The pneumatic waste collection system, which is a complete solution for solving the waste collection problems, are constructed in many countries all over the world. However, research data for piping network design are insufficient. In this paper the pressure losses of the straight and curved pipes, pipe junctions are obtained using the numerical method in order to investigate the optimal pipe network design for the waste collection system. As an experimental result, the length of 1.8 meter is the reasonable for the radius of curvature of a curved pipe and the angle of 30 degree is suitable for confluent pipe.
전산유체역학분야에서의 효율적인 해석을 위해서 병렬처리기법이 널리 사용되고 있다. 병렬처리기법과 함께 최근에는 저가의 리눅스 클러스터 컴퓨터들이 기존의 슈퍼컴퓨터들을 대체하는 추세이다. 리눅스 클러스터 컴퓨터에서 수행되는 해석프로그램의 성능은 클러스터 시스템의 프로세서 성능 뿐 아니라 클러스터 시스템에서 사용되는 네트웍 장비의 성능에 크게 영향을 받는다. 본 연구에서는 미리넷2000, 기가비트 이더넷, 패스트 이더넷 등 네트웍 장비에 따라서 클러스터 시스템의 성능이 어떻게 달라지는지를 Netpipe, LINPACK, NAS NPB, 그리고 MIPNS2D Navier-Stokes 해석프로그램을 사용하여 비교하였다. 이러한 연구결과를 바탕으로 전산유체역학 분야에서 사용될 고성능 저비용 리눅스 클러스터 시스템을 구축하는 방법을 제시하고자 하였다.
Purpose: This study aimed at developing an Artificial Neural Network (ANN) model for predicting the amount of cooling energy consumption of the variable refrigerant flow (VRF) cooling system by the different set-points of the control variables, such as supply air temperature of air handling unit (AHU), condenser fluid temperature, condenser fluid pressure, and refrigerant evaporation temperature. Applying the predicted results for the different set-points, the control algorithm, which embedded the ANN model, will determine the most energy efficient control strategy. Method: The ANN model was developed and tested its prediction accuracy by using matrix laboratory (MATLAB) and its neural network toolbox. The field data sets were collected for the model training and performance evaluation. For completing the prediction model, three major steps were conducted - i) initial model development including input variable selection, ii) model optimization, and iii) performance evaluation. Result: Eight meaningful input variables were selected in the initial model development such as outdoor temperature, outdoor humidity, indoor temperature, cooling load of the previous cycle, supply air temperature of AHU, condenser fluid temperature, condenser fluid pressure, and refrigerant evaporation temperature. The initial model was optimized to have 2 hidden layers with 15 hidden neurons each, 0.3 learning rate, and 0.3 momentum. The optimized model proved its prediction accuracy with stable prediction results.
Three kinds of experiments were conducted to test existing methods and develop an effective methodology for the remediation of DNAPL trapped in vertical dead-end fractures. A water-flushing method failed to remove TCE from vertical dead-end fractures where no fluid flow occurs. A water-flushing experiment implies that existing remediation methods, utilizing water-based remedial fluid such as surfactant-enhanced method, have difficulty in removing DNAPL trapped from the vertical downward dead-end fractures, because of no water flow through dead-end fractures, capillary, and gravity forces. Fluid denser than TCE was injected into the fracture network, but did not displace TCE from the vertical dead-end fractures. Base(B on the analysis of the experiments, the increase in the density of the dense fluid and the addition of surfactant to the dense fluid were suggested, and this composite dense fluid with surfactant effectively removed TCE from the vertical dead-end fractures.
A fluid transient analysis on the pipe network of bipropellant propulsion system is conducted through numerical parametric studies in which unsteady friction results are compared with quasi-steady friction results and also show the pressure drop results during the liquid apogee engine firing. The fluid transient analysis program has verified through comparing with the original Zielke model, the full and recursive convolution model and quasi-steady model as a reference. And the pressure drop program also has verified through comparing with results of the well-known program, EPANET2. The bipropellant propulsion system has two different fluids as fuel and oxidizer, and mostly they are hypergolic combination so that the valve opening and closing of the thrusters, that cause the pressure waves, shall take place simultaneously to get proper performance. The different physical properties of the fuel and oxidizer result in the different responsive to the same valve opening and closing. The response results may be helpful to know the characteristics of the bipropellant propulsion system and design it.
This study was carried out to investigate the effect of design parameters on the volume flow-rate and the noise level and to finally find the optimal design variables. Eighteen cross-flow fans were designed by the method of orthogonal array, and the flow-rate and the noise level were measured. These data were analyzed by the neural network system. The effects of eight design variables(scroll exit angle, scroll arc length et al.) on the fan performance and the noise level were valuated and discussed. This experiment shows that the design solutions suggested by neural network system may increase its volume flow-rate and reduce noise simultaneously.
In this paper, shape optimization based on three-dimensional flow analysis has been performed for impeller design of centrifugal compressor. To evaluate the objective function of an isentropic efficiency, Reynolds-averaged Navier-Stokes equations are solved with SST (Shear Stress Transport) turbulence model. The governing equations are discretized by finite volume approximations. The optimization techniques based on the radial basis neural network method are used for the optimization. Latin hypercube sampling as design of experiments is used to generate thirty design points within design space. Sequential quadratic programming is used to search the optimal point based on the radial basis neural network model. Four geometrical variables concerning impeller shape are selected as design variables. The results show that the isentropic efficiency is enhanced effectively from the shape optimization by the radial basis neural network method.
This paper addresses an approximation and tracking control of recurrent neural networks(RNN) using two-dimensional iterative learning algorithm for an electro-hydraulic servo system. And two dimensional learning rule is driven in the discrete system which consists of nonlinear output function and linear input. In order to control the trajectory of position, two RNN's with the same network architecture were used. Simulation results show that two RNN's using 2-D learning algorithm are able to approximate the plant output and desired trajectory to a very high degree of a accuracy respectively and the control algorithm using two same RNN was very effective to control trajectory tracking of electro-hydraulic servo system.
The major parameters governing the fluid dynamical and thermo-dynamical behavior in the large pipeline network system are friction loss and the pipeline length. But in local pipeline networks and relatively short distance pipeline system, secondary loss and the considerations of the moving states of the fluid machine are also important. One of the major element in local pressure control system is pressure regulator. It causes the variations of the physical properties in that pipeline system. Especially, as there is not enough information to obtain reliable physical property values such as density, temperature etc. at the downstream of the pressure regulator, It is hard to calculate accurate solution in the pipeline network analysis. In this study, some numerical approaches to investigate the critical-flow-characteristics of the pressure regulator have been done and the detail examinations and considerations of the pressure regulator as a pipeline network elements according to the variations of the inlet-outlet pressure ratio have been carried. Finally the flow-flied distributions, relations and critical-flow-characteristics have been studied. in detail and the 1D analytic method to analyze critical pipe flow have been investigated
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[게시일 2004년 10월 1일]
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