CFD analysis has been carried out in this paper. The purpose is to reveal the understanding of flow phenomena inside the ejector on the performance of steam ejector using three well known turbulence models. In this study, the ejector design was modeled using finite area CFD techniques to resolve the flow dynamics in the ejectors. Furthermore, from this study it can be concluded that by employed vary of turbulence models there are different results in pressure distribution, in contour of Mach number and in Entrainment ratio inside the steam ejector.
This study aimed to analyze the fluid inside the ceramic filtration dust collection system which was assumed to be a stationary 3-dimensional turbulence. The fluid dynamics data necessary for performance curves were obtained based on the analysis results. The governing equations used to compute the velocity distribution and pressure inside the catalyst converter were expressed with continuity and momentum equations. Furthermore, the ${\kappa}-{\varepsilon}$ turbulence model, already validated by the industry(coal factory, high temperature dust collector) was used for the study. Of a total of three computational models employed, Model-1 served as the basis for CFD analysis which took measurements in increments of 70mm.
This study is aimed to analyze the hydrodynamic characteristics of the cage net in the circulating water channel. It visualized wake flows using a PIV (paricle imaging velocimetry) and analyzed the flow velocity distribution. In addition, the vorticity and turbulence intensity were analyzed from the wake flow distribution and compared changes by flow velocity. Results showed that the average turbulence intensity in the circulating water channel was very stable showing less than 1% in the range between 0.2 and 0.8 m/s. The drag coefficient affecting to the netting was estimated to be 1.35. The flow decreasing rate of the wake in the middle of the netting was 2.1% at the range of 0.2 m/s and it was constant at 6.6-6.9% over the range of 0.4 m/s irrespective of velocity increases. Finally, the change of turbulence intensity by netting and knot mesh could be confirmed. These results can be utilized as a basic information for the future research of flow characteristics by fishing nets and meshes.
With the advent of high performance computers and more efficient numerical algorithms, computational fluid dynamics(CFD) has come out as a modem alternative for reducing the use of wind tunnels test in automotive engineering. However, in spite of the fact that many competent researchers have made all their talents in developing turbulence model over since the past dozen or more years, it has been an important impediment in using the CFD effectively to design machinery and to diagnose or to improve engineering problems in the industry since the turbulence model has been acting as the Achilles' tendon in aspect of the reliability even to this time. In this study, Reynolds-averaged Wavier-Stokes equations were solved to simulate an incompressible turbulent flow around a bus-like bluff body near ground plane. In order to investigate the effect of the discretisation schemes and turbulence model on the aerodynamic forces several turbulence models with five convective difference schemes are adopted. From the results of this study, it is clear that choice of turbulence model and discretisation scheme profoundly affects the computational outcome. The results also show that the adoption of RNG $k-\varepsilon$ turbulence model and nonlinear quadratic turbulence model with the second order accurate discretisation scheme predicts fairly well the aerodynamic coefficients.
The atmospheric turbulence characteristics measured at a meteorological station in northwest part of the Czech Republic are presented for selected time periods in the year 2017. The terrain of this region is influenced by surface coal mining and the related industry. The datasets used in this study were measured using four ultrasonic anemometers installed on an 80 m high meteorological mast at heights of 20, 40, 60 and 80 m, respective. From the primary high-frequency datasets, time intervals in order of hours were selected and integral turbulence characteristics (ITCs), turbulence intensities and turbulence spectra were analyzed. The time intervals were selected with respect to atmospheric stability parameter, known as Obukhov number. We concentrated on the days with higher wind velocity and neutral atmospheric stratification. The wind characteristics investigated in this study include the wind speed, wind direction and its histograms, turbulence intensity, friction velocity and wind power spectra. The ITCs and spectral characteristics were compared with the theoretical models and values from the literature. The resulting ITCs showed the values for urban locations similar to those found in other studies and can be used in practical design. The computed turbulence spectra followed the shape of theoretical spectra of turbulence for both horizontal and vertical velocity components. The computed integral length scales have shown to be unsuitable for further use due to their highly scattered values.
Forming interfirm collaborative relationships has become a key aspect of a firm's marketing strategies to create value for customers and achieve greater firm performance. While empirical findings are mixed in previous studies, this study is an effort to identify boundary conditions for the benefits of marketing alliances. We investigate internal and environmental factors that may magnify or constrain the effect of marketing alliances on firm profitability. Given the complementary relationship between marketing and R&D activities, we focus on a firm's R&D intensity as an internal factor that may magnify the value of marketing alliances for firm performance. For environmental factors, we focus on industry turbulence and industry competitiveness. Industry turbulence refers to the degree to which industry market conditions change quickly and unpredictably, whereas industry competitiveness refers to the degree to which a firm faces competition in the industry. By testing these factors, we are intended to reveal boundary conditions that determine the value of marketing alliances for firm profitability. The analysis of firms in the diverse industries shows that while the main effect of marketing alliances on firm profitability is not significant, it becomes more positive when R&D investment is more intensive or when industry environment is more turbulent. The results of this study imply that just forming more marketing alliances may not be enough to increase firm profitability. Our findings imply that marketing alliances become more effective in a dynamically changing industry environment. That is, firms can cope with industry uncertainties more effectively by forming marketing alliances. At the same time, the moderating effect of R&D intensity implies that the internal investments in R&D magnify the effect of marketing alliances on firm profitability. The findings of this study contributes to the existing alliance literature in three aspects. First, this study enhances our understanding of the contingent value of marketing alliances by testing both internal and external factors that may influence the effectiveness of marketing alliances. Second, this study responds to the need for research that investigates actual performance resulting from interfirm relationships. Third, while previous studies primarily focused on a specific industry, this study extend previous findings of the boundary conditions for the benefits of marketing alliances in a broader context.
Jokic, Aleksandar I.;Seres, Laslo L.;Milovic, Nemanja R.;Seres, Zita I.;Maravic, Nikola R.;Saranovic, Zana;Dokic, Ljubica P.
Membrane and Water Treatment
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제9권2호
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pp.115-121
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2018
Artificial neural network (ANN) simulation is used to predict the dynamic change of permeate flux during wheat starch industry wastewater microfiltration with and without static turbulence promoter. The experimental program spans range of a sedimentation times from 2 to 4 h, for feed flow rates 50 to 150 L/h, at transmembrane pressures covering the range of $1{\times}10^5$ to $3{\times}10^5Pa$. ANN predictions of the wastewater microfiltration are compared with experimental results obtained using two different set of microfiltration experiments, with and without static turbulence promoter. The effects of the training algorithm, neural network architectures on the ANN performance are discussed. For the most of the cases considered, the ANN proved to be an adequate interpolation tool, where an excellent prediction was obtained using automated Bayesian regularization as training algorithm. The optimal ANN architecture was determined as 4-10-1 with hyperbolic tangent sigmoid transfer function transfer function for hidden and output layers. The error distributions of data revealed that experimental results are in very good agreement with computed ones with only 2% data points had absolute relative error greater than 20% for the microfiltration without static turbulence promoter whereas for the microfiltration with static turbulence promoter it was 1%. The contribution of filtration time variable to flux values provided by ANNs was determined in an important level at the range of 52-66% due to increased membrane fouling by the time. In the case of microfiltration with static turbulence promoter, relative importance of transmembrane pressure and feed flow rate increased for about 30%.
Tidal turbulence was examined using three-dimensional tidal velocity data observed at a trench offshore of Tongyoung, Korea. The kinetic energy and intensity, including the variation period of the flow velocity and direction, were used to investigate the relationships between tidal turbulence and fishing gear dynamics, including the effects of swimming fish during fishing operations. As the resultant velocity increased from 0.2 to 0.9 m/s, the kinetic energy also significantly increased, while the turbulence intensity decreased from 50 to 10%. Tidal flow in strong flow fields displayed shorter periods of between 4 and 10 s, as determined by fast Fourier transform, the global wavelet method, and peak event analysis, and the periods were compared with the period of response to swimming fish and to oscillation of fishing gear. As mean velocity increased, velocity amplitude also increased from 0.1 to 0.6 m/s, and its directional amplitude changed markedly from 20 and $90^{\circ}$. Our study suggests that tidal turbulence can influence fish behavior or fishing gear geometry during fishing operations, although our analysis considered only a limited area. In future work, observations should be carried out over a more extensive depth and area.
Korean aviation Turbulenc Guidance (KTG) system is developed using the operational unified model (UM) of the Korea Meteorological Administration (KMA) and pilot reports (PIREPs) over East Asia. The KTG system comprised of twenty turbulence diagnostics that represent various turbulence potentials and have the best forecasting skills, which are combined into a single ensemble-averaged index, namely KTG, at upper-(above FL250) and mid-(below FL250) levels. It is found that the overall performance of the KTG is higher than those produced from the one single best index, and satisfies the minimum criteria (80% accuracy) that the system is operationally useful in aviation industry.
Characteristics of a turbulence wind model control the magnitude and frequency distribution of wind loading on floating offshore wind turbines (FOWTs), and an in-depth understanding of how wind spectral characteristics affect the responses, and ultimately the design cost of system components, is in shortage in the offshore wind industry. Wind spectrum models as well as turbulence intensity curves recommended by the International Electrotechnical Commission (IEC) have characteristics derived from land-based sites, and have been widely adopted in offshore wind projects (in the absence of site-specific offshore data) without sufficient assessment of design implications. In this paper, effects of wind spectra and turbulence intensities on the strength or extreme responses of a 5 MW floating offshore wind turbine are investigated. The impact of different wind spectral parameters on the extreme blade loads, nacelle accelerations, towertop motions, towerbase loads, platform motions and accelerations, and mooring line tensions are presented and discussed. Results highlight the need to consider the appropriateness of a wind spectral model implemented in the strength design of FOWT structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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