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실험장소
ⅲ. 실험환경
Ⅱ. 실험이론………………………………………3
ⅰ. 펌프 기초 이론
ⅱ. 펌프성능곡선과 상사법칙
ⅲ. 벤투리미터
본 론
Ⅲ. 실험장치………………………………………12
ⅰ. 원심펌
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펌프의 효율>
주파수 회전속도(rpm)
수동력(L)
축동력(L)
N(효율)
1005
24.2204526
75.7368
0.31979768
1310
52.37147813
200.185468
0.26161479
1603
89.8056
429.518507
0.20908436
◎ 유량과 축동력, 수동력, 효율의 관계 그래프 1. 실험목적
2. 실험 이론
3. 실험 방법
4.
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실험인 것 같습니다. 단지 실험값의 분석보다는 테이타를 이용하여 펌프의 최적 설계시에 유용한 자료로 이용할 수 있을 것 같습니다. 1. 실험목적
2. 실험이론
1) 원심펌프 (Centrifugal Pump)
2) 원심펌프의 구조
3) 수두손실
4) 펌프성능
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성능곡선(H-Q, Ls-Q, η-Q)을 구하고, 최고 효율점의 유량, 양정 회전수로부터 비속도를 계산함으로서 펌프의 성능특성을 파악하는데 실험의 목적이 있다. 실험 결과 요약
펌프성능 실험
1. 실험 목적
2. 실험 관련 이론
(1)양정의 계
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실험목적………………………………………………2
ⅰ. 실험일시
ⅱ. 실험장소
ⅲ. 실험환경
Ⅱ. 실험이론………………………………………………3
ⅰ. 송풍기의 기초 이론
ⅱ. 펌프성능곡선과 상사법칙
본 론
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이론과 실제적인 설계를 다루었다. 준비 단계에서 제작과정까지 계획대로 대부분 이루어졌으나 제작 과정에서 대피자의 인식을 위해 사용하기로 한 초음파 센서 대신 비용 면에서 성능은 같지만 저가인 적외선 센서를 사용하였다. 모의실험
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실험을 진행하였다. 입사각을 두 광원 모두 40°로 고정한 후 제작된 광학 소자에 입사시켜서 나타나는 0차광과 -1차광의 위치 및 각도를 측정하여 분광기의 성능을 평가하였다. 이론상 442nm의 파장이 40°로 입사할 경우 -1차 회절광의 각도는 -14
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펌프 및 냉동 시스템\", pp.3~10, 1997
서울대학교 공과대학 기계공학과
(13)김광수, \"국내외 CFC 대체 냉매 물질 개발과 미래 전망에 대한 연구\", pp.201~209, pp.216~221, 서울산업대학교 기계공학과 Ⅰ. 서 론 3
Ⅱ. 냉 매 5
2-1 구비조건과 냉매번
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이론 및 설계, 기전연구사, pp. 27~33, 1999.
[3] 김정호, 김준태, 김진오, 민진기, 진동/음향 해석에 의한 스피커의 음향특성 연구, 대한기계학회논문집, 제 21권, 제10호, pp. 17~42, 1997.
[4] http://blog.naver.com/kimmblog?Redirect=Log&logNo=10074358534
[5] 권태진, 오
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이론적 배경 2
Ⅳ. 탐구활동 지도 과정 및 방법 지도 4
1. 지도 기간 및 대상 4
2. 지도 단계 4
3. 탐구 기간 4
Ⅴ. 지도 방법 및 결과 4
1. 탐구 자료 및 기구 제작 지도 4
2. 탐구 방법 지도 및 결과 6
<탐구 과제 1> 탐구를 위한 기초조사
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실험 결과 간의 차이를 줄이기 위해 세밀하게 조건을 조정했습니다. 실제 실험과 해석의 연계를 통해 터보기계 성능 평가의 정확성을 높일 수 있었습니다.
프로젝트 진행 과정에서 팀원들과의 소통과 협업은 또 다른 큰 배움이었습니다. 다양
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성능을 가지고 있다는 얘기가 되고 거꾸로 말하자면 NPSHr 값이 낮은 Pump일수록 좀 더 깊은 곳의 물을 퍼올리는, 좋은 성능의 Pump가 된다고 할 수 있다.
NPSHr 구하기
① 실험에 의한 방법
펌프운전 시의 흡입압?을 점차 내려가면서 각 각의 토출량
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성능 개선이 어려웠습니다. 관련 문헌과 사례를 분석하고 팀원들과 지속적으로 논의하며 문제 원인을 정확히 규명했습니다. 다양한 설계 대안을 실험하고 검증하는 과정을 반복하며 해결책을 찾아냈습니다. 실패를 두려워하지 않고 끈기 있
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실험을 재개하자, 성능이 크게 향상되었고, 원인 분석 과정도 논문 보고서에 포함해 긍정적인 평가를 받을 수 있었습니다.
이 경험은 단순히 실험 실패를 반복하는 것이 아닌, 문제를 구조적으로 분해하고, 이론과 실험을 결합한 방식으로 해
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이론을 실험에 적용했을 때 예상치 못한 변수들이 많이 생긴다는 점입니다. 예를 들어, 설계한 시스템이 이론적으로는 잘 작동할 것 같지만, 실제 실험에서는 여러 가지 환경적 요소나 측정 오차가 변수로 작용해 원하는 결과를 얻기 어렵기
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