• 제목/요약/키워드: Transport Shock

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CFD를 이용한 고압파이프 파단 시 초음속제트의 압축성유동 특성에 관한 수치해석 (Numerical Analysis on the Compressible Flow Characteristics of Supersonic Jet Caused by High-Pressure Pipe Rupture Using CFD)

  • 정종길;김광추;윤준규
    • 대한기계학회논문집B
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    • 제41권10호
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    • pp.649-657
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    • 2017
  • 고압의 파이프 파단 시 파이프 내에 있던 유체가 고속으로 대기로 분출될 때 압축성유동을 동반하는 초음속제트가 발생한다. 이러한 초음속제트는 일반적으로 복잡한 비정상거동을 보여줄 수 있다. 본 연구는 이러한 고압파이프에서 분출되는 초음속제트에 의해 생성되는 압축성유동을 고찰하기 위하여 전산유체역학 해석이 수행되었다. 분출기체의 종류 및 파이프직경 변화에 따른 비정상유동 특성을 해석하기 위해 SST $k-{\omega}$ 난류모델이 채택되었다. 전산해석 시 기본 경계조건은 파이프직경 10 cm, 제트 압력비 5, 기체온도 300 K로 가정하였다. 그 해석결과로 초음속제트로 인해 생성되는 충격파의 거동이 관찰되었고, 간접적인 영향으로 폭풍파도 발생됨을 알 수 있었다. 기체의 분자량이 가장 작은 $H_2$의 압력파 특성은 안전영역까지의 거리가 가장 짧았으며, 분자량이 비슷한 $N_2$, 공기 및 $O_2$는 큰 차이가 없었다. 또한 파이프직경이 커져 제트에 의한 영향범위도 더욱 증대됨을 알 수 있었다.

튜브 트레인 공력특성 해석 (Aerodynamic Characteristics of a Tube Train)

  • 김태경;김규홍;권혁빈
    • 한국철도학회:학술대회논문집
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    • 한국철도학회 2010년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.139-150
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    • 2010
  • 최근 한국에서는 세계적인 녹색기술을 맞아 향후 차세대 교통 시스템으로서 튜브 트레인 시스템의 본격적인 연구가 진행되고 있다. 한국 철도기술연구원(KRRI, Korea Railroad Research Institute)에서 튜브 트레인 시스템의 건설을 위한 목적으로 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 기초연구의 일환으로 축대칭하며 긴 형상의 수송체가 가지는 다양한 튜브(터널) 내부의 압력, 막힘비율, 운행속도를 파라미터로 선정하여 전산해석을 수행하였다. 세부사항으로는 동일 형상의 운송체가 동일 운행속도를 가지고 일반적 압력의 개활지(오픈 시스템, 개활지 운행)를 운행할 때와, 다양한 환경(튜브 내 압력, 막힘비율, 운행속도)의 튜브 내부를 운행할 때에 대하여 튜브 트레인의 공력특성 연구를 수행하였다. 이를 통하여 다양한 운행속도-막힘비율 별로 개활지와 동일 에너지 효율 나오는 튜브 내 압력(P-D 관계)을 계산하였고, 막힘비율 증가에 따른 튜브 내 감압 정도(P-${\beta}$ 관계), 다양한 막힘비율-튜브 내 압력 별로 운행속도에 따른 전체 항력 양상(D-V 관계)을 보여 주었다. 그리고 개활지 운행시와 튜브 내부 운행시의 에너지 효율(주행저항)을 비교하였고, 튜브 내부 운행 시 트레인이 갖는 효율과 관계되는 충격파 발생의 임계속도(critical V-B 관계) 및 한계속도(V-P 관계)를 얻을 수 있었다. 이러한 연구의 결과는 튜브 시스템 설계 및 건설에 꼭 필요한 것이며 가이드라인을 제시했다.

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지도학습을 이용한 새로운 선형 쇄파지표식 개발 (A Proposal of New Breaker Index Formula Using Supervised Machine Learning)

  • 최병종;박창욱;조용환;김도삼;이광호
    • 한국해안·해양공학회논문집
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    • 제32권6호
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    • pp.384-395
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    • 2020
  • 연안에서 천수변형에 의해 발생하는 쇄파는 표사이동, 연안류의 생성, 충격파압의 발생 등과 같은 연안역의 다양한 물리현상과 밀접한 관계를 갖고 있다. 따라서, 연안구조물의 설계 시 쇄파파고 및 쇄파수심과 같은 쇄파지표를 정확하게 예측하는 것이 중요하다. 과거부터 많은 연구자들에 의해 쇄파현상을 규명하고 예측하기 위한 많은 과학적인 노력들이 이루어져 왔다. 대표적인 쇄파에 연구들은 주로 수리모형실험을 통해 쇄파지표 예측을 위한 많은 경험식이 제안되어 왔다. 하지만, 기존의 쇄파지표에 대한 경험식은 일정한 방정식의 가정하에 자료의 통계적 분석을 통해 가정한 방정식의 계수들을 결정하고 있다. 본 논문에서는 회귀 혹은 분류문제와 관련된 다양한 연구분야에 있어서 높은 예측성능을 보여주는 대표적인 선형기반의 지도학습 머신러닝 기법을 적용하였다. 적용된 머신러닝 기법을 기반으로 기존의 쇄파에 대한 실험자료로부터 쇄파지표 예측을 위한 모델을 개발하고, 학습된 모델로부터 쇄파예측을 위한 새로운 선형식을 제시하였다. 새롭게 제안된 쇄파지표식은 단순한 선형식임에도 불구하고 기존의 경험 공식에 비해 유사한 예측성능을 보였다.