유전 알고리즘을 이용한 탄화 재료의 화재 물성치 추정

• 영문명: Estimation of Fire Dynamics Properties for Charring Material Using a Genetic Algorithm
• 발행기관: 한국화재소방학회
• 저자명: 장희철(Chang, Hee-Chul) 박원희(Park, Won-Hee) 이덕희(Lee, Duck-Hee) 정우성(Jung, Woo-Sung) 손봉세(Son, Bong-Sei) 김태국
• 간행물 정보: 『한국화재소방학회논문지』Vol.24 No.2, 106~113쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 공학 > 공학일반
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2010.04.30

국문 초록

화재특성을 보다 현실감 있게 분석하기 위해서는 관련된 화재 역학의 정확한 물성 정보를 필요로 하게 되며, 이러한 화재물성을 획득하는 하나의 방법으로서 역물성 분석이 고려될 수 있다. 본 연구에서는 역물성 해석의 한가지 방법으로서 역열전달 해석 등에 많이 응용되고 있는 유전 알고리즘을 이용하였다. 고체 형태의 화재 물질로서 비교적 단순한 반응 특성을 나타내는 탄화물이 외부로부터 열을 받아 열분해되는 과정을 비정상 상태의 일차원문제로 간략화하여 해석하였으며, 이 과정에서 관계되는 반응역학의 물성을 추정하기 위하여 유전 알고리즘을 이용하였다. 이러한 역물성 분석의 입력 자료로서는 주어진 물성값을 이용하여 1차원 비정상 문제의 해석 결과인 탄화물의 열분해 표면 온도와 질량소모율 등이 되며, 이들 입력 자료에 해당하는 8개의 화재 물성치를 추정하여 보았다. 추정된 8개의 물성치 중 최대, 최소 상대오차는 각각 151%(탄화물의 비열), 1.81%(탄화 전 초기재료의 비열)이며, 추정된 8개의 화재 물성치를 입력하여 계산한 표면 온도와 질량소모율의 가상실험값에 대한 평균 상대오차는 각각 0.99773%, 3.087802%로 비교적 정확한 값을 추정한 것으로 나타났다.

영문 초록

Fire characteristics can be analyzed more realistically by using more accurate material properties related to the fire dynamics and one way to acquire these fire properties is to use one of the inverse property analyses. In this study the genetic algorithm which is frequently applied for the inverse heat transfer problems is selected to demonstrate the procedure of obtaining fire properties of the solid charring material with relatively simple chemical structure. The thermal decomposition on the surface of the test plate is occurred by receiving the radiative energy from external heat sources, and in this process the heat transfer through the test plate can be simplified by an unsteady 1-D problem. The inverse property analysis based on the genetic algorithm is then applied for the estimation of the properties related to the reaction pyrolysis. The input parameters for the analysis are the surface temperature and mass loss rate of the char plate which are determined from the unsteady 1-D analysis with a givenset of 8 properties. The estimated properties using the inverse analysis based on the genetic algorithm show acceptable agreements with the input properties used to obtain the surface temperature and mass loss rate with errors between 1.8% for the specific heat of the virgin material and 151% for the specific heat of the charred material.

키워드

Fire property Genetic algorithm Pyrolysis Solid material 1-D unsteady model