圖1. 1 南海孤立內波空間分布圖(Hsu et al., 2000)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

요약

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NASA/TM—2010-216749

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

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

Abstract

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

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

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

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

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

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

Introduction

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

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

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

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

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

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

LEO의 대표적인 EDS LH2 탱크에 대한 예비 축 제트 시뮬레이션도 여러 축 제트 구성에 대해 수행됩니다. 이러한 축방향 제트 구성의 열분해 성능을 평가하고 선택된 결과를 제시합니다.

이러한 예비 축방향 제트 EDS 시뮬레이션은 비교적 짧은 시간 동안 혼합기 성능만 평가합니다. 탱크 열 누출, 위상 변화 및 일반적인 자기 압력(제트 오프)/압력 붕괴(제트 온) 사이클을 포함한 보다 상세한 시뮬레이션이 향후 작업에서 추진될 수 있습니다.

Figure 1.—Schematic of the small water tank / Figure 2.—Schematic of the large water tank
Figure 1.—Schematic of the small water tank / Figure 2.—Schematic of the large water tank
Figure 5.—Temperature contours for large tank jet mixing simulation. (Temperature contour range 294 to 302 K)
Figure 5.—Temperature contours for large tank jet mixing simulation. (Temperature contour range 294 to 302 K)

상세 내용은 원문을 참조하시기 바랍니다.


Figure 9.—Schematic of a representative EDS scale propellant tank.
Figure 9.—Schematic of a representative EDS scale propellant tank.
Figure 10.—Temperature contour time sequence for an EDS scale propellant tank at a jet mixing velocity of 0.06 m/s.
Figure 10.—Temperature contour time sequence for an EDS scale propellant tank at a jet mixing velocity of 0.06 m/s.
Figure 14.—Temperature contour at t = 1000 s for the five jet mixer with a 0.06 m/s jet velocity
Figure 14.—Temperature contour at t = 1000 s for the five jet mixer with a 0.06 m/s jet velocity

Summary and Conclusions

사용 가능한 유사성 상관 관계를 사용하는 스케일링 전략은 EDS 클래스 제트 믹서에 대한 적절한 제트 크기 및 작동 조건을 결정하기 위해 개발되었습니다. 물 탱크 시뮬레이션에서 결정된 모델링 매개 변수를 사용하여 열 층화를 제어하기 위해 제트 믹서를 사용하여 EDS 등급 추진제 탱크의 혼합 이력에 대한 CFD 시뮬레이션을 수행했습니다.

시뮬레이션 결과는 다양한 믹싱 동작을 보여 주며 유사성 매개 변수의 사용에서 예상되는 것과 일치했습니다. 이러한 결과는 하위 규모 테스트 및 유사성 상관 관계와 함께 CFD 시뮬레이션이 EDS 등급 탱크를위한 효율적인 제트 믹서 설계를 허용 할 것이라는 확신을 제공합니다.

CFD 시뮬레이션은 다양한 크기의 직경과 제트를 가진 탱크의 제트 믹서에서 수행되었습니다. 1 피트 직경의 물 탱크에서 제트 혼합에 대해 사용 가능한 실험 데이터와 합리적으로 일치하는 모델링 매개 변수가 결정되었습니다. 동일한 모델링 매개 변수를 사용하여 대략 10 배 정도 떨어져있는 스케일로 워터 제트 혼합 실험에서 혼합을 시뮬레이션했습니다. 시뮬레이션 결과는 실험 온도 데이터와 잘 일치하는 것으로 나타났습니다.

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분석 모델 (위)과 실측 결과 (아래)

납땜(Soldering) 영역 제어

납땜 후 납땜 형상은 기본적으로 용융 상태에서 형성된 형상이 유지됩니다.특히 납땜의 미세화에 따라 용융 상태의 납땜 형상을 결정하는 요인으로서 표면 장력이 탁월하므로 납땜의 표면 형상은 표면에너지를 최소화하는 형상을 형성하게 됩니다.

 따라서 납땜 영역을 적절한 곳으로 제어하기 위해서는 벽면상의 핀닝 효과를 이용할 수 있습니다.용 융 납땜을 위한 효과적인 수단의 하나로 압인 가공(요철을 붙이는 압인 가공)을 들 수 있습니다.

여기에서는 압인 가공 (예 / 아니요)의 경우에있어서 솔더의 젖음 확산 상태를 시뮬레이션하여 실제 현상과 비교 검증 한 예 (자료 제공 : 알프스 전기 주식회사)를 소개합니다.

그림에 해석 모델을 나타내고 있습니다만, 이 모델에서 초기 배치한 납땜 형상은 설정을 간편화하기 위해 볼륨만을 합친 단순한 직방체 형상으로 되어 있습니다(납땜은 완전 용융 상태에서 해석하므로 표면장력에 의해 즉시 형상 변화합니다).

또 실험에서는 좌우 2곳에 납땜을 했지만 해석에서는 대칭성을 고려하여 왼쪽 절반만을 모델화하고 있습니다.

압인 가공에 의한 함몰은 아주 작은 것이지만, 시뮬레이션 실험 결과와 잘 일치하고 있으며, 압인 가공의 유무에 젖어 퍼지는 방법이 다른 모습을 재현하고 있습니다.

분석에 사용된 메쉬 수와 납땜 물성

  • 메쉬 수 : x × y × z = 80 × 50 × 46 = 184,000 메쉬
  • 납땜 물성 : 밀도 : 7.4 [g / cm3] 점도 : 0.0165 [Poise, 표면 장력 : 440 [dyne / cm]
그림 1 해석 모델 형상과 메쉬 분할
그림 1 해석 모델 형상과 메쉬 분할

솔더의 젖음 확산 (압인 가공 없음)

그림 2 솔더의 젖음 확산 (압인 가공없이)의 계산 결과 (시계열) 실험 결과 (t3)
그림 2 솔더의 젖음 확산 (압인 가공없이)의 계산 결과 (시계열) 실험 결과 (t3)

솔더의 젖음 확산 (압인 가공 있음)

그림 3 솔더의 젖음 확산 (압인 가공 있음)의 계산 결과 (시계열) 실험 결과 (t3)
그림 3 솔더의 젖음 확산 (압인 가공 있음)의 계산 결과 (시계열) 실험 결과 (t3)

솔더 브리지 분석

솔더 브리지 분석 절차

솔더 브리지 분석 대상의 전자 부품
솔더 브리지 분석 대상의 전자 부품

미리 배치하는 솔더 페이스트 양과 리드 간 피치의 관계가 부적절한 경우, 솔더 브리지와 미 납땜 등의 접합 불량이 일어납니다. 또한 이들이 적절한 관계에 있어서도 접합 불량을 일으키는 경우가 있습니다. 여기에서는 그 원인으로 표면 상태의 변화를 가정 한 경우의 해석을 실시합니다.

[순서]

  • 납땜 제품 제조 공정 : 전자 부품과 기판을 납땜으로 접합
  • 땜납 접합 분석 : 솔더의 가열 용융에서 냉각 응고의 과정을 분석
  • 인쇄 회로 기판의 납땜
  • 솔더 브리지 분석 : 솔더 접합 불량(브리지) 재현
  • 솔더의 젖음 확산 형상 (2 차원 모델)을 실측 필렛 형상과 비교 검증
  • 솔더의 젖음 확산 형상 (3D 모델)을 실측 필렛 형상과 비교 검증
  • 자기 정렬 효과
  • 플로우 납땜 : (분사 방식)
  • 플로우 납땜 : (딥 방식)
  • 솔더의 젖음 상승 (압인 가공 있음 없음)
  • 리드선과 전극 판의 솔더 조인트
  • 리플 로우 타입의 칩 / 솔더의 변형 응력 해석 사례

2 차원 모델의 비교 검증

실제 현상

땜납 용융시에 전자 부품은 중력에 의한 자중으로 기판 방향으로 가라 앉는 때문에이를 미리 계산 조건으로 고려하여 둡니다.

2 차원 모델
2 차원 모델
실측 결과 (위)와 해석 결과 (아래)
실측 결과 (위)와 해석 결과 (아래)

3 차원 모델의 비교 검증 (1)

전자 부품의 대칭성을 고려한 부분 영역의 3 차원 모델 분석하고 실제 솔더 필렛 형상과 비교 확인합니다. 처음에는 정상적인 접합의 경우를 분석합니다.

분석 모델 (위)과 실측 결과 (아래)
분석 모델 (위)과 실측 결과 (아래)
분석 결과 : 용융시 (위)과 응고 후 (아래)
분석 결과 : 용융시 (위)과 응고 후 (아래)

3 차원 모델의 비교 검증 (2)

다음 솔더 브리지가 일어날 경우를 분석합니다. 여기에서는 어떠한 요인에 의해 솔더가 젖어 확산 영역의 표면 상태가 변화 한 것을 가정하여 분석을 실시 하였다.

분석 모델 (위)과 실측 결과 (아래)
분석 모델 (위)과 실측 결과 (아래)
분석 결과 : 용융시 (위)과 응고 후 (아래)
분석 결과 : 용융시 (위)과 응고 후 (아래)

Granular Media

Granular 미디어

가공 및 제조 업계에서는 다양한 유형의 The granular media model를 접할 수 있습니다. 특이한 특성으로 인해 입상 재료는 유용한 목적을 위해 전달, 혼합 또는 조작하려는 엔지니어에게 어려운 문제를 제기 할 수 있습니다. 입상 매체 모델은 고체 입자와 기체 또는 액체 (예 : 모래와 공기 또는 모래와 물) 일 수있는 유체의 혼합물의 거동을 예측하는 데 사용됩니다. 입상 고체와 유체의 혼합물은 수수료 표면에 의해 제한 될 수있는 비압축성 유체로 취급됩니다. 입상 매체 모델은 고농축 입상 재료의 흐름을 위해 개발되었습니다. 이 모델은 “연속”접근 방식을 사용합니다. 즉, 모래의 연속적인 유체 표현을 기반으로 하여 개별 모래 입자를 처리하려고 하지 않습니다.

Sand flowing under gravity in two-dimensional hour glass
2 차원 모래 시계에서 중력에 의해 흐르는 모래. 작은 검은 색 선은 속도 벡터입니다. 빨간색은 대부분 완전히 채워진 모래 밀도를 나타냅니다.

Granular미디어 모델링

모래와 공기의 혼합물은 공기와 모래 재료가 개별 속도로 흐르지만 압력 및 점성 응력으로 인한 운동량 교환을 통해 결합되는 2 상 흐름입니다. 전형적인 코어 모래에서 모래 입자의 직경은 약 10 분의 1 밀리미터이며 공동으로 날려지는 모래의 부피 분율은 일반적으로 50 % 이상입니다. 이 범위에서는 모래와 공기 사이에 강력한 결합이 존재하므로 그 혼합물을 단일 복합 유체로 모델링 할 수 있습니다. 두 재료의 속도 차이로 인한 2 상 효과는 Drift-Flux라고 하는 상대 속도에 대한 근사치를 사용하여 설명됩니다.

상대 속도 접근 방식을 사용하는 이 복합 흐름은 입상 매체 모델의 기반으로 선택되었습니다. 모래/공기 혼합물은 주변 공기와의 경계에 날카로운 자유 표면이 있는 단일 유체로 표현 될 수 있다고 가정합니다. 그러나 복합 유체는 모래 다짐 정도에 따라 균일하지 않은 밀도를 가질 수 있습니다. 혼합물의 점도는 밀도와 전단 응력의 함수입니다. 운동량 전달의 대부분은 입자-입자 충돌에 의한 것이기 때문에 모래-공기 혼합물은 전단 농축 물질의 특성을 갖습니다.

캐비티의 순수한 공기 영역을 배출하기 위해 단열 기포로 처리됩니다. 단열 기포는 유체 또는 단단한 벽으로 둘러싸인 공기 영역입니다. 기포의 압력은 기포 부피의 함수이며 기포가 차지하는 영역에서 균일 한 값을 갖습니다. 통풍구는 기포 내의 공기가 공동 외부로 배출되도록 합니다.

Sand Core Blowing Applications

유체와 달리 입상매질에서는 발생할 수 있는 몇 가지 차이점을 설명하기 위해 간단한 2 차원 쐐기 모양 호퍼가 바닥에 1cm 너비 튜브로 설치되었습니다. 시뮬레이션은 바닥 튜브가 비어있는 채로 시작됩니다.

Granular media model
 
Figures 1-4 (From left to right): Initial 2D hopper configuration; Time 1.75s — Vectors are black; Time 3.0s; Time 5.0s

모래는 0.63 부피 분율의 가까운 포장 한계에서 초기화되었습니다. 배출관 입구의 바닥에있는 모래는 중력의 작용으로 떨어지기 시작하지만 위의 거의 모든 모래는 고정되어 있습니다. 1-4, 여기서 색상은 패킹으로 인한 흐름 저항입니다 (빨간색은 완벽하게 단단함). 짧은 시간에 거품과 같은 영역이 형성되고 모래의 윗면을 향해 올라갑니다. 기포가 상단에 도달 할 때까지 기포 표면 주위의 흐름 만 보이며 표면이 붕괴됩니다. 상단 표면의 움푹 들어간 부분은 측면을 34 °의 지정된 안식각으로 줄이는 국부적 흐름을 가지고 있습니다. 한편이 패턴을 반복하기 위해 바닥에 또 다른 거품이 형성됩니다.

이 새로운 모델의 적용을 설명하기 위해 D. Lefebvre, A. Mackenbrock, V. Vidal, V에 의해 “날린 코어 및 금형 설계에서 시뮬레이션 개발 및 사용”논문의 데이터와 비교하기 위해 시뮬레이션을 수행했습니다. Pavan and PM Haigh., Hommes & Fonderie, 2004 년 12 월. 데이터는 하나의 충전 포트가있는 2 차원 다이 형상에 대한 것입니다. 다이의 벤팅은 비대칭 적이 어서 벤트가 충전 패턴에 미치는 영향을 연구 할 수 있었습니다.

시뮬레이션 영역의 크기는 폭 30cm, 높이 15cm, 두께 1cm입니다. 밀도 1.508 gm/cc의 모래 / 공기 혼합물을 상자 입구에서 절대 2 기압의 압력으로 상자에 넣었습니다. 상자의 오른쪽에는 5 개의 열린 통풍구가 있고 상자의 아래쪽과 왼쪽에는 6 개의 통풍구가 더 있습니다. 이 배열은 상자의 비대칭 채우기로 이어집니다.

Sand core blowing continuum model simulation
 
Figure 5:  연속체 모델 시뮬레이션과 실험 데이터의 비교 시뮬레이션 결과는 0.035s, 0.047s 및 0.055s입니다. 색조는 혼합 농도를 나타냅니다.

계산 그리드는 수평으로 80 개의 메쉬 셀과 수직으로 40 개의 메쉬로 구성되었습니다. 시뮬레이션이 완전히 채워진 코어 박스에 도달하는 데 걸리는 시간은 0.07 초 였고 3.2GHz Pentium 4 PC 컴퓨터에서 직렬 모드로 실행되는 CPU 시간이 약 8.9 초가 필요했습니다 (만족할 정도로 작지만 물론 이것은 2D 케이스였습니다. 계산 영역에 3200 개의 셀이 있음).

연속체 모델 시뮬레이션의 결과와 Lefebvre 등 논문의 사진을 비교 한 결과가 그림 5에 나와 있습니다. 시각적 일치는 많은 세부 사항에서 매우 좋은 것으로 보입니다. 시뮬레이션은 왼쪽에 통풍구가 닫혀있는 비대칭 영향을 포착합니다.

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. 2.7km철골 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.

(a) Moving Reference Frame

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

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

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

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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.

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 .

Figure 7. Comparison of scale physical model (SMEC 2006) to FLOW 3D Model (WorleyParsons, 2008)

ANALYSIS OF FLAP GATE DESIGN AND IMPLEMENTATIONS FOR WATER DELIVERY SYSTEMS IN CALIFORNIA AND NEVADA

캘리포니아 및 네바다의 물 공급 시스템을위한 FLAP GATE 설계 및 구현 분석

상류 수위를 유압으로 제어하는 ​​게이트의 아이디어는 1940 년대 Vlugter에 의해 네덜란드에서 시작되었습니다. 그 이후로 플랩 게이트 설계는 자동 상류 수위 제어를위한 비용 효율적이고 간단한 유압 게이트로 수정 및 개발되었습니다.

문헌 검토에서 논의 된 바와 같이 플랩 게이트 설계에는 여러 가지 변형이 있지만 모든 플랩 게이트는 일부 수평 축을 중심으로 회전하는 강판으로 구성됩니다. 플랩 게이트 유형 설계에 대한 대부분의 개념은 물이 게이트에 가하는 압력에 대응하는 게이트 플레이트 상단의 균형추를 사용합니다.

수역의 수위가 증가하여 게이트에 대한 압력이 증가하고 게이트를 여는 경향이 있는 게이트 주위에 순간이 생성됩니다 (게이트 개방 커플). 반대로, 유출로 인해 수위가 감소하면 압력이 감소하고 카운터 웨이트가 게이트를 닫는 경향이 있는 반대 모멘트를 생성합니다 (게이트 클로징 커플). 플랩 게이트는 피벗 포인트에 대한 게이트 폐쇄 커플이 동일한 포인트에 대한 게이트 개방 커플과 정확하게 균형을 이루도록 설계 및 작동되어야 합니다.

그림 1에 표시된 이 두 쌍이 균형을 이루면 플랩 게이트는 다양한 유속에 대해 동일한 상류 수위를 유지할 수 있습니다. 게이트가 올바르게 설계되면 상류 수위가 몇 센티미터 이내로 제어됩니다 (Burt et al., 2001).

게이트 설계와 함께 EXCEL 설계 프로그램이 만들어져 사용 편의성, 설계 및 설치 가능성이 높아졌습니다. 오늘날 캘리포니아와 네바다에는 200 개 이상의 플랩 게이트 설치가 있습니다. 캘리포니아와 네바다의 상수도 및 관개 지역은 상수도 구조를 수정하고 업데이트하고 있습니다. 그러나 특히 물이 부족한 건기에 재배 비용을 동시에 제한해야합니다. ITRC Flap Gate는 이러한 목표를 달성하기위한 간단하고 경제적인 솔루션입니다.

Figure 1. Opening and closing couple for the flap gate design (Burt et al., 2001)

그 디자인은 가능한 최저 비용으로 정확한 배송이 필요한 물 및 관개 지역에 매력적입니다. Cal Poly Irrigation Training and Research Center (ITRC)는 ITRC 플랩 게이트를 설계하고 개발했습니다 (그림 2 참조).

Figure 2. ITRC Flap Gate Installation at Walker River Irrigation District (ITRC,
2012)
Figure 2. ITRC Flap Gate Installation at Walker River Irrigation District (ITRC,
2012)

캘리포니아와 네바다의 물 공급은 수요 증가로 인해 가능한 한 효율적이어야 합니다. 이 지역의 관개 지역의 경우 운하 또는 파이프 라인을 통해 정확하게 물을 전달할 수 있어야 합니다. 특히 최종 사용자가 할당량의 일정 비율만 받는 해에는 최종 사용자가 받는 수량이 최대한 정확해야 합니다.

농업 배달의 경우 배달 제어가 개선되어 재배자가 물을 효율적으로 사용할 수 있습니다. 상류 수위 제어 방법을 선택할 때 (유량을 제어하는) 결정 요인 중 하나는 비용입니다. 상류 수위 제어가 비싸면 물 비용도 비쌉니다. 정확성, 제어 및 비용 요구 사항으로 고객을 만족 시키기 위해 많은 관개 지역에서는 문제에 대한 해결책으로 플랩 게이트를 선택합니다. 플랩 게이트는 수위를 ± 0.5 인치 이내로 유지할 수 있으며 다양한 흐름 조건에서 안정적으로 작동 할 수 있으며 저렴합니다.

목표

이 프로젝트는 정확성, 비용 및 내구성을 고려하여 이전에 캘리포니아와 네바다에 설치된 플랩 게이트를 분석합니다. 또한이 프로젝트는 물 산업을위한 ITRC 플랩 게이트 설계를 통합하고 업데이트하는 것을 목표로 합니다.

이 보고서는 Walker River Irrigation District에 초점을 맞춘 Alta Irrigation District, Walker River Irrigation District 및 Chowchilla Water District를 포함한 여러 관개 지역 내의 플랩 게이트 설치 및 개발에 대해 자세히 설명합니다. 이러한 게이트에 대한 평가는 ITRC 플랩 게이트의 현장 설치에서 도출 된 결론을 통합하는 데 필요합니다.

또한 이 프로젝트는 저자가 ITRC의 Justin McBride와 함께 네바다 주 예 링턴에있는 Walker River Irrigation District의 ITRC Flap Gate에 대해 논의합니다. 이 프로젝트에는 FLOW-3D라는 전산 유체 역학 소프트웨어를 사용한 ITRC Flap Gate 평가도 포함됩니다. FLOW-3D 분석은 플랩 게이트의 작동 방식을 확인하고 플랩 게이트 설치에 대한 ITRC의 경험에서 발생한 이벤트를 설명하는 데 도움이 됩니다. 이 프로젝트는 Cal Poly의 Irrigation Training and Research Center (ITRC)에서 지원합니다.

수위 제어 구조 물 전달 운하에서 전달 정확도는 매우 중요합니다. 유량 제어를 통해 정확도를 제어 할 수 있다고 가정 할 수 있습니다. 반대로, 운하 운영자가 운하의 수위를 제어하는 것이 훨씬 쉽고 정확합니다.

“더욱이 중력 배출량의 제약, 운하 은행의 안정성, 잡초 성장 감소 노력, 중간 저수량 구성, 범람 위험은 수위로 표현됩니다”(Malaterre, 1995). 수위는 상류 또는 하류 수위 제어로 제어 할 수 있습니다.

그림 3은 상류 수영장 (Yup)의 수위 제어 다이어그램을 보여주고 그림 4는 하류 수영장 (Yctn)의 수위 제어 다이어그램을 보여줍니다.

Figure 3. Upstream pool water level control diagram (Malaterrre, 1995)
Figure 4. Downstream pool water level control diagram (Malaterrre, 1995)
Figure 4. Downstream pool water level control diagram (Malaterrre, 1995)

위의 수위 제어 옵션 중에서 상류 수위 제어가 가장 일반적으로 사용되는 방법입니다. 상류 수위 제어를 선택한 이유는 자동 또는 원격 제어가없는 수동 조작 때문일 수 있습니다.

상류 수위 제어는 공급 업체 중심이기 때문에 물 공급 직원이 운영하기가 더 쉽습니다 (Clemmens et al., 1989). 관개 구역 (또는 기타 물 공급 기관)이 엄격한 배달 일정을 가지고 있는 경우 상류 수위 제어가 더 나은 선택입니다 (Replogle et al., 1980). 그러나 유연한 일정이 필요한 경우 상류 수위 제어가 실용적이지 않습니다.

상류 수위 제어 시스템에서는 배송 일정 변경을 위해 1 ~ 5 일의 사전 통지가 필요합니다. 이 리드 타임은 배달 운하를 따라 저장되어 있거나 배수로를 통해 강으로 반환되는 과도한 물이 있는 경우에만 더 유연할 수 있습니다 (Clemmens et al., 1989).

수동, 원격 또는 자동 게이트, 둑, 수로 및 이들의 조합을 포함하여 상류 수위를 제어하는 ​​여러 방법이 있습니다. 사용되는 일반적인 유형의 게이트는 방사형, 수직 리프트 및 플랩 게이트입니다 (Sehgal, 1996). 상류 수위 제어 방법을 선택할 때 몇 가지 고려 사항이 있습니다.

이러한 고려 사항에는 구현 및 유지 관리 비용, 설치 및 유지 관리의 용이성, 필요한 정확도 수준, 물 공급 일정 및 유연성이 포함됩니다. 대부분의 학군에서 가장 큰 비중을 차지하는 요소는 구현 및 유지 관리 비용입니다.

설치 및 유지 보수의 용이성과 함께 비용 효율성은 플랩 게이트가 운하 또는 기타 개방 수위 공급 시스템의 상류 수위 제어를 위한 지능적인 결정을 내리는 이유입니다. “게이트의 크기와 디자인에 따라 수위 제어 <1 인치 (2.5 em)를 얻었습니다. 이러한 이유로 낮은 유지 보수 및 초기 비용으로 인해 플랩 게이트가 주요 후보입니다. … “(Burt et al. 2001).

플랩 게이트 제어 구조 및 애플리케이션의 변형. 제어 구조를 작동하기 위해 유압 차동 장치를 사용하는 플랩 게이트 개념에는 몇 가지 변형이 있습니다. 이 디자인 아이디어는 네덜란드에서 시작된 다음 미국, 중국 및 기타 국가로 옮겨 전 세계적으로 구현되었습니다.

다음은 플랩 게이트 디자인의 몇 가지 변형입니다. Xiangtan Q 형 자동 유압 플랩 게이트는 게이트가 앞뒤로 미끄러지도록 안내하는 두 개의 곡선 베어링을 사용합니다. Jiong에 따르면 게이트의 장점은 기능 안전성, 광범위한 사용 범위, 작동의 높은 신뢰성, 구조의 단순성, 숙련 된 유지 보수의 필요성 없음, 낮은 작업 및 유지 보수 비용, 더 큰 유량 및 더 나은 홍수 제거 능력을 포함합니다. 부스러기. 이 게이트의 최대 개방 각은 80 도입니다 (Jiong, 1988).

Jiong은 “1980 년 이후 중국 후난 성 Xiangtan시 근처 10 개의 게이트 위어에 최소 35 개의 Q 형 게이트가 설치되었으며 5-8 년 동안 아무런 손상없이 안전하게 작동했습니다”라고 말합니다. 그러나 상류 수위 제어를 유지하기 위해 게이트가 얼마나 정확한지에 대한 논의는 없었습니다.

여러 가지 크기의 플랩 게이트가 사용되었습니다. Seghal (1996)은 폭이 최대 100m 인 플랩 게이트에 대해 설명합니다. 비용으로 인해 플랩 게이트의 높이는 일반적으로 4m에 불과하다는 것도 언급되었습니다. 플랩 게이트의 또 다른 변형은 Chinh et al (2008)에 의해보고되었습니다.

간단한 버전의 플랩 게이트가 논에서 운하의 하류 끝에 사용되었습니다 (그림 5 참조).이 경우, 게이트의 작동을 최적화하기 위해 게이트를 통과하는 유속을 찾는 방정식이 개발되었습니다. 배수관 (Chinh et al., 2008). 유량 측정 도구로서 플랩 게이트의 정확성에 대한 논의는 없었습니다. 이 애플리케이션에서 플랩 게이트는 게이트의 다른 변형에서와 같이 상류 수위 제어에 사용되지 않았습니다.

Figure 5. Cross-section of Flap Gate Variation (Chinh, 2008)
Figure 5. Cross-section of Flap Gate Variation (Chinh, 2008)

Raemy와 Hager (1998)는 ITRC Flap Gate와 유사한 설계를 논의합니다. 그러나 채널에는 위어가 없으며 제시된 디자인은 ITRC 플랩 게이트와 달리 억제 된 측벽 조건을위한 것입니다. 이러한 설계에 대한 평가에서 Burt (2002)는 “캘리포니아에서 내가 알고있는 100 개 이상의 설치 중 어느 것도 조건을 억제하지 않았습니다”라고 말했습니다.

또한 Raemy와 Hager (1998)는 “분석이 압력 분포, 게이트의 모멘트를 결정할 수 없습니다. “이 게이트의 경우 평형 모델을 찾기위한 개방 모멘트에 대한 경험적으로 유도 된 방정식 (Litrico et al., 2005). Begemann Gate. 가장 가까운 플랩 게이트 설계 ITRC 플랩 게이트는 Begemann 게이트입니다.

Litrico et al. (2005)은 Begemann 게이트를 “상류 수위 위에 위치한 수평 축을 중심으로 회전하는 강철판이 장착 된 둑”이라고 설명합니다. Begemann 게이트를 사용하면 물은 열린 게이트의 양쪽에서 자유롭게 흐를 수 있습니다 (그림 6 참조). 하류로부터의 영향이 없을 때이 게이트는 상류 수준을 상당히 정확하게 유지할 수 있습니다. Vlugter Gate는 Begemann Gate의 변형이며 뒷면이 둥근 형태입니다. 하위에서 작동하도록 의도 병합된 조건 (Litrico et al., 2005).

Figure 6. Ten Begemann gates in the Hadejia Valley Irrigation Project North Main Canal (Litrico et al., 2005)
Figure 6. Ten Begemann gates in the Hadejia Valley Irrigation Project North Main Canal (Litrico et al., 2005)

ITRC 플랩 게이트. ITRC 플랩 게이트는이 보고서에서 논의 할 게이트입니다. 게이트는 여러 다른 연구 프로젝트의 결과입니다. Burt (200 1)는 다음과 같이 말합니다. Vlugter (1940)는 Begemann 및 Doell과 같은 다양한 구성을 조사했습니다. Brouwer (1987)는 주요 치수 비율을 포함하여 중요한 설계 원칙을 요약합니다. Raemy and Hager (1997)는 다양한 개방 각도에서 개폐 순간을 조사했으며 Brants (1995)는 인도네시아에서 그러한 게이트의 사용을 문서화했습니다.

Burt and Styles (1999)는 도미니카 공화국의 관개 프로젝트에서 잘 관리되지 않은 플랩 게이트를 관찰했습니다. Medrano와 Pitter (1997)와 Sweigard와 Dudley (1995)는 Cal Poly에있는 Irrigation Training and Research Center (ITRC)의 Water Delivery Facility에서 프로토 타입 플랩 게이트 (일반적으로 Begemann 게이트라고 함)를 작업했습니다. ITRC는 미국 매립 국 (Bureau of Reclamation)의 미드 퍼시픽 지역의 지원과 함께 Cwd (Chowchilla Water District)에 1 05 개 이상의 플랩 게이트를 건설하고 설치했습니다. ITRC 플랩 게이트 개발을위한 테스트는 부분적으로 CWD 내에서 이루어졌습니다. 많은 게이트가 기대치를 충족했지만 일부 설계 개선이 필요했습니다 (Burt et al., 2001).

Burt (2001)는 세련된 ITRC 플랩 게이트 설계에 대해 자세히 논의하고 업데이트 된 설계가 Turlock Irrigation District (ID), AltaID 및 Broadview Water District (WD)에 설치되었다고 말합니다. Stuart Styles 박사에 따르면 ITRC Flap Gates는 Walker River ID, Truckee Carson ID, Glen-Colusa ID, Merced ID, Banta-Carbona ID, Fresno ID, James ID, Oakdale ID, Pixley ID, San Luis Canal Company, Solano ID, South San Joaquin ID 및 Tulare ID. 대체 플랩 게이트 적용. 상류 수위 제어 이외의 플랩 게이트의 또 다른 적용은 물 역류 또는 작은 동물 유입을 방지하기 위해 파이프 배수구 및 펌프 배출구 끝에서 사용하는 것입니다. 그러나 게이트는 수도 시스템의 상류 수두에 제한을 부과합니다.

Replogle과 Wahlin (2003)은 배수관 끝에서 플랩 게이트 적용의 수두 손실 특성을 논의합니다. 그들은 “핀 힌지 또는 플 렉셔 스타일의 플랩 게이트는 파이프 직경의 약 1-2 %에 해당하는 작은 수두 손실을 추가합니다”라고 결론지었습니다. 이 연구는 구현자가 플랩 게이트 적용이 자신의 상황에 맞는지 여부를 결정하는 데 도움이됩니다.

FLOW-3D 전산 유체 역학 소프트웨어 및 애플리케이션

과거에는 수치 시뮬레이션에서 정확성을 입증하기 위해 광범위한 분석과 중요한 물리적 테스트가 필요했습니다. FLOW 3D는 다양한 응용 분야에서 최대 3 차원의 유동 시뮬레이션을 허용하는 전산 유체 역학 (CFD) 소프트웨어입니다. 유압 엔지니어에게이 프로그램은 “대형 수력 발전 프로젝트에서 소규모 지자체 폐수 처리 시스템”(FLOW 3D, 2014a)에 이르기까지 상황을 시뮬레이션하는 강력한 도구입니다. 이 프로그램을 통해 유압 엔지니어는 물리적 모델에 투자하기 전에 다양한 상황과 응용 분야의 변형을 테스트 할 수 있습니다.

물리적 모델과 FLOW 3D 모델 간의 비교. 물리적 모델과의 상관 관계에서 FLOW 3D의 정확도를 평가하기 위해 여러 연구가 수행되었습니다. Afshar와 Hoseini (2013)는 직사각형의 넓은 볏 위어에 대한 흐름의 실험 및 3D 수치 시뮬레이션을 비교했습니다.

그들의 목표는 직사각형의 넓은 볏 위어의 자유 표면 프로파일을 만드는 것이 었습니다. 이 문서는 FLOW 3D CFD 시뮬레이션 (그리드 유형 및 경계 조건) 및 물리적 모델에 사용 된 모든 매개 변수를 자세히 설명합니다. 수면과 유선을 예측하기 위해 여러 가지 난류 모델이 만들어졌습니다.

Afshar와 Hoseini에 따르면 “계산 결과는 실험 값과 잘 일치하는 것으로 나타났습니다”(Afshar et al, 2013). Riddette와 Ho (2013)가 극심한 홍수 동안 방사형 게이트의 흐름 유도 진동을 평가하는 또 다른 검증 프로젝트를 수행했습니다 (그림 7 참조). 방사형 게이트는 가변 영역이있는 오리피스 흐름이있는 언더 샷 게이트입니다 (USBR, 2001).

이 연구에서는 Wyangala 방수로의 방수로 방사형 게이트를 나타 내기 위해 물리적 스케일 (1:80) 및 CFD 모델이 모두 구축되었습니다. 그림 7을 참조하십시오. Riddette와 Ho는 연구에 대한 15 가지 검증 분석 사례의 결과를 논의합니다. 그들은 FLOW 3D CFD 프로그램이 “극심한 유출 동안 Wyangala Dam 방수로에서 발생하는 것과 유사한 흐름 조건 하에서 소용돌이 흘리기 빈도를 모델링 할 수 있습니다. 이것은 단순한 2D 및 3D 사례에서 가능한 것으로 나타났습니다 …”(Riddette et al., 2013). 상세한 연구에 따르면 FLOW 3D는 이러한 유형의 애플리케이션에 대해 정확한 것으로 입증되었습니다.

Figure 7. Comparison of scale physical model (SMEC 2006) to FLOW 3D Model (WorleyParsons, 2008)
Figure 7. Comparison of scale physical model (SMEC 2006) to FLOW 3D Model (WorleyParsons, 2008)

이하 내용은 원문을 참조하시면 도움이 되겠습니다.

그림 9. 이 시뮬레이션은 에너지 소산의 추정치를 제공하기 위해 평면과 원통형 흐름 배플이 어디에 위치했는지를 나타낸다.

Hydraulic Energy Losses|유압 에너지 손실

유압 에너지 손실

이 기사는 Laurent Bilodeau, ing에 의해 기고되었습니다. Conception des aménagements de production  Hydro-Québec Équipement .

이 내용은 특히 유압 에너지 소산율 평가를 위해 FLOW-3D가 제공하는 유압 에너지 흐름과 총 수두의 연산을 검토한다. FLOW-3D 에서는 모델 출력에서 직접 시각화할 수 있는 변수 중 총 유압 헤드가 포함되었다. 그림 1은 강 우회 터널(a river diversion tunnel)을 통한 절토에 걸친 총 유압 헤드 분포(total hydraulic head distribution)를 보여준다. 버전 10에서 FLOW-3D는 플럭스 배플로 계산하고 시계열로 시각화하고 외부 도구로 분석할 수 있는 일체형 값으로 유압 에너지 흐름과 총 수두를 도입했다.

하천변환터널을 통한 단면내 총 유압높이 분포
그림 1. 하천변환터널을 통한 단면내 총 유압높이 분포

총 유압 에너지

베르누이의 방정식

수압 에너지, eG는 흐름에서 물의 입자의 잠재력과 운동 에너지의 합이다. 에너지 밀도로서 J/m³으로 표현되며, 베르누이의 방정식(Eq. 1)에 의해 주어진다.

(1) \displaystyle {{e}_{G}}\quad =\quad p\ -g\rho z+\rho \frac{{\left( {{{u}^{2}}+{{v}^{2}}+{{w}^{2}}} \right)}}{2}

기호 의미가 있는 곳

e G유압 에너지 밀도(J/m3 )
p압력(Pa ≡ N/m2 ≡ J/m3 )
g중력의 가속도( – 9,81m/s2 )
ρ밀도(kg/m3)
u, v, wx, y 및 z(m/s) 단위의 속도
z일부 기준 수준 이상의 높이(m) 또는 고도

수력 에너지 단순화된 계단식

일반적으로 에너지는 스스로를 변형시키지만 결코 손실되지 않는 전통적인 양으로 간주된다. 토목 공학에서 물의 흐름을 나타내기 위해, 에너지 변환을 중력 전위 에너지로 시작하여 운동 에너지로 변환한 다음 열 에너지로 변환하는 계단식 에너지로 상상하기에 충분한 경우가 많다. 또한 처음 두 형태(잠재성과 운동성)의 양만을 명시적으로 모델링하여 에너지 캐스케이드의 범위를 더욱 제한하는 것이 일반적이다.

상층 분지에서 보를 거쳐 정지 분지로 이동하는 물 입자의 일부 궤적.
그림 2. 상층 분지에서 보를 거쳐 정지 분지로 이동하는 물 입자의 일부 궤적.

수압 에너지 캐스케이드는 그림 2와 같이 보에서 풀로의 유량이 떨어지는 경우에 잘 나타난다.

그림에 표시된 입자의 트랙을 따라가십시오.

  • 위치 A에서는 저수지의 상류에서 물 입자는 거의 움직이지 않고 있다.
  • 위치 B에서 입자는 B 위의 자유 표면이 약간 낮아짐에 따라 일부 위치 에너지를 희생하여 속도를 얻었다.
  • 위치 C에서는 입자가 자유 낙하 궤적으로 유체를 따르므로 더 많은 위치 에너지가 운동에너지로 변형되었다.
  • 하강 흐름이 하부 풀의 물과 접촉하면 활발한 모멘텀 교환이 이루어지며 초기 유압 에너지의 상당 부분이 격동의 에너지 폭포와 점성 공정을 통해 열로 손실되었다.
  • 위치 D에서 입자는 위치 A, B, C에 비해 낮은 유압 에너지로 영역을 떠난다.

A에서 B, C로 이동하는 동안, 점성과 난류 과정은 대개 흐름에 거의 영향을 미치지 않는다. 총 유압 에너지 eG는 필요시 작은 손실 조건을 고려하여 질량처럼 보존된 양으로 취급될 수 있다. C의 다운 스트림에서, 이 전통적인 수력 에너지(conservative hydraulic energy)의 모델은 더 큰 규모의 에너지 손실 조건과 흐름에 미치는 영향을 고려함으로써 확장될 수 있다.

질량 및 에너지 예산

볼륨 컨트롤

eG와 질량 밀도 ρ의 수송은 모두 나중에 분명해질 이유로 감시되어야 한다; 이것은 단순히 당연하게 여겨지고 있다.

흐름에 의한 eG와 질량밀도 ρ의 수송은 아래 CV로 표기된 제어량 및 가우스의 발산 법칙의 도움으로 분석하기 쉽다.

eG와 질량 밀도 ρ의 수송은 모두 나중에 분명해질 이유로 감시되어야 한다; 이것은 단지 지금 당연하게 여겨지고 있다. 흐름에 의한 eG와 질량밀도 ρ의 수송은 아래 CV로 표기된 제어량 및 가우스의 발산 법칙의 도움으로 분석하기 쉽다.
eG와 질량 밀도 ρ의 수송은 모두 나중에 분명해질 이유로 감시되어야 한다; 이것은 단지 지금 당연하게 여겨지고 있다. 흐름에 의한 eG와 질량밀도 ρ의 수송은 아래 CV로 표기된 제어량 및 가우스의 발산 법칙의 도움으로 분석하기 쉽다.

CV는 다음 규칙을 따르는 한 하나의 선택사항의 정의 표면으로 둘러싸인 볼륨이다.

  • 정의 표면은 스스로 교차하지 않는 한 임의의 형태를 가질 수 있다.
  • 표면은 각 패치가 다른 패치와 물샐틈없는 가장자리로 연결되어 있는 한 패치로 구성될 수 있다.

CV의 부피는 밀폐된 질량이나 에너지와 같은 적분, 자체 보존 수량을 계산하는 데 사용된다.

CV의 표면은 들어오고 나가는 플럭스를 정의하기 위해 사용되며, 밀폐된 수량에 대한 예산을 세우고 그 시간 이력을 감시할 수 있다.

그림 3은 떨어지는 물 분사기의 특성을 분석하는 데 사용할 수 있는 제어 부피의 예를 제시한다. 이 제어 볼륨으로 유입되고 유출되는 유일한 것은 제트기 자체로서 왼쪽 상단에서 들어오고 오른쪽 하단에서 떠난다.

FLOW-3D의 고정형상 제어량

FLOW-3D를 사용하면 고정된 형태와 위치의 CV를 세 가지 기본 형태의 플럭스 배플의 도움을 받아 쉽게 정의할 수 있다.

  • 구(Sphere)들은 닫힌 표면이다.
  • 실린더는 양끝이 개방되어 있으므로, 실린더의 끝이 흐르지 않도록 유량 한계 밖으로 뻗어나가도록 주의해야 한다.
  • 전체 흐름 영역 또는 하위 도메인을 교차시켜 CV를 조립하는 데 사용할 수 있는 평면 직사각형 패치

그림 4는 세 가지 유형의 플럭스 배플을 계산 메쉬로 렌더링한 후에 볼 수 있는 실제 모델에서 그린 예다. 그것들은 불투명한 것으로 렌더링되지만 그것들이 배플을 측정하는 유일한 플럭스로 정의된다면 흐름에 완전히 스며들 수 있다.

(2) hG≡eG/-gρ

(3) hG=z+

그림 4. 표본 망사 내에 렌더링된 평면, 원통형 및 구형 형상의 플럭스 배플 예제
그림 4. 표본 망사 내에 렌더링된 평면, 원통형 및 구형 형상의 플럭스 배플 예제
그림 5. 튜브 또는 펜스톡을 절단하는 수직 단면 쌍을 결합하여 정의된 두 개의 제어 볼륨. 흐름은 총 유압 헤드에 따라 색상이 지정된다.
그림 5. 튜브 또는 펜스톡을 절단하는 수직 단면 쌍을 결합하여 정의된 두 개의 제어 볼륨. 흐름은 총 유압 헤드에 따라 색상이 지정된다.

그림 5는 평면 배플 표면을 사용하여 두 가지 제어 볼륨을 정의하는 방법을 보여준다.

  • 제어 볼륨 DC, 긴 입방형 모양은 6개의 면으로 구성되어 있다. 반대편 두 면은 C와 D라고 불리는 배플이다. 밑면과 윗면이 그려지고 그 위치는 흐름 영역보다 훨씬 위아래 있는 한 중요하지 않다. 앞면과 뒷면은 큐브의 남은 두 면이며, 그들의 위치 또한 앞과 뒤가 잘 있는 한 중요하지 않다. 흐름 영역의
  • 제어 볼륨 BA도 마찬가지로 정의된다. 그것은 자유로운 표면 흐름을 포함하는 하위 도메인인 입구 포탈의 일부를 둘러싸고 있다. 자유 표면 흐름은 면 B와 A의 유입량 차이가 수위(및 수량)에 변화 속도를 부여하고 진동을 유발하여 천천히 감쇠하거나 전혀 감쇠하지 않기 때문에 진정한 안정 상태에 이르기 더 어렵다. 이 경우, 질량과 에너지의 신뢰할 수 있는 예산은 성질의 진화가 정지해 있는 에피소드를 식별하고 평균화를 수행하기 위해 흐름의 시계열을 처리함으로써 이루어진다.

그림 5의 수직 플럭스 배플은 사용 가능한 수직 표면(DB, DA, CB, CA)의 순열을 사용하여 몇 개의 다른 CV를 정의하는데 사용할 수 있다.

에너지 예산

수력 에너지 균형은 점성 열 생성을 손실로 명시적으로 표시하기 때문에 정의에 따라 누출된다. 이상적으로, 수력 에너지 캐스케이드는 다른 원인으로 인해 에너지를 잃지 않아야 하며 어떤 것도 얻지 않아야 한다. 여기서 다시 수치 모델로 연습하면 약간 다른 그림이 그려진다. 모든 수치 모델에는 인위적인 소스 또는 수력 에너지 싱크가 있다.

예를 들어, 셀 크기가 에너지 전달 흐름 특징보다 훨씬 작을 때 계산 메쉬에 흐름 간섭이 발생한다. 셀 크기가 충분히 작지 않을 때, 속도 대비는 자연 흐름에서보다 더 큰 공간 범위에 걸쳐 확산된다. 그 확산은 운동 에너지를 약간 작게 만들고 자연 현상보다는 그리드 효과에 기인하는 에너지 방산 역할을 한다.

에너지 예산을 모니터링하면 모델의 신뢰성에 대한 단서를 얻을 수 있으며 다른 매개변수 값이나 그리드 셀 크기를 사용하는 런을 비교하는 데 사용할 수 있다. 인위적인 손익이 관리되고 있을 때 유압 에너지 소산 속도는 종종 수치 모델에서 얻은 중요한 결과 중 하나이며 설계 변동을 구별하는 데 중요하다.

총 유압 헤드

에너지 밀도로서의 총 유압 헤드

아래 hG로 상징되는 총 유압 헤드는 Eq. 1의 총 유압 에너지 eG를 단순히 (-g ρ )로 나눈 값이다.

(2) \displaystyle {{h}_{G}}~\equiv ~{{e}_{G}}/\text{ }-g\text{ }\rho

(3) \displaystyle {{h}_{G}}\ =\quad z\ \ +\frac{p}{{-g\rho }}\ \ +\frac{{\left( {{{u}^{2}}+{{v}^{2}}+{{w}^{2}}} \right)}}{{-2g}}

다음과 같은 경우를 제외하고 기호가 모두 이미 소개된 경우:

hG, 총 유압 헤드(m)

총 유압 헤드는 다음과 같은 합이기 때문에 합계로 인정된다.

  • 입면체 헤드 z + p/(-gρ)
  • 운동 에너지 헤드 u²/(-2g)

유량에서 측정한 입압 헤드는 물의 국부적 자유 표면 고도를 잘 측정할 수 있는 것으로 간주된다.

저수지 및 강의 평온한 범위에서는 흐름 속도가 운동 에너지 헤드가 무시해도 될 정도로 충분히 낮아서 때때로 hG가 입압 헤드와 동일하다고 간주될 수 있다.

총 유압 헤드 hG는 때로 정체 높이라고 불리기도 한다. 흐름 내에 유체의 입자가 있는 경우, 모든 속도가 갑자기 위쪽으로 향하게 되고 주변 유체가 장애물이 되지 않을 경우 입자가 도달하는 최종 높이다.

총 유압 헤드 hG는 교각과 교대 등 유압 설계에 있어 유비쿼터스 변수다. 그것은 또한 채널과 펜스탁과 같이 에너지가 관리된 방식으로 전달되거나 소멸되어야 할 때마다 흐름의 수압 에너지를 나타낸다. hG는 다른 엔지니어링 작업의 키 높이와 동일한 고도 척도를 사용하여 엔지니어링 도면에 주석으로 나타날 수 있기 때문에 선택의 변수다.

총 유압헤드의 통합값으로부터의 유압에너지 소산

두 흐름 단면 A와 B 사이에 발생하는 에너지 소산에 대한 일체적 접근방식은 흐름의 하향 방향에서 HG의 감소로부터 계산된다.

HG의 도움을 받아 A와 B 사이의 에너지 소산을 계산하기 위해 각 단면에서의 HG 값을 먼저 –ρg에 곱하여 에너지 밀도 흐름으로 만든 다음 Q에 곱하여 총 유압 에너지 흐름으로 주조한다.
두 횡단면의 에너지 흐름의 차이를 보면, 두 횡단면에서 부피 흐름 Q가 동일한 상황에서, 아래와 같이 상류 횡단면에서 다운스트림 단면으로 이동하는 흐름에서 발생하는 유압 에너지 손실을 산출한다.

그림 6. 터널을 통해 흐르는 강물 회항, 왼쪽에서 오른쪽으로 흐르는 흐름 속도에 따라 채색된다.
그림 6. 터널을 통해 흐르는 강물 회항, 왼쪽에서 오른쪽으로 흐르는 흐름 속도에 따라 채색된다.
그림 7. 같은 강물 전환, 교차점을 측정하는 물과 유동성만 보여준다.
그림 7. 같은 강물 전환, 교차점을 측정하는 물과 유동성만 보여준다.

업스트림 리치는 유입과 배출 흐름의 차이에 따라 수위가 변동하는 볼륨 밸런스의 예를 제시한다. 동시에, 터널을 통과하는 유량의 비율은 상류와 하류 사이의 압력 균형에서 기인하며, 터널 벽의 마찰과 분리된 구조물에서의 흐름 에너지 손실과 통로를 따라의 전환이 큰 역할을 한다. 그림 10은 FLOW-3D에서 플럭스 배플로 알려진 수많은 흐름 측정 단면을 보여준다. 이들의 용도는 다음과 같다.

  • 추가 분석을 위한 유용한 기준으로 특정 모델 실행의 흐름 체계의 안정성 평가
  • 종단 종단 수위 및 수력 에너지 흐름의 그래프 작성 및 분석(수력 에너지 소산율 포함)
  • 설계 변이 간 미세 비교 허용
  • 일반적으로 흐름 동작이 예상에 부합하는지 검증하고, 체크하지 않을 경우 흐름의 진부도를 감소시킬 수 있는 수치적 아티팩트를 검출하고 수정한다.

예제 2 – 자연 암석 표면을 통한 고속 자유 주행

그림 8은 자연 암석의 유유히트레이스와 자유 주행의 예를 보여준다.

이 모델은 지표면의 단위 면적당 수압 에너지 소산율을 평가하는 것을 목적으로 했다. 이 속도는 W/m² 단위로, 자유 주행을 따라 암석 표면의 침식 잠재력을 평가하기 위한 입력값이었다.

그림 8. 플럭스 배플이 어떻게 사용될 수 있는가에 대한 예는 자연 암석에 대한 유출로의 꼬리표에서 찾을 수 있다. 목적은 지표면의 단위 면적당 유압 에너지 소산율을 평가하는 것이다.
그림 8. 플럭스 배플이 어떻게 사용될 수 있는가에 대한 예는 자연 암석에 대한 유출로의 꼬리표에서 찾을 수 있다. 목적은 지표면의 단위 면적당 유압 에너지 소산율을 평가하는 것이다.
그림 9. 이 시뮬레이션은 에너지 소산의 추정치를 제공하기 위해 평면과 원통형 흐름 배플이 어디에 위치했는지를 나타낸다.
그림 9. 이 시뮬레이션은 에너지 소산의 추정치를 제공하기 위해 평면과 원통형 흐름 배플이 어디에 위치했는지를 나타낸다.

그림 9는 도구 자체를 확인하고 소산율 평가를 수행하는 데 사용된 계량장치를 나타낸다. 망사블록도 윤곽이 잡힌다.

원하는 소산 속도를 측정하고, 마찬가지로 중요한 것은 흐름의 품질 및 측정 도구의 평가를 위해 평면 및 원통형 플럭스 배플의 종류가 배치되었다.

평면 플럭스 배플은 제어 볼륨을 구성하고 이를 사용하여 CV 내에서 볼륨 흐름의 안정성과 에너지 소산을 모니터링할 수 있다. 테일레이스에서는 사이드월(sidewall)에 의해 흐름이 잘 담겨 있고 횡단면을 가로질러 상당히 균일하다. 에너지 소산율은 25~50kW/m²이었다.

배출 관문 발치에 원통형 유동 배플이 위치한다. 실린더를 통과하는 평균 체적 유량은 정상적인 유량 변동 때문에 시간 경과에 따라 가변적이었지만 적절한 평균 구간을 취할 때 0이 되는 경향이 있었다. 배플을 통한 순유압 에너지 흐름에 대해 동일한 평균을 취했을 때, 예상대로 음의 값이 산출되었고, 이는 면적으로 나누면 30 kW/m²에 가까웠다. 타원형 수평 단면으로 확장된 또 다른 원통형 흐름 배플도 꼬리 경주가 끝날 무렵에 위치했다. 거기서 만들어진 유사한 검증도 비슷한 합의를 보여주었다.

원통형 유동 배플이 유압 에너지 소산 측정에 예상대로 작용했다는 결론이 나왔다. 그런 다음 방산이 가장 높을 것으로 예상되었던 아래쪽 경사면에 놓인 원통형 배플에 주의를 돌렸다.

그림 10은 자유 주행 위에 위치한 원통형 배플 번호 3을 통해 순 부피와 에너지 흐름의 시계열로, 꼬리표에서 자연 암석 표면으로의 전환 근처를 보여준다. 그림은 두 흐름의 높은 진폭 변동이 존재하며 그 흐름들에 의해 어떤 경향도 잘 숨겨져 있음을 보여준다.

그림 10. 시간의 함수로서, 두 번째 예제의 원통형 플럭스 배플 번호 3을 통한 순 부피 흐름(m³/s) 및 순 유압 에너지 흐름(W)
그림 10. 시간의 함수로서, 두 번째 예제의 원통형 플럭스 배플 번호 3을 통한 순 부피 흐름(m³/s) 및 순 유압 에너지 흐름(W)

그림 11은 그림 10의 순 부피와 에너지 플럭스의 시간 통합을 나타낸다. 시간 통합은 부피(m³)와 에너지(J)의 값을 산출한다. 볼륨 시계열은 정권이 정지해 있는 시간 간격을 선택할 수 있고, 순 볼륨 변화가 0에 가까워지도록 통합 시간 경계를 선택할 수 있다. 에너지 시계열은 에너지 소산의 예상대로 정기적으로 하향 추세를 보여준다. W/s 단위의 추세의 기울기는 소산율을 추정한다. 그런 다음 원통형 배플 인클로저 베이스의 표면적 영역으로 나누어 면적 단위당 원하는 산란율을 얻을 수 있다. 실린더의 반지름을 선택하여 면적이 100m²에 가까울 수 있도록 했다. 이 경우 소산율이 286kW/m²로 나타났다.

그림 11. 원통형 배플의 부피와 총 에너지는 시간 통합에 의해 얻어진 시간의 함수로써, 임의의 값으로 상쇄되어 영값이 단순히 존재하는 초기 수량이며 알 수 없다.
그림 11. 원통형 배플의 부피와 총 에너지는 시간 통합에 의해 얻어진 시간의 함수로써, 임의의 값으로 상쇄되어 영값이 단순히 존재하는 초기 수량이며 알 수 없다.

이러한 결과는 다른 분야의 엔지니어들과의 토론에서 사용되었다. 다른 요인 중에서도 암석 표면이 예비 추정에서 비롯된 공기 주입식 개미가 아니었기 때문에 불확실성의 여백이 크다는 것이 명백해졌다. 또한 수압 에너지가 바위가 아닌 물 속에서 소멸되고, 최대 소산의 위치가 반드시 바위에 대한 최대 작용의 위치가 아니라는 것도 모듈러에 의해 지적되었다. 위에 제시된 분석의 미니어처는 상당한 부담이었지만, 배플이 모델러에게 참신한 방법으로 사용되고 있기 때문에 필요하다고 여겨졌다. 학문 간 논의와 값의 규모 순서는 수치 그 자체보다는 모형의 가장 유용한 결과였다.

결론

FLOW-3D의 플럭스 배플은 이를 통과하는 부피와 유압 에너지 순 흐름에 대한 정밀한 평가를 제공한다. 이들의 연산 알고리즘은 제어 볼륨 접근방식과 함께 사용되는 FLOW-3D의 기본 수치 체계로 정교하게 조정되며, 높은 수준의 일관성이 요구되는 상황에서 대량 보존에 관한 FLOW-3D 자체의 성능 검증을 포함한 수많은 측정을 위해 잘 설계되어 있다.

토탈 유압 헤드의 연산은 수많은 방법으로 이루어질 수 있는데, 토목 및 유압 엔지니어에게 수량의 매우 높은 유용성을 볼 때 놀라운 일이 아니다. FLOW-3D가 제공하는 방법 중 하나는 플럭스 평균 총 유압 헤드의 배플 유량 면적에 대한 계산이다. 여기에서 주어진 유량관을 가로지르는 두 플럭스 배플에서의 값 사이의 차이로 측정한 유량에서의 수압 에너지 손실률은 가우스 발산 정리에 의해 원시 유량 변수와 연결된 제어 볼륨 접근법으로 계산될 수 있는 유량 손실률이 정확히 여기에 나타난다.

논문자료 알아보기

Scouring Tip2

유체유동이 일어나지 않는 경사면의 scouring 현상에 대한 이해

해석 조건

  • Inflow : velocity=1.23m/s
  • Outflow : Air pressure
  • Sediment condition
Scouring Tip1
Scouring Tip2
  1. 유체유동이 일어나지 않는 경사면에 scouring이 일어나는 이유가 무엇인가?
  2. Sediment가 점착력이 있는 경우(clay)는 어떤 변수로 입력해야 하는가?

Tip 1)유동이없는부분에 scouring이나타나는이유:

현재 scouring model은 물에잠겨있는 부분에 대해 해석을 하게되어 있으므로 packed sediment부분은 fluid region(with infinite drag)이 존재하게됩니다. 그러므로 fluid region이 없다 하더라도 packed sediment가 경사면에 존재하면 중력에 의해  내부유체의 유동이 생겨 위 예제와 같이 미소한  scouring이 표면에 물이 없는 경사면에서도 발생하는것입니다. 그러므로 이를 없애기 위해서는 물이 없는 경사면 부분은 별도의 solid로 규정하면 이 문제를 피할수 있습니다.

Tip2 ) clay가 sticky하면 일반적으로 유동의 상대운동이 감소될것이므로 drag coefficient 나 Richardson Zaki coefficient multiplier를 증가시켜 변화를 조사해 볼 수 있습니다.

<기타 Scouring 자료>

Coastal & Maritime Bibliography

Water & Environmental Bibliography

Sediment Transport Model

CFD simulation of local scour in complex piers under tidal flow

Numerical Simulations of Sediment Transport and Scour Around Mines

The Numerical Investigation of Free Falling Jet’s Effect on the Scour of Plunge Pool

Current-induced seabed scour around a pile-supported horizontal-axis tidal stream turbine

Numerical Investigation of Angle and Geometric of L-Shape Groin on the Flow and Erosion Regime at River Bends

Comparison of CFD Models for Multiphase Flow Evolution in Bridge Scour Processes

World Users Conference 2021

FLOW-3D World Users Conference

World Users Conference 2021
World Users Conference 2021

FLOW-3D World Users Conference 는 2021 년 6 월 7 일부터 9 일 까지 독일 뮌헨 의 Maritim Hotel 에서 개최됩니다 . 세계에서 가장 유명한 회사 및 기관의 엔지니어, 연구원 및 과학자와 함께 시뮬레이션 기술을 연마하고 새로운 모델링 접근 방식을 탐색하며 최신 소프트웨어 개발에 대해 알아보십시오. 이 컨퍼런스에는 금속 주조 및 물 및 환경 응용 프로그램 트랙, 고급 교육 세션, 고객의 심층 기술 프레젠테이션, Flow Science의 선임 기술 직원이 발표 한 최신 제품 개발이 포함됩니다. 이 컨퍼런스는 Flow Science Deutschland 가 공동 주최합니다 .

우리는 BMW의 Hubert Lang이 컨퍼런스 기조 연설자가 될 것이라는 점을 매우 기쁘게 생각합니다.초록을 요청하십시오!온라인 등록

기조 연설 발표! 

Hubert Lang, BMW, 기조 연설자
Hubert Lang, BMW, FLOW-3D 세계 사용자 컨퍼런스 2021의 기조 연설자

 BMW에서 15 년 동안  FLOW-3D 사용

Hubert Lang은 Landshut University of Applied Sciences에서 자동차 공학에 중점을두고 기계 공학을 전공했습니다. 1998 년에 그는 Landshut에있는 BMW의 Light Metal Foundry에서 도구 설계 부서에서 일하면서 6 기통 엔진용 주조 도구 개발을 감독했습니다. 2005 년에 Hubert는 파운드리의 시뮬레이션 부서로 옮겨 FLOW-3D 의 금속 주조 기능을 소개 받았습니다 . 그 이후로 그는 시뮬레이션의 분야에서 FLOW-3D 사용에 있어 상당한 확장을 이끌었습니다 .

오늘날 BMW는 모래 주조, 영구 금형 중력 주조, 저압 다이캐스팅, 고압 다이캐스팅 및 로스트 폼 주조에 FLOW-3D 를 사용합니다 . FLOW-3D 는 또한 코어 건조 모델 개발을 통한 모래 코어용 무기 바인더 시스템 개발 지원과 같은 BMW의 여러 특수 프로젝트에도 적용되었습니다. (실린더 라이너 코팅 중 열 입력 계산; 주입기 주조 절차를위한 주조 형상의 개발, 그리고 주조 도구를위한 냉각 시스템의 레이아웃과 치수 등)

BMW 박물관 투어

컨퍼런스 제공의 일환으로 BMW 박물관 투어를 제공하게되어 기쁘게 생각합니다  . 투어는 6 월 8 일 화요일 기술 진행 후 17:30에 진행됩니다 . 컨퍼런스 등록을 하시면 투어에 등록 하실 수 있습니다 .

BMW 박물관 투어
BMW Welt 건물의 외부 건축 세부 사항.

컨퍼런스 정보

중요한 날짜들

  • 2 월 25 일 : 초록 마감
  • 3 월 11 일 : 초록 수락
  • 5 월 3 일 : 프레젠테이션 마감
  • 6 월 7 일 : 고급 교육 세션
  • 6 월 7 일 : 개막식
  • 6 월 8 일 : BMW 박물관 견학
  • 6 월 8 일 : 컨퍼런스 디너

등록비

  • 컨퍼런스 1 일 및 2 일 : 300 €
  • 컨퍼런스 첫째 날 : 200 €
  • 컨퍼런스 둘째 날 : 200 €
  • 손님 수수료 : 50 €
  • 오프닝 리셉션 : 등록에 포함
  • BMW 투어 : 등록에 포함
  • 컨퍼런스 디너 : 등록에 포함

고급 교육 주제

해당 분야의 선임 기술 직원과 전문가가 가르치는 고급 교육 주제  에는 FLOW-3D  CAST 및 FLOW-3D  AM 사용자를 위한 Version Up 세미나와 문제 해결 기술 및 애플리케이션에 초점을 맞춘 세션이 포함됩니다. 이 과정은 응용 프로그램에 관계없이 모든 사람이 문제 해결 세션에 참여할 수 있도록 설계되었습니다. 온라인으로 등록 할 때 이러한 교육 세션에 등록 할 수 있습니다 .

교육 시간 및 비용

  • 6 월 7 일 – 13:00 – 14:00 – 버전 업 : FLOW-3D CAST  – 100 €
  • 6 월 7 일 – 14:00 – 15:00 – 버전 업 : FLOW-3D AM  – 100 €
  • 6 월 7 일 – 13:00 – 15:00 – 시립 신청 – 200 €
  • 6 월 7 일 – 15:00 – 17:00 – 문제 해결 – 200 유로

고급 교육 주제

초록 요청

경험을 공유하고 성공 사례를 제시하며 FLOW-3D  사용자 커뮤니티와 당사의 선임 기술 직원 으로부터 소중한 피드백을 얻으십시오  . 다음 응용 프로그램에 초점을 맞춘 주제를 포함한 모든 주제에 대한 초록을 환영합니다.

  • 금속 주조
  • 첨가제 제조
  • 토목 및 시립 유압
  • 소비재
  • 마이크로 / 나노 / 바이오 플루이 딕스
  • 에너지
  • 항공 우주
  • 자동차
  • 코팅
  • 해안 공학
  • 해상
  • 일반 응용

초록에는 제목, 저자 및 200 단어 설명이 포함되어야합니다. 새로운 초록 마감일은 2021 년 2 월 25 일입니다. 초록을 info@flow3d.com으로 이메일을 보내주십시오 .

발표자에게는 등록 및 교육비가 면제됩니다.

발표자 정보

각 발표자는 Q & A를 포함하여 30 분의 강연 시간을 갖게됩니다. 모든 프레젠테이션은 컨퍼런스 참석자에게 배포되며 컨퍼런스가 끝난 후 웹 사이트를 통해 배포됩니다. 이 회의에는 전체 논문이 필요하지 않습니다. 컨퍼런스 발표에 대해 궁금한 점이 있으시면 연락 주시기 바랍니다  . Flow Science Deutschland는 각 트랙에 대해 Best Presentation Awards를 후원합니다.

컨퍼런스 디너

아우 구 스티 너 켈러 컨퍼런스 디너

이 컨퍼런스 만찬은 항상 ​​인기있는 Augustiner-Keller 에서 개최됩니다  . 모든 컨퍼런스 참석자와 그들의 손님은 6 월 8 일 화요일에 아름답고 유명한 비어 가든에서 독일 전통 축제에 초대됩니다. 회의 만찬은 BMW 투어 이후에 진행됩니다.

비어 가르 텐

여행

컨퍼런스 호텔

마리 팀 호텔 뮌헨
+49 (0) 89 55235-0
info.mun@maritim.de

뮌헨

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Gravitational and sedimentation microfluidic technique (Huh et al. Anal Chem 2007)의 중력 회로도를 사용한 입자 분류

중력을 사용한 미세 유체 입자 분류

Microfluidics Particle Sorting Using Gravity

미세 유체 입자 분류는 진단, 화학적 및 생물학적 분석, 식품 및 화학 처리, 환경 평가에 적용됩니다. 이전 블로그에서 유체 역학을 사용한 미세 유체 입자 분류에 대해 이야기했습니다 . 같은 주제를 바탕으로 중력을 사용하여 미세 입자를 분류하는 또 다른 방법에 대해 논의하겠습니다. 아래 애니메이션에서 볼 수 있습니다.

유비쿼터스 중력(Ubiquitous gravity)은 미세 유체 장치에서 미세 입자를 분류하는 데 사용할 수 있습니다. 중력이 입자의 움직임에 수직으로 작용할 때 입자는 반경에 따른 속도로 안정됩니다. 또한 입자의 운동은 입자의 밀도, 유체의 밀도 및 유체의 점도 사이의 차이에서 비롯된 유체 역학적 효과의 영향을받습니다. 아래 이미지는 중력 분류 기술 회로도를 보여줍니다.

Gravitational and sedimentation microfluidic technique (Huh et al. Anal Chem 2007)의 중력 회로도를 사용한 입자 분류
Gravitational and sedimentation microfluidic technique (Huh et al. Anal Chem 2007)의 중력 회로도를 사용한 입자 분류

부력 대 항력

앞서 언급했듯이 중력은 서로 다른 입자가 서로 다른 속도로 침전되도록합니다. 모든 입자의 밀도가 같고 입자 밀도가 주변 유체의 밀도보다 낮 으면 부력 우세와 항력 우세라는 두 가지 유형의 분류를 사용할 수 있습니다. 반경이 더 큰 입자는 더 많은 부력을 경험하고 작은 입자 위의 경로를 따르는 경향이 있습니다. 그러나 외장 액체 (입자를 운반하는 용액)의 유입 속도가 충분히 높으면 항력 효과가 우세하기 시작하고 더 큰 입자가 더 작은 입자의 경로 아래로 이동하는 경향이 있습니다.

FLOW-3D 시뮬레이션 결과

경쟁하는 부력과 항력은 아래 FLOW-3D 에서 얻은 시뮬레이션 결과에서 명확하게 볼 수 있습니다 . 그림 1은 부력 지배적 인 입자 분류의 경우를 보여줍니다. 더 큰 (빨간색) 입자는 수평 채널의 상단을 향해 정렬됩니다. Fig. 2에 나타난 결과는 부력이 우세한 경우의 유입 초 속도를 20 배로 설정 한 후 얻은 것이다. 더 높은 입구 속도에서 더 큰 입자는 더 많은 운동량을 전달하므로 그 위치는 수직 부력의 영향을받지 않습니다. 따라서 입자는 수평 채널의 상단으로 올라가지 않습니다. 대신 그들은 계속해서 바닥으로 이동합니다.

부력

Buoyancy dominant sorting
Buoyancy dominant sorting

Drag

Figure 2. Drag dominant sorting
Figure 2. Drag dominant sorting

LOW-3D 의 입자 모델은입자 분류 또는 기타 입자 역학과 관련된 미세 유체 시뮬레이션에 성공적이고 쉽게 사용할 수 있습니다. 지금까지 우리는 FLOW-3D 의 입자 모델을사용하여 두 가지 입자 분류 기술을 보았습니다. 하나는 유체 역학을 사용하고 다른 하나는 중력을 사용합니다.

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

다양한 구성에 대한 비산 먼지 배출

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

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

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

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

물리적 및 수치 적 모델링

초기 모델 설정

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

초기 조건

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

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

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

풍력 프로필 power 법칙은 다음과 같습니다.

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

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

지형

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

메싱

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

경계 조건

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

경계 조건 서쪽 풍향
그림 1. 서쪽 풍향의 경계 조건

장벽

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

시뮬레이션 결과

옵션 A

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

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

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

옵션 B

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

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

결론

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

레이저 용접에서의 키홀 동력학과 유도를 통한 Porosity 형성

레이저 용접에서의 Key Hole 동력학과 유도를 통한 Porosity 형성

자료 제공: General Motors Company, Shanghai Jiao Tong University
자료 제공: FLOW Science Japan

이 사례를 통해 FLOW-3D@ WELD를 이용하여 레이저 용접 프로세스의 키홀 형성 유도를 통한 porosity 형성에 대하여 검토가 가능한 것을 알 수 있습니다.

  • porosity 형성을 유도하는 키홀의 메커니즘
  • 레이저 출력과 용접 속도의 영향
  • 레이저 빔의 경사각의 영향으로 porosity 형성을 유도하는 키홀의 메커니즘
Porosity 형성을 유도하는 Key Hole 해석모델
Porosity 형성을 유도하는 Key Hole 해석모델

위 그림과 같이 온도에 따른 표면장력 값과 강한 우회전 소용돌이에 의해 후방으로의 유동은 거의 억제되는 것을 확인할 수 있습니다. 강한 용융 유동에 의한 Key Hole 붕괴는 초기 porosity 형성의 원인이 되지만, Key Hole 재개나 기포가 자유표면으로 빠져 나가도록 반드시 porosity를 이끌지는 않습니다.

그러나 키홀 바닥부에서 강한 소용돌이에 의해 기포가 키홀 용융지 후방 저부로 운반될 때는 높은 열전도율로 응고면이 빠르게 이동하므로, 응고면에 의해 포획될 위험이 매우 높습니다.

또한 용융 시의 알루미늄은 소용돌이가 강하기 때문에, 기포를 용융지의 바닥 후방에 있는 상태에서 배출시키는 것은 거의 불가능합니다. 기포가 응고면에 의해 포획될 경우 porosity가 형성됩니다.

레이저 출력과 용접속도의 영향

일반적으로 용접속도를 크게 하면 결합부에서 Porosity가 감소합니다. 이는 용접 속도 상승으로 모재 내 용해 및 키홀 깊이가 감소하여 키홀이 안정되기 때문입니다.

레이저 출력과 용접 속도의 영향
레이저 출력과 용접 속도의 영향
저속과 고속의 2 케이스에서 예측된 용융지의 유속장과 온도 분포
저속과 고속의 2 케이스에서 예측된 용융지의 유속장과 온도 분포

실험에 의한 길이 방향 단면의 Porisity 분포와 FLOW-3D@ WELD에 의한 분석 결과를 보여줍니다. 3번 케이스도 실험과 비슷한 용해 깊이를 가지고 있으며, 분석 결과도 실험과 매우 잘 일치하고 있습니다.

용접 단면의 Porosity 분포
용접 단면의 Porosity 분포

용접 단면의 Porosity 분포를 보면, 레이저 조사 각도가 증가할 수록 Porosity가 뚜렷이 감소하고 있음을 알 수 있습니다. 위의 오른쪽 그림에 용융지 내의 유속장과 온도분포를 보면 레이저 빔의 경사각도는 키홀의 생성 방향을 결정하여 후방의 용융지와 용융유동에 영향을 미치고 있습니다.

또한, 레이저의 경사각도가 작을 경우 강력한 증발 반력이나 중력에 의해 용융금속이 다른 방향으로 이동합니다. 이는 강한 소용돌이 흐름의 원인이 되는 구동력으로 작용하여 키홀 붕괴로 이어지기 쉽다는 것을 확인할 수 있습니다.

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.

접촉선의 고정(Contact Line Pinning)

접촉선의 고정(Contact Line Pinning)

증발하는 빗방울에서 남은 잔류의 물은 새로 씻은 자동차에서 좋지 못할 수 있습니다. 그러나, 동일한 증발 공정은, 예를 들어, 드롭 잔류 물이 인쇄 된 이미지 또는 텍스트의 일부가되는 잉크젯 인쇄에서 유리할 수있다. 그러나 동일한 증발 과정이 어떤 경우엔 도움이 될 수 있습니다 예를 들면, 잉크 찌꺼기가 인쇄 된 이미지나 텍스트의 일부가 되는 잉크젯 인쇄가 그렇습니다.

액체 방울의 증발로 인한 잔류의 물이 예상치 못한 방식으로 나타날 수 있습니다. 커피 링 얼룩이 잘 알려진 예이며, 커피의 잔류의 물이 물방울의 바깥 쪽 가장자리에 모여 얇은 원형 링 얼룩이 남습니다. 이 현상은 흥미로운 유체역학적인 과정의 결과입니다. 커피 링 얼룩이 형성 되려면 액체가 증착 된 고체 표면에 고정 된 접촉선이 있어야합니다. 고정 된 접촉선은 액체 방울이 고체 기판과 교차하는 액체 방울의 외부의 가장자리가 방울이 증발함에 따라 정지 상태를 유지함을 의미합니다. 증발은 기판의 열에 의해 발생하며 방울의 얇은 외부의 가장자리에서 가장 크게 생깁니다. 표면 장력은 액체가 증발하면서 손실 된 액체를 대체하기 위해 가장자리를 향해 발생하게 됩니다. 이는 결국 더 많은 용질을 가장자리로 운반하며 모든 액체가 증발 한 후, 결과적으로 커피 링 얼룩을 형성하게하는 더 높은 농도의 용질 잔류 물을 생성합니다.

모델링 접근법

FLOW-3D v12.0의 최신 업데이트로 인해 ‘접촉선의 고정’ 모델이 개발되었으며, 소프트웨어의 기능이 표면 장력 중심의 애플리케이션으로도 광범위하게 확장되었습니다. 표면 접촉의 고정 및 비고정 특성은 잉크젯 인쇄, 코팅 및 스프레이 냉각에서 중요한 역할을 합니다. 습윤 특성에 대한 표면 공법은 미세 유체 장치에서 액체 샘플의 이동을 제어하는 ​​데 사용될 수 있습니다. 모델의 주요 특징은 방울의 가장자리를 고정 위치에 고정하는 수단을 제공하는 것입니다. 형상 구성 요소 및 하위 구성 요소중에 표면에 ‘고정’ 속성을 지정할 수 있습니다. 유체의 접촉선은 처음 표면과 접촉하는 곳에 고정됩니다. 전방 속도를 0으로 유지하면 고정이 적용됩니다. 유체는 접촉선과 표면을 따라 이동하는 것이 아니라 롤오버하여 접촉점을 지나야만 이동할 수 있습니다.

커피 링 얼룩 검증

그림 1은 평평한 수평 표면에 놓인 원형 물방울의 결과를 보여줍니다. 표면은 30 ℃의 일정한 온도로 유지됩니다. 초기 유체 온도는 20 ℃이고 주변 공극의 온도는 일정한 20 ℃입니다. 유체는 밀도 0.967 g/cm3, 점도 0.02022 poise, 비열 1.645e+07 cm2/s/K, 열전도도 1.2964e+4 g*cm/s3/K, 표면 장력 계수 33.15 g/cm2의 일반적인 잉크를 나타냅니다.

그림 1. 고정 된 접촉선을 사용하여 건조 공정 중의 물방울 모양의 변화.

액적 표면의 초기 곡률 반경은 7.5e-03 cm이고, 차지하는 공간은 반경 4.5e-03 cm의 원이며, 겉보기의 초기 접촉각은 37.87 도입니다. 그림 1-a를 참조하시기 바랍니다. 지정된 정적 접촉각은 0 도입니다.

정압에 의한 상변화 모델이 활성화됩니다. 공극 내의 증기 분압은 0이고 상변화 수용 계수는 Rsize = 0.01 입니다.

잉크가 건조될 때 기판 상에 고체가 잔류하는 물이 형성되는 것을 포착하기 위해 잔류 물 모델도 켜집니다. 유체에 용해 된 안료의 농도는 초기 농도 0.01 g/cm3 이고 최대 농도 rmax = 1.1625 g/cm3 에서 운반이 가능한 스칼라로 표시됩니다. 용해 된 안료는 질량 평균을 기준으로 안료의 단위질량당 0.05 poise의 속도로 유체의 순 점도를 향상시킵니다.

이 공정은 3.0 도의 방위 방향으로 하나의 셀에 걸쳐있는 축 대칭 원통형 메쉬로 모델링됩니다. (x 간격 = 6e-05 cm, z 간격 = 4e-05 cm.)

그림 1은 유체가 증발함에 따라 접촉선이 고정 된 상태를 유지하고 있음을 보여줍니다. 0 도의 정적 접촉각 조건은 액적의 중심을 향한 압력 구배를 가져오고, 이는 접촉선 방향으로의 유동을 생성합니다. 용해 된 안료의 농도는 증발로 인해 자유 표면 근처에서 증가하며, 흐름을 따라 농도는 접촉선을 향해 더욱 재분배합니다. (그림 2). 액체가 계속 증발함에 따라, 남아있는 액체의 안료 농도는 증가합니다. 농도가 최대 rmax에 도달하면, 과잉된 안료는 고체가 잔류하는 물로 전환됩니다.

그림2. g / cm3 단위의 안료 농도 및 t = 2.0ms에서의 흐름 패턴. 흐름은 고정 된 접촉선을 향하여 안료 농도가 증가합니다.

접촉선 근처의 유체가 먼저 건조되어 고체가 잔류하는 물이 남습니다. 해당 영역의 유체에 안료 농도가 높기 때문에 고체가 잔류하는 물의 특징인 ‘커피 링’ 패턴이 기판 표면에 생성됩니다. (그림 3 및 4). 안료의 총 질량(용해 + 건조 잔류 물)은 초기 질량의 0.025 % 이내로 보존됩니다.

그림 3. 모든 유체가 증발 된 후 기판 표면에 건조된 잔류 물의 분포 (단위 : g / cm3) .
가장 높은 농도는 고정 된 접촉선의 위치에 있으며, 이는 ‘커피 링’ 효과를 만들어냅니다.
그림 4. 유체가 완전히 증발 한 후 초기 액적의 반경을 따라 건조된 잔류 물의 예상 분포.

물방울 벽의 검증

그림5. 수직 벽에 고정 된 물방울의 변형 : t = 0 ms (파란색), t = 4e-02 ms (연한 파랑) t = 0.2 ms (빨간색).
해당 이미지는 “Effects of microscale topography”, Y.V.Kalinin, V.Berejnov and R. E. Thorne, Langmuir 25, 5391-5397. (2009). 에서의 이미지입니다.

접촉선 고정 응용의 두 번째 예는 수직의 벽에 고정 된 한 방울의 액체 알루미늄의 거동입니다. 유체 밀도는 2.7 g / cm3, 표면 장력 계수 200 g / cm2 및 점도 0.27 poise입니다. 정적 접촉각은 0 도입니다.

초기의 겉보기의 접촉각이 90도가 되도록 반경 0.5cm의 물방울을 수직 벽에 놓습니다 (그림 5). 7e+06 cm/s2의 중력 크기는 표면 장력의 복원 작용을 없애고 액적이 눈에 띄도록 변형시키기 위하여 인위적으로 향상되었습니다. 결과들은 비슷한 크기의 물방울에 대한 실험 결과와의 질적 비교를 포함하여 그림 5에서 보여줍니다.

요약

FLOW-3D의 접촉선 고정 모델은 표면 장력 및 벽의 접착 기능을 확장하여 표면 공법에서 복잡한 상호 작용을 모델링합니다. 접촉선 고정이 실제로 응용되는 분야에 관하여 더 많은 예시와 추가적인 참조를 찾으신다면 여기에서 찾을 수 있습니다.

Capillary Flows/Capillary Filling/Thermocapillary Switch/Capillary Absorption/Marangoni flow

Capillary Flows

모세관 흐름은 일반적으로 미세 유체 장치에서 발생합니다. 예를 들어, 바이오 칩 설계에서는 한 곳에서 다른 곳으로 액체 용액을 전달하기 위해 긴 마이크로 채널이 자주 사용됩니다. 입구 채널은 액체 저장소에 연결되고 표면 장력은 액체를 마이크로 채널로 끌어 당깁니다 (액체가 칩 표면에 “젖은”경우). 이 페이지에서는 충진, 흡수 및 전환과 같은 모세관 흐름 분석에서 FLOW-3D의 특정 응용 분야를 다룹니다.

Marangoni flow in a dish of water that is heated at its center.

Marangoni flow는 중앙에서 데워진 물이 담긴 접시에 흐릅니다. 불균일한 표면 장력에 의해 생성 된 흐름은 20ºC의 초기 온도에서 0.75cm 깊이의 얕은 8.0cm 직경의 물 접시에 의해 입증됩니다. 원형 접시의 중앙에는 직경 0.5cm의 원통형 막대가 있습니다. 80 Cº의 온도로 가열하고 0.05 cm 깊이까지 수면에 담근다. 핫로드 근처의 물이 가열됨에 따라 표면 장력이 0.1678 dyne / cm / ºC만큼 감소하여 표면이 접시의 바깥 쪽 테두리쪽으로 후퇴합니다. Retraction는 처음에 표면에 뿌려진 질량없는 마커 입자로 표시됩니다.

Capillary Absorption

고체 물질의 기공에 모세관 흡수 때문에 액체와 고체 사이의 접착 발생합니다. 이 같은 흡수의 간단하면서도 유용한 시험은 핀란드 ABO Akademi 대학의 마르티 Toivakka에 의해 제안되었습니다. 테스트 기공은 ± 1.0 μm의 측면 벽 1.0 μm의 반경 원호입니다. 팽창 목에 연결된 넓은 2차원 채널로 구성되어 있습니다. 체적력의 부재 하에서, 표면장력 과 wall adhesion pull liquid 는 액체와 고체 사이의 static contact angle에 의해 결정됩니다. 첨부된 그림은 FLOW-3D가 올바르게 특정 접촉 각도 (유체는 적색표현) 충전 레벨을 계산하는 것을 나타냅니다.

Thermocapillary Switch

액체의 작은 덩어리나 가벼운 빔의 경로에서 움직이는 굴절, 혹은 반사로 다른 길로 리디렉션 할 수 있습니다. 이 개념은 특히나 한번 빔 내부 반사로 인해 갇혀 있는 섬유에 들어가 광학 섬유로 연결에서 매력적입니다. 어떠한 복잡성의 광 회로를 만들려면, 하나의 광섬유에서 다른 가벼운 방향을 바꿀 수 있는“스위치”를 둘 필요가 있습니다.

The animation above shows a FLOW-3D simulation of a drop of water in a 14mm-wide channel that is being heated at the bottom.

Capillary Filling

모세관 충전 과정을 이해하는 것은 칩 설계에 중요합니다.. 액체 흐름 통로의 다른 형상 포획 기포의 가능성 등의 충전 공정의 기술은, 같은 챔버와 칩의 내부 구조를 배치 기둥 분할하고, 밸브 결합에 설계자 안내 등 다양한 모세관 충전 동작이 발생할 수 있습니다.

시뮬레이션은 아래의 모세관 작용의 분석 예측의 유효성을 검사합니다. 모세관 채우기는 정확하게 표면 장력과 중력에 의해 균형을 잡습니다.이것은 FLOW-3D에 의해서 정확하게 예측되는 기본적인 과정입니다.

Flushing

Flushing

화장실이 어떻게 작동하는지 궁금한 적이 있습니까? 사실 꽤 복잡합니다. 손잡이를 밀면 물이 용기를 채우기 시작합니다. 용기의 유체 레벨이 트랩 상단 (보울 뒤) 위로 올라가면 위어 유형의 흐름이 시작됩니다. 흐름이 충분히 빠르면 트랩 상단에 거품이 형성되어 사이펀이 생성됩니다. 그 시점에서 사이펀은 용기에서 물을 빼내고 변기가 내립니다.

많은 지역에서 물 절약은 중요한 문제이며 가정과 상업용 모두에 저 유량 화장실이 필요합니다. 그러나 화장실이 첫 번째 시도에서 작업을 완료하지 못하면 물 절약 목표가 실패합니다. FLOW-3D는 최적의 결과를 얻기 위해 다양한 설계를 모델링하는 데 사용할 수 있습니다.

Toilet Flushing Examples

아래 3D 애니메이션에서 FLOW-3D는 물 동작의 세척 순서를 보여줍니다. 물의 두 영역이 공과 함께 초기화됩니다. 공은 6 자유도의 완전 결합 유체-고체 모션을 시뮬레이션하기 위해 움직이는 물체 모델(GMO)을 사용하여 모델링됩니다. 중력은 수세식 탱크에서 물을 용기로 밀어 넣습니다. 분석은 정체 영역과 공이 영역을 벗어나는 기간을 나타내는 흐름 프로파일과 압력 윤곽을 보여줍니다. 공 대신 다른 질량과 모양을 사용할 수 있습니다. 플러싱 과정에서 잔여 물도 분석 할 수 있습니다.

아래의 횡단면 플롯은 수조의 흐름 재순환과 상세한 흐름 프로필을 보여줍니다. Collision 모델은 규정된 반발 및 마찰 계수를 기반으로 바운싱을 예측하는 공을 시뮬레이션하는 데 사용되었습니다. 물과 공기 사이의 일시적인 예리한 경계면은 FLOW-3D의 TruVOF 방법을 사용하여 잘 유지됩니다.

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 PMDs

PMDs

우주선에 사용되는 많은 전력 시스템은 내장된 연료 탱크에 저장된 액체 연료로 작동합니다. 제대로 작동하려면 이러한 시스템에 증기가없는 연료를 안정적으로 공급해야합니다. 미세 중력 환경에서 작동하는 연료 수집 시스템을 설계하는 것은 표면 장력이 연료의 움직임과 위치를 제어하는 경향 때문에 필요할 때 탱크 배출구에 있다는 것을 보장하기 어렵 기 때문에 매우 어렵습니다. PMD (Propellent Management Device)는 증기가없는 연료가 전력 시스템에 지속적으로 전달되도록 설계 할 수 있습니다.

FLOW-3D는 우주선 설계자가 높은 신뢰도를 가지고 PMD을 설계 할 수 있게 하고 연료의 실제 거동을 관찰할 수 있게 해줍니다. FLOW-3D는 또한 표면 장력 및 벽부착 모델, 자유 표면 Advection, non-inertial reference frames 등 검증된 물리 모델을 사용자에게 제공합니다.

아래는 PMD Technology사의 호의에 의해 제공된 시뮬레이션 PMD 해석 예입니다.

Simulation Examples of PMDs

Capillary Flows

Capillary Flows

모세관 흐름은 일반적으로 미세 유체 장치에서 발생합니다. 예를 들어, 바이오 칩 설계에서 긴 마이크로 채널은 종종 액체 용액을 한 장소에서 다른 장소로 전달하는 데 사용됩니다. 입구 채널은 액체 저장소에 연결되고 표면 장력이 액체를 마이크로 채널로 당깁니다(액체가 칩 표면에 “습기”되는 경우). 이 페이지에서는 충전, 흡수 및 전환과 같은 모세관 흐름 분석에서 FLOW-3D에 대한 몇 가지 특정 용도에 대해 다룹니다.

Marangoni Flows

마랑고니는 그 중심에 가열된 물 접시에 흐릅니다. 균일하지 않은 표면 장력에 의해 발생하는 흐름은 20ºC의 초기 온도에서 깊이 0.75cm의 얕은 8.0cm의 물 접시에 의해 입증됩니다. 원형 접시 중앙에 놓인 원통형 막대는 직경 0.5cm로 80Cº의 온도로 가열되고 0.05cm의 깊이까지 수면에 잠깁니다. 핫 로드 주변의 물이 가열되면 표면 장력이 0.1678dyne/cm/ºC만큼 감소하여 표면이 접시의 바깥쪽 림 쪽으로 수축됩니다. 수축은 처음에 표면에 뿌려진 질량이 없는 마커 입자에 의해 나타납니다.

Capillary Filling

모세관 충전 공정을 이해하는 것은 칩 설계에 중요합니다. 액체 흐름 경로의 기하학적 구조가 다르면 기포를 고정할 수 있는 등의 모세관 충진 동작이 달라질 수 있습니다. 충전 프로세스에 대한 지식은 설계자가 챔버, 결합 기둥, 분할 및 밸브와 같은 칩의 내부 구조를 정렬하는 데 도움이 됩니다. 오른쪽의 시뮬레이션은 모세관 작용의 분석적 예측을 검증합니다. 모세관 충전은 표면 장력과 중력에 의해 균형을 이루며, 이는 FLOW-3D로 정확하게 예측되는 기본 공정입니다.

Thermocapillary Switch

910/5000광선의 경로 안팎으로 이동하는 소량의 액체는 굴절이나 반사를 통해 다른 경로로 방향을 바꿀 수 있습니다. 이 개념은 광선이 광섬유에 들어가면 내부 반사에 의해 포착되는 광섬유와 관련하여 특히 매력적입니다. 복잡한 광학 회로를 만들려면 한 광섬유에서 다른 광섬유로 빛을 리디렉션 할 수있는 “스위치”가 필요합니다.

제안 된 한 가지 개념은 열 모세관을 기반으로합니다. 광섬유 광선을 교차하는 마이크로 채널에 액체의 작은 방울을 놓습니다. 방울이 채널을 따라 빔이 통과해야하는 곳으로 이동하면 빔이 다른 섬유로 반사됩니다. 방울은 양면을 다르게 가열하여 이동합니다. 이것은 방울이 채널의 더 차가운 끝쪽으로 당겨 지도록 방울의 양쪽에있는 반월판의 표면 장력의 변화를 일으 킵니다.

Whole Blood Spontaneous Capillary Flow

Sketch of the cross section of the device (w=150 µm, h1=300 µm, h2=1200 µm, α=14.5o)

모세관 기반 마이크로 시스템은 추가 작동 메커니즘이 필요하지 않기 때문에 저렴하고 제작하기 쉽습니다. 마이크로펌프나 주사기와 같은 일반적인 마이크로 시스템은 부피가 크고 휴대할 수 없는 흐름 작동을 필요로 합니다.

버팔로 대학의 최근 연구는 모세관 유동 작용을 사용하여 미세 기기에서 액체를 이동시키는 간단한 해결책을 연구했습니다. 이 작업은 FLOW-3D를 사용하여 수정된 V-그루브 채널에서 자발적 모세관 흐름을 시뮬레이션합니다. 좁은 V-그루브 기하학(왼쪽)은 전혈과 같은 높은 점도의 유체도 이 유체를 통해 이동할 수 있기 때문에 좋은 솔루션을 제공합니다. 홈의 끝부분은 자발적인 모세관 흐름을 촉진하고 평행판은 충분한 혈액수송을 보장합니다.

본 연구에서는 FLOW-3D를 사용하여 채널 내 유체 헤드의 유속과 액체 전방의 진행을 추정합니다.

결과는 실험 및 분석(간단한) 결과와 비교됩니다. 아래 그림은 수치, 실험 및 분석 결과의 비교를 보여줍니다. FLOW-3D 결과는 실험 결과와 매우 일치합니다.

FLOW-3D Results

Analysis A: FLOW-3D results in red circles at the mid flow height, experimental results in green dots recorded at the medium fluid height, analytical results in green dashes
Analysis B: FLOW-3D results in red circles at the mid flow height, experimental results in green dots recorded at the medium fluid height, analytical results in green dashes

Animation of the results post-processed in FlowSight.

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해석 속도가 느릴때 암시적 방법으로 전환해야하는 경우

시뮬레이션을 실행하는 동안 대부분의 사람들은 “내 시뮬레이션이 왜 이렇게 느리게 실행됩니까? 그 이유는 무엇입니까?”라고 묻습니다.

시뮬레이션 런타임에 영향을 미치는 중요한 요소는 시간 단계 크기입니다. 시간 단계 크기가 작으면, 시뮬레이션이 완료 조건에 도달하기 전에 더 많은 계산을 수행해야하므로 런타임이 늘어납니다. 시간 단계의 크기는 종종 명시적 안정성 한계 중 하나에 의해 제어되므로 설정을 변경하지 않고, 늘리는 유일한 방법은 암시적 솔버가 동일하지 않기 때문에 명시적 솔버에서 암시적 솔버로 전환하는 것입니다.

명시적 솔버로서의 시간 단계 제한, 웹 사이트에서 명시적 및 암시적 솔버에 대한 자세한 설명을 읽을 수 있습니다.

솔버 메시지 이해

암시적 솔버를 사용하여 시뮬레이션 런타임을 줄일 수 있는지 확인하는 첫 번째 단계는 솔버 진단 출력을 읽고 이해하는 것입니다. 이는 Solver Messages 파일인 hd3msg. *에 기록되며 Simulation Manager 창 하단에 나타납니다. 처음 몇 개의 열을 살펴 보겠습니다.

솔버 메시지 파일

Solver messages file
표 1. 예제 솔버 메시지 파일의 처음 8 개 열.

표 1에는 왼쪽에서 오른쪽으로 다음이 있습니다.

  • Progress, sim_time: 시뮬레이션의 현재 시간.
  • Progress, cycle: 시뮬레이션 시작 이후주기 수 (즉, 시간 단계 수)입니다.
  • Time Step, delt: 이 열은 현재 시간 단계 크기를 나타냅니다.
  • Time Step, dt_stbl: 이것은 현재 솔루션을 제한하는 명시적 솔버의 안정성 한계입니다. 시간 단계 크기 delt는 항상 이 값보다 작아야합니다.
  • Time Step, code: 어떤 명시적 솔버 안정성 한계가 시간 단계 크기를 제어하는지 나타내는 2 자리 코드입니다.
  • Pressure, iter: 해당 시간 단계에 대해 암시적 압력 솔버에서 수행한 반복 횟수입니다. 압력 솔버는 거의 항상 암시적 솔버입니다.
  • Pressure, res/epsi: 반복 종료시 암시적 압력 솔버에 대한 수렴 기준 (ε)에 대한 잔차의 비율입니다. 이 값은 항상 1보다 작아야합니다.
  • Heat Transfer, iter: 해당 시간 단계에 대해 암시적 열 전달 솔버에서 수행한 반복 횟수입니다.
  • Heat Transfer, res/epsi: 반복이 끝날 때 암시적 열 전달 솔버에 대한 수렴 기준 (ε)에 대한 잔여 비율입니다. 이 값은 항상 1보다 작아야합니다.

표 1에 설명 된 진단 출력을 표 2에 설명된 2 자리 진단 코드와 연관 시키면 x 방향 (코드 = cx)의 유체 이류(advection)와 관련된 안정성 한계가 시간 단계의 크기를 제한하고 있음을 나타냅니다.

<참고> 이송 [advection, 移送] 해양과학용어사전 기체나 액체가 그에 작용되는 외부로부터의 힘 또는 압력차에 의해 이동하는 현상. (수질오염 등 오염물질 이동과 관련해서는) 물 등 유체(流體) 속에 포함된 오염물질(汚染物質)이 중력(重力)이나 바람 등의 작용(作用)으로 생기는 유체(流體)의 흐름과 함께 이동하는 현상을 말하기도 함.

암시적 열 전달 솔버의 진단은 마지막 두 열 (Heat Transfer, iter 및 Heat Transfer, res / epsi)에서 알 수 있듯이 표 1에도 표시됩니다. 암시적 솔버가 추가되면 반복 횟수와 수렴 기준 (ε)에 대한 잔차 비율을 나타내는 두 개의 유사한 열이 나타납니다. 이 값은 항상 1보다 작아야하며 솔버가 성공적으로 수렴되었음을 나타냅니다. 그렇지 않은 경우 해당 값 옆에 별표 (*)가 표시됩니다.

안정성 코드 표

Stability code table
표 2. 사용 가능한 모든 2 글자 안정성 코드 및 의미.

암시적 방법을 사용하는 경우

때로는 단순히 암시적 솔버로 전환해도 시뮬레이션 런타임이 향상되지 않습니다. 이는 일반적으로 다른 명시적 솔버가 시간 단계 크기가 의미있는 방식으로 증가하지 못하도록 방지할 때 발생합니다. 간단한 지침은 암시적 솔버에 필요한 추가 노력을 보상하고 시뮬레이션 런타임을 줄이기 위해 시간 단계 크기를 5 배 이상 늘려야한다는 것입니다. Solver Summary 파일 인 hd3out. *의 짧은 표시 데이터는 시간 단계 크기의 잠재적 증가를 평가하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 정보를 제공합니다. Solver Summary는 Diagnostics 메뉴에서 액세스 할 수 있으며 “Stability limits”를 검색하면 관련 안정성 한계가있는 표를 찾을 수 있습니다.
솔버 요약 안정성 한계 표.

Solver summary stability limits table.
표 3. 솔버 요약 안정성 한계 표. 표면 장력은 시간 단계 값이 가장 작기 때문에 솔루션을 제한합니다.

예제 출력 (표 3)에 제시된 최소 안정성 한계는 표면 장력 솔버와 관련된 것입니다. 암시적 표면 장력 솔버로 변경하면이 안정성 제한이 제거되고 이제 y 방향의 유체 이류에 의해 제한되는 새로운 시간 단계 크기로 이어집니다. 새로운 시간 단계 크기는 이전 시간 단계 크기보다 5 배 이상 큽니다. 이는 암시적 표면 장력 모델을 사용할 때 시뮬레이션이 더 빠르게 실행될 수 있음을 나타냅니다.

그러나 시간 단계 크기에 비례하는 암시적 솔버를 사용하여 솔루션을 찾는 데 필요한 노력과 같이 런타임에 영향을 미치는 다른 요인이 있기 때문에 런타임 감소가 보장되지 않습니다. 따라서 다른 암시적 솔버를 활성화하기 전에 현재 활성화 된 모든 암시적 솔버가 상대적으로 적은 반복으로 수렴되도록 하는 것도 좋은 방법입니다.

마지막으로 시간 단계 크기가 증가함에 따라 솔루션의 정확도가 감소한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.
솔루션 방법을 변경하는 방법

시뮬레이션이 중지되면 그림 1과 같이 Model Setup / Numerics 탭으로 이동하고 원하는 암시적 솔버의 라디오 버튼을 클릭하여 암시적 솔버를 활성화 할 수 있습니다. 이것은 시뮬레이션이 실행될 때 적용됩니다.

명시적 및 암시적 옵션

Explicit and implicit options
그림 1. 숫자 탭의 명시 적 / 암시 적 옵션.

시뮬레이션 관리자 탭의 런타임 옵션 대화 상자를 사용하여 시뮬레이션이 실행되는 동안 암시적 솔버를 활성화 할 수도 있습니다. Runtime Options를 클릭하고 Explicit / implicit solvers 탭으로 이동하여 원하는 implicit solver의 라디오 버튼을 클릭 한 다음 Send To Solver를 클릭하십시오. 솔버가 업데이트 되었음을 ​​알리는 대화 상자가 나타납니다.

런타임 옵션 대화 상자

Runtime options dialog

그림 2. 런타임 옵션 대화 상자의 명시 적 / 암시 적 옵션.

결론

시뮬레이션 실행 시간은 완료 조건을 충족하기 위해 수행해야하는 계산 횟수에 따라 결정됩니다. 그러나 계산 수는 시간 단계 크기 및 암시적 솔버에 필요한 계산 노력의 함수이며 후자는 시간 단계 크기의 비선형 함수이기도합니다. 이것은 복잡한 상호 작용이지만, 진단 파일 hd3msg. * 및 hd3out. *에서 솔버가 보고한 정보를 사용하여 런타임을 줄이는 방식으로 숫자 옵션을 신중하게 조정할 수 있습니다.

FLOW-3D 튜토리얼 V12

FLOW-3D 튜토리얼 V12

빠른 시작

이 튜토리얼 매뉴얼은 FLOW-3D 처음 사용하는 사용자에게 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)의 주요 구성 요소를 쉽게 익히도록 하고, 다양한 시뮬레이션의 설정 및 실행 방법을 안내하기 위한 것입니다.

이 매뉴얼에 있는 실습과정은 FLOW-3D의 기본 사항을 다루기 위한 것입니다. 이 매뉴얼에서 제시하는 문제는 다양한 주제를 설명하고, 발생할 수 있는 많은 질문을 해결하기 위해 선정되었습니다. 이 매뉴얼의 실습과정은 FLOW-3D실행하는 컴퓨터에 앉아 사용하는 것이 가장 좋습니다.

CFD 사용 철학에 대한 간단한 섹션 다음에는 중요 파일과 시뮬레이션 파일을 실행하는 방법이 소개되어 있습니다. 이 소개 섹션 다음에는 모델 설정, 시뮬레이션 실행 및 포스트 프로세스, Simulation Manager 탐색 방법에 대한 설명이 있습니다. 이러한 각 단계에 대한 자세한 내용은 모델 설정, 컴퓨팅 결과 및 후처리 장에서 확인할 수 있습니다.

1.CFD 사용에 대한 철학

CFD (Computational Fluid Dynamics)는 유체 흐름(질량, 운동량 및 에너지 보존)에 대한 지배 방정식의 컴퓨터 솔루션입니다. 지정된 지배방정식은 이론 장에 설명된 Numerical방법을 사용하여 이산화되고 계산됩니다.

CFD 소프트웨어를 사용하는 것은 여러 면에서 실험을 설정하는 것과 유사합니다. 실제 상황을 시뮬레이션하기 위해 실험을 올바르게 설정하지 않으면, 그 결과는 실제 상황을 반영하지 않습니다. 같은 방법으로 수치 모델이 실제 상황을 정확하게 나타내지 않으면, 그 결과는 실제 상황을 반영하지 않습니다. 사용자는 어떤 것이 중요한지, 어떻게 표현해야 하는지를 결정해야 합니다. 시작하기 전에 다음과 같은 질문을 하는 것이 중요합니다.

  • CFD 계산에서 무엇을 알고 싶습니까?
  • 중요한 현상을 포착하기 위해 규모와 Mesh는 어떻게 설계되어야 하는가?
  • 실제 물리적 상황을 가장 잘 나타내는 경계 조건은 무엇입니까?
  • 어떤 종류의 유체를 사용해야합니까?
  • 이 문제에 어떤 유체 특성이 중요합니까?
  • 다른 어떤 물리적 현상이 중요합니까?
  • 초기 유체 상태는 어떻게 됩니까?
  • 어떤 단위 시스템을 사용해야합니까?

모델링 되는 문제가 실제 상황을 가능한 한 유사하게 나타내는지 확인하는 것이 중요합니다. 사용자는 복잡한 시뮬레이션 작업을 해결 가능한 부분으로 나누는 것이 좋습니다.

복잡한 물리 효과를 추가하기 전에, 간단하고 쉽게 이해할 수 있는 근사값으로 점차적으로 시작하여 프로세스 진행하십시오. 간단한 손 계산(베르누이 방정식, 에너지 균형, 파동
전파, 경계층 성장 등)은 물리 및 매개 변수를 선택하는데 도움이 되고, 결과와 비교할 수 있는 점검항목을 제공합니다.

CFD의 장단점을 이해하면 분석을 진행하는데 도움이 될 수 있습니다. CFD는 다음과 같은 경우 탁월한 분석 옵션입니다.

  • 기하 구조, 물리학 또는 필요한 상세 수준으로 인해 표준 엔지니어링 계산이 유용하지 않은 경우가 많습니다.
  • 실제 실험은 비용이 많이 소요됩니다.
  • 실험에서 수집할 수 있는 것보다 유체흐름에 대한 자세한 정보가 필요한 경우 유용합니다.
  • 위험하거나 적대적인 조건, 확장이 잘되지 않는 프로세스 등으로 인해 정확한 실험 측정을 하기가 어려운 경우
  • 복잡한 흐름 정보에 대한 커뮤니케이션

CFD는 다음과 같은 경우에 덜 효과적입니다.

  • 솔루션이 계산 리소스가 매우 많이 소요되거나, 도메인 크기를 줄이기 위한 가정 또는 해결되지 않은 물리적 현상을 설명하기 위한 반 임계 모델이 필요한 경우
  • CFD 시뮬레이션에 대한 입력이 되는 중요한 물리적 현상이 알려지지 않은 경우
  • 물리적 현상이 잘 이해되지 않거나 매우 복잡한 경우

CFD를 사용할 때 명심해야 할 몇 가지 중요한 참고 사항이 있습니다.

  • CFD는 규정된 초기 및 경계 조건에 따라 지정된 지배 방정식의 수치해석 솔루션입니다. 따라서 모델 설정, 즉 어떤 방정식을 풀어야 하는지, 재료 특성, 초기 조건 및 경계 조건이, 가능한 한 물리적 상황과 최대한 일치해야 합니다.
  • 방정식의 수치 해는 일반적으로 어떤 종류의 근사치를 필요로 합니다. 물리적 모델에 대한 가정과 해결방법을 검토한 후 사용하는 것이 좋습니다.
  • 디지털 컴퓨터는 숫자가 유한 정밀도로 이진수로 표시되는 방식으로 인해 반올림 오류가 발생합니다. 이는 문제를 악화시키기 때문에 매우 근소한 숫자의 차이를 계산해야 하는 상황을 피하십시오. 이러한 상황의 예는 시뮬레이션 도메인이 원점에서 멀리 떨어져 있을 때입니다.

 

2.중요한 파일

FLOW-3D 시뮬레이션과 관련된 많은 파일이 있습니다. 가장 중요한 것들이 아래에 설명되어 있습니다. 모든 prepin.* 파일의 명칭에서 prepin는 파일 형식을 의미하며, 별표시* 위치는 시뮬레이션 이름을 의미합니다. ( : prepin.example_simulation.)

  • ·prepin.*: 시뮬레이션용 입력 파일입니다. 시뮬레이션 설정을 설명하는 모든 입력 변수가 포함되어 있습니다.
  • ·prpgrf.*: 이것은 전 처리기 출력 파일입니다. 여기에는 계산된 초기 조건이 포함되며 시뮬레이션을 실행하기 전에 설정을 확인하는 데 사용될 수 있습니다.
  • ·flsgrf.*: 솔버 출력 파일입니다. 시뮬레이션의 최종 결과가 포함됩니다.
  • ·prperr.*, report.*, prpout.*: 이 파일들은 Preprocessor Diagnostic Files.
  • ·hd3err.*, hd3msg.*, hd3out.*: 이 파일들은 Solver Diagnostic Files.

모든 시뮬레이션 파일은 단일 폴더에 함께 유지하므로, 설명이 될 수 있는 시뮬레이션 이름을 사용하는 것이 좋습니다. 그러나 매우 긴 파일 이름은 운영 체제에 따라 문제가 될 수 있습니다.

노트

  • 시뮬레이션 이름이 inp(즉, 입력 파일이 있다면 prepin.inp) 출력 및 진단 파일은 모두 .dat이름을 갖습니다. 예: flsgrf.dat.
  • 모든 입력 파일은 네트워크 위치의 컴퓨터 대신 로컬 디렉토리에 저장하는 것이 좋습니다. 이것은 솔버가 더 빠르게 실행되고 GUI의 응답 속도가 빨라지며 실행중인 시뮬레이션을 방해하는 네트워크 문제 가능성을 제거합니다.

3.시뮬레이션 관리자

FLOW-3D 시뮬레이션 관리자의 탭은 주로 시뮬레이션을 실행할 수 있도록 시뮬레이션 환경을 구성하고 실행 시뮬레이션에 대한 상태 정보를 표시하는데 사용됩니다.

작업 공간 (Workspaces)

작업 공간(Workspaces)Simulation Manager의 필수 부분이며 파일을 FLOW-3D에서 처리하는 방식입니다. 기본적으로 시뮬레이션을 포함하고 구성하는 폴더입니다. 몇 가지 예를 들면 시뮬레이션과 또 다른 작업 공간인 검증 사례를 포함하도록 할 수 있습니다:

포트폴리오의 작업 공간

새로운 작업 공간 만들기

튜토리얼에서는 작성하려는 시뮬레이션을 포함할 작업 공간(Workspaces)을 작성하십시오.

1.File -> New workspace 이동

2.작업 공간 이름으로 Tutorial를 입력하십시오.

3.기본 위치는 현재 사용자의 홈 디렉토리에 있습니다. 다른 곳에서 찾을 수 있지만 기본 위치가 우리의 목적에 적합합니다.

4.하위 디렉토리를 사용하여 작업 공간 이름 만들기 확인란을 선택합니다. 이렇게 하면 파일 시스템에서 작업 공간에 대한 새로운 하위 디렉토리가 만들어져 시뮬레이션 파일을 훨씬 쉽게 구성할 수 있습니다.

새로운 작업 공간 만들기

5.확인을 눌러 새 작업 공간을 작성하십시오. 이제 포트폴리오에 표시됩니다.

새로운 작업 공간 만들기

작업 공간 닫기

포트폴리오를 정리하고 탐색하기 쉽도록 필요 없는 작업공간을 닫는 것이 편리합니다. 작업 공간을 닫으면 포트폴리오에서 해당 작업 공간만 제거됩니다. 그러나, 컴퓨터에서 작업 공간을 삭제하지는 않습니다.

작업 공간을 닫으려면

1.기존 작업 공간을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 작업 Close Workspace 선택하십시오. 또는 포트폴리오에서 작업 공간을 선택 (왼쪽 클릭) 하고 Delete 키를 누를 수 있습니다.

2.작업 공간을 닫을 것인지 묻는 메세지가 표시됩니다. 예를 선택하십시오.

3.포트폴리오는 더 이상 닫힌 작업 공간을 포함하지 않습니다.

기존 작업 공간 열기

오래된 작업 공간을 열어야 할 때가 있을 것입니다. 예를 들어, 새 프로젝트에 유사한 시뮬레이션을 작성하기 전에 기존 시뮬레이션의 설정을 검토할 수 있습니다. 기존 작업 공간을 열려면

1.File -> Open Workspace를 선택하십시오

2.작업 공간 파일이 있는 디렉토리를 찾으십시오. Tutorial.FLOW-3D_Workspace.

작업 공간 열기

3.작업 공간을 로드 하려면 OK누르십시오.

작업 공간에서 시뮬레이션 작업

작업 공간을 사용하는 방법을 알았으니, 여기에 시뮬레이션을 추가해 봅시다.

Example를 추가하십시오

작업 공간에 작업 시뮬레이션을 추가하는 가장 간단한 방법은 포함된 예제 시뮬레이션 중 하나를 추가하는 것입니다. FLOW-3D의 다양한 기능을 사용하는
방법을 보여주기 위해 설계된 간단하고 빠른 시뮬레이션입니다. 기존 작업 공간에 예제를 추가하려면 다음을 수행하십시오.

1.포트폴리오에서 원하는 작업 공간을 강조 표시하십시오

2.File -> Add example 선택하십시오. 또는 작업공간을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 예제 추가선택할 수 있습니다.

3.예제 대화 상자에서 예제를 선택하고 열기를 누르십시오. 자연 대류(Natural Convection) 예제를 선택했습니다.

시뮬레이션 예제 추가

4.새 시뮬레이션 대화 상자가 열립니다.

5.디렉토리가 작업 공간 위치에 있는지 확인하는 것이 좋으므로 기본 시뮬레이션 이름과 위치를 잘 확인하는 것이 좋습니다. FLOW-3D는 모든 시뮬레이션 파일을 이 작업 공간 디렉토리의 별도 하위 디렉토리에 배치하여 파일 구성을 쉽게 만들어 줍니다.

6.시뮬레이션을 위한 단위 시스템을 선택하십시오. 표준 단위 시스템이 권장되지만 각 단위를 독립적으로 선택하기 위해 사용자 지정 단위 시스템을 선택할 수 있습니다.

7.확인을 눌러 새 시뮬레이션을 작업 공간에 추가하십시오.

작업 공간에서의 시뮬레이션

작업 공간에서 시뮬레이션 제거

작업 공간에서 시뮬레이션을 제거해야 하는 경우가 있습니다 (이는 작업 공간에서 시뮬레이션을 제거만 하며, 컴퓨터에서 시뮬레이션을 삭제하지는 않습니다). 작업 공간에서 시뮬레이션을 제거하려면 다음을 수행하십시오.

1.작업 공간에서 기존 시뮬레이션을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 (이 경우 이전 섹션에서 추가 한 예제 사용) 시뮬레이션 제거를 선택하십시오. 또는 작업 공간에서 시뮬레이션을 선택 (왼쪽 클릭)하고 Delete 키를 누를 수 있습니다.

2.작업 공간에는 더 이상 시뮬레이션이 포함되지 않습니다.

모든 작업 공간 및 디스크에서 시뮬레이션 삭제

작업 공간에서 시뮬레이션을 제거하는 것 외에도 디스크에서 모든 시뮬레이션 파일을 삭제해야 할 수도 있습니다. 작업 공간에서 시뮬레이션을 제거하고 디스크에서 시뮬레이션
파일을 삭제하려면 다음을 수행하십시오.

1.작업 공간에서 기존 시뮬레이션을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 (이 경우 이전 섹션에서 추가 한 예제 사용) 모든 작업 공간 및 디스크에서 시뮬레이션
삭제를
선택하십시오.

2.시뮬레이션 디렉토리에서 삭제할 파일을 선택할 수 있는 창이 나타납니다. 삭제할 파일을 선택한 다음 확인을 눌러 해당 파일을 삭제하거나 취소를 눌러 작업을 중단하십시오.

3.OK를 선택한 경우 선택한 작업 공간은 더 이상 시뮬레이션을 포함하지 않습니다. 선택한 작업 공간의 모든 시뮬레이션 파일은 디렉토리에서 삭제됩니다.

경고

이 작업은 취소할 수 없으므로 계속하기 확인 후 파일을 삭제해야 합니다.

작업 공간에 기존 시뮬레이션 추가

기존 시뮬레이션을 작업 공간에 추가하려면 다음을 수행하십시오.

1.열린 작업 공간을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 기존 시뮬레이션 추가 선택합니다. 작업 공간을 선택한 다음 File->Add Existing Simulation 을 선택할 수도 있습니다.

2.prepin.*파일 위치로 이동하여 열기를 선택하십시오.

작업 공간에 기존 시뮬레이션 추가

3.시뮬레이션이 이제 작업 공간에 나타납니다.

작업 공간에 새로운 시뮬레이션 추가

대부분의 경우 기존 시뮬레이션을 사용하는 대신 새 시뮬레이션을 작성하게 됩니다. 작업 공간에 새로운 시뮬레이션을 추가하려면:

1.기존 작업 공간을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 새 시뮬레이션 추가 선택하십시오.

2.시뮬레이션 이름을 입력하라는 message가 표시됩니다. 이 예제에서는 heat transfer example 불러오십시오.

3.그런 다음 드롭다운 목록을 사용하여 시뮬레이션을 위한 단위 시스템을 결정합니다. 사용 가능한 옵션은 질량, 길이, 시간, 전기요금
각각 g, cm, s, coul기준의 Kg, m, s, CGS입니다. 또한 엔지니어링 단위도 사용할 수 있으며, slug, ft, s의 기초 단위가 있지만, 전기
충전을 위한 단위는 없습니다. 이러한 옵션 중 어느 것도 해당되지 않는 경우, 질량, 길이, 시간 및 전기요금에 대한 기준 등을 사용자 정의하여 사용자 지정 단위 시스템을 사용할 수 있습니다.

4.온도 단위는 드롭다운 목록을 사용하여 지정해야 합니다. 사용 가능한 옵션은 SI CGS 단위의 경우 Celsius
Kelvin, 엔지니어링 단위의 경우 Fahrenheit Rankine입니다. Custom units(사용자 정의 단위) 옵션을 선택한 경우, 사용 가능한 온도 단위는 질량
및 길이에 대해 선택한 기본 단위에 따라 변경됩니다.

노트

새 시뮬레이션의 시뮬레이션 단위는 신중하게 선택하십시오. 일단 설정하면 단위를 변경할 수 없습니다.

5.이 시뮬레이션에 사용된 템플릿이 기본 템플릿이 됩니다. 템플릿은 포함된 설정을 새 시뮬레이션에 적용하는 저장된 값 세트입니다. 다른 템플릿을 사용해야하는 경우
찾아보기 아이콘 (
browse_icon_v12)을 클릭하여 사용 가능한 템플릿 목록에서 선택하십시오.

6.기본 시뮬레이션 이름과 위치는 디렉토리가 작업 공간 위치에 있는지 확인하는 것이 좋습니다. FLOW-3D는 모든 시뮬레이션 파일을 이 작업 공간 디렉토리의 별도 하위 디렉토리에 배치하여 파일 구성을 훨씬 쉽게 만듭니다. 시뮬레이션을 다른 위치에 저장하려면 찾아보기 아이콘 ( browse_icon_v12)을 사용하여 원하는 위치로 이동하십시오.

7.확인을 클릭하여 작업 공간에 새 시뮬레이션을 추가하십시오.

heat transfer example

새로운 시뮬레이션 추가

다른 옵션

우리는 지금 이러한 옵션을 사용하지 않는 동안, 이 시뮬레이션을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 추가 옵션에 대한 액세스를 제공합니다.

일반적으로 사용되는 Add Simulation Copy… 그리고 Add Restart Simulation…을 추가합니다. 첫 번째 옵션은 기존 시뮬레이션의 사본을
작성하고, 두 번째 옵션은 기존 시뮬레이션을 복사하고 원래 시뮬레이션의 결과를 다시 시작 시뮬레이션의 초기 조건으로 사용하도록 다시 시작 옵션을 구성합니다.

추가 정보

재시작 시뮬레이션에 대한 자세한 내용은 도움말에서 모델 설정 장의 재시작 섹션을 참조하십시오.

전처리 및 시뮬레이션 실행

시뮬레이션 전처리

시뮬레이션 전처리는 초기 조건을 계산하고 입력 파일에서 일부 진단 테스트를 실행합니다. 문제가 올바르게 구성되었는지 확인하거나 전 처리기의 진단 정보가 필요한 경우에
유용합니다. 시뮬레이션을 실행하기 전에 전처리할 필요가 없습니다. 시뮬레이션을 전처리 하려면

1.작업 공간에서 시뮬레이션을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Preprocess Simulation->Local 선택합니다. 이 경우 입력 파일 heat transfer example이 아직 완전히 정의되지 않았으므로 작업 공간에서 예제 문제를 선택하십시오.

2.전처리 프로세스가 시작되고 Simulation Manager 하단의 텍스트 창에 일부 정보가 인쇄된 후 성공적으로 완료됩니다. 포트폴리오에서 시뮬레이션 이름 옆의 아이콘도 시뮬레이션이 성공적으로 처리되었음을 나타내도록 변경됩니다.

추가 정보

자세한 내용은 도움말의 컴퓨팅 결과 장의 전처리 섹션을 참조하십시오.

시뮬레이션 실행

시뮬레이션을 실행하면 입력 파일에 정의된 문제에 대한 지배 방정식(물리적 모델, 형상, 초기 조건, 경계 조건 등)이 해석됩니다. 시뮬레이션을 실행하려면

1.작업 공간에서 시뮬레이션을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Run Simulation->Local을 선택하십시오. 이 경우 입력 파일 heat transfer example이 아직 완전히
정의되지 않았으므로 작업 공간에서 예제 문제를 선택하십시오.

2.솔버가 시작되고 시뮬레이션 관리자 하단의 텍스트 창에 일부 정보가 인쇄되고 플롯이 업데이트 된 후 성공적으로 완료됩니다. 포트폴리오에서 시뮬레이션 이름 옆의
아이콘도 시뮬레이션이 성공적으로 실행되었음을 나타내도록 변경됩니다. 또한 솔버가 실행되는 동안 큐에 시뮬레이션이 나타나는 것을 볼 수 있으며, 완료되면 사라집니다
.

추가 정보

시뮬레이션 실행 및 진단 읽기에 대한 자세한 내용은 도움말의 컴퓨팅 결과 장에서 솔버 실행 섹션을 참조하십시오.

작업 공간에서 모든 시뮬레이션 실행

작업 공간을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Simulate Workspace->Local을 선택하여 작업 공간에서 모든 시뮬레이션을 실행할 수도 있습니다.

추가 정보

자세한 내용은 컴퓨팅 결과 장에서 솔버 실행 섹션을 참조하십시오.

대기열

사전 처리 또는 실행에 작업이 제출되면 큐의 맨 아래에 시뮬레이션이 자동으로 추가됩니다. 그런 다음 솔버에 사용 가능한 라이센스 및 계산 리소스가 있으면 시뮬레이션이 사전 처리되거나 실행됩니다. 대기열에 있지만 아직 전처리 또는 실행되지 않은 시뮬레이션은 대기열 맨 아래의 컨트롤을 사용하여 대기열에서 다시 정렬하거나 대기열에서 제거할 수 있습니다.

추가 정보

자세한 내용은 컴퓨팅 결과 장을 참조하십시오.

파일 시스템에서 파일 찾기

어떤 이유로 구조물 파일에 액세스해야 하는 경우 (아마 *.STL 폴더에 파일을 배치해야 함) 표시된 파일 경로를 시뮬레이션 입력 파일로 클릭하여 파일 시스템의 해당 위치로 이동할 수 있습니다.

파일 링크

4.모델 설정

Model Setup(모델 설정) 탭은 시뮬레이션 관리자에서 현재 선택한 시뮬레이션에 대한 입력 매개 변수를 정의하는 곳입니다. 여기에는 전역설정, 물리학 모델, 유체,
기하학, 메싱, 구성요소 특성, 초기 조건, 경계 조건, 출력 옵션 및 숫자가 포함된다.

이 섹션은 물에 잠긴 모래(; 파랑)의 바닥에서 가열된 구리 블록(; 빨간색)에 의해 발생하는 열 기둥(아래)을 보여주는 간단한 시뮬레이션 설정 방법을 안내합니다.

예제 문제

이 튜토리얼은 방법이나 모델이 어떻게 작동하는지, 옵션을 선택한 이유 등에 대한 포괄적인 논의를 의도한 것이 아니며, 이 특정 시뮬레이션을 설정하기 위해 수행해야 할 사항에
대한 간략한 개요일 뿐입니다. 여기서 행해지는 것에 대한 방법/모델과 추론의 세부사항은 사용 설명서의 다른 장에서 확인할 수 있습니다.

시작하려면 새 작업 공간을 작성하고 새 시뮬레이션을 추가하십시오. 이를 수행하는 방법에 대한 지침은 새 작업 공간 작성 및 작업 공간에 새 시뮬레이션 추가를 참조하십시오.

탐색

모델 설정은 주로 빨간색으로 표시된 처음 9 개의 아이콘의 탐색을 통해 수행됩니다. 각 아이콘은 시뮬레이션의 특정 측면을 구성하기 위한 위젯을 엽니다. Global에서 시작하여 Numerics로 끝나는 다음 섹션은 각 위젯의 목적을 보여줍니다.

시뮬레이션의 다양한 측면을 정의하기위한 탐색 아이콘

통제 수단

다음은 FLOW-3D 사용자 인터페이스의 그래픽 디스플레이 영역에서 사용되는 마우스 컨트롤입니다.

행동

버튼/

동작

기술

회전

왼쪽

길게 클릭

마우스 왼쪽 버튼을 클릭 한 채로 Meshing & Geometry 창에서
마우스를 움직입니다. 그에 따라 모델이 회전합니다.

중간 버튼/스크롤

스크롤/클릭 한
상태

마우스를 앞뒤로 움직여 확대/축소하려면 가운데 휠을 굴리거나 마우스 가운데 버튼을 클릭
한 상태로 유지하십시오.

우측

길게 클릭

마우스 오른쪽 버튼을 클릭 한 채로 창에서 마우스를 움직입니다. 모델이 마우스와 함께 움직입니다.

객체에 초점 설정

해당 없음

객체 위에 커서를 놓기

커서를 개체 위로 가져 가면 마우스 오른쪽 버튼 클릭 메뉴를
통해 추가 조작을 위해 개체가 활성화됩니다. 개체가 활성화되면 강조 표시됩니다. Meshing & Geometry 탭에서 Tools->
Mouse Hover
Selection
환경 설정 이 활성화된 경우에만
수행됩니다.

선택

왼쪽

더블 클릭

객체를 두 번 클릭하면 마우스 오른쪽 버튼 메뉴를 통해 추가
조작을 위해 객체를 선택하고 활성화합니다. Meshing
& Geometry
탭에서 Tools
->Mouse Hover Selection 환경 설정 이
비활성화 된 경우에만 활성화됩니다.

액세스 객체 속성

우측

딸깍 하는 소리

강조 표시된 객체를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하면 객체
식별, 표시/숨기기, 활성화/비활성화, 투명도 조정 등의 옵션 목록이 표시됩니다.

커서 좌표 반환 (프로브)

왼쪽

Shift + 클릭

Shift 키를 누르면 커서가 대상으로 바뀝니다. Shift 키를 누른 상태에서 클릭하면 화면의 왼쪽 하단에 표시된 표면의 좌표가 표시됩니다.

피벗 점 배치

왼쪽

cntrl + 클릭

Ctrl 키를 누르고 있으면 커서가 피벗 아이콘으로 바뀝니다. Ctrl 키를 누른 상태에서 클릭하여 피벗 점을 설정하십시오. 뷰가
피벗 점을 중심으로 회전합니다. 토글 사용자 정의 피벗 피벗 점을 끕니다.
보기 창 위의 버튼을 누릅니다.

도움이
되는 툴바 옵션도 있습니다. 옵션의 목적을 찾으려면 아이콘 위로 마우스를 가져갑니다.

메시 및 지오메트리 탭의 컨트롤

글로벌

이 매뉴얼에 대한 시뮬레이션을 만들려면 원하는 작업 공간을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 새 시뮬레이션 추가를 선택하십시오. 매뉴얼 섹션의 새 시뮬레이션 추가 작업 공간에 설명된 대로 이름을 ‘heat transfer example’로 지정하고 작업 공간에 추가하십시오. SI Kelvin을 각각 단위 시스템과 온도로 선택합니다. 일단 설정되면
시뮬레이션을 위한 단위는 변경할 수 없다는 점을 기억하십시오.

글로벌 아이콘 f3d_global_icon을 클릭하여 글로벌 위젯을 여십시오. 여기에서 정의된 단위가 표시되고 시뮬레이션 완료 시간이 설정됩니다. 이 시뮬레이션의 경우 완료 시간을 200 초로 설정하십시오. 시뮬레이션에 대한 중요한 세부 정보는 여기 노트 필드에도 추가할 수 있습니다.

글로벌 탭 예를 들어 문제

추가 정보

자세한 내용은 모델 설정 장의 전역 섹션을 참조하십시오.

물리

물리 f3d_models_icon아이콘을 클릭하여 물리 위젯을 엽니다.

모델 선택을위한 물리 위젯

이 문제의 경우, 하나의 유체, 자유 표면, 경계 및 비압축/제한 압축의 기본 설정이 모두 정확합니다.

관련 물리 메커니즘(, 추가 지배 방정식 또는 지배 방정식 용어)은 물리 위젯에서 정의됩니다. 모델을 활성화하려면 해당 모델의 아이콘을 마우스 왼쪽 버튼으로 클릭하고활성화 선택하십시오. 이 시뮬레이션을 위해서는 다음 모델을 활성화해야 합니다.

·Density evaluation(밀도 평가): 이 모델은 열 기둥을 생성하는 밀도 변화를 설명합니다. 다른 양(: 온도 또는 스칼라)의 함수로 평가된 밀도를 선택하고 Include volumetric thermal expansion 상자를 선택하십시오.

문제 평가를위한 밀도 평가 모델

·Gravity and non-inertial reference frame(중력 및 비 관성 기준 프레임): 중력을 나타내는 힘이 추가되므로 Z 중력 성분에 -9.81을 입력하십시오.

예를 들어 중력 모델

·
Heat transfer(열 전달): 이 모델은 유체와 고체 물체 사이의 열 전달을 설명합니다. 이 시뮬레이션의 경우 First order for the Fluid internal Energy advection를 선택하고 Fluid to solid heat transfer를 활성화하려면 확인란을 선택하십시오. 나머지 옵션은 기본값으로 두어야합니다.

열전달 모델 예 : 문제

·
Viscosity and turbulence(점성 및 난류): 이 모델은 유체의 점성 응력을 설명합니다. Viscous flow 옵션을 선택하고 나머지 옵션은 기본값으로 두십시오.

예를 들어 문제의 점도 모델

추가 정보

자세한 내용은 모델 설정 장의 물리 섹션을 참조하십시오.

유체

유체의 속성은 모델 설정 탭의 유체 위젯에 정의되어 있습니다. 유체 위젯은 수직 도구 모음에서 Fluids f3d_fluids_icon f3d_fluids_icon아이콘을 클릭하여 액세스할 수 있습니다. 먼저 유체 옵션 1 이 속성 옵션으로 선택되어 있는지 확인하십시오. 유체 1의 속성은 수동으로 입력할 수 있지만 일반적인 유체의 속성을 설정하는 빠른 방법은 재료 속성로드 버튼Matdatbas을 클릭하여 재료 데이터베이스에서 유체를 로드하는 것입니다. 다음으로, 원하는 재료를 탐색하십시오. 이 경우 Fluids->Liquids->Water_at_20_C를 선택하고 Load를 클릭하십시오.

이 시뮬레이션에는 데이터베이스에 없는 특성인 체적 열 팽창 계수가 필요합니다. 밀도 하위 탭에서 207e-6을 입력하십시오. 최종 속성 세트는 다음과 같아야 합니다.

유체 특성 (예 : 문제)

추가 정보

자세한 내용은 모델 설정 장의 유체 섹션을 참조하십시오.

Geometry(기하)

기하형상 f3d_geometry_icon아이콘을 클릭하여 물리 위젯을 엽니다.

이 시뮬레이션을 위해 생성해야 하는 두 가지 형상은 구리 블록과 모래층이 있습니다. 둘 다 프리미티브를 사용하여 작성합니다. 보다 현실적인 시뮬레이션은 Primitives, Stereolithography(STL) Geometry File (s)/또는 Raster File (s)을 사용하여 지오메트리를 정의할 수 있습니다.

구리 블록을 만들려면 먼저 지정된 상자 형상 아이콘을 클릭하여 작성합니다. 구리 블록을 x y 방향 원점에서 +/- 2cm 연장하고 z 방향으로 0-4cm 연장합니다. 나머지 옵션은 그대로 두고 블럭을 솔리드로 만들고 새 구성 요소에 추가합니다.

예제 문제에 대한 구리 블록 정의

하위 구성 요소 정의를 마치고 구성 요소 정의로 이동하려면 확인을 선택하십시오. 자동으로 열린 구성요소 추가 대화상자에서 Type as General(솔리드)을 그대로 두고 Name(이름) 필드에 Copper block을 입력한 다음 OK(확인)를 선택하여 구성요소 정의를 완료하십시오.

상자아이콘을 다시 클릭하여 베드 하위 구성 요소를 작성하십시오. 아래 표시된 범위를 사용하고 컴포넌트에 추가 선택 사항을 새 컴포넌트(2)로 설정하십시오.

예를 들어 침대 문제 정의

하위 구성 요소 정의를 마치고 구성 요소 정의로 이동하려면 확인을 선택하십시오. 대화 형으로 이름 필드에서Bed를 입력한 후 구성요소 정의를 마칩니다. 최종 형상은 다음과 같이 표시됩니다.

예제 문제에 대한 형상 정의

새 구성 요소를 추가하면 가로 및 세로 방향으로 그래픽 표시 창에 길이 스케일이 자동으로 생성됩니다. 눈금자 도구를 사용하여 생성된 기하학적 객체의 범위를 빠르게 측정할 수 있습니다.

노트

표시 영역에는 지오메트리 모양 정의만 표시되므로 객체가 솔리드인지 구멍인지에 대한 정보는 표시되지 않습니다. 즐겨 찾기옵션을 사용하여 Mesh 후에 나중에 수행할 수 있습니다.

추가 정보

자세한 내용은 도움말 모델 설정 장의 형상 섹션을 참조하십시오.

구성 요소 속성

열전달 모델은 고체 구성 요소의 전도 방정식을 해결하기 위해 재료 특성이 필요합니다. 이러한 속성은 이 아이콘f3d_geometry_icon을 클릭하여 구성 요소 속성 위젯에서 설정합니다.

구성 요소 특성 위젯

각 구성 요소에는 솔리드 특성 및 표면 특성이 정의 되어 있어야합니다. 구리 블록에 대해 이를 설정하려면 먼저 형상 위젯에서 구성 요소 1: copper block 요소를 선택하십시오. 그런 다음 컴포넌트 특성 위젯에서 솔리드 특성을 선택하고 다음과 같이 특성을 정의하십시오.

구리 블록 고체 특성

여기에서 두 번째 구성 요소(베드)에 대해 설명된 구성 요소 특성 정의를 위한 대체 방법을 사용할 수 있습니다. 이 방법에서는 구성 요소 2: 베드 구성 요소를 클릭하고 재료 필드 옆에 있는 재료 특성로드 Matdatbas 아이콘을 선택하여 시작합니다. 다음으로 재료를 탐색합니다. 이 경우 Solids->Sands->Sand_Quartz 선택하고 Load를 선택하십시오.

베드 솔리드 속성

추가 정보

l 자세한 내용은 모델 설정 장의 유체 섹션을 참조하십시오.

l 주어진 물리적 모델에 필요한 속성에 대한 자세한 내용은 모델 참조 장을 참조하십시오.

Meshing(메싱)

Mesh Mesh 위젯에서 생성 및 정의되며, 위젯을 통해 액세스 할 수 있습니다. f3d_mesh_icon아이콘을 눌러 add_iconMesh를 추가합니다. Mesh의 범위를 형상에 빠르게 적용하려면 형상에 맞추기 라디오 버튼을 선택하고 오프셋 라디오 버튼을 백분율로 유지합니다. 블록 속성에서 셀 크기를 0.004로 설정하십시오.

메시 블록을 형상에 맞추기

Mesh 상단은 z 방향으로 위쪽으로 확장해야 합니다. Z-Direciton 탭을 선택하고 Mesh Plane 2 0.2를 입력합니다.

z 높이 조정

이 시뮬레이션은 2D가 될 것입니다. 동일한 프로세스에 따라 Y 방향 범위를 -0.005 0.005 로 설정하십시오. 그리고 합계 셀을 1로 설정하십시오.

y 메쉬 평면 조정

최종 Mesh는 그래픽 디스플레이 창 바로 위의 Mesh->Flow Mesh->View 모드 드롭 다운 메뉴에서 옵션을 변경하여 다른 방식으로 볼 수 있습니다. 그리드 라인 마다 그리드 선을 표시합니다 옵션은 Mesh Plane의 옵션만 표시됩니다 Plane Mesh 및 개요 옵션은 Mesh의 범위를 보여줍니다.

또한 솔버가 Mesh의 최종 지오메트리를 인식하는 방법은 FAVOR TM 알고리즘을 사용하여 형상 정의를 면적 분수 및 부피 분수로 변환합니다. 이렇게 하려면 즐겨 찾기아이콘을 클릭한 다음 생성을 선택하십시오.

호의

잠시 후 회색 영역이 고체 물질을 나타내는 아래와 같은 형상을 표시해야 합니다.

선호하는 결과

추가 정보

l Mesh에 대한 자세한 내용은 모델 설정 장의 Mesh 섹션을 참조하십시오.

l FAVORTM FAVORize
옵션에 대한 자세한 내용은 모델 설정 즐겨 찾기장의 Reviewing the FAVORized Geometry and Mesh 섹션을 참조하십시오.

경계 조건

FLOW-3D는 구성 요소 유형 및 활성 물리적 모델에 기초한 구성 요소에 적절한 경계 조건을 자동으로 적용합니다. 그러나 경계 조건 위젯에서 Mesh 블록면의 경계 조건은 각 Mesh 블록에 대해 수동으로 설정해야 합니다(f3d_bc_icon ).

이 매뉴얼의 경우 경계 조건 중 3 가지가 경계조건( X Min , X Max, Z Max 경계)을 기본 대칭 조건조건부터 변경해야 합니다.

·X Min :

o경계 조건 위젯의 경계 섹션 아래에 있는 X Min 목록을 클릭하십시오. Type에서 경계 유형을 Velocity로 설정하고 X 속도에 대해 0.001을 입력하십시오.

XMIN 경계 조건

·다음으로, 유체 분율 사용에서 유체 표고 사용으로 드롭다운 상자를 변경하고 유체 높이를 0.15로 설정하십시오.

·마지막으로 온도를 298K로 설정하십시오.

XMIN 경계 조건

·
X Max :

o경계 조건 위젯의 경계 섹션 아래에 있는 X 최대 목록을 클릭하십시오. 경계 유형을 압력으로 설정하고 압력에 대해 0을 입력하십시오.

o다음으로, 유체 분율 사용에서 유체 높이 사용으로 드롭다운 상자를 변경하고 유체 높이를 0.15로 설정하십시오.

o마지막으로 온도를 298K로 맞춥니다.

oXMAX 경계 조건

·
Z 최대 :

o경계 조건 위젯의 경계 섹션 아래에 있는 Z 최대 목록을 클릭하십시오. 경계 유형을 압력으로 설정하고 압력에 대해 0을 입력하십시오.

o다음으로 유체 분율을 0.0으로 설정하십시오.

o마지막으로 온도를 298K로 맞춘다.

ZMAX 경계 조건

추가 정보

자세한 내용은 모델 설정 장의 Mesh 경계 조건 섹션을 참조하십시오.

초기 조건

도메인 내부의 솔리드 객체(구성 요소)와 유체 모두에 대해 초기 조건을 설정해야 합니다.

·
구성 요소 :이 시뮬레이션에서 솔리드 객체에 필요한 유일한 초기 조건은 초기 온도입니다. 이것은 각 구성 요소에 대한 위젯에 설정되어 있는 구성 요소 속성에 대해 수행한 것과 유사한 방식으로 구성 요소를 등록합니다. 구성 요소 속성을 설정할 때 이전과 동일한 방법으로 구성 요소 1의 초기 온도를 350K로 설정하고 구성 요소 2의 초기 온도를 298K로 설정하십시오.

유체 초기 조건

유체: 유체의 초기 조건을 설정하기 위해 조금 더 설정해야 합니다. 이 경우 유체 구성, 온도, 속도 및 압력 분포를 모두 설정해야 합니다. 유체 초기 조건은 초기 위젯을 설정하고 초기 f3d_initial_icon를 클릭하면 열립니다.

f3d_initial_icon 아이콘을 선택한 후 유체 목록에서 압력을 선택하고 온도를 298K로 설정합니다. x, y, z 속도를 0.0으로 설정하십시오.

유체 초기 조건

다음으로, 높이/볼륨 목록과 유체 높이 사용 드롭다운 버튼을 선택합니다. 유체 높이를 0.15로 설정하십시오.

유체 초기 조건 계속

추가 정보

자세한 내용은 모델 설정 장의 초기 조건 섹션을 참조하십시오.

출력

FLOW-3D 옵션에는 결과 파일에 기록될 데이터와 출력 위젯에서 발견된 빈도를 제어하는 7가지 데이터 유형이 있습니다. 출력 f3d_output_icon 아이콘을 클릭합니다.

다른 데이터 유형은 다음과 같습니다.

·Restart: 모든 흐름 변수. 기본 출력 주기는 시뮬레이션 시간의 1/10입니다.

·Selected: 사용자가 선택한 흐름 변수 만. 기본 출력 주기는 시뮬레이션 시간의 1/100입니다.

·History: 하나의 변수와 시간의 변화를 보여주는 데이터. 예는 시간 단계 크기, 평균 운동 에너지, 배플에서의 유속 등을 포함합니다. 기본 출력 주기 = 시뮬레이션 시간의 1/100.

·Short print: hd3msg.*파일에 텍스트 진단 데이터가 기록 됩니다. 기본 출력 주기는 시뮬레이션 시간의 1/100입니다.

·Long print : hd3out.*파일에 텍스트 진단 데이터가 기록 됩니다. 기본 출력 주기는 시뮬레이션 시간의 1/10입니다.

·Solidification: 응고 모델이 활성화 된 경우에만 사용 가능합니다.

·FSI TSE: 변형 가능한 솔리드에 대한 추가 출력 옵션.

일반적으로 이 시뮬레이션에는 기본 출력 속도가 적합합니다. 그러나 Selected Data의 일부 추가 구성은 유용합니다. Selected data interval 0.5로 설정한 다음 Fluid 온도, Fluid velocity, Macroscopic density Wall 온도 옆에 있는 상자를 선택합니다. 그러면 이러한 값이 0.5초마다 출력됩니다.

출력 탭 설정

추가 정보

자세한 내용은 모델 설정 장의 출력 섹션을 참조하십시오.

Numerics

기본 Numerics 옵션은 대부분의 시뮬레이션에서 잘 작동하므로 기본 옵션에서 벗어나야 하는 충분한 이유가 없는 경우에는 현재 그대로 두는 것이 가장 좋습니다.

이것으로 모델 설정 섹션에서 시작된 예제 문제의 설정을 마칩니다. 이제 실행할 준비가 되었으므로 전처리 및 시뮬레이션 실행의 단계에 따라 시뮬레이션을 실행하십시오.

추가 정보

자세한 내용은 모델 설정 장의 Numerics 옵션 섹션을 참조하십시오.

일반 시뮬레이션 설정 점검 목록

시뮬레이션을 설정하는 데 필요한 단계에 대한 개략적인 개요가 아래에 나와 있습니다. 이 목록은 포괄적인 목록이 아닙니다. 일반적인 단계, 고려해야 할 몇 가지 중요한 사항 및 권장되는 설정 순서를 간단히 설명하는 안내서일 뿐입니다.

시작하기 전에

1.물리적 문제의 다이어그램을 그리기 및 주석 달기 : 이 다이어그램에는 기하학적 치수, 유체의 위치, 관련 힘, 움직이는 물체의 속도, 관련 열 전달 메커니즘 등이 포함되어야 합니다. 완성된 다이어그램은 문제에 대한 모든 관련 엔지니어링 정보로 인한 물리적 문제에 대한 이미지여야 합니다.

2.모델링 접근법 결정: 주석이 달린 다이어그램을 가이드로 사용하여 문제점에 접근하는 방법을 결정 : 문제가 되는 유체의 수, 혼화 가능한 경우, 하나 이상의 유체에서 방정식을 풀어야하는 경우 및 압축성이 중요한지 파악하여 시작하십시오. 그런 다음 어떤 물리적 메커니즘이 중요한지 결정하십시오. 이러한 각 옵션 (: 유체 유형, 열 전달 메커니즘 등)에 대한 관련 엔지니어링 정보를 다이어그램에 추가하십시오. 물리적 메커니즘이 포함되거나 무시된 이유를 정당화하려고 합니다. 이를 통해 시뮬레이션 프로세스 초기에 오류를 수정하는 데 시간이 거의 걸리지 않는 초기에 실수를 잡을 수 있습니다.

3.다이어그램에 계산 영역을 그리고, 계산 영역의 가장자리에 있는 물리적 상황 설명 : 경계의 물리적 상황을 가장 잘 나타내는 경계 조건 유형을 기록합니다. 사용 가능한 경계 조건 유형이 경계의 물리적 상황에 대한 합리적인 근사치가 아닌 경우 이 경계를 다른 곳으로 이동해야 합니다.

모델 설정 : 일반

1.문제, 시뮬레이션의 목적, 사례 번호 등을 설명하는 메모를 추가하십시오. 메모는 향후 사용자 또는 나중에 참조할 수 있도록 설정을 설명하고 정당화하는 데 도움이 됩니다. 시뮬레이션의 목적, 분석 방법 등을 논의해야합니다.

2.사용할 솔버와 프로세서 수를 선택하십시오.

3.단위 시스템 선택: 소규모 문제를 모델링 할 때는 작은 단위 ( : mm-gm-msec)사용하고 규모가 큰 문제는 큰 단위 ( : SI)를 사용하십시오. 이를 통해 기계 정밀도로 인한 반올림 오류를 방지할 수 있습니다.

4.유체 수, 인터페이스 추적 옵션 및 유량 모드를 선택하십시오. 주석이 달린 다이어그램을 이 단계의 지침으로 사용하십시오. 유체의 수는 질량, 운동량 및 에너지 보존을 관장하는 방정식이 유체 분율 f> 0(유체 1을 나타내는) 또는 유체 분획 f \ geq 0(유체 1 및 유체 2)이 있는 영역에서 해결되는지 여부를 나타냅니다. 인터페이스
추적 옵션은 유체 분율의 변화가 급격한지 또는 확산되어야 하는지 여부를 정의하는 반면, 흐름 모드는 f = 0두 유체 문제에서 처리되는 영역을 정의합니다.

5.마감 조건 정의: 시뮬레이션 종료 시점을 선택합니다. 시간, 채우기 비율 또는 기타 정상 상태 측정을 기반으로 할 수 있습니다.

6.기존 결과에서 시뮬레이션을 다시 시작하는 방법 정의 (선택 사항): 기존 결과 파일에서 시뮬레이션을 다시 시작할 때 다시 시작 옵션이 적용됩니다. 재시작 옵션은 재시작 소스 파일에서 가져온 정보와 시뮬레이션의 초기 조건을 사용하여 재설정되는 정보를 정의합니다.

모델 설정 : 물리

1.주석이 달린 다이어그램을 기반으로 관련 실제 모델 활성화

모델 설정 : 유체

1.유체의 속성 정의 1: 주석이 달린 다이어그램을 가이드로 사용하여 활성 물리적 모델에 대한 적절한 물리적 속성을 정의하십시오.

2.유체 2의 속성 정의 (사용하는 경우): 주석이 달린 다이어그램을 가이드로 사용하여 활성 물리적 모델에 적절한 물리적 속성을 정의하십시오.

3.인터페이스의 속성 정의: f = 1 f = 0의 영역 사이의 인터페이스 속성을 정의하십시오. 여기에는 표면 장력, 상 변화 및 확산에 대한 특성이 포함됩니다.

모델 설정 : Mesh 및 형상

1.모든 STL 파일의 오류 점검: ADmesh, netfabb Studio 또는 유사한 프로그램을 사용하여 모든 STL 파일의 오류를 점검하십시오. 이는 모델 설정에 시간을 소비하기 전에 형상
정의와 관련된 문제를 파악하는 데 도움이 됩니다.

2.모든 하위 구성 요소 및 구성 요소 가져 오기 및 정의 : 주석이 달린 다이어그램에 설명 된 대로 실제 사례와 일치하도록 3D 솔리드 형상을 정의합니다. 최종 결과는 물리적 형상의 정확한 복제본이어야 합니다. 각 부분에 설명적인 이름을 사용하고 대량 소스가 될 구성 요소를 포함하십시오.

3.모든 구성 요소의 속성 정의: 주석이 달린 다이어그램에 그려진 내용을 기반으로 각 구성 요소의 모든 재료 속성, 표면 속성, 모션 속성 등을 정의합니다. 경계 조건이 정의될 때까지 질량 소스 특성을 정의하기를 기다리십시오.

4.스프링과 로프 및 각각에 대한 관련 속성을 정의합니다.

5.주석이 달린 다이어그램에 설명된 시뮬레이션 도메인과 일치하도록 Mesh를 정의하십시오. 도메인의 모서리가 다이어그램에서 식별된 위치에 있는지 확인하십시오. 또한 인터페이스 (셀이 0 <f <1있는 셀과 셀이 f = 1다른 셀 이 있는 셀)를 식별하려면 세 개의 셀이 필요합니다.f = 0 ). 최소 5 개의 셀이 예상되는 가장 얇은 연속 영역에 맞도록 충분히 작은 셀을 사용하십시오. f = 1 f = 0 .

6.지오메트리를 정의하는 모든 배플 정의

7.경계 조건, 질량 소스, 질량 모멘텀 소스, 밸브 및 벤트 정의: 경계 조건 (질량 소스, 질량 모멘텀 소스, 밸브 및 벤트 포함)은 모든 방정식을 풀기 위해 주어진 위치에서 솔루션을 규정합니다. 주석이 달린 다이어그램을 사용하여 각 경계 (또는 소스 등)에 지정된 내용이 유동 솔루션, 열 전달 솔루션, 전위 등에 대한 현실과 일치하는지 확인하십시오.

8.유체 및 구성 요소의 초기 조건을 정의합니다. 초기 조건은 모든 방정식 (유량 솔루션, 열 전달 솔루션, 전위 등)에 대해 모든 영역에서 솔루션을 규정합니다.t = 0 .주석이
달린 다이어그램을 사용하여 초기 조건에 지정된 내용이 현재 현실에 대한 근사치인지 확인하십시오. 유체 영역뿐만 아니라 구성 요소의 초기 조건을 설정해야 합니다.

9.모든 측정 장치 정의 (샘플링 볼륨, 플럭스 표면 및 히스토리 프로브)

모델 설정 : 출력

1.출력 기준 (시간, 채우기 비율 또는 응고된 비율)을 선택하십시오.

2.재시작 데이터에 추가할 출력을 선택하십시오.

3.선택한 데이터에 기록할 정보를 선택하십시오.

4.재시작, 선택, 히스토리, 짧은 인쇄 및 긴 인쇄 데이터의 출력 속도 정의 : 기본 속도는 재시작 및 긴 인쇄 데이터의 경우 (10개 출력)/(시뮬레이션 종료 시간) 및 선택한 기록, 짧은 인쇄 데이터의 경우 (100개 출력)/(시뮬레이션 종료 시간)입니다.

모델 설정 : 숫자

1.기본값이 아닌 필수 숫자 옵션을 선택 FLOW-3D의 숫자 옵션은 고급 사용자를 대상으로 하며, 지배 방정식을 해결하는 데 사용되는 숫자 근사치 및 방법을 상당히 제어할 수 있습니다. 이러한 옵션 중 일부를 잘못 사용하면 솔루션에 문제가 발생할 수 있으므로 일반적으로 이 옵션의 기능을 먼저 이해하고 조정의 정당성을 갖추지 않고는 이러한 설정을 조정하지 않습니다.

5.FLOW-3D에서 후 처리

이 섹션에서는 FLOW-3D에 통합된 포스트 프로세서를 사용하는 방법에 대해 설명합니다. 보다 강력한 외부 포스트프로세서 FlowSight에 대한 튜토리얼은 FlowSight 설명서를 참조하십시오. 또한 이 섹션에서는 Flow Over A Weir 예제 문제를 실행하여 생성된 결과 파일을 사용합니다. 이 예제 문제를 실행하는 방법에 대한 지침은 예제 추가 및 시뮬레이션 사전 처리 및 실행을 참조합니다.

FlowSight 사용에 대한 기본 참조는 FlowSight Help->helpLocal Help 메뉴에서 액세스하는 FlowSight 사용자 설명서입니다.

추가 정보

기존 플롯

기존 플롯은 솔버가 자동으로 생성하는 사전 정의된 플롯입니다. 사용자 정의 플롯은 아래의 사용자 정의 플롯 섹션에 설명되어 있습니다.

1.분석 탭을 클릭하십시오. FLOW-3D 결과 대화 상자가 표시됩니다; 메세지가 나타나지 않으면 (분석 탭이 열림) 결과 파일 열기를 선택하여 동일한 대화 상자를 엽니다.

2.기존 라디오 버튼을 선택하십시오. 데이터 파일 경로 상자에 두 가지 유형의 파일이 표시됩니다 (있는 경우). 이름이 prpplt.*있는 파일 에는 전처리 flsplt.*기에 의해 자동으로 작성된 플롯이 포함되고 이름이 있는 파일에는 입력 파일에 사전 지정된 플롯 뿐만 아니라 후 처리기에 의해 자동으로 작성된 플롯이 포함됩니다.

3. 확인을 선택 flsplt.Flow_Over_A_Weir하고 클릭하십시오. 그러면 디스플레이 탭이 자동으로 열립니다.

기존 결과 대화 상자

4.사용 가능한 플롯 목록이 오른쪽에 나타납니다. 목록에서 해당 플롯의 이름을 클릭하면 특정 플롯을 볼 수 있습니다. 플롯 26 이 아래에 나와 있습니다.

기존 플롯보기

커스텀 플롯

1.분석 탭으로 돌아갑니다. 대화 상자를 열려면 결과 파일 열기를 선택하십시오.

2.전체 출력 파일을 보려면 사용자 정의 단일 선택 단추를 선택하십시오. 전체 출력 파일에는 prpgrf.*파일과 파일이 포함됩니다 flsgrf.*. 시뮬레이션이 실행되었으므로 전 처리기 출력 파일이 삭제되어 flsgrf파일에 통합되었습니다.

3.flsgrf.Flow_Over_A_Weir대화 상자 에서 파일을 선택하고 확인을 클릭하십시오.

FLOW-3D 결과 대화 상자

이제 분석 탭이 표시됩니다. 시뮬레이션 결과를 시각화 하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 사용 가능한 플롯 유형은 다음과 같습니다.

·Custom : 이 매뉴얼 의 FLSINP 파일을 사용하여 플롯합니다. 사용자 정의 섹션의 출력 코드를 사용하여 출력 플롯을 수동으로 수정하는 데 사용할 수 있습니다. 이것은 고급 옵션입니다.

·프로브 : 개별 셀, 경계, 구성 요소 및 도메인 전체(전역) 변수 대 시간에 대한 그래픽 및 텍스트 출력을 표시합니다. 자세한 내용은 프로브 플롯 프로브 : 특정 시점의 데이터와 시간 을 참조하십시오.

·1-D : 셀 데이터는 X, Y 또는 Z 방향의 셀 라인을 따라 볼 수 있습니다. 플롯 제한은 공간 및 시간에 모두 적용할 수 있습니다. 자세한 내용은 1-D 플롯 1-D : 라인을 따른 데이터 시간 을 참조하십시오.

·2-D : 셀 데이터는 XY, YZ 또는 XZ 평면에서 볼 수 있습니다. 플롯 제한은 공간 및 시간에 모두 적용할 수 있습니다. 속도 벡터 및 입자를 추가할 수 있습니다. 자세한 내용은 2 차원 플롯 2 차원 : 평면의 데이터와 시간의 데이터 를 참조하십시오.

·3-D : 유체와 고체의 표면 플롯을 생성하고 셀 데이터로 채색 할 수 있습니다. 속도 벡터, 입자 (있는 경우) 및 유선과 같은 추가 정보를 추가할 수 있습니다. 플롯 제한은 공간 및 시간에 모두 적용할 수 있습니다. 자세한 내용은 3D 플롯 3D : 표면의 데이터 시간 을 참조하십시오.

·텍스트 출력 : cell-by-cell 재시작, 선택 및 응고 데이터를 텍스트 파일에 쓸 수 있습니다. 자세한 내용은 텍스트 출력 텍스트 : ASCII 형식의 공간 데이터 출력 시간 을 참조하십시오.

·중립 파일 : 재시작 및 선택된 데이터는 별도의 텍스트 파일에 정의 된 지정된 지점(보간 또는 셀 중심)에서 출력 될 수 있습니다. 자세한 내용은 중립 파일 : 사용자 정의 좌표에서의 공간 데이터 출력 시간 을 참조하십시오.

·FSI TSE : 유한 요소 유체 / 고체 상호 작용 및 열 응력 진화 물리학 패키지에서 출력됩니다. 자세한 내용은 FSI / TSE : 표면의 구조 데이터와 시간 을 참조하십시오.

3 차원 도표

1.Analyze -> 3-D 탭을 선택하십시오.

2.Iso-surface = Fraction of fluid 선택하십시오. 이것은 표면을 그리는 데 사용되는 변수입니다. 선택한 등면 변수에 대한 등고선 값 기준을 충족하는 모든 셀을 통해 표면이 그려집니다. 유체의 분율이 기본값이며 유체 표면이 표시됩니다.

등 면형

3.색상 변수 = 압력을 선택하십시오. 이 선택은 등위면의 색을 지정하는 데 사용되는 변수를 결정합니다 (이 경우 유체 표면은 압력에 의해 색이 그려집니다).

색상 변수 유형

4.Component iso-surface overlay = Solid volume 선택하십시오. 솔리드 볼륨 은 유체와 함께 솔리드 구성 요소를 표시합니다. 이전 단계에서는 체적 분수의 보완을 등위면으로 선택하여 이 작업을 수행했지만 이 옵션을 사용하면 유체와 고체 표면을 동시에 플롯 할 수 있습니다.

등표면 옵션

5.이동 시간 프레임의 최소 및 최대 위치들 (0 내지 1.25 )에 슬라이더 위치.

시간대 옵션

6.렌더 버튼을 클릭하여 디스플레이 탭으로 전환하고 t = 0.0에서 1.25 초 사이에 일련의 11 플롯을 생성하여 압력에 의해 채색된 유체 표면과 위어 구조를 보여줍니다. 데이터 다시 시작 이 선택되었으므로 11 개의 플롯이 있습니다.

7.사용 가능한 플롯이 사용 가능한 시간 프레임 목록에 나열됩니다. 다음을 클릭하여 시간 프레임 사이를 이동하거나 시간 프레임을 두 번 클릭하여 표시하십시오. 첫 번째 및 마지막 시간 프레임은 다음과 같아야 합니다.

위어 구조 렌더링

8.Analyze -> 3-D 탭으로 돌아가서 Data Source 그룹에서 Selected data 라디오 버튼을 선택하십시오.

데이터 소스

9.시간 프레임 선택기의 두 슬라이더가 모두 오른쪽에 있으므로 마지막 시간 프레임 만 생성됩니다. 사용 가능한 시간 프레임이 많고 렌더링하는데 시간이 오래 걸리므로 선택한 데이터를 선택하면 인터페이스에서 자동으로 수행됩니다. 사용 가능한 모든 시간 프레임을 렌더링 하려면 왼쪽 슬라이더를 Time Frame Min = 0 으로 이동하십시오.

10. 렌더링 버튼을 클릭하십시오. 몇 초 안에 뷰가 디스플레이 창으로 전환되고 101 개의 플롯이 사용 가능한 시간 프레임 목록에 나열됩니다. 시간 프레임 사이를 이동하려면 다음을 반복해서 클릭하십시오.

대칭 흐름 표시

위어 중심 아래로 대칭 평면을 사용하여 시뮬레이션을 설정했으므로 위어 구조의 절반만 시뮬레이션되고 표시됩니다. 프리젠테이션 목적으로 대칭 모델의 두 반쪽을 모두 표시할
수 있습니다.

1.아래와 같이 Analyze -> 3-D 탭으로 돌아가서 Open Symmetry Boundaries 확인란을 선택하십시오.

열린 대칭 경계

2.렌더링을 클릭하십시오. 유체 표면이 디스플레이 탭의 대칭 경계에서 열린 상태로 나타납니다.

3.화면 위의 도구 모음 메뉴에서 도구 -> 대칭을 선택하십시오.

4.대화 상자에서 Y 방향 확인란을 선택하여 Y = 0 평면에서 결과를 미러링합니다.

대조

5.적용 닫기를 선택하십시오.

6.마지막 시간 프레임을 두 번 클릭하십시오. 디스플레이는 아래와 같이 전체 위어 구조를 보여줍니다.

전체 위어 구조

3 차원 애니메이션 만들기

다음 단계는 3 차원 유체 표면의 애니메이션을 만드는 것입니다. 애니메이션은 사용 가능한 시간 프레임 목록의 프레임에서 만든 동영상입니다. 애니메이션의 시각적 효과를 향상시키려면 모든 프레임에 공통 색상 스케일을 적용하는 것이 좋습니다.

1.분석 -> 3-D 탭으로 돌아갑니다.

2.윤곽 제한 그룹 상자에서 전역 라디오 버튼을 모두 선택하십시오.

윤곽 제한

3.렌더 클릭 하여 다시 그리고 디스플레이 탭으로 돌아갑니다.

4.도구 -> 대칭 -> Y 방향 -> 적용 선택을 반복하여 Y = 0 평면에서 결과를 반영합니다.

5.선택 도구 -> 애니메이션 -> 러버 밴드 캡처를 다음과 같이 선택 확인 Mesh지가 나타납니다 그것을 읽은 후.

러버 밴드 캡처

6.마우스 왼쪽 버튼을 클릭 한 상태에서 드래그하여 애니메이션을 적용할 화면 부분을 선택하십시오. 선택한 영역 주위에 선택 상자가 나타납니다.

X, Y, 너비 및 높이 상자

7.디스플레이 창 위에서 빨간색 캡처 버튼을 선택하십시오. 애니메이션을 시작하는 대화 상자가 나타납니다.

8.애니메이션의 기본 이름은 out.avi입니다. 아래에 표시된 것처럼 보다 구체적인 이름이 권장됩니다.

9.기본 프레임 속도는 초당 10 프레임입니다. 이 시뮬레이션의 마감 시간은 1.25 초이고, 일정한 시간 간격으로 100 개의 플롯이 있으므로실제속도는 초당 80 프레임입니다. 너무 빠를 수 있으므로 대신 5 입력 하고 확인을 누르십시오.

AVI 캡처

10. 각 시간 프레임이 표시 창에 렌더링 되고 비트 맵 파일이 시뮬레이션 디렉토리에 작성됩니다. 이 프로세스가 완료되면 다음 대화 상자가 나타납니다.

생성 된 이미지 소스 파일

  1. 프로세스의 다음 단계를 시작하려면 확인 버튼을 클릭하십시오. 새로운 프로세스 (BMP2VAI.exe)가 시작되고 압축 방법을 선택할 수 있는 새로운 비디오 압축 창이 나타납니다. 다른 창 뒤에 숨겨져 있으면 앞으로 가져옵니다.
  2. 애니메이션의 기본 압축은 압축되지 않습니다. 파일 크기가 너무 커서 뷰어에 로드 할 수 없으므로 대부분의 애니메이션에는 권장되지 않습니다. Windows를 사용하는 경우 Microsoft Video 1, Linux를 사용하는 경우 Cinepak 선택하십시오. 여기에서 선택하는 것은 컴퓨터에서 사용할 수 있는 비디오 코덱과 비디오를 표시하는 데 사용하는 기계에서 사용할 수 있는 것입니다.
  3. 애니메이션 속도가 데이터 속도에 의해 제한되지 않도록 데이터 속도 확인란을 선택 취소하십시오.
비디오 압축

  1. 압축 프로세스를 시작하려면 확인을 클릭하십시오. 압축이 완료되면 다음 대화 상자가 나타납니다.
AVI 파일 생성

  1. 확인을 클릭하십시오. 애니메이션 프로세스가 완료되었습니다.
  2. Windows 탐색기에서 .avi 파일을 찾는 가장 빠른 방법 은 시뮬레이션 관리자 탭으로 이동하여 시뮬레이션 입력 파일 링크를 클릭하는 것 입니다.
  3. .avi파일 을 두 번 클릭하여 애니메이션을 재생 하십시오. 이전에 선택한 압축 형식을 읽을 수 있는 올바른 코덱이 설치되어 있지 않으면 오픈 소스 다중 코덱 비디오 플레이어 설치를 고려하십시오.

2 차원 도표

1.Analyze -> 2-D 탭을 선택하십시오. 이 시뮬레이션의 결과를 보는 데 가장 유용한 평면은 평면 Y = 0.0에있는 위어 중심선의 XZ 평면입니다.

2.XZ 평면 라디오 버튼을 선택하십시오.

3.Y 제한 슬라이더를 모두 Y = 0.25 (Y = 0.0에 가장 가까운 셀 중심 y 좌표)로 드래그 합니다. 또한 동일한 위치가 J = 2 로 식별되어 해당 셀이 도메인에서 두 번째임을 나타냅니다. 첫 번째 셀 (J = 1) Mesh 외부에 있으며 경계
조건 속성을 계산하는 데 사용됩니다. 기본
윤곽 변수는 압력이며 기본 속도 벡터는 기본적으로 선택됩니다. 솔리드 형상은 모든 2D 플롯과 함께 자동으로 표시되므로 3D 플롯과 같이 활성화 할 필요가 없습니다.

4.벡터 옵션을 클릭하고 X = 2 Z = 2 입력하십시오. 벡터는 이제 다른 모든 셀에 플롯 됩니다. 벡터 옵션을 적용하려면 확인을 선택하십시오.

벡터 옵션

5.Y = 0 평면에서 2 차원 압력 플롯의 시간 시퀀스를 생성하려면 렌더링을 클릭하십시오. T = 0.0 (왼쪽) 인 다음과 유사한 그래픽이 나타납니다. T = 0.125 (중간); 그리고 T = 1.25 (오른쪽).

2D 결과

6.디스플레이 화면의 오른쪽 상단에 있는 형식 버튼을 선택하십시오.

형식 옵션

7.선 색상, 벡터 길이 및 화살촉 크기 변경과 같은 다양한 옵션을 시험해보십시오. 변경 사항을 보려면 적용을 선택하십시오. 완료되면 재설정 확인을 선택하여
기본 설정으로 돌아가서 대화 상자를 닫습니다. 모든 플롯에 대해 선호하는 옵션 세트가 있는 경우
저장 버튼을 선택하여 저장할 수 있습니다.

1 차원 도표

  1. 분석 -> 1-D 탭을 선택하십시오. 이 탭에서는 하나 이상의 플롯 시간에서 셀 행을 따라 압력, 유체 깊이, 유체 상승 및 속도와 같은 셀별 출력 변수의 꺾은 선형
    차트 플롯을 사용할 수 있습니다.
  2. 데이터 소스 로 선택을 선택합니다. 사용 가능한 변수는 이제 더 빈번한 플로팅을 위해 선택된 변수 만 표시합니다.
  3. 자유 변수 표고데이터 변수 로 선택하십시오. 유압 데이터출력 탭에서 선택되었으므로 사용할 수 있습니다.
ID 그래픽을 위해 선택된 데이터

  1. 이 시뮬레이션의 흐름 방향은 주로 x 축과 평행하므로 X 방향을 선택하십시오.
  2. Y 방향 슬라이더를 0.25(J = 2)로 이동하여 Y 방향에서 흐름 중심선에 가장 가까운 셀이 표시됩니다.
  3. 기본적으로 전체 X 범위가 표시됩니다. 플롯의 범위를 제한하려는 경우 X 방향 슬라이더를 이동할 수 있습니다. Z 방향 슬라이더의 위치는 주어진 x, y 위치에서 z 셀의 각 열에 대해 하나의 자유 표면 높이만 기록되므로 중요하지 않습니다. 시간 프레임 슬라이더는 0초와 1.25초여야 합니다.
흘러가는 방향

  1. 렌더링을 클릭하십시오. t = 0.0에서 t = 1.25s까지의 시리즈 플롯이 디스플레이 탭의 플롯 목록에 나열됩니다. 이러한 플롯을 볼 수 있는 여러 가지 모드가
    있습니다. 기본 모드는
    단일 모드이며 형식 버튼 아래의 드롭 다운 상자에 표시됩니다.
기본 단일 모드

  1. 다양한 시간에 유체 표면 높이의 플롯을 비교하려면 드롭 다운 상자에서 오버레이 모드를 선택하십시오.
  2. 오른쪽 창에서 플롯 1, 13 101 선택하려면 클릭하십시오. 플롯 이름에는 또한 기록된 시간이 표시됩니다 (t = 0.0, 0.15s 1.25 ). 출력은 아래와 같이 나타납니다.
자유 표면 고도

  1. 이 플롯을 비트 맵 또는 포스트 스크립트 파일에 저장하려면 출력 버튼을 선택하십시오.
  2. 확인 화면에 플롯 오버레이 플롯을 캡처하는 확인란을 (그리고 단 하나의 출력 파일을).
  3. 쓰기 버튼을 선택하여 이미지 파일을 만듭니다.
  4. 결과 이미지 파일은 시뮬레이션 디렉토리에 있으며 (시뮬레이션 관리자 탭 에서이 파일을 찾는 방법을 기억하십시오) 이름이 지정한 plots_on_screen.bmp됩니다.
출력 사진

프로브 플롯

1.
분석 -> 프로브 탭을 선택하십시오. 시간 기록 플롯은이 탭에서 변수 대 시간의 라인 그래프 또는 텍스트 출력으로 생성됩니다. FLOW-3D 에는 데이터 소스 그룹에서 선택되는 세 가지 유형의 시간 종속 데이터가 있습니다.

·공간 데이터 : 재시작 선택된 데이터 소스. 단일 x, y, z 셀 중심 좌표의 시간 종속 값이 표시됩니다. 값은 시간과 관련하여 통합되거나 시간과 관련하여 차별화되거나 이동 평균 (시간)으로 통합될 수 있습니다.

·일반 history 데이터 :. 글로벌 수량은 시간에 따라 다릅니다. 일반적인 양은 평균 운동 에너지, 시간 단계 및 대류 볼륨 오류입니다. 또한 이 데이터 유형에는 모델 설정 -> 메싱 및 지오메트리 탭에서 이러한 옵션을 선택한 경우 지정된 측정 위치(배플, 샘플링 볼륨, 히스토리 프로브)의 모든 데이터와 이동 또는 정지 상태의 솔리드 및 스프링/로프를
위한 통합 출력이 포함됩니다.

·Mesh-dependent data : 메쉬 경계에서 시간에 따른 수량(계산 또는 사용자 지정)입니다. 일반적인 수량은 경계에서의 유량 및 경계에서의 지정된 유체 높이입니다.

2.데이터 원본에서 일반 기록 라디오 버튼을 선택합니다. X, Y Z 데이터 점 슬라이더가 회색으로 바뀝니다. 이는 일반 기록 데이터가 특정 셀과 연결되어 있지 않기 때문입니다.

3.목록에서 질량  평균 유체 평균 운동 에너지를 선택하십시오.

그래픽 데이터 출력

4. 단위를 선택하여 플로팅 단위 대화 상자를 엽니다.

5. 플롯에 단위 표시를 선택하십시오.

6. SI, CGS, slugs/feet/seconds 또는 pounds/inches/seconds를 선택하여 원하는 단위 시스템으로 결과를 변환하고 출력합니다. 장치를 표시하고 변환하려면 모델 설정 -> 일반 탭에서 장치 시스템을 선택해야 합니다. 이전 단계에서 이 항목을 확인했으며, 지오메트리 및 유체 특성은 centimeters/grams/seconds 시스템에서 지정되었습니다.

플로팅 단위

7.Plotting Units 대화 상자를 닫으려면 OK를 선택하십시오.

8.데이터의 그래픽 출력을 생성하려면 렌더를 선택하십시오. 출력은 시간에 따른 영역의 모든 유체에 대한 질량 평균 평균 운동 에너지를 보여줍니다. 이전 단계에서 선택한 사항에 따라 단위 레이블과 함께 그림이 나타납니다. 플롯은 총 운동 에너지가 일부 평균값 주위에서 진동하고 있음을 나타냅니다. 진동이 작아짐에 따라 시뮬레이션은 정상 상태 흐름에 접근합니다.

프로브 MKE 출력

9.분석 -> 프로브 탭으로 돌아갑니다.

10. 출력 양식 그룹에서 텍스트를 선택하여 그래프를 텍스트 데이터로 출력한 다음 렌더링을 다시 선택하십시오.

출력 형태

11. 나타나는 텍스트 대화 상자에서 다른 이름으로 저장 버튼을 선택하여 출력을 텍스트 파일로 저장할 수 있습니다.

12. 출력 창을 닫으려면 계속을 선택하십시오.

텍스트 출력

1.Analyze -> Text Output 탭을 선택하십시오.

2.텍스트 출력 은 셀별 데이터 ( 다시 시작 또는 선택됨 ) 만 출력 할 수 있고 (구성 요소, 측정 스테이션 또는 글로벌 데이터 없음) 둘 이상의 셀을 선택할 수 있다는 점을 제외하고 프로브 탭 과 동일한 방식으로 작동합니다. 각 플롯 시간에 대한 출력 데이터. 셀은 슬라이더를 사용하여 3D 블록에서 선택됩니다. 기본 공간 범위는 전체 도메인으로 설정됩니다.

3.직접 텍스트 데이터를 출력해보십시오.

 

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

Low Pressure Die Casting Workspace, 저압주조

Workspace Highlights, 저압주조

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

Workspace Overview

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

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

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

프로세스 모델링

  • 중력 저 압력 다이 캐스트 주조

유연한 메쉬

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

다이 열 관리

  • 열사이 사이클
  • 열 포화도
  • 풀 열 전달 모델링

고급 응고

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

모래 코어

  • 핵심 가스 진화
  • 코어 특성에 대한 재료 정의

진공 및 환기

  • 대화형 프로브 배치
  • 면적 및 손실 계수 계산기

LADLE운동

  • 6도의 자유 동작 정의

주입 정확도

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

결함 예측

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

동적 시뮬레이션 컨트롤

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

완전한 분석

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

Gravity Die Casting Workspace, 중력주조

Gravity Die Casting Workspace Highlights, 중력주조

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

Workspace Overview

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

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

PROCESSES MODELED

  • Gravity die casting
  • Vacuum die casting

FLEXIBLE MESHING

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

MOLD MODELING

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

ADVANCED SOLIDIFICATION

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

SAND CORES

  • Core gas evolution
  • Material definitions for core properties

DIE THERMAL MANAGEMENT

  • Thermal die cycling
  • Heat saturation
  • Full heat transfer

LADLE MOTION

  • 6 degrees of freedom motion definition

DEFECT PREDICTION

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

VACUUM AND VENTING

  • Interactive probe placement
  • Area and loss coefficient calculator

MACRO AND MICRO POROSITY

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

FILLING ACCURACY

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

COMPLETE ANALYSIS PACKAGE

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

FLOW-3D What’s New Ver.12.0

FLOW-3D v12.0은 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI)의 설계 및 기능에서 매우 큰 변화를 이룬 제품으로 모델 설정을 단순화하고 사용자 워크 플로를 향상시킵니다. 최첨단 Immersed Boundary Method(침수경계 방법)은 FLOW-3D v12.0 솔루션의 정확성을 높여줍니다. 다른 주요 기능으로는 슬러지 침강 모델, 2-Fluid 2-Temperature 모델 및 Steady State Accelerator가 있으며,이를 통해 사용자는 자유 표면 흐름을 더욱 빠르게 모델링 할 수 있습니다.

Physical and Numerical Model

Immersed boundary method

힘과 에너지 손실에 대한 정확한 예측은 고체 주위의 흐름과 관련된 많은 엔지니어링 문제를 모델링하는 데 중요합니다. 새 릴리스 FLOW-3 Dv1.2.0에는 이러한 문제점 해결을 위해 설계된 새로운 고스트 셀 기반 Immersed Boundary Method (IBM)가 있습니다. IBM은 내 외부 흐름 해석을 위해, 벽 근처에서 보다 정확한 해를 제공하여 드래그 앤 리프트 힘의 계산을 향상시킵니다.힘과 에너지 손실의 정확한 예측은 고체 주위의 흐름을 포함하는 많은 공학적 문제를 모델링 하는데 중요합니다.

Two-field temperature for the two-fluid model

2 유체 열전달 모델은 각 유체에 대한 에너지 전달 방정식을 분리하기 위해 확장되었습니다. 각 유체는 이제 자체 온도 변수를 가지므로 인터페이스 근처의 열 및 물질 전달 솔루션의 정확도가 향상됩니다. 인터페이스에서의 열전달은 이제 시간의 표 함수가 될 수 있는 사용자 정의 열전달 계수에 의해 제어됩니다.

블로그 보기

Sludge settling model

새로운 슬러지 정착 모델은 수처리 애플리케이션에 부가되어 사용자들이 수 처리 탱크와 클래리퍼의 고형 폐기물 역학을 모델링 할 수 있게 해 줍니다. 침전 속도가 분산상의 액적 크기의 함수 인 드리프트-플럭스 모델과 달리, 침전 속도는 슬러지 농도의 함수이며 기능 및 표 형식으로 입력 할 수 있습니다.

개발노트 읽기

Steady-state accelerator for free surface flows

이름에서 알 수 있듯이 정상 상태 가속기는 정상 상태 솔루션에 대한 접근을 빠르게합니다.
이것은 작은 진폭 중력과 모세관 표면파를 감쇠시킴으로써 달성되며 자유 표면 흐름에만 적용 할 수 있습니다.

개발노트 읽기

Void particles

Void particles 가 기포 및 상 변화 모델에 추가되었습니다. Void particles는 붕괴 된 Void 영역을 나타내며, 항력 및 압력을 통해 유체와 상호 작용하는 작은 기포로 작용합니다. 주변 유체 압력에 따라 크기가 변하고 시뮬레이션이 끝날 때의 최종 위치는 공기 유입 가능성을 나타냅니다.

Sediment scour model

퇴적물 수송 및 침식 모델은 정확성과 안정성을 향상시키기 위해 정비되었습니다. 특히 퇴적물 종의 질량 보존이 크게 개선되었습니다.

개발 노트 읽기>

Outflow pressure boundary condition

고정 압력 경계 조건에는 압력 및 유체 분율을 제외한 모든 유량이 해당 경계의 상류의 유량 조건을 반영하는 ‘유출’옵션이 포함됩니다. 유출 압력 경계 조건은 고정 압력 및 연속 경계 조건의 하이브리드입니다.

Moving particle sources

시뮬레이션 중에 입자 소스를 이동할 수 있습니다. 시간에 따른 병진 및 회전 속도는 표 형식으로 정의됩니다. 입자 소스의 운동은 소스에서 방출 된 입자의 초기 속도에 추가됩니다.

Variable center of gravity

기변 무게중심은 중력 및 비관 성 기준 프레임 모델에서, 시간의 함수로서 무게 중심의 위치는 외부 파일에서 테이블로서 정의 될 수있다. 이 기능은 연료를 소비하고 분리 단계를 수행하는 로켓과 같은 모형을 모델링 할 때 유용합니다.

공기 유입 모델

가장 간단한 부피 기반 공기 유입 모델 옵션이 기존 질량 기반 모델로 대체되었습니다. 질량 기반 모델은 부피와 달리 주변 유체 압력에 따라 부피가 변화하는 동안 흡입된 공기량이 보존되기 때문에 물리학적 모델입니다.

Tracer diffusion

유동 표면에서 생성된 추적 물질은 분자 및 난류 확산 과정에 의해 확산될 수 있으며, 예를 들어 실제 오염 물질의 동작을 모방한다.

Model Setup

Simulation units

온도를 포함하여 단위 시스템은 완전히 정의해야하는데 표준 단위 시스템이 제공됩니다. 또한 사용자는 다양한 옵션 중에서 질량, 시간 및 길이 단위를 정의 할 수 있으므로 사용자 정의가 가능한 편리한 단위를 사용할 수 있습니다. 사용자는 압력이 게이지 또는 절대 단위로 정의되는지 여부도 지정해야합니다. 기본 시뮬레이션 단위는 기본 설정에서 설정할 수 있습니다. 단위를 완전히 정의하면 FLOW-3D 가 물리량의 기본값을 정의하고 범용 상수를 설정하여 사용자가 요구하는 작업량을 최소화 할 수 있습니다.

Shallow water model

Manning’s roughness in shallow water model

Manning의 거칠기 계수는 지형 표면의 전단 응력 평가를 위해 얕은 물 모델에서 구현되었습니다. 표면 결함의 크기를 기반으로 기존 거칠기 모델을 보완하며 이 모델과 함께 사용할 수 있습니다. 표준 거칠기와 마찬가지로 매닝 계수는 구성 요소 또는 하위 구성 요소의 속성이거나 지형 래스터 데이터 세트에서 가져올 수 있습니다.

Mesh generation

하단 및 상단 경계 좌표의 정의만으로 수직 방향의 메시 설정이 단순화되었습니다.

Component transformations

사용자는 이제 여러 하위 구성 요소로 구성된 구성 요소에 회전, 변환 및 스케일링 변환을 적용하여 복잡한 형상 어셈블리 설정 프로세스를 단순화 할 수 있습니다. GMO (General Moving Object) 구성 요소의 경우, 이러한 변환을 구성 요소의 대칭 축과 정렬되도록 신체에 맞는 좌표계에 적용 할 수 있습니다.

Changing the number of threads at runtime

시뮬레이션 중에 솔버가 사용하는 스레드 수를 변경하는 기능이 런타임 옵션 대화 상자에 추가되어 사용 가능한 스레드를 추가하거나 다른 태스크에 자원이 필요한 경우 스레드 수를 줄일 수 있습니다.

Probe-controlled heat sources

활성 시뮬레이션 제어가 형상 구성 요소와 관련된 heat sources로 확장되었습니다. 히스토리 프로브로 열 방출을 제어 할 수 있습니다.

Time-dependent temperature at sources     

질량 및 질량 / 운동량 소스의 유체 온도는 이제 테이블 입력을 사용하여 시간의 함수로 정의 할 수 있습니다.

Emissivity coefficients

공극으로의 복사 열 전달을위한 방사율 계수는 이제 사용자가 방사율과 스테판-볼츠만 상수를 지정하도록 요구하지 않고 직접 정의됩니다. 후자는 이제 단위 시스템을 기반으로 솔버에 의해 자동으로 설정됩니다.

Output

  • 등속 필드 솔버 옵션을 사용할 때 유량 속도를 선택한 데이터 로 출력 할 수 있습니다 .
  • 벽 접착력으로 인한 지오메트리 구성 요소의 토크 는 기존 벽 접착력의 출력 외에도 일반 이력 데이터에 별도의 수량으로 출력됩니다.
  • 난류 모델 출력이 요청 될 때 난류 에너지 및 소산과 함께 전단 속도 및 y +가 선택된 데이터로 자동 출력됩니다 .
  • 공기 유입 모델 출력에 몇 가지 수량이 추가되었습니다. 자유 표면을 포함하는 모든 셀에서 혼입 된 공기 및 빠져 나가는 공기의 체적 플럭스가 재시작 및 선택된 데이터로 출력되어 사용자에게 공기가 혼입 및 탈선되는 위치 및 시간에 대한 자세한 정보를 제공합니다. 전체 계산 영역 및 각 샘플링 볼륨 에 대해이 두 수량의 시간 및 공간 통합 등가물 이 일반 히스토리 로 출력됩니다.
  • 솔버의 출력 파일 flsgrf 의 최종 크기 는 시뮬레이션이 끝날 때보 고됩니다.
  • 2 유체 시뮬레이션의 경우, 기존의 출력 수량 유체 체류 시간 및 유체 가 이동 한 거리는 이제 유체 # 1 및 # 2와 유체의 혼합물에 대해 별도로 계산됩니다.
  • 질량 입자의 경우 각 종의 총 부피와 질량이 계산되어 전체 계산 영역, 샘플링 볼륨 및 플럭스 표면에 대한 일반 히스토리 로 출력되어 입자 종 수에 대한 현재 출력을 보완합니다.
  • 예를 들어 사용자가 가스 미순환을 식별하고 연료 탱크의 환기 시스템을 설계하는 데 도움이 되도록 마지막 국부적 가스 압력이 옵션 출력량으로 추가되었습니다. 이 양은 유체가 채워지기 전에 셀의 마지막 간극 압력을 기록하며, 단열 버블 모델과 함께 사용됩니다.

New Customizable Source Routines

사용자 정의 가능한 새로운 소스 루틴이 추가되었으며 사용자의 개발 환경에서 액세스 할 수 있습니다.

소스 루틴 이름설명
cav_prod_cal캐비 테이션 생산 및 확산 속도
sldg_uset슬러지 정착 속도
phchg_mass_flux증발 및 응축에 의한 질량 흐름
flhtccl유체#1과#2사이의 열 전달 계수
dsize_cal2상 유동에서의 동적 낙하 크기 모델의 충돌 및 이탈율
elstc_custom.점탄성 유체에 대한 응력 방정식의 소스 용어

Brand New User Interface

FLOW-3D의 사용자 인터페이스가 완전히 재설계되어 사용자의 작업 흐름을 획기적으로 간소화하는 최신의 타일 구조를 제공합니다.

Dock widgets 설정

Physics, Fluids, Mesh 및 FAVOR ™를 포함한 모든 설정 작업이 형상 창 주위의 dock widgets으로 변환되어 모델 설정을 단일 탭으로 압축 할 수 있습니다. 이 전환을 통해 이전 버전의 복잡한 트리가 훨씬 깔끔하고 효율적인 메뉴 표시로 바뀌어 모델 설정 탭을 떠나지 않고도 모든 매개 변수에 쉽게 액세스 할 수 있습니다.

New Model Setup icons
With our new Model Setup design comes new icons, representing each step of the setup process.
New Physics icons
Our Physics icons are designed to be easily differentiated from one another at a glance, while providing clear visual representation of each model’s purpose and use.

RSS feed

새 RSS 피드부터 FLOW-3D v12.0 의 시뮬레이션 관리자 탭이 개선되었습니다 . FLOW-3D 를 시작하면 사용자에게 Flow Science의 최신 뉴스, 이벤트 및 블로그 게시물이 표시됩니다.

Configurable simulation monitor

시뮬레이션을 실행할 때 중요한 작업은 모니터링입니다. FLOW-3Dv12.0에서는 사용자가 시뮬레이션을 더 잘 모니터링할 수 있도록 Simulation Manager의 플로팅 기능이 향상되었습니다. 사용자는 시뮬레이션 런타임 그래프를 통해 모니터링할 사용 가능한 모든 일반 기록 데이터 변수를 선택하고 각 그래프에 여러 변수를 추가할 수 있습니다. 이제 런타임에서 사용할 수 있는 일반 기록 데이터는 다음과 같습니다.

  • 최소/최대 유체 온도
  • 프로브 위치의 온도
  • 유동 표면 위치에서의 유량
  • 시뮬레이션 진단(예:시간 단계, 안정성 한계)
Runtime plots of the flow rate at the gates of the large dam / Large dam with flux surfaces at the gates

Conforming mesh visualization

사용자는 이제 새로운 FAVOR ™ 독 위젯을 통해 적합한 메쉬 블록을 시각화 할 수 있습니다 .

Large raster and STL data

데이터를 처리하는 데 걸리는 시간으로 인해 큰 형상 데이터를 처리하는 것은 어려울 수 있습니다. 대형 지오메트리 데이터를 처리하는 데 여전히 상당한 시간이 소요될 수 있지만 FLOW-3D는 이제 이러한 대형 데이터 세트를 백그라운드 작업으로로드하여 사용자가 데이터를 처리하는 동안 완벽하게 응답하고 중단없는 인터페이스에서 계속 작업 할 수 있습니다.

Micro/Biofluidics with FLOW-3D – Liquid handling (액체 취급)

나노리터 물방울의 정밀 분배

  • 섬세하고 정확한 분석
  • 원액의 소비를 정확하게 제어할 수 있음
  • 유체 특성/동역학에 기반한 공정 파라미터
    – 자유 표면 흐름의 복잡성을 고려
    – 자연스러운 모세관 중심 불안정을 고려
    – 씨닝 및 핀치 오프를 고려

방울의 형성 및 분리

  • 모세관, 관성, 점성 및 중력의 복잡한 상호 작용
  • 표면 장력과 점성력이 “핀치 오프”를 넘어가면 분리가 발생
  • FLOW-3D는 예측할 수 있음
    – 근본적인 응력
    – 확장된 유동장
    – 희석된 액체 필라멘트 내의 유동장을 시각화

미세 방울의 병합을 위한 유전영동

  • 유전영동력은 불균일한 전기장(일반적으로 AC전기장)에서 움직임을 유발함
  • 나노리터 유체 또는 나노 규모 입자의 특성을 다루고 처리하는데 사용

유동 집중

  • 다유체 계면 장력 파악
  • 방울 형성의 세부 사항 확인
  • 미세 방울의 진화 파악 (형태/크기)

Laser Welding and Additive Manufacturing

Application

  • Shallow penetration weld (Shallow 침투 용접)
  • Deep penetration weld (Deep 침투 용접)
  • Laser-arc hybrid welding(레이저-아크 하이브리드 용접)
  • Laser repair technology
  • Laser cladding(레이저 클레딩)
  • Laser powder bed fusion process

관련 물리 모델

  • Viscous Flows and Turbulence(점성 유체 및 난류 모델)
  • Surface Tension(표면장력)
  • General Moving Objects(GMO)
  • Heat Transfer(열전달)
  • Visco-elasto-plasticity(점탄성)
  • Solidification(응고)
  • Thermal Stresses(열응력)

Laser/Heat source(레이저/열원)

  • 레이저 출력 및 용접 속도 향상
    – 더 큰 키홀(Keyhole) 개방 및 깊이 변동이 적음
    – 후면 용융 풀 (Moltan Pool)의 난기류가 최소화된 키홀(Keyhole) 앞부분 벽(Wall)에 레이저 빔(Laser beam)이 노출
    – 다공성 형성(Porosity formation) 최소화

Laser beam motion(레이저 빔 모션)

  • 레이저 빔(Laser beam) 기울기 증가
    – 큰 각도에서 유사한 방향을 따라 작용하는 중력 및 반동 압력으로 인해 후면 용융 풀(Moltan pool)에서 층류(Laminar flow)가 관찰
    – 다공성 발생(Porosity occurrence) 최소화

해석 사례

  • Laser metal deposition(레이저 금속 증착) -Single layer
  • 40마이크론 유체 입자 주입 (500,000/sec)
  • 레이저 출력 : 100W
  • 스캔속도 : 1cm/sec
  • 레이저 빔 직경 : 2mm
  • 재질 : IN-718 meterail alloy
  • Laser metal deposition(레이저 금속 증착) – Multilayer
  • Laser powder bed fusion process
  • FLOW-3D DEM 및 FLOW-3D WELD 고려
    – 용융 영역(Melt region)
    – 용융 풀(Melt pool)의 속도 및 온도
    – 고체 영역(Solid fraction)
  • 레이저 방사(Laser irradiation) 조건
    – 출력 : 200W
    – 스캔속도 : 3m/s
    – Spot radius : 0.1mm

Indianapolis Storm-Water System

Indianapolis Storm-Water System

하수도 시스템은 액션영화의 도피 루트로 사용되지 않는 한 흥미롭지 않을 것입니다. 폭우로 인해 이산화탄소 수치가 올라갈 때까지 여러분은 그것에 대해 생각조차 하지 않을 것입니다. 불행하게도, 770개 이상의 오래 된 미국 도시들 아래에 있는 하수구 시스템은 심한 폭풍으로 오염 문제를 일으킵니다. 이러한 구형 설계는 하수 및 폭풍 유실을 위한 비용 효율적인 단일 스타일 파이프를 사용했으며 연결된 파이프로 강 및 호수에 하수를 내보냅니다(CSO).

1994년 미국 환경보호청(EPA)은 주로 북동부 및 그레이트 레이크 지역의 관련 지방 자치 단체들에게 CSO관련 문제를 줄이거나 제거하도록 하는 정책을 발표했습니다. (2000년 “Clean Water Act”의 일부로 법률화된 정책). 인디애나 폴리스(Indianapolis)는 가벼운 비 폭풍으로 인해 하수 오물의 백업 및 범람이 발생할 수 있는 도시 중 하나였으므로, 주요 건설 조건에서 2025년까지 문제를 해결하는 것이 필요하였습니다.

인디애나 폴리스는 국제 디자인 회사인 AECOM에 Citizens Energy Group이 건설하고 있는 3개의 깊은 암석 저장 터널 중 첫 번째를 설계할 것을 요청했습니다. 총 25마일인 이 시스템은 대규모 지하 펌프장과 기존의 하수구에서 CSO를 수직으로 떨어뜨리는 연결 구조물을 포함합니다. 첫 번째 터널의 경우, 강우가 가라 앉은 후에 3 개의 커다란 강하 구조물이 CSO를 저장 터널로 전환하여 후속 처리를 수행했습니다.

프로젝트를 해결하기 위해 AECOM은 여러 가능한 낙하 구조물 설계의 동작을 시뮬레이션하기 위해 FLOW-3D를 선택하여, 구축 및 평가 예산이 책정 된 물리적 모델에 대한 재 작업의 필요성을 최소화했습니다. 테스트 결과는 예측 값과 일치하였으므로 재설계가 필요하지 않았습니다. 또한, 이제 AECOM은 유압 설계작업의 첫 번째 단계를 일반적으로 CFD시뮬레이션을 사용합니다.

Large Scale Project on a Tight Delivery Schedule

촉박한 납품 일정에 따른 대규모 프로젝트

20세기에 건설된 하수 처리장은 주거용, 상업용, 환경유출물의 유출로 무엇을 해야 할 것인지에 대한 새로운 인식을 가져다 주었습니다. CSO 방전은 정상적으로 운영되는 동안 처리시설로 직접 이동되며 모든 과정이 양호하게 운영됩니다. 불행하게도, 대규모 폭풍이 발생하는 동안, 발전소들의 초과 용량문제를 피하기 위해 인근 수역으로 과도한 유량을 방출합니다. 이들 배출은 기름과 살충제, 야생동물 배설물에 이르기까지 다양한 오염 물질을 포함합니다.
고무적인 성공의 신호로, 1990 년대에 착공된 새로운 CSO 분리, 저장 및 처리 시설로 오염의 영향에 대해 67 %의 개선을 이루었지만, 여전히 많은 연구가 이루어져야 합니다. 인디애나 폴리스의 경우, 인디애나 폴리스시 공공사업부가 CSO 장기 통제계획을 준비한 2008년에 그러한 노력이 시작되었습니다. 정상적인 처리 공장에서 처리 할 수 있을 때까지 오버플로우가 발생하는 “저장 및 운송”접근법의 핵심은 인디애나 폴리스 터널 저장 시스템 또는 인디애나라고 합니다.

이 시스템의 첫번째 단계는 딥 록 터널 커넥터(DRTC)라고 불리는 1억 8천만달러 가치의 프로젝트입니다. DRTC는 길이 7마일의 18피트 직경의 지하 터널로, 기존의 인디애나 폴리스의 3개의 서버 대 계층 유출 연결의 흐름 경로를 다시 만들 것입니다(그림 1). 목표는 과잉 강우 유출을 기존 하수구와 새 터널 사이의 낙하 구조를 통해 이들 대피소에서 거대한 터널로 안전하게 재배치하고, 폭풍 후 처리를 위해 처리장으로 펌핑 될 수있을 때까지 유지합니다.

Fig. 1. City of Indianapolis Deep Rock Tunnel Connector (DRTC), a “storage and transport” concept being built to handle combined sewage overflow (CSO) during heavy storms. Three vertical drop structures will capture this flow and divert it downwards to 18-foot-diameter storage tunnels running more than 250 feet underground; the tunnels store the CSO until sewage treatment plant capacity becomes available. (Image courtesy Citizens Energy Group)

평균적으로 지표면 아래 250피트 깊이에서, DRTC는 건설과 궁극적인 운영 동안 위의 주변 지역에 대한 혼란을 최소화하도록 설계되었습니다. 그러나 이 프로젝트의 규모와 복잡성은 AECOM의 과제에 긴급성을 더했습니다. 세 장소 각각에 대한 가능한 낙하 구조 설계와 평가, 구조물 설계의 60%를 7개월 이내에 마무리 지었습니다.

이러한 구조물의 목적은 표준 도시 하수 시스템에서 깊은 저장 터널로 하수 흐름을 전달하는 동시에, 효율적 손실( 느린 속도 또는 백업)과 장기적인 도심을 방지하는 것입니다. 각 섹션의 크기와 모양이 유입 흐름의 볼륨 및 속도와 세심하게 일치하지 않을 경우 발생할 수 있는 구조적 손상입니다.
AECOM의 수석 기술 전문가인 라이언 에디슨 컨설턴트는 계약의 스케줄링 요구 사항이 유효성 검사를 위해서는, 단 하나의 모델에만 물리적 건물과 테스트 활동을 제한할 것이라는 것을 알게되었습니다. 다른 주요 건설 프로젝트에 15년간 FLOW-3D 시뮬레이션 소프트웨어를 사용해 왔기 때문에, 난류, 과전압 및 에너지 낭비를 예측하는 능력은 충분하지 않고 디자인 프로젝트에 적합하다고 자신했습니다. 또한 여러 검증(what-if) 시나리오를 실행하기 위한 소프트웨어 옵션을 통해 설계 세부 사항을 다시 실행해야 하는 위험을 최소화할 수 있었습니다. 변경 사항이 적용될 경우 상당한 이점은 여러개의 병렬 시공 트랙이 있는 프로젝트에 있습니다.
시간 제약에도 불구하고, 에디슨은 특히 이 도전에 만족했습니다. 왜냐하면 “CFD로 드롭 구조 설계를 만들고 물리학에서 이것들은 너무 큰 구조이기 때문입니다.”라고 그는 말합니다. 그것들은 CFD는 실제로 사용되지 않는데 보통 물리적 모델이나 손으로 계산하는 것으로 이루어집니다.

DRTC 프로젝트를 위해서, 그는 먼저 시뮬레이션된 작동 조건에 대해서 컴퓨터 설계를 테스트할 것입니다. 에디슨은 3차원의 일시적이고 격동적인 흐름 조건을 모델링 할 수 있는 소프트웨어 패키지인 FLOW-3D를 사용했습니다. 각 설계에 대한 계산 메쉬를 변경하지 않고도 여러 설계 지오 메트리를 모델링 할 수 있는 기능이였습니다.
시뮬레이션 데이터로 무장한 에디슨은 그 결과를 아이오와 대학교 II. 시설에서 시험한 1:10 크기의 물리적 모델의 작동 데이터와 비교하였습니다. (후자는 원래 아이오와 유압 연구소라고 불렸지만, 지금은 그룹의 다양한 범위를 반영하여 IIHR-Hydroscience & Engineering으로 알려져 있습니다.)

Zeroing in on the Drop-Structure Challenge

드롭 구조 과제에서 영점 조정

가장 제한적인 DRTC 사이트의 지오 메트리는 CSO 008로 지정된 레귤레이터에서 발생합니다. 기존 CSO 레귤레이터(기울기 약 75피트 아래)를 새 18피트 직경의 수집 터널과 연결하려면, 이 위치에서 150피트 이상의 수직 방향 주행이 필요합니다. 각 낙하 구조에 7백만달러 이상이 소요되는 경우, 프로젝트 관리자들은 물리적 모델이 구축된 후 비용과 시간이 많이 소요되는 재설계가 필요한 가능성을 낮추려고 애썼습니다.

역사적으로 낙하 구조는 이전 프로젝트를 적용하여 설계된 후 축소 모델로 구축되었으며, 테스트만으로도 6개월 이상이 소요될 수 있습니다. 가속화된 이 프로젝트에서, 2009년 가을에 시작한 AECOM의 초기 과제는 두가지 표준 개념 중에서 하나를 선택하는 것이었습니다. 포장-파운드 스타일과 접선 vortex버전, 둘 다 시속 35마일의 폭풍이 몰아치는 물 속에서 속도를 늦추고 통제하기 위해서 직접 계산 및 FLOW-3D에서 결정한 일반 구조 직경 및 구성 요소 크기를 사용한 초기 CFD분석으로, AECOM은 시공 가능성 및 비용 고려 사항을 평가하는 데 사용했습니다.
CSO 008의 현장 요구 사항과 비용 효율성을 고려할 때, 시 당국과 AECOM은 접선 소용돌이 낙하 구조를 선택했습니다. 이 설계의 핵심 요소는 흐름을 먼저 환상적인 제트로 유도한 다음, vortex 유도 나선형 흐름을 생성하는 테이퍼(확대) 접근 채널에 의해 공급되는 수직 튜브(드롭 샤프트)입니다. 이 통제 된 하강은 속도가 느려지고 하루 3 억 갤런 (mgd) 이상에 이르는 흐름을 안전하게 처리합니다. 스토리지 터널의 파괴적인 난류를 방지하는 것이 핵심 목표이므로 드롭 샤프트 흐름의 사전 차단이 설계의 핵심입니다.

구조 자체는 6 개의 주요 부분으로 구성됩니다. 1) 접근 채널 (기존의 하수 터널에서 나온 것), 2) 수평 흐름을 넓히고 수직 드롭 샤프트로 수평 흐름을 전달하는 직사각형 전이 테이퍼 채널, 3) 드롭 샤프트 자체 4) 탈 기실 (유량을 수평 방향으로 방향을 바꾸고 공기 유입을 감소시키는), 5) 수직 공기 배출구를 통해 낙하에서 유입 된 공기를 제거하고 적하 유체의 공기 코어가 열려 있고 6) 탈기 챔버와 저장 터널 챔버를 연결하는 파이프 (adit) (그림 2).

Fig. 2. CAD diagram of proposed Indianapolis DRTC combined sewage overflow (CSO) vertical drop structure, showing approach channel, taper channel and vortex dropshaft. Using FLOW-3D CFD analysis software, AECOM simulated the flow behavior, gaining confidence in the system performance prior to physical model testing. (Image courtesy AECOM)

Design and CFD Analysis

설계 및 CFD분석

일반적인 소용돌이 설계는 널리 받아들여지고 있지만, 각 낙하 구조는 최적의 접선 흐름 특성을 보장하기 위해 인디애나 폴리스의 위상에 맞는 적절한 크기를 가져야 했습니다. 특히, 가능한 설계에 대한 AECOM의 계획은 세가지 목표를 가지고 있었습니다. 결합된 접근법과 테이퍼 채널을 짧은 길이로 제한하는 현장, 고유의 제약이 있었는지를 결정합니다. 허용 가능하지만 접근 방식에서 과도한 난류 조건이 발생하지 않았습니다. 테이퍼 채널에 안정적인 흐름 조건이 존재하는지 확인하고 다양한 흐름 조건에서 흐름 안정성을 평가했고, 논리적 기준점은 밀워키 인라인 스토리지 프로젝트라고 불리는 잘 알려지고 문서화된 시스템이었습니다.

Edison은 DRTC 프로젝트 규모에 맞춰 H-4로 지정된 Milwaukee 드롭 구조 설계를 기반으로 초기 설계를 기반으로했습니다.
166 피트의 기본 낙하 길이를 포함하고 체적 유량, 벽, 대칭 및 기타 초기 매개 변수를 지정하는 FLOW-3D 분석을 설정합니다.
그는 우리가 CFD를 통해 발견한 것은 밀워키에서 이 디자인을 사용하면 우리의 어플리케이션에 잘 맞지 않는다는 것이라고 말합니다. FLOW-3D는 이것을 보여 주고 있었기 때문에 CFD를 사용하여 변형을 시도하고 우리의 수정된 디자인을 고안했습니다.
더 넓은 접근 경로, 더 넓은 테이퍼 및/또는 더 깊은 테이퍼 깊이를 사용한 수정은 에디슨은 FLOW-3D에서 각 변동 사항을 설정하는 것이 매우 빠르다고 말합니다. (그림 3,4,5). 개선의 진전은 고무적이었습니다. 시뮬레이션 결과의 높은 수준은 심지어 절삭(침식)을 개선하기 위해 드롭 축의 바닥에 의문스러운 플레이트가 수직 흐름이 수평으로 전환되는 난류 분리 및 감소가되도록 기능을 추가하도록 설득했습니다.

Figs. 3, 4 and 5. Tangential drop structure flow simulated with FLOW-3D. Structure dimensions were optimized through multiple design iterations. (Image courtesy AECOM)

9번째 설계 변동에 대한 FLOW-3D 출력 동작인 V9는 접근 섹션을 확장했으며, 모든 흐름 볼륨 레벨에서 300mg/d까지 양호한 흐름 안정성을 보였으며 유압식 점프는 없었습니다. 그리고 양호한 Froude numners(유체 움직임에 미치는 중력의 영향을 나타내기 위해 사용되는 치수 없는 수량), 2010년 2월부터 AECOM이 물리적 시험과 검증을 위해 선택하였습니다(그림 6). 그 계획은 아이오와 연구소의 시험 결과에 기초하여 CFD와 최적화를 추가하는 것이였습니다.

Fig. 6. Scale model (1:10) of vertical drop structure, tested at University of Iowa IIHR Hydroscience & Engineering facility. (Image courtesy AECOM)

에디슨은 V9에서 결정된 치수 매개 변수에 대해 그 디자인을 아이오와 주에 가져가서 CFD를 이용해 만들었는데 완벽하게 작동했습니다. (II.)직원들은 실제로 무언가를 설치한 것은 이번이 처음이며, 변경하라고 말할 만한 것이 아무것도 없다고 말했습니다. 측정된 데이터는 드롭 샤프트 연결 구조 내의 수면 높이, Adit내 공기 침투의 정량, 벤트 샤프트 위로 공기 흐름을 포함했습니다. 흐름이 증가함에 따라 와류량이 증가함에 따라 축 벽에 부착되어 탈산소까지 원활하게 회전하는 모습이 포착되었습니다(그림 7).

에디슨은 후속 실험을 위해 여러번 시험장을 돌아다녔습니다. 물리적 모델이 처음부터 올바르게 작동했기 때문에 시험 프로그램을 확장할 시간이 있었습니다. “재미 있는 것은 환기구를 움직이는 것과 같이 우리가 궁금했던 것들을 탐구해서 지적으로 그것을 가지고 놀 시간이 있었다는 것입니다.” 에디슨은 예정보다 앞서 있었기 때문에 잔여 프로젝트 시간을 이용해 탈염소와 adit 내의 유압 장치를 조사할 수 있었습니다.

Fig. 7. Operation of scale-model vertical drop structure, showing test run of 300 million gallons per day (mgd). Flow vortex development shows good rotation and attachment to the shaft wall all the way down to the de-aeration chamber. No design modifications were necessary to the simulated design. (Image courtesy AECOM)

Final Results

AECOM은 2010년 7월 DRTC에 대한 전반적인 작업을 마쳤습니다. 2013년 3월부터 18구경 터널을 굴착하기 시작했고, CSO드롭 구조 3개(CFD로 설계된 나머지 2개의 구조물만 있음)는 모두 현재 공사 중입니다.

에디슨의 의견으로는, 토목 공학은 전체적으로 CFD를 채택하는 데 느린 편이었습니다. 이를 입증하기 위해 그는 인천 국제 공항을 처음 방문한 당시 접선 소용돌이 모형의 소위 “묘지”에서 본것을 기술했습니다. 그러나 그는 이들을 다시 처리해야 했다고 말했습니다.  그는 유압 설계를 위한 시뮬레이션 사용으로 판매되는 것을 권장하고 있습니다.

에디슨은 DRTC노력을 요약하면서 “정말 재미 있었습니다. 물리적 모델링이 필요한 위치에 대해 더 자세히 알아보았고, 그렇다면 어떤 경우에는 순수한 RAID기반 설계를 수행할 수 있습니다. 많은 DRTC작업들이 그것의 증거입니다. 물리적 모델은 실제로 필요하지 않았지만 검증을 통해 위험을 줄일 수 있었습니다. 프로젝트에서 이 두가지를 모두 수행할 수 있었다는 것은 믿을 수 없는 일입니다.”라고 말했습니다.

This article first appeared in WaterWorld Magazine.

Gravity Pour

Gravity Pour

 

중력 주조는 (일반적으로 철, 청동, 황동 또는 알루미늄 등으로) 큰 제품을 만드는 데 사용됩니다. 사형주조나 영구 금형을 포함하여 대부분의 파운드리 주조 공정은 FLOW-3D로 모델링 할 수 있습니다. 그 충진 과정이 고압 다이 캐스팅보다 덜 과격하지만, 제품 품질이 과도한 난류 충진으로 공기의 유입에 영향을 받을 수 있고, 수축 유발 결함 등에 영향을 받을 수 있습니다. 충진 완료 후 금속의 응고와 수축 또한 FLOW-3D로 모델링 할 수 있습니다.

Accurate Filling Simulations

주조 과정에서 충진은 충진 양상과 그에 관련된 결함-결합이 overflow로 보내지는지 또는 제품 내부에 포함되는지를 분석하는 업무로 구성되어 집니다. Simulation을 통한 분석은 제품이 만들어지기 전에 미리 설계에 대한 효과와 비용 절감에 대한 부분을 시험할 수 있습니다. 정확한 충진은 응고 거동을 예측하기 위해 충진의 끝 단계에서 정확한 열 윤곽을 얻기 위해 매우 중요합니다.

충진의 정확도는 산화물 결함, 공기 갇힘 위치를 추적하는 것 뿐만 아니라, 응고 결과를 위해서도 중요한 결과라 할 수 있습니다. 정확한 충진 양상은 충진 끝의 정확한 열적인 양상을 의미합니다. 열 양상은 응고 분석의 기본입니다.

Solidification of Castings for Foundry Applications

 

주조제품의 결함에는 segregation, 열로 인한 응력, 마이크로 및 매크로 다공성을 포함하는  응고와 연관된 광범위한 결함들이 있습니다. 올바른 응고 분석을 얻기 위한 중요한 첫 번째 단계는 정확한 충진 해석입니다. 정확한 충진은 정확한 thermal profile을 얻고, 이는 응고해석의 초기조건이 됩니다. FLOW-3D는 보다 신속한 주물 설계 및 불량률을 줄일 수 있도록 응고와 관련된 많은 결함을 검출 할 수 있습니다.

FLOW-3D 교육 안내

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HIGH-END TOP CLASS
FLOW-3D CFD EDUCATION


(주)에스티아이씨앤디에서는 FLOW-3D 제품군의 사용자 교육을 지원하고 있습니다. 홈페이지에 안내되어 있는 교육 일정과 교육신청 절차를 참고하시어 교육을 받으실 수 있습니다.

  • 교육 과정명 : 수리 분야

댐, 하천의 여수로, 수문 등 구조물 설계 및 방류, 월류 등 흐름 검토를 하기 위한 유동 해석 방법을 소개하는 교육 과정입니다. 유입 조건(수위, 유량 등)과 유출 조건에 따른 방류량 및 유속, 압력 분포 등 유체의 흐름을 검토를 할 수 있도록 관련 예제를 통해 적절한 기능을 습득하실 수 있습니다.

  • 교육 과정명 : 수처리 분야

정수처리 및 하수처리 공정에서 각 시설물들의 특성에 맞는 최적 운영조건 검토 및 설계 검토을 위한 유동해석 방법을 소개하는 교육 과정입니다. 취수부터 시작하여 혼화지, 분배수로, 응집지, 침전지, 여과지, 정수지, 협기조, 호기조, 소독조 등 각 공정별 유동 특성을 검토하기 위한 해석 모델을 설정하는 방법에 대해 알려드립니다.

  • 교육 과정명 : 주조 분야

주조 분야 사용자들이 쉽게 접근할 수 있도록 각 공정별로 해석 절차 및 해석 방법을 소개하는 교육 과정입니다. 고압다이캐스팅, 저압다이캐스팅, 경동주조, 중력주조, 원심주조, 정밀주조 등 주조 공법 별 관련 예제를 통해 적절한 기능들을 습득할 수 있도록 도와 드립니다.

  • 교육 과정명 : Micro/Bio/Nano Fluidics 분야

점성력 및 모세관력 같은 유체 표면에 작용하는 힘이 지배적인 미세 유동의 특성을 정확하게 표현할 수 있는 해석 방법에 대해 소개하는 교육 과정입니다. 열적, 전기적 물리 현상을 구현할 수 있도록 관련 예제와 함께 해석 방법을 알려드립니다.

  • 교육 과정명 : 코팅 분야 과정

코팅 공정에 따른 코팅액의 두께, 균일도, 유동 특성 분석을 위한 해석 방법을 소개하는 교육 과정입니다. Slide coating, Dip coating, Spin coating, Curtain coating, Slot coating, Roll coating, Gravure coating 등 각 공정별 예제와 함께 적절한 기능을 습득하실 수 있도록 도와 드립니다.

  • 교육 과정명 : 레이저 용접 분야

레이저 용접 해석을 하기 위한 물리 모델과 용접 조건들을 설정하는 방법에 대해 소개하는 교육 과정입니다. 해석을 통해 용접 공정을 최적화할 수 있도록 관련 예제와 함께 적절한 기능들을 습득할 수 있도록 도와 드립니다.

  • 교육 과정명 : 3D프린팅 분야 과정

Powder Bed Fusion(PBF)와 Directed Energy Deposition(DED) 공정에 대한 해석 방법을 소개하는 교육 과정입니다. 파우더 적층 및 레이저 빔을 조사하면서 동시에 금속 파우더 용융지가 적층되는 공정을 해석하는 방법을 관련 예제와 함께 습득하실 수 있습니다.

  • 교육 과정명 : 해안/해양 분야

해안, 항만, 해양 구조물에 대한 파랑의 영향 및 유체의 수위, 유속, 압력의 영향을 예측할 수 있는 해석 방법을 소개하는 과정입니다. 항주파, 슬로싱, 계류 등 해안, 해양, 에너지, 플랜트 분야 구조물 설계 및 검토에 필요한 유동해석을 하실 수 있는 방법을 알려드립니다. 각 현상에 대한 적절한 예제를 통해 기능을 습득하실 수 있습니다.

  • 교육 과정명 : 우주/항공 분야

항공기 및 우주선의 연료 탱크와 추진체 관리장치의 내부 유동, 엔진 및 터빈 노즐 내부의 유동해석을 하실 수 있도록 관련 메뉴에 대한 설명, 설정 방법을 소개하는 과정입니다. 경계조건 설정, Mesh 방법 등 유동해석을 위한 기본적인 내용과 함께 관련 예제를 통해 기능들을 습득하실 수 있습니다.

기타 고객 맞춤형 과정

상기 과정 이외의 경우 고객의 사업 업무 환경에 적합한 사례를 중심으로 맞춤형 교육을 실시합니다. 필요하신 부분이 있으시면 언제든지 교육 담당자에게 연락하여 협의해 주시기 바랍니다.

고객센터 및 교육 담당자

  • 전화 : 02)2026-0455, 02)2026-0450
  • 이메일 : flow3d@stikorea.co.kr

교육은 정해진 일정에 시행되는 정기 교육과 고객의 요청에 의해 시행되는 특별 교육이 있습니다. 특별 교육이 실시될 경우 홈페이지를 통해 사전 공지를 합니다.

1. 연간교육 일정
FLOW-3D 연간교육일정

2. 교육 내용 : FLOW-3D Basic
  1. FLOW-3D 소개 및 이론
    • FLOW-3D 소개  – 연혁, 특징 등
    • FLOW-3D 기본 개념
      • VOF
      • FAVOR
    • 해석사례 리뷰
  2. GUI 소개 및 사용법
    • 해석 모델 작성법  – 물리 모델 설정
      • 모델 형상 정의
      • 격자 분할
      • 초기 유체 지정
      • 경계 조건 설정
    • 해석 결과 분석 방법  – 해석 모델 설명
  3. 해석 모델 작성 실습
    • 해석 모델 작성 실습  – 격자 분할
      • 물리 모델 설정
      • 모델 형상 및 초기 조건 정의
      • 경계 조건 설정
      • 해석 과정 모니터링
      • 해석 결과 분석
    • 질의 응답 및 토의

3. 교육 과정 : FLOW-3D Advanced
  1. Physics Ⅰ
    • Density evaluation
    • Drift flux
    • Scalars
    • Sediment scour
    • Shallow water
  2. Physics Ⅱ
    • Gravity and non-inertial reference frame
    • Heat transfer
    • Moving objects
    • Solidification
  3. FLOW-3D POST (Post-processor)
    • FLOW-3D POST 소개
    • Interface Basics
    • 예제 실습
Education Banner
  • 교육 신청은 홈페이지의 교육 신청 창에서 최소 3일 전에 신청합니다.
  • 모든 교육과정은 신청 인원이 2인 이상일때 개설되며, 선착순 마감입니다.
  • 교육 신청을 완료하시면, 신청시 입력하신 메일주소로 교육 담당자가 확인 메일을 보내드립니다.
  • 교육 시간은 Basic : 오전10시~오후5시, Advanced : 오후1시30분~오후5시30분까지입니다.
  • 교육비 안내
    • FLOW-3D Basic (2일) : 기업 66만원, 학생 55만원
    • FLOW-3D Basic 레이저용접, 3D 프린팅(2일) : 기업 88만원, 학생 66만원
    • FLOW-3D Advanced (1일) : 기업 33만원, 학생 25만원
    • 상기 가격은 부가세 포함 가격입니다.
  • 교육비는 현금(계좌이체)로 납부 가능하며, 교재 및 중식이 제공됩니다.
  • 세금계산서 발급을 위해 사업자등록증 또는 신분증 사본을 함께 첨부하여 신청해 주시기 바랍니다.
  • 교육 종료 후 이메일로 수료증이 발급됩니다.
고객센터 및 교육 담당자
  • 전화 : 02)2026-0455, 02)2026-0450
  • 이메일 : flow3d@stikorea.co.kr
교육 장소 안내
  • 지하철 1호선/가산디지털단지역 (8번출구), 지하철 7호선/가산디지털단지역 (5번출구)
  • 우림라이온스밸리 B동 302호 또는 교육장
  • 당사 건물에 주차할 경우 무료 주차 1시간만 지원되오니, 가능하면 대중교통을 이용해 주시기 바랍니다.
오시는 길

Aerial Landslide Generated Wave Simulations

Aerial Landslide Generated Wave Simulations

Aerial Landslide Generated Wave(ALGW)는 수역에 영향을 미치는 빠른 슬라이드의 결과이다. 이것은 암석에 의해 생성된 작은 파도 이거나, 3000만 입방 미터의 암석으로 인한 500m를 초과하는 파도 일 수도 있다.
공학적 관점에서 보면 ALGW는 근접한 해안을 따라 인간이 거주하는 인구/자산이 있는 수역에서 발생할 때 큰 관심을 가진다. 여기서 파동이 발생하면 해안선이 파손되고 홍수가 날수 있으며, 댐붕괴로 인한 사망까지 일으킬 수 있다(Müller-Salzburg, 1987). 결과적으로, ALGW에 의해 야기되는 최대 파도 상승을 예측하는 것은 경제적, 환경적, 안전상의 이유로 매우 중요합니다.
안타깝게도 분석적인 솔루션이 없는 매우 복잡한 문제로, 유체 역학적인 측면에서뿐만 아니라 지질학적인 관점(즉, 크기/기하학적인 슬라이드의 밀도 프로파일)에서도 마찬가지입니다. 이와 같이, 대부분의 현장 별 ALGW 최대 파형 예측은 확장된 물리적 모델을 사용하여 평가되었다. 일부는 전산유체역학(CFD) 소프트웨어를 기반으로 할 수도 있지만 비용이 많이 들며, 특히 풀 스케일 3차원 문제의 경우 정확성에 대한 논쟁의 대상이 되고 있습니다.
그러나 컴퓨터 하드웨어와 CFD소프트웨어가 계속 발전함에 따라 이제 CFD를 사용하여 ALGW를 실제로 시뮬레이션할 수 있게 되었습니다. 이와 같이 본 연구는 고 충실도의 물리적 모델 데이터를 FLOW-3D와 비교하여 ALGW를 CFD시뮬레이션을 검증하기 위한 지속적인 노력으로 진척시키는 것을 목표로 한다.
다음 절에서는 실제 및 수치 모델 설정에 대한 개요를 제공한다. 뿐만 아니라, 생성된 데이터와 간단한 비교를 제공한다.

Experimental Setup
물리적 실험은 Northwest Hydraulic Consultants 노스 밴쿠버, 캐나다 실험실에서 만들어졌고 실험을 거쳤다. 그것은 30° 경사의 서쪽 벽을 가진 0.5미터 폭의 수로, 45°의 경사진 동쪽 벽, 그리고 두개의 북쪽과 남쪽 측면에 수직 벽, 그리고 1.025m의 수평 단면을 가진 0.610m 너비의 수로로 구성되었다. ALGW를 생성하고 평가하기 위해, 45° 경사 노즈를 가진 0.177×0.305×0.305m의 아크릴 박스를 사용한 6초 시험을 사용했다.
이 슬라이드를 놓았을 때, 슬라이드는 (중력에 의해) 0.607m 심층수에 충돌하기 전에 서쪽 경사면에서 0.768m 아래로 이동했다. 그 후, 물을 통해 또 다른 1.05m를 이동하여 정지 블록을 치기 시작했다. 슬라이드 가속 및 변위뿐만 아니라 파고 높이는 6 초 실험 전체에 대해 100Hz의 주파수에서 기록되었다. 이 데이터를 수집하는 데 사용 된 도구는 다음과 같다.

  • 컴퓨터화된 데이터 수집 시스템
  • 슬라이드의 시간에 따라 이동 한 거리를 측정하는 문자열 가변 저항기
  • 슬라이드 가속도를 측정하는 1 차원 가속도계
  • 물의 주요 본체 내에 배치 된 3 개의 1 차원 커패시턴스 웨이브 – 프로브
  • 웨이브 런업을 캡처하기 위해 동쪽 경사면을 따라 사용되는 저항 사다리꼴 웨이브 프로브
  • 타이밍 스위치 캡처 슬라이드 릴리스 시간 사용
  • 흑백 비디오 카메라

테스트가 반복 가능하고 오작동이 발생하지 않았는지 확인하기 위해 테스트를 5 번 반복하고 각 장비에 대해 평균을 구했다.

Numerical Model Setup
물리적 실험의 전산화 된 3 차원 모델을 제작한 STL 파일을 FLOW-3D로 가져왔다. 일단 FLOW-3D에 들어간 3D 모델은 약 1,370 만개의 0.0075m 크기의 정사각형 셀로 이산화되었고, 벽을 둘러싸고있는 6 개의면 각각에 ‘wall’경계가 사용되었다.
슬라이드를 일반적인 이동 물체로 설정하고, 물리 모델로부터 수집 된 데이터(즉, 가속 및 변위 데이터의 후 처리)에 기초하여 속도가 주어졌다. 동서면 경사면의 표면 거칠기는 0.00025m으로 설정되었다. 모델링 된 유체는 293k의 물이었고, 동적 RNG 난류 모델이 기본 설정과 함께 사용되었다(implicit pressure solve; and, explicit viscous stress, free surface pressure, advection, moving object/fluid coupling solvers).
물리적 모델과 마찬가지로 FLOW-3D는 6 초의 시간을 시뮬레이트하지만 실제 모델과 같이 매 0.01 초가 아닌 0.02 초마다 데이터를 저장하였다(데이터 관리 관점에서 선택하였음).

Result

FLOW-3D 실험의 결과는 그림에 나와 있다. 4개의 웨이브 각각에 대해 실험 시간 동안 파고를 보여준다. 이와 같이, 제시된 파도 높이는 단순히 flume을 통해 전파되는 파도의 구현(즉, 2 차원의 경우에서 볼 수있는 것)이 아니라 오히려 여러 파도의 상호 작용으로 인한 파도 높이를 초래한다.

  • 슬라이드 충격시 발생하는 충격파(1차 신호)
  • 슬라이드 뒤의 충격파 충돌(2차 신호)
  • 북쪽, 동쪽, 서쪽 및 남쪽 벽에서의 웨이브 반사(3차 신호)

또한 길이 방향의 FLOW-3D 데이터(중심선에서)를 실제 모델 비디오 위에 겹쳐서 자유 표면의 FLOW-3D 글로벌 예측을 평가했다. 이것은 아래의 동영상에서 볼 수 있다.
그림과 위의 비디오를 보면 FLOW-3D 데이터가 웨이브 프로브 1, 2 및 3의 경우 물리적 데이터를 매우 잘 일치한다는 것을 알 수 있다. 하지만 웨이브 프로브 4에 대해서는 정확도가 떨어진다.
FLOW-3D 시간 데이터와 관련된 오류는 각 웨이브 프로브에 대한 RMSE (root-mean-square-error)를 취하여 평가된다.

Discussion
이 조사에서 실제 모델의 고 충실도 데이터는 ALGW로 최대 파도 상승에 대한 FLOW-3D 예측과 비교되었다. RNG 모형의 기본 설정을 사용하여 FLOW-3D는 주요 수역 내에서 파고를 정확하게 재현 할 수 있었다. 그러나 최대 파동은 약 43%가 넘었다.
최대 웨이브 런업을 줄이기 위해 몇 가지 대안인 FLOW-3D 물리 설정이 사용되었다. 그러나 43 % 이하로 떨어지는 것은 불가능했다. 이러한 대체 시뮬레이션에 대한 주목할만한 관찰은 다음과 같다.

  • first-order momentum advection scheme의 0.01m 메쉬는 최대 파동 상승 오차가 96% 인 반면 동일하게 0.0075m 메쉬의 오차는 130%였다. 그러나 second-order로 변경하면 0.01 m 및 0.0075 m 메시의 경우 각각 55% 및 43%의 오차가 발생한다. 또한 메쉬 셀 크기를 0.005m으로 줄이면 80%의 오차가 발생한다.
  • 이 테스트 케이스에서 가장 중요한 매개 변수는 momentum advection scheme이다. 평균적으로 second-order를 사용하면 first-order대비 오차가 약 50% 감소한다.
  • FLOW-3D의 MP 버전을 사용하여 0.005m의 메쉬 셀 크기를 사용해야 한다. 해석 시 CPU 시간은 33 시간이었다. 비교를 위해 FLOW-3D의 SMP 버전은 0.0075m의 메쉬 셀 크기로 시뮬레이션을 실행하는 데 26시간이 필요했지만 MP 버전은 4.5시간 밖에 걸리지 않았다.

[1] 3.5GHz 8 코어 AMD FX-8320 프로세서에서 약 6초의 시뮬레이션 시간이 대략 26시간 소요되었다.

References
Fritz, H. M., Hager, W. H., & Minor, H.-E. (2004). Near Field Characteristics of Landslide Generated Impulse Waves. Journal of Waterway, Port, Coastal & Ocean Engineering, 130(6), 287–302. doi:10.1061/(ASCE)0733-950X(2004)130:6(287)
Miller, D. J. (1960). Giant Waves in Lituya Bay Alaska (Geological Survey Professional Paper No. 354-C). Washington, D.C.: United States Government Printing Office.
Müller-Salzburg, L. (1987). The Vajont catastrophe— A personal review. Engineering Geology, 24(1–4), 423–444. doi:10.1016/0013-7952(87)90078-0

Prediction of Shrinkage Defects During Investment Casting Process

Indianapolis Storm-Water System

하수도 시스템은 액션영화의 도피 루트로 사용되지 않는 한 흥미롭지 않을 것입니다. 폭우로 인해 이산화탄소 수치가 올라갈 때까지 여러분은 그것에 대해 생각조차 하지 않을 것입니다. 불행하게도, 770개 이상의 오래 된 미국 도시들 아래에 있는 하수구 시스템은 심한 폭풍으로 오염 문제를 일으킵니다. 이러한 구형 설계는 하수 및 폭풍 유실을 위한 비용 효율적인 단일 스타일 파이프를 사용했으며 연결된 파이프로 강 및 호수에 하수를 내보냅니다(CSO).

1994년 미국 환경보호청(EPA)은 주로 북동부 및 그레이트 레이크 지역의 관련 지방 자치 단체들에게 CSO관련 문제를 줄이거나 제거하도록 하는 정책을 발표했습니다. (2000년 “Clean Water Act”의 일부로 법률화된 정책). 인디애나 폴리스(Indianapolis)는 가벼운 비 폭풍으로 인해 하수 오물의 백업 및 범람이 발생할 수 있는 도시 중 하나였으므로, 주요 건설 조건에서 2025년까지 문제를 해결하는 것이 필요하였습니다.

인디애나 폴리스는 국제 디자인 회사인 AECOM에 Citizens Energy Group이 건설하고 있는 3개의 깊은 암석 저장 터널 중 첫 번째를 설계할 것을 요청했습니다. 총 25마일인 이 시스템은 대규모 지하 펌프장과 기존의 하수구에서 CSO를 수직으로 떨어뜨리는 연결 구조물을 포함합니다. 첫 번째 터널의 경우, 강우가 가라 앉은 후에 3 개의 커다란 강하 구조물이 CSO를 저장 터널로 전환하여 후속 처리를 수행했습니다.

프로젝트를 해결하기 위해 AECOM은 여러 가능한 낙하 구조물 설계의 동작을 시뮬레이션하기 위해 FLOW-3D를 선택하여, 구축 및 평가 예산이 책정 된 물리적 모델에 대한 재 작업의 필요성을 최소화했습니다. 테스트 결과는 예측 값과 일치하였으므로 재설계가 필요하지 않았습니다. 또한, 이제 AECOM은 유압 설계작업의 첫 번째 단계를 일반적으로 CFD시뮬레이션을 사용합니다.

Large Scale Project on a Tight Delivery Schedule

촉박한 납품 일정에 따른 대규모 프로젝트

20세기에 건설된 하수 처리장은 주거용, 상업용, 환경유출물의 유출로 무엇을 해야 할 것인지에 대한 새로운 인식을 가져다 주었습니다. CSO 방전은 정상적으로 운영되는 동안 처리시설로 직접 이동되며 모든 과정이 양호하게 운영됩니다. 불행하게도, 대규모 폭풍이 발생하는 동안, 발전소들의 초과 용량문제를 피하기 위해 인근 수역으로 과도한 유량을 방출합니다. 이들 배출은 기름과 살충제, 야생동물 배설물에 이르기까지 다양한 오염 물질을 포함합니다.
고무적인 성공의 신호로, 1990 년대에 착공된 새로운 CSO 분리, 저장 및 처리 시설로 오염의 영향에 대해 67 %의 개선을 이루었지만, 여전히 많은 연구가 이루어져야 합니다. 인디애나 폴리스의 경우, 인디애나 폴리스시 공공사업부가 CSO 장기 통제계획을 준비한 2008년에 그러한 노력이 시작되었습니다. 정상적인 처리 공장에서 처리 할 수 있을 때까지 오버플로우가 발생하는 “저장 및 운송”접근법의 핵심은 인디애나 폴리스 터널 저장 시스템 또는 인디애나라고 합니다.

이 시스템의 첫번째 단계는 딥 록 터널 커넥터(DRTC)라고 불리는 1억 8천만달러 가치의 프로젝트입니다. DRTC는 길이 7마일의 18피트 직경의 지하 터널로, 기존의 인디애나 폴리스의 3개의 서버 대 계층 유출 연결의 흐름 경로를 다시 만들 것입니다(그림 1). 목표는 과잉 강우 유출을 기존 하수구와 새 터널 사이의 낙하 구조를 통해 이들 대피소에서 거대한 터널로 안전하게 재배치하고, 폭풍 후 처리를 위해 처리장으로 펌핑 될 수있을 때까지 유지합니다.

Fig. 1. City of Indianapolis Deep Rock Tunnel Connector (DRTC), a “storage and transport” concept being built to handle combined sewage overflow (CSO) during heavy storms. Three vertical drop structures will capture this flow and divert it downwards to 18-foot-diameter storage tunnels running more than 250 feet underground; the tunnels store the CSO until sewage treatment plant capacity becomes available. (Image courtesy Citizens Energy Group)

평균적으로 지표면 아래 250피트 깊이에서, DRTC는 건설과 궁극적인 운영 동안 위의 주변 지역에 대한 혼란을 최소화하도록 설계되었습니다. 그러나 이 프로젝트의 규모와 복잡성은 AECOM의 과제에 긴급성을 더했습니다. 세 장소 각각에 대한 가능한 낙하 구조 설계와 평가, 구조물 설계의 60%를 7개월 이내에 마무리 지었습니다.

이러한 구조물의 목적은 표준 도시 하수 시스템에서 깊은 저장 터널로 하수 흐름을 전달하는 동시에, 효율적 손실( 느린 속도 또는 백업)과 장기적인 도심을 방지하는 것입니다. 각 섹션의 크기와 모양이 유입 흐름의 볼륨 및 속도와 세심하게 일치하지 않을 경우 발생할 수 있는 구조적 손상입니다.
AECOM의 수석 기술 전문가인 라이언 에디슨 컨설턴트는 계약의 스케줄링 요구 사항이 유효성 검사를 위해서는, 단 하나의 모델에만 물리적 건물과 테스트 활동을 제한할 것이라는 것을 알게되었습니다. 다른 주요 건설 프로젝트에 15년간 FLOW-3D 시뮬레이션 소프트웨어를 사용해 왔기 때문에, 난류, 과전압 및 에너지 낭비를 예측하는 능력은 충분하지 않고 디자인 프로젝트에 적합하다고 자신했습니다. 또한 여러 검증(what-if) 시나리오를 실행하기 위한 소프트웨어 옵션을 통해 설계 세부 사항을 다시 실행해야 하는 위험을 최소화할 수 있었습니다. 변경 사항이 적용될 경우 상당한 이점은 여러개의 병렬 시공 트랙이 있는 프로젝트에 있습니다.
시간 제약에도 불구하고, 에디슨은 특히 이 도전에 만족했습니다. 왜냐하면 “CFD로 드롭 구조 설계를 만들고 물리학에서 이것들은 너무 큰 구조이기 때문입니다.”라고 그는 말합니다. 그것들은 CFD는 실제로 사용되지 않는데 보통 물리적 모델이나 손으로 계산하는 것으로 이루어집니다.

DRTC 프로젝트를 위해서, 그는 먼저 시뮬레이션된 작동 조건에 대해서 컴퓨터 설계를 테스트할 것입니다. 에디슨은 3차원의 일시적이고 격동적인 흐름 조건을 모델링 할 수 있는 소프트웨어 패키지인 FLOW-3D를 사용했습니다. 각 설계에 대한 계산 메쉬를 변경하지 않고도 여러 설계 지오 메트리를 모델링 할 수 있는 기능이였습니다.
시뮬레이션 데이터로 무장한 에디슨은 그 결과를 아이오와 대학교 II. 시설에서 시험한 1:10 크기의 물리적 모델의 작동 데이터와 비교하였습니다. (후자는 원래 아이오와 유압 연구소라고 불렸지만, 지금은 그룹의 다양한 범위를 반영하여 IIHR-Hydroscience & Engineering으로 알려져 있습니다.)

Zeroing in on the Drop-Structure Challenge

드롭 구조 과제에서 영점 조정

가장 제한적인 DRTC 사이트의 지오 메트리는 CSO 008로 지정된 레귤레이터에서 발생합니다. 기존 CSO 레귤레이터(기울기 약 75피트 아래)를 새 18피트 직경의 수집 터널과 연결하려면, 이 위치에서 150피트 이상의 수직 방향 주행이 필요합니다. 각 낙하 구조에 7백만달러 이상이 소요되는 경우, 프로젝트 관리자들은 물리적 모델이 구축된 후 비용과 시간이 많이 소요되는 재설계가 필요한 가능성을 낮추려고 애썼습니다.

역사적으로 낙하 구조는 이전 프로젝트를 적용하여 설계된 후 축소 모델로 구축되었으며, 테스트만으로도 6개월 이상이 소요될 수 있습니다. 가속화된 이 프로젝트에서, 2009년 가을에 시작한 AECOM의 초기 과제는 두가지 표준 개념 중에서 하나를 선택하는 것이었습니다. 포장-파운드 스타일과 접선 vortex버전, 둘 다 시속 35마일의 폭풍이 몰아치는 물 속에서 속도를 늦추고 통제하기 위해서 직접 계산 및 FLOW-3D에서 결정한 일반 구조 직경 및 구성 요소 크기를 사용한 초기 CFD분석으로, AECOM은 시공 가능성 및 비용 고려 사항을 평가하는 데 사용했습니다.
CSO 008의 현장 요구 사항과 비용 효율성을 고려할 때, 시 당국과 AECOM은 접선 소용돌이 낙하 구조를 선택했습니다. 이 설계의 핵심 요소는 흐름을 먼저 환상적인 제트로 유도한 다음, vortex 유도 나선형 흐름을 생성하는 테이퍼(확대) 접근 채널에 의해 공급되는 수직 튜브(드롭 샤프트)입니다. 이 통제 된 하강은 속도가 느려지고 하루 3 억 갤런 (mgd) 이상에 이르는 흐름을 안전하게 처리합니다. 스토리지 터널의 파괴적인 난류를 방지하는 것이 핵심 목표이므로 드롭 샤프트 흐름의 사전 차단이 설계의 핵심입니다.

구조 자체는 6 개의 주요 부분으로 구성됩니다. 1) 접근 채널 (기존의 하수 터널에서 나온 것), 2) 수평 흐름을 넓히고 수직 드롭 샤프트로 수평 흐름을 전달하는 직사각형 전이 테이퍼 채널, 3) 드롭 샤프트 자체 4) 탈 기실 (유량을 수평 방향으로 방향을 바꾸고 공기 유입을 감소시키는), 5) 수직 공기 배출구를 통해 낙하에서 유입 된 공기를 제거하고 적하 유체의 공기 코어가 열려 있고 6) 탈기 챔버와 저장 터널 챔버를 연결하는 파이프 (adit) (그림 2).

Fig. 2. CAD diagram of proposed Indianapolis DRTC combined sewage overflow (CSO) vertical drop structure, showing approach channel, taper channel and vortex dropshaft. Using FLOW-3D CFD analysis software, AECOM simulated the flow behavior, gaining confidence in the system performance prior to physical model testing. (Image courtesy AECOM)
Prediction of Shrinkage Defects During Investment Casting Process

This article was contributed by Dr. S. Savithri, Senior Principal Scientist at CSIR-NIIST

 

인베스트먼트 주조공정은 가장 오래된 주조 공정 중 하나로 기원전 4000년 이후에 보편화되었습니다. 이 과정은 용해된 금속을 소모품패턴으로 생성된 세라믹 쉘에 주입하는 과정을 수반합니다. 일찍이 그것은 금, 은, 구리와 청동 합금으로 장신구와 우상을 만드는데 사용되었습니다.

인베스트먼트 주조공정은 1897년 아이오와 주, 위원회 블러프스의 Barabas Frederick Philbrook이 묘사한 대로 치과의사들이 왕관과 인레이를 만들기 위해 그것을 사용하기 시작한 19세기 말 현대 산업공정으로 사용되기 시작했다. 1940년대에는 제2차 세계대전 당시 기존 방법으로는 형성될 수 없거나 지나치게 많은 가공이 필요한 특수 합금의 정밀 순모형 제조 기술에 대한 수요로 인해 투자 주조 공정이 증가하였다.

오늘날 투자 주조 공정은 표면 마감 및 치수 정확도가 우수하여 거의 순 형태에 가까운 철, 비철 및 초합금의 소형 산업용 부품을 생산하는데 주로 사용됩니다.

인베스트먼트 주조 공정은 다음 네 가지 주요 단계로 구성됩니다.

  • 왁스 패턴 생성 후, 패턴 클러스터를 만들기 위해 게이트 시스템으로 청소 및 조립합니다.
  • 나무는 세라믹 쉘을 얻기 위해 미세 모래와 Course한 모래 입자의 슬러리로 번갈아 코팅됩니다.
  • 용기는 건조되고, 왁스를 녹이기 위해 가열되며, 강도를 높이고 주입 준비합니다.
  • 마침내 주조 합금이 용해되어 예열된 쉘에 주입됩니다. 응고 후에 쉘이 파손되어 주조 부품을 얻습니다.

Figure 1. Solid model of the casting geometry

인베스트먼트 주조 공정에서 얻은 부품은 많은 중요한 용도에 사용되므로 내부적인 결함이 없어야 합니다. 투자 주조 공정에서 발생하는 주요 결함은 세라믹 포함, 균열, 변형, 플래시, 주탕불량, 수축, 슬래그 포함, 탕경계등입니다. 얻은 주조물의 품질을 예측하려면 금속-몰드 열 전달계수, 주입 온도 등 다양한 주조 공정 매개 변수의 영향을 연구해야 합니다. 즉, 쉘 두께 및 쉘 열 전달계수가 그것입니다. 현대 컴퓨터 시스템 및 시뮬레이션 소프트웨어의 출현과 함께 금형 충진 및 응고 시뮬레이션은 주조공장에서 결함을 예측하고 설계를 최적화하는데 점점 더 많이 사용되고 있습니다.

이 연구의 주요 목적은 투자 주조 공정에서 주요 요소인 복사 열 전달과 인베스트먼트 주조공정에 고유한 쉘 금형이 FLOW-3D에서 효과적으로 구현될 수 있는지를 조사하는 것입니다. FLOW-3D를 사용하여 간단한 형상을 위한 인베스트먼트 주조공정의 주입 및 응고 시뮬레이션을 수행함으로써 두 구성요소의 서로 다른 효과를 조사합니다. 다양한 위치에서 얻은 온도의 수치는 문헌 [1]에보고 된 실험 결과로 검증됩니다. 복사 열 전달계수, 쉘 몰드 두께, 탕구 및 게이트의 위치에 대한 영향도 조사했습니다.

Figure 2. Shell mold

 

Methodology

현재 연구에서 사용된 계산 형상은 그림 1에 나와 있습니다. 쉘 몰드는 다음 단계를 사용하여 작성되었습니다.

  • 구성 요소 1로 형상을 FLOW-3D로 가져오고 지정된 셀 크기로 가져온 형상을 중심으로 메쉬 블록을 작성합니다.
  • “보완”유형의 component1의 첫 번째 하위 구성 요소를 만들어 하위 구성 요소 외부의 모든 항목을 메쉬의 범위까지 확고하게 만듭니다.
  • 솔리드 데이터베이스에서 이 솔리드 블록의 금형 재질 특성을 정의하십시오.
  • 솔리드 특성 GUI의 구성 요소 특성에서 “열 침투 깊이”를 정의하는 옵션이 있습니다. 여기서 쉘 두께 값을 정의 할 수 있습니다.
  • 이제 전처리기를 실행하십시오.
  • 분석 탭> 3D 탭으로 이동 한 다음 이전 단계에서 생성 한 prpgrf 파일을 엽니다. ‘Iso-surface’와 ‘color variable’에서 “열 활성화 구성 요소 볼륨”을 선택하고 “렌더링”을 선택하십시오.
  • Display에 이제 형상의 셸 부분 만 표시됩니다.
  • 개체 목록 (창의 왼쪽 하단)에서 “구성 요소 1″을 선택하고 “구성 요소 1″을 마우스 오른쪽 단추로 클릭 한 다음 “stl로 내보내기”를 선택하여 이 곡면을 STL 파일로 저장하십시오.

Figure 3. The view of the two mesh blocks for the creation of a void with discretization

쉘 몰드 용 STL 파일을 만든 후 파일을 구성 요소 1로 새 시뮬레이션으로 가져오고 이전에 작성한 주조 형상을 하위 구성 요소로 가져오고 유형을 ‘hole’으로 선택합니다. 쉘 몰드와 함께 주조 형상이 그림 2에 나와 있습니다. 이것은 우리의 계산 영역으로 사용됩니다. 다음은 계산 영역을 cubical/rectangular셀로 분할하기 위한 메쉬를 만드는 것입니다. 메쉬 블록을 작성하여 FLOW-3D에서 메쉬를 생성합니다. 현재의 작업을 위해 우리는 2.5mm의 고정된 셀 크기가 선택된 그림 3에 표시된 균일한 메쉬 옵션을 선택했습니다. 입력 위치 주변에 메시 블록 2가 사용되는 현재 시뮬레이션을 위해 메시 블록 2개가 생성되었습니다. 쉘과 주변 공기 사이의 30°C에서의 열 전달을 고려하여 쉘 주위에 보이드 영역이 정의됩니다. 이 영역은 ‘열 전달 유형 1’이 있는 보이드 영역으로 선택되며 셸과 주변 공기 사이에 열 전달 계수 값이 지정됩니다. 열 전달 유형 1은 방사선을 포함한 종합 열 전달 계수가 됩니다.

쉘 주형에 선택된 재료는 zircon이며 열 특성은 Sabau and Vishwanathan에 의해 수행된 실험에서 얻을 수 있습니다[2]. 표 1은 연구에 사용된 재료에 대해 지정된 값을 보여 줍니다.

MATERIAL PROPERTY  VALUE UNIT
Fluid –AluminiumA356

alloy

Density   2437 kg/m³
Thermal conductivity 116.8 W/(mK)
Specific heat  1074 J/(kgK)
Latent heat  433.22 kJ/m³
Liquidus temperature 608 °C
Solidus temperature 552.4 °C
Zircon Mold Thermal conductivity 1.09 W/(mK)
Specific heat* Density 1.63E+06 J/( m³K)

Initial and boundary conditions used are show in Tabl