An analysis framework for vehicle-bridge dynamic interaction system under turbulent wind is proposed based on the relevant theory of wind engineering and dynamics. Considering the fluctuating properties of wind field, the stochastic wind velocity time history is simulated by the Auto-Regressive method in terms of power spectral density function of wind field. The bridge is represented by three-dimensional finite element model and the vehicle by a multi-rigid-body system connected by springs and dashpots. The detailed calculation formulas of unsteady aerodynamic forces on bridge and vehicle are derived. In addition, the form selection of wind barriers, which are applied as the windbreak measures of newly-built railways in northwest China, is studied based on the suggested evaluation index, and the suitable values about height and porosity rate of wind barriers are studied. By taking a multi-span simply-supported box-girder bridge as a case study, the dynamic response of the bridge and the running safety indices of the train traveling on the bridge with and without wind barriers are calculated. The limit values of train speed with respect to different wind velocities are proposed according to the allowance values in the design code.
We have developed a spherical FCT code in order to simulate the interaction of supernova remnants with stellar wind bubbles. We assume that the density profile of the supernova ejecta follows the Chevalier mode1(1982) where the outer portion has a power-law density distribution($\rho{\propto}\gamma^{-n}$) and the SN ejecta has a kinetic energy of $10^{51}$ ergs. The structure of wind bubble has been calculated with the stellar mass loss rate $\dot{M}=5\times10^{-6}M_{\odot}/yr$ and the wind velocity $\upsilon=2\times10^3$ km/s We have simulated seven models with different initial conditions In the first two models we computed the evolution of SNRs with n=7 and n=14 in the uniform medium The numerical results agree with the Chevalier's similarity solution at early times. When all of the power-law portion of the ejecta is swept up by the reverse shock, the evolution slowly converges to the Sedov-Taylor stage. There is not much difference between the two cases with different n's The other five models simulate SNRs produced inside wind bubbles. In model III, we consider the SN ejecta of 1.4 $M_{\odot}$ and the radius of bubble ~2.76 pc so that ratio of the mass $\alpha(=M_{W.S}/M_{ej}$ is 2. We follow the complex hydrodynamic flows produced by the interaction of SN shocks with stellar shocks and with the contact discontinuities, In the model III, the time scale for the SN shock to cross the wind shell $\tau_{cross}$ is similar to the time scale for the reverse shock to sweep the power-law density profile $\tau_{bend}$. Hence the SN shock crosses the wind shell. At late times SN shock produces another shell in the ambient medium so that we have a SNR with double shell structure. From the numerical results of the remaining models, we have found that when $\tau_{cross}/\tau_{bend}\leq2$, or equivalently when $\alpha\leq50$, the SNRs produced inside wind bubbles have double shell structure. Otherwise, either the SN shock does not cross the wind shell or even if it crosses at one time, the reverse shock reflected at the center accelerates the wind shell to merge into the SN shock Our results confirm the conclusion of Tenorio-Tagle et a1(1990).
Kim, Eo-Jin;Sohn, Jong-Dae;Yi, Yu;Ogino, Tatsuki;Lee, Joo-Hee;Park, Jae-Woo;Song, Young-Joo
Journal of Astronomy and Space Sciences
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v.28
no.1
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pp.17-26
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2011
Bow shock, formed by the interaction between the solar wind and a planet, is generated in different patterns depending on the conditions of the planet. In the case of the earth, its own strong magnetic field plays a critical role in determining the position of the bow shock. However, in the case of Mars of which has very a small intrinsic magnetic field, the bow shock is formed by the direct interaction between the solar wind and the Martian ionosphere. It is known that the position of the Martian bow shock is affected by the mass loading-effect by which the supersonic solar wind velocity becomes subsonic as the heavy ions originating from the planet are loaded on the solar wind. We simulated the Martian magnetosphere depending on the changes of the density and velocity of the solar wind by using the three-dimensional magnetohydrodynamic model built by modifying the comet code that includes the mass loading effect. The Martian exosphere model of was employed as the Martian atmosphere model, and only the photoionization by the solar radiation was considered in the ionization process of the neutral atmosphere. In the simulation result under the normal solar wind conditions, the Martian bow shock position in the subsolar point direction was consistent with the result of the previous studies. The three-dimensional simulation results produced by varying the solar wind density and velocity were all included in the range of the Martian bow shock position observed by Mariner 4, Mars 2, 3, 5, and Phobos 2. Additionally, the simulation result also showed that the change of the solar wind density had a greater effect on the Martian bow shock position than the change of the solar wind velocity. Our result may be useful in analyzing the future observation data by Martian probes.
Saemankeum is well known for its high speed wind, and it is known that the blueprint of a future city around Saemankeum, including new industrial complex, has been planned. As a result, large-scale offshore wind farm, on the basis of the measurement of wind resource for a long time, can be considered, so that generated electricity can be used to meet the energy demand near the wind farm. Wind speed in Kokunsando of Saemankeum is measured and analyzed with its statistical distribution and wind directions. The probability of wind power resource over Kokunsando of Saemangeum is reviewed with the measured data in one island of Kokunsando. According to measured data, the shape and scale factor of Weibull distribution of wind speed are obtained, and then power density is analyzed as well. Through this study, it is clear that the Saemangeum area has a fluent and abundant wind power source to develop the wind farm in Korea.
To investigate the effects of "sudden change" of wind fluctuations on vehicle running performance, which is caused by the artificial discrete simulation of wind field, a three-dimensional vehicle model is set up with multi-body dynamics theory and the vehicle dynamic responses in crosswind conditions are obtained in time domain. Based on Hilbert Huang Transform, the effects of simulation separations on time-frequency characteristics of wind field are discussed. In addition, the probability density distribution of "sudden change" of wind fluctuations is displayed, addressing the effects of simulation separation, mean wind speed and vehicle speed on the "sudden change" of wind fluctuations. The "sudden change" of vehicle dynamic responses, which is due to the discontinuity of wind fluctuations on moving vehicle, is also analyzed. With Principal Component Analysis, the comprehensive evaluation of vehicle running performance in crosswind conditions at different simulation separations of wind field is investigated. The results demonstrate that the artificial discrete simulation of wind field often causes "sudden change" in the wind fluctuations and the corresponding vehicle dynamic responses are noticeably affected. It provides a theoretical foundation for the choice of a suitable simulation separation of wind field in engineering application.
In order to clarify predictive accuracy for the wind resource predicted by running WindPRO(Ver. 2.5) which is software for wind farm design developed by EMD from Denmark, an investigation was carried out at the northeast region of Jeju island. The Hangwon, Susan and Hoichun sites of Jeju island were selected for this study. The measurement period of wind at the sites was for one year. As a result, when the sites had different energy roses, though the two Wind Statistics made by STATGEN module were used for the prediction, it was difficult to exactly predict the energy rose at a given site. On the other hand, when the two Wind Statistics were used to predict the average wind speed, the wind power density and the annual energy production, the relative error was under ${\pm}20%$ which improved more than that when using only one Wind Statistics.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.23
no.8
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pp.543-548
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2011
New concept of wind energy conversion system is proposed to increase the energy density at a given working space. The quality of wind for wind power generation is depend on its direction and speed. However, the quality is not good on land because wind direction is changeable all the time and the speed as well. The most popularly operated wind turbine system is an axial-flow free turbine. But its conversion efficiency is less than 30% and even less than 20% considering the operating time. In this research, a cross-flow type wind turbine system is proposed with a convergent-divergent duct system to accelerate the low speed wind at the inlet of the wind turbine. Inlet guide vane is also introduced to the wind turbine system to have continuous power generation under the change of wind direction. In here, the availability of wind energy generation is evaluated with the change of the size of the inlet guide vane and the optimum geometry of the turbine impeller blade was found for the innovative wind power generation system.
Wind resource data of short-term period has to be corrected a long-term period by using MCP method that Is a statistical method to predict the long-term wind resource at target site data with a reference site data. Because the field measurement for wind assessment is limited to a short period by various constraints. In this study, 2 different MCP methods such as Linear regression and Matrix method were chosen to compare the predictive accuracy between the methods. Finally long-term wind speed, wind power density and capacity factor at the target site for 20 years were estimated for the variability of wind and wind energy. As a result, for 20 years annual average wind speed, Yellow sea off shore wind farm was estimated to have 4.29% for coefficient of variation, CV, and -9.57%~9.53% for range of variation, RV. It was predicted that the annual wind speed at Yellow sea offshore wind farm varied within ${\pm}10%$.
Wind tunnel experiment was carried out to study the cross-wind layer forces on a square cross-section building model using a synchronous multi-pressure sensing system. The stationarity of measured wind loadings are firstly examined, revealing the non-stationary feature of cross-wind forces. By converting the measured non-stationary wind forces into an energetically equivalent stationary process, the characteristics of local wind forces are studied, such as power spectrum density and spanwise coherence function. Mathematical models to describe properties of cross-wind forces at different layers are thus established. Then, a conditional simulation method, which is able to ex-tend pressure measurements starting from experimentally measured points, is proposed for the cross-wind loading. The method can reproduce the non-stationary cross-wind force by simulating a stationary process and the corresponding time varying amplitudes independently; in this way the non-stationary wind forces can finally be obtained by combining the two parts together. The feasibility and reliability of the proposed method is highlighted by an ex-ample of across wind loading simulation, based on the experimental results analyzed in the first part of the paper.
Sangkyun Kang;Sung-Ho Yu;Sina Hadadi;Dae-Won Seo;Jungkeun Oh;Jang-Ho Lee
Journal of Wind Energy
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v.14
no.3
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pp.14-24
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2023
The significance of renewable energy has been on the rise, as evidenced by the 3020 renewable energy plan and the 2050 carbon neutrality strategy, which seek to advance a low-carbon economy by implementing a power supply strategy centered around renewable energy sources. This study examines the wind resources on the west coast of South Korea and confirms the potential for wind power generation in the area. Wind speed data was collected from 22 automatic weather system stations and four light house automatic weather system stations provided by the Korea Meteorological Administration to evaluate potential sites for wind farms. Weibull distribution was used to analyze the wind data and calculate wind power density. Annual energy production and capacity factors were estimated for 15-20 MW-class large wind turbines through the height correction of observed wind speeds. These findings offer valuable information for selecting wind power generation sites, predicting economic feasibility, and determining optimal equipment capacity for future wind power generation sites in the region.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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