The interdisciplinary research area of small scale energy harvesting has attracted tremendous interests in the past decades, with a goal of ultimately realizing self-powered electronic systems. Among the various available ambient energy sources which can be converted into electricity, wind energy is a most promising and ubiquitous source in both outdoor and indoor environments. Significant research outcomes have been produced on small scale wind energy harvesting in the literature, mostly based on piezoelectric conversion. Especially, modeling methods of wind energy harvesting techniques plays a greatly important role in accurate performance evaluations as well as efficient parameter optimizations. The purpose of this paper is to present a guideline on the modeling methods of small-scale wind energy harvesters. The mechanisms and characteristics of different types of aeroelastic instabilities are presented first, including the vortex-induced vibration, galloping, flutter, wake galloping and turbulence-induced vibration. Next, the modeling methods are reviewed in detail, which are classified into three categories: the mathematical modeling method, the equivalent circuit modeling method, and the computational fluid dynamics (CFD) method. This paper aims to provide useful guidance to researchers from various disciplines when they want to develop and model a multi-way coupled wind piezoelectric energy harvester.
Blast Hardened Bulkheads (BHB) are used to suppress damage propagation by internal explosions to reduce ships'vulnerability. However, for this reason, the weight of the ship inevitably increased, and other functions such as the ships'mobility were bound to deteriorate. Therefore, it is essential in the initial design of the ship to optimize the dimensions of the bulkhead to minimize the weight while decreasing the vulnerability of the ship. Research on design optimization of BHB has been conducted, but it has not considered explosive load in various hit scenarios. This study proposed an optimal design method for the curtain plate type blast hardened bulkhead, which is currently frequently applied by the Korean Navy in consideration of various hit scenarios. Using genetic algorithms, multiobjective design optimizations that minimize weight increase as well as minimize damage to ships were obtained. By optimizing the dimensions of the BHB considering various hit scenarios, the ship's vulnerability was improved while maintaining its mobility due to weight reduction.
Nassif, Nadia;Al-Sadoon, Zaid A.;Hamad, Khaled;Altoubat, Salah
Structural Engineering and Mechanics
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제83권5호
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pp.671-680
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2022
The shear capacity of beams is an essential parameter in designing beams carrying shear loads. Precise estimation of the ultimate shear capacity typically requires comprehensive calculation methods. For steel fiber reinforced concrete (SFRC) beams, traditional design methods may not accurately predict the interaction between different parameters affecting ultimate shear capacity. In this study, artificial neural network (ANN) modeling was utilized to predict the ultimate shear capacity of SFRC beams using ten input parameters. The results demonstrated that the ANN with 30 neurons had the best performance based on the values of root mean square error (RMSE) and coefficient of determination (R2) compared to other ANN models with different neurons. Analysis of the ANN model has shown that the clear shear span to depth ratio significantly affects the predicted ultimate shear capacity, followed by the reinforcement steel tensile strength and steel fiber tensile strength. Moreover, a Genetic Algorithm (GA) was used to optimize the ANN model's input parameters, resulting in the least cost for the SFRC beams. Results have shown that SFRC beams' cost increased with the clear span to depth ratio. Increasing the clear span to depth ratio has increased the depth, height, steel, and fiber ratio needed to support the SFRC beams against shear failures. This study approach is considered among the earliest in the field of SFRC.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권1호
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pp.185-201
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2023
Grant-free random access (GFRA) can reduce the access delay and signaling cost, and satisfy the short transmission packet and strict delay constraints requirement in internet of things (IoT). IoT is a major trend in the future, which is characterized by the variety of applications and devices. However, most existing studies on GFRA only consider a single type of device and omit the effect of access delay. In this paper, we study GFRA in multicell massive multipleinput multiple-output (MIMO) systems where different types of devices with various configurations and requirements co-exist. By introducing the backoff mechanism, each device is randomly activated according to the backoff parameter, and active devices randomly select an orthogonal pilot sequence from a predefined pilot pool. An analytical approximation of the average spectral efficiency for each type of device is derived. Based on it, we obtain the optimal backoff parameter for each type of devices under their delay constraints. It is found that the optimal backoff parameters are closely related to the device number and delay constraint. In general, devices that have larger quantity should have more backoff time before they are allowed to access. However, as the delay constraint become stricter, the required backoff time reduces gradually, and the device with larger quantity may have less backoff time than that with smaller quantity when its delay constraint is extremely strict. When the pilot length is short, the effect of delay constraints mentioned above works more obviously.
Marcus Vinicius G. Ferreira;Flavio H. T. Vieira;Alisson A. Cardoso
ETRI Journal
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제45권1호
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pp.45-59
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2023
In this paper, to optimize the average delay and power allocation (PA) for system users, we propose a resource scheduling scheme for wireless networks based on Cyclic Prefix Orthogonal Frequency Division Multiplexing (CP-OFDM) according to the first fifth-generation standards. For delay minimization, we solve a throughput maximization problem that considers CPOFDM systems with carrier aggregation (CA). Regarding PA, we consider an approach that involves maximizing goodput using an effective signal-to-noise ratio. An algorithm for jointly solving delay minimization through computation of required user rates and optimizing the power allocated to users is proposed to compose the resource allocation approach. In wireless network simulations, we consider a scenario with the following capabilities: CA, 256-Quadrature Amplitude Modulation, millimeter waves above 6 GHz, and a radio frame structure with 120 KHz spacing between the subcarriers. The performance of the proposed resource allocation algorithm is evaluated and compared with those of other algorithms from the literature using computational simulations in terms of various Quality of Service parameters, such as the throughput, delay, fairness index, and loss rate.
A low-energy dielectric loaded accelerator with a non-uniform, multi-segment structure is studied and optimized. So far, no analytical solution is provided for such structures. Also, due to the existing nonlinear behavior and a large number of geometric parameters, the problem of numerical optimizations is complex. For this reason, a method is presented to design and optimize such structures using the Genetic Algorithm (GA). Moreover, the GA output results are compared with Trust Region (TR) and Nelder-Mead Simplex (NMS) methods. Comparative results show that the GA is more efficient in achieving optimization goals and also has a higher speed than the two other methods. Finally, an optimized accelerating tube is integrated into a proper coupler. Then, the accelerator is simulated for full electromagnetic investigations using the CST suite of codes. This design leads to a structure with a power of about 80 kW in the X-band, which delivers electrons to the output energy in the range of 300-459 kV. The length and outer diameter of the accelerating tube obtained are 10 cm and 1 cm, respectively.
In the present study, the finite volume method is applied for the thermal performance prediction of the natural ventilation system using vertical solar chimney whereas, design parameters are optimized through the response surface methodology (RSM). The computational simulations are performed for various parameters of the solar chimney such as absorber temperature (40≤Tabs≤70℃), inlet temperature (20≤T0≤30℃), inlet height of (0.1≤h≤0.2 m) and chimney width (0.1≤d≤0.2 m). Analysis of variance (ANOVA) was carried out to identify the design parameters that influence the average Nusselt number (Nu) and mass flow rate (ṁ). Then, quadratic polynomial regression models were developed to predict of all the response parameters. Consequently, numerical and graphical optimizations were performed to achieve multi-objective optimization for the desired criteria. According to the desirability function approach, it can be seen that the optimum objective functions are Nu=25.67 and ṁ=24.68 kg/h·m, corresponding to design parameters h=0.18 m, d=0.2 m, Tabs=46.81℃ and T0=20℃. The optimal ventilation flow rate is enhanced by about 96.65% compared to the minimum ventilation rate, while solar energy consumption is reduced by 49.54% compared to the maximum ventilation rate.
본 논문에서는 지진하중이 작용하는 뼈대구조에 대해 자동미분(Automatic Differentiation)을 이용한 개선된 다단계 최적설계 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘의 효율성을 위해 전체구조계와 구조요소계 최적설계를 각각 분리하는 분해기법을 적용한 다단계 최적설계기법과 제약조건소거기법을 본 알고리즘에서 조합하여 사용하였다. 또한 수치계산을 효율적으로 수행하기 위해 중간매개변수를 사용하여 휨모멘트나 진동수와 같은 근사구조응답을 이용한 효율적인 재해석기법을 제시하였다. 복잡한 음함수 형태인 동적구조응답에 대한 민감도분석을 정확하고 효율적으로 계산하기 위해 자동미분기법을 사용하였다. 수치예제를 근거로 다단계알고리즘의 효율성과 신뢰성을 기존의 단순다단계알고리즘과 비교하여 제시하였다.
비용 효과가 좋은 디지털 시스템을 설계하기 위하여, 트랜지스터 수준부터 RTL 수준까지 최적화를 위한 다양한 설계 방법이 연구되어 왔다. 가산기는 디지털 시스템에서 가장 기본적인 산술연산을 수행하는 필수 회로로서, 전체 시스템의 성능에 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 최적의 가산기를 설계하기 위하여 상위수준에서 연구하였다. 결과로 혼합 가산기 구조를 제안하고 이를 정수 선형 프로그래밍(ILP: integer liner programming)을 이용해 수학적으로 모델링한다. 혼합 가산기 구조는 다양한 캐리 전달 방식을 가진 가산기 블록을 선형적으로 연결한 구조로서, 사용된 가산기 블록의 종류와 개수에 따라 다양한 가산기 조합이 발생한다. 이러한 조합에 의해 확장된 가산기의 설계공간을 탐색함으로써, 단일 타입의 가산기만을 고려한 것보다 나은 최적의 가산기를 설계할 수 있다. 제안한 혼합 가산기 구조와 ILP를 이용한 최적화 기법은 연산시간과 회로면적 등의 특성이 다른 가산기 IP(intellectual property)들을 비트 수준에서 재합성하기 때문에, 보다 미세한 수준에서 최적화를 수행할 수 있다.
Methyl hydro-peroxide의 methyl group과 O-H에 F를 치환 시킨 fluoromethyl fluoroperoxide($CH_nF_{3-n}OOF$)의 안정한 conformers와 isomers에 대하여 MP2/6-311G(d,p) 방법과 B3LYP/6-311++G(d,p) 방법으로 최적화 계산을 수행하였고 vibrational frequencies를 구하였다. $CH_3OOF$와 $CH_2FOOF$, $CHF_2OOF$, $CF_3OOF$ 분자 모두 가장 안정한 형태는 skew 구조로 나타났으며 $CH_3OOH$와 비교할 때 대단히 짧은 O-O 결합길이를 갖는다. Trans, cis conformers의 경우 skew 형태보다 8-12 kcal/mol 정도 높은 에너지를 갖으며 O-O 결합길이는 훨씬 길어진다. $CH_2FOOF$, $CHF_2OOF$, $CF_3OOF$ 분자들은 methyl group의 F에 의한 induction 효과로 짧은 C-O 결합길이를 갖고 O-F 결합길이는 길어지나 치환된 F 원자의 수에 따른 구조변화는 그리 크지 않다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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