2013년 서울대학교 기계항공공학실험2 온도측정 개인보고서

소개글

"2013년 서울대학교 기계항공공학실험2 온도측정 개인보고서"에 대한 내용입니다.

목차

1. Image Analysis and Hue Calibraion
1.1 Calculating Hue values
1.2 Temperature 값을 이용해서 Calibration하기
1.3 HUE값을 이용하여 Fin의 2차원 온도 분포 구하기

2. 해석해, Thermocouple, 적외선카메라에 의한 온도분포 비교
2.1 자연대류
2.2 강제대류

3. 자연대류와 강제대류의 온도 분포 비교
3.1 자연대류와 강제대류의 온도 분포 비교
3.2 실험 C (강제대류)의 h 구하기

4. Fin의 Effectiveness & Efficiency
4.1 Fin의 Effectiveness
4.2 Fin의 Efficiency
4.3 실험 B와 실험 C의 비교

5. REFERENCES

6. 부록 (MATLAB CODE for figure 6, 7)

본문내용

1. Image Analysis and Hue Calibraion

1.1 Calculating Hue values

1.1.1 Experiment B (자연대류)

나는 11조에 속해있는데, 11조와 12조가 실험을 할 때에는 열화상 카메라가 고장이 나서 조교님께 실험 B와 C에 대한 열화상 카메라 사진 데이터를 받았다. 그런데 실험 B의 열화상 카메라 사진 데이터가 0분부터 3분 간격으로 45분까지 측정된 데이터인데 보내주신 파일이 6분부터 있어서 6분부터 45분까지 3분 간격으로 분석을 했다. 이를 HUECALC 프로그램을 이용하여 Hue 값을 얻고, y 픽셀마다의 평균값을 EXCEL을 이용하여 그래프로 표현하였다.

[Figure 1]을 보면 알 수 있듯이 Hue값이 증가하다가 250부근에 도달하면 값이 급격히 하강했다. 이는 프로그램이 2진법으로 data를 저장해서 ‘256’보다 큰 값은 다시 ‘0’부터 저장하는 방식으로 작동하기 때문이었다. 따라서 이를 보정해주기 위해 0부터 다시 시작하는 값들은 256을 더해주어 값을 보정한 후 다시 그래프를 그려보았다.

[Figure 2]의 그래프를 보면 y픽셀이 Hue값이 커질수록 증가하는 것을 알 수 있다. y픽셀이 큰 쪽이 Fin의 base쪽으로 온도가 높을수록 Hue값이 커지는 양의 상관관계를 가지는 것을 알 수 있다.

1.1.2 Experiment C (강제대류)

1.1.1과 마찬가지 방법으로 분부터 분까지 3분 간격으로 11개의 사진을 찍고, HUECALC 프로그램을 이용하여 평균 hue 값을 얻어서 다음과 같이 EXCEL로 그래프를 그렸다.

이 경우에는 처리할 수 있는 data 범위를 넘어간 hue 값이 없으므로 보정할 필요가 없다. [Figure 3]을 보면 시간이 지날수록 hue 값이 증가하고, 또 y 픽셀이 커질수록, 즉 fin의 base에 가까울수록 hue 값이 증가하는 경향을 보인다는 것을 알 수 있다.

참고 자료

Frank P. Incropera, David P. DeWitt, Theodore L. Bergman, Adrienne S. Lavine , Fundamentals of Heat and Mass Transfer (6/E)[Wiley Asia Student Edition], WHLEY, 2006, pp 143, 147, 149, 377, 410, A-15.