This paper examines the effective thermal conductivity of 3-D braided glass/epoxy composites. 3-D braided composites have a number of advantage over conventional laminate composites, including through-thickness reinforcement, and high damage tolerance and processability. The thermal properties of composites depend primarily on the microstructure of the braided preform and properties of constituent materials. A thermal resistance network model based on structure of the braided preform is proposed by using thermal-electrical analogy. In order to affirm the applicability theses solutions, thermal conductivities of 3-D braided glass/epoxy composites are measured
A 50kW-4000rpm interior permanent magnet synchronous machine (IPMSM) applied to the high-performance electric vehicle (EV) is introduced in this paper. The main work of this paper is that a 2-D T-type lumped-parameter thermal network (LPTN) model is presented for IPMSM temperature rise calculation. Thermal conductance matrix equation is generated based on calculated thermal resistance and loss. Thus the temperature of each node is obtained by solving thermal conductance matrix. Then a 3-D liquid-solid coupling model is built to compare with the 2-D T-type LPTN model. Finally, an experimental platform is established to verify the above-mentioned methods, which obtains the measured efficiency map and current wave at rated load case and overload case. Thermocouple PTC100 is used to measure the temperature of the stator winding and iron core, and the FLUKE infrared-thermal-imager is applied to measure the surface temperature of IPMSM and controller. Test results show that the 2-D T-type LPTN model have a high accuracy to predict each part temperature.
In general, laminate effective orthotropic thermal conductivities are dependent on fiber and matrix material properties, fiber volume fraction and fabric geometric parameters. This paper deals with the predicting method of the transverse and the in-plane thermal conductivities of plain weave fabric composites based on the three dimensional series-parallel thermal resistance network. Thermal resistance network was applied to unit cell model that characterizes the periodically repeated pattern of plain weave. Also, an experiment apparatus is setup to measure the thermal conductivities of composite material. The numerical and experimental results of carbon/epoxy plain weave are compared.
The high permeability-high strength concrete belongs to the typical of porous materials. It is mainly used in underground engineering for cold area, it can act the role of heat preservation, also to be the bailing and buffer layer. In order to establish a suitable model to predict the thermal conductivity and directly applied for engineering, according to the structure characteristics, the thermal conductivity predicting model was built by resistance network model of parallel three-phase medium. For the selected geometric and physical cell model, the thermal conductivity forecast model can be set up with aggregate particle size and mixture ratio directly. Comparing with the experimental data and classic model, the prediction model could reflect the mixture ratio intuitively. When the experimental and calculating data are contrasted, the value of experiment is slightly higher than predicting, and the average relative error is about 6.6%. If the material can be used in underground engineering instead by the commonly insulation material, it can achieve the basic requirements to be the heat insulation material as well.
본 연구의 목적은 (주)한국와이바의 CF3327 평직 복합재료의 열전도도를 실험적으로 계측하고 이를 이론적인 예측과 비교하는데 있다. 열전도도 계측을 위하여 비교계측법의 원리를 이용한 실험 장치를 제작하였으며 열전도도가 잘 알려진 그라파이트를 실험함으로써 장비의 정확성을 확인하였다. 미시역학적인 방법은 섬유 및 기지의 물성, 섬유체적비, 직조 형태 등의 변수들이 복합재료의 유효물성치에 미치는 영향을 평가하는데 유용하다. 본 연구에서는 3차원 직-병렬 열저항 개념을 주기적으로 반복되는 평직의 단위구조에 적용하여 열전도도를 예측하였다. 해석 결과를 실험 결과와 비교한 결과 잘 일치함을 확인하였고 섬유체적비가 에폭시 수지 복합재료의 열전도도에 미치는 영향을 고찰하였다.
In the present work, the scale effect on the Boil-Off Rate (BOR) was investigated based on an analytical method to systematically evaluate the thermal performance of a Liquefied Natural Gas (LNG) Cargo Containment System (CCS). A two-dimensional thermal resistance network model was developed to accurately estimate the heat ingress into the CCS from the outside. The analysis was performed for the KC-1 LNG membrane tank under the IGC and USCG design conditions. The ballast compartment of both the LNG tank and cofferdam was divided into six sections and a thermal resistance network model was made for each section. To check the validity of the developed model, the analysis results were compared with those from existing literature. It was shown that the BOR values under the IGC and USCG design conditions were agreed well with previous numerical results with a maximum error of 1.03% and 0.60%, respectively. A SDR, the scale factor of the LNG CCS was introduced and the BOR, air temperature of the ballast compartment, and the surface temperature of the inner hull were obtained to examine the influence of the SDR on the thermal performance. Finally, a correlation for the BOR was proposed, which could be expressed as a simple formula inversely proportional to the SDR. The proposed correlation could be utilized for predicting the BOR of a full-scale LNG tank based on the BOR measurement data of lab-scale model tanks.
Journal of information and communication convergence engineering
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제20권4호
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pp.303-308
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2022
Simulating the heat transfer in a composite material is an important topic in material science. Difficulties arise from the fact that adjacent materials cannot match perfectly, resulting in discontinuity in the temperature variables. Although there have been several numerical methods for solving the heat-transfer problem in imperfect contact conditions, the methods known so far are complicated to implement, and the computational times are non-negligible. In this study, we developed a ResNet-type deep neural network for simulating a heat transfer model in a composite material. To train the neural network, we generated datasets by numerically solving the heat-transfer equations with Kapitza thermal resistance conditions. Because datasets involve various configurations of composite materials, our neural networks are robust to the shapes of material-material interfaces. Our algorithm can predict the thermal behavior in real time once the networks are trained. The performance of the proposed neural networks is documented, where the root mean square error (RMSE) and mean absolute error (MAE) are below 2.47E-6, and 7.00E-4, respectively.
Experimental and theoretical studies on cooling performance of two-channel thermoelectric air-cooling system in parallel flow are conducted. The effects of operating temperature to physical properties of thermoelectric module (TEM) are experimentally examined and used in the analysis of an air-cooling system considering thermal network and energy balance. The theoretical predicted temperature variation and cooling capacity are in good agreement with measured data, thereby validating analytic model. The heat absorbed rate increases with increasing the voltage input and decreasing thermal resistance of the system. The power consumption of TEM is linearly proportional to mean temperature differences due to variations of the physical properties on operation temperature of TEM. Furthermore thermal resistance of hot side has greater effects on cooling performance than that of cold side.
This paper presents a lumped model to predict crosstalk characteristics of thermally driven inkjet print heads. Using the lumped R-C model, heating characteristics of the head are predicted to be in agreement with IR temperature measurements. The inter-channel crosstalk is simulated using the lumped R-L network. The values of viscous flow resistance, R and flow inertance, L of connecting channels are adjusted to accord with the 3-D numerical simulation results of three adjacent jets. The crosstalk behaviors of a back shooter head as well as a top shooter head have been investigated. Predictions of the proposed lumped model on the meniscus oscillations are consistent with numerical simulation results. Comparison of the lumped model with experimental results identifies that abnormal two-drop ejection phenomena are related to the increased meniscus oscillations because of the more severe crosstalk effects at higher printing speeds. The degree of crosstalk has been quantified using cross-correlations between neighboring channels and a critical channel dimension for acceptable crosstalk has been proposed and validated with the numerical simulations. Our model can be used as a design tool for a better design of thermal inkjet print heads to minimize crosstalk effects.
전기자동차의 동력원으로 사용되는 90Ah급 Nickel/Metal hydride 전지 11개로 구성된 module의 온도특성을 상용 software인 NISA II를 사용하여 해석하였다. 전지 module에 대한 element수를 감축하기 위하여 열전도도가 다른 여러 층을 통하여 전달되는 열흐름에 대한 해석을 전기저항 등가식을 사용하여 단순화하였으며, Cartesian coordinate의 축별로 다른 열전도도를 삽입하는 orthotropic model을 사용하였다. 전지 module의 온도를 낮추기 위하여 알루미늄 재질의 cooling fin을 전지와 전지사이에 삽입하여 실험을 수행하였고, 전지 module 최외곽에 위치한 fin에 의한 최고온도의 강하 효과는 미미하다는 결과를 얻었다. 전지 module내 전지별 온도차이를 극소화하기 위하여 cooling fin의 개수와 두께 그리고 측면 fin의 복합적인 영향에 대한 실험을 수행하였으며, 1mm 두께의 알루미늄 fin을 4개 사용하여 module내 전지별 최고온도의 차이를 $3^{\circ}C$ 이내로 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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