The velocity auto-correlation (VAC) function of liquid argon in the Green-Kubo formula decays quickly within 5 ps to give a well-defined diffusion coefficient because the velocity is the property of each individual particle, whereas the stress (SAC) and heat-flux auto-correlation (HFAC) functions for shear viscosity and thermal conductivity have non-decaying, long-time tails because the stress and heat-flux appear as system properties. This problem can be overcome through N (number of particles)-fold improvement in the statistical accuracy, by considering the stress and the heat-flux of the system as properties of each particle and by deriving new Green-Kubo formulas for shear viscosity and thermal conductivity. The results obtained for the transport coefficients of liquid argon obtained are discussed.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1995.10b
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pp.15-24
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1995
This paper describes a system that can be used to recognize an unknown material regardless of the fuzzy neural network(FNN). There are some problems to realize the recognition system using temperature response. It requires too many memories to store the vast temperature response data and it has to be filtered to remove noise which occurs in experiment. And the temperature response is influenced by the change of ambient temperature. So, this paper proposes a practical method using curve fitting to remove above problems of memories and noise. and FNN is proposed to overcome the problem caused by the change of ambient temperature. Using the FNN which is learned by temperature responses on fixed ambient. Temperatures and known thermal conductivity, the thermal conductivity of the material can be inferred on various ambient temperatures. So the material can be recognized by the thermal conductivity.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2012.05a
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pp.397-402
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2012
The objective of this study is the estimation of the two unknown thermal conductivity and thermal diffusivity by an inverse heat conduction analysis using the Levenberg-Marguardt method. One dimensional formulation of heat conduction problem in the model was applied. Two point transient temperature of test pieces and heat flux of inflow were measured under the high enthalpy flow environment. Estimated thermal conductivity and thermal diffusivity by an inverse analysis were compared with the known values of graphite test piece. It showed the effectiveness of proposed experimental inverse analysis.
Carbon fiber reinforced SiC composites (C/SiC) have high-temperature stability and excellent thermal shock resistance, and are currently being applied in extreme environments, for example, as aerospace propulsion parts or in high-performance brake systems. However, their low thermal conductivity, compared to metallic materials, are an obstacle to energy efficiency improvements via utilization of regenerative cooling systems. In order to solve this problem, the present study investigated the bonding strength between carbon fiber and matrix material within ceramic matrix composite (CMC) materials, demonstrating the relation between the microstructure and bonding, and showing that the mechanical properties and thermal conductivity may be improved by treatment of the carbon fibers. When fiber surface was treated with a nitric acid solution, the observed segment crack areas within the subsequently generated CMC increased from 6 to 10%; moreover, it was possible to enhance the thermal conductivity from 10.5 to 14 W/m·K, via the same approach. However, fiber surface treatment tends to cause mechanical damage of the final composite material by fiber etching.
Accurately measuring the hydraulic conductivity of dredged slurry (HCODS) is a difficult task and usually requires highly developed experimental techniques. To resolve such problem, this paper presents a novel laboratory method, where a double drainage sedimentation test (DDST) is proposed to generate a downward seepage after the end of primary consolidation (EOP). Based on the established stress equilibrium equations, it is figured out that the determination of local hydraulic gradients requires the effective stress distribution to be measured. Accordingly, an additional single drainage sedimentation test (SDST) with the same initial water content is performed in the novel laboratory method, which can be utilized to establish the relationship between effective stress and water content for investigated slurry. Thus, HCODS can be determined via a pair of SDST and DDST, with the water contents after the EOP measured. The corresponding calculation procedure is given in details. With a simply-designed settling column, the hydraulic conductivity tests were performed on three types of dredged slurry. The results demonstrated the effectiveness of the novel laboratory method in measuring HCODS.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.20
no.3
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pp.910-932
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1996
A problem of determining the effective conductivity of a useful model of sphere-matrix type, disordered three-phase composite media is considered. Specifically, a three-phase media in which two-phase composite spheres, consisting of spheres of conductivity $k_2$((phase 2) and concentric shells of conductivity $k_3$(phase 3), are randomly distributed in a matrix of conductivity $k_1$( (phase 1) is considered. As for the structure models configuring three-phase composite media, three different structure models of PCS, PS-1 and PS-2 models are defined, which are analogous to well-established PCS, PS structure models of two-phase composite media. Futhermore, a generalized PS-PCS structure model is proposed to incorporate thesee three different models in one. Effective condectivity $k^{\ast}$of multiphaes composite media is greatly influenced by the phase connectivity of each disspersed phase material, as well as phase conductivities and phase volume fractions. Phase connectivity of three-phase PCS, PS-1, PS-2 composite media is quantified by the impentrability parameter $\lambda$. Mathematically rigorous first-order cluster bounds on $k^{\ast}$ are derived for these models of three-phase composite media, and as computation examples, first-order cluster bounds on $k^{\ast}$ for three-phase composites consisting of largely different phase conductivities are computed and compared as function of concnectivity parpmeter $\lambda$. Results and discussions are given.
This study proposes a hybrid composite where a thin copper film (Cu film) is embedded in carbon fiber reinforced plastic (CFRP), and quantum annealing is applied to derive the combination of Cu film placement that maximizes the through-thickness thermal conductivity. The correlation between each ply of CFRP and the Cu film is analyzed through finite element analysis, and based on the results, a combination optimization problem is formulated. A formalization process is conducted to embed the defined problem into quantum annealing, resulting in the formulation of objective functions and constraints regarding the quantity of Cu films that can be inserted into each ply of CFRP. The formulated equations are programmed using Ocean SDK (Software Development Kit) and Leap to be embedded into D-Wave quantum annealer. Through the quantum annealing process, the optimal arrangement of Cu films that satisfies the maximum through-thickness thermal conductivity is determined. The resulting arrangements exhibit simpler patterns as the quantity of insertable Cu films decreases, while more intricate arrangements are observed as the quantity increases. The optimal combinations generated according to the quantity of Cu film placement illustrate the inherent thermal conductivity pathways in the thickness direction, indicating that the transverse placement freedom of the Cu film can significantly affect the results of through-thickness thermal conductivity.
This paper ultimately aims to develop noninvasive techniques to identify the inside of a given electrical network. Based on the theory of the partial differentiation equations and mathematical modeling, this paper devises the algorithms to find the locations of possible abnormalities. To ensure the certainty of the algorithms, this study restricted the forms of the network and the number of abnormalities, rendering it easy to prove the uniqueness of the position of the abnormalities.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2001.10a
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pp.255-259
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2001
A skin tissue system is considered, whose configuration is electrically modelled by a layer over the infinite half space. The problem is to estimate the layer\`s thickness and respective conductivity from the measured impedance between the electrodes placed on the skin surface. A simulation is taken place as the optimization problem which is to minimize the norm between the \"measured\" and the solution for the assumed parameters.arameters.
This paper studies the parameter estimation problem for a steady state flow in an inhomogeneous medium. Our approximation scheme could be used when the diffusion coefficient is singular. The function space parameter estimation convergence(FSPEC) is considered and numerical simulations are performed.
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