Two phase boundary layer equations of laminar filmwise condensation are solved by an approximate integral method under the following condition; saturated vapour flows vertically downward over a cooled surface of uniform temperature, the condensate film is so thin that the inertia and convection terms are neglected. The following conclusions are drawn under the above assumptions. 1. free convection In case of the linear temperature profile in a liquid film, numerical results for the average coefficients of heat transfer may be expressed as N $u_{m}$=4/3,(G $r_{l}$ /4.H)$^{1}$4/ and in case of the quadratic profile, numerical results may be expressed as N $u_{m}$=2/1.682,(G $r_{l}$ /H)$^{1}$4/. 2. Forced convection When the temperature profile is assumed to be linear in a liquid film, numerical results fir the average heat transfer coefficients may be expressed as N $u_{m}$=(A, R $e_{l}$ /H)$^{1}$2/. This expression is compared with the experimental results hitherto reported; For theoretical Nusselt number (N $u_{m}$)$_{th}$<2*10$^{4}$, the experimental Nusselt number (N $u_{m}$)$_{exp}$ is on the average larger than theoretical Nusselt number (N $u_{m}$)$_{th}$ by 30%. For (N $u_{m}$)$_{th}$>2*10$^{4}$, experimental Nusselt number (N $u_{m}$)$_{exp}$ is about 1.6 times as large as theoretical Nusselt number (N $u_{m}$)$_{th}$. These large deviation may be caused by the presence of turbulence in the liquid film. In case of the quadratic temperature profile in a liquid film, numerical results for the average coefficients of heat transfer may be expressed as N $u_{m}$'=(2,A,Re/H)$^{1}$2/. This formular shows that theoretical Nusselt number (N $u_{m}$)$_{th}$ is larger than experimental Nusselt number (N $u_{m}$)$_{exp}$ by 60%. It is speculated that when the temperature difference between cooled surface and saturated vapour is small, temperature profile in a liquid film is quadratic.quadratic.. quadratic.quadratic..atic..
Johannes Strecha;Stanislav Pospisil;Herbert Steinruck
Wind and Structures
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제39권1호
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pp.31-45
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2024
This paper examines the flow characteristics around an inclined prism with a U-shaped cross-section ("U-profile") and investigates the connection between the flow and flow-induced vibrations. The study employs a combined approach that involves wind tunnel experiments and computational fluid dynamics (CFD) using an unsteady Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) turbulence model. Distinct vortex formation patterns are observed in the flow field surrounding the stationary inclined profile. When the cavity of the profile faces away from the incoming flow, large vortices develop behind the profile. Conversely, when the cavity is oriented towards the oncoming flow, these vortices form within the cavity. Notably, due to the slow movement of these large vortices through the cavity, the frequency at which vortices are shed in the negative inclination case is lower compared to the positive inclination, where they form in the wake. Wind tunnel experiments reveal an intermittent transition between the two vortex formation patterns at zero inclination. Large vortices sporadically emerge both in the cavity and behind the profile. The simulation results demonstrate that when these large vortices occur at a frequency close to the structure's natural frequency, they induce prominent pitch vibrations. This phenomenon is also sought after and presented in coupled vibration experiments. Additionally, the simulations indicate that when the natural frequency of the structure is considerably lower than the vortex shedding frequency, this type of vibration can be observed.
u-City에서는 도시 곳곳의 센서를 통해 상황정보를 수집하고, 사용자의 요청에 의해서가 아닌 그 상황에 필요한 서비스를 자동적으로 제공하게 되는 서비스 개인화를 추구한다. 그러나 맞춤형 서비스를 제공하기 위해서는 다양한 센서를 통해 수집되는 상황정보를 필요로 하게 되는데, 이와 같은 상황정보에는 개인의 프라이버시 정보를 포함한다. 따라서 서비스 제공으로 인한 편리성과 정보보호라는 측면 사이에서 적절한 조율 내지는 관리가 필요하다. 본 논문에서는 맞춤형 서비스 환경에서 요구되는 다양한 개인의 상황정보를 분류하여 등급화 하였고, 이를 기반으로 사용자 프로파일(User Profile)과 서비스 프로파일(Service Profile)간의 프로파일 매칭(Profile Matching)을 통해 서비스 제공여부를 결정하고, 전달되는 개인정보의 암호화, 이를 위한 키 분배를 관리하는 정보보호 관리를 제안한다.
This paper presents an algorithm capable of detecting free space for the autonomous vehicle navigation. The algorithm consists of two main steps: 1) estimation of longitudinal profile of road, 2) detection of free space. The estimation of longitudinal profile of road is detection of v-line in v-disparity image which is corresponded to road slope, using v-disparity image and hough transform, Dijkstra algorithm. To detect free space, we detect u-line in u-disparity image which is a boundary line between free space and obstacle's region, using u-disparity image and dynamic programming. Free space is decided by detected v-line and u-line. The proposed algorithm is proven to be successful through experiments under various traffic scenarios.
최근 u-Healthcare 서비스에서 다양한 생체정보를 간편하게 측정하는 개인건강기기(PHD)와 측정된 정보를 전송하고 수집하기 위한 표준의 필요성이 제품 간의 이식성, 확장성, 상호 운영성을 보장하기 위해 크게 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 개인건강기기에서 측정된 생체정보(산소포화도, 몸무게, 심전도, 혈압등)를 ISO/IEEE 11073 기반인 Bluetooth Health Device Profile을 이용해서 스마트폰으로 실시간 모니터링 할 수 있는 시스템을 설계 및 구현한다.
카메라를 내장한 휴대용 단말기의 보급과 인터넷 및 무선 네트워크의 급속한 확산으로 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구체화한 새로운 서비스들이 등장하고 있다. 본 논문에서는 4개 분야의 학제간 공동연구를 통해 기존 PC 기반의 인터넷 컴퓨팅 환경에서 적용하기 어려웠던 U-Campus 서비스를 제안한다. 이는 UTOPIA 프로젝트의 일부로서 휴대용 단말기와 이미지 기반 센서인 컬러코드를 이용한 유비쿼터스 컴퓨팅형 캠퍼스 서비스이다. 현재 테스트 베드를 구축하고 U-Profile. U-Messaging 및 U-Campus Tour Guide 서비스를 제공하고 있다. 학생. 교수. 교직원 및 학교 방문자들은 U-Campus환경 하에서 다양한 정보를 PDA, 휴대전화, 스마트폰 등 휴대용 단말기를 통해서 언제, 어디서나 자연스럽게 제공 받을 수 있다.
최근 u-Healthcare 서비스에서 다양한 생체정보를 간편하게 측정하는 개인건강기기(PHD)와 측정된 정보를 전송하고 수집하기 위한 표준의 필요성이 제품 간의 이식성, 확장성, 상호 운영성을 보장하기 위해 크게 대두되고 있다. 개인건강기기에서 측정된 생체정보(산소포화도, 몸무게, 심전도, 혈압 등)를 ISO/IEEE 11073 기반인 Bluetooth Health Device Profile을 이용해서 스마트폰으로 실시간 모니터링 할 수 있는 시스템을 설계한다.
The area of gear dynamics has recently been the focus of many studies. A new tooth profile modification was proposed by author for reducing vibration and noise of involute gears. A comparative dynamic analysis of the gear drive with the involute tooth and the modified tooth profile(using cubic splines) is performed to the unuformal transmission error reduces the gear vibration and noise due to less dynamic tooth load variation during the meshing cycle. This work also include a gear design process by the meaning of a practical approach, such as Win95 based simulation program with all using basic geardesign variables. Especially this program enables gear designers to dynamic analysis based on G.U.I.
uTSN(ubiquitous Transportation Sensor Network)의데이터수집환경은기존ITS(Intelligent Transportation System) 환경과 커다란 차이가 있다. 지점 혹은 구간 검지체계를 근간으로 불연속적인 데이터를 수집하는 ITS 환경과 달리, 유비쿼터스 교통환경에서는 연속적인 개별차량 데이터의 취득이 가능하다. 또한 대응전략 구사에 있어서도, 구간단위 제어나 정보제공만 가능했던 ITS와 달리, 유비쿼터스 환경에서는 개별차량단위의 미세제어가 가능하다. 이러한 환경변화에 맞추어 수집데이터의 가공방식도 새로이 개발되어야 한다. 연속류 uTSN 환경에서 수집된 개별차량 위치와 개별차량 속도 데이터를 대상으로, 가공의 1차적 목적인 교통상황 판단을 위한 가공 방안을 제시하였다. uTSN으로부터 수집된 개별차량 단위 데이터를 기존 ITS와 같은 방식으로 집락하여 가공한다고 하면 그 미세한 정보는 다 손실되고 평균적 추세만 남게 된다. 본 연구에서는 수집 데이터에 담겨있는 미세한 정보를 손실하지 않음과 동시에 교통상황판단에 효과적인 정보를 생성하는 가공방식으로서, 3차원 속도, 교통량, 밀도 프로파일, 차량군 프로파일, 충격파 프로파일 생성을 제안하였다. 특히 밀도, 차량군, 충격파 정보는 교통상황 판단에 효과적이나 기존 ITS환경에서는 생성이 불가능하였던 것들이다. 본 연구에서는 모든 차량에 센서가 부착되어 있을 경우를 가정한 가공방안을 제시하였고, 장착율이 100%가 아닐 경우, 장착율에따라수집데이터를전수화하여프로파일작성하는방안을향후과제로남겨둔다.
일반적으로 멱법칙과 대수함수 프로파일은 유속 연직 프로파일 모델로 많이 사용된다. 그러나 해역특성에 따라 모델별 매개변수의 값들이 상이하므로 실제 관측치를 통해 이들 값을 추정할 필요가 있다. 본 연구에서는 울돌목 해역에서 관측한 30분 평균 유속자료를 이용하여 창 낙조 시 멱법칙의 고도분포지수(n) 값과 대수함수 프로파일의 마찰속도($u^*$)와 조도길이($z_0$)를 추정하였다. 또한, 수심평균유속과 매개변수간의 상관관계를 분석하였으며, 관측치와의 오차분석을 수행하였다. 그 결과, power law의 고도분포지수(n)는 창조 시에는 평균 10.75, 낙조 시에는 평균 9.3의 고도분포지수 값을 가지는 것으로 나타났다. 한편, 대수함수 프로파일의 $u^*$는 창 낙조 시, 0.084 m/s와 0.105 m/s로 각각 추정되었으며, $z_0$는 0.004 m, 0.006 m로 각각 추정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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