Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Stochastic Movement Swarm Performing a Coverage Task with Physical Parameters

Falkowski Krzysztof, Duda Michał

Problemy Mechatroniki : uzbrojenie, lotnictwo, inżynieria bezpieczeństwa

|

2022

|

Vol. 13, Nr 3 (49)

9--26

EN

This paper describes an attempt of implementing physical parameters into a virtual swarm algorithm solution. It defines which physical parameters of the single object need to be known to properly transfer a virtual algorithm into a physical system. Considerations have been based on a stochastic movement swarm performing a coverage task. Time to finish the task and energy consumptions were measured for different numbers of drones in a swarm allowing to designate an optimal size of the swarm. Additional tests for changing variables allowed us to determine their impact on the swarm performance. The presented algorithm is a discrete-time solution, and every test is divided into steps. Positions of the drones are calculated only in time corresponding to these steps. Their position is unknown between these steps and the algorithm does not check if the paths of two drones cross between subsequent positions. The lower the time interval, the more precise results, but simulating the test requires more computing power. Further work should consider the smallest possible time intervals or additional feature to check if the paths of the drones do not cross.

PL

W artykule opisano próbę implementacji parametrów fizycznych do rozwiązania algorytmu wirtualnego roju. Określono, które parametry fizyczne pojedynczego obiektu muszą być znane, aby poprawnie przenieść wirtualny algorytm do systemu fizycznego. Rozważania oparto na stochastycznym roju ruchu wykonującym zadanie przeszukiwania. Zmierzono czas wykonania zadania i zużycie energii dla różnej liczby dronów w roju, co pozwoliło na wyznaczenie optymalnej wielkości roju. Dodatkowe testy zmieniających się zmiennych pozwoliły określić ich wpływ na wydajność roju. Przedstawiony algorytm jest rozwiązaniem dyskretnym i z każdym testem jest podzielony na kroki. Pozycje dronów są obliczane tylko w czasie odpowiadającym tym krokom. Ich pozycja między tymi krokami jest nieznana, a algorytm nie sprawdza, czy ścieżki dwóch dronów przecinają się między kolejnymi pozycjami. Im krótszy odstęp czasu, tym dokładniejsze wyniki, ale symulacja testu wymaga większej mocy obliczeniowej. Dalsze prace powinny uwzględniać możliwie najmniejsze odstępy czasu lub dodatkową funkcję do sprawdzenia jeśli ścieżki dronów się nie przecinają.

2

Waste Heat Recovery from Servers Using an Air to Water Heat Pump

Lipiński Seweryn, Duda Michał, Górski Dominik

Technical Sciences / University of Warmia and Mazury in Olsztyn

|

2021

|

nr 24(1)

105--113

EN

The analysis of advisability and profitability of using an air to water heat pump for the purpose of waste heat recovery from servers being used as cryptocurrency mining rigs, was performed. To carry out such an analysis, the cooling unit of the computing server was connected to the heat pump, and the entire system was adequately equipped with devices measuring parameters of the process. Performed experiments proves that the heat pump coefficient of performance (COP) reaches satisfactory values (i.e., an average of 4.21), what is the result of stable and high-temperature source of heat at the pump inlet (i.e., in the range of 29.9-34.1). Economic analysis shows a significant reduction in the cost of heating domestic hot water (by nearly 59-61%). The main conclusion which can be drawn from the paper, is that in a case of having a waste heat source in a form of a server or similar, it is advisable to consider the purchase of air-to-water heat pump for the purpose of domestic hot water heating.

3

Swarm Behaviour Optimisation Methods Based on an Original Algorithm

Falkowski Krzysztof, Duda Michał

Problemy Mechatroniki : uzbrojenie, lotnictwo, inżynieria bezpieczeństwa

|

2021

|

Vol. 12, Nr 3 (45)

53--70

EN

This article presents an authorial swarm algorithm that performs coverage tasks using the Sweep Coverage method. The presented solution assumes stochastic movement of the objects in the swarm which allows them to be simple ones. Our goal was to find an optimal number of objects in the swarm. The main evaluated factors are time and energy consumption. Changing input data allowed us to designate different cases and to examine the influence of varying parameters of a single boid on a whole swarm behaviour.

PL

W artykule przedstawiono metody znalezienia optymalnej wielkości roju dla danego zadania. Głównymi ocenianymi czynnikami są czas i zużycie energii. Autorskie rozwiązanie algorytmiczne pozwoliło na wyznaczenie różnych przypadków i zbadanie wpływu różnych parametrów pojedynczego boida na zachowanie całego roju. Obliczenie efektywności energetycznej pozwoliło na wyznaczenie dodatkowych informacji o optymalizacji liczby boidów w roju. Wyniki pokazują, że można ocenić najlepsze rozwiązania dla określonych założeń. Można znaleźć, jaka liczba boidów wykonałaby zadanie w jak najkrótszym czasie przy założonej energooszczędności. Można również znaleźć grupę z najlepszym czasem do uzyskania wskaźnika efektywności energetycznej, która wykonałaby zadanie przy najlepszej kombinacji najkrótszego czasu i zużytej energii. Dodatkowe testy ze zmieniającymi się zmiennymi pozwoliły określić ich wpływ na wynik. Wykazano, że prędkość i bezpieczna odległość są ze sobą połączone, ale zmiana prędkości jest bardziej znacząca dla mniejszych rojów, gdy zmiana bezpiecznej odległości ma większy wpływ na liczniejsze grupy. Wynika z tego, że dla małych grup lepsze są szybsze boidy, a dla liczniejszych rojów bardziej przydatne byłyby boidy, które mogą poruszać się bliżej. Zmienianie promienia obszaru skanowanego na każdym kroku wpływa na ogólną wydajność, ale prawie nie ma wpływu na efektywność energetyczną roju.