A computational study on the improvement of the pressure loss of intake system, which is located at engine manifold of the combat vehicle, has been conducted using a finite-volume-based, Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) solver. The computational result of the pressure loss through the air cleaner is in good agreement with equivalent experimental data. A parametric study was done for improving of the pressure loss of intake system over the baseline case. The effects of five primary parameters such as the height of inlet, the width of interconnection pipe, the shape of drain chamber and the diameter of filter housing were considered in this study. Consequently, this computational investigation can contribute to finding an optimal guideline for the idea of improvement in the pressure loss of intake system.
본 논문에서는 유체-구조물 상호작용(Fluid-Structure interaction;FSI)에 관한 새로운 수치적 접근 방법의 제안과 타당성 검토가 목적이다. 기존의 유체 관내 유동에서는 유체-구조물 상호작용방법을 이용하여 해석하였으나 해석과정과 수치적 효율성에 문제점이 있다. 본 논문은 다공질 매체 거동을 이용하여 관내 유체 유동해석이 제안된다. 제안된 기법은 기존의 방법이 갖는 모델링의 어려움을 개선하고, 비교적 복잡한 과정이 수행되어 많은 계산 시간이 요구되어지는 수치적 효율성이 개선되었다. 또한 다공질 매체 거동에서 중요요소인 침투성과 유체-구조물 상호작용의 중요요소인 유체와 구조물경계의 마찰사이의 관계가 도출되었다.
Li, J.B.;Huang, G.H.;Zeng, G.M.;Chakma, A.;Chen, Z.
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
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pp.627-630
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2002
A methodology based on factorial design and Motto Carlo methods is developed and implemented for incorporating uncertainties within a multiphase subsurface flow and transport simulation system. Due to uncertainties in intrinsic permeability and longitudinal dispersivity, the predicted output is also uncertain based on the well-developed multiphase compositional simulator. The simulation results reveal that the uncertainties in input parameters pose considerable influences on the predicted output, and the mean and variance of permeability will have significant impacts on the modeling output. The proposed method offers an effective tool for evaluating uncertainty in multiphase flow simulation system.
In this investigation, synchrotron X-ray imaging was used to investigate the water distribution inside newly developed gas diffusion media in polymer electrolyte membrane fuel cells. In-situ radiography was used to reveal the relationship between the structure of the microporous layer (MPL) and the water flow in a newly developed MPL equipped with randomly arranged holes. A strong influence of these holes on the overall water transport was found. This contribution provides a brief overview to some of our recent activities on this research field.
Three-dimensional simulation of flow through dam foundation is performed using finite element (Seep3D model) and artificial neural network (ANN) models. The governing and discretized equation for seepage is obtained using the Galerkin method in heterogeneous and anisotropic porous media. The ANN is a feedforward four layer network employing the sigmoid function as an activator and the back-propagation algorithm for the network learning, using the water level elevations of the upstream and downstream of the dam, as input variables and the piezometric heads as the target outputs. The obtained results are compared with the piezometric data of Shahid Abbaspour's Dam. Both calculated data show a good agreement with available measurements that demonstrate the effectiveness and accuracy of purposed methods.
Three-dimensional finite-element-based numerical model of turbulent flow, heat transfer, macroscopic solidification and inclusion trajectory in a continuos steel slab caster was developed Turbulence was incorporated using the Improved Low-Re turbulence model with positive preserving approach. The mushy region was modeled as the porous media with average effective viscosity. A series of simulations was carried out to investigate the effects of the casting speed, the slab size, the delivered superheat the immersion depth of the SEN on the transport phenomena. In the absence of any known experimental data related to velocity profiles, the numerical predictions of the solidified profile on a caster was compared with breakouts data and a good agreement was found.
The incidence of blindness resulting from diabetic retinopathy has significantly increased despite the intervention of insulin to control diabetes mellitus. Early signs are microaneurysms, exudates, intraretinal hemorrhages, cotton wool patches, microvascular abnormalities, and venous beading. Advanced stages include neovascularization, fibrous formations, preretinal and vitreous microhemorrhages, and retinal detachment. Microaneurysm count is important because it is an indicator of retinopathy progression. The purpose of this paper is to apply data mining to detect diabetic retinopathy patterns in routine fundus fluorescein angiography. Early symptoms are of principal interest and therefore the emphasis is on detecting microaneurysms rather than vessel tortuosity. The analysis does not involve image-recognition algorithms. Instead, mathematical filtering isolates microaneurysms, microhemorrhages, and exudates as objects of disconnected sets. A neural network is trained on their distribution to return fractal dimension. Hausdorff and box counting dimensions grade progression of the disease. The field is acquired on fluorescein angiography with resolution superior to color ophthalmoscopy, or on patterns produced by physical or mathematical simulations that model viscous fingering of water with additives percolated through porous media. A mathematical filter and neural network perform the screening process thereby eliminating the time consuming operation of determining fractal set dimension in every case.
Here we consider magneto-convection in a mushy layer which is formed during solidification of binary alloys. The mushy layer is treated as an active porous media with variable permeability. The equations governing the layer are conservation of mass, conservation of heat, conservation of solute, magnetic induction equation, momentum equation governed by the Darcy's law and Maxwell's equations for the magnetic field. To study the second order effects on the flow without solving the second order system, we need to obtain the adjoint system for the flow. This motivates the authors we derive the adjoint system analytically for the mushy layer case. Numerical results of the adjoint system are presented for passive and active mushy layers at the onset of the motion using a set of parameters experimentalists use.
Flow and temperature fields of a mid-size vehicle engine room are examined numerically to analyze the enhancement of cooling efficiency of several different design cases in a front body shape. The wall temperatures of a radiator and an engine parte are utilized to predict the effects of engine cooling on the thermal environment and the cooling efficiency in an engine room. The analyzed results are the mass flow rate at the upper and lower inlets, in the radiator, and the condenser. It is shown that the shape of the front end, lay-out of the engine parts, and the presence of the undercover greatly influence the flow and temperature fields, and the enhancement of cooling efficiency in the engine room.
Coking process is the thermal decomposition of bituminous coal with final temperature of about $900^{\circ}C$ Because coke plays important roles in ironmaking process in a blast furnace it's essential for developing modeling of coke oven. In this study, An unsteady 2-dimesional model is proposed to simulate coking process in a coke oven. In this model, gas and solid phase are assumed homogeneous continnum and solid bed is assumed as porous media . The model contains governing equations for the solid phase and the gas phase. Complicated phenomena such as swelling, softening, resolidification and shrinkage are neglected and mass loss by drying and devolatilization is reflected by generation of internal pores. Drying, devolatilization, heat transfer and generation of internal pores are also reflected in source terms. Calulated results are compared with experimental data
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[게시일 2004년 10월 1일]
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