Large-eddy simulations of the flow around a circular cylinder at a Reynolds number, based on cylinder diameter and free-stream velocity, $Re_D=2{\times}10^4$ are presented. Three different dynamic subgrid-scale models are used, viz. the dynamic eddy-viscosity model and two different mixed two-parameter models. The sensitivity to grid refinement in the spanwise and radial directions is systematically investigated. For the highest resolution considered, the effects of subgrid-scale modeling are also discussed in detail. In particular, it is shown that SGS modeling has a significant influence on the low-frequency modulations of the aerodynamics loads, which are related to significant changes in the near wake structure.
This paper reviews the previous industrial solid bed process simulations to provide a better understanding of the modeling approaches to the particle reactions in the bed. Previous modeling studies on waste incinerator, iron ore sintering bed, blast furnace, iron ore pellet indurator, and biomass combustor can be seen on the common ground of unsteady 1-D modeling scheme. Approaches to the particle reaction modeling have been discussed in terms of the status of solid particles in the bed, types of reaction progression in a particle, and the consideration of the intra-particle temperature gradient.
Increased attention has been paid in recent years to the need of traffic management for alleviating urban traffic congestion. This paper presents a discrete event modeling and simulation framework for analyzing the traffic flow. Traffic simulation models can be classified as being either microscopic and macroscopic models. The discrete event modeling and simulation technique can be basically employed to describe the macroscopic traffic simulation model. To do this, we have employed the System Entity Structure/Model Base (SES/MB) framework which integrates the dynamic-based formalism of simulation with the symbolic formalism of AI. The SES/MB framework supports to hierarchical, modular discrete event modeling and simulation environment. We also adopt the Symbolic DEVS (Discrete Event System Specification) to developed the automated analysis methodology for generating optimal signal light policy. Several simulation tests will demonstrates the techniques.
Nowadays, the modeling of systems have been enabled by various models and methodologies that are used for different purpose and perspectives upon the systems. The integrated modeling methodology that integrates these models and methodologies has become challenging issues in system integration such as CIM and PDM. The primary objective of this paper is to propose the comprehensive integrated modeling methodology that integrates the Extended IDEF0 function model, OOIDEF0 information model, navigation model, interface model, and organization model for an effective analysis and design of the CIMS for ship production. This methodology can be used for the integrated system, and cover the systems development life cycle in an integrated fashion. In order to prove the consistency and efficiency of the proposed methodology, the CIMS for ship production is modeled.
In recent years, hybrid neural network approaches which combine neural networks and mechanistic models have been gaining considerable interests. These approaches are potentially very efficient to obtain more accurate predictions of process dynamics by combining mechanistic and neural models in such a way that the neural network model properly captures unknown and nonlinear parts of the mechanistic model. In this work, such an approach was applied in the modeling of a full-scale coke wastewater treatment process. First, a simplified mechanistic model was developed based on the Activated Sludge Model No.1 and the specific process knowledge, Then neural network was incorporated with the mechanistic model to compensate the errors between the mechanistic model and the process data. Simulation and actual process data showed that the hybrid modeling approach could predict accurate process dynamics of industrial wastewater treatment plant. The promising results indicated that the hybrid modeling approach could be a useful tool for accurate and cost-effective modeling of biochemical processes.
Surface complexation models(SCMs) have been performed to predict metal ion adsorption behavior onto the mineral surface. Application of SCMs, however, requires a self-consistent approach to determine model parameter values.
In this paper, in order to determine the metal ion adsorption parameters for the triple layer model(TLM) version of the SCM, we used the zeta potential data for Zeolite and Kaolinite, and the metal ion adsorption data for Pb(II) and Cd(II).
Fitting parameters determined for the modeling were as follows ; total site concentration, site density, specific surface area, surface acidity constants, etc. Zeta potential as a new approach other than the acidic-alkalimetric titration method was adopted for simulation of adsorption phenomena. Some fitting parameters were determined by the trial and error method. Modeling approach was successful in quantitatively simulating adsorption behavior under various geochemical conditions.
Transactions of the Korean Society of Pressure Vessels and Piping
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v.9
no.1
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pp.70-76
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2013
Several finite element models for the leak-before-break (LBB) assessment of overlay dissimilar metal weldment were constructed and analyzed to develop a simple finite element modeling method. The J-integral, crack opening displacement (COD) and J-integral distribution along the crack front in thickness direction due to the applied moment were obtained from the analysis results of the constructed finite element models, and studied compared to the previous literatures. It is concluded that the modeling with base material only is simple and produces a slightly conservative results compared to the complex modeling composed with weld metal and base metal in the calculation of J-integrals and COD values which are used for the calculation of fracture toughness and postulated leakage crack length respectively.
A review of probability density function(PDF) methodology and direct numerical simulation for the purpose of modeling turbulent combustion are presented in this study where particular attention is focused on the modeling problem of turbulent molecular mixing term appearing in PDF transport equation. Existing mixing models results were compared to those evaluated by direct numerical simulation in a turbulent premixed medium with finite rate chemistry in which the initial scalar field is composed of pockets of partially burnt gases to simulate autoignition. Two traditional mixing models, the least mean square estimations(LMSE) and Curl#s model are examined to see their prediction capability as well as their modeling approach. Test calculations report that the stochastically based Curl#s approach, though qualitatively demonstrates some unphysical behaviors, predicts scalar evolutions which are found to be in good agreement with statistical data of direct numerical simulation.
Jo, Jae-Hun;Kim, Dong-Wook;Lee, Kwang-Myong;Nam, Sang-Hyeok
Journal of KIBIM
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v.3
no.4
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pp.11-18
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2013
Modular technology has become a major issue of the construction industries to enhance their productivity. Modular bridge construction generally requires the collaboration between the contractor, designer, fabricator and constructor. Therefore, a readily accessible information model based on BIM technology should be provided for their communication during a construction project life-cycle. In this study, BIM based 3D information modeling was carried out for the modular bridge pier. First, the product breakdown structure (PBS) and level of detail (LOD) of the pier were defined. Based on them, 3D models were created by using parametric modeling method. In addition, database was constructed for the exchange of geometry and property data of 3D models. Finally, application areas of 3D information model were suggested, including the quantity estimation and the 4D simulation.
In recent years there has been an increasing emphasis on shortening design cycles for bringing products to market. This requires the development of computer aided engineering tools which allow analysts to quickly evaluate the effect of design changes on noise, vibration, and harshness. Statistical Energy Analysis (SEA) modeling is a valuable tool for predicting noise and vibration as SEA models are inherently simpler and more robust than deterministic models. SEA modeling can be combined with design sensitivity analysis(DSA) to identify design changes which give the largest performance benefit. This paper describes SEA modeling of an equipment cab. SEA predictions are compared to test data, showing good agreement. The use of design sensitivity analysis in improving cab design is then demonstrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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