In this paper, an operational algorithm for a 2-shaft parallel hybrid electric vehicle is suggested for the minimization of operation cost. The operation cost is obtained as a summation of the engine fuel cost and the motor electricity cost. The electrical cost function is estimated in case of motoring, and generating when the recuperation is carried out during the braking. In addition, weight function is introduced in order to maintain the battery state of charge. Based on the operation algorithm, the optimal engine operation point that minimizes the operation cost is obtained with respect to the required vehicle power for every state of charge of battery. The optimal operation point provides the optimal power distribution of the engine and the motor for a required vehicle power Simulation was performed and the fuel economy of the hybrid vehicle was compared to that of the conventional vehicle. Simulation results showed that hybrid vehicle's fuel economy can be improved as much as 45∼48% compared to the conventional vehicle's.
In this study, an asymmetric lifting posture prediction model was developed, which was a three-dimensional model with 12 links and 23 degrees of freedom open kinematic chains. Although previous researchers have proposed biomechanical, psychophysical, or physiological measures as cost functions, for solving redundancy, they lack in accuracy in predicting actual lifting postures and most of them are confined to the two-dimensional model. To develop an asymmetric lifting posture prediction model, we used the resolved motion method for accurately simulating the lifting motion in a reasonable time. Furthermore, in solving the redundant problem of the human posture prediction, a moment weighted Joint Range Availability (JRA) was used as a cost function in order to consider dynamic lifting. However, it is known that the moment weighted JRA as a cost function predicted the lower extremity and L5/S1 joint motions better than the upper extremities, while the constant weighted JRA as a cost function predicted the latter better than the former. To compensate for this, we proposed a hybrid moment weighted JRA as a new cost function with moment weighted for only the lower extremity. In order to validate the proposed cost function, the predicted and real lifting postures for various lifting conditions were compared by using the root mean square(RMS) error. This hybrid JRA reduced RMS more than the previous cost functions. Therefore, it is concluded that the cost function of a hybrid moment weighted JRA can be used to predict three-dimensional lifting postures. To compare with the predicted trajectories and the real lifting movements, graphical validations were performed. The results also showed that the hybrid moment weighted cost function model was found to have generated the postures more similar to the real movements.
This paper applied Elite-based Simplex-GA hybrid approach combined with Muptipop-GA (ESGA) to determining the location, size and number of capacitors to improve voltage profile and minimize power losses in unbalanced distribution systems. One of the main obstacles in applying GA to complex problems has been the high computational cost due to their slow convergence rate. To alleviate this difficulty, ESGA approach was developed that combines Elite-based Simplex-GA hybrid approach with Muptipop-GA. The objective function formulated consists of two terms: cost for energy losses and cost related to capacitor purchase and capacitor installation. The cost function associated with capacitor placement is considered as a step function due to banks of standard discrete capacities. Its efficiency was proved through the application in IEEE 13 bus and 34 bus test systems and was compared with several methods using GA.
There is a growing interest in hybrid electric vehicles due to environmental concerns. Recent efforts are directed toward developing an improved main component systems for the hybrid electric vehicle applications. Soon after the introduction of electric starter for internal combustion engine early this century, despite being energy efficient and nonpolluting, electric vehicle lost the battle completly to internal combustion engine due to its limited range and inferior performance. Hybrid Electric vehicles offer the most promising solutions to reduce the emission of vehicles. This paper describes a method for cost reduction estimation of parallel hybrid electric vehicle. We used a cost reduction structure that consisted of five major subsystems (three-type and two-type motor) for parallel hybrid electric vehicle. Especially, we estimated the potential for cost reductions in parallel hybrid electric vehicle as a function of time using the learning curve. Also, we estimated the potentials of cost by depreciation.
Levenberg-Marquardt (LMA)와 유전 알고리즘(GA)을 결합한 새로운 잡종알고리틈을 반복적으로 사용하여, 비용함수의 실 극소값(global minimum)을 주는 2차원 강산란체의 유전율 분포를 재구성한다. 비용함수에 사용되는 산란파는 원통형 각모드로 전개되며, 이 중 유효 전파모드만이 이용된다. 유효 전파모드만을 사용하여 비용함수를 정의함으로써 주어진 산란체를 재구성하는데 필요한 입사파 개수의 최소값이 공식화된다. 수치해석 결과로부터,LMA는 수렴 속도가 빠르나 강산란체를 재구성할 수 없고, GA는 강산란체의 재구성은 가능하나 수렴 속도가 느린 반면, 결합 알고리즘을 이용하는 역산란 방법은 LMA와 GA의 장점만을 취합한 방법임이 입증된다.
Hybrid electric vehicles(HEV) combined with more than one power sources have great potential to improve fuel economy and reduce pollutant emissions. The Integrated Starter Generator(ISG) HEV researched in this paper is a two energy sources vehicle, with a conventional internal combustion engine(ICE) and an energy storage system(batteries). In order to investigate the potential of diesel engine hybrid electric vehicles in fuel economy improvement and emissions reduction, a Dynamic Programming(DP) based supervisory controller is developed to allocate the power requirement between ICE and batteries with the objective of minimizing a weighted cost function over given drive cycles. A fuel-economy-only case and a fuel & emissions case can be achieved by changing specific weighting factors. The simulation results of the fuel-economy-only case show that there is a 45.1% fuel saving potential for this ISG HEV compared to a conventional transit bus. The test results present a 39.6% improvement in fuel economy which validates the simulation results. Compared to the fuel-economy-only case, the fuel & emissions case further reduces the pollutant emissions at a cost of 3.2% and 4.5% of fuel consumption with respect to the simulation and test result respectively.
Critical issues such as connection congestion, long transmission delay, and packet loss become even worse during epidemic, disaster, and so on. In this study, a link load balancing method is proposed to address these issues on the data plane, a plane of the software-defined network (SDN) architecture. These problems are NP-complete, so a meta-heuristic approach, discrete particle swarm optimization, is used with a novel hybrid cost function. The superiority of the proposed method over existing methods in the literature is that it provides link and switch load balancing simultaneously. The goal is to choose a path that minimizes the connection load between the source and destination in multipath SDNs. Furthermore, the proposed work is dynamic, so selected paths are regularly updated. Simulation results prove that with the proposed method, streams reach the target with minimum time, no loss, low power consumption, and low memory usage.
It is necessary to change the existing design process to cope with a short life-cycle product and various customer's demands. Also a frequent design change may delay the whole design process and it will increase the unit cost of the production. New alternatives or techniques have emerged to solve the existing design problems, such as a knowledge based engineering, an intelligent CAD, a function based design, and so on. In this paper, we propose a hybrid design system with a knowledge based design methodology and a function based design technique. The knowledge based design is good at a frequent design change and the function based design is effective to extract a core design behavior. In an early design process, the system utilizes a core design behavior through the function based design process. On the other hand, the system manages complicated design issues with the knowledge based design technique in the detailed design process. We conclude that the hybrid design system can bring fair effects on implementing an efficient design environment in aspect of time and expense.
Hybrid Electric Vehicles (HEVs) utilize electric power as well as a mechanical engine for propulsion; therefore the performance of HEV s can be directly influenced by the characteristics of the Energy Storage System (ESS). The ESS for HEVs generally requires high power performance, long cycle life and reliability, as well as cost effectiveness. So the Hybrid Energy Storage System (HESS), which combines different kinds of storage devices, has been considered to fulfill both performance and cost requirements. To improve operating efficiency, cycle life, and cold cranking of the HESS, an advanced dynamic control regime with which pertinent storage devices in the HESS can be selectively operated based on their status was presented. Verification tests were performed to confirm the degree of improvement in energy efficiency. In this paper, an advanced HESS with improved an Battery Management System (BMS), which has optimal switching control function based on the estimated State of Charge (SOC), has been developed and verified.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제22권4호
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pp.498-504
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1998
This paper presents an optimal control algorithm for the overhead crane. To control the swing motion and the position tracking of the payload of the overhead crane a state feedback control algorithm is applied. by using a hybrid genetic algorithm the feedback gains of the state feedback is optimized to minimize the cost function composed of position errors and payload swing angle under unknown constant disturbances. Computer simulation is performed to demonstrate the effectiveness of the proposed control algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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