This paper studied the characteristics of performance and temperature in a unit cell of a planar type SOFC under various conditions by employing computational fluid dynamics (CFD). In order to derive thermal stress distribution and performance characteristics, the 3-D model simulation for a single channel was performed in various conditions which include interconnect materials $(LaCrO_3/AISI430)$, gas flow direction (co-flow/counter-flow) and inlet temperature (923 K/1173 K). From these results of a single channel, the most effective conditions were applied to the unit stack with multi-channel and the temperature distribution is displayed. Considering both thermal stress and performance, the best combination is 923 K inlet temperature, counter-flow and interconnector of stainless steel. As the end results, flow, thermal and current density distributions were found in the model with multi-channel applied to the best combination and were concentrated in the middle of channels than in the edge.
This article gives an overview of a recently developed channel system, frit-inlet asymmetrical flow field-flow fractionation (FI-AFlFFF), which can be applied for the separation of nanoparticles, proteins, and water soluble polymers. A conventiona l asymmetrical flow FFF channel has been modified into a frit-inlet asymmetrical type by introducing a small inlet frit near the injection point and the system operation of the FI-AFlFFF channel can be made with a great convenience. Since sample components injected into the FI-AFlFFF channel are hydrodynamically relaxed, sample injection and separation processes proceed without interruption of the migration flow. Therefore in FI-AFlFFF, there is no requirement for a valve operation to switch the direction of the migration flow that is normally achieved during the focusing/relaxation process in a conventional asymmetrical channel. In this report, principles of the hydrodynamic relaxation in FI-AFlFFF channel are described with equations to predict the retention time and to calculate the complicated flow variations in the developed channel. The retention and resolving power of FI-AFlFFF system are demonstrated with standard nanospheres and protreins. An attempt to elucidate the capability of FI-AFlFFF system for the separation and size characterization of nanoparticles is made with a fumed silica particle sample. In FI-AFlFFF, field programming can be easily applied to improve separation speed and resolution for a highly retaining component (very large MW) by using flow circulation method. Programmed FI-AFlFFF separations are demonstrated with polystyrene sulfonate standards and pululans and the dynamic separation range of molecular weight is successfully expanded.
레이더 시스템은 간섭채널에서 목표물을 신속, 정확하게 예측하여야 한다. 무선채널의 간섭요소로는 인공구조물, 자연구조물에 의해서 다중경로가 형성되어 신호의 추정이 어렵다. 이러한 간섭신호를 제거하기 위해서 디지털 빔형성, 적응배열안테나 등 많은 연구가지속 되어왔다. 본 논문에서는 적응배열 안테나와 코히어런트 간섭신호를 제거하는 SPT-SALCMV 빔형성 알고리즘을 제안하였다. 적응 배열은 간섭신호의 방향에 대해서는 널 패턴을 형성하여 이득을 감소시킨다. 그리고 표적신호 방향으로는 빔 패턴의 이득을 일정하게 유지함으로서 원하는 신호를 추정한다. 본 논문에서 제안한 SPT-SALCMV 알고리즘은 목표물에 대한 위치를 정확히 수신하였다. 그러나 기존의 SPT-LCMV 알고리즘은 약 30 정도의 빔 오차가 생겼다. 따라서 본 논문에서 제안한 SPT-SALCMV 알고리즘이 기존의 SPT-LCMV알고리즘보다 우수함을 입증하였다.
In this paper, we propose a virtual sound localization algorithm which improves the sound localization accuracy and sound color preservation for two channel and multi-channel surround speaker layouts. In conventional CPP laws, the sound direction is different from the panning angle and the sound color is different from real sound source especially when the speakers are spread out widely. To overcome this drawback, we design a virtual sound localization algorithm using directional psychoacoustic criteria (DPC) and sound color compensator (SCC). The analysis results show that in the case of the proposed system, the sound direction is the same as the panning angle in the audible frequency range and the sound color is less deviated from a real sound source than the conventional CPP law. In addition, its performance is verified by means of subjective tests using a real sound source.
Secondary instability in an obstructed channel is investigated using direct numerical simulation. Flow geometry under consideration is a plane channel with two-dimensional thin obstacles mounted symmetrically in the vertical direction and periodically in the streamwise direction. Flow separation occurs at the tip of the sharp obstacles. As a basic flow, we consider an unsteady periodic solution which results from Hopf bifurcation. Depending on the Reynolds number, the basic flow becomes unstable to three-dimensional disturbances, which results in a chaotic flow. Numerical results obtained are consistent with experimental findings currently available.
On the notion that the Reynolds stresses are transported with different time scale depending on the transport direction, the third order velocity correlations are represented by a new turbulent gradient transport model with tonsorial Lagrangian time scale. In order to verify the proposed model, DNS data are first obtained in a turbulent channel flow at Re = 180 and tonsorial Lagrangian time scales are computed. The present model predictions are compared with DNS data and those predicted by the third-order turbulent transport model of Hanjalic and Launder that uses a scalar time scale. The result demonstrates that the Reynolds stresses are indeed transported with different time scale depending on the transport direction.
Flow fields in two-dimensional plane channels with thin obstacles("baffles and blocks") mounted symmetrically in the vertical direction and periodically in the streamwise direction are studied numerically to understand how various geometric conditions influence the critical Reynolds number and pressure drop. Changing BR(the ratio of channel to baffle interval) from 1:1 to 1.5, we computed the critical Reynolds number and pressure drop. Especially when BR is 1:3, at which the critical Reynolds number turned out to be minimal, we added blocks in the geometry in order to study their destabiliting effects on the flows.
In this paper, a multi-channel speech enhancement method using the linearly constrained minimum variance (LCMV) algorithm and a variable learning rate control is proposed. To control the learning rate for adaptive filters of the LCMV algorithm, the direction of arrival (DOA) is measured for each short-time input signal and the likelihood function of the target speech presence is estimated to control the filter learning rate. Using the likelihood measure, the learning rate is increased during the pure noise interval and decreased during the target speech interval. To optimize the parameter of the mapping function between the likelihood value and the corresponding learning rate, an exhaustive search is performed using the Bark's scale distortion (BSD) as the performance index. Experimental results show that the proposed algorithm outperforms the conventional LCMV with fixed learning rate in the BSD by around 1.5 dB.
The turbulent flow characteristics in the channel flow are investigated using large eddy simulation(LES) of FDS code, built in NIST(USA), in which the near-wall flow is solved by Werner-Wengle wall function. The periodic flow condition is applied in streamwise direction to get the fully developed turbulent flow and symmetric condition is applied in lateral direction. The height of the channel is H=1m, and the length of the channel is 6H, and the lateral length is H. The total grid is $32{\times}32{\times}32$ and $y^+$ is kept above 11 to fulfill the near-wall flow requirement. The Smagorinsky model is used to solve the sub-grid scale stress. Smagorinsky constant $C_s$ is 0.2(default in FDS). Three cases of Reynolds number(10,700, 26,000, 49,000.), based on the channel height, are analyzed. The simulated results are compared with direct numerical simulation(DNS) and particle image velocimetry(PIV) experimental data. The linear low-Re eddy viscosity model of Launder & Sharma and non-linear low-Re eddy viscosity model of Abe-Jang-Leschziner are utilized to compare the results with LES of FDS. Reynolds normal stresses, Reynolds shear stresses, turbulent kinetic energys and mean velocity flows are well compared with DNS and PIV data.
In implementing a robust automatic target recognition(ATR) system with synthetic aperture radar(SAR) imagery, one of the most important issues is accurate classification of target variants, which are the same targets with different serial numbers, configurations and versions, etc. In this paper, a deep learning network with channel attention modules is proposed to cope with the recognition problem for target variants based on the previous research findings that the channel attention mechanism selectively emphasizes the useful features for target recognition. Different from other existing attention methods, this paper employs the channel attention modules without dimensionality reduction along the channel direction from which direct correspondence between feature map channels can be preserved and the features valuable for recognizing SAR target variants can be effectively derived. Experiments with the public benchmark dataset demonstrate that the proposed scheme is superior to the network with other existing channel attention modules.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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