Park, Sun-Rae;Jin, Duseok;Lee, Jongsuk Ruth;Cho, Kum Won;Lee, Kyu-Chul
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권2호
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pp.709-722
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2014
In the $21^{st}$ century, IT reform has led to the development of cyber-infrastructure owing to the outstanding enhancement of computer and network performance. The ripple effect has continued to increase. Accordingly, this study suggests a new computational research environment using mobile devices. In order to simplify the access of supercomputer, Science AppStore, task management and virtualization technologies are developed on mobile devices. User can be able to research by utilizing computational science SW such as compressible flow solver and nano device simulation tool that in installed on supercomputer in mobile environments. Also, this research environment makes it possible to monitor the simulation result and covers 14 university, 33 subjects, and 1,202 individuals.
The importance and the interest of wind load have emphasized since the damage of the Jeju World cup Stadium and Main Stadium of Busan Asiad in 2002, and the appearance of high-rise buildings. In general, a evaluation for the wind load acting on structures have been carried out mainly through the wind tunnel test, but this technique has the huge shortcomings that consume too much cost and experimental time. However, with the rapid advances on computers, it is possible to analyze the wind pressure distribution acting on structures by numerical scheme. In this paper, to predict the wind pressure distribution acting on shell structures having the various shape by numerical simulation, governing equations of fluid flow and turbulent model is formulated. Also, evaluates the wind pressure coefficient in accordance with the structural shape for shell structures like as a membrane structures and dome structures.
The Standard Model of particle physics was established after discovery of the Higgs boson. However, little is known about dark matter, which has mass and constitutes approximately five times the number of standard model particles in space. The cross-section of dark matter is much smaller than that of the existing Standard Model, and the range of the predicted mass is wide, from a few eV to several PeV. Therefore, massive amounts of astronomical, accelerator, and simulation data are required to study dark matter, and efficient processing of these data is vital. Computational science, which can combine experiments, theory, and simulation, is thus necessary for dark matter research. A computational science and deep learning-based dark matter research platform is suggested for enhanced coverage and sharing of data. Such an approach can efficiently add to our existing knowledge on the mystery of dark matter.
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.
During the water treatment process for household water supply, a reservoir is the last place the water is stored before being supplied to users, and the duration of the water's stay is an important factor that affects its safety. This may cause the concentration of the residual chlorine disinfectant to increase and thus lower the water's quality. The concentration and discharge efficiency of residual chlorine must be verified and managed, because these are key factors that affect the reservoir's performance. Because the actual verification test for analyzing the efficiency of a reservoir and the disinfectant's dilution capacity is difficult, simulations are generally conducted using the computational fluid analysis method. However, the simulation results require validation with experiments. The error and drainage efficiency were analyzed in this study by comparing and analyzing the actual tracer test and simulation so that the actual test for a hexagonal drainage can be replaced by the computational fluid analysis method. Based on the results of the efficiency analysis, the hexagonal reservoir was found to be appropriate, and the simulation's reliability was verified with a tracer test.
Recently, due to the increasing attention to the structural safety under uncertain environments, many researches on the structural reliability analysis have been peformed. Some useful methods are available to evaluate performance reliability of structures with explicit limit states. However, for large structures, in which structural behaviors can be analyzed with finite element models and the limit states are only expressed implicitly, Monte-Carlo simulation method has been mainly used. However, Monte-Carlo simulation method spends too much computational time on repetitive structural analysis. Many alternative methods are suggested to reduce the computational work required in Monte-Carlo simulation. Response surface method is widely used to improve the efficiency of structural reliability analysis. Response surface method is based on the concept of approximating simple polynomial function of basic random variables for the limit state which is not easily expressed in explicit forms of design random variables. The response surface method has simple algorithm. However, the accuracy of results highly depends on how properly the stochastic characteristics of the original limit state has been represented by approximated function, In this study, an improved response surface method is proposed in which the sampling points for creating response surface are modified to represent the failure surface more adequately and the combined use of a linear response surface function and Rackwitz-Fiessler method has been employed. The method is found to be more effective and efficient than previous response surface methods. In addition more consistent convergence is achieved, Accuracy of the proposed method has been investigated through example.
PSC box girder bridges are built through the repetitive manufacturing process of concrete segment. However, during the initial segment manufacturing stage, design change may occur frequently due to design errors and interferences between components, resulting in the extension of segment manufacturing period. This paper aims to verify the manufacturing process of PSC box girder segment by 3D simulation technique. All the components of a segment were modelled and assembled by simulation technique and then, some design errors were found and revised appropriately to optimize the manufacturing process of segment. Consequently, 3D simulation technique would be promising to improve the quality of the segment and to reduce its manufacturing time and cost.
Three-dimensional incompressible flow past an open cavity in a channel is investigated using Detached Eddy Simulation(DES). The length to depth ratio of the cavity is 2 and the Reynolds number defined with the cavity depth is 3,360. The DES methods are based on the Menter's SST model. In the present work, two types of inflow conditions are used: one is RANS profile, the other is LES inflow from another Large Eddy Simulation(LES) of fully developed channel flow. The results are compared with experimental data and LES results in terms of the mean statistics, temporal physics and scalar transport phenomenon of the flow.
In spite of rapidly increasing interests in digital manufacturing, there still lacks of a systematic approach in manufacturing line flow analysis via modeling and simulation; currently, the parameters for designing manufacturing line are defined by being solely based on engineers experiences. The paper proposes an application of the genetic algorithm to a discrete event line simulation finding optimal set of parameters for manufacturing line balancing problem. The proposed method has been applied to two example problems-one is a simple manufacturing model and the other for shipyard industry-in order to demonstrate its validity and usefulness.
In this paper, the effect of the turbulence intensity in across-wind direction on the wind load in CFD(Computational fluid dynamics) simulation was analyzed. 'Ansys fluent' software was used for CFD simulation. And the fluctuating wind speed applied to the simulation was generated according to Korean Design Standard and Von Karman wind turbulence model. The turbulence intensity in across-wind direction for simulation was applied from 0 to 100% of the turbulence intensity in along-wind direction. The analysis results showed that the turbulence intensity in across-wind direction had a particularly great effect on the wind load in across-wind direction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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