액체 로켓 및 항공용 엔진 연료로서 사용되는 케로신의 열역학적 상태량을 연구하기 위해 surrogate 모델이 조사되었다. 초임계 조건에서 실제 기체 상태 방정식(SRK 상태 방정식, PR 상태 방정식)과 NIST SUPERTRAPP(ECS 원리)을 이용하였을 경우의 밀도 분포가 기존의 실험 결과와 비교되었다. 또한 surrogate 모델의 종류에 따른 열역학적 상태량의 오차 범위에 대한 고찰이 수행되었다. 탄화 수소 계열 연료에 대해서는 PR 상태 방정식과 ECS 원리가 높은 정확도를 나타내지만 압력, 온도와 같은 작동 환경에 따라 적절한 surrogate 모델을 선별하여 선택해야 함을 확인하였다.
초임계 환경에서 작동하는 액체 로켓 엔진의 케로신 스월 인젝터에서 케로신 물성치에 따른 인젝터 내외에서의 분사 특성을 연구하였다. 케로신의 물성치를 계산하기 위해 surrogate 모델이 적용되었다. 난류 수치 모델은 large eddy simulation을 기반으로 하였으며 SRK 상태 방정식, Chung의 기법을 포함하고 있다. 초임계 환경의 수치 해석 결과는 천이 임계 조건의 결과와 비교되었으며 스월 인젝터 내부의 액막과 중심부 사이의 밀도 및 점성 계수 분포의 차이가 관찰되었다.
Xie, Junyao;Zhang, Lu;Zheng, Qian;Liu, Xiaoben;Dubljevic, Stevan;Zhang, Hong
Earthquakes and Structures
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제20권1호
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pp.109-122
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2021
Significant progress in the oil and gas industry advances the application of pipeline into an intelligent era, which poses rigorous requirements on pipeline safety, reliability, and maintainability, especially when crossing seismic zones. In general, strike-slip faults are prone to induce large deformation leading to local buckling and global rupture eventually. To evaluate the performance and safety of pipelines in this situation, numerical simulations are proved to be a relatively accurate and reliable technique based on the built-in physical models and advanced grid technology. However, the computational cost is prohibitive, so one has to wait for a long time to attain a calculation result for complex large-scale pipelines. In this manuscript, an efficient and accurate surrogate model based on machine learning is proposed for strain demand prediction of buried X80 pipelines subjected to strike-slip faults. Specifically, the support vector regression model serves as a surrogate model to learn the high-dimensional nonlinear relationship which maps multiple input variables, including pipe geometries, internal pressures, and strike-slip displacements, to output variables (namely tensile strains and compressive strains). The effectiveness and efficiency of the proposed method are validated by numerical studies considering different effects caused by structural sizes, internal pressure, and strike-slip movements.
In this paper, for efficiently reducing the computational cost of the model updating during the optimization process of damage detection, the structural response is evaluated using properly trained surrogate model. Furthermore, in practice uncertainties in the FE model parameters and modelling errors are inevitable. Hence, an efficient approach based on Monte Carlo simulation is proposed to take into account the effect of uncertainties in developing a surrogate model. The probability of damage existence (PDE) is calculated based on the probability density function of the existence of undamaged and damaged states. The current work builds a framework for Probability Based Damage Detection (PBDD) of structures based on the best combination of metaheuristic optimization algorithm and surrogate models. To reach this goal, three popular metamodeling techniques including Cascade Feed Forward Neural Network (CFNN), Least Square Support Vector Machines (LS-SVMs) and Kriging are constructed, trained and tested in order to inspect features and faults of each algorithm. Furthermore, three wellknown optimization algorithms including Ideal Gas Molecular Movement (IGMM), Particle Swarm Optimization (PSO) and Bat Algorithm (BA) are utilized and the comparative results are presented accordingly. Furthermore, efficient schemes are implemented on these algorithms to improve their performance in handling problems with a large number of variables. By considering various indices for measuring the accuracy and computational time of PBDD process, the results indicate that combination of LS-SVM surrogate model by IGMM optimization algorithm have better performance in predicting the of damage compared with other methods.
플라즈마 아크 용융방식 유리화 시험설비의 계통내 기체 및 최종배출구 전단의 배기체를 분석함으로써 배기체중에 포함된 분석용 첨가물의 거동 및 배기가스 처리장치의 제염성능을 평가하였다. 중금속 물질(Pb, Cd, Hg), 방사성 모의물질(Co, Cs) 그리고 방사성핵종($^{60}Co,\;^{137}Cs$)을 분석용 첨가물로 사용한 실험결과로부터 첨가물질의 거동에 따른 유리화 설비 배기체처리시스템의 제염특성 및 제염제수를 구하였다.
Shape optimization of an upper plenum of PBMR type gas cooled nuclear reactor has been performed by using three-dimensional Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) analysis and surrogate modeling technique. The objective function is defined as a linear combination of uniformity of flow distribution in the core and pressure drop in the upper plenum and the core. The ratio of thickness of slot to diameter of rising channels, ratio of height of upper plenum to diameter of rising channels, and ratio of eight of the slot at inlet to outlet, are used as design variables for optimization. Design points are selected through Latin-hypercube sampling. The optimal point is determined through surrogate-based optimization method which uses 3-D RANS analyses at design points. The results show that the optimum shape represent remarkably improved performance in flow uniformity and friction loss than the reference shape.
Shape optimization of an upper plenum of a PBMR type gas cooled nuclear reactor has been performed by using three-dimensional Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) analysis and surrogate modeling technique. The objective function is defined as a linear combination of uniformity of flow distribution in the core and pressure drop in the upper plenum and the core. The ratio of thickness of slot to diameter of rising channels, ratio of height of upper plenum to diameter of rising channels, and ratio of height of the slot at inlet to outlet, are used as design variables for optimization. Design points are selected through Latin-hypercube sampling. The optimal point is determined through surrogate-based optimization method which uses 3-D RANS analyses at design points. The results show that the optimum shape represent remarkably improved performance in flow uniformity and friction loss than the reference shape.
Understanding the fundamental characteristics of supersonic hydrogen jets is important for the optimization of combustion in hydrogen engines. Previous studies have used helium as a surrogate gas to characterize the hydrogen jet characteristics due to potential explosion risks of hydrogen. It was based on the similarity of hydrogen and helium jet structures in supersonic conditions that has been confirmed using hole-type injectors and large-cone-angle pintle-type injectors. However, the validity of using helium as a surrogate gas has not been examined for recent small-cone-angle pintle-type injectors applied to direct-injection hydrogen engines, which form a supersonic hollow cone near the nozzle and experience the jet collapse downstream. Differences in the physical properties of hydrogen and helium could alter the jet development characteristics that need to be investigated and understood. This study compares supersonic jet structures of hydrogen and helium injected by a small-cone-angle (50°) pintle-type hydrogen injector and discusses their differences and related mechanisms. Jet penetration length and dispersion angle are measured using the Schlieren imaging method under engine-like injection conditions. As a result, the penetration length of hydrogen and helium jets showed a slight difference of less than 5%, and the dispersion angle showed a maximum of 10% difference according to the injection condition.
This study was carried out to investigate the injection characteristics of 800 kPa compressed natural gas compressed natural gas (CNG) injector developed in Korea. The CNG injector with multi-holes, employed in this experiment, was designed to inject CNG in the manifold at high pressure of 800 kPa. The spray macroscopic visualization test was carried out via Schlieren photography to study fuel-air mixing process. The fundamental spray characteristics, such as spray penetration, spray cone angle and spray velocity, were evaluated in the constant volume combustion chamber (CVCC) with varying the constant back pressure in CVCC from 0 to 1.8 bar. For the safety reason, nitrogen ($N_2$) and an acetone tracer were utilized as a surrogate gas fuel instead of CNG. The surrogate gas fuel pressures were controlled at 3, 5.5, and 8 bar, respectively. Injection durations were set at 5 ms throughout the experiment. The simulating events of the low engine speed were arranged at 1,000 rpm. The spray images were recorded by using a high-speed camera with a frame rate of 10,000 f/s at $512{\times}256pixels$. The spray characteristics were analyzed by using the image processing (Matlab). The results showed the significant difference that higher injection pressure had more effect on the spray shape than the lower injection pressure. When the injection pressure was increased, the longer spray penetration occurred. Moreover, the linear relation between speed and time are dependent on the injection pressure as well.
4개 화학종의 케로신 대체 모델과 다양한 상태 방정식을 이용하여 초임계 압력 조건의 스월 인젝터에서의 열역학 상태량 및 유동 특성을 연구하였다. 상태방정식에 따른 열역학 물성치의 정량적인 비교와 함께 large eddy simulation 및 예조건화 기법을 적용하여 스월 인젝터에서의 유동 특성 해석이 수행되었다. 초임계 스월 인젝터 내에서 열역학 물성치를 비교 조사하였고 상태량 예측 정확도가 인젝터에서의 유동 특성에 상당한 영향을 미치는 것이 관찰되었다. Redlich-Kwong-Peng-Robinson 상태 방정식이 넒은 온도 영역에서 가장 적절한 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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