The periphery pump (or regenerative pump) has been generally applied in the automotive fuel pump due to their low specific speed (high heads and small flow rate) with stable performance curves. In this study, the performance prediction of side channel type periphery pumps has been developed. The prediction of the circulatory flow rate is based on the consideration of the centrifugal force field in the side-channel and in the impeller vane grooves. For the determination of performance curve (head-flow rate), momentum exchange theory is used. The effects of various geometric parameters and loss coefficients used in the performance prediction method on the head and efficiency are discussed, and the results were compared with experimental data.
The periphery pump(or regenerative pump) has been generally applied in the automotive fuel pump due to their low specific speed(high heads and small flow rate) with stable performance curves. In this study, the performance prediction of side channel type periphery pumps has been developed. The prediction of the circulatory flow rate is based on the consideration of the centrifugal force field in the side-channel and in the impeller vane grooves. For the determination of performance curve(head-flow rate), momentum exchange theory is used. The effects of various geometric parameters and loss coefficients used in the performance prediction method on the head and efficiency are discussed and the results were compared with experimental data.
Recently, in the field of water resource engineering, interest in predicting time series water levels and flow rates using deep learning technology that has rapidly developed along with the Fourth Industrial Revolution is increasing. In addition, although water-level and flow-rate prediction have been performed using the Long Short-Term Memory (LSTM) model and Gated Recurrent Unit (GRU) model that can predict time-series data, the accuracy of flow-rate prediction in rivers with rapid temporal fluctuations was predicted to be very low compared to that of water-level prediction. In this study, the Paldang Bridge Station of the Han River, which has a large flow-rate fluctuation and little influence from tidal waves in the estuary, was selected. In addition, time-series data with large flow fluctuations were selected to collect water-level and flow-rate data for 2 years and 7 months, which are relatively short in data length, to be used as training and prediction data for the LSTM and GRU models. When learning time-series water levels with very high time fluctuation in two models, the predicted water-level results in both models secured appropriate accuracy compared to observation water levels, but when training rapidly temporal fluctuation flow rates directly in two models, the predicted flow rates deteriorated significantly. Therefore, in this study, in order to accurately predict the rapidly changing flow rate, the water-level data predicted by the two models could be used as input data for the rating curve to significantly improve the prediction accuracy of the flow rates. Finally, the results of this study are expected to be sufficiently used as the data of flood warning system in urban rivers where the observation length of hydrological data is not relatively long and the flow-rate changes rapidly.
The performance prediction of SMART MCP was performed using a computational fluid dynamics code. General capacity-head performance curve of MCP, which is provided to other design branches as design input, was obtained and it showed the typical type of axial pump performance curve. When four MCPs operate in parallel and one of them stops while the others continue to operate, SMART requires reduced power operation. A procedure for predicting the performance of SMART MCP for that case was developed and verified with available experimental data. An analysis based on the developed procedure was performed for two cases; the impeller of sloped MCP is fixed or free to rotate in reverse direction. According to the results, $73\%$ flow rate of normal operation enters the reactor core in the case of the locked impeller. In case of the impeller free rotation, the flow rate entering the reactor core is $62.8\%$.
In this paper, we proposed an intra coding method with merging intra prediction mode to achieve intra coding gain. The proposed method uses signaling of prediction mode with merging prediction modes, which is different from the conventional method. If the number of blocks that has the same prediction mode compared to that to be predicted from neighboring blocks exceeds the predefined threshold, then the proposed method is used in order to reduce bits of intra prediction mode for coding efficiency. Otherwise the conventional method is used. Experimental results show the proposed method achieves the PSNR gain of about 0.05 dB in RD curve and reduces the bit rates about 1 % compared with H.264/AVC. In particular, the PSNR gain of about 0.1 dB in RD curve and reduces the bit rates about 1.7 % compared with H.264/AVC at low bit-rates. we can know that the proposed method is efficient tool at low bit-rates.
This paper deals with a fatigue life prediction of a surface crack based on the experimentally obtained relationship between surface crack length ratio $a/a_{f}$ and cycle ratio $N/N_{f}$ using micro computer. Firstly $a/a_{f}$-$N/N_{f}$ curves obtained from experimental tests, were assumed as three curves UC(the upper limit curve), LC(the lower limit curve) and MC(the middle curve), and these were utilized to predict the fatigue life. Comparing the calculated values which represent the characteristics of crack growth behaviors from the three assumed curves with the experimental ones, it has been found that in the stable crack growth region, they coincide reasonably well each other. And the differences between the fatigue lives obtained from the assumed curves and the experimental fatigue life did not exceed 20%. Using the characteristics of $a/a_{f}$-$N/N_{f}$ curves, it is possible to predict the da/dN-Kmax curves and the S-$N_{f}$ curves.
This paper deals with a fatigue life prediction of a surface crack based on the experimentally obtained relationship between surface crack length ratio $a/a_{f}$ and cycle ratio $N/N_{f}$ using micro computer. Firstly $a/a_{f}$-$N/N_{f}$ curves obtained from experimental tests, were assumed as three curves UC(the upper limit curve), LC(the lower limit curve) and MC(the middle curve), and these were utilized to predict the fatigue life. Comparing the calculated values which represent the characteristics of crack growth behaviors from the three assumed curves with the experimental ones, it has been found that in the stable crack growth region, they coincide reasonably well each other. And the differences between the fatigue lives obtained from the assumed curves and the experimental fatigue life did not exceed 20%. Using the characteristics of $a/a_{f}$-$N/N_{f}$ curves, it is possible to predict the da/dN-Kmax curves and the S-$N_{f}$ curves.
The high temperature deformation behavior of SCM 440 can be characterized by the hot torsion test in the temperature ranges of $900^{\circ}C$~$1100^{\circ}C$ and strain rate ranges of 0.05/sec~5/sec. The aim of this paper is to establish the quantitative equation of the volume fraction of dynamic recrystallization (DRX) as a function of processing variables, such as strain rate ($\varepsilon$), temperature (T), and strain ('$\varepsilon$). During hot deformation, the evolution of microstructure could be analyzed from work hardening rate ($\theta$). For the exact prediction of dynamic softening mechanism the critical strain ($\varepsilon_c$), the strain for maximum softening rate ($\varepsilon^*$ and Avrami' exponent (m') were quantitatively expressed by dimensionless parameter, Z/A, respectively. The transformation-effective strain-temperature curve for DRX could be composed. It was found that the calculated results were agreed with the experimental data for the steel at any deformation conditions.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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2000.10a
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pp.33-36
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2000
The dynamic recrystallization (DRX) of medium carbon steels (SCM 440 and POSMA45) was studied with torsion test in the temperature range of $900-1100^{\circ}C$ and the strain rate range of $5.0x10^{-2}\;-\;5.0x10^0/sec$. To establish the quantitative equations for DRX, the evolution of flow stress curve with strain was analyzed. The critical strain (${\varepsilon}_c$) and strain for maximum softening rate ( ${\varepsilon}^{*}$) could be confirmed by the analysis of work hardening rate ($d{\sigma}/d{\varepsilon}\;=\; \theta$). The volume fraction of dynamic recrystallization ($X_{DRX}$) as a function of processing variables, such as strain rate ( $\dot{\varepsilon}$ ), temperature (T), and strain ( $\varepsilon$ ) were established using the ${\varepsilon}_c$ and ${\varepsilon}^{*}$. For the exact prediction, the ${\varepsilon}_c$, ${\varepsilon}^{*}$ and Avrami' exponent (m') were quantitatively expressed by dimensionless parameter, Z/A respectively. The transformation-effective strain-temperature curve for DRX could be composed. It was found that the calculated results were agreed with the experimental data for the steels at any deformation conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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