Binary skutterudite $CoSb_3$ compounds were prepared by the encapsulated induction melting (EIM) process, and their thermoelectric, microstructural and mechanical properties were examined. Single-phase ${\delta}-CoSb_3$ was successfully produced by the EIM and subsequent heat treatment at 773 K-873 K for 24 hours in vacuum. Seebeck coefficient increased with increasing heat treatment temperature up to 673 K, showing the positive signs in the range of measuring temperature. However, the samples heat-treated at 773 K-873 K showed negative Seebeck coefficient from room temperature to 400 K, while it showed positive signs above 400 K. Electrical resistivity decreased with increasing temperature, showing typical semiconducting conductivity. Thermal conductivity decreased drastically with increasing heat-treatment temperature. This is closely related with the phase transition to ${\delta}-CoSb_3$.
[ $Co_{1-x}Fe_xSb_3$ ] skutterudites were synthesized by encapsulated induction melting and their thermoelectric properties were investigated. Single phase ${\delta}-CoSb_3$ was successfully obtained by the subsequent heat treatment at 773 K for 24 hours in vacuum. However, ${\delta}-CoSb_3$ was decomposed to FeSb2 and Sb when $x{\leq}0.3$, which means that the solubility limit of Fe to Co is x<0.3. The positive signs of Seebeck coefficients for all Fe-doped specimens revealed that Fe atoms acted as p-type dopants by substituting Co atoms. Thermoelectric properties were remarkably enhanced by Fe doping and optimum composition was found to be $Co_{0.7}Fe_{0.3}Sb_3$ in this study.
Induction bending via high-frequency heating is widely used for manufacturing pipe and section steel bends. It allows productivity improvement, unit cost reduction, delivery time compliance, and good mechanical properties. The recent increase in high-end vessels and offshore plants has raised the demand for high-frequency bending, which should improve the product quality and reduce the costs by simplifying the fabrication process; therefore, the characteristics and performance of this technique must be studied and proper design technology is required. During hot pipe bending via induction heating, the outward wall thickness of the pipe is thinned due to tensile stress and this thickness reduction cannot exceed 12.5%. This study focused on pipe bends with a bending curvature of 5D and their optimization design; in particular, the conditions that can both improve the productivity of the high-frequency bending process and keep the maximum thickness reduction below 12.5% were determined.
Sn-filled and Fe-doped $CoSb_3$ skutterudites were synthesized by encapsulated induction melting. Single ${\delta}$-phase was successfully obtained by subsequent annealing and confirmed by X-ray diffraction analysis. Temperature dependences of Seebeck coefficient, electrical resistivity and thermal conductivity were examined from 300 K to 700 K. The positive Seebeck coefficient confirmed the p-type conduction. Electrical resistivity increased with increasing temperature, which shows that the $Sn_zCo_3FeSb_{12}$ skutterudite is highly degenerate. Thermal conductivity was reduced by Sn-filling because the filler atoms acted as phonon scattering centers in the skutterudite lattice. Thermoelectric figure of merit was enhanced by Sn filling and its optimum filling content was considered to be z=0.3 in the $Sn_zCo_3FeSb_{12}$ system.
Xenobiotics and their reactive intermediates bind to cellular macromolecules and/or generate oxidative stress. which provoke deleterious effects on the cell function. Induction of xenobiotic-biotrans-forming enzymes and antioxidant molecules is an important defense mechanism against such insults. A group of genes involved in the defense mechanism. e.g. genes encoding glutathione S-transferases. NAD(P)H: quinone oxidoreductase, UDP-glucuronosyltransferase (UDP-GT) and ${\gamma}$-glutamylcysteine synthetase (GGCS). have a common regulatory sequence, Antioxidant or Electrophile Responsive Element (ARE/EpRE). Recently. Nrf2. discovered as a homologue of erythroid transcription factor p45 NF-E2, was shown to bind ARE/EpRE and induce the expression of these defense genes. Mice that lack Nrf2 show low basal levels of expression and/or impaired induction of these genes. which makes the animals highly sensitive to xenobiotic toxicity. Indeed. we show here that nrf2-deficient mice had a higher mortality than did the wild-type mice when exposed to acetaminophen (APAP). Detailed analyses of APAP hepatotoxicity in the nrf2 knockout mice indicate that a large amount of reactive APAP metabolites was generated in the livers due to the impaired basal expression of two detoxifying enzyme genes, UDP-GT (Ugt1a6) and GGCS. while the cytochrome P450 content was unchanged. Thus. the studies using the nrf2 knockout mice clearly demonstrate significance of the expression of Nrf2-regulated enzymes in protection against xenobiotic toxicity.
This paper presents a neural network based self-tuning fuzzy PID control scheme with variable learning rate for induction motor speed control. When induction motor is continuously used long time, its electrical and mechanical Parameters will change, which degrade the Performance of PID controller considerably. This Paper re-analyzes the fuzzy controller as conventional PID controller structure, introduces a single neuron with a back-propagation learning algorithm to tune the control parameters, and proposes a variable learning rate to improve the control performance. Proposed scheme is simple in structure and computational burden is small. The simulation using Matlab/Simulink and the experiment using dSPACE(DS1102) board are performed to verify the effectiveness of the proposed scheme.
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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제3B권3호
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pp.122-127
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2003
This paper presents a new time-stepping 3-D analysis method coupled with an external circuit with motion equation for dynamic transient analysis of induction machines. In this method, the magneto-motive force (MMF) generated by induced current is modeled as a passive source in the magnetic equivalent network. So, by using only scalar potential at each node, the method is able to analyze induction machines with faster computation time and less memory requirement than conventional numerical methods. Also, this method is capable of modeling the movement of the mover without the need for re-meshing and analyzing the time harmonics for dynamic characteristics. From comparisons between the results of the analysis and the experiments, it is verified that the proposed method is capable of estimating the torque, harmonic field, etc. as a function of time with superior accuracy.
This paper has presented, taking an example of a gas separation plant, dynamic analysis on frequency decline caused by the over-loading at the generator and the knee point causing voltage instability due to reactive power required by re-acceleration of large induction motors, resulting in phenomena of failure in the conventional frequency load shedding. In order to resolve the voltage instability problem, a design of load shedding system employing under-voltage relays has been proposed to the industrial power system containing large induction motors in addition to the conventional load shedding employing frequency relays. For the purpose of dynamic analysis, models of gas turbine and governor, synchronous generator, brushless exciter, and induction motor are introduced.
In electric motor coaches, when the adhesion force coefficient between rail and driving wheel decreases suddenly, the electric motor coach has slip phenomena. The characteristics of adhesion force coefficient is strongly affected by the conditions between rails and driving wheels, such as moisture, dust, and oil on the rails and so on. This paper proposes the vector control structure for the improved re-adhesion control with paralleled control of induction motors under the sudden variation of the adhesion force coefficient.
This paper presents a neural network based self-tuning fuzzy PID control scheme with variable learning rate for sensorless vector controlled induction motor drives. MRAS(Model Reference Adaptive System) is used for rotor speed estimation. When induction motor is continuously used long time. its electrical and mechanical parameters will change, which degrade the performance of PID controller considerably. This paper re-analyzes the fuzzy controller as conventional PID controller structure, introduces a single neuron with a back-propagation learning algorithm to tune the control parameters, and proposes a variable learning rate to improve the control performance. The proposed scheme is simple in structure and computational burden is small. The simulation using Matlab/Simulink and the experiment using DS1102 board show the robustness of the proposed controller to parameter variations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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