Figure 3: The mixing Free energy G of (a) BST and (b) BTSe solutions.

제1원리 계산을 통한 열전 파워 팩터 최적화: Bi-Sb-Te 및 Bi-Te-Se 합금의 도핑 전략 분석

이 기술 요약은 B. Ryu 외 저자들이 2017년 arXiv에 발표한 논문 “Thermoelectric power factor of Bi-Sb-Te and Bi-Te-Se alloys and doping strategy: First-principles study”를 기반으로 하며, STI C&D에서 기술 전문가를 위해 분석 및 요약했습니다.

키워드

Primary Keyword: 열전 파워 팩터(Thermoelectric Power Factor)
Secondary Keywords: Bi-Sb-Te 합금, Bi-Te-Se 합금, 제1원리 계산, 도핑 전략, 열전 재료, 볼츠만 수송 방정식

Executive Summary

The Challenge: 에너지 변환 소자에 사용되는 Bi₂Te₃ 기반 삼원계 합금의 열전 성능(열전 파워 팩터)을 극대화하여 효율을 높이는 것이 핵심 과제입니다.
The Method: 제1원리 계산과 볼츠만 수송 방정식을 결합하여 (Bi₁₋ₓSbₓ)₂Te₃ (BST) 및 Bi₂(Te₁₋ᵧSeᵧ)₃ (BTSe) 삼원계 합금의 열전 특성을 합금 조성비, 캐리어 농도, 온도의 함수로 분석했습니다.
The Key Breakthrough: p형 BST의 최적 정공 농도는 약 4×10¹⁹ cm⁻³이며, n형 BTSe의 최적 전자 농도는 6×10¹⁹ cm⁻³ 이상으로 외부 도핑이 필요함을 규명했고, Cl, Br, I가 효과적인 n형 도펀트 후보임을 밝혔습니다.
The Bottom Line: 본 연구는 정밀한 조성 및 도핑 제어를 통해 BST 및 BTSe 합금의 열전 성능을 최적화할 수 있는 명확한 계산적 로드맵을 제공하여, 고효율 열전 소자 개발에 기여합니다.

The Challenge: Why This Research Matters for CFD Professionals

열전 기술은 폐열을 전기로 직접 변환하거나 냉각 장치에 활용되는 핵심 기술로, 그 효율은 열전 재료의 성능 지수(ZT)에 의해 결정됩니다. ZT는 시벡 계수(Seebeck coefficient), 전기 전도도, 열전도도에 따라 결정되며, 높은 ZT 값을 얻기 위해서는 높은 ‘열전 파워 팩터(Power Factor, PF)’와 낮은 열전도도가 동시에 요구됩니다.

상온 근처에서 우수한 성능을 보이는 Bi₂Te₃는 Sb₂Te₃나 Bi₂Se₃와의 합금화를 통해 p형 및 n형 열전 재료로 최적화됩니다. 합금화는 포논 산란을 증가시켜 열전도도를 낮추는 동시에, 밴드 구조를 변화시켜 전기적 특성을 제어하는 중요한 역할을 합니다. 하지만 기존 연구는 주로 이원계 합금에 집중되어 있었고, 삼원계 합금의 조성비, 캐리어 농도, 온도에 따른 열전 특성에 대한 체계적인 이론 연구는 부족했습니다. 이러한 이론적 이해의 부재는 고성능 삼원계 열전 재료의 개발을 더디게 만드는 요인이었습니다.

The Approach: Unpacking the Methodology

본 연구는 제1원리 밀도 범함수 이론(DFT) 계산과 볼츠만 수송 방정식을 결합하여 BST 및 BTSe 합금의 전자 밴드 구조와 열전 특성을 정밀하게 분석했습니다.

계산 도구: DFT 계산에는 VASP(Vienna Ab initio Simulation Package) 코드를 사용했으며, 볼츠만 수송 방정식 계산에는 BoltzTraP 코드를 활용했습니다.
계산 조건: 프로젝터 보강 파동(PAW) 유사 전위와 일반화된 기울기 근사(GGA) 교환-상관 함수를 사용했습니다. 특히 Bi₂Te₃ 계열 중원소 물질의 저에너지 밴드 구조를 정확히 기술하기 위해 스핀-궤도 상호작용을 포함했습니다.
모델링: 이원계 화합물은 5개 원자로 구성된 능면체 원시 세포를, 삼원계 화합물은 20개 원자로 구성된 (2×2×1) 능면체 초격자(supercell)를 사용하여 모델링했습니다.
정확도 향상: DFT-PBE 계산에서 발생하는 밴드갭 과소평가 문제를 극복하기 위해, Bi₂Te₃(0.16 eV), Sb₂Te₃(0.23 eV), Bi₂Se₃(0.30 eV)의 실험적 또는 GW 보정된 밴드갭 값을 적용했습니다. 이를 통해 특히 고온에서의 양극성 수송 효과를 더 정확하게 예측할 수 있었습니다.
전자 완화 시간(τ) 추정: 계산된 열전 특성(α, σ)과 실험값을 비교하여 정공(1.8×10⁻¹⁴ sec) 및 전자(1.8×10⁻¹⁴ sec)의 완화 시간을 추정하고, 이를 전체 계산에 적용하여 신뢰도를 높였습니다.

The Breakthrough: Key Findings & Data

Finding 1: p형 BST 합금의 최적 캐리어 농도 및 성능

p형 BST 합금의 경우, 열전 파워 팩터는 정공 농도 약 4×10¹⁹ cm⁻³에서 최대값을 나타냈습니다. 이 농도는 Sb를 합금함으로써 추가적인 외부 도펀트 없이 달성 가능한 수준입니다. Sb의 함량이 증가함에 따라 파워 팩터는 약간 감소하는 경향을 보였지만, Bi₂Te₃와 비교할 만한 우수한 성능을 유지했습니다.

특히 논문의 Figure 6는 온도에 따른 p형 BST의 파워 팩터 변화를 보여줍니다. 최적 농도인 4×10¹⁹ cm⁻³에서 파워 팩터는 약 400K 근처에서 최대치를 보인 후 온도가 증가함에 따라 감소합니다. 이는 저농도 영역에서 고온으로 갈수록 소수 캐리어에 의한 양극성 수송 효과가 커져 성능이 저하됨을 의미합니다.

Figure 1: The directional average of Seebeck coefficient as a function of carrier concentration is shown for Bi2Te3.

Finding 2: n형 BTSe 합금의 최적 캐리어 농도 및 도핑 전략

n형 BTSe 합금은 p형 BST보다 더 높은 최적 캐리어 농도를 요구했습니다. 계산 결과, 최적 전자 농도는 6×10¹⁹ cm⁻³ 이상으로 나타났으며, 이는 Se 합금만으로는 도달하기 어려워 추가적인 외부 도펀트가 필수적임을 시사합니다.

본 연구는 할로겐 원소(F, Cl, Br, I)를 n형 도펀트 후보로 고려하고 결함 형성 에너지 계산을 수행했습니다. Figure 8에 따르면, Cl, Br, I는 Te(2) 자리를 치환하는 결함이 가장 안정하며, Figure 9의 상태 밀도(DOS) 분석 결과 이들이 전도대 최저점에 전자를 제공하는 얕은 주개(shallow donor)로 작용함을 확인했습니다. 반면, F는 주개와 받개(acceptor) 역할을 모두 할 수 있는 양극성 결함(bipolar defect)을 형성하여 자체 보상 효과로 인해 효과적인 도펀트가 아님이 밝혀졌습니다. 따라서 고농도의 n형 BTSe 재료를 구현하기 위해서는 Cl, Br, I 도핑이 유망한 전략입니다.

Practical Implications for R&D and Operations

For Process Engineers: 이 연구는 목표 성능을 달성하기 위한 재료 합성 가이드라인을 제공합니다. p형 BST의 경우, Sb의 조성비(x)를 정밀하게 제어하여 정공 농도를 4×10¹⁹ cm⁻³에 가깝게 맞추는 것이 중요합니다. n형 BTSe의 경우, 목표 전자 농도(6×10¹⁹ cm⁻³ 이상)를 달성하기 위해 Se 합금과 더불어 Cl, Br, 또는 I와 같은 할로겐 원소를 함께 도핑하는 공정 개발이 필요합니다.
For Quality Control Teams: 본 연구에서 BTSe의 수송 이방성(anisotropy)이 BST보다 심각하다는 점(~4.8 vs ~2.3)이 밝혀졌습니다. 이는 결정 방향에 따라 전기 전도도가 크게 달라짐을 의미합니다. 따라서 품질 관리 시, 재료의 면 방향(in-plane)과 면 수직 방향(out-of-plane)의 열전 특성을 각각 측정하여 이방성을 평가하고 소자의 성능을 정확히 예측하는 기준을 수립해야 합니다.
For Design Engineers: 소자의 작동 온도는 재료 선택의 중요한 기준이 됩니다. Figure 6과 7의 데이터에 따르면, p형 BST는 300-400K 범위에서 최적의 성능을 보이지만, n형 BTSe는 400-500K까지도 파워 팩터가 안정적으로 유지됩니다. 따라서 상대적으로 높은 온도에서 작동하는 n형 레그(leg)를 설계할 때 BTSe가 더 적합할 수 있으며, 이는 열전 모듈의 전체 효율 설계에 중요한 고려사항이 됩니다.

Paper Details

Thermoelectric power factor of Bi-Sb-Te and Bi-Te-Se alloys and doping strategy: First-principles study

1. Overview:

Title: Thermoelectric power factor of Bi-Sb-Te and Bi-Te-Se alloys and doping strategy: First-principles study
Author: Byungki Ryu, Jaywan Chung, Bong-Seo Kim, Su-Dong Park, Eun-Ae Choi
Year of publication: 2017
Journal/academic society of publication: arXiv (Preprint)
Keywords: Thermoelectric power factor, Bi-Sb-Te, Bi-Te-Se, First-principles study, Doping

2. Abstract:

제1원리 계산과 볼츠만 수송 방정식을 결합하여 (Bi₁₋ₓSbₓ)₂Te₃ (BST, 0 ≤ x ≤ 1) 및 Bi₂(Te₁₋ᵧSeᵧ)₃ (BTSe, 0 ≤ y ≤ 1) 삼원계 합금의 열전 파워 팩터(PF)를 합금 조성비, 캐리어 농도, 온도의 함수로 계산했다. 구조 완화와 혼합 엔트로피는 삼원계 고용체 상을 안정화시킬 수 있다. p형 BST의 경우, 삼원계의 열전 성능은 Bi₂Te₃와 비슷하며 최대 PF는 정공 농도 약 4×10¹⁹ cm⁻³에서 발견된다. n형 BTSe의 경우, 열전 성능은 조성 및 구성에 따라 달라지며 최적 캐리어 농도는 BST와 비슷하거나 더 높다. y가 1/3보다 작을 때 BTSe의 PF는 Bi₂Te₃와 비슷하지만, y가 1에 가까워지면 열전 성능이 감소한다. 또한 BST의 열전 성능이 BTSe보다 우수한데, 이는 BST의 더 긴 전자 완화 시간과 Bi₂Se₃ 전도대의 작은 밸리 밴드 축퇴 때문이다. 전자 수송 이방성은 BST(~2.3)에 비해 BTSe(~4.8)에서 더 높으며, 이는 BTSe의 면 수직 방향 전기 전도가 불량하기 때문이다. 온도 효과도 조사했다. p형 BST의 경우, 밴드갭 효과가 PF에 미치는 영향은 비교적 작고 최적 캐리어 농도에서의 PF는 온도가 증가함에 따라 감소한다. n형 BTSe의 경우, 최적 도핑 범위에서의 PF는 온도가 400 또는 500K 미만일 때까지 유지된다. p형 BST의 최적 도핑 농도는 약 4×10¹⁹ cm⁻³이며, 이는 Sb 합금으로 달성 가능하다. n형 BTSe의 최적 도핑 농도는 약 6×10¹⁹ cm⁻³ 이상으로, 추가적인 외부 도핑이 필요하다. 점결함 형성 에너지 계산 결과, Cl, Br, I 불순물은 n형 캐리어 소스의 잠재적 후보이며, F와 Au는 보상 결함이다.

3. Introduction:

열전 기술은 열과 전기 사이의 직접적인 에너지 변환을 의미하며, 온도계, 발전기, 냉장고 등에 적용될 수 있다. 열전 응용을 위해서는 높은 성능과 효율의 에너지 변환이 바람직하다. 열전 변환 효율은 무차원 파라미터인 열전 성능 지수 ZT = (σα²/κ)T로 결정되며, 여기서 α, σ, κ, T는 각각 시벡 계수, 전기 전도도, 열전도도, 절대 온도이다. 합금화는 여러 이유로 높은 ZT 열전 재료를 얻는 최상의 경로 중 하나이다. 재료 합금화는 포논 수송 중 포논-산란 이벤트를 강화하여 포논 기여 열전도도(κph)를 감소시킬 수 있다. 또한, 공명 준위 형성이나 밴드 수렴을 통해 상태 밀도 유효 질량을 향상시켜 시벡 계수를 높임으로써 전기적 특성을 최적화할 수도 있다. Bi₂Te₃는 200~500K 온도 범위에서 작동하는 최고의 열전 재료 중 하나로, 좁은 밴드갭 반도체 특성과 강한 스핀-궤도 상호작용 효과 외에 높은 밴드 축퇴를 보인다. 결과적으로 p형 조건에서 상온 근처에서 약 3~5 mW/m/K²의 높은 파워 팩터(PF)를 가진다. Bi₂Te₃의 경우, 합금화는 열전 특성을 최적화하는 중요한 과정이다. Sb₂Te₃와 Bi₂Se₃를 합금함으로써 캐리어 농도와 페르미 준위 위치를 조절하여 최종적으로 p형 및 n형 열전 재료를 얻을 수 있다. 물론, 합금화로 κph도 감소한다.

4. Summary of the study:

Background of the research topic:

고효율 열전 재료 개발은 폐열 회수 및 친환경 냉각 기술의 핵심이다. Bi₂Te₃ 기반 합금은 상온 영역에서 가장 우수한 성능을 보이는 재료로, 이들의 성능을 극대화하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다.

Status of previous research:

이전 연구들은 Bi₂Te₃와 Sb₂Te₃ 또는 Bi₂Se₃를 섞은 이원계 합금의 실험적, 이론적 특성 분석에 집중되어 있었다. 그러나 삼원계 합금((Bi₁₋ₓSbₓ)₂Te₃, Bi₂(Te₁₋ᵧSeᵧ)₃)의 조성, 캐리어 농도, 온도에 따른 열전 특성을 체계적으로 다룬 이론 연구는 부족한 실정이었다.

Purpose of the study:

본 연구의 목적은 제1원리 계산과 볼츠만 수송 방정식을 이용하여 BST 및 BTSe 삼원계 합금의 열전 파워 팩터를 합금 조성비, 캐리어 농도, 온도의 함수로 체계적으로 계산하고, 최대 파워 팩터를 달성하기 위한 최적의 도핑 전략을 제시하는 것이다.

Core study:

연구의 핵심은 (1) BST 및 BTSe 삼원계 합금의 고용체 모델을 생성하고, (2) 제1원리 계산을 통해 전자 구조를 분석하며, (3) 볼츠만 수송 방정식을 이용해 다양한 조건에서의 열전 파워 팩터를 계산하는 것이다. 이를 통해 p형 BST와 n형 BTSe에 대한 최적 캐리어 농도를 도출하고, 특히 n형 BTSe에 필요한 외부 도펀트로서 할로겐 원소의 유효성을 이론적으로 검증했다.

5. Research Methodology

Research Design:

본 연구는 계산 과학적 접근법을 채택했다. 제1원리 DFT 계산을 통해 재료의 기본적인 전자 구조를 얻고, 이를 볼츠만 수송 방정식에 입력하여 거시적인 열전 수송 특성(시벡 계수, 전기 전도도)을 예측하는 방식으로 설계되었다.

Data Collection and Analysis Methods:

전자 구조 계산: VASP 코드를 사용하여 DFT 계산을 수행했다. 이원계 및 삼원계 화합물에 대해 각각 5원자 원시 세포와 20원자 초격자 모델을 사용하고, 감마 중심의 k-포인트 격자를 적용했다.
열전 특성 계산: BoltzTraP 코드를 사용하여 시벡 계수(α), 전기 전도도(σ) 등을 계산했다. 계산의 정확도를 높이기 위해 실험적으로 알려진 밴드갭 값을 적용했으며, 전자 완화 시간(τ)은 실험 데이터에 피팅하여 결정했다.
결함 분석: 할로겐 도펀트의 안정성과 전기적 특성을 분석하기 위해, 초격자 모델 내에 점결함을 도입하고 결함 형성 에너지와 상태 밀도(DOS)를 계산했다.

Research Topics and Scope:

연구 대상: (Bi₁₋ₓSbₓ)₂Te₃ (BST, 0 ≤ x ≤ 1) 및 Bi₂(Te₁₋ᵧSeᵧ)₃ (BTSe, 0 ≤ y ≤ 1) 삼원계 합금.
주요 변수: 합금 조성비(x, y), 캐리어 농도(n), 온도(T).
분석 범위: 밴드 구조, 상태 밀도, 시벡 계수, 전기 전도도, 열전 파워 팩터, 결함 형성 에너지.

6. Key Results:

Key Results:

p형 BST의 최적 정공 농도는 약 4×10¹⁹ cm⁻³로, Sb 합금만으로 달성 가능하다.
n형 BTSe의 최적 전자 농도는 6×10¹⁹ cm⁻³ 이상으로, Se 합금 외에 추가적인 외부 도핑이 필요하다.
BST의 열전 성능은 BTSe보다 우수하며, 이는 BST의 더 긴 전자 완화 시간과 Bi₂Se₃의 불리한 전도대 구조 때문이다.
전자 수송 이방성은 BST(~2.3)보다 BTSe(~4.8)에서 더 크게 나타난다.
n형 도펀트 후보로 Cl, Br, I가 유망하며, F는 자체 보상 효과로 인해 비효율적이다.
p형 BST의 파워 팩터는 400K 이상에서 감소하지만, n형 BTSe는 400-500K까지 안정적으로 유지된다.

Figure List:

Figure 1: The directional average of Seebeck coefficient as a function of carrier concentration is shown for Bi2Te3.
Figure 2: The directional average of Seebeck coefficient at 300 K is calculated and drawn (a) for p-type and (b) for n-type binary phases of Bi2Te3, Sb2Te3, Bi2Se3, and Sb2Se3 in tetradymite phase.
Figure 3: The mixing Free energy G of (a) BST and (b) BTSe solutions.
Figure 4: (a) The PFs along in-plane and (b) along out-of-plane directions are calculated for BST.
Figure 5: (a) Maximum PF when n is less than 2×10²⁰ cm⁻³ for BST. (b) Maximum PF when n is less than 2×10²⁰ cm⁻³ for BTSe.
Figure 6: Temperature dependent PFinp and PFoutp for p-Bi2Te3 and p-(Bi0.25Sb0.75)2Te3.
Figure 7: Temperature dependent PFinp and PFoutp for n-Bi2Te3 and n-Bi2(Te0.917Se0.083)3.
Figure 8: Defect formation energies are calculated for various point impurities in Bi2Te3.
Figure 9: Total Density of States for (a) Bi96Te144, (b) Bi96Te143ClTe(1) and (c) Bi96Te144ClINT.

7. Conclusion:

결론적으로, 본 연구는 제1원리 계산과 볼츠만 수송 방정식을 결합하여 Bi-Sb-Te 및 Bi-Te-Se 삼원계 합금의 열전 파워 팩터를 조사했다. Bi-Sb-Te 및 Bi-Te-Se 합금의 열전 성능은 Bi₂Te₃ 이원계와 비슷했다. p형 Bi-Sb-Te의 열전 성능은 n형 Bi-Te-Se보다 우수했는데, 이는 BST의 더 긴 전자 완화 시간과 Bi₂Se₃에서 기인하는 불량한 면 방향 수송 특성 때문이다. 전자 수송 이방성은 BST에 비해 BTSe에서 더 심각했다. p형 Bi-Sb-Te의 최적 도핑 농도는 약 4×10¹⁹ cm⁻³이며, 이는 합금화로 달성 가능하다. n형 Bi-Te-Se의 최적 도핑 농도는 약 6×10¹⁹ cm⁻³ 이상으로 추가적인 외부 도펀트가 필요하다. 점결함 형성 에너지 계산 결과, Bi₂Te₃와 BTSe 내의 Cl, Br, I 불순물은 n형 캐리어 소스의 잠재적 후보이며, F는 자체 보상 결함이다.

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B.Y. Yavorsky, N.F. Hinsche, I. Mertig, P. Zhan, Phys. Rev. B 84 (2011) 165208.
W.-S. Liu, Q. Zhang, Y. Lan, S. Chen, X. Yan, Q. Zhang, H. Wang, D. Wang, G. Chen, Z. Ren, Adv. Energy Mater. 1 (2011) 577.
G.-E. Lee, I-.H. Kim, Y. S. Lim, W.-S. Seo, B.-J. Choi, C.-W. Hwang, J. Kor. Phsy. Soc. 64 (2014) 1692.
G.-E. Lee, I.-H. Kim, Y. S. Lim, W.-S. Seo, B.-J. Choi, C.-W. Hwang, J. Kor. Phys. Soc. 65 (2014) 696.
K.H. Lee, S.I. Kim, H. Mun, B. Ryu, S.-M. Choi, H.J. Park, S. Hwang, S.W. Kim, J. Mater. Chem. C 3 (2015) 10604.

Expert Q&A: Your Top Questions Answered

Q1: 계산 시 DFT-PBE로 계산된 밴드갭 대신 실험값을 사용한 특별한 이유가 있습니까?

A1: 네, DFT-PBE와 같은 표준적인 GGA 함수는 반도체의 밴드갭을 실제보다 작게 예측하는 경향이 있습니다. 열전 재료에서는 밴드갭의 크기가 고온에서 소수 캐리어에 의한 양극성 수송(bipolar transport) 효과를 결정하는 매우 중요한 변수입니다. 부정확한 밴드갭은 시벡 계수와 파워 팩터의 온도 의존성을 잘못 예측하게 만들 수 있습니다. 따라서 실험적으로 검증된 밴드갭 값을 계산에 적용함으로써, 특히 실제 소자가 작동하는 온도 범위에서 더 신뢰성 높은 열전 특성 예측 결과를 얻을 수 있었습니다.

Q2: 논문에서 BST의 열전 성능이 BTSe보다 우수하다고 언급했는데, 그 물리적 원인은 무엇입니까?

A2: 두 가지 주요 원인이 있습니다. 첫째, 본 연구의 분석에 따르면 BST의 전자 완화 시간(electron relaxation time)이 BTSe보다 더 깁니다. 전기 전도도는 완화 시간에 비례하므로, 이는 BST의 전기적 특성에 유리하게 작용합니다. 둘째, BTSe의 기반이 되는 Bi₂Se₃의 전도대(conduction band)는 밸리 밴드 축퇴(valley band degeneracy)가 작습니다. 밴드 축퇴가 높을수록 동일한 캐리어 농도에서 더 높은 상태 밀도를 제공하여 시벡 계수를 향상시킬 수 있는데, BTSe는 이 점에서 BST보다 불리하여 n형 성능이 상대적으로 낮게 나타납니다.

Q3: Figure 3을 보면 BST의 혼합 엔탈피(Hmix)가 양수(+) 값을 가집니다. 그럼에도 불구하고 이 합금들이 혼합 가능한(miscible) 이유는 무엇입니까?

A3: 혼합 엔탈피가 양수라는 것은 0K에서는 상 분리가 더 선호된다는 의미입니다. 하지만 실제 재료 합성 온도에서는 엔트로피 효과를 고려해야 합니다. 합금의 자유 에너지(G)는 G = Hmix – TSmix (T: 온도, Smix: 혼합 엔트로피)로 표현됩니다. BST의 Hmix는 10 meV 미만으로 매우 작은 양수 값을 가지지만, 온도가 상승하면 TSmix 항이 점점 커져 Hmix를 상쇄하고 전체 자유 에너지를 음수(-)로 만듭니다. 따라서 충분히 높은 온도에서는 엔트로피 효과에 의해 고용체가 안정적으로 형성될 수 있습니다.

Q4: BTSe의 n형 도펀트로 Cl, Br, I는 유망하지만 F는 권장되지 않는 이유는 무엇입니까?

A4: 결함 형성 에너지 계산 결과에 따르면, Cl, Br, I는 Bi₂Te₃ 격자 내에서 Te(2) 자리를 치환하는 것을 가장 선호하며, 이 경우 전자를 내놓는 얕은 주개(shallow donor)로 효과적으로 작용합니다. 반면, F는 Te 자리를 치환하여 주개로 작용할 수도 있지만, 격자간(interstitial) 위치에 들어가 전자를 포획하는 받개(acceptor)로도 쉽게 작용할 수 있습니다. 이처럼 주개와 받개 역할을 동시에 하는 양극성 결함(bipolar defect)은 생성된 전자를 스스로 보상하는 효과(self-compensation)를 일으켜 도핑 효율을 크게 떨어뜨리기 때문에 F는 효과적인 n형 도펀트로 보기 어렵습니다.

Q5: 연구에서 특히 BTSe의 수송 이방성(transport anisotropy)이 크다고 강조했는데, 구조적인 원인은 무엇입니까?

A5: Bi₂Te₃ 계열 물질은 5개의 원자층[Te(1)-Bi-Te(2)-Bi-Te(1)]이 하나의 퀸터플 레이어(quintuple layer, QL)를 형성하고, 이러한 QL들이 층층이 쌓인 구조를 가집니다. QL 내부의 원자 간 결합은 강한 공유 결합인 반면, QL과 QL 사이의 결합은 약한 반데르발스 결합으로 이루어져 있습니다. 이로 인해 전자는 QL 평면 내(in-plane)에서는 쉽게 이동하지만, 평면을 가로지르는 수직 방향(out-of-plane)으로는 이동하기 어려워 전기 전도도의 이방성이 발생합니다. 이 효과는 특히 BTSe에서 더 두드러지게 나타나 면 수직 방향의 전도도가 크게 저하됩니다.

Conclusion: Paving the Way for Higher Quality and Productivity

본 연구는 제1원리 계산이라는 강력한 도구를 사용하여 Bi₂Te₃ 기반 삼원계 합금의 복잡한 열전 특성을 체계적으로 분석했습니다. 핵심적인 발견은 p형 BST와 n형 BTSe의 최적 캐리어 농도를 특정하고, 이를 달성하기 위한 실질적인 합금 및 도핑 전략을 제시했다는 점입니다. 특히 n형 재료의 성능 향상에 필수적인 외부 도펀트로 Cl, Br, I의 유효성을 이론적으로 규명함으로써, 고성능 열전 파워 팩터를 갖는 재료 개발의 명확한 방향을 제시했습니다.

이러한 계산 과학적 접근은 수많은 실험을 통해 최적의 조건을 찾아야 하는 시행착오를 줄여주고, 연구개발의 효율성과 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

STI C&D에서는 최신 산업 연구 결과를 적용하여 고객이 더 높은 생산성과 품질을 달성할 수 있도록 지원하는 데 전념하고 있습니다. 이 논문에서 논의된 과제가 귀사의 운영 목표와 일치한다면, 저희 엔지니어링 팀에 연락하여 이러한 원칙을 귀사의 부품에 어떻게 구현할 수 있는지 논의해 보십시오.

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연락처 : 02-2026-0450
이메일 : flow3d@stikorea.co.kr

Copyright Information

This content is a summary and analysis based on the paper “Thermoelectric power factor of Bi-Sb-Te and Bi-Te-Se alloys and doping strategy: First-principles study” by “Byungki Ryu, et al.”.
Source: https://arxiv.org/abs/1704.01786

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Figure 3. J-V characteristic curves of the simulated solar cells from the starting set of parameters to the final device characteristic. Here the ‘Ref. Cell’ corresponds to the real cell (Cell-B) and the curve immediately close to this curve is the best matched one.

텍스처 표면의 함정: 실리콘 박막 증착 결함 분석 및 효율 개선 방안

이 기술 요약은 S. M. Iftiquar, S. N. Riaz, S. Mahapatra가 arXiv에 발표한 논문 “Analysis of growth of silicon thin films on textured and non-textured surface”(2024)를 기반으로 합니다. STI C&D에서 기술 전문가를 위해 분석하고 요약했습니다.

키워드

Primary Keyword: 실리콘 박막 증착
Secondary Keywords: 결함 생성, 텍스처 표면, 비정질 표면, 플라즈마 증착, 수치 시뮬레이션, 결함 밀도, 창층

Executive Summary

도전 과제: 박막 실리콘 태양전지의 효율을 높이기 위해 사용하는 텍스처 표면이 오히려 성능을 저하하는 전자적 결함을 유발할 수 있습니다.
연구 방법: 텍스처 표면(Cell-A)과 평탄한 표면(Cell-B)에 각각 제작된 두 p-i-n 타입 태양전지를 수치 시뮬레이션(AFORS-HET)을 통해 비교하여 전자적 특성과 결함 밀도를 분석했습니다.
핵심 발견: 텍스처 표면에 증착된 실리콘 박막은 평탄한 표면에 증착된 박막(3.2 × 10¹⁶ cm⁻³)에 비해 훨씬 높은 결함 밀도(2.4 × 10¹⁷ cm⁻³)를 가지며, 이는 소자 성능에 부정적인 영향을 미칩니다.
핵심 결론: 고성능 박막 소자 제작 시, 텍스처 표면의 광 포획 효과보다 이로 인해 증가하는 전자적 결함의 단점이 더 클 수 있습니다. 최적화된 얇은 창층을 가진 평탄한 표면이 더 높은 효율을 달성하는 효과적인 경로일 수 있습니다.

도전 과제: 이 연구가 CFD 전문가에게 중요한 이유

박막 실리콘 태양전지 기술의 오랜 과제는 전력 변환 효율(PCE)을 극대화하는 것입니다. 이를 위해 단락 전류 밀도(Jsc)를 높이는 것이 중요한데, 가장 널리 사용되는 방법 중 하나는 기판 표면을 텍스처링(texturing)하여 빛을 가두는 ‘광 포획(light trapping)’ 기술입니다. 텍스처 표면은 입사광의 반사를 줄이고 내부에서 빛의 경로를 길게 만들어 흡수율을 높입니다.

하지만 이 접근법에는 한계가 있습니다. 플라즈마 증착(RF PECVD)을 통해 텍스처 표면 위에 박막을 성장시키면, 필름이 불균일하게 형성되면서 ‘텍스처 유도 표면 결함’이 발생할 수 있습니다. 이 결함은 물리적인 불균일성일 수도 있고, 필름이 물리적으로는 균일하더라도 표면 텍스처링으로 인해 전자적 결함 밀도가 증가하는 형태로 나타날 수도 있습니다. 이러한 결함은 결국 개방 회로 전압(Voc), 필팩터(FF), 전류 밀도(Jsc)를 모두 감소시켜 태양전지의 최종 효율을 저하시키는 원인이 됩니다. 본 연구는 바로 이 문제를 해결하기 위해 텍스처 표면과 비-텍스처(평탄한) 표면에서의 박막 성장 차이를 분석했습니다.

Figure 1. (a) Schematic diagram of the two solar cells used in the investigation. Cell-
A on a textured surface, (b) Cell-B on a flat surface, (c) diode equivalent circuit of a
solar cell. — Figure 1. (a) Schematic diagram of the two solar cells used in the investigation. Cell-A on a textured surface, (b) Cell-B on a flat surface, (c) diode equivalent circuit of a solar cell.

연구 접근법: 방법론 분석

본 연구는 실제 소자 제작 대신, 문헌에 보고된 두 종류의 태양전지 데이터를 기반으로 한 수치 시뮬레이션 접근법을 채택했습니다. 이를 위해 AFORS-HET 시뮬레이션 프로그램을 사용했습니다.

Figure 2. (a) Current density voltage (J-V) characteristic curves of the two solar cell
where the ‘star ’ indicates the data points from real cell while the continuous lines are
simulated J-V curves that match closely to these curves. (a) Cell-A [12], (b) Cell-B[3] — Figure 2. (a) Current density voltage (J-V) characteristic curves of the two solar cell where the ‘star ’ indicates the data points from real cell while the continuous lines are simulated J-V curves that match closely to these curves. (a) Cell-A [12], (b) Cell-B[3]

비교 대상 소자:
- Cell-A: 텍스처 처리된 cSi 기판 위에 제작된 p(20nm)/i(225nm)/n(25nm) 구조의 태양전지.
- Cell-B: TCO 코팅된 평탄한 유리 기판 위에 제작된 p(15nm)/i(450nm)/n(25nm) 구조의 태양전지.
시뮬레이션 절차: 연구진은 Cell-A의 알려진 파라미터를 초기값으로 설정한 후, Cell-B의 실제 J-V(전류-전압) 특성 곡선과 시뮬레이션 결과가 일치하도록 주요 전자적 파라미터를 체계적으로 변경했습니다. 변경된 주요 파라미터는 다음과 같습니다.
상태 밀도(DOS): 가전자대와 전도대의 상태 밀도.
트랩 밀도(Ntrap): 활성층 내의 도너 및 억셉터 결함의 총합.
캐리어 이동도(μe, μh): 전자 및 정공의 이동도.

이 과정을 통해 실제 소자의 J-V 곡선과 매우 근접한 시뮬레이션 결과를 얻었으며, 이때 사용된 파라미터 값을 통해 각 표면(텍스처 vs. 평탄)에 증착된 박막의 실제 전자적 특성을 추론할 수 있었습니다.

핵심 발견: 주요 결과 및 데이터

시뮬레이션 분석을 통해 텍스처 표면이 박막 품질에 미치는 영향을 정량적으로 밝혀냈으며, 이를 바탕으로 성능 개선 방안을 제시했습니다.

결과 1: 텍스처 표면이 박막의 전자적 결함 밀도를 크게 증가시킴

시뮬레이션 결과, 텍스처 표면에 증착된 활성층(Cell-A)이 평탄한 표면에 증착된 활성층(Cell-B)보다 전자적으로 훨씬 더 결함이 많다는 사실이 명확해졌습니다.

논문의 Table 1에 따르면, 텍스처 표면인 Cell-A의 활성층(i-layer)에 대한 트랩 밀도(Ntrap)는 2.4 × 10¹⁷ cm⁻³였습니다.
반면, 평탄한 표면인 Cell-B의 실험 데이터를 가장 잘 재현한 시뮬레이션에서는 활성층의 트랩 밀도가 3.2 × 10¹⁶ cm⁻³로, 약 한 자릿수나 낮은 값이 요구되었습니다.

이는 텍스처 표면의 기하학적 구조가 플라즈마 증착 과정에서 더 많은 전자적 결함(예: 미결합 본드)을 생성하는 원인이 됨을 강력하게 시사합니다.

결과 2: 평탄한 표면에서 창층 최적화를 통해 효율을 대폭 향상 가능

연구진은 텍스처링의 단점을 피하면서도 성능을 높일 수 있는 대안을 모색했습니다. 평탄한 표면을 가진 Cell-B의 p타입 창층(window layer) 두께를 최적화하는 시뮬레이션을 수행했습니다.

창층 두께를 기존 15 nm에서 3 nm로 줄였을 때, 소자의 성능이 크게 향상되었습니다.
단락 전류 밀도(Jsc)는 16.4 mA/cm²에서 20.96 mA/cm²로 증가했습니다.
최종 전력 변환 효율(PCE)은 9.4%에서 12.32%로 대폭 상승했습니다.

이는 창층에서의 광 흡수 손실을 최소화하는 것이 텍스처링을 통한 광 포획보다 더 효과적인 효율 향상 전략이 될 수 있음을 보여줍니다. 특히 평탄한 표면은 매우 얇고 균일한 창층을 제작하는 데 유리합니다.

R&D 및 운영을 위한 실질적 시사점

공정 엔지니어: 본 연구는 RF PECVD 공정 중 텍스처 표면의 경사면에서는 SiH₃ 전구체(precursor)의 유효 유속 밀도가 낮아져 결함 생성이 증가할 수 있음을 시사합니다. 이는 텍스처 기판을 사용할 경우 결함 생성을 완화하기 위해 공정 변수(온도, 압력, 가스 유량 등)의 조정이 필요하거나, 고품질 박막을 위해서는 평탄한 기판이 더 바람직할 수 있음을 의미합니다.
품질 관리팀: 논문의 Table 1(Ntrap 값)과 Figure 5(역포화 전류 Jo)의 데이터는 표면 유형(텍스처 vs. 평탄)과 전자적 결함 수준을 직접적으로 연결합니다. 이는 다양한 지형에 증착된 박막의 품질을 평가하기 위한 비파괴적 전기적 특성 분석법 개발에 정보를 제공할 수 있습니다.
설계 엔지니어: 연구 결과는 광학적 향상(텍스처링을 통한 광 포획)과 전자적 성능(결함 밀도) 사이의 트레이드오프(trade-off) 관계를 보여줍니다. 박막 태양전지 설계 시, 텍스처 유도 결함의 부정적 영향이 광학적 이득을 능가할 수 있음을 고려해야 합니다. 본 논문은 평탄한 표면에 초박형(예: 3nm) 창층을 최적화하여 설계하는 것이 효율을 극대화하는 더 효과적인 전략임을 제안합니다.

논문 상세 정보

Analysis of growth of silicon thin films on textured and non-textured surface

1. 개요:

제목: Analysis of growth of silicon thin films on textured and non-textured surface
저자: S. M. Iftiquar, S. N. Riaz, S. Mahapatra
발표 연도: 2024
발표 학술지/학회: arXiv (preprint)
키워드: defect generation; textured surface; non-textured surface; plasma deposition; numerical simulation; defect density; window layer

2. 초록:

수소화된 비정질 실리콘 합금 필름은 일반적으로 RF PECVD(고주파 플라즈마 화학 기상 증착) 기술을 사용하여 다양한 종류의 기판 위에 증착됩니다. 일반적으로 필름 품질은 텍스처 또는 비-텍스처 기판에 증착될 때 변하지 않는다고 가정합니다. 본 연구에서는 텍스처 표면과 비-텍스처 표면에 증착된 박막 실리콘 층의 성장 차이를 분석했습니다. 이 연구에서는 두 태양전지의 특성을 비교했는데, 하나는 텍스처 표면(Cell-A)에, 다른 하나는 비-텍스처 표면(Cell-B)에 제작되었습니다. 소자의 결함 분석은 시뮬레이션과 소자 모델링을 통해 수행되었습니다. 그 결과, 텍스처 표면에 증착된 진성 필름(2.4 × 10¹⁷ cm⁻³)이 평탄한 표면에 증착된 필름(3.2 × 10¹⁶ cm⁻³)보다 더 결함이 많다는 것을 보여주었습니다. 이 두 셀의 주된 차이점은 활성층의 두께와 표면 텍스처링의 특성이었지만, 시뮬레이션 결과는 텍스처 표면에 증착된 박막이 평탄한 표면에 증착된 것보다 더 높은 결함 밀도를 가질 수 있음을 보여줍니다. 텍스처 표면에서 SiH₃ 전구체의 낮은 유효 유속 밀도가 텍스처 표면에 증착된 필름의 더 높은 결함 밀도의 원인 중 하나일 수 있습니다. 더 얇은 도핑된 창층을 사용하여 개선된 광 결합을 달성할 수 있습니다. 두께를 15 nm에서 3 nm로 변경함으로써 단락 전류 밀도는 16.4 mA/cm²에서 20.96 mA/cm²로 증가했고, 효율은 9.4%에서 12.32%로 증가했습니다.

3. 서론:

박막 실리콘 태양전지는 오랫동안 태양광 변환을 위해 연구되어 왔습니다. 단일 접합 박막 실리콘 태양전지는 약 10%의 전력 변환 효율(PCE)을 보고했습니다. 탠덤 태양전지는 단일 접합 소자보다 높은 효율을 보였지만, 여전히 결정질 실리콘 태양전지나 실리콘 이종접합 태양전지(HJSC)보다는 효율이 낮았습니다. 박막 실리콘을 상부 서브셀로 사용하는 탠덤 태양전지에 대한 연구가 진행 중입니다. 그러나 상부 서브셀의 낮은 전류 밀도는 전체 전류 밀도를 제한하는 문제가 있습니다. 따라서 상부 서브셀의 전류 밀도를 높이는 것이 고효율 태양전지에 바람직합니다. 이를 위해 광 포획 기법을 도입하는 것이 하나의 접근법입니다. 전면을 텍스처링하면 광학적 반사를 크게 줄여 전류 밀도를 높이는 데 도움이 됩니다. 그러나 이 접근법은 표면이 고르지 않아 플라즈마 증착으로 준비된 박막이 불균일해지고, 이로 인해 증착된 필름에 텍스처 유도 표면 결함이 발생할 수 있다는 한계가 있습니다.

4. 연구 요약:

연구 주제의 배경:

박막 실리콘 태양전지의 효율 향상은 중요한 연구 분야입니다. 특히 탠덤 태양전지에서 상부 셀의 전류 밀도를 높이는 것이 전체 효율을 결정하는 핵심 요소입니다.

이전 연구 현황:

전류 밀도를 높이기 위해 활성층 두께를 늘리거나 표면 텍스처링을 통해 광 포획을 강화하는 방법들이 시도되었습니다. 그러나 텍스처링은 필름에 전자적 결함을 유발하여 오히려 성능을 저하시킬 수 있다는 보고가 있었습니다.

연구 목적:

본 연구는 텍스처 표면과 평탄한 표면에 증착된 실리콘 박막의 성장 차이와 그로 인한 전자적 특성 변화를 분석하는 것을 목적으로 합니다. 특히, 텍스처링이 박막의 결함 밀도에 미치는 영향을 정량적으로 규명하고자 했습니다.

핵심 연구:

문헌에 보고된 두 종류의 태양전지(Cell-A: 텍스처, Cell-B: 평탄)를 AFORS-HET 프로그램을 사용하여 수치적으로 모델링했습니다. 시뮬레이션 J-V 곡선을 실제 데이터와 일치시키는 과정을 통해, 각 표면 조건에서 성장한 박막의 결함 밀도, 캐리어 이동도 등 주요 전자적 파라미터를 추출하고 비교 분석했습니다.

5. 연구 방법론

연구 설계:

본 연구는 비교 연구 설계를 따릅니다. 텍스처 표면에 제작된 태양전지(Cell-A)와 평탄한 표면에 제작된 태양전지(Cell-B)의 특성을 비교 분석했습니다.

데이터 수집 및 분석 방법:

실험 데이터를 직접 수집하는 대신, 기존 문헌[3, 12]에 보고된 두 태양전지의 J-V 특성 데이터를 사용했습니다. 데이터 분석은 AFORS-HET 시뮬레이션 프로그램을 통해 이루어졌습니다. 시뮬레이션 파라미터(DOS, 트랩 밀도, 이동도 등)를 체계적으로 변화시키면서 시뮬레이션 결과가 실제 데이터와 일치하는 최적의 파라미터 조합을 찾는 방식으로 분석을 수행했습니다.

연구 주제 및 범위:

연구는 p-i-n 구조를 가진 수소화된 비정질 실리콘 박막 태양전지에 초점을 맞춥니다. 주요 연구 주제는 기판의 표면 텍스처링 유무가 박막의 전자적 결함 생성에 미치는 영향입니다. 또한, 시뮬레이션을 통해 평탄한 표면 소자의 창층 두께 최적화를 통한 성능 향상 가능성을 탐구했습니다.

6. 주요 결과:

주요 결과:

텍스처 표면에 증착된 진성 실리콘 박막은 평탄한 표면에 증착된 박막보다 결함 밀도가 현저히 높았습니다 (텍스처: 2.4 × 10¹⁷ cm⁻³, 평탄: 3.2 × 10¹⁶ cm⁻³).
텍스처 표면의 경사면으로 인해 플라즈마 내 SiH₃ 라디칼의 유효 유속 밀도가 감소하는 것이 결함 증가의 한 원인으로 제시되었습니다.
평탄한 표면을 가진 소자에서 p타입 창층의 두께를 15 nm에서 3 nm로 줄이면, 광 흡수 손실이 감소하여 단락 전류 밀도가 16.4 mA/cm²에서 20.96 mA/cm²로, 효율이 9.4%에서 12.32%로 크게 향상될 수 있음을 시뮬레이션으로 확인했습니다.
이는 광 포획을 위한 텍스처링의 이점보다 텍스처 유도 결함의 단점이 더 클 수 있으며, 평탄한 표면에서의 최적화가 더 나은 성능을 가져올 수 있음을 시사합니다.

Figure 목록:

Figure 1. (a) Schematic diagram of the two solar cells used in the investigation. Cell-A on a textured surface, (b) Cell-B on a flat surface, (c) diode equivalent circuit of a solar cell.
Figure 2. (a) Current density voltage (J-V) characteristic curves of the two solar cell where the ‘star’ indicates the data points from real cell while the continuous lines are simulated J-V curves that match closely to these curves. (a) Cell-A [12], (b) Cell-B[3]
Figure 3. J-V characteristic curves of the simulated solar cells from the starting set of parameters to the final device characteristic. Here the ‘Ref. Cell’ corresponds to the real cell (Cell-B) and the curve immediately close to this curve is the best matched one.
Figure 4. Parameters extracted from the J-V characteristic of Fig. 3. Here Voc is open circuit voltage, Jsc is short circuit current density, FF is fill factor, PCE is power conversion efficiency, PmaxV and PmaxJ are the voltage and current density respectively, at the maximum power point.
Figure 5. Extracted diode parameters from the J-V characteristic curves of Fig. 3. Jo is reverse saturation current density (in A/cm²), Rs is series resistance (in Ω.cm²), n is diode ideality factor, Rp is shunt resistance (in Ω.cm²)
Figure 6. Schematic demonstration of deposition mechanism of thin silicon film on a flat surface
Figure 7. Schematic demonstration of deposition mechanism of thin silicon film on a textured surface

7. 결론:

본 연구는 수치 분석을 통해 두 가지 다른 p-i-n 타입 박막 실리콘 태양전지를 조사했습니다. 실제 셀과 시뮬레이션된 셀의 J-V 특성 곡선이 거의 일치할 때의 층별 전자 파라미터를 채택했습니다. 두 셀의 주된 차이점은 활성층의 두께와 표면 텍스처링의 특성이었습니다. 연구 결과, 텍스처 표면에 증착된 박막이 평탄한 표면에 증착된 것보다 더 높은 결함 밀도를 가질 수 있음을 보여주었습니다. 최적화된 소자 구조와 최대 소자 성능은 결함 밀도, 캐리어 이동도 등과 같은 활성층의 전자 파라미터에 주로 의존합니다. 전면 창층에서의 광 흡수는 빛의 손실로 간주됩니다. 이는 광대역 갭 물질을 사용하거나 더 얇은 p타입 층을 사용하는 등 다양한 방법으로 줄일 수 있으며, 후자의 접근 방식이 더 쉽게 달성 가능하고 소자 성능 향상에 더 효과적입니다. 일반적으로 p층 두께의 결정 변수는 표면 거칠기여야 합니다. 따라서 매우 낮은 표면 거칠기를 가진 더 얇은 p층으로 더 나은 소자 성능을 얻을 수 있습니다. 나아가, 텍스처 유도 결함의 효과가 광 포획 효과를 능가한다면, 소자 제작에는 평탄한 표면을 사용하는 것이 바람직합니다.

8. 참고 문헌:

H. Sai, T. Matsui, H. Kumagai, K. Matsubara, Thin-film microcrystalline silicon solar cells: 11.9% efficiency and beyond, Appl. Phys. Express, 11 (2018), 022301, doi:https://doi.org/10.7567/APEX.11.022301.
P.M. Rajanna, E.P. Gilshteyn, T. Yagafarov, A.K. Aleekseeva, A.S. Anisimov, A. Neumüller, O. Sergeev, S. Bereznev, J. Maricheva, A.G. Nasibulin, Enhanced efficiency of hybrid amorphous silicon solar cells based on single-walled carbon nanotubes and polymer composite thin film, Nanotechnology, 29 (2018), 105404, doi:https://doi.org/10.1088/1361-6528/aaa647.
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전문가 Q&A: 자주 묻는 질문

Q1: 왜 필름의 물성을 직접 측정하지 않고 시뮬레이션을 사용했나요?

A1: 이 연구는 기존 문헌에 보고된 두 개의 실제 태양전지를 분석하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 시뮬레이션 접근법(AFORS-HET)은 새로운 샘플을 제작하지 않고도, 보고된 실험적 J-V 곡선과 시뮬레이션 결과를 일치시키는 과정을 통해 결함 밀도나 이동도 같은 전자적 특성을 추출할 수 있게 해줍니다. 이는 두 가지 다른 조건에서 성장한 박막의 품질을 효과적으로 비교하는 방법입니다.

Q2: 논문에서는 텍스처 표면에서 SiH₃ 유속이 낮은 것이 결함 증가의 원인이라고 제안했는데, 이 메커니즘을 더 자세히 설명해 주실 수 있나요?

A2: 논문의 Figure 6과 7에 도식적으로 설명되어 있듯이, 평탄한 표면에서는 플라즈마 라디칼의 입사 유속이 수직이어서 표면의 수소를 효율적으로 제거하고 고품질의 필름을 증착하는 데 유리합니다. 반면, 텍스처 표면에서는 많은 국소 표면이 기울어져 있어 평균 유속 밀도가 감소합니다. 이는 표면 수소 제거율을 낮추고, 미세 공극(micro-void) 형성이나 결합 파괴/형성 불균형을 초래하여, 성장하는 필름 내부에 더 많은 미결합 본드(결함)가 묻히게 되는 결과를 낳습니다.

Q3: Table 1을 보면 평탄한 표면 셀(Cell-B)의 최종 이동도 값이 텍스처 표면 셀(Cell-A)보다 낮습니다. 이는 Cell-B의 재료 품질이 더 좋다는 결론과 모순되지 않나요?

A3: 직관과 다르게 보일 수 있지만, 시뮬레이션 과정은 전체 소자의 J-V 곡선에 맞추기 위해 여러 파라미터를 복합적으로 조정하는 과정입니다. 논문의 Figure 4에 나타난 시뮬레이션 진행 과정을 보면, 이동도를 줄이는 것은 실험 곡선에 맞추기 위한 최종 미세 조정 단계의 일부였습니다. 이 연구에서 재료 품질을 결정하는 지배적인 요인은 트랩 밀도(Ntrap)이며, 이 값은 Cell-B에서 한 자릿수나 낮습니다. 최종 이동도 값은 올바른 소자 출력을 내기 위한 복잡한 파라미터 상호작용의 일부로 이해해야 합니다.

Q4: Figure 5에 표시된 역포화 전류 밀도(Jo)의 의미는 무엇인가요?

A4: 역포화 전류 밀도(Jo)는 태양전지의 다이오드 등가 회로 모델에서 핵심적인 파라미터입니다. 논문에서는 더 높은 Jo 값이 더 결함이 많은 재료를 의미한다고 명시하고 있습니다. Figure 5는 시뮬레이션 파라미터가 고성능 Cell-B의 최종 최적 모델로 조정될수록(예: 영역 2에서 결함 밀도를 줄일수록) Jo 값이 꾸준히 감소하는 것을 보여줍니다. 이는 평탄한 표면의 필름이 결함이 적다는 결론을 뒷받침하는 강력한 증거입니다.

Q5: 논문에서는 창층을 3 nm까지 얇게 만들 것을 제안하는데, 이것이 현실적으로 가능한가요?

A5: 논문에서는 이를 시뮬레이션 기반의 최적화 방안으로 제시합니다. p층 두께를 결정하는 변수는 표면 거칠기라고 언급하며, 따라서 더 얇은 p층은 표면 거칠기가 매우 낮은 표면에서 더 달성 가능하고 효과적이라고 설명합니다. 이는 평탄한 표면 사용이 바람직하다는 논문의 주된 결론과 일치합니다. 3 nm의 균일한 층을 만드는 현실적인 가능성은 사용된 특정 증착 기술(이 경우 RF PECVD)과 공정 제어 수준에 따라 달라질 것입니다.

결론: 더 높은 품질과 생산성을 향한 길

요약하자면, 본 연구는 실리콘 박막 증착 공정에서 기판의 표면 상태가 최종 소자의 성능에 미치는 지대한 영향을 명확히 보여줍니다. 광 포획을 위해 널리 사용되는 텍스처 표면이 실제로는 전자적 결함 밀도를 높여 성능을 저해하는 요인이 될 수 있다는 점은 중요한 시사점입니다. 반대로, 결함이 적은 평탄한 표면에 초박형 창층을 적용하는 전략이 더 높은 효율을 달성할 수 있는 유망한 경로임이 입증되었습니다.

STI C&D는 최신 산업 연구를 적용하여 고객이 더 높은 생산성과 품질을 달성할 수 있도록 최선을 다하고 있습니다. 이 논문에서 논의된 과제가 귀사의 운영 목표와 일치한다면, 저희 엔지니어링 팀에 연락하여 이러한 원칙을 귀사의 부품에 어떻게 구현할 수 있는지 논의해 보십시오.

연락처 : 02-2026-0450
이메일 : flow3d@stikorea.co.kr

저작권 정보

이 콘텐츠는 “Analysis of growth of silicon thin films on textured and non-textured surface” (저자: S. M. Iftiquar, S. N. Riaz, S. Mahapatra) 논문을 기반으로 한 요약 및 분석 자료입니다.
출처: https://arxiv.org/abs/2404.08651

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Figure 1. Materials used in casting (a) Mg, (b) TiB, (c) Al356.

다이캐스팅 공정 최적화: TiB 및 Mg 첨가제를 통한 Al356 합금 미세구조 제어 기술

이 기술 요약은 E.I. Bhiftime이 작성하여 2022년 Biomedical and Mechanical Engineering Journal (BIOMEJ)에 발표한 논문 “Microstructure on the TiB and Mg Reinforced of Al356 Alloy with Die Casting Process”를 기반으로 하며, STI C&D의 기술 전문가에 의해 분석 및 요약되었습니다.

키워드

Primary Keyword: 다이캐스팅 (Die Casting)
Secondary Keywords: 알루미늄 합금 (Aluminum Alloy), Al356, 금속 매트릭스 복합재료 (Metal Matrix Composites), 미세구조 (Microstructure), 입자 크기 (Grain Size), TiB, Mg

Executive Summary

도전 과제: 고성능 알루미늄 매트릭스 복합재료는 높은 비용과 교반 주조 시 발생하는 산화 문제 등 제조상의 어려움으로 인해 널리 사용되지 못하고 있습니다.
연구 방법: Al356 합금에 고정된 양의 TiB(2 wt%)와 다양한 비율의 Mg(3-5 wt%)를 강화재로 첨가하여 다이캐스팅 공정을 통해 복합재료를 제조했습니다.
핵심 돌파구: Mg 함량을 0%에서 5%로 증가시킴에 따라 평균 결정 입자 크기가 109.46 µm에서 35.09 µm로 체계적으로 감소하여 훨씬 미세하고 균일한 미세구조를 형성했습니다.
핵심 결론: 다이캐스팅 공정에서 TiB와 Mg를 첨가하는 것은 Al356 합금의 결정립을 미세화하는 효과적인 방법이며, 이는 기계적 특성 향상에 결정적인 역할을 합니다.

도전 과제: 이 연구가 CFD 전문가에게 중요한 이유

알루미늄 매트릭스 복합재료(AMC)는 높은 비강성과 비강도로 인해 경량화가 필수적인 분야에서 큰 관심을 받고 있습니다. 하지만 강화재, 제조 공정, 2차 변형 등 세 가지 측면에서 발생하는 높은 비용 때문에 사용이 제한적입니다. 경제적인 생산 방법 중 하나인 교반 주조(stir casting)는 균일한 입자 분포를 얻기 위해 긴 교반 시간이 필요하며, 이 과정에서 과도한 가스 유입이나 Mg 매트릭스의 산화 같은 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 고품질의 복합재료를 제조하기 위해 교반 시간을 줄이면서도 재료의 강도와 인성을 높일 수 있는 효율적인 생산 방법의 개발이 시급합니다. 이 연구는 이러한 산업적 요구에 부응하여 다이캐스팅 공정을 통해 Al356 합금의 미세구조를 제어하는 방안을 제시합니다.

연구 접근법: 방법론 분석

본 연구는 Al356 알루미늄 합금을 기지(matrix)로, 마그네슘(Mg)과 티타늄 보론(TiB) 입자를 강화재(reinforcement)로 사용하여 다이캐스팅 공정으로 금속 매트릭스 복합재료를 제조했습니다. 실험의 핵심 변수는 Mg의 첨가량으로, 각각 3, 4, 5 wt%로 변화시켰으며, TiB는 2 wt%로 고정했습니다.

제조 공정은 다음과 같습니다. 1. Al356 잉곳을 800°C로 가열하여 완전히 용해시킵니다. 2. 온도를 640°C로 낮춘 후, 정해진 양의 Mg와 TiB를 용탕에 투입합니다. 3. 기계식 교반기를 사용하여 200 rpm의 속도로 120초간 철저히 교반합니다. 4. 다시 760°C의 주입 온도로 재가열한 후, 250°C로 예열된 다이캐스팅 금형에 주입합니다. 5. 360초간 유지 후 금형에서 주물을 분리하고 상온에서 냉각시킵니다.

제조된 시편은 광학 현미경(Olympus, 200X)과 주사전자현미경(SEM)을 사용하여 미세구조를 분석했으며, 결정 입자 크기는 ASTM E112-96 표준에 따른 선형 절편법(linear intercept method)을 사용하여 정량적으로 계산되었습니다.

핵심 돌파구: 주요 발견 및 데이터

결과 1: Mg 첨가량 증가에 따른 결정 입자 미세화

연구의 가장 중요한 발견은 Mg 첨가량이 증가할수록 Al356 합금의 결정 입자 크기가 현저하게 감소한다는 것입니다. Table 3의 데이터에 따르면, Mg를 첨가하지 않은(0 wt%) 시편의 평균 입자 크기는 109.46 µm였습니다. 반면, 2 wt%의 TiB와 함께 Mg를 3 wt% 첨가했을 때 입자 크기는 71.84 µm로 감소했으며, 4 wt%에서는 52.12 µm, 5 wt%에서는 35.09 µm까지 미세화되었습니다. Figure 8은 이러한 경향을 명확하게 보여주며, Mg가 효과적인 결정립 미세화제 역할을 함을 입증합니다.

Figure 7. Diameter grain size calculation AlTiBMg

결과 2: 강화 입자의 균일한 분산 및 결합 형태 확인

주사전자현미경(SEM)으로 촬영한 Figure 9와 Figure 10의 형태학적 분석 결과, 강화 입자들이 알루미늄 기지 내에 균일하게 융합되어 있음을 확인했습니다. Mg 입자들은 Al 합금 기지를 둘러싸며 서로 결합하는 형태를 보였고, TiB의 첨가는 입자 형상을 더 매끄럽고 고르게 분산시키는 데 기여했습니다. 이는 강화 입자와 기지 간의 우수한 결합이 이루어졌음을 의미하며, 복합재료의 기계적 성능 향상에 필수적인 요소입니다.

R&D 및 운영을 위한 실질적 시사점

공정 엔지니어: 본 연구는 다이캐스팅 공정에서 Mg 첨가량을 조절하는 것이 Al356 합금의 결정립 미세화를 위한 직접적인 수단임을 시사합니다. 이는 최종 제품의 강도와 인성을 예측하고 제어하는 데 활용될 수 있습니다.
품질 관리팀: 논문의 Table 3과 Figure 8에 제시된 데이터는 Mg 함량과 결정 입자 크기 간의 명확한 상관관계를 제공합니다. 이를 바탕으로 원재료 조성을 제어하여 목표 입자 크기 범위를 설정하는 새로운 품질 검사 기준을 수립할 수 있습니다.
설계 엔지니어: 연구 결과는 TiB와 Mg 강화재가 결정립을 미세화할 뿐만 아니라 균일한 입자 분산을 보장한다는 것을 보여줍니다. 이는 해당 소재로 설계된 부품이 전체적으로 더 일관되고 예측 가능한 기계적 특성을 가질 것임을 의미하며, 초기 설계 단계에서 중요한 고려 사항이 될 수 있습니다.

논문 상세 정보

Microstructure on the TiB and Mg Reinforced of Al356 Alloy with Die Casting Process

1. 개요:

제목: Microstructure on the TiB and Mg Reinforced of Al356 Alloy with Die Casting Process
저자: E.I. Bhiftime
발행 연도: 2022
학술지/학회: Biomedical and Mechanical Engineering Journal (BIOMEJ)
키워드: Alumunium alloy, Mg, TiB, Die Casting

2. 초록:

티타늄 보론(TiB)과 마그네슘(Mg)으로 강화된 금속 매트릭스 복합재료(MMC)는 높은 기계적 및 물리적 특성을 제공합니다. 다이캐스팅 공정으로 TiB와 Mg 입자로 강화된 Al356 합금을 제조하는 것은 가장 간단한 방법이었습니다. 본 연구의 목적은 TiB와 Mg 입자로 강화된 Al356 합금의 미세구조 차이와 TiB 및 Mg의 추가적인 수준이 미치는 변화 효과를 조사하는 것이었습니다. 기지 재료로는 Al356 합금을, 강화재로는 TiB와 Mg(3, 4, 5 wt%)를 사용했습니다. 연구에 사용된 주조 공정은 다이캐스팅이었습니다. 다양한 매개변수로 제작된 복합재료의 미세구조는 반용융(semi-solid) 방법이 균일한 입자 분포를 개선했음을 나타냈습니다. 3-5 wt%의 TiB와 Mg 복합재료는 새로운 공정으로 제작되었습니다. 이 복합재료들에서 입자 분포는 균일했습니다. TiB를 첨가함으로써 복합재료의 결정립 크기는 훨씬 더 미세해질 것입니다. 입자 함량이 증가함에 따라 결정립 크기가 향상되었습니다. 강화 입자와 Al356 합금 기지 사이의 복합재료 형태는 균일하게 결합되고 분산되었습니다. 이 논문은 미세구조와 SEM 분석만을 다룹니다.

3. 서론:

알루미늄 매트릭스 복합재료는 높은 비강성과 비강도로 인해 경량화 분야에서 큰 관심을 끌고 있습니다. 그러나 높은 비용으로 인해 제한적으로 사용됩니다. 높은 비용은 주로 강화재, 제조 공정, 2차 변형의 세 가지 측면에서 발생합니다. 따라서 경제적인 입자와 고효율 생산 방법이 개발되어야 합니다. 마이크로 입자는 저렴한 가격과 제조 중 용이한 분산으로 인해 매우 경제적입니다. 마이크로 입자 강화 알루미늄 매트릭스 복합재료는 상대적으로 저렴한 비용과 우수한 기계적 특성으로 상업적 사용 잠재력이 있습니다. 교반 주조는 모든 방법 중에서 가장 생산적이고 경제적인 것으로 간주됩니다. 그러나 균일한 입자 분포를 얻기 위해서는 긴 교반 시간이 필요하며, 이는 종종 Mg 매트릭스에 너무 많은 가스와 산화를 유발합니다. 따라서 고품질 복합재료를 제작하기 위해 교반 시간을 줄일 필요가 있습니다. A356을 기지로 하고 마그네슘(Mg)과 티타늄 보론(TiB) 입자를 강화재로 사용하는 알루미늄 합금 제조는 금속의 강도와 인성을 증가시킬 수 있기 때문입니다. A356 합금은 경량(밀도 2.7 g/cm3), 172 MPa의 인장 강도, 내식성 등의 장점이 있지만 60 HB의 낮은 경도를 가집니다.

4. 연구 요약:

연구 주제의 배경:

경량 고강도 소재에 대한 산업적 수요가 증가함에 따라 알루미늄 매트릭스 복합재료(AMC)가 주목받고 있으나, 높은 생산 비용이 상용화의 걸림돌이 되고 있습니다. 교반 주조와 같은 경제적인 공정은 산화 및 가스 유입 등의 품질 저하 문제를 안고 있습니다.

이전 연구 현황:

이전 연구들은 AlTiC, AlTiB 등을 첨가하여 결정립 크기를 미세화하는 효과를 확인했습니다. 예를 들어, 1% TiB 첨가로 결정립 크기가 작아졌으며, 다른 연구에서는 TiB 함량을 1-4 wt%로 변화시켰을 때 결정립이 크게 감소함을 보였습니다. 하지만 이러한 연구들은 종종 복잡한 공정을 사용하거나, 교반 주조의 근본적인 문제점을 해결하지 못했습니다.

연구 목적:

본 연구의 목적은 다이캐스팅 공정을 이용하여 TiB와 Mg 입자로 강화된 Al356 합금의 미세구조 변화를 조사하는 것입니다. 특히 Mg의 함량 변화(0, 3, 4, 5 wt%)가 미세구조 및 결정립 크기에 미치는 영향을 정량적으로 분석하고자 합니다.

핵심 연구:

Al356 합금에 2 wt%의 TiB와 0, 3, 4, 5 wt%의 Mg를 첨가하여 다이캐스팅으로 시편을 제작하고, 광학 현미경 및 SEM을 통해 미세구조, 결정립 크기, 강화 입자의 분포 및 형태를 분석하여 첨가 원소의 영향을 규명합니다.

5. 연구 방법론

연구 설계:

Al356 합금을 기지로 하고, Mg 함량을 0, 3, 4, 5 wt%로 변화시키는 실험군을 설정했습니다. 모든 실험군에는 2 wt%의 TiB를 공통적으로 첨가하여 Mg 함량 변화에 따른 효과를 집중적으로 관찰했습니다.

데이터 수집 및 분석 방법:

미세구조 분석: 제작된 시편을 절단, 연마, 에칭한 후 광학 현미경(Olympus, 200X)을 사용하여 미세구조 사진을 촬영했습니다.
결정립 크기 계산: ASTM E112-96 표준에 따라 선형 절편법을 사용하여 각 시편의 상단(Top), 중앙(Center), 하단(Bottom)에서 결정립 크기를 측정하고 평균값을 계산했습니다.
형태학적 분석: 주사전자현미경(SEM)을 사용하여 300X 및 500X 배율로 파단면 또는 표면의 형태를 관찰하여 강화 입자와 기지 간의 결합 상태를 분석했습니다.

연구 주제 및 범위:

본 연구는 Al356 합금에 TiB와 Mg를 첨가하여 다이캐스팅으로 제조했을 때 나타나는 미세구조적 변화에 초점을 맞춥니다. 기계적 특성에 대한 심층 분석 대신, 미세구조, 결정립 크기, 입자 분포 및 형태 분석에 국한됩니다.

6. 주요 결과:

주요 결과:

Mg 첨가량이 0 wt%에서 5 wt%로 증가함에 따라, Al356 합금의 평균 결정 입자 크기는 109.46 µm에서 35.09 µm로 크게 감소했습니다.
5 wt% Mg를 첨가한 시편이 가장 미세한 결정립 구조를 보였습니다.
TiB와 Mg 원소는 주조 결과물에서 더 미세한 결정립 크기를 형성하는 데 기여했습니다.
각 시편의 상단, 중앙, 하단에서 측정한 결정립 크기는 비교적 균일하여, 주조물 전체에 걸쳐 균질한 미세구조가 형성되었음을 나타냅니다.
SEM 분석 결과, 강화 입자(Mg, TiB)와 Al 기지는 균일하게 융합되었으며, 입자들은 매끄럽고 고르게 분산되었습니다.

Figure 8. Diameter Average grain size calculation AlTiBMg

Figure 목록:

Figure 1. Materials used in casting (a) Mg, (b) TiB, (c) Al356.
Figure 2. Casting results, and dividing the test area boundaris.
Figure 3. Micro Al-TiB-Mg 0% wt (a) Top, (b) Center, (c) Battom
Figure 4. Micro Al-2TiB-Mg 3% wt (a) Top, (b) Center, (c) Battom
Figure 5. Micro Al-2TiB-Mg 4% wt (a) Top, (b) Center, (c) Battom
Figure 6. Micro Al-2TiB-Mg 5% wt (a) Top, (b) Center, (c) Battom
Figure 7. Diameter grain size calculation AlTiBMg
Figure 8. Diameter Average grain size calculation AlTiBMg
Figure 9. Morphology Magnification 300X
Figure 10. Morphology Magnification 500X

7. 결론:

본 연구의 결과는 다음과 같습니다: Micro Al-TiB-Mg 5% wt는 Al-TiB-Mg 3% wt 및 Al-2TiB-Mg 4% wt와 비교했을 때 더 미세한 결정립 크기를 보였는데, 이는 Mg 비율의 첨가가 접착력과 크기 변화에 영향을 미치기 때문입니다. 상단, 중앙, 하단 사이의 Al-TiB-Mg 5% wt는 비교적 동일한 결정립 크기를 보였습니다. Al-2TiB-Mg 3 wt%와 Al-2TiB-Mg 4 wt% 변형 간의 결정립 크기 값 차이는 52.12 µm입니다. 반면 Al-2TiB-Mg 4 wt%와 Al-2TiB-Mg 5 wt% 변형 간의 차이는 17.03 µm입니다. 따라서 Al-2TiB-Mg 5 wt% 변형은 다른 변형과 비교했을 때 가장 작은 결정립 크기 값을 가집니다. 각 변형에서 결정립 크기의 평균 변화는 35.59 µm입니다. Al-2TiB-Mg 변형에서는 Al 합금 매트릭스를 둘러싸고 서로 결합하는 Mg 입자가 있습니다. 한편, Al-2TiB-Mg는 TiB-Mg와 잘 섞일 수 있는 Al 합금 매트릭스 사이에서 볼 수 있습니다. 그런 다음 TiB의 첨가는 입자의 모양을 더 매끄럽고 균일하게 분산되도록 변화시킬 수 있습니다. 형태학적으로 Al-2TiB-Mg는 강화 입자와 매트릭스 사이에서 균일하게 융합될 수 있습니다.

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전문가 Q&A: 주요 질문에 대한 답변

Q1: 서론에서 언급된 교반 주조 대신 다이캐스팅 공정을 선택한 이유는 무엇입니까?

A1: 논문은 다이캐스팅 공정이 “가장 간단한 방법”이라고 언급하며, 연구의 목적 중 하나가 효율적이고 간단한 제조법을 찾는 것이었음을 시사합니다. 교반 주조는 긴 교반 시간으로 인해 산화 및 가스 유입 문제가 발생할 수 있지만, 다이캐스팅은 상대적으로 빠른 공정으로 이러한 문제를 최소화하면서 복합재료를 제조할 수 있는 장점이 있습니다.

Q2: 모든 실험에서 TiB를 2 wt%로 고정했는데, TiB의 구체적인 역할은 무엇이며 이 비율을 선택한 이유는 무엇입니까?

A2: 논문에 따르면 TiB는 결정립 크기를 “훨씬 더 미세하게” 만들고 입자 분포를 “더 매끄럽고 균일하게” 만드는 역할을 합니다. 즉, 효과적인 결정립 미세화제(grain refiner) 및 분산제(dispersant)로 작용합니다. 2 wt%로 고정한 이유는 Mg 함량 변화라는 핵심 변수의 효과를 명확히 분리하여 관찰하기 위함으로 보입니다.

Q3: Table 3에서 시편의 상단, 중앙, 하단에서 측정한 결정립 크기가 거의 일정한 것이 왜 중요한가요?

A3: 이는 주조된 부품 전체에 걸쳐 균일하고 균질한 미세구조가 형성되었음을 의미합니다. 재료의 기계적 특성이 특정 부위에 치우치지 않고 전체적으로 일관성을 가지게 되므로, 제품의 신뢰성을 높이고 약한 지점(weak spot)이 발생할 가능성을 줄이는 데 매우 중요합니다.

Q4: Figure 9와 10의 SEM 이미지가 강화재와 기지 사이의 결합에 대해 알려주는 바는 무엇입니까?

A4: SEM 이미지는 강화 입자들이 알루미늄 기지와 “균일하게 융합(uniformly fused)”되었음을 보여줍니다. 특히 Mg 입자들이 Al 기지를 둘러싸며 결합하고, TiB-Mg 입자들이 잘 섞이는 모습은 강화재와 기지 간의 우수한 습윤성(wettability)과 접착력을 나타냅니다. 이러한 강한 계면 결합은 외부 하중이 기지에서 강화재로 효과적으로 전달되게 하여 복합재료의 전체적인 기계적 성능을 향상시키는 핵심 요소입니다.

Q5: 결론에서 “각 변형에서 결정립 크기의 평균 변화는 35.59 µm”라고 언급했는데, 이 값의 실질적인 의미는 무엇입니까?

A5: 이 값은 Mg 함량을 0%에서 3%, 3%에서 4%, 4%에서 5%로 단계적으로 증가시킬 때 나타나는 결정립 크기 감소량의 평균을 나타냅니다. 이는 Mg 첨가량 증가에 따라 결정립 크기가 얼마나 민감하게 반응하는지를 정량적으로 보여주는 지표로, Mg가 매우 효과적이고 일관된 미세화 효과를 가지고 있음을 의미합니다.

결론: 더 높은 품질과 생산성을 향한 길

본 연구는 다이캐스팅 공정에서 Al356 합금에 Mg와 TiB를 첨가하는 것이 미세구조를 효과적으로 제어하고 결정립을 미세화하는 강력한 방법임을 명확히 보여주었습니다. 특히 Mg 함량이 증가할수록 결정립 크기가 체계적으로 감소하여, 최종 제품의 기계적 특성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 입증했습니다. 이는 고비용 및 공정상의 어려움이라는 기존의 장벽을 넘어, 고성능 경량 부품 생산을 위한 실용적인 길을 제시합니다.

STI C&D는 최신 산업 연구 결과를 적용하여 고객이 더 높은 생산성과 품질을 달성할 수 있도록 지원하는 데 전념하고 있습니다. 이 논문에서 논의된 과제가 귀사의 운영 목표와 일치한다면, 저희 엔지니어링 팀에 연락하여 이러한 원칙을 귀사의 부품에 어떻게 구현할 수 있는지 논의해 보십시오.

연락처 : 02-2026-0450
이메일 : flow3d@stikorea.co.kr

저작권 정보

이 콘텐츠는 “E.I. Bhiftime”의 논문 “Microstructure on the TiB and Mg Reinforced of Al356 Alloy with Die Casting Process”를 기반으로 한 요약 및 분석 자료입니다.
출처: Biomedical and Mechanical Engineering Journal (BIOMEJ), Vol. 2, No.2, October 2022, pp 1-12

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Figure 4: Contribution of each factor on the performance statistics (Influential effects based on percentage distributions).

AA6061-T4 알루미늄 합금의 마찰교반점용접(FSSW) 공정 변수 최적화: 인장전단강도 극대화 방안

이 기술 요약은 Saleh Alhetaa, Sayed Zayan, Tamer Mahmoud, Attia Gomaa가 저술하여 American Scientific Research Journal for Engineering, Technology, and Sciences (ASRJETS) (2016)에 게재한 논문 “Optimization of Friction Stir Spot Welding Process Parameters for AA6061-T4 Aluminium Alloy Plates”를 기반으로 하며, STI C&D의 기술 전문가에 의해 분석 및 요약되었습니다.

키워드

Primary Keyword: 마찰교반점용접 최적화
Secondary Keywords: 알루미늄 합금 용접, AA6061-T4, 다구치 기법, 인장전단하중, ANOVA 분석

Executive Summary

The Challenge: 자동차 및 항공우주 산업에서 널리 사용되는 AA6061-T4 알루미늄 합금의 마찰교반점용접(FSSW) 시, 접합부의 기계적 강도(인장전단하중)를 최대화하기 위한 최적의 공정 조건을 찾는 것이 중요합니다.
The Method: 다구치 기법의 L9 직교배열을 사용하여 공구 회전 속도, 삽입 깊이, 삽입 속도, 유지 시간 등 네 가지 핵심 공정 변수가 인장전단하중 값에 미치는 영향을 체계적으로 평가했습니다.
The Key Breakthrough: 분산 분석(ANOVA) 결과, 공구의 삽입 깊이가 전체 응답에 55%의 기여율을 보이며 인장전단하중에 가장 결정적인 영향을 미치는 변수임이 밝혀졌습니다.
The Bottom Line: AA6061-T4 알루미늄 판재의 FSSW에서 최대 인장전단하중을 얻기 위한 최적의 공정 조건은 회전 속도 2000 rpm, 삽입 깊이 0.9 mm, 삽입 속도 10 mm/min, 유지 시간 8초로 확인되었습니다.

The Challenge: Why This Research Matters for CFD Professionals

알루미늄 6xxx 계열 합금은 우수한 강도, 내식성, 용접성으로 자동차 산업 등에서 기존의 저항점용접(RSW)을 대체할 유망한 소재로 주목받고 있습니다. 특히 마찰교반점용접(FSSW)은 RSW 대비 초기 투자 비용이 약 50% 낮고, 단일 스폿 당 비용은 85%나 저렴하여 비용 효율적인 대안으로 떠오르고 있습니다.

하지만 FSSW의 성공은 공구 회전 속도, 삽입 깊이, 삽입 속도, 유지 시간과 같은 복잡한 공정 변수들의 상호작용에 크게 좌우됩니다. 이러한 변수들을 최적화하지 못하면 용접부의 강도가 저하되어 제품의 신뢰성에 치명적인 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서, 최대의 기계적 성능을 보장하는 최적의 공정 변수 조합을 과학적이고 체계적인 방법으로 도출하는 것이 현장의 엔지니어들에게 중요한 과제입니다. 이 연구는 바로 이 문제에 대한 명확한 해답을 제시합니다.

The Approach: Unpacking the Methodology

본 연구에서는 두께 3mm의 AA6061-T4 알루미늄 판재를 FSSW로 접합했습니다. 실험은 CNC 밀링 머신을 사용했으며, 용접 전 아세톤으로 판재 표면의 불순물을 제거했습니다. 사용된 공구는 H13 강철로 제작되었으며, 직경 24mm의 숄더와 직경 6mm, 길이 4.5mm의 직선형 원통 핀을 가집니다.

공정 변수 최적화를 위해 다구치(Taguchi) 실험계획법이 적용되었습니다. 4개의 주요 공정 변수에 대해 각각 3개의 수준(Level)을 설정하여 L9 직교배열표에 따라 총 9개의 실험을 수행했습니다. 각 변수와 수준은 다음과 같습니다.

공구 회전 속도 (Rotational speed): 1000, 1500, 2000 (rpm)
삽입 깊이 (Plunge depth): 0.5, 0.7, 0.9 (mm)
삽입 속도 (Plunge rate): 10, 20, 30 (mm/min)
유지 시간 (Dwell time): 4, 6, 8 (s)

각 조건에서 3개의 인장전단 시편을 제작하여 상온에서 1 mm/min의 속도로 인장전단시험을 수행했으며, 그 결과를 신호 대 잡음비(S/N ratio)와 분산 분석(ANOVA)을 통해 분석하여 최적의 조건을 도출했습니다.

Figure 1: The FSSW setup used in the present work.

The Breakthrough: Key Findings & Data

실험 및 통계 분석을 통해 FSSW 공정의 핵심적인 통찰을 얻을 수 있었습니다.

Finding 1: 삽입 깊이(Plunge Depth)가 용접 강도를 좌우하는 핵심 변수

분산 분석(ANOVA) 결과는 용접부의 인장전단하중에 가장 큰 영향을 미치는 변수가 무엇인지 명확하게 보여주었습니다. Figure 4와 Table 7에 따르면, 삽입 깊이는 전체 응답에 55%의 기여율을 보여 다른 모든 변수들을 압도하는 가장 지배적인 요인임이 확인되었습니다. 반면, 유지 시간은 23%, 회전 속도는 17%, 삽입 속도는 5%의 기여율을 보였습니다. 이는 용접 강도를 높이기 위해서는 다른 어떤 변수보다 삽입 깊이를 정밀하게 제어하는 것이 가장 효과적임을 의미합니다.

Finding 2: 최대 강도를 위한 최적 공정 조건 조합 규명

S/N비 분석을 통해 각 변수별 최적 수준이 확인되었습니다. 최대 인장전단하중을 얻기 위한 최적의 조건은 다음과 같습니다.

회전 속도: 2000 rpm (Level 3)
삽입 깊이: 0.9 mm (Level 3)
삽입 속도: 10 mm/min (Level 1)
유지 시간: 8초 (Level 3)

이 최적 조건으로 예측된 인장전단하중 값은 9.455 kN이었습니다. 이를 검증하기 위해 실제 최적 조건으로 확인 실험을 수행한 결과, 평균 9.57 kN의 인장전단하중 값을 얻어 예측치와 약 1%의 오차율을 보이는 높은 정확도를 확인했습니다. 이는 다구치 기법을 통한 최적화 모델이 매우 신뢰할 수 있음을 입증합니다.

Figure 2: Main effects of S/N ratios of tensile-shear load.

Practical Implications for R&D and Operations

For Process Engineers: 이 연구는 AA6061-T4 합금의 FSSW 공정에서 용접 강도를 극대화할 수 있는 구체적인 가이드라인을 제공합니다. 특히 삽입 깊이를 0.9mm로, 회전 속도를 2000rpm으로 설정하는 것이 강도 향상에 가장 직접적인 기여를 할 수 있습니다.
For Quality Control Teams: Table 7의 데이터는 삽입 깊이와 인장전단하중 간의 강력한 상관관계를 보여줍니다. 이는 FSSW 공정에서 삽입 깊이를 핵심 관리 항목(CTQ, Critical to Quality)으로 설정하고 정밀하게 모니터링하는 것이 일관된 용접 품질을 확보하는 데 필수적임을 시사합니다.
For Design Engineers: 본 연구 결과는 3mm 두께의 AA6061-T4 판재 접합에 FSSW가 매우 견고하고 신뢰성 높은 방법임을 확인시켜 줍니다. 높은 전단 강도가 요구되는 구조 부품 설계 시, 이 연구에서 검증된 최적화된 FSSW 공정을 자신 있게 적용할 수 있는 근거를 제공합니다.

Paper Details

Optimization of Friction Stir Spot Welding Process Parameters for AA6061-T4 Aluminium Alloy Plates

1. Overview:

Title: Optimization of Friction Stir Spot Welding Process Parameters for AA6061-T4 Aluminium Alloy Plates
Author: Saleh Alhetaa, Sayed Zayan, Tamer Mahmoud, Attia Gomaad
Year of publication: 2016
Journal/academic society of publication: American Scientific Research Journal for Engineering, Technology, and Sciences (ASRJETS)
Keywords: Friction Stir Spot Welding; tensile-shear test; Optimization; Aluminium.

2. Abstract:

본 연구에서는 AA6061-T4 알루미늄 합금 판재에 대한 마찰교반점용접(FSSW)을 수행했다. 공구 회전 속도, 유지 시간, 삽입 깊이, 삽입 속도가 용접부의 인장전단하중에 미치는 영향을 평가했다. 다구치 기법의 L9 직교배열을 기반으로 공정 변수를 최적화했다. 신호 대 잡음비(S/N ratio)와 분산 분석(ANOVA)을 적용하여 최적의 FSSW 공정 변수를 예측하고 각 변수의 기여율을 추정했다. 실험 결과, 회전 속도, 삽입 깊이, 삽입 속도, 유지 시간의 최적 수준은 각각 2000 rpm, 0.9 mm, 10 mm/min, 8초로 나타났다. 분산 분석 결과, 삽입 깊이가 전체 응답에 55%의 기여율을 보이며 인장전단하중에 가장 영향력 있는 FSSW 공정 변수임이 확인되었다. 회전 속도, 삽입 속도, 유지 시간은 각각 17%, 5%, 23%의 기여율을 보였다.

3. Introduction:

열처리 가능한 알루미늄 6xxx 계열 합금은 중간 수준의 높은 강도, 2xxx 및 7xxx 계열 합금보다 우수한 내식성, 좋은 용접성 및 뛰어난 압출성을 가지고 있다. AA6061은 연강에 필적하는 항복 강도를 가지며 가장 널리 사용되는 알루미늄 합금 중 하나이다. FSSW는 자동차 산업에서 알루미늄 합금의 저항점용접(RSW)을 대체하기 위해 개발 및 구현되었다. FSSW 공정은 사이클 타임이 수 초 내로 매우 빠르며, RSW 시스템에 비해 투자 비용이 약 50% 적고 단일 스폿 당 비용은 85% 저렴하다고 보고되었다. 본 연구의 주요 목적은 다구치 기법을 적용하여 AA6061-T4 판재의 FSSW 접합 시 인장전단하중에 대한 공구 회전 속도, 삽입 깊이, 삽입 속도, 유지 시간의 영향과 중요성을 연구하는 것이다.

4. Summary of the study:

Background of the research topic:

알루미늄 합금, 특히 AA6061은 자동차 및 여러 산업 분야에서 경량화와 성능 향상을 위해 중요한 소재이다. 이러한 소재를 접합하는 기술 중 FSSW는 기존 RSW 방식에 비해 경제적이고 효율적인 대안으로 주목받고 있다.

Status of previous research:

이전 연구들[9-12]에서 FSSW에 다구치 기법을 적용한 사례가 많지 않았다. FSSW 공정 변수들(공구 형상, 회전 속도, 유지 시간, 삽입 깊이 등)이 용접 품질에 큰 영향을 미친다는 점은 알려져 있으나, AA6061-T4 합금에 대한 체계적인 최적화 연구는 부족한 실정이었다.

Purpose of the study:

본 연구는 AA6061-T4 알루미늄 판재의 FSSW 공정에서 네 가지 주요 변수(회전 속도, 삽입 깊이, 삽입 속도, 유지 시간)가 용접부의 인장전단하중에 미치는 영향을 분석하고, 다구치 기법을 이용해 최대의 인장전단하중을 얻을 수 있는 최적의 공정 변수 조합을 찾는 것을 목표로 한다.

Core study:

다구치 L9 직교배열을 설계하여 4가지 3수준 변수에 대한 9가지 실험을 수행했다. 각 실험 조건에서 얻은 인장전단하중 데이터를 S/N비와 ANOVA를 통해 분석하여 각 변수의 영향도(기여율)를 정량화하고 최적의 공정 조건을 도출했다. 마지막으로, 도출된 최적 조건으로 확인 실험을 수행하여 모델의 신뢰성을 검증했다.

5. Research Methodology

Research Design:

본 연구는 다구치 실험계획법(DOE)을 기반으로 설계되었다. 4개의 3수준 인자를 고려하여 L9 직교배열을 사용했다. 응답 변수는 용접부의 인장전단하중으로 설정하고, ‘망대특성(larger-the-better)’ S/N비를 품질 특성으로 사용하여 최대화를 목표로 했다.

Data Collection and Analysis Methods:

3mm 두께의 AA6061-T4 판재를 사용하여 FSSW를 수행했다. 각 실험 조건(RUN# 1~9)마다 3개의 시편을 제작하여 만능시험기(universal testing machine)로 인장전단시험을 실시하고, 하중 값(T1, T2, T3)을 수집했다. 수집된 데이터는 Minitab 통계 소프트웨어를 사용하여 평균값, S/N비, 그리고 분산 분석(ANOVA)을 계산하는 데 사용되었다.

Research Topics and Scope:

연구의 범위는 AA6061-T4 알루미늄 합금 판재의 FSSW 공정에 국한된다. 연구된 공정 변수는 공구 회전 속도, 삽입 깊이, 삽입 속도, 유지 시간이며, 이들이 인장전단하중에 미치는 영향을 최적화하는 데 초점을 맞췄다.

6. Key Results:

Key Results:

최적의 FSSW 공정 변수 조합은 회전 속도 2000 rpm, 삽입 깊이 0.9 mm, 삽입 속도 10 mm/min, 유지 시간 8초로 결정되었다.
분산 분석(ANOVA) 결과, 삽입 깊이가 인장전단하중에 가장 큰 영향을 미치는 변수이며, 기여율은 55%에 달했다.
유지 시간, 회전 속도, 삽입 속도의 기여율은 각각 23%, 17%, 5%로 나타났다.
최적 조건에서 예측된 인장전단하중은 9.455 kN이었으며, 확인 실험을 통해 얻은 실제 평균값은 9.57 kN으로 예측치와 약 1%의 낮은 오차를 보였다.

Figure List:

Figure 1: The FSSW setup used in the present work.
Figure 2: Main effects of S/N ratios of tensile-shear load.
Figure 3: Main effects of means of tensile-shear load.
Figure 4: Contribution of each factor on the performance statistics (Influential effects based on percentage distributions).

7. Conclusion:

본 연구 결과를 바탕으로 다음과 같은 결론을 도출할 수 있다. 1. FSSW 공정 변수는 접합부의 인장전단하중을 최대화하도록 최적화되었다. 회전 속도, 삽입 깊이, 삽입 속도, 유지 시간의 최적 수준은 각각 2000 rpm, 0.9 mm, 10 mm/min, 8초로 확인되었다. 2. 삽입 깊이는 인장전단하중에 가장 영향력 있는 FSSW 공정 변수이며, 전체 응답에 55%의 기여율을 보였다. 3. 회전 속도, 삽입 속도, 유지 시간 FSSW 공정 변수는 각각 17%, 5%, 23%의 기여율을 보였다.

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Expert Q&A: Your Top Questions Answered

Q1: 이 실험에서 다구치 L9 직교배열을 선택한 이유는 무엇인가요?

A1: 4개의 공정 변수(인자)가 각각 3개의 수준(level)을 가지기 때문입니다. 다구치 기법에서 L9 직교배열은 최대 4개의 3수준 인자를 최소 9번의 실험으로 평가할 수 있게 해줍니다. 이는 모든 조합을 실험하는 것(3^4 = 81회)에 비해 시간과 비용을 획기적으로 절감하면서도 각 변수가 결과에 미치는 주된 효과를 신뢰성 있게 분석할 수 있는 매우 효율적인 실험계획법입니다.

Q2: 삽입 속도(plunge rate)의 기여율이 5%로 가장 낮게 나왔는데, 이는 이 변수가 중요하지 않다는 의미인가요?

A2: 상대적으로 중요도가 낮다는 의미이지, 전혀 중요하지 않다는 뜻은 아닙니다. Table 7의 ANOVA 분석 결과 기여율은 5%로 낮았지만, S/N비 분석을 통해 최적 수준은 10 mm/min으로 명확히 결정되었습니다. 이는 삽입 깊이나 유지 시간만큼 결정적이지는 않더라도, 최대의 용접 강도를 얻기 위해서는 삽입 속도 역시 최적의 수준으로 설정해야 함을 보여줍니다.

Q3: S/N비 분석 시 ‘망대특성(larger-the-better)’을 품질 특성으로 선택한 기준은 무엇인가요?

A3: 이 연구의 주된 목표가 용접부의 ‘인장전단하중’을 ‘최대화’하는 것이었기 때문입니다. 다구치 기법에서 S/N비는 품질 특성에 따라 세 가지(망대특성, 망목특성, 망소특성)로 나뉩니다. 응답 값이 클수록 좋은 경우에는 ‘망대특성(larger-the-better)’을 사용하며, 이는 인장 강도, 수율 등과 같은 특성을 최적화하는 데 적합합니다.

Q4: 논문에서 예측값과 실제 실험값 사이의 오차가 약 1%라고 언급했는데, 이것은 무엇을 의미하나요?

A4: 이는 다구치 기법을 통해 구축된 최적화 모델의 신뢰도가 매우 높다는 것을 의미합니다. 예측된 최적 조건(회전 속도 2000 rpm, 삽입 깊이 0.9 mm 등)이 실제 공정에서도 예측된 결과(높은 인장전단하중)를 거의 오차 없이 재현할 수 있음을 보여줍니다. 따라서 이 연구에서 도출된 최적 공정 조건을 현장에 바로 적용해도 기대하는 성능을 얻을 수 있다는 강력한 증거가 됩니다.

Q5: 이 연구에서 찾은 최적의 공정 조건을 다른 알루미늄 합금(예: AA5754)이나 다른 두께의 판재에 바로 적용할 수 있나요?

A5: 직접 적용하기는 어렵습니다. 본 연구에서 도출된 최적 조건은 ‘AA6061-T4’ 합금과 ‘3mm 두께’라는 특정 조건에 맞춰진 것입니다. 알루미늄 합금의 종류나 판재의 두께가 달라지면 열전도율, 기계적 특성 등이 변하기 때문에 열 발생 및 재료 유동에 필요한 최적의 공정 조건도 달라집니다. 따라서 다른 재료나 두께에 대해서는 본 연구와 동일한 방법론을 적용하여 별도의 최적화 연구를 수행해야 합니다.

Conclusion: Paving the Way for Higher Quality and Productivity

본 연구는 AA6061-T4 알루미늄 합금의 마찰교반점용접 시, 용접 강도를 결정하는 가장 중요한 변수는 삽입 깊이(plunge depth)이며, 이를 정밀하게 제어하는 것이 품질 확보의 핵심임을 명확히 밝혔습니다. 다구치 기법을 통해 검증된 최적의 공정 변수 조합(회전 속도 2000 rpm, 삽입 깊이 0.9 mm, 삽입 속도 10 mm/min, 유지 시간 8초)은 현장에서 더 높은 강도와 신뢰성을 갖춘 제품을 생산하는 데 직접적으로 기여할 수 있습니다.

이러한 마찰교반점용접 최적화 연구는 실험적 접근법의 중요성을 보여주지만, 수많은 변수를 고려해야 하는 실제 생산 환경에서는 CFD 시뮬레이션이 더욱 강력한 도구가 될 수 있습니다. 용접 중 발생하는 복잡한 열 전달과 재료 유동을 사전에 예측하고 최적화함으로써, 물리적 테스트 횟수를 줄이고 개발 기간을 단축하며, 궁극적으로는 더 높은 품질과 생산성을 달성할 수 있습니다.

연락처 : 02-2026-0450
이메일 : flow3d@stikorea.co.kr

Copyright Information

This content is a summary and analysis based on the paper “Optimization of Friction Stir Spot Welding Process Parameters for AA6061-T4 Aluminium Alloy Plates” by “Saleh Alhetaa, Sayed Zayan, Tamer Mahmoud, and Attia Gomaad”.
Source: http://asrjetsjournal.org/ (Direct DOI not available, link to journal)

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Fig. 1 Setup for (a) Chappy test machine, (b) electric arc welding machine, (c) tensile test machine, (d) grinding machine, and (e) workpiece.

아연도금강판 MIG 용접 최적화: Taguchi 기법을 활용한 인장 강도 및 연신율 극대화 방안

이 기술 요약은 E. O. Aigboje가 2022년 International Journal of Emerging Scientific Research에 발표한 논문 “The Effect of Metal Inert Gas Welding Parameters on the Weldability of Galvanised Steel”을 기반으로 하며, STI C&D의 기술 전문가에 의해 분석 및 요약되었습니다.

키워드

Primary Keyword: MIG 용접 최적화
Secondary Keywords: 아연도금강판 용접, Taguchi 기법, 용접 공정 변수, 인장 강도, 연신율, 용접 품질

Executive Summary

The Challenge: 아연도금강판의 MIG 용접 시, 최적화되지 않은 공정 변수로 인해 용접부의 품질이 저하되고 기계적 특성이 불안정해져 구조적 결함으로 이어질 수 있습니다.
The Method: Taguchi 기법의 L9 직교 배열을 사용하여 용접 전류, 용접 전압, 가스 유량 세 가지 핵심 변수의 조합을 체계적으로 평가했습니다.
The Key Breakthrough: 가스 유량이 인장 강도, 항복 강도, 연신율 등 용접부의 주요 기계적 특성을 결정하는 가장 지배적인 요인(기여율 45% 이상)임을 통계적으로 입증했습니다.
The Bottom Line: 특정 목적(강도 또는 연성)에 맞춰 최적화된 공정 변수 조합을 적용하면, 기존 방식 대비 용접부의 기계적 성능과 신뢰성을 획기적으로 향상시킬 수 있습니다.

The Challenge: Why This Research Matters for CFD Professionals

용접은 두 개 이상의 금속을 접합하는 핵심 기술이며, 특히 MIG(Metal Inert Gas) 용접은 산업 전반에서 널리 사용됩니다. 그러나 아연도금강판 용접 시 아크 전압, 용접 전류, 보호 가스 유량과 같은 공정 변수들은 용접부의 품질, 생산성, 비용에 직접적인 영향을 미칩니다. 부적절한 변수 설정은 얕은 용입 깊이와 같은 용접 결함을 유발하여 최종 제품의 구조적 파손으로 이어질 수 있습니다. 기존에는 경험에 의존하여 이러한 변수들을 설정하는 경우가 많았으나, 이는 일관된 품질을 보장하기 어렵게 만듭니다. 따라서 본 연구는 통계적 기법을 통해 이러한 변수들을 체계적으로 최적화하여 용접부의 기계적 특성을 극대화하는 방법을 제시했다는 점에서 큰 의미가 있습니다.

The Approach: Unpacking the Methodology

본 연구는 용접 공정 변수를 최적화하기 위해 효율적이고 체계적인 실험 설계 방법인 Taguchi 기법을 채택했습니다. 연구진은 용접 품질에 가장 큰 영향을 미치는 세 가지 핵심 변수를 선정하고, 각 변수마다 세 가지 수준(Level)을 설정하여 실험을 설계했습니다.

핵심 공정 변수:
- A (용접 전류): 130A (Level 1), 150A (Level 2), 180A (Level 3)
- B (용접 전압): 12V (Level 1), 15V (Level 2), 19V (Level 3)
- C (가스 유량): 13 L/min (Level 1), 14 L/min (Level 2), 15 L/min (Level 3)

L9(3³) 직교 배열표에 따라 총 9개의 실험 조합을 구성했으며, 각 조건으로 5mm 두께의 아연도금강판 시편을 용접했습니다. 이후 각 용접 시편에 대해 인장 시험과 샤르피 충격 시험을 수행하여 극한 인장 강도(UTS), 항복 강도(YS), 연신율(%Elong) 데이터를 수집했습니다. 수집된 데이터는 신호 대 잡음비(S/N ratio)와 분산 분석(ANOVA)을 통해 분석하여 각 변수가 용접 품질에 미치는 영향의 크기를 정량적으로 평가하고 최적의 조합을 도출했습니다.

The Breakthrough: Key Findings & Data

실험 데이터 분석 결과, 용접 품질을 결정하는 데 있어 특정 공정 변수가 다른 변수들보다 훨씬 더 큰 영향을 미친다는 사실이 명확히 드러났습니다.

Finding 1: 가스 유량이 용접 강도를 결정하는 가장 지배적인 요인

분산 분석(ANOVA) 결과(Table 6), 가스 유량(C)은 극한 인장 강도(UTS)에 48.21%, 항복 강도(YS)에 52.35%의 기여율을 보여, 용접 전류나 전압보다 월등히 높은 영향력을 가졌습니다. 이는 적절한 가스 유량이 용융지를 대기로부터 효과적으로 보호하고, 합금 원소가 용접부에 적절히 첨가되도록 하여 강도를 높이는 데 결정적인 역할을 한다는 것을 의미합니다.

Finding 2: 강도와 연성을 위한 최적 조건은 서로 다름

연구 결과, 최고의 강도를 얻기 위한 조건과 최고의 연성(연신율)을 얻기 위한 조건이 다르다는 점이 밝혀졌습니다 (Table 5). – 최대 항복 강도(YS)를 위한 최적 조건: A3B1C3 (전류 180A, 전압 12V, 가스 유량 15 L/min) – 최대 연신율(%Elong)을 위한 최적 조건: A3B3C3 (전류 180A, 전압 19V, 가스 유량 15 L/min)

이 결과는 용접부의 목표 성능에 따라 공정 변수를 다르게 설정해야 함을 시사합니다. 예를 들어, 높은 강성이 요구되는 부품과 높은 인성 및 변형 능력이 요구되는 부품의 용접 조건을 다르게 관리해야 합니다.

Finding 3: 최적화된 변수는 실질적인 성능 향상으로 이어짐

확인 시험(Table 7) 결과, 최적화된 공정 변수를 적용했을 때 기존 변수 대비 성능이 크게 향상되었습니다. 특히 연신율의 경우 신호 대 잡음비(S/N ratio)가 13.8262dB 개선되었으며, 용접부의 충격 흡수 에너지를 나타내는 샤르피 충격 시험 값은 기존 178J에서 246J로 크게 증가했습니다. 이는 최적화된 공정이 단순히 평균 성능을 높이는 것을 넘어, 품질의 일관성과 신뢰성까지 확보할 수 있음을 보여줍니다.

Practical Implications for R&D and Operations

For Process Engineers: 이 연구는 가스 유량의 정밀한 제어가 용접 품질을 개선하는 가장 효과적인 방법임을 시사합니다. 논문에서 제시된 최적 조건(강도를 위한 A3B1C3, 연성을 위한 A3B3C3)은 현장 공정 최적화를 위한 강력한 초기 기준점을 제공합니다.
For Quality Control Teams: Table 6의 분산 분석 데이터는 기계적 특성이 가스 유량 변화에 매우 민감하다는 것을 보여줍니다. 이는 품질 검사 프로토콜에서 가스 유량에 대한 관리 기준을 강화하고 더 엄격하게 모니터링해야 할 필요성을 뒷받침합니다.
For Design Engineers: 강도와 연성을 최적화하는 변수 조합이 다르다는 발견은 매우 중요합니다. 이를 통해 부품 설계 단계에서부터 요구되는 기계적 특성(예: 높은 강성 또는 높은 인성)에 맞는 용접 절차를 사전에 지정할 수 있습니다.

Paper Details

The Effect of Metal Inert Gas Welding Parameters on the Weldability of Galvanised Steel

1. Overview:

Title: The Effect of Metal Inert Gas Welding Parameters on the Weldability of Galvanised Steel
Author: E. O. Aigboje
Year of publication: 2022
Journal/academic society of publication: International Journal of Emerging Scientific Research
Keywords: Metal inert gas, Percentage elongation, Process parameters, Taguchi method, Ultimate tensile strength, Yield strength

2. Abstract:

본 연구에서는 Taguchi 기법을 적용하여 용접물의 각 인장 특성에 대한 최적의 파라미터를 설정합니다. 결정된 인장 특성은 극한 인장 강도, 항복 강도, 연신율이며, 사용된 공정 파라미터는 용접 전류(A), 용접 전압(B), 가스 유량(C)입니다. Taguchi 기법을 적용하여 더 나은 항복 강도를 갖는 용접물을 얻기 위한 최적의 공정 파라미터는 A3B1C3이며, 더 나은 연신율을 위한 용접물은 A3B3C3로 생산할 수 있습니다. 이러한 최적 공정 파라미터는 용접공들이 적용하는 현재 공정 파라미터에 비해 신호 대 잡음비를 상당히 개선시킨 것으로 나타났습니다.

3. Introduction:

용접은 두 개의 다른 (또는 유사한) 금속을 접합하는 주요 기술입니다. MIG 용접은 소모성 전극과 공작물 사이의 아크를 위해 열이 발생하는 아크 용접 공정입니다. 용접 파라미터는 용접된 조인트의 생산성, 품질 및 비용에 영향을 미치는 필수적인 요소입니다. 용접 비드의 용입, 모양 및 크기는 여러 요인에 따라 달라집니다. 아크 전압, 용접 전류, 용접 속도와 같은 입력 제약 조건은 용접 조인트의 품질에 명확하게 영향을 미칩니다. 이러한 용접 파라미터를 수정하고 보호 가스의 구조를 변경하면 용입에 변화가 생깁니다. 그러나 불충분한 용접 비드 치수(예: 얕은 용입 깊이)는 용접 구조물의 파손을 유발할 수 있습니다.

4. Summary of the study:

Background of the research topic:

MIG 용접은 산업 현장에서 널리 사용되는 금속 접합 기술이지만, 공정 변수(전류, 전압, 가스 유량 등)가 용접부의 기계적 특성에 미치는 영향이 복합적이어서 최적의 조건을 찾는 것이 중요합니다.

Status of previous research:

여러 선행 연구([6], [8], [9])에서 Taguchi 기법을 사용하여 절삭 조건이나 다른 용접 공정을 최적화하려는 시도가 있었으며, 이 기법이 공정 최적화에 간단하고 효율적인 절차를 제공함을 확인했습니다.

Purpose of the study:

본 연구의 목적은 Taguchi 기법을 이용하여 아연도금강판의 MIG 용접 시, 용접 전류, 용접 전압, 가스 유량이라는 세 가지 공정 변수가 용접부의 인장 특성(극한 인장 강도, 항복 강도, 연신율)에 미치는 영향을 분석하고, 이를 극대화할 수 있는 최적의 공정 변수 조합을 찾는 것입니다.

Core study:

L9 직교 배열을 이용한 실험 계획을 수립하고, 9가지 조건 조합으로 용접 시편을 제작했습니다. 각 시편의 인장 특성을 측정하고, 신호 대 잡음비(S/N ratio)와 분산 분석(ANOVA)을 통해 각 변수의 영향도와 최적 수준을 결정했습니다. 최종적으로 확인 시험을 통해 최적 조건의 유효성을 검증했습니다.

5. Research Methodology

Research Design:

용접 공정 변수 최적화를 위해 Taguchi의 L9(3³) 직교 배열 실험 설계를 사용했습니다. ‘망대익특성(larger-the-better)’을 기준으로 신호 대 잡음비를 계산하여 인장 특성을 평가했습니다.

Data Collection and Analysis Methods:

용접된 시편은 인장 시험기와 샤르피 충격 시험기를 사용하여 기계적 특성(UTS, YS, %Elong)을 측정했습니다. 수집된 데이터는 신호 대 잡음비(S/N ratio) 분석을 통해 각 변수 수준의 성능을 평가하고, 분산 분석(ANOVA)을 통해 각 변수가 전체 품질 향상에 기여하는 정도를 정량적으로 분석했습니다.

Research Topics and Scope:

연구는 5mm 두께의 아연도금강판을 대상으로 하며, MIG 용접 공정의 세 가지 주요 변수(용접 전류, 용접 전압, 가스 유량)가 용접부의 인장 특성에 미치는 영향에 초점을 맞춥니다.

6. Key Results:

Key Results:

최적 공정 변수 조합:
- 극한 인장 강도(UTS) 최적 조건: A3B1C3 (전류 180A, 전압 12V, 가스 유량 15 L/min)
- 항복 강도(YS) 최적 조건: A3B1C3 (전류 180A, 전압 12V, 가스 유량 15 L/min)
- 연신율(%Elong) 최적 조건: A3B3C3 (전류 180A, 전압 19V, 가스 유량 15 L/min)
변수별 기여도 (ANOVA 분석):
- 가스 유량은 UTS(48.21%), YS(52.35%), %Elong(45.05%) 모두에서 가장 높은 기여도를 보였습니다.
- 용접 전압은 UTS(27.29%), YS(18.77%), %Elong(25.21%)에 기여했습니다.
- 용접 전류는 UTS(24.50%), YS(28.88%), %Elong(29.74%)에 기여했습니다.
성능 개선 확인: 최적화된 공정 변수를 적용한 용접물은 기존 공정 대비 S/N비가 크게 향상되었으며(예: 연신율에서 13.8262dB 개선), 샤르피 충격 에너지 값도 178J에서 246J로 증가하여 인성이 향상되었음을 확인했습니다.

Fig. 2 Interactions between the levels of each process parameter (a) ultimate tensile strength, (b) yield strength, and (c) percentage elongation.

Figure List:

Fig. 1 Setup for (a) Chappy test machine, (b) electric arc welding machine, (c) tensile test machine, (d) grinding machine, and (e) workpiece.
Fig. 2 Interactions between the levels of each process parameter (a) ultimate tensile strength, (b) yield strength, and (c) percentage elongation.

7. Conclusion:

Taguchi 기법은 연강 용접물의 개선된 인장 특성을 얻기 위해 사용된 공정 파라미터를 성공적으로 최적화하는 데 활용되었습니다. 세 가지 출력 공정 파라미터인 UTS, YS, %Elong이 고려되었습니다. 이 파라미터들은 엔지니어링 재료의 연성 함량을 결정하는 데 지배적입니다. 본 연구에서는 ‘망대익특성’ 기준을 사용하는 신호 대 잡음비가 채택되었습니다. 이러한 신호 대 잡음비를 다른 수준으로 군집화하여 용접 전압, 용접 전류, 가스 유량으로 구성된 최적의 공정 파라미터를 선택했으며, 분산 분석을 통해 개선된 UTS, YS, %Elong을 갖는 용접물 달성에 대한 각 공정 파라미터의 기여 수준을 평가했습니다. 분산 분석 결과, 용융된 용접 금속에 일부 합금 원소를 추가하는 가스 유량이 용접물의 강도에 가장 많이 기여하여 더 나은 UTS, YS, %Elong을 달성하는 것으로 나타났습니다.

8. References:

S. Irfan, V. Achwal, “An experimental study on the effect of MIG welding parameters on the weldability of galvanized steel,” International Journal on Emerging Technologies, vol. 5, no. 1, pp. 146-152, 2014.
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C. Ocheri, et al., “Spheroidal graphite iron production of furnace roof hangers,” Journal of Advances in Science and Engineering, vol. 4, no. 1, pp. 36-43, 2021
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R. Sudhakaran, V. Vel Murugan, P. S. Sivasakthivel, M. Balaji, “Prediction and optimization of depth of penetration for stainless steel gas tungsten arc welded plates using artificial neural networks and simulated annealing algorithm,” Neural Computing & Applications, vol. 22, pp. 637-649, 2013.
A. G. Thakur, V. M. Nandedkar. “Optimization of the resistance spot welding process of galvanized steel sheet using the Taguchi method,” Arabian Journal for Science and Engineering, vol. 39, pp. 1171-1176, 2014.
J. Achebo, S. Salisu, “Reduction of undercuts in fillet welded joints using Taguchi optimization method,” Journal of Minerals and Materials Characterization and Engineering, vol. 3, pp. 171-179, 2015.
K. Srinivas, P. R. Vundavilli, M. M. Hussain, “Non-linear modelling of mechanical properties of plasma arc welded Inconel 617 plates,” Materials Testing, vol. 61, no. 8, pp. 770-778, 2019.
J. I. Achebo, “Optimization of GMAW protocols and parameters for improving weld strength quality applying the Taguchi method,” Proceedings of the World Congress on Engineering, WCE 2011, July 6 – 8, 2011, London, UK.

Expert Q&A: Your Top Questions Answered

Q1: 모든 변수를 조합하여 테스트하는 완전 요인 실험 대신 Taguchi 기법을 선택한 이유는 무엇입니까?

A1: 논문에서는 Taguchi 기법이 공정 최적화를 위한 간단하고 효율적이며 질서 있는 절차를 제공한다고 언급합니다([6] 참조). 완전 요인 실험은 모든 변수 조합을 테스트해야 하므로 시간과 비용이 많이 들지만, Taguchi 기법은 직교 배열을 사용하여 최소한의 실험 횟수로 각 변수의 주 효과를 평가할 수 있습니다. 이는 신속한 결과 도출이 중요한 산업 현장에 매우 적합한 접근법입니다.

Q2: 가스 유량이 용접 품질에 가장 큰 영향을 미치는 물리적인 이유는 무엇입니까?

A2: 논문에서는 사용된 보호 가스(아르곤 80%, CO2 20%)가 용접부를 강화하는 합금 원소를 포함하고 있다고 설명합니다. 가스 유량이 높을수록(Level 3) 용융 풀을 대기 중 오염 물질로부터 더 효과적으로 보호하고, 이 합금 원소들이 용접 금속에 안정적으로 전달되도록 돕습니다. 이는 분산 분석 결과(Table 6)에서 가스 유량이 45% 이상의 높은 기여도를 보인 이유를 설명해 줍니다.

Q3: Table 5를 보면, 최적의 강도(UTS/YS)를 위해서는 낮은 전압(12V)이, 최적의 연신율을 위해서는 높은 전압(19V)이 필요하다고 나옵니다. 이러한 차이가 발생하는 이유는 무엇입니까?

A3: 논문에서 직접적인 금속학적 이유를 설명하지는 않지만, 이 결과는 강도와 연성 사이의 상충 관계를 암시합니다. 낮은 전압은 더 집중된 아크를 형성하여 결정립을 미세하게 만들고 강도를 높일 수 있습니다. 반면, 높은 전압은 더 넓은 열영향부(HAZ)를 만들고 냉각 속도를 늦추어, 더 연성이 높은 미세 구조를 형성하게 하여 연신율을 증가시킬 수 있습니다.

Q4: Table 7에서 연신율의 S/N비가 13.8262dB 개선되었다는 것은 실제적으로 어떤 의미를 가집니까?

A4: 데시벨(dB)은 로그 스케일이므로, 약 14dB의 개선은 성능의 변동성이 매우 크게 감소했음을 의미합니다. 즉, 최적화된 공정은 단순히 평균 연신율 값을 높이는 것뿐만 아니라, 결과가 훨씬 더 일관되고 예측 가능해졌다는 뜻입니다. 이는 대량 생산 환경에서 균일한 품질을 유지하는 데 매우 중요한 지표입니다.

Q5: 이 연구는 인장 특성에 초점을 맞췄습니다. 여기서 도출된 최적의 변수들이 기공성이나 변형과 같은 다른 용접 특성에는 어떤 영향을 미칠 수 있습니까?

A5: 본 연구는 기공성이나 변형을 직접 다루지는 않았습니다. 하지만, 최적 조건 중 하나인 높은 가스 유량(Level 3)은 대기 가스의 혼입을 막아 기공성을 줄이는 데 긍정적인 영향을 미칠 가능성이 높습니다. 변형에 미치는 영향은 전류와 전압 모두에 의해 결정되는 입열량에 따라 달라지므로 명확하지 않으며, 이를 평가하기 위해서는 추가적인 연구가 필요할 것입니다.

Conclusion: Paving the Way for Higher Quality and Productivity

본 연구는 Taguchi 기법과 같은 체계적인 접근법이 아연도금강판의 MIG 용접 최적화에 얼마나 효과적인지를 명확히 보여줍니다. 특히, 가스 유량이 용접부의 강도와 연성을 결정하는 가장 핵심적인 변수임을 통계적으로 증명함으로써, 현장 엔지니어들에게 품질 개선을 위한 명확한 방향을 제시합니다. 강도와 연성을 위한 최적 조건이 다르다는 발견은, 부품의 요구 성능에 따라 용접 공정을 맞춤 설계해야 할 필요성을 강조합니다. 이러한 과학적 접근법은 경험에 의존하던 기존 방식을 넘어, 데이터에 기반한 의사결정을 통해 용접 품질의 일관성과 신뢰성을 한 차원 높일 수 있습니다.

연락처 : 02-2026-0450
이메일 : flow3d@stikorea.co.kr

Copyright Information

This content is a summary and analysis based on the paper “The Effect of Metal Inert Gas Welding Parameters on the Weldability of Galvanised Steel” by “E. O. Aigboje”.
Source: https://doi.org/10.37121/ijesr.v4.197

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플라즈마 아크 용접(PAW) 최적화: Taguchi 기법과 그레이 관계형 분석을 통한 용접 강도 1.41배 향상

이 기술 요약은 J.I. Achebo가 Nigerian Journal of Technology (NIJOTECH) (2012)에 발표한 논문 “EFFECT OF MULTI-RESPONSE PERFORMANCE CHARACTERISTICS ON OPTIMUM PLASMA ARC WELDING PROCESS PARAMETERS”를 기반으로 하며, STI C&D에서 기술 전문가를 위해 분석하고 요약했습니다.

Keywords

Primary Keyword: 플라즈마 아크 용접 (Plasma Arc Welding)
Secondary Keywords: 용접 강도, 공정 변수 최적화, Taguchi 기법, 그레이 관계형 분석, ANOVA

Executive Summary

The Challenge: 용접부는 모재보다 강도가 낮아 구조적 결함의 주요 원인이 됩니다.
The Method: Taguchi L18 직교 배열과 그레이 관계형 분석을 결합하여 다중 응답 특성(루트 용입, 그루브 폭, 언더컷)을 동시에 최적화했습니다.
The Key Breakthrough: 토치 스탠드오프 4.5mm, 용접 전류 220A, 용접 속도 500mm/min, 플라즈마 가스 유량 2.2L/min의 최적 공정 변수 조합을 도출했습니다.
The Bottom Line: 최적화된 공정 변수는 기존 변수 대비 용접부 파단 강도를 1.41배 향상시켜 용접 품질을 획기적으로 개선합니다.

The Challenge: Why This Research Matters for CFD Professionals

금속 구조물에서 발생하는 많은 결함은 용접부에서 시작됩니다. 용접부는 갇힌 가스로 인한 기공, 장시간의 용접으로 인한 과열, 용접 금속의 산화로 인한 취성 등 여러 요인으로 인해 모재보다 낮은 강도를 갖는 경우가 많습니다. 특히 항공우주, 플랜트, 자동차 산업 등 고도의 정밀성과 강도를 요구하는 분야에서 플라즈마 아크 용접(Plasma Arc Welding, PAW)의 성능과 품질을 향상시키는 것은 매우 중요합니다.

PAW 공정의 용접 강도는 주로 용접 전류, 용접 속도, 플라즈마 가스 유량, 토치 스탠드오프(torch stand-off)와 같은 주요 공정 변수에 의해 결정됩니다. 그러나 이러한 변수들은 서로 복합적으로 작용하며, 각각의 변수가 용접 품질에 미치는 영향을 개별적으로 파악하고 최적의 조합을 찾는 것은 매우 어렵습니다. 이 연구는 이러한 기술적 한계를 극복하고, 다중 품질 특성을 동시에 고려하여 용접부의 강도를 극대화할 수 있는 최적의 공정 조건을 찾는 것을 목표로 합니다.

The Approach: Unpacking the Methodology

본 연구는 플라즈마 아크 용접 공정 변수를 최적화하기 위해 Taguchi 기법과 그레이 관계형 분석(Grey Relational Analysis)을 결합한 강력한 접근법을 사용했습니다.

재료 및 변수: 40mm x 40mm 크기의 강철 시편을 사용하여 용접을 수행했습니다. 최적화 대상인 주요 공정 변수는 다음과 같이 4가지로 설정되었습니다.
- A: 토치 스탠드오프 (mm): 레벨 1(4.5), 레벨 2(5.5)
- B: 용접 전류 (A): 레벨 1(160), 레벨 2(180), 레벨 3(220)
- C: 용접 속도 (mm/min): 레벨 1(300), 레벨 2(400), 레벨 3(500)
- D: 플라즈마 가스 유량 (L/min): 레벨 1(2.2), 레벨 2(2.8), 레벨 3(3.4)
실험 설계: 최소한의 실험으로 변수의 영향을 평가하기 위해 L18 직교 배열표를 사용하여 총 18개의 실험 조건을 설계했습니다.
성능 평가: 용접 품질을 종합적으로 평가하기 위해 다음과 같은 다중 응답 특성을 측정했습니다.
- 루트 용입 (Root penetration)
- 그루브 폭 (Groove width)
- 전면 언더컷 (Front undercut)
분석 방법: 측정된 데이터는 신호 대 잡음비(S/N ratio)로 변환된 후, 그레이 관계형 분석을 통해 여러 품질 특성을 대표하는 단일 값인 ‘그레이 관계형 등급(Grey Relational Grade)’으로 통합되었습니다. 최종적으로 분산 분석(ANOVA)을 통해 각 공정 변수가 용접 성능에 미치는 기여도를 정량적으로 평가했습니다.

The Breakthrough: Key Findings & Data

Finding 1: 최적의 PAW 공정 변수 조합 도출

그레이 관계형 분석을 통해 모든 다중 응답 특성을 종합적으로 고려했을 때 가장 우수한 성능을 보이는 최적의 공정 변수 조합을 성공적으로 도출했습니다.

논문의 표 10(Response Table for the Grey relational grade)에 따르면, 각 변수별로 가장 높은 그레이 관계형 등급을 보인 레벨은 A1, B3, C3, D1이었습니다. 이를 실제 공정 변수 값으로 변환하면 다음과 같은 최적의 조합이 됩니다.

최적 조합 (A1B3C3D1):
- 토치 스탠드오프: 4.5mm (A1)
- 용접 전류: 220A (B3)
- 용접 속도: 500 mm/min (C3)
- 플라즈마 가스 유량: 2.2 litres/min (D1)

이 조합은 실험 9번에서 실제로 수행되었으며, 표 9에서 볼 수 있듯이 18개 실험 중 가장 높은 그레이 관계형 등급(0.8689)을 기록하여 최고의 용접 품질을 보였습니다.

Finding 2: 주요 영향 인자 규명 및 획기적인 강도 향상 검증

분산 분석(ANOVA)을 통해 어떤 공정 변수가 용접 품질에 가장 큰 영향을 미치는지 규명했습니다.

표 11(The ANOVA Table)에 따르면, 각 변수의 기여도는 용접 속도(C)가 20.11%, 토치 스탠드오프(A)가 17.56%, 플라즈마 가스 유량(D)이 6.15%로 나타났습니다. 반면 용접 전류(B)의 기여도는 2.09%로 상대적으로 낮았습니다. 이는 토치 스탠드오프, 용접 속도, 플라즈마 가스 유량이 용접 성능을 좌우하는 주요 인자이며, 용접 전류는 2차적인 인자임을 의미합니다.

이러한 분석을 바탕으로 수행된 확인 시험(표 12) 결과는 놀라웠습니다. 주요 인자(A, C, D)만을 고려하여 예측된 최적 조건의 파단 강도는 481 MPa로, 기존 공정 변수(A2B2C3D3)로 제작된 용접부의 파단 강도인 342 MPa보다 1.41배 더 높은 것으로 나타났습니다. 이는 본 연구를 통해 제안된 최적화 방법론이 용접부의 기계적 강도를 획기적으로 향상시킬 수 있음을 입증합니다.

Practical Implications for R&D and Operations

For Process Engineers: 이 연구는 토치 스탠드오프, 용접 속도, 플라즈마 가스 유량을 정밀하게 제어하는 것이 용접 품질에 결정적인 영향을 미친다는 것을 시사합니다. 특히, 용접 속도를 높이고(C3: 500mm/min) 토치 스탠드오프를 줄이는(A1: 4.5mm) 것이 다중 응답 특성 개선에 기여할 수 있습니다.
For Quality Control Teams: 논문의 표 5(Experimental results) 데이터는 각 공정 변수 조합이 루트 용입, 그루브 폭, 언더컷에 미치는 영향을 보여줍니다. 이를 통해 새로운 품질 검사 기준을 수립하거나, 특정 결함 발생 시 원인이 되는 공정 변수를 추적하는 데 활용할 수 있습니다.
For Design Engineers: ANOVA 결과(표 11)는 용접 전류(B)보다 토치 스탠드오프(A)나 용접 속도(C) 같은 기하학적/운동학적 변수가 품질에 더 큰 영향을 미칠 수 있음을 보여줍니다. 이는 초기 설계 단계에서 용접 접근성 및 자동화 경로 설계를 최적화하는 것이 중요함을 의미합니다.

Paper Details

EFFECT OF MULTI-RESPONSE PERFORMANCE CHARACTERISTICS ON OPTIMUM PLASMA ARC WELDING PROCESS PARAMETERS

1. Overview:

Title: EFFECT OF MULTI-RESPONSE PERFORMANCE CHARACTERISTICS ON OPTIMUM PLASMA ARC WELDING PROCESS PARAMETERS
Author: J.I. Achebo
Year of publication: 2012
Journal/academic society of publication: Nigerian Journal of Technology (NIJOTECH)
Keywords: weld strength, process parameters, PAW, Taguchi method with grey relational analysis

2. Abstract:

금속 구조물에서 발생하는 상당수의 결함은 일반적으로 용접부에서 먼저 발생한다. 용접부는 갇힌 가스로 인한 기공, 장시간의 용접으로 인한 과열 처리, 용접 금속 산화로 인한 취성, 그리고 작업자의 기술 부족으로 인한 낮은 용접 품질과 같은 특정 요인 때문에 모재보다 강도가 낮은 경우가 많다. 그러나 이러한 부적절함은 용접 최적화를 목표로 공정 변수를 변경함으로써 수정될 수 있다. 본 연구에서는 Taguchi 기법과 그레이 관계형 분석을 적용하여 공정 변수를 최적화했다. 이 분석을 통해 최적의 공정 변수 조합을 얻었다. A1B3C3D1 조합, 즉 토치 스탠드오프 4.5mm, 용접 전류 220A, 용접 속도 500mm/min, 플라즈마 유량 2.2 litres/min이 본 연구에서 얻은 최적의 플라즈마 아크 용접 공정 변수 조합이었다. 결과로 나온 최적 조합은 분산 분석(ANOVA)을 적용하여 추가로 조사되었으며, 이를 통해 어떤 용접 공정 변수가 용접 공정의 성능 특성에 유의미하게 영향을 미쳤는지 확인했다. ANOVA 분석 결과, 토치 스탠드오프, 용접 속도, 플라즈마 유량이 용접 성능에 큰 영향을 미치는 주요 기여 요인인 반면, 용접 전류는 2차 요인으로 간주되었다. 확인 시험 결과, 제안된 최적 공정 변수는 용접부의 파단 강도 측면에서 기존 변수보다 1.41배 더 우수한 것으로 나타났다. 이는 본 연구를 통해 다중 응답 성능 특성이 크게 개선되었음을 나타낸다.

3. Introduction:

용접은 두 개 이상의 작업물을 함께 결합하여 용접물을 형성하는 공정이다. 이 용접 공정은 주조나 리벳팅에 비해 금속을 결합하는 훨씬 빠르고 경제적인 방법이다. 아크 용접은 200여 년 전에 개발되었고, 플라즈마 아크 용접은 1964년에 사용되기 시작했다. 플라즈마 아크 용접(PAW)은 다른 아크 용접 공정보다 속도와 품질 면에서 우수하며, 항공 산업, 염색 기계 제조업, 강관 제조업, 플랜지 밸브 부품 제조 및 조립에 사용된다. 본 연구에서는 PAW 공정을 평가했다. 용접 전류, 용접 속도, 플라즈마 가스 유량, 토치 스탠드오프는 PAW에서 용접 강도를 결정하는 주요 공정 변수이다. 설계의 복잡성 증가로 인해 PAW 성능과 품질을 향상시켜야 한다는 요구가 크다.

4. Summary of the study:

Background of the research topic:

용접은 필수적인 금속 접합 기술이지만, 용접부는 구조물의 취약점이 되는 경우가 많다. 특히 고성능이 요구되는 플라즈마 아크 용접(PAW)은 공정 변수가 용접 품질에 미치는 영향이 복잡하여, 이를 체계적으로 최적화할 필요가 있다.

Status of previous research:

Hsiao 등[3]은 Taguchi 기법과 그레이 관계형 분석을 사용하여 플라즈마 아크 용접 변수를 최적화했다. Tarng 등[5]과 Fung[6] 역시 다양한 공정 최적화에 이와 유사한 방법론을 성공적으로 적용한 바 있다.

Purpose of the study:

본 연구의 목적은 PAW의 주요 공정 변수인 토치 스탠드오프, 용접 전류, 용접 속도, 플라즈마 가스 유량을 최적화하여, 기공이나 취성 같은 결함을 줄이고 모재에 상응하는 높은 강도를 가진 용접부를 생산하는 것이다.

Core study:

Taguchi의 L18 직교 배열을 이용해 실험을 설계하고, 다중 응답 특성(루트 용입, 그루브 폭, 전면 언더컷)을 동시에 최적화하기 위해 그레이 관계형 분석을 적용했다. 이를 통해 최적의 공정 변수 조합을 도출하고, 분산 분석(ANOVA)으로 각 변수의 영향도를 평가한 후, 확인 시험을 통해 성능 향상을 검증했다.

5. Research Methodology

Research Design:

Taguchi L18 직교 배열을 이용한 실험 계획법을 채택했다.

Data Collection and Analysis Methods:

총 18개의 실험 조건에 대해 각각 3회 반복 실험을 수행하여 총 54개의 시편을 제작했다. 각 시편의 루트 용입, 그루브 폭, 전면 언더컷을 측정했다. 수집된 데이터는 S/N비 변환, 그레이 관계형 분석, 분산 분석(ANOVA)을 통해 분석되었다.

Research Topics and Scope:

40mm x 40mm 강철 시편에 대한 PAW 공정을 대상으로, 4개의 공정 변수(토치 스탠드오프, 용접 전류, 용접 속도, 플라즈마 가스 유량)를 각각 2 또는 3수준으로 설정하여 최적의 조합을 찾는 데 연구 범위를 한정했다.

6. Key Results:

Key Results:

최적의 PAW 공정 변수 조합은 A1B3C3D1(토치 스탠드오프 4.5mm, 용접 전류 220A, 용접 속도 500mm/min, 플라즈마 가스 유량 2.2L/min)으로 결정되었다.
용접 성능에 영향을 미치는 주요 인자는 토치 스탠드오프, 용접 속도, 플라즈마 가스 유량이었으며, 용접 전류는 2차적인 인자로 나타났다.
확인 시험 결과, 제안된 최적 공정 변수는 기존 변수 대비 용접부의 예측 파단 강도를 1.41배 향상시켰다.

Figure List:

Figure 1: Grey relational grade.

7. Conclusion:

Taguchi 기법과 그레이 관계형 분석을 사용하여 PAW 공정 변수를 성공적으로 최적화했다. 본 연구에서 사용된 다중 응답 품질 특성은 루트 용입, 그루브 폭, 전면 언더컷이었다. 이러한 변수들은 우수한 비드 외관, 기공 부재, 양호한 품질을 가진 용접물을 생산할 수 있는 용접 성능을 결정하는 데 사용되었다. 그레이 관계형 분석을 통해 최적의 조합이 제안되었고, ANOVA 평가 결과를 기반으로 가장 유의미하지 않은 변수를 제거한 첫 번째 최적 조합과 모든 변수를 포함하는 두 번째 최적 조합이 도출되었다. 이 조합들은 파단 강도와 다중 응답 S/N비 측면에서 기존 공정 변수보다 상당한 개선을 보였다. 요약하자면, 최적의 공정 조합은 기존 공정 변수로 만들어진 용접보다 더 나은 용접 강도를 가지며, 이는 Taguchi 기법과 그레이 관계형 분석이 만족스러운 효과를 위해 적용될 수 있음을 증명한다.

8. References:

The Lincoln Electric Co. The Procedure Handbook of Arc Welding. Lincoln Electric Press, USA, 1973.
Mannion, B. and Heinzman, J. Plasma Arc Welding Brings Better Control, 1999. (Available at www.pro-fusiononline.com).
Hsiao, Y.F., Tarng, Y.S. and Huang, W.J. Optimization of Plasma Arc Welding Parameters by Using the Taguchi Method with the Grey Relational Analysis. Materials and Manufacturing Processes, Vol. 23, Number 1, 2008, pp. 51-58.
Howard, B.C. Modern Welding Technology. 2nd Ed. Prentice Hall, New Jersey, 1989, pp. 257.
Tarng, Y.S., Juang, S.C., Chang, C.H. The Use of Grey-Based Taguchi Methods to Determine Submerged Arc Welding Process Parameters in Hard Facing. J. Materials Processing Technology, 128, 2002, pp. 1-6.
Fung, C.P. Manufacturing Process Optimization for Wear Property of Fiber-Reinforced Polybutylene Terephthalate Composites with Grey Relational Analysis. Wear, 254, 2003, pp. 298-306.
Balasubramanian, S. and Ganapathy, S. Grey Relational Analysis to determine Optimum Process Parameters for Wire Electro Discharge Machining (WEDM). Int. J. of Engineering Science and Technology, Volume. 3, Number 1, 2011, pp. 95-101.
Deng, J. Introduction to Grey System. J. Grey System, Volume 1, Number 1, 1989, pp. 1-24.
Lin, C.L. Use of the Taguchi Method and Grey Relational Analysis to Optimize Turning Operations with Multiple Performance Characteristics. Materials and Manufacturing Processes, 19, 2003, pp. 209-220.
Aneru, S. A; Aigbogun, C. J; Ovabor, K. and Awolumate, O. The Study of the Methodology for Optimizing Plasma Arc Welding Parameters Using Taguchi Method with Grey Relational Analysis. B. Eng Thesis, Department of Production Engineering, University of Benin, Benin City, Edo State, Nigeria, 2011.

Expert Q&A: Your Top Questions Answered

Q1: 왜 이 연구에서는 단일 응답이 아닌 다중 응답 특성(루트 용입, 그루브 폭, 언더컷)을 동시에 최적화했습니까?

A1: 실제 용접 공정에서 품질은 단 하나의 지표가 아닌 여러 특성의 복합적인 결과로 결정되기 때문입니다. 예를 들어, 루트 용입이 깊어도 그루브 폭이 너무 넓거나 언더컷이 심하면 전체적인 용접 강도는 저하될 수 있습니다. 본 논문에서는 그레이 관계형 분석을 적용하여 이러한 상충될 수 있는 여러 품질 특성을 하나의 종합적인 성능 지표(그레이 관계형 등급)로 변환함으로써, 균형 잡힌 최적의 공정 조건을 찾고자 했습니다.

Q2: ANOVA 분석(표 11)에서 용접 전류(B)의 기여도가 2.09%로 매우 낮게 나타난 이유는 무엇이며, 이것이 실제 공정에서 어떤 의미를 가집니까?

A2: 이는 본 연구에서 설정한 실험 범위(160A, 180A, 220A) 내에서는 용접 전류의 변화가 다른 변수들(토치 스탠드오프, 용접 속도)에 비해 전체적인 다중 응답 품질에 미치는 영향이 상대적으로 작았음을 의미합니다. 논문에서는 이를 ‘2차 요인(secondary factor)’으로 간주했습니다. 실제 공정에서는 먼저 주요 영향 인자인 토치 스탠드오프, 용접 속도, 가스 유량을 최적화한 후, 미세 조정을 위해 용접 전류를 활용하는 전략이 효과적일 수 있음을 시사합니다.

Q3: 최적의 조합으로 A1B3C3D1이 도출되었는데, 이는 각 변수의 최고 또는 최저 레벨의 조합(예: A는 최저, B와 C는 최고, D는 최저)입니다. 이러한 결과가 일반적인 현상인가요?

A3: Taguchi 실험 계획법에서 최적 조건이 각 인자의 경계값(최고 또는 최저 레벨)에서 나타나는 것은 드문 일이 아닙니다. 이는 해당 실험 범위 내에서 응답 특성이 선형적인 경향을 보일 때 자주 관찰됩니다. 예를 들어, 그림 1의 그래프를 보면 용접 속도(C)는 C1에서 C3로 갈수록, 토치 스탠드오프(A)는 A2에서 A1으로 갈수록 그레이 관계형 등급이 꾸준히 향상되는 경향을 보입니다. 이는 설정된 범위 내에서는 더 빠르고, 더 가깝게 용접하는 것이 유리했음을 의미합니다.

Q4: 확인 시험(표 12)에서 예측된 최적값(S/N 비율 0.7185)과 실제 실험 최적값(0.7331) 사이에 차이가 있는 이유는 무엇입니까?

A4: 예측값은 ANOVA 분석에서 통계적으로 유의미하다고 판단된 주요 인자(A, C, D)의 효과만을 합산하여 계산한 것입니다(수식 14 참조). 반면, 실제 실험값은 주요 인자뿐만 아니라 기여도가 낮아 무시되었던 2차 인자(B, 용접 전류)의 효과와 제어되지 않은 노이즈 요인들이 모두 포함된 결과입니다. 이 경우 실제 실험값이 예측값보다 더 좋게 나왔는데, 이는 무시되었던 B3(220A)의 긍정적인 효과가 반영되었기 때문으로 해석할 수 있습니다.

Q5: 이 연구 결과를 다른 재료나 다른 두께의 강판에 직접 적용할 수 있습니까?

A5: 직접 적용하기는 어렵습니다. 본 연구의 최적 변수 조합(A1B3C3D1)은 40mm x 40mm 강철 시편이라는 특정 조건 하에서 도출된 것입니다. 재료의 종류(예: 알루미늄, 스테인리스강)나 두께가 달라지면 열전도율, 용융점 등이 변하여 최적의 용접 변수 또한 달라지게 됩니다. 하지만 이 연구에서 사용된 최적화 방법론, 즉 Taguchi 기법과 그레이 관계형 분석을 적용하는 접근 방식은 다른 재료나 조건에서도 PAW 공정을 최적화하는 데 매우 유용하게 활용될 수 있습니다.

Conclusion: Paving the Way for Higher Quality and Productivity

용접부의 낮은 강도는 오랫동안 제조업의 품질과 신뢰성을 저해하는 고질적인 문제였습니다. 본 연구는 Taguchi 기법과 그레이 관계형 분석이라는 통계적·체계적 접근법을 통해 플라즈마 아크 용접(PAW) 공정의 복잡한 변수들을 성공적으로 최적화할 수 있음을 보여주었습니다.

최적화된 공정 변수 조합은 기존 대비 파단 강도를 1.41배 향상시키는 획기적인 결과를 가져왔으며, 이는 R&D 및 생산 현장에서 데이터 기반의 공정 최적화가 얼마나 중요한지를 명확히 보여줍니다. 토치 스탠드오프, 용접 속도와 같은 주요 인자를 정밀하게 제어하는 것이 곧 제품의 최종 품질과 직결된다는 실질적인 통찰력을 제공합니다.

STI C&D는 최신 산업 연구 결과를 적용하여 고객이 더 높은 생산성과 품질을 달성할 수 있도록 돕는 데 전념하고 있습니다. 이 논문에서 논의된 과제가 귀사의 운영 목표와 일치한다면, 저희 엔지니어링 팀에 연락하여 이러한 원칙을 귀사의 부품에 어떻게 구현할 수 있는지 알아보십시오.

연락처 : 02-2026-0442
이메일 : flow3d@stikorea.co.kr

Copyright Information

This content is a summary and analysis based on the paper “EFFECT OF MULTI-RESPONSE PERFORMANCE CHARACTERISTICS ON OPTIMUM PLASMA ARC WELDING PROCESS PARAMETERS” by “J.I. Achebo”.
Source: Nigerian Journal of Technology (NIJOTECH), Vol. 31, No. 1, March, 2012, pp. 17-24.

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Fig. 20 Relationship between heat sink fin height and weight.

SemiSolid 다이캐스팅: Al-25%Si 합금을 이용한 초박형 방열판 제조의 돌파구

이 기술 요약은 Hiroshi Fuse 외 저자가 2020년 The Japan Society for Technology of Plasticity에 발표한 학술 논문 “Semisolid Die Casting of Hypereutectic Al–25%Si Alloy]를 기반으로 하며, STI C&D에서 기술 전문가를 위해 분석 및 요약했습니다.

키워드

주요 키워드: SemiSolid 다이캐스팅
보조 키워드: 과공정 알루미늄 합금, Al-25%Si, 박육 주조, 방열판 제조, ADC12, 유동성, 충전성, 열 저항

Executive Summary

과제: 기존의 ADC12와 같은 합금으로는 1mm 미만의 얇은 벽을 가진 경량 알루미늄 다이캐스팅 제품(예: 방열판)을 제조하기 어렵습니다.
방법: 본 연구는 SemiSolid 상태의 과공정 Al-25%Si 합금과 용융 상태의 ADC12 합금의 유동성 및 박육 충전성을 다이캐스팅 실험을 통해 비교했습니다.
핵심 돌파구: SemiSolid Al-25%Si 합금은 훨씬 우수한 유동성과 충전성을 보여, ADC12로는 불가능했던 0.5mm 팁 두께와 50mm 높이의 방열판 핀을 성공적으로 생산했습니다.
결론: Al-25%Si 합금의 SemiSolid 다이캐스팅은 더 얇고 가벼우면서도 향상된 방열 성능을 가진 방열판의 생산을 가능하게 하여, 소형 열 관리 솔루션이 필요한 산업에 중요한 이점을 제공합니다.

과제: 이 연구가 CFD 전문가에게 중요한 이유

자동차용 LED 헤드라이트나 대형 시설용 LED 조명과 같이 고성능화되는 제품들은 점점 더 많은 열을 발생시키며, 효과적인 열 관리를 위한 방열판의 중요성이 커지고 있습니다. 방열판의 무게를 줄이기 위해서는 핀 두께를 1mm 이하로 줄여야 하지만, 기존 다이캐스팅에서 널리 사용되는 ADC12 합금으로는 1mm 이하 두께의 부품을 안정적으로 제조하기 어렵습니다. 이는 복잡하고 얇은 형상을 가진 경량, 소형 다이캐스팅 제품에 대한 산업계의 증가하는 수요를 충족시키는 데 큰 기술적 장벽이 되어 왔습니다. 이 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 새로운 재료와 공정을 탐색합니다.

Fig. 1 Schematic illustration of roll casting.

접근법: 연구 방법론 분석

본 연구는 과공정 Al-25%Si 합금의 SemiSolid 다이캐스팅 가능성을 평가하기 위해 두 가지 주요 실험을 설계했습니다.

유동성 평가: 총 길이 810mm의 나선형 금형(Spiral-type fluidity test mold)을 사용하여 Al-25%Si 합금과 ADC12 합금의 유동 길이를 비교했습니다. 캐비티 두께는 0.5mm와 1mm 두 가지 조건으로 설정되었으며, 사출 시작 온도를 923K, 973K, 1013K로 변경하며 유동성 변화를 측정했습니다.
박육 핀 충전성 평가: 핀 높이, 팁 두께, 구배 각도 등 다양한 형상을 가진 방열판 모델 금형(Table 4 참조)을 사용하여 두 합금의 충전 성능을 조사했습니다. 특히, ADC12로는 성형이 어려운 0.5mm 팁 두께의 얇은 핀에 대한 Al-25%Si 합금의 충전 능력을 평가하고, 완전한 충전에 필요한 최소 사출 속도를 확인했습니다.

이 모든 실험에서 Al-25%Si는 액상선 온도(1033K) 이하의 SemiSolid 상태로, ADC12는 액상선 온도(853K) 이상의 용융 상태로 주입하여 실제 공정 조건을 모사했습니다.

돌파구: 주요 발견 및 데이터

결과 1: SemiSolid Al-25%Si의 압도적인 유동성

유동성 테스트 결과, SemiSolid 상태의 Al-25%Si 합금은 모든 온도 조건에서 용융 상태의 ADC12 합금보다 월등히 우수한 유동성을 보였습니다. 0.5mm 두께의 캐비티에서 사출 시작 온도가 923K일 때, ADC12의 유동 길이는 Al-25%Si의 0.57배에 불과했습니다(Fig. 11 참조). ADC12의 온도를 1013K까지 높여도 유동 길이는 Al-25%Si(923K 기준)의 0.88배에 그쳤습니다. 이는 Al-25%Si가 부분적으로 고체 상태임에도 불구하고, 높은 Si 함량으로 인한 잠열 효과로 인해 응고가 지연되어 더 멀리 흐를 수 있음을 시사합니다.

결과 2: 전례 없는 박육 충전 능력

방열판 핀 충전성 실험에서 두 합금의 성능 차이는 더욱 극명하게 나타났습니다. ADC12 합금은 핀 팁 두께 0.5mm, 높이 35mm의 핀(Type B1)을 사출 속도 2m/s에서도 완전히 채우지 못하고 미성형 및 콜드셧 결함이 발생했습니다(Fig. 13). 반면, Al-25%Si 합금은 이보다 훨씬 더 까다로운 조건인 팁 두께 0.5mm, 높이 50mm의 핀(Type B4)을 사출 속도 1.6m/s에서 완벽하게 충전하는 데 성공했습니다(Fig. 15). 이는 Al-25%Si 합금을 사용하면 기존 기술로는 불가능했던 더 얇고 높은 핀을 가진 방열판 설계가 가능함을 입증한 것입니다.

R&D 및 운영을 위한 실질적 시사점

공정 엔지니어: 이 연구는 SemiSolid Al-25%Si 합금을 사용함으로써 용융 ADC12로는 불가능했던 0.5mm 수준의 박육 부품을 1.6m/s의 사출 속도로 성공적으로 주조할 수 있음을 시사합니다. 이는 초박형 제품 생산을 위한 새로운 공정 가능성을 열어줍니다.
품질 관리 팀: 논문의 Figure 18 데이터는 Al-25%Si의 열전도율이 더 높음에도 불구하고, 최종 제품의 방열 성능은 재료 물성보다 표면적에 의해 더 큰 영향을 받는다는 것을 보여줍니다. 이는 품질 기준을 설정할 때 재료의 열전도율 편차보다 최종 형상의 치수 정밀도(표면적 확보)에 더 집중할 수 있음을 의미합니다.
설계 엔지니어: 연구 결과는 Al-25%Si를 사용하여 더 높고(예: 50mm), 더 얇은(예: 0.5mm 팁) 핀과 더 좁은 핀 간격을 가진 방열판 설계가 가능함을 나타냅니다. Figure 20과 21에서 볼 수 있듯이, 이는 방열 성능을 향상시키면서 동시에 상당한 경량화를 달성할 수 있는 새로운 설계 자유도를 제공합니다.

논문 상세 정보

Semisolid Die Casting of Hypereutectic Al–25%Si Alloy

1. 개요:

제목: Semisolid Die Casting of Hypereutectic Al–25%Si Alloy
저자: Hiroshi Fuse, Sinjirou Imamura, Masaru Terao and Toshio Haga
발행 연도: 2020
발행 저널/학회: Materials Transactions / The Japan Society for Technology of Plasticity
키워드: semisolid, processing, rehocasting, semisolid die casting, Al-25%Si alloy

2. 초록:

다이캐스팅에서 과공정 Al-25%Si 합금은 우수한 유동성을 보이는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 SemiSolid Al-25%Si 합금이 다이캐스팅에 널리 사용되는 Al-Si-Cu 합금인 용융 ADC12 합금보다 더 나은 유동성을 보인다는 것을 명확히 했다. 이 결과는 Al-25%Si 합금이 얇은 다이캐스팅 제품 제조에 적합함을 시사한다. Al-25%Si 합금을 사용하여 50mm 높이의 핀, 0.5mm의 얇은 상단 두께, 0.5°의 구배 각도를 가진 방열판 모델을 1.6m·s⁻¹의 플런저 속도에서 성공적으로 주조할 수 있었다. 열 분산 특성은 핀 두께 감소에 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. SemiSolid Al-25%Si 합금을 사용하여 제조된 더 얇은 핀이 방열판의 생산 중량 감소에 유용하다는 결론을 내렸다.

3. 서론:

복잡한 형상을 얻을 수 있는 얇고, 가볍고, 소형인 알루미늄 합금 다이캐스팅 제품에 대한 수요가 꾸준히 증가하고 있다. 예를 들어, 자동차용 LED 헤드라이트 및 대형 시설용 LED 조명은 밝기가 증가함에 따라 발생하는 열의 양이 증가하여 더 큰 방열판을 필요로 한다. 따라서 방열판의 무게를 줄이는 것이 필수적이다. 방열판의 무게를 줄이기 위해서는 핀을 1mm 이하로 얇게 만들어야 하며, 추가적인 박육화가 요구된다. 또한, 방열 성능을 저해하지 않으면서 무게를 줄이기 위해서는 1mm 이하의 벽 두께를 가진 방열판의 핀 표면적을 넓히고 핀 피치를 좁히는 것이 필요하다. 일반적인 다이캐스팅에서는 기존 Al-Si-Cu계 합금 중 유동성이 좋다고 여겨지는 ADC12 합금을 사용하더라도 초고속 사출기, 금형 온도 조절기, 핫 슬리브 등을 사용해도 1mm 이하 두께의 부품을 제조하기 어렵다.

4. 연구 요약:

연구 주제의 배경:

LED 조명 등 고발열 부품의 소형화 및 경량화 추세에 따라, 1mm 이하의 얇은 핀을 가진 고성능 경량 방열판에 대한 수요가 증가하고 있다.

이전 연구 현황:

기존의 ADC12 합금을 이용한 다이캐스팅 공정으로는 1mm 이하의 박육 제품을 안정적으로 생산하는 데 한계가 있었다. 한편, 과공정 Al-25%Si 합금은 SemiSolid 상태에서 독특한 주조 특성을 보인다는 선행 연구가 있었다.

연구 목적:

본 연구는 SemiSolid 상태의 과공정 Al-25%Si 합금을 다이캐스팅에 적용하여 박육 핀의 충전성을 평가하고, 이를 통해 방열판의 경량화 및 방열 성능 향상 가능성을 검증하는 것을 목표로 한다.

핵심 연구:

용융 상태의 ADC12 합금과 SemiSolid 상태의 Al-25%Si 합금의 유동성 및 박육 충전성을 실험적으로 비교 분석했다. 또한, 두 합금으로 제작된 방열판의 무게와 열 저항을 측정하여 실제 성능을 평가했다.

5. 연구 방법론

연구 설계:

비교 실험 설계를 통해 두 가지 합금(ADC12, Al-25%Si)의 성능을 평가했다. 첫째, 나선형 금형을 이용해 유동성을 비교하고, 둘째, 다양한 형상의 방열판 금형을 이용해 박육 충전성을 비교했다.

Fig. 18 Relationship between thermal conductivity and heat dissipation.

데이터 수집 및 분석 방법:

유동성: 나선형 금형을 채운 합금의 최대 길이를 측정.
충전성: 방열판 모델의 완전 충전 여부를 육안으로 확인하고, 완전 충전에 필요한 최소 사출 속도를 기록.
열 성능: 제작된 방열판에 세라믹 히터를 부착하고, 열전대를 이용하여 열원 온도와 실온을 측정한 후 열 저항(K/W)을 계산.

연구 주제 및 범위:

연구 주제: SemiSolid 다이캐스팅을 이용한 과공정 Al-25%Si 합금의 박육 성형성 및 성능 평가.
연구 범위: 500kN 콜드챔버 다이캐스팅 머신을 사용한 실험실 규모의 연구. 유동성 테스트와 최대 60mm 높이의 핀을 가진 방열판 모델 충전성 테스트를 포함한다.

6. 주요 결과:

주요 결과:

SemiSolid Al-25%Si 합금은 용융 ADC12 합금보다 더 우수한 유동성을 보였다 (0.5mm 및 1mm 두께 캐비티 모두에서).
ADC12 합금은 팁 두께 0.5mm, 높이 35mm의 핀을 충전하지 못했으나, Al-25%Si 합금은 팁 두께 0.5mm, 높이 50mm의 더 얇고 긴 핀을 성공적으로 충전했다.
Al-25%Si 합금은 핀 수가 많아지고 핀 간격이 좁아져도 우수한 충전성을 유지했다.
두 합금으로 만든 동일 형상의 방열판은 재료의 열전도율 차이에도 불구하고 거의 동일한 열 저항(방열 성능)을 보였다.
Al-25%Si 합금을 사용하면 핀 두께를 1mm에서 0.5mm로 줄여도 방열 성능 저하가 없었다.
Al-25%Si 합금을 통해 더 얇고 높은 핀을 제작함으로써, ADC12 대비 무게를 최대 30% 줄이면서도 더 낮은 열 저항(우수한 방열 성능)을 달성할 수 있었다.

Figure 목록:

Fig. 1 Schematic illustration of roll casting.
Fig. 2 Spiral type fluidity test mold.
Fig. 3 Method of measuring molten metal temperature in sleeve.
Fig. 4 Cooling curve of Al-25%Si alloy in sleeve.
Fig. 5 Spiral fluidity test piece.
Fig. 6 Outline schematic of heat sink.
Fig. 7 Schematic illustrations of dies of model heat sink for ADC12 alloy described in Table 4.
Fig. 8 Schematic illustrations of dies of model heat sink for Al-25%Si alloy described in Table 4.
Fig. 9 Schematic illustrations of dies of model heat sink for Al-25%Si alloy described in Table 4.
Fig. 10 Schematic diagram of experimental thermal resistance measurement.
Fig. 11 Results of fluidity test for 0.5 mm-thick die.
Fig. 12 Results of fluidity test for 1 mm-thick die.
Fig. 13 Heat sink model with 0.5 mm-thick fin tip cast with ADC12 (Die: Type B1 in Table 4).
Fig. 14 Heat sink model with 1 mm-thick fin tip cast with ADC12 (Die: Type A in Table 4).
Fig. 15 Heat sink model with 0.5 mm-thick fin tip cast with Al-25%Si (Die: Type B4 in Table 4).
Fig. 16 Heat sink model with 0.5 mm-thick fin tip cast with Al-25%Si (Die: Type B5 in Table 4).
Fig. 17 Heat sink model with 0.5 mm-thick fin tip cast with Al-25%Si (Die: Type C in Table 4).
Fig. 18 Relationship between thermal conductivity and heat dissipation.
Fig. 19 Relationship between heat dissipation performance and fin tip thickness.
Fig. 20 Relationship between heat sink fin height and weight.
Fig. 21 Relationship between fin height and thermal resistance.

7. 결론:

유동성 테스트 결과, SemiSolid Al-25%Si 합금은 용융 ADC12 합금보다 우수한 유동성을 보였다. 이는 Si 함량이 낮은 ADC12에 비해 Al-25%Si 합금의 Si 응고 잠열 효과로 유동 길이가 더 길어진 것으로 추정된다.
SemiSolid Al-25%Si 합금은 0.5mm 두께, 0.5° 구배, 50mm 높이의 4개 및 5개 핀을 가진 얇은 방열판을 1.6m·s⁻¹의 사출 속도로 충전할 수 있었다.
SemiSolid Al-25%Si 합금은 사출 속도를 줄여도 좁은 피치의 핀에 대해 우수한 충전성을 가진다. 이는 베이스 부분의 두께를 증가시켜 달성할 수 있다.
Al-25%Si 합금은 핀이 얇아져도 방열에 영향을 미치지 않는다. 핀의 방열은 면적에 의해 지배된다.
Al-25%Si 합금은 ADC12 합금으로는 채울 수 없는 박육 핀 형상 제작에 적합하여 무게를 줄일 수 있다.

요약하면, Al-25%Si 합금을 사용하여 방열 성능 향상과 방열판의 두께 및 무게 감소를 동시에 달성할 수 있음을 발견했다.

8. 참고문헌:

T. Komazaki, J. Asada, K. Watanabe, H. Sasaki and N. Nishi: Imono 67 (1995) 689–695.
N. Nishi: Imono 67 (1995) 918–923.
O. Terumoto, R. Ozaki, H. Miyake and A. Okada: Imono 63 (1991) 671–675.
T. Funakubo, K. Oda, K. Anzai and E. Niyama: Imono 67 (1995) 716–721.
S. Oya, M. Sayashi, H. Kambe and K. Hosaka: Imono 52 (1980) 107–112.
H. Harada, H. Nakamura, T. Haga and H. Watari: Trans. Jpn. Soc. Mech. Eng. Ser. A 77 (2011) 1074–1077.

전문가 Q&A: 자주 묻는 질문에 대한 답변

Q1: 왜 Al-25%Si 합금은 SemiSolid 상태로, ADC12는 용융 상태로 주조했나요?

A1: Al-25%Si 합금은 액상선 온도(1033K)가 매우 높아 용융 상태로 주조할 경우 금형 수명에 심각한 영향을 줄 수 있습니다. 연구에서는 이를 SemiSolid 상태(예: 923K)로 주조하여 사출 온도를 용융 ADC12의 사출 온도와 비슷한 수준으로 맞췄습니다. 이는 실제 산업 현장에서의 적용 가능성과 금형 수명을 고려한 실용적인 비교를 위함입니다.

Q2: Figure 11을 보면, 부분적으로 고체인 Al-25%Si가 완전히 녹은 ADC12보다 유동성이 더 좋은데, 이 직관에 반하는 결과의 이유는 무엇인가요?

A2: 논문에서는 이 현상을 Al-25%Si의 높은 Si 함량 때문으로 추론합니다. Si가 응고할 때 방출하는 잠열(latent heat of solidification)이 커서 합금 전체의 응고를 지연시키는 효과가 있습니다. 이로 인해 부분적으로 고상이 존재함에도 불구하고 더 오랫동안 유동성을 유지하여 더 먼 거리를 흐를 수 있습니다.

Q3: Figure 18에 따르면, Al-25%Si의 열전도율이 더 높음에도 불구하고 방열 성능이 향상되지 않았습니다. 이유가 무엇인가요?

A3: 실험에 사용된 방열판 형상에서는 열이 주변 공기로 전달되는 대류(convection) 과정이 전체 방열 성능을 지배하기 때문입니다. 즉, 재료 자체의 열전도 능력(전도 저항)보다 방열판의 표면적과 공기와의 열전달 효율(대류 저항)이 훨씬 더 중요한 요소로 작용한 것입니다. 따라서 재료의 열전도율 차이가 최종 성능에 미미한 영향을 미쳤습니다.

Q4: 연구에서 높이 50mm의 핀(Type B4)을 가진 방열판을 성공적으로 주조했는데, 이때 요구된 최소 사출 속도는 얼마였나요?

A4: Figure 15에 따르면, 높이 50mm, 팁 두께 0.5mm의 Type B4 방열판은 1.6 m·s⁻¹의 사출 속도에서 완전히 충전되었습니다. 이 속도는 ADC12로 더 두꺼운 핀(Type A)을 성형할 때 사용된 속도와 동일하며, Al-25%Si의 우수한 충전성을 보여줍니다.

Q5: Al-25%Si 합금 사용이 어떻게 경량화와 열 성능 향상을 동시에 가능하게 하나요?

A5: Al-25%Si의 뛰어난 충전성 덕분에 ADC12로는 만들 수 없었던 더 얇고 높은 핀을 제작할 수 있습니다. 이는 주어진 베이스 면적에서 총 표면적을 극대화하여 열 저항을 낮추고(성능 향상), 동시에 얇아진 핀과 합금 자체의 낮은 밀도(2.54 vs 2.69 g/cm³) 덕분에 전체 무게를 줄이는(경량화) 것을 가능하게 합니다. Figure 20과 21이 이 관계를 잘 보여줍니다.

결론: 더 높은 품질과 생산성을 향한 길

박육 다이캐스팅의 기술적 한계는 오랫동안 많은 산업 분야의 과제였습니다. 본 연구는 SemiSolid 다이캐스팅 기술과 과공정 Al-25%Si 합금의 조합이 이 문제에 대한 강력한 해결책이 될 수 있음을 명확히 보여주었습니다. 기존 ADC12 합금으로는 불가능했던 0.5mm 두께의 얇고 긴 핀을 성공적으로 성형함으로써, 무게는 줄이면서 방열 성능은 오히려 향상시키는 두 마리 토끼를 잡을 수 있는 가능성을 열었습니다.

연락처 : 02-2026-0450
이메일 : flow3d@stikorea.co.kr

저작권 정보

이 콘텐츠는 “Hiroshi Fuse 외 저자”의 논문 “Semisolid Die Casting of Hypereutectic Al–25%Si Alloy”를 기반으로 한 요약 및 분석 자료입니다.
출처: https://doi.org/10.2320/matertrans.P-M2020805

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아연도금강판 MIG 용접 최적화: Taguchi 기법을 활용한 인장 강도 및 연신율 극대화 방안

키워드

Primary Keyword: MIG 용접 최적화
Secondary Keywords: 아연도금강판 용접, Taguchi 기법, 용접 공정 변수, 인장 강도, 연신율, 용접 품질

Executive Summary

The Challenge: 아연도금강판의 MIG 용접 시, 최적화되지 않은 공정 변수로 인해 용접부의 품질이 저하되고 기계적 특성이 불안정해져 구조적 결함으로 이어질 수 있습니다.
The Method: Taguchi 기법의 L9 직교 배열을 사용하여 용접 전류, 용접 전압, 가스 유량 세 가지 핵심 변수의 조합을 체계적으로 평가했습니다.
The Key Breakthrough: 가스 유량이 인장 강도, 항복 강도, 연신율 등 용접부의 주요 기계적 특성을 결정하는 가장 지배적인 요인(기여율 45% 이상)임을 통계적으로 입증했습니다.
The Bottom Line: 특정 목적(강도 또는 연성)에 맞춰 최적화된 공정 변수 조합을 적용하면, 기존 방식 대비 용접부의 기계적 성능과 신뢰성을 획기적으로 향상시킬 수 있습니다.

The Challenge: Why This Research Matters for CFD Professionals

The Approach: Unpacking the Methodology

핵심 공정 변수:
- A (용접 전류): 130A (Level 1), 150A (Level 2), 180A (Level 3)
- B (용접 전압): 12V (Level 1), 15V (Level 2), 19V (Level 3)
- C (가스 유량): 13 L/min (Level 1), 14 L/min (Level 2), 15 L/min (Level 3)

The Breakthrough: Key Findings & Data

실험 데이터 분석 결과, 용접 품질을 결정하는 데 있어 특정 공정 변수가 다른 변수들보다 훨씬 더 큰 영향을 미친다는 사실이 명확히 드러났습니다.

Finding 1: 가스 유량이 용접 강도를 결정하는 가장 지배적인 요인

Finding 2: 강도와 연성을 위한 최적 조건은 서로 다름

Finding 3: 최적화된 변수는 실질적인 성능 향상으로 이어짐

Practical Implications for R&D and Operations

For Process Engineers: 이 연구는 가스 유량의 정밀한 제어가 용접 품질을 개선하는 가장 효과적인 방법임을 시사합니다. 논문에서 제시된 최적 조건(강도를 위한 A3B1C3, 연성을 위한 A3B3C3)은 현장 공정 최적화를 위한 강력한 초기 기준점을 제공합니다.
For Quality Control Teams: Table 6의 분산 분석 데이터는 기계적 특성이 가스 유량 변화에 매우 민감하다는 것을 보여줍니다. 이는 품질 검사 프로토콜에서 가스 유량에 대한 관리 기준을 강화하고 더 엄격하게 모니터링해야 할 필요성을 뒷받침합니다.
For Design Engineers: 강도와 연성을 최적화하는 변수 조합이 다르다는 발견은 매우 중요합니다. 이를 통해 부품 설계 단계에서부터 요구되는 기계적 특성(예: 높은 강성 또는 높은 인성)에 맞는 용접 절차를 사전에 지정할 수 있습니다.

Paper Details

The Effect of Metal Inert Gas Welding Parameters on the Weldability of Galvanised Steel

1. Overview:

Title: The Effect of Metal Inert Gas Welding Parameters on the Weldability of Galvanised Steel
Author: E. O. Aigboje
Year of publication: 2022
Journal/academic society of publication: International Journal of Emerging Scientific Research
Keywords: Metal inert gas, Percentage elongation, Process parameters, Taguchi method, Ultimate tensile strength, Yield strength

2. Abstract:

3. Introduction:

4. Summary of the study:

Background of the research topic:

Status of previous research:

Purpose of the study:

Core study:

5. Research Methodology

Research Design:

Data Collection and Analysis Methods:

Research Topics and Scope:

6. Key Results:

Key Results:

최적 공정 변수 조합:
- 극한 인장 강도(UTS) 최적 조건: A3B1C3 (전류 180A, 전압 12V, 가스 유량 15 L/min)
- 항복 강도(YS) 최적 조건: A3B1C3 (전류 180A, 전압 12V, 가스 유량 15 L/min)
- 연신율(%Elong) 최적 조건: A3B3C3 (전류 180A, 전압 19V, 가스 유량 15 L/min)
변수별 기여도 (ANOVA 분석):
- 가스 유량은 UTS(48.21%), YS(52.35%), %Elong(45.05%) 모두에서 가장 높은 기여도를 보였습니다.
- 용접 전압은 UTS(27.29%), YS(18.77%), %Elong(25.21%)에 기여했습니다.
- 용접 전류는 UTS(24.50%), YS(28.88%), %Elong(29.74%)에 기여했습니다.
성능 개선 확인: 최적화된 공정 변수를 적용한 용접물은 기존 공정 대비 S/N비가 크게 향상되었으며(예: 연신율에서 13.8262dB 개선), 샤르피 충격 에너지 값도 178J에서 246J로 증가하여 인성이 향상되었음을 확인했습니다.

Figure List:

Fig. 1 Setup for (a) Chappy test machine, (b) electric arc welding machine, (c) tensile test machine, (d) grinding machine, and (e) workpiece.
Fig. 2 Interactions between the levels of each process parameter (a) ultimate tensile strength, (b) yield strength, and (c) percentage elongation.

7. Conclusion:

8. References:

S. Irfan, V. Achwal, “An experimental study on the effect of MIG welding parameters on the weldability of galvanized steel,” International Journal on Emerging Technologies, vol. 5, no. 1, pp. 146-152, 2014.
P. Pondi, J. Achebo, and A. Ozigagun, “Prediction of tungsten inert gas welding process parameter using design of experiment and fuzzy logic,” Journal of Advances in Science and Engineering, vol. 4, no. 2, pp. 86-97, Apr. 2021.
H. A. Chotai, “A review on parameters controlling gas metal arc welding process,” International Conference on Current Trends, Nuicone, 2011.
S. Adolfsson, A. Bahrami, G. Bolmsj, I. Claesson, “On-line quality monitoring in short-circuit gas metal arc welding,” Weld, Res. Suppl., vol. 78, no. 2, pp. 59-73, 1999.
C. Ocheri, et al., “Spheroidal graphite iron production of furnace roof hangers,” Journal of Advances in Science and Engineering, vol. 4, no. 1, pp. 36-43, 2021
M. Nalbant, H. Gökkaya, G. Sur, “Application of Taguchi method in the optimization of cutting parameters for surface roughness in turning,” Materials & Design, vol. 28, pp. 1379-1385, 2007.
R. Sudhakaran, V. Vel Murugan, P. S. Sivasakthivel, M. Balaji, “Prediction and optimization of depth of penetration for stainless steel gas tungsten arc welded plates using artificial neural networks and simulated annealing algorithm,” Neural Computing & Applications, vol. 22, pp. 637-649, 2013.
A. G. Thakur, V. M. Nandedkar. “Optimization of the resistance spot welding process of galvanized steel sheet using the Taguchi method,” Arabian Journal for Science and Engineering, vol. 39, pp. 1171-1176, 2014.
J. Achebo, S. Salisu, “Reduction of undercuts in fillet welded joints using Taguchi optimization method,” Journal of Minerals and Materials Characterization and Engineering, vol. 3, pp. 171-179, 2015.
K. Srinivas, P. R. Vundavilli, M. M. Hussain, “Non-linear modelling of mechanical properties of plasma arc welded Inconel 617 plates,” Materials Testing, vol. 61, no. 8, pp. 770-778, 2019.
J. I. Achebo, “Optimization of GMAW protocols and parameters for improving weld strength quality applying the Taguchi method,” Proceedings of the World Congress on Engineering, WCE 2011, July 6 – 8, 2011, London, UK.

Expert Q&A: Your Top Questions Answered

Q1: 모든 변수를 조합하여 테스트하는 완전 요인 실험 대신 Taguchi 기법을 선택한 이유는 무엇입니까?

Q2: 가스 유량이 용접 품질에 가장 큰 영향을 미치는 물리적인 이유는 무엇입니까?

Q4: Table 7에서 연신율의 S/N비가 13.8262dB 개선되었다는 것은 실제적으로 어떤 의미를 가집니까?

Conclusion: Paving the Way for Higher Quality and Productivity

연락처 : 02-2026-0450
이메일 : flow3d@stikorea.co.kr

Copyright Information

This content is a summary and analysis based on the paper “The Effect of Metal Inert Gas Welding Parameters on the Weldability of Galvanised Steel” by “E. O. Aigboje”.
Source: https://doi.org/10.37121/ijesr.v4.197

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Figure 1 Example of Dproj at a (4 x 4) uniformly spaced pile group (Richardson and Davis, 2001)

비균일 간격 말뚝 세굴 예측: 새로운 보정 계수로 정확도를 높이는 방법

이 기술 요약은 S. Howard와 A. Etemad-Shahidi가 작성하여 2014년 5th International Symposium on Hydraulic Structures에 발표한 “Predicting Scour Depth around Non-uniformly Spaced Pile groups” 논문을 기반으로 하며, STI C&D에서 기술 전문가를 위해 분석하고 요약했습니다.

키워드

Primary Keyword: 비균일 간격 말뚝 세굴
Secondary Keywords: 세굴 깊이 예측, 교량 세굴, 수리학적 구조물, 경험적 공식, CFD

Executive Summary

도전 과제: 교량 말뚝 그룹 주변의 세굴 깊이를 예측하는 기존의 경험적 공식은 말뚝이 비균일하게 배열된 경우 정확도가 떨어져, 비경제적이거나 불안전한 설계를 초래할 수 있습니다.
연구 방법: 비균일 간격 말뚝에 대한 실험실 데이터를 사용하여 기존 세굴 예측 공식들의 성능을 평가하고, 그중 가장 정확한 공식을 기반으로 새로운 보정 계수를 제안했습니다.
핵심 돌파구: Ghaemi et al. (2013)의 공식에 새로운 보정 계수를 적용하여 예측 정확도를 획기적으로 개선했으며, 산포 지수(SI)를 43%에서 4.5%로, 편향(DR)을 10% 미만으로 줄였습니다.
핵심 결론: 이제 엔지니어들은 비균일 간격 말뚝 그룹 주변의 세굴 깊이를 더 신뢰성 있고 정확하게 예측할 수 있는 경험적 공식(식 10)을 활용하여 더 안전하고 효율적인 교량 기초 설계를 수행할 수 있습니다.

도전 과제: 이 연구가 CFD 전문가에게 중요한 이유

교량과 같은 수중 구조물의 구조적 안정성을 보장하기 위해서는 말뚝 주변의 세굴(scour) 깊이를 정확하게 예측하는 것이 필수적입니다. 세굴은 물의 흐름으로 인해 구조물 기초 주변의 토사가 침식되는 현상으로, 구조물의 불안정성을 야기할 수 있습니다. 지난 수십 년간 균일한 간격의 말뚝 그룹에 대한 연구는 많이 이루어졌지만, 실제 현장에서 자주 접하는 비균일 간격 말뚝 배열에 대한 예측 공식은 여전히 정확성에 한계가 있었습니다. 기존 공식들은 실제보다 과도하게 보수적인 예측을 하거나, 특정 조건에서는 실제 현상을 제대로 모사하지 못하는 문제를 안고 있었습니다. 이는 불필요한 공사 비용을 증가시키거나, 반대로 구조물의 안전을 위협할 수 있는 중대한 문제입니다. 본 연구는 이러한 기술적 격차를 해소하고, 비균일 간격 말뚝 그룹에 대한 보다 정확한 세굴 깊이 예측 방법을 개발하기 위해 시작되었습니다.

연구 접근법: 방법론 분석

본 연구는 기존에 발표된 Amini et al. (2011)의 실험실 기반 연구 데이터를 활용하여 기존 접근법들의 성능을 검증했습니다. 이 실험 데이터는 2×2 및 3×5 배열의 비균일 간격 말뚝 그룹에 대한 것으로, 46m 길이의 직사각형 수로에서 8시간 동안 실험이 진행되었습니다.

연구진은 다음과 같은 기존의 주요 경험적 공식들을 평가 대상으로 삼았습니다. 1. Richardson and Davis (2001) 공식 2. Ataie-Ashtiani and Beheshti (2006) 공식 3. Ghaemi et al. (2013) 공식

비균일 간격을 공식에 적용하기 위해, 흐름에 평행한 방향과 수직인 방향의 간격을 산술 평균한 값(G₁)과 기하 평균한 값(G₂) 두 가지를 모두 테스트했습니다. 각 공식의 예측 정확도는 RMSE(평균 제곱근 오차), SI(산포 지수), CC(상관 계수), DR(불일치 비율)과 같은 정량적 지표를 사용하여 측정 및 비교되었습니다. 분석 결과, 가장 우수한 성능을 보인 Ghaemi et al. (2013) 공식을 기반으로 비균일 간격의 영향을 더 정확하게 반영하기 위한 새로운 보정 계수를 개발하는 방식으로 연구가 진행되었습니다.

핵심 돌파구: 주요 발견 및 데이터

결과 1: 기존 공식들은 비균일 간격 말뚝 세굴을 심각하게 과대 예측함

기존 공식들을 비균일 간격 말뚝 데이터에 적용한 결과, 예측 정확도가 매우 낮은 것으로 나타났습니다. Table 1의 데이터에 따르면, Richardson and Davis (2001) 공식은 산포 지수(SI)가 256%에 달하고 불일치 비율(DR)이 4.19로, 실제 세굴 깊이보다 평균 4배 이상 과대 예측했습니다. Ataie-Ashtiani and Beheshti (2006) 공식은 이보다 개선되었지만, 여전히 SI가 145%, DR이 2.74로 실제 측정값보다 2배 이상 과대 예측하는 경향을 보였습니다. 이는 기존 공식들이 비균일 간격 배열의 복잡한 수리적 상호작용을 제대로 반영하지 못하며, 지나치게 보수적인 결과를 도출함을 시사합니다.

결과 2: 새로운 보정 계수 도입으로 예측 정확도 획기적 향상

여러 공식 중 Ghaemi et al. (2013) 공식이 SI 43%, DR 1.50으로 가장 나은 초기 성능을 보였습니다. 연구진은 이 공식을 기반으로 비균일 간격의 영향을 보정하기 위한 새로운 계수 KG = 0.89G₂⁻⁰.³⁵를 제안했습니다. 이 보정 계수를 적용한 새로운 공식(식 10)은 놀라운 성능 향상을 보였습니다. Table 1에서 수정된 공식(“Ghaemi et al. (2013) using G₂, corrected”)의 정확도 지표를 보면, SI는 4.5%로 대폭 감소했고 DR은 1.09로 1에 매우 근접했습니다. 이는 편향이 거의 없는 매우 정확한 예측이 가능해졌음을 의미합니다. Figure 3의 그래프는 기존 공식(파란색 마름모)의 예측값이 측정값과 큰 차이를 보이는 반면, 수정된 공식(녹색 원)의 예측값은 측정값과 거의 일치하는 대각선에 분포하는 것을 시각적으로 명확히 보여줍니다.

R&D 및 운영을 위한 실질적 시사점

공정 엔지니어 (수리/토목 엔지니어)에게: 본 연구에서 제안된 새로운 공식(식 10)을 사용하면 비균일 간격 말뚝 기초 주변의 세굴 깊이를 훨씬 더 정확하게 예측할 수 있습니다. 이는 구조물의 안정성을 확보하면서도 과설계를 방지하여 경제적인 교량 기초 설계를 가능하게 합니다.
품질 관리 팀 (설계 검토 팀)에게: 논문의 Table 1 데이터는 기존 공식들이 특정 조건에서 얼마나 큰 오차를 발생시킬 수 있는지를 명확히 보여줍니다. 이는 현재 사용 중인 설계 기준을 재검토하고, 본 연구에서 제안된 것과 같이 더 정확한 예측 방법을 도입할 필요성을 시사하는 중요한 근거가 될 수 있습니다.
설계 엔지니어에게: 연구 결과는 흐름 방향과 직각 방향의 말뚝 간격 비균일성이 세굴 깊이에 중대한 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. 기하 평균 간격(G₂)을 포함하는 새로운 공식은 복잡한 말뚝 배열 설계 시 더 신뢰할 수 있는 예측 도구를 제공하며, 초기 설계 단계에서부터 안정성을 고려하는 데 유용합니다.

논문 상세 정보

Predicting Scour Depth around Non-uniformly Spaced Pile groups

1. 개요:

제목: Predicting Scour Depth around Non-uniformly Spaced Pile groups
저자: S. Howard, A. Etemad-Shahidi
발행 연도: 2014
발행 학술지/학회: 5th International Symposium on Hydraulic Structures
키워드: Empirical Formulae, Current, Scour, Bridges, Piers, Complex Piers.

2. 초록:

말뚝 세굴은 지지하는 구조물에 불안정성을 유발할 수 있습니다. 안전하고 경제적으로 건전한 설계를 보장하는 것은 더 넓은 지역 사회에 필수적입니다. 말뚝 그룹에서의 세굴에 대해 많은 실험실 연구가 수행되었지만, 예측 공식에는 여전히 상당한 격차가 있습니다. 이 연구는 비균일 간격의 말뚝 배열에 대한 세굴 공식을 개발하기 위해 수행되었습니다. 이 연구는 문헌에서 발견된 실험실 실험을 기반으로 했습니다. 균일한 간격의 말뚝 그룹에 대한 이전의 경험적 공식들이 먼저 그 성능을 가늠하기 위해 사용되었습니다. 세굴 깊이를 더 정확하게 예측한 공식이 그 후 수정되었습니다. Ghaemi et al. (2013)의 접근 방식은 다른 시도된 경험적 공식들보다 성능이 뛰어났습니다. 이 공식을 사용하여 예측 정확도를 높이기 위한 보정 계수가 제안되었습니다. 간격 대 직경 비율 또한 두 방향의 비균일 간격을 포함하도록 수정되었습니다.

3. 서론:

교량 구조물을 설계할 때, 말뚝 세굴 깊이의 정확한 예측은 엔지니어가 구조적 무결성과 안전한 설계를 보장하는 데 필수적입니다. 흐름, 해저, 말뚝 그룹 간의 상호작용의 복잡성으로 인해 세굴 깊이 예측은 어려운 과제이며, 사용 가능한 경험적 공식은 정확도가 제한적입니다. 현재, 비균일 간격 말뚝 그룹 주변의 흐름에 의한 세굴에 대한 연구는 여전히 제한적입니다. 이 연구의 목적은 (a) 비균일 간격 말뚝 그룹 주변의 흐름에 의한 세굴 깊이를 예측하는 기존 공식의 성능을 평가하고, (b) 위에서 언급한 구성에 대한 세굴 깊이 예측을 위한 새로운 공식을 개발하는 것입니다.

4. 연구 요약:

연구 주제의 배경:

교량 기초로 사용되는 말뚝 그룹 주변의 세굴 현상은 구조물의 안정성에 직접적인 영향을 미치는 중요한 문제입니다. 특히, 말뚝의 간격이 균일하지 않은 경우, 흐름의 복잡성이 증가하여 세굴 깊이를 예측하기가 더욱 어려워집니다.

이전 연구 현황:

Richardson and Davis (2001), Salim and Jones (1998), Ataie-Ashtiani and Beheshti (2006) 등 여러 연구자들이 균일 간격 말뚝 그룹에 대한 세굴 공식을 제안했습니다. 그러나 비균일 간격 말뚝 배열에 대한 연구는 Amini et al. (2011) 이전에는 거의 이루어지지 않았으며, 이를 정확히 예측할 수 있는 검증된 공식이 부족한 실정이었습니다.

연구 목적:

본 연구는 비균일 간격 말뚝 그룹에 적용할 수 있는 정확한 세굴 깊이 예측 공식을 개발하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해, 기존 공식들의 성능을 비균일 간격 데이터에 대해 평가하고, 가장 성능이 좋은 공식을 수정하여 새로운 공식을 제안하고자 했습니다.

핵심 연구:

문헌에서 수집한 비균일 간격 말뚝 그룹(2×2, 3×5 배열)의 실험 데이터를 사용하여, 세 가지 주요 경험적 공식의 예측 정확도를 정량적으로 비교 분석했습니다. 분석 결과, Ghaemi et al. (2013)의 공식이 가장 우수한 성능을 보였으며, 연구진은 이 공식에 흐름과 평행 및 수직 방향의 비균일 간격을 모두 고려하는 새로운 보정 계수를 도입하여 예측 정확도를 크게 향상시킨 새로운 공식을 개발했습니다.

5. 연구 방법론

연구 설계:

본 연구는 Amini et al. (2011)이 수행한 실험실 실험 데이터를 기반으로 기존 경험적 공식들의 성능을 평가하고, 이를 바탕으로 새로운 공식을 개발하는 방식으로 설계되었습니다.

Figure 2 Definition sketch for 3 x 4 pile group (Amini et al. 2011)

데이터 수집 및 분석 방법:

데이터는 Amini et al. (2011)의 연구에서 수집되었으며, 이 데이터는 46m 길이의 수로에서 2×2 및 3×5 비균일 간격 말뚝 배열에 대해 8시간 동안 측정된 세굴 깊이 값입니다. 수집된 데이터와 각 공식의 예측값을 비교하기 위해 RMSE, SI, CC, DR과 같은 통계적 정확도 지표를 사용하여 정량적 분석을 수행했습니다.

연구 주제 및 범위:

연구는 정상류(steady flow) 조건 하에서 비응집성 균일 퇴적물로 구성된 하상에 설치된 비균일 간격 말뚝 그룹 주변의 국부 세굴에 초점을 맞춥니다. 말뚝 직경은 0.06m, 수심은 0.24m로 고정되었습니다.

6. 주요 결과:

주요 결과:

Richardson and Davis (2001) 및 Ataie-Ashtiani and Beheshti (2006) 공식은 비균일 간격 말뚝 그룹의 세굴 깊이를 심각하게 과대 예측했습니다 (각각 평균 4배, 2배 이상).
Ghaemi et al. (2013) 공식은 다른 공식들보다 우수한 성능을 보였으나, 여전히 세굴 깊이를 약 50% 과대 예측했습니다.
두 방향의 비균일 간격을 고려한 기하 평균 간격(G₂)을 사용하는 것이 산술 평균(G₁)보다 약간 더 나은 예측 결과를 보였습니다.
Ghaemi et al. (2013) 공식에 KG = 0.89G₂⁻⁰.³⁵라는 새로운 보정 계수를 도입한 결과, 산포 지수(SI)가 4.5%, 불일치 비율(DR)이 1.09로 예측 정확도가 획기적으로 향상되었습니다.

그림 목록:

Figure 1 Example of Dproj at a (4 x 4) uniformly spaced pile group (Richardson and Davis, 2001)
Figure 2 Definition sketch for 3 x 4 pile group (Amini et al. 2011)
Figure 3 Comparison of the measured and predicted scour depths utilising the correction factor for Ghaemi et al. (2013) formula

7. 결론:

본 연구를 통해 기존 경험적 공식에 보정 계수를 도입하여 비균일 간격 말뚝 그룹 주변의 세굴 깊이를 정확하게 예측할 수 있음을 확인했습니다. Ghaemi et al. (2013)의 접근법이 다른 공식들보다 우수했으며, 여기에 두 방향의 비균일 말뚝 간격 효과를 통합하기 위한 보정 계수를 도입했습니다. 그 결과, 엔지니어들이 비균일 간격 말뚝 그룹 주변의 세굴 깊이를 예측하는 데 쉽게 사용할 수 있는 매우 간단하고 정확한 공식이 탄생했습니다.

8. 참고 문헌:

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전문가 Q&A: 자주 묻는 질문

Q1: 연구에서 G₁ (산술 평균)과 G₂ (기하 평균)라는 두 가지 다른 평균 간격 계산법을 테스트한 이유는 무엇인가요?

A1: 비균일 간격 말뚝 그룹은 흐름에 평행한 간격(Gn)과 수직인 간격(Gm)이 다릅니다. 이 두 가지 다른 간격이 세굴에 미치는 복합적인 영향을 단일 값으로 표현하기 위해 두 가지 방법을 테스트했습니다. G₁은 단순 평균이고, G₂는 두 간격의 제곱합의 제곱근으로, 2차원적 분포를 더 잘 반영할 수 있습니다. 분석 결과 G₂를 사용했을 때 예측 정확도가 약간 더 높았으며, 이는 세굴 현상이 두 방향의 간격에 복합적으로 영향을 받는다는 것을 시사합니다.

Q2: 논문에서 Ghaemi et al. (2013)의 공식 중 식 (4b)만 사용한 이유는 무엇이며, 이것이 시사하는 바는 무엇인가요?

A2: Ghaemi et al. (2013)은 간격 대 직경 비율(G/D)의 범위에 따라 세 가지 다른 공식을 제안했습니다. 본 연구에서 사용된 Amini et al. (2011)의 모든 실험 데이터는 0.8 < G/D < 3.1 범위에 속했습니다. 따라서, 이 범위에 해당하는 식 (4b)만이 분석에 사용되었습니다. 이는 본 연구에서 개발된 보정 계수와 최종 공식이 해당 G/D 범위 내에서 가장 높은 유효성을 가짐을 의미합니다.

Q3: Richardson and Davis (2001) 공식 대신 Ghaemi et al. (2013) 공식을 수정의 기반으로 선택한 이유는 무엇인가요?

A3: Table 1의 초기 성능 평가에서 Ghaemi et al. (2013) 공식이 다른 공식들에 비해 월등히 나은 예측 성능을 보였기 때문입니다. Richardson and Davis 공식은 오차가 4배 이상으로 매우 컸지만, Ghaemi 공식은 1.5배 수준으로 상대적으로 작았습니다. 더 나은 초기 성능을 보이는 공식을 기반으로 수정하는 것이 더 적은 보정으로 더 높은 정확도를 달성할 수 있는 합리적인 접근법입니다.

Q4: Figure 3에서 파란색 마름모(기존 공식)와 녹색 원(수정된 공식)의 차이가 실질적으로 의미하는 바는 무엇인가요?

A4: Figure 3에서 대각선은 예측값과 측정값이 완벽하게 일치하는 이상적인 상태를 나타냅니다. 파란색 마름모는 대각선보다 훨씬 위쪽에 분포하는데, 이는 기존 공식이 실제 세굴 깊이보다 훨씬 깊게 예측(과대 예측)하고 있음을 의미합니다. 반면, 녹색 원은 대각선 주변에 밀집해 있어, 수정된 공식이 실제 세굴 깊이를 매우 정확하게 예측하고 있음을 시각적으로 보여줍니다. 이는 더 안전하고 경제적인 설계로 이어질 수 있는 중요한 개선입니다.

Q5: 새로운 보정 계수가 G₂의 함수로 표현되었습니다. 이 관계의 물리적 의미는 무엇인가요?

A5: 보정 계수 KG가 G₂⁻⁰.³⁵에 비례한다는 것은, 말뚝 간의 평균 간격(G₂)이 넓어질수록 세굴 깊이를 줄이는 효과가 있다는 것을 의미합니다. 이는 간격이 넓어지면 개별 말뚝처럼 거동하여 상호 간섭 효과가 줄어들고, 전체적인 흐름 교란이 감소하기 때문으로 해석할 수 있습니다. G₂를 사용함으로써 흐름 방향과 수직 방향의 간격을 모두 고려하여 이러한 물리적 현상을 더 정확하게 공식에 반영한 것입니다.

Q6: 논문에서는 개발된 공식이 사용된 데이터셋의 범위를 벗어나면 유효하지 않을 수 있다고 언급했습니다. 엔지니어들이 유의해야 할 주요 한계점은 무엇인가요?

A6: 엔지니어들은 이 공식을 적용할 때, 사용된 실험 조건(예: G/D 비율, 수심, 유속, 퇴적물 입자 크기 등)과 유사한 환경인지 확인해야 합니다. 예를 들어, 본 연구는 0.8 < G/D < 3.1 범위의 데이터에 기반하므로, 이 범위를 크게 벗어나는 매우 좁거나 넓은 간격의 말뚝 그룹에는 공식이 유효하지 않을 수 있습니다. 또한, 본 연구는 정상류 조건에서의 맑은 물 세굴(clear-water scour)을 다루었으므로, 부유사가 많은 조건이나 파랑에 의한 세굴에는 다른 접근이 필요할 수 있습니다.

결론: 더 높은 품질과 생산성을 위한 길

비균일 간격 말뚝 세굴 예측의 부정확성은 오랫동안 교량 설계 분야의 난제였습니다. 본 연구는 기존 공식의 한계를 명확히 하고, Ghaemi et al. (2013)의 공식에 간단하면서도 강력한 보정 계수를 도입함으로써 이 문제를 해결할 수 있는 실질적인 돌파구를 제시했습니다. 이 새로운 공식은 엔지니어들에게 비균일 말뚝 배열에 대한 더 신뢰성 있는 예측 도구를 제공하여, 구조물의 안전성을 향상시키고 불필요한 비용을 절감하는 데 기여할 것입니다.

STI C&D는 최신 산업 연구 결과를 적용하여 고객이 더 높은 생산성과 품질을 달성할 수 있도록 최선을 다하고 있습니다. 이 논문에서 논의된 과제가 귀사의 운영 목표와 일치한다면, 저희 엔지니어링 팀에 연락하여 이러한 원칙을 귀사의 구성 요소에 어떻게 구현할 수 있는지 알아보십시오.

연락처 : 02-2026-0442
이메일 : flow3d@stikorea.co.kr

저작권 정보

이 콘텐츠는 “S. Howard, A. Etemad-Shahidi”의 논문 “[Predicting Scour Depth around Non-uniformly Spaced Pile groups]”을 기반으로 한 요약 및 분석 자료입니다.
출처: https://doi.org/10.14264/uql.2014.38

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Fig. 4. Stereoscope images of the weld bead geometry.

플라즈마 분체 용접(PTA) 공정 최적화: D2 강철 부품의 내마모성 극대화 방안

이 기술 요약은 F. García-Vázquez 외 저자가 Materials Science Forum (2013)에 발표한 논문 “[Analysis of weld bead parameters of overlay deposited on D2 steel components by plasma transferred arc (PTA) process.]”를 기반으로 하며, STI C&D에서 기술 전문가가 분석 및 요약했습니다.

키워드

Primary Keyword: 플라즈마 분체 용접 (PTA)
Secondary Keywords: D2 강철, 오버레이 용접, 용접 비드, 내마모성, 희석률

Executive Summary

The Challenge: D2 공구강 부품은 심한 마모에 노출되어 수명이 단축되므로, 효과적인 표면 강화 기술이 필요합니다.
The Method: 플라즈마 분체 용접(PTA) 공정을 사용하여 D2 강철 기판에 니켈 기반 초경합금 오버레이를 증착하고, 용접 전류 및 이동 속도와 같은 공정 변수가 미치는 영향을 분석했습니다.
The Key Breakthrough: 용접 이동 속도를 높이고 용접 전류를 낮추면 기판과의 희석률이 감소하며, 균일한 탄화물 석출 영역이 형성되어 내마모성이 크게 향상됨을 확인했습니다.
The Bottom Line: PTA 공정 변수의 정밀한 제어를 통해 D2 강철 부품의 표면 경도와 내마모성을 극대화하여 부품 수명을 연장하고 보수 비용을 절감할 수 있습니다.

The Challenge: Why This Research Matters for CFD Professionals

금속-기계 산업에서는 심한 마모에 노출된 공구강 부품의 복구 및 수명 연장이 지속적인 과제로 남아있습니다. 특히 D2 강철과 같은 고탄소, 고크롬 냉간 공구강은 다이, 펀치 등 고부하 작업에 사용되지만 마모로 인한 손상이 잦습니다. 기존의 가스 텅스텐 아크 용접(GTAW)이나 산소 연료 용접(OFW) 방식은 오버레이 품질이나 희석률 제어에 한계가 있었습니다.

이러한 배경에서 플라즈마 분체 용접(PTA)은 고품질의 야금학적 결합을 이루면서도 희석률이 낮은 오버레이 층을 형성할 수 있는 첨단 표면 처리 기술로 주목받고 있습니다. PTA 공정은 산화물이나 불순물 개재가 적고 균일성이 높은 코팅을 생성하여 부품의 내마모성과 내식성을 획기적으로 향상시킬 수 있습니다. 이 연구는 PTA 공정 변수가 D2 강철의 오버레이 품질에 미치는 영향을 정량적으로 분석하여, 마모된 부품의 재생 및 성능 향상을 위한 최적의 공정 조건을 찾는 것을 목표로 합니다.

Fig. 1. (a) Cross section microstructure of the weld bead. (b) EDXS spectrum of the metal alloy.

The Approach: Unpacking the Methodology

본 연구에서는 자동화된 플라즈마 분체 용접(PTA) 하드페이싱 공정을 사용하여 D2 공구강 평판(140mm x 60mm x 20mm) 위에 니켈 기반 합금과 텅스텐 카바이드 혼합 분말을 증착했습니다. D2 강철의 화학적 조성은 표 1에 명시되어 있습니다.

핵심 공정 변수인 용접 전류, 이동 속도, 예열 온도, 오실레이션 폭을 표 2와 같이 5가지 수준으로 설정하여 실험을 설계했습니다. 가스 유량과 토치 이격 거리는 일정하게 유지했습니다. 연구진은 이러한 독립적으로 제어 가능한 변수들이 용접 비드의 형상과 품질에 미치는 중요한 영향을 규명하고자 했습니다.

증착된 오버레이 층의 미세구조적 특성은 주사전자현미경(SEM)과 에너지 분산형 X선 분광법(EDXS)을 통해 분석했으며, 기계적 특성을 평가하기 위해 경도 시험과 마모 시험을 수행했습니다. 이 체계적인 접근법을 통해 각 공정 변수가 최종 오버레이 층의 야금학적 특성과 기계적 성능에 미치는 영향을 정밀하게 평가할 수 있었습니다.

The Breakthrough: Key Findings & Data

Finding 1: 공정 변수가 희석률에 미치는 영향

희석률(Dilution)은 모재가 녹아 오버레이 층과 섞이는 정도로, 오버레이의 성능을 저하시키는 주요 요인입니다. 연구 결과, 용접 이동 속도와 용접 전류가 희석률에 상반된 영향을 미치는 것으로 나타났습니다.

그림 5에서 볼 수 있듯이, 용접 이동 속도가 0.3 m/min에서 1.5 m/min으로 증가함에 따라 희석률은 약 42%에서 25%로 지속적으로 감소했습니다. 이는 이동 속도가 빨라질수록 단위 길이당 용접부에 가해지는 열 입력이 줄어들어 모재의 용융이 억제되기 때문입니다.
반면, 그림 6은 용접 전류가 65A에서 105A로 증가할 때 희석률이 약 25%에서 40%로 비례하여 증가하는 경향을 보여줍니다. 전류 증가는 아크 에너지를 높여 모재를 더 많이 녹이기 때문입니다. 따라서 낮은 희석률과 고품질의 오버레이를 위해서는 높은 이동 속도와 낮은 용접 전류를 적용하는 것이 유리합니다.

Finding 2: 오버레이 층의 경도 및 내마모성 향상

PTA 공정을 통해 형성된 니켈 기반 오버레이 층은 D2 강철 모재보다 월등한 기계적 특성을 보였습니다.

그림 7a의 경도 프로파일은 용접 비드 상단에서 약 58 HRC, 텅스텐 카바이드가 집중된 영역에서는 최대 약 72 HRC의 매우 높은 경도를 나타냈습니다. 이는 단단한 탄화물 입자가 효과적으로 분포되어 있음을 의미합니다.
그림 8의 마모 시험 결과는 이러한 특성의 실용적 이점을 명확히 보여줍니다. 니켈 기반 필러 금속(Ni Filler Metal)으로 오버레이된 D2 강철은 D2 모재(D2 Base Metal)나 D2 필러 금속(D2 Filler Metal)에 비해 현저히 낮은 마모 계수(wear coefficient)를 기록했습니다. 이는 균일한 탄화물 석출 영역 덕분에 표면의 내마모성이 크게 향상되었음을 입증합니다.

Practical Implications for R&D and Operations

For Process Engineers: 이 연구는 PTA 공정에서 용접 이동 속도를 높이고 전류를 낮추는 것이 희석률을 최소화하고 고품질 오버레이를 얻는 데 기여할 수 있음을 시사합니다. 예열 공정은 균열을 줄이는 데 매우 중요하므로 반드시 고려해야 합니다.
For Quality Control Teams: 논문의 그림 7에 나타난 경도 프로파일은 오버레이 층의 품질을 평가하는 중요한 지표가 될 수 있습니다. 특히 탄화물 영역에서 경도가 급격히 증가하는지 확인하여 오버레이의 내마모 성능을 예측하고, 이를 새로운 품질 검사 기준으로 설정할 수 있습니다.
For Design Engineers: 이 연구 결과는 마모된 부품을 보수하거나 신규 부품의 내구성을 향상시키는 데 PTA 오버레이가 효과적인 솔루션임을 보여줍니다. 특히 판금 다이와 같이 높은 내마모성이 요구되는 부품의 수명을 연장하는 데 직접적으로 적용할 수 있습니다.

Paper Details

Analysis of weld bead parameters of overlay deposited on D2 steel components by plasma transferred arc (PTA) process.

1. Overview:

Title: Analysis of weld bead parameters of overlay deposited on D2 steel components by plasma transferred arc (PTA) process.
Author: F. García-Vázquez, A. Aguirre, A. Arizmendi, H. M. Hernández-García, L. Santiago-Bautista, J. Acevedo and B. Vargas-Arista
Year of publication: 2013
Journal/academic society of publication: Materials Science Forum Vol. 755
Keywords: PTA process, weld bead, overlay, D2 steel, wear.

2. Abstract:

Plasma Transferred Arc (PTA) process is increasingly used in applications where enhancement of wear, corrosion and heat resistance of metals surface is required. The shape of weld bead geometry affected by the PTA welding process parameters is an indication of the quality of the weld. PTA is a versatile method of depositing high-quality metallurgically fused deposits on relatively low cost surfaces. The overlay deposited is an alloy that is hard and more corrosion resistant than counterparts laid down by Gas Tungsten Arc Welding (GTAW) or Oxy Fuel Welding (OFW) processes. Weld deposits are characterized by very low levels of inclusions, oxides, and discontinuities. This process produces smooth deposits that significantly reduce the amount of post weld machining required. Metal-Mechanic industry continuously requires recovering tool steel components subjected to severe wear. The steel known as D2 is considered to be a high carbon, high chromium cold work tool steel. In this research, weld beads were deposited on D2 steel by using PTA process with different parameters as welding current and travel speed using base nickel filler metal. In order to evaluate the metallurgical features on the weld beads/substrate interface a microstructural characterization was performed by using Scanning Electron Microscopy (SEM) and to evaluate the mechanical properties was conducted the wear test.

3. Introduction:

In the recent years, PTA surfacing has an extensive use in applications such as valve industries, hydraulic machineries, mining industries, chemical and thermal power plants etc. PTA process can be considered as an advanced Gas Tungsten Arc welding process more widely used for overlay applications. Weld deposition of hardfacing alloys is commonly employed to enhance the tribological life of engineering components subjected to hostile environments. The reclamation of worn out metal parts is demanded worldwide and for this demand PTA hardfacing of hard, wear resistant thin surface layer of metals and alloys on suitable substrates is one of the proven surfacing techniques [1]. This Process stands out for its high quality, metalurgically bonded with substrate and low diluted overlays. These overlays also exhibit high homogeneity, low oxide content, and low concentrations of other unwanted inclusions [2]. In this process the metal and alloy powder is carried from the powder feeder to the central electrode holder in the arc-gas stream. From the electrode holder the powder is directed to the constricted arc zone, where it is melted and fusion bonded to the base metal. Thus, smooth, thin deposits of overlays can be made through this way of precise control of feedstock by PTA welding process [3,4].

4. Summary of the study:

Background of the research topic:

PTA 표면 처리 공정은 금속 표면의 내마모성, 내식성, 내열성을 향상시키기 위해 널리 사용됩니다. 특히 심한 마모 환경에 노출되는 D2 공구강과 같은 부품의 수명을 연장하고 복구하는 데 효과적인 기술로 주목받고 있습니다.

Status of previous research:

기존 연구들은 PTA 공정이 GTAW(가스 텅스텐 아크 용접)보다 진보된 오버레이 기술이며, 기판과의 희석률이 낮고 균일하며 불순물이 적은 고품질의 오버레이 층을 형성한다고 보고했습니다 [1, 2]. 또한 분말 형태의 재료를 정밀하게 제어하여 얇고 부드러운 증착층을 만들 수 있는 장점이 있습니다 [3, 4].

Purpose of the study:

본 연구의 목적은 PTA 공정을 사용하여 D2 강철 위에 니켈 기반 합금 오버레이를 증착할 때, 용접 전류 및 이동 속도와 같은 핵심 공정 변수가 용접 비드의 형상, 미세구조 및 기계적 특성(경도, 내마모성)에 미치는 영향을 분석하는 것입니다. 이를 통해 D2 강철 부품의 성능을 최적화할 수 있는 공정 조건을 규명하고자 합니다.

Core study:

연구의 핵심은 다양한 용접 전류와 이동 속도 조건에서 D2 강철 기판에 PTA 오버레이 용접을 수행하고, 생성된 용접 비드의 단면을 분석하는 것입니다. SEM을 이용한 미세구조 관찰, 희석률 계산, 경도 프로파일 측정, 마모 시험을 통해 공정 변수와 오버레이 층의 품질 간의 상관관계를 정량적으로 평가했습니다.

5. Research Methodology

Research Design:

본 연구는 D2 강철 평판에 니켈 기반 합금 분말을 PTA 공정으로 증착하는 실험적 설계를 따릅니다. 용접 전류, 이동 속도, 예열 온도, 오실레이션 폭을 주요 변수로 설정하고, 표 2에 제시된 바와 같이 각 변수를 5개 수준으로 변경하며 실험을 수행했습니다.

Data Collection and Analysis Methods:

미세구조 및 성분 분석: 주사전자현미경(SEM)과 에너지 분산형 X선 분광법(EDXS)을 사용하여 용접 비드 단면, 계면, 열영향부(HAZ)의 미세구조와 화학 조성을 분석했습니다.
용접 비드 형상 및 희석률 분석: 입체 현미경으로 용접 비드 단면 이미지를 촬영하고, 기하학적 형상(그림 3)을 기반으로 희석률을 계산했습니다.
기계적 특성 평가: 마이크로 경도 시험기를 사용하여 오버레이 층의 깊이에 따른 경도 프로파일을 측정했으며, 마모 시험을 통해 내마모성을 정량적으로 평가했습니다.

Research Topics and Scope:

연구의 범위는 D2 공구강에 대한 PTA 하드페이싱 공정에 국한됩니다. 주요 연구 주제는 PTA 공정 변수(특히 용접 전류와 이동 속도)가 오버레이 층의 희석률, 경도, 내마모성에 미치는 영향을 분석하는 것입니다. 이를 통해 고성능 내마모 코팅을 위한 최적의 공정 조건을 도출하는 것을 목표로 합니다.

6. Key Results:

Key Results:

희석률은 이동 속도가 증가함에 따라 지속적으로 감소하고, 용접 전류가 증가함에 따라 증가합니다.
예열은 용접 비드의 균열을 줄이는 데 매우 중요한 역할을 합니다.
PTA 공정 적용 중 금속 합금 자체의 미세구조적 변화는 관찰되지 않았습니다.
경도 값은 탄화물 영역에서 크게 증가하므로, 가공 후 내마모성이 우수한 오버레이 층을 얻을 수 있습니다.
니켈 기반 필러 금속을 사용함으로써 표면의 내마모성이 크게 향상됩니다.
PTA 공정으로 증착된 오버레이의 우수한 경도 덕분에 판금 다이와 같이 내마모성이 요구되는 부품의 보수 방법으로 활용될 수 있습니다.

Figure List:

Fig. 1. (a) Cross section microstructure of the weld bead. (b) EDXS spectrum of the metal alloy.
Fig. 2. (a) Microstructure of the interface zone between weld bead and base metal. (b) EDXS spectrum of the interface zone.
Fig. 3. Weld bead geometry.
Fig. 4. Stereoscope images of the weld bead geometry.
Fig. 5. Effect of travel speed on dilution percentage.
Fig. 6. Effect of welding current on dilution percentage.
Fig. 7. (a) Hardness profile in the overlay. (b) Microstructure showing the indentation zones carried out in the overlay.
Fig. 8. Wear coefficient of the filler metals.

7. Conclusion:

Dilution percentage decreases constantly with increase in travel speed. This is attributed to the reduced heat input per unit length of weld bead when travel speed is increased.
Preheat is very important because it reduces the cracking in the weld bead.
There are not microstructural changes in the metal alloy during the PTA process application.
The hardness values increase in the carbide zone, therefore after machining there will be an overlay with wear resistance properties.
Wear resistance on the surface is improved using nickel based filler metal.
Due to hardness of the deposited overlay by PTA is improved it can be used as refurbishment method in components where wear resistance is required as sheet metal dies.

8. References:

[1] B. Howard, Surfacing for wear resistance, Stephen Helba et al. (eds.), Modern Welding Technology, Prentice Hall Inc., New Jersey 2002, 721-726.
[2] E. Gruzdys and S. Meskinis, Influence of Plasma Transferred Arc Process Parameters on Structure and Mechanical Properties of Wear Resistive NiCrBSi-WC/Co Coatings, Materials Science 17 (2011) 140-144.
[3] H. Eschnauer, Hard material powders and hard alloy powders for plasma surface coating, Thin Solid Films 73 (1980) 1-17.
[4] C.R. Das, S.K. Albert, A.K., Bhaduri and G. Kempulraj, A novel procedure for fabrication of wear-resistant bushes for high-temperature application, Journal of Materials Processing Technology 141 (2003) 60-66.
[5] A.I. Khuri and J.A. Cornell: Response surfaces, Designs and analyses, Marcel Dekker Inc., New York (1996).
[6] C. Katsich and E. Badisch, Effect of carbide degradation in a Ni-based hardfacing under abrasive and combined impact/abrasive conditions, Surface Coating Technology 206 (2011) 1062-1068.
[7] C. Katsich, A. Zikin and E. Badisch: 8th International DAAAM Baltic Conference, Industrial Engineering (2012).
[8] Properties and Selection: Irons, Steels, and High Performance Alloys ASM Handbook, Vol. 1 (1993).
[9] A. Scotti and L. Alves Albuquerque Rosa, Influence of oscillation parameters on crack formation in automatic Fe-B hardfacing, Journal of Materials Processing Technology 65 (1997) 272-280.
[10] V. Gunaraj and N. Murugan, Prediction and comparison of the area of the heat-affected zone for the bead-on-plate and bead-on-joint in submerged arc welding of pipes, Journal of Materials Processing Technology 95 (1999) 246-261.
[11] I.S. Kim, J.S. Son, Y.J. Jeung, Control and Optimisation of bead width for multi-pass welding in robotic arc welding processes, Australian Welding Journal 46 (2001) 43-46.
[12] K. Marimuthu, N. Murugan, Prediction and optimization of weld bead geometry of plasma transferred arc hardfaced valve seat rings, Surface Engineering 19 (2003) 143-149.
[13] J.C. Mc. Glone, Weld bead geometry prediction – a review, Metal Construction 14 (1982) 378-384.
[14] P.K. Palani, N. Murugan, Optimization of weld bead geometry of stainless steel cladding by flux cored arc welding using Excel Solver, IWS Journal 2 (2005) 15-19.

Expert Q&A: Your Top Questions Answered

Q1: 희석률 분석에서 용접 전류와 이동 속도를 핵심 변수로 선택한 이유는 무엇입니까?

A1: 용접 전류와 이동 속도는 용접부의 단위 길이당 가해지는 열 입력(heat input)을 직접적으로 결정하는 가장 중요한 변수이기 때문입니다. 열 입력은 모재의 용융 깊이와 양에 직접적인 영향을 미치며, 이는 곧 희석률로 이어집니다. 따라서 이 두 변수를 제어하고 분석함으로써 오버레이 층의 품질에 가장 큰 영향을 미치는 요인을 규명하고 최적의 공정 조건을 찾을 수 있습니다.

Q2: 그림 7a에서 계면 영역(interface zone)의 경도가 약 50 HRC로 감소하는 이유는 무엇입니까?

A2: 논문에서 명시적으로 설명하지는 않았지만, 이는 야금학적 혼합에 기인한 것으로 보입니다. 계면 영역은 필러 금속의 상대적으로 무른 니켈 기반 기지(matrix)와 D2 강철 모재가 섞이는 전이 구간입니다. 이 영역은 단단한 텅스텐 카바이드 입자의 밀도가 낮고, 원래 D2 강철의 템퍼링된 구조와도 달라 경도가 일시적으로 낮아지는 현상을 보일 수 있습니다.

Q3: 논문에서는 예열이 균열 감소에 중요하다고 언급했는데, 그 메커니즘은 무엇입니까?

A3: 예열은 용접부와 모재 사이의 온도 구배를 줄여 냉각 속도를 늦추는 역할을 합니다. 특히 D2와 같은 고탄소강은 급격히 냉각될 경우 마르텐사이트와 같은 취성(brittle) 조직이 형성되기 쉬워 균열에 취약합니다. 예열을 통해 냉각 속도를 제어하면 잔류 응력을 최소화하고 연성이 있는 미세조직이 형성될 시간을 확보하여 용접 균열의 위험을 크게 줄일 수 있습니다.

Q4: 그림 8을 보면, 니켈 기반 필러(NiCrBSi)가 D2 필러 금속을 사용하는 것보다 어떤 구체적인 장점이 있습니까?

A4: 그림 8은 니켈 기반 필러 금속의 마모 계수가 D2 필러 금속보다 현저히 낮다는 것을 보여줍니다. 이는 니켈 기반 합금이 D2 강철 자체의 탄화물 구조보다 우수한 내마모성을 제공하기 때문입니다. NiCrBSi 합금은 인성이 좋은 니켈 기지에 매우 단단한 크롬 및 규소의 붕화물/탄화물과 첨가된 텅스텐 카바이드가 분산된 복합 재료 구조를 형성합니다. 이 구조는 마모에 대한 저항성이 훨씬 뛰어납니다.

Q5: “균일한 탄화물 석출 영역”이 내마모성 향상에 어떻게 기여합니까?

A5: 텅스텐 카바이드와 같은 매우 단단한 입자가 인성이 있는 니켈 합금 기지에 균일하게 분포되어 있으면 표면 전체가 일관된 높은 내마모성을 갖게 됩니다. 만약 탄화물이 불균일하게 분포하면, 상대적으로 무른 영역이 마모의 시작점으로 작용할 수 있습니다. 균일한 분포는 마모력에 대한 일관된 방어막을 형성하여 국부적인 마모를 방지하고 전체적인 부품 수명을 연장시킵니다.

Conclusion: Paving the Way for Higher Quality and Productivity

본 연구는 플라즈마 분체 용접(PTA) 공정 변수의 정밀한 제어가 D2 강철 부품의 표면 품질을 결정하는 핵심 요소임을 명확히 보여주었습니다. 특히 용접 이동 속도를 높이고 전류를 낮춤으로써 희석률을 최소화하고, 니켈 기반 합금 필러를 통해 경도와 내마모성이 월등한 오버레이 층을 형성할 수 있었습니다. 이는 마모된 고가 부품의 수명을 연장하고 교체 비용을 절감할 수 있는 실질적인 해결책을 제시합니다.

STI C&D에서는 최신 산업 연구 결과를 적용하여 고객이 더 높은 생산성과 품질을 달성할 수 있도록 지원하는 데 전념하고 있습니다. 이 백서에서 논의된 과제가 귀사의 운영 목표와 일치한다면, 저희 엔지니어링 팀에 연락하여 이러한 원칙을 귀사의 부품에 어떻게 구현할 수 있는지 논의해 보십시오.

연락처 : 02-2026-0450
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This content is a summary and analysis based on the paper “Analysis of weld bead parameters of overlay deposited on D2 steel components by plasma transferred arc (PTA) process.” by “F. García-Vázquez, et al.”.
Source: https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/MSF.755.39

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$Table 12: The predicted SN ratios and fracture strength values of optimum and existing process parameters.$

플라즈마 아크 용접(PAW) 최적화: Taguchi 기법과 그레이 관계형 분석을 통한 용접 강도 1.41배 향상

Keywords

Primary Keyword: 플라즈마 아크 용접 (Plasma Arc Welding)
Secondary Keywords: 용접 강도, 공정 변수 최적화, Taguchi 기법, 그레이 관계형 분석, ANOVA

Executive Summary

The Challenge: 용접부는 모재보다 강도가 낮아 구조적 결함의 주요 원인이 됩니다.
The Method: Taguchi L18 직교 배열과 그레이 관계형 분석을 결합하여 다중 응답 특성(루트 용입, 그루브 폭, 언더컷)을 동시에 최적화했습니다.
The Key Breakthrough: 토치 스탠드오프 4.5mm, 용접 전류 220A, 용접 속도 500mm/min, 플라즈마 가스 유량 2.2L/min의 최적 공정 변수 조합을 도출했습니다.
The Bottom Line: 최적화된 공정 변수는 기존 변수 대비 용접부 파단 강도를 1.41배 향상시켜 용접 품질을 획기적으로 개선합니다.

The Challenge: Why This Research Matters for CFD Professionals

The Approach: Unpacking the Methodology

재료 및 변수: 40mm x 40mm 크기의 강철 시편을 사용하여 용접을 수행했습니다. 최적화 대상인 주요 공정 변수는 다음과 같이 4가지로 설정되었습니다.
- A: 토치 스탠드오프 (mm): 레벨 1(4.5), 레벨 2(5.5)
- B: 용접 전류 (A): 레벨 1(160), 레벨 2(180), 레벨 3(220)
- C: 용접 속도 (mm/min): 레벨 1(300), 레벨 2(400), 레벨 3(500)
- D: 플라즈마 가스 유량 (L/min): 레벨 1(2.2), 레벨 2(2.8), 레벨 3(3.4)
실험 설계: 최소한의 실험으로 변수의 영향을 평가하기 위해 L18 직교 배열표를 사용하여 총 18개의 실험 조건을 설계했습니다.
성능 평가: 용접 품질을 종합적으로 평가하기 위해 다음과 같은 다중 응답 특성을 측정했습니다.
- 루트 용입 (Root penetration)
- 그루브 폭 (Groove width)
- 전면 언더컷 (Front undercut)
분석 방법: 측정된 데이터는 신호 대 잡음비(S/N ratio)로 변환된 후, 그레이 관계형 분석을 통해 여러 품질 특성을 대표하는 단일 값인 ‘그레이 관계형 등급(Grey Relational Grade)’으로 통합되었습니다. 최종적으로 분산 분석(ANOVA)을 통해 각 공정 변수가 용접 성능에 미치는 기여도를 정량적으로 평가했습니다.

The Breakthrough: Key Findings & Data

Finding 1: 최적의 PAW 공정 변수 조합 도출

최적 조합 (A1B3C3D1):
- 토치 스탠드오프: 4.5mm (A1)
- 용접 전류: 220A (B3)
- 용접 속도: 500 mm/min (C3)
- 플라즈마 가스 유량: 2.2 litres/min (D1)

Finding 2: 주요 영향 인자 규명 및 획기적인 강도 향상 검증

분산 분석(ANOVA)을 통해 어떤 공정 변수가 용접 품질에 가장 큰 영향을 미치는지 규명했습니다.

Table 12: The predicted SN ratios and fracture strength values of optimum and existing process parameters.

Practical Implications for R&D and Operations

For Process Engineers: 이 연구는 토치 스탠드오프, 용접 속도, 플라즈마 가스 유량을 정밀하게 제어하는 것이 용접 품질에 결정적인 영향을 미친다는 것을 시사합니다. 특히, 용접 속도를 높이고(C3: 500mm/min) 토치 스탠드오프를 줄이는(A1: 4.5mm) 것이 다중 응답 특성 개선에 기여할 수 있습니다.
For Quality Control Teams: 논문의 표 5(Experimental results) 데이터는 각 공정 변수 조합이 루트 용입, 그루브 폭, 언더컷에 미치는 영향을 보여줍니다. 이를 통해 새로운 품질 검사 기준을 수립하거나, 특정 결함 발생 시 원인이 되는 공정 변수를 추적하는 데 활용할 수 있습니다.
For Design Engineers: ANOVA 결과(표 11)는 용접 전류(B)보다 토치 스탠드오프(A)나 용접 속도(C) 같은 기하학적/운동학적 변수가 품질에 더 큰 영향을 미칠 수 있음을 보여줍니다. 이는 초기 설계 단계에서 용접 접근성 및 자동화 경로 설계를 최적화하는 것이 중요함을 의미합니다.

Paper Details

EFFECT OF MULTI-RESPONSE PERFORMANCE CHARACTERISTICS ON OPTIMUM PLASMA ARC WELDING PROCESS PARAMETERS

1. Overview:

Title: EFFECT OF MULTI-RESPONSE PERFORMANCE CHARACTERISTICS ON OPTIMUM PLASMA ARC WELDING PROCESS PARAMETERS
Author: J.I. Achebo
Year of publication: 2012
Journal/academic society of publication: Nigerian Journal of Technology (NIJOTECH)
Keywords: weld strength, process parameters, PAW, Taguchi method with grey relational analysis

2. Abstract:

3. Introduction:

4. Summary of the study:

Background of the research topic:

Status of previous research:

Purpose of the study:

Core study:

5. Research Methodology

Research Design:

Taguchi L18 직교 배열을 이용한 실험 계획법을 채택했다.

Data Collection and Analysis Methods:

Research Topics and Scope:

6. Key Results:

Key Results:

최적의 PAW 공정 변수 조합은 A1B3C3D1(토치 스탠드오프 4.5mm, 용접 전류 220A, 용접 속도 500mm/min, 플라즈마 가스 유량 2.2L/min)으로 결정되었다.
용접 성능에 영향을 미치는 주요 인자는 토치 스탠드오프, 용접 속도, 플라즈마 가스 유량이었으며, 용접 전류는 2차적인 인자로 나타났다.
확인 시험 결과, 제안된 최적 공정 변수는 기존 변수 대비 용접부의 예측 파단 강도를 1.41배 향상시켰다.

Figure List:

Figure 1: Grey relational grade.

7. Conclusion:

8. References:

1. The Lincoln Electric Co. The Procedure Handbook of Arc Welding. Lincoln Electric Press, USA, 1973.
1. Mannion, B. and Heinzman, J. Plasma Arc Welding Brings Better Control, 1999. (Available at www.pro-fusiononline.com).
1. Hsiao, Y.F., Tarng, Y.S. and Huang, W.J. Optimization of Plasma Arc Welding Parameters by Using the Taguchi Method with the Grey Relational Analysis. Materials and Manufacturing Processes, Vol. 23, Number 1, 2008, pp. 51-58.
1. Howard, B.C. Modern Welding Technology. 2nd Ed. Prentice Hall, New Jersey, 1989, pp. 257.
1. Tarng, Y.S., Juang, S.C., Chang, C.H. The Use of Grey-Based Taguchi Methods to Determine Submerged Arc Welding Process Parameters in Hard Facing. J. Materials Processing Technology, 128, 2002, pp. 1-6.
1. Fung, C.P. Manufacturing Process Optimization for Wear Property of Fiber-Reinforced Polybutylene Terephthalate Composites with Grey Relational Analysis. Wear, 254, 2003, pp. 298-306.
1. Balasubramanian, S. and Ganapathy, S. Grey Relational Analysis to determine Optimum Process Parameters for Wire Electro Discharge Machining (WEDM). Int. J. of Engineering Science and Technology, Volume. 3, Number 1, 2011, pp. 95-101.
1. Deng, J. Introduction to Grey System. J. Grey System, Volume 1, Number 1, 1989, pp. 1-24.
1. Lin, C.L. Use of the Taguchi Method and Grey Relational Analysis to Optimize Turning Operations with Multiple Performance Characteristics. Materials and Manufacturing Processes, 19, 2003, pp. 209-220.
1. Aneru, S. A; Aigbogun, C. J; Ovabor, K. and Awolumate, O. The Study of the Methodology for Optimizing Plasma Arc Welding Parameters Using Taguchi Method with Grey Relational Analysis. B. Eng Thesis, Department of Production Engineering, University of Benin, Benin City, Edo State, Nigeria, 2011.

Expert Q&A: Your Top Questions Answered

Q1: 왜 이 연구에서는 단일 응답이 아닌 다중 응답 특성(루트 용입, 그루브 폭, 언더컷)을 동시에 최적화했습니까?

Q2: ANOVA 분석(표 11)에서 용접 전류(B)의 기여도가 2.09%로 매우 낮게 나타난 이유는 무엇이며, 이것이 실제 공정에서 어떤 의미를 가집니까?

Q4: 확인 시험(표 12)에서 예측된 최적값(S/N 비율 0.7185)과 실제 실험 최적값(0.7331) 사이에 차이가 있는 이유는 무엇입니까?

Q5: 이 연구 결과를 다른 재료나 다른 두께의 강판에 직접 적용할 수 있습니까?

Conclusion: Paving the Way for Higher Quality and Productivity

연락처 : 02-2026-0450
이메일 : flow3d@stikorea.co.kr

Copyright Information

This content is a summary and analysis based on the paper “EFFECT OF MULTI-RESPONSE PERFORMANCE CHARACTERISTICS ON OPTIMUM PLASMA ARC WELDING PROCESS PARAMETERS” by “J.I. Achebo”.
Source: Nigerian Journal of Technology (NIJOTECH), Vol. 31, No. 1, March, 2012, pp. 17-24.

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FLOW-3D 수치해석용 컴퓨터 CPU, 어떻게 골라야 할까?

구매전 주요 CPU 비교 내용 알아보기

우리는 해석용 컴퓨터를 구매하기 전에 수많은 선택지를 고민하게 됩니다. 성능과 가격, 컴퓨터 최신 CPU, Memory, Chipset, HDD/SSD, Power Supply 등, 그 중에서도 당연코 선택 고민은 CPU 입니다.

이는 수 많은 검토 요인중에 해석 속도와 매우 밀접한 관계를 가지고 있기 때문입니다. 하지만 우리가 직접 테스트를 해볼 수 없지만, 다행히 아래와 같이 전문적으로 테스트를 수행하여 그 결과를 알려주는 보고서를 참고할 수 있습니다.

<샘플 비교자료>

AMD Ryzen AI 9 HX 370 대 Intel i9-14900HX

아래 두 CPU 모두 작년에 출시(또는 첫 벤치마크)되었고, Intel Core i9-14900HX는 멀티스레드(CPU 마크) 테스트에서 약 22% 더 빠르고, 싱글스레드 테스트에서는 약 7% 더 빠릅니다. 그러나 AMD Ryzen AI 9 HX 370은 훨씬 적은 전력을 사용합니다. 이 비교에서 선택된 CPU는 데스크톱, 노트북과 같은 다른 CPU 클래스에 속합니다. 더 적절한 비교를 위해 유사한 CPU 클래스에서 CPU를 선택하는 것을 고려하세요. 아래 값은 PerformanceTest 소프트웨어와 결과에서 제출된 1202개의 벤치마크를 합친 결과이며, 새로운 제출을 포함하도록 매일 업데이트됩니다.

첫 번째 섹션에서는 선택한 각 CPU에 대한 기본 정보가 표시됩니다.
추가 그래프는 선택된 각 CPU의 CPU 마크 및 단일 스레드 값을 보여줍니다.
가격 데이터가 있는 경우 그래프를 통해 달러당 CPU 마크/스레드 등급을 기준으로 비용 대비 가치를 확인할 수 있습니다.
마지막 섹션에서는 CPU의 대략적인 연간 운영 비용을 보여줍니다.

Item	×AMD Ryzen AI 9 HX 370	×Intel Core i9-14900HX
Price	Search Online	Search Online
Socket Type	FP8	FCBGA1964
CPU Class	Desktop, Laptop	Laptop
Clockspeed	2.0 GHz	2.2 GHz
Turbo Speed	Up to 5.1 GHz	Up to 5.8 GHz
# of Physical Cores	12 (Threads: 24)	24 (Threads: 32)
Cache	L1: 960KB, L2: 12.0MB, L3: 8MB	L1: 2,176KB, L2: 32.0MB, L3: 36MB
TDP	28W	55W
Yearly Running Cost	$5.11	$10.04
Other	w/ Radeon 890M	Intel UHD Graphics for 14th Gen Intel Processors
First Seen on Chart	Q3 2024	Q1 2024
# of Samples	144	1058
CPU Value	0.0	67.2
Single Thread Rating(% diff. to max in group)	4007(-6.8%)	4301(0.0%)
CPU Mark(% diff. to max in group)	35487(-22.3%)	45647(0.0%)

¹ – Last seen price from our affiliates NewEgg.com & Amazon.com.

AMD Ryzen AI 9 HX 370		35,487
Intel Core i9-14900HX		45,647
PassMark Software © 2008-2024

AMD Ryzen AI 9 HX 370		NA
Intel Core i9-14900HX		67.2
PassMark Software © 2008-2024

AMD Ryzen AI 9 HX 370		4,007
Intel Core i9-14900HX		4,301
PassMark Software © 2008-2024

Estimated Energy Usage Cost

Estimated Energy Adjustable Values
Average hours of use per day	Average CPU Utilization (0-100%)¹	Power cost, $ per kWh²
8	25

¹Average user usage is typically low and can vary from task to task. An estimate load 25% is nominal.
²Typical power costs vary around the world. Check your last power bill for details. Values of $0.15 to $0.45 per kWh are typical.

	AMD Ryzen AI 9 HX 370	Intel Core i9-14900HX
Max TDP	28W	55W
Power consumption per day (kWh)	0.06	0.11
Running cost per day	$0.014	$0.028
Power consumption per year (kWh)	20.4	40.1
Running cost per year	$5.11	$10.04

Shown CPU power usage is based on linear interpolation of Max TDP (i.e. max load). Actual CPU power profile may vary.

CPU 성능비교 방법

아래 사이트를 방문하여 구입을 원하는 CPU에 대한 성능을 비교해 볼 수 있습니다. 비교 방법은 아래 그림에서 처럼 “Add other CPU:” 검색창에 원하는 CPU 모델명을 입력한 후 “Compare” 버튼을 클릭하면 아래와 같이 여러개의 CPU 비교 내용을 볼 수 있습니다.

https://www.cpubenchmark.net/singleCompare.php

Item	×AMD Ryzen 7 7435HS	×Intel Core i7-13620H	×Intel Core i5-1235U	×Intel Core i9-14900HX
Price	Search Online	Search Online	Search Online	Search Online
Socket Type	FP7r2	FCBGA1744	FCBGA1744	FCBGA1964
CPU Class	Desktop, Laptop	Laptop	Laptop, Mobile/Embedded	Laptop
Clockspeed	3.1 GHz	2.4 GHz	1.3 GHz	2.2 GHz
Turbo Speed	Up to 4.5 GHz	Up to 4.9 GHz	Up to 4.4 GHz	Up to 5.8 GHz
# of Physical Cores	8 (Threads: 16)	10 (Threads: 16)	10 (Threads: 12)	24 (Threads: 32)
Cache	L1: 512KB, L2: 4.0MB, L3: 16MB	L1: 864KB, L2: 9.5MB, L3: 24MB	L1: 928KB, L2: 6.5MB, L3: 12MB	L1: 2,176KB, L2: 32.0MB, L3: 36MB
TDP	45W	45W	15W	55W
Yearly Running Cost	$8.21	$8.21	$2.74	$10.04
Other		Intel UHD Graphics for 13th Gen Intel Processors	Intel Iris Xe Graphics	Intel UHD Graphics for 14th Gen Intel Processors
First Seen on Chart	Q2 2024	Q1 2023	Q1 2022	Q1 2024
# of Samples	87	1041	2324	1058
CPU Value	0.0	49.5	43.3	67.2
Single Thread Rating(% diff. to max in group)	3228(-25.0%)	3689(-14.2%)	3218(-25.2%)	4301(0.0%)
CPU Mark(% diff. to max in group)	23985(-47.5%)	24844(-45.6%)	13388(-70.7%)	45647(0.0%)

CPU에 대한 이해 및 선택 방법

last update : 2021-12-15

자료출처 : 본 기사는 PCWorld Australia의 내용과 www.itworld.co.kr의 기사를 기반으로 일부 가필하여 게재한 내용입니다.

해석용 컴퓨터를 선정하기 위해서는 가장 먼저 선택해야 하는 것이 있다. AMD인가, 인텔인가? 두 업체는 CPU 시장의 양대산맥과도 같다. 인텔이 새롭게 출시한 12세대 앨더 레이크 CPU 시리즈가 벤치마크 기록을 깼지만, 지난해 출시된 AMD의 라이젠 5000 아키텍처를 고수하거나, 다른 신제품을 기다릴만한 이유도 있다. 인텔과 AMD CPU를 자세히 살펴보자.

비교 대상 제품

2021.11.09

PC 조립 부품을 예산 기준으로 결정하고, 반도체 수급난에서 CPU를 정가에 구매할 수 있다고 가정했을 때, 인텔과 AMD 제품 선택지를 몇 가지로 압축할 수 있다.

인텔	성능/효율 코어	쓰레드	가격
Core i9 12900K/KF	8/8	24	590달러/570달러
Core i7 12700K/KF	8/4	20	410달러/390달러
Core i5 12600K/KF	6/4	16	290달러/270달러

AMD	성능 코어	쓰레드	가격
Ryzen 9 5950X	16	32	800달러
Ryzen 9 5900X	12	24	550달러
Ryzen 7 5800X	8	16	450달러
Ryzen 5 5600X	6	12	300달러

비교적 저렴한 인텔 CPU인 F 시리즈는 통합 그래픽카드가 없어 별도의 GPU가 필요하다. 라이젠 프로세서는 외장 그래픽카드와 짝을 이루어야 한다. 인텔이 ‘한 방’을 노리고 있기 때문에 이 비교에서는 최상급인 16코어 라이젠 9 5950X도 함께 살펴볼 예정이다. 12900KF가 최대 8코어이기 때문에 라이젠 9 5950X와 직접적인 비교 대상은 아니지만, 인텔은 AMD와 꽤 대등하게 싸우고 있다. CPU에만 80만원을 지출할 계획이라면 더 큰 파워 서플라이가 필요하다.

인텔 코어 CPU 에 대한 이해

인텔 코어 CPU에 대한 자료를 찾아보면 쿼드(Quad) 코어, 하이퍼-스레딩(Hyper-Threading), 터보-부스팅(Turbo-Boosting), 캐시(Cache) 크기 같은 용어를 많이 볼 수 있다.
인텔 코어 i3, i5, i7, i9는 각각 어떻게 다를까?
칩셋에는 세대가 있는데, 세대의 의미와 차이는 무엇일까?
하이퍼-스레딩은 무엇이고 클럭 속도는 어느 정도가 적합할까?

새 프로세서를 구입하기 전에 먼저 현재 사용하고 있는 인텔 CPU를 이해해보자.
지금 내 PC 성능이 어느 정도인지 알기 위해서이다.
가장 빠른 방법은 제어판 > 시스템 및 보안 항목에서 시스템을 선택하는 것이다.

여기에서 현재 PC에 설치된 CPU, RAM, 운영체제 정보를 확인할 수 있다.
프로세서 아래에 현재 설치된 인텔 CPU가 무엇인지, 인텔 코어 i7-4790, 인텔 코어 i7-8500U 같은 모델명을 확인할 수 있을 것이다. 또 Ghz가 단위인 CPU 클럭 속도를 알 수 있다. 나중에 이와 관련해 더 자세히 설명을 하겠다.

일단 CPU부터 알아보자.
CPU 모델명에는 숫자가 많아 어려워 보이지만, 이 숫자가 무슨 의미인지 이해하는 것은 어려운 일이 아니다.

모델명의 앞 부분인 “인텔 코어”는 인텔이 만든 코어 시리즈 프로세스 중 하나라는 의미다. 코어는 인텔에서 가장 크고, 인기있는 제품군이다. 따라서 많은 인텔 제품 데스크톱과 노트북 컴퓨터에서 인텔 코어라는 표기를 발견할 수 있다.

참고 : 인텔은 셀룰론(Celeron), 펜티엄(Pentium), 제온(Xeon) 등 다양한 프로세스 제품군을 판매하고 있지만, 이 기사는 인텔 코어 프로세스에 초점을 맞춘다.

그 다음 “i7”은 CPU 내부 마이크로 아키텍처 디자인의 종류이다.
자동차가 클래스와 엔진 종류로 나눠지는 것과 비슷하다. 이들 ‘엔진’이 하는 일은 동일하다. 그러나 차량 브랜드에 따라 일을 하는 방법이 다르다.
인텔의 경우 코어 브랜드 CPU의 클래스인 i3, i5, i7이 각각 사양이 다르다. 여기서 사양이란 코어의 수, 클럭 속도, 캐시 크기, 터보 부스트 2.0과 하이퍼스레딩 같은 고급 기능 지원 여부를 말한다.
코어 i5와 i7 데스크톱 프로세서는 통상 쿼드 코어(코어가 4개)이고, 로우엔드(저가) 코어 i3 데스크톱 프로세스는 듀얼 코어(코어가 2개)다.

이제 SKU와 세대에 대해 알아보자. 앞서 예로 들은 “4790”으로 설명하겠다.
첫 번째 숫자인 “4”는 CPU의 세대이고, “790”는 일종의 일련번호, 또는 ID 번호이다. 즉 인텔 코어 i7이 4세대 CPU라는 이야기이다.

그런데 ‘접미사’가 붙는 경우가 있다. 위에서 예로 든 모델에는 접미사가 없지만 “Intel Core i7-8650U” 같이 끝에 접미사가 붙은 모델이 있다. 여기에서 “U”는 “Ultra Low Power(초저전력)”를 의미한다.
인텔은 모델명에 다양한 접미사를 사용하는데 세대에 따라 의미가 바뀌는 경우가 있다. 따라서 현재 사용하고 있는 CPU 모델을 정확히 해석하려면 링크된 인텔의 ‘접미사 목록’ 페이지를 참고하자.

CPU의 세대는 중요할까?

꽤 중요하다. 간단히 말해, 그리고 일반적으로 세대가 높을 수록, 즉 새로울 수록 더 좋다. 하지만 세대별로 개선된 정도는 각기 다르다.

인텔에 따르면, 최신 8세대 인텔 코어 프로세스는 7세대보다 최대 40%까지 성능이 향상됐다. 물론 비교 대상에 따라 성능 향상치가 크게 다르다. SKU가 세대별로 다를 수 있기 때문이다. 예를 들어, 인텔 코어 i7-8850U는 있지만 인텔 코어 i7-7850U는 없다.

세대가 높을 수록 최신 프로세서라는 것이 기본 원칙이다. 더 발전한 기술과 설계의 이점을 누릴 수 있다는 의미이며, PC 성능도 따라서 향상될 것이다.

코어가 많을 수록 좋을까?
간단히 대답하면, 일반적으로 코어 수가 적은 것보다 많은 것이 좋다. 코어가 1개인 프로세서는 한 번에 스레드 1개만 처리할 수 있다. 그리고 코어가 2개인 프로세서는 2개를, 코어가 4개인 쿼드 코어 프로세서는 4개를 처리할 수 있다.

그렇다면 스레드(Thread)는 무엇일까? 아주 간단히 설명하면, 스레드는 특정 프로그램에서 나와 프로세서를 통과하는 연속된 데이터 데이터 흐름을 말한다. PC의 모든 것은 프로세서를 통과하는 스레드로 귀결된다.

즉, 논리적으로 코어가 많을 수록 한 번에 처리할 수 있는 스레드가 많다. PC가 더 빠르고 효율적으로 데이터를 처리하고 명령을 실행할 수 있다는 이야기이다. 그러나 새 CPU를 조사하면서 코어 수에만 초점을 맞추면 자칫 코어 수만큼 중요한 수치인 클럭 속도를 무시할 위험이 있다.

CPU의 각 코어에는 Ghz가 단위인 클럭 속도가 있다. 클럭 속도는 CPU 실행 속도다. 클럭 속도가 빠를 수록, CPU가 한 번에 처리 및 실행할 수 있는 명령이 많다.

클럭 속도는 통상 높을 수록 더 좋다. 그러나 발열과 관련된 제약 때문에 프로세서의 코어 수가 많을 수록 클럭 속도가 낮은 경향이 있다. 이런 이유로 코어 수가 많은 PC가 최고의 성능을 발휘하지 못하는 경우도 있다.
그렇다면 가장 알맞은 클럭 속도는 어느 정도일까?

클럭 속도는 PC로 하려는 일에 따라 달라진다. 일부 애플리케이션은 싱글스레드로 실행된다. 반면, 여러 스레드를 활용하도록 만들어진 애플리케이션도 있다. 비디오 렌더링이나 일부 게임 환경이 여기에 해당된다. 이 경우, 코어 수가 많은 프로세서가 클럭 속도가 높지만 코어가 하나인 프로세스보다 성능이 훨씬 더 높다.
수치해석의 경우는 계산량이 많은 큰 해석의 경우 멀티코어가 훨씬 유리하다.

웹 브라우징 같은 일상적인 작업에서는 클럭 속도가 높은 i5 프로세서가 i7보다 가격 대비 성능이 훨씬 더 높다는 의미이다. 즉, 코어 수가 많은 프로세서보다 클럭 속도는 높고 코어 수가 적은 프로세서를 구입하는 것이 훨씬 경제적인 대안이 될 수도 있다.

하이퍼-스레딩이란?

앞서 언급했듯, 일반적으로 프로세서 코어 하나가 한 번에 하나의 스레드만 처리할 수 있다. 즉, CPU가 듀얼 코어라면 동시에 처리할 수 있는 스레드가 2개다. 그러나 인텔은 하이퍼-스레딩이라는 기술을 개발해 도입했다. 가상으로 운영체제가 인식하는 코어를 2배 증가시키는 방법으로 하나의 코어가 동시에 여러 스레드를 처리할 수 있는 기술이다.

즉 i5의 물리적 코어 수는 4개이지만, 여러 스레드를 지원하는 애플리케이션을 실행시키면 하이퍼-스레딩이 코어 수를 가상으로 2배 늘려서 성능을 크게 향상하는 방법이다.

터보 부스트(Turbo Boost)란?

인텔의 터보 부스트는 프로세서가 필요한 경우 동적으로 클럭 속도를 높이는 기능이다. 터부 부스트로 높을 수 있는 최대 클럭 속도는 활성 코어의 수, 추정되는 전류 및 전력 소모량, 프로세서 온도에 따라 달라진다.

알기 쉽게 설명하면, 인텔 터보 부스트 기술은 사용자의 프로세서 사용 현황을 모니터링, 프로세서가 ‘열 설계 전력’의 최대치에 얼마나 가까이 도달했는지 판단한 후 적절한 수준으로 클럭 속도를 높인다. 기본적으로 가장 적절하고 우수한 클럭 속도와 코어 수를 제공한다.

현재 터보 부스트 테크놀로지 2.0 버전이 사용되고 있으며, 여러 다양한 7세대 및 8세대 인텔 코어 i7과 i5 CPU에서 이를 지원한다.

i3, i5, i7, i9 프로세서 중 하나를 선택하기 전에 클럭 속도, 코어 수와 함께 기억해야 할 한 가지가 또 있다.

캐시 크기

CPU가 동일한 데이터를 계속 사용하는 경우, CPU는 이 데이터를 프로세서의 일부분인 캐시라는 곳에 저장된다. 캐시는 RAM과 비슷하다. 그러나 메인보드가 아닌 CPU에 구축되어 있어 훨씬 더 빠르다.
캐시 크기가 크면 더 빨리 더 많은 데이터에 액세스 할 수 있다. 클럭 속도 및 코어 수와 다르게, 캐시 크기는 무조건 클 수록 더 좋다. 메모리가 많을 수록 CPU 성능이 향상된다.

7세대 코어 i3 및 코어 i5 프로세서 U 및 Y 시리즈 캐시 크기는 3MB, 4MB이다. 코어 i7의 캐시 크기는 4MB이다. 현재 8세대 프로세서의 캐시 메모리는 6MB, 8MB, 9MB, 12MB이다.

코어 i3, i5, i7, i9의 차이점은 무엇일까?
일반적으로 코어 i7은 코어 i5, 코어 i5는 코어 i3보다 나은 프로세서이다. 코어 i7의 코어 수는 7개가 아니다. 코어 i3 역시 코어 수가 3개가 아니다. 코어 수나 클럭 속도가 아닌 상대적인 연산력의 차이를 알려주는 수치다.

2017년 출시된 코어 i9 시리즈는 고가의 고성능 프로세서이다. 최상급인 코어 i9-7980X의 코어 수와 클럭 속도는 18개와 2.6GHz, 한 번에 처리할 수 있는 스레드는 32개이다. 가장 저렴한 코어 i9-7900X의 경우 각각 10코어, 3.3GHz(기본 클럭 속도), 20 스레드이다.

수치해석 측면에서 구입해야 할 컴퓨터를 고려한다면 CPU 성능은 현재 최신코어인 i7과 i9을 구입하는 것이 원하는 성능을 정확히 제공하는 CPU를 선택하는 방법이지만 예산과 성능이라는 선택의 문제가 존재한다.

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AMD CPU 에 대한 이해

AMD CPU 이름 규칙 및 코드명, 종류, 세대, 소켓 알아보기

AMD 1600, AMD 2400G, Athlon 240GE, AMD 3990X 등 AMD에 다양한 종류의, 다양한 모델명을 가진 cpu들이 있습니다. AMD cpu, apu의 종류와 세대, 소켓에 대해서 알아보도록 하며 이 글에서는 2017년 3월 3일 이후 나온 ‘라이젠’ 시리즈의 cpu, apu에 대해서만 다루도록 하겠습니다.

AMD 라이젠 시리즈는 현재 3세대까지 출시되었으며, 크게 일반 cpu, 하이엔드 cpu(스레드리퍼), 일반 APU, 모바일 APU으로 나뉩니다. 또한 소켓은 현재까지 나온 cpu 중 하이엔드 cpu를 제외한 cpu는 모두 am4소켓입니다.

AMD CPU 이름 규칙

AMD 라이젠 시리즈는 ‘AMD 라이젠 7 1700X’를 예로 들면, 앞의 ‘AMD’는 회사 이름을 나타내며

뒤에 ‘라이젠 7’은 성능을 나타냅니다.
‘라이젠 3’은 메인스트림,
‘라이젠 5’는 고성능,
‘라이젠 7’은 최고 성능입니다.

그리고 뒤에 ‘1’은 세대를 나타냅니다.
‘1700’은 Zen 1세대이며,
‘AMD 라이젠 5 2400G’와 같이 APU는 기존 세대에 비해 조금 개선되긴 했지만, 다음 세대 정도까지에 개선은 아니라서 세대는 같지만, ‘400G’앞에 붙는 숫자는 1이 더해져서 나옵니다.

그리고 두번째 자리 ‘7’은 성능을 나타냅니다.
‘2,3’은 메인스트림,
‘4,5,6’은 고성능,
‘7,8’은 최고 성능입니다.

그리고 세네번째 자리는 세세한 기능의, 세세한 성능의 변화 정도로 생각하시면 됩니다.

출처: https://minikupa.com/52 [미니쿠파]

인텔 코어 i9-12900K 리뷰 | 왕좌 탈환 노리는 ‘인텔의 귀환’

2021.11.09

Gordon Mah Ung | PCWorld구원 서사를 좋아하지 않는 사람은 없다. 인텔 12세대 코어 i9-12900K는 오랫동안 회자될 귀환 이야기의 주인공이다. 한때 강력하고 득의양양했던 챔피언은 수 년 전 부활한 AMD 라이젠 프로세서의 손에 굴욕적인 패배를 겪었고 어떻게 해서든 다시 한번 싸울 방법을 찾아 마침내 승리를 외치려고 한다. 이제 카메라가 페이드아웃 되면서 엔딩 크레딧으로 넘어간 셈이다.

인생이나 기술은 그런 헐리우드식 결말을 맺기 어렵지만, 인텔 코어 i9-12900K는 그런 드라마의 주인공 역할을 상당히 잘 해낸 것 같다. 지난 몇 년 동안 AMD 프로세서에 두들겨 맞은 후 태어난 12900K는 경쟁 제품인 라이젠 9 5950X보다 훨씬 더 나은 CPU로 더 많은 사용자에게 활용 가능성을 안겼다. 화끈한 KO 승리를 거둔 것은 전혀 아니지만, 인텔 12세대 앨더 레이크 프로세서의 뛰어난 장점과 기능을 고려할 때 바로 오늘 구입할 수 있는 하이엔드 데스크톱 프로세서다.

12세대 앨더 레이크는 어떤 CPU?

인텔 12세대 앨더 레이크는 근본적으로 인텔 7 공정을 기반으로 만들어진 하이브리드 CPU 설계다. 사실 이것만으로도 엄청난 일이다. 14나노 트랜지스터 기술에 5년 이상을 허비한 끝에, 앨더 레이크는 마침내 하나의 노드를 뛰어넘었다. (기존 10나노 공정이 리브랜드된 후 인텔 7이라는 이름으로 불린다.)

새롭게 설계된 고성능 CPU 코어와 더 작아진 효율 코어를 혼합하여 성능 대 전력 비율의 균형을 최적화했다. 완전히 재설계된 큰 코어를 가진 인텔의 첫 번째 인텔 7 프로세스 데스크톱 CPU라고 이해하는 것이 가장 쉽다. 그리고 여기에 더해 여러 개의 나머지 효율성 코어 성능이 이전 10세대 코어만큼 우수하다. 또한, 12세대 앨더 레이크는 PCIe 5.0, DDR5 메모리, LGA1700 소켓을 비롯해 새로운 표준을 다수 지원한다.

CPU 렌더링 성능

인텔의 전통점 강점이 아니었던 3D 렌더링과 모델링부터 시작하자. 지금까지는 PC에서 3D 모델링 애플리케이션 실사용자가 많지 않아서, 이들 전문 애플리케이션의 실행 성능에 큰 의미를 두지 않았다는 것이 인텔의 주장이었다. 라이젠 CPU의 눈부신 성능에 뒤지는 경우에만 렌더링 성능에서 피벗을 뺐다는 점에 주목하는 사람도 많다.

맥슨 시네벤치 R23부터 시작한다. 맥슨 시네마4D 애플리케이션에 사용되는 렌더링 엔진 테스트이며, 같은 렌더링 엔진이 일부 어도비 애플리케이션에도 내장되어 있다.

최신 버전은 10분 쓰로틀링 테스트를 기본값으로 제안한다. 인텔 10세대, 11세대 칩과 윈도우 11 환경을 테스트한 결과는 없지만, 윈도우 10과 10코어 코어 i9-10900K가 1만 4,336점을 받았고 8코어 코어 i9-11900K는 1만 6,264점을 받았다. 사실 둘 다 2만 2,168점을 받은 AMD 12코어 라이젠 9 5900X과는 상대가 되지 않는다. 그래서 굳이 16코어 라이젠 9 5950X와 비교할 필요가 없었다.

눈길을 끄는 것은 코어 i9-12900K의 긴 파란 막대다. 인텔이 앨더 레이크에서 추구한 하이브리드 설계를 추구하는 것에 여러 가지 말이 많았지만, 12900K는 오랫동안 라이젠의 홈그라운드였던 렌더링 벤치마크에서 AMD의 1, 2위 CPU를 아주 약간이나마 능가해 호사가의 입을 단속한다.

하지만 인텔이 옳다. 모든 CPU 코어와 쓰레드를 다 쓰는 애플리케이션을 사용하는 사람은 그다지 많지 않다. 따라서 시네벤치로 단일 쓰레드 성능을 살펴보는 것도 중요하다. 시네벤치 멀티코어 성능은 라이트룸 클래식 올코어 영상 인코딩이나 사진 내보내기 성능을 알려주고, 시네벤치 R23 단일 쓰레드 성능은 그보다는 오피스나 포토샵 실행에 조금 더 가깝다. 다시 한번 강조하지만, 코어 i9-10900K와 윈도우 11 결과는 없지만, 10세대 제품의 기존 점수는 1,325점, 11세대 제품은 1,640점을 기록한 AMD 라이젠과 비슷한 수준이다.

그러나 인텔 최신 성능 코어는 라이젠 9 5950X보다 성능이 19% 높고, 구형 10세대 칩보다 31%나 나아져 당혹스러울 정도였다. 맥북 프로 M1 맥스와 앨더 레이크를 비교하면 어떨지를 궁금해 하는 이에게 알려주자면, 앨더 레이크가 우세하다. 모바일 칩과 데스크톱 칩을 비교하는 단일 쓰레드 성능 테스트에서 12세대 앨더 레이크 CPU는 애플 최신 M1 칩보다 약 20%나 더 빨랐다. 물론 인텔 제품은 노트북용 칩이 아니었지만, 인텔 12세대 CPU를 탑재한 노트북이 출시되면 충분히 맥북 프로의 경쟁자가 될 것이다.

압축 성능

CPU의 압축 성능은 인기있고 무료인 7-Zip 내부 벤치마크로 측정했다. 벤치마크는 CPU 쓰레드 수를 살펴보고 테스트하면서 자체적으로 여러 번 스풀링을 반복한다. 압축 테스트에서는 코어를 전부 사용하는 경우 압축 성능에서 24%, 압축 해제 성능에서 35% 더 높은 수치를 보여준 라이젠이 가장 큰 승자다.

7-cpu.com에 따르면, 압축 측면에서는 메모리 지연 시간, 데이터 캐시의 크기 및 TLB(translation look ahead buffer)가 중요한 반면, 압축을 풀 때는 정수 및 분기 예측 실패 패널티(branch misprediction penalties)가 중요하다. 결국, 실제 애플리케이션으로 파일 압축하거나 압축을 푸는 것은 보통 단일 쓰레드에 의존하기 때문에 멀티 쓰레드 성능과의 상관 관계는 이론에 그친다고 할 수 있다.

12세대 코어 i9의 문제는 심지어 압축 성능도 화려하지 않다는 것이다. 실제로 11세대 코어 i9은 윈도우 10 단일 쓰레드 성능에서 7,916으로 약간 더 빠르다. 간단히 요약하면 라이젠 9이 7-zip 테스트에서 압축 성능 우위를 유지했다. 이견은 있을 수 없다. 일부는 초기 DDR5 메모리의 지연 시간과 7-Zip이 특별한 명령을 사용하지 않는 이유도 있겠지만, 어쨌든 압축 테스트에서는 라이젠이 승리했다.

인코딩 성능

CPU 인코딩 테스트는 무료이자 오픈소스인 핸드브레이크 트랜스코더/인코더를 사용하여 무료이자 오픈소스인 4K 티어스 오브 스틸(Tears of Steel) 영상을 H.265 코덱과 1080p 해상도로 변환하는 작업을 수행한다. 라이젠 9은 인코딩을 약 6% 더 빨리 끝내면서 다시 1위를 차지했다. 압도적인 승리는 아니지만 어쨌거나 1등이다.

합성 테스트

이제 긱벤치 5로 옮겨간다. 이 테스트는 21개의 작은 개별 루프로 구성된 합성 벤치마크인데, 개발자인 프라이메이트 랩스(Primate Labs)는 텍스트 렌더링에서 HDR, 기계 언어 및 암호화 성능에 이르기까지 모든 분야에서 인기있는 애플리케이션을 모델링했다고 한다. 긱벤치는 과거 논란의 중심에 있었지만, 여전히 인기가 높은 벤치마크다. 3D 렌더링과 압축, 인코딩 등에서 순위가 오르내렸던 코어 i9-12900K는 라이젠 9 5950X보다 8%가량

긱벤치 벤치마크는 과거에 논란의 대상이 되었지만, 오늘날에는 비난받지 않고서 어떤 테스트를 유지하는 것이 어렵다. 하지만 이 제품은 어리석게도 인기가 있고, 당신이 긱벤치 5에 대해 어떻게 생각하든 간에, 사람들은 CPU가 거기에서 어떻게 작동하는지 보고 싶어한다. 3D 렌더링, 압축 및 인코딩을 어느 정도 반복한 결과, 인텔 코어 i9-12900K가 라이젠 9 5950X보다 약 8% 앞서는 것으로 나타났다.

콘텐츠 제작 성능

전체 점수는 코어 i9-12900K가 라이젠 9 59050X에 비해 4% 더 앞선다. 프로시언 2.0은 이미지 보정(retouch)와 일괄 내보내기라는 2가지 방식으로 결과를 나눈다. 프로시언에 따르면, 이미지 보정에서는 기본적으로 12세대 코어 i9과 라이젠 9이 동점이었다. 주로 라이트룸 클래식 사진 내보내기 성능을 시험한 일괄 처리에서는 코어 i9가 최대 5%까지 앞섰다. 라이트룸 사진 내보내기가 멀티코어 성능에 의존하는 경향이 크기 때문에 마지막 결과에 놀랐다. 라이젠 9의 승리를 예상했기 때문이다. 결과는 그렇지 않았다.

실생활 성능

비싼 컴퓨터로 인디 영화를 위한 특수 효과를 만들거나 이국적인 여행에서 찍은 사진을 편집하는 것을 상상하기 쉽지만, 세상 일의 대다수는 청구서를 지불하는 지루한 작업과 더 연관이 깊다. 따라서 마이크로소프트 오피스 성능을 UL의 프로시언 2.0 오피스 생산성 테스트를로 측정했다. 어도비와 마찬가지로, 다루는 마이크로소프트 워드, 엑셀, 파워포인트 및 아웃룩에서 고품질 미디어를 많이 다루는 작업을 대상으로 한다. 현실이 지루한 것처럼, 이런 작업이 가장 현실적이라고 할 수 있을 것이다.

오피스나 사무적이고 딱딱한 아웃룩 성능에 열광하는 사람에게는 라이젠보다 16% 빠른 코어 i9-12900K가 유리한 것으로 나타났다. 개별 애플리케이션을 결과에 따르면 12세대 코어 i9는 워드에서 14%, 엑셀에서 19%, 파워포인트에서 10%, 아웃룩에서 19% 더 빠르다.

게이밍 성능

첫 번째 차트의 수직 축 눈금은 60와트에서 340와트까지를 표시하며, 0은 시간 수평 축을 의미한다. 먼저 모든 코어를 사용하여 시네벤치 R20을 실행했는데, 12900K(빨간색) 막대가 320와트의 총소비량까지 올라간 것을 볼 수 있다. 이것은 거의 라이젠 9 5950X(보라색)의 최대치보다 거의 100와트 더 많다. 약 45% 더 많은 양이다. 일단 모든 코어에 대해 두 칩 모두 시네벤치를 완료하면, 단일 코어나 쓰레드를 사용하여 칩을 실행한다. 이제 115와트 범위의 12세대 코어 i9의 총 시스템 전력을 볼 수 있는데, 라이젠 9가 약 10와트를 더 소비한다. 코어 i9가 테스트를 더 빨리 끝내고 라이젠 9 시스템보다 더 적은 전력을 사용한 것도 확인할 수 있다.

쓰레드 스케일링

인텔의 11세대부터 12세대까지의 세대별 성능 변화는 경이롭다. 단일 쓰레드를 사용함으로써 코어 i9-12900K는 이전 제품보다 42% 더 빠르며 그 속도에서 조금 올라간다. 8개 쓰레드에서 최신 세대의 코어 i9 최대치를 기록할 때 12세대 코어 i9은 놀랍게도 82% 더 빠르다. 지난 3월 출시된 11세대 칩과 비교하면 완전히 놀라운 변화다. 직접 전력 양을 추적해보지는 않았지만, 이전 11세대 코어 i9-11900K는 시네벤치 R20 실행에 거의 380와트 가까이를 사용한 반면, 12세대 코어 i9는 약 320와트를 사용했다. 따라서, 12세대 코어는 훨씬 적은 전력을 사용하면서도 훨씬 더 빠르다.

인텔 코어 i9-12900K, 결론

조금 의외일지도 모르겠다. 최고의 CPU라는 것은 존재하지 않는다는 것이 결론이다.

그보다는 특정 요구에 가장 적합한 CPU가 곧 최고의 CPU다. 이 긴 벤치마크는 각 요구사항을 6개 부문으로 나눠 각 분야에서 어떤 칩이 승리했는지를 확인했다. 인텔에 좋은 소식은 거의 모든 부문에서 좋은 위치를 차지하고 있다는 것이다.

렌더링 / 하이쓰레드 카운트
하이 쓰레드 카운트 애플리케이션 및 렌더링에서 코어 i9-12900K는 시네벤치 R23 테스트에서 가까스로 승리라는 결과를 냈지만, 다른 CPU 렌더링 테스트에서는 훨씬 미묘한 결과가 나왔다. 솔직히 90% 렌더링 PC용 칩을 선택한다면, 라이젠 9 5950X가 아마 더 나은 선택일 것이다.
승리 : 라이젠 9 5950X.

콘텐츠 제작
앞서 살펴본 바와 같이, 콘텐츠 제작은 단순히 쓰레드가 제일 많기만 하면 되는 작업이 아니고, 12세대 코어 i9은 라이젠 9 5950X보다 더 많은 역량을 증명했다. 포토샵, 라이트룸 클래식, 프리미어 프로를 주로 다룬다면 인텔이 더 나은 선택이 될 것이다.
승리 : 코어 i9-12900K.

실생활
오피스 생산성과 크롬의 벤치마크를 통해 반응성이 더 높은 것이 인텔 CPU라는 점을 확인했다. 물론 결과에 동의하지만 동시에 라이젠 9 5950X도 두 사용례를 모두 잘 처리할 수 있다고도 믿는다. 아웃룩, 워드 실행이나 인터넷 검색이 주 작업인 하이엔드 데스크톱을 조립할 경우 약간 등급을 낮춰도 될 것 같다.
승리: 코어 i9-12900K.

게이밍
실제 게임 플레이에서 차이를 보려면 CPU보다 GPU에 더 집중해야 한다. 그렇지만 게임 테스트에서 인텔 12세대 코어 i9은 분명히 라이젠보다 점수가 높거나 거의 동점이었다. 의심의 여지없이 최고의 게임용 CPU다. 하지만 어느 쪽을 택해도 좋은 선택이다.
승리 : 코어 i9-12900K.

기능
인텔 12세대 플랫폼은 PCIe 5.0 및 DDR5 메모리라는 새로운 세계를 열었다. 또한, 필요한 경우 썬더볼트를 사용할 수 있고 와이파이 6E까지도 통합되어 있다. 물론, DDR5의 가치가 없다고 말하는 이들도 있고 그런 주장에도 이유가 있겠지만, 인텔로서는 충분히 새로운 점이 있다.
승리 : 코어 i9-12900K.

가치
아직도 AMD 라이젠 9 5950X가 그리 대단한 가치가 없다고 생각하는 사람도 있고, 그 전 해에 2,000달러나 했던 CPU와 성능이 동등한데도 가격이 750달러에 불과한 것을 칭찬하는 사람도 있다. 만약 라이젠 9의 가격이 터무니없이 저렴하다고 생각하는 쪽이라면, 589달러라는 코어 i9-12900K의 공격적인 가격표를 보고 당장 구매하겠다고 소리칠 것이다. 하지만 이 가격은 대량 구매시 적용되는 값이다. 그렇지만 전통적으로 대량구매 가격은 초기 수요가 확정되면 시중가와 몇 달러 차이 나지 않는다. 그렇다. 여기서 가격 대비 가치가 높은 제품은 인텔이다. 그야말로 해가 서쪽에서 뜰 기세다.
승리 : 코어 i9-12900K.

코어 i9-12900K는 위대한 과거 명성을 회복하고 다시 왕좌를 탈환하려고 나섰다. 앨더 레이크는 기다릴 가치가 충분했다. 인텔에게 박수를 보낸다, 브라보. editor@itworld.co.kr

Fig. 8 Pattern of flow running over the trapezoidal labyrinth weir

Numerical Solution of the Discharge Coefficient of Trapezoidal Arced Labyrinth Weirs with Different Middle Cycles Using Flow-3D Software

Flow-3D를 이용한 다양한 중간 사이클을 갖는 사다리꼴 아치형 미로 위어의 방류 계수 수치 해석

연구 배경 및 목적

문제 정의

기존의 선형 위어(linear weir)는 폭이 제한적이기 때문에 방류 용량이 낮은 단점이 있음.
미로 위어(labyrinth weir)는 동일한 수두(hydraulic head) 조건에서 보다 긴 크레스트 길이를 제공하여 방류 용량을 증가시키는 효과적인 방법임.
특히 사다리꼴 아치형 미로 위어(trapezoidal arced labyrinth weir)는 공간 제약이 있는 댐 구조물에서 높은 효율을 보이는 설계 방식임.

연구 목적

FLOW-3D를 이용하여 다양한 아크 반경(R/w1)을 가진 사다리꼴 아치형 미로 위어의 방류 계수(discharge coefficient)를 수치적으로 분석.
실험실 실험 결과와 비교하여 수치 모델의 신뢰성을 검증.
위어 설계 변수(아크 반경, 사이클 수 등)가 방류 계수에 미치는 영향을 규명.

연구 방법

실험 모델 및 수치 시뮬레이션 설정

실험은 길이 12m, 폭 0.6m, 높이 0.6m의 개수로(rectangular flume)에서 수행됨.
FLOW-3D를 활용하여 3차원 유체 해석 수행.
난류 모델: k-ω 모델 사용.
자유 수면 추적: VOF(Volume of Fluid) 기법 적용.
실험 조건: 아크 반경 비(R/w1) = 5, 10, 15에 대해 분석 수행.

주요 결과

수치 해석과 실험 결과 비교

전반적으로 수치 해석 결과가 실험 데이터와 유사한 경향을 보였음.
수치 해석 결과의 방류 계수 값이 실험보다 다소 낮게 나타남.
아크 반경이 증가할수록 수치 해석 결과와 실험값 간의 차이가 커짐(R/w1=5에서는 1.2% 차이, R/w1=15에서는 18.9% 차이 발생).

방류 계수 변화 분석

수두가 증가할수록 방류 계수 감소 → 이는 공기 유입 및 난류 효과 때문임.
아크 반경 증가 시 방류 계수 상승 → 수리학적 효율성이 높아짐.
최적 설계를 위해서는 적절한 아크 반경과 사이클 수 조합이 필요.

결론 및 향후 연구

결론

FLOW-3D 시뮬레이션이 미로 위어의 방류 계수를 예측하는 데 효과적임을 확인.
수치 모델과 실험 모델 간의 차이는 아크 반경 증가 시 더욱 두드러짐, 이는 난류 모델의 한계 때문일 가능성이 큼.
사다리꼴 아치형 미로 위어는 기존 위어 대비 높은 방류 성능을 제공하며, 제한된 공간에서의 수리학적 설계에 유리함.

향후 연구 방향

다양한 난류 모델(RNG k-ε, LES)과 비교 분석 수행.
위어 형상 및 경계 조건을 추가적으로 최적화하여 방류 성능 향상.
실제 댐 및 수로 구조물에 적용하여 현장 데이터와 비교 검증.

연구의 의의

이 연구는 FLOW-3D를 활용하여 사다리꼴 아치형 미로 위어의 방류 성능을 정량적으로 평가하고, 수치 모델의 신뢰성을 검증하였다. 향후 위어 설계 최적화 및 실용적 적용 가능성을 높이는 기초 데이터로 활용될 수 있음.

Fig. 1 The trapezoidal arced labyrinth weir with different middle cycles and its parameters (present study)

Fig. 3 A view of the trapezoidal arced labyrinth weirs

References

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JHYD_Volume 18_Issue 4_Pages 17-25 Download

FLOW-3D: Flow-Based Computing on 3D Nanoscale Crossbars with Minimal Semiperimeter

FLOW-3D: 최소 반둘레를 가진 3D 나노스케일 크로스바에서의 흐름 기반 컴퓨팅

연구 배경

문제 정의: 데이터 집약적 애플리케이션의 증가로 인메모리 컴퓨팅에 대한 관심이 증대되었으며, 전통적인 2D 크로스바 설계는 저항 및 커패시턴스 기생 요소로 인해 성능 한계에 직면하고 있다.
목표: Boolean 함수를 3D 나노 크로스바 설계로 자동 합성하는 첫 번째 프레임워크인 FLOW-3D를 제안하여, 반둘레(semiperimeter)를 최소화하고, 면적, 에너지 소비, 지연 시간 등의 측면에서 기존 2D 도구보다 우수한 성능을 달성하는 것이 목적이다.

연구 방법

기본 아이디어 및 문제 정의
- Boolean 함수의 합성을 위해 BDD(Binary Decision Diagram)와 3D 크로스바 사이의 유사성을 활용.
- BDD의 노드와 에지에 해당하는 3D 크로스바의 금속 와이어와 멤리스터를 적절히 매핑하는 문제를 “L-labeling 문제”로 정의하고, 이를 ILP(정수 선형 계획법)로 최적 해결한다.
FLOW-3D 프레임워크 구성
- 그래프 전처리: 입력된 BDD를 DAG(Directed Acyclic Graph)로 변환하고, 불필요한 0 터미널 노드를 제거.
- L-labeling 단계: 각 노드에 대해 할당 가능한 금속 층의 범위를 결정하고, 인접 층 간의 연결 제약(에지 제약 및 노드 제약)을 만족하도록 레이블링 수행.
- 크로스바 할당: 레이블링 결과를 바탕으로 실제 3D 크로스바 구조를 구성하여 Boolean 함수를 구현하는 하드웨어 디자인을 도출.
성능 평가
- 제안된 FLOW-3D 프레임워크는 2D 크로스바 기반의 기존 합성 도구와 비교하여, 반둘레, 면적, 에너지 소비, 지연 시간에서 각각 최대 61%, 84%, 37%, 41%의 개선 효과를 보임.
- RevLib 벤치마크를 통해 실험적으로 평가되었으며, 3D 크로스바 설계의 효율성과 성능 향상을 입증하였다.

주요 결과

자동 합성 도구 제안: Boolean 함수를 3D 크로스바 설계로 자동 합성하는 최초의 프레임워크를 제안.
최적화 성능: FLOW-3D는 ILP 기반 L-labeling 문제 해결을 통해 3D 크로스바의 반둘레를 최소화하고, 면적 및 전력 소비를 현저히 감소시킴.
비교 평가: 기존 2D 기반 합성 도구 대비, 제안된 프레임워크는 에너지 효율과 응답 속도 면에서 우수한 성능을 나타냄.

결론 및 향후 연구

제안된 FLOW-3D 프레임워크는 3D 나노 크로스바를 이용한 흐름 기반 컴퓨팅에서 Boolean 함수 합성을 효율적으로 수행할 수 있음을 입증.
향후 연구에서는 더 복잡한 회로 및 대규모 데이터셋에 대한 확장성과, 다양한 하드웨어 제약 조건을 고려한 추가 최적화 기법이 연구될 필요가 있다.

Reference

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EVGA 지포스 RTX 2060 KO 같은 현대적인 그래픽카드는 여러 디스플레이를 동시에 연결할 수 있다. ⓒ BRAD CHACOS/IDG

FLOW-3D POST용 그래픽 카드, 모니터 선택 가이드

High End Graphic Card 안내

원본 출처: https://www.videocardbenchmark.net/high_end_gpus.html

Update: 2024-11-28

PCI-Express(또는 PCI-E) 표준을 사용하는 최근 출시된 AMD 비디오 카드(예: AMD RX 6950 XT)와 nVidia 그래픽 카드(예: nVidia GeForce RTX 3090)는 하이엔드 비디오 카드 차트에서 흔히 볼 수 있습니다.

PassMark - G3D Mark High End Videocards / Price — PassMark – G3D Mark High End Videocards / Price

FLOW-3D POST 성능과 밀접한 그래픽카드의 이해

FLOW Science, inc의 최첨단 POST Processor인 FLOW-3D POST를 최대한 활용하려면 좋은 하드웨어가 있어야 합니다. 이 블로그에서 소프트웨어 엔지니어링의 GUI 개발자/관리자인 Stephen Sanchez는 이러한 하드웨어 권장 사항에 따라 최적의 FLOW-3D POST 경험을 얻을 수 있는 방법에 대해 정보를 제공 합니다.

고품질 그래픽 하드웨어

최소 3GB의 VRAM 이 있는 그래픽 카드로 시작하는 것이 좋습니다 . 이것은 많은 볼륨 렌더링을 수행할 경우 특히 중요합니다. 볼륨 렌더링은 FLOW-3D POST 의 고급 기능으로 iso-surface가 아닌 유체 도메인 전체에서 변수의 세부 사항을 시각화합니다. 이 기능은 매우 통찰력 있지만 후 처리 중에 효과적으로 사용하려면 좋은 하드웨어가 필요합니다.

다음으로 Intel 통합 그래픽을 기본 그래픽 하드웨어로 사용해서는 안됩니다. 인텔 통합 그래픽은 전용 그래픽 하드웨어가 있는 랩톱에서도 대부분의 랩톱에서 일반적입니다(자세한 내용은 아래 참조).

대부분의 FLOW-3D POST 기능은 이 구성에서 작동하지 않으므로 Intel 통합 그래픽을 지원하지 않습니다.

FLOW-3D POST 는 NVIDIA 그래픽 카드 와 함께 사용할 때 가장 잘 수행됩니다. FLOW-3D POST 가 잘 작동하는 것으로 확인되었으므로 Maxwell 아키텍처 제품군 이상의 NVIDIA 그래픽 하드웨어를 적극 권장 합니다.

NVIDIA Quadro 카드는 가장 안정적인 것으로 입증되었습니다. 고급 AMD 카드도 작동해야 하지만 NVIDIA 하드웨어 및 드라이버만큼 안정적이지 않다는 사실을 발견 했으므로 항상 AMD보다 NVIDIA를 권장합니다.

노트북의 듀얼 그래픽 카드 – 간단하지만 숨겨진 솔루션

이제 많은 노트북에 NVIDIA 그래픽 카드와 Intel 통합 그래픽 간에 전환 할 수 있는 기능이 있습니다. NVIDIA 카드로 FLOW-3D POST 가 실행되고 있는지 확인하는 것이 중요합니다 . NVIDIA 제어판을 통해 NVIDIA 카드로 노트북을 강제로 실행할 수 있습니다.

비디오 드라이버 업데이트

비디오 드라이버가 업데이트 되었는지 확인하는 것이 좋습니다. FLOW-3D POST 에서 비디오 드라이버를 업데이트하여 쉽게 해결할 수 있는 아티팩트 및 디스플레이 문제에 대한 보고가 있었습니다 . 비디오 드라이버를 최신 상태로 유지하는 것은 이러한 문제를 방지하는 좋은 방법입니다.

RAM, RAM, RAM!

메모리가 충분하지 않으면 시뮬레이션 후 처리가 불가능할뿐만 아니라 메모리 요구 사항을 인식하는 것이 중요합니다. 최대 10 배의 성능 저하로 이어질 수 있습니다! FLOW-3D POST 에 필요한 RAM 양은 여러 요소, 특히 시뮬레이션 크기에 따라 다릅니다. 사용자에게 최대한의 유연성을 제공하기 위해 메시의 셀 수에 따라 다음과 같은 RAM 권장 사항이 있습니다.

초대형 (2 억 개 이상의 셀) : 최소 128GB
대용량 (6 천 ~ 1 억 5 천만 셀) : 64-128GB
중간 (3 천만 ~ 6 천만 셀) : 32-64GB
소형 (3,000 만 셀 이하) : 최소 32GB

FLOW-3D POST 는 메모리 집약적 일 수 있습니다. 실행할 시뮬레이션 크기에 대한 대략적인 아이디어가 있는 경우, 이 지침을 가능한 한 잘 따르는 것이 좋습니다. 즉, 유연성을 극대화하고 가장 원활한 FLOW-3D POST 경험을 보장하기 위해 문제 크기에 관계없이 가능한 한 많은 RAM을 확보하는 것이 좋습니다.

그래픽 카드를 업그레이드 교체 설치하는 방법

그래픽 카드를 업그레이드하는 것은 성능 향상을 위한 좋은 방법이다. 그래픽 카드 업그레이드를 통해 시각적으로 고사양을 요구하는 POST 작업을 쉽게 소화할 수 있는 컴퓨터로 진화할 수 있다.

업그레이드를 위한 그래픽 카드 구매시 고려 사항, 기존 PC에 적합한가?

원하는 그래픽 카드를 결정하는 것은 복잡하고 미묘한 문제다. AMD와 엔비디아는 200달러 미만에서부터 최대 1,500달러에 이르는 지포스(GeForce) RTX 3090에 이르기까지 거의 모든 예산에 대한 선택지를 제공하기 때문이다.

카드의 소음, 발열, 전력 소비 등과 같은 사항을 고려할 수 있겠지만, 일반적으로는 비용 대비 가장 큰 효과를 제공하는 그래픽 카드를 원한다.

컴퓨터가 새 그래픽 카드를 지원하는 적절한 하드웨어인지 확인한다.

사용자가 겪는 가장 일반적인 문제는 부적절한 파워 서플라이(power supply)다. 충분한 전력을 공급할 수 없거나 사용 가능한 PCI-E 전원 커넥터가 충분하지 않을 수 있다. 필자의 경험상 파워 서플라이는 적어도 제조업체에서 권장하는 파워 서플라이의 요구 사항을 충족해야 한다. 예를 들어, 350W를 소비하는 지포스 GTX 3090을 구입했다면 8핀 전원 커넥터 한 쌍과 함께 엔비디아에서 제안한 최소 750W의 전력 공급 장치를 갖춰야 한다.

현재 파워 서플라이가 얼마나 많은 전력을 제공하는지 알아보려면 PC 본체를 열고 모든 파워 서플라이에 기본 정보가 나열된 표준 식별 스티커를 확인하면 된다. 또한 사용 가능한 6핀 및 8핀 PCI-E 커넥터의 수를 확인할 수 있다.

마지막으로 본체 내부에 새 그래픽 카드를 넣을 충분한 공간이 있는지 확인한다. 일부 고급 그래픽 카드는 길이가 상당히 길어 30Cm 이상일 수 있으며, 확장 슬롯이 2개 또는 3개가 될 수 있다. 해당 그래픽 카드의 실제 크기는 제조업체 웹사이트에서 찾을 수 있다.

여기까지 해결했다면 이제 본격적으로 설치 작업에 착수한다.

생각보다 간단한 그래픽 카드 설치 작업

그래픽 카드 설치에는 새 그래픽 카드, 컴퓨터, 그리고 십자 드라이버 3가지만 있으면 된다. 설치하기 전 PC를 끄고 전원 플러그를 뽑는다.

기존 GPU를 제거해야 하는 경우가 아니면, 먼저 프로세서의 방열판에 가장 가까운 긴 PCI-E x16 슬롯을 찾아야 한다. 이 슬롯은 메인보드의 첫 번째 또는 두 번째 확장 슬롯이다.

이 슬롯에 접근을 차단하는 느슨한 전선이 없는지 확인한다. 기존 그래픽 카드를 교체하는 경우, 연결된 케이블을 모두 분리하고, PC 본체 후면 내부에 고정 브래킷에서 나사를 제거한 다음, 카드를 제거한다. 대부분의 메인보드에는 그래픽 카드를 제자리에 고정하는 PCI-E 슬롯 끝에 작은 플라스틱 걸쇠(latch)가 있다. 이 걸쇠를 눌러 이전 그래픽 카드의 잠금을 해제하고 분리한다.

이제 새 그래픽 카드를 개방형 PCI-E x16 슬롯에 설치할 수 있다. 카드를 슬롯에 완전히 삽입한 다음, PCI-E 슬롯 끝에 있는 플라스틱 걸쇠를 눌러 제자리에 고정한다. 그런 다음 나사를 사용해 그래픽 카드의 금속 고정 브래킷을 PC 본체에 고정한다. 덮개 브래킷 또는 이전 그래픽 카드를 고정했던 나사를 재사용할 수 있다.

대부분의 게임용 그래픽 카드에는 추가 전원 커넥터가 필요하다. 추가 전원이 필요한 경우, 해당 PCI-E 전원 케이블을 연결했는지 확인한다. 전원이 제대로 공급되지 않으면 그래픽 카드가 제대로 작동하지 않는다. 이 PCI-E 전원 케이블을 연결하지 않으면 PC 자체가 부팅되지 않을 수 있다.

그래픽 카드를 고정하고 난 후, 전원을 켠 상태에서 본체 측면 패널을 제자리로 밀어넣고 디스플레이 케이블을 새 그래픽 카드에 연결해 작업을 완료한다. 이제 컴퓨터를 켠다.

이제 그래픽 카드의 소프트웨어를 업그레이드할 단계가 왔다.

새 그래픽 카드가 이전 카드와 동일한 브랜드일 경우에는 절차가 간단하다. 제조업체의 웹사이트로 이동해 운영체제에 맞는 최신 드라이버 패키지를 다운로드한다. 그래픽 드라이버는 일반적으로 약 500MB로, 상당히 크다. 인터넷 연결 속도에 따라 다운로드하는 데 시간이 걸릴 수도 있다. 드라이버를 설치하고 컴퓨터를 다시 시작하면 이제 새 그래픽 카드가 제공하는 부드럽고 매끄러운 프레임 속도를 즐길 수 있다.

그래픽 카드 제조업체가 바뀐 경우(인털에서 AMD로, 혹은 AMD에서 인텔로), 새 그래픽 카드용 드라이버를 설치하기 전에 이전 그래픽 드라이버를 제거하고 컴퓨터를 다시 시작해야 한다. 이전 드라이버를 제거하지 않으면 새 드라이버와 충돌할 수 있다.

editor@itworld.co.kr 기사 일부 발췌 인용

그래픽 카드 GPU 온도 확인하는 방법

그래픽 카드 온도 확인은 아주 쉽다. 윈도우에서 바로 온도를 확인할 수 있는 내장 도구도 추가됐다. 또한, 무료 GPU 모니터링 도구가 많이 있고 그중 대다수가 온도를 측정해준다. 조금 더 자세히 알아보자.

마이크로소프트가 윈도우 10 2020년 5월 업데이트에서 GPU 온도 모니터링 툴을 작업 관리자에 추가했다. 무려 24년이나 걸렸다.

Ctrl+Shift+Esc를 열어 작업 관리자 대화창을 열거나 Ctrl+Alt+Delete에서 ‘작업 관리자’를 선택하거나 윈도우 시작 메뉴 아이콘을 오른쪽 클릭해서 ‘작업 관리자’를 선택한다. 여기에서 ‘성능’ 탭으로 들어가면 왼쪽에 GPU를 확인할 수 있을 것이다. 윈도우 10 2020년 5월 업데이트 혹은 그 이후 버전의 윈도우가 설치되어 있을 때만 사용할 수 있는 기능이다.

하지만 이 기능은 매우 단순하다. 시간 흐름에 따른 온도 변화를 추적하지 않고, 현재의 온도만을 보여준다. 그리고 업무를 하거나 오버클럭 조정 중에 작업 관리자를 여는 것도 귀찮을 수 있다. 마침내 윈도우에 GPU 온도를 확인할 수 있는 기능이 들어간 것은 환영하지만, 뒤이어 설명할 서드파티 도구가 훨씬 더 나은 GPU 온도 확인 옵션을 제공한다.

AMD 라데온 그래픽 카드 사용자가 라데온 세팅(Radeon Setting) 앱을 최신 버전으로 유지하고 있다면 방법은 쉽다. 2017년 AMD는 시각 설정을 변경할 수 있는 라데온 오버레이(Radeon Overlay)를 출시했다. 여기에도 GPU 온도와 다른 중요한 정보를 확인할 수 있는 성능 모니터 기능이 있다.

프로그램을 활성화하려면 Alt+R 키를 눌러 라데온 오버레이를 불러온다. 성능 모니터링 섹션에서 원하는 탭을 선택한다. Ctrl+Shift + 0을 눌러서 성능 모니터링 도구 설정을 단독으로 불러올 수 있다.

라데온 세팅 앱에서 오버클럭 도구인 와트맨(Wattman)으로 이동해 GPU 온도를 확인할 수 있다. 윈도우 바탕 화면을 우클릭하고, 라데온 설정을 선택한 후 게이밍(Gaming) > 글로벌 세팅(Global Setting) > 글로벌 와트맨(Global Wattman) 항목으로 이동한다. 도구를 사용해 지나친 오버클럭으로 그래픽 카드를 날려버리지 않겠다고 서약한 후에는 와트맨에 액세스하고 GPU 온도, 그리고 그래프 형태로 된 핵심적 통계 수치를 볼 수 있다. 여기까지가 전부다.

라데온 사용자가 아닌 사람도 많을 것이다. 스팀의 하드웨어 설문 조사는 전체 응답자 PC 중 75%가 엔비디아 지포스 그래픽 카드를 탑재했다는 결과를 발표했다. 그리고 지포스 익스피리언스 소프트웨어는 GPU 온도 확인 기능을 제공하지 않아서 서드파티 소프트웨어의 손을 빌려야 한다.

그래픽 카드 제조 업체는 보통 GPU 오버 클럭을 위한 특수한 소프트웨어를 제공한다. 이 도구에는 라데온 오버레이처럼 가장 중요한 측정을 실행할 때 OSD(On-Screen Display)를 지속하는 옵션 등이 있다. 여러 종류 중에서 가장 추천하는 것은 다재다능함을 갖춘 MSI의 애프터버너(Afterburner) 도구다. 이 제품은 오랫동안 인기를 얻었는데 엔비디아 지포스, AMD 라데온 그래픽 카드 두 제품 모두에서 잘 작동하고, 반길 만한 다른 기능도 더했다.

GPU 온도에 전혀 관심이 없다면? 그렇다면 시스템의 온도 센서를 보여주는 모니터링 소프트웨어를 설치하면 편리할 것이다. HWInfo는 언제나 누구에게나 적합한 모니터링 프로그램으로, PC의 모든 부품의 가상 스냅샷을 보여준다. 스피드팬(SpeedFan) 과 오픈 하드웨어 모니터(Open Hardware Monitor)도 신뢰할 만한 서드파티 앱이다.

‘착한’ GPU 온도는 몇 도?

이제 그래픽 카드를 모니터링하는 소프트웨어를 갖췄다. 하지만 화면을 채우는 숫자는 맥락이 없이는 아무것도 아니다. 그래픽 카드 온도는 어디까지 괜찮은 것일까?

쉬운 대답은 없다. 제품마다 다르다. 이럴 때는 구글이 친구가 된다. 대다수 칩은 섭씨 90도 중반에도 작동하고, 게이밍 노트북에서도 90도까지 온도가 올라가는 경우가 흔히 있다. 그러나 일반 데스크톱 PC 온도가 90도 이상으로 올라간다면 구조 신호나 다름없다. 공기 흐름이 원활한 GPU 1대 시스템에서는 80도 이상 올라가면 위험하다. 팬이 여러 개 달린 커스텀 그래픽 카드는 무거운 워크로드 하에서도 60~70도가 적당하고, 수냉쿨러가 달린 GPU라면 온도가 더 낮아야 할 것이다.

그래픽 카드가 최근 5년 안에 생산된 제품이고 90도 이상으로 뜨거워진다면, 또는 최근 몇 주간 온도가 급격히 상승했다면 다음의 냉각 방법을 고려해보자.

그래픽 카드 온도 낮추는 법

그래픽 카드 온도가 높아졌을 때 하드웨어 업그레이드에 돈을 들이지 않고 개선하지 않기란 어렵다. 그러나 돈을 쏟아붓기 전에 정말 그래야 하는지 필요성을 점검해 보자. 다시 한번 강조하지만 그래픽 카드는 뜨거운 온도를 버틸 수 있도록 설계되어 있다. PC가 무거운 게임이나 영상 편집 중에 강제 종료되는 경우가 아니라면 아마도 걱정할 필요가 없을 것이다.

우선, 시스템의 케이블을 깨끗하게 정리해 GPU 주변의 공기가 원활하게 순환되는지 확인하라. 케이블이 깔끔하게 정리됐다면 케이스에 팬을 추가하는 것도 고려한다. 모든 PC는 최적의 성능을 위해 공기를 빨아들이고 내보내는 팬이 여럿 달려 있는데, POST PC라면 팬은 더 많아야 한다. 저렴한 팬은 10달러부터 구입할 수 있고, RGB 조명이 붙은 화려한 제품은 조금 더 가격이 높다.

마지막으로, GPU와 히트싱크의 써멀 페이스트가 오래되어 말라 있다면 효율이 떨어질 수 있다. 특히 오래된 그래픽 카드라면 더더욱 그렇다. 그리고 아주 드문 경우지만 품질이 좋지 않은 써멀 페이스트가 발라져서 출시되는 경우도 있다. 다른 방법이 모두 효과가 없다면 써멀 페이스트를 다시 바르는 것을 시도해보자. 그러나 과정이 매우 어려울 수 있고 카드마다 조금씩 다르고, 잘못 손댈 경우 사용자 보증 기한의 보호를 받을 수 없게 된다.

온도를 확실하게 낮추려면 수랭 쿨러를 위한 쿨링 시스템을 고려한다. 대다수 사용자에게는 지나친 모험이지만 대부분 수냉쿨러는 발열과 노이즈 감소 효과가 확실하고 공기 냉각에 있어 병목 현상도 없다.

“업무 효율 향상의 기본” 멀티 모니터 구축 가이드

듀얼 모니터를 사용하면 업무 생산성이 높아진다는 연구 결과가 있지만, 모니터가 많을수록 생산성이 높아지는지 여부에 대해서는 아직 이렇다 할 근거는 없다. 그러나 업무 생산성을 생각하지 않더라도 모니터를 여러 대(3대~6대까지) 사용하는 것은 멋진 일이며, 많은 화면을 봐야 하는 엔지니어는 정말 필요할지도 모른다.

모니터를 세로로 세워두면 긴 문서를 볼 때 스크롤을 적게 해도 된다는 장점이 있다. 멀티 디스플레이 환경을 구축하기 위해 고려해야 할 모든 것들을 살펴보겠다.

1단계 : 그래픽 카드 확인하기

보조 모니터를 구입하기 전에 컴퓨터가 물리적으로 이 모든 모니터들을 감당할 수 있을지 점검해 봐야 한다. 가장 쉬운 방법은 PC의 뒷면을 보고, 그래픽 포트(DVI, HDMI, 디스플레이포트, VGA 등)가 몇 개나 있는지 확인하는 것이다.

별도의 그래픽 카드가 없다면 포트를 2개밖에 발견하지 못할 것이다. 그래픽이 통합된 대부분의 마더보드는 모니터 2개 밖에 설치하지 못한다. 별도의 그래픽 카드가 있다면, 마더보드의 포트를 제외하고 최소 3개의 포트를 발견할 수 있을 것이다.

팁 : 마더보드와 별도 그래픽 카드의 포트를 모두 이용해서 멀티 모니터를 설치할 수도 있지만, 이 경우 성능 저하와 모니터끼리의 속도 차이가 발생할 것이다. 그래도 이렇게 하고 싶다면, PC의 BIOS에서 Configuration > Video > Integrated graphics 로 진입한 다음, ‘always enable’로 설정한다.

그러나 별도의 그래픽 카드에 3개 이상의 포트가 있다고 해서 이것을 모두 동시에 사용할 수 있다는 의미는 아니다. 예를 들어서 구형 엔비디아 카드는 포트가 2개 이상이어도 하나의 카드에 모니터를 2개 이상 연결할 수 없다. 자신의 그래픽 카드가 멀티 모니터를 지원하는지 판단하는 가장 좋은 방법은 그래픽 카드 모델명을 찾아서 원하는 모니터 개수와 함께 검색하는 것이다. 예를 들어, ‘엔비디아 GTX 1660 모니터 4대’라고 검색하면 된다.

그래픽 카드가 원하는 만큼 충분히 모니터를 지원할 수 있으면 좋지만, 그렇지 않다면 추가 그래픽 카드를 구입해야 한다. 그래픽 카드를 추가로 구입하기 전 타워 안에 충분한 공간(PCI 슬롯)이 있는지, 전원 공급은 충분한지 확인해야 한다.

멀티 모니터용으로만 그래픽 카드를 구입한다면 최신 그래픽 카드 중에서도 저렴한 옵션을 선택하는 것이 좋다.

아니면 멀티 스트리밍이 지원되는 디스플레이포트를 탑재한 신형 모니터를 사용하는 방법도 있다. 그래픽 카드의 디스플레이포트 1.2에 연결하고, 디스플레이포트 케이블을 사용해 다음 모니터로 연결하는 것이다. 모니터의 크기나 해상도가 같지 않아도 된다. 뷰소닉(ViewSonic)의 VP2468이 이런 제품 중 하나다. 아마존에서 약 210달러에 판매되는 이 24인치 모니터는 디스플레이포트 아웃 외에도 프리미엄 IPS 스크린, 아주 얇은 베젤 등 멀티 모니터 설정에 이상적인 특징을 제공한다.

2단계 : 모니터 선택하기

그래픽 카드에 대해서 파악했다면 이제 추가 모니터를 구입할 차례다. 사용자에 따라서 기존에 사용하고 있는 모니터, 책상 크기, 추가 모니터 용도 등에 따라서 완벽한 모니터가 달라질 것이다.

필자의 경우, 이미 24인치 모니터 2대를 가지고 있었기 때문에 중앙에 설치할 더 큰 모니터가 필요해서 27인치 모니터를 선택했다. 게임을 하지 않기 때문에 모니터 크기 차이는 상관없었다. 하지만 사용자에 따라서 멀티 모니터로 POST를 하거나 동영상을 보기 위해서는 이러한 구성보다 같은 모니터를 연결하는 것이 더 좋을 것이다.

모니터를 구입하기 전에 PC와 모니터의 포트 호환성을 설펴야 한다. DVI-HDMI 혹은 디스플레이포트-DVI 등 전환해주는 케이블을 이용할 수도 있지만 다소 귀찮다. 그러나 PC나 모니터에 VGA 포트가 있다면, 교체를 권한다. VGA는 아날로그 커넥터이기 때문에 선명도가 떨어진다.

3단계 : PC설정

모니터를 구입하고 나면 PC에 연결하고 PC의 전원을 켠다. 이것으로 모니터 설치가 끝났다. 하지만 완전히 끝난 것은 아니다.

윈도우가 멀티 모니터 환경에서 잘 동작하게 만들어야 하는데, 윈도우 7이나 윈도우 8 사용자라면 바탕화면에서 오른쪽 클릭하고 ‘화면 해상도’를 선택한다. 윈도우 10 사용자라면 ‘디스플레이 설정’을 클릭한다. 그러면 디스플레이를 정렬할 수 있는 창이 나타난다.

여기서 모니터들이 모두 탐지되는지 확인할 수 있다. ‘식별’을 클릭하면 각 디스플레이에 큰 숫자가 나타난다. 주 모니터(작업 표시줄과 시작 버튼이 나타나는 모니터)로 사용할 모니터에 1번이 나타나야 하는데, 원하는 것을 선택한 다음 아래 여러 디스플레이 설정에서 ‘이 디스플레이를 주 모니터로 만들기’를 클릭한다. 그 다음 ‘다중 디스플레이’ 드롭다운 메뉴에서 복제할 것인지 확장할 것인지를 선택하면 되는데, 대부분의 경우 ‘디스플레이 확장’이 적합하다.

GPU 제어판에서도 다중 모니터를 설정할 수 있다. 바탕화면에서 오른쪽 클릭을 하고 엔비디아, AMD, 인텔 등 그래픽 제조사의 제어판 메뉴를 열어 윈도우와 유사한 방식으로 디스플레이를 설정할 수 있다.

멀티 디스플레이를 구축할 경우에는 같은 모델을 이용하는 것이 해상도나 선명도, 색보정 등의 문제가 발생하지 않아 ‘끊김 없는’ 경험을 할 수 있다.

FLOW-3D 2024R1 의 새로운 기능

FLOW-3D 2024R1 의 새로운 기능

FLOW-3D 2024R1은 버블 및 상변화 모델의 수정을 통해 제품 및 공정 개발 소프트웨어를 계속 개선하고 있으며, 이를 통해 특히 열 전달 또는 액체-증기 상변화 옵션을 사용할 때 일반적인 설정 오류를 피하면서 더 쉽게 사용할 수 있습니다. 사용자 인터페이스를 재구성하여 액체-증기 상변화 옵션을 고체-액체 상변화 옵션으로 그룹화합니다. 단열 버블 및 열 버블 모델을 통합된 이상 기체 상태 방정식으로 대체하고, 유체 특성 입력을 통합했으며, 상태 방정식을 정의하는 데 사용되는 매개 변수를 제어하는 옵션을 추가했습니다. 이 개발은 엔지니어링 오류의 가능성을 줄이고, 입력을 단순화하며, 상전이 모델에 대한 보다 자연스러운 그룹화를 제공합니다. 두 번째 개발은 새로운 EXODUS II 기반 출력 파일에서 유체-구조 상호작용 및 열 응력 진화 모델을 지원하여 후처리 성능을 크게 향상시킵니다.

FLOW-3D 2023R2 의 새로운 기능

새로운 결과 파일 형식

FLOW-3D POST 2023R2 는 EXODUS II 형식을 기반으로 하는 완전히 새로운 결과 파일 형식을 도입하여 더 빠른 후처리를 가능하게 합니다. 이 새로운 파일 형식은 크고 복잡한 시뮬레이션의 후처리 작업에 소요되는 시간을 크게 줄이는 동시에(평균 최대 5배!) 다른 시각화 도구와의 연결성을 향상시킵니다.

FLOW-3D POST 2023R2 에서 사용자는 이제 selected data를 flsgrf , EXODUS II 둘중 하나 또는 flsgrf 와 EXODUS II 둘다 파일 형식으로 쓸 수 있습니다 . 새로운 EXODUS II 파일 형식은 각 객체에 대해 유한 요소 메쉬를 활용하므로 사용자는 다른 호환 가능한 포스트 프로세서 및 FEA 코드를 사용하여 FLOW-3D 결과를 열 수도 있습니다. 새로운 워크플로우를 통해 사용자는 크고 복잡한 사례를 신속하게 시각화하고 임의 위치에서의 슬라이싱, 볼륨 렌더링 및 통계를 사용하여 추가 정보를 추출할 수 있습니다.

레이 트레이싱을 이용한 화장품 크림 충전 — ***FLOW-3D*** **POST** 의 새로운 EXODUS II 파일 형식으로 채워진 화장품 크림 모델의 향상된 광선 추적 기능의 예

새로운 결과 파일 형식은 솔버 엔진의 성능을 저하시키지 않으면서 flsgrf 에 비해 시각화 작업 흐름에서 놀라운 속도 향상을 자랑합니다. 이 흥미로운 새로운 개발은 결과 분석의 속도와 유연성이 향상되어 원활한 시뮬레이션 경험을 제공합니다.

FLOW-3D POST 의 새로운 시각화 기능 에 대해 자세히 알아보세요 .

난류 모델 개선

FLOW-3D 2023R2는 two-equation(RANS) 난류 모델에 대한 dynamic mixing length 계산을 크게 개선했습니다. 거의 층류 흐름 체계와 같은 특정 제한 사례에서는 이전 버전의 코드 계산 한계가 때때로 과도하게 예측되어 사용자가 특정 mixing length를 수동으로 입력해야 할 수 있습니다.

새로운 dynamic mixing length 계산은 이러한 상황에서 난류 길이와 시간 척도를 더 잘 설명합니다. 이제 사용자는 고정된(물리 기반) mixing length를 설정하는 대신 더 넓은 범위의 흐름에 동적 모델을 적용할 수 있습니다.

접촉식 탱크 혼합 시뮬레이션 — 적절한 고정 mixing length와 비교하여 접촉 탱크의 혼합 시뮬레이션을 위한 기존 동적 mixing length 모델과 새로운 동적 mixing length 모델 간의 비교

정수압 초기화

사용자가 미리 정의된 유체 영역에서 정수압을 초기화해야 하는 경우가 많습니다. 이전에는 대규모의 복잡한 시뮬레이션에서 정수압 솔버의 수렴 속도가 느려지는 경우가 있었습니다. FLOW-3D 2023R2는 정수압 솔버의 성능을 크게 향상시켜 전처리 단계에서 최대 6배 빠르게 수렴할 수 있도록 해줍니다.

압축성 흐름 솔버 성능

FLOW-3D 2023R2는 최적화된 압력 솔버를 도입하여 압축성 흐름 문제에 대해 상당한 성능 향상을 제공합니다. 압축성 제트 흐름의 예에서 2023R2 솔버는 2023R1 버전보다 최대 4배 빠릅니다.

FLOW-3D 2023R2 의 새로운 기능

FLOW-3D 소프트웨어 제품군의 모든 제품은 2023R2에서 IT 관련 개선 사항을 받았습니다. FLOW-3D 2023R2은 이제 Windows 11 및 RHEL 8을 지원합니다. Linux 설치 프로그램은 누락된 종속성을 보고하도록 개선되었으며 더 이상 루트 수준 권한이 필요하지 않으므로 설치가 더 쉽고 안전해집니다. 그리고 워크플로우를 자동화한 분들을 위해 입력 파일 변환기에 명령줄 인터페이스를 추가하여 스크립트 환경에서도 워크플로우가 업데이트된 입력 파일로 작동하는지 확인할 수 있습니다.

확장된 PQ ² 분석

제조에 사용되는 유압 시스템은 PQ ² 곡선을 사용하여 모델링할 수 있습니다. 장치의 세부 사항을 건너뛰고 흐름에 미치는 영향을 포함하기 위해 질량 운동량 소스 또는 속도 경계 조건을 사용하여 유압 시스템을 근사화하는 것이 편리하도록 단순화하는 경우가 많습니다. 우리는 기존 PQ ² 분석 모델을 확장하여 이러한 유형의 기하학적 단순화를 허용하면서도 현실적인 결과를 제공했습니다. 이로써 시뮬레이션 시간을 줄이고 모델 복잡성의 감소시킬 수 있습니다.

FLOW-3D 2022R2 의 새로운 기능

FLOW-3D 2022R2 제품군 출시로 Flow Science는 FLOW-3D 의 워크스테이션과 HPC 버전을 통합하여 노드 병렬 고성능 컴퓨팅 실행할 수 있도록 단일 노드 CPU 구성에서 다중 노드에 이르기까지 모든 유형의 하드웨어 아키텍처를 활용할 수 있는 단일 솔버 엔진을 제공합니다. 추가 개발에는 점탄성 흐름을 위한 새로운 로그 형태 텐서 방법, 지속적인 솔버 속도 성능 개선, 고급 냉각 채널 및 팬텀 구성요소 제어, entrained air 기능이 개선되었습니다.

통합 솔버

FLOW-3D 제품을 단일 통합 솔버로 마이그레이션하여 로컬 워크스테이션이나 고성능 컴퓨팅 하드웨어 환경에서 원활하게 실행할 수 있습니다.

많은 사용자가 노트북이나 로컬 워크스테이션에서 모델을 실행하지만, 고성능 컴퓨팅 클러스터에서 더 큰 모델을 실행합니다. 2022R2 릴리스에서는 통합 솔버를 통해 사용자가 HPC 솔루션의 Open MP/MPI 하이브리드 병렬화와 동일한 이점을 활용하여 워크스테이션과 노트북에서 실행할 수 있습니다.

메쉬 분해의 예 — Open MP/MPI 하이브리드 병렬화를 위한 메시 분해의 예

솔버 성능 개선

멀티 소켓 워크스테이션

다중 소켓 워크스테이션은 이제 매우 일반적이며 대규모 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. 새로운 통합 솔버를 사용하면 이러한 유형의 하드웨어를 사용하는 사용자는 일반적으로 HPC 클러스터 구성에서만 사용할 수 있었던 OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화를 활용하여 모델을 실행할 수 있어 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있습니다.

낮은 수준의 루틴으로 향상된 벡터화 및 메모리 액세스

대부분의 테스트 사례에서 10~20% 정도의 성능 향상이 관찰되었으며 일부 사례에서는 20%를 초과하는 런타임 이점이 나타났습니다.

정제된 체적 대류 안정성 한계

Time step 안정성 한계는 모델 런타임의 주요 요인이며, 2022R2에서는 새로운 time step 안정성 한계인 3D 대류 안정성 한계를 Numerics 탭에서 사용할 수 있습니다. 실행 중이고 대류가 제한된(cx, cy 또는 cz 제한) 모델의 경우 새 옵션은 일반적인 속도 향상을 30% 정도 보여줍니다.

압력 솔버 프리컨디셔너

경우에 따라 까다로운 유동 해석의 경우 과도한 압력 솔버 반복으로 인해 실행 시간이 길어질 수 있습니다. 이러한 어려운 경우 2022R2에서는 모델이 너무 많이 반복되면 FLOW-3D가 자동으로 새로운 프리컨디셔너 기능을 활성화하여 압력 수렴을 돕습니다. 런타임이 1.9~335배 더 빨라졌습니다!

점탄성 유체에 대한 로그 형태 텐서 방법

점탄성 유체에 대한 새로운 솔버 옵션을 사용자가 사용할 수 있으며 특히 높은 Weissenberg 수에 효과적입니다.

점탄성 흐름을 위한 개선된 솔루션 — 로그 구조 텐서 솔루션을 사용하여 점탄성 흐름에 대한 높은 Weissenberg 수의 개선된 솔루션의 예입니다. 제공: MF Tome 외, J. Non-Newton. Fluid. Mech. 175-176 (2012) 44–54

활성 시뮬레이션 제어 확장

Active simulation 제어 기능이 확장되어 연속 주조 및 적층 제조 응용 분야에 일반적으로 사용되는 팬텀 개체는 물론 주조 및 기타 여러 열 관리 응용 분야에 사용되는 냉각 채널에도 사용됩니다.

팬텀 물체 속도 제어의 예 — 연속 주조 응용 분야에 대한 가상 물체 속도 제어의 예

향상된 공기 동반 기능

디퓨저 및 이와 유사한 산업용 기포 흐름 응용 분야의 경우 이제 질량 공급원을 사용하여 물기둥에 공기를 유입할 수 있습니다. 또한, 동반된 공기 및 용존 산소의 난류 확산에 대한 기본값이 업데이트되었으며 매우 낮은 공기 농도에 대한 모델 정확도가 향상되었습니다.

디퓨저 모델의 예: 이제 질량 소스를 사용하여 물기둥에 공기를 유입할 수 있습니다.

FLOW-3D 아카이브 의 새로운 기능

FLOW-3D 2022R1 의 새로운 기능

FLOW-3D v12.0 의 새로운 기능

Design optimization of perforation on deflector for improved performance of vortex settling basin

와류 침전 수조의 성능 향상을 위한 디플렉터의 천공 설계 최적화*

Abstract

Zhuoyun Mu, Yiyi Ma, Lin Li

First published: 18 August 2021

https://doi.org/10.1002/ird.2640

^*Optimisation de la conception de la perforation sur le déflecteur pour une meilleure performance du bassin de décantation par vortex.

^‡Funding information: Graduate Research and Innovation Project of Xinjiang Autonomous Region, Grant/Award Number: XJ2020G171; Xinjiang Agricultural University, Grant/Award Number: SLXK-YJS-2019-04; National Natural Science Foundation of China, Grant/Award Number: 52069028; Tianshan Youth Project, Grant/Award Number: 2018Q017; Department of Education, Xinjiang Uygur Autonomous Region, Grant/Award Number: XJEDU2018I010

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For vortex settling basins (VSBs) installed with a deflector, perforation is an effective retrofit to reduce the self-weight of the deflector and sediment deposition on it. The current study investigated experimentally the performance of VSBs the deflector of which was perforated at different locations with various opening ratios. The results showed that perforating the outside overflow area of the deflector was the optimum for reducing sediment deposition. With an opening ratio of 8.67–13% in the outside overflow area of the deflector, the VSB exhibited similar sediment removal efficiency to the original design without any openings on the deflector. The current study provided the design optimization for deflector perforation in VSBs.

디플렉터와 함께 설치된 와류 침전 분지(VSB)의 경우 천공은 디플렉터의 자체 중량과 침전물 증착을 줄이기 위한 효과적인 개조입니다. 현재 연구는 다양한 개방 비율로 다른 위치에서 디플렉터가 천공된 VSB의 성능을 실험적으로 조사했습니다. 결과는 디플렉터의 외부 오버플로 영역을 천공하는 것이 침전물 퇴적을 줄이는 데 최적임을 보여주었습니다. 디플렉터의 외부 오버플로 영역에서 8.67-13%의 개구부로 VSB는 디플렉터에 개구부가 없는 원래 설계와 유사한 침전물 제거 효율을 나타냈습니다. 현재 연구는 VSB의 디플렉터 천공에 대한 설계 최적화를 제공했습니다.

What’s New – FLOW-3D 2023R2

FLOW-3D 소프트웨어 제품군의 모든 제품은 2023R1에서 IT 관련 개선 사항을 받았습니다. FLOW-3D 2023R1은 이제 Windows 11 및 RHEL 8을 지원합니다. 누락된 종속성을 보고하도록 Linux 설치 프로그램이 개선되었으며 더 이상 루트 수준 권한이 필요하지 않으므로 설치가 더 쉽고 안전해집니다. 또한 워크플로를 자동화한 사용자를 위해 입력 파일 변환기에 명령줄 인터페이스를 추가하여 스크립트 환경에서도 워크플로가 업데이트된 입력 파일로 작동하는지 확인할 수 있습니다.

확장된 PQ ² 분석

제조에 사용되는 유압 시스템은 PQ ² 곡선을 사용하여 모델링할 수 있습니다. 장치의 세부 사항을 건너뛰고 흐름에 미치는 영향을 포함하기 위해 질량-운동량 소스 또는 속도 경계 조건을 사용하여 유압 시스템을 근사화하는 것이 편리한 단순화인 경우가 많습니다. 기존 PQ ² 분석 모델을 확장하여 이러한 유형의 기하학적 단순화를 허용하면서도 여전히 현실적인 결과를 제공합니다. 이것은 시뮬레이션 시간과 모델 복잡성의 감소로 해석됩니다.

FLOW-3D 2022R2 의 새로운 기능

FLOW-3D 2022R2 제품군 의 출시와 함께 Flow Science는 워크스테이션과 FLOW-3D 의 HPC 버전 을 통합하여 단일 노드 CPU 구성에서 다중 구성에 이르기까지 모든 유형의 하드웨어 아키텍처를 활용할 수 있는 단일 솔버 엔진을 제공합니다. 노드 병렬 고성능 컴퓨팅 실행. 추가 개발에는 점탄성 흐름을 위한 새로운 로그 구조 텐서 방법, 지속적인 솔버 속도 성능 개선, 고급 냉각 채널 및 팬텀 구성 요소 제어, 향상된 연행 공기 기능이 포함됩니다.

통합 솔버

FLOW-3D 제품을 단일 통합 솔버로 마이그레이션하여 로컬 워크스테이션 또는 고성능 컴퓨팅 하드웨어 환경에서 원활하게 실행했습니다.

많은 사용자가 노트북이나 로컬 워크스테이션에서 모델을 실행하지만 고성능 컴퓨팅 클러스터에서 더 큰 모델을 실행합니다. 2022R2 릴리스에서는 통합 솔버를 통해 사용자가 HPC 솔루션에서 OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화의 동일한 이점을 활용하여 워크스테이션 및 노트북에서 실행할 수 있습니다.

솔버 성능 개선

멀티 소켓 워크스테이션

멀티 소켓 워크스테이션은 이제 매우 일반적이며 대규모 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. 새로운 통합 솔버를 통해 이러한 유형의 하드웨어를 사용하는 사용자는 일반적으로 HPC 클러스터 구성에서만 사용할 수 있었던 OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화를 활용하여 모델을 실행할 수 있는 성능 이점을 볼 수 있습니다.

낮은 수준의 루틴으로 벡터화 및 메모리 액세스 개선

대부분의 테스트 사례에서 10%에서 20% 정도의 성능 향상이 관찰되었으며 일부 사례에서는 20%를 초과하는 런타임 이점이 있었습니다.

정제된 체적 대류 안정성 한계

시간 단계 안정성 한계는 모델 런타임의 주요 동인입니다. 2022R2에서는 새로운 시간 단계 안정성 한계인 3D 대류 안정성 한계를 숫자 위젯에서 사용할 수 있습니다. 실행 중이고 대류가 제한된(cx, cy 또는 cz 제한) 모델의 경우 새 옵션은 30% 정도의 일반적인 속도 향상을 보여주었습니다.

압력 솔버 프리 컨디셔너

경우에 따라 까다로운 흐름 구성의 경우 과도한 압력 솔버 반복으로 인해 실행 시간이 길어질 수 있습니다. 어려운 경우 2022R2에서는 모델이 너무 많이 반복될 때 FLOW-3D가 자동으로 새로운 프리 컨디셔너를 활성화하여 압력 수렴을 돕습니다. 테스트의 런타임이 1.9배에서 335배까지 빨라졌습니다!

점탄성 유체에 대한 로그 형태 텐서 방법

점탄성 유체에 대한 새로운 솔버 옵션을 사용자가 사용할 수 있으며 특히 높은 Weissenberg 수치에 효과적입니다.

활성 시뮬레이션 제어 확장

능동 시뮬레이션 제어 기능은 연속 주조 및 적층 제조 응용 프로그램과 주조 및 기타 여러 열 관리 응용 프로그램에 사용되는 냉각 채널에 일반적으로 사용되는 팬텀 개체를 포함하도록 확장되었습니다.

가상 물체 속도 제어의 예 — 산업용 탱크 적용을 위한 동적 냉각 채널 제어의 예

연행 공기 기능 개선

디퓨저 및 유사한 산업용 기포 흐름 응용 분야의 경우 이제 대량 공급원을 사용하여 물 기둥에 공기를 도입할 수 있습니다. 또한 혼입 공기 및 용존 산소의 난류 확산에 대한 기본값이 업데이트되었으며 매우 낮은 공기 농도에 대한 모델 정확도가 향상되었습니다.

View of King Edward Memorial Park Foreshore interception structures and approach to vortex drop shaft - Courtesy of Mott MacDonald

Thames Tideway Tunnel – East Contract – Hydraulic Modelling

수력 구조물의 수력 설계 및 모델링 경험 (Experiences in the hydraulic design and modelling of the hydraulic structures)

CFD Modelling: View of Earl Pumping Station interception structures and approach to vortex drop shaft - Courtesy of Mott MacDonald — CFD Modelling: View of Earl Pumping Station interception structures and approach to vortex drop shaft – Courtesy of Mott MacDonald

템스 타이드웨이 터널은 주로 템스 강 아래 런던 중심부를 통과하는 새로운 저장 및 이송 터널입니다. 최대 지름 7.2m의 길이약 25km에 달하는 주요 터널은 서쪽액톤에서 동쪽의 수도원 밀스까지 운행됩니다. 이 프로젝트의 목적은 템스 강에 도달하기 전에 결합된 하수 흐름을 가로채고 저장하여 가장 오염이 많은 복합 하수 오버플로(CSOS)의 34개 를 제어하는 것입니다. 템스 타이드웨이 터널은 베크턴 하수 처리 작업에서 치료를 위해 흐름을 수송할 수도원 밀스의 리 터널에 연결됩니다. CSO 현장에서는 소용돌이 낙하 샤프트와 같은 가로채기 및 전환 구조물이 근처 표면 하수 네트워크에서 깊은 저장 터널로 결합된 하수 흐름을 수송합니다.

East main works

터널을 납품하는 회사인 Tideway는 프로젝트를 세 부분으로 분리했습니다. 동쪽 구간은 프로젝트의 가장 깊은 부분이며, 65m 깊이에 도달합니다. 버몬드시의 챔버 부두는 애비 밀스 (Abbey Mills)에 이르는이 5.5km 터널 섹션의 주요 드라이브 사이트입니다. 동부 개발에는 그리니치 펌핑 스테이션에서 챔버 스워프의 주요 터널까지 약 4.5km의 5m 내부 직경 연결 터널이 포함되어 있습니다.

4개의 드롭 샤프트가 현재 설계 및 제작 중입니다. 이들은 24-36m ³/s 범위의 설계 흐름을 가지며 차단 및 전환 구조, 터널 격리 게이트 및 플랩 밸브가 있는 밸브 챔버, 와류 발생기 입구 구조, 와류 드롭 튜브 및 에너지 소산 및 탈기 챔버를 포함한 유압 구조로 구성됩니다.

The challenge/ hydraulic modelling

이러한 새로운 구조의 설계는 수많은 엔지니어링 문제에 직면해 있습니다. 최대 36m³/_s의 대규모 설계 유량은 기존 네트워크에 부정적인 영향을 미치거나 기존 CSO를 통해 유출되지 않고 완전히 캡처되어 터널로 안전하게 전달되어야 합니다.

또한 복잡한 흐름 패턴이 발생하는 수축된 설계와 시스템의 올바른 작동을 위해 필요하고 불리한 유체 역학 조건으로부터 보호해야 하는 기계 플랜트의 필요성을 초래하는 공간 제약이 있습니다. 또한, 소용돌이 낙하 샤프트 내부에 최대 50m까지 떨어지는 흐름에 의해 생성되는 많은 양의 에너지는 터널로 전달하기 전에 안전하게 소멸되고 유동을 제거해야합니다.

이러한 과제를 해결하기 위해 프로젝트 팀은 물리적 스케일 모델링과 함께 CFD(계산 유체 역학) 모델링을 광범위하게 사용했습니다.

CFD 모델링: 얼 펌핑 스테이션 소용돌이 드롭 샤프트 및 저장 터널 의 보기 - Courtesy of Mott MacDonald — CFD 모델링: *arl Pumping Station* 소용돌이 드롭 샤프트 및 저장 터널 의 보기 – Courtesy of Mott MacDonald

전산 유체 역학 모델링

CFD는 초기 설계 단계에서 사용되는 주요 유압 모델링 도구로, 모든 유압 구조를 모델링하고, 설계 수정을 통합하고, 결과를 신속하게 시각화 및 분석하고, 성능을 마무리할 수 있는 기능을 제공했습니다.

제안된 설계의 3D 건물 정보 모델링(BIM) 형상을 CFD 소프트웨어로 전송하여 CFD 유체 도메인에 대한 형상을 생성하는 데 필요한 시간을 줄였습니다.

FlowScience Inc에서 개발한 Flow 3D가 주요 모델링 플랫폼으로 활용되었습니다. 이 소프트웨어는 공기-물 인터페이스를 추적하기 위해 유체 체적 방법을 적용하여 자유 표면 흐름을 정확하게 모델링하는 기능이 있습니다.

입방 격자를 사용한 3D 구조형 메쉬를 사용하였고, 레이놀즈평균 Navier-Stokes 접근법을 표준 k-omega 난기류 모델로 사용하여 난류를 해석하였습니다.

메쉬 해상도에 대한 민감도 분석이 수행되었고 계산 메쉬의 적합성에 대한 추론을 허용하기 위해 이전 개념 단계 구조의 물리적 스케일 모델링에서 사용 가능한 결과와 비교되었습니다. 와류 발생기 및 드롭 튜브의 목과 같이 급격한 기울기가 발생하는 영역의 메쉬에 특별한 주의를 기울였습니다.

전체 메쉬 해상도와 계산 효율성 간의 균형은 설계 목적을 위해 충분히 정확하지만 설계 프로그램 목표를 충족하는 시간 척도 내에서 결정적으로 중요한 솔루션을 생성하는 데 필요했습니다.

CFD 모델이 수렴되면 결과가 시각화되었습니다. 주요 산출물에는 구조 전체에 걸친 상세한 수위, 크기와 벡터, 흐름 유선이 있는 속도 플롯이 포함되었습니다. CFD 모델에 의해 생성된 데이터는 유동장의 거동을 이해하는 데 매우 유용했으며 이러한 결과를 분석하여 설계가 어떻게 수행되고 있는지에 대한 결론을 내릴 수 있었습니다.

View of King Edward Memorial Park Foreshore drop shaft and energy dissipation chamber - Courtesy of Mott MacDonald — View of King Edward Memorial Park Foreshore drop shaft and energy dissipation chamber – Courtesy of Mott MacDonald

물리적 스케일 유압 모델링

물리적 규모의 수력학적 모델링은 작동 조건의 전체 범위에 걸쳐 설계의 수력학적 성능을 종합적으로 평가하고 설계 개선 사항을 알리고 테스트하는 데 사용되었습니다.

프로그램의 효율성을 위해 수력구조물의 설계가 잘 진행된 단계에서 물리적인 규모의 모델링을 수행하였다. CFD 모델링은 이미 수행되어 설계의 전체 성능에 대한 확신을 제공했습니다. 주요 구조 부재도 MEICA 공장을 위해 크기가 조정되었고 설계 공간이 확보되었습니다.

설계 개발의 이 단계에서 물리적 모델링을 수행하는 것은 시간이 많이 소요되는 물리적 모델에 필요한 주요 변경의 위험을 줄이는 것을 목표로 했습니다. 또한 모델 테스트가 수력 구조의 최종 의도 설계를 가능한 한 가깝게 반영하도록 했습니다.

물리적 모델링을 위해 두 개의 사이트가 선택되었으며, 주로 공간 제약으로 인해 유압 구조의 설계가 더 복잡했습니다. 이러한 사이트는 다음과 같은 사이트였습니다.

그리니치 펌핑 스테이션은 1:10 규모의 전체 작업 현장 모델이 건설되었습니다.
CSO 차단 구조의 모델이 수행된 King Edward Memorial Park 및 Foreshore는 1:10 축척으로, 드롭 샤프트 에너지 소산 및 탈기 챔버의 별도 모델은 1:12 축척으로 구축되었습니다.

모델은 실험실 시설에서 전문 하청 업체 BHR 그룹에 의해 구축 및 테스트되었습니다. 모델은 최신 디자인 BIM 모델에서 생성된 모델 도면을 사용하여 주로 퍼스펙스와 합판으로 구축되었다. 모델 시공승인을 받기 전에 도면은 실험실에서 유압 구조물의 정확한 복제본을 보장하기 위해 BIM 모델에 대한 엄격한 치수 검사를 받았습니다.

Model of King Edward Mermorial Park and Foreshore energy dissipation chamber in operation - Courtesy of Mott MacDonald & BHR Group — Model of King Edward Mermorial Park and Foreshore energy dissipation chamber in operation – Courtesy of Mott MacDonald & BHR Group

중력의 힘이 이러한 구조에서 개방 채널 유체 흐름을 지배하기 때문에 유사성을 보장하기 위해 프로토타입(전체 규모 설계) 및 축소된 축소 모델에서 Froude 수를 동일하게 유지하는 것이 중요합니다. 따라서 Froude 수의 동일성을 유지하기 위해 모델을 유속으로 작동했습니다. 규모는 또한 모든 흐름 조건에서 흐름이 완전히 난류임을 보장할 수 있을 만큼 충분히 커야 했으며 이는 모델의 다른 부분에서 흐름의 레이놀즈 수를 추정하여 확인했습니다.

축소된 물리적 모델에서는 모든 스케일 효과를 제거할 수 없습니다. 표면 장력은 비례하지 않기 때문에 프로토타입과 모델의 Weber 수(초기 힘과 표면 장력 사이의 비율을 나타냄)가 다르고 둘 사이의 액체 상태에 포함된 공기의 양도 다릅니다. 이것은 방법의 한계로 인식되고 이해되며 공기 동반 결과에 스케일링 계수를 적용하여 해결되었습니다.

이 모델은 작동 사례를 설정하는 미리 정의된 테스트 매트릭스에 따라 테스트를 거쳤습니다. 여기에는 다양한 흐름 사례와 저장 터널 꼬리 수위가 포함됩니다. 유량은 보정된 기기로 엄격하게 제어되었으며, 필요한 경우 모델로의 유량은 관심 영역의 유량이 유입구 조건에 의해 인위적으로 영향을 받지 않도록 조절되었습니다.

흐름의 동작을 관찰하고 기록했습니다.

수위는 압력 태핑을 통해 또는 모델 측벽의 수직 눈금을 통해 시각적으로 기록되었습니다.
플로우 패턴은 염료 추적기의 도움을 받아 시각적으로 기록되었습니다.

특히 관심의 한 측면은 소용돌이 흐름이었다. 소용돌이 발생기및 소용돌이 낙하튜브를 통한 흐름에 대한 상세한 관찰은 흐름이 안정적이고, 맥동과 도미 효과가 없는지, 그리고 흐름 범위 전반특히 관심의 한 측면은 소용돌이 흐름이었습니다. 와류 발생기 및 와류 드롭 튜브를 통한 흐름에 대한 자세한 관찰은 흐름이 안정적이고 맥동 과도 효과가 없으며 와류 흐름이 드롭 튜브에서 잘 형성되어 흐름 범위 전체에 걸쳐 안정적인 공기 코어를 유지하면서 관찰되었습니다.

(left) Physical model of Greenwich Pumping Station interception chamber flap valves in operation and (right) physical model of Greenwich PS internal structures for energy dissipation within the shaft - Courtesy of Mott MacDonald and BHR Group — (left) Physical model of Greenwich Pumping Station interception chamber flap valves in operation and (right) physical model of Greenwich PS internal structures for energy dissipation within the shaft – Courtesy of Mott MacDonald and BHR Group

와류 발생기에서 임계유량이 발생하기 때문에 확실한 수두-방전 관계가 설정되어 수위를 판독하여 유량을 측정할 수 있는 기회를 제공합니다. 와류 발생기에 대한 접근 암거에 위치한 압력 탭핑은 유속 범위에 걸쳐 수심 값을 기록하여 각 방울 구조에 대해 수두 방출 곡선을 도출할 수 있도록 했습니다. 프로토타입에서 이 지점에서 수집된 레벨 신호는 흐름을 계산하고 격리 게이트를 제어하는 데 사용됩니다.

흐름이 와류 드롭 튜브 아래로 수 미터 떨어지고 드롭 샤프트의 바닥에 있는 물 풀로 충돌할 때 공기가 물 속으로 동반됩니다. 터널 시스템에서 발생하는 압축 공기 주머니와 저장 용량 감소 문제를 피하기 위해 드롭 샤프트에서 저장 터널로 전달되는 공기의 양을 최소화하는 것이 중요합니다. 이 목적을 달성하기 위해, 드롭 샤프트의 베이스가 흐름의 에너지 소산 및 탈기 기능을 수행하는 것이 매우 중요합니다. 이것은 충분한 체적을 제공하도록 샤프트의 크기를 조정하고 다음과 같은 흐름을 조절하기 위해 샤프트 내부 벽을 설계함으로써 달성되었습니다.

플런지 풀이 형성되었습니다.
샤프트의 흐름 경로/유지 시간은 가능한 한 오래 지속됩니다.
샤프트 의 베이스의 특정 영역은 위쪽 흐름 경로를 촉진합니다.

이러한 조치는 떨어지는 물의 에너지가 소멸되고 공기가 가능한 한 흐름에서 분리되도록 하는 것을 목표로 하고 저장 터널로 전달됩니다.

에너지 소산 및 탈기 구조의 성능을 평가하기 위해 드롭 샤프트에서 저장 터널을 통과하는 공기 흐름을 물 변위 방법으로 측정했습니다. 흐름에 혼입된 정확한 양의 공기를 보장하기 위해 모델은 와류 드롭 튜브의 전체 높이를 통합했습니다. 설계의 허용 기준에 대해 최대 기류는 최대 설계 수류의 백분율로 정의된 미리 정의된 값으로 제한되었습니다. 스케일 효과를 설명하기 위해 모델에서 허용 가능한 최대 기류량은 프로토타입에 비해 약 6배 감소했습니다.

hysical model of Greenwich PS showing energy dissipation chamber and entrance to connection tunnel - Courtesy of Mott MacDonald and BHR Group — hysical model of Greenwich PS showing energy dissipation chamber and entrance to connection tunnel – Courtesy of Mott MacDonald and BHR Group

물리적 규모 모델링은 또한 구조물을 통한 퇴적물의 이동성을 테스트했습니다. 이는 하수 네트워크에서 발생하는 예상 입자 크기 분포와 일치하도록 조정된 모의물의 양으로 모델에 투여함으로써 달성되었습니다.

모델의 설계 개선은 주로 탈기 성능을 개선하기 위한 샤프트 내부 구조의 조정, 퇴적물 이동성을 돕기 위한 벤치 및 기타 조치의 포함으로 구성되었습니다. 이러한 개선 사항은 재테스트를 통해 확인된 다음 설계에 통합되었습니다. 물리적 모델링의 데이터는 관찰된 좋은 일치와 함께 CFD 모델링의 결과와 비교되었습니다.

최종 모델링 결과는 흐름이 기존 하수 네트워크에서 전환되는 위치 근처에서 큰 난류가 발생하는 반면 차단 챔버는 이 에너지를 부분적으로 소산할 수 있을 만큼 충분히 크기가 지정되었으며 특정 수력 설계 요소를 포함하면 문제가 있는 유압 거동이 기계 장비 근처에서 관찰되었습니다. 더 높은 유속에서 일부 공기 동반 와류는 유체의 대부분에 형성됩니다. 그러나 이러한 높은 폭풍 유속의 간헐적인 특성을 고려할 때 콘크리트 구조물의 열화를 일으킬 것으로 예상되지는 않았습니다. 결과는 또한 구조가 최대 설계 흐름을 Thames Tideway Tunnel로 전환하여 기존 보유 CSO를 통한 유출을 방지할 수 있음을 나타냅니다. 차단실과 와류 낙하축을 연결하는 선형 연결 암거는 흐름 조절에 긍정적인 영향을 미쳤고 소용돌이 낙하 튜브의 작동은 흐름 범위에 걸쳐 안정적인 것으로 관찰되었습니다.

Conclusions

Thames Tideway Tunnel의 수력 구조물 설계에는 복잡한 3D 난류 유동 거동이 포함되며 설계 단계에서 고급 수력 모델링 도구를 사용해야 합니다. CFD 모델링을 통해 제안된 설계를 테스트하고 수정할 수 있으므로 설계 흐름이 필요한 성능 매개변수 내에서 안전하게 수용됩니다.

이 프로젝트에서 CFD를 활용한 주요 이점은 비교적 짧은 시간에 수력학적 모델링을 수행할 수 있는 능력, 생성된 데이터의 유용성 및 시각화할 수 있는 능력이었습니다. 이는 설계를 알리고 확인하는 데 도움이 되었습니다. CFD 모델링은 제한된 도시 환경 내에서 설정된 이러한 수력학적 구조를 설계하는 데 유용한 도구였습니다.

Physical Modelling – View of King Edward Memorial Park and Foreshore Energy Dissipation Chamber - Courtesy of Mott MacDonald and BHR Group — Physical Modelling – View of King Edward Memorial Park and Foreshore Energy Dissipation Chamber – Courtesy of Mott MacDonald and BHR Group

구조의 중요성으로 인해 물리적 모델링이 수행되어 결과에 대한 신뢰도를 높이고 CFD가 한계를 나타내는 수력 성능 측면을 추가로 연구했습니다. 물리적 모델은 이해 관계자에게 구조 내부에서 흐름이 어떻게 수행되고 있는지 정확히 보여주기 위해 유용한 것으로 입증되었습니다. 또한, 모델 테스트가 대부분 최종 설계를 반영한다는 점을 감안할 때 구조물의 수력 성능에 대한 기록이 유지됩니다.

Timescale

5개 샤프트 중 4개에 대한 굴착이 진행 중이거나 완료되었으며 1차 기초 슬래브와 2차 라이닝이 올해 말 전에 샤프트에 부어질 것입니다. 주 터널인 Selina의 TBM은 2020년 터널링이 시작되어 연말에 현장으로의 마지막 여정을 시작할 것입니다.

The editor and publishers thank Ricardo Telo, Senior Hydraulic Engineer, and Tejal Shah, Senior Mechanical Engineer, both with Mott MacDonald, for providing the above article for publication.

첨부 파일

템스 – 타이드웨이 이스트 (2019) (3 MB)

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

A thesis/dissertation
submitted to the Graduate School of UNIST
in partial fulfillment of the
requirements for the degree of
Master of Science
Haneol Park
07/09/2019
Approved by
_________________________
Advisor
In Cheol Bang

Abstract

가압 수로 (PWR)에서는 연료봉 번들 사이에 위치한 연료봉 번들을 지지하기 위해 스페이서 그리드가 설치됩니다. 혼합 베인은 스페이서 그리드 위에 설치되어 소용돌이 및 교차 흐름을 생성합니다. 소용돌이와 교차 흐름은 열 전달을 향상시키고 PWR의 임계 열유속을 촉진 할 수 있습니다.

PWR의 안전 마진은 열 전달 성능과 CHF로 추정 할 수 있습니다. 따라서 소용돌이 및 교차 흐름 생성은 안전 마진과 전력 증가율 향상을 가져올 수 있습니다.

3D 프린팅 기술을 통해 정교한 믹싱 베인 블레이드 부품을 생산할 수 있습니다. 믹싱 베인 부분은 3D 프린팅으로 제작되었습니다. 일반적인 재료는 석고이고 다른 하나는 금속, 스테인레스 스틸입니다.

믹싱 베인은 3D 프린팅으로도 만들어진 스페이서 그리드 위에 부착됩니다. 회전 혼합 베인은 연료봉 사이의 소용돌이 발생기이며 교차 흐름 및 열 전달 특성을 향상시킵니다. 원심력은 연료봉 표면에서 기포를 분리합니다. 다양한 유형의 회전 혼합 베인 (RV)이 연구됩니다.

팬 베인 (FV), 임펠러 베인 (IV), 풍력 터빈 베인 (WT)입니다. 각 RV는 서로 다른 혼합 성능과 압력 강하를 보여줍니다. FV는 평균 혼합 성능과 압력 강하 증가를 보여줍니다. IV는 혼합 성능이 가장 높고 WT는 압력 강하가 가장 적습니다. 실험적 접근 방식 인 입자 이미지 유속계 (PIV) 실험 기술은 유동장을 시각화하고 혼합 성능을 평가합니다.

흐름 패턴 시각화는 2×3 하위 채널, 2.5 배 확장 테스트 섹션 내에서 수행됩니다. 테스트는 흐름 패턴 추적을 보여주고 압력 강하를 측정합니다. 이 테스트는 서브 채널에 장착 된 3D 프린팅 믹싱 베인 부품의 내구성과 유지 보수성을 보장합니다. 수치 분석은 CFD (전산 유체 역학) 코드 FLOW-3D를 사용하여 광고를 사용하여 수행됩니다.

GMO (General Moving Object) 방법은 유동 구동 결합 회전 동작을 시뮬레이션하는 데 사용됩니다. 유체-구조 상호 작용 (FSI) 문제는 분석적으로 해결하기에는 너무 복잡하므로 회전 운동을 검증하는 계산 기술도 연구됩니다.

회전 혼합 베인의 혼합 성능은 냉각수의 소용돌이와 교차 흐름에 의해 평가됩니다. 교차 흐름 및 소용돌이는 혼합 매개 변수로서 혼합 성능을 검증합니다. 측면 속도, 와도 및 기포 추적 방법은 혼합 매개 변수로 냉각수의 혼합을 보여줍니다.

압력 강하도 측정되고 마찰 계수 평가는 원자로의 시스템 안전을 보장하기 위해 수행됩니다. 권장 사항을 위해 3D 프린팅 된 믹싱 베인의 추가 최적화는 계속 연구 될 것입니다. 실험 및 수치 분석을위한 열 전달 특성 및 열 성능 향상은 확장 된 하위 채널에서 검증됩니다. PWR에 회전식 혼합 베인을 채택하면 열 전달 성능, 안전 마진 및 전력 향상이 향상 될 수 있습니다.

INTRODUCTION

Figure. 1. 1 Mesh structure of rotational motion CFD simulation models

Table. 1. 1 Previous research of experiment of subchannel with mixing vane

(a) Bare Grid (BG) and Fixed Split Vane (SV) (b) Rotational Vane (RV)

(a) Fan Vane (FV) (b) Impeller Vane (IV) (c) Wind Turbine Vane (WT)

Figure. 2.3 The Gypsum 3D printed rotational mixing vanes (a) Fixed Split Vane (FSV) (b) Rotational Fan Vane (RFV) (c) Rotational Impeller Vane (RIV) (d) Rotational Wind Turbine vane (RWT)

Figure. 3. 1 Rotational speed evaluation (a) from GMO model of FLOW-3D (10 FPS) (b) from high speed camera experiment (16 FPS)

Figure 3. 2 Lateral velocity flow field by PIV experiment (Q=145 lpm, v=0.7 m/s, Re=12,750)

Figure. 3. 5 (b) 2D-Flow field with lateral velocity vector (m/s), Fixed mixing vane

Figure. 3. 11 Bubble generation test in CFD analysis, Q=145 lpm

3D 프린팅 된 믹싱 베인과 스페이서 그리드 부품은 석고와 금속으로 제조되었습니다. 회전 운동과 부착, 내구성은 PWR 채택의 첫 단계로 테스트되었습니다. 회전 혼합 베인 (RV)은 소용돌이 및 교차 흐름을 제공하며, 흐름 구동 회전 운동을 통해 CHF 향상 및 압력 강하 감소를 제공합니다.

팬 베인 (FV), 임펠러 베인 (IV) 및 풍력 터빈 베인 (WT)이 RV 유형의 후보로 설계되었습니다. 유동 구동 운동은 GMO (General Moving Object) 방법을 사용하여 FLOW-3D 코드로 실험 방법과 CFD 분석으로 검증되었습니다. 교차 흐름 및 소용돌이는 2×3 서브 채널이 장착 된 혼합 베인에서 표시되었습니다.

FLOW-3D 코드를 사용한 PIV 실험 및 CFD 분석은 흐름 패턴을 보여줍니다. 유동 구동 회전 혼합 베인의 혼합 효과는 혼합 베인에 의해 구동되는 소용돌이 및 교차 흐름으로 평가되었습니다. 흐름의 혼합을 평가하기 위해 소용돌이와 교차 흐름을 횡 속도와 와도로 연구했습니다.

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FLOW-3D CAST

FLOW-3D CAST 2025R1은 주조 엔지니어가 복잡한 비철 주조에서 더 나은 품질, 효율성 및 정밀도를 달성할 수 있도록 지원합니다. 이번 릴리스에는 응고 및 수축 모델, HPDC의 샷 슬리브 모델, 밸브 모델에 대한 개선 사항이 포함되어 있습니다.

응고 수축 모델 개선 사항
이번 신제품에는 새로운 EXODUS 형식의 다공성 출력이 수정된 개선된 응고 수축 모델이 포함되어 있어 사용자가 다공성 분석과 해석을 간소화할 수 있습니다. 이제 다공성 출력에는 분해된 수축 다공성이 포함되어 엔지니어가 누출 경로를 더 잘 시각화할 수 있도록 도와줍니다.

샷 슬리브의 응고된 금속 처리 개선
고압 다이캐스팅(HPDC)에서는 샷 슬리브의 초기 응고로 인해 완성된 주조물의 콜드 셧 및 오선과 같은 결함이 발생할 수 있습니다. 이제 사용자는 다공성 기반 응고 모델을 사용하여 샷 슬리브에서 응고된 금속의 움직임을 포착할 수 있으며, 충전 시 훨씬 더 정확한 열 프로파일을 제공합니다.

*EXODUS 파일 형식의 새로운 다공성 표현은 단일 다공성 출력에서 금속의 다공성뿐만 아니라 해상된 수축을 더 잘 설명합니다.*

개선된 밸브 모델
FLOW-3D CAST의 밸브와 통풍구 부품은 주조 어셈블리의 환기 시스템을 모델링하는 데 사용되며, 이는 주조 부품의 결함을 제거하는 데 매우 중요할 수 있습니다. 이제 사용자는 밸브와 통풍구에서 배출될 수 있는 목표 금속 부피를 지정하여 개선된 밸브 모델을 통해 최종 결함 위치를 보다 정확하게 예측할 수 있습니다.

새로운 밸브 모델은 금속이 밸브를 통해 배출될 수 있도록 하여, 흐름 결함이 어디로 가는지 더 정확하게 표현합니다 (아래쪽)

FLOW-3D CAST 2024R1은 영구 금형 주조를 위한 여러 가지 개선 사항을 포함하고 있으며, 그 중 첫 번째는 Thermal die cycling 시뮬레이션에서 보다 시각적으로 편리한 냉각 채널 설정입니다. 이를 통해 냉각 채널 타이밍 설정을 더 쉽게 하고 입력 오류의 가능성을 줄일 수 있습니다. 이 개선 사항은 각 냉각 채널이 활성화되는 시점과 관련 속성을 쉽게 확인할 수 있도록 합니다.

Cooling channel setup — 냉각 채널은 이제 다른 공정 타이밍과 함께 표시되어 복잡한 시스템을 간단하고 시각적으로 표현합니다.

또한, 간단한 스프레이/금형 처리 모델을 확장하여 캐비티뿐만 아니라 파팅 라인에도 스프레이할 수 있는 옵션을 추가했습니다. 이를 통해 이러한 유형의 금형 처리 방식을 쉽게 그리고 현실적으로 표현할 수 있어 더 나은 열 예측을 할 수 있습니다. 유사하게, 이제 Thermal die cycling 시뮬레이션 중에 플런저의 움직임을 고려하여 열 예측의 정확성을 향상시켰습니다.

또 다른 개발 사항은 초기 단계 금형 설계에서 더 빠른 열 해석을 제공하면서도 해석의 정확도를 유지할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 새로운 열 전달 모드를 기하학적 형태에 대해 활성화하여 사용합니다.

FLOW-3D CAST 2024R1에는 두 가지 새로운 출력이 추가되었습니다. 첫 번째는 금형에 대한 특정 열 전달로, 금형으로 전달되는 열의 속도를 저장하고 금형의 다양한 위치에서 필요한 냉각 능력에 대한 통찰을 제공합니다. 두 번째 출력은 공동 발생 하중으로, 공동 손상이 발생할 가능성이 있는 영역을 표시합니다.

마지막으로, 사용자 기대에 더 맞도록 기존 모델에 두 가지 조정을 추가했습니다. 첫 번째는 밸브가 가장 가까운 open volume에 적용되도록 수정하여, 금형 표면이 실수로 밸브를 비활성화하는 가능성을 없앴습니다. 두 번째 조정은 모델을 사용할 때 플런저 가속도의 기본 한계를 더 현실적으로 설정한 것입니다. 이전의 기본값은 노이즈가 발생될 가능성이 있었습니다.

새로운 결과 파일 형식

FLOW-3D POST 2023R2는 EXODUS II 형식을 기반으로 하는 완전히 새로운 결과 파일 형식을 도입하여 더 빠른 후처리를 가능하게 합니다. 이 새로운 파일 형식은 크고 복잡한 시뮬레이션의 후처리 작업에 소요되는 시간을 크게 줄이는 동시에(평균 최대 5배!) 다른 시각화 도구와의 연결성을 향상시킵니다.

FLOW-3D POST 2023R2 에서 사용자는 이제 flsgrf , EXODUS II 또는 flsgrf 및 EXODUS II 파일 형식 으로 선택한 데이터를 쓸 수 있습니다 . 새로운 EXODUS II 파일 형식은 각 객체에 대해 유한 요소 메쉬를 활용하므로 사용자는 다른 호환 가능한 포스트 프로세서 및 FEA 코드를 사용 하여 FLOW-3D 결과를 열 수도 있습니다. 새로운 워크플로우를 통해 사용자는 크고 복잡한 사례를 신속하게 시각화하고 임의 슬라이싱, 볼륨 렌더링 및 통계를 사용하여 보조 정보를 추출할 수 있습니다.

새로운 결과 파일 형식은 솔버 엔진의 성능을 저하시키지 않으면서 flsgrf 에 비해 시각화 작업 흐름에서 놀라운 속도 향상을 자랑합니다.

FLOW-3D POST의 표면 LIC — ***FLOW-3D POST*** 의 새로운 EXODUS II 파일 형식 및 Surface LIC 표현의 예

이 흥미로운 새로운 개발은 결과 분석의 속도와 유연성이 향상되어 사용자에게 원활한 시뮬레이션 경험을 제공합니다. FLOW-3D POST 의 새로운 시각화 기능 에 대해 자세히 알아보세요 .

정수압 초기화

사용자가 사전 정의된 금속 영역에서 정수압을 초기화해야 하는 경우가 종종 있습니다. 크고 복잡한 시뮬레이션에서는 정수압 솔버의 수렴 속도가 느려지는 경우가 있습니다. FLOW-3D CAST 2023R2는 정수압 솔버의 성능을 크게 향상시켜 전처리 단계에서 최대 6배 빠르게 수렴할 수 있도록 해줍니다.

새로운 TDC(열 다이 사이클링) 모델

열 다이 사이클링 - 샷 슬리브 — 새로운 Thermal Die Cycling 모델로 예측된 샷 슬리브의 온도 분포

FLOW-3D CAST 2023R2 의 재설계된 열 다이 사이클링(TDC) 모델은 고압 다이 캐스팅 및 기타 영구 금형 주조 공정의 프로세스 시트와 더 잘 일치하는 더 간단하고 직관적인 설정 프로세스를 제공합니다.

이제 TDC 시퀀스는 충전 단계의 시작 부분 에서 시작되어 하위 프로세스 전반에 걸쳐 시간에 따른 냉각/가열 라인 정의에 대한 더 높은 정확성과 정렬을 제공합니다. 향상된 스프레이 냉각 모델을 통해 사용자는 부품별로 처리 일정을 정의할 수 있을 뿐만 아니라 스프레이, 세척 및 코팅 처리에 대한 옵션을 처방할 수 있습니다. 슬라이더 동작도 포함되며 이제 냉각 채널과 가열 요소가 슬라이더와 함께 이동합니다.

이러한 기능은 다양한 단계, 일정, 이동, 처리 및 조립 단계를 보여주는 깔끔하고 직관적인 프로세스 개요를 제공하는 새로운 Thermal Die Cycling 대화 상자를 통해 제어됩니다.

FLOW-3D CAST의 열 다이 사이클링 대화상자 — ***FLOW-3D CAST*** 의 새로운 Thermal Die Cycling 대화 상자

이러한 개발은 개선된 열 솔루션뿐만 아니라 TDC와 관련된 공정의 응고 및 납땜에 대한 더 나은 예측을 촉진합니다.

FLOW-3D CAST 2023R1 의 새로운 기능

FLOW-3D 소프트웨어 제품군의 모든 제품은 2023R1에서 IT 관련 개선 사항을 받았습니다.

FLOW-3D CAST 2023R1은 이제 Windows 11 및 RHEL 8을 지원합니다. Linux 설치 프로그램은 누락된 종속성을 보고하도록 개선되었으며 더 이상 루트 수준 권한이 필요하지 않으므로 설치가 더 쉽고 안전해집니다. 그리고 워크플로를 자동화한 분들을 위해 입력 파일 변환기에 명령줄 인터페이스를 추가하여 스크립트 환경에서도 워크플로가 업데이트된 입력 파일로 작동하는지 확인할 수 있습니다.

FLOW-3D CAST 2023R1 의 고급 기능을 통해 사용자는 다음을 수행할 수 있습니다.

기가캐스팅 제작 시 등 샷 성능 최적화
툴링 마모 해결
고급 탄소강 및 저합금강 주조 시뮬레이션
거시적 분리의 효과를 설명합니다.

플런저 모션 개선

우리는 슬로우 샷 계산기를 개선하여 정확성을 높이고, 공기 혼입을 줄이며, 낮은 충전 수준을 더 잘 처리할 수 있도록 유효성 범위를 확장했습니다. 또한 사용자 인터페이스를 간소화했으며 향상된 슬로우 샷 계산기와 결합하여 인상적인 결과를 제공합니다. 이제 플런저 위치 또는 시간 기반 정의에서 슬로우 샷 계산기의 데이터를 쉽게 사용할 수 있습니다. 새로운 계산기는 또한 슬로우 샷이 끝날 때 혼입되는 공기를 크게 줄이는 세련된 샷 프로필을 제공합니다.

슬로우 샷 계산기 개선 — 2007년 슬로우 샷 계산기와 2022년 버전 비교. 슬로우 샷이 끝나면 새 계산기를 사용하여 동반 공기량이 감소하는 것을 확인하십시오.

확장된 PQ ² 분석

대형 주조는 계산 비용이 많이 들고 기가 주조는 시뮬레이션 소프트웨어를 한계까지 밀어붙일 수 있습니다. 속도 경계 조건이나 금속 입력을 사용하여 샷 슬리브와 플런저를 근사화하는 것은 런타임을 줄이는 유용한 단순화 방법입니다. 그러나 PQ

² 분석 없이는 HPDC 기계가 한계에 가깝게 작동하고 예상대로 작동하지 않아 부품 품질을 위협하는지 알 수 없습니다.

^{우리는 매우 유능한 PQ 2} 분석을 수행 하고 이를 금속 입력 및 속도 경계 조건에 적용하여 이 문제를 해결했습니다. 이는 가장 크고 가장 복잡한 주조에서도 충전 정확도를 유지하면서 처리 시간을 크게 줄이는 것을 의미합니다.

Mold Erosion Prediction | FLOW-3D CAST

주조 금형과 다이는 기계적 스트레스 요인을 포함한 다양한 이유로 마모됩니다. 기존 전단 하중 측정법은 이 마모를 연구할 때 도움이 되지만 지금까지는 금형에 대한 금속의 충돌을 설명하지 못했고 모래 주조 금형에 포함된 모래의 최종 위치를 예측할 수 없었습니다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 이 마모 메커니즘을 더 잘 이해할 수 있도록 새로운 출력을 추가했습니다. 새로운 출력에는 이러한 유형의 침식이 발생할 가능성이 있는 지역과 모래 함유물의 예상 위치가 표시됩니다.

다이 솔더링 예측

알루미늄 주조에 사용되는 영구 다이는 용융된 알루미늄이 다이의 철과 결합하여 화학적 마모를 겪게 되며, 이는 부품 품질뿐만 아니라 다이의 수명과 유지 관리 요구 사항에 영향을 미치는 땜납을 형성합니다. 이 마모 메커니즘의 중요성으로 인해 우리는 납땜의 위치와 심각도를 모두 예측하는 모델을 구축하게 되었습니다.

다이 솔더링 시뮬레이션 — 시뮬레이션된 솔더(왼쪽)와 관찰된 솔더(오른쪽, 빨간색). 사진은 다이에 관한 것이지만 시뮬레이션에서는 부품을 보여주기 때문에 이미지가 거울처럼 보입니다.

화학 기반 탄소 및 저합금강 응고 모델

우리의 장기 개발 목표 중 하나의 결과는 석출 반응, 응고 및 재용해 경로, 미세 구조 특징 및 결함을 정확하게 설명하는 탄소강 및 저합금강에 대한 강력한 화학 기반 응고 모델 입니다. 이 모델은 또한 중요한 3상 포정반응과 델타 페라이트에서 오스테나이트로의 전이로 인한 대량 수축과 관련된 결함을 설명합니다.

이 모델은 실험과의 탁월한 일치를 보여주며, 예를 들어 과포정 합금이 응고가 끝날 때 페라이트 영역을 개발할 수 있는 이유와 같은 비직관적이고 시간 의존적인 동작에 대한 통찰력을 제공합니다.

거시 분리 예측

대규모 분리는 주조품의 품질과 다운스트림 처리에 중요한 영향을 미칠 수 있으므로 이를 화학 기반 응고 모델에 추가했습니다. 이 모델은 매크로 분리 관련 결함이 발생할 수 있는 위치를 예측하므로 캐스팅 전에 이를 예측하고 완화할 수 있습니다.

시뮬레이션 대 실험 강철 주조 — 강철 주조에 대한 실험과 시뮬레이션 결과를 비교합니다. WT Adams, Jr. 및 KW Murphy, “주강 주물에서 라이저 아래의 심각한 화학 물질 분리를 방지하기 위한 최적의 완전 접촉 상단 라이저”, AFS Trans., 88(1980), pp. 389-404

FLOW-3D CAST 2022R2 의 새로운 기능

FLOW-3D CAST 2022R2 제품군 출시로 Flow Science는 FLOW-3D CAST 의 워크스테이션과 HPC 버전을 통합하여 단일 노드 CPU 구성에서 다중 노드 병렬 고성능 컴퓨팅 실행. 추가 개발에는 점탄성 흐름을 위한 새로운 로그 형태 텐서 방법, 지속적인 솔버 속도 성능 개선, 고급 냉각 채널 및 팬텀 구성요소 제어, 개선된 동반 공기 기능이 포함됩니다.

통합 솔버

우리는 FLOW-3D 제품을 단일 통합 솔버로 마이그레이션하여 로컬 워크스테이션이나 고성능 컴퓨팅 하드웨어 환경에서 원활하게 실행했습니다.

많은 사용자가 노트북이나 로컬 워크스테이션에서 모델을 실행하지만, 고성능 컴퓨팅 클러스터에서도 더 큰 모델을 실행합니다. 2022R2 릴리스에서는 통합 솔버를 통해 사용자가 HPC 솔루션의 OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화와 동일한 이점을 활용하여 워크스테이션과 노트북에서 실행할 수 있습니다.

솔버 성능 개선

멀티 소켓 워크스테이션

낮은 수준의 루틴으로 향상된 벡터화 및 메모리 액세스

대부분의 테스트 사례에서 10~20% 정도의 성능 향상이 관찰되었으며 일부 사례에서는 20%를 초과하는 런타임 이점이 나타났습니다.

정제된 체적 대류 안정성 한계

시간 단계 안정성 제한은 모델 런타임의 주요 동인이며, 2022R2에서는 새로운 시간 단계 안정성 제한인 3D 대류 안정성 제한을 숫자 위젯에서 사용할 수 있습니다. 실행 중이고 대류가 제한된(cx, cy 또는 cz 제한) 모델의 경우 새 옵션은 일반적인 속도 향상을 30% 정도 보여줍니다.

압력 솔버 프리컨디셔너

경우에 따라 까다로운 흐름 구성의 경우 과도한 압력 솔버 반복으로 인해 실행 시간이 길어질 수 있습니다. 이러한 어려운 경우 2022R2에서는 모델이 너무 많이 반복되면 FLOW-3D가 자동으로 새로운 사전 조절기를 활성화하여 압력 수렴을 돕습니다. 테스트의 런타임은 1.9에서 335까지 더 빨라졌습니다!

점탄성 유체에 대한 로그 형태 텐서 방법

점탄성 유체에 대한 새로운 솔버 옵션을 사용자가 사용할 수 있으며 특히 높은 Weissemberg 수에 효과적입니다.

활성 시뮬레이션 제어 확장

능동 시뮬레이션 제어 기능이 확장되어 연속 주조 및 적층 제조 응용 분야에 일반적으로 사용되는 팬텀 개체는 물론 주조 및 기타 여러 열 관리 응용 분야에 사용되는 냉각 채널에도 사용됩니다.

FLOW-3D CAST 아카이브 의 새로운 기능

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 Brochure Download

FLOW-3D Cast HPDC Brochure Download

FLOW-3D CAST Continuous Casting Workspace

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

FLOW-3D POST

FLOW-3D POST 2025R1 의 새로운 기능

이 강력한 신제품은 FLOW-3D POST의 기능을 FLOW-3D 제품군 전반으로 확장합니다.

경로 추적 개선 사항
사용자는 이제 즉석에서 경로 추적 재료 속성을 추가, 편집 및 조정할 수 있으므로 복잡한 기술적 결과를 더 많은 청중에게 사실적인 렌더링으로 더욱 쉽게 전달할 수 있습니다.

History data 계산기

이제 FLOW-3D POST 내에서 History data에 대한 수학적 연산이 직접 가능합니다. 사용자는 업데이트된 파이썬 계산기를 이력 데이터에 적용하여 프로브 및 플럭스 표면과 같은 측정 장치의 시계열 데이터에 대한 연산을 간소화할 수 있습니다.

EXODUS 파일 포맷 성능 향상

이 릴리스는 EXODUS 객체의 렌더링을 더 부드럽고 현실적으로 개선합니다.

JSON / EXODUS 파일 다시 로드: 이제 사용자는 시뮬레이션이 실행되는 동안 JSON / EXODUS 파일을 다시 로드하여 시뮬레이션 워크플로우를 중단하지 않고도 진화하는 데이터를 시각화하고 분석할 수 있습니다.
수정된 다공성 시각화: EXODUS 파일 형식의 다공성 출력은 수축 다공성을 해소하고 주조물 내부의 누출 경로를 더 잘 시각화할 수 있도록 수정되었습니다.

River bank simulation before and after going through FLOW-3D POST — EXODUS 출력의 측면 표면은 2025R1 이후 FLOW-3D POST에서 평활화할 수 있습니다.

FLOW-3D WELD 및 FLOW-3D AM 지원

유체, 용융 영역, 열원, 반사 및 입자를 위한 새로운 사전 구성 객체는 FLOW-3D WELD 및 FLOW-3D AM 시뮬레이션의 시각화를 용이하게 합니다. 일반적으로 사용되는 출력의 주석은 FLOW-3D POST에서 결과 파일을 열면 자동으로 제공되므로 후처리 워크플로우가 가속화됩니다.

Simulation image with annotations from FLOW-3D POST

일반적으로 사용되는 출력을 쉽게 볼 수 있어 사용자가 데이터 해석과 분석에 집중할 수 있습니다.

FLOW-3D POST 2024R1 의 새로운 기능

FLOW-3D POST 2024R1은 EXODUS II 기반의 결과를 확장하여 유체-구조 상호작용 및 열 응력을 시각화할 수 있는 기능을 제공합니다.

또한, 사용자는 이제 삼각형 격자 래스터 및 LandXML 파일을 시각화할 수 있어 모델링 영역을 둘러싼 지형을 더 쉽게 확인할 수 있습니다. 이를 통해 시뮬레이션에 대한 더 나은 컨텍스트를 제공하고, 결과에 집중할 수 있도록 돕습니다.

Land XML support — 모델링 영역 내 지형(왼쪽)과 삼각형 지형(오른쪽)의 비교. 모델링 영역에는 산과 하류 계곡이 포함되지 않은 반면, 삼각형 지형은 이를 포함하여 더 우수한 컨텍스트와 명확성을 제공합니다.

마지막으로, 주조 사용자들은 기포 발생에 영향을 받는 지역과 냉각이 필요한 영역을 식별하는 데 도움이 되는 새로운 출력을 보게 될 것입니다.

FLOW-3D POST 2023R2 의 새로운 기능

새로운 결과 파일 형식

FLOW-3D POST 2023R2 에서 사용자는 이제 선택한 데이터를 flsgrf , EXODUS II 또는 flsgrf 및 EXODUS II 파일 형식 으로 쓸 수 있습니다 . 새로운 EXODUS II 파일 형식은 각 객체에 대해 유한 요소 메쉬를 활용하므로 사용자는 다른 호환 가능한 포스트 프로세서 및 FEA 코드를 사용 하여 FLOW-3D 결과를 열 수도 있습니다. 새로운 워크플로우를 통해 사용자는 크고 복잡한 사례를 신속하게 시각화하고 임의 슬라이싱, 볼륨 렌더링 및 통계를 사용하여 보조 정보를 추출할 수 있습니다.

새로운 결과 파일 형식은 hydr3d 솔버의 성능을 저하시키지 않으면서 flsgrf 에 비해 시각화 작업 흐름에서 놀라운 속도 향상을 자랑합니다.

이 흥미로운 새로운 개발은 결과 분석의 속도와 유연성이 향상되어 원활한 시뮬레이션 경험을 제공합니다.

또한 FLOW-3D POST 2023R2 는 최신 버전의 ParaView로 업그레이드되었으며 ParaView 5.11.1 과 관련된 개선 사항을 제공합니다 .

새로운 시각화 기능

임의의 클립 및 슬라이스를 매끄럽게 만듭니다.

EXODUS II 파일 형식을 사용하면 사용자는 모든 방향에서 부드러운 슬라이스를 생성할 수 있으므로 보고 싶은 대로 정확히 흐름을 시각화하는 것이 더 쉬워집니다.

아크형 웨어 시뮬레이션 — 호형 위어 위의 흐름 방향에 맞춰 정렬된 슬라이스입니다. Surface LIC 표현에서 매끄러운 표면과 유선형을 확인하세요.

모델 출력의 더 나은 정량화

EXODUS II 파일은 체적 개체이므로 흐름의 특성을 더 쉽게 정량화할 수 있습니다. 예를 들어, 아래 표시된 주조 응고 시뮬레이션에서 오른쪽 패널은 히스토그램을 사용하여 주조의 다공성 분포를 설명할 수 있는 방법을 보여줍니다. 마찬가지로 접촉 탱크의 예는 시간이 지남에 따라 소독제 및 병원체 농도 분포가 어떻게 변화하는지 보여주므로 설계 요구 사항이 충족되었는지 여부를 보여주는 데 도움이 됩니다.

향상된 광선 추적

광선 추적은 기술적인 청중과 비기술적인 청중 모두에게 결과를 전달하는 데 유용한 도구이며 EXODUS II 파일 형식에서 사용할 수 있는 체적 데이터는 이 시각화 방법과 잘 작동합니다.

광선 추적을 사용한 병 채우기 시뮬레이션 — ***FLOW-3D*** **POST** 의 뛰어난 광선 추적 기능을 보여주는 병 채우기 시뮬레이션

Surface LIC로 유동장 표현

새로운 Surface LIC 시각화 도구는 흐름 선단이 함께 모이는 재순환 및 불감대뿐만 아니라 온도, 오염 물질 등의 일반적인 이동을 강조하여 흐름장을 시각화하는 데 도움이 됩니다.

애니메이션 유선형

애니메이션 유선형은 표준 보기에서 보기 어려울 수 있는 흐름의 내부 구조에 대한 세부 정보를 시각화하는 데 도움이 됩니다.

FLOW-3D POST 2023R1 의 새로운 기능

FLOW-3D POST 2023R1은 기본 MP4 지원을 갖춘 업데이트된 ParaView 엔진, 쉬운 설치를 위한 자동 종속성 테스트 기능을 갖춘 간소화된 Linux 설치 프로그램, Windows 11 및 RHEL 8 지원을 특징으로 합니다.

단위 표시

단위는 엔지니어링 분석 결과를 해석하고 전달하는 핵심 부분입니다. FLOW-3D POST 2023R1 에서는 단위가 결과 파일에서 자동으로 판독되고 공간 및 히스토리 플롯의 범례에 설정되므로 시뮬레이션 결과를 쉽게 해석하고 전달할 수 있습니다.

자동 PQ ² 플롯

FLOW-3D CAST는 수년 동안 PQ ² 분석을 통해 HPDC 기계 성능에 대한 정보를 제공해 왔으며 이제 FLOW-3D POST 에서 시각화를 지원하도록 이 기능을 확장했습니다. PQ² 정보는 사전 정의된 플롯에 자동으로 요약되므로 플롯의 가시성을 전환하여 기계가 주조 작업을 수행하는 방식을 확인하기만 하면 됩니다 . 추가적인 이점은 데이터와 시간을 비교하여 압력이 기계 성능을 초과하는 시기를 확인할 수도 있다는 것입니다.

입자 시각화

우리는 상호 작용을 보다 직관적으로 만들고 다른 응용 프로그램에서 사용하기 위해 입자를 STL 파일로 쉽게 내보내거나 FLOW-3D AM 의 경우 분말 용융 시뮬레이션의 초기 조건으로 내보낼 수 있도록 입자를 표시하는 방법을 다시 검토했습니다. FLOW-3D POST 2023R1 에서는 배율 1을 사용하여 입자의 물리적 크기를 신속하게 표시하고 파일 > 데이터 저장 옵션을 사용하여 입자를 STL로 저장할 수 있습니다.

FLOW-3D POST 2022R1 의 새로운 기능

FLOW-3D POST 2022R1은 FLOW-3D 의 포스트 프로세서 에 세 가지 중요한 개발을 제공합니다. 즉, 간소화된 2D 슬라이싱, ParaView의 Python 도구를 사용한 고급 자동화, 향상된 포스트 프로세싱 렌더링 속도입니다.

2D 슬라이싱 기능

2D 슬라이싱 기능이 확장되고 간소화되어 작업이 더욱 간단해지고 강력해졌습니다. FLOW-3D POST 사용자는 이제 슬라이스 표면의 벡터 표현과 여러 색상 변수를 사용하여 2D 슬라이스를 빠르게 생성할 수 있습니다. 이 2분짜리 비디오는 새로운 2D 슬라이스 기능의 예를 제공합니다.

파이썬 도구

2022R1에 ParaView의 Python 도구가 추가되면 FLOW-3D POST 의 자동화 기능이 확장 되어 반복 작업을 자동화하는 매크로는 물론 클릭 한 번으로 전체 결과 세트를 생성하는 일괄 후처리도 포함됩니다. 특정하거나 정교한 유형의 후처리, 시뮬레이션 후 시뮬레이션을 표시하려는 경우 출력을 표준화하고 후처리 작업을 자동화할 수 있는 이러한 새로운 기능을 통해 엄청난 이점을 얻을 수 있습니다.

일괄 후처리를 사용하면 후처리 작업을 사전 정의하는 스크립트 또는 상태 파일을 사용하여 명령줄에서 후처리할 수 있으므로 DOE, 매개변수 스윕 또는 자동화된 워크플로우로 인한 여러 결과 파일에 대한 이미지 및 애니메이션 생성이 용이해집니다. 배치 스크립트 또는 상태 파일을 다양한 결과 파일이나 시뮬레이션 결과 파일의 전체 작업 공간에 적용하여 각 사례에 대해 원하는 출력을 빠르고 일관되게 생성할 수 있습니다. 또한 단일 결과 파일에 대한 일련의 다양한 시각화 출력을 생성하는 데 활용할 수도 있습니다.

PvBatch와 매크로를 통합하여 사용자 사이트 에서 후처리 워크플로를 쉽게 자동화하고 가속화하는 방법에 대한 30분짜리 비디오 튜토리얼에 액세스하십시오 .

성능 향상

우리는 또한 후처리 속도에 대해 연구해 왔으며 FLOW-3D POST 2022R1은 일반적으로 FLOW-3D POST v1.1 보다 10%-30% 더 빠르지 만 정확한 속도 향상은 시뮬레이션 및 출력 세부 사항에 따라 다릅니다. 오른쪽의 몇 가지 예는 성능 향상을 보여줍니다.

샘플 시뮬레이션	속도를 올리다
미로 위어	1.3배
벨하우징 주조	1.14배
유체-구조 상호작용	1.2배

FLOW-3D HYDRO

FLOW-3D HYDRO 2025R1 의 새로운 기능

FLOW-3D HYDRO 2025R1은 새로운 이산 요소 방법(DEM) 모델을 도입했습니다. 이 모델은 사용자가 충돌 및 마찰과 같은 입자-입자 상호작용을 고려할 수 있게 하여 표준 라그랑지안 입자 모델을 넘어서는 유용성을 제공합니다.

물과 환경 프로젝트의 다양한 시나리오에는 암석이나 립랩이 포함됩니다. 예를 들어, 자연 채널 베드나 채널 및 구조물 보호 시스템의 일부가 포함됩니다. DEM 모델은 다양한 흐름 조건에서 암석의 안정성에 대한 통찰력을 제공하여 강둑 및 기타 구조물의 독특한 보호 시스템에 대한 비용 절감과 위험 감소의 흥미로운 가능성을 열어줄 수 있습니다.

Simulation image of river bank showing new DEM model — FLOW-3D HYRO의 새로운 DEM 모델을 사용한 강둑에 대한 위험 평가

이 모델은 또한 사용자가 그릿 분리 시스템, 빗물 분리기 및 작은 물체들이 서로 상호작용하는 다른 시나리오에 대한 통찰력을 얻는 데 도움을 줄 수 있습니다.

Simulation of a stormwater separator — 새로운 DEM 모델을 사용하여 빗물 분리기의 미세먼지 오염 물질 추적하기

참고: 이 모델은 별도의 라이선스 토큰이 필요하며, 추가 비용을 지불하고 추가할 수 있습니다.

FLOW-3D HYDRO 2024R1 의 새로운 기능

FLOW-3D HYDRO 2024R1의 흥미로운 새로운 발전은 지형 및 수심과 같은 물체를 지리적 좌표계(예: UTM)에 정의하고 다른 물체를 편리한 로컬 좌표계(예: BIM 좌표)에 정의할 수 있도록 하여 지리적 좌표계 작업을 용이하게 하는 사이트 좌표 시스템(일명 로컬 또는 프로젝트 좌표 시스템이라고도 함)의 도입입니다. 이 새로운 기능은 사이트 좌표 시스템을 설정하기 위한 명확하고 간단한 인터페이스와 Revit 공유 좌표 파일에서 읽기만 하면 모델 설정 중 수동 좌표 변환과 관련된 시간, 노력 및 위험을 줄입니다.

Site coordinate system — 모델링 편의를 위해 별도의 사이트 좌표계(가운데 축)가
정의된 상태에서 UTM 좌표(오른쪽 하단의 축 방향 참조)로
정의된 LandXML 파일

FLOW-3D HYDRO의 두 번째 개발은 LandXML과 삼각형 래스터 표면을 EXODUS II 기반 출력 파일에 포함하는 것입니다. 따라서 후처리 시 전체 지형/수심 측정을 사용할 수 있으므로 모델링 세부 사항이 아닌 스토리에 초점을 맞춘 방식으로 청중에게 결과를 더 쉽게 전달할 수 있습니다.

FLOW-3D HYDRO 2023R2 의 새로운 기능

새로운 결과 파일 형식

FLOW-3D POST 2023R2 에서 사용자는 이제 선택한 데이터를 flsgrf 또는 EXODUS II 파일 형식으로 쓸 수 있습니다 . 새로운 EXODUS II 파일 형식은 각 개체에 대해 유한 요소 메시를 활용하므로 사용자는 다른 호환 가능한 포스트 프로세서 및 FEA 코드를 사용하여 FLOW-3D HYDRO 결과를 열 수도 있습니다. 새로운 워크플로우를 통해 사용자는 크고 복잡한 사례를 신속하게 시각화하고 임의 슬라이싱, 볼륨 렌더링 및 통계를 사용하여 보조 정보를 추출할 수 있습니다.

새로운 결과 파일 형식은 hydr3d 솔버의 성능을 저하시키지 않으면서 flsgrf 에 비해 시각화 작업 흐름에서 놀라운 속도 향상을 자랑합니다. 이 흥미로운 새로운 개발은 결과 분석의 속도와 유연성이 향상되어 원활한 시뮬레이션 경험을 제공합니다.

FLOW-3D POST 의 새로운 시각화 기능 에 대해 자세히 알아보세요 .

난류 모델 개선

FLOW-3D HYDRO 2023R2는 2방정식(RANS) 난류 모델에 대한 동적 혼합 길이 계산을 크게 개선했습니다. 거의 층류 흐름 체계와 같은 특정 제한 사례에서는 이전 버전의 코드 계산 제한기가 때때로 과도하게 예측되어 사용자가 특정 혼합 길이를 수동으로 입력해야 할 수 있습니다.

새로운 동적 혼합 길이 계산은 이러한 상황에서 난류 길이와 시간 규모를 더 잘 설명하며, 이제 사용자는 고정(물리 기반) 혼합 길이를 설정하는 대신 더 넓은 범위의 흐름에 동적 모델을 적용할 수 있습니다.

정수압 초기화

사용자가 미리 정의된 유체 영역에서 정수압을 초기화해야 하는 경우가 많습니다. 이전에는 대규모의 복잡한 시뮬레이션에서 정수압 솔버의 수렴 속도가 느려지는 경우가 있었습니다. FLOW-3D HYDRO 2023R2는 정수압 솔버의 성능을 크게 향상시켜 전처리 단계에서 최대 6배 빠르게 수렴할 수 있도록 해줍니다.

확장된 지형 표현 지원

GeoTIFF 지원

2023R2 릴리스에서 FLOW-3D HYDRO는 기본적으로 래스터 지형 및 수심 측량을 위한 GeoTIFF(.tif) 파일 형식을 지원합니다. 이제 사용자는 GeoTIFF 파일을 사용자 인터페이스로 직접 가져올 수 있습니다.

GeoTIFF 래스터 파일의 예 — ***FLOW-3D*** **HYDRO** 에서 렌더링된 GeoTIFF(.tif) 래스터 파일의 예

LandXML 지원

측량 데이터가 균일하지 않거나 래스터 표면의 해상도가 충분하지 않은 경우 TIN 표면은 LandXML(.xml) 파일 형식을 통해 향상된 지형 지도를 제공합니다. FLOW-3D HYDRO 2023R2는 기본적으로 LandXML 파일을 가져옵니다.

래스터 파일과의 향상된 상호 작용

래스터 파일은 고해상도에서 넓은 지형 영역을 다루는 경우가 많으므로 사용자 인터페이스에서 3D 표현의 상호 작용 속도가 느려질 수 있습니다. 이제 사용자는 3D 표현의 품질을 제어하여 렌더링 시간을 크게 줄이고 상호 작용성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

FLOW-3D HYDRO 2023R1 의 새로운 기능

FLOW-3D 소프트웨어 제품군의 모든 제품은 2023R1에서 IT 관련 개선 사항을 받았습니다.

FLOW-3D HYDRO 2023R1은 이제 Windows 11 및 RHEL 8을 지원합니다. Linux 설치 프로그램은 누락된 종속성을 보고하도록 개선되었으며 더 이상 루트 수준 권한이 필요하지 않으므로 설치가 더 쉽고 안전해집니다. 그리고 워크플로를 자동화한 분들을 위해 입력 파일 변환기에 명령줄 인터페이스를 추가하여 스크립트 환경에서도 워크플로가 업데이트된 입력 파일로 작동하는지 확인할 수 있습니다.

천수(shallow water) 난류 모델

난류는 물과 환경 흐름장의 주요 측면이며, 특히 천수(shallow water) 근사치로 모델링된 영역에서는 더욱 그렇습니다. 우리는 모델링 위험을 줄이고 더 나은 결과를 제공하기 위해 세 가지 새로운 난류 모델, 일정한 확산도, 혼합 길이 및 Smagorinsky 모델을 포함하도록 천수(shallow water) 모델의 난류 처리를 개선했습니다.

FLOW-3D HYDRO 2022R2 의 새로운 기능

FLOW-3D HYDRO 2022R2 출시로 Flow Science는 FLOW-3D HYDRO 의 워크스테이션과 HPC 버전을 통합하여 단일 노드 CPU 구성에서 다중 노드에 이르기까지 모든 유형의 하드웨어 아키텍처를 활용할 수 있는 단일 솔버 엔진을 제공했습니다. 병렬 고성능 컴퓨팅 실행. 추가 개발에는 향상된 공기 동반 기능과 물 및 환경 응용 분야에 대한 경계 조건 정의 개선이 포함됩니다.

통합 솔버

우리는 FLOW-3D 제품을 단일 통합 솔버로 마이그레이션하여 로컬 워크스테이션이나 고성능 컴퓨팅 하드웨어 환경에서 원활하게 실행했습니다.

메쉬 분해 - 2소켓 워크스테이션 — 2소켓 워크스테이션에서 OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화를 위한 메시 분해의 예

멀티 소켓 워크스테이션

낮은 수준의 루틴으로 향상된 벡터화 및 메모리 액세스

대부분의 테스트 사례에서 10~20% 정도의 성능 향상이 관찰되었으며 일부 사례에서는 20%를 초과하는 런타임 이점이 나타났습니다.

정제된 체적 대류 안정성 한계

압력 솔버 프리컨디셔너

점탄성 유체에 대한 로그 형태 텐서 방법

점탄성 유체에 대한 새로운 솔버 옵션을 사용자가 사용할 수 있으며 특히 높은 Weissenberg 수에 효과적입니다.

FLOW-3D HYDRO 경계 조건 개선

FLOW-3D HYDRO 2022R2 에서는 물 적용 경계 조건에 대한 두 가지 개선 사항을 사용할 수 있습니다 . 천수(shallow water)의 유량 경계 조건이 개선되어 보다 현실적이고 공간적으로 변화하는 속도 프로파일을 생성하므로 사용자는 정확도를 잃지 않고 도메인 크기를 줄일 수 있습니다. 자연적인 입구 경계 조건의 경우 정격 곡선 완화 시간 옵션을 사용하여 과도 조건에 대한 응답을 향상시킬 수 있습니다.

입구 경계에서 흐름 방향으로 변하는 속도 프로파일의 예

향상된 공기 동반 기능

디퓨저 및 유사한 기포 흐름 응용 분야의 경우 이제 질량 공급원을 사용하여 물기둥에 공기를 유입할 수 있습니다. 또한, 동반 공기 및 용존 산소의 난류 확산에 대한 기본값이 업데이트되었습니다.

FLOW-3D HYDRO 아카이브 의 새로운 기능

F LOW-3D HYDRO 2022R1 의 새로운 기능

FLOW-3D HYDRO 의 새로운 기능

제품 개요

최근 FLOW Science, Inc에서는 토목 및 환경 엔지니어링 산업을위한 완벽한 CFD 모델링 솔루션인 FLOW-3D HYDRO 제품을 출시했습니다. 기존 FLOW-3D 사용자이거나 유압 엔지니어링 관행에 CFD 모델링 기능을 사용하시는 것에 관심이 있는 경우, 언제든지 아래 연락처로 연락주세요.
연락처 : 02-2026-0442
이메일 : flow3d@stikorea.co.kr

FLOW-3D HYDRO 는 더 높은 수준의 정확도와 모델 해상도를 제공하기 위해 3D 비 유압 모델링 기능이 필요한 경우 고급 모델링 도구로 사용할 수 있습니다. 일반적인 모델링 응용 분야는 소형 댐 / 인프라, 운송 수력학, 복잡한 3D 하천 수력학, 열 부력 연기, 배수구 및 오염 물질 수송과 관련됩니다.

FLOW-3D HYDRO의 핵심 기능은 전체 3D 모델과 동적으로 연결될 수있는 천수(shallow water) 모델입니다.

이 기능을 통해 사용자는 멀티 스케일 모델링 애플리케이션을위한 모델 도메인을 확장하여 필요한 모델 해상도로 계산 효율성을 극대화 할 수 있습니다. FLOW-3D HYDRO 또한 강 및 환경 응용 분야에 특화된 추가 기능과 고급 물리학을 포함합니다.

시뮬레이션 템플릿

FLOW-3D HYDRO 의 작업 공간 템플릿으로 시간을 절약하고 실수를 방지하며 일관된 모델을 실행하십시오 . 작업 공간 템플릿은 일반적인 응용 분야에 대한 유체 속성, 물리적 모델, 수치 설정 및 시뮬레이션 출력을 미리로드합니다.

작업 공간 템플릿은 7 가지 모델 클래스에 사용할 수 있습니다.

자유 표면 – TruVOF (기본값)
공기 유입
열 기둥
퇴적물 수송
천수(shallow water)
자유 표면 – 2 유체 VOF
자유 표면 없음

사전로드 된 예제 시뮬레이션

FLOW-3D HYDRO 의 40 개 이상의 사전로드 된 물 중심 예제 시뮬레이션 라이브러리는 애플리케이션 모델링을위한 훌륭한 시작점을 제공합니다. 사전로드 된 예제 시뮬레이션은 모델러에게 모델 설정 및 모범 사례의 로드맵뿐만 아니라 대부분의 애플리케이션에 대한 자세한 시작점을 제공합니다.이전다음

비디오 튜토리얼

비디오 자습서는 새로운 사용자가 다양한 응용 프로그램을 모델링하는 방법을 빠르게 배울 수있는 훌륭한 경로를 제공합니다. FLOW-3D HYDRO 비디오 튜토리얼 기능 :

광범위한 응용 및 물리학을위한 AZ 단계별 기록
“사용 방법”정보
모범 사례를위한 팁
CAD / GIS 데이터, 시뮬레이션 파일 및 후 처리 파일

고급 솔버 개발

Tailings Model

새로운 Tailings Model은 tailings dam failure로 인한 tailings runout을 시뮬레이션하기위한 고급 기능을 제공합니다. tailings정의에 대한 다층 접근 방식과 함께 미세하고 거친 입자 구성을 나타내는 이중 모드 점도 모델은 모든 방법으로 건설 된 tailings 댐의 모델링을 허용합니다.

천수(shallow water), 3D 및 하이브리드 3D / 천수(shallow water) 메싱을 포함한 유연한 메싱을 통해 얕은 지역에서 빠른 솔루션을 제공하면서 다층 tailings의 복잡성을 정확하게 모델링 할 수 있습니다. 점성 경계층의 정확한 표현을 위해 천수(shallow water) 메시에 2 층 Herschel-Bulkley 점도 모델을 사용할 수 있습니다.

모델 하이라이트

미세 입자 및 거친 입자 광미 조성물을위한 이중 모드 점도 모델
침전, 패킹 및 입자 종의 난류 확산을 포함한 Tailings 수송
천수(shallow water) 메시를위한 2 층 Herschel-Bulkley 점도 모델
3D, 천수(shallow water), 3D / 천수(shallow water) 하이브리드 메시를 포함한 유연한 메시 접근 방식
Multi-layer, variable composition tailings for general definition of tailings dam construction

Shallow Water

FLOW-3D HYDRO 의 천수(shallow water) 모델링 기능은 3D 메시를 천수(shallow water) 메시와 결합하여 탁월한 모델링 다양성을 제공하는 고유 한 하이브리드 메시를 사용합니다. 압력 솔버의 수치 개선으로 더 안정적이고 빠른 시뮬레이션이 가능합니다. 하이브리드 메쉬의 하단 전단 응력 계산이 크게 향상되어 정확도가 더욱 향상되었습니다. 지형에 거칠기를 적용하는 새로운 방법에는 Strickler, Chezy, Nikuradse, Colebrook-White, Haaland 및 Ramette 방정식이 포함됩니다.

Two-Fluid VOF Model

sharp 인터페이스가 있거나 없는 압축 가능 또는 비압축성 2 유체 모델은 항상 1 유체 자유 표면 모델과 함께 FLOW-3D 에서 사용할 수 있습니다 . 사실, sharp 인터페이스 처리는 TruVOF 기술을 자유 표면 모델과 공유하며 상용 CFD 소프트웨어에서 고유합니다. 최근 개발에는 2- 필드 온도 및 인터페이스 슬립 모델이 포함되었습니다. 이 모델은 오일 / 물, 액체 / 증기, 물 / 공기 및 기타 2 상 시스템에 성공적으로 적용되었습니다.

FLOW-3D HYDRO 는 2- 유체 솔루션의 정확성과 안정성에서 두 가지 중요한 발전을보고 있습니다. 운동량과 질량 보존 방정식의 강화 된 결합은 특히 액체 / 기체 흐름에서 계면에서 운동량 보존을 향상시킵니다. 연속성 방정식에서 제한된 압축성 항의 확장 된 근사값은 더 빠르고 안정적인 2 유체 압력 솔버를 만듭니다.

예를 들어, 터널 및 드롭 샤프트 설계와 같은 유압 응용 분야에서 공기가 종종 중요한 역할을 하기 때문에 두 개발 모두 FLOW-3D HYDRO 릴리스에 적시에 적용됩니다. 일반적으로 낮은 마하 수로 인해 이러한 경우 물과 공기에 제한된 압축성이 사용됩니다.

고성능 컴퓨팅 및 클라우드

일반 워크스테이션 또는 랩톱으로 많은 작업을 수행 할 수 있지만, 대형 시뮬레이션과 고화질 시뮬레이션은 더 많은 CPU 코어를 활용함으로써 엄청난 이점을 얻을 수 있습니다. FLOW-3D CLOUD 및 고성능 컴퓨팅은 더 빠르고 정확한 모델을 실행할 수있는 더 빠른 런타임과 더 많은 선택권을 제공합니다.

하천 및 환경 중심 애플리케이션

TRANSPORTATION HYDRAULICS
SMALL DAMS AND DIVERSIONS
RIVER HYDRAULICS
SEDIMENT TRANSPORT AND DEPOSITION
OUTFALLS EFFLUENTS
THERMAL PLUMES BUOYANT FLOWS

Case Studies

Turbulent Dispersion Modeling of Environmental Discharges

Fish Ladder Design

Hydrodynamic Screws

Solution-Coating Technology for AMOLEDDisplays

전자 장치 응용 분야를위한 솔루션 기반 코팅 방법은 비용 절감, 성능 향상 및 새로운 기능과 같은 많은 설득력있는 이유에 대한 집중적인 연구 노력의 초점입니다.

수동 및 능동 요소 솔루션 기반 코팅에 대한 응용 범위는 디스플레이에 걸쳐 있습니다.

조명, 태양 전지, 센서, 무선 주파수 식별 (RFID)을 위한 무선 장치 및 의료 장치, 여기서 활성이라는 용어는 재료의 반도체 특성을 장치의 주요 기능으로 사용하는 것을 의미합니다. 예를 들어 다이오드 및 트랜지스터에서. 대량 생산을 달성한 대부분의 용액 기반 코팅 제품은 용액 코팅층의 전기 전도성 및 / 또는 광학적 또는 기계적 특성이 기능의 핵심인 수동 소자에 국한됩니다. 일부 예는 패턴화된 버스 라인, 반사 방지 필름, 평탄화 층 및 인광체 층입니다.

용액 코팅된 능동 소자의 몇 가지 예가 대규모 상업 생산을 달성했습니다. 액티브 매트릭스 유기 발광 다이오드 (AMOLED) 디스플레이는 유기 물질을 사용하여 핵심 활성 전자 층을 형성하는 유망한 기술입니다. AMOLED 디스플레이의 기존 상업 기술은 현재 열 증착을 사용합니다.

그리고 미세 금속 마스크를 사용하여 작은 분자 물질을 증착하지만 대형 유리로 확장하는 데는 잘 알려진 어려움이 있습니다 . 용액 코팅은 재료 낭비를 줄이고 코팅을 통해 AMOLED 생산에서 상당한 비용 절감 잠재력을 제공합니다. AMLCD 기술보다 더 낮은 비용으로 AMOLED 기술을 사용할 수 있습니다. 상세한 비용 모델은 솔루션 코팅 된 AMOLED가 소형 디스플레이 용 AMLCD보다 약 20 % 더 저렴할 수 있으며, 3 AMOLEDTV와 같은 대형 생산 라인 및 디스플레이 크기에서 비용 절감이 증가 할 것으로 예측합니다.

Solution-coated OLED fabrication can be achieved using the above process flow

DuPont Displays는 높은 AMOLED 제조 비용을 해결하기 위해 고성능 재료 및 솔루션 처리 기술의 전체 세트를 개발했습니다. 우리는 기존의 상업용 증착 기술에 비해 비용과 성능 경쟁력을 갖도록 코팅 공정을 최적화했습니다.

평판 디스플레이의 밝기 및 색상 균일 성 사양은 솔루션 코팅 AMOLED 레이어에 대한 까다로운 두께 및 균일 성 요구 사항을 제시합니다. 다양한 맞춤형 모델링 및 분석 접근 방식을 사용하여 대형 유리 크기에서 상업적으로 실행 가능한 단거리 및 장거리 필름 두께 제어 및 단일성을 개발했습니다. 이러한 코팅 기술 향상은 다른 솔루션 기반 응용 프로그램으로도 확장되어야합니다.

자세한 내용은 첨부 문서를 참고하시기 바랍니다.

접촉선의 이해(Contact Line Insights)

FLOW-3D는 코팅 성능 향상에 관심이있는 엔지니어에게 이상적인 수치 모델링 기능을 많이 갖추고 있습니다. 전산 시뮬레이션은 코팅 흐름에 영향을 미치는 여러 물리적 과정의 상대적 중요성과 효과를 연구 할 수있는 훌륭한 방법입니다. 물리적인 테스트에서 항상 프로세스를 분리하거나 해당 프로세스의 크기를 임의로 조정할 수있는 것은 아닙니다. 여기에서는 리 볼렛 형성(rivulet formation), 핑거링(fingering), 증발, 거친 표면에서의 접촉선 이동 및 유체 흡수와 관련하여 정적 및 동적 접촉각에 대하여 FLOW-3D의 처리에 대해 설명합니다.

정적 및 동적 접촉각(Static and Dynamic Contact Angles)

FLOW-3D는 정적 접촉각의 함수로 동적 접촉각을 정확하게 계산하고 입력으로 설정하며 자유 표면 인터페이스에서 작용하는 관련된 힘을 정확하게 계산하여 유체의 소수성을 캡처 할 수 있습니다. 아래 시뮬레이션은 물방울이 경사를 따라 내려갈 때 정적 접촉각이 동적 접촉각에 미치는 영향을 보여줍니다.

흡수(Absorption)

종이 기판에 액 적의 충격 및 흡수는 전산 유체 역학 소프트웨어를 사용하여 연구 할 수 있습니다. 여기서 FLOW-3D는 섬유층에서 물방울 충돌을 시뮬레이션하는데 사용되며 표면 장력, 접촉각 및 점도와 관련된 유체 전면의 전파를 살펴 봅니다.

아래의 FLOW-3D 시뮬레이션에서, 낙하는 직경이 40 미크론이며 초기 하향 속도는 300 cm / s입니다. 기재는 종이이고, 기공률이 30 % 인 20 미크론 두께입니다.

액체 필름의 핑거링(Fingering in Liquid Films)

FLOW-3D에서 동적 접촉선은 동적 접촉각이나 접촉선의 위치를 지정할 필요없이 직접 모델링됩니다. 이는 소량의 유체에서 유체에 영향을 미치는 모든 동적 힘을 포함하는 수치 모델을 사용하여 수행됩니다. 정적 접촉각은 액체-고체 접착력을 특성화 하는데 사용됩니다.

여기서, 이러한 접근법의 힘의 적용은 경사 표면 아래로 흐르는 액체 필름에서 관찰 된 핑거링에 의해 제공됩니다. 실험적 관찰에 따르면 두 가지 뚜렷한 핑거링 패턴이 발생합니다. 첫 번째 패턴은 작은 정적 접촉각(즉, 습윤 조건)이며 상하한이 모두 하향으로 움직이는 쐐기형 핑거를 나타냅니다. 두 번째 패턴은 큰 정적 접촉각(즉, 습윤 조건이 열악함)이며 가장 균일한 폭을 가진 긴 핑거이고 가장 큰 한계점은 하향으로 움직이지 않는 것이 특징입니다.

증발 효과(Evaporative Effects)

퇴적(Deposit)

분산 된 고체 물질을 함유하는 액 적은 고체 표면에서 건조 될 때, 함유하고 있는 고체 물질을 침전물로서 남깁니다. 이 침전물의 형상이 많은 인쇄 공정, 청소 및 코팅 공정에 중요한 영향을 미칩니다. 한 종류의 퇴적물의 전형적인 예는 위의 이미지와 같이 엎질러 진 커피 패치의 둘레를 따라 링 얼룩이 형성되는 “커피 링” 문제입니다. 이 유형의 링 침전물은 액체의 증발로 인한 표면 장력 구동 흐름의 결과로, 특히 낙하 둘레에서 발생합니다.

건조(Drying)

*FLOW-3D의 증발 잔류 액체 모델은 건조 후 톨루엔으로 형성된 잔류된 물의 3D형상을 시뮬레이션합니다. (30 배 확대)*

건조는 코팅 공정의 중요한 부분입니다. 하지만 건조의 결함으로 잘 도포 된 코팅을 완전히 취소 할 수도 있습니다. 건조 중에 온도 및 용질 구배는 밀도 및 표면 장력 구배로 인해 코팅 내 유동을 유도 할 수 있으며, 이는 코팅 품질을 잠재적으로 파괴 할 수 있습니다. FLOW-3D의 증발 잔류 물 모델을 사용하면 건조로 인한 흐름을 시뮬레이션하고 값 비싼 물리적 실험에 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다.

모델링 링 형성(Modeling Ring Formation)

윗쪽 그림에서 FLOW-3D는 증발이 가장 큰 접촉선에서의 증착으로 인해 에지 피닝(edge pinning)이 발생함을 보여줍니다. 증발은 증발로 인한 열 손실로 인해 액체를 냉각시킵니다 (색상은 온도를 나타냄). 동시에 고체 표면은 전도에 의해 액체를 가열합니다. 접촉선 주변에서 증발이 가장 커서, 액체가 접촉선을 향해 흘러 정적 조건을 재설정합니다. 최종 결과는 액체가 완전히 증발하는 액체 가장자리에 현탁 된 고체의 증착입니다.

참고
[1] Deegan, R., Bakajin, O., Dupont, T. et al. Capillary flow as the cause of ring stains from dried liquid drops, Nature 389, 827–829 (1997).

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.

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

2019년 소개된 강력한 PC 하드웨어 소개

고성능 컴퓨팅(HPC)

고성능 컴퓨팅(HPC)은 과학, 공학 또는 거대한 비지니스 요구 사항들을 해결하기 위해, 우리가 흔히 사용하는 일반적인 데스크탑 컴퓨터나 워크스테이션보다 훨씬 더 높은 성능을 발휘하도록 컴퓨팅 파워를 결합하여 고성능을 발휘하도록 하는 것을 의미합니다.
시뮬레이션이나 분석과 같은 HPC 워크로드는 계산 속도, 메모리 사용 및 데이터 관리가 매우 중요합니다.
클러스터나 슈퍼컴퓨터라고도 불리는 일반적인 HPC 시스템은 고속의 네트워크에 연결된 다수의 서버를 이용한 확장을 통해, 여러 애플리케이션들을 병렬 실행하도록 설계됩니다.
HPC 시스템에는 관련 소프트웨어, 도구, 구성요소, 스토리지 및 서비스가 포함된 경우가 많습니다.

고성능 컴퓨팅은 일반적으로

100Gbps의 초고속 네트워킹
확장 가능한 고성능 스토리지
고성능 컴퓨팅 소프트웨어 스텍 (최근에는 거의 Linux가 대세로 자리 잡음)
에너지 효율성
GPU 가속지원

등이 핵심 성능지표로 고려되어 개발됩니다.
이러한 컴퓨터는 매우 고가이고 특별한 관리환경과 전문가들이 필요하여, 일반인들은 쉽게 접하기가 어렵습니다.
그러나 최근에는 시스템 구성은 전문가들이 하고, 시스템 사용은 일반 엔지니어들이 사용할 수 있도록 UI나 시스템 사용환경이 많이 편리해져서 대기업이나 국책 연구기관의 연구원들이 쉽게 사용할 수 있는 기반이 많이 갖추어져 있습니다.

이러한 HPC와는 스케일 규모면에서는 차이가 많지만, 최근에는 단일 컴퓨터에서도 많은 core로 구성된, 수퍼컴에 가까운 단일 컴퓨팅 고성능 PC가 판매되고 있습니다.
따라서 본 기사에서는 고성능 PC 하드웨어를 통해 수치해석을 수행할 수 있는 전세계의 최신 컴퓨터 기술을 소개하는 PC 기반 하드웨어 기사를 소개합니다.
본 기사는 itworld 에서 작성된 자료입니다.

AMD 라이젠 3000 리뷰 | 인텔의 시대를 끝내러 왔다

퍼스널 컴퓨팅 PCWorld

2019.07.09

업데이트 기사에서는 성능 테스트 결과 중 3D 뷰포트와 시너지 시네스코어(Cinescore) 성능 결과를 더했다. 또한, 게임 외적인 이유로 데이터에 나타나지 않았던 파 크라이(Far Cry) 5와 데우스 엑스: 맨카인드 유나이티드(Deus Ex: Mankind United)에서의 구형 라이젠 칩 게이밍 벤치마크 차트도 추가했다.

AMD의 12코어 라이젠 9 3900X CPU 리뷰를 한마디로 요약한 문장은 이렇지 않을까?“와, 이 CPU 진짜 빠르다.”

그러나 결론만 보기는 아쉽다. 라이젠 9 3900X는 1GHz를 처음으로 넘어섰던 AMD의 오리지널 K7 애슬론 시리즈 CPU, 데스크톱 PC의 64비트 시대를 열었던 애슬론 64 CPU만큼이나 중요한, 시장을 바꾸는 CPU가 될 물건이기 때문이다.

라이젠 9 3900X가 앞으로 저런 제품이 세운 위대함을 달성하기 어려울 것이라고 생각할지 모른다. 이전 세대의 무시무시한 게이밍 성능 지표를 모두 넘어서는 정도는 아니다. 그러나 발매 직후의 혼란이 가라앉으면 AMD 라이젠 3000 시리즈는 단숨에 가장 인기 있는 CPU가 될 것이다.

라이젠 3000 시리즈는 어찌됐든 7나노 공정으로 생산된 최초의 사용자 x86 칩이다. 인텔의 현재 데스크톱 칩은 모두 아직도 14나노 공정으로 제작된다. 올해 말쯤 되어야 10나노 공정으로의 이전이 시작될 것이다. AMD가 7나노 공정에 먼저 도달한 것을 부러워하면서 말이다.

기술적인 우위를 바탕으로 AMD는 라이젠 3000을 위해 재설계된 2세대 젠 코어를 발표했다. 이전 라이젠 2000 시리즈에 비해 부동 소수점 성능이 2배 증가했고, 클럭당 명령어 처리 횟수가 15% 향상되었다.

AMD는 명령 프리-패치를 개선했고, 명령 캐시를 한층 강화했고, 마이크로-op 캐시를 2배로 늘렸다고 말했다. AMD는 부동 소수점 성능을 2배로 늘린 것에 더해 이제 AVX-256까지 도입했다(256비트 고급 벡터 확장). 인텔 코어는 AVX-512이다. 오늘날 AVX는 주로 동영상 인코딩 분야에 영향을 주지만, 다른 분야에서도 진가를 발휘한다.

AMD는 기본적으로 라이젠 3000 칩에서 L3 캐시를 2배 늘리고, 이것을 게임 캐시라고 부르면서 애플과 비슷한 마케팅을 펼치고 있다. 라이젠 9 3900X에서 70MB를 차지하는 이 캐시는 라이젠 3000 시리즈의 메모리 지연성을 크게 줄인다. 또 CPU의 게이밍 성능을 극적으로 향상한다. 그래서 게임 캐시라고 부르면서 일반 사용자의 이해를 돕고 있다. 게임 캐시는 애플리케이션 성능 개선에도 유용하지만, 앱 캐시라고 불렀을 때 기뻐할 사람은 아무도 없을 테니까.

코어와 함께 칩셋 설계도 크게 손을 보았다. 처음의 젠 기반 라이젠은 메모리 및 PCIe 컨트롤러가 인피니티 패브릭으로 결합된 2개의 14 나노 CCD를 특징으로 했다. 젠 2에 기반한 라이젠 3000은 메모리 컨트롤러와 PCIe 4.0 컨트롤러를 별개의 IO 다이로 분리한다. 7나노 연산 코어와 달리 IO 다이는 12나노 공정으로 제작된다. 이는 CPU의 전체 원가 절감에 기여한다. 7나노 공정 웨이퍼가 훨씬 가치 있는데, AMD의 팹 협력사인 TSMC가 IO 다를 제작에 사용하지 않아도 되기 때문이다.

여기서 중요한 질문은 GPU가 제한 요소가 아닌 상황에서, 오랫동안 라이젠 성능의 발목을 잡았던 게이밍 문제가 마침내 해소되었느냐는 것이다. 차이는 이제 매우 근소해졌다. 심지어 엔비디아의 무자비하게 빠른 RTX 2080 Ti를 구동하더라도 거의 99% 문제가 없을 것이다.

PCIe4.0?!

그렇다. PCIe4.0이다. PCIe의 차세대 버전 PCIe4.0은 기본적으로 클럭 속도와 스루풋을 PCIe3.0보다 2배로 늘린다. AMD가 PCIe4.0으로 이동한 것도 또 한가지 유리한 점이다. 인텔은 CPU에서 PCIe3.0 속도로 정체되어 있고, 마찬가지로 엔비디아도 PCIe3.0 기반 GPU만을 보유한 상황이다.

현재 PCIe 4.0 실제 성능은 SSD를 제외하고 손쉽게 구현하기 어려울 것이다. 그러나 새 표준은 PC에서 더 많은 경로와 더 많은 포트를 지원한다. PCIe4.0 SSD의 혜택을 원한다면 AMD의 라이젠 3000과 새 X570 칩셋이 유일한 수단이다.

PCIe의 설명 자료는 여기서 소개한다(all about PCIe 4.0). 개발 초기 단계인 PCIe5.0과 PCIe6.0이 동시에 존재해 혼란을 준다면, 초기 사양이 실제 하드웨어로 구현되기까지는 시간이 걸린다는 점을 기억하기 바란다. 기본적으로 PCIe 4.0가 현재의 유일한 해법이고, AMD는 이 성과를 자랑할만하다.

가격

아직 가격이 남았다. 인텔의 플래그십 제품인 8코어의 코어 i9-9900K는 488달러인 반면, 더 빠르지는 않더라도 최소한 같다고 주장하는 AMD의 12코어는 499달러에 RGB 쿨러를 더했다.

쓰레드당 가격은 AMD가 인텔보다 우세하다. 각종 CPU의 쓰레드당 가격 차트를 보면 라이젠 9 3900X는 쓰레드당 21달러이고, 코어 i9-9900K는 31달러로 게임이 되지 않는 지경이다.

ⓒAMD

그러나 쓰레드당 가격, 환상적인 7나노 공정도 성능이 뒷받침되지 않는다면 가치가 없다. 그럼 이제부터 라이젠 9 3900X가 얼마나 빠른지 살펴보자.

테스트 방법

이번 리뷰에는 대표적 CPU 3개를 선택했다. AMD의 2세대 라이젠 7 2700X가 테스트의 기준으로 활용된다. 두 번째는 최고의 경쟁자인 488달러의 인텔의 코어 i9-9900K이다. 마지막은 AMD의 499달러짜리 라이젠 9 3900K이다.

CPU는 나란히 테스트되었다. 라이젠 7 2700X는 MSI X470 게이밍 M7 AC에, 코어 i9-9900K는 아수스 막스무스 XI 히어로에, 라이젠 9 3900X는 MSI X5700 가드라이크에 각각 탑재했다.

그래픽의 경우 초반 CPU와 게임 테스트는 파운더스 에디션 지포스 GTX 1080를 사용하였다. 추가적 게임 테스트에서는 파운더스 에디션 지포스 RTX2080 Ti 카드를 이용하였다.

세 PC 모두 최신 UEFI/BIOS와 드라이버를 이용하고, 윈도우 10 프로페셔널 1903을 새로 설치하였다. 윈도우 버전은 특히 중요하다. AMD가 이제 버전 1903에 스케줄 최적화가 포함되어 라이젠 3000에서 더 효율적으로 쓰레드를 전송할 수 있다고 말했기 때문이다.

기억할 점은 AMD의 CPU는 CPU 코어의 작은 집단과 빠른 속도를 갖도록 구축되지만 CPU 코어 집단 사이의 액세스 속도는 더 느리다는 것이다. 구 버전 윈도우에서 스케줄러는 클러스터 내의 한 집단으로 한 쓰레드를 전송한다. 윈도우는 멀티 다이 설계를 감안하여 설계되지 않았기 때문에 두 번째 쓰레드를 다른 CPU 코어 클러스터로 전송할 것이고 이는 성능을 낮추는 원인이 된다.

단순히 두 쓰레드를 같은 CPU 코어 클러스터로 전송하는 경우가 아니면, 두 코어 클러스터 사이의 교차를 처리해야 하기 때문에 속도가 느려지는 것이다. 이제 이 문제가 해소되었다. 윈도우 1903은 가능한 경우 동일한 CPU 코어 클러스터로 쓰레드를 전송할 것이다. AMD의 주장에 따르면 윈도우의 변화를 통해 최대 15%의 성능 향상을 가져올 수 있다. 다만, 모든 애플리케이션에서 적용되는 것은 아니므로 애플리케이션마다 차이가 있을 것이라고 전했다.

ⓒAMD

세 빌드에서 모두 듀얼 채널 모드의 DDR4를 동일하게 이용했지만, 한 가지 차이를 두었다. 코어i9-9900K와 라이젠 7 2700X는 16GB DDR4/3200 CL 14를 이용했고, 라이젠 9 3900K는 16GB DDR4/3600 CL 15를 이용했다. 라이젠 9를 최적의 메모리 클럭인 3,600MHz로 테스트하고 싶었기 때문이다. 3,200 MHz에서도 역시 테스트할 예정이다. 시간적 제약으로 인해 먼저 DDR4/3600 성능만 제시하고, 시간이 허락하면 DDR4/3200 테스트 결과를 추가로 업데이트할 예정이다. 그러나 AMD가 PCWorld에 밝힌 바에 따르면 DDR4/3200CL14는 DDR4/3600CL15에 비해 성능에서 큰 차이가 없다고 한다.

여기서 다른 변수는 저장 공간이다. 라이젠 7과 코어 i9은 초고속 MLC 기반의 삼성 960 프로 512GB SSD을 사용해 PCIe3의 3세대 속도로 테스트되었다. 라이젠 9 3900X는 PCIe4.0을 지원하는 최초의 CPU이자 플랫폼이다. PCIe4.0은 새 플랫폼의 핵심 기능이므로 CPU의 PCI 레인으로 직접 연결된 2TB의 커세어 MP600 PCIe 4.0 SSD를 이용하였다. 이번에 PCWorld가 실행한 테스트에서 스토리지는 CPU 성능에 영향을 주지 않을 것이다.

커세어 MP600 ⓒAMD

MCE인가, 아닌가?

코어 i9-9900K 리뷰와 마찬가지로 이번에도 ‘다중 코어 강화(Multi-Core Enhancement, MCE)’ 기능을 이용할 것인지를 놓고 의견이 엇갈렸다. MCE는 메인보드 지원 기능으로, 인텔 ‘K’ CPU를 더 높은 클럭 속도로 실행한다. 하지만, 전력 소비도 더 크고 열도 더 많이 발생한다. MCE는 기술적으로 인텔의 표준 규격을 넘긴 ‘오버클럭’으로 간주된다.

그렇다면 이 기능을 끄면 되지 않느냐고 생각할 수 있을 것이다. 그런데 문제는 거의 모든 중급 이상의 인텔 메인보드는 즉시 사용할 수 있도록 MCE가 자동으로 설정되어 있다는 점이다. 이 기능을 끈 상태로 새 CPU를 테스트한 결과는 대부분의 사용자가 경험하게 될 코어 i9-9900K의 진정한 속도와는 거리가 멀 것이다.

켠 상태로 두는 것은 더 난감하다. 왜냐하면 메인보드 업체마다 이 설정을 조금씩 다르게 구현하기 때문이다. MCE가 켜진 상태에서 성능을 정확히 측정할 수 있는 쉬운 방법은 없다.

결국 인텔 CPU에 대해 MCE를 끈 채로 테스트를 했고, AMD의 유사한 정밀 부스트 오버드라이브(Precision Boost Overdrive) 역시 끈 상태로 테스트했다. 다른 기사에서 이 부분을 한층 깊이 있게 다룰 것이다. 그러나 현재까지는 MCE를 끈 채 인텔 CPU를 실행하는 것은 PBO를 끈 채 AMD CPU를 실행하는 것보다 인텔 CPU에 훨씬 불리하다는 점은 유의해야 한다.

그렇다면 이제부터 차트의 세계로 나가도록 하자.

라이젠 9 3900x 3D 모델링 성능

ⓒIDG

라이젠 9 3900X 인코딩 성능

포토샵 성능 테스트

압축 테스트

WinRAR결과는 좋게도 나쁘게도 해석할 수 있다. 라이젠 7 2700X 결과에서 보듯, WinRAR는 전통적으로 인텔 CPU와 상성이 좋았는데, 라이젠 9 3900X가 코어 i9와 크게 차이나지 않는 수준의 결과를 냈다. ⓒIDG

라이젠 9 3900X의 게이밍 성능 테스트

ⓒIDG

결론

1쓰레드에서 24 쓰레드까지의 시네벤치 테스트로 리뷰를 마치고 싶다. 시네벤치 R20은 3D 모델링 벤치마크로서 게이밍 성능이나 여타 애플리케이션 성능을 예측하지 않는다. 그러나 수많은 게임과 애플리케이션이 현대 CPU의 쓰레드를 모두 활용하는 혜택을 누릴 수는 없다. 그런 면에서 시네벤치 R20이 가치가 있다. CPU를 1개 쓰레드에서 시작해 끝까지 로딩 했을 때의 성능을 살펴볼 수 있기 때문이다.

아래의 차트에서 AMD는 통상적으로 차트 우측에서 두드러진다. 거의 언제나 인텔 칩에 비해 코어 수에서 우세하기 때문이다.

반면 인텔은 통상적으로 우측에서는 패배하지만, 좌측에서는 승리한다. 인텔 칩은 AMD 칩에 비해 클럭 속도와 IPC가 우세하기 때문이다. 인텔의 코어 칩이 강점을 지닌 부분은 기본적으로 여기뿐이다. 대다수 애플리케이션과 게임은 차트의 좌측에 있는 성능에 의존한다. 라이젠 9 3900K와 코어 i9-9900K 사이의 차트를 보면 그 강점은 이제 사라졌다.

동일 데이터를 다른 관점으로 보기 위해 성능 우세 정도를 비율로 보여주는 차트를 만들었다. 차트에서 알 수 있듯이 12코어는 8코어를 간단히 압도한다.

이번에도 인텔의 코어 i9에 있어 가장 나쁜 소식은 차트의 좌측에 있다. 여기서도 인텔의 우위가 사라졌다. 두 CPU는 6쓰레드까지 거의 대등하고 이후부터 라이젠 9가 앞서기 시작한다.

쓰레드 수가 적은 경우를 봐도 라이젠 9 3900K는 언제나 코어 i9 9900K만큼이나 빠르다. 이는 기본적으로 이제 코어 i9을 사야 할 이유가 거의 없음을 의미한다. 남은 이유도 분명 존재하지만, 고급 CPU를 구입하려는 사용자 10명 중 9명은 라이젠 9 3900X를 선택할 것이 틀림없다. editor@itworld.co.kr

컴퓨텍스 2018에서 소개된 강력한 PC 하드웨어 소개

본 기사는 PCWorld 및 itworld에서 부분 발췌된 내용입니다.

컴퓨텍스 2018에서는 게이밍이 뜨겁다.
PC의 핵심 칩들이 크게 발전하면서 성능을 크게 높였다.

스레드리퍼(Threadripper) 2 인텔의 발표 직후, AMD는 32코어 64스레드 플래그십인 스레드리퍼 2를 소개하면서 코어 전쟁에 불을 붙였다. 새 24코어 CPU도 출시되며 새 칩들은 2세대 라이젠(Ryzen)과 같은 기본 기술에 기초하여 개발되었다. 또한 AMD는 쿨러 마스터와 협력하여 32코어의 온도를 관리할 수 있는 거대한 공냉식 쿨러인 레이스 리퍼(Wraith Ripper)를 제작했다.

AMD를 전격 채용한 에이서 헬리오스(Acer Helios) 500 컴퓨텍스에서 AMD의 기술이 예상치 못한 곳에서 공개되었다. AMD를 전격 채용한 이 모델에는 6코어 12스레드 라이젠 7 2700 데스크톱 프로세서뿐만이 아니라 라데온 베가(Radeon Vega) 56 그래픽이 탑재되어 있으며, 외장 베가 GPU가 탑재된 노트북은 이번이 처음이다. 에이서는 이 노트북에 144Hz 프리싱크 디스플레이를 매치하여 베가의 성능을 최대한 발휘할 수 있도록 했다.

MSI 노트북(치터(Cheater) 모드 적용) MSI는 컴퓨텍스에서 모든 가격 대의 노트북을 선보였다. MSI가 엔비디아 GTX 1050 그래픽을 내장한 프레스티지(Prestige) PS42가 있다. 매우 인상적일 것이며 기록을 달성할 수 있을지 기대된다. 보급형의 경우 MSI GF63은 999달러란 저렴한 가격에 6코어 8세대 인텔 코어 CPU와 GTX 1050이 내장되어 있다.

독특한 에이수스 노트북 에이수스는 컴퓨텍스에서 프로젝트 프리코그 외에도 혁신적인 하드웨어를 선보였다. 또한 기본적으로 트랙패드(Trackpad)를 상황에 따라 PC용 보조 화면으로 변신시키는 “스크린패드(ScreenPad)” 기술이 포함된 젠북 프로(ZenBook Pro) 15의 새로운 버전을 공개했다.

2017년 수치해석 분야에 기대되는 최신 컴퓨터 소식

수치해석을 하는 많은 분들은 대부분 시간과의 전쟁을 치루고 있습니다.
좀 더 빨리, 좀 더 상세한 결과를 얻어야 하기 때문에, 많은 분들이 예산이 허락하는 한 성능 좋은 컴퓨터를 확보하는 것이 최대의 목표가 되고 있습니다.

한 동안 AMD가 인텔의 경쟁자로 존재하면서 두 회사는 선의의 성능 경쟁을 치열하게 전개해 왔는데, AMD가 서서히 경쟁력을 잃고 있다가 최근에 젠 CPU를 통해 다시 경쟁에 불을 지피고 있습니다.
여기에 두 회사의 최신 주력 CPU 의 내용을 기사에서 인용하여 소개합니다.

인텔, 18코어 36스레드 갖춘 코어 i9 칩 발표 “AMD 쓰레드리퍼와 전면전” (기사 출처 : itworld)

퍼스널 컴퓨팅

PCWorld

인텔이 코어 i9을 무기로 본격적인 AMD와의 전쟁에 돌입했다. 인텔은 30일 대만 컴퓨텍스에서 하이엔드 PC시장에서 AMD의 16코어 32스레드 스레드리퍼(Threadripper)와 경쟁할 18코어 36스레드의 ‘몬스터 마이크로프로세서’를 발표했다.

이 프로세서에는 코어 i9 익스트림 에디션 i9-7980XE라는 이름이 붙었다. 첫 번째 테라플롭(Teraflop) 데스크톱 PC프로세스로 아주 고가이다. 올해 말 출하되는 프로세서의 가격은 1,999달러이다. 한 단계 낮은 코어 i9 제품군 제품들은 가격이 조금 더 저렴하다. 10코어, 12코어, 14코어, 16코어로 구성된 코어 i9 X 시리즈 가격은 999~1,699달러 사이다. 모두 스카이레이크 기반 프로세스이며, 기존 브로드웰-E보다 높은 성능을 제공한다. 인텔에 따르면, 싱글스레드 앱은 15%, 멀티스레드는 10% 빠르다.

인텔은 ‘베이진 폴스(Basin Falls)”라는 코드 네임을 가진 코어 i9 X 시리즈가 너무 비싼 사람들을 위해 3종의 새로운 코어 i7 X 시리즈 칩(339~599달러)과 1종의 쿼드 코어 코어 i5(242달러)도 공개했다. 인텔은 몇 주 이내에 신제품 칩을 출하할 예정이라고 설명했다.

대부분의 코어 i9칩에 터보 부스트 맥스 기술 업데이트(Updated Turbo Boost Max Technology) 3.0이 탑재될 예정이다. 터보 부스트 맥스는 칩이 최고의 코어 2개를 파악하고, 필요할 때 가변적으로 속도를 높여 오버클러킹을 하는 기능이다. 옵테인 메모리도 지원한다. 인텔은 130개 이상의 옵테인 지원 메인보드가 출시될 예정이라고 설명했다.

신제품 165W, 140W, 112W 칩은 역시 새로운 소켓인 R4에 맞춰 설계되어 있다. 2,066핀 LGA 소켓과 호환되는 인텔 칩셋은 X299가 유일하다.

다시 한번, 인텔과 AMD가 제대로 한 판 붙을 전망이다. 둘 중 누가 승리할지 지켜보는 사용자들의 관심도 뜨겁다. 인텔은 코어 i9을 발표하면서 하이엔드 시장에 공격적으로 접근했다. AMD도 스레드리퍼의 10코어, 12코어, 14코어 버전과 가격을 공개할 수밖에 없는 실정이다. 인텔이 먼저 패를 공개했다. 게임은 이제부터가 시작이다.

인텔의 새 코어 i9 칩은 모든 PC관련 제품이 전시되는 종합 전시회로 발전한 컴퓨텍스에서 가장 중요한 발표 중 하나로 꼽혔다. 기대되는 소식은 아직 많이 남아있다. 홍보 담당자에 따르면, 인텔 경영진이 차세대 10nm 칩인 캐논 레이크에 대해 발표할 예정이라고 한다. 기존 케이비 레이크 칩보다 30% 높은 성능을 자랑하는 제품이다.

또, HTC 바이브 VR 헤드셋을 WiGig 기술을 이용해 무선 연결하는 기술에 대해 더 자세한 정보가 발표될 계획이다. 인텔과 HTC는 지난 1월 CES에서 파트너십 체결을 발표했다. 인텔은 또 8월부터 컴퓨트 카드(Compute Card)를 출시한다고 발표할 계획이다.

코어 i9의 속도와 피드
클록 속도가 4GHz를 넘으면서, 제조업체들이 직면한 도전 과제는 추가된 코어를 모두 사용하는 방법을 찾는 것이었다. 앞서 링크된 기사에서 설명했듯, 하나의 프로세스 코어만 집중적으로 사용하는 게임들이 여전히 많다. 인텔은 게임 플레이는 물론, 게임에 이용하지 않는 다른 코어로 트위치나 유튜브 스트리밍을 인코딩하고, 더 나아가 백그라운드에서 음악도 재생할 수 있는 새로운 세대의 ‘스트리머(Streamer)’로 눈길을 돌렸다. 인텔은 이런 동시다발 작업에 ‘메가태스킹’이라는 명칭을 붙였다. 이 회사는 이를 갈수록 증가하는 코어 수에 맞게 ‘수요’를 유지하는 아주 좋은 방법으로 판단하고 있다.

이와 관련, X시리즈 마케팅 매니저인 토니 베라는 “게이머가 콘텐츠 창작자로 변모하는 추세”라고 강조했다.

제품 가격은 자연스럽게 최고 2,000달러로 아주 비싸고, 경제력이 있거나 기업의 후원을 받는 사용자만 최신 코어 i9 제품들을 구입할 수 있을 전망이다. 다음은 제품 별 가격과 코어, 스레드 수를 정리한 내용이다.

Core i9-7980XE: 18코어/ 36스레드, 1,999달러
Core i9-7960X: 16코어/ 32스레드, 1,699달러
Core i9-7940X: 14코어/ 28스레드, 1,399달러
Core i9-7920X: 12코어/ 24스레드, 1,199달러
Core i9-7900X (3.3GHz): 10코어/ 20스레드, 999달러

인텔은 또 한정된 예산에 제약 받는 사용자를 대상으로 3종의 새로운 코어 i7 X 시리즈 칩을 판매할 계획이다.

Core i7 7820X (3.6GHZ), 8코어/ 16스레드, 599달러
Core i7-7800X (3.5GHz), 6코어/ 12스레드, 389달러
Core i7-7740X (4.3GHz), 4코어/ 8스레드, 339달러
케이비 레이크 코어에 맞춰 설계된 i7-7740X를 제외한 모든 칩이 인텔의 ‘스카이레이크-X’에 기반을 두고 있다.

새 칩에서 가장 큰 관심을 끄는 기능은 터보 부스트 맥스 기술 업데이트 3.0이다. 고든 마 웅이 인텔 브로드웰-E 리뷰에서 설명한 것처럼, 터보 부스트 맥스 기술 3.0은 (칩에 따라 차이가 있지만) 최고의 코어를 식별한다. 그리고 CPU 집약적 싱글 스레드 애플리케이션을 이 코어로 연결해 전체 성능을 향상한다.
또, 최고의 코어 2개를 식별하고, 가장 CPU 집약적인 스레드에 할당한다. 더 많은 코어를 더 효과적으로 활용하는 게임과 애플리케이션에 도움을 주는 기능이다. 그러나 이 새로운 기능을 탑재하지 않은 칩도 있다. 새 6코어, 2종의 4코어 X시리즈 칩이 여기에 포함된다.

다음은 속도와 피드를 요약 설명한 표다.

오버클럭이 포인트
인텔은 새 X시리즈에 공냉 쿨러를 추천하지 않는다. 인텔은 165W와 140W의 새 칩이 방출할 열을 효과적으로 냉각시킬 수 있는 TS13X 쿨러를 판매할 예정이다.

TS13X는 PG(Propylene Glycol)을 이용, 열을 73.84-CFM 팬으로 보낸다. 이 팬의 소음은 21~35dBA이고, 회전 속도는 800~2,200rpm이다. 별도 판매될 TS13X의 가격은 85~100달러 사이이다.

인텔은 또 XTU(Extreme Tuning Utility)를 이용, 코어 당 오버클러킹과 전압 조절을 계속 지원할 계획이다. AVX 512 비율 오프셋, 메모리 전압 조절, PEG/DMI 오버클러킹 등 새 기능이 포함되어 있다.
또 ‘성능 튜닝 보증 서비스(Performance tuning protection plan)’를 제공할 계획이다. 이는 오버클로킹 사용자를 위한 일종의 ‘보험’이다. 칩이 고장 날 경우, 1회 교체를 해주는 보증 서비스이며, 두 번째부터는 유료로 진행된다.

데이터 전송 성능을 향상한 새 X299 칩셋
테라플롭급 연산력을 갖춘 PC의 경우, 다른 부품과의 데이터 전송 성능이 아주 중요하다. x299 칩셋은 최신 DMI 3.0을 도입해 SATA 3.0포트와 USB 포트 연결 대역폭을 2배로 증가시킨다. X299 칩셋에는 최대 8개의 SATA 3.0포트, 10개의 USB 3.0 포트가 장착되어 있다. 기존 X99 칩셋의 USB 3.0포트 수는 최대 6개였다.

브로드웰-E X99 칩셋은 8개의 PCIe 레인을 지원했었다. 그러나 X299은 최대 24개의 PCIe 3.0 레인을 지원한다. 고속 PCIe NVM3 드라이브 등 추가 PCIe를 CPU와 연결된 PCI3에 직접 연결할 수 있다. 코어가 10개 이상인 CPU의 경우, 최대 44개의 PCIe 3.0 레인을 이용할 수 있다.

X299는 속도가 빨라진 DDR4-2066을 지원한다. 그러나 어느 정도 RAM 용량을 지원하는지 확실하지 않다. 인텔은 캐시 계층(Cache Hierarchy)을 조정했다. 이를 통해 개별 프로세서 근처에 더 많은 캐시를 배치하는 방법보다 캐시 크기를 더 많이 줄일 수 있다. 인텔은 새로운 캐시의 ‘히트(Hit)’ 레이트가 더 높다고 설명한다. 칩 크기를 줄였지만 캐시 성능을 유지할 수 있었다는 의미이다.

이번 신제품 소식은 코어 i9, 코어 i7 X 시리즈 사용자 모두 크게 기뻐할 기능 및 성능 향상이다. 메인보드와 PC 제조사도 하이엔드 시장에서 수익을 증대하기 위해 코어 i9 제품들을 출시할 것으로 예상된다. 이번 주 컴퓨텍스에서 전해질 더 많은 소식에 사용자들의 관심이 쏠리고 있다. editor@itworld.co.kr

2018년 인텔 6코어 코어 i9 CPU 발표

본 기사는 itworld.co.kr 기사를 인용하였습니다.

아래 기사를 보면 이젠 해석용 컴퓨터도 고성능 노트북으로 가능하게 되어 가는 것 같습니다. ItWorld의 기사를 게재합니다.

인텔의 새로운 6코어 모바일 코어 i9 칩은 가장 빠른 노트북 CPU로, 새로운 코어 i9-8950HK의 기본 클럭 속도는 2.9GHz이며 여기에 “열 속도 가속(Thermal Velocity Boost)”이라는 신기술을 사용해 최대 4.8GHz까지 올라간다. 새로운 언락 8세대 코어 i9를 최상위 제품으로, 그 아래에 5개의 신형 코어 i5와 코어 i7 고성능 모바일 H 시리즈 칩, 그리고 저전력 시스템을 위한 4개의 U 시리즈 코어 칩이 포진한다. 모두 14나노 커피레이크 칩이다. 인텔은 새로운 데스크톱 코어 프로세서 제품군과 노트북 PC 내의 하드 드라이브 성능을 강화하는 옵테인 메모리 내장을 나타내기 위한 브랜드 로고(코어 i7+)도 새로 발표했다.

인텔에 따르면 코어 i9는 7세대 코어 프로세서에 비해 게임 프레임 재생률 기준 최대 41% 더 우수하며, 게임 플레이 스트리밍 및 녹화 성능은 32% 더 빠르다. 인텔은 새로운 코어 i9는 언락 상태로 제공되므로 게임 PC 제조 업계에서 5GHz 시스템도 출시하게 될 것이라고 밝혔다. 옵테인 메모리가 포함되면 성능 향상 폭은 더욱 커진다. 다만 인텔이 성능 비교에 사용한 7세대 시스템에는 SSD가 아닌 느린 기계식 하드 드라이브가 탑재돼 있어 SSD에서의 성능 향상이 어느 정도인지는 정확히 알 수 없다.

인텔 프리미엄 및 게이밍 노트북 부문 총괄 책임자인 프레드릭 햄버거는 “코어 i9는 인텔이 지금까지 발표한 가장 빠른 게이밍 프로세서”라며, “데스크톱에 거의 근접한 성능을 노트북에서 얻을 수 있다”고 강조했다.

새로운 모바일 코어 칩은 인텔이 스펙터 및 멜트다운 취약점을 수정하기 위해 패치한 소프트웨어 완화책을 지원한다(이후 나올 하드웨어 재설계는 적용되지 않는다). 인텔 측은 제시된 성능 수치가 이러한 완화책으로 인한 성능 감소를 반영한 것이라고 밝혔다.

인텔이 출시하는 모든 모바일 프로세스가 그렇듯이, 중요한 점은 가격이다. 인텔은 보통 모바일 칩 가격을 공개하지 않으며, 이번에도 마찬가지다. 다만 새로운 제품군 중에서 코어 i9 칩의 경우 게임 노트북 중에서도 상위 기종에만 들어갈 것으로 보인다. 그 외의 다른 칩은 훨씬 더 폭넓게 보급될 전망이다.

인텔 코어 H 시리즈 CPU

인텔은 현재 폭발적으로 성장 중인 PC 게임 시장을 노골적으로 정조준하고 있다. 햄버거는 인텔 코어 칩을 내장한 일반 판매용 게임 노트북이 전년 대비 45% 성장했다고 말했다.

인텔의 새로운 45W H 시리즈에는 각각 2종의 새로운 코어 i7과 코어 i5 칩 및 신형 제온이 포함된다. 사실 모바일 코어 i9 칩은 제온 E-2186과 상당히 흡사해 보인다. 클럭 속도, 코어 수, 열 설계 전력 등이 동일하다. 그러나 코어 i9의 클럭 속도는 완전히 언락된 상태로 제공된다. 코어 i9의 가격이 너무 부담스럽다면, 동일한 6개의 코어와 12개 쓰레드를 탑재한 새로운 코어 i7-8850H이 있다.

새로 출시되는 칩은 모두 인텔이 노트북을 대상으로 밀고 있는 옵테인 메모리를 지원하며, 기업용 시스템을 위한 vPro 기술이 옵션으로 제공된다.
인텔의 라데온 RX 베가(“케이비레이크-G”) 칩은 울트라북 수준에서 1080p 성능을 제공하도록 설계됐지만, 신형 8세대 코어 i9 칩은 햄버거의 표현대로라면 “머슬북(Musclebook)”에 맞게 설계돼 노트북에서 얻을 수 있는 절대적인 최고의 성능을 제공한다. 햄버거는 “이 칩으로 만족할 수 없다면 어떤 칩으로도 만족하지 못할 것”이라고 덧붙였다.

Intel

인텔은 이번에 처음으로 이른바 “열 속도 가속” 기능을 포함했다. 이 기능은 클럭 속도를 정상보다 더 높여준다. 평상시 코어 i9-8950HK에서 터보 부스트가 활성화된 후 최대 클럭 속도는 4.6GHz다. 그러나 햄버거는 칩의 온도가 충분히 낮은 상태에서 최대 속도로 작동 중이라면, 클럭 속도가 한층 더 올라간다면서 단일 코어를 200MHz 더 높여 4.8GHz로 작동하거나 모든 코어를 약 100MHz 높여 작동하게 된다고 설명했다.

다만 햄버거는 열 속도 가속 기술이 “자동적인 기능이 아닌 기회에 따라 작동하는 기능”이며, 인텔은 시스템 온도 섭씨 50도 이하에서 이 기능이 작동하도록 설계했다고 거듭 강조했다. 햄버거는 “OEM 파트너와 함께 전력 성능을 최적화하고 열 특성을 조정해 성능을 더 끌어올리기 위해 많은 시간을 투자했다”면서 “지금의 추세는 가장 얇게 만들기 위해 성능을 희생하는 게 아니라, 더 오래 지속되는 더 얇은 규격에 더 효율적인 성능을 집어넣는 것”이라고 말했다.

인텔 코어 U 시리즈 CPU

성능은 좀 낮아도 배터리가 오래 가는 제품을 찾는 사용자를 위해 인텔은 새로운 U 시리즈 칩 4종도 함께 출시했다. 28W TDP 저전력 8세대 코어 칩은 모두 4코어 8스레드 구성이 적용되며 모바일 구성의 옵테인 메모리 기술을 지원한다.

Intel

모든 칩은 인텔이 선보인 새로운 300 시리즈 칩셋인 H370, H310, Q370, B360에 연결된다. 또한 인텔 대변인에 따르면 모든 칩은 향상된 오디오 및 I/O, 기가비트 처리량을 갖춘 통합 인텔 802.11ac 와이파이, 10Gbit/s 통합 2세대 USB 3.1 I/O 등 플랫폼 수준에서 더 많은 기능을 제공한다.

게이밍 노트북 판매가 “폭증”하고 시장 성장에 보조를 맞춰 유통업체들도 매장 진열대에서 이런 제품의 비중을 계속 늘리고 있다. 인텔도 투자를 지속할 계획이다. 게이밍 노트북에서 코어 수를 늘리고 5GHz 벽을 돌파하게 되면 인텔은 성능의 한계를 확실히 더 높이게 될 것이다. editor@itworld.co.kr

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http://www.itworld.co.kr/news/108803#csidx218d62dae70faefa8f8cdc4efd8ea92

AMD 마이크로아키텍처 (기사 출처 : itworld)

AMD 라이젠 3월 2일 출시…코어 i7보다 가격도 성능도 “우세”

Mark Hachman | PCWorld

“40% 성능 향상”이라는 말은 보수적인 자체 평가였다. AMD는 첫 번째 라이젠 프로세서 3가지를 오는 3월 2일 출시할 계획이라고 밝혔다. 인텔 코어 제품군을 능가하는 성능으로 기대를 받고 있는 라이젠 프로세서는 가격도 절반 가까이 저렴하다.

22일 열린 라이젠 출시 행사에서 발표에 나선 AMD 임원들은 인텔 코어 i7을 공략하기 위한 세 가지 데스크톱용 CPU를 공개했다. 신형 라이젠 CPU는 여러 곳의 주요 메인보드 업체와 전문가용 맞춤형 PC 업체가 지원한다. 특히 AMD는 신형 라이젠 프로세서가 더 적은 비용으로 더 높은 성능을 제공한다는 점을 강조했다. 최고 성능 제품인 라이젠 7 1800X는 인텔의 1,000달러짜리 코어 i7-6900K의 절반에도 못 미치는 가격이지만, 성능은 더 뛰어나다.

인텔과 마찬가지로 AMD의 라이젠 프로세서 역시 역시 3가지 제품군으로 구성되어 있는데, 고급형 라이젠 7, 중급형 라이젠 5, 가장 저렴한 보급형 라이젠 3이 그것이다. AMD는 고성능 라이젠 7부터 먼저 출시하는데, 1800X(499달러), 1700X(399달러), 1700(329달러)의 세 가지 모델이다. 라이젠 5와 라이젠 3은 올해 하반기에 출시할 예정인데, 구체적인 출시 일정은 밝히지 않았다.

이번 행사 직전까지 공개되지 않은 라이젠 관련 정보는 가격과 정확한 출시일이었다. 애널리스트들은 AMD가 그간의 실책을 모두 개선한 것 같다고 평가했으며, 인텔은 자칫 기반이 되는 PC용 마이크로프로세서 시장의 점유율을 잃을 수 있는 위험에 처했다. 물론 인텔도 대응책은 있다. 가격 인하도 그중 하나일 가능성이 있고, 더 많은 코어를 가진 신제품이나 옵테인 기술을 적극 내세우는 것도 방법이 될 수 있다.

인텔이 지난 1월 케이비 레이크 칩 40가지를 대대적으로 출시한 것과는 달리 AMD는 서두르지 않고 있다. 이번에 출시된 라이젠 7 칩의 세부 사양을 살펴보자.

Mark Hachman

라이젠 7 1800X. 95와트 8코어 16쓰레드 프로세서로, 기본 클럭 속도는 3.6GHz, 부스트 모드에서는 4GHz로 동작한다. 499달러 1800X의 대응 제품은 8코어 인텔 코어 i7-6900K로 무려 1,089달러짜리이다. AMD에 따르면, 1800X는 시네벤치 상에서 단일 쓰레드 점수가 162로 동점을 기록했다. 하지만 코어를 모두 구동하자 1,601점으로 6900K보다 9% 높은 점수를 기록했다.

라이젠 7 1700X. 95와트 8코어 16쓰레드 프로세서로, 기본 클럭 속도는 3.4GHz, 부스트 모드에서는 3.8GHz로 동작한다. AMD에 따르면, 399달러 1700X는 시네벤치 멀티코어 벤치마크 테스트에서 1,537점을 기록해 6900K보다 4% 높은 성능을 보였다.

라이젠 7 1700. 655와트 8코어 16쓰레드 프로세서로, 기본 클럭 속도는 3GHz, 부스트 모드에서는 3.7GHz로 동작한다. AMD에 따르면, 1700은 시네벤치 멀티코어 테스트에서 1,410점으로 339달러짜리 코어 i7 7700K보다 46% 더 높은 성능을 기록했다. 핸드브레이크 비디오 인코딩 테스트에서는 1700은 61.8초를, 7700K는 71.8초를 기록했다.

Mark Hachman

AMD에 따르면 라이젠 7 1700은 신형 레이스 스파이어(Wraith Spire) 쿨러를 기본 쿨러로 제공해 소음이 32데시벨에 불과하다.

라이젠의 눈에 띄는 성능 향상에는 설계팀의 역할이 컸다. AMD는 자사의 목표 중 하나가 젠 아키텍처의 클럭당 명령어 처리수(IPC, instructions per clock)를 40% 늘리는 것이라고 밝힌 바 있다. 그리고 실제로 AMD는 IPC를 52% 향상했다. CEO 리사 수는 “단지 목표를 맞춘 것이 아니라 크게 초과 달성했다”라고 강조했다. editor@itworld.co.kr

원문보기:
http://www.itworld.co.kr/news/103594#csidx36e903474b838daa0638fbf87957a25

CFD 업무에 종사하는 사람들은 빠른 컴퓨터는 갖고 싶은 품목1위가 아닐까 싶습니다.

최근에는 소위 슈퍼컴퓨터라 불릴만한 성능을 가진 데스크탑 CPU 의 발전이 놀라운데, 이번에 AMD에서 발표한 CPU도 놀라울 정도의 가벽 대비 성능을 자랑하는 CPU를 발표하였습니다.

저렴한 비용으로 책상위의 슈퍼컴을 장만할 수 있는 기회가 오고 있는 것 같습니다.

아래 ITWOLD에서 2018.08.07에 게재한 기사를 인용 소개합니다.

AMD 32코어 쓰레드리퍼, 코어수와 가격으로 인텔에 정면 승부

Gordon Mah Ung | PCWorld

자료출처 : 본 기사는 ITWORLD의 기사를 인용게재한 내용입니다. (원문보기)

AMD가 2세대 라이젠 쓰레드리퍼(Ryzen Threadrippers, 또는 쓰레드리퍼 2)를 공식 발표했다. 코어수도 놀랍지만 가격이 인텔을 정조준하고 있다.

2세대 라이젠 쓰레드리퍼 2990WX는 32코어 64쓰레드로, 권장 가격은 1,799달러(뉴에그나 아마존 예약 주문 가격)이다. 물론 엄청난 가격이지만, 인텔의 최상위 제품과 비교하면 상당히 저렴하다. 지난 해 출시된 인텔의 코어 i9-7980XE는 18코어 제품이지만 가격은 2,000달러이다.

쓰레드당 가격으로 따지면, 인텔의 코어 i9-7980XE는 약 55달러인데 반해 쓰레드리퍼 2는 약 28달러에 불과하다.

IDG

마치 대형 할인판매점과 같다. 쓰레드가 많을수록, 쓰레드당 가격은 떨어진다.

32코어 2990WX는 주력 제품이며, AMD는 다음과 같은 다양한 쓰레드리퍼 제품을 발표했다.

– 2세대 라이젠 쓰레드리퍼 2920X, 12코어 24쓰레드, 기본 클럭속도 3.5GHz, 부스트 클럭속도 4.3GHz, 가격 649달러.
– 2세대 라이젠 쓰레드리퍼 2950X, 16코어 32쓰레드, 기본 클럭속도 3.5GHz, 부스트 클럭속도 4.4GHz, 가격 899달러.
– 2세대 라이젠 쓰레드리퍼 2970WX, 24코어 48쓰레드, 기본 클럭속도 3.0GHz, 부스트 클럭속도 4.2GHz, 가격 1,299달러.
– 2세대 라이젠 쓰레드리퍼 2990WX, 32코어 64쓰레드, 기본 클럭속도 3.0GHz, 부스트 클럭속도 4.2GHz, 가격 1,799달러.

32코어 쓰레드리퍼 2990WX는 현재 예약 주문이 가능하며, 정식 출하일은 8월 13일로 예상된다. 16코어 2950X의 출시일은 8월 31일이며, 나머지 24코어, 12코어 제품은 10월에 출시된다.

2세대 쓰레드리퍼는 모두 AMD가 올해 초 2세대 라이젠 칩과 함께 내놓은 향상된 12나노 젠+ 아키텍처를 기반으로 한다. 또한 모든 CPU는 기존 X399 메인보드와 호환되며, 구형 CPU 없이도 BIOS 업데이트를 지원한다.

신형 CPU는 1세대 제품과 비교해 확연한 성능 향상을 제공하며, 동급 인텔 제품과의 비교를 불허한다. AMD는 32코어 쓰레드리퍼 2990WX가 시네벤치 R15를 기준으로 인텔의 18코어 코어 i9-7980XE보다 50% 더 빠르다고 밝혔다. POV-Ray 같은 다른 멀티쓰레드 기반 테스트에서도 47% 앞섰다.

모델명에 추가된 W
사실 AMD가 일부 2세대 쓰레드리퍼의 모델명에 W를 추가한 것도 이 때문이다. AMD는 많은 애플리케이션과 게임이 쓰레드나 코어수보다는 더 높은 클럭속도를 선호한다며, W가 없는 두 모델은 바로 이런 사용자를 위한 것이라고 설명했다.

24코어와 32코어 제품의 모델명에 WX를 붙인 것은 이들 CPU가 창작자나 혁신가를 정조준하고 있음을 나타내기 위한 것이다. 즉 W가 추가된 모델은 픽셀이나 프레임, 그리고 광선을 극한까지 추구하는 사람들을 위한 것으로, 이들은 가능한 많은 코어와 쓰레드를 필요로 한다.

주요 이정표
일반 소비자용 CPU에 32코어를 도입하면서 CPU 전쟁은 새로운 전기를 맞이한다. 불과 2년 전, 인텔은 10코어 코어 i7-6950X를 무려 1,723달러에 출시했는데, 지금은 32코어 CPU가 1,799달러에 나왔다.

IDG

날로 치열해지는 코어 전쟁

조만간 나올 인텔의 대응 기대
물론 인텔이 한가로이 앉아 레모네이드나 홀짝거리는 것은 아니지만, 경쟁은 치열하다. AMD가 지난 컴퓨텍스에서 32코어 괴물을 공개하기 하루 전날, 인텔은 28코어에 클럭속도 5GHz짜리 괴물을 소개했다. 이 제품은 올해말 출시될 것으로 예상된다.

인텔의 문제는 이 CPU의 시연을 솔직하게 보여주지 않은 것이다. 인텔 임원은 28코어 CPU가 5GHz로 동작한다고 밝혔지만, 이를 위해 산업용 수랭 시스템을 사용했는지를 밝히지 않았다. 나중에 인텔은 시연이란 것이 언제나 그렇듯이 오버클러킹 시연처럼 가능성을 확인하기 위한 것이라고 설명했다.

이런 논란과 관계없이 AMD 쓰레드리퍼 2990WX는 몇 개월 먼저 출시된 상태이다. 더구나 인텔이 28코어 CPU를 어떤가격에 판매해야 AMD의 신작과 경쟁할 수 있을지도 의문이다. 기업 사용자와의 형평성이 걸림돌이 되는데, 현재 28코어 제온 플래티넘 8176의 가격은 8,719달러이다.

기존 워크스테이션 고객을 걱정할 필요가 없는 AMD는 다시 한 번 가격 파괴 전략을 펼치고있다. 이런 식으로 AMD는 인텔과 코어와 가격으로 정면 대결하기를 원하지만, 인텔은 이런 직접 대결을 최대한 피하고자 한다. editor@itworld.co.kr

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What's New in FLOW-3D HYDRO 2025R1

New discrete element method (DEM) model

What's New in FLOW-3D CAST 2025R1

better quality, efficiency and precision in complex non-ferrous castings, Improved valve model

What's New in FLOW-3D 2025R1

New discrete element method (DEM) model

FLOW-3D WELD

New unified user interface, New process templates, Improved Reflection model,...

What's New in FLOW-3D POST 2025R1

Pathtracing improvements, History data calculator, EXODUS file format improvements

FLOW-3D AM

Improved reflection model, Improved heat source integration, Particle-particle interactions...

FLOW-3D 는 세계에서 가장 어려운 CFD문제를 해결하는 소프트웨어로, 3차원 자유표면 해석 분야에서 널리 사용되는 최적의 수치해석 소프트웨어 입니다. 특히 자유표면(자유수면)을 가진 유동흐름을 정확하게 예측하는 분야에서는 타의 추종을 불허하는 정확성을 자랑합니다.

FLOW-3D 는 핵폭탄 개발 프로젝트로 유명한 미국 국립 연구소 LANL(LosAlamos National Laboratory)의 허트(C. W. Hirt) 박사가 새로운 자유표면 추적기법(free surface tracking method)인 VOF(Volume ofFluid) 방법을 연구 개발한 후, 수 많은 유동현상에 대한 물리 모델을 추가하고 성능을 개선하여, 설계 및 운영단계에서 사용되면서 엔지니어에게 귀중한 통찰력을 제공하는 세계적인 CFD 소프트웨어 입니다.

FLOW-3D 는 정확한 자유표면 추적, 압축성/비압축성 유동, 층류/난류, 열전달(전도, 대류, 복사), 점성발열, 상변화(응고,증발)/공동현상, 표면장력, 다상유동, 물질확산, 자연대류/밀도류, 뉴턴/비뉴턴유체, 틱소트로피, 다공성매질, 가속도계/관성계, 입자추적, 전기섭동/전기삼투압/주울발열, 열모세관현상 등 수많은 물리 모델을 제공합니다.

수치해석과 관련하여 궁금하신 사항은 언제든지 부담없이 문의 해주십시오.
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신규소식 및 기술자료

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FLOW-3D WELD/AM 웨비나

FLOW-3D WELD/AM 웨비나를 2025.09.26. (금) 15:00~16:00에 진행하였습니다.

참석에 감사드립니다.

대한기계학회 창립 80주년 기념 학술대회 참가

2025년 12월 10일(수) ~ 13일(토), 하이원 그랜드호텔 컨벤션타워에서 개최하는 대한기계학회 창립 80주년 기념 학술대회에 기업 부스로 참가할 예정입니다.
많은 관심 부탁드립니다.

FLOW-3D European Users Conference 2025

FLOW-3D User Conference가 2025년 5월 26일부터 28일까지 사흘간 포르투갈 리스본의 Eurostars Universal Lisboa에서 개최되었습니다.

FLOW-3D HYDRO Workshops
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CUSTOMER 추천 평가

FLOW-3D는 오늘날 복잡한 자유 표면 및 제한된 흐름 문제를 분석하는 데 사용할 수 있는 가장 강력한 도구 중 하나입니다. 사용하기 쉬운 모델링 인터페이스를 제공하며 지난 15년 이상 제가 작업한 수력 발전, 환경, 수자원 및 처리 관련 프로젝트의 설계에 필수적인 도구였습니다. Flow Science의 기술 지원 팀과 개발자는 함께 작업하기 쉽고, 조언을 제공하고, 코드의 잠재적 개선 사항에 대한 사용자의 의견을 듣고, 발생하는 문제를 신속하게 해결하고자 합니다. Flow Science의 전체 팀은 함께 일하기에 훌륭했고 모든 엔지니어에게 훌륭한 자원입니다.

FLOW-3D is one of the most powerful tools available to analyze complex free surface and confined flow problems out there today. It provides an easy-to-use modeling interface and has been an integral tool in the design of hydroelectric, environmental, water resource and treatment related projects I’ve worked on over the last 15+ years. Flow Science’s technical support team and developers are easy to work with and are eager to provide advice, hear input from its users on potential enhancements to the code as well as quickly resolving issues that arise. The entire team at Flow Science have been great to work with and are a great resource to all engineers.

FLOW-3D CAST는 우리의 품질 프로그램에 엄청난 자산이었습니다. 6가지 주조 시뮬레이션 소프트웨어를 평가한 후 Howell Foundry는 FLOW-3D CAST를 구매하기로 결정했습니다. 이 결정의 일부 요인에는 설정 다양성, 비용 및 가장 중요한 시뮬레이션의 현실 정확도가 포함됩니다. 업데이트된 결과 뷰어와 결합된 FLOW-3D CAST 의 강력한 시뮬레이션 기능은 가장 복잡한 작업에서 특히 첫 번째 타설에서 고품질 주조를 보장하는 데 도움이 되었습니다.

FLOW-3D CAST has been a tremendous asset to our quality program. After having evaluated six different casting simulation software, Howell Foundry made the decision to purchase FLOW-3D CAST. Some of the factors in this decision include its setup versatility, cost, and most importantly its accuracy of the simulation to reality. FLOW-3D CAST’s powerful simulation ability coupled with its updated results viewer has been especially helpful on our most complex jobs to make sure we have a quality casting on the first pour.

우리는 FLOW-3D를 사용하여 지난 20년 동안 많은 소모성 발사체 시스템에 대한 추진제 슬로시 및 풀스루 시뮬레이션을 개발했습니다. 보다 최근에는 Flow Science 지원 직원이 차량 기동으로 인한 ullage collapse effects를 포착하기 위해 극저온 추진제 탱크 시뮬레이션에 열 전달을 추가하는 데 중요한 역할을 했습니다.

We have used FLOW-3D to develop propellant slosh and pull-through simulations for a number of expendable launch vehicle systems over the last 20 years. More recently, the Flow Science support staff has been instrumental in helping us add heat transfer to cryogenic propellant tank simulations in order to capture ullage collapse effects due to vehicle maneuvers.

저는 연구 및 산업 응용 분야에서 유체 흐름 문제를 해결하는 데 15년 이상 FLOW-3D를 사용해 왔습니다 . 우리는 강 및 해안 구조물, 수처리 장치, 댐, 여수로, 깊은 터널 및 CSO 전환 구조물의 설계에 이 소프트웨어를 광범위하게 사용합니다. FLOW-3D는 수치 솔버 기술, 클라우드 컴퓨팅, 전처리 및 후처리 도구의 최신 기술을 통합하여 고객에게 상당한 시간과 비용을 절감합니다. FLOW-3D 영업 및 기술 지원 팀은 훌륭합니다!

I have used FLOW-3D for over 15 years solving fluid flow problems in research and industrial applications. We use the software extensively in the design of river and coastal structures, water treatment units, dams, spillways, deep tunnels, and CSO diversion structures. FLOW-3D integrates state of the art in numerical solver techniques, cloud computing, pre- and post-processing tools resulting in substantial time and cost savings to our clients. FLOW-3D sales and technical support teams are excellent!

FLOW-3D 는 다른 소프트웨어로 시각화하거나 정량화하기 어려운 복잡한 유압 문제에 대한 통찰력을 제공하는 정교한 도구입니다. 정교함에도 불구하고 소프트웨어는 매우 사용자 친화적이며 Flow Science는 훌륭한 문서와 기술 지원을 제공합니다. FLOW-3D 모델 에서 얻은 결과는고객과 사내 비모델러 모두에게 깊은 인상을 남겼습니다.

FLOW-3D is a sophisticated tool that provides insight into complex hydraulic problems that would be difficult to visualize or quantify with other software. Despite the sophistication, the software is very user friendly, and Flow Science provide great documentation and technical support. The results we have obtained from our FLOW-3D models have impressed both our clients and non-modelers in-house.

4C-Technologies에서 우리는 거의 35년 동안 다양한 소프트웨어 흐름 시뮬레이션 솔루션을 사용하는 선구자였습니다. 다양한 금속 합금으로 주조된 HPDC 부품에서 부품 설계 및 도구/러너 설계를 최적화합니다. 2008년부터 우리는 FLOW-3D를 사용하여 지금까지 최고의 정확도를 제공하는 것으로 나타났습니다. 또한 FLOW-3D 팀 의 지원은 탁월합니다.

At 4C-Technologies we have been pioneers in using various software flow simulation solutions for nearly 35 years. We optimize part designs and tool/runner designs on casted HPDC parts in various metal alloys. Since 2008 we have solely been using FLOW-3D as it turned out to give by far the best accuracy. Furthermore, the support from the FLOW-3D team is outstanding.

20년 이상 FLOW-3D 와 함께 CFD 분석을 사용하면서 우리의 신뢰 수준은 이제 일반 연구 목적 및 최종 설계 응용 프로그램에 CFD 모델링을 사용하는 데 확신을 가질 정도로 높아졌습니다. 이 소프트웨어는 개념적 세부 사항과 구성을 신속하게 변경할 수 있는 유연성을 제공하여 설계를 단계적으로 진행할 수 있도록 합니다.

From using CFD analysis with FLOW-3D for over twenty years, our level of trust has increased to the point that we are now confident in using CFD modeling for general study purposes and final design applications. The software gives us flexibility to quickly change conceptual details and configurations allowing the design to advance in stages.

우리는 FLOW-3D AM을 사용하여 기초 과학의 경계를 발전시켜 왔습니다 . FLOW-3D AM은 다중 합금 3D 프린팅 중 복잡한 현상을 지배하는 물리학에 대한 우리의 가설을 테스트하는 훌륭한 도구였습니다. FLOW-3D AM은 우리가 열 프로필의 진화와 관련된 물질 전달 및 복잡한 적층 구조에서 열 응력의 발달을 이해하는 데 도움이 되었습니다.

We have been using FLOW-3D AM to advance the boundaries of fundamental science. FLOW-3D AM has been a great tool to test our hypotheses about the physics governing complex phenomena during multi-alloy 3D printing. FLOW-3D AM has helped us understand the evolution of thermal profiles and the associated mass transport and development of thermal stresses in complicated additively-built structures.

FLOW-3D 는 많은 응용 프로그램이 있는 강력한 도구입니다. 우리는 FLOW-3D를 사용하여 물 전환 구조의 흐름과 수력을 효과적으로 해결했습니다. 우리는 또한 제안된 물고기 통로를 통한 물 흐름을 모델링했습니다. 우리는 정확성, 계산 속도, 특히 사용자 친화적인 GUI에 깊은 인상을 받았습니다. 그리고 우리 고객들은 모델 출력과 포스트 프로세서에 의해 생성된 애니메이션에 깊은 인상을 받았습니다. 우리는 또한 매우 반응이 좋은 지원 직원에게 감사합니다.

FLOW-3D is a powerful tool with many applications. We used FLOW-3D to effectively resolve flow through and hydraulic forces on a water diversion structure. We also modeled water flow through a proposed fish passage. We have been impressed with the accuracy, computational speed, and especially the user friendly GUI. And, our clients have been impressed with the model output, as well as, animations created by the post-processer. We are also appreciative of the highly responsive support staff.

수년에 걸쳐 FLOW-3D는 기존의 유압 모델링 도구로는 해결하기 매우 어려웠을 복잡한 유압 문제를 해결하는 데 도움을 주었습니다. 우리는 FLOW-3D 팀에게 매우 감사합니다 . 그들은 수년에 걸쳐 지속적으로 소프트웨어를 개선해 왔으며 우리의 요구에 매우 신속하게 대응해 왔습니다.

Over the years, FLOW-3D has helped us solve complex hydraulic problems that would have otherwise been very difficult to solve with conventional hydraulic modeling tools. We are very thankful to the team at FLOW-3D. They have constantly been making the software better over the years, and have been very responsive to our needs.

FLOW-3D 는 당사의 우주 공학 연구 및 개발 프로세스에서 필수적인 도구입니다. FLOW-3D는 극저온 연료 역학의 프로세스를 더 잘 이해하여 질량을 줄이고 발사기 성능을 향상시키는데 도움이 됩니다.

FLOW-3D is an essential tool in our space engineering research & development process. FLOW-3D helps us better understand processes in cryogenic fuel dynamics, leading to savings in mass and improved launcher performance.

FLOW-3D CAST는 CASTMAN, Inc의 제품 개발 및 품질 확보에 매우 큰 도움을 주었습니다. FLOW-3D를 한국에 독점 공급하는 (주)에스티아이씨앤디의 수치해석 컨설팅팀과 협업을 통해 제품 개발 시 FLOW-3D 주조 시뮬레이션을 통해 기술적인 여러 어려움이 있는 제품 개발에 모두 성공하였습니다. 이는 개발 비용, 기술적인 어려움, 개발 기간 및 가장 중요한 시뮬레이션의 정확도가 포함됩니다. FLOW-3D CAST 의 강력한 시뮬레이션 기능은 가장 복잡한 작업에서 고품질 주조를 보장하는 데 도움이 되었습니다.

김동균 Director of Operations, CASTMAN, Inc

News
FLOW-3D WELD/AM 웨비나 안내
용접 및 3D프린팅에 특화된 수치해석 프로그램인 FLOW-3D WELD/AM의 새로운 기능을 소개해 드릴 웨비나를 개최합니다. 이번 웨비나에서는 익숙하지만 놓치고 있었던 FLOW-3D WELD/AM의 핵심 기능과 더욱 강력해진 최신 업데이트 내용을 집중적으로 다룹니다 ...
자세한 내용 보기
2025-09-23 / 3D프린팅, FLOW-3D, weld, 공지사항, 수치해석, 용접
FLOW-3D HYDRO Webinar
안녕하세요, FLOW-3D HYDRO 사용자 및 엔지니어 여러분. 수자원 및 해양 분야에 특화된 유동 해석 소프트웨어인 FLOW-3D HYDRO의 새로운 기능을 소개해 드릴 웨비나를 개최합니다. 이번 웨비나에서는 FLOW-3D HYDRO의 최신 업데이트 내용을 ...
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2025-09-03 / FLOW-3D, FLOW-3D HYDRO, 공지사항, 수자원, 안내, 해양
기술자료
알루미늄 모터 저압주조의 품질 안정성 확보: 공정 변수 최적화 기술
이 기술 요약은 Guoding Yuan 외 저자들이 2015년 3rd International Conference on Material, Mechanical and Manufacturing Engineering (IC3ME 2015)에 발표한 ...
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결함 제어를 통한 고성능 합금 설계: 최신 합금 용질 위치 선호도 모델 분석
이 기술 요약은 Gary S. Collins와 Matthew O. Zacate가 저술하여 2001년에 발표한 논문 "Thermodynamic model of solute site preferences in ...
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황사(Yellow Sand)가 금속 부식을 억제? 청동 및 알루미늄 다이캐스트 부식에 대한 새로운 발견
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이 기술 요약은 M. Beg가 발표한 "Mutual interference of bridge piers placed in staggered arrangement on scour depth" 논문을 기반으로 ...
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2025-11-13 / flow3d, 난류, 수자원/수처리 논문, 수치해석, 유체, 음파
소실모형 주조법(EPC)의 혁신: 주조 방안과 감압 조건이 알루미늄 합금의 밀도에 미치는 영향 분석
이 기술 요약은 Sadatoshi KOROYASU가 The Japan Society of Mechanical Engineers (2014)에 발표한 논문 "Effects of Casting Design and Reduced ...
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2025-11-13 / cast, Lost Foam, 가스, 응고, 주조, 주조 논문
정량적 응고균열 강도 평가: CAE 해석 정확도 향상을 위한 AC2B 알루미늄 합금의 물리적 데이터 확보
이 기술 요약은 한국주조공학회지(2014)에 게재된 김헌주 저자의 "AC2B 알루미늄 주조합금의 정량적 응고균열 강도 평가" 논문을 바탕으로, (주)에스티아이씨앤디의 기술 전문가에 의해 ...
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2025-11-13 / cast, 가스, 열응력, 응고, 주조, 주조 논문
로봇 TIG 용접의 미래: 지능형 3D 심 트래킹 및 적응형 공정 제어 기술
이 기술 요약은 Prasad Manorathna가 2015년 Loughborough University에 제출한 박사 학위 논문 "Intelligent 3D Seam Tracking and Adaptable Weld Process ...
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2025-11-12 / Coordinate Systems, flow3d, Wave, 가스, 수치해석, 용접 논문
NiTi 형상기억합금의 성능 제어: 제일원리계산을 통한 불순물 효과 분석
이 기술 요약은 David Holec 외 저자들이 2014년 arXiv에 제출한 논문 "Ab initio study of point defects in NiTi-based alloys"를 ...
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2025-11-12 / DFT, flow3d, NiTi, Pelton, Wave, 가스, 수치해석, 주조 논문
ProCAST 시뮬레이션으로 고압 Zr705C 지르코늄 합금 주조 결함 잡고 품질 높이기
이 기술 요약은 Youwei Zhang 외 저자가 2025년 Metals에 발표한 논문 "Casting Process and Quality Control Analysis of Zr705C Zirconium ...
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2025-11-12 / Mould, Solidification Shrinkage, 가스, 열응력, 주조, 주조 논문
스크랩을 보물로: 합금 스크랩을 활용한 고엔트로피 합금의 혁신적인 저비용 생산 기술
이 기술 요약은 Karthikeyan Hariharan과 K Sivaprasad가 발표한 "Sustainable low-cost method for production of High entropy alloys from alloy scraps" ...
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2025-11-11 / cast, Core, DEM, flow3d, 수치해석, 주조 논문
비정질 합금 박판의 혁신: 아크형 연속주조 기술로 고품질·고효율 생산을 열다
이 기술 요약은 Zhaodi Chen, Tao Zhang, Yong Zhang이 Material Sciences (2012)에 발표한 논문 "Curved Continuous Casting of Glassy Alloy ...
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2025-11-11 / cast, Mould, 공동, 응고, 주조, 주조 논문
Taguchi 방법을 이용한 이종 강재 저항 점용접 최적화: 아연 도금 강판의 용접성 향상
이 기술 요약은 Amri Abdulah와 Sukarman이 작성하여 2020년 Multitek Indonesia: Jurnal Ilmiah에 게재한 "OPTIMASI SINGLE RESPONSE PROSES RESISTANCE SPOT WELDING ...
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2025-11-10 / cast, coating, flow3d, 수치해석, 용접 논문, 코팅
고강도 전단 용탕 처리: 주조 마그네슘 및 알루미늄 복합재의 기계적 특성을 극대화하는 방법
이 기술 요약은 Spyridon Tzamtzis가 2011년 Brunel University에서 발표한 박사 학위 논문 "Solidification Behaviour and Mechanical Properties of Cast Mg-alloys ...
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2025-11-10 / Buoyant, Mould, Particles, 음파, 전하, 주조 논문
교각 세굴 깊이 예측 정확도의 핵심: CFD로 밝혀낸 토질 매개변수의 영향
이 기술 요약은 Iqbal Singh Budwal이 2021년 워털루 대학교(University of Waterloo)에 제출한 석사 학위 논문 "Influence of Soil Parameters on ...
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2025-11-09 / Heat Transfer, Mould, Vaporization, 수자원/수처리 논문, 유체, 전하
슬로프 플레이트 주조(Slope Plate Casting)를 통한 과공정 Al-Si 합금 미세구조 최적화: 더 미세한 입자, 더 우수한 특성
이 기술 요약은 Dr. Nawal Ezat와 Osama Ibrahim이 작성하여 Eng. & Tech. Journal (2013)에 발표한 "Microstructure Investigation of Using Slope ...
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2025-11-08 / cast, flow3d, Mould, 응고, 주조, 주조 논문
ADC12 다이캐스팅 냉간 균열 예측의 새로운 지평: 시뮬레이션 정확도를 높이는 임계 온도 기준
이 기술 요약은 Shuxin Dong 외 저자가 Materials Transactions (2010)에 발표한 논문 "Cold Crack Criterion for ADC12 Aluminum Alloy Die ...
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2025-11-07 / cast, TechnicalNote, thermal stress, 열응력, 응고, 주조
텍스처 표면의 함정: 실리콘 박막 증착 결함 분석 및 효율 개선 방안
이 기술 요약은 S. M. Iftiquar, S. N. Riaz, S. Mahapatra가 arXiv에 발표한 논문 "Analysis of growth of silicon thin ...
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2025-11-07 / flow3d, 가스, 거칠기, 기타 논문, 성능 향상, 지형
강철 블룸 내부 균열 방지: FEM 시뮬레이션을 활용한 최적의 가열 전략
이 기술 요약은 Miroslav KVÍČALA와 Karel FRYDRÝŠEK이 작성하여 2013년 Transactions of the VŠB – Technical University of Ostrava, Mechanical Series에 ...
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2025-11-07 / Von Mises stress, 가스, 열응력, 음파, 주조, 주조 논문
AA 7075 중력 다이캐스팅 해석: 금형 예열 온도가 기계적 특성에 미치는 영향 분석
이 기술 요약은 Hakan GÖKMEŞE, Şaban BÜLBÜL, Onur GÖK이 저술하여 Technical Gazette (2021)에 게재한 논문 "Casting of AA 7075 Aluminium ...
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2025-11-06 / Gravity, Heat Transfer, Mould, Particles, 주조 논문, 중력
다이캐스팅 공정 최적화: TiB 및 Mg 첨가제를 통한 Al356 합금 미세구조 제어 기술
이 기술 요약은 E.I. Bhiftime이 작성하여 2022년 Biomedical and Mechanical Engineering Journal (BIOMEJ)에 발표한 논문 "Microstructure on the TiB and ...
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2025-11-06 / cast, Particles, 가스, 성능 향상, 주조, 주조 논문
CFD와 AI의 결합: 홍수로부터 교량 붕괴를 막는 확률론적 교량 홍수 안전성 평가
이 기술 요약은 Kuo-Wei Liao 외 저자가 2016년 SpringerPlus에 발표한 논문 "A probabilistic bridge safety evaluation against floods"를 바탕으로 STI ...
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2025-11-05 / DEM, flow3d, Optimization, spring, 수자원/수처리 논문, 수치해석
원자 단위 특성 분석을 통한 결함 상평형도 구축: 차세대 소재 설계의 새로운 패러다임
이 기술 요약은 Xuyang Zhou 외 저자가 2023년 Springer Nature (arXiv)에 발표한 논문 "Constructing phase diagrams for defects by correlated ...
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2025-11-05 / cast, Mould, Vaporization, Wave, 기타 논문, 포텐셜
6061-T6 알루미늄 합금 저항 점용접의 피로 성능 최적화: 실험 및 시뮬레이션 심층 분석
이 기술 요약은 Radu Stefanel Florea가 Mississippi State University(2012)에 제출한 박사학위 논문 "Experiments and Simulation for 6061-T6 Aluminum Alloy Resistance ...
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2025-11-05 / Heat Transfer, thermal stress, Von Mises stress, 가스, 용접 논문, 전하
원심주조 공정 최적화: Al-7%Si 합금의 응고 시간 예측 및 제어
이 기술 요약은 P.Shaliesh 외 저자가 2014년 International Journal of Current Engineering and Technology에 발표한 논문 "Determination of the Solidification ...
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2025-11-04 / Heat Transfer, Heat Transfer Coefficients, Mould, 열전달, 전하, 주조 논문
$Fig. 4—Optical micrographs showing the microstructure on a section perpendicular to the fractured surface of the AlMgSi alloy, (a) over all microstructure, (b) the skin region, (c) the band zone, and (d) the central region.$
고압 다이캐스팅(HPDC)의 미세조직 비밀: Al-Mg-Si 합금의 응고 거동 분석으로 연성 높은 자동차 부품 만들기
이 기술 요약은 Shouxun Ji, Yun Wang, D. Watson, Z. Fan]이 저술하여 [The Minerals, Metals & Materials Society and ASM ...
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2025-11-04 / cast, 가스, 응고, 주조, 주조 논문, 중력
열 해석을 통한 A356 알루미늄 미세조직 예측: 주조 부품 품질 향상을 위한 가이드
이 기술 요약은 Niklas, Andrea 외 저자가 2011년 69th World Foundry Congress (WFC)에 발표한 논문 "Thermal analysis as a microstructure ...
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2025-11-04 / cast, flow3d, Mould, 응고, 주조, 주조 논문
스테인리스강 레이저 용접 공정 최적화: 실험 데이터를 통한 수학적 모델링 및 품질 향상 전략
이 기술 요약은 Mohammad Muhshin Aziz Khan이 2012년 피사 대학교(UNIVERSITÀ DI PISA)에 제출한 박사 학위 논문 "LASER BEAM WELDING OF ...
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2025-11-03 / Mould, Particles, Vaporization, 가스, 열전달, 용접 논문
다이캐스팅 금형 히트체크의 숨겨진 원인: 미세구조와 잔류응력의 복합적 역할 규명
이 기술 요약은 Mitsuhiro Okayasu와 Junya Shimazu가 저술하여 International Journal of Metalcasting (2025)에 게재한 학술 논문 "MATERIAL PROPERTIES OF DIE-CASTING ...
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2025-11-03 / cast, flow3d, thermal stress, 가스, 주조, 주조 논문
교각 세굴 55% 감소: 단일 교각 설계가 다중 교각보다 우수한 이유
이 기술 요약은 B.A. Vijayasree와 T.I. Eldho가 발표한 "Experimental study of scour around bridge piers of different arrangements with same ...
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2025-11-03 / flow3d, 수자원/수처리 논문, 수치해석, 유체, 전하, 지형
AA6061-T4 알루미늄 합금의 마찰교반점용접(FSSW) 공정 변수 최적화: 인장전단강도 극대화 방안
이 기술 요약은 Saleh Alhetaa, Sayed Zayan, Tamer Mahmoud, Attia Gomaa가 저술하여 American Scientific Research Journal for Engineering, Technology, and ...
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2025-11-02 / cast, flow3d, weld, 성능 향상, 수치해석, 용접 논문
코발트-니켈 초합금의 티타늄(Ti) 함량 최적화: 크리프 저항성과 미세조직 변형의 비밀
이 기술 요약은 Zhida Liang 외 저자가 발표한 "High-Ti inducing local η-phase transformation and creep-twinning in CoNi-based superalloys" 논문을 기반으로 ...
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2025-11-01 / flow3d, Particles, Wave, 수치해석, 적층, 주조 논문
Cu2O 반도체 합금의 비밀: p-타입에서 n-타입으로의 전환을 예측하는 새로운 모델링 기법
이 기술 요약은 Vladan Stevanović, Andriy Zakutayev, Stephan Lany가 저술하여 2014년 arXiv에 발표한 논문 "Electronic band structure and ambipolar electrical ...
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2025-10-31 / DEM, flow3d, spring, 수치해석, 전하, 주조 논문
스퀴즈 캐스팅 Al-Si 합금: 용탕 및 금형 온도가 박육 부품의 미세조직과 경도에 미치는 영향
이 기술 요약은 Aspiyansyah가 Jurnal Suara Teknik Fakultas Teknik UNMUH Pontianak (2012)에 발표한 논문 "Effect of Squeeze Casting Parameter Process ...
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2025-10-31 / cast, thermal stress, 열전달, 응고, 주조, 주조 논문
HPDC 결함 예측: 상평형장 모델링을 통한 알루미늄 합금의 이중 수지상정 응고 현상 분석
이 기술 요약은 Maryam Torfeh, Zhichao Niu, Hamid Assadi가 Metals (2025)에 발표한 논문 "Phase-Field Modelling of Bimodal Dendritic Solidification During ...
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2025-10-30 / Gravity, Heat Transfer, Particles, 유체, 주조 논문, 중력
III-V 반도체 합금 설계의 핵심: 전자 상태 국소화(Localization) 심층 분석 및 산업적 응용
이 기술 요약은 C. Pashartis와 O. Rubel이 2017년 arXiv에 발표한 논문 "Localization of electronic states in III-V semiconductor alloys: a ...
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2025-10-30 / cast, flow3d, Wave, 전하, 주조 논문, 포텐셜
Ta-W 합금의 미래: 텅스텐 첨가로 핵융합로 부품의 방사선 손상을 억제하는 방법
이 기술 요약은 Yini Lv 외 저자가 발표한 "Effect of tungsten on vacancy behaviors in Ta-W alloys from first-principles" 논문을 ...
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2025-10-30 / flow3d, Wave, 공동, 수치해석, 주조 논문, 포텐셜
결함 없는 TiAl 합금 주조: 수치 해석을 통한 인베스트먼트 캐스팅 최적화
이 기술 요약은 Yi Jia 외 저자가 2015년 Metals 저널에 발표한 "Modeling of TiAl Alloy Grating by Investment Casting" 논문을 ...
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2025-10-29 / Gravity, Mould, Surface Tension, 가스, 주조 논문, 중력
CAE 시뮬레이션으로 압력 다이캐스팅 결함 제거: 공정 최적화 가이드
이 기술 요약은 Vinod V Rampur가 작성하여 2016년 IJRET: International Journal of Research in Engineering and Technology에 발표한 "PROCESS OPTIMIZATION ...
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2025-10-29 / STL, 가스, 공동, 응고, 주조, 주조 논문
[CuMnSb Heusler 합금] 결함이 자기 구조를 결정하는 방법: 이론과 실험의 불일치 해결
이 기술 요약은 F. Máca 외 저자들이 2016년 arXiv에 발표한 논문 "Defect-induced magnetic structure of CuMnSb"를 기반으로 하며, STI C&D의 ...
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2025-10-29 / defect, flow3d, 수치해석, 어도, 주조 논문, 포텐셜
아연도금강판 MIG 용접 최적화: Taguchi 기법을 활용한 인장 강도 및 연신율 극대화 방안
이 기술 요약은 E. O. Aigboje가 2022년 International Journal of Emerging Scientific Research에 발표한 논문 "The Effect of Metal Inert ...
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2025-10-28 / flow3d, roughness, 가스, 성능 향상, 수치해석, 용접 논문
알루미늄 압출 공정의 유한 체적법(FVM) 분석: CFD와 금속 성형의 결합을 통한 정확도 향상
이 기술 요약은 José D. Bressan, Marcelo M. Martins, Sérgio T. Button이 XII International Conference on Computational Plasticity. Fundamentals and ...
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2025-10-28 / flow3d, Heat Transfer, thermal stress, 유체, 주조 논문, 질량
HPDC 공정의 고강도 전단(Intensive Shearing): Al-Si 합금 미세구조 및 결함 감소의 혁신
이 기술 요약은 H.R. Kotadia 외 저자가 Brunel University Research Archive에 발표한 "Solidification Behavior of Intensively Sheared Hypoeutectic Al-Si Alloy ...
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2025-10-28 / cast, Particles, 가스, 응고, 주조, 주조 논문
대형 캔틸레버 알루미늄 프로파일 압출: 위분류 금형 설계로 금형 강도와 제품 품질을 동시에 해결하는 방법
이 기술 요약은 SUN Xuemei, ZHAO Guoqun이 JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING에 발표한 논문 "Fake Porthole Extrusion Die Structure Design and Strength ...
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2025-10-27 / flow3d, Von Mises stress, weld, 수치해석, 어도, 주조 논문
고압 다이캐스팅 불량률 감소의 열쇠: Al-Si-Mg 합금의 Fe, Mn 함량 최적화로 기계적 특성 극대화하기
이 기술 요약은 김헌주 저자가 한국주조공학회지에 발표한 "고압 금형주조용 Al-9%Si-0.3%Mg 합금의 Fe, Mn 함량이 인장특성에 미치는 영향" 논문을 기반으로 하며, ...
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2025-10-27 / cast, 가스, 응고, 주조, 주조 논문, 중력
HPDC 수축 다공성 시뮬레이션: ProCast를 활용한 자동차 부품 결함 예측 및 품질 향상 방안
이 기술 요약은 Matjaž Torkar 외 저자가 2012년 IntechOpen에서 출판한 "Recent Researches in Metallurgical Engineering - From Extraction to Forming"의 ...
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2025-10-26 / Wave, 가스, 응고, 전하, 주조, 주조 논문
도시 협곡 CFD 분석: 건물 벽면 특성이 열 환경 및 에너지 효율에 미치는 영향
이 기술 요약은 A De Lieto Vollaro, G Galli, A Vallati, R Romagnoli가 2015년 Journal of Physics: Conference Series에 발표한 ...
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2025-10-25 / flow3d, Heat Transfer, 수치해석, 열전달, 유체, 유체 논문
교량 붕괴의 주범, 세굴! 토양 전자기 특성을 이용한 무선 모니터링 신기술
이 기술 요약은 Panagiotis Michalis 외 저자가 2015년 Smart Materials and Structures에 발표한 논문 "Wireless monitoring of scour and re-deposited ...
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2025-10-24 / flow3d, Wave, 수자원/수처리 논문, 수치해석, 전기장, 전하
HPDC 혁신: 알루미늄 폼 코어를 활용한 마그네슘 복합 주조로 35% 경량화 달성
이 기술 요약은 Iban Vicario 외 저자가 2016년 Metals 학술지에 게재한 "Aluminium Foam and Magnesium Compound Casting Produced by High-Pressure ...
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2025-10-24 / Gravity, Heat Transfer, Mould, 가스, 스퀴즈 핀, 주조 논문
초미세립 알루미늄 합금의 마찰교반용접(FSW): 고강도 소재 접합의 난제 해결
이 기술 요약은 Sergey Malopheyev 외 저자가 2014년 Materials Science Forum에 발표한 논문 "Friction Stir Welding of an Al-Mg-Sc-Zr Alloy ...
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2025-10-24 / flow3d, weld, 수치해석, 용접 논문, 음파, 전하
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CFD 업무에 종사하는 사람들에게 희소식인 최신 컴퓨터 CPU 소식
CFD 업무에 종사하는 사람들은 빠른 컴퓨터는 갖고 싶은 품목1위가 아닐까 싶습니다.
최근에는 소위 슈퍼컴퓨터라 불릴만한 성능을 가진 데스크탑 CPU 의 발전이 놀라운데, 이번에 AMD에서 발표한 CPU도 놀라울 정도의 가벽 대비 성능을 자랑하는 CPU를 발표하였습니다.
저렴한 비용으로 책상위의 슈퍼컴을 장만할 수 있는 기회가 오고 있는 것 같습니다.
아레에 ITWOLD에서 게재한 기사를 인용 소개합니다.
AMD 32코어 쓰레드리퍼, 코어수와 가격으로 인텔에 정면 승부
Gordon Mah Ung | PCWorld
자료출처 : 본 기사는 ITWORLD의 기사를 인용게재한 내용입니다. (http://www.itworld.co.kr/insight/110307)
AMD가 2세대 라이젠 쓰레드리퍼(Ryzen Threadrippers, 또는 쓰레드리퍼 2)를 공식 발표했다. 코어수도 놀랍지만 가격이 인텔을 정조준하고 있다.
2세대 라이젠 쓰레드리퍼 2990WX는 32코어 64쓰레드로, 권장 가격은 1,799달러(뉴에그나 아마존 예약 주문 가격)이다. 물론 엄청난 가격이지만, 인텔의 최상위 제품과 비교하면 상당히 저렴하다. 지난 해 출시된 인텔의 코어 i9-7980XE는 18코어 제품이지만 가격은 2,000달러이다.
쓰레드당 가격으로 따지면, 인텔의 코어 i9-7980XE는 약 55달러인데 반해 쓰레드리퍼 2는 약 28달러에 불과하다.
IDG
마치 대형 할인판매점과 같다. 쓰레드가 많을수록, 쓰레드당 가격은 떨어진다.
32코어 2990WX는 주력 제품이며, AMD는 다음과 같은 다양한 쓰레드리퍼 제품을 발표했다.
– 2세대 라이젠 쓰레드리퍼 2920X, 12코어 24쓰레드, 기본 클럭속도 3.5GHz, 부스트 클럭속도 4.3GHz, 가격 649달러.
– 2세대 라이젠 쓰레드리퍼 2950X, 16코어 32쓰레드, 기본 클럭속도 3.5GHz, 부스트 클럭속도 4.4GHz, 가격 899달러.
– 2세대 라이젠 쓰레드리퍼 2970WX, 24코어 48쓰레드, 기본 클럭속도 3.0GHz, 부스트 클럭속도 4.2GHz, 가격 1,299달러.
– 2세대 라이젠 쓰레드리퍼 2990WX, 32코어 64쓰레드, 기본 클럭속도 3.0GHz, 부스트 클럭속도 4.2GHz, 가격 1,799달러.
32코어 쓰레드리퍼 2990WX는 현재 예약 주문이 가능하며, 정식 출하일은 8월 13일로 예상된다. 16코어 2950X의 출시일은 8월 31일이며, 나머지 24코어, 12코어 제품은 10월에 출시된다.
2세대 쓰레드리퍼는 모두 AMD가 올해 초 2세대 라이젠 칩과 함께 내놓은 향상된 12나노 젠+ 아키텍처를 기반으로 한다. 또한 모든 CPU는 기존 X399 메인보드와 호환되며, 구형 CPU 없이도 BIOS 업데이트를 지원한다.
신형 CPU는 1세대 제품과 비교해 확연한 성능 향상을 제공하며, 동급 인텔 제품과의 비교를 불허한다. AMD는 32코어 쓰레드리퍼 2990WX가 시네벤치 R15를 기준으로 인텔의 18코어 코어 i9-7980XE보다 50% 더 빠르다고 밝혔다. POV-Ray 같은 다른 멀티쓰레드 기반 테스트에서도 47% 앞섰다.
모델명에 추가된 W
사실 AMD가 일부 2세대 쓰레드리퍼의 모델명에 W를 추가한 것도 이 때문이다. AMD는 많은 애플리케이션과 게임이 쓰레드나 코어수보다는 더 높은 클럭속도를 선호한다며, W가 없는 두 모델은 바로 이런 사용자를 위한 것이라고 설명했다.
24코어와 32코어 제품의 모델명에 WX를 붙인 것은 이들 CPU가 창작자나 혁신가를 정조준하고 있음을 나타내기 위한 것이다. 즉 W가 추가된 모델은 픽셀이나 프레임, 그리고 광선을 극한까지 추구하는 사람들을 위한 것으로, 이들은 가능한 많은 코어와 쓰레드를 필요로 한다.
주요 이정표
일반 소비자용 CPU에 32코어를 도입하면서 CPU 전쟁은 새로운 전기를 맞이한다. 불과 2년 전, 인텔은 10코어 코어 i7-6950X를 무려 1,723달러에 출시했는데, 지금은 32코어 CPU가 1,799달러에 나왔다.
IDG
날로 치열해지는 코어 전쟁
조만간 나올 인텔의 대응 기대
물론 인텔이 한가로이 앉아 레모네이드나 홀짝거리는 것은 아니지만, 경쟁은 치열하다. AMD가 지난 컴퓨텍스에서 32코어 괴물을 공개하기 하루 전날, 인텔은 28코어에 클럭속도 5GHz짜리 괴물을 소개했다. 이 제품은 올해말 출시될 것으로 예상된다.
인텔의 문제는 이 CPU의 시연을 솔직하게 보여주지 않은 것이다. 인텔 임원은 28코어 CPU가 5GHz로 동작한다고 밝혔지만, 이를 위해 산업용 수랭 시스템을 사용했는지를 밝히지 않았다. 나중에 인텔은 시연이란 것이 언제나 그렇듯이 오버클러킹 시연처럼 가능성을 확인하기 위한 것이라고 설명했다.
이런 논란과 관계없이 AMD 쓰레드리퍼 2990WX는 몇 개월 먼저 출시된 상태이다. 더구나 인텔이 28코어 CPU를 어떤가격에 판매해야 AMD의 신작과 경쟁할 수 있을지도 의문이다. 기업 사용자와의 형평성이 걸림돌이 되는데, 현재 28코어 제온 플래티넘 8176의 가격은 8,719달러이다.
기존 워크스테이션 고객을 걱정할 필요가 없는 AMD는 다시 한 번 가격 파괴 전략을 펼치고 있다. 이런 식으로 AMD는 인텔과 코어와 가격으로 정면 대결하기를 원하지만, 인텔은 이런 직접 대결을 최대한 피하고자 한다. editor@itworld.co.kr

컴퓨텍스 2018에서 소개된 강력한 PC 하드웨어 소개
고성능 컴퓨팅(HPC)
고성능 컴퓨팅(HPC)는 과학, 공학 또는 거대한 비지니스 요구 사항들을 해결하기 위해 일반적인 데스크탑 컴퓨터나 워크스테이션보다 훨씬 더 높은 성능을 발휘하도록 컴퓨팅 파워를 결합하는 것을 의미합니다.
시뮬레이션이나 분석과 같은 HPC 워크로드는 계산, 메모리 사용 및 데이터 관리가 매우 중요합니다.
클러스터나 슈퍼컴퓨터라고도 불리는 일반적인 HPC 시스템은 고속의 네트워크에 연결된 다수의 서버를 이용한 확장을 통해 여러 애플리케이션들을 병렬 실행하도록 설계됩니다.
HPC 시스템에는 관련 소프트웨어, 도구, 구성요소, 스토리지 및 서비스가 포함된 경우가 많습니다.
고성능 컴퓨팅은 일반적으로
– 100Gbps의 초고속 네트워킹
– 확장 가능한 고성능 스토리지
– 고성능 컴퓨팅 소프트웨어 스텍 (최근에는 거의 Linux가 대세로 자리 잡음)
– 에너지 효율성
– GPU 가속지원
등이 핵심 성능지표로 개발됩니다.
HPC와는 스케일 규모면에서는 차이가 많지만 단일 컴퓨팅 기반에서 뛰어난 성능을 발휘하는 고성능 PC 하드웨어를 중심으로 전세계의 최신 컴퓨터 기술을 소개하는 컴퓨덱스에서 발표된 2018년 PC 기반 하드웨어 소개의 일부 기사를 소개합니다.
컴퓨텍스 2018에서 소개된 강력한 PC 하드웨어 소개
본 기사는 PCWorld 및 itworld에서 부분 발췌된 내용입니다.
컴퓨텍스 2018에서는 게이밍이 뜨겁다.
PC의 핵심 칩들이 크게 발전하면서 성능을 크게 높였다.
스레드리퍼(Threadripper) 2 인텔의 발표 직후, AMD는 32코어 64스레드 플래그십인 스레드리퍼 2를 소개하면서 코어 전쟁에 불을 붙였다. 새 24코어 CPU도 출시되며 새 칩들은 2세대 라이젠(Ryzen)과 같은 기본 기술에 기초하여 개발되었다. 또한 AMD는 쿨러 마스터와 협력하여 32코어의 온도를 관리할 수 있는 거대한 공냉식 쿨러인 레이스 리퍼(Wraith Ripper)를 제작했다.
AMD를 전격 채용한 에이서 헬리오스(Acer Helios) 500 컴퓨텍스에서 AMD의 기술이 예상치 못한 곳에서 공개되었다. AMD를 전격 채용한 이 모델에는 6코어 12스레드 라이젠 7 2700 데스크톱 프로세서뿐만이 아니라 라데온 베가(Radeon Vega) 56 그래픽이 탑재되어 있으며, 외장 베가 GPU가 탑재된 노트북은 이번이 처음이다. 에이서는 이 노트북에 144Hz 프리싱크 디스플레이를 매치하여 베가의 성능을 최대한 발휘할 수 있도록 했다.
MSI 노트북(치터(Cheater) 모드 적용) MSI는 컴퓨텍스에서 모든 가격 대의 노트북을 선보였다. MSI가 엔비디아 GTX 1050 그래픽을 내장한 프레스티지(Prestige) PS42가 있다. 매우 인상적일 것이며 기록을 달성할 수 있을지 기대된다. 보급형의 경우 MSI GF63은 999달러란 저렴한 가격에 6코어 8세대 인텔 코어 CPU와 GTX 1050이 내장되어 있다.
독특한 에이수스 노트북 에이수스는 컴퓨텍스에서 프로젝트 프리코그 외에도 혁신적인 하드웨어를 선보였다. 또한 기본적으로 트랙패드(Trackpad)를 상황에 따라 PC용 보조 화면으로 변신시키는 “스크린패드(ScreenPad)” 기술이 포함된 젠북 프로(ZenBook Pro) 15의 새로운 버전을 공개했다.
2017년 수치해석 분야에 기대되는 최신 컴퓨터 소식
수치해석을 하는 많은 분들은 대부분 시간과의 전쟁을 치루고 있습니다.
좀 더 빨리, 좀 더 상세한 결과를 얻어야 하기 때문에, 많은 분들이 예산이 허락하는 한 성능 좋은 컴퓨터를 확보하는 것이 최대의 목표가 되고 있습니다.
한 동안 AMD가 인텔의 경쟁자로 존재하면서 두 회사는 선의의 성능 경쟁을 치열하게 전개해 왔는데, AMD가 서서히 경쟁력을 잃고 있다가 최근에 젠 CPU를 통해 다시 경쟁에 불을 지피고 있습니다.
여기에 두 회사의 최신 주력 CPU 의 내용을 기사에서 인용하여 소개합니다.
인텔, 18코어 36스레드 갖춘 코어 i9 칩 발표 “AMD 쓰레드리퍼와 전면전” (기사 출처 : itworld)
인텔이 코어 i9을 무기로 본격적인 AMD와의 전쟁에 돌입했다. 인텔은 30일 대만 컴퓨텍스에서 하이엔드 PC시장에서 AMD의 16코어 32스레드 스레드리퍼(Threadripper)와 경쟁할 18코어 36스레드의 ‘몬스터 마이크로프로세서’를 발표했다.
이 프로세서에는 코어 i9 익스트림 에디션 i9-7980XE라는 이름이 붙었다. 첫 번째 테라플롭(Teraflop) 데스크톱 PC프로세스로 아주 고가이다. 올해 말 출하되는 프로세서의 가격은 1,999달러이다. 한 단계 낮은 코어 i9 제품군 제품들은 가격이 조금 더 저렴하다. 10코어, 12코어, 14코어, 16코어로 구성된 코어 i9 X 시리즈 가격은 999~1,699달러 사이다. 모두 스카이레이크 기반 프로세스이며, 기존 브로드웰-E보다 높은 성능을 제공한다. 인텔에 따르면, 싱글스레드 앱은 15%, 멀티스레드는 10% 빠르다.
인텔은 ‘베이진 폴스(Basin Falls)”라는 코드 네임을 가진 코어 i9 X 시리즈가 너무 비싼 사람들을 위해 3종의 새로운 코어 i7 X 시리즈 칩(339~599달러)과 1종의 쿼드 코어 코어 i5(242달러)도 공개했다. 인텔은 몇 주 이내에 신제품 칩을 출하할 예정이라고 설명했다.
대부분의 코어 i9칩에 터보 부스트 맥스 기술 업데이트(Updated Turbo Boost Max Technology) 3.0이 탑재될 예정이다. 터보 부스트 맥스는 칩이 최고의 코어 2개를 파악하고, 필요할 때 가변적으로 속도를 높여 오버클러킹을 하는 기능이다. 옵테인 메모리도 지원한다. 인텔은 130개 이상의 옵테인 지원 메인보드가 출시될 예정이라고 설명했다.
신제품 165W, 140W, 112W 칩은 역시 새로운 소켓인 R4에 맞춰 설계되어 있다. 2,066핀 LGA 소켓과 호환되는 인텔 칩셋은 X299가 유일하다.
다시 한번, 인텔과 AMD가 제대로 한 판 붙을 전망이다. 둘 중 누가 승리할지 지켜보는 사용자들의 관심도 뜨겁다. 인텔은 코어 i9을 발표하면서 하이엔드 시장에 공격적으로 접근했다. AMD도 스레드리퍼의 10코어, 12코어, 14코어 버전과 가격을 공개할 수밖에 없는 실정이다. 인텔이 먼저 패를 공개했다. 게임은 이제부터가 시작이다.
인텔의 새 코어 i9 칩은 모든 PC관련 제품이 전시되는 종합 전시회로 발전한 컴퓨텍스에서 가장 중요한 발표 중 하나로 꼽혔다. 기대되는 소식은 아직 많이 남아있다. 홍보 담당자에 따르면, 인텔 경영진이 차세대 10nm 칩인 캐논 레이크에 대해 발표할 예정이라고 한다. 기존 케이비 레이크 칩보다 30% 높은 성능을 자랑하는 제품이다.
또, HTC 바이브 VR 헤드셋을 WiGig 기술을 이용해 무선 연결하는 기술에 대해 더 자세한 정보가 발표될 계획이다. 인텔과 HTC는 지난 1월 CES에서 파트너십 체결을 발표했다. 인텔은 또 8월부터 컴퓨트 카드(Compute Card)를 출시한다고 발표할 계획이다.
코어 i9의 속도와 피드
클록 속도가 4GHz를 넘으면서, 제조업체들이 직면한 도전 과제는 추가된 코어를 모두 사용하는 방법을 찾는 것이었다. 앞서 링크된 기사에서 설명했듯, 하나의 프로세스 코어만 집중적으로 사용하는 게임들이 여전히 많다. 인텔은 게임 플레이는 물론, 게임에 이용하지 않는 다른 코어로 트위치나 유튜브 스트리밍을 인코딩하고, 더 나아가 백그라운드에서 음악도 재생할 수 있는 새로운 세대의 ‘스트리머(Streamer)’로 눈길을 돌렸다. 인텔은 이런 동시다발 작업에 ‘메가태스킹’이라는 명칭을 붙였다. 이 회사는 이를 갈수록 증가하는 코어 수에 맞게 ‘수요’를 유지하는 아주 좋은 방법으로 판단하고 있다.
이와 관련, X시리즈 마케팅 매니저인 토니 베라는 “게이머가 콘텐츠 창작자로 변모하는 추세”라고 강조했다.
제품 가격은 자연스럽게 최고 2,000달러로 아주 비싸고, 경제력이 있거나 기업의 후원을 받는 사용자만 최신 코어 i9 제품들을 구입할 수 있을 전망이다. 다음은 제품 별 가격과 코어, 스레드 수를 정리한 내용이다.
Core i9-7980XE: 18코어/ 36스레드, 1,999달러
Core i9-7960X: 16코어/ 32스레드, 1,699달러
Core i9-7940X: 14코어/ 28스레드, 1,399달러
Core i9-7920X: 12코어/ 24스레드, 1,199달러
Core i9-7900X (3.3GHz): 10코어/ 20스레드, 999달러
인텔은 또 한정된 예산에 제약 받는 사용자를 대상으로 3종의 새로운 코어 i7 X 시리즈 칩을 판매할 계획이다.
Core i7 7820X (3.6GHZ), 8코어/ 16스레드, 599달러
Core i7-7800X (3.5GHz), 6코어/ 12스레드, 389달러
Core i7-7740X (4.3GHz), 4코어/ 8스레드, 339달러
케이비 레이크 코어에 맞춰 설계된 i7-7740X를 제외한 모든 칩이 인텔의 ‘스카이레이크-X’에 기반을 두고 있다.
새 칩에서 가장 큰 관심을 끄는 기능은 터보 부스트 맥스 기술 업데이트 3.0이다. 고든 마 웅이 인텔 브로드웰-E 리뷰에서 설명한 것처럼, 터보 부스트 맥스 기술 3.0은 (칩에 따라 차이가 있지만) 최고의 코어를 식별한다. 그리고 CPU 집약적 싱글 스레드 애플리케이션을 이 코어로 연결해 전체 성능을 향상한다.
또, 최고의 코어 2개를 식별하고, 가장 CPU 집약적인 스레드에 할당한다. 더 많은 코어를 더 효과적으로 활용하는 게임과 애플리케이션에 도움을 주는 기능이다. 그러나 이 새로운 기능을 탑재하지 않은 칩도 있다. 새 6코어, 2종의 4코어 X시리즈 칩이 여기에 포함된다.
다음은 속도와 피드를 요약 설명한 표다.
오버클럭이 포인트
인텔은 새 X시리즈에 공냉 쿨러를 추천하지 않는다. 인텔은 165W와 140W의 새 칩이 방출할 열을 효과적으로 냉각시킬 수 있는 TS13X 쿨러를 판매할 예정이다.
TS13X는 PG(Propylene Glycol)을 이용, 열을 73.84-CFM 팬으로 보낸다. 이 팬의 소음은 21~35dBA이고, 회전 속도는 800~2,200rpm이다. 별도 판매될 TS13X의 가격은 85~100달러 사이이다.
인텔은 또 XTU(Extreme Tuning Utility)를 이용, 코어 당 오버클러킹과 전압 조절을 계속 지원할 계획이다. AVX 512 비율 오프셋, 메모리 전압 조절, PEG/DMI 오버클러킹 등 새 기능이 포함되어 있다.
또 ‘성능 튜닝 보증 서비스(Performance tuning protection plan)’를 제공할 계획이다. 이는 오버클로킹 사용자를 위한 일종의 ‘보험’이다. 칩이 고장 날 경우, 1회 교체를 해주는 보증 서비스이며, 두 번째부터는 유료로 진행된다.
데이터 전송 성능을 향상한 새 X299 칩셋
테라플롭급 연산력을 갖춘 PC의 경우, 다른 부품과의 데이터 전송 성능이 아주 중요하다. x299 칩셋은 최신 DMI 3.0을 도입해 SATA 3.0포트와 USB 포트 연결 대역폭을 2배로 증가시킨다. X299 칩셋에는 최대 8개의 SATA 3.0포트, 10개의 USB 3.0 포트가 장착되어 있다. 기존 X99 칩셋의 USB 3.0포트 수는 최대 6개였다.
브로드웰-E X99 칩셋은 8개의 PCIe 레인을 지원했었다. 그러나 X299은 최대 24개의 PCIe 3.0 레인을 지원한다. 고속 PCIe NVM3 드라이브 등 추가 PCIe를 CPU와 연결된 PCI3에 직접 연결할 수 있다. 코어가 10개 이상인 CPU의 경우, 최대 44개의 PCIe 3.0 레인을 이용할 수 있다.
X299는 속도가 빨라진 DDR4-2066을 지원한다. 그러나 어느 정도 RAM 용량을 지원하는지 확실하지 않다. 인텔은 캐시 계층(Cache Hierarchy)을 조정했다. 이를 통해 개별 프로세서 근처에 더 많은 캐시를 배치하는 방법보다 캐시 크기를 더 많이 줄일 수 있다. 인텔은 새로운 캐시의 ‘히트(Hit)’ 레이트가 더 높다고 설명한다. 칩 크기를 줄였지만 캐시 성능을 유지할 수 있었다는 의미이다.
이번 신제품 소식은 코어 i9, 코어 i7 X 시리즈 사용자 모두 크게 기뻐할 기능 및 성능 향상이다. 메인보드와 PC 제조사도 하이엔드 시장에서 수익을 증대하기 위해 코어 i9 제품들을 출시할 것으로 예상된다. 이번 주 컴퓨텍스에서 전해질 더 많은 소식에 사용자들의 관심이 쏠리고 있다. editor@itworld.co.kr
AMD 마이크로아키텍처 (기사 출처 : itworld)
AMD 라이젠 3월 2일 출시…코어 i7보다 가격도 성능도 “우세”
Mark Hachman | PCWorld
“40% 성능 향상”이라는 말은 보수적인 자체 평가였다. AMD는 첫 번째 라이젠 프로세서 3가지를 오는 3월 2일 출시할 계획이라고 밝혔다. 인텔 코어 제품군을 능가하는 성능으로 기대를 받고 있는 라이젠 프로세서는 가격도 절반 가까이 저렴하다.
22일 열린 라이젠 출시 행사에서 발표에 나선 AMD 임원들은 인텔 코어 i7을 공략하기 위한 세 가지 데스크톱용 CPU를 공개했다. 신형 라이젠 CPU는 여러 곳의 주요 메인보드 업체와 전문가용 맞춤형 PC 업체가 지원한다. 특히 AMD는 신형 라이젠 프로세서가 더 적은 비용으로 더 높은 성능을 제공한다는 점을 강조했다. 최고 성능 제품인 라이젠 7 1800X는 인텔의 1,000달러짜리 코어 i7-6900K의 절반에도 못 미치는 가격이지만, 성능은 더 뛰어나다.
인텔과 마찬가지로 AMD의 라이젠 프로세서 역시 역시 3가지 제품군으로 구성되어 있는데, 고급형 라이젠 7, 중급형 라이젠 5, 가장 저렴한 보급형 라이젠 3이 그것이다. AMD는 고성능 라이젠 7부터 먼저 출시하는데, 1800X(499달러), 1700X(399달러), 1700(329달러)의 세 가지 모델이다. 라이젠 5와 라이젠 3은 올해 하반기에 출시할 예정인데, 구체적인 출시 일정은 밝히지 않았다.
이번 행사 직전까지 공개되지 않은 라이젠 관련 정보는 가격과 정확한 출시일이었다. 애널리스트들은 AMD가 그간의 실책을 모두 개선한 것 같다고 평가했으며, 인텔은 자칫 기반이 되는 PC용 마이크로프로세서 시장의 점유율을 잃을 수 있는 위험에 처했다. 물론 인텔도 대응책은 있다. 가격 인하도 그중 하나일 가능성이 있고, 더 많은 코어를 가진 신제품이나 옵테인 기술을 적극 내세우는 것도 방법이 될 수 있다.
인텔이 지난 1월 케이비 레이크 칩 40가지를 대대적으로 출시한 것과는 달리 AMD는 서두르지 않고 있다. 이번에 출시된 라이젠 7 칩의 세부 사양을 살펴보자.
Mark Hachman
라이젠 7 1800X. 95와트 8코어 16쓰레드 프로세서로, 기본 클럭 속도는 3.6GHz, 부스트 모드에서는 4GHz로 동작한다. 499달러 1800X의 대응 제품은 8코어 인텔 코어 i7-6900K로 무려 1,089달러짜리이다. AMD에 따르면, 1800X는 시네벤치 상에서 단일 쓰레드 점수가 162로 동점을 기록했다. 하지만 코어를 모두 구동하자 1,601점으로 6900K보다 9% 높은 점수를 기록했다.
라이젠 7 1700X. 95와트 8코어 16쓰레드 프로세서로, 기본 클럭 속도는 3.4GHz, 부스트 모드에서는 3.8GHz로 동작한다. AMD에 따르면, 399달러 1700X는 시네벤치 멀티코어 벤치마크 테스트에서 1,537점을 기록해 6900K보다 4% 높은 성능을 보였다.
라이젠 7 1700. 655와트 8코어 16쓰레드 프로세서로, 기본 클럭 속도는 3GHz, 부스트 모드에서는 3.7GHz로 동작한다. AMD에 따르면, 1700은 시네벤치 멀티코어 테스트에서 1,410점으로 339달러짜리 코어 i7 7700K보다 46% 더 높은 성능을 기록했다. 핸드브레이크 비디오 인코딩 테스트에서는 1700은 61.8초를, 7700K는 71.8초를 기록했다.
Mark Hachman
AMD에 따르면 라이젠 7 1700은 신형 레이스 스파이어(Wraith Spire) 쿨러를 기본 쿨러로 제공해 소음이 32데시벨에 불과하다.
라이젠의 눈에 띄는 성능 향상에는 설계팀의 역할이 컸다. AMD는 자사의 목표 중 하나가 젠 아키텍처의 클럭당 명령어 처리수(IPC, instructions per clock)를 40% 늘리는 것이라고 밝힌 바 있다. 그리고 실제로 AMD는 IPC를 52% 향상했다. CEO 리사 수는 “단지 목표를 맞춘 것이 아니라 크게 초과 달성했다”라고 강조했다. editor@itworld.co.kr

인텔 6코어 코어 i9 CPU 발표
인텔 6코어 코어 i9 CPU 발표
2018-04-04
본 기사는 itworld.co.kr 기사를 인용하였습니다.
아래 기사를 보면 이젠 해석용 컴퓨터도 고성능 노트북으로 가능하게 되어 가는 것 같습니다. ItWorld의 기사를 게재합니다.
인텔의 새로운 6코어 모바일 코어 i9 칩은 가장 빠른 노트북 CPU로, 새로운 코어 i9-8950HK의 기본 클럭 속도는 2.9GHz이며 여기에 “열 속도 가속(Thermal Velocity Boost)”이라는 신기술을 사용해 최대 4.8GHz까지 올라간다. 새로운 언락 8세대 코어 i9를 최상위 제품으로, 그 아래에 5개의 신형 코어 i5와 코어 i7 고성능 모바일 H 시리즈 칩, 그리고 저전력 시스템을 위한 4개의 U 시리즈 코어 칩이 포진한다. 모두 14나노 커피레이크 칩이다. 인텔은 새로운 데스크톱 코어 프로세서 제품군과 노트북 PC 내의 하드 드라이브 성능을 강화하는 옵테인 메모리 내장을 나타내기 위한 브랜드 로고(코어 i7+)도 새로 발표했다.
인텔에 따르면 코어 i9는 7세대 코어 프로세서에 비해 게임 프레임 재생률 기준 최대 41% 더 우수하며, 게임 플레이 스트리밍 및 녹화 성능은 32% 더 빠르다. 인텔은 새로운 코어 i9는 언락 상태로 제공되므로 게임 PC 제조 업계에서 5GHz 시스템도 출시하게 될 것이라고 밝혔다. 옵테인 메모리가 포함되면 성능 향상 폭은 더욱 커진다. 다만 인텔이 성능 비교에 사용한 7세대 시스템에는 SSD가 아닌 느린 기계식 하드 드라이브가 탑재돼 있어 SSD에서의 성능 향상이 어느 정도인지는 정확히 알 수 없다.
인텔 프리미엄 및 게이밍 노트북 부문 총괄 책임자인 프레드릭 햄버거는 “코어 i9는 인텔이 지금까지 발표한 가장 빠른 게이밍 프로세서”라며, “데스크톱에 거의 근접한 성능을 노트북에서 얻을 수 있다”고 강조했다.
새로운 모바일 코어 칩은 인텔이 스펙터 및 멜트다운 취약점을 수정하기 위해 패치한 소프트웨어 완화책을 지원한다(이후 나올 하드웨어 재설계는 적용되지 않는다). 인텔 측은 제시된 성능 수치가 이러한 완화책으로 인한 성능 감소를 반영한 것이라고 밝혔다.
인텔이 출시하는 모든 모바일 프로세스가 그렇듯이, 중요한 점은 가격이다. 인텔은 보통 모바일 칩 가격을 공개하지 않으며, 이번에도 마찬가지다. 다만 새로운 제품군 중에서 코어 i9 칩의 경우 게임 노트북 중에서도 상위 기종에만 들어갈 것으로 보인다. 그 외의 다른 칩은 훨씬 더 폭넓게 보급될 전망이다.
인텔 코어 H 시리즈 CPU
인텔은 현재 폭발적으로 성장 중인 PC 게임 시장을 노골적으로 정조준하고 있다. 햄버거는 인텔 코어 칩을 내장한 일반 판매용 게임 노트북이 전년 대비 45% 성장했다고 말했다.
인텔의 새로운 45W H 시리즈에는 각각 2종의 새로운 코어 i7과 코어 i5 칩 및 신형 제온이 포함된다. 사실 모바일 코어 i9 칩은 제온 E-2186과 상당히 흡사해 보인다. 클럭 속도, 코어 수, 열 설계 전력 등이 동일하다. 그러나 코어 i9의 클럭 속도는 완전히 언락된 상태로 제공된다. 코어 i9의 가격이 너무 부담스럽다면, 동일한 6개의 코어와 12개 쓰레드를 탑재한 새로운 코어 i7-8850H이 있다.
새로 출시되는 칩은 모두 인텔이 노트북을 대상으로 밀고 있는 옵테인 메모리를 지원하며, 기업용 시스템을 위한 vPro 기술이 옵션으로 제공된다.
인텔의 라데온 RX 베가(“케이비레이크-G”) 칩은 울트라북 수준에서 1080p 성능을 제공하도록 설계됐지만, 신형 8세대 코어 i9 칩은 햄버거의 표현대로라면 “머슬북(Musclebook)”에 맞게 설계돼 노트북에서 얻을 수 있는 절대적인 최고의 성능을 제공한다. 햄버거는 “이 칩으로 만족할 수 없다면 어떤 칩으로도 만족하지 못할 것”이라고 덧붙였다.
Intel
인텔은 이번에 처음으로 이른바 “열 속도 가속” 기능을 포함했다. 이 기능은 클럭 속도를 정상보다 더 높여준다. 평상시 코어 i9-8950HK에서 터보 부스트가 활성화된 후 최대 클럭 속도는 4.6GHz다. 그러나 햄버거는 칩의 온도가 충분히 낮은 상태에서 최대 속도로 작동 중이라면, 클럭 속도가 한층 더 올라간다면서 단일 코어를 200MHz 더 높여 4.8GHz로 작동하거나 모든 코어를 약 100MHz 높여 작동하게 된다고 설명했다.
다만 햄버거는 열 속도 가속 기술이 “자동적인 기능이 아닌 기회에 따라 작동하는 기능”이며, 인텔은 시스템 온도 섭씨 50도 이하에서 이 기능이 작동하도록 설계했다고 거듭 강조했다. 햄버거는 “OEM 파트너와 함께 전력 성능을 최적화하고 열 특성을 조정해 성능을 더 끌어올리기 위해 많은 시간을 투자했다”면서 “지금의 추세는 가장 얇게 만들기 위해 성능을 희생하는 게 아니라, 더 오래 지속되는 더 얇은 규격에 더 효율적인 성능을 집어넣는 것”이라고 말했다.
인텔 코어 U 시리즈 CPU
성능은 좀 낮아도 배터리가 오래 가는 제품을 찾는 사용자를 위해 인텔은 새로운 U 시리즈 칩 4종도 함께 출시했다. 28W TDP 저전력 8세대 코어 칩은 모두 4코어 8스레드 구성이 적용되며 모바일 구성의 옵테인 메모리 기술을 지원한다.
Intel
모든 칩은 인텔이 선보인 새로운 300 시리즈 칩셋인 H370, H310, Q370, B360에 연결된다. 또한 인텔 대변인에 따르면 모든 칩은 향상된 오디오 및 I/O, 기가비트 처리량을 갖춘 통합 인텔 802.11ac 와이파이, 10Gbit/s 통합 2세대 USB 3.1 I/O 등 플랫폼 수준에서 더 많은 기능을 제공한다.
게이밍 노트북 판매가 “폭증”하고 시장 성장에 보조를 맞춰 유통업체들도 매장 진열대에서 이런 제품의 비중을 계속 늘리고 있다. 인텔도 투자를 지속할 계획이다. 게이밍 노트북에서 코어 수를 늘리고 5GHz 벽을 돌파하게 되면 인텔은 성능의 한계를 확실히 더 높이게 될 것이다. editor@itworld.co.kr
원문보기:
http://www.itworld.co.kr/news/108803#csidx218d62dae70faefa8f8cdc4efd8ea92

FlowSight 성능 향상시키는 방법
좋은 하드웨어는 향상된 FlowSight 성능을 의미합니다.
최첨단 첨단 포스트 프로세서 인 FlowSight를 최대한 활용하려면 우수한 하드웨어가 필수적입니다. 이러한 하드웨어 권장 사항을 따르면 향상된 FlowSight 성능을 얻을 수있는 방법에 대해 설명합니다.
정말 좋은 그래픽 카드를 만드십시오.
3GB 이상의 VRAM이있는 그래픽 카드로 시작하는 것이 좋습니다. 이것은 볼륨 렌더링을 많이 할 때 특히 중요합니다. 볼륨 렌더링은 iso-surface가 아닌 fluid 도메인 전체에서 변수의 세부 사항을 시각화하는 FlowSight의 고급 기능입니다. 이 기능은 상당히 통찰력이 있지만 후 처리 중에 효과적으로 사용하려면 좋은 하드웨어가 필요합니다.
다음으로, 인텔 통합 그래픽을 기본 그래픽 하드웨어로 사용하면 안됩니다. FlowSight의 기능 중 상당수가 이 구성에서 작동하지 않으므로 Intel 통합 그래픽을 지원하지 않습니다. FlowSight는 NVIDIA 그래픽 카드, 특히 Quadro 제품군과 함께 사용할 때 최고의 성능을 발휘합니다. 하이 엔드 AMD 카드는 작동해야하지만 NVIDIA 하드웨어 및 드라이버만큼 신뢰성이 떨어지는 것으로 나타났습니다. 따라서 AMD는 항상 AMD보다 NVIDIA를 권장합니다.

랩톱의 듀얼 그래픽 카드 – 간단하면서도 숨겨진 솔루션
많은 랩톱 컴퓨터는 이제 NVIDIA 카드와 인텔 통합 그래픽 카드간에 전환 할 수있는 기능을 제공합니다. FlowSight (와 마찬가지로 FLOW-3D)가 NVIDIA 카드로 시작되는지 확인하는 것이 중요합니다. 노트북을 NVIDIA 카드로 강제 실행하려면 NVIDIA 제어판을 사용해야 합니다.
비디오 드라이버 업데이트
비디오 드라이버가 최신 버전인지 확인하는 것이 좋습니다. 우리는 단순히 비디오 드라이버를 업데이트하여 쉽게 해결된 FlowSight의 아티팩트 및 디스플레이 문제에 대한 보고를 받았습니다. 이러한 문제를 피하려면 비디오 드라이버를 최신 상태로 유지하는 것이 좋습니다.
RAM, RAM, RAM!
불충분 한 메모리로 인해 10 배의 성능 저하가 발생할 수 있으므로, 메모리 요구 사항을 알고 있어야 합니다. 필요한 RAM의 양은 여러 요인, 특히 시뮬레이션의 크기에 따라 다릅니다. 사용자에게 최대한의 유연성을 제공하기 위해 시뮬레이션 크기를 기반으로 다음과 같은 RAM 권장 사항을 제공합니다.
– 초대형 (2 억 개 이상의 셀) : 최소 128GB
– 대형 (6 억 -1 억 5 천만 셀) : 64-128GB
– 중간 (30 ~ 60 백만 셀 사이) : 32 ~ 64GB
– 소형 (3 천만 개 이하의 셀) : 최소 32GB
그러나 유연성을 극대화하고 가장 매끄러운 사용자 환경을 보장하기 위해 문제의 크기에 관계없이 항상 가능한 한 많은 RAM을 확보해야 합니다.

수치해석용 컴퓨터의 성능분석 방법 및 권장사양
1. 개요
수치해석을 하는 엔지니어들은 사용하는 컴퓨터의 성능에 무척 민감합니다. 그 이유는 수치해석을 하기 위해 여러 준비단계와 분석 시간들이 필요하지만 당연히 압도적으로 시간을 소모하는 것이 계산 시간이기 때문일 것입니다.
따라서 컴퓨터의 성능 평가를 하기 위해서 기본적으로 검토해야 하는 사항을 살펴보도록 하겠습니다.
１-１시스템 성능의 정의
컴퓨터 시스템의 성능이란 단위 시간당 시스템이 처리하는 작업의 수에 의해 결정되거나 처리량, 응답시간, 평균 대기 시간 등의 요소가 복합적으로 상호작용하여 결정되는 것으로 시스템 총 생산성을 결정하는 요인입니다.
１-２시스템 성능 평가의 정의
시스템(HW+SW)의 성능을 측정하거나 그 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 조사하는 작업
작업부하모델(Workload model)로 수행능력을 측정하여 시스템의 성능을 객관적이고 종합적으로 판단하는 것
１-３ 목적
선정(Selection) : 컴퓨터 시스템 구매나 선정시 이용.
개선(Improvement) : 시스템 성능 향상이나 운용비용 절감
설계(Design) : 제조, 개발업체들이 제품설계에 활용
2. 벤치마크
비교대상이 되는 여러 컴퓨터에 표준 벤치마크 프로그램을 수행시켜 속도를 비교 검사하여 성능을 측정하는 방법을 의미합니다.
2-1 벤치마크의 종류
SPEC ( Standard Performance Evaluation Corporation ) : 각 분야별 주요 환경을 통해 정수, 부동소수 또는 다수의 CPU에 대한 성능 측정방법
LADDIS : NFS 업체의 비공식 기구로 NFS의 업무 부하 증가에 따른 서버 응답 속도를 측정하는 방법
FLOPS (floating-point operations per second) : 플롭스는 초당 수행할 수 있는 실수 연산(부동소수점)의 횟수를 의미하는 컴퓨터 성능 단위로 1메가 플롭스라면 1초에 백만번의 실수을 처리할 수 있다는 것을 의미함. 플롭스 단위는 일반적으로 컴퓨터의 실수연산(FPU) 성능을 나타낼 때 주로 이용하고 있습니다.
LINPACK(linear programming package) : Single User FORTRAN Benchmark TEST로 공학 및 과학계산을 위한 선형 방정식을 풀고, 정수 및 부동소수점 계산을 수행하여 Cache Performance 측정. 프로그램 크기가 최근에 적용되는 캐시기억장치 크기보다 작아 실제 수행능력을 평가하는데 부족함이 있어서 최근에는 사용자가 실제 사용하는 응용프로그램 환경에서의 수행속도를 측정하기 위해 SPEC,AIM,코너스톤(Khornerstone) 등이 사용되고 있습니다.
Dhrystone : 정수계산 및 레코드와 포인터 조작 등을 위한 연산을 행하고 I/O 작업, 운영체제 호출(Operating system calling) 및 실수 연산은 하지 않음. 원시 프로그램을 시험하고자하는 컴퓨터에서 컴파일 한 후 실행시키므로 하드웨어 개선없이 단지 시험하고자하는 루틴에 해당하는 컴파일러 부분만을 개선하여도 빠른 결과를 얻을 수 있으므로 신뢰도가 떨어집니다.
Whetstone : 주로 부동소수점 처리 성능(Flops)을 평가하는 표준적인 벤치마크(benchmark) 프로그램의 하나로 부동소수점 처리성능을 평가하는 최초의 프로그램으로 정수처리능력을 평가하는 드라이스톤 벤치 프로그램처럼 컴파일러에 의존하여 신뢰도가 떨어집니다.
TPC ( Transaction Processing Performance Council) : OLTP 시스템의 처리성능 평가 기준의 표준 규격을 제정하기 위하여 결성된 비영리단체(1988)에서 제정했습니다.
2-2 전세계 슈퍼컴 현황
전세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터(HPC)의 현황은 https://www.top500.org 에서 1년에 2회 발표합니다. 현재까지 발표된 컴퓨터의 순위는 아래와 같습니다. 슈퍼컴은 대용량 데이터처리 또는 수치해석 처럼 대용량 과학기술 계산에 특화되어 있기 때문에 LINPACK 벤치마크 기준을 이용하여 Flops/s 성능을 기준으로 정하고 있습니다.
3. 내가 사용하는 컴퓨터의 성능 알아보기
3-1 방대한 순위 데이터베이스를 가지고 있는 “퍼포먼스테스트” 프로그램
이 프로그램은 시스템의 PC를 구성하는 각 주요 하드웨어에 부하를 가한 후 이를 토대로 성능을 수치화한 데이터를 사용자로부터 수집하여 데이터베이스를 가지고 있어서 자신의 컴퓨터가 어느정도 수준의 컴퓨터인지 쉽게 알 수 있습니다. 프로그램은 30일간 무료로 사용해볼 수 있는데 성능테스트는 늘 하는 것이 아니고 한번만 해보면 되기 때문에 사용기간은 충분합니다. 다음 사이트 (http://www.passmark.com/) 에서 다운로드 받을 수 있습니다.
이 외에도 게임에 특화된 ‘3D마크(3DMark)” 프로그램이나 하드디스크 성능 분석에 특화된 “HD튠 프로(HD Tune Pro)”나 “크리스탈디스크마크(CrystalDiskMark)” 등이 있습니다.
위 그림은 필자의 일반적인 업무용 노트북 컴퓨터를 대상으로 테스트한 결과로 초록색 Bar는 필자의 컴퓨터 성능을 의미합니다. 일반 사무 업무용으로 꽤 쓸만한 LG i5 gram 노트북으로 계산성능이 고사양이 아니어서 비교 순위는 좀 낮은편에 속한 것을 알 수 있습니다.
그래픽 성능의 경우 내장 그래픽을 사용하는 일반 업무용 노트북의 특성상 최하위에 속한 것을 알 수 있습니다. 그래픽카드의 경우 수치해석 결과를 분석하는 POST 업무는 꽤 많은 시간이 소요되는데, 일반적으로 내장 그래픽을 사용하는 컴퓨터의 경우 속도가 늦거나 프로그램 실행이 안되거나 화면의 일부 색상이나 형상등이 보이지 않는 여러가지 문제들이 발생합니다.
따라서 수치해석 결과분석을 하는 컴퓨터는 반드시 메인보드에 내장된 그래픽칩셉이 아닌 성능좋은 별도의 그래픽카드를 사용하는것을 권장합니다.
계산결과를 읽거나 저장하는 필자의 디스크 성능은 SSD가 기본 장착되어 있어서, 그나마 상위권에 속해 위안을 받았습니다.
3-2 계산용 컴퓨터의 선택
위에서 잠깐 살펴본 것처럼 컴퓨터의 성능이 어느정도 되는지 분석할 수 있는 여러가지 벤치마크 기준과 테스트 프로그램 들이 있습니다.
벤치마크 기준을 통해 수치해석에 적합한 성능을 가진 컴퓨터를 선별하는 Flops/sec 성능도 중요하지만, 방대한 계산 결과를 디스크에 읽고 쓰는 I/O 성능과, 해석결과를 분석할 때 절대적으로 필요한 그래픽 성능은 매우 중요하므로 메모리 디스크인 SSD 디스크와 고성능 그래픽카드에도 관심을 가져야 합니다.

Contact Line Insights

FLOW-3D의 수치 모델링 기능은 코팅 성능 향상에 관심이 있는 엔지니어에게 이상적입니다. 계산 시뮬레이션은 코팅 흐름에 영향을 미치는 다양한 물리적 공정의 상대적 중요성과 효과를 연구하는 훌륭한 방법입니다. 물리적 테스트에서 프로세스를 분리하거나 해당 프로세스의 규모를 임의로 조정하는 것이 항상 가능한 것은 아닙니다. 이 섹션에서는 리 블릿 형성(rivulet formation), 핑거링(fingering), 증발, 거친 표면 위의 접촉선 이동 및 유체 흡수와 관련하여 FLOW-3D의 정적 및 동적 접촉각 처리에 대해 설명합니다.

Static and Dynamic Contact Angles

FLOW-3D는 입력으로 설정된 정적 접촉각의 함수로 동적 접촉각과 자유 표면 인터페이스에서 작용하는 관련 힘을 정확하게 계산하여 유체의 소수성을 캡처 할 수 있습니다. 아래 시뮬레이션은 물방울이 경사면 아래로 이동함에 따라 정적 접촉각이 동적 접촉각에 미치는 영향을 보여줍니다.

L.M. Hocking 박사는 그의 저서 [“A moving fluid interface on a rough surface,” J. Fluid Mech., 76, 801, (1976)]에서 표면에 미세한 요철이 흐름 구조를 유도하기 때문에 Contact line이 고체 표면을 통해 이동할 수 있으며 이는 거시적 관점에서 “velocity slip”로 해석 될 수 있다고 했습니다.

이 가설에 대한 전산 해석은 FLOW-3D를 이용하여 쉽게 수행됩니다. 선택된 테스트는 가로, 규칙적으로 이격 된 직사각형 슬롯 패턴 이차원 고체 표면 구성됩니다. 슬롯은 2mm 깊이 10mm 폭, 그리고 그들 사이 폭 10mm 고체 조각을 갖고 이격 됩니다. 이 크기는 전형적으로 상대적으로 부드러운 표면에 긁힌 모양입니다. 액체와 고체 사이의 정적인 접촉각이 60 °가 되도록 선택 하였습니다. 작동 유체는 물로 선정되었고 시험은 채널을 통해 속도30cm / s의 평균 물높이 15mm의 채널의 바닥에 있는 거친 표면을 두고 구동 이루어져 있습니다. 채널의 상단은 free-slip boundary로 정해집니다.

Hocking의 주장대로 micro-scale 교란이 Large scale 관점에서 보았을 때 계산된 속도장으로 보면 velocity slip의 한 종류로서 해석 될 수 있습니다. 아래는 계산된 수평 속도 분포를 나타내고 있습니다. 이것은 표면 바로 위에 제어 볼륨 층의 계산 된 수평 속도 분포를 제공하는 X-Y 플롯에 그래픽으로 보여 주고 있습니다. 격자 미세화에 의해 표면의 고체 부분의 윗쪽 속도가 영이 되는 경향이 있지만, 슬롯들 위에 있는 속도는 영이 안되게 유지됩니다. 많은 요철 위의 이러한 속도의 평균은 효과적인 슬립으로 해석 될 수 있는 non-zero 수평 이송 속도를 일으킵니다.

Evaporative Effects

분산된 고체 물질을 포함하는 액체 방울이 고체 표면에서 건조되면 고체 물질이 침전물로 남습니다. 이 퇴적물의 패턴은 많은 인쇄, 청소 및 코팅 공정에 중요한 의미를 갖습니다. 한 가지 유형의 침전물의 전형적인 예는 왼쪽 이미지와 같이 유출 된 커피 조각의 둘레를 따라 링 얼룩이 형성되는 “커피 링”문제입니다. 이러한 유형의 링 침전물은 액체의 증발로 인한 표면 장력 구동 흐름의 결과로 발생하며, 특히 방울 주변에서 발생합니다 [1].

Drying

건조는 코팅 공정의 중요한 부분입니다. 잘 도포된 코팅은 건조 결함으로 인해 완전히 손상될 수 있습니다. 건조 중에 온도 및 용질 구배는 밀도 및 표면 장력 구배로 인해 코팅 내 흐름을 유도 할 수 있으며, 이로 인해 잠재적으로 코팅 품질이 손상 될 수 있습니다. FLOW-3D의 증발 잔류물 모델을 통해 사용자는 건조로 인한 흐름을 시뮬레이션하고 값 비싼 물리적 실험에 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다.

Modeling Ring Formation

FLOW-3D는 증발이 가장 큰 접촉 라인에서의 증착으로 인해 에지 고정이 발생 함을 보여줍니다.

링 형성 모델링
증발에 의해 접촉 라인에서 생성 된 흐름 시뮬레이션
증발은 증발로 인한 열 손실로 인해 액체를 냉각시킵니다 (색상은 온도를 나타냄). 동시에 고체 표면은 전도에 의해 액체를 가열합니다. 증발은 접촉 라인 근처에서 가장 크므로 액체가 접촉 라인을 향해 흐르게하여 정적 상태를 다시 설정합니다. 최종 결과는 액체가 완전히 증발하는 액체 가장자리에 부유 고체가 증착됩니다.

FLOW-3D의 접촉 선 고정 모델에 대해 자세히 알아보십시오.

*Simulation of flow generated at a contact line by evaporation*

FLOW-3D/MP Software Overview

FLOW-3D CLOUD 는 사용 가능한 소프트웨어 및 하드웨어 리소스를 수천 개의 컴퓨팅 코어로 확장할 수 있는 클라우드 컴퓨팅 서비스입니다. FLOW-3D CLOUD는 Penguin 주문형 컴퓨팅(POD)에 편리하게 설치되며 POD에서 자체 라이선스를 호스팅하거나 설계 및 분석 주기의 피크 시간에 사용량에 따라 비용을 지불할 수 있습니다. 대규모 시뮬레이션, 파라메트릭 연구 또는 실험 계획(DOE)을 실행하도록 설계된 FLOW-3D CLOUD를 사용하면 클러스터 획득 및 유지 관리에 대한 걱정 없이 시뮬레이션 기능을 확장할 수 있습니다. 또한 Flow Science는 기존 고객에게 할인된 가격으로 시뮬레이션 피크 시간에 대한 HPC 서비스를 제공합니다.

FLOW-3D CLOUD를 사용하면 최첨단 컴퓨팅 노드에서 수백 개의 코어에 액세스할 수 있으며 모든 웹 브라우저를 통해 충실도가 높은 CFD 시뮬레이션에 액세스할 수 있는 유연성을 얻을 수 있습니다. 이 플랫폼을 사용함으로써 우리는 문제와 관련된 복잡한 물리학을 지속적으로 더 잘 해결할 수 있었고 프로젝트에서 상당한 시간을 절약할 수 있었습니다. 클라우드 컴퓨팅은 현대 CFD 방식의 판도를 바꾸는 기술이며 Golder는 이 기술을 채택한 선구자 중 하나임을 자랑스럽게 생각합니다.

W. 데일리 클로한Golder Associates Ltd.의 글로벌 CFD 리드

Why FLOW-3D?
Why FLOW-3D ?
FLOW-3D는 엔지니어들에게 다양한 분야의 유동해석에 대해 귀중한 통찰력을 제공하는 강력한 모델링 도구입니다. 정확하게 자유 표면 흐름을 예측하는 특별한 기능을 통해 FLOW-3D는 설계 단계에서뿐만 아니라, 생산 공정 개선에도 사용할 수 있는 이상적인 전산 유체 역학 (CFD) 소프트웨어입니다.
TruVOF and Free Surface Modeling
FLOW-3D 는 다른 유동해석 프로그램과는 유체 계면을 다루는 기법이 확연하게 다릅니다. FLOW-3D 는 자유표면의 위치를 추적하고, 그 자유표면에 적절한 동적 경계 조건을 적용하는 특수한 수치기법(numerical method)을 사용합니다. FLOW-3D 에서 모델링된 자유표면은 로스알라모스 국립 연구소에서 Flow Science의 설립자인 C. W. Hirt 박사와 함께 소속한 과학자 그룹에 의해서 개발된 VOF(Volume of Fluid) 기법으로 모델링됩니다. CFD 프로그램의 대부분은 세 가지 기본 VOF 성분 중 실제로는 단지 하나 또는 두 가지만 구현하여 VOF 기능을 통합 구현한 것으로 주장하고 있습니다. CFD 사용자는 이러한 유사 VOF 기법으론 종종 잘못된 결과를 얻을 수 있음을 알고 있어야 합니다. FLOW-3D는 자유표면의 성공적인 해석에 필요한 모든 요소를 포함하고 있습니다. 또한, FLOW-3D는 경계 조건과 계면 추적의 정확도를 증가시키기 위해 원래의 VOF 방법을 크게 향상 시키고 있습니다. 좀더 자세한 사항은 TruVOF 방법을 참고하시기 바랍니다.
Free Gridding Separates Meshing from Geometry Construction
Gridding에 대한 FLOW-3D’의 기본 접근 방식은 deformed, body-fitted grids의 유연성과 단순한 직사각형 그리드의 장점을 결합합니다. 직사각형 컨트롤 요소의 고정 그리드는 간단하고 매우 바람직한 특성을 갖도록(예를 들어, 향상된 정확도, 작은 메모리 크기 요구, 간단한 수치 근사치) 생성 처리됩니다. 이 접근법은 그리드나 형상을 각각 서로 독립적으로 자유롭게 변경 할 수 있기 때문에 “free-gridding”으로 지칭합니다.
이 기능은 body-fitted 또는 유한 요소 격자를 생성하는 지루한 작업을 하지 않도록 해 줍니다.
Rectangular gridding 의 유연성과 효율은 multi-block 과 conforming meshing 같은 고급 기능에 의해 강화됩니다. 연결되어 있고 부분적으로 중첩된 메쉬 블록은 복잡한 멀티 스케일 유동 도메인과 관심 영역에서 효과적으로 높은 해상도를 가질 수 있는 수단을 제공합니다. Conforming mesh는 직사각형 gridding 구조와 관계 없이 특별한 기하학적 형상, cavities, 얇은 구조물, 경계층 등에 적합한 고품질의 grids를 생성할 수 있습니다.
Read more about FLOW-3D‘s free-gridding approach in CFD-101 >
Modeling Fluid Flow in Complex Geometry is Easy with FAVOR™
FLOW-3D 는 직사각형 격자 내에서 일반 기하학적 영역을 정의하는데 사용되는 FAVOR™ (Fractional Area Volume Obstacle Representation) 방법으로 알려진 특별한 기술을 사용합니다. FAVOR™ 기본 철학은 수치 알고리즘이 각 제어 체적(control volume)에 대해 하나의 압력, 하나의 속도, 하나의 온도 등으로 이루어지는 정보를 기반으로 하므로 형상을 정의하는 데 많은 정보를 사용하는 것이 적합하지 않는다는 것입니다. 따라서, FAVOR ™ 기술은 직사각형 격자의 단순성을 유지하면서 각 제어 체적 내의 유동 값의 정밀도와 일치하는 수준으로 복잡한 기하학적 형상을 나타냅니다.
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Meshing Capabilities
FLOW-3D 는 복잡한 유체 해석 모델링시 간단하면서도 효율적이고 견고한 대규모 격자 생성 능력을 제공합니다. 특히, FLOW-3D의 효율좋은 단순한 메쉬 구조와 다중 블록 메쉬의 다양한 특징에 의해 최고의 메싱 효율과 견고성을 자랑합니다. 여러개의 메쉬 블록 사용은 관심 영역의 최적화를 허용하고 주어진 시뮬레이션에 필요한 연산 리소스를 훨씬 감소시킵니다. 작은 장애물(Small obstacles), 복잡한 형상 그리고 전체 영역 크기에 비해 좁은 통로(channel)는 다음과 같은 linked, nested, conforming, 그리고/또는 부분 중첩 mesh blocks등의 여러 다중 블록 메싱능력 중 하나를 사용하여 정확히 해결 될 수있습니다. Linked mesh blocks은 관심영역의 격자 생성과 계산 격자의 총 수를 제한하는 데에만 사용될 수 있습니다. Nested mesh blocks은 관심영역 주위의 해상도를 향상시키기 위해 사용될 수 있습니다. Conforming 과 partially overlapping mesh blocks은 단순히 중첩된 급격한 변화와 불규칙한 형상을 해결하기 위해사용될 수 있습니다. FLOW-3D 는 또한 Fluid-Structure Interaction에 필요한 body-fitted 유한요소 격자를 허용합니다. 이 body-fitted 격자는 FLOW-3D 또는 외부 CAD 패키지 S/W로 부터 가져와 자동으로 생성할 수 있습니다. 이 모든 메쉬 기술은 사용자에게 간단하면서 효율적으로 메쉬를 생성하게 하여 솔버 성능 향상 및 해석시간을 줄이는 유연성을 제공합니다.
Linked meshes
Conforming mesh
Nested mesh block
Partially-overlapping mesh

FLOW-3D CLOUD 제품소개

FLOW-3D CLOUD

FLOW-3D CLOUD는 사용 가능한 소프트웨어 및 하드웨어 리소스를 수천 개의 컴퓨팅 코어로 확장할 수 있는 클라우드 컴퓨팅 서비스입니다. FLOW-3D CLOUD는 Penguin Computing on Demand(POD)에 편리하게 설치되며 POD에서 자체 라이선스를 호스팅하거나 설계 및 분석 주기의 피크 시간에 대해 사용량에 따라 비용을 지불할 수 있습니다. 초대형 시뮬레이션, 파라메트릭 스터디 또는 실험 설계(DOE)를 실행하도록 설계된 FLOW-3D CLOUD를 사용하면 클러스터 획득 및 유지 관리에 대한 걱정 없이 시뮬레이션 기능을 확장할 수 있습니다. 또한 Flow Science는 시뮬레이션 피크 시간에 대한 HPC 서비스를 기존 고객에게 할인된 가격으로 제공합니다.

FLOW-3D CLOUD를 사용하면 최첨단 컴퓨팅 노드에서 수백 개의 코어에 액세스할 수 있으며 모든 웹 브라우저를 통해 고충실도 CFD 시뮬레이션에 액세스할 수 있는 유연성을 얻을 수 있습니다. 이 플랫폼을 사용함으로써 우리는 문제와 관련된 복잡한 물리학을 지속적으로 더 잘 해결할 수 있었고 프로젝트에서 상당한 시간을 절약할 수 있었습니다. 클라우드 컴퓨팅은 현대 CFD 관행의 판도를 바꾸고 있으며 Golder는 이 기술을 채택한 선구자 중 한 명임을 자랑스럽게 생각합니다.

FLOW–3D로 가장 어려운 CFD문제 해결

일시적이고 자유로운 표면 문제 해결을 전문으로 하는 고도로 정확한 CFD소프트웨어인 FLOW-3D로 제품 설계를 최적화하고 출시 기간을 단축할 수 있습니다. FLOW-3D의 완전한 멀티 물리학 제품군에는 당사의 최첨단 포스트 프로세서인 FLOW-3D POST가 포함되어 있습니다.

FLOW-3D는 광범위한 산업용 애플리케이션과 물리적 프로세스에서 액체와 가스의 동적 동작을 조사하는 엔지니어를 위한 완벽하고 다목적의 CFD시뮬레이션 플랫폼을 제공합니다. FLOW-3D는 자유 표면 및 다단계 애플리케이션에 초점을 맞추어 마이크로 필름, 바이오 의약품, 수상 민간 인프라, 항공 우주, 소비자 제품, 적층 제조, 잉크젯 프린팅, 레이저 용접, 해상, 에너지 및 자동차 등 광범위한 산업에 서비스를 제공합니다.

매우 강력한 멀티 물리학 도구인 FLOW-3D는 엔지니어가 모델링 목표를 추진하는 데 도움이 되는 기능, 사용 편의성 및 파워를 제공합니다. 최고 수준의 성능을 위해 구축된 FLOW-3D는 표준 워크 스테이션 솔루션에서 고성능 컴퓨팅 클러스터 솔루션의 수백개 CPU코어 솔루션으로 원활하게 확장됩니다.

고성능 컴퓨팅:사내 및 클라우드 환경

최고의 성능이 필요하십니까? 대규모 시뮬레이션에 직면해 있습니까? 런타임 문제를 극복하고 계십니까? FLOW-3D는 업계에서 가장 까다로운 시뮬레이션을 지원하기 위해 데스크 톱 워크 스테이션 솔루션에서 고성능 온 디맨드 클라우드 컴퓨팅 및 클러스터 솔루션으로 원활하게 전환됩니다.

시뮬레이션 런타임은 주어진 시뮬레이션에 사용되는 크기, 복잡성 및 물리적 모델에 따라 달라집니다. 이상적인 경우, 덮개 구동 캐비티 흐름은 최대 2560개의 코어로 확장되는 반면 다른 모든 실제 애플리케이션은 최대 640개의 코어로 확장됩니다. 중요한 것은 FLOW-3D CLOUD를 사용하여 24시간 시뮬레이션을 45분(리드 구동 캐비티)으로 줄일 수 있다는 것입니다.

정확도

FLOW-3D는 업계 최고의 알고리즘 TruVOF 를 사용하여 높은 정확도의 시뮬레이션 결과를 더 빠르게 제공합니다. 유체 추적의 선구적인 방법인 TruVOF는 35년 전 처음 시작된 이래로 흐름 정확성에 대한 업계 표준을 설정하고 있습니다. FLOW-3D는 세계 유수의 과학, 제조 및 연구 회사와 협력하여 정확한 시뮬레이션과 효율적이고 효율적인 협업 워크 플로우를 제공한 결과입니다.

효율성

FLOW-3D는 당사의 혁신적인 Meshing방법 FAVOR™를 사용하여 기하학을 메쉬에 직접 삽입하여 문제 설정을 획기적으로 개선함으로써 다른 CFD소프트웨어에서 요구하는 노동 집약적인 재가공 없이 파라미터를 신속하게 조정할 수 있습니다. 엔지니어들은 런타임을 단축하고 결과를 더욱 정확하게 도출하여 설계 개념을 시각화, 최적화 및 협업하는 데 시간을 보냅니다.

Collaboration

FLOW-3D POST는 시뮬레이션 결과를 이해하고 공유하기 위한 강력하고 간단한 방법을 제공합니다. 수치 형식과 시각적 형식을 모두 동시에 분석하고, 동일한 뷰 포트에서 별도의 해석 사례를 연결하고 확인하여 결과를 비교할 수 있습니다.

FLOW-3D CLOUD는 매우 큰 영역 또는 긴 runtime 문제를 해결하기 위해 고성능 컴퓨팅 클러스터에 FLOW-3D CLOUD 버전을 설치하여 빠른 시간안에 문제를 해결할 수 있습니다.

하이브리드 병렬FLOW-3D 솔버는 병렬화 및 멀티 코어 클러스터 아키텍처의 활용을 최대화 시키기 위해 MPI와 OpenMP 모두를 사용합니다.

Hybrid : MPI (분산 메모리 형) / OpenMP (공유 메모리 형) 병렬화

MPI와 OpenMP를 하이브리드로 이용하여 메쉬 블록을 줄임으로써 통신 및 MPI 오버 헤드를 줄일 수 있습니다.
• 계산 노드에서 MPI와 각 계산 노드의 OpenMP를 하이브리드 사용
• 2 개의 병렬 처리 방식을 통해 높은 확장성 제공
• 더 적은 메쉬 블록, 적은 통신으로 MPI 오버 헤드를 줄임

FLOW-3D CLOUD는 짧은 개발 주기에서 포괄적인 연구를 할 수 있는 기회를 제공하여 상당한 성능상의 이점으로 runtime 감소를 제공합니다. FLOW-3D의 정확도를 유지하면서 이와 같은 효과를 달성 할 수 있습니다.

Tag: 성능 향상

키워드

Executive Summary

The Challenge: Why This Research Matters for CFD Professionals

The Approach: Unpacking the Methodology

The Breakthrough: Key Findings & Data

Finding 1: p형 BST 합금의 최적 캐리어 농도 및 성능

Finding 2: n형 BTSe 합금의 최적 캐리어 농도 및 도핑 전략

Practical Implications for R&D and Operations

Paper Details

Thermoelectric power factor of Bi-Sb-Te and Bi-Te-Se alloys and doping strategy: First-principles study

1. Overview:

2. Abstract:

3. Introduction:

4. Summary of the study:

Background of the research topic:

Status of previous research:

Purpose of the study:

Core study:

5. Research Methodology

Research Design:

Data Collection and Analysis Methods:

Research Topics and Scope:

6. Key Results:

Key Results:

Figure List:

7. Conclusion:

8. References:

Expert Q&A: Your Top Questions Answered

Conclusion: Paving the Way for Higher Quality and Productivity

Copyright Information

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Executive Summary

도전 과제: 이 연구가 CFD 전문가에게 중요한 이유

연구 접근법: 방법론 분석

핵심 발견: 주요 결과 및 데이터

결과 1: 텍스처 표면이 박막의 전자적 결함 밀도를 크게 증가시킴

결과 2: 평탄한 표면에서 창층 최적화를 통해 효율을 대폭 향상 가능

R&D 및 운영을 위한 실질적 시사점

논문 상세 정보

Analysis of growth of silicon thin films on textured and non-textured surface

1. 개요:

2. 초록:

3. 서론:

4. 연구 요약:

연구 주제의 배경:

이전 연구 현황:

연구 목적:

핵심 연구:

5. 연구 방법론

연구 설계:

데이터 수집 및 분석 방법:

연구 주제 및 범위:

6. 주요 결과:

주요 결과:

Figure 목록:

7. 결론:

8. 참고 문헌:

전문가 Q&A: 자주 묻는 질문

결론: 더 높은 품질과 생산성을 향한 길

저작권 정보

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Executive Summary

도전 과제: 이 연구가 CFD 전문가에게 중요한 이유

연구 접근법: 방법론 분석

핵심 돌파구: 주요 발견 및 데이터

결과 1: Mg 첨가량 증가에 따른 결정 입자 미세화

결과 2: 강화 입자의 균일한 분산 및 결합 형태 확인

R&D 및 운영을 위한 실질적 시사점

논문 상세 정보

Microstructure on the TiB and Mg Reinforced of Al356 Alloy with Die Casting Process

1. 개요:

2. 초록:

3. 서론:

4. 연구 요약:

연구 주제의 배경:

이전 연구 현황:

연구 목적:

핵심 연구:

5. 연구 방법론