This study presents the estimation of crack depth by analyzing temperatures extracted from thermal images and environmental parameters such as air temperature, air humidity, illumination. The statistics of all acquired features and the correlation coefficient among thermal images and environmental parameters are presented. The concrete crack depths were predicted by four different machine learning models: Multi-Layer Perceptron (MLP), Random Forest (RF), Gradient Boosting (GB), and AdaBoost (AB). The machine learning algorithms are validated by the coefficient of determination, accuracy, and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The AB model had a great performance among the four models due to the non-linearity of features and weak learner aggregation with weights on misclassified data. The maximum depth 11 of the base estimator in the AB model is efficient with high performance with 97.6% of accuracy and 0.07% of MAPE. Feature importances, permutation importance, and partial dependence are analyzed in the AB model. The results show that the marginal effect of air humidity, crack depth, and crack temperature in order is higher than that of the others.
An optimization algorithm is developed based on a simulation case of a single family house model equipped with PV arrays. To increase the nationwide use of PV power generation facilities, a market-competitive electricity price needs to be introduced, which is determined based on the time of use. In this study, quadratic programming optimization was applied to minimize the electricity bill while maintaining the indoor temperature within allowable error bounds. For optimization, it is assumed that the weather and electricity demand are predicted. An EnergyPlus-based house model was approximated by using an equivalent RC circuit model for application as a linear constraint to the optimization. Based on the RC model, model predictive control was applied to the management of the cooling load and electricity for the first week of August. The result shows that more than 25% of electricity consumed for cooling can be saved by allowing excursions of temperature error within an affordable range. In addition, profit can be made by reselling electricity to the main grid energy supplier during peak hours.
본 연구에서는 고준위폐기물 처분시 완충재로 사용되는 벤토나이트의 열적 거동을 평가하기 위해 실내실험장치를 제작하였다. 그리고 실험 결과를 검증하기 위해 유한요소해석 프로그램인 ABAQUS를 이용한 열해석을 실시하였다. 그리고 실험기간 동안의 계절변화를 감안하여 외부대기 온도에 따른 벤토나이트의 열적거동을 평가하였다. 해석결과, 스테인리스스틸이 포함된 case3 해석모델의 결과가 실험결과와 1℃ 내외의 오차를 보이며 거의 일치함을 볼 수 있었다. 그리고 계절에 따른 벤토나이트 온도 해석을 수행한 결과, 시간에 따른 온도분포 경향이 일치함을 확인하였다. 이러한 열해석을 통해 완충재를 둘러싸고 있는 물질의 열전도도와 외부대기의 온도가 벤토나이트 완충재의 열적 거동에 큰 영향을 주는 요소임을 확인할 수 있었다. 향후 열원을 포함한 벤토나이트 완충재의 수분 포화 특성 실험이 실시 될 예정이므로, 실험에 대한 검증과 예측을 위해 보다 적합한 수치해석모델 개발에 대한 연구가 필요할 것이다.
A new approximation method was proposed for treating the non-resonant spatial self-shielding effects of double heterogeneous region such as the double heterogeneous effect of VHTR fuel compact in the thermal energy range and that of BP compact with BISO. The method was developed based on the effective homogenization method and a spherical unit cell model with explicit coated layers and a matrix layer. The self-shielding factor was derived from the relation between the collision probabilities for a double heterogeneous compact and the effective cross section for the homogenized compact. First, the collision probabilities and transmission probabilities for all layers of the spherical model were calculated using conventional collision probability solver. Then, the effective cross section for the homogenized sphere cell representing the homogenized compact was obtained from the transmission probability calculated using the probability density function of a chord length. The verification calculations revealed that the proposed method can predict the self-shielding factor with a maximum error of 2.3% and the double heterogeneous effect with a maximum error of 200 pcm in the typical VHTR problems with various packing fractions and BP compact sizes.
Galerkin's finite element method is applied to a two-dimensional heat convection-diffusion problem arising in the hydrodynamic lubrication of thrust bearings used in naval vessels. A parabolized thermal energy equation for the lubricant, and thermal diffusion equations for both bearing pad and the collar are treated together, with proper juncture conditions on the interface boundaries. it has been known that a numerical instability arises when the classical Galerkin's method, which is equivalent to a centered difference approximation, is applied to a parabolic-type partial differential equation. Probably the simplest remedy for this instability is to use a one-sided finite difference formula for the first derivative term in the finite difference method. However, in the present coupled heat convection-diffusion problem in which the governing equation is parabolized in a subdomain(Lubricant), uniformly stable numerical solutions for a wide range of the Peclet number are obtained in the numerical test based on Galerkin's classical finite element method. In the present numerical convergence errors in several error norms are presented in the first model problem. Additional numerical results for a more realistic bearing lubrication problem are presented for a second numerical model.
The tracer gas method has an advantage that can estimate total and local ventilation rate by tracing air flow. However, the field measurement using tracer gas has disadvantages such as danger, inefficiency, and high cost. Therefore, the aim of this study was to evaluate ventilation rate in pig house by using the thermal distribution data rather than tracer gas. Especially, LMA (Local Mean Age), which is an index based on the age of air theory, was used to evaluate the ventilation rate in pig house. Firstly, the field experiment was conducted to measure micro-climate inside pig house, such as the air temperature, $CO_2$ concentration and wind velocity. And then, LMA was calculated based on the decay of $CO_2$ concentration and air temperature, respectively. This study compared between LMA determined by $CO_2$ concentration and air temperature; the average error and root mean square error were 3.76 s and 5.34 s. From these results, it was determined that thermal distribution data could be used for estimation of LMA. Finally, CFD (Computational fluid dynamic) model was validated using LMA and wind velocity. The mesh size was designed to be 0.1 m based on the grid independence test, and the Standard $k-{\omega}$ model was eventually chosen as the proper turbulence model. The developed CFD model was highly appropriate for evaluating the ventilation rate in pig house.
Purpose: The simulation model of a pneumatic conveying drying (PCD) for sawdust was developed and verified with the experiments. Method: The thermal behavior and mass transfer of a PCD were modeled and investigated by comparing the experimental results given by a reference (Kamei et al. 1952) to validate the model. Momentum, energy and mass balance, one dimensional first order ordinary differential equations, were coded and solved into Matlab V. 7.1.0 (2009). Results: The simulation results showed that the moisture content reduced from 194% to 40% (dry basis), air temperature decreased from $512^{\circ}C$ to $128^{\circ}C$ with the particle residence time of 0.7 seconds. The statistical indicators, root mean square error and R-squared, were calculated to be 0.079, and 0.998, respectively, between the measured and predicted values of moisture content. The relative error between the measured and predicted values of the final pressured drop, air temperature, and air velocity were only 8.96%, 0.39% and 1.05% respectively. Conclusions: The predicted moisture content, final temperature, and pressure drop values were in good agreement with the experimental results. The developed model can be used for design and estimation of PCD system for drying of wood dust particles.
Wisudhaputra, Adnan;Seo, Myeong Kwan;Yun, Byong Jo;Jeong, Jae Jun
Nuclear Engineering and Technology
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제54권3호
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pp.1126-1135
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2022
The MARS code has been assessed for the prediction of onset of flow instability (OFI) in a vertical channel. For assessment, we built an experiment database that consists of experiments under various geometry and thermal-hydraulic condition. It covers pressure from 0.12 to 1.73 MPa; heat flux from 0.67 to 3.48 MW/m2; inlet sub-cooling from 39 to 166 ℃; hydraulic diameters between 2.37 and 6.45 mm of rectangular channels and pipes. It was shown that the MARS code can predict the OFI mass flux for pipes reasonably well. However, it could not predict the OFI in a rectangular channel well with a mean absolute percentage error of 8.77%. In the cases of rectangular channels, the error tends to depend on the hydraulic diameter. Because the OFI is directly related to the subcooled boiling in a flow channel, we suggest a modified subcooled boiling model for better prediction of OFI in a rectangular channel; the net vapor generation (NVG) model and the modified wall evaporation model were modified so that the effect of hydraulic diameter and heat flux can be accurately considered. The assessment of the modified model shows the prediction of OFI mass flux for rectangular channels is greatly improved.
Kim, Chong-Bo;Hur, Byung-Ki;Kim, Nam-Jin;Seo, Tae-Beom
Journal of Mechanical Science and Technology
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제15권2호
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pp.248-258
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2001
The main mode of heat transfer of combustion gases at high temperature is thermal radiation of the participating gases, which are mainly carbon dioxide and water vapor. Therefore, the information of the emissivities of carbon dioxide and water vapor would be very important in the thermal performance analysis of a furnace. In this study, an exponential model for the emissivities of carbon dioxide and water vapor is derived as a function of the product of the partial pressure and characteristic length and a polynomial of reciprocal of temperature. Error analysis of the calculated values from the present model is performed for the temperature ranges of 555.6∼2777.8K and the partial-pressure-length product ranges of 0.09144∼609.6 cm-atm. For carbon dioxide, the difference between the values from the present model and the Hottels chart is less than 2.5% using a polynomial in 1/T of degree of 4. For water vapor, the model can predict the emissivity within 2.5% difference using a polynomial in 1/T of degree of 3.
Development of high speed feed drive system has been a major issue for the past few decades in machine tool industries. The reduction of the tool change time as well as rapid travel time can enhance the productivity. However, the high speed feed drive system generates more heat in nature, which leads thermal expansion that has adverse effects on the accuracy of machined parts. The detail of the model proposed is described in the paper together with the experimental methodologies using a proposed compact measurement system to examine the validity of the proposed approach. The results showed the machining accuracy could be maintained to better than $\pm$ 5$\mu\textrm{m}$ while using this sensor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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