http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
장용준,Jang, Yong-Jun 한국건강관리협회 1987 건강소식 Vol.11 No.1
국민건강관리사업이란 대명제아래 보다 내실있는 사업운영을 위하여 전문분야별로 사업적 특성을 분류, 검사사업, 보건계몽사업, 조사연구사업, 직원연수교육사업, 국제교류사업등으로 구분하여 초창기 사업임을 감안, 체계적이고 실질적인 사업기반조성에 역점을 두어왔다.
도시철도 터널내부에서 수직환기구의 구조가 터널 환기에 미치는 영향 분석
장용준(Yong-Jun Jang) 한국철도학회 2013 한국철도학회 학술발표대회논문집 Vol.2013 No.5
도시철도 수직 환기구의 구조에 따른 터널 및 수직환기구 내부에서의 유동형태에 관하여 수치적으로 연구를 하였다. FDS 코드에 moving IBM(Immersed Boundary Method)기술을 적용하여 터널 내부에서 철도차량 및 수직환기구가 서로 상대운동이 가능하도록 하였다. 해석 대상은 철도 터널을 모델화하여 사각 덕트인 210m(x)×12m(y)×6m(z)의 계산 영역을 사용하였다. 철도 차량의 모델로는 반지름이 1.75m이고 길이가 10.5m인 원통을 사용하였다. 수직환기구는 단면적 3.25m×3.25m 이고 길이가 12m인 수직덕트로 모델 하였으며, 터널과 직각으로 접히는 형태와 터널과 45˚의 경사각을 갖고 접하는 두 개의 형태에 대하여 조사하였다. 차량은 의양의 방향으로 주행하도록 되었으며, 주행속도는 1m/sec이다. 철도차량의 직경으로 정의된 Re=1,500 이다. 철도차량과 수직환기구의 상대운동으로 발생되는 터널 및 수직구 내부에서의 난류 유동장의 형태를 분석하였다. The flow patterns according to the ventilation shaft geometries are numerically investigated in the vertical ventilation shaft and subway tunnel. FDS CFD code has been applied to this study with moving IBM (Immersed Boundary Method) method which make it possible to analyze the relative motion of railway car flow in the subway tunnel. The straight duct is assumed for the simple model for subway tunnel. The size of the duct is 210m(x)×12m(y)×6m(z). The tested car body is modeled by cylinder type body whose radius is 1.75m and its length is 10.5m. The cross-section area of vertical ventilation is 3.25m×3.25m and its length is 12m. The ventilation shafts are connected to the subway tunnel with a sharp edge (90˚) or with the linkage angle of 45˚. The modeled car bodies move forward in + direction and its velocity is 1m/sec. The Renumber is 1,500 based on the car radius. The turbulent flow fields which are generated by relative motion between train car and ventilation shaft are analyzed.
하이퍼튜브 캡슐차량 아진공 튜브내부 아음속 주행시 공기유동 및 압축파/충격파의 비정상상태 거동 분석
장용준(Yong-Jun Jang),이택기(Taek-Ki Lee),이관섭(Kwan-Sup Lee) 한국전산유체공학회 2019 한국전산유체공학회지 Vol.24 No.2
The aerodynamic flow and compression wave & normal shock behavior around capsule train which is moving with subsonic speed(Mach < 1.0) in partial vacuum(100 Pa(0.001 atm)) tube are numerically analyzed. 2D-1D different kinds of domain are combined together to solve the flow and pressure fields in the 40,000 m, long-range tube in which length of 2D and 1D domains are 700 m and 39,300 m, respectively. The compression wave is generated in fore region of capsule train and normal shock is generated in rearward region. Supersonic flow is created in the rear edge of capsule train by normal shock which is caused by choking flow between tube wall and capsule train. The enduring lengths of pressure disturbance due to compression wave and normal shock are about 900 m in the fore region and 400 m in rearward region, respectively. The aerodynamic drag is exponentially increased and about 50N at Mach = 0.3(100 m/sec) and 380N at Mach = 0.88(300 m/sec).
본선터널 제연시스템 유무에 따른 대심도 역사 승강장 연기분포 분석
장용준(Yong-Jun Jang),류지민(Ji-Min Ryu),김용기(Yong-Ki Kim) 한국철도학회 2013 한국철도학회 학술발표대회논문집 Vol.2013 No.11
대심도 도시철도 지하역사에서의 화재안전 대책은 지속적으로 관심의 대상이 되고 있다. 본 연구에서는 본선 터널 제연시스템의 유무에 따른 대심도 역사 내에서 승강장 연기분포를 분석하였다. 화재 시 대합실에서는 급기가 42,126m³/h, 배기가 23,160m³/h 이며, 승강장에서는 전체 배기 276,094m³/h 용량이 가동된다. 본선터널에는 현장과 동일하게 풍량 117m³/h인 환기 팬이 작동하는 것으로 가정하였다. 대합실 1,2층 천정의 환기구는 94개의 정사각형(0.6mⅹ0.6m)으로 모델 하였고, 승강장에서 환기구는 222개의 정사각형(0.6mⅹ0.6m) 및 4개의 직사각형(1.2mⅹ0.8m) 대배기구로 모델 하였다. 본선 제연 팬의 유무에 따른 승강장에서의 CO 농도 분포를 비교 분석하였다. FDS의 LES(Large Eddy Simulation) 기법을 사용하였으며, MPI 기법을 이용하여 병렬 계산이 가능하도록 하였다. Fire safety measures in the deeply underground subway station have been the subject of interest on an ongoing basis. The distribution of smoke in the deeply underground station is analyzed with and without the main tunnel ventilation system. In the lobby, air supply is 42,126m³/h, exhaust is 23,160m3/h. Air exhaust is 276,094m³/h in the platform. The main tunnel ventilation fan is operated with capacity of 117m³/h. Ventilations of the first and second floor lobby were modeled as the 94 square shapes of 0.6m(x)X0.6m(y). Ventilation diffusers in platform were modeled as the 222 square shapes of 0.6m(x)X0.6m(y) and the 4 rectangular shapes of 1.2m(x)X0.8m(y). Comparative analysis of CO concentration in the platform with and without main tunnel ventilation fan is performed. LES(Large Eddy Simulation) of the FDS is employed and parallel processing by MPI is used.
폐 공간에서 주행하는 고속철도차량 주위의 유동장 계측 실험
장용준(Jang Yong-Jun),박일순(Park Il-Soon),정우성(Jung Woo-Sung),권혁빈(Kwon Hyeok-Bin) 한국철도학회 2009 한국철도학회 학술발표대회논문집 Vol.2009 No.11월
폐 공간(튜브) 안에서 열차의 주위를 흐르는 유동을 입자영상유속계(PIV)로 측정하였다. 선택된 유동의 레이놀즈 수(Re)는 89,571이며 철도 튜브 모형(1/20 축소모델)은 직사각형 단면을 갖는 직관덕트(10L×0.25H×0.5W)이다. 입자영상유속계는 2차원 PIV 시스템으로 듀얼 펄스 Nd:Yag 레이저 (120mJ, λ=532㎚, TSI), 디지털 CCD 카메라(32 fps, TSI), 레이저펄스 동기화 장치(TSI 610035), Insight 3G 프로그램으로 구성되어 있다. 열차는 열차 모형(1/20 scale)으로 튜브의 중앙쪽에 위치해 있다. 평균 속도장과 평균 속도곡선은 각각의 관측창의 1000개의 순간 속도장을 평균해서 구해졌다. 후류에서 매우 큰 와류의 움직임이 잘 계측되었으며 역류현상이 PIV에 의하여 분석되었다. The flow around a train in the railway mockup tunnel was measured by PIV(Particle Image Velocimetry). The selected Re number of the flow is 89,571. The railway mock-up tunnel(1/20 scale) was a straight duct of rectangular cross section(10L×0.25H×0.5W). PIV is the 2 dimensional system which consisted of double-pulsed Nd:Yag laser(120mJ, λ=532㎚, TSI), digital CCD camera(32 fps, TSI), LASERPULSE synchronizer(TSI 610035) and insight 3D program. The train was the train mockup (1/20 scale) that was located in the middle(about 15 Dh) of the tunnel. The averaged velocity field and averaged velocity curves were obtained by summing 1000 instant velocity fields of that FOV(Field of View). The movement of a very big vorticity was well measured in the near wake and the reverse flow was analyzed by the PIV.
터널화재유동의 역기류 해석을 위한 LES 및 RANS 결과의 비교 고찰
장용준(Yong-Jun Jang),김학범(Hag-Beom Kim),김진호(Jin-Ho Kim),한석윤(Seok-Youn Han) 대한기계학회 2009 大韓機械學會論文集B Vol.33 No.3
In this study, comparative analysis on the back-layer phenomena in the tunnel-fire driven flow is performed using numerical simulation with LES and RANS. FDS(Fire Dynamics Simulator) code is employed to calculate the fire-driven turbulent flow for LES and Smartfire code is used for RANS. Hwang and Wargo's data of scaling tunnel fire experiment are employed to compare with the present numerical simulation. The modeled tunnel is 5.4m(L) × 0.4m(W) × 0.3m(H). Heat Release Rate (HRR) of fire is 3.3㎾ and ventilation-velocity is 0.33m/s in the main stream. The various grid-distributions are systematically tested with FDS code to analyze the effects of grid size. The LES method with FDS provides an improved back-layer flow behavior in comparison with the RANS (k-ε) method by Smartfire. The FDS solvers, however, overpredict the velocity in the center region of flow which is caused by the defects in the tunnel-entrance turbulence strength and in the near-wall turbulent flow in FDS code.