Turbines have been known to be particularly susceptible to flow-induced self-excited vibration. In such vibrations, direct damping and cross stiffness effects of aerodynamic forces determine rotordynamic stability. In axial turbines with eccentric shrouded rotors, the non-uniform sealing gap causes azimuthal non-uniformities in the seal gland pressure and the turbine torque which destabilize the rotor system. Previously, research efforts focused solely on either the seal flow or the unshrouded turbine passge flow. Recently, a model for flow in a turbine with a statically offset shrouded rotor has been developed and some stiffness predictions have been obtained. The model couples the seal flow to the passage flow and uses a small perturbation approach to determine nonaxiymmetric flow conditions. The model uses basic conservation laws. Input parameters include aerodynamic parameters (e.g. flow coefficient, reaction, and work coefficient); geometric parameters (e.g. sealing gap, depth of seal gland, seal pitch, annulus height); and a prescribed rotor offset. Thus, aerodynamic stiffness predictions have been obtained. However, aerodynamic damping (i.e. unsteady aerodynamic) effects caused by a whirling turbine has not yet been examined. Therefore, this paper presents a new unsteady model to predict the unsteady flow field due to a whirling shrouded rotor in turbines. From unsteady perturbations in velocity and pressure at various whirling frequencies, not only stiffness but also damping effects of aerodynamic forces can be obtained. Furthermore, relative contributions of seal gland pressure asymmetry and turbine torque asymmetry are presented.
Two extreme wind speed prediction models, the EWM(Extreme wind speed model) in IEC61400-1 and the Gumbel method were compared in this study. The two models were used to predict extreme wind speeds of six different sites in Korea and the results were compared with long term wind data. The NCAR reanalysis data were used for inputs to two models. Various periods of input wind data were tried from 1 year to 50 years and the results were compared with the 50 year maximum wind speed of NCAR wind data. It was found that the EWM model underpredicted the extreme wind speed more than 5 % for two sites. Predictions from Gumbel method overpredicted the extreme wind speed or underpredicted it less than 5 % for all cases when the period of the input data is longer than 10 years. The period of the input wind data less than 3 years resulted in large prediction errors for Gumbel method. Predictions from the EWM model were not, however, much affected by the period of the input wind data.
샌프란시스코 해양방류의 근영역거동에 대한 현장 및 실험연구는 유량조건과 해양조건을 만족하는 것으로 다공확산관에 의한 해양방류의 전형적인 유형이라 할 수 있다. 특히 실험자료들은 현장시험을 모의한 밀도층을 갖는 견인수조로부터 얻어진 것이다. 이들 자료를 이용한 폐수영역거동의 모형연구는 최소희석률, 회종희석높이 및 희석두께를 수리 및 수학적 모형인 UM모형, UDKHDEN모형, RSB모형과 CORMIX 모형을 이용한 예측치와 실측치를 비교 분석하였다. 수리모형연구는 현장에서 관측된 주요현상들을 재현할 수 있었다. 또한 현장시범이나 수학적모형으로부터 얻을 수 없는 다공확산관의 혼합기능을 관찰 할 수 있다.
A numerical and experimental study was performed for the wind flow field in one area, comprising a group of several pavilions separated by passageways, of the EXPO '98 - a World Exposition (Lisbon, Portugal). The focus of this study is the characterization of the flow field to assess pedestrian comfort. The predictions were obtained employing the Reynolds averaged Navier-Stokes equations with the turbulence effects dealt with the ${\kappa}-{\varepsilon}$ RNG model. The discretization of the differential equations was accomplished with the control volume formulation in a Cartesian coordinate system, and an advanced segregated procedure was used to achieve the link between continuity and momentum equations. The evaluation of the overall numerical model was performed by comparing its predictions against experimental data for a square cylinder placed in a channel. The predicted values, for the practical geometry studied, are in a good agreement with the experimental data, showing the performance and the reliability of the ${\kappa}-{\varepsilon}$ RNG model and suggesting that the numerical simulation is a reliable methodology to provide the required information.
The purpose of this study is to present a time series model of onion and garlic prices. After considering the various time series models, we calculated the appropriate time series models for each item and then selected the model with the minimized error rate by reflecting the monthly dummy variables and import data. Also, we examined whether the predictive power improves when we combine the predictions of the Korea Rural Economic Institute with the predictions of time series models. As a result, onion prices were identified as ARMGARCH and garlic prices as ARXM. Monthly dummy variables were statistically significant for onion in May and garlic in June. Garlic imports were statistically significant as a result of adding imports as exogenous variables. This study is expected to help improve the forecasting model by suggesting a method to minimize the price forecasting error rate in the case of the unstable supply and demand of onion and garlic.
한국화재소방학회 1997년도 International Symposium on Fire Science and Technology
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pp.138-145
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1997
Models of upward flame spread have been attempted in the past, but in the current work an emphasis has been placed on developing a practical model that will be useful across a broad range of materials. Some of the important aspects of the model we: the addition of external radiation to simulate a wall that is a part of an enclosure fire and has flaming walls radiating to it, the use of a correlation for flame heat feedback distribution to the sample surface based on data available in the literature, and the use of an experimentally measured mass loss rate for the sample material, In this paper, the development of the numerical model is presented along with predictions of flame spread for three materials: hardboard, a relatively homogeneous wood-based material; plywood, which is made of laminated wood bonded by adhesives; and a composite material made of fiberglass matrix embedded in epoxy. Predictions are compared with measured data at several levels of external radiation for each material. For the materials tested, the model correctly predicts trends and does a reasonable job predicting flame heights. The need for thermal property data for practical materials, which would be appropriate for flame spread models, is indicated by this work.
Groundwater and rainwater are the only sources of freshwater in small islands as many islands lack surface water sources. Groundwater occurring in the form of freshwater lens floating on denser seawater is highly dependent on natural recharge from rainfall. A sharp interface numerical model for regional and well scale modeling is selected to assess the sustainability of freshwater lens in the island of Tongatapu. In this study, 29 downscaled General Circulation Model(GCM) predictions are input to the recharge model based on water balance modelling. Three GCM predictions which represent wet, dry and medium conditions are selected for use in the groundwater flow model. Total freshwater volume and number of saltwater intruded wells are simulated under various climate scenarios with GCM predicted rainfall pattern, sea level rise and pumping. Simulations indicate that the sustainability of the freshwater lens is threatened by the frequent droughts which are predicted under all scenarios of recharge. The natural depletion of the lens during droughts and increase in water demands, leads to saltwater upconing under the pumping wells. Implementation of drought management measures is of utmost importance to ensure sustainability of freshwater lens in future.
This research is a comprehensive analysis of wind power prediction sensitivity using a Long Short-Term Memory (LSTM) deep learning neural network model, accounting for the inherent uncertainties in wind speed estimation. Utilizing a year's worth of operational data from an operational wind farm, the study forecasts the power output of both individual wind turbines and the farm collectively. Predictions were made daily at intervals of 10 minutes and 1 hour over a span of three months. The model's forecast accuracy was evaluated by comparing the root mean square error (RMSE), normalized RMSE (NRMSE), and correlation coefficients with actual power output data. Moreover, the research investigated how inaccuracies in wind speed inputs affect the power prediction sensitivity of the model. By simulating wind speed errors within a normal distribution range of 1% to 15%, the study analyzed their influence on the accuracy of power predictions. This investigation provided insights into the required wind speed prediction error rate to achieve an 8% power prediction error threshold, meeting the incentive standards for forecasting systems in renewable energy generation.
Taegeon Hwang;Seung-Chul Seo;Hoyeong Jin;Hyeseong Oh;Woo-Dong Lee
한국해양공학회지
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제38권4호
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pp.149-163
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2024
This paper employs the third-generation simulating waves nearshore (SWAN) ocean wave model to estimate and analyze storm waves induced by Typhoon Bolaven, focusing on its impact along the west coast and Jeju Island of Korea. Utilizing reanalyzed meteorological data from the Japan Meteorological Agency meso scale model (JMA-MSM), the study simulated storm waves from Typhoon Bolaven, which maintained its intensity up to high latitudes as it approached the Korean Peninsula in 2012. Validation of the SWAN model against observed wave data demonstrated a strong correlation, particularly in regions where wind speeds exceeded 20 m/s and wave heights surpassed 5 m. Results indicate significant storm wave heights across Jeju Island and Korea's west and southwest seas, with coastal grid points near islands recording storm wave heights exceeding 90% of the 50-year return period design wave heights. Notably, specific grid points near islands in the northern West Sea and southwest Jeju Island estimated storm wave heights at 90.22% and 91.48% of the design values, respectively. The paper highlights the increased uncertainty and vulnerability in coastal disaster predictions due to event-driven typhoons and emphasizes the need for enhanced accuracy and speed in typhoon wave predictions amid the escalating climate crisis.
Numerical calculations are carried out in order to evaluate the performance of low-Re Reynolds stress model based on SSG model for a swirling turbulent flow in a pipe. The results are compared with those of $\kappa-\epsilon$ model and GL model, and the experimental data. The finite volume method is used for the discretization, and the power-law scheme is employed as a numerical scheme. The SIMPLE algorithm is used for velocity-Pressure correction in the governing equations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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