Some sections of the exhaust system to determine the shape of the duct is to suffer the difficulties by space constraints to install new equipment of the environment post-treatment for existing operation of the power plants. In this paper the large duct in flue gas desulfurization equipments of the 500MW coal-fired power plant on the current operation is numerically analyzed from induced draft fan exit to booster up fan inlet section which is in the narrow space of the exhaust system with four times bending and is connected to emergency duct to bypass the exhaust gas on the emergency operation. The procedure and method using computational fluid dynamics are proposed to maintain the stability of the guide vane with the uniform flow and a minimum pressure loss of exhaust gas in the case of normal and emergency operation between the direction of the flow of exhaust gas duct at different.
When the contribution of lightweight components to the total energy of a system is small, tole inertia effects are sometimes ignored by replacing them to massless links. For example, a revolute-spherical massless link generates two kinematic constraint equations between adjacent bodies and allows four relative degrees of freedom. In this paper, to implement a massless link systematically in a computer program using the velocity transformation technique, the velocity transformation matrix of massless links is derived and numerically implemented. The velocity transformation matrix for a revolute-spherical massless link and a revolute-universal massless link are appeared as a 6$\times$4 matrix and a 6$\times$3 matrix, respectively. A massless link model in a suspension composite joint transmitting external forces is also developed and the numerical efficiency of the proposed model is compared to a conventional multibody model. For a massless link transmitting external forces, forces acting on links are resolved and transmitted to the attached points with a quasi-static assumption. Numerical examples are presented to verify the formulation.
Accelerating ability is one of the most important performance of the vehicle. Unlike conventional internal combustion vehicles and power-assist hybrid vehicles, the maximized acceleration of dual mode hybrid vehicles is not simply. achieved by maximizing engine or motor torque Because of the dynamic stability of planetary gear, speeds and torques control of engine, motor 1 and motor 2 is essential and according to control value, acceleration performance is changed There are two control values which are velocity and torque for each component totalling six. These six values can be variables for an objective function. However, because three velocity variables can be regarded as only one variable speed ratio and the remaining three torque variables can be solved analytically, without complicated numerical algorithm the solution for the objective function can be obtained. This optimized solution shows the best performance possible to the specified dual mode system.
Jadoun, Vinay Kumar;Gupta, Nikhil;Niazi, K. R.;Swarnkar, Anil
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.10
no.5
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pp.1940-1949
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2015
This paper presents an Enhanced Particle Swarm Optimization (EPSO) to solve short-term hydrothermal scheduling (STHS) problem with non-convex fuel cost function and a variety of operational constraints related to hydro and thermal units. The operators of the conventional PSO are dynamically controlled using exponential functions for better exploration and exploitation of the search space. The overall methodology efficiently regulates the velocity of particles during their flight and results in substantial improvement in the conventional PSO. The effectiveness of the proposed method has been tested for STHS of two standard test generating systems while considering several operational constraints like system power balance constraints, power generation limit constraints, reservoir storage volume limit constraints, water discharge rate limit constraints, water dynamic balance constraints, initial and end reservoir storage volume limit constraints, valve-point loading effect, etc. The application results show that the proposed EPSO method is capable to solve the hard combinatorial constraint optimization problems very efficiently.
Variable-node finite element families, termed (4 + k + l + m + n)-node elements with an arbitrary number of nodes (k, l, m, and n) on each of their edges, are developed based on the generic point interpolation with special bases having slope discontinuities in two-dimensional domains. They retain the linear interpolation between any two neighboring nodes, and passes the standard patch test when subdomain-wise $2{\times}2$ Gauss integration is employed. Their shape functions are automatically generated on the master domain of elements although a certain number of nodes are inserted on their edges. The elements can provide a flexibility to resolve nonmatching mesh problems like mesh connection and adaptive mesh refinement. In the case of adaptive mesh refinement problem, so-called "1-irregular node rule" working as a constraint in performing mesh adaptation is relaxed by adopting the variable-node elements. Through several examples, we show the performance of the variable-node finite elements in terms of accuracy and efficiency.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.9
no.2
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pp.244-250
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2011
Gossip is a well-known protocol which was proposed to implement broadcast service with a high reliability in an arbitrarily connected network of sensor nodes. The probabilistic techniques employed in gossip have been used to address many challenges which are caused by flooding in wireless sensor networks (WSNs). However, very little work has yet been done on real-time wireless sensor networks which require not only highly reliable packets reception but also strict time constraint of each packet. Moreover, the unique energy constraining feature of sensor makes existing solutions unsuitable. Combined with unreliable links, redundant messages overhead in real-time wireless sensor networks is a new challenging issue. In this paper, we introduce a Reliable Gossip Zone, a novel fine-tailored mechanism for real-time wireless sensor networks with unreliable wireless links and low packet redundancy. The key idea is the proposed forwarding probability algorithm, which makes forwarding decisions after the realtime flooding zone is set. Evaluation shows that as an oracle broadcast service design, our mechanism achieves significantly less message overhead than traditional flooding and gossip protocols.
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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v.4B
no.1
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pp.29-35
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2004
Locomotive scheduling in railway systems experiences many difficulties because of the complex interrelations among resources, knowledge and various constraints. Artificial intelligence technology has been applied to solve these scheduling problems. These technologies have proved to be efficient in representing knowledge and rules for complex scheduling problems. In this paper, we have applied the CSP (Constraints Satisfaction Problems) programming technique, one of the AI techniques, to solve the problems associated with locomotive scheduling. This method is more effective at solving complex scheduling problems than available mathematical programming techniques. The advanced locomotive scheduling system using the CSP programming technique is realized based on the actual timetable of the Saemaul type train on the Kyong-bu line. In this paper, an overview of the CSP programming technique is described, the modeling of domain and constraints is represented and the experimental results are compared with the real-world existing schedule. It is verified that the scheduling results by CSP programming are superior to existing scheduling performed by human experts. The executing time for locomotive scheduling is remarkably reduced to within several decade seconds, something requiring several days in the case of locomotive scheduling by human experts.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.64
no.7
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pp.984-991
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2015
This paper presents the methodology for optimal design of power grid for offshore wind power plant (OWPP) and optimum location of offshore substation. The proposed optimization process is based on a genetic algorithm, where the objective cost model is composed of investment, power loss, repair, and reliability cost using the net present value during the whole OWPP life cycle. A probability wind power output is modeled to reflect the characteristics of a wind power plant that produces electricity through wind and to calculate the reliability cost called expected energy not supplied. The main objective is to find the minimum cost for grid connection topology by submarine cables which cannot cross each other. Cable crossing was set as a constraint in the optimization algorithm of grid topology of the wind power plant. On the basis of this method, a case study is conducted to validate the model by simulating a 100-MW OWF.
Road networks are important geospatial databases for various GIS (Geographic Information System) applications. Road digital maps may contain geometric spatial errors due to human and scanning errors, but manually updating roads information is time consuming. In this paper, we developed a new road features updating methodology using from multispectral high-resolution satellite image and pre-existing vector map. The approach is based on initial seed point generation using line segment matching and a modified double snake algorithm. Firstly, we conducted line segment matching between the road vector data and the edges of image obtained by Canny operator. Then, the translated road data was used to initialize the seed points of the double snake model in order to refine the updating of road features. The double snake algorithm is composed of two open snake models which are evolving jointly to keep a parallel between them. In the proposed algorithm, a new energy term was added which behaved as a constraint. It forced the snake nodes not to be out of potential road pixels in multispectral image. The experiment was accomplished using a QuickBird pan-sharpened multispectral image and 1:5,000 digital road maps of Daejeon. We showed the feasibility of the approach by presenting results in this urban area.
This paper introduces an effective methodology for reliability-based design optimization of electromagnetic products, where a performance measure approach is adopted to accurately assess probabilistic constrains. Two design problems consisting of a loudspeaker and a superconducting magnetic energy storage system are considered. The efficiency of the proposed method in evaluating the failure probability of performances during the optimization process are compared with the existing method based on the reliability index approach. Moreover, in term of the accuracy of probability failure values, optimized design results are examined with reference values obtained from the Monte Carlo simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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