome the brittle failure issue of SiC induced by pellet-cladding interaction.
Liu, Yong-kuo;Zhou, Wen;Ayodeji, Abiodun;Zhou, Xin-qiu;Peng, Min-jun;Chao, Nan
Nuclear Engineering and Technology
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제53권1호
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pp.148-163
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2021
Timely fault identification is important for safe and reliable operation of the electric valve system. Many research works have utilized different data-driven approach for fault diagnosis in complex systems. However, they do not consider specific characteristics of critical control components such as electric valves. This work presents an integrated shallow-deep fault diagnostic model, developed based on signals extracted from DN50 electric valve. First, the local optimal issue of particle swarm optimization algorithm is solved by optimizing the weight search capability, the particle speed, and position update strategy. Then, to develop a shallow diagnostic model, the modified particle swarm algorithm is combined with support vector machine to form a hybrid improved particle swarm-support vector machine (IPs-SVM). To decouple the influence of the background noise, the wavelet packet transform method is used to reconstruct the vibration signal. Thereafter, the IPs-SVM is used to classify phase imbalance and damaged valve faults, and the performance was evaluated against other models developed using the conventional SVM and particle swarm optimized SVM. Secondly, three different deep belief network (DBN) models are developed, using different acoustic signal structures: raw signal, wavelet transformed signal and time-series (sequential) signal. The models are developed to estimate internal leakage sizes in the electric valve. The predictive performance of the DBN and the evaluation results of the proposed IPs-SVM are also presented in this paper.
본 논문에서는 위성간 상대 궤도 운동과 최적화 기법에 근거한 다위성체 편대비행 형상 유지에 관한 연구 결과를 제시하였다. 편대를 이루는 위성간의 상대 운동은 궤도 압축 방법을 이용한 닫힌 형태의 궤도 전파기를 이용하여 분석하였고, 최적화 기법을 도입하여 편대 비행 형상을 유지하기 위한 각 위성의 궤도 기동 절차를 설계하였다. 예제로서 원형 편대 비행 제어 문제에 적용하였고 비선형 시뮬레이션 결과를 제시하였다.
The Stewart platform manipulator is a closed-kinematics chain robot manipulator that is capable of providing high structural rigidity and positional accuracy. However, this is a complex and nonlinear system, so the control performance of the system is not so good. In this paper, a new robust motion control algorithm is proposed. The algorithm uses partial state feedback for a class of nonlinear systems with modeling uncertainties and external disturbances. The major contribution is the design of a robust observer for the state and the perturbation of the Stewart platform, which is combined with a variable structure controller (VSC). The combination of controller and observer provides the robust routine called sliding mode control with sliding perturbation observe. (SMCSPO). The optimal gains of SMCSPO, which is determined by nominal eigenvalues, are easily obtained by genetic algorithm. The proposed fitness function that evaluates the gain optimization is to put sliding function. The control performance of the proposed algorithm is evaluated by the simulation and experiment to apply to the Stewart platform. The results showed high accuracy and good performance.
천연가스복합발전 공정은 일반 석탄 화력발전 공정에 비해 이산화탄소 배출량이 낮아 최근에 발전 플랜트로서 많은 관심을 받고 있다. 그럼에도 불구하고 이산화탄소 배출을 완전히 억제하기는 어려우므로 이산화탄소 포집공정이 필요하며 본 연구에서는 천연가스복합발전 플랜트에서 발생하는 배기가스 내 낮은 이산화탄소 농도를 고려해 포집공정을 구성하고 운전조건을 최적화하는 연구를 수행하였다. 최적화 연구를 위해 상용 시뮬레이션 프로그램으로 천연가스복합발전 공정과 습식 이산화탄소 포집공정이 결합된 전체 공정을 모델링 하였으며, 이를 이용해 다양한 조건에서 이산화탄소 흡수율, 흡수제 재생율, 천연가스복합발전 공정 내 전력 손실율을 종합적으로 고려한 최적 운전조건을 도출하였다. 특히 본 연구에서는 기존에 이산화탄소 포집공정에서 포집된 이산화탄소 톤당 에너지 소모량만을 주요 지표로 검토하던 것과 달리, 천연가스복합발전 공정 내 스팀 사용으로 인한 발전효율 저감, 운전조건 변화에 따른 이산화탄소 흡수율 및 흡수제 재생율 변화의 측면도 함께 고려하여 공정 전반의 성능을 종합적으로 고려할 수 있도록 하였다. 결론적으로 재생탑 재비기 온도가 120 ℃가 되었을 때 가장 좋은 결과를 보이는 것으로 나타났으며, 그 원인을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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