메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
저널정보
한국유체기계학회 한국유체기계학회 학술대회 논문집 유체기계공업학회 제4회 한국유체공학학술대회 논문집 (제2권)
발행연도
2006.8
수록면
743 - 746 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2007

쓰레기 관로이송 시스템의 관로 압력강하 평가
장춘만 ,  이상윤 ,  서상호 한국유체기계학회 논문집 2007.08 학술저널

2006

수치해석을 이용한 쓰레기 관로이송 시스템의 압력손실 평가
장춘만 ,  이상윤 ,  서상호 외 1명 한국유체기계학회 학술대회 논문집 2006.08 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
This paper describes flow characteristics inside a circular pipe of waste collection piping system. The flow characteristics are analyzed by three-dimensional Navier-Stokes analysis. In numerical analysis, organic waste is modeled using the data obtained by site survey. Throughout the numerical simulation, pressure drop in a waste pipe is obtained and compared to the value obtained by analytical method. The pressure drop obtained by numerical simulation of the organic waste has a good agreement with that of the analytic method. It is noted that the accurate prediction of pressure drop in the waste pipe is very important to determine the performance of turbo blower used in making a suction pressure in the waste pipe. Detailed flow characteristics inside the waste pipe having a diverse geometry are also analyzed and discussed.
#Organic Waste(음식물 쓰레기) #Waste Collection Piping System(쓰레기 관로이송 시스템) #Numerical Simulation(수치해석) #Pressure Drop(압력강하)

목차

Abstract
1. 서론
2. 해석 관로 시스템 및 해석방법
3. 결과 및 고찰
4. 결론
후기
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2010-554-002111537