The state-of-arts of multiscale simulation (MSS) in science and engineering is briefly presented and MSS for process development (PD-MSS) is proposed to effectively apply the MSS to the process development. The four-level PD-MSS is composed of PLS (process-level simulation), FLS (fluid-level simulation), mFLS (microfluid-level simulation) and MLS (molecular-level simulation). Characteristics and methods of each level, as well as connectivity between the four levels are described. For example in PD-MSS, absorption column, fluidized-bed reactor, and adsorption process are introduced. For successful MSS, it is necessary to understand the multiscale nature in chemical engineering problems, to develop models representing physical phenomena at each scale and between scales, to develop softwares implementing mathematical models on computer, and to have strong computing facilities. MSS should be performed within acceptable accuracy of simulation results, available computation capacity, and reasonable efficiency of calculation. Macroscopic and microscopic scale simulations have been developed relatively well but mesoscale simulation shows a bottleneck in MSS. Therefore, advances on mesoscale models and simulation tools are required to accurately and reliably predict physical phenomena. PD-MSS will find its way into a sustainable technology being able to shorten the duration and to reduce the cost for process development.
고분자 시스템의 경우 매우 상이한 시간 및 길이 스케일(time and length scale)에 연관된 복잡한 내부 구조(internal structure)를 가지고 있기 때문에 전통적인 실험 방법만으로는 체계적이고 종합적인 연구가 쉽지 않다. 최근 다양한 시간 및 길이 스케일에 연관된 연구를 진행할 수 있는 다중 스케일 전산 모사(multiscale computer simulation) 방법은 이러한 고분자 시스템 연구에 있어서 새로운 대안으로 각광받고 있다. 본 논문에서는 최근 급격한 발전을 이룬 고분자 용액(polymeric liquid) 시스템에 대한 평형(equilibrium) 및 비평형(nonequilibrium) 전산 모사(computer simulation) 방법들에 관해 소개하고 이를 통합적으로 해석할 수 있는 다중 스케일 전산 모사 방법에 대해 여러 가지 사례를 들어 살펴보았다.
Multiscale modeling is a new simulation approach which can manage different spatial and temporal scales of system. In this study, as part of multiscale modeling research, we propose the way of combining two different simulation methods, molecular dynamics(MD) and stochastic rotation dynamics(SRD). Our conceptual implementations are based on LAMMPS, one of the well-known molecular dynamics programs. Our prototype of multiscale modeling follows the form of the third party implementation of LAMMPS. It added MD to SRD in order to simulate the boundary area of the simulation box. Because it is important to guarantee the seamless simulation, we also designed the overlap zones and communication zones. The preliminary experimental results showed that our proposed scheme is properly worked out and the execution time is also reduced.
A multiscale modeling scheme that addresses the influence of the nanoparticle size in nanocomposites consisting of nano-sized spherical particles embedded in a polymer matrix is presented. A micromechanics-based constitutive model for nanoparticle-reinforced polymer composites is derived by incorporating the Eshelby tensor considering the interface effects (Duan et al. 2005a) into the ensemble-volume average method (Ju and Chen 1994). A numerical investigation is carried out to validate the proposed micromechanics-based constitutive model, and a parametric study on the interface moduli is conducted to investigate the effect of interface moduli on the overall behavior of the composites. In addition, molecular dynamics (MD) simulations are performed to determine the mechanical properties of the nanoparticles and polymer. Finally, the overall elastic moduli of the nanoparticle-reinforced polymer composites are estimated using the proposed multiscale approach combining the ensemble-volume average method and the MD simulation. The predictive capability of the proposed multiscale approach has been demonstrated through the multiscale numerical simulations.
Multiscale Simulation은 sub-nano scale의 전자 구조에서부터 macro scale의 multibody system에 이르기까지 다양한 시간/공간 스케일을 관통하는 시뮬레이션 기법이다. 즉, 전자수준에서의 변화로 인한 분자 전체의 구조 변화와 그에 따른 기능의 변화를 알 수 있는 simulation 방법으로 다양한 스케일에서 분자의 정보를 얻을 수 있다는 점에서 최근 중요하게 여겨지는 시뮬레이션 방법 중 하나이다. 따라서 본 연구에서는 몇 가지의 EDISON_CHEM 솔버들을 조합하여 Multiscale Simulation의 가능성을 제시하고자 한다. 또한, 세부적으로 양자계산 시에 어떤 이론을 선택하여 계산하면 더 정확한지, basis set 선택 시 발생하는 basis set superposition error(BSSE)로 인한 분자 수준의 물성의 오차는 어느정도 인지 알아보고자 했다. 본 연구에서는 비교적 간단하지만 온실 가스이자 에너지원으로 각광받고 있는 메탄을 대상으로 하였다. 다양한 시공간 스케일을 다루는 에디슨 솔버들 중에 양자 수준의 계산을 할 수 있는 솔버로는 "GAMESS"를 이용했고, 이 결과를 통해 분자 수준의 물성을 알아보기 위한 솔버로는 "사용자 지정 역장을 사용한 일반 분자동력학(general_MD)"과 "두가지 서로 다른 종류의 LJ입자에 대한 분자동력 시뮬레이션 프로그램(sejong_lj))"을 이용했다. 메탄의 상 전이 과정에 대한 연구 결과 Hartree fock (HF) self-consistent theory를 통해 얻은 force field 보다는 Second-order Møller-Plesset (MP2) perturbation theory로 얻은 force field가 더 정확한 상 전이 온도를 예측한다는 것을 메탄의 coarse-grained simulation을 통해 알 수 있었다. 또한, MP2 이론으로 구한 force field에서 BSSE를 보정해주면 실험적으로 구한 메탄의 상 전이 온도와 더 근사한 값의 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있었다. 이를 통해 전자 간의 상호작용을 더 정교하게 계산하는 MP2 이론으로 force field를 구해서 BSSE를 보정해주면 계산의 결과가 정확해진다는 것을 알 수 있었으며 이것이 EDISON_CHEM의 솔버들로 가능하다는 것을 제시하였다.
We study false discovery rate segmentation (FDRSeg) and simultaneous multiscale change-point estimator (SMUCE) methods for multiscale multiple change-point estimation, and compare empirical behavior via simulation. FSRSeg is based on the control of a false discovery rate while SMUCE used for the multiscale local likelihood ratio tests. FDRSeg seems to work best if the number of change-points is large; however, FDRSeg and SMUCE methods can both provide similar estimation results when there are only a small number of change-points. As a real data application, multiple change-points estimation is done with the well-log data.
Kim, Min-Su;Lee, Young-Hee;Kim, Jung-Hwan;Kim, Hong-Sung;Lim, Tae-Hoon;Moon, Il
Membrane Journal
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v.20
no.1
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pp.29-39
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2010
This study focuses on the modeling of DMFC to predict the characteristics and to improve its performance. This modeling requires deep understanding of the design and operating parameters that influence on the cell potential. Furthermore, the knowledge with reference to electrochemistry, transport phenomena and fluid dynamics should be employed for the duration of mathematical description of the given process. Considering the fact that MEA is the nucleus of DMFC, special attention was made to the development of mathematical model of MEA. Multiscale modeling is comprised of process modeling as well as a computational fluid dynamics (CFD) modeling. The CFD packages and process simulation tools are used in simulating the steady-state process. The process simulation tool calculates theelectrochemical kinetics as well as the change of fractions, and at the same time, CFD calculates various balance equations. The integrated simulation with multiscal modeling explains experimental observations of transparent DMFC.
Thermospheric wind observations from high to mid latitudes are compared with the newly developed Multiscale Atmosphere Geospace Environment (MAGE) model for the Nov 3-4 geomagnetic storm. The observation and simulation comparison shows a very good agreement and is better at high latitudes in general. We were able to identify a thermospheric poleward wind reduction possibly linked to a northward turning of the Interplanetary Magnetic Field (IMF) at ~22 UT on Nov 3 and an enhancement of the poleward wind to a southward turning near 10 UT on Nov 4 at high latitudes. An IMF southward turning may have led to an enhancement of equatorward winds at Boulder, Colorado near midnight. Simultaneous occurrence of aurora may be associated with an IMF By turning negative. The MAGE model wind simulations are consistent with observations in these cases. The results show the model can be a very useful tool to further study the magnetosphere and ionosphere coupling on short time scales.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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