Eulerian-Lagrangian 방법을 이용하여 1차원 종확산방정식의 수치모형을 비교·분석하였다. 본 연구에서서 비교·분석한 모형은 지배방정식을 연산자 분리방법에 의해서 이송만을 지배하는 이송방정식과 확산만을 지배하는 확산방정식으로 분리한다. 이송방정식은 특성곡선을 따라서 유체입자를 추적하는 특성곡선법을 사용하여 해를 구하고, 그 결과를 고정된 Eulerian 격자상에 보간하였고, 확산방정식은 상기 고정격자상에서 Crank-Nicholson 유한차분법을 사용하여 해를 구하였다. 이송방정식의 풀이에서 다양한 보간방법이 적용되었는데, 일반적으로 Hermite 보간다항식을 사용한 경우가 Lagrange 보간다항식을 사용한 경우보다 수치확산 및 수치진동 등의 오차를 최소화할 수 있어서 더욱 우수한 것으로 밝혀졌다.
본 연구의 목적은 하천에서 흐름방향 유속의 횡분포식에 기반하여 1차원 종분산계수를 이론적으로 유도하고 이들의 타당성을 검증하는 것이다. 이를 위해 본 논문의 전편 "I. 흐름방향 유속의 횡포식"에서는 SKM을 도입하여 삼각형 단면수로에서 횡분포식을 해석적으로 유도하였다. 본 논문의 후편 "II. 종분산계수"에서는 전편에서 유도된 유속의 횡분포식을 기반으로 1차원 종분산계수 이론식을 새롭게 개발하였다. 개발된 종분산계수 이론식을 검증하기 위해 전편과 동일한 하천에서 수행된 추적자 농도 실험 결과를 이용한 관측 종분산계수와 비교 분석하였다. 또한 개발된 종분산 계수식을 기존의 식들과 비교하여 본 연구에서 개발된 식의 차별점 및 우수성을 검토하였다. 결과적으로 무차원 종분산계수는 무차원 횡확산계수에 반비례하고, 하폭 대 수심비의 제곱에 비례하였다. 그리고 Manning의 조도계수의 제곱에 반비례함을 확인할 수 있었다.
자연하천에서 오염물질의 횡확산과정은 정확하게 모의하기 위하여 2차원 유관확산모형을 개발하였다. 본 모형에서는 독립변수로서 횡방향거리 대신에 횡방향누가유량을 도입하였고, 하천의 주흐름을 따라 좌표축을 설정하는 자연좌표계를 사용하였다. 유도한 유관확산방정식을 풀기 위한 수치방법으로서 Eulerian-Lagrangian method를 이용하였다. 유관확산방정식을 연산자분리방법을 이용하여 이송을 지배하는 방정식과 확산을 지배하는 방정식으로 분리하였다. 그리고 이송방정식은 Eulerian 계산격자상에서 특성곡선법을 이용하였고 확산방정식은 중앙차분법을 이용하여 수치모의 하였다. 본 연구에서는 이송방정식의 풀이에서 사용되는 보간다항식으로 cubic spline 보간다항식을 이용하였다. 본 연구에서 개발한 모형을 적용하여 실제 자연하천에서 행해진 정상상태의 색소실험 결과를 모의한 결과개발된 모형이 우수한 거동을 보이고 있음이 밝혀졌다.
A space-time fractional advection-dispersion equation (ADE) is a generalization of the classical ADE in which the first-order time derivative is replaced with Caputo derivative of order $\alpha{\in}(0,1]$, and the second-order space derivative is replaced with a Riesz-Feller derivative of order $\beta{\in}0,2]$. We derive the solution of its Cauchy problem in terms of the Green functions and the representations of the Green function by applying its Fourier-Laplace transforms. The Green function also can be interpreted as a spatial probability density function (pdf) evolving in time. We do the same on another kind of space-time fractional advection-dispersion equation whose space and time derivatives both replacing with Caputo derivatives.
A new method is proposed for the analysis of optical properties of stationary transverse electirc (TE) nonlinear waves in the five-layer waveguide which consists of a linear guiding layer with two nonlinear bounding layers sandwiched between a semi-infinite clad and a substrate. By using the relation of the interface electric fields, we obtain the generalized form of nonlinear dispersion equations as an analytic and flexible form. In order to verify the dispersion equation, we apply the dispersion equation to the analysis of the symmetric five-layer waveguide. The nonlinear dispersion curves for several thicknesses of the nonlinear thin film is also presented.
The numerical simulations of flow and pollutant particle dispersion are described for two-dimensional bell shaped hills with various aspect ratios. The Reynolds-averaged incompressible Navier-Stokes equations with low Reynolds number $\kappa$-$\varepsilon$ turbulent model are used to simulate the flowfield. The gradient diffusion equation is used to solve the pollutant dispersion field. The code was validated by comparison of velocity, turbulent kinetic energy, Reynolds shear stress, speed-up ratio, and ground level concentration with experimental and numerical data. Good agreement has been achieved and it has been found that the pollutant dispersion pattern and ground level concentration have been strongly influenced by the hill shape and aspect ratio, as well as the location and height of the source.
A universal dispersion equation for magnetostatic waves(MSW) propagating in the film with arbitrary-multiple magnetic layers magnetized in an arbitrary direction was derived with a matching boundary condition method. The computing result curves of delay time were shown.
A numerical model is investigated to predict a behavior of the gaseous volatile organic compounds and a subsurface contamination caused by them in the unsaturated zone. Two dimensional advective-dispersion equation caused by a density difference and two dimensional diffusion equation are computed by a finite difference method in the numerical model. A laboratory experiment is also carried out to compare the results of the numerical model. The dimensions of the experimental plume are 1.2m in length, 0.5m in height, and 0.05m in thickness. In comparing the result of 2 methods used in the numerical model with the one of the experiment respectively, the one of the advective-dispersion equation shows better than the one the diffusion equation.
Kelvin equation is revisited, which accounts for important phenomena observed frequently in nano-dispersion systems. They include vapor pressure increase for curved interfaces, nucleation, capillary condensation, Ostwald ripening and so on. The smaller the radius of curvature is, the more significant Kelvin equation becomes. Therefore, its meaning, curvature effect, and importance are examined and discussed.
The governing equations of atmospheric dispersion most often taking the form of a second-order partial differential equation (PDE). Currently, typical computational codes for predicting atmospheric dispersion use the Gaussian plume model that is an analytic solution. A Gaussian model is simple and enables rapid simulations, but it can be difficult to apply to situations with complex model parameters. Recently, a method of solving PDEs using artificial neural networks called physics-informed neural network (PINN) has been proposed. The PINN assumes the latent (hidden) solution of a PDE as an arbitrary neural network model and approximates the solution by optimizing the model. Unlike a Gaussian model, the PINN is intuitive in that it does not require special assumptions and uses the original equation without modifications. In this paper, we describe an approach to atmospheric dispersion modeling using the PINN and show its applicability through simple case studies. The results are compared with analytic and fundamental numerical methods to assess the accuracy and other features. The proposed PINN approximates the solution with reasonable accuracy. Considering that its procedure is divided into training and prediction steps, the PINN also offers the advantage of rapid simulations once the training is over.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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