This paper deals with the levitation force characteristics of electromagnet for MAGLEV vehicle application. The magnetic flux density distribution and levitation force characteristics of the electromagnet are investigated by means of equivalent magnetic circuit model. Firstly, we defined the aligned and unaligned electromagnet module for the full-electromagnet, and magnetic flux paths are represented for each model including leakage and fringing flux paths. Because of the analysis model contains both the permanent magnet and electromagnet coil, we calculated the airgap magnetic flux density and levitation forces using flux superposition in electromagnetic circuit. The results are validated extensively by comparison with finite element analysis. Moreover, the 1/4 scaled magnetic levitation and propulsion test vehicle has been manufactured and tested in order to verify these predictions. The experimental results confirms the validity of the analytical prediction with equivalent magnetic circuit model for the description of a electromagnet.
In this work, pool boiling heat transfer coefficients(HTCs) of 5 refrigerants of differing vapor pressure are measured on horizontal smooth square surface of 9.52 mm length. Tested refrigerants are R123, R152a, R134a, R22, and R32 and HTCs are taken from $10\;kW/m^2$ to critical heat flux of each refrigerant. Wall and fluid temperatures are measured directly by thermocouples located underneath the test surface and by thermocouples in the liquid pool. Test results show that pool boiling HTCs of refrigerants increase as the heat flux and vapor pressure increase. This typical trend is maintained even at high heat fluxes above $200\;kW/m^2$. Zuber's prediction equation for critical heat flux is quite accurate showing a maximum deviation of 21% for all refrigerants tested. For all refrigerant data up to the critical heat flux, Stephan and Abdelsalam's well known correlation underpredicted the data with an average deviation of 21.3% while Cooper's correlation overpredicted the data with an average deviation of 14.2%. On the other hand, Gorenflo's and lung et al.'s correlation showed only 5.8% and 6.4% deviations respectively in the entire nucleate boiling range.
물과 에너지의 순환에 대한 정확한 해석은 수문학, 기후학, 생태학적인 과정을 이해하는데 있어 매우 중요하다. 수문 순환 환경변화의 정확한 예측을 위해 사용되고 있는 모형들 중 Common Land Model(CLM)은 물과 에너지수지 방정식을 기반으로 한 최신 Soil-Vegetation-Atmosphere Transfer(SVAT) 모형 중 하나로써, 비교적 간단한 매개변수를 이용하여 현실적이고 신뢰할 만한 결과를 산출해낼 수 있다. CLM 모형은 전 세계적으로 널리 이용되고 있으나, 국내에서는 정보의 부재와 입력자료의 미흡으로 인하여 실제적인 적용사례가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 CLM의 국내 적용성 검증을 위하여 해남 Korea Flux Network(KoFlux)의 자료와 Korea Land Data Assimilation System(KLDAS)의 자료를 이용하여 수문순환 환경인자들의 모형 결과를 산출하였다. 모형의 결과와 관측자료의 비교에서 KoFlux와 KLDAS의 두 입력 자료를 사용한 결과 모두 회귀분석에서의 결정계수 값이 0.73~1.00의 신뢰할 만한 수준으로 나타났다. 본 연구에서 CLM의 국내 적용 가능성을 확인하였고 지점자료가 존재하지 않는 지역에 대한 KLDAS의 이용가능성을 또한 확인하였다.
System thermal-hydraulic (STH) code is adopted for nuclear safety analysis. The critical flow model (CFM) is significant for the accuracy of STH simulation. To overcome the defects of current CFMs (low precision or long calculation time), a CFM based on a genetic neural network (GNN) has been developed in this work. To build a powerful model, besides the critical mass flux, the critical pressure and critical quality were also considered in this model, which was seldom considered before. Comparing with the traditional homogeneous equilibrium model (HEM) and the Moody model, the GNN model can predict the critical mass flux with a higher accuracy (approximately 80% of results are within the ±20% error limit); comparing with the Leung model and the Shannak model for critical pressure prediction, the GNN model achieved the best results (more than 80% prediction results within the ±20% error limit). For the critical quality, similar precision is achieved. The GNN-based CFM in this work is meaningful for the STH code CFM development.
스피커 드라이브 설계에 있어 부품 단계의 물리적 특성과 자기회로부의 전자장 유한요소 해석 결과를 적용하여 드라이브의 TS 파라미터, 주파수 응답 특성 및 전기 입력 임피던스 특성을 예측할 수 있는 기법을 제안한다. 중량 감소 및 비대칭 자속 밀도 분포를 개선하기 위한 설계에 있어서 주파수 응답 특성과 전기 입력 임피던스 특성의 예측 결과는 실측치와 잘 일치하였으며, 비대칭 자속 밀도 분포의 해석을 통하여 2차 고조파 왜곡 특성의 향상 등에 응용될 수 있을 것이다. 제안된 기법은 자기회로부 설계에 있어서 시행 착오의 과정을 줄이는데 이용되어 질 것으로 기대되며, 또한 설계 초기단계에서 목적의 드라이브 구성 부품을 선택하는 지침을 제공하는데 이용될 수 있을 것이다.
The prediction of irradiation-induced transition temperature shift for RPV steels is an important method for long term operation of nuclear power plant. Based on the irradiation embrittlement data, an irradiation-induced transition temperature shift prediction model is developed with machine learning method XGBoost. Then the residual, standard deviation and predicted value vs. measured value analysis are conducted to analyze the accuracy of this model. At last, Cu content threshold and saturation values analysis, temperature dependence, Ni/Cu dependence and flux effect are given to verify the reliability. Those results show that the prediction model developed with XGBoost has high accuracy for predicting the irradiation embrittlement trend of RPV steel. The prediction results are consistent with the current understanding of RPV embrittlement mechanism.
The present paper deals with an experimental study of boiling heat transfer characteristics of R-290, and is focused on pressure gradient and heat transfer coefficient of the refrigerant flow inside horizontal smooth minichannel with inner diameter of 3.0 mm and length of 2000 mm. The direct heating method applied for supplying heat to the refrigerant where the test tube was uniformly heated by electric current which was applied to the tube wall. The experiments were conducted with R-290 with purity of 99.99% at saturation temperature of 0 to $10^{\circ}C$. The range of mass flux is $50{\sim}250kg/m^2s$ and heat flux is $5{\sim}20kW/m^2$. The heat transfer coefficients of R-290 increases with increasing mass flux and saturation temperature, wherein the effect of mass flux is higher than that of the saturation temperature, whereas the heat flux has a low effect on increasing heat transfer coefficient. The significant effect of mass flux on heat transfer coefficient is shown at high quality, the effect of heat flux on heat transfer coefficient at low quality shows a domination of nucleate boiling contribution. The heat transfer coefficient of the experimental result was compared with six existing heat transfer coefficient correlation. Zang et al.'s correlation(2004) gave the best prediction of heat transfer coefficient.
The permeate flux decline due to membrane fouling can be addressed using a variety of theoretical stand-points. Judicious selection of an appropriate theory is a key toward successful prediction of the permeate flux. The essential criterion f3r such a decision appears to be a detailed characterization of the feed solution and membrane properties. Modem theories are capable of accurately predicting several properties of colloidal systems that are important in membrane separation processes from fundamental information pertaining to the particle size, charge, and solution ionic strength. Based on such information, it is relatively straight-forward to determine the properties of the concentrated colloidal dispersion in a polarized layer or the cake layer properties. Incorporation of such information in the framework of the standard theories of membrane filtration, namely, the convective diffusion equation coupled with an appropriate permeate transport model, can lead to reasonably accurate prediction of the permeate flux due to colloidal fouling. The schematic of the essential approach has been delineated in Figure 5. The modern approaches based on appropriate cell models appear to predict the permeate flux behavior in crossflow membrane filtration processes quite accurately without invoking novel theoretical descriptions of particle back transport mechanisms or depending on adjust-able parameters. Such agreements have been observed for a wide range of particle size ranging from small proteins like BSA (diameter ${\~}$6 nm) to latex suspensions (diameter ${\~}1\;{\mu}m$). There we, however, several areas that need further exploration. Some of these include: 1) A clear mechanistic description of the cake formation mechanisms that clearly identifies the disorder to order transition point in different colloidal systems. 2) Determining the structure of a cake layer based on the interparticle and hydrodynamic interactions instead of assuming a fixed geometrical structure on the basis of cell models. 3) Performing well controlled experiments where the cake deposition mechanism can be observed for small colloidal particles (< $1\;{\mu}m$). 4) A clear mechanistic description of the critical operating conditions (for instance, critical pressure) which can minimize the propensity of colloidal membrane fluting. 5) Developing theoretical approaches to account for polydisperse systems that can render the models capable of handing realistic feed solutions typically encountered in diverse applications of membrane filtration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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