Several critical heat flux (CHF) correlations including the look-up table in the MARS code have been assessed for the prediction of CHF in a downward-flow narrow rectangular channel. For the assessment, we built an experiment database that covers pressures between 1.01 and 39.0 bar, gap sizes between 1.09 and 6.53 mm, mass fluxes up to 25,772 kg/m2s, and under one-sided and two-sided heating conditions. The results of the assessment showed that the Kaminaga correlation has the best overall prediction compared to others. However, because the correlation uses global variables, such as inlet and outlet subcooling and total heat transfer area, it is difficult to use in a system code. A new CHF correlation is then proposed by replacing the global variables in the Kaminaga correlation with local ones and adding correction factors to consider the effect of gap size, mass flux, and the number of heating walls. Additional correction factor is added to consider the effect of inlet subcooling. It is shown that the new one is better than the Kaminaga correlation and it is easy to implement to any system code.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.28
no.10
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pp.1255-1263
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2004
An a priori test has been conducted for the dynamic mixed model which was generalized for the prediction of passive scalar field in a turbulent channel flow The results from a priori tests indicated that dynamic mixed model is capable of predicting both subgrid-scale heat flux and dissipation rather accurately. The success is attributed to the explicitly calculated resolved term incorporated into the model. The actual test of the model in a LES a posteriori showed that dynamic mixed model is superior to the widely used dynamic Smagorinsky model in the prediction of temperature statistics.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.26
no.8
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pp.1088-1094
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2002
A channel flow with a high Reynolds number but coarse grids is numerically studied to investigate the prediction possibility of its turbulence which is three-dimensional and time-dependent. In the present paper, a Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) model, a Large Eddy Simulation (LES) and a Navier-Stokes equation with no model are tested with a new approach of hybrid RANS/LES, which reduces to RANS model in the boundary layers and at separation, and to Smagorinsky-like LES downstream of separation, and then compared with each other. It is found that the simulations of hybrid RANS/LES method sustain turbulence like those of LES and with no model, and the results are stable and fairly accurate. This indicates strongly that gradual improvements could lead to a simple, stable, and accurate approach to predict turbulence phenomena of wall-bounded flow.
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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2002.10a
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pp.85-88
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2002
This paper presents the result of the Water Erosion Prediction Project(WEPP) watershed scale model's application for prediction of sediment yield from a watershed which is comprised of hillslopes and channels and analyses of the soil loss from hillslopes and channels with crop practice and shape. To evaluate the model's application, the model is applied to a watershed that comprised of six hillslope and one channel, and the result was a good agreement with the observed values. The soil loss from hillslope was increased as the hills lope was under fallow conditions and slope length was longer. The soil loss from the channel was increased at the downstream for the concentration of flow.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.30A
no.8
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pp.49-56
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1993
In this paper, we present a new lifetime prediction model for PMOSFET by using the correlation between transconductance degradation and substrate current influence. The suggested model is applied to a different channel structured PMOSFET, dgm/gm of both SC-PMOSFET and BC-PMOSFET appear with one straigth line about Qbib, therefore, this model is independent of channel structure. The suggested model is applied to a different drain structured SC-PMOSFET. Unlike S/D structured SC-PMOSFET, dgm/gm of LDD structured SC-PMOSFET appears with one straight line about Qb, therefore, this model is dependent of drain structure.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.1
no.1
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pp.77-83
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1997
In this paper, we present a comparison between QCELP(Qualcomm Code Excited Linear Predictor) speech coder that is operating in digital mobile communication system and CS-ACELP(Conjugate Structure Algebraic Code Excited Linear Prediction) speech coder that is scheduled to use for IMT-2000 (International Mobile Telecommunications 2000) system. The performance comparison might give help to design of the speech coding algorithms so that the robustness of the algorithms to channel errors engaged by mobile communication system be optimized.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.30A
no.9
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pp.30-37
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1993
In this paper, we present a simple and general lifetime prediction model for PMOSFET by using the correlation between transconductance degradation and gate current influence to solve a problem that that I$_{b}$ is dependent on drain structure. The suggested model is applied to a different channel, drain structured PMOSFET. For all PMOSFETs, dg$_{m}$/g$_{m}$ of PMOSFET appears with one straight line about Q$_{g}$, therefore, this model using I$_{g}$ is consistent with experiment result independently of channel, drain structure. It is, therefore, proposed that a model using I$_{g}$ has a general applicability for PMOSFET's.
This paper describes a statistical analysis method for predicting a coast fishing boat's effective horsepower. The EHP estimation method for small coast fishing boats was developed, based on a statistical regression analysis of model test results in a circulating water channel. The statistical regression formula of a fishing boat's effective horsepower is determined from the regression analysis of the resistance test results for 15 actual coast fishing boats. This method was applied to the effective horsepower prediction of a G/T 4 ton class coast fishing boat. From the estimation of the effective horsepower using this regression formula and the experimental model test of the G/T 4 ton class coast fishing boat, the estimation accuracy was verified under 10 percent of the design speed. However, the effective horsepower prediction method for coast fishing boats using the regression formula will be used at the initial design and hull-form development stage.
In this study, single-phase heat transfer experiments were conducted with oil cooler with offset strip fin using water. An experimental water loop has been developed to measure the single-phase heat transfer coefficient in a vertical oil cooler. Downflow of hot water in one channel receives heal from the cold water upflow of water in the other channel. Similar to the case of a plate heat exchanger, even at a very low Reynolds number, the flow in the on cooler with offset strip fin remains turbulent. The present data show that the heat transfer coefficient increases with the Reynolds number. Based. On the present data, empirical correlation of the heat transfer coefficient was proposed. Also, performance prediction analysis for oil cooler were executed and compared with experiments. ${\varepsilon}-NTU$ method was used in this prediction program. Independent variables are flow rates and inlet temperature. Compared with experimental data, the accuracy of the program is within the error bounds of ${\pm}5$% in the heat transfer rate.
Kim, Huiyung;Moon, Jeongmin;Hong, Dongjin;Cha, Euiyoung;Yun, Byongjo
Nuclear Engineering and Technology
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v.53
no.6
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pp.1796-1809
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2021
The subchannel of a research reactor used to generate high power density is designed to be narrow and rectangular and comprises plate-type fuels operating under downward flow conditions. Critical heat flux (CHF) is a crucial parameter for estimating the safety of a nuclear fuel; hence, this parameter should be accurately predicted. Here, machine learning is applied for the prediction of CHF in a narrow rectangular channel. Although machine learning can effectively analyze large amounts of complex data, its application to CHF, particularly for narrow rectangular channels, remains challenging because of the limited flow conditions available in existing experimental databases. To resolve this problem, we used four CHF correlations to generate pseudo-data for training an artificial neural network. We also propose a network architecture that includes pre-training and prediction stages to predict and analyze the CHF. The trained neural network predicted the CHF with an average error of 3.65% and a root-mean-square error of 17.17% for the test pseudo-data; the respective errors of 0.9% and 26.4% for the experimental data were not considered during training. Finally, machine learning was applied to quantitatively investigate the parametric effect on the CHF in narrow rectangular channels under downward flow conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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