• Wind and Structures
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• 제35권1호
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• pp.55-66
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• 2022

Tall buildings are often subjected to steady and unsteady forces due to external wind flows. Measurement and mitigation of these forces becomes critical to structural design in engineering applications. Over the last few decades, many approaches such as modification of the external geometry of structures have been investigated to mitigate wind-induced load. One such proven geometric modification involved the rounding of sharp corners. In this work, we systematically analyze the impact of rounded corner radii on the reducing the flow-induced loading on a square cylinder. We perform 3-Dimensional (3D) simulations for high Reynolds number flows (Re=1 × 105) which are more likely to be encountered in practical applications. An Improved Delayed Detached Eddy Simulation (IDDES) method capable of capturing flow accurately at large Reynolds numbers is employed in this study. The IDDES formulation uses a k-ω Shear Stress Transport (SST) model for near-wall modelling that prevents mesh-induced separation of the boundary layer. The effects of these corner modifications are analyzed in terms of the resulting variations in the mean and fluctuating components of the aerodynamic forces compared to a square cylinder with no geometric changes. Plots of the angular distribution of the mean and fluctuating coefficient of pressure along the square cylinder's surface illustrate the effects of corner modifications on the different parts of the cylinder. The windward corner's separation angle was observed to decrease with an increase in radius, resulting in a narrower and longer recirculation region. Furthermore, with an increase in radius, a reduction in the fluctuating lift, mean drag, and fluctuating drag coefficients has been observed.

• Wind and Structures
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• 제36권6호
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• pp.393-404
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• 2023

Skewness and kurtosis are important higher-order statistics for simulating non-Gaussian wind pressure series on low-rise buildings, but their predictions are less studied in comparison with those of the low order statistics as mean and rms. The distribution gradients of skewness and kurtosis on roofs are evidently higher than those of mean and rms, which increases their prediction difficulty. The conventional artificial neural networks (ANNs) used for predicting mean and rms show unsatisfactory accuracy in predicting skewness and kurtosis owing to the limited capacity of shallow learning of ANNs. In this work, the deep neural networks (DNNs) model with the ability of deep learning is introduced to predict the skewness and kurtosis on a low-rise building. For obtaining the optimal generalization of the DNNs model, the hyper parameters are automatically determined by Bayesian Optimization (BO). Moreover, for providing a benchmark for future studies on predicting higher order statistics, the data sets for training and testing the DNNs model are extracted from the internationally open NIST-UWO database, and the prediction errors of all taps are comprehensively quantified by various error metrices. The results show that the prediction accuracy in this study is apparently better than that in the literature, since the correlation coefficient between the predicted and experimental results is 0.99 and 0.75 in this paper and the literature respectively. In the untrained cornering wind direction, the distributions of skewness and kurtosis are well captured by DNNs on the whole building including the roof corner with strong non-normality, and the correlation coefficients between the predicted and experimental results are 0.99 and 0.95 for skewness and kurtosis respectively.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권4호
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• pp.648-656
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• 2022

국제해사기구(IMO)의 온실가스(GHG) 감축 전략과 같은 환경규제를 강화함에 따라 친환경 선박 및 대체 연료 등 기술 개발이 확대되고 있다. 그의 일환으로 해운사와 조선사를 중심으로 에너지 저감과 풍력 추진 기술을 활용한 선박 추진 기술이 대두되고 있다. 풍력 추진 기술의 확보와 실증 연구를 조선 및 해운 분야에 도입함으로써 친환경 기술을 활용한 고부가가치 시장을 창출할 수 있으며, 운항선박의 연료 소비율을 줄임으로써 연비를 약 6~8 % 정도 향상시켜 GHG의 감축을 기대할 수 있다. 로터 세일(Rotor Sail, RS) 기술은 원형 실린더가 일정한 속도로 회전하여 유체를 통과할 때 실린더의 수직 방향으로 유체역학적 힘을 발생시키는 기술이다. 이를 마그누스 효과(Magnus Effect)라고 하며, 본 연구에서는 선박에 설치된 풍력보조추진 시스템인 RS 주위의 난류 유동특성에 관한 수치해석적 연구를 통하여 추진효율을 높일 수 있는 방안을 제시하고자 하였다. 그래서 RS의 공기 역학적 힘에 영향을 미치는 매개변수로써 속도비(Spin Ratio, SR)와 종횡비(Aspect Ratio, AR) 변화에 따른 양력계수(C_L)와 항력계수(C_D)를 도출하였고, RS 끝단 플레이트(End Plate, EP) 적용에 따른 RS 주변 유동특성을 비교하였다.

• 환경영향평가
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• 제26권1호
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• pp.11-26
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• 2017

철도 소음의 환경영향평가 업무에 있어서 소음도에 대한 정확한 예측이 중요하지만, 국내에서는 overall 소음도의 거리별 측정을 통한 경험식이 근사적으로 이용되고 있다. 본 논문에서는 소음원과 소음전파의 주파수 특성을 고려하여 철도 소음의 예측 정확도를 향상할 수 있는 예측 모델을 제안하였다. 먼저 철도 소음원을 궤도(레일 및 침목), 차륜, 동력, 공력 성분으로 구분하여 각각의 옥타브 밴드 주파수별 음향파워와 속도계수를 정의하고 음향 조도와 궤도/교량 특성을 반영할 수 있는 보정항을 도입하였다. 소음원에서 수음점까지의 전파 특성은 ISO 9613-2를 적용하여 기하학적 확산, 대기 흡음, 지면 효과, 장애물의 회절에 따른 감쇠 및 지향특성을 반영하여 계산하였다. 소음원 음향파워와 지향인자를 추정하기 위하여 전동 소음원 해석 모델 및 수치해석 결과와 통과 소음도 측정값을 이용하였다. 본 철도 소음 예측 모델을 이용하여 여러 철도 차량과 궤도 유형에 따라서 예측한 소음도를 측정값과 비교하여 정확도를 검증하였으며 기존 예측 모델보다 비교적 정확한 예측이 가능하였다. 따라서 본 결과는 철도 환경 소음의 정확한 영향 예측과 효율적인 소음 저감 대책 수립에 활용될 수 있을 것이다.

• 대한환경공학회지
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• 제22권4호
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• pp.785-796
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• 2000

본 연구에서는 터널 오염도 예측과 환기시설 설계에 사용되는 TUNVEN 모형의 적용성을 검토하기 위하여, 부산시 남구 대연동 소재 황령산 터널을 대상으로 하여 TUNVEN의 주요 입력자료에 해당되는 터널내 오염농도(CO, $NO_x$), 풍속, 용도, 상대습도 동을 실측하였다. 그리고 그 실측 결과를 토대로 TUNVEN 모형의 검증(validation) 및 보정(calibration) 을 행하였다. 또 검정 및 보정 결과를 분석하여 향후 우리나라에서 터널내의 오염도 예측 및 적정 환기시설 설계시 TUNVEN 모형의 적용가능성에 대해 평가하였다. 본 연구에 의해 얻어진 주요 결론은 다음과 같다. 총 4차에 걸쳐 터널 길이방향에 대한 CO 및 $NO_x$ 농도의 실측치와 모형치를 이용하여 단순회귀분석을 행한 결과, CO 및 $NO_x$에 대한 상관계수가 모두 0.91 이상, 기울기 및 절편이 0.5~2.2, 0.01~2.3의 값을 나타내었다. 그리고 터널 길이방향으로 진행할수록 CO와 $NO_x$의 실측치 및 모형치가 같이 증가되는 동일한 경향을 보이고 있는 점을 고려할 때 터널 오염도 예측에 있어서 TUNVEN 모형의 적용가능성은 매우 높은 것으로 나타났다.