Staggered dimples printed on opposite walls of an internal cooling channel are formulated numerically and optimized to enhance heat transfer performance. Nusselt number and friction factor based objectives are considered and a weighted average surrogate model is used to approximate the data generated by numerical simulation. The dimpled channel shape is defined by three geometric design variables, and the design point within design space are selected using Latin hypercube sampling. A weighted-sum method for multi-objective optimization is applied to integrate multiple objectives into a single objective. By the optimization, the objective function value is improved largely and heat transfer rate is increase much higher than pressure loss increase due to shape deformation. Channel with vertically non-symmetric optimum dimples is tested and found that the best appears if dimples on opposite wall are displaced by one quarter of dimple spacing.
암반동굴 타입의 저준위방사성폐기물 처분장의 보수적인 안전성평가를 처분장 선원항 REPS 모델을 사용하여 수행하였다. 신뢰할만한 핵종별 침출율 예측을 위하여 REPS 모델에서 콘크리트 구조물의 열하시간, 부석의 형태와 부식율. 드럼표면의 부식면적 비, 그리고 핵종의 특성등이 고려되고 있다. 예비평가의 결과로 Cs-137, Ni-63, Sr-90등이 주요한 핵종임을 알 수 있다. 파라메타의 불확실성과 민감도분석을 위하여 라틴하이퍼큐브 샘플링과 Rank Correlation 기법이 사용되었다. 침입자 시나리오를 적용하였을 경우의 예상 피폭선량도 허용치 이하임과 처분장의 환경영향평가에 있어서 비교적 불확실성이 적은 Near Field의 중요성에 대한 인식이 새롭게 강조되어야 할 필요가 있음을 알 수 있었다.
In this paper, shape optimization based on three-dimensional flow analysis has been performed for impeller design of centrifugal compressor. To evaluate the objective function of an isentropic efficiency, Reynolds-averaged Navier-Stokes equations are solved with SST (Shear Stress Transport) turbulence model. The governing equations are discretized by finite volume approximations. The optimization techniques based on the radial basis neural network method are used for the optimization. Latin hypercube sampling as design of experiments is used to generate thirty design points within design space. Sequential quadratic programming is used to search the optimal point based on the radial basis neural network model. Four geometrical variables concerning impeller shape are selected as design variables. The results show that the isentropic efficiency is enhanced effectively from the shape optimization by the radial basis neural network method.
반도체 제조라인(FAB)은 복잡하고 불확실한 운영환경에서 작동하는 대규모의 제조시스템 중 하나로 반도체 설비 운영을 담당하는 엔지니어들은 직관적이고 신속한 공정 스케줄링을 위해 가중치 기반 스케줄링을 널리 사용하고 있다. 가중치 기반 스케줄링에서 가중치 결정은 FAB 성능에 큰 영향을 미치므로 엔지니어들은 가중치 최적화를 위하여 시뮬레이션 기반 의사결정을 활용할 수 있다. 그러나 대규모 시뮬레이션은 많은 실험 비용을 요구하기 때문에 효과적인 의사결정을 위해서 신중한 실험설계가 요구된다. 본 연구에서는 적은 시뮬레이션 실행 내에서 효율적인 스케줄링을 도출하기 위해 세 가지 샘플링 대안(i.e., Optimal latin hypercube sampling(OLHS), Genetic algorithm(GA), and Decision tree based sequential search (DSS))에 대한 비교연구를 수행하였다. 시뮬레이션 실험을 통해 세 가지 대안이 단일 규칙보다 우수한 성능을 보였고, 그중 GA와 DSS가 최적화를 위한 효과적인 대안이 될 수 있음을 확인하였다.
Hanger in a rail-launched missile protrudes in general and causes to increase significant drag force. One method to avoid the significant increase of drag force is to apply fairings on the hanger. In this paper, sloping shaped fairing parameters of height, width, and length are optimized to minimize the drag force under subsonic speed region by examining three configurations of fairings : front-fairing only, rear-faring only, and the both front and rear fairing. We use Latin Hypercube Sampling method to determine the experimental points, and computational fluid dynamics with incompressible RANS solver was applied to acquire the data at sampling points. Then, we construct a meta model by kriging method. We find the best choice among three configurations examined : both front and rear fairing reduce the drag force by 63 % without the constraint of fairing mass, and front fairing reduced the drag force by 52 % with the constraint of hanger mass.
차량을 구성하는 엔진, 미션, 현가, 제동, 조향장치 등 다양한 장치 중에서 현가 장치는 타이어와 차체 사이에 설치되어 노면에 의한 차량의 진동을 억제하여 승차감을 향상시키고 차륜과 노면 사이에 적절한 접지력을 유지시켜 차량의 조정안정성을 향상시키는 등 차량역학적인 측면에서 많은 영향을 미치는 장치 중의 하나이다. 본 연구에서는 차량용 현가 장치의 충격 흡수기를 실제 특성과 유사한 상세 모델로 모델링하고, 충격 흡수기의 주요 설계변수의 불확실성을 통계적으로 고려하여 설계변수의 불확실성이 현가 장치의 동적 특성에 미치는 영향에 대하여 연구하였다.
The present analysis deals with a numerical procedure for optimizing the shape of elliptical dimples in a cooling channel. The three-dimensional Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) analysis is employed in conjunction with the SST model for predictions of the turbulent flow and the heat transfer. Three non-dimensional geometric design variables, such as the ellipse dimple diameter ratio, ratio of the dimple depth to the average diameter, and ratio of the distance between dimples to the pitch are considered in the optimization. Twenty-one experimental points within design space are selected by Latin Hypercube Sampling. Each objective function values at these points are evaluated by RANS analysis and producing optimal point using surrogate model. The linear combination of heat transfer coefficient and friction loss related terms with a weighting factor is defined as the objective function. The results show that the optimized elliptical dimple shape improves considerably the heat transfer performance than the circular dimple shape.
There is a need to use sheath flow nozzle to detect bioaerosol such as virus and bacteria due to their characteristics. In order to enhance the detection performance depending on nozzle parameters, numerical analysis was carried out using a commercial code, ANSYS CFX. Eulerian-lagrangian approach method is used in this simulation. Multiphase flow characteristics between primary fluid and solid were considered. The detection performance was evaluated based on the results of flow field in nozzle chamber such as focusing efficiency and swirl strength. In addition, Latin hypercube sampling(LHS) of design of experiment(DOE) was used for generating a near-random sampling. Then, the acceleration section is optimized using response surface method(RSM). Results show that the optimized model achieved a 6.13 % in a focusing efficiency and 11.47 % increase in swirl strength over the reference model.
원자력시설 SPRA 방법으로서 기기 사이 부분 종속 관계를 정확하게 고려하기 위하여 샘플링기반접근법이 개발된 바 있다. 그러나 이는 샘플링 기반 방법이므로 정확한 지진 리스크 산정을 위하여 많은 수의 샘플을 추출해야 하는 단점이 있다. 이에 따라 본 연구에서는 기존 방법을 개선하기 위한 효과적인 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 방법의 주요한 특징은 다음과 같다. 기존 샘플링방법인 몬테카를로샘플링(MCS) 방법을 대신하여 다차원에서 효과적인 샘플링이 가능한 라틴하이퍼큐브샘플링(LHS) 방법을 샘플링기반 SPRA에 도입한다. 또한, 기존 지진세기 세분화 정도를 최종 지진 리스크 결과와 연계하여 결정한다. 제안된 방법이 결합된 샘플링기반 SPRA 접근법을 실제 원전 예제에 적용한 결과, 제안된 방법이 기존의 방법과 비교하여 결과 정확도에 있어서 거의 비슷하나 총 샘플 추출수 기준에서 효율성을 약 2배 가량 높이 것을 확인하였다. 또한, 샘플링 개수가 적은 영역에서 LHS 기반 방법이 MCS 기반 방법보다는 해의 정확도를 높이는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 환기용 축류송풍기에 대하여 효율을 목적함수로 하는 수치최적설계를 수행하였다. 유동해석은 삼차원 Reynolds-averaged Navier-Stokes(RANS) 방정식을 통하여 이뤄졌으며, 난류모델로는 Shear Stress Transport 모델을 사용하였다. 최적설계를 위한 설계변수로는 허브비, 날개의 중간 및 팁 스팬에서의 엇갈림각을 사용하였다. 실험계획법으로 라틴하이퍼큐브 샘플링 방법을 사용하여 설계영역 내에서 25개의 실험점을 추출하였다. 최적설계기법인 가중평균대리모델과 삼차원 RANS 해석을 결합하여 수치최적설계를 수행하였으며, 가중평균대리모델로는 WTA1, WTA2 및 WTA3 모델을 사용하였다. 수치 최적설계에 의해 얻어진 최적형상들의 성능을 기준형상과 비교하였으며, 성능이 가장 좋은 모델에 대하여 기준형상과의 내부유동장 비교 및 분석을 통해 성능이 향상된 원인을 규명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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