풍력발전기 블레이드 설계에 적용하기 위한 에어포일의 선택 혹은 설계에 있어서 가장 중요한 요소 가운데 하나는 표면 거칠기 변화에 따른 에어포일 성능의 민감도이다. 블레이드 표면은 대기 중의 먼지, 곤충 시체 등에 따라 계속적으로 오염되며 이는 에어포일의 설계 당시의 성능을 계속적으로 저감시킨다. 이러한 표면 거칠기의 증가는 에어포일의 종류에 따라 성능을 50% 이상 저감시키며 이는 블레이드의 설계 성능을 저감시키므로 블레이드 설계를 위한 에어포일 선정 단계에서 표면거칠기 민감도가 가능한 낮은 에어포일을 선정하여 블레이드의 공력 설계를 수행하게 된다. 본 연구에서는 표면 거칠기 변화로 인한 에어포일의 성능 저감이 실제 블레이드의 성능에 어떠한 영향을 주는지를 살펴 보았다. 에어포일은 표면이 깨끗한 상태와 ZZ 테입을 부착하여 표면이 심각하게 오염된 상황을 모사하여 두 경우 모두를 풍동 시험한 DU 에어포일 시리즈를 선정하였다. 3MW 급의 블레이드에 대하여 두께비 40%~18%의 에어포일을 적용하여 설계를 수행하였으며 두께비 30%~18%에어포일에 대하여 표면이 깨끗한 경우와 오염된 경우의 데이터를 적용하여 블레이드 성능 변화 및 다른 성능 변수들의 변화를 살펴보았다. 블레이드 성능에 대하여는 BEMT를 적용하여 설계 및 시뮬레이션을 수행하였다. 연구 결과 에어포일의 성능 저하는 블레이드 공력 효율에 있어서 8%의 저감을 나타내며 7%의 극한하중 저감을 보이는 것으로 나타났다.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.14
no.5
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pp.115-120
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2006
A Korean Road Roughness Classification(KRC) method is proposed. Using a dynamic road profiling device equipped with the Accelerometer Established Inertial Profiling Reference(AEIPR) method, road profile measurement is performed on various types of public paved roads in Korea. The road profiling data are processed to classify the characteristics of Korean road roughness. The resultant Korean road roughness classification(KRC) is shown different characteristics compared to the road classification proposed by ISO, MIRA, and Wong. The proposed KRC is composed of 8 classes(A-H, very good-poor) based on the power spectral density and is in good agreements with the characteristics of Korean paved road roughness and can be used well in vehicle ride comfort simulation using domestic road profile.
Kim, Soo-Hyun;Shin, Hyung-Ki;Bang, Hyung-Joon;Jang, Moon-Seok
한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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2011.11a
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pp.33.1-33.1
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2011
풍력발전기가 점차 대형화되어가는 추세에 따라 블레이드 역시 점차 길어지고 무거워지는 경향을 보이고 있다. 이는 블레이드뿐만 아니라 풍력발전기 시스템 전체의 하중 및 비용의 증가를 불러오게 되므로, 시스템의 성능 및 하중에 가장 큰 영향을 끼치는 블레이드의 공력특성에 대한 연구가 전 세계적으로 지속되고 있다. 그 중에서도 특히 작동 중 오염에 의한 블레이드 표면 거칠기 변화는 블레이드의 공력특성을 변화시켜, 발전기 전체의 성능뿐만 아니라 전체 하중에도 영향을 끼치는 주요 인자이다. 따라서 풍력발전기 블레이드 설계 시에 예측된 설계하중과 실제 운용 환경에 의해 변화된 운용하중 간의 차이를 예측할 수 있다면, 블레이드 설계 시에 표면 거칠기 변화에 따른 영향을 고려함으로써 실제 운용 환경에 맞는 최적의 블레이드 및 풍력발전기 시스템 설계를 수행할 수 있다. 본 연구에서는 블레이드의 표면 거칠기 변화에 따라 풍력발전기 하중이 어떻게 영향을 받는지에 대하여 분석하였다. 이를 위하여 표면 거칠기 민감도를 고려하지 않고 설계된 기준 블레이드와, 운용 중 표면 거칠기가 변화된 블레이드의 2개 모델에 대한 하중해석을 수행하고 그 결과를 비교하였다. 보다 실제적인 해석을 위해 Multi-MW 급 풍력발전기 시스템 모델을 대상으로 최적 설계된 블레이드를 기준 모델로 삼았다. 하중계산방법은 IEC 및 GL 2010 가이드라인을 참고하였으며, 일부 주요 극한하중 상황에 대하여 해석을 수행하여 설계하중상황(design load case, DLC) 별로 하중의 증감 및 경향을 비교하였다.
This paper describes a new quantitative process for evaluating the roughness of discontinuity, which is suggested as a qualitative criteria in RMR or Q-system. For this purpose, the Delphi method which is one of the surveying methods was introduced. The selected panels were asked to evaluate the roughness of discontinuities on the Web which was hosted by authors in advance. A total of 3 surveys were performed using JRCs suggested by Barton and Choubey as well as Ai generated by the Monte Carlo simulations. After each survey, the results were provided to all panels for comparing their decisions to others. As surveys proceeded, better consensus and convergence were achieved. With a good agreement of panels on roughness classification, the quantitative criteria for roughness of discontinuity in RMR and Q-system was established in this study.
Vole lllvesnguted the surface roughness charactenstics of the super~polished mirror substrate made by bowl-feed technique. in comparison with the case of fresh-feed technique. Fresh-feed techmque and bowl-feed technique were tried lor substrate surface polishing, and the surface roughne~s was estimated by phase-measunng interferometry. l11e slilface roughness of the substrate after bowl-feed procedure was Improved approxImately three times as fine as that after fresh-feed procedure. and tbe nns roughness of less than $0.5\AA$ and up to $0.3\AA$ at its best was obtained for the bowl-feed procedure. The surface roughness changes by (he bowl-feed technique. compated with tbe fresh-feeclleclmique. were analyzed witb tbe help of both 1 -dimensional roughne,>s profde and rougbness amplItude spect1U1l1 of the polished substrate, whIch ascertained that the final polishing partIcle size of the bowl-feed ptocedure was much smaller than that of the fresh~feed procedure. edure.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.14
no.6
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pp.120-126
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2006
Vehicle dynamic simulation has been carried out using the coherence of road roughness between left and right wheels. The generated twin tracks with the coherence of road roughness between left and right wheels are in good agreements with the measured coherence relation of left and right wheels. And these tracks reflect well on the roughness characteristics of real roads. Using the generated roads and multibody dynamic simulation program, vehicle dynamic simulation is performed. The vertical and roll motion analysis of a vehicle are carried out using the realistic road profiles with the coherence between left and right wheels and the results are in good agreements with the dynamic characteristics of a vehicle.
Proceedings of the Korea Crystallographic Association Conference
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2002.11a
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pp.44-44
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2002
방사광 X-선 반사도를 이용하여 나노 스케일의 두께를 가진 oxynitride 박막의 계면 구조 및 두께를 측정하였다. Oxynitride 박막에서 nitrogen 분포의 분석은 두께가 극도로 얇아지는 요즘의 반도체 제작에서 매우 중요한 과제로 대두되고 있다. (1) X-선 반사도 측정을 분석하여 박막 깊이에 따른 전자밀도분포와 계면에서의 거칠기 및 각 층의 두께가 결정되었다. X-선 반사도 측정 분석으로부터 Nitrogen은 SiO₂와 Si substrate 계면에 위치하며, 화학조성분포와 층 구조의 상관성을 SIMS를 이용한 조성분포 측정과 비교하였다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.1
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pp.62-67
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2011
Grinding process is executed in the final machining stage to meet the quality requirements. In generally the ground surface of workpiece is affected by dressing condition as well as grinding condition. In order to estimate the roughness of workpiece, the several roughness models have been researched. These models defined the specific parameters and considered the several parameters which affect to roughness as multiply relationship among them. However, the multiply relationship among parameters is not enough to show the complicated grinding mechanism. Therefore, the neural network algorithm is used in this paper to predict the ground roughness for the plunge grinding. The proposed structure is composed of the initial roughness as well as final roughness model. The input parameters of proposed neural network are referred with the existing roughness model's. The performance of the proposed model is verified through experiments.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.13
no.5
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pp.323-330
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2020
This paper proposes the road roughness based Braking Pressure Calculation System(BPCS) for an Autonomous Vehicle Stability. The system consists of an image normalization module that processes the front image of a vehicle to fit the input of the random forest, a Random Forest based Road Roughness Classification Module that distinguish the roughness of the road on which the vehicle is travelling by using the weather information and the front image of a vehicle as an input, and a brake pressure control module that modifies a friction coefficient applied to the vehicle according to the road roughness and determines the braking strength to maintain optimal driving according to a vehicle ahead. To verify the efficiency of the BPCS experiment was conducted with a random forest model. The result of the experiment shows that the accuracy of the random forest model was about 2% higher than that of the SVM, and that 7 features should be bagged to make an accurate random forest model. Therefore, the BPCS satisfies both real-time and accuracy in situations where the vehicle needs to brake.
High VOC(Vehicle Operating Cost) is the main reason for the rehabilitation of paved road and VOC is composed of fuel consumption, lubricant oil consumption, parts consumption, etc. Fuel consumption is one of the largest components of VOC and the roughness of road represents the deterioration level of the road. For these reasons, the fuel consumption is measured for different IRI(International Roughness Index) in this study. The fuel consumption was measured by processing the voltage signal of fuel injector of vehicle and the speed was measured with GPS. The change rate of fuel consumption for different IRI can be calculated with the results of this test. It's concluded that fuel consumption(L/100km) of medium and large passenger car increases 7 times fast of the increase of IRI(m/km) around 3.5m/km in the speed range of 40 ~ 100km/h, and fuel consumption is the best at 60km/h.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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