The temperatures with the ground depth, the positions of circulation water in ground heat exchanger were measured and thermal diffusion characteristics with the distances of the direction normal to the borehole was analysed. The deeper the depth of ground, the less the influences of outdoor temperature, but below 10m of ground, there was no influences of ground temperature. When the depth of trench pipe was below the depth of 2m, there was no influence. In the ground of 10m when the distances between the pipe and the other places were above 0.5m, the variations of temperature were less than $1.6^{\circ}C$ and above 2.5m they were less than $0.1^{\circ}C$. When the distances of bore hole were above 5m, there were no. influences of the nearest ground heat exchanger.
Yoon, Seong Hyun;Park, Jun Yong;Son, Deok Young;Choi, Yunho;Park, Kyungseok
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.38
no.9
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pp.979-988
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2014
Recently, the interest in the thermal comfort is ever increasing as the time people stay in the automobile is gradually increasing. So far, however, the cooling performance of the HVAC(heating and ventilation air conditioning) system is evaluated by thermal environment criteria such as indoor air velocity and temperature, not by a thermal comfort index. Furthermore, the precise criteria has not been established yet when the thermal comfort for the automobile is evaluated using numerical analysis. In this study, the numerical analysis of automobile indoor thermal comfort according to various parameters such as HVAC operating mode, airflow, passenger boarding conditions is performed during the HVAC system's initial operating time(20 minutes). The solar ray tracing model and S2S radiation model are used and validated to simulate an external heat source. Based on this study, an evaluation model which can predict the thermal comfort index for the combination of the above parameters is presented.
Jae-Hee, Kim;Yoojeong, Noh;Jong-Hwan, Jeung;Bong-Soo, Choi;Seok-Hoon, Jang
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.35
no.6
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pp.357-365
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2022
Refrigerant mischarging is one of the most frequently occurring failure modes in air conditioners, and both undercharging and overcharging degrade cooling performance. Therefore, it is important to accurately determine the amount of charged refrigerant. In this study, a support vector machine (SVM) model was developed to multi-classify the refrigerant mischarge through steady-state identification via fuzzy clustering techniques. For steady-state identification, a fuzzy clustering algorithm was applied to the air conditioner operation data using the difference between moving averages. The identification results using the proposed method were compared with those using existing steady-state determination techniques studied through the inversed Fisher's discriminant ratio (IFDR). Subsequently, the main features were selected using minimum redundancy maximum relevance (mRMR) considering the correlation among candidate features, and an SVM multi-classification model was devised using the derived features. The proposed method achieves satisfactory accuracy and robustness from test data collected in the new domain.
Park, Du-Hee;Kim, Kwang-Kyun;Kwak, Dong-Yeop;Chang, Jae-Hoon;Na, Sang-Min
Journal of the Korean Geotechnical Society
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v.26
no.2
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pp.45-54
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2010
The SCW numerical model described in the companion paper was used to carry out a comprehensive parametric study to evaluate the performance of the SCW. The five ground related parameters, which are porosity, hydraulic conductivity, thermal conductivity, specific heat, geothermal gradient, and five SCW design parameters, which are pumping rate, well depth, well diameter, dip tube diameter, bleeding rate, were used in the study. Two types of numerical simulations were performed. The first type was used to perform short-term (24-hour) simulation, while the second type 14 day simulation. The study results indicate that the parameters that have important influence on the performance of SCW were hydraulic conductivity, thermal conductivity, geothermal gradient, pumping rate, and bleeding rate. The thermal conductivity had the most important influence on the performance of the SCW. With the increase in the geothermal gradient, the performance increased in the heat mode, but decreased in the cooling mode. The hydraulic conductivity influenced the performance when the value was larger than $10^{-4}m/s$. The depth of the well increased the performance, but at the cost of increased cost of boring. The bleeding had an important influence on SCW, greatly enhancing the performance at a limited increased cost of operation. Overall, this study showed that various factors had a cumulative influence on the performance of the SCW, and a numerical simulation can be used to accurately predict the performance of the SCW.
Park, Chul-Eun;Yoo, Se-Woong;Jeong, Young-Hwan;Kim, Kibum
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.5
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pp.22-28
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2017
The performance of lithium ion batteries used in electric vehicles (EV) varies greatly depending on the battery temperature. In this paper, the finite difference method was used to evaluate the temperature change, state of charge (SOC), internal resistance, and voltage change of the battery due to heat generation in the battery. The simulation model was linked with AMESim to calculate the driving range of an EV traveling in New European Driving Cycle (NEDC) mode. As the temperature dropped below $25^{\circ}C$, the internal resistance of the battery increased, which increased the amount of heat generated and decreased the driving range of EV. At battery temperatures above $25^{\circ}C$, the driving range was also decreased due to reduced SOC that deteriorated the battery performance. The battery showed optimal performance and the driving range was maximized at $25^{\circ}C$. When battery temperatures of $-20^{\circ}C$ and $45^{\circ}C$, the driving range of EV decreased by 33% and 1.8%, respectively. Maintaining the optimum battery temperature requires heating the battery at low temperature and cooling it down at high temperature through efficient battery thermal management. Approximately 500 W of heat should be supplied to the battery when the ambient temperature is $-20^{\circ}C$, while 250 W of heat should be removed for the battery to be maintained at $25^{\circ}C$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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