메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
마상범 (한국생산기술연구원) 박혜린 (이노마드) 김승준 (한국생산기술연구원) 김성 (한국생산기술연구원) 김진혁 (과학기술연합대학원대학교)
저널정보
한국유체기계학회 한국유체기계학회 논문집 한국유체기계학회 논문집 제24권 제5호(통권 제128호)
발행연도
2021.10
수록면
16 - 23 (8page)
DOI
10.5293/kfma.2021.24.5.016

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

오류제보하기
In this study, an optimization design was performed to improve the hydrodynamic performances of an ultra-small turbine based on a 3-D Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) analysis. The runner of the turbine was selected as the computational domain and optimization object. The locations of the inlet, outlet and external interface of the computational domain were set to 3 times, 6 times and 3 times the diameter of the runner, respectively. For the turbulent closure problem in the RANS analysis, the shear stress transport (SST) turbulence model was used, and a grid dependency test was performed by applying the grid convergence index (GCI) based on the Richardson extrapolation method considering the grid discretization error. Four design variables related to the geometry of the runner blade were selected to maximize the power coefficient. The radial basis neural network (RBNN) was used as the surrogate model and trained to improve prediction accuracy. The optimization results obtained by using machine learning method showed highly accurate prediction values, and compared with the reference design, the optimum design provided improved hydraulic performances.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 수치해석 및 최적설계 방법
3. 결과 및 검토
4. 결론
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

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

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-554-002089757