사각형 수로에서 중력류의 다상흐름 수치모의

김병주; 백중철

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 김병주 (강릉원주대학교 공과대학 토목공학과) 백중철 (강릉원주대학교 공과대학 토목공학과)

저널정보: 한국수자원학회 한국수자원학회논문집 한국수자원학회논문집 제52권 제10호

발행연도: 2019.1

수록면: 697 - 706 (10page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

다상흐름 모델링 기법과 하이브리드 난류 모델링 기법을 결합한 수치모형을 이용하여 사각형 수로에서의 중력류를 수치모의 하였다. 이 연구에서 적용한 다상흐름 해석기법은 밀도가 큰 중력류 유체, 상대적으로 밀도가 작은 주변류 유체 그리고 자유수면 위에서 흐르는 공기를 3개의 상으로 처리하며, 각 상에 대해서 분리된 흐름 지배방정식을 적용한다. 난류흐름은 벽경계 근처에서는 RANS 모드로 모의하고 벽에서 떨어진 영역에서는 LES 모드로 해석하는 하이브리드 RANS/LES 방법의 일종인 IDDES 기법을 이용하여 해석한다. 이 연구에서 적용한 모델링 기법은 중력류의 머리의 전파속도를 실험값과 일치하게 잘 예측하는 것으로 나타났다. 수치해석 결과는 아울러 낮은 레이놀즈수 난류모형을 이용한 RANS 수치모의에서 이용되는 정도의 격자해상도에서도 큰 규모의 Kelvin-Helmholtz 형식의 경계면 와의 발달과 이들 와가 지속적으로 3차원 형식의 붕괴를 거쳐 작은 난류구조로 분해되면서 난류에너지가 소산되는 현상을 성공적으로 예측함을 보여준다. 적용한 수치모의 기법은 공학적으로 접근 가능한 격자해상도에서 돌출-쪼개짐 흐름 불안정을 동반한 중력류 머리부분의 3차원 거동 특성을 잘 재현하며, 이 결과는 보다 높은 격자해상도에서 구해진 LES 결과에 상응하는 것으로 나타났다. 이 연구결과는 하이브리드 난류모델링 기법과 다상흐름 해석기법을 병합한 수치모형이 자연상태에서 복잡한 중력류의 물리적 거동을 예측하는데 공학적으로 유망한 방법임을 보여준다.

#중력류 #다상흐름 #하이브리드 난류모델링 #분리와모의

참고문헌 (35)

참고문헌 신청

Benjamin, T. B. / 1968 / Gravity currents and related phenomena / Journal of Fluid Mechanics 31(2):209~248

Bournet, P. E. / 1999 / Numerical investigation of plunging density current / Journal of Hydraulic Engineering 125(6):584~594

Britter R. E. / 1981 / A note on the structure of the head of an intrusive gravity currents / Journal of Fluid Mechanics 112:459~466

Cantero, M. I. / 2007 / On the front velocity of gravity currents / Journal of Fluid Mechanics 586:1~39

Choi, S. / 2002 / k-ε turbulence modeling of density currents developing two dimensionally on a slope / Journal of Hydraulic Engineering 128(1):55~63

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

김병주

소속기관 강릉원주대학교 공과대학 토목공학과

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 4 이용수 12

백중철

소속기관 조지아공대 토목환경공학과

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 29 이용수 105

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (35)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)