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평균을 이용해 구하였지만, 물의 비열은 대략 1 kcal/kg℃ 라 가정하여 계산하였다. 전열속도식에서 총괄열전달계수를 구하기 위해 평균 전열량과 대수평균온도차를 이용한 것 또한 오차의 원인이다. 이렇듯 정확한 계산을 할 수 없었다. 더 정
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대수평균온도차법(Log Mean Temperature Difference
Method)과 -NTU법이 있다. 이 실험에서는 가장 간단한 LMTD법으로 해석하여 실험조건의
변화에 따른 결과값을 비교, 분석한다.
1) 대수평균온도차법 :
2) -NTU
LMTD 와는 반대로 열교환기의 형식과 치수가
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대수평균온도차(LMTD)법 & 유용도-NTU법
가) Logarithmic Mean Temperature Difference법을 이용한 열교환기 해석
where,
heat transfer area measured from inlet,
mass flow rate of cold and hot fluids, respectively, kg/h
local temperature difference between hot and cold fluids, ℃
local overall heat
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질량 유량이 단위 시간당 질량이라는 것을 알게 되었고 대수평균온도차라는 것을 자세히 알게 되었다. 1. 실험목적
2. 자료조사
열교환기
대수평균온도차(LMTD)
열교환기의 효율 및 특성
3. 실험방법
4. 실험결과
5. 결과 고찰
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온도차가 클수록 같은 유량에서의 입, 출력 열량이 증가하며 유용도와 대수평균 온도차도 증가하는 것을 알 수 있다. 또한 향류유동일 때가 병류유동일 때보다 같은 온도, 유량에서의 유용도가 더 높고 에너지 손실이 적으며 병류유동일 때보
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대수를 활용한 일부 시도되고 있는 차종별 평균 주행거리(M-VKT; Mean-Vehicle Kilometer Travelled)를 적용하는 것 보다는 이동성 즉 활동개념을 보다 세밀히 적용해 볼 수 있을 것이다.
다음은 현재 서울특별시 행정구역별 주요간선도로의 교통량과 속
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대수는 꾸준히 성장하고 있다. IDATE의 조사에 의하면, 모바일 인터넷이 이동전화시장에서 차지하는 매출액 비중은 2010년까지 꾸준히 급성장할 것으로 예견하였다.
3. 컴퓨터 정보보안 시장
정보통신의 발전에 따른 정보화 사회에서 정보보호
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평균 92점이라는 높은 성적을 기록하였습니다. 학부 재학 중에는 데이터 분석 프로젝트 팀의 일원으로 참여하여 기업 고객 데이터를 분석하는 작업을 수행하였으며, 고객 만족도 향상에 기여한 사례가 있습니다. 이 과정에서 R과 Python을 활용
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위해 하루 평균 학습 시간 12시간을 유지하며 과목별 1등급을 기록했고, 모의고사 4개 과목 평균 점수는 95점을 상회하였습니다. 이러한 학업 성취와 더불어 3년 동안 지역 1.지원동기
2.입사 후 포부
3.직무 관련 경험
4.성격 장단점
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대수시자기소개서서울대학교연세대학교 대
1.지원동기
2.입사 후 포부
3.직무 관련 경험
4.성격 장단점
1.지원동기
[끊임없는 도전과 성장의 길] 항상 학문과 실무를 아우르는 통합적 사고를 중시하며, 재학 중 평균학점 9 이상을
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평균 9점을 유지하며 우수한 학업 성취를 이뤄냈으며, 연구실에서 참여한 실험 프로젝트로 인해 연간 2천 건 이상의 데이터 분석을 수행하였고, 이를 바탕으로 논문을 출판하는 성과를 거두었습니다. 지역사회 봉사활동을 통해 500여 명의 취
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등 다양한 분야에 수학적 분석을 적용하였고, 평균 분석 정확도 85% 이상을 기록하였으며 예측 모델의 신뢰도를 높일 수 있었습니다. 교내 연구 프로젝트에서는 인공지능 알고 1.지원동기
2.입사 후 포부
3.직무 관련 경험
4.성격 장단점
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