Prediction methods for cavitation noise are presented. At first, direct numerical simulation of cavitating flow noise has been performed, and acoustic analogy equation based on the cavitation noise modeling is derived. For the direct numerical simulation, a density based homogenous equilibrium model is employed to simulate cavitating two-phase flow and the governing equations are solved with high-order numerical schemes to resolve cavitation noise. The compressible Navier-Stokes equations for mixture fluids are discretized with a sixth-order central compact scheme, and the steep gradient of flow variables and supersonic regions are treated with the selective spatial filtering technique. The direct simulation of cavitating flow noise is performed for a 2D circular cylinder at cavitation number 0.7 and 1. The far-field noise is also predicted with the derived analogy equation. Noise spectrum predicted with the equation is well compared with the result of direct numerical simulation and also agree well with the theory.
A theoretical and numerical investigation on the boundary-layer flow over a two- or three-dimensional hill is presented. The numerical model is based on the finite volume method with boundary-fitted coordinates. The k-$\varepsilon$ turbulence model with modified wall function and the low-Reynolds-number model are employed. The hypothesis of Reynolds number independency for the atmospheric boundary-layer flow over aerodynamically rough terrain is confirmed by the numerical simulation. Comparisons of the mean velocity profiles and surface pressure distributions between the numerical predictions and the wind-tunnel experiments on the flow over a hill show good agreement. The linear theory provides generally good prediction of speed-up characteristics for the gentle-sloped hills. The flow separation occurs in the hill slope of 0.5 and the measured reattachment points are compared with the numerical prediction. It is found that the k- $\varepsilon$ turbulence model is reasonably accurate in predicting the attached flow, while the low- Reynolds-number model is more suitable to simulate the separated flows.ows.
Predicting the cellular location of an unknown protein gives a valuable information for inferring the possible function of the protein. For more accurate prediction system, we need a good feature extraction method that transforms the raw sequence data into the numerical feature vector, minimizing information loss. In this paper, we propose new methods of extracting underlying features only from the sequence data by computing pairwise sequence alignment scores. In addition, we use composition based features to improve prediction accuracy. To construct an SVM ensemble from separately trained SVM classifiers, we propose specificity based weighted majority voting. The overall prediction accuracy evaluated by the 5-fold cross-validation reached 88.53% for the eukaryotic animal data set. By comparing the prediction accuracy of various feature extraction methods, we could get the biological insight on the location of targeting information. Our numerical experiments confirm that our new feature extraction methods are very useful for predicting subcellular localization of proteins.
We reviewed various oil-spill models and condensed the integrated information into a prediction model, “Green Sea Ranger”which is applicable to Korean coastal area. The developed software consists of pre- and post-modules for environment setup and display of results and main module for the prediction of oil\`s fate. In the pre-module target areas can be selected from the included geographic information system and various environmental and optional numerical data for the prediction can be input through easy GUI or imported from the database we established. For the fate of the spilt oil we included effects of spreading, advection, evaporation, and emulsification. Preliminary numerical experiment has proved that the developed oil-spill prediction system can be easily utilized in on-site oil recovery operations which usually require a quick and reasonable prediction.
Through the combination of existing tidal prediction model and numerical tidal model, the efficient tidal prediction system was formulated and applied to the neighboring area of Pusan port. Because all tidal constituents for tidal prediction (69 tidal constituents are normally used) couldn't be considered due to the physical limits on computing process, some errors between the observed and predicted values were inevitably occurred. But it was confirmed that the computed values with maximum 10% of relative errors can be obtained if four major tidal constituents(M2, S2, K1, O1) are used. Thus, if other constituents than four major tidal constituents are additionally used, more accurate values will be obtained. Furthermore, if the database for harmonic constants in coastal waters is made in advance, using the numerical tidal model, prompt tidal prediction can be achieved at any time when it is required.
Accurately predicting localized heavy rainfall is challenging without high-resolution mesoscale cloud information in the numerical model's initial field, as precipitation intensity and amount vary significantly across regions. In the Korean Peninsula, the radar observation network covers the entire country, providing high-resolution data on hydrometeors which is suitable for data assimilation (DA). During the pre-processing stage, radar reflectivity is classified into hydrometeors (e.g., rain, snow, graupel) using the background temperature field. The mixing ratio of each hydrometeor is converted and inputted into a numerical model. Moreover, assimilating saturated water vapor mixing ratio and decomposing radar radial velocity into a three-dimensional wind vector improves the atmospheric dynamic field. This study presents radar DA experiments using a numerical prediction model to enhance the wind, water vapor, and hydrometeor mixing ratio information. The impact of radar DA on precipitation prediction is analyzed separately for each radar component. Assimilating radial velocity improves the dynamic field, while assimilating hydrometeor mixing ratio reduces the spin-up period in cloud microphysical processes, simulating initial precipitation growth. Assimilating water vapor mixing ratio further captures a moist atmospheric environment, maintaining continuous growth of hydrometeors, resulting in concentrated heavy rainfall. Overall, the radar DA experiment showed a 32.78% improvement in precipitation forecast accuracy compared to experiments without DA across four cases. Further research in related fields is necessary to improve predictions of mesoscale heavy rainfall in South Korea, mitigating its impact on human life and property.
Stone column is one of the soft ground improvement method, which enhances ground conditions through ground water draining, settlement reducing and bearing capacity increasing complexly by using crushed stone instead of sand in general vertical drain methods. In recent, general construction material, sand is in short of supply, because of the unbalance of demand and supply. Also, the bearing capacity improving effect of stone column method is needed in many cases so the bearing capacity estimation is considered as important point. Nevertheless, adequate estimation methods to predict bearing capacity of stone column considering stone column and improving ground behavior reciprocally is not yet prepared. To contribute this situation, bearing capacity behavior of stone column were simulated as numerically on various property cases of crushed stone and surrounded ground. Through the numerical analysis of simulation results, bearing capacity behavior prediction formula was suggested. This formula was verified by comparing the prediction result with in situ test.
The current paper presents the numerical blind prediction of nonlinear seismic response of two full-scale, three dimensional, one-story reinforced concrete structures subjected to bidirectional earthquake simulations on shaking table. Simulations were carried out at the laboratories of LNEC (Laboratorio Nacional de Engenharia Civil) in Lisbon, Portugal. The study was motivated by participation in the blind prediction contest of shaking table tests, organized by the challenge committee of the 15th World Conference on Earthquake Engineering. The test specimens, geometrically identical, designed for low and high ductility levels, were subjected to subsequent earthquake motions of increasing intensity. Three dimensional nonlinear analytical models were implemented and subjected to the input base motions. Reasonably accurate reproduction of the measured displacement response was obtained through appropriate modeling. The goodness of fit between analytical and measured results depended on the details of the analytical models.
The acoustic target strength (TS) of submarine is associated with its active detection, positioning and classification. That is, the survivability of submarine depends on its target strength. So it should be managed with all possible means. An anechoic coating to existing submarine or changing of curvature can be considered as major measures to reduce the TS of submarine. It is mainly based on the prediction of its TS. Under this circumstances, a study on the more accurate numerical methods becomes big topic for submarine design. In this paper, Kirchhoff approximation method was adopted as a numerical tool for the physical optics region. Secondly, the scaled models of submarine were built and tested in order to verify its performance. Through the comparison, it was found out that the Kirchhoff approximation method could be good design tool for the prediction of TS of submarine.
Offshore remote-sensing wind extraction using SAR satellite image is an emerging and promising technology for offshore wind resource assessment. We compared our numerical weather prediction and offshore wind extraction from ENVISAT images around Korea offshore areas. A few comparison sets showed good agreement but more comparisons are required to draw application guideline on a statistical basis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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