Improving Rates of Convergence of Iterative Schemes for Implicit Runge-Kutta Methods

2004 ◽  
Vol 1 (1) ◽  
pp. 327-338
Author(s):  
R. Vigneswaran
Keyword(s):  
Rates Of Convergence ◽  
Iterative Schemes ◽  
Runge Kutta

scholarly journals Improving the efficiency of the iterative schemes for implicit Runge-Kutta methods

1996 ◽  
Vol 66 (1-2) ◽  
pp. 227-238 ◽  
Author(s):  
S. González-Pinto ◽  
J.I. Montijano ◽  
L. Rández
Keyword(s):  
Iterative Schemes ◽  
Runge Kutta

Iterative schemes for three-stage implicit Runge-Kutta methods

1995 ◽  
Vol 17 (4) ◽  
pp. 363-382 ◽  
Author(s):  
S. González-Pinto ◽  
J.I. Montijano ◽  
L. Rández
Keyword(s):  
Iterative Schemes ◽  
Runge Kutta

Semi-implicit Runge-Kutta schemes for stiff multi-dimensional reacting flows

1997 ◽  
Author(s):  
Jack Yoh ◽  
Xiaolin Zhong ◽  
Jack Yoh ◽  
Xiaolin Zhong
Keyword(s):  
Reacting Flows ◽  
Runge Kutta

Modelación, Simulación y Control de Aerogeneradores con Generador de Inducción Doblemente Alimentado Utilizando Matlab

2015 ◽  
Vol 11 (1) ◽  
Author(s):  
W. Vásquez ◽  
J. Játiva
Keyword(s):  
Runge Kutta

En este trabajo se presenta la modelación de los componentes aerodinámicos, mecánicos, eléctricos y de control del aerogenerador con generador de inducción doblemente alimentado (DFIG). La modelación es empleada para crear un programa en el software Matlab. Se utiliza el método de Runge Kutta de cuarto orden para solucionar las ecuaciones diferenciales existentes en la modelación. La estrategia de control del convertidor PWM bidireccional se base en la técnica de control vectorial que emplea marcos de referencia giratorios, la cual permite el control de las potencias activa y reactiva producidas por el DFIG. Se describe el proceso de inicialización del sistema aerogenerador con DFIG, para obtener las condiciones de estado estable antes de iniciar la simulación. Se analiza el comportamiento del aerogenerador con DFIG ante cambios de la velocidad del viento y fallas de corto circuito. Los resultados finales muestran que la potencia activa del DFIG varía de acuerdo al comportamiento de la velocidad del viento, mientras que la potencia reactiva permanece casi invariante. Los resultados obtenidos son comparados con los resultados del modelo del aerogenerador con DFIG existente en Simulink de Matlab.

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