Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2004.11a
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pp.283-286
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2004
This work presents a 3-axis active mount featuring the piezoelectric stack actuators. The inertia configuration for the piezoelectric actuators is adopted to achieve appropriate force and moment in each axis. In addition, the rubber mount is integrated to provide stiffness for system loading. In order to analyze the active mount, the governing equation for the force and moment is derived and its validity is demonstrated by comparing generated force and moment of each actuator between analysis and experiment. In addition, the natural frequency of each actuator is identified though both simulation and experiment.
This paper presents two voltage domain stacking topologies for powering integrated digital loads such as multiprocessors or 3D integrated circuits. Pairs of loads and capacitors are connected in series to form a stack of voltage domains. The voltage is balanced by switching the position of the capacitors in one case and the position of the loads in the other case. This method makes the voltage regulation robust to large differential load power consumption. The first configuration can be named the load stacking topology. The second configuration can be named the capacitor stacking topology. This paper aims at proposing and comparing these two topologies. Models of both topologies and a switching scheme are presented. The behavior, control scheme, losses and overall performance are analyzed and compared theoretically in simulation and experiments. Experimental results show that the capacitor stacking topology has better performance with a 30% voltage ripple reduction.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.25
no.6
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pp.633-645
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2018
Gaussian error distributions are a common choice in traditional regression models for the maximum likelihood (ML) method. However, this distributional assumption is often suspicious especially when the error distribution is skewed or has heavy tails. In both cases, the ML method under normality could break down or lose efficiency. In this paper, we consider the log-concave and Gaussian scale mixture distributions for error distributions. For the log-concave errors, we propose to use a smoothed maximum likelihood estimator for stable and faster computation. Based on this, we perform comparative simulation studies to see the performance of coefficient estimates under normal, Gaussian scale mixture, and log-concave errors. In addition, we also consider real data analysis using Stack loss plant data and Korean labor and income panel data.
Diesel vehicles suffer from poor starting and running problems at cold temperatures. Diesel vehicles have the characteristic that CO and PM are reduced or similarly discharged when going from low temperature to high temperature. In this study, a bypass type piezo injector for electronic control based common rail injection system was used. Numerical analysis using injector drive analysis model was performed to analyze injector drive and internal fuel flow characteristics according to fuel temperature change. The results show that the rate of density change due to the fuel temperature is proportional, and that the effect of the kinematic viscosity is relatively large between $-20^{\circ}C$ and $0^{\circ}C$. Comparing the results of temperature condition at $0^{\circ}C$ and $20^{\circ}C$, it is considered that the viscosity is more correlated with the needle displacement than the pressure chamber of the delivery chamber.
H2RDC (heuristic handover based on RCC-DTSK-C), a heuristic algorithm based on a highly interpretable deep Takagi-Sugeno-Kang fuzzy classifier, is proposed for suppressing the mobile heterogeneous networks problem of frequent handover and handover ping-pong in the multibase-station scenario. This classifier uses a stack structure between subsystems to form a deep classifier before generating a base station (BS) priority sequence during the handover process, and adaptive handover hysteresis is calculated. Simulation results show that H2RDC allows user equipment to switch to the best antenna at the optimal time. In high-BS density load and mobility scenarios, the proposed algorithm's handover success rate is similar to those of classic algorithms such as best connection (BC), self tuning handover algorithm (STHA), and heuristic for handover based on AHP-TOPSIS-FUZZY (H2ATF). Moreover, the handover rate is 83% lower under H2RDC than under BC, whereas the handover ping-pong rate is 76% lower.
The buffer overflow attack is the single most dominant and lethal form of security exploits as evidenced by recent worm outbreaks such as Code Red and SQL Stammer. In this paper, we propose microarchitectural techniques that can detect and recover from such malicious code attacks. The idea is that the buffer overflow attacks usually exhibit abnormal behaviors in the system. This kind of unusual signs can be easily detected by checking the safety of memory references at runtime, avoiding the potential data or control corruptions made by such attacks. Both the hardware cost and the performance penalty of enforcing the safety guards are negligible. In addition, we propose a more aggressive technique called corruption recovery buffer (CRB), which can further increase the level of security. Combined with the safety guards, the CRB can be used to save suspicious writes made by an attack and can restore the original architecture state before the attack. By performing detailed execution-driven simulations on the programs selected from SPEC CPU2000 benchmark, we evaluate the effectiveness of the proposed microarchitectural techniques. Experimental data shows that enforcing a single safety guard can reduce the number of system failures substantially by protecting the stack against return address corruptions made by the attacks. Furthermore, a small 1KB CRB can nullify additional data corruptions made by stack smashing attacks with only less than 2% performance penalty.
Export containers in a container terminal are usually classified into a few weight groups and those belonging to the same group are placed together on a same stack. The reason for this stacking by weight groups is that it becomes easy to have the heavier containers be loaded onto a ship before the lighter ones, which is important for the balancing of the ship. However, since the weight information available at the time of container arrival is only an estimate, those belonging to different weight groups are often stored together on a same stack. This becomes the cause of extra moves, or rehandlings, of containers at the time of loading to fetch out the heavier containers placed under the lighter ones. In this paper, we use machine learning techniques to derive a classifier that can classify the containers into the weight groups with improved accuracy. We also show that a more useful classifier can be derived by applying a cost-sensitive learning technique, for which we introduce a scheme of searching for a good cost matrix. Simulation experiments have shown that our proposed method can reduce about 5$\sim$7% of rehandlings when compared to the traditional weight grouping method.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.37
no.6
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pp.582-588
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2013
Solid Oxide Fuel Cell (SOFC) has been focused as a promising power source, which can replace a diesel engine regarding as major source of air pollution by the ship, due to high efficiency and eco-friendly. High operating temperature of SOFC is enable to secure of high efficiency, use various fuels and no need of high priced catalyst, but it may damage to components of SOFC. Therefore temperature control system has to be designed and validated before employing the fuel cell system for securing high efficiency and reliability. In this paper, instead of using typical method to validate performance of the controller, which consumes high cost and time, performance validation system using Hardware-in-the-loop simulation was developed and validated performence of the designed temperature controller for SOFC system.
Kim, Chong-Min;Lee, Youn-Wha;Kim, Man-Young;Kim, Hyung-Gon;Hong, Dong-Jin;Cho, Ju-Hyeong;Kim, Han-Seok;Ahn, Kook-Young
Proceedings of the KSME Conference
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2008.11b
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pp.3049-3052
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2008
MCFC(molten carbonate fuel cell) power generation system is prime candidate for the utilization of fossil based fuels to generate ultra clean power with a high efficiency. In the MCFC power plant system, a combustor performs a role to supply high temperature mixture gases for cathode and heat for reformer by using the stack off-gas of the anode which includes a high concentration of $H_2O$ and $CO_2$. Since a combustor needs to be operated in a very lean condition and to avoid excessive local heating, catalytic combustor is usually used. The catalytic combustion is accomplished by the catalytic chemical reaction between fuel and oxidizer at catalyst surface, different from conventional combustion. In this study, a mathematical model for the prediction of internal flow and catalytic combustion characteristics in the catalytic combustor adopted in the MCFC power plant system is suggested by using the numerical methods. The numerical simulation models are then implemented into the commercial CFD code. After verifying result by comparing with the experimental data and calibrated kinetic parameters of catalytic combustion reaction, a numerical simulation is performed to investigate the variation of flow and combustion characteristics by changing such various parameters as inlet configuration and inlet temperature. The result show that the catalytic combustion can be effectively improved for most of the case by using the perforated plate and subsequent stable catalytic combustion is expected.
Fuel cells are suitable for a power plant of a unmanned aerial vehicle (UAV) as it is not only environmentally friendly and quiet but also more efficient than an internal combustion engine. A fuel cell hybrid UAV has better performance in endurance than a fuel cell only or battery only UAV. One of the key purposes of making fuel cell hybrid UAVs is having long endurance and now maximum 26 hours of flight is possible. Because optimal design and control methods for fuel cell hybrid UAVs are absolutely needed for their long endurance we have to check the methods. The aircraft made by using application-integrated design method has less BOP mass and better performances. The optimal design and control methods are generally based on computer simulations or Hardware-In-The-Loop simulations by using dynamic models for their design and control. The Hardware-In-The-Loop simulation (HILS) is to use a hardware device like a fuel cell stack as well as a simulation program and it allows for making optimally designed applications. This paper introduce efficient methods of design, control and evaluation for the fuel cell hybrid UAVs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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