Zhang, Han;Li, Yabing;Xiao, Jianjun;Jordan, Thomas
Nuclear Engineering and Technology
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v.49
no.6
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pp.1310-1317
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2017
GASFLOW-MPI is a widely used scalable computational fluid dynamics numerical tool to simulate the fluid turbulence behavior, combustion dynamics, and other related thermal-hydraulic phenomena in nuclear power plant containment. An efficient scalable linear solver for the large-scale pressure equation is one of the key issues to ensure the computational efficiency of GASFLOW-MPI. Several advanced Krylov subspace methods and scalable preconditioning methods are compared and analyzed to improve the computational performance. With the help of the powerful computational capability, the large eddy simulation turbulent model is used to resolve more detailed turbulent behaviors. A backward-facing step flow is performed to study the free shear layer, the recirculation region, and the boundary layer, which is widespread in many scientific and engineering applications. Numerical results are compared with the experimental data in the literature and the direct numerical simulation results by GASFLOW-MPI. Both time-averaged velocity profile and turbulent intensity are well consistent with the experimental data and direct numerical simulation result. Furthermore, the frequency spectrum is presented and a -5/3 energy decay is observed for a wide range of frequencies, satisfying the turbulent energy spectrum theory. Parallel scaling tests are also implemented on the KIT/IKET cluster and a linear scaling is realized for GASFLOW-MPI.
In this study reduced-scale experiments were conducted to analyze smoke movement in tunnel fire with jet fan, The 1/20 scale experiments were carried out under the froude scaling using gasoline pool fire range from 6.6 to 12.5 cm in diameter with total heat release rate from 0.714 to 4.77 kW. In the case of fires under the 2.5kW, backlaying was reduced about 40cm and smoke was effectively controled in downstream of the fan when operating the fan. The smoke layer was moved down and the ceiling temperature was decreased compared to that of without fan case in upstream of the fan, but the temperature in the lower part of the tunnel was increased.
This study investigates the impact of the earthquake incident angle on the structural demand and the influence of ground motion selection and scaling methods on seismic directionality effects. The structural demand produced by Non-Linear Time-History Analyses (NLTHA) varies with the seismic input incidence angle. The seismic directionality effects are evaluated by subjecting four three-dimensional reinforced concrete structures to different scaled and un-scaled records oriented along nine incidence angles, whose values range between 0 and 180 degrees, with an increment of 22.5 degrees. The results show that NLTHAs performed applying the ground motion records along the principal axes underestimate the structural demand prediction, especially when plan-irregular structures are analyzed. The ground motion records generate the highest demand when applied along the lowest strength structural direction and a high energy content of the records increases the structural demand corresponding to this direction. The seismic directionality impact on structural demand is particularly important for irregular buildings subjected to un-scaled accelerograms. However, the orientation effects are much lower if spectrum-compatible combinations of scaled records are used. In both cases, irregular structures should be analyzed first with pushover analyses in order to identify the weaker structural directions and then with NLTHAs for different incidence angles.
The microstructure of highly aggregated colloidal dispersions was investigated by probing the rheological behavior of magnetic suspensions. The dynamic moduli as functions of frequency and strain amplitude are shown to closely resemble that of colloidal gels indicating the formation of network structure. The two types of characteristic critical strain amplitudes, γc and γy, were characterized in terms of the changing microstructure. The amplitude of γc indicates the transition from linear to nonlinear viscoelasticity and depends only on particle volume fraction not magnetic interactions. The study of scaling behavior suggests that it is related to the breakage of interfloc, i.e., floc-floc structure. However, yielding strain, γy, was found to be independent of particle volume fraction as well as magnetic interaction. It relates to extensive deformation resulting in yielding behavior. The scaling of elastic constant, Ge, implies that this yielding behavior and hence γy is due to the breakage of long-range interfloc interactions. Also, the deformation of flocs due to increase strain was indicated from the investigation of the fractal nature.
We present the discovery of rare active galactic nuclei (AGNs) in nearby (z<0.05) compact elliptical galaxies (cEs) located in isolated environments. Using spectroscopic data from the Sloan Digital Sky Survey (SDSS) Data Release 12, four AGNs were identified based on the optical emission-line diagnostic diagram. SDSS optical spectra of AGNs show the presence of distinct narrow-line emissions. Utilizing the black hole (BH) mass-stellar velocity dispersion scaling relation and the correlation between the narrow L([OIII])/L(Hβ) line ratio and the width of the broad Hα emission line, we estimated the BH masses of the cEs to be in the range of 7×105-8×107 solar mass. The observed surface brightness profiles of the cEs were fitted with a double Sérsic function using the Dark Energy Camera Legacy Survey r-band imaging data. Assuming the inner component as the bulge, the K-band bulge luminosity was also estimated from the corresponding Two Micron All Sky Survey images. We found that our cEs follow the observed BH mass-stellar velocity dispersion and BH mass-bulge luminosity scaling relations, albeit there was a large uncertainty in the derived BH mass of one cE. In view of the observational properties of BHs and those of the stellar populations of cEs, we discuss the proposition that cEs in isolated environments are bona fide low-mass early-type galaxies (i.e., a nature origin).
The injection of polymer can significantly reduce drag, particularly in the turbulent flow region where the mutual interaction between the polymer and turbulent vortices occurs. In this study, Taylor-Couette flow of PEO-in-water solutions with a rotating inner cylinder was analyzed. Despite the shear-thinning behaviour of PEO-in-water solutions being well-documented, for a given range of shear rates their viscosity remains nearly constant. By varying the polymer concentration, we analyzed the torque evolution of different solutions followed by the viscoelasticity effects of the polymer on the interphase transition points. The torque was analyzed using a dimensionless torque scaling method, which allows for the assessment of the fluid's momentum transport capabilities. It was observed that for low concentrations of PEO, the flow behaviour exhibited only minor differences in comparison to that of water, the Newtonian fluid. However, once the PEO concentration exceeded the polymer overlap concentration, the flow behaviour was significantly altered.
We performed experiments using Aplysia neurons to identify the mechanism underlying the changes in the firing patterns in response to temperature changes. When the temperature was gradually increased from $11^{\circ}C$ to $31^{\circ}C$ the firing patterns changed sequentially from the silent state to beating, doublets, beating-chaos, bursting-chaos, square-wave bursting, and bursting-oscillation patterns. When the temperature was decreased over the same temperature range, these sequential changes in the firing patterns reappeared in reverse order. To simulate this entire range of spiking patterns we modified nonlinear differential equations that Chay and Lee made using temperature-dependent scaling factors. To refine the equations, we also analyzed the spike pattern changes in the presence of potassium channel blockers. Based on the solutions of these equations and potassium channel blocker experiments, we found that, as temperature increases, the maximum value of the potassium channel relaxation time constant, ${\tau}_n(t)$ increases, but the maximum value of the probabilities of openings for activation of the potassium channels, n(t) decreases. Accordingly, the voltage-dependent potassium current is likely to play a leading role in the temperature-dependent changes in the firing patterns in Aplysia neurons.
Bedform data at 4 shallow zones in the Yellow Sea where waves as well as tidal range are high and bed material is relatively coarse were collected and analyzed here. Water depths in the study area where the bedform data were collected are 10 ~ 65 meters, and ripple lengths well developed are between 6 ~ 13 meters. Existing empirical formula for prediction of ripple length as for coexistence of waves and currents include Khelifa and Ouellet(2000) and Soulsby(2005), both of which have been based on laboratory measurements, or field measurements at different physical environment from the Yellow Sea with respect to tidal range, wave strength, and bed material. New scaling factors are proposed here for better prediction of the ripple length on coastal zone in the Yellow Sea.
When up-scaling algorithms for visible light images are applied to infrared (IR) images, they rarely work because IR images are usually blurred. In order to solve such a problem, this paper proposes an up-scaling algorithm for IR images. We employ adaptive dynamic range encoding (ADRC) as a simple classifier based on the observation that IR images have weak details. Also, since human visual systems are more sensitive to edges, our algorithm focuses on edges. Then, we add pre-processing in learning phase. As a result, we can improve visibility of IR images without increasing computational cost. Comparing with Anchored neighborhood regression (A+), the proposed algorithm provides better results. In terms of just noticeable blur, the proposed algorithm shows higher values by 0.0201 than the A+, respectively.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.15
no.1
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pp.103-109
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2016
The performance of a multi-head, computerized combination scaling system to automatically identify a group of agricultural products having a total weight within the target range has been optimized to reduce the package cycle time of the merchandise. First, the structure of the scale was modified to enable faster measurement by enhancing the dynamic stability during the process. Second, the high frequency noise in the measured signal was eliminated by a high frequency filter to provide more accurate weight data. Finally, the algorithm to identify a group of products with a total weight within the target range was modified to enable a user to select an optimal number of scales. According to the experimental verifications, this modified system reduced the package cycle time significantly and also was accurate in measuring the total weight of the selected products.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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