특성선 방법을 이용한 광망의 부정류 해석시 빈번히 발생되는 계산진행시간과 공간 축에서 특성선 궤도의 불일치는 개개인의 계산요소에 대해 보간을 필요로 한다. 발생되는 보간 오차를 검토하기 위하여 선형공간 보간법, 선형시간 보간법, 파속도 조정법, 입방공간 보간법, 입방시간 보간법 등을 제시하고 비교 검토하였다. 사용된 보간방법의 적용성 검토를 위해 단일관망과 복합관망에 대해 수치모의를 실시하였다. 단일 관망의 경우 Courant 수를 1 이하의 범위에서 변화시켜가면서 보간이 필요없는 계산해와의 종합적인 비교를 통해 각각의 보간방법이 발생시키는 오차의 범위를 제시하였다. 관망 계산요소의 적절한 재구성과 알맞은 보간방법의 선정은 효율적인 부정류해석의 전제조건임을 확인할 수 있었다.
This study analyzes guidelines to select optimum number of grids to represent behavior of a given water system appropriately. The EFDC model was chosen as a 3-D hydrodynamic and water quality model and salt was chosen as a surrogate variable of pollutant. The model is applied to an artificial canal that receives salt water from coastal area and fresh water from a river from respective gate according to previously developed gate operation rule. Grids are subdivided in vertical and horizontal (longitudinal) directions, respectively until no significant changes are found in salinity concentrations. The optimum grid size was determined by comparing errors in average salt concentrations between a test grid systems against the most complicated grid system. MSE (mean squared error) and MAE (mean absolute error) are used to compare errors. The CFL (Courant-Friedrichs-Lewy) number was used to determine the optimum number of grid systems for the study site though it can be used when explicit numerical method is applied only. This study suggests errors seem acceptable when both MSE and MAE are less than unity approximately.
The large-eddy simulation (LES) was carried out to evaluate the instantaneous vector and vorticity profiles of a small-size axial fan (SSAF) at the operating point of full-flowrate. The downstream flow of the SSAF exhibits a shorter axial flow when not fully developed, especially the stronger vortex appears at the edge near the flow end. On the other hand, the downstream flow of the SSAF exhibits a longer axial flow, and the weaker vortex appears at the edge near the flow end when the flow is sufficiently developed. Moreover, in the downstream of the SSAF, a periodic and intermittent flow pattern appears at the edge showing the axial flow, and the instantaneous vorticity contour lines showing the form of a circle group are distributed at specific intervals from the downstream region of the blade tip, which is considered to be the result of the intermittency phenomenon influenced by the number of blades and the number of revolutions.
The unsteady-state, incompressible and three-dimensional large eddy simulation(LES) was carried out to analyze the structure of turbulent flow fields according to the operating loads of three-dimensional small-size axial fan(SSAF). LES shows the best prediction performance in comparison with any other Reynolds averaged Navier-Stokes(RANS) method because static pressure coefficients analysed by LES show a little bit larger than measurements including all flow coefficients. Also, it can be known that the wake of SSAF is divided into from axial flow to radial flow before and behind stall region according to the increase of static pressure through LES analysis.
The unsteady-state, incompressible and three-dimensional large-eddy simulation(LES) was carried out to evaluate the vorticity distribution of a small-size axial fan(SSAF). The X-component vorticity profiles developed around blade tips turn from axial to radial, and diminish the density of distribution according to the increase of static pressure. Otherwise, the Z-component vorticity profiles evenly develop at the region larger than the half radial distance of blade at the operating points of A and B, partly at the trailing-edge region of blade and radially over bellmouth according to the increase of static pressure.
The large-eddy simulation(LES) was carried out to evaluate the drag and static pressure acting on the blade surface of a small-size axial fan(SSAF) under the condition of unsteady-state, incompressible fluid and three-dimensional coordination. The axial component of drag coefficient increases with the increase of operating load, but the radial components have negligible sizes regardless of operating loads. Otherwise, the static pressures acting on the blade surfaces of SSAF show different distributions around the operating point of D equivalent to the stall. Also, with the increase of operating load, the static pressures acting on the pressure and suction surfaces of blade concentrate at the tips and leading-edges as a whole.
This paper handled an investigation on the turbulent flow characteristics of three-dimensional small-size axial fan(SSAF) according to operating loads. Also, it was carried out by unsteady-state, incompressible and three-dimensional large eddy simulation(LES). The downstream flow type of SSAF is changed from axial flow to radial flow around the beginning of stall region at the aerodynamic performance curve. Axial mean velocity component largely grows around blade tip at the operating point of A to D, but transverse and vertical mean velocity components as well as Reynolds shear stresses highly develop around blade tip at the operating point of E to H. On the other hand, the peak value of turbulent kinetic energy developed around blade tip shows the highest at the operating point of E.
This paper deals with dynamic analysis of Pipeline Inspection Gauge (PIG) flow control in natural gas pipelines. The dynamic behaviour of PIG depends on the pressure differential generated by injected gas flow behind the tail of the PIG and expelled gas flow in front of its nose. To analyze dynamic behaviour characteristics (e.g. gas flow, the PIG position and velocity) mathematical models are derived. Tow types of nonlinear hyperbolic partial differential equations are developed for unsteady flow analysis of the PIG driving and expelled gas. Also, a non-homogeneous differential equation for dynamic analysis of the PIG is given. The nonlinear equations are solved by method of characteristics (MOC) with a regular rectangular grid under appropriate initial and boundary conditions. Runge-Kutta method is used for solving the steady flow equations to get the initial flow values and for solving the dynamic equation of the PIG. The upstream and downstream regions are divided into a number of elements of equal length. The sampling time and distance are chosen under Courant-Friedrich-Lewy (CFL) restriction. Simulation is performed with a pipeline segment in the Korea gas corporation (KOGAS) low pressure system. Ueijungboo-Sangye line. The simulation results show that the derived mathematical models and the proposed computational scheme are effective for estimating the position and velocity of the PIG with a given operational condition of pipeline.
Kim Sang-Hyun;Yoo Wan-Suk;Oh Kwang-Jung;Hwang In-Sung;Oh Jeong-Eun
Journal of Mechanical Science and Technology
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제20권3호
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pp.426-434
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2006
The impact of leakage was incorporated into the transfer functions of the complex head and discharge. The impedance transfer functions for the various leaking pipeline systems were also derived. Hydraulic transients could be efficiently analyzed by the developed method. The simulation of normalized pressure variation using the method of characteristics and the impulse response method shows good agreement to the condition of turbulent flow. The leak calibration could be performed by incorporation of the impulse response method with Genetic Algorithm (GA) and Harmony Search (HS). The objective functions for the leakage detection can be made using the pressure-head response at the valve, or the pressure-head or the flow response at a certain point of the pipeline located upstream from the valve. The proposed method is not constrained by the Courant number to control the numerical dissipation of the method of characteristics. The limitations associated with the discreteness of the pipeline system in the inverse transient analysis can be neglected in the proposed method.
This paper deals with dynamic behaviour analysis for pipeline inspection gauge (PIG) flow control in natural gas pipeline. The dynamic behaviour of the PIG is depending on the different Pressure between the rear and nose parts, which is generated by injected gas flow behind PIG's tail and expelled gas flow in front of its nose. To analyze the dynamic behaviour characteristics such as gas flow in pipeline, and the PIG's position and velocity, mathematical model is derived as two types of a nonlinear hyperbolic partial differential equation for unsteady flow analysis of the PIG driving and expelled gas, and nonhomogeneous differential equation for dynamic analysis of PIG. The nonlinear equation is solved by method of characteristics (MOC) with the regular rectangular grid under appropriate initial and boundary conditions. The Runge-Kuta method is used when we solve the steady flow equations to get initial flow values and the dynamic equation of PIG. The gas upstream and downstream of PIG are divided into a number of elements of equal length. The sampling time and distance are chosen under Courant-Friedrich-Lewy (CFL) restriction. The simulation is performed with a pipeline segment in the Korea Gas Corporation (KOGAS) low pressure system, Ueijungboo-Sangye line. The simulation results show us that the derived mathematical model and the proposed computational scheme are effective for estimating the position and velocity of PIG with different operational conditions of pipeline.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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