This study was conducted to investigate optimal harvesting stage and the effects on cut roses of Korean cultivar harvested at different stages. Cut roses are harvested at three different flowering stages. The optimal harvesting stage of cut roses was different depending on varieties. The vase life of standard type 'Pink Song' and spray type 'Peace One' was extended when they were harvested in one and three stages, respectively. The vase life was generally increased when the cut roses were pretreated with a solution containing 2% sucrose + $200mg{\cdot}L^{-1}$ aluminum sulfate + $200mg{\cdot}L^{-1}$$Mg(NO_3)_2$ + $50mg{\cdot}L^{-1}$$CaCl_2$ as compared to the control regardless of the harvesting stage. And this pretreatment solution improved the flower quality of cut roses bred in Korea. But the effects of pretreatment were varied depending on the harvesting stage.
The paper deals with the problem of selective harvesting in a prey-predator model with predator self limitation. Criteria for local stability and global stability for both the exploited and unexploited system are derived. The effort has been considered as a dynamic variable and taxation as a control instrument to protect the fish populations from over exploitation. Finally, the optimal taxation policy is discussed with the help of control theory.
This paper develops a methematical model for growth and exploitation of a schooling fish species using a realistic catch-rate function and imposing a tax on the catch to control harvesting. Fishing effort is assumed to depend on the net revenue. The steady states of the system are determined and their local and global stabil-ity are discussed. Taking the tax as a control variable; the optimal harvest policy is formulated and solved as a control problem. The results are illustrated with the help of a numerical example.
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.11
no.2
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pp.55-59
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2016
Conventional RF energy harvesting systems can harvest energy and decode information from same source as an Hybirid-AP (H-AP). However, harvesting efficiency is seriously dependent on distance between users and H-AP. Therefore, in this paper, we proposed a transmission model for RF harvesting consisting of information and power source separately called Decoupled RF Energy harvesting networks. Main purpose of this paper is to maximize energy efficiency under various constraints of transmit power from H-AP and power beacon (PB), minimum quality of service and quality of harvested power of each users. To measure proposed model's performance, we proposed optimal time scheduling algorithms for energy efficiency (EE) maximization using Lagrangian dual decomposition theory that locally maximizes the EE by obtaining suboptimal values of three arguments : transmit power of H-AP, transmit power of PB, frame splitting factor. Experiment results show that the proposed energy-efficient algorithms converge within a few iterations with its optimality and greatly improve the EE compared to that of baseline schemes.
This study develops a user centered outdoor jacket capable of energy harvesting based on consumer needs. Jackets are designed for typical outdoor activities such as hiking, trekking, and climbing, integrated with an energy harvesting module that can generate electric power from arm swing in outdoor and daily life walking. Textile based energy generators developed by the previous research of Lee & Roh (2018) were used. A prototype was created based on the arm swing motion experiment for location options and energy harvesting system functions, the simulation by the design sketch, and evaluation of the wearing test by experts. In-depth interviews were later conducted for the prototype with 10 outdoor experts to derive the optimal location of an energy harvesting system in three ways, and the prototype was revised to 5 styles that reflected reviews by experts on function and appearance. Research indicated that the energy harvesting jacket design signifies a user-centered design based on expert interviews and usability evaluation as well as previous research on energy generation and storage device. The jacket is convenient because it combines an energy generator in an optimal position to maximize energy generation with a storage and charging device that can be inserted into various position options for accessibility.
In this paper, we investigate the optimal packet scheduling problem in a two-user multiple access communication system, where the transmitters are able to harvest energy from the nature. Under a deterministic system setting, we assume that the energy harvesting times and harvested energy amounts are known before the transmission starts. For the packet arrivals, we assume that packets have already arrived and are ready to be transmitted at the transmitter before the transmission starts. Our goal is to minimize the time by which all packets from both users are delivered to the destination through controlling the transmission powers and transmission rates of both users. We first develop a generalized iterative backward waterfilling algorithm to characterize the maximum departure region of the transmitters for any given deadline T. Then, based on the sequence of maximum departure regions at energy arrival instants, we decompose the transmission completion time minimization problem into convex optimization problems and solve the overall problem efficiently.
Energy harvesting has emerged as a powerful technology for complementing current battery-powered communication systems in order to extend their lifetime. In this paper a general framework is introduced for the optimization of communication systems in which the transmitter is able to harvest energy from its environment. Assuming that the energy arrival process is known non-causally at the transmitter, the structure of the optimal transmission scheme, which maximizes the amount of transmitted data by a given deadline, is identified. Our framework includes models with continuous energy arrival as well as battery constraints. A battery that suffers from energy leakage is studied further, and the optimal transmission scheme is characterized for a constant leakage rate.
This paper aims to study the problem of combined harvesting of a system involving one predator and two prey species fishery in which the predator feeds more intensively on the more abundant species. Mathematical formulation of the optimal harvest policy is given and its solution is derived in the equiblibrium case by using Pontryagin's Maximum principle. Dynamic optimization of the harvest policy is also discussed by taking E(t), the combined harvest effort, as a dynamic variable. Biological and bioeconomic interpretations of the results associated with the optimal equilibirum solution are explained. The significance of the constraints required for the existence of an optimal singular control are also given.
In this study, Mg-Sericite was used as a flocculant to harvest freshwater microalgae, Chlorella. vulgaris. Mg-Sericite separated successfully >95% of the C. vulgaris at the following optimal parameters: Mg/Si mol ratio 1.25 to 1.50, mixing time of 20 min and settling time of 20 min. The harvesting efficiency was pH dependent. The highest harvesting efficiency ($99{\pm}0.3%$) was obtained at Mg/Si mol ratio 1.5 and pH 9 to 11. These results indicated that a biopolymer, Mg-Sericite, can be a promising flocculant due to its high efficiency, low dose requirements, short mixing and settling times. This harvesting method is helpful to lower the production cost of algae for biodiesel.
The energy harvesting system using an inverted flag is analyzed by using an immersed boundary method to consider the fluid and solid interaction. The inverted flag flutters at a lower critical velocity than a conventional flag. A fluttering motion is classified into straight, symmetric, asymmetric, biased, and over flapping modes. The optimal energy harvesting efficiency is observed at the biased flapping mode. Using the three different machine learning algorithms, i.e., artificial neural network, random forest, support vector regression, the energy harvesting efficiency is predicted by taking bending rigidity, inclination angle, and flapping frequency as input variables. The R2 value of the artificial neural network and random forest algorithms is observed to be more than 0.9.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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