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요약문

ABSTRACT

목차

I. 서론 9

II. 수치해석방법 11

III. 최적설계기법 14

III-1. 설계변수 및 목적함수 14

III-2. 라틴 하이퍼큐브 샘플링(Latin hypercube sampling) 16

III-3. 크리깅 모델(Kriging model) 16

III-4. 신경 회로망 기법(Radial Basis Neural Networks) 17

IV. 결과 및 검토 20

IV-1. 수치모델의 효율성과 신뢰성 20

IV-2. 설계변수의 영향 20

IV-3. 최적설계 및 유동해석 22

V. 결론 41

참고문헌 42

List of Tables

Table 1. Dimensions of the reference geometry of the PCHE 36

Table 2. Physical properties and boundary conditions 37

Table 3. Design space 38

Table 4. Optimal design predicted by each surrogate model with β＝0.00004 and corresponding RANS results 39

Table 5. Objective function variation with β 40

List of Figures

Fig. 1. Example of full size platelet plate 24

Fig. 2. Geometry of the inlet part in the PCHE 25

Fig. 3. Example of grid system in the calculation domain of the inlet plenum in the PCHE 26

Fig. 4. Optimization procedure 27

Fig. 5. Results of grid-dependency test 28

Fig. 6. Validation of numerical results 29

Fig. 7. Effects of the angle of the inlet plenum wall 30

Fig. 8. Effects of the radius of curvature of the inlet plenum wall 31

Fig. 9. Effects of the width of inlet pipes 32

Fig. 10. Velocity field inside the inlet part of PCHE 33

Fig. 11. Streamline inside the inlet part of PCHE 34

Fig. 12. Fp and Ff in accordance with weighting factor(이미지참조) 35

초록보기

 본 연구에서는 삼차원 레이놀즈평균 나비어-스톡스 해석과 대리모델 기법을 사용하여 인쇄형 열교환기 입구부의 형상을 최적화 하였다. 대리모델로는 크리깅 모델과 신경 회로망 기법이 사용되었다. 목적 함수는 채널 간 유량의 균일도를 나타내는 인자와 압력 손실 계수를 가중 계수를 사용해 선형 결합한 형태로 정의 하였다. 입구부 벽면 사이의 각, 입구부 벽의 곡률 반경, 입구 파이프의 직경 등 세 가지 무차원화 된 변수들을 설계변수로 채택하여 파라메트릭 스터디를 통하여 설계영역을 설정하였다. 라틴하이퍼큐브 견본추출법을 사용하여 설계영역을 대표하는 26개의 실험점을 추출하고 삼차원 열 유동해석을 통하여 각 실험점들에서 목적함수를 구하였다. 실험점에 대한 계산결과 바탕으로 대리모델을 구축하여 최적점의 목적함수 값과 설계변수 값을 예측하였다. 예측된 최적점의 설계변수 값을 바탕으로 구축된 최적형상에 대하여 RANS 해석을 수행하고 비교하여 예측값의 타당성을 검증하였다. 최적설계 수행 결과 기준 형상에 비하여 향상된 목적 함수값을 가지는 최적 형상을 얻을 수 있었다.

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