In order to improve the efficiency of a main transformer in a tilting train, the optimal operation of a cooling system is necessary. For the development of optimal control algorithms of a cooling system, mathematical models of a main transformer cooling system were developed. These include dynamic models of a main transformer, an oil pump, an oil cooler, a blower, and a pipe. Control algorithms for a blower and an oil pump were selected in order to identify the effectiveness of dynamic models. A simulation program was developed by using the developed dynamic models and the selected control algorithms. Simulation results showed good predictions of dynamic behaviors of a main transformer cooling system. Therefore, dynamic models, which were developed in this study, may be effectively used to develop control algorithms of a main transformer cooling system.
Control algorithms for the absorption air conditioning system may be developed by suing dynamic models of the system. The simplified effective dynamic models, which can predict the dynamic behaviors of the system, may help the development of effective control algorithms for the system. In this study, a dynamic simulation program for the absorption air conditioning system was developed. Dynamic models for an absorption chiller, a cooling tower, an air handling unit, a boiler, a three way valve, a controller, and a duct were developed and programed. Control algorithms for the absorption chiller, the cooling tower, and the air handling unit were selected, and analyzed to show the effectiveness of dynamic models. From the simulation results, it may be concluded that this simulation program may be effectively used for the development of optimal control algorithms of the absorption air conditioning system.
The perceptual presentation of interior design is to represent an interior space planned by a designer as if people see it in reality. The perceptual presentation methods that have developed are perspectives, full-scale models, small-scale models, photography of models, video taping of models, computer images, computer animation, and virtual reality. The purpose of this study is to investigate limits of those perceptual presentation methods according to their characteristics. The methods have characteristics that are either static or dynamic and either monoscopic or stereoscopic. In terms of representing interior spaces and perceiving interior spaces, the dynamic characteristic is more helpful than the static characteristic because the dynamic characteristic provides consecutively changing views of interior spaces when people walk around within the spaces. The stereoscopic characteristic is more helpful than the monoscopic characteristic because the stereoscopic characteristic provides the binocular depth perception. Full-scale models, small-scale models, virtual reality that have dynamic and stereoscopic characteristics, are most effective. The next effective methods are video taping of models and computer animation that have dynamic and monoscopic characteristics. The last effective methods are perspectives and photography of models that have static and monoscopic characteristics. But the most effective methods can not be said that those are perfect because each of them still has limits. Designers have to consider the limits of each perceptual presentation method to find a way that shows their designs most effectively. To develop the perceptual presentation methods of interior design, researchers should focus on the helpful characteristics that are dynamic and stereoscopic.
The perceptual presentation of interior design is to represent an interior space planned by a designer as if people see it in reality. The perceptual presentation methods that have developed are perspectives, full-scathe models, small-scale models, photography of models, video taping of models, computer images, computer animation, and virtual reality. The purpose of this study is to investigate limits of those perceptual presentation methods according to their characteristics. The methods have characteristics that are either static or dynamic and either monoscopic or stereoscopic. In terms of representing interior spaces and perceiving interior spaces, the dynamic characteristic is more helpful than the static characteristic because the dynamic characteristic provides consecutively changing views of interior spaces when people walk around within the spaces. The stereoscopic characteristic is more helpful than the monoscopic characteristic because the stereoscopic characteristic provides the binocular depth perception. Full-scale models, small-scale models, virtual reality that have dynamic and stereoscopic characteristics, are most effective. The next effective methods are video taping of models and computer animation that have dynamic and monoscopic characteristics. The last effective methods are perspectives and photography each of models that haute static and monoscopic characteristics. But the most effective methods can nut be said that those are perfect because each of them still has limits. Designers have to consider the limits of each perceptual presentation method to find a way that shows their designs most effectively. To develop the perceptual presentation methods of interior design, researchers should focus on the helpful characteristics that are dynamic and stereoscopic.
Choi Byoung-Kon;Chiang Hsiao Dong;Li Yinhong;Chen Yung Tien;Huang Der Hua;Lauby Mark G.
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제1권2호
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pp.161-169
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2006
Load representation has a significant impact on power system analysis and control results. In this paper, composite load models are developed based on on-line measurement data from a practical power system. Three types of static-dynamic load models are derived: general ZIP-induction motor model, Exponential-induction motor model and Z-induction motor model. For the dynamic induction motor model, two different third-order induction motor models are studied. The performances in modeling real and reactive power behaviors by composite load models are compared with other dynamic load models in terms of relative mismatch error. In addition, numerical consideration of ill-conditioned parameters is addressed based on trajectory sensitivity. Numerical studies indicate that the developed composite load models can accurately capture the dynamic behaviors of loads during disturbance.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제18권5호
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pp.265-272
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2017
This paper presents the dynamic modeling, analysis, and control of an AC/DC/AC-assisted, self-excited induction generator connected to the grid. The dynamic model includes wind turbine models with pitch control, gear boxes, self-excited induction generators, excitation capacitance, inductive load models, controlled six-pulse rectifiers, and novel state-space models of a grid-connected inverter. The system has been simulated to verify its capabilities of buildup voltage, stator flux response, stator phase current, electromagnetic torque, and magnetizing inductance variation during both the dynamic and steady states with a variable-speed prime mover. The complete setup of the above dynamic models was simulated using MATLAB/SIMULINK.
The performance of a number of existing dynamic subgrid-scale(SGS) models is evaluated in large-eddy simulations(LES) of two prototype transitional and turbulent shear flows, a planar jet and a channel flow. The dynamic SGS models applied include the dynamic Smagorinsky model(DSM);Germano et al. 1991, Lully 1992), the dynamic tow-component model(DTM; Akhavan et al. 2000), the dynamic mixed model(DMM;Zang et al, 1993). and the dynamic two-parameter model(DTPM; Salvetti & Banerjee 1995). The results are compared with those for DNS for their evaluation. The LES results demonstrate the superior performance of DTM with use of a sharp cutoff filter and DMM with use of a box filter, as compared to their respect counterpart DSM, in predicting the mean statistics, spectra and large-scale structure of the flow, Such features of DTM and DMM derive from the construction of the models in which tow separate terms are included to represent the SGS interactions; a Smagorinsky edd-viscosity term to account for the non-local interactions, and a local-interaction term to account for the nonlinear dynamics between the resolved and subgrid scales in the vicinity of the LES cutoff. As well, overall the SGS models using a sharp cutoff filter are more successful than those using a box filter in capturing the statistics and structure of the flow. Finally, DTPM is found to be compatible or inferior to DMM.
이 논문은 확률론적인 방법을 이용하여 동적 통행시간(dynamic travel time) 모형을 도출한다. 동적 통행시간 모형은 차량의 통행시간은 도로 공간상에서의 교통흐름 분포에 따라, 또는 통행구간 출발점에서 시간에 대한 교통흐름의 분포에 따라 결정된다고 가정하여 얻어진다. 이 모형들에서 교통흐름의 분포가 차량의 통행시간에 미치는 정도를 나타내는 확률밀도함수(probability density function)는 여러 가지 형태의 도입될 수 있으나 지수분포를 따른다고 가정한다.
Condensing gas boiler units may make a big role for the reduction of energy consumption in heating industries. In order to decrease the energy consumption of a condensing gas boiler unit, the effective operations and controls of the system are necessary. In this study, mathematical models of a condensing gas boiler system were developed and programmed in order to predict dynamic behaviors of the system. These include dynamic models for a blower, a gas valve, a pump, a burner, a boiler heat exchanger, and a hot water heat exchanger. Control algorithms for the control of a gas valve, a blower, and a pump were also assumed. Simulation results showed good predictions of the dynamic phenomena of a boiler system. Therefore, the simulation program developed for this study may be effectively used for the development of control algorithms of the boiler system.
A simple efficient method of spotting and recognizing hand gestures in video is presented using a network of hidden Markov models and dynamic programming search algorithm. The description starts from designing a set of isolated trajectory models which are stochastic and robust enough to characterize highly variable patterns like human motion, handwriting, and speech. Those models are interconnected to form a single big network termed a spotting network or a spotter that models a continuous stream of gestures and non-gestures as well. The inference over the model is based on dynamic programming. The proposed model is highly efficient and can readily be extended to a variety of recurrent pattern recognition tasks. The test result without any engineering has shown the potential for practical application. At the end of the paper we add some related experimental result that has been obtained using a different model - dynamic Bayesian network - which is also a type of stochastic model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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