The smoke filling process for the atrium space containing a fire source is simulated using two types of deterministic fire models : Zone model and Field model. The zone model used is the CFAST(version 1.6) model developed at the Building and Fire Research Laboratories, NIST in the USA. The field model is a self-developed fire field model based on Computational Fluid Dynamics(CFD) theories. This article is focused on finding out the smoke movement and temperature distribution in atrium space which is cubic in shape. A computational procedure for predicting velocity and temperature distribution in fire-induced flow is based on the solution, in finite volume method and non-staggered grid system, of 3-dimensional equations for the conservation of mass, momentum, energy, species and so forth. The fire model i. e. Zone model and Field model predicted similar results for the clear height and the smoke layer temperature.
We discussed the thermal analysis for a recording media with the variation of the laser pulse duration, the laser power and the temperature distribution in order to optimize the Te-based antireflection structure from the computer calculations. In the case that the radial heat diffusion is negligible, we can calculate the maximum temperature of the recording layer at the center of the spot by the Simple Model. The temperature profile of the recording layer is obtained from the Numerical Model by considering the total specific heat and the latent heat. As a result, the effect of the heat sinking acting as a thermal loss for the hole formation could be minimized by introducing the pulse with the hole formation duration(.tau.) below the thermal time constant(.tau.$_{D}$) of a dielectric layer. These requirments can be satisfied by using the dielectric thickness of the 2nd ART(Anti-Reflection Trilayer) condition or the dielectric materials with a low thermal diffusivity.y.
This paper discusses the validity of models to predict the compressive strength of concrete subjected to various temperature histories and the shortcomings of existing rate constant model and apparent activation energy concept. Based on the discussion, a modified rate constant model is proposed. The modified rate constant model, in which apparent activation energy is a nonlinear function of curing temperature and age, accurately estimates the development of the experimental compressive strengths by a few researches. Also, the apparent activation energy of concrete cured with high temperature decreases rapidly with age, but that cured with low temperature decreases gradually with age. Finally a generalized model to predict apparent activation energy and compressive strength is proposed, which is based on the regression results.
This paper introduces a GP(Genetic Programming) based robust technique for temperature compensation in short-range prediction. Development of an efficient MOS(Model Output Statistics) is necessary to correct systematic errors of the model, because forecast models do not reliably determine weather conditions. Most of MOS use a linear regression to compensate a prediction model, therefore it is hard to manage an irregular nature of prediction. In order to solve the problem, a nonlinear and symbolic regression method using GP is suggested. The purpose of this study is to evaluate the accuracy of the estimation by a GP based nonlinear MOS for 3 days temperatures in Korean regions. This method is then compared to the UM model and has shown superior results. The training period of 2007-2009 summer is used, and the data of 2010 summer is adopted for verification.
In the current study, a new dynamic recrystallization model for predicting high temperature flow stress is developed based on a physical model and the mean field theory. In the model, the grain aggregate is assumed as a representative volume element to describe dynamic recrystallization. The flow stress and microstructure during dynamic recrystallization were calculated using three sub-models for work hardening, for nucleation and for growth. In the case of work hardening, a single parameter dislocation density model was used to calculate change of dislocation density and stress in the grains. For modeling nucleation, the nucleation criterion developed was based on the grain boundary bulge mechanism and a constant nucleation rate was assumed. Conventional rate theory was used for describing growth. The flow stress behavior of pure copper was investigated using the model and compared with experimental findings. Simulated results by cellular automata were used for validating the model.
It is important to take into account the thermal behavior in assessing the structural condition of bridges. An effective method of studying the temperature effect of long-span bridges is numerical simulation based on the solar radiation models. This study aims to develop a time-varying solar radiation model which can consider the real-time weather changes, such as a cloud cover. A statistical analysis of the long-term monitoring data is first performed, especially on the temperature data between the south and north anchors of the bridge, to confirm that temperature difference can be used to describe real-time weather changes. Second, a defect in the traditional solar radiation model is detected in the temperature field simulation, whereby the value of the turbidity coefficient tu is subjective and cannot be used to describe the weather changes in real-time. Therefore, a new solar radiation model with modified turbidity coefficient γ is first established on the temperature difference between the south and north anchors. Third, the temperature data of several days are selected for model validation, with the results showing that the simulated temperature distribution is in good agreement with the measured temperature, while the calculated results by the traditional model had minor errors because the turbidity coefficient tu is uncertainty. In addition, the vertical and transverse temperature gradient of a typical cross-section and the temperature distribution of the tower are also studied.
PURPOSES: Evaluation of thermal conductivity and convection properties of asphalt mixture by using thermodynamics. METHODS: In this research, temperature prediction model based on thermodynamics is derived for asphalt mixture in transient state and it is verified with laboratory test results. RESULTS: The derived temperature prediction model shows good agreement with laboratory test results. CONCLUSIONS: It is concluded that the derived model based on thermodynamics and thermal properties in the literature are good enough to capture temperature variation in laboratory test. The approach based on thermodynamics can be applied to more complex temperature simulations.
A high resolution model is proposed for calculating the temperature field of a large city, based upon a Lagrangian particle model. Utilizing the analogy between the heat and mass transport phenomena in turbulent flows, a Lagrangian particle model, originally developed for air pollutant dispersion problems, is adapted for simulating heat transport. In the model conceptual heat particles are released into the atmosphere from the heat sources and move along with the turbulent winds in accordance with the Markov process. The potential temperature assumed to be conserved along with heat particles serves as a tag, so the temperature fields can be deduced from the distribution of particles. The wind fields are constructed from a diagnostic meteorology model incorporating a morphological model designed for building flows. Test run shows the robustness of the modeling system.
Thermally-induced errors originating from machine tool errors have received significant attention recently because high speed and precise machining is now the principal trend in manufacturing proce sses using CNC machine tools. Since the thermal error model is generally a function of temperature, the thermal error compensation system contains temperature sensors with the same number of temperature variables. The minimization of the number of variables in the thermal error model can affect the economical efficiency and the possibility of unexpected sensor fault in a error compensation system. This paper presents a thermal error model with minimum number of variables using a fuzzy logic strategy. The proposed method using a fuzzy logic strategy does not require any information about the characteristics of the plant contrary to numerical analysis techniques, but the developed thermal error model guarantees good prediction performance. The proposed modeling method can also be applied to any type of CNC machine tool if a combination of the possible input variables is determined because the error model parameters are only calculated mathematically-based on the number of temperature variables.
The present article showcases a temperature dependent cohesive zone model (CZM)-based fi nite element simulation of drop weight tear test (DWTT), to analyse fracture behavior of pipeline steel (PS) at different temperatures. By co-relating the key CZM parameters with known mechanical properties of PS at varying temperature, a temperature dependent CZM for PS is proposed. A modified form of Johnson and Cook model has been used for the true stress-strain behavior of PS. The numerical model, using Abaqus/CAE 6.13, has been validated by comparing the predicted results with load-displacement curves obtained from test data. During steady-state crack propagation, toughness parameters (such as CTOA and CTOD) were found to remain fairly constant at a given temperature. These toughness parameters, however, show an exponential increase with increase in temperature. The present paper offers a plausible approach to numerically analyze fracture behavior of PS at varying temperature using a temperature dependent CZM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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