Author: 공과대학 교학팀

High-fidelity Flow Simulation for Turbomachinery

High-fidelity Flow Simulation for Turbomachinery   Jin Lee (Department of Mechanical Engineering, Dong-A University)   Abstract For energy conversion between thermo-fluid and mechanical energy, turbomachinery is widely used, from air purifiers, wind turbines to airplane engines. Airplane engines, in particular gas-turbine engines, are complicated systems combined with multiple turbomachinery components. Here, the performance of turbomachinery is based on fluid mechanics and thermodynamics, and durability is based on thermodynamics and solid mechanics. In order to reduce total development cost amid increasing computing resources and techniques, aero-thermal simulation and analysis are getting critical. Computational fluid dynamics (CFD) in this research field have been used to solve numerous issues related to the multi-disciplinary analysis in gas-turbine engines. Nowadays, more effort has been added to improve the fidelity of the computation by resolving turbulence. Also, machine learning helps the accuracy of the regular-fidelity simulation. Based on the background, this presentation focuses on several examples of CFD researches in the turbomachinery industry. After giving an overview of the CFD research for gas-turbine engines, (i) large-eddy simulation (LES) of compressor cascade and (ii) hybrid RANS/LES simulation for multi-stage turbine will be presented. Finally, the future of the gas turbine engine will be introduced briefly.     Bio Jin LEE is an assistant professor at Dong-A University (DAU), Busan, South Korea. He received his Ph.D. degree from KAIST in 2014, and received the outstanding dissertation award in 2015 from the Korean Society of Mechanical Engineers (KSME). Before joining DAU, he investigated the transitional boundary layer at Johns Hopkins University as a postdoctoral fellow (2014-2017). Then, he joined Raytheon Technologies Research Center (formerly, United Technologies Research Center (UTRC)) as a research engineer, and contributed for aerodynamics and acoustics in turbo-fan engines and hypersonic missiles (2017-2021). His research area encompasses the direct numerical simulation (DNS) of complex flows to the RANS/LES simulation of the turbomachinery flow....

Status of the microbial CO2 electrobiorefinery and related challenging issues

차세대 극자외선 노광기술 시대의 포토레지스트, 펠리클, 3차원 마스크 계측 검사 기술과 초미세 패터닝

Actinic imaging research using synchrotron for the high-NA EUV era : EUV patterning, pellicle metrology and 3D mask inspection     Even though the key photolithography process for minimizing feature size of semiconductor is moving closer to EUV Lithography, there are still numerous hurdles to overcome for the new...

정책이란 무엇인가?-원자력 정랙 및 안전정책-

Microscopic investigation of model catalyst systems using STM: from a single molecule to nanostructures

Microscopic investigation of model catalyst systems using STM: from a single molecule to nanostructures Hyun Jin Yang, Ph. D. hyunjin.yang@lgensol.com , hyunjin.yang@gmail.com Surface analysis team, Center for Analytical Sciences, LG Energy Solution Heterogeneous catalysis has been a long-standing subject of surface chemistry, employing the elements of heterogeneous catalysts, i.e....

효율적인 동적 시스템 예측을 위한 데이터 중심 축소모델 연구

Data-driven reduced-order model for efficient prediction of structural dynamics   Haeseong Cho Department of Aerospace Engineering, Jeonbuk National University, Korea   With the advent of the 4th industrial revolution, the next-generation mechanical and aerospace industries require multi-disciplinary convergence technology, and multi-disciplinary simulations are drawing attention as an important tool for the design and operation of next-generation mechanical and aerospace systems. Recently, a data-driven model reduction method using data analysis or machine learning, is emerging, and is expected as a base technology for a digital twin for a complex multi-disciplinary system. In general, the methods that can be used to define the reduced-order model of a dynamic system are the intrusive model reduction method, which projects the governing equations of the system in a generalized coordinate system, and the non-intrusive model reduction method, which defines the input and output relationship of the data of interest. In this talk, the model reduction methods that defines a reduced model using the solution of a dynamic system such as the displacement of a structure will be introduced....

Applications in Coastal and Forest Environment through Satellites and Aircrafts

넓은 밴드갭 질화알루미늄 인공 광전자 시냅스 소자의 가속 학습

Rise of neuromorphic computing architectures: Accelerated Learning in wide-Band-Gap AlN artificial optoelectronic synaptic devices   Moonsang Lee,1,*   1Department of Materials Science and Engineering, Inha University, 100 Inha-ro, Michuhol-gu, Incheon 22212, Republic of Korea   Abstract We briefly introduce the rise of neuromorphic computing architectures for deep learning applications. After the overview, we...

Direct Observation and Control of Atomic-Scale Defects in Energy Materials

Direct Observation and Control of Atomic-Scale Defects in  Energy Materials Sung-Yoon Chung*   Department of Materials Science and Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), Daejeon 34141, Korea    *E-mail: sychung@kaist.ac.kr    Abstract   The importance of direct physical imaging and chemical probing has been widely noted, as both can provide crucial and unexpectedly invaluable information in a variety of scientific fields, including not only materials science and condensed-matter physics but also brain science, photonics, biology, astronomy, and even research for historic materials. In particular, recent advances in spherical aberration correction in scanning transmission electron microscopy (STEM) have enabled the observation of a crystal lattice at a real atomic scale, making it possible to visualize the atomic columns of even light elements in angstrom resolution. In this talk, through exemplifying oxide-based energy-conversion materials for electrocatalytic activities, the beauty of combination of atomic-scale imaging based on STEM and theoretical calculations will be covered to provide a better insight into the correlation between physics, chemistry, and atomic-level imaging. ...