Performing high-fidelity computational fluid dynamics (HF-CFD) to predict the flow and heat transfer state of the coolant in the reactor core is expensive, especially in scenarios that require extensive parameter search, such as uncertainty analysis and design optimization. This work investigated the performance of utilizing a multi-fidelity reduced-order model (MF-ROM) in PWR rod bundles simulation. Firstly, basis vectors and basis vector coefficients of high-fidelity and low-fidelity CFD results are extracted separately by the proper orthogonal decomposition (POD) approach. Secondly, a surrogate model is trained to map the relationship between the extracted coefficients from different fidelity results. In the prediction stage, the coefficients of the low-fidelity data under the new operating conditions are extracted by using the obtained POD basis vectors. Then, the trained surrogate model uses the low-fidelity coefficients to regress the high-fidelity coefficients. The predicted high-fidelity data is reconstructed from the product of extracted basis vectors and the regression coefficients. The effectiveness of the MF-ROM is evaluated on a flow and heat transfer problem in PWR fuel rod bundles. Two data-driven algorithms, the Kriging and artificial neural network (ANN), are trained as surrogate models for the MF-ROM to reconstruct the complex flow and heat transfer field downstream of the mixing vanes. The results show good agreements between the data reconstructed with the trained MF-ROM and the high-fidelity CFD simulation result, while the former only requires to taken the computational burden of low-fidelity simulation. The results also show that the performance of the ANN model is slightly better than the Kriging model when using a high number of POD basis vectors for regression. Moreover, the result presented in this paper demonstrates the suitability of the proposed MF-ROM for high-fidelity fixed value initialization to accelerate complex simulation.
A dynamic simulation on the missile staging system is conducted with numerical techniques. Both Euler equations and Navier-Stokes equations are numerically solved respectively. The dynamic simulation of two moving bodies is fully integrated into the computational fluid dynamics solution procedure. The Chimera grid scheme is applied in this simulation for unsteady supersonic flow analysis with dynamic modeling. The objective of the study is to investigate the problem pertaining to possible unstability in missile staging. In addition, the computational comparison between in viscid and viscid flow solvers is also performed in this study.
Computational fluid dynamic simulation based on the ABAQUS software was conducted to observe the inside flow of slot-die nozzle. The slot-die nozzle was modeled as 3-dimensional structure and three significant parameters were determined: inlet velocity of fluid, reservoir angles, number of strips none of which have been mentioned previously in the literature. The design of experiment, full factorial analysis was performed within determined design and process levels. The simulation result shows the inlet fluid velocity is most significant factor for the flows of inside nozzle. As an interaction effect, reservoir angle is closely related with number of strip that should address when the nozzle is designed. Moreover, the optimized values of each determined parameter were obtained as 35 mm/s of inlet velocity, 3 of strip numbers, and $22^{\circ}$ of reservoir angles. Based on these parameters, the outlet velocity was obtained as 0.53% of outlet uniformity which is improved from 8.67% of nominal results.
Fluent ver.6.3 is used as CFD(Computational Fluid Dynamics) simulator to predict the performance of snow-melting system by geothermal pipes energy. As the results of this simulation, it is clearly shown that $50^{\circ}C$ of working fluid in to geothermal evaluated as more effect comparing to $45^{\circ}C$ of working fluid. The Surface temperature is come to $5^{\circ}C$ at 1m/s speed and $50^{\circ}C$ temperature of the working fluid.
The aim of this paper is to enhance the accuracy of predicting time-averaged external surface pressures on low-rise buildings by utilizing Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations. To achieve this, benchmark studies of the Silsoe cube and the Texas Tech University (TTU) experimental building are employed for comparison with simulation results. The paper is structured into three main sections. In the initial part, an appropriate domain size is selected based on the precision of mean pressure coefficients on the windward face of the cube, utilizing Reynolds Averaged Navier-Stokes (RANS) turbulence models. Subsequently, recommendations regarding the optimal computational domain size for an isolated building are provided based on revised findings. Moving on to the second part, the Silsoe cube model is examined within a horizontally homogeneous computational domain using more accurate turbulence models, such as Large Eddy Simulation (LES) and hybrid RANS-LES models. For computational efficiency, transient simulation settings are employed, building upon previous studies by the authors at the Windstorm Impact, Science, and Engineering (WISE) Lab, Louisiana State University (LSU). An optimal meshing strategy is determined for LES based on a grid convergence study. Three hybrid RANS-LES cases are investigated to achieve desired enhancements in the distribution of mean pressure coefficients on the Silsoe cube. In the final part, a 1:10 scale model of the TTU building is studied, incorporating the insights gained from the second part. The generated flow characteristics, including vertical profiles of mean velocity, turbulence intensity, and velocity spectra (small and large eddies), exhibit good agreement with full-scale (TTU) measurements. The results indicate promising roof pressures achieved through the careful consideration of meshing strategy, time step, domain size, inflow turbulence, near-wall treatment, and turbulence models. Moreover, this paper demonstrates an improvement in mean roof pressures compared to other state-of-the-art studies, thus highlighting the significance of CFD simulations in building aerodynamics.
현재 가연성 가스의 누출시 누출된 가스의 확산과 VCE에 의한 과압을 예측하기 위해 여러 모델들이 이용되고 있다. 그러나 이 모델들은 누출설비의 지형과 장애물 그리고 건물들의 영향에 대해서는 충분히 고려하지 않은 단순한 접근방법을 이용하고 있다. 이에 본 연구는 누출된 물질의 연소형태, 설비의 Geometry, 난류, 장애물, 바람의 영향 등 여러 변수를 고려하여 보다 정확하게 분석할 수 있는 CFD(Computational Fluid Dynamics) Model을 검토함으로서 누출된 가스의 확산과정과 분포형태 그리고 폭발시 화염과 과압의 결과를 2D와 3D의 가상공간에서 제시하였다. 이러한 CFD 분석결과는 폭발에 대한 리스크 분석과 리스크 기반의 설계에 있어 유용하게 활용될 것으로 판단된다.
최근 환경문제로 인해 폭발성 폐기물을 안전하게 소각 처리하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 유동층 소각로를 이용한 처리 공정은 기존 방법보다 연소 가스 배출량이 현저하게 낮으며, 운전의 효율 또한 높다. 본 연구에서는, 폐 추진제 중 가장 많은 양이 폐기되고 있는 Double-based Propellant를 유동층 소각로에서 소각하는 공정을 전산유체역학 프로그램으로 모사하였다. Cylindrical Bed 내부에서 일어나는 7개의 연소 반응이 안전하게 모사되는 것을 확인하였다. 이를 바탕으로 실제 공정 설계를 진행하면, 앞으로 폭발성 폐기물 처리 공정 연구에 새로운 연구 방향을 제시할 것이라 사료된다.
화학물질 취급공정에서 발생하는 화학사고를 예방하기 위해 기본적으로 요구되는 위험성 분석 (Risk Analysis)시 공정의 특성을 잘 반영하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 CFD (computational fluid dynamics) 언어를 활용하여 화학공장의 고위험 공정을 대상으로 신뢰성 있는 사고 피해 결과를 분석하고 안전확보 방안을 제시하였다. 이를 위한 방법론적 사례로 화학공장의 RHDS (잔사유수첨탈황공정) 공정을 대상으로 실제공정의 운전조건, 설비 및 장치의 형태와 밀집도, 대기상태, 바람의 영향 등 여러 복합적 변수를 고려하여 FEA (Finite Element Analysis)와 CFD 시뮬레이션을 수행하여 확산, 폭발 시뮬레이션을 수행하였으며, 3D Scanning 기술, 누출공 크기 산정, 누출량 산정을 위한 CFD 적용 가능성을 검토하였다.
전산유체역학을 사용하는 일반적인 선박의 저항성능 평가는 많은 시간과 비용이 필요하며, 이를 줄이기 위한 다양한 방법이 연구되고 있다. 선박의 주요 치수나 단면을 이용하는 기존의 방법들은 선형에 크게 좌우되는 저항성능을 추정하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 선형 격자의 기하학적 정보를 입력으로 선체 표면의 저항성능을 빠르게 추정할 수 있는 심층신경망 모델을 제안한다. Perceiver IO 기반의 제안하는 심층신경망 모델은 시간 단계별로 계산이 필요한 전산유체역학 기법과 달리 바로 저항성능 추정이 가능하며, 저속비대선의 일종인 50K 탱커 선박을 대상으로 한 데이터집합에서 평균 1% 미만의 오차로 저항성능을 추정하는 결과를 보인다.
Using a computational fluid dynamics(CFD) simulation tool, we have provided a coating guideline for slot-die coating with a double layer slot die head. We have analyzed the fluid dynamics in terms of the coating speed, flow rate ratio, and viscosity ratio, which are critical for the stability of coating meniscus. We have identified the common coating defects such as break-up, air entrainment, and leakage by varying the coating speeds. The flow rate ratio is the critical parameter determining the wet film thickness of the top and bottom layers. It is shown that when the flow rate ratio exceeds or equals 1.8, air entrainment occurs due to insufficient hydraulic pressure in the bottom layer, even though the total flow rate remains constant. Furthermore, we have found that the flow of the bottom layer is significantly affected by the viscosity of top layer. The viscosity ratio of 4 or higher obstructs the flow of the bottom layer due to the increased hydraulic resistance, resulting in leakage. Finally, we have demonstrated that as the viscosity ratio increases from 0.1 to 10, the maximum coating speed rises from 0.4 mm/s to 1.6 mm/s, and the minimum wet film thickness decreases from 800 ㎛ to 200 ㎛.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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