For the heat and fluid flow analyses of a parallel flow heat exchanger, an improved model considering the effect of flat tube with micro-channels is proposed. The effect of flow distribution on the thermal performance of a heat exchanger is numerically investigated. The flow distribution is examined by varying geometrical parameters, i.e., the position of the separators and the inlet/outlet, and the aspect ratio of micro-channels of the heat exchanger. The flow nonuniformities along the paths of the heat exchanger are proposed and observed to evaluate the thermal performance of the heat exchanger. The optimization using ALM method has been accomplished by minimizing the flow nonuniformity. It is found that the heat transfer rate of the optimized model is increased by 6.0% of that of the reference heat exchanger model, and the pressure drop by 0.4%
지진격리장치로서 납고무받침의 동적 특성은 주재료인 고무재료의 동적거동과 비선형 성질에 의존하고 있다. 역학적이나 환경적인 영향으로 인해 고무재료에 노화가 진행되고 결국에는 손상이 불가피하게 발생하게 된다. 고무재료의 노화의 주원인은 높은 온도에서 반응열로 인한 산화반응으로 알려져다. 이에 따라 납고무받침의 가속 열 노화실험을 수행하여 열 노화 전 후에 대해 받침의 특성값을 상호 비교하였다. 실험 결과 열 노화 현상은 전단강성과 에너지 감쇠 그리고 등가감소계수에 영향이 있음을 알 수 있었다. 또한 열 노화에 의한 동적특성의 저하를 실제 교량에 적용하여 납고무받침의 열 노화가 교량의 교각의 내진성능에 미치는 영향을 수치해석을 통해 비교분석하였다. 해석결과 납고무받침에 대하여 열 노화에 따른 기본 특성변화가 교량의 내진성능에 미치는 영향은 크지 않음을 알 수 있었다.
신성장 동력 산업으로 분류된 LED 조명등은 점차 수요가 확대되고 있으나 본격적인 대중화를 이루기 위해서는 여전히 LED 방열 설계 최적화를 통한 긴 수명과 고효율 확보가 매우 중요하다고 하겠다. 본 연구에서는 기존 10W LED 조명등에 비하여 방열 성능이 더욱 개선된 LED 조명등을 개발하고자 하였다. 이를 위하여 기존 램프의 방열 성능 실험을 통하여 수치해석 모델을 완성하였고 이러한 수치 모델을 이용하여 방열핀 형상, PCB 종류 및 LED 개수 등과 같은 방열 설계 인자들을 최적화하였다. 또한, 시제품을 제작한 후 방열 성능을 실험으로 검증함으로써 방열 성능이 획기적으로 개선된 10W LED 조명등을 성공적으로 개발하였다.
Numerous factors contribute to the deterioration of reinforced concrete structures. Elevated temperatures significantly alter the composition of the concrete ingredients, consequently diminishing the concrete's strength properties. With the escalation of global CO2 levels, the carbonation of concrete structures has emerged as a critical challenge, substantially affecting concrete durability research. Assessing and predicting concrete degradation due to thermal effects and carbonation are crucial yet intricate tasks. To address this, multiple prediction models for concrete carbonation and compressive strength under thermal impact have been developed. This study employs seven machine learning algorithms-specifically, multiple linear regression, decision trees, random forest, support vector machines, k-nearest neighbors, artificial neural networks, and extreme gradient boosting algorithms-to formulate predictive models for concrete carbonation and thermal impact. Two distinct datasets, derived from reported experimental studies, were utilized for training these predictive models. Performance evaluation relied on metrics like root mean square error, mean square error, mean absolute error, and coefficient of determination. The optimization of hyperparameters was achieved through k-fold cross-validation and grid search techniques. The analytical outcomes demonstrate that neural networks and extreme gradient boosting algorithms outshine the remaining five machine learning approaches, showcasing outstanding predictive performance for concrete carbonation and thermal effect modeling.
In this paper, we implement linear-quadratic-Gaussian based vector tracking loop (LQG-VTL) instead of conventional extended Kalman filter based vector tracking loop (EKF-VTL). The LQG-VTL can improve the performance compared to the EKF-VTL by generating optimal control input at a specific performance index. Performance analysis is conducted through two factors, frequency thermal noise and frequency dynamic stress error, which determine total frequency tracking error. We derive the thermal noise and the dynamic stress error formula in the LQG-VTL. From frequency tracking error analysis, we can determine control gain matrix in the LQG controller and show that the frequency tracking error of the LQG-VTL is lower than that of the EKF-VTL in all C/N0 ranges. The simulation results show that the LQG-VTL improves performance by 30% in Doppler tracking, so the LQG-VTL can extend pre-integration time longer and track weaker signals than the EKF-VTL. Therefore, the LQG-VTL algorithm is more robust than the EKF-VTL in weak signal environments.
Objective: Two experiments were conducted using 28 healthy multiparous sows to evaluate the oxidative stress status and reproductive performance of sows during gestation and lactation under different thermal environments. Methods: Fourteen multiparous sows were used in Exp. 1 under a high thermal environment, and the other 14 multiparous sows were used in Exp. 2 under a moderate thermal environment. In both experiments, reproductive performances of sows were recorded. Plasma samples were collected on d 35, 60, 90, and 109 of gestation, and d 1 and 18 of lactation for malondialdehyde, protein carbonyls, 8-hydroxy-deoxyguanosine, immunoglobulin g (IgG), and IgM analysis. Results: For sows in Exp. 1, plasma malondialdehyde concentration on d 109 of gestation tended to be greater (p<0.05) than it on d 18 of lactation. Plasma concentration of protein carbonyl on d 109 of gestation was the greatest (p<0.05) compared with all the other days. Plasma concentrations of 8-hydroxy-deoxyguanosine on d 109 of gestation was greater (p<0.05) than d 18 of lactation in Exp. 1. For sows in Exp. 2, there was no difference of malondialdehyde and protein carbonyl concentration during gestation and lactation. In both Exp. 1 and 2, litter size and litter weight were found to be negatively correlated with oxidative stress indicators. Conclusion: Sows under a high thermal environment had increased oxidative stress during late gestation indicating that increased oxidative damage to lipid, protein, and DNA could be one of the contributing factors for reduced reproductive performance of sows in this environment. This study indicates the importance of providing a moderate thermal environment to gestating and lactating sows to minimize the increase of oxidative stress during late gestation which can impair reproductive outcomes.
열에너지 저장은 고온 또는 저온의 잉여 열에너지를 저장하여 수요 발생 시 사용하기 위한 기술로서 에너지의 수요와 공급 사이의 불균형을 해소하고, 이를 통해 에너지 시스템의 효율을 향상시킬 수 있다. 특히 간헐적인 신재생에너지 자원을 열에너지 형태로 변환하거나 저장함으로써 에너지 믹스에서 신재생에너지의 비중을 제고할 수 있으며, 이를 위해서는 열에너지 저장 장치와의 조합이 반드시 필요하다. 지하 암반공동을 이용한 열에너지 저장은 높은 건설비용이 수반되어 그 활용이 제한적이지만, 대규모의 열에너지를 장기간 저장할 수 있는 가장 현실적인 방법이다. 또한 기후조건에 따라 외부로의 열손실이 영향을 받는 지상의 열저장소와는 달리, 열저장 지하 암반공동은 장기 운영 시 주변 암반의 히팅에 따른 열손실의 감소를 기대할 수 있다. 본고에서는 열저장 암반공동의 형상 및 다중배치 설계 시 고려해야 할 주요 인자들을 소개하고, 저장공간의 설계에 대한 가이드라인을 제안하였다.
The amount of incident rays over inclination according to direction has been widely utilized as important data in installing solar thermal systems. To optimize the incident solar radiation, the slope, that is the angle between the plane surface in question and the horizontal, and the solar azimuth angles are needed for these solar thermal systems. This is because the performance of the solar thermal systems in much affected by angle and direction of incident rays. Recognizing that factors mentioned above are of importance, actual experiment on the moving route of the sun have been performed in this research to obtain the angle of inclination with which the maximum incident rays can be absorbed. After all, the standard for designing highly optimized solar thermal systems will be provided for designers and employees working in the solar collector related industries.
As the high speed and high integration of semiconductor devices and the generation of heat increases resulted in the effective heat dissipation influences on the performance and lifetime of semiconductor devices. The heat resistance or heat spread function of EMC(epoxy molding compound) which protects these devices became one of very important factors in the evaluation of semiconductor chips. Recently, silica, alumina, AlN(aluminum nitride) powders are widely used as the fillers of EMC. The filler loading in encapsulants was high up to about 80 vol%. A high loading of filler was improved low water absorption, low stress, high strength, better flowability and high thermal conductivity. In this study, the thermal properties were investigated through thermal, mechanical and microstructure. Thermophysical properties were investigated by laser flash and differential scanning calorimeter(DSC). For detailed inspection of materials, the samples were examined by SEM.
A phase-change material is a substance with a high heat of fusion which, melting and freezing at a certain temperature, is capable of storing and releasing large amounts of energy. Heat is absorbed or released when the material changes from solid to liquid. Therefore, PCMs are classified as latent heat storage (LHS) units. The purpose of this study is to analyze PCM wallboard design parameters using dynamic energy simulation. Among the factors of PCM, melting temperature, latent heat, phase change range, thermal conductivity are very important element to maximize thermal energy storage. In order to analyze these factors, EnergyPlus which is building energy simulation provided by department of energy from the U.S is used. heat balance algorithm of energy simulation is conduction finite difference and enthalpy-temperature function is used for analyzing latent heat of PCM. The results show that in the case of melting temperature, the thermal energy storage could be improved when the melting temperature is equal to indoor surface temperature. It seems that when the phase change range is wide, PCM can store heat at a wide temperature, but the performance of heat storage is languished.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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