The present study aims to generate turbulent inflow data to more accurately represent the turbulent flow around a square cylinder when the inflow turbulence level is significant. The modified random flow generation (RFG) technique in conjunction with a previously developed LES code is successfully adopted into a finite element based fluid flow solver to generate the required inflow turbulence boundary conditions for the three-dimensional (3-D) LES computations of transitional turbulent flow around a square cylinder at Reynolds number of 22,000. The near wall region is modelled without using wall approximate conditions and a wall damping coefficient is introduced into the calculation of sub-grid length scale in the boundary layer of the cylinder wall. The numerical results obtained from simulations are compared with each other and with the experimental data for different inflow turbulence boundary conditions in order to discuss the issues such as the synthetic inflow turbulence effects on the 3-D transitional flow behaviour in the near wake and the free shear layer, the basic mechanism by which stream turbulence interacts with the mean flow over the cylinder body and the prediction of integral flow parameters. The comparison among the LES results with and without inflow turbulence and the experimental data emphasizes that the turbulent inflow data generated by the present RFG technique for the LES computation can be a viable approach in accurately predicting the effects of inflow turbulence on the near wake turbulent flow characteristics around a bluff body.
The objective of this study is to get simulation data about pulsatile flow around an interior solid body inside a bifurcated tube. All the processes were based on CFD method, with a commercial FVM code, SC/Tetra ver. 6.0 for solving, and with CATIA R16 for generating geometries. The bifurcated tube models were drawn with the bifurcated angle of 45 degrees, considering Murray's law about the diameter ratio. With various locations of the object, the effects of flow on the drag were considered. For the pulsating flow condition, the velocity wave profile was given as the inlet boundary condition. To validate all the result, the simulation was compared with the existing data of the other papers first. Overall flow field of both data were similar, but there was some difference at a zero velocity. Therefore the next simulation was continued with the sine wave profiles where there is no negative flow, and then the data was compared with one of the pulmonary artery velocity where there is negative flow. The final process was to calculate flow variables such as the wall shear stress (WSS) and to compute the drag of the solid object.
Applicability of 8 day interval flow data for the calibration of hydrologic model was evaluated using Hydrological Simulation Program-Fortran (HSPF) at Kyungan watershed. The 8 day interval flow monitored by Ministry of Environment located at upstream was calibrated and periodically validated during 2004-2008. And continuous daily flow monitored by Ministry of Construction & Transportation (MOCT) and located at the mouth was compared with daily simulated data during 2004-2007 as spatial validation. Automatic calibration tool which is Model-Independent Parameter Estimation & Uncertainty Analysis (PEST) was applied for HSPF calibration procedure. The model efficiencies for calibration and periodic validation were 0.63 and 0.88, and model performances were fair and very good, respectively, based on criteria of calibration tolerances. Continuous daily stream flow at the mouth of Kyungan watershed were good agreement with observed continuous daily stream flow with showing 0.63 NS value. The PEST program is very useful tool for HSPF hydrologic calibration using non-continuous daily stream flow as well as continuous daily stream flow. The 8 day interval flow data monitored by MOE could be used to calibrate hydrologic model if the continuous daily stream flow is unavailable.
An experimental study on transient critical heat flux (CHF) under flow coastdown has been performed for the water flow in a non-uniformly heated vertical annulus under low flow and a wide range of pressure conditions. The objectives of this study are to systematically investigate the effect of the flow transient on the CHF and to compare the transient CHF with steady-state CHF The transient CHF experiments have been performed for three kinds of flow transient modes based on the coastdown data of a nuclear power plant reactor coolant pump. At the same inlet subcooling, system pressure and heat flux, the effect of the initial mass flux on the critical mass flux can be negligible. However, the effect of the initial mass flux on the time-to- CHF becomes large as the heat flux decreases. The critical mass flux has the largest value for slow flow reduction rate. There is a pressure effect on the ratio of the transient CHF data to steady-state CHF data. Except under low system pressure conditions, the flow transient CHF was revealed to be conservative compared with the steady-state CHF data. Bowling CHF correlation and thermal hydraulic system code MARS show promising results for the prediction of CHF occurrence .
Most pressurized water reactors use Venturi flow meters to measure the feedwater flow rate. However, fouling phenomena, which allow corrosion products to accumulate and increase the differential pressure across the Venturi flow meter, can result in an overestimation of the flow rate. In this study, a soft-sensing model based on fuzzy support vector regression was developed to enable accurate on-line prediction of the feedwater flow rate. The available data was divided into two groups by fuzzy c means clustering in order to reduce the training time. The data for training the soft-sensing model was selected from each data group with the aid of a subtractive clustering scheme because informative data increases the learning effect. The proposed soft-sensing model was confirmed with the real plant data of Yonggwang Nuclear Power Plant Unit 3. The root mean square error and relative maximum error of the model were quite small. Hence, this model can be used to validate and monitor existing hardware feedwater flow meters.
Some useful flow regime data are obtained from the experiments using the flight producing hyper-gravity(2g) conditions and on ground(1g) with the identical flow conditions. The flow regime data obtained at 1g and 2g conditions are compared with new dimensionless flow regime map using Fr, Bo and We number related with gravity, surface tension and inertia force.
최근의 수자원공학 분야는 4차산업혁명과 더불어 비약적으로 발전된 딥러닝 기술을 활용한 시계열 수위 및 유량의 예측에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한 시계열 자료의 예측이 가능한 LSTM 모형과 GRU 모형을 활용하여 수위 및 유량 예측을 수행하고 있지만 시간 변동성이 매우 큰 하천에서의 유량 예측 정확도는 수위 예측 정확도에 비해 낮게 예측되는 경향이 있다. 본 연구에서는 유량변동이 크고 하구에서의 조석의 영향이 거의 없는 한강의 팔당대교 관측소를 선택하였다. 또한, LSTM 모형과 GRU 모형의 입력 및 예측 자료로 활용될 유량변동이 큰 시계열 자료를 선택하였고 총 자료의 길이는 비교적 짧은 2년 7개월의 수위 자료 및 유량 자료를 수집하였다. 시간변동성이 큰 시계열 수위를 2개의 모형에서 학습할 경우, 2개의 모형 모두에서 예측되는 수위 결과는 관측 수위와 비교하여 적정한 정확도가 확보되었으나 변동성이 큰 유량 자료를 2개의 모형에서 직접 학습시킬 경우, 예측되는 유량 자료의 정확도는 악화되었다. 따라서, 본 연구에서는 급변하는 유량을 정확히 예측하기 위하여 2개 모형으로 예측된 수위 자료를 수위-유량관계곡선의 입력자료로 활용하여 유량의 예측 정확도를 크게 향상시킬 수 있었다. 마지막으로 본 연구성과는 수문자료의 별도 가공없이 관측 길이가 상대적으로 충분히 길지 않고 유출량이 급변하는 도시하천에서의 홍수예경보 자료로 충분히 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
토석류 발생으로 유출된 토사량은 발생 전 후의 항공 Lidar 지형자료의 차이로부터 간단히 추정할 수 있지만, 토석류는 산지에서 발생하고 항공 Lidar 자료는 주로 도시지역에 집중되어있어 토석류의 발생이전 정밀지형자료를 이용하는 것은 어렵다. 이러한 이유로 우충식(2011)은 토석류 발생이후 촬영된 항공 Lidar 자료를 이용하여 토석류 발생이전의 지형을 추정할 수 있는 지형복원기법을 개발하였다. 본 연구에서는 토석류 발생지역인 인제, 봉화, 제천지역에 지형복원기법을 적용하여 RMSE가 0.16~0.34 m인 토석류 발생전 지형자료를 제작하였다. 또한 토석류 발생 전 후의 토사변화량을 분석하였고, 토석류 유동시 나타나는 침식, 유하, 퇴적작용의 공간분포와 하류에 실제 유출된 토사량을 추정하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권10호
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pp.3858-3874
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2021
As an essential part of the urban transportation system, precise perception of the traffic flow parameters at the traffic signal intersection ensures traffic safety and fully improves the intersection's capacity. Traditional detection methods of road traffic flow parameter can be divided into the micro and the macro. The microscopic detection methods include geomagnetic induction coil technology, aerial detection technology based on the unmanned aerial vehicles (UAV) and camera video detection technology based on the fixed scene. The macroscopic detection methods include floating car data analysis technology. All the above methods have their advantages and disadvantages. Recently, indoor location methods based on wireless signals have attracted wide attention due to their applicability and low cost. This paper extends the wireless signal indoor location method to the outdoor intersection scene for traffic flow parameter estimation. In this paper, the detection scene is constructed at the intersection based on the received signal strength indication (RSSI) ranging technology extracted from the wireless signal. We extracted the RSSI data from the wireless signals sent to the road side unit (RSU) by the vehicle nodes, calibrated the RSSI ranging model, and finally obtained the traffic flow parameters of the intersection entrance road. We measured the average speed of traffic flow through multiple simulation experiments, the trajectory of traffic flow, and the spatiotemporal map at a single intersection inlet. Finally, we obtained the queue length of the inlet lane at the intersection. The simulation results of the experiment show that the RSSI ranging positioning method based on wireless signals can accurately estimate the traffic flow parameters at the intersection, which also provides a foundation for accurately estimating the traffic flow state in the future era of the Internet of Vehicles.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권1호
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pp.264-284
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2021
As the next-generation network architecture, software-defined networking (SDN) has great potential. But how to forward data packets safely is a big challenge today. In SDN, packets are transferred according to flow rules which are made and delivered by the controller. Once flow rules are modified, the packets might be redirected or dropped. According to related research, we believe that the key to forward data flows safely is keeping the consistency of flow rules. However, existing solutions place little emphasis on the safety of flow rules. After summarizing the shortcomings of the existing solutions, we propose FRChain to ensure the security of SDN data forwarding. FRChain is a novel scheme that uses blockchain to secure flow rules in SDN and to detect compromised nodes in the network when the proportion of malicious nodes is less than one-third. The scheme places the flow strategies into blockchain in form of transactions. Once an unmatched flow rule is detected, the system will issue the problem by initiating a vote and possible attacks will be deduced based on the results. To simulate the scheme, we utilize BigchainDB, which has good performance in data processing, to handle transactions. The experimental results show that the scheme is feasible, and the additional overhead for network performance and system performance is less than similar solutions. Overall, FRChain can detect suspicious behaviors and deduce malicious nodes to keep the consistency of flow rules in SDN.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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