Most pressurized water reactors use Venturi flow meters to measure the feedwater flow rate. However, fouling phenomena, which allow corrosion products to accumulate and increase the differential pressure across the Venturi flow meter, can result in an overestimation of the flow rate. In this study, a soft-sensing model based on fuzzy support vector regression was developed to enable accurate on-line prediction of the feedwater flow rate. The available data was divided into two groups by fuzzy c means clustering in order to reduce the training time. The data for training the soft-sensing model was selected from each data group with the aid of a subtractive clustering scheme because informative data increases the learning effect. The proposed soft-sensing model was confirmed with the real plant data of Yonggwang Nuclear Power Plant Unit 3. The root mean square error and relative maximum error of the model were quite small. Hence, this model can be used to validate and monitor existing hardware feedwater flow meters.
Using a concentric cylinder type, rheometer. the steady shear flow properties of vaseline were measured over the temperature range of 20~70${\circ}$C. In this paper, the shea rate and temperature dependencies of its flow behavior were investigated and the validity of some flow models was examined. In addition, the flow characteristics over a wide temperature range were quantitatively evaluated by calculating the various material parameters. Main findings obtained from this study can be summarized as follows: (1) At relatively lower temperature range, vaseline is a plastic fluid with a yield stress and its flow behavior shows shear-thinning characteristics. (2) As the temperature increases, the value of a yield stress and the degree of shear-thinning become smaller, consequently, the Newtonian flow behavior occurs at a lower shear rate range. (3) At temperature range lower than 45${\circ}$C, the flow behavior shows much stronger temperature dependence, and a larger activation energy is needed for flow. (4) The Herschel-Bulkley model is the most effective one g$^3$ to predict the flow behavior of vaseline having a yield stress. The validity of the Bingham and Casson models becomes more available with increasing temperature. The flow behavior of vaseline at temperature range higher than 45${\circ}$C can be perfectly described by the Newton model.
Debris flow is a representative natural disaster in Korea and occurs frequently every year. Recently, it has caused considerable damage to property and considerable loss of life in both mountainous and urban regions. Therefore, It is necessary to estimate the scope of damage for a large area in order to predict the debris flow. A response model such as the random walk model(RWM) can be used as a useful tool instead of a physics-based numerical model. RWM is a probability model that simplifies both debris flows and sedimentation characteristics as a factor of slopes for a subjective site and represents a relatively simple calculation method compared to other debris flow behavior calculation models. Although RWM can be used to analyzing and predicting the scope of damage caused by a debris flow, input variables for terrain conditions are yet to be determined. In this study, optimal input variables were estimated using DEM generated from the Aerial Photograph and LiDAR data of Mt. Umyeon, Seoul, where a large-scale debris flow occurred in 2011. Further, the deposition volume resulting from the debris flow was predicted using the input variables for a specific area in which the deposition volume could not be calculated because of work restoration and the passage of time even though a debris flow occurred there. The accuracy of the model was verified by comparing the result of predicting the deposition volume in the debris flow with the result obtained from a debris flow behavior analysis model, Debris 2D.
In this study, the pressures due to air resistances on the models of 1, 2, 3 and 4 as the automotive bodies grafted on various spoilers are investigated through the flow analysis. Model 1 has the flat type and model 2 has the shape that a flat plane is projected. Model 3 is attached with the slanted plate and model 4 has the shape that two slanted plates are installed on both sides. At the flow streams on the models of 1, 2, 3 and 4, the flow velocities are shown to become highest above the roofs of automotive bodies. The maximum flow velocities are also shown at the beginning points at the roofs of car bodies on the side planes of automotive bodies. The maximum pressures of 102,500 to 102,553 Pa as air resistances are shown at the bumpers of the front car bodies. The flow velocities on the inlet and middle planes become nearly same at the models of 1, 2, 3 and 4. But these velocities on the inlet plane at model 2 projected with the spoiler of flat plate become lower than the models of 1, 3 and 4. The air streams throughout the models become uniform at all models. The flow stream is shown most uniformly at model 2 projected with the spoiler of flat plate. But the flow stream is shown most irregularly at model 3 projected with the spoiler of slanting plate. By using the result of this flow analysis, it is thought to reduce the power of car effectively in driving by changing the configuration of automotive spoiler.
This study is concerned with the critical evaluation of predicative capability of a k-$\varepsilon$ turbulence model using the Renormalization Group(RNG) theory. The present numerical model for solution of the Navier-Stokes System is based on the modified PISO algorithms. Computations have been performed with the RNG-based K-$\varepsilon$ model for the two-dimensional flow over a backward-facing step, a confined coaxial jet, and a swirling flow in a swirl combustor. Numerical results are compared with experimental data in terms of mean flow velocities, turbulent kinetic energy, and turbulent stresses. Numerical results clearly indicate that the RNG-based K-$\varepsilon$ turbulence model shows a significant improvement over a standard K-$\varepsilon$ model in predicting the turbulent flows with flow separation and swirl.
Runoff simulation tests to investigate the flow mechanics of nonsuomerged overland flow in a natural grass intervening land system were condueted and a modified kinematic wave overland runoff model developed by Choi et al. (1993) was verified. Nonhomogeneity and heterogeneity of the soil, slope, local topography, infiltration, grass density, and the density and activity of the soil microhes and wild animals were the major factors affecting the flow. Streamlines were disturbed by grass stems and small concentrated flows due to the disturbed streamlines and local topography were observed a lot. Relatively larger concentrated flows were observed where bundles of grass were dominant than where individual grasses were growing. Predicted hydrographs were agreed verv well with measured hydrographs. Since the modified model considers grass density in computing flow depth and hydraulic radius, it can be better than existing kinematic wave model if it were used to route nonpoint source pollutant attenuation processes in many grass intervening land systems.
한국가시화정보학회 2004년도 Proceedings of 2004 Korea-Japan Joint Seminar on Particle Image Velocimetry
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pp.57-63
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2004
various applications is presented. It is based on rapid-prototyping of transparent model for flow visualization and on the use of refractive index matching that enables efficient and clear visualization of the flow inside the model. The model is immersed in the index-matching fluid in a glass tank so that any displacement and rotation of the model in the tank have no influence on the optical setup for image acquisition to be made through a glass wall. This can facilitate greatly the camera calibration for stereo PIV and 3-D PTV. As the flow model is generated directly from 3-D surface data, no laborious preparation of the flow model is needed. This approach for seamless linking of model generation and PIV measurement is applicable to various flow measurements in automobile, ship building, fluid machinery, turbine, electrical appliances, heat exchanger, electronic cooling, bio-engineering and so on.
The objective of the present study is to visualize the pulsatile flow fields by using three-dimensional computer simulation and the PIV system. A closed flow loop system was built for the steady and unsteady experiments. The Harvard pulsatile pump was used to generate the pulsatile pressure and velocity waveforms. Conifer powder as the tracing particles was added to water to visualize the flow field. Two consecutive particle images were captured by a CCO camera for the image processing at several cross section. The range validation and the area interpolation methods were used to obtain the final velocity vectors with high accuracy. The finite volume predictions were used to analyze three-dimensional flow patterns in the bifurcation model. The results of the PIV experiment and the computer simulation are in good agreement and the results show the recirculation zones and formation of the paired secondary flow distal to the apex of the bifurcated model. The results also show that the branch flow is pushed strongly to the inner wall due to the inertial force effect and helical motions are generated as the flow proceeds toward the outer wall.
The low flow is the necessary and important index to establish national water planning, however there are lots of uncertainty in the low flow estimation. Therefore, the objectives of this study are to assess the climate change uncertainty and the effects of hydrological models on low flow estimation. The 5 RCMs (HadGEM3-RA, RegCM4, MM5, WRF, and RSM), 5 statistical post-processing methods and 2 hydrological models were applied for evaluation. The study area were selected as Chungju dam and Soyang river dam basin, and the 30 days minimum flow is used for the low flow evaluation. The results of the uncertainty analysis showed that the hydrological model was the largest source of uncertainty about 41.5% in the low flow projection. The uncertainty of hydrological model is higher than the other steps (RCM, statistical post-processing). Also, VIC model is more sensitive for climate change compared to SWAT model. Therefore, the hydrological model should be thoroughly reviewed for the climate change impact assessment on low flow.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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