• 대한기계학회논문집B
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• 제38권9호
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• pp.747-755
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• 2014

광자(Photon)이나 전자기파(Electromagnetic Wave) 등의 형태로 직접 열을 전달하는 특징을 가지고 있는 복사열전달은 중간 매질의 열전달 관여여부에 따라 표면복사(Surface Radiation)와 기체복사(Gas Radiation)의 형태로 구분될 수 있다. 본 연구에서는 원통 형상에서의 표면복사에 대해 미지의 복사물성치들을 역해석 방법을 이용해 역추정하였다. 이때, 효율적인 역해석을 위해 반발 입자 군집 최적화(Repulsive Particle Swarm Optimization, RPSO) 알고리즘을 역해석 기법으로 채택하였다. 이로부터 얻은 해의 수렴성과 정확도 등을 기존의 유전알고리즘(GA) 결과와 비교해 봄으로써, 표면복사 현상에 대한 역해석의 적용 가능성을 고찰하고자 하였다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제34권7호
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• pp.679-688
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• 2010

본 연구에서는 기존의 역열전달 문제(inverse heat transfer problem)와 같이 역해석(inverse analysis)을 통해 미지의 파라미터를 추정(estimation)하는 개념을 복잡한 연소문제에 도입하였다. 기존의 연구에서는 역해석 기법을 연소문제 자체에 보다는 대부분 연소현상을 동반한 복사열전달과 같은 역열전달 문제에 국한해서 적용하고 있기 때문에, 열전달 문제에 한정되어 사용되고 있는 기존의 역해석을 새로운 공학문제에 확장하여 적용함과 동시에 효율적인 연소기 설계 및 최적화 개념을 제시하는데 본 연구의 의의가 있다고 할 수 있다. 이를 위해 실제적으로 많이 사용하고 있는 축대칭 원통형 연소기 내부로 주입되는 메탄($CH_4$)과 산소($O_2$) 성분의 초기 질량분율 값을 연소기 입구 근방에서 측정한 개스의 온도 데이터를 이용하여 역추정하였다. 이때, 복잡한 확산지배 연소 현상을 효율적으로 역해석하기 위해 최적화 방법 중의 하나인 반발 입자 군집 최적화 방법을 역해석 기법으로 적용하였다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제31권7호
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• pp.635-643
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• 2007

An inverse radiation analysis is presented for the estimation of the radiation properties for an absorbing, emitting, and scattering media with diffusely emitting and reflecting opaque boundaries. In this study, a repulsive particle swarm optimization(RPSO) algorithm which is a relatively recent heuristic search method is proposed as an effective method for improving the search efficiency for unknown parameters. To verify the performance of the proposed RPSO algorithm, it is compared with a basic particle swarm optimization(PSO) algorithm and a hybrid genetic algorithm(HGA) for the inverse radiation problem with estimating the various radiation properties in a two-dimensional irregular medium when the measured temperatures are given at only four data positions. A finite-volume method is applied to solve the radiative transfer equation of a direct problem to obtain measured temperatures.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2007년도 춘계학술대회B
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• pp.2476-2481
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• 2007

An inverse radiation analysis is presented for the estimation of the wall emissivities for an absorbing, emitting, and scattering media with diffusely emitting and reflecting opaque boundaries. In this study, a repulsive particle swarm optimization(RPSO) algorithm which is a relatively recent heuristic search method is proposed as an effective method for improving the search efficiency for unknown parameters. To verify the performance of the proposed RPSO algorithm, it is compared with a basic particle swarm optimization(PSO) algorithm and a hybrid genetic algorithm(HGA) for the inverse radiation problem with estimating the wall emissivities in a two-dimensional irregular medium when the measured temperatures are given at only four data positions. A finite-volume method is applied to solve the radiative transfer equation of a direct problem to obtain measured temperatures.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.15-20
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• 2013

반발 입자 군집 최적화 알고리즘을 이용하여 시편 표면에서의 대류열전달 계수, 방사율 및 화염에 의한 열유속을 예측하였다. 콘 칼로리미터를 이용하여 여러 열유속 조건 하에서의 방무목 시편의 표면 온도와 질량감소율 및 발화시간을 측정하였다. 본 연구에서 최적화된 대류열전달계수, 방사율 및 화염에 의한 열유속을 이용하여 계산된 표면온도는 실험결과와 각 열유속에 대하여 평균오차가 2% 내로 잘 일치하였다. 본 연구에서 제시한 방법을 이용하여 실험적 방법으로 직접 측정하기 매우 어려운 화염이 발생하는 표면에서 열전달과 관련된 여러 물리량을 구할 수 있다.

• 한국유체기계학회 논문집
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• 제14권1호
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• pp.34-41
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• 2011

Fire characteristics can be analyzed more realistically by using more accurate properties related to the fire dynamics and one way to acquire these fire properties is to use one of the inverse property estimation techniques. In this study two optimization algorithms which are frequently applied for the inverse heat transfer problems are selected to demonstrate the procedure of obtaining pyrolysis properties of charring material with relatively simple thermal decomposition. Thermal decomposition is occurred at the surface of the charring material heated by receiving the radiative energy from external heat sources and in this process the heat transfer through the charring material is simplified by an unsteady 1-dimensional problem. The basic genetic algorithm(GA) and repulsive particle swarm optimization(RPSO) algorithm are used to find the eight properties of a charring material; thermal conductivity(virgin, char), specific heat(virgin, char), char density, heat of pyrolysis, pre-exponential factor and activation energy by using the surface temperature and mass loss rate history data which are obtained from the calculated experiments. Results show that the RPSO algorithm has better performance in estimating the eight pyrolysis properties than the basic GA for problems considered in this study.