In this study, the effects of freestream turbulence intensity on laminar-turbulent transition of separated shear layers in the wake of a circular cylinder are investigated using an immersed boundary method and LES. It is shown that the present numerical results without freestream turbulence for Re=3,900 based on bulk mean velocity and the cylinder diameter are in good agreement with other authors' experimental observations and numerical results, verifying our numerical methodology. Then a 'prescribed power spectrum' method is imposed to generate isotropic turbulence at the inlet of the computational domain at each time step. The principal effects of freestream turbulence intensity on flow statistics are investigated for Re=3,900. Statistical study reveals that the Reynolds stresses in the near-wake region gradually increase, and transition occurs further upstream, as the turbulence intensity increases. On the other hand, the bubble size behind the cylinder decreases as the turbulence intensity increases, which indicates that the freestream turbulence helps mean velocity be quickly recovered.
Cho, Won Jun;Song, Ju Won;Choi, Myung Soo;Kim, Nam Yim;Kim, Ryong;Lee, Chang Min;Hong, Jae Heon;Kang, Gun Woo;Moon, Young Jin
한국운동역학회지
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제31권4호
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pp.270-275
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2021
Objective: The purpose of this study was to evaluate 16 muscles activity according to three exercise intensity when performing Deadlift and Upright row. Method: To accomplish the purpose of the study, subjects (n=10) were performed Electromyography (EMG) measurement for 16 different muscles. The experimental movements were Deadlift and Upright row, measured five times for each intensity (40%, 60%, 80%) of 1RM. This study normalized the EMG values through RVC for comparative analysis. Results: The results were summarized as follows: As a result of Deadlift, there was significant difference in the mean EMG value according to the exercise intensity in all muscles except RA, PM and BB (p<.05). As a result of Upright row, There was significant difference in the mean EMG value according to the exercise intensity in all muscles except BF, TA, GN, RA and UT (p<.05). Conclusion: This study allowed us to know the activities of major muscles according to the exercise intensity for 16 different muscles when performing Deadlift and Upright row.
This study identifies efficient earthquake intensity measures (IMs) for seismic performances and fragility evaluations of the reactor containment building (RCB) in the advanced power reactor 1400 (APR1400) nuclear power plant (NPP). The computational model of RCB is constructed using the beam-truss model (BTM) for nonlinear analyses. A total of 90 ground motion records and 20 different IMs are employed for numerical analyses. A series of nonlinear time-history analyses are performed to monitor maximum floor displacements and accelerations of RCB. Then, probabilistic seismic demand models of RCB are developed for each IM. Statistical parameters including coefficient of determination (R2), dispersion (i.e. standard deviation), practicality, and proficiency are calculated to recognize strongly correlated IMs with the seismic performance of the NPP structure. The numerical results show that the optimal IMs are spectral acceleration, spectral velocity, spectral displacement at the fundamental period, acceleration spectrum intensity, effective peak acceleration, peak ground acceleration, A95, and sustained maximum acceleration. Moreover, weakly related IMs to the seismic performance of RCB are peak ground displacement, root-mean-square of displacement, specific energy density, root-mean-square of velocity, peak ground velocity, Housner intensity, velocity spectrum intensity, and sustained maximum velocity. Finally, a set of fragility curves of RCB are developed for optimal IMs.
본 논문은 LMDI(Log Mean Divisia Index) 방법론을 이용하여 국내 제조업의 온실가스 배출에 대한 요인분해분석을 하였다. 국내 제조업의 온실가스 배출에 대한 요인분해는 크게 생산효과, 구조효과, 집약도효과, 에너지믹스효과, 배출계수효과 등 다섯 가지 요인으로 분해하였다. 1991년~2007년까지 국내 제조업의 온실가스 배출변화 요인을 분석한 결과를 보면 국내 제조업의 온실가스 배출은 대부분 생산효과에 의해서 증가하였다. 구조효과와 집약도는 온실가스 배출을 줄이는 역할을 하였으며, 구조효과보다는 집약도효과가 더 많이 온실가스 배출을 감소시키는 방향으로 작용하였다. 그리고 에너지믹스효과와 배출계수효과는 다른 효과들에 비해서 그 비중이 작지만 온실가스 배출 증감에 영향을 미치고 있다. 에너지믹스효과는 온실가스 배출 증가 요인으로 배출계수효과는 감소요인으로 작용하였다. 한편 시계열로 에너지 소비를 요인분해 해 본 결과 1998년 IMF 체제를 전후로 온실가스 패턴에 변화가 일어났다. IMF 체제 이후로 구조효과와 집약도효과에 의한 온실가스 감축이 IMF 체제 이전보다 더욱 두드러진 것이 특징이다. 2001년 이후 진행된 신고유가 시대를 맞이해서는 구조효과와 집약도효과가 더욱 촉진되었다.
Nineteen rockfishes representing two species in the family Scorpaenidae were collected from Oregon Coast Aquarium in July 2003 and examined for parasitic copepods. The parasitic copepods were taken from the gills of Sebastes crameri and fins of S. melanops. With regard to the prevalence of copepod 22.2% of the fishes were infected by C. uncinata, and 30.0% by N. robusta. Intensity of infections of Clavella uncinata to Sebastes melanops, showed a range of 4 to 6 with a mean of 5.0 per fish while Neobrachiella robusta to S. crameri was 1 to 6 with a mean of 2.7.
This study has been performed to investigate the stress distribution around defects that behave as stress concentrators and fracture mechanical analysis for cracks initiatiating at stress concentrators. The stress distribution was analyzed using Finite Element Method and non dimensional stress intensity factor was determined by the mean stress method. In addition, stress interaction effects around defects and cracks were compared.
Muons and neutrons are representative secondary particles that are generated by interactions between primary cosmic ray particles (mostly protons) and the nuclei of atmospheric gas compounds. Previous studies reported that muons experience seasonal variations because of the meteorological effects of temperature. The intensity of neutrons has a typical modulation with various periods and reasons, such as diurnal and solar variation or transient events. This paper reports that cosmic ray particles, which were observed by neutron monitors, have seasonal variations using the daily data at the Oulu neutron monitor. To eliminate the effects of solar activity across time, the daily data were normalized by two different transformations: transformations with respect to the grand mean and yearly mean. The data after transformation with respect to the yearly mean showed more statistical stability and clear seasonal variations. On the other hand, it is difficult to determine if the seasonal variation results from terrestrial effects, such as meteorological factors, or extraterrestrial effects, such as the position of the Earth in its orbit of revolution.
Many potential small wind turbine locations are near obstacles such as buildings and shelterbelts, which can have a significant, detrimental effect on the local wind climate. A neural network-based model has been developed which predicts mean wind speed and turbulence intensity at points in an obstacle's region of influence, relative to unsheltered conditions. The neural network was trained using measurements collected in the wakes of 18 scale building models exposed to a simulated rural atmospheric boundary layer in a wind tunnel. The model obstacles covered a range of heights, widths, depths, and roof pitches typical of rural buildings. A field experiment was conducted using three unique full scale obstacles to validate model predictions and wind tunnel measurements. The accuracy of the neural network model varies with the quantity predicted and position in the obstacle wake. In general, predictions of mean velocity deficit in the far wake region are most accurate. The overall estimated mean uncertainties associated with model predictions of normalized mean wind speed and turbulence intensity are 4.9% and 12.8%, respectively.
Murthy, A. Ramachandra;Vishnuvardhan, S.;Saravanan, M.;Gandhi, P.
Structural Engineering and Mechanics
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제81권5호
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pp.565-574
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2022
The infrastructures such as offshore, bridges, power plant, oil and gas piping and aircraft operate in a harsh environment during their service life. Structural integrity of engineering components used in these industries is paramount for the reliability and economics of operation. Two regression models based on the concept of Gaussian process regression (GPR) and Minimax probability machine regression (MPMR) were developed to predict stress intensity factor range (𝚫K). Both GPR and MPMR are in the frame work of probability distribution. Models were developed by using the fatigue crack growth data in MATLAB by appropriately modifying the tools. Fatigue crack growth experiments were carried out on Eccentrically-loaded Single Edge notch Tension (ESE(T)) specimens made of API 5L X65 Grade steel in inert and corrosive environments (2.0% and 3.5% NaCl). The experiments were carried out under constant amplitude cyclic loading with a stress ratio of 0.1 and 5.0 Hz frequency (inert environment), 0.5 Hz frequency (corrosive environment). Crack growth rate (da/dN) and stress intensity factor range (𝚫K) values were evaluated at incremental values of loading cycle and crack length. About 70 to 75% of the data has been used for training and the remaining for validation of the models. It is observed that the predicted SIF range is in good agreement with the corresponding experimental observations. Further, the performance of the models was assessed with several statistical parameters, namely, Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), Coefficient of Efficiency (E), Root Mean Square Error to Observation's Standard Deviation Ratio (RSR), Normalized Mean Bias Error (NMBE), Performance Index (ρ) and Variance Account Factor (VAF).
본 연구는 1991년~2007년간 우리나라 전력산업의 탄소배출에 미치는 요인들과 영향의 정도를 전력 수요측면과 공급측면으로 나누어 요인분해분석을 수행하였다. 전력수요측면에서는 전력사용의 효율성 향상이 배출 감소에 주된 영향을 미치는 반면, 전력을 소비하는 산업의 구조 변화는 오히려 배출을 증가시키는데 기여했음을 확인하였다. 공급측면에서는 탄소배출에 미치는 주요 요인으로 연료혼합, 화력발전효율, 발전구조의 변화 등이 있었으며 분석 결과 전력수요의 증가와 화력발전의 구조 변화가 탄소배출을 증가시키는 주요한 요인으로 작용한 반면 연료효율성은 향상되어 배출을 감소시키는 역할을 한 것으로 나타났다. 이로써 전력산업의 온실가스 감축을 위해 수요차원에서는 전력사용의 효율성을 향상시키고 공급차원에서는 화력발전을 대체하면서 발전 및 배출 효율성을 향상시킬 수 있는 정책이 마련되어야 한다는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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