Park, Kyung-Hyun;Jun, Sang-Ook;Jung, Ji-Hun;Cho, Jun-Ho;Lee, Ki-Hak;Lee, Dong-Ho
한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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2011.05a
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pp.58.2-58.2
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2011
본 연구에서는 5MW급 수평축 풍력터빈 블레이드에 대해 국내 서남해안의 풍속특성을 고려한 최적설계를 수행 하였다. 최적설계를 수행하기 위해 블레이드 해석은 Blade Element and Momentum Theory를 이용 하였으며, 설계 시 적용된 기저형상은 NREL에서 제안한 5MW급 풍력터빈 블레이드을 선정하였다. 최적설계를 수행하기 전 설계에 사용된 설계변수들이 풍속에 대해 어떠한 경향을 가지고 있는지 알아보기 위해 Parametric Study를 수행 하였으며, 최적설계는 다목적 최적화 유전 알고리즘인 NSGA-II를 이용하여 평균풍속이 낮은 서남해안의 연간에너지 생산량과 설비이용률을 최대화하였다. 최적화 결과들로부터 설계 조건에 맞는 최적해를 도출 할 수 있었으며, 이를 통해 기저형상의 연간에너지 생산량 및 설비이용률을 보다 향상 시킬 수 있었다.
울돌목은 조류발전의 세계적인 최적지로 꼽히고 있으며 서해와 남해의 점이 지대로서 조류에 의해 해양 생물 군집의 대량 이동이 빈번한 곳이라 할 수 있다. 조류 발전 시설인 터빈의 가동은 물리적인 충격에 의해 해양 생물의 생태-생리 반응에 영향을 미칠 가능성이 있다. 네트를 이용한 1차 조사에서 터빈 가동에 의한 동물플랑크톤의 순 사망률은 $44.3\%$로 나타났다. 1차 조사 이 후 다이아프램 펌프를 이용한 조사 결과 중 출현 개체수가 높았던 조사에서 전체 동물플랑크톤의 순 사망률은 각각 $7.3\%,\;5.8\%$를 나타내었고, 요각류는 각각 $4.4\%,\;5.2\%$를 나타냈다. 물리적인 충격을 인위적으로 가한 실험에서 스트레스를 받은 요각류 Acartia hongi의 알 생산은 스트레스를 받지 않은 것보다 $1.8\~2.3$배 낮은 경향을 보였다. 본 조사에서 동물플랑크톤이 낮은 사망률을 보골 이유는 작은 크기의 생물이 우점하였기 때문이며 조사 결과에서 몸체가 비교적 단단하고 크기가 작은 요각류는 상대적으로 약한 부유유생보다 높은 생존율을 보였다. 울돌목 조사 해역에서 출현한 동물플랑크톤은 크기가 작아 터빈의 물리적인 충격에 의한 사망률은 낮을 수 있으나 순간적으로 강한 스트레스를 받는다면 재생산을 포함한 생리활동이 저하될 수 있음을 보였다. 네트 및 펌프를 이용한 조사 결과에서 네트에 의한 채집은 터빈의 영향뿐만 아니라 빠른 유속으로 인하여 네트가 받는 압력에 의해 생물체가 손상되는 양상이 높아 사망률이 높았던 것으로 보인다. 그러나 다이아프램 펌프는 생물 채집 시 오류를 최소화하는 장점은 있으나 채집의 장시간에 비해 매우 적은 생물량이 채집되는 단점을 보였다TEX>$96.5\%$에 미달하는 문제는 식물성 원료유로 제조한 고순도 바이오디젤과 혼합 사용하거나 감압 증류 공정을 통해 고농도의 폐식용유 바이오디젤을 제조하여 해결 가능하다. 대전시 신성동 소재의 음식점에서 수거한 폐식용유를 원료로 하여 생산한 바이오디젤의 차량 배출가스 실증 테스트 결과 경유 차량의 주 오염물질인 PM과 Soot 및 기타 오염물질의 배출량은 감소하였으나 NOx의 배출량은 약간 증가하는 것으로 나타났다구와 이해를 바탕으로 보존대책이 마련되어야 한다.되었다. 이런 모든 시편들을 각 탈염방법에 따라 탈염처리한 후 XRD와 SEM-EDS으로 분석한 결과 인철광과 침철광은 어떠한 변화도 보이지 않았고, 다만 적금광으로 동정된 시편만이 잔존하지 않았다. 철기 제작별 $Cl^-$ 이온 추출량과 탈염효과에 대한 비교 실험은 이온 크로마토그래피 분석 결과와 마찬가지로 단조 철제유물이 주조 철제보다 $Cl^-$ 이온을 많이 가지고 있었으며, 탈염 처리 후에는 $Cl^-$ 이온은 전혀 발견되지 않았다. 이상의 결과 $K_2CO_3$와 Sodium 용액은 탈염처리에서 가장 적합한 탈염처리 용액으로 알수가 있었으며 특히 어떠한 탈염 용액으로 유물을 처리한다 해도 철제유물에 생성된 부식물은 제거되지 않는다는 것을 알게 되었다. 따라서 보존처리자는 유물 표면의 부식 상태만을 보고 처리하기 보다는 철기제작물로 고려하여 처리하는 것이 필요하다. 또한 금속에 부식을 야기시키는 $Cl^-$ 이온과 부식물을 완전하게 제거하여 탈염처리를 하는 것이 유물 부식을 최대한 지연시킬 수 있는 것이라 생각된다.TEX>$88\%$)였다.(P=0.063). 결론: 본
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2009.05a
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pp.18-21
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2009
The life of components under high thermal load is typically shorter than other components. The turbopump turbine of liquid rocket is operated under these environments like high temperature and high centrifugal dorce due to high rotating velocity during operating time. These conditions may often cause low-cycle fatigue problem in the turbopump turbine. First of all, to analyze heat stress, ABAQUS/CAE is used and Coffin-manson's equation is used to consider elasticity and plasticity strain. S.W.T's method is used to consider the mean stress effect, using strain history, low-cycle fatigue analysis is done for turbopump turbine which may have FCL(fracture critical location). In this paper, strain life method is applied to analyze low-cycle fatigue.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.5
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pp.841-852
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2023
Gas turbines, which are used as generators for frequency regulation of the domestic power system, are increasing in use due to the carbon-neutral policy, quick startup and shutdown, and high thermal efficiency. Since the gas turbine rotates the turbine using high-temperature flame, the turbine inlet temperature is acting as a key factor determining the performance and lifespan of the device. However, since the inlet temperature cannot be directly measured, the temperature calculated by the manufacturer is used or the temperature predicted based on field experience is applied, which makes it difficult to operate and maintain the gas turbine in a stable manner. In this study, we present a model that can predict the inlet temperature of a reheat gas turbine based on Deep Neural Network (DNN), which is widely used in artificial neural networks, and verify the performance of the proposed DNN based on actual data.
풍력발전에 사용하는 풍력터빈의 블레이드의 적어도 20년 이상의 설계수명이 요구된단. 블레이드는 바람에 의한 압력, 지지대 구조에 의해서 가해지는 힘과 모멘트에 의해 블레이드에 변형이 가해진다. 특히 바람에 의해 블레이드는 연속적인 하중을 받아서 재료를 손상시킨다. 본 연구에서는 블레이드와 허브로 구성된 모델을 이용하여, 전산유체해석을 일차적으로 수행하여 블레이드 주변의 압력분포를 구하였다. 계산된 압력을 이용하여 다음 단계로 유한요소해석을 수행하여 블레이드 재료에 발생하는 응력을 계산하여 피로해석을 수행하였다. 피로해석을 통해 재료에 미치는 손상률을 구하였다. 다양한 블레이드 피치 각도과 바람의 속도에 따라 해석결과를 비료 분석하였다.
In this study, we used finite element analysis to conduct a containment capability evaluation of a turbine case. When analyzing the impact behavior of structures subjected to impact loads, it is important to consider the strain rate, as it affects the increase in flow stress. Therefore, we applied three material models (Cowper-Symonds, Johnson-Cook, and Modified Johnson-Cook) for the impact analysis. To validate these material models, we performed an impact test on an aluminum 6061 plate. By comparing and analyzing the experimental and analytical results, we determined that the Modified Johnson-Cook material model exhibited the least error. As a result, we applied this material model to evaluate the containment capability of the turbine case. This evaluation involved determining the occurrence of penetration, as well as the stress and strain induced at the collision area due to the initial velocity of the blade.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2008.11a
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pp.181-184
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2008
Austenitic stainless steel is used as high temperature components such as gas turbine blade and disk because of its good thermal resistance. In the present investigation, tensile and low cycle fatigue behavior of 316 stainless steel was studied at wide temperature range $20^{\circ}C{\sim}750^{\circ}C$. In the tensile tests, it was shown that elastic modulus, yield strength, ultimate tensile strength decreases when temperature increased. The effect on fatigue failure of the parameters such as plastic strain amplitude and plastic strain energy density was also investigated. With the experimental results, a structural analysis of turbine blades of 316 stainless steel were carried out.
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.13
no.4
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pp.45-54
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2009
An exergy analysis is carried out for the regenerative steam-injection gas turbine systems which has a potential of enhanced thermal efficiency and specific power. Using the analysis model in the view of the second law of thermodynamics, the effects of pressure ratio, steam injection ratio, ambient temperature and turbine inlet temperature are investigated on the performance of the system such as exergetic efficiency, heat recovery ratio of heat exchangers, exergy destruction, loss ratios, and on the optimal conditions for maximum exergy efficiency. The results of computation show that the regenerative steam-injection gas turbine system can make a notable enhancement of exergy efficiency and reduce irreversibilities of the system.
국내에서 IGCC 플랜트의 복합발전시스템의 평가는 여러 분야별로 진행되어 왔다. 크게 살펴보면 다음과 같다. 첫 번째는 가스터빈 쪽의 기술이다. 즉, 기존 천연가스를 이용하는 가스터빈을 어떻게 하면 석탄가스를 사용하는 IGCC 플랜트에 적합하게 맞출 것인가 하는 문제이다. 두 번째는 효율을 어떻게 하면 높일 수 있는가의 문제로서 석탄의 종류, 가스화 방법을 효율적으로 선택, HRSG(heat recovery steam generator)를 효율적으로 설계, 그리고 정제공정에서의 에너지 소비를 줄이는 분야였다. 세 번째는 어떻게 하면 오염을 줄일까의 문제로서 질소나 스팀 분사를 연계하여 NOx를 감소시키고 정제 공정에 사용되는 촉매를 개발한다던지 공정을 발달시키는 분야였다. 이 외에도 여러 종류의 연구가 이 분야에서 있었으나 주로 설계 분야의 연구가 주되였다. 이것은 발전소의 건설을 위한 초기 단계로서 당연한 결과일 수 있다. 그러나, 지금 IGCC 플랜트가 건설되는 과정에 있으므로 우리나라 전력계통 연계와의 문제도 생각해보아야 한다고 생각한다. 따라서 이번 연구에서는 IGCC 플랜트 운영의 불확실성이 약간이라도 존재하기에 이 플랜트가 기저발전 보다는 첨두발전 쪽이나 태양열/광발전, 풍력발전 등 다른 신재생에너지 자원처럼 독립된 전력 시스템으로 운영될 것이라 생각하고 이렇게 운영될 때는 발전소의 부하률의 변화가 심할 수 있다는 가정하에 플랜트의 부하률에 따른 석탄의 합성가스, 연료가스 전환량 및 전환효율 및 발전량 및 발전효율을 전산모사를 통해 예측해보았다.
Lee Sang-Myeong;Choi Won-Jun;Roh Tae-Seong;Choi Dong-Whan
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2006.05a
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pp.209-212
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2006
In this study, Support Vector Machine(SVM) and Artificial Neural Network(ANN) are used for developing the defect diagnostic algorithm of the aircraft turbo-shaft engine. Effect of altitude variation on the Defect Diagnostics algorithm has been included and evaluated. Separate learning Algorithm(SLA) suggested with ANN to loam the performance data selectively after classifying the position of defects by SVM improves the classification speed and accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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