Surge pressure is created by rapid change of flow rate due to operation of hydraulic component or accident of pipeline. Proper control of surge pressure in distribution system is important because it can damage pipeline and may have the potential to degrade water quality by pipe leakage due to surge pressure. Surge relief valve(SRV) is one of the most widely used devices and it is important to determine proper parameters for SRV's installation and operation. In this research, determining optimum parameters affecting performance of the SRV were investigated. We proposed the methodology for finding combination of parameters for best performance of the SRV. Therefore, the objective function for evaluate fitness of candidate parameters and surge pressure simulation software was developed to validate proposed parameters for SRV. The developed software was integrated into genetic algorithm(GA) to find best combination of parameters.
Thermodynamic analysis of water-to-water heat pump system based on the first and second law of thermodynamics is carried out in this study. This analysis shows the distribution of irreversibilities throughout the system components and informs us of a potential improvements with the temperature condition changes. Source water temperature($T_A$), utilization water temperature($T_D$) and temperature differences (${\Delta}T_{AB}$, ${\Delta}T_{CD}$) are important factors to affect system performances such as component irreversibilities, exergetic efficiency and COPH. Advantages and disadvantages with these factors are discussed. Second law optimization phenomena with $T_A$ and ${\Delta}T_{AB}$ are also indicated.
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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제3권4호
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pp.285-291
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2010
To provide required flow rates of cooling or circulating water properly, approach flow conditions of vertical pump systems should be in compliance with state of the art acceptance criteria. The direct inflow should be vortex free, with low pre-rotation and symmetric velocity distribution. Physical model investigations are common practice and the best tool of prediction to evaluate, to optimize and to document flow conditions inside intake structures for vertical pumping systems. Optimization steps should be accomplished with respect to installation costs and complexity on site. The report shows evaluation of various approach flow conditions inside a compact waste water pumping station. The focus is on the occurrence of free surface vortices and the evaluation of air entrainment for various water level and flow rates. The presentation of the results includes the description of the investigated intake structure, occurring flow problems and final recommendations.
본 연구에서는 최적화 기법의 하나인 화음탐색법 (HS: Harmony Search)에 클러스터링 기법을 적용하여 개선된 형태의 HS를 제안하였다. HS는 음악의 즉흥연주를 모방하여 개발되었으며 무작위선택, 기억회상, 음조조정의 세 가지 연산을 이용하여 최적해를 반복적으로 탐색해 나간다. 기존의 HS의 경우, 세 가지 연산 중 기억회상을 진행할 때 해집단의 저장 공간인 해저장소 (HM: Harmony Memory)에 있는 해를 선택하는데, 이 과정에서 적합도를 정량화한 목적함수 값에 상관없이 모두 동일한 확률로 해의 선택이 이루어지고, 이에 따라 최적의 해를 탐색하는 속도가 상대적으로 낮다. 본 연구에서 제안한 개선 클러스터링 화음탐색법 (ICHS: Improved Clustering Harmony Search)는 HM에서 목적함수의 값을 기준으로 클러스터링 기법을 적용하여 목적함수 값이 유사한 솔루션들이 하나의 해집단을 형성하도록 클러스터링을 수행한다. 이를 통해 만들어진 클러스터 중 상대적으로 목적함수 값이 우수한 클러스터에는 더 높은 선택 확률을 부여하여, 적합도가 높은 클러스터에 포함된 해의 결정변수가 선택될 확률을 높게 하는 역할을 한다. 본 연구에서는 ICHS의 효율성을 검증하기 위하여 개발 기법을 기존 논문에서 제시된 수학적 최적화 문제에 적용하였고 우수한 해탐색 성능을 확인할 수 있었다. 또한 실제 공학 문제에 대한 적용성 평가를 위해 개발 기법을 대규모 상수도관망 관경최적화 문제에 적용하였다. 상수도관망 최적설계에 대한 ICHS의 적용 결과, 기존 최적화 기법에 비해 우수한 해를 안정적으로 도출할 수 있는 것으로 나타났다.
With drinking water standards becoming more rigorous and increasing demands for additional water quantities, while water resources are becoming more polluted, mathematical models became an important tool to improve water treatment processes performance in the water supply system. Water treatment processes models reflect the knowledge of the processes and they are useful tools for water treatment process optimization, design, operator training for decision making and fundamental research. Unfortunately, in the current practice of drinking-water production and distribution, water treatment processes modeling is not successfully applied. This article presents a review of some existing water treatment processes simulators and the experience of their application and indicating the main weak points of each process. Also, new approaches in the modeling of water treatment are presented and recommendations are given for the work in the future.
Natural organic matter (NOM) is a heterogeneous mixture of organic matter with various polarities and molecular weights in an aquatic environment. This study investigated the effects of separation conditions (resin volume, organic matter, etc.) and the repeated use of the resin for the fractionation of organic components in the DAX resin fractionation method. The distribution characteristics of the organic components ((hydrophilic [Hi], hydrophobic acid [HoA], and hydrophobic neutral [HoN]) under the derived fractionation conditions were also analyzed. Constant fractionation results (i.e. HoA/Hi ratio) were obtained in the column capacity factor (i.e. the packed resin volume) in the range of 50 to 100. The resin-packed column maintained constant separation efficiency for up to two repeated uses. The above conditions were applied to wastewater and stream water samples (before and after rainfall). The results showed that the concentration of organic matter in the wastewater effluent was 2-15 times lower with an increased ratio of hydrophilicity to hydrophobicity (i.e. Ho/Hi) compared to the influent depending on the industrial wastewater classification. Particularly, HoN was found to have a high content distribution, 10.2-50.4% of the total dissolved organic matter (DOM), in the effluents. For the stream water, the content of Hi or HoN increased significantly after rainfall, suggesting a correlation with the distribution characteristics of pollutants from the stream watershed. The results provide useful data to enhance the reliability of the DAX resin fractionation and its application to environmental samples.
Settlement estimation in cohesion materials is a crucial topic to tackle because of the complexity of the cohesion soil texture, which could be solved roughly by substituted solutions. The goal of this research was to implement recently developed machine learning features as effective methods to predict settlement (Sm) of shallow foundations over cohesion soil properties. These models include hybridized support vector regression (SVR), random forests (RF), and coot optimization algorithm (COM), and black widow optimization algorithm (BWOA). The results indicate that all created systems accurately simulated the Sm, with an R2 of better than 0.979 and 0.9765 for the train and test data phases, respectively. This indicates extraordinary efficiency and a good correlation between the experimental and simulated Sm. The model's results outperformed those of ANFIS - PSO, and COM - RF findings were much outstanding to those of the literature. By analyzing established designs utilizing different analysis aspects, such as various error criteria, Taylor diagrams, uncertainty analyses, and error distribution, it was feasible to arrive at the final result that the recommended COM - RF was the outperformed approach in the forecasting process of Sm of shallow foundation, while other techniques were also reliable.
Many ships in voyage experience weight and buoyancy distribution change by various reasons such as change of sea water density and waves, weather condition, and consumption of fuel, provisions, etc . The weight and buoyancy distribution change can bring the ships out of allowable trim, heeling angle. In these case, the ships should adjust trim and heeling angle by shifting of liquid cargo or ballasting, deballasting of ballast tanks for recovery of initial state or for a stable voyage. But, if the adjustment is performed incorrectly, ship's safety such as longitudinal strength, intact stability, propeller immersion, wide visibility, minimum forward draft cannot be secured correctly. So it is required that the adjustment of trim and heeling angle should be planned not by human operators but by optimization computer algorithm. To make an optimized plan to adjust trim and heeling angle guaranteeing the ship's safety and quickness of process, Uk! combined mechanical analysis and optimization algorithm. The candidate algorithms for the study were heuristic algorithm, meta-heuristic algorithm and uninformed searching algorithm. These are widely used in various kinds of optimization problems. Among them, heuristic algorithm $A^\ast$ was chosen for its optimality. The $A^\ast$ algorithm is then applied for the study. Three core elements of $A^\ast$ Algorithm consists of node, operator, evaluation function were modified and redefined. And we analyzed the $A^\ast$ algorithm by considering cooperation with loading instrument installed in most ships. Finally, the algorithm has been applied to tanker ship's various conditions such as Normal Ballast Condition, Homo Design Condition, Alternate Loading Condition, Also the test results are compared and discussed to confirm the efficiency and the usefulness of the methodology developed the system.
계획지원체계는 도시성장관리수단으로 간선시설 시설확장을 이용하는 우리의 능력을 증진시킨다. 이연구는 그러한 계획지원체계 (PEGASUS: 공간도시체계의 생성 및 분석을 위한 계획환경)의 개발계획의 일환으로서 상수도 시설확장모델의 개발에 관한 연구이다. 이 연구는 토지이용과 개발은 간선시설의 수요를 유발하고 간선시설은 토지가 이용되고 개발되는 방향에 영향을 미친다는 전제하에서 시작된다. 상수도 시설 확장은 2 방법으로 해결될 수 있다: 1) 최적통제이론, 2) MINLP 방법. 이 방법들은 각각장단점을 가지고 있다. 이 연구에서는 동적 시설 확장 크기 및 시기를 동시에 결정할 수 있는 MINLP방법이 채택이 되었다. 상수도 관망해석모델과 동적 상수도 시설 최적화 모델이 상수도계획과 토지이용계획의 동적 연관관계를 해결할 수 있다. 상수도 관망해석모델은 생성된 관경의 적정성을 분석하며 동적 상수도 시설 최적화모델은 변화하는 상수도 수요량을 충족할 수 있는 대안을 작성한다. 표준화기법에 의한 비용편익분석은 가장 경제적인 대안을 선정한다. GIS는 필요 상수도 수요량을 산정하고 시설확장모델의 결과를 이용자에게 보여주는데 훌륭한 역활을 할 수 있다.
최적화 분야에서 Harmony Search Algorithm (HSA)은 근래에 개발된 메타휴리스틱 최적화 알고리즘의 하나로, HSA가 개발된 이래 공학, 자연과학, 의약학 등 다양한 분야에서 많은 연구자들에 의해 활용되어왔다. 현재 최적화 대상 문제들의 복잡성이 날로 증가하고 있으며 이에 따라 기존 최적화 기법에 대한 효율을 개선하는 방법론 개발에 대한 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 HSA의 구조적 특성에 초점을 맞추어 해탐색 능력을 향상시키는 것을 목표로 하여 새로운 메타휴리스틱 최적화 알고리즘인 Multi-layered Harmony Search Algorithm (MLHSA)을 제안하였다. 개발된 MLHSA는 기존 HSA에 추가적으로 구조적인 특성을 부여하여 전역 탐색 및 지역 탐색 성능을 개선하였다. 또한, 제안된 기법의 효율성과 적용성을 검증하기 위해 이전 최적화 알고리즘 관련 문헌에서 다양한 알고리즘이 적용된 바 있는 수학적 최적해 탐색 문제와 상수도 관망의 최적 관경 설계에 MLHSA를 통한 최적화를 수행하였다. 적용 결과 본 연구에서 개발된 MLHSA는 기존 알고리즘을 효과적으로 대체할 수 있는 최적화 기법임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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