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위의 사진을 보면 유동이 평균값인데도 불구하고 위쪽 vortex가 두드러지게 보이는 것을 알 수 있는데 이는 우리가 얻은 데이터가 마침 위쪽 vortex가 활성화 되어 있는 시점에서의 데이터라고 여겨지는데 이는 아래에서 보듯 50번째,100번째,150번째,200번째,250번째,300번째데이터의 사진을 연속해서
end
Sum_u=Sum_u+u;
Sum_v=Sum_v+v;
end
%평균 속도를 구한다.
Avg_u=Sum_u./299;
Avg_v=Sum_v./299;
%Time Average 된 데이터를 time_average.txt 파일에 출력한다.
fid = fopen('time_average.txt', 'wt');
fprintf(fid, '%s\n', 'Time Average Data');
fprintf(fid, '%c\t\t\t%c\t\t\t%c\t\t\t%c\n', 'x','y','u','v');
for count=1:1:length(u)
fprintf(fid, '%f\t%f\t%f\
for Supercomputing Applications, University of Illinois at Urbana-Champaign,
Urbana, IL 61801, USA
Mean recirculation region 위의 그림에서 Cylinder 뒤쪽으로 생겨있는 타원형 모양의 영역이다. 바로 이 부분에서 Wake가 일어나는 영역인데, 우리의 실험에서는 Karman Vortex라고 불리는 Flow pattern이 생김을 관찰할 수 있었다. 이 Karman V
데이터로부터 확인)
따라서, Wake bubble length는 (9.8416+0.5989)=10.4405mm가 된다.
※ Mean recirculation region(wake bubble) length의 의미www.uh.edu/engines/epi1653.htm('10. 4. 24)
보통 유체는 물체를 만나면 경계층을 따라 흐르게 되지만 점성유동의 경우는 유동이 진행하면서 실린더 주변과 후방에는 국소압력구배가 음
번째 방법으로 구한 그래프보다는 조금 더 신뢰성이 높다고 할 수 있는 결과를 얻을 수 있었다.
다음에서 제시하는 3차원 그래프인 Fig.#.3.1.은 위치에 따른 hue값의 분포를 나타내고 있으며, 데이터 값 중에서 오차의 범위가 큰 hue값은 z축의 음수 값을 취하여 그 비중을 대략적으로 알 수 있게 하였다. F