Fig. 1. (a) Dimensions of the casting with runners (unit: mm), (b) a melt flow simulation using Flow-3D software together with Reilly's model[44], predicted that a large amount of bifilms (denoted by the black particles) would be contained in the final casting. (c) A solidification simulation using Pro-cast software showed that no shrinkage defect was contained in the final casting.

AZ91 합금 주물 내 연행 결함에 대한 캐리어 가스의 영향

Effect of carrier gases on the entrainment defects within AZ91 alloy castings

Tian Liab J.M.T.Daviesa Xiangzhen Zhuc
aUniversity of Birmingham, Birmingham B15 2TT, United Kingdom
bGrainger and Worrall Ltd, Bridgnorth WV15 5HP, United Kingdom
cBrunel Centre for Advanced Solidification Technology, Brunel University London, Kingston Ln, London, Uxbridge UB8 3PH, United Kingdom

Abstract

An entrainment defect (also known as a double oxide film defect or bifilm) acts a void containing an entrapped gas when submerged into a light-alloy melt, thus reducing the quality and reproducibility of the final castings. Previous publications, carried out with Al-alloy castings, reported that this trapped gas could be subsequently consumed by the reaction with the surrounding melt, thus reducing the void volume and negative effect of entrainment defects. Compared with Al-alloys, the entrapped gas within Mg-alloy might be more efficiently consumed due to the relatively high reactivity of magnesium. However, research into the entrainment defects within Mg alloys has been significantly limited. In the present work, AZ91 alloy castings were produced under different carrier gas atmospheres (i.e., SF6/CO2, SF6/air). The evolution processes of the entrainment defects contained in AZ91 alloy were suggested according to the microstructure inspections and thermodynamic calculations. The defects formed in the different atmospheres have a similar sandwich-like structure, but their oxide films contained different combinations of compounds. The use of carrier gases, which were associated with different entrained-gas consumption rates, affected the reproducibility of AZ91 castings.

Keywords

Magnesium alloyCastingOxide film, Bifilm, Entrainment defect, Reproducibility

연행 결함(이중 산화막 결함 또는 이중막 결함이라고도 함)은 경합금 용융물에 잠길 때 갇힌 가스를 포함하는 공극으로 작용하여 최종 주물의 품질과 재현성을 저하시킵니다. Al-합금 주조로 수행된 이전 간행물에서는 이 갇힌 가스가 주변 용융물과의 반응에 의해 후속적으로 소모되어 공극 부피와 연행 결함의 부정적인 영향을 줄일 수 있다고 보고했습니다. Al-합금에 비해 마그네슘의 상대적으로 높은 반응성으로 인해 Mg-합금 내에 포집된 가스가 더 효율적으로 소모될 수 있습니다. 그러나 Mg 합금 내 연행 결함에 대한 연구는 상당히 제한적이었습니다. 현재 작업에서 AZ91 합금 주물은 다양한 캐리어 가스 분위기(즉, SF 6 /CO2 , SF 6 / 공기). AZ91 합금에 포함된 엔트레인먼트 결함의 진화 과정은 미세조직 검사 및 열역학적 계산에 따라 제안되었습니다. 서로 다른 분위기에서 형성된 결함은 유사한 샌드위치 구조를 갖지만 산화막에는 서로 다른 화합물 조합이 포함되어 있습니다. 다른 동반 가스 소비율과 관련된 운반 가스의 사용은 AZ91 주물의 재현성에 영향을 미쳤습니다.

키워드

마그네슘 합금주조Oxide film, Bifilm, Entrainment 불량, 재현성

1 . 소개

지구상에서 가장 가벼운 구조용 금속인 마그네슘은 지난 수십 년 동안 가장 매력적인 경금속 중 하나가 되었습니다. 결과적으로 마그네슘 산업은 지난 20년 동안 급속한 발전을 경험했으며 [1 , 2] , 이는 전 세계적으로 Mg 합금에 대한 수요가 크게 증가했음을 나타냅니다. 오늘날 Mg 합금의 사용은 자동차, 항공 우주, 전자 등의 분야에서 볼 수 있습니다. [3 , 4] . Mg 금속의 전 세계 소비는 특히 자동차 산업에서 앞으로 더욱 증가할 것으로 예측되었습니다. 기존 자동차와 전기 자동차 모두의 에너지 효율성 요구 사항이 설계를 경량화하도록 더욱 밀어붙이기 때문입니다 [3 , 56] .

Mg 합금에 대한 수요의 지속적인 성장은 Mg 합금 주조의 품질 및 기계적 특성 개선에 대한 광범위한 관심을 불러일으켰습니다. Mg 합금 주조 공정 동안 용융물의 표면 난류는 소량의 주변 대기를 포함하는 이중 표면 필름의 포획으로 이어질 수 있으므로 동반 결함(이중 산화막 결함 또는 이중막 결함이라고도 함)을 형성합니다. ) [7] , [8] , [9] , [10] . 무작위 크기, 수량, 방향 및 연행 결함의 배치는 주조 특성의 변화와 관련된 중요한 요인으로 널리 받아들여지고 있습니다 [7] . 또한 Peng et al. [11]AZ91 합금 용융물에 동반된 산화물 필름이 Al 8 Mn 5 입자에 대한 필터 역할을 하여 침전될 때 가두는 것을 발견했습니다 . Mackie et al. [12]는 또한 동반된 산화막이 금속간 입자를 트롤(trawl)하는 작용을 하여 입자가 클러스터링되어 매우 큰 결함을 형성할 수 있다고 제안했습니다. 금속간 화합물의 클러스터링은 비말동반 결함을 주조 특성에 더 해롭게 만들었습니다.

연행 결함에 관한 이전 연구의 대부분은 Al-합금에 대해 수행되었으며 [7 , [13] , [14] , [15] , [16] , [17] , [18] 몇 가지 잠재적인 방법이 제안되었습니다. 알루미늄 합금 주물의 품질에 대한 부정적인 영향을 줄이기 위해. Nyahumwa et al., [16] 은 연행 결함 내의 공극 체적이 열간 등방압 압축(HIP) 공정에 의해 감소될 수 있음을 보여줍니다. Campbell [7] 은 결함 내부의 동반된 가스가 주변 용융물과의 반응으로 인해 소모될 수 있다고 제안했으며, 이는 Raiszedeh와 Griffiths [19]에 의해 추가로 확인되었습니다 ..혼입 가스 소비가 Al-합금 주물의 기계적 특성에 미치는 영향은 [8 , 9]에 의해 조사되었으며 , 이는 혼입 가스의 소비가 주조 재현성의 개선을 촉진함을 시사합니다.

Al-합금 내 결함에 대한 조사와 비교하여 Mg-합금 내 연행 결함에 대한 연구는 상당히 제한적입니다. 연행 결함의 존재는 Mg 합금 주물 [20 , 21] 에서 입증 되었지만 그 거동, 진화 및 연행 가스 소비는 여전히 명확하지 않습니다.

Mg 합금 주조 공정에서 용융물은 일반적으로 마그네슘 점화를 피하기 위해 커버 가스로 보호됩니다. 따라서 모래 또는 매몰 몰드의 공동은 용융물을 붓기 전에 커버 가스로 세척해야 합니다 [22] . 따라서, Mg 합금 주물 내의 연행 가스는 공기만이 아니라 주조 공정에 사용되는 커버 가스를 포함해야 하며, 이는 구조 및 해당 연행 결함의 전개를 복잡하게 만들 수 있습니다.

SF 6 은 Mg 합금 주조 공정에 널리 사용되는 대표적인 커버 가스입니다 [23] , [24] , [25] . 이 커버 가스는 유럽의 마그네슘 합금 주조 공장에서 사용하도록 제한되었지만 상업 보고서에 따르면 이 커버는 전 세계 마그네슘 합금 산업, 특히 다음과 같은 글로벌 마그네슘 합금 생산을 지배한 국가에서 여전히 인기가 있습니다. 중국, 브라질, 인도 등 [26] . 또한, 최근 학술지 조사에서도 이 커버가스가 최근 마그네슘 합금 연구에서 널리 사용된 것으로 나타났다 [27] . SF 6 커버 가스 의 보호 메커니즘 (즉, 액체 Mg 합금과 SF 6 사이의 반응Cover gas)에 대한 연구는 여러 선행연구자들에 의해 이루어졌으나 표면 산화막의 형성과정이 아직 명확하게 밝혀지지 않았으며, 일부 발표된 결과들도 상충되고 있다. 1970년대 초 Fruehling [28] 은 SF 6 아래에 형성된 표면 피막이 주로 미량의 불화물과 함께 MgO 임을 발견 하고 SF 6 이 Mg 합금 표면 피막에 흡수 된다고 제안했습니다 . Couling [29] 은 흡수된 SF 6 이 Mg 합금 용융물과 반응하여 MgF 2 를 형성함을 추가로 확인했습니다 . 지난 20년 동안 아래에 자세히 설명된 것처럼 Mg 합금 표면 필름의 다양한 구조가 보고되었습니다.(1)

단층 필름 . Cashion [30 , 31] 은 X선 광전자 분광법(XPS)과 오제 분광법(AES)을 사용하여 표면 필름을 MgO 및 MgF 2 로 식별했습니다 . 그는 또한 필름의 구성이 두께와 전체 실험 유지 시간에 걸쳐 일정하다는 것을 발견했습니다. Cashion이 관찰한 필름은 10분에서 100분의 유지 시간으로 생성된 단층 구조를 가졌다.(2)

이중층 필름 . Aarstad et. al [32] 은 2003년에 이중층 표면 산화막을 보고했습니다. 그들은 예비 MgO 막에 부착된 잘 분포된 여러 MgF 2 입자를 관찰 하고 전체 표면적의 25-50%를 덮을 때까지 성장했습니다. 외부 MgO 필름을 통한 F의 내부 확산은 진화 과정의 원동력이었습니다. 이 이중층 구조는 Xiong의 그룹 [25 , 33] 과 Shih et al. 도 지지했습니다 . [34] .(삼)

트리플 레이어 필름 . 3층 필름과 그 진화 과정은 Pettersen [35]에 의해 2002년에 보고되었습니다 . Pettersen은 초기 표면 필름이 MgO 상이었고 F의 내부 확산에 의해 점차적으로 안정적인 MgF 2 상 으로 진화한다는 것을 발견했습니다 . 두꺼운 상부 및 하부 MgF 2 층.(4)

산화물 필름은 개별 입자로 구성 됩니다. Wang et al [36] 은 Mg-alloy 표면 필름을 SF 6 커버 가스 하에서 용융물에 교반 한 다음 응고 후 동반된 표면 필름을 검사했습니다. 그들은 동반된 표면 필름이 다른 연구자들이 보고한 보호 표면 필름처럼 계속되지 않고 개별 입자로 구성된다는 것을 발견했습니다. 젊은 산화막은 MgO 나노 크기의 산화물 입자로 구성되어 있는 반면, 오래된 산화막은 한쪽 면에 불화물과 질화물이 포함된 거친 입자(평균 크기 약 1μm)로 구성되어 있습니다.

Mg 합금 용융 표면의 산화막 또는 동반 가스는 모두 액체 Mg 합금과 커버 가스 사이의 반응으로 인해 형성되므로 Mg 합금 표면막에 대한 위에서 언급한 연구는 진화에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 연행 결함. 따라서 SF 6 커버 가스 의 보호 메커니즘 (즉, Mg-합금 표면 필름의 형성)은 해당 동반 결함의 잠재적인 복잡한 진화 과정을 나타냅니다.

그러나 Mg 합금 용융물에 표면 필름을 형성하는 것은 용융물에 잠긴 동반된 가스의 소비와 다른 상황에 있다는 점에 유의해야 합니다. 예를 들어, 앞서 언급한 연구에서 표면 성막 동안 충분한 양의 커버 가스가 담지되어 커버 가스의 고갈을 억제했습니다. 대조적으로, Mg 합금 용융물 내의 동반된 가스의 양은 유한하며, 동반된 가스는 완전히 고갈될 수 있습니다. Mirak [37] 은 3.5% SF 6 /기포를 특별히 설계된 영구 금형에서 응고되는 순수한 Mg 합금 용융물에 도입했습니다. 기포가 완전히 소모되었으며, 해당 산화막은 MgO와 MgF 2 의 혼합물임을 알 수 있었다.. 그러나 Aarstad [32] 및 Xiong [25 , 33]에 의해 관찰된 MgF 2 스팟 과 같은 핵 생성 사이트 는 관찰되지 않았습니다. Mirak은 또한 조성 분석을 기반으로 산화막에서 MgO 이전에 MgF 2 가 형성 되었다고 추측했는데 , 이는 이전 문헌에서 보고된 표면 필름 형성 과정(즉, MgF 2 이전에 형성된 MgO)과 반대 입니다. Mirak의 연구는 동반된 가스의 산화막 형성이 표면막의 산화막 형성과 상당히 다를 수 있음을 나타내었지만 산화막의 구조와 진화에 대해서는 밝히지 않았습니다.

또한 커버 가스에 캐리어 가스를 사용하는 것도 커버 가스와 액체 Mg 합금 사이의 반응에 영향을 미쳤습니다. SF 6 /air 는 용융 마그네슘의 점화를 피하기 위해 SF 6 /CO 2 운반 가스 [38] 보다 더 높은 함량의 SF 6을 필요로 하여 다른 가스 소비율을 나타냅니다. Liang et.al [39] 은 CO 2 가 캐리어 가스로 사용될 때 표면 필름에 탄소가 형성된다고 제안했는데 , 이는 SF 6 /air 에서 형성된 필름과 다릅니다 . Mg 연소 [40]에 대한 조사 에서 Mg 2 C 3 검출이 보고되었습니다.CO 2 연소 후 Mg 합금 샘플 에서 이는 Liang의 결과를 뒷받침할 뿐만 아니라 이중 산화막 결함에서 Mg 탄화물의 잠재적 형성을 나타냅니다.

여기에 보고된 작업은 다양한 커버 가스(즉, SF 6 /air 및 SF 6 /CO 2 )로 보호되는 AZ91 Mg 합금 주물에서 형성된 연행 결함의 거동과 진화에 대한 조사 입니다. 이러한 캐리어 가스는 액체 Mg 합금에 대해 다른 보호성을 가지며, 따라서 상응하는 동반 가스의 다른 소비율 및 발생 프로세스와 관련될 수 있습니다. AZ91 주물의 재현성에 대한 동반 가스 소비의 영향도 연구되었습니다.

2 . 실험

2.1 . 용융 및 주조

3kg의 AZ91 합금을 700 ± 5 °C의 연강 도가니에서 녹였습니다. AZ91 합금의 조성은 표 1 에 나타내었다 . 가열하기 전에 잉곳 표면의 모든 산화물 스케일을 기계가공으로 제거했습니다. 사용 된 커버 가스는 0.5 %이었다 SF 6 / 공기 또는 0.5 % SF 6 / CO 2 (부피. %) 다른 주물 6L / 분의 유량. 용융물은 15분 동안 0.3L/min의 유속으로 아르곤으로 가스를 제거한 다음 [41 , 42] , 모래 주형에 부었습니다. 붓기 전에 샌드 몰드 캐비티를 20분 동안 커버 가스로 플러싱했습니다 [22] . 잔류 용융물(약 1kg)이 도가니에서 응고되었습니다.

표 1 . 본 연구에 사용된 AZ91 합금의 조성(wt%).

아연미네소타마그네슘
9.40.610.150.020.0050.0017잔여

그림 1 (a)는 러너가 있는 주물의 치수를 보여줍니다. 탑 필링 시스템은 최종 주물에서 연행 결함을 생성하기 위해 의도적으로 사용되었습니다. Green과 Campbell [7 , 43] 은 탑 필링 시스템이 바텀 필링 시스템에 비해 주조 과정에서 더 많은 연행 현상(즉, 이중 필름)을 유발한다고 제안했습니다. 이 금형의 용융 흐름 시뮬레이션(Flow-3D 소프트웨어)은 연행 현상에 관한 Reilly의 모델 [44] 을 사용하여 최종 주조에 많은 양의 이중막이 포함될 것이라고 예측했습니다( 그림 1 에서 검은색 입자로 표시됨) . NS).

그림 1

수축 결함은 또한 주물의 기계적 특성과 재현성에 영향을 미칩니다. 이 연구는 주조 품질에 대한 이중 필름의 영향에 초점을 맞추었기 때문에 수축 결함이 발생하지 않도록 금형을 의도적으로 설계했습니다. ProCAST 소프트웨어를 사용한 응고 시뮬레이션은 그림 1c 와 같이 최종 주조에 수축 결함이 포함되지 않음을 보여주었습니다 . 캐스팅 건전함도 테스트바 가공 전 실시간 X-ray를 통해 확인했다.

모래 주형은 1wt를 함유한 수지 결합된 규사로 만들어졌습니다. % PEPSET 5230 수지 및 1wt. % PEPSET 5112 촉매. 모래는 또한 억제제로 작용하기 위해 2중량%의 Na 2 SiF 6 을 함유했습니다 .. 주입 온도는 700 ± 5 °C였습니다. 응고 후 러너바의 단면을 Sci-Lab Analytical Ltd로 보내 H 함량 분석(LECO 분석)을 하였고, 모든 H 함량 측정은 주조 공정 후 5일째에 실시하였다. 각각의 주물은 인장 강도 시험을 위해 클립 신장계가 있는 Zwick 1484 인장 시험기를 사용하여 40개의 시험 막대로 가공되었습니다. 파손된 시험봉의 파단면을 주사전자현미경(SEM, Philips JEOL7000)을 이용하여 가속전압 5~15kV로 조사하였다. 파손된 시험 막대, 도가니에서 응고된 잔류 Mg 합금 및 주조 러너를 동일한 SEM을 사용하여 단면화하고 연마하고 검사했습니다. CFEI Quanta 3D FEG FIB-SEM을 사용하여 FIB(집속 이온 빔 밀링 기술)에 의해 테스트 막대 파괴 표면에서 발견된 산화막의 단면을 노출했습니다. 분석에 필요한 산화막은 백금층으로 코팅하였다. 그런 다음 30kV로 가속된 갈륨 이온 빔이 산화막의 단면을 노출시키기 위해 백금 코팅 영역을 둘러싼 재료 기판을 밀링했습니다. 산화막 단면의 EDS 분석은 30kV의 가속 전압에서 FIB 장비를 사용하여 수행되었습니다.

2.2 . 산화 세포

전술 한 바와 같이, 몇몇 최근 연구자들은 마그네슘 합금의 용탕 표면에 형성된 보호막 조사 [38 , 39 , [46] , [47] , [48] , [49] , [50] , [51] , [52 ] . 이 실험 동안 사용된 커버 가스의 양이 충분하여 커버 가스에서 불화물의 고갈을 억제했습니다. 이 섹션에서 설명하는 실험은 엔트레인먼트 결함의 산화막의 진화를 연구하기 위해 커버 가스의 공급을 제한하는 밀봉된 산화 셀을 사용했습니다. 산화 셀에 포함된 커버 가스는 큰 크기의 “동반된 기포”로 간주되었습니다.

도 2에 도시된 바와 같이 , 산화셀의 본체는 내부 길이가 400mm, 내경이 32mm인 폐쇄형 연강관이었다. 수냉식 동관을 전지의 상부에 감았습니다. 튜브가 가열될 때 냉각 시스템은 상부와 하부 사이에 온도 차이를 만들어 내부 가스가 튜브 내에서 대류하도록 했습니다. 온도는 도가니 상단에 위치한 K형 열전대로 모니터링했습니다. Nieet al. [53] 은 Mg 합금 용융물의 표면 피막을 조사할 때 SF 6 커버 가스가 유지로의 강철 벽과 반응할 것이라고 제안했습니다 . 이 반응을 피하기 위해 강철 산화 전지의 내부 표면(그림 2 참조)) 및 열전대의 상반부는 질화붕소로 코팅되었습니다(Mg 합금은 질화붕소와 ​​접촉하지 않았습니다).

그림 2

실험 중에 고체 AZ91 합금 블록을 산화 셀 바닥에 위치한 마그네시아 도가니에 넣었습니다. 전지는 1L/min의 가스 유속으로 전기 저항로에서 100℃로 가열되었다. 원래의 갇힌 대기(즉, 공기)를 대체하기 위해 셀을 이 온도에서 20분 동안 유지했습니다. 그런 다음, 산화 셀을 700°C로 더 가열하여 AZ91 샘플을 녹였습니다. 그런 다음 가스 입구 및 출구 밸브가 닫혀 제한된 커버 가스 공급 하에서 산화를 위한 밀폐된 환경이 생성되었습니다. 그런 다음 산화 전지를 5분 간격으로 5분에서 30분 동안 700 ± 10°C에서 유지했습니다. 각 유지 시간이 끝날 때 세포를 물로 켄칭했습니다. 실온으로 냉각한 후 산화된 샘플을 절단하고 연마한 다음 SEM으로 검사했습니다.

3 . 결과

3.1 . SF 6 /air 에서 형성된 엔트레인먼트 결함의 구조 및 구성

0.5 % SF의 커버 가스 하에서 AZ91 주물에 형성된 유입 결함의 구조 및 조성 6 / 공기는 SEM 및 EDS에 의해 관찰되었다. 결과는 그림 3에 스케치된 엔트레인먼트 결함의 두 가지 유형이 있음을 나타냅니다 . (1) 산화막이 전통적인 단층 구조를 갖는 유형 A 결함 및 (2) 산화막이 2개 층을 갖는 유형 B 결함. 이러한 결함의 세부 사항은 다음에 소개되었습니다. 여기에서 비말동반 결함은 생물막 또는 이중 산화막으로도 알려져 있기 때문에 B형 결함의 산화막은 본 연구에서 “다층 산화막” 또는 “다층 구조”로 언급되었습니다. “이중 산화막 결함의 이중층 산화막”과 같은 혼란스러운 설명을 피하기 위해.

그림 3

그림 4 (ab)는 약 0.4μm 두께의 조밀한 단일층 산화막을 갖는 Type A 결함을 보여줍니다. 이 필름에서 산소, 불소, 마그네슘 및 알루미늄이 검출되었습니다( 그림 4c). 산화막은 마그네슘과 알루미늄의 산화물과 불화물의 혼합물로 추측됩니다. 불소의 검출은 동반된 커버 가스가 이 결함의 형성에 포함되어 있음을 보여주었습니다. 즉, Fig. 4 (a)에 나타난 기공 은 수축결함이나 수소기공도가 아니라 연행결함이었다. 알루미늄의 검출은 Xiong과 Wang의 이전 연구 [47 , 48] 와 다르며 , SF 6으로 보호된 AZ91 용융물의 표면 필름에 알루미늄이 포함되어 있지 않음을 보여주었습니다.커버 가스. 유황은 원소 맵에서 명확하게 인식할 수 없었지만 해당 ESD 스펙트럼에서 S-피크가 있었습니다.

그림 4

도 5 (ab)는 다층 산화막을 갖는 Type B 엔트레인먼트 결함을 나타낸다. 산화막의 조밀한 외부 층은 불소와 산소가 풍부하지만( 그림 5c) 상대적으로 다공성인 내부 층은 산소만 풍부하고(즉, 불소가 부족) 부분적으로 함께 성장하여 샌드위치 모양을 형성합니다. 구조. 따라서 외층은 불화물과 산화물의 혼합물이며 내층은 주로 산화물로 추정된다. 황은 EDX 스펙트럼에서만 인식될 수 있었고 요소 맵에서 명확하게 식별할 수 없었습니다. 이는 커버 가스의 작은 S 함량(즉, SF 6 의 0.5% 부피 함량 때문일 수 있음)커버 가스). 이 산화막에서는 이 산화막의 외층에 알루미늄이 포함되어 있지만 내층에서는 명확하게 검출할 수 없었다. 또한 Al의 분포가 고르지 않은 것으로 보입니다. 결함의 우측에는 필름에 알루미늄이 존재하지만 그 농도는 매트릭스보다 높은 것으로 식별할 수 없음을 알 수 있다. 그러나 결함의 왼쪽에는 알루미늄 농도가 훨씬 높은 작은 영역이 있습니다. 이러한 알루미늄의 불균일한 분포는 다른 결함(아래 참조)에서도 관찰되었으며, 이는 필름 내부 또는 아래에 일부 산화물 입자가 형성된 결과입니다.

그림 5

무화과 도 4 및 5 는 SF 6 /air 의 커버 가스 하에 주조된 AZ91 합금 샘플에서 형성된 연행 결함의 횡단면 관찰을 나타낸다 . 2차원 단면에서 관찰된 수치만으로 연행 결함을 특성화하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 더 많은 이해를 돕기 위해 테스트 바의 파단면을 관찰하여 엔트레인먼트 결함(즉, 산화막)의 표면을 더 연구했습니다.

Fig. 6 (a)는 SF 6 /air 에서 생산된 AZ91 합금 인장시험봉의 파단면을 보여준다 . 파단면의 양쪽에서 대칭적인 어두운 영역을 볼 수 있습니다. 그림 6 (b)는 어두운 영역과 밝은 영역 사이의 경계를 보여줍니다. 밝은 영역은 들쭉날쭉하고 부서진 특징으로 구성되어 있는 반면, 어두운 영역의 표면은 비교적 매끄럽고 평평했습니다. 또한 EDS 결과( Fig. 6 c-d 및 Table 2) 불소, 산소, 황 및 질소는 어두운 영역에서만 검출되었으며, 이는 어두운 영역이 용융물에 동반된 표면 보호 필름임을 나타냅니다. 따라서 어두운 영역은 대칭적인 특성을 고려할 때 연행 결함이라고 제안할 수 있습니다. Al-합금 주조물의 파단면에서 유사한 결함이 이전에 보고되었습니다 [7] . 질화물은 테스트 바 파단면의 산화막에서만 발견되었지만 그림 1과 그림 4에 표시된 단면 샘플에서는 검출되지 않았습니다 4 및 5 . 근본적인 이유는 이러한 샘플에 포함된 질화물이 샘플 연마 과정에서 가수분해되었을 수 있기 때문입니다 [54] .

그림 6

표 2 . EDS 결과(wt.%)는 그림 6에 표시된 영역에 해당합니다 (커버 가스: SF 6 /공기).

영형마그네슘NS아연NSNS
그림 6 (b)의 어두운 영역3.481.3279.130.4713.630.570.080.73
그림 6 (b)의 밝은 영역3.5884.4811.250.68

도 1 및 도 2에 도시된 결함의 단면 관찰과 함께 도 4 및 도 5 를 참조하면, 인장 시험봉에 포함된 연행 결함의 구조를 도 6 (e) 와 같이 스케치하였다 . 결함에는 산화막으로 둘러싸인 동반된 가스가 포함되어 있어 테스트 바 내부에 보이드 섹션이 생성되었습니다. 파괴 과정에서 결함에 인장력이 가해지면 균열이 가장 약한 경로를 따라 전파되기 때문에 보이드 섹션에서 균열이 시작되어 연행 결함을 따라 전파됩니다 [55] . 따라서 최종적으로 시험봉이 파단되었을 때 Fig. 6 (a) 와 같이 시험봉의 양 파단면에 연행결함의 산화피막이 나타났다 .

3.2 . SF 6 /CO 2 에 형성된 연행 결함의 구조 및 조성

SF 6 /air 에서 형성된 엔트레인먼트 결함과 유사하게, 0.5% SF 6 /CO 2 의 커버 가스 아래에서 형성된 결함 도 두 가지 유형의 산화막(즉, 단층 및 다층 유형)을 가졌다. 도 7 (a)는 다층 산화막을 포함하는 엔트레인먼트 결함의 예를 도시한다. 결함에 대한 확대 관찰( 그림 7b )은 산화막의 내부 층이 함께 성장하여 SF 6 /air 의 분위기에서 형성된 결함과 유사한 샌드위치 같은 구조를 나타냄을 보여줍니다 ( 그림 7b). 5 나 ). EDS 스펙트럼( 그림 7c) 이 샌드위치형 구조의 접합부(내층)는 주로 산화마그네슘을 함유하고 있음을 보여주었다. 이 EDS 스펙트럼에서는 불소, 황, 알루미늄의 피크가 확인되었으나 그 양은 상대적으로 적었다. 대조적으로, 산화막의 외부 층은 조밀하고 불화물과 산화물의 혼합물로 구성되어 있습니다( 그림 7d-e).

그림 7

Fig. 8 (a)는 0.5%SF 6 /CO 2 분위기에서 제작된 AZ91 합금 인장시험봉의 파단면의 연행결함을 보여준다 . 상응하는 EDS 결과(표 3)는 산화막이 불화물과 산화물을 함유함을 보여주었다. 황과 질소는 검출되지 않았습니다. 게다가, 확대 관찰(  8b)은 산화막 표면에 반점을 나타내었다. 반점의 직경은 수백 나노미터에서 수 마이크론 미터까지 다양했습니다.

그림 8

산화막의 구조와 조성을 보다 명확하게 나타내기 위해 테스트 바 파단면의 산화막 단면을 FIB 기법을 사용하여 현장에서 노출시켰다( 그림 9 ). 도 9a에 도시된 바와 같이 , 백금 코팅층과 Mg-Al 합금 기재 사이에 연속적인 산화피막이 발견되었다. 그림 9 (bc)는 다층 구조( 그림 9c 에서 빨간색 상자로 표시)를 나타내는 산화막에 대한 확대 관찰을 보여줍니다 . 바닥층은 불소와 산소가 풍부하고 불소와 산화물의 혼합물이어야 합니다 . 5 와 7, 유일한 산소가 풍부한 최상층은 도 1 및 도 2에 도시 된 “내층”과 유사하였다 5 및 7 .

그림 9

연속 필름을 제외하고 도 9 에 도시된 바와 같이 연속 필름 내부 또는 하부에서도 일부 개별 입자가 관찰되었다 . 그림 9( b) 의 산화막 좌측에서 Al이 풍부한 입자가 검출되었으며, 마그네슘과 산소 원소도 풍부하게 함유하고 있어 스피넬 Mg 2 AlO 4 로 추측할 수 있다 . 이러한 Mg 2 AlO 4 입자의 존재는 Fig. 5 와 같이 관찰된 필름의 작은 영역에 높은 알루미늄 농도와 알루미늄의 불균일한 분포의 원인이 된다 .(씨). 여기서 강조되어야 할 것은 연속 산화막의 바닥층의 다른 부분이 이 Al이 풍부한 입자보다 적은 양의 알루미늄을 함유하고 있지만, 그림 9c는 이 바닥층의 알루미늄 양이 여전히 무시할 수 없는 수준임을 나타냅니다 . , 특히 필름의 외층과 비교할 때. 도 9b에 도시된 산화막의 우측 아래에서 입자가 검출되어 Mg와 O가 풍부하여 MgO인 것으로 추측되었다. Wang의 결과에 따르면 [56], Mg 용융물과 Mg 증기의 산화에 의해 Mg 용융물의 표면에 많은 이산 MgO 입자가 형성될 수 있다. 우리의 현재 연구에서 관찰된 MgO 입자는 같은 이유로 인해 형성될 수 있습니다. 실험 조건의 차이로 인해 더 적은 Mg 용융물이 기화되거나 O2와 반응할 수 있으므로 우리 작업에서 형성되는 MgO 입자는 소수에 불과합니다. 또한 필름에서 풍부한 탄소가 발견되어 CO 2 가 용융물과 반응하여 탄소 또는 탄화물을 형성할 수 있음을 보여줍니다 . 이 탄소 농도는 표 3에 나타낸 산화막의 상대적으로 높은 탄소 함량 (즉, 어두운 영역) 과 일치하였다 . 산화막 옆 영역.

표 3 . 도 8에 도시된 영역에 상응하는 EDS 결과(wt.%) (커버 가스: SF 6 / CO 2 ).

영형마그네슘NS아연NSNS
그림 8 (a)의 어두운 영역7.253.6469.823.827.030.86
그림 8 (a)의 밝은 영역2.100.4482.8313.261.36

테스트 바 파단면( 도 9 ) 에서 산화막의 이 단면 관찰은 도 6 (e)에 도시된 엔트레인먼트 결함의 개략도를 추가로 확인했다 . SF 6 /CO 2 와 SF 6 /air 의 서로 다른 분위기에서 형성된 엔트레인먼트 결함 은 유사한 구조를 가졌지만 그 조성은 달랐다.

3.3 . 산화 전지에서 산화막의 진화

섹션 3.1 및 3.2 의 결과 는 SF 6 /air 및 SF 6 /CO 2 의 커버 가스 아래에서 AZ91 주조에서 형성된 연행 결함의 구조 및 구성을 보여줍니다 . 산화 반응의 다른 단계는 연행 결함의 다른 구조와 조성으로 이어질 수 있습니다. Campbell은 동반된 가스가 주변 용융물과 반응할 수 있다고 추측했지만 Mg 합금 용융물과 포획된 커버 가스 사이에 반응이 발생했다는 보고는 거의 없습니다. 이전 연구자들은 일반적으로 개방된 환경에서 Mg 합금 용융물과 커버 가스 사이의 반응에 초점을 맞췄습니다 [38 , 39 , [46] , [47][48] , [49] , [50] , [51] , [52] , 이는 용융물에 갇힌 커버 가스의 상황과 다릅니다. AZ91 합금에서 엔트레인먼트 결함의 형성을 더 이해하기 위해 엔트레인먼트 결함의 산화막의 진화 과정을 산화 셀을 사용하여 추가로 연구했습니다.

.도 10 (a 및 d) 0.5 % 방송 SF 보호 산화 셀에서 5 분 동안 유지 된 표면 막 (6) / 공기. 불화물과 산화물(MgF 2 와 MgO) 로 이루어진 단 하나의 층이 있었습니다 . 이 표면 필름에서. 황은 EDS 스펙트럼에서 검출되었지만 그 양이 너무 적어 원소 맵에서 인식되지 않았습니다. 이 산화막의 구조 및 조성은 도 4 에 나타낸 엔트레인먼트 결함의 단층막과 유사하였다 .

그림 10

10분의 유지 시간 후, 얇은 (O,S)가 풍부한 상부층(약 700nm)이 예비 F-농축 필름에 나타나 그림 10 (b 및 e) 에서와 같이 다층 구조를 형성했습니다 . ). (O, S)가 풍부한 최상층의 두께는 유지 시간이 증가함에 따라 증가했습니다. Fig. 10 (c, f) 에서 보는 바와 같이 30분간 유지한 산화막도 다층구조를 가지고 있으나 (O,S)가 풍부한 최상층(약 2.5μm)의 두께가 10분 산화막의 그것. 도 10 (bc) 에 도시 된 다층 산화막 은 도 5에 도시된 샌드위치형 결함의 막과 유사한 외관을 나타냈다 .

도 10에 도시된 산화막의 상이한 구조는 커버 가스의 불화물이 AZ91 합금 용융물과의 반응으로 인해 우선적으로 소모될 것임을 나타내었다. 불화물이 고갈된 후, 잔류 커버 가스는 액체 AZ91 합금과 추가로 반응하여 산화막에 상부 (O, S)가 풍부한 층을 형성했습니다. 따라서 도 1 및 도 3에 도시된 연행 결함의 상이한 구조 및 조성 4 와 5 는 용융물과 갇힌 커버 가스 사이의 진행 중인 산화 반응 때문일 수 있습니다.

이 다층 구조는 Mg 합금 용융물에 형성된 보호 표면 필름에 관한 이전 간행물 [38 , [46] , [47] , [48] , [49] , [50] , [51] 에서 보고되지 않았습니다 . . 이는 이전 연구원들이 무제한의 커버 가스로 실험을 수행했기 때문에 커버 가스의 불화물이 고갈되지 않는 상황을 만들었기 때문일 수 있습니다. 따라서 엔트레인먼트 결함의 산화피막은 도 10에 도시된 산화피막과 유사한 거동특성을 가지나 [38 ,[46] , [47] , [48] , [49] , [50] , [51] .

SF 유지 산화막와 마찬가지로 6 / 공기, SF에 형성된 산화물 막 (6) / CO 2는 또한 세포 산화 다른 유지 시간과 다른 구조를 가지고 있었다. .도 11 (a)는 AZ91 개최 산화막, 0.5 %의 커버 가스 하에서 SF 표면 용융 도시 6 / CO 2, 5 분. 이 필름은 MgF 2 로 이루어진 단층 구조를 가졌다 . 이 영화에서는 MgO의 존재를 확인할 수 없었다. 30분의 유지 시간 후, 필름은 다층 구조를 가졌다; 내부 층은 조밀하고 균일한 외관을 가지며 MgF 2 로 구성 되고 외부 층은 MgF 2 혼합물및 MgO. 0.5%SF 6 /air 에서 형성된 표면막과 다른 이 막에서는 황이 검출되지 않았다 . 따라서, 0.5%SF 6 /CO 2 의 커버 가스 내의 불화물 도 막 성장 과정의 초기 단계에서 우선적으로 소모되었다. SF 6 /air 에서 형성된 막과 비교하여 SF 6 /CO 2 에서 형성된 막에서 MgO 는 나중에 나타났고 황화물은 30분 이내에 나타나지 않았다. 이는 SF 6 /air 에서 필름의 형성과 진화 가 SF 6 /CO 2 보다 빠르다 는 것을 의미할 수 있습니다 . CO 2 후속적으로 용융물과 반응하여 MgO를 형성하는 반면, 황 함유 화합물은 커버 가스에 축적되어 반응하여 매우 늦은 단계에서 황화물을 형성할 수 있습니다(산화 셀에서 30분 후).

그림 11

4 . 논의

4.1 . SF 6 /air 에서 형성된 연행 결함의 진화

Outokumpu HSC Chemistry for Windows( http://www.hsc-chemistry.net/ )의 HSC 소프트웨어를 사용하여 갇힌 기체와 액체 AZ91 합금 사이에서 발생할 수 있는 반응을 탐색하는 데 필요한 열역학 계산을 수행했습니다. 계산에 대한 솔루션은 소량의 커버 가스(즉, 갇힌 기포 내의 양)와 AZ91 합금 용융물 사이의 반응 과정에서 어떤 생성물이 가장 형성될 가능성이 있는지 제안합니다.

실험에서 압력은 1기압으로, 온도는 700°C로 설정했습니다. 커버 가스의 사용량은 7 × 10으로 가정 하였다 -7  약 0.57 cm의 양으로 kg 3 (3.14 × 10 -6  0.5 % SF위한 kmol) 6 / 공기, 0.35 cm (3) (3.12 × 10 – 8  kmol) 0.5%SF 6 /CO 2 . 포획된 가스와 접촉하는 AZ91 합금 용융물의 양은 모든 반응을 완료하기에 충분한 것으로 가정되었습니다. SF 6 의 분해 생성물 은 SF 5 , SF 4 , SF 3 , SF 2 , F 2 , S(g), S 2(g) 및 F(g) [57] , [58] , [59] , [60] .

그림 12 는 AZ91 합금과 0.5%SF 6 /air 사이의 반응에 대한 열역학적 계산의 평형 다이어그램을 보여줍니다 . 다이어그램에서 10 -15  kmol 미만의 반응물 및 생성물은 표시되지 않았습니다. 이는 존재 하는 SF 6 의 양 (≈ 1.57 × 10 -10  kmol) 보다 5배 적 으므로 영향을 미치지 않습니다. 실제적인 방법으로 과정을 관찰했습니다.

그림 12

이 반응 과정은 3단계로 나눌 수 있다.

1단계 : 불화물의 형성. AZ91 용융물은 SF 6 및 그 분해 생성물과 우선적으로 반응하여 MgF 2 , AlF 3 및 ZnF 2 를 생성 합니다. 그러나 ZnF 2 의 양 이 너무 적어서 실제적으로 검출되지  않았을 수 있습니다(  MgF 2 의 3 × 10 -10 kmol에 비해 ZnF 2 1.25 × 10 -12 kmol ). 섹션 3.1 – 3.3에 표시된 모든 산화막 . 한편, 잔류 가스에 황이 SO 2 로 축적되었다 .

2단계 : 산화물의 형성. 액체 AZ91 합금이 포획된 가스에서 사용 가능한 모든 불화물을 고갈시킨 후, Mg와의 반응으로 인해 AlF 3 및 ZnF 2 의 양이 빠르게 감소했습니다. O 2 (g) 및 SO 2 는 AZ91 용융물과 반응하여 MgO, Al 2 O 3 , MgAl 2 O 4 , ZnO, ZnSO 4 및 MgSO 4 를 형성 합니다. 그러나 ZnO 및 ZnSO 4 의 양은 EDS에 의해 실제로 발견되기에는 너무 적었을 것입니다(예: 9.5 × 10 -12  kmol의 ZnO, 1.38 × 10 -14  kmol의 ZnSO 4 , 대조적으로 4.68 × 10−10  kmol의 MgF 2 , X 축의 AZ91 양 이 2.5 × 10 -9  kmol일 때). 실험 사례에서 커버 가스의 F 농도는 매우 낮고 전체 농도 f O는 훨씬 높습니다. 따라서 1단계와 2단계, 즉 불화물과 산화물의 형성은 반응 초기에 동시에 일어나 그림 1과 2와 같이 불화물과 산화물의 가수층 혼합물이 형성될 수 있다 . 4 및 10 (a). 내부 층은 산화물로 구성되어 있지만 불화물은 커버 가스에서 F 원소가 완전히 고갈된 후에 형성될 수 있습니다.

단계 1-2는 도 10 에 도시 된 다층 구조의 형성 과정을 이론적으로 검증하였다 .

산화막 내의 MgAl 2 O 4 및 Al 2 O 3 의 양은 도 4에 도시된 산화막과 일치하는 검출하기에 충분한 양이었다 . 그러나, 도 10 에 도시된 바와 같이, 산화셀에서 성장된 산화막에서는 알루미늄의 존재를 인식할 수 없었다 . 이러한 Al의 부재는 표면 필름과 AZ91 합금 용융물 사이의 다음 반응으로 인한 것일 수 있습니다.(1)

Al 2 O 3  + 3Mg + = 3MgO + 2Al, △G(700°C) = -119.82 kJ/mol(2)

Mg + MgAl 2 O 4  = MgO + Al, △G(700°C) = -106.34 kJ/mol이는 반응물이 서로 완전히 접촉한다는 가정 하에 열역학적 계산이 수행되었기 때문에 HSC 소프트웨어로 시뮬레이션할 수 없었습니다. 그러나 실제 공정에서 AZ91 용융물과 커버 가스는 보호 표면 필름의 존재로 인해 서로 완전히 접촉할 수 없습니다.

3단계 : 황화물과 질화물의 형성. 30분의 유지 시간 후, 산화 셀의 기상 불화물 및 산화물이 고갈되어 잔류 가스와 용융 반응을 허용하여 초기 F-농축 또는 (F, O )이 풍부한 표면 필름, 따라서 그림 10 (b 및 c)에 표시된 관찰된 다층 구조를 생성합니다 . 게다가, 질소는 모든 반응이 완료될 때까지 AZ91 용융물과 반응했습니다. 도 6 에 도시 된 산화막 은 질화물 함량으로 인해 이 반응 단계에 해당할 수 있다. 그러나, 그 결과는 도 1 및 도 5에 도시 된 연마된 샘플에서 질화물이 검출되지 않음을 보여준다. 4 와 5, 그러나 테스트 바 파단면에서만 발견됩니다. 질화물은 다음과 같이 샘플 준비 과정에서 가수분해될 수 있습니다 [54] .(삼)

Mg 3 N 2  + 6H 2 O = 3Mg(OH) 2  + 2NH 3 ↑(4)

AlN+ 3H 2 O = Al(OH) 3  + NH 3 ↑

또한 Schmidt et al. [61] 은 Mg 3 N 2 와 AlN이 반응하여 3원 질화물(Mg 3 Al n N n+2, n=1, 2, 3…) 을 형성할 수 있음을 발견했습니다 . HSC 소프트웨어에는 삼원 질화물 데이터베이스가 포함되어 있지 않아 계산에 추가할 수 없습니다. 이 단계의 산화막은 또한 삼원 질화물을 포함할 수 있습니다.

4.2 . SF 6 /CO 2 에서 형성된 연행 결함의 진화

도 13 은 AZ91 합금과 0.5%SF 6 /CO 2 사이의 열역학적 계산 결과를 보여준다 . 이 반응 과정도 세 단계로 나눌 수 있습니다.

그림 13

1단계 : 불화물의 형성. SF 6 및 그 분해 생성물은 AZ91 용융물에 의해 소비되어 MgF 2 , AlF 3 및 ZnF 2 를 형성했습니다 . 0.5% SF 6 /air 에서 AZ91의 반응에서와 같이 ZnF 2 의 양 이 너무 작아서 실제적으로 감지되지  않았습니다( 2.67 x 10 -10  kmol의 MgF 2 에 비해 ZnF 2 1.51 x 10 -13 kmol ). S와 같은 잔류 가스 트랩에 축적 유황 2 (g) 및 (S)의 일부분 (2) (g)가 CO와 반응하여 2 SO 형성하는 2및 CO. 이 반응 단계의 생성물은 도 11 (a)에 도시된 필름과 일치하며 , 이는 불화물만을 함유하는 단일 층 구조를 갖는다.

2단계 : 산화물의 형성. ALF 3 및 ZnF 2 MgF로 형성 용융 AZ91 마그네슘의 반응 2 , Al 및 Zn으로한다. SO 2 는 소모되기 시작하여 표면 필름에 산화물을 생성 하고 커버 가스에 S 2 (g)를 생성했습니다. 한편, CO 2 는 AZ91 용융물과 직접 반응하여 CO, MgO, ZnO 및 Al 2 O 3 를 형성 합니다. 도 1에 도시 된 산화막 9 및 11 (b)는 산소가 풍부한 층과 다층 구조로 인해 이 반응 단계에 해당할 수 있습니다.

커버 가스의 CO는 AZ91 용융물과 추가로 반응하여 C를 생성할 수 있습니다. 이 탄소는 온도가 감소할 때(응고 기간 동안) Mg와 추가로 반응하여 Mg 탄화물을 형성할 수 있습니다 [62] . 이것은 도 4에 도시된 산화막의 탄소 함량이 높은 이유일 수 있다 8 – 9 . Liang et al. [39] 또한 SO 2 /CO 2 로 보호된 AZ91 합금 표면 필름에서 탄소 검출을 보고했습니다 . 생성된 Al 2 O 3 는 MgO와 더 결합하여 MgAl 2 O [63]를 형성할 수 있습니다 . 섹션 4.1 에서 논의된 바와 같이, 알루미나 및 스피넬은 도 11 에 도시된 바와 같이 표면 필름에 알루미늄 부재를 야기하는 Mg와 반응할 수 있다 .

3단계 : 황화물의 형성. AZ91은 용융물 S 소비하기 시작 2 인 ZnS와 MGS 형성 갇힌 잔류 가스 (g)를. 이러한 반응은 반응 과정의 마지막 단계까지 일어나지 않았으며, 이는 Fig. 7 (c)에 나타난 결함의 S-함량 이 적은 이유일 수 있다 .

요약하면, 열역학적 계산은 AZ91 용융물이 커버 가스와 반응하여 먼저 불화물을 형성한 다음 마지막에 산화물과 황화물을 형성할 것임을 나타냅니다. 다른 반응 단계에서 산화막은 다른 구조와 조성을 가질 것입니다.

4.3 . 운반 가스가 동반 가스 소비 및 AZ91 주물의 재현성에 미치는 영향

SF 6 /air 및 SF 6 /CO 2 에서 형성된 연행 결함의 진화 과정은 4.1절 과 4.2  에서 제안되었습니다 . 이론적인 계산은 실제 샘플에서 발견되는 해당 산화막과 관련하여 검증되었습니다. 연행 결함 내의 대기는 Al-합금 시스템과 다른 시나리오에서 액체 Mg-합금과의 반응으로 인해 효율적으로 소모될 수 있습니다(즉, 연행된 기포의 질소가 Al-합금 용융물과 효율적으로 반응하지 않을 것입니다 [64 , 65] 그러나 일반적으로 “질소 연소”라고 하는 액체 Mg 합금에서 질소가 더 쉽게 소모될 것입니다 [66] ).

동반된 가스와 주변 액체 Mg-합금 사이의 반응은 동반된 가스를 산화막 내에서 고체 화합물(예: MgO)로 전환하여 동반 결함의 공극 부피를 감소시켜 결함(예: 공기의 동반된 가스가 주변의 액체 Mg 합금에 의해 고갈되면 용융 온도가 700 °C이고 액체 Mg 합금의 깊이가 10 cm라고 가정할 때 최종 고체 제품의 총 부피는 0.044가 됩니다. 갇힌 공기가 취한 초기 부피의 %).

연행 결함의 보이드 부피 감소와 해당 주조 특성 사이의 관계는 알루미늄 합금 주조에서 널리 연구되었습니다. Nyahumwa와 Campbell [16] 은 HIP(Hot Isostatic Pressing) 공정이 Al-합금 주물의 연행 결함이 붕괴되고 산화물 표면이 접촉하게 되었다고 보고했습니다. 주물의 피로 수명은 HIP 이후 개선되었습니다. Nyahumwa와 Campbell [16] 도 서로 접촉하고 있는 이중 산화막의 잠재적인 결합을 제안했지만 이를 뒷받침하는 직접적인 증거는 없었습니다. 이 결합 현상은 Aryafar et.al에 의해 추가로 조사되었습니다. [8], 그는 강철 튜브에서 산화물 스킨이 있는 두 개의 Al-합금 막대를 다시 녹인 다음 응고된 샘플에 대해 인장 강도 테스트를 수행했습니다. 그들은 Al-합금 봉의 산화물 스킨이 서로 강하게 결합되어 용융 유지 시간이 연장됨에 따라 더욱 강해짐을 발견했으며, 이는 이중 산화막 내 동반된 가스의 소비로 인한 잠재적인 “치유” 현상을 나타냅니다. 구조. 또한 Raidszadeh와 Griffiths [9 , 19] 는 연행 가스가 반응하는 데 더 긴 시간을 갖도록 함으로써 응고 전 용융 유지 시간을 연장함으로써 Al-합금 주물의 재현성에 대한 연행 결함의 부정적인 영향을 성공적으로 줄였습니다. 주변이 녹습니다.

앞서 언급한 연구를 고려할 때, Mg 합금 주물에서 혼입 가스의 소비는 다음 두 가지 방식으로 혼입 결함의 부정적인 영향을 감소시킬 수 있습니다.

(1) 이중 산화막의 결합 현상 . 도 5 및 도 7 에 도시 된 샌드위치형 구조 는 이중 산화막 구조의 잠재적인 결합을 나타내었다. 그러나 산화막의 결합으로 인한 강도 증가를 정량화하기 위해서는 더 많은 증거가 필요합니다.

(2) 연행 결함의 보이드 체적 감소 . 주조품의 품질에 대한 보이드 부피 감소의 긍정적인 효과는 HIP 프로세스 [67]에 의해 널리 입증되었습니다 . 섹션 4.1 – 4.2 에서 논의된 진화 과정과 같이 , 동반된 가스와 주변 AZ91 합금 용융물 사이의 지속적인 반응으로 인해 동반 결함의 산화막이 함께 성장할 수 있습니다. 최종 고체 생성물의 부피는 동반된 기체에 비해 상당히 작았다(즉, 이전에 언급된 바와 같이 0.044%).

따라서, 혼입 가스의 소모율(즉, 산화막의 성장 속도)은 AZ91 합금 주물의 품질을 향상시키는 중요한 매개변수가 될 수 있습니다. 이에 따라 산화 셀의 산화막 성장 속도를 추가로 조사했습니다.

도 14 는 상이한 커버 가스(즉, 0.5%SF 6 /air 및 0.5%SF 6 /CO 2 ) 에서의 표면 필름 성장 속도의 비교를 보여준다 . 필름 두께 측정을 위해 각 샘플의 15개의 임의 지점을 선택했습니다. 95% 신뢰구간(95%CI)은 막두께의 변화가 가우시안 분포를 따른다는 가정하에 계산하였다. 0.5%SF 6 /air 에서 형성된 모든 표면막이 0.5%SF 6 /CO 2 에서 형성된 것보다 빠르게 성장함을 알 수 있다 . 다른 성장률은 0.5%SF 6 /air 의 연행 가스 소비율 이 0.5%SF 6 /CO 2 보다 더 높음 을 시사했습니다., 이는 동반된 가스의 소비에 더 유리했습니다.

그림 14

산화 셀에서 액체 AZ91 합금과 커버 가스의 접촉 면적(즉, 도가니의 크기)은 많은 양의 용융물과 가스를 고려할 때 상대적으로 작았다는 점에 유의해야 합니다. 결과적으로, 산화 셀 내에서 산화막 성장을 위한 유지 시간은 비교적 길었다(즉, 5-30분). 하지만, 실제 주조에 함유 된 혼입 결함은 (상대적으로 매우 적은, 즉, 수 미크론의 크기에 도시 된 바와 같이 ,도 3. – 6 및 [7]), 동반된 가스는 주변 용융물로 완전히 둘러싸여 상대적으로 큰 접촉 영역을 생성합니다. 따라서 커버 가스와 AZ91 합금 용융물의 반응 시간은 비교적 짧을 수 있습니다. 또한 실제 Mg 합금 모래 주조의 응고 시간은 몇 분일 수 있습니다(예: Guo [68] 은 직경 60mm의 Mg 합금 모래 주조가 응고되는 데 4분이 필요하다고 보고했습니다). 따라서 Mg-합금 용융주조 과정에서 포획된 동반된 가스는 특히 응고 시간이 긴 모래 주물 및 대형 주물의 경우 주변 용융물에 의해 쉽게 소모될 것으로 예상할 수 있습니다.

따라서, 동반 가스의 다른 소비율과 관련된 다른 커버 가스(0.5%SF 6 /air 및 0.5%SF 6 /CO 2 )가 최종 주물의 재현성에 영향을 미칠 수 있습니다. 이 가정을 검증하기 위해 0.5%SF 6 /air 및 0.5%SF 6 /CO 2 에서 생산된 AZ91 주물 을 기계적 평가를 위해 테스트 막대로 가공했습니다. Weibull 분석은 선형 최소 자승(LLS) 방법과 비선형 최소 자승(비 LLS) 방법을 모두 사용하여 수행되었습니다 [69] .

그림 15 (ab)는 LLS 방법으로 얻은 UTS 및 AZ91 합금 주물의 연신율의 전통적인 2-p 선형 Weibull 플롯을 보여줍니다. 사용된 추정기는 P= (i-0.5)/N이며, 이는 모든 인기 있는 추정기 중 가장 낮은 편향을 유발하는 것으로 제안되었습니다 [69 , 70] . SF 6 /air 에서 생산된 주물 은 UTS Weibull 계수가 16.9이고 연신율 Weibull 계수가 5.0입니다. 대조적으로, SF 6 /CO 2 에서 생산된 주물의 UTS 및 연신 Weibull 계수는 각각 7.7과 2.7로, SF 6 /CO 2 에 의해 보호된 주물의 재현성이 SF 6 /air 에서 생산된 것보다 훨씬 낮음을 시사합니다. .

그림 15

또한 저자의 이전 출판물 [69] 은 선형화된 Weibull 플롯의 단점을 보여주었으며, 이는 Weibull 추정 의 더 높은 편향과 잘못된 2 중단을 유발할 수 있습니다 . 따라서 그림 15 (cd) 와 같이 Non-LLS Weibull 추정이 수행되었습니다 . SF 6 /공기주조물 의 UTS Weibull 계수 는 20.8인 반면, SF 6 /CO 2 하에서 생산된 주조물의 UTS Weibull 계수는 11.4로 낮아 재현성에서 분명한 차이를 보였다. 또한 SF 6 /air elongation(El%) 데이터 세트는 SF 6 /CO 2 의 elongation 데이터 세트보다 더 높은 Weibull 계수(모양 = 5.8)를 가졌습니다.(모양 = 3.1). 따라서 LLS 및 Non-LLS 추정 모두 SF 6 /공기 주조가 SF 6 /CO 2 주조 보다 더 높은 재현성을 갖는다고 제안했습니다 . CO 2 대신 공기를 사용 하면 혼입된 가스의 더 빠른 소비에 기여하여 결함 내의 공극 부피를 줄일 수 있다는 방법을 지원합니다 . 따라서 0.5%SF 6 /CO 2 대신 0.5%SF 6 /air를 사용 하면(동반된 가스의 소비율이 증가함) AZ91 주물의 재현성이 향상되었습니다.

그러나 모든 Mg 합금 주조 공장이 현재 작업에서 사용되는 주조 공정을 따랐던 것은 아니라는 점에 유의해야 합니다. Mg의 합금 용탕 본 작업은 탈기에 따라서, 동반 가스의 소비에 수소의 영향을 감소 (즉, 수소 잠재적 동반 가스의 고갈 억제, 동반 된 기체로 확산 될 수있다 [7 , 71 , 72] ). 대조적으로, 마그네슘 합금 주조 공장에서는 마그네슘을 주조할 때 ‘가스 문제’가 없고 따라서 인장 특성에 큰 변화가 없다고 널리 믿어지기 때문에 마그네슘 합금 용융물은 일반적으로 탈기되지 않습니다 [73] . 연구에 따르면 Mg 합금 주물의 기계적 특성에 대한 수소의 부정적인 영향 [41 ,42 , 73] , 탈기 공정은 마그네슘 합금 주조 공장에서 여전히 인기가 없습니다.

또한 현재 작업에서 모래 주형 공동은 붓기 전에 SF 6 커버 가스 로 플러싱되었습니다 [22] . 그러나 모든 Mg 합금 주조 공장이 이러한 방식으로 금형 캐비티를 플러싱한 것은 아닙니다. 예를 들어, Stone Foundry Ltd(영국)는 커버 가스 플러싱 대신 유황 분말을 사용했습니다. 그들의 주물 내의 동반된 가스 는 보호 가스라기 보다는 SO 2 /공기일 수 있습니다 .

따라서 본 연구의 결과는 CO 2 대신 공기를 사용 하는 것이 최종 주조의 재현성을 향상시키는 것으로 나타났지만 다른 산업용 Mg 합금 주조 공정과 관련하여 캐리어 가스의 영향을 확인하기 위해서는 여전히 추가 조사가 필요합니다.

7 . 결론

1.

AZ91 합금에 형성된 연행 결함이 관찰되었습니다. 그들의 산화막은 단층과 다층의 두 가지 유형의 구조를 가지고 있습니다. 다층 산화막은 함께 성장하여 최종 주조에서 샌드위치 같은 구조를 형성할 수 있습니다.2.

실험 결과와 이론적인 열역학적 계산은 모두 갇힌 가스의 불화물이 황을 소비하기 전에 고갈되었음을 보여주었습니다. 이중 산화막 결함의 3단계 진화 과정이 제안되었습니다. 산화막은 진화 단계에 따라 다양한 화합물 조합을 포함했습니다. SF 6 /air 에서 형성된 결함 은 SF 6 /CO 2 에서 형성된 것과 유사한 구조를 갖지만 산화막의 조성은 달랐다. 엔트레인먼트 결함의 산화막 형성 및 진화 과정은 이전에 보고된 Mg 합금 표면막(즉, MgF 2 이전에 형성된 MgO)의 것과 달랐다 .삼.

산화막의 성장 속도는 SF하에 큰 것으로 입증되었다 (6) / SF보다 공기 6 / CO 2 손상 봉입 가스의 빠른 소비에 기여한다. AZ91 합금 주물의 재현성은 SF 6 /CO 2 대신 SF 6 /air를 사용할 때 향상되었습니다 .

감사의 말

저자는 EPSRC LiME 보조금 EP/H026177/1의 자금 지원 과 WD Griffiths 박사와 Adrian Carden(버밍엄 대학교)의 도움을 인정합니다. 주조 작업은 University of Birmingham에서 수행되었습니다.

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Figures-Effects of sinusoidal oscillating laser beam on weld formation, melt flow and grain structure during aluminum alloys lap welding

알루미늄 합금 겹침 용접 중 용접 형성, 용융 흐름 및 입자 구조에 대한 사인파 발진 레이저 빔의 영향

Effects of sinusoidal oscillating laser beam on weld formation, melt flow and grain structure during aluminum alloys lap welding

Lin Chen, Gaoyang Mi, Xiong Zhang, Chunming Wang
School of Materials Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, 430074, China

Abstract

레이저 사인파 진동(사인) 용접 및 레이저 용접(SLW)에서 1.5mm 6061/5182 알루미늄 합금 박판 랩 조인트의 수치 모델이 온도 분포와 용융 흐름을 시뮬레이션하기 위해 개발되었습니다.

SLW의 일반적인 에너지 분포와 달리 레이저 빔의 사인파 진동은 에너지 분포를 크게 균질화하고 에너지 피크를 줄였습니다. 에너지 피크는 사인 용접의 양쪽에 위치하여 톱니 모양의 단면이 형성되었습니다. 이 논문은 시뮬레이션을 통해 응고 미세구조에 대한 온도 구배(G)와 응고 속도(R)의 영향을 설명했습니다.

결과는 사인 용접의 중심이 낮은 G/R로 더 넓은 영역을 가짐으로써 더 넓은 등축 결정립 영역의 형성을 촉진하고 더 큰 GR로 인해 주상 결정립이 더 가늘다는 것을 나타냅니다. 다공성 및 비관통 용접은 레이저 사인파 진동에 의해 얻어졌습니다.

그 이유는 용융 풀의 부피가 확대되고 열쇠 구멍의 부피 비율이 감소하며 용융 풀의 난류가 완만해졌기 때문이며, 이는 용융 흐름의 고속 이미징 및 시뮬레이션 결과에서 관찰되었습니다. 두 용접부의 인장시험에서 융착선을 따라 인장파괴 형태를 보였고 사인 용접부의 인장강도가 SLW 용접부보다 유의하게 우수하였습니다.

이는 등축 결정립 영역이 넓을수록 균열 경향이 감소하고 파단 위치에 근접한 입자 크기가 미세하기 때문입니다. 결함이 없고 우수한 용접은 신에너지 자동차 산업에 매우 중요합니다.

A numerical model of 1.5 mm 6061/5182 aluminum alloys thin sheets lap joints under laser sinusoidal oscillation (sine) welding and laser welding (SLW) weld was developed to simulate temperature distribution and melt flow. Unlike the common energy distribution of SLW, the sinusoidal oscillation of laser beam greatly homogenized the energy distribution and reduced the energy peak. The energy peaks were located at both sides of the sine weld, resulting in the tooth-shaped sectional formation. This paper illustrated the effect of the temperature gradient (G) and solidification rate (R) on the solidification microstructure by simulation. Results indicated that the center of the sine weld had a wider area with low G/R, promoting the formation of a wider equiaxed grain zone, and the columnar grains were slenderer because of greater GR. The porosity-free and non-penetration welds were obtained by the laser sinusoidal oscillation. The reasons were that the molten pool volume was enlarged, the volume proportion of keyhole was reduced and the turbulence in the molten pool was gentled, which was observed by the high-speed imaging and simulation results of melt flow. The tensile test of both welds showed a tensile fracture form along the fusion line, and the tensile strength of sine weld was significantly better than that of the SLW weld. This was because that the wider equiaxed grain area reduced the tendency of cracks and the finer grain size close to the fracture location. Defect-free and excellent welds are of great significance to the new energy vehicles industry.

Keywords

Laser weldingSinusoidal oscillatingEnergy distributionNumerical simulationMolten pool flowGrain structure

Figures-Effects of sinusoidal oscillating laser beam on weld formation, melt flow and grain structure during aluminum alloys lap welding
Figures-Effects of sinusoidal oscillating laser beam on weld formation, melt flow and grain structure during aluminum alloys lap welding

The Optimal Operation on Auxiliary Spillway to Minimize the Flood Damage in Downstream River with Various Outflow Conditions

류하천의 영향 최소화를 위한 보조 여수로 최적 활용방안 검토

Hyung Ju Yoo1 Sung Sik Joo2 Beom Jae Kwon3 Seung Oh Lee4*
유 형주1 주 성식2 권 범재3 이 승오4*
1Ph.D Student, Dept. of Civil & Environmental Engineering, Hongik University2Director, Water Resources & Environment Department, HECOREA3Director, Water Resources Department, ISAN4Professor, Dept. of Civil & Environmental Engineering, Hongik University
1홍익대학교 건설환경공학과 박사과정
2㈜헥코리아 수자원환경사업부 이사
3㈜이산 수자원부 이사
4홍익대학교 건설환경공학과 교수*Corresponding Author

ABSTRACT

최근 기후변화로 인해 강우강도 및 빈도의 증가에 따른 집중호우의 영향 및 기존 여수로의 노후화에 대비하여 홍수 시 하류 하천의 영향을 최소화할 수 있는 보조 여수로 활용방안 구축이 필요한 실정이다. 이를 위해, 수리모형 실험 및 수치모형 실험을 통하여 보조 여수로 운영에 따른 흐름특성 변화 검토에 관한 연구가 많이 진행되어 왔다.

그러나 대부분의 연구는 여수로에서의 흐름특성 및 기능성에 대한 검토를 수행하였을 뿐 보조 여수로의 활용방안에 따른 하류하천 영향 검토 및 호안 안정성 검토에 관한 연구는 미비한 실정이다.

이에 본 연구에서는 기존 여수로 및 보조 여수로 방류 조건에 따른 하류영향 분석 및 호안 안정성 측면에서 최적 방류 시나리오 검토를 3차원 수치모형인 FLOW-3D를 사용하여 검토하였다. 또한 FLOW-3D 수치모의 수행을 통한 유속, 수위 결과와 소류력 산정 결과를 호안 설계허용 기준과 비교하였다.

수문 완전 개도 조건으로 가정하고 계획홍수량 유입 시 다양한 보조 여수로 활용방안에 대하여 수치모의를 수행한 결과, 보조 여수로 단독 운영 시 기존 여수로 단독운영에 비하여 최대유속 및 최대 수위의 감소효과를 확인하였다. 다만 계획홍수량의 45% 이하 방류 조건에서 대안부의 호안 안정성을 확보하였고 해당 방류량 초과 경우에는 처오름 현상이 발생하여 월류에 대한 위험성 증가를 확인하였다.

따라서 기존 여수로와의 동시 운영 방안 도출이 중요하다고 판단하였다. 여수로의 배분 비율 및 총 허용 방류량에 대하여 검토한 결과 보조 여수로의 방류량이 기존 여수로의 방류량보다 큰 경우 하류하천의 흐름이 중심으로 집중되어 대안부의 유속 저감 및 수위 감소를 확인하였고, 계획 홍수량의 77% 이하의 조건에서 호안의 허용 유속 및 허용 소류력 조건을 만족하였다.

이를 통하여 본 연구에서 제안한 보조 여수로 활용방안으로는 기존 여수로와 동시 운영 시 총 방류량에 대하여 보조 여수로의 배분량이 기존 여수로의 배분량보다 크게 설정하는 것이 하류하천의 영향을 최소화 할 수 있는 것으로 나타났다.

그러나 본 연구는 여수로 방류에 따른 대안부에서의 영향에 대해서만 검토하였고 수문 전면 개도 조건에서 검토하였다는 한계점은 분명히 있다. 이에 향후에는 다양한 수문 개도 조건 및 방류 시나리오를 적용 및 검토한다면 보다 효율적이고, 효과적인 보조 여수로 활용방안을 도출이 가능할 것으로 기대 된다.

키워드

보조 여수로, FLOW-3D, 수치모의, 호안 안정성, 소류력

Recently, as the occurrence frequency of sudden floods due to climate change increased and the aging of the existing spillway, it is necessary to establish a plan to utilize an auxiliary spillway to minimize the flood damage of downstream rivers. Most studies have been conducted on the review of flow characteristics according to the operation of auxiliary spillway through the hydraulic experiments and numerical modeling. However, the studies on examination of flood damage in the downstream rivers and the stability of the revetment according to the operation of the auxiliary spillway were relatively insufficient in the literature. In this study, the stability of the revetment on the downstream river according to the outflow conditions of the existing and auxiliary spillway was examined by using 3D numerical model, FLOW-3D. The velocity, water surface elevation and shear stress results of FLOW-3D were compared with the permissible velocity and shear stress of design criteria. It was assumed the sluice gate was fully opened. As a result of numerical simulations of various auxiliary spillway operations during flood season, the single operation of the auxiliary spillway showed the reduction effect of maximum velocity and the water surface elevation compared with the single operation of the existing spillway. The stability of the revetment on downstream was satisfied under the condition of outflow less than 45% of the design flood discharge. However, the potential overtopping damage was confirmed in the case of exceeding the 45% of the design flood discharge. Therefore, the simultaneous operation with the existing spillway was important to ensure the stability on design flood discharge condition. As a result of examining the allocation ratio and the total allowable outflow, the reduction effect of maximum velocity was confirmed on the condition, where the amount of outflow on auxiliary spillway was more than that on existing spillway. It is because the flow of downstream rivers was concentrated in the center due to the outflow of existing spillway. The permissible velocity and shear stress were satisfied under the condition of less than 77% of the design flood discharge with simultaneous operation. It was found that the flood damage of downstream rivers can be minimized by setting the amount allocated to the auxiliary spillway to be larger than the amount allocated to the existing spillway for the total outflow with simultaneous operation condition. However, this study only reviewed the flow characteristics around the revetment according to the outflow of spillway under the full opening of the sluice gate condition. Therefore, the various sluice opening conditions and outflow scenarios will be asked to derive more efficient utilization of the auxiliary spillway in th future.KeywordsAuxiliary spillway FLOW-3D Numerical simulation Revetment stability Shear stress

1. 서 론

최근 기후변화로 인한 집중호우의 영향으로 홍수 시 댐으로 유입되는 홍수량이 설계 홍수량보다 증가하여 댐 안정성 확보가 필요한 실정이다(Office for Government Policy Coordination, 2003). MOLIT & K-water(2004)에서는 기존댐의 수문학적 안정성 검토를 수행하였으며 이상홍수 발생 시 24개 댐에서 월류 등으로 인한 붕괴위험으로 댐 하류지역의 극심한 피해를 예상하여 보조여수로 신설 및 기존여수로 확장 등 치수능력 증대 기본계획을 수립하였고 이를 통하여 극한홍수 발생 시 홍수량 배제능력을 증대하여 기존댐의 안전성 확보 및 하류지역의 피해를 방지하고자 하였다. 여기서 보조 여수로는 기존 여수로와 동시 또는 별도 운영하는 여수로로써 비상상황 시 방류 기능을 포함하고 있고(K-water, 2021), 최근에는 기존 여수로의 노후화에 따라 보조여수로의 활용방안에 대한 관심이 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는 3차원 수치해석을 수행하여 기존 및 보조 여수로의 방류량 조합에 따른 하류 영향을 분석하고 하류 호안 안정성 측면에서 최적 방류 시나리오를 검토하고자 한다.

기존의 댐 여수로 검토에 관한 연구는 주로 수리실험을 통하여 방류조건 별 흐름특성을 검토하였으나 최근에는 수치모형 실험결과가 수리모형실험과 비교하여 근사한 것을 확인하는 등 점차 수치모형실험을 수리모형실험의 대안으로 활용하고 있다(Jeon et al., 2006Kim, 2007Kim et al., 2008). 국내의 경우, Jeon et al.(2006)은 수리모형 실험과 수치모의를 이용하여 임하댐 바상여수로의 기본설계안을 도출하였고, Kim et al.(2008)은 가능최대홍수량 유입 시 비상여수로 방류에 따른 수리학적 안정성과 기능성을 3차원 수치모형인 FLOW-3D를 활용하여 검토하였다. 또한 Kim and Kim(2013)은 충주댐의 홍수조절 효과 검토 및 방류량 변화에 따른 상·하류의 수위 변화를 수치모형을 통하여 검토하였다. 국외의 경우 Zeng et al.(2017)은 3차원 수치모형인 Fluent를 활용한 여수로 방류에 따른 흐름특성 결과와 측정결과를 비교하여 수치모형 결과의 신뢰성을 검토하였다. Li et al.(2011)은 가능 최대 홍수량(Probable Maximum Flood, PMF)조건에서 기존 여수로와 신규 보조 여수로 유입부 주변의 흐름특성에 대하여 3차원 수치모형 Fluent를 활용하여 검토하였고, Lee et al.(2019)는 서로 근접해있는 기존 여수로와 보조여수로 동시 운영 시 방류능 검토를 수리모형 실험 및 수치모형 실험(FLOW-3D)을 통하여 수행하였으며 기존 여수로와 보조 여수로를 동시운영하게 되면 배수로 간섭으로 인하여 총 방류량이 7.6%까지 감소되어 댐의 방류능력이 감소하였음을 확인하였다.

그러나 대부분의 여수로 검토에 대한 연구는 여수로 내에서의 흐름특성 및 기능성에 대한 검토를 수행하였고. 이에 기존 여수로와 보조 여수로 방류운영에 따른 하류하천의 흐름특성 변화 및 호안 안정성 평가에 관한 추가적인 검토가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기존 여수로 및 보조 여수로 방류 조건에 따른 하류하천의 흐름특성 및 호안 안정성분석을 3차원 수치모형인 FLOW-3D를 이용하여 검토하였다. 또한 다양한 방류 배분 비율 및 허용 방류량 조건 변화에 따른 하류하천의 흐름특성 및 소류력 분석결과를 호안 설계 허용유속 및 허용 소류력 기준과 비교하여 하류하천의 영향을 최소화 할 수 있는 최적의 보조 여수로 활용방안을 도출하고자 한다.

2. 본 론

2.1 이론적 배경

2.1.1 3차원 수치모형의 기본이론

FLOW-3D는 미국 Flow Science, Inc에서 개발한 범용 유체역학 프로그램(CFD, Computational Fluid Dynamics)으로 자유 수면을 갖는 흐름모의에 사용되는 3차원 수치해석 모형이다. 난류모형을 통해 난류 해석이 가능하고, 댐 방류에 따른 하류 하천의 흐름 해석에도 많이 사용되어 왔다(Flow Science, 2011). 본 연구에서는 FLOW-3D(version 12.0)을 이용하여 홍수 시 기존 여수로의 노후화에 대비하여 보조 여수로의 활용방안에 대한 검토를 하류하천의 호안 안정성 측면에서 검토하였다.

2.1.2 유동해석의 지배방정식

1) 연속 방정식(Continuity Equation)

FLOW-3D는 비압축성 유체에 대하여 연속방정식을 사용하며, 밀도는 상수항으로 적용된다. 연속 방정식은 Eqs. (1)(2)와 같다.

(1)

∇·v=0

(2)

∂∂x(uAx)+∂∂y(vAy)+∂∂z(wAz)=RSORρ

여기서, ρ는 유체 밀도(kg/m3), u, v, w는 x, y, z방향의 유속(m/s), Ax, Ay, Az는 각 방향의 요소면적(m2), RSOR는 질량 생성/소멸(mass source/sink)항을 의미한다.

2) 운동량 방정식(Momentum Equation)

각 방향 속도성분 u, v, w에 대한 운동방정식은 Navier-Stokes 방정식으로 다음 Eqs. (3)(4)(5)와 같다.

(3)

∂u∂t+1VF(uAx∂u∂x+vAy∂v∂y+wAz∂w∂z)=-1ρ∂p∂x+Gx+fx-bx-RSORρVFu

(4)

∂v∂t+1VF(uAx∂u∂x+vAy∂v∂y+wAz∂w∂z)=-1ρ∂p∂y+Gy+fy-by-RSORρVFv

(5)

∂w∂t+1VF(uAx∂u∂x+vAy∂v∂y+wAz∂w∂z)=-1ρ∂p∂z+Gz+fz-bz-RSORρVFw

여기서, Gx, Gy, Gz는 체적력에 의한 가속항, fx, fy, fz는 점성에 의한 가속항, bx, by, bz는 다공성 매체에서의 흐름손실을 의미한다.

2.1.3 소류력 산정

호안설계 시 제방사면 호안의 안정성 확보를 위해서는 하천의 흐름에 의하여 호안에 작용하는 소류력에 저항할 수 있는 재료 및 공법 선택이 필요하다. 국내의 경우 하천공사설계실무요령(MOLIT, 2016)에서 계획홍수량 유하 시 소류력 산정 방법을 제시하고 있다. 소류력은 하천의 평균유속을 이용하여 산정할 수 있으며, 소류력 산정식은 Eqs. (6)(7)과 같다.

1) Schoklitsch 공식

Schoklitsch(1934)는 Chezy 유속계수를 적용하여 소류력을 산정하였다.

(6)

τ=γRI=γC2V2

여기서, τ는 소류력(N/m2), R은 동수반경(m), γ는 물의 단위중량(10.0 kN/m3), I는 에너지경사, C는 Chezy 유속계수, V는 평균유속(m/s)을 의미한다.

2) Manning 조도계수를 고려한 공식

Chezy 유속계수를 대신하여 Manning의 조도계수를 고려하여 소류력을 산정할 수 있다.

(7)

τ=γn2V2R1/3

여기서, τ는 소류력(N/m2), R은 동수반경(m), γ는 물의 단위중량(10.0 kN/m3), n은 Manning의 조도계수, V는 평균유속(m/s)을 의미한다.

FLOW-3D 수치모의 수행을 통하여 하천의 바닥 유속을 도출할 수 있으며, 본 연구에서는 Maning 조도계수롤 고려하여 소류력을 산정하고자 한다. 소류력을 산정하기 위해서 여수로 방류에 따른 대안부의 바닥유속 변화를 검토하여 최대 유속 값을 이용하였다. 최종적으로 산정한 소류력과 호안의 재료 및 공법에 따른 허용 소류력과 비교하여 제방사면 호안의 안정성 검토를 수행하게 된다.

2.2 하천호안 설계기준

하천 호안은 계획홍수위 이하의 유수작용에 대하여 안정성이 확보되도록 계획하여야 하며, 호안의 설계 시에는 사용재료의 확보용이성, 시공상의 용이성, 세굴에 대한 굴요성(flexibility) 등을 고려하여 호안의 형태, 시공방법 등을 결정한다(MOLIT, 2019). 국내의 경우, 하천공사설계실무요령(MOLIT, 2016)에서는 다양한 호안공법에 대하여 비탈경사에 따라 설계 유속을 비교하거나, 허용 소류력을 비교함으로써 호안의 안정성을 평가한다. 호안에 대한 국외의 설계기준으로 미국의 경우, ASTM(미국재료시험학회)에서 호안블록 및 식생매트 시험방법을 제시하였고 제품별로 ASTM 시험에 의한 허용유속 및 허용 소류력을 제시하였다. 일본의 경우, 호안 블록에 대한 축소실험을 통하여 항력을 측정하고 이를 통해서 호안 블록에 대한 항력계수를 제시하고 있다. 설계 시에는 항력계수에 의한 블록의 안정성을 평가하고 있으나, 최근에는 세굴의 영향을 고려할 수 있는 호안 안정성 평가의 필요성을 제기하고 있다(MOLIT, 2019). 관련된 국내·외의 하천호안 설계기준은 Table 1에 정리하여 제시하였고, 본 연구에서 하천 호안 안정성 평가 시 하천공사설계실무요령(MOLIT, 2016)과 ASTM 시험에서 제시한 허용소류력 및 허용유속 기준을 비교하여 각각 0.28 kN/m2, 5.0 m/s 미만일 경우 호안 안정성을 확보하였다고 판단하였다.

Table 1.

Standard of Permissible Velocity and Shear on Revetment

Country (Reference)MaterialPermissible velocity (Vp, m/s)Permissible Shear (τp, kN/m2)
KoreaRiver Construction Design Practice Guidelines
(MOLIT, 2016)
Vegetated5.00.50
Stone5.00.80
USAASTM D’6460Vegetated6.10.81
Unvegetated5.00.28
JAPANDynamic Design Method of Revetment5.0

2.3. 보조여수로 운영에 따른 하류하천 영향 분석

2.3.1 모형의 구축 및 경계조건

본 연구에서는 기존 여수로의 노후화에 대비하여 홍수 시 보조여수로의 활용방안에 따른 하류하천의 흐름특성 및 호안안정성 평가를 수행하기 위해 FLOW-3D 모형을 이용하였다. 기존 여수로 및 보조 여수로는 치수능력 증대사업(MOLIT & K-water, 2004)을 통하여 완공된 ○○댐의 제원을 이용하여 구축하였다. ○○댐은 설계빈도(100년) 및 200년빈도 까지는 계획홍수위 이내로 기존 여수로를 통하여 운영이 가능하나 그 이상 홍수조절은 보조여수로를 통하여 조절해야 하며, 또한 2011년 기존 여수로 정밀안전진단 결과 사면의 표층 유실 및 옹벽 밀림현상 등이 확인되어 노후화에 따른 보수·보강이 필요한 상태이다. 이에 보조여수로의 활용방안 검토가 필요한 것으로 판단하여 본 연구의 대상댐으로 선정하였다. 하류 하천의 흐름특성을 예측하기 위하여 격자간격을 0.99 ~ 8.16 m의 크기로 하여 총 격자수는 49,102,500개로 구성하였으며, 여수로 방류에 따른 하류하천의 흐름해석을 위한 경계조건으로 상류는 유입유량(inflow), 바닥은 벽면(wall), 하류는 수위(water surface elevation)조건으로 적용하도록 하였다(Table 2Fig. 1 참조). FLOW-3D 난류모형에는 혼합길이 모형, 난류에너지 모형, k-ϵ모형, RNG(Renormalized Group Theory) k-ϵ모형, LES 모형 등이 있으며, 본 연구에서는 여수로 방류에 따른 복잡한 난류 흐름 및 높은 전단흐름을 정확하게 모의(Flow Science, 2011)할 수 있는 RNG k-ϵ모형을 사용하였고, 하류하천 호안의 안정성 측면에서 보조여수로의 활용방안을 검토하기 위하여 방류시나리오는 Table 3에 제시된 것 같이 설정하였다. Case 1 및 Case 2를 통하여 계획홍수량에 대하여 기존 여수로와 보조 여수로의 단독 운영이 하류하천에 미치는 영향을 확인하였고 보조 여수로의 방류량 조절을 통하여 호안 안정성 측면에서 보조 여수로 방류능 검토를 수행하였다(Case 3 ~ Case 6). 또한 기존 여수로와 보조 여수로의 방류량 배분에 따른 하류하천의 영향 검토(Case 7 ~ Case 10) 및 방류 배분에 따른 허용 방류량을 호안 안정성 측면에서 검토를 수행하였다(Case 11 ~ Case 14).

수문은 완전개도 조건으로 가정하였으며 하류하천의 계획홍수량에 대한 기존 여수로와 보조여수로의 배분량을 조절하여 모의를 수행하였다. 여수로는 콘크리트의 조도계수 값(Chow, 1959)을 채택하였고, 댐 하류하천의 조도계수는 하천기본계획(Busan Construction and Management Administration, 2009) 제시된 조도계수 값을 채택하였으며 FLOW-3D의 적용을 위하여 Manning-Strickler 공식(Vanoni, 2006)을 이용하여 조도계수를 조고값으로 변환하여 사용하였다. Manning-Strickler 공식은 Eq. (8)과 같으며, FLOW-3D에 적용한 조도계수 및 조고는 Table 4와 같다.

(8)

n=ks1/68.1g1/2

여기서, kS는 조고 (m), n은 Manning의 조도계수, g는 중력가속도(m/s2)를 의미한다.

시간에 따라 동일한 유량이 일정하게 유입되도록 모의를 수행하였으며, 시간간격(Time Step)은 0.0001초로 설정(CFL number < 1.0) 하였다. 또한 여수로 수문을 통한 유량의 변동 값이 1.0%이내일 경우는 연속방정식을 만족하고 있다고 가정하였다. 이는, 유량의 변동 값이 1.0%이내일 경우 유속의 변동 값 역시 1.0%이내이며, 수치모의 결과 1.0%의 유속변동은 호안의 유속설계기준에 크게 영향을 미치지 않는다고 판단하였다. 그 결과 모든 수치모의 Case에서 2400초 이내에 결과 값이 수렴하는 것을 확인하였다.

Table 2.

Mesh sizes and numerical conditions

MeshNumbers49,102,500 EA
Increment (m)DirectionExisting SpillwayAuxiliary Spillway
∆X0.99 ~ 4.301.00 ~ 4.30
∆Y0.99 ~ 8.161.00 ~ 5.90
∆Z0.50 ~ 1.220.50 ~ 2.00
Boundary ConditionsXmin / YmaxInflow / Water Surface Elevation
Xmax, Ymin, Zmin / ZmaxWall / Symmetry
Turbulence ModelRNG model
Table 3.

Case of numerical simulation (Qp : Design flood discharge)

CaseExisting Spillway (Qe, m3/s)Auxiliary Spillway (Qa, m3/s)Remarks
1Qp0Reference case
20Qp
300.58QpReview of discharge capacity on
auxiliary spillway
400.48Qp
500.45Qp
600.32Qp
70.50Qp0.50QpDetermination of optimal division
ratio on Spillways
80.61Qp0.39Qp
90.39Qp0.61Qp
100.42Qp0.58Qp
110.32Qp0.45QpDetermination of permissible
division on Spillways
120.35Qp0.48Qp
130.38Qp0.53Qp
140.41Qp0.56Qp
Table 4.

Roughness coefficient and roughness height

CriteriaRoughness coefficient (n)Roughness height (ks, m)
Structure (Concrete)0.0140.00061
River0.0330.10496
/media/sites/ksds/2021-014-02/N0240140207/images/ksds_14_02_07_F1.jpg
Fig. 1

Layout of spillway and river in this study

2.3.2 보조 여수로의 방류능 검토

본 연구에서는 기존 여수로와 보조 여수로의 방류량 배분에 따른 하류하천 대안부의 유속분포 및 수위분포를 검토하기 위해 수치모의 Case 별 다음과 같이 관심구역을 설정하였다(Fig. 2 참조). 관심구역(대안부)의 길이(L)는 총 1.3 km로 10 m 등 간격으로 나누어 검토하였으며, Section 1(0 < X/L < 0.27)은 기존 여수로 방류에 따른 영향이 지배적인 구간, Section 2(0.27 < X/L < 1.00)는 보조 여수로 방류에 따른 영향이 지배적인 구간으로 각 구간에서의 수위, 유속, 수심결과를 확인하였다. 기존 여수로의 노후화에 따른 보조 여수로의 방류능 검토를 위하여 Case 1 – Case 6까지의 결과를 비교하였다.

보조 여수로의 단독 운영 시 기존 여수로 운영 시 보다 하류하천의 대안부의 최대 유속(Vmax)은 약 3% 감소하였으며, 이는 보조 여수로의 하천 유입각이 기존 여수로 보다 7°작으며 유입하천의 폭이 증가하여 유속이 감소한 것으로 판단된다. 대안부의 최대 유속 발생위치는 하류 쪽으로 이동하였으며 교량으로 인한 단면의 축소로 최대유속이 발생하는 것으로 판단된다. 또한 보조 여수로의 배분량(Qa)이 증가함에 따라 하류하천 대안부의 최대 유속이 증가하였다. 하천호안 설계기준에서 제시하고 있는 허용유속(Vp)과 비교한 결과, 계획홍수량(Qp)의 45% 이하(Case 5 & 6)를 보조 여수로에서 방류하게 되면 허용 유속(5.0 m/s)조건을 만족하여 호안안정성을 확보하였다(Fig. 3 참조). 허용유속 외에도 대안부에서의 소류력을 산정하여 하천호안 설계기준에서 제시한 허용 소류력(τp)과 비교한 결과, 유속과 동일하게 보조 여수로의 방류량이 계획홍수량의 45% 이하일 경우 허용소류력(0.28 kN/m2) 조건을 만족하였다(Fig. 4 참조). 각 Case 별 호안설계조건과 비교한 결과는 Table 5에 제시하였다.

하류하천의 수위도 기존 여수로 운영 시 보다 보조 여수로 단독 운영 시 최대 수위(ηmax)가 약 2% 감소하는 효과를 보였으며 최대 수위 발생위치는 수충부로 여수로 방류시 처오름에 의한 수위 상승으로 판단된다. 기존 여수로의 단독운영(Case 1)의 수위(ηref)를 기준으로 보조 여수로의 방류량이 증가함에 따라 수위는 증가하였으나 계획홍수량의 58%까지 방류할 경우 월류에 대한 안정성(ηmax/ηref<0.97(=기설제방고))은 확보되었다(Fig. 5 참조). 그러나 계획홍수량 조건에서는 월류에 대한 위험성이 존재하기 때문에 기존여수로와 보조여수로의 적절한 방류량 배분 조합을 도출하는 것이 중요하다고 판단되어 진다.

/media/sites/ksds/2021-014-02/N0240140207/images/ksds_14_02_07_F2.jpg
Fig. 2

Region of interest in this study

/media/sites/ksds/2021-014-02/N0240140207/images/ksds_14_02_07_F3.jpg
Fig. 3

Maximum velocity and location of Vmax according to Qa

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Fig. 4

Maximum shear according to Qa

/media/sites/ksds/2021-014-02/N0240140207/images/ksds_14_02_07_F5.jpg
Fig. 5

Maximum water surface elevation and location of ηmax according to Qa

Table 5.

Numerical results for each cases (Case 1 ~ Case 6)

CaseMaximum Velocity
(Vmax, m/s)
Maximum Shear
(τmax, kN/m2)
Evaluation
in terms of Vp
Evaluation
in terms of τp
1
(Qa = 0)
9.150.54No GoodNo Good
2
(Qa = Qp)
8.870.56No GoodNo Good
3
(Qa = 0.58Qp)
6.530.40No GoodNo Good
4
(Qa = 0.48Qp)
6.220.36No GoodNo Good
5
(Qa = 0.45Qp)
4.220.12AccpetAccpet
6
(Qa = 0.32Qp)
4.040.14AccpetAccpet

2.3.3 기존 여수로와 보조 여수로 방류량 배분 검토

기존 여수로 및 보조 여수로 단독운영에 따른 하류하천 및 호안의 안정성 평가를 수행한 결과 계획홍수량 방류 시 하류하천 대안부에서 호안 설계 조건(허용유속 및 허용 소류력)을 초과하였으며, 처오름에 의한 수위 상승으로 월류에 대한 위험성 증가를 확인하였다. 따라서 계획 홍수량 조건에서 기존 여수로와 보조 여수로의 방류량 배분을 통하여 호안 안정성을 확보하고 하류하천에 방류로 인한 피해를 최소화할 수 있는 배분조합(Case 7 ~ Case 10)을 검토하였다. Case 7은 기존 여수로와 보조여수로의 배분 비율을 균등하게 적용한 경우이고, Case 8은 기존 여수로의 배분량이 보조 여수로에 비하여 많은 경우, Case 9는 보조 여수로의 배분량이 기존 여수로에 비하여 많은 경우를 의미한다. 최대유속을 비교한 결과 보조 여수로의 배분 비율이 큰 경우 기존 여수로의 배분량에 의하여 흐름이 하천 중심에 집중되어 대안부의 유속을 저감하는 효과를 확인하였다. 보조여수로의 방류량 배분 비율이 증가할수록 기존 여수로 대안부 측(0.00<X/L<0.27, Section 1) 유속 분포는 감소하였으나, 신규여수로 대안부 측(0.27<X/L<1.00, Section 2) 유속은 증가하는 것을 확인하였다(Fig. 6 참조). 그러나 유속 저감 효과에도 대안부 전구간에서 설계 허용유속 조건을 초과하여 제방의 안정성을 확보하지는 못하였다. 소류력 산정 결과 유속과 동일하게 보조 여수로의 방류량이 기존 여수로의 방류량 보다 크면 감소하는 것을 확인하였고 일부 구간에서는 허용 소류력 조건을 만족하는 것을 확인하였다(Fig. 7 참조).

따라서 유속 저감효과가 있는 배분 비율 조건(Qa>Qe)에서 Section 2에 유속 저감에 영향을 미치는 기존 여수로 방류량 배분 비율을 증가시켜 추가 검토(Case 10)를 수행하였다. 단독운영과 비교 시 하류하천에 유입되는 유량은 증가하였음에도 불구하고 기존 여수로 방류량에 의해 흐름이 하천 중심으로 집중되는 현상에 따라 대안부의 유속은 단독 운영에 비하여 감소하는 것을 확인하였고(Fig. 8 참조), 호안 설계 허용유속 및 허용 소류력 조건을 만족하는 구간이 발생하여 호안 안정성도 확보한 것으로 판단되었다. 최종적으로 각 Case 별 수위 결과의 경우 여수로 동시 운영을 수행하게 되면 대안부 전 구간에서 월류에 대한 안정성(ηmax/ηref<0.97(=기설제방고))은 확보하였다(Fig. 9 참조). 각 Case 별 대안부에서 최대 유속결과 및 산정한 소류력은 Table 6에 제시하였다.

/media/sites/ksds/2021-014-02/N0240140207/images/ksds_14_02_07_F6.jpg
Fig. 6

Maximum velocity on section 1 & 2 according to Qa

/media/sites/ksds/2021-014-02/N0240140207/images/ksds_14_02_07_F7.jpg
Fig. 7

Maximum shear on section 1 & 2 according to Qa

/media/sites/ksds/2021-014-02/N0240140207/images/ksds_14_02_07_F8.jpg
Fig. 8

Velocity results of FLOW-3D (a: auxiliary spillway operation only , b : simultaneous operation of spillways)

/media/sites/ksds/2021-014-02/N0240140207/images/ksds_14_02_07_F9.jpg
Fig. 9

Maximum water surface elevation on section 1 & 2 according to Qa

Table 6.

Numerical results for each cases (Case 7 ~ Case 10)

Case (Qe &amp; Qa)Maximum Velocity (Vmax, m/s)Maximum Shear
(τmax, kN/m2)
Evaluation in terms of VpEvaluation in terms of τp
Section 1Section 2Section 1Section 2Section 1Section 2Section 1Section 2
7
Qe : 0.50QpQa : 0.50Qp
8.106.230.640.30No GoodNo GoodNo GoodNo Good
8
Qe : 0.61QpQa : 0.39Qp
8.886.410.610.34No GoodNo GoodNo GoodNo Good
9
Qe : 0.39QpQa : 0.61Qp
6.227.330.240.35No GoodNo GoodAcceptNo Good
10
Qe : 0.42QpQa : 0.58Qp
6.394.790.300.19No GoodAcceptNo GoodAccept

2.3.4 방류량 배분 비율의 허용 방류량 검토

계획 홍수량 방류 시 기존 여수로와 보조 여수로의 배분 비율 검토 결과 Case 10(Qe = 0.42Qp, Qa = 0.58Qp)에서 방류에 따른 하류 하천의 피해를 최소화시킬 수 있는 것을 확인하였다. 그러나 대안부 전 구간에 대하여 호안 설계조건을 만족하지 못하였다. 따라서 기존 여수로와 보조 여수로의 방류 배분 비율을 고정시킨 후 총 방류량을 조절하여 허용 방류량을 검토하였다(Case 11 ~ Case 14).

호안 안정성 측면에서 검토한 결과 계획홍수량 대비 총 방류량이 감소하면 최대 유속 및 최대 소류력이 감소하고 최종적으로 계획 홍수량의 77%를 방류할 경우 하류하천의 대안부에서 호안 설계조건을 모두 만족하는 것을 확인하였다(Fig. 10Fig. 11 참조). 각 Case 별 대안부에서 최대 유속결과 및 산정한 소류력은 Table 7에 제시하였다. 또한 Case 별 수위 검토 결과 처오름으로 인한 대안부 전 구간에서 월류에 대한 안정성(ηmax/ηref<0.97(=기설제방고))은 확보하였다(Fig. 12 참조).

Table 7.

Numerical results for each cases (Case 11 ~ Case 14)

Case (Qe &amp; Qa)Maximum Velocity
(Vmax, m/s)
Maximum Shear
(τmax, kN/m2)
Evaluation in terms of VpEvaluation in terms of τp
Section 1Section 2Section 1Section 2Section 1Section 2Section 1Section 2
11
Qe : 0.32QpQa : 0.45Qp
3.634.530.090.26AcceptAcceptAcceptAccept
12
Qe : 0.35QpQa : 0.48Qp
5.745.180.230.22No GoodNo GoodAcceptAccept
13
Qe : 0.38QpQa : 0.53Qp
6.704.210.280.11No GoodAcceptAcceptAccept
14
Qe : 0.41QpQa : 0.56Qp
6.545.240.280.24No GoodNo GoodAcceptAccept
/media/sites/ksds/2021-014-02/N0240140207/images/ksds_14_02_07_F10.jpg
Fig. 10

Maximum velocity on section 1 & 2 according to total outflow

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Fig. 11

Maximum shear on section 1 & 2 according to total outflow

/media/sites/ksds/2021-014-02/N0240140207/images/ksds_14_02_07_F12.jpg
Fig. 12

Maximum water surface elevation on section 1 & 2 according to total outflow

3. 결 론

본 연구에서는 홍수 시 기존 여수로의 노후화로 인한 보조 여수로의 활용방안에 대하여 하류하천의 호안 안정성 측면에서 검토하였다. 여수로 방류로 인한 하류하천의 흐름특성을 검토하기 위하여 3차원 수치모형인 FLOW-3D를 활용하였고, 여수로 지형은 치수능력 증대사업을 통하여 완공된 ○○댐의 제원을 이용하였다. 하류하천 조도 계수 및 여수로 방류량은 하천기본계획을 참고하여 적용하였다. 최종적으로 여수로 방류로 인한 하류하천의 피해를 최소화 시킬 수 있는 적절한 보조 여수로의 활용방안을 도출하기 위하여 보조 여수로 단독 운영과 기존 여수로와의 동시 운영에 따른 하류 하천의 흐름특성 및 소류력의 변화를 검토하였다.

수문은 완전 개도 상태에서 방류한다는 가정으로 계획 홍수량 조건에서 보조 여수로 단독 운영 시 하류하천 대안부의 유속 및 수위를 검토한 결과 기존 여수로 단독운영에 비하여 최대 유속 및 최대 수위가 감소하는 것을 확인할 수 있었으며, 이는 보조 여수로 단독 운영 시 하류하천으로 유입각도가 작아지고, 유입되는 하천의 폭이 증가되기 때문이다. 그러나 계획 홍수량 조건에서 하천호안 설계기준에서 제시한 허용 유속(5.0 m/s)과 허용 소류력(0.28 kN/m2)과 비교하였을 때 호안 안정성을 확보하지 못하였으며, 계획홍수량의 45% 이하 방류 시에 대안부의 호안 안정성을 확보하였다. 수위의 경우 여수로 방류에 따른 대안부에서 처오름 현상이 발생하여 월류에 대한 위험성을 확인하였고 이를 통하여 기존 여수로와의 동시 운영 방안을 도출하는 것이 중요하다고 판단된다. 따라서 기존 여수로와의 동시 운영 측면에서 기존 여수로와 보조 여수로의 배분 비율 및 총 방류량을 변화시켜가며 하류 하천의 흐름특성 및 소류력의 변화를 검토하였다. 배분 비율의 경우 기존 여수로와 보조 여수로의 균등 배분(Case 7) 및 편중 배분(Case 8 & Case 9)을 검토하여 보조 여수로의 방류량이 기존 여수로의 방류량보다 큰 경우 하류하천의 중심부로 집중되어 대안부의 최대유속, 최대소류력 및 최대수위가 감소하는 것을 확인하였다. 이를 근거로 기존 여수로의 방류 비율을 증가(Qe=0.42Qp, Qa=0.58Qp)시켜 검토한 결과 대안부 일부 구간에서 허용 유속 및 허용소류력 조건을 만족하는 것을 확인하였다. 이를 통하여 기존 여수로와 보조 여수로의 동시 운영을 통하여 적절한 방류량 배분 비율을 도출하는 것이 방류로 인한 하류하천의 피해를 저감하는데 효과적인 것으로 판단된다. 그러나 설계홍수량 방류 시 전 구간에서 허용 유속 및 소류력 조건을 만족하지 못하였다. 최종적으로 전체 방류량에서 기존 여수로의 방류 비율을 42%, 보조 여수로의 방류 비율을 58%로 설정하여 허용방류량을 검토한 결과, 계획홍수량의 77%이하로 방류 시 대안부의 최대유속은 기존여수로 방류의 지배영향구간(section 1)에서 3.63 m/s, 기존 여수로와 보조 여수로 방류의 영향구간(section 2)에서 4.53 m/s로 허용유속 조건을 만족하였고, 산정한 소류력도 각각 0.09 kN/m2 및 0.26 kN/m2로 허용 소류력 조건을 만족하여 대안부 호안의 안정성을 확보하였다고 판단된다.

본 연구 결과는 기후변화 및 기존여수로의 노후화로 인하여 홍수 시 기존여수로의 단독운영으로 하류하천의 피해가 발생할 수 있는 현시점에서 치수증대 사업으로 완공된 보조 여수로의 활용방안에 대한 기초자료로 활용될 수 있고, 향후 계획 홍수량 유입 시 최적의 배분 비율 및 허용 방류량 도출에 이용할 수 있다. 다만 본 연구는 여수로 방류에 따른 제방에 작용하는 수충력은 검토하지 못하고, 허용 유속 및 허용소류력은 제방과 유수의 방향이 일정한 구간에 대하여 검토하였다. 또한 여수로 방류에 따른 대안부에서의 영향에 대해서만 검토하였고 수문 전면 개도 조건에서 검토하였다는 한계점은 분명히 있다. 이에 향후에는 다양한 수문 개도 조건 및 방류 시나리오를 적용 및 검토하여 보다 효율적이고, 효과적인 보조 여수로 활용방안을 도출하고자 한다.

Acknowledgements

본 결과물은 K-water에서 수행한 기존 및 신규 여수로 효율적 연계운영 방안 마련(2021-WR-GP-76-149)의 지원을 받아 연구되었습니다.

References

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Korean References Translated from the English

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Fig. 3. Breakwaters model in Flow-3D with meshing geometry and boundary (a) circular slots (b) square slots.

Study of Unconventional Alternatives to Vertical Breakwater

수직 방파제에 대한 비전통적 대안 연구

Karim Badr Hussein and Mohamed Ibrahim
Lecturer of Irrigation and Hydraulics, Faculty of Engineering, Al-Azhar University
Corresponding author E-mail: badrkarim713@yahoo.com

Abstract

방파제의 주요 목적은 항만 내부의 안정을 유지하여 선박의 안전과 운영의 용이성을 달성하는데 도움이 되기 때문에 강한 파도와 폭풍으로부터 항만, 해변 또는 해변 시설을 보호하는 것입니다.

이 연구는 수직 방파제에 대한 비전통적인 대안을 연구하는 것을 목표로 합니다. 이 연구에서는 유체역학적 성능의 연구 및 평가를 위해 구현된 수직파 장벽의 두 가지 다른 모델을 선택했습니다.

첫 번째 모델은 원형 슬롯이 있는 수직 벽이고 두 번째 모델은 사각형 슬롯이 있는 수직 벽입니다. 두 모델을 비교한 결과 정사각형 슬롯은 원형 슬롯보다 파동의 전송을 5~20% 감소시키는 것으로 나타났습니다.

두 개의 원형 홈이 있는 벽을 사용하면 단일 벽에 비해 파동 전송이 최대 30% 감소하고 파동 에너지 분산이 최대 40% 증가합니다. 상대 길이(h/L)가 증가함에 따라 수평파력이 증가합니다.

다공성 = 0.25에서 상대파력(F/Fo)은 다공성 = 0.50에서보다 10~30% 더 컸습니다. 개구부에서 파동 속도가 높고 파동 에너지 소산 계수도 높습니다. 파동 진폭이 클수록 파동 에너지 소산 계수가 커집니다.

Key words: Coastal, Breakwater, FLOW-3D, Numerical Models, Energy Dissipation, Vertical Wall.

Introduction

모든 국가에서 해안 지역은 가장 중요하고 중요한 지역 중 하나입니다. 연안지역과 항만은 대외무역 촉진, 연안관광 개발 및 활성화 등 다양한 분야에 기여하고 있어 경제적 파급효과가 매우 크며, 일자리 창출은 물론 도시근린 정착 및 안정에도 기여한다. 젊은이들에게 강력한 수익을 제공하는 가능성과 어항을 건설하여 어획량을 늘리는 것입니다. [1].

그러나 해안선 부근의 파도, 바람, 조수, 조류 등의 자연 현상은 해변과 해안 지역의 안정성에 영향을 미칩니다. 따라서 연안 보전 서비스는 연안 환경의 균형을 유지하고 보존하는 데 중요한 역할을 합니다. 거센 파도로부터 항구와 해변 시설을 보호하는 방파제 방파제. 방파제는 선박이 안전하게 정박할 수 있는 조용한 지역을 제공하고 건설 및 석유 및 광물 발견 동안 임시 보호를 제공합니다.

파도는 방파제에 부딪힐 때 많은 에너지를 잃습니다. 방파제는 눈에 보이거나 떠 있거나 수중일 수 있으며 다양한 크기, 재료 및 출력 표준이 있습니다[11]. 전통적인 장벽 또는 눈에 보이는 격벽은 매우 효율적이지만 해변의 미적 비전을 가립니다. 많은 건축 자재가 필요하고 건설 비용이 증가합니다[9].

이에 반해 부유방벽은 자재가 필요없고 공사비가 저렴하지만 그 효과는 제한적입니다. 결과적으로 수중 파티션은 이러한 종류의 단점을 방지하기 때문에 더 나은 옵션 중 하나로 간주됩니다.

수중 방벽은 가장 중요한 해변 방어 시설 중 하나이며, 수중 방벽의 장점 중 하나는 투명 방벽에 비해 건설 비용이 비교적 저렴하고 물이 앞에서 뒤로 흐를 수 있다는 것입니다[3].

멤브레인 아래에서 물이 재생됩니다. 또한 바다의 미적 이미지를 왜곡하지 않고 조망을 방해하지 않아 인근 해변에 미치는 영향도 미미하다[18]. 반면에 잠긴 방파제는 건설 후 가라앉으면서 파도 에너지를 분산시키고 해안선을 방어하는 효과를 잃습니다. 장벽의 품질은 높은 수위의 영향도 받습니다.

결과적으로 해안 보호의 가장 중요한 측면 중 하나는 수중 방파제의 효율성을 향상시키는 것입니다. 수직 방파제 이러한 유형의 방파제는 바다를 향한 수직면이 있는 설비입니다[10]. 이러한 장벽은 파도 에너지의 일부가 해안이나 보호할 수역에 도달하는 것을 방지하여 파도를 진정시키는 역할을 합니다[16].

수직 방파제는 블록, 케이슨, 시트 파일 또는 셀룰러로 구성될 수 있습니다. 이 연구는 정사각형 및 원형 구멍이 있는 천공된 수직 방파제의 유체역학적 성능에 대한 연구를 제시하는 것을 목적으로 합니다.

이 논문은 또한 제안된 모델의 유체역학적 효율뿐만 아니라 이 분야의 유사한 연구와 비교되었습니다. 이것은 다음 헤드라인으로 이 백서에 나와 있습니다.

 Materials and methods.
 Results and discussion.
 Conclusions and recommendations.

Fig. 1. The open channel
Fig. 1. The open channel
Fig. 2. Breakwaters model (a) perforated wall with circular slots and (b) perforated wall with square slots.
Fig. 2. Breakwaters model (a) perforated wall with circular slots and (b) perforated wall with square slots.
Fig. 3. Breakwaters model in Flow-3D with meshing geometry and boundary (a) circular slots (b) square slots.
Fig. 3. Breakwaters model in Flow-3D with meshing geometry and boundary (a) circular slots (b) square slots.
Fig. 4. Details and dimensions of proposed breakwater
Fig. 4. Details and dimensions of proposed breakwater
Fig 5 .Wave profiles using (Flow-3D) at wave period (T) = 1.2 sec for perforated walls with circular slots at behind model (Ht).
Fig 5 .Wave profiles using (Flow-3D) at wave period (T) = 1.2 sec for perforated walls with circular slots at behind model (Ht).
Fig. 11. Velocity distribution through slots at (a) quarter wave period, (b) half wave period and (c) three quarters wave period.
Fig. 11. Velocity distribution through slots at (a) quarter wave period, (b) half wave period and (c) three quarters wave period.
Fig. 13. Velocity vectors at front, between and behind barriers.
Fig. 13. Velocity vectors at front, between and behind barriers.

Conclusion & Recommendations

얻어진 결과에 대한 이전 분석을 바탕으로 도달한 결론은 다음과 같습니다.
 결과와 연구에 따르면 FLOW-3D는 수직으로 구멍이 뚫린 벽이 있는 선형 파동과 파동의 관계를 설명하는 강력한 능력을 가지고 있습니다. 또한 실험실 데이터 및 반분석 결과의 가장 중요한 측면을 복제할 수 있습니다. FLOW-3D에 의해 생성된 수치적 결과는 훌륭합니다.
 사각슬롯은 원형슬롯에 비해 파동의 투과율이 5:20% 감소합니다.
 한 쌍의 원형 슬롯 벽을 사용하면 단일 벽에 비해 파동 투과율이 최대 30% 감소하고 파동 에너지 분산이 최대 40% 증가합니다.
 수평파력은 상대길이(h/L)가 증가할수록 증가한다. 다공성 = 0.25에서 상대파력(F/Fo)은 다공성 = 0.50에서보다 10~30% 더 높았다.
 파도가 원 모양으로 움직이고 큰 원이 위쪽에 있었다가 점차 아래쪽으로 내려갑니다.  개구부에서 파동 속도가 높았고 파동 에너지 소산 계수도 높았습니다. 파동 진폭이 높을수록 파동 에너지 소산 계수가 높아집니다.

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FLOW-3D AM

flow3d AM-product
FLOW-3D AM-product

와이어 파우더 기반 DED | Wire Powder Based DED

일부 연구자들은 부품을 만들기 위해 더 넓은 범위의 처리 조건을 사용하여 하이브리드 와이어 분말 기반 DED 시스템을 찾고 있습니다. 예를 들어, 이 시뮬레이션은 다양한 분말 및 와이어 이송 속도를 가진 하이브리드 시스템을 살펴봅니다.

와이어 기반 DED | Wire Based DED

와이어 기반 DED는 분말 기반 DED보다 처리량이 높고 낭비가 적지만 재료 구성 및 증착 방향 측면에서 유연성이 떨어집니다. FLOW-3D AM 은 와이어 기반 DED의 처리 결과를 이해하는데 유용하며 최적화 연구를 통해 빌드에 대한 와이어 이송 속도 및 직경과 같은 최상의 처리 매개 변수를 찾을 수 있습니다.

FLOW-3D AM은 레이저 파우더 베드 융합 (L-PBF), 바인더 제트 및 DED (Directed Energy Deposition)와 같은 적층 제조 공정 ( additive manufacturing )을 시뮬레이션하고 분석하는 CFD 소프트웨어입니다. FLOW-3D AM 의 다중 물리 기능은 공정 매개 변수의 분석 및 최적화를 위해 분말 확산 및 압축, 용융 풀 역학, L-PBF 및 DED에 대한 다공성 형성, 바인더 분사 공정을 위한 수지 침투 및 확산에 대해 매우 정확한 시뮬레이션을 제공합니다.

3D 프린팅이라고도하는 적층 제조(additive manufacturing)는 일반적으로 층별 접근 방식을 사용하여, 분말 또는 와이어로 부품을 제조하는 방법입니다. 금속 기반 적층 제조 공정에 대한 관심은 지난 몇 년 동안 시작되었습니다. 오늘날 사용되는 3 대 금속 적층 제조 공정은 PBF (Powder Bed Fusion), DED (Directed Energy Deposition) 및 바인더 제트 ( Binder jetting ) 공정입니다.  FLOW-3D  AM  은 이러한 각 프로세스에 대한 고유 한 시뮬레이션 통찰력을 제공합니다.

파우더 베드 융합 및 직접 에너지 증착 공정에서 레이저 또는 전자 빔을 열원으로 사용할 수 있습니다. 두 경우 모두 PBF용 분말 형태와 DED 공정용 분말 또는 와이어 형태의 금속을 완전히 녹여 융합하여 층별로 부품을 형성합니다. 그러나 바인더 젯팅(Binder jetting)에서는 결합제 역할을 하는 수지가 금속 분말에 선택적으로 증착되어 층별로 부품을 형성합니다. 이러한 부품은 더 나은 치밀화를 달성하기 위해 소결됩니다.

FLOW-3D AM 의 자유 표면 추적 알고리즘과 다중 물리 모델은 이러한 각 프로세스를 높은 정확도로 시뮬레이션 할 수 있습니다. 레이저 파우더 베드 융합 (L-PBF) 공정 모델링 단계는 여기에서 자세히 설명합니다. DED 및 바인더 분사 공정에 대한 몇 가지 개념 증명 시뮬레이션도 표시됩니다.

레이저 파우더 베드 퓨전 (L-PBF)

LPBF 공정에는 유체 흐름, 열 전달, 표면 장력, 상 변화 및 응고와 같은 복잡한 다중 물리학 현상이 포함되어 공정 및 궁극적으로 빌드 품질에 상당한 영향을 미칩니다. FLOW-3D AM 의 물리적 모델은 질량, 운동량 및 에너지 보존 방정식을 동시에 해결하는 동시에 입자 크기 분포 및 패킹 비율을 고려하여 중규모에서 용융 풀 현상을 시뮬레이션합니다.

FLOW-3D DEM FLOW-3D WELD 는 전체 파우더 베드 융합 공정을 시뮬레이션하는 데 사용됩니다. L-PBF 공정의 다양한 단계는 분말 베드 놓기, 분말 용융 및 응고,이어서 이전에 응고 된 층에 신선한 분말을 놓는 것, 그리고 다시 한번 새 층을 이전 층에 녹이고 융합시키는 것입니다. FLOW-3D AM  은 이러한 각 단계를 시뮬레이션하는 데 사용할 수 있습니다.

파우더 베드 부설 공정

FLOW-3D DEM을 통해 분말 크기 분포, 재료 특성, 응집 효과는 물론 롤러 또는 블레이드 움직임 및 상호 작용과 같은 기하학적 효과와 관련된 분말 확산 및 압축을 이해할 수 있습니다. 이러한 시뮬레이션은 공정 매개 변수가 후속 인쇄 공정에서 용융 풀 역학에 직접적인 영향을 미치는 패킹 밀도와 같은 분말 베드 특성에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 정확한 이해를 제공합니다.

다양한 파우더 베드 압축을 달성하는 한 가지 방법은 베드를 놓는 동안 다양한 입자 크기 분포를 선택하는 것입니다. 아래에서 볼 수 있듯이 세 가지 크기의 입자 크기 분포가 있으며, 이는 가장 높은 압축을 제공하는 Case 2와 함께 다양한 분말 베드 압축을 초래합니다.

파우더 베드 분포 다양한 입자 크기 분포
세 가지 다른 입자 크기 분포를 사용하여 파우더 베드 배치
파우더 베드 압축 결과
세 가지 다른 입자 크기 분포를 사용한 분말 베드 압축

입자-입자 상호 작용, 유체-입자 결합 및 입자 이동 물체 상호 작용은 FLOW-3D DEM을 사용하여 자세히 분석 할 수도 있습니다 . 또한 입자간 힘을 지정하여 분말 살포 응용 분야를 보다 정확하게 연구 할 수도 있습니다.

FLOW-3D AM  시뮬레이션은 이산 요소 방법 (DEM)을 사용하여 역 회전하는 원통형 롤러로 인한 분말 확산을 연구합니다. 비디오 시작 부분에서 빌드 플랫폼이 위로 이동하는 동안 분말 저장소가 아래로 이동합니다. 그 직후, 롤러는 분말 입자 (초기 위치에 따라 색상이 지정됨)를 다음 층이 녹고 구축 될 준비를 위해 구축 플랫폼으로 펼칩니다. 이러한 시뮬레이션은 저장소에서 빌드 플랫폼으로 전송되는 분말 입자의 선호 크기에 대한 추가 통찰력을 제공 할 수 있습니다.

Melting | 파우더 베드 용해

DEM 시뮬레이션에서 파우더 베드가 생성되면 STL 파일로 추출됩니다. 다음 단계는 CFD를 사용하여 레이저 용융 공정을 시뮬레이션하는 것입니다. 여기서는 레이저 빔과 파우더 베드의 상호 작용을 모델링 합니다. 이 프로세스를 정확하게 포착하기 위해 물리학에는 점성 흐름, 용융 풀 내의 레이저 반사 (광선 추적을 통해), 열 전달, 응고, 상 변화 및 기화, 반동 압력, 차폐 가스 압력 및 표면 장력이 포함됩니다. 이 모든 물리학은 이 복잡한 프로세스를 정확하게 시뮬레이션하기 위해 TruVOF 방법을 기반으로 개발되었습니다.

레이저 출력 200W, 스캔 속도 3.0m / s, 스폿 반경 100μm에서 파우더 베드의 용융 풀 분석.

용융 풀이 응고되면 FLOW-3D AM  압력 및 온도 데이터를 Abaqus 또는 MSC Nastran과 같은 FEA 도구로 가져와 응력 윤곽 및 변위 프로파일을 분석 할 수도 있습니다.

Multilayer | 다층 적층 제조

용융 풀 트랙이 응고되면 DEM을 사용하여 이전에 응고된 층에 새로운 분말 층의 확산을 시뮬레이션 할 수 있습니다. 유사하게, 레이저 용융은 새로운 분말 층에서 수행되어 후속 층 간의 융합 조건을 분석 할 수 있습니다.

해석 진행 절차는 첫 번째 용융층이 응고되면 입자의 두 번째 층이 응고 층에 증착됩니다. 새로운 분말 입자 층에 레이저 공정 매개 변수를 지정하여 용융 풀 시뮬레이션을 다시 수행합니다. 이 프로세스를 여러 번 반복하여 연속적으로 응고된 층 간의 융합, 빌드 내 온도 구배를 평가하는 동시에 다공성 또는 기타 결함의 형성을 모니터링 할 수 있습니다.

다층 적층 적층 제조 시뮬레이션

LPBF의 키홀 링 | Keyholing in LPBF

키홀링 중 다공성은 어떻게 형성됩니까? 이것은 TU Denmark의 연구원들이 FLOW-3D AM을 사용하여 답변한 질문이었습니다. 레이저 빔의 적용으로 기판이 녹으면 기화 및 상 변화로 인한 반동 압력이 용융 풀을 압박합니다. 반동 압력으로 인한 하향 흐름과 레이저 반사로 인한 추가 레이저 에너지 흡수가 공존하면 폭주 효과가 발생하여 용융 풀이 Keyholing으로 전환됩니다. 결국, 키홀 벽을 따라 온도가 변하기 때문에 표면 장력으로 인해 벽이 뭉쳐져서 진행되는 응고 전선에 의해 갇힐 수 있는 공극이 생겨 다공성이 발생합니다. FLOW-3D AM 레이저 파우더 베드 융합 공정 모듈은 키홀링 및 다공성 형성을 시뮬레이션 하는데 필요한 모든 물리 모델을 보유하고 있습니다.

바인더 분사 (Binder jetting)

Binder jetting 시뮬레이션은 모세관 힘의 영향을받는 파우더 베드에서 바인더의 확산 및 침투에 대한 통찰력을 제공합니다. 공정 매개 변수와 재료 특성은 증착 및 확산 공정에 직접적인 영향을 미칩니다.

Scan Strategy | 스캔 전략

스캔 전략은 온도 구배 및 냉각 속도에 영향을 미치기 때문에 미세 구조에 직접적인 영향을 미칩니다. 연구원들은 FLOW-3D AM 을 사용하여 결함 형성과 응고된 금속의 미세 구조에 영향을 줄 수 있는 트랙 사이에서 발생하는 재 용융을 이해하기 위한 최적의 스캔 전략을 탐색하고 있습니다. FLOW-3D AM 은 하나 또는 여러 레이저에 대해 시간에 따른 방향 속도를 구현할 때 완전한 유연성을 제공합니다.

Beam Shaping | 빔 형성

레이저 출력 및 스캔 전략 외에도 레이저 빔 모양과 열유속 분포는 LPBF 공정에서 용융 풀 역학에 큰 영향을 미칩니다. AM 기계 제조업체는 공정 안정성 및 처리량에 대해 다중 코어 및 임의 모양의 레이저 빔 사용을 모색하고 있습니다. FLOW-3D AM을 사용하면 멀티 코어 및 임의 모양의 빔 프로파일을 구현할 수 있으므로 생산량을 늘리고 부품 품질을 개선하기 위한 최상의 구성에 대한 통찰력을 제공 할 수 있습니다.

이 영역에서 수행 된 일부 작업에 대해 자세히 알아 보려면 “The Next Frontier of Metal AM”웨비나를 시청하십시오.

Multi-material Powder Bed Fusion | 다중 재료 분말 베드 융합

이 시뮬레이션에서 스테인리스 강 및 알루미늄 분말은 FLOW-3D AM 이 용융 풀 역학을 정확하게 포착하기 위해 추적하는 독립적으로 정의 된 온도 의존 재료 특성을 가지고 있습니다. 시뮬레이션은 용융 풀에서 재료 혼합을 이해하는 데 도움이됩니다.

다중 재료 용접 사례 연구

이종 금속의 레이저 키홀 용접에서 금속 혼합 조사

GM과 University of Utah의 연구원들은 FLOW-3D WELD 를 사용 하여 레이저 키홀 용접을 통한 이종 금속의 혼합을 이해했습니다. 그들은 반동 압력 및 Marangoni 대류와 관련하여 구리와 알루미늄의 혼합 농도에 대한 레이저 출력 및 스캔 속도의 영향을 조사했습니다. 그들은 시뮬레이션을 실험 결과와 비교했으며 샘플 내의 절단 단면에서 재료 농도 사이에 좋은 일치를 발견했습니다.

이종 금속의 레이저 키홀 용접에서 금속 혼합 조사
이종 금속의 레이저 키홀 용접에서 금속 혼합 조사
참조 : Wenkang Huang, Hongliang Wang, Teresa Rinker, Wenda Tan, 이종 금속의 레이저 키홀 용접에서 금속 혼합 조사 , Materials & Design, Volume 195, (2020). https://doi.org/10.1016/j.matdes.2020.109056
참조 : Wenkang Huang, Hongliang Wang, Teresa Rinker, Wenda Tan, 이종 금속의 레이저 키홀 용접에서 금속 혼합 조사 , Materials & Design, Volume 195, (2020). https://doi.org/10.1016/j.matdes.2020.109056

방향성 에너지 증착

FLOW-3D AM 의 내장 입자 모델 을 사용하여 직접 에너지 증착 프로세스를 시뮬레이션 할 수 있습니다. 분말 주입 속도와 고체 기질에 입사되는 열유속을 지정함으로써 고체 입자는 용융 풀에 질량, 운동량 및 에너지를 추가 할 수 있습니다. 다음 비디오에서 고체 금속 입자가 용융 풀에 주입되고 기판에서 용융 풀의 후속 응고가 관찰됩니다.

Figure 6. Evolution of melt pool in the overhang region (θ = 45°, P = 100 W, v = 1000 mm/s, the streamlines are shown by arrows).

Experimental and numerical investigation of the origin of surface roughness in laser powder bed fused overhang regions

레이저 파우더 베드 융합 오버행 영역에서 표면 거칠기의 원인에 대한 실험 및 수치 조사

Shaochuan Feng,Amar M. Kamat,Soheil Sabooni &Yutao PeiPages S66-S84 | Received 18 Jan 2021, Accepted 25 Feb 2021, Published online: 10 Mar 2021

ABSTRACT

Surface roughness of laser powder bed fusion (L-PBF) printed overhang regions is a major contributor to deteriorated shape accuracy/surface quality. This study investigates the mechanisms behind the evolution of surface roughness (Ra) in overhang regions. The evolution of surface morphology is the result of a combination of border track contour, powder adhesion, warp deformation, and dross formation, which is strongly related to the overhang angle (θ). When 0° ≤ θ ≤ 15°, the overhang angle does not affect Ra significantly since only a small area of the melt pool boundaries contacts the powder bed resulting in slight powder adhesion. When 15° < θ ≤ 50°, powder adhesion is enhanced by the melt pool sinking and the increased contact area between the melt pool boundary and powder bed. When θ > 50°, large waviness of the overhang contour, adhesion of powder clusters, severe warp deformation and dross formation increase Ra sharply.

레이저 파우더 베드 퓨전 (L-PBF) 프린팅 오버행 영역의 표면 거칠기는 형상 정확도 / 표면 품질 저하의 주요 원인입니다. 이 연구 는 오버행 영역에서 표면 거칠기 (Ra ) 의 진화 뒤에 있는 메커니즘을 조사합니다 . 표면 형태의 진화는 오버행 각도 ( θ ) 와 밀접한 관련이있는 경계 트랙 윤곽, 분말 접착, 뒤틀림 변형 및 드로스 형성의 조합의 결과입니다 . 0° ≤  θ  ≤ 15° 인 경우 , 용융풀 경계의 작은 영역 만 분말 베드와 접촉하여 약간의 분말 접착이 발생하기 때문에 오버행 각도가 R a에 큰 영향을 주지 않습니다 . 15° < θ 일 때  ≤ 50°, 용융 풀 싱킹 및 용융 풀 경계와 분말 베드 사이의 증가된 접촉 면적으로 분말 접착력이 향상됩니다. θ  > 50° 일 때 오버행 윤곽의 큰 파형, 분말 클러스터의 접착, 심한 휨 변형 및 드 로스 형성이 Ra 급격히 증가 합니다.

KEYWORDS: Laser powder bed fusion (L-PBF), melt pool dynamics, overhang region, shape deviation, surface roughness

1. Introduction

레이저 분말 베드 융합 (L-PBF)은 첨단 적층 제조 (AM) 기술로, 집중된 레이저 빔을 사용하여 금속 분말을 선택적으로 융합하여 슬라이스 된 3D 컴퓨터 지원에 따라 층별로 3 차원 (3D) 금속 부품을 구축합니다. 설계 (CAD) 모델 (Chatham, Long 및 Williams 2019 ; Tan, Zhu 및 Zhou 2020 ). 재료가 인쇄 층 아래에 ​​존재하는지 여부에 따라 인쇄 영역은 각각 솔리드 영역 또는 돌출 영역으로 분류 될 수 있습니다. 따라서 오버행 영역은 고체 기판이 아니라 분말 베드 바로 위에 건설되는 특수 구조입니다 (Patterson, Messimer 및 Farrington 2017). 오버행 영역은지지 구조를 포함하거나 포함하지 않고 구축 할 수 있으며, 지지대가있는 돌출 영역의 L-PBF는 지지체가 더 낮은 밀도로 구축된다는 점을 제외 하고 (Wang and Chou 2018 ) 고체 기판의 공정과 유사합니다 (따라서 기계적 강도가 낮기 때문에 L-PBF 공정 후 기계적으로 쉽게 제거 할 수 있습니다. 따라서지지 구조로 인쇄 된 오버행 영역은 L-PBF 공정 후 지지물 제거, 연삭 및 연마와 같은 추가 후 처리 단계가 필요합니다.

수평 내부 채널의 제작과 같은 일부 특정 경우에는 공정 후 지지대를 제거하기가 어려우므로 채널 상단 절반의 돌출부 영역을 지지대없이 건설해야합니다 (Hopkinson and Dickens 2000 ). 수평 내부 채널에 사용할 수없는지지 구조 외에도 내부 표면, 특히 등각 냉각 채널 (Feng, Kamat 및 Pei 2021 ) 에서 발생하는 복잡한 3D 채널 네트워크의 경우 표면 마감 프로세스를 구현하는 것도 어렵습니다 . 결과적으로 오버행 영역은 (i) 잔류 응력에 의한 변형, (ii) 계단 효과 (Kuo et al. 2020 ; Li et al. 2020 )로 인해 설계된 모양에서 벗어날 수 있습니다 .) 및 (iii) 원하지 않는 분말 소결로 인한 향상된 표면 거칠기; 여기서, 앞의 두 요소는 일반적으로 mm 길이 스케일에서 ‘매크로’편차로 분류되고 후자는 일반적으로 µm 길이 스케일에서 ‘마이크로’편차로 인식됩니다.

열 응력에 의한 변형은 오버행 영역에서 발생하는 중요한 문제입니다 (Patterson, Messimer 및 Farrington 2017 ). 국부적 인 용융 / 냉각은 용융 풀 내부 및 주변에서 큰 온도 구배를 유도하여 응고 된 층에 집중적 인 열 응력을 유발합니다. 열 응력에 의한 뒤틀림은 고체 영역을 현저하게 변형하지 않습니다. 이러한 영역은 아래의 여러 레이어에 의해 제한되기 때문입니다. 반면에 오버행 영역은 구속되지 않고 공정 중 응력 완화로 인해 상당한 변형이 발생합니다 (Kamat 및 Pei 2019 ). 더욱이 용융 깊이는 레이어 두께보다 큽니다 (이전 레이어도 재용 해되어 빌드 된 레이어간에 충분한 결합을 보장하기 때문입니다 [Yadroitsev et al. 2013 ; Kamath et al.2014 ]),응고 된 두께가 설계된 두께보다 크기 때문에형태 편차 (예 : 드 로스 [Charles et al. 2020 ; Feng et al. 2020 ])가 발생합니다. 마이크로 스케일에서 인쇄 된 표면 (R a 및 S a ∼ 10 μm)은 기계적으로 가공 된 표면보다 거칠다 (Duval-Chaneac et al. 2018 ; Wen et al. 2018 ). 이 문제는고형화 된 용융 풀의 가장자리에 부착 된 용융되지 않은 분말의 결과로 표면 거칠기 (R a )가 일반적으로 약 20 μm인 오버행 영역에서 특히 심각합니다 (Mazur et al. 2016 ; Pakkanen et al. 2016 ).

오버행 각도 ( θ , 빌드 방향과 관련하여 측정)는 오버행 영역의 뒤틀림 편향과 표면 거칠기에 영향을 미치는 중요한 매개 변수입니다 (Kamat and Pei 2019 ; Mingear et al. 2019 ). θ ∼ 45 ° 의 오버행 각도 는 일반적으로지지 구조없이 오버행 영역을 인쇄 할 수있는 임계 값으로 합의됩니다 (Pakkanen et al. 2016 ; Kadirgama et al. 2018 ). θ 일 때이 임계 값보다 크면 오버행 영역을 허용 가능한 표면 품질로 인쇄 할 수 없습니다. 오버행 각도 외에도 레이저 매개 변수 (레이저 에너지 밀도와 관련된)는 용융 풀의 모양 / 크기 및 용융 풀 역학에 영향을줌으로써 오버행 영역의 표면 거칠기에 영향을줍니다 (Wang et al. 2013 ; Mingear et al . 2019 ).

용융 풀 역학은 고체 (Shrestha 및 Chou 2018 ) 및 오버행 (Le et al. 2020 ) 영역 모두에서 수행되는 L-PBF 공정을 포함한 레이저 재료 가공의 일반적인 물리적 현상입니다 . 용융 풀 모양, 크기 및 냉각 속도는 잔류 응력으로 인한 변형과 ​​표면 거칠기에 모두 영향을 미치므로 처리 매개 변수와 표면 형태 / 품질 사이의 다리 역할을하며 용융 풀을 이해하기 위해 수치 시뮬레이션을 사용하여 추가 조사를 수행 할 수 있습니다. 거동과 표면 거칠기에 미치는 영향. 현재까지 고체 영역의 L-PBF 동안 용융 풀 동작을 시뮬레이션하기 위해 여러 연구가 수행되었습니다. 유한 요소 방법 (FEM)과 같은 시뮬레이션 기술 (Roberts et al. 2009 ; Du et al.2019 ), 유한 차분 법 (FDM) (Wu et al. 2018 ), 전산 유체 역학 (CFD) (Lee and Zhang 2016 ), 임의의 Lagrangian-Eulerian 방법 (ALE) (Khairallah and Anderson 2014 )을 사용하여 증발 반동 압력 (Hu et al. 2018 ) 및 Marangoni 대류 (Zhang et al. 2018 ) 현상을포함하는 열 전달 (온도 장) 및 물질 전달 (용융 흐름) 프로세스. 또한 이산 요소법 (DEM)을 사용하여 무작위 분산 분말 베드를 생성했습니다 (Lee and Zhang 2016 ; Wu et al. 2018 ). 이 모델은 분말 규모의 L-PBF 공정을 시뮬레이션했습니다 (Khairallah et al. 2016) 메조 스케일 (Khairallah 및 Anderson 2014 ), 단일 트랙 (Leitz et al. 2017 )에서 다중 트랙 (Foroozmehr et al. 2016 ) 및 다중 레이어 (Huang, Khamesee 및 Toyserkani 2019 )로.

그러나 결과적인 표면 거칠기를 결정하는 오버행 영역의 용융 풀 역학은 문헌에서 거의 관심을받지 못했습니다. 솔리드 영역의 L-PBF에 대한 기존 시뮬레이션 모델이 어느 정도 참조가 될 수 있지만 오버행 영역과 솔리드 영역 간의 용융 풀 역학에는 상당한 차이가 있습니다. 오버행 영역에서 용융 금속은 분말 입자 사이의 틈새로 아래로 흘러 용융 풀이 다공성 분말 베드가 제공하는 약한 지지체 아래로 가라 앉습니다. 이것은 중력과 표면 장력의 영향이 용융 풀의 결과적인 모양 / 크기를 결정하는 데 중요하며, 결과적으로 오버행 영역의 마이크로 스케일 형태의 진화에 중요합니다. 또한 분말 입자 사이의 공극, 열 조건 (예 : 에너지 흡수,2019 ; Karimi et al. 2020 ; 노래와 영 2020 ). 표면 거칠기는 (마이크로) 형상 편차를 증가시킬뿐만 아니라 주기적 하중 동안 미세 균열의 시작 지점 역할을함으로써 기계적 강도를 저하시킵니다 (Günther et al. 2018 ). 오버행 영역의 높은 표면 거칠기는 (마이크로) 정확도 / 품질에 대한 엄격한 요구 사항이있는 부품 제조에서 L-PBF의 적용을 제한합니다.

본 연구는 실험 및 시뮬레이션 연구를 사용하여 오버행 영역 (지지물없이 제작)의 미세 형상 편차 형성 메커니즘과 표면 거칠기의 기원을 체계적이고 포괄적으로 조사합니다. 결합 된 DEM-CFD 시뮬레이션 모델은 경계 트랙 윤곽, 분말 접착 및 뒤틀림 변형의 효과를 고려하여 오버행 영역의 용융 풀 역학과 표면 형태의 형성 메커니즘을 나타 내기 위해 개발되었습니다. 표면 거칠기 R의 시뮬레이션 및 단일 요인 L-PBF 인쇄 실험을 사용하여 오버행 각도의 함수로 연구됩니다. 용융 풀의 침몰과 관련된 오버행 영역에서 분말 접착의 세 가지 메커니즘이 식별되고 자세히 설명됩니다. 마지막으로, 인쇄 된 오버행 영역에서 높은 표면 거칠기 문제를 완화 할 수 있는 잠재적 솔루션에 대해 간략하게 설명합니다.

The shape and size of the L-PBF printed samples are illustrated in Figure 1
The shape and size of the L-PBF printed samples are illustrated in Figure 1
Figure 2. Borders in the overhang region depending on the overhang angle θ
Figure 2. Borders in the overhang region depending on the overhang angle θ
Figure 3. (a) Profile of the volumetric heat source, (b) the model geometry of single-track printing on a solid substrate (unit: µm), and (c) the comparison of melt pool dimensions obtained from the experiment (right half) and simulation (left half) for a calibrated optical penetration depth of 110 µm (laser power 200 W and scan speed 800 mm/s, solidified layer thickness 30 µm, powder size 10–45 µm).
Figure 3. (a) Profile of the volumetric heat source, (b) the model geometry of single-track printing on a solid substrate (unit: µm), and (c) the comparison of melt pool dimensions obtained from the experiment (right half) and simulation (left half) for a calibrated optical penetration depth of 110 µm (laser power 200 W and scan speed 800 mm/s, solidified layer thickness 30 µm, powder size 10–45 µm).
Figure 4. The model geometry of an overhang being L-PBF processed: (a) 3D view and (b) right view.
Figure 4. The model geometry of an overhang being L-PBF processed: (a) 3D view and (b) right view.
Figure 5. The cross-sectional contour of border tracks in a 45° overhang region.
Figure 5. The cross-sectional contour of border tracks in a 45° overhang region.
Figure 6. Evolution of melt pool in the overhang region (θ = 45°, P = 100 W, v = 1000 mm/s, the streamlines are shown by arrows).
Figure 6. Evolution of melt pool in the overhang region (θ = 45°, P = 100 W, v = 1000 mm/s, the streamlines are shown by arrows).
Figure 7. The overhang contour is contributed by (a) only outer borders when θ ≤ 60° (b) both inner borders and outer borders when θ > 60°.
Figure 7. The overhang contour is contributed by (a) only outer borders when θ ≤ 60° (b) both inner borders and outer borders when θ > 60°.
Figure 8. Schematic of powder adhesion on a 45° overhang region.
Figure 8. Schematic of powder adhesion on a 45° overhang region.
Figure 9. The L-PBF printed samples with various overhang angle (a) θ = 0° (cube), (b) θ = 30°, (c) θ = 45°, (d) θ = 55° and (e) θ = 60°.
Figure 9. The L-PBF printed samples with various overhang angle (a) θ = 0° (cube), (b) θ = 30°, (c) θ = 45°, (d) θ = 55° and (e) θ = 60°.
Figure 10. Two mechanisms of powder adhesion related to the overhang angle: (a) simulation-predicted, θ = 45°; (b) simulation-predicted, θ = 60°; (c, e) optical micrographs, θ = 45°; (d, f) optical micrographs, θ = 60°. (e) and (f) are partial enlargement of (c) and (d), respectively.
Figure 10. Two mechanisms of powder adhesion related to the overhang angle: (a) simulation-predicted, θ = 45°; (b) simulation-predicted, θ = 60°; (c, e) optical micrographs, θ = 45°; (d, f) optical micrographs, θ = 60°. (e) and (f) are partial enlargement of (c) and (d), respectively.
Figure 11. Simulation-predicted surface morphology in the overhang region at different overhang angle: (a) θ = 15°, (b) θ = 30°, (c) θ = 45°, (d) θ = 60° and (e) θ = 80° (Blue solid lines: simulation-predicted contour; red dashed lines: the planar profile of designed overhang region specified by the overhang angles).
Figure 11. Simulation-predicted surface morphology in the overhang region at different overhang angle: (a) θ = 15°, (b) θ = 30°, (c) θ = 45°, (d) θ = 60° and (e) θ = 80° (Blue solid lines: simulation-predicted contour; red dashed lines: the planar profile of designed overhang region specified by the overhang angles).
Figure 12. Effect of overhang angle on surface roughness Ra in overhang regions
Figure 12. Effect of overhang angle on surface roughness Ra in overhang regions
Figure 13. Surface morphology of L-PBF printed overhang regions with different overhang angle: (a) θ = 15°, (b) θ = 30°, (c) θ = 45° and (d) θ = 60° (overhang border parameters: P = 100 W, v = 1000 mm/s).
Figure 13. Surface morphology of L-PBF printed overhang regions with different overhang angle: (a) θ = 15°, (b) θ = 30°, (c) θ = 45° and (d) θ = 60° (overhang border parameters: P = 100 W, v = 1000 mm/s).
Figure 14. Effect of (a) laser power (scan speed = 1000 mm/s) and (b) scan speed (lase power = 100 W) on surface roughness Ra in overhang regions (θ = 45°, laser power and scan speed referred to overhang border parameters, and the other process parameters are listed in Table 2).
Figure 14. Effect of (a) laser power (scan speed = 1000 mm/s) and (b) scan speed (lase power = 100 W) on surface roughness Ra in overhang regions (θ = 45°, laser power and scan speed referred to overhang border parameters, and the other process parameters are listed in Table 2).

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Simulating Porosity Factors

다공성 요인 시뮬레이션

Simulating Porosity Factors

https://www.foundrymag.com/issues-and-ideas/article/21926214/simulating-porosity-factors
Pamela Waterman

수치 모델링 도구는 일반적이지만 원인을 파악하기가 너무 어렵 기 때문에 코어 가스 블로우 결함을 거의 이해하지 못합니다. FLOW-3D 소프트웨어는 코어 가스 흐름을 모델링하여 더 나은 품질의 주조로 이어집니다.

파운드리는 첫 번째 시험에서 주조 품질을 달성하기 위해 많은 선행 엔지니어링을 수행해야합니다. 최근 몇 년 동안 금속 흐름, 응고, 미세 구조 진화 및 잔류 응력 모델링을위한 수치 도구가 보편화되었습니다.

그러나 아직 완전히 해결되지 않은 주조 결함 중 하나는 일반적인 코어 가스 블로우 결함입니다. 이 문제의 물리학은 금속, 코어 및 바인더 간의 복잡한 상호 작용을 포함하며 해결되기 전에 많은 주물을 스크랩 할 수 있습니다. 대부분의 경우, 문제는 더 높은 타설 온도를 사용하고 영향을받는 영역에 더 많은 벽 스톡을 추가함으로써 단순히 관리되지만 완전히 해결되지는 않습니다.

그러나 부품 설계가 복잡할수록 제조 문제가 발생할 가능성이 커집니다. 내부 세부 사항이 필요한 주조 조각의 경우 화학적으로 결합 된 모래 코어를 “인쇄”하여 모양을 만들고 금형 내부에 배치해야 합니다. 코어는 부품의 궁극적 인 기능에 중요한 내부 모양을 형성하며 제조 공정의 각 단계는 설계에 제약을 가합니다. 다양한 요구 사항이 코어 송풍 공정, 취급, 조립 및 가스 배출에 적용됩니다. 코어 디자인의 기술은 코어를 가열하는 동안 모양을 유지할 수 있을 만큼 견고하게 만드는 것과 부품이 냉각되었을 때 모래를 제거 할 수 있을 만큼 접착력이 끊어지는 것 사이의 미세한 균형입니다.

최적의 분해 설계

계획된 코어 분해의 메커니즘은 고체에서 가스로의 열 변환이지만 금형 설계는 그 가스가 코어 프린트를 통해 빠져 나갈 수 있도록해야합니다. 그렇지 않으면 금속이 기포를 가두어 모공을 형성 할 수 있습니다. 기껏해야 다공성은 표면 가공으로 밝혀집니다. 최악의 경우 부품이 더 아래쪽에서 실패합니다.

과거에 재료 및 주조 엔지니어가 코어 가스 기포로 인한 다공성 결함 문제를 발견하면 바인더 함량 감소, 코어 환기 증가, 코어 코팅 또는 베이킹과 같은 일련의 표준 문제 해결 작업을 수행했습니다. 미리 코어. 가스가 따라가는 경로를 볼 수 없었기 때문에 하나의 금형을 완료하는 데 종종 몇 주가 걸리는 긴 인출 공정이었습니다. 그리고 다른 부분에 문제가있을 때마다 반복해야했습니다.

이 처리 타임 라인을 압축해야하는 시장 주도적 요구는 주조 시뮬레이션 소프트웨어의 개발을 촉발했습니다. 설계와 제조 모두에 유용한 컴퓨터 기반 모델링을 통해 엔지니어는 실제 부품 비용이나 낭비없이 다양한 접근 방식을 테스트 할 수 있습니다. 파운드리가 특히 환기 설계에 시뮬레이션을 적용 할 수 있도록 Flow Science 는 최근 FLOW-3D 주조 해석 기능에 코어 가스 모델링을 추가했습니다.

흐름에 따라

FLOW-3D는 유체가 공기, 물, 용융 금속 또는 가스인지 여부에 관계없이 광범위한 일시적인 유체 흐름 프로세스에 대한 통찰력을 제공하는 전산 유체 역학 (CFD) 소프트웨어 패키지입니다. 다른 CFD 패키지와 비교할 때 움직이는 유체 표면을 모델링하고 추적하는 방식으로 인해 특히 정확합니다.

코어 가스 흐름에 CFD 방법을 적용하는 것은 어려운 일입니다. 수지 기반 바인더의 화학적 복잡성으로 인해 모래 코어 열 분해 후 가스가 흐르는 위치와 방식을 이해하는 것은 복잡한 과정입니다. 그러나 Flow Science는 여러 그룹과 협력하여 실험 데이터를 얻고 시뮬레이션 된 모델의 결과와 비교했습니다. 이 회사는 General Motors, Graham-White Manufacturing Co. 및 AlchemCast에서 코어 가스 유량 정보를 수집하여 알루미늄, 철 및 강철과 함께 사용되는 모래 수지 코어에 대한 실제 데이터를 얻었습니다.

GM Powertrain의 주조 분석 엔지니어 인 David Goettsch 박사는 15 년 동안 금속 주조의 충진 및 응고 분석에 FLOW-3D를 사용해 왔습니다. 새로운 코어 가스 모델은 설계 단계에서 재킷 코어 벤팅을 최적화하는 데 매우 유용했습니다. 코어 프린트에 대한 다른 모든 요구 사항이있는 기존 코어 박스에 벤트 트랙을 구현하는 것은 매우 어렵습니다. “코어 가스 배출에 대한 사전 분석 작업을 통해 시작하는 동안 높은 불량률을 줄일 수 있습니다.”라고 그는 설명합니다. “아마도 프로세스 기회가 문제를 해결할 수 있습니다. 하지만 그 지점에 도달하려면 테스트 기간이 오래 걸릴 수 있습니다.”

흐름 매개 변수 정의

도에 따라 금속 헤드 압력이 동일한 값에 도달하기 전에 가스 압력이 최고조에 달하여 가스가 거품을 형성 할 수 있습니다. 게이트 설계의 약간의 변경은 주입 속도를 높이는 데 도움이 될 수 있으므로 금속 압력이 더 빨리 생성되고 가스를 먼저 밀어 낼 수 있지만 물리적 시행 착오 접근 방식은 시간이 걸립니다. 가상 모델을 사용하여 지오메트리를 변경하는 방법을 식별하는 것은 코어 가스 시뮬레이션 소프트웨어 개발의 주요 목표였습니다.

Flow Science의 개발자는 바인더 분해 가스 공급원, 모래의 섬도, 무게 비율에 따른 바인더의 양, 작동 온도 및 코어의 물리적 투과성과 같은 프로세스 별 매개 변수와 흐름이면의 물리학을 결합했습니다. 이 모든 값은 샌드 쉘 바인더 및 폴리 우레탄 콜드 박스 바인더 (PUCB)의 산업 보정 샘플을 사용하여 검증되었습니다.

FLOW-3D 분석은 일정한 조성의 이상 기체를 가정하고 전체 바인더 분해의 최악의 시나리오를 취합니다. 타설하는 동안 코어 내에서 조건이 변화함에 따라 소프트웨어는 가스 압력의 변화, 가스 유동장의 기하학적 구조, 결합제 열화 영역 발생 및 금속으로의 가스 분사 가능한 표면 위치를 계산합니다. 모든 데이터는 사후 처리에 사용할 수 있습니다. 사용자는 가스 흐름을 쉽게 시각화하고 확대하고 특정 값을 얻기 위해 포인트를 클릭 할 수 있습니다.

이제 FLOW-3D v9.4에서 사용할 수있는 코어 가스 모델을 통해 Goettsch는 다양한 삽입 및 배출 위치를 시도하고 글로벌 진단을받을 수 있습니다. 가스 발생량, 가스 발생 위치, 금속 전면이 잡히기 전에 유출 된 가스량 확인 그것까지. “실제로 문제의 근본 원인을 확인할 수있을 때 매우 좋습니다.”라고 그는 말합니다. “이러한 시각화는 실제 현상이 무엇을하고 있는지에 대한 작은 창을 확보하는 데 유용합니다.”

멀티 코어 문제 Graham-White Manufacturing의 또 다른 숙련 된 파운드리 엔지니어 인 Elizabeth Ryder는 가스 다공성이 항상 조사하기 어려웠다는 의견을 반영합니다. 그녀는“특히 다중 코어의 경우 어떤 코어가 문제의 원인인지 파악하기가 어려웠습니다. 전체 시스템을 다루려고했습니다.”

1,700 개의 부품을 지속적으로 생산하고 있으며 그중 일부는 연간 10,000 개의 부품을 생산하는 Graham-White는 시뮬레이션을 통해 제조 프로세스를 개선하는 데 매우 만족했습니다. 얇은 벽 부품은 코어 대 금속 비율이 높고 가스가 많이 발생하는 특별한 문제입니다.

Graham-White는 레이저 스캐닝으로 생성 된 회색 철 부품 (약 34 인치)의 3D 모델을 사용하여 평가를 위해 현재 벤팅 설계를 제공했습니다. 이 게이팅 디자인은 수평으로 분할 된 몰드에서 패턴 플레이트 당 4 개의 인상으로 구성되었으며 각 인상에는 각 코어에 대한 통풍구가 있습니다. 중앙 스프 루를 통해 2 초 이내에 각 금형을 채울 수 있습니다.

FLOW-3D 소프트웨어를 사용한 시뮬레이션은 채움 률을 확인했지만 하나의 코어에 환기가 충분하지 않은 것으로 나타났습니다. Graham-White는 코어에 더 깊은 구멍을 뚫어 기존 통풍구를 통해 더 많은 가스를 전달하기 시작했습니다. 새로운 벤팅 설계로 접근 방식을 전환 한 후이 회사는 코어 블로우 스크랩이 약 30 % 감소했습니다.

또한 Flow Science 분석을 기반으로 엔지니어링 그룹은 문제가 있는 코어에 대한 추가 변경 사항을 평가하여 각 부품에 대한 추가 환기를 통해 두 부분으로 나눕니다. Ryder는 FLOW-3D 결과가 설계 초점을 좁히는데 도움이 되었고, 어떤 코어 (멀티 코어 설계)가 범인인지, 심지어 코어의 어느 영역이 문제의 원인인지 즉시 제로화 할 수 있었습니다. “미리 컴퓨터에서 더 많은 일을 할수록 더 좋습니다.”라고 그녀는 말합니다. “모든 것은 시간 절약으로 귀결됩니다.”

Where to go from here

파운드리 스크랩을 줄이고 주조 시뮬레이션 소프트웨어의 도움으로 자신의 핵심 인쇄 디자인의 효율성을 향상시킬 수 있습니다. Flow Science의 FLOW-3D CFD 분석 패키지의 새로운 코어 가스 모델은 중요한 다공성 계수를 시뮬레이션하여 설계자가 첫 번째 주조 전에 다양한 벤팅 설계를 평가하는 데 도움이 되기 때문에 중요합니다. 추가 재료 및 충진 방향에 대한 코어 가스 모델을 검증하는 개발이 계속됩니다.

Fig. 1. Schematic description of the laser welding process considered in this study.

Analysis of molten pool dynamics in laser welding with beam oscillation and filler wire feeding

Won-Ik Cho, Peer Woizeschke
Bremer Institut für angewandte Strahltechnik GmbH, Klagenfurter Straße 5, Bremen 28359, Germany

Received 30 July 2020, Revised 3 October 2020, Accepted 18 October 2020, Available online 1 November 2020.

Abstract

Molten pool flow and heat transfer in a laser welding process using beam oscillation and filler wire feeding were calculated using computational fluid dynamics (CFD). There are various indirect methods used to analyze the molten pool dynamics in fusion welding. In this work, based on the simulation results, the surface fluctuation was directly measured to enable a more intuitive analysis, and then the signal was analyzed using the Fourier transform and wavelet transform in terms of the beam oscillation frequency and buttonhole formation. The 1st frequency (2 x beam oscillation frequency, the so-called chopping frequency), 2nd frequency (4 x beam oscillation frequency), and beam oscillation frequency components were the main components found. The 1st and 2nd frequency components were caused by the effect of the chopping process and lumped line energy. The beam oscillation frequency component was related to rapid, unstable molten pool behavior. The wavelet transform effectively analyzed the rapid behaviors based on the change of the frequency components over time.

Korea Abstract

빔 진동 및 필러 와이어 공급을 사용하는 레이저 용접 공정에서 용융 풀 흐름 및 열 전달은 CFD (전산 유체 역학)를 사용하여 계산되었습니다. 용융 용접에서 용융 풀 역학을 분석하는 데 사용되는 다양한 간접 방법이 있습니다.

본 연구에서는 시뮬레이션 결과를 바탕으로 보다 직관적 인 분석이 가능하도록 표면 변동을 직접 측정 한 후 빔 발진 주파수 및 버튼 홀 형성 측면에서 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환을 사용하여 신호를 분석했습니다.

1 차 주파수 (2 x 빔 발진 주파수, 이른바 초핑 주파수), 2 차 주파수 (4 x 빔 발진 주파수) 및 빔 발진 주파수 성분이 발견 된 주요 구성 요소였습니다. 1 차 및 2 차 주파수 성분은 쵸핑 공정과 집중 라인 에너지의 영향으로 인해 발생했습니다.

빔 진동 주파수 성분은 빠르고 불안정한 용융 풀 동작과 관련이 있습니다. 웨이블릿 변환은 시간 경과에 따른 주파수 구성 요소의 변화를 기반으로 빠른 동작을 효과적으로 분석했습니다.

1 . 소개

융합 용접에서 용융 풀 역학은 용접 결함과 시각적 이음새 품질에 직접적인 영향을 미칩니다. 이러한 역학을 연구하기 위해 고속 카메라를 사용하는 직접 방법과 광학 또는 음향 신호를 사용하는 간접 방법과 같은 다양한 측정 방법을 사용하여 여러 실험 방법을 고려했습니다. 시간 도메인의 원래 신호는 특별히 주파수 도메인에서 변환 된 신호로 변환되어 용융 풀 동작에 영향을 미치는 주파수 성분을 분석합니다. Kotecki et al. (1972)는 고속 카메라를 사용하여 가스 텅스텐 아크 용접에서 용융 풀을 관찰했습니다. [1]. 그들은 120Hz 리플 DC 출력을 가진 용접 전원을 사용할 때 용융 풀 진동 주파수가 120Hz임을 보여주었습니다. 전원을 끈 후 진동 주파수는 용융 풀의 고유 주파수를 나타내는 용융 풀 크기와 관련이 있습니다. 진동은 응고 중에 용접 표면 스케일링을 생성했습니다. Zacksenhouse and Hardt (1983)는 레이저 섀도 잉 동작 측정 기술을 사용하여 가스 텅스텐 아크 용접에서 완전히 관통 된 용융 풀의 동작을 측정했습니다 [2] . 그들은 2.5mm 두께의 강판에서 6mm 풀 반경 (고정 용접)에 대해 용융 풀의 고유 주파수가 18.9Hz라는 것을 발견했습니다. Semak et al. (1995) 고속 카메라를 사용하여 레이저 스폿 용접에서 용융 풀 및 키홀 역학 조사 [3]. 그들은 깊이가 약 3mm이고 반경이 약 3mm 인 용융 풀에서 200Hz의 낮은 체적 진동 주파수를 관찰했습니다. 0.45mm Aendenroomer와 den Ouden (1998)은 강철의 펄스 가스 텅스텐 아크 용접에서 용융 풀 진동을보고했습니다 [4] . 그들은 침투 깊이에 따라 진동 모드 변화를 보였고 주파수는 50Hz에서 150Hz 사이에서 변화했습니다. 주파수는 완전히 침투 된 용융 풀에서 더 낮았습니다. Hermans와 den Ouden (1999)은 단락 가스 금속 아크 용접에서 용융 풀 진동을 분석했습니다. [5]. 그들은 용융 풀의 단락 주파수와 고유 주파수가 같을 때 부분적으로 침투 된 용융 풀의 경우 공정 안정성이 향상되었음을 보여주었습니다. Yudodibroto et al. (2004)는 가스 텅스텐 아크 용접에서 용융 풀 진동에 대한 필러 와이어의 영향을 조사했습니다 [6] . 그들은 금속 전달이 특히 부분적으로 침투 된 용융 풀에서 진동 거동을 방해한다는 것을 보여주었습니다. Geiger et al. (2009) 레이저 키홀 용접에서 발광 분석 [7]. 신호의 주파수 분석을 사용하여 용융 풀 (1.5kHz 미만)과 키홀 (약 3kHz)에 해당하는 진동 주파수 범위를 찾았습니다. Kägeler와 Schmidt (2010)는 레이저 용접에서 용융 풀 크기의 변화를 관찰하기 위해 고속 카메라를 사용했습니다 [8] . 그들은 용융 풀에서 지배적 인 저주파 진동 성분 (100Hz 미만)을 발견했습니다. Shi et al. (2015) 고속 카메라를 사용하여 펄스 가스 텅스텐 아크 용접에서 용융 풀 진동 주파수 분석 [9]. 그들은 용접 침투 깊이가 작을수록 용융 풀의 진동 빈도가 더 높다는 것을 보여주었습니다. 추출 된 진동 주파수는 완전 용입 용접의 경우 85Hz 미만 이었지만 부분 용입 용접의 경우 110Hz에서 125Hz 사이였습니다. Volpp와 Vollertsen (2016)은 레이저 키홀 역학을 분석하기 위해 광학 신호를 사용했습니다 [10] . 그들은 공간 레이저 강도 분포로 인해 0.8에서 154 kHz 사이의 고주파 범위에서 피크를 발견했습니다. 위에서 언급 한 실험적 접근법은 공정 조건, 측정 방법 및 측정 된 위치에 따라 수십 Hz에서 수십 kHz까지 광범위한 용융 풀 역학에 대한 결과를 보여 주었다는 점에 유의해야합니다.

융합 용접에서 용융 풀 역학을 연구하기 위해 분석 접근 방식도 사용되었습니다. Zacksenhouse와 Hardt (1983)는 2.5mm 두께의 강판에서 대칭형 완전 관통 용융 풀의 고유 진동수를 계산했습니다 [2] . 매스 스프링 해석 모델을 사용하여 용융 풀 반경 6mm (고정 용접)에 대해 20.4Hz (실험에서 18.9Hz)의 고유 진동수와 3mm 풀 반경 (연속 용접)에 대해 40Hz의 고유 진동수를 예측했습니다. ). Postacioglu et al. (1989)는 원통형 용융 풀과 키홀을 가정하여 레이저 용접의 용융 풀에서 키홀 진동의 고유 진동수를 계산했습니다 .. 특정 열쇠 구멍 모양의 경우 약 900Hz의 기본 주파수가 계산되었습니다. Postacioglu et al. (1991)은 또한 레이저 용접에서 용접 속도를 고려하기 위해 타원형 용융 풀의 고유 진동수를 계산했습니다 [12] . 그들은 타원형 용융 풀의 모양이 고유 진동수에 영향을 미친다는 것을 보여주었습니다. 고유 진동수는 축의 길이 비율이 낮았으며, 즉 타원의 반장 축과 반 단축의 비율이 낮았습니다. Kroos et al. (1993)은 축 대칭 용융 풀과 키홀을 가정하여 레이저 키홀 용접의 동적 거동에 대한 이론적 모델을 개발했습니다 .. 키홀 폐쇄 시간은 0.1ms였으며 안정성 분석은 약 500Hz의 주파수에서 공진과 같은 진동을 예측했습니다. Maruo와 Hirata (1993)는 완전 관통 아크 용접에서 용융 풀을 모델링했습니다 [14] . 그들은 녹은 웅덩이가 정적 타원 모양을 가지고 있다고 가정했습니다. 그들은 고유 진동수와 진동 모드 사이의 관계를 조사하고 용융 풀 크기가 감소함에 따라 고유 진동수가 증가한다는 것을 보여주었습니다. Klein et al. (1994)는 원통형 키홀 모양을 사용하여 완전 침투 레이저 용접에서 키홀 진동을 연구했습니다 [15] . 그들은 점성 감쇠로 인해 키홀 진동이 낮은 kHz 범위로 제한된다는 것을 보여주었습니다. Klein et al. (1996)은 또한 레이저 출력의 작은 변동이 강한 키홀 진동으로 이어질 수 있음을 보여주었습니다[16] . 그들은 키홀 진동의 주요 공진 주파수 범위가 500 ~ 3500Hz라는 것을 발견했습니다. Andersen et al. (1997)은 고정 가스 텅스텐 아크 용접 [17] 에서 고정 된 원통형 모양을 가정하여 용융 풀의 고유 진동수를 예측 했으며 완전 용입 용접에서 용융 풀 폭이 증가함에 따라 감소하는 것으로 나타났습니다. 3.175mm 두께의 강판의 경우 주파수는 20Hz ~ 100Hz 범위였습니다. 위에 표시된 분석 방법은 일반적으로 단순한 용융 풀 모양을 가정하고 고유 진동수를 계산했습니다. 이것은 단순한 용융 풀 모양으로 고정 용접 공정을 분석하는 데 충분하지만 대부분의 용접 사례를 설명하는 과도 용접 공정에서 용융 풀 역학 분석에는 적합하지 않습니다.

반면에 수치 접근 방식은 고온 및 강한 빛과 같은 실험적 제한없이 자세한 정보를 제공하기 때문에 용융 풀 역학을 분석하는 이점이 있습니다. 전산 유체 역학 (CFD)의 수치 시뮬레이션 기술이 발전함에 따라 용융 풀 역학 분석에 대한 많은 연구가 수행되었습니다. 실제 용융 표면 변화는 VOF (체적 부피) 방법을 사용하여 계산할 수 있습니다. Cho et al. (2010) CO 2 레이저-아크 하이브리드 용접 공정을 위한 수학적 모델 개발 [18], 구형 방울이 생성 된 금속 와이어의 용융 과정이 와이어 공급 속도와 일치한다고 가정합니다. 그들은 필러 와이어가 희석되는 용융 풀 동작을 보여주었습니다. Cho et al. (2012)는 높은 빔 품질과 높은 금속 흡수율로 인해 업계에서 널리 사용되는 디스크 레이저 키홀 용접으로 수학적 모델을 확장했습니다 [19] . 그들은 열쇠 구멍에서 레이저 광선 번들의 다중 반사를 고려하고 용융 풀에서 keyholing과 같은 빠른 표면 변화를 자세히보고했습니다. 최근 CFD 시뮬레이션은 험핑 (Otto et al., 2016 [20] ) 및 기공 (Lin et al., 2017 [21] )과 같은보다 구체적인 현상을 분석하는데도 사용되었습니다 .) 레이저 용접에서. 그러나 용융 풀 역학과 관련된 연구는 거의 수행되지 않았습니다. Ko et al. (2000)은 수치 시뮬레이션을 사용하여 가스 텅스텐 아크 용접 풀의 동적 거동을 조사했습니다 [22] . 그들은 완전히 침투 된 용융 풀이 부분적으로 침투 된 풀보다 낮은 주파수에서 진동한다는 것을 보여주었습니다. 진동은 수십 분의 1 초 내에 무시할 수있는 크기로 감쇠되었습니다. Geiger et al. (2009)는 또한 수치 시뮬레이션을 사용하여 레이저 용접에서 용융 풀 거동을 보여주었습니다 [7]. 그들은 계산 된 증발 속도를 주파수 분석에 사용하여 공정에서 나오는 빛의 실험 결과와 비교했습니다. 판금 레이저 용접에서 중요한 공간 빔 진동 및 추가 필러 재료가있는 공정에 대한 용융 풀 역학에 대한 연구도 불충분합니다. Hu et al. (2018)은 금속 전달 메커니즘을 밝히기 위해 전자빔 3D 프린팅에서 와이어 공급 모델링을 수행했습니다. 그들은 주로 열 입력에 의해 결정되는 액체 브리지 전이, 액적 전이 및 중간 전이의 세 가지 유형의 금속 전달 모드를 보여주었습니다 .. Meng et al. (2020)은 레이저 빔 용접에서 용융 풀에 필러 와이어에 의해 추가 된 추가 요소의 전자기 교반 효과를 모델링했습니다. 용가재의 연속적인 액체 브릿지 이동이 가정되었고, 그 결과 전자기 교반의 영향이 키홀 깊이에 미미한 반면 필러 와이어 혼합을 향상 시켰습니다 [24] . Cho et al. (2017) 용접 방향에 수직 인 1 차원 빔 진동과 용접 라인을 따라 공급되는 필러 와이어를 사용하여 레이저 용접을위한 시뮬레이션 모델 개발 [25]. 그들은 시뮬레이션을 사용하여 특정 용접 현상, 즉 용융 풀의 단추 구멍 형성을 보여주었습니다. Cho et al. (2018)은 다중 반사 수와 전력 흡수량의 푸리에 변환을 사용하여 주파수 영역에서 소위 쵸핑 주파수 (2 x 빔 발진 주파수) 성분을 발견했습니다 [26] . 그러나 그들은 용융 풀 역학을 분석하기 위해 간접 신호를 사용했습니다. 따라서보다 직관적 인 분석을 위해서는 표면의 변동을 직접 측정해야합니다.

이 연구는 이전 연구에서 개발 된 레이저 용접 모델을 사용하여 3 차원 과도 CFD 시뮬레이션을 수행하여 빔 진동 및 필러 와이어 공급을 포함한 레이저 용접 공정에서 용융 풀 역학을 조사합니다. 용융 된 풀 표면의 시간적 변화는 시뮬레이션 결과에서 추출되었습니다. 추출 된 데이터는 주파수 영역뿐만 아니라 시간-주파수 영역에서도 분석되었습니다. 신호 처리를 통해 도출 된 결과는 특징적인 용융 풀 역학을 나타내며 빔 진동 주파수 및 단추 구멍 형성 측면에서 레이저 용접의 역학을 줄일 수있는 잠재력을 제공합니다.

2 . 방법론

그림 1도 1은 용접 방향에 수직 인 1 차원 빔 진동과 용접 라인을 따라 공급되는 필러 와이어를 사용하는 레이저 용접 프로세스의 개략적 설명을 보여줍니다. 1mm 두께의 알루미늄 합금 (AlSi1MgMn) 시트는 시트 표면에 초점을 맞춘 멀티 kW 파이버 레이저 (YLR-8000S, IPG Photonics, USA)를 사용하여 용접되었습니다. 시트는 에어 갭이있는 맞대기 이음으로 정렬되었습니다. 1 차원 스캐너 (ILV DC-Scanner, Ingenieurbüro für Lasertechnik + Verschleiss-Schutz (ILV), 독일)를 사용하여 레이저 빔의 1 차원 정현파 진동을 실현했습니다. 이 스캔 시스템에서 최대 진동 폭은 250Hz의 진동 주파수에서 1.4mm입니다. 오정렬에 대한 공차를 개선하기 위해 동일한 최대 너비 값이 사용되었습니다. 와이어 공급 시스템은 1을 공급했습니다. 2mm 직경의 알루미늄 합금 (AlSi5) 필러 와이어를 일정한 공급 속도로 에어 갭을 채 웁니다. 1mm 에어 갭의 경우 와이어 이송 속도는 용접 속도의 1.5 배 값으로 설정되었으며 참조 실험 조건은 문헌에서 얻었습니다 (Schultz, 2015 참조).[27] ).

그림 1

CFD 시뮬레이션은 레이저 용접에서 열 전달 및 용융 풀 동작을 계산하기 위해 수행되었습니다. 그림 2 는 CFD 시뮬레이션을위한 계산 영역을 보여줍니다. 실온에서 1.2mm 직경의 필러 와이어가 공급되고 레이저 빔이 진동했습니다. 1mm 두께의 공작물이 용접 속도로 왼쪽에서 오른쪽으로 이동했습니다. 0.1mm의 최소 메쉬 크기가 도메인에서 생성되었습니다. 침투 깊이가 더 깊은 이전 연구의 메쉬 테스트 결과는 0.2mm 이하의 메쉬 크기로 시뮬레이션 정확도가 확보 된 것으로 나타 났으므로 [28] 본 연구에서 사용 된 메쉬 크기가 적절할 수 있습니다. 도메인을 구성하는 세포의 수는 약 120 만 개였습니다. 1 번 테이블사용 된 레이저 용접 매개 변수를 보여줍니다. 용융 풀 역학 측면에서 다양한 진동 주파수와 에어 갭 크기가 고려되었으며 12 개의 용접 사례가 표 2 에 나와 있습니다. 표 3 은 시뮬레이션에 사용 된 알루미늄 합금과 순수 알루미늄 (Cho et al., 2018 [26] )의 표면 장력 계수를 제외하고 온도와 무관 한 열-물리적 재료 특성을 보여줍니다 . 여기서 표면 장력 계수는 액체 온도에서 온도와 표면 장력 계수 사이의 선형 관계를 가진 유일한 온도 의존적 ​​특성이었습니다.

그림 2

표 1 . . 레이저 용접 매개 변수.

레이저 용접 매개 변수
레이저 빔 파워3.0kW
빔 허리 반경50µm *
용접 속도6.0m / 분
와이어 공급 속도9.0m / 분
빔 진동 폭1.4mm
빔 진동 주파수100Hz, 150Hz, 200Hz, 250Hz
에어 갭 크기0.8mm, 0.9mm, 1.0mm, 1.1mm

반경은 1.07μm의 파장, 4.2mm • mrad의 빔 품질, 시준 초점 거리 및 초점 렌즈 200mm, 광섬유 직경 100μm의 원형 빔을 가정하여 계산되었습니다.

표 2 . 이 연구에서 고려한 용접 사례.

에어 갭 크기 [mm]진동 주파수 [Hz]
100150200250
0.9사례 1엑스엑스엑스
1.0사례 2사례 4사례 7사례 10
1.1사례 3사례 5사례 8사례 11
1.2엑스사례 6사례 912면

표 3 . 시뮬레이션에 사용 된 열 물리적 재료 특성 (Cho et al., 2018 [26] ).

특성상징
밀도ρ2700kg / m3
열 전도성케이1.7×102Wm K
점도ν1.15×10−삼kg / ms
표면 장력 계수 티엘*γ엘0.871 J / m2
표면 장력 온도 구배 *−1.55×10−4J / m 2 K
표면 장력 계수γγ엘−ㅏ(티−티엘)
비열8.5×102J / kg K
융합 잠열h에스엘3.36×105J / kg
기화 잠열 *hV1.05×107J / kg
Solidus 온도티에스847K
Liquidus 온도티엘905K
끓는점 *티비2743K

순수한 알루미늄.

시뮬레이션을 위해 단상 뉴턴 유체와 비압축성 층류가 가정되었습니다. 질량, 운동량 및 에너지 보존의 지배 방정식을 해결하여 계산 영역에서 속도, 압력 및 온도 분포를 얻었습니다. VOF 방법은 자유 표면 경계를 찾는 데 사용되었습니다. 스칼라 보존 방정식을 추가로 도입하여 용융 풀에서 충전재의 부피 분율을 계산했습니다. 시뮬레이션에 사용 된 레이저 용접의 수학적 모델은 다음과 같습니다. 레이저 빔은 가우스와 같은 전력 밀도 분포를 기반으로 697 개의 광선 에너지 번들로 나뉩니다. 광선 추적 방법을 사용하여 다중 반사를 고려했습니다. 재료에 대한 레이저 빔의 반사 (또는 흡수) 에너지는 프레 넬 반사 모델을 사용하여 계산되었습니다. 온도에 따른 흡수율의 변화를 고려 하였다. 혼합물의 흡수율은베이스 및 충전제 물질 분획의 가중 평균을 사용하여 계산되었습니다. 반동 압력과 부력도 고려되었습니다. 경계 조건으로 에너지와 압력의 균형은 VOF 방법으로 계산 된 자유 표면에서 고려되었습니다. 레이저 용접 모델과 지배 방정식은 FLOW-3D v.11.2 (2017), Flow Science, Inc.에서 유한 차분 방법과 유한 체적 방법을 사용하여 이산화되고 해결되었습니다. 경계 조건으로 에너지와 압력의 균형은 VOF 방법으로 계산 된 자유 표면에서 고려되었습니다. 레이저 용접 모델과 지배 방정식은 FLOW-3D v.11.2 (2017), Flow Science, Inc.에서 유한 차분 방법과 유한 체적 방법을 사용하여 이산화되고 해결되었습니다. 경계 조건으로 에너지와 압력의 균형은 VOF 방법으로 계산 된 자유 표면에서 고려되었습니다. 레이저 용접 모델과 지배 방정식은 FLOW-3D v.11.2 (2017), Flow Science, Inc.에서 유한 차분 방법과 유한 체적 방법을 사용하여 이산화되고 해결되었습니다.[29] . 계산에는 48GB RAM이 장착 된 Intel® Xeon® 프로세서 E5649로 구성된 워크 스테이션이 사용되었습니다. 계산 시스템을 사용하여 0.2 초 레이저 용접을 시뮬레이션하는 데 약 18 시간이 걸렸습니다. 지배 방정식 (Cho and Woizeschke, 2020 [30] ) 및 레이저 용접 모델 (Cho et al., 2018 [26] )에 대한 자세한 설명은 부록 A 에서 확인할 수 있습니다 .

그림 3 은 용융 풀 변동의 직접 측정에 대한 개략적 설명을 보여줍니다. 용융 풀의 역학을 분석하기 위해 시뮬레이션 중에 용융 풀 표면의 시간적 변동 운동을 측정했습니다. 상단 및 하단 표면 모두에서 10kHz의 샘플링 주파수로 변동을 측정 한 반면, 측정 위치는 X 축의 레이저 빔 위치에서 2mm 떨어진 용접 중심선에있었습니다. 그림 4시간 신호를 분석하는 데 사용되는 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환의 개략적 설명을 보여줍니다. 측정 된 시간 신호는 고속 푸리에 변환 (FFT) 방법을 사용하여 주파수 영역으로 변환되었습니다. 결과는 측정 기간 동안 평균화 된 주파수 성분의 크기를 보여줍니다. 웨이블릿 변환 방법은 시간-주파수 영역에서 국부적 인 특성을 찾는 데 사용되었습니다. 결과는 주파수 구성 요소의 크기뿐만 아니라 시간 변화도 보여줍니다.

그림 3
그림 4

3 . 결과

이 연구 에서는 표 2에 표시된 12 가지 용접 사례 를 시뮬레이션했습니다. 그림 5 는 3 차원 시뮬레이션 결과를 평면도 와 바닥면으로 보여줍니다. 결과는 용융 된 풀의 거동에 따라 분류 할 수 있습니다 : 단추 구멍 형성 없음 (녹색), 안정 또는 불안정 단추 구멍 있음 (파란색), 불안정한 단추 구멍으로 인한 구멍 결함 (빨간색). 일반적인 열쇠 구멍보다 훨씬 큰 직경을 가진 단추 구멍은 레이저 용접의 특정 진동 조건에서 나타날 수 있습니다 (Vollertsen, 2016 [31]). 진동 주파수가 증가함에 따라 용접 이음 부 코스 및 스케일링 측면에서 시각적 이음새 품질이 향상되었습니다. 고주파에서 스케일링은 무시할 수있을 정도 였고 코스는 균질했습니다. 언더컷 결함의 발생도 감소했습니다. 그러나 관통 결함 부족 (case 7, case 10)이 나타났다. 에어 갭은 단추 구멍 형성에 중요했습니다. 에어 갭 크기가 증가함에 따라 단추 구멍이 더 쉽게 형성되었지만 구멍 결함으로 더 쉽게 남아 있습니다. 안정적인 단추 구멍 형성은 고려 된 공극 조건의 좁은 영역에서만 나타납니다.

그림 5

그림 6 은 시뮬레이션과 실험에서 융합 영역의 모양을 보여줍니다. 버튼 홀이없는 경우 1, 불안정한 버튼 홀 형성이있는 경우 8, 안정적인 버튼 홀 형성이있는 경우 11의 3 가지 경우에 대해 시뮬레이션 결과와 실험 결과를 비교하여 유사성을 나타냈다. 본 연구에서 고려한 용접 조건의 경우 표면 품질 결과는 Fig. 5 와 같이 큰 차이를 보였으 나 단면 융착 영역 [26] 과 형상은 큰 차이를 보이지 않았다.

그림 6

무화과. 7 과 8 은 각각 100Hz와 250Hz의 진동 주파수에서 시뮬레이션 결과를 기반으로 분석 된 용융 풀 역학과 시뮬레이션 및 실험 결과를 보여줍니다. 이전 연구에서 볼 수 있듯이 레이저 빔의 진동 주파수는 단추 구멍 형성과 밀접한 관련이 있습니다 (Cho et al., 2018 [26] 참조 ). 그림 7 (a) 및 (b)는 각각 시뮬레이션 및 실험을 기반으로 한 진동 주파수 100Hz에서 대표적인 용융 풀 동작을 보여줍니다. 완전히 관통 된 키홀 및 버튼 홀 형성은 관찰되지 않았으며 응고 후 거친 비드 표면이 남았습니다. 그림 7(c)와 (d)는 각각 윗면과 바닥면의 표면 변동에 대한 시뮬레이션 결과를 기반으로 한 용융 풀 역학 분석을 보여줍니다. 샘플링 데이터는 상단 표면이 공작물의 상단 표면 위치에서 평균적으로 변동하는 반면 하단 표면은 공작물의 하단 표면 위치에서 평균적으로 변동하는 것으로 나타났습니다. 표면 변동의 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환 결과는 명확한 1  주파수 (2 x 빔 발진 주파수, 이른바 초핑 주파수, Cho et al., 2018 [26] 참조 ) 및 2  주파수 (4 x 빔 발진)를 보여줍니다. 주파수) 두 표면의 구성 요소, 그러나 바닥 표면과 첫 번째에 대한 결과주파수 성분이 더 강합니다. 반면 그림 8 (a)와 (b)에서 보는 바와 같이 250Hz의 진동 주파수에서 시뮬레이션과 실험 결과는 안정된 버튼 홀 형성과 응고 후 매끄러운 비드 표면을 나타냈다. 그림 8 의 샘플링 신호의 진폭은 그림 7 의 진폭 보다 작으며 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환의 결과에서 중요한 주파수 성분이 발견되지 않았습니다.

Fi 7
그림 8

Fig. 9 는 진동 주파수 200Hz에서 시뮬레이션 결과를 바탕으로 분석 된 용융 풀 역학과 시뮬레이션 및 실험 결과를 보여준다. 이 주파수에서 Fig. 9 (a)와 (b) 에서 보는 바와 같이 , 시뮬레이션과 실험 모두에서 불안정한 buttonhole 거동이 관찰되었다. 바닥면에서 샘플링 데이터의 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환의 결과 빔 발진 주파수 성분이 발견되었습니다.

그림 9

4 . 토론

시뮬레이션 및 실험 결과는 비드 표면 품질이 향상되고 빔 진동 주파수가 증가함에 따라 버튼 홀이 형성되는 것으로 나타났습니다. 표면의 변동 데이터에 대한 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환의 결과에 따라 다음과 같은 주요 주파수 구성 요소가 발견되었습니다. 1  및 2 버튼 홀 형성이없는 주파수, 불안정한 용융 풀 거동이있는 빔 진동 주파수, 안정적인 버튼 홀 형성이있는 중요한 주파수 성분이 없습니다. 이들 중 불안정한 용융 풀 동작과 관련된 빔 진동 주파수 성분은 완전히 관통 된 키홀과 반복적으로 생성 및 붕괴되는 불안정한 버튼 홀의 특성으로 인해 웨이블릿 변환 결과에서 명확한 실선 형태로 나타나지 않았습니다. 분석 결과는 윗면보다 바닥면에서 더 분명했습니다. 이는 필러 와이어 공급 및 키홀 링 공정에서 강한 하향 흐름으로 인해 용융 풀 역학이 바닥 표면 영역에서 더 강했기 때문입니다. 진동 주파수가 증가함에 따라 용융 풀 역학과 상단 표면과 하단 표면 간의 차이가 감소했습니다.

첫 번째 주파수 (2 x 빔 진동 주파수)는이 연구에서 관찰 된 가장 분명한 구성 요소였습니다. Schultz et al. (2018)은 또한 실험을 통해 동일한 성분을 발견했습니다 [32] , 용융 풀 표면 운동에 대한 푸리에 분석을 수행했습니다. 첫 번째 주파수 성분은 빔 발진주기 당 두 개의 주요 이벤트가 있음을 의미합니다. 이것은 레이저 빔이 빔 진동주기 당 두 번 와이어를 절단하거나 절단하는 프로세스와 일치합니다. 용융 된 와이어 팁은 낮은 진동 주파수에서 고르지 않고 날카로운 모서리를 갖는 것으로 나타났습니다 (Cho et al., 2018 [26] ). 이것은 첫 번째 원인이 될 수 있습니다.용융 된 풀에서 지배적이되는 주파수 성분. 진동 주파수가 증가하면 용융 된 와이어 팁이 더 균일 해 지므로 효과가 감소합니다. 용접 방향으로의 정현파 횡 방향 빔 진동을 통한 에너지 집중도 빔 진동주기 당 두 번 발생합니다. 그림 10 은 발진 주파수에 따른 레이저 빔의 라인 에너지 (단위 길이 당 에너지)의 변화를 보여줍니다. 그림 10 b) 의 라인 에너지 는 레이저 출력을 공정 속도로 나누어 계산했습니다. 여기서 처리 속도는(w이자형엘디나는엔지에스피이자형이자형디)2+(디(에스나는엔유에스영형나는디ㅏ엘wㅏV이자형나는엔에프나는지.10ㅏ))디티)2. 낮은 발진 주파수에서 라인 에너지는 발진 폭의 양쪽 끝에 과도하게 집중됩니다. 이러한 집중된 에너지는 과도한 키홀 링 프로세스를 초래하므로 언더컷 결함이 나타날 수있는 높은 흐름 역학이 발생합니다. 진동 주파수가 증가함에 따라 집중 에너지는 더 작은 조각으로 나뉩니다. 따라서 높은 진동 주파수에서 과도한 키홀 링 및 수반되는 언더컷 결함의 발생이 감소되었습니다. 위에서 언급 한 두 가지 현상 (불균일 한 와이어 팁과 집중된 라인 에너지)은 빔 발진주기 당 두 번 발생하며 발진 주파수가 증가하면 그 효과가 감소합니다. 따라서 저주파 에서 2  주파수 성분 (4 x 빔 발진 주파수)이 나타나는 것은이 두 현상의 동시 작용입니다.

그림 10

두 가지 현상 중 첫 번째 주파수 에 대한 주된 효과 는 집중된 라인 에너지입니다. Cho et al. (2018)은 전력 흡수 데이터를 푸리에 변환을 사용하여 분석했을 때 1  주파수 성분이 더 우세 해졌고, 2  주파수 성분은 발진 주파수가 증가함에 따라 상대적으로 약화 되었음을 보여주었습니다 [26] . 용융 된 와이어 팁은 또한 빈도가 증가함에 따라 더욱 균일 해졌습니다. 결과는 진동 주파수의 증가가 용융 풀에 대한 와이어의 영향을 제거하는 것으로 나타났습니다. 따라서 발진 주파수가 증가함에 따라 라인 에너지 집중의 영향 만 남을 수 있습니다. 그림 10 과 같이, 집중 선 에너지가 작은 조각으로 분할되기 때문에 효과도 감소하지만 최대 값이 변경되지 않았기 때문에 여전히 효과적입니다.

빔 진동 주파수 성분은 불안정한 단추 구멍 및 열쇠 구멍 붕괴를 수반하는 불안정한 용융 풀 동작과 관련이 있습니다. 언더컷 결함이있는 케이스 8 (발진 주파수 200Hz)에서 발진 주파수 성분이 관찰되었습니다. 이것은 특히 완전히 관통 된 열쇠 구멍과 불안정한 단추 구멍에서 불안정한 용융 풀 동작을 보여주었습니다. 경우 10 (진동 주파수 250Hz)의 경우 상대적으로 건강한 비드가 형성 되었으나, 도 11 (a) 와 같이 웨이블릿 변환 결과에서 t1의 시간 간격으로 진동 주파수 성분이 관찰되었다 . 이 시간 간격 t1의 용융 풀 거동은 그림 11에 나와 있습니다.(비). 완전히 관통 된 열쇠 구멍이 즉시 무너지는 것이 분명하게 관찰되었습니다. 이것은 진동 주파수 성분이 불안정한 용융 풀 거동과 밀접한 관련이 있음을 보여줍니다. 발견 된 주파수 성분으로부터 완전히 관통 된 열쇠 구멍과 같은 불안정한 용융 풀 거동을 예측할 수 있습니다. 완전히 관통 된 키홀이 반복적으로 붕괴되기 때문에 빔 진동 주파수 성분은 그림 9 (d) 와 같이 웨이블릿 변환 결과에서 명확한 실선 형태로 보이지 않습니다 .

그림 11

Cho and Woizeschke (2020)에 따르면 단추 구멍 형성은 자체 지속 가능한 카테 노이드처럼 작용하기 때문에 용융 풀 역학을 감소시킬 수 있습니다 [30] . 그림 12 는 버튼 홀 형성 측면에서 t2의 시간 간격에서 용융 풀 거동의 변화를 보여줍니다. 단추 구멍은 t2의 간헐적 인 부분에만 형성되었습니다. 1st 이후이 시간 동안 웨이블릿 변환의 결과로 주파수 성분이 사라졌고, 버튼 홀 형성은 용융 풀 역학을 줄이는 데 효과적이었습니다. 따라서, 웨이블릿 변환의 결과로 주파수 성분이 지워지는 것을 관찰함으로써 버튼 홀 형성을 예측할 수있다. 이와 관련하여 웨이블릿 변환 기술은 시간에 따른 용융 풀 변화를 나타낼 수 있습니다. 이 기술은 향후 용융 풀 동작을 모니터링하는 데 사용될 수 있습니다.

그림 12

5 . 결론

CFD 시뮬레이션 결과를 사용하여 빔 진동 및 필러 와이어 공급을 통한 레이저 용접에서 용융 풀 역학을 분석 할 수있었습니다. 용융 풀 표면의 변동 데이터의 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환은 여기서 용융 풀 역학을 분석하는 데 사용되었습니다. 결과는 다음과 같은 결론으로 ​​이어집니다.1.

 주파수 (2 x 빔 발진 주파수, 이른바 초핑 주파수), 2  주파수 (4 x 빔 발진 주파수) 및 빔 발진 주파수 성분은 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환 분석에서 발견 된 주요 성분이었습니다.2.

 주파수와 2  주파수 성분 의 출현은 두 가지 사건, 즉 레이저 빔에 의한 필러 와이어의 절단 공정과 집중된 레이저 라인 에너지의 효과의 결과였습니다. 이는 빔 진동주기 당 두 번 발생했습니다. 따라서 두 번째 주파수 성분은 동시 작용으로 인해 발생했습니다. 빔 진동 주파수 성분은 불안정한 용융 풀 동작과 관련이 있습니다. 구성 요소는 열쇠 구멍과 단추 구멍의 붕괴와 함께 나타났습니다.삼.

낮은 발진 주파수에서는 1  주파수와 2  주파수 성분이 함께 나타 났지만 발진 주파수가 증가함에 따라 그 크기가 함께 감소했습니다. 집중 선 에너지는 주파수가 증가함에 따라 최대 값이 변하지 않는 반면, 잘게 잘린 선단이 평평 해져 그 효과가 사라졌기 때문에 쵸핑 프로세스보다 더 큰 영향을 미쳤습니다.4.

용융 풀 거동의 빠른 시간적 변화는 웨이블릿 변환 방법을 사용하여 분석되었습니다. 따라서이 방법은 열쇠 구멍 및 단추 구멍의 형성 및 붕괴와 같은 일시적인 용융 풀 변화를 해석하는 데 사용할 수 있습니다.

CRediT 저자 기여 성명

조원익 : 개념화, 방법론, 소프트웨어, 검증, 형식 분석, 조사, 데이터 큐 레이션, 글쓰기-원고, 글쓰기-검토 및 편집. Peer Woizeschke : 감독, 프로젝트 관리, 작문-검토 및 편집.

경쟁 관심의 선언

저자는이 논문에보고 된 작업에 영향을 미칠 수있는 경쟁적인 재정적 이해 관계 나 개인적 관계가 없다고 선언합니다.

감사의 말

이 작업은 알루미늄 합금 용접 역량 센터 (Centr-Al)에서 수행되었습니다. Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, 프로젝트 번호 290705638 , “용접 풀 캐비티를 생성하여 레이저 깊은 용입 용접에서 매끄러운 이음매 표면”) 의 자금은 감사하게도 인정됩니다.

부록 A . 사용 된 지배 방정식 및 레이저 용접 모델

1 . 지배 방정식 (Cho 및 Woizeschke [ 30 ])

-대량 보존 방정식,(A1)∇·V→=미디엄˙에스ρ어디, V→속도 벡터입니다. ρ밀도이고 미디엄˙에스필러 와이어를 공급하여 질량 소스의 비율입니다. 단위미디엄에스단위 부피당 질량입니다. WFS (와이어 공급 속도) 및 필러 와이어의 직경과 같은 매스 소스 및 필러 와이어 조건,디w계산 영역에서 다음과 같은 관계가 있습니다.(A2)미디엄=∫미디엄에스디V=미디엄0+씨×ρ×W에프에스×π디w24×티어디, 미디엄총 질량, 미디엄0초기 총 질량, V볼륨입니다.씨단위 변환 계수입니다. 티시간입니다.

-운동량 보존 방정식,(A3)∂V→∂티+V→·∇V→=−1ρ∇피+ν∇2V→−케이V→+미디엄˙에스ρ(V에스→−V→)+지어디, 피압력입니다. ν동적 점도입니다. 케이뭉툭한 영역의 다공성 매체 모델에 대한 항력 계수, V에스→질량 소스에 대한 속도 벡터입니다. 지신체 힘으로 인한 신체 가속도입니다.

-에너지 절약 방정식,(A4)∂h∂티+V→·∇h=1ρ∇·(케이∇티)+h˙에스어디, h특정 엔탈피입니다. 케이열전도율, 티온도이고 h˙에스특정 엔탈피 소스로, Eq 의 질량 소스와 연관됩니다 (A1) . 계산 영역의 총 에너지,이자형다음과 같이 계산됩니다.(A5)이자형=∫미디엄에스h에스디V=∫미디엄에스씨Vw티w디V어디, 씨Vw질량 원의 비열, 티w질량 소스의 온도입니다.

또한, 엔탈피 기반 연속체 모델을 사용하여 고체-액체 상 전이를 고려했습니다.

-VOF 방정식,(A6)∂에프∂티+∇·(V→에프)=에프˙에스어디, 에프유체가 차지하는 부피 분율이며 0과 1 사이의 값을 가지며 에프˙에스질량의 소스와 연결된 유체의 체적 분율의 비율 식. (A1) . 질량 공급원에 해당하는 부피 분율은 다음에 할당됩니다.에프에스.

-스칼라 보존 방정식,(A7)∂Φ∂티+∇·(V→Φ)=Φ˙에스어디, Φ필러 와이어의 스칼라 값입니다. 셀의 유체가 전적으로 필러 와이어로 구성된 경우Φ1이고 유체에 대한 필러 와이어의 부피 분율에 따라 0과 1 사이에서 변경됩니다. Φ˙에스Eq 에서 질량 소스에 연결된 스칼라 소스의 비율입니다 (A1) . 스칼라 소스는 전적으로 필러 와이어이기 때문에 1에 할당됩니다. 확산 효과는 고려되지 않았습니다.

2 . 레이저 용접 모델 (Cho et al. [26] )

흡수율을 계산하기 위해 프레 넬 반사 모델을 사용했습니다. ㅏ=1−ρ씨재료의 표면 상에 도시 된 바와 같이 수학 식. (A8) 원 편광 빔의 경우.(A8)ㅏ=1−ρ씨=1−12(ρ에스+ρ피)어디,ρ에스=(엔1씨영형에스θ−피)2+큐2(엔1씨영형에스θ+피)2+큐2,ρ에스=(피−엔1에스나는엔θ티ㅏ엔θ)2+큐2(피+엔1에스나는엔θ티ㅏ엔θ)2+큐2,피2=12{[엔22−케이22−(엔1에스나는엔θ)2]2+2엔22케이22+[엔22−케이22−(엔1에스나는엔θ)2]},큐2=12{[엔22−케이22−(엔1에스나는엔θ)2]2+2엔22케이22−[엔22−케이22−(엔1에스나는엔θ)2]}.어디, 복잡한 인덱스 엔1과 케이1반사 지수와 공기의 흡수 지수이며 엔2과 케이2공작물을위한 것입니다. θ입사각입니다. 도시 된 바와 같이 수학 식. (A9)에서 , 혼합물의 흡수율은 식에서 얻은 모재 및 필러 와이어 분획의 가중 평균이됩니다 . (A7) .(A9)ㅏ미디엄나는엑스티유아르 자형이자형=Φㅏw나는아르 자형이자형+(1−Φ)ㅏ비ㅏ에스이자형어디, ㅏ비ㅏ에스이자형과 ㅏw나는아르 자형이자형각각 비금속과 필러 와이어의 흡수율입니다.

자유 표면 경계에서의 반동 압력 에이 싱은 Eq. (A10) .(A10)피아르 자형(티)≅0.54피에스ㅏ티(티)=0.54피0이자형엑스피(엘V티−티비아르 자형¯티티비)어디, 피에스ㅏ티포화 압력, 피0대기압입니다. 엘V기화의 잠열, 티비끓는 온도이고 아르 자형¯보편적 인 기체 상수입니다.

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Keywords: semi-solid alloys, thixotropy, flow modelling.

Abstract

During the industrial process of semi-solid forming (or thixoforming) of alloy slurries, typically the operation of die filling takes around 0.1s.
During this time period the alloy slug is transformed from a solid-like structure capable of maintaining its shape, into a liquid-like slurry able
to fill a complex die cavity: this involves a decrease in viscosity of some 6 orders of magnitUde. Many attempts to measure thixotropic breakdown experimentally in alloy slurries have relied on the use of concentric cylindrical viscometers in which viscosity changes have been followed after shear rate changes over times above 1s to in excess of 1000 s, which have little relevance to actual processing conditions and therefore to modelling of flow in industrial practice. The present paper is an attempt to abstract thixotropic breakdown rates from rapid compression tests between parallel plates moving together at velocities of around 1mis, similar to industrial conditions. From this analysis, a model of slurry flow has been developed in which rapid thixotropic breakdown of the slurry occurs at high shear rates.

합금 슬러리의 반고체 성형 (또는 틱소 성형)의 산업 공정 동안, 일반적으로 다이 충진 작업은 약 0.1 초가 걸립니다.
이 기간 동안 합금 슬러그는 모양을 유지할 수있는 고체와 같은 구조에서 액체와 같은 슬러리로 변형됩니다.
복잡한 다이 캐비티를 채우기 위해 : 이것은 약 6 차의 마그 니트 점도 감소를 포함합니다. 합금 슬러리에서 실험적으로 요 변성 파괴를 측정하려는 많은 시도는 전단 속도가 1 초 이상에서 1000 초 이상으로 변화 한 후 점도 변화가 뒤 따르는 동심원 원통형 점도계의 사용에 의존하여 실제 가공 조건과는 거의 관련이 없습니다. 따라서 산업 현장에서 흐름 모델링에. 본 논문은 산업 조건과 유사하게 약 1mis의 속도로 함께 이동하는 평행 판 사이의 빠른 압축 테스트에서 요 변성 파괴 율을 추상화하려는 시도입니다. 이 분석으로부터 슬러리의 급속한 요 변성 분해가 높은 전단 속도에서 발생하는 슬러리 흐름 모델이 개발되었습니다.

Introduction

기존의 다이캐스팅을 위한 다이 설계는 과거에 예비 테스트 및 조정과 함께 축적 된 실무 경험의 문제였으며, 단기 실행, 랩, 다공성 등과 같은 결함을 제거하기 위해 다이 캐스트 제품을 검사했습니다. 이것은 모두 비용이 많이 드는 절차입니다.

시간과 비용, 그리고 프로세스의 컴퓨터 모델링은 이를 줄이거 나 없애기 위해 많은 운영자에 의해 개발되었습니다. 반고체 가공 (thixoforming)에서는 반고체 합금 슬러리의 전단이 내부 구조를 파괴하여 충전 작업 중 시간이 지남에 따라 점도가 낮아짐으로 발생하는 비 뉴턴 점도로 인해 모델링 문제가 더욱 어려워집니다.

시스템 전체에서 균일하지 않습니다. 충전 중에 발생하는 추가 응고로 인해 문제가 더욱 복잡해집니다. 빠른 충전으로 인해 이 단계에서 매우 작은 것으로 간주되기 때문에 현재 분석에서는 무시되었습니다.

우리 모델의 또 다른 한계는 슬러리가 균질한 물질로 거동 한다는 가정이며, 이는 어느 지점에서나 단일 점도로 설명될 수 있습니다. 이것은 빠른 전단의 고려 사항과 정상적인 요 변형성 조건 내에서 0.6 미만의 고형분을 분별하는 것으로 제한합니다.

<중략>……

Figure 1. Steady-state shear stress a as a function of shear rate y in Sn-Pb alloy [10).
Figure 1. Steady-state shear stress a as a function of shear rate y in Sn-Pb alloy [10).
Figure 2. Equilibrium viscosity as a function of shear rate in Sn-Pb alloy, fraction solid:0.36, fitted to Cross Model.
Figure 2. Equilibrium viscosity as a function of shear rate in Sn-Pb alloy, fraction solid:0.36, fitted to Cross Model.
Figure 3. Cheng Diagram: shear stress vs. shear rate.
Figure 3. Cheng Diagram: shear stress vs. shear rate.
Figure 4. Reciprocal of experimental breakdown time vs. y 1.3 for Sn-Pb alloy
Figure 4. Reciprocal of experimental breakdown time vs. y 1.3 for Sn-Pb alloy
Figure 5. Relaxation time, T, as a function of shear rate; see also figure 4, Fs =0.36.
Figure 5. Relaxation time, T, as a function of shear rate; see also figure 4, Fs =0.36.
Figure 6. Experimental and modelled results for compression test on AI-A356 alloy at two temperatures.
Figure 6. Experimental and modelled results for compression test on AI-A356 alloy at two temperatures.
Table 1. Calculated parameters for the breakdown in compression tests [20].
Table 1. Calculated parameters for the breakdown in compression tests [20].
Figure 7. Drop-forge results from Yurko and Flemings [7].
Figure 7. Drop-forge results from Yurko and Flemings [7].
Figure 8. Prediction of FLOW-3D®.
Figure 8. Prediction of FLOW-3D®.

Conclusions

y에서 전단 된 반고체 슬러리의 틱소 트로픽 분해에 대한 속도 방정식은 다음과 같은 형식으로 제안됩니다. T = l / (a ​​+ uym), 여기서 T는 급속 분해 또는 유사 정상 상태 구조에 대한 특성 시간이며, 밴드 m은 상수입니다. 이 관계는 제한된 범위의 전단 속도에서 Sn-Pb 합금의 전단 속도 점프에 의해 실험적으로 확인되었습니다.

이 파괴율 방정식은 AI-Si 합금의 반고체 슬러그에 대한 빠른 압축 테스트에서 실험적으로 얻은 힘-변위 곡선을 시뮬레이션하기 위해 FLOW-3D® (버전 8.2 : FlowScience Inc.)에 도입되었습니다. 담금 시간과 다른 압축 속도에서. 이 분석의 결과는 모든 경우에 요 변성 거동이 관련되어 있음을 나타내지만, 5 분 동안 담근 후 (산업 관행에서와 같이) 구조가 크게 분해되었으며 초기에는 낮은 전단 속도 영역에서 흐름이 뉴턴에 가깝습니다.

파괴율은 100 S-I 이상의 전단율에서 극적으로 증가하는 것으로 가정 됩니다. 이 예측은 높은 전단 속도에서 더 세심한 작업에 의해 테스트되어야 하지만 평균 전단 속도가 1300 sol까지 생성된 드롭 단조 실험에 의해 뒷받침되는 것으로 보입니다 [7].

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Liquid Metal 3D Printing

Liquid Metal 3D Printing

This article was contributed by V.Sukhotskiy1,2, I. H. Karampelas3, G. Garg 1, A. Verma1, M. Tong 1, S. Vader2, Z. Vader2, and E. P. Furlani1
1
University at Buffalo SUNY, 2Vader Systems, 3Flow Science, Inc.

Drop-on-demand 잉크젯 인쇄는 상업 및 소비자 이미지 재생을 위한 잘 정립 된 방법입니다. 이 기술을 주도하는 동일한 원리는 인쇄 및 적층 제조 분야에도 적용될 수 있습니다. 기존의 잉크젯 기술은 폴리머에서 살아있는 세포에 이르기까지 다양한 재료를 증착하고 패턴화하여 다양한 기능성 매체, 조직 및 장치를 인쇄하는 데 사용되었습니다 [1, 2]. 이 작업의 초점은 잉크젯 기반 기술을 3D 솔리드 금속 구조 인쇄로 확장하는 데 있습니다 [3, 4]. 현재 대부분의 3D 금속 프린팅 응용 프로그램은 고체 물체를 형성하기 위해 레이저 [6] 또는 전자 빔 [7]과 같은 외부 지향 에너지 원의 영향을 받아 증착 된 금속 분말 소결 또는 용융을 포함합니다. 그러나 이러한 방법은 비용 및 프로세스 복잡성 측면에서 단점이 있습니다. 예를 들어, 3D 프린팅 프로세스에 앞서 분말을 생성하기 위해 시간과 에너지 집약적인 기술이 필요합니다.

이 기사에서는 MHD (자기 유체 역학) drop-on-demand 방출 및 움직이는 기판에 액체 방울 증착을 기반으로 3D 금속 구조의 적층 제조에 대한 새로운 접근 방식에 대해 설명합니다. 프로세스의 각 부분을 연구하기 위해 많은 시뮬레이션이 수행되었습니다.

단순화를 위해 이 연구는 두 부분으로 나뉘었습니다.

첫 번째 부분에서는 MHD 분석을 사용하여 프린트 헤드 내부의 Lorentz 힘 밀도에 의해 생성 된 압력을 추정 한 다음 FLOW-3D 모델의 경계 조건으로 사용됩니다. 액적 방출 역학을 연구하는 데 사용되었습니다.

두 번째 부분에서는 이상적인 액적 증착 조건을 식별하기 위해 FLOW-3D 매개 변수 분석을 수행했습니다. 모델링 노력의 결과는 그림 1에 표시된 장치의 설계를 안내하는데 사용되었습니다.

코일은 배출 챔버를 둘러싸고 전기적으로 펄스되어 액체 금속을 투과하고 폐쇄 루프를 유도하는 과도 자기장을 생성합니다. 그 안에 일시적인 전기장. 전기장은 순환 전류 밀도를 발생시키고, 이는 과도장에 역 결합되고 챔버 내에서 자홍 유체 역학적 로렌츠 힘 밀도를 생성합니다. 힘의 방사형 구성 요소는 오리피스에서 액체 금속 방울을 분출하는 역할을 하는 압력을 생성합니다. 분출된 액적은 기질로 이동하여 결합 및 응고되어 확장된 고체 구조를 형성합니다. 임의의 형태의 3 차원 구조는 입사 액적의 정확한 패턴 증착을 가능하게 하는 움직이는 기판을 사용하여 층별로 인쇄 될 수 있습니다. 이 기술은 상표명 MagnetoJet으로 Vader Systems (www.vadersystems.com)에 의해 특허 및 상용화되었습니다.

MagnetoJet 프린팅 공정의 장점은 상대적으로 높은 증착 속도와 낮은 재료 비용으로 임의 형상의 3D 금속 구조를 인쇄하는 것입니다 [8, 9]. 또한 고유한 금속 입자 구조가 존재하기 때문에 기계적 특성이 개선된 부품을 인쇄 할 수 있습니다.

프로토타입 디바이스 개발

Vader Systems의 3D 인쇄 시스템의 핵심 구성 요소는 두 부분의 노즐과 솔레노이드 코일로 구성된 프린트 헤드 어셈블리입니다. 액체화는 노즐의 상부에서 발생합니다. 하부에는 직경이 100μm ~ 500μm 인 서브 밀리미터 오리피스가 있습니다. 수냉식 솔레노이드 코일은 위 그림에 표시된 바와 같이 오리피스 챔버를 둘러싸고있습니다 (냉각 시스템은 도시되지 않음). 다수의 프린트 헤드 디자인의 반복적인 개발은 액체 금속 배출 거동뿐만 아니라, 액체 금속 충전 거동에 대한 사출 챔버 기하적인 효과를 분석하기 위해 연구되었습니다.

이 프로토타입 시스템은 일반적인 알루미늄 합금으로 만들어진 견고한 3D 구조를 성공적으로 인쇄했습니다 (아래 그림 참조). 액적 직경, 기하학, 토출 빈도 및 기타 매개 변수에 따라 직경이 50 μm에서 500 μm까지 다양합니다. 짧은 버스트에서 최대 5000 Hz까지 40-1000 Hz의 지속적인 방울 분사 속도가 달성 되었습니다.

Computational Models

프로토 타입 장치 개발의 일환으로, 성능 (예 : 액적 방출 역학, 액적-공기 및 액적-기질 상호 작용)에 대한 설계 개념을 스크리닝하기 위해 프로토타입 제작 전에 계산 시뮬레이션을 수행했습니다. 분석을 단순화하기 위해 CFD 분석 뿐만 아니라 컴퓨터 전자기(CE)를 사용하는 두 가지 다른 보완 모델이 개발되었습니다. 첫 번째 모델에서는 2 단계 CE 및 CFD 분석을 사용하여 MHD 기반 액적 분출 거동과 효과적인 압력 생성을 연구했습니다. 두 번째 모델에서는 열-유체 CFD 분석을 사용하여 기판상의 액적 패턴화, 유착 및 응고를 연구했습니다.

MHD 분석 후, 첫 번째 모델에서 등가 압력 프로파일을 추출하여 액적 분출 및 액적-기질 상호 작용의 과도 역학을 탐구하도록 설계된 FLOW-3D 모델의 입력으로 사용되었습니다. FLOW-3D 시뮬레이션은 액적 분출에 대한 오리피스 안과 주변의 습윤 효과를 이해하기 위해 수행되었습니다. 오리피스 내부와 외부 모두에서 유체 초기화 수준을 변경하고 펄스 주파수에 의해 결정된 펄스 사이의 시간을 허용함으로써 크기 및 속도를 포함하여 분출 된 액 적의 특성 차이를 식별 할 수있었습니다.

Droplet 생성

MagnetoJet 인쇄 프로세스에서, 방울은 전압 펄스 매개 변수에 따라 일반적으로 1 – 10m/s 범위의 속도로 배출되고 기판에 충돌하기 전에 비행 중에 약간 냉각됩니다. 기판상의 액적들의 패터닝 및 응고를 제어하는 ​​능력은 정밀한 3D 솔리드 구조의 형성에 중요합니다. 고해상도 3D 모션베이스를 사용하여 패터닝을 위한 정확한 Droplet 배치가 이루어집니다. 그러나 낮은 다공성과 원하지 않는 레이어링 artifacts가 없는 잘 형성된 3D 구조를 만들기 위해 응고를 제어하는 ​​것은 다음과 같은 제어를 필요로하기 때문에 어려움이 있습니다.

  • 냉각시 액체 방울로부터 주변 물질로의 열 확산,
  • 토출된 액적의 크기,
  • 액적 분사 빈도 및
  • 이미 형성된 3D 물체로부터의 열 확산.

이들 파라미터를 최적화 함으로써, 인쇄된 형상의 높은 공간 분해능을 제공하기에 충분히 작으며, 인접한 액적들 및 층들 사이의 매끄러운 유착을 촉진하기에 충분한 열 에너지를 보유 할 것입니다. 열 관리 문제에 직면하는 한 가지 방법은 가열된 기판을 융점보다 낮지만 상대적으로 가까운 온도에서 유지하는 것입니다. 이는 액체 금속 방울과 그 주변 사이의 온도 구배를 감소시켜 액체 금속 방울로부터의 열의 확산을 늦춤으로써 유착을 촉진시키고 고형화하여 매끄러운 입체 3D 덩어리를 형성합니다. 이 접근법의 실행 가능성을 탐구하기 위해 FLOW-3D를 사용한 파라 메트릭 CFD 분석이 수행되었습니다.

액체 금속방울 응집과 응고

우리는 액체 금속방울 분사 주파수뿐만 아니라 액체 금속방울 사이의 중심 간 간격의 함수로서 가열된 기판에서 내부 층의 금속방울 유착 및 응고를 조사했습니다. 이 분석에서 액체 알루미늄의 구형 방울은 3mm 높이에서 가열 된 스테인리스 강 기판에 충돌합니다. 액적 분리 거리 (100)로 변화 될 때 방울이 973 K의 초기 온도를 가지고, 기판이 다소 943 K.도 3의 응고 온도보다 900 K로 유지됩니다. 실선의 인쇄 중에 액적 유착 및 응고를 도시 50㎛의 간격으로 500㎛에서 400㎛까지 연속적으로 유지하고, 토출 주파수는 500Hz에서 일정하게 유지 하였습니다.

방울 분리가 250μm를 초과하면 선을 따라 입자가 있는 응고된 세그먼트가 나타납니다. 350μm 이상의 거리에서는 세그먼트가 분리되고 선이 채워지지 않은 간극이 있어 부드러운 솔리드 구조를 형성하는데 적합하지 않습니다. 낮은 온도에서 유지되는 기질에 대해서도 유사한 분석을 수행했습니다(예: 600K, 700K 등). 3D 구조물이 쿨러 기질에 인쇄될 수 있지만, 그것들은 후속적인 퇴적 금속 층들 사이에 강한 결합의 결여와 같은 바람직하지 않은 공예품을 보여주는 것이 관찰되었습니다. 이는 침전된 물방울의 열 에너지 손실률이 증가했기 때문입니다. 기판 온도의 최종 선택은 주어진 용도에 대해 물체의 허용 가능한 인쇄 품질에 따라 결정될 수 있습니다. 인쇄 중에 부품이 커짐에 따라 더 높은 열 확산에 맞춰 동적으로 조정할 수도 있습니다.

FLOW-3D 결과 검증

위 그림은 가열된 기판 상에 인쇄된 컵 구조 입니다. 인쇄 과정에서 가열된 인쇄물의 온도는 인쇄된 부분의 순간 높이를 기준으로 실시간으로 733K (430 ° C)에서 833K (580 ° C)로 점차 증가했습니다. 이것은 물체 표면적이 증가함에 따라 국부적인 열 확산의 증가를 극복하기 위해 행해졌습니다. 알루미늄의 높은 열전도율은 국부적인 온도 구배에 대한 조정이 신속하게 이루어져야 하기 때문에 특히 어렵습니다. 그렇지 않으면 온도가 빠르게 감소하고 층내 유착을 저하시킵니다.

결론

시뮬레이션 결과를 바탕으로, Vader System의 프로토타입 마그네슘 유체 역학 액체 금속 Drop-on-demand 3D 프린터 프로토 타입은 임의의 형태의 3D 솔리드 알루미늄 구조를 인쇄할 수 있었습니다. 이러한 구조물은 서브 밀리미터의 액체 금속방울을 층 단위로 패턴화하여 성공적으로 인쇄되었습니다. 시간당 540 그램 이상의 재료 증착 속도는 오직 하나의 노즐을 사용하여 달성 되었습니다.

이 기술의 상업화는 잘 진행되고 있지만 처리량, 효율성, 해상도 및 재료 선택면에서 최적의 인쇄 성능을 실현하는 데는 여전히 어려움이 있습니다. 추가 모델링 작업은 인쇄 과정 중 과도 열 영향을 정량화하고, 메니스커스 동작뿐만 아니라 인쇄된 부품의 품질을 평가하는 데 초점을 맞출 것입니다.

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FLOW-3D 는 물고기 통로, 댐 파손, 배수로, 눈사태, 수력 발전 및 기타 수자원 및 환경 공학 과제 모델링을 포함하여 유압 산업에 대한 많은 응용 분야를 가지고 있습니다. 엔지니어는 수력 발전소의 기존 인프라 용량을 늘리고, 어류 통로, 수두 손실을 최소화하는 흡입구, 포 이베이 설계 및 테일 레이스 흐름을위한 개선 된 설계를 개발하고, 수세 및 퇴적 및 공기 유입을 분석 할 수 있습니다.

금속 주조 시뮬레이션 갤러리

FLOW-3D CAST  에는 캐스팅을 위해 특별히 설계된 광범위하고 강력한 물리적 모델이 포함되어 있습니다. 이러한 특수 모델에는 lost foam casting, non-Newtonian fluids, and die cycling에 대한 알고리즘이 포함됩니다. FLOW-3D CAST 의 강력한 시뮬레이션 엔진과 결함 예측을 위한 새로운 도구는 설계주기를 단축하고 비용을 절감 할 수 있는 통찰력을 제공합니다.

HPDC |Comparison of slow shot profiles and entrained air during a filling simulation |FLOW-3D CAST

Shown is a video comparing two slow shot profiles. The graphs highlight the shot profiles through time and the difference in entrained air between the slow shots. Note the lack of air entrained in shot sleeve with calculated shot profile which yields a much better controlled flow within the shot sleeve.

Coastal & Maritime Applications | FLOW-3D

FLOW-3D는 선박 설계, 슬로싱 다이내믹스, 파동 충격 및 환기 등 연안 및 해양 애플리케이션에 이상적인 소프트웨어입니다. 연안 애플리케이션의 경우 FLOW-3D는 연안 구조물에 심각한 폭풍과 쓰나미 파장의 세부 정보를 정확하게 예측하고 플래시 홍수 및 중요 구조물 홍수 및 손상 분석에 사용됩니다.

Particles | 입자

입자 / Particles

본질적으로 Lagrangian 입자는 복잡한 흐름에서 물리량을 추적하는 독특한 방법을 가지고 있습니다. 이들의 속성은 메시 해상도에 의해 덜 제한되며, 동시에 질량, 운동량 및 열 전달을 통해 유체 및 고체와 함께 매우 세부적이고 사실적으로 상호 작용할 수 있습니다. 후 처리(Post Processing) 측면에서 입자는 시각화를 향상 시킬 수 있습니다.

금속 증착 시뮬레이션으로 시각화된 Lagrangian 입자
FLOW-3D의 Lagrangian 입자 모델

FLOW-3D의 입자 모델은 전기장 효과 및 유체 흐름과의 양방향 커플 링을 포함하여 마커에서 크기와 밀도가 다른 질량 입자로 진화했습니다. 이 모델은 공기 중의 오염 물질, 금속 함유물 및 분리기에서 포착되는 파편을 추적하는데 성공적으로 적용되었습니다. 최근에는 FLOW-3D의 입자 모델이 기능을 확장하기 위한 큰 변화가 있었습니다. 현재 모델에서 입자는 기본 기능에 따라 클래스로 그룹화됩니다.

  • 마커 입자 는 단순한 질량이 없는 마커로 유체 흐름을 추적하는 데 가장 적합합니다.
  • 질량 입자 는 모래 알갱이 또는 내포물과 같은 고체 물체를 나타냅니다.
  • 액체 입자 는 유체로 만들어지며 모든 유체 속성을 상속합니다.
  • 가스 입자 는 주변 유체의 온도 및 압력 부하에 따라 크기가 변하는 기포를 나타냅니다.
  • 보이드 입자 는 가스 입자와 유사하지만 그 특정 기능은 붕괴된 기포를 표시하고 추적하는 것입니다. 이는 다른 응용 분야에서 주조시 금형 충전 중에 생성되는 잠재적 다공성 결함을 예측하는 데 유용합니다.
  • 프로브 입자 는 해당 위치에서 변수 값을 기록하고 보고하는 진단 장치로 사용됩니다. 다른 클래스의 입자로 만들 수 있습니다.
  • 사용자 입자 는 소스 코드에서 사용자 정의 함수를 통해 사용자 정의를 할 수 있습니다.

각 입자 클래스에는 드래그 계수 및 각 숫자 입자가 물리적 입자의 구름을 나타낼 수 있는 매크로 입자 계수와 같이 클래스의 모든 입자에 적용되는 속성이 있습니다. 사용자 클래스의 입자에는 사용자가 사용자 정의 할 수 있는 세 가지 추가 속성이 있습니다.

다양한 크기와 밀도의 입자를 나타내는 재료 입자 클래스 내에서 여러 종을 정의 할 수 있습니다. 주변 유체와의 열 전달은 모든 재료 입자, 즉 질량, 액체, 가스, 보이드 및 사용자 입자에 적용되는 또 다른 기능입니다.

가스 입자의 압력은 상태 방정식과 온도 변화에 따른 변화를 사용하여 계산됩니다. 기체 입자가 유체가 없는 표면을 벗어나면 기체 영역에 부피를 추가합니다.

액체 입자의 유체는 응고 뿐만 아니라 증발 및 응축으로 인해 상 변화를 겪을 수 있습니다. 응고된 입자는 질량 입자와 유사한 고체 물체로 작동하지만 일단 들어가서 다시 녹으면 유체로 변환됩니다. 또한 2 유체 상 변화 모델이 활성화되면 액체 입자가 기체 내에서 이동하면서 증발 및 응축될 수 있으므로 스프레이 냉각 모델링에 유용합니다.

각 파티클 클래스는 FLOW-3D POST 에서 별도의 개체로 시각화 할 수 있습니다. 속도, 온도, 입자 수명 또는 고유 ID와 같은 개별 입자 속성을 색상에 사용할 수 있습니다. 표시된 입자 크기는 클래스 내에서의 변화를 반영합니다.

Lagrangian 입자를 직접 금속 증착에 적용

직접 금속 증착은 동일한 금속의 분말 스트림이 주입되는 고체 금속 기판에 용융 풀을 형성하기 위해 레이저를 사용하는 적층 제조 공정의 한 유형입니다. 분말 입자가 풀 내부에서 녹고, 풀이 다시 응고되면 일반적으로 두께가 0.2-0.8mm이고 너비가 1-2mm 인 고형화된 금속 층이 형성됩니다.

laser/powder gun 어셈블리가 기판 표면을 계속 스캔하므로 복잡한 모양을 층별로 만들 수 있습니다. 레이저 출력, 속도 및 분말 공급 사이의 적절한 균형은 공정의 성공과 효율성을 위해 중요합니다. 엔지니어의 주요 관심 사항은 다음과 같습니다.

  • 용융 풀의 크기와 모양
  • 금속 흐름 및 그 내부의 냉각 속도
  • 응고된 층의 형상

이 섹션에서 설명하는 시뮬레이션은 이러한 특성을 정확하게 예측합니다. 레이저와 기판의 움직임은 좌표계를 레이저에 부착함으로써 반전됩니다. Inconel 718 합금의 기판은 10mm/s의 일정 속도로 움직입니다. 레이저는 1.8kW의 출력으로 반경 1mm의 원형 열원으로 모델링됩니다. 3 개의 파우더 건은 0.684 g/s의 속도로 레이저 충돌 점에서 고체 금속 입자를 전달합니다. 각 건은 크기가 2 x 2 mm이고 초당 입자 비율은 105 입니다.

입자는 액체 입자 클래스를 사용하여 모델링됩니다. 모든 입자의 직경은 40 μm입니다. 매크로 입자 배율 10은 시뮬레이션에서 입자 수를 줄이는데 사용됩니다. 3백만 개의 물리적 입자를 나타내는 매 초당 시뮬레이션에서 3 x 105 개의 숫자 입자가 생성됩니다. 입자의 초기 온도는 480°C입니다. 즉, 풀에 충돌하기 전에 고체 상태입니다.

시뮬레이션은 분말을 첨가하기 전에 용융 풀이 형성 될 수 있도록, 시작한 후 2초 후에 입자 소스를 활성화하여 10초 동안 실행했습니다. 일단 풀에 들어가면 입자가 녹아 금속으로 전환되어 금속의 부피가 증가하여 궁극적으로 레이저에서 하류의 재응고 금속 층을 형성합니다. 용융 풀 모양은 대칭 평면에 표시됩니다.

새로운 Lagrangian 입자 모델은 FLOW-3D의 현재 기능을 크게 확장 할 뿐만 아니라 금속의 핵심 가스 버블 추적과 같은 향후 확장을 위한 강력한 개발 플랫폼을 만듭니다.

Laser Metal Deposition and Fluid Particles

Laser Metal Deposition and Fluid Particles

FLOW-3D는 신규 모듈을 개발 하면서, 입자 모델의 새로운 입자 클래스 중 하나인 유체 입자의 기능에 초점을 맞출 것입니다. 유체 입자는 증발 및 응고를 포함하여 유체 속성을 본질적으로 부여합니다. 유체 입자가 비교적 간단한 강우 모델링(아래의 애니메이션)에서 복잡한 레이저 증착(용접) 모델링에 이르기까지 다양한 사례가 있을 수 있습니다.

Fluid Particles

FLOW-3D에서 유체 입자 옵션이 활성화 되면 사용자는 다양한 직경과 밀도로 다양한 유체 입자 종을 설정할 수 있습니다. 또한 유체 입자의 동력학은 확산 계수, 항력 계수, 난류 슈미트 수, 반발 계수 및 응고된 반발 계수와 같은 특성에 의해 제어 될 수 있습니다. 유체 입자는 열적 및 전기적 특성을 지정할 수 있습니다.

사용자는 유체 입자 생성을 위해 여러 소스를 설정할 수 있습니다. 각 소스는 이전에 정의 된 모든 유체 입자 종 또는 일부 유체 입자 종의 혼합을 가질 수 있습니다. 또한 사용자는 무작위 또는 균일한 입자 생성을 선택하고 입자가 소스에서 방출되는 속도를 정의 할 수 있습니다.

Laser Metal Deposition

레이저 금속 증착은 미세한 금속 분말을 함께 융합하여 3차원 금속 부품을 제작하는 3D printing 공정입니다. 레이저 금속 증착은 항공 우주 및 의료 정형 외과 분야에서 다양한 응용 분야에 적용됩니다. 레이저 금속 증착의 개략도는 아래와 같습니다. 전력 강도 분포, 기판의 이동 속도, 차폐 가스 압력 및 용융/응고, 상 변화 및 열전달과 같은 물리적 제어와 같은 제어 매개 변수가 함께 작동하여 레이저 금속 증착을 효과적인 적층 제조 공정으로 만듭니다.

Setting Up Laser Metal Deposition

새로운 유체 입자 모델은 분말 강도 분포를 할당하고 용융 풀 내부 및 주변에서 발생하는 복잡한 입자 – 기판 상호 작용을 포착하기 때문에 레이저 금속 증착 시뮬레이션을 설정하는 데 없어서는 안될 부분입니다.

일반 사용자들은 FLOW-3D에서 시뮬레이션을 쉽게 설정할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 레이저 금속 증착 설정의 경우에도 다른 점은 없습니다. IN-718의 물리적 특성, 형상 생성, 입자 분말 강도 분포, 메쉬 생성 및 시뮬레이션 실행과 같은 모든 설정 단계가 간단하고 사용자 친화적입니다.

IN-718의 물성은 기판과 응고된 유체 입자 모두에 사용됩니다. 40 미크론 유체 입자가 무작위 방식으로 초당 500,000의 속도로 입자 영역에서 계산 영역으로 주입됩니다. 입자 빔은 기판의 운동 방향이 변화 될 때마다 순간적으로 정지되어 용융 풀이 급격한 속도 변화에 적응하도록 합니다.

이렇게 하면 기판에서 입자가 반사되는 것을 방지 할 수 있습니다. 기판이 5초마다 회전하기 때문에 입자 생성 속도는 아래 그림과 같이 5 초마다 0으로 떨어집니다. 기판 이동 자체는 표 형식의 속도 데이터를 사용하여 FLOW-3D에 지정됩니다. 입자는 응고된 유체 입자로 주입되어 고온의 용융 풀에 부딪혀 녹아 용융 풀 유체의 일부가 됩니다.


Substrate velocity

입자 모델 외에도 FLOW-3D의 밀도 평가, 열 전달, 표면 장력, 응고 및 점도 모델이 사용됩니다. 보다 구체적으로, 온도에 따른 표면 장력은 증착된 층의 형태에 큰 영향을 주는 Marangoni 효과를 일으킵니다.

레이저를 복제하기 위해 100 % 다공성 구성 요소가 있는 매우 기본적인 설정이 열원으로 사용됩니다. 100 % 다공성은 구성 요소 주변의 유동 역학에 영향을 미치지 않습니다. 오히려 그것은 특정 영역의 기판에 열을 효과적으로 추가합니다. 이 예비 가열 메커니즘을 자회사인 Flow Science Japan이 개발한 고급 레이저 모듈로 교체하는 작업이 현재 본격적으로 진행 중입니다. 가열 다공성 구성 요소는 각각의 층이 동일한 양의 열을 얻도록 각 층이 증착된 후에 약간 위로 이동됩니다.

Results and discussion

아래 애니메이션은 다중 층 증착을 이용한 레이저 금속 증착 공정을 보여줍니다. 기판이 방향을 변경할 때마다 입자 빔 모션이 일시적으로 중지됩니다. 또한 층이 증착됨에 따라 다공성 열원에서 각 층에 불균등 한 열이 추가되어 새로운 층의 모양이 변경됩니다.  각 층을 증착 한 후에 열원을 위로 이동해야 하는 양을 측정하는 것은 현재의 기능에서는 어렵습니다. 다만  준비중인 Flow Science Japan의 레이저 모듈은 이 문제를 해결할 수 있습니다.

전반적으로 입자 모델은 레이저 금속 증착에서 매우 중요한 공정 매개 변수인 분말 강도 분포를 정확하게 재현합니다. 입자 모델에 대한 이러한 수준의 제어 및 정교함은 적층 제조 분야의 사용자와 공급자 모두가 제조 공정을 미세 조정하는 데 도움이 될 것으로 기대합니다.

Figure 2. Diagram. Schematic design of a living snow fence. Source: Wyatt et al., 2012b

Design of Living Barriers to Reduce the Impacts of Snowdrifts on Illinois Freeways

눈사태가 일리노이 고속도로에 미치는 영향을 줄이기 위한 생활장벽 설계

John Petrie, et al. (2020) 일리노이 교통 센터 시리즈 번호 20-019, 연구 보고서 번호 FHWA-ICT-20-012.

Prepared By
John Petrie, Washington State University
Yan Qi, Southern Illinois University Edwardsville
Mark Cornwell, Sustainable Salting Solutions, LLC
Md Al Adib Sarker, Southern Illinois University Edwardsville
Pranesh Biswas, Southern Illinois University Edwardsville
Sen Du, Washington State University
Xianming Shi, Washington State University
Research Report No. FHWA-ICT-20-012

이 프로젝트의 목표는 일리노이 고속도로의 눈사태를 최소화하기 위해 살아있는 눈 울타리(LSF)의 설계와 배치에 대한 권고안을 개발하는 것입니다. 일리노이 고속도로에서 더 효과적이고 효율적인 눈길 및 빙판 조절 운영은 상당한 경제적, 환경적, 사회적 이익을 가져올 수 있습니다.

따라서, 일리노이 고속도로에 대한 수동적이면서도 지속 가능한 눈과 얼음 통제 수단으로서 생활 장벽의 사용을 개선하는 것이 바람직합니다. LSF는 구조용 스노우 펜스에 대한 새로운 대안으로서, 눈 표류에 대한 지속적이고 낮은 유지 보수와 비용 효율적인 솔루션을 제공하므로, 과도한 쟁기, 화학 물질 또는 도로 폐쇄의 필요성을 줄이고 겨울철 도로 안전을 개선합니다.

본 연구 이전에는 스노우 드리프트의 영향을 줄이기 위한 LSF의 현장별 설계에 대한 연구가 부족했으며, 현재의 설계 프로토콜은 반 경험적 가정을 기반으로 하여 LSF의 적절한 배치와 설계를 안내할 수 없었습니다. 이 프로젝트는 다음 접근 방식을 사용하여 수행되었습니다.

먼저, 연구팀은 일리노이주 교통부(IDOT)의 과거 스노우 이벤트 보고서를 조사하여 스노우 드리프트 동안 도로를 개방하는 데 사용되는 인력, 장비 및 자재의 자원 지출 정도를 조사했습니다. 둘째, 연구팀은 다른 북부 주들의 장벽 처리와 정책을 검토했습니다. 여기에는 역사, 설계 프로토콜, 배치 정책, 이점, 과제, 눈 울타리 수치 모델링 등이 포함됩니다. 셋째, 연구팀은 LSF 주변의 눈 표류를 수치적으로 시뮬레이션하기 위해 계산 유체 역학(CFD) 모델을 개발했습니다. 그 뒤를 이어 일리노이 고속도로 시스템에서 선택된 LSF의 현장 테스트와 모델 검증 및 교정이 실시되었습니다.

Figure 2. Diagram. Schematic design of a living snow fence. Source: Wyatt et al., 2012b
Figure 2. Diagram. Schematic design of a living snow fence. Source: Wyatt et al., 2012b
Figure 3. Diagram. Schematic of geometry and flow features for a living snow fence.
Figure 3. Diagram. Schematic of geometry and flow features for a living snow fence.

확립된 모델은 LSF의 배치 및 설계와 권고사항 개발을 지원하기 위해 사용되었습니다. 이 프로젝트는 북부 주에 있는 실무자들의 문헌과 설문 응답 모두를 검토했습니다. 최근 점점 더 많은 교통부(DOT)가 스노우 펜스의 이점을 인식하고 스노우 펜스 프로그램, 특히 LSF를 등록하거나 구현할 계획을 세우고 있습니다.

조사 결과에 따르면 거의 모든 대응 기관들이 특정 조건에 따라 다양한 설계 및 착석 프로토콜을 통해 해당 지역에 스노우 펜스 프로그램을 시작한 것으로 나타났습니다. 효과와 효율성에 영향을 미치는 요소들을 조사하여 설원의 설계방침을 보여주었습니다.

눈 울타리의 높이, 다공성 및 길이는 주요 설계 매개변수이며, 바닥 간격과 바람 방향도 고려해야 합니다. 눈 울타리가 도로에 눈사태가 발생하는 것을 방지하기 위해 좌석 위치를 고려해야 합니다. 구조적 스노우 펜스를 위해 개발된 동일한 설계 및 착석 원칙이 LSF에도 적용됩니다.

그러나 LSF의 높이, 다공성 및 스노우 드리프트 길이는 식물이 성장함에 따라 시간이 지남에 따라 변경되기 때문에 일부 수정이 필요합니다. 적절하게 설계 및 배치될 경우, 눈 울타리는 도로 안전을 개선하고 다른 이점을 제공할 수 있습니다. LSF는 환경 및 토지 소유자에게 더 비용 효과적이고 유익하기 때문에 DOT와 농부 모두에게 선호됩니다.

그러나 좁은 선로설비(ROW)가 있는 지역의 사유지에 설원을 설치할 때 몇 가지 문제가 발생합니다. 눈 울타리가 직면하고 있는 가장 큰 도전은 생산적인 땅에 울타리를 세우기 위한 토지 소유자들과의 합의를 얻는 데 어려움이 있다는 것입니다. 일부 DOT는 농부들을 보상하기 위한 특정 프로그램을 확립하는 데 성공했습니다.

본 연구에서는 IDOT’s의 눈 및 얼음 제거 비용 데이터(지역 및 주 전체, 특히 2017-18년 및 2018-19년 겨울 시즌)를 검토하여 일리노이 주에서 발생하는 눈길에 대처하는 데 사용되는 자원 지출의 범위를 파악했습니다. 겨울철 기상 심각도가 주요 영향 요인이며 해마다 다르지만 2015-16~2018-19년 겨울 동안 겨울철 제설 작업, 제빙 작업, 장비 및 재료 지출은 전반적으로 증가했습니다.

9개 IDOT 지역 중에서 1구역이 동계 운영비 지출이 가장 높았고 2, 3, 4, 6, 5, 8, 7, 9구역(6,403,000~1,2,368,000달러)이 뒤를 이었습니다. IDOT는 2016-17 시즌부터 제설비용 데이터를 별도로 수집하기 시작했습니다. 모든 팀 섹션이 눈길 구간 마일리지 조사에 응답한 것은 아니지만, 응답한 지역의 데이터를 보면 2, 3, 4, 5구역이 다른 지역보다 눈길 구간 비율(30-50%)이 더 높은 것으로 나타났습니다.

이는 겨울 총 제설 및 얼음 제거 비용에 대한 데이터와 일치하며, 제설 비용이 겨울 총 유지관리 비용의 상당 부분을 차지한다는 것을 나타냅니다. 이것은 제설 비용 데이터를 통해 확인되었습니다. 본 연구는 수치 모델을 교정하고 LSF의 효과를 평가하기 위한 데이터를 제공하기 위해 일리노이 주 고속도로 시스템에서 선택된 7개의 LSF에 대한 현장 테스트를 수행했습니다.

활동에는 사이트 선택, 사이트 설정, 사이트 모니터링, 데이터 수집 및 분석이 포함됩니다. 각 사이트에 대해 눈 깊이를 측정하여 눈 축적 패턴을 파악하고 LSF가 눈을 캡처할 가능성을 판단했습니다. 시험 장소는 두 번의 겨울 계절에 걸쳐 모니터링되었고, 몇 번의 눈 이벤트가 매년 겨울에 기록되었습니다.

눈 울타리 현장에 쌓인 눈의 양은 그들의 통제와 비교하기 위해 계산되었습니다. 수집된 데이터를 보면, 일반적으로 눈 울타리 장벽 바로 뒤의 적설량이 더 높았고, 눈 울타리에서 도로까지의 거리가 증가함에 따라 점차 감소했습니다.

적설량 결과는 거의 모든 울타리 부지의 적설량이 그들의 통제량보다 더 높은 것을 보여주었습니다. 과거 연구에서 제시한 바와 같이, 도로로부터 긴 후퇴 거리가 없음에도 불구하고, 일리노이에서 실험된 LSF는 연구 동안 경험했던 온화한 겨울 동안 눈을 날리는 데 효과적이었습니다.

그 장소들의 도로에 많은 양의 눈이 쌓였다는 증거는 없었습니다. 이 결과는 적절한 눈 울타리 후퇴 거리가 지역의 일반적인 겨울 날씨 조건을 고려해야 한다는 것을 나타내며, ROW 내의 눈 울타리는 여전히 기관에 유익할 수 있습니다.

다공성 펜스 주위의 흐름에 대한 일련의 수치 시뮬레이션은 CFD 소프트웨어 FLOW-3D-3D를 사용하여 수행되었습니다. 모델링 접근 방식은 바람 터널에서 수집된 실험실 데이터를 사용하여 균일하지 않은 다공성을 가진 울타리 주위의 흐름을 검증했습니다.

Figure 4. Diagram. (a) Streamlines and (b) velocity vectors in m/s from a CFD simulation demonstrating the recirculation region and reattachment length Lr in a pipe with a sudden expansion. Source: Carrillo et al., 2014
Figure 4. Diagram. (a) Streamlines and (b) velocity vectors in m/s from a CFD simulation demonstrating the recirculation region and reattachment length Lr in a pipe with a sudden expansion. Source: Carrillo et al., 2014

검증 후, 펜스 다공성 모델을 테스트하고 두 줄의 초목으로 구성된 펜스에 대한 행 간격의 영향을 조사하기 위해 수치 접근 방식을 사용했습니다. 시뮬레이션은 평탄한 지형에 대한 평균 풍속과 울타리 다공성 범위에 초점을 맞췄으며, 이러한 시뮬레이션의 결과는 임계 전단 속도를 사용하여 제설 영역을 추정하는 데 사용되었습니다.

지형이 평평하다고 간주할 수 없는 부지의 경우 다른 울타리 구성의 제방에 대해 시뮬레이션이 수행되었습니다. CFD 시뮬레이션은 울타리 특성의 함수로 제설량이 예상되는 지역의 길이를 추정합니다. 이후 시뮬레이션 결과를 사용하여 LSF에 대한 설계 지침을 개발합니다.

이 지침은 평평한 지형에 LSF를 배치하고 경사가 약한 LSF(수평에서 < 15°)에 대해 제시됩니다. 펜스 차질, 바람 특성, 펜스 방향, 펜스 높이 및 다공성 여부를 결정하기 위한 지침이 제공됩니다. 서 있는 옥수수 줄과 같은 여러 줄로 구성된 울타리도 다루어집니다.

Figure 7. Diagram. Diagram of the fence concept used to estimate wind-transported snow. Source: Tabler, 2003
Figure 7. Diagram. Diagram of the fence concept used to estimate wind-transported snow. Source: Tabler, 2003
Figure 8. Diagram. Schematic design of a living snow fence. Source: Wyatt et al. 2012b
Figure 8. Diagram. Schematic design of a living snow fence. Source: Wyatt et al. 2012b

경사가 가파른 제방이 있는 부지의 경우, 기단에는 담장을, 제방에는 담장을 1개 이상 포함하는 지침이 제공됩니다. 설계 절차에서는 현장에서 사용 가능한 ROW를 사용하여 도로에 눈이 쌓이지 않도록 적절한 울타리 특성(예: 높이 및 다공성)을 결정합니다. 담장 특성을 결정하기 위해 사용 가능한 길이를 사용하는 이 방법은 이전의 눈 울타리 설계 절차와 다릅니다.

과거의 절차는 겨울 시즌 동안의 총 설상 운송량을 추정하며, 전체 겨울 시즌 동안 도로에서 멀리 떨어진 곳에 눈을 저장하는 데 필요한 울타리의 특성과 차질을 결정합니다. 이러한 설계는 효과적이었지만, 결과적인 차질은 ROW가 제한된 현장에서는 달성하기가 어려울 수 있습니다.

(1) LSF의 크기를 확장하기 위해 인접한 토지 소유자와의 파트너십을 활성화하기 위한 전략입니다.
(2) ROW의 대체 사용 및 관련 비용 편익 분석입니다.
(3) LSF를 도로 사이트에 구현하는 비용과 편익을 더 잘 정량화합니다.
(4) 눈의 특징, 다양한 눈 운송 방법, 현장 경작 방법 등을 설명합니다.
ROW에 인접한 육상에서의 작업은 눈 침적과 LSF의 효율성에 영향을 미칩니다.
(5) 다양한 LSF를 구현하는 경제적인 방법입니다.
(6) 다양한 식물종이 피침에 어떻게 반응하는지 검토 후 방법을 조사합니다.
LSF의 효과를 극대화하기 위한 복사 절차를 위한 최적의 종입니다.
(7) 다양한 LSF의 성능과 수명에 영향을 미치는 환경적 요인입니다.

Figure 12. Chart. Total blowing snow and ice removal costs per district.
Figure 12. Chart. Total blowing snow and ice removal costs per district.
Figure 1. Microchannel pressure field at a) Maximum upward acceleration b) Maximum downward acceleration

Mass Particles and Acoustophoretics

질량 입자 및 Acoustophoretics

주요 개발 중 하나는 FLOW-3D v11.2 버전부터 크게 개선 및 확장된 입자 모델 입니다. 사실 입자 모델에는 새로운 기능이 너무 많아서 질량 입자에 대해 여러 게시물에서 논의 할것입니다.

Acoustophoretic Particle Focusing
Acoustophoretic Particle Focusing

새 모델에서 입자는 기본 기능에 따라 다음 클래스로 그룹화됩니다.

  • 마커 입자 는 단순하고 질량이없는 마커이며 유체 흐름을 추적하는 데 가장 적합합니다.
  • 질량 입자 는 모래 알갱이 또는 내포물과 같은 고체 물체를 나타냅니다.
  • 유체 입자 는 유체 로 구성되며 응고를 포함한 유체 특성을 상속합니다.
  • 가스 입자  는 주변 유체의 온도 및 압력 부하에 따라 크기가 변하는 기포를 나타냅니다.
  • 공극 입자 는 가스 입자와 유사하지만 그 특정 기능은 붕괴 된 공극 영역을 표시하고 추적하는 것입니다. 예를 들어 주조에서 금형 충전 중에 생성되는 잠재적 다공성 결함을 예측하는 데 유용합니다.
  • 질량 / 운동량 소스 입자  는 메시에서 사용자 정의 된 질량 / 운동량 소스를 나타냅니다.
  • 프로브 입자  는 해당 위치에서 용액 양을 기록하고보고하는 진단 장치 역할을합니다. 다른 클래스의 입자로 만들 수 있습니다.
  • 사용자 입자 는 소스 코드의 사용자 정의 함수를 통해 사용자 정의 할 수 있습니다.

질량 입자

FLOW-3D 에서 질량 입자 옵션이 활성화 되면 사용자는 다양한 직경과 밀도를 가진 다양한 질량 입자 종을 설정할 수 있습니다. 또한 질량 입자의 역학은 확산 계수, 항력 계수, 난류 슈미트 수 및 복원 계수와 같은 속성에 의해 제어 될 수 있습니다. 질량 입자는 열적 및 전기적 특성을 지정할 수도 있습니다.

사용자는 입자 생성을 위해 여러 소스를 설정할 수 있으며 각 소스는 이전에 정의 된 질량 입자 종 전체 또는 일부의 혼합을 가질 수 있습니다. 또한 사용자는 임의 또는 균일한 입자 생성을 선택하고 소스에서 입자가 생성되는 속도를 정의할 수도 있습니다. 전체적으로 사용자가 이 강력한 입자 모델을 사용할 수 있는 방법에는 많은 유연성이 있습니다.

Acoustophoretic Particle Separation | 음향 영동 입자 분리

Acoustophoretic Particle Separation는 질량 입자를 직접 사용할 수 있는 많은 응용 분야 중 하나 입니다. Acoustophoretics 입자 분리는 미세 유체 채널의 용액에서 많은 양의 물체를 제거하는 현대적이고 효율적인 방법을 나타냅니다. 미세 유체 용액에서 부유 고체 물체를 분리하는 능력은 의료(예 : 악성 세포 제거), 리서치(예 : 나노 입자 분리), 산업계(예 : 부유 고체 격리) 및 환경(예 : 수질 정화)등에 필요합니다. 원칙적으로 입자 분리는 음향력에 의해 이루어집니다. 원칙적으로 이러한 힘은 정상 파장에 의해 생성된 압력의 조합입니다. 진동의 진폭이 충분히 클 때 입자와 채널 벽의 충돌로 인한 유체 항력 및 임펄스 힘의 조합으로 인해 Acoustophoretics 과정에 관여하는 입자는 크기와 밀도에 따라 분리 될 수 있습니다.

우리가 아는 한, 앞서 언급 한 모든 힘의 영향을 고려한 주제에 대한 수치해석 연구는 거의 없습니다. 따라서 이 기사에서는 FLOW-3D를 사용하여 Acoustophoretics 모델링의 포괄적인 방법을 제시합니다 . FLOW-3D 의 고유한 모델링 기능을 활용하여 업데이트된 입자 모델을 사용하여 임의의 방식으로 도메인 내부에 질량 입자를 쉽게 도입한 다음 지정된 주파수에서 지정된 길이 진폭으로 전체 도메인을 진동시킬 수 있습니다. 나머지 수치 시뮬레이션 결과와 함께 마이크로 채널 진동은 FlowS3D POSTTM 및 개선된 비관성 참조 프레임 렌더링 기능을 사용하여 쉽게 시각화 할 수 있습니다 .

프로세스 매개 변수

이 분석을 위해 모서리가 100μm이고 총 길이가 1mm인 정사각형 단면을 가진 마이크로 채널을 정의하는 계산 영역이 사용되었습니다. 총 1148 개의 입자가 처음에 전체 계산 영역에 무작위 방식으로 도입되었습니다. 우리는 10Khz의 일정한 주파수와 여러 진폭에서 전체 마이크로 채널을 진동 시키기로 결정했습니다. 진폭의 길이는 3.125μm에서 50μm까지 다양했습니다. 일반적으로 진동 진폭이 클수록 빠르게 변화하는 시간적 변수 변화를 설명하기 위해 더 작은 시간 단계 크기가 필요합니다. 그럼에도 불구하고 총 분석 시간은 32 코어 독립형 워크스테이션에서 2 시간 미만이었습니다.

Figure 1. Microchannel pressure field at a) Maximum upward acceleration b) Maximum downward acceleration
Figure 1. Microchannel pressure field at a) Maximum upward acceleration b) Maximum downward acceleration

결과 및 논의

그림 1에서 볼 수 있듯이 압력 장은 진동의 위상에 따라 달라집니다. 보다 구체적으로 그림 1a에서는 최대 상승 가속시 발생하는 채널 하단에 위치한 압력 선단을 관찰하고, 그림 1b에서는 최대시 발생하는 채널 상단에 위치한 압력 선단을 관찰합니다. 하향 가속. 그림 1의 두 결과는 최대 압력이 2400 Pa (약 0.24 Atm) 이상인 최대 진폭의 경우를 나타냅니다.

입자 분류의 진화를 보여주는 진폭의 다른 수준에서 마이크로 채널 모션의 애니메이션. 삽입 된 그래프는 채널 속도를 보여줍니다.

입자 분리 애니메이션은 Acoustophoretic Particle Separation 방법의 효과를 보여주고 영향을 주는 힘을 강조합니다. 입자는 주로 낮은 진폭에서 압력과 항력의 영향을 받지만 진동의 길이 진폭이 마이크로 채널의 크기와 비슷해지면 입자는 충돌로 인한 충격력으로 인해 단일 분리 평면으로 강제됩니다. 마이크로 채널의 상단 및 하단 벽. 이 모델링 방법으로 얻은 수치 결과는 4ms 미만의 전체 공정 시간 동안 90%를 초과하는 분리 수준을 나타내는 것으로 보입니다.

예비 분석을 바탕으로 Acoustophoretic Particle Separation 공정이 필요한 시간과 에너지 측면에서 입자 분리의 매우 효율적인 방법이 될 수 있다는 결론을 내릴 수 있습니다. FLOW-3D는 향상된 입자 모델을 통해 풍부한 물리적 모델과 향상된 렌더링 기능으로 인해 이러한 프로세스를 모델링하는데 매우 강력한 옵션을 제공합니다.

유체 입자의 새로운 기능과 가능한 응용 프로그램에 대해 논의 할 다음 블로그를 계속 지켜봐주십시오.

FLOW-3D를 사용한 모델링 미세 유체 응용 프로그램 의 성능과 다양성에 대해 자세히 알아보기 >

FLOW-3D Weld

FLOW-3D Weld

FLOW-3D  WELD 는 레이저 용접 공정에 대한 강력한 통찰력을 제공하여 공정 최적화를 달성합니다. 더 나은 공정 제어를 통해 다공성, 열 영향 영역을 최소화하고, 미세 구조 변화를 제어 할 수 있습니다. 레이저 용접 프로세스를 정확하게 시뮬레이션하기 위해 FLOW-3D WELD 는 레이저 열원, 레이저-재료 상호 작용, 유체 흐름, 열 전달, 표면 장력, 응고, 다중 레이저 반사 및 위상 변화와 같은 모든 관련 물리학을 구현합니다.

 

낮은 열 입력,  뛰어난 생산성, 속도는 기존의 용접 방법을 대체하는 레이저 용접 프로세스로 이어집니다. 레이저 용접이 제공하는 장점 중 일부는 더 나은 용접 강도, 더 작은 열 영향 영역, 더 정밀한 정밀도, 최소 변형 및 강철, 알루미늄, 티타늄 및 이종 금속을 포함한 광범위한 금속 / 합금을 용접 할 수있는 능력을 포함합니다.

공정 최적화

FLOW-3D WELD 는 레이저 용접 공정에 대한 강력한 통찰력을 제공하고 궁극적으로 공정 최적화를 달성하는 데 도움이됩니다. 더 나은 공정 제어로 다공성을 최소화하고 열 영향을받는 영역을 제한하며 미세 구조 변화를 제어 할 수 있습니다. FLOW-3D WELD 는 자유 표면 추적 알고리즘으로 인해 매우 복잡한 용접 풀을 시뮬레이션하는 데 매우 적합합니다. FLOW-3D WELD 는 관련 물리적 모델을 FLOW-3D 에 추가로 통합하여 개발되었습니다.  레이저 소스에 의해 생성된 열유속, 용융 금속의 증발 압력, 차폐 가스 효과, 용융 풀의 반동 압력 및 키홀 용접의 다중 레이저 반사. 현실적인 공정 시뮬레이션을 위해 모든 관련 물리 현상을 포착하는 것이 중요합니다.

 

얕은 용입 용접 (왼쪽 상단); 실드 가스 효과가 있는 깊은 용입 용접 (오른쪽 상단); 쉴드 가스 및 증발 압력을 사용한 심 용입 용접 (왼쪽 하단); 쉴드 가스, 증발 압력 및 다중 레이저 반사 효과 (오른쪽 하단)를 사용한 깊은 침투 용접.

FLOW-3D WELD 는 레이저 용접의 전도 모드와 키홀 모드를 모두 시뮬레이션 할 수 있습니다. 전 세계의 연구원들은 FLOW-3D WELD 를 사용하여 용융 풀 역학을 분석하고 공정 매개 변수를 최적화하여 다공성을 최소화하며 레이저 용접 수리 공정에서 결정 성장을 예측합니다.

완전 관통 레이저 용접 실험

한국의 KAIST와 독일의 BAM은 16K kW 레이저를 사용하여 10mm 강판에 완전 침투 레이저 용접 실험을 수행했습니다. CCD 카메라의 도움으로 그들은 완전 침투 레이저 용접으로 인해 형성된 상단 및 하단 용융 풀 역학을 포착 할 수있었습니다. 그들은 또한 FLOW-3D WELD 에서 프로세스를  시뮬레이션하고 시뮬레이션과 실험 결과 사이에 좋은 일치를 얻었습니다.

실험 설정 레이저 용접
CCD 카메라로 상단 및 하단 용융 풀을 관찰하는 실험 설정
레이저 용접 회로도
FLOW-3D의 계산 영역 개략도
레이저 용접 시뮬레이션 실험 결과
상단의 시뮬레이션 결과는 용융 풀 길이가 8mm 및 15mm 인 반면 실험에서는 용융 풀 길이가 7mm 및 13mm임을 나타냅니다.
 

레이저 용접 다공성 사례 연구

General Motors, Michigan 및 Shanghai University는 중국의 공정 매개 변수, 즉 용접 속도 및 용접 경사각이 키홀 용접에서 다공성 발생에 미치는 영향을 이해하기 위해 상세한 연구를 공동으로 진행했습니다.

키홀 유도 용접 다공성
레이저 용접된 알루미늄 조인트 단면의 용접 다공성, 키홀 유도 다공성은 유동 역학으로 인해 발생하며 균열을 일으킬 수 있습니다. 최적화 된 공정 매개 변수는 이러한 종류의 다공성을 완화 할 수 있습니다.

연구원들은 FLOW-3D WELD를 사용 하여 증발 및 반동 압력, 용융풀 역학, 온도 의존적 ​​표면 장력 및 키홀 내에서 여러 번의 레이저 반사 동안 프레넬 흡수를 포함한 모든 중요한 물리적 현상을 설명했습니다.

시뮬레이션 모델을 기반으로 연구진은 키홀 용접에서 유도 다공성의 주요 원인으로 불안정한 키홀을 식별했습니다. 아래 이미지에서 볼 수 있듯이 후방 용융 풀의 과도한 재순환으로 인해 후방 용융 풀이 전방 용융 풀 벽에서 붕괴되고 공극이 발생하여 다공성이 발생합니다. 이러한 갇힌 공극이 진행되는 응고 경계에 의해 포착되었을 때 다공성이 유도되었습니다.

높은 용접 속도에서는 더 큰 키홀 개구부가 있으며 이는 일반적으로 더 안정적인 키홀 구성을 가져옵니다. 사용 FLOW-3D 용접 , 연구진은 그 높은 용접 속도와 경사도 완화 다공성의 큰 용접 각도를 예측했습니다.

레이저 용접 수치 실험 결과
시뮬레이션 (위) 및 실험 (아래)에서 볼 수있는 세로 용접 섹션의 다공성 분포

FLOW Weld

FLOW Weld  모듈은 용접 해석에 필요한 모델을 FLOW-3D 에 추가하는 추가 모듈입니다.

FLOW-3D 의 표면 장력 자유 표면 분석, 용융, 응고, 증발, 상 변화 모델 등의 기본 기능을

응용하여 각종 용접 현상을 분석 할 수 있습니다.

주요 기능 :열원 모델 (출력 지정, 가우스분포, 디 포커스 등) 열원의 자유로운 이동 증발 압력 (그에 따른 반력) 실드 가스 압력 다중 반사 용접에 관한 대표적인 출력 (온도 구배 냉각 속도, 에너지 분포 등)
분석 용도 :높은 방사선 강도와 고온에 의해 직접 관찰이 어려운 현상을 시각화 온도, 열, 용접 속도, 위치 관계, 재료 물성 등의 매개 변수 연구 결함 예측 (기공, 응고, 수축 등)

FLOW -3D Weld 분석 기능

weld_flow
  1. 열원 모델의 이동
      출력량 지정, 가우스분포
  2. 에너지 밀도의 분포 , 가공 속도
      가우스 테이블 입력
  3. 증발 압력
      온도 의존성
  4. 다중 반사
      용해 깊이에 미치는 영향
  5. 결과 처리
      용해 모양, 에너지 분포, 온도 구배 냉각 속도
  6. 다양항형상의 레이저와 거동 (+ csv 파일로드)
      다양한 모양을 csv 파일 형식으로 정의 회전 + 이동
      임의 형상 이동을 csv 파일로 로드 (나선형)
  7.  이종 재료
      이종 재료의 용접
  8.  3D Printing Method  
      Cladding 적층공정

1. 열원 모델의 이동

weld16-1weld16-2
에너지 밀도공간 분포

2. 에너지 밀도의 분포, 가공 속도

열 플럭스 r 방향의 분포 단면은 원형으로, r 방향으로 열유속 분포를 제공합니다.

에너지 밀도의 공간적 분포

가우스 : 원추형의 경우는 조사 방향으로 변화하고 열유속의 면적 분은 동일합니다.

가공 속도

가공 노즐을 x, y, z 방향, 시간 – 속도의 테이블에서 지정합니다.
또한 노즐 (광원) 위치 좌표 조사 방향 벡터 성분을 지정합니다.

3. 증발 압력

에너지 밀도가 높은 경우, 용융 부 계면이 증발하고 그 반력에 의해 계면에 함몰이 발생합니다.
특히 깊은 용융부를 포함한 레이저 용접은 증발 압력을 고려한 모델링이 필요합니다.

증발 압력의 평가는 일반적인 수학적 모델이 없기 때문에 다음 모델 식을 사용합니다.

증발 가스의 상승 효과 (키 홀, 스퍼터 등)

증기의 상승 흐름의 영향을 동압, 전단력으로 평가합니다.

weld5-1 

4. 다중 반사

키홀 거동의 비교

weld9
다중 반사 없음다중 반사 있음

다중 반사를 고려한 레이저

weld10

5. 결과 처리

용접 기능에 관한 대표적인 출력 예입니다.

6. 다양한 형상의 레이저와 거동 (+ csv 파일 읽기)

weld17weld18

7. 이종 재료

이종 재료 간이 분석

재료 : 철, 구리

밀도고상율
weld19

이종 재료를 이용한 레이저 용접

재료 : 구리, 철

재료 체적 비율온도
weld20

8. 금속 3D 프린팅 기법  

– 적층 제조 (Additive Manufacturing) 공정

– DED(Direct Energy Deposition) 공정 

FLOW-3D CAST

FLOW-3D CAST는 다양한 금속 주조 해석이 가능한 완벽한 열유동 해석 프로그램으로, 매우 정확한 모델링과 다기능성, 사용 용이성 및 고성능 클라우드 컴퓨팅 기능을 결합한 최첨단 금속 주조 해석 시뮬레이션 플랫폼입니다. 모든 금속 주조 공정에 대해 FLOW-3D CAST는  빠르고 직관적인 해석이 가능한 작업 공간을 제공합니다. 11개 공정에 대한 Workspace, 강력한 후처리, 충진 예측, 응고 및 결함 분석을 통해 FLOW-3D CAST는 최적의 주조 제품 설계에 필요한 도구와 로드맵을 모두 제공합니다.

FLOW-3D Cast는 거의 모든 주조 공정을 모델링 할 수 있도록 설계되었습니다. FLOW-3D Cast의 매우 정확한 유동 및 응고 결과는 표면 산화물, 혼입된 공기, 매크로 및 미세 다공성과 같은 중요한 주조 결함을 포착합니다. 다른 특별한 모델링 기능으로는 로봇 스프레이 냉각 및 윤활, 샷 슬리브 흐름 프로필, 스퀴즈 핀 및 열 응력을 모델링 할 수있는 열 다이 사이클링이 있습니다.

최적화된 시뮬레이션 설계를 통해 개발 시간을 단축하고 출시 시간을 단축하며 수율을 높일 수 있습니다. FLOW-3D CAST를 사용하면 설계 및 개발 비용을 절감할 수 있습니다.

FLOW-3D CAST Continuous Casting WorkspaceFLOW-3D CAST Gravity Die Casting Workspace
FLOW-3D CAST HPDC WorkspaceFLOW-3D CAST Investment Casting WorkspaceFLOW-3D CAST Low Pressure Sand Casting Workspace
FLOW-3D CAST Low Pressure Die Casting WorkspaceFLOW-3D CAST Sand Casting WorkspaceFLOW-3D CAST Sand Core Making Workspace
Lost Foam CastingFLOW-3D CAST Tilt Pour Casting
HPDC Oxides Simulation | FLOW-3D CAST
BMW Injector Casting Process – Innovative ingate system for gravity casting
Continuous Slab Casting | FLOW-3D CAST
Horizontal Centrifugal Pipe Casting | FLOW-3D CAST
유압 헤드 계산에서는 유선이 평행하다고 가정

FLOW-3D Output variables(출력 변수)

Output variables(출력 변수)

FLOW-3D에서 주어진 시뮬레이션의 정확한 출력은 어떤 물리적 모델, 출력 위젯에 정의된 추가 출력 및 특정 구성 요소별 출력에 따라 달라집니다. 이 문서는 FLOW-3D의 출력에 대해 좀 더 복잡한 출력 변수 중 일부를 참조하는 역할을 합니다.

FLOW-3D Additional output
FLOW-3D Additional output

Distance Traveled by Fluid(유체로 이동 한 거리)

때로는 유체 입자가 이동한 거리가 중요한 경우도 있습니다. FLOW-3D에서 사용자는 모델 설정 ‣ 출력 위젯에서 유체가 이동한 거리에 대한 출력을 요청할 수 있습니다. 이 기능은 유체가 흐름 영역(경계 또는 질량 소스를 통해)에 들어간 시간 또는 유체가 도메인을 통해 이동한 거리를 계산합니다. 이 기능은 모든 시뮬레이션에도 사용할 수 있으며, 특별한 모델을 사용할 필요가 없으며, 흐름에도 영향을 미치지 않습니다. 이 모델을 사용하려면 출력 위젯으로 이동하고 추가 출력 섹션에서 “Distance traveled by fluid” 옆의 체크상자를 선택하십시오.

 노트

추가 출력 섹션은 출력 위젯의 모든 탭에서 사용할 수 있습니다.

유체 도착 시간

유체 도착 시간을 아는 것은 종종 유용합니다. 예를 들어 주조 시뮬레이션에서 주입 시간을 결정하는 데 사용할 수 있습니다. 제어 볼륨은 충전 프로세스 동안 여러 번 채워지고 비워지기 때문에 계산 셀이 채워지는 처음과 마지막 시간 모두 기록되고, 후 처리를 위해 저장될 수 있습니다. 이 작업은 출력 위젯과 추가 출력 섹션 내에서 유체 도착 시간 확인란을 선택하여 수행됩니다.

 노트

이 출력 옵션은 1 유체 자유 표면 흐름에만 사용할 수 있습니다.

유체 체류 시간

때로는 유체가 계산 영역 내에서 보내는 시간인 체류시간을 아는 것이 유용합니다. 이는 출력 ‣ Output ‣ Additional Output ‣ Fluid residence time 확인란을 선택하여 수행합니다. 여기서 S로 지정된 이 변수에 대한 전송 방정식은 단위 소스 항과 함께 Solve됩니다.

유체 체류 시간(Fluid residence time)
유체 체류 시간(Fluid residence time)

여기에서 t는 시간이며 u는 유체 속도입니다.

S의 단위는 시간이다. 계산 도메인에 들어가는 모든 유체에 대한 S의 초기값은 0입니다.

의 값은 항상 second order체계를 가진 데이터로부터 근사치를 구합니다.

이 출력 옵션은 1 유체 및 2 유체 유량 모두에 사용할 수 있습니다.

 노트

경계 조건 또는 소스에서 도메인으로 유입되는 유체가 이미 도메인에 있는 유체와 혼합될 때 체류가 감소하는 것처럼 보일 수 있습니다.

Wall Contact Time

벽면 접촉 시간 출력은 (1)개별 유체 요소가 특정 구성 요소와 접촉하는 시간 및 (2)특정 구성 요소가 유체와 접촉하는 시간을 추적합니다. 이 모델은 액체 금속이 모래 오염물과 접촉했을 때 오염과 상관 관계가 있는 proxy 변수를 제공하기 위한 것입니다. 이 출력은 최종 주조물에서 오염된 유체가 어디에 있는지 확인하는 데 사용될 수 있습니다. 접촉 시간 모델의 또 다른 해석은, 예를 들어, 용해를 통해 다소 일정한 비율로 화학물질을 방출하는 물에 잠긴 물체에 의한 강의 물의 오염입니다.

모델은 Model Setup ‣ Output ‣ Wall contact time 박스를 확인하여 활성화됩니다. 또한 Model Setup ‣ Output ‣ Geometry Data section의 각 구성요소에 대해 해당 구성요소를 계산에 포함하기 위해 반드시 설정해야 하는 Contact time flag가 있습니다.

 추가 정보

Wall Contact Time with Fluid and Component Properties: Contact Time with Fluid for more information on the input variables를 참조하십시오.

 노트

이 모델은 실제 구성 요소, 즉 고체, 다공성 매체, 코어 가스 및 충전 퇴적물 구성 요소로 제한됩니다. 접촉 시간은 유체 # 1과 관련해서만 계산됩니다.

2. 형상 데이터
2. 형상 데이터

Component wetted are

Fluid 1과 접촉하는 구성 요소의 표면 영역은 관심 구성 요소에 대한 Model Setup ‣ Output ‣ Geometry Data ‣ Wetted area 옵션을 활성화하여 History Data로 출력 될 수 있습니다.

구성 요소의 힘과 토크

Forces

Model Setup ‣ Output ‣ Geometry Data ‣ Forces 옵션을 활성화하면 부품에 대한 압력, 전단력, 탄성 및 벽 접착력을 History Data에 출력할 수 있습니다.

압력을 가지지 않은 셀(즉, 도메인 외부에 있거나 다른 구성 요소 안에 있는 셀)이 구성 요소 주변의 각 셀에 대한 압력 영역 제품을 합산하는 동안 어떻게 처리되는지를 제어하는 압력 계산에 대한 몇 가지 추가 옵션이 있습니다. 기본 동작은 이러한 셀에서 사용자 정의 기준 압력을 사용하는 것입니다. 지정되지 않은 경우 기준 압력은 초기 무효 압력인 PVOID로 기본 설정됩니다. 또는, 코드는 Reference pressure is code calculated 옵션을 선택하여 구성요소의 노출된 표면에 대한 평균 압력을 사용할 수 있습니다.

마지막으로, 일반 이동 물체의 경우, 규정된/제약을 받는 대로 물체를 이동시키는 힘을 나타내는 잔류 힘의 추가 출력이 있습니다.

Torques

Model Setup ‣ Output ‣ Force 옵션이 활성화되면 구성 요소의 토크가 계산되고 History Data에 출력됩니다. 토크는 힘-모멘트에 대한 기준점 X, 힘-모멘트에 대한 기준점 Y, 정지 구성 요소에 대한 힘-모멘트 입력에 대한 기준점 Z에 의해 지정된 지점에 대해 보고됩니다. 참조점의 기본 위치는 원점입니다.

General Moving Objects에는 몇 가지 추가 참고 사항이 있습니다. 첫째, 토크는 (1) 6-DOF 동작의 질량 위치 중심 또는 (2)고정축 및 고정점 회전의 회전 축/점에 대해 보고됩니다. 힘에서 행해지는 것과 마찬가지로, 규정된/제한된 바와 같이 물체를 이동시키는 토크를 나타내는 잔류 토크의 출력도 있습니다.

 노트

힘 및 토크 출력은 각 지오메트리 구성 요소의 일반 히스토리 데이터에 기록됩니다. 출력은 개별 힘/토크 기여 (예: 압력, 전단, 탄성, 벽 접착) 및 개별 기여도의 합으로 계산된 총 결합력/토크로 제공됩니다.

Buoyancy center and metacentric height (부력 중심 및 메타 중심 높이)

일반 이동 객체의 부력과 안정성에 대한 정보는 각 구성 요소에 대해 모델 설정 Setup 출력 ‣ 기하학적 데이터 ‣ 부력 중심 및 도량형 높이 옵션을 활성화하여 History Data에서 출력할 수 있습니다. 이렇게 하면 구성 요소의 중심 위치와 중심 높이가 출력됩니다.

  1. Advanced

FLOW-3D Advanced Output Option
FLOW-3D Advanced Output Option

Fluid vorticity & Q-criterion(유체 와동 및 Q 기준)

와동구성 요소뿐만 아니라 와동 구조를 위한 Q-criterion을 계산하고 내보내려면 Model Setup ‣ Output ‣ Advanced 탭에서 해당 확인란을 클릭하여 유체 와동 & Q-criterion을 활성화하십시오.

여기에서:

:  소용돌이 벡터의 다른 구성 요소

 Q-criterion은 속도 구배 텐서의 2차 불변성을 갖는 연결된 유체 영역으로 소용돌이를 정의합니다. 이는 전단 변형률과 와류 크기 사이의 국부적 균형을 나타내며, 와류 크기가 변형률의 크기보다 큰 영역으로 와류를 정의합니다.

Hydraulic Data and Total Hydraulic Head 3D

Hydraulic Data

깊이 기준 유압 데이터를 요청하려면 출력 ‣ 고급으로 이동한 후 유압 데이터 옆의 확인란을 선택하십시오(심층 평균 값과 중력을 -Z 방향으로 가정).

이 옵션은 FLOW-3D가 유압 시뮬레이션에 유용할 수 있는 추가 깊이 평균 데이터를 출력하도록 합니다.

  • Flow depth
  • Maximum flow depth
  • Free surface elevation
  • Velocity
  • Offset velocity
  • Froude number
  • Specific hydraulic head
  • Total hydraulic head

이 수량 각각에 대해 하나의 값 이 메쉬의 모든 (x, y) 위치에서 계산되고 수직 열의 모든 셀에 저장됩니다 (이 수량이 깊이 평균이기 때문에 z 방향으로 데이터의 변화가 없습니다). 변수는 정확도를 보장하기 위해주기마다 계산됩니다. 모든 경우에,  깊이 평균 속도, z- 방향  의 중력 가속도, 유체 깊이, 및 컬럼 내 유체의 최소 z- 좌표입니다.

  • 자유 표면 고도는 수직 기둥의 맨 위 유체 요소에 있는 자유 표면의 z-좌표로 계산됩니다.
  • The Froude number 은   

식으로 계산됩니다.

  • 유체 깊이는 깊이 평균 메쉬 열의 모든 유체의 합으로 계산됩니다.

특정 유압 헤드 

및 총 유압 헤드

변수는 다음에서 계산됩니다.  

 노트

  • 깊이 기준 유압 출력 옵션은 예리한 인터페이스가 있고 중력이 음의 z 방향으로 향할 때에만 유체 1에 유효합니다.
  • 유압 헤드 계산은 스트림 라인이 평행하다고 가정한다는 점을 유념해야 합니다. 예를 들어 플럭스 표면이 재순환 흐름 영역에 배치되는 경우 이 문제가 발생할 수 있습니다. 이 경우, 유량 표면에서 보고된 유량 평균 유압 헤드는 헤드의 계산에서 흐름 방향이 무시되기 때문에 예상보다 클 수 있습니다.

Total Hydraulic Head 3D(총 유압 헤드 3D)

또한 총 유압 헤드 3D 옵션을 확인하여 국부적(3D) 속도 필드, 플럭스 표면에서의 유압 에너지(배플 참조) 및 플럭스 기반 유압 헤드를 사용하여 유체 1의 총 헤드를 계산할 수 있다. 3D 계산은 국부 압력을 사용하여 수행되며(즉, 압력이 유체 깊이와 관련이 있다고 가정하지 않음) 원통 좌표와 호환됩니다.

 노트

  • 유압 헤드 계산은 스트림 라인이 평행하다고 가정한다는 점을 유념해야 한다. 예를 들어 플럭스 표면이 재순환 흐름 영역에 배치되는 경우 문제가 발생할 수 있습니다. 이 경우, 플럭스 표면에서 보고된 유량 평균 유압 헤드는 헤드의 계산 시 흐름 방향이 무시되기 때문에 예상보다 클 수 있습니다.
  • 3D 유압 헤드 계산은 입력 파일에 중력이 정의되지 않은 경우 중력 벡터의 크기를 1로 가정합니다.

Flux-averaged hydraulic head

특정 위치 (즉, 배플)의 플럭스 평균 유압 헤드는 다음과 같이 계산됩니다.

Flux-averaged hydraulic head
Flux-averaged hydraulic head

유압 헤드 계산에서는 유선이 평행하다고 가정합니다. 예를 들어 플럭스 표면이 재순환 흐름 영역에 배치된 경우 (예: 아래에 표시된 것과 같이) 문제가 될 수 있습니다.

유압 헤드 계산에서는 유선이 평행하다고 가정




유압 헤드 계산에서는 유선이 평행하다고 가정

이 경우 플럭스 표면에 보고된 플럭스 평균 유압 헤드는 헤드 계산 시 흐름 방향이 무시되므로 예상보다 클 수 있습니다.

FLOW-3D에는 History Probes, Flux surface, Sampling Volumes의 세 가지 주요 측정 장치가 있습니다. 이러한 장치를 시뮬레이션에 추가하는 방법은 모델 설정 섹션에 설명되어 있습니다(측정 장치 참조). 이들의 출력은 기록 데이터 편집 시간 간격으로 flsgrf 파일의 일반 기록 데이터 카탈로그에 저장됩니다. 이러한 결과는 Analyze ‣ Probe 탭에서 Probe Plots을 생성하여 액세스할 수 있습니다.

히스토리 프로브 출력

히스토리 프로브를 생성하는 단계는 모델 설정 섹션에 설명되어 있습니다(기록 프로브 참조). 시뮬레이션에 사용된 물리 모델에 따라 각각의 History Probe에서 서로 다른 출력을 사용할 수 있습니다. 프로브를 FSI/TSE로 지정하면 유한 요소 메시 안에 들어가야 하는 위치에서 응력/스트레인 데이터만 제공한다. 유체 프로브가 솔리드 형상 구성 요소에 의해 차단된 영역 내에 위치하는 경우, 기하학적 구조와 관련된 수량(예: 벽 온도)만 계산된다. 일반적으로 프로브 좌표에 의해 정의된 위치에서 이러한 양을 계산하려면 보간이 필요하다.

플럭스 표면 출력

플럭스 표면은 이를 통과하는 수량의 흐름을 측정하는데 사용되는 특별한 물체입니다. 플럭스 표면을 만드는 단계는 모델 설정 섹션에 설명되어 있습니다(플럭스 표면 참조). 각 플럭스 표면에 대해 계산된 수량은 다음과 같습니다.

  • Volume flow rate for fluid #1
  • Volume flow rate for fluid #2 (for two-fluid problems only)
  • Combined volume flow rate (for two-fluid problems only)
  • Total mass flow rate
  • Flux surface area wetted by fluid #1
  • Flux-averaged hydraulic head when 3D Hydraulic Head is requested from additional output options
  • Hydraulic energy flow when hydraulic data output is requested
  • Total number of particles of each defined species in each particle class crossing flux surface when the particle model is active
  • Flow rate for all active and passive scalars this includes scalar quantities associated with active physical models (eg. suspended sediment, air entrainment, ect.)

 노트

  • 유속과 입자수의 기호는 유동 표면을 설명하는 함수의 기호에 의해 정의된 대로 흐름이나 입자가 플럭스 표면의 음에서 양으로 교차할 때 양의 부호가 됩니다.
  • 플럭스 표면은 각 표면의 유량과 입자 수가 정확하도록 그들 사이에 적어도 두 개의 메쉬 셀이 있어야 합니다.
  • 유압 데이터 및 총 유압 헤드 3D 옵션을 사용할 때는 유압 헤드 계산이 스트림 라인이 평행하다고 가정한다는 점을 유념해야 한다. 예를 들어 플럭스 표면이 재순환 흐름 영역에 배치되는 경우 이 문제가 발생할 수 있습니다. 이 경우, 유량 표면에서 보고된 유량 평균 유압 헤드는 헤드의 계산에서 흐름 방향이 무시되기 때문에 예상보다 클 수 있습니다.

샘플링 볼륨 출력

샘플링 볼륨은 해당 범위 내에서 볼륨을 측정하는 3 차원 데이터 수집 영역입니다. 샘플링 볼륨을 만드는 단계는 모델 설정 섹션에 설명되어 있습니다(샘플링 볼륨 참조). 각 샘플링 볼륨의 계산 수량은 다음과 같습니다.

  • 시료채취량 내에서 #1 유체 총량
  • 시료채취량 내 #1 유체질량 중심
  • 샘플링 용적 가장자리에 위치한 솔리드 표면을 포함하여 샘플링 용적 내의 모든 벽 경계에 작용하는 좌표계의 원점에 상대적인 유압력 및 모멘트.
  • 샘플링 용적 내 총 스칼라 종량: 이것은 부피 적분으로 계산되므로 스칼라 양이 질량 농도를 나타내면 샘플링 용적 내의 총 질량이 계산된다. 거주 시간과 같은 일부 종의 경우, 평균 값이 대신 계산됩니다.
  • 샘플링 볼륨 내의 입자 수: 각 샘플링 볼륨 내에 있는 각 입자 등급의 정의된 각 종별 입자 수(입자 모델이 활성화된 경우)
  • 운동 에너지, 난류 에너지, 난류 소실율 및 와류에 대한 질량 평균
  • 표본 체적의 6개 경계 각각에서 열 유속: 유체 대류, 유체 및 고체 성분의 전도 및 유체/구성 요소 열 전달이 포함됩니다. 각 플럭스의 기호는 좌표 방향에 의해 결정되는데, 예를 들어, 양방향의 열 플럭스도 양수입니다. 출력에서 확장 또는 최대 디버그 수준을 선택하지 않는 한 이러한 디버그 수준은 fsplt에 자동으로 표시되지 않습니다.

FLOW-3D 및TruVOF는 미국 및 기타 국가에서 등록 상표입니다.

Numerical modelling of a two-degree-of-freedom Wave Energy Converter

Energy Presentations | 에너지 프레젠테이션

Energy Presentations | 에너지 프레젠테이션

 지난 사용자 컨퍼런스에서 에너지 산업을위한 FLOW-3D의 응용에 초점을 맞춘 사용자 프레젠테이션을 다운로드하십시오  .

2019 년

Numerical modelling of a two-degree-of-freedom Wave Energy Converter: Creation, validation and utilization of the model

2 자유도 파동 에너지 변환기의 수치 모델링 : 모델의 생성, 검증 및 활용

Eliseo Marchesi, Politecnico di Milano / Studio Frosio srl
Marco Negri 및 Stefano Malavasi, Politecnico di Milano
Filippo Palo, XC Engineering Srl

Numerical modelling of a two-degree-of-freedom Wave Energy Converter
Numerical modelling of a two-degree-of-freedom Wave Energy Converter

이 연구의 목적은 FLOW-3D를 통한 수치 모델링입니다., Politecnico di Milano에서 실험실 규모 테스트를 거친 특정 Wave Energy Converter (WEC) : 두 개의 자유도 진동 체 시스템 인 EDS (Energy Double System), 급증하는 패들. 두 본체는 서로 연결되어 있으며 각각은 지상에 반응하는 PTO (Power Take-Off)에 연결됩니다. 수치 모델은주기적인 파동으로 사용 가능한 실험 테스트에 대해 검증되었습니다. 첫 번째 시뮬레이션은 실험실 테스트의주기적인 파동을 재현하는 것을 목표로했습니다. 그런 다음 실험 시스템에 해당하는 EDS의 수치 모델을 생성하고 이전에 모델링 한주기 파를 적용했습니다. 수치 방법의 품질이 확인되면 EDS 시스템의 새로운 구성에 대한 시뮬레이션이 수행되었습니다. 첫 번째 시뮬레이션 시리즈에서는이 매개 변수가 실험 모델에서 최적화되지 않았기 때문에이를 최적화하기 위해 패들 PTO의 댐핑이 변경되었습니다. 그 후, EDS 동작은 이전에 시뮬레이션 된 주기적 파동과 에너지 적으로 동일한 임의 파동에서 조사되었습니다.

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2015 년

Numerical simulation of extreme wave loading on an axisymmetric point absorber wave energy converter in a survival sea state

생존 해상 상태에서 축 대칭 점 흡수 파 에너지 변환기에 대한 극한 파 하중의 수치 시뮬레이션

Peter Arnold, Minerva Dynamics Limited

생존 해상 상태에서 파력 에너지 변환기 (WEC)가 경험할 수있는 힘과 모멘트의 초기 평가는 개념 설계 단계에서 특히 중요합니다. 현재까지 WEC의 생존 가능성을 평가하는 데 사용되는 주요 방법은 모델 규모 탱크 테스트이지만 일반적으로 10m에서 15m 범위의 상당한 파도 높이를 갖는 생존 파도의 크기로 인해 탱크 테스트 프로그램은 소규모를 사용해야합니다. 관련 계측 및 물리적 확장 문제가있는 스케일 프로토 타입 또는 관련 비용이 더 큰 대형 프로토 타입에 의존합니다. 보다 최근에 CFD는 더 작은 계산 비용으로 인해 불규칙한 파동 스펙트럼과는 반대로, 단독 집중 또는“New Waves”를 사용하여 정적 및 부동 구조에 대한 비선형 파동 부하를 평가하는 데 사용되었습니다. 그러나 이러한 초기 연구는 WEC 설계 엔지니어가 결과 부하의 통계적 분포를 필요로하기 때문에 WEC 생존에 필요한 조건 만 제공하지만 충분하지는 않습니다. 이 연구의 목적은 해법을 얻기 위해 스펙트럼 성분 수와 메시 미세 조정 수준 및 파동 탱크 폭이 감소 된 불규칙 파 스펙트럼을 활용하여 CFD 모델에서 모델링 가정에 첨부 된 중요성을 재분배하는 것입니다. 합리적인 시간 척도로. 그 결과 WEC 운동 및 하중은 주요 통계 매개 변수 측면에서 35 스케일 축 대칭 점 흡수기의 생존에 대한 고 충실도 탱크 테스트 결과와 비교됩니다. 이 연구의 목적은 해법을 얻기 위해 스펙트럼 성분 수와 메시 미세 조정 수준 및 파동 탱크 폭이 감소 된 불규칙 파 스펙트럼을 활용하여 CFD 모델에서 모델링 가정에 첨부 된 중요성을 재분배하는 것입니다. 합리적인 시간 척도로. 그 결과 WEC 운동 및 하중은 주요 통계 매개 변수 측면에서 35 스케일 축 대칭 점 흡수기의 생존에 대한 고 충실도 탱크 테스트 결과와 비교됩니다. 이 연구의 목적은 해법을 얻기 위해 스펙트럼 성분 수와 메시 미세 조정 수준 및 파동 탱크 폭이 감소 된 불규칙 파 스펙트럼을 활용하여 CFD 모델에서 모델링 가정에 첨부 된 중요성을 재분배하는 것입니다. 합리적인 시간 척도로. 그 결과 WEC 운동 및 하중은 주요 통계 매개 변수 측면에서 35 스케일 축 대칭 점 흡수기의 생존에 대한 고 충실도 탱크 테스트 결과와 비교됩니다.

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Wave propagation and reflection at an inclined plane – simulations and experiments

경사면에서의 파동 전파 및 반사 – 시뮬레이션 및 실험

Boris Huber, 비엔나 기술 대학교

20m 길이의 수로에서 물리적 모델 테스트를 수행하여 수로 끝의 경사면에서 파동 전파 및 반사를 관찰했습니다. 웨이브 생성은 익스텐더 휠에 의해 앞뒤로 움직이는 바닥에 장착 된 패들로 이루어졌습니다. 파도의 전파는 수위 측정에 의해 여러 지점에서 기록되었습니다. 실험은 다양한 파동으로 실행 된 다음 FLOW-3D 로 시뮬레이션되었습니다  . 또한 CFD 시뮬레이션에서 적절한 경계 조건을 얻기 위해 돌과 천공 시트로 구성된 파동 흡수 경계를 사용한 실험을 수행하고 다른 경계 조건에서 시뮬레이션을 실행했습니다.

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2013 년

Flap type wave power device in near shore conditions

해안 근처에서 플랩 형 파력 장치

Ibis Group, Inc의 Stephen Saunders

FLOW-3D  v10.1을 솔루션 코드로 사용하여 단일 이동 플랩 파 전력 캡처 장치의 CFD 분석을 수행했습니다  . 이 작업의 목적은 프로토 타입을 제작하고 배치하기 전에 의도 한 작업 환경에서 플랩이 겪는 힘을 예측하는 것입니다. FLOW-3D  는 이동하는 공기 / 물 인터페이스의 역학을 캡처하는 데 필요한 강력한 VOF 모델 때문에 경쟁 업체보다이 프로젝트에 선택되었습니다. 또한  FLOW-3D움직이는 고체 물체를 표현하는 FAVOR ™ 방법은 움직이는 플랩을 시뮬레이션하는 데 중요합니다. 플랩 형상의 성능을 시뮬레이션하고 다가오는 파도가 플랩 표면에 수직 인 해안 근처 조건에서 평가되었습니다. 테스트 된 모델은 플랩 끝 주변의 흐름 특성을 평가하기 위해 3D로 구성됩니다. 현재까지 두 개의 바다 상태가 테스트되었습니다. 이들은 플랩에 도달하는 즉시 깨지는 깨지지 않는 팽창 및 파도입니다. 예상대로 깨지지 않는 팽창은 중립의 양쪽에서 동일한 플랩 편향과 거의 대칭 인 부드러운 플랩 동작을 유도합니다. 파동 사례를 깨는 결과는 비대칭 동작과 하중으로 훨씬 더 극적입니다.

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Ocean waves resonance analysis of an oscillating water column energy converter

진동 수주 에너지 변환기의 해양 파도 공명 분석

José Manuel Grases ; 센데 키아

SDK Marine은 진동하는 수주 챔버 내의 물에 잠긴 수력 터빈을 기반으로 파도에서 전기 에너지를 수집하는 새로운 방법을 개발하고 있습니다. FLOW-3D  는 챔버 내부와 외부의 흐름 동작을 이해하는 데 사용되었습니다. 이 프로젝트의 주요 목표는 내부 수위를 측정하고이를 외부 파 여기와 비교하여 장치의 응답을 얻는 것이 었습니다. 또한 장치의 수력을 계산하기 위해 서로 다른 수력 터빈의 거동을 시뮬레이션하기 위해 서로 다른 다공성 멤브레인을 구현했습니다.

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Plate 1.1: Overall view of infiltration rig with permeable pavement

Modular Permeable Pavements | 모듈식 투과성 포장

이 기사는 Mohd Aminur Rashid ( UNITEN ), Prof Ismail Abustan (USM) 및 Prof Meor Othman Hamzah ( USM ) 가 기고했습니다.

모듈 식 투과성 포장은 전통적인 불 침투성 아스팔트 및 콘크리트 포장의 대안입니다. 물이 표면을 통해 빠르게 침투 할 수있는 능력 때문에 모듈 식 투과성 포장은 유출량과 최고 유출률을 줄일 수 있습니다. 모듈 식 투과성 포장 도로는 우수 제어를 돕는 효과적인 도구로 간주됩니다. 이 연구는  실험실 및 현장 실험 결과를 검증하기 위해 FLOW-3D 를 사용하여 투과성 포장의 변화를 모델링하고 시각화하는 데 중점을 둡니다  .

실험 설정

Plate 1.1: Overall view of infiltration rig with permeable pavement
Plate 1.1: Overall view of infiltration rig with permeable pavement
Plate 1.2: Physical model of the permeable pavement in laboratory
Plate 1.2: Physical model of the permeable pavement in laboratory

투과성 포장의 물리적 모델은 폭 525mm, 길이 565mm 인 모델의 전면보기를 위해 3면 20mm 두께의 PVC와 20mm 두께의 Perspex로 만들어진 Plate 1.2와 같이 수직 직사각형 수로에 배치되었습니다. 이 투과성 포장 도로에는 그림 1.1과 같이 표층 두께 110mm, 자갈 바닥 두께 300mm, 부기 층 두께 200mm의 세 가지 레이어가 있습니다. 서브베이스 레이어는 200mm 깊이까지 두 ​​개의 HMPS 레이어를 리그에 추가하여 구성되었습니다. 부기 층이 완성 된 후, 침투 리그에 15mm에서 20mm 크기의 세척 된 깨끗한 입방체 골재를 첨가하여 자갈 기저층을 시공 하였다. HMPS의 표면층은 5mm 깨끗한 입방체 골재가있는 PVC의 육각 기둥으로 구성됩니다.


그림 1.1 : 경계 조건 구성
Figure 1.1: Configuration of boundary conditions
Figure 1.1: Configuration of boundary conditions

모델 검증

모델은 20L / m, 15L / m, 10L / m, 5L / m의 유속에 대한 시뮬레이션 데이터와 실험실 데이터를 비교하여 검증되었습니다. 데이터는 시간 함수로서 포장 층 하단의 유체 축적 높이로 구성됩니다. 이러한 데이터는 FLOW-3D 의 짧은 런타임 때문에 선택되었습니다  . 그림 1.2는 20L / m 실험에서 관찰 된 결과와 계산 된 결과를 비교 한 것입니다. 관찰 시간과 계산 시간의 차이는 약 5 초로 매우 작습니다. 이것은 육각형 모듈 포장 시스템의 계산 모델, HMPS 및이 FLOW-3D 를 실행하는 데 사용 된 모든 데이터를 확인했습니다.  시뮬레이션은 실험실 조건과 일치했습니다. 15L / m에 대해 관찰 된 데이터와 계산 된 데이터 간의 비교가 그림 1.3에 나와 있습니다. 그래프는 동일한 추세선과 약 5 초의 차이도 보여줍니다. 그림 1.4는 10L / m에 대해 계산 된 데이터와 관찰 된 데이터 간의 비교 그래프를 보여줍니다. 이 사례는 시뮬레이션 된 데이터와 관찰 된 데이터에 대해 약 5 초 더 많은 것을 제외하고는 완전히 일치 함을 보여줍니다. 시뮬레이션 및 관찰 된 데이터는 차이가 5 초 미만인 5L / m 케이스에 대해 그림 1.5에 플롯되었습니다.

Comparison between observed and computed data
Figure 1.2: Comparison between observed and computed data on 20L/m
Figure 1.3: Comparison between observed and computed data on 15L/m
Figure 1.4: Comparison between observed and computed data on 10L/m
Figure 1.5: Comparison between observed and computed data on 5L/m

층 두께의 영향

시뮬레이션된 각 사례의 경우 속도 필드는 비슷하지만 FORD™ 방법이 형상을 해석하는 방식으로 차이를 관찰할 수 있습니다. 그물이 너무 거칠어서 PVC 육각형 기둥의 벽을 해결할 수 없을 경우 벽 내부와 외부 사이에 액체가 누출될 수 있습니다. 결과는 그림 1.9의 압력이 가장 거친 메시의 솔루션과 다른 두 메시의 메시 독립적 솔루션 사이에 뚜렷한 차이와 함께 서로 상당히 잘 일치한다는 것을 보여줍니다. 특히, 수면과 침대의 차이는 기하와 수면의 위치를 근사한 그물에 의해 발생하며, 이는 흐름장 내 세포의 0이 아닌 속도와 Fi와 같이 장애물 내 또는 수면 위 인접 세포의 0 속도 사이의 보간 차이를 초래합니다.1.10, 1.11 및 1.12입니다. 더 미세한 메시를 사용하여 불일치를 최소화해야 합니다.

Figure 1.6: Surface pavements of HMPS in FLOW-3D simulation
Figure 1.7: Effect of thickness of surface pavement on fraction of fluid
Figure 1.8: Effect of thickness of surface pavement on volume of fluid

시뮬레이션 된 각 경우에 대해 속도 필드는 비슷하지만 FAVOR ™ 방법이 형상을 해석하는 방식에서 차이가 관찰 될 수 있습니다. 메쉬가 너무 거칠어 서 PVC 육각 기둥의 벽을 해결할 수없는 경우 벽 내부와 외부 사이에 유체 누출이있을 수 있습니다. 결과는 그림 1.9의 압력이 가장 거친 메쉬의 솔루션과 다른 두 메쉬의 메쉬 독립 솔루션 사이에 현저한 차이가 있음을 알 수 있습니다. 특히 수면과 수면의 차이는 기하학과 수면의 위치를 ​​근사하는 메쉬에 의해 발생합니다. 이는 그림 1.10, 1.11 및 1.12에서와 같이 유동장에서 세포의 0이 아닌 속도와 장애물 내부 또는 수면 위의 인접한 세포의 속도가 0이 아닌 사이의 보간 차이를 초래합니다. 더 미세한 메시를 사용하여 불일치를 최소화해야합니다.

2D different thickness of surface pavement
Figure 1.9: Pressure fields for the 2D different thickness of surface pavement
Figure 1.10: Velocity fields for the 2D different thickness of surface pavement
Figure 1.11: Pressure fields for the 2D different thickness of surface pavement
Figure 1.12: Velocity fields in the z-direction for the 2D different thickness of surface pavement

결론

수행 된 테스트의 범위에서 FLOW-3D는 모듈식 포장 도로, HMPS의 흐름을 적절하게 모델링 한다는 결론을 내릴 수 있습니다. 결과는 또한 복잡한 2D 흐름이 항상 적절하게 모델링 되었음을 나타냅니다. 특히 물 표면 프로필을 물리적 모델의 프로필과 비교할 때 더욱 그렇습니다. 이는 동일한 운영 상황에서 실험 결과와 모델 결과를 비교하기 위한 이 연구의 세 번째 목표에 부합합니다. 또한 시뮬레이션은 대체 다공성 매체 모델 또는 축척 또는 프로토타입 치수로 실행할 수 있습니다. 이 연구는  FLOW-3D가 포장 구조를 통과하는 흐름의 일반적인 특성을 모델링 할 수 있을 만큼 충분히 발전되었습니다. 더 자세한 연구를 위해서는 더 강력한 컴퓨터가 필요합니다. 이러한 결과는 이 특정 경우에 유효하며 다른 디자인을 연구 할 때 지침으로 사용해야 합니다.

마지막으로 이 연구를 통해 포장 구조가 통합 유압 시스템으로 작동함을 알 수 있습니다. 이 시스템의 성능은 시스템 내의 모든 구성 요소와 관련이 있습니다. 본 연구의 다음 단계는 본 연구에서 제시 한 분석 방법을 기반으로 단순화된 모델을 개발하는 것입니다. 전산 유체 역학 모델에 사용 된 재료 특성의 추정을 개선하려면 토양 물 특성 곡선에 대해 더 많은 실험실 테스트를 수행해야 합니다.

레이저 용접 수치해석 (FLOW-3D WELD)

FLOW-3D WELD Products

레이저 용접 수치해석 (FLOW-3D WELD)

FLOW-3D@ WELD는 레이저 용접 공정에 대한 정확한 시뮬레이션 기능을 제공하여 최적화된 공정을 개발하게 합니다. 더 나은 공정 제어를 통해 기공, 열 영향 영역을 최소화하고 미세 구조 변화를 제어할 수 있습니다.

레이저 용접 프로세스를 정확하게 시뮬레이션하기 위해 FLOW-3D@ WELD는 레이저 열원, 레이저-재료 상호 작용, 유체 흐름, 열 전달, 표면 장력, 응고, 다중 레이저 반사 및 위상 변화와 같은 모든 관련 물리 모델을 제공합니다.

Laser Welding

최근에는 뛰어난 생산성과 속도, 낮은 열 입력이 결합되어 기존의 용접 프로세스를 대체하는 레이저 용접 프로세스가 주목 받고 있습니다. 레이저 용접이 제공하는 장점은 용접강도가 좋고, 열 영향 부위가 작으며, 정밀도가 낮고 변형이 적으며, 강철, 알루미늄, 티타늄 및 이종 금속을 포함한 광범위한 금속 및 합금을 용접 할 수 있는 기능이 있습니다.

FLOW-3D@는 레이저 용접 공정에 대한 강력한 통찰력을 제공하고 궁극적으로 프로세스 최적화를 달성하는 데 도움이 됩니다.

보다 나은 프로세스 제어를 통해 기공을 최소화할 수 있습니다. 열 영향부위 및 미세조직을 제어가 가능합니다. FLOW-3D는 자유표면 추적 알고리즘을 통해 매우 복잡한 용접 POOL 시뮬레이션을 해석하는데 매우 적합합니다.

용접 모듈은 레이저 소스에 의해 생성된 Heat flux, 용융 금속에 대한 증발압력, shield gas 효과, 용융 풀의 반동압력 및 다중 레이저 반사와 같은 물리적 모델을 FLOW-3D에 적용하기 위해 개발되었습니다. 키홀 용접과 같은 현실적인 프로세스 시뮬레이션을 위해서는 모든 관련 물리적 현상을 적용하는 것이 중요합니다.

FLOW-3D는 레이저 용접의 conduction and keyhole 방식을 시뮬레이션 할 수 있습니다. 전 세계의 연구원들은 FLOW-3D를 사용하여 용접역학을 분석하고, 공정 매개 변수를 최적화하여 기공을 최소화하며, 레이저 용접공정에서의 dendrite 결정 성장 양상을 예측합니다.

Shallow penetration weld (top left); deep penetration weld with shield gas effects (top right); deep penetration weld with shield gas and evaporation pressure (bottom left); and deep penetration weld with shield gas, evaporation pressure and multiple laser reflections effects (bottom right).

Full Penetration Laser Welding Experiments

한국 카이스트와 독일 BAM은 16K kW레이저를 사용하여 10mm강판에 완전 침투 레이저 용접 실험을 수행하였습니다. CCD카메라의 도움을 받아 완전 용입 레이저 용접으로 형성된 상단 및 하단 용융풀 거동을 확인할 수 있었습니다. 그들은 또한 FLOW-3D 로 용접 공정 해석으로 해석과 실험결과의 경향이 일치하는 것을 알 수 있었습니다.

Experimental setup with CCD cameras observing the top and bottom molten pools
Schematic of computation domain in FLOW-3D

 

Simulation results at the top show melt pool lengths of 8mm and 15mm, whereas experiments indicated melt pool lengths of 7mm and 13mm

Laser Welding Porosity Case Study

General Motors, Michigan, 중국의 상하이 대학교는 용접 공정 변수, 즉 keyhole 용접에서 기공의 발생에 대해 용접 속도 및 용접 각도와 같은 공정 매개 변수가 미치는 영향을 알아보기 위해 협력하여 연구를 진행하였습니다.

레이저 용접된 Al 접합부 단면의 기공을 분석합니다. Keyhole이 유도 된 기공들은 유동 역학으로 인해 발생되고 균열을 일으킬 수 있습니다. 최적화 공정의 매개변수는 이러한 종류의 기공을 완화할 수 있습니다. FLOW-3D를 사용하여 연구원들은 증발 및 반동 압력, 용융풀, 온도에 따른 표면장력 및 Keyhole내의 다중 레이저 반사, 프레넬 흡수를 포함한 모든 중요한 물리적 현상을 설명했습니다.

연구진은 시뮬레이션 모델을 기반으로 Keyhole 용접에서 생성된 기공들의 주요 원인으로 불안정한 Keyhole을 규정하였습니다. 아래 이미지에서 볼 수 있듯이 뒤쪽 용융 풀의 과도한 재순환은 뒤쪽 용융 풀이 앞쪽 용융 풀 경계를 무너뜨리며 기공들을 생성시킵니다. 갇힌 공간이 증가하는 응고 전면에 의해 갇혔을때 기공들이 발생되었습니다.

Distribution of porosity in longitudinal welding sections as seen in simulations (top) and experiments (bottom)

용접 속도가 빠를수록 더 큰 keyhole이 생성되며 이로 인해, 보다 안정적인 keyhole이 생성됩니다. 연구진은 FLOW-3D를 사용하여 용접 속도와 용접 경사각으로 기공들의 생성을 완화시킬 수 있었습니다.


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중간 단계, 땅은 여전히 ​​대부분 물에 젖은 상태임

폭우에 따른 홍수 시뮬레이션

Flash Flood Simulation

최근에는 우리나라에서도 국지성 폭우가 빈발하고, 기상 이변에 따라 단시간의 폭우에 의해 돌발 홍수가 발생하고 있습니다.

FLOW-3D를 이용한 수치해석으로 홍수 발생시 주요 피해지역이 어떻게 분포될지, 상류피해 영역과 하류피해 영역을 사전에 검토하여 피해를 최소화할 수 있는 의사결정에 도움을 줄 수 있습니다.

FLOW-3D 사용자들이 이미 알고 있듯이, 우리는 보통 극단적인 이벤트 모델링, 복잡한 자유 표면 등을 매우 잘 예측합니다. 이상하게도 첫 번째 질문은 강수량을 모형화할 수 있는가 하는 것이었습니다. 역사적으로 우리의 소프트웨어는 홍수 평야/방류형 문제에 특별히 사용되지 않았습니다. 2D 솔루션이 대부분 잘 작동하기 때문에 이것을 해결하기 위해 일주일 동안 아침을 먹었는데, 돌발 홍수의 경우, 내 결론은 우리가 그것을 매우 잘 한다는 것이다.

돌발홍수 연구에 사용된 지형
돌발홍수 연구에 사용된 지형, 상부 층은 다공성이고 하부 층은 기반암임

여기에 사용된 두 가지 주요 모델은 매스 소스 와 다공성 매체 모델 입니다.

강우전 초기상태
강우전 초기상태

이 시뮬레이션을 설정하는 방법은 다공성 매체인 상부층이있는 지형이 있다는 것입니다. 이 층은 불투과성 기반암과 겹칩니다. 또한 상부 층은 상부 표면의 유체 공급원으로 정의됩니다.

이 시뮬레이션에서 180분 동안 지속되는 강수와 함께 돌발 홍수를 모델링하고 있습니다. 하층은 기반암이며 초기에 예상 한대로 흐름은 상층, 투과성 층으로의 침투와 일반적인 이류 / 네비어스톡스 현상에 의해 제어됩니다. 투과 층이 포화되면 지표수 현상이 더 많이 나타나기 시작하며, 이는 차례로 협곡의 더 낮은 고도에서 급류 흐름으로 이어집니다.

중간 단계, 땅은 여전히 ​​대부분 물에 젖은 상태임
중간 단계, 땅은 여전히 ​​대부분 물에 젖은 상태임

노력의 결과로 중요하고 실행 가능한 정보를 쉽게 시각화할 수 있습니다. 이 경우 우리는 두 가지 상황을 동시에 시뮬레이션했습니다: 협곡(도메인 오른쪽)에서 형성된 런오프와 후속 급류 그리고 미니 캐니언에서 인접한 이미 존재하는 수역(도메인 왼쪽)으로의 런오프.

강수량 맵은 전체 영역에 걸쳐 공간적으로 또는 일시적으로 모두 완전히 정의될 수 있으며, 다공성 행동은 포화 매체와 비포화 매체 모두에 대해 모델링할 수 있습니다.

폭우 후 급류 형성
폭우 후 급류 형성. 오른쪽의 협곡에서 물이 고이고 주요 급류가 형성되고 왼쪽의 기존 수역으로 무거운 방류 줄기가 있습니다.

마지막으로 큰 부피의 흐름과 물이 고이는 것을 볼 것으로 예상했던 하단 (고도 측면) 근처에 위치한 프로브에 위치한 수심의 시계열을 보는 것은 매우 흥미 롭습니다. 

처음에는 다공성 층이 물을 적극적으로 흡수하는 동안 지표수 풀링이 보이지 않습니다. 그런 다음 층이 포화되면 강수 유입과 급류를 통한 유출 사이의 정상 상태 균형을 관찰 할 때까지 수심의 급격한 증가를 관찰됩니다.

마지막으로 영역을 다양한 하위 구성 요소로 타일링하여 강수율 매핑을 훨씬 더 정교하게 만들 수 있습니다.

CFD가 레이저 용접을 만나면 : 불꽃이 어떻게 날아갑니까?

Pareekshith Allu Senior CFD Engineer | Additive Manufacturing | Laser Welding | Business Development

When CFD meets laser welding: How sparks fly!

CFD 또는 전산 유체 역학은 수치적 방법을 사용하여 유체 흐름을 연구하는 것입니다. 유체 흐름의 기본 방정식에는 솔루션 해가 없으므로 컴퓨터를 사용하여 방정식을 반복적으로 계산하는 수치해석 방법으로 해결합니다. 일반적으로 CFD 도구는 공기 역학, 엔진 연소, 물 및 환경 흐름, 미세 유체 및 제조 공정에서 광범위한 연구 및 엔지니어링 문제에 적용될 수 있습니다. CFD가 개발에 중요한 역할을 한 기술을 매일 접할 가능성이 있습니다. FLOW-3D 소프트웨어 제품 제조업체인 Flow Science Inc.에서는 자유 표면 흐름 문제 라고하는 특수한 문제 해결에 중점을 둡니다 . 

자유 표면 흐름이란 무엇입니까? 밀도 차이가 큰 두 유체간에 인터페이스가 공유되는 분야는 자유 표면 흐름입니다. 예를 들어, 기체-액체 경계면이 제한되지 않고 시간에 따라 자유롭게 움직이고 변경할 수 있다는 점에서 강의 물과 주변 공기 사이에 자유 표면이 존재합니다. FLOW-3D 솔버의 기본 DNA 인 Volume of Fluid 또는 VoF 방법 은 자유 표면의 진화를 추적하는 강력한 계산 기술입니다. 우리는 지난 40 년 동안 이 문제에 거의 전적으로 집중했습니다.

자유 표면 흐름은 제조산업 분야에서도 널리 사용됩니다. 금속 주조에서는 용융 금속과 용융 금속이 채우는 금형 또는 다이의 공기 사이에 자유 표면이 존재합니다. L-PBF ( Laser Powder Bed fusion) 라고하는 적층 제조 공정에서 레이저를 사용하여 분말 입자를 녹이고 융합하여 공정에서 자유 표면 용융 풀을 만듭니다. 그리고 레이저 용접에서는 레이저 빔에 의해 녹아서 두 개의 금속 부품 / 부품을 함께 융합 할 때 형성되는 자유 표면 용융 풀이 있습니다. 

이 게시물에서는 레이저 용접 공정에 대한 CFD 시뮬레이션이 유용한 이유를 설명합니다.

레이저 기술은 지난 몇 년 동안 상당히 발전했으며 이제 다른 레이저 제조업체는 다양한 파장에서 펄싱 기능이 있는 고출력 레이저를 제공 할 수 있습니다. 레이저와 로봇 자동화 시스템, 컨트롤러 및 프로세스 센서의 통합은 다양한 제조 산업에서 사용을 확대하여 열 입력이 적고 열 영향 영역이 더 작은 레이저 용접 조인트를 가능하게합니다. 

레이저-재료 상호 작용은 복잡하며이를 정확하게 모델링하려면 이러한 시간적 및 공간적 규모와 관련된 물리학을 구현해야합니다. 레이저 열원은 표면에 에너지를 축적하여 기판을 녹이고 용융 금속 풀을 만듭니다. 용융 풀은 전력, 속도 및 스캔 경로와 같은 레이저 가공 매개 변수와 용융 풀의 자유 표면에 동적 증기압을 적용하는 차폐 가스의 영향을 더 많이받습니다. 또한 용접되는 기판의 재료 특성이 중요한 역할을합니다. 용융된 풀의 상 변화와 증발은 용융 풀을 더욱 압박하는 반동 압력을 유발할 수있는 반면 표면 장력은 풀 내의 유체 대류에 영향을줍니다. 키홀 링이있는 경우 레이저 광선이 키홀 내에 갇혀 추가 반사 영향을 받을 수 있습니다. 기판에 더 많은 에너지를 전달합니다. 불안정한 키홀이 붕괴되면 갇힌 공극이 진행되는 응고 경계에 의해 포착되는 다공성 형성으로 이어질 수 있습니다. 

분명히 많은 일이 진행되고 있습니다. 이것이 CFD 시뮬레이션이 강력 할 수있는 곳이며 FLOW-3D WELD를 개발할 때 레이저-재료 상호 작용을 이해하는 데 많은 노력을 기울이는 이유입니다. 자유 표면 추적 및 레이저 에너지 증착, 차폐 가스 역학, 상 변화, 반동 압력, 표면 장력, 레이저 광선 추적 및 응고와 함께 유체 및 열 흐름 방정식을 통합하는 물리 기반 모델은 레이저의 복잡한 상호 작용을 캡처하는 데 매우 정확합니다. 용접과정을 해석하는 기능은 용융 풀의 안정성에 대한 다양한 공정 매개 변수의 영향을 분리하고 엔지니어와 연구원이 용접 일정을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

CFD 시뮬레이션은 레이저 용접 프로세스를 분석하고 개선하는데 도움이되는 프레임 워크를 제공 할 수 있습니다. 불안정한 용융 풀은 키홀 유발 다공성, 파열 및 스패 터와 같은 결함을 초래할 수 있기 때문에 용융 풀의 작동 방식을 이해하는 것은 조인트의 품질에 매우 중요합니다. 그 후, FLOW-3D WELD 모델의 출력인 응고된 용융 풀 데이터 및 열 구배와 같은 결과를 미세 구조 또는 유한 요소 분석 모델에 입력하여 각각 결정 성장 및 열 응력 진화를위한 길을 닦을 수 있습니다.

이 게시물이 CFD를 사용하여 레이저 용접 프로세스를 시뮬레이션하는 이점을 이해하는데 도움이 되기를 바랍니다.

레이저 용접 공정을 더 잘 이해하기 위해 CFD 시뮬레이션 적용을 고려해 보셨습니까? 어떤 특징 / 물리 현상이 모델링되기를 원하십니까? 질문과 의견이 있으면 언제든지 flow3d@stikorea.co.kr 또는 미국 본사의 paree.allu@flow3d.com에게 연락하십시오.

바람이 개방형 철광석 골재 저장소에 미치는 영향 분석 (비산먼지 배출 방지 연구)

다양한 구성에 대한 비산 먼지 배출

이 기사는 Dhananjay Sharma, EI, CFM, 유압 모델링 엔지니어, AECOM 에 의해 기고되었습니다  .

바람이 개방형 골재 저장소에 미치는 영향은 전 세계적으로 환경 문제가 되고 있습니다. 2.7km2 철골 저장소 부지에서 이런 문제가 관찰되었습니다. 이 시설은 철도 운송차량를 통해 광석을 공급받는데, 이 운송차량은 자동 덤프에 의해 비워집니다. 그런 다음 이 광석은 일련의 컨베이어와 이송 지점을 통과하여 저장 장소중 하나로 운송됩니다. 비산먼지 배출은 풍력이 비축된량에 미치는 영향의 결과로 관찰된 결과입니다.

두 가지 다른 구성(옵션 A와 B)을 FLOW-3D로 모델링하여 비산먼지 배출의 영향을 연구했습니다. 옵션 A에는 4줄에 9개 더미가 있는 36개의 비축량이 있고 옵션 B에는 1줄에 총 16개의 비축량이 있습니다.

또한 장벽이 있는 공기와 장벽이 없는 공기의 속도를 비교하기 위해 비축물 주변을 따라 30미터 높이의 장벽을 모델링할 수도 있습니다. 10m 높이에서 기준 초속 7.5m(m/s)의 풍속이 두 구성을 모두 모델링하는데 사용되었습니다. 비축 옵션 A와 B에 대해 네 가지 풍향 방향이 분석되었습니다.

물리적 및 수치 적 모델링

초기 모델 설정

FLOW-3D 에서 비산 먼지 배출을 모델링하기  위해, 공기 온도는 15 ° C로 가정되었습니다. 단일의 균일한 비압축성 유체 옵션이 선택되었습니다. z 방향에서 -9.81 m / s의 중력이 사용되었습니다. 유체는 점성과 난류로 간주되었습니다. 2- 방정식 (ke) 모델은 옵션 A 및 B 구성 모두에 대해 표면 마찰없이 난류를 계산하는데 사용되었습니다.

초기 조건

1/7 power 법칙 (pproximately a logrithmic law-of-the-wall distribution)에 기반한 속도 프로파일이 각 시뮬레이션에 대한 초기 조건으로 지정되었습니다. 비축 분석에서 가장 관심있는 기준 속도는 12 및 7.5m / s입니다. 풍속을 증가시키고 파일에 인접한 속도에 미치는 영향을 측정하여 분석을 수행했으며, 레이놀즈 스케일링이 이러한 속도에 대해 유지된다는 것을 확인했습니다 (즉, 들어오는 풍속 스케일링과 파일에 인접한 속도 스케일링 간의 선형 관계).   그런 다음 7.5m / s의 속도 만 사용하여 FLOW-3D 시뮬레이션을 구성했습니다. 이러한 시뮬레이션의 결과는 12m / s 조건을 충족하도록 확장 할 수 있습니다.

풍력 프로파일 power 법칙을 사용하여 10m에서 7.5m / s 이상 및 이하의 다양한 높이에 대한 속도를 추정했습니다. 경계에서 속도를 적용하는 이 방법은 경계를 따라 지형 변화를 허용하지 않습니다. 기준 속도는 서쪽, 남서부 및 남풍 방향에 대해 해발 10 미터에서 할당되었습니다. 동풍의 경우, 속도는 뒤쪽 (Y- 최대) 경계에서 경사 10 미터 위의 기준 높이에 할당되었습니다.

풍력 프로파일 power 법칙은 z 방향으로 최대 360m까지 모든 미터에서 계산되었습니다. 속도는 메쉬 크기와 동일한 간격으로 평균화되었습니다. 속도가 할당된 높이 간격은 2, 4, 6, 8, 10, 20, 70, 181, 270 및 360 미터입니다. 속도 프로파일을 설정 한 후 각 높이 간격에 대한 값은 네 가지 풍향 (서쪽, 남서쪽, 남쪽 및 동쪽) 각각에 대해 X 및 Y 구성 요소로 세분화되었습니다. 초기 조건은 메쉬 블록의 외부면에 할당되어 비축에 도달하기 전에 속도 프로파일이 개발 될 수있는 충분한 수평 공간을 남겼습니다.

풍력 프로필 power 법칙은 다음과 같습니다.

\ displaystyle {{u} _ {x}} = {{u} _ {r}} {{\ left ({\ frac {{{{z} _ {x}}}} {{{{z} _ { r}}}}} \ right)} ^ {\ propto}}, 여기서

U x  = 높이에서의 풍속 x
U r  = 기준 높이에서의 풍속
Z x  = 높이 x
Z r  = 기준 높이
α = 1/7 ‐ 대기 안정성 계수

지형

3 개의 지형파일인 스테레오리소그래피 (STL) 파일이 생성되어 모델에 통합되었습니다. 개별 파일은 지형, 창고 및 기둥에 해당합니다. 옵션 A와 B에 대해 다른 STL 파일이 생성되었습니다.

메싱

모델 도메인은 각 풍향에 대해 조정되었습니다. 메쉬 크기는 옵션 A의 경우 240 만에서 330 만 셀, 옵션 B의 경우 130 만 셀입니다. 정확하게 기둥 근처에 높이 2m, 길이 4m, 너비 4m의 셀 크기를 사용했습니다. 해당 지역의 속도를 계산합니다.

경계 조건

비축 시뮬레이션에는 네 가지 경계 유형이 사용되었습니다. 모든 풍향에 대해 상단 경계 (Z-max)가 정체 압력으로 지정되었습니다. 바람의 방향에 따라 두 개의 측벽이 유출 경계 조건으로 지정되었습니다. 나머지 두 측벽에는 그리드 오버레이 경계가 지정되었습니다. 그리드 오버레이를 사용하면 초기 조건의 속도를 모델에 입력 할 수 있습니다. 중첩 된 블록을 사용하여 원하는 메시 해상도와 배율을 만들었습니다. 내포된 블록 사이의 경계면에서 대칭 경계 조건이 사용되었습니다. 대칭을 사용하면 블록간에 정보를 전송할 수 있습니다. 그림 1은 서쪽 풍향 (y 방향)에 대한 경계 조건 설정을 보여줍니다. 다른 풍향의 경우 경계 조건을 적용하는 데 유사한 방법이 사용되었습니다.

경계 조건 서쪽 풍향
그림 1. 서쪽 풍향의 경계 조건

장벽

FLOW-3D 의 배플 기능은 비축된 곳의 주변에 바람 장벽을 만드는데 사용되었습니다. 옵션 A와 B의 배플은 높이가 30 미터였으며 지형을 따라 여러 부분으로 구성되었습니다. 모델링된 장벽은 본질적으로 다공성입니다. 34 %의 다공성 값 (즉, 34 % 개방 면적) 및 해당 속도 대 압력 강하 값은 장벽 제조업체에서 얻었습니다. FLOW-3D의  모델과 연관된 흐름 다공성 손실이 지정될 수있는 배플 알고리즘을 사용합니다. 배플은 무한히 얇고 부피를 차지하지 않습니다.

시뮬레이션 결과

옵션 A

옵션 A의 경우 풍속 7.5m / s에 대한 장벽이 있거나없는 4 가지 풍향을 분석하고 시뮬레이션했습니다.

바람의 방향배리어없는 최대 속도 (m / s)배리어가있는 최대 속도 (m / s)최대 속도 감소
서부13.58611.27817 %
남서부13.04510.79617 %
남쪽12.35212.122 %
동쪽9.768.59712 %

각 시뮬레이션의 최대 속도와 장벽과 장벽이 없는 경우 사이의 최대 속도 감소는 위의 표 1에 나와 있습니다. 장벽은 남풍의 최대 속도에 가장 적은 영향을 미칩니다. 옵션 A에 대한 장벽 추가로 최대 속도가 2 % 감소했습니다. 장벽은 서풍 또는 남서풍이있는 전체 파일 케이스의 속도에 가장 큰 영향을 미쳤습니다. 최대 속도는 서풍과 남서풍 모두에서 17 % 감소했습니다.

옵션 B

옵션 B의 경우 풍속 7.5m / s에 대한 장벽이 있거나없는 네 가지 풍향을 분석하고 시뮬레이션했습니다.

그림 2. 옵션 A : 장벽이없는 서풍의 비축량에서 계산 된 속도 크기
장벽이있는 속도 크기 서풍
그림 3. 옵션 A : 장벽이있는 서풍 방향의 비축에서 계산 된 속도 크기
바람의 방향배리어없는 최대 속도 (m / s)배리어 포함 최대 속도 (m / s)최대 속도 감소
서부15.9711.3629 %
남서부15.149.2139 %
남쪽13.410.124 %
동쪽12.787.1544 %
그림 4. 옵션 B. 장벽이없는 동풍의 비축량에서 계산 된 속도 크기
그림 5. 옵션 B : 장벽이있는 동풍의 비축에서 계산 된 속도 크기

결론

모델 결과는 비축물 주변에 장벽을 추가하는 것이 속도를 줄이고 비산먼지 배출을 방지하는데 도움이 된다는 것을 분명히 보여주었습니다. 현장 주변의 장벽 추가와 관련된 비용이 있지만, 이 옵션은 먼지 배출량을 줄임으로써 환경 규범을 달성하는 데 도움이 될 것입니다. 모델 결과를 보면 FLOW-3D가 비산먼지 방출을 연구하기 위한 정확하고 신뢰할 수 있는 도구로 사용될 수 있다는 것이 분명합니다. 추가 설계 변경과 철골 배치의 새로운 옵션이 제안될 경우 FLOW-3D에서 쉽게 모델링하여 비용 및 환경적으로 효과적인 최적의 구성을 결정할 수 있습니다.

코어 가스(Core Gas)

코어 가스(Core Gas)

 

코어로 주조 모델링 (Modeling Castings with Cores)

모래 속의 화학 결합제는 용융 된 금속에 의해 가열 될 때 가스를 생성 할 수 있으며 적절하게 환기되지 않으면 가스가 금속으로 흘러 가스의 다공성 결함이 발생할 수 있습니다. 이것은 빠르게 가열되고 긴 환기 경로를 갖는 주물의 얇은 내부 특징을 형성하는 코어에서 가장 가능성이 높습니다. FLOW-3D CAST의 코어 가스 모델은 이러한 가스 결함의 가능성을 예측하고 코어에서 모든 갇히는 가스들을 안전하게 배출 할 수있는 코어 벤팅을 설계하는 데 도움이됩니다.

 

알루미늄 및 철 주조의 결함 모델링 (Modeling Defects in Aluminum and Iron Castings)

‘Core Gas’ 모델은 철 주물 (그림 1)과 알루미늄 주물 (그림 2) 모두에서 수지 결합 코어의 결함을 예측합니다. 충전 및 응고 모델과 동시에 작동이 가능하며 주조의 충전 중 및 충전 후 갇히는 가스 생성 및 흐름을 계산합니다.

 

그림 1 : 열린 플라스크 부분 V8 Al 블록 어셈블리의 채우기. 두 개의 코어는 블록의 워터 재킷 공동을 형성합니다. 플라스크 바닥에 Al이 20 초 안에 채워집니다.

그림 2 : 환기가 되지 않을 때 워터 재킷 코어는 충전 중에 금속에 가스를 불어 넣습니다.

Cavitation | 캐비테이션

캐비테이션이란 무엇입니까?

The spillways of the Glen Canyon dam in 1983 (Lee and Hoopes, 1996).

캐비테이션은 유체 흐름의 매우 낮은 압력 또는 포화 압력을 높이는 온도 상승으로 인해 유체 내에서 증기 또는 기포가 빠르게 발생하는 것입니다. 기포의 갑작스런 출현 (및 후속 붕괴)은 비압축성 유체 내에서 압력의 급격한 변화를 일으켜 심각한 기계적 손상을 일으킬 수 있습니다. 캐비테이션에 의해 유도 된 힘은 1983 년 Glen Canyon 댐의 배수로에서 경험 한 손상에서 볼 수 있듯이 며칠 내에 수 피트의 암석을 침식 할 가능성이 있습니다 (Lee and Hoopes, 1996).

또한 고압 다이 캐스팅에서 캐비테이션이 발생할 수 있습니다. 다이의 수축 및 곡선을 통한 용융 합금의 빠른 이동은 급속한 압력 강하를 초래하고 후속 캐비테이션으로 이어질 수 있습니다. 생성된 증기 기포는 최종 주조에서 다공성을 유발하거나 더 나쁜 경우 다이에 손상을 일으켜 주조품을 훼손시키고 다이 수명을 감소시킬 수 있습니다.

캐비테이션은 터빈과 파이프에 손상을 줄 수 있고, 댐의 배수로에서 콘크리트를 침식하는 등의 원인이 될 수 있습니다. 아래 이미지는 댐의 배수로 바닥 근처의 콘크리트 침식을 보여줍니다. 댐에 사용되는 콘크리트는 일반적으로 강도가 높지만 캐비테이션은 여전히 그것을 부식시킬 수 있습니다.

Eroded concrete due to cavitation on the spillway of a dam

캐비테이션은 때때로 오염 물질과 유기 분자를 분해하고, 소수성 화학 물질을 결합하고, 캐비테이션 기포의 파열로 인해 생성 된 충격파를 통해 신장 결석을 파괴하고, 혼합을위한 난류를 증가시켜 수질 정화와 같은 특정 산업 응용 분야에서 의도적으로 유도됩니다.

따라서 캐비테이션이 발생할 가능성이있는 위치와 그 강도를 이해하는 것이 중요합니다. 캐비테이션을 실험을 수행하거나 실험 결과의 현상을 시각화하는 것이 어렵고, 잠재적으로 손상 될 수 있으므로 수치해석 시뮬레이션으로 검토하는 것이 매우 필요하고, 유용합니다.

Real-World Applications | 실제 응용 분야

  • 물 및 환경 구조 내에서 손상을 주는 캐비테이션 시뮬레이션
  • 다이 손상 및 주조 다공성을 유발할 수 있는 고압 다이 캐스팅 중 캐비테이션 시뮬레이션
  • MEMS 장치 내의 열 거품 형성 시뮬레이션
  • 열 전달 표면의 비등 거동 예측
  • 캐비테이션 역학으로 인한 혼합 예측

Modeling Cavitation in FLOW-3D

FLOW-3D의 캐비테이션 모델은 thermal bubble jets 와 MEMS devices를 시뮬레이션하는데 성공적으로 사용되었습니다. FLOW-3D는 “active”또는 “passive” 모델 옵션을 제공합니다. Active 모델은 기포 영역을 열고 수동 모델은 흐름을 통해 캐비테이션 기포의 존재를 추적하고 전파하지만, 기포 영역의 형성을 시작하지는 않습니다.

Active모델은 더 큰 캐비테이션 영역이 예상되고 유동장에 영향을 미치는 경우에 가장 적합하며, Passive모델은 작은 기포의 간단한 모양이 예상되는 시뮬레이션에 가장 적합합니다. 활성 모델과 에너지 전송 계산을 통해 위상 변화도 옵션입니다. 기포는 계면에서의 증발 또는 응축으로 인해 추가로 팽창하거나 수축 할 수 있습니다.

Sample Results

아래 시뮬레이션은 수축 노즐을 보여줍니다. 애니메이션은 매우 일시적인 진동 동작을 보여주는 캐비테이션 버블의 진화를 보여줍니다. 캐비테이션 부피 분율은 초기 연속 액체에서 캐비테이션의 시작을 시각화하기 위해 플롯됩니다.

아래 애니메이션은 진입 속도가 8m/s이고 수렴 기울기가 18 °이고 발산 기울기가 8 ° 인 벤츄리 내의 캐비테이션을 보여줍니다. 다시 말하지만, 캐비테이션의 과도 동작은 잘 모델링되어 있으며, 모델은 22ms의 실험 결과와 비교하여 17.4ms의 캐비테이션주기 기간을 예측합니다 (Stutz and Reboud 1997).

Cavitation in a venturi

물 탱크를 통해 이동하는 고속 발사체를 시뮬레이션하여 발사체 후류에서 생성 된 저압 영역의 공동 기둥을 보여줍니다. 발사체의 초기 속도는 600m / s입니다. 아래는 탱크의 움직임과 후행하는 캐비테이션 유체의 애니메이션입니다. 발사체가 감속함에 따라 캐비테이션 기둥의 반경이 좁아집니다.

@

High-speed bullet

References

Lee, W., Hoopes, J.A., 1996, Prediction of Cavitation Damage for Spillways, Journal of Hydraulic Engineering, 122(9): 481-488.

Plesset, M.S., Prosperetti, A., 1977, Bubble Dynamics and Cavitation, Annual Revue of Fluid Mech, 9: 145-185.

Rouse, H., 1946. Elementary Mechanics of Fluids, New York: Dover Publications, Inc.

Stutz, B., Reboud, J.L., 1997, Experiments on unsteady cavitation, Experiments in Fluids, 22: 191-198.

The realm of operations of FLOW-3D

ADDITIVE MANUFACTURING SIMULATIONS

Capabilities of FLOW-3D

FLOW-3D는 자유 표면 유체 흐름 시뮬레이션을 전문으로하는 다중 물리 CFD 소프트웨어입니다. 자유 표면의 동적 진화를 추적하는 소프트웨어의 알고리즘인 VOF (Volume of Fluid) 방법은 Flow Science의 설립자인 Tony Hirt 박사가 개척했습니다.

또한 FLOW-3D에는 금속 주조, 잉크젯 인쇄, 레이저 용접 및 적층 제조 (AM)와 같은 광범위한 응용 분야를 시뮬레이션하기위한 물리 모델이 내장되어 있습니다.
적층 제조 시뮬레이션 소프트웨어, 특히 L-PBF (레이저 파우더 베드 융합 공정)의 현상 유지는 열 왜곡, 잔류 응력 및지지 구조 생성과 같은 부분 규모 모델링에 도움이되는 열 기계 시뮬레이션에 초점을 맞추고 있습니다.

유용하지만 용융 풀 역학 및 볼링 및 다공성과 같은 관련 결함에 대한 정보는 일반적으로 이러한 접근 방식의 영역 밖에 있습니다. 용융 풀 내의 유체 흐름, 열 전달 및 표면 장력이 열 구배 및 냉각 속도에 영향을 미치며 이는 다시 미세 구조 진화에 영향을 미친다는 점을 명심하는 것도 중요합니다.

FLOW-3D와 이산 요소법 (DEM) 및 WELD 모듈을 사용하여 분말 및 용융 풀 규모에서 시뮬레이션 할 수 있습니다.
구현되는 관련 물리학에는 점성 흐름, 열 전달, 응고, 상 변화, 반동 압력, 차폐 가스 압력, 표면 장력, 움직이는 물체 및 분말 / 입자 역학이 포함됩니다. 이러한 접근 방식은 합금에 대한 공정을 성공적으로 개발할 수 있게 하고, AM 기계 제조업체와 AM 기술의 최종 사용자 모두에게 관심있는 미세 구조 진화에 대한 통찰력을 제공하는데 도움이 됩니다.

The realm of operations of FLOW-3D
The realm of operations of FLOW-3D

FLOW-3D는 레이저 분말 베드 융합 (L-PBF), 직접 에너지 증착 (DED) 및 바인더 제트 공정으로 확장되는 기능을 가지고 있습니다.
FLOW-3D를 사용하면 분말 확산 및 패킹, 레이저 / 입자 상호 작용, 용융 풀 역학, 표면 형태 및 후속 미세 구조 진화를 정확하게 시뮬레이션 할 수 있습니다. 이러한 기능은 FLOW-3D에 고유하며 계산 효율성이 높은 방식으로 달성됩니다.

예를 들어 1.0mm x 0.4mm x 0.3mm 크기의 계산 영역에서 레이저 빔의 단일 트랙을 시뮬레이션하기 위해 레이저 용융 모델은 단 8 개의 물리적 코어에서 약 2 시간이 걸립니다.
FLOW-3D는 모든 관련 물리 구현 간의 격차를 해소하는 동시에 업계 및 연구 표준에서 허용하는 시간 프레임으로 결과를 생성합니다. 분말 패킹, 롤러를 통한 파워 확산, 분말의 레이저 용융, 용융 풀 형성 및 응고를 고려하고 다층 분말 베드 융합 공정을 위해 이러한 단계를 순차적으로 반복하여 FLOW-3D에서 전체 AM 공정을 시뮬레이션 할 수 있습니다.

FLOW-3D의 다층 시뮬레이션은 이전에 응고된 층의 열 이력을 저장한다는 점에서 독특하며, 열 전달을 고려하여 이전에 응고된 층에 확산된 새로운 분말 입자 세트에 대해 시뮬레이션이 수행됩니다.
또한, 응고 된 베드의 열 왜곡 및 잔류 응력은 FLOW-3D를 사용하여 평가할 수 있으며, 보다 복잡한 분석을 수행하기 위해 FLOW-3D의 압력 및 온도 데이터를 Abaqus 및 MSC Nastran과 같은 FEA 소프트웨어로 내보낼 수 있습니다.

Sequence of a multi-layer L-PBF simulation setup in FLOW-3D

Ease of Use

FLOW-3D는 다양한 응용 분야에서 거의 40 년 동안 사용되어 왔습니다. 사용자 피드백을 기반으로 UI 개발자는 소프트웨어를 사용하기 매우 직관적으로 만들었으며 새로운 사용자는 시뮬레이션 설정의 순서를 거의 또는 전혀 어려움없이 이해합니다.
사용자는 FLOW3D에서 구현 된 다양한 모델의 이론에 정통하며 새로운 실험을 설계 할 수 있습니다. 실습 튜토리얼, 비디오 강의, 예제 시뮬레이션 및 기술 노트의 저장소도 사용할 수 있습니다.
사용자가 특정 수준의 경험에 도달하면 고급 수치 교육 및 소프트웨어 사용자 지정 교육을 사용할 수 있습니다.

Available Literature

실험 데이터에 대해 FLOW-3D 모델을 검증하는 몇 가지 독립적으로 발표된 연구가 있습니다. 여기에서 수록된 저널 논문은 레이저 용접 및 적층 제조 공정으로 제한됩니다. 더 많은 참조는 당사 웹 사이트에서 확인할 수 있습니다.

Laser Welding

  1. L.J.Zhang, J.X.Zhang, A.Gumenyuk, M.Rethmeier, S.J.Na, Numerical simulation of full penetration laser welding of thick steel plate with high power high brightness laser, Journal of Materials Processing Technology, Volume 214, Issue 8, 2014.
    A study by researchers from BAM in Germany, KAIST in Korea, and State Key Laboratory of Mechanical Behavior of Materials in China that focuses on keyhole dynamics and full penetration laser welding of steel plates.
  2. Runqi Lin, Hui-ping Wang, Fenggui Lu, Joshua Solomon, Blair E.
    Carlson, Numerical study of keyhole dynamics and keyhole-induced porosity formation in remote laser welding of Al alloys, International Journal of Heat and Mass Transfer, Volume 108, Part A, 2017.
    General Motors (GM) and Shangai University collaborated on a study on the influence of welding speed and weld angle of inclination on porosity occurrence in laser keyhole welding.
  3. Koji Tsukimoto, Masashi Kitamura, Shuji Tanigawa, Sachio Shimohata, and Masahiko Mega, Laser Welding Repair for Single Crystal Blades, International Gas Turbine Congress, Tokyo, 2015.
    Mitsubishi Heavy Industry’s study on laser welding repair using laser cladding for single Ni crystal alloys used in gas turbine blades.

Additive Manufacturing

  1. Yu-Che Wu, Cheng-Hung San, Chih-Hsiang Chang, Huey-Jiuan Lin, Raed Marwan, Shuhei Baba, Weng-Sing Hwang, Numerical modeling of melt-pool behavior in selective laser melting with random powder distribution and experimental validation, Journal of Materials Processing Technology, Volume 254, 2018
    This paper discusses powder bed compaction with random packing for different powder-size distributions, and the importance of considering evaporation effects in the melting process to validate the melt pool dimensions.
  2. Lee, Y.S., and W.Zhang, Mesoscopic simulation of heat transfer and fluid flow in laser powder bed additive manufacturing, Proceedings of the Annual International Solid Freeform Fabrication Symposium, Austin, TX, USA. 2015
    A study conducted by Ohio State University researchers to understand the influence of process parameters in formation of balling defects.
  3. Y.S. Lee, W.Zhang, Modeling of heat transfer, fluid flow and solidification microstructure of nickel-base superalloy fabricated by laser powder bed fusion, Additive Manufacturing, Volume 12, Part B, 2016
    A study conducted by Ohio State University researchers to understand the influence of solidification parameters, calculated from the temperature fields, on solidification morphology and grain size using existing theoretical models in laser powder bed fusion processes.

 

 

Porous Materials

Porous Materials

다공성 매체에서의 유체 수송을 수치적으로 모델링하는 것은 어려운 일이 될 수 있지만, FLOW-3D에는 다공성 물질과 관련된 문제를 해결하기 위한 많은 중요한 기능이 포함되어 있습니다. FAVOR™  기술에는 사용자가 연속적인 다공성 미디어를 나타낼 수 있도록 필요한 다공성 변수가 포함되어 있습니다. FLOW-3D를 사용하면 포화 및 불포화 유량 조건을 모두 시뮬레이션할 수 있습니다. 전력 법칙 관계를 통해 사용자는 불포화 유량 조건에서 모세관 압력(capillary pressure)과 포화도 사이의 비선형 관계를 모형화할 수 있습니다.

별도의 주입 및 배출 곡선을 사용하여 이력 현상을 모델링할 수 있습니다. 서로 직접 접촉하는 경우에도 서로 다른 다공성, 투과성 및 습윤성 특성을 서로 다른 장애물에 할당할 수 있습니다. 투과성은 흐름 방향에 따라 지정할 수 있으므로 다공성 매체의 비등방성 동작을 모델링할 수 있습니다. 유체와 다공성 매체 사이의 열 전달이 고려될 수 있습니다.

Consumer Products

Products

자유 표면 흐름은 가정과 사무실 환경 모두에서 사용되는 소비자 제품의 설계 및 제조에서 일반적입니다.

예를 들어, 병 채우기는 매일 대규모로 진행되는 프로세스입니다. 생산 속도를 최대화하면서 낭비를 최소화하도록 이러한 프로세스를 설계하면 시간이 지남에 따라 상당한 비용 절감으로 이어질 수 있습니다. FLOW-3D는 또한 스프레이 노즐을 설계하고 다공성 재료 및 기타 소비재 구성 요소의 흡수 기능을 모델링하는 데 사용할 수 있습니다.

공기 혼입, 다공성 매질 및 표면 장력을 포함한 FLOW-3D의 고급 다중 물리 모델을 사용하면 소비자 제품 설계를 정확하게 시뮬레이션하고 최적화 할 수 있습니다.


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Fig. 1. Nysted Offshore Wind Farm

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박영진1, 김태원2*1 서일대학교 토목공학과, 2 (주)지티이 Analysis of Scour Phenomenon around Offshore Wind Foundation using Flow-3D Mode Abstract 국내․외에서 다양한 ...
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Figure 2.1. Test Setup.The test setup consists of a clear plastic scale model tank attached to a rigid aluminum frame by three multi-axis load cells driven by a position-controlled servo hydraulic system.(Data acquisition cabling removed for clarity).

Coupled Simulation of Vehicle Dynamics and Tank Slosh. Phase 1 Report. Testing and Validation of Tank Slosh Analysis

Prepared byGlenn R. WendelSteven T. GreenRussell C. Burkey Abstract: 차량 동력학의 컴퓨터 시뮬레이션은 차량 설계에서 귀중한 도구가 되었다. 그러나 그들은 ...
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Figure 6. Scour depth (in negative value) at different views around pier

Three-dimensional numerical simulation of local scour around circular bridge pier using Flow-3D software

Flow-3D 소프트웨어를 이용한 원형 교각 주변 지역 scour의 3 차원 수치 시뮬레이션 To cite this article: Halah Kais Jalal and ...
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Abb. 3 Detail des Rechens am Vorversuch zum Seilrechen – Blick in Fließrichtung

Implementation of an angled trash rack in the 3D-numerical simulation with FLOW-3D

Abstract Sebastian Krzyzagorski · Roman Gabl · Jakob Seibl · Heidi Böttcher · Markus AuflegerOnline publiziert: 17. Februar 2016© Die ...
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Figure 1: Die configuration for a multi-attribute composite die for high die life and self-lubricating surface

Innovative Die Material and Lubrication Strategies for Clean and Energy Conserving Forging Technologies

청정 및 에너지 절약 단조 기술을 위한 혁신적인 다이 재료 및 윤활 전략 이 최종 기술 보고서에는 수상 번호 DE-FC07-01ID14206에 ...
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(a) Moving Reference Frame

Study on Swirl and Cross Flow of 3D-Printed Rotational Mixing Vane in 2×3 Subchannel

A thesis/dissertationsubmitted to the Graduate School of UNISTin partial fulfillment of therequirements for the degree ofMaster of ScienceHaneol Park07/09/2019Approved by_________________________AdvisorIn ...
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Figure 8 Evaluation test of thermal sprayed coatings

Development of Advanced Materials and Manufacturing Technologies for High-efficiency Gas Turbines

고효율 가스 터빈용 신소재 및 제조 기술 개발 Mitsubishi Heavy Industries Technical Review Vol. 52 No. 4 (December 2015) 가스 ...
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Figure 2. Diagram. Schematic design of a living snow fence. Source: Wyatt et al., 2012b

Design of Living Barriers to Reduce the Impacts of Snowdrifts on Illinois Freeways

눈사태가 일리노이 고속도로에 미치는 영향을 줄이기 위한 생활장벽 설계 John Petrie, et al. (2020) 일리노이 교통 센터 시리즈 번호 20-019, 연구 ...
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aerospace-sloshing-simulation

Aerospace Sloshing Dynamics

Sloshing Dynamics 우주선의 연료 탱크에서 추진체의 움직임에 대한 지식은 작동 및 성능의 다양한 측면을 이해하는 데 필수적입니다. 추진체 운동은 액체 ...
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Oil Filters

Oil Filters

FLOW-3D의 다공성 매체 모델은 필터의 흐름을 시뮬레이션하는데 적합합니다. 최적의 설계를 결정하기 위해 적용 할 수있는 여러 가지 항력 공식이 있으며, 이는 미립자를 잘 포착하고 항력을 최소화합니다. 입자는 입자의 궤적을 결정하기 위해 다양한 크기 또는 질량으로 도입 될 수 있습니다.

분석할 수있는 데이터 출력에는 속도 프로필, 체류 시간, 유체 이동 거리, 변형률 및 유선이 포함됩니다. 또한 사용자 지정을 통해 막힘 및 그에 따른 추가 드래그를 예측하는 기능을 쉽게 확장 할 수 있습니다. Flow Science는 수정할 수있는 다양한 숫자 루틴을 제공합니다.

Settling Tanks

Settling Tanks

FLOW3D의 침전물 제거 및 드리프트 플럭스 모델은 침전 탱크, 이차 클라리퍼 및 기타 유사한 구조물을 따라 순환하는 입자의 정착 과정을 모델링 하는 데 매우 유용한 도구입니다. 이러한 모델을 사용하면 사용자가 입자 지름, 드래그 계수 등과 같은 개별 특성을 사용하여 모델에 여러개의 구성을 입력할 수 있습니다.

표준 출력물에는 유체 내 침전물 농도와 포장된 침전물 축적 및 가까운 기하학의 단단한 표면에 누적되는 비율이 포함됩니다. 전체적으로 시스템의 추가적인 유압 특성(예:전체적인 유압 효율과 잔류 시간)은 스칼라 추적 모델의 동시 사용을 통해 쉽게 얻을 수 있다. 이동 물체(밸브나 게이트 개방의 작용 등)를 포함하여 단순하고 효율적으로 솔리드 객체를 표현하는 FLOW-3DFAVOR™방법을 사용하면 재메싱 작업에 소요되는 시간이 최소화된 기하학적 매개 변수 공간을 매우 효율적으로 연구할 수 있습니다.

FLOW-3D에서 벽, 다공성 벽 또는 플럭스 측정 표면의 역할을 할 수 있는 완화된 객체는 이러한 유형의 시뮬레이션에 사용할 수 있는 모델링 접근 방식에 추가적인 유연성을 제공합니다.

화학기반 응고모델 / chemistry-based solidification

FLOW-3D CAST v5.1의 새로운 최첨단 화학 기반 응고 모델은 업계를 주조 시뮬레이션의 다음 개척지로 발전시켜 사용자에게 캐스트 부품의 강도와 무결성을 예측하는 동시에 스크랩을 줄이고 제품 안전 및 성능 요구 사항을 충족합니다.

응고 모델 기능

새로운 응고 모델은 핵 생성, 분리 및 냉각 조건을 고려한 온도 및 화학의 진화로부터 잠열, 열전도율, 열용량, 밀도, 점도 등 응고 경로 및 재료 특성을 계산합니다.

응고 모델은 SDAS (secondary dendrite arm sapcing) 및 입자 크기와 같은 구성 및 냉각 조건을 기반으로 미세 구조 진화를 예측합니다. 또한 확산 및 이류로 인한 거시적 분리를 예측합니다. 기계적 특성과 미세 구조 간의 경험적 관계는 실험 측정을 기반으로합니다. 독특하고 강력한 미세 구조 및 기계적 특성 예측 기능을 갖춘 새로운 응고 모델은 미세 다공성 예측을위한 무 차원 Niyama 기준과 같은 다른 모델의 기반을 마련합니다.

응고 미세 구조 및 다공성 결함은 주조의 기계적 특성에 영향을 미치는 주요 요인입니다. 차례로 국부적 인 미세 구조는 합금의 화학적 조성, 응고 속도 및 합금 원소의 분리로 인한 화학적 비균질성에 의해 결정됩니다. 새로운 응고 모델을 사용하여 공정 설계자는 다양한 공정 매개 변수 및 합금 구성이 기계적 특성에 미치는 영향을 결정하여 가능한 최고 품질의 안전한 제품을 생산하기 위해 주조 성능을 최적화 할 수 있습니다.

Solidification of AlSi9Cu3

Aluminium A356

응고 모델에는 전체 모델과 단순화 된 모델이 모두 포함되어있어 사용자가 시뮬레이션 워크 플로를 더 잘 제어 할 수 있습니다. 전체 모델은 용융물이 응고됨에 따라 화학적 조성과 상 변화를 고려하는 반면, 단순화 된 모델은 더 빠른 런타임을 제공하고 전체 모델만큼 많은 메모리를 필요로하지 않습니다. 전체 모델을 기반으로 한 재시작 시뮬레이션은 단순화 된 모델에서 시작할 수 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 이는 시뮬레이션의 여러 단계뿐만 아니라 다양한 유형의 시뮬레이션에 적합한 모델을 사용할 수있는 완벽한 유연성을 제공합니다.

리소스를 적게 사용한다는 분명한 이점이 있으므로 사용자는 가능한 한 단순화 된 모델을 사용하는 것이 좋습니다. 사용자는 매크로 분리가 중요한 경우 전체 모델을 사용하는 것이 좋습니다. 열 다이 사이클링 시뮬레이션의 경우 이러한 모델링 시나리오에서는 전체 분석이 필요하지 않기 때문에 소프트웨어에 의해 단순화 된 모델이 적용됩니다.

벽이 얇은 일부 주조의 경우 확산 및 이류에 기반한 매크로 분리는 중요하지 않습니다. 이러한 주물에서 응고 경로는 전체적으로 거의 동일하며 각 개별 계산 셀에 대해 응고 중에 조성 및 위상 진화를 추적 할 필요가 없습니다. 이러한 유형의 시나리오의 경우 사용자가 단순화 된 응고 모델을 사용하여 솔루션에 더 빨리 도달하는 것이 좋습니다.

다공성 매체 / Porous Media

다공성 매체 / Porous Media

FLOW-3D는 다공성 매체 내의 포화 및 불포화 흐름을 모두 시뮬레이션할 수 있습니다. 포화된 다공성 미디어 흐름은 포화 구역과 불포화 구역 사이에 예리한(또는 거의 날카로운) 계면이 있고 계면에 특정 모세관 압력이 존재하는 상황에 적용됩니다. 이러한 상황은 지하수 흐름에서 발생합니다. 불포화 다공성 미디어 흐름은 포화 구역에서 불포화 구역으로 점진적으로 전환되는 상황에 적용됩니다. 이러한 상황에서는 설정된 모세관 압력이 없습니다. 모세관 압력은 현재 포화 수준과 다공성 물질 내 포화 이력의 함수입니다.

두 경우 모두 각 성분에 대해 서로 다른 다공성, 투과성 및 습윤성(모세관 압력 또는 모세관 압력 대 포화도)을 독립적으로 지정할 수 있으며 투과성은 등방성(모든 방향에서 동일) 또는 비등방성(흐름 방향에 따라 달라짐)일 수 있습니다.

아래 동영상은 종이와 같은 다공성 물질로 스며드는 물방울의 경우를 보여줍니다. 이 경우 다공성 물질은 불포화 상태로 모델링되므로 습윤성은 국부 포화에 따라 달라집니다. 이미 젖은 영역은 모세관 압력이 더 강한 반면, 낙하 가장자리에 있는 영역은 모세관 압력이 더 낮습니다. 이 작업은 별도의 주입 및 배출 곡선을 사용하여 수행됩니다. 따라서 방울이 재료에 균일하게 퍼지지 않습니다. 이러한 행동은 젖은 종이 타월을 짜는 것으로 볼 수 있습니다; 모든 물을 짜내는 것보다 종이를 적시는 것이 훨씬 쉽습니다.


다공성 매질에 흡수 된 물방울 시뮬레이션

다공성 매체에서의 불포화 흐름은 포화 흐름 조건에서는 존재하지 않는 많은 복잡한 현상을 수반합니다. 예를 들어 구성을 알 수 없는 자유 경계와 모세관 힘이 존재하여 액체를 포화도가 낮은 영역으로 끌어들이는 큰 음압을 발생시킬 수 있습니다. 또한 모세관 압력은 실험적인 판단과 모델링을 더욱 어렵게 만드는 이력(hysteresis) 동작을 보일 수 있습니다. 불포화 흐름과 관련된 합병증은 가장 간단한 경우를 제외한 모든 상황에서 수치적 해결 절차의 필요성을 나타냅니다. 이러한 유형의 흐름의 자유 표면적인 측면 때문에, FLOW-3D® 프로그램을 불포화 흐름의 일반적인 사례로 확장할 것을 생각하는 것은 당연합니다. 이 확장 작업을 수행하는 데 필요한 수정 사항은 아래 보고서에 설명되어 있습니다. 이후의 섹션에서 더 자세히 설명했듯이, 물질을 통과하는 흐름을 정확하게 모형화하기 위해서는 다공성 물질과 이를 관통하는 액체에 대한 충분한 경험적 데이터가 필요합니다. 모세관 압력과 투과성을 위해 여기에 보고된 모델에는 일부 재료에 대한 수정이 필요할 수 있는 일반적인 특성이 있습니다.

보고서 원문  : UNSATURATED FLOW IN POROUS MEDIA

Solidification model

Solidification model

FLOW-3D CAST v5.1 solidification model

FLOW-3D CAST v5.1의 새로운 최첨단 화학 기반 고체화 모델은 주조 시뮬레이션을 새로운 단계로 발전시킬것 입니다. 사용자는 주조 부품의 강도와 무결성을 예측하면서도 고철을 줄이고 제품 안전 및 성능 요구사항을 충족할 수 있습니다.

Solidification model capabilities

새로운 응고모델은 핵, 분리, 냉각 조건을 고려한 온도와 화학의 진화로 인한 잠열, 열전도도, 열 용량, 밀도, 점성 등을 포함한 고체화 경로와 재료 특성을 계산합니다.

응고모델은 이차 덴드라이트 암 사핑(SDAS) 및 입자 크기와 같은 구성 및 냉각 조건에 기반한 미세 구조 진화를 예측합니다. 또한 확산과 집착으로 인한 매크로 분리를 예측합니다. 기계적 특성과 미세구조 사이의 경험적 관계는 실험 측정을 기반으로 합니다. 독특하고 강력한 마이크로 구조와 기계적 특성 예측 기능을 갖춘 새로운 고체화 모델은 마이크로도 예측을 위한 차원 없는 니야마 기준과 같은 다른 모델의 기초를 제공합니다.

응고 미세 구조와 다공성 결함은 주물의 기계적 특성에 영향을 미치는 주요 요소입니다. 또한, 국소 미세 구조는 합금 원소의 분리에 따른 합금의 화학적 구성, 응고율 및 화학적 비동종성에 의해 결정됩니다. 공정 설계자는 새로운 응고 모델을 사용하여 다양한 공정 매개변수 및 합금 조합이 기계적 특성에 미치는 영향을 판단하여 주조물의 성능을 최적화하여 가능한 최고 품질의 안전한 제품을 생산할 수 있습니다.

Solidification of A356

 

Solidification of A206

MICROSTRUCTURE OUTPUT

  • Secondary dendrite arm spacing (SDAS)
  • Grain size

MECHANICAL PROPERTY OUTPUT

  • Ultimate tensile strength (UTS)
  • Elongation
  • Quality index
  • Yield strength for heat treated properties

DEFECT INDICATORS

  • Dimensionless Niyama criterion
  • Microporosity

완전하고 단순화된 화학 기반 응고 모델

유연성 모델

솔리드화 모델에는 전체 모델과 단순화된 모델이 모두 포함되어 있어 사용자가 시뮬레이션 워크플로우를 보다 효과적으로 제어할 수 있습니다. 전체 모델은 용융이 응고될 때 화응고 모델에는 전체 모델과 단순 모델이 모두 포함되어 있어 사용자가 시뮬레이션 워크 플로우를 보다 효과적으로 제어할 수 있습니다. 전체 모델은 용해가 응고됨에 따라 화학적 구성과 위상 변화를 고려하는 반면, 단순화된 모델은 보다 빠른 런트를 제공하고 전체 모델만큼 많은 메모리를 필요로 하지 않습니다. 전체 모델을 기반으로 한 재시작 시뮬레이션은 단순화된 모델에서 시작하거나 그 반대로 시작할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 시뮬레이션 유형과 시뮬레이션 단계에 적합한 모델을 사용할 수 있는 완전한 유연성을 제공합니다.

사용할 모델

자원을 적게 사용하는 것의 명백한 이점 때문에 사용자는 가능한 단순화된 모델을 많이 사용할 것을 권장한다. 매크로 분리가 중요한 경우에는 사용자가 전체 모델을 사용하는 것이 좋습니다. 열 다이 사이클 시뮬레이션의 경우, 이러한 모델링 시나리오에서는 완전한 분석이 필요하지 않기 때문에 소프트웨어가 단순화된 모델을 적용합니다.

일부 박막형 주조물의 경우 확산 및 홍보에 기반한 매크로 세그멘테이션은 중요하지 않습니다. 이러한 주조물에서 응고 경로는 전체적으로 거의 동일합니다. 따라서 각 개별 계산 셀에 대해 응고 중에 조성 및 위상 변화를 추적할 필요가 없습니다. 이러한 유형의 시나리오에서는 사용자가 간소화된 응고 모델을 사용하여 솔루션에 더 빨리 도달하는 것이 좋습니다.

Tilt Pour Casting Workspace, 경동주조

Tilt Pour Casting Workspace Highlights, 경동주조

  • 금형의 모션 제어
  • 최첨단 금형온도관리, 동적 냉각 채널, 스프레이 냉각, 금형온도 싸이클링
  • 정확한 가스 고립 및 기공 예측

Workspace Overview

경동주조(Tilt Pour Casting) Workspace는 엔지니어가 FLOW-3D  CAST로 경동주조(Tilt Pour Casting)을 성공적으로 모델링 할 수 있도록 설계된 직관적인 모델링 환경입니다 . 작업 공간에는 프로세스별 특정 다이 및 재료 유형이 포함되어 있으며, 정확한 기계 기능에 맞게 회전 동작을 쉽게 정의 할 수 있습니다. 

기포 결함의 완전한 분석을 위해 충진 분석에 벤트 및 배압이 포함되어 있으며, 다이사이클링 및 최신 응고 모델은 작업 공간의 하위 프로세스 아키텍처를 통해 충진시 매끄럽게 연결됩니다. Tilt Pour Casting Workspace는 단순하지만 다양한 모델링 환경에서 시뮬레이션의 모든 측면을 위한 완전하고 정확한 솔루션을 제공합니다.

Tilt Pour Simulation | FLOW-3D CAST
Tilt Pour Casting | FLOW-3D CAST
8-Cavity Tilt Pour | FLOW-3D CAST v5.1

프로세스 모델링

  • 틸트 주입
  • 역 틸트 주입

유연한 격자 생성

  • FAVOR ™ 단순 격자 생성 도구
  • 멀티 블록
  • Conforming mesh

금형 온도 관리

  • 다이 사이클링
  • 열 포화
  • 완전 열전달 모델링

고급 응고

  • 다공성 예측
  • 수축
  • 핫스팟 식별
  • 열 계수
  • 기계적 특성 예측

모래 코어

  • 핵심 가스 진화
  • 코어 특성에 대한 재료 정의

금형 동작 제어

  • 6 개의 회전축
  • 회전 속도를위한 테이블 형식 입력

결함 예측

  • 매크로 및 미세 다공성
  • 가스 다공성
  • 조기 응고
  • 산화물 형성
  • 표면 결함 분석

다이나믹 시뮬레이션 제어

  • 모션 제어를위한 이벤트 프로브 기반 트리거

완벽한 분석 패키지

  • 다중 뷰포트가있는 애니메이션-3D, 2D, 히스토리 플롯, 볼륨 렌더링
  • 다공성 분석 도구
  • 병렬 시뮬레이션 결과 비교
  • 용융 온도, 고체 분율 측정 용 센서
  • 입자 추적기
  • 일괄 배치 처리
  • 보고서 생성

Lost Foam Casting Workspace, 소실모형주조

Lost Foam Casting Workspace Highlights, 소실모형주조

  • 최첨단 Foam 잔여물 추적
  • 진보된 Foam 증발 및 금속 유동 모델링
  • 응고, 다공성 및 표면 결함 분석

Workspace Overview

Lost Foam Casting Workspace(소실모형주조) 는 Lost Foam Casting에 필요한 충진, 응고 및 냉각 하위 프로세스를 시뮬레이션하는 모든 도구를 제공합니다. 각 하위 프로세스는 해석 엔지니어가 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공하도록 맞춤화된 템플릿 디자인을 기반으로합니다.

Lost Foam Casting 의 결함은 충진 프로파일에서 추적할 수 있기 때문에  FLOW-3D  CAST 의 용탕유동 및 소실모형(foam)의 연소 시뮬레이션의 탁월한 정확도는 고품질의 Lost Foam Casting 주물을 생산하는 데 귀중한 통찰력을 제공합니다. 기포. 잔류물 형성과 같은 주입 결함은 최종 주조에서 정확하게 추적되고 처리됩니다.

Lost Foam Casting Workspace | FLOW-3D CAST
Lost Foam Residue Tracking – Filling Simulation | FLOW-3D CAST
Lost Foam Impeller Tree – Filling Simulation | FLOW-3D CAST
Lost Foam Residue Simulation | FLOW-3D CAST

PROCESSES MODELED

  • Filling
  • Solidification
  • Cooling

FLEXIBLE MESHING

  • Structured meshing for fast, easy generation
  • Multi-block meshing for localized accuracy control
  • Foam-conforming meshes for memory optimization

MOLD MODELING

  • Ceramic filters
  • Inserts – standard and porous
  • Air vents
  • Chills
  • Insulating and exothermic sleeves
  • Moving ladles and stoppers

ADVANCED SOLIDIFICATION

  • Chemistry-based solidification
  • Dimensionless Niyama criteria
  • Cooling rates, SDAS, grain size mechanical properties

FILLING ACCURACY

  • Foam/melt interface tracking
  • Gas/bubble entrapment
  • Automatic melt flow drag calculation in filters

DEFECT PREDICTION

  • Foam residue defect tracking
  • Cold shuts
  • Porosity prediction
  • Shrinkage
  • Hot spots

DYNAMIC SIMULATION CONTROL

  • Probe-controlled pouring control

COMPLETE ANALYSIS PACKAGE

  • Animations with multi-viewports – 3D, 2D, history plots, volume rendering
  • Porosity analysis tool
  • Side-by-side simulation results comparison
  • Sensors for measuring melt temperature, solid fraction
  • Particle tracers
  • Batch post-processing
  • Report generation

Sand Core Making Workspace, 사형 중자성형

Sand Core Making Workspace Highlights, 사형 중자성형

  • 세분화된 흐름 공기/모래 및 모래 충전
  • 압력에 의한 모배 미충진부 예측
  • 데이터베이스는 경화를 위한 유기(고온 및 저온 박스)및 무기 바인더의 모든 자료 보유

Workspace Overview

Sand Core Making Workspace는 사용자에게 모래 중자의 충진 및 경화 해석을 위한 사용하기 쉬운 도구를 제공합니다. 사용자는 다양한 모래 및 바인더 조합의 shooting을 모델링하여 코어 박스가 채워지는 방법을 예측하고, 부적합한 충전이 발생하는 지역을 찾은 다음 배기구를 배치하고 크기를 조정하여 해당 구역의 충전을 개선 할 수 있습니다. 

콜드 박스, 핫 박스 및 무기 공정을 포함한 모든 현재의 코어 경화 공정을 모델링할 수 있습니다. 모래 밀도 분포 및 공기 흐름과 같은 shooting 특성을 쉽게 시각화 할 수 있습니다.  

Sand Sand Core Drying | FLOW-3D CAST

Sand Core Blowing Simulation | FLOW-3D CAST
Sand Core Shooting | FLOW-3D CAST
Sand Core Shooting | FLOW-3D CAST
Sand Core Blowing Simulation | FLOW-3D CAST

모델링 된 프로세스

  • 콜드 박스
  • 핫 박스
  • 무기
 

열 코어 박스 모델링

  • 콜드 박스
  • 핫 박스
  • 무기
 

대류 및 복사열 전달

 

링크 된 메시와 일치하는 메시를 포함한 멀티 블록 메시

 

완벽한 분석 패키지

  • 다중 뷰포트가있는 애니메이션-3D, 2D, 히스토리 플롯, 볼륨 렌더링
  • 다공성 분석 도구
  • 병렬 시뮬레이션 결과 비교
  • 용융 온도, 고체 분율 측정 용 센서
  • 입자 추적기
  • 배치 후 처리
  • 보고서 생성

Sand Casting Workspace, 사형주조

Sand Casting Workspace Highlights, 사형주조

  • 모래 특성의 통합에는 투과성, 코어 가스 및 수분 함량이 포함됩니다.
  • 주입 컵 채우기 조건에 따라 동적 래들 주입 및 동적 래들 동작
  • 첨단 솔루션을 통해 정확한 가스 포집 및 다공성 제공

Workspace Overview

Sand Casting Workspace(사형주조)는 샌드 캐스터에 주입, 응고 및 냉각 분석을 시뮬레이션하는 데 필요한 모든 도구를 제공합니다. Sand Casting Workspace는 엔지니어의 언어를 사용하여, 사용이 간편한 인터페이스를 제공하도록 설계되어 있습니다.

사형주조의 결함은 흔히 충전 단계에서 추적할 수 있습니다. FLOW3D CAST는 뛰어난 금속 흐름 예측에 대해 뛰어난 정확도를 제공하여, 쉽게 결함을 파악할 수 있습니다. 산화물 형성 및 콜드샷을 정확하게 추적하여 최종 주물에서의 발생 위치를 확인합니다. 압탕의 크기를 조정하고 핫 스팟(최종응고부)에 배치하는 한편, 진보된 응고 및 수축 분석을 통해 가장 까다로운 제조 환경에서도 최종적으로 최적화된 설계를 달성할 수 있습니다.

프로세스 모델링

  • 충전재
  • 응고
  • 냉각

유연한 메쉬

  • 빠르고 쉬운 생성을 위한 체계적인 메쉬
  • 국지적인 정확도 제어를 위한 멀티 블록 메쉬
  • 메모리 최적화를 위한 캐스팅 적합 메쉬

주형 모델링

  • 가스 및 수분 배출이 가능한 투과성 금형
  • 국소 냉각을 위한 코일
  • 다공성 및 표준 인서트
  • 세라믹 필터
  • 공기 통로

고급 응고

  • 화학 기반 응고
  • 치수 없는 니야마(Niyama ) 기준
  • 냉각 속도, SDAS, 입자 크기 기계적 특성

충전 정확도

  • 가스/버블 포획
  • 표면 산화물 형성
  • 필터의 자동 드래그 계산
  • 난류 모델링

코어 모델링

  • 가스 생성을 포함한 모래 코어
  • 소금 코어

결함 예측

  • 혼입 공기
  • 산화물 형성 및 추적
  • 콜드 샷
  • 다공성 예측
  • 수축
  • 핫 스팟

라이저 공구

  • 발열체 조립체
  • 절연 및 발열 슬리브

완전한 분석

  • 다중 뷰 포트를 사용한 애니메이션-3D, 2D, 기록 플롯, 볼륨 렌더링
  • 다공성 분석 도구
  • 사이드 바이 사이드 시뮬레이션 결과 비교
  • 용해 온도, 고체 부분을 측정하기 위한 센서
  • 입자 추적기
  • 일괄 처리
  • 보고서 생성

Low Pressure Die Casting Workspace, 저압주조

Workspace Highlights, 저압주조

  • 매우 정확한 충진을 위한 압력 제어 주입
  • 공극, 배기 및 역압 효과를 포함한 전체 프로세스 모델링
  • 다공성과 같은 정밀한 조기 동결 및 응고 결함을 해결하기 위한 향상된 응고 및 열 전달 제어

Workspace Overview

저압주조 Workspace 는 엔지니어가 FLOW-3D CAST를 통해 저압주조 제품을 성공적으로 모델링하도록 설계된 직관적인 모델링 환경입니다. 

유연한 압력 제어를 통해 엔지니어는 가압, 벤트 및 배압 조건을 정확하게 재현하여 주입, 공기 갇힘 및 미세수축결함에 대한 완전한 분석을 수행할 수 있습니다.

금형온도해석 및 최첨단 응고 모델은 작업 공간의 서브 프로세스 아키텍처를 통해 원활하게 충전 상태에 연결됩니다. 저압주조 Workspace은 단순하면서도 다목적 모델링 환경에서 시뮬레이션의 모든 측면을 위한 완전하고 정확한 솔루션을 제공합니다.

프로세스 모델링

  • 중력 저 압력 다이 캐스트 주조

유연한 메쉬

  • FAVOR™단순 메시 생성 도구
  • 멀티 블록 메쉬
  • 중첩된 메쉬

다이 열 관리

  • 열사이 사이클
  • 열 포화도
  • 풀 열 전달 모델링

고급 응고

  • 다공성 예측
  • 수축
  • 핫 스폿 식별
  • 기계적 특성 예측
  • 마이크로 아키텍처 예측

모래 코어

  • 핵심 가스 진화
  • 코어 특성에 대한 재료 정의

진공 및 환기

  • 대화형 프로브 배치
  • 면적 및 손실 계수 계산기

LADLE운동

  • 6도의 자유 동작 정의

주입 정확도

  • 가스 및 기포 걸림
  • 표면 산화물 계산
  • RNG및 LES난류 모델
  • 배경 압력

결함 예측

  • 매크로 및 마이크로 다공성
  • 가스 다공성
  • 조기 응고
  • 산화물 형성
  • 표면 결함 분석

동적 시뮬레이션 컨트롤

  • 프로브 기반 트리거
  • 열 제어
  • 진공 및 환기 컨트롤

완전한 분석

  • 다중 뷰 포트를 사용한 애니메이션-3D, 2D, 기록 플롯, 볼륨 렌더링
  • 다공성 분석 도구
  • 사이드 바이 사이드 시뮬레이션 결과 비교
  • 용해 온도, 고체 부분을 측정하기 위한 센서
  • 입자 추적기
  • 일괄 처리
  • 보고서 생성

Low Pressure Sand Casting (LPSC) Workspace, 저압사형주조

Workspace Highlights, 저압사형주조

  • 투과성, 코어 가스 및 수분 함량을 포함한 모래 특성 통합
  • 전체 프로세스 모델링에는 보이드, 환기 및 역압 영향이 포함됨
  • 고급 다이내믹스에는 채우기 후 고체화 틸트 동작이 포함됨

Workspace Overview

저압 사형 주조(LPSC) Workspace 는 주조 공장에서 일반적으로 사용되는 모든 공정을 시뮬레이션할 수 있는 간편한 도구를 제공합니다. 새로운 LPSC Workspace를 통해 사용자는 프로세스 파라미터를 모델링하고 최적화하는 데 필요한 도구를 사용할 수 있습니다.

필터는 하단 충진 스프로(sprues)에 삽입하여 충진 패턴을 추가로 제어하고, 용해 시 불순물을 제거할 수 있습니다. FLOW-3D CAST는 충전 중 흐름에 미치는 영향을 모델링하기 위한 세라믹 필터를 제공합니다. LPSC Workspace는 응고중의 수축 및 미세수축결함을 해결하기 위해 발열 압탕어셈블리 및 단열 슬리브를 제공합니다.

FLOW-3D CAST의 틸트 기능을 사용하면 응고 전에 몰드를 거꾸로 뒤집어 충전 스프루(sprues)가 라이저 역할을 할 수 있습니다. 이 접근 방식은 충진 스프루(sprues)가 적절하게 설계된 경우 추가 라이저가 필요하지 않습니다.

프로세스 모델링

  • 압력 또는 용량 제어 바닥 공급
  • 회전식 응고

유연한 메쉬

  • 빠르고 쉬운 생성을 위한 체계적인 메쉬
  • 국지적인 정확도 제어를 위한 멀티 블록 메쉬
  • 메모리 최적화를 위한 캐스팅 구성 메쉬

주형 모델링

  • 가스 및 수분 배출이 포함된 허용 가능한 금형
  • 국소 냉각을 위한 코일
  • 다공성 및 표준 인서트
  • 세라믹 필터
  • 에어벤트

고급 응고

  • 화학 기반 응고
  • 치수 없는 니야마 기준
  • 냉각 속도, SDAS, 입자 크기 기계적 특성

라이저 공구

  • 발열체 데이터베이스
  • 발열성 및 절연성 슬리브

주입 정확도

  • 가스/버스/자갈 끼임
  • 표면 산화물 형성
  • 필터의 자동 드래그 계산

몰드 모션 컨트롤

  • 시간 제어 금형 회전

결함 예측

  • 다공성 예측
  • 수축
  • 핫 스팟

동적 시뮬레이션 컨트롤

  • 문제가 제어되는 주입 속도

완전한 분석

  • 다중 뷰 포트를 사용한 애니메이션-3D, 2D, 기록 플롯, 볼륨 렌더링
  • 다공성 분석 도구
  • 사이드 바이 사이드 시뮬레이션 결과 비교
  • 용해 온도, 고체 부분을 측정하기 위한 센서
  • 입자 추적기
  • 일괄 처리
  • 보고서 생성

Investment Casting Workspace, 정밀주조

Workspace Highlights

  • 주조 패턴으로 쉘 생성을 능률적으로 수행할 수 있습니다.
  • 고급 방사 모델은 쉘 표면 사이의 완전한 복사 열 전달을 계산합니다.
  • 고급 모션 컨트롤에는 Bridgman, 레들 및 스핀 모션이 포함됩니다.

Workspace Overview

Investment Casting Workspace는 쉘 생성, 충전, 응고 (정적 또는 움직이는 Bridgman 쉘 금형) 및 냉각을 포함한 Investment Casting 주조의 모든 측면을 시뮬레이션하기 위한 사용하기 쉬운 도구를 Investment Casting 엔지니어에게 제공합니다.

쉘 몰드 생성 도구는 빠르고 신뢰할 수 있는 쉘 형상 생성을 위해 제공되며, radiative heat 및 view factor 모델은 쉘의 여러 부분 간의 복사 열전달(radiation heat transfer)을 정확하게 재현합니다. Directional solidification를 위해 쿨러 하부 단면과 분리된 뜨거운 상부 섹션이 있는 moving oven은 Bridgman 프로세스를 재현합니다. 용융 표면 진행 뿐만 아니라 몰드의 이동, 충진 양상 및 응고 패턴은 직관적인 후처리 도구를 통해 쉽게 평가되므로 공정 조건을 수정하여 주조 공정을 구현할 수 있습니다.

 프로세스 모델링

  • 유동
  • 고화 -고정 및 브리지먼
  • 냉각
 

쉘 몰드 생성

 

열 금형 모델링

  • 뷰 인자를 가진 전체 방사 모델링
  • 대류 및 전도 열 전달
 

멀티 블록 메시

 

유동 해석의 탁월한 정확도

  • 가스/버블 고립
  • 표면 산화물 계산
  • RNG 및 LES 난류 모델
 

래들 주입

 응고해석
  • 기공 예측
  • 수축 예측
  • 방향성 응고
 

결함 예측

  • 기공 예측
  • 공기 고립 예측
  • 조기 응고
  • 산화물 형성
 

동적 시뮬레이션 제어

  • 용탕 주입 제어
 

전체 분석 패키지

  • 다중 뷰포트가 있는 애니메이션 – 3D, 2D, 기록 플롯, 볼륨 렌더링
  • 다공성 분석 도구
  • 여러가지 해석 결과 비교
  • 용융 온도, 응고 분율 측정을 위한 센서 추가 기능
  • 파티클 트레이서
  • 일괄 후 처리
  • 보고서 생성

High Pressure Die Casting Workspace, 고압다이캐스팅

High Pressure Die Casting Workspace Highlights

  • 주입 정확도가 탁월합니다.
  • 전체 프로세스 모델링에는 고급 환기, PQ2 및 스프레이 냉각이 포함됩니다.
  • 동적 시뮬레이션 제어를 통해 동적 런타임 프로세스를 제어할 수 있습니다.
  • 최첨단 알루미늄 실리콘 합금 고형화입니다.

고압 다이 캐스팅 Workspace

고압 다이 캐스팅 Workspace은 엔지니어가 FLOW-3D CAST를 사용하여, 고압 다이 캐스팅 제품을 성공적으로 모델링할 수 있도록 설계된 직관적인 모델링 환경입니다.

FLOW-3D CAST v5.1은 첨단 다이 열 제어, 기계 파라미터 모델링,주입 및 배압 조건의 정확한 해석기능과 결합된 샷 슬리브 모션의 완전한 제어는 가장 까다로운 HPDC 시뮬레이션에 필요한 최적화된 솔루션입니다. HPDC Workspace에는 진보된 미세수축공 예측 및 후처리 기능 외에도 Al-Si 및 Al-Cu 기반 합금에 대한 최첨단 화학 기반 응고 및 재료 강도 모델이 포함되어 있습니다.

모델링된 프로세스

  • 고압 다이 주조
 

유연한 메시

  • FAVOR™ 간단한 메쉬 생성 도구
  • 멀티 블록 메시
  • 중첩 메시
 

다이 열 관리

  • 열 다이 사이클링
  • 열 포화도
  • 전체 열 전달 모델링
  • 스마트 냉각 채널 제어
  • 스프레이 냉각 경로 모델링
 

고급 응고

  • 다공성 예측
  • 수축
  • 핫스팟 식별
  • 기계적 특성 예측
  • 미세 구조 예측
 

국자 모션

  • 자유 모션 정의 6도
 

진공 및 환기

  • 대화형 프로브 배치
  • 지역 및 손실 계수 계산기
 

충전 정확도

  • 느리고 빠른 샷 모델링
  • 강화 압력 효과
  • 가스 및 버블 함정
  • 표면 산화물 계산
  • RNG 및 레 난류 모델
  • 역압력
 

결함 예측

  • 매크로 및 마이크로 다공성
  • 가스 다공성
  • 조기 응고
  • 산화물 형성
  • 표면 결함 분석
 

표면 결함 분석

  • PQ2 분석
  • 프로브 기반 트리거
  • 열 제어
  • 진공 및 환기 제어
 

전체 분석 패키지

  • 다중 뷰포트가 있는 애니메이션 – 3D, 2D, 기록 플롯, 볼륨 렌더링
  • 다공성 분석 도구
  • 나란히 시뮬레이션 결과 비교
  • 용융 온도, 고체 분획 측정을 위한 센서
  • 파티클 트레이서
  • 배치 후 처리
  • 보고서 생성

Gravity Die Casting Workspace, 중력주조

Gravity Die Casting Workspace Highlights, 중력주조

  • 최첨단 다이 열 관리, 동적 냉각 채널, 분무 냉각 및 열 순환
  • Ladle 주입 조건에 따라 동적 Ladle 모션이 있는 Ladle 주입
  • 첨단 유량 솔루션으로 정확한 가스 갇힘 및 가스 다공성 제공

Workspace Overview

Gravity Die Casting Workspace(중력주조)는 엔지니어가 FLOW-3D CAST를 사용하여 중력주조 제품을 성공적으로 모델링할 수 있도록 설계된 직관적인 모델링 환경입니다.

Ladle 모션, 벤트 및 배압이 충진해석에 포함되어 공기 갇힘 및 미세 응고수축공의 정확한 예측과 금형온도분포 및 상태 예측이 가능합니다.-첨단 응고 모델은 Workspace의 하위 프로세스 아키텍처를 통해 충준해석기능에 원활하게 연결됩니다. Gravity Die Casting Workspace는 다목적 모델링 환경에서 시뮬레이션의 모든 측면을 위한 완전하고 정확한 솔루션을 제공합니다.

PROCESSES MODELED

  • Gravity die casting
  • Vacuum die casting

FLEXIBLE MESHING

  • FAVOR™ simple mesh generation tool
  • Multi-block meshing
  • Nested meshing

MOLD MODELING

  • Localized die heating elements and cooling channels
  • Spray cooling of the die surface
  • Ceramic filters
  • Air vents

ADVANCED SOLIDIFICATION

  • Porosity
  • Shrinkage
  • Hot spots
  • Mechanical property
  • Microstructure

SAND CORES

  • Core gas evolution
  • Material definitions for core properties

DIE THERMAL MANAGEMENT

  • Thermal die cycling
  • Heat saturation
  • Full heat transfer

LADLE MOTION

  • 6 degrees of freedom motion definition

DEFECT PREDICTION

  • Macro and micro porosity
  • Gas porosity
  • Early solidification
  • Oxide formation
  • Surface defect analysis

VACUUM AND VENTING

  • Interactive probe placement
  • Area and loss coefficient calculator

MACRO AND MICRO POROSITY

  • Gas porosity
  • Early solidification
  • Oxide formation
  • Surface defect analysis

FILLING ACCURACY

  • Gas and bubble entrapment
  • Surface oxide calculation
  • RNG and LES turbulence models
  • Backpressure

COMPLETE ANALYSIS PACKAGE

  • Animations with multi-viewports – 3D, 2D, history plots, volume rendering
  • Porosity analysis tool
  • Side-by-side simulation results comparison
  • Sensors for measuring melt temperature, solid fraction
  • Particle tracers
  • Batch post-processing
  • Report generation

Continuous Casting Workspace, 연속주조

연속 주조 Workspace Highlights

  • 고급 모션 컨트롤에는 수직 빌릿, 수평 파이프 및 롤러 시트 캐스팅이 포함됨
  • 열 및 냉각 동적 제어는 타의 추종을 불허하는 열 관리 분석 제공
  • 유체의 완전한 시뮬레이션 – 고급 열 응력 해석을 통해 동작중의 고체 전환

Workspace Overview

Continuous Casting Workspace는 연속형 빌릿 주조 및 직접 냉간 연속 주조 등 일반적으로 사용되는 모든 주조 공장 공정을 시뮬레이션할 수 있는 사용하기 쉬운 도구를 지속적으로 주조 사용자에게 제공합니다. 새로운 Continuous Casting Workspace를 통해 사용자는 연속 주조 공정을 모델링하고 공정 파라미터를 최적화하는 데 필요한 도구를 찾을 수 있습니다.

멀티 블록 메쉬는 주조물의 높은 전단 및 고온 구배 영역에서 훨씬 더 높은 정확도를 제공하는 효율적인 방법을 제공합니다. Mold 및 Billlet 냉각, 용해 유량, 과열 및 Mold 형상과 같은 공정 매개변수가 분석에 포함됩니다. 용탕 표면의 운동과 몰드의 온동은 후처리 중에 빠르게 시각화되며, 이 과정에서 충진 및 응고 패턴도 쉽게 평가되므로 공정 수정을 자신 있게 구현할 수 있습니다.

 

 

모델링된 프로세스

  • 연속 빌릿 및 시트 캐스팅
  • 직접 냉각 연속 주조

유연한 메시

  • 다중 블록 메시는 흐름과 온도 그라데이션을 캡처합니다.

열 금형 모델링

  • 난방 및 냉각 요소와 지역화 된 다이 가열 제어
  • 용융 및 금형에서 대류 및 복사 열 전달

고급 응고

  • 수축
  • 방향 응고

결함 예측

  • 다공성 예측
  • 실내 공기
  • 조기 응고
  • 산화물 형성

동적 시뮬레이션 제어

  • 흐름 역학에 따라 제어 부기

전체 분석 패키지

  • 다중 뷰포트가 있는 애니메이션 – 3D, 2D, 기록 플롯, 볼륨 렌더링
  • 다공성 분석 도구
  • 나란히 시뮬레이션 결과 비교
  • 용융 온도, 고체 분획 측정을 위한 센서
  • 파티클 트레이서
  • 배치 후 처리
  • 보고서 생성

Centrifugal Casting Workspace, 원심주조

원심주조 워크 스페이스 하이라이트

  • 고급 모션 컨트롤을 통해 모든 스핀 조건의 정밀한 시뮬레이션
  • 수평 파이프 주조, 수직 보석 주조, 수직 대형 회전 등의 솔루션 제공
  • 응고 중 동적 스핀 속도 제어

작업 영역 개요

원심 주조 Workspace는 원심 주조 사용자에게 수평 및 수직 진정한 원심 주조, 부분 원심 주조 및 원심 주조 시뮬레이션을 위한 편리한 도구를 제공합니다. 새로운 원심 주조 Workspace를 사용하면 사용자가 프로세스를 모델링하고 설계 매개 변수를 최적화하는데 필요한 모든 도구를 찾을 수 있습니다. 금형을 고정시키고 회전하는 메쉬를 통해 사용자는 ladle 붓기를 포함하여 상상할 수 있는 모든 금형 모션을 모델링할 수 있는 유연성을 제공합니다.

원통형 메싱은 가능한 최고의 흐름 모델링 정확도를 제공하는 반면, 다중 블록 메싱은 주조물의 높은 전단 및 고온 구배 영역에서 훨씬 더 높은 정확도를 위한 효율적인 방법을 제공합니다. 이 솔루션은 적합하지 않은 금형 회전 속도에 따라 비처럼 떨어지는 것과 같은 흐름 관련 문제, 공기 유입 또는 응고 부위의 재용해과 같은 결함을 예측합니다. 몰드 예열 온도, 냉각 구성 및 금형 회전률과 같은 프로세스 매개변수는 모두 모델 설정의 일부가 될 수 있습니다.

모델링된 프로세스

  • 수평 및 수직 진정한 원심 공정
  • 반원심 공정
  • 분리기

열 금형 모델링

  • 가열 요소와 지역화 다이 가열 제어
  • 대류 및 복사 열 전달

유연한 메시

  • 최고의 정확도를 위한 원통형 저술
  • 다중 블록 메시는 흐름과 온도 그라데이션을 캡처합니다.

충전 정확도

  • 용융 픽업 및 강우 예측
  • 가스/버블 함정
  • 표면 산화물 계산
  • RNG 및 레 난류 모델

금형 모션 제어

  • 수직 및 수평 회전
  • 가변 스핀 속도

국자 붓기

고급 응고

  • 수축
  • 방향 응고

결함 예측

  • 다공성 예측
  • 실내 공기
  • 조기 응고
  • 산화물 형성

동적 시뮬레이션 제어

  • 흐름 역학에 따라 제어 부기

전체 분석 패키지

  • 다중 뷰포트가 있는 애니메이션 – 3D, 2D, 기록 플롯, 볼륨 렌더링
  • 다공성 분석 도구
  • 나란히 시뮬레이션 결과 비교
  • 용융 온도, 고체 분획 측정을 위한 센서
  • 파티클 트레이서
  • 배치 후 처리
  • 보고서 생성

샌드코어 만들기 시뮬레이션

샌드 코어는 복잡한 내부 구멍을 만드는데 사용되기 때문에 주조 공정에서 중요한 요소입니다. 예를 들어, 샌드 코어는 일반적인 V8 엔진 주조에서 물 냉각, 오일 윤활 및 공기 흐름을 위한 통로를 만드는데 사용됩니다. 샌드 코어가 어떻게 만들어지는지 궁금해한 적이 있습니까? 해변에서 모래성을 만드는데 사용되는 재료가 어떻게 뜨거운 금속이 흐르는 가혹한 조건을 견딜 수 있는 복잡한 형태로 만들어질 수 있을까요? 이 글은 샌드 코어가 어떻게 만들어지는지에 대한 과정을 안내하고 엔지니어가 제조 공정을 설계하는데 도움이 되는 FLOW-3D CAST v5.1의 모델링 도구를 설명합니다.

샌드 코어 만들기 프로세스 작업 공간

샌드 코어 제작을 모델링하기 위해 이러한 복잡한 흐름 역학에 대한 올바른 물리 모델을 선택하는 것은 어려울 수 있습니다. 샌드 코어 만들기 작업 공간은 수치해석을 위한 자동화된 설정을 제공하고, 적절한 물리 모델을 활성화하여 이 문제를 해결합니다. 콜드 박스, 핫 박스 및 무기(inorganic) 공정을 위한 하위 작업 공간은 사용자가 설정해야 하는 프로세스를 쉽게 안내합니다.

Sand Shooting

모든 샌드 코어의 출발점은 Shooting 과정입니다. Shooting 과정에서 공기, 샌드, 바인더의 혼합물은 고압하에서 공기 통풍구가 샌드로 인해 공기를 대체할 수 있도록 공동 주변에 전략적으로 배치된 코어 박스로 ” Shooting” 됩니다.

Sand Shooting

샌드 코어 Shooting의 주요 목표는 균일한 밀도로 샌드 코어를 만드는 것입니다. 샌드 입구의 위치와 공기 통풍구의 위치와 크기등 두 가지 설계 요소가 이 목표를 달성하는데 중요한 역할을 합니다. FLOW-3D CAST를 사용하여 샌드 혼합물의 흐름을 시뮬레이션하면 다른 입구와 공기 통풍구 구성을 연구할 수 있습니다.
이 비디오는 물 재킷 샌드 코어를 생성하기 위해 Shooting되는 2 % 바인더 첨가제H32 샌드의 충전 패턴을 보여줍니다. 일부 영역이 부족합니다.
환기구는 당사의 대화형 지오 메트리 배치 도구를 사용하여 문제 영역에 쉽고 정확하게 배치할 수 있습니다. 여기서 6mm공기 벤트( 빨간 색 화살표 참조)가 불완전한 주입이 관찰된 위치에 배치됩니다.

이 비디오는 에어 벤트가 추가된 지역의 주입 상태를 원래 결과와 비교하여 보여 줍니다. 이제 에어 벤트가 추가된 부위의 충전이 더욱 완료되었습니다. 더 많은 환기구를 추가하여 공급되지 않는 다른 영역을 처리할 수 있습니다.

코어 경화

통풍구 구성이 배치되고 Shooting이 균일한 샌드 분포를 제공하면 샌드 코어를 강화해야합니다. FLOW-3DCAST에서 세가지 다른 경화 방법을 시뮬레이션할 수 있습니다. 즉, 콜드 박스, 핫 박스 및 무기물입니다.

무기 공정에서 샌드 코어 건조

무기 코어를 생산하는데 사용되는 샌드 /바인더 혼합물은 물 기반입니다. 이를 경화시키기 위해 뜨거운 공기 제거와 함께 핫 코어 박스의 에너지가 물을 증발시키고 공기 통풍구를 통해 코어에서 수행합니다. 이 비디오에서는, 2%의 물을 함유한 샌드/바인더 혼합물을 함유한 흡기 매니폴드 샌드 코어 샷은 뜨거운(180C) 공기 제거에 의해 건조됩니다. 파란색 영역은 샌드 코어에 남아 있는 물을 나타냅니다. 통풍구는 회색으로 표시됩니다. 150초의 건조 후, 수분은 가장 많은 환기가 발생하는 영역으로 계속 밀려나고 있습니다.

핫 박스 프로세스에서 코어 강화

핫 박스 공정에서 Shooting한 샌드 코어는 코어 박스의 에너지를 사용하여 바인더를 수정합니다. 이 비디오는 온수 코어 상자에 의해 가열될 때 샌드 코어의 온도 분포를 보여줍니다.

경화 단계를 시뮬레이션하면 샷 샌드 코어의 온도 분포를 결정하고 코어의 모든 영역이 충분히 가열되어 경화되도록 하는데 필요한 시간을 식별할 수 있습니다.

콜드 박스 공정에서 샌드 코어를 가스링

콜드 박스 공정에서 Shooting한 샌드 코어를 생산하는데 사용되는 바인더에는 페놀 우레탄 수지가 포함되어 있습니다. 이러한 코어를 강화하고 주조 공정에서 흐르는 뜨거운 금속을 견딜 수 있는데 필요한 강도를 주기 위해 촉매(이 경우 아민 가스)를 운반하는 뜨거운 공기가 코어를 제거하는데 사용됩니다. 뜨거운 공기/아민 가스 혼합물은 입구를 통해 도입되고 Shooting 단계에서 사용된 공기 통풍구를 통해 코어 박스를 남깁니다.

이 비디오는 내연 기관의 워터 재킷인 다공성 샷 샌드 코어를 통해 아민 가스의 진화를 보여줍니다.

FLOW-3D CAST v5.1을 통해 샌드 코어 제조업체는 코어품질을 최적화하기 위해 샌드 코어 제작 프로세스를 모델링하는데 필요한 도구를 가지고 있습니다. 샌드 코어 만들기 작업 공간에대해 자세히 알아보세요.

Principal CFD Engineer at Flow Science

모터 냉각에 관한 성능 연구

모터 냉각에 관한 성능 연구

본 연구는 모터 냉각 성능을 실험적으로, 그리고 수치적으로 조사한다. 모터는 원심 팬, 2개의 축 팬, 축, 스테이터, 로터, 637개의 냉각 튜브가 있는 열 교환기로 구성된다.

1800rpm에서 냉각팬의 압력 상승-유량(P-Q) 성능 곡선은 중국 국가표준(CNS) 2726을 준수하는 시험 장치를 사용하여 시험한다. 수치해석 결과, 실험 측정과 비교했을 때 축방향 팬과 원심형 팬의 P-Q 성능 곡선은 각각 약 2%와 6% 이내에서 추정할 수 있다.

단순화된 모델을 사용하여 열교환기와 스테이터를 다공성 매체로 설정함으로써 모터의 흐름장을 계산한다. 로터와 스테이터 근처의 유장 결과를 사용하고, 열 발생 속도를 경계조건으로 하여 스테이터와 로터의 온도분포도 계산한다.

시뮬레이션 결과 축 팬 근처에 있는 스테이터 권선의 계산온도는 측정값보다 약 5% 낮으며, 스테이터 중심에 위치한 스테이터 코어의 계산온도는 측정값보다 약 1% 높다. 이외에도 모터 냉각 성능 향상을 위한 논의가 이루어지고 있다.

모터는 우리 생활에서 널리 사용되고 있지만, 온도는은 모터 생산에서 중요한 고려사항이 된다. 과열은 모터의 수명을 감소시키는 결과를 가져올 것이다. 따라서 비용을 절감하고 최적화된 성능을 얻는 방법은 노력을 기울여야 한다.

CFD(Computational Fluid Dynamics) 코드를 통해 모터의 열 전달을 이해하고 모터의 열 관리를 개선하는 데 유용할 것이다.

모터 성능을 향상시키기 위해, 많은 연구들이 팬의 성능 예측과 최적화에 전념하였다[1-6]. 좋은 팬은 기하학 및 블레이드 번호를 포함하여 모터의 냉각 용량에 영향을 미친다. 게다가, 선풍기에서 발생하는 소음과 진동은 데시벨을 낮추는 방법을 제안할 필요가 있는 핵심이다.

모터 온도와 관련하여 모터 온도를 결정하기 위해 전력 소산 및 모터 열 저항을 고려할 수 있다[7]. 밀폐된 모터 냉각 시스템의 흐름 구조에 따라 달라지는 대류 열전달 때문에 밀폐된 전기 모터의 유체 흐름은 수치적 방법에 의해 연구된다[8]. 모터 성능 연구에서는 CFD 모델링 기법을 사용하여 모터의 열 관리를 조사한다.

[9-13]. 본 연구는 주로 원심 팬(외부 팬), 2개의 축 팬(내부 팬), 샤프트, 스테이터, 로터 및 637개의 냉각 튜브가 장착된 열 교환기로 구성된 2350kW TEAC(Tall Closed Air to Air Cooling) 모터를 조사한다. 이 모델에서 흐름은 외부 흐름과 내부 흐름으로 구분할 수 있다. 그림 1에서, 파란색 화살표는 외부의 차가운 흐름을 나타낸다.

원심 팬이 회전하면서 주변 공기가 공기 장막을 통해 흐른 뒤 637개의 열교환 튜브로 들어가 밖으로 나가는 데서 유래한다. 빨간색 화살표의 순환은 축 팬의 회전으로 인한 내부 열류, 스테이터를 의미한다. 그런 다음 열교환기로 들어가 외부 저온 흐름으로 열교환한다.

Flow fields of the axial fan
Path lines of the axial fan
Calculation results of the pressure and flow fields

본 연구에서는 모터 성능을 Fluent[14]와 상업용 코드인 Flow-3D[15]로 시뮬레이션하고, Gambit을 사용하여 Fluent용 메쉬를 생성한다.

이 모터의 복잡한 지오메트리를 다루기 위해서는 구조화되지 않은 메쉬나 하이브리드 메쉬가 우선 고려되었다. 아쉽게도 멀티 블록 구조 메시 생성 방식을 시도했지만 효과가 없었다. 또한 심하게 치우친 요소를 생성하지 않고 메쉬 확인을 위한 메쉬 테스트도 시뮬레이션 과정에서 중요하다.

본 연구의 첫 번째 부분은 축 및 원심 팬의 성능을 조사하는 것이다. 두 번째는 스테이터와 로터 부근의 전체 모터의 유량장, 압력장, 온도에 대해 논의한다. 모델의 정확성을 입증하기 위해 팬 성능 및 스테이터 온도의 계산 결과를 실험 데이터와 비교한다.

상세한 내용은 첨부된 논문을 참조하기 바랍니다.

The-Investigation-of-Motor-Cooling-Performance.pdf

Keyhole-induced porosity in LPBF (다공성을 포함하는 LPBF의 키홀)

키홀의 실험 및 수치 모델 설정

  • 왼쪽 그림 설명 : KU Leuven 자체 제작 L-PBF 기계로 생성 된 실험 분석용 샘플. 벌크 크기는 10.4mm x 10.4mm x 4.5mm이며 다공성을 갖는 키홀 모드를 초래하는 6개의 스캔 트랙은 각각 길이가 8mm임
  • 오른쪽 그림 설명 : 전체 계산 영역의 3D 화면. 청록색으로 표시된 조절량에는 고체상과 기체상이 모두 포함됨. 오른쪽에는 도메인의 재구성 된 자유 표면의 확대도가 표시됨.

키홀링으로 전환

  • 용융지는 처음에 얕음
  • 하향 운동은 강한 반동 압력에 의해 좌우됨
  • 키홀의 성장으로 이어지는 강한 하향 흐름과 핫스팟의 공존
  • 열쇠 구멍 림에 가까운 온도가 상승하고 반동 압력이 높아짐

다공성 형성 메커니즘

  • 키홀의 바닥에서 반동 압력이 상승하고 상단 영역의 표면 장력이 증가함
  • 냉각 영역이 닫히며 불규칙한 기공이 나타남
  • 하향 흐름이 강해서 기공이 용융지 뒤쪽으로 밀려남
  • 응고된 앞부분이 진보하면서 기공들이 갖힘

FLOW-3D를 이용한 키홀 모델 실험 및 검증

  • 오른쪽 : 실험에서 얻은 깊이 및 다공성 직경의 플롯과 Power 170 W 케이스 모델
  • 왼쪽 : 기공의 크기와 모양 및 용융지에 대한 평균 실험 및 수치 데이터

Laser Keyhole Welding (레이저 키홀 용접)

진동이 없는 레이저 키홀 용접


진동이 없는 레이저 용접의 문제점

  • 틈새 조건에서 허용 오차가 낮아지는 좁은 조인트 폭
  • 레이저가 꺼질 때 끝의 큰 구멍
  • 속도가 높아 침투가 불충분 할 수 있음
  • 사용 가능한 레이저 출력으로부터 제한을 받음

진동이 있는 레이저 랩 용접

  • 키홀의 붕괴를 방지하는 고속 스캐닝이 가능
    – 다공성을 최소화함
  • 인터페이스 간극에서 브리지 간격을 조정하여 조인트 폭을 조정할 수 있는 유연성을 제공함

진동이 있는 레이저 용접의 장점

  • 성능 및 스타일링을 위한 제품을 개선
  • 최초의 품질에서 요구를 충족시키기위해 결함을 감소
  • 성능의 요구 사항을 충족시킬 수 있는 맞춤형 용접 형상

진동 용접 : 실험 결과


모델 검증


한 사이클 내의 키홀의 움직임

  • 진동이 없을 때 : 일관된 전도 또는 키홀 용접
  • 진동이 있을 때 : 전도 용접을 하며 경로 및 시간에 따라 한 번의 주기 내에서 얕은 키홀과 깊은 키홀이 용접 간 전환 가능

진동을 이용한 레이저 용접의 장점

  • 진동을 이용한 최초 품질이 향상됨
  • 키홀로 인한 다공성을 피하면서 빠른 용접 속도를 가능하게 함
  • 전력 변조가 사용되지 않는 경우에 각 주기 내에서 키홀과 전도 모델 간의 전환이 가능
  • 진동의 매개 변수를 변경하여 중요한 용접의 너겟 치수 및 강도의 조정이 가능
  • 시트 간의 틈 브리징을 개선

Micro/Biofluidics with FLOW-3D (미세/생명 유체공학)

미세/생명유체공학에 관한 모델링

  • In-Vitro Diagnostics(IVD) : 체외 진단
  • Drug Delivery : 약물 전달
  • Point of Care Devices : 현장 진료 장비
  • Microarrays : 마이크로어레이
  • Lab-on-a-chip : 랩온어칩
  • MEMS(MicroElectroMechanical Systems) : 미세전자기계시스템

미세/생명유체공학에 관한 개념

  • 대류/확산 효과
  • 표면 장력
  • 자유 표면 역학
  • 점도 효과
  • 관성 효과
  • 다공성 매체
  • 전기 역학
  • 미립자 역학
  • 반응 속도론