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[국내논문] 표면의 대류열전달계수, 방사율 및 화염 열유속 역해석 연구
Inverse Estimation of Convective Heat Transfer Coefficient, Emissivity and Flame Heat Flux on the Surface 원문보기

한국화재소방학회 논문지= Fire science and engineering, v.27 no.6, 2013년, pp.15 - 20  

윤경범 (한국건설생활환경시험연구원) ,  박원희 (한국철도기술연구원)

초록
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반발 입자 군집 최적화 알고리즘을 이용하여 시편 표면에서의 대류열전달 계수, 방사율 및 화염에 의한 열유속을 예측하였다. 콘 칼로리미터를 이용하여 여러 열유속 조건 하에서의 방무목 시편의 표면 온도와 질량감소율 및 발화시간을 측정하였다. 본 연구에서 최적화된 대류열전달계수, 방사율 및 화염에 의한 열유속을 이용하여 계산된 표면온도는 실험결과와 각 열유속에 대하여 평균오차가 2% 내로 잘 일치하였다. 본 연구에서 제시한 방법을 이용하여 실험적 방법으로 직접 측정하기 매우 어려운 화염이 발생하는 표면에서 열전달과 관련된 여러 물리량을 구할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The convective heat transfer coefficient, emissivity, and flame heat flux on the surface of Duglas fir are estimated by using repulsive particle swarm optimization. The surface temperature, mass loss rate, and ignition time are measured for various incident heat fluxes from a cone heater of the cone...

Keyword

#Flame heat flux   #Convective heat transfer coefficient   #Emissivity   #Repulsive particle swarm optimization  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구에서는 열분해 물성을 예측할 때 화염발생 유무에 상관없이 일정한 값의 표면물성을 입력하는 것(8-11)을 개선하기 위해 콘 칼로리미터를 이용한 실험결과와 RPSO 알고리즘을 이용하여 시편의 대류열전달 계수, 표면 방사율 및 표면이 받는 화염의 열유속을 예측하였다. 실험에 사용된 콘 칼로리미터는 ISO 5660(16) 기준을 만족시키는 장치이며, 두께 21 mm 미송방부목을 시편으로 총 6개의 콘 히터 열유속(30, 40, 50, 60 70, 80 kW/m2)에 대하여 실험을 수행하였다.

가설 설정

  • 반발 입자 군집 최적화 알고리즘을 이용한 연구는 각 물성치에 대한 민감도 및 엄밀해와 비교 분석이 진행되었고, 가상의 물성 치를 갖는 탄화 재료를 대상으로 반발 입자 군집 최적화 알고리즘이 유전 알고리즘과 비교하여 빠른 시간 내에 정확한 해를 얻을 수 있음을 확인하였다(9,10). 이전의 열분해 물성을 예측한 연구는 경계조건에 해당하는 화염에 의한 열유속, 표면 방사율 및 대류열전달계수에 대하여 화염 발생 유무에 상관없이 일정한 값( #= 30 kW/m2, ε = 0.9, h = 10 kW/m2)을 사용하였다(8-11). 그러나 탄화 재료의 경우 화염에 의해 재료의 물성이 달라지기 때문에 표면에서의 방사율 및 대류열전달계수가 다르게 적용되어야 하며, 시편에 따라 화염에 의해 시편 표면이 받는 열유속이 다르게 적용되어야 한다.
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참고문헌 (18)

  1. K. McGrattan, "Fire Dynamics Simulator (Version 4) Technical Reference Guide", NIST Special Publication 1018-4 (2004). 

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  3. C. Lautenberger, S. McAllister, D. Rich and C. Fernandez-Pello, "Modeling the Effect of Environmental Variables on Opposed-Flow Flame Spread Rates with FDS", Fire Safety in Tall Buildings International Congress, University of Cantabria, Santander Spain, October, pp. 18-20 (2006). 

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  17. J. Kennedy and R. C. Eberhart, "Particle Swarm Optimization", In: Proceedings of the 1995 International Conference on Neural Networks, Vol. 4, IEEE Press, Piscataway, NJ, pp. 1942-1948 (1995). 

  18. K. H. Lee, S. W. Baek and K. W. Kim, "Inverse Radiation Analysis using Repulsive Particle Swarm Optimization Algorithm", International Journal of Heat and Mass Transfer, Vol. 51, pp. 2772-2783 (2008). 

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