Phase averaged velocity fields in the near wake region behind a square cylinder have been (successfully) obtained using randomly sampled PIV data sets. The Reynolds number based on the flow velocity and the vertex height was 3,900. To identify the phase information, we examined the magnitude of circulation and the center of peak vorticity. The center of vorticity was estimated from lowpass filtered vorticity contours (LES decomposition) adopting a sub-pixel searching algirithm. Due to the sinusoidal nature of firculation which is closely related to the instantaneous vorticity, the location of peak voticity fits well with a sine curve of the circulation magnitude. Conditionally-averaged velocity fields represent the barman vortex shedding phenomenon very well within 5 degrees phase uncertainty. The oscillating nature of the separated shear layer and the separation bubble at the top surface are clearly observed. With the hot-wire measurements of Strouhal frequency, we found thats the convection velocity changes its magnitude very rapidly from 25 to 75 percent of the free stream velocity along the streamwise direction when the flow passes by the recirculation region.
Fatehi, Mohammad Reza;Ghanbarzadeh, Afshin;Moradi, Shapour;Hajnayeb, Ali
Structural Engineering and Mechanics
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제68권5호
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pp.549-561
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2018
Sobol method is applied as a powerful variance decomposition technique in the field of global sensitivity analysis (GSA). The paper is devoted to increase convergence speed of the extracted Sobol indices using a new proposed sampling technique called genetic based Latine hypercube sampling (GBLHS). This technique is indeed an improved version of restricted Latine hypercube sampling (LHS) and the optimization algorithm is inspired from genetic algorithm in a new approach. The new approach is based on the optimization of minimax value of LHS arrays using manipulation of array indices as chromosomes in genetic algorithm. The improved Sobol method is implemented to perform factor prioritization and fixing of an uncertain comprehensive high speed rotor-bearing system. The finite element method is employed for rotor-bearing modeling by considering Eshleman-Eubanks assumption and interaction of axial force on the rotor whirling behavior. The performance of the GBLHS technique are compared with the Monte Carlo Simulation (MCS), LHS and Optimized LHS (Minimax. criteria). Comparison of the GBLHS with other techniques demonstrates its capability for increasing convergence speed of the sensitivity indices and improving computational time of the GSA.
This study is to evaluate the seismic capacity of the fire-damaged cabinet facility in a nuclear power plant (NPP). A prototype of an electrical cabinet is modeled using OpenSees for the numerical simulation. To capture the nonlinear behavior of the cabinet, the constitutive law of the material model under the fire environment is considered. The experimental record from the impact hammer test is extracted trough the frequency-domain decomposition (FDD) method, which is used to verify the effectiveness of the numerical model through modal assurance criteria (MAC). Assuming different temperatures, the nonlinear time history analysis is conducted using a set of fifty earthquakes and the seismic outputs are investigated by the fragility analysis. To get a threshold of intensity measure, the Monte Carlo Simulation (MCS) is adopted for uncertainty reduction purposes. Finally, a capacity estimation model has been proposed through the investigation, which will be helpful for the engineer or NPP operator to evaluate the fire-damaged cabinet strength under seismic excitation. This capacity model is presented in terms of the High Confidence of Low Probability of Failure (HCLPF) point. The results are validated by the proper judgment and can be used to analyze the influences of fire on the electrical cabinet.
An experimental study in a recirculating water channel was carried out to investigate the effect of large coherent structures to the skin friction on a flat plate. Particle Image Velocimetry (PIV) technique was used to quantify characteristic features of coherent structures growing to the boundary layer. In the PIV measurement, it is difficult to calculate the friction velocity near the wall region due to laser deflection and uncertainty so that Clauser fitting method at the logarithmic region was adopted to compute the friction velocity and compared with the one directly measured by the dynamometer. With changing the free-stream velocity from 0.5 m/s to 1.0 m/s, the activity of coherent structures in the logarithmic region was increased over three times in terms of Reynolds stress. The flow field was separated by Variable Interval Time Averaging (VITA) technique into the weak and the strong structure case depending on the existence large coherent structures in order to validate its effectiveness. The stream-wise velocity fluctuation was scanned through at the boundary thickness whether it had a large deviation from background flow. With coherent structures connected from near-wall to the boundary layer, mean wall shear stress was higher than that of weak structure case. Proper Orthogonal Decomposition (POD) analysis was also applied to compare the energy budget between them at each free-stream velocity.
This study presents the analysis of an atmospheric flow around a single-doppler radar located in a pseudo-site. The use of a doppler radar in meteorological field of wind engineering has become widespread over the last several decades, but it has generally been recognized that the single-Doppler radar yields only one single velocity component - the radial velocity($V_r$) so that some additional hypotheses or simplifications must be necessary to get proper wind forecast. Therefore, in order to get an accurate radial velocity($V_r$) in this study, the existing methods such as VAD(Velocity Azimuth Display) and VARD(Velocity Area Display) are reformulated and applied to match the previous study(Waldteufel and Corbin), which have been an important indicator for retrieving a radar velocity. The results presented in this study include the results from different assessment methods in a peudo-site of different wind fields. Unless the existing method can consider the proper decomposition of radial velocity in the real site, then authors suggest an appropriate curve-fitting to decrease the uncertainty errors by changing a grid adaptation rate or applying a weighting function with respect to the wind angle. It is concluded that provided properly formulated fitting function are used, the wind retrieval from the Doppler radar using VAD and VARD methods can be a viable tool for use in wind engineering problems searching for the wind resources.
본 논문은 변수 불확실성과 제어기의 곱셈형 섭동을 가지는 특이시스템에 대한 비약성 강인 보장비용 제어기 설계 알고리듬을 제안한다. 제어기가 존재할 조건, 비약성 보장비용 제어기 설계 방법, 제어기에서의 비약성 척도와 보장비용 성능지수를 최소화하는 보장비용의 상한치(upper bound)를 선형행렬부등식 접근방벙으로 제안한다. 또한, 특이치분해와 변수치환 및 슈어 여수정리를 이용하여 구한 충분조건은 구하고자 하는 변수의 견지에서 볼록최적화(convex optimization)가 가능한 선형행렬부등식으로 변형된다. 따라서, 제안한 비약성 강인 보장비용 제어기는 변수 불확실성과 제어기의 곱셈형 섭동을 가지는 폐루프 특시이스템의 점근적 안정성과 보장비용 성능지수를 최소화하고 제어기의 섭동에 대해서도 안정성을 보장한다. 마지막으로, 수치예제를 통하여 제안한 알고리듬의 타당성을 검증한다.
본 논문은 특이시스템과 곱셈형 섭동을 가지는 제어기에 대한 비약성 $H_{\infty}$ 제어기 설계 알고리듬을 제안한다. 제어기가 존재할 조건과 비약성 $H_{\infty}$ 제어기 설계 방법 및 제어기에서의 비약성 척도를 선형행렬부등식 접근방법으로 제안한다. 또한, 특이치 분해와 변수치환 및 슈어 여수정리를 이용하여 구한 충분조건은 구하고자 하는 모든 변수의 견지에서 볼록최적화(convex optimization)가 가능한 하나의 선형행렬부등식으로 변형된다. 따라서, 제안한 비약성 $H_{\infty}$ 제어기는 점근적 안정성과 폐루프 특이시스템의 $H_{\infty}$ 노옴 유계 및 제어기의 곱셈형 섭동에 대한 안정성을 보장한다. 또한, 제안한 알고리듬을 이용하면 변수 불확실성을 가지는 특이시스템에 대한 강인 비약성 $H_{\infty}$ 제어기 설계 문제에도 쉽게 확장됨을 보인다. 마지막으로, 수치예제를 통하여 제안한 알고리듬의 타당성을 검증한다.
본 논문에서는 잡음이 내포된 관측행렬에서 손실 데이터를 보정하는 방법과 그 잠재적 잡음에 대한 불확실성 분석에 대해서 다룰 것이다. 관측행렬에 잡음과 손실 데이터가 없을 경우는 SVD 행렬인수분해 방법에 의해 정확한 복원 결과를 얻을 수 있다. 그렇지만 일반적으로 관측행렬의 일부 요소는 손실되거나 잡음 영향을 받게 된다. 이러한 경우는 3차원 복원 오차를 유발시킬 뿐만 아니라 그 해결책 또한 찾기가 쉽지 않은 문제가 있다. 따라서 3차원 복원 오차를 최소화하기 위해서는 무엇보다도 잡음 환경에서 손실 데이터를 신뢰성 있게 보정하고, 그 보정된 결과를 정량적으로 평가를 해줄 필요가 있다. 본 논문은 2차원 투영 객체와 3차원 복원 형상 사이의 기하학적 특성을 이용해 손실 데이터를 보정 하는 방법을 소개하고, 그 보정 성능을 정량적으로 평가할 수 있는 SVD rank이론을 이용한 관측행렬의 잡음 레벨 추정 방법에 대해서 제안할 것이다.
Finite element analysis is one of the important methods to study the structural performance. Due to the simplification, discretization and error of structural parameters, numerical model errors always exist. Besides, structural characteristics may also change because of material aging, structural damage, etc., making the initial finite element model cannot simulate the operational response of the structure accurately. Based on Bayesian methods, the initial model can be updated to obtain a more accurate numerical model. This paper presents the work on the field test, modal identification and model updating of a Chinese reinforced concrete pagoda. Based on the ambient vibration test, the acceleration response of the structure under operational environment was collected. The first six translational modes of the structure were identified by the enhanced frequency domain decomposition method. The initial finite element model of the pagoda was established, and the elastic modulus of columns, beams and slabs were selected as model parameters to be updated. Assuming the error between the measured mode and the calculated one follows a Gaussian distribution, the posterior probability density function (PDF) of the parameter to be updated is obtained and the uncertainty is quantitatively evaluated based on the Bayesian statistical theory and the Metropolis-Hastings algorithm, and then the optimal values of model parameters can be obtained. The results show that the difference between the calculated frequency of the finite element model and the measured one is reduced, and the modal correlation of the mode shape is improved. The updated numerical model can be used to evaluate the safety of the structure as a benchmark model for structural health monitoring (SHM).
Performing high-fidelity computational fluid dynamics (HF-CFD) to predict the flow and heat transfer state of the coolant in the reactor core is expensive, especially in scenarios that require extensive parameter search, such as uncertainty analysis and design optimization. This work investigated the performance of utilizing a multi-fidelity reduced-order model (MF-ROM) in PWR rod bundles simulation. Firstly, basis vectors and basis vector coefficients of high-fidelity and low-fidelity CFD results are extracted separately by the proper orthogonal decomposition (POD) approach. Secondly, a surrogate model is trained to map the relationship between the extracted coefficients from different fidelity results. In the prediction stage, the coefficients of the low-fidelity data under the new operating conditions are extracted by using the obtained POD basis vectors. Then, the trained surrogate model uses the low-fidelity coefficients to regress the high-fidelity coefficients. The predicted high-fidelity data is reconstructed from the product of extracted basis vectors and the regression coefficients. The effectiveness of the MF-ROM is evaluated on a flow and heat transfer problem in PWR fuel rod bundles. Two data-driven algorithms, the Kriging and artificial neural network (ANN), are trained as surrogate models for the MF-ROM to reconstruct the complex flow and heat transfer field downstream of the mixing vanes. The results show good agreements between the data reconstructed with the trained MF-ROM and the high-fidelity CFD simulation result, while the former only requires to taken the computational burden of low-fidelity simulation. The results also show that the performance of the ANN model is slightly better than the Kriging model when using a high number of POD basis vectors for regression. Moreover, the result presented in this paper demonstrates the suitability of the proposed MF-ROM for high-fidelity fixed value initialization to accelerate complex simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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