Coupled CFD-DEM simulation of interfacial fluid–particle interaction during binder jet 3D printing

Coupled CFD-DEM simulation of interfacial fluid–particle interaction during binder jet 3D printing

바인더 제트 3D 프린팅 중 계면 유체-입자 상호 작용에 대한 CFD-DEM 결합 시뮬레이션

Joshua J. Wagner, C. Fred Higgs III

https://doi.org/10.1016/j.cma.2024.116747

Abstract

The coupled dynamics of interfacial fluid phases and unconstrained solid particles during the binder jet 3D printing process govern the final quality and performance of the resulting components. The present work proposes a computational fluid dynamics (CFD) and discrete element method (DEM) framework capable of simulating the complex interfacial fluid–particle interaction that occurs when binder microdroplets are deposited into a powder bed. The CFD solver uses a volume-of-fluid (VOF) method for capturing liquid–gas multifluid flows and relies on block-structured adaptive mesh refinement (AMR) to localize grid refinement around evolving fluid–fluid interfaces. The DEM module resolves six degrees of freedom particle motion and accounts for particle contact, cohesion, and rolling resistance. Fully-resolved CFD-DEM coupling is achieved through a fictitious domain immersed boundary (IB) approach. An improved method for enforcing three-phase contact lines with a VOF-IB extension technique is introduced. We present several simulations of binder jet primitive formation using realistic process parameters and material properties. The DEM particle systems are experimentally calibrated to reproduce the cohesion behavior of physical nickel alloy powder feedstocks. We demonstrate the proposed model’s ability to resolve the interdependent fluid and particle dynamics underlying the process by directly comparing simulated primitive granules with one-to-one experimental counterparts obtained from an in-house validation apparatus. This computational framework provides unprecedented insight into the fundamental mechanisms of binder jet 3D printing and presents a versatile new approach for process parameter optimization and defect mitigation that avoids the inherent challenges of experiments.

바인더 젯 3D 프린팅 공정 중 계면 유체 상과 구속되지 않은 고체 입자의 결합 역학이 결과 구성 요소의 최종 품질과 성능을 좌우합니다. 본 연구는 바인더 미세액적이 분말층에 증착될 때 발생하는 복잡한 계면 유체-입자 상호작용을 시뮬레이션할 수 있는 전산유체역학(CFD) 및 이산요소법(DEM) 프레임워크를 제안합니다.

CFD 솔버는 액체-가스 다중유체 흐름을 포착하기 위해 VOF(유체량) 방법을 사용하고 블록 구조 적응형 메쉬 세분화(AMR)를 사용하여 진화하는 유체-유체 인터페이스 주위의 그리드 세분화를 국지화합니다. DEM 모듈은 6개의 자유도 입자 운동을 해결하고 입자 접촉, 응집력 및 구름 저항을 설명합니다.

완전 분해된 CFD-DEM 결합은 가상 도메인 침지 경계(IB) 접근 방식을 통해 달성됩니다. VOF-IB 확장 기술을 사용하여 3상 접촉 라인을 강화하는 향상된 방법이 도입되었습니다. 현실적인 공정 매개변수와 재료 특성을 사용하여 바인더 제트 기본 형성에 대한 여러 시뮬레이션을 제시합니다.

DEM 입자 시스템은 물리적 니켈 합금 분말 공급원료의 응집 거동을 재현하기 위해 실험적으로 보정되었습니다. 우리는 시뮬레이션된 기본 과립과 내부 검증 장치에서 얻은 일대일 실험 대응물을 직접 비교하여 프로세스의 기본이 되는 상호 의존적인 유체 및 입자 역학을 해결하는 제안된 모델의 능력을 보여줍니다.

이 계산 프레임워크는 바인더 제트 3D 프린팅의 기본 메커니즘에 대한 전례 없는 통찰력을 제공하고 실험에 내재된 문제를 피하는 공정 매개변수 최적화 및 결함 완화를 위한 다용도의 새로운 접근 방식을 제시합니다.

Introduction

Binder jet 3D printing (BJ3DP) is a powder bed additive manufacturing (AM) technology capable of fabricating geometrically complex components from advanced engineering materials, such as metallic superalloys and ultra-high temperature ceramics [1], [2]. As illustrated in Fig. 1(a), the process is comprised of many repetitive print cycles, each contributing a new cross-sectional layer on top of a preceding one to form a 3D CAD-specified geometry. The feedstock material is first delivered from a hopper to a build plate and then spread into a thin layer by a counter-rotating roller. After powder spreading, a print head containing many individual inkjet nozzles traverses over the powder bed while precisely jetting binder microdroplets onto select regions of the spread layer. Following binder deposition, the build plate lowers by a specified layer thickness, leaving a thin void space at the top of the job box that the subsequent powder layer will occupy. This cycle repeats until the full geometries are formed layer by layer. Powder bed fusion (PBF) methods follow a similar procedure, except they instead use a laser or electron beam to selectively melt and fuse the powder material. Compared to PBF, binder jetting offers several distinct advantages, including faster build rates, enhanced scalability for large production volumes, reduced machine and operational costs, and a wider selection of suitable feedstock materials [2]. However, binder jetted parts generally possess inferior mechanical properties and reduced dimensional accuracy [3]. As a result, widescale adoption of BJ3DP to fabricate high-performance, mission-critical components, such as those common to the aerospace and defense sectors, is contingent on novel process improvements and innovations [4].

A major obstacle hindering the advancement of BJ3DP is our limited understanding of how various printing parameters and material properties collectively influence the underlying physical mechanisms of the process and their effect on the resulting components. To date, the vast majority of research efforts to uncover these relationships have relied mainly on experimental approaches [5], [6], [7], [8], [9], [10], [11], [12], [13], [14], [15], [16], [17], [18], [19], which are often expensive and time-consuming and have inherent physical restrictions on what can be measured and observed. For these reasons, there is a rapidly growing interest in using computational models to circumvent the challenges of experimental investigations and facilitate a deeper understanding of the process’s fundamental phenomena. While significant progress has been made in developing and deploying numerical frameworks aimed at powder spreading [20], [21], [22], [23], [24], [25], [26], [27] and sintering [28], [29], [30], [31], [32], simulating the interfacial fluid–particle interaction (IFPI) in the binder deposition stage is still in its infancy. In their exhaustive review, Mostafaei et al. [2] point out the lack of computational models capable of resolving the coupled fluid and particle dynamics associated with binder jetting and suggest that the development of such tools is critical to further improving the process and enhancing the quality of its end-use components.

We define IFPI as a multiphase flow regime characterized by immiscible fluid phases separated by dynamic interfaces that intersect the surfaces of moving solid particles. As illustrated in Fig. 1(b), an elaborate IFPI occurs when a binder droplet impacts the powder bed in BJ3DP. The momentum transferred from the impacting droplet may cause powder compaction, cratering, and particle ejection. These ballistic disturbances can have deleterious effects on surface texture and lead to the formation of large void spaces inside the part [5], [13]. After impact, the droplet spreads laterally on the bed surface and vertically into the pore network, driven initially by inertial impact forces and then solely by capillary action [33]. Attractive capillary forces exerted on mutually wetted particles tend to draw them inward towards each other, forming a packed cluster of bound particles referred to as a primitive [34]. A single-drop primitive is the most fundamental building element of a BJ3DP part, and the interaction leading to its formation has important implications on the final part characteristics, such as its mechanical properties, resolution, and dimensional accuracy. Generally, binder droplets are deposited successively as the print head traverses over the powder bed. The traversal speed and jetting frequency are set such that consecutive droplets coalesce in the bed, creating a multi-drop primitive line instead of a single-drop primitive granule. The binder must be jetted with sufficient velocity to penetrate the powder bed deep enough to provide adequate interlayer binding; however, a higher impact velocity leads to more pronounced ballistic effects.

A computational framework equipped to simulate the interdependent fluid and particle dynamics in BJ3DP would allow for unprecedented observational and measurement capability at temporal and spatial resolutions not currently achievable by state-of-the-art imaging technology, namely synchrotron X-ray imaging [13], [14], [18], [19]. Unfortunately, BJ3DP presents significant numerical challenges that have slowed the development of suitable modeling frameworks; the most significant of which are as follows:

  • 1.Incorporating dynamic fluid–fluid interfaces with complex topological features remains a nontrivial task for standard mesh-based CFD codes. There are two broad categories encompassing the methods used to handle interfacial flows: interface tracking and interface capturing [35]. Interface capturing techniques, such as the popular volume-of-fluid (VOF) [36] and level-set methods [37], [38], are better suited for problems with interfaces that become heavily distorted or when coalescence and fragmentation occur frequently; however, they are less accurate in resolving surface tension and boundary layer effects compared to interface tracking methods like front-tracking [39], arbitrary Lagrangian–Eulerian [40], and space–time finite element formulations [41]. Since interfacial forces become increasingly dominant at decreasing length scales, inaccurate surface tension calculations can significantly deteriorate the fidelity of IFPI simulations involving <100 μm droplets and particles.
  • 2.Dynamic powder systems are often modeled using the discrete element method (DEM) introduced by Cundall and Strack [42]. For IFPI problems, a CFD-DEM coupling scheme is required to exchange information between the fluid and particle solvers. Fully-resolved CFD-DEM coupling suggests that the flow field around individual particle surfaces is resolved on the CFD mesh [43], [44]. In contrast, unresolved coupling volume averages the effect of the dispersed solid phase on the continuous fluid phases [45], [46], [47], [48]. Comparatively, the former is computationally expensive but provides detailed information about the IFPI in question and is more appropriate when contact line dynamics are significant. However, since the pore structure of a powder bed is convoluted and evolves with time, resolving such solid–fluid interfaces on a computational mesh presents similar challenges as fluid–fluid interfaces discussed in the previous point. Although various algorithms have been developed to deform unstructured meshes to accommodate moving solid surfaces (see Bazilevs et al. [49] for an overview of such methods), they can be prohibitively expensive when frequent topology changes require mesh regeneration rather than just modification through nodal displacement. The pore network in a powder bed undergoes many topology changes as particles come in and out of contact with each other, constantly closing and opening new flow channels. Non-body-conforming structured grid approaches that rely on immersed boundary (IB) methods to embed the particles in the flow field can be better suited for such cases [50]. Nevertheless, accurately representing these complex pore geometries on Cartesian grids requires extremely high mesh resolutions, which can impose significant computational costs.
  • 3.Capillary effects depend on the contact angle at solid–liquid–gas intersections. Since mesh nodes do not coincide with a particle surface when using an IB method on structured grids, imposing contact angle boundary conditions at three-phase contact lines is not straightforward.

While these issues also pertain to PBF process modeling, resolving particle motion is generally less crucial for analyzing melt pool dynamics compared to primitive formation in BJ3DP. Therefore, at present, the vast majority of computational process models of PBF assume static powder beds and avoid many of the complications described above, see, e.g., [51], [52], [53], [54], [55], [56], [57], [58], [59]. Li et al. [60] presented the first 2D fully-resolved CFD-DEM simulations of the interaction between the melt pool, powder particles, surrounding gas, and metal vapor in PBF. Following this work, Yu and Zhao [61], [62] published similar melt pool IFPI simulations in 3D; however, contact line dynamics and capillary forces were not considered. Compared to PBF, relatively little work has been published regarding the computational modeling of binder deposition in BJ3DP. Employing the open-source VOF code Gerris [63], Tan [33] first simulated droplet impact on a powder bed with appropriate binder jet parameters, namely droplet size and impact velocity. However, similar to most PBF melt pool simulations described in the current literature, the powder bed was fixed in place and not allowed to respond to the interacting fluid phases. Furthermore, a simple face-centered cubic packing of non-contacting, monosized particles was considered, which does not provide a realistic pore structure for AM powder beds. Building upon this approach, we presented a framework to simulate droplet impact on static powder beds with more practical particle size distributions and packing arrangements [64]. In a study similar to [33], [64], Deng et al. [65] used the VOF capability in Ansys Fluent to examine the lateral and vertical spreading of a binder droplet impacting a fixed bimodal powder bed with body-centered packing. Li et al. [66] also adopted Fluent to conduct 2D simulations of a 100 μm diameter droplet impacting substrates with spherical roughness patterns meant to represent the surface of a simplified powder bed with monosized particles. The commercial VOF-based software FLOW-3D offers an AM module centered on process modeling of various AM technologies, including BJ3DP. However, like the above studies, particle motion is still not considered in this codebase. Ur Rehman et al. [67] employed FLOW-3D to examine microdroplet impact on a fixed stainless steel powder bed. Using OpenFOAM, Erhard et al. [68] presented simulations of different droplet impact spacings and patterns on static sand particles.

Recently, Fuchs et al. [69] introduced an impressive multipurpose smoothed particle hydrodynamics (SPH) framework capable of resolving IFPI in various AM methods, including both PBF and BJ3DP. In contrast to a combined CFD-DEM approach, this model relies entirely on SPH meshfree discretization of both the fluid and solid governing equations. The authors performed several prototype simulations demonstrating an 80 μm diameter droplet impacting an unconstrained powder bed at different speeds. While the powder bed responds to the hydrodynamic forces imparted by the impacting droplet, the particle motion is inconsistent with experimental time-resolved observations of the process [13]. Specifically, the ballistic effects, such as particle ejection and bed deformation, were drastically subdued, even in simulations using a droplet velocity ∼ 5× that of typical jetting conditions. This behavior could be caused by excessive damping in the inter-particle contact force computations within their SPH framework. Moreover, the wetted particles did not appear to be significantly influenced by the strong capillary forces exerted by the binder as no primitive agglomeration occurred. The authors mention that the objective of these simulations was to demonstrate their codebase’s broad capabilities and that some unrealistic process parameters were used to improve computational efficiency and stability, which could explain the deviations from experimental observations.

In the present paper, we develop a novel 3D CFD-DEM numerical framework for simulating fully-resolved IFPI during binder jetting with realistic material properties and process parameters. The CFD module is based on the VOF method for capturing binder–air interfaces. Surface tension effects are realized through the continuum surface force (CSF) method with height function calculations of interface curvature. Central to our fluid solver is a proprietary block-structured AMR library with hierarchical octree grid nesting to focus enhanced grid resolution near fluid–fluid interfaces. The GPU-accelerated DEM module considers six degrees of freedom particle motion and includes models based on Hertz-Mindlin contact, van der Waals cohesion, and viscoelastic rolling resistance. The CFD and DEM modules are coupled to achieve fully-resolved IFPI using an IB approach in which Lagrangian solid particles are mapped to the underlying Eulerian fluid mesh through a solid volume fraction field. An improved VOF-IB extension algorithm is introduced to enforce the contact angle at three-phase intersections. This provides robust capillary flow behavior and accurate computations of the fluid-induced forces and torques acting on individual wetted particles in densely packed powder beds.

We deploy our integrated codebase for direct numerical simulations of single-drop primitive formation with powder beds whose particle size distributions are generated from corresponding laboratory samples. These simulations use jetting parameters similar to those employed in current BJ3DP machines, fluid properties that match commonly used aqueous polymeric binders, and powder properties specific to nickel alloy feedstocks. The cohesion behavior of the DEM powder is calibrated based on the angle of repose of the laboratory powder systems. The resulting primitive granules are compared with those obtained from one-to-one experiments conducted using a dedicated in-house test apparatus. Finally, we demonstrate how the proposed framework can simulate more complex and realistic printing operations involving multi-drop primitive lines.

Section snippets

Mathematical description of interfacial fluid–particle interaction

This section briefly describes the governing equations of fluid and particle dynamics underlying the CFD and DEM solvers. Our unified framework follows an Eulerian–Lagrangian approach, wherein the Navier–Stokes equations of incompressible flow are discretized on an Eulerian grid to describe the motion of the binder liquid and surrounding gas, and the Newton–Euler equations account for the positions and orientations of the Lagrangian powder particles. The mathematical foundation for

CFD solver for incompressible flow with multifluid interfaces

This section details the numerical methodology used in our CFD module to solve the Navier–Stokes equations of incompressible flow. First, we introduce the VOF method for capturing the interfaces between the binder and air phases. This approach allows us to solve the fluid dynamics equations considering only a single continuum field with spatial and temporal variations in fluid properties. Next, we describe the time integration procedure using a fractional-step projection algorithm for

DEM solver for solid particle dynamics

This section covers the numerical procedure for tracking the motion of individual powder particles with DEM. The Newton–Euler equations (Eqs. (10), (11)) are ordinary differential equations (ODEs) for which many established numerical integrators are available. In general, the most challenging aspects of DEM involve processing particle collisions in a computationally efficient manner and dealing with small time step constraints that result from stiff materials, such as metallic AM powders. The

Unified CFD-DEM solver

The preceding sections have introduced the CFD and DEM solution algorithms separately. Here, we discuss the integrated CFD-DEM solution algorithm and related details.

Binder jet process modeling and validation experiments

In this section, we deploy our CFD-DEM framework to simulate the IFPI occurring during the binder droplet deposition stage of the BJ3DP process. The first simulations attempt to reproduce experimental single-drop primitive granules extracted from four nickel alloy powder samples with varying particle size distributions. The experiments are conducted with a dedicated in-house test apparatus that allows for the precision deposition of individual binder microdroplets into a powder bed sample. The

Conclusions

This paper introduces a coupled CFD-DEM framework capable of fully-resolved simulation of the interfacial fluid–particle interaction occurring in the binder jet 3D printing process. The interfacial flow of binder and surrounding air is captured with the VOF method and surface tension effects are incorporated using the CSF technique augmented by height function curvature calculations. Block-structured AMR is employed to provide localized grid refinement around the evolving liquid–gas interface.

CRediT authorship contribution statement

Joshua J. Wagner: Conceptualization, Data curation, Formal analysis, Investigation, Methodology, Software, Visualization, Writing – original draft, Writing – review & editing. C. Fred Higgs III: Conceptualization, Funding acquisition, Investigation, Methodology, Project administration, Resources, Supervision, Writing – original draft, Writing – review & editing.

Declaration of competing interest

The authors declare that they have no known competing financial interests or personal relationships that could have appeared to influence the work reported in this paper.

Acknowledgments

This work was supported by a NASA Space Technology Research Fellowship, United States of America, Grant No. 80NSSC19K1171. Partial support was also provided through an AIAA Foundation Orville, USA and Wilbur Wright Graduate Award, USA . The authors would like to gratefully acknowledge Dr. Craig Smith of NASA Glenn Research Center for the valuable input he provided on this project.

References (155)

FLOW-3D 2022R2 의 새로운 기능

FLOW-3D 2023R2 의 새로운 기능

2023R2 FLOW-3D 릴리스

FLOW-3D 2023R2 의 새로운 기능

새로운 결과 파일 형식

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

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

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

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

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

난류 모델 개선

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

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

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

정수압 초기화

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

압축성 흐름 솔버 성능

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

압축성 제트 시뮬레이션
FLOW-3D 의 압축성 제트 시뮬레이션의 예

FLOW-3D 2023R2 의 새로운 기능

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

확장된 PQ 2 분석

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

FLOW-3D 2022R2 의 새로운 기능

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

통합 솔버

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

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

성능 확장의 예
CPU 코어 수 증가에 따른 성능 확장의 예
메쉬 분해의 예
Open MP/MPI 하이브리드 병렬화를 위한 메시 분해의 예

솔버 성능 개선

멀티 소켓 워크스테이션

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

낮은 수준의 루틴으로 향상된 벡터화 및 메모리 액세스

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

정제된 체적 대류 안정성 한계

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

압력 솔버 프리컨디셔너

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

점탄성 유체에 대한 로그 형태 텐서 방법

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

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

활성 시뮬레이션 제어 확장

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

팬텀 물체 속도 제어의 예
연속 주조 응용 분야에 대한 가상 물체 속도 제어의 예
동적 열 제어의 예
융합 증착 모델링 애플리케이션을 위한 동적 열 제어의 예
동적 냉각 채널 제어의 예
산업용 탱크 적용을 위한 동적 냉각 채널 제어의 예

향상된 공기 동반 기능

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

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

FLOW-3D 아카이브 의 새로운 기능

FLOW-3D 2022R1 의 새로운 기능

FLOW-3D v12.0 의 새로운 기능

What’s New – FLOW-3D 2023R2

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

확장된 PQ 2 분석

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

FLOW-3D 2022R2 의 새로운 기능

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

통합 솔버

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

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

성능 확장의 예
점점 더 많은 수의 CPU 코어를 사용하는 성능 확장의 예
메쉬 분해의 예
OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화를 위한 메시 분해의 예

솔버 성능 개선

멀티 소켓 워크스테이션

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

낮은 수준의 루틴으로 벡터화 및 메모리 액세스 개선

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

정제된 체적 대류 안정성 한계

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

압력 솔버 프리 컨디셔너

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

점탄성 유체에 대한 로그 형태 텐서 방법

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

점탄성 흐름을 위한 개선된 솔루션
로그 구조 텐서 솔루션을 사용하여 점탄성 흐름에 대한 높은 Weissenberg 수에서 개선된 솔루션의 예. Courtesy MF Tome, et al., J. Non-Newton. 체액. 기계 175-176 (2012) 44–54

활성 시뮬레이션 제어 확장

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

동적 열 제어의 예
융합 증착 모델링 애플리케이션을 위한 동적 열 제어의 예
가상 물체 속도 제어의 예
산업용 탱크 적용을 위한 동적 냉각 채널 제어의 예
동적 열 제어의 예
연속 주조 애플리케이션을 위한 팬텀 물체 속도 제어의 예

연행 공기 기능 개선

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

디퓨저 모델의 예
디퓨저 모델의 예: 질량원을 사용하여 물기둥에 공기를 도입할 수 있습니다.
Fig. 1 Oscillation of a free surface due to the step reduction of gravity acceleration from kzi ≈ 9.81 to kz ≈ 0

Reorientation of Cryogenic Fluids Upon Step Reduction of Gravity

단계적 중력 감소 시 극저온 유체의 방향 전환

Malte Stief∗, Jens Gerstmann∗∗, and Michael E. Dreyer∗∗∗
ZARM, Center of Applied Space Technology and Microgravity, University of Bremen, Am Fallturm, D-28359 Bremen
Experiments to observe the surface oscillation of cryogenic liquids have been performed with liquid nitrogen inside a 50 mm
diameter right circular cylinder. The surface oscillation is driven by the capillary force that becomes dominant after a sudden
reduction of the gravity acceleration acting on the liquid. The experiments show differences from the speculated behavior and
enables one to observe new features.

Introduction and motivation

최근 몇 년 동안 Bremen의 낙하탑에서 중력의 단계적 감소 시 방향 재지향 거동과 표면 진동을 조사하기 위해 수많은 실험이 수행되었습니다[1]. 이 실험의 원리는 그림 1에 나와 있습니다.

그림 1의 왼쪽에 표시된 것처럼 오른쪽 원형 원통형 용기에 테스트 액체를 레벨 h0까지 채웁니다. 처음에 액체는 정지 상태이며 중앙에서 평평한 인터페이스를 형성합니다.

초기 중력 가속도 kzi ≈ 9.81 [m/s2]와 결과적으로 높은 BOND 수(Bo = ρkziR2/σ)로 인해 실린더의 대칭축에서. 낙하탑에서 실험 캡슐의 방출에 의해 확립된 μ-중력 환경 kz ≈ 0 [m/s2]로의 갑작스러운 전환과 함께 자유 표면은 진동 운동으로 새로운 평형 구성을 찾기 시작합니다(그림의 오른쪽) 1). 이러한 움직임은 그림 1의 중앙에 스케치되어 있습니다.

표면 진동의 구동력은 접착력과 결합된 표면 장력이며, 댐핑은 액체의 점도에 의해 제어됩니다. 위치가 zw인 벽에서 접촉선의 이동은 접촉각 γ에 의해 제어됩니다. 접촉각이 작은 액체용 γ ≈ 0◦

In recent years numerous experiments have been carried out to investigate the reorientation behavior and surface oscillations upon step reduction of gravity at the drop tower in Bremen [1]. The principals of these experiments are shown in figure 1. A right circular cylindrical container is filled up to the level h0 with the test liquid, as shown on the left of figure 1. Initially the liquid is quiescent and forms a flat interface at the center, in the symmetry axis of the cylinder, due to the initial gravity acceleration kzi ≈ 9.81 [m/s2] and the resulting high BOND number (Bo = ρkziR2/σ). With the sudden transition to the µ-gravity environment kz ≈ 0 [m/s2], which is established by the release of the experiment capsular in the drop tower, the free surface is initiated to search its new equilibrium configuration (right side of figure 1) with an oscillatory motion. These movements are sketched in the center of figure 1. The driving force for the surface oscillation is the surface tension in combination with the adhesion force where the damping is controlled by the viscosity of the liquid. The movement of the contact line at the wall, with its position zw, is governed by the contact angle γ. For liquids with small contact angle γ ≈ 0◦

Fig. 1 Oscillation of a free surface due to the step reduction of gravity acceleration from kzi ≈ 9.81 to kz ≈ 0
Fig. 1 Oscillation of a free surface due to the step reduction of gravity acceleration from kzi ≈ 9.81 to kz ≈ 0
Fig. 2 Experiment picture-series showing the oscillation of the free surface at different times for a 50 mm diameter cylinder.
Fig. 2 Experiment picture-series showing the oscillation of the free surface at different times for a 50 mm diameter cylinder.

References

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이종 금속 인터커넥트의 펄스 레이저 용접을 위한 가공 매개변수 최적화

Optimization of processing parameters for pulsed laser welding of dissimilar metal interconnects

본 논문은 독자의 편의를 위해 기계번역된 내용이어서 자세한 내용은 원문을 참고하시기 바랍니다.

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NguyenThi TienaYu-LungLoabM.Mohsin RazaaCheng-YenChencChi-PinChiuc

aNational Cheng Kung University, Department of Mechanical Engineering, Tainan, Taiwan

bNational Cheng Kung University, Academy of Innovative Semiconductor and Sustainable Manufacturing, Tainan, Taiwan

cJum-bo Co., Ltd, Xinshi District, Tainan, Taiwan

Abstract

워블 전략이 포함된 펄스 레이저 용접(PLW) 방법을 사용하여 알루미늄 및 구리 이종 랩 조인트의 제조를 위한 최적의 가공 매개변수에 대해 실험 및 수치 조사가 수행됩니다. 피크 레이저 출력과 접선 용접 속도의 대표적인 조합 43개를 선택하기 위해 원형 패킹 설계 알고리즘이 먼저 사용됩니다.

선택한 매개변수는 PLW 프로세스의 전산유체역학(CFD) 모델에 제공되어 용융 풀 형상(즉, 인터페이스 폭 및 침투 깊이) 및 구리 농도를 예측합니다. 시뮬레이션 결과는 설계 공간 내에서 PLW 매개변수의 모든 조합에 대한 용융 풀 형상 및 구리 농도를 예측하기 위해 3개의 대리 모델을 교육하는 데 사용됩니다.

마지막으로, 대체 모델을 사용하여 구성된 처리 맵은 용융 영역에 균열이나 기공이 없고 향상된 기계적 및 전기적 특성이 있는 이종 조인트를 생성하는 PLW 매개변수를 결정하기 위해 세 가지 품질 기준에 따라 필터링됩니다.

제안된 최적화 접근법의 타당성은 최적의 용접 매개변수를 사용하여 생성된 실험 샘플의 전단 강도, 금속간 화합물(IMC) 형성 및 전기 접촉 저항을 평가하여 입증됩니다.

결과는 최적의 매개변수가 1209N의 높은 전단 강도와 86µΩ의 낮은 전기 접촉 저항을 생성함을 확인합니다. 또한 용융 영역에는 균열 및 기공과 같은 결함이 없습니다.

An experimental and numerical investigation is performed into the optimal processing parameters for the fabrication of aluminum and copper dissimilar lap joints using a pulsed laser welding (PLW) method with a wobble strategy. A circle packing design algorithm is first employed to select 43 representative combinations of the peak laser power and tangential welding speed. The selected parameters are then supplied to a computational fluidic dynamics (CFD) model of the PLW process to predict the melt pool geometry (i.e., interface width and penetration depth) and copper concentration. The simulation results are used to train three surrogate models to predict the melt pool geometry and copper concentration for any combination of the PLW parameters within the design space. Finally, the processing maps constructed using the surrogate models are filtered in accordance with three quality criteria to determine the PLW parameters that produce dissimilar joints with no cracks or pores in the fusion zone and enhanced mechanical and electrical properties. The validity of the proposed optimization approach is demonstrated by evaluating the shear strength, intermetallic compound (IMC) formation, and electrical contact resistance of experimental samples produced using the optimal welding parameters. The results confirm that the optimal parameters yield a high shear strength of 1209 N and a low electrical contact resistance of 86 µΩ. Moreover, the fusion zone is free of defects, such as cracks and pores.

Fig. 1. Schematic illustration of Al-Cu lap-joint arrangement
Fig. 1. Schematic illustration of Al-Cu lap-joint arrangement
Fig. 2. Machine setup (MFQS-150W_1500W
Fig. 2. Machine setup (MFQS-150W_1500W
Fig. 5. Lap-shear mechanical tests: (a) experimental setup and specimen dimensions, and (b) two different failures of lap-joint welding. N. Thi Tien et al.
Fig. 5. Lap-shear mechanical tests: (a) experimental setup and specimen dimensions, and (b) two different failures of lap-joint welding. N. Thi Tien et al.
Fig. 9. Simulation and experimental results for melt pool profile. (a) Simulation results for melt pool cross-section, and (b) OM image of melt pool cross-section. (Note that laser processing parameter of 830 W and 565 mm/s is chosen.).
Fig. 9. Simulation and experimental results for melt pool profile. (a) Simulation results for melt pool cross-section, and (b) OM image of melt pool cross-section. (Note that laser processing parameter of 830 W and 565 mm/s is chosen.).

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FLOW-3D 수치해석용 컴퓨터 선택 가이드 (update)

Hardware Selection for FLOW-3D Products – FLOW-3D

부분 업데이트 / ㈜에스티아이씨앤디 솔루션사업부

In this blog, Flow Science’s IT Manager Matthew Taylor breaks down the different hardware components and suggests some ideal configurations for getting the most out of your FLOW-3D products.

개요

본 자료는 Flow Science의 IT 매니저 Matthew Taylor가 작성한 자료를 기반으로 STI C&D에서 일부 자료를 보완한 자료입니다. 본 자료를 통해 FLOW-3D 사용자는 최상의 해석용 컴퓨터를 선택할 때 도움을 받을 수 있을 것으로 기대합니다.

수치해석을 하는 엔지니어들은 사용하는 컴퓨터의 성능에 무척 민감합니다. 그 이유는 수치해석을 하기 위해 여러 준비단계와 분석 시간들이 필요하지만 당연히 압도적으로 시간을 소모하는 것이 계산 시간이기 때문일 것입니다.

따라서 수치해석용 컴퓨터의 선정을 위해서 단위 시간당 시스템이 처리하는 작업의 수나 처리량, 응답시간, 평균 대기 시간 등의 요소를 복합적으로 검토하여 결정하게 됩니다.

또한 수치해석에 적합한 성능을 가진 컴퓨터를 선별하는 방법으로 CPU 계산 처리속도인 Flops/sec 성능도 중요하지만 수치해석을 수행할 때 방대한 계산 결과를 디스크에 저장하고, 해석결과를 분석할 때는 그래픽 성능도 크게 좌우하기 때문에 SSD 디스크와 그래픽카드에도 관심을 가져야 합니다.

FLOW SCIENCE, INC. 에서는 일반적인 FLOW-3D를 지원하는 최소 컴퓨터 사양과 O/S 플랫폼 가이드를 제시하지만, 도입 담당자의 경우, 최상의 조건에서 해석 업무를 수행해야 하기 때문에 가능하면 최고의 성능을 제공하는 해석용 장비 도입이 필요합니다. 이 자료는 2022년 현재 FLOW-3D 제품을 효과적으로 사용하기 위한 하드웨어 선택에 대해 사전에 검토되어야 할 내용들에 대해 자세히 설명합니다. 그리고 실행 중인 시뮬레이션 유형에 따라 다양한 구성에 대한 몇 가지 아이디어를 제공합니다.

CPU 최신 뉴스

2024년 04월 01일 기준

CPU Benchmarks
이미지 출처 : https://www.cpubenchmark.net/high_end_cpus.html

CPU의 선택

CPU는 전반적인 성능에 큰 영향을 미치며, 대부분의 경우 컴퓨터의 가장 중요한 구성 요소입니다. 그러나 데스크탑 프로세서를 구입할 때가 되면 Intel 과 AMD의 모델 번호와 사양을 이해하는 것이 어려워 보일 것입니다.
그리고, CPU 성능을 평가하는 방법에 의해 가장 좋은 CPU를 고른다고 해도 보드와, 메모리, 주변 Chip 등 여러가지 조건에 의해 성능이 달라질 수 있기 때문에 성능평가 결과를 기준으로 시스템을 구입할 경우, 단일 CPU나 부품으로 순위가 정해진 자료보다는 시스템 전체를 대상으로 평가한 순위표를 보고 선정하는 지혜가 필요합니다.

PassMark - CPU Mark High End CPUs Updated 31st of March 2024
PassMark – CPU Mark High End CPUs Updated 31st of March 2024

<출처>https://www.cpubenchmark.net/high_end_cpus.html

수치해석을 수행하는 CPU의 경우 예산에 따라 Core가 많지 않은 CPU를 구매해야 하는 경우도 있을 수 있습니다. 보통 Core가 많다고 해석 속도가 선형으로 증가하지는 않으며, 해석 케이스에 따라 적정 Core수가 있습니다. 이 경우 예산에 맞는 성능 대비 최상의 코어 수가 있을 수 있기 때문에 Single thread Performance 도 매우 중요합니다. 아래 성능 도표를 참조하여 예산에 맞는 최적 CPU를 찾는데 도움을 받을 수 있습니다.

CPU 성능 분석 방법

부동소수점 계산을 하는 수치해석과 밀접한 Computer의 연산 성능 벤치마크 방법은 대표적으로 널리 사용되는 아래와 같은 방법이 있습니다.

FLOW-3D의 CFD 솔버 성능은 CPU의 부동 소수점 성능에 전적으로 좌우되기 때문에 계산 집약적인 프로그램입니다. 현재 출시된 사용 가능한 모든 CPU를 벤치마킹할 수는 없지만 상대적인 성능을 합리적으로 비교할 수는 있습니다.

특히, 수치해석 분야에서 주어진 CPU에 대해 FLOW-3D 성능을 추정하거나 여러 CPU 옵션 간의 성능을 비교하기 위한 최상의 옵션은 Standard Performance Evaluation Corporation의 SPEC CPU2017 벤치마크(현재까지 개발된 가장 최신 평가기준임)이며, 특히 SPECspeed 2017 Floating Point 결과가 CFD Solver 성능을 매우 잘 예측합니다.

이는 유료 벤치마크이므로 제공된 결과는 모든 CPU 테스트 결과를 제공하지 않습니다. 보통 제조사가 ASUS, Dell, Lenovo, HP, Huawei 정도의 제품에 대해 RAM이 많은 멀티 소켓 Intel Xeon 기계와 같은 값비싼 구성으로 된 장비 결과들을 제공합니다.

CPU 비교를 위한 또 다른 옵션은 Passmark Software의 CPU 벤치마크입니다. PerformanceTest 제품군은 유료 소프트웨어이지만 무료 평가판을 사용할 수 있습니다. 대부분의 CPU는 저렴한 옵션을 포함하여 나열됩니다. 부동 소수점 성능은 전체 벤치마크의 한 측면에 불과하지만 다양한 워크로드에서 전반적인 성능을 제대로 테스트합니다.

예산을 결정하고 해당 예산에 해당하는 CPU를 선택한 후에는 벤치마크를 사용하여 가격에 가장 적합한 성능을 결정할 수 있습니다.

<참고>

SPEC의 벤치 마크 ( https://www.spec.org/benchmarks.html#cpu )

SPEC CPU 2017 (현재까지 가장 최근에 개발된 CPU 성능측정 기준)

다른 컴퓨터 시스템에서 컴퓨팅 계산에 대한 집약적인 워크로드를 비교하는데 사용할 수 있는 성능 측정을 제공하도록 설계된 SPEC CPU 2017에는 SPECspeed 2017 정수, SPECspeed 2017 부동 소수점, SPECrate 2017 정수 및 SPECrate 2017 부동 소수점의 4 가지 제품군으로 구성된 43 개의 벤치 마크가 포함되어 있습니다. SPEC CPU 2017에는 에너지 소비 측정을 위한 선택적 메트릭도 포함되어 있습니다.

<SPEC CPU 벤치마크 보고서>

벤치마크 결과보고서는 제조사별, 모델별로 테스트한 결과를 아래 사이트에 가면 볼 수 있습니다.

https://www.spec.org/cgi-bin/osgresults

<보고서 샘플>

  • SPEC CPU 2017

Designed to provide performance measurements that can be used to compare compute-intensive workloads on different computer systems, SPEC CPU 2017 contains 43 benchmarks organized into four suites: SPECspeed 2017 Integer, SPECspeed 2017 Floating Point, SPECrate 2017 Integer, and SPECrate 2017 Floating Point. SPEC CPU 2017 also includes an optional metric for measuring energy consumption.

클럭 대 코어

일반적으로 클럭 속도가 높은 칩은 CPU 코어를 더 적게 포함합니다. FLOW-3D는 병렬화가 잘되어 있지만, 디스크 쓰기와 같이 일부 작업은 기본적으로 단일 스레드 방식으로 수행됩니다. 따라서 데이터 출력이 빈번하거나 큰 시뮬레이션은 종종 더 많은 코어가 아닌, 더 높은 클럭 속도를 활용합니다. 마찬가지로 코어 및 소켓의 다중 스레딩은 오버헤드를 발생시키므로 작은 문제의 해석일 경우 사용되는 코어 수를 제한하면 성능이 향상될 수 있습니다.

CPU 아키텍처

CPU 아키텍처는 중요합니다. 최신 CPU는 일반적으로 사이클당 더 많은 기능을 제공합니다. 즉, 현재 세대의 CPU는 일반적으로 동일한 클럭 속도에서 이전 CPU보다 성능이 우수합니다. 또한 전력 효율이 높아져 와트당 성능이 향상될 수 있습니다. Flow Science에는 구형 멀티 소켓 12, 16, 24 코어 Xeon보다 성능이 뛰어난 최근 세대 10~12 Core i9 CPU 시스템을 보유하고 있습니다.

오버클럭

해석용 장비에서는 CPU를 오버클럭 하지 않는 것이 좋습니다. 하드웨어를 다년간의 투자라고 생각한다면, 오버클럭화는 발열을 증가시켜 수명을 단축시킵니다. CPU에 따라 안정성도 저하될 수 있습니다. CPU를 오버클럭 할 때는 세심한 열 관리가 권장됩니다.

하이퍼스레딩

<이미지출처:https://gameabout.com/krum3/4586040>

하이퍼스레딩은 물리적으로 1개의 CPU를 가상으로 2개의 CPU처럼 작동하게 하는 기술로 파이프라인의 단계수가 많고 각 단계의 길이가 짧을때 유리합니다. 다만 수치해석 처럼 모든 코어의 CPU를 100% 사용중인 장시간 수행 시뮬레이션은 일반적으로 Hyper Threading이 비활성화 된 상태에서 더 잘 수행됩니다. FLOW-3D는 100% CPU 사용률이 일반적이므로 새 하드웨어를 구성할 때 Hyper Threading을 비활성화하는 것이 좋습니다. 설정은 시스템의 BIOS 설정에서 수행합니다.

몇 가지 워크로드의 경우에는 Hyper Threading을 사용하여 약간 더 나은 성능을 보이는 경우가 있습니다. 따라서, 최상의 런타임을 위해서는 두 가지 구성중에서 어느 구성이 더 적합한지 시뮬레이션 유형을 테스트하는 것이 좋습니다.

스케일링

여러 코어를 사용할 때 성능은 선형적이지 않습니다. 예를 들어 12 코어 CPU에서 24 코어 CPU로 업그레이드해도 시뮬레이션 런타임이 절반으로 줄어들지 않습니다. 시뮬레이션 유형에 따라 16~32개 이상의 CPU 코어를 선택할 때는 FLOW-3D 및 FLOW-3D CAST의 HPC 버전을 사용하거나 FLOW-3D CLOUD로 이동하는 것을 고려하여야 합니다.

AMD Ryzen 또는 Epyc CPU

AMD는 일부 CPU로 벤치마크 차트를 석권하고 있으며 그 가격은 매우 경쟁력이 있습니다. FLOW SCIENCE, INC. 에서는 소수의 AMD CPU로 FLOW-3D를 테스트했습니다. 현재 Epyc CPU는 이상적이지 않고 Ryzen은 성능이 상당히 우수합니다. 발열은 여전히 신중하게 다뤄져야 할 문제입니다.

<관련 기사>

https://www.techspot.com/news/78122-report-software-fix-can-double-threadripper-2990wx-performance.html

Graphics 고려 사항

FLOW-3D는 OpenGL 드라이버가 만족스럽게 수행되는 최신 그래픽 카드가 필요합니다. 최소한 OpenGL 3.0을 지원하는 것이 좋습니다. 권장 옵션은 엔비디아의 쿼드로 K 시리즈와 AMD의 파이어 프로 W 시리즈입니다.

특히 엔비디아 쿼드로(NVIDIA Quadro)는 엔비디아가 개발한 전문가 용도(워크스테이션)의 그래픽 카드입니다. 일반적으로 지포스 그래픽 카드가 게이밍에 초점이 맞춰져 있지만, 쿼드로는 다양한 산업 분야의 전문가가 필요로 하는 영역에 광범위한 용도로 사용되고 있습니다. 주로 산업계의 그래픽 디자인 분야, 영상 콘텐츠 제작 분야, 엔지니어링 설계 분야, 과학 분야, 의료 분석 분야 등의 전문가 작업용으로 사용되고 있습니다. 따라서 일반적인 소비자를 대상으로 하는 지포스 그래픽 카드와는 다르계 산업계에 포커스 되어 있으며 가격이 매우 비싸서 도입시 예산을 고려해야 합니다.

유의할 점은 엔비디아의 GTX 게이밍 하드웨어는 볼륨 렌더링의 속도가 느리거나 오동작 등 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 일반적으로 노트북에 내장된 통합 그래픽 카드보다는 개별 그래픽 카드를 강력하게 추천합니다. 최소한 그래픽 메모리는 512MB 이상을 권장합니다.

PassMark - G3D Mark High End Videocards
PassMark – G3D Mark High End Videocards

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

원격데스크탑 사용시 고려 사항

Flow Science는 nVidia 드라이버 버전이 341.05 이상인 nVidia Quadro K, M 또는 P 시리즈 그래픽 하드웨어를 권장합니다. 이 카드와 드라이버 조합을 사용하면 원격 데스크톱 연결이 완전한 3D 가속 기능을 갖춘 기본 하드웨어에서 자동으로 실행됩니다.

원격 데스크톱 세션에 연결할 때 nVidia Quadro 그래픽 카드가 설치되어 있지 않으면 Windows는 소프트웨어 렌더링을 사용합니다. FLOW-3D 가 소프트웨어 렌더링을 사용하고 있는지 확인하려면 FLOW-3D 도움말 메뉴에서 정보를 선택하십시오. GDI Generic을 소프트웨어 렌더링으로 사용하는 경우 GL_RENDERER 항목에 표시됩니다.

하드웨어 렌더링을 활성화하는 몇 가지 옵션이 있습니다. 쉬운 방법 중 하나는 실제 콘솔에서 FLOW-3D를 시작한 다음 원격 데스크톱 세션을 연결하는 것입니다. Nice Software DCV 와 같은 일부 VNC 소프트웨어는 기본적으로 하드웨어 렌더링을 사용합니다.

RAM 고려 사항

프로세서 코어당 최소 4GB의 RAM은 FLOW-3D의 좋은 출발입니다. POST Processor를 사용하여 후처리 작업을 할 경우 충분한 양의 RAM을 사용하는 것이 좋습니다.

현재 주력제품인 DDR4보다 2배 빠른 DDR5가 곧 출시된다는 소식도 있습니다.

일반적으로 FLOW-3D를 이용하여 해석을 할 경우 격자(Mesh)수에 따라 소요되는 적정 메모리 크기는 아래와 같습니다.페이지 보기

  • 초대형 (2억개 이상의 셀) : 최소 128GB
  • 대형 (60 ~ 1억 5천만 셀) : 64 ~ 128GB
  • 중간 (30-60백만 셀) : 32-64GB
  • 작음 (3 천만 셀 이하) : 최소 32GB

HDD 고려 사항

수치해석은 해석결과 파일의 데이터 양이 매우 크기 때문에 읽고 쓰는데, 속도면에서 매우 빠른 SSD를 적용하면 성능면에서 큰 도움이 됩니다. 다만 SSD 가격이 비싸서 가성비 측면을 고려하여 적정수준에서 결정이 필요합니다.

CPU와 저장장치 간 데이터가 오고 가는 통로가 그림과 같이 3가지 방식이 있습니다. 이를 인터페이스라 부르며 SSD는 흔히 PCI-Express 와 SATA 통로를 이용합니다.

흔히 말하는 NVMe는 PCI-Express3.0 지원 SSD의 경우 SSD에 최적화된 NVMe (NonVolatile Memory Express) 전송 프로토콜을 사용합니다. 주의할 점은 MVMe중에서 SATA3 방식도 있기 때문에 잘 구별하여 구입하시기 바랍니다.

그리고 SSD를 선택할 경우에도 SSD 종류 중에서 PCI Express 타입은 매우 빠르고 가격이 고가였지만 최근에는 많이 저렴해졌습니다. 따라서 예산 범위내에서 NVMe SSD등 가장 효과적인 선택을 하는 것이 좋습니다.
( 참고 : 해석용 컴퓨터 SSD 고르기 참조 )

기존의 물리적인 하드 디스크의 경우, 디스크에 기록된 데이터를 읽기 위해서는 데이터를 읽어내는 헤드(바늘)가 물리적으로 데이터가 기록된 위치까지 이동해야 하므로 이동에 일정한 시간이 소요됩니다. (이러한 시간을 지연시간, 혹은 레이턴시 등으로 부름) 따라서 하드 디스크의 경우 데이터를 읽기 위한 요청이 주어진 뒤에 데이터를 실제로 읽기까지 일정한 시간이 소요되는데, 이 시간을 일정한 한계(약 10ms)이하로 줄이는 것이 불가능에 가까우며, 데이터가 플래터에 실제 기록된 위치에 따라서 이러한 데이터에의 접근시간 역시 차이가 나게 됩니다.

하지만 HDD의 최대 강점은 가격대비 용량입니다. 현재 상용화되어 판매하는 대용량 HDD는 12TB ~ 15TB가 공급되고 있으며, 이는 데이터 저장이나 백업용으로 가장 좋은 선택이 됩니다.
결론적으로 데이터를 직접 읽고 쓰는 드라이브는 SSD를 사용하고 보관하는 용도의 드라이브는 기존의 HDD를 사용하는 방법이 효과적인 선택이 될 수 있습니다.

PassMark – Disk Rating High End Drives

PassMark - Disk Rating High End Drives
PassMark – Disk Rating High End Drives

출처 : https://www.harddrivebenchmark.net/high_end_drives.html

상기 벤치마크 테스트는 테스트 조건에 따라 그 성능 곡선이 달라질 수 있기 때문에 조건을 확인할 필요가 있습니다. 예를 들어 Windows7, windows8, windows10 , windows11 모두에서 테스트한 결과를 평균한 점수와 자신이 사용할 컴퓨터 O/S에서 테스트한 결과는 다를 수 있습니다. 상기 결과에 대한 테스트 환경에 대한 내용은 아래 사이트를 참고하시기 바랍니다.

참고 : 테스트 환경

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FLOW-3D World Users Conference 2023

FLOW-3D World Users Conference 2023

FLOW-3D World Users Conference 2023
FLOW-3D World Users Conference 2023

FLOW-3D World Users Conference 2023 에 전 세계 고객을 초대합니다 . 이 회의는 2023년 6월 5일부터 7일까지 프랑스 스트라스부르 의 Sofitel Strasbourg Grande Ile 에서 개최됩니다. 세계에서 가장 유명한 회사 및 기관의 동료 엔지니어, 연구원 및 과학자와 함께 시뮬레이션 기술을 연마하고 새로운 모델링 접근 방식을 탐색하고 최신 소프트웨어 개발에 대해 알아보십시오. 이 회의에서는 응용 분야별 트랙, 고급 교육 세션, 고객의 기술 프레젠테이션, Flow Science의 선임 기술 직원이 발표하는 최신 제품 개발을 선보일 예정입니다. 회의는 XC Engineering 이 공동 주최합니다 . 

초록 요청

초록 모집은 2023년 3월 31일까지 가능합니다!

경험을 공유하고 성공 사례를 제시하며  FLOW-3D  사용자 커뮤니티 및 고위 기술 직원으로부터 귀중한 피드백을 얻으십시오. 초록에는 제목, 저자 및 200단어 이상의 설명이 포함되어야 하며 info@flow3d.com 으로 이메일을 보낼 수 있습니다 . 

소셜 이벤트

오프닝 리셉션

리셉션은 6월 5일 월요일 18:00-19:00 사이 Vineyard에 있는 Sofitel Strasbourg Grande Ile 컨퍼런스 호텔에서 열립니다 . 모든 컨퍼런스 참석자는 이 행사에 초대됩니다.

컨퍼런스 디너

회의 만찬은 6월 6일 화요일 저녁에 열릴 예정입니다. 모든 회의 참석자는 이 행사에 초대됩니다. 시간 및 장소는 미정입니다. 자세한 내용은 계속 지켜봐 주세요!

컨퍼런스 정보

중요한 날들

  • 2023년 3월 31일: 초록 마감일
  • 2023년 4월 7일: 초록 접수
  • 2023년 5월 26일: 프레젠테이션 마감일
  • 2023년 6월 5일: 고급 교육 세션
  • 2023년 6월 6일: 컨퍼런스 만찬

등록비

  • 컨퍼런스 1일차 및 2일차: 300 €
  • 컨퍼런스 첫째 날: 200 €
  • 컨퍼런스 2일차: 200 €
  • 게스트 요금(사교 행사만 해당): 50 €
  • 교육 세션: 무료!

고급 교육 세션

모든 교육 세션은 컨퍼런스 참석자에게 무료입니다!

교육 일정

2023년 6월 5일 월요일

  • 1:30-300:  FLOW-3D (x)
  • 3:00-3:30: 다과와 커피 브레이크
  • 3:30-4:00: 재조정 및 클라우드 컴퓨팅
  • 4:00-5:30: FLOW-3D POST 

FLOW-3D POST: 기본을 넘어 시뮬레이션 문제 해결 및 고급 장면 렌더링

FLOW-3D POST 는 사용자가 셀 수준 포인트 속성 조사에서 전체 장면 고급 렌더링까지 쉽게 초점을 변경할 수 있는 유연하고 강력한 후처리 도구입니다. 이 교육에서는 두 가지 일반적인 후처리 기능을 살펴봅니다. 먼저 문제 해결 또는 런타임 개선 목적으로 포인트 값 정보를 추출하는 방법을 배웁니다. 이 부분은 매우 기술적인 부분이지만 시뮬레이션이 수치적 어려움이나 비효율성에 직면할 수 있는 이유에 대한 통찰력을 제공하는 보상을 제공합니다. 두 번째 부분에서는 벡터, 광선 추적 및 이동 카메라 효과를 사용하여 고급 렌더링 효과를 활용하여 매력적인 이미지와 애니메이션을 만드는 방법을 배웁니다.

FLOW-3D (x): 자동화를 통한 효율성 및 개선된 시뮬레이션 통찰력

FLOW-3D (x) 는 FLOW-3D 툴킷에 추가된 강력한 기능으로 사용자가 CAD 매개변수 정의에서 자동화된 시뮬레이션 및 후처리 전체 주기 워크플로우를 통해 많은 시뮬레이션 요소를 쉽게 연결, 자동화 및 최적화할 수 있습니다. 이 교육에서 사용자는 견고한 시뮬레이션 환경을 만들기 위해 다른 소프트웨어 노드와 함께 FLOW-3D (x) 를 사용하는 방법을 배우게 됩니다.

참석자는 컨퍼런스 후 FLOW-3D (x) 의 3개월 무료 라이선스를 받게 됩니다 .

Rescale: FLOW-3D 사용자가 클라우드 기반 고성능 컴퓨팅(HPC) 리소스를 활용할 수 있는 새로운 플랫폼

Flow Science는 고객 이 다양한 원격 하드웨어에서 FLOW-3D 모델 을 실행할 수 있도록 새로운 클라우드 기반 리소스인 Rescale 을 제공하고 있습니다. 이 교육은 다음 세 가지 주제로 구성됩니다. 

  1. Rescale 계정 개설, 모델 실행 및 데이터 후처리 
  2. 명령줄 모드에서 Rescale에서 실행하는 것과 사용자 인터페이스 기반 환경에서 Rescale을 사용하는 것 비교. 그리고 
  3. Rescale에서 사용할 수 있는 다양한 유형의 하드웨어 아키텍처에 대한 자세한 벤치마킹을 통해 하드웨어 선택 및 HPC 배포 전략과 관련된 비용 성능 고려 사항을 명확히 합니다. 교육 세션이 끝나면 사용자는 Rescale 플랫폼에서 모델을 실행하는 비용과 실용성을 모두 명확하게 이해할 수 있습니다.

발표자 정보

각 발표자는 Q & A를 포함하여 30분의 발언 시간을 갖습니다. 모든 프레젠테이션은 컨퍼런스 참석자와 컨퍼런스 후 웹사이트에 배포됩니다. 이 회의에는 전체 보고서가 필요하지 않습니다. 컨퍼런스에서 발표하는 것에 대해 질문이 있으시면 저희에게 연락해 주십시오 . XC Engineering은 Best Presentation Award를 후원합니다.

여행하다

컨퍼런스 호텔

소피텔 스트라스부르그 그란데 일

4 위 Saint Pierre le Jeune
67000 STRASBOURG 프랑스

GPS: 48.585184, 7.746356
전화:+33-3-88-15-49-00
팩스 +33 3 88 15 49 99
H0568@sofitel.com

기차 및 공항 정보 는 호텔 웹사이트 를 참조하십시오.

회의실 요금

회의실 블록은 2023년 1월 15일부터 4월 15일까지 운영됩니다.

  • 클래식룸: 1박당 195.00유로
  • 수페리어룸: 1박당 220.00유로
  • 발코니가 있는 수페리어룸: 1박당 250.00유로
  • 럭셔리룸: 1박당 250.00유로
  • 1인 조식 포함
  • 2인 숙박 시 추가 요금: 1박당 30.00유로
  • 지방세: 1인 1박당 3.30유로
  • 도착 7일 이전에 통보하는 경우 무료 취소가 가능합니다.
소피텔 스트라스부르
소피텔 스트라스부르 로비
소피텔 스트라스부르 테라스

Fig. 9 Test facility a plan view, b the bottom elevation of the reservoir to the channel (Bell et al. 1992)

2-D Dam-Break Flow Modeling Based on Weighted Average Flux Method

Iranian Journal of Science and Technology, Transactions of Civil Engineering volume 46, pages1515–1525 (2022)Cite this article

Abstract

천해 방정식을 기반으로 하는 2차원 흐름 모델은 댐 붕괴 흐름을 모델링하기 위해 개발되었습니다. 공간 이산화는 유한 체적 셀 중심 유형 방법에 의해 얻어집니다.

수치 시스템은 명시적인 방식으로 해결됩니다. 플럭스 모델링은 시간과 공간 모두에서 2차 정확도로 TVD WAF 방식으로 배포되었습니다. 로컬 리만 문제는 셀 인터페이스에서 HLLC 방법으로 해결됩니다. 수치 모델은 모델 결과와 해석 솔루션을 비교하여 검증합니다.

그런 다음 수치 모델의 결과는 90° 및 180° 편차 각도를 갖는 수로 및 삼각형 바텀 씰 위의 직선 수로에서 사용 가능한 실험 데이터와 비교됩니다. 결과는 댐 파괴파를 예측하는 현재 모델의 합리적인 성능을 확인합니다.

A two-dimensional flow model based on shallow water equations is developed for modeling dam-break flows. The spatial discretization is obtained by the finite volume cell centered type method. The numerical system is solved in explicit way. The flux modeling has been deployed by TVD WAF scheme with a second-order accuracy in both time and space. The local Riemann problem is solved by the HLLC method in the interface of the cells. The numerical model is verified by comparison of model results and analytical solutions. Then the results of numerical model are compared with available experimental data of dam-break waves in a channel with 90° and 180° deviation angle and in a straight channel over a triangular bottom sill. The results confirm the reasonable performance of the present model in predicting dam-break waves.

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Keywords

  • Finite volume
  • Shallow water equations
  • Dam-break
  • HLLC
  • TVD
  • WAF
Fig. 2 Generic control volume and notations
Fig. 2 Generic control volume and notations
Fig. 1 The generated grid for a channel with a 180° bend
Fig. 1 The generated grid for a channel with a 180° bend
Fig. 4 a Water surface profle and b velocity profle of dam-break problem with left dry bed
Fig. 4 a Water surface profle and b velocity profle of dam-break problem with left dry bed
Fig. 5 a Water surface profle and b velocity profle of appearance dry region
Fig. 5 a Water surface profle and b velocity profle of appearance dry region
Fig. 6 Comparison of the present model results and exact solution for transcritical fow over a bump with a shock
Fig. 6 Comparison of the present model results and exact solution for transcritical fow over a bump with a shock
Fig. 7 Geometry of the reservoir and L-shaped channel: plan view (Soares-Frazao et al. 2019)
Fig. 7 Geometry of the reservoir and L-shaped channel: plan view (Soares-Frazao et al. 2019)
Fig. 9 Test facility a plan view, b the bottom elevation of the reservoir to the channel (Bell et al. 1992)
Fig. 9 Test facility a plan view, b the bottom elevation of the reservoir to the channel (Bell et al. 1992)

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DOI
Fig. 2. Schematic indication of the separate parts comprising the rotary kiln model, together with the energy fluxes from Eq. (1).

화염 모델링, 열 전달 및 클링커 화학을 포함한 시멘트 가마에 대한 CFD 예측

E Mastorakos Massias 1C.D Tsakiroglou D.A Goussis V.N Burganos A.C Payatakes 2

Abstract

실제 작동 조건에서 석탄 연소 회전 시멘트 가마의 클링커 형성은 방사선에 대한 Monte Carlo 방법, 가마 벽의 에너지 방정식에 대한 유한 체적 코드 및 클링커에 대한 화학 반응을 포함한 에너지 보존 방정식 및 종에 대한 새로운 코드. 기상의 온도 장, 벽으로의 복사 열유속, 가마 및 클링커 온도에 대한 예측 간의 반복적인 절차는 내부 벽 온도의 분포를 명시적으로 예측하는 데 사용됩니다. 여기에는 열 흐름 계산이 포함됩니다. 수갑. 가스와 가마 벽 사이의 주요 열 전달 모드는 복사에 의한 것이며 내화물을 통해 환경으로 손실되는 열은 입력 열의 약 10%이고 추가로 40%는 장입 가열 및 클링커 형성. 예측은 실제 규모의 시멘트 가마에서 경험과 제한된 측정을 기반으로 한 경향과 일치합니다.

키워드

산업용 CFD, 로타리 가마, 클링커 형성, 복사 열전달, Industrial CFD, Rotary kilns, Clinker formation, Radiative heat transfer

1 . 소개

시멘트 산업은 에너지의 주요 소비자이며, 미국에서 산업 사용자의 총 화석 연료 소비량의 약 1.4%를 차지하며 [1] 일반적인 비에너지 사용량은 제조된 클링커 1kg당 약 3.2MJ [2] 입니다. CaCO 3  →  CaO  +  CO 2 반응이 일어나기 때문입니다., 클링커 형성의 첫 번째 단계는 높은 흡열성입니다. 시멘트 가마에서 에너지를 절약하기 위한 현재의 경향은 일반적으로 길이가 약 100m이고 직경이 약 5m인 회전 실린더인 가마를 떠나는 배기 가스로부터 에너지를 보다 효율적으로 회수하는 것과 저열량 연료의 사용에 중점을 둡니다. 값. 2-5초 정도의 화염 체류 시간을 허용하고 2200K의 높은 온도에 도달하는 회전 가마의 특성은 또한 시멘트 가마를 유기 폐기물 및 용제에 대한 상업용 소각로에 대한 경쟁력 있는 대안으로 만듭니다 [3]. 클링커의 형성이 이러한 2차 액체 연료의 사용으로 인한 화염의 변화로부터 어떤 식으로든 영향을 받지 않도록 하고, 대기 중으로 방출되는 오염 물질의 양에 대한 현재 및 미래 제한을 준수할 수 있도록, 화염 구조의 세부 사항과 화염에서 고체 충전물로의 열 전달을 더 잘 이해할 필요가 있습니다.

최근 시멘트 가마 4 , 5 , 6 , 7 에서 유동장 및 석탄 연소의 이론적 모델링복사 열 전달을 포함한 전산 유체 역학(CFD) 코드를 사용하여 달성되었습니다. 이러한 결과는 시멘트 가마에 대한 최초의 결과였으며 화염 길이, 산소 소비 등과 관련하여 실험적으로 관찰된 경향을 재현했기 때문에 그러한 코드가 수용 가능한 정확도로 대규모 산업용 용광로에 사용될 수 있음을 보여주었습니다. 킬른과 클링커는 포함하지 않았고, 벽온도의 경계조건은 가스온도와 용액영역의 열유속에 영향을 미치므로 계산에 필요한 경계조건은 예측하지 않고 실험적 측정에 기초하였다. 기상에 대한 CFD 솔루션은 앞으로의 주요 단계이지만 회전 가마를 포괄적으로 모델링하는 데만으로는 충분하지 않습니다.

내화물의 열 전달과 전하에 대한 세부 사항은 다양한 저자 8 , 9 , 10 , 11에 의해 조사되었습니다 . 충전물(보통 잘 혼합된 것으로 가정)은 노출된 표면에 직접 복사되는 열 외에도 전도에 의해 가마 벽에서 가열됩니다. 가장 완전한 이론적 노력에서, 가마 벽 (내화물)에 대한 3 차원 열전도 방정식을 해결하고, 두 개 또는 세 개의 인접하는 영역으로 한정 한 좌표 축 방향에서 어느 방사선 방사선 열전달 영역 모델과 결합 [ 10] 또는 자세히 해결 [11]. 그러나 클링커 형성 중에 일어나는 화학 반응은 고려되지 않았고 기체 상이 균일한 온도로 고정되어 필요한 수준의 정확도로 처리되지 않았습니다.

최종적으로 연소에 의해 방출되는 에너지(일부)를 받는 고체 전하가 화학 반응을 거쳐 최종 제품인 클링커를 형성합니다. 이것들은 [12]에 설명된 주요 특징에 대한 단순화된 모델과 함께 시멘트 화학 문헌에서 광범위한 조사의 주제였습니다 . 그 작업에서, 고체 온도 및 조성의 축 방향 전개를 설명하는 odes가 공식화되고 해결되었지만, 전하에 대한 열유속 및 따라서 클링커 형성 속도를 결정하는 가스 및 벽 온도는 1차원으로 근사되었습니다. 자세한 화염 계산이 없는 모델.

화염, 벽 및 장입물에 대한 위의 이론적 모델 중 어느 것도 회전식 가마 작동을 위한 진정한 예측 도구로 충분하지 않다는 것이 분명합니다. 국부 가스 온도(CFD 계산 결과 중 하나)는 벽 온도에 크게 의존합니다. 클링커 형성은 에너지를 흡수하므로 지역 가스 및 벽 온도에 따라 달라지며 둘 다 화염에 의존합니다. 벽은 화염에서 클링커로의 순 열 전달에서 “중개자” 역할을 하며, 내화재 두께에 따라 환경으로 피할 수 없는 열 손실이 발생합니다. 이러한 상호 의존성은 가마의 거동에 중요하며 개별 프로세스를 개별적으로 계산하는 데 중점을 두었기 때문에 문헌에서 발견된 수학적 모델로는 다루기 어렵습니다.

본 논문에서 우리는 위에 설명된 유형의 세 가지 개별 모델을 결합하여 수행되는 회전식 시멘트 가마에서 발생하는 대부분의 공정에 대한 포괄적인 모듈식 모델을 제시합니다. 우리 작업은 4 , 5 , 6 , 7 에서와 같이 석탄 연소를 위한 다차원 CFD 코드로 기체 상태를 처리합니다 . 10 , 11 에서와 같이 가마 벽의 3차원 열전도 방정식을 풉니다 . 9 , 12 와 유사한 모델로 잘 혼합된 전하 온도 및 조성을 해결합니다.. 3개의 모듈(화염, 벽, 전하)은 내화물에 입사하는 열유속의 축 분포에 대해 수렴이 달성될 때까지 반복적으로 계산됩니다. 충전 온도 및 구성. 따라서 이전 작업에 비해 현재의 주요 이점은 완전성에 있습니다. 이는 가스-킬른-클링커 시스템의 다양한 부분에서 에너지 흐름의 정량화를 통해 킬른 작동에 대한 더 나은 이해를 가능하게 하고 여기에서 사용된 방법을 건조 및 소각과 같은 다른 회전 킬른 응용 분야에 적용할 수 있게 합니다.

이 문서의 특정 목적은 회전식 시멘트 가마에 대한 포괄적인 모델을 제시하고 화염에서 클링커로의 에너지 플럭스와 가마에서 열 손실을 정량화하는 것입니다. 이 문서의 나머지 부분은 다음과 같이 구성됩니다. 2장 에서는 다양한 모델과 해법을 제시하고 3장 에서는 그 결과를 제시하고 논의한다 . 여기에는 본격적인 회전식 시멘트 가마의 제한된 측정값과의 비교가 포함됩니다. 이 논문은 가장 중요한 결론의 요약으로 끝납니다.

2 . 모델 공식화

2.1 . 개요

Fig. 1 은 시멘트 로터리 킬른의 단면을 보여준다. 가마의 회전은 전하의 움직임을 유도하여 후자를 대략적으로 잘 혼합되도록 합니다 [10] , 여기에서 채택할 가정입니다. 우리는 이 코팅을 클링커와 유사한 물리적 특성의 고체 재료로 모델링하여 가마 내화물에 부착된 클링커의 존재를 허용할 것입니다. 우리는 이 층의 두께가 가마를 따라 균일하다고 가정합니다. 이것은 아마도 지나치게 단순화한 것일 수 있지만 관련 데이터를 사용할 수 없습니다. 모델 설명을 진행하기 전에 그림 2 에 개략적으로 표시된 회전식 가마의 다양한 에너지 흐름을 이해하는 것이 중요합니다 .

석탄 연소에 의해 방출되는 에너지(단위 시간당)( Q 석탄 )는 배기 가스(Δ H 가스 )와 함께 가마 밖으로 흘러 가마 벽에 직접 복사( Q rad ) 및 대류( Q conv )됩니다. 공급 및 배기 덕트( Q rad,1  + Q rad,2 ) 에 대한 축 방향의 복사에 의해 작은 부분이 손실됩니다 . 전하 가마 시스템은 복사( Q rad ) 및 대류( Q conv )에 의해 가스로부터 에너지(Δ H cl )를 흡수 하고 주변으로 열을 잃습니다( Q 손실 ). 전체 에너지 균형에서 개별 항의 계산, 즉(1a)큐석탄=ΔH가스-Q라드-Q전환-Q일, 1-Q일, 2,(1b)큐라드+Q전환=ΔH클+Q손실여기에서 다음 섹션에 설명된 대로 가스, 가마 및 클링커에 대한 이산화 에너지를 국부적으로 해결함으로써 수행됩니다.

2.2 . CFD 코드

가스 운동량, 종 농도 및 에너지의 Favre 평균 방정식은 표준 k – ε 모델을 사용하여 방사 모듈(RAD-3D)과 함께 상업적으로 이용 가능한 축대칭 CFD 코드(FLOW-3D)에 의해 해결됩니다. [13] . 기하학이 실제로 3차원이고 벽 온도의 각도 분포가 존재하지만 합리적인 시간과 현재 워크스테이션에서 완전한 3으로 솔루션을 얻을 수 있도록 기체상을 축대칭으로 취급합니다. -D를 요구하는 해상도로 계산하려면 슈퍼컴퓨터에 의존해야 합니다. FLOW-3D에서 사용되는 다양한 하위 모델의 일부 기능과 벽 경계 조건에 대한 특수 처리는 다음과 같습니다.

2.2.1 . 석탄 연소

Rossin-Rammler 크기 분포(45μm 평균 직경, 1.3 지수 [6] )를 따르는 석탄 입자 는 CPU 시간을 줄이기 위해 솔루션 영역(즉, 확률적 구성 요소 없이)에서 결정론적으로 추적되었지만 분산을 과소 평가하는 단점이 있습니다 . 14] . 입자는 2-반응 모델에 따라 휘발되도록 허용되었고 휘발성 연소는 무한히 빠른 것으로 간주되었습니다. 석탄 연소에 대한 설명의 세부 사항은 FLOW-3D에서 석탄 휘발 및 열분해의 “표준” 상수 집합이 합리적인 결과를 제공하고 Ref. [5] .

2.2.2 . 복사와 대류

가스의 복사 강도는 RAD-3D 모듈을 사용하여 80,000개의 입자로 Monte-Carlo 방법으로 계산되었습니다. 가마는 반경 방향으로 7개, 축 방향으로 19개(크기가 0.1  ×  1.0 m와 0.2  ×  5.0 m 사이)로 불균일한 구역으로 나뉘었으며 각 구역 에서 방사선 강도가 균일하다고 가정했습니다. 방사선 모듈의 출력은 내부적으로 FLOW-3D에 대한 유체 계산에 인터페이스되고 외부적으로 벽 및 클링커에 대한 코드에 인터페이스되었습니다( 섹션 2.3 섹션 2.4 참조). 방사선 패키지의 이산화된 구역은 CFD 그리드의 셀보다 훨씬 커야 하므로 구역에 온도 평균이 형성될 수 있는 많은 셀이 포함될 수 있다는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 상대적으로 조잡한 복사 구역의 분해능과 Monte-Carlo 방법의 통계적 특성은 구역의 복사 열유속이 더 미세한 구역화 및 더 많은 입자로 몇 번의 실행에 의해 결정된 바와 같이 최대 약 10%까지 부정확할 수 있음을 의미합니다. 또한 경계면에 입사하는 열유속은 영역 크기보다 미세한 분해능으로 결정할 수 없으므로 복사 열유속은 벽에 인접한 19개 영역 각각의 중심에서만 계산됩니다. 0.15m -1 의 흡수 계수는 Ref.[11] . 엄밀히 말하면, 흡수 계수는 국부적 가스 조성과 온도의 함수이므로 균일하지 않아야 합니다. 그러나 가스 조성은 가마의 일부만 차지하는 화염 내에서만 변 하므로( 3절 참조 ) 균일한 흡수 계수를 가정하는 것이 합리적입니다. 또한, 현재 버전의 소프트웨어는 FLOW-3D의 반복 프로세스 동안 이 요소의 자동 재조정을 허용하지 않습니다. 여기서 로컬 가스 특성이 계산되므로 일정하고 균일한 흡수 계수가 필요합니다.

최종적으로, 벽에서 대류 열전달이 플로우 3D 패키지에서 표준 출력 표준 “벽 기능”제형에 혼입 난류 경계층에 대한 식에 기초하고,의 속도 경계 조건과 유사한 K – ε 모델. FLOW-3D 및 RAD-3D에서 입력으로 사용하고 출력으로 계산된 다양한 양은 그림 3에 개략적으로 표시 됩니다.

2.2.3 . 그리드

반경 방향 47개, 축 방향 155개 노드를 갖는 불균일한 격자를 사용하였으며 격자 독립성 연구를 수행한 결과 충분하다고 판단하였다. 유사한 크기의 그리드도 Refs에서 적절한 것으로 밝혀졌습니다. 4 , 5 , 6 , 7 . 매우 높은 축 방향 및 소용돌이 속도로 인해 석탄 버너 유정에 가까운 지역을 해결하기 위해 특별한 주의를 기울였습니다. HP 715/100MHz 워크스테이션에서 이 그리드의 일반적인 CPU 시간은 10시간이었습니다.

2.2.4 . 경계 조건

벽 온도에 대한 경계 조건은 기체상 및 복사 솔버 모두에 필요하다는 것을 인식하는 것이 중요합니다. 아래에서는 4 , 5 , 6 , 7 을 규정하기 보다는 축대칭 그리드에 대한 이 온도 분포를 예측하는 대략적인 방법을 설명합니다 .

내벽 온도 T w ( R in , x , ϕ ) 의 각도 분포 가 알려져 있다고 가정합니다 . 그런 다음 전체 3차원 문제를 “동등한” 축대칭 문제로 줄이기 위해 가상의 내벽 온도 T RAD ( x )는(2)2πε에티4라드(x) = ε클∫0ㄷ티4클(엑스)디ϕ + ε에∫ㄷ2π티4에(아르 자형~에, x, ϕ)디ϕ”효과적인” 경계 조건으로 사용할 수 있습니다. T RAD ( x )는 방위각으로 평균화된 “복사 가중” 온도입니다. 필요한 경계 조건으로 이 온도를 사용하는 것은 복사가 열 전달을 지배한다는 기대에 의해 동기가 부여됩니다(후반부 확인, 섹션 3.4 ). 따라서 전체 3차원 문제와 이 “유효한” 축대칭 문제에서 가스에서 가마로의 전체 에너지 흐름은 거의 동일할 것으로 예상됩니다. 식 의 사용 (2) 축대칭 코드로 기체상 및 복사장을 계산할 수 있으므로 엔지니어링 워크스테이션을 사용하여 문제를 다루기 쉽습니다.

고려되는 가마의 규모와 온도에서 가스는 광학적으로 두꺼운 것으로 간주될 수 있습니다. 솔루션(나중에 제시됨)은 평균 경로 길이(즉, “광자”의 모든 에너지가 흡수되기 전의 평균 길이)가 약 3.2m임을 보여주며, 이는 가마 내경 4.1m보다 작습니다. 이것은 내벽에 입사하는 복사 플럭스가 국부적 벽과 가스 온도에 강하게 의존하고 더 먼 축 또는 방위각 위치에서 벽의 온도에 약하게만 의존함을 의미합니다. 이것은 기체상에 사용된 축대칭 근사에 대한 신뢰를 줍니다. 그것은 또한 Refs의 “구역 방법”을 의미합니다. 8 , 9 , 10표면에 입사하는 방사선이 1-2 구역 길이보다 더 먼 축 위치와 무관한 것으로 간주되는 경우에는 충분했을 것입니다.

2.3 . 가마 온도

내부 소성로 표면 온도 T w ( R in , x , ϕ )는 Eq. 에서 필요합니다 . (2) 및 가마 벽 에너지 방정식의 솔루션 결과의 일부입니다. 각속도 ω로 회전하는 좌표계 에서 후자는 [10] 이 됩니다 .(3)ω∂(ϱ에씨피티에)∂ϕ=1아르 자형∂∂아르 자형에게에아르 자형∂티에∂아르 자형+1아르 자형2∂∂ϕ에게에∂티에∂ϕ+∂∂엑스에게에∂티에∂엑스경계 조건에 따라(3a)r=R~에,Θ<ϕ⩽2π:에게∂티에∂아르 자형=q라드(x)+q전환(엑스),(3b)r=R~에, 0 <ϕ⩽Θ:에게∂티에∂아르 자형=qw–cl(x, ϕ) = hw–cl티클(x)-T에(아르 자형~에, x, ϕ),(3c)r=R밖, 0 <ϕ⩽2π:.케이∂티에∂아르 자형=h쉿티쉿-T∞+ ε쉿티4쉿-T4∞.

전도도, 밀도 및 비열용량에 대한 값은 실제 가마에 사용되는 내화물 재료에 대한 제조업체 정보에서 가져옵니다 [15] . 외부 쉘 온도 T sh = T w ( R out , x , ϕ )는 x 및 ϕ 에 따라 달라질 수 있습니다 .

위 방정식에 대한 몇 가지 의견이 있습니다. 에서는 식. (3a) 에서 열유속의 방위각 의존성이 제거되었습니다. 이전에 언급했듯이 흐름은 광학적으로 두꺼운 것으로 간주됩니다. 즉, 화염이 너무 방사되고 너무 넓기 때문에 벽면 요소가 화염을 가로질러 반대쪽 벽을 “보지” 않습니다. 따라서 q rad ( x , ϕ ) 의 계산은 다른 각도 위치로부터의 복사를 포함할 필요 없이 T 가스 ( r , x ) 및 로컬 T w ( R in , x , ϕ )를 기반으로 할 수 있습니다. 여기부터 qrad ( x )는 Eq. 의 방위각 평균 온도를 기반으로 하는 축대칭 RAD-3D 솔루션에서 가져옵니다 . (2) , 결과적인 q rad ( x )는 어떤 의미에서 방위각으로 평균된 열유속입니다. 식 따라서 (3a) 는 우리가 이 열유속을 모든 ϕ 에 등분포한다는 것을 의미합니다 . Eq 에서 q rad 의 각도 변화를 무시한다는 점에 유의하십시오 . (3a) 는 Refs. [10] 또는 [11] 이 우선되어야 합니다.

소성로와 장입물 사이의 열전달 계수 h w-cl 은 소성로의 에너지 흐름과 온도를 정확하게 예측하는 데 중요하지만 잘 알려져 있지 않습니다. 500 W / m의 전형적인 값 이 K는 여기에 제시된 결과 사용되고있다 [8] . 계산된 T w ( r , x , ϕ ) 및 T RAD ( x) 이 계수의 선택에 따라 달라지지만 예측은 질적으로 변하지 않습니다. 껍질에서 대기로의 열 전달은 복사와 별도로 강제 및 자연 대류를 통해 발생합니다. 자연 대류에 대한 열전달 계수는 Ref. [11] , 현재 조건에서 약 5 W/m 2 K의 일반적인 값 을 사용합니다. 그러나 쉘에 불어오는 외부 팬은 과열을 피하기 위해 산업에서 종종 사용되며 이러한 효과는 총 h sh =30 W/m 2 K 를 사용하여 여기에서 모델링 되었습니다. 방사율에는 다음 값이 사용되었습니다. ε w = ε cl = 0.9 및 ε sh = 0.8.

식 (3) 은 가마의 방사형 기울기가 훨씬 더 가파르기 때문에 방위각 및 축 전도를 무시한 후 명시적 유한 체적 방법으로 해결되었습니다. 방사형으로 50개 노드와 축 방향으로 19개 노드가 있는 균일하지 않은 그리드가 사용되었으며 회전으로 인한 화염에 주기적으로 노출되는 표면으로 인해 발생하는 빠른 온도 변화를 따르기 위해 내부 표면에서 적절한 방사형 분해능이 사용되었습니다. 동일한 이유로 사용 된 작은 단계(Δ ϕ = π /100)는 가마의 큰 열 관성과 함께 가마 벽 온도가 수렴되도록 하기 위해 2시간 정도의 CPU 시간이 필요했습니다.

2.4 . 수갑

가마에 대한 모델의 마지막 부분은 클링커 온도 및 조성 보존 방정식에 관한 것으로, 축 방향 기울기만 고려하고 전도는 무시합니다.(4)씨피V클디(ϱ클티클)디엑스=−엘wclㄷㅏ클∫0ㄷ큐w–cl(x, ϕ)디ϕ +엘gclㅏ클큐라드(x)+q전환(엑스)−∑나Nsp아르 자형나시간0, 나는에프+씨피티,(5)V클디(ϱ클와이나)디엑스=r나,(6)V클디ϱ클디엑스=−r무엇2,여기서 A cl 은 속도 V cl 로 흐르는 전하가 덮는 단면적 이며 둘 다 일정하다고 가정하고 L gcl =2 R in sin( Θ /2) 전하로 덮인 섹터의 현( 그림 1 ) , L WCL = Θ R 에서는 , N SP 화학 종의 수와 r에 난을 (kg / m의 형성 속도 순 3 종의) I를 . 전하의 밀도는 Eq를 감소시킵니다 . (6) CO 2 에 대한 질량 손실로 인한하소하는 동안 초기 값은 총 질량 유량이 ϱ cl V cl A cl 과 같도록 선택되었습니다 . 참고 ρ (CL)이 있다 하지 전하 느슨하게 포장 된 입자로 이루어지는 것으로 생각 될 수있는 바와 같이, 충전 재료 밀도하지만 벌크 밀도. 우리는 또한 전하의 실제 입상 흐름 패턴을 조사하는 것보다 적은 것은 모델의 신뢰성에 크게 추가되지 않는 임시 설명 [10] 이라고 믿기 때문에 전하의 전도를 무시 합니다. 전하는 CaCO 3 , CaO, SiO 2 , Al 2 O 3 , Fe 로 구성된 것으로 가정합니다.2 O 3 , C2S, C3S, C3A 및 C4AF로, 마지막 4종은 클링커화 중에 형성된 복합 염에 대해 시멘트 화학자가 사용하는 특수 표기법으로 표시됩니다. 다음과 같은 화학 반응을 가정합니다 [12] .

(나)CaCO3→높은+무엇2k = 108특급(−175728/RT)
(Ⅱ)높은+2SiO2→C2Sk = 107특급(−240000/RT)
(Ⅲ)높은+C2S→C3Sk = 109특급(−420000/RT)
(IV)3높은+로2그만큼3→C3Ak = 108특급(−310000/RT)
(V)4높은+로2그만큼3+철2그만큼3→Q4AFk = 108특급(−330000/RT)

상기 시행 착오에 의해 선택되는 아 레니 우스 식에 사용되는 사전 지수 인자 및 활성화 온도는 카코에 대한 활성화 에너지를 제외하고, 가마의 출구에서의 전하의 예상 조성물을 얻었다 (3) 에서 촬영 한 분해 참조 [16] . 우리는 이러한 반응이 임시 모델임을 강조합니다. 실제로 고체상의 화학반응은 다양한 종의 결정들 사이의 계면에서 일어나며 확산이 제한적 이지만 [17] , 클링커 화학에 대한 상세한 처리는 본 연구의 범위를 벗어난다.

클링커 형성의 마지막 단계로 간주되는 반응 (III)은 고온에서 액상이 존재할 때만 발생합니다. 클링커의 용융은 액체 분획 Y fus 에 대해서도 해결함으로써 모델링되었습니다 .(7)엘소란V클디(ϱ클와이소란)디엑스=RHS의식(4)만약 T의 CL이 융해 온도와 같거나보다 커진다 T의 FUS 와 T의 FUS 의 = 1560 K. 상한 Y의 FUS = 0.3 수행 하였다 [17] 상기 식을. (7) 무시되었다.

상미분 방정식, , , , , Gear 방식과 통합되었습니다. 가마 온도에 대한 유한 체적 코드( 2.3절 )와 클링커에 대한 코드는 반복적으로 해결되었으며( 그림 4 ), 이는 벽 클링커 열유속 q w–cl ( x , ϕ ).

2.5 . 최종 커플링

전체 문제(가스, 가마, 장입)는 반복 방식으로 해결되었습니다. T RAD 의 균일한 분포에서 시작 하여 기체상은 q rad ( x ) 및 q conv ( x ) 의 축 분포를 제공하도록 해결되었습니다 . 이것들은 다음에서 사용되었습니다., , , , , 그 솔루션의 새로운 추정 결과 T RAD ( X 통해) 식. (2) . 그런 다음 FLOW3D-RAD3D 실행이 6차 다항식 피팅의 계수 형태로 프로그램에 도입된 새로운 경계 조건으로 반복되었습니다. 의 연속 추정치 사이에 0.5 미만의 밑에 이완 인자 T RAD ( X)는 벽 온도에 대한 복사 열유속의 민감도가 크기 때문에 필요한 것으로 밝혀졌습니다. 일반적으로 HP 715 워크스테이션에서 10일 정도의 총 CPU 시간에 해당하는 내벽 온도(연속 반복이 40K 이상 변하지 않을 때 정의됨)의 수렴을 달성하기 위해 이러한 단계 사이에 약 10번의 반복이 필요했습니다. . 그림 5 는 균일한 값(1600K)에서 시작하여 최종 프로파일까지 T RAD ( x ) 의 수렴 이력을 보여줍니다 .

2.6 . 가마 조건

사용된 일부 매개변수에 대한 작동 조건 및 값은 표 1 표 2 표 3에 나와 있습니다. 이 값은 시멘트 회전 가마의 전형입니다.

표 1 . 공기 및 석탄 입자 입구 조건

축수송소용돌이중고등 학년석탄
m (kg/s)2.2531.7592.91045.9304.0
유 (m/s)77.136.576.112.7336.5
V (m/s)−20.7063.900
W (m/s)00112.800
티 (케이)3183833181273383

표 2 . 클링커 조성(질량 분율)

밀가루가마 입구가마 출구
m (kg/s)50.37439.81532.775
티 (케이)−11001785
CACO 30.79470.402180
높은00.338010.0229
그런가 20.14340.181430
알 2 O 30.03490.04420
철 2 O 30.02700.034160
C2S000.1808
C3S000.5981
C3A000.0731
Q4AF000.1242
소성 인자00.61.0

소성 계수 카코의 비율을 3 의 CaO로 변환 된 FARINE있다.

표 3 . 재료 속성 및 기타 매개변수

ω (래드/초)0.5
V의 CL (m / s)0.035
T ∞ (K)300
h sh (W/m 2 K)30
h w–cl (W/m 2 K)500
ε w , ε cl0.9
ε 쉬0.8
C의 P (클링커) (킬로 / kg K)1.5
ϱ cl (kg/m 3 )1200
L fus (kJ/kg)418.4
c p (벽) (kJ/kg K)1.5
ϱ w (kg/m 3 )1600–3000
k는 w (W / m K)0.6–3.0
석탄 열 방출(kJ/kg)25475

3 . 결과 및 토론

이 섹션에서는 먼저 화염 구조에 대한 정보와 함께 예측된 공기역학적 패턴의 세부사항을 제시합니다. 소성로 내화물의 온도 분포와 클링커 조성의 변화를 설명합니다. 이 섹션은 가마의 전체 에너지 균형과 가능한 모델 개선에 대한 논의로 끝납니다.

3.1 . 화염 구조

그림 6 은 명확성을 위해 방사상 좌표가 과장된 온도의 등고선 플롯을 보여줍니다. 석탄은 주입 지점에서 약 1m 지점에서 약간 축에서 벗어나 점화되며 최대 화염 온도(약 2400K)는 경험에 따라 약 40m 하류에서 도달합니다 [15] . 완전한 입자 소진에 대한 가장 긴 시간은 버너에서 45m에 해당하는 약 1.4초였습니다. 방사형 온도 프로파일( 그림 7 ) 은 온도의 상당한 불균일성이 있음을 보여주지만 출구 프로파일이 본질적으로 평평해짐에 따라 하류에서 감소합니다. 또한 벽에 인접한 가스가 더 차가운 열 경계층이 존재한다는 것이 분명합니다.석탄 노즐에서 최대 30m까지 벽보다 이것은 이 영역에서 대류에 의한 열 전달이 음(즉, 기체 쪽으로)임을 의미하며, 3.4절 에서 더 자세히 논의된 지점 입니다.

버너 출구 바로 하류에 길이가 약 1 버너 직경인 재순환 구역이 있는데( 그림 8 ), 여기에서 화염이 더 하류에서 발화하기 때문에 소용돌이 안정화 화염 [7] 에서와 같이 화염 안정화에 기여하지 않습니다 . 그러나 액체 연료를 사용할 때는 중요할 수 있으므로 버너에 가까운 그리드의 세부 사항을 강조해야 합니다. 버너에서 처음 몇 미터는 매우 높은 전단력과 높은 난류 에너지 생산을 포함하며 이것이 그리드 미세 조정을 강조하는 또 다른 이유입니다. 휘발성 물질 연소 영역( x =10m, r =1m) 에서 k 및 ε 의 일반적인 예측 값 은 24.3 및 142m 2 /s입니다.3 , 각각. 대규모 난류 시간은 171ms이고 Kolmogorov 시간 규모는 1.1ms입니다. 휘발성 물질의 연소는 0.1ms(일반적인 탄화수소 연료) 정도의 시간 규모에서 발생하며, 이는 가마의 소규모 난류 시간보다 10배 더 짧습니다. 따라서 이 흐름에서 연소에 대한 유한 속도 동역학을 포함할 필요는 없으며 “혼합 연소” 근사가 합리적입니다.

3.2 . 가마 온도 분포

중심선에서 계산된 가스 온도, 온도 T RAD ( x ) 및 클링커 온도는 그림 9 에서 비교됩니다 . 최고 가스 온도는 25~40m 사이에 위치하며 내화 내부 표면 온도도 최고점입니다. 클링커는 놀랍게도 가마에서 나오기 전 마지막 몇 미터 동안 벽보다 뜨겁 습니다. 복사에 의해 내화물에 입사하는 열유속은 대류에 의한 것보다 1-2 배 더 높으며( 그림 10 ) 가마의 처음 10m에 대한 총 열 전달 은 가스를 향 합니다. 이 관찰의 중요성은 나중에 논의됩니다.

대류로 인한 에너지 플럭스는 화염에서 가마까지의 전체 에너지 플럭스의 매우 작은 부분인 것으로 밝혀졌습니다( 그림 10 ). 여기서 예측된 대류의 작은 기여는 Ref. [11] . 그 작업에서 대류 열 전달 계산에 사용된 가스 온도는 가마 단면의 평균이었고 따라서 축 근처에 있는 화염의 기여로 인해 벽 부근의 온도보다 훨씬 높았습니다. . 여기에서 우리는 온도와 가스 속도 및 난류 운동 에너지의 국부적 값을 기반으로 하는 보다 정확한 열전달 계수를 사용했기 때문에 보다 정확한 결과를 기대합니다.

예측된 벽 온도는 모든 방향에서 불균일합니다. Fig. 11 은 가마가 회전함에 따라 화염에 노출되었을 때 벽이 가스에 의해 연속적으로 가열되고 클링커에 열을 공급하여 냉각되는 것을 보여준다. 이것은 약 100K의 일반적인 각도 온도 변화를 갖는 대부분의 가마 길이에 해당됩니다. 대조적으로 버너에 가까우면 벽 은 (0 < ϕ < π /2) 동안 클링커에서 열을 얻고 다음으로 열을 잃 습니다. 노출될 때의 가스( π /2 < ϕ < 2 π ). 벽과 클링커 온도가 같으면서 방위각 변화가 없는 경우가 발생할 수 있습니다( 그림 11 ,        x = 17.5m). 이 온도 변화가 작은 것으로 간주될 수 있지만 벽에서 클링커까지의 열유속을 계산하는 위치에 있으려면 전체 3차원 내벽 온도 분포를 계산해야 합니다(0  < ϕ 범위에서 발생 < π /2).   

그림 12 는 ϕ에 독립적인 외부(쉘) 온도와 함께 고체의 큰 비열로 인해 각도 방향의 변화 영역이 벽으로 약 1cm만 확장됨을 보여줍니다( 그림 12b) .. 벽 온도 방사 분포는 가스 온도, 입사 방사선 및 내화 재료의 특성이 변하기 때문에 축 방향 거리에 따라 달라집니다. 정확한 예측을 위해서는 내화물에 부착된 클링커 코팅의 두께에 대한 정확한 지식이 필요합니다. 여기에서 우리는 이 코팅을 클링커와 유사한 물성을 가진 균일한 두께의 재료로 취급했습니다. 그러나 이 코팅층의 실제 물리적 특성과 두께 분포에 관한 실험 데이터를 사용하여 예측의 신뢰성이 향상될 것입니다.

마지막으로, 그림 13 은 외부 쉘 온도가 화염 영역에서 최고조에 달하고 대략적으로 실험 경향을 따른다는 것을 보여줍니다 [15] . 외부 가마 외피는 다양한 강철 두께, 방사율(외피 착색으로 인한) 및 열 전달 계수(송풍기 간격으로 인한)를 갖고 가마는 가변 내화 두께(에 의한 침식으로 인해)를 갖기 때문에 정확한 비교는 의미가 없습니다. 클링커), 여기에 사용된 가정과 반대입니다. 전체 규모 가마는 또한 차등 코팅 및 내화 침식으로 인한 최대 ±100K의 쉘 온도 각도 변동을 보여줍니다 [15] . 따라서 우리는 그림 13 의 일치 가 실제 가마의 복잡성을 고려할 때 예상할 수 있는 만큼 우수 하다고 믿습니다 .

이 섹션에 제시된 예측은 가마 내부의 열 전달 경로에 대한 다음 그림을 뒷받침합니다. 대부분의 가마 길이에서 장입물은 화염으로부터의 복사와 벽으로부터의 열 전도에 의해 가열되고 있습니다. 장입물이 내화물보다 더 차갑기 때문입니다. 가마가 회전함에 따라 내화물은 화염에 노출될 때 열을 얻고 이를 클링커에 공급합니다( 그림 11 ). 벽의 이 “재생” 작용은 Refs. 9 , 10 및 현재 결과에서 재현되었습니다. 그러나 버너 근처에서 반대 에너지 흐름이 발생합니다( 그림 11 , 작은 x). 여기의 가스는 아직 충분히 뜨겁지 않아 내화물이나 장입물에 에너지를 공급하지 않습니다. 이 영역에서 벽은 다가오는 전하에 의해 열을 얻으므로 고체가 없을 때보다 더 뜨겁게 유지됩니다. 벽과 전하가 대류와 복사에 의해 가스에 열을 공급합니다. 우리는 이것을 “음의 재생” 작용으로 식별할 수 있으며 가마의 더 높은 온도 영역( x  >  15m) 에서 클링커에 의해 흡수된 에너지에 의해 유지됩니다 . 전반적으로 클링커는 x  >  15 m 에서 열을 흡수 하고 0  < x < 15 m 에서 일부를 가스로 되돌려 줍니다.   

이 상호 작용은 간단하지 않으며 쉽게 예상할 수 없습니다. 이는 예를 들어 고체를 액체 연료로 대체하여 화염을 수정하면 열유속 분포를 변경하여 최종 클링커 온도에 중대한 영향을 미칠 수 있음을 의미합니다. 현재의 포괄적인 모델이 제공하는 세부 사항은 가마에서 이러한 변화를 평가하는 데 도움이 될 것입니다.

3.3 . 클링커 온도 및 조성

클링커 온도( 그림 9 )는 가장 높은 화염 온도에 도달하는 축 방향 위치에서 거의 최고조에 달하며 클링커는 약 1780K에서 킬른에 존재하며 이는 시멘트 킬른에서 실험 측정값에 가까운 값입니다 [15] . 초기 및 최종 클링커 조성은 표 2 에 나와 있으며 실제 가마에서 작동 값에 가깝습니다 [15] . 다양한 클링커 성분의 축방향 분포( 그림 14 )는 완전한 하소를 위해 고체 유입구에서 약 25m, C2S, C3A 및 C4AF 생성을 위해 추가로 10m가 소요됨을 보여줍니다. 첫 번째 액체상은 x 에서 발견됩니다.=50m이고 액화는 경험과 일치하는 예측인 매우 직후에 완료됩니다 [17] . 클링커화 반응(R-III)은 모델에서 액체가 나타날 때 시작되는 것으로 가정되었으며, 그림 14 에서 클링커화에는 나머지 길이의 거의 전체가 완료되어야 한다는 것이 분명 합니다. 예측은 전체적으로 시멘트 가마 운영의 경험과 일치하며 여기에 사용된 화학적 및 물리적 매개변수가 현실적인 값을 가지고 있음을 의미합니다.

3.4 . 글로벌 에너지 균형

전지구적 에너지 균형은 기체상(FLOW-3D 및 RAD-3D에 의한)과 소성로 장입 시스템에 대한 솔루션에서 쉽게 계산할 수 있으며 표 4 에 나와 있습니다. CFD 코드는 방사 모듈과 함께 에너지를 약 2%까지 절약합니다. 작은 것으로 간주되는 이 오류는 주로 RAD-3D의 영역 이산화와 Monte-Carlo 계산의 유한한 입자 수로 인해 발생하는 오류에 기인하며 CPU 시간을 희생하여 개선할 수 있습니다. 소성로-클링커 계산의 정확도는 더 나쁩니다. 소성로-클링커 시스템에 입력되는 에너지의 약 10% 오류( Q rad  + Q conv )입니다. 이는 수렴된 솔루션이 식 (3) , 그리고 보다 정확한 암시적 솔버에 의해 개선될 수 있습니다.

표 4 . CFD 그리드 및 가마-클링커 조합에 대한 글로벌 에너지 균형

가스(MW)
Q 라드 , 1−2.47
Q 라드 , 2−2.72
큐 라드−57.12
Q 전환0.04
Q 석탄101.2
Δ H 가스41.25
균형2.32
가마 클링커
큐 라드57.12
Q 전환−0.04
Q 손실−10.45
Δ H의 CL40.99
균형5.64

에너지 흐름의 정의는 그림 2 를 참조하십시오 .

시멘트 회전식 가마의 에너지 사용에 관한 몇 가지 흥미로운 결론은 표 4 의 결과를 통해 얻을 수 있습니다 . 연소에 의해 방출되는 에너지의 약 40%는 전하 가열 및 클링커 형성에 필요하고 약 10%는 내화물을 통해 대기로 손실됩니다. 나머지의 대부분은 본질적으로 배기 가스와 함께 소성로 밖으로 흐릅니다. 이 중 일부는 소성로 외부의 예비 하소기 및 사이클론에서 회수됩니다. 내부 가마 벽과 장입 온도를 자세히 다루는 여기에 제시된 포괄적인 모델에 의존하지 않고는 국지적 가스 온도를 정확하게 예측하고 이에 따라 향후 연구에서 오염 물질 형성을 예측하는 것이 불가능하다는 것이 분명합니다.

3.5 . 논의

여기에 제시된 회전식 시멘트 가마 작동에 대한 포괄적인 모델의 결과는 합리적이며 실험적으로 관찰된 경향을 재현합니다. 이전 모델링 작업에 비해 이 작업의 주요 이점은 가마에서 발생하는 대부분의 물리적 프로세스를 포함한다는 점입니다. 특히, 가스 온도와 클링커로의 열유속 및 이에 따른 클링커 형성을 결정하는 데 가장 중요한 양인 내벽 온도는 실험 데이터를 사용하여 규정된 것이 아니라 예측되었습니다. 이 특정 기능은 현재 모델을 진정한 예측형으로 만듭니다.

우리는 전체 3차원 문제를 공기역학에 대한 “동등한” 축대칭 문제로 줄이는 방법을 포함했습니다( 식 (2) ). 이를 통해 현재 워크스테이션에서 솔루션을 얻을 수 있습니다. 모델의 모듈식 특성, 즉 공기역학, 복사, 가마 및 장입에 대한 별도의 코드는 해당 모듈만 수정하면 다른 회전 가마 응용 프로그램(예: 소각 및 건조)에도 사용할 수 있음을 의미합니다. 예를 들어, 고형 폐기물의 소각은 현재 코드로 모델링할 수 있지만 적절한 화학, .

실험 데이터와의 상세한 비교는 이용 가능한 측정이 거의 없고 현지 시멘트 회사에서 제공한 경험적 데이터로 제한되어 매우 어렵습니다 [15] . 비교는 앞서 지적한 바와 같이 출구 클링커 조성과 온도가 산업적 경험( 표 2 ) 이내 이고, 배기 가스 조성은 공장 굴뚝에서 측정된 값에 가깝고(“가짜 공기” 희석을 허용한 후), 가마 외피 온도는 측정 범위 내에 있습니다( 그림 13 ). 이 동의는 모델이 프로세스의 정확한 표현임을 시사합니다.

더 높은 정확도의 예측을 달성하려면 모델의 다양한 부분에서 개선이 필요합니다. 내화물의 정확한 두께(즉, 내화물과 부착된 클링커)를 설정해야 합니다. 이는 가마 벽을 통해 주변으로 열 손실이 발생하여 외부 쉘 온도에 영향을 미치기 때문입니다. 새 내화물이 있는 가마에서 쉘 온도 측정과 자세한 비교가 이루어져야 합니다(불균일한 코팅 두께가 방지되도록). 벽 재료의 물리적 특성(열용량, 밀도, 전도도)의 적절한 값을 사용해야 합니다. 가장 큰 불확실성은 클링커 코팅의 가정된 특성에 관한 것입니다. 내벽 표면의 방사율과 가스의 흡수 계수를 더 자세히 조사해야 합니다. 가마에 입사하는 복사 열유속에 영향을 미치므로 벽 온도에 영향을 줄 수 있습니다. 클링커의 온도는 사용된 비열 용량에 따라 달라지므로 정확한 평가에 각별한 주의가 필요합니다. 화염의 국지적 온도와 종 구성에 대한 지식은 CFD 코드를 검증하는 데 매우 유용할 것이지만 그러한 적대적인 환경에서 측정은 분명히 달성하기 매우 어렵습니다. 마지막으로 클링커 화학 및 전하 이동은 개선할 수 있는 영역입니다. 그러한 적대적인 환경에서의 측정은 분명히 달성하기 매우 어렵습니다. 마지막으로 클링커 화학 및 전하 이동은 개선할 수 있는 영역입니다. 그러한 적대적인 환경에서의 측정은 분명히 달성하기 매우 어렵습니다. 마지막으로 클링커 화학 및 전하 이동은 개선할 수 있는 영역입니다.

이러한 모든 잠재적 개선과 모델과 관련된 불확실성에도 불구하고 가마의 모든 에너지 경로가 적절한 세부 사항으로 모델링되었기 때문에 전체 동작은 최소한 질적으로 정확합니다. 클링커 출구 구성, 쉘 온도 및 배기 가스 구성과 같은 중요한 양은 허용 가능한 정확도로 예측됩니다. 이 모델은 버너, 연료 유형, 품질 및 수량, 예비 하소 수준( 표 2 ) 또는 고형물 유량 등의 변경과 같은 많은 상황에서 산업계에 매우 유용할 것으로 예상됩니다 . 소성로 운영자는 최종 클링커 구성이 여전히 허용 가능하고 현재의 포괄적인 모델이 이 방향에 도움이 될 수 있는지 확인해야 합니다.

4 . 결론

실제 작동 조건에서 석탄 연소 회전 시멘트 가마의 클링커 형성은 석탄 화염과 가마 사이의 열 교환, 가마와 역류 고체 사이의 열 교환, 고형물을 최종 제품(클링커)으로 변환합니다. 방사선에 대한 Monte-Carlo 방법을 포함하는 축대칭 CFD 코드(상용 패키지 FLOW-3D)가 기상에 사용되었습니다. 가마 벽의 온도는 유한 체적 열전도 코드로 계산되었으며 클링커에 대한 종 및 에너지 보존 방정식도 공식화 및 해결되었습니다. 기체 온도 필드에 대한 예측 사이의 반복적인 절차, 벽에 대한 복사 열 유속, 가마 및 클링커 온도는 실험에서 이러한 정보를 사용한 이전 모델링 노력과 달리 내벽 온도 분포를 명시적으로 계산하는 데 사용되었습니다. 접선 좌표에 대한 통합은 CFD 코드에 필요한 경계 조건으로 사용되는 “유효” 내벽 온도의 축 분포를 초래했습니다. 이 절차를 통해 클링커로의 열 흐름 계산이 가능하고 축대칭 CFD 코드로 3차원 문제를 대략적으로 처리할 수 있습니다. CFD 코드에 필요한 경계 조건으로 사용됩니다. 이 절차를 통해 클링커로의 열 흐름 계산이 가능하고 축대칭 CFD 코드로 3차원 문제를 대략적으로 처리할 수 있습니다. CFD 코드에 필요한 경계 조건으로 사용됩니다. 이 절차를 통해 클링커로의 열 흐름 계산이 가능하고 축대칭 CFD 코드로 3차원 문제를 대략적으로 처리할 수 있습니다.

결과는 복사가 가스와 가마 벽 사이의 대부분의 열 전달을 설명하는 반면 내화물을 통한 환경으로의 열 손실은 입력 열의 약 10%를 설명한다는 것을 보여줍니다. 화학 반응과 충전물의 가열은 연소 에너지의 약 40%를 흡수합니다. 따라서 이러한 사항을 반드시 고려해야 합니다. 예측은 실제 규모의 시멘트 가마에서 얻은 경험과 측정값을 기반으로 한 경향과 일치합니다.

감사의 말

이 작업은 과학 및 기술을 위한 그리스 사무국 프로젝트 EPET-II/649의 자금 지원을 받았습니다. Mr.P에게 진심으로 감사드립니다. 시멘트 가마에 관한 지침 및 데이터는 그리스 TITAN SA의 Panagiotopoulos에게 문의하십시오.

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2 Also at Department of Chemical Engineering, University of Patras, Greece.

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

Thames Tideway Tunnel – East Contract – Hydraulic Modelling

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

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

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

East main works

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

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

The challenge/ hydraulic modelling

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

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

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

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

전산 유체 역학 모델링

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

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

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

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

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

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

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

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

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

물리적 스케일 유압 모델링

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

흐름의 동작을 관찰하고 기록했습니다.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Conclusions

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

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

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

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

Timescale

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

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

첨부 파일

Heat and Mass Transfer in a Cryogenic Tank in Case of Active-Pressurization

능동 가압의 경우 극저온 탱크의 열 및 물질 전달

Heat and Mass Transfer in a Cryogenic Tank in Case of Active-Pressurization

하이라이트

헤닝 슈플러 옌스 게르스트만DLR 독일 항공 우주 센터, 우주 시스템 연구소, 28359 Bremen, Germany

상변화 및 공액 열전달을 포함하는 압축성 2상 솔버 개발.

분석 솔루션으로 솔버를 성공적으로 검증.

극저온 탱크의 압력 및 온도 변화에 대한 정확한 시뮬레이션.

자유 표면에서의 물질 전달 분석.

Abstract

압력 요구 사항을 예측하는 것은 극저온 추진 시스템의 주요 과제 중 하나입니다. 이러한 맥락에서 증발 및 응축 현상을 고려한 탱크 여압을 시뮬레이션하기 위한 수치 모델을 개발하여 적용하였습니다. 

새로운 솔버는 PISO(splitting of operator) 알고리즘이 있는 압력 암시적 방법을 기반으로 하는 OpenFOAM의 약한 압축성 다상 솔버와 기울기 기반 위상 변화 모델을 결합합니다. 날카로운 인터페이스를 유지하기 위해 인터페이스에 인접한 셀에 질량 소스 용어가 적용됩니다. 

첫째, 모델은 1차원 상 변화 문제와 중력이 없는 상태에서 과열된 액체에서 증기 기포의 성장이라는 두 가지 분석 솔루션에 대해 검증되었습니다. 

두 번째 단계에서는 검증된 모델을 극저온 가압 실험에 적용했습니다. 측정된 압력 거동은 수치 모델이 양호한 근사값으로 확인될 수 있습니다. 

수치 모델을 사용하면 물리적 거동에 대한 추가 통찰력을 얻을 수 있습니다. 응축 및 증발 효과는 가압 중 및 가압 후의 압력 발생에 상당한 영향을 미칩니다. 기액 계면에서 일어나는 상변화로 인한 질량유동은 계면의 위치와 시간에 따라 달라진다. 벽에서 직접적으로 증발이 지배적이며 액체 표면의 중앙 영역에서 응결이 발생합니다. 

응축 및 증발 효과는 가압 중 및 가압 후의 압력 발생에 상당한 영향을 미칩니다. 기액 계면에서 일어나는 상변화로 인한 질량유동은 계면의 위치와 시간에 따라 달라진다. 벽에서 직접적으로 증발이 지배적이며 액체 표면의 중앙 영역에서 응결이 발생합니다. 

응축 및 증발 효과는 가압 중 및 가압 후의 압력 발생에 상당한 영향을 미칩니다. 기액 계면에서 일어나는 상변화로 인한 질량유동은 계면의 위치와 시간에 따라 달라진다. 벽에서 직접적으로 증발이 지배적이며 액체 표면의 중앙 영역에서 응결이 발생합니다.

Predicting the pressurant requirements is one of the key challenges for cryogenic propulsion systems. In this context, a numerical model to simulate the tank pressurization that considers evaporation and condensation phenomena was developed and applied. The novel solver combines the a gradient-based phase change model with a weakly compressible multiphase solver of OpenFOAM based on the pressure implicit method with splitting of operator (PISO) algorithm. To maintain a sharp interface the mass source terms are applied to the cells adjacent to the interface. First, the model is validated against two analytical solutions: the one-dimensional phase change problem and secondly, the growth of a vapor bubble in a superheated liquid in the absence of gravity. In a second step, the validated model was applied to a cryogenic pressurization experiment. The measured pressure behavior could be confirmed with the numerical model being in a good approximation. With the numerical model further insights into the physical behavior could be achieved. The condensation and evaporation effects have a significant impact on the pressure development during and after the pressurization. The mass flows due to phase change occurring at the vapor-liquid interface depend on interface location and time. Directly at the wall, evaporation becomes dominant while condensation occurs at the center area of the liquid surface.

  1. Fig. 1. Calculation of the gradient at the interface: On the left side the interface…
  2. Fig. 2. Mass source term distribution: First the sharp mass source term ρ0, which is…
  3. Fig. 3. a) Layout of the Stefan-Problem: a vapor is located between a liquid and a…
  4. Fig. 4. Bubble in a superheated liquid: The left side depicts the calculated and…
  5. Fig. 5. Modified drawing of the dewar (as documented in [5] [6]; dimensions in mm) and…
  6. Fig. 6. Schematic presentation of the pressure evoluation in the dewar: Initial…
  7. Fig. 7. Simulation of the pressurization phase: The diagram shows the pressure…
  8. Fig. 8. Turbulent thermal diffusivity in pressurization and relaxation phase
  9. Fig. 9. Comparison of the pressure evolution in the relaxation phase of the solver with…
  10. Fig. 10. On the left side the temperature evolution in the bulk of the gas phase is shown
  11. Fig. 11. Heat Flux profile over the interface caused by evaporation with details of the…
  12. Fig. 12. Temperatures field with velocity vectors at 420 seconds after the start of the…
  13. Fig. 13. Heat transfer to the liquid from the wall and the freesurface with and without…

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Pressurization, Phase Change, CFD, Propellant Management, 가압, 상 변화, 추진제 관리

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ⓒ ROB SCHULZ / IDG

2021 최고의 SSD 선택 가이드

원문출처 : 본 자료는 ITWORLD 에서 작성된 자료로 수치해석 엔지니어에게 도움이 될 수 있어 인용 제공하였습니다.
https://www.itworld.co.kr/news/185628

“폼팩터와 속도로 구분한” SSD 선택 가이드

Alaina Yee | PCWorldSSD(Solid State Drive)는 분명 구식 하드 디스크 드라이브보다 이점이 있다. SSD가 더 빠르고 조용하며 전력도 덜 소비한다. 문제는 사양에 일련의 약어가 포함되어 있기 때문에 자신에게 필요한 것이 무엇인지 파악하기가 어려울 수 있다는 점이다. 

방법은 간단하다. 폼 팩터와 속도만 선택하면 된다. 이 가이드에서 그 방법을 설명하고자 한다.

SSD 폼팩터 : M.2 드라이브 vs 2.5인치 드라이브

폼팩터부터 시작해 보자. SSD는 모양과 크기가 다양하지만 M.2와 2.5가 가장 보편적인 유형이다. 각 유형은 저마다 장점이 있다. 껌처럼 생긴 M.2 드라이브는 마더보드에 직접 연결되고(그래서 데스크톱 PC의 선정리가 깔끔해지며) 일부 유형은 2.5인치 드라이브보다 빠르다. 일반적인 저장장치처럼 PC에 삽입되는 사각형의 2.5인치 드라이브가 더 저렴한 경우가 많다.

기타 덜 보편적인 폼팩터로는 PCIe 추가 카드와 U.2 드라이브가 있으며, 둘 다 데스크톱 PC에 사용된다. PCIe 추가 카드는 사운드 카드나 그래픽 카드와 비슷해 보이며 같은 PCIe 슬롯을 사용하여 마더보드에 연결된다. U.2 SSD는 2.5인치 드라이브와 비슷해 보이지만 제공업체가 마더보드에 U.2 커넥터를 추가한 경우에만(또는 M.2 슬롯에 사용하기 위해 어댑터를 구매한 경우에만) 작동한다. 또한 구형 노트북이나 미니 PC에 사용되는 mSATA 드라이브도 있지만 최신 하드웨어에서 M.2 드라이브로 대체되었으며 mSATA와 M.2 SSD는 서로 호환되지 않는다.

그렇다면 어떤 유형을 선택할까? 데스크톱이나 노트북이 지원할 수 있는 것과 성능 요구사항, 예산 규모, 제작 선호도에 따라 달라진다. 대부분의 사람들은 2.5인치와 M.2 폼팩터 중에서 선택하는 데 집중할 수 있다. PCIe 추가 카드와 U.2는 더 틈새시장이며, mSATA는 기존 드라이브를 교체하거나 구형 호환 하드웨어에 추가할 때나 사용된다.

ⓒ ROB SCHULZ / IDG

최신 하드웨어나 약간 오래된 고급 하드웨어가 적용된 데스크톱 시스템의 경우 M.2와 2.5인치 드라이브를 모두 사용할 수 있을 것이다. 많은 사람이 둘 중에 선택하지 않고, 조합하여 사용한다. M.2를 부팅 드라이브로 사용하고 2.5인치 드라이브는 추가 저장장치로 사용하는 식이다. 이 조합은 케이블 관리 문제와 일반적인 케이블 복잡성을 줄이면서 제작자가 단일 PC에서 빠르고 합리적인 고용량 SSD를 활용하는 데 도움이 된다.

구형 데스크톱 시스템의 경우 2.5인치 드라이브만 선택할 가능성이 높다. 일부 M.2 드라이브로 더 빠른 속도를 원한다면, 마더보드에 PCIe 3.0 슬롯이 있는 경우 PCIe 추가 어댑터를 고려할 수 있다. 이 확장 카드는 M.2 드라이브를 넣을 수 있어서 PCIe 슬롯에 사용할 수 있다.

노트북의 경우, 신형 노트북을 구성하면서 SSD 폼팩터를 선택할 수 있는 경우 최고의 가성비를 제공하는 것을 선택한다. 하지만 대부분의 노트북은 선택권이 없을 것이다.

M.2 슬롯이 없는 구형 마더보드인가, PCIe 3.0 x4, x8, x16 슬롯이 있으면 M.2 NVMe – PCI 3.0 어댑터 카드를 사용할 수 있다. ⓒ MHQJRH / AMAZON

구형 노트북을 업그레이드할 때도 선택권이 없을 수 있다. 노트북의 구성으로 인해 1가지 폼팩터로 제한될 수 있다. 자신의 모델에 M.2 슬롯, 2.5인치 드라이브 베이 등이 있는지 확인하려면 온라인 사용 설명서를 찾거나 포럼과 레딧(Reddit)에서 검색해야 한다. 또한 고객 지원 부서로 문의할 수 있다. 노트북과 호환되는 드라이브를 구매하되, 인터페이스 유형(다음 섹션에서 다룸)과 오리지널 2.5인치 드라이브의 Z 높이 등의 세부사항에 주의하자. 또한 배터리 사용 시간에 영향을 미칠 수 있기 때문에 리뷰를 찾아보고 고려 중인 특정 SSD의 소비전력도 확인하자.

시스템에 적합한 것을 선택한 후 우리의 노트북에 SSD 설치하기 단계별 설명에 따라 더 쉽고 빠르게 업그레이드할 수 있다.

SSD 속도 : SATA vs NVMe

이제 속도로 넘어가 보자. SSD를 SATA 또는 NVMe 드라이브라고 지칭할 때 기대할 수 있는 속도 범위를 알 수 있다. 모든 SSD가 동일한 디지털 인터페이스로 데이터를 전송하지 않는다. 일부는 여전히 SATA(Serial ATA)를 사용하며 신형 모델은 PCIe(PCI Express)를 통한 NVMe(Non-Volatile Memory Express) 프로토콜을 사용한다.

SATA는 구형이며, 예상했듯이 SATA 드라이브는 NVMe보다 느리다. 이 인터페이스는 SSD와의 데이터 전송 속도를 제한한다. 하지만 SATA SSD는 하드 디스크 드라이브(HDD)보다 훨씬 빠르다. 평균 읽기 및 쓰기 속도가 초당 500MB 수준이며, 이는 HDD보다 3~6배 정도 빠른 수치이다. 여기에 가격까지 합리적이기 때문에 가성비 좋은 PC 조립 및 업그레이드를 할 수 있다. 우리는 새 PC를 구매하는 모든 사람에게 SATA SSD를 추천하고 있으며, 구형 PC를 업그레이드하는 경우에는 더욱 그렇다. HDD 대비 성능 개선이 상당하며, 웹 사이트 로딩 같은 일상적인 상황에서도 대부분의 사람들은 완전히 다른 컴퓨터를 사용하고 있는 느낌을 받게 될 것이다.

ⓒ GORDON MAH UNG

NVMe는 SATA 같은 한계가 없다. NVMe SSD는 매우 빠르다. 현재, SATA 드라이브보다 5~6배 정도 빠르며, 최신 제품은 현재 약 10배 정도 더 빠르다. 제조사들이 디자인을 다듬고 더 빠른 모델을 더 많이 출시하면서 NVMe 드라이브의 속도도 지속적으로 높아질 것이다.

NVMe SSD의 속도를 고려할 때 주의해야 할 용어는 PCIe Gen 3(PCIe 3.0)과 PCIe Gen 4(PCIe 4.0)이다. ‘x2’ 또는 ‘x4’(‘2배속’ 또는 ‘4배속’이라고 읽음)로 표기되어 있는 경우 드라이브가 사용할 수 있는 PCIe 레인 수를 나타낸다. 레인이 많으면 드라이브가 한 번에 전송할 수 있는 데이터도 많아진다. 최신 PCIe Gen3 x4 SSD의 읽기 및 쓰기 속도는 평균 초당 2,500~3,200MB이며 PCIe Gen4 x4 드라이브는 평균 초당 5,000MB이다.

그렇다면 어떻게 선택할까? 폼팩터와 마찬가지로 모든 상황에서 똑같이 결정할 수는 없다. 2.5인치 SSD는 모두 SATA 드라이브이며 M.2 SSD는 SATA와 NVMe로 제공되기 때문에 마더보드가 지원하는 것을 구매해야 한다. M.2 슬롯은 SATA만 지원하거나, NVMe만 지원하거나, 둘 다 지원할 수 있다. 데스크톱 PC 마더보드에서는 보드에서 최소 1개의 슬롯이 둘 다 지원하며, 두 번째 슬롯이 둘 다 또는 SATA만 지원하는 경우가 있다. 노트북에서는 그때그때 다를 수 있기 때문에 특정 모델의 사양을 살펴보자.

일부 노트북은 다른 노트북보다 업그레이드가 편할 수 있다. 위 이미지의 노트북의 경우 MVNe를 지원하는 2개의 M.2 슬롯이 있다. ⓒ IDG

인터페이스 유형의 경우 SATA 드라이브는 일상 작업 및 게이밍에도 충분히 빠르며, NVMe는 대용량 파일 전송 시간을 절약해야 하는 고성능 PC에 좋다. 전체적으로 예산과 PC가 얼마나 오래되었는지에 따라 결정하게 된다. 

NAND 유형과 DRAM이 없는 드라이브

인터페이스 유형은 SSD의 속도를 나타내는 주요 지표가 되지만, SSD에 사용되는 NAND(플래시 메모리)의 구체적인 유형과 DRAM 캐시 포함 여부도 영향을 미친다.

하지만 대부분의 사람은 이런 측면을 심층적으로 고려할 필요가 없으며, 다양한 유형의 파일 전송 시 드라이브의 성능이 더욱 중요하고 이런 결과는 각 리뷰에서 확인할 수 있다. 

SLC(Single-Level Cell), MLC(Multi-Level Cell), TLC(Triple-Level Cell), QLC(Quad-Level Cell) NAND는 각각 장단점이 있지만, 매장에 재고가 있는지가 더욱 중요하기 때문이다. 요즘 제조사들이 이용을 낮추고 드라이브 용량을 늘리면서 대부분의 소비자용 SSD는 TLC와 QLC로 제작된다.

SAMSUNG 삼성의 980 프로는 TLC NAND를 사용한다. MLC NAND를 사용하는 970 프로와 달라진 점이다. 최근에는 MLC NAND를 사용한 일반 소비자용 SSD를 찾기가 쉽지 않다.

마찬가지로 DRAM이 없는 드라이브는 일부 벤치마크에서 DRAM 캐시가 있는 동급 SSD와 비교하여 상대적으로 뒤처지지만(무작위 쓰기 등) 인터페이스 성능이 떨어지는 SSD와 비교한 성능이 여전히 중요하다. DRAM이 없는 NVMe SSD는 여전히 SATA SSD보다 빠르며, DRAM이 없는 SATA SSD는 여전히 HDD보다 빠르다. 이런 기대치를 충족하지 못하는 DRAM이 없는 SSD나 DRAM 캐시가 있는 모델과 가격이 같은 SSD는 피하자. 또한 전반적인 성능이 필요한 경우에도 피하자. 하지만 모든 D램리스 SSD를 피하고자 예산을 늘릴 필요는 없다.

요약

이 모든 정보를 파악하고도 아직 어떻게 해야 할지 모르겠다면 걱정하지 말자. 아래의 두 가지 질문에만 답해보면 구매할 SSD의 유형을 파악할 수 있다.
1. 자신의 PC나 노트북에 장착되는 유형은 무엇인가? (2.5인치 SSD, M.2 SSD, 둘 다?)
2. 자신의 PC나 노트북이 지원하는 인터페이스 유형은 무엇인가? (SATA, NVMe, 둘 다?)

데스크톱 PC의 마더보드 사양을 보거나 노트북의 사용 설명서, 제조사 포럼, 레딧 등만 살펴보아도 이런 질문에 쉽게 대답할 수 있다. 

노트북의 경우 (해당하는) 2.5인치 드라이브의 최대 Z 높이를 확인하여 장착 여부를 판단하고, 고려 중인 SSD의 소비전력도 파악한다. 후자는 배터리 사용 시간에 영향을 미칠 수 있다. 성능을 고려하되 자신의 요구사항도 평가하자. 중간급 또는 가성비 제품으로 충분한 데도 최고의 품질을 위해 비용을 지불할 필요는 없다. 다르게 이야기하는 인터넷 댓글들은 무시하자. editor@itworld.co.kr

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.

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-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 AM Brochure Download

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 및 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.

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

Melting | 파우더 베드 용해

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

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

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

Multilayer | 다층 적층 제조

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

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

다층 적층 적층 제조 시뮬레이션

LPBF의 키홀 링 | Keyholing in LPBF

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

바인더 분사 (Binder jetting)

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

Scan Strategy | 스캔 전략

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

Beam Shaping | 빔 형성

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

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

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

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

다중 재료 용접 사례 연구

이종 금속의 레이저 키홀 용접에서 금속 혼합 조사

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

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

방향성 에너지 증착

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

Figure 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  p F  및  p 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.

참고 문헌

  1. Berthier, J., K. Brakke, E. P. Furlani, I. H. Karampelas, and G. Delapierre. “Open-surface microfluidics.” In Proceedings of the Nanotech International Conference, pp. 15-19. 2014.
  2. Hirt, Cyril W., and Billy D. Nichols. “Volume of fluid (VOF) method for the dynamics of free boundaries.” Journal of computational physics 39, no. 1 (1981): 201-225.
  3. Rajaratnam, N., and M. R. Chamani. “Energy loss at drops.” Journal of Hydraulic Research 33, no. 3 (1995): 373-384.
원문 보기
A new dynamic masking technique for time resolved PIV analysis

A new dynamic masking technique for time resolved PIV analysis

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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참조 다운로드

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 .

추가 정보

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재판 및 허가

이 기사에 대해

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
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  • 형광 코팅
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
논문 원문 바로가기
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 주 피츠버그에있는 Ansys Inc.의 수석 제품 마케팅 관리자인 Bill Kulp는 말합니다 .

흐름 개선을위한 실용적인 지침이 필요하십니까? 다운로드 화학 처리의 eHandbook을 지금 흐름 도전 싸우는 방법!

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.


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

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

Cad2Stl

FLOW-3D 유틸리티 프로그램 안내

이 문서에서는 FLOW-3D에서 사용할 수 있는 일부 Utility Program에 대해 설명합니다. 유틸리티 프로그램의 목적은 시뮬레이션을 수행할 때 반드시 필요한 것은 아니지만 특정 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 돕는 것입니다. 각 개별 유틸리티의 사용법은 다음과 같습니다.

  1. 파일 변환 및 STL 품질 검사 도구

FLOW-3D는 중립 형식인 STL파일 형식만 지원하며 대부분의 CAD 패키지에서 STL형식을 지원하지만 형상을 STL형식으로 만들 수 없는 이유가 있을 수 있습니다. 이로 인해 FLOW-3D 사용자는 여러 파일 변환 유틸리티를 사용할 필요가 있을 수 있습니다. 또한 STL 파일 품질을 확인하는데 사용할 수 있는 여러 유틸리티도 사용할 수 있습니다. 아래 나열된 이러한 유틸리티는 다음 섹션에서 자세히 설명합니다.

  • Cad2Stl : 다양한 CAD 형식에서 변환 파일을 사용하는.STL파일
  • Topo2STL : 파일을topo형식에서.STL파일로 변환하는 데 사용
  • MiniMagics :.STL파일의 오류를 확인하는 데 사용
  • qAdmesh :.STL파일의 오류를 확인하고 사소한 문제를 해결하는데 사용

Cad2Stl

Cad2Stl 은 다른 CAD 파일 형식을 FLOW-3D에서 사용되는 STL 파일 형식으로 변환하기 위한 파일 변환 도구입니다. Cad2Stl 은 다음 파일 형식을 STL 형식으로 변환합니다.

  • Autodesk 3D Max :.3ds
  • Autodesk 별명 :.obj
  • IGES: .igs,.iges
  • BREP :.brep
  • 단계 : .stp,.step
  • 아바쿠스 6.2+ :.inp
  • NASTRAN :.blk
  • Marc Mentat : 고정 형식과 쉼표로 구분.dat

Cad2Stl 은 파일에서 역 법선 벡터를 보정하는 기능도 있습니다. 이 유틸리티는 유지 보수 계약이 유효한 모든 FLOW-3D 고객에게 무료로 제공되며 FLOW-3D Usre Site의 유틸리티 페이지에서 다운로드 할 수 있습니다.

Cad2Stl 은 Flow Science Japan에서 FLOW-3D 사용자를 위해 개발되었습니다 .

Cad2Stl Program
  1. 변환 목록에 변환할 파일 추가
    • 추가 -변환 목록에 파일을 추가합니다.
    • 제거 -변환 목록에서 파일을 제거합니다. 제거하려면 변환 목록에서 파일을 강조 표시하고 제거를 선택하십시오.
    • 기본적으로 파일 이름은 import file 이름과 일치하는 CAD파일을 STL파일 이름으로 지정하는데 변경이 필요하면 더블 클릭하고 이름을 바꾸면 변경할 수 있습니다.
  2. 구체화 옵션을 사용하여 STL 파일의 품질을 선택하십시오. 선택하고 볼 수 있는 네 가지 수준의 정확도가 있습니다. 파일이 변환될 때마다 STL로 작성된 파일이 표시되므로 사용자가 만족스럽거나 더 높은 수준의 세분화가 필요한지 여부를 결정할 수 있습니다. 정확성이 향상되면 파일 크기는 증가하지만 처리 시간은 크게 증가하지 않습니다. 다른 파일 형식을 한 번에 로드하고 변환할 수 있습니다. 또한 변환 프로세스가 완료되면 파일을 로드하고 표시하기 위한 대화 상자가 열립니다. 이것은 BREP, IGES및 STEP 파일 형식에만 적용됩니다.
  3. 원하는 작업을 선택하십시오. 다른 파일 형식을 한 번에 로드하고 변환할 수 있습니다. 또한 변환 프로세스가 완료되면 파일을 로드하고 표시하기 위한 대화 상자가 열립니다.
    • 변환 -파일을 변환합니다. 한 파일을 변환하려면 로드할 파일 목록에서 해당 파일을 강조 표시하여 변환하십시오.
    • 모두 변환 -모든 파일을 변환
    • 표시 -변환된 파일을 강조 표시합니다
    • 면 방향 수정 -일반 수정 루틴
    • 변환 목록 숨기기 -더 나은 부품 표시를 위해 보기 화면을 증가 시킵니다.
    • 와이어 프레임 오버레이 -각 STL 패싯의 패싯 모서리를 오버레이 합니다. 이것은 오른쪽 하단의 확인란입니다.
    • 로그 지우기 – 변환 로그 텍스트 상자에 대한 모든 데이터 출력을 지웁니다.
  4. 종료 -프로그램을 닫습니다

qAdmesh

qAdmesh는 .STL파일에 오류 가 있는지 확인하는 도구이며 연결이 끊어진 패싯, 반전된 법선, 연결이 끊어진 패싯 및 누락된 패싯과 같은 사소한 문제를 해결하는 데 사용할 수 있습니다. qAdmesh를 시작하려면:

  • GUI에서: Model Setup 탭의 Tools ‣ qAdmesh로 이동하십시오.
  • Windows: 바탕 화면 아이콘을 클릭하거나 시작 메뉴에서 FLOW-3D v12.0 폴더의 형상 도구 하위 디렉토리에 있는 Admesh 항목으로 이동하십시오.
  • Linux의 경우: $F3D_HOME/utilities/qAdmesh을 실행하십시오.

명령: qAdmesh를 열고 찾아보기 버튼을 사용하여 지오메트리 파일을 로드 하십시오. 문제를 해결하고 수정 사항으로 새 형상 파일을 생성하려면 기본 옵션을 그대로 두고 출력 유형을 선택하고 새 형상 파일의 경로를 지정하십시오. 이진 STL 은 ASCII STL 옵션 보다 작은 파일을 생성하므로 권장됩니다 (이진 및 ASCII 형식 만 FLOW-3D 로 인식됨). 그런 다음 적용을 클릭하여 파일을 확인하고 수정하십시오.

qAdmesh program
qAdmesh program

qAdmesh의 출력은 인터페이스의 메시지 섹션에 표시됩니다. 출력에는 감지된 오류와 출력 옵션이 선택된 경우 이러한 문제점을 해결하기 위해 수행할 조치가 표시됩니다.

사용자 정의 검사 옵션은 파일을 고정할 때 프로그램이 어떤 작업을 수행하는지에 대한 자세한 제어를 제공할 수 있습니다. 또한 변형 및 공차 탭에는 .STL 파일의 회전, 미러링, 크기 조정, 변환 및 병합 기능을 제공하는 옵션이 있습니다.

qAdmesh는 무료 유틸리티입니다만 FSI에서 지원하지 않습니다. qAdmesh가 문제를 해결하는 능력은 심각도에 따라 다릅니다. 문제의 수가 증가함에 따라 qAdmesh 가 문제를 해결할 수 있는 가능성이 줄어 듭니다. 문제를 해결할 수 없는 경우 CAD 패키지를 사용하여  .STL 파일을 재생성 하는 것이 좋습니다.

MiniMagics 

MiniMagics 는 무료 STL파일 시각화 및 복구 유틸리티입니다. 설치는 FLOW-3D 홈 디렉토리 의 Utilites 폴더에서 찾을 수 있으며 파일 분석 및 복구를 위한 유용한 도구로 qAdmesh에서 수행된 수정 사항을 시각화하거나 qAdmesh의 대안으로 사용할 수 있습니다.

$F3D_HOME/UtilitiesSTL

  • Topo2STL

FLOW-3D가 지원하는 유일한 CAD 파일 형식은 .STL이지만 형식을 포함하여 다른 형식의 지형 데이터를 갖는 것은 드문 일이 아닙니다. Topo2STL의 유틸리티로 변환할 수 있습니다. Topo2STL 은 Windows 시스템에서만 사용 가능하며 유틸리티 드롭 다운 메뉴에서 액세스 할 수 있습니다.

명령

  1. 지형 파일은 다음 형식의 ASCII 파일입니다. 각 선은 점을 나타내며 동일한 단위 시스템에서 3 개의 좌표 (일반적으로 피트 또는 미터)를 포함합니다. 좌표는 공백으로 구분됩니다. 선의 좌표 순서는 XYZ 여야 합니다. 여기서 Z는 표고입니다. 두 좌표는 동일한 XY 점을 공유할 수 없습니다. 포인트의 순서 (파일의 줄)는 중요하지 않습니다. 좌표를 포함하지 않는 머리글 줄이나 꼬리 줄이 없어야 합니다.
  2. Topo2stl.exe유틸리티가 추출된 위치에 있는 파일을 실행하여 Topo2STL에 액세스 할 수 있습니다.
  3. 유틸리티를 시작하면 변환할 파일을 선택하라는 topo 파일 찾아보기 창이 나타납니다. 파일 찾아보기 창을 이용하여 파일을 선택합니다.
  4. topo파일이 선택되면, Topo2STL의 창이 나타나고, X, Y의 범위와 Z 계산할 topo데이터 익스텐트가 계산되면 Topo 데이터 익스텐트 및 데이터의 총 포인트 수에 대한 정보가 Information: Topo data extents 아래에 표시됩니다.
Topo2STL
Topo2STL
Topo2STL
Topo2STL
  1. 변환에 필요한 사용자 입력은 공간 분해능 및 STL 최소 Z 좌표입니다. 기본적으로 공간 해상도는 0.002 * min (X 범위, Y 범위)이고 STL 최소 Z 좌표는 ZMIN-(ZMAX-ZMIN)입니다. 여기서 ZMIN 및 ZMAX는 Topo 데이터의 범위입니다.
    • 공간 해상도는 STL 파일을 생성하는 동안 Topo 데이터가 얼마나 정밀하게 분석되는지 제어합니다.
    • STL 최소 Z 좌표는 Topo 데이터의 ZMAX보다 작은 값이어야 합니다. 이것은 STL파일의 최소 ​​Z 두께를 효과적으로 설정합니다.
  2. Browse 버튼은 파일 출력 위치를 설정하는 데 사용할 수 있습니다.
  3. 변환을 클릭하면 변환 프로세스가 시작됩니다. 이 시점에서 변환 취소를 사용하여 변환이 완료되거나 종료될 때까지 Topo2STL 창을 닫을 수 없습니다.
Topo2STL
Topo2STL
  1. 변환이 완료 (또는 종료)되면 변환 단추가 변환 추가로 변경되어 사용자가 변환할 다른 Topo 파일을 선택할 수 있습니다.
Topo2STL
  1. FSAI를 사용한 유한 요소 메쉬 파일 형식 변환

FSAI의 도구에서 유한 요소 메시를 변환하는 유틸리티입니다 Abaqus6.2 이후 형식과 NASTRAN 벌크 형식에 사용되는 형식을 변환하는 FSAI는 유틸리티 드롭 다운 메뉴에서 액세스 할 수 있습니다. FSAI를 사용하려면 다음을 수행하십시오. EXODUS II

  • 적절한 모드에서 유틸리티를 엽니다 (초기 메쉬의 Abaqus 형식인지 NASTRAN 형식인지 여부에 따라 다름 )
  • 파일에서 생성 필드에서 입력 유한 요소 메쉬를 찾습니다.
  • 생성된 파일 위치 필드에서 원하는 출력 위치를 찾으십시오.
  • 생성된 파일 이름 필드에서 원하는 출력 파일 이름을 설정하십시오.
  • 생성을 누릅니다.

 노트

이 FSAI 프로그램을 사용하려면 FLOW-3D 와 별개의 라이센스가 필요합니다. 자세한 내용은 FLOW-3D 영업 담당자에게 문의하십시오.

  1. 계산기

유틸리티 드롭 다운 메뉴에 여러 계산기가 추가되어 알려진 매개 변수 (예: 유체 속성 등)를 기반으로 입력 수량을 추정할 수 있습니다. 사용 가능한 계산기는 다음을 계산합니다.

  • 냉각 채널의 열전달 계수
  • 재료 특성 및 시뮬레이션 시간에 따른 열 침투 깊이
  • 샷 슬리브의 유체 높이
  • 고압 다이캐스팅을 위한 피스톤 속도
  • 밸브 압력 계수
  1. MPDB (Material Properties Database) 확장

MPDB (Material Properties Database)는 FLOW-3D 와 별도로 Flow Science, Inc 에서 구입할 수 있는 타사 데이터베이스입니다. 여기에는 문헌의 다양한 온도 의존성 고체 재료 특성이 포함되어 있습니다. FLOW-3D 용 MPDB는 사용자가 FLOW-3D의 기본 데이터베이스와 호환되는 파일 형식을 내보낼 수 있도록 하여 데이터를 FLOW-3D 로 편리하게 가져올 수 있는 MPDB 독점 버전입니다. MPDB의 재료 특성은 대부분 고체상입니다. 따라서 FLOW-3D의 모든 모델 고체 특성을 요구하는 데이터, 특히 유체 구조 상호 작용, 응고 및 열 응력 진화 모델을 활용할 수 있습니다.

MPDB는 다양한 형식으로 데이터를 내보낼 수 있는 독립형 데이터베이스로 사용될 수 있습니다. MPDB에 대한 일반적인 지침은 JAHM Software, Inc.를 방문하십시오. 여기에서는 FLOW-3D 와 함께 MPDB를 사용하는 방법에 대한 지침을 제공합니다. FLOW-3D 와 제대로 통합하려면 MPDB 용 실행 파일이 Windows와 Linux에 있어야 합니다. 실행 파일은 FLOW-3D GUI에 의해 감지되며 재료 메뉴 아래 MPDB에서 재료 가져오기 메뉴 항목 이 활성화됩니다. 이러한 조건 중 하나라도 충족되지 않으면 FLOW-3D GUI를 통해 액세스 할 수 없습니다. MPDB%F3D_HOME%\Utilities$F3D_HOME/UtilitiesMPDB_for_FLOW-3D

FLOW-3D MPDB
FLOW-3D MPDB

material를 클릭 MPDB에서 가져오기 및 사용자 인터페이스 MPDB는 별도의 창에서 열립니다. 재료는 주요 요소로 분류되었습니다. Materials 탭, 테이블에서 요소를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여, 사용자는 해당 요소를 포함하는 물질의 목록을 볼 수 있습니다.

(Material Properties Database)
(Material Properties Database)

예를 들어 다음 그림은 철 (Fe)이 포함된 데이터베이스의 재료 목록을 보여줍니다.

FLOW-3D MPDB(Fe)
FLOW-3D MPDB(Fe)

사용자는 다른 합금, 세라믹, 유리 또는 기타 분류되지 않은 재료를 분류하는 다른 탭으로 전환할 수도 있습니다. 다음 그림은 Al & Cu 합금 목록을 보여줍니다.

FLOW-3D MPDB(Al & Cu)
FLOW-3D MPDB(Al & Cu)
FLOW-3D MPDB(Fe,Ni - 1006 (UNS G10060))
FLOW-3D MPDB(Fe,Ni – 1006 (UNS G10060))

재료가 식별되면 재료를 두 번 클릭하면 해당 재료에 사용할 수 있는 속성 목록이 있는 별도의 창이 나타납니다. 예를 들어 Fe 및 Ni 합금에서 1006 (UNS G10060)을 엽니다. 이러한 속성이 모두 FLOW-3D에 사용되는 것은 아닙니다.

FLOW-3D MPDB(1006(UNS G10060))
FLOW-3D MPDB(1006(UNS G10060))

각 속성은 이 창의 오른쪽에서 선택할 수 있는 다른 형식으로 파일에 표시, 플로팅 또는 저장할 수 있습니다. 그러나 이러한 속성 중 일부가 FLOW-3D 로 인식되는 것은 아닙니다. 

FLOW-3D 와 호환되는 파일 형식을 생성하려면 재료 창을 닫고 FLOW-3D/SolidWorks/ANSYS 메뉴에서 시작하십시오. 재료의 특성으로 FLOW-3D로 가져올 수 있는 세 가지 파일 형식이 있습니다.  유체 데이터베이스 형식(.f3d_dbf 확장), 고체 데이터베이스 형식 (.f3d_dbs 확장), 일반 쉼표로 구분된 값(CSV형식)으로 부터 시뮬레이션에 적합한 FLOW-3D 호환 형식을 선택하십시오. MPDB의 재료는 대부분 고체이지만 사용자가 응고된 유체의 특성을 가져오려면 FLOW-3D에서 응고된 유체 특성이 유체 특성의 일부이므로 Fluids 데이터베이스 형식을 선택해야 합니다. 솔리드 및 유체 데이터베이스 파일 형식과 파일은 현재 사용자의 문서 폴더와 Windows 및 Linux에 저장됩니다.

CSV<My Documents>\FLOW-3D\gui\MaterialsDatabase/home/<user>/FLOW-3D/gui/MaterialsDatabase

이러한 위치는 FLOW-3D의 데이터베이스가 사용자 정의 재료를 찾는 곳입니다. MPDB에서 이러한 위치로 내보낸 모든 자료는 FLOW-3D의 기본 데이터베이스에 의해 선택됩니다.

1006 (UNS G10060) 철 합금을 선택하십시오.

FLOW-3D MPDB(UNS G10060)
FLOW-3D MPDB(UNS G10060)

이전에 사용 가능했던 일부 특성은 FLOW-3D 와 관련이 없기 때문에 사용 불가능 합니다. 각 속성이 처리되자 마자 플롯 되거나 해당 데이터가 표시되면 참조 및 메모 섹션이 활성화됩니다. 참조 탭 속성에서 찍은 위치를 나타내는 참고 섹션은 일반적으로 데이터의 구성과 정확성에 관한 사항이 포함되어 있습니다. 

온도에 따른 특성의 동작을 이해하는 데 도움이 되도록 각 특성을 플롯 할 수 있습니다. 또한 데이터의 유효성에 대한 경고가 있을 수 있습니다. 

예를 들어 열전도도를 먼저 플로팅하면 저온 경고가 표시됩니다. 온도의 함수로 플롯을 표시하기 전에 .f3d_dbs파일을 쓰려면 데이터베이스에 추가 버튼을 클릭하고 다음 창에서 파일에 쓸 속성을 ​​선택하십시오. 사용 가능한 단계에 대한 속성을 선택할 수 있습니다. 속성이 선택되면 데이터 쓰기 및 닫기를 클릭하십시오. 

재료 창을 닫습니다. FLOW-3D/SolidWorks/ANSYS 메뉴에서 데이터베이스를 닫습니다.

FLOW-3D MPDB(Low temperature warning)
FLOW-3D MPDB(Low temperature warning)
FLOW-3D MPDB(Temperature Plot)
FLOW-3D MPDB(Temperature Plot)

.f3d_dbs파일을 쓰려면 데이터베이스에 추가 버튼을 클릭하고 다음 창에서 파일에 쓸 속성을 ​​선택하십시오. 사용 가능한 단계에 대한 속성을 선택할 수 있습니다. 속성이 선택되면 데이터 쓰기 및 닫기를 클릭하십시오. 재료 창을 닫습니다. FLOW-3D/SolidWorks/ANSYS 메뉴에서 데이터베이스를 닫습니다.

경우에 따라 재료에 사용자에게 필요한 속성이 없습니다. 데이터베이스에 사용 가능한 속성을 추가한 후 이러한 상황에서 누락된 속성은 유사한 속성을 가진 합금 (사용자의 위험 부담)에서 얻을 수 있습니다. 데이터베이스가 열려있는 동안 FLOW-3D에서 사용될 하나의 재료에 대해 속성을 혼합하고 일치시킬 수 있습니다.

FLOW-3D MPDB(Select properties to write to file)
FLOW-3D MPDB(Select properties to write to file)

데이터베이스를 닫은 후 파일 이름을 묻는 메시지가 사용자에게 표시됩니다. 기본값은 MPDB 가 재료에 지정하는 것입니다. FLOW-3D 가 재료를 사용자 정의 재료로 인식하도록 파일의 위치와 확장자가 미리 설정되어 있습니다.

FLOW-3D MPDB(File locate position)
FLOW-3D MPDB(File locate position)

CSV파일을 선택한 경우에도 동일한 프로세스가 적용됩니다. 데이터가 파일에 기록되면 각 테이블 형식 속성 창의 값 가져오기 버튼에서 데이터를 검색할 수 있습니다.

첫 번째 열은 항상 온도입니다.

FLOW-3D MPDB(csv file)
FLOW-3D MPDB(csv file)
  1. grfedit를 사용하여 flsgrf 파일 편집

명령 줄 유틸리티이므로 runscript와 같은 적절한 환경에서 실행해야 합니다 ( Runscripts 사용 참조 ).

Runscripts 사용

실행 스크립트는 작업 문제 디렉토리에서 실행되도록 설계되었습니다. 스크립트는 $F3D_HOME/local디렉토리에 있습니다. 스크립트를 사용하려면 다음 환경 변수를 설정해야합니다.

  • F3D_HOME: FLOW-3D 설치 디렉터리 의 경로를 지정합니다 .
  • F3DTKNUX_LICENSE_FILE: FLOW-3D 라이선스 서버 의 위치를 ​​지정 합니다.
  • PATH: PATH포함하도록 환경 변수를 수정해야합니다. $F3D_HOME/local그렇지 않으면 실행 스크립트를 찾을 수 없습니다.
  • F3D_VERSION: 사용할 솔버 버전을 지정합니다. 유효한 옵션은 double배정 밀도 버전 및 prehyd사용자 지정 배정 밀도 솔버입니다.

명령 줄에서 실행하려면 :

  1. 명령 프롬프트 또는 터미널을 엽니 다.
  2. 필요한 환경 변수를 설정하십시오.
    • Windows : FLOW-3D 를 시작하는 데 사용되는 배치 파일에서 환경을 복사하여 수행 할 수 있습니다 . 배치 파일의 내용은 FLOW-3D 아이콘 을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭 하고 편집을 선택 하여 액세스 할 수 있습니다 .
    • Linux : 설치 디렉토리 에서 파일을 flow3dvars.sh가져옵니다 local.
  3. 솔버가 실행중인 디렉토리로 변경하십시오.
  4. 원하는 runscript 명령을 입력하십시오. runhyd <ext2>
  • grfedit를 연 후 사용자에게 소스 파일 (flsgrf.*데이터가 복사될 파일)의 경로를 묻는 메시지가 표시됩니다. 파일의 전체 경로 (예 c:\users\username\FLOW-3D\simulation\flsgrf.simulation:)를 입력하고 <enter>를 누르십시오.
  • 이제, 파일 입력 확장의 목표 예를 들어, (데이터를 기록할 위치로 파일) 파일을 new_output. 데이터가 파일에 기록됩니다 c:\users\username\FLOW-3D\simulation\flsgrf.new_output. 대상 파일이 존재하면 파일을 덮어쓰거나 대상 파일에 데이터를 추가하라는 메시지가 표시됩니다. 대상 파일의 시간보다 늦게 시뮬레이션 시간을 가진 소스 파일 편집 만 추가됩니다.
  • 이 시점에서 프로그램은 어떤 히스토리 데이터 편집, 데이터 편집 재시작 및 대상 파일에 쓰기 위해 선택된 데이터 편집을 묻습니다. 프롬프트에 따라 작성할 데이터 편집을 선택하십시오.
  • 대상 파일을 작성한 후 프로그램이 닫히고 다른 flsgrf.*파일처럼 사용할 수 있습니다.

 노트

  • grfedit는 FLOW-3D v11.1 이상에서 작성된 결과 파일에서만 작동합니다.
  • 소스 flsgrf.*파일은 grfedit에 의해 수정되지 않습니다
  • FLOW-3D/MP의 출력 파일로 작업할 때는 flsgrf1의 위로 flsgrf 교체 하십시오 .
  • 소스 및 대상 파일 모두에 허용되는 유일한 이름은 flsgrf및 flsgrf1입니다.

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

FLOW-3D 용어 사전 테이블

FLOW-3D Glossary | FLOW-3D 용어 사전

FLOW-3D 용어 사전 / 용어 설명

FLOW-3D 용어 사전 테이블
FLOW-3D 용어 사전 테이블

FLOW-3D 용어 사전 / 용어 설명

Drift Flux

드리프트 모델은 밀도가 서로 다른 두 혼합 유체 구성 요소의 상대적 흐름을 설명합니다. 구성 요소는 상이 다를 수도 있고, 상이 같지만(불가침) 유체가 다를 수도 있습니다. 분산된 위상 입자 크기가 클 경우 드리프트 모델의 적용성에 대한 제한이 존재할 수 있습니다. 이러한 제한은 일반적으로 메쉬 셀 크기의 10% 미만으로 분산된 위상 입자 크기를 유지함으로써 방지할 수 있습니다.

배플

얇은 형상 조각을 나타내는데 사용되는 2 차원 개체입니다. 이들은 전처리기에 의해 셀면으로 이동되고 유체의 흐름을 부분적으로 또는 완전히 차단하는 역할을 합니다. 배플은 지정된 열 전달 계수를 가질 수 있으며 배플을 통과하는 양(플럭스 표면)을 측정하는 데 사용할 수 있습니다.

Two-dimensional objects that are used to represent thin pieces of geometry. They are moved by the preprocessor to cell faces and act to partially, or completely block the flow of fluid. Baffles can have heat transfer coefficients specified and can be used to measure quantities that pass through them (a flux surface).

경계 조건

도메인의 범위에서 솔루션을 정의합니다. 경계 위치에서 흐름의 실제 상태를 나타내는 경계 조건을 선택하는 것이 중요합니다.

Defines the solution at the extents of the domain. It is important to choose boundary conditions that represent the true condition of the flow at the boundary location.

CFD

CFD (Computational Fluid Dynamics)는 수치 솔루션을 통해 컴퓨터의 유체 흐름을 시뮬레이션 하는 유체 역학의 한 분야입니다.

Computational Fluid Dynamics (CFD), the branch of fluid mechanics dedicated to simulating the flow of fluid on a computer via numerical solutions.

Complements

Complements를 정의합니다. 예를 들어, 솔리드 구의 complements는 솔리드 재료로 둘러싸인 구형 구멍입니다.

The inverse of a shape defines the complement. For example, the complement of a solid sphere is a spherical hole surrounded by solid material.

Client

클라이언트 컴퓨터는 자신이 FLOW-3D를 실행하고 있지만, FLOW-3D 소프트웨어 라이선스는 다른 컴퓨터 (서버 컴퓨터)에서 획득하는 컴퓨터를 의미합니다.

A client machine is a computer that runs FLOW-3D  but acquires the software license from a different machine (the server machine)

Components

Components는 공간의 개체를 정의하며 하위 구성 요소로 구성됩니다. 구성 요소는 열 전도율, 비열 및 표면 거칠기와 같은 재료 특성을 가질 수 있습니다.

Components define objects in space and are comprised of subcomponents. A component can have material properties such as thermal conductivity, specific heat and surface roughness.

Custom result

시뮬레이션 중 또는 완료 후 사용자가 생성한 데이터를 그래픽으로 표시합니다. 생성하려면 사용자가 flsgrf결과 파일을 연 다음 플로팅 매개 변수(예 : 플로팅 할 도메인 부분, 플로팅 할 수량 등)를 선택해야 합니다.

Graphical displays of data generated by the user during the simulation or after it has completed. To generate, the user must open an flsgrf results file and then select the plotting parameter (e.g., portion of domain to plot, quantity to plot, etc.).

Domain

지배 방정식을 풀 영역입니다. 이것은 메쉬의 범위에 의해 정의됩니다.

The region in which the governing equations are to be solved. This is defined by the extents of the mesh.

Diagnostics

전 처리기 및 솔버의 진행 상황과 오류 및 경고에 대한 정보가 포함된 파일 세트입니다.

A suite of files that contain information on the progress of the preprocessor and solver as well as errors and warnings.

EPSI

압력/연속 반복이 어느 지점에서 수렴되는지를 결정하는데 사용된 수렴 기준입니다. 기본 숫자 설정을 사용하면 이 값은 FLOW-3D에 의해 자동으로 계산되며 시간 단계가 증가함에 따라 작아집니다.

The convergence criterion that was used to determine at what point the pressure/continuity iterations have converged. With the default numerical settings, this value is automatically computed by FLOW-3D  and becomes smaller as the time step increases.

Existing result

prpplt.* 또는 flsplt.* 파일은 전처리 종료 솔버 실행 종료시 또는 자동으로 생성되는 플롯 파일입니다.

A plot file that is automatically created, either at the end of preprocessing or the end of the solver run- prpplt.* or flsplt.*.

F3D_HOME

FLOW-3D 프로그램 파일이 있는 디렉토리를 정의하는 환경 변수.

Environment variable that defines the directory where the FLOW-3D  program files are located.

Floating license

FLOW-3D는 서버 시스템에 라이센스를 액세스하는 각 클라이언트 컴퓨터와 컴퓨터 네트워크에서 실행합니다. 허용하는 라이센스 최대 동시 시뮬레이션 수는 구매한 솔버 토큰 수에 의해 제한됩니다.

A license that allows FLOW-3D  to be run on a network of computers with each client machine accessing the license on a server machine. The maximum number of concurrent simulations is limited by the number of solver tokens purchased.

Flsgrf file

솔버가 생성한 결과 파일. 이 파일은 사전에 정의된 시간 간격으로 생성된 정보를 포함하며 그래픽 디스플레이를 생성하는 데 사용됩니다. 사용자 정의 플로팅 중에 포스트 프로세서에서 사용합니다.

Results file produced by the solver. This file contains information produced at predefined time intervals and is used to produce graphical displays. Used by the postprocessor during custom plotting.

Flsplt file

솔버가 자동으로 생성한 플롯 파일입니다. 이 파일에는 시뮬레이션의 히스토리 데이터, 메시 등에 대한 기본 정보와의 $GRAFIC 이름 목록에 사전 정의된 그래픽 요청이 포함되어 prepin.* 파일 안에 있습니다.

Plot file produced automatically by the solver. This file contains basic information on history data, mesh, etc. from the simulation as well as any pre-defined graphics requests in the $GRAFIC namelist in prepin.*.

Fluid #1 surface area

선택한 길이 단위의 자유 표면 영역을 제곱 됩니다. 인터페이스가 예리한 문제에만 해당됩니다.

The free-surface area in the chosen length units squared. This is only relevant for problems with a sharp interface.

Fluid thermal energy

영역에 존재하는 모든 유체에 포함된 총 열 에너지 (에너지 전송이 켜져 있는 시뮬레이션에만 해당).

The total thermal energy contained by all the fluid present in the domain (relevant only for simulations with energy transport turned on).

Free surface

유체와 유체 사이의 인터페이스. FLOW-3D에서 이 인터페이스는 전단이 없는 것으로 가정되며, 이는 빈 공간에 있는 가스가 유체에 무시할 수 있는 트랙션을 발휘함을 의미한다.

The interface between fluid and void. In FLOW-3D , this interface is assumed to be shear-free, meaning that any gas in the void space exerted negligible traction on the fluid.

GUI

” Graphical User Interface”.  GUI는 사용자가 FLOW-3D를 제어할 수 있는 그래픽 패널, 대화 상자 및 창을 제공합니다.

“Graphical User Interface”. The GUI presents the graphical panels, dialog boxes and windows that allow the user to control FLOW-3D .

Iteration count

각 시간 단계에서 필요한 압력/연속 반복 횟수입니다. 압력/연속성 반복은 유체 볼륨이 유지되도록 하고 유체 전체에서 올바른 압력을 계산하는 데 필요합니다.

The number of pressure/continuity iterations required at each time step. The pressure/continuity iterations are necessary to ensure that the fluid volume is maintained and to compute the correct pressure throughout the fluid.

License file

사용자가 FLOW-3D 를 실행할 수 있도록 암호화된 정보가 포함된 Flow Science에서 제공하는 전자 파일 입니다.

Electronic file provided by Flow Science that contains encrypted information enabling the user to run FLOW-3D .

License server

플로팅 라이센스 시스템의 작동을 활성화하기 위해 FLEXlm 라이센스 소프트웨어가 설치된 시스템. FLOW-3D는 License Server에 설치할 필요가 없습니다.

Computer on which the FLEXlm licensing software is installed to enable the operation of a floating license system. FLOW-3D  does not need to be installed on the license server.

Licensing

FLOW-3D 실행을 제어하는 ​​FLEXlm 소프트웨어.

FLEXlm software that controls the running of FLOW-3D .

Max. residual

압력/연속성 반복의 최종 반복에서 연속성 방정식의 실제 발산. 이 값은 메시지가 나타나지 않는 한 일반적으로 epsi보다 작습니다 .

The actual divergence of the continuity equation on the final iteration of the pressure/continuity iterations. This value is usually smaller than epsi unless the message, pressure iteration did not converge in xxxx iterations appears.

Mean kinetic energy

모든 계산 셀의 운동 에너지의 합을 도메인에 존재하는 총 유체 질량으로 나눈 값입니다. 이 양이 시간이 지남에 따라 변하지 않으면 정상 상태에 도달했음을 나타내는 좋은 지표입니다.

The sum of kinetic energy of all the computational cells, divided by the total mass of fluid present in the domain. When this quantity ceases to change over time, it is a good indicator that steady-state has been reached.

Node-locked license

특정 컴퓨터에 고정된 라이센스. 노드 잠금 라이센스는 네트워크를 통해 액세스 할 수 없으므로 일반적으로 모든 작업을 한 컴퓨터에서 수행해야하는 경우에만 사용됩니다.

A license that is locked to a particular computer. A node-locked license cannot be accessed across a network, and so is typically only used when all work is to be done on one computer.

Non-inertial reference frame

가속화되는 참조 프레임. 비 관성 참조 프레임은 움직이는 컨테이너를 모방하는 데 사용할 수 있습니다.

A frame of reference that is accelerating. A non-inertial reference frame can be used to mimic a moving container.

Pltfsi

1D 및 2D 플롯을 생성하는 FLOW-3D에 포함된 그래픽 디스플레이 프로그램.

Graphics display program included with FLOW-3D  that produces 1D and 2D plots.

Postprocessor

FLOW-3D 내의 Postprocessor 프로그램은 FLOW-3D 또는 타사 시각화 프로그램에서 읽을 수 있는 데이터 파일을 생성하거나 타사 소프트웨어 프로그램에서 읽을 텍스트 데이터를 생성하는 솔버 출력 데이터를 처리하는 프로그램입니다.

The program within FLOW-3D  that processes the solver output data to produce data files that can be read by FLOW-3D ’s or third-party’s visualization programs, or produce text data to be read by third party software programs.

Prepin file

FLOW-3D 시뮬레이션을 실행하는데 필요한 모든 정보가 포함된 텍스트 파일 입니다. GUI를 사용하거나 텍스트 편집기를 사용하여 수동으로 작성할 수 있습니다.

Text file that contains all of the information necessary to create a FLOW-3D  simulation. It can be created using the GUI or manually with a text editor.

Preprocessor

솔버의 실행을 준비하기 위해 입력 파일을 기반으로 메쉬 및 초기 조건을 생성하는 FLOW-3D 내의 프로그램 입니다.

The program within FLOW-3D  that generates the mesh and initial conditions based on the input file in preparation for the running of the solver.

Prpgrf file

전처리기에 의해 생성된 결과 파일로 전 처리기의 정보를 포함하며 후 처리기에서 사용자 플롯을 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 이 파일은 미리보기 버튼을 선택하거나 시뮬레이션에서 사전 프로세서(runpre 사용)를 실행하는 경우에만 실행됩니다.

Results file produced by the preprocessor. Contains information from the preprocessor and can be used by the postprocessor to create custom plots. This file is produced only when the Preview button is selected or if only the pre-processor is run on the simulation (using runpre).

Prpplt file

전처리기에 의해 자동으로 생성된 파일을 플롯 합니다. 메시, 구성 요소, 초기 조건 및 재료 특성에 대한 정보가 포함되어 있습니다.

Plot file produced automatically by the preprocessor. Contains information on meshing, components, initial conditions and material properties.

Restart simulation

이전 시뮬레이션에서 계속되는 시뮬레이션입니다. 이전 시뮬레이션의 결과는 다시 시작 시뮬레이션을 위한 초기 조건 및 (선택적으로) 경계 조건을 생성하는 데 사용됩니다.

A simulation which continues from a previous simulation. The results from the previous simulation are used to generate the initial conditions and (optionally) boundary conditions for the restart simulation.

Server

라이센스 서버를 호스팅하는 시스템

The machine that hosts the license server.

Stability limit

각 시간 단계에서 사용할 수 있는 최대 시간 단계. 더 큰 시간 단계는 수치적 불안정성과 비물리적 결과로 이어질 것이다.

The maximum time step that can be used during each time step. A larger time step will lead to numerical instabilities and nonphysical results.

STL (Stereolithography) File

.STL 파일 형식은 일련의 삼각형이 있는 솔리드 모델의 표면에 근접한 표준 데이터 전송 형식이다. 삼각형은 가장자리에서 결합해야 하며 일관된 방향을 가리키는 정규식이 있어야 한다.

The .STL file format is a standard data transmission format that approximates the surfaces of a solid model with a series of triangles. The triangles must join at the edges and must have normals that point in a consistent direction.

Solid fraction

응고된 영역의 유체 분율 (응고 모델이 켜져 있는 시뮬레이션에만 해당).

The fraction of fluid in the domain that has become solidified (relevant only for simulations where the solidification model has been turned on).

Solver

입력 파일에 정의된 흐름 문제를 시뮬레이션하는 방정식을 계산하는 FLOW-3D 내의 솔버 프로그램 입니다.

The program within FLOW-3D  that solves the system of equations that simulate the flow problem defined in the input file.

STL Viewer

스테레오리소그래피(STL) 파일을 표시하는 특수 유틸리티입니다. STL 파일은 CAD 소프트웨어로 제작되며 3 차원 객체의 표면을 형성하는 많은 삼각형으로 구성됩니다. 의 STL 뷰어 FLOW-3D는 메인 메뉴에서 유틸리티/STL 뷰어를 클릭하여 GUI를 통해 액세스 할 수 있습니다. 그러면 뷰어가 별도의 창에서 열립니다. 메쉬 및 형상 탭에서 STL 파일을 열고 볼 수도 있습니다.

A special utility that displays stereolithography (STL) files. STL files are produced by CAD software and are composed of many triangles that form the surface of a three-dimensional object. The STL Viewer in FLOW-3D  is accessible via the GUI by clicking Utilities/STL Viewer in the main menu. This causes the viewer to open in a separate window. STL files can also be opened and viewed in the Meshing and Geometry tab.

Subcomponents

하위 구성 요소는 구성 요소라고하는 더 큰 모양을 형성하기 위해 결합할 수 있는 기하학적 모양입니다. 하위 구성 요소는 재료를 추가하거나 (고체로) 다른 하위 구성 요소에서 재료를 제거하거나 (구멍으로) 또는 모양 외부에 재료를 추가하도록 정의할 수 있습니다.

Subcomponents are geometric shapes that can be combined to form larger shapes, called components. A subcomponent can be defined to add material (as solids), remove material from other subcomponents (as holes), or add material outside of the shape (as a complement).

Time-step size

계산에 사용된 실제 시간 단계. 이 값은 안정성 한계와 같거나 작을 수 있습니다.

The actual time step used in the computation. This value can be equal to or less than the stability limit.

Units

Units are based upon the values set for the physical properties. Items such as mesh block extents and cell lengths automatically conform to the units used for setting these physical properties.

단위는 물리적 특성에 설정된 값을 기반으로 합니다. 메쉬 블록 범위 및 셀 길이와 같은 항목은 이러한 물리적 속성을 설정하는 데 사용되는 단위를 자동으로 따릅니다.

Volume error (%)

주어진 시간에 도메인에 존재하는 총 유체의 백분율로 설명되지 않은 유체 부피의 백분율을 의미합니다. 따라서 단순히 총 부피가 작기 때문에 유체가 시스템 밖으로 배출되는 시뮬레이션에서 큰 비율의 부피 오류가 발생할 수 있습니다.

The percentage of fluid volume not accounted for as a percentage of the total fluid present in the domain at a given time. Therefore, a large percentage volume error can occur for simulations where fluid is draining out of the system simply because the total volume present is small.

Volume of fluid #1

선택한 길이 단위로 입방체에 존재하는 유체 #1의 총 부피입니다. 2 유체 문제의 경우, 유체 #2의 부피는 항상 도메인 부피에서 유체 #1의 부피를 뺀 값입니다.

The total volume of fluid #1 present in the system, in the chosen length units cubed. For two-fluid problems, the volume of fluid #2 is always the domain volume minus the volume of fluid #1.

Wall shear stress

FLOW-3D 옵션은 벽면 및 객체 인터페이스에서 전단 응력 계산을 켜거나 끌 수 있도록 해줍니다. “no-slip” 인터페이스의 효과를 모델링 하려면 벽면 전단 응력을 켜야 합니다.

The FLOW-3D  option that allows the user to turn on or off the computation of shear stress at wall and object interfaces. Wall shear stress must be turned on to model the effect of “no-slip” interfaces.

Workspace

작업 공간은 시뮬레이션 프로젝트를 위한 파일 컨테이너입니다. 작업 공간은 사용자가 FLOW-3D 뿐만 아니라 하드 드라이브에서도 작업을 구성하는 데 도움이 됩니다.

A workspace is a file container for simulation projects. Workspaces help the user organize their work, not only within FLOW-3D , but also on their hard drive.

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

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Figure 9: Predicted three-dimensional spreading splats for a 90 µm diameter Nylon-11 droplet.

Effect of Substrate Roughness on Splatting Behavior of HVOF Sprayed Polymer Particles: Modeling and Experiments

International Thermal Spray Conference – ITSC-2006
Seattle, Washington, U.S.A., May 2006

M. Ivosevic, V. Gupta, R. A. Cairncross, T. E. Twardowski, R. Knight,
Drexel University, Philadelphia, Pennsylvania, USA
J. A. Baldoni
Duke University, North Carolina, USA

Abstract

거친 표면에 대한 입자 충격 및 변형의 3 차원 모델이 HVOF 스프레이 폴리머 입자에 대해 개발되었습니다. 유체 흐름 및 입자 변형은 FLOW-3D® 소프트웨어를 사용하는 유체 부피 (VoF) 방법으로 예측되었습니다. 스플래팅(splatting) 및 최종 스플랫 모양(splat shapes)의 역학에 대한 거칠기의 영향은 몇 가지 프로토타입 거친 표면을 사용하여 탐색 되었습니다 (예: 단계와 그루브)

또한 실제 그릿 블라스팅(grit blasted)된 강철 표면의 광학 간섭 측정에 의해 생성된 보다 사실적인 거친 표면의 수치 표현도 모델에 통합되었습니다. 예측된 스플랫 모양을 그릿 블라스팅 된 강철 기판에 증착된 나일론 11 스플랫의 SEM 이미지와 비교했습니다. 거친 기판은 부드러운 기판의 스플래팅 시뮬레이션에서 거의 관찰되지 않는 손가락 및 기타 비대칭 3 차원 불안정성을 생성했습니다.

Introduction

기판 거칠기가 용사 코팅의 접착력과 접착력을 향상 시킨다는 사실은 잘 알려져 있으며 일반적으로 받아 들여지고 있습니다 [1]. 스프레이하기 전에 기판 표면은 일반적으로 알루미나 또는 SiC와 같은 50 – 300 µm 각 세라믹 입자로 그릿 블라스팅으로 거칠게 처리됩니다.

기판 표면에 증착된 초기 스플랫의 형태는 코팅 / 기판 인터페이스의 무결성과 결과 코팅의 접착 강도에 중요한 역할을합니다. 단단하고 불규칙한 표면에 대한 열 스프레이 액적의 충격 및 변형은 액적 표면의 복잡한 대규모 3 차원 변형이 특징입니다.

충돌하는 물방울의 “스플래싱”이 발생하는 경우, 운지법 또는 위성 입자 생성 및 분리 중 새로운 표면 생성은 일반적으로 축 대칭이 아니므로 사실적인 splat 예측을 위해 3 차원 모델이 필요합니다. 이것은 정확한 3 차원 스플래팅 모델의 개발에 많은 수치적 도전을 야기합니다.

Fauchais et al. [2]는 스플랫 형성 과정과 관련하여 발표 된 논문의 대부분 (~ 98 %)이 매끄러운 표면에 대한 정상적인 액적 충격을 설명한다고보고했습니다. 게시된 작업의 2 % 미만은 매끄러운 표면에 대한 비정상적인 입자 영향과 관련이 있으며 ~ 0.1 %만이 거친 기판과 관련됩니다.

여러 저자 [3, 4]는 2 차원 모델을 사용하여 비평면 표면과 물방울의 상호 작용을 연구했거나 평행 그루브가 있는 표면에 대한 3 차원 충격 [5]을 연구했습니다. 그러나 이 접근법의 주요 단점은 거친 표면에 스플래팅의 비축 대칭 측면을 연구합니다.

최근 Raessi et al. [6] 이전에 개발된 VoF 모델 [7]을 확장하여 평평한 기판에 액적 스플래팅을 프로토 타입 거친 표면과 액적 상호 작용으로 확장했습니다. 표면 거칠기는 규칙적으로 정렬 된 정사각형 블록으로 근사화 되었습니다. Feng et al. [8]은 평평한 표면의 마찰 조건에 의해 표면 거칠기가 근사된 3 차원 Lagrangian 유한 요소 모델을 사용했습니다.

이 접근 방식은 소규모 점성 및 축 대칭 자유 표면 흐름과 관련하여 매우 정확할 수 있지만 fingering 생성 또는 satellites 생성 및 breakups 중 새로운 표면 생성과 관련된 물방울이 튀기는 경계 맞춤 기술에 적합하지 않습니다.

또한, 열 분무에 사용되는 그릿 블라스팅 표면의 평균 표면 거칠기 (Ra)는 일반적으로 50μm의 평균 액적 크기에 비해 ~ 5 ~ 30 % (~ 2 ~ 15μm)입니다. 평평한 표면에 간단한 마찰 흐름.

본 연구의 목표는 임의의 거친 기질에 영향을 미치는 HVOF 분무 중합체 입자의 모델을 개발하는 것이다. 매끄럽지 않은 표면에 대한 입자 분할 모델은 표면의 기하학적 불규칙성이 분할 거동과 최종 분할 형태에 어떻게 영향을 미치는지 더 잘 이해할 수 있게 해줄 것입니다.

HVOF 제트에서 미크론 크기의 공급 원료 입자로의 강제 대류는 높은 대류 열 전달 계수 (h ~ 5000 – 17,000 W / (m2 K))를 특징으로 합니다. 이로 인해 입자 표면 온도가 급격히 증가하지만 폴리머 입자의 높은 내부 열 저항 (높은 Bi 수)은 입자 내부가 동일한 속도로 가열되는 것을 방지합니다. 결과적으로 더 큰 (예 : 90 µm 직경) 나일론 11 입자는 기판에 충격을 주기 전에 코어와 표면 사이에 급격한 온도 구배를 나타냅니다 (그림 1) [9, 10, 11].

Figure 1: Temperature of a 90 µm diameter Nylon 11 particle with respect to normalized particle radius (r/R) [10].
Figure 1: Temperature of a 90 µm diameter Nylon 11 particle with respect to normalized particle radius (r/R) [10].
Figure 2: (a) Velocity field within a spreading 90 µm diameter particle; (Left): velocity magnitude, (Right): velocity vectors, (b) example Nylon 11 splat deposited via swipe test onto a room temperature glass slide.
Figure 2: (a) Velocity field within a spreading 90 µm diameter particle; (Left): velocity magnitude, (Right): velocity vectors, (b) example Nylon 11 splat deposited via swipe test onto a room temperature glass slide.

또한 가파른 내부 온도 구배를 가진 HVOF 스프레이 폴리머 입자가 얇은 디스크 중앙에 크고 거의 반구형 인 코어가있는 특징적인 “튀김 달걀”모양으로 퍼졌다고 보고되었습니다 [10]. 이 모양은 저온, 고점도 코어와 고온, 저점도 표면의 유동 특성 간에 큰 방사형 차이가 있음을 나타냅니다.

변형된 입자의 예측 된 모양 (그림 2a)은 유리 슬라이드에 증착된 실험적으로 관찰 된 스플랫과 좋은 질적 일치를 나타 냈습니다 (그림 2b). 액적의 오른쪽에 표시된 속도 장 벡터 (그림 2a)는 저점도 “피부”가 고점도 코어 주위를 흐르면서 특징적인 “튀김 달걀” splat 모양이 형성되었음을 나타냅니다.

이 작업에서 보고된 실험 중에 사용된 HVOF 스프레이 매개 변수는 나일론 11을 증착하는데 사용할 수 있는 일반적인 HVOF 스프레이 매개 변수를 나타냅니다. 그러나 실험 기준 매개 변수를 중심으로 개발된 수치 모델은 개별 스플랫의 흐름 거동을 더 잘 이해하는 데 사용할 수 있습니다. 증착 효율 향상을 위한 공정 최적화를 지원합니다.

Figure 3: Boundary conditions, initial conditions and crosssection of a typical mesh used in Flow-3D
Figure 3: Boundary conditions, initial conditions and crosssection of a typical mesh used in Flow-3D
Figure 5: Cross section of four steel substrates: (a) polished with ~1 Pm alumina suspension, (b) grit blasted with #120 grit, (c) grit blasted with #50 grit, (d) grit blasted with #12 grit. Top image shows optical interferometry scan of # 120 grit blasted surface.
Figure 5: Cross section of four steel substrates: (a) polished with ~1 Pm alumina suspension, (b) grit blasted with #120 grit, (c) grit blasted with #50 grit, (d) grit blasted with #12 grit. Top image shows optical interferometry scan of # 120 grit blasted surface.
Figure 6: Nylon-11 splats deposited during a single run over steel substrates with roughnesses as per Figure 5.
Figure 6: Nylon-11 splats deposited during a single run over steel substrates with roughnesses as per Figure 5.
Figure 7: Nylon-11 splat on a grit blasted steel substrate, (a) close up of a peripheral splat finger.
Figure 7: Nylon-11 splat on a grit blasted steel substrate, (a) close up of a peripheral splat finger.
Figure 8: Cross-sections of predicted three-dimensional spreading splats for a 90 µm diameter Nylon-11 particle on four different surface roughnesses (dimensionless time t* = t/(D/v o (p))).
Figure 8: Cross-sections of predicted three-dimensional spreading splats for a 90 µm diameter Nylon-11 particle on four different surface roughnesses (dimensionless time t* = t/(D/v o (p))).
Figure 9: Predicted three-dimensional spreading splats for a 90 µm diameter Nylon-11 droplet.
Figure 9: Predicted three-dimensional spreading splats for a 90 µm diameter Nylon-11 droplet.

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Figure 20. Top: image of electrospray, bottom: cone-jet profile using the CF emitter. Distance between the carbon fiber tip and the counter electrode is 4.0 mm, potential difference is 3500 V, flow rate is 300 nL min−1 .

Modeling and characterization of a carbon fiber emitter for electrospray ionization

A K Sen1, J Darabi1, D R Knapp2 and J Liu2
1 MEMS and Microsystems Laboratory, Department of Mechanical Engineering,
University of South Carolina, 300 Main Street, Columbia, SC 29208, USA
2 Department of Pharmacology, Medical University of South Carolina, 173 Ashley Avenue,
Charleston, SC 29425, USA
E-mail: darabi@engr.sc.edu

뾰족한 탄소 섬유(CF)를 사용하는 새로운 마이크로 스케일 이미터는 질량 분석 (MS) 분석에서 전기 분무에 사용할 수 있습니다. 탄소 섬유는 360 µm OD 및 75 µm ID의 용융 실리카 모세관과 동축에 위치하며 날카로운 팁은 튜브 말단에서 30 µm 연장됩니다.

Abstract

전기 분무 이온화 (ESI) 프로세스는 전기 유체 역학을 해결하기 위한 Taylor–Melcher 누설 유전체 유체 모델 및 액체-가스 인터페이스 추적을 위한 유체 부피 (VOF) 접근 방식을 기반으로 하는 전산 유체 역학 (CFD) 코드를 사용하여 시뮬레이션 됩니다. CFD 코드는 먼저 기존 지오메트리에 대해 검증한 다음 CF 이미터 기반 ESI 모델을 시뮬레이션하는데 사용됩니다.

시뮬레이션된 전류 흐름 및 전류 전압 결과는 CF 이미터의 실험 결과와 잘 일치합니다. 이미터 형상, 전위차, 유속 및 액체의 물리적 특성이 CF 이미터의 전기 분무 거동에 미치는 영향을 철저히 조사합니다.

스프레이 전류와 제트 직경은 액체의 유속, 전위차 및 물리적 특성과 상관 관계가 있으며 상관 결과는 문헌에 보고된 결과와 정량적으로 비교됩니다. (이 기사의 일부 그림은 전자 버전에서만 색상입니다)

Introduction

1980 년대 후반부터 매트릭스 보조 레이저 탈착 이온화 (MALDI)와 전기 분무 이온화 (ESI)의 두 가지 이온화 기술을 구현하여 감도, 속도 및 구조 정보 수준 측면에서 MS 분석이 엄청나게 성장했습니다. 1980 년대 초까지 전자 충격 (EI) 또는 화학 이온화 (CI) 방법은 가스 크로마토 그래피에 적합한 작은 생체 분자를 이온화 하는 데 사용되었습니다.

그러나 크고 열에 민감한 비 휘발성 샘플은 적절한 사전 처리 없이 EI 또는 CI-MS 기술로 분석 할 수 없습니다 [1]. ESI 기술을 사용하면 액체상에서 직접 이러한 큰 분자를 분석 할 수 있습니다 [2]. Zeleny [3, 4]는 출구에 높은 전위를 적용하여 모세관에서 액체 용액을 분사 할 수 있음을 보여주었습니다.

Dole [5, 6] 및 Fenn [7]의 선구적인 연구는 ESI를 고분자 및 생체 분자와 같은 대형 화합물의 이온화 방법으로 표시했습니다. 이에 이어이 기술에 의한 기상 이온 발생에 관련된 과정과 메커니즘이 널리 조사되고 있습니다.

ESI 방법에서 기체 이온화 된 분자는 강한 전계가 있는 상태에서 미세한 물방울을 생성하여 액체 용액에서 생성됩니다. ESI 프로세스의 이러한 능력은 단백질 및 기타 생체 분자 연구에 자연적으로 적용됨을 발견했습니다. ESI 방법과 관련된 다양한 프로세스가 그림 1에 나와 있습니다.

Figure 1. Schematic of an ESI process.
Figure 1. Schematic of an ESI process.

ESI 전위는 일반적으로 전도성 물질로 코팅 된 이미 터 튜브를 통해 외부에서 샘플 액체에 적용되지만 액체 샘플 내부에 적용될 수도 있습니다. Herring과 Qin [8]은 이미 터 팁에 삽입된 팔라듐 와이어를 통해 전기 분무 전위가 적용되는 모세관 전기 영동 (CE)을위한 ESI 인터페이스를 보여주었습니다.

Chiou의 설계 [9]에서는 작은 PDMS 칩에 있는 샘플 저장소, 마이크로 채널 및 실리카 모세관 노즐과 통합 된 내장 전극을 통해 전기 분무를 위한 고전압이 적용되었습니다.

Cao and Moini [10]는 ESI 전압이 모세관 내부에 위치한 전극을 통해인가되고 전기적 접촉이 출구 근처 모세관 벽의 작은 구멍을 통해 유지되는 전기 분무 방출기를 설계했습니다. 작은 모세관 직경 (~ 10 µm)을 가진 이미 터를 사용하여 낮은 전압에서 전기 분무가 가능하지만, 더 작은 구멍은 과도한 배압으로 인해 쉽게 막힐 수 있습니다.

직경이 더 큰 (> 50µm) 이미 터를 처리하는 것이 더 쉽습니다. 그러나 그들은 더 작은 직경의 이미 터만큼 효율적이지 않습니다 [11]. 일반적으로 ESI 전압을 적용하기 위해 유리 또는 용융 실리카와 같은 절연 재료로 제작 된 저 유량 이미 터의 외주에 전도성 코팅이 적용됩니다.

용융 실리카 모세관의 끝 부분에있는 스퍼터 코팅 된 귀금속 층은 내구성에 빠르게 영향을 미치는 것으로 관찰되었습니다. 코팅의 빠른 열화는 방전, 전기 화학적 반응 및 층과 용융 실리카 표면 사이의 불량한 기계적 결합으로 인해 발생할 수 있습니다.

이러한 에미 터의 수명은 스퍼터 코팅 후에 금을 전기 도금하거나 [12] 스퍼터 코팅 된 금 위에 SiOx를 코팅하여 증가시킬 수 있습니다 [13]. 크롬 또는 니켈 합금의 접착층 위에 금으로 코팅 된 이미 터는 우수한 결합력을 제공 할 수 있으며 음극으로 작동 할 때 내구성이 있습니다.

그러나 양극으로 작동하는 동안 접착층은 금 막을 통해 화학적으로 용해됩니다. 이미 터의 안정성과 내구성을 향상시키기 위해 대체 전도성 코팅이 평가되었습니다.

안정적인 ESI 작동을 위해 콜로이드 흑연 코팅 이미 터가 사용되었으며 수명이 길었습니다 [14]. 폴리아닐린 (PANI) 코팅 이미 터는 두꺼운 코팅으로 인해 높은 내구성을 보여주고 방전에 강합니다. PANIcoated와 gold-coated nanospray emitter의 electrospray ionization 거동을 비교 한 결과 PANIcoated emitter는 goldcoated emitter와 비슷한 향상된 감도를 제공합니다 [15].

그라파이트-폴리이 미드 혼합물은 또한 무 접착 전기 분무 방출기의 경우 전도성 코팅으로 사용되었습니다. 전도성 코팅의 안정성은 산화 스트레스 동안 좋은 성능을 나타내는 전기 화학적 방법에 의해 조사되었습니다 [16].

탄소 코팅 이미 터의 기능은 마이크로 스프레이 및 시스리스 CE 및 ESI 응용 분야에서 입증되었습니다. 이 이미 터는 견고하지는 않지만 방수가 되지 않는 CE 또는 ESI 애플리케이션에 충분히 내구성이있었습니다 [17].

우리는 막힘 문제를 제거하고 시료 액체와 금층 사이의 접촉 문제를 피할 수있는 뾰족한 탄소 섬유 기반의 새로운 ESI 방출기를 도입하여 ESI 시스템의 적용 성, 신뢰성 및 내구성을 향상 시켰습니다 [18]. 이 작업에서 탄소 섬유 기반 ESI 이미 터는 전산 유체 역학 (CFD) 소프트웨어 패키지 FLOW-3D [19]를 사용하여 시뮬레이션됩니다.

실험은 새로운 CF 이미 터를 사용하여 수행됩니다. 모델 예측은 실험 결과와 비교됩니다. 새로운 이미 터의 ESI 성능은 이미 터의 기하학적 구조, 유속, 액체의 물리적 특성과 같은 다양한 매개 변수에 대한 반응을 연구하여 평가됩니다.

스프레이 전류 및 제트 직경은 유량 및 액체의 특성과 상관 관계가 있으며 상관 결과는 문헌에보고 된 결과와 정량적으로 비교됩니다. 다음 섹션에서 ESI 공정을 지배하는 전기 유체 역학 이론은 Taylor–Melcher 누설 유전체 모델 [20]을 참조하여 설명됩니다.

그런 다음 Hartman 등이 사용하는 ESI 구성을 고려하여 CFD 코드의 유효성을 확인합니다 [21]. 또한 CF 기반 ESI 모델에 대한 시뮬레이션 및 실험 결과가 제시되고 논의됩니다. 마지막으로 모수 연구 결과와 상관 관계를 제시하고 논의합니다.

Figure 2. Forces in the liquid cone.
Figure 2. Forces in the liquid cone.
Figure 3. Schematic of the ESI model studied by Hartman et al [21].
Figure 3. Schematic of the ESI model studied by Hartman et al [21].
Figure 6. Cone-Jet profile and the electric potential contours at 19 kV; cone length is 4.3 mm.
Figure 6. Cone-Jet profile and the electric potential contours at 19 kV; cone length is 4.3 mm.
Figure 7. A photograph of the experimental cone shape; cone length is 4.2 ± 0.2 mm [21].
Figure 7. A photograph of the experimental cone shape; cone length is 4.2 ± 0.2 mm [21].
Figure 15. Electric field contours at various time steps
Figure 15. Electric field contours at various time steps
Figure 20. Top: image of electrospray, bottom: cone-jet profile using the CF emitter. Distance between the carbon fiber tip and the counter electrode is 4.0 mm, potential difference is 3500 V, flow rate is 300 nL min−1 .
Figure 20. Top: image of electrospray, bottom: cone-jet profile using the CF emitter. Distance between the carbon fiber tip and the counter electrode is 4.0 mm, potential difference is 3500 V, flow rate is 300 nL min−1 .
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Figure 1.2: Left panel: 3D CAD drawing of a printhead prototype showing (a) the melting unit, (b) the filter units, (c) the reservoir, (d) the static pressure hose, (e) the central part, and (f) the electronic driving supply. Image retrieved from [8]. Right panel: A schematic showing a single nozzle uint in the central part (e) of the printhead shown in the left panel.

Lattice Boltzmann method for contact line dynamics

접촉선 역학을 위한 Lattice Boltzmann 방법

ter verkrijging van de graad van doctor aan de
Technische Universiteit Eindhoven, op gezag van de
rector magnificus prof.dr.ir. C.J. van Duijn, voor een
commissie aangewezen door het College voor
Promoties, in het openbaar te verdedigen
op woensdag 7 mei 2014 om 16:00 uur

Introduction

움직이는 접촉선은 본질적으로 어디에나 존재하며, 표면에 미끄러지는 물방울은 우리가 일상에서 만나는 일반적인 예입니다. 유체 역학의 접촉선은 일반적으로 액체, 고체 및 주변 공기/증기 사이의 공통 경계라고합니다.

최근 미세 유체 공학의 발전으로 인해 접촉 라인의 역학을 제어하는 힘과 흐름 조건에 대한 근본적인 이해와 기술에 대한 많은 요구가 제기되었습니다. 이 논문은 접촉선의 물리학, 분석 및 수치 모델링 및 고무적인 산업 기하학과 관련된 측면을 포함합니다.

동기를 부여하는 산업 응용 분야는 이머전 리소그래피 (ASML)와 잉크젯 노즐 (Océ)의 프린트 헤드입니다. 이 두 가지 문제는 몇 가지 특징적인 길이 및 시간 척도, 고도로 구부러진 유체 인터페이스, 다상 흐름 및 복잡한 경계 조건을 포함하므로 분석 및 수치 연구가 어렵습니다.

포토 리소그래피는 서브 마이크론 정확도로 마스크에서 실리콘 웨이퍼로 패턴을 전송할 수 있는 복잡한 절차입니다 [1]. 포토 리소그래피 공정의 핵심 단계 중 하나는 고해상도 광학 시스템을 사용하여 실리콘 웨이퍼에 코팅 된 포토 레지스트를 DUV (심 자외선) 빛으로 노출시키는 것입니다. 광학 시스템을 사용하여 웨이퍼에 마스킹 할 수 있는 가장 작은 특징 또는 임계 치수 CD는 Rayleigh 기준으로 결정됩니다.

여기서 NA는 광학 시스템의 개구 수를 나타내고, λ는 사용 된 빛의 파장이고 k는 공정 종속 상수입니다. 광학 분야에서 광학 시스템의 개구 수 NA = n sin α는 시스템이 빛을 받아들이거나 방출 할 수 있는 각도 범위를 특성화하는 무차원 숫자입니다.

여기서 α는 렌즈의 수용 각도입니다 (0 < α <π / 2) 및 n은 렌즈와 포토 레지스트 사이의 매질의 굴절률입니다. CD의 가치가 감소하면 전자 장치가 더 작고 빨라집니다. 식에 의해 주어진 레일리 기준에 따르면. (1.1), 더 작은 CD 값은 k 또는 λ를 줄이거 나 NA를 늘림으로써 얻을 수 있습니다. 현재 KrF 및 ArF 엑시머 레이저의 경우 빛의 파장은 각각 최대 280nm 및 193nm까지 감소 될 수 있습니다 [1]. k는 분해능 향상 기술을 사용하여 0.4까지 감소 된 공정 의존 상수입니다 [2 ]. 개구 수는 sin α 또는 n을 증가시켜 증가시킬 수 있습니다.

sin α에 대한 실제 한계는 0.93으로, 이론적 한계 | sin α |에 매우 가깝습니다. ≤ 1. n을 늘리는 것이 이머전 리소그래피 사용의 기본 아이디어입니다. Immersion lithography는 렌즈와 포토 레지스트 사이의 에어 갭이 물로 대체되는 포토 리소그래피 기법입니다 (그림 1.1 (왼쪽 패널) 참조). 침지 리소그래피에 사용되는 물은 193nm 파장에 대해 1.44의 굴절률을 가진 고도로 정제 된 탈 이온수입니다 [3]. 이 굴절률 값은 분해 가능한 피처 크기의 해상도를 약 30 % 정도 증가시킵니다 [3].

이 방법은 훨씬 더 비싼 리소그래피 기술 [4]로 큰 변화를 가져 오지 않아도 된다는 장점을 가지고 더 작은 피처 크기를 달성하는 저렴한 방법입니다. 물이 웨이퍼의 포토 레지스트와 직접 접촉하기 때문에 이머전 리소그래피 기술은 주로 렌즈와 포토 레지스트의 오염 가능성과 관련된 몇 가지 문제를 야기합니다.

특히 웨이퍼 플레이트가 렌즈에 비해 Up 속도로 움직일 때 액체-공기-고체 접촉 라인도 움직입니다 (그림 1.1 (오른쪽 패널) 참조). 특정 최소 속도를 넘어 서면 전진 및 후퇴 접촉 선 (그림 1.1, 오른쪽 패널 참조)이 불안정 해지고 각각 공기를 동반하거나 액체 필름을 웨이퍼로 끌 수 있습니다 [5].

공기와 액체 필름은 결국 기포 나 액체 방울로 부서져서 리소그래피 공정에 부정적인 영향을 미칩니다. 이 논문에서 우리는 플레이트의 속도, 웨이퍼의 습윤 특성 및 주변 공기의 점도에 따라 전진 및 후퇴하는 접촉 라인의 안정성 연구에 기여했습니다.

1.1.2 Drop-on-demand inkjet printer

최신 잉크젯 인쇄 기술은 CIJ (연속 잉크젯) 및 DOD (주문형 드롭) 잉크젯의 두 가지 주요 유형으로 나눌 수 있습니다. CIJ 프린터에서 미세 노즐에서 나오는 액체 분사는 RP (Rayleigh-Plateau) 불안정성으로 인해 물방울로 분해됩니다. 이 RP 불안정성은 액체의 흐름을 정확하게 제어 할 수있는 음향 변동을 생성하는 압전 결정에 의해 유발되어 일정한 간격으로 물방울로 분해됩니다 [7].

DOD 잉크젯 프린터는 작동 원리에 따라 두 가지 범주로 더 나눌 수 있습니다 [8]. 여기서는 압전 잉크젯 (PIJ) 프린터에만 중점을 둡니다. PIJ 프린터에서 낙하 형성은 압전 소자에 의해 생성 된 압력 파에 의해 발생합니다. PIJ 프린터의 프린트 헤드 개략도가 그림 1.2에 나와 있습니다.

PIJ 프린터는 CIJ 프린터에 비해 상대적으로 느리지 만 인쇄 품질이 훨씬 더 높습니다 [7]. 프린터의 품질은 일반적으로 평방 인치당 도트 수 (dpi)로 측정되며 최신 응용 프로그램에는 더 작은 물방울 (높은 dpi)과 더 나은 정확도가 필요합니다. 방울의 정확도와 크기에 영향을 미치는 여러 요인 중에서 노즐, 노즐 플레이트의 젖음성 및 방울 형성 ​​빈도 fDOD가 중요한 역할을합니다 [8].

좋은 방울 형성을 위해 접촉 라인의 위치는 노즐 내에서 정밀하게 제어되어야 합니다. 이 논문에서는 PIJ 프린터에서 드롭 형성의 일부 측면에만 중점을 둡니다. 우리의 연구는 노즐 습윤성과 DOD 주파수가 방울 형성 ​​과정에 미치는 영향을 연구 할 수 있는 수치 도구의 개발을 목표로 합니다.

Figure 1.2: Left panel: 3D CAD drawing of a printhead prototype showing (a) the melting unit, (b) the filter units, (c) the reservoir, (d) the static pressure hose, (e) the central part, and (f) the electronic driving supply. Image retrieved from [8]. Right panel: A schematic showing a single nozzle uint in the central part (e) of the printhead shown in the left panel.
Figure 1.2: Left panel: 3D CAD drawing of a printhead prototype showing (a) the melting unit, (b) the filter units, (c) the reservoir, (d) the static pressure hose, (e) the central part, and (f) the electronic driving supply. Image retrieved from [8]. Right panel: A schematic showing a single nozzle uint in the central part (e) of the printhead shown in the left panel.
Figure 2.2: The liquid-vapor interface at the microscopic length scale obtained from a molecular dynamics (MD) simulation using Lennard-Jones potential
Figure 2.2: The liquid-vapor interface at the microscopic length scale obtained from a molecular dynamics (MD) simulation using Lennard-Jones potential. The vertical axis is in units of the molecular diameter σ and the stress shown in panel (c) is measured in /σ3 . Here,  is the energy scale corresponding to the intermolecular forces. (a) Snapshot of the liquid-vapor interface in the MD simulation. The red dotted line divides the system in two parts: Left and right. (b) Time-averaged normalized density profile ρ ∗ (z) across the interface. (c) Tangential force per unit area exerted by the left part on the right part of the system. The plot shows the difference between the normal and the tangential components of stress tensor: Π(z) = σ n − σ t . Images reproduced from [16].
Figure 2.3: Left panel: Water drops on a glass substrate
Figure 2.3: Left panel: Water drops on a glass substrate (Image source: http: // way2science. com/ molecular-theory-of-surface-tension).The red dotted line in the figure shows the position of the contact line. The shape of the big drops is affected by the force due to gravity. Right panel: Schematics of a liquid drop on a smooth non-deformable solid surface. The figure shows the contact angle, θe, in thermodynamic equilibrium.
Figure 6.1: Left panel: schematic of a single nozzle unit in the printhead
Figure 6.1: Left panel: schematic of a single nozzle unit in the printhead. Right panel: schematic of the channel-nozzle section of the printhead. The axisymmetric channel-nozzle section (right panel) is the simulation domain for our LB simulation (R = Rc).
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Figure 2. Ink fraction contours for mesh 1 through 4 (left to right) at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs.

Coupled CFD-Response Surface Method (RSM) Methodology for Optimizing Jettability Operating Conditions

분사성 작동 조건을 최적화하기 위한 결합된 CFD-Response Surface Method(RSM)

Nuno Couto 1, Valter Silva 1,2,* , João Cardoso 2, Leo M. González-Gutiérrez 3 and Antonio Souto-Iglesias 41
INEGI-FEUP, Faculty of Engineering, Porto University, 4200-465 Porto, Portugal;
nunodiniscouto@hotmail.com
2 VALORIZA, Polytechnic Institute of Portalegre, 7300-110 Portalegre, Portugal; jps.cardoso@ipportalegre.pt
3 CEHINAV, DMFPA, ETSIN, Universidad Politécnica de Madrid, 28040 Madrid, Spain; leo.gonzalez@upm.es
4 CEHINAV, DACSON, ETSIN, Universidad Politécnica de Madrid, 28040 Madrid, Spain;
antonio.souto@upm.es

  • Correspondence: valter.silva@ipportalegre.pt; Tel.: +351-245-301-592

소개

물방울 생성에 대한 이해는 여러 산업 응용 분야에서 매우 중요합니다 [ 1 ]. 잉크젯 프린팅 프로세스는 일반적으로 10 ~ 100 μm [ 1 ] 범위의 독특하고 작은 액적 크기를 특징으로 하며 연속적 또는 충동적 흐름을 사용하여 얻을 수 있습니다 (마지막 방식은 주문형 드롭 (DoD)이라고도 함). 잉크젯).

여러 장점 덕분에 DoD 방법은 산업 환경에서 상당한 수용을 얻고 있습니다 [ 2 ].DoD는 복잡한 프로세스이며 유체 속성, 노즐 형상 및 구동 파형 [ 1 , 3 ]의 세 가지 주요 범주로 분류되는 여러 매개 변수에 따라 달라집니다 .그러나 길이와 시간 척도가 모두 마이크로 오더 [ 4 ] 이기 때문에 실험을하기가 어렵습니다 .

결과적으로 실험 설정은 항상 비용이 많이 들고 복잡하며 CFD (전산 유체 역학)와 같은 고급 수치 접근 방식이 엄격한 요구 사항입니다 [ 5 , 6 ]. VOF (volume-of-fluid) 접근 방식은 액체 분해 및 액적 생성에 대한 다상 공정을 시뮬레이션하기위한 적절한 대안으로 밝혀졌으며 과거 연구에서 그대로 사용되었습니다 [ 7 , 8], 인쇄 프로세스의 맥락에서 전자는 여전히 현재 연구의 주제입니다. 

또한 VOF 체계를 사용하면 단일 운동량 방정식 세트를 해결하고 도메인 전체에 걸쳐 각 유체의 체적 분율을 추적하여 명확하게 정의된 인터페이스로 둘 이상의 혼합 불가능한 유체를 효과적으로 시뮬레이션 할 수 있습니다. Feng [ 9 ]는 VOF 접근 방식을 사용하여 일시적인 유체 인터페이스 변형 및 중단을 효과적으로 추적하는 패키지 FLOW-3D를 사용하여 낙하 배출 중 복잡한 유체 역학 프로세스를 시뮬레이션하는 선구자 작업 중 하나를 수행했습니다.

주요 목표는 볼륨 및 속도와 같은 민감한 변수를 더 잘 이해하면서 장치 개발에서 일반적인 설계 규칙을 구현하는 것이 었습니다. 이러한 종류의 공정과 관련된 주요 질문 중 하나는 안정적인 액적 형성을 위한 작동 범위의 정의입니다.

Fromm [ 10 ]은 Reynolds 수와 Weber 수의 제곱근 비율이 2보다 작으면 안정적인 방울을 생성 할 수 없다는 것을 확인했습니다. 이 무차원 값은 나중에 Z 번호로 알려졌으며 분사 가능성 범위 [ 11 ]를 정의합니다 . 문헌에서 분사 가능성을 위한 Z 간격은 1 ~ 10 [ 12 ], 4 ~ 14 [ 13 ] 또는 0.67 ~ 50 [ 14]을 찾을 수 있습니다. 

이것은 Z 값 만으로는 분사 가능성 조건을 나타낼 수 없음을 분명히 의미합니다. 실제로, 다른 속성을 가진 유체는 다른 인쇄 품질을 나타내면서 동일한 Z 값을 나타낼 수 있습니다. 액적 생성 공정과 해당 분사 성은 주로 전체 공정 품질에 큰 영향을 미치는 매개 변수 세트에 의해 결정됩니다. 

토대 메커니즘을 더 잘 이해하려면 확장 된 작동 조건 및 매개 변수 세트를 고려하여 여러 실험 또는 수치 실행을 수행해야 합니다. DoE (design-of-experiment) 접근 방식과 같은 체계적인 접근 방식이 없으면 이것은 달성하기 매우 어려운 작업이 될 수 있습니다. 최적화 문제를 해결하기 위해 반응 표면 방법을 사용하여 처음으로 체계화된 접근 방식이 개발된 Box and Wilson [ 15 ] 의 선구자 기사 이후 ,이 입증된 방법론은 많은 화학 및 산업 공정[ 16 ] 및 기타 관련 학계에 성공적으로 적용되었습니다.

예를 들어 Silva와 Rouboa [ 17 ]는 직접 메탄올 연료 전지의 출력 밀도에 영향을 미치는 관련 매개 변수를 식별하기 위해 반응 표면 방법론 (RSM)을 사용했습니다. 많은 실제 산업 응용 분야에서 실험 연구는 작동 매개 변수를 조절하기 어렵 기 때문에 제한적이지만 주로 설정을 개발하거나 실험을 실행하는 데 드는 비용이 높기 때문입니다. 

따라서 솔루션은 주요 시스템 응답을 시뮬레이션하고 예측할 수 있는 효과적인 수학적 모델의 개발에 의존합니다. DoE와 같은 최적화 방법론을 수치 모델과 결합하면 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리는 실험을 피하고 다양한 입력 조합을 사용하여 최적의 조건을 얻을 수 있습니다 [ 16 ]. 

실바와 루 보아 [ 18] CFD 프레임 워크 하에서 개발 된 2D Eulerian-Eulerian 바이오 매스 가스화 모델에서 얻은 결과를 RSM과 결합하여 다양한 응용 분야에서 합성 가스를 생성하기 위한 최적의 작동 조건을 찾습니다. 

저자는 입력 요인으로 인한 최상의 응답과 최소한의 변동을 모두 보장하는 작동 조건을 찾을 수 있었습니다. Frawley et al. [ 19 ] CFD 및 DoE 기술 (특히 RSM)을 결합하여 파이프의 팔꿈치에서 고체 입자 침식에 대한 다양한 주요 요인의 영향을 조사하여 침식 예측 모델을 개발할 수 있습니다.우리가 아는 한, DoD 잉크젯 프로세스의 개선 및 더 나은 이해에 적용되는 DoE 접근법 (실험적으로 또는 모든 종류의 수치 모델과 결합)을 구현하는 연구는 없습니다. 선도 기업이 이러한 접근 방식을 적용 할 가능성이 있지만 관련 결과는 민감할 수 있으므로 더 넓은 커뮤니티에서 사용할 수 없습니다. 이 사실은 DoD 잉크젯 공정에서 액적 생성에 대한 여러 매개 변수의 영향을 평가하기 위한 이러한 종류의 연구로서 현재 논문의 영향을 증가 시킬 수 있습니다.

CFD 프레임 워크 내에서 VOF 접근 방식을 사용하여 여러 컴퓨터 실험의 설계를 개발하고 RSM을 분석 도구로 사용했습니다. 충분한 수치 정확도와 수용 가능한 시간 계산 시뮬레이션의 균형을 맞추기 위해 메쉬 수렴 연구가 수행되었습니다. 설계 목적을 위해 점도, 표면 장력, 입구 속도 및 노즐 직경이 입력 요인으로 선택되었습니다. 응답은 break-up 시간과 break-up 길이였습니다.

Figure 1. Schematic of the computational domain
Figure 1. Schematic of the computational domain
Figure 2. Ink fraction contours for mesh 1 through 4 (left to right) at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs.
Figure 2. Ink fraction contours for mesh 1 through 4 (left to right) at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs.
Figure 3. Comparison between surface tensions at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs
Figure 3. Comparison between surface tensions at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs
Figure 4. Comparison between viscosity values at the following four time steps: (a) 6 μs, (b) 12 μs, (c) 18 μs, and (d) 24 μs.
Figure 4. Comparison between viscosity values at the following four time steps: (a) 6 μs, (b) 12 μs, (c) 18 μs, and (d) 24 μs.
Figure 5. Comparison between different nozzle diameters at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs
Figure 5. Comparison between different nozzle diameters at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs
Figure 6. Comparison between different inlet velocities at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs
Figure 6. Comparison between different inlet velocities at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs
Figure 8. Contour response plots for break-up time as a function of (a) surface tension and viscosity, (b) nozzle diameter and viscosity, (c) inlet velocity and viscosity, (d) nozzle diameter and surface tension, (e) inlet velocity and surface tension, and (f) inlet velocity and nozzle diameter.
Figure 8. Contour response plots for break-up time as a function of (a) surface tension and viscosity, (b) nozzle diameter and viscosity, (c) inlet velocity and viscosity, (d) nozzle diameter and surface tension, (e) inlet velocity and surface tension, and (f) inlet velocity and nozzle diameter.
Figure 12. Break-up length as a function of the We–Ca space (obtained from the 25 runs).
Figure 12. Break-up length as a function of the We–Ca space (obtained from the 25 runs).
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FIG. 2. Sequence of images showing capillary-driven neck evolution and droplet formation for low-viscosity fluids

Computational analysis of self-similar capillary-driven thinning and pinch-off dynamics during dripping using the volume-of-fluid method

낙하 형성 및 분리는 표면 장력 구동 흐름으로 인해 가늘어지는 유체 목의 형성을 포함하여 큰 위상 변화를 수반하며, 목의 pinch-off에서 Laplace pressure와 같은 속성은 유한한 시간 특이성을 나타냅니다. 드롭 형성 중에 발생하는 큰 위상 변형과 비선형성을 정확하게 시뮬레이션하는 것은 일반적으로 pinch-off 순간에 가까운 작은 특징을 해결하기 위해서는 고해상도 및 정확도가 필요하기 때문에 수치 시뮬레이션이 계산적으로 요구됩니다.

필요한 질량 및 계산 시간을 보존하고 인터페이스를 추적하는 데 내재된 이점에도 불구하고, 초기 실무자들이 물 점도가 10배 이상인 유체에 대한 수렴 문제를 보고했기 때문에 낙하 형성 연구에 VOF(Volume-of-fluid) 방법을 활용하는 연구는 거의 없습니다.

이 기여에서, 우리는 FLOW-3D에 구현된 VOF 방법을 사용하여 물 점도보다 4배 더 높은 점도 값을 포함하여 뉴턴 유체에 대한 드리프트의 원형 자유 표면 흐름을 시뮬레이션합니다. 우리는 이 연구의 일부로 수행된 실험에 대해 시뮬레이션된 목 모양, 목 진화 속도 및 헤어짐 길이를 벤치마킹합니다.

핀치오프 역학은 관성, 점성 및 모세관 응력의 복잡한 상호 작용에 의해 결정되며, 여기서 실험과 시뮬레이션 모두에서 대조되는 자기 유사 스케일링 법칙은 종종 역학에 대해 설명합니다. 우리는 시뮬레이션된 반지름 진화 프로파일이 축 대칭 흐름에 대한 뉴턴 유체에 대해 실험적으로 관찰되고 이론적으로 예측되는 핀치오프 역학과 일치함을 보여준다. 또한, 우리는 가는 목 안에서 법칙, 속도 및 변형 필드의 스케일링에 대한 사전 요인을 결정하고, 우리는 실험과 비교할 수 있는 중단 시간과 길이뿐만 아니라 사전 요인을 VOF 방법을 사용하여 시뮬레이션할 수 있음을 보여줍니다.

experimental setup, as shown schematically in Fig. 1(a), includes a dispensing system
experimental setup, as shown schematically in Fig. 1(a), includes a dispensing system
A numerical simulation of drop formation from a cylindrical nozzle at a constant flow rate is performed. (c) Graphical representation of the VOF approach
A numerical simulation of drop formation from a cylindrical nozzle at a constant flow rate is performed. (c) Graphical representation of the VOF approach
FIG. 2. Sequence of images showing capillary-driven neck evolution and droplet formation for low-viscosity fluids
FIG. 2. Sequence of images showing capillary-driven neck evolution and droplet formation for low-viscosity fluids. (a) A sequence of simulated images of water (0 wt. % glycerol) shows neck formation and subsequent thinning and pinch-off dynamics including the formation of the satellite drop. (b) A sequence of images shows neck radius evolution and drop detachment for the low viscosity fluid composed of 50 wt. % glycerol in water. The time step between images is 500 µs, and the scale bar represents a length of 1 mm for the two cases shown. The color bar shows the velocity field in units of cm/s. The addition of glycerol seems to exercise a relatively minor influence on pinch-off dynamics despite a five-fold increase in viscosity.
FIG. 3. Computed evolution of the minimum radius of the water neck during the drop formation and detachment process
FIG. 3. Computed evolution of the minimum radius of the water neck during the drop formation and detachment process. The instantaneous neck radius of water and the inertio-capillary fit are shown. The inset shows a self-similar nature of neck thinning dynamics close to a pinch-off moment. The characteristic cone angle of 18.1◦ as predicted by Day et al.50 and visualized in experiments52 is captured well using the VOF method.
FIG. 5. Glycerol thinning image sequence and break-up length visualization for three cases
FIG. 5. Glycerol thinning image sequence and break-up length visualization for three cases. (a) Glycerol thinning is shown through a sequence of snapshots with a time step ∆t = 5 ms and reveals quite different dynamics compared to previously seen for low viscosity fluids. The length of a filament changes significantly when the glycerol content increases above 70 wt. %. (b) Final lengths of the simulated liquid filaments before pinch-off for three cases of glycerol + water mixtures (0 wt. %, 70 wt. %, and 100 wt. %).
FIG. 8. Comparison of experiments and simulations for the case of a drop formation for 80 wt. % glycerol and water mixture
FIG. 8. Comparison of experiments and simulations for the case of a drop formation for 80 wt. % glycerol and water mixture. (a) A set of images obtained from experiments (upper row) and simulations (bottom row) with a time step of 1 ms show good agreement. The simulated drop profiles shown in the bottom row are colored by the velocity magnitude [ranging from 0 (dark blue) to 100 cm/s (red) and colored online], and velocity vectors are shown in the images. (b) Radius evolution with time of liquid filament formed during the drop formation process is shown on a log-log plot for the two cases.
논문 원문 링크
Evaluation of the Wind Effects on the Iron-Ore Stock Pile

Energy

Energy

전 세계 에너지 부문의 엔지니어는 전산 유체 역학(CFD)을 통해 해결책을 찾기 위해 광범위한 프로세스에서 매일 복잡한 설계 문제에 직면합니다. 특히 자유 표면 흐름과 관련이 높은 이러한 문제의 대부분은 FLOW-3D가 매우 정확한 분석을 제공하여 문제 해결에 적합합니다.

  • 공해에서 컨테이너 내부의 연료 또는화물 슬로싱 / Fuel or cargo sloshing inside containers on the high seas
  • 해양 플랫폼에 대한 파도 효과 / Wave effects on offshore platforms
  • 6 자유도 모션을 받는 분리 장치의 성능 최적화 / Performance optimization for separation devices undergoing 6 DOF motion
  • 파동 에너지 포착 장치 / Design of devices to capture energy from waves

Energy Case Studies

천연자원이 계속 감소함에 따라, 대체 자원과 방법을 탐구하고 가능한 한 효과적으로 현재 공급량을 사용하고 있습니다. 엔지니어는 사고를 예방하고 채굴 및 기타 에너지 수확 기법으로 인한 환경적 영향을 평가하기 위해 FLOW-3D를 사용합니다.

Tailing Breach Simulation – CFD Analysis with FLOW-3D

점성이 높은 유체, 비 뉴턴 흐름, 슬러리 또는 심지어 세분화 된 흐름의 형태를 취할 수있는 많은 채광 응용 프로그램의 잔여 물인 테일링은 악명 높은 시뮬레이션 전제를 제공합니다. FLOW-3D  는 비 뉴턴 유체, 슬러리 및 입상 흐름에 대한 특수 모델을 포함하여 이러한 분석을 수행하는 데 필요한 모든 도구를 제공합니다. FLOW-3D 의 자유 표면 유동 모델링 기능 과 결합되어  이러한 어렵고 환경 적으로 민감한 문제에 대한 탁월한 모델링 솔루션을 제공합니다.

관련 응용 분야에는 바람 강제 분석에 따른 광석 비축 더미 먼지 드리프트가 포함되며, 여기서 FLOW-3D 의 드리프트 플럭스 모델을 통해 엔지니어는 광석 침착 및 유입 패턴과 개선 솔루션의 효과를 연구 할 수 있습니다.

액화와 기계적 방해가 물과 같은 뉴턴 흐름과는 대조적으로 입자 흐름의 매우 독특한 속성 인 결국 저절로 멈추는 위반의 동적 특징의 일부라는 점에 유의하십시오.

오일 및 가스 분리기

FLOW-3D  는 기름과 물과 같은 혼합 불가능한 유체를 모델링 할 수 있으며 개방 된 환경 (주변 공기)과 관련된 구성 요소 간의 뚜렷한 인터페이스를 정확하게 추적 할 수 있습니다. 유체는 전체 도메인에 영향을 미치는 역학으로 인해 자유롭게 혼합 될 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 유체는 연속 상과 분산 상 간의 드리프트 관계에 따라 다시 분리됩니다. 중력 분리기의 성능은 CFD 모델링을 통해 향상 될 수 있습니다.

  • 기체 및 액체 흐름의 균일성을 개선하고 파도에 의한 슬로싱으로 인한 오일과 물의 혼합을 방지하기 위해 용기 입구 구성을 개발합니다.
  • 유압 효율 및 분리 성능에 대한 내부 장비의 영향을 결정합니다.
  • 작동 조건 변화의 영향 측정
  • 소규모 현상 (다상 흐름, 방울, 입자, 기포)을 정확하게 모델링

생산 파이프 | Production Pipes

생산에 사용되는 공정 파이프의 청소 과정에서 유체가 위로 흘러도 고밀도 입자가 침전될 수 있습니다. 침전 입자를 포착하도록 장치를 설계 할 수 있습니다. 파이프 중앙에 있는 “버킷”이 그러한 잠재적 장치중 하나 입니다. 흐름 변위로 인해 버킷 외부의 상류 속도는 고밀도 입자에 대한 침전 속도보다 높으며 버킷 내부에 모여 있습니다. 표시된 디자인에서 버킷 주변의 상향 유체 속도는 입자 안정화 속도보다 높습니다. 이로 인해 입자가 버킷과 파이프 벽 사이의 틈새를 통해 빠져 나갈 수 없습니다. 따라서 시뮬레이션된 입자는 버킷을 통과하여 아래에 정착하지 않습니다.

파동 에너지 장치 모델링 | Modeling Wave Energy Devices

포인트 흡수 장치 | Point Absorber Devices

이 시뮬레이션은 상단에 부력이있는 구형 구조가있는 점 흡수 장치를 보여 주며, 들어오는 파도의 볏과 골과 함께 위아래로 이동합니다. FLOW-3D 의 움직이는 물체 모델은 x 또는 y 방향으로의 움직임을 제한하면서 z 방향으로 결합 된 움직임을 허용하는 데 사용됩니다. 진폭 5m, 파장 100m의 스톡 스파를 사용했다. RNG 모델은 파도가 점 흡수 장치와 상호 작용할 때 발생하는 난류를 포착하는 데 사용되었습니다. 예상대로 많은 난류 운동 에너지가 장치 근처에서 생성됩니다. 플롯은 난류로 인해 장치 근처의 복잡한 속도 장의 진화로 인해 질량 중심의 불규칙한 순환 운동을 보여줍니다.

다중 플랩, 하단 경첩 파동 에너지 변환기 | Multi-Flap, Bottom-Hinged Wave Energy Converter

진동하는 플랩은 바다의 파도에서 에너지를 추출하여 기계 에너지로 변환합니다. Arm은 물결에 반응하여 피벗된 조인트에 장착된 진자로 진동합니다. 플랩을 배열로 구성하여 다중 플랩 파동 에너지 변환기를 만들 수 있습니다. 아래 상단에 표시된 CFD 시뮬레이션에서 3 개의 플랩 배열이 시뮬레이션됩니다. 모든 플랩은 바닥에 경첩이 달려 있으며 폭 15m x 높이 10m x 두께 2m입니다. 어레이는 30m 깊이에서 10 초의 주파수로 4m 진폭파에서 작동합니다. 시뮬레이션은 중앙 평면을 따라 복잡한 속도 등 가면을 보여줍니다. 이는 한 플랩이 어레이 내의 다른 플랩에 미치는 영향을 연구하는 데 중요합니다. 3 개의 플랩이 유사한 동적 동작으로 시작하는 동안 플랩의 상호 작용 효과는 곧 동작을 위상에서 벗어납니다. 유사한 플랩 에너지 변환기가 오른쪽 하단에 표시됩니다. 이 시뮬레이션에서 플랩은 가장 낮은 지점에서 물에 완전히 잠 깁니다. 이러한 에너지 변환기를 Surface Piercing 플랩 에너지 변환기라고합니다. 이 두 시뮬레이션 예제는 모두 미네르바 역학 .

진동 수주 | Oscillating Water Column

진동하는 수주는 부분적으로 잠긴 중공 구조입니다. 그것은 물의 기둥 위에 공기 기둥을 둘러싸고 수면 아래의 바다로 열려 있습니다. 파도는 물 기둥을 상승 및 하강시키고, 차례로 공기 기둥을 압축 및 감압합니다. 이 갇힌 공기는 일반적으로 기류의 방향에 관계없이 회전 할 수 있는 터빈을 통해 대기로 흐르게 됩니다. 터빈의 회전은 전기를 생성하는 데 사용됩니다.

아래의 CFD 시뮬레이션은 진동하는 수주를 보여줍니다. FLOW-3D에서 포착한 물리학을 강조하기 위해 중공 구조에서 물기둥이 상승 및 하강하는 부분만 모델링  합니다. 시뮬레이션은 다른 파형 생성 선택을 제외하고 유사한 결과를 전달합니다. 아래의 시뮬레이션은 웨이브 유형 경계 조건을 사용하는 반면 그 아래의 시뮬레이션은  움직이는 물체 모델  을 사용하여 실험실에서 수행한 것처럼 차례로 웨이브를 생성하는 움직이는 플런저를 생성합니다. 각 시뮬레이션에 대해 속이 빈 구조의 압력 플롯이 표시됩니다. 결국 그 압력에 기초하여 터빈이 회전 운동으로 설정되기 때문에 챔버에서 얼마나 많은 압력이 생성되는지 아는 것이 중요합니다.

사례 연구

eadership-in-energy-and-environmental-design

Architects Achieve LEED Certification in Sustainable Buildings

LEED (Leadership in Energy and Environmental Design)는 제 3자가 친환경 건축물 인증을 제공하는 자발적 인증 시스템입니다.

FLOW-3D는 보고타(콜롬비아)의 사무실 건물에서 “IEQ-Credit2–환기 증가”라는 신뢰를 얻는 데 큰 도움을 주었습니다. 이러한 인정을 받기 위해서는 실외 공기가 ASHRAE의 표준 비율인 30%를 초과한다는 것을 증명해야만 합니다. 이 건물에서 실외 공기는 태양 광선에 의해, 가열되는 지붕 위의 2개의 유리 굴뚝에 의해 발생되는 온도 차이에 의해 발생하는 열 부력의 영향으로 제공됩니다. 이것은 바람이 불지 않는 조건에서 이루어져야 합니다.

Comparing HVAC System Designs

최근 프로젝트에서 Tecsult의 HVAC(난방, 냉방 및 환기)시스템 엔지니어는 강력한 에어컨 시스템의 두 가지 다른 구성을 고려해야 했고 노동자들에게 어떤 것이 가장 쾌적함을 제공하는지 보여주기를 원했습니다. FLOW-3D는 대체 설계를 시뮬레이션하고 비교하는 데 사용되었습니다.

이 발전소는 대형(길이 90m, 너비 33m, 높이 26m)건물로 변압기, 전력선, 조명 등 열 발생 장비를 갖추고 있습니다. 에어컨 시스템의 목적은 건물 내 최대 온도를 35ºC로 제한하는 것입니다. 디퓨저가 하부 레벨에 위치하고 천장 근처의 환기구가 있기 때문에 천장 근처에서 최대 공기 온도가 발생하고 바닥 레벨은 반드시 몇도 더 낮습니다.

Modeling velocity of debris types

Debris Transport in a Nuclear Reactor Containment Building

이 기사는 FLOW-3D가 원자력 시설에서 봉쇄 시설의 성능을 모델링하는데 사용된 방법을 설명하며, Alion Science and Technology의 Tim Sande & Joe Tezak이 기고 한 바 있습니다.

가압수형 원자로 원자력 발전소에서 원자로 노심을 통해 순환되는 물은 약 2,080 psi 및 585°F의 압력과 온도로 유지되는 1차 배관 시스템에 밀폐됩니다. 수압이 높기 때문에 배관이 파손되면 격납건물 내에 여러 가지 이물질 유형이 생성될 수 있습니다. 이는 절연재가 장비와 균열 주변 영역의 배관에서 떨어져 나가기 때문에 발생합니다. 생성될 수 있는 다양한 유형의 이물질의 일반적인 예가 나와 있습니다(오른쪽).

Evaluation of the Wind Effects on the Iron-Ore Stock Pile

Evaluation of the Wind Effects on the Iron-Ore Stock Pile

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

관련 기술자료

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Short-time numerical simulation of ultrasonically assisted electrochemical removal of strontium from water

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물에서 초음파를 이용한 전기화학적 스트론튬 제거에 대한 단시간 수치 시뮬레이션

전기화학 반응기에 대한 3D 수치 시뮬레이션 및 측정을 사용하여 동시 초음파 처리 유무에 관계없이 물에서 스트론튬 제거 효율을 분석했습니다. 초음파는 ...
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CFD Simulations of Tubular Archimedean Screw Turbines Harnessing the Small Hydropotential of Greek Watercourses

Alkistis Stergiopoulou 1, Vassilios Stergiopoulos 21 Institut für Wasserwirtschaft, Hydrologie und Konstruktiven Wasserbau, B.O.K.U. University, Muthgasse 18, 1190 Vienna, (actually ...
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Figure 1: Drawing of the experimental set-up, Figure 2: Experimental tank with locations of temperature sensors

실험 및 수치 시뮬레이션에 기반한 극저온 추진제 탱크 가압 분석

Analyses of Cryogenic Propellant Tank Pressurization based upon Experiments and Numerical SimulationsCarina Ludwig? and Michael Dreyer***DLR - German Aerospace Center, ...
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플루토늄 주형 충전의 3D 유동 및 온도 분석 Authors: Orenstein, Nicholas P. [1] Publication Date:2013-07-24Research Org.: Los Alamos National Lab ...
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Coupled thermodynamic-fluid-dynamic solution for a liquid-hydrogen tank G. D. Grayson Published Online:23 May 2012 https://doi.org/10.2514/3.26706 Read Now Tools Share Introduction ...
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FLOW-3D CAST

FLOW-3D_CAST_2023R2
FLOW-3D CAST 2023R2

새로운 결과 파일 형식

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

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

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

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

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

정수압 초기화

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

새로운 TDC(열 다이 사이클링) 모델

https://youtube.com/watch?v=jfmEDRgyiw4%3Fcontrols%3D1%26rel%3D0%26playsinline%3D0%26modestbranding%3D0%26autoplay%3D1%26enablejsapi%3D1%26origin%3Dhttps%253A%252F%252Fwww.flow3d.com%26widgetid%3D1

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

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

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

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

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

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

FLOW-3D CAST 2023R1 의 새로운 기능

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

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

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

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

플런저 모션 개선

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

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

확장된 PQ 2 분석

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

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

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

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곰팡이 침식 예측

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

https://youtube.com/watch?v=2KiZ538TIMg%3Fcontrols%3D1%26rel%3D0%26playsinline%3D0%26modestbranding%3D0%26autoplay%3D0%26enablejsapi%3D1%26origin%3Dhttps%253A%252F%252Fwww.flow3d.com%26widgetid%3D5

다이 솔더링 예측

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

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

화학 기반 탄소 및 저합금강 응고 모델

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

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

수축 예측 검증

거시 분리 예측

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

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

FLOW-3D CAST 2022R2 의 새로운 기능

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

통합 솔버

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

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

성능 확장의 예
증가하는 CPU 코어 수를 사용한 성능 확장의 예
메쉬 분해의 예
OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화를 위한 메시 분해의 예

솔버 성능 개선

멀티 소켓 워크스테이션

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

낮은 수준의 루틴으로 향상된 벡터화 및 메모리 액세스

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

정제된 체적 대류 안정성 한계

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

압력 솔버 프리컨디셔너

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

점탄성 유체에 대한 로그 형태 텐서 방법

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

활성 시뮬레이션 제어 확장

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

팬텀 물체 속도 제어의 예
연속 주조 응용 분야에 대한 가상 물체 속도 제어의 예
동적 열 제어의 예
융합 증착 모델링 애플리케이션을 위한 동적 열 제어의 예
동적 냉각 채널 제어의 예
산업용 탱크 적용을 위한 동적 냉각 채널 제어의 예

FLOW-3D CAST 아카이브 의 새로운 기능

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

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

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

FLOW-3D Cast Brochure Download
FLOW-3D Cast HPDC Brochure Download

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

FLOW-3D POST

FLOW-3D POST 2023R2
FLOW-3D POST 2023R2

FLOW-3D POST 2023R2 의 새로운 기능

새로운 결과 파일 형식

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

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

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

레이 트레이싱을 이용한 화장품 크림 충전

혼입 공기 시뮬레이션

FLOW-3D POST의 표면 LIC

레이 트레이싱을 이용한 화장품 크림 충전

혼입 공기 시뮬레이션

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

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

새로운 시각화 기능

임의의 클립 및 슬라이스를 매끄럽게 만듭니다.

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

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

모델 출력의 더 나은 정량화

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

주조 응고 결과

접촉식 탱크 시뮬레이션의 진화

향상된 광선 추적

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

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

Surface LIC로 유동장 표현

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

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

애니메이션 유선형

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

FLOW-3D POST 2023R1 의 새로운 기능

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

단위 표시

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

FLOW-3D POST 장치 디스플레이

자동 PQ 2 플롯

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

자동-pq2-플롯-flow3d-post-2023r1

입자 시각화

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

FLOW-3D POST 2023R1의 입자 시각화

FLOW-3D POST 2022R1 의 새로운 기능

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

2D 슬라이싱 기능

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

파이썬 도구

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

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

PvBatch와 매크로를 통합하여 사용자 사이트 에서 후처리 워크플로를 쉽게 자동화하고 가속화하는 방법에 대한 30분짜리 비디오 튜토리얼에 액세스하십시오 .

성능 향상

우리는 또한 후처리 속도에 대해 연구해 왔으며 FLOW-3D POST 2022R1은 일반적으로 FLOW-3D POST v1.1 보다 10%-30% 더 빠르지 만 정확한 속도 향상은 시뮬레이션 및 출력 세부 사항에 따라 다릅니다. 오른쪽의 몇 가지 예는 성능 향상을 보여줍니다.

샘플 시뮬레이션속도를 올리다
미로 위어1.3배
벨하우징 주조1.14배
유체-구조 상호작용1.2배

FLOW-3D 제품 카달로그

Why FLOW-3D

FLOW-3D 제품은 광범위한 산업 응용 분야 및 물리적 공정에서 액체 및 가스의 동적 거동을 조사하는 엔지니어를 위한 완전하고 다양한 CFD 시뮬레이션 플랫폼을 제공합니다. FLOW-3D의 최첨단 기능을 통해 전 세계 고객은 세계에서 가장 어려운 CFD 문제를 해결할 수 있습니다.

모든 FLOW-3D 제품은 동일한 다중 물리 솔버 엔진으로 구동되며, 맞춤형 사용자 인터페이스를 통해 쉽고 직관적이며 오류 없는 모델링 해석 작업이 가능합니다. 사내 HPC 클러스터(슈퍼컴)이든 클라우드 컴퓨팅 솔루션(CLOUD Computing)이든 FLOW-3D 제품은 수천 개의 CPU 코어로 원활하게 확장 가능합니다.

catalogue FLOW-3Dcatalogue FLOW-3D HYDROcatalogue FLOW-3D CAST
catalogue FLOW-3D AMcatalogue FLOW-3D WELDcatalogue FLOW-3D POST

FLOW-3D 분야별 적용사례 바로가기

FLOW-3D 분야별 적용사례 바로가기
유압 헤드 계산에서는 유선이 평행하다고 가정

FLOW-3D Output variables(출력 변수)

Output variables(출력 변수)

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

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

Distance Traveled by Fluid(유체로 이동 한 거리)

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

 노트

추가 출력 섹션은 출력 위젯의 모든 탭에서 사용할 수 있습니다.

유체 도착 시간

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

 노트

이 출력 옵션은 1 유체 자유 표면 흐름에만 사용할 수 있습니다.

유체 체류 시간

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

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

여기에서 t는 시간이며 u는 유체 속도입니다.

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

의 값은 항상 second order체계를 가진 데이터로부터 근사치를 구합니다.

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

 노트

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

Wall Contact Time

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

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

 추가 정보

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

 노트

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

2. 형상 데이터
2. 형상 데이터

Component wetted are

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

구성 요소의 힘과 토크

Forces

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

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

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

Torques

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

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

 노트

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

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

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

  1. Advanced

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

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

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

여기에서:

:  소용돌이 벡터의 다른 구성 요소

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

Hydraulic Data and Total Hydraulic Head 3D

Hydraulic Data

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

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

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

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

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

식으로 계산됩니다.

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

특정 유압 헤드 

및 총 유압 헤드

변수는 다음에서 계산됩니다.  

 노트

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

Total Hydraulic Head 3D(총 유압 헤드 3D)

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

 노트

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

Flux-averaged hydraulic head

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

Flux-averaged hydraulic head
Flux-averaged hydraulic head

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

유압 헤드 계산에서는 유선이 평행하다고 가정




유압 헤드 계산에서는 유선이 평행하다고 가정

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

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

히스토리 프로브 출력

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

플럭스 표면 출력

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

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

 노트

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

샘플링 볼륨 출력

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

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

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

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

Energy Presentations | 에너지 프레젠테이션

Energy Presentations | 에너지 프레젠테이션

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

2019 년

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

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

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

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

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

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2015 년

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

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

Peter Arnold, Minerva Dynamics Limited

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

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

경사면에서의 파동 전파 및 반사 – 시뮬레이션 및 실험

Boris Huber, 비엔나 기술 대학교

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

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2013 년

Flap type wave power device in near shore conditions

해안 근처에서 플랩 형 파력 장치

Ibis Group, Inc의 Stephen Saunders

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

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Ocean waves resonance analysis of an oscillating water column energy converter

진동 수주 에너지 변환기의 해양 파도 공명 분석

José Manuel Grases ; 센데 키아

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

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collapsed-raised-fluid-column-figure-1-1

Steady-State Accelerator for Free-Surface Flows

자유 표면 흐름을 위한 정상 상태 가속기

이 기사에서 Tony Hirt 박사는 다가오는 FLOW-3D  v12.0 릴리스에서 사용할 수있는 새로운 Steady-State Accelerator에 대해 설명합니다  .

일시적인 흐름의 점근 적 상태를 계산하는 것보다 안정된 자유 표면 흐름을 생성하는 더 빠른 방법이 자주 필요합니다. 상황은 압축성 흐름 솔버를 사용하여 비압축성 흐름을 해결하는 것과 유사합니다. 후자의 경우 압축 파는 붕괴하는 데 오랜 시간이 걸리고 결과적으로 비압축성 흐름을 남길 수 있습니다. 이에 따라 자유 표면 흐름에서 유체는 비압축성이지만 표면 파동은 안정된 자유 표면 구성을 생성하는 데 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다.

비압축성 흐름의 경우, 압축 파를 심각하게 감쇠시키는 반복적 인 프로세스 (즉, 압력-속도 반복)를 사용합니다. 물리적으로 반복은 압력과 같은 파동이 국부적 인 영역에 영향을 미치는 짧은 거리를 이동하도록 허용하지만 압력 장에 상당한 노이즈를 유발할 수있는 장거리 전파 및 반사를 피할 수있을만큼 빠르게 감쇠됩니다.

이 노트에서 자유 표면 셀에 적용된 간단한 압력 조정은 표면 교란에 대한 감쇠력으로 작용합니다. 이 댐핑은 안정적인 자유 표면 구성에 대한 접근을 가속화합니다.

Steady-State Accelerator Idea

유체 인터페이스 또는 자유 표면은  VOF (Volume-of-Fluid) 기술을 사용하여 FLOW-3D 에서 추적됩니다 . 유체 변수 F의 비율은 유체가 차지하는 영역을 찾습니다. 유체에 고정 된 자유 표면이있는 경우 유체를 정의하는 F 값도 안정된 값을 유지해야합니다. F가 일정하려면 표면에 수직 인 유체 속도가 0이어야합니다. 물론 표면에서의 접선 유체 속도는 0 일 필요는 없습니다. 예를 들어, 위어 위의 흐름에는 일정한 흐름이 있지만 계단에서 나오는 흐름의 위치와 모양은 변하지 않습니다.

자유 표면 흐름에 대한 정상 상태 솔버를 사용하려면 흐름의 비압축성을 유지하면서 정상 표면 속도를 0으로 유도하는 방법을 찾아야합니다.

이를 수행하는 한 가지 방법은 정상 속도를 0으로 유도하는 방식으로 표면 압력을 조정하는 것입니다. 특히 정상 속도에 비례하는 총 표면 압력에 “댐핑”압력 기여를 추가하는 것입니다. 속도는 표면 밖으로 향하고 그렇지 않으면 음수입니다.

정상 속도가 0에 가까워지면 수정 압력도 0이되어야 표면이 고정 위치를 초과하지 않게됩니다. 물론 보정이 너무 크면 오버 슈트가 발생할 수 있습니다. 따라서 안정적인 보정 적용을 위해서는 몇 가지 제한 요소가 있어야합니다.

계수 약어 ssacc 을 나타내며, S는 teady- S 테이트 액세서리 elerator이 새로운 옵션을 활성화하는 프로그램 입력에 추가되었다. ssacc 의 값 은 편리한 상한 인 1.0보다 작거나 같아야합니다. 프로그램 내에서 댐핑 압력에 자동으로 적용되는 여러 제한 기가 불안정 해 지거나 일시적인 현상에 악영향을 미치는 것을 방지합니다.

안정성 및 댐핑 리미터에 대한 이전 문제는 강조되어야합니다. 정상 상태 가속기를 사용하면 자유 표면 흐름의 모든 과도 현상이 더 이상 완전히 사실적인 것으로 볼 수 없습니다. 댐핑 압력은 물리적 인 힘이 아니라 파동 전파와 반사를 줄이는 메커니즘입니다. 댐퍼는 큰 과도 현상의 발생을 방해하지 않도록 고안되었으며 흐름이 안정됨에 따라 안정된 결과를보다 빠르게 얻는 데에만 기여해야합니다. 그러나 사용자는 리미터가 예상하지 못한 초과 댐핑에 대해 주의를 기울여야 합니다. 이는 댐핑 계수 ssacc 의 입력 값을 줄임으로써 제거 할 수 있습니다 .

두 가지 예는 정상 상태 가속기의 댐핑 메커니즘이 어떻게 작동하는지 보여줍니다.

Steady-State Accelerator Examples

Collapse of Raised Fluid Column

첫 번째 예는 길이 100cm, 깊이 5cm의 2 차원 물 웅덩이로 구성됩니다. 물을 담은 탱크의 모든 경계는 대칭 경계입니다. 수영장 중앙에는 폭 10cm, 높이 3cm의 수영장 위에 물 블록이 있습니다. 이 블록은 중력으로 인해 물에 떨어지고 충돌 지점에서 멀리 이동 한 다음 탱크 끝에서 반사되는 파도를 생성합니다. 100 초 후에도 반복되는 반사 때문에 여전히 상당한 파동 작용이 있습니다 (그림 1).

새로운 정상 상태 가속기를 계수 ssacc = 1.0 과 함께 사용하면 모든 파동이 빠르게 감쇠되어 거의 평평한 표면이됩니다. 일부 잔류 흐름은 표면 아래에 남아 있지만 점도의 작용으로 서서히 감쇠됩니다 (그림 2). 이 예에서 추가 된 댐핑은 특히 인상적입니다.

Figure 1. Column collapse without damping. Times of flow plots are 0.0, 10.0, and 100.0s. Bottom figure is the mean kinetic energy vs. time.
Figure 2. Column collapse with damping coefficient ssacc=1.0 at times of 0.0, 10.0 and 100.0s. Bottom figure is the mean kinetic energy vs. time.

 

사각형 격자에서 45 °의 정사각형 채널에서 모세관 상승

수직 채널에서 유체의 모세관 상승은 간단한 분석할 수 있으며 솔루션이 있는 양호한 정상 상태 문제입니다. 중력에 대해 상승 된 유체의 양은 벽의 접착력, 즉 접촉각의 코사인에 표면 장력 곱하기 접촉 선 길이에 의해 결정됩니다. 이 예에서 유체는 물이며 표면 장력은 70 dynes / cm이고 접촉각은 30 °입니다. 채널은 단면이 정사각형이며 가장자리 길이가 0.707cm이고 직사각형 격자에서 45 ° 회전합니다. 문제가 x 및 y 방향으로 대칭을 이루기 때문에 그리드의 사분면 만 모델링됩니다. 그리드의 바닥에는 제로 게이지 압력의 물이 있으며 그리드의 가장자리 길이는 0.0125cm (41x41x80 셀)입니다. 상승시켜야하는 이론적 유체 량은 0.04373cc입니다. 그림 3a는 정상 상태 결과를 보여줍니다. 이는 감쇠 사용 여부와 비슷합니다. 댐핑없이 계산된 유체의 양은 이론 값보다 1.74 % 높습니다. 그림 3b와 같이 댐핑이 있는 경우에는 2.24 %가 너무 높습니다. 가속기를 사용하면 정상 상태는 약 0.15 초에 도달하는 반면 표준 솔버는 0.8 초 후에 만 ​​정상 상태 솔루션을 생성하므로 5 배 이상 더 오래 걸립니다.

Figure 3a. Capillary rise in square channel without damping pressures.
Figure 3b. Histories of fluid volume in the two simulations (blue is with damping).

ssacc가 1.0보다 작으면 댐핑이 적어 수렴에 더 빨리 도달합니다. 1.0을 포함한 모든 ssacc 값은 댐핑되지 않은 ssacc = 0.0 경우와 비교하여 이론과 밀접하게 일치하고 후면 벽에 적은 양의 유체를 나타내는 수렴된 솔루션을 만듭니다.

뒤쪽 벽에있는 작은 유체 조각은 평형 위치를 초과하는 유체의 오버 슈트에서 발생하며, 이는 점성력으로 인해 정착하는 데 오랜 시간이 필요한 소량의 유체를 벽에 남기고 뒤로 떨어집니다. 이 오버 슈트는 ssacc 가 0이 아닐 때 제거됩니다 .

FLOW-3D Spillway Visualization

Volume of Fluid (VOF) History

Volume of Fluid (VOF)

FLOW-3D Spillway Visualization

VOF(Volume of Fluid) 방법은 이전의 MAC(Marker-and-Cell) 방법을 기반으로 한다[1]. MAC 방법은 표식기 입자를 사용하여 유체가 고정된 오일러 그리드 내에 존재하는 위치를 찾아냈다. MAC는 자유로운 표면으로 압축할 수 없는 유체의 역학을 시뮬레이션한 최초의 연산 방법이었다. 유체를 추적하기 위한 마커 입자의 사용은 특히 3차원에서 계산적으로 비용이 많이 들고, 입자가 한 그리드 소자에서 다른 그리드 소자로 이동할 때 그리드 요소 특성(질량 등)의 변화가 이산적인 변화를 겪기 때문에 연산 노이즈를 도입한다. 마커 입자를 인터페이스 추적 체계로 대체하려는 다양한 시도가 있었지만, 유체 질량이 종종 분리되거나 결합되어 인터페이스 표면의 생성과 파괴로 이어지기 때문에 대부분 실패했다.

유체 표면 대신 유체 부피를 추적하는 유체 부피(Volume of fluid method)의 발상은 유체 변수의 부피를 사용하는 것이 관례인 2상(물과 증기) 문제에 대한 연구로부터 비롯되었다. 증기의 부피 분율은 물과 증기가 혼합된 상태에서 증기의 양을 기록하는 연속 변수다. 이 체적 개념을 불압성 유체의 자유 표면을 찾기 위해 불연속 변수에까지 확장(예: 액체와 0의 단위 값)한 것은 1975년 간행물 “다차원, 과도 자유 표면 흐름 계산을 위한 방법”[2]에서 니콜스와 허트의 “다차원, 과도 자유 표면 흐름”에서 처음 입증되었다.

계산적 의미 만들기

VOF 개념은 플로우 모델이 일반적으로 압력, 밀도, 온도 등과 같은 종속 변수를 저장하기 위해 각 그리드 요소에서 하나의 숫자 값만 사용하기 때문에 계산이 타당하다. 그렇다면 왜 요소 내의 유체 분포를 정의하기 위해 둘 이상의 변수가 필요할까? 예를 들어, 원소의 유체가 둘 이상의 blob으로 분포된 경우, 각 blob에 대해 더 많은 종속 변수가 필요할 것이다. 이런 관점에서 보면 원소의 유체량만 기록하는 것이 타당하다. 그러나 문제는 체적분율 변수의 추정 불연속적 특성이다. 오일러 그리드를 통한 불연속 유체 인터페이스의 이동을 추적하려면 더 많은 정보가 필요하다.

Making Computational Sense

이 문제는 많은 출판사에서 많은 사람들이 다루어 왔다. 제안된 거의 모든 방법은 인접한 그리드 요소의 볼륨 분율 검사에 기초한 근사치의 어떤 유형에 의존한다. 예를 들어, 1차원 흐름에서는 정확한 방법을 도출하기 쉽다. 액체와 기체를 분리하는 예리한 인터페이스를 가진 1차원 도관을 따라 액체가 흐르고 있다고 가정해 보자. 인터페이스 업스트림 그리드 요소에서, 볼륨 분율은 1과 같고, 인터페이스 다운스트림에서는 볼륨 분율은 0과 같다. 0과 1 사이의 볼륨 비율 값을 갖는 인터페이스를 포함하는 그리드 요소에서 액체는 1의 볼륨 비율을 포함하는 인접 셀에 연결된 셀의 측면에 위치해야 하기 때문에 해당 셀 내에서 인터페이스를 쉽게 찾을 수 있다. 그런 다음 인터페이스는 체적 분율의 곱에 셀의 크기를 곱한 곱에 의해 액체 이웃에 연결된 셀 가장자리로부터 다운스트림 거리에 위치한다. 이 위치는 인터페이스가 날카로운 불연속성을 유지하도록 유체를 삽입할 때 사용할 수 있다. 불행하게도, 2, 3차원에서는 그리드 요소 내에서 인터페이스를 위치시키는 간단한 방법이 존재하지 않는다.

One method proposed for advecting discontinuous fluid interfaces was presented in the 1980 Los Alamos Scientific Laboratory report, “SOLA-VOF: A Solution Algorithm for Transient Fluid Flow with Multiple Free Boundaries,” [3] by Nichols, Hirt and Hotchkiss, and in a 1981 publication, “Volume of Fluid (VOF) Method for the Dynamics of Free Boundaries,쓴 [히트와 니콜스가 쓴 [4]. 주로 경수-원자로 안전 연구를 위한 이 프로그램의 초기 적용은 [5]와 [6]에서 확인할 수 있다.

VOF Variations | VOF 변형 모델

VOF 방법의 많은 변형이 문헌에 보고되었지만, 대부분은 원본에서 사용된 방법을 따르지 않는다[4]. 특히 원래의 VOF 방식은 주변 가스가 아닌 압축 불가능한 액체에서만 유체 역학을 위한 Navier-Stokes 방정식을 해결했다. 대신에 유체가 없는 표면은 경계 조건에 의해 처리되었고 유체가 포함된 그리드 요소의 목록은 지속적으로 업데이트되었다. 원래 모델의 가스 영역은 모멘텀을 무시할 수 있는 낮은 밀도를 가지며, 공간적으로 균일한 가스 압력을 가지는 것으로 가정했다. 다른 대부분의 VOF 모델에서 사용하는 대안은 인터페이스에 경계 조건을 설정하지 않기 위해 2-유체 시뮬레이션을 사용하는 것이다. 이 옵션은 가스 역학을 위해 해결해야 하기 때문에 원래 방법보다 상당히 많은 계산 자원을 필요로 한다. 또한 대부분의 2-유체 모델은 인터페이스에서 가스와 액체 사이에 존재하는 속도 “슬립”의 가능성을 무시한다. 슬립의 존재를 무시하고 가스/액체 혼합물의 평균 속도로 인터페이스를 이동하면 심각한 오류가 발생할 수 있다.

Modeling Fluid Advection | 모델링 유체 부착

대체 VOF 방법 개발자들이 항상 높이 평가하지 않는 또 다른 점은 VOF 유체 분율 수량 F의 첨부를 위해 모델링된 방정식이다. 원래의 방법 [4]은 F에 대한 보수적인 운송 방정식을 사용했다.

∂F∂t+∇∙(Fu→)=0

부착을 위해 레벨 설정 방법을 사용하는 것과 같은 많은 대안 VOF 공식은 비보수적 전송 방정식을 사용한다.

∂F∂t+u→∙∇F=0

보수적인 방법의 장점은 변경되어서는 안 되는 유체량을 쉽게 계산하고 표시하기 때문에 시뮬레이션에서 한 번의 간단한 불압력 정밀도 검사를 제공한다는 것이다.

TruVOF 솔루션

이용 가능한 인기 있는 상용 코드 중 FLOW-3D만이 [4]에서 참조한 원래의 1유체 모델을 기반으로 한다. 물론, 열 전달, 표면 장력, 위상 변화, 이동 장애물 및 유체 구조 상호작용과 같은 다양한 물리적 프로세스에 대한 많은 모델을 포함하여 이 소프트웨어에 대한 많은 개선이 평생에 걸쳐 이루어졌다.

다른 기사 읽기 : VOF (Volume of Fluid) 란 무엇인가? | FLOW-3D

참고문헌

References

  1. H. Harlow and J. E. Welch, “Numerical Calculation of Time-Dependent Viscous Incompressible Flow,” Phys. Fluids 8, 2182 (1965); J. E. Welch, F. H. Harlow, J. P. Shannon, and B. J. Daly, “THE MAC METHOD: A Computing Technique for Solving Viscous, Incompressible, Transient Fluid-Flow Problems Involving Free Surfaces,” Los Alamos Scientific Laboratory report LA-3425 (March 1966).
  2. D. Nichols and C. W. Hirt, “Methods for Calculating Multi-Dimensional, Transient Free Surface Flows Past Bodies,” Proc. Of the First International Conference on Numerical Ship Hydrodynamics, Gaithersburg, Maryland, October 20-23, 1975.
  3. D. Nichols, C. W. Hirt and R. S. Hotchkiss, “SOLA-VOF: A Solution Algorithm for Transient Fluid Flow with Multiple Free Boundaries,” Los Alamos Scientific Laboratory report LA-8355 (August 1980).
  4. W. Hirt and B. D. Nichols, “Volume of Fluid (VOF) Method for the Dynamics of Free Boundaries,” Jour. Computational Physics, 39, 201 (1981).
  5. D. Nichols and C. W. Hirt, Numerical Simulation of BWR Vent Clearing Hydrodynamics,” Proc. 1978 Annual Meeting ANS, San Diego, CA; Nuc. Sci. Eng. 73, 196 (1980).
  6. W. Hirt and B. D. Nichols, “A Computational Method for Free Surface Hydrodynamics,” ASME 1980 Pressure Vessels and Piping Conf. San Francisco, CA (August 1980) Jour, Pressure Vessel Technology, 103, 136 (1981)
삼성 870 EVO SATA

수치해석에 유용한 SSD (메모리디스크) 2021 가이드

본 자료는 ITWORLD 기사에서 2021년 3월과 05일 자료와 2021년 12월 14일 자료에서 발췌 인용된 자료입니다. (출처 : www.itworld.co.kr)

수치해석을 하는 경우 계산과정에서 생성되는 결과 파일 사이즈는 매우 크기 때문에, 빠른 디스크 속도는 사용자의 총 해석시간을 줄이는데 큰 도움이 됩니다.

수치해석에서 SSD가 필요한가?

수치해석 업무를 담당하는 사용자에게 SSD가 필요한가? 한마디로 말하면 수치해석을 하는 모든 사람은 보유하고 있는 수치해석 장비의 디스크를 SSD로 업그레이드하는 것이 좋다. 가장 빠른 기계식 하드 드라이브도 SSD 속도에는 미치지 못한다.

기존 노트북, 또는 데스크톱의 하드 드라이브를 SSD로 교체하면 완전히 새로운 시스템처럼 느낄 수 있다. 수치해석을 하는 사용자는 SSD를 구입하는 것은 컴퓨터를 업그레이드하는데 가장 적합한 옵션이다.

SSD는 기계식 하드 드라이브보다 기가바이트 당 비용이 더 많이 들기 때문에 초 고용량으로 제공되지 않는 경우가 많다. 속도와 저장 공간이 필요한 경우, 128GB 나 256GB의 SSD를 구입해 부팅 드라이브로 사용하고, 기존 하드 드라이브를 PC의 보조 저장 장치로 사용하면 최선의 선택이 된다.

하드 드라이브는 가격 대비 용량 측면에서 여전히 큰 이점을 제공하며, 자주 사용되지 않는 데이터를 저장하는 용도로 적합하다. 그러나 운영체제, 프로그램, 자주 사용하는 데이터에는 보유하고 있는 시스템이 지원한다면 NVMe SSD, 지원하지 않는다면 SATA SSD를 사용하는 것이 좋다.

아래 그래프를 보면 SSD를 왜 사용해야 하는지 명확해진다.

SSD Speed compare
SSD Speed compare

NVMe/M.2/SATA SSD 비교 정리

 NVMe SSDM.2 SSDSATA SSD
속도PCIe 3.0
최대 3,500MBps

PCIe 4.0
최대 7,500MBps


 		SATA
최대 550MBps

NVMe PCIe 3.0
최대 3,500MBps

NVMe PCIe 4.0
최대 7,500MBps		최대 550MBps






 
폼팩터 종류M.2
U.2*
PCIe 카드*
*일반적이지 않은 종류		N/A


 		2.5인치 드라이브
M.2

 
인터페이스 종류N/A
 		SATA
NVMe		N/A
 
장점속도가 빠름공간을 덜 차지함속도와 가격의 균형
단점가격이 비쌈

 		SATA M.2가
2.5인치 SATA보다
비싼 경우가 있음		속도가 느리고
공간을 많이 차지함
 

SATA SSD vs. NVMe SSD

시장에 SATA SSD와 NVMe SSD가 아직 공존하는 데는 이유가 있다. 메모리 기반 SSD의 잠재력을 감안할 때 결국 새로운 버스와 프로토콜이 필요할 수밖에 없으리란 점은 초기부터 명확했다. 그러나 초창기 SSD는 비교적 속도가 느렸으므로 기존 SATA 스토리지 인프라를 사용하는 편이 훨씬 더 편리했다.

SATA 버스는 버전 3.3에 이르러 16Gbps까지 발전했지만 거의 모든 상용 제품은 여전히 6Gbps에 머물러 있다(오버헤드를 더해 대략 550MBps). 버전 3.3이라 해도 현재 SSD 기술, 특히 RAID 구성으로 낼 수 있는 속도에 비하면 한참 느리다.

그 다음으로 등장한 방법은 역시 기존 기술이지만 대역폭이 훨씬 더 높은 버스 기술인 PCI 익스프레스, 즉 PCIe 활용이다. PCIe는 그래픽 및 기타 애드온 카드를 위한 기본 데이터 전송 계층이다. 3.x 세대 PCIe는 복수의 레인(대부분의 PC에서 최대 16개)을 제공하며, 각 레인은 1GBps(985MBps)에 가까운 속도로 작동한다.

PCIe는 썬더볼트 인터페이스의 기반이기도 하다. 썬더볼트는 게임용 외장 그래픽 카드, 그리고 내장 NVMe와 거의 대등한 속도를 내는 외장형 NVMe 스토리지에서 진가를 발휘하기 시작했다. 많은 사용자들이 이제 느끼고 있지만, 인텔이 썬더볼트를 버리지 않은 것은 현명한 판단이었다.

물론 PCIe 스토리지는 NVMe보다 몇 년 전에 나왔다. 그러나 이전 솔루션은 SATA, SCSI, AHCI와 같은 하드 드라이브가 스토리지 기술의 정점이었던 시절에 개발된 오래된 데이터 전송 프로토콜에 발목을 잡혔다. NVMe는 저지연 명령과 다수의 큐(최대 6만 4,000개)를 제공함으로써 스토리지의 발목을 잡았던 제약을 없앤다. 지속적인 원을 그리며 데이터가 기록되는 하드 드라이브와 달리 SSD에서는 마치 산탄처럼 데이터가 흩어져 저장되므로 특히 후자, 즉 다수의 큐가 큰 효과를 발휘한다.

가격 : NVMe > SATA

예상했겠지만, SSD는 속도가 빠를수록 가격이 비싸다. 시중에 판매되는 1TB SATA SSD의 가격은 10만 원 초반대이며, 1TB NVMe PCIe 3.0 드라이브의 가격은 10만 원 중후반대다. 1TB PCIe 4.0 드라이브 가격은 10만 원 초반대부터 20만 원대까지 다양하다. 조금 저렴한 1TB PCIe 4.0 드라이브는 최대 속도가 5,000MBps 정도다.

폼팩터 종류에 따라 가격 차이가 나지는 않는다. 2.5인치 SATA SSD와 M.2 모델의 가격이 동일한 경우가 대부분이다. 가끔 2.5인치 모델이 M.2 모델보다 저렴한 경우가 있는데, 일반적이지는 않다.

SSD 선택 시 유의해서 봐야할 것

물론 저장 용량과 가격이 중요하다. 또한 긴 보증기간은 조기 데이터 사망에 대한 우려를 완화시킬 수 있다. 대부분의 SSD 제조업체는 3년 보증을 제공하며 일부 더 좋은 모델은 5년을 보증한다. 그러나 이전 세대의 SSD와는 달리, 몇 년 전에 혹독한 내구성 테스트로 입증한 것처럼 최신 SSD는 일반 소비자가 어지간히 사용해서는 마모되지 않는다.

SSD는 NVMe 혹은 SATA를 사용해 PC의 나머지 부분과 통신한다. 일반적으로 SATA는 NVMe보다 속도가 느리다. 반면 M.2는 사실상 폼팩터에 가까우므로 시중에는 NVMe M.2 SSD와 SATA M.2 SSD가 모두 출시되어 있다. 

다만 제품 광고나 설명서에서 가끔 NVMe 드라이브임을 나타내기 위해 ‘M.2 SSD’라는 표현을 사용하고, 2.5인치 폼팩터 SSD임을 나타내기 위해 ‘SATA SSD’라는 표현을 사용한다. 따라서 ‘M.2 SSD’나 ‘SATA SSD’라는 표현을 액면 그대로 받아들이면 안 된다. 반드시 기술 사양을 확인하고 노트북 또는 데스크톱 PC의 스토리지 드라이브의 대략적인 속도를 확인해야 한다.

유의해야 할 것은 SSD를 PC에 연결하는 데 사용되는 기술이다.

  • SATA: 연결 유형과 전송 프로토콜을 나타내며, 대부분의 2.5인치 및 3.5인치 하드 드라이브와 SSD를 PC에 연결한다. SATA III 속도는 약 600MBps에 달할 수 있으며, 대부분의 현대 드라이브는 최대 속도를 제공한다.
  • PCIe: 이 인터페이스는 컴퓨터의 4개의 PCIe 레인을 활용해 SATA 속도를 훨씬 능가해 거의 4GBps를 제공한다(PCIe 3세대). 이런 파괴적인 속도는 강력한 NVMe 드라이브와 잘 어울린다. 메인보드의 PCIe 레인과 M.2 슬롯 모두 PCIe 인터페이스를 지원하도록 유선으로 연결할 수 있으며, “검정” M.2 드라이브를 PCIe 레인에 슬롯화할 수 있는 어댑터를 구입할 수 있다.
  • NVMe: 비휘발성 메모리 익스프레스(Non-Volatile Memory Express) 기술은 PCIe의 풍부한 대역폭을 활용해 SATA 기반 드라이브를 비교조차 못할 정도로 매우 빠른 SSD를 만든다. NVMe에 대해 더 자세히 알고 싶다면 여기를 클릭하라.
  • M.2: 설명이 쉽지 않다. 많은 사람이 M.2 드라이브가 모두 NVMe 기술과 PCIe 속도를 사용한다고 생각하지만 사실이 아니다. M.2는 단순히 폼 팩터에 불과하다. 물론 대부분의 M.2 SSD는 NVMe를 사용하지만 일부는 여전히 SATA를 사용한다. 많은 최신 울트라북이 저장을 위해 M.2를 사용한다.
  • U.2 및 mSATA: mSATA 및 U.2 SSD에서도 문제가 발생할 수 있지만, 이 형식을 지원하는 메인보드와 제품 가용성은 드물다. M.2가 대중화되기 전에 일부 구형 울트라북에 mSATA가 포함되어 있으며, 필요할 경우 드라이브를 사용할 수 있다.  

물론 속도도 중요하지만, 대부분의 최신 SSD는 SATA III 인터페이스를 지원한다. 그러나 전부 다 그런 것은 아니다.

구입전 사용자가 알아야 할 NVMe SSD

NVMe 드라이브는 구입하기 전에 어떤 특징을 갖고 있는지 알고 있어야 한다. 표준 SATA SSD는 이미 PC 부팅 시간과 로딩 시간을 대폭 단축하고 훨씬 저렴하다. NVMe 드라이브는 특히 대량으로 데이터를 정기적으로 전송하는 경우, 삼성 960 프로와 같은 M.2 폼 팩터나 또는 PCIe 드라이브가 가장 많은 효과를 누릴 수 있다. 그렇지 않으면 NVMe 드라이브는 가격만 비쌀뿐 가치도 없다.  

NVMe SSD를 구입하기로 결정한 경우, PC에서 SSD를 처리할 수 있는지 확인해야 한다. 이는 비교적 새로운 기술이므로, 지난 몇 년 내에 제작한 메인보드만이 M.2 연결이 가능하다. 스카이레이크 시대의 AMD 라이젠과 주류 인텔 칩을 고려하라. PCIe 어댑터에 탑재된 NVMe SSD는 M.2 채택이 확산되기 전인 초기에 널리 사용됐지만 지금은 매우 드물다. NVMe SSD를 구입하기 전에 실제로 NVMe를 사용할 수 있는지 확인하고 최대한 활용하기 위해서는 4개의 PCIe 레인이 필요하다는 점에 유의해야 한다. 

NVMe 드라이브를 최대한 활용하려면 운영체제를 실행해야 하기 때문에 드라이브를 인식하고 부팅할 수 있는 시스템이 있어야 한다. 지난 1~2년 전에 구입한 PC는 NVMe 드라이브에서 부팅하는데 아무런 문제가 없지만, 좀 더 오래된 메인보드는 지원하지 않을 수 있다. 구글에서 자신의 메인보드를 검색하고 NVMe 부팅을 지원하는지 확인하라. 보드의 BIOS 업데이트를 설치해야 할 수도 있다. 하드웨어가 NVMe SSD에서 부팅할 수 없는 경우에도 보조 드라이브로 사용할 수 있어야 한다.  

2021 최고의 SSD 선택 가이드

Brad Chacos | PCWorldSSD(Solid-State Drive)로 전환하는 것은 PC를 위한 최상의 업그레이드다. SSD는 긴 부팅 시간을 없애고, 프로그램과 게임 로드 속도를 높이는 등 일반적으로 컴퓨터를 빠르게 한다. 그러나 모든 SSD가 동일한 것은 아니다. 최고의 SSD는 합리적인 가격으로 훌륭한 성능을 제공한다. 가격에 고민하지 않을 경우, 놀라울 정도의 빠른 읽기 및 쓰기 속도를 제공하는 제품도 있다. 

대부분 사용자를 위한 최고의 SSD: SK 하이닉스 골드 S31 SATA SSD  
가성비 최고의 SSD: 애드링크 S22 QLC SATA 2.5인치 SSD 
최고의 NVME SSD: SK 하이닉스 골드 P31 M.2 NVMe SSD(1TB) 
최고의 PCIe 4.0 SSD: 삼성 980 프로 PCIe 4.0 NVMe SSD(1TB)

많은 SSD가 2.5인치 폼 팩터로 제공되며 기존 하드 드라이브에서 사용하는 것과 동일한 SATA 포트를 통해 PC와 통신한다. 그러나 최첨단 NVMe(Non-Volatile Memory Express) 드라이브는 메인보드의 M.2에 직접 연결하는 작은 스틱 형태의 SSD다. PCIe 어댑터에 장착되는 이 드라이브는 구입하기 전에 메인보드에 슬롯이 있는지 확인해야 한다. 그래픽 카드나 사운드 카드처럼 메인보드에 꽂을 수 있는 SSD와 미래형 3D 크로스포인트(3D XPoint) 드라이브 등이 등장함에 따라 완벽한 SSD를 선택하는 것은 예전처럼 간단하지 않다. 

그래서 이 가이드가 필요하다. 본지는 사용자 상황에 적합한 SSD를 찾기 위해 수많은 SSD를 테스트했다. 본지가 선정한 최고 인기 제품과 SSD 선택 시 무엇을 고려해야 하는지 알아보자. 참고로, 이번 가이드는 내장형 SSD만 적용한 것이다. 


최신 SSD 뉴스

  • 구입해야 하는 SSD에 대한 가이드를 확인하고, 각 시스템에서 가장 적합한 SSD의 종류에 대해 알아보자. 
  • 인텔은 모든 데스크톱 소비자 버전의 옵테인(Optane) 드라이브를 단종시켰지만, 이 기술은 노트북과 서버에 그대로 남아있다. 옵테인 SSD는 엄청난 랜덤 액세스 성능과 놀라운 내구성을 제공했지만, 용량이 제한적이면서도 가격은 매우 높았다. 향후 노트북에서 느린 NAND SSD 속도를 높이기 위한 캐싱 형태의 기능으로 사용될 것이다. 
  • 스토리지 제조업체는 공급망 문제로 인해 출시 후 구성 요소를 조정하는 경우가 많지만, 한 PC하드웨어 전문매체는 최근 에이데이타(Adata)가 훨씬 느린 버전으로 XPG 8200 프로의 컨트롤러를 교체한 것을 포착했다.  


대부분 사용자를 위한 최고의 SSD, SK 하이닉스 골드 S31 SATA SSD 

ⓒ SK Hynix

삼성의 주력인 EVO SSD 제품군은 2014년 이래로 줄곧 본지의 권장 목록에서 1위를 차지했으며, 현재 삼성 860 EVO는 여전히 속도, 가격, 호환성 및 5년 보증 및 뛰어난 마법사 관리 소프트웨어의 안정성 등 조화를 원하는 사람들에게 좋은 선택지다. 그러나 대부분의 사람들은 SK 하이닉스 골드 S31을 사는 것이 낫다. 

골드 S31은 지금까지 본지가 테스트 한 가장 빠른 SATA SSD 가운데 하나일뿐만 아니라 동급 최강의 870 EVO와 견줄 수 있을만한 거리에 있다. 하지만 이 드라이브의 가격은 놀랍다. 250GB 드라이브의 경우 44달러, 500GB 드라이브의 경우 57달러, 1TB의 경우 105달러인 골드 S31은 500GB 모델에 70달러를 청구하는 삼성 제품보다 훨씬 저렴하다(국내에서는 1T 13만 5,000원, 500G 7만 5,000원, 250G 4만 8,000원에 판매하고 있다. 편집자 주). .

리뷰 당시 본지는 “실제 48GB 사본 테스트 수행시 골드 S31은 지속적인 읽기 및 쓰기 작업에서 테스트한 제품 가운데 가장 빠른 드라이브임을 입증했다”라고 평가했다. 이 제품은 이 평가로 충분하다.

SK 하이닉스는 정확히 제품 이름이 아니기 때문에 브랜드 자체에 대해 조금 딴지를 걸 수도 있다. 그럼에도 불구하고 SK 하이닉스는 지구상에서 가장 큰 반도체 제조업체 가운데 하나다. SK 하이닉스는 시작부터 NAND 및 컨트롤러 기술을 개발해왔으며, 수많은 컴퓨터 업체의 SSD 제조업체였지만 판매선상에는 자리하지 못했다. 이제 그 선상에 섰고, 결과는 훌륭했다. 

더 큰 용량이 필요하거나 단순히 검증된 브랜드를 고수하고 싶다면, 250GB, 500GB, 1TB 및 2TB 모델로 제공하는 삼성 870 EVO를 선택하면 된다. 이 제품은 SK 하이닉스보다 조금 더 빠르지만, 그 대가로 비용이 더 많이 든다. 삼성 870 EVO는 대부분의 SSD에 비해 매우 매력적이고 저렴한 패키지를 제공하고 있기 때문에 골드 S31이 얼마나 더 좋은 것인지 알 수 있다. 삼성 870 QVO는 1TB에서 무려 8TB에 이르는 용량을 가진 또 다른 강력한 경쟁 제품이지만 다음 세션에서 논의할 것이다.


가성비 최고의 SSD: 애드링크(AddLink) S22 QLC SATA 2.5인치 SSD

ⓒ Addlink

매우 저렴한 가격에 훌륭한 성능을 제공하는 SK하이닉스 골드 S31은 최고의 가성비 SSD로, 대부분의 사용자에게 최고의 SSD다. 하지만 어떤 이유로든 골드 S31에 관심이 없는 이들에겐 더 많은 선택지가 있다. 

이제 기존의 MLC(Multi-Level Cell)와 TLC(Triple-Level Cell) SSD 가격이 급락함에 따라 제조업체는 SSD 가격을 더욱 낮출 수 있는 새로운 QLC(Quad-Level Cell) 드라이브를 출시했다. 

이 새로운 기술을 통해 제조업체는 매우 빠른 SSD에 버금가는 속도와 함께 하드 드라이브와 같은 수준의 용량을 가진 SSD를 출시할 수 있었다. 다만 삼성 860 QVO를 포함한 1차 QLC 드라이브는 수십 기가바이트의 데이터를 한번에 전송할 때 쓰기 속도가 하드 드라이브 수준으로 떨어졌다. 

애드링크(Addlink) S22 QLC SSD는 이 같은 어려움을 겪지 않는다. 기존 TLC SSD는 여전히 QLC 드라이브에 비해 속도 우위를 유지하고 있지만, 애드링크 S22는 512GB에 59달러, 1TB에 99달러의 저렴한 가격에 판매하고 있다. 하지만 SK 하이닉스 골드 S31이 거의 같은 금액으로 판매되고 있다는 사실에 주목할 필요가 있다. 

대량의 데이터를 한번에 이동할 계획이 없고, 더 많은 저장공간이 필요하다면 삼성의 2세대 QLC 제품인 삼성 870 QVO가 좋은 선택이다. 실제로 애드링크의 SSD보다 조금 더 빠르다. 그러나 아마존에서 1TB가 110달러, 2TB의 경우 205달러, 4TB 450달러, 8TB 900달러로 더 비싸다. 1TB보다 적은 용량은 판매하지 않는다. 구형 삼성 860 QVO도 여전히 좋은 선택이긴 하지만 최신 870 QVO는 모든 면에서 최고다.

하지만 메인보드가 더 빠르고 새로운 NVMe M.2 드라이브를 지원한다면 선택지는 달라진다. 


최고의 NVMe SSD: SK 하이닉스 골드 P31 M.2 NVMe SSD(1TB) 

ⓒ SK Hynix

성능이 가장 중요하다면 삼성 970 프로 또는 씨게이트 파이어쿠다(Seagate FireCuda) 510이 가장 빠른 NVMe SSD이지만, 대부분의 사람은 SK 하이닉스 골드 P31을 구입하는 것이 좋다. SK 하이닉스는 가성비 범주에서 전체 SSD를 장악하고 있다. 

SK 하이닉스 골드 P31은 128비트 TLC NAND를 탑재한 최초의 NVMe SSD이며, 96 NAND 레이어를 사용하는 다른 제품들을 뛰어넘었다. 본지가 테스트한 모델은 크리스탈디스크마크(CrystalDiskMark) 6와 AS SSD의 종합 벤치마크에서도 완전히 인정받았으며, 보도자료에서 주장했던 3.5Gbps 읽기 및 쓰기 속도에 거의 도달했다.

또한 실제 48GB 및 450GB 파일 전송 테스트에서 더 비싼 SSD에 비교했을 때도 뒤지지 않았다. SK 하이닉스 골드 P31은 최상급 드라이브처럼 작동하지만, 저렴한 드라이브보다 조금 더 비쌀 뿐이다. 500G 제품은 75달러에, 1TB 제품은 125달러에 구입할 수 있다(국내에서는 1T 19만 8,000원, 500G 9만 8,000원에 판매하고 있다. 편집자 주). 

마이크론 크루셜(Crucial) P5는 비용 효율적인 NVMe SSD로, 만약 SK 하이닉스 골드 P31이 없었다면, 최고의 선택지가 될 수 있었다. 하지만 골드 P31가 조금 더 빠르고, 조금 더 저렴하다. 그래도 크루셜 P5는 대안 제품이 될 수 있다.

하지만 예산이 빠듯하다면, 약간 더 적은 비용으로 매력적인 선택지를 찾을 수 있다. 웨스턴 디지털 블루(Western Digital Blue) SN550 NVMe SSD는 앞서 언급한 제품처럼 빠르거나 화려한 성능을 갖고 있진 않다. 하지만 가격이 훨씬 저렴하다. 250GB의 경우 45달러, 500GB의 경우 65달러, 1TB의 경우 130달러와 같은 보급형 가격에도 불구하고 WD 블루 SN550은 고가의 제품 성능을 충분히 발휘할 수 있다. 신뢰성에 대한 좋은 이력을 가진 기존 브랜드를 이은 제품이며, 평균보다 긴 5년 보증을 제공한다. 


또 다른 훌륭한 NVMe SSD 

– 애드링크 S70 NVMe SSD: 좀 더 높은 성능을 원한다면 애드링크(Addlink) S70 NVMe SSD 또한 탁월한 선택지가 될 수 있다. 이 제품은 WD 드라이브보다 성능이 약간 우수하다. 하지만 본지는 이 제품의 가격이 인상된 후부터는 일상적인 컴퓨터 사용자에게 WD 블루 SN550을 추천한다. 애드링크는 WD만큼 잘 알려져 있지 않지만, S70 NVMe SSD에 대해 5년 보증을 제공한다.  

– PNY XLR8 CS 3030: 이 제품은 좋은 가격에 빠른 성능을 제공하는 또 다른 선택지다. 하지만 일상적인 사용에는 탁월하지만, 긴 쓰기 작업에서는 수렁에 빠질 수 있다.

– 에이데이타의 XPG SX8200 프로와 킹스톤(Kingston) KC2500: 더 빠른 속도를 위해 좀더 많은 비용을 써도 괜찮다면 삼성 970 프로 수준의 성능을 지닌 에이데이타의 XPG SX8200 프로와 킹스톤 KC2500도 있다. 킹스톤 KC2500은 한번의 테스트에서 최고 등급에 도달하지 못했지만, 항상 선두권을 유지하고 있었다. 경쟁 제품과 거의 동일한 가격으로 구입할 수 있으며, 고성능 NVMe SSD를 구입하는 경우 고려해볼 만한 제품이다. 

새로운 유형의 대용량 SSD 덕분에 충분한 저장용량과 함께 엄청난 NVMe 속도를 얻을 수 있게 됐지만, 이에 대한 비용은 감수해야 한다. OWC 아우라 P12는 NVMe 평균 이상의 쓰기 성능과 4TB 제품을 929달러에 제공한다. 최고의 세이브런트 로켓(Sabrent Rocket) Q는 최고의 성능과 놀라운 8TB 용량으로 모든 것을 만족시키지만, 1,500달러라는 놀라운 가격이 기다리고 있다. 최첨단은 저렴하지 않다.


최고의 PCIe 4.0 SSD: 삼성 980 프로 PCIe 4.0 NVMe SSD(1TB)

ⓒ samsung

대부분의 NVMe SSD는 표준 PCIe 3.0 인터페이스를 사용하지만, 최첨단 기술을 지원하는 일부 제품에는 훨씬 더 빠른 PCIe 4.0 드라이브가 있다. 현재 AMD의 라이젠 3000 프로세서만 PCIe 4.0을 지원하며 X570 또는 B550 메인보드에 장착하는 경우에만 지원한다. 하지만 이 기준을 충족하면 PCIe 4.0 SSD는 가장 빠른 PCIe 3.0 NVMe SSD가 따라오지 못할 성능을 보여준다. 

커세어(Corsair), 기가바이트(Gigabyte), 세이브런트는 최초의 PCIe 4.0 SSD를 출시했으며, 모두 약 200달러에 1TB 용량과 유사한 성능을 제공했다. 하지만 본지가 선정한 최고의 PCIe 4.0 SSD는 조금 더 비싸다. 

본지는 최근에서야 PCIe 4.0 SSD 테스트를 추가했지만, 지금까지 테스트한 제품 가운데 최고는 삼성 980 프로였다. 이 제품은 테스트에서 삼성이 주장한 7Gbps 읽기 속도와 5Gbps 쓰기 속도를 초과했다. 이 제품은 실제 파일 전송 테스트를 통과했지만, 450GB 전송 테스트에서 발견한 것처럼 막대한 양의 데이터를 전송하는 경우 속도가 약간 느려질 수 있다. 하지만 대부분의 사용자가 SSD를 이렇게 힘들게 다루진 않는다.

하지만 모든 성능은 프리미엄급이다. 그럼에도 불구하고 250GB 90달러, 500GB 150달러, 1TB 용량은 230달러이다. 

WD 블랙 SN850은 삼성 980 프로의 성능에 뒤처져 있지만, 거의 같은 가격으로 판매한다. 본지는 리뷰에서 “최강의 단일 SSD PCIe4 스토리지 성능을 찾는다면 어느 쪽도 문제가 되지 않을 것”이라고 평가했다. 

 

PCIe 4.0 속도가 빠른 SSD를 원하지만 삼성의 동급 최고의 성능을 위해 많은 비용을 소비하고 싶지 않다면 XPG 겜믹스 S50 라이트를 고려한다. 본지는 “XPG 겜믹스 S50 라이트는 우리가 테스트한 최초의  PCIe 4 SSD로, 차세대라는 추가 비용이 들지 않는다. 실제로 시스템을 실행하는 시스템에서는 삼성 980 프로와 차이를 구분하기 어려울 것이다”라고 설명했다.  

겜믹스 S50 라이트는 1TB의 경우 140달러, 2TB의 경우 260달러다.


NVMe SSD 설정시 알아야 할 사항

NVMe 드라이브는 구입하기 전에 어떤 특징을 갖고 있는지 알고 있어야 한다. 표준 SATA SSD는 이미 PC 부팅 시간과 로딩 시간을 대폭 단축하고 훨씬 저렴하다. NVMe 드라이브는 특히 대량으로 데이터를 정기적으로 전송하는 경우, 삼성 960 프로와 같은 M.2 폼 팩터나 또는 PCIe 드라이브를 가장 많은 효과를 누릴 수 있다. 그렇지 않으면 NVMe 드라이브는 가격만 비쌀뿐 가치도 없다.  

NVMe SSD를 구입하기로 결정한 경우, PC에서 SSD를 처리할 수 있는지 확인해야 한다. 이는 비교적 새로운 기술이므로, 지난 몇 년 내에 제작한 메인보드만 M.2 연결이 가능하다. 스카이레이크 시대의 AMD 라이젠과 주류 인텔 칩을 고려한다. PCIe 어댑터에 탑재된 NVMe SSD는 M.2 채택이 확산되기 전인 초기에 널리 사용됐지만 지금은 매우 드물다. NVMe SSD를 구입하기 전에 실제로 NVMe를 사용할 수 있는지 확인하고 최대한 활용하기 위해서는 4개의 PCIe 레인이 필요하다는 점에 유의해야 한다. 

NVMe 드라이브를 최대한 활용하려면 운영체제를 실행해야 하므로 드라이브를 인식하고 부팅할 수 있는 시스템이 있어야 한다. 지난 1~2년동안 구입한 PC라면 NVMe 드라이브를 부팅하는 데 문제가 없어야하지만, 이전 메인보드에서는 지원이 어려울 수 있다. 구글에서 메인보드를 검색하고 NVMe에서 부팅을 지원하는지 확인한다. 보드에서 BIOS 업데이트를 설치해야 할 수도 있다. 하드웨어가 NVMe SSD에서 부팅할 수 없는 경우에도 시스템은 이를 보조 드라이브로 사용할 수 있어야 한다. 


SSD 선택에서 고려해야 할 것

물론 저장 용량과 가격이 중요하다. 또한 긴 보증기간은 조기 데이터 사망에 대한 우려를 완화시킬 수 있다. 대부분의 SSD 제조업체는 3년 보증을 제공하며 일부 더 좋은 모델은 5년을 보증한다. 그러나 이전 세대의 SSD와는 달리, 몇 년 전에 혹독한 내구성 테스트로 입증한 것처럼 최신 SSD는 일반 소비자가 어지간히 사용해서는 마모되지 않는다.

가장 유의해야 할 것은 SSD를 PC에 연결하는 데 사용되는 기술이다.
– SATA: 연결 유형과 전송 프로토콜을 나타내며, 대부분의 2.5인치 및 3.5인치 하드 드라이브와 SSD를 PC에 연결한다. SATA III 속도는 약 600MBps에 달할 수 있으며, 대부분의 현대 드라이브는 최대 속도를 제공한다. 

– PCIe: 이 인터페이스는 컴퓨터의 4개의 PCIe 레인을 활용해 SATA 속도를 훨씬 능가해 거의 4GBps를 제공한다(PCIe 3세대). 이런 파괴적인 속도는 강력한 NVMe 드라이브와 잘 어울린다. 메인보드의 PCIe 레인과 M.2 슬롯 모두 PCIe 인터페이스를 지원하도록 유선으로 연결할 수 있으며, M.2 드라이브를 PCIe 레인에 슬롯화할 수 있는 어댑터를 구입할 수 있다. 

– NVMe: 비휘발성 메모리 익스프레스(Non-Volatile Memory Express) 기술은 PCIe의 풍부한 대역폭을 활용해 SATA 기반 드라이브와는 비교조차 못할 정도로 매우 빠른 SSD를 만든다. NVMe에 대해 더 자세히 알고 싶다면 여기를 클릭하라.  

– M.2: 설명이 쉽지 않다. 많은 사람이 M.2 드라이브가 모두 NVMe 기술과 PCIe 속도를 사용한다고 생각하지만 사실이 아니다. M.2는 단순히 폼 팩터에 불과하다. 물론 대부분의 M.2 SSD는 NVMe를 사용하지만 일부는 여전히 SATA를 사용한다. 많은 최신 울트라북이 저장을 위해 M.2를 사용한다. 

– U.2 및 mSATA: mSATA 및 U.2 SSD에서도 문제가 발생할 수 있지만, 이 형식을 지원하는 메인보드와 제품 가용성은 드물다. M.2가 대중화되기 전에 일부 구형 울트라북에 mSATA가 포함되어 있으며, 필요할 경우 드라이브를 사용할 수 있다.  

물론 속도도 중요하지만, 대부분의 최신 SSD는 SATA 3 인터페이스를 지원한다. 그러나 전부 다 그런 것은 아니다.


SSD vs. 하드 드라이브 

SSD가 필요한가? “필요하다.” 본지는 모든 사람이 SSD로 업그레이드할 것으로 진심으로 권장한다. 가장 빠른 기계식 하드드라이브도 SSD 속도에는 미치지 못한다. 기존 노트북, 데스크톱의 하드드라이브를 SSD로 교체하면 완전히 새로운 시스템처럼 느낄 수 있다. SSD를 구입하는 것은 컴퓨터를 업그레이드하는 데 가장 적합한 선택이다. 

SSD는 기계식 하드드라이브보다 기가바이트 당 저장 비용이 많이 들기 때문에 대용량으로 제공하지 않는 경우가 많다. 속도와 저장 공간이 동시에 필요한 경우, 128GB 크루셜 BX300과 같은 제한된 용량의 SSD를 구입해 부팅 드라이브로 사용하고, 기존 하드드라이브를 PC의 보조 저장장치로 설정한다. 프로그램을 부팅 드라이브에 넣고 미디어 및 기타 파일을 하드드라이브에 저장하면 준비가 다 된 것이다. editor@itworld.co.kr 

FLOW-3D 수치해석 프로그램 Supported Platforms 보기

FLOW-3D HYDRO – The Complete CFD Solution for the Water & Environmental Industry

물 및 환경 산업을 위한 완벽한 CFD 솔루션인 FLOW-3D HYDRO의 신제품 출시를 알립니다.

Santa Fe, NM, 2020년 10월 29일 – Flow Science는 토목 및 환경 엔지니어링 산업을 위한 완벽한 CFD 모델링 솔루션인 FLOW-3D HYDRO를 출시했습니다. FLOW-3D HYDRO는 사용하기 편리한 수처리 해석 사용자 인터페이스를 갖추고 있으며 효율적인 모델링 워크플로우를 위한 새로운 시뮬레이션 템플릿과 토목 또는 환경 엔지니어의 요구에 맞춘 확장된 교육 자료를 제공합니다. FLOW-3D HYDRO의 진보된 솔버 개발에는 mine tailings, multiphase flows, shallow water models이 포함됩니다. 고성능 컴퓨팅을 위해 병렬 처리되고 모든 모델링 숙련도를 위해 설계된 FLOW-3D HYDRO는 사용자의 손에 뛰어난 시뮬레이션 기능을 제공합니다.
새로운 기능에 대한 자세한 설명은
https://flow3d.co.kr/flow-3d-hydro/
에서 확인할 수 있습니다.

“FLOW-3D HYDRO는 고객의 말을 경청하고 고객의 니즈를 파악한 결과입니다. 수처리 및 환경 고객을 위한 고급 CFD 솔루션을 개발하고 토목 및 환경 엔지니어링 업계에 범용-CFD 플로우-3D를 광범위하게 채택한 것을 바탕으로 소프트웨어 접근성과 사용자 관련성을 높일 수 있는 물 중심 인터페이스를 개발하여, 모델 설정 시간뿐만 아니라 설정 오류도 크게 감소했습니다. 유용성 및 모델링 성공 측면에서 이 신제품이 물과 환경 실무자들에게는 큰 자산이 될 것으로 생각합니다.

일련의 안내된 실습 과정을 통해 새로운 Flow-3D HYDRO소프트웨어를 소개하는 일련의 온라인 워크샵이 예정되어 있습니다. 워크샵 등록에는 참가자들이 소프트웨어와 소프트웨어 기능을 살펴볼 수 있도록 30일 평가 라이센스가 포함되어 있습니다. 등록은 다음 위치에서 사용할 수 있습니다.
https://www.flow3d.com/flow3d-hydro-workshop/에서 확인할 수 있습니다.

사용자 성공을 위해 FLOW-3D HYDRO는 높은 수준의 지원, 비디오 튜토리얼 및 광범위한 예제 시뮬레이션에 대한 액세스 권한을 제공합니다. 또한 고객은 Flow Science의 CFD 서비스를 활용하여 맞춤형 교육 과정, HPC 리소스 및 유연한 클라우드 컴퓨팅 옵션을 포함한 제품 경험을 강화할 수 있습니다.

FLOW-3D HYDRODOR 릴리즈 웨비나는 12월 3일에 열릴 예정입니다. 온라인 등록은 https://zoom.us/webinar/register/WN_pAh7Gi_fQXWc2Y3BGOrg-A에서 가능합니다.

FLOW-3D HYDRO

FLOW-3D HYDRO 2023R2
FLOW-3D HYDRO 2023R2

FLOW-3D HYDRO 2023R2 의 새로운 기능

새로운 결과 파일 형식

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

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

혼입 공기 시뮬레이션
FLOW-3D POST 의 새로운 EXODUS II 파일 형식에서 볼륨 렌더링 기능을 사용하여 동반된 공기를 보여주는 예입니다 .

새로운 결과 파일 형식은 hydr3d 솔버의 성능을 저하시키지 않으면서 flsgrf 에 비해 시각화 작업 흐름에서 놀라운 속도 향상을 자랑합니다. 이 흥미로운 새로운 개발은 결과 분석의 속도와 유연성이 향상되어 원활한 시뮬레이션 경험을 제공합니다. 

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

난류 모델 개선

FLOW-3D HYDRO 2023R2는 2방정식(RANS) 난류 모델에 대한 동적 혼합 길이 계산을 크게 개선했습니다. 거의 층류 흐름 체계와 같은 특정 제한 사례에서는 이전 버전의 코드 계산 제한기가 때때로 과도하게 예측되어 사용자가 특정 혼합 길이를 수동으로 입력해야 할 수 있습니다. 

새로운 동적 혼합 길이 계산은 이러한 상황에서 난류 길이와 시간 규모를 더 잘 설명하며, 이제 사용자는 고정(물리 기반) 혼합 길이를 설정하는 대신 더 넓은 범위의 흐름에 동적 모델을 적용할 수 있습니다.

접촉식 탱크 혼합 시뮬레이션
적절한 고정 혼합 길이와 비교하여 접촉 탱크의 혼합 시뮬레이션을 위한 기존 동적 혼합 길이 모델과 새로운 동적 혼합 길이 모델 간의 비교

정수압 초기화

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

확장된 지형 표현 지원

GeoTIFF 지원

2023R2 릴리스에서 FLOW-3D HYDRO는 기본적으로 래스터 지형 및 수심 측량을 위한 GeoTIFF(.tif) 파일 형식을 지원합니다. 이제 사용자는 GeoTIFF 파일을 사용자 인터페이스로 직접 가져올 수 있습니다. 

GeoTIFF 래스터 파일의 예
FLOW-3D HYDRO 에서 렌더링된 GeoTIFF(.tif) 래스터 파일의 예

LandXML 지원

측량 데이터가 균일하지 않거나 래스터 표면의 해상도가 충분하지 않은 경우 TIN 표면은 LandXML(.xml) 파일 형식을 통해 향상된 지형 지도를 제공합니다. FLOW-3D HYDRO 2023R2는 기본적으로 LandXML 파일을 가져옵니다. 

래스터 파일과의 향상된 상호 작용

래스터 파일은 고해상도에서 넓은 지형 영역을 다루는 경우가 많으므로 사용자 인터페이스에서 3D 표현의 상호 작용 속도가 느려질 수 있습니다. 이제 사용자는 3D 표현의 품질을 제어하여 렌더링 시간을 크게 줄이고 상호 작용성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

FLOW-3D HYDRO 2023R1 의 새로운 기능

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

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

천수(shallow water) 난류 모델

난류는 물과 환경 흐름장의 주요 측면이며, 특히 천수(shallow water) 근사치로 모델링된 영역에서는 더욱 그렇습니다. 우리는 모델링 위험을 줄이고 더 나은 결과를 제공하기 위해 세 가지 새로운 난류 모델, 일정한 확산도, 혼합 길이 및 Smagorinsky 모델을 포함하도록 천수(shallow water) 모델의 난류 처리를 개선했습니다.

방사제 주변의 흐름

FLOW-3D HYDRO 2022R2 의 새로운 기능

FLOW-3D HYDRO 2022R2 출시로 Flow Science는 FLOW-3D HYDRO 의 워크스테이션과 HPC 버전을 통합하여 단일 노드 CPU 구성에서 다중 노드에 이르기까지 모든 유형의 하드웨어 아키텍처를 활용할 수 있는 단일 솔버 엔진을 제공했습니다. 병렬 고성능 컴퓨팅 실행. 추가 개발에는 향상된 공기 동반 기능과 물 및 환경 응용 분야에 대한 경계 조건 정의 개선이 포함됩니다.

통합 솔버

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

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

성능 확장의 예
증가하는 CPU 코어 수를 사용한 성능 확장의 예
메쉬 분해 - 2소켓 워크스테이션
2소켓 워크스테이션에서 OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화를 위한 메시 분해의 예

멀티 소켓 워크스테이션

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

낮은 수준의 루틴으로 향상된 벡터화 및 메모리 액세스

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

정제된 체적 대류 안정성 한계

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

압력 솔버 프리컨디셔너

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

점탄성 유체에 대한 로그 형태 텐서 방법

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

FLOW-3D HYDRO 경계 조건 개선

FLOW-3D HYDRO 2022R2 에서는 물 적용 경계 조건에 대한 두 가지 개선 사항을 사용할 수 있습니다 . 천수(shallow water)의 유량 경계 조건이 개선되어 보다 현실적이고 공간적으로 변화하는 속도 프로파일을 생성하므로 사용자는 정확도를 잃지 않고 도메인 크기를 줄일 수 있습니다. 자연적인 입구 경계 조건의 경우 정격 곡선 완화 시간 옵션을 사용하여 과도 조건에 대한 응답을 향상시킬 수 있습니다.

스트림 방향의 다양한 속도 프로파일
입구 경계에서 흐름 방향으로 변하는 속도 프로파일의 예

향상된 공기 동반 기능

디퓨저 및 유사한 기포 흐름 응용 분야의 경우 이제 질량 공급원을 사용하여 물기둥에 공기를 유입할 수 있습니다. 또한, 동반 공기 및 용존 산소의 난류 확산에 대한 기본값이 업데이트되었습니다.

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

FLOW-3D HYDRO 아카이브 의 새로운 기능

F LOW-3D HYDRO 2022R1 의 새로운 기능

FLOW-3D HYDRO 의 새로운 기능

제품 개요

최근 FLOW Science, Inc에서는 토목 및 환경 엔지니어링 산업을위한 완벽한 CFD 모델링 솔루션인 FLOW-3D HYDRO 제품을 출시했습니다. 기존 FLOW-3D 사용자이거나 유압 엔지니어링 관행에 CFD 모델링 기능을 사용하시는 것에 관심이 있는 경우, 언제든지 아래 연락처로 연락주세요.
연락처 : 02-2026-0442
이메일 : flow3d@stikorea.co.kr

FLOW-3D HYDRO 는 더 높은 수준의 정확도와 모델 해상도를 제공하기 위해 3D 비 유압 모델링 기능이 필요한 경우 고급 모델링 도구로 사용할 수 있습니다. 일반적인 모델링 응용 분야는 소형 댐 / 인프라, 운송 수력학, 복잡한 3D 하천 수력학, 열 부력 연기, 배수구 및 오염 물질 수송과 관련됩니다. 

FLOW-3D HYDRO의 핵심 기능은 전체 3D 모델과 동적으로 연결될 수있는 천수(shallow water) 모델입니다. 

이 기능을 통해 사용자는 멀티 스케일 모델링 애플리케이션을위한 모델 도메인을 확장하여 필요한 모델 해상도로 계산 효율성을 극대화 할 수 있습니다. FLOW-3D HYDRO  또한 강 및 환경 응용 분야에 특화된 추가 기능과 고급 물리학을 포함합니다.

시뮬레이션 템플릿

FLOW-3D HYDRO 의 작업 공간 템플릿으로 시간을 절약하고 실수를 방지하며 일관된 모델을 실행하십시오 . 작업 공간 템플릿은 일반적인 응용 분야에 대한 유체 속성, 물리적 모델, 수치 설정 및 시뮬레이션 출력을 미리로드합니다.

작업 공간 템플릿은 7 가지 모델 클래스에 사용할 수 있습니다.

  • 자유 표면 – TruVOF (기본값)
  • 공기 유입
  • 열 기둥
  • 퇴적물 수송
  • 천수(shallow water)
  • 자유 표면 – 2 유체 VOF
  • 자유 표면 없음

사전로드 된 예제 시뮬레이션

FLOW-3D HYDRO 의 40 개 이상의 사전로드 된 물 중심 예제 시뮬레이션 라이브러리는 애플리케이션 모델링을위한 훌륭한 시작점을 제공합니다. 사전로드 된 예제 시뮬레이션은 모델러에게 모델 설정 및 모범 사례의 로드맵뿐만 아니라 대부분의 애플리케이션에 대한 자세한 시작점을 제공합니다.이전다음

비디오 튜토리얼

비디오 자습서는 새로운 사용자가 다양한 응용 프로그램을 모델링하는 방법을 빠르게 배울 수있는 훌륭한 경로를 제공합니다. FLOW-3D HYDRO 비디오 튜토리얼 기능 :

  • 광범위한 응용 및 물리학을위한 AZ 단계별 기록
  • “사용 방법”정보
  • 모범 사례를위한 팁
  • CAD / GIS 데이터, 시뮬레이션 파일 및 후 처리 파일

고급 솔버 개발

Tailings Model

새로운 Tailings Model은 tailings dam failure로 인한 tailings runout을 시뮬레이션하기위한 고급 기능을 제공합니다. tailings정의에 대한 다층 접근 방식과 함께 미세하고 거친 입자 구성을 나타내는 이중 모드 점도 모델은 모든 방법으로 건설 된 tailings 댐의 모델링을 허용합니다. 

천수(shallow water), 3D 및 하이브리드 3D / 천수(shallow water) 메싱을 포함한 유연한 메싱을 통해 얕은 지역에서 빠른 솔루션을 제공하면서 다층 tailings의 복잡성을 정확하게 모델링 할 수 있습니다. 점성 경계층의 정확한 표현을 위해 천수(shallow water) 메시에 2 층 Herschel-Bulkley 점도 모델을 사용할 수 있습니다.

모델 하이라이트

  • 미세 입자 및 거친 입자 광미 조성물을위한 이중 모드 점도 모델
  • 침전, 패킹 및 입자 종의 난류 확산을 포함한 Tailings  수송
  • 천수(shallow water) 메시를위한 2 층 Herschel-Bulkley 점도 모델
  • 3D, 천수(shallow water), 3D / 천수(shallow water) 하이브리드 메시를 포함한 유연한 메시 접근 방식
  • Multi-layer, variable composition tailings for general definition of tailings dam construction

Shallow Water

FLOW-3D HYDRO 의 천수(shallow water) 모델링 기능은 3D 메시를 천수(shallow water) 메시와 결합하여 탁월한 모델링 다양성을 제공하는 고유 한 하이브리드 메시를 사용합니다. 압력 솔버의 수치 개선으로 더 안정적이고 빠른 시뮬레이션이 가능합니다. 하이브리드 메쉬의 하단 전단 응력 계산이 크게 향상되어 정확도가 더욱 향상되었습니다. 지형에 거칠기를 적용하는 새로운 방법에는 Strickler, Chezy, Nikuradse, Colebrook-White, Haaland 및 Ramette 방정식이 포함됩니다.

Two-Fluid VOF Model

sharp 인터페이스가 있거나 없는 압축 가능 또는 비압축성 2 유체 모델은 항상 1 유체 자유 표면 모델과 함께 FLOW-3D 에서 사용할 수 있습니다 . 사실, sharp 인터페이스 처리는 TruVOF 기술을 자유 표면 모델과 공유하며 상용 CFD 소프트웨어에서 고유합니다. 최근 개발에는 2- 필드 온도 및 인터페이스 슬립 모델이 포함되었습니다. 이 모델은 오일 / 물, 액체 / 증기, 물 / 공기 및 기타 2 상 시스템에 성공적으로 적용되었습니다.

FLOW-3D HYDRO 는 2- 유체 솔루션의 정확성과 안정성에서 두 가지 중요한 발전을보고 있습니다. 운동량과 질량 보존 방정식의 강화 된 결합은 특히 액체 / 기체 흐름에서 계면에서 운동량 보존을 향상시킵니다. 연속성 방정식에서 제한된 압축성 항의 확장 된 근사값은 더 빠르고 안정적인 2 유체 압력 솔버를 만듭니다.

예를 들어, 터널 및 드롭 샤프트 설계와 같은 유압 응용 분야에서 공기가 종종 중요한 역할을 하기 때문에 두 개발 모두 FLOW-3D HYDRO 릴리스에 적시에 적용됩니다. 일반적으로 낮은 마하 수로 인해 이러한 경우 물과 공기에 제한된 압축성이 사용됩니다.

고성능 컴퓨팅 및 클라우드

고성능 컴퓨팅 FLOW-3D HYDRO

일반 워크스테이션 또는 랩톱으로 많은 작업을 수행 할 수 있지만, 대형 시뮬레이션과 고화질 시뮬레이션은 더 많은 CPU 코어를 활용함으로써 엄청난 이점을 얻을 수 있습니다. FLOW-3D CLOUD 및 고성능 컴퓨팅은 더 빠르고 정확한 모델을 실행할 수있는 더 빠른 런타임과 더 많은 선택권을 제공합니다.

하천 및 환경 중심 애플리케이션

TRANSPORTATION HYDRAULICS SMALL DAMS AND DIVERSIONS RIVER HYDRAULICS SEDIMENT TRANSPORT AND DEPOSITION OUTFALLS EFFLUENTS THERMAL PLUMES BUOYANT FLOWS

Case Studies

컴팩트 디스크 ELISA 칩 [2]

컴팩트 디스크 미세 유체 장치: Optimizing Real Estate

Compact Disc Microfluidic Devices: Optimizing Real Estate

미세 유체 장치 사용자의 증가하는 기대를 충족하려면 작은 미세 유체 장치에서 제한된 공간을 최적화하는 것이 중요합니다. 사용자는 단일 미세 유체 장치에서 최대의 기능과 여러 병렬 작업을 기대합니다. 제한된 공간을 최적화하는 문제는 이러한 장치의 많은 물리적 이점에도 불구하고 회전하는 미세 유체 장치로 확장됩니다. 회전 에너지를 이용하여 미세 유체 작업을 수행하는 회전 장치를 컴팩트 디스크 (CD) 미세 유체 장치라고합니다.

컴팩트 디스크 ELISA 칩 [1]
컴팩트 디스크 ELISA 칩 [2]
컴팩트 디스크 ELISA 칩 [2]

10 년 넘게 CD는 혈액 진단을위한 신속한 면역 분석 및 임상 생화학에서 지속적으로 장점을 보여 왔습니다. 마이크로 토탈 분석 시스템 (μTAS)으로 사용되며, 여러 개별 분석이 내장되어 단일 칩에서 동시에 실행됩니다. 핸즈프리 제어를 위해 프로그래밍 된 간단하고 저렴한 모터에서 작동하며 자석이나 표면 처리와 같은 외부 액추에이터가 필요하지 않습니다. 기본적으로 CD는 훌륭합니다! 그러나 공짜 점심 같은 것은 없습니다. 단방향 (방사형) 원심력으로 인해 CD는 회전하지 않는 미세 유체 장치보다 빠르게 공간이 부족합니다. 유체는 방사형으로 바깥쪽으로 만 이동하므로 CD가 수행 할 수있는 분석 단계의 수가 제한됩니다.

그림 3. CD 채널 내부의 방사형 물 기둥에 적용되는 다양한 신체 힘을 강조하는 회로도. 방사상으로 바깥쪽으로 작용하는 원심력을 확인합니다.
그림 3. CD 채널 내부의 방사형 물 기둥에 적용되는 다양한 신체 힘을 강조하는 회로도. 방사상으로 바깥쪽으로 작용하는 원심력을 확인합니다.

CD의 단 방향성 극복

Gorkin  등  [3]에서는 CD의 단 방향성 제약을 극복하기 위해 공압 펌핑이 제안되었습니다. 아이디어는 원심 에너지를 압축 에너지로 저장하고 다시 풀어서 유체를 중심으로 발사하는 것입니다. 아래 이미지는 로딩 챔버, 흡입 하위 구획 및 압축 하위 구획의 세 개의 챔버가있는 비교적 간단한 미세 유체 칩을 보여줍니다.

그림 4. CD 사진
그림 4. CD 사진
그림 5. FLOW-3D에서 모방 된 CD 디자인
그림 5. FLOW-3D에서 모방 된 CD 디자인

공압 펌핑 프로세스

유체가 로딩 챔버로 들어간 다음, 흡입 하위 구획을 통해 공기가 갇힌 압축 하위 구획으로 이동합니다. 공기가 갇 히면 CD가 특정 각속도로 회전하여 갇힌 공기가 압축됩니다. 공기가 더 이상 압축 할 수없는 경우 (안정 상태에 도달했기 때문에), 회전 속도가 감소하거나 완전히 꺼져 (누군가이 작업을 수행하고 있습니까? 아니면 장치가 수행하고 있습니까?) 유체가 로딩 챔버로 다시 펌핑됩니다. 이 마지막 단계는 이완 단계입니다. 공압 펌핑 공정의 5 단계는 다음과 같습니다.

그림 6. CD의 5 단계 공압 펌핑 [3]
그림 6. CD의 5 단계 공압 펌핑 [3]

회전 속도의 영향

회전 속도가 다르면 압축 하위 구획에서 공기의 압축 수준이 다릅니다. 회전 속도가 높을수록 유체가 공기에 더 세게 밀려 공기가 더 많이 압축됩니다. 그러나 공기가 압축 될 수있는 양에는 한계가 있습니다. 사실, 공기의 압축은 특정 회전 속도 이상으로 점진적으로 증가합니다. 압축 하위 구획의 부피는 회전 속도가 증가함에 따라 감소합니다. 흡입구의 액체 위치는 디스크 중앙에서 흡입 하위 구획의 유체 수준까지의 거리입니다. 이 거리는 증가합니다. 즉, 회전 속도가 증가함에 따라 유체가 중심에서 멀어집니다.

그림 7. 회전 주파수가 증가하면 압축이 증가합니다. [3]
그림 7. 회전 주파수가 증가하면 압축이 증가합니다. [3]

CD 미세 유체 장치 모델링

실험은 미세 유체 장치 설계의 핵심입니다. 그러나 충분한 실험을 수행하고 각 실험에 대한 완벽한 제어 환경을 유지하는 것은 불가능할 수 있습니다. 복잡한 설계에는 복잡한 실험 설정 및 분석이 필요합니다. FLOW-3D 의 정확하고 포괄적 인 다중 물리  모델링 기능 은 미세 유체 설계에 대한 통찰력과이를 최적화하는 방법을 제공합니다. FLOW-3D가  위에서 논의한 CD 미세 유체 장치에 대한 실험적 및 이론적 결과와 어떻게 비교되는지 보여 드리겠습니다  .

CD 미세 유체 장치에 대한 실험적 및 이론적 결과와 비교
CD 미세 유체 장치에 대한 실험적 및 이론적 결과와 비교

이미지 시퀀스는 실험 및 FLOW-3D  시뮬레이션 결과 의 시각적 비교를 제공합니다  . 두 유체 (공기 및 물) 압축 가능 모델을 사용하여 서로 다른 회전 속도에 대해 챔버 내부의 유체 역학을 시뮬레이션했습니다. 회귀 분석을 사용하여 아래 플롯에서 이러한 시각적 비교를 정량화하면 FLOW-3D  와 실험 결과,  FLOW-3D  및 분석 결과 간에 탁월한 상관 관계 (R 2 > 0.99)가 제공  됩니다.

그림 9. FLOW-3D 데이터와 실험 데이터의 비교. (Poly는 다항식 곡선 맞춤을 의미합니다.)
그림 9. FLOW-3D 데이터와 실험 데이터의 비교. (Poly는 다항식 곡선 맞춤을 의미합니다.)

시뮬레이션은 또한 다양한 회전 속도에 대한 정상 상태에 대한 접근 방식을 보여줍니다. 아래의 애니메이션은 CD의 운동 에너지 변동을 1000rpm nd 7000rpm에서 보여줍니다. 더 빠른 속도는 더 빠른 정상 상태를 강제하지만 정상 상태에 도달할 때까지 수위를 빠르게 변동시킵니다. 저속 시뮬레이션의 경우 그 반대입니다.

Mean kinetic energy fluctuations for the CD rotating at 1000 rpm
Mean kinetic energy fluctuations for the CD rotating at 1000 rpm
Mean kinetic energy fluctuations for the CD rotating at 7000 rpm
Mean kinetic energy fluctuations for the CD rotating at 7000 rpm

전반적으로  FLOW-3D  는 실험 결과를 정확하게 검증합니다. 사소한 오류는 부정확 한 지오메트리 (CAD) 생성 및 / 또는 물과 공기 사이의 인터페이스를 엄격하게 정의하기 때문일 수 있습니다. 이 사례 연구는 FLOW-3D  가 실험 결과를 검증하고 컴팩트 디스크 설계의 신뢰도를 높이는 데 효과적으로 사용될 수 있음을 보여줍니다  .

References

[1] He, Hongyan et al. “Design and Testing of a Microfluidic Biochip for Cytokine Enzyme-Linked Immunosorbent Assay”. Biomicrofluidics 3(2):22401 February 2009

[2] Roy, Emmanuel, et al. “From Cellular Lysis to Microarray Detection, an Integrated Thermoplastic Elastomer (TPE) Point of Care Lab on a Disc.” Lab on a Chip, vol. 15, no. 2

[3] Gorkin III, Robert et al. “Pneumatic pumping in centrifugal microfluidic platforms”. February 2010 Springerlink.com

CFD가 레이저 용접을 만나면 : 불꽃이 어떻게 날아갑니까?

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

When CFD meets laser welding: How sparks fly!

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FLOW-3D 분말 소결 적층 조형 프로세스 해석

FLOW-3D 분말 소결 적층 조형 프로세스 해석

FLOW-3D DEM

FLOW-3D@ DEM을 이용하여 분말 적층 공정(파우더 베드 방식) 해석이 가능합니다. 여기에서는 재질: Ni 합금 (Inconel 718), 적층 피치 60μm 정도를 실시한 사례입니다. 지름 20um의 입자를 기준으로 지정하고, 자유낙하에 의해 베드를 형성합니다. 입자는 높이 방향으로 3개 정도로 적층되었습니다. 일정한 입경(case 1)에 미세한 입자를 섞은 것(case2)은 충전율이 높아졌습니다. 한편 굵은 입자를 지정한 케이스(case3)는 충전율이 나빠지는 결과를 확인할 수 있었습니다.

FLOW-3D DEM을 이용한 분말적층공정
FLOW-3D DEM을 이용한 분말적층공정

FLOW-3D WELD 용융지 형성 후 다시 응고되어 가는 모습 확인

FLOW-3D@ DEM에서 얻은 입자 배드에 레이저를 조사하여 용융 해석을 실시한 사례입니다. FLOW-3D@ WELD에서는 레이저에 의한 에너지 밀도 분포를 부여하여 열, 유동 해석을 실시합니다. 용융지가 형성되었다가 다시 응고되어 가는 모습을 확인할 수 있습니다.

입자 충전율이 높은 경우(case2)에서는 용융지가 비교적 직선으로 늘어나지만 충전율이 낮은 경우에 구불구불한 형태로 용융지가 형성되었습니다. 입자가 형성되는 표면 형상, 틈새가 비드 형성에 영향을 준다는 것을 알 수 있습니다.

FLOW-3D WELD 온도 Contour Map
FLOW-3D WELD 온도 Contour Map

F.SAI를 이용한 열응력 해석

FEM mesh 데이터와 FLOW-3D@ 결과 파일에서 구조 인터페이스 F.SAI를 이용하여 온도 데이터를 추출합니다.

여기에서는 case2의 결과를 이용하여 온도 데이터를 추출하여 얻을 수 있고, 온도 데이터를 하중 데이터로 하여 각종 구조해석 소프트웨어에서 열응력 해석을 실시했습니다.

오른쪽 그림에 NX Nastran, MSC Nastran, Marc의 결과를 보여 줍니다. 수축에 의한 응력의 발생과 변위의 모습을 확인할 수 있습니다.

FEM 메시 데이터와 FLOW-3D결과 파일에서 구조 인터페이스를 통한 열응력해석
FEM 메시 데이터와 FLOW-3D결과 파일에서 구조 인터페이스를 통한 열응력해석
Figure 4 A view of the ogee spillway and Type 2 piers in the 3D CFD model

NUMERICAL ANALYSIS AND THE REAL WORLD : IT LOOKS PRETTY BUT IS IT RIGHT?

D. K. H. Ho, S. M. Donohoo, K. M. Boyes and C. C. Lock
Advanced Analysis, Worley Pty Limited
L7, 116 Miller Street, North Sydney, NSW 2060 Australia
Tel: +61 2 8923 6817 e-mail: david.ho@worley.com.au

Abstract

엔지니어링 설계에서 유한 요소, 유한 차분 및 전산 유체 역학 분석 소프트웨어와 같은 수치 도구의 일상적인 사용이 최근 몇 년 동안 증가했습니다. 소프트웨어 및 하드웨어 기술의 발전은보다 비선형적이고 복잡한 3 차원 분석이 수행되고 있음을 의미합니다.

그러나 본질적으로 “블랙 박스”인 이러한 강력한 소프트웨어는 “컴퓨팅”기술을 보유하고 있지만 광범위한 엔지니어링 경험이 필요하지 않은 분석가의 손에 “컴퓨터 보조 재해”로 이어질 수 있습니다. 품질 보증 절차의 엄격한 구현은 수치 모델이나 분석 기법이 정확한지 확인할 필요가 없을 수 있습니다.

이 백서에서는 복잡성이 증가하는 세 가지 실제 토목 공학 응용 프로그램에서 수치 분석 결과를 검증하는 방법을 설명합니다. 여기에는 유한 요소법을 이용한 수조 탱크의 구조 해석, 전산 유체 역학법을 이용한 수력 구조물 위의 홍수 조사, 유한 ​​차분법을 이용한 안벽 시공 시뮬레이션 등이 있습니다. 입력 데이터의 불확실성 수준과 각 사례에 대한 계산 결과의 신뢰성에 대해 논의합니다. 분석 과정에서 몇 가지 흥미로운 결과가 발견되었습니다.

첫 번째 사례 연구는 시공의 질이 구조물의 성능에 상당한 영향을 미친다는 것을 보여주었습니다. 그러나 설계자는 설계 단계에서 이러한 상황을 수량화하고 분석하지 못할 수도 있습니다. 필요할 경우 향후 역분석은 물론 설계 검증의 기준점이 될 수 있도록 공사 종료 시 모니터링의 중요성이 필수적입니다. 유한 요소 분석은 복잡한 문제를 분석할 수 있는 강력한 수치 도구이지만, 분석가들은 문제의 행동이 단순하고 잘 이해되는 것처럼 보일 수 있는 상황에서 예상치 못한 결과를 만날 수 있도록 준비해야 합니다.

두 번째 사례 연구에서는 중요한 배수로 구조에 전산 유체 역학 분석이 처음으로 적용 되었기 때문에 엄격한 검증 프로세스가 강조됩니다. 그것은 2D ogee 방수로 프로파일로 시작하여 문제의 방수로의 3D 모델을 분석하기 위해 진행되는 방식으로 수행되었습니다.
계산된 결과를 각 단계에서 이론 및 물리적 테스트 데이터와 비교했습니다. 유체 흐름 문제의 비선형적 특성에도 불구하고, 분석은 확신을 가지고 실제 설계 목적에 적합한 결과를 제공할 수 있었습니다.

최종 사례 연구에서는 안벽의 거동이 시공 이력과 매립 방식에 영향을 받은 것으로 나타났습니다. 벽의 움직임은 매우 가변적인 토양 속성에도 불구하고 질적으로도 단순한 비선형 토양 모델을 사용하여 정확하게 예측되었습니다. 지속적인 모니터링 기록이 없기 때문에 검증은 어려웠습니다. 계산된 결과를 검증하는 열쇠는 수치 소프트웨어 도구를 사용하지 않는 독립적인 계산을 찾는 것입니다. 대부분의 경우 이러한 솔루션을 사용할 수 있습니다. 그러나 다른 경우에는 실험실 또는 현장 관찰에만 의존할 수 있습니다.

Introduction

오늘날 수치 해석은 대부분의 엔지니어링 설계에서 필수적인 부분을 형성합니다. 따라서 결과 검증의 필요성은 분석 기술 / 방법론을 신뢰할 수 있고 설계자가 계산 된 결과에 대한 확신을 가질 수 있도록 설계 프로세스 전반에 걸쳐 매우 중요합니다.

일반적인 관행은 고전 이론, 실험 데이터, 게시 된 데이터, 유사한 구조의 성능 및 다른 사람이 수행 한 수치 계산에 대해 결과를 검증하는 것입니다. 때때로 소프트웨어 개발자가 제공 한 벤치 마크 또는 검증 예제가 이러한 목적으로 사용될 수 있지만 전체 범위의 문제를 포괄 할만큼 포괄적 인 경우는 거의 없습니다.

수치 해석을 시작하기 전에 분석가는 입력 데이터의 신뢰성, 소프트웨어 도구가 문제의 문제를 해결할 수 있는지 여부 및 결과를 검증하는 방법을 결정해야합니다. 검증 프로세스가 많은 실무자들에 의해 품질 보증 절차의 일부로 채택되었지만 비용이 많이 드는 실패가 여전히 발생했습니다 [1].

Validation

결과 검증의 필요성은 수치 분석의 사용 (남용)에서 일부 나쁜 업계 관행을 관찰함으로써 강화 될 수 있습니다. 수치 계산을 수행하기 위해 고용 된 일부 엔지니어 / 분석가는 계산 뒤에있는 기본 이론을 완전히 이해하지 못하거나 숨겨진 함정을 처리 할 수있는 실제 엔지니어링 경험이 충분하지 않을 수 있습니다.

일부 소프트웨어가 “CAD와 유사”해지고 많은 사람들이 작동하기 쉽다고 주장하기 때문에 엔지니어링 회사가 대학원 엔지니어 대신 초보를 고용하여 수치 모델링 및 분석을 수행하는 경향이 점차 증가하고 있습니다.

사용자는 복잡한 지오메트리 모델을 생성하고, 적절한 요소와 메시를 만들고, 각 하중 케이스에 대한 경계 조건 (접촉, 하중 및 고정)을 적용하고, 속성을 할당하고, 제출에 필요한 모든 플래그 / 스위치 / 버튼을 설정하는 데 상당한 노력을 기울일 것입니다.

분석이 실행됩니다. 자체 검사를위한 일부 품질 보증 절차는 전처리 단계에서 따를 수 있지만 계산이 완료되고 결과가 후 처리 될 때까지 많은 사용자는 출력이 어느 정도 정확하다고 쉽게 믿을 것입니다. 지오메트리 생성은 수치 모델링 프로세스의 일부일뿐입니다. 가장 어려운 문제 중 하나는 전체 설계 프로세스에서 불확실성을 다루는 것입니다. 재료 속성 및 로딩 순서와 같은 입력과 관련된 불확실성이 있습니다.

예를 들어 모델이 선형 또는 비선형 방식으로 동작하는지 여부와 같이 솔루션 유형의 적절성과 관련된 불확실성이 있습니다. 마지막으로 결과 해석과 관련된 불확실성이 있습니다. 수치 분석에서 결과를 검증하고 문제를 발견하는 데있어 분석가를위한 좋은 방법에 대한 간단한 지침은 없습니다. 그러나 다음 방법을 통해 점차적으로 달성 할 수 있습니다.

• 수치 적 방법 과정에 대한 좋은 이해 – 이것은 학부 및 / 또는 대학원 수준의 공식 교육을 통해 얻을 수 있으며 지속적인 전문성 개발의 일환으로 자습을 통해 더욱 향상 될 수 있습니다.
• 특정 유형의 문제에 대한 기본 이론과 해결책의 범위를 잘 이해합니다. 이 역시 위와 같은 교육을 통해 이루어질 수 있습니다.
• 실제 문제를 해결하는 데 공학적 판단을 사용하고 수치 분석을 수행 한 경험이 있습니다. 이는 숙련 된 엔지니어가 분석가를 적절하게 감독하는 환경에서 작업함으로써 얻을 수 있습니다.

품질 보증 시스템의 구현이 실행 가능한 솔루션으로 이어지는 엔지니어링 판단을 대체하는 것은 아니라는 점에 유의해야합니다. 복잡한 대규모 모델을 분석하기 전에 시뮬레이션 기술과 문제의 근본적인 동작을 완전히 이해하기 위해 간단한 테스트 모델을 사용하여 수치 “실험”을 수행해야하는 경우가 매우 많습니다.

경험에 따르면 때때로 테스트 모델 자체가 분석가가 최종 설계 솔루션에 도달 할 수있는 충분한 정보를 제공 할 수 있습니다. 해당 대형 복합 모델의 분석은 설계 기대치를 확인하는 것입니다. 다음 사례 연구는 결과 검증이 수행 된 방법과 신뢰 수준 및 불확실성이 해결된 방법을 보여줍니다.

Applications

일반적인 토목 공학 프로젝트에서 수치 분석은 구조 역학, 기하학 및 유체 역학의 세 가지 기본 분야 중 하나 또는 조합을 포함 할 수 있습니다. 문제의 성격은 토양-구조 상호 작용, 유체-구조 상호 작용 또는 토양-유체 상호 작용 중 하나로 분류 될 수 있습니다.

어떤 경우에는 세 가지 모두를 포함 할 수 있습니다. 잠재적 인 복잡성을 고려하여, 정확도를 잃지 않고 실제 목적을 위해 중요한 동작을 캡처하지 않고 문제를 단순화하기 위해 몇 가지 가정과 이상화가 이루어져야합니다. 이러한 문제를 해결할 수있는 범용 및 특수 수치 분석 소프트웨어가 있습니다. 두 가지 유형의 소프트웨어가 사례 연구에 사용되었습니다.

Case 1 – Deflection of a steel water tank

직경 약 90m의 대형 원형 강철 물 탱크는 처음 채울 때 큰 벽면이 휘어지면서 탱크의 장기적인 구조적 무결성에 대한 우려를 불러 일으켰습니다.

물의 높이는 전체 저장 용량에서 약 10m였습니다. 지붕 구조는 탱크 내부에있는 기둥으로 거의 전적으로지지되었습니다. 스트레이크(strakes)는 벽의 바닥 1/3이 더 두꺼운 고급 강판으로 구성되었습니다. 1 차 윈드 거더는 탱크 상단 주위에 용접되었고 2 차 윈드 거더는베이스 위 2/3에 위치했습니다. 하단 스트레이 크는 환형베이스 플레이트에 필렛 용접되었습니다. 내부 기둥의 기초를 제외한 전체 바닥은 용접 된 강판으로 덮여있었습니다.

이 탱크는 유능한 중간층 사암과 미사암 기반암 위에 압축된 채움물 위에 세워졌습니다. 일련의 축 대칭 유한 요소 분석 (FEA)을 수행하여 관찰된 처짐을 예측할 수 있는지 여부를 결정하고 매일 물을 채우고 비울 때 피로 파괴가 발생할 가능성으로 인해 벽 바닥의 응력 상태를 계산했습니다.

내부 기둥과 지붕 빔을 포함하는 탱크의 12 분의 1 섹터에 대한 3 차원 모델을 처음에 분석하여 벽이 얼마나 많은 지붕 자중을지지하고 축 대칭 가정의 타당성을 조사했는지 조사했습니다. 이 분석의 결과는 지붕 구조의 강성 기여도가 중요하지 않아 후속 축 대칭 모델에 포함되지 않았 음을 보여주었습니다.

그러나 지붕 자체 무게의 작은 부분이 벽에 적용됩니다. 축 대칭 모델은 모든 강철 섹션, 필렛 및 맞대기 용접 및 기초로 구성되었습니다 (그림 1). 그것들은 몇 개의 3 노드 삼각형 축 대칭 요소가있는 4 노드 비 호환 모드 사변형으로 이산화되었습니다.

용접 재료를 통해서만 하중 전달이 허용되도록 용접이 모델링되었습니다. 용접 연결부에 미세한 메시를 사용하여 응력 상태를 정확하게 포착했습니다. 롤러 지지대는 모델의 측면 및 하단 경계에 적용되었습니다. 다음과 같은 하중이 적용되었습니다 :

철골 구조물의 자중, 지붕 자중, 벽의 정수압, 수위에 따른 바닥의 균일 한 압력. 한 모델은 용접 또는베이스의 강판이 플라스틱 힌지를 형성하기 위해 항복되었다고 가정했습니다. 이 경우 벽 바닥에서 핀 연결이 모델링되었습니다.

Partial FE mesh of tank/foundation. Insert shows mesh and stress distribution at wall base
그림2 Partial FE mesh of tank/foundation. Insert shows mesh and stress distribution at wall base

벽 처짐은 그림 2에 나와 있습니다. 측정 범위와 계산 된 결과는 비교 목적으로 표시됩니다. 계산 된 벽 처짐을 검증하기 위해 두 벽 두께에 대한 Timoshenko 및 Woinowsky-Krieger [2]에 기반한 고전 이론도 그림에 표시되었습니다. 계산 된 편향은 이론적 계산에 의해 제한됨을 관찰 할 수 있습니다.

벽 두께의 변화로 인한 전이가 분석에서 포착되었습니다. 이것은 유한 요소 모델에 대한 확신을 제공했습니다. 윈드 거더와 구속 된베이스의 영향도 볼 수 있습니다. 윈드 거더 설치로 인해 초기 변형이 발생하여 공사가 끝날 때 벽 상단이 안쪽으로 당겨질 수 있습니다. 굽힘 동작이 발생한베이스 근처를 제외하고는 후프 동작이 벽 동작을 지배했습니다.

계산된 최대 처짐이 측정된 순서와 동일하더라도 최대 돌출이 발생한 높이는 예측되지 않았습니다. 실제로 조사 데이터는 몇 가지 가능한 시나리오를 제안했습니다.베이스에 플라스틱 힌지 형성 (그러나이 영역에서 계산 된 응력은 항복 강도를 초과하지 않았습니다). 지반 재료의 국부적 인 베어링 고장 (다시 현장에서 균열과 같은 명백한 지시 신호가 보이지 않음); 또는 탱크 건설이 끝날 때 내장 된 기하학적 결함이있었습니다. 사전 변형 된 탱크에서 역 분석을 수행하여 측정 된 처짐이 정수압 하에서 “회복”되었습니다. 그러나 계산된 응력은 수율을 훨씬 초과했습니다. 불행히도 탱크는 완성 후 첫 번째 충전 전에 즉시 조사되지 않았습니다.

Figure 2 Wall deflection of water tank
Figure 2 Wall deflection of water tank

탱크의 원래 디자인과 건설이 2000 년대 초에 수행되었다는 점은 흥미 롭습니다. 설계 계산에 관련 표준 [3]을 사용했습니다. 이 표준은 탱크 벽이 후프 동작만으로 작용한다고 가정하고이 구조의 경우가 아닌베이스의 제약 조건을 무시합니다. 벽 처짐의 크기는 기초 강성을 고려한 Rish [4]가 개발 한 고전 이론 [2] 또는 FEA와 같은 수치 분석에 의해 결정될 수 있습니다. 고급 강철을 사용하면 설계자는 강도에는 적합하지만 서비스 가능성에는 필요하지 않은 더 얇은 섹션을 선택해야합니다. 굽힘 강성은 큐브 두께에 의해 결정됩니다. 수중 부하에서 후속 벽 변형 프로파일은 제작 품질에 영향을받습니다. 이것은 설계 단계에서 추정하기 어려웠을 것입니다.

사례 2 – 배수로 배출

호주의 많은 댐 구조는 제한된 수 문학적 정보로 1950 년대와 60 년대에 설계 및 건설되었습니다. 이러한 기존 방수로 구조는 수정 된 가능한 최대 홍수 수준에 대처하기 위해 크기가 작습니다. 증가 된 홍수 조건 하에서 방수로 꼭대기에 대한 음압 생성과 같은 잠재적 인 문제가 발생할 수 있습니다. 이는 방수로 및 게이트 구조에 불안정성 또는 캐비테이션 손상을 유발할 수 있습니다. 역사적으로 스케일링 된 물리적 모델은 이러한 동작을 연구하기 위해 수력 학 실험실에서 구성되었지만 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리며 스케일링 효과와 관련된 많은 어려움이 있습니다. 오늘날 고성능 컴퓨터와보다 효율적인 전산 유체 역학 (CFD) 코드를 사용하여 수리적 구조의 동작을 합리적인 시간과 비용으로 수치 적으로 조사 할 수 있습니다. 이 분석 기법은 대도시 지역에 주요 상수원을 제공하는 가장 큰 콘크리트 중력 댐에 호주에서 처음으로 적용 되었기 때문에 검증을 수행 할 필요가있었습니다. 이것은 그림 3과 같이 조사 프로세스에 통합되었습니다. 순서도는 간단한 2D에서 상세한 3D 방수로 모델로 어떻게 발전했는지 보여줍니다.

Figure 3 Flowchart showing the validation process
Figure 3 Flowchart showing the validation process

미 육군 공병대 [5]에서 발표 한 광범위한 데이터가 있기 때문에 검증을 위해 ogee 방수로 프로필 (그림 4 참조)이 선택되었습니다. 계산 된 결과는 조사의 각 단계에서 검토되었습니다. 게시 된 데이터에서 크게 벗어나면 프로젝트가 중단됩니다. 이것은 프로젝트가 시작되기 전에 고객과 상호 합의되었습니다.

Figure 4 A view of the ogee spillway and Type 2 piers in the 3D CFD model
Figure 4 A view of the ogee spillway and Type 2 piers in the 3D CFD model

이러한 종류의 분석의 초기 어려움 중 하나는 개방 채널 중력 흐름 문제에서 자유 표면의 정확한 계산이었습니다. 자유 표면을 추적하는 데 적응 형 메싱 및 반복 방법을 사용하는 것은 일부 유한 체적 CFD 코드에서 사용되었지만 성공은 제한적이었습니다. 본 연구에 사용 된 코드는 SOLA-VOF 방법으로 Navier-Stokes 방정식을 해결합니다. 유체 운동의 과도 동작을 해결하기 위해 유한 차분 방법이 사용되었습니다. 유체의 부피 (VOF) 함수는 자유 표면 운동을 계산하는 데 사용됩니다 [6].

분석에 대한 자세한 내용은 [7]에 설명되어 있습니다. 계산 된 파고 압력 분포, 자유 표면 프로파일 및 정상 상태에서의 배출 속도는 검증 목적으로 사용되었습니다. 다른 상류 수두 (H) 아래의 배수로 꼭대기를 따라 압력 분포가 그림 5에 나와 있습니다. 일부 압력 진동은 코드가 일반 메시와 곡선 배수로 장애물 사이의 인터페이스에서 계산을 처리하는 방식에 기인 할 수 있습니다. 훨씬 더 미세한 메쉬는 이러한 불규칙성을 부드럽게 만들었습니다. 압력 분포에 대한 교각의 영향은 3D 모델에서 올바르게 예측되었습니다 (그림 6).

계산된 자유 표면 프로파일 (그림 7)도 게시 된 데이터와 잘 일치했습니다. Savage와 Johnson [8]은 분석 기법에 대한 신뢰도를 높이는 동일한 CFD 코드를 사용하여 유사한 유효성 검사를 수행했습니다. 문제의 배수로에 대한 후속 분석은 스케일링 된 물리적 모델 테스트에서 얻은 결과와 비교할 때 상당히 좋은 결과를 제공했습니다.

Figure 5 Comparison of crest pressure for various heads (2D model), Hd is the design head
Figure 5 Comparison of crest pressure for various heads (2D model), Hd is the design head
Figure 6 Comparison of crest pressure next to pier (3D model)
Figure 6 Comparison of crest pressure next to pier (3D model)
Figure 7 Upper nappe profile next to pier
Figure 7 Upper nappe profile next to pier

분석에서 배수로의 기하학적 구조와 물 속성이 잘 정의되었습니다. 물은 비압축성이며 고정 된 온도에서 일정한 특성을 가지고 있다고 가정했습니다. 실제로 좋은 품질의 콘크리트 표면 마감을 얻을 수 있기 때문에 배수로 경계는 매끄럽다 고 가정했습니다. 불확실성은 메쉬 밀도와 적절한 난류 모델의 선택이라는 두 가지 소스에서 비롯됩니다. 메쉬 크기는 메모리 양과 컴퓨터의 클럭 속도에 의해 제한됩니다.

높은 레이놀즈 수의 난류 흐름은 소용돌이와 소용돌이의 형성을 포착 할 수있는 매우 미세한 메시로 계산할 수 있지만 현재 메시 밀도는 검증 및 설계 목적에 필요한 변수를 예측하기에 충분히 미세했습니다. 조사 결과는 큰 와류, k-ε 및 RNG 모델과 같은 난류 모델의 선택에 의해 크게 영향을받지 않는 것으로 나타났습니다. 분명히 벽 거칠기와 난류 모델의 도입은 방전율을 감소시킬 것입니다. 그러나 다시 분석 결과는 사용 된 메시에 거의 영향을 미치지 않음을 보여줍니다. 향후 분석은 다른 메쉬 밀도로 인한 이산화 오류를 조사 할 것입니다.

사례 3 – 안벽 건설
주요 컨테이너 항구 시설은 설계 단계에서 최소한의 수치 분석을 수행하여 약 25 년 전에 건설되었습니다. 당시에는 이러한 분석 도구를 사용하는 것이 비용 효율적이지 않은 것으로 간주되었습니다. 다수의 컨테이너 크레인이 측면을 따라 이어지는 2km 길이의 안벽을 건설하기 위해 광범위한 준설 및 매립 작업이 수행되었습니다.

시설이 완공 된 이후 일련의 콘크리트 카운터 포트 유닛으로 구성된 안벽과 후방 크레인 빔은 크레인이 할 수 있도록 후방 빔에 대한 레벨 조정 작업이 수행 될 정도로 지속적으로 이동하고 있습니다. 정상적으로 작동합니다. 그러나 영향을받는 두 구조물의 움직임을 저지하기 위해보다 영구적 인 해결책을 모색했습니다. 토양-구조 상호 작용 및 시공 시뮬레이션을 처리 할 수있는 명시 적 유한 차이 분석을 사용하여 다양한 교정 옵션의 순위를 지정했습니다.

그라우트 기둥, 타이백 앵커 및 말뚝 지지대와 같은 다양한 제안 된 개선을 분석하기 전에, 토양 및 구조적 특성과 시공 과정의 선택이 적절하도록 계산 모델을 관찰에 대해 보정해야한다고 결정했습니다. 지질 및 지질 공학 정보는 현장 및 실험실 테스트 데이터를 포함하는 현장 조사 보고서에서 평가되었습니다. 시설의 범위를 고려할 때 현장에서 만나는 특정 토양 유형에 대해 상당한 분산 테스트 데이터가 예상됩니다. 수력 모래 충전재에 대한 표준 침투 테스트 (SPT) 블로우 횟수 (N) 및 콘 침투 테스트 (CPT) 저항 (qc)에 대한 몇 가지 일반적인 기록이 그림 8과 9에 나와 있습니다.

Figure 8 SPT ‘N’ profiles
Figure 8 SPT ‘N’ profiles
Figure 9 CPT profiles
Figure 9 CPT profiles

이 결과로부터 평균 해수면 위와 아래에있는 모래 채우기의 강도와 강성의 대비를 관찰 할 수 있습니다. 이 현상은 배치 방법에 기인한다고 제안되었다 [9]. 또한 기초 수준에서 진동 압축 된 모래의 특성에도 변동이있었습니다. 분석을 위해 선택된 토양 특성은 테스트 데이터, 인근 사이트의 경험 및 유사한 토양 조건에 대한 발표 된 데이터를 기반으로합니다. 그것들은 표 1에 요약되어 있습니다. 일반적으로 시설의 건설 순서는 다음과 같습니다.

  1. Removal of pockets of soft marine clay by dredging
  2. Dredging of sand to the required level
  3. Vibro-compaction of the sand on which the counterfort units were to be founded
  4. Placement of gravel for the quay wall foundation.
  5. Placement of concrete counterfort units weighing 360 tonne each
  6. Placement of hydraulic sand fill behind the units
  7. Surcharging the fill just behind the capping beam
  8. Construct capping beam and place more sand fill to the finished level
  9. Additional surcharge prior to the operation of container cranes.

Table 1 Soil properties used in the construction
simulation of the quay wall

Table 1 Soil properties used in the construction simulation of the quay wal
Table 1 Soil properties used in the construction simulation of the quay wal

2D 평면 변형 모델의 수치 시뮬레이션에서 구성 순서 (그림 10)와 하중은 다음 단계에 따라 단순화 / 이상적입니다.

  1. The starting condition of the seabed consisted of the vibrocompacted sand, gravel bed, native sand, clay and fissured clay at depth. The “in-situ” stresses were also switched on in this step.
  2. Placement of counterfort unit (using equivalent linear elastic beam elements) with a vertical force applied through the centre of gravity of the unit to represent the buoyant self-weight.
  3. Sequentially placing hydraulic sand fill behind the unit to the level prior to surcharging.
  4. Apply an equivalent trapezoidal pressure to represent the surcharge.
  5. Placement of capping beam and the sand fill to the required level.
  6. Apply additional surcharge.
  7. Application of repeated loads from the crane seaward and landward legs.
Figure 10 Construction sequence
Figure 10 Construction sequence

분석에서는 침수 된 물질과 평균 해수면 위에있는 물질을 나타 내기 위해 적절한 밀도를 사용했습니다. 안벽의 장기적인 움직임이 중요했기 때문에 배수 된 토양 매개 변수가 사용되었습니다. 토양은 분석에서 Mohr-Coulomb 실패 기준을 따르는 것으로 가정되었습니다. 단순한 탄성-완전 소성 응력-변형 거동이 가정되었습니다. 일련의 강체 다이어그램으로 표현 된 안벽 이동의 역사는 그림 11에 나와 있습니다. 벽의 상단과 바닥에서 계산 된 수직 및 수평 이동은 그림 12와 13에 표시됩니다. 수치는 모니터링 된 데이터와 해당 상한 및 하한 (해당 상자에 표시됨)입니다. 측정에서 산란의 양에도 불구하고 벽 건설에 대해 계산 된 움직임은 합리적으로 잘 비교되었습니다. 조사 데이터와 예측을 일치시키기 위해 분석에서 토양 속성을 변경하려는 시도가 없었습니다. 반복되는 크레인 하중의 래칫 효과를 관찰 할 수 있습니다. 불행히도 반복적 인 크레인 하중 하에서 벽 이동에 대한 기준이 없었기 때문에 이러한 예상 이동을 비교할 수 없었습니다. 문제의 복잡성과 고도로 가변적 인 토양 특성을 고려할 때 계산 된 결과는 매우 고무적입니다.

Figure 11 Wall deformations
Figure 11 Wall deformations

토양에서 플라스틱 구역의 발달도 분석에서 계산되었습니다. 벽의 발가락 아래의 토양이 여러 번 과도하게 압박을받는 것으로 밝혀졌습니다. 접촉 압력은 경사 하중으로 인한 베어링 고장에 대한 안전 지표 (FOS)를 결정하는 데 사용되었습니다. 지지력은 계산 방법에 의해 크게 영향을 받았다고보고되었습니다 [10]. 원래의 기초 디자인은 덴마크 코드 [11]를 기반으로했기 때문에이 경우 일관성을 위해 사용되었습니다. 편심의 함수로서 FOS의 발전과 수평 대 수직 추력 (H / V)의 비율이 각각 그림 14와 15에 나와 있습니다.

Figure 12 Wall top movements
Figure 12 Wall top movements
Figure 13 Wall base movements
Figure 13 Wall base movements
Figure 14 ‘FOS’ vs. eccentricity
Figure 14 ‘FOS’ vs. eccentricity
Figure 15 ‘FOS’ vs. H/V ratio
Figure 15 ‘FOS’ vs. H/V ratio

그림은 벽이 추가 요금과 반복적 인 적재 단계 동안 국부적 인 베어링 고장에 가까웠음을 보여줍니다. 크레인 하중 하에서 FOS의 명백한 증가는 벽에 대한 수직 하중이 증가하는 반면 유지된 토양의 수평 압력이 다소 일정하게 유지됨에 따라 편심이 감소했기 때문입니다.

끝 맺는 말
세 가지 매우 다른 실제 응용 프로그램의 유효성 검사 프로세스가 설명되었습니다. 각 사례의 주요 특징과 결과는 표 2에 요약되어 있습니다. 재료 및 하중 불확도 및 예상 결과가 강조 표시됩니다. 건설 품질은 구조의 성능에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타났습니다.

이는 분석가가 프로젝트의 설계 단계에서 정량화하고 정확하게 분석하지 못할 수도 있습니다. 구조가 완료된 직후 모니터링의 중요성을 간과해서는 안됩니다. 이것은 미래의 역 분석을위한 유용한 자료가 될 것입니다. 수치 도구가 이러한 복잡한 문제를 분석 할 수 있다는 사실에도 불구하고 분석가는 어떤 매개 변수가 중요하거나 중요하지 않은지 식별 할 준비가되어 있어야합니다.

익숙하지 않은 문제를 분석 할 때 유효성 검사 프로세스를 점진적으로 수행해야합니다. 아마도 검증 방법을 찾는 핵심은 수치 분석 도구를 사용하지 않고 솔루션에 도달 할 수있는 다른 방법이 있는지 묻는 것입니다. 많은 경우 이러한 솔루션은 광범위한 문헌 검색 후에 존재합니다. 그러나 다른 경우에는 실험실 테스트와 현장 관찰이 유일한 대안이 될 것입니다.

자세한 내용은 원문을 참고하시기 바랍니다.

References
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[11] DS 415 (1984) Code of Practice for Foundation Engineering. Table 2 Summary of findings for the three case studies

2 Fluid, 1 Temperature

2 Fluid, 2 Temperature 모델

2 Fluid, 2 Temperature 모델

우주선 및 자동차 연료 탱크 및 특정 미세 유체 장치는 안전하고 효율적인 작동을 위해 정확한 액체 및 기체 상태 모델링이 필요합니다. 이러한 시스템에 유체 계면이 존재하는 것 외에도, 열 전달 및 상 변화의 물리학도 정확하게 포착해야합니다. 얼마나 복잡합니까!

이러한 복잡한 시나리오를 시뮬레이션하기 위해 FLOW-3D v12.0에는 2 Fluid, 2 Temperature 모델이 도입되었습니다.

 

단순화 된 모델 : 2 Fluid, 1 Temperature

FLOW-3D 의 인터페이스 추적 방법인 TruVOF는 열 전달 및 위상 변화를 포함하여 2 Fluid 모델과 함께 작동합니다. 그러나,이 모델의 단순화 중 하나는, 인터페이스를 갖는 메쉬 셀의 온도가 다음의 개략도에 도시 된 바와 같이 혼합물 온도 (따라서 단순화 된 모델) Tmix로 표현된다는 것입니다.

온도가 경계면을 가로 질러 연속적이고 매끄러 울 때 혼합물 근사치가 적절하지만, 열-물리적 특성의 큰 차이로 인해 액체 및 가스가 있는 경우에는 이를 추정 할 수 없습니다. 이러한 시스템에서 용액의 정확도는 액체-기체 혼합물을 함유하는 셀에서 유체 에너지 및 온도의 평균으로부터 발생하는 과도한 수치 확산에 의해 압도 될 수 있습니다. 단순화 된 온도 슬립 모델은 이러한 경우 부분적인 솔루션만 제공합니다.

단순화 된 모델-2 Fluid, 1 Temperature

종합 모델 : 2 Fluid, 2 Temperature

1 Temperature 접근 방식의 결함을 극복하기 위해 2 Fluid 솔루션에 대한 2 Temperature 모델이 버전 11.3에 도입되었습니다. 여기에는 아래 회로도에 표시된 것처럼 각 유체에 대한 에너지 전달 방정식을 해결하고 각 상의 온도를 저장하는 작업이 포함됩니다. 자유 표면이 있는 메쉬 셀은 이제 액체 (T1)와 가스 (T2) 온도를 모두 나타냅니다.

종합 모델 : 2 유체, 2 온도

탱크 슬로싱(Tank sloshing)

탱크 슬로싱에 대한 이 사례 연구에서, 액체는 초기 온도 300K이고 가스는 400K입니다. 단순화 된 모델과 포괄적인 모델 사이의 수치 확산 정도의 차이는 아래 애니메이션에 나와 있습니다. 온도 윤곽에서 시간이 지남에 따라 용액의 수치 확산은 1 Temperature 접근 방식으로 보여지고 계면 물리를 완전히 가리게 됩니다.

단순화 된 모델 : 2 Fluid, 1 Temperature

종합 모델 : 2 Fluid, 2 Temperature

공기중 드롭 용접(Drop welding in air)

이 낙하 용접 사례 연구에서 액체 금속은 중력 하에서 2300K에서 공기를 통해 고체화 된 금속 베드로 떨어집니다. 공기 및 베드 초기 온도는 293K입니다. simplified model에서는 수치 확산으로 인해 액체 금속 낙하 온도가 베드에 도달하기 전에도 급격히 감소하기 시작합니다. 반면에 comprehensive model에서는 방울이 초기 온도를 유지하여 훨씬 더 나은 솔루션을 제공합니다.

단순화 된 모델을 사용한 온도 필드 진화

종합 모델의 온도 필드

FLOW-3D의 2 Fluid, 2 Temperature 모델과 유체 인터페이스 추적을 결합하면 사용자는 특히 연료 슬로싱 시스템과 같이 복잡한 열전달 및 위상 변화 문제를 정확하게 모델링 할 수 있습니다.

이 새로운 모델에 대한 제안이나 의견은 adwaith@flow3d.com에 문의하십시오.

Rivulet Formation in Slide Coating

Simulation of Transient and Three-Dimensional Coating Flows Using a Volume-of-Fluid Technique

Volume-of-Fluid 기법을 사용한 과도 및 3 차원 코팅 흐름 시뮬레이션

슬라이드 코팅 흐름은 정밀 필름 코팅 제품의 제조에 널리 사용됩니다. 코팅 속도를 높이고 코팅 필름의 성능을 향상시키기 위해 슬라이드 코팅 공정을 더 잘 이해하기 위해 상당한 노력을 기울이고 있습니다. 예를 들어 Chen1과 같이 잘 정의 된 한계 이상으로 코팅 속도를 높이면 코팅 비드가 완전히 파손될 수 있음이 입증되었습니다.

이 논문에서는 유체 표면의 임의, 3 차원 및 시간에 따른 변형을 설명 할 수있는 계산 방법에서 얻은 슬라이드 코팅 흐름의 시뮬레이션 결과를 제시합니다. 상용 프로그램에서 사용할 수있는이 방법은 VOF (Volume-of-Fluid) 기술 3,4로 유체를 추적하는 고정 그리드를 사용합니다. 표면 장력, 벽 접착력, 유체 운동량 및 점성 응력은 분석에서 완전히 설명됩니다.

기본 방법은 딥 코팅 데이터와의 비교를 통해 설명됩니다 5. 그런 다음 접촉 선과 동적 접촉각이 우리의 방법에서 암시 적으로 처리되는 방법에 대한 논의를 제시합니다. VOF 기술을 사용하기 때문에 유체를 포함하는 각 제어 볼륨에 작용하는 힘의 합계 만 필요합니다. 그러면 접촉 선의 위치와 동적 접촉각이 계산 된 힘 균형에서 자동으로 발생합니다. 우리의 기술은 코팅 흐름에서 시작 및 비드 분해 현상의 예와 함께 설명됩니다.

그림에서 볼 수 있듯이 신속한 공정의 경우 당사의 접근 방식은 기존 분석 방법으로는 달성하기 어려운 코팅 공정 설계 및 최적화 시뮬레이션을위한 효율성과 견고성을 제공합니다.

Introduction

모든 코팅 공정에는 일정한 조건을 달성하기 전에 코팅 재료가 큰 변형을 겪는 일종의 시작 기간이 포함됩니다. 시작 프로세스의 우수한 특성화는 낭비를 줄이고 프로세스가 원하는 한계 내에서 작동하는지 확인하는 데 종종 중요합니다.

다양한 섭동에 대한 코팅 흐름의 과도 ​​응답에 대한 유사한 이해가 또한 바람직하여 코팅 비드의 파손 및 코팅의 불균일성을 피할 수 있습니다. 코팅 흐름의 역학은 일반적으로 비선형이고 다양한 경쟁 물리적 프로세스의 결합 된 상호 작용을 포함하기 때문에 이론적 조사를 수행하기 위해 특수한 계산 도구에 의존해야합니다.

이 작업을 위해 선택한 모델링 도구의 장점은 고정 그리드를 통해 임의의 유체 변형을 추적 할 수있는 강력한 수치 기법 인 VOF (Volume-of-Fluid) 방법을 사용한다는 것입니다. 코팅 흐름 분석에 중요한 프로그램의 다른 기능과 함께 이것이 수행되는 방식은 다음 섹션에서 설명합니다.

Overview of Numerical Method

여기에 사용 된 수치 프로그램 FLOW-3D®는 1960 년대 중반 Los Alamos National Laboratory에서 개발 된 Marker-and-Cell (MAC) 방법 6에서 유래되었습니다. 원래 MAC 방법에 대한 많은 개선이 수년에 걸쳐 이루어졌습니다.

본 출원에서 가장 흥미로운 것은 유체 영역을 찾기 위해 연속적인 유체 부피 함수에 의해 개별 마커 입자를 대체하는 것입니다. VOF 방법에서는 관심있는 계산 영역을 포함하는 사각형 제어 볼륨의 고정 그리드가 구성됩니다. 각 제어 볼륨에 대해 숫자 F는 액체가 차지하는 볼륨의 비율을 표시하기 위해 유지됩니다.

F 함수를 사용하는 것 외에도 VOF 방법은 날카로운 액체-가스 인터페이스를 유지하는 방식으로 직사각형 셀의 고정 그리드를 통해 F 함수를 전진시키기 위해 특수 수치 기법을 사용합니다. 마지막으로 VOF 방법은 경계면에서 적절한 법선 및 접선 응력 조건을 충족하기 위해 신중하게 구현 된 자유 표면 경계 조건 세트를 사용합니다. 접근 방식의 또 다른 특징은 복잡한 기하학적 영역을 정의하는 방식입니다.

장애물은 제어 볼륨의 일부를 차단할 수 있도록하여 고정 그리드에 포함됩니다. 각 제어 볼륨에서 흐름을 위해 열린 분수 영역 및 볼륨은 지오메트리 표현으로 저장됩니다. FAVOR 방법 7이라고하는이 방법은 형상을 질량, 운동량 및 에너지에 대한 이산화 된 방정식에 자동으로 통합합니다. VOF 및 FAVOR 방법을 사용하면 코팅 문제에 대한 지오메트리 및 초기 유체 구성을 정의하는 데 필요한 복잡한 그리드 생성 프로세스가 없기 때문에 시간과 노력이 절약됩니다.

다음 섹션에서는 플랫 시트에 코팅을 담그는 응용 프로그램과 함께 기본적인 수치 방법의 유용성을 설명합니다.

Dip Coating – A Validation Test

Lee와 Tallmadge는 액체 수조에서 수직으로 인출 된 평판에 딥 코팅하는 과정에 대해 광범위한 조사를 수행했습니다.

이 프로세스는 다양한 상업용 응용 프로그램에서 널리 사용됩니다. 그들의 연구는 2 차원 흐름 (즉, 가장자리 효과 없음)에 초점을 맞추고 실험 데이터에 맞는 경험적 매개 변수를 포함하는 분석 표면 프로파일로 구성되었습니다. 0.085에서 23.9 사이의 모세관 수에 대한 실험 데이터가 수집되었으며, 레이놀즈 수는 0.044에서 12.7 사이입니다. 필름 두께에 대한 실험 데이터는 약 10 % 이하로 추정되는 오류를 가졌습니다.

이 실험에 대한 계산 모델은 코팅 할 시트의 수직 (접선) 속도와 동일한 수직 (접선) 속도가 주어진 직사각형 욕조로 구성되어 매우 간단합니다. 처음에 코팅액은 수평면을 가지며 시트는 충동 적으로 시작됩니다 (그림 1c 참조). 다양한 모세관 수 사례가 시뮬레이션되었으며 모든 경우에 예측 된 필름 두께는 실험 오차 범위 내에있었습니다. 예를 들어 모세관 번호 1.17에 해당하는 경우를 고려하십시오. 시트를 3.31cm / s에서 수조 (밀도 0.885gm / cc, 표면 장력 32.7dynes / cm 및 점도 1159.4cp를 갖는 점성 윤활유)에서 꺼냈다. 우리는 2.5cm의 욕조 너비와 2.0cm의 깊이 (35 x 25 그리드 셀)를 사용했습니다.

필름 흐름을 캡처하기 위해 욕조 위의 2.0cm 영역이 모델에 포함되었습니다 (수직으로 추가 25 개 셀 필요). 수조의 오른쪽은 유체 높이가 일정하게 유지되고 압력이 수압이고 흐름이 계산 영역으로 들어갈 수있는 열린 경계 였지만 휴식에서 시작해야했습니다. 이른바 “정체”경계 조건은 움직이는 시트의 오른쪽으로 충분히 멀리 떨어져있는 경우 수평 무한 욕조에 대한 좋은 근사치입니다. 모델링이 필요한 수조의 폭을 설정하기 위해 여러 가지 계산이 수행되었으며, 필름 두께가이 폭에 크게 민감하지 않다는 것이 밝혀졌으며 그 결과는 실험에서도 발견되었습니다.

그림 1a는 초기 조건, 그림 1b는 계산 된 과도 상태의 스냅 샷, 그림 1c는 최종 정상 상태 결과를 보여줍니다. 처음에 시트에 의해 그려지는 액체 팁의 모양은 정적 접촉각 (즉, 시트와 액체 사이의 접착력)에 따라 달라지며 임의로 10 도로 취해졌습니다. 액체가 끌어 올려짐에 따라, 배출되는 액체 필름을 대체하기 위해 시트쪽으로 흐름이 시작되어야한다는 신호로서 함몰 파가 나머지 수조에 대한 신호로 오른쪽으로 이동합니다. 약 5.0 초만에 정상 상태에 도달합니다. 필름 두께는 0.145cm로 계산되었으며, 이는 0.142cm의 측정 값과 매우 일치합니다.

Rivulet Formation in Slide Coating
Rivulet Formation in Slide Coating

자세한 내용은 본문을 참고하시기 바랍니다.

자유 표면 모델링 방법

본 자료는 국내 사용자들의 편의를 위해 원문 번역을 해서 제공하기 때문에 일부 오역이 있을 수 있어서 원문과 함께 수록합니다. 자료를 이용하실 때 참고하시기 바랍니다.

Free Surface Modeling Methods

An interface between a gas and liquid is often referred to as a free surface. The reason for the “free” designation arises from the large difference in the densities of the gas and liquid (e.g., the ratio of density for water to air is 1000). A low gas density means that its inertia can generally be ignored compared to that of the liquid. In this sense the liquid moves independently, or freely, with respect to the gas. The only influence of the gas is the pressure it exerts on the liquid surface. In other words, the gas-liquid surface is not constrained, but free.

자유 표면 모델링 방법

기체와 액체 사이의 계면은 종종 자유 표면이라고합니다.  ‘자유’라는 호칭이 된 것은 기체와 액체의 밀도가 크게 다르기 때문입니다 (예를 들어, 물 공기에 대한 밀도 비는 1000입니다).  기체의 밀도가 낮다는 것은 액체의 관성에 비해 기체의 관성은 일반적으로 무시할 수 있다는 것을 의미합니다.  이러한 의미에서, 액체는 기체에 대해 독립적으로, 즉 자유롭게 움직입니다.  기체의 유일한 효과는 액체의 표면에 대한 압력입니다.  즉, 기체와 액체의 표면은 제약되어있는 것이 아니라 자유롭다는 것입니다.

In heat-transfer texts the term ‘Stephen Problem’ is often used to describe free boundary problems. In this case, however, the boundaries are phase boundaries, e.g., the boundary between ice and water that changes in response to the heat supplied from convective fluid currents.

열전달에 관한 문서는 자유 경계 문제를 묘사할 때 “Stephen Problem’”라는 용어가 자주 사용됩니다.  그러나 여기에서 경계는 상(phase) 경계, 즉 대류적인 유체의 흐름에 의해 공급된 열에 반응하여 변화하는 얼음과 물 사이의 경계 등을 말합니다.

Whatever the name, it should be obvious that the presence of a free or moving boundary introduces serious complications for any type of analysis. For all but the simplest of problems, it is necessary to resort to numerical solutions. Even then, free surfaces require the introduction of special methods to define their location, their movement, and their influence on a flow.

이름이 무엇이든, 자유 또는 이동 경계가 존재한다는 것은 어떤 유형의 분석에도 복잡한 문제를 야기한다는 것은 분명합니다. 가장 간단한 문제를 제외한 모든 문제에 대해서는 수치 해석에 의존할 필요가 있습니다. 그 경우에도 자유 표면은 위치, 이동 및 흐름에 미치는 영향을 정의하기 위한 특별한 방법이 필요합니다.

In the following discussion we will briefly review the types of numerical approaches that have been used to model free surfaces, indicating the advantages and disadvantages of each method. Regardless of the method employed, there are three essential features needed to properly model free surfaces:

  1. A scheme is needed to describe the shape and location of a surface,
  2. An algorithm is required to evolve the shape and location with time, and
  3. Free-surface boundary conditions must be applied at the surface.

다음 설명에서는 자유 표면 모델링에 사용되어 온 다양한 유형의 수치적 접근에 대해 간략하게 검토하고 각 방법의 장단점을 설명합니다. 어떤 방법을 사용하는지에 관계없이 자유롭게 표면을 적절히 모델화하는 다음의 3 가지 기능이 필요합니다.

  1. 표면의 형상과 위치를 설명하는 방식
  2. 시간에 따라 모양과 위치를 업데이트 하는 알고리즘
  3. 표면에 적용할 자유 표면 경계 조건

Lagrangian Grid Methods

Conceptually, the simplest means of defining and tracking a free surface is to construct a Lagrangian grid that is imbedded in and moves with the fluid. Many finite-element methods use this approach. Because the grid and fluid move together, the grid automatically tracks free surfaces.

라그랑주 격자 법

개념적으로 자유 표면을 정의하고 추적하는 가장 간단한 방법은 유체와 함께 이동하는 라그랑주 격자를 구성하는 것입니다. 많은 유한 요소 방법이 이 접근 방식을 사용합니다. 격자와 유체가 함께 움직이기 때문에 격자는 자동으로 자유 표면을 추적합니다.

At a surface it is necessary to modify the approximating equations to include the proper boundary conditions and to account for the fact that fluid exists only on one side of the boundary. If this is not done, asymmetries develop that eventually destroy the accuracy of a simulation.

표면에서 적절한 경계 조건을 포함하고 유체가 경계의 한면에만 존재한다는 사실을 설명하기 위해 근사 방정식을 수정해야합니다. 이것이 수행되지 않으면 결국 시뮬레이션의 정확도를 훼손하는 비대칭이 발생합니다.

The principal limitation of Lagrangian methods is that they cannot track surfaces that break apart or intersect. Even large amplitude surface motions can be difficult to track without introducing regridding techniques such as the Arbitrary-Lagrangian-Eulerian (ALE) method. References 1970 and 1974 may be consulted for early examples of these approaches.

라그랑지안 방법의 주요 제한은 분리되거나 교차하는 표면을 추적 할 수 없다는 것입니다. ALE (Arbitrary-Lagrangian-Eulerian) 방법과 같은 격자 재생성 기법을 도입하지 않으면 진폭이 큰 표면 움직임도 추적하기 어려울 수 있습니다. 이러한 접근법의 초기 예를 보려면 참고 문헌 1970 및 1974를 참조하십시오.

The remaining free-surface methods discussed here use a fixed, Eulerian grid as the basis for computations so that more complicated surface motions may be treated.

여기에서 논의된 나머지 자유 표면 방법은 보다 복잡한 표면 움직임을 처리할 수 있도록 고정된 오일러 그리드를 계산의 기준으로 사용합니다.

Surface Height Method

Low amplitude sloshing, shallow water waves, and other free-surface motions in which the surface does not deviate too far from horizontal, can be described by the height, H, of the surface relative to some reference elevation. Time evolution of the height is governed by the kinematic equation, where (u,v,w) are fluid velocities in the (x,y,z) directions. This equation is a mathematical expression of the fact that the surface must move with the fluid:

표면 높이 법

낮은 진폭의 슬로 싱, 얕은 물결 및 표면이 수평에서 너무 멀리 벗어나지 않는 기타 자유 표면 운동은 일부 기준 고도에 대한 표면의 높이 H로 설명 할 수 있습니다. 높이의 시간 진화는 운동학 방정식에 의해 제어되며, 여기서 (u, v, w)는 (x, y, z) 방향의 유체 속도입니다. 이 방정식은 표면이 유체와 함께 움직여야한다는 사실을 수학적으로 표현한 것입니다.

Finite-difference approximations to this equation are easy to implement. Further, only the height values at a set of horizontal locations must be recorded so the memory requirements for a three-dimensional numerical solution are extremely small. Finally, the application of free-surface boundary conditions is also simplified by the condition on the surface that it remains nearly horizontal. Examples of this technique can be found in References 1971 and 1975.

이 방정식의 유한 차분 근사를 쉽게 실행할 수 있습니다.  또한 3 차원 수치 해법의 메모리 요구 사항이 극도로 작아지도록 같은 높이의 위치 값만을 기록해야합니다.  마지막으로 자유 표면 경계 조건의 적용도 거의 수평을 유지하는 표면의 조건에 의해 간소화됩니다.  이 방법의 예는 참고 문헌의 1971 및 1975을 참조하십시오.

Marker-and-Cell (MAC) Method

The earliest numerical method devised for time-dependent, free-surface, flow problems was the Marker-and-Cell (MAC) method (see Ref. 1965). This scheme is based on a fixed, Eulerian grid of control volumes. The location of fluid within the grid is determined by a set of marker particles that move with the fluid, but otherwise have no volume, mass or other properties.

MAC 방법

시간 의존성을 가지는 자유 표면 흐름의 문제에 대해 처음 고안된 수치 법이 MAC (Marker-and-Cell) 법입니다 (참고 문헌 1965 참조).  이 구조는 컨트롤 볼륨 고정 오일러 격자를 기반으로합니다.  격자 내의 유체의 위치는 유체와 함께 움직이고, 그 이외는 부피, 질량, 기타 특성을 갖지 않는 일련의 마커 입자에 의해 결정됩니다.

Grid cells containing markers are considered occupied by fluid, while those without markers are empty (or void). A free surface is defined to exist in any grid cell that contains particles and that also has at least one neighboring grid cell that is void. The location and orientation of the surface within the cell was not part of the original MAC method.

마커를 포함한 격자 셀은 유체로 채워져있는 것으로 간주되며 마커가 없는 격자 셀은 빈(무효)것입니다.  입자를 포함하고, 적어도 하나의 인접 격자 셀이 무효인 격자의 자유 표면은 존재하는 것으로 정의됩니다.  셀 표면의 위치와 방향은 원래의 MAC 법에 포함되지 않았습니다.

Evolution of surfaces was computed by moving the markers with locally interpolated fluid velocities. Some special treatments were required to define the fluid properties in newly filled grid cells and to cancel values in cells that are emptied.

표면의 발전(개선)은 국소적으로 보간된 유체 속도로 마커를 이동하여 계산되었습니다.  새롭게 충전된 격자 셀의 유체 특성을 정의하거나 비어있는 셀의 값을 취소하거나 하려면 특별한 처리가 필요했습니다.

The application of free-surface boundary conditions consisted of assigning the gas pressure to all surface cells. Also, velocity components were assigned to all locations on or immediately outside the surface in such a way as to approximate conditions of incompressibility and zero-surface shear stress.

자유 표면 경계 조건의 적용은 모든 표면 셀에 가스 압력을 할당하는 것으로 구성되었습니다. 또한 속도 성분은 비압축성 및 제로 표면 전단 응력의 조건을 근사화하는 방식으로 표면 위 또는 외부의 모든 위치에 할당되었습니다.

The extraordinary success of the MAC method in solving a wide range of complicated free-surface flow problems is well documented in numerous publications. One reason for this success is that the markers do not track surfaces directly, but instead track fluid volumes. Surfaces are simply the boundaries of the volumes, and in this sense surfaces may appear, merge or disappear as volumes break apart or coalesce.

폭넓게 복잡한 자유 표면 흐름 문제 해결에 MAC 법이 놀라운 성공을 거두고 있는 것은 수많은 문헌에서 충분히 입증되고 있습니다.  이 성공 이유 중 하나는 마커가 표면을 직접 추적하는 것이 아니라 유체의 체적을 추적하는 것입니다.  표면은 체적의 경계에 불과하며, 그러한 의미에서 표면은 분할 또는 합체된 부피로 출현(appear), 병합, 소멸 할 가능성이 있습니다.

A variety of improvements have contributed to an increase in the accuracy and applicability of the original MAC method. For example, applying gas pressures at interpolated surface locations within cells improves the accuracy in problems driven by hydrostatic forces, while the inclusion of surface tension forces extends the method to a wider class of problems (see Refs. 1969, 1975).

다양한 개선으로 인해 원래 MAC 방법의 정확성과 적용 가능성이 증가했습니다. 예를 들어, 셀 내 보간 된 표면 위치에 가스 압력을 적용하면 정 수력으로 인한 문제의 정확도가 향상되는 반면 표면 장력의 포함은 방법을 더 광범위한 문제로 확장합니다 (참조 문헌. 1969, 1975).

In spite of its successes, the MAC method has been used primarily for two-dimensional simulations because it requires considerable memory and CPU time to accommodate the necessary number of marker particles. Typically, an average of about 16 markers in each grid cell is needed to ensure an accurate tracking of surfaces undergoing large deformations.

수많은 성공에도 불구하고 MAC 방법은 필요한 수의 마커 입자를 수용하기 위해 상당한 메모리와 CPU 시간이 필요하기 때문에 주로 2 차원 시뮬레이션에 사용되었습니다. 일반적으로 큰 변형을 겪는 표면의 정확한 추적을 보장하려면 각 그리드 셀에 평균 약 16 개의 마커가 필요합니다.

Another limitation of marker particles is that they don’t do a very good job of following flow processes in regions involving converging/diverging flows. Markers are usually interpreted as tracking the centroids of small fluid elements. However, when those fluid elements get pulled into long convoluted strands, the markers may no longer be good indicators of the fluid configuration. This can be seen, for example, at flow stagnation points where markers pile up in one direction, but are drawn apart in a perpendicular direction. If they are pulled apart enough (i.e., further than one grid cell width) unphysical voids may develop in the flow.

마커 입자의 또 다른 한계는 수렴 / 발산 흐름이 포함된 영역에서 흐름 프로세스를 따라가는 작업을 잘 수행하지 못한다는 것입니다. 마커는 일반적으로 작은 유체 요소의 중심을 추적하는 것으로 해석됩니다. 그러나 이러한 유체 요소가 길고 복잡한 가닥으로 당겨지면 마커가 더 이상 유체 구성의 좋은 지표가 될 수 없습니다. 예를 들어 마커가 한 방향으로 쌓여 있지만 수직 방향으로 떨어져 있는 흐름 정체 지점에서 볼 수 있습니다. 충분히 분리되면 (즉, 하나의 그리드 셀 너비 이상) 비 물리적 공극이 흐름에서 발생할 수 있습니다.

Surface Marker Method

One way to limit the memory and CPU time consumption of markers is to keep marker particles only on surfaces and not in the interior of fluid regions. Of course, this removes the volume tracking property of the MAC method and requires additional logic to determine when and how surfaces break apart or coalesce.

표면 마커 법

마커의 메모리 및 CPU 시간의 소비를 제한하는 방법 중 하나는 마커 입자를 유체 영역의 내부가 아니라 표면에만 보존하는 것입니다.  물론 이는 MAC 법의 체적 추적 특성이 배제되기 때문에 표면이 분할 또는 합체하는 방식과 시기를 특정하기위한 논리를 추가해야합니다.

In two dimensions the marker particles on a surface can be arranged in a linear order along the surface. This arrangement introduces several advantages, such as being able to maintain a uniform particle spacing and simplifying the computation of intersections between different surfaces. Surface markers also provide a convenient way to locate the surface within a grid cell for the application of boundary conditions.

2 차원의 경우 표면 마커 입자는 표면을 따라 선형으로 배치 할 수 있습니다.  이 배열은 입자의 간격을 균일하게 유지할 수있는 별도의 표면이 교차하는 부분의 계산이 쉽다는 등 몇 가지 장점이 있습니다.  또한 표면 마커를 사용하여 경계 조건을 적용하면 격자 셀의 표면을 간단한 방법으로 찾을 수 있습니다.

Unfortunately, in three-dimensions there is no simple way to order particles on surfaces, and this leads to a major failing of the surface marker technique. Regions may exist where surfaces are expanding and no markers fill the space. Without markers the configuration of the surface is unknown, consequently there is no way to add markers. Reference 1975 contains examples that show the advantages and limitations of this method.

불행히도 3 차원에서는 표면에 입자를 정렬하는 간단한 방법이 없으며 이로 인해 표면 마커 기술이 크게 실패합니다. 표면이 확장되고 마커가 공간을 채우지 않는 영역이 존재할 수 있습니다. 마커가 없으면 표면의 구성을 알 수 없으므로 마커를 추가 할 방법이 없습니다.
참고 문헌 1975이 방법의 장점과 한계를 보여주는 예제가 포함되어 있습니다.

Volume-of-Fluid (VOF) Method

The last method to be discussed is based on the concept of a fluid volume fraction. The idea for this approach originated as a way to have the powerful volume-tracking feature of the MAC method without its large memory and CPU costs.

VOF (Volume-of-Fluid) 법

마지막으로 설명하는 방법은 유체 부피 분율의 개념을 기반으로합니다. 이 접근 방식에 대한 아이디어는 대용량 메모리 및 CPU 비용없이 MAC 방식의 강력한 볼륨 추적 기능을 갖는 방법에서 시작되었습니다.

Within each grid cell (control volume) it is customary to retain only one value for each flow quantity (e.g., pressure, velocity, temperature, etc.) For this reason it makes little sense to retain more information for locating a free surface. Following this reasoning, the use of a single quantity, the fluid volume fraction in each grid cell, is consistent with the resolution of the other flow quantities.

각 격자 셀 (제어 체적) 내에서 각 유량 (예 : 압력, 속도, 온도 등)에 대해 하나의 값만 유지하는 것이 일반적입니다. 이러한 이유로 자유 표면을 찾기 위해 더 많은 정보를 유지하는 것은 거의 의미가 없습니다. 이러한 추론에 따라 각 격자 셀의 유체 부피 분율인 단일 수량의 사용은 다른 유량의 해상도와 일치합니다.

If we know the amount of fluid in each cell it is possible to locate surfaces, as well as determine surface slopes and surface curvatures. Surfaces are easy to locate because they lie in cells partially filled with fluid or between cells full of fluid and cells that have no fluid.

각 셀 내의 유체의 양을 알고 있는 경우, 표면의 위치 뿐만 아니라  표면 경사와 표면 곡률을 결정하는 것이 가능합니다.  표면은 유체 가 부분 충전 된 셀 또는 유체가 전체에 충전 된 셀과 유체가 전혀없는 셀 사이에 존재하기 때문에 쉽게 찾을 수 있습니다.

Slopes and curvatures are computed by using the fluid volume fractions in neighboring cells. It is essential to remember that the volume fraction should be a step function, i.e., having a value of either one or zero. Knowing this, the volume fractions in neighboring cells can then be used to locate the position of fluid (and its slope and curvature) within a particular cell.

경사와 곡률은 인접 셀의 유체 체적 점유율을 사용하여 계산됩니다.  체적 점유율은 계단 함수(step function)이어야 합니다, 즉, 값이 1 또는 0 인 것을 기억하는 것이 중요합니다.  이 것을 안다면, 인접 셀의 부피 점유율을 사용하여 특정 셀 내의 유체의 위치 (및 그 경사와 곡률)을 찾을 수 있습니다.

Free-surface boundary conditions must be applied as in the MAC method, i.e., assigning the proper gas pressure (plus equivalent surface tension pressure) as well as determining what velocity components outside the surface should be used to satisfy a zero shear-stress condition at the surface. In practice, it is sometimes simpler to assign velocity gradients instead of velocity components at surfaces.

자유 표면 경계 조건을 MAC 법과 동일하게 적용해야 합니다.  즉, 적절한 기체 압력 (및 대응하는 표면 장력)을 할당하고, 또한 표면에서 제로 전단 응력을 충족 시키려면 표면 외부의 어떤 속도 성분을 사용할 필요가 있는지를 확인합니다.  사실, 표면에서의 속도 성분 대신 속도 구배를 지정하는 것이보다 쉬울 수 있습니다.

Finally, to compute the time evolution of surfaces, a technique is needed to move volume fractions through a grid in such a way that the step-function nature of the distribution is retained. The basic kinematic equation for fluid fractions is similar to that for the height-function method, where F is the fraction of fluid function:

마지막으로, 표면의 시간 변화를 계산하려면 분포의 계단 함수의 성질이 유지되는 방법으로 격자를 통과하고 부피 점유율을 이동하는 방법이 필요합니다.  유체 점유율의 기본적인 운동학방정식은 높이 함수(height-function) 법과 유사합니다.  F는 유체 점유율 함수입니다.

A straightforward numerical approximation cannot be used to model this equation because numerical diffusion and dispersion errors destroy the sharp, step-function nature of the F distribution.

이 방정식을 모델링 할 때 간단한 수치 근사는 사용할 수 없습니다.  수치의 확산과 분산 오류는 F 분포의 명확한 계단 함수(step-function)의 성질이 손상되기 때문입니다.

It is easy to accurately model the solution to this equation in one dimension such that the F distribution retains its zero or one values. Imagine fluid is filling a column of cells from bottom to top. At some instant the fluid interface is in the middle region of a cell whose neighbor below is filled and whose neighbor above is empty. The fluid orientation in the neighboring cells means the interface must be located above the bottom of the cell by an amount equal to the fluid fraction in the cell. Then the computation of how much fluid to move into the empty cell above can be modified to first allow the empty region of the surface-containing cell to fill before transmitting fluid on to the next cell.

F 분포가 0 또는 1의 값을 유지하는 같은 1 차원에서이 방정식의 해를 정확하게 모델링하는 것은 간단합니다.  1 열의 셀에 위에서 아래까지 유체가 충전되는 경우를 상상해보십시오.  어느 순간에 액체 계면은 셀의 중간 영역에 있고, 그 아래쪽의 인접 셀은 충전되어 있고, 상단 인접 셀은 비어 있습니다.  인접 셀 내의 유체의 방향은 계면과 셀의 하단과의 거리가 셀 내의 유체 점유율과 같아야 한다는 것을 의미합니다.  그 다음 먼저 표면을 포함하는 셀의 빈 공간을 충전 한 후 다음 셀로 유체를 보내도록 위쪽의 빈 셀에 이동하는 유체의 양의 계산을 변경할 수 있습니다.

In two or three dimensions a similar procedure of using information from neighboring cells can be used, but it is not possible to be as accurate as in the one-dimensional case. The problem with more than one dimension is that an exact determination of the shape and location of the surface cannot be made. Nevertheless, this technique can be made to work well as evidenced by the large number of successful applications that have been completed using the VOF method. References 1975, 1980, and 1981 should be consulted for the original work on this technique.

2 차원과 3 차원에서 인접 셀의 정보를 사용하는 유사한 절차를 사용할 수 있지만, 1 차원의 경우만큼 정확하게 하는 것은 불가능합니다.  2 차원 이상의 경우의 문제는 표면의 모양과 위치를 정확히 알 수없는 것입니다.  그래도 VOF 법을 사용하여 달성 된 다수의 성공 사례에서 알 수 있듯이 이 방법을 잘 작동시킬 수 있습니다.  이 기법에 관한 초기의 연구 내용은 참고 문헌 1975,1980,1981를 참조하십시오.

The VOF method has lived up to its goal of providing a method that is as powerful as the MAC method without the overhead of that method. Its use of volume tracking as opposed to surface-tracking function means that it is robust enough to handle the breakup and coalescence of fluid masses. Further, because it uses a continuous function it does not suffer from the lack of divisibility that discrete particles exhibit.

VOF 법은 MAC 법만큼 강력한 기술을 오버 헤드없이 제공한다는 목표를 달성 해 왔습니다.  표면 추적이 아닌 부피 추적 기능을 사용하는 것은 유체 질량의 분할과 합체를 처리하는 데 충분한 내구성을 가지고 있다는 것을 의미합니다.  또한 연속 함수를 사용하기 때문에 이산된 입자에서 발생하는 숫자를 나눌 수 없는 문제를 겪지 않게 됩니다.

Variable-Density Approximation to the VOF Method

One feature of the VOF method that requires special treatment is the application of boundary conditions. As a surface moves through a grid, the cells containing fluid continually change, which means that the solution region is also changing. At the free boundaries of this changing region the proper free surface stress conditions must also be applied.

VOF 법의 가변 밀도 근사

VOF 법의 특수 처리가 필요한 기능 중 하나는 경계 조건의 적용입니다.  표면이 격자를 통과하여 이동할 때 유체를 포함하는 셀은 끊임없이 변화합니다.  즉, 계산 영역도 변화하고 있다는 것입니다.  이 변화하고있는 영역의 자유 경계에는 적절한 자유 표면 응력 조건도 적용해야합니다.

Updating the flow region and applying boundary conditions is not a trivial task. For this reason some approximations to the VOF method have been used in which flow is computed in both liquid and gas regions. Typically, this is done by treating the flow as a single fluid having a variable density. The F function is used to define the density. An argument is then made that because the flow equations are solved in both liquid and gas regions there is no need to set interfacial boundary conditions.

유체 영역의 업데이트 및 경계 조건의 적용은 중요한 작업입니다.  따라서 액체와 기체의 두 영역에서 흐름이 계산되는 VOF 법에 약간의 근사가 사용되어 왔습니다.  일반적으로 가변 밀도를 가진 단일 유체로 흐름을 처리함으로써 이루어집니다.  밀도를 정의하려면 F 함수를 사용합니다.  그리고, 흐름 방정식은 액체와 기체의 두 영역에서 계산되기 때문에 계면의 경계 조건을 설정할 필요가 없다는 논증이 이루어집니다.

Unfortunately, this approach does not work very well in practice for two reasons. First, the sensitivity of a gas region to pressure changes is generally much greater than that in liquid regions. This makes it difficult to achieve convergence in the coupled pressure-velocity solution. Sometimes very large CPU times are required with this technique.

공교롭게도 이 방법은 두 가지 이유로 인해 실제로는 그다지 잘 작동하지 않습니다.  하나는 압력의 변화에 대한 기체 영역의 감도가 일반적으로 액체 영역보다 훨씬 큰 것입니다.  따라서 압력 – 속도 결합 해법 수렴을 달성하는 것은 어렵습니다.  이 기술은 필요한 CPU 시간이 매우 커질 수 있습니다.

The second, and more significant, reason is associated with the possibility of a tangential velocity discontinuity at interfaces. Because of their different responses to pressure, gas and liquid velocities at an interface are usually quite different. In the Variable-Density model interfaces are moved with an average velocity, but this often leads to unrealistic movement of the interfaces.

두 번째 더 중요한 이유는 계면에서 접선 속도가 불연속이되는 가능성에 관련이 있습니다.  압력에 대한 반응이 다르기 때문에 계면에서 기체와 액체의 속도는 일반적으로 크게 다릅니다.  가변 밀도 모델은 계면은 평균 속도로 동작하지만, 이는 계면의 움직임이 비현실적으로 되는 경우가 많습니다.

Even though the Variable-Density method is sometimes referred to as a VOF method, because is uses a fraction-of-fluid function, this designation is incorrect. For accurately tracking sharp liquid-gas interfaces it is necessary to actually treat the interface as a discontinuity. This means it is necessary to have a technique to define an interface discontinuity, as well as a way to impose the proper boundary conditions at that interface. It is also necessary to use a special numerical method to track interface motions though a grid without destroying its character as a discontinuity.

가변 밀도 방법은 유체 분율 함수를 사용하기 때문에 VOF 방법이라고도하지만 이것은 올바르지 않습니다. 날카로운 액체-가스 인터페이스를 정확하게 추적하려면 인터페이스를 실제로 불연속으로 처리해야합니다. 즉, 인터페이스 불연속성을 정의하는 기술과 해당 인터페이스에서 적절한 경계 조건을 적용하는 방법이 필요합니다. 또한 불연속성으로 특성을 훼손하지 않고 격자를 통해 인터페이스 동작을 추적하기 위해 특수한 수치 방법을 사용해야합니다.

Summary

A brief discussion of the various techniques used to numerically model free surfaces has been given here with some comments about their relative advantages and disadvantages. Readers should not be surprised to learn that there have been numerous variations of these basic techniques proposed over the years. Probably the most successful of the methods is the VOF technique because of its simplicity and robustness. It is this method, with some refinement, that is used in the FLOW-3D program.

여기에서는 자유 표면을 수치적으로 모델링 할 때 사용하는 다양한 방법에 대해 상대적인 장점과 단점에 대한 설명을 포함하여 쉽게 설명하였습니다.  오랜 세월에 걸쳐 이러한 기본적인 방법이 많이 제안되어 온 것을 알고도 독자 여러분은 놀라지 않을 것입니다.  아마도 가장 성과를 거둔 방법은 간결하고 강력한 VOF 법 입니다.  이 방법에 일부 개량을 더한 것이 현재 FLOW-3D 프로그램에서 사용되고 있습니다.

Attempts to improve the VOF method have centered on better, more accurate, ways to move fluid fractions through a grid. Other developments have attempted to apply the method in connection with body-fitted grids and to employ more than one fluid fraction function in order to model more than one fluid component. A discussion of these developments is beyond the scope of this introduction.

VOF 법의 개선은 더 나은, 더 정확한 방법으로 유체 점유율을 격자를 통과하여 이동하는 것에 중점을 두어 왔습니다.  기타 개발은 물체 적합 격자(body-fitted grids) 관련 기법을 적용하거나 여러 유체 성분을 모델링하기 위해 여러 유체 점유율 함수를 채용하기도 했습니다.  이러한 개발에 대한 논의는 여기에서의 설명 범위를 벗어납니다.

References

1965 Harlow, F.H. and Welch, J.E., Numerical Calculation of Time-Dependent Viscous Incompressible Flow, Phys. Fluids 8, 2182.

1969 Daly, B.J., Numerical Study of the Effect of Surface Tension on Interface Instability, Phys. Fluids 12, 1340.

1970 Hirt, C.W., Cook, J.L. and Butler, T.D., A Lagrangian Method for Calculating the Dynamics of an Incompressible Fluid with Free Surface, J. Comp. Phys. 5, 103.

1971 Nichols, B.D. and Hirt, C.W.,Calculating Three-Dimensional Free Surface Flows in the Vicinity of Submerged and Exposed Structures, J. Comp. Phys. 12, 234.

1974 Hirt, C.W., Amsden, A.A., and Cook, J.L.,An Arbitrary Lagrangian-Eulerian Computing Method for all Flow Speeds, J. Comp. Phys., 14, 227.

1975 Nichols, B.D. and Hirt, C.W., Methods for Calculating Multidimensional, Transient Free Surface Flows Past Bodies, Proc. of the First International Conf. On Num. Ship Hydrodynamics, Gaithersburg, ML, Oct. 20-23.

1980 Nichols, B.D. and Hirt, C.W., Numerical Simulation of BWR Vent-Clearing Hydrodynamics, Nucl. Sci. Eng. 73, 196.

1981 Hirt, C.W. and Nichols, B.D., Volume of Fluid (VOF) Method for the Dynamics of Free Boundaries, J. Comp. Phys. 39, 201.

업무에 적합한 올바른 CFD 소프트웨어 선택 방법

업무에 적합한 올바른 CFD 소프트웨어 선택 방법

많은 제품들이 모두 자신의 소프트웨어가 가장 적합하다고 말하기 떄문에, 사람들은 자신의 업무에 적합한 CFD 소프트웨어 선택에 어려움을 겪습니다. 그 이유는 유체 흐름 및 열 전달 분석을 위한 소프트웨어 패키지는 다양한 형태로 제공됩니다. 이러한 패키지는 물리적 근사치와 수치적 솔루션 기법이 크게 다르기 때문에 적합한 패키지를 선택하는 것이 어렵습니다.

아래 내용에서 올바른 CFD 소프트웨어를 선택할 때 고려해야 할 중요한 항목을 설명합니다.

Spillway’s tailrace over natural rock

1. 메싱 및 지오메트리

유한 요소 또는 “바디 맞춤 좌표”를 사용하는 솔루션 방법은 유동 영역의 기하학적 구조를 준수하는 해석용 그리드를 생성해야합니다. 정확한 수치 근사를 위해 허용 가능한 요소 크기와 모양으로 이러한 그리드를 생성하는 것은 쉽지 않은 작업입니다. 복잡한 경우 이러한 유형의 그리드 생성에는 며칠 또는 몇주의 노력이 소요될 수 있습니다. 일부 프로그램은 직사각형 그리드 요소만 사용하여 이러한 생성 문제를 제거하려고 시도하지만 흐름 및 열 전달 특성을 변경하는 “계단현상” 경계 문제를 해결해야 합니다. FLOW-3D는 FAVOR ™ (분수 면적 / 체적) 방법을 사용하여 기하학적 특성이 매끄럽게 포함된 생성하기 쉬운 직사각형 그리드를 사용하여 두 문제를 모두 해결합니다. 간단하고 강력한 솔리드 모델러가 FLOW-3D와 함께 패키지로 제공되거나 사용자가 CAD 프로그램에서 기하학적 데이터를 가져올 수 있습니다.

2. 운동량 방정식과 대략적인 흐름 모델

유체 운동량의 정확한 처리는 여러 가지 이유로 중요합니다. 첫째, 복잡한 지오메트리를 통해 유체가 어떻게 흐를지 예측할 수 있는 유일한 방법입니다. 둘째, 유체에 의해 가해지는 동적 힘 (즉, 압력)은 모멘텀을고려하여야만 계산할 수 있습니다. 마지막으로, 열 에너지의 대류 이동을 계산하려면 개별 유체 입자가 다른 유체 입자 및 제한 경계와 관련하여 어떻게 움직이는지를 정확하게 파악할 수 있어야 합니다.

이것은 운동량의 정확한 처리를 의미합니다. 모멘텀의 보존을 대략적으로만 하는 단순화된 흐름 모델은 실제적인 유체 구성과 온도 분포를 예측하는데 사용할 수 없기 때문에 FLOW-3D에서는 사용되지 않습니다.

3. 액체-고체 열 전달 영역

액체와 고체 (예 : 금속-금형) 사이의 열 전달에는 계면 영역의 정확한 추정이 필요합니다. 계단 경계는 이 영역을 과대 평가합니다. 예를 들어, 실린더의 표면적은 27 %의 비율로 과대 평가됩니다. FLOW-3D 전 처리기의 각 제어 볼륨에 대해 FAVOR ™ 방법에 의해 정확한 계면 영역이 자동으로 계산됩니다.

4. 액체-고체 열 전달에 대한 볼륨 효과 제어

제어 볼륨의 크기는 액체 / 고체 인터페이스를 포함하는 제어 볼륨에서도 열이 흐르기 때문에 액체와 고체 사이에서 교환되는 열의 속도와 양에 영향을 미칠 수 있습니다. FLOW-3D에서는 액체-고체 인터페이스에서 열 전달 속도를 계산할 때 체적 크기와 전도도가 고려됩니다.

5. 암시성(Implicitness)과 정확성

비선형 및 결합 방정식에 대한 암시적 방법에는 각 반복에서 under-relaxation 특성이 있는 반복 솔루션 방법이 필요합니다. 이 동작은 일부 상황에서 심각한 오류 (또는 매우 느린 수렴)를 일으킬 수 있습니다 (예 : 큰 종횡비로 제어 볼륨을 사용하거나 실제로 중요하지 않은 효과를 예상하여 암시성이 사용되는 경우).

FLOW-3D에서는 계산 노력FLOW-3D에서는 계산 작업이 덜 필요하기 때문에 가능한 경우 언제나 명시적 수치 방법을 사용하며, 수치 안정성 요구 사항은 정확도 요구 사항과 동일합니다. Implicit vs. Explicit Numerical Methods 문서에서 자세히 알아보세요.

6. 대류 전송을 위한 암시적 수치 방법 (Implicit Numerical Methods)

임의적으로 큰 시간 단계 크기를 계산에 사용할 수 있는 암시적 수치 기법은 CPU 시간을 줄이는데 널리 사용되는 방법입니다. 불행히도 이러한 방법은 대류 해석에 정확하지 않습니다. 암시적 방법은 근사 방정식에 확산 효과를 도입하여 시간 단계 독립성을 얻습니다. 물리적 확산(예 : 열전도)에 수치적 확산을 추가하는 것은 확산 속도만 수정하기 때문에 심각한 문제를 일으키지 않을 수 있습니다. 그러나 대류 과정에 수치 확산을 추가하면 모델링되는 물리적 현상의 특성이 완전히 바뀝니다. FLOW-3D에서 시간 단계는 프로그램에 의해 자동으로 제어되어 정확한 시간 근사치를 보장합니다.

7. 이완 및 수렴 매개 변수 (Relaxation and Convergence Parameters)

암시적 근사를 사용하는 수치 방법은 하나 이상의 수렴 및 이완 매개 변수를 선택해야합니다. 이러한 매개 변수를 잘못 선택하면 발산 또는 수렴 속도가 느려질 수 있습니다. FLOW-3D에서는 하나의 수렴 및 하나의 이완 매개 변수만 사용되며, 두 매개 변수는 프로그램에 의해 동적으로 선택됩니다. 사용자는 수치해석 솔버를 제어하는 ​​매개 변수를 설정할 필요가 없습니다.

8. 자유 표면 추적

액체-가스 인터페이스 (즉, 자유 표면)를 모델링하는 데 사용되는 두 가지 방법이 있습니다. 그 중 하나는 액체 및 가스 영역의 흐름을 계산하고 계면을 유체 밀도의 급격한 변화로 처리하는 것입니다. 일반적으로 밀도 불연속성은 고차 수치 근사를 사용하여 모델링됩니다.

불행히도, 이 치료는 몇몇 그리드 셀에 걸쳐 인터페이스가 매끄럽게 진행되도록 해주며, 그러한 인터페이스에 일반적으로 존재하는 접선 유속의 급격한 변화는 설명하지 않습니다. 또한 이 기법은 가스가 계산 영역으로 유입되는 액체로 대체될 경우 탈출 포트 또는 가스의 싱크로도 보완해야 합니다. 또한 이러한 방법은 일반적으로 유체의 비압축성을 만족시키기 위해 더 많은 노력을 기울여야 합니다.  가스 영역은 거의 균일한 압력 조정을 통해 솔루션 수렴 속도를 늦추는 경향이 있기 때문에 이러한 현상이 발생합니다.

FLOW-3D에서는 다른 기술인 VOF (Volume-of-Fluid) 방법이 사용됩니다. 이것은 인터페이스가 단계 불연속으로 긴밀하게 유지되는 진정한 3 차원 인터페이스 추적 체계입니다. 또한 선택적 표면 장력을 포함하여 수직 및 접선 응력 경계 조건이 인터페이스에 적용됩니다. 가스 영역은 사용자가 모델에 포함되도록 요청하지 않는 한 계산되지 않습니다.

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Moving Boundaries: An Eulerian Approach

Moving Boundaries: An Eulerian Approach

많은 문제에서, 유체 및 고체 영역의 내부 경계가 그 안에서 이동할 수 있도록하면서 공간에 고정 된 그리드를 유지하는 것이 유리합니다. 이는 리 메싱의 필요성을 피할 수 있으므로 이러한 경계의 형태에 급격한 변화가 발생할 때마다 적절합니다. 메시 생성도 크게 단순화되었습니다.

고정 그리드 내에서 유체 인터페이스, 침전물, 응고 된 유체 및 탄성 재료의 경계 이동을 모델링하기위한 다양한 접근 방식이 표시됩니다. 유체 경계의 이동은 VOF (Volume-of-Fluid) 방법의 변형으로 수행되며, 각 계산 셀에서 유체의 양을 나타내는 양이 고정 메시를 통해 조정됩니다.

퇴적물의 침식 및 퇴적은 퇴적물 수색 모델을 사용하여 계산됩니다. 국부적 인 침식 속도는 패킹 된 퇴적물 / 유체 경계면에 존재하는 국부적 인 전단 응력을 기반으로하며, 증착은 Stokes 유동 근사치로 예측됩니다.

Emptying of gravure cell (same cell dimensions as filling case); a
three-dimensional perspective is shown. The transfer roll surface
(block at top) is moving away from the gravure roll at 0.5m/s. The
static contact of the fluid with all surfaces is 30°. The elapsed time
is 150

충진 층 경계면은 퇴적물 농도와 퇴적물의 포장 분율에 따라 달라집니다. 용융 금속은 온도가 빙점 아래로 떨어지면 굳을 수 있습니다. 응고 된 “유체”는 동결 및 용융을 유발하는 열유속의 양으로부터 결정된대로 표면이 증가하거나 수축하는 고체처럼 처리됩니다.

탄성 응력은 응고 된 재료 / 공기 인터페이스를 예측하는 VOF 방법을 사용하여 동일한 고정 그리드 내의 운동량 균형에 탄성 응력 계산을 추가하여 응고 된 영역에서 계산됩니다.

매우 일시적인 흐름 문제의 경우 유체와 공극 공간 사이 또는 두 개의 혼합 불가능한 유체 사이에있는 유체 인터페이스는 문제의 역학에 따라 자유롭게 움직여야합니다.

한 가지 해결책은 인터페이스와 함께 변형되는 메시를 만드는 것입니다. 이것은 시뮬레이션 중에 인터페이스의 형태가 거의 변경되지 않는 상황에서 잘 작동합니다. 그러나보다 일반적인 경우에는 시뮬레이션 중에 새 메시를 반복적으로 생성해야하거나 변경되지 않은 메시 내에서 자유 표면 경계를 생성하는 방법이 필요합니다. 이 작업은 후자를 제시합니다. VOF (Vol-of-fluid) 함수는 자유 표면의 위치를 추적하는 데 사용됩니다. 또한이 함수는 곡률을 계산하여 표면 장력의 영향을 예측하는 데 사용됩니다.

<원문보기> Moving-Boundaries-an-Eularian-Approach.pdf

Oil & Gas Separators

Oil & Gas Separators

FLOW-3D는 오일 및 물과 같은 혼합 불가능한 유체를 모델링할 수 있으며, 개방된 환경(주변 공기)에 관련된 구성 요소 간의 고유한 인터페이스를 정확하게 추적할 수 있습니다.

전체 영역에 영향을 미치는 역학 관계로 유체가 자유롭게 혼합될 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 유체는 연속 위상과 분산 위상 사이의 표류 관계에 따라 다시 분리됩니다.

중력 분리기의 성능은 CFD 모델링을 통해 향상 될 수 있습니다 :

  • Develop vessel inlet configurations to improve uniformity of gas and liquid flows and avoid mixing of oil & water due to wave-induced sloshing
  • Determine the influence of internal equipment on hydraulic efficiency and separation performance
  • Gauge the effects of changes in operating conditions
  • Accurately model small-scale phenomena (multi-phase flows, drops, particles, bubbles)

Aerospace Electric Charge Distribution

Electric Charge Distribution

비행중 또는 급유 중에 항공기 연료가 슬로싱되면 전하가 발생하여 인터페이스의 fuel-vapor 혼합물이 전도성이됩니다. 과도 전위 및 필드 분포 분석은 연료 탱크의 최적 배출 위치를 식별하는 데 도움이됩니다. FLOW-3D를 사용한 이 전하 분포 시뮬레이션은 일련의 yaw, pitch 및 roll motion에서 회전을 통해 가속하는 동안 항공기 연료 탱크 내부의 연료 거동을 보여줍니다.

Thermocapillary Actuation

Thermocapillary Actuation

표면 장력의 온도 의존성은 유체 방울을 패턴 있는 표면 위로 전달하는 데 사용될 수 있습니다. 표면은 유체 방울이 친수성-수소성 인터페이스에 의해 형성된 채널을 따르도록 제한되도록 친수성 또는 친수성 접촉 각도로 패턴화됩니다. 또한 프로그램 가능한 방식으로 가열된 마이크로 히터의 배열은 열전압 작동을 유발하여 유체 방울을 뜨거운 영역에서 차가운 지역으로 유도합니다. 아래 이미지는 문제 설정의 상단 및 단면 뷰(Anton A)를 보여줍니다. Darhuber 외.) 다음에 Flow-3D를 설정합니다.

Liquid droplet moving along hydrophilic microstripe
Top-view of a liquid droplet moving along a hydrophilic microstripe. The array of Ti-resistors (shown in light gray) beneath the hydrophilic stripes locally heat the droplet thereby modifying the surface tension and propelling the liquid toward the colder regions of the device surface. The dark gray stripes represent the leads and contacts (Au) for the heating resistors.
Cross sectional view of device
Cross-sectional view of a portion of the device containing two micro-heaters and an overlying droplet.

더 차가운 표면 온도 영역은 인접한 따뜻한 지점보다 더 높은 표면 장력을 유지하여 액체를 당기는 접선 표면 힘을가합니다. 부분적 습윤 (접촉각> 0) 표면은 전체 습윤 표면 (접촉각 = 0)에 비해 부피 손실이 적은 유체 수송을 허용하기 때문에 바람직한 옵션입니다.

FLOW-3D setup of three microheaters

Top view of the setup in FLOW-3D showing three microheaters in pink, yellow and blue respectively. The central hydrophilic strip is shown in black with a fluid (water) droplet in sky blue.

아래 애니메이션은 완전히 젖은 표면과 부분적으로 젖은 표면의 비교를 보여줍니다. 예상대로 완전히 젖은 표면은 부분적으로 젖은 표면보다 액적을 더 평평하게 (그리고 더 많이 퍼지게) 만듭니다. 히터가 한 번에 하나씩 활성화되면 물방울이 더 차가운 영역으로 이동됩니다. 더 많은 유체가 남겨질수록 시뮬레이션이 끝날 때까지 완전히 젖은 표면은 더 많은 유체 볼륨을 잃는 것을 볼 수 있습니다. 따라서 부분적으로 젖은 표면은 유체 손실을 줄이기위한 더 바람직한 옵션입니다. 두 경우 모두 소수성 표면으로 둘러싸인 중앙 친수성 스트립으로 인해 물방울이 중앙에 머물러야합니다.

Animation of the results post-processed in FlowSight.

References

Anton A. Darhuber, Joseph P. Valentino, Sandra M. Trian and Sigurd Wagner, Thermocapillary Actuation of Droplets on Chemically Patterned Surfaces by Programmable Microheater Arrays, Journal of Microelectrochemical Systems, Vol. 12, No. 6, December 2003

Electrokinetics

Dielectrophoresis

유전 영동은 분극성 입자에 힘을 생성하여 균일하지 않은 전기장 (일반적으로 AC 전기장)에서 움직임을 유도합니다. 유전 영동력은 마이크로스케일 및 나노스케일 바이오 입자를 특성화, 처리 또는 조작하는 데 사용할 수 있습니다. 여기에는 세포, 바이러스, 박테리아, DNA 등의 분류, 포획 및 분리가 포함될 수 있습니다. 유전 영동은 FLOW-3D에서 완전히 설명 할 수 있으며 날카로운 인터페이스가 있거나 없는 단일 유체 또는 2 유체 흐름과 같이 코드에서 사용할 수있는 다른 모든 유체 흐름 옵션과 함께 활성화 될 수 있습니다.

Electro-wetting

전도성 액적에서 액체와 전극 사이에 인가되는 얇은 유전체 코팅 전위를 갖는 전극 상에 배치되면, 드롭 평면화와 전극 표면 확산이 일어납니다. 이 현상은 종종electro-wetting라 부릅니다. 현상은 전하 층의 발달과 관련되어 있으므로, 외부 전기장을 그들을 이동, 합체, 깨지거나 하는 원인을 조작하기 위해 사용될 수 있습니다.

 

Lab-On-Chip Electro-wetting Applications

Lab-on-chip 기반electro-wetting 은 분리된 물방울을 조절할 수 있어 설계자들이 복잡한 절차를 전통적인 실험실 장치를 달지만 훨씬 작은 volumes 으로 비슷한 실험을 수행할 수 있습니다. 이러한 기기는 효율적으로 운송, 병합되어 있으며 분리된 물방울들이 요구합니다. FLOW-3D는 사용자가이 장치를 조작하는 데 사용되는 기하학적 파라미터들 및 전압의 영향을 시뮬레이션 할 수 있도록 하여 설계 프로세스에 유용한 도구가 될 수 있습니다.

아래의 애니메이션은 수송 시뮬레이션 병합 및 분할 방울에 FLOW-3D의 기능을 보여줍니다. Lab-on-chip은 약 300 ㎛로 분리 된 두 개의 평행 한 플레이트로 구성됩니다. 바닥 판은 방울을 조작하기 위해 사용되는 그 안에 삽입 된 전극을 보유하고 있습니다. 액 적은 물 (약간 도전성) 실리콘 오일에 의해 둘러싸여 있습니다. 액체 방울의 부피가 800nl 관한 것입니다.

This lab-on-a-chip electrowetting simulation demonstrates an electric field being applied in order to split a small droplet.

Here an electric field is being applied in order to merge two small droplets.

This simulation shows an electric field being applied to a small droplet to control its motion.

접촉선의 이해(Contact Line Insights)

접촉선의 이해(Contact Line Insights)

FLOW-3D는 코팅 성능 향상에 관심이있는 엔지니어에게 이상적인 수치 모델링 기능을 많이 갖추고 있습니다. 전산 시뮬레이션은 코팅 흐름에 영향을 미치는 여러 물리적 과정의 상대적 중요성과 효과를 연구 할 수있는 훌륭한 방법입니다. 물리적인 테스트에서 항상 프로세스를 분리하거나 해당 프로세스의 크기를 임의로 조정할 수있는 것은 아닙니다. 여기에서는 리 볼렛 형성(rivulet formation), 핑거링(fingering), 증발, 거친 표면에서의 접촉선 이동 및 유체 흡수와  관련하여 정적 및 동적 접촉각에 대하여 FLOW-3D의 처리에 대해 설명합니다.

 

정적 및 동적 접촉각(Static and Dynamic Contact Angles)

FLOW-3D는 정적 접촉각의 함수로 동적 접촉각을 정확하게 계산하고 입력으로 설정하며 자유 표면 인터페이스에서 작용하는 관련된 힘을 정확하게 계산하여 유체의 소수성을 캡처 할 수 있습니다. 아래 시뮬레이션은 물방울이 경사를 따라 내려갈 때 정적 접촉각이 동적 접촉각에 미치는 영향을 보여줍니다.

 

흡수(Absorption)

종이 기판에 액 적의 충격 및 흡수는 전산 유체 역학 소프트웨어를 사용하여 연구 할 수 있습니다. 여기서 FLOW-3D는 섬유층에서 물방울 충돌을 시뮬레이션하는데 사용되며 표면 장력, 접촉각 및 점도와 관련된 유체 전면의 전파를 살펴 봅니다.

 

 

아래의 FLOW-3D 시뮬레이션에서, 낙하는 직경이 40 미크론이며 초기 하향 속도는 300 cm / s입니다. 기재는 종이이고, 기공률이 30 % 인 20 미크론 두께입니다.

 

 

액체 필름의 핑거링(Fingering in Liquid Films)

FLOW-3D에서 동적 접촉선은 동적 접촉각이나 접촉선의 위치를 ​​지정할 필요없이 직접 모델링됩니다. 이는 소량의 유체에서 유체에 영향을 미치는 모든 동적 힘을 포함하는 수치 모델을 사용하여 수행됩니다. 정적 접촉각은 액체-고체 접착력을 특성화 하는데 사용됩니다.

액체 시트의 핑거링. 왼쪽은 0 °, 오른쪽은 70 °

여기서, 이러한 접근법의 힘의 적용은 경사 표면 아래로 흐르는 액체 필름에서 관찰 된 핑거링에 의해 제공됩니다. 실험적 관찰에 따르면 두 가지 뚜렷한 핑거링 패턴이 발생합니다. 첫 번째 패턴은 작은 정적 접촉각(즉, 습윤 조건)이며 상하한이 모두 하향으로 움직이는 쐐기형 핑거를 나타냅니다. 두 번째 패턴은 큰 정적 접촉각(즉, 습윤 조건이 열악함)이며 가장 균일한 폭을 가진 긴 핑거이고 가장 큰 한계점은 하향으로 움직이지 않는 것이 특징입니다.

 

 

증발 효과(Evaporative Effects)

퇴적(Deposit)

분산 된 고체 물질을 함유하는 액 적은 고체 표면에서 건조 될 때, 함유하고 있는 고체 물질을 침전물로서 남깁니다. 이 침전물의 형상이 많은 인쇄 공정, 청소 및 코팅 공정에 중요한 영향을 미칩니다. 한 종류의 퇴적물의 전형적인 예는 위의 이미지와 같이 엎질러 진 커피 패치의 둘레를 따라 링 얼룩이 형성되는 “커피 링” 문제입니다. 이 유형의 링 침전물은 액체의 증발로 인한 표면 장력 구동 흐름의 결과로, 특히 낙하 둘레에서 발생합니다.

 

건조(Drying)

FLOW-3D의 증발 잔류 액체 모델은 건조 후 톨루엔으로 형성된 잔류된 물의 3D형상을 시뮬레이션합니다. (30 배 확대)

건조는 코팅 공정의 중요한 부분입니다. 하지만 건조의 결함으로 잘 도포 된 코팅을 완전히 취소 할 수도 있습니다. 건조 중에 온도 및 용질 구배는 밀도 및 표면 장력 구배로 인해 코팅 내 유동을 유도 할 수 있으며, 이는 코팅 품질을 잠재적으로 파괴 할 수 있습니다. FLOW-3D의 증발 잔류 물 모델을 사용하면 건조로 인한 흐름을 시뮬레이션하고 값 비싼 물리적 실험에 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다.

 

모델링 링 형성(Modeling Ring Formation)

증발에 의해 접촉 라인에서 생성 된 흐름 시뮬레이션

윗쪽 그림에서 FLOW-3D는 증발이 가장 큰 접촉선에서의 증착으로 인해 에지 피닝(edge pinning)이 발생함을 보여줍니다. 증발은 증발로 인한 열 손실로 인해 액체를 냉각시킵니다 (색상은 온도를 나타냄). 동시에 고체 표면은 전도에 의해 액체를 가열합니다. 접촉선 주변에서 증발이 가장 커서, 액체가 접촉선을 향해 흘러 정적 조건을 재설정합니다. 최종 결과는 액체가 완전히 증발하는 액체 가장자리에 현탁 된 고체의 증착입니다.

 

 

참고
[1] Deegan, R., Bakajin, O., Dupont, T. et al. Capillary flow as the cause of ring stains from dried liquid drops, Nature 389, 827–829 (1997).