Engineering Commons^™

การจัดสรรกำลังการผลิตอย่างเหมาะที่สุดสำหรับระบบผลิตไฟฟ้าพลังงานแสงอาทิตย์ที่มีระบบกักเก็บพลังงานแบบแบตเตอรี่เพื่อการซื้อขายพลังงานแบบหนึ่งวันล่วงหน้า, กรวิชญ์ ธนบำรุงกูล

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ไฟฟ้าพลังงานแสงอาทิตย์มีความสำคัญมากขึ้นในตลาดการซื้อขายพลังงาน วิทยานิพนธ์นี้เสนอการจัดสรรกำลังการผลิตอย่างเหมาะที่สุดสำหรับระบบผลิตไฟฟ้าพลังงานแสงอาทิตย์ที่มีระบบกักเก็บพลังงานแบบแบตเตอรี่เพื่อให้ได้รายได้สุทธิต่อวันสูงสุดในการซื้อขายพลังงานแบบหนึ่งวันล่วงหน้า ใช้วิธีโปรแกรมเชิงเส้นแบบผสมจำนวนเต็มไบนารีในการหาค่าเหมาะที่สุด และพิจารณาปรับการทำงานของระบบ ณ เวลาจริง กับสัญญาแบบ Partial-firm ตามระเบียบคณะกรรมการกำกับกิจการพลังงาน (กกพ.) สำหรับโรงไฟฟ้าพลังงานหมุนเวียนเอกชน ใช้ข้อมูลการพยากรณ์พลังงานแสงอาทิตย์แบบหนึ่งวันล่วงหน้าในการวางแผนและใช้ข้อมูลพลังงานแสงอาทิตย์จริงในการควบคุม ณ เวลาจริง เพื่อกำหนดการอัดและคายประจุของแบตเตอรี่และการจัดสรรกำลังผลิตสำหรับระบบผลิตไฟฟ้าพลังงานแสงอาทิตย์ในการซื้อขายพลังงาน ปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อขนาดของระบบกักเก็บพลังงาน เพื่อให้ผลิตไฟฟ้าได้ตามเงื่อนไขของสัญญา คือ การเรียกใช้งานความพร้อมจ่ายไฟฟ้า ส่วนการควบคุม ณ เวลาจริง วิธีที่ทำรายได้สุทธิสูงสุดคือการควบคุมเชิงทำนายแบบจำลอง (MPC) โดยการหาค่าเหมาะที่สุดในทุกขั้นเวลาอย่างต่อเนื่อง ผลการศึกษากรณีสัญญา Partial-firm ขายไฟฟ้าที่ขนาด 10 เมกะวัตต์ พบว่าขนาดที่เหมาะสมของระบบไฟฟ้าพลังงานแสงอาทิตย์คือ 18 เมกะวัตต์ และระบบกักเก็บพลังงานแบบแบตเตอรี่ที่ขนาด 35 เมกะวัตต์-ชั่วโมง

การจัดสรรการเดินเครื่องกำเนิดไฟฟ้าพร้อมระบบกักเก็บพลังงานด้วยแบตเตอรี่เพื่อสนับสนุนกำลังสำรองพร้อมจ่ายในระบบไฟฟ้าที่มีพลังงานแสงอาทิตย์, ชาติเชื้อ ปานพรหมมินทร์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ในปัจจุบัน ระบบไฟฟ้าของประเทศไทยและทั่วโลกกำลังอยู่ในช่วงของการเปลี่ยนผ่านสู่ระบบพลังงานสะอาด (Energy Transition) โดยมีการส่งเสริมการผลิตไฟฟ้าจากพลังงานหมุนเวียน เช่น พลังงานแสงอาทิตย์และพลังงานลม เพื่อทดแทนการใช้เชื้อเพลิงฟอสซิลที่ก่อให้เกิดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก อย่างไรก็ตาม พลังงานหมุนเวียนมีลักษณะผันผวนตามสภาพอากาศและช่วงเวลาของวัน จึงสร้างความท้าทายต่อความมั่นคงและความน่าเชื่อถือของระบบผลิตไฟฟ้า การรักษาสมดุลระหว่างการผลิตและการใช้ไฟฟ้าในทุกช่วงเวลาจึงต้องอาศัยการเตรียมกำลังผลิตสำรองพร้อมจ่าย เพื่อรองรับความผันผวนและเหตุขัดข้องของหน่วยผลิต การจัดสรรกำลังผลิตสำรองพร้อมจ่าย ในระบบที่มีสัดส่วนพลังงานหมุนเวียนสูงจึงกลายเป็นประเด็นสำคัญที่ต้องมีการวางแผนอย่างรอบคอบ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงที่การผลิตจากพลังงานหมุนเวียนลดลงอย่างกะทันหันซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อความมั่นคงของระบบไฟฟ้าโดยรวมวิทยานิพนธ์ฉบับนี้นำเสนอการศึกษาการเดินเครื่องหน่วยผลิตไฟฟ้า (Unit Commitment) ที่พิจารณาการใช้ระบบกักเก็บพลังงานด้วยแบตเตอรี่ (Battery Energy Storage System) เพื่อช่วยเตรียมกำลังสำรองพร้อมจ่ายในระบบไฟฟ้าที่มีการผนวกพลังงานแสงอาทิตย์ โดยพัฒนาแบบจำลองทางคณิตศาสตร์แบบ Mixed Integer Linear Programming (MILP) เพื่อหากำหนดการเดินเครื่องที่เหมาะสมที่สุดภายใต้ข้อจำกัดของโรงไฟฟ้าและแบตเตอรี่ พร้อมทั้งสร้าง สถานการณ์จำลองของความผันผวนของพลังงานแสงอาทิตย์ เพื่อวิเคราะห์ผลกระทบของความไม่แน่นอนต่อการจัดสรรกำลังผลิตและต้นทุนของระบบ การศึกษานี้มุ่งหวังที่จะประเมินว่าการนำระบบแบตเตอรี่มาใช้ร่วมกับโรงไฟฟ้าพลังงานฟอสซิลจะช่วยลดต้นทุนโดยรวมของระบบได้มากน้อยเพียงใด ตลอดจนสะท้อนบทบาทที่แท้จริงของแบตเตอรี่ในการเพิ่มความยืดหยุ่นและความมั่นคงของระบบไฟฟ้าในยุคพลังงานหมุนเวียน

การพัฒนาเกมกระตุ้นการรู้คิดด้วยเทคโนโลยีเสมือนจริงสำหรับผู้สูงอายุที่มีภาวะการรู้คิดบกพร่องเล็กน้อย, ธนกร ตันมาลาภรณ์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ภาวะการรู้คิดบกพร่องเล็กน้อยเป็นระยะเปลี่ยนผ่านระหว่างภาวะสมองปกติกับภาวะสมองเสื่อม โดยมีอาการที่เกี่ยวข้องกับความจำ ภาษา การรู้คิด และการตัดสินใจ แต่ยังไม่ส่งผลกระทบต่อการใช้ชีวิตประจำวัน งานวิจัยนี้จึงมุ่งเน้นการนำเสนอแนวคิดการออกแบบเพื่อพัฒนาเกมที่สามารถช่วยกระตุ้นการรู้คิดของคนที่มีภาวะการรู้คิดบกพร่องเล็กน้อย ซึ่งได้ประยุกต์ใช้เทคโนโลยีเสมือนจริงด้วยแว่น Meta Quest 2 ยูนิตีและเบลนเดอร์ถูกใช้ในการพัฒนาเกม เนื่องจากเป็นซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สและไม่มีค่าใช้จ่าย เกมถูกออกแบบมาเน้นการกระตุ้นการรู้คิดผ่านการฝึกความจำและการรับรู้ตำแหน่ง โดยผู้เล่นจะต้องจดจำตำแหน่งและสีของเฟอร์นิเจอร์ภายในห้อง และมีการพัฒนาเกมในระบบผู้เล่นหลายคนสำหรับ 2 บทบาท คือ ผู้เคลื่อนย้าย และ ผู้ช่วย เพื่อส่งเสริมการสื่อสารและการทำงานร่วมกัน นอกจากนี้ ยังมีการพัฒนาเกมในรูปแบบเว็บไซต์ควบคู่กันไป เพื่อให้เป็นทางเลือกที่ผู้สูงอายุสามารถเข้าถึงง่าย โดยไม่จำเป็นต้องใช้อุปกรณ์วีอาร์เฉพาะทาง จากอาสาสมัครทั้งบนเวอร์ชันวีอาร์และเวอร์ชันเว็บไซต์ พบว่าเวอร์ชันวีอาร์ให้ความสมจริงและช่วยให้ผู้เข้าทดลองมีสมาธิกับงานด้านความจำและการรับรู้ตำแหน่งมากขึ้น ขณะที่เวอร์ชันเว็บไซต์เข้าถึงง่ายและใช้งานสะดวกสำหรับผู้สูงอายุ โดยรวมแล้วทั้งสองแพลตฟอร์มน่าจะกระตุ้นการรู้คิดได้และได้รับผลตอบรับที่ดีจากอาสาสมัคร

วิธีการออกแบบของวงจรกรองการแทรกสอดแม่เหล็กไฟฟ้าสำหรับการลดทอนกระแสรั่วไหลความถี่สูงในระบบพีวีอินเวอร์เตอร์สามเฟสชนิดเชื่อมต่อโครงข่ายไฟฟ้า, ธัชธรรม นาคสุข

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ในระบบพีวีอินเวอร์เตอร์สามเฟสชนิดเชื่อมต่อโครงข่ายไฟฟ้า การแทรกสอดทางแม่เหล็กไฟฟ้าโดยการนำมีสาเหตุจากแรงดันโหมดร่วมของอินเวอร์เตอร์ไปกระตุ้นให้เกิดกระแสรั่วไหลความถี่สูง ซึ่งผลกระทบที่เกิดขึ้นนอกจากทำให้แผงพีวีมีอายุการใช้งานสั้นลงแล้ว ยังไปรบกวนการทำงานของอุปกรณ์อื่นๆที่เชื่อมต่ออยู่ในโครงข่ายไฟฟ้าอีกด้วย การใช้วงจรกรองเพื่อลดทอนกระแสรั่วไหลความถี่สูงเป็นวิธีใช้กันอย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรม อย่างไรก็ดีมีความจำเป็นที่จะต้องมีแนวทางการออกแบบที่เหมาะสมเพื่อให้ได้คุณสมบัติในการกรองกระแสรั่วไหลความถี่สูงที่ดี วิทยานิพนธ์นี้นำเสนอแนวทางการออกแบบวงจรกรองไฮบริดซึ่งประกอบด้วยวงจรกรองแอกทีฟที่ทำงานร่วมกับวงจรกรองพาสซีฟ โดยอาศัยวงจรสมมูลโหมดร่วมที่มีความแม่นยำ วงจรสมมูลดังกล่าวสามารถช่วยวิเคราะห์เสถียรภาพของวงจกรองแอกทีฟและใช้สำหรับออกแบบวงจรกรองโดยรวมให้มีขนาดเหมาะสมได้ ผลการจำลองการทำงานและผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าวงจรกรองไฮบริดสามารถทำงานได้อย่างมีเสถียรภาพและมีสมรรถนะในการกรองที่ดี โดยวงจรกรองแอกทีฟสามารถช่วยลดทอนกระแสรั่วไหลได้ดีในช่วงความถี่สูง 100 kHz – 500 kHz ซึ่งอยู่ในย่านมาตรฐานของการแทรกสอดทางแม่เหล็กไฟฟ้าโดยการนำ

การควบคุมกำลังไฟฟ้าแบบแยกอิสระของอินเวอร์เตอร์สามระดับ สำหรับแหล่งจ่ายไฟตรงคู่ที่มีบัสลบร่วมกัน, ปวีณ โล่ห์ทอง

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

วิทยานิพนธ์ฉบับนี้นำเสนอวิธีการควบคุมพลังงานสำหรับระบบแหล่งจ่ายไฟฟ้ากระแสตรงแบบสองอินพุต โดยใช้คอนเวอร์เตอร์ชนิดอินเวอร์เตอร์สามระดับชนิดตัวที ที่มีบัสลบร่วม โครงสร้างอินเวอร์เตอร์สำหรับแหล่งจ่ายหลายแหล่งในรูปแบบดั้งเดิม โดยส่วนใหญ่ต้องอาศัยการแปลงพลังงานสองขั้นตอนและต้องใช้วิธีมอดูเลตเชิงสเปซเวกเตอร์ ซึ่งมีความซับซ้อนและต้องการภาระการคำนวณสูง งานวิจัยนี้จึงนำเสนออินเวอร์เตอร์สามเฟส สามระดับ แบบแหล่งจ่ายไฟตรงคู่ ซึ่งสามารถเชื่อมต่อแหล่งจ่ายไฟฟ้ากระแสตรงสองแหล่งและทำงานในรูปแบบการแปลงพลังงานขั้นตอนเดียวได้ โดยได้พัฒนาวิธีการมอดูเลตเชิงฐานคลื่นพาห์ เพื่อใช้ในการควบคุมทิศทางการไหลของพลังงานแบบสองทิศทาง รวมถึงการปรับอัตราการแบ่งปันพลังงานระหว่างแหล่งพลังงานทั้งสองได้อย่างแม่นยำ วิธีการดังกล่าวช่วยให้สามารถควบคุมอินพุตแต่ละพอร์ตได้อย่างอิสระ พร้อมทั้งรักษาความสมดุลในการทำงานของอินเวอร์เตอร์ความถูกต้องของวิธีการควบคุมได้รับการตรวจสอบผ่านการจำลองซอฟต์แวร์ และการทดสอบแบบฮาร์ดแวร์อินเดอะลูป นอกจากนี้ยังได้สร้างต้นแบบฮาร์ดแวร์ในห้องปฏิบัติการเพื่อดำเนินการ ทดลองจริงกับชุดฮาร์ดแวร์ โดยประเมินความแม่นยำของการแบ่งปันพลังงานภายใต้สภาวะแหล่งจ่ายและโหลดที่แตกต่างกัน ผลการทดลองยืนยันตรงกับผลการจำลองและการทดสอบฮาร์ดแวร์อินเดอะลูป แสดงให้เห็นถึงความเป็นไปได้ของอินเวอร์เตอร์ที่มีพอร์ตไฟตรงคู่และวิธีการควบคุมที่นำเสนอสำหรับการแปลงพลังงานขั้นตอนเดียว

การพัฒนาระบบช่วยประเมินการอ่านแจกลูกสะกดคำไทยเพื่ออ่านโดยการปรับปรุงเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ, ภูริณัฐ กระจ่างศรี

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การแจกลูกสะกดคำถือเป็นพื้นฐานสำคัญที่หลักสูตรการศึกษาขั้นพื้นฐานเริ่มจัดให้มีการเรียนการสอนและการประเมินตั้งแต่ชั้นประถมศึกษาปีที่ 1 แต่ด้วยอัตราส่วนอาจารย์และนักเรียนที่แตกต่างกันมากอาจส่งผลให้อาจารย์ไม่สามารถประเมินการอ่านออกเสียงแจกลูกสะกดคำของนักเรียนได้อย่างทั่วถึง งานวิทยานิพนธ์นี้จึงพัฒนาระบบช่วยประเมินการอ่านแจกลูกสะกดคำไทย ด้วยความซับซ้อนของอักขรวิธีภาษาไทย ซึ่งแตกต่างจากภาษาอังกฤษ ทำให้เกิดปัญหาในการแบ่งกลุ่มตัวอักษรเพื่อสร้างคำอ่านแจกลูกสะกดคำที่ถูกต้องและการถอดข้อความจากเสียงเพื่อประเมินความถูกต้อง งานวิทยานิพนธ์นี้ได้นำเสนอการปรับปรุงเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ โดยการพัฒนาขั้นตอนวิธีการแบ่งกลุ่มตัวอักษรในคำไทยแต่ละคำอย่างแม่นยำโดยการสร้างพจนานุกรมรูปสระ และใช้การคำนวณทางสถิติของระยะห่างเลเวนชเตย์นในการเลือกโครงสร้างพยางค์ที่เหมาะสมที่สุด หลังจากนั้นระบบได้นำ แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ มาใช้ในการถอดข้อความเสียงการอ่านของผู้เรียน และใช้ขั้นตอนวิธีเกสตัลท์ในการประเมินความถูกต้องของเสียงอ่านอย่างละเอียด พบว่าวิธีการแบ่งกลุ่มตัวอักษรที่เสนอมีความถูกต้องสูงถึง 100% ในชุดข้อมูลคำไทย 708 คำ จากบัญชีคำพื้นฐาน และระบบสามารถจำแนกเสียงอ่านที่ถูกต้องและไม่ถูกต้องได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยมีค่า ความแม่นยำ 89.17%, ความเที่ยง 94.02%, และความไว 89.67% อีกทั้งยังตรวจจับข้อผิดพลาดประเภทวรรณยุกต์และการอ่านเกิน/ไม่อ่านได้แม่นยำ ระบบที่พัฒนาขึ้นมีความได้เปรียบด้านความถูกต้อง ความสม่ำเสมอ และความรวดเร็วเมื่อเทียบกับการประเมินโดยมนุษย์ จึงสามารถช่วยลดภาระการประเมินและเพิ่มโอกาสให้นักเรียนได้รับการสนับสนุนการเรียนรู้การอ่านออกเสียง สำหรับในอนาคตควรมีการปรับปรุงแบบจำลองรู้จำเสียงพูดสำหรับภาษาไทยด้วยข้อมูลเสียงของเด็กประถม การขยายชุดคำทดสอบให้ครอบคลุมคำที่ซับซ้อนขึ้น การพัฒนาในรูปแบบแอปพลิเคชันบนอุปกรณ์พกพา และการประเมินผลในระดับพฤติกรรมการเรียนรู้ของผู้เรียนเพื่อยืนยันผลทางการศึกษา

การปลูกและวิเคราะห์ลักษณะสมบัติของฟิล์มแกลเลียมอาร์เซไนด์ฟอสไฟด์บิสไมด์บนแกลเลียมอาร์เซไนด์และฟิล์มอินเดียมฟอสไฟด์บิสไมด์บนแกลเลียมแอนติโมไนด์, สหรัฐ ชมเดช

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

วิทยานิพนธ์ฉบับนี้นำเสนอการปลูกชั้นฟิล์ม GaAsPBi บนแผ่นฐาน GaAs เพื่อลดความบกพร่องของโครงผลึกในชั้นฟิล์ม และชั้นฟิล์ม InPBi บนแผ่นฐาน GaSb เพื่อให้เกิดการดึง Bi เข้ามาผสมในชั้นฟิล์มมากขึ้น ชิ้นงานถูกปลูกโดยเทคนิคเอพิแทกซีลำโมเลกุล (MBE) นอกจากนี้ชิ้นงาน GaAsPBi ถูกนำไปอบที่อุณหภูมิสูง เพื่อศึกษาผลกระทบของอุณหภูมิที่มีต่อคุณสมบัติของวัสดุ ชิ้นงาน GaAsPBi ถูกศึกษาสัณฐานวิทยาด้วยกล้องจุลทรรศน์แรงอะตอม (AFM) จุลทรรศน์แบบใช้แสง (OM) และ กล้องจุลทรรศน์อิเล็กตรอนแบบส่องกราด (SEM) ถูกศึกษาโครงสร้างผลึกด้วยเทคนิค XRD ถูกศึกษา oxidation state และองค์ประกอบของธาตุในชั้นฟิล์มด้วยเทคนิคการดูดกลืนรังสีเอกซ์ (XAS) และถูกศึกษาคุณสมบัติเชิงแสงด้วยเทคนิค PL ชิ้นงาน InPBi ถูกศึกษาสัณฐานวิทยาด้วยกล้องจุลทรรศน์แรงอะตอม (AFM) ถูกศึกษาโครงสร้างผลึกด้วยเทคนิค XRD และถูกศึกษาคุณสมบัติเชิงแสงด้วยเทคนิค PL. ผลการวิเคราะห์ชิ้นงาน GaAsPBi แสดงว่าชิ้นงานที่ได้รับการปรับปรุงเงื่อนไขการปลูก ไม่มีความบกพร่องของโครงผลึกบนผิวหน้า เนื่องจากชั้นฟิล์มมีค่าคงตัวแลตทิซใกล้เคียงกับแผ่นฐาน มีปริมาณของ Bi ในชั้นฟิล์มเพิ่มขึ้น และมีปรับปรุงผลตอบสนองเชิงแสงให้ดีขึ้น การศึกษาผลของการอบชิ้นงานพบว่า การอบที่ 650°C เกิดการทำลายผิวหน้าของชิ้นงาน ทำให้คุณภาพผลึกแย่ลง การอบช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการเปล่งแสงได้เล็กน้อยในกรณีการอบที่อุณหภูมิ 450°C และ 550°C แต่การอบที่ 650°C ทำให้ประสิทธิภาพการเปล่งแสงลดลงไปอย่างมาก และการอบไม่ส่งผลต่อองค์ประกอบในชั้นฟิล์ม ชั้นฟิล์ม InPBi มีโครงผลึกที่มีการคลายความเครียด ทำให้ผิวหน้ามีความขรุขระ ความขรุขระของผิวหน้าและปริมาณของ Bi ในชั้นฟิล์ม ถูกพบว่าแปรผันกับอุณหภูมิปลูกและปริมาณของ Bi ในลำโมเลกุล ผลตอบสนองเชิงแสงของชิ้นงานแสดงยอดการเปล่งแสงหลายยอด ชิ้นงานที่มีปริมาณ Bi มากที่สุดถูกปลูกที่อุณหภูมิ 300°C โดยมีปริมาณ Bi ในลำโมเลกุลเป็น 2×10-8 Torr ซึ่งทำให้มี Bi ในชั้นฟิล์มเป็น 2.45% เมื่อเปรียบเทียบกับชั้นฟิล์มที่ปลูกด้วยเงื่อนไขเดียวกันบนแผ่นฐาน InP แล้ว พบว่ามีปริมาณ Bi ที่มากกว่าเล็กน้อยในชั้นฟิล์มที่ปลูกบน GaSb

Solid Loading Effects On The Assembly Of Alumina Particles In Aqueous Suspensions Due To The Dielectrophoretic Forces, Sivakumar Chithamallu, Rohan Kiran Parai, Dipankar Ghosh

Mechanical & Aerospace Engineering Faculty Publications

Current work in situ investigated the mechanisms of the interparticle interactions that evolve in dilute aqueous alumina suspensions subjected to alternating current (AC) electric field and the effects of solid loading of suspensions. The interactions were investigated for alumina suspension compositions in the 0.005‒0.04 vol.% solid loading range. Field‐induced interactions evolved via particle motion and dynamic assembly, chain formation parallel to the direction of the applied field and chain growth, chain cross‐linking, and chain thickening. The evolution time of each of those events was rapidly accelerated with solid loading. While chain cross‐linking was negligible in low solid loading suspensions, a …

3d Printing Metal Horn Antennas Using Periodic And Aperiodic Perforated Designs For Directed Energy Applications, Alexis Valencia

Open Access Theses & Dissertations

In the past decade, Additive Manufacturing (AM) has proven to be groundbreaking yet reliable technology. Not only has it revolutionized the way we approach problems in research, design, and production but it has enabled burgeoning discoveries and methods due to the technologyâ??s efficiency, speed, and low manufacturing cost. One area that benefits greatly from this includes radio frequency (RF) devices like horn antennas. At the moment, most horn antennas produced by conventional manufacturing are expensive, heavy, and limited in customization, yet they are necessary for various systems like satellite communication, radar, radio astronomy, and more. 3D printing technology would alleviate …

Optimal Control Of Queueing Systems With Error-Prone Servers, Junqi Hu, Sigrún Andradóttir, Hayriye Ayhan

Information Technology & Decision Sciences Faculty Publications

Consider a Markovian tandem line with finite intermediate buffers and an equal number of stations and servers. Servers are flexible but noncollaborative, so that a job can be processed by at most one server at any time. When a job is being processed, it can be damaged and wasted depending on the proficiency of the server. We identify the dynamic server assignment policy that maximizes the long-run average throughput of the system with two stations and two servers. We find that the optimal policy is either a single or a double threshold policy on the number of jobs in the …

Modeling And Analysis Of Amorphous Steel Transformer For Potential Loss Reduction In Power Systems., Daniel A. Muchow

Theses and Dissertations--Electrical and Computer Engineering

The energy consumed in power systems can be reduced directly by implementing new technologies and materials. The effort to reduce the carbon emissions expelled from the production of electrical energy has become a major focus. According to the U.S. energy Information Administration approximately 5% of all the electric generated and transmitted in the U.S. electrical grid is lost. The energy profile calculated from the usage of electrical power from all 50 states in 2021 is estimated to be 3.8 billion megawatts per hour, with a state average of just over 11 cents per MWh, producing just over 41.8 billion in …

Analysis And Design Optimization Of Synchronous Machines With Excitation Through Stator Dc Coils Or Magnets And Reluctance Rotors, Oluwaseun A. Badewa

Theses and Dissertations--Electrical and Computer Engineering

The design and optimization of electric machines face increasing demands for higher efficiency, improved torque density, manufacturability, and effective utilization of materials, particularly in applications such as electric traction and propulsion, where performance, reliability, and cost are critical. This work explores innovative synchronous machine configurations with reluctance rotors and stator-combined excitation, including permanent magnet and DC-excited topologies, to address these challenges through advanced design methodologies, computational modeling, and experimental validation. This research is relevant to address the growing demand for high-performance electric machines that combine high power density with costeffective manufacturing. The conventional limitations in power and torque density, thermal …

Rheology Of Alumina Suspensions Subjected To Alternating Current Electric Fields For Freeze-Casting, Sivakumar Chithamallu, Ruksana Baby, Jacob L. Jones, Dipankar Ghosh

Mechanical & Aerospace Engineering Faculty Publications

Alternating current (AC) electric field can extrinsically tune freeze‐cast microstructure, originating from field‐induced increase in viscosity of ceramic suspensions. However, the changes that occur in a ceramic suspension and rheological behavior, ultimately affecting freeze‐cast microstructure, are not well understood. Moreover, the effects of AC electrokinetic forces and temperature on viscosity need to be decoupled. The viscosity and temperature of ceramic suspensions subjected to AC field and direct heating were measured, revealing that the increase in viscosity is due to AC dielectrophoretic forces rather than field‐induced heating of suspension. The shear thinning behavior of suspensions characterized using a power‐law model reveals …

Optimal Control And Structurally-Informed Gradient Optimization Of A Custom 4-Dof Rigid-Body, Brock Marcinczyk, Logan E. Beaver

Mechanical & Aerospace Engineering Faculty Publications

This work develops a control-centric framework for a custom 4-DOF rigid-body manipulator by coupling a reduced-order Pontryagin’s Maximum Principle (PMP) controller with a physics-informed Gradient Descent stage. The reduced PMP model provides a closed-form optimal control law for the joint accelerations, while the Gradient Descent module determines the corresponding time horizons by minimizing a cost functional built directly from the full Rigid-Body Dynamics. Structural-mechanics reaction analysis is used only to initialize feasible joint velocities—most critically the azimuthal component—ensuring that the optimizer begins in a physically admissible region. The resulting kinematic trajectories and dynamically consistent time horizons are then supplied to …

Age Of Information-Based Optimal Scheduling With Energy Cost Trade-Off For Smart Warehouse: A Deep Reinforcement Learning-Based Approach, Sandip Roy, Abhishek Bisht, Ashok Kumar Das, Sachin Shetty

VMASC Publications

Recent advances in the integration of high-speed mobile networks and real-time IoT devices have facilitated in building of smart warehouses, where a set of beacons and Internet of Things (IoT) devices (or source nodes) can monitor the status of various physical processes in a time-critical way. In real-time status monitoring systems, like smart warehouses, quantifying the freshness of the Internet of Things (IoT) data based on the age of information (AoI) metrics becomes quite crucial. As source nodes are battery-constrained, a balanced trade-off between AoI minimization and preservation of source node battery energy is essential. In this paper, in a …

Faithful Narratives From Complex Conceptual Models: Should Modelers Or Large Language Models Simplify Causal Maps, Tyler J. Gandee, Philippe J. Giabbanelli

VMASC Publications

(1) Background: Comprehensive conceptual models can result in complex artifacts, consisting of many concepts that interact through multiple mechanisms. This complexity can be acceptable and even expected when generating rich models, for instance to support ensuing analyses that find central concepts or decompose models into parts that can be managed by different actors. However, complexity can become a barrier when the conceptual model is used directly by individuals. A ‘transparent’ model can support learning among stakeholders (e.g., in group model building) and it can motivate the adoption of specific interventions (i.e., using a model as evidence base). Although advances in …

A Comparative Analysis Of Preprocessing Filters For Deep Learning-Based Equipment Power Efficiency Classification And Prediction Models, Sang-Ha Sung, Chang-Sung Seo, Michael Pokojovy, Sangjin Kim

Mathematics & Statistics Faculty Publications

The quality of input data is critical to the performance of time-series classification models, particularly in the domain for industrial sensor data where noise and anomalies are frequent. This study investigates how various filtering-based preprocessing techniques impact the accuracy and robustness of a Transformer model that predicts power efficiency states (Normal, Caution, Warning) from minute-level IIoT sensor data. We evaluated five techniques: a baseline, Simple Moving Average, Median filter, Hampel filter, and Kalman filter. For each technique, we conducted systematic experiments across time windows (360 and 720 min) that reflect real-world industrial inspection cycles, along with five prediction offsets (up …

Stack Bonding In Pentacene And Its Derivatives, Craig A. Bayse

Chemistry & Biochemistry Faculty Publications

Understanding the nature of π-stacking interactions is important to molecular recognition, self-assembly, and organic semiconductors. The stack bonding order (SBO) model of π-stacking has shown that the conformations of dimers occur when the combinations of monomer MOs are overall stack bonding in character. DFT calculations show that minima found on the potential energy surface for the π-stacked dimers of pentacene and perfluoropentacene occur when the dimer MOs are constructed from combinations of monomer MOs with an allowed SBO. An ex-amination of the MOs of π-stacked dimers extracted from X-ray structures of alkynyl derivatives like TIPS-pentacene pack at one or more …

Identification Of Π-Stacking Motifs In Naphthalene Diimides Via Solid-State Nmr, Jennifer E. Mejia, Hannah E. Butler-Au, Nalaya E. Thompson, Karcher D. Goodman, Elizabeth R. Zengel, Robert D. Pike, Jingdong Mao, Craig A. Bayse

Chemistry & Biochemistry Faculty Publications

Organic electronics, featuring π-conjugated small molecules and polymers, have gained significant attention for their potential in flexible, lightweight devices. However, characterization of the ordered, π-stacking domains within these materials using microscopy or X-ray diffraction (XRD) is challenging with complex systems or when crystallography is impractical. This study applied 1D ¹³C multiple cross-polarization magic angle spinning (multiCP/MAS) and 2D ¹H-¹³C heteronuclear correlation (HetCor) solid-state nuclear magnetic resonance (ssNMR) to systematically characterize π-stacking motifs in a series of N,N'-dialkyl naphthalene diimides (NDIs). These techniques were shown to distinguish between the electronic environments attributed to different π-stacking motifs adopted in these NDIs, such …

Assessing Tidal Energy Potential In The Visayas: Viability Of The San Bernardino, San Juanico, And Cebu Straits, Justin Kyle O. Ricafort, King Harold A. Recto

Sustainability, Disaster Science and Energy

By laying the groundwork for sustainable tidal energy infrastructure, this study contributes to advancing the Philippines' renewable energy portfolio and supports the global transition to clean energy solutions. With the country's extensive coastline and rising energy demands, tidal energy presents a largely underutilized yet promising resource that can address both local and global energy challenges. Tidal energy is highly predictable, stable, and environmentally friendly, offering a reliable alternative to conventional energy sources like coal and natural gas, which are often subject to price volatility and environmental concerns. The study focuses on the Visayas region, a prime candidate for tidal energy …

Study Of Deep Neural Network Trained With Salient, Compressed Medical Video Data For Enhanced Predication, Aileen Sengupta

Electrical Engineering Dissertations - Archive

The rapid growth of surgical video analysis presents a need for efficient deep learning models for surgical training, while reducing the need for excessive image and video image storage. Traditional training approaches typically rely on uniformly compressed video data, instead of selectively preserving the most surgically relevant regions. This dissertation investigates the impact of training deep neural networks (DNNs), both convolutional and transformer-based architectures, on saliency-guided, differentially compressed surgical video sequences. The study systematically evaluates how such compression influences prediction accuracy, computational efficiency and storage requirements. Experimental results demonstrate that models trained on ROI-focused compressed data combined with motion vectors …

Correlation Of Internal Pressure To The Fundamental Aging Mechanism Of Li-Ion Batteries, Kayla Garcia

Electrical Engineering Theses - Archive

As technology continues to evolve, the demand for more reliable and longer-lasting batteries is growing rapidly in the electronics industry. Batteries are vital for powering a wide range of technologies, from smartphones and consumer electronics to automotive systems and high-end tools used across multiple sectors. Lithium-ion batteries (LIBs) have helped bridge the power and energy gap that these different technologies require while achieving sufficient efficiency and reliability to make carrying them around feasible and long lasting. To further enhance the performance and longevity of a these devices, a deeper understanding of the degradation mechanisms occurring inside LIBs is crucial. The …

Hardware Implementation Of An Efficient Frequency Comb Generator For Microwave Kinetic Inductance Detectors, Frank Atobrah Danso

Open Access Master's Theses

The frequency comb generator is an essential component in the readout of superconducting detectors. This component is responsible for generating the resonant frequencies necessary to detect photon interaction with the detectors. This component however has not received the much needed attention in terms of readout systems optimization. Conventional implementations rely on either inverse fast Fourier transform (IFFT) engines, which scale poorly in power with increasing frequency resolution requirement but allow flexible tone updates, or lookup tables (LUTs), which demand large memory for high frequency resolution.

Microwave Kinetic Inductance Detectors (MKIDs) are superconducting detectors which have gained significant interest for cryogenic …

Tracking Control Of A String Actuated Soft Trunk Robot Using State-Space Modeling, Jacob Trivisonno

Open Access Master's Theses

Soft robots, primarily composed of compliant materials, exhibit highly complex and nonlinear dynamics, making precise control a significant challenge. Traditional control methods often struggle with these complexities, requiring more advanced and data-driven methods. In our previous work, “Automatic Control of a Soft Trunk Robot Actuated by Strings” [1], a proportional controller was developed to drive the steady-state tracking error to zero. While this method was effective, it required time-consuming manual tuning and was not easily adaptable to physical modifications of the robot.

To address these limitations, this research implements gain-scheduled feedback control with state-space models calculated through a multiple linear …

Comparative Study Of Physiological Signals Between The Embraceplus And The Shimmer3 Gsr+, Cassidy Considine

Open Access Master's Theses

Understanding team dynamics and their physiological impact is essential across high-stakes industries such as healthcare, aviation, and defense. In stressful environments, optimizing team performance requires not only assessing communication but also monitoring physiological indicators of stress. Electrodermal activity (EDA) and heart rate variability (HRV) are commonly used to capture autonomic responses, offering insight into emotional arousal and cardiovascular regulation.

This pilot study compares a commercial wearable device, the EmbracePlus, with a research-grade device, the Shimmer3 GSR+, to evaluate differences in physiological signal acquisition. Twelve participants completed a five-phase experimental protocol while wearing both devices simultaneously on the non-dominant wrist/forearm. EDA …

Safety Monitoring & Intelligent Power Distribution Systems For Compact Agricultural Equipment, Mason O. Bradley

Theses and Dissertations--Biosystems and Agricultural Engineering

The agricultural industry continues to be one of the most dangerous career fields in the United States of America with compact agricultural equipment being a common source for casualties in the industry. The primary focus of this work is to develop new technology that improves operational safety of compact agricultural equipment through the use of low-cost embedded electronics. This work presents the design of three systems in alignment with this goal.

The first system aims to integrate electrical intelligence and passive safety monitoring into the power distribution system of a small piece of agricultural equipment. The system known as the …

High-Performance Computational Kernels For Algorithm-System Co-Design In Machine Learning: Enabling Efficient Gcn Training And Llm Inference Serving., Shakya D. Jayakody Arachchige

Graduate Thesis and Dissertation post-2024

The rapid advancement of machine learning, from Graph Convolutional Networks (GCNs) to transformer-based Large Language Models (LLMs), continues to expose fundamental limitations in memory efficiency, scalability, and system reliability. GCNs are critical for domains such as biomedical modeling, social networks, and recommendation systems, yet their reliance on sparse general matrix–matrix multiplication (SpGEMM) makes them highly sensitive to GPU memory constraints and irregular access patterns. As graph data scales, out-of-core computation becomes inevitable, but existing systems are hindered by I/O bottlenecks and underutilized GPU resources. Our contribution with AIRES demonstrates how algorithm–system co-design can alleviate these challenges: by introducing block-wise data …

Time Series Forecasting With Lstm: An Extensive Content Analysis, Andri Pranolo, Xiaofeng Zhou, Yingchi Mao

Knowledge Engineering and Data Science

This paper presents a comprehensive bibliometric and content review of the trend, architecture, and application of long short-term memory (LSTM) models for time series forecasting. The study aims to provide insights into the overall statistics and distribution of papers focused on LSTM for forecasting. Additionally, the research questions address the most highly cited papers based on LSTM approaches in forecasting, the most productive journals in this field, and identifying trends, gaps, summary tasks and their performance, datasets availability, and future research directions for LSTM in forecasting. This paper is a comprehensive review of LSTM for forecasting from 2017 to 2023 …

Prediction Of Audit Findings Using Deep Learning With Financial And Non-Financial Data: A Case Study In Province X, Fery Yohan Setiawan, Eko Mulyanto Yuniarno, Reza Fuad Rachmadi

Knowledge Engineering and Data Science

The implementation of the audit from the local government financial statements by The Audit Board of The Republic of Indonesia (BPK RI), especially for the Province X representative, are frequently faced by the various limitations, one of them being the required audit time. At this moment, the BPK RI representative of Province X doesn’t have the tools that are able to help the accurate of sample determination for the pick test, which resulted in this study proposing the application of multi-label classification to predict the findings of financial statement (Laporan Keuangan, LK) audits based on financial and non …

Cognitive Eeg Differentiation With Hypnosis-Based Noise Reduction And K-Harmonic Means For Personalized Brainwave Modeling, Ahmad Azhari, Dimas Chaerul Ekty Saputra

Knowledge Engineering and Data Science

This study investigates the integration of hypnosis-based noise reduction and K-Harmonic Means (KHM) clustering for personalized brainwave modeling using Electroencephalography (EEG) data. EEG signals were collected from 100 participants using a Neurosky Mindset sensor at the FP1 (prefrontal) location, with each subject performing nine standardized cognitive tasks such as breathing, memory recall, and mathematical problem-solving. Hypnosis was applied not as a filtering method but as a behavioral protocol to standardize subject conditions and minimize physiological and environmental noise. The EEG signals were sampled at 128 Hz and analyzed using KHM clustering with K=4K = 4K=4, resulting in a Silhouette Score …