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

류하천의 영향 최소화를 위한 보조 여수로 최적 활용방안 검토

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

ABSTRACT

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

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

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

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

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

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

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

키워드

보조 여수로, FLOW-3D, 수치모의, 호안 안정성, 소류력

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

1. 서 론

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

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

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

2. 본 론

2.1 이론적 배경

2.1.1 3차원 수치모형의 기본이론

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

2.1.2 유동해석의 지배방정식

1) 연속 방정식(Continuity Equation)

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

(1)

∇·v=0

(2)

∂∂x(uAx)+∂∂y(vAy)+∂∂z(wAz)=RSORρ

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

2) 운동량 방정식(Momentum Equation)

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

(3)

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

(4)

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

(5)

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

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

2.1.3 소류력 산정

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

1) Schoklitsch 공식

Schoklitsch(1934)는 Chezy 유속계수를 적용하여 소류력을 산정하였다.

(6)

τ=γRI=γC2V2

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

2) Manning 조도계수를 고려한 공식

Chezy 유속계수를 대신하여 Manning의 조도계수를 고려하여 소류력을 산정할 수 있다.

(7)

τ=γn2V2R1/3

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

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

2.2 하천호안 설계기준

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

Table 1.

Standard of Permissible Velocity and Shear on Revetment

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

2.3. 보조여수로 운영에 따른 하류하천 영향 분석

2.3.1 모형의 구축 및 경계조건

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

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

(8)

n=ks1/68.1g1/2

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

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

Table 2.

Mesh sizes and numerical conditions

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

Case of numerical simulation (Qp : Design flood discharge)

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

Roughness coefficient and roughness height

CriteriaRoughness coefficient (n)Roughness height (ks, m)
Structure (Concrete)0.0140.00061
River0.0330.10496
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Fig. 1

Layout of spillway and river in this study

2.3.2 보조 여수로의 방류능 검토

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

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

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

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Fig. 2

Region of interest in this study

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

Maximum velocity and location of Vmax according to Qa

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Fig. 4

Maximum shear according to Qa

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Fig. 5

Maximum water surface elevation and location of ηmax according to Qa

Table 5.

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

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

2.3.3 기존 여수로와 보조 여수로 방류량 배분 검토

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

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

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

Maximum velocity on section 1 & 2 according to Qa

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

Maximum shear on section 1 & 2 according to Qa

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

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

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

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

Table 6.

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

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

2.3.4 방류량 배분 비율의 허용 방류량 검토

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

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

Table 7.

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

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

Maximum velocity on section 1 & 2 according to total outflow

/media/sites/ksds/2021-014-02/N0240140207/images/ksds_14_02_07_F11.jpg
Fig. 11

Maximum shear on section 1 & 2 according to total outflow

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

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

3. 결 론

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

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

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

Acknowledgements

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

References

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Korean References Translated from the English

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Figure 17. Longitudinal turbulent kinetic energy distribution on the smooth and triangular macroroughnesses: (A) Y/2; (B) Y/6.

Numerical Simulations of the Flow Field of a Submerged Hydraulic Jump over Triangular Macroroughnesses

Triangular Macroroughnesses 대한 잠긴 수압 점프의 유동장 수치 시뮬레이션

by Amir Ghaderi 1,2,Mehdi Dasineh 3,Francesco Aristodemo 2 andCostanza Aricò 4,*1Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, University of Zanjan, Zanjan 537138791, Iran2Department of Civil Engineering, University of Calabria, Arcavacata, 87036 Rende, Italy3Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, University of Maragheh, Maragheh 8311155181, Iran4Department of Engineering, University of Palermo, Viale delle Scienze, 90128 Palermo, Italy*Author to whom correspondence should be addressed.Academic Editor: Anis YounesWater202113(5), 674; https://doi.org/10.3390/w13050674

Abstract

The submerged hydraulic jump is a sudden change from the supercritical to subcritical flow, specified by strong turbulence, air entrainment and energy loss. Despite recent studies, hydraulic jump characteristics in smooth and rough beds, the turbulence, the mean velocity and the flow patterns in the cavity region of a submerged hydraulic jump in the rough beds, especially in the case of triangular macroroughnesses, are not completely understood. The objective of this paper was to numerically investigate via the FLOW-3D model the effects of triangular macroroughnesses on the characteristics of submerged jump, including the longitudinal profile of streamlines, flow patterns in the cavity region, horizontal velocity profiles, streamwise velocity distribution, thickness of the inner layer, bed shear stress coefficient, Turbulent Kinetic Energy (TKE) and energy loss, in different macroroughness arrangements and various inlet Froude numbers (1.7 < Fr1 < 9.3). To verify the accuracy and reliability of the present numerical simulations, literature experimental data were considered.

Keywords: submerged hydraulic jumptriangular macroroughnessesTKEbed shear stress coefficientvelocityFLOW-3D model

수중 유압 점프는 강한 난류, 공기 동반 및 에너지 손실로 지정된 초임계에서 아임계 흐름으로의 급격한 변화입니다. 최근 연구에도 불구하고, 특히 삼각형 거시적 거칠기의 경우, 평활 및 거친 베드에서의 수압 점프 특성, 거친 베드에서 잠긴 수압 점프의 공동 영역에서 난류, 평균 속도 및 유동 패턴이 완전히 이해되지 않았습니다.

이 논문의 목적은 유선의 종방향 프로파일, 캐비티 영역의 유동 패턴, 수평 속도 프로파일, 스트림 방향 속도 분포, 두께를 포함하여 서브머지드 점프의 특성에 대한 삼각형 거시 거칠기의 영향을 FLOW-3D 모델을 통해 수치적으로 조사하는 것이었습니다.

내부 층의 층 전단 응력 계수, 난류 운동 에너지(TKE) 및 에너지 손실, 다양한 거시 거칠기 배열 및 다양한 입구 Froude 수(1.7 < Fr1 < 9.3). 현재 수치 시뮬레이션의 정확성과 신뢰성을 검증하기 위해 문헌 실험 데이터를 고려했습니다.

 Introduction

격렬한 난류 혼합과 기포 동반이 있는 수압 점프는 초임계에서 아임계 흐름으로의 변화 과정으로 간주됩니다[1]. 자유 및 수중 유압 점프는 일반적으로 게이트, 배수로 및 둑과 같은 수력 구조 아래의 에너지 손실에 적합합니다. 매끄러운 베드에서 유압 점프의 특성은 널리 연구되었습니다[2,3,4,5,6,7,8,9].

베드의 거칠기 요소가 매끄러운 베드와 비교하여 수압 점프의 특성에 어떻게 영향을 미치는지 예측하기 위해 거시적 거칠기에 대한 자유 및 수중 수력 점프에 대해 여러 실험 및 수치 연구가 수행되었습니다. Ead와 Rajaratnam[10]은 사인파 거대 거칠기에 대한 수리학적 점프의 특성을 조사하고 무차원 분석을 통해 수면 프로파일과 배출을 정규화했습니다.

Tokyayet al. [11]은 두 사인 곡선 거대 거칠기에 대한 점프 길이 비율과 에너지 손실이 매끄러운 베드보다 각각 35% 더 작고 6% 더 높다는 것을 관찰했습니다. Abbaspur et al. [12]는 6개의 사인파형 거대 거칠기에 대한 수력학적 점프의 특성을 연구했습니다. 그 결과, 꼬리수심과 점프길이는 평상보다 낮았고 Froude 수는 점프길이에 큰 영향을 미쳤습니다.

Shafai-Bejestan과 Neisi[13]는 수압 점프에 대한 마름모꼴 거대 거칠기의 영향을 조사했습니다. 결과는 마름모꼴 거시 거칠기를 사용하면 매끄러운 침대와 비교하여 꼬리 수심과 점프 길이를 감소시키는 것으로 나타났습니다. Izadjoo와 Shafai-Bejestan[14]은 다양한 사다리꼴 거시 거칠기에 대한 수압 점프를 연구했습니다.

그들은 전단응력계수가 평활층보다 10배 이상 크고 점프길이가 50% 감소하는 것을 관찰하였습니다. Nikmehr과 Aminpour[15]는 Flow-3D 모델 버전 11.2[16]를 사용하여 사다리꼴 블록이 있는 거시적 거칠기에 대한 수력학적 점프의 특성을 조사했습니다. 결과는 거시 거칠기의 높이와 거리가 증가할수록 전단 응력 계수뿐만 아니라 베드 근처에서 속도가 감소하는 것으로 나타났습니다.

Ghaderi et al. [17]은 다양한 형태의 거시 거칠기(삼각형, 정사각형 및 반 타원형)에 대한 자유 및 수중 수력 점프 특성을 연구했습니다. 결과는 Froude 수의 증가에 따라 자유 및 수중 점프에서 전단 응력 계수, 에너지 손실, 수중 깊이, 미수 깊이 및 상대 점프 길이가 증가함을 나타냅니다.

자유 및 수중 점프에서 가장 높은 전단 응력과 에너지 손실은 삼각형의 거시 거칠기가 존재할 때 발생했습니다. Elsebaie와 Shabayek[18]은 5가지 형태의 거시적 거칠기(삼각형, 사다리꼴, 2개의 측면 경사 및 직사각형이 있는 정현파)에 대한 수력학적 점프의 특성을 연구했습니다. 결과는 모든 거시적 거칠기에 대한 에너지 손실이 매끄러운 베드에서보다 15배 이상이라는 것을 보여주었습니다.

Samadi-Boroujeni et al. [19]는 다양한 각도의 6개의 삼각형 거시 거칠기에 대한 수력 점프를 조사한 결과 삼각형 거시 거칠기가 평활 베드에 비해 점프 길이를 줄이고 에너지 손실과 베드 전단 응력 계수를 증가시키는 것으로 나타났습니다.

Ahmed et al. [20]은 매끄러운 베드와 삼각형 거시 거칠기에서 수중 수력 점프 특성을 조사했습니다. 결과는 부드러운 침대와 비교할 때 잠긴 깊이와 점프 길이가 감소했다고 밝혔습니다. 표 1은 다른 연구자들이 제시한 과거의 유압 점프에 대한 실험 및 수치 연구의 세부 사항을 나열합니다.

Table 1. Main characteristics of some past experimental and numerical studies on hydraulic jumps.

ReferenceShape Bed-Channel Type-
Jump Type
Channel Dimension (m)Roughness (mm)Fr1Investigated Flow
Properties
Ead and Rajaratnam [10]-Smooth and rough beds-Rectangular channel-Free jumpCL1 = 7.60
CW2 = 0.44
CH3 = 0.60
-Corrugated sheets (RH4 = 13 and 22)4–10-Upstream and tailwater depths-Jump length-Roller length-Velocity-Water surface profile
Tokyay et al. [11]-Smooth and rough beds-Rectangular channel-Free jumpCL = 10.50
CW = 0.253
CH = 0.432
-Two sinusoidal corrugated (RH = 10 and 13)5–12-Depth ratio-Jump length-Energy loss
Izadjoo and Shafai-Bejestan [14]-Smooth and rough beds-Two rectangular-channel-Free jumpCL = 1.2, 9
CW = 0.25, 0.50
CH = 0.40
Baffle with trapezoidal cross section
(RH: 13 and 26)
6–12-Upstream and tailwater depths-Jump length-Velocity-Bed shear stress coefficient
Abbaspour et al. [12]-Horizontal bed with slope 0.002-Rectangular channel—smooth and rough beds-Free jumpCL = 10
CW = 0.25
CH = 0.50
-Sinusoidal bed (RH = 15,20, 25 and 35)3.80–8.60-Water surface profile-Depth ratio-Jump length-Energy loss-Velocity profiles-Bed shear stress coefficient
Shafai-Bejestan and Neisi [13]-Smooth and rough beds-Rectangular channel-Free jumpCL = 7.50
CW = 0.35
CH = 0.50
Lozenge bed4.50–12-Sequent depth-Jump length
Elsebaie and Shabayek [18]-Smooth and rough beds-Rectangular channel-With side slopes of 45 degrees for two trapezoidal and triangular macroroughnesses and of 60 degrees for other trapezoidal macroroughnesses-Free jumpCL = 9
CW = 0.295
CH = 0.32
-Sinusoidal-Triangular-Trapezoidal with two side-Rectangular-(RH = 18 and corrugation wavelength = 65)50-Water surface profile-Sequent depth-Jump length-Bed shear stress coefficient
Samadi-Boroujeni et al. [19]-Rectangular channel-Smooth and rough beds-Free jumpCL = 12
CW = 0.40
CH = 0.40
-Six triangular corrugated (RH = 2.5)6.10–13.10-Water surface profile-Sequent depth-Jump length-Energy loss-Velocity profiles-Bed shear stress coefficient
Ahmed et al. [20]-Smooth and rough beds-Rectangular channel-Submerged jumpCL = 24.50
CW = 0.75
CH = 0.70
-Triangular corrugated sheet (RH = 40)1.68–9.29-Conjugated and tailwater depths-Submerged ratio-Deficit depth-Relative jump length-Jump length-Relative roller jump length-Jump efficiency-Bed shear stress coefficient
Nikmehr and Aminpour [15]-Horizontal bed with slope 0.002-Rectangular channel-Rough bed-Free jumpCL = 12
CW = 0.25
CH = 0.50
-Trapezoidal blocks (RH = 2, 3 and 4)5.01–13.70-Water surface profile-Sequent depth-Jump length-Roller length-Velocity
Ghaderi et al. [17]-Smooth and rough beds-Rectangular channel-Free and submerged jumpCL = 4.50
CW = 0.75
CH = 0.70
-Triangular, square and semi-oval macroroughnesses (RH = 40 and distance of roughness of I = 40, 80, 120, 160 and 200)1.70–9.30-Horizontal velocity distributions-Bed shear stress coefficient-Sequent depth ratio and submerged depth ratio-Jump length-Energy loss
Present studyRectangular channel
Smooth and rough beds
Submerged jump
CL = 4.50
CW = 0.75
CH = 0.70
-Triangular macroroughnesses (RH = 40 and distance of roughness of I = 40, 80, 120, 160 and 200)1.70–9.30-Longitudinal profile of streamlines-Flow patterns in the cavity region-Horizontal velocity profiles-Streamwise velocity distribution-Bed shear stress coefficient-TKE-Thickness of the inner layer-Energy loss

CL1: channel length, CW2: channel width, CH3: channel height, RH4: roughness height.

이전에 논의된 조사의 주요 부분은 실험실 접근 방식을 기반으로 하며 사인파, 마름모꼴, 사다리꼴, 정사각형, 직사각형 및 삼각형 매크로 거칠기가 공액 깊이, 잠긴 깊이, 점프 길이, 에너지 손실과 같은 일부 자유 및 수중 유압 점프 특성에 어떻게 영향을 미치는지 조사합니다.

베드 및 전단 응력 계수. 더욱이, 저자[17]에 의해 다양한 형태의 거시적 거칠기에 대한 수력학적 점프에 대한 이전 발표된 논문을 참조하면, 삼각형의 거대조도는 가장 높은 층 전단 응력 계수 및 에너지 손실을 가지며 또한 가장 낮은 잠긴 깊이, tailwater를 갖는 것으로 관찰되었습니다.

다른 거친 모양, 즉 정사각형 및 반 타원형과 부드러운 침대에 비해 깊이와 점프 길이. 따라서 본 논문에서는 삼각형 매크로 거칠기를 사용하여(일정한 거칠기 높이가 T = 4cm이고 삼각형 거칠기의 거리가 I = 4, 8, 12, 16 및 20cm인 다른 T/I 비율에 대해), 특정 캐비티 영역의 유동 패턴, 난류 운동 에너지(TKE) 및 흐름 방향 속도 분포와 같은 연구가 필요합니다.

CFD(Computational Fluid Dynamics) 방법은 자유 및 수중 유압 점프[21]와 같은 복잡한 흐름의 모델링 프로세스를 수행하는 중요한 도구로 등장하며 수중 유압 점프의 특성은 CFD 시뮬레이션을 사용하여 정확하게 예측할 수 있습니다 [22,23 ].

본 논문은 초기에 수중 유압 점프의 주요 특성, 수치 모델에 대한 입력 매개변수 및 Ahmed et al.의 참조 실험 조사를 제시합니다. [20], 검증 목적으로 보고되었습니다. 또한, 본 연구에서는 유선의 종방향 프로파일, 캐비티 영역의 유동 패턴, 수평 속도 프로파일, 내부 층의 두께, 베드 전단 응력 계수, TKE 및 에너지 손실과 같은 특성을 조사할 것입니다.

Figure 1. Definition sketch of a submerged hydraulic jump at triangular macroroughnesses.
Figure 1. Definition sketch of a submerged hydraulic jump at triangular macroroughnesses.

Table 2. Effective parameters in the numerical model.

Bed TypeQ
(l/s)
I
(cm)
T (cm)d (cm)y1
(cm)
y4
(cm)
Fr1= u1/(gy1)0.5SRe1= (u1y1)/υ
Smooth30, 4551.62–3.839.64–32.101.7–9.30.26–0.5039,884–59,825
Triangular macroroughnesses30, 454, 8, 12, 16, 20451.62–3.846.82–30.081.7–9.30.21–0.4439,884–59,825
Figure 2. Longitudinal profile of the experimental flume (Ahmed et al. [20]).
Figure 2. Longitudinal profile of the experimental flume (Ahmed et al. [20]).

Table 3. Main flow variables for the numerical and physical models (Ahmed et al. [20]).

ModelsBed TypeQ (l/s)d (cm)y1 (cm)u1 (m/s)Fr1
Numerical and PhysicalSmooth4551.62–3.831.04–3.701.7–9.3
T/I = 0.54551.61–3.831.05–3.711.7–9.3
T/I = 0.254551.60–3.841.04–3.711.7–9.3
Figure 3. The boundary conditions governing the simulations.
Figure 3. The boundary conditions governing the simulations.
Figure 4. Sketch of mesh setup.
Figure 4. Sketch of mesh setup.

Table 4. Characteristics of the computational grids.

MeshNested Block Cell Size (cm)Containing Block Cell Size (cm)
10.551.10
20.651.30
30.851.70

Table 5. The numerical results of mesh convergence analysis.

ParametersAmounts
fs1 (-)7.15
fs2 (-)6.88
fs3 (-)6.19
K (-)5.61
E32 (%)10.02
E21 (%)3.77
GCI21 (%)3.03
GCI32 (%)3.57
GCI32/rp GCI210.98
Figure 5. Time changes of the flow discharge in the inlet and outlet boundaries conditions (A): Q = 0.03 m3/s (B): Q = 0.045 m3/s.
Figure 5. Time changes of the flow discharge in the inlet and outlet boundaries conditions (A): Q = 0.03 m3/s (B): Q = 0.045 m3/s.
Figure 6. The evolutionary process of a submerged hydraulic jump on the smooth bed—Q = 0.03 m3/s.
Figure 6. The evolutionary process of a submerged hydraulic jump on the smooth bed—Q = 0.03 m3/s.
Figure 7. Numerical versus experimental basic parameters of the submerged hydraulic jump. (A): y3/y1; and (B): y4/y1.
Figure 7. Numerical versus experimental basic parameters of the submerged hydraulic jump. (A): y3/y1; and (B): y4/y1.
Figure 8. Velocity vector field and flow pattern through the gate in a submerged hydraulic jump condition: (A) smooth bed; (B) triangular macroroughnesses.
Figure 8. Velocity vector field and flow pattern through the gate in a submerged hydraulic jump condition: (A) smooth bed; (B) triangular macroroughnesses.
Figure 9. Velocity vector distributions in the x–z plane (y = 0) within the cavity region.
Figure 9. Velocity vector distributions in the x–z plane (y = 0) within the cavity region.
Figure 10. Typical vertical distribution of the mean horizontal velocity in a submerged hydraulic jump [46].
Figure 10. Typical vertical distribution of the mean horizontal velocity in a submerged hydraulic jump [46].
Figure 11. Typical horizontal velocity profiles in a submerged hydraulic jump on smooth bed and triangular macroroughnesses.
Figure 11. Typical horizontal velocity profiles in a submerged hydraulic jump on smooth bed and triangular macroroughnesses.
Figure 12. Horizontal velocity distribution at different distances from the sluice gate for the different T/I for Fr1 = 6.1
Figure 12. Horizontal velocity distribution at different distances from the sluice gate for the different T/I for Fr1 = 6.1
Figure 13. Stream-wise velocity distribution for the triangular macroroughnesses with T/I = 0.5 and 0.25.
Figure 13. Stream-wise velocity distribution for the triangular macroroughnesses with T/I = 0.5 and 0.25.
Figure 14. Dimensionless horizontal velocity distribution in the submerged hydraulic jump for different Froude numbers in triangular macroroughnesses.
Figure 14. Dimensionless horizontal velocity distribution in the submerged hydraulic jump for different Froude numbers in triangular macroroughnesses.
Figure 15. Spatial variations of (umax/u1) and (δ⁄y1).
Figure 15. Spatial variations of (umax/u1) and (δ⁄y1).
Figure 16. The shear stress coefficient (ε) versus the inlet Froude number (Fr1).
Figure 16. The shear stress coefficient (ε) versus the inlet Froude number (Fr1).
Figure 17. Longitudinal turbulent kinetic energy distribution on the smooth and triangular macroroughnesses: (A) Y/2; (B) Y/6.
Figure 17. Longitudinal turbulent kinetic energy distribution on the smooth and triangular macroroughnesses: (A) Y/2; (B) Y/6.
Figure 18. The energy loss (EL/E3) of the submerged jump versus inlet Froude number (Fr1).
Figure 18. The energy loss (EL/E3) of the submerged jump versus inlet Froude number (Fr1).

Conclusions

  • 본 논문에서는 유선의 종방향 프로파일, 공동 영역의 유동 패턴, 수평 속도 프로파일, 스트림 방향 속도 분포, 내부 층의 두께, 베드 전단 응력 계수, 난류 운동 에너지(TKE)를 포함하는 수중 유압 점프의 특성을 제시하고 논의했습니다. ) 및 삼각형 거시적 거칠기에 대한 에너지 손실. 이러한 특성은 FLOW-3D® 모델을 사용하여 수치적으로 조사되었습니다. 자유 표면을 시뮬레이션하기 위한 VOF(Volume of Fluid) 방법과 난류 RNG k-ε 모델이 구현됩니다. 본 모델을 검증하기 위해 평활층과 삼각형 거시 거칠기에 대해 수치 시뮬레이션과 실험 결과를 비교했습니다. 본 연구의 다음과 같은 결과를 도출할 수 있다.
  • 개발 및 개발 지역의 삼각형 거시 거칠기의 흐름 패턴은 수중 유압 점프 조건의 매끄러운 바닥과 비교하여 더 작은 영역에서 동일합니다. 삼각형의 거대 거칠기는 거대 거칠기 사이의 공동 영역에서 또 다른 시계 방향 와류의 형성으로 이어집니다.
  • T/I = 1, 0.5 및 0.33과 같은 거리에 대해 속도 벡터 분포는 캐비티 영역에서 시계 방향 소용돌이를 표시하며, 여기서 속도의 크기는 평균 유속보다 훨씬 작습니다. 삼각형 거대 거칠기(T/I = 0.25 및 0.2) 사이의 거리를 늘리면 캐비티 영역에 크기가 다른 두 개의 소용돌이가 형성됩니다.
  • 삼각형 거시조도 사이의 거리가 충분히 길면 흐름이 다음 조도에 도달할 때까지 속도 분포가 회복됩니다. 그러나 짧은 거리에서 흐름은 속도 분포의 적절한 회복 없이 다음 거칠기에 도달합니다. 따라서 거시 거칠기 사이의 거리가 감소함에 따라 마찰 계수의 증가율이 감소합니다.
  • 삼각형의 거시적 거칠기에서, 잠수 점프의 지정된 섹션에서 최대 속도는 자유 점프보다 높은 값으로 이어집니다. 또한, 수중 점프에서 두 가지 유형의 베드(부드러움 및 거친 베드)에 대해 깊이 및 와류 증가로 인해 베드로부터의 최대 속도 거리는 감소합니다. 잠수 점프에서 경계층 두께는 자유 점프보다 얇습니다.
  • 매끄러운 베드의 난류 영역은 게이트로부터의 거리에 따라 생성되고 자유 표면 롤러 영역 근처에서 발생하는 반면, 거시적 거칠기에서는 난류가 게이트 근처에서 시작되어 더 큰 강도와 제한된 스위프 영역으로 시작됩니다. 이는 반시계 방향 순환의 결과입니다. 거시 거칠기 사이의 공간에서 자유 표면 롤러 및 시계 방향 와류.
  • 삼각 거시 거칠기에서 침지 점프의 베드 전단 응력 계수와 에너지 손실은 유입구 Froude 수의 증가에 따라 증가하는 매끄러운 베드에서 발견된 것보다 더 큽니다. T/I = 0.50 및 0.20에서 최고 및 최저 베드 전단 응력 계수 및 에너지 손실이 평활 베드에 비해 거칠기 요소의 거리가 증가함에 따라 발생합니다.
  • 거의 거칠기 요소가 있는 삼각형 매크로 거칠기의 존재에 의해 주어지는 점프 길이와 잠긴 수심 및 꼬리 수심의 감소는 결과적으로 크기, 즉 길이 및 높이가 감소하는 정수조 설계에 사용될 수 있습니다.
  • 일반적으로 CFD 모델은 다양한 수력 조건 및 기하학적 배열을 고려하여 잠수 점프의 특성 예측을 시뮬레이션할 수 있습니다. 캐비티 영역의 흐름 패턴, 흐름 방향 및 수평 속도 분포, 베드 전단 응력 계수, TKE 및 유압 점프의 에너지 손실은 수치적 방법으로 시뮬레이션할 수 있습니다. 그러나 거시적 차원과 유동장 및 공동 유동의 변화에 ​​대한 다양한 배열에 대한 연구는 향후 과제로 남아 있다.

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Publisher’s Note: MDPI stays neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.
Fig. 3. Breakwaters model in Flow-3D with meshing geometry and boundary (a) circular slots (b) square slots.

Study of Unconventional Alternatives to Vertical Breakwater

수직 방파제에 대한 비전통적 대안 연구

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

Abstract

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

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

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

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

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

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

Introduction

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Conclusion & Recommendations

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

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Fig. 1. Nysted Offshore Wind Farm

FLOW-3D 모형을 이용한 해상풍력기초 세굴현상 분석

박영진1, 김태원2*1 서일대학교 토목공학과, 2 (주)지티이

Analysis of Scour Phenomenon around Offshore Wind Foundation using Flow-3D Mode

Abstract

국내․외에서 다양한 형태의 석유 대체에너지는 온실효과 가스를 배출하지 않는 청정에너지로 개발되고 있으며, 특히 해상풍력은 풍력 자원이 풍부하고 육상보다 풍력 감소가 상대적으로 작아 다양하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 해상 풍력기초의 세굴현상을 분석하기 위해서 Flow-3D 모형을 이용하여 모노 파일과 삼각대 파일 기초에 대하여 수치모의를 수행 하였다. 직경이 다른(D=5.0 m, d=1.69 m) 모노 파일 형식과 직경이 동일한(D=5.0 m) 모노파일에 대하여 세굴현상을 평가하 였다. 수치해석 결과, 동일한 직경을 가진 모노파일에서 하강류가 증가되었으며, 최대세굴심은 약 1.7배 이상 발생하였다. 삼각대 파일에 대하여 관측유속과 극치파랑 조건을 상류경계조건으로 각각 적용한 후 세굴현상을 평가하였다. 극치파랑조건 을 적용한 경우 최대 세굴심은 약 1.3배 정도 깊게 발생하였다. LES 모형을 적용하였을 경우 세굴심은 평형상태에 도달한 반면, RNG  모형은 해석영역 내 전반적으로 세굴현상이 발생하였으며, 세굴심은 평형상태에 도달하지 않았다. 해상풍 력기초에 대하여 세굴현상을 평가하기 위해서 수치모형 적용시 파랑조건 및 LES 난류모형을 적용하는 것이 타당할 것으로 판단된다.

Various types of alternative energy sources to petroleum are being developed both domestically and internationally as clean energy that does not emit greenhouse gases. In particular, offshore wind power has been studied because the wind resources are relatively limitless and the wind power is relatively smaller than onshore. In this study, to analyze the scour phenomenon around offshore wind foundations, mono pile and tripod pile foundations were simulated using a FLOW-3D model. The scour phenomenon was evaluated for mono piles: one is a pile with a 5 m diameter and d=1.69 m and the other is a pile with a 5 m diameter. Numerical analysis showed that in the latter, the falling-flow increased and the maximum scour depth occurred more than 1.7 times. For a tripod pile foundation, the measured velocity and the maximum wave condition were applied to the upstream boundary condition, respectively, and the scour phenomenon was evaluated. When the maximum wave condition was applied, the maximum scour depth occurred more than about 1.3 times. When the LES model was applied, the scour depth reached equilibrium, whereas the numerical results of the RNG model show that the scour phenomenon occurred in the entire boundary area and the scour depth did not reach equilibrium. To evaluate the scour phenomenon around offshore wind foundations, it is reasonable to apply the wave condition and the LES turbulence model to numerical model applications.

Keywords : Flow-3D, LES model, Mono pile, Offshore wind foundation, RNG k-e model, Scour phenomenon, Tripod pile

서론

지구환경문제에 대한 관심이 증가되고 있는 현실에 서, 풍력발전은 석유 대체에너지로서 뿐만 아니라, 이산 화탄소 등 온실효과 가스를 배출하지 않는 청청에너지의 발전방식으로 국내․외에서 개발이 증가되고 있다. 특 히, 해상풍력은 풍력 자원이 풍부하고, 육상보다 풍력 감 소가 상대적으로 작아 전기 출력량이 크기 때문에 신재 생에너지원 확보 차원에서 국내․외 해상풍력단지 사업 계획이 수립되어 추진되고 있는 실정이다. Fig. 1은 세계 최대 네델란드 해상풍력단지인 Nysted Offshore Wind Farm의 사진이다.

Fig. 1. Nysted Offshore Wind Farm
Fig. 1. Nysted Offshore Wind Farm

하천 내 교각 주변에서 세굴 현상은 발생하며 교각의 안정성 측면에서 세굴보호공을 설치한다. 해양에서 해상 풍력발전 기초를 설치할 경우 구조물로 인해 교란된 흐 름은 세굴을 유발시킨다. 따라서 해상풍력기초를 계획할 경우 안정성 측면에서 세굴현상을 검토할 필요가 있다. 특히 하천의 경우 교각 세굴보호공에 대하여 다양한 공 법들이 설계에 반영되고 있으나, 해양구조물 기초에 대 한 연구는 미흡한 상태이다.

이에 본 연구에서는 수치모 형을 이용하여 해상풍력기초에 대한 세굴현상을 분석하 였다. 수치모형을 이용하여 세굴현상을 예측함에 있어서 본 연구와 연관된 연구동향으로는 양원준과 최성욱(2002) 은 FLOW-3D 모형을 이용하여 세굴영향 평가를 함에 있어서 난류모형을 비교․분석 하였다. 전반적으로 수리 모형실험 자료와 좀 더 잘 일치하는 난류모형은 LES 모 형으로 분석되었다[1]. 여창건 등(2010)은 세굴영향 평 가를 위해 FLOW-3D 모형을 이용할 경우 세굴에 미치 는 중요한 인자에 대하여 매개변수 민감도분석을 수행하 였다.

검토결과, 세굴에 민감한 변수는 유사의 입경, 세 굴조절계수, 안식각 등의 순서로 민감한 것으로 검토되 었다[2]. 오명학 등(2012)은 해상풍력발전기초 시설 주 변에서 FLOW-3D 모형을 이용하여 세굴영향 검토를 수 행하였다. 오명학 등이 검토한 지역은 본 연구 지역과 동 일한 지역이나 경계조건 및 세굴평가에서 가장 중요한 평균입경이 다르다. 세굴검토를 위해 수치모형에 입력한 경계조건은 대조기 창조 최강유속 1.0 m/s을 상류경계조 건으로, 평균입경은 0.0353 mm를 적용하였다. 이와 같은 조건에서 모노파일에서 발생하는 최대세굴심은 약 5.24 m로 분석되었다[3].

Stahlmann과 Schlurmann(2010)은 본 과업에서 적용할 해상풍력기초와 유사한 기초를 가진 구조물에 대하여 수리모형실험을 수행하였다. 연구대상 지역은 독일 해안가에 의한 해상풍력단지에 대하여 삼각 대 형식의 해상풍력기초에 대하여 1/40과 1/12 축척으로 각각 수리모형실험을 수행하였다. 1/40과 1/12 축척에 따라서 세굴분포양상 및 최대세굴심의 위치가 다르게 관 측되었다[4].

본 연구에서는 3차원 수치모형인 Flow-3D를 이용하 여 세굴현상을 평가함에 있어서, 파일 형상 변화, 경계조 건이 다른 경우 및 서로 다른 난류모형을 적용하였을 경 우에 대하여 수치해석이 국부세굴 현상에 미치는 영향을 검토하였다. 이와 같은 연구는 향후 수치모형을 이용하 여 해상풍력발전 기초에 대하여 세굴현상을 평가함에 있 어서 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

Fig. 2. Shape of Pile
Fig. 2. Shape of Pile
Fig. 3. Boundary Area and Grid of Flow-3D
Fig. 3. Boundary Area and Grid of Flow-3D
Fig. 4. Scour around Monopile
Fig. 4. Scour around Monopile
Fig. 5. Velocity Development around Monopile
Fig. 5. Velocity Development around Monopile
Fig. 6. Flow Phenomenon and Scour around Tripod Pile Foundation
Fig. 6. Flow Phenomenon and Scour around Tripod Pile Foundation
Fig. 7. Scour according to Turbulence Models(RNG k-e & LES Model)
Fig. 7. Scour according to Turbulence Models(RNG k-e & LES Model)

결론

본 연구에서는 해상풍력기초 형식이 모노파일과 삼각 대 파일일 경우 세굴현상을 평가하기 위해서 3차원 수치 모형인 Flow-3D를 이용하였다. 직경이 서로 다른(D=5.0 m, d=1.69 m) 모노파일과 직경이 동일한(D=5.0 m) 모노파일에 대하여 LES 모형 을 적용하여 세굴현상을 평가하였다. 서로 다른 직경을 가진 모노파일 주변에서 최대 세굴심은 4.13 m, 동일한 직경을 가진 모노파일 주변에서는 7.13 m의 최대 세굴 심이 발생하였다. 또한 동일한 직경을 가진 파일에서 하 강류가 증가되어 최대세굴심이 증가된 것으로 분석되었 다. 수치해석 결과, 세굴에 대한 기초의 안정성 측면에서 서로 다른 직경을 가진 기초 형식이 유리한 것으로 분석 되었다. 수치모형을 이용하여 세굴현상을 평가함에 있어서 경 계조건 및 난류모형의 선정은 중요하다. 본 연구에서는 서로 다른 직경을 가진 삼각대 형식의 해상풍력기초에 대하여 상류경계조건으로 관측유속과 극치파랑조건을 각각 적용하였을 경우 세굴현상을 평가하였다. 극치파랑 조건을 적용하였을 경우가 최대세굴심이 약 1.3배 정도 깊게 발생하였다. 또한 극치파랑조건에서 RNG 과 LES 모형을 적용하여 세굴현상을 평가하였다. LES 모 형을 적용하였을 경우 파일 주변에서 세굴현상이 발생하 였으며, 세굴심은 일정시간이 경과된 후에는 증가되지 않는 평형상태에 도달하였다. 그러나 RNG 모형을 적용한 경우는 평형상태에 도달하지 않고 계속해서 세굴 이 진행되어 세굴심을 평가할 수 없었다. 현재 해양구조 물 기초에 대한 세굴현상 연구는 미흡한 상태로 하천에 서 교각 세굴현상을 검토하기 위해서 적용되는 경계조건 을 적용하기보다는 해상 조건인 파랑조건을 적용하여 검 토하는 것이 기초의 안정성 측면에서 유리할 것으로 판 단된다. 또한 정확한 세굴현상을 예측하기 위해서는 RNG 모형보다는 LES 모형을 적용하는 것이 타당 할 것으로 판단된다. 향후 해상풍력기초에 대한 세굴관측을 수행하여 수치 모의 결과와 비교․분석이 필요하며, 또한 다양한 파랑 조건에서 난류모형에 대한 비교․분석이 필요할 것으로 생각된다.

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DOI: https://doi.org/10.1063/1.858424

Flow on the inclined drop with bat-shaped elements: (a) Non-submerged flow

Numerical Methods in Civil Engineering

Rasoul Daneshfaraz*, Ehsan Aminvash**, Silvia Di Francesco***, Amir Najibi**, John Abraham****

토목공학의 수치해석법

Abstract

The main purpose of this study is to provide a method to increase energy dissipation on an inclined drop. Therefore, three types of rough elements with cylindrical, triangular and batshaped geometries are used on the inclined slope in the relative critical depth range of 0.128 to 0.36 and the effect of the geometry of these elements is examined using Flow 3D software. The results showed demonstrate that the downstream relative depth obtained from the numerical analysis is in good agreement with the laboratory results. The application of rough elements on the inclined drop increased the downstream relative depth and also the relative energy dissipation. The application of rough elements on the sloping surface of the drop significantly reduced the downstream Froude number, so that the Froude number in all models ranging from 4.7~7.5 to 1.45~3.36 also decreased compared to the plain drop. Bat-shaped elements are structurally smaller in size, so the use of these elements, in addition to dissipating more energy, is also economically viable.

이 연구의 주요 목적은 경사진 낙하에서 에너지 소산을 증가시키는 방법을 제공하는 것입니다. 따라서 0.128 ~ 0.36의 상대 임계 깊이 범위에서 경사면에 원통형, 삼각형 및 박쥐 모양의 형상을 가진 세 가지 유형의 거친 요소가 사용되며 이러한 요소의 형상의 영향은 Flow 3D 소프트웨어를 사용하여 조사됩니다. 결과는 수치 분석에서 얻은 하류 상대 깊이가 실험실 결과와 잘 일치함을 보여줍니다. 경 사진 낙하에 거친 요소를 적용하면 하류 상대 깊이와 상대 에너지 소산이 증가했습니다. 낙차 경사면에 거친 요소를 적용하면 하류의 Froude 수를 크게 감소시켜 4.7~7.5에서 1.45~3.36 범위의 모든 모델에서 Froude 수도 일반 낙차에 비해 감소했습니다. 박쥐 모양의 요소는 구조적으로 크기가 더 작기 때문에 더 많은 에너지를 분산시키는 것 외에도 이러한 요소를 사용하는 것이 경제적으로도 가능합니다.

Keywords: Downstream depth, Energy dissipation, Froude number, Inclined drop, Roughness elements

Introduction

급수 네트워크 시스템, 침식 수로, 수처리 시스템 및 경사가 큰 경우 흐름 에너지를 더 잘 제어하기 위해 경사 방울을 사용할 수 있습니다. 낙하 구조는 지반의 자연 경사를 설계 경사로 변환하여 에너지 소산, 유속 감소 및 수심 증가를 유발합니다. 따라서 흐름의 하류 에너지를 분산 시키기 위해 에너지 분산 구조를 사용할 수 있습니다. 난기류와 혼합된 물과 공기의 형성은 에너지 소비를 증가 시키는 효과적인 방법입니다. 흐름 경로에서 거칠기 요소를 사용하는 것은 에너지 소산을 위한 알려진 방법입니다. 이러한 요소는 흐름 경로에 배치됩니다. 그들은 종종 에너지 소산을 증가시키기 위해 다른 기하학적 구조와 배열을 가지고 있습니다. 이 연구의 목적은 직사각형 경사 방울에 대한 거칠기 요소의 영향을 조사하는 것입니다.

Fig. 1: Model made in Ardabil, Iran
Fig. 1: Model made in Ardabil, Iran
Fig. 2: Geometric and hydraulic parameters of an inclined drop equipped with roughness elements
Fig. 2: Geometric and hydraulic parameters of an inclined drop equipped with roughness elements
Fig. 3: Views of the incline with (a) Bat-shaped, (b) Cylindrical, (c) Triangular roughness elements
Fig. 3: Views of the incline with (a) Bat-shaped, (b) Cylindrical, (c) Triangular roughness elements
Fig. 4: Geometric profile of inclined drop and boundary conditions with the bat-shape roughness element
Fig. 4: Geometric profile of inclined drop and boundary conditions with the bat-shape roughness element
Fig. 5: Variation of the RMSE varying cell size
Fig. 5: Variation of the RMSE varying cell size
Fig. 6: Numerical and laboratory comparison of the downstream relative depth
Fig. 6: Numerical and laboratory comparison of the downstream relative depth
Fig. 7: Flow profile on inclined drop in discharge of 5 L/s: (a) Without roughness elements; (b) Bat-shaped roughness element; (c) Cylindrical roughness element; (d) Triangular roughness element
Fig. 7: Flow profile on inclined drop in discharge of 5 L/s: (a) Without roughness elements; (b) Bat-shaped roughness element; (c) Cylindrical roughness element; (d) Triangular roughness element
Fig. 8: Relative edge depth versus the relative critical depth
Fig. 8: Relative edge depth versus the relative critical depth
Flow on the inclined drop with bat-shaped elements: (a) Non-submerged flow
Flow on the inclined drop with bat-shaped elements: (a) Non-submerged flow
Fig. 9: Flow on the inclined drop with bat-shaped elements: (b) Submerged flow
Fig. 9: Flow on the inclined drop with bat-shaped elements: (b) Submerged flow
Fig. 10: Relative downstream depth versus the relative critical depth
Fig. 10: Relative downstream depth versus the relative critical depth
Fig. 11: Relative downstream depth versus the relative critical depth
Fig. 11: Relative downstream depth versus the relative critical depth

Conclusions

현재 연구에서 FLOW-3D 소프트웨어를 사용하여 한 높이, 한 각도, 밀도 15% 및 지그재그 배열에서 삼각형, 원통형 및 박쥐 모양의 형상을 가진 세 가지 유형의 거칠기 요소를 사용하여 경사 낙하 수리학적 매개변수에 대한 거칠기 요소 형상의 영향 평가되었다. VOF 방법을 사용하여 자유 표면 흐름을 시뮬레이션하고 초기에 3개의 난류 모델 RNG, k-ɛ 및 kω를 검증에 사용하고 이를 검토한 후 RNG 방법을 사용하여 다른 모델을 시뮬레이션했습니다. 1- 수치 결과에서 얻은 부드러운 경사 방울의 하류 상대 깊이는 실험실 데이터와 매우 좋은 상관 관계가 있으며 원통형 요소가 장착 된 경사 방울의 상대 에지 깊이 값이 가장 높았습니다. 2- 하류 상대깊이는 임계상대깊이가 증가함에 따라 상승하는 경향을 나타내어 박쥐형 요소를 구비한 경사낙하와 완만한 경사낙하가 각각 하류상대깊이가 가장 높고 가장 낮았다. 3- 하류 깊이의 증가로 인해 상대적 임계 깊이가 증가함에 따라 상대적 에너지 소산이 감소합니다. 한편, 가장 높은 에너지 소산은 박쥐 모양의 요소가 장착된 경사 낙하와 관련이 있으며 가장 낮은 에너지 소산은 부드러운 낙하와 관련이 있습니다. 삼각형, 원통형 및 박쥐 모양의 거친 요소가 장착된 드롭은 부드러운 드롭보다 각각 65%, 76% 및 85% 더 많은 흐름 에너지를 소산합니다. 4- 낙차의 경사면에 거친 요소를 적용하여 다운 스트림 Froude 수를 크게 줄여 4.7 ~ 7.5에서 1.45 ~ 3.36까지의 모든 모델에서 Froude 수가 부드러운 낙하에 비해 감소했습니다. 또한, 다른 원소보다 부피가 작은 박쥐 모양의 거칠기의 부피로 인해 이러한 유형의 거칠기를 사용하는 것이 경제적입니다.

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FLOW-3D AM 미세 구조 예측 | 열 응력 해석

미세 구조 예측

냉각 속도 및 온도 구배와 같은 FLOW-3D AM 데이터를 미세 구조 모델에 입력하여 결정 성장 및 수상 돌기 암 간격을 예측할 수 있습니다. 

레이저 파우더 베드 융합으로 제작 된 니켈 기반 초합금의 열전달, 유체 흐름 및 응고 미세 구조 모델링

오하이오 주립 대학의 연구원들은 니켈 기반 초합금의 미세 구조 진화를 예측하기 위해 용융 풀과 고체 / 액체 인터페이스의 적절한 위치에서 열 구배 및 냉각 속도 데이터를 추출했습니다.

참조 : YS Lee and W. Zhang, Modeling of heat transfer, fluid flow and solidification microstructure of nickel-base superalloy fabricated by laser powder bed fusion , S2214-8604 (16) 30087-2, doi.org/10.1016/j.addma .2016.05.003 , ADDMA 86.
참조 : YS Lee and W. Zhang, Modeling of heat transfer, fluid flow and solidification microstructure of nickel-base superalloy fabricated by laser powder bed fusion , S2214-8604 (16) 30087-2, doi.org/10.1016/j.addma .2016.05.003 , ADDMA 86.

열 응력 | Thermal Stresses

FLOW-3D AM 시뮬레이션의 결과를 ABAQUS 또는 MSC NASTRAN과 같은 FEA 소프트웨어에 입력하여 추가 열 응력 분석을 실행할 수 있습니다. 여기에서 T- 조인트의 레이저 용접 시뮬레이션 결과를 추가 응력 분석을 위해 ABAQUS로 가져 오는 방법을 볼 수 있습니다. 마찬가지로 LPBF 시뮬레이션에서 응고 된 용융 풀 데이터의 결과를 사용하여 다른 FEA 소프트웨어에서 열 응력 및 왜곡 분석을 연구 할 수 있습니다.

Thermal Stresses Analysis Fig1
Thermal Stresses Analysis Fig1
Thermal Stresses Analysis Fig2
Thermal Stresses Analysis Fig2

Thermal Stresses Case Study

Directed Energy Deposition

DED (Directed Energy Deposition)는 레이저 또는 전자 빔과 같은 에너지 소스를 사용하여 가열 및 융합되는 와이어 또는 분말을 증착하여 부품을 만드는 적층 제조 공정입니다. FLOW-3D AM 은 분말 또는 와이어 이송 속도 및 크기 특성, 레이저 출력 및 스캔 속도와 같은 공정 매개 변수를 고려하여 DED 공정을 시뮬레이션 할 수 있습니다. 또한, 기판과 분말 재료의 서로 다른 합금에 대해 독립적 인 열 물리적 재료 특성을 정의하여 다중 재료 DED 프로세스를 시뮬레이션 할 수 있습니다. 

레이저 물리학의 구현과 열 전달, 응고, 표면 장력, 차폐 가스 효과 및 반동 압력을 포함한 압력 효과를 통해 연구원은 결과 용접 비드의 강도 및 균일성에 대한 공정 매개 변수의 영향을 정확하게 분석 할 수 있습니다. 또한 이러한 시뮬레이션을 여러 레이어로 확장하여 후속 레이어 간의 융합을 분석 할 수 있습니다. 

FLOW DEM

FLOW-3D DEM Module 개요

FLOW DEM 은 FLOW-3D 의 기체 및 액체 유동 해석에 DEM(Discrete Element Method : 개별 요소법)공법인 입자의 거동을 분석해주는 모듈입니다.

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주요 기능 : 고체 요소의 충돌, 스프링(Spring) / 대시 포트(Dash Pot) 모델 적용 Void, 1 fluid, 2 fluid(자유 계면 포함) 각각의 모드에 대응 가변 밀도 / 가변 직경 입자 크기조절로 입자 특성을 유지하면서 입자 수를 감소 독립적인 DEM의 Sub Time Step 이용

Discrete Element Method : 개별 요소법

다수의 고체 요소의 충돌 운동을 분석하는 데 유용합니다. 유동 해석과 함께 사용하면 광범위한 용도에 응용을 할 수 있습니다.

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입자 간의 충돌

Voigt model은 스프링(Spring) 및 대시 포트(Dash pot)의 조합에 의해 입자 충돌 시의 힘을 평가합니다. 탄성력 부분은 스프링 모델에서,
비탄성 충돌의 에너지 소산부분은 대시 포트 모델에서 시뮬레이션되고 있으며, 중량 및 항력은 작용하는 외력으로 고려 될 수 있습니다.

분석 모드

기본적으로 이용하는 운동 방정식은 FLOW-3D 에 사용되는 질량 입자의 운동 방정식과 같은 것이지만, 여기에 DEM으로
평가되는 항목이 추가되기 형태로되어 있으며, 실제 시뮬레이션으로는 ‘void + DEM’, ‘1 Fluid + DEM’ , ‘ 1 Fluid 자유계면 + DEM ‘을 기본 유동 모드로 취급이 가능합니다.

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입자 유형

입자 타입도 표준 기능의 질량 입자 모델처럼 입자 크기 (반경)와 밀도가 동일한 것 외, 크기는 같지만 밀도가 다른 것이나 밀도는 같지만 크기가 다른 것 등도 취급 가능합니다. 이로 인해 표준 질량 입자 모델에서는 입자 간의 상호 작용이 고려되어 있지 않기 때문에 모든 아래에 가라 앉아 버리고 있었지만, FLOW DEM을 이용하여 기하학적 관계를 평가하는 것이 가능합니다.

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응용 분야

1. Mechanical Engineering 분야

수지 충전, 스쿠류 이송, 분말 이송 / Resin filling, screw conveyance, powder conveyance

2. Civil Engineering분야

3. Civil Engineering 분야

파편, 자갈, 낙 성/ Debris flow, gravel, falling rock

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3. Chemical Engineering, Pharmaceutics 분야

유동층, 사이클론, 교반기 / Fluidized bed, cyclone, stirrer

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4. MEMS, Electrical Engineering 분야

하전 입자를 포함한 전기장 해석 등

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입자 그룹 가시화

그룹 가시화

DEM은 일반적으로 다수의 입자를 필요로하는 분석을 상정하고 있습니다. 
다만 이 경우, 계산 부하가 높아 지므로 현실적인 계산자원을 고려하면, 입자 수가 너무 많아 현실적으로 취급 할 수 없는 경우 입자의 특성은 유지하고 숫자를 줄여 가시화할 필요가 있습니다 .
일반적인 유동해석 계산의 메쉬 해상도에 해당합니다.
메쉬 수 많음 (계산 부하 큼) → 소 (계산 부하 적음)
입자 수 다 (계산 부하 큼) → 소 (계산 부하 적음)

원래 입자수

입자 사이즈를 키운경우

그룹 가시화

  • 입자 수를 줄이기 위해 그대로 입경을 크게했을 경우와 그룹 가시화 한 경우의 비교.
  • 입자 크기를 크게하면 개별 입자 특성이 달라지기 때문에 거동이 달라진다. (본 사례에서는 부력이 커진다.)
  • 그룹 가시화의 경우 개별 특성은 동일 원래의 거동과 대체로 일치한다.

주조 시뮬레이션에 DEM 적용

그룹 가시화 비교 예

그룹 가시화한 경우와 입경을 크게하여 수를 줄인 경우, 입경을 크게하면
개별 입자 특성이 변화하여 거동이 바뀌어 버리기 때문에 실제 계산으로는 사용할 수 어렵습니다.

중자 모래 분사 분석

DEM에서의 계산부하를 생각할 때는 입자모델에 의한 안정제한을 고려해야 하지만 서브타임스텝이라는 개념을 도입함으로써 입자의 경우와 유체의 경우의 타임스텝을 바꾸고 필요이상으로 계산시간을 들이지 않고 효율적으로 계산하는 것을 가능하게 하고 있습니다.

이를 통해 예를 들어 중자사 분사 시뮬레이션 실험에서는 이러한 문제로 자주 이용되는 빙엄 유체에서는 실험과의 정합성이 별로 좋지 않기 때문에 당사에서는 이전부터 입상류 모델이라는 모델을 개발하고 연속체로부터의 접근에서도 실험과의 높은 정합성을 실현할 수 있는 모델화를 해왔는데, 이번에 DEM을 사용해도 그것과 거의 같은 결과를 얻습니다. 할 수 있음을 확인할 수 있었다.

Reference :

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  • Development and use of simulation in the Design of Blown Cores and Moulds

FLOW-3D AM

flow3d AM-product
FLOW-3D AM-product

와이어 파우더 기반 DED | Wire Powder Based DED

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

와이어 기반 DED | Wire Based DED

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

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

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

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

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

레이저 파우더 베드 퓨전 (L-PBF)

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

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

파우더 베드 부설 공정

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

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

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

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

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

Melting | 파우더 베드 용해

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

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

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

Multilayer | 다층 적층 제조

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

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

다층 적층 적층 제조 시뮬레이션

LPBF의 키홀 링 | Keyholing in LPBF

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

바인더 분사 (Binder jetting)

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

Scan Strategy | 스캔 전략

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

Beam Shaping | 빔 형성

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

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

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

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

다중 재료 용접 사례 연구

이종 금속의 레이저 키홀 용접에서 금속 혼합 조사

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

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

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

electromagnetic metal casting computation designs Fig1

A survey of electromagnetic metal casting computation designs, present approaches, future possibilities, and practical issues

The European Physical Journal Plus volume 136, Article number: 704 (2021) Cite this article

Abstract

Electromagnetic metal casting (EMC) is a casting technique that uses electromagnetic energy to heat metal powders. It is a faster, cleaner, and less time-consuming operation. Solid metals create issues in electromagnetics since they reflect the electromagnetic radiation rather than consume it—electromagnetic energy processing results in sounded pieces with higher-ranking material properties and a more excellent microstructure solution. For the physical production of the electromagnetic casting process, knowledge of electromagnetic material interaction is critical. Even where the heated material is an excellent electromagnetic absorber, the total heating quality is sometimes insufficient. Numerical modelling works on finding the proper coupled effects between properties to bring out the most effective operation. The main parameters influencing the quality of output of the EMC process are: power dissipated per unit volume into the material, penetration depth of electromagnetics, complex magnetic permeability and complex dielectric permittivity. The contact mechanism and interference pattern also, in turn, determines the quality of the process. Only a few parameters, such as the environment’s temperature, the interference pattern, and the rate of metal solidification, can be controlled by AI models. Neural networks are used to achieve exact outcomes by stimulating the neurons in the human brain. Additive manufacturing (AM) is used to design mold and cores for metal casting. The models outperformed the traditional DFA optimization approach, which is susceptible to local minima. The system works only offline, so real-time analysis and corrections are not yet possible.

Korea Abstract

전자기 금속 주조 (EMC)는 전자기 에너지를 사용하여 금속 분말을 가열하는 주조 기술입니다. 더 빠르고 깨끗하며 시간이 덜 소요되는 작업입니다.

고체 금속은 전자기 복사를 소비하는 대신 반사하기 때문에 전자기학에서 문제를 일으킵니다. 전자기 에너지 처리는 더 높은 등급의 재료 특성과 더 우수한 미세 구조 솔루션을 가진 사운드 조각을 만듭니다.

전자기 주조 공정의 물리적 생산을 위해서는 전자기 물질 상호 작용에 대한 지식이 중요합니다. 가열된 물질이 우수한 전자기 흡수재인 경우에도 전체 가열 품질이 때때로 불충분합니다. 수치 모델링은 가장 효과적인 작업을 이끌어 내기 위해 속성 간의 적절한 결합 효과를 찾는데 사용됩니다.

EMC 공정의 출력 품질에 영향을 미치는 주요 매개 변수는 단위 부피당 재료로 분산되는 전력, 전자기의 침투 깊이, 복합 자기 투과성 및 복합 유전율입니다. 접촉 메커니즘과 간섭 패턴 또한 공정의 품질을 결정합니다. 환경 온도, 간섭 패턴 및 금속 응고 속도와 같은 몇 가지 매개 변수 만 AI 모델로 제어 할 수 있습니다.

신경망은 인간 뇌의 뉴런을 자극하여 정확한 결과를 얻기 위해 사용됩니다. 적층 제조 (AM)는 금속 주조용 몰드 및 코어를 설계하는 데 사용됩니다. 모델은 로컬 최소값에 영향을 받기 쉬운 기존 DFA 최적화 접근 방식을 능가했습니다. 이 시스템은 오프라인에서만 작동하므로 실시간 분석 및 수정은 아직 불가능합니다.

electromagnetic metal casting computation designs Fig1
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electromagnetic metal casting computation designs Fig2
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electromagnetic metal casting computation designs Fig3
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electromagnetic metal casting computation designs Fig4
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electromagnetic metal casting computation designs Fig5
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electromagnetic metal casting computation designs Fig6
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electromagnetic metal casting computation designs Fig7
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electromagnetic metal casting computation designs Fig8
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electromagnetic metal casting computation designs Fig9
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Fig6. 실험실 연구에서 계단식 오버 플로우에 대한 쐐기 요소의 선택된 형상 및 배열

Numerical and Experimental Study of Wedge Elements Influence on Hydraulic Parameters and Energy Dissipation over Stepped Spillway in Skimming Flow Regime

Wedge Elements의 수치 및 실험적 연구가 스키밍 흐름 체제에서 계단식 배수로에 대한 유압 매개 변수 및 에너지 소산에 미치는 영향

Authors

  • Kiyoumars Roushangar  1 ; samira akhgar 2
  • 1 Civil Engineering Department, Tabriz University, Tabriz, Iran.
  • 2 Water Engineering Department, Faculty of Civil Engineering, Tabriz University, Tabriz, Iran

Abstract

A stepped spillway is a hydraulic and cost-effective measure to dissipate the energy of large water flow over the spillway. Due to some limitations in stepped spillways, this study has intended a plan to increase and improve the effectiveness of energy depreciation. For this purpose, the effect of the wedge-shaped elements on the velocity and pressure changes over the steps, water level, and energy dissipation downstream the stepped spillway are evaluated.In this regard, several forms of wedge elements are studied with changes in wedge arrangement and the rate of discharge by using a numerical model of Flow-3D, and the appropriate models from the aspect of the most energy depreciation are selected and studied in the laboratory.In the laboratory, 25 experiments were performed on 5 physical models. Numerical and experimental results show that the addition of wedge elements on the stepped spillway has reduced the velocity and water depth downstream of the spillway to about 80% and 30%, respectively, and the energy dissipation over the stepped spillway increased by about 2.7 times. Also, by drawing the distribution profiles of pressure on the edge and the floor of steps, it was observed that the negative pressure in the horizontal section turned into a positive one. Also, negative pressure in the vertical section decreased up to 96% and positive pressure increased about 2 times. As well as increasing the density of the elements, the results that increase the energy dissipation are going to be more remarkable.

요약계단식 배수로는 배수로를 통해 큰 물 흐름의 에너지를 분산시키는 유압적이고 비용 효율적인 조치입니다. 계단식 배수로의 일부 한계로 인해 본 연구는 에너지 감가 상각의 효과를 높이고 개선하기위한 계획을 세웠습니다. 이를 위해 계단, 수위 및 계단식 배수로 하류의 에너지 소실에 대한 속도 및 압력 변화에 대한 쐐기 모양 요소의 영향을 평가합니다. 이와 관련하여 Flow-3D의 수치 모델을 이용하여 쐐기 배열 및 배출 속도의 변화로 여러 형태의 쐐기 요소를 연구하고 가장 에너지 감가 상각 측면에서 적절한 모델을 선택하여 실험실에서 연구합니다. .실험실에서는 5 개의 물리적 모델에 대해 25 개의 실험이 수행되었습니다. 수치 및 실험 결과에 따르면 계단식 배수로에 쐐기 요소를 추가하면 배수로 하류의 속도와 수심이 각각 약 80 % 및 30 %로 감소했으며 계단식 배수로에 대한 에너지 소산은 약 2.7 배 증가했습니다. 또한 계단의 가장자리와 바닥의 압력 분포 프로파일을 그려서 수평 단면의 부압이 양압으로 변하는 것을 관찰했습니다. 또한 수직 부의 부압은 96 %까지 감소했고 양압은 약 2 배 증가했습니다. 요소의 밀도를 높이는 것 외에도 에너지 소산을 증가시키는 결과가 더욱 두드러 질 것입니다.

키워드

Stepped spillway Wedge elements Change of the velocity and pressure Energy dissipation Flow-3D, 계단식 방수로, 웨지 요소 , 속도와 압력의 변화 , 에너지 소산 


Fig. 1. Geometry and alignment of the wedges in the numerical study    Fig. 2. Secondary water depth versus unit flow rate in the simple stepped spillway and stepped spillway with wedge elements.
Fig. 1. Geometry and alignment of the wedges in the numerical study Fig. 2. Secondary water depth versus unit flow rate in the simple stepped spillway and stepped spillway with wedge elements.
Fig6. 실험실 연구에서 계단식 오버 플로우에 대한 쐐기 요소의 선택된 형상 및 배열
Fig6. 실험실 연구에서 계단식 오버 플로우에 대한 쐐기 요소의 선택된 형상 및 배열

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Numerical simulation of energy dissipation in crescent-shaped contraction of the flow path

Numerical simulation of energy dissipation in crescent-shaped contraction of the flow path

Authors

1 Professor, Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, University of Maragheh, Iran.
2 M.sc student, Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, University of Maragheh, Iran.
3 M.sc student, Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, University of Maragheh, Iran

Abstract

One of the methods of controlling and reducing flow energy is the use of energy dissipating structures and the formation of hydraulic jumps. One of these types of structures is the constriction elements in the flow path, which leads to a decrease in the energy of the passing flow. In the present study, the effect of crescent-shaped contraction as an energy dissipating structure in the supercritical flow path has been investigated using FLOW-3D software. Examining the simulation results, the RNG turbulence model due to its higher accuracy and lower relative error and absolute error percentage than other models, among the RNG turbulence models, k-ε, k-ω and LES was selected. In this study, the amplitude of the Froude number after the gate as the most effective dimensionless parameter in energy dissipation varied from 2.8 to 7.5 and the values of stenosis on both sides are 5 and 7.5 cm. The results show that in all cases of using the crescent-shaped contractions, the energy consumption due to the contraction is 5 and 7.5 cm, respectively, based on the energy drop relative to the upstream of 24.62% and 29.84% and compared to the downstream 46.14% and 48.42% more than the classic free jump. Also, by examining the obtained results, it was observed that the crescent-shaped contractions have a better performance in terms of energy loss compared to the sudden contraction, obtained from the studies of previous researchers. Based on the simulation results, with increasing the upstream Froude number, the relative energy dissipation to the upstream and downstream crescent-shaped contraction increased so that the use of contraction elements reduces the downstream Froude number of the contracted section in the range of 1.6 to 3/2.

흐름 에너지를 제어하고 줄이는 방법 중 하나는 에너지 소산 구조를 사용하고 유압 점프를 형성하는 것입니다. 이러한 유형의 구조 중 하나는 흐름 경로의 수축 요소로, 통과하는 흐름의 에너지를 감소시킵니다. 현재 연구에서는 초 임계 유동 경로에서 에너지 소산 구조로서 초승달 모양의 수축 효과가 FLOW-3D 소프트웨어를 사용하여 조사되었습니다. 시뮬레이션 결과를 살펴보면 RNG 난류 모델 중 k-ε, k-ω, LES 중에서 다른 모델보다 정확도가 높고 상대 오차와 절대 오차 비율이 낮은 RNG 난류 모델을 선택했습니다. 이 연구에서 에너지 소산에서 가장 효과적인 무 차원 매개 변수 인 게이트 뒤의 Froude 수의 진폭은 2.8에서 7.5까지 다양했으며 양쪽의 협착 값은 5cm와 7.5cm입니다. 결과는 초승달 모양의 수축을 사용하는 모든 경우에서 수축으로 인한 에너지 소비는 각각 5cm와 7.5cm로 상류에 비해 에너지 강하가 24.62 % 및 29.84 %이고 하류와 비교됩니다. 고전적인 자유 점프보다 46.14 % 및 48.42 % 더 많습니다. 또한 얻어진 결과를 살펴보면 초승달 모양의 수축이 이전 연구자들의 연구에서 얻은 갑작스런 수축에 비해 에너지 손실 측면에서 더 나은 성능을 보이는 것으로 나타났습니다. 시뮬레이션 결과에 따르면 상류 Froude 수를 증가 시키면 상류 및 하류 초승달 모양의 수축에 대한 상대적 에너지 소산이 증가하여 수축 요소를 사용하면 수축 된 부분의 하류 Froude 수가 1.6 ~ 3/2 범위에서 감소합니다. .

Keywords

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

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

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

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

ABSTRACT

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

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

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

1. Introduction

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

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

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

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

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

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

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

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

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Figure 1. Cross-sectional dimensions of a V-groove channel

Modeling Open Surface Microfluidics

개방형 표면 미세 유체 모델링

Open surface microfluidic systems are becoming increasingly popular in the fields of biology, biotechnology, medicine, point-of-care (POC) and home care systems. The design of such systems usually involves fluid being transported by capillary forces. Capillarity can enhance fluid transport for small volumes of fluid and can provide a reliable alternative to micro-scale pumping mechanisms. Advantages of capillary systems include:

  • Low cost due to easy and fast fabrication
  • User friendliness due to the simplicity of their design
  • Increased portability ensured by the capillary actuation of fluids
  • Enhanced accessibility caused by the open-surface nature of their design
  • Complete elimination of air bubbles guaranteed by the uniformly moving fluid front

For these reasons, open capillary systems are the preferred design option for various POC systems.

개방형 표면 미세 유체 시스템은 생물학, 생명 공학, 의학, POC (Point-of-Care) 및 홈 케어 시스템 분야에서 점점 인기를 얻고 있습니다. 이러한 시스템의 설계에는 일반적으로 모세관 힘에 의해 유체가 운반됩니다. 모세관은 소량의 유체에 대한 유체 수송을 향상시킬 수 있으며 마이크로 규모 펌핑 메커니즘에 대한 신뢰할 수있는 대안을 제공 할 수 있습니다. 모세관 시스템의 장점은 다음과 같습니다.

  • 쉽고 빠른 제작으로 인한 저렴한 비용
  • 디자인의 단순성으로 인한 사용자 편의성
  • 유체의 모세관 작동으로 인한 휴대 성 향상
  • 디자인의 개방형 특성으로 인한 접근성 향상
  • 균일하게 움직이는 유체 전면으로 보장되는 기포의 완전한 제거

이러한 이유로 개방형 모세관 시스템은 다양한 POC 시스템에서 선호되는 설계 옵션입니다.

모세관 흐름의 시작 조건

V 홈 치수
그림 1. V 홈 채널의 단면 치수 : W = 150 μm, h1 = 300 μm, h2 = 1200 μm, α = 14.5ο.

University at Buffalo와 University of Grenoble의 연구원들의 최근 논문에서 마이크로 그루브가 잠재적으로 모세관 효과를 향상시킬 수있는 방법을 보여주었습니다 [1]. 이 논문의 결과를 바탕으로, FLOW-3D를 사용하여 평행 한 플레이트로 대체 된 좁은 V- 홈 마이크로 채널 내부 유체의 자발적 모세관 흐름 (SCF)에 대한 사례 연구를 논의 할 것  입니다. 모세관 흐름의 시작에 대한 특정 조건이 충족되면 혈류를 모니터링하기위한 POC 시스템의 설계를 위해 전혈과 같은 점성 유체를 사용해도 큰 유체 속도를 얻을 수 있습니다.

모세관 흐름의 조건은 Gibbs 자유 에너지의 최소화를 기반으로 한 정적 접근 방식을 사용하여 이론적으로 설정할 수 있습니다. 보다 구체적으로, 입구 압력이 0 일 때 모세관 흐름이 시작되는 조건은 다음과 같습니다.

(수식 1)           pF/pW < cos⁡ θ

여기서  θ  는 영 접촉각이고  F  및  W  는 각각 유동의 임의 단면에서 자유 및 습식 둘레입니다. 그림 1에 표시된 것과 같은 반각 α 를 갖는 V- 홈 마이크로 채널의  경우 몇 가지 수학적 조작 후 eq. 1은 다음과 같이 다시 작성할 수 있습니다.

(수식 2)         sin α = cos⁡ θ

우리의 경우  α  ≈ 14.5 ο 가 있으므로 모세관 흐름의 조건은  θ  <75.5 o 입니다.

FLOW-3D 에서 시뮬레이션

정적 접근 방식이 SCF의 시작에 관한 중요한 정보를 제공하지만 수치 접근 방식은 현장 진료 장치에서 유동 역학을 연구하는 데 더 적합합니다. 접촉각이 37 °  이고 전혈의 유체 특성 을 갖는 V- 홈 마이크로 채널에 대해 CFD 분석을 수행했습니다 . 혈액의 점도는 거의 일정하기 때문에 흐름 체제는 뉴턴으로 간주됩니다 [1]. 유체 운동이 모세관 효과에 의해서만 발생하도록 모든 경계와 계산 영역 전체에 균일 한 주변 압력이 적용되었습니다. 시뮬레이션은 처음 4mm의 유체 이동을 포함하는 초기 시뮬레이션과 4mm에서 8mm의 유체 이동을 예측하는 재시작 시뮬레이션의 두 부분으로 나뉩니다.

결과 및 검증

처음 8mm 이동에 대한 유동 역학은 그림 2에 나와 있습니다.이 그림은 세 가지 다른 시간에 슬롯에서 전진 인터페이스의 모양을 보여줍니다. 필라멘트 (Concus-Finn 필라멘트)의 점진적인 확장은 주 흐름보다 앞서 볼 수 있습니다.

모세관 흐름 시뮬레이션
그림 2. 세 가지 다른 시간에서 FLOW-3D를 사용하여 진행하는 모세관 흐름의 동적 계산 : (a) 0.04, (b) 0.07 및 (c) 0.11 초와 삽입물 (i1), (i2) 및 (i3) Concus-Finn 필라멘트의 진화 [1].

분석, 수치 및 실험 결과 간의 비교는 그림 3에 나와 있습니다. 수치 예측과 실험 간에는 탁월한 일치가 있습니다. 분석 솔루션도 플롯되었지만 채널 하단에있는 Concus – Finn 필라멘트의 효과가 고려되지 않았기 때문에 수치 및 실험 결과에 대한 유효한 비교를 나타내지 않을 수 있습니다.

모세관 흐름 검증
그림 3. (A) 시간의 함수로서 채널의 속도. 빨간색 점 : FLOW-3D 시뮬레이션 (중간 높이에서); 녹색 점 : 실험 관찰 (채널 중앙 높이); 파선 녹색 선 : 하단 V 홈의 효과를 무시한 분석 속도. (B) 시간의 함수로서 액체 전면의 원점으로부터의 거리. 빨간색 점 : FLOW-3D 시뮬레이션 (중간 높이에서); 녹색 점 : 실험 관찰 (채널 중앙 높이); 파선 녹색 선 : 하단 V 홈의 효과를 무시한 분석 속도 [1].

전혈 이외에도 식용 색소로 착색 한 물과 점성이 높은 알기 네이트 용액을 포함하여 장치가 고점도 유체를 이동시킬 수있는 가능성을 테스트하는 등 다양한 유체를 연구했습니다. 혈액과 같은 고점도 액체는 1 초 이내에 이동할 수 있습니다 (아래 애니메이션 참조).https://www.youtube.com/embed/v4OYoHStJ1w?controls=1&rel=0&playsinline=0&modestbranding=0&autoplay=0&enablejsapi=1&origin=https%3A%2F%2Fwww.flow3d.com&widgetid=1

사례 연구는 상대적으로 큰 점도 (물의 4 배)를 갖는 전혈의 경우 최대 7.5cm / s의 속도를 달성했음을 보여줍니다. 실험 결과 및  FLOW-3D  예측에 따라 전체 채널은 0.2 초 이내에 혈액으로 채워졌습니다. FLOW-3D  시뮬레이션 결과는 실험 관찰 결과와 매우 일치하며, V-groove 내부의 거리에 따라 속도가 감소하지만 장치의 전체 길이에 걸쳐 중요 함을 나타냅니다.

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Hierarchical grain refinement during the laser additive manufacturing of Ti-6Al-4V alloys by the addition of micron-sized refractory particles

Hierarchical grain refinement during the laser additive manufacturing of Ti-6Al-4V alloys by the addition of micron-sized refractory particles

Xiang Wang  Lin-Jie Zhang  Jie Ning  Sen Li  Liang-Liang Zhang  Jian Long
State Key Laboratory for Mechanical Behavior of Materials, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China

Received 22 January 2021, Revised 6 April 2021, Accepted 6 May 2021, Available online 2 June 2021.

Abstract

Ti-6Al-4V alloys mad by additive manufacturing (AM) with slower cooling rate (e. g., direct energy deposition (DED)) generally have the problem of severe coarsening of α phase. This study presents a method to refine the microstructure of the primary β phase formed during the solid–liquid transformation, microstructures formed during the β → α + β transformation, and recrystallized microstructures formed during the repeated heating cycles encountered in AM processes. This is accomplished by the in situ precipitation of nano-sized dispersed high-melting-point yttria Y2O3 particles. The addition of micron-sized particles with high melting points can refine primary crystallized grains and transformed grains corresponding to the secondary phase in Ti-6Al-4V alloys. In addition, they can effectively inhibit the recrystallization and growth of prior-deposited metal grains. The microstructural and tensile properties of laser additive manufactured with filler wire Ti-6Al-4V components with different amounts of Y2O3 (0, 0.12, and 0.22 wt%) were investigated. The refining effect of Y2O3 was significant and the tensile strength of Ti-6Al-4V containing 0.22 wt% Y2O3 in the longitudinal and transverse directions was greater than that of Ti-6Al-4V by approximately 12% and 9%, respectively. Concurrently, there was no loss in the elongation of the material in either direction. The strategy of using micron-sized refractory particles to control phase transformation (primary crystallization, solid-state phase transformation, and recrystallization) can be applied to the AM of different metals, in which microstructures are susceptible to coarsening.

Korea Abstract

더 느린 냉각 속도 (예를 들어, 직접 에너지 증착 (DED))를 가진 적층 제조 (AM)에 의해 미친 Ti-6Al-4V 합금은 일반적으로 α상의 심한 조 대화 문제가 있습니다. 이 연구는 고체-액체 변환 중에 형성된 1 차 β상의 미세 구조, β → α + β 변환 중에 형성된 미세 구조, AM 공정에서 발생하는 반복되는 가열주기 동안 형성된 재결정 화 된 미세 구조를 정제하는 방법을 제시합니다.

이는 나노 크기의 분산 된 고 융점이 트리아 Y2O3 입자의 현장 침전에 의해 달성됩니다. 녹는 점이 높은 미크론 크기의 입자를 추가하면 Ti-6Al-4V 합금의 2 차 상에 해당하는 1 차 결정 입자 및 변형 된 입자를 정제 할 수 있습니다. 또한 사전에 증착 된 금속 입자의 재결정 화 및 성장을 효과적으로 억제 할 수 있습니다.

Y2O3 (0, 0.12, 0.22 wt %)의 양이 다른 필러 와이어 Ti-6Al-4V 성분으로 제조 된 레이저 첨가제의 미세 구조 및 인장 특성을 조사했습니다. Y2O3의 정제 효과는 유의미했으며, Y2O3 0.22 wt %를 세로 및 가로 방향으로 포함하는 Ti-6Al-4V의 인장 강도는 Ti-6Al-4V보다 각각 약 12 ​​% 및 9 % 더 컸습니다.

동시에 어느 방향으로도 재료의 연신율에 손실이 없었습니다. 미크론 크기의 내화 입자를 사용하여 상 변환 (1 차 결정화, 고체 상 변환 및 재결정 화)을 제어하는 ​​전략은 미세 구조가 거칠어지기 쉬운 다양한 금속의 AM에 적용될 수 있습니다.

Hierarchical grain refinement during the laser additive manufacturing of Ti-6Al-4V alloys by the addition of micron-sized refractory particles
Hierarchical grain refinement during the laser additive manufacturing of Ti-6Al-4V alloys by the addition of micron-sized refractory particles
Hierarchical grain refinement during the laser additive manufacturing of Ti-6Al-4V alloys by the addition of micron-sized refractory particles Fig1
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Hierarchical grain refinement during the laser additive manufacturing of Ti-6Al-4V alloys by the addition of micron-sized refractory particles Fig2
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Hierarchical grain refinement during the laser additive manufacturing of Ti-6Al-4V alloys by the addition of micron-sized refractory particles Fig7
Hierarchical grain refinement during the laser additive manufacturing of Ti-6Al-4V alloys by the addition of micron-sized refractory particles Fig7

Keywords

Grain hierarchical refinement, Yttria, Solidification microstructures, Solid phase transition microstructures, Recrystallization microstructures

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

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

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

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

Abstract

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

Korea Abstract

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

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

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

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

1 . 소개

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

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

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

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

2 . 방법론

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

그림 1

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

그림 2

표 1 . . 레이저 용접 매개 변수.

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

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

표 2 . 이 연구에서 고려한 용접 사례.

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

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

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

순수한 알루미늄.

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

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

그림 3
그림 4

3 . 결과

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

그림 5

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

그림 6

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

Fi 7
그림 8

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

그림 9

4 . 토론

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

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

그림 10

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

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

그림 11

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

그림 12

5 . 결론

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

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

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

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

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

CRediT 저자 기여 성명

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

경쟁 관심의 선언

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

감사의 말

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

부록 A . 사용 된 지배 방정식 및 레이저 용접 모델

1 . 지배 방정식 (Cho 및 Woizeschke [ 30 ])

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

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

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

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

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

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

2 . 레이저 용접 모델 (Cho et al. [26] )

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

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

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A new dynamic masking technique for time resolved PIV analysis

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시간 분해 PIV 분석을위한 새로운 동적 마스킹 기술

물체 가시성을 허용하기 위해 형광 코팅과 결합 된 새로운 프리웨어 레이 캐스팅 도구

Journal of Visualization ( 2021 ) 이 기사 인용

Abstract

Time resolved PIV encompassing moving and/or deformable objects interfering with the light source requires the employment of dynamic masking (DM). A few DM techniques have been recently developed, mainly in microfluidics and multiphase flows fields. Most of them require ad-hoc design of the experimental setup, and may spoil the accuracy of the resulting PIV analysis. A new DM technique is here presented which envisages, along with a dedicated masking algorithm, the employment of fluorescent coating to allow for accurate tracking of the object. We show results from measurements obtained through a validated PIV setup demonstrating the need to include a DM step even for objects featuring limited displacements. We compare the proposed algorithm with both a no-masking and a static masking solution. In the framework of developing low cost, flexible and accurate PIV setups, the proposed algorithm is made available through a freeware application able to generate masks to be used by an existing, freeware PIV analysis package.

광원을 방해하는 이동 또는 변형 가능한 물체를 포함하는 시간 해결 PIV는 동적 마스킹 (DM)을 사용해야 합니다. 주로 미세 유체 및 다상 흐름 분야에서 몇 가지 DM 기술이 최근 개발되었습니다. 대부분은 실험 설정의 임시 설계가 필요하며 결과 PIV 분석의 정확도를 떨어 뜨릴 수 있습니다. 여기에는 전용 마스킹 알고리즘과 함께 형광 코팅을 사용하여 물체를 정확하게 추적 할 수있는 새로운 DM 기술이 제시되어 있습니다. 제한된 변위를 특징으로 하는 물체에 대해서도 DM 단계를 포함해야 하는 필요성을 보여주는 검증 된 PIV 설정을 통해 얻은 측정 결과를 보여줍니다. 제안 된 알고리즘을 no-masking 및 static masking 솔루션과 비교합니다. 저비용, 유연하고 정확한 PIV 설정 개발 프레임 워크에서 제안 된 알고리즘은 기존 프리웨어 PIV 분석 패키지에서 사용할 마스크를 생성 할 수 있는 프리웨어 애플리케이션을 통해 사용할 수 있습니다.

Keywords

  • Time resolved PIV, Dynamics masking, Image processing, Vibration inducers, Fluorescent coating

그래픽 개요

소개

PIV (입자 영상 속도계)의 사용은 70 년대 후반 (Archbold 및 Ennos 1972 )이 반점 계측의 확장 (Barker and Fourney 1977 ) 으로 도입된 이래 실험 유체 역학에서 중심적인 역할을 했습니다 . PIV 기술의 기본 아이디어는 유체에 주입된 입자의 속도를 측정하여 유동장을 재구성하는 것입니다. 입자의 크기와 밀도는 확실하게 선택되고 유동을 만족스럽게 따르게 됩니다.

흐름은 레이저 / LED 소스를 통해 조명되고 입자에 의해 산란 된 빛은 추적을 허용합니다. 독자는 리뷰 작품 Grant ( 1997 ), Westerweel et al. ( 2013 년)에 대한 자세한 설명을 참조하십시오. 기본 2D 기술은 고유한 설정으로 발전했으며, 가장 진보 된 것은 단일 / 다중 평면 입체 PIV (Prasad 2000 ) 및 체적 / 단층 PIV (Scarano 2013 )입니다. 광범위한 유동장의 비 침습적 측정이 필요한 산업 및 연구 응용 분야에서 광범위하게 사용되었습니다.

조사된 유동장이 단단한 서있는 경계의 영향을 받는 경우 정적 마스킹 (SM) 접근 방식을 사용하여 PIV 분석을 수행하는 영역에서 솔리드 객체와 그림자가 차지하는 영역을 빼기 위해 주의를 기울여야 합니다. 실제로 이러한 영역에서는 파종 입자를 식별 할 수 없으므로 유속 재구성을 수행 할 수 없습니다. 제대로 처리되지 않으면 이 마스킹 단계는 잘못된 예측으로 이어질 수 있으며, 불행히도 그림자 영역 경계의 근접성에 국한되지 않습니다.

PIV 기술은 획득 프레임 속도를 관심있는 시간 척도로 조정하여 정상 상태 또는 시간 변화 흐름에 적용 할 수 있습니다. 시간의 가변성이 고체 물체의 위치 / 모양과 관련된 경우 이미지를 동적으로 마스킹하기 위해 추가 노력이 필요합니다. 고체 물체뿐만 아니라 다른 유체 단계도 가려야한다는 점에 유의해야합니다 (Foeth et al. 2006). 

이 프로세스는 고체 물체의 움직임이 선험적으로 알려진 경우 비교적 쉬우므로 SM 알고리즘에 대한 최소한의 수정이 목적에 부합 할 수 있습니다. 그러나 고체 물체의 위치 및 / 또는 모양이 알려지지 않은 방식으로 시간에 따라 변할 경우 물체를 동적으로 추적 할 수 있는 마스킹 기술이 필요합니다. PIV 분석을위한 동적 마스킹 (DM) 접근 방식은 현재 상당한 주목을 받고 있습니다 (Sanchis and Jensen 2011 , Masullo 및 Theunissen 2017 , Anders et al. 2019 ) . 시간 분해 PIV 시스템의 확산 덕분에 고속 카메라의 가용성이 높아집니다. 

DM 기술의 주요 발전은 마이크로 PIV 분야에서 비롯됩니다 (Lindken et al. 2009) 마이크로 및 나노 스위 머 (Ergin et al. 2015 ) 및 다상 흐름 (Brücker 2000 , Khalitov 및 Longmire 2002 ) 주변의 유동장을 조사 하려면 정확하고 유연한 알고리즘이 필요합니다. DM 기술은 상용 PIV 분석 소프트웨어 패키지 (TSI Instruments 2014 , DantecDynamics 2018 )에 포함되어 있습니다. 최근 개발 (Vennemann 및 Rösgen 2020 )은 신경망 자동 마스킹 기술의 적용을 예상하지만, 네트워크를 훈련하려면 합성 데이터 세트를 생성해야합니다.

많은 알고리즘은 이미지 처리 기술을 사용하여 개체를 추적하며, 대부분 사용자는 획득 한 이미지에서 추적 할 개체를 강조 표시 할 수있는 임시 실험 설정을 개발해야합니다. 따라서 실험 설정의 설계는 알고리즘의 최종 정확도에 영향을줍니다.

몇 가지 해결책을 구상 할 수 있습니다. 다음에서는 간단한 2D PIV 설정을 참조하지만 대부분의 고려 사항은 더 복잡한 설정으로 확장 할 수 있습니다. PIV 설정에서 객체를 쉽고 정확하게 추적 할 수 있도록 렌더링하는 가장 간단한 방법은 일반적으로 PIV 레이저 시트에 대략 수직 인 카메라를 향한 반사를 최대화하는 방향을 가리키는 추가 광원을 사용하여 조명하는 것입니다. 이 순진한 솔루션과 관련된 주요 문제는 PIV의 ROI (관심 영역)를 비추 지 않고는 광원을 움직이는 물체에만 겨냥하는 것이 사실상 불가능하여 시딩에 의해 산란 된 레이저 광 사이의 명암비를 감소 시킨다는 것입니다. 입자와 어두운 배경.

카메라의 프레임 속도가 높을수록 센서에 닿는 빛의 양이 적다는 사실로 인해 상황이 가혹 해집니다. 고체 물체의 움직임과 유동 입자가 모두 사용 된 설정의 획득 속도에 비해 충분히 느리다면, 가능한 해결책은 레이저 펄스 쌍 사이에 단일 확산 광 샷을 삽입하는 것입니다 (반드시 대칭 삽입은 아님). 그리고 카메라 샷을 둘 모두에 동기화합니다. 각 레이저 커플에서 물체의 위치는 확산 광에 의해 생성 된 이전 샷과 다음 샷의 두 위치를 보간하여 결정될 수 있습니다. 이 접근 방식에는 레이저, 카메라 및 빛을 제어 할 수있는 동기화 장치가 필요합니다.

이 문제에 대한 해결책이 제안되었으며 유체 인터페이스 (Foeth et al. 2006 ; Dussol et al. 2016 ) 의 밝은 반사를 활용 하여 이미지에서 많은 양의 산란 레이저 광을 획득 할 수 있습니다. 고체 표면에는 효과를 높이기 위해 반사 코팅이 제공 될 수 있습니다. 그런 다음 물체는 비정상적으로 큰 입자로 식별되고 경계를 쉽게 추적 할 수 있습니다. 이 솔루션의 단점은 물체 표면에서 산란 된 빛이 레이저 시트에 있지 않은 많은 시딩 입자를 비추어 PIV 분석의 정확도를 점진적으로 저하 시킨다는 것입니다.

위의 접근 방식의 개선은 다른 파장 의 두 번째 동일 평면 레이저 시트 (Driscoll et al. 2003 )를 사용합니다. 첫 번째 레이저 파장을 중심으로 한 좁은 반사 대역. 전체 설정은 매우 비쌀 수 있습니다. 파장 방출의 차이를 이용하여 설정을 저렴하게 만들 수 있습니다. 서로 다른 필터가 장착 된 두 대의 카메라를 적용하면 인터페이스로부터의 반사와 독립적으로 형광 시드 입자를 식별 할 수 있습니다 (Pedocchi et al. 2008 ).

객체의 변위가 작을 때 기본 솔루션은 실제 시간에 따라 변하는 음영 영역에 가장 근접한 하나의 정적 마스크를 추출하는 것입니다. 일반적인 경험 법칙은 예상되는 음영 영역보다 약간 더 크게 마스크를 그려 분석에 포함 된 조명 영역의 양을 단순화하고 최소화하는 것 사이의 최상의 균형을 찾는 것입니다.

본 논문에서는 PIV 분석을위한 DM 문제에 대한 새로운 실험적 접근법을 제안합니다. 우리의 방법은 형광 페인팅을 사용하여 물체를 쉽게 추적 할 수 있도록 하는 기술과 시변 마스크를 생성 할 수있는 특정 오픈 소스 알고리즘을 포함합니다. 이 접근법은 레이저 광에 불투명 한 물체의 큰 변위를 허용함으로써 효과적인 것으로 입증되었습니다. 

우리의 방법인 NM (no-masking)과 SM (static masking) 접근 방식을 비교합니다. 우리의 접근 방식의 타당성을 입증하는 것 외에도 이 백서는 마스킹 단계가 정확한 결과를 얻기 위해 가장 중요하다는 것을 확인합니다. 실제로 물체의 변위가 무시할 수 없는 경우 DM에 대한 리조트는 필수이며 SM 접근 방식은 음영 처리 된 영역의 주변 환경에 국한되지 않는 부정확성을 유발합니다. 

논문의 구조는 다음과 같습니다. 먼저 형광 코팅 기술과 마스킹 소프트웨어를 설명하는 제안된 접근법의 근거를 소개합니다. 그런 다음 PIV 설정에 대한 설명 후 두 벤치 마크 사례를 통해 전체 PIV 체인 분석의 신뢰성을 평가합니다. 그런 다음 제안 된 DM 방법의 결과를 NM 및 SM 솔루션과 비교합니다. 마지막으로 몇 가지 결론이 도출됩니다.

행동 양식

제안 된 DM 기술은 PIV 분석을 위해 캡처 한 동일한 이미지에서 쉽고 정확한 추적 성을 허용하기 위해 움직이는 물체 표면의 형광 코팅을 구상합니다. 물체가 가시화되면 특정 알고리즘이 물체 추적을 수행하고 레이저 위치가 알려지면 (그림 1 참조  ) 음영 영역의 마스킹을 수행합니다.

형광 코팅

코팅은 구조적 매트릭스 에 시판되는 형광 분말 (fluorescein (Taniguchi and Lindsey 2018 ; Taniguchi et al. 2018 )) 의 분산액으로 구성됩니다 . 단단한 물체의 경우 매트릭스는 폴리 에스터 / 에폭시 (대상 재료와의 화학적 호환성에 따라) 투명 수지 일 수 있습니다. 변형 가능한 물체의 경우 매트릭스는 투명한 실리콘 고무로 만들 수 있습니다. 형광 코팅 된 물체는 실행 중에 지속적으로 빛을 방출하기 위해 실험 전에 충분히 오랫동안 조명을 비춰 야합니다. 우리는 4W LED 소스 (그림 2 에서 볼 수 있음)에 20 초 긴 노출이  실험 실행 (몇 초)의 짧은 기간 동안 일관된 형광 방출을 제공하기에 충분하다는 것을 발견했습니다.

우리 실험에서 물체와 입자 크기 사이의 상당한 차이를 감안할 때 전자를 식별하는 것은 간단합니다. 그림  3 은 씨 뿌리기 입자와 물체 모양이 서로 다른 세 번에 겹쳐진 모습을 보여줍니다 (색상은 다른 순간을 나타냄).

대신, 이러한 크기 기반 분류가 가능하지 않은 경우 입자와 물체의 파장을 분리해야합니다. 이러한 분리는 시드 입자에 의해 산란 된 빛과 현저하게 다른 파장에서 방출되는 형광 코팅을 선택하여 달성 할 수 있습니다. 또는 레이저에서 멀리 떨어진 대역에서 방출되는 형광 입자를 이용하는 것 (Pedocchi et al. 2008 ). 두 경우 모두 컬러 이미지 획득의 채널 분리 또는 멀티 카메라 설정의 애드혹 필터링은 물체 식별을 크게 촉진 할 수 있습니다. 우리의 경우에는 그러한 파장 분리를 달성 할 필요가 없습니다. 실제로 형광 코팅의 방출 스펙트럼의 피크는 540nm입니다 (Taniguchi and Lindsey 2018 ; Taniguchi et al. 2018), 사용 된 레이저의 532 nm에 매우 가깝습니다.

마스킹 소프트웨어

DM 용으로 개발 된 알고리즘 은 무료 PIV 분석 패키지 PIVlab (Thielicke 2020 , Thielicke 및 Stamhuis 2014 ) 과 함께 작동하도록 고안된 오픈 소스 프리웨어 GUI 기반 도구 (Prestininzi 및 Lombardi 2021 )입니다. 이것은 세 단계의 순차적 실행으로 구성됩니다 (그림 1 에서 a–b–c라고 함 ). 첫 번째 단계 (a)는 장면에서 레이저 위치를 찾는 데 사용됩니다 (즉, 소스의 좌표를 계산합니다. 장애물에 부딪히는 빛); 두 번째 항목 (b)은 개체 위치를 추적하고 각 프레임의 음영 영역을 계산합니다. 세 번째 항목 (c)은 추적 된 개체 영역과 음영 처리 된 개체 영역을 PIV 알고리즘을위한 단일 마스크로 병합합니다.

각 단계에 대한 자세한 내용은 다음과 같습니다.

  1. (ㅏ)레이저 위치는 프레임 (즉, 획득 한 프레임의 시야 (FOV)) 내에서 가시적 일 수도 있고 아닐 수도 있습니다. 전자의 경우 사용자는 GUI에서 레이저 소스를 클릭하여 찾기 만하면됩니다. 후자의 경우, 사용자는 음영 영역의 경계에 속하는 두 개의 세그먼트 (두 쌍의 점)를 그리도록 요청받습니다. 그러면 FOV 외부에있는 레이저 위치가 두 선의 교차점으로 계산됩니다. 세그먼트로 구성됩니다. 개체 그림자는 ROI 프레임 상자에 도달하는 것으로 간주됩니다.
  2. (비)레이저 위치가 알려지면 물체 추적은 다음과 같이 수행됩니다. 각 프레임의 하나의 채널 (이 경우 RGB 색상 공간이 사용되기 때문에 녹색 채널이지만 GUI는 선호하는 채널을 지정할 수 있음)은 다음과 같습니다. 로컬 적응 임계 값을 사용하여 이진화 됨 (Bradley and Roth 2007), 후자는 이웃 주변의 로컬 평균 강도를 사용하여 각 픽셀에 대해 계산됩니다. 그런 다음 입자와 물체로 구성된 이진 이미지가 영역으로 변환됩니다. 우리 실험에 존재하는 유일한 장애물은 모든 입자에 비해 더 큰 크기를 기준으로 식별됩니다. 다른 전략은 이전에 논의되었습니다. 그런 다음 장애물 영역의 경계 다각형은 사용자 정의 포인트 밀도로 결정됩니다. 여기에서는 그림자 결정을 위해 광선 투사 (RC) 접근 방식을 채택했습니다. RC는 컴퓨터 그래픽을 기반으로하는 “경 운송 모델링”의 틀에 속합니다. 수치 적으로 정확한 그림자를 제공하기 때문에 여기에서 선택됩니다. 정확도는 떨어지지 만 주로 RC의 계산 부하를 줄이는 것을 목표로하는 몇 가지 다른 방법이 개발되었습니다.2015 ), 여기서 간략히 회상합니다. 각 프레임 (명확성을 위해 여기에 색인화되지 않음)에 대해 광선아르 자형나는 j아르 자형나는제이레이저 위치 L 에서 i 번째 정점 으로 캐스트됩니다.피나는 j피나는제이의 J 오브젝트의 경계 다각형 일; 목표는피나는 j피나는제이 하위 집합에 속 ㅏ제이ㅏ제이 레이저에 의해 직접 조명되는 경계 정점의 피나는 j피나는제이 에 추가됩니다 ㅏ제이ㅏ제이 만약 아르 자형나는 j아르 자형나는제이 적어도 한쪽을 교차 에스k j에스케이제이( j 번째 개체 경계 다각형 의 모든면에 걸쳐있는 k )피나는 j피나는제이 (그것이 교차로 큐나는 j k큐나는제이케이 레이저 위치와 정점 사이에 있지 않습니다. 피나는 j피나는제이). 두 개의 광선, 즉ρ1ρ1 과 ρ2ρ2추가면을 가로 지르지 않는는 저장됩니다.
  3. (씨)일단 정점 세트, 즉 ㅏ제이ㅏ제이 레이저에 의해 직접 비춰지고 식별되었으며 ROI 프레임 상자의 음영 부분은 후자와 교차하여 결정됩니다. ρ1ρ1 과 ρ2ρ2. 두 교차점은 다음에 추가됩니다.ㅏ제이ㅏ제이. 점으로 둘러싸인 영역ㅏ제이ㅏ제이 마침내 마스크로 변환됩니다.

레이저 소스가 여러 개인 경우 각각에 RC 알고리즘을 적용해야하며 음영 영역의 결합이 수행됩니다. 레이 캐스팅 절차의 의사 코드는 Alg에보고됩니다. 1.

그림
그림 1
그림 1

DM 검증

이 섹션에서는 제안 된 DM으로 수행 된 PIV 측정과 두 가지 다른 접근 방식, 즉 no-masking (NM)과 static masking (SM) 간의 비교를 제시합니다.

그림 2
그림 2
그림 3
그림 3

실험 설정

진동 유도기 (VI)의 성능을 분석하기 위해 PIV 설정을 설계하고 현재 DM 기술을 개발했습니다 (Curatolo et al. 2019 , 2020 ). 후자는 비 맥동 ​​유체 흐름에서 역류에 배치 된 캔틸레버의 규칙적이고 넓은 진동을 유도 할 수있는 윙렛입니다. 이러한 VI는 캔틸레버의 끝에 장착되며 (그림 2 참조   ) 진동 운동의 어느 지점에서든 캔틸레버의 중립 구성을 향해 양력을 생성 할 수있는 두 개의 오목한 날개가 있습니다.

VI는 캔틸레버 표면에 장착 된 압전 패치를 사용하여 고정 유체 흐름에서 기계적 에너지 추출을 향상시킬 수 있습니다. 그림 2 에서 강조된 날개의 전체 측면 가장자리는  Sect에 설명 된 사양에 따라 형광 페인트로 코팅되어 있습니다. 2.1 . 실험은 Roma Tre University 공학부 수력 학 실험실의 자유 표면 채널에서 수행됩니다. 10.8cm 길이의 캔틸레버는 채널의 중심선에 배치되고 상류로 향하며 수직-세로 평면에서 진동합니다. 세라믹 페 로브 스카이 트 (PZT) 압전 패치 (7××캔틸레버의 윗면에는 Physik Instrumente (PI)에서 만든 3cm)가 부착되어 있습니다. 흐름 유도 진동 하에서 변형으로 인해 AC 전압 차이를 제공합니다. VI 왼쪽 날개의 수직 중앙면에있는 2D 속도 필드는 수제 수중 PIV 장비를 통해 얻었습니다.각주1 연속파, 저비용, 저전력 (150mW), 녹색 (532nm) 레이저 빔이 2mm 두께의 부채꼴 시트에 퍼집니다.120∘120∘그림 2 와 같이 VI의 한쪽 날개를 절반으로 교차 합니다. 물은 평균 직경이 100 인 폴리 아미드 입자로 시드됩니다.μμm 및 1016 Kg / m의 밀도삼삼. 레이저 소스는 VI의 15cm 위쪽 (자유 표면 아래 약 4cm)과 VI의 하류 5cm에 경사지게 배치됩니다.5∘5∘상류. 위의 설정은 주로 날개의 후류를 조사하기 위해 고안되었습니다. 날개의 상류면과 하류 부분의 일부는 레이저 시트에 직접 맞지 않습니다. 레이저 시트에 수직으로 촬영하는 고속 상용 카메라 (Sony RX100 M5)를 사용하여 동영상을 촬영합니다. 후자는 1920의 프레임 크기로 500fps의 높은 프레임 속도 모드로 기록됩니다.×× 1080px, 나중에 더 작은 655로 잘림 ××이미지 분석 중에 분석 할 850px ROI. 시간 해결, 프리웨어, 오픈 소스, MatLab 용 PIV 분석 도구가 사용됩니다 (Thielicke and Stamhuis 2014 ). 이 도구는 질의 영역 (IA) 변형 (우리의 경우 64×× 64, 32 ×× 32 및 26 ××26). 각 패스에서 각 IA의 경계와 모서리에서 추가 변위 정보를 얻기 위해 인접한 IA 사이에 50 %의 중첩이 허용됩니다. 첫 번째 통과 후, 입자 변위 정보가 보간되어 IA의 모든 픽셀의 변위를 도출하고 그에 따라 변형됩니다.

시딩 입자 수 밀도는 첫 번째 패스에서 IA 당 약 5입니다. Keane과 Adrian ( 1992 )에 따르면 이러한 밀도 값은 95 % 유효한 탐지 확률을 보장합니다. IA는 프레임 커플 내에서 입자의 충분한 영구성을 보장하기 위해 크기가 조정됩니다. 분석 된 유동 역학은 0.4 ~ 0.7m / s 범위의 유동 속도를 특징으로합니다. 따라서 입자는 권장 최소값 인 2 프레임 (Keane and Adrian 1992 ) 보다 큰 약 3-4 프레임의 세 번째 패스 IA에 나타납니다 .

PIV 체인 분석 평가

사용 된 PIV 알고리즘의 정확성은 이전에 문헌에서 광범위하게 평가되었습니다 (예 : Guérin et al. ( 2020 ), Vennemann and Rösgen ( 2020 ), Mohammadshahi et al. ( 2020 ), Narayan et al. ( 2020 )). 그러나 PIV 측정의 물리적 일관성을 보장하기 위해 두 가지 벤치 마크 사례가 여기에 나와 있습니다.

첫 번째는 Sect에 설명 된 동일한 PIV 설정을 통해 측정 된 세로 유속의 수직 프로파일을 비교합니다. 3.1 분석 기준 용액이있는 실험 채널에서. 후자는 플로팅 트레이서로 수행되는 PTV (입자 추적 속도계) 측정을 통해 보정되었습니다. 분석 속도 프로파일은 Eq. 1 (Keulegan 1938 ).u ( z) =유∗[5.75 로그(지δ) +8.5];유(지)=유∗[5.75로그⁡(지δ)+8.5];(1)

여기서 u 는 수평 유속 성분, z 는 수직 좌표,δδ 침대 거칠기 및 V∗V∗ 균일 한 흐름 공식에 의해 주어진 것으로 가정되는 마찰 속도, 즉 유∗= U/ C유∗=유/씨; U 는 깊이 평균 유속이고 C 는 다음 과 같이 주어진 마찰 계수입니다.씨= 5.75로그( 13.3에프R / δ)씨=5.75로그⁡(13.3에프아르 자형/δ), R = 0.2아르 자형=0.2 m은 유압 반경이고 에프= 0.92에프=0.92유한 폭 채널의 형상 계수. 그림  4 는 4 초의 시간 창에 걸쳐 순간 값을 평균화하여 얻은 분석 프로필과 PIV 측정 간의 비교를 보여줍니다. 국부적 인 변동은 대략 0.5 초의 시간 척도에서 진화하는 것으로 밝혀졌습니다. PTV 결과에 가장 적합하면 다음과 같은 값이 산출됩니다.δ= 1δ=1cm, 베드 거칠기의 경우 Eq. 1 , 실험 채널 침대 표면의 실제 조건과 호환됩니다. VI의 휴지 구성 위치에서 유속의 분석 값은 그림에서 검은 색 십자가로 표시됩니다. 비교는 놀라운 일치를 보여 주므로 실험 설정과 PIV 알고리즘의 조합이 분석 된 설정에 대해 신뢰할 수있는 것으로 간주 될 수 있음을 증명합니다.

두 번째 벤치 마크는 VI 뒷면에 재 부착 된 흐름의 양을 비교합니다. 실제로 이러한 장치의 높은 캠버를 고려할 때 흐름은 하류 표면에서 분리되어 결국 다시 연결됩니다. 첨부 흐름을 나타내는 표면의 양 (Curatolo 외. 발견 2020 ) 흥미로운 압전 패치 (즉, 효율이 큰 경우에 더 빠르게 진동이 유발되는 것이다)에서 VI의 효율과 상관된다. 여기에서는 PIV 분석을 통해 측정 된 진동의 상사 점에서 재 부착 된 흐름의 길이를 CFD (전산 유체 역학) 상용 코드 FLOW-3D® (Flow Science 2019 )로 예측 한 길이와 비교하여 RANS를 해결합니다. 결합 식 (비어 스톡스 레이놀즈 평균) 케이 -ϵϵ구조화 된 그리드의 난류 폐쇄 (시뮬레이션을 위해 1mm 간격이 선택됨). 다운 스트림 측면의 흐름은 이러한 높은 캠버 VI를 위해 여러 위치에서 분리 및 재 부착됩니다. 이 벤치 마크에서 비교 된 양은 VI의 앞쪽 가장자리와 가장 가까운 흐름 재 부착 위치 사이의 호 길이입니다. 그림 5를 참조  하면 CFD 모델에 의해 예측 된 호의 길이는 측정 된 호의 길이보다 10 % 더 큽니다. 이 작업에 제시된 DM 기술을 사용하는 PIV 분석은 물리적으로 건전한 측정을 제공하는 것으로 입증됩니다. 후류의 유체 역학에 대한 자세한 분석과 VI의 전반적인 효율성과의 상관 관계는 현재 진행 중이며 향후 작업의 대상이 될 것입니다.

그림 4
그림 4
그림 5
그림 5

결과

그림 6을 참조하여  순간 유속 장의 관점에서 세 가지 접근법의 결과를 비교합니다. 선택한 순간은 진동의 상사 점에 해당합니다.

제안 된 DM (그림 6 의 패널 a  )은 부드러운 유동장을 생성하여 후류에서 일관된 소용돌이 구조를 나타냅니다.

NM 접근법 (그림 6 의 패널 b1  )도 후류의 와류 구조를 정확하게 예측하지만 음영 영역에서 대부분 부정확 한 값을 산출합니다. 또한 비교에서 합리적인 기준을 추론 할 수 없기 때문에 획득 한 유동장 의 사후 필터링이 실현 가능하지 않다는 것이 분명합니다 . 실제로 유속은 그림 6 의 패널 c1에서 볼 수 있듯이 가장 큰 오류가 생성되는 위치에서도 “합리적인”크기를 갖습니다. , DM 및 NM 접근 방식으로 얻은 속도 필드 간의 차이가 표시됩니다. 더욱이 후류에서 발생하는 매우 불안정한 소용돌이 운동이 이러한 위치에 가깝게 이동하기 때문에 그럴듯한 흐름 방향을 가정하더라도 필터링 기준을 공식화 할 수 없습니다. 모델러가 그러한 부정확성을 알고 있었다하더라도 NM 접근법은 “합리적”이지만 여전히 날개의 내부 현과 그 바로 아래에있는 유동장의 대부분은 부정확합니다. 이러한 행동은 매우 오해의 소지가 있습니다.

그림 6 의 패널 b2는  SM 접근법으로 얻은 유속 장을 보여주고 패널 c2는 SM과 DM 접근법으로 얻은 결과 간의 차이를 보여줍니다. SM 접근법은 NM 대응 물에 비해 전반적으로 더 나은 정확도를 명확하게 보여 주지만, 이는 레이저 소스의 위치가 진동 중에 음영 영역이 많이 움직이지 않기 때문입니다 (그림 3 참조). 한 번의 진동 동안 VI가 경험 한 최대 변위를 육안으로 검사합니다. 즉, 분석 된 사례의 경우 정적 마스크를 그리기위한 중립 구성을 선택하면 NM 접근 방식보다 낮은 오류를 얻을 수 있습니다. 더 큰 물체 변위를 포함하는 실험 설정은 NM이 일관되게 더 정확해질 수 있기 때문에 NM보다 SM의 우월성은 일반화 될 수 없음을 강조하고 싶습니다.

그림  6 은 분석 된 접근법에 의해 생성 된 차이를 철저히 보여 주지만 결과에 대한보다 정량적 인 평가를 제공하기 위해 오류의 빈도 분포를 계산했습니다. 그림 7 에서 이러한 분포를  살펴보면 SM 접근법이 NM보다 전체적인 예측이 더 우수하고 SM 분포가 더 정점에 있음을 확인합니다. 그럼에도 불구하고 SM은 여전히 ​​비정상적인 강도의 스파이크를 생성합니다. 분포의 꼬리로 표시되는 이러한 값은 정적 마스크 범위의 과대 평가 (왼쪽 꼬리) 및 과소 평가 (오른쪽 꼬리)에 연결됩니다. 그러나 주파수의 크기는 고려되는 경우에 SM과 NM의 적용 가능성을 배제하여 DM에 대한 리조트를 의무적으로 만듭니다.

그림 6
그림 6
그림 7
그림 7

결론

이 작업에서는 PIV 분석 도구에 DM (Dynamic Masking) 모듈을 제공하기위한 새로운 실험 기법을 제시합니다. 동적 마스킹은 유체 흐름에 잠긴 불투명 이동 / 변형 가능한 물체를 포함하는 시간 해결 PIV 설정에서 필요한 단계입니다. 마스킹 알고리즘과 함께 형광 코팅을 사용하여 물체를 정확하게 추적 할 수 있습니다. 우리는 제안 된 DM과 두 가지 다른 접근 방식, 즉 no-masking (NM)과 static masking (SM)을 비교하여 자체적으로 설계된 저비용 PIV 설정을 통해 수행 된 측정을 제시합니다. 분석 된 유동 역학은 고체 물체의 제한된 변위를 포함하지만 정량적 비교는 DM 기술을 채택해야하는 필수 필요성을 보여줍니다. 여기에서 정확성이 입증 된 현재의 실험적 접근 방식은

메모

  1. 1.실험 데이터 세트는 PIV 분석의 복제를 허용하기 위해 요청시 제공됩니다.

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자금

CRUI-CARE 계약에 따라 Università degli Studi Roma Tre가 제공하는 오픈 액세스 자금.

작가 정보

제휴

  1. 이탈리아 Roma, Università Roma Tre 공학과Valentina Lombardi, Michele La Rocca, Pietro Prestininzi

교신 저자

Valentina Lombardi에 대한 서신 .

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이 기사 인용

Lombardi, V., Rocca, ML & Prestininzi, P. 시간 분해 PIV 분석을위한 새로운 동적 마스킹 기술. J Vis (2021). https://doi.org/10.1007/s12650-021-00756-0

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  • 시간 해결 PIV
  • 역학 마스킹
  • 이미지 처리
  • 진동 유도제
  • 형광 코팅
Figure 3. Flow velocity on seawall in A2-3 modeling.

Modeling of the Changes in Flow Velocity on Seawalls under Different Conditions Using FLOW-3D Software

Open Journal of Marine Science
Vol.06 No.02(2016), Article ID:65874,6 pages
10.4236/ojms.2016.62026

FLOW-3D 소프트웨어를 사용하여 다양한 조건에서 Seawalls의 흐름 속도 변경 모델링

Maryam Deilami-Tarifi1, Mehdi Behdarvandi-Askar2*, Vahid Chegini3, Sadegh Haghighi-Pour4
1Department of Coastal Engineering, Khorramshahr University of Marine Science and Technology, Khorramshahr, Iran

2Department of Marine Structures, Khorramshahr University of Marine Science and Technology, Khorramshahr, Iran
3Iran National Center for Oceanography and Atmospheric Sciences, Tehran, Iran
4Department of Civil Engineering, Excellence in Education Center of Jihad University of Khuzestan, Ahvaz, Iran
Copyright © 2016 by authors and Scientific Research Publishing Inc.
This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY).
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

ABSTRACT

방파벽은 파도힘의 수준을 감소시키고 다른 구조물로부터 보호하기 위해 건설되는 보호 구조물 중 하나입니다. 이와 관련하여 이러한 구조에 대한 보다 정확한 조사는 다른 관점에서 매우 중요합니다. 이 연구는 다른 레이아웃과 경사면에서 장애물을 고려하여 방파제 크라운의 속도 변화를 조사합니다. FLOW-3D는 모델링을 위한 이 연구에서 사용되었습니다. 모델링의 결과는 장애물의 존재가 방파벽의 크라운의 유량을 줄이는 결정적인 역할을 한다는 것을 보여줍니다. 또한, 예상대로, 상류 방파의 경사계는 벽의 가장 낮은 속도가 D-상태 레이아웃과 45°의 경사에서 발생하므로 이 속도를 줄이는 데 매우 결정적입니다.

Keywords: 플로우 속도, 방파제 크라운, 모델링, Flow Velocity, Seawall Crown, Modeling, FLOW-3D

1. 소개

방파벽은 파도의 속도를 감소시키고 다른 구조물을 보호하기 위해 건설되는 보호 구조물 중 하나입니다. 등대는 일반적으로 방파벽에 의해 보호되는 구조 중 하나입니다. 따라서, 방파성상에 통과하는 물의 부피의 중요성 외에도, 이 구조물에 대한 크라운의 통과-흐름의 속도는 이러한 벽 뒤에 있는 구조물에 추진력과 충동을 만드는 속도 요인의 중요성 때문에 매우 중요하다. 기본적으로 업스트림 경사면에서 장애물을 생성하고 업스트림 경사의 속도는 이 속도의 양을 줄이는 데 매우 효과적일 수 있습니다. 그러나 특정 경사면에서 최적의 장애물 레이아웃에 도달하기 위해 모델링하여 이 문제를 정확하게 조사해야 합니다. 본 연구에서는, FLOW-3D의 3차원 모델이 언급된 문제점을 조사하는 데 사용된다 [1].

2. 연구 역사

여러 연구는 파도가 해양 구조물을 덮어 넘나는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이러한 방법은 지속적으로 바다 파도로부터 해안을 보호하기 위해 구조물의 오버 토핑을 정확하게 예측했다. 2002년까지 거의 6,500건의 시험이 실시되었습니다. 일반 파도의 물리적 모델도 미국에서 수행되었습니다 [2] . 무작위 파도의 가장 완벽한 세트는 오웬에 의해 완료되었다 (1980). 오웬은 오버 토핑과 바다 벽의 높이와 오버 토핑의 정도 사이의 관계를 연구하기 위해 물리적 모델 테스트의 번호를 수행 [3] . 그는 오버 토핑의 정도는 파도 높이 및 파도 기간과 같은 환경 조건뿐만 아니라 구조 재료의 기하학 및 유형에 따라 달라지며 있음을 보여주었습니다. 이러한 요인의 조합을 조사해야 합니다. 폰 마이어와 듀발 (1992) 연구의 또 다른 시리즈를 수행 [4] .

3. 재료 및 방법

이 연구에서는 68개의 다양한 형상이 모델링용 소프트웨어에 제공되며 다음 표 1에간단히 소개됩니다. 이 68 개의 다른 기하학에는 4 개의 다른 슬로프, 4 개의 다른 레이아웃 및 4 개의 다른 장애물 높이및 장애물이없는 4 개의 상태및 다른 경사에서만 포함 [5] . 그런 다음, 이러한 서로 다른 형상 및 상태는 FLOW-3D 3차원 모델을 사용하여 동일한 조건에서 평가 및 분석됩니다.

표 1. 변수지정.

4. 숫자 모델

FLOW-3D 소프트웨어는 3차원 유동 필드 분석을 통해 유체 역학 분야에서 강력한 유압 시뮬레이터 응용 프로그램입니다. 모델에서 지배하는 방정식은 다른 유사한 모델과 마찬가지로 Navier-Stokes 방정식과 질량 방정식의 보존[6]입니다.

이 응용 프로그램의 채널을 모델링하려면 일반 조건(모든 시스템의 시뮬레이션 포함), 물리적 조건, 형상 및 모델 해결 네트워크, 출력 및 관련 옵션을 조정해야 합니다. 온도도는 시스템 단위, SI 및 온도에 대해 선택되었습니다.

물리적 인 측면에서, 소프트웨어는 현상을 지배하는 물리학의 원칙에 따라 관련 조건을 선택할 수 있습니다. 이 연구를 지배하는 물리적 조건은 중력과 점도와 난기류입니다. 이 소프트웨어의 난기류는 5 가지 모델에 의해 자극되고이 연구에 사용되는 모델은 재정상화 그룹 (RNG)이었습니다. 난기류의 이 모델에서, K-모델에서 실험적으로 계산된 상수값은 암시적으로 파생된다[7].

그 후 유체를 정의해야 합니다. 이 연구의 선택된 유체는 섭씨 20도물[ 8]이다.

다음 단계는 형상을 정의하고 시뮬레이션에서 중요한 네트워크를 해결하는 것입니다 [9]. FLOW3D를 사용하면 소프트웨어에서 사용할 수 있는 도구로 많은 유체 현상을 묘사할 수 있습니다. 채널 형상을 정의하면 네트워크를 해결해야 합니다. 소프트웨어의 정의된 해결 네트워크는 네트워크 크기, 셀 수 및 X, Y 및 Z 및 경계 조건의 세 가지 좌표에서 해당 치수를 포함한 일반(입방) 해결 네트워크의 형태입니다. 네트워크 셀 치수의 크기가 작을수록 시뮬레이션을 위한 프로그램의 기능과 정밀도가 높을수록[10]이됩니다.

5. 결과

다른 그림에서 관찰할 수 있으므로 다이어그램은 두 가지 유형으로, 먼저 그림 1-4를 포함하는 소프트웨어의 직접 출력과 다른 숫자 5-7을 변경 프로세스의 다이어그램으로 포함합니다. 그러나 그림 1-4에서는 경사면 중 하나에서 출력이 소프트웨어 출력에서 직접 가져온다는 점을 언급해야 합니다.

언급된 수치와 관련하여, 이러한 속도는 장애물없이 상태의 상류 경사면에서 최대인 반면 방파제의 상류 경사면에서 가장 높은 속도 비율이 발생한다는 것을 이해할 수 있다. 흥미로운 점은 가장 낮은 속도는 일반적으로 방파제 크라운에 존재한다는 것입니다.

그림 5-8에서 볼 수 있듯이, 상류 방파제의 모든 다른 경사 상태에서, 가장 높은 유량 속도는 10cm 높이와 가장 낮은 속도의 장애물과 관련이 있으며 50cm 높이의 장애물과 관련이 있다. 그 이유는 장애물과의 충돌로 인해 잠재적 에너지로 변환되는 유동 운동 에너지의 가치가 장애물의 높이를 증가시켜 증가하기 때문입니다. 따라서, 높이가

그림 1. A1 모델링의 방파제의 흐름 속도.

그림 2. A2-1 모델링의 방파제의 흐름 속도.

Figure 3. Flow velocity on seawall in A2-3 modeling.

그림 4. A3-1 모델링의 방파제의 흐름 속도.

그림 5. 방파제 유형 A(61° 경사)의 흐름 속도 의 변화.

그림 6. 방파제 형 B (56 ° 경사)의 흐름 속도의 변화.

그림 7. 방파제 유형 C(51° 경사)의 흐름 속도 의 변화.

그림 8. 방파제 유형 D(45° 경사)의 흐름 속도 변경입니다.

해당 유동 운동 에너지는 각 장애물에 대한 흐름의 충돌에서 잠재적 에너지의 해당 높이로 변환되며, 흐름 속도가 잠시 0이 되고 장애물을 건너면 속도가 증가한다. 장애물의 높이가 낮은 것이든, 순간적인 제로 속도 상태가 줄어들고 흐름은 더 높은 속도와 함께 계속 움직입니다.

6. 결론

Also, as it can be observed, the highest difference of velocity in all the figures is between the obstacles with 10
cm height and the obstacles with 50 cm height. Also, this amount of difference in velocity for difference between the obstacles with 10 cm and 20 cm heights is higher than that of the differences in the obstacles with 20
cm and 30 cm heights which can be related to the special conditions in flow hydraulic in that range of height.

또한, 관찰할 수 있으므로 모든 수치에서 속도의 가장 높은 차이는 높이 가 10cm의 장애물과 높이가 50cm인 장애물 사이에 있습니다. 또한, 10cm와 20cm 높이의 장애물 사이의 차이에 대한 속도차이는 20cm 및 30cm 높이의 장애물의 차이보다 높으며, 이는 그 높이 범위에서 유압의 특별한 조건과 관련이 있을 수 있다.

이 논문 인용

메리암 데일라미-타리피, 메디 베다르반디-아스카르, 바히드 체기니, 사데 그 하그하이-부어(2016) FLOW-3D 소프트웨어를 사용하여 다양한 조건하에서 해벽에 흐르는 속도의 변화를 모델링한다. 해양 과학의 오픈 저널,06,317-322. doi: 10.4236/ojms.2016.62026

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FIGURA 4.9. DISTRIBUCIÓN DE PRESIONES SOBRE EL PANEL SUMERGIDO ELABORADO: Jurado – Oñate, 2020

Analysis of Sediment Transport Downstream of Submerged Panels Applying the Flow 3D Program

Jurado Amaluisa, Luis Alfredo
Oñate Oñate, Veronica Cristina

FLOW-3D 프로그램을 적용한 수중 패널의 하류 퇴적물 이동 분석

이 조사의 목적은 실험 모델 f Khaled Hamad의 박사 학위 논문 인 Submerged Vanes의 실험적 난류 분석을 기반으로 FLOW 3D 컴퓨터 패키지를 사용하여 3 차원 수치 모델링을 개발하여 수치 및 실험 모델 둘 사이의 속도와 압력 결과를 비교하는 것입니다.

이 조사는 모래층에 설치된 침수 베인과 상호 작용할 때 흐름의 거동을 평가하고 이러한 유형의 수력 구조물을 구현할 때 퇴적물 수송 능력이 어떻게 변하는지 분석했습니다.

보정된 모델을 얻기 위해 민감도 분석이 수행되었고 보정은 메쉬 크기, 계산 비용, 시뮬레이션 시간 및 난류 모델을 정의했습니다. 원하는 결과가 얻어 질 때까지 23 번의 테스트가 수행되었고 실험 모델과 같았습니다.

난류 분석은 보정 된 모델 속도, 레이놀즈 전단, 난류 운동 에너지 및 그 소산 속도, 난류 강도 및 Kolmogorov 스케일로 수행되었습니다. 실험 모델과 수치 모델에서 얻은 결과를 비교했습니다. 수치 모형과 실험 모형의 결과를 비교하여 차이와 오차의 비율을 결정하여 수치 모형의 값을 검증 하였습니다.

FIGURA 1.2. (ARRIBA) EROSIÓN DE UN BANCO DE SEDIMENTOS POR LA CORRIENTE NATURAL;(ABAJO) MITIGACIÓN DE LA EROSIÓN MEDIANTE LA INSTALACIÓN DE PANELES SUMERGIDOS FUENTE: (Odgaard, 2009)
FIGURA 1.2. (ARRIBA) EROSIÓN DE UN BANCO DE SEDIMENTOS POR LA CORRIENTE NATURAL;(ABAJO) MITIGACIÓN DE LA EROSIÓN MEDIANTE LA INSTALACIÓN DE PANELES SUMERGIDOS FUENTE: (Odgaard, 2009)
FIGURA 1.3. REDISTRIBUCIÓN DEL FLUJO POR ACCIÓN DE PANELES SUMERGIDOS DENTRO DE UNA SECCIÓN TRANSVERSAL DEL CANAL FUENTE: (Odgaard, 2009)
FIGURA 1.3. REDISTRIBUCIÓN DEL FLUJO POR ACCIÓN DE PANELES SUMERGIDOS DENTRO DE UNA SECCIÓN TRANSVERSAL DEL CANAL FUENTE: (Odgaard, 2009)
FIGURA 2.2. BOSQUEJO DE LA CIRCULACIÓN INDUCIDA POR UNA SERIE DE TRES PANELES SUMERGIDOS FUENTE: (Odgaard, 2009)
FIGURA 2.2. BOSQUEJO DE LA CIRCULACIÓN INDUCIDA POR UNA SERIE DE TRES PANELES SUMERGIDOS FUENTE: (Odgaard, 2009)
FIGURA 2.3. ESQUEMA QUE MUESTRA EL CAMBIO PROVOCADO POR TRES PANELES SUMERGIDOS EN EL PERFIL DE LA CAMA DE SEDIMENTOS FUENTE: (Odgaard, 2009)
FIGURA 2.3. ESQUEMA QUE MUESTRA EL CAMBIO PROVOCADO POR TRES PANELES SUMERGIDOS EN EL PERFIL DE LA CAMA DE SEDIMENTOS FUENTE: (Odgaard, 2009)
FIGURA 2.4. ESQUEMA DEL TRANSPORTE DE SEDIMENTOS FUENTE: (Sarango, 2013)
FIGURA 2.4. ESQUEMA DEL TRANSPORTE DE SEDIMENTOS FUENTE: (Sarango, 2013)
FIGURA 2.5. FORMAS DEL TRANSPORTE DE SEDIMENTOS FUENTE: (Garcia & Maza, 1996)
FIGURA 2.5. FORMAS DEL TRANSPORTE DE SEDIMENTOS FUENTE: (Garcia & Maza, 1996)
FOTOGRAFÍA 3.1. VISTA EN PLANTA DEL CANAL FUENTE: (Hamad, 2015)
FOTOGRAFÍA 3.1. VISTA EN PLANTA DEL CANAL FUENTE: (Hamad, 2015)
FOTOGRAFÍA 3.2. PANEL SUMERGIDO INSTALADO FUENTE: (Hamad, 2015)
FOTOGRAFÍA 3.2. PANEL SUMERGIDO INSTALADO FUENTE: (Hamad, 2015)
FOTOGRAFÍA 3.3. SISTEMA DE COORDENADAS DEL PANEL SUMERGIDO FUENTE: (Hamad, 2015)
FOTOGRAFÍA 3.3. SISTEMA DE COORDENADAS DEL PANEL SUMERGIDO FUENTE: (Hamad, 2015)
FIGURA 4.9. DISTRIBUCIÓN DE PRESIONES SOBRE EL PANEL SUMERGIDO ELABORADO: Jurado – Oñate, 2020
FIGURA 4.9. DISTRIBUCIÓN DE PRESIONES SOBRE EL PANEL SUMERGIDO ELABORADO: Jurado – Oñate, 2020
FOTOGRAFÍA 4.1. TOPOGRAFÍA FINAL DEL LECHO DE ARENA EN MODELO EXPERIMENTAL FUENTE: (Hamad, 2015)
FOTOGRAFÍA 4.1. TOPOGRAFÍA FINAL DEL LECHO DE ARENA EN MODELO EXPERIMENTAL FUENTE: (Hamad, 2015)
FIGURA 4.15. TOPOGRAFÍA FINAL DEL LECHO DE ARENA TRAZADA EN MATLAB FUENTE: (Hamad, 2015)
FIGURA 4.15. TOPOGRAFÍA FINAL DEL LECHO DE ARENA TRAZADA EN MATLAB FUENTE: (Hamad, 2015)

TABLA 4.6. TENSIONES DE REYNOLDS TANTO PARA EL MODELO NUMÉRICO (PRUEBA 23) COMO PARA EL MODELO EXPERIMENTAL PARA LOS PUNTOS DE ESTUDIO
TABLA 4.6. TENSIONES DE REYNOLDS TANTO PARA EL MODELO NUMÉRICO (PRUEBA 23) COMO PARA EL MODELO EXPERIMENTAL PARA LOS PUNTOS DE ESTUDIO
Abf - Three-dimensional view of the abbot from short to long to short

Flow-3D 수치 모형을 이용한 파동 감소에 대한 규칙적인 레이아웃으로 식생 고도 변화 효과 연구

세예드 아마드가 헤리 네 자드 1 , Mehdi Behdarvandi Askar  2 , 모하마드 안사리 고이 가르 3, 에산 파르시 4
1 공학, 해안, 항만 및 & amp; 해양 구조물 _ 코람 샤르 해양 과학 기술 대학교
2 코람 샤르 해양 과학 기술 대학교 해양 공학부 해양 구조학과
3 이란 카라 지 테헤란 대학교 농업 및 천연 자원 대학 관개 및 매립 공학과.
4 연구 전문가, Arvand Water and Energy Consulting Engineers Company, Ahvaz, Iran.

Abstract

The development of water waves through submerged and non-submerged vegetation is accompanied by a loss of energy through the resistive force of the vegetation, resulting in a decrease in wave height. Wave damping by vegetation is a function of cover characteristics such as geometry and structure, immersion ratio, density, hardness, and spatial arrangement, as well as wave conditions such as input wave height, duration, and wave direction. In the present study, the effect of geometric arrangement of vegetation with variable height on wave damping has been investigated using the Flow 3D numerical model. For this purpose, a channel with a length of 480 cm and a width of 10.8 cm, which has been previously used by Cox and Wu (2015) to study the effect of plant density with variable height on wave damping, is modeled. The operation of the three arrangements, including long to short arrangement, short to long arrangement, and zigzag arrangement, is examined under four different waves, all of which are linear waves. It should be noted that in this study, wave height is considered as an damping index. The results obtained by measuring the height of the waves at four different points along the channel show that the behavior of the waves in dealing with different arrangements follows a fixed pattern and also changes in the geometry of the vegetation can greatly lead to Increase the damping of the waves. The results show that a change in height arrangement can cause a change in damping of up to 7.1%.

Keywords : Green belt , wave , geometric layout , vegetation

물에 잠긴 초목과 물에 잠기지 않은 초목을 통한 물결의 발달은 초목의 저항력을 통한 에너지 손실을 동반하여 파고가 감소합니다. 식생에 의한 파동감쇠는 기하와 구조, 몰입도, 밀도, 경도, 공간배열 등 커버 특성과 입력파동 높이, 지속시간, 파동방향 등의 파동조건의 함수입니다.

본 연구에서는 Flow 3D 수치 모델을 사용하여 가변 높이 식물이 파동 댐핑에 미치는 기하학적 배치가 조사되었습니다. 이를 위해 Cox와 Wu (2015)가 이전에 파동 댐핑에 대한 가변 높이의 발전소 밀도가 미치는 영향을 연구하기 위해 사용한 길이 480cm, 폭 10.8cm의 채널을 모델링합니다.

장파에서 단파, 단파에서 장파까지, 지그재그 배열을 포함한 세 가지 배열의 작동은 4개의 다른 파장에서 조사됩니다. 모두 선형파입니다.

본 연구에서는 파고가 감쇠 지수로 간주된다는 점에 유의해야 합니다.

채널을 따라 네 곳의 서로 다른 지점에서 파도의 높이를 측정하여 얻은 결과는 다른 배열을 다루는 파도의 동작이 고정된 패턴을 따르며 또한 초목의 기하학적인 변화가 파도의 감쇠를 증가 시키는 것으로 크게 이어질 수 있다는 것을 보여줍니다.

결과는 높이 배열의 변화가 최대 7.1%의 댐핑 변화를 일으킬 수 있음을 보여줍니다.

Figure 1 - Geometry used by Cox and Wu (2015) to study the effect of plant density on wave damping
Figure 1 – Geometry used by Cox and Wu (2015) to study the effect of plant density on wave damping
Figure 2 - Schematic of Erie wave
Figure 2 – Schematic of Erie wave
Abf - Three-dimensional view of the abbot from short to long to short
Abf – Three-dimensional view of the abbot from short to long to short

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The 3D computational domain model (50–18.6) slope change, and boundary condition for (50–30 slope change) model.

Numerical investigation of flow characteristics over stepped spillways

Güven, Aytaç
Mahmood, Ahmed Hussein
Water Supply (2021) 21 (3): 1344–1355.
https://doi.org/10.2166/ws.2020.283Article history

Abstract

Spillways are constructed to evacuate flood discharge safely so that a flood wave does not overtop the dam body. There are different types of spillways, with the ogee type being the conventional one. A stepped spillway is an example of a nonconventional spillway. The turbulent flow over a stepped spillway was studied numerically by using the Flow-3D package. Different fluid flow characteristics such as longitudinal flow velocity, temperature distribution, density and chemical concentration can be well simulated by Flow-3D. In this study, the influence of slope changes on flow characteristics such as air entrainment, velocity distribution and dynamic pressures distribution over a stepped spillway was modelled by Flow-3D. The results from the numerical model were compared with an experimental study done by others in the literature. Two models of a stepped spillway with different discharge for each model were simulated. The turbulent flow in the experimental model was simulated by the Renormalized Group (RNG) turbulence scheme in the numerical model. A good agreement was achieved between the numerical results and the observed ones, which are exhibited in terms of graphics and statistical tables.

배수로는 홍수가 댐 몸체 위로 넘치지 않도록 안전하게 홍수를 피할 수 있도록 건설되었습니다. 다른 유형의 배수로가 있으며, ogee 유형이 기존 유형입니다. 계단식 배수로는 비 전통적인 배수로의 예입니다. 계단식 배수로 위의 난류는 Flow-3D 패키지를 사용하여 수치적으로 연구되었습니다.

세로 유속, 온도 분포, 밀도 및 화학 농도와 같은 다양한 유체 흐름 특성은 Flow-3D로 잘 시뮬레이션 할 수 있습니다. 이 연구에서는 계단식 배수로에 대한 공기 혼입, 속도 분포 및 동적 압력 분포와 같은 유동 특성에 대한 경사 변화의 영향을 Flow-3D로 모델링 했습니다.

수치 모델의 결과는 문헌에서 다른 사람들이 수행한 실험 연구와 비교되었습니다. 각 모델에 대해 서로 다른 배출이 있는 계단식 배수로의 두 모델이 시뮬레이션되었습니다. 실험 모델의 난류 흐름은 수치 모델의 Renormalized Group (RNG) 난류 계획에 의해 시뮬레이션되었습니다. 수치 결과와 관찰 된 결과 사이에 좋은 일치가 이루어졌으며, 이는 그래픽 및 통계 테이블로 표시됩니다.

HIGHLIGHTS

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  • A numerical model was developed for stepped spillways.
  • The turbulent flow was simulated by the Renormalized Group (RNG) model.
  • Both numerical and experimental results showed that flow characteristics are greatly affected by abrupt slope change on the steps.

Keyword

CFDnumerical modellingslope changestepped spillwayturbulent flow

INTRODUCTION

댐 구조는 물 보호가 생활의 핵심이기 때문에 물을 저장하거나 물을 운반하는 전 세계에서 가장 중요한 프로젝트입니다. 그리고 여수로는 댐의 가장 중요한 부분 중 하나로 분류됩니다. 홍수로 인한 파괴 나 피해로부터 댐을 보호하기 위해 여수로가 건설됩니다.

수력 발전, 항해, 레크리에이션 및 어업의 중요성을 감안할 때 댐 건설 및 홍수 통제는 전 세계적으로 매우 중요한 문제로 간주 될 수 있습니다. 많은 유형의 배수로가 있지만 가장 일반적인 유형은 다음과 같습니다 : ogee 배수로, 자유 낙하 배수로, 사이펀 배수로, 슈트 배수로, 측면 채널 배수로, 터널 배수로, 샤프트 배수로 및 계단식 배수로.

그리고 모든 여수로는 입구 채널, 제어 구조, 배출 캐리어 및 출구 채널의 네 가지 필수 구성 요소로 구성됩니다. 특히 롤러 압축 콘크리트 (RCC) 댐 건설 기술과 더 쉽고 빠르며 저렴한 건설 기술로 분류 된 계단식 배수로 건설과 관련하여 최근 수십 년 동안 많은 계단식 배수로가 건설되었습니다 (Chanson 2002; Felder & Chanson 2011).

계단식 배수로 구조는 캐비테이션 위험을 감소시키는 에너지 소산 속도를 증가시킵니다 (Boes & Hager 2003b). 계단식 배수로는 다양한 조건에서 더 매력적으로 만드는 장점이 있습니다.

계단식 배수로의 흐름 거동은 일반적으로 낮잠, 천이 및 스키밍 흐름 체제의 세 가지 다른 영역으로 분류됩니다 (Chanson 2002). 유속이 낮을 때 nappe 흐름 체제가 발생하고 자유 낙하하는 낮잠의 시퀀스로 특징 지워지는 반면, 스키밍 흐름 체제에서는 물이 외부 계단 가장자리 위의 유사 바닥에서 일관된 흐름으로 계단 위로 흐릅니다.

또한 주요 흐름에서 3 차원 재순환 소용돌이가 발생한다는 것도 분명합니다 (예 : Chanson 2002; Gonzalez & Chanson 2008). 계단 가장자리 근처의 의사 바닥에서 흐름의 방향은 가상 바닥과 가상으로 정렬됩니다. Takahashi & Ohtsu (2012)에 따르면, 스키밍 흐름 체제에서 주어진 유속에 대해 흐름은 계단 가장자리 근처의 수평 계단면에 영향을 미치고 슈트 경사가 감소하면 충돌 영역의 면적이 증가합니다. 전이 흐름 체제는 나페 흐름과 스키밍 흐름 체제 사이에서 발생합니다. 계단식 배수로를 설계 할 때 스키밍 흐름 체계를 고려해야합니다 (예 : Chanson 1994, Matos 2000, Chanson 2002, Boes & Hager 2003a).

CFD (Computational Fluid Dynamics), 즉 수력 공학의 수치 모델은 일반적으로 물리적 모델에 소요되는 총 비용과 시간을 줄여줍니다. 따라서 수치 모델은 실험 모델보다 빠르고 저렴한 것으로 분류되며 동시에 하나 이상의 목적으로 사용될 수도 있습니다. 사용 가능한 많은 CFD 소프트웨어 패키지가 있지만 가장 널리 사용되는 것은 FLOW-3D입니다. 이 연구에서는 Flow 3D 소프트웨어를 사용하여 유량이 서로 다른 두 모델에 대해 계단식 배수로에서 공기 농도, 속도 분포 및 동적 압력 분포를 시뮬레이션합니다.

Roshan et al. (2010)은 서로 다른 수의 계단 및 배출을 가진 계단식 배수로의 두 가지 물리적 모델에 대한 흐름 체제 및 에너지 소산 조사를 연구했습니다. 실험 모델의 기울기는 각각 19.2 %, 12 단계와 23 단계의 수입니다. 결과는 23 단계 물리적 모델에서 관찰 된 흐름 영역이 12 단계 모델보다 더 수용 가능한 것으로 간주되었음을 보여줍니다. 그러나 12 단계 모델의 에너지 손실은 23 단계 모델보다 더 많았습니다. 그리고 실험은 스키밍 흐름 체제에서 23 단계 모델의 에너지 소산이 12 단계 모델보다 약 12 ​​% 더 적다는 것을 관찰했습니다.

Ghaderi et al. (2020a)는 계단 크기와 유속이 다른 정련 매개 변수의 영향을 조사하기 위해 계단식 배수로에 대한 실험 연구를 수행했습니다. 그 결과, 흐름 체계가 냅페 흐름 체계에서 발생하는 최소 scouring 깊이와 같은 scouring 구멍 치수에 영향을 미친다는 것을 보여주었습니다. 또한 테일 워터 깊이와 계단 크기는 최대 scouring깊이에 대한 실제 매개 변수입니다. 테일 워터의 깊이를 6.31cm에서 8.54 및 11.82cm로 늘림으로써 수세 깊이가 각각 18.56 % 및 11.42 % 증가했습니다. 또한 이 증가하는 테일 워터 깊이는 scouring 길이를 각각 31.43 % 및 16.55 % 감소 시킵니다. 또한 유속을 높이면 Froude 수가 증가하고 흐름의 운동량이 증가하면 scouring이 촉진됩니다. 또한 결과는 중간의 scouring이 횡단면의 측벽보다 적다는 것을 나타냅니다. 계단식 배수로 하류의 최대 scouring 깊이를 예측 한 후 실험 결과와 비교하기 위한 실험식이 제안 되었습니다. 그리고 비교 결과 제안 된 공식은 각각 3.86 %와 9.31 %의 상대 오차와 최대 오차 내에서 scouring 깊이를 예측할 수 있음을 보여주었습니다.

Ghaderi et al. (2020b)는 사다리꼴 미로 모양 (TLS) 단계의 수치 조사를 했습니다. 결과는 이러한 유형의 배수로가 확대 비율 LT / Wt (LT는 총 가장자리 길이, Wt는 배수로의 폭)를 증가시키기 때문에 더 나은 성능을 갖는 것으로 관찰되었습니다. 또한 사다리꼴 미로 모양의 계단식 배수로는 더 큰 마찰 계수와 더 낮은 잔류 수두를 가지고 있습니다. 마찰 계수는 다양한 배율에 대해 0.79에서 1.33까지 다르며 평평한 계단식 배수로의 경우 대략 0.66과 같습니다. 또한 TLS 계단식 배수로에서 잔류 수두의 비율 (Hres / dc)은 약 2.89이고 평평한 계단식 배수로의 경우 약 4.32와 같습니다.

Shahheydari et al. (2015)는 Flow-3D 소프트웨어, RNG k-ε 모델 및 VOF (Volume of Fluid) 방법을 사용하여 배출 계수 및 에너지 소산과 같은 자유 표면 흐름의 프로파일을 연구하여 스키밍 흐름 체제에서 계단식 배수로에 대한 흐름을 조사했습니다. 실험 결과와 비교했습니다. 결과는 에너지 소산 율과 방전 계수율의 관계가 역으로 실험 모델의 결과와 잘 일치 함을 보여 주었다.

Mohammad Rezapour Tabari & Tavakoli (2016)는 계단 높이 (h), 계단 길이 (L), 계단 수 (Ns) 및 단위 폭의 방전 (q)과 같은 다양한 매개 변수가 계단식 에너지 ​​소산에 미치는 영향을 조사했습니다. 방수로. 그들은 해석에 FLOW-3D 소프트웨어를 사용하여 계단식 배수로에서 에너지 손실과 임계 흐름 깊이 사이의 관계를 평가했습니다. 또한 유동 난류에 사용되는 방정식과 표준 k-ɛ 모델을 풀기 위해 유한 체적 방법을 적용했습니다. 결과에 따르면 스텝 수가 증가하고 유량 배출량이 증가하면 에너지 손실이 감소합니다. 얻은 결과를 다른 연구와 비교하고 경험적, 수학적 조사를 수행하여 결국 합격 가능한 결과를 얻었습니다.

METHODOLOGY

ListenReadSpeaker webReader: ListenFor all numerical models the basic principle is very similar: a set of partial differential equations (PDE) present the physical problems. The flow of fluids (gas and liquid) are governed by the conservation laws of mass, momentum and energy. For Computational Fluid Dynamics (CFD), the PDE system is substituted by a set of algebraic equations which can be worked out by using numerical methods (Versteeg & Malalasekera 2007). Flow-3D uses the finite volume approach to solve the Reynolds Averaged Navier-Stokes (RANS) equation, by applying the technique of Fractional Area/Volume Obstacle Representation (FAVOR) to define an obstacle (Flow Science Inc. 2012). Equations (1) and (2) are RANS and continuity equations with FAVOR variables that are applied for incompressible flows.

formula

(1)

formula

(2)where  is the velocity in xi direction, t is the time,  is the fractional area open to flow in the subscript directions,  is the volume fraction of fluid in each cell, p is the hydrostatic pressure,  is the density, is the gravitational force in subscript directions and  is the Reynolds stresses.

Turbulence modelling is one of three key elements in CFD (Gunal 1996). There are many types of turbulence models, but the most common are Zero-equation models, One-equation models, Two-equation models, Reynolds Stress/Flux models and Algebraic Stress/Flux models. In FLOW-3D software, five turbulence models are available. The formulation used in the FLOW-3D software differs slightly from other formulations that includes the influence of the fractional areas/volumes of the FAVORTM method and generalizes the turbulence production (or decay) associated with buoyancy forces. The latter generalization, for example, includes buoyancy effects associated with non-inertial accelerations.

The available turbulence models in Flow-3D software are the Prandtl Mixing Length Model, the One-Equation Turbulent Energy Model, the Two-Equation Standard  Model, the Two-Equation Renormalization-Group (RNG) Model and large Eddy Simulation Model (Flow Science Inc. 2012).In this research the RNG model was selected because this model is more commonly used than other models in dealing with particles; moreover, it is more accurate to work with air entrainment and other particles. In general, the RNG model is classified as a more widely-used application than the standard k-ɛ model. And in particular, the RNG model is more accurate in flows that have strong shear regions than the standard k-ɛ model and it is defined to describe low intensity turbulent flows. For the turbulent dissipation  it solves an additional transport equation:

formula

(3)where CDIS1, CDIS2, and CDIS3 are dimensionless parameters and the user can modify them. The diffusion of dissipation, Diff ɛ, is

formula

(4)where uv and w are the x, y and z coordinates of the fluid velocity; ⁠, ⁠,  and ⁠, are FLOW-3D’s FAVORTM defined terms;  and  are turbulence due to shearing and buoyancy effects, respectively. R and  are related to the cylindrical coordinate system. The default values of RMTKE, CDIS1 and CNU differ, being 1.39, 1.42 and 0.085 respectively. And CDIS2 is calculated from turbulent production (⁠⁠) and turbulent kinetic energy (⁠⁠).The kinematic turbulent viscosity is the same in all turbulence transport models and is calculated from

formula

(5)where ⁠: is the turbulent kinematic viscosity.  is defined as the numerical challenge between the RNG and the two-equation k-ɛ models, found in the equation below. To avoid an unphysically large result for  in Equation (3), since this equation could produce a value for  very close to zero and also because the physical value of  may approach to zero in such cases, the value of  is calculated from the following equation:

formula

(6)where ⁠: the turbulent length scale.

VOF and FAVOR are classifications of volume-fraction methods. In these two methods, firstly the area should be subdivided into a control volume grid or a small element. Each flow parameter like velocity, temperature and pressure values within the element are computed for each element containing liquids. Generally, these values represent the volumetric average of values in the elements.Numerous methods have been used recently to solve free infinite boundaries in the various numerical simulations. VOF is an easy and powerful method created based on the concept of a fractional intensity of fluid. A significant number of studies have confirmed that this method is more flexible and efficient than others dealing with the configurations of a complex free boundary. By using VOF technology the Flow-3D free surface was modelled and first declared in Hirt & Nichols (1981). In the VOF method there are three ingredients: a planner to define the surface, an algorithm for tracking the surface as a net mediator moving over a computational grid, and application of the boundary conditions to the surface. Configurations of the fluids are defined in terms of VOF function, F (x, y, z, t) (Hirt & Nichols 1981). And this VOF function shows the volume of flow per unit volume

formula

(7)

formula

(8)

formula

(9)where  is the density of the fluid, is a turbulent diffusion term,  is a mass source,  is the fractional volume open to flow. The components of velocity (u, v, w) are in the direction of coordinates (x, y, z) or (r, ⁠).  in the x-direction is the fractional area open to flow,  and  are identical area fractions for flow in the y and z directions. The R coefficient is based on the selection of the coordinate system.

The FAVOR method is a different method and uses another volume fraction technique, which is only used to define the geometry, such as the volume of liquid in each cell used to determine the position of fluid surfaces. Another fractional volume can be used to define the solid surface. Then, this information is used to determine the boundary conditions of the wall that the flow should be adapted for.

Case study

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In this study, the experimental results of Ostad Mirza (2016) was simulated. In a channel composed of two 4 m long modules, with a transparent sidewall of height 0.6 m and 0.5 m width. The upstream chute slope (i.e. pseudo-bottom angle) Ɵ1 = 50°, the downstream chute slope Ɵ2 = 30° or 18.6°, the step heights h = 0.06 m, the total number of steps along the 50° chute 41 steps, the total number of steps along the 30° chute 34 steps and the total number of steps along the 18.6° chute 20 steps.

The flume inflow tool contained a jetbox with a maximum opening set to 0.12 meters, designed for passing the maximum unit discharge of 0.48 m2/s. The measurements of the flow properties (i.e. air concentration and velocity) were computed perpendicular to the pseudo-bottom as shown in Figure 1 at the centre of twenty stream-wise cross-sections, along the stepped chute, (i.e. in five steps up on the slope change and fifteen steps down on the slope change, namely from step number −09 to +23 on 50°–30° slope change, or from −09 to +15 on 50°–18.6° slope change, respectively).

Sketch of the air concentration C and velocity V measured perpendicular to the pseudo-bottom used by Mirza (Ostad Mirza 2016).
Sketch of the air concentration C and velocity V measured perpendicular to the pseudo-bottom used by Mirza (Ostad Mirza 2016).

Sketch of the air concentration C and velocity V measured perpendicular to the pseudo-bottom used by Mirza (Ostad Mirza 2016).

Pressure sensors were arranged with the x/l values for different slope change as shown in Table 1, where x is the distance from the step edge, along the horizontal step face, and l is the length of the horizontal step face. The location of pressure sensors is shown in Table 1.Table 1

Location of pressure sensors on horizontal step faces

Θ(°)L(m)x/l (–)
50.0 0.050 0.35 0.64 – – – 
30.0 0.104 0.17 0.50 0.84 – – 
18.6 0.178 0.10 0.30 0.50 0.7 0.88 
Location of pressure sensors on horizontal step faces
Inlet boundary condition for Q = 0.235 m3/s and fluid elevation 4.21834 m.
Inlet boundary condition for Q = 0.235 m3/s and fluid elevation 4.21834 m.

Inlet boundary condition for Q = 0.235 m3/s and fluid elevation 4.21834 m.

Numerical model set-up

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A 3D numerical model of hydraulic phenomena was simulated based on an experimental study by Ostad Mirza (2016). The water surcharge and flow pressure over the stepped spillway was computed for two models of a stepped spillway with different discharge for each model. In this study, the package was used to simulate the flow parameters such as air entrainment, velocity distribution and dynamic pressures. The solver uses the finite volume technique to discretize the computational domain. In every test run, one incompressible fluid flow with a free surface flow selected at 20̊ was used for this simulation model. Table 2 shows the variables used in test runs.Table 2

Variables used in test runs

Test no.Θ1 (°)Θ2 (°)h(m)d0q (m3s1)dc/h (–)
50 18.6 0.06 0.045 0.1 2.6 
50 18.6 0.06 0.082 0.235 4.6 
50 30.0 0.06 0.045 0.1 2.6 
50 30.0 0.06 0.082 0.235 4.6 
Table 2 Variables used in test runs

For stepped spillway simulation, several parameters should be specified to get accurate simulations, which is the scope of this research. Viscosity and turbulent, gravity and non-inertial reference frame, air entrainment, density evaluation and drift-flux should be activated for these simulations. There are five different choices in the ‘viscosity and turbulent’ option, in the viscosity flow and Renormalized Group (RNG) model. Then a dynamical model is selected as the second option, the ‘gravity and non-inertial reference frame’. Only the z-component was inputted as a negative 9.81 m/s2 and this value represents gravitational acceleration but in the same option the x and y components will be zero. Air entrainment is selected. Finally, in the drift-flux model, the density of phase one is input as (water) 1,000 kg/m3 and the density of phase two (air) as 1.225 kg/m3. Minimum volume fraction of phase one is input equal to 0.1 and maximum volume fraction of phase two to 1 to allow air concentration to reach 90%, then the option allowing gas to escape at free surface is selected, to obtain closer simulation.

The flow domain is divided into small regions relatively by the mesh in Flow-3D numerical model. Cells are the smallest part of the mesh, in which flow characteristics such as air concentration, velocity and dynamic pressure are calculated. The accuracy of the results and simulation time depends directly on the mesh block size so the cell size is very important. Orthogonal mesh was used in cartesian coordinate systems. A smaller cell size provides more accuracy for results, so we reduced the number of cells whilst including enough accuracy. In this study, the size of cells in x, y and z directions was selected as 0.015 m after several trials.

Figure 3 shows the 3D computational domain model 50–18.6 slope change, that is 6.0 m length, 0.50 m width and 4.23 m height. The 3D model of the computational domain model 50–30 slope changes this to 6.0 m length, 0.50 m width and 5.068 m height and the size of meshes in x, y, and z directions are 0.015 m. For the 50–18.6 slope change model: both total number of active and passive cells = 4,009,952, total number of active cells = 3,352,307, include real cells (used for solving the flow equations) = 3,316,269, open real cells = 3,316,269, fully blocked real cells equal to zero, external boundary cells were 36,038, inter-block boundary cells = 0 (Flow-3D report). For 50–30 slope change model: both total number of active and passive cells = 4,760,002, total number of active cells equal to 4,272,109, including real cells (used for solving the flow equations) were 3,990,878, open real cells = 3,990,878 fully blocked real cells = zero, external boundary cells were 281,231, inter-block boundary cells = 0 (Flow-3D report).

The 3D computational domain model (50–18.6) slope change, and boundary condition for (50–30 slope change) model.
Figure3 The 3D computational domain model (50–18.6) slope change, and boundary condition for (50–30 slope change) model.

Figure 3VIEW LARGEDOWNLOAD SLIDE

The 3D computational domain model (50–18.6) slope change, and boundary condition for (50–30 slope change) model.

When solving the Navier-Stokes equation and continuous equations, boundary conditions should be applied. The most important work of boundary conditions is to create flow conditions similar to physical status. The Flow-3D software has many types of boundary condition; each type can be used for the specific condition of the models. The boundary conditions in Flow-3D are symmetry, continuative, specific pressure, grid overlay, wave, wall, periodic, specific velocity, outflow, and volume flow rate.

There are two options to input finite flow rate in the Flow-3D software either for inlet discharge of the system or for the outlet discharge of the domain: specified velocity and volume flow rate. In this research, the X-minimum boundary condition, volume flow rate, has been chosen. For X-maximum boundary condition, outflow was selected because there is nothing to be calculated at the end of the flume. The volume flow rate and the elevation of surface water was set for Q = 0.1 and 0.235 m3/s respectively (Figure 2).

The bottom (Z-min) is prepared as a wall boundary condition and the top (Z-max) is computed as a pressure boundary condition, and for both (Y-min) and (Y-max) as symmetry.

RESULTS AND DISCUSSION

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The air concentration distribution profiles in two models of stepped spillway were obtained at an acquisition time equal to 25 seconds in skimming flow for both upstream and downstream of a slope change 50°–18.6° and 50°–30° for different discharge as in Table 2, and as shown in Figure 4 for 50°–18.6° slope change and Figure 5 for 50°–30° slope change configuration for dc/h = 4.6. The simulation results of the air concentration are very close to the experimental results in all curves and fairly close to that predicted by the advection-diffusion model for the air bubbles suggested by Chanson (1997) on a constant sloping chute.

Figure 4 Experimental and simulated air concentration distribution for steps number −5, +1, +5, +8, +11 and +15 along the 50°–18.6° slope change for dc/h = 4.6. VIEW LARGEDOWNLOAD SLIDE Experimental and simulated air concentration distribution for steps number −5, +1, +5, +8, +11 and +15 along the 50°–18.6° slope change for dc/h = 4.6.
Figure 4 Experimental and simulated air concentration distribution for steps number −5, +1, +5, +8, +11 and +15 along the 50°–18.6° slope change for dc/h = 4.6. VIEW LARGEDOWNLOAD SLIDE Experimental and simulated air concentration distribution for steps number −5, +1, +5, +8, +11 and +15 along the 50°–18.6° slope change for dc/h = 4.6.

Figure 4VIEW LARGEDOWNLOAD SLIDE

Experimental and simulated air concentration distribution for steps number −5, +1, +5, +8, +11 and +15 along the 50°–18.6° slope change for dc/h = 4.6.

Figure5 Experimental and simulated air concentration distribution for steps number −5, +1, +5, +11, +19 and +22 along the 50°–30° slope change, for dc/h = 4.6.
Figure5 Experimental and simulated air concentration distribution for steps number −5, +1, +5, +11, +19 and +22 along the 50°–30° slope change, for dc/h = 4.6.

Figure 5VIEW LARGEDOWNLOAD SLIDE

Experimental and simulated air concentration distribution for steps number −5, +1, +5, +11, +19 and +22 along the 50°–30° slope change, for dc/h = 4.6.

Figure 6VIEW LARGEDOWNLOAD SLIDE

Figure 6 Experimental and simulated dimensionless velocity distribution for steps number −5, −1, +1, +5, +8, +11 and +15 along the 50°–18.6° slope change for dc/h = 2.6.
Figure 6 Experimental and simulated dimensionless velocity distribution for steps number −5, −1, +1, +5, +8, +11 and +15 along the 50°–18.6° slope change for dc/h = 2.6.

Experimental and simulated dimensionless velocity distribution for steps number −5, −1, +1, +5, +8, +11 and +15 along the 50°–18.6° slope change for dc/h = 2.6.

Figure 7 Experimental and simulated dimensionless velocity distribution for steps number −5, −1, +1, +5. +11, +15 and +22 along the 50°–30° slope change for dc/h = 2.6.
Figure 7 Experimental and simulated dimensionless velocity distribution for steps number −5, −1, +1, +5. +11, +15 and +22 along the 50°–30° slope change for dc/h = 2.6.

Figure 7VIEW LARGEDOWNLOAD SLIDE

Experimental and simulated dimensionless velocity distribution for steps number −5, −1, +1, +5. +11, +15 and +22 along the 50°–30° slope change for dc/h = 2.6.

But as is shown in all above mentioned figures it is clear that at the pseudo-bottom the CFD results of air concentration are less than experimental ones until the depth of water reaches a quarter of the total depth of water. Also the direction of the curves are parallel to each other when going up towards the surface water and are incorporated approximately near the surface water. For all curves, the cross-section is separate between upstream and downstream steps. Therefore the (-) sign for steps represents a step upstream of the slope change cross-section and the (+) sign represents a step downstream of the slope change cross-section.

The dimensionless velocity distribution (V/V90) profile was acquired at an acquisition time equal to 25 seconds in skimming flow of the upstream and downstream slope change for both 50°–18.6° and 50°–30° slope change. The simulation results are compared with the experimental ones showing that for all curves there is close similarity for each point between the observed and experimental results. The curves increase parallel to each other and they merge near at the surface water as shown in Figure 6 for slope change 50°–18.6° configuration and Figure 7 for slope change 50°–30° configuration. However, at step numbers +1 and +5 in Figure 7 there are few differences between the simulated and observed results, namely the simulation curves ascend regularly meaning the velocity increases regularly from the pseudo-bottom up to the surface water.

Figure 8 (50°–18.6° slope change) and Figure 9 (50°–30° slope change) compare the simulation results and the experimental results for the presented dimensionless dynamic pressure distribution for different points on the stepped spillway. The results show a good agreement with the experimental and numerical simulations in all curves. For some points, few discrepancies can be noted in pressure magnitudes between the simulated and the observed ones, but they are in the acceptable range. Although the experimental data do not completely agree with the simulated results, there is an overall agreement.

Figure 8 Comparison between simulated and experimental results for the dimensionless pressure for steps number  −1, −2, −3 and +1, +2 +3 and +20 on the horizontal step faces of 50°–18.6° slope change configuration, for dc/h = 4.6, x is the distance from the step edge.
Figure 8 Comparison between simulated and experimental results for the dimensionless pressure for steps number −1, −2, −3 and +1, +2 +3 and +20 on the horizontal step faces of 50°–18.6° slope change configuration, for dc/h = 4.6, x is the distance from the step edge.

Figure 8VIEW LARGEDOWNLOAD SLIDE

Comparison between simulated and experimental results for the dimensionless pressure for steps number −1, −2, −3 and +1, +2 +3 and +20 on the horizontal step faces of 50°–18.6° slope change configuration, for dc/h = 4.6, x is the distance from the step edge.

Figure 9 Comparison between simulated and experimental results for the dimensionless pressure for steps number  −1, −2, −3 and +1, +2 and +30, +31 on the horizontal step face of 50°–30° slope change configuration, for dc/h = 4.6, x is the distance from the step edge.
Figure 9 Comparison between simulated and experimental results for the dimensionless pressure for steps number −1, −2, −3 and +1, +2 and +30, +31 on the horizontal step face of 50°–30° slope change configuration, for dc/h = 4.6, x is the distance from the step edge.

Figure 9VIEW LARGEDOWNLOAD SLIDE

Comparison between simulated and experimental results for the dimensionless pressure for steps number −1, −2, −3 and +1, +2 and +30, +31 on the horizontal step face of 50°–30° slope change configuration, for dc/h = 4.6, x is the distance from the step edge.

The pressure profiles were acquired at an acquisition time equal to 70 seconds in skimming flow on 50°–18.6°, where p is the measured dynamic pressure, h is step height and ϒ is water specific weight. A negative sign for steps represents a step upstream of the slope change cross-section and a positive sign represents a step downstream of the slope change cross-section.

Figure 10 shows the experimental streamwise development of dimensionless pressure on the 50°–18.6° slope change for dc/h = 4.6, x/l = 0.35 on 50° sloping chute and x/l = 0.3 on 18.6° sloping chute compared with the numerical simulation. It is obvious from Figure 10 that the streamwise development of dimensionless pressure before slope change (steps number −1, −2 and −3) both of the experimental and simulated results are close to each other. However, it is clear that there is a little difference between the results of the streamwise development of dimensionless pressure at step numbers +1, +2 and +3. Moreover, from step number +3 to the end, the curves get close to each other.

Figure 10 Comparison between experimental and simulated results for the streamwise development of the dimensionless pressure on the 50°–18.6° slope change, for dc/h = 4.6, and x/l = 0.35 on 50° sloping chute and x/l = 0.3 on 18.6° sloping chute.
Figure 10 Comparison between experimental and simulated results for the streamwise development of the dimensionless pressure on the 50°–18.6° slope change, for dc/h = 4.6, and x/l = 0.35 on 50° sloping chute and x/l = 0.3 on 18.6° sloping chute.

Figure 10VIEW LARGEDOWNLOAD SLIDE

Comparison between experimental and simulated results for the streamwise development of the dimensionless pressure on the 50°–18.6° slope change, for dc/h = 4.6, and x/l = 0.35 on 50° sloping chute and x/l = 0.3 on 18.6° sloping chute.

Figure 11 compares the experimental and the numerical results for the streamwise development of the dimensionless pressure on the 50°–30° slope change, for dc/h = 4.6, and x/l = 0.35 on 50° sloping chute and x/l = 0.17 on 30° sloping chute. It is apparent that the outcomes of the experimental work are close to the numerical results, however, the results of the simulation are above the experimental ones before the slope change, but the results of the simulation descend below the experimental ones after the slope change till the end.

Figure 11 Comparison between experimental and simulated results for the streamwise development of the dimensionless pressure on the 50°–30° slope change, for dc/h = 4.6, and x/l = 0.35 on 50° sloping chute and x/l = 0.17 on 30° sloping chute.
Figure 11 Comparison between experimental and simulated results for the streamwise development of the dimensionless pressure on the 50°–30° slope change, for dc/h = 4.6, and x/l = 0.35 on 50° sloping chute and x/l = 0.17 on 30° sloping chute.

Figure 11VIEW LARGEDOWNLOAD SLIDE

Comparison between experimental and simulated results for the streamwise development of the dimensionless pressure on the 50°–30° slope change, for dc/h = 4.6, and x/l = 0.35 on 50° sloping chute and x/l = 0.17 on 30° sloping chute.

CONCLUSION

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In this research, numerical modelling was attempted to investigate the effect of abrupt slope change on the flow properties (air entrainment, velocity distribution and dynamic pressure) over a stepped spillway with two different models and various flow rates in a skimming flow regime by using the CFD technique. The numerical model was verified and compared with the experimental results of Ostad Mirza (2016). The same domain of the numerical model was inputted as in experimental models to reduce errors as much as possible.

Flow-3D is a well modelled tool that deals with particles. In this research, the model deals well with air entrainment particles by observing their results with experimental results. And the reason for the small difference between the numerical and the experimental results is that the program deals with particles more accurately than the laboratory. In general, both numerical and experimental results showed that near to the slope change the flow bulking, air entrainment, velocity distribution and dynamic pressure are greatly affected by abrupt slope change on the steps. Although the extent of the slope change was relatively small, the influence of the slope change was major on flow characteristics.

The Renormalized Group (RNG) model was selected as a turbulence solver. For 3D modelling, orthogonal mesh was used as a computational domain and the mesh grid size used for X, Y, and Z direction was equal to 0.015 m. In CFD modelling, air concentration and velocity distribution were recorded for a period of 25 seconds, but dynamic pressure was recorded for a period of 70 seconds. The results showed that there is a good agreement between the numerical and the physical models. So, it can be concluded that the proposed CFD model is very suitable for use in simulating and analysing the design of hydraulic structures.

이 연구에서 수치 모델링은 두 가지 다른 모델과 다양한 유속을 사용하여 스키밍 흐름 영역에서 계단식 배수로에 대한 유동 특성 (공기 혼입, 속도 분포 및 동적 압력)에 대한 급격한 경사 변화의 영향을 조사하기 위해 시도되었습니다. CFD 기술. 수치 모델을 검증하여 Ostad Mirza (2016)의 실험 결과와 비교 하였다. 오차를 최대한 줄이기 위해 실험 모형과 동일한 수치 모형을 입력 하였다.

Flow-3D는 파티클을 다루는 잘 모델링 된 도구입니다. 이 연구에서 모델은 실험 결과를 통해 결과를 관찰하여 공기 혼입 입자를 잘 처리합니다. 그리고 수치와 실험 결과의 차이가 작은 이유는 프로그램이 실험실보다 입자를 더 정확하게 다루기 때문입니다. 일반적으로 수치 및 실험 결과는 경사에 가까워지면 유동 벌킹, 공기 혼입, 속도 분포 및 동적 압력이 계단의 급격한 경사 변화에 크게 영향을받는 것으로 나타났습니다. 사면 변화의 정도는 상대적으로 작았지만 사면 변화의 영향은 유동 특성에 큰 영향을 미쳤다.

Renormalized Group (RNG) 모델이 난류 솔버로 선택되었습니다. 3D 모델링의 경우 계산 영역으로 직교 메쉬가 사용되었으며 X, Y, Z 방향에 사용 된 메쉬 그리드 크기는 0.015m입니다. CFD 모델링에서 공기 농도와 속도 분포는 25 초 동안 기록되었지만 동적 압력은 70 초 동안 기록되었습니다. 결과는 수치 모델과 물리적 모델간에 좋은 일치가 있음을 보여줍니다. 따라서 제안 된 CFD 모델은 수력 구조물의 설계 시뮬레이션 및 해석에 매우 적합하다는 결론을 내릴 수 있습니다.

DATA AVAILABILITY STATEMENT

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All relevant data are included in the paper or its Supplementary Information.

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© 2021 The Authors
This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Licence (CC BY 4.0), which permits copying, adaptation and redistribution, provided the original work is properly cited (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

Effect of Y2O3 on microstructure

Hierarchical grain refinement during the laser additive manufacturing of Ti-6Al-4V alloys by the addition of micron-sized refractory particles

미크론 크기의 내화물 입자를 추가하여 Ti-6Al-4V 합금의 레이저 적층 제조중 계층적 입자 미세 조정

Xiang Wang, Lin-Jie Zhang, Jie Ning, Sen Li, Liang-Liang Zhang, Jian Long
State Key Laboratory for Mechanical Behavior of Materials, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China

Abstract

Ti-6Al-4V alloys mad by additive manufacturing (AM) with slower cooling rate (e. g., direct energy deposition (DED)) generally have the problem of severe coarsening of α phase. This study presents a method to refine the microstructure of the primary β phase formed during the solid–liquid transformation, microstructures formed during the β → α + β transformation, and recrystallized microstructures formed during the repeated heating cycles encountered in AM processes. This is accomplished by the in situ precipitation of nano-sized dispersed high-melting-point yttria Y2O3 particles. The addition of micron-sized particles with high melting points can refine primary crystallized grains and transformed grains corresponding to the secondary phase in Ti-6Al-4V alloys. In addition, they can effectively inhibit the recrystallization and growth of prior-deposited metal grains. The microstructural and tensile properties of laser additive manufactured with filler wire Ti-6Al-4V components with different amounts of Y2O3 (0, 0.12, and 0.22 wt%) were investigated. The refining effect of Y2O3 was significant and the tensile strength of Ti-6Al-4V containing 0.22 wt% Y2O3 in the longitudinal and transverse directions was greater than that of Ti-6Al-4V by approximately 12% and 9%, respectively. Concurrently, there was no loss in the elongation of the material in either direction. The strategy of using micron-sized refractory particles to control phase transformation (primary crystallization, solid-state phase transformation, and recrystallization) can be applied to the AM of different metals, in which microstructures are susceptible to coarsening.

냉각 속도가 느린 적층 제조(AM)에 의해 제조된 Ti-6Al-4V 합금은 일반적으로 α상(예: 직접 에너지 증착(DED)의 심각한 응고 문제를 가지고 있습니다. 이 연구는 고체-액체 변환 중에 형성된 1 차 β상의 미세 구조, β → α + β 변환 중에 형성된 미세 구조, AM 공정에서 발생하는 반복되는 가열주기 동안 형성된 재 결정화된 미세 구조를 정제하는 방법을 제시합니다.

이것은 나노 크기의 분산된 고 융점이 트리아 Y2O3 입자의 현장 침전에 의해 달성됩니다. 녹는 점이 높은 미크론 크기의 입자를 추가하면 Ti-6Al-4V 합금의 2 차 상에 해당하는 1차 결정 입자 및 변형된 입자를 정제 할 수 있습니다.

또한 사전에 증착된 금속 입자의 재 결정화 및 성장을 효과적으로 억제 할 수 있습니다. Y2O3 (0, 0.12, 0.22 wt %)의 양이 다른 필러 와이어 Ti-6Al-4V 성분으로 제조 된 레이저 첨가제의 미세 구조 및 인장 특성을 조사했습니다.

Y2O3의 정제 효과는 유의미했으며, Y2O3 0.22 wt %를 세로 및 가로 방향으로 포함하는 Ti-6Al-4V의 인장 강도는 Ti-6Al-4V보다 각각 약 12 ​​% 및 9 % 더 컸습니다. 동시에 어느 방향으로도 재료의 연신율에 손실이 없었습니다.

미크론 크기의 내화 입자를 사용하여 상 변환 (1 차 결정화, 고체 상 변환 및 재결정 화)을 제어하는 ​​전략은 미세 구조가 거칠어지기 쉬운 다양한 금속의 AM에 적용될 수 있습니다.

Effect of Y2O3 on microstructure
Effect of Y2O3 on microstructure

Keywords: Grain hierarchical refinement, YttriaSolidification microstructures, Solid phase transition microstructures, Recrystallization microstructures

Review on the evolution and technology of State-of-the-Art metal additive manufacturing processes

Review on the evolution and technology of State-of-the-Art metal additive manufacturing processes

최첨단 금속 적층 제조 공정의 진화 및 기술 검토

S.Pratheesh Kumar
S.ElangovanR.Mohanraj
J.R.Ramakrishna

Abstract

Nowadays, the requirements of customers undergo dynamic changes and industries are heading towards the manufacturing of customized end-user products, making market fluctuations extremely unpredictable. This demands the production industries to shift towards instantaneous product development strategies that can deliver products on the shortest lead time without compromise in the quality and accuracy. Direct metal deposition is one such evolving additive manufacturing (AM) technique that has found its application from rapid prototyping to production of real-time industrial components. In addition, the process is ideal for just-in-time manufacturing, producing parts-on-demand while offering the potential to reduce cost, energy consumption, and carbon footprint. The evolution of this advanced manufacturing technique had drastically reduced the manufacturing constraints and greatly improved the product versatility. This review provides insight into the evolution, current status, and challenges of metal additive manufacturing (MAM) techniques, starting from powder bed fusion and direct metal deposition. In addition to this, the review explores the variants of metal additive manufacturing with its process mechanism, merits, demerits, and applications. The efficiency of the processes is finally analysed using a time–cost triangle and the mechanical properties are comprehensively compared. The review will enhance the basic understanding of MAM and thus broaden the scope of research and development.

오늘날 고객의 요구 사항은 역동적 인 변화를 겪고 있으며 산업은 맞춤형 최종 사용자 제품의 제조로 향하고있어 시장 변동을 예측할 수 없게 만듭니다. 따라서 생산 산업은 품질과 정확성을 타협하지 않고 최단 리드 타임에 제품을 제공 할 수있는 즉각적인 제품 개발 전략으로 전환해야합니다. 직접 금속 증착은 쾌속 프로토 타이핑에서 실시간 산업 부품 생산에 이르기까지 응용 분야를 발견 한 진화하는 적층 제조 (AM) 기술 중 하나입니다. 또한이 프로세스는 적시 제조에 이상적이며 주문형 부품을 생산하는 동시에 비용, 에너지 소비 및 탄소 발자국을 줄일 수있는 잠재력을 제공합니다. 이 고급 제조 기술의 발전으로 제조 제약이 크게 줄어들고 제품의 다양성이 크게 향상되었습니다. 이 리뷰는 분말 베드 융합 및 직접 금속 증착에서 시작하여 금속 적층 제조 (MAM) 기술의 발전, 현재 상태 및 과제에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 외에도이 리뷰에서는 프로세스 메커니즘, 장점, 단점 및 응용 프로그램과 함께 금속 적층 제조의 변형을 탐색합니다. 프로세스의 효율성은 마지막으로 시간-비용 삼각형을 사용하여 분석되고 기계적 특성이 포괄적으로 비교됩니다. 검토는 MAM에 대한 기본적인 이해를 높이고 연구 개발 범위를 넓힐 것입니다.

Keywords: Metal additive manufacturing, 3D Printing, Direct energy deposition, Electron beam meltingRapid prototyping

Figure 4. Calculate and simulate the injection of water in a single-channel injection chamber with a nozzle diameter of 60 μm and a thickness of 50 μm, at an operating frequency of 5 KHz, in the X-Y two-dimensional cross-sectional view, at 10, 20, 30, 40 and 200 μs.

DNA Printing Integrated Multiplexer Driver Microelectronic Mechanical System Head (IDMH) and Microfluidic Flow Estimation

DNA 프린팅 통합 멀티플렉서 드라이버 Microelectronic Mechanical System Head (IDMH) 및 Microfluidic Flow Estimation

by Jian-Chiun Liou 1,*,Chih-Wei Peng 1,Philippe Basset 2 andZhen-Xi Chen 11School of Biomedical Engineering, Taipei Medical University, Taipei 11031, Taiwan2ESYCOM, Université Gustave Eiffel, CNRS, CNAM, ESIEE Paris, F-77454 Marne-la-Vallée, France*Author to whom correspondence should be addressed.

Abstract

The system designed in this study involves a three-dimensional (3D) microelectronic mechanical system chip structure using DNA printing technology. We employed diverse diameters and cavity thickness for the heater. DNA beads were placed in this rapid array, and the spray flow rate was assessed. Because DNA cannot be obtained easily, rapidly deploying DNA while estimating the total amount of DNA being sprayed is imperative. DNA printings were collected in a multiplexer driver microelectronic mechanical system head, and microflow estimation was conducted. Flow-3D was used to simulate the internal flow field and flow distribution of the 3D spray room. The simulation was used to calculate the time and pressure required to generate heat bubbles as well as the corresponding mean outlet speed of the fluid. The “outlet speed status” function in Flow-3D was used as a power source for simulating the ejection of fluid by the chip nozzle. The actual chip generation process was measured, and the starting voltage curve was analyzed. Finally, experiments on flow rate were conducted, and the results were discussed. The density of the injection nozzle was 50, the size of the heater was 105 μm × 105 μm, and the size of the injection nozzle hole was 80 μm. The maximum flow rate was limited to approximately 3.5 cc. The maximum flow rate per minute required a power between 3.5 W and 4.5 W. The number of injection nozzles was multiplied by 100. On chips with enlarged injection nozzle density, experiments were conducted under a fixed driving voltage of 25 V. The flow curve obtained from various pulse widths and operating frequencies was observed. The operating frequency was 2 KHz, and the pulse width was 4 μs. At a pulse width of 5 μs and within the power range of 4.3–5.7 W, the monomer was injected at a flow rate of 5.5 cc/min. The results of this study may be applied to estimate the flow rate and the total amount of the ejection liquid of a DNA liquid.

이 연구에서 설계된 시스템은 DNA 프린팅 기술을 사용하는 3 차원 (3D) 마이크로 전자 기계 시스템 칩 구조를 포함합니다. 히터에는 다양한 직경과 캐비티 두께를 사용했습니다. DNA 비드를 빠른 어레이에 배치하고 스프레이 유속을 평가했습니다.

DNA를 쉽게 얻을 수 없기 때문에 DNA를 빠르게 배치하면서 스프레이 되는 총 DNA 양을 추정하는 것이 필수적입니다. DNA 프린팅은 멀티플렉서 드라이버 마이크로 전자 기계 시스템 헤드에 수집되었고 마이크로 플로우 추정이 수행되었습니다.

Flow-3D는 3D 스프레이 룸의 내부 유동장과 유동 분포를 시뮬레이션 하는데 사용되었습니다. 시뮬레이션은 열 거품을 생성하는데 필요한 시간과 압력뿐만 아니라 유체의 해당 평균 출구 속도를 계산하는데 사용되었습니다.

Flow-3D의 “출구 속도 상태”기능은 칩 노즐에 의한 유체 배출 시뮬레이션을 위한 전원으로 사용되었습니다. 실제 칩 생성 프로세스를 측정하고 시작 전압 곡선을 분석했습니다. 마지막으로 유속 실험을 하고 그 결과를 논의했습니다. 분사 노즐의 밀도는 50, 히터의 크기는 105μm × 105μm, 분사 노즐 구멍의 크기는 80μm였다. 최대 유량은 약 3.5cc로 제한되었습니다. 분당 최대 유량은 3.5W에서 4.5W 사이의 전력이 필요했습니다. 분사 노즐의 수에 100을 곱했습니다. 분사 노즐 밀도가 확대 된 칩에 대해 25V의 고정 구동 전압에서 실험을 수행했습니다. 얻은 유동 곡선 다양한 펄스 폭과 작동 주파수에서 관찰되었습니다. 작동 주파수는 2KHz이고 펄스 폭은 4μs입니다. 5μs의 펄스 폭과 4.3–5.7W의 전력 범위 내에서 단량체는 5.5cc / min의 유속으로 주입되었습니다. 이 연구의 결과는 DNA 액체의 토 출액의 유량과 총량을 추정하는 데 적용될 수 있습니다.

Keywords: DNA printingflow estimationMEMS

Introduction

잉크젯 프린트 헤드 기술은 매우 중요하며, 잉크젯 기술의 거대한 발전은 주로 잉크젯 프린트 헤드 기술의 원리 개발에서 시작되었습니다. 잉크젯 인쇄 연구를 위한 대규모 액적 생성기 포함 [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8]. 연속 식 잉크젯 시스템은 고주파 응답과 고속 인쇄의 장점이 있습니다. 그러나이 방법의 잉크젯 프린트 헤드의 구조는 더 복잡하고 양산이 어려운 가압 장치, 대전 전극, 편향 전계가 필요하다. 주문형 잉크젯 시스템의 잉크젯 프린트 헤드는 구조가 간단하고 잉크젯 헤드의 다중 노즐을 쉽게 구현할 수 있으며 디지털화 및 색상 지정이 쉽고 이미지 품질은 비교적 좋지만 일반적인 잉크 방울 토출 속도는 낮음 [ 9 , 10 , 11 ].

핫 버블 잉크젯 헤드의 총 노즐 수는 수백 또는 수천에 달할 수 있습니다. 노즐은 매우 미세하여 풍부한 조화 색상과 부드러운 메쉬 톤을 생성할 수 있습니다. 잉크 카트리지와 노즐이 일체형 구조를 이루고 있으며, 잉크 카트리지 교체시 잉크젯 헤드가 동시에 업데이트되므로 노즐 막힘에 대한 걱정은 없지만 소모품 낭비가 발생하고 상대적으로 높음 비용. 주문형 잉크젯 기술은 배출해야 하는 그래픽 및 텍스트 부분에만 잉크 방울을 배출하고 빈 영역에는 잉크 방울이 배출되지 않습니다. 이 분사 방법은 잉크 방울을 충전할 필요가 없으며 전극 및 편향 전기장을 충전할 필요도 없습니다. 노즐 구조가 간단하고 노즐의 멀티 노즐 구현이 용이하며, 출력 품질이 더욱 개선되었습니다. 펄스 제어를 통해 디지털화가 쉽습니다. 그러나 잉크 방울의 토출 속도는 일반적으로 낮습니다. 열 거품 잉크젯, 압전 잉크젯 및 정전기 잉크젯의 세 가지 일반적인 유형이 있습니다. 물론 다른 유형이 있습니다.

압전 잉크젯 기술의 실현 원리는 인쇄 헤드의 노즐 근처에 많은 소형 압전 세라믹을 배치하면 압전 크리스탈이 전기장의 작용으로 변형됩니다. 잉크 캐비티에서 돌출되어 노즐에서 분사되는 패턴 데이터 신호는 압전 크리스탈의 변형을 제어한 다음 잉크 분사량을 제어합니다. 압전 MEMS 프린트 헤드를 사용한 주문형 드롭 하이브리드 인쇄 [ 12]. 열 거품 잉크젯 기술의 실현 원리는 가열 펄스 (기록 신호)의 작용으로 노즐의 발열체 온도가 상승하여 근처의 잉크 용매가 증발하여 많은 수의 핵 형성 작은 거품을 생성하는 것입니다. 내부 거품의 부피는 계속 증가합니다. 일정 수준에 도달하면 생성된 압력으로 인해 잉크가 노즐에서 분사되고 최종적으로 기판 표면에 도달하여 패턴 정보가 재생됩니다 [ 13 , 14 , 15 , 16 , 17 , 18 ].

“3D 제품 프린팅”및 “증분 빠른 제조”의 의미는 진화했으며 모든 증분 제품 제조 기술을 나타냅니다. 이는 이전 제작과는 다른 의미를 가지고 있지만, 자동 제어 하에 소재를 쌓아 올리는 3D 작업 제작 과정의 공통적 인 특징을 여전히 반영하고 있습니다 [ 19 , 20 , 21 , 22 , 23 , 24 ].

이 개발 시스템은 열 거품 분사 기술입니다. 이 빠른 어레이에 DNA 비드를 배치하고 스프레이 유속을 평가하기 위해 다른 히터 직경과 캐비티 두께를 설계하는 것입니다. DNA 제트 칩의 부스트 회로 시스템은 큰 흐름을 구동하기위한 신호 소스입니다. 목적은 분사되는 DNA 용액의 양과 출력을 조정하는 것입니다. 입력 전압을 더 높은 출력 전압으로 변환해야 하는 경우 부스트 컨버터가 유일한 선택입니다. 부스트 컨버터는 내부 금속 산화물 반도체 전계 효과 트랜지스터 (MOSFET)를 통해 전압을 충전하여 부스트 출력의 목적을 달성하고, MOSFET이 꺼지면 인덕터는 부하 정류를 통해 방전됩니다.

인덕터의 충전과 방전 사이의 변환 프로세스는 인덕터를 통한 전압의 방향을 반대로 한 다음 점차적으로 입력 작동 전압보다 높은 전압을 증가시킵니다. MOSFET의 스위칭 듀티 사이클은 확실히 부스트 비율을 결정합니다. MOSFET의 정격 전류와 부스트 컨버터의 부스트 비율은 부스트 ​​컨버터의 부하 전류의 상한을 결정합니다. MOSFET의 정격 전압은 출력 전압의 상한을 결정합니다. 일부 부스트 컨버터는 정류기와 MOSFET을 통합하여 동기식 정류를 제공합니다. 통합 MOSFET은 정확한 제로 전류 턴 오프를 달성하여 부스트 변압기를 보다 효율적으로 만듭니다. 최대 전력 점 추적 장치를 통해 입력 전력을 실시간으로 모니터링합니다. 입력 전압이 최대 입력 전력 지점에 도달하면 부스트 컨버터가 작동하기 시작하여 부스트 컨버터가 최대 전력 출력 지점으로 유리 기판에 DNA 인쇄를 하는 데 적합합니다. 일정한 온 타임 생성 회로를 통해 온 타임이 온도 및 칩의 코너 각도에 영향을 받지 않아 시스템의 안정성이 향상됩니다.

잉크젯 프린트 헤드에 사용되는 기술은 매우 중요합니다. 잉크젯 기술의 엄청난 발전은 주로 잉크젯 프린팅에 사용되는 대형 액적 이젝터 [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 ]를 포함하여 잉크젯 프린트 헤드 기술의 이론 개발에서 시작되었습니다 . 연속 잉크젯 시스템은 고주파 응답과 고속 인쇄의 장점을 가지고 있습니다. 잉크젯 헤드의 총 노즐 수는 수백 또는 수천에 달할 수 있으며 이러한 노즐은 매우 복잡합니다. 노즐은 풍부하고 조화로운 색상과 부드러운 메쉬 톤을 생성할 수 있습니다 [ 9 , 10 ,11 ]. 잉크젯은 열 거품 잉크젯, 압전 잉크젯 및 정전 식 잉크젯의 세 가지 주요 유형으로 분류할 수 있습니다. 다른 유형도 사용 중입니다. 압전 잉크젯의 기능은 다음과 같습니다. 많은 소형 압전 세라믹이 잉크젯 헤드 노즐 근처에 배치됩니다. 압전 결정은 전기장 아래에서 변형됩니다. 그 후, 잉크는 잉크 캐비티에서 압착되어 노즐에서 배출됩니다. 패턴의 데이터 신호는 압전 결정의 변형을 제어한 다음 분사되는 잉크의 양을 제어합니다. 압전 마이크로 전자 기계 시스템 (MEMS) 잉크젯 헤드는 하이브리드 인쇄에 사용됩니다. [ 12]. 열 버블 잉크젯 기술은 다음과 같이 작동합니다. 가열 펄스 (즉, 기록 신호) 하에서 노즐의 가열 구성 요소의 온도가 상승하여 근처의 잉크 용매를 증발시켜 많은 양의 작은 핵 기포를 생성합니다. 내부 기포의 부피가 지속적으로 증가합니다. 압력이 일정 수준에 도달하면 노즐에서 잉크가 분출되고 잉크가 기판 표면에 도달하여 패턴과 메시지가 표시됩니다 [ 13 , 14 , 15 , 16 , 17 , 18 ].

3 차원 (3D) 제품 프린팅 및 빠른 프로토 타입 기술의 발전에는 모든 빠른 프로토 타입의 생산 기술이 포함됩니다. 래피드 프로토 타입 기술은 기존 생산 방식과는 다르지만 3D 제품 프린팅 생산 과정의 일부 특성을 공유합니다. 구체적으로 자동 제어 [ 19 , 20 , 21 , 22 , 23 , 24 ] 하에서 자재를 쌓아 올립니다 .

이 연구에서 개발된 시스템은 열 기포 방출 기술을 사용했습니다. 이 빠른 어레이에 DNA 비드를 배치하기 위해 히터에 대해 다른 직경과 다른 공동 두께가 사용되었습니다. 그 후, 스프레이 유속을 평가했다. DNA 제트 칩의 부스트 회로 시스템은 큰 흐름을 구동하기위한 신호 소스입니다. 목표는 분사되는 DNA 액체의 양과 출력을 조정하는 것입니다. 입력 전압을 더 높은 출력 전압으로 수정해야하는 경우 승압 컨버터가 유일한 옵션입니다. 승압 컨버터는 내부 금속 산화물 반도체 전계 효과 트랜지스터 (MOSFET)를 충전하여 출력 전압을 증가시킵니다. MOSFET이 꺼지면 부하 정류를 통해 인덕턴스가 방전됩니다. 충전과 방전 사이에서 인덕터를 변경하는 과정은 인덕터를 통과하는 전압의 방향을 변경합니다. 전압은 입력 작동 전압을 초과하는 지점까지 점차적으로 증가합니다. MOSFET 스위치의 듀티 사이클은 부스트 ​​비율을 결정합니다. MOSFET의 승압 컨버터의 정격 전류와 부스트 비율은 승압 컨버터의 부하 전류의 상한을 결정합니다. MOSFET의 정격 전류는 출력 전압의 상한을 결정합니다. 일부 승압 컨버터는 정류기와 MOSFET을 통합하여 동기식 정류를 제공합니다. 통합 MOSFET은 정밀한 제로 전류 셧다운을 실현할 수 있으므로 셋업 컨버터의 효율성을 높일 수 있습니다. 최대 전력 점 추적 장치는 입력 전력을 실시간으로 모니터링하는 데 사용되었습니다. 입력 전압이 최대 입력 전력 지점에 도달하면 승압 컨버터가 작동을 시작합니다. 스텝 업 컨버터는 DNA 프린팅을 위한 최대 전력 출력 포인트가 있는 유리 기판에 사용됩니다.

MEMS Chip Design for Bubble Jet

이 연구는 히터 크기, 히터 번호 및 루프 저항과 같은 특정 매개 변수를 조작하여 5 가지 유형의 액체 배출 챔버 구조를 설계했습니다. 표 1 은 측정 결과를 나열합니다. 이 시스템은 다양한 히터의 루프 저항을 분석했습니다. 100 개 히터 설계를 완료하기 위해 2 세트의 히터를 사용하여 각 단일 회로 시리즈를 통과하기 때문에 100 개의 히터를 설계할 때 총 루프 저항은 히터 50 개의 총 루프 저항보다 하나 더 커야 합니다. 이 연구에서 MEMS 칩에서 기포를 배출하는 과정에서 저항 층의 면저항은 29 Ω / m 2입니다. 따라서 모델 A의 총 루프 저항이 가장 컸습니다. 일반 사이즈 모델 (모델 B1, C, D, E)의 두 배였습니다. 모델 B1, C, D 및 E의 총 루프 저항은 약 29 Ω / m 2 입니다. 표 1 에 따르면 오류 범위는 허용된 설계 값 이내였습니다. 따라서야 연구에서 설계된 각 유형의 단일 칩은 동일한 생산 절차 결과를 가지며 후속 유량 측정에 사용되었습니다.

Table 1. List of resistance measurement of single circuit resistance.
Table 1. List of resistance measurement of single circuit resistance.

DNA를 뿌린 칩의 파워가 정상으로 확인되면 히터 버블의 성장 특성을 테스트하고 검증했습니다. DNA 스프레이 칩의 필름 두께와 필름 품질은 히터의 작동 조건과 스프레이 품질에 영향을 줍니다. 따라서 기포 성장 현상과 그 성장 특성을 이해하면 본 연구에서 DNA 스프레이 칩의 특성과 작동 조건을 명확히 하는 데 도움이 됩니다.

설계된 시스템은 기포 성장 조건을 관찰하기 위해 개방형 액체 공급 방법을 채택했습니다. 이미지 관찰을 위해 발광 다이오드 (LED, Nichia NSPW500GS-K1, 3.1V 백색 LED 5mm)를 사용하는 동기식 플래시 방식을 사용하여 동기식 지연 광원을 생성했습니다. 이 시스템은 또한 전하 결합 장치 (CCD, Flir Grasshopper3 GigE GS3-PGE-50S5C-C)를 사용하여 이미지를 캡처했습니다. 그림 1핵 형성, 성장, 거품 생성에서 소산에 이르는 거품의 과정을 보여줍니다. 이 시스템은 기포의 성장 및 소산 과정을 확인하여 시작 전압을 관찰하는 데 사용할 수 있습니다. 마이크로 채널의 액체 공급 방법은 LED가 깜빡이는 시간을 가장 큰 기포 발생에 필요한 시간 (15μs)으로 설정했습니다. 이 디자인은 부적합한 깜박임 시간으로 인한 잘못된 판단과 거품 이미지 캡처 불가능을 방지합니다.

Figure 1. The system uses CCD to capture images.
Figure 1. The system uses CCD to capture images.

<내용 중략>…….

Table 2. Open pool test starting voltage results.
Table 2. Open pool test starting voltage results.
Figure 2. Serial input parallel output shift registers forms of connection.
Figure 2. Serial input parallel output shift registers forms of connection.
Figure 3. The geometry of the jet cavity. (a) The actual DNA liquid chamber, (b) the three-dimensional view of the microfluidic single channel. A single-channel jet cavity with 60 μm diameter and 50 μm thickness, with an operating frequency of 5 KHz, in (a) three-dimensional side view (b) X-Z two-dimensional cross-sectional view, at 10, 20, 30, 40 and 200 μs injection conditions.
Figure 3. The geometry of the jet cavity. (a) The actual DNA liquid chamber, (b) the three-dimensional view of the microfluidic single channel. A single-channel jet cavity with 60 μm diameter and 50 μm thickness, with an operating frequency of 5 KHz, in (a) three-dimensional side view (b) X-Z two-dimensional cross-sectional view, at 10, 20, 30, 40 and 200 μs injection conditions.
Figure 4. Calculate and simulate the injection of water in a single-channel injection chamber with a nozzle diameter of 60 μm and a thickness of 50 μm, at an operating frequency of 5 KHz, in the X-Y two-dimensional cross-sectional view, at 10, 20, 30, 40 and 200 μs.
Figure 4. Calculate and simulate the injection of water in a single-channel injection chamber with a nozzle diameter of 60 μm and a thickness of 50 μm, at an operating frequency of 5 KHz, in the X-Y two-dimensional cross-sectional view, at 10, 20, 30, 40 and 200 μs.
Figure 5 depicts the calculation results of the 2D X-Z cross section. At 100 μs and 200 μs, the fluid injection orifice did not completely fill the chamber. This may be because the size of the single-channel injection cavity was unsuitable for the highest operating frequency of 10 KHz. Thus, subsequent calculation simulations employed 5 KHz as the reference operating frequency. The calculation simulation results were calculated according to the operating frequency of the impact. Figure 6 illustrates the injection cavity height as 60 μm and 30 μm and reveals the 2D X-Y cross section. At 100 μs and 200 μs, the fluid injection orifice did not completely fill the chamber. In those stages, the fluid was still filling the chamber, and the flow field was not yet stable.
Figure 5 depicts the calculation results of the 2D X-Z cross section. At 100 μs and 200 μs, the fluid injection orifice did not completely fill the chamber. This may be because the size of the single-channel injection cavity was unsuitable for the highest operating frequency of 10 KHz. Thus, subsequent calculation simulations employed 5 KHz as the reference operating frequency. The calculation simulation results were calculated according to the operating frequency of the impact. Figure 6 illustrates the injection cavity height as 60 μm and 30 μm and reveals the 2D X-Y cross section. At 100 μs and 200 μs, the fluid injection orifice did not completely fill the chamber. In those stages, the fluid was still filling the chamber, and the flow field was not yet stable.
Figure 6. Calculate and simulate water in a single-channel spray chamber with a spray hole diameter of 60 μm and a thickness of 50 μm, with an operating frequency of 10 KHz, in an XY cross-sectional view, at 10, 20, 30, 40, 100, 110, 120, 130, 140 and 200 μs injection situation.
Figure 6. Calculate and simulate water in a single-channel spray chamber with a spray hole diameter of 60 μm and a thickness of 50 μm, with an operating frequency of 10 KHz, in an XY cross-sectional view, at 10, 20, 30, 40, 100, 110, 120, 130, 140 and 200 μs injection situation.
Figure 7. The DNA printing integrated multiplexer driver MEMS head (IDMH).
Figure 7. The DNA printing integrated multiplexer driver MEMS head (IDMH).
Figure 8. The initial voltage diagrams of chip number A,B,C,D,E type.
Figure 8. The initial voltage diagrams of chip number A,B,C,D,E type.
Figure 9. The initial energy diagrams of chip number A,B,C,D,E type.
Figure 9. The initial energy diagrams of chip number A,B,C,D,E type.
Figure 10. A Type-Sample01 flow test.
Figure 10. A Type-Sample01 flow test.
Figure 11. A Type-Sample01 drop volume.
Figure 11. A Type-Sample01 drop volume.
Figure 12. A Type-Sample01 flow rate.
Figure 12. A Type-Sample01 flow rate.
Figure 13. B1-00 flow test.
Figure 13. B1-00 flow test.
Figure 14. C Type-01 flow test.
Figure 14. C Type-01 flow test.
Figure 15. D Type-02 flow test.
Figure 15. D Type-02 flow test.
Figure 16. E1 type flow test.
Figure 16. E1 type flow test.
Figure 17. E1 type ejection rate relationship.
Figure 17. E1 type ejection rate relationship.

Conclusions

이 연구는 DNA 프린팅 IDMH를 제공하고 미세 유체 흐름 추정을 수행했습니다. 설계된 DNA 스프레이 캐비티와 20V의 구동 전압에서 다양한 펄스 폭의 유동 성능이 펄스 폭에 따라 증가하는 것으로 밝혀졌습니다.

E1 유형 유량 테스트는 해당 유량이 3.1cc / min으로 증가함에 따라 유량이 전력 변화에 영향을 받는 것으로 나타났습니다. 동력이 증가함에 따라 유량은 0.75cc / min에서 3.5cc / min으로 최대 6.5W까지 증가했습니다. 동력이 더 증가하면 유량은 에너지와 함께 증가하지 않습니다. 이것은 이 테이블 디자인이 가장 크다는 것을 보여줍니다. 유속은 3.5cc / 분이었다.
작동 주파수가 2KHz이고 펄스 폭이 4μs 및 5μs 인 특수 설계된 DNA 스프레이 룸 구조에서 다양한 전력 조건 하에서 유량 변화를 관찰했습니다. 4.3–5.87 W의 출력 범위 내에서 주입 된 모노머의 유속은 5.5cc / 분이었습니다. 이것은 힘이 증가해도 변하지 않았습니다. DNA는 귀중하고 쉽게 얻을 수 없습니다. 이 실험을 통해 우리는 DNA가 뿌려진 마이크로 어레이 바이오칩의 수천 개의 지점에 필요한 총 DNA 양을 정확하게 추정 할 수 있습니다.

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References

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Fig. 1.Schematic of wire feeding in a melting line.

Evaluation on the Efficiency of Cored Wire Feeding in Addition of Alloying Elements into Cu Melt

Bok-Hyun Kang*, Ki-Young Kim
Korea University of Technology and Education

코어드 와이어 피딩에 의한 Cu 용탕에의 합금 첨가 시 효율 평가

Abstract

To add alloying elements into a pure copper melt, the wire-feeding efficiency of cored (alloy containing) wire was evaluated using a commercial, computational fluid-dynamics program. The model design was based on an industrial-scale production line. The variables calculated included wire feed rate, melt temperature, wire diameter, melt flow rate and wire temperature. Efficiency was evaluated after a series of calculations based on the penetration depth of the alloy-wire into the molten copper bath. Of the five variables investigated, the wire feed rate and wire diameter were the most influential factors affecting the feeding efficiency of the cored-wire.

Keywords: Cored wire feeding, Cu melt, Efficiency, Alloying elements

1. 서론

소재산업이 고품질, 환경친화적,저에너지 소비기술을 지향하면서 보다 고효율 공정의 활용이 증가하는 추세에 있다. 철강이나 비철소재에 있어서도 탈산, 탈황, 개재물 처리 및 합금화 등과 같은 청정화를 위한 용탕 처리 뿐만 아니라목표하는 합금의 화학 조성의 정확한 조절이 요구되고 있다.

분말 원재료를 금속 피복재 등으로 감싸서 와이어의 형태로 만들고 이를 릴에 감은 후 순차적으로 풀어서 용탕에 투입하는 코어드 와이어(cored wire)방식은 첨가되는 원재료의 손실을 최소화하고 높은 효율성을 얻을 수 있는 이점이 있다.

용강의 탈산을 위한 Ca투입 시에도 Ca분말을 피복하여 사용한 경우의 회수율이 높아지고,미량의 V나 Al를 합금원소로참가할 때에도 효율적이라고 보고되고 있다[1-5]. 그리고 코어드 와이어를 사용할 경우의 용해 메커니즘에 대한 모델 및 열전달에 관한연구도 보고된 바 있다[6-9].

또한 철강산업에서 뿐만 아니라 주철 제조시에도 코어드 와이어법이 이용되고 있는데, 주철의 구상화 처리[10], 선철의 탈황[11]등에서도 활용이 되고 있다.

한편, 비철산업에서는 코어드 와이어법이 아직 활발히 채용이 되지 않고 있는 상태이나, 전자부품 용동 합금소재와 같이정밀한 합금화가 필요하거나 산화가 용이하여 분말로 첨가 시 회수율이 낮은 원소의 합금 시 그 활용이 기대되고 있다.

실제 정확한 장입 계산으로 합금 원소를 투입 하더라도 최종 목표 조성을 관리하는 것은 쉽지 않다. 특히 산화가 쉬운원소의 경우 용탕에 투입했을 때 회수율의 변동성이 심하고, 마이크로 합금화(micro alloying)와 같이 첨가량이 매우 적다면 화학조성의 조절이 더욱 어렵고, 회수율의 예측 또한 힘들다.

일반적으로 동합금의 제조시 합금원소는 용해 라인에서 연속적으로 첨가 되는데, 기존 공정라인에서의 합금화는 배합로에서 합금원소를 덩어리 또는 분말형태로 투입하여 진행한다. 그러나 이러한 배합방식은 많은 양의 분진 발생으로 작업 환경을 나쁘게 하고, 특히 분말의 상태로 용탕과 접촉하므로 산화가 용이하여 회수율의 변동이 심한 단점이 있다.

동합금 제조에 있어서 코어드 와이어법의 적용에 대한 실험실적 연구는 수행된 바 있으나[12], 다양한 공정변수를 고려하기 위해서는 실제 동합금의 용해, 연주라인에서 실험하는 것은 어려우므로, 전산모사를 활용하여 각 변수의 영향을 알아보는 것도 효과적인 방법 중의 하나이다.

본 연구에서는 아직까지 Cu 합금의 제조에 사용되지 않은 코어드 와이어 피딩법의 전산모사를 통하여 와이어 피딩 시의효율에 미치는 공정변수의 영향을 조사하였다.

2.연구방법

Fig. 1은 용해라인에서의 와이어피딩 모식도를 나타낸 것으로, 배합로에서 합금을 투입한다고 가정하였다. 또한 용탕의유속은 연주되는 슬라브의 유량과 용탕유로의 단면적으로 유로내에서의 용탕유속을 산출하였고, 이러한 용탕의 흐름을가정하여 유체의X+ 방향으로의 유속을 정의하였다.

Fig. 2는계산모델을 나타낸 것으로 100×500×20 mm 크기의 모델을 길이 방향으로 50개, 높이 방향으로 250개, 두께 방향으로 10개의 소로 나누었다. 용탕은 순 Cu로 가정하였고, 와이어의 재질은 Cu이며, 튜브 안에 Cu 분말이 들어있는 것으로 가정하였다.

계산상 합금분말은 정의가 안되기 때문에, 코어드 와이어의 밀도는 벌크 재질 밀도의60%의 밀도로 입력 하였다. 계산에 사용한 재질별 물성은T able 1과 같다.

용탕의 흐름, Cu용탕과 와이어 사이의 열 이동은 상용 유체해석 소프트웨어인 Flow-3D를 이용하여 3차원 계산을 수행하였다. 계산 변수는 와이어의 송급속도, 용탕의 온도, 와이어의 직경, 용탕의 흐름 속도 및 와이어의 온도로 하였으며, 상세는 Table2와 같다. 와이어의 송급 속도는 Z- 방향으로 당겨지는 것으로 입력하였다.

Fig. 1.Schematic of wire feeding in a melting line.
Fig. 1.Schematic of wire feeding in a melting line.

<중략>…….

Flg. 2.Three dimensional model for wire feeding simulation
Flg. 2.Three dimensional model for wire feeding simulation
Fig. 3.Change in solid fraction of the cored wire during feeding: (I)initial heating, (II) transient melting, (III) steady statemelting
Fig. 3.Change in solid fraction of the cored wire during feeding: (I)initial heating, (II) transient melting, (III) steady statemelting
Fig. 4.Solid fraction contours with wire feed rate at steady state: melt temp. 1473 K, wire dia. 10 mm, melt flow rate 1.7 m/s, wire temp.303 K
Fig. 4.Solid fraction contours with wire feed rate at steady state: melt temp. 1473 K, wire dia. 10 mm, melt flow rate 1.7 m/s, wire temp.303 K

Fig. 5.Effect of wire feed rate on the penetration depth of wire at itssolid fraction of 0.7.
Fig. 5.Effect of wire feed rate on the penetration depth of wire at itssolid fraction of 0.7.
ig. 6.Solid fraction contours with melt temperature at steady state: wire feed rate 7 m/s, wire dia. 10 mm, melt flow rate 1.7 m/s, wire temp.303 K
ig. 6.Solid fraction contours with melt temperature at steady state: wire feed rate 7 m/s, wire dia. 10 mm, melt flow rate 1.7 m/s, wire temp.303 K
Fig. 7.Solid fraction contours with wire diameter at steady state: wire feed rate 7 m/s, melt temp. 1473 K, melt flow rate 1.7 m/s, wiretemp.303 K
Fig. 7.Solid fraction contours with wire diameter at steady state: wire feed rate 7 m/s, melt temp. 1473 K, melt flow rate 1.7 m/s, wiretemp.303 K
Fig. 8.Effect of wire diameter on the penetration depth of wire at itssolid fraction of 0.7
Fig. 8.Effect of wire diameter on the penetration depth of wire at itssolid fraction of 0.7
ig. 9.Effect of melt flow rate on the penetration depth of wire.
ig. 9.Effect of melt flow rate on the penetration depth of wire.
Fig. 10.Effect of wire temperature on the penetration depth of wire
Fig. 10.Effect of wire temperature on the penetration depth of wire

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4. 결론

코어드와이어 피딩 공정을 와이어의 송급 속도, 용탕의 온도, 와이어의 직경, 용탕의 흐름 속도 및 와이어의 온도를 공정변수로 하여 전산 모사하고, 피딩공정의 효율은 와이어의 침투 깊이로 평가하였다.

그 결과, 와이어의 송급 속도와 와이어의 직경이 와이어의 침투 깊이에 가장 영향이 큰 것으로 나타났다. 즉 와이어가 용탕의 상면 가까이에서 용해되어 버리면 산화가 용이하게 되고, 부상하여 슬래그 중으로 들어가기 쉬우므로 효율이 떨어지나, 용탕의 저부에서 용해되면, 대부분 Cu 용탕 중으로 녹아 들어가므로 첨가하는 합금 원소의 회수율이 높아지게 됨을 기대할 수 있다. 연속 주조 라인에서는 빌렛의 최종 조성의 조절이 중요한데, 와이어의 직경과 적정 송급 속도의 조화가 필요하다.

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A photo of HeMOSU-1.

FLOW-3D를 이용한 해상 자켓구조물 주변의 세굴 수치모의 실험

Numerical Simulation Test of Scour around Offshore Jacket Structure using FLOW-3D

J Korean Soc Coast Ocean Eng. 2015;27(6):373-381Publication date (electronic) : 2015 December 31doi : https://doi.org/10.9765/KSCOE.2015.27.6.373Dong Hui Ko*Shin Taek Jeong,**Nam Sun Oh****Hae Poong Engineering Inc.**Department of Civil and Environmental Engineering, Wonkwang University***Ocean·Plant Construction Engineering, Mokpo Maritime National University
고동휘*, 정신택,**, 오남선***

*(주)해풍기술**원광대학교 토목환경공학과***목포해양대학교 해양·플랜트건설공학과

Abstract

해상풍력 기기, 해상 플랫폼과 같은 구조물이 해상에서 빈번하게 설치되면서 세굴에 관한 영향도 중요시되고 있다. 이러한 세굴 영향을 검토하기 위해 세굴 수치모의 실험을 수행한다. 일반적으로 수치모의 조건은 일방향 흐름에 대해서만 검토가 이뤄지고 있으며 서해안과 같은 왕복성 조류 흐름에 대해서는 검토되지 않는다. 본 연구에서는 서해안에 설치된 HeMOSU-1호 해상 자켓구조물 주변에서 발생하는 세굴 현상을 FLOW-3D를 이용하여 수치모의하였다. 해석 조건으로는 일방향 흐름과 조석현상을 고려한 왕복성 흐름을 고려하였으며, 이를 현장 관측값과 비교하였다. 10,000초 동안의 수치모의 결과, 일방향의 흐름 조건에서는 1.32 m의 최대 세굴심이 발생하였으며, 양방향 흐름 조건에서는 1.44 m의 최대 세굴심이 발생하였다. 한편, 현장 관측값의 경우 약 1.5~2.0 m의 세굴심이 발생하여 양방향의 흐름에 대한 해석 결과와 근사한 값을 보였다.

Keywords 세굴일방향 흐름왕복성 조류 흐름해상 자켓구조물FLOW-3D최대 세굴심, scouruni-directional flowbi-directional tidal current flowoffshore jacket substructureFlow-3Dmaximum scour depth

As offshore structures such as offshore wind and offshore platforms have been installed frequently in ocean, scour effects are considered important. To test the scour effect, numerical simulation of scour has been carried out. However, the test was usually conducted under the uni-directional flow without bi-directional current flow in western sea of Korea. Thus, in this paper, numerical simulations of scour around offshore jacket substructure of HeMOSU-1 installed in western sea of Korea are conducted using FLOW-3D. The conditions are uni-directional and bi-directional flow considering tidal current. And these results are compared to measured data. The analysis results for 10,000 sec show that under uni-directional conditions, maximum scour depth was about 1.32 m and under bi-directional conditions, about 1.44 m maximum scour depth occurred around the structure. Meanwhile, about 1.5~2.0 m scour depths occurred in field observation and the result of field test is similar to result under bi-directional conditions.

1. 서 론

최근 해상풍력기기, 해상플랫폼과 같은 해상구조물 설치가 빈번해지면서 해상구조물의 안정성을 저하시키는 요인에 대한 대응 연구가 필요하다. 특히 해상에서의 구조물 설치는 육상과 달리 수력학적 하중이 작용하게 되기 때문에 파랑에 의한 구조물과의 진동, 세굴 현상에 대하여 철저한 사전 검토가 요구된다. 특히, 해상 기초에서 발생하는 세굴은 조류 및 파랑 등 유체 흐름과 구조물 사이의 상호작용으로 인해 해저 입자가 유실되는 현상으로 정의할 수 있으며 해상 외력 조건에 포함되어 설계시 고려하도록 제안하고 있다(IEC, 2009).구조물을 해상에 설치하게 되면 구조물이 흐름을 방해하는 장애요인으로 작용하여 구조물 주위에 부분적으로 더 빠른 유속이 발생하게 된다. 이러한 유속 변화는 압력 분포 변화에 기인하게 되어 해양구조물 주위에 아래로 흐르는 유속(downflow), 말굽형 와류(horseshoe vortex) 그리고 후류 와류(wake vortex)가 나타난다. 결국, 유속과 흐름의 변화를 야기하고 하상전단응력과 유사이동 능력을 증가시켜 해저 입자를 유실시키며 구조물의 안정성을 위협하는 요인으로 작용하게 된다. 이러한 세굴 현상이 계속 진행되면 해상풍력 지지구조물 기초의 지지력이 감소하게 될 뿐만 아니라 지지면의 유실로 상부반력 작용에 편심을 유발하여 기초의 전도를 초래한다. 또한 세굴에 의한 기초의 부등 침하가 크게 발생하면 상부 해상풍력 지지구조물에 보다 큰 단면력이 작용하므로 세굴에 의한 붕괴가 발생할 수 있다. 이처럼 세굴은 기초지지구조물을 붕괴하고, 침하와 얕은 기초의 변형을 초래하며, 구조물의 동적 성능을 변화시키기 때문에 설계 및 시공 유지관리시 사전에 세굴심도 산정, 세굴 완화 대책 등을 고려하여야 한다.또한 각종 설계 기준서에서는 세굴에 대해 다양하게 제시하고 있다. IEC(2009)ABS(2013)BSH(2007)MMAF(2005)에서는 세굴에 대한 영향을 검토할 것을 주문하지만 심도 산정 등 세굴에 대한 구체적인 내용은 언급하지 않고 전반적인 내용만 수록하고 있다. 그러나 DNV(2010)CEM(2006)에서는 경험 공식을 이용한 세굴 심도 산정 등 구체적인 내용을 광범위하게 수록하고 있어 세굴에 대한 영향 검토시 활용가능하다. 그 외의 기준서에서는 수치 모델 등을 통한 세굴 검토를 주문하고 있어 사용자들이 직접 판단하도록 제안하고 있다.그러나 세굴은 유속, 수심, 구조물 폭, 형상, 해저입자 등에 의해 결정되기 때문에 세굴의 영향 정도를 정확하게 예측하기란 쉽지 않지만 수리 모형 실험 또는 CFD(Computational Fluid Dynamics)를 이용한 수치 해석을 통해 지반 침식 및 퇴적으로 인한 지형변화를 예측할 수 있다. 한편, 침식과 퇴적 등 구조물 설치로 인한 해저 지형 변화를 예측하는 모델은 다양하지만, 본 연구에서는 Flowscience의 3차원 유동해석모델인 Flow-3D 모델을 사용하였다.해상 구조물은 목적에 따라 비교적 수심이 낮은 지역에 설치가 용이하다. 국내의 경우, 서남해안과 같이 비교적 연안역이 넓고 수심이 낮은 지역에 구조물을 설치하는 것이 비용 및 유지관리 측면에서 유리할 수 있다. 그러나 국내 서남해안 지역은 왕복성 흐름, 즉 조류가 발생하는 지역으로 흐름의 방향이 시간에 따라 변화하게 된다. 따라서, 세굴 수치 모의시 이러한 왕복성 흐름을 고려해야한다. 그러나 대부분의 수치 모델 적용시 조류가 우세한 지역에서도 일방향의 흐름에 대해서만 검토하며 왕복성 흐름에 의한 지층의 침식과 퇴적작용으로 인해 발생하는 해저 입자의 상호 보충 효과는 배제되게 된다. 또한 이로 인해 수치모델 결과에 많은 의구심이 발생하게 되며 현실성이 결여된 해석으로 보여질 수 있다. 이러한 왕복흐름의 영향을 검토하기 위해 Kim and Gang(2011)은 조류의 왕복류 흐름을 고려하여 지반의 수리 저항 성능 실험을 수행하였으며, 양방향이 일방향 흐름보다 세굴이 크게 발생하는 것을 발표하였다. 또한 Kim et al.(2012)은 흐름의 입사각에 따른 수리저항 실험을 수행하였으며 입사각이 커짐에 따라 세굴률이 증가하는 것으로 나타났다.본 연구에서는 단일방향 고정유속 그리고 양방향 변동유속조건에서 발생하는 지형 변화와 세굴 현상을 수치 모의하였으며, 이러한 비선형성 흐름변화에 따른 세굴 영향 정도를 검토하였다. 더불어 현장 관측 자료와의 비교를 통해 서남해안과 같은 왕복성 흐름이 발생하는 지역에서의 세굴 예측시 적절한 모델 수립 방안을 제안하고자 한다.

2. 수치해석 모형

본 연구에서는 Autodesk의 3D max 프로그램을 이용하여 지지구조물 형상을 제작하였으며, 수치해석은 미국 Flowscience가 개발한 범용 유동해석 프로그램인 FLOW-3D(Ver. 11.0.4.5)를 사용하였다. 좌표계는 직교 좌표계를 사용하였으며 복잡한 3차원 형상의 표현을 위하여 FAVOR 기법(Fractional Area/Volume Obstacle Representation Method)을 사용하였다. 또한 유한차분법에 FAVOR 기법을 도입한 유한체적법의 접근법을 사용하였으며 직교좌표계 에서 비압축성 유체의 3차원 흐름을 해석하기 위한 지배방정식으로는 연속방정식과 운동방정식이 사용되었다. 난류모형으로는 RNG(renormalized group)모델을 사용하였다.

2.1 FLOW-3D의 지배방정식

수식은 MathML 표현문제로 본 문서의 하단부의 원문바로가기 링크를 통해 원문을 참고하시기 바랍니다.

2.1.1 연속방정식

직교좌표계 (x,y,z)에서 비압축성 유체는 압축성 유체의 연속방정식에서 유도될 수 있으며 다음 식 (1)과 같다.

(1)

∂∂x(uAx)+∂∂y(vAy)+∂∂z(wAz)=RSORρ∂∂x(uAx)+∂∂y(vAy)+∂∂z(wAz)=RSORρ
여기서, u, v, w는 (x,y,z) 방향별 유체속도, Ax, Ay, Az는 각 방향별 유체 흐름을 위해 확보된 면적비 (Area fraction), ρ는 유체 밀도, RSOR은 질량생성/소멸(Mass source/sink)항이다.

2.1.2 운동방정식

본 모형은 3차원 난류모형이므로 각각의 방향에 따른 운동량 방정식은 다음 식(2)~(4)와 같다.

(2)

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

(3)

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

(4)

∂w∂t+1VF(uAx∂w∂x+vAy∂w∂y+wAz∂w∂z)   =−1ρ∂p∂z+Gz+fz−bz−RSORρVFw∂w∂t+1VF(uAx∂w∂x+vAy∂w∂y+wAz∂w∂z)   =−1ρ∂p∂z+Gz+fz−bz−RSORρVFw여기서, RSOR은 질량생성/소멸(Mass source/sink)항, VF는 체적비 (Volume fraction), p는 압력, Gx, Gy, Gz는 방향별 체적력항, fx, fy, fz는 방향별 점성력항, bx, by, bz는 다공질 매체에서 방향별 흐름 손실이다.그리고 점성계수 µ에 대하여 점성력항은 다음 식 (5)~(7)과 같다.

(5)

ρVffx=wsx−{∂∂x(Axτxx)+R∂∂y(Ayτxy)+∂∂z(Azτxz)+ζx(Axτxx−Ayτyy)}ρVffx=wsx−{∂∂x(Axτxx)+R∂∂y(Ayτxy)+∂∂z(Azτxz)+ζx(Axτxx−Ayτyy)}

(6)

ρVffy=wsy−{∂∂x(Axτxy)+R∂∂y(Ayτyy)+∂∂z(Azτyz)+ζx(Axτxx−Ayτxy)}ρVffy=wsy−{∂∂x(Axτxy)+R∂∂y(Ayτyy)+∂∂z(Azτyz)+ζx(Axτxx−Ayτxy)}

(7)

ρVffz=wsz−{∂∂x(Axτxz)+R∂∂y(Ayτyz)+∂∂z(Azτzz)+ζx(Axτzz)}ρVffz=wsz−{∂∂x(Axτxz)+R∂∂y(Ayτyz)+∂∂z(Azτzz)+ζx(Axτzz)}여기서, wsx, wsy, wsz는 벽전단응력이며, 벽전단응력은 벽 근처에서 벽 법칙 (law of the wall)을 따르며, 식 (8)~(13)에 의해 표현되어진다.

(8)

τxx=−2μ{∂u∂x−13(∂u∂x+R∂v∂y+∂w∂z+ζux)}τxx=−2μ{∂u∂x−13(∂u∂x+R∂v∂y+∂w∂z+ζux)}

(9)

τyy=−2μ{R∂v∂y+ζux−13(∂u∂x+R∂v∂y+∂w∂z+ζux)}τyy=−2μ{R∂v∂y+ζux−13(∂u∂x+R∂v∂y+∂w∂z+ζux)}

(10)

τzz=−2μ{R∂w∂y−13(∂u∂x+R∂v∂y+∂w∂z+ζux)}τzz=−2μ{R∂w∂y−13(∂u∂x+R∂v∂y+∂w∂z+ζux)}

(11)

τxy=−μ{∂v∂x+R∂u∂y−ζvx}τxy=−μ{∂v∂x+R∂u∂y−ζvx}

(12)

τxz=−μ{∂u∂y+∂w∂x}τxz=−μ{∂u∂y+∂w∂x}

(13)

τyz=−μ{∂v∂z+R∂w∂y}τyz=−μ{∂v∂z+R∂w∂y}

2.1.3 Sediment scour model

Flow-3D 모델에서 사용하는 sediment scour model은 해저입자의 특성에 따라 해저 입자의 침식, 이송, 전단과 흐름 변화로 인한 퇴적물의 교란 그리고 하상 이동을 계산한다.

2.1.3.1 The critical Shields parameter

무차원 한계소류력(the dimensionless critical Shields parameter)은 Soulsby-Whitehouse 식에 의해 다음 식 (14)와 같이 나타낼 수 있다(Soulsby, 1997).

(14)

θcr,i=0.31+1.2R∗i+0.055[1−exp(−0.02R∗i)]θcr,i=0.31+1.2Ri*+0.055[1−exp(−0.02Ri*)]여기서 무차원 상수, R∗iRi*는 다음 식 (15)와 같다.

(15)

R∗i=ds,i0.1(ρs,i−ρf)ρf∥g∥ds,i−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√μfRi*=ds,i0.1(ρs,i−ρf)ρf‖g‖ds,iμf여기서 ρs, i는 해저 입자의 밀도, ρf는 유체 밀도, ds, i는 해저입자 직경, g는 중력가속도이다.한편, 안식각에 따라 한계소류력은 다음 식 (16)과 같이 표현될 수 있다.

(16)

θ′cr,i=θcr,icosψsinβ+cos2βtan2ψi−sin2ψsin2β−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√tanψiθcr,i′=θcr,icosψsinβ+cos2βtan2ψi−sin2ψsin2βtanψi여기서, β는 하상 경사각, ψi는 해저입자의 안식각, ψ는 유체와 해저경사의 사잇각이다.또한 local Shields number는 국부 전단응력, τ에 기초하여 다음 식 (17)과 같이 계산할 수 있다.

(17)

θi=τ∥g∥ds,i(ρs,i−ρf)θi=τ‖g‖ds,i(ρs,i−ρf)여기서, ||g||g 는 중력 벡터의 크기이며, τ는 식 (8)~(13)의 벽 법칙을 이용하여 계산할 수 있다.

2.1.3.2 동반이행(Entrainment)과 퇴적

다음 식은 해저 지반과 부유사 사이의 교란을 나타내는 동반이행과 퇴적 현상을 계산한다. 해저입자의 동반이행 속도의 계산식은 다음 식 (18)과 같으며 부유사로 전환되는 해저의 양을 계산한다.

(18)

ulift,i=αinsd0.3∗(θi−θ′cr,i)1.5∥g∥ds,i(ρs,i−ρf)ρf−−−−−−−−−−−−−−√ulift,i=αinsd*0.3(θi−θcr,i′)1.5‖g‖ds,i(ρs,i−ρf)ρf여기서, αi는 동반이행 매개변수이며, ns는 the packed bed interface에서의 법선벡터, µ는 유체의 동점성계수 그리고 d*은 무차원 입자 직경으로 다음 식 (19)와 같다.

(19)

d∗=ds,i[ρf(ρs,i−ρf)∥g∥μ2]1/3d*=ds,i[ρf(ρs,i−ρf)‖g‖μ2]1/3또한 퇴적 모델에서 사용하는 침강 속도 식은 다음 식 (20)같이 나타낼 수 있다.

(20)

usettling,i=νfds,i[(10.362+1.049d3∗)0.5−10.36]usettling,i=νfds,i[(10.362+1.049d*3)0.5−10.36]여기서, νf는 유체의 운동점성계수이다.

2.1.3.3 하상이동 모델(Bedload transport)

하상이동 모델은 해저면에 대한 단위 폭당 침전물의 체적흐름을 예측하는데 사용되며 다음 식 (21)과 같이 표현되어진다.

(21)

Φi=βi(θi−θ′cr,i)1.5Φi=βi(θi−θcr,i′)1.5여기서 Φi는 무차원 하상이동률이며 βi는 일반적으로 8.0의 값을 사용한다(van Rijn, 1984).단위 폭당 체적 하상이동률, qi는 다음 식 (22)와 같이 나타낼 수 있다.

(22)

qb,i=fb,i Φi[∥g∥(ρs,i−ρfρf)d3s,i]1/2qb,i=fb,i Φi[‖g‖(ρs,i−ρfρf)ds,i3]1/2여기서, fb, i는 해저층의 입자별 체적률이다.또한 하상이동 속도를 계산하기 위해 다음 식 (23)에 의해 해저면층 두께를 계산할 수 있다.

(23)

δi=0.3ds,id0.7∗(θiθ′cr,i−1)0.5δi=0.3ds,id*0.7(θiθcr,i′−1)0.5그리고 하상이동 속도 식은 다음 식 (24)와 같이 계산되어진다.

(24)

ubedload,i=qb,iδifb,iubedload,i=qb,iδifb,i

2.2 모델 구성 및 해역 조건

2.2.1 해역 조건 및 적용 구조물

본 수치해석은 위도와 안마도 사이의 해양 조건을 적용하였으며 지점은 Fig. 1과 같다.

jkscoe-27-6-373f1.gifFig. 1.Iso-water depth contour map in western sea of Korea.

본 해석 대상 해역은 서해안의 조석 현상이 뚜렷한 지역으로 조류 흐름이 지배적이며 위도의 조화분석의 결과를 보면 조석형태수가 0.21로서 반일주조 형태를 취한다. 또한 북동류의 창조류와 남서류의 낙조류의 특성을 보이며 조류의 크기는 대상 영역에서 0.7~1 m/s의 최강유속 분포를 보이는 것으로 발표된 바 있다. 또한 대상 해역의 시추조사 결과를 바탕으로 해저조건은 0.0353 mm 로 설정하였고(KORDI, 2011), 수위는 등수심도를 바탕으로 15 m로 하였다.한편, 풍황자원 분석을 통한 단지 세부설계 기초자료 제공, 유속, 조류 등 해양 환경변화 계측을 통한 환경영향평가 기초자료 제공을 목적으로 Fig. 2와 같이 해상기상탑(HeMOSU-1호)을 설치하여 운영하고 있다. HeMOSU-1호는 평균해수면 기준 100 m 높이이며, 중량은 100 톤의 자켓구조물로 2010년 설치되었다. 본 연구에서는 HeMOSU-1호의 제원을 활용하여 수치 모의하였으며, 2013년 7월(설치 후 약 3년 경과) 현장 관측을 수행하였다.

jkscoe-27-6-373f2.gifFig. 2.A photo of HeMOSU-1.

2.2.2 모델 구성

본 연구에서는 왕복성 조류의 영향을 살펴보기 위해 2 case에 대하여 해석하였다. 먼저, Case 1은 1 m/s의 고정 유속을 가진 일방향 흐름에 대한 해석이며, Case 2는 -1~1 m/s의 유속분포를 가진 양방향 흐름에 대한 해석이다. 여기서 (-)부호는 방향을 의미한다. Fig. 3은 시간대별 유속 분포를 나타낸 것이다.

jkscoe-27-6-373f3.gifFig. 3.Comparison of current speed conditions.

2.2.3 구조물 형상 및 격자

HeMOSU-1호 기상 타워 자켓 구조물 형상은 Fig. 4, 격자 정보는 Table 1과 같으며, 본 연구에서는 총 2,883,000 개의 직교 가변 격자체계를 구성하였다.

jkscoe-27-6-373f4.gifFig. 4.3 Dimensional plot of jacket structure.
Table 1.

Grid information of jacket structure

Xmin/Xmax(m)Ymin/Ymax(m)Zmin/Zmax(m)No. of x gridNo. of y gridNo. of z grid
−100/100−40/40−9/2031015560
Download Table

한편, 계산영역의 격자 형상은 Fig. 5와 같다.

jkscoe-27-6-373f5.gifFig. 5.3 dimensional grid of jacket structure.

2.3 계산 조건

계산영역의 경계 조건으로, Case 1의 경우, 유입부는 유속 조건을 주었으며 유출부는 outflow 조건을 적용하였다. 그리고 Case 2의 경우, 왕복성 흐름을 표현하기 위해 유입부와 유출부 조건을 유속 조건으로 설정하였다. 또한 2가지 경우 모두 상부는 자유수면을 표현하기 위해 pressure로 하였으며 하부는 지반 조건의 특성을 가진 wall 조건을 적용하였다. 양측면은 Symmetry 조건으로 대칭면으로 정의하여 대칭면에 수직한 방향의 에너지와 질량의 유출입이 없고 대칭면에 평행한 방향의 유동저항이 없는 경우로 조건을 설정하였다. 본 연구에서 케이스별 입력 조건을 다음 Table 2에 정리하였다.

Table 2.

Basic information of two scour simulation tests

CaseStructure typeVelocityDirectionAnalysis time
Case 1Jacket1 m/sUnidirectional10,000 sec
Case 2−1~1 m/sBidirectional
Download Table

FLOW-3D는 자유표면을 가진 유동장의 계산에서 정상상태 해석이 불가능하므로 비정상유동 난류해석을 수행하게 되는데 정지 상태의 조건은 조위를 설정하였다. 또한 유속의 초기 흐름은 난류상태의 비정상흐름이 되므로 본 해석에서는 정상상태의 해석 수행을 위해 1,000초의 유동 해석을 수행하였으며 그 후에 10,000초의 sediment scour 모델을 수행하였다. 해수의 밀도는 1,025 kg/m3의 점성유체로 설정하였으며 RNG(renormalized group) 난류 모델을 적용하였다.Go to : Goto

3. 수치모형 실험 결과

3.1 Case 1

본 케이스에서는 1 m/s의 유속을 가진 흐름이 구조물 주변을 흐를 때, 발생하는 세굴에 대해서 수치 모의하였다. Fig. 6은 X-Z 평면의 유속 분포도이고 Fig. 7은 X-Y 평면의 유속 분포이다. 구조물 주변에서 약간의 유속 변화가 발생했지만 전체적으로 1 m/s의 정상 유동 상태를 띄고 있다.

jkscoe-27-6-373f6.gifFig. 6.Current speed distribution in computational domain of case 1 at t = 10,000 sec (X–Z plane).
jkscoe-27-6-373f7.gifFig. 7.Current speed distribution in computational domain of case 1 at t = 10,000 sec (X–Y plane).

이러한 흐름과 구조물과의 상호 작용에 의한 세굴 현상이 발생되며 Fig. 8에 구조물 주변 지형 변화를 나타내었다. 유속이 발생하는 구조물의 전면부는 대체로 침식이 일어나 해저지반이 초기 상태보다 낮아진 것을 확인할 수 있으며, 또한 전면부의 지반이 유실되어 구조물 후면부에 최대 0.13 m까지 퇴적된 것을 확인할 수 있다.

jkscoe-27-6-373f8.gifFig. 8.Sea-bed elevation change of case 1 at t = 10,000 sec.

일방향 흐름인 Case 1의 경우에는 Fig. 9와 같이 10,000초 후 구조물 주변에 최대 1.32 m의 세굴이 발생하는 것으로 나타났다. 또한 구조물 뒤쪽으로는 퇴적이 일어났으며, 구조물 전면부에는 침식작용이 일어나고 있다.

jkscoe-27-6-373f9.gifFig. 9.Scour phenomenon around jacket substructure(Case 1).

3.2 Case 2

서해안은 조석현상으로 인해 왕복성 조류 흐름이 나타나고 있으며 대상해역은 -1~1 m/s의 유속분포를 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 특성을 고려한 왕복성 흐름에 대해서 수치모의하였다.다음 Fig. 10은 X-Z 평면의 유속 분포도이며 Fig. 11은 X-Y 평면의 유속 분포도이다.

jkscoe-27-6-373f10.gifFig. 10.Current speed distribution in computational domain of case 2 at t = 10,000 sec (X–Z plane).
jkscoe-27-6-373f11.gifFig. 11.Current speed distribution in computational domain of case 2 at t = 10,000 sec (X–Y plane).

양방향 흐름인 Case 2의 경우에는 Fig. 12와 같이 10,000초후 구조물 주변에 최대 1.44 m의 세굴이 발생하는 것으로 나타났다. 특히 구조물 내부에 조류 흐름 방향으로 침식 작용이 일어나고 있는 것으로 나타났다.

jkscoe-27-6-373f12.gifFig. 12.Sea-bed elevation change of case 2 at t = 10,000 sec.

Fig. 13은 3차원 수치해석 모의 결과이다.

jkscoe-27-6-373f13.gifFig. 13.Scour phenomenon around jacket substructure(Case 2).

3.3 현장 관측

본 연구에서는 수치모의 실험의 검증을 위해 HeMOSU-1호 기상 타워를 대상으로 하여 2013년 7월 1일 수심 측량을 실시하였다.HeMOSU-1호 주변의 수심측량은 Knudsen sounder 1620과 미국 Trimble사의 DGPS를 이용하여 실시하였다. 매 작업시 Bar-Check를 실시하고, 수중 음파속도는 1,500 m/s로 결정하여 조위 보정을 통해 수심을 측량하였다. 측량선의 해상위치자료는 DGPS를 사용하여 UTM 좌표계로 변환을 실시하였다. 한편, 수심측량은 해면이 정온할 때 실시하였으며 관측 자료의 변동성을 제거하기 위해 2013년 7월 1일 10시~13시에 걸쳐 수심 측량한 자료를 동시간대에 국립해양조사원에서 제공한 위도 자료를 활용해 조위 보정하였다. 다음 Fig. 14는 위도 조위 관측소의 현장관측시간대 조위 시계열 그래프이다.

jkscoe-27-6-373f14.gifFig. 14.Time series of tidal data at Wido (2013.7.1).

2013년 7월 1일 오전 10시부터 오후 1시에 걸쳐 수심측량한 결과를 이용하여 0.5 m 간격으로 등수심도를 작성하였으며 그 결과는 Fig. 15와 같다. 기상탑 내부 해역은 선박이 접근할 수 없기 때문에 측량을 실시하지 않고 Blanking 처리하였다.

jkscoe-27-6-373f15.gifFig. 15.Iso-depth contour map around HeMOSU-1.

대상 해역의 수심은 대부분 -15 m이나 4개의 Jacket 구조물 주변에서는 세굴이 발생하여 수심의 변화가 나타났다. 특히 L-3, L-4 주변에서 최대 1.5~2.0 m의 세굴이 발생한 것으로 보였으며, L-4 주변에서는 넓은 범위에 걸쳐 세굴이 발생하였다. 창조류는 북동, 낙조류는 남서 방향으로 흐르는 조류 방향성을 고려하였을 때, L-4 주변은 조류방향과 동일하게 세굴이 발생하고 있었으며, 보다 상세한 세굴형태는 원형 구조물 내부 방향의 세굴 심도를 측정하여 파악하여야 할 것으로 판단된다.관측결과 최대 1.5~2.0 m인 점을 고려하면 양방향 흐름을 대상으로 장기간에 걸쳐 모의실험을 진행하는 경우, 실제 현상에 더 근접하는 결과를 얻을 수 있을 것으로 사료된다.Go to : Goto

4. 결론 및 토의

본 연구에서는 자켓구조물인 해상기상탑 HeMOSU-1 주변에서 발생하는 세굴현상을 검토하기 위하여 2013년 7월 1일 현장 관측을 수행하고, FLOW-3D를 이용하여 수치모의 실험을 수행하였다. 실험 조건으로는 먼저 1 m/s의 유속을 가진 일방향 흐름과 -1~1 m/s의 흐름 분포를 가진 왕복성 흐름에 대해서 수치모의를 수행하였다. 그 결과 일방향 흐름의 경우, 10,000 초에 이르렀을 때 1.32 m, 왕복성 흐름의 경우 동일 시간에서 1.44 m의 최대 세굴심도가 발생하였다. 동일한 구조물에 대해서 현장 관측 결과는 1.5~2.0 m로 관측되어 일방향 흐름보다 왕복성 흐름의 경우 실제 현상에 더 근사한 것으로 판단되었다. 이는 일방향 흐름의 경우, Fig. 8에서 보는 바와 같이 구조물 후면에 퇴적과 함께 해저입자의 맞물림이 견고해져 해저 지반의 저항력이 커지는 현상에 기인한 것으로 판단된다. 반면 양방향 흐름의 경우, 흐름의 변화로 인해 맞물림이 약해지고 이로 인해 지반의 저항력이 일방향 흐름보다 약해져 세굴이 더 크게 발생하는 것으로 판단되었다.또한 장시간에 걸쳐 모델링을 수행하는 경우, 보다 근사한 결과를 얻을 수 있을 것을 사료되며, 신형식 기초 구조물을 개발하여 세굴을 저감할 수 있는 지 여부를 판단하는 등의 추가 연구가 필요하다.Go to : GotoInternational Electrotechnical Commission (IEC). (2009). IEC 61400-3: Wind turbines – Part 3: Design Requirements for Offshore Wind Turbines, Edition 1.0, IEC.

감사의 글

본 연구는 지식경제 기술혁신사업인 “승강식 해상플랫폼을 가진 수직 진자운동형 30kW급 파력발전기 개발(과제번호 :20133010071570)”와 첨단항만건설기술개발사업인 “해상풍력 지지구조 설계기준 및 콘크리트 지지구조물 기술 개발(과제번호:20120093)”의 일환으로 수행되었습니다.Go to : Goto

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Figure 4. Structure of artificial neural network [37]

Turbulent Flow Modeling at Tunnel Spillway Concave Bends and Prediction of Pressure using Artificial Neural Network

터널 배수로 오목 굴곡에서 난류 유동 모델링 인공 신경망을 이용한 압력 예측 및 예측

Zeinab Bashari Moghaddam 1
Hossein Mohammad Vali Samani2
Seyed Habib Mousavi Jahromi 3

Abstract

터널 배수로는 높은 자유 표면 유속이 설정되는 배수로 유형 중 하나입니다. 회전 가속과 난류 흐름의 불규칙성으로 인해 오목한 수직 굽힘에서 압력이 증가합니다. 물리적 모델은 이 현상을 분석하는 가장 좋은 도구입니다.

모든 실제 프로토 타입 상태 분석을 포괄하는 데 필요한 물리적 모델의 수가 너무 많아 배치 및 비용 측면에서 비실용적입니다. 따라서 FLOW-3D 소프트웨어는 가능한 모든 실제 대안을 포괄하는 오목한 굴곡 터널의 난류 흐름 데이터베이스를 분석하고 생성하기 위해 선택되었습니다.

이 소프트웨어는 방전과 형상이 다른 다양한 터널을 시뮬레이션했습니다. 수치 결과는 Alborz Dam 터널 배수로의 건설 된 물리적 모델의 실험 결과로 검증되었으며 만족스러운 동의를 얻었습니다. 차원 분석은 문제의 관련 변수를 차원 없는 매개 변수로 그룹화하는 데 사용됩니다.

이러한 매개 변수는 인공 신경망 시뮬레이션에 사용됩니다. 결과는 Flow-3D 소프트웨어로 얻은 무 차원 매개 변수와 신경망에 의해 예측된 변수 사이의 상관 계수 R2 = 0.95를 보여 주었으며, 이와 관련하여 난류 모델링을 통해 얻은 데이터베이스를 기반으로 한 인공 신경망이 결론을 내릴 수있었습니다. 압력 예측을 위한 강력한 도구입니다.

Keywords: Flow-3D, Tunnel spillway concave bend, Numerical simulation, Turbulent flow,
Artificial neural network

본문 내용 생략 : 본문 내용은 내용 하단부에 첨부된 본문 링크를 참조하시기 바랍니다.

Figure 1. Flow in a concave curvature
Figure 1. Flow in a concave curvature
Figure 2. Flow in the curvature of the flip bucket
Figure 2. Flow in the curvature of the flip bucket
Figure 3. The location of piezometers on the bed of the concave curvature of tunnel spillway in Alborz Dam
Figure 3. The location of piezometers on the bed of the concave curvature of tunnel spillway in Alborz Dam
Figure 4. Structure of artificial neural network [37]
Figure 4. Structure of artificial neural network [37]
Figure 5. Correlation coefficient of the Neural Network simulation and Flow-3D in the training
stage
Figure 6. Correlation coefficient of the Neural Network simulation and Flow-3D in the validation stage
Figure 6. Correlation coefficient of the Neural Network simulation and Flow-3D in the validation stage
Figure 7. Comparison 0f the Simulated Neural Network and Flow-3D Results of the validation stage
Figure 7. Comparison 0f the Simulated Neural Network and Flow-3D Results of the validation stage
Figure 8. Correlation coefficient of the Flow-3D numerical results and Equation (1)
Figure 8. Correlation coefficient of the Flow-3D numerical results and Equation (1)
Figure 9. Correlation coefficient of the Flow-3D numerical results and Equation (2)
Figure 9. Correlation coefficient of the Flow-3D numerical results and Equation (2)
Figure 10. Correlation coefficient of the Flow-3D numerical results and Equation (3)
Figure 10. Correlation coefficient of the Flow-3D numerical results and Equation (3)

현재 연구에서 FLOW-3D 소프트웨어는 처음에 다양한 크기와 배출의 터널 배수로에서 난류 흐름을 시뮬레이션하는데 사용되었습니다. 결과는 이란 에너지부 물 연구소에서 제공한 Alborz 저장 댐에서 얻은 실제 데이터와 비교하여 검증되었습니다.

시뮬레이션에는 다양한 난류 모델이 사용되었으며 RNG 방법이 관찰된 실제 결과와 가장 잘 일치하는 것으로 나타났습니다. 직경이 3 ~ 15m 인 다양한 터널 배수로, 곡률 반경 3 개, 거의 모든 실제 사례를 포괄하는 3개의 배출이 시뮬레이션에 사용되었습니다.

차원 분석을 사용하여 무 차원 매개 변수를 생성하고 문제의 변수 수를 줄였으며 마지막으로 두 개의 주요 무 차원 그룹이 결정되었습니다. 이러한 무 차원 변수 간의 관계를 얻기 위해 신경망을 사용하고 터널 배수로의 오목한 굴곡에서 압력 예측 단계에서 0.95의 상관 계수를 얻었습니다.

압력 계산 결과는 다른 일반적인 방법으로 얻은 결과와 비교되었습니다. 비교는 신경망 결과가 훨씬 더 정확하고 배수로 터널의 오목한 곡률에서 압력을 예측하는 강력한 도구로 간주 될 수 있음을 나타냅니다.

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Figure Top view of velocity distribution of tailings mortar

Study on discharge velocity of tailings mortar in dam break based on FLOW-3D

Jiahao Hu1, Chengwei Na1, Yi Wang1*
College of Water Conservancy,Shenyang Agricultural University ,Shenyang,
Liaoning, 110866, China
*Corresponding author’s e-mail: yiwang@syau.edu.cn

Abstract

Tailings pond is used to store the tailings discharged from the mine after separation
and mining. As a potential hazard source with high potential energy, the tailings mortar with
high potential energy after dam break is transformed into high-speed dynamic energy sand
flow to impact the downstream area through energy conversion. In this paper, through the
establishment of a three-dimensional model of a tailings pond, the FLOW-3D software is used
for numerical simulation, and the influence of correlation coefficient on the discharge speed of
tailings mortar after dam break is analyzed, and the relevant migration law is obtained. The
test in this paper can provide a reference for the corresponding disaster and protection
engineering research.

Tailings pond은 분리와 채굴 후 광산에서 방출된 Tailings 을 보관하는 데 사용됩니다. 잠재적 위험원으로서 댐 붕괴 후 높은 잠재적 에너지를 가진 Tailings Mortar는 고속 동적 에너지 및 흐름으로 변환되어 에너지 변환을 통해 다운스트림 영역에 영향을 미칩니다. 본 논문에서는 Tailings pond의 3차원 모델 구축을 통해 FLOW-3D 소프트웨어를 수치 시뮬레이션에 활용하고 댐 붕괴 후 Tailings Mortar의 배출 속도에 대한 상관계수의 영향을 분석하여 관련 이주법을 도출하였습니다. 본 문서의 테스트는 해당 재해 및 보호 엔지니어링 연구에 대한 참조를 제공할 수 있습니다.

Figure 1 Calculation model of a tailings pond
Figure 1 Calculation model of a tailings pond
Figure Top view of velocity distribution of tailings mortar
Figure Top view of velocity distribution of tailings mortar
Figure 6 Relationship between velocity and time of tailings mortar movement at 200m and 400m away from the breach
Figure 6 Relationship between velocity and time of tailings mortar movement at 200m and 400m away from the breach
Figure Relationship between migration distance and time of tailings mortar
Figure Relationship between migration distance and time of tailings mortar

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Fig. 9 (a) Velocity field, keyhole profile, and breakage of the keyhole to form bubble and (b) 2D temperature and velocity field along the longitudinal section

A Numerical Study on the Keyhole Formation During Laser Powder Bed Fusion Process

Keyhole에 대한 수치적 연구 : 레이저 분말 중 형성 베드 퓨전 공정

Subin Shrestha1
J.B. Speed School of Engineering,University of Louisville,Louisville, KY 40292
e-mail: subin.shrestha@louisville.edu

Y. Kevin Chou
J.B. Speed School of Engineering,University of Louisville,Louisville, KY 40292
e-mail: kevin.chou@louisville.edu

LPBF (Laser Powder Bed fusion) 공정 중 용융 풀의 동적 현상은 복잡하고 공정 매개 변수에 민감합니다. 에너지 밀도 입력이 특정 임계 값을 초과하면 키홀이라고 하는 거대한 증기 함몰이 형성 될 수 있습니다.

이 연구는 수치 분석을 통해 LPBF 과정에서 키홀 거동 및 관련 기공 형성을 이해하는 데 중점을 둡니다. 이를 위해 이산 분말 입자가 있는 열 유동 모델이 개발되었습니다.

이산 요소 방법 (DEM)에서 얻은 분말 분포는 계산 영역에 통합되어 FLOW-3D를 사용하는 3D 프로세스 물리학 모델을 개발합니다.

전도 모드 중 용융 풀 형성과 용융의 키홀 모드가 식별되고 설명되었습니다. 높은 에너지 밀도는 증기 기둥의 형성으로 이어지고 결과적으로 레이저 스캔 트랙 아래에 구멍이 생깁니다.

또한 다양한 레이저 출력과 스캔 속도로 인한 Keyhole 모양을 조사합니다. 수치 결과는 동일한 에너지 밀도에서도 레이저 출력이 증가함에 따라 Keyhole크기가 증가 함을 나타냅니다. Keyhole은 더 높은 출력에서 ​​안정되어 레이저 스캔 중 Keyhole 발생을 줄일 수 있습니다.

The dynamic phenomenon of a melt pool during the laser powder bed fusion (LPBF) process is complex and sensitive to process parameters. As the energy density input exceeds a certain threshold, a huge vapor depression may form, known as the keyhole. This study focuses on understanding the keyhole behavior and related pore formation during the LPBF process through numerical analysis. For this purpose, a thermo-fluid model with discrete powder particles is developed. The powder distribution, obtained from a discrete element method (DEM), is incorporated into the computational domain to develop a 3D process physics model using flow-3d. The melt pool formation during the conduction mode and the keyhole mode of melting has been discerned and explained. The high energy density leads to the formation of a vapor column and consequently pores under the laser scan track. Further, the keyhole shape resulted from different laser powers and scan speeds is investigated. The numerical results indicated that the keyhole size increases with the increase in the laser power even with the same energy density. The keyhole becomes stable at a higher power, which may reduce the occurrence of pores during laser scanning.

Keywords: additive manufacturing, keyhole, laser powder bed fusion, porosity

Fig. 1 (a) Powder added to the dispenser platform and (b) powder particles settled over build plate after the recoating process
Fig. 1 (a) Powder added to the dispenser platform and (b) powder particles settled over build plate after the recoating process
Fig. 2 3D computational domain used for single-track simulation
Fig. 2 3D computational domain used for single-track simulation
Fig. 3 Temperature-dependent material properties of Ti-6Al-4V
Fig. 3 Temperature-dependent material properties of Ti-6Al-4V
Fig. 4 Powder and substrate melting during laser application
Fig. 4 Powder and substrate melting during laser application
Fig. 5 Melt region formed after complete melting and solidification
Fig. 5 Melt region formed after complete melting and solidification
Fig. 6 Melt pool boundary comparison between the experiment [25] and the simulation
Fig. 6 Melt pool boundary comparison between the experiment [25] and the simulation
Fig. 7 Equilibrium points during the formation of vapor column [27]
Fig. 7 Equilibrium points during the formation of vapor column [27]
Fig. 8 Multiple reflection vectors from the keyhole wall
Fig. 8 Multiple reflection vectors from the keyhole wall
Fig. 9 (a) Velocity field, keyhole profile, and breakage of the keyhole to form bubble and (b) 2D temperature and velocity field along the longitudinal section
Fig. 9 (a) Velocity field, keyhole profile, and breakage of the keyhole to form bubble and (b) 2D temperature and velocity field along the longitudinal section
Fig. 10 Fluid flow in the transverse direction during keyhole melting
Fig. 10 Fluid flow in the transverse direction during keyhole melting
Fig. 11 Melt pool boundary compared with the experiment [21] for 195 W laser power and 400 mm/s scan speed
Fig. 11 Melt pool boundary compared with the experiment [21] for 195 W laser power and 400 mm/s scan speed
Fig. 12 Melt region formed after complete melting and solidification
Fig. 12 Melt region formed after complete melting and solidification
Fig. 13 2D images of the pores formed at the beginning of the single track and their 3D-rendered morphology
Fig. 13 2D images of the pores formed at the beginning of the single track and their 3D-rendered morphology
Fig. 14 Pore number and volume from a different level of power with LED = 0.4 J/mm [29]
Fig. 14 Pore number and volume from a different level of power with LED = 0.4 J/mm [29]
Fig. 15 Keyhole shape at different time steps from different parameters: (a) P = 100 W, v = 250 mm/s, (b) P = 200 W, v = 500 mm/s, (c) P = 300 W, v = 750 mm/s, and (d) P = 400 W, v = 1000 mm/s
Fig. 15 Keyhole shape at different time steps from different parameters: (a) P = 100 W, v = 250 mm/s, (b) P = 200 W, v = 500 mm/s, (c) P = 300 W, v = 750 mm/s, and (d) P = 400 W, v = 1000 mm/s
Fig. 16 Intensity dependence in the relationship between vapor column and evaporation pressure [27]
Fig. 16 Intensity dependence in the relationship between vapor column and evaporation pressure [27]
Fig. 17 Temperature distribution when laser has moved 0.8 mm with P = 300 W, v = 750 mm/s and P = 400 W, v = 1000 mm/s
Fig. 17 Temperature distribution when laser has moved 0.8 mm with P = 300 W, v = 750 mm/s and P = 400 W, v = 1000 mm/s
Fig. 18 Melt region with different level of power with LED of 0.4 J/mm
Fig. 18 Melt region with different level of power with LED of 0.4 J/mm

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Figure 1. Experimental flume used (a) Side view of the flume; (b) Pool detail.

Modelling of Pool-Type Fishways Flows: Efficiency and Scale Effects Assessment

by Ana L. Quaresma *OrcID andAntónio N. PinheiroOrcID
CERIS—Civil Engineering for Research and Innovation for Sustainability, Instituto Superior Técnico (IST), Universidade de Lisboa, 1049-001 Lisboa, Portugal*
Author to whom correspondence should be addressed.
Academic Editor: Bommanna Krishnappan
Water 2021, 13(6), 851; https://doi.org/10.3390/w13060851
Received: 16 January 2021 / Revised: 8 March 2021 / Accepted: 18 March 2021 / Published: 20 March 2021
(This article belongs to the Special Issue Ecohydraulics of Pool-Type Fishways)

Abstract

이 연구에서는 전산 유체 역학 (CFD) 소프트웨어 (FLOW-3D®)를 사용하여 바닥 오리피스가 있는 풀형 어로에서 흐름의 3D 수치 모델링을 수행했습니다. 수치 결과는 음향 도플러 속도계 (ADV) 및 입자 이미지 속도계 (PIV) 측정에서 얻은 실험 데이터와 비교되었습니다.

흐름 깊이, 흐름 패턴, 수속, 난류 운동 에너지, Reynolds 수직 응력 및 바닥 구성 요소에 평행한 Reynolds 전단 응력과 같이 어로 효율에 영향을 미치는 여러 유체 역학적 변수를 정성 및 정량적으로 비교했습니다.

수치 모델은 복잡한 유동장을 정확하게 재현하여 수치 모델 예측과 분석 된 변수에 대한 실험 데이터 사이에 전반적으로 좋은 일치를 보여줍니다. 분석중인 모든 매개 변수에 대한 수치 모델 검증 수행의 중요성이 강조되었습니다.

또한 프로토 타입 어로의 업 스케일 된 수치 모델을 실행하여 스케일링 효과를 분석했습니다. 스케일 효과의 증거없이 실제 모델과 프로토 타입 치수 모두에 대해 유사한 정확도로 모델을 수행했습니다.

현재 연구는 CFD 모델 (즉, FLOW-3D®)이 새로운 수영장 유형 어로 형상을 위한 적절하고 효율적인 설계 및 분석 도구로 사용될 수 있으며 물리적 모델 테스트를 줄이고 보완 할 수 있다고 결론지었습니다.

In this study, the 3D numerical modelling of flow in a pool-type fishway with bottom orifices was performed using computational fluid dynamics (CFD) software (FLOW-3D®). Numerical results were compared with experimental data obtained from acoustic Doppler velocimetry (ADV) and particle image velocimetry (PIV) measurements. Several hydrodynamic variables that influence fishways efficiencies, such as flow depths, flow patterns, water velocity, turbulent kinetic energy, Reynolds normal stresses, and Reynolds shear stress parallel to the bottom component, were qualitatively and quantitatively compared. The numerical model accurately reproduced the complex flow field, showing an overall good agreement between the numerical model predictions and the experimental data for the analysed variables. The importance of performing a numerical model validation for all the parameters under analyses was highlighted. Additionally, scaling effects were analysed by running an upscaled numerical model of the prototype fishway. The model performed with similar accuracy for both physical model and prototype dimensions with no evidence of scale effects. The present study concludes that CFD models (namely FLOW-3D®) may be used as an adequate and efficient design and analysis tool for new pool-type fishways geometries, reducing and complementing physical model testing.Keywords: pool-type fishways3D numerical modellingLESscale effectsflow patternsCFD model assessment

Introduction

강의 종단 연결성을 복원하는 것은 담수 생태계의 회복에있어 여전히 중요한 문제입니다 [1,2]. 잘 설계되고 건설된 경우 어로는 물고기가 댐과 둑을 지나 계속 이동할 수 있는 경로를 제공합니다.

물고기 통과 효율성에 대한 검토에서 Noonan et al. [3]은 기존의 많은 어로의 설계 특성이 어종의 요구를 적절하게 충족시키지 못했지만, 풀형 어로가 모든 어류 그룹에 대해 가장 높은 효율성을 보여 주었다는 것을 발견했습니다.
여러 어종에 적합한 수영 조건을 제공하는 것은 어항의 흐름과 난류 패턴이 성공에 중요한 역할을 하기 때문에 다소 어려운 일입니다 [2,4,5,6,7,8,9,10,11,12].

물리적 모델링은 풀형 유형 어로의 유체 역학을 연구하기 위한 주요 접근 방식이었습니다 (예 : [13,14,15,16,17,18,19,20,21,22]). 그러나 물리적 실험은 비용과 시간이 많이 소요됩니다. 따라서 컴퓨터 기술의 발전으로 인해 물리적 모델 테스트를 줄이기 위해 복잡한 기하학적 구조를 가진 유압 구조의 흐름 패턴을 분석하는 데 전산 유체 역학 (CFD) 3 차원 (3D) 모델이 점점 더 많이 사용되고 있습니다 [23,24].

따라서 이러한 모델은 어로 유체 역학 연구 및 효율적인 어로 설계에 필수적인 역할을 할 수 있습니다.
어로에 대한 수치 모델링 연구는 주로 수직 슬롯 어로에 초점을 맞추고 있습니다 [12,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37]. 수영장의 주요 부분에서 수직 슬롯 어로 흐름은 거의 2 차원 (2D)이고 수직 속도 구성 요소가 수평 요소 [26]보다 훨씬 작기 때문에 이러한 연구의 대부분은 2D 모델을 사용했습니다.

바닥 오리피스가있는 수영장 유형 어로에서는 흐름이 매우 복잡하고 3D이므로 정확한 유동장 특성화를 얻기 위해 3D 모델을 사용해야합니다. 이 어로 구성을 모델링하는 것은 높은 속도 구배, 높은 와도 및 높은 전단 영역을 포함하기 때문에 다소 어렵습니다.

이 연구에서는 FLOW-3D® (Flow Science, Inc., Santa Fe, NM, USA)를 사용하여 바닥 오리피스가 있는 수영장 유형 어로의 3D 수치 시뮬레이션을 수행하여 흐름 깊이, 속도 및 난류 패턴을 예측하는 능력을 평가했습니다. .

최근 몇 년 동안 실내에 가까운 프로토 타입 수영장 형 어로가 사이프 린드 종의 행동과 움직임을 연구하는데 사용되었습니다 [1,7,8,11,38,39,40,41,42,43]. Silva et al. [38]은 노치, 급락 및 스트리밍에 대한 두 가지 다른 유동 체제와 관련하여 조정 가능한 치수를 가진 침수된 오리피스와 표면 노치의 동시 존재에 대한 Iberian barbel Luciobarbus bocagei (Steindachner, 1864)의 반응을 평가했습니다.

이 연구의 결과는 이베리아 바벨이 어로를 협상하기 위해 오리피스 (76 %)를 선호했으며 어로에 들어가는 데 걸리는 시간도 오리피스에 비해 훨씬 적다는 것을 보여주었습니다.

Silva et al. [39] 오프셋 및 직선 오리피스가있는 수영장 유형 어로의 이베리아 바벨에 대한 적합성을 테스트했습니다. 이 연구는 오프셋 구성이 직선 오리피스 레이아웃 (28 %)에 비해 물고기 통과 성공률 (68 %)이 훨씬 더 높음을 발견했습니다. 어로를 성공적으로 협상하는 데 걸리는 시간도 오프셋 구성, 특히 작은 성인의 경우 훨씬 더 낮았습니다.

이 연구에서는 유속과 난류 매개 변수가 물고기 수영 성능에 미치는 영향을 분석했습니다. 수영장의 유동장을 특성화하기 위해 음향 도플러 속도계가 사용되었습니다.

이 연구의 결과에 따르면 레이놀즈 전단 응력은 어로 내 이베리아 미늘의 움직임에 가장 큰 영향을 미치는 매개 변수임이 입증되었습니다. Branco et al. [40] 두 가지 다른 흐름을 가진 오리피스와 노치가 있는 풀형 유형 어로에서 형태 학적 및 생태학적 특성이 다른 두 종, 바닥 지향 이베리아 바벨 Luciobarbus bocagei 및 물기둥 수영 자 Iberian chub Squalius pyrenaicus의 거동과 성능을 평가했습니다.

풀의 유체 역학을 특성화하기 위해 음향 도플러 속도계가 사용되었습니다. 결과는 두 종 모두 흐름 흐름이있는 노치를 선호했으며 이 흐름 체제로 상류로 이동하는데 더 성공적이었습니다.
이 연구에서는 이 시설의 1 : 2.5 스케일 어로 모델을 사용하여 Silva et al.에 의해 테스트된 바닥 오리피스 구성이 있는 풀형 유형 어로의 속도와 난류를 측정했습니다.

[7,38] 효과가 입증된 바벨 사용. 2D 입자 이미지 속도계 (PIV) 시스템 및 음향 도플러 속도계 (ADV)를 사용하여 순간 속도의 광범위한 측정을 수행하고, 후 처리하고, 수치 모델 정확도를 평가하는 데 사용했습니다.

Haque et al. [44] 대부분의 경우 수치 모델의 검증에 사용할 수있는 실험 데이터 세트에 높은 측정 오류가 있고 / 또는 측정 메시가 너무 거칠어 서 이들의 예측 기능을 올바르게 평가할 수없는 문제를 언급했습니다.

모델. Blocken과 Gualtieri [23]는 검증 및 검증 연구가 필수적이며 CFD 연구를 검증하기위한 데이터를 제공하기 위해 고품질 실험이 필요하다고 언급합니다.

Fuentes-Pérez et al. [35]는 특히 난류 메트릭에 대한 어로 연구에서 수치 모델 검증 데이터를 찾는 데 어려움을 언급합니다. 두 가지 측정 기술을 사용하고 상당한 양의 실험 데이터를 얻었기 때문에 이 연구에서는 이러한 문제를 극복했습니다.

물리적 모델은 종종 Froude 수 유사성을 기반으로하며, 두 유사성 법칙을 모두 충족하는 데 어려움이있어 무시되는 레이놀즈 수 유사성입니다. 프로토 타입 레이놀즈 수가 일반적으로 훨씬 더 크기 때문에 레이놀즈 수 관련 스케일 효과가 도입될 수 있습니다.

레이놀즈 수 증가는 속도 분포와 경계층 속성에 영향을 미칠 수 있습니다 [45]. 척도 효과를 평가하기 위해 수치 시뮬레이션을 사용할 수 있습니다 [46,47]. 따라서 본 연구에서는 바닥 오리피스 흐름이있는 풀형어도에 대한 스케일 효과를 분석하기 위해 두 가지 크기의 수치 모델을 개발했습니다.

프로토 타입 치수의 대형 모델과 물리적 모델 치수의 스케일 된 소형 모델입니다. .
바닥 오리피스가있는 수영장 형 어로의 유동장은 수직 슬롯 어로 (VSF)의 유동장보다 매우 3 차원 적이며 훨씬 더 복잡합니다. 이는 어로 수치 모델 검증에 대한 이전 연구에서 더 자주 고려 된 설계입니다 [26, 27,28,29,35].

저자가 아는 한, 이것은 바닥 오리피스가있는 풀형 어로에 대한 최초의 CFD 연구이며, 여기에는 실험 속도 데이터와 풀형 어로에 대한 3 차원 수치 모델링 결과 간의 가장 광범위한 비교도 포함됩니다. 두 가지 다른 측정 기술 (PIV 및 ADV)이 사용되어 자세한 비교가 가능하고 이러한 유형의 유동장에 대한 CFD 시뮬레이션 결과에 대한 확신을 제공합니다.

이 연구는 다른 어로 유형의 이전 수치 모델 연구에서 제시되지 않았던 난류 매개 변수를 포함하여 수치 모델 결과와 측정 간의 일치에 대한 통계적 테스트를 통해 정성적 비교 뿐만 아니라 상세한 정량적 비교도 제공합니다. 스케일 효과도 다룹니다.

따라서 이 연구는 전 세계적으로 가장 많이 사용되는 풀 유형 어로의 CFD 모델 검증을 원활하게 할 것이며 [10] 설계자들의 사용을 장려 할 것입니다.
또한 새로운 풀 유형 어로 형상을 위한 설계 도구로 CFD 모델 (즉, FLOW 3D®)을 사용하는 방법에 대해 설명합니다.

Figure 1. Experimental flume used (a) Side view of the flume; (b) Pool detail.
Figure 1. Experimental flume used (a) Side view of the flume; (b) Pool detail.
Figure 2. Three dimensional representations of a pool showing the measurement planes and the acoustic Doppler velocimetry (ADV) measurement grid (a) measurement planes parallel to the flume bottom; (b) vertical measurement planes (ADV measurement grid is only shown in one plane).
Figure 2. Three dimensional representations of a pool showing the measurement planes and the acoustic Doppler velocimetry (ADV) measurement grid (a) measurement planes parallel to the flume bottom; (b) vertical measurement planes (ADV measurement grid is only shown in one plane).
Figure 3. Computational domain, showing Pool 3 mesh block.
Figure 3. Computational domain, showing Pool 3 mesh block.
Figure 4. Streamlines of time-averaged velocities (left: PIV; right: mesh Amodel): (a,b) plane 2 (z = 0.088 m); (c,d) plane 5 (y = 0.20 m).
Figure 4. Streamlines of time-averaged velocities (left: PIV; right: mesh Amodel): (a,b) plane 2 (z = 0.088 m); (c,d) plane 5 (y = 0.20 m).
Figure 5. Longitudinal variation of velocity components: (a,c,e) planes 1 and 6 intersection (y = 0.36 m and z = 0.04 m); (b,d,f) planes 2 and 5 intersection (y = 0.20 m and z = 0.088 m).
Figure 5. Longitudinal variation of velocity components: (a,c,e) planes 1 and 6 intersection (y = 0.36 m and z = 0.04 m); (b,d,f) planes 2 and 5 intersection (y = 0.20 m and z = 0.088 m).
Figure 6. Longitudinal variation of Reynolds normal stress components and Reynolds shear stress parallel to the bottom component: (a,c,e,g) planes 1 and 6 intersection (y = 0.36 m and z = 0.04m); (b,d,f,h) planes 2 and 5 intersection (y = 0.20 m and z = 0.088 m).
Figure 6. Longitudinal variation of Reynolds normal stress components and Reynolds shear stress parallel to the bottom component: (a,c,e,g) planes 1 and 6 intersection (y = 0.36 m and z = 0.04m); (b,d,f,h) planes 2 and 5 intersection (y = 0.20 m and z = 0.088 m).

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Figure 4.9 Flow analysis results using FLOW3D of the metal flow and solidification in the main cavity. (The velocity is in m/s.)

Numerical Analysis of Die-Casting Process in Thin Cavities Using Lubrication Approximation

Alexandre Reikher
A Dissertation Submitted in
Partial Fulfillment of the
Requirements for the Degree of
Doctor of Philosophy
In Engineering
at
The University of Wisconsin Milwaukee
December 2012

ABSTRACT

얇은 벽 부품의 주조는 오늘날 다이 캐스트 산업의 현실이 되었습니다. 전산 유체 역학 분석은 생산 개발 프로세스의 필수적인 부분입니다. 일반적으로 에너지 방정식과 결합 된 3 차원 Navier-Stokes 방정식은 유동 및 응고 패턴, 유동 선단의 위치, 함수로서 고체-액체 인터페이스의 위치를 ​​이해하기 위해 해결되어야 합니다.

캐비티 충전 및 응고 과정에서 시간. 얇은 벽 주조에 대한 지배 방정식의 일반적인 솔루션에는 많은 수의 계산 셀이 필요하므로 솔루션을 생성하는 데 비현실적으로 오랜 시간이 걸립니다.

Hele Shaw 유동 모델링 접근법을 사용하면 평면 외 유동을 무시함으로써 얇은 캐비티의 유동 문제 해결을 단순화 할 수 있습니다. 추가적인 이점으로, 문제는 3 차원 문제에서 2 차원 문제로 축소됩니다. 그러나 Hele-Shaw 근사는 흐름의 점성력이 관성력보다 훨씬 더 높아야하며,이 경우 Navier-Stokes 방정식은 Reynolds의 윤활 방정식으로 축소됩니다.

그러나 다이 캐스트 공정의 빠른 사출 속도로 인해 관성력을 무시할 수 없습니다. 따라서 윤활 방정식은 흐름의 관성 효과를 포함하도록 수정되어야 합니다.

이 박사 학위 논문에서는 얇은 공동에서 응고와 함께 액체 금속의 정상 상태 및 과도 흐름을 모델링하기 위한 빠른 수치 알고리즘이 개발되었습니다. 설명된 문제는 저온 챔버, 고압 다이 캐스트 공정, 특히 얇은 환기 채널에서 관찰되는 금속 흐름 현상과 밀접한 관련이 있습니다.

채널의 금속 흐름 속도가 고체-액체 계면 속도보다 훨씬 높다는 사실을 사용하여 두께에 따른 열 전달을 처리하면서 금속 흐름을 주어진 시간 단계에서 안정된 것으로 처리하여 새로운 수치 알고리즘을 개발했습니다.

일시적인 방향. 얇은 캐비티의 흐름은 채널 두께에 대한 운동량과 연속성 방정식을 통합 한 후 2 차원으로 처리되고 열 전달은 두께 방향의 1 차원 현상으로 모델링 됩니다. 엇갈린 격자 배열은 유동 지배 방정식을 이산화하는데 사용되며 결과적인 편미분 방정식 세트는 SIMPLE (Semi-Implicit Method for Pressure Linked Equations) 알고리즘을 사용하여 해결됩니다.

상 변화를 수반하는 두께 방향 열 전달 문제는 제어 볼륨 공식을 사용하여 해결됩니다. 고체-액체 계면의 위치와 모양은 솔루션의 일부로 Stefan 조건을 사용하여 찾을 수 있습니다. 시뮬레이션 결과는 응고와 함께 전체 3 차원 흐름 및 열 전달 방정식을 해결하는 상용 소프트웨어 FLOW-3D®의 예측과 잘 비교되는 것으로 나타났습니다.

제안된 수치 알고리즘은 또한 얇은 채널에서 일시적인 금속 충전 및 응고 문제를 해결하기 위해 적용되었습니다. 움직이는 고체-액체 인터페이스의 존재는 이제 반복적으로 해결되는 일련의 흐름 방정식에 비선형 성을 도입합니다.

다시 한번, FLOW3D®의 예측과 잘 일치하는 것이 관찰되었습니다.

이 두 연구는 제안 된 관성 수정 레이놀즈의 윤활 방정식과 함께 두께를 통한 열 손실 및 응고 모델을 성공적으로 구현하여 다이 캐스트 공정 중에 얇은 채널에서 액체 금속의 유동 및 응고에 대한 빠른 분석을 제공 할 수 있음을 나타냅니다. CPU 시간을 대폭 절약하여 얻은 이러한 시뮬레이션 결과는 다이 캐스트 다이의 환기 채널을 설계하는 동안 빠른 초기 분석을 제공하는 데 사용할 수 있습니다.

Figure 1.3. Schematic representation of steps in the hot chamber die-cast process: a.  plunger pushes metal from the sleeve through the gating system into the cavity; b. after  solidification process is complete, the die opens; c. the part is ejected from the cavity.
Figure 1.3. Schematic representation of steps in the hot chamber die-cast process: a. plunger pushes metal from the sleeve through the gating system into the cavity; b. after solidification process is complete, the die opens; c. the part is ejected from the cavity.
Figure 1.5. Schematic representation of steps in the cold chamber die-cast process: a.  molten metal is ladled into the shot sleeve; b. hydraulic cylinder applies pressure on  plunger; c. plunger pushes metal from the sleeve through the gating system into the  cavity; d. high pressure is maintained during solidification; e. after solidification is  complete, the die opens; f. the part is ejected from the cavity.
Figure 1.5. Schematic representation of steps in the cold chamber die-cast process: a. molten metal is ladled into the shot sleeve; b. hydraulic cylinder applies pressure on plunger; c. plunger pushes metal from the sleeve through the gating system into the cavity; d. high pressure is maintained during solidification; e. after solidification is complete, the die opens; f. the part is ejected from the cavity.
Figure 4.6 A schematic of a die-cast die with shot sleeve and plunger: 1) Shot  sleeve, 2) Plunger, 3) Stationary half of the die-cast die, 4) Ejector half of the die-cast die,  5) Mold cavity, 6) Ventilation channel.
Figure 4.6 A schematic of a die-cast die with shot sleeve and plunger: 1) Shot sleeve, 2) Plunger, 3) Stationary half of the die-cast die, 4) Ejector half of the die-cast die, 5) Mold cavity, 6) Ventilation channel.
Figure 4.8 A picture (a ‘full shot’) of a part made using the die-cast process. The  overflows are created when the metal front, after filling the main cavity, fills up the  machined ‘overflow’ pockets in the die-cast mold. Ventilation channel is last to fill-up.
Figure 4.8 A picture (a ‘full shot’) of a part made using the die-cast process. The overflows are created when the metal front, after filling the main cavity, fills up the machined ‘overflow’ pockets in the die-cast mold. Ventilation channel is last to fill-up.
Figure 4.9 Flow analysis results using FLOW3D of the metal flow and solidification in the main cavity. (The velocity is in m/s.)
Figure 4.9 Flow analysis results using FLOW3D of the metal flow and solidification in the main cavity. (The velocity is in m/s.)
Figure 4.10 Temperature distribution in the considered cavity of the die-cast die, filled  with liquid metal at the end of the fill process. (The temperature is in 0C.)
Figure 4.10 Temperature distribution in the considered cavity of the die-cast die, filled with liquid metal at the end of the fill process. (The temperature is in 0C.)
Figure 4.16 Experimentally observed solidified metal in the ventilation channel; a)  Measured length of metal flow in the ventilation channel after solidification stops it; b)  Enlarged image of the solidified metal in the channel
Figure 4.16 Experimentally observed solidified metal in the ventilation channel; a) Measured length of metal flow in the ventilation channel after solidification stops it; b) Enlarged image of the solidified metal in the channel
Figure 1: Die configuration for a multi-attribute composite die for high die life and self-lubricating surface

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

청정 및 에너지 절약 단조 기술을 위한 혁신적인 다이 재료 및 윤활 전략

이 최종 기술 보고서에는 수상 번호 DE-FC07-01ID14206에 따라 미국 에너지 부에서 부분적으로 자금을 지원 한 “청정 및 에너지 절약 단조 기술을위한 혁신적인 다이 재료 및 윤활 전략”프로젝트에서 수행 된 작업이 포함되어 있습니다. 프로젝트 수행을위한 계약 시간은 2001 년 9 월 30 일부터 2005 년 9 월 29 일까지였습니다. 그러나 DOE / OIT는 2003 년과 2004 년 회계 연도 지난 2 년 동안 자금을 제공 할 수 없었고 프로젝트는 2003-04 회계 연도에 조기 종료되었습니다. 결과적으로 많은 주요 연구 과제가 특정 이정표를 달성하기 위해 수정되거나 완료되지 않고 종료되었습니다. Ohio State University의 산업, 용접 및 시스템 공학 교수 인 Rajiv Shivpuri 박사는이 프로젝트의 프로젝트 책임자이자 수석 조사자였습니다. 이상은 오하이오 주립 대학 연구 재단 (OSURF)에서 관리했습니다. OSURF는 모든 재정 및 행정 문제도 담당했습니다. 재정 보고서는 별도로 제출됩니다. 에너지 부서, 산업 기술 사무소의 프로그램 관리자는 Golden Office의 Mr. Ramesh Jain과 Mr. Dibyajyoti Aichbhowmik이었습니다.
이 프로젝트의 주요 성과는 다음과 같습니다.

• 단조 산업 및 해당 공급 업체와 함께 산업 응용 분야를위한 혁신적인 다이 재료 및 윤활 전략을 탐색하기위한 주요 협력 노력이 수립되었습니다. 여기에는 단조 산업과 협력하는 워크숍과 심포지엄이 포함되었습니다. 단조 산업 전체에 결과를 전파하기 위해 단조 산업 기술 컨퍼런스에서 발표되었습니다.

• 단조 산업 협회와 단조 산업 교육 연구 재단의 후원으로 단조 기술 우수 센터 설립. 이 센터의 일부로 산업, OSU, 오하이오 주 및 DOE 지원과 함께 2 개의 단조 셀이 설치되었습니다. 1300 톤 기계식 프레스 셀과 350 톤 유압 프레스 셀입니다. 이것은 단조 연구에 150 만 달러를 투입 한 것입니다.

• LENS (Laser Enhanced Net Shaping) 기반 니켈 알루미나 이드 코팅 오버레이 (자세한 내용은 부록 A 참조)를 포함하여 혁신적인 다이 코팅이 탐색되었습니다.

• 열간 단조 응용 분야를위한 금형 재료를 최적으로 선택하고 설계하기 위해 혁신적인 실험 설정 및 예측 열 연화 소프트웨어가 개발되었습니다 (부록 B, C 및 D).

• 윤활 전략 및 단일 액적 기반 윤활 모델은 확산 및 열 전달을위한 열간 단조 윤활제의 최적 증착을 위해 개발되었습니다 (부록 E 및 F).

• 윤활유 분해 및 바운스 용 모델이 개발되었습니다. 이 모델은 뜨거운 다이 표면의 흑연 윤활로 인한 공기 및 지하수 오염을 줄이는 데 사용할 수 있습니다.

(부록 G). 이 보고서는 Shivpuri 박사와 Yijun Zhu (연구원)가 작성했습니다. 여기에는 다른 외부 또는 내부 지원과 함께 프로젝트 종료 후 일부 연구 계획 및 프로젝트 기간 동안 완료된 작업에 대한 세부 정보가 포함되어 있습니다.

1.1 프로젝트 목표

이 프로젝트의 목표는 혁신적인 다이 재료 및 윤활 전략을 개발 및 구현하여 다이 수명을 8 배 늘리고, 에너지 투입량을 15 % 줄이며, 부품 당 에너지 비용을 50 % 줄이며, 윤활유에서 나오는 미립자 배출량을 90 % 줄이며, 다이 관련 가동 시간을 90 %까지 늘립니다.

단조 산업, 공급 업체 (철강 및 알루미늄 생산 업체 (IOF), 윤활유, 표면 기술 및 다이 소재 공급 업체) 및 고객 (OEM)에 미치는 최대의 광범위한 에너지 영향을 위해 전략이 선택되었습니다.

여기에는 최적의 윤활제 스프레이 기술, 고급 표면 엔지니어링에 의한 열간 단조의 흑연 제거, 경사 다이 재료 및 다이 엔지니어링, 열간 단조를위한 윤활 및 다이 활성화 등이 포함됩니다.

미국의 단조 산업은 1997 년에 약 120 억 달러였습니다 (DOD 국가 안보). 평가). 제품 총 판매 가치의 약 15 %가 에너지에 할당되며 연간 약 50 조 BTU입니다. 흑연 사용 (열간 단조) 및 냉간 단조 전환 코팅 사용으로 인한 환경 영향은 제품 비용에 20 % 이상 추가 될 것으로 예상됩니다.

Figure 1: Die configuration for a multi-attribute composite die for high die life and self-lubricating surface
Figure 1: Die configuration for a multi-attribute composite die for high die life and self-lubricating surface

BACKGROUND

실온 (저온) 및 고온 (온 및 고온)에서 수행되는 단조는 진화하는 야금, 공구 표면의 마찰 및 금속의 흐름 특성을 포함하는 잘 이해되지 않는 복잡한 현상입니다. 이 프로젝트에서 다루어 진 기술적 장애물은 다음과 같습니다.

• 냉간 및 열간 단조의 윤활 작용에 대한 지식 부족. 윤활유 및 윤활 기술의 선택은 윤활유 및 장비 공급 업체에 맡겨집니다. 이로 인해 윤활유의 과도하고 불량한 사용과 과도한 환경 오염이 발생합니다.

• 고급 단조 응용 분야를위한 새로운 표면 엔지니어링 및 다이 재료 기술의 성숙도가 부족합니다. 실제 생산에서이를 구현하는 데 따른 기술적 및 재정적 위험이 매우 높아 사용을 제한합니다. 이러한 기술의 시장 침투는 거의 존재하지 않습니다.

• 다이와 윤활 시스템의 설계 최적화를위한 계산 도구가 부족합니다.

윤활유 및 다이 소재 기술에서 다음과 같은 전략을 통해 프로젝트 목표를 실현할 계획이었습니다.

• 전략 # 1 : 오염을 제거하고, 윤활제 사용을 줄이며, 다이 냉각 감소로 인한 그물 성형을 가능하게하는 윤활제 스프레이 공정의 최적 설계를위한 시스템 개발. 또한 흑연 기반 윤활유의 필요성을 줄여줍니다.

• 전략 # 2 : 철 및 비철 부품의 온간 단조 (빌릿 가열이 1250F에서 900F로 감소)를위한 다이 수명과 공정을 개선하기 위한 윤활제 및 다이 코팅 가능 요소를 개발합니다. 단조 온도를 낮추면 공차가 개선되고 부품 당 에너지가 크게 절약됩니다.

• 전략 # 3 : 저 마찰 다이 표면 엔지니어링 (DLC (비철) 및 WC / C 코팅)을 사용하여 냉간 단조 빌릿에 인광 코팅을 사용하지 않습니다.

• 전략 # 4 : 열간 단조 금형을위한 고급 표면 클래딩 (렌즈 및 열 스프레이에 의한 단단한 표면) 및 이중 코팅 기술을 개발합니다. 기존의 코팅과 표면 공학 기술은 상당한 이득을 얻지 못했습니다.

• 전략 # 5 : 재료 및 공정 설계를 통해 냉간 및 열간 단조에서 공정 중 다이 고장을 제거하고 예측 다이 유지 보수를위한 소프트웨어를 개발합니다. 이는 스크랩 감소 및 다이 관련 다운 타임에 상당한 영향을 미칩니다.

개발중인 많은 기술은 수치 모델링, 윤활 및 냉각수 기술, 표면 기술, 재료의 신속한 프로토 타이핑, 레이저 기술 등과 같은 교차 절단 R & D 가능 요소를 다루고 있습니다. 이러한 기술은 지원 산업의 로드맵에서도 중요한 기술로 확인되었습니다.

미래의 산업으로. IOF를 위해 250 조 BTU의 에너지 절약과 3500 톤의 오염 물질이 예상됩니다. 프로젝트가 전액 지원을받지 못하고 프로젝트가 2004 년 9 월 30 일에 종료되었으므로 전략 # 1, # 4, # 5 만 추구했습니다. 연구 및 구현에 대한 세부 사항은 부록에 포함되어 있습니다.

Effect of lubricant heat

템퍼링, 마모 및 공구 열화에 대한 단조 윤활유의 효과를 평가하기 위해 다양한 열 전달 계수로 여러 시뮬레이션을 수행했습니다. 컴퓨터 시뮬레이션에 사용 된 열전달 계수의 값은 얻은 값과 일치하며 경우에 따라 Sridhar 등이 오하이오 주립 대학에서 수행 한 테스트에서 추정 한 값입니다. 사용 된 계면 열전달 계수의 값은 12 KW / m2 ° C, 24 KW / m2 ° C 및 33 KW / m2 ° C였으며, 이는 20 부, 30 부 및 100 부 물로 희석 된 수성 흑연 윤활제에 해당합니다 (희석 비율 1:20, 1:30 및 1 : 100). 이러한 각 희석 비율에 대해 3000 및 5000 샷 후 상부 다이의 경도 분포는 그림 C.3, C.4 및 C.5에 나와 있습니다. 희석 비 1:20에 대한 표면 경도 분포는 그림 C.6에 나와 있습니다.

Figure C. 2: stage gear blank forging sequence (Courtesy: Sypris Technologies
Figure C. 2: stage gear blank forging sequence (Courtesy: Sypris Technologies
Figure C. 3: Hardness distribution after 3000 and 5000 shots, heat transfer coefficient used = 12 KW/m2°C, press type: mechanical press
Figure C. 3: Hardness distribution after 3000 and 5000 shots, heat transfer coefficient used = 12 KW/m2°C, press type: mechanical press

F.5.3 Results of the Lubricant Properties

표 F.1은 윤활유의 측정 된 특성을 보여줍니다. DP는 107 및 CA 모세관 작용 방법에서 펜던트 드롭 방법을 나타냅니다. 테스트 된 액체에는 순수한 물이 포함됩니다. 다음과 같은 사실을 관찰 할 수 있습니다. a). 더 높은 표면 장력을 가진 더 높은 희석 비율 회사; 비). 희석 비율이 1 : 1보다 큰 액체의 경우 표면 장력이 물의 장력에 접근합니다. 드롭 펜던트 법으로 추정 한 모든 표면 장력은 동일한 경향을 공유하지만 약 10dynes / cm에 대해 모세관 작용법에 의한 것보다 작다는 것을 알 수 있습니다. 물의 표면 장력이 72.8dynes / cm라는 점을 감안할 때 모세관 작용법에서 얻은 결과가 실제 값에 더 가깝다고 생각합니다.

Figure F. 10: simulation results of lubricant 1:1 with 4mm diameter droplet at impact velocity 10cm/s.
Figure F. 10: simulation results of lubricant 1:1 with 4mm diameter droplet at impact velocity 10cm/s.
Figure F. 12: Experimental results of maxξ v.s. TD. We = 27.
Figure F. 12: Experimental results of maxξ v.s. TD. We = 27.
Figure G. 1: Dryoff process of a lubricant droplet at film boiling: (a)- (c) fluid dynamic process, (d). quasi-steady dryoff process.
Figure G. 1: Dryoff process of a lubricant droplet at film boiling: (a)- (c) fluid dynamic process, (d). quasi-steady dryoff process.
Figure 5.6 Experimental set-up equipped with high-speed camera system

COMPUTATIONAL FLUID DYNAMIC MODELLING OF LASER ADDITIVE MANUFACTURING PROCESS AND EFFECT OF GRAVITY

전산 유체 역학 레이저 첨가제 모델링 제조 공정 및 중력의 영향

A thesis submitted to
The University of Manchester
For the degree of
Doctor of Philosophy (PhD)
In the Faculty of Science and Engineering
2017
Heng Gu
School of Mechanical, Aerospace and Civil
Engineering

레이저 적층 제조 (LAM)는 재료를 층별로 선택적으로 추가하여 하나 또는 여러 개의 레이저 빔을 사용하여 재료를 융합하거나 응고시키는 3D 부품을 형성하는 것을 기반으로 합니다.

LAM 공정을 조사하는 데 상당한 양의 작업을 할 수 있지만 다른 재료 성장 방향에서 중력 및 동적 유체 흐름 특성의 영향에 대해서는 알려진 바가 거의 없습니다.

레이저 제조 기술의 발전과 함께 LAM은 실린더 본체, 터빈 블레이드의 표면 클래딩, 해양 드릴링 헤드, 다양한 증착 방향이 일반적으로 필요한 슬리브 및 몰드의 측벽을 비롯한 다양한 환경에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 또한 공간 적층 제조의 경우 운영 환경이 매우 낮거나 무중력을 경험하게 됩니다.

LAM 프로세스를 모델링하기 위한 수치적 방법 개발에 대한 이전 연구에서 많은 노력을 기울였습니다. 그러나 이전 모델링 작업의 대부분은 자유 표면 형성을 고려하지 않고 용융 풀 역학 개발에 초점을 맞추었습니다. 몇 가지 조사에만 동적 유동 용융 풀에 대한 재료 추가 분석이 포함됩니다.

다양한 재료 증착 방향 및 무중력 효과에서 수행 할 때 모든 복잡한 기능을 사용하여 증착 프로세스를 시뮬레이션하고 중력 효과를 고려할 수 있는 모델을 개발하는 작업은 발견되지 않았습니다.

이 연구에서는 재료 추가, 표면 장력, 용융 및 응고, 중력, 온도 의존 재료 속성, 자유 표면 형성 및 이동을 포함한 복합 공정 요인을 고려한 LAM 공정을 위해 3 차원 과도 전산 유체 역학 모델이 ​​구축되었습니다. 열원. 레이저 금속 증착 공정에 대한 더 나은 이해는 수치적으로 그리고 실험적으로 이루어졌습니다.

이 연구는 단일 레이어의 증착, 여러 인접 패스 및 돌출 된 피쳐가 있는 완전한 3 차원 형상을 다루었습니다. 증착 공정 중 다양한 증착 방향과 무중력 및 매우 낮은 중력에 대한 중력의 영향을 조사하고 그 영향을 최소화하기 위해 공정 매개 변수를 최적화 했습니다.

이 연구는 또한 층별 재료 추가를 기반으로 레이저 좁은 갭 용접 공정의 기본 현상과 용접 공정이 다른 방향으로 수행 될 때 중력이 홈 내부의 용융 풀 형성에 미치는 영향을 이해하는 데까지 확장되었습니다.

용융 풀 개발 이력 및 온도 분포를 분석하여 공정 중에 표면 장력 계수의 영향을 논의했습니다. 현재 모델의 도움으로 증착 불균일성, 증착 양단의 돌출부, 경사, 융착 부족, 계단 효과, 표면 파형, 중력 변화로 인한 붕괴 등 다양한 결함을 설명 하였습니다.

이러한 모든 결함을 제거하기 위한 해당 솔루션이 제시되었습니다. 무중력 레이저 적층 제조에 대한 연구는 이전에 보고되지 않았던 몇 가지 새로운 현상을 발견하여 우주에서 미래의 레이저 3D 프린팅을 위한 길을 닦았습니다.

Figure 1.1 Diagram for thesis structure
Figure 1.1 Diagram for thesis structure
Figure 2.1 Basic construction of a laser system [8]
Figure 2.1 Basic construction of a laser system [8]
Figure 2.3 Schematic of a diode laser system [12]
Figure 2.3 Schematic of a diode laser system [12]
Figure 2.4 Principle of a cladding pumped fibre laser [13]
Figure 2.4 Principle of a cladding pumped fibre laser [13]
Figure 2.5 Concept of a thin disk laser [14]
Figure 2.5 Concept of a thin disk laser [14]
Figure 2.7 Lateral powder injection [12]
Figure 2.7 Lateral powder injection [12]
Figure 2.9 Laser additive manufacturing using wire, (a) front feeding, (b) rear feeding,  wire placed at (c) leading edge, (d) centre and (e) trailing edge of melt pool [23, 24]
Figure 2.9 Laser additive manufacturing using wire, (a) front feeding, (b) rear feeding, wire placed at (c) leading edge, (d) centre and (e) trailing edge of melt pool [23, 24]
Figure 2.20 Bead geometry at the beginning of the deposition with different surface  tension gradient (a) Negative, (b) positive, (c) Mixed [85]
Figure 2.20 Bead geometry at the beginning of the deposition with different surface tension gradient (a) Negative, (b) positive, (c) Mixed [85]
Figure 2.22 Simulation of humping effect in high-speed gas tungsten arc welding [91]
Figure 2.22 Simulation of humping effect in high-speed gas tungsten arc welding [91]
Figure 2.25 (a) Melt pool shape formed by Marangoni stress only, (b) Melt pool shape  formed by gravity force only, (c) Melt shape formed by the combination of those two  forces together [122]
Figure 2.25 (a) Melt pool shape formed by Marangoni stress only, (b) Melt pool shape formed by gravity force only, (c) Melt shape formed by the combination of those two forces together [122]
Figure 2.27 Growth rate and temperature gradient on solidification boundary with  different melt pool shape [120]
Figure 2.27 Growth rate and temperature gradient on solidification boundary with different melt pool shape [120]
Figure 2.29 Two different methods to produce overhang structures[136]
Figure 2.29 Two different methods to produce overhang structures[136]
Figure 2.30 Contact angle of a water droplet adhering on a glass window [142]
Figure 2.30 Contact angle of a water droplet adhering on a glass window [142]
Figure 2.31 Stress components of a single track laser deposition (a) x-direction, (b) ydirection, (c) z-direction, (d) von Mises equivalent stress [151]
Figure 2.31 Stress components of a single track laser deposition (a) x-direction, (b) ydirection, (c) z-direction, (d) von Mises equivalent stress [151]
Figure 2.32 Phase fraction of martensite during laser metal deposition [160]
Figure 2.32 Phase fraction of martensite during laser metal deposition [160]
Figure 4.15 Development of melt pool and velocity field 0.588 s, 1.2 s, 1.896 s, 2.4 s
Figure 4.15 Development of melt pool and velocity field 0.588 s, 1.2 s, 1.896 s, 2.4 s
Figure 4.33 Two methods to print C, (A) raster (B) offset out
Figure 4.33 Two methods to print C, (A) raster (B) offset out
Figure 5.4(a) Cavitar laser illumination system (b) High-speed camera in horizontal  position
Figure 5.4(a) Cavitar laser illumination system (b) High-speed camera in horizontal position
Figure 5.5 Schematic diagrams of wire laser deposition process (a) flat (b) vertical
Figure 5.5 Schematic diagrams of wire laser deposition process (a) flat (b) vertical
Figure 5.6 Experimental set-up equipped with high-speed camera system
Figure 5.6 Experimental set-up equipped with high-speed camera system
Figure 5.7 2-layer deposition result and cross-section (a) top view, (b) experimental  cross section, (c) cross-section of modelling result
Figure 5.7 2-layer deposition result and cross-section (a) top view, (b) experimental cross section, (c) cross-section of modelling result
Figure 5.13 Temperature and melt pool-velocity field history for case 8, (a&f:0.36 s,  b&g:1.44 s, c&h:1.80 s, d&i:1.908 s, e&j:2.196 s)
Figure 5.13 Temperature and melt pool-velocity field history for case 8, (a&f:0.36 s, b&g:1.44 s, c&h:1.80 s, d&i:1.908 s, e&j:2.196 s)
Figure 5.16 Comparison of melt pool evolution for cases with big and small spot size
Figure 5.16 Comparison of melt pool evolution for cases with big and small spot size
Figure 6.27 (a,b,c) before re-melting, (d,e,f) after re-melting
Figure 6.27 (a,b,c) before re-melting, (d,e,f) after re-melting

6.5 Conclusion

좁은 갭 용접 공정의 다양한 측면을 다루는 3 차원 모델이 구축되었습니다. 용접 비드와 측벽 사이의 융합 현상이 없는 것은 필러 재료와 측벽을 녹일 수 있는 충분한 에너지를 제공 할 수 없는 낮은 열 입력으로 인한 것일 수 있습니다.

증가된 레이저 출력을 적용하거나 재 용융 패스를 수행 한 후 더 나은 표면 품질을 얻을 수 있고 측벽과의 융합 부족을 제거 할 수 있습니다. 용접 비드의 모양이 볼록한 모양에서 오목한 모양으로 바뀌고 측면 벽과의 좋은 젖음이 실현 될 수 있습니다.

다양한 위치에서 좁은 틈새 용접에 대한 중력의 영향을 조사했습니다. 용융 풀 전면의 경사 모양은 중력의 영향으로 다르게 나타납니다.

반면, 홈이 없는 기판의 증착 공정과 비교할 때 대부분의 열을 전달하는데 도움이 되는 측벽의 존재로 인해 중력의 영향이 감소했습니다.

마지막 패스 중에 중력은 일부 평평하지 않은 위치에서 심각한 낙하 및 붕괴 문제를 일으킬 수 있습니다. 이것은 표면에 더 큰 용융 풀이 형성되어 중력과 표면 장력 사이의 균형이 깨졌기 때문입니다. 수직 업 위치에서 좁은 간격 용접 공정 동안 다른 중력 수준이 적용되었습니다.

용접 비드와 측벽 사이의 융합 부족은 중력 수준이 증가함에 따라 관찰 될 수 있습니다. 중력이 증가하면 용융 풀의 뒤쪽 영역으로 더 많은 액체 재료가 이동하여 더 심각한 물방울과 볼록한 모양의 용접 비드가 발생합니다.

용융 풀 개발 이력의 도움으로 용접 비드가 더 이상 그루브에 있지 않거나 측벽과의 직접적인 접촉이 적을 때 전도를 통해 더 적은 열이 방출 될 수 있기 때문에 용융 풀 부피가 크게 증가한다는 것을 알 수 있습니다.

좁은 간격 용접 공정에 대한 표면 장력 계수의 영향을 조사했습니다. 양의 표면 장력 계수를 적용하면 용접 비드가 홈 내부에서 덜 오목한 것처럼 보였고 측벽의 습윤 조건이 음의 ∂γ / ∂T 조건의 경우만큼 좋지 않았습니다.

측벽이 없으면 용접 비드는 표면의 마지막 패스 동안 음의 계수와 양의 계수 케이스 사이에 더 많은 차이를 보여줍니다. 표면 장력 계수는 홈 내부의 측벽과의 융합 상태를 결정하는 데 중요한 역할을 했습니다.

두꺼운 부분의 좁은 틈새 용접 중에 여러 번 통과하는 용접 비드 개발이 조사되었습니다. 비드 모양은 열 축적으로 인해 더 많은 패스가 증착 될수록 더 오목 해집니다. 패스 간의 융합 부족은 때때로 다음 패스의 재 용융 공정을 통해 제거 될 수 있습니다. 이종 재료를 사용한 좁은 틈새 용접 프로세스가 성공적으로 시뮬레이션되었습니다.

중심선을 따라 용융 풀과 용접 비드의 비대칭 형성은 재료 열 특성의 차이에 기인 할 수 있으며, 결과적으로 측벽과의 융합 부족을 유발할 수 있습니다.

비드 비대칭 문제는 수평 위치에서 용접 공정을 수행하거나 총 열 입력을 증가시켜 열전도율이 높은 측벽을 녹이는 방식으로 피할 수 있습니다. 재 용융 공정은 표면 품질을 향상시키고 모재와의 융착 문제를 제거하기 위해 용접된 표면에 적용 할 때 유용한 것으로 밝혀졌습니다.

FLOW-3D (x) Workflow

Calibrating Simulation Parameters

시뮬레이션 매개 변수 보정

교정 연구의 목표

계단식 배수로에서 공기 유입 시뮬레이션에 대한 다양한 수치 매개 변수의 영향을 조사합니다.

엔지니어링 과제

쉽게 실험 데이터와 일치하도록 공기 유입 및 도움말 보정의 최초의 시뮬레이션에 수치 매개 변수의 영향을 연구에 사용할 수 있는 자동화된 워크 플로우 생성 1 .

연구할 매개 변수는 메쉬 크기, 난류 모델, 난류 길이 스케일 및 동적 대 고정 난류 길이 스케일입니다. 또한 FLOW-3D (x) 는 마지막 시간 단계에서 유입된 공기 농도의 이미지와 시뮬레이션에서 공기 유입의 진화를 보여주는 애니메이션을 생성합니다.

FLOW-3D (x) 워크 플로우

시뮬레이션은 동반된 공기의 양을 보고하기 위해 3, 4, 5 단계의 샘플링 볼륨으로 설정됩니다. FLOW-3D (x) 는 노드를 사용하여 자동화된 워크 플로를 구성합니다. 

첫 번째 노드는 .csv 파일에서 시뮬레이션 매개 변수를 읽는데 사용됩니다. 그런 다음 매개 변수는 시뮬레이션을 실행 하기 위해 FLOW-3D 노드로 전송됩니다 . 후 처리 노드는 배수로의 각 단계에서 샘플링 볼륨에서 동반된 공기 볼륨을 추출하고, 마지막 시간 단계에서 동반된 공기의 이미지를 생성하고, 공기 동반 애니메이션을 생성합니다. 마지막 노드는 샘플링 볼륨에서 보고된 동반 공기 값을 .csv 파일에 씁니다.

매개 변수 정의 입력 파일에 18 개의 매개 변수 세트가 지정되어 있으므로 예산 또는 허용되는 반복 횟수가 18로 설정되었습니다. 단일 시뮬레이션의 런타임은 각 반복에서 사용되는 메시 크기에 따라 다릅니다.

시뮬레이션 매개 변수를 보정하는 계단식 방수로

매개 변수 연구 결과

사용 FLOW-3D (X) 의 데이터 분석 기능 및 자동 화상 생성하면 빠른 시각적 평가 결과의 검증을 허용합니다. 또한 각 시뮬레이션 실행에 대한 각 단계의 공기 유입 값은 보고된 .csv 파일에서 쉽게 액세스 할 수 있습니다. 최적화 연구 시간을 절약하기 위해 배치 실행이 사용되었습니다.

교정 전

보정 전 계단식 배수로 동반 공기

0.01m의 메쉬 크기, k-ω 난류 모델 및 0.005m와 동일한 난류 길이 척도를 사용하는 시뮬레이션의 마지막 시간 단계에서 유입 공기

References

메쉬 크기 = 0.005m, k-ω 난류 모델 및 0.005m와 같은 난류 길이 척도의 시뮬레이션에서 마지막 시간 단계에서 혼입된 공기. 2 배 더 미세한 메쉬를 사용한 공기 혼입의 시작은 0.01m 메쉬보다 실험 결과와 유사하게 비교됩니다.

참고 문헌

1 Felder, Stefan (2013). Air-water flow properties on stepped spillways for embankment dams: Aeration, energy dissipation and turbulence on uniform, non-uniform and pooled stepped chutes. PhD Thesis, School of Civil Engineering, The University of Queensland.

FLOW-3D skimming upstream view

계단식 여수로의 흐름 시뮬레이션

FLOW-3D 는 매끄러운 여수로에서 유량 매개 변수를 결정하는데 널리 사용됩니다. 일반적으로 여수로에서 에너지 손실을 찾는 것이 목적인데, 이는 stilling basins 및 other energy dissipaters 를 설계하는 데 사용됩니다.

계단식 여수로에서 에너지 손실을 계산하기 위해 FLOW-3D 를 사용하는 것에 대한 관심이 증가하고 있습니다. 계단식 여수로 모델링 프로세스는 다음 지침에 따라 도움이 될 수 있습니다.

igure 1. Typical geometric representation of a smooth and a stepped spillway.
igure 1. Typical geometric representation of a smooth and a stepped spillway.

소개

계단식 여수로의 흐름은 네 가지 일반 범주로 나뉩니다. 낮잠 흐름, 과도 흐름, 비 공기 스키밍 흐름 및 폭기 스키밍 흐름. 다음 팁은 경사면에서 최대 45도까지 환기되지 않는 계단식 여수로의 Nappe 흐름, 과도기 흐름 및 비 통기성 skimming flow Model에서 개발되었습니다. 추가 비 통기성 skimming 결과는 Bombardelli et al 에서 찾을 수 있습니다. (2010, FloSci-Bib33-10)  및 Meireles et al (2010, FloSci-Bib61-10), 폭기 스키밍 흐름 모델 결과는  Sarfaraz 및 Attari (2011, FloSci-Bib34-11)에서 확인할 수 있습니다.

FLOW-3D skimming upstream view
FLOW-3D skimming upstream view
FLOW-3D skimming downstream view
FLOW-3D skimming downstream view

2 차원으로 시작하고 VOF 방법 선택

지오메트리 또는 흐름에 3D 불일치가없는 한(일반적으로 사실임) 여수로 시뮬레이션을 먼저 2D 사례로 실행합니다. 에너지 손실에 대한 결과는 2D에서 3D로 크게 변하지 않습니다. 이것은 메쉬 크기를 상당히 절약하고 훨씬 더 빠른 시뮬레이션 실행을 가능하게 합니다. 

스키밍 및 전환 흐름의 경우 기본 VOF (Volume-of-Fluid-Advection) 방법이 적절해 보입니다 (IFVOF = 4). Nappe 흐름의 경우 분할 Lagrangian VOF 방법 (IFVOF = 6)을 사용하여 제트 곡률을 해결하는 것이 좋습니다. 흐름 체제가 미리 알려지지 않은 경우 Split Lagrangian 방법을 사용합니다.

메시 해상도

계단식 여수로 Weir 흐름은 상류 속도와 여수로의 형상에 따라 다른 영역을 나타냅니다. 이러한 서로 다른 정권을 스키밍, 과도기 및 Nappe 흐름이라고합니다. 흐름 영역을 정확하게 예측하려면 메쉬 셀이 흐름 매개 변수를 캡처할 수 있을만큼 충분히 작은지 확인해야 합니다. 

스키밍 및 과도적 흐름의 경우 상대적으로 낮은 해상도가 허용될 수 있습니다. 계단의 가장 짧은 길이 / 높이를 분석하기 위한 4 ~ 5 개의 셀이 여러 테스트를 기반으로 충분 해 보이지만 여수로 경사가 45도 이상 더 클 때 메시가 상당히 미세해야 합니다. 에너지 손실 계산을 크게 향상시키는 추가 해상도는 발견되지 않았습니다. 반면에 Nappe 흐름은 떨어지는 제트를 해결하기 위해 매우 미세한 메쉬가 필요합니다.

圖1. 1 南海孤立內波空間分布圖(Hsu et al., 2000)

Numerical Modeling on Internal Solitary Wave propagation over an obstacle using Flow-3D

Keyword: Internal solitary waves, Numerical, Flow-3D, Computational Fluid Dynamics

연구자 : Yu-Ren Chen
지도교수 : Dr John R C Hsu
June 2012

기술과 수치 알고리즘의 발전으로 파도가 해양이나 항만 구조물에 미치는 영향에 대한 많은 연구가 개발되었으며,보다 정확한 결과를 얻기 위해 고효율 수치 계산 소프트웨어를 사용할 수 있습니다. 현재 내부 파 생성, 전송, 파동의 물리적 메커니즘은 국내외 해양 분야에서 중요한 연구 주제 중 하나입니다.

이 연구는 FLOW-3D 전산 유체 역학 (Computational Fluid Dynamics, CFD) 소프트웨어를 사용하여 상층의 담수와 하층의 담수를 시뮬레이션합니다. 바닷물의 밀도 계층화 유체는 중력 혼합 붕괴 방식을 사용하여 내부 파도를 생성하고 긴 경사와 같은 일반적인 장애물을 통해 파형 진화 및 유동장 분포를 탐구합니다.

짧은 플랫폼 사다리꼴 경사와 이등변 삼각형. 이 기사에서는 또한 소프트웨어 작동 설정과 FLOW-3D를 내부 파 실험에 적용하는 방법을 소개하고, 이전 실험 조건과 결과를 참조하여 내부 파 전송 과정을 시뮬레이션합니다. 시뮬레이션 결과는 실험 데이터를 확인하고 첫 번째 분석을 시뮬레이션합니다.

중력 붕괴 방식의 게이트의 개방 속도가 내부 파의 전송 시간 및 진폭에 미치는 영향; 시뮬레이션 결과는 게이트 개방 속도가 빠르고 내부 파의 진폭이 크고 전송 속도가 빠릅니다. ; 반대로 게이트 개방 속도가 느리면 내부 파의 진폭이 작고 전송 속도가 느리지 만 둘 다 비선형 비례 관계.

이 연구는 또한 다양한 장애물 (긴 기울기, 사다리꼴 기울기가있는 짧은 플랫폼, 이등변 삼각형)을 통한 내부 고독 파의 전송 과정을 시뮬레이션하고 단일 장애물을 통과하는 내부 파도의 파형 진화, 와류 및 유동장 변화를 논의합니다.

연구를 통해 우리가 매우 미세한 그리드를 사용하고 수치 시뮬레이션의 그래픽 출력을 열심히 분석 할 수 있다면 실험실 실험 관찰보다 내부 고독 파의 전송 특성을 더 잘 이해할 수 있다고 믿습니다.

요약

서로 다른 특성을 가진 두 유체의 계면에있는 파동을 계면 파라고합니다. 바다에서는 표층의 기압 변화에 의해 형성된 바람 장이 공기와 바다의 경계 파인 해면에 불어 올 때 변동을 일으킨다. 기체 또는 유체의 밀도 층화가 발생할 때 외부 힘 (예 : 바람, 압력, 파도 및 조류, 중력 등)에 의해 교란되면 내부 파도라고하는 경계면에서 변동이 발생할 수 있으므로 내부 파도가 발생할 수 있습니다. 웨이브는 밀도가 다른 층화 된 유체의 웨이브 현상입니다.

대기의 내부 파도와 같이 일상 생활에서 볼 수있는 내부 파도는 특히 오후 또는 비가 내리기 전에 깊고 얕은 altocumulus 구름 층으로 하늘에 자주 나타납니다. 대기 중의 내부 파의 움직임은 공기의 흐름에 영향을 주어 기류를 상승시키고 공기 중의 수증기가 물방울로 응축되어 구름이되도록합니다.

반대로 기류가 가라 앉으면 수증기가 응결이 쉽지 않습니다. 구름이 있어도 내부의 파도가 응결하기 어렵습니다. 소산되어 루버와 같은 altocumulus 구름을 형성합니다. 안정된 밀도와 층화 상태의 자연 수체는 외부 세계에 의해 교란 될 때 내부 파동 운동을 겪게됩니다.

예를 들어, 밀도가 안정되고 층화가 분명한 호수에서 바람 장은 수면에 파도에서 파생 된 내부 파동을 일으켜 물의 질량이 전달되고 호수 가장자리로 물이 축적되어 수위가 높아집니다. 위치 에너지를 형성하는 축적 영역; 수역이 가라 앉기 시작하면 위치 에너지를 운동 에너지로 변환하고 남미 콜롬비아의 Babine Lake의 내부 파동 거동과 같은 내부 파동 운동을 생성 할 수도 있습니다 (Farmer, 1978). ). 염분, 밀도 또는 온도가 안정된 바다에서는 조수와 지형의 영향으로 수역이 행성의 중력에 따라 움직입니다.

격렬한 기복이있는 지형을 통과 할 때 내부 파동이 발생합니다. ; 중국 해에서 발견되는 남쪽 내부 파도에서와 같이 (Hsu et al., 2000). 파동은 심해에서 얕은 물로 전달되며, 얕아 짐, 깨짐, 혼합, 소용돌이, 굴절, 회절 및 반사가있을 것입니다. 내부 파 전달은 일종의 파동이기 때문에 위에서 언급 한 파동 특성도 갖습니다.

해양 내부 파도는 길이가 수백 미터에서 수십 킬로미터에 이르는 광범위한 파장을 가지고 있으며,주기는 몇 분 정도 빠르며 수십 시간 정도 느리며 진폭은 몇 미터에서 수백 미터. 해양 내부 파도가 움직일 때 층화 위와 아래의 물 흐름 방향이 반대가되어 현재 전단 작용으로 인해 층화 경계면에서 큰 비틀림 힘이 발생합니다.

바다에 기초 말뚝과 같은 구조물이있는 경우 석유 시추 플랫폼의 고정 케이블은 큰 비틀림을 견딜 수 없어 파손될 가능성이 매우 높습니다 (Bole et al. 1994). 빽빽한 클라인 경계 근처에서 항해하는 잠수함이 해양 내부 파도 활동을 만나게되면 내부 파도에 의한 상승 전류로 인해 잠수함이 해저에 수면에 닿거나 충돌하여 잠수함이 손상 될 수 있습니다.

그러나 바다의 내부 파는 바람직하지 않으며 매우 중요한 역할을합니다. 예를 들어, 내부 파가 심해 지역에서 근해 대륙붕으로 전달되면 상하수 체가 교환됩니다. 해저에 영양분을 운반합니다. 선반 가장자리까지 생물학적 성장을 촉진하고 해당 지역의 생태 환경을 조절하며 (Osborne and Bruch et al., 1980; Sandstorm and Elliot et al., 1984) 어업 자원을 풍부하게합니다.

위에서 언급 한 항목 외에도 해저에 대한 케이블 및 파이프 라인, 수중 음파 탐지기, 해양 생물 환경, 군사 활동 등이 해양 내부 파도의 영향에 포함되므로 해양 내부 파도에 대한 연구가 매우 중요합니다.

최근 내부 파를 연구하는 방법에는 분석 이론 도출, 현장 조사 및 관찰, 실험실 실험 분석이 포함됩니다. 그러나 과학 기술의 급속한 발전, 발전과 발전, 컴퓨터의 대중화, 수치 계산 방법의 진화로 해양 공학과 관련된 많은 파동 효과는 일반적으로 수치 시뮬레이션 방법으로 해결됩니다.

또한 수치 연산 방법의 비용이 현장 조사 관측 및 실험실 실험 해석보다 저렴하고 시뮬레이션 결과를 더 빨리 얻을 수 있기 때문에 본 논문에서는 전산 유체 역학 (전산 유체 역학, 참조)의 FLOW-를 선정 하였다. 3D 소프트웨어는 내부 파 생성, 전송, 장애물 통과, 점차 소멸하는 움직임 과정을 시뮬레이션하고, 내부 파의 변화 과정을 분석하고 비교하기 위해 이전 실험실 모델 실험을 참조합니다.

圖1. 1  南海孤立內波空間分布圖(Hsu et al., 2000)
圖1. 1 南海孤立內波空間分布圖(Hsu et al., 2000)
圖1. 2  障礙高度與分層流體厚度關係之示意圖
圖1. 2 障礙高度與分層流體厚度關係之示意圖
圖3. 1 下沉型內孤立波通過梯形障礙的實驗配置圖(鄭明宏,2011)
圖3. 1 下沉型內孤立波通過梯形障礙的實驗配置圖(鄭明宏,2011)
圖3. 3  實驗室下沉型內孤立波經過13°斜坡梯形障礙物的連續組圖(鄭明宏,2011)
圖3. 3 實驗室下沉型內孤立波經過13°斜坡梯形障礙物的連續組圖(鄭明宏,2011)
圖3. 3 (a) 實驗室下沉型內孤立波(鄭明宏,2011;θ=13°,T = t0 = 42 s)
圖3. 3 (a) 實驗室下沉型內孤立波(鄭明宏,2011;θ=13°,T = t0 = 42 s)
圖3. 5 比較實驗室(上圖)內孤立波(圖3. 3 (a))與FLOW-3D模擬(下圖)的傳遞波形(θ=13°,t = 42 s)
圖3. 5 比較實驗室(上圖)內孤立波(圖3. 3 (a))與FLOW-3D模擬(下圖)的傳遞波形(θ=13°,t = 42 s)
圖4. 6閘門開啟速率0.14 m/s之等密度線及流場
圖4. 6閘門開啟速率0.14 m/s之等密度線及流場

圖4. 53 內波在三角形前坡反轉為順時針渦流,後坡面上形成逆時針渦流(t = 63 s)
圖4. 53 內波在三角形前坡反轉為順時針渦流,後坡面上形成逆時針渦流(t = 63 s)

Reference

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Mixing Tank with FLOW-3D

CFD Stirs Up Mixing 일반

CFD (전산 유체 역학) 전문가가 필요하고 때로는 실행하는데 몇 주가 걸리는 믹싱 시뮬레이션의 시대는 오래 전입니다. 컴퓨팅 및 관련 기술의 엄청난 도약에 힘 입어 Ansys, Comsol 및 Flow Science와 같은 회사는 엔지니어의 데스크톱에 사용하기 쉬운 믹싱 시뮬레이션을 제공하고 있습니다.

“병렬화 및 고성능 컴퓨팅의 발전과 템플릿화는 비전문 화학 엔지니어에게 정확한 CFD 시뮬레이션을 제공했습니다.”라고 펜실베이니아  피츠버그에있는 Ansys Inc.의 수석 제품 마케팅 관리자인 Bill Kulp는 말합니다 .

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예를 들어, 회사는 휴스턴에있는 Nalco Champion과 함께 프로젝트를 시작했습니다. 이 프로젝트는 시뮬레이션 전문가가 아닌 화학 엔지니어에게 Ansys Fluent 및 ACT (분석 제어 기술) 템플릿 기반 시뮬레이션 앱에 대한 액세스 권한을 부여합니다. 새로운 화학 물질을위한 프로세스를 빠르고 효율적으로 확장합니다.

Giving Mixing Its Due

“화학 산업은 CFD와 같은 계산 도구를 사용하여 많은 것을 얻을 수 있지만 혼합 프로세스는 단순하다고 가정하기 때문에 간과되는 경우가 있습니다. 그러나 최신 수치 기법을 사용하여 우수한 성능을 달성하는 흥미로운 방법이 많이 있습니다.”라고 Flow Science Inc. , Santa Fe, NM의 CFD 엔지니어인 Ioannis Karampelas는 말합니다 .

이러한 많은 기술이 회사의 Flow-3D Multiphysics 모델링 소프트웨어 패키지와 전용 포스트 프로세서 시각화 도구 인 FlowSight에 포함되어 있습니다.

“모든 상업용 CFD 패키지는 어떤 형태의 시각화 도구와 번들로 제공되지만 FlowSight는 매우 강력하고 사용하기 쉽고 이해하기 쉽게 설계되었습니다. 예를 들어, 프로세스를 재 설계하려는 엔지니어는 다양한 설계 변경의 효과를 평가하기 위해 매우 직관적인 시각화 도구가 필요합니다.”라고 그는 설명합니다.

이 접근 방식은 실험 측정을 얻기 어려운 공정 (예 : 쉽게 측정 할 수없는 매개 변수 및 독성 물질의 존재로 인해 본질적으로 위험한 공정)을 더 잘 이해하고 최적화하는데 특히 효과적입니다.

동일한 접근 방식은 또한 믹서 관련 장비 공급 업체가 고객 요구에 맞게 제품을보다 정확하게 개발하고 맞춤화하는 데 도움이되었습니다. “이는 불필요한 프로토 타이핑 비용이나 잠재적 인 과도한 엔지니어링을 방지합니다. 두 가지 모두 일부 공급 업체의 문제였습니다.”라고 Karampelas는 말합니다.

CFD 기술 자체는 계속해서 발전하고 있습니다. 예를 들어, 수치 알고리즘의 관점에서 볼 때 구형 입자의 상호 작용이 열 전달을 적절하게 모델링하는 데 중요한 다양한 문제에 대해 이산 요소 모델링을 쉽게 적용 할 수있는 반면, LES 난류 모델은 난류 흐름 패턴을 정확하게 시뮬레이션하는 데 이상적입니다.

컴퓨팅 리소스에 대한 비용과 수요에도 불구하고 Karampelas는 난류 모델의 전체 제품군을 제공 할 수있는 것이 중요하다고 생각합니다. 특히 LES는 이미 대부분의 학계와 일부 산업 (예 : 전력 공학)에서 선택하는 방법이기 때문입니다. .

그럼에도 불구하고 CFD의 사용이 제한적이거나 비실용적 일 수있는 경우는 확실히 있습니다. 여기에는 나노 입자에서 벌크 유체 증발을 모델링하는 것과 같이 관심의 규모가 다른 규모에 따라 달라질 수있는 문제와 중요한 물리적 현상이 아직 알려지지 않았거나 제대로 이해되지 않았거나 아마도 매우 복잡한 문제 (예 : 모델링)가 포함됩니다. 음 펨바 효과”라고 Karampelas는 경고합니다.

반면에 더욱 강력한 하드웨어와 업데이트 된 수치 알고리즘의 출현은 CFD 소프트웨어를 사용하여 과다한 설계 및 최적화 문제를 해결하기위한 최적의 접근 방식이 될 것이라고 그는 믿습니다.

“복잡한 열교환 시스템 및 새로운 혼합 기술과 같이 점점 더 복잡한 공정을 모델링 할 수있는 능력은 가까운 장래에 가능할 수있는 일을 간단히 보여줍니다. 수치적 방법 사용의 주요 이점은 설계자가 상상력에 의해서만 제한되어 소규모 믹서에서 대규모 반응기 및 증류 컬럼에 이르기까지 다양한 화학 플랜트 공정을 최적화 할 수있는 길을 열어 준다는 것입니다. 실험적 또는 경험적 접근 방식은 항상 관련성이 있지만 CFD가 미래의 엔지니어를위한 선택 도구가 될 것이라고 확신합니다.”라고 그는 결론을 내립니다.


Ottewell2
Seán Ottewell은 Chemical Processing의 편집장입니다. sottewell@putman.net으로 이메일을 보낼 수 있습니다 .

기사 원문 : https://www.chemicalprocessing.com/articles/2017/cfd-stirs-up-mixing/

Figure 10.—Temperature contour time sequence for an EDS scale propellant tank at a jet mixing velocity of 0.06 m/s.

Computational Fluid Dynamics (CFD) Simulations of Jet Mixing in Tanks of Different Scales

NASA/TM—2010-216749

Kevin Breisacher and Jeffrey Moder
Glenn Research Center, Cleveland, Ohio

Prepared for the57th Joint Army-Navy-NASA-Air Force (JANNAF) Propulsion Meetingsponsored by the JANNAF Interagency Propulsion CommitteeColorado Springs, Colorado, May 3–7, 2010

Abstract

극저온 추진제의 장기 공간 저장을 위해 축류 제트 믹서는 탱크 압력을 제어하고 열 층화를 줄이기위한 하나의 개념입니다. 1960 년대부터 현재까지 10 피트 이하의 탱크 직경에 대한 광범위한 지상 테스트 데이터가 존재합니다.

Ares V EDS (Earth Departure Stage) LH2 탱크 용으로 계획된 것과 같이 직경이 30 피트 정도 인 탱크 용 축류 제트 믹서를 설계하려면 훨씬 더 작은 탱크에서 사용 가능한 실험 데이터를 확장하고 미세 중력을 설계해야 합니다.

이 연구는 10 배 차이가 나는 2 개의 탱크 크기에서 기존의 지상 기반 축류 제트 혼합 실험의 시뮬레이션을 수행하여 이러한 규모의 변화를 처리하는 전산 유체 역학 (CFD)의 능력을 평가합니다. 저궤도 (LEO) 해안 동안 Ares V 스케일 EDS LH2 탱크에 대한 여러 축 제트 구성의 시뮬레이션이 평가되고 선택된 결과도 제공됩니다.

두 가지 탱크 크기 (직경 1 및 10 피트)의 물을 사용하여 General Dynamics에서 1960 년대에 수행한 제트 혼합 실험 데이터를 사용하여 CFD 정확도를 평가합니다. 제트 노즐 직경은 직경 1 피트 탱크 실험의 경우 0.032 ~ 0.25 인치, 직경 10 피트 탱크 실험의 경우 0.625 ~ 0.875 인치였습니다.

제트 믹서를 켜기 전에 두 탱크에서 열 층화 층이 생성되었습니다. 제트 믹서 효율은 층화 층이 섞일 때까지 탱크의 열전대 레이크의 온도를 모니터링하여 결정되었습니다. 염료는 층화된 탱크에 자주 주입되었고 침투가 기록되었습니다. 실험 데이터에서 사용 가능한 속도나 난류량은 없었습니다.

제시된 시뮬레이션에는 자유 표면 추적 (Flow Science, Inc.의 FLOW-3D)이 포함된 시판되고 시간 정확도가 높은 다차원 CFD 코드가 사용됩니다. 서로 다른 시간에 탱크의 다양한 축 위치에서 계산 된 온도와 실험적으로 관찰된 온도를 비교합니다. 획득한 합의에 대한 다양한 모델링 매개 변수의 영향을 평가합니다.

Introduction

Constellation 프로그램의 일부인 Ares V는 우주 비행사를 달로 돌려 보내도록 설계된 무거운 리프트 발사기입니다. Ares V 스택의 일부인 EDS (Earth Departure Stage)는 지구의 중력에서 벗어나 승무원 차량과 달 착륙선을 달로 보내는데 필요합니다.

이러한 차량의 질량과 달로 보내는 데 필요한 에너지 때문에 EDS의 액체 수소(LH2)와 액체 산소(LO2) 추진제 탱크는 매우 클 것입니다(직경 10m). 탱크 내부로의 환경적 열 누출로 인해 혼합 장치를 포함한 열역학적 환기 시스템(TV)은 설계 한계 내에서 탱크 압력을 유지하고 엔진 시동에 필요한 한도 내에서 액체 온도를 유지하기 위해 며칠의 순서에 따라 공간 내 저장 기간 동안 필요할 수 있습니다.

이러한 혼합 장치 중 하나는 그림 1과 2와 같이 탱크 바닥 근처에 있는 (순가속과 관련하여) 탱크 축을 따라 중심에 있는 축 제트입니다. 축방향 제트 혼합기와 TVS에 통합된 것은 1960년대 중반부터 연구되어 왔으며(참조 1~5), 광범위한 축방향 제트 접지 테스트 데이터(비사이로젠(참조 1~9), 극저온(참조 10~16) 유체 사용), 에탄올을 사용한 일부 드롭 타워 테스트 데이터(참조 17 및 18)가 있습니다. 극저온 추진제를 사용하는 축방향 제트에 대한 기존 접지 테스트 데이터는 3m(10ft) 이하의 탱크 직경으로 제한됩니다.

저자가 알고 있는 바와 같이, 현재 임계 미달의 극저온 추진체를 사용하는 폐쇄형 탱크에 축방향 제트가 포함된 낙하탑, 항공기 또는 우주 비행 시험 데이터는 없습니다.

축방향 제트(Axial jet)는 지구 저궤도(LEO) 연안의 며칠 동안 EDS LH2 탱크에서 작동하는 혼합 장치의 후보 중 하나입니다. 제안된 EDS 탱크 척도의 극저온 저장 탱크에서 작동하는 축 제트 실험 데이터가 존재하지 않기 때문에, EDS 탱크를 위한 축 제트 TV의 초기 설계는 기존 데이터에 대해 고정된 상관 관계 및 CFD 분석에 의존할 필요가 있습니다.

이 연구는 두 개의 탱크 척도에서 크기 순서로 다른 축방향 제트 열분해 성능을 예측하기 위한 CFD 정확도 평가의 현재 진행 상황을 보고합니다. CFD 시뮬레이션은 물을 작동 유체로 사용하는 접지 테스트 축 제트 데이터(참조 1 – 4)와 비교됩니다. 이 평가를 위해 선택된 CFD 코드는 Flow Science(참조 21)의 상용 코드 FLOW-3D로, 극저온 저장 탱크 및 축방향 제트(참조 22~24)의 이전 분석에서 사용되었습니다.

LEO의 대표적인 EDS LH2 탱크에 대한 예비 축 제트 시뮬레이션도 여러 축 제트 구성에 대해 수행됩니다. 이러한 축방향 제트 구성의 열분해 성능을 평가하고 선택된 결과를 제시합니다.

이러한 예비 축방향 제트 EDS 시뮬레이션은 비교적 짧은 시간 동안 혼합기 성능만 평가합니다. 탱크 열 누출, 위상 변화 및 일반적인 자기 압력(제트 오프)/압력 붕괴(제트 온) 사이클을 포함한 보다 상세한 시뮬레이션이 향후 작업에서 추진될 수 있습니다.

Figure 1.—Schematic of the small water tank / Figure 2.—Schematic of the large water tank
Figure 1.—Schematic of the small water tank / Figure 2.—Schematic of the large water tank