In the winter season, when the ventilation system is operating, the fresh cold air from the slot-type openings of broiler house which directly reached the animal zone can cause various problems such as thermal stress, decreasing of feed and water consumption, occurrence of respiratory disease, and e...
In the winter season, when the ventilation system is operating, the fresh cold air from the slot-type openings of broiler house which directly reached the animal zone can cause various problems such as thermal stress, decreasing of feed and water consumption, occurrence of respiratory disease, and etc. Therefore it is very important to control the trajectory of aero-flow from the slot openings to induce an efficient thermal heat change. Jet-drop distance model was proposed to predict and control the jet-trajectory. However their study was restricted due to the small scaled model and difficulties of measuring the Jet-drop distance. In this study, CFD was applied to analyze qualitatively and quantitatively the jet-drop distance in a real broiler house. The various variables were considered such as installed slot-angle, designed ventilation rate, and the outdoor ambient temperature. From the present study, two linear-regression models using the Jet-drop factor and corrected Archimedes number, and their R-squared values 0.744 and 0.736, respectively, were used. From this study, the applicability of CFD on the analysis of Jet-drop distance model was confirmed.
In the winter season, when the ventilation system is operating, the fresh cold air from the slot-type openings of broiler house which directly reached the animal zone can cause various problems such as thermal stress, decreasing of feed and water consumption, occurrence of respiratory disease, and etc. Therefore it is very important to control the trajectory of aero-flow from the slot openings to induce an efficient thermal heat change. Jet-drop distance model was proposed to predict and control the jet-trajectory. However their study was restricted due to the small scaled model and difficulties of measuring the Jet-drop distance. In this study, CFD was applied to analyze qualitatively and quantitatively the jet-drop distance in a real broiler house. The various variables were considered such as installed slot-angle, designed ventilation rate, and the outdoor ambient temperature. From the present study, two linear-regression models using the Jet-drop factor and corrected Archimedes number, and their R-squared values 0.744 and 0.736, respectively, were used. From this study, the applicability of CFD on the analysis of Jet-drop distance model was confirmed.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
그러나 현장 실험 시, 입기류 도달 거리를 측정에 있어서, 눈에 보이지 않는 기류의 정성적인 파악의 어려움, 데이터 획득의 불확실성, 많은 시간과 노동의 소요 등이 지적된 바 있다. 따라서 본 연구에서는 최근 농업 시설의 환기 연구에 활발히 활용되고 있는 CFD 시뮬레이션 기법을 이용하여 입기류 도달거리의 정성적, 정량적 측정을 통하여 선행연구에서 지적되었던 한계점을 극복하고자 하였다. 앞선 연구들이, 입기 슬롯이 1개 및 3개 존재하는 실내 실험에 국한된데 비하여 본 연구에서는 실제 육계사 구조를 대상으로 총 14개의 입기 슬롯이 교차로 마주보고 있는 구조에 대하여 연구를 수행하였다.
설계 조건 별 총 108가지 구조에 대하여 각각의 입기류 도달 거리 산정에 앞서, 음압식 환기 시스템이 작동되는 시간에 따라 형성되는 유동장 및 온도장 분포를 토대로 해석 대상이 되는 적정 시간에 대한 선정 작업을 실시하였다. 먼저 본 연구에서는 다음 Fig. 4와 같이, 계사 영역 내부에 형성되는 온도장이 유동장의 형태에 지배됨을 확인하였고 이에 각 구조별 온도장을 토대로 정성적인 분석을 실시하고자 하였다.
따라서 본 연구에서는 최근 농업 시설의 환기 연구에 활발히 활용되고 있는 CFD 시뮬레이션 기법을 이용하여 입기류 도달거리의 정성적, 정량적 측정을 통하여 선행연구에서 지적되었던 한계점을 극복하고자 하였다. 앞선 연구들이, 입기 슬롯이 1개 및 3개 존재하는 실내 실험에 국한된데 비하여 본 연구에서는 실제 육계사 구조를 대상으로 총 14개의 입기 슬롯이 교차로 마주보고 있는 구조에 대하여 연구를 수행하였다. 그 결과 Zhang 등이 제시한 선형 회귀 모델 중, Jet-drop factor를 이용한 모델 A의 경우 0.
이에 본 연구에서는 최근 농업 시설의 환기 연구에 활발히 적용되고 있는 전산유체역학 (Computational Fluid Dynamics, CFD) 기술을 활용하여 Lee 등 (2007)에 의하여 검증된 크로스 강제 환기 방식의 육계사 시뮬레이션 모델을 대상으로 다중 입기 슬롯에서의 입기류 도달거리를 측정하고 이에 대한 특성을 파악하고자 하였다.
가설 설정
비정상상태에 대하여 해석을 수행하였으며 초기 유동이 존재하지 않는 상태에서 수 초 동안 환기 팬을 작동하여 내부 기류 패턴이 형성되었을 때 계군 평균 높이 즉, 바닥으로부터 40 cm 떨어진 높이에서의 온도 변화를 모니터링 하였다. 계군 바닥의 온도는 일반적인 육계의 2~3주령 시 평균 사육 권장 온도를 기준으로 25 ℃를 가정하였다. 입기류 도달거리의 산정은 먼저 정성적인 유동 및 온도장 분석을 통하여 Free-jet 조건에 부합되는 경우를 추출하고 계군 높이에서의 온도 값을 토대로 정성적인 결과와 함께 각 환경 조건에 따른 입기류 도달거리 값을 제시하고자 하였다.
배기팬이 설치된 측벽의 경우 총 6구의 입기 슬롯을 개방하였으며 반대편 측벽의 경우 총 8구를 개방한 형태의 환기 구조를 가정하였다.
제안 방법
격자망은 쐐기 (Wedge) 및 육면체 (Hexahedron) 형태로 구성하였으며 설계된 격자망의 크기는 1.25 × 10-6~4.04 × 10-3 m3로써 시뮬레이션의 수렴에 지대한 영향을 미치는 입기구 인근에서 보다 조밀한 형태의 비등방 격자망을 구성하였다.
다양한 환경 조건에 따른 입기류 도달거리 산정을 위하여 입기류의 유입 각도를 결정하는 슬롯의 설치 각도 (15, 30, 45, 60, 75, 90°), 3가지 외기 조건 (-15, 0, 15 ℃) 및 6가지 환기량 (0.05, 0.075, 0.10, 0.15, 0.20, 0.30 AER; Air exchange rate, 회/min)을 변수로 설정하여 총 108가지의 실험 조건을 구성하였다 (Table 1).
FLUENT는 c언어를 기반으로 작성된 상용 프로그램으로 관심 영역에 대하여 작은 스케일의 난류 효과를 시 · 공간에 대하여 근사화 하는 Reynolds-Averged Navier-Stokes 방정식을 계산한다. 또한 유체 및 에너지의 이동 현상과 관련한 질량, 운동량, 에너지 방정식을 미소 체적에 적용하여 FVM방식에 따라 비선형 연립 편미분 방정식에 대한 해석을 수행한다.
30 AER; Air exchange rate, 회/min)을 변수로 설정하여 총 108가지의 실험 조건을 구성하였다 (Table 1). 비정상상태에 대하여 해석을 수행하였으며 초기 유동이 존재하지 않는 상태에서 수 초 동안 환기 팬을 작동하여 내부 기류 패턴이 형성되었을 때 계군 평균 높이 즉, 바닥으로부터 40 cm 떨어진 높이에서의 온도 변화를 모니터링 하였다. 계군 바닥의 온도는 일반적인 육계의 2~3주령 시 평균 사육 권장 온도를 기준으로 25 ℃를 가정하였다.
설계 조건 별 총 108가지 구조에 대하여 각각의 입기류 도달 거리 산정에 앞서, 음압식 환기 시스템이 작동되는 시간에 따라 형성되는 유동장 및 온도장 분포를 토대로 해석 대상이 되는 적정 시간에 대한 선정 작업을 실시하였다. 먼저 본 연구에서는 다음 Fig.
환경 조건으로 설정한 108가지의 구조 중 대표적인 거리 별 4개의 입기 슬롯을 대상으로 총 432개의 도달거리 데이터를 추출하였다. 이를 토대로 정성적 결과에 기반하여, 지붕 측 단면 등 구조적 영향으로 인한 Free-jet 조건에 위배되는 결과를 제외한 후, 폭 방향 별 온도 모니터링 결과를 토대로 입기류 도달거리를 산정하였다. 각 환경 조건 별로 유입구의 특성을 반영한 Jetdrop factor 및 전체 형상에 대한 물리적인 정보를 포함하는 수정 아르키메데스 수 등을 산출하였으며 이를 이용하여 Zhang 등 (1999)이 제시한 회귀 모델 A 및 모델 B에 적용해 본 결과는 다음과 같다.
계군 바닥의 온도는 일반적인 육계의 2~3주령 시 평균 사육 권장 온도를 기준으로 25 ℃를 가정하였다. 입기류 도달거리의 산정은 먼저 정성적인 유동 및 온도장 분석을 통하여 Free-jet 조건에 부합되는 경우를 추출하고 계군 높이에서의 온도 값을 토대로 정성적인 결과와 함께 각 환경 조건에 따른 입기류 도달거리 값을 제시하고자 하였다.
환경 조건 별 입기류 도달거리의 산정을 위하여 시뮬레이션 연산이 수행되는 동안 계군 높이 즉, 바닥으로부터 40 cm 높이에서 계사 폭 방향에 따른 온도 분포 데이터를 실시간으로 모니터링하였다. 폭 방향 온도 데이터, 정성적인 온도장을 바탕으로, 구조 별 R3, R7, L4, L6 입기 슬롯에서의 입기류 도달거리를 산정하고자 하였으며 그 대표적인 결과는 Fig. 9, 10, 11과 같다. 슬롯의 각도가 45°, 0.
환경 조건 별 입기류 도달거리의 산정을 위하여 시뮬레이션 연산이 수행되는 동안 계군 높이 즉, 바닥으로부터 40 cm 높이에서 계사 폭 방향에 따른 온도 분포 데이터를 실시간으로 모니터링하였다. 폭 방향 온도 데이터, 정성적인 온도장을 바탕으로, 구조 별 R3, R7, L4, L6 입기 슬롯에서의 입기류 도달거리를 산정하고자 하였으며 그 대표적인 결과는 Fig.
대상 데이터
입기 슬롯은 입기 각도를 조절할 수 있는 형태로써 계절별 혹은 외기 조건에 따라 입기되는 기류의 초기 유입 각도를 조절하고 있다. 본 연구에서는 동절기 크로스 환기 방식에 따라 길이 방향으로 동일 간격으로 배치되어 있는 배기팬을 중심으로 내부 기류 및 열환경 조성이 반복되어 나타날 것이라는 가정 하에 배기팬 중 1기를 중심으로 전체 길이의 1/5 크기인 14 m를 대상으로 연구 영역으로 설정하였다. 연구 대상 영역의 기본 골격, 팬, 입기 슬롯 등의 환기 구조의 설계 및 수치 계산을 위한 격자 설계는 GAMBIT을 사용하였다.
연구 대상 계사는 충청북도 음성군에 위치하는 강제 환기식 계사로써 폭 13.5 m, 길이 70 m, 측고 3.5 m, 지붕 최고 높이는 5.5 m이다. 계사 한쪽 측벽에는 폭 600 mm, 높이 600 mm의 정사각형 형태의 크로스 배기팬이 일정한 간격으로 5기가 설치되어 있으며 슬롯 형태의 입기구가 바닥으로부터 2.
환경 조건으로 설정한 108가지의 구조 중 대표적인 거리 별 4개의 입기 슬롯을 대상으로 총 432개의 도달거리 데이터를 추출하였다. 이를 토대로 정성적 결과에 기반하여, 지붕 측 단면 등 구조적 영향으로 인한 Free-jet 조건에 위배되는 결과를 제외한 후, 폭 방향 별 온도 모니터링 결과를 토대로 입기류 도달거리를 산정하였다.
데이터처리
해당 변수로부터 식 (5)와 같은 Jet-drop factor (Fjd)를 제시하였고 이와 입기류 도달거리간의 상관관계를 토대로 Jetdrop model을 식 (6)과 같이 제시한 바 있다. 그 외에 아르키메데스 수 및 식 (7)과 같은 수정 아르키메데스 수와 입기류 도달 거리 간의 상관관계를 분석하였으며 이에 대한 결정 계수 값 및 평균평방근 (root-mean-square, RMS) 값을 이용하여 모델 간의 상대 비교를 실시한 바 있다.
이론/모형
이를 토대로 정성적 결과에 기반하여, 지붕 측 단면 등 구조적 영향으로 인한 Free-jet 조건에 위배되는 결과를 제외한 후, 폭 방향 별 온도 모니터링 결과를 토대로 입기류 도달거리를 산정하였다. 각 환경 조건 별로 유입구의 특성을 반영한 Jetdrop factor 및 전체 형상에 대한 물리적인 정보를 포함하는 수정 아르키메데스 수 등을 산출하였으며 이를 이용하여 Zhang 등 (1999)이 제시한 회귀 모델 A 및 모델 B에 적용해 본 결과는 다음과 같다.
본 연구에서는 Lee 등 (2007)에 의하여 수행된 육계사를 대상으로 한 풍동 (Wind tunnel) 실험, PIV (Particle image velocimeter) 시험 결과 및 CFD 시뮬레이션 결과의 비교 분석 결과 가장 높은 모의 정확도를 보인다고 판단된 RNG k-ε모델을 사용하였다.
전산유체역학 (Computational Fluid Dynamics, CFD)은 유동현상을 묘사하는 비선형 편미분 방정식인 Navier-Stokes 방정식을 유한체적법 (Finite volume method, FVM)과 같은 수치 해석 알고리즘을 사용하여 유체의 거동 문제를 해석하는 학문이다. 본 연구에서는 연구 대상 계사의 구조 설계 및 연산을 위하여 전산유체역학 상용 소프트웨어인 GAMBIT (ver 2.4, Fluent Co. NewHampsher, USA)을 사용하였으며 구성한 격자 계에 대한 비선형 편미분 방정식의 이산화 및 연산을 위하여 FLUENT (ver 6.3. Fluent Co. NewHampsher, USA)를 사용하였다. GAMBIT은 3차원의 기본적인 외형 제작, 정렬 및 비정렬 격자계의 구성, 경계 조건 정의 등에 사용되는 GUI (Graphical User Interface) 기반의 프로그램이다 (Kwon et al.
본 연구에서는 동절기 크로스 환기 방식에 따라 길이 방향으로 동일 간격으로 배치되어 있는 배기팬을 중심으로 내부 기류 및 열환경 조성이 반복되어 나타날 것이라는 가정 하에 배기팬 중 1기를 중심으로 전체 길이의 1/5 크기인 14 m를 대상으로 연구 영역으로 설정하였다. 연구 대상 영역의 기본 골격, 팬, 입기 슬롯 등의 환기 구조의 설계 및 수치 계산을 위한 격자 설계는 GAMBIT을 사용하였다. 격자망은 쐐기 (Wedge) 및 육면체 (Hexahedron) 형태로 구성하였으며 설계된 격자망의 크기는 1.
성능/효과
10초의 경우 입기 슬롯으로부터 유입되는 기류가 아직 계군 영역에 도달하지 않아 입기류 도달거리의 정량적인 파악이 어렵다고 판단되었으며 60초의 경우 이미 유입된 외기가 계군에 도달한 후, 바닥면에서 확산되어 낮은 온도 분포를 갖는 영역이 넓게 나타나, 입기류가 도달한다고 판단되는 임의 지점을 선택하는데 문제가 있을 것이라 사료되었다. 120초의 경우 과다 환기로 인하여 계사 내부의 온도가 사육 권장 온도보다 극심하게 낮아지는 것을 확인하였으며 이로 인한 부력 변화로 인하여 입기 슬롯으로부터 유입되는 기류가 천정을 향하여 뻗어나가는 현상을 확인하였다. 따라서 본 연구에서는 입기류 도달거리 선정을 위한 적정 시간으로써 환기가 진행된 후 20초 당시를 선정하였으며 이는 실제 동절기 계사 환기 운영 조건 즉, 일반적으로 호흡기성 질병 방지 등을 이유로 30초 미만이 추천되는 현실을 고려하였을 때 적절하다고 판단되었다.
CFD 시뮬레이션을 이용하여 각 환경 조건 별로 산출한 입기류 도달거리를 토대로 Zhang 등 (1996, 1999)이 제시한 선형 회귀 모델 A, B를 각각 적용해본 결과 두 모델 모두, 선행 연구에서 제시하였던 결정계수 치에 비하여 다소 하락한 수치를 보이는 것으로 나타났다.
075AER 일 경우 입기류가 대부분 뻗어나가지 못하고 벽면을 타고 흘러내리는 형태를 보였다. 국내 동절기 설계 환기량으로 추천되는 0.05~0.10AER을 환기 조건으로 설정할 경우 저온의 외기가 지붕 상단 측에 존재하는 고온의 공기와 열교환을 하지 못하고 벽체 인근의 동물 군에 직접적으로 도달하는 것이 확인되었다. 따라서 이 영역에 위치하는 동물 군의 열적 스트레스 증가 및 호흡기성 질병의 발병 가능성이 존재한다고 유추할 수 있다.
앞선 연구들이, 입기 슬롯이 1개 및 3개 존재하는 실내 실험에 국한된데 비하여 본 연구에서는 실제 육계사 구조를 대상으로 총 14개의 입기 슬롯이 교차로 마주보고 있는 구조에 대하여 연구를 수행하였다. 그 결과 Zhang 등이 제시한 선형 회귀 모델 중, Jet-drop factor를 이용한 모델 A의 경우 0.744의 결정계수를, 수정 아르키메데스 수를 이용한 모델 B의 경우 0.737의 결정계수를 갖는 것으로 나타나 두 모델이 각각 대략 74 % 정도로 주어진 변수에 대하여 입기류 도달 거리를 예측할 수 있는 것으로 판단되었다. 선행연구에서 제시되었던 결정계수치에 비하여 다소 감소하는 경향이 나타났으나 이는 양쪽 측벽에서 다수의 교차로 개방된 입기 슬롯으로 인한 복잡한 내부 공기 유동에 따른 오차 및 변동에 의한 결과라고 사료된다.
먼저, Jet-drop factor를 이용한 회귀 모델 A는 다음 식 (10)과 같이 표현된다. 단순회귀분석법을 통하여 회귀 계수 즉 C1 및 C2 값은 각각 -1.3243, 3.6570으로 나타났으며 이때 표본 자료를 통하여 산출한 결정계수 (coefficient of determination, r2 )는 0.7444 수준으로 나타나 해당 모델을 통하여 약 74 %가 회귀 방정식에 의하여 설명되고 있다고 판단할 수 있다 (P<0.005). 이때 자료의 확산 정도를 평가하기 위하여 오차자승합(Error sum of squares, SSE)을 자유도 (Degree of freedom)로 나누어준 MSE 값은 0.
120초의 경우 과다 환기로 인하여 계사 내부의 온도가 사육 권장 온도보다 극심하게 낮아지는 것을 확인하였으며 이로 인한 부력 변화로 인하여 입기 슬롯으로부터 유입되는 기류가 천정을 향하여 뻗어나가는 현상을 확인하였다. 따라서 본 연구에서는 입기류 도달거리 선정을 위한 적정 시간으로써 환기가 진행된 후 20초 당시를 선정하였으며 이는 실제 동절기 계사 환기 운영 조건 즉, 일반적으로 호흡기성 질병 방지 등을 이유로 30초 미만이 추천되는 현실을 고려하였을 때 적절하다고 판단되었다.
이는 실제 동절기 계사 운영 시 주로 보고되는 측벽 인근에서의 높은 폐사율, 계군의 응집 및 특정 영역의 회피 현상 등을 뒷받침하는 결과라고 판단할 수 있다. 이후 환기량이 증가할수록 입기류 도달거리가 점차 증가하였으며, 시간당 공기 교환량이 증가함에 따라 계사 내부의 평균 온도 또한 점차 감소하는 경향을 확인할 수 있었다.
해당 조건에서 입기 각도가 45°일 때 다른 입기 각도 조건과 비교하여 입기류 도달거리 가장 길게 나타났으며, 입기 각도가 증가할수록 도달거리는 점차 감소하고 동물 군에 도달하는 입기류의 온도 또한 점차 감소하는 것을 확인할 수 있었다.
9와 같다. 해당 조건의 경우, 정성적 및 정량적 결과로부터 3.91 m의 입기류 도달거리를 용이 하게 산출할 수 있었다. Fig.
후속연구
또한 기존에 제시되었던 변수 외에 모델 정확도를 향상시킬 수 있는 새로운 변수의 도출 및 예측 모델 등의 후속 연구가 필요하다. 다양한 환기 작동 시간에 따른 각각의 입기류 도달거리 산출을 위한 선형 모델 제시 및 데이터베이스 구축을 통하여 실제 육계사 운영 시, 각 환경 인자의 실시간 모니터링에 따른 동절기 환기 시스템의 탄력적인 운영 및 안정적인 열환경 조성에 기여할 수 있을 것이라 판단된다.
본 연구를 통하여 Jet-drop distance 이론과 CFD 시뮬레이션의 접목에 대한 활용 가능성을 검토를 하였으며, 향후 현장 검증 실험 등을 통하여 시뮬레이션 모델의 정확도를 향상시킬 필요가 있을 것으로 판단된다. 또한 기존에 제시되었던 변수 외에 모델 정확도를 향상시킬 수 있는 새로운 변수의 도출 및 예측 모델 등의 후속 연구가 필요하다. 다양한 환기 작동 시간에 따른 각각의 입기류 도달거리 산출을 위한 선형 모델 제시 및 데이터베이스 구축을 통하여 실제 육계사 운영 시, 각 환경 인자의 실시간 모니터링에 따른 동절기 환기 시스템의 탄력적인 운영 및 안정적인 열환경 조성에 기여할 수 있을 것이라 판단된다.
본 연구를 통하여 Jet-drop distance 이론과 CFD 시뮬레이션의 접목에 대한 활용 가능성을 검토를 하였으며, 향후 현장 검증 실험 등을 통하여 시뮬레이션 모델의 정확도를 향상시킬 필요가 있을 것으로 판단된다. 또한 기존에 제시되었던 변수 외에 모델 정확도를 향상시킬 수 있는 새로운 변수의 도출 및 예측 모델 등의 후속 연구가 필요하다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
전산유체역학이란?
전산유체역학 (Computational Fluid Dynamics, CFD)은 유동 현상을 묘사하는 비선형 편미분 방정식인 Navier-Stokes 방정식을 유한체적법 (Finite volume method, FVM)과 같은 수치 해석 알고리즘을 사용하여 유체의 거동 문제를 해석하는 학문이다. 본 연구에서는 연구 대상 계사의 구조 설계 및 연산을 위하여 전산유체역학 상용 소프트웨어인 GAMBIT (ver 2.
현재 국내 대다수의 육계사의 하절기 환기 방식은?
현재 국내 대다수의 육계사의 환기 방식은 하절기의 경우 터널 환기 방식을, 환절기 및 동절기의 경우 측벽에 설치된 배기 팬 및 다수의 입기 슬롯을 이용한 크로스 환기 방식으로 운영되고 있다. 그러나 동절기에 환기를 실시할 경우 상대적으로 밀도가 높은 차가운 외기가 그대로 계군으로 도달하여 계군의 열적 스트레스를 유발할 수 있다.
동절기에 환기가 중요한 이유는?
이는 각종 호흡기성 질병의 원인으로 작용할 뿐만 아니라 이로 인한 닭의 쏠림 현상, 사료 섭취량 및 음수량의 감소, 면역력 저하, 폐사율 증대에 따른 다양한 경제적인 손실을 야기 시킬 수 있다. 따라서 차가운 외기가 그대로 계군 내로 도달하지 않고 최대한 시설 내부 상단에서 존재하는 따뜻한 공기층과 열교환이 이루어지도록 입기류를 유도하는 것이 중요하다. 이에 Zhang 등 (1996, 1999)은 실험실 규모의 소규모 축산 시설 모형을 대상으로 공간으로 유입되는 외기류의 궤적 조절에 대한 기준 마련을 위하여 아르키메데스 수 등을 이용한 입기류 도달거리 (Jet-drop distance) 모델을 제시한 바 있다.
참고문헌 (13)
Abramovich, G. N., 1963. The Theory of Turbulent Jets. Cambridge, Mass.: MIT Press.
Berchmans, D., J. M. Randall, D. Van Thielen, and V. Goedseels, 1993. Validity of the Archimedes number in ventilating commercial livestock buildings. Journal of Agricultural Engineering Research. 56(3): 239-251.
Fluent. 2011. The manual of computational fluid dynamics (CFD), Version 6.3. Lebanon, N.H.: Fluent, Inc.
Hong, S. W., I. B. Lee, H. K. Hong, I. H. Seo, H. S. Hwang, J. P. Bitog, J. I. Yoo, K. S. Kwon, T. H. Ha, and K. S. Kim, 2008. Analysis of heating load of a naturally ventilated broiler house using BES simulation. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers. 50(1): 39-47. (in Korean)
Koestel, A. 1955. Paths of horizontally projected heated and chilled air jets. Transactions of the ASHAE. 61: 213-232.
Kwon, K. S., I. B. Lee, H. S. Hwang, J. P. Bitog, S. W. Hong, I. H. Seo, J. S. Choi, S. H. Song, and O. K. Moon, 2010. Analysis on the optimum location of an wet air cleaner in a livestock house using CFD technology. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers. 52(3): 19-29. (in Korean)
Lee, I. B., S. Sase, S. H. Sung, 2007, Evaluation of CFD accuracy for the ventilation study of a naturally ventilated broiler house. Japan Agricultural Research Quarterly. 41(1): 53-64.
Leonard, J. J., and J. B. McQuitty 1986. Archimedes number criteria for the control of cold ventilation air jets. Canadian Agricultural Engineering. 28(2): 117-123.
Park, Y. W., H. Hong, and I. B. Lee, 2004. Analysis of heating energy in a naturally ventilated broiler house. The Society of Air-Conditioning and Refrigerating Engineers of Korea. 2004: 58. (in Korean)
Randall, J. M., and V. A. Battams, 1979. Stability criteria for airflow patterns in livestock buildings. Journal of Agricultural Engineering Research. 24(4): 361-374.
Zhang, G., S. Morsing, and J. S. Strom, 1996. Modeling jet drop distances for control of a nonisothermal flapadjusted ventilation jet. American Society of Agricultural Engineers. 39(4): 1421-1431.
Zhang, G., and J. S. Strom, 1999. Jet drop models for control of non-isothermal free jets in a side-wall multi-inlet ventilation system. American Society of Agricultural Engineers. 32(4): 1121-1126.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.