Analysis and testing of internal combustion engine driven linear alternator

Introduction. Internal combustion engine technology has been considered for the alternator system in the last two decades. Especially when considering fuel diversity, reliability, portability, power density, research studies are increasing day by day. In this respect, interest has been focused on linear generator studies. Purpose. The goal of the research is to investigate the performance of a linear generator and its application to generate electrical energy from an internal combustion engine to solve the range problem of small electric powered vehicles. The generator, unlike a traditional generator, consists of a linear generator with a crank mechanism driven by an internal combustion engine. Originality. The configuration of the linear generator with internal combustion engine crank has not previously been reported. Methods. The numerical solution of the generator was carried out by the finite element method in the Ansys Maxwell software in a cylindrical coordinate system. The effect of stroke length and frequency on voltage and output power was investigated by monitoring an external electrical load. A prototype linear generator has been designed and produced considering the sizing dimensions. The configuration can be used in power-hungry applications and increase the range of small electric vehicles. Results. The results from simulation and practice are largely in agreement. Practical value. A practical mechanical system was built comprising a linear generator connected to a 2.2 kW internal combustion engine via a crank connecting rod for analysis.Вступ. Останні два десятиліття розглядалася техніка двигуна внутрішнього згоряння для системи генератора змінного струму. Особливо з урахуванням різноманітності видів палива, надійності, портативності, питомої потужності кількість досліджень зростає з кожним днем. У зв’язку з цим інтерес був зосереджений на дослідженнях лінійних генераторів. Мета. Метою дослідження є аналіз продуктивності лінійного генератора та його застосування для вироблення електроенергії від двигуна внутрішнього згоряння для вирішення проблеми запасу ходу малих електромобілів. Генератор, на відміну від традиційного, складається з лінійного генератора з кривошипно-шатунним механізмом, що рухається двигуном внутрішнього згоряння. Оригінальність. Про конфігурацію лінійного генератора з кривошипом двигуна внутрішнього згоряння раніше не повідомлялося. Методи. Чисельне рішення генератора проводилося методом скінченних елементів у програмі Ansys Maxwell в циліндричної системі координат. Вплив довжини та частоти ходу на напругу та вихідну потужність досліджували шляхом моніторингу зовнішнього електричного навантаження. З урахуванням габаритних розмірів розроблено та виготовлено прототип лінійного генератора. Конфігурація може використовуватися в енергоємних застосуваннях і збільшувати запас ходу невеликих електромобілів. Результати. Результати моделювання та з практики переважно збігаються. Практична цінність. Для аналізу було побудовано практичну механічну систему, що складається з лінійного генератора, з’єднаного з двигуном внутрішнього згоряння потужністю 2,2 кВт через шатун кривошипу

The pattern and Loci of training-induced brain changes in healthy older adults are predicted by the nature of the intervention.

There is enormous interest in designing training methods for reducing cognitive decline in healthy older adults. Because it is impaired with aging, multitasking has often been targeted and has been shown to be malleable with appropriate training. Investigating the effects of cognitive training on functional brain activation might provide critical indication regarding the mechanisms that underlie those positive effects, as well as provide models for selecting appropriate training methods. The few studies that have looked at brain correlates of cognitive training indicate a variable pattern and location of brain changes - a result that might relate to differences in training formats. The goal of this study was to measure the neural substrates as a function of whether divided attentional training programs induced the use of alternative processes or whether it relied on repeated practice. Forty-eight older adults were randomly allocated to one of three training programs. In the SINGLE REPEATED training, participants practiced an alphanumeric equation and a visual detection task, each under focused attention. In the DIVIDED FIXED training, participants practiced combining verification and detection by divided attention, with equal attention allocated to both tasks. In the DIVIDED VARIABLE training, participants completed the task by divided attention, but were taught to vary the attentional priority allocated to each task. Brain activation was measured with fMRI pre- and post-training while completing each task individually and the two tasks combined. The three training programs resulted in markedly different brain changes. Practice on individual tasks in the SINGLE REPEATED training resulted in reduced brain activation whereas DIVIDED VARIABLE training resulted in a larger recruitment of the right superior and middle frontal gyrus, a region that has been involved in multitasking. The type of training is a critical factor in determining the pattern of brain activation

Triple-Star Candidates Among the Kepler Binaries

We present the results of a search through the photometric database of eclipsing Kepler binaries (Prsa et al. 2011; Slawson et al. 2011) looking for evidence of hierarchical triple star systems. The presence of a third star orbiting the binary can be inferred from eclipse timing variations. We apply a simple algorithm in an automated determination of the eclipse times for all 2157 binaries. The "calculated" eclipse times, based on a constant period model, are subtracted from those observed. The resulting O-C (observed minus calculated times) curves are then visually inspected for periodicities in order to find triple-star candidates. After eliminating false positives due to the beat frequency between the ~1/2-hour Kepler cadence and the binary period, 39 candidate triple systems were identified. The periodic O-C curves for these candidates were then fit for contributions from both the classical Roemer delay and so-called "physical" delay, in an attempt to extract a number of the system parameters of the triple. We discuss the limitations of the information that can be inferred from these O-C curves without further supplemental input, e.g., ground-based spectroscopy. Based on the limited range of orbital periods for the triple star systems to which this search is sensitive, we can extrapolate to estimate that at least 20% of all close binaries have tertiary companions.Comment: 19 pages, 13 figures, 3 tables; ApJ, 2013, 768, 33; corrected Fig. 7, updated references, minor fixes to tex

Variability in high-mass X-ray binaries

Strongly magnetized, accreting neutron stars show periodic and aperiodic variability over a wide range of time scales. By obtaining spectral and timing information on these different time scales, we can have a closer look into the physics of accretion close to the neutron star and the properties of the accreted material. One of the most prominent time scales is the strong pulsation, i.e., the rotation period of the neutron star itself. Over one rotation, our view of the accretion column and the X-ray producing region changes significantly. This allows us to sample different physical conditions within the column but at the same time requires that we have viewing-angle-resolved models to properly describe them. In wind-fed high-mass X-ray binaries, the main source of aperiodic variability is the clumpy stellar wind, which leads to changes in the accretion rate (i.e., luminosity) as well as absorption column. This variability allows us to study the behavior of the accretion column as a function of luminosity, as well as to investigate the structure and physical properties of the wind, which we can compare to winds in isolated stars.Comment: 6 pages, 4 figures, accepted for publication in Astronomische Nachrichten (proceedings of the XMM-Newton Workshop 2019

Power transformer faults diagnosis using undestructive methods (Roger and IEC) and artificial neural network for dissolved gas analysis applied on the functional transformer in the Algerian north-eastern: a comparative study

Introduction. Nowadays, power transformer aging and failures are viewed with great attention in power transmission industry. Dissolved gas analysis (DGA) is classified among the biggest widely used methods used within the context of asset management policy to detect the incipient faults in their earlier stage in power transformers. Up to now, several procedures have been employed for the lecture of DGA results. Among these useful means, we find Key Gases, Rogers Ratios, IEC Ratios, the historical technique less used today Doernenburg Ratios, the two types of Duval Pentagons methods, several versions of the Duval Triangles method and Logarithmic Nomograph. Problem. DGA data extracted from different units in service served to verify the ability and reliability of these methods in assessing the state of health of the power transformer. Aim. An improving the quality of diagnostics of electrical power transformer by artificial neural network tools based on two conventional methods in the case of a functional power transformer at Sétif province in East North of Algeria. Methodology. Design an inelegant tool for power transformer diagnosis using neural networks based on traditional methods IEC and Rogers, which allows to early detection faults, to increase the reliability, of the entire electrical energy system from transport to consumers and improve a continuity and quality of service. Results. The solution of the problem was carried out by using feed-forward back-propagation neural networks implemented in MATLAB-Simulink environment. Four real power transformers working under different environment and climate conditions such as: desert, humid, cold were taken into account. The practical results of the diagnosis of these power transformers by the DGA are presented. Practical value. The structure and specific features of power transformer winding insulation ageing and defect state diagnosis by the application of the artificial neural network (ANN) has been briefly given. MATLAB programs were then developed to automate the evaluation of each method. This paper presents another tool to review the results obtained by the delta X software widely used by the electricity company in Algeria.Вступ. У наш час старіння та несправності силових трансформаторів уважно розглядаються у галузі передачі електричної енергії. Аналіз розчиненого газу  виділяється серед найбільш широко використовуваних методів, що застосовуються в контексті політики управління активами для виявлення початкових несправностей на їх попередній стадії в силових трансформаторах. Дотепер для отримання результатів аналізу розчиненого газу було використано кілька процедур. Серед цих корисних засобів зазначимо такі, як метод основних газів, коефіцієнти Роджерса, коефіцієнти МЕК, історичний підхід, менш використовувані сьогодні коефіцієнти Дерненбурга, два типи методів п’ятикутників Дюваля, кілька варіантів методу трикутників Дюваля та логарифмічний номограф. Проблема. Дані аналізу розчиненого газу, отримані з різних об‘єктів, що експлуатуються, слугували для перевірки здатності та надійності цих методів при оцінці стану працездатності силового трансформатора. Мета. Підвищення якості діагностики електричного силового трансформатора за допомогою штучних нейромережевих інструментів, заснованих на двох звичайних методах, у випадку функціонуючого силового трансформатора в провінції Сетіф на північному сході Алжиру. Методологія. Розробка нетипового засобу для діагностики силових трансформаторів з використанням нейронних мереж на основі традиційних методів МЕК і Роджерса, який дозволяє раннє виявлення несправностей, підвищення надійності всієї електроенергетичної системи від передачі енергії до споживачів та покращення безперервності та якості обслуговування. Результати. Розв‘язання проблеми було здійснено за допомогою нейронних мереж зворотного розповсюдження із зворотним зв'язком, реалізованих в середовищі MATLAB-Simulink. Були враховані чотири діючі силові трансформатори, що працюють в різних умовах оточуючого середовища та клімату, таких як: пустеля, волога, холод. Представлені практичні результати діагностики цих силових трансформаторів з використанням аналізу розчиненого газу. Практичне значення. Стисло наведено структуру та специфічні особливості старіння ізоляції обмоток силових трансформаторів та діагностики стану дефектів за допомогою штучної нейронної мережі. Далі були розроблені програми у MATLAB для автоматизації оцінки кожного методу. Ця стаття представляє ще один засіб для аналізу результатів, отриманих за допомогою програмного забезпечення delta X, що широко використовується електричною компанією в Алжирі

Adaptive maximum power point tracking using neural networks for a photovoltaic systems according grid

Introduction. This article deals with the optimization of the energy conversion of a grid-connected photovoltaic system. The novelty is to develop an intelligent maximum power point tracking technique using artificial neural network algorithms. Purpose. Intelligent maximum power point tracking technique is developed in order to improve the photovoltaic system performances under the variations of the temperature and irradiation. Methods. This work is to calculate and follow the maximum power point for a photovoltaic system operating according to the artificial intelligence mechanism is and the latter is used an adaptive modified perturbation and observation maximum power point tracking algorithm based on function sign to generate an specify duty cycle applied to DC-DC converter, where we use the feed forward artificial neural network type trained by Levenberg-Marquardt backpropagation. Results. The photovoltaic system that we chose to simulate and apply this intelligent technique on it is a stand-alone photovoltaic system. According to the results obtained from simulation of the photovoltaic system using adaptive modified perturbation and observation – artificial neural network the efficiency and the quality of the production of energy from photovoltaic is increased. Practical value. The proposed algorithm is validated by a dSPACE DS1104 for different operating conditions. All practice results confirm the effectiveness of our proposed algorithm.Вступ. У статті йдеться про оптимізацію перетворення енергії фотоелектричної системи, підключеної до мережі. Новизна полягає у розробці методики інтелектуального відстеження точок максимальної потужності з використанням алгоритмів штучної нейронної мережі. Мета. Методика інтелектуального відстеження точок максимальної потужності розроблена з метою поліпшення характеристик фотоелектричної системи в умовах зміни температури та опромінення. Методи. Робота полягає в обчисленні та відстеженні точки максимальної потужності для фотоелектричної системи, що працює відповідно до механізму штучного інтелекту, і в останній використовується адаптивний модифікований алгоритм збурення та відстеження точок максимальної потужності на основі знаку функції для створення заданого робочого циклу стосовно DC-DC перетворювача, де ми використовуємо штучну нейронну мережу типу «прямої подачі», навчену зворотному розповсюдженню Левенберга-Марквардта. Результати. Фотоелектрична система, яку ми обрали для моделювання та застосування цієї інтелектуальної методики, є автономною фотоелектричною системою. Відповідно до результатів, отриманих при моделюванні фотоелектричної системи з використанням адаптивних модифікованих збурень та спостереження – штучної нейронної мережі, ефективність та якість виробництва енергії з фотоелектричної енергії підвищується. Практична цінність. Запропонований алгоритм перевірено dSPACE DS1104 для різних умов роботи. Усі практичні результати підтверджують ефективність запропонованого нами алгоритму

Analysis and testing of internal combustion engine driven linear alternator

Introduction. Internal combustion engine technology has been considered for the alternator system in the last two decades. Especially when considering fuel diversity, reliability, portability, power density, research studies are increasing day by day. In this respect, interest has been focused on linear generator studies. Purpose. The goal of the research is to investigate the performance of a linear generator and its application to generate electrical energy from an internal combustion engine to solve the range problem of small electric powered vehicles. The generator, unlike a traditional generator, consists of a linear generator with a crank mechanism driven by an internal combustion engine. Originality. The configuration of the linear generator with internal combustion engine crank has not previously been reported. Methods. The numerical solution of the generator was carried out by the finite element method in the Ansys Maxwell software in a cylindrical coordinate system. The effect of stroke length and frequency on voltage and output power was investigated by monitoring an external electrical load. A prototype linear generator has been designed and produced considering the sizing dimensions. The configuration can be used in power-hungry applications and increase the range of small electric vehicles. Results. The results from simulation and practice are largely in agreement. Practical value. A practical mechanical system was built comprising a linear generator connected to a 2.2 kW internal combustion engine via a crank connecting rod for analysis

Vela X-1 as a laboratory for accretion in High-Mass X-ray Binaries

Vela X-1 is an eclipsing high mass X-ray binary (HMXB) consisting of a 283s accreting X-ray pulsar in a close orbit of 8.964 days around the B0.5Ib supergiant HD77581 at a distance of just 2.4 kpc. The system is considered a prototype of wind-accreting HMXB and it has been used as a baseline in different theoretical or modelling studies. We discuss the observational properties of the system and the use of the observational data as laboratory to test recent developments in modelling the accretion process in High-Mass X-ray Binaries (e.g., Sander et al. 2018; El Mellah et al. 2018), which range from detailed descriptions of the wind acceleration to modelling of the structure of the flow of matter close to the neutron star and its variations.Comment: 4 pages, 2 figures, proceedings of the 12th INTEGRAL conference "INTEGRAL looks AHEAD to Multimessenger astronomy" in Geneva (Switzerland) on 11-15 February 201

Activation changes induced by cognitive training are consistent with improved cognitive reserve in older adults with subjective cognitive decline

Abtract Functional magnetic resonance imaging (fMRI) was used to assess the effect of cognitive training on brain activation as a function of the learning phase and level of education. Forty older adults with subjective cognitive decline (SCD) received 6 1-hour memory training sessions with the method of loci. Brain imaging (N = 29) was measured during word list encoding and retrieval before training (PRE), after 3 training sessions (POST3), and after 6 training sessions (POST6). Participants showed increased activation of the left inferior pre-frontal gyrus from PRE to POST6 during encoding and reduced bilateral frontostriatal activation from PRE to POST3 during retrieval, regardless of education. Activation changes from PRE to POST3 varied as a function of education in 2 regions of the right temporal lobe: participants with lower education showed increased activation, while those with higher education showed decreased activation. These regions were initially less active in people with lower education. Results suggest a strategic shift in people with lower education and expertise building in those with higher education, along with a restoration of initial education-related differences

More flexible brain activation underlies cognitive reserve in older adults

Abstract The goal of this study was to identify the brain mechanisms underlying cognitive reserve using a parametric n-back working memory (WM) task in a sample of healthy older adults. We first identified the WM-related activations associated with years of education and then tested whether these activations mitigated the detrimental impact of age on cognition. Thirty-nine older adults received a magnetic resonance imaging examination while completing an n-back task with different levels of WM load (0-, 1- vs. 2-back). Results show that more education is associated with lower activation of the left medial superior frontal gyrus (BA8) in the 1-back condition and a greater activation of the right caudate nucleus in the 2-back condition. The caudate and frontal activations are task-positive and task-negative regions, respectively. Moderation analyses indicate that the effect of age on performance is less detrimental in participants with higher caudate activation in the 2-back condition. Overall, these results suggest that cognitive reserve is explained by a superior ability to flexibly engage greater or novel activation as cognitive demand increases