온도실험최종보고서

1. Overview 이 실험은 Cu-fin에서의 열전달과 그로 인해 생기는 Temperature profile의 모습을 여러 측정방법을 사용하여 알아봄으로서 열전달 현상에 대한 이론적, 실험적 접근을 해 보는 실험이다. 열전달 매체로는 100(width)×300(length)×2(thickness)mm 의 dimension을 가지는 Cu-fin을 사용한다. 설치된 지점에서 온도를 직접 측정할 수 있는 열전대와 온도에 따라 색상이 변하는 TLC의 성질을 이용하여 색상과 온도 값 사이의 관계함수를 찾아내고(calibration), 이를 이용하여 해석적인 온도분포와 실험적인 온도분포(열전대를 이용한 직접측정, TLC calibration function을 이용한 간접적인 온도분포)를 확인하는 것이 이번 실험의 주된 흐름이다, 열전대는 어떤 특정 지점의 온도를 직접 알 수 있다는 점에서, TLC는 연속적인 온도분포를 확인할 수 있다는 점에서 각각의 특징이 있다. 간단한 geometry의 경우에는 편미분 방정식으로 주어지는 Heat equation을 풀어서 Temperature profile을 얻을 수 있겠지만, 복잡한 geometry의 경우에는 이와 같은 실험적인 방법이 유용하게 쓰이는 경우가 있다.
11 페이지
한컴오피스
최초등록일 2009.06.14 최종저작일 2009.06
11P 미리보기
온도실험최종보고서
  • 미리보기

    소개

    1. Overview
    이 실험은 Cu-fin에서의 열전달과 그로 인해 생기는 Temperature profile의 모습을 여러 측정방법을 사용하여 알아봄으로서 열전달 현상에 대한 이론적, 실험적 접근을 해 보는 실험이다. 열전달 매체로는 100(width)×300(length)×2(thickness)mm 의 dimension을 가지는 Cu-fin을 사용한다. 설치된 지점에서 온도를 직접 측정할 수 있는 열전대와 온도에 따라 색상이 변하는 TLC의 성질을 이용하여 색상과 온도 값 사이의 관계함수를 찾아내고(calibration), 이를 이용하여 해석적인 온도분포와 실험적인 온도분포(열전대를 이용한 직접측정, TLC calibration function을 이용한 간접적인 온도분포)를 확인하는 것이 이번 실험의 주된 흐름이다, 열전대는 어떤 특정 지점의 온도를 직접 알 수 있다는 점에서, TLC는 연속적인 온도분포를 확인할 수 있다는 점에서 각각의 특징이 있다. 간단한 geometry의 경우에는 편미분 방정식으로 주어지는 Heat equation을 풀어서 Temperature profile을 얻을 수 있겠지만, 복잡한 geometry의 경우에는 이와 같은 실험적인 방법이 유용하게 쓰이는 경우가 있다.

    목차

    1. Overview
    2. Calibration
    3. Comparison of temperature profiles

    4. Fin의 Effectiveness와 Efficiency
    5. 결론 및 토의
    ■ 참고문헌

    본문내용

    1. Overview
    이 실험은 Cu-fin에서의 열전달과 그로 인해 생기는 Temperature profile의 모습을 여러 측정방법을 사용하여 알아봄으로서 열전달 현상에 대한 이론적, 실험적 접근을 해 보는 실험이다. 열전달 매체로는 100(width)×300(length)×2(thickness)mm 의 dimension을 가지는 Cu-fin을 사용한다. 설치된 지점에서 온도를 직접 측정할 수 있는 열전대와 온도에 따라 색상이 변하는 TLC의 성질을 이용하여 색상과 온도 값 사이의 관계함수를 찾아내고(calibration), 이를 이용하여 해석적인 온도분포와 실험적인 온도분포(열전대를 이용한 직접측정, TLC calibration function을 이용한 간접적인 온도분포)를 확인하는 것이 이번 실험의 주된 흐름이다, 열전대는 어떤 특정 지점의 온도를 직접 알 수 있다는 점에서, TLC는 연속적인 온도분포를 확인할 수 있다는 점에서 각각의 특징이 있다. 간단한 geometry의 경우에는 편미분 방정식으로 주어지는 Heat equation을 풀어서 Temperature profile을 얻을 수 있겠지만, 복잡한 geometry의 경우에는 이와 같은 실험적인 방법이 유용하게 쓰이는 경우가 있다.

    2. Calibration
    Cu-fin의 온도분포가 steady-state에 도달하였다고 생각되기 이전에 TLC의 수치화된 색상 값과 실제온도로 생각되는 열전대 온도 값과의 함수를 구하는 과정으로서 크게 다음의 흐름과 같다.

    A. TLC가 도포된 Cu-fin의 이미지들을 CCD camera를 이용하여 얻는다.(.bmp)
    B. A 과정 중 열전대를 이용한 온도 값을 같이 측정하게 된다.
    C. A 에서 얻은 이미지 file 내 각 픽셀의 색상을 “Huecalc"프로그램을 이용하여 수치로 변환한다.
    x
    y
    D. C에서 얻은 자료는 xy 좌표계 내에서 2차원적으로 표시되는 값인데, 열전대가 부착된 위치에 해당하는 수치를 찾아내어 이와 열전대 측정 온도와의 순 서쌍을 만든다. 이때 열전대의 y 축 방향 부착위치만을 고려한다. 즉, x축 방향의 값들은 동일한 y값을 기준으로 한 평균치를 사용 하게 된다. 각 축의 방향은 옆의 그림과 같은 convention을 사용 한다.

    참고자료

    · ① Fundametals of Heat and Mass Transfer, 4th edition, F.P.Incropedia, D.P. DeWitt, John Wiley & Sons.
    · ② Mastering MATLABⓡ5, Duane Hanselman, Bruce Littlefield, Prentice Hall
    · ※ 참고 : MATLAB 6.1을 사용하였습니다.
  • 자료후기

      Ai 리뷰
      자료의 품질이 높고, 전문적인 내용이 많아 과제에 바로 활용할 수 있었습니다. 지식판매자에게 감사드리며, 계속해서 좋은 자료 부탁드립니다! 감사합니다.
    • 자주묻는질문의 답변을 확인해 주세요

      해피캠퍼스 FAQ 더보기

      꼭 알아주세요

      • 자료의 정보 및 내용의 진실성에 대하여 해피캠퍼스는 보증하지 않으며, 해당 정보 및 게시물 저작권과 기타 법적 책임은 자료 등록자에게 있습니다.
        자료 및 게시물 내용의 불법적 이용, 무단 전재∙배포는 금지되어 있습니다.
        저작권침해, 명예훼손 등 분쟁 요소 발견 시 고객센터의 저작권침해 신고센터를 이용해 주시기 바랍니다.
      • 해피캠퍼스는 구매자와 판매자 모두가 만족하는 서비스가 되도록 노력하고 있으며, 아래의 4가지 자료환불 조건을 꼭 확인해주시기 바랍니다.
        파일오류 중복자료 저작권 없음 설명과 실제 내용 불일치
        파일의 다운로드가 제대로 되지 않거나 파일형식에 맞는 프로그램으로 정상 작동하지 않는 경우 다른 자료와 70% 이상 내용이 일치하는 경우 (중복임을 확인할 수 있는 근거 필요함) 인터넷의 다른 사이트, 연구기관, 학교, 서적 등의 자료를 도용한 경우 자료의 설명과 실제 자료의 내용이 일치하지 않는 경우

    함께 구매한 자료도 확인해 보세요!

    찾으시던 자료가 아닌가요?

    지금 보는 자료와 연관되어 있어요!
    왼쪽 화살표
    오른쪽 화살표
    문서 초안을 생성해주는 EasyAI
    안녕하세요. 해피캠퍼스의 방대한 자료 중에서 선별하여 당신만의 초안을 만들어주는 EasyAI 입니다.
    저는 아래와 같이 작업을 도와드립니다.
    - 주제만 입력하면 목차부터 본문내용까지 자동 생성해 드립니다.
    - 장문의 콘텐츠를 쉽고 빠르게 작성해 드립니다.
    - 스토어에서 무료 캐시를 계정별로 1회 발급 받을 수 있습니다. 지금 바로 체험해 보세요!
    이런 주제들을 입력해 보세요.
    - 유아에게 적합한 문학작품의 기준과 특성
    - 한국인의 가치관 중에서 정신적 가치관을 이루는 것들을 문화적 문법으로 정리하고, 현대한국사회에서 일어나는 사건과 사고를 비교하여 자신의 의견으로 기술하세요
    - 작별인사 독후감
    해캠 AI 챗봇과 대화하기
    챗봇으로 간편하게 상담해보세요.
    2025년 07월 26일 토요일
    AI 챗봇
    안녕하세요. 해피캠퍼스 AI 챗봇입니다. 무엇이 궁금하신가요?
    9:34 오전