圖1. 1 南海孤立內波空間分布圖(Hsu et al., 2000)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

요약

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Reference

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(a) Moving Reference Frame

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

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

Abstract

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

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

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

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

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

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

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

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

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

INTRODUCTION

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

(a) Moving Reference Frame
(a) Moving Reference Frame
(b) Sliding Mesh Model
(b) Sliding Mesh Model
(c) Dynamic Mesh Model
(c) Dynamic Mesh Model
(d) General Moving Object
(d) General Moving Object

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

Table. 1. 1 Previous research of experiment of subchannel with mixing vane
Table. 1. 1 Previous research of experiment of subchannel with mixing vane
(a) Bare Grid (BG) and Fixed Split Vane (SV) (b) Rotational Vane (RV)
(a) Bare Grid (BG) and Fixed Split Vane (SV) (b) Rotational Vane (RV)
(a) Fan Vane (FV) (b) Impeller Vane (IV) (c) Wind Turbine Vane (WT)
(a) Fan Vane (FV) (b) Impeller Vane (IV) (c) Wind Turbine Vane (WT)
Figure. 2.3 The Gypsum 3D printed rotational mixing vanes (a) Fixed Split Vane (FSV) (b) Rotational Fan Vane (RFV) (c) Rotational Impeller Vane (RIV) (d) Rotational Wind Turbine vane (RWT)
Figure. 2.3 The Gypsum 3D printed rotational mixing vanes (a) Fixed Split Vane (FSV) (b) Rotational Fan Vane (RFV) (c) Rotational Impeller Vane (RIV) (d) Rotational Wind Turbine vane (RWT)
Figure 2. 5 Mixing vane test section
Figure 2. 5 Mixing vane test section
Figure. 3. 1 Rotational speed evaluation (a) from GMO model of FLOW-3D (10 FPS) (b) from high speed camera experiment (16 FPS)
Figure. 3. 1 Rotational speed evaluation (a) from GMO model of FLOW-3D (10 FPS) (b) from high speed camera experiment (16 FPS)
Figure 3. 2 Lateral velocity flow field by PIV experiment (Q=145 lpm, v=0.7 m/s, Re=12,750)
Figure 3. 2 Lateral velocity flow field by PIV experiment (Q=145 lpm, v=0.7 m/s, Re=12,750)
Figure. 3. 5 (b) 2D-Flow field with lateral velocity vector (m/s), Fixed mixing vane
Figure. 3. 5 (b) 2D-Flow field with lateral velocity vector (m/s), Fixed mixing vane
Figure. 3. 11 Bubble generation test in CFD analysis, Q=145 lpm
Figure. 3. 11 Bubble generation test in CFD analysis, Q=145 lpm

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

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

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

Mixing Tank with FLOW-3D

CFD Stirs Up Mixing 일반

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

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

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

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

Giving Mixing Its Due

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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


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

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

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

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

NASA/TM—2010-216749

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

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

Abstract

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

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

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

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

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

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

Introduction

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

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

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

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

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

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

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

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

Figure 1.—Schematic of the small water tank / Figure 2.—Schematic of the large water tank
Figure 1.—Schematic of the small water tank / Figure 2.—Schematic of the large water tank
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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Figure 2.6 ESI apparatus for offline analysis with microscope imaging.

MODELING AND CHARACTERIZATION OF MICROFABRICATED EMITTERS: IN PURSUIT OF IMPROVED ESI-MS PERFORMANCE

미세 가공 방사체의 모델링 및 특성화 : 개선된 ESI-MS 성능 추구

by XINYUN WU

A thesis submitted to the Department of Chemistry in conformity with the requirements for the degree of Master of Science Queen’s University Kingston, Ontario, Canada December, 2011 Copyright © Xinyun Wu, 2011

Abstract

ESI (Electrospray ionization)는 특히 탁월한 감도, 견고성 및 단순성으로 대형 생체 분자를 분석하는 데있어 질량 분석 (MS)에 매우 귀중한 기술이었습니다. ESI 기술 개발에 많은 노력을 기울였습니다. 그 형태와 기하학적 구조가 전기 분무 성능과 추가 MS 감지에 중추적 인 것으로 입증 되었기 때문입니다.

막힘 및 낮은 처리량을 포함하여 전통적인 단일 홀 이미터의 본질적인 문제는 기술의 적용 가능성을 제한합니다. 이 문제를 해결하기 위해 현재 프로젝트는 향상된 ESI-MS 분석을위한 다중 전자 분무(MES) 방출기를 개발하는데 초점을 맞추고 있습니다.

이 논문에서는 스프레이 전류 측정을 위한 전기 분무와 오프라인 전기 분무 실험을 위한 전산 유체 역학 (CFD) 시뮬레이션의 공동 작업이 수행되었습니다. 전기 분무 성능에 대한 다양한 이미터 설계의 영향을 테스트하기 위해 수치 시뮬레이션이 사용되었으며 실험실 결과는 가이드 및 검증으로 사용되었습니다.

CFD 코드는 Taylor-Melcher 누설 유전체 모델(LDM)을 기반으로 하며 과도 전기 분무 공정이 성공적으로 시뮬레이션되었습니다.

이 방법은 750 μm 내경 (i.d.) 이미 터를 통해 먼저 검증되었으며 20 μm i.d.에 추가로 적용되었습니다. 모델. 전기 분무 공정의 여러 단계가 시각적으로 시연되었으며 다양한 적용 전기장 및 유속에서 분무 전류의 변화에 ​​대한 정량적 조사는 이전 시뮬레이션 및 측정과 잘 일치합니다.

단일 조리개 프로토 타입을 기반으로 2 홀 및 3 홀 이미터로 MES 시뮬레이션을 수행했습니다. 시뮬레이션 예측은 실험 결과와 유사하게 비교되었습니다. 이 작업의 증거는 CFD 시뮬레이션이 MES의 이미 터 설계를 테스트하는 효과적인 수치 도구로 사용될 수 있음을 입증했습니다.

이 작업에서 달성 된 마이크로 스케일 에미 터 전기 분무의 성공적인 시뮬레이션에 대한 벤치마킹 결과는 현재까지 발표 된 전기 분무에 대한 동적 시뮬레이션의 가장 작은 규모로 여겨집니다.

Co-Authorship

공동 저자: 이 논문에 대한 모든 연구는 Natalie M. Cann 박사와 Richard D. Oleschuk 박사의 지도하에 완료되었습니다. 다중 전자 분무에 관한 4 장에서 제시된 연구 작업의 일부는 Ramin Wright가 공동 저술했으며, 이 작업은 press에서 다음 논문에서 인용되었습니다.

ibson,G.T.T.; Wright, R.D.; Oleschuk, R.D. Multiple electrosprays generated from a single poly carbonate microstructured fibre. Journal of Mass Spectrometry, 2011, in press.

Chapter 1 Introduction

소프트 이온화 방법으로 ESI (electrospray ionization)의 도입은 질량 분석법 (MS)의 적용 가능성에 혁명을 일으켰습니다. 이 기술의 부드러운 특징은 상대적으로 높은 전하를 가진 이온을 생성하는 고유한 이점으로 인해 액상에서 직접 펩티드 및 단백질과 같은 큰 생체 분자를 분석 할 수 있게했습니다 [1].

지난 10 년 동안 ESI-MS는 놀라운 성장을 보였으며 현재는 단백질 체학, 대사 체학, 글리코 믹스, 합성 화학자를 위한 식별 도구 등 다양한 생화학 분야에서 광범위하게 채택되고 있습니다 [2-3].

ESI-MS는 겔 전기 영동과 같은 생물학적 분자에 대한 기존의 질량 측정 기술보다 훨씬 빠르고 민감하며 정확합니다. 또한, 액체상에서 직접 분석 할 수 있는 큰 비 휘발성 분자의 능력은 고성능 액체 크로마토 그래피 (HPLC) 및 모세관 전기 영동 (CE)과 같은 업스트림 분리 기술과의 결합을 가능하게합니다 [4].

일반적인 ESI 공정은 일반적으로 액적 형성, 액적 수축 및 기상 이온의 최종 형성을 포함합니다. 일렉트로 스프레이의 성능에 영향을 미치는 많은 요소 중에서 스프레이를 위한 이미터의 구조 (즉, 기하학, 모양 등)가 중요한 요소입니다.

전통적인 전기 분무 이미터는 일반적으로 풀링 또는 에칭 기술로 제작 된 단일 채널 테이퍼 형 또는 비 테이퍼 형입니다. 그러나 이러한 이미터는 종종 막힘, 부적절한 처리량 등과 같은 문제로 어려움을 겪습니다. [5]

향상된 감도 및 샘플 활용을 위해 다중 스프레이를 생성하는 새로운 이미터 설계 개발로 분명한 발전이 있었습니다. 새로운 ESI 이미터 설계에 대한 연구는 실험적으로나 이론적으로 큰 관심을 불러 일으켰습니다 [3]. 그러나 ESI의 복잡한 물리적 과정은 팁 형상 외에도 많은 다른 변수에 의존하기 때문에 연구간 직접 비교의 어려움은 장애물이 됩니다.

또한 새로운 나노 이미터 제조 및 테스트 비용이 상당히 높을 수 있습니다. 이 논문은 CFD 시뮬레이션 도구를 활용하여 가상 랩을 설정함으로써 이러한 문제를 해결합니다. 다른 매개 변수로 인해 상호 연결된 변경 없이 다양한 이미터 설계를 비교할 수 있도록 이상적으로 균일한 물리적 조건을 제공합니다.

맞춤 제작된 프로토 타입의 실험 측정 값도 수집되어 더 나은 계산 체계를 형성하는 데 도움이 되는 지침과 검증을 모두 제공합니다. 특히 이 분야의 주요 미래 플랫폼으로 여겨지는 다중 노즐 이미 터 설계에 중점을 둘 것입니다.

전기 분무 거동에 영향을 미치는 요인에 대한 추가 기본 연구는 다양한 기하학적 및 작동 매개 변수와 관련하여 수행됩니다. 이는 보다 효율적이고 견고한 이미터의 개발을 가능하게 할 뿐만 아니라 더 넓은 영역에서 ESI의 적용을 향상시킬 수 있습니다.

Figure 1.1Schematic setup for ESI-MS technique
Figure 1.1Schematic setup for ESI-MS technique
Figure 1.2 Schematic of major processes occurring in electrospray [5].
Figure 1.2 Schematic of major processes occurring in electrospray [5].
Figure 1.3 Illustration of detailed geometric parameters of a spraying Taylor cone wherera is the radius of curvature of the best fitting circle at the tip of the cone; re is the radius of the emission region for droplets at the tip of a Taylor cone;is the liquid cone angle.
Figure 1.3 Illustration of detailed geometric parameters of a spraying Taylor cone wherera is the radius of curvature of the best fitting circle at the tip of the cone; re is the radius of the emission region for droplets at the tip of a Taylor cone;is the liquid cone angle.
Figure 1.4 (A)Externally tapered emitter  (B) Optical image of a clogged tapered emitter with normal use [46].
Figure 1.4 (A)Externally tapered emitter (B) Optical image of a clogged tapered emitter with normal use [46].
Figure 1.5 (A)Three by three configuration of an emitter array made with polycarbonate using laser ablation; (B) Photomicrograph of nine stable electrosprays generated from the nine-emitter array [52]
Figure 1.5 (A)Three by three configuration of an emitter array made with polycarbonate using laser ablation; (B) Photomicrograph of nine stable electrosprays generated from the nine-emitter array [52]
Figure 1.6 SEM images of the distal ends of four multichannel nanoelectrospray emitters and a tapered emitter: (A) 30 orifice emitter; (B) 54 orifice emitter; (C) 84 orifice emitter; (D) 168 orifice emitter; Scale bars in A, B, and C represent 50 μm, and 100 μm in D[54]
Figure 1.6 SEM images of the distal ends of four multichannel nanoelectrospray emitters and a tapered emitter: (A) 30 orifice emitter; (B) 54 orifice emitter; (C) 84 orifice emitter; (D) 168 orifice emitter; Scale bars in A, B, and C represent 50 μm, and 100 μm in D[54]
Figure 1.7 Photomicrographs of electrospray from of a 168-hole MCN emitter at different flow rates. (A) A traditional integrated Taylor cone observed from offline electrospray of water with 0.1% formic acid at 300 nL/min; (B) A mist of coalesced Taylor cones observed from offline electrospray at 25 nL/min[54]
Figure 1.7 Photomicrographs of electrospray from of a 168-hole MCN emitter at different flow rates. (A) A traditional integrated Taylor cone observed from offline electrospray of water with 0.1% formic acid at 300 nL/min; (B) A mist of coalesced Taylor cones observed from offline electrospray at 25 nL/min[54]
Figure 1.8 Circular arrays of etched emitters for better electric field homogeneity [53].
Figure 1.8 Circular arrays of etched emitters for better electric field homogeneity [53].
Figure 2.6 ESI apparatus for offline analysis with microscope imaging.
Figure 2.6 ESI apparatus for offline analysis with microscope imaging.
Figure 3.9 Typical panel for displaying instant simulation result during simulation process.
Figure 3.9 Typical panel for displaying instant simulation result during simulation process.
Figure 5.3 Generation of a Taylor cone-jet mode (simulation) plotted with iso-potential lines at times    (Top to bottom panels correspond to 0.002 s, 0.012 s, 0.018 s, 0.08 s respectively).
Figure 5.3 Generation of a Taylor cone-jet mode (simulation) plotted with iso-potential lines at times (Top to bottom panels correspond to 0.002 s, 0.012 s, 0.018 s, 0.08 s respectively).
Figure 5.8 (A) Taylor cone-jet profiles with different contact angle of 30 degrees and 20 degrees (B) under the same physical conditions of 6 kV and 0.04 m/s. (C) Cone-jet profile generated from a tapered tip with a 20 degree contact angle at 6 kV and 0.04 m/s (as a comparison with (B)).
Figure 5.8 (A) Taylor cone-jet profiles with different contact angle of 30 degrees and 20 degrees (B) under the same physical conditions of 6 kV and 0.04 m/s. (C) Cone-jet profile generated from a tapered tip with a 20 degree contact angle at 6 kV and 0.04 m/s (as a comparison with (B)).

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FLOW-3D 용어 사전 테이블

FLOW-3D Glossary | FLOW-3D 용어 사전

FLOW-3D 용어 사전 / 용어 설명

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FLOW-3D 용어 사전 / 용어 설명

Drift Flux

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

배플

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

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

경계 조건

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

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

CFD

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

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

Complements

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

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

Client

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

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

Components

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

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

Custom result

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

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

Domain

지배 방정식을 풀 영역입니다. 이것은 메쉬의 범위에 의해 정의됩니다.

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

Diagnostics

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

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

EPSI

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

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

Existing result

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

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

F3D_HOME

FLOW-3D 프로그램 파일이 있는 디렉토리를 정의하는 환경 변수.

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

Floating license

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

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

Flsgrf file

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

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

Flsplt file

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

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

Fluid #1 surface area

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

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

Fluid thermal energy

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

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

Free surface

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

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

GUI

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

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

Iteration count

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

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

License file

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

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

License server

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

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

Licensing

FLOW-3D 실행을 제어하는 ​​FLEXlm 소프트웨어.

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

Max. residual

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

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

Mean kinetic energy

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

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

Node-locked license

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

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

Non-inertial reference frame

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

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

Pltfsi

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

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

Postprocessor

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

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

Prepin file

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

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

Preprocessor

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

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

Prpgrf file

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

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

Prpplt file

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

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

Restart simulation

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

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

Server

라이센스 서버를 호스팅하는 시스템

The machine that hosts the license server.

Stability limit

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

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

STL (Stereolithography) File

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

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

Solid fraction

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

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

Solver

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

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

STL Viewer

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

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

Subcomponents

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

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

Time-step size

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

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

Units

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

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

Volume error (%)

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

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

Volume of fluid #1

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

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

Wall shear stress

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

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

Workspace

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

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

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

FLOW-3D 기술자료로 이동

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

Modeling and characterization of a carbon fiber emitter for electrospray ionization

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

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

Abstract

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

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

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

Introduction

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Figure 2. Forces in the liquid cone.
Figure 2. Forces in the liquid cone.
Figure 3. Schematic of the ESI model studied by Hartman et al [21].
Figure 3. Schematic of the ESI model studied by Hartman et al [21].
Figure 6. Cone-Jet profile and the electric potential contours at 19 kV; cone length is 4.3 mm.
Figure 6. Cone-Jet profile and the electric potential contours at 19 kV; cone length is 4.3 mm.
Figure 7. A photograph of the experimental cone shape; cone length is 4.2 ± 0.2 mm [21].
Figure 7. A photograph of the experimental cone shape; cone length is 4.2 ± 0.2 mm [21].
Figure 15. Electric field contours at various time steps
Figure 15. Electric field contours at various time steps
Figure 20. Top: image of electrospray, bottom: cone-jet profile using the CF emitter. Distance between the carbon fiber tip and the counter electrode is 4.0 mm, potential difference is 3500 V, flow rate is 300 nL min−1 .
Figure 20. Top: image of electrospray, bottom: cone-jet profile using the CF emitter. Distance between the carbon fiber tip and the counter electrode is 4.0 mm, potential difference is 3500 V, flow rate is 300 nL min−1 .

References

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Simulation of EPS foam decomposition in the lost foam casting process

X.J. Liu a,∗, S.H. Bhavnani b,1, R.A. Overfelt c,2
a United States Steel Corporation, Great Lakes Works, #1 Quality Drive, Ecorse, MI 48229, United States b 213 Ross Hall, Department of Mechanical Engineering, Auburn University, Auburn, AL 36849-5341, United States c 202 Ross Hall, Department of Mechanical Engineering, Materials Engineering Program, Auburn University, Auburn, AL 36849-5341, United States
Received 17 April 2006; received in revised form 14 July 2006; accepted 21 August 2006

Keywords: Lost foam casting; Heat transfer coefficient; Gas pressure; VOF-FAVOR

LFC (Loss Foam Casting) 공정에서 부드러운 몰드 충진의 중요성은 오랫동안 인식되어 왔습니다. 충진 공정이 균일할수록 생산되는 주조 제품의 품질이 향상됩니다. 성공적인 컴퓨터 시뮬레이션은 금형 충전 공정에서 복잡한 메커니즘과 다양한 공정 매개 변수의 상호 작용을 더 잘 이해함으로써 새로운 주조 제품 설계의 시도 횟수를 줄이고 리드 타임을 줄이는데 도움이 될 수 있습니다.

이 연구에서는 용융 알루미늄의 유체 흐름과 금속과 발포 폴리스티렌 (EPS) 폼 패턴 사이의 계면 갭에 관련된 열 전달을 시뮬레이션하기 위해 전산 유체 역학 (CFD) 모델이 개발되었습니다.

상업용 코드 FLOW-3D는 VOF (Volume of Fluid) 방법으로 용융 금속의 전면을 추적 할 수 있고 FAVOR (Fractional Area / Volume Ratios) 방법으로 복잡한 부품을 모델링 할 수 있기 때문에 사용되었습니다. 이 코드는 폼 열화 및 코팅 투과성과 관련된 기체 갭 압력을 기반으로 다양한 계면 열 전달 계수 (VHTC)의 효과를 포함하도록 수정되었습니다.

수정은 실험 연구에 대해 검증되었으며 비교는 FLOW-3D의 기본 상수 열 전달 (CHTC) 모델보다 더 나은 일치를 보여주었습니다. 금속 전면 온도는 VHTC 모델에 의해 실험적 불확실성 내에서 예측되었습니다. 몰드 충전 패턴과 1-4 초의 충전 시간 차이는 여러 형상에 대해 CHTC 모델보다 VHTC 모델에 의해 더 정확하게 포착되었습니다. 이 연구는 전통적으로 매우 경험적인 분야에서 중요한 프로세스 및 설계 변수의 효과에 대한 추가 통찰력을 제공했습니다.

지난 20 년 동안 LFC (Loss Foam Casting) 공정은 코어가 필요없는 복잡한 부품을 제조하기 위해 널리 채택되었습니다. 이는 자동차 제조업체가 현재 LFC 기술을 사용하여 광범위한 엔진 블록과 실린더 헤드를 생산하기 때문에 알루미늄 주조 산업에서 특히 그렇습니다.

기본 절차, 적용 및 장점은 [1]에서 찾을 수 있습니다. LFC 프로세스는 주로 숙련 된 실무자의 경험적 지식을 기반으로 개발되었습니다. 발포 폴리스티렌 (EPS) 발포 분해의 수치 모델링은 최근에야 설계 및 공정 변수를 최적화하는 데 유용한 통찰력을 제공 할 수있는 지점에 도달했습니다. LFC 공정에서 원하는 모양의 발포 폴리스티렌 폼 패턴을 적절한 게이팅 시스템이있는 모래 주형에 배치합니다.

폼 패턴은 용융 금속 전면이 패턴으로 진행될 때 붕괴, 용융, 기화 및 열화를 겪습니다. 전진하는 금속 전면과 후퇴하는 폼 패턴 사이의 간격 인 운동 영역은 Warner et al. [2] LFC 프로세스를 모델링합니다. 금형 충진 과정에서 분해 산물은 운동 영역에서 코팅층을 통해 모래로 빠져 나갑니다.

용융 금속과 폼 패턴 사이의 복잡한 반응은 LFC 공정의 시뮬레이션을 극도로 어렵게 만듭니다. SOLA-VOF (SOLution AlgorithmVolume of Fluid) 방법이 Hirt와 Nichols [3]에 의해 처음 공식화 되었기 때문에 빈 금형을 사용한 전통적인 모래 주조 시뮬레이션은 광범위하게 연구되었습니다.

Lost foam 주조 공정은 기존의 모래 주조와 많은 특성을 공유하기 때문에이 새로운 공정을 모델링하는 데 적용된 이론과 기술은 대부분 기존의 모래 주조를 위해 개발 된 시뮬레이션 방법에서 비롯되었습니다. 패턴 분해 속도가 금속성 헤드와 금속 전면 온도의 선형 함수라고 가정함으로써 Wang et al. [4]는 기존의 모래 주조의 기존 컴퓨터 프로그램을 기반으로 복잡한 3D 형상에서 Lost foam 주조 공정을 시뮬레이션했습니다.

Liu et al. [5]는 금속 앞쪽 속도를 예측하기 위한 간단한 1D 수학적 모델과 함께 운동 영역의 배압을 포함했습니다. Mirbagheri et al. [6]은 SOLA-VOF 기술을 기반으로 금속 전면의 자유 표면에 대한 압력 보정 방식을 사용하는 Foam 열화 모델을 개발했습니다.

Kuo et al.에 의해 유사한 배압 방식이 채택되었습니다. [7] 운동량 방정식에서이 힘의 값은 실험 결과에 따라 패턴의 충전 순서를 연구하기 위해 조정되었습니다.

이러한 시뮬레이션의 대부분은 LFC 공정의 충전 속도가 기존의 모래 주조 공정보다 훨씬 느린 것으로 성공적으로 예측합니다. 그러나 Foam 분해의 역할은 대부분 모델의 일부가 아니며 시뮬레이션을 수행하려면 실험 데이터 또는 경험적 함수가 필요합니다.

현재 연구는 일정한 열전달 계수 (CHTC)를 사용하는 상용 코드 FLOW-3D의 기본 LFC 모델을 수정하여 Foam 열화와 관련된 기체 갭 압력에 따라 다양한 열전달 계수 (VHTC)의 영향을 포함합니다. 코팅 투과성. 수정은 여러 공정 변수에 대한 실험 연구에 대해 검증되었습니다.

또한, 손실 된 폼 주조에서 가장 중요한 문제인 결함 형성은 문헌에서 인용 된 수치 작업에서 모델링되지 않았습니다. 접힘, 내부 기공 및 표면 기포와 같은 열분해 결함은 LFC 작업에서 많은 양의 스크랩을 설명합니다. FLOW-3D의 결함 예측 기능은 프로세스를 이해하고 최적화하는데 매우 중요합니다.

Fig. 7. Comparison of mold filling times for a plate pattern with three ingates: (a) measured values by thermometric technique [18]; (b) predicted filling times based on basic CHTC model with gravity effect; and (c) predicted filing times based on the VHTC model with heat transfer coefficient changing with gas pressure; (d) mold filling time at the right-and wall of the mold for the plate pattern with three ingates.
Fig. 7. Comparison of mold filling times for a plate pattern with three ingates: (a) measured values by thermometric technique [18]; (b) predicted filling times based on basic CHTC model with gravity effect; and (c) predicted filing times based on the VHTC model with heat transfer coefficient changing with gas pressure; (d) mold filling time at the right-and wall of the mold for the plate pattern with three ingates.
Fig. 10. Defects formation predicted by (a) basic CHTC model with gravity effect; (b) VHTC model with heat transfer coefficient based on both gas pressure and coating thickness; and (c) improved model for two ingates. Color represents probability for defects (blue is the lowest and red highest).
Fig. 10. Defects formation predicted by (a) basic CHTC model with gravity effect; (b) VHTC model with heat transfer coefficient based on both gas pressure and coating thickness; and (c) improved model for two ingates. Color represents probability for defects (blue is the lowest and red highest).

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Liquid Metal 3D Printing

Liquid Metal 3D Printing

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

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

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

단순화를 위해 이 연구는 두 부분으로 나뉘었습니다.

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

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

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

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

프로토타입 디바이스 개발

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

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

Computational Models

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

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

Droplet 생성

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

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

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

액체 금속방울 응집과 응고

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

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

FLOW-3D 결과 검증

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

결론

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

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

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Laser Metal Deposition and Fluid Particles

Laser Metal Deposition and Fluid Particles

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

Fluid Particles

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

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

Laser Metal Deposition

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

Setting Up Laser Metal Deposition

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

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

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

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


Substrate velocity

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

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

Results and discussion

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

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

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

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

눈사태가 일리노이 고속도로에 미치는 영향을 줄이기 위한 생활장벽 설계

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Figure 12. Chart. Total blowing snow and ice removal costs per district.
Figure 12. Chart. Total blowing snow and ice removal costs per district.
Figure 2. Ink fraction contours for mesh 1 through 4 (left to right) at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs.

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

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

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

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

소개

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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Pinned contact line resulting in coffee ring deposits (a). Constant contact angle and mixed mode resulting in moderately more uniform deposits (b).

Inkjet Printability of Electronic Materials Important to the Manufactur Manufacture of Fully Printed O ully Printed OTFTs

Sooman Lim
Western Michigan University, sooman.lim@gmail.com

초록

본 연구에서는 OTFT(Printed Organic Thin Film Transistors) 제작에 중요한 재료의 잉크젯 인쇄성이 조사되었습니다. 잉크젯 인쇄 잉크의 분사 진화를 이해하기 위해 나노 구리 및 나노 입자 은 잉크로 시뮬레이션이 수행되었습니다. 나노 구리 잉크의 잉크젯 적합성을 예측하기 위해 온도 차이가 있는 Z와 Oh 수를 측정했습니다. FLOW-3D를 이용한 시뮬레이션 연구의 결과를 Dimatix 잉크젯 프린터를 사용하여 얻은 실험 결과와 비교했습니다.

반도체 잉크의 경우, 두 유기 반도체의 잉크젯 인쇄성 P2TDC17FT4(poly[(3,7-dipdecdecyltheno[3,2-b]theno[2′,3′:4,5]theno[2,3-diopneo] 티오페인-2,6-diopeo[2,6-diotyl)]입니다.HT(poly-3 hexylthiophene)를 비교하여 낙하 속도, 낙하 볼륨 및 점화 전압 간의 관계를 확인하고, 낙하 간격 및 기판 온도가 인쇄 품질에 미치는 영향을 확인했습니다.

이러한 연구를 통해 인쇄 가능성과 인쇄 품질은 잉크젯으로 인쇄된 상단 게이트 OTFT를 완벽하게 구현하기에 충분했습니다. 주변 조건에서 인쇄되는 P2TDC17FT4의 성능은 저비용 완전 인쇄 OTFT의 실현에 중요한 영향을 미칩니다.

후처리 연구로 은색 잉크의 유망한 대체품인 나노 구리 잉크를 IPL(Incensive Pulsed Light)로 소결시키는 것이 연구되었습니다. 잉크 필름 두께와 소결 시 필요한 에너지 사이의 관계가 확인되었습니다. 잉크 필름 두께와 관련하여 유리와 PET에 소결하는데 필요한 에너지 수준을 비교한 결과, 이 잉크의 처리 요구 사항에 대한 기판의 열적 기여도가 밝혀졌습니다. 이 조사 결과는 자재 특성 요구 사항에 대한 현재의 이해와 완전히 잉크젯으로 인쇄된 OTFT를 달성하기 위한 과제를 진전시킵니다.

Schematic design showing the principles of operation of a continuous inkjet (CIJ) printer.
Schematic design showing the principles of operation of a continuous inkjet (CIJ) printer.
Illustration of the piezo movement under an applied voltage.
Illustration of the piezo movement under an applied voltage.
Construction of a traditional piezoelectric squeeze type print head.
Construction of a traditional piezoelectric squeeze type print head.
Pinned contact line resulting in coffee ring deposits (a). Constant contact angle and mixed mode resulting in moderately more uniform deposits (b).
Pinned contact line resulting in coffee ring deposits (a). Constant contact angle and mixed mode resulting in moderately more uniform deposits (b).
Marangoni effect, where Tc is the CT line temperature, Ta is the drop apex temperature,  and a is the drop apex surface tension
Marangoni effect, where Tc is the CT line temperature, Ta is the drop apex temperature, and a is the drop apex surface tension
Comparison of drop evolution and drop ejection pictures droplet obtained experimentally and using CFD software for the nano copper ink
Comparison of drop evolution and drop ejection pictures droplet obtained experimentally and using CFD software for the nano copper ink

FLOW-3D 수치해석용 컴퓨터 선택 가이드 (update)

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

2021-04-14 최신 CPU 부분 업데이트 / ㈜에스티아이씨앤디 솔루션사업부

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

개요

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

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

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

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

FLOW SCIENCE, INC. 에서는 일반적인 FLOW-3D를 지원하는 최소 컴퓨터 사양과 O/S 플랫폼 가이드를 제시하지만, 도입 담당자의 경우, 최상의 조건에서 해석 업무를 수행해야 하기 때문에 가능하면 최고의 성능을 제공하는 해석용 장비 도입이 필요합니다. 이 자료는 2021 현재 FLOW-3D 제품을 효과적으로 사용하기 위한 하드웨어 선택에 대해 사전에 검토되어야 할 내용들에 대해 자세히 설명합니다. 그리고 실행 중인 시뮬레이션 유형에 따라 다양한 구성에 대한 몇 가지 아이디어를 제공합니다.

CPU 최신 뉴스

2021년 4월 15일 기준 (https://www.itworld.co.kr/print/190283 기사 원문 발췌)

ⓒ Rob Schultz/IDG
ⓒ Rob Schultz/IDG
  • 현재 라이젠 5000 제품군과 인텔 11세대 코어 CPU가 그 어느 때보다 뛰어난 성능과 코어를 제공한다. 
    하이엔드 프로세서를 구입하고자 한다면, 라이젠 9 5900X가 최고의 선택지다. 인텔의 새로운 8코어 코어 i9-11900K 대표 제품과 동등한 수준의 성능을 제공하지만, 라이젠 칩의 12코어 24스레드 덕분에 훨씬 더 높은 생산성 성능을 제공한다. 데스크탑에서 최고 성능을 원한다면 750달러로 가격이 치솟은 라이젠 9 5950X는 무려 16코어 덕분에 훨씬 더 많은 성능을 제공한다.
    워크스테이션에서 최고 사양은 AMD Ryzen™ Threadripper™ PRO 3995WX 로 CPU 코어 수는 64개이고 스레드 수는 128코어로 거의 슈퍼컴퓨터 수준이다. 가격 조회 사이트인 다나와에서 현재 일자(2021년 4월 15일) 기준으로 검색해 보면 CPU 가격만 700만원대인 매우 고가의 CPU인 것을 알 수 있다.
AMD 3995wx
  • 인텔의 코어 i9-11900K 가격은 550달러이므로, AMD 라이젠 9 5900K와 가격이 동일하지만, 로켓 레이크의 출시 초기에는 약 615달러에 판매되고 있다. 전력 소모가 심하고 AMD 칩보다 속도가 그리 빠르지 않다. 또한 코어 i9-11900K는 8개의 코어 및 16개 스레드만 제공되므로 생산성 작업에서도 크게 뒤쳐진다. 실제로 코어 i9-11900K는 소매 가격이 450달러인 8코어 라이젠 7 5800X와 더 비슷한 성능을 보인다.  
  • CPU는 최근 수개월 동안 그래픽 카드와 함께 부족 현상을 겪고 있어 가용성이 많이 떨어지고 있다. 특히 AMD 라이젠 프로세서의 가격이 인상돼 사용자는 현명하게 구매할 필요가 있다. 
  • 인텔의 최신 칩인 11세대 로켓 레이크(Rocket Lake) 코어 프로세서는 여전히 오래된 14nm 제조 공정을 기반으로 제작됐지만, 아키텍처 자체는 인텔의 최신 10nm 아이스 레이크(Ice Lake) 코어로 만들어졌다. 코어 i9-11900K에서 볼 수 있듯이 이는 흥미롭고, 복합적인 결과를 도출한 필사적인 아이디어다. 
  • 하지만 앞으로 더 밝은 미래가 있다. 인텔의 새로운 CEO 팻 겔싱어는 최근 다른 기업을 위한 x86 칩을 구축하고 수년간 14nm에서 허덕이던 인텔의 ‘틱톡(tick-tock)’ 아키텍처를 되살리는 등 인텔의 장기적인 기술 계획을 발표했다. 
  • 성능을 향상시키는 PCIe 리사이저블 BAR(Resizable BAR) 기능은 AMD의 스마트 엑세스 메모리(Smart Access Memory)와 유사한 형태로 등장한 후에 널리 사용 가능해졌다. AMD가 라이젠 5000에 이 기능을 도입한 이후, 인텔의 최신 로켓 레이크 칩으로 확산됐다. BIOS 업데이트는 양 제조업체의 구형 프로세서 및 메인보드에 이 기능을 추가하고 있다.     

CPU의 선택

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

PassMark – CPU Mark High End CPUs

2021년 4월 14일 기준

PassMark - CPU Mark Updated 14th of April 2021
PassMark – CPU Mark Updated (14th of April 2021)

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

PassMark – CPU Mark Single Thread Performance

2021년 4월 14일 기준

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

출처 : https://www.cpubenchmark.net/singleThread.html

PassMark - CPU Mark Single Thread Performance (Updated 14th of April 2021)
PassMark – CPU Mark Single Thread Performance (Updated 14th of April 2021)

CPU 성능 분석 방법

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

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

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

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

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

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

<참고>

SPEC의 벤치 마크https://www.spec.org/benchmarks.html#cpu )

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

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

<SPEC CPU 벤치마크 보고서>

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

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

<보고서 샘플>

  • SPEC CPU 2017

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

클럭 대 코어

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

CPU 아키텍처

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

오버클럭

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

하이퍼스레딩

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

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

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

스케일링

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

AMD Ryzen 또는 Epyc CPU

AMD는 일부 CPU로 벤치마크 차트를 석권하고 있으며 그 가격은 매우 경쟁력이 있습니다. FLOW SCIENCE, INC. 에서는 소수의 AMD CPU로 FLOW-3D를 테스트했습니다. 현재 Epyc CPU는 이상적이지 않고 Ryzen은 성능이 상당히 우수합니다. 발열은 여전히 신중하게 다뤄져야 할 문제입니다. 현재 32 코어 옵션에 영향을 주는 Windows 버그가 초기 버전에서 성능을 크게 저하시키는 것으로 알려져 있습니다. Bug Fix가 되었는지 업데이트 하여 확인하고, 해결되지 않은 경우 이러한 CPU에는 Linux를 권장됩니다.

<관련 기사>

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

Graphics 고려 사항

FLOW-3D는 OpenGL 드라이버가 만족스럽게 수행되는 최신 그래픽 카드가 필요합니다. 최소한 OpenGL 3.0을 지원하는 것이 좋습니다. FlowSight는 DirectX 11 이상을 지원하는 그래픽 카드에서 가장 잘 작동합니다. 권장 옵션은 엔비디아의 쿼드로 K 시리즈와 AMD의 파이어 프로 W 시리즈입니다.

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

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

PassMark – G3D Mark High End Videocards

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

원격데스크탑 사용시 고려 사항

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

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

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

RAM 고려 사항

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

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

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

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

HDD 고려 사항

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

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

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

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

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

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

PassMark – Disk Rating High End Drives

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

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

참고 : 테스트 환경

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Laser Welding and Additive Manufacturing

Melt Pool Modeling: Innovation in Laser Welding & Additive Manufacturing

Melt Pool Modeling - Innovation in Laser Welding & Additive Manufacturing Webinar

Additive Manufacturing 기술이 새로운 제조 방식을 계속 발전시키면서 CFD 모델링은 공정 개발 및 최적화와, 재료의 변화를 이해하고, 설계 및 연구를 수행하는 매우 유용한 도구가 되었습니다. 이 웨비나에서는 최첨단 CFD 소프트웨어 FLOW-3D AM이 레이저 파우더 베드 융합 및 직접 에너지 증착 공정에서 용융 풀 역학을 모델링하는데 어떻게 사용되는지 살펴볼 것입니다. 그런 다음 유용한 정보를 얻기 위해 모델 데이터의 추출 및 분석에 집중하고 FLOW-3D AM에서 최근에 구현된 기능에 대해 논의합니다. 마지막으로 레이저 용접 및 적층 제조 응용 분야 모두에 적용할 수 있는 관련 산업 사례 연구를 검토하여 산업 응용 분야에 소프트웨어 사용을 보여줍니다.

https://www.facebook.com/FLOW3D.CFD.Software/videos/359103388813376/

Laser Metal Deposition Simulation | FLOW-3D AM | Facebook
Laser Metal Deposition Simulation | FLOW-3D AM | Facebook
FLOW-3D - We'll be presenting and exhibiting at the 2021
FLOW-3D – We’ll be presenting and exhibiting at the 2021

등록 링크https://zoom.us/webinar/register/7516034917241/WN_tik88gXJRzult2_HDNIzPA
산지 표준시(미국 및 캐나다)의 2021년 5월 5일 11:00 오전 (현지 시간)
이벤트 주최: FLOW-3D

발표자

photo of Paree Allu

Paree AlluSenior CFD Engineer @Flow Science, Inc.Paree Allu is a Senior CFD Engineer with Flow Science, where he leads the technical and business strategy for Flow Science’s additive manufacturing and laser welding software solutions. Paree holds a Master’s Degree in Mechanical Engineering from The Ohio State University.

photo of Allyce Jackman

Allyce JackmanCFD Engineer @Flow Science, Inc.Allyce Jackman is a CFD Engineer with Flow Science, where she specializes in laser welding, coating, and complex multiphysics applications. Allyce holds a Bachelor’s Degree in Mechanical Engineering from the University of New Mexico.

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.

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FLOW-3D AM

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

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

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

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

레이저 파우더 베드 퓨전 (L-PBF)

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

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

파우더 베드 부설 공정

FLOW-3D DEM을 사용하면 아래 동영상처럼 입자의 분포를 무작위로 떨어뜨려 파우더 베드 배치 프로세스를 시뮬레이션할 수 있습니다.

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

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

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

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

파우더 베드 용해

파우더 베드를 놓은 후 FLOW-3D  WELD 에서 레이저 빔 공정 매개 변수를 지정 하여 고 충실도 용융 풀 시뮬레이션을 수행 할 수 있습니다  . 온도, 속도, 고체 분율, 온도 구배 및 고체 속도의 플롯을 자세히 분석 할 수 있습니다.

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

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

다층 적층 제조

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

다층 적층 적층 제조 시뮬레이션

바인더 분사 (Binder jetting)

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

방향성 에너지 증착

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

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FLOW DEM

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

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

Discrete Element Method : 개별 요소법

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

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입자 간의 충돌

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

분석 모드

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

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입자 유형

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

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응용 분야

1. Mechanical Engineering 분야

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

2. Civil Engineering분야

3. Civil Engineering 분야

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

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3. Chemical Engineering, Pharmaceutics 분야

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

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4. MEMS, Electrical Engineering 분야

하전 입자를 포함한 전기장 해석 등

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입자 그룹 가시화

그룹 가시화

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

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

주조 시뮬레이션에 DEM 적용

그룹 가시화 비교 예

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

중자 모래 분사 분석

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

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

Reference :

  • Lefebvre D., Mackenbrock A., Vidal V., Pavan V. and Haigh PM, 2004,
  • Development and use of simulation in the Design of Blown Cores and Moulds

주조 분야

Metal Casting

주조제품, 금형의 설계 과정에서 FLOW-3D의 사용은 회사의 수익성 개선에 직접적인 영향을 줍니다.
(주)에스티아이씨앤디에서는  FLOW-3D를 통해 해결한 수많은 경험과 전문 지식을 엔지니어와 설계자에게 제공합니다.

품질 및 생산성 문제는 빠른 시간 안에 시뮬레이션을 통해 예측 가능하므로 낮은 비용으로 해결 할수 있습니다. FLOW-3D는 특별히 주조해석의 정확성 향상을 위한 다양한 설계 물리 모델들을 포함하고 있습니다.

이 모델에는 Lost Foam 주조, Non-newtonian 유체 및 금형의 다이싸이클링 해석에 대한 알고리즘 등을 포함하고 있습니다. 시뮬레이션의 정확성과 주조 제품의 품질을 향상시키고자 한다면, FLOW-3D는 여러분들의 이러한 요구를 충족시키는 제품입니다.

Ladle Pour Simulation by Nemak Poland Sp. z o.o.

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수자원/수처리/환경분야

수자원 분야

Water & Environmental

FLOW-3D는 작은 하수 처리 시스템부터 대형 수력 발전 프로젝트까지 수처리 및 환경 산업에 직면한 광범위한 문제를 해결할 수 있는 뛰어난 CFD 소프트웨어 입니다. FLOW-3D는 시뮬레이션의 복잡성을 감소시키고 최적의 솔루션에 대해 노력을 집중할 수 있도록 해줍니다. 이를 통해 통해 파악된 가치 있는 통찰력은 귀하의 상당한 시간과 비용을 절약 할 수 있습니다.

실제 지형을 적용하여 3차원 shallow water hybrid model을 이용한 댐 붕괴 시뮬레이션

FLOW-3D는 자유표면 흐름이 있는 수치해석 알고리듬에 의해 유동의 표면이 시공간적으로 변하는 모사를 위한 이상적인 도구라고 할 수 있습니다. 자유 표면은 물과 공기 같은 높은 비율의 밀도 변화를 가지는 유체들 사이의 특정한 경계를 일컫습니다. 자유 표면 흐름을 모델링하는 것은 일반적인 유동방정식과 난류 모델이 결합된 고급 알고리즘을 필요로 합니다. 이 기능은 FLOW-3D로 하여금 침수 구조에 의해 형성된 방수, 수력 점프 및 수면 변화의 흐름의 궤적을 포착 할 수 있습니다.

Bibliography & Technical Data

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EXPERIMENTAL STUDY AND NUMERICAL SIMULATION OF FLOW AND SEDIMENT TRANSPORT AROUND A SERIES OF SPUR DIKES

유동 시뮬레이션의 실험적 연구와 일련의 SPUR DIKES 주변의 침전물 수송 byANU ACHARYACopyright © Anu Acharya 2011A Dissertation Submitted to the ...
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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 ...
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FLOW-3D Water & Environmental Brochure (FSI) Bibliography

Models

Case Studies

Conference Proceedings

FLOW-3D POST Optimal presentation

FLOW-3D POST

FLOW-3D POST Optimal presentation
FLOW-3D POST Optimal presentation and reporting of CFD results

고급 후 처리 도구인 FLOW-3D POST는 모든 FLOW-3D 제품에 대한 정교한 시각화 및 분석을 제공합니다. ParaView 엔진으로 구동되는 FLOW-3D POST는 직관적인 후 처리 인터페이스 내에서 우수한 분석 기능을 모델러에게 제공합니다. 스플라인 경로를 따라 임의의 2D 클립, 3D 클립 및 투명도, 볼륨 렌더링, 고급 데이터 시계열 플로팅 및 계산기, 유선 및 벡터 플롯은 사용자가 사용할 수 있는 놀라운 도구 중 일부에 불과합니다.

뷰포트 레이아웃 및 동적 개체 시각화 도구의 풍부한 기능 세트와 결합된 FLOW-3D POST를 통해 엔지니어는 분석 및 프리젠 테이션 요구 사항 모두에 대해 CFD 결과를 최적화 할 수 있습니다.

ParaView 사용자는 FLOW-3D POST가 ParaView의 고급 기능을 유지한다는 점을 인식하고, 신규 사용자는 사용자 인터페이스의 단순성을 통해 후 처리 작업을 즉각적이고 직관적으로 처리할 수 있습니다.

FLOW-3D POST와 그래픽 하드웨어 정보 읽기

FLOW-3D POST Advanced Features

  • Built-in Filters
  • Cell Filtering
  • Plot Views
  • Advanced Animation Options
  • Spreadsheet Views
  • HPC Support
  • Python Calculator
  • Comparison Views
  • Ray Tracing
  • Volume Rendering

FLOW-3D POST CASTING
FLOW-3D POST CASTING
FLOW-3D POST powder bed
FLOW-3D POST powder bed
FLOW-3D POST Gears
FLOW-3D POST Gears

FLOW-3D 제품 카달로그

Why FLOW-3D

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

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

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

FLOW-3D 분야별 적용사례 바로가기

그림 2 : FLOW-3D를 사용한 흐름 및 형태 시뮬레이션. 파스칼 단위의 압력 및 mm 단위의 거리.

Microscopic Bubbles Switch Fiber-Optic Circuits

Figure 1: The Agilent Photonic Switching Platform
Figure 1: The Agilent Photonic Switching Platform

컴퓨터 시뮬레이션은 광섬유 회로에서 광 신호를 전환하는데 사용되는 혁신적인 스위치에서 미세 기포 문제를 이해하고 해결하는 데 중요한 역할을 했습니다. Agilent Photonic Switching Platform은 평면 광파 회로에서 잘린 작은 트렌치의 올바른 지점에 거품을 불어서 작동합니다. 버블은 광섬유 네트워크를 재구성하기 위해 광선을 다른 경로로 리디렉션 합니다. 초기 프로토타입은 기포 반사로 인해 무언가 불안정하다는 것을 나타내는 성능 문제를 보여주었습니다. 그러나 거품의 크기가 작기 때문에 문제를 진단하고 해결하는데 필요한 포괄적인 물리적 측정을 수행할 수 없었습니다.

애질런트의 선임 과학자인 John Uebbing은 전산 유체 역학 (CFD) 소프트웨어를 사용하여 거품을 시뮬레이션했습니다. 기포는 실리콘 기판에 위치한 전기 히터에 의해 유도된 증발에 의해 유지됩니다. 애질런트 팀은 트렌치 벽의 응결로 인해 유체가 축적된다는 사실을 발견했습니다. 스위치 동작의 대부분을 결정하는 것은 이러한 축적입니다. 추가 시뮬레이션을 통해 연구원들은 안정적인 신호를 제공하기 위해 장치를 변경하는 두 가지 다른 방법을 검증 할 수 있었습니다.  “처음에 우리 팀원 중 일부는 이러한 결과를 믿지 않았지만 계속된 물리적 테스트를 통해 사실이 입증되었습니다.”라고 Uebbing은 말했습니다. “CFD가 없었다면 이 문제의 해결책에 도달하지 못했을 것입니다.”

신기술 개발

광섬유 케이블은 데이터 통신 처리량을 크게 증가 시켰으며, 광 신호 전환을 위한 전기 신호로 전환한 다음 다시 광 신호로 전환하지 않고도 대량의 광섬유 데이터를 전환 할 수 있기를 원했습니다. 1990 년대 중반 Agilent Laboratories (Hewlett-Packard Labs 소속)는 전광 회로 스위치의 중요성을 인식하고 이러한 기술을 개발하기 위한 연구 프로그램을 시작했습니다. 현재 Agilent Labs의 CORL (Communications and Optical Research Laboratory) 내에 엔지니어와 과학자 팀이 구성되어 컴팩트하고 확장 가능하며 광 신호에 최소한의 영향을 미치는 이 고유한 스위치 패브릭을 개발했습니다.

 시뮬레이션은 딤플의 원인을 정확히 파악하는데 도움이 되었으며 여러 대안 솔루션을 식별하고 평가하는 데 도움이되었습니다. 버블 스위치 엔지니어링의 이러한 발전은 FLOW-3D  소프트웨어 에서 사용할 수 있는 고급 모델링 기능 없이는 불가능했을 것  입니다. 우리에게 중요한 것은 프로젝트 시작부터 Flow Science 팀이 입증한 지식과 무결성이었습니다. 우리가 이야기 한 다른 소프트웨어 회사에는 관련된 문제에 대한 표면적 이해만 있는 영업 담당자가 있었지만 Flow Science는 전문 지식을 갖춘 기술 직원을 고용하여 우리가 달성하고자 하는 것을 정확히 이해했습니다. 프로세스의 여러 단계에서 중요한 장애물을 극복 할 수 있는 중요한 도움을 제공했습니다.
– John Uebbing, 애질런트 선임 과학자

작동을 위해 Agilent Photonic Switching Platform은 두 개의 광섬유 네트워크의 교차점에 배치됩니다 (그림 1). 광 신호가 광섬유를 통해 들어 오면 직선 도파관을 통해 방해받지 않고 평면 광파 회로를 통과 할 수 있습니다. 그러나 신호가 다른 광섬유로 리디렉션되어야하는 경우 잉크젯 기술은 두 도파관 경로의 교차점에 거품을 삽입하여 광학 특성을 변경하고 신호를 출력 광섬유로의 경로 아래로 반사합니다. 기포는 거울이나 기계적으로 움직이는 부품을 사용하지 않고도 5 밀리 초 이내에 형성 및 제거 할 수 있습니다. 이 스위치는 교차된 광 도파관 배열과 인덱스 매칭되는 유체에 거품을 불어서 작동합니다. 기포는 소자 기판의 전기 히터에 의해 유도 된 증발에 의해 형성됩니다. 유체는 도파관의 교차점에 위치한 일련의 마이크로 트렌치를 채웁니다. 기포 벽으로부터의 내부 전반사로 인해 빛이 한 도파관에서 다른 도파관으로 전환됩니다. 문제는 광 도파관의 수용 각 또는 개구 수가 상당히 낮다는 것입니다. 기포의 수직 반사벽이 도파관의 축에 수직이 아니면 빛이 출력 도파관으로 제대로 반사되지 않고 신호 손실이 발생합니다.

프로토 타입의 딤플 충격 성능

초기 프로토 타입에서 광범위한 실험 테스트를 수행하여 히터 전력 및 주변 압력이 광학 반사 특성과 기포 모양 및 크기에 미치는 영향을 보여주었습니다. 이 테스트는 반사된 광 신호 대 히터 전력 곡선이 효과적인 광 스위칭에 필요한 엄격한 요구 사항을 충족하지 못하고 반사된 광 신호에 불안정성이 있음을 보여주었습니다.

그림 2 : FLOW-3D를 사용한 흐름 및 형태 시뮬레이션. 파스칼 단위의 압력 및 mm 단위의 거리.
그림 2 : FLOW-3D를 사용한 흐름 및 형태 시뮬레이션. 파스칼 단위의 압력 및 mm 단위의 거리.

컴퓨터 시뮬레이션에서 그림 2와 같이 버블의 각 면에 딤플이 형성되어 있음을 보여 주었을 때, 딤플이 전력 곡선의 혹의 원인이 되었고 반사된 신호가 그렇게 불안정한 이유 일 수 있다는 사실이 애질런트 연구팀에 나타났습니다. 센서로 물리적 측정을 수행하는 팀의 능력은 MEMS 장치의 규모까지 확장되지 않았습니다. 그들이 할 수 있는 최선은 특수 광학 장치를 사용하여 현미경 사진을 찍는 것입니다. 이 사진은 딤플이 파장 스케일에서 매우 얇기 때문에 딤플을 직접 보여줄 수 없습니다.

거품 시뮬레이션

처음에는 버블의 작동을 시뮬레이션하기 위한 여러 가지 대안이 고려되었습니다. 팀은 다양한 분석 모델을 사용하여 기포 형성을 조사했지만 이 모델은 현재 프로토 타입이 좋은 기포를 생성해야 한다고 예측했기 때문에 문제를 포착하기에는 너무 단순했습니다. 맞춤 소프트웨어를 작성하기 위해 대학 교수를 고용했지만 이 프로젝트를 완료하는 데 상당한 시간이 소요되었습니다. 그 동안 Uebbing은 문제의 복잡한 물리학을 처리 할 수 있는 상용 소프트웨어 패키지를 찾기 시작했습니다. “저는 여러 CFD 소프트웨어 개발자들과 이야기를 나눴지만 그들 중 누구도 광범위한 수정 없이 문제를 해결할 수 있는 버블 모델을 가지고 있지 않다고 판단했습니다.”라고 Uebbing은 말했습니다. “반면에 Flow Science는

Flow Science의 새로운 균질 기포 모델은 균일한 기포 압력과 온도를 가정합니다. 이것은 현실에 대한 좋은 근사치입니다. 주요 문제 중 하나는 액체, 증기 및 고체가 모두 결합되는 접점 라인의 모델링입니다. 동질 버블 모델은 이 시점에서 계산 셀의 힘과 플럭스의 균형을 맞춥니 다. Uebbing은 이전 버전의 소프트웨어를 사용하기 시작했지만 새 모델이 출시 되자마자 Uebbing은 문제를 해결해 보았습니다. “시뮬레이션 결과는 결국 실험을 설명하는 데 매우 중요한 dimple 을 보여주었습니다.”라고 Uebbing은 말했습니다. 흥미롭게도 시뮬레이션 결과 버블이 35kHz에서 진동하는 것으로 나타났습니다. 우리는 그것이 실제로 그 주파수에서 진동한다는 것을 보여주는 실험 데이터를 가져 왔지만 우리는 이유를 몰랐습니다.

현실과의 다소 예상치 못한 상관 관계는 팀에게 시뮬레이션 결과에 대한 확신을주었습니다. 시뮬레이션 결과는 문제 영역의 모든 지점에서 유속, 압력 및 온도를 보여줌으로써 테스트에서 측정 할 수 있었던 것 이상이었습니다. 이 결과로 우리는 무슨 일이 일어나고 있는지 파악할 수 있었습니다. dimple은 모세관 현상으로 인해 발생합니다. 응축액이 거품 벽에 쌓입니다. 트렌치 벽에 있는 액체의 얇은 막을 통해 빠져 나 가려고 합니다. 이러한 얇은 층을 통해 액체를 밀어 넣으려면 상당한 압력 차이가 필요합니다. 기포 벽 중앙의 높은 압력으로 인해 기포가 dimple을 형성합니다.”

문제 해결

딤플이 어떻게 형성되었는지 이해하면 안정적인 신호를 제공하기 위해 거품 모양을 수정하는 두 가지 방법이 제안되었습니다. 첫 번째는 트렌치의 유리 측벽 아래로 버블 히터를 확장하는 것입니다. 그런 다음 열이 마이크로 트렌치의 벽 위로 흘러 표면을 건조시킵니다. FLOW-3D를 사용한 시뮬레이션   은 건식 벽 거품이 매우 안정적인 스위치 신호를 제공함을 보여줍니다. 기본 물리학에 따르면 기포 온도가 벽 온도보다 낮 으면 벽이 건조해질 것입니다. 이러한 기대는 FLOW-3D  시뮬레이션 으로 확인되었습니다  .

FLOW-3D로 확인 된 두 번째 방법은 마이크로 트렌치에 소위 정적 버블을 만드는 것입니다. 장치 온도가 압력 설정 저장소 온도보다 약간 더 높으면 정적 거품이 존재합니다. 이 장치 온도는 기포를 트렌치의 모서리로 밀어 넣을 수있는 충분한 압력을 생성하지만 기포가 도파관 어레이와 히터 기판 사이의 틈을 통해 불어 나기에는 충분하지 않습니다. 이러한 정적 기포는 근처의 “crusher”기포를 사용하여 끌 수 있습니다. 이 기포는 일시적으로 충분한 과압을 생성하여 정적 기포가 붕괴되도록합니다. 분쇄기 거품 자체는 더 작은 트렌치에 있으므로 표면 장력이 작업을 완료 한 후 붕괴 될 수 있습니다. FLOW-3D 시뮬레이션은 이 모드에서 스위치 작동을 보여주기 위해 사용되었습니다.

FLOW-3D를 사용 하여 미세 유체 애플리케이션 모델링  의 성능과 다양성에 대해 자세히 알아보십시오. 

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

Energy Presentations | 에너지 프레젠테이션

Energy Presentations | 에너지 프레젠테이션

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

2019 년

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

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

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

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

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

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2015 년

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

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

Peter Arnold, Minerva Dynamics Limited

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

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

경사면에서의 파동 전파 및 반사 – 시뮬레이션 및 실험

Boris Huber, 비엔나 기술 대학교

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

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2013 년

Flap type wave power device in near shore conditions

해안 근처에서 플랩 형 파력 장치

Ibis Group, Inc의 Stephen Saunders

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

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Ocean waves resonance analysis of an oscillating water column energy converter

진동 수주 에너지 변환기의 해양 파도 공명 분석

José Manuel Grases ; 센데 키아

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

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Design of a Sewer Transition

Design of a Sewer Transition | 하수도 전환 설계

This article was contributed by Daniel Valero, Rafael García-Bartual, Ignacio Andrés and Francisco Valles of the Polytechnic University of Valencia.

2010 년 12 월, 새로운 고속 열차 MADRID-VALENCIA (스페인)가 개통되었습니다. 건설 전에 극복해야 할 많은 기술적 문제 중 하나는 터널로 구성된 도심의 철도 입구로 발렌시아의 주요 남쪽 하수도를 벗어나게 했습니다. 이탈 도달 범위는 길이가 143 미터이며 아래에 자세히 설명된 복잡한 유압 설계를 포함하여 기존 경사와 관련하여 경사 및 단면의 중요한 변경을 포함합니다. 유압 성능은 FLOW-3D를 사용한 수치 시뮬레이션과   발렌시아 폴리 테크닉 대학교의 유압 실험실에서 물리적 모델을 통해 확인되었습니다. 최대 용량 100 m 3 / s에 대한 테스트가 수행되었습니다 .

The Sewer                          

그림 1은 하수도 기하학 설계의 주요 특징을 보여줍니다. 여기에는 철도 터널을 건넌 직후에 위치한 표준 WES 프로파일이 포함됩니다. 이 위어는 높은 유속으로 초 임계 흐름을 강제합니다. 하류에서 바람직하지 않은 흐름 조건이 설정되는 것을 방지하기 위해 둑 바로 하류에 정류 조를 설계했습니다. 이러한 장치는 연결 하류 하수도에서 높은 에너지 손실 및 임계 이하의 흐름 조건을 수반하는 유압 점프를 강제합니다. 서로 다른 배출 조건에서 흐름의 거동을 보장하기 위해 채널에 두 개의 세로 줄의 삼각형 블록이 포함되었으며, 이는 정수 조 길이에서 유압 점프를 국지화하기 위해 에너지 소산 기 역할을했습니다. 그 계단의 길이에서 수압 점프. 새로운 변형 채널과 기존 도달 지점(upstream and downstream)사이는 기하학적 요소로 부드럽게 연결합니다.(그림 2).

Figure 1. Geometry of the sewer

Figure 2. Reach 2 of the sewer

FLOW-3D Simulations

문제의 정확한 해결을 위해 계산 리소스를 최적화하기 위해 하수도를 여러 개의 중첩 된 범위로 분할하여 수력 솔루션의 연속성을 보장하고 고려 된 각 도달 범위에서 더 미세한 메시를 사용할 수 있습니다. 가장 복잡한 흐름이 정수 조에서 발생하기 때문에 이러한 도달 범위는 윤곽선과 바닥 블록에서 중앙 흐름 영역까지 점진적으로 다양한 셀 크기로 가장 높은 해상도 (6.000.000 셀)로 해결되었습니다. 유압 점프 시뮬레이션에 대한 비디오는 이 기사의 끝에 있습니다.

Figure 3. Velocity magnitude distribution

Figure 4. Turbulent kinetic energy distribution.

Figure 5. Air entrained prediction with turbulent air entrainment model

ke RNG 난류 모델이 선택되었으며, 이류에 대한 명시적인 2 차 단 조성 보존 체계가 있습니다. 자유 표면 표현에는 Split Lagrangian 방법이 사용되었습니다. 정상 상태 솔루션 이전의 과도 흐름은 더 거친 메쉬로 시뮬레이션되었습니다. 그림 3과 4는 수치 시뮬레이션의 관련 결과를 보여줍니다. 또한 수력 점프의 수치 시뮬레이션을 보여주는 비디오 가이드 기술 노트에 첨부되어 있습니다.

유압 점프에서 발생하는 공기 혼입, 특히 난류와 자유 표면 간의 상호 작용을 설명하기 위해 추가 시뮬레이션이 수행되었습니다. 그림 5는 가변 밀도 옵션을 선택하고 기본 계수 C air  = 0.5를 사용하는 FLOW-3D 의 공기 혼입 모델을 사용한 결과를 보여줍니다.

Comparison with the Physical Model

발렌시아 Polytechnic University의 수압 실험실에 실물 모형을 구축하였습니다. 모형에 사용된 척도는 1/20이었습니다. 그림 6은 weir 상단 바로 위에 있는 임계 단면의 프로파일을 보여 줍니다. 발견된 평균 깊이의 오차는 1.3% 였습니다. 유동의 다른 구조적 특성은 FLOW-3D에 의해 적절하게 재현되었다. 예를 들어, 예를 들어, 하수도가 만곡된 범위에 따른 자유 표면의 형상과 Weir의 상류로의 흐르는 자유 표면의 현상입니다.

Figure 6. Relative error at the critical section. Comparison between FLOW-3D, physical model, and HEC-RAS (US Army Corps of Engineers).

Conclusions

실험실 결과와 FLOW-3D시뮬레이션 간의 약간의 차이가 확인되지만 연구 결과는 매우 만족스럽습니다. 아래 동영상을 통해 실험 및 수치해석 결과를 비교해 보시길 바랍니다.

FLOW-3D는 가능한 많은 형상 또는 유압 설계를 테스트할 때 실험실의 실험 횟수를 줄일 수 있습니다. 또한 FLOW-3D의 파일이 속도, 와도, 난류 등과 같은 관련 분야의 상세한 시공간 분포를 제공하므로 최종 설계와 관련하여 실험실에서 수행 된 결과와 측정을 확장하는 데 도움이 될 수 있습니다. 결합된 기술은 연구에서 언급한 것과 같은 유압 기반시설의 설계, 검증 및 최적화를 위한 강력한 도구입니다.

레이놀즈 수

본 자료는 국내 사용자들의 편의를 위해 원문 번역을 해서 제공하기 때문에 일부 오역이 있을 수 있어서 원문과 함께 수록합니다. 자료를 이용하실 때 참고하시기 바랍니다.

Reynolds Number

레이놀즈 수

주어진 수치 방법에 의해 정확하게 계산 될 수 있는 유동에 대해서 가장 높고, 가장 낮은 레이놀즈 수 무엇입니까? 이 질문은 다양한 답과 그리고 가장 기술적인 문제들로서 주어진 답을 포함하는 가정들로부터 다양한 답을 가지고 있습니다.

본 목적을 위해, 레이놀즈 수는 R = R LU / ν로 정의되며, 여기서 L과 U는 유동 특성 길이 및 스케일이고, ν는 유체의 동점도(kinematic viscosity )입니다. 즉 물체의 관성이 점성에 비해서 얼마나 큰가를 나타내는 척도로 이 레이놀즈 수가 작을수록 층류(유체의 유선이 유지되면서 흐르는 유동)가, 클수록 난류가 형성된다. 무 차원 레이놀즈 수가 점성의 관성 효과의 측정을 중요성을 상기시킵니다. 높은 레이놀즈 수에서의 흐름은 정성적으로 다른 행동을 나타내고, 난류 될 수 있습니다.

일반적으로 고려해야 할 가장 중요한 한계는 높은 레이놀즈 수입니다. 이것은 층류가 난류로의 분해 또는 경계층이 표면에서 분리되는 위치에 따라 달라지는 몸체의 양력 및 항력을 예측하는 데 계산이 사용될 수 있는 한계입니다. 유동에 대한 점성 응력의 상대적 효과를 정확하게 시뮬레이션 하는 것이 중요한 이러한 또는 다른 유형의 유동 프로세스에서는 계산에서 어떤 수준의 정확도를 기대할 수 있는지에 대한 아이디어를 갖는 것이 유용합니다.

일반적으로 고려해야 할 가장 중요한 한계는 높은 레이놀즈 수입니다. 이것은 층류에서 난류로 붕괴되는 것을 예측하곤 하는 계산의 한계치이며, 유동의 경계층이 그 표면에서부터 박리되는 곳에서의 물체의 양력과 항력을 예측하는 한계치이기도 합니다. 유동의 다양한 유형에서 유동의 점성 응력의 상대적 효과를 정확하게 시뮬레이션하는 것은 중요하며, 계산상 예측되는 정확도의 수준에 대한 어떤 아이디어를 확보하는 것 또한 매우 유용할 것입니다.

높은 레이놀즈 수 제한 – 물리적 인수

흐름을 정확하게 표현하는데 필요한 계산 요구 사항 (즉, 해상도)을 추정하기 위해 간단한 물리적 인수를 사용할 수 있습니다. 이 주장은 흐름 영역이 작은 요소로 세분화 될 때 요소 내의 모든 흐름량이 천천히 변한다는 가정을 기반으로 합니다. 이 가정은 각 요소의 평균 수량 값이 요소 내의 실제 값에 대한 좋은 근사치라는 의미를 전달합니다.

요소 내에서 느리게 변하는 속도를 가지려면 요소 크기의 척도에서 흐름의 레이놀즈 수가 작아야 합니다 (예 : 1 차 Rd = dx · du / ν ≤ 1.0). 이 표현에서 dx와 du는 요소의 길이와 속도 스케일입니다. 이 물리적 요구 사항, 요소의 흐름의 부드러움 (즉, 낮은 레이놀즈 수, 이 척도의 층류 흐름)은 정확한 수치 분해능에 필요한 요소의 크기를 정의하는데 사용될 수 있습니다.

위의 부등식은 L = Ndx 및 U = Ndu 관계에 의해 거시적 레이놀즈 수로 변환 될 수 있으며, 이는 R ≤ N 2로 이어집니다 . 즉, 개별 요소의 규모에 대한 부드러운 흐름의 물리적 정확도 요구 사항은 정확도로 계산할 수 있는 최대 레이놀즈 넘버원이 NN 2 정도라는 것을 의미합니다. 여기서 N은 특성을 해결하는 데 사용되는 요소의 수입니다. 길이 L.

대표적인 응용에서 N은 종종10 내지 20의 범위에 있는 수로서 매우 큰 수 아닙니다. 그리고 이는 단지 약400 의 정확한 계산을 위해 최대 레이놀즈 수로 변환합니다. 이 결과에 대해 해석을 달기 전에 정확한 레이놀즈 수 계산을 위한 추정을 위해서 다른 접근 방법을 시도하는 유익합니다.

High Reynolds Number Limit – A Numerical Argument

수치 근사에 의해서 계산 도입된 viscous-like smoothing의 양은 truncation error로부터 평가 될 수 있습니다. 알다시피 아이디어는 요소 크기 (그리고 적정한 시간 간격 크기) 멱함수을 미분 근사하는 테일러 급수 전개를 하는 것입니다. 물론, 일관성 있는 근사는 원래 근사환 된 편미분 방정식의 가장 낮은 차수를 이용하는 것입니다.

다음으로 높은 차수는 보통 확산 (즉, 2차 차수 공간 미분형태) 항입니다. 점성 계수와 더불어 이러한 항의 계수 비교는 점성 효과를 더 정확하게 계산 할 수 없을 때의 추정치를 제공합니다.

1차 수치 근사 (예를 들어 대류에 대한donor cell 또는upwind technique )에 대해서 정확도를 위해서 1보다 적어야만 하는 항들의 비는 다음의 판별식을 유도하게 됩니다( R ≤ 2N.) 그리고 2차 수치 근사의 결과, R ≤ N얻어지고 물리적인 인자(Physical Argument)로부터 같은 결과가 얻어 집니다.

이러한 관계의 우변을 곱하는 작은 숫자 요소가 사용되며, 이는 사용 된 특정 수치 근사에 따라 달라 지지만 N에 대한 기본 종속성은 변경되지 않습니다. 모든 2 차 방법이 1 차 방법보다 분명히 훨씬 낫지 만 결과는 고무적이지 않습니다. 정확하게 계산할 수 있는 최대 레이놀즈 수는 N을 늘리지 않는 한 매우 제한적인 것으로 보입니다. 이는 매우 큰 그리드를 처리한다는 의미입니다.

하이 레이놀즈 수에 대한 일반적인 의견

이러한 평가들은 첫 발생 시에는 실망스런 부분도 있으나 종종 완화되는 상황으로 전개됩니다. 무엇보다도 중용한 것은 대부분의 문제들은 점성 응력에 대한 정확한 처리를 요구하지 않습니다. 이러한 문제에 대해서 높은 레이놀즈 수의 상한은 점성 효과가 중요하지 않다는 것을 의도한 의미를 갖습니다.

어떤 유동이 난류에 의해 운동량 혼합이 이루워진 fully turbulent 되기 위해 충분히 높은 레이놀즈 수를 가질 때, 종종 잘 분류될 수 있는 scale을 가진 영역 내에서 100 미만의 유효한 레이놀즈 수의 평균 유동으로 진행되곤 합니다. 물론, 이것은 난류를 기술할 수 있는 적당한 난류 모델이 사용되고 있다는 것을 가정합니다.

마지막으로 점성 효과의 정확한 정보에 따라 일부 유동 특성을 가질 필요가 있을 때 인위적인 의미의 효과를 유도하는 것이 가능 할 수 있습니다. 예를 들어, 풍동 trip wire는 종종 레이놀즈 수 상사성( similarity )의 부족을 고려하여 trigger 유동의 박리에 사용되곤 합니다. 비슷한 처리가 풍동의 수치 시뮬레이션에 추가 될 수 있습니다.

결론은 CFD 방법을 사용하여 높은 레이놀즈 수 흐름을 계산하는 데 사용할 수 있지만 수치해석상의 전산 오차가 물리적인 효과를 압도 할 수 있는 상황에 대한 경고는 해당 난류 모델에 달려있다고 말할 수 있습니다.

낮은 레이놀즈 수 제한

낮은 레이놀즈 수에서 한계는 정밀도의 한계가 아니라 계산을 완료하는데 필요한 계산 시간을 기준으로 한계입니다.  점성 응력 항에 explicit 수치 근사를 사용하면 숫자의 안정성을 유지하기 위해 시간 단계의 크기에 한계가 있습니다.  이 한계는 본질적으로 점성으로 인한 운동량의 변화는 하나의 시간 단계에서 대략 1 개의 요소를 넘어 전파하는 것은 아니라는 것을 보여줍니다.  단순한 2 차원의 경우에는 이 한계는 νdt ≤ dx2/4입니다.

이것은 T = Mdt 및 TU = L이라는 대응을 작성하여 레이놀즈 수를 포함하는 식으로 변형 할 수 있습니다.  즉, 흐름의 특성 시간은 속도 U의 유체가 거리 L을 이동하는 시간이며, 시간 T를 분해 시간 단계의 수는 M입니다.  이러한 관계식에 의해 안정된 조건은 M = 4N2/R 입니다.

이 결과에서 중요한 것은 M이 R에 반비례하여 증가하는 것입니다.  레이놀즈 수가 매우 작은 흐름의 경우 explicit 수치 법에는 매우 많은 시간 단계가 필요할 수 있으며,이 숫자는 해상도의 상승에 따라 급속히 증가하고 있습니다.  낮은 레이놀즈 수의 한계를 가장 효과적으로 제거하는 방법은 implicit 수치 법을 사용하여 점성 응력을 평가하는 것입니다.


Reynolds Number

What are the highest and lowest Reynolds number flows that can be accurately computed by a given numerical method? This question has a variety of answers, and, as with most technical issues, the variety of answers arises from the assumptions involved in giving the answer.

For present purposes, the Reynolds number R is defined as R=LU/ν, where L and U are characteristic length and velocity scales for a flow, and ν is the kinematic viscosity of the fluid. It will be recalled that the non dimensional Reynolds number is a measure of the importance of inertia to viscosity effects. At high Reynolds numbers a flow may become turbulent, exhibiting qualitatively different behavior.

Generally, the most important limit to consider is that of high Reynolds numbers. This is the limit where computations might be used to predict the breakdown of a laminar flow into turbulence, or the lift and drag of a body that is dependent on where boundary layers separate from its surface. In these or other types of flow processes in which it is critical to correctly simulate the relative effect of viscous stresses on the flow, it is useful to have some idea of what level of accuracy can be expected in a computation.

The reason that a Reynolds number limitation exists in computational fluid dynamics CFD) is that the computational stability of most CFD methods relies on some type of numerical smoothing or homogenizing within the computational elements. Since viscosity is a physical mechanism for smoothing flow variations, there can be a problem differentiating between numerical and physical smoothing. This is especially important when critical Reynolds number situations are encountered, because they require an especially accurate estimate of viscous stresses.

High Reynolds Number Limit – A Physical Argument

A simple physical argument can be used to estimate the computational requirements (i.e., resolution) needed to achieve an accurate representation of a flow. The argument is based on the assumption that when a flow region is subdivided into small elements all flow quantities within an element are slowly varying. This assumption carries the implication that the average values of quantities in each element are good approximations for the actual values within the element.

To have a slowly varying velocity within an element, the Reynolds number of the flow on scales of the element size must be small, say of order one, Rd=dx·du/ν ≤ 1.0. In this expression dx and du are length and velocity scales characteristic of the element. This physical requirement, the smoothness of the flow in elements (i.e., a low Reynolds number, laminar flow on this scale), may be used to define the size of elements needed for an accurate numerical resolution.

The above inequality can be converted to a macroscopic Reynolds number by the relations, L=Ndx and U=Ndu, which leads to R ≤ N2. In other words, the physical accuracy requirement of a smooth flow on the scale of individual elements implies that the maximum Reynolds number one can expect to compute with accuracy is on the order of NN2 where N is the number of elements used to resolve a characteristic length L.

In typical applications, N is often in the range of 10 to 20, which translates to a maximum Reynolds number for accurate computations of only about 400, not a very large number! Before commenting on this result it is instructive to try a different approach for estimating the limit for accurate Reynolds number computations.

High Reynolds Number Limit – A Numerical Argument

The amount of viscous-like smoothing introduced into a computation by numerical approximations can be estimated from truncation errors. The idea is to do a Taylor Series expansion on the difference approximations in powers of the element size (and time-step size if that is appropriate). Of course, a consistent approximation should have as its lowest order terms the partial differential equation that was originally being approximated.

At the next higher order there are usually terms that have the character of a diffusion (i.e., second-order space derivatives). A comparison of the coefficients of these terms with the coefficient of viscosity gives an estimate of when viscous effects would no longer be computed accurately.

For a first-order numerical approximation (e.g., a donor cell or upwind technique for advection) the ratio of terms, which must be less than one for accuracy, leads to the criteria R ≤ 2N. With a second-order approximation the result is R ≤ N2, the same result obtained from the “Physical Argument.”

There are small numerical factors multiplying the right-hand sides of these relations, which depend on the specific numerical approximations used, but the basic dependencies on N remain unchanged. Any second-order method is clearly much better than a first-order method, but the results are not encouraging. The maximum Reynolds number that can be computed accurately appears to be quite limited, unless one is willing to increase N, which means dealing with extremely large grids.

General Comments on High Reynolds Numbers

These estimates are discouraging when first encountered, but there are frequently mitigating circumstances. Foremost is the realization that most problems do not require an accurate treatment of viscous stresses. For these problems the high Reynolds number limit has the intended meaning that viscous effects are not important.

When flows have a high enough Reynolds number to be fully turbulent the momentum mixing induced by the turbulence often leads to a mean flow with an effective Reynolds number that is less than 100, well within the range of resolvable scales. Of course, this assumes that a suitable turbulence model is available to describe the turbulence.

Finally, when it is necessary to have some flow property that depends on an accurate knowledge of viscous effects, it may be possible to induce that effect by artificial means. For example, in wind tunnels trip wires are sometimes used to trigger flow separations to account for a lack of Reynolds number similarity. A similar treatment can be added to a numerical simulation of a wind tunnel.

The bottom line is, CFD methods can be used to compute high Reynolds number flows, but it is up to the modeler to be alert for situations where numerical errors could overshadow physical effects.

Low Reynolds Number Limit

At low Reynolds numbers the limit is not one of accuracy but a limit based on the computational time necessary to complete a computation. When explicit numerical approximations are used for viscous stress terms there is a limit on the size of the time step to maintain numerical stability. That limit is essentially a statement that momentum changes caused by viscosity do not propagate more than about one element in one time step. In a simple two-dimensional case this limit is νdt ≤ dx2/4.

This can be transformed into an expression involving the Reynolds number by making the correspondences: T=Mdt and TU=L. That is, the characteristic time for a flow is the time for fluid at velocity U to move a distance L, and the number of time steps resolving time T is M. With these relations the stability condition is then, M = 4N2/R.

The importance of this result is that M increases inversely with R. For very low Reynolds number flows, explicit numerical methods may require a very large number of time steps, and this number increases rapidly with an increase in resolution. The low Reynolds number limit is best eliminated by employing an implicit numerical method for evaluating viscous stresses.

FIGURE 2. Grain size distribution of test site: Pea Island.

Scour Assessment of Bridge Foundations Using an In Situ Erosion Evaluation Probe 2 (ISEEP)

ISEEP (In Situ Erosion Evaluation Probe 2)를 사용한 교량 기초의 세굴 평가

M. Kayser1
and M. A. Gabr2

Abstract

이 논문의 요약 작업은 교각에서 세굴 깊이를 평가하기 위해 현장 침식 평가 프로브 (ISEEP)의 사용을 제시합니다. 2011 년 허리케인 아이린으로 피해를 입은 노스 캐롤라이나 아우터 뱅크스 부지의 수치 모델링 및 장치 배치는 제안 된 개념의 적용 가능성을 보여줍니다.

CFD (Computational Fluid Dynamics) 소프트웨어 인 FLOW-3D는 교각에서 세굴 깊이를 평가하는 데 사용되며, 그 결과는 과도한 흐름 전력 모델을 사용하여 ISEEP 추정 매개 변수를 기반으로 한 값과 비교됩니다. 세굴 깊이는 수치 분석에 사용된 것과 동일한 조건을 가정하는 경험적 방정식을 사용하여 계산됩니다.

FLOW-3D를 사용한 파라 메트릭 분석은 세굴 깊이를 정의하는 데 사용되는 매개 변수 중 연행 계수 (Ce)가 가장 큰 영향을 미치는 반면 항력 계수 (Cd)는 분석에 사용 된 값 범위 내에서 가장 작은 영향을 미친다는 것을 나타냅니다. ISEEP 데이터는 깊이 측면에서 모래층의 특성 변화를 반영하기 때문에 ISEEP 데이터를 기반으로하는 추정 된 세굴 깊이는 수치 분석에서 얻은 세굴 크기와 비교적 잘 일치합니다.

대조적으로, 경험적 방정식에서 계산 된 세굴 깊이는 주로 세굴 깊이를 과소 평가했는데, 이는 주로 방정식에 층상 토양 프로파일에 대한 규정이 없기 때문입니다. 따라서 ISEEP 데이터를 사용하면 토양층의 특성이 깊이에 따라 달라지기 때문에 세굴 매개 변수의 현장 평가의 이점을 제공합니다. 상당한 비율의 정교함을 포함하는 토양의 적용 가능성 평가를 포함하여 현장 테스트 절차와 데이터 감소 접근법에 대한 추가 검증이 권장됩니다.

INTRODUCTION

Lagasse et al. (1), 미국에는 하천과 강을 가로 지르는 488,750 개의 교량이 있었고, 수색 관련 교량 고장에 대한 연간 비용은 3 천만 달러로 추산되었습니다. 또한 지난 30 년 동안 미국에서 1,000 개 이상의 교량이 붕괴되었으며, 이러한 고장의 약 60 %는지지 기반 시스템의 과도한 수색으로 인해 발생하는 것으로보고되었습니다 (2). 따라서 이러한 구조를 지원하는 토양의 침식률과 수력 구조의 설계, 작동 및 수명 기간 동안 수색 가능성의 모니터링 및 평가와 토양 침식률 결정이 필요합니다. 초기 설계 단계에서 중요 할뿐만 아니라 이러한 침식 크기 및 비율 데이터는 유지 보수 우선 순위를 개발하고 교체 일정을 수립하는데도 필요합니다. 깊이에 따른 현장 침식 가능성을 평가하기위한 현재 기술은 Briaud 등이 개발 한 Erosion Function Apparatus (EFA)와 같은 장치에서 실험실 테스트를 위해 토양 샘플을 제거해야합니다. (2) 또는 시간에 따른 머드 라인 고도의 변화를 모니터링하여 이미 발생한 침식 만 측정합니다. 이러한 기술에 사용되는 기기는 단순한 강철 사운 딩로드에서 전자파 및 / 또는 음파 전파가있는 소나를 사용하는 원격 감지 장치에 이르기까지 다양합니다. Lu et al. (3) 음향 도플러 및 지상 침투 레이더와 같은 정교한 접근 방식은 비용이 많이 들고 빈번한 유지 보수 및 수리가 필요합니다. Hanson et al. (4)와 Hanson과 Cook (5)은 현장에서 침식 가능성의 표면 측정을 위해 수직 제트의 사용을보고했습니다. 이 저자들은 적용된 전단 응력의 형태로 충돌 제트로 인해 발생하는 응력을 렌더링하는 프레임 워크를 제시했습니다. 이 경우 잠재적 인 코어는 물이 원래 상태를 유지하는 제트의 일부로 정의됩니다.

FIGURE 1. (a) Temporary bridge along NC-12, and (b) ISEEP set-up for field testing.
FIGURE 1. (a) Temporary bridge along NC-12, and (b) ISEEP set-up for field testing.
FIGURE 2. Grain size distribution of test site: Pea Island.
FIGURE 2. Grain size distribution of test site: Pea Island.
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.

2D velocity vector and temperature contours along the plane through door B (existing system)

작업장 환기 시스템의 평가 및 개선을 위한 CFO 기법 활용| The use of CFD techniques for the assessment and improvement of a workshop ventilation system

ST AWOLESI, MSc(Energy), BSc(Hons), Envirotrak Ltd, Cambridgeshire, UK.
HB AWBI, PhD, MSc, 8Sc, CEng, MCIBSE, University of Reading, Berkshire, UK.
MJ SEYMOUR, BSc(Hons), BSRIA, Bracknell, Berkshire, UK.
RA HILEY, MSc(Energy), BA(Hons), AEA Technology, Harwell, Oxon, UK.

SYNOPSIS

본 논문에서는 현재 환기 시스템의 성능을 검사하고 개선하여 COSHH 규정 요건을 1개 충족한다는 관점에서 작업장 내 공기 흐름 시뮬레이션에 CFO(Computational Fluid Dynamics) 기법을 적용하는 방법을 제시하고 설명합니다. 예측된 공기 흐름 패턴과 세 CFD 코드가 작업장 내의 선택된 지점에서 측정한 공기의 분배를 비교한 결과, 일반적으로 일치된 것으로 나타났으며, 기존 환기 시스템의 성능이 오염물질의 제거 가능성에 대해 불만족스러운지 확인합니다. CFD 기법을 사용하여 작업장 환기 및 오염 문제에 대한 실용적인 솔루션을 식별할 수 있었습니다.

INTRODUCTION

산업 공장에서 환기 시스템을 갖추는 목적은 열적 쾌적성을 촉진하고 유해 오염 물질에 대한 작업자의 잠재적 노출을 방지하는 것입니다. 작업장 내 근로자에게 미치는 건강상의 영향을 위해 보건 및 안전 행정부는 광범위한 산업 물질에 대한 단기 및 장기 노출에 대한 직업상 노출 제한(1) 목록을 발행합니다.

본사의 보건 물리학 부서에서 일상적으로 실시하는 현장 테스트*는 대기 오염물질의 높은 수위가 COSHH 법에 따라 요구되는 작업 한계를 초과함을 나타냅니다. 당사는 COSHH 규정에서 요구하는 대로 작업 수준 내에서 공기 오염 농도 수준을 가져오기 위해 작업장 내의 공기 흐름에 대한 광범위한 조사를 수행하도록 회사로부터 의뢰 받았습니다.

작업장 내의 공기 흐름 패턴이 상당히 복잡하다는 것을 알게 되었고, 원하는 공기 품질 개선을 달성하기 위해 실내 공기 이동에 대한 측정, 연기 흐름 시각화 및 컴퓨터 모델링을 수행할 필요가 있는 것으로 판단되었습니다.

우리의 목표는 현재의 환기 시스템을 평가하면서 이러한 방법을 간략히 보고하고 B에 워크샵 내의 오염이라는 ait의 수준을 감소시킬 수 있는 실용적인 솔루션을 제안하며, 3개의 CFO 프로그램과의 아웃·측정 및 계산 간의 합의를 평가하는 것입니다.

최근, 건물의 공기 흐름 패턴을 예측하기 위해 계산 유체 역학(CFD)의 사용에 대한 관심이 증가하고 있습니다. CFD 기법의 적용 범위를 나타내기 위해 그러한 몇 가지 예가 보고되었습니다(2) * 프로젝트의 기밀성 때문에 해당 회사의 이름을 지정할 수 없습니다.

DESCRIPTION OF THE WORKSHOP AND ITS
VENTILATION SYSTEM

작업장 및 환기 시스템에 대한 설명 메인 룸은 9m 길이 x 7 m폭 및 4.5m 높이의 주요 치수를 가진 작업장 단지의 일부입니다. 그리고 ante-room은 8m 길이 x 2m폭 x 2.5m 높이 크기를 가지고 있습니다. 아주 높아요. 여기에는 각 제어 장치와 동일한 세 가지 시설, 선반 부스, 드릴 부스, 페틀링 부스, 지역 배기 후드 및 다수의 작업 벤치가 포함되어 있습니다(그림 참조).

실내 환기 시스템은 레지스터 및 기타 개구부를 통한 공급과 추출물로 구성됩니다. 추출 측면은 앞서 언급한 세 개의 부스에 추가 추출이 있는 세 개의 용해로 위의 세 개의 국부 배기 후드와 벽면에 위치한 두 개의 일반 실내 추출물로 구성됩니다.

DISCUSSION OF RESULTS FROM MEASUREMENTS
AND SMOKE FLOW VISUALISATION

입력 측면은 메인 입구 도어(도어 B)의 개구부에서 유입되는 입력 공기가 추가된 6개의 공급 레지스터와 인접 룸을 연결하는 도어(도어 A)에 위치한 또 다른 개방으로 구성됩니다. 작업장에서 수행한 측정은 공기 흐름 패턴, 공기 온도, 속도, 인클로저 표면 온도, 입구 및 출구 공기 온도와 관련이 있습니다.

DISCUSSION OF RESULTS FROM MEASUREMENTS
AND SMOKE FLOW VISUALISATION

작업장 내의 다양한 위치에서 측정된 속도 및 압력 측정과 연기 흐름 시각화 결과, 공급 레지스터의 흡입 유량 기여도가 도어 개구부 A 및 B의 기여율보다 상당히 낮고 시간당 10회의 공기 변화라는 기계적 환기 속도보다 낮았습니다.

A.E.C.P. (3) 및 C.I.B.S.E. (4) 가이드에 의해 종료됩니다. 원칙적으로, 그러한 차이는 중요하지 않을 것입니다. 그러나 이 경우 도어 개구부에서 유입되는 공기에는 이미 오염 물질이 포함되어 있어 작업장의 오염 수준이 증가할 수 있습니다.

따라서 총 흡입 유량의 80-90% 순서로 공급 레지스터를 통과하는 공급 공기의 비율이 더 높은 것이 바람직합니다. 또한 6개의 공급 레지스터 중 하나, 다수의 로컬 추출 후드 및 2개의 일반 객실 추출물을 재설계하거나 상당한 업그레이드가 필요한 것으로 확인되었습니다.

요약하자면, 공기 흐름 측정 및 연기 흐름 시각화는 작업장 내의 공기 흐름 패턴이 두 개의 큰 흐름 영역에 의해 지배된다는 것을 나타냅니다.

작업 수준의 영역 1은 도어 A 및 B의 개구부에서 나오는 강한 에어 제트에 의해 지배되고, 다른 영역은 작업장 상층에 위치한 약한 재순환의 넓은 영역에 의해 지배됩니다.

작은 방과 관련하여, 일부 연기가 그 지역에 도달한 것으로 관측되었지만, 일단 그곳에 도달한 후에는 상당한 시간 동안 남아 있었습니다.

COMPUTER MODELLING OF AIRFLOW

측정 및 연기 흐름 시각화를 통해 작업장 내의 공기 흐름은 매우 복잡하고 3차원적이라는 것을 알 수 있었습니다. 따라서 연기 흐름 시각화 및 제한된 수의 국소 기류 측정만을 기반으로 오염 문제에 대한 해결책을 제안하는 것은 많은 중요한 흐름 특징을 간과할 수 있기 때문에 신중하지 못할 것으로 판단되었습니다.

따라서 이 문제를 조사하기 위해 긍정적인 조치를 취하기로 결정되었습니다. 이는 CFD(Computational Fluid Dynamic) 기법을 활용하여 작업장 내에 현재 존재하는 공기 흐름을 초기에 시뮬레이션한 후 가능한 변경의 영향을 조사하기 위해 구성되었습니다.

컴퓨터 시뮬레이션은 처음에는 HARWELL FLOW-3D 소프트웨어를 사용하여 HARWELL CRAY-2 슈퍼 컴퓨터 시스템에서 수행되었습니다. 작업장의 공기 흐름, 온도 및 오염 분포에 대한 계산 결과가 최근 저자 중 한 명이 제시되었으며 다음과 같은 결과를 나타냈습니다. (이하 일부 내용 생략… 자세한 내용은 하단부의 원문 참조 바랍니다.)

The workshop showing the ante-room, supply, and extract systems
The workshop showing the ante-room, supply, and extract systems
2D velocity vector and temperature contours along the plane through door B (existing system)
2D velocity vector and temperature contours along the plane through door B (existing system)
20 velocity vector and temperature contours along -the plane through furnace hood (existing system)
20 velocity vector and temperature contours along -the plane through furnace hood (existing system)
Existing system; airborne particle tracks
Existing system; airborne particle tracks
20 velocity vector along the plane through door B (proposed system)
20 velocity vector along the plane through door B (proposed system)
20 velocity vector along the plane through furnace hood (proposed system)
20 velocity vector along the plane through furnace hood (proposed system)
Proposed system; airborne particle tracks
Proposed system; airborne particle tracks
Figure 1. Right: Absolute velocities in the vertical sluice gate fish pass. Level difference between the pools is 0.20 m. Left: Isosurface of the surface structure (blue), Right and left: Isosurface of absolute velocity 1.50 m/s (yellow)

Success Criterion for Fish Passages |수력 발전소 물고기 통로

São Roque 수력 발전소 물고기 통로

이 기사는 Matthias Haselbauer, RMD Consult  및 Carlos Barreira Martinez (  Minas Gerais 연방 대학교) 가 기고했습니다  .

브라질에서는 지난 150 년 동안 지표수의 사용이 지속적으로 증가했습니다. 항행성을 유지하고, 수력을 생성하고, 홍수를 방지하기 위해 자연 흐름을 방해하는 많은 장애물과 우회로가 세워졌습니다. 강에 서식하는 물고기 및 기타 작은 동물은 이러한 변화로 고통 받습니다. 일부 종의 멸종 시점까지 어류 수가 크게 감소한 것이 관찰되었습니다. 어류, 조류 및 포유류 개체수가 동시에 감소함에 따라 먹이 사슬에 대한 인간의 엄청난 영향이 분명해졌습니다.

강을 물고기를 위해 개방하기 위해 브라질에 많은 수의 물고기 통로가 건설되었지만 생물학적 및 기술적 측면에서 효율성이 떨어지는 경우가 많았습니다. 종종 1 차원적이고 경험적인 가정을 사용하여 설계된 통로의 흐름 상황은 과도한 선택과 열악한 위치를 초래합니다. 전통적인 1 차원 디자인의 물고기 통로와 달리 오늘날 더 적절한 도구를 사용할 수 있습니다. CFD (전산 유체 역학) 시뮬레이션을 사용하면 평균 속도 필드 뿐만 아니라 물고기 통로의 유용성에 상당한 영향을 미치는 과도 흐름 효과를 조사 할 수 있습니다. 최적의 결과를 얻으려면 설계 프로세스에서 수력 학적 고려 사항과 생물학적 고려 사항의 결합이 필수적입니다.

이 연구에서는주기적인 수직 수문 물고기 통로 내부의 난류 응집 구조에 대해 논의합니다. 길이가 4.50m이고 너비가 각각 3.30 인 두 개의 웅덩이 사이에서 흐름은 0.50m의 확장이 있는 작은 수직 개구부를 통과해야 합니다 (그림 1). 

CFD 시뮬레이션은 FLOW-3D 로 수행되었습니다 . 흐름 방향의 주기적 경계 조건에서 달성 가능한 해상도는 약 2.5cm입니다. 두 웅덩이 사이의 수면 Δh의 레벨 차이는 20cm였다. 따라서 절대 속도의 최대 값은 약 2m / s ≈ Δh * 2g입니다. 전체 위치 에너지는 운동 에너지로 변환되고 나중에 풀에서 소멸됩니다. 제트가 벽에서 분리되는 고속 영역이 형성됩니다.

절대 속도 수문 물고기 통과
그림 1. 오른쪽 : 수직 수문 물고기 통과의 절대 속도. 수영장 사이의 레벨 차이는 0.20m입니다. 왼쪽 : 표면 구조의 등면 (파란색), 오른쪽 및 왼쪽 : 절대 속도 1.50m / s (노란색)의 등면

LES (Large Eddy Simulation)를 통해 순간 흐름 영역에 대한 자세한 분석이 가능했습니다. 속도 및 난류 장의 분포와 풀 내의 일관된 난류 구조는 물고기의 행동을 더 잘 이해할 수있게했습니다.

난류 압력 변동

순간 속도 또는 압력 필드는 평균 값과 해당 변동으로 나눌 수 있습니다. 변동 압력에 대한 각 방정식은 다음과 같습니다.

{\tilde{p}}’=\tilde{p}-\left\langle {\tilde{p}} \right\rangle

난류 압력 장을 살펴보면 와류 내부의 난류 압력이 음수임을 알 수 있습니다. 난류 압력의 국부적 최소값은 그림 2와 같이 대규모 와류의 코어를 나타냅니다. 물고기 통로에서 여러 개의 수평 롤러가 관찰 될 수 있습니다. 와류는 수 문의 전 단층 내부에 형성됩니다. 정점의 주행 거리가 증가하면 와류 직경이 증가하고 난류 압력 진폭이 감소하여 롤러 내부의 난류 압력이 증가합니다.

일관된 구조와 관련하여 개방 채널 흐름의 난류 압력을 분석하는 것은 매우 어렵습니다. 대규모 와류는 직접 관찰로 거의 감지 할 수 없습니다. 이는 수면의 변동과 전체 전류 내부의 관련 압력 변동 때문입니다. 표면파에 의해 유발 된 압력 변동은 다음 지수 법칙에 따라 수심 z에 따라 감소합니다 [Kundu, 2004] :

{p}’\propto {{e}^{{-kz}}}

난류 압력 장을 살펴보면 와류 내부의 난류 압력이 음수임을 알 수 있습니다. 난류 압력의 국부적 최소값은 그림 2와 같이 대규모 와류의 코어를 나타냅니다. 물고기 통로에서 여러 개의 수평 롤러가 관찰 될 수 있습니다. 와류는 수 문의 전 단층 내부에 형성됩니다. 정점의 주행 거리가 증가하면 와류 직경이 증가하고 난류 압력 진폭이 감소하여 롤러 내부의 난류 압력이 증가합니다.

개방 채널 흐름의 난류 압력
그림 2 : 난류 압력 변동의 등면 = -500 Pa.

일관된 구조와 관련하여 개방 채널 흐름의 난류 압력을 분석하는 것은 매우 어렵습니다. 대규모 와류는 직접 관찰로 거의 감지 할 수 없습니다. 이는 수면의 변동과 전체 전류 내부의 관련 압력 변동 때문입니다. 표면파에 의해 유발 된 압력 변동은 다음 지수 법칙에 따라 수심 z에 따라 감소합니다 [Kundu, 2004] :

서로 다른 압력 변동의 중첩으로 인해 표면 근처의 대규모 일관된 구조를 감지하기가 어렵습니다.

Q- 기준

와류 감지를위한 또 다른 도구는 Dubrief (2000)와 Hunt (1988)가 제안했으며, 이들은 압력, 와도 및 Q- 기준의 등면을 비교했습니다. Q- 기준은 다음과 같이 계산됩니다.

\displaystyle {{\tilde{\Omega }}{{ij}}}=\frac{1}{2}\left( {\frac{{\partial {{{\tilde{U}}}{i}}}}{{{{x}{j}}}}-\frac{{{{{\tilde{U}}}{j}}}}{{\partial {{x}_{i}}}}} \right)

\displaystyle {\tilde{\Omega }}{ij}=\frac{1}{2}\left( {\frac{\tilde{U}{i}} {x}{j}-\frac{\tilde{U}{j}} {x}_{i}} \right)

공간적으로 필터링 된 속도 구배의 비대칭 및 대칭 부분. 그림 3에서는 Q ~ = 50s-2의 계산 된 등가 곡면이 표시됩니다. Q- 기준으로 소규모 와류가 감지됩니다. 난류 압력 변동과는 달리, Q- 기준 계산을 위해 자유 표면 상태는 탐지 가능성을 방해하지 않습니다. 이는 ∇²p 계산에 선형 정압 분포가 사용되지 않기 때문 입니다. 흐름에서 흐름 방향으로 작은 헤어 라인 소용돌이를 볼 수 있습니다.

Isosurfaces 난류 압력 변동
그림 3 : 난류 압력 변동의 등면

토론

다른 스케일의 소용돌이를 시각화하면 엔지니어는 물고기가 수로를 통과해야하는 일관된 구조에 대해 좋은 느낌을 갖게됩니다. 감지 된 대규모 롤러가 주요 구조입니다. 물고기는 이러한 구조에 대한 흐름에서 안정화되어야합니다. 이 롤러의 축은 메인 스트림 방향에 부분적으로 수직이므로 물고기가 안정화를 위해 메인 핀을 사용할 수 있습니다.

소규모 구조물은 물고기의 수영 방향과 평행합니다. 물고기는 이러한 와류에서 안정화를 위해 수직 지느러미 만 사용할 수 있기 때문에 대규모 롤러보다 안정화를 위해 더 많은 노력을 기울여야합니다.

계산 된 LES 결과를 사용하여 물고기 통과 내부의 흐름 조건에 대한 생물 학자와 엔지니어 간의 예비 토론을 시작할 수 있습니다. 감지 된 난류 구조는 물고기 통과의 성공에 중요합니다. 이러한 구조를 통과하는 데는 고속 영역을 통과하는 것보다 더 많은 에너지가 필요할 수 있습니다.

다음 달에 브라질 벨루 오리 존치에있는 미나스 제 라이스 연방 대학교에서 이러한 난류 구조와 물고기가 이러한 구조를 탐색하는 능력 사이의 상관 관계를 확인하기 위해 일련의 실험실 실험이 수행 될 것입니다.

참고 문헌

Dubrief, Yves; Delcayre, Frank: On Coherent-vortex identification in turbulence. In: Journal of Turbulence 1 (2000), pp. 1-22

Haselbauer M.: Geräuscharme Fischaufstiegsgerinne – Experimentelle und numerische Analyse des Fischpasses vom Typ periodische Schütze. PhD-Thesis, Fachgebiet Hydromechanik, TU München, 2008

Hunt, J.C.R.; Wray, A.A.; Moin, P.: Eddies, streams, and convergence zones in turbulent flows. In: CTR-S88 (1988), pp. 193-208

Kundu, Pijush K; Cohen, Ira M: Fluid Mechanics. San Diego: Elsevier Academic Press, 2004

Wilczak, J. M: Large-scale eddies in the unstably stratified atmospheric surface layer. Part I: Velocity and temperature structure. In: J. Atmos. Sci. 41 (1984), pp. 3537-3550

Acknowledgement: All results were post-processed with Paraview.

Figure 1. Alaska requires minimum water depth for fish passage to be 2.5 times the height of the caudal fin (D) (Hotchkiss and Frei 2007).

EFECTS OF HYDRAULIC STRUCTURES ON FISH PASSAGE: AN EVALUATION OF 2D VS 3D HYDRAULIC ANALYSIS METHODS

물고기 통로 유압 구조효과 :2D VS 3D 유압 분석 방법의 평가

ABSTRACT

채널 스패닝 유압 구조물은 상류 물고기 이동에 대한 장벽 역할을 할 수 있습니다. 이러한 종단 적 서식지 연결의 중단과 관련된 부정적인 결과는 정확하고 실행 가능한 평가 기술의 필요성을 강조합니다.

3 차원 평가 방법은 인스트림 구조에서 복잡한 흐름을 해결하고 물고기 움직임을 정확하게 예측하는 것으로 나타났습니다. 그러나 3 차원 모델링은 시간과 리소스 요구 사항으로 인해 비실용적 일 수 있습니다.

이 연구는 2 차원 전산 유체 역학 모델과 통계 분석을 사용하여 콜로라도 주 리옹에있는 화이트 워터 공원 구조의 수력 조건을 설명하는 것을 조사합니다. 물고기의 움직임 관찰은 잠재적 인 수영 경로를 나타내는 공간적으로 명시적이고 연속적인 경로를 따라 결과 수력 변수와 쌍을 이룹니다.

로지스틱 회귀 분석은 흐름 깊이와 속도가 어류 통과와 밀접한 관련이 있음을 나타냅니다. 결합 된 깊이 및 속도 변수무지개 송어 (92 %를 정확하게 예측Oncorhynchus mykiss) 및 갈색 송어 (Salmo trutta)는 이 유압 구조에서) 움직임 관찰을 합니다.

이 연구의 결과는 2 차원 분석 방법이 3 차원 분석이 불가능한 경우 유사한 수력 학적 구조가 어류 통과에 미치는 영향을 평가하는 비용 효율적인 접근 방식을 제공할 수 있음을 시사합니다. 또한,이 연구의 결론은 비교적 낮은 수영 성능을 가진 송어와 물고기 모두에 대한 관리 및 설계 결정을 안내하는 데 사용할 수 있습니다.

서문

수력 구조물은 수생 생물의 종 방향 서식지 연결을 의도적으로든 우연히든 효과적으로 차단할 수 있습니다. 의도적 장벽은 일반적으로 침입성 종의 도입 또는 교잡을 방지하기 위해 관리자에 의해 배치됩니다 (Holthe et al. 2005; Fausch et al. 2006). 그러나 구조물을 설계하고 설치할 때 물고기 통행 촉진을 고려하지 않았기 때문에 장벽이 더 자주 생성됩니다. 따라서 인위적 장애로 인해 전 세계 수로가 분열되었습니다 (Williams et al. 2012). 철새 어종의 성공적인 수명주기를 위해서는 종단 서식지 연결이 필수적입니다 (Schlosser and Angermeier 1995). 상류 이동에 대한 지연 또는 종료는 인구에 부정적인 영향을 미치고 생태계 기능을 방해 할 수 있습니다 (Beechie et al. 2010). 

수로를 가로 지르는 수력 구조물은 어류 통행에 미치는 영향을 철저히 평가하지 않고 하천과 강에 계속 배치됩니다 (Cada 1998; Noonan et al. 2012). 그러나 강 조각화와 관련된 문제에 대한 인식이 높아짐에 따라 설계 프로세스 전반에 걸쳐 물고기 통과 문제가 해결되는 방식에서 패러다임 전환이 일어나고 있습니다 (Katopodis and Williams 2012). 비 연어 종은 경제적 가치가 높은 종을 선호하는 경우가 많지만, 칼륨 종의 상류 이동 요구가 점점 더 중요하게 고려되고 있습니다 (Santos et al. 2012; Silva et al 2012) (Katopodis 2005; Roscoe and Hinch 2010). . 천연 자원 관리자는 제안 된 수력 구조물에 대해 의견을 제시하고 허용하도록 자주 요청받으며 (Kondratieff 2015),이 검토 과정에서 엔지니어와 과학자는 설계에 대한 예상 어류 통과 성능에 대한 모델 기반 증거를 제공하도록 요청받을 수 있습니다. 어류 통행과 관련하여 기존의 수력 구조물을 평가하고 우선 순위를 정하는 여러 방법이 현재 사용 가능하지만 (Kemp et al. 2010), 이전에 이 중요한 지점에서 제안된 구조물의 통행 효율성을 평가할 수있는 정확하고 실행 가능한 승인 및 설치 도구가 필요합니다.  

이러한 요구를 해결하는 데 초점을 맞춘 이전 작업은 3D 수력 모델링 기술이 상류 어류 이동을 평가할 목적으로 채널 스패닝 구조의 복잡한 유체 역학을 적절하게 해결할 수 있음을 보여주었습니다 (Stephens 2014).

이러한 새로운 3D 분석 방법은 전체 예측 정확도가 80 % 이상 (Stephens 2014)으로 매우 효과적 일 수 있지만 3D CFD (전산 유체 역학) 모델을 개발하는 데는 시간과 리소스가 많이 사용됩니다.

추가 데이터 수집, 소프트웨어 라이선스, 모델링 전문 지식 등에 대한 필요성은 많은 하천 관리 결정에 3D 분석을 비실용적으로 만들 수 있습니다. 다양한 2D 모델 플랫폼이 홍수 배출을 추정하고 (Horritt and Bates 2002; Merwade et al. 2008) 인스 트림 평가에 광범위하게 사용 되었기 때문에 실무 엔지니어와 과학자는 대부분의 수력 구조물 프로젝트에서 2D 수력 모델링을 수행 할 가능성이 더 높습니다.

물고기 서식지 (Clark et al. 2008; Katopodis 2012). 2D 및 3D 유압 모델의 실제 비교가보고되었지만 (Lane et al. 1999; Shen and Diplas 2008; Kolden 2013), 어류 통과에 대한 2D 및 3D 모델 기반 평가의 효능을 조사한 연구는 현재에서 발견되지 않았습니다.

목표

천연 자원 관리자와 설계 엔지니어가 Stephens (2014)의 매우 효과적인 3D 방법에 더 쉽게 접근 할 수 있도록하기 위해이 연구는 자유롭게 사용할 수있는 산업 표준 2D CFD 모델 인 River2D (Steffler and Blackburn 2002)를 사용하여 타당성을 조사합니다. 수력 구조가 어류 통로에 미치는 영향을 평가합니다.

유사한 접근 방식을 기반으로하고 이전의 수력 학 및 어류 이동 데이터 세트 (Fox 2013, Kolden 2013, Stephens 2014)를 사용하여 이 2 개의 연구는 2D 분석 방법을 사용하여 St. Vrain River의 WWP (화이트 워터 파크) 구조를 평가합니다. Lyons, CO.이 연구의 구체적인 목표는 다음과 같습니다. 

1. WWP 구조에서 복잡한 유압 환경을 설명하는 2D CFD 모델을 개발합니다. 

2.이 2D CFD 모델의 결과를 사용하여 WWP 구조를 통해 잠재적 인 물고기 이동 경로를 따라 연속적이고 공간적으로 명시적인 수력 학적 설명을 생성합니다. 

3. 무지개 송어 (대해 사용 가능한 어류 이동 데이터와 가장 밀접하게 관련된 수리적 변수를 결정Oncorhynchus mykiss) 및 갈색 송어 (Salmo trutta)에합니다. 

4. 이전에 개발 된 3D 접근 방식 (Stephens 2014)의 PIT (Passive Integrated Transponder) 태그 연구의 움직임 데이터를 기반으로 한 예측 평가 능력을이 연구의 2D 접근 방식과 비교합니다. 

5. 어류 통행의 관점에서 수력 구조물에 대한 비용 효율적인 평가를 통해 천연 자원 관리자 및 설계자를 지원하기위한 권장 사항을 제공합니다.

배경

상류 어류 이동에 대한 장벽은 유속 깊이, 유속 또는 유속과 거리의 조합을 포함한 다양한 물리적 조건에 의해 생성 될 수 있습니다 (Coffman 2005; Cahoon et al. 2005). 깊이 장벽은 일반적으로 흐름 깊이가 너무 얕아 통과 시도를 허용하지 않을 때 생성됩니다.

깊이 장벽은 또한 자리 잡은 구조물의 낙하 높이 및 플런지 풀 깊이가 도약 제약으로 인해 통과를 허용하지 않을 때 존재할 수 있습니다. 유속이 구조물을 통과하려는 물고기의 수영 능력을 초과 할 때 속도 장벽이 생성되어 상류 진행을 방해합니다. 수력 구조물에 의해 생성 된 난류는 물고기의 통과에도 역할을 할 수 있습니다. 조건에 따라 난류는 물고기 수영에 긍정적 인 영향과 부정적인 영향을 모두 미칠 수 있습니다 (Liao 2007; Cotel and Webb 2012; Lacey et al. 2012).  

수영 성능 지표는 종종 기존의 수력 학적 구조가 물고기 통행의 장벽으로 작용하는지 여부를 평가하는 데 사용됩니다. 이러한 메트릭 중 가장 일반적인 것은 달리기 속도라고도 하는 버스트 수영 속도와 지구력 곡선입니다 (Castro-Santos et al. 2013).

물고기는 지속, 연장, 파열의 세 가지 수영 모드를 나타냅니다 (Peake et al. 1997). 지속적인 수영은 이론적으로 무한정 유지 될 수 있지만 장시간 및 버스트 수영 속도는 제한된 시간 동안만 유지 될 수 있습니다.

지구력 곡선은 세 가지 수영 모드 (Videler and Wardle 1991)에 걸쳐 연속적으로 수영 속도와 피로 시간 사이의 역 관계를 설명하여 생성됩니다. 버스트 수영 속도는 속도 장벽을 식별 할 때 유용하며 (Haro et al. 2004) 지구력 곡선은 잠재적 인 완전 장벽을 식별하는 데 도움이됩니다 (Castro-Santos et al. 2013). 현재 물고기 수영 성능과 난류 임계 값 또는 분포 사이의 물리적 관계는 잘 알려져 있지 않습니다 (Liao 2007).

그러나 총 운동 에너지 (TKE), 총 수력 변형, 레이놀즈 전단 응력 및 와도와 같은 일부 프록시 변수는 난류가 어류에 미치는 영향을 정량화 할 때 유용한 것으로 나타났습니다 (Nestler et al. 2008; Cotel and Webb 2012; Lacey et al. 2012; Silva et al. 2012). 

장벽은 완전 할 수 있으며, 물고기 통행을 허용하지 않거나 선택적 통행 성공이 생리적 또는 수리적 특성에 따라 결정되는 경우 부분적 일 수 있습니다. 이 연구의 목적을 위해 총 시도 횟수에 대한 성공적인 통과 횟수를 기반으로 한 인구 수준의 통과 효율을 사용하여 유압 구조로 인한 상류 이동 억제 정도를 정량화합니다 (Haro et al. 2004). 다양한 방법 개발되었습니다. 

장벽이 물고기 통로 (켐프와 O’Hanley 2010)에 영향을 미치는 방법을 정량화하기 위해  한 가지 접근 방식은 통계 모델을 사용하여 통과 효율 추정치를 0 ~ 100 %의 연속 척도로 표현할 수 있습니다. 과거에는 규칙 기반 또는 회귀 기법을 사용하여 암거 (Coffman 2005; Burford et al. 2009), 도로 횡단 (Warren and Pardew 1998) 또는 수로 실험 설정 (Haro et al. 2004)을 다양한 성공으로 평가했습니다.

통계적 방법은 다양한 척도에서 수리적 변수에 대한 정보를 결합하여 통과에 큰 영향을 미치는 변수를 식별 할 수 있습니다 (Kemp and O’Hanley 2010). 이러한 모델은 현장 기반 어류 이동 관찰을 사용하여 검증 할 수도 있습니다 (Coffman 2005; Burford 2009).

2014 년에 Stephens는 3D CFD 모델 출력 (Kolden 2013)을 활용하여 수력 구조물에서 물고기 통과를 평가하기위한 연속적이고 공간적으로 명시적인 분석 방법을 만드는 새로운 통계 방법을 개발했습니다. 이 방법은 콜로라도에있는 3 개의 파도 생성, 인공 화이트 워터 파크 (WWP) 구조물에서 수집 한 수력 측정 및 PIT 태그 통과 관찰 (Fox 2013)을 통해 검증되었습니다. 통계 결과에 따르면 Stephens (2014) 방법은 전체 정확도가 80 % 이상인 통과 효율을 예측할 수 있습니다. 

Stephens는 3D CFD 모델의 결과를 사용했지만 다른 연구에서는 2D CFD 모델을 사용하여 물고기와 관련된 규모의 복잡한 흐름을 설명하는 데 초점을 맞추 었습니다 (Lane et al. 1999; Crowder and Diplas 2000; Shen and Diplas 2008). 2D CFD 모델링의 주요 관심사는 물고기 서식지 및 수영 성능에 중요한 중간 규모 기능과 관련된 복잡성을 포착 할 수 있는지 여부였습니다 (Crowder and Diplas 2000).

혼합된 결과는 서식지 평가를 위해 모델링되는 도달 범위의 특성에 따라 2D CFD 모델이 수력 조건에 대한 적절한 설명을 제공하거나 제공하지 않을 수 있음을 보여줍니다 (Clark et al. 2008; Shen and Diplas 2008; Kozarek et al. 2010) . 서식지 또는 지형 모델링에 중점을 두는 경우 깊이 평균 2D 모델과 직접 비교할 때 3D 모델 사용이 선호되었습니다 (Lane et al. 1999; Shen and Diplas 2008). 그러나 수력 구조물에서 상류 어류의 움직임을 평가할 때 2D 및 3D 모델의 성능을 비교 평가 한 연구는 거의 없습니다. 

이 연구에서 CFD 모델의 비교는 2D 소프트웨어 River2D와 3D 소프트웨어 FLOW-3D에 중점을 둡니다 (Flow Science, 2009). 2D 모델과 3D 모델의 가장 큰 차이점은 2D 모델은 각 계산 노드에서 유압 변수의 값을 깊이 평균한다는 것입니다. 이 깊이 평균은 구조물의 물고기 친화성에 큰 영향을 미칠 수있는 중요한 흐름 특징과 경계층 효과를 배제 할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다.

예를 들어, 수심 평균 속도 값은 WWP 구조 하류의 수력 조건이 동일한 도달 범위 내의 자연 풀에있는 것과 유사하다고 잘못 제안 할 수 있습니다. 실제로 두 유동장은 어류 개체군에 다르게 영향을 미칠 수있는 고유 한 특성을 가지고 있습니다 (Kolden 2013). River2D는 또한 정수압과 일정한 수평 속도 분포를 가정하는 반면 FLOW-3D는 이러한 가정을 피할 수 있습니다.

대부분의 2D CFD 모델링 프로그램 (Toombes and Chanson 2011)에서 요구하는 정수압 가정은 가파른 경사 (> 10 %)와 급변하는 경사 (Steffler and Blackburn 2002)에서 계산 정확도를 제한합니다. 속도 분포가 일정하다는 가정은 수직 속도 구성 요소가 무시할 수 있음을 의미하며 본질적으로 2D CFD 모델을 사용하여 2 차 흐름 및 강한 순환을 분석하는 기능을 제거합니다 (Steffler and Blackburn 2002; Toombes and Chanson 2011).

이러한 가정과 2D 물리적 표현의 단순화 된 특성을 고려할 때 2D CFD 모델이 물고기 통과 예측 평가를 위해 채널 스패닝 구조의 복잡한 유체 역학을 적절하게 해결할 수 있는지 여부는 불분명합니다.

Figure 1. Alaska requires minimum water depth for fish passage to be 2.5 times the height of the caudal fin (D) (Hotchkiss and Frei 2007).
Figure 1. Alaska requires minimum water depth for fish passage to be 2.5 times the height of the caudal fin (D) (Hotchkiss and Frei 2007).
Figure 2. Depth (m) and velocity magnitude (m/s) River2D contours for 0.42 cms.
Figure 2. Depth (m) and velocity magnitude (m/s) River2D contours for 0.42 cms.

구체적인 내용은 아래 원문을 참고하시기 바랍니다.

Structured FAVOR™ grid in cylindrical coordinates

CFD Modeling Techniques | CFD 모델링 기술

Modeling Techniques

CFD를 폭넓게 사용한 적이 있는 사람이라면 누구나 사용할 최적의 수치 기법이 뭔가에 관한 개인적인 취향이나 선입견을 가지고 있습니다.  이 절에서는 저자가 사용한 모델링 기법의 일부와 그들이 다른 기법보다 나은 선택이라고 생각하는 이유에 대해 설명합니다.

Anyone who has used CFD extensively will have his own preferences and prejudices for what are the best numerical methods to use.  The articles in this section explain some of the modeling techniques the author has used and why he believes they are good choices with respect to other methods.

Structured FAVOR™ grid in cylindrical coordinates
Structured FAVOR™ grid in cylindrical coordinates

이 절에서는 FAVOR (Fractional-Area-Volume-Obstacle-Representation ) 법과 VOF (Volume-of-Fluid) 법에 중점을두고 있습니다.  복잡한 장애물 주위의 유체 흐름을 모델링하는 경우 많은 숙련자는 장애물의 형상으로 변형된 계산 격자를 사용하는 것을 선호합니다.  이러한 계산 격자는 일반적으로 물체 적합 격자(body-fitted grids)라고합니다.  대조적으로, FAVOR 법은 요소에 면적 점유율 및 체적 점유율이 할당된 생성이 용이한 사각형 격자가 사용됩니다.  이러한 방식의 관련성에 대해서는 FAVOR와 물체 적합 좌표계 및 No Loss with FAVOR의 절에서 논의되고 있습니다.

These articles center on the FAVOR (Fractional-Area-Volume-Obstacle-Representation) method and the VOF (Volume-of-Fluid) method.  When modeling fluid flow around complex obstacles many practitioners prefer to use computational grids that are deformed to the shape of the obstacles, these are generally referred to as body-fitted grids.  The FAVOR method, in contrast, employees easy to generate rectangular grids whose elements are assigned fractional areas and volumes.  The connection between these approaches is discussed in the articles FAVOR vs. Body-Fitted Coordinates and No Loss with FAVOR.

Structured FAVOR™ Grids

VOF와 FAVOR ™은 모두 표면 기반의 계산 방법과 달리 볼륨 기반입니다. 경계 조건이 규정되는 유체 및 장애물 표면을 직접 설명하는 것이 논리적으로 보이지만 더 나은 방법은 유체 및 고체 영역의 볼륨을 사용하는 것입니다. 볼륨에는 많은 장점이 있습니다. 시간 종속적인 계산 시뮬레이션에서 움직이고 변화하는 유체 표면을 고려하십시오. 이를 자유 표면이라고하며 그 결정은 유체 역학 솔루션의 필수적인 부분이됩니다. 유체 표면은 시간이 지남에 따라 생성 및 파괴 될 수있을뿐만 아니라 유체 볼륨을 완전히 둘러 쌀 수도 있고 그렇지 않을 수도 있습니다.

Both VOF and FAVOR™ are volume-based, as opposed to surface based, computational methods. Even though it seems logical to directly describe fluid and obstacle surfaces on which boundary conditions are to be prescribed, a better method is to use the volumes of fluid and solid regions. Volumes have many advantages. Consider fluid surfaces that move and evolve in time-dependent computational simulations. These are referred to as free surfaces and their determination becomes an integral part of a fluid dynamic solution. Fluid surfaces can not only be created and destroyed over time, but may or may not completely enclose fluid masses.

간단한 예로는 호스를 빠져나가는 물이 있다고 가정하면 물의 표면적은 바깥쪽으로 흐르면서 커지고 있습니다. 만약 그것이 방울로 분해된다면, 서로 연결되지 않은 여러 표면이 있게 됩니다. 두 개 이상의 낙하물이 충돌하고 이들의 개별 표면이 더 이상 존재하지 않는 경우, 결합 낙하물을 둘러싼 단일 표면으로 대체됩니다. 또는 단순한 유체 강하가 임의로 변형되어 표면적이 변경될 수 있지만 유체가 압축할 수 없을 때는 부피에 변동이 없습니다. 이러한 종류의 행동은 개별 표면의 규격을 문제가 되게합니다.

A simple example is water exiting a hose. The surface area of the water is growing as it flows outward. If it breaks up into drops there are then multiple surfaces that are not connected to one another. Should two or more drops collide and coalesce their individual surfaces no longer exist being replaced by a single surface surrounding the combined drops. Or a simple fluid drop can arbitrarily deform resulting in a changing surface area, but its volume is unchanged when the fluid is incompressible. This sort of behavior makes the specification of individual surfaces problematic.

 한편, 유체나 고형물의 부피를 정의하는 것은 질량의 보존(그리고 불변의 부피 형태의 비압축성)이 유지하기가 더 쉽기 때문에 이치에 맞습니다. 유체 용적은 그들이 원하는 대로 결합하고 분리될 수 있으며, 결과 표면을 쉽게 평가할 수 있습니다. Volume methods에서 표면의 위치는 부피 영역이 끝나는 위치에 있습니다.

On the other hand, defining volumes of fluids or solids makes sense because conservation of mass (and incompressibility in the form of unchanging volumes) is easier to maintain. Fluid volumes may coalesce and breakup as they will, allowing easy evaluation of their resulting surfaces. In volume methods the location of a surface is wherever the volume region ends. 

Volume methods은 강력한 numerical 도구입니다. VOF 및 FAVOR™ 기법에 이러한 기법을 구현하는 방법은 첨부된 기사에 자세히 설명되어 있다.

Volume methods are powerful numerical tools. How they are implemented in the VOF and FAVOR™ techniques is described in detail in the accompanying articles.

본 자료는 국내 사용자들의 편의를 위해 원문 번역을 해서 제공하기 때문에 일부 오역이 있을 수 있어서 원문과 함께 수록합니다. 자료를 이용하실 때 참고하시기 바랍니다.

Figure 9. formation of scour and deposition around the spur dike in the original model.

Flow-3D 모델을 이용한 수력 조건의 변화가 하천 벤드의 L 자형 스퍼 제방 주변 속도 분포에 미치는 영향

Effect of Changes in the Hydraulic Conditions on the Velocity Distribution around a L-Shaped Spur Dike at the River Bend Using Flow-3D model

Technical Journal of Engineering and Applied SciencesAvailable online at www.tjeas.com©2013 TJEAS Journal-2013-3-16/1862-1868ISSN 2051-0853 ©2013 TJEAS
Abdulmajid Matinfard(Kabi)1, Mohammad Heidarnejad1*, Javad Ahadian21. Departmentof Irrigation, Science and Research Branch, Islamic Azad University,Khuzestan, Iran2. Assistant Professor, Department of Water Sciences, Shahid Chamran University, Ahwaz, IranCorresponding Author:Mohammad Heidarnejad

ABSTRACT

하천 및 관련 구조물의 특성 및 흐름 거동에 대한 평가는 소프트웨어 사용이 불가피한 복잡한 현상입니다.

Spur dike는 굴곡과 직선 경로에서 하천 조직, 침식 제어 및 강둑 보호에 사용되는 간단한 유압 구조입니다. 이 논문에서, 굴곡부에 지정된 간격을 가진 불 침투성 Spur 둑 주변의 흐름 패턴은 다양한 배출 및 흐름 폭의 다른 좁힘 비율에 대해 평가되고, 서로 비교됩니다.

또한 L 자형 스퍼 제방 주변의 속도 분포는 유한 체적 방법을 사용하여 2 차원 및 3 차원으로 평가됩니다.

수행된 실험에 따르면 최대 속도 제한 및 이에 따라 30 ° 각도의 첫 번째 스퍼 제방에서 강 굴곡에서 90 ° 각도의 물 흐름 방향으로 마지막 스퍼 제방까지 수 세량이 감소했습니다. 그리고 흐름이 마지막 스퍼 제방에 도달하면 흐름의 모든 난류가 손실됩니다.

흐름이 마지막 스퍼 제방까지 도달할 때 흐름의 모든 난류가 손실됩니다.

원본 논문 : Phytoremediation of Lead from Soil by Lepidium sativum (flow3d.com)

Figure 1. Example of 180-degree bends of the Karun River
. The effect of the spur dike series and ineffectiveness of some of them on the scour and deposition
. The effect of the spur dike series and ineffectiveness of some of them on the scour and deposition
Figure 3. Meshing of the tested area and around a quintuple series of the spur dike in flow3D software
Figure 3. Meshing of the tested area and around a quintuple series of the spur dike in flow3D software
Figure 4. Distribution of speed around the spur dike series
Figure 4. Distribution of speed around the spur dike series
Figure 5. Speed distribution around two initial spur dikes
Figure 5. Speed distribution around two initial spur dikes
Figure 6. Distribution of the flow rate around the spur dikes with a discharge of 18 liters per second
Figure 6. Distribution of the flow rate around the spur dikes with a discharge of 18 liters per second
Figure 7. Distribution of the flow rate around the spur dike with a discharge of 25 liters per second
Figure 7. Distribution of the flow rate around the spur dike with a discharge of 25 liters per second
Figure 8. Flow pattern around the spur dikes in three dimensional form at numerical model
Figure 8. Flow pattern around the spur dikes in three dimensional form at numerical model
Figure 9. formation of scour and deposition around the spur dike in the original model.
Figure 9. formation of scour and deposition around the spur dike in the original model.

REFERENCES
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132.

Figure 5. 3D view of scour under square tide conditions (every 300 s).

조수 흐름이 있는 복잡한 교각에서 scour CFD 시뮬레이션

CFD simulation of local scour in complex piers under tidal flow

J. A. Vasquez1,2, and B. W. Walsh1,3
1 Northwest Hydraulic Consultants, 30 Gostick Place, North Vancouver, BC, Canada,
V7M 3G3; PH (604) 980-6011; FAX (604) 980-9264;
2 email: JVasquez@nhc-van.com
3 email: BWalsh@nhc-van.com

ABSTRACT

우리는 상용 CFD (Computational Fluid Dynamics) 모델 Flow-3D를 사용하여 조수 흐름 아래의 복잡한 교각에서 지역 scour의 질적 시뮬레이션을 보고합니다. 이 모델은 대형 piles 캡과 10 개의 원통형 piles로 구성된 복잡한 부두에서 scour 개발의 초기 단계를 계산하는 데 적용되었습니다. Flow-3D는 piles 사이에서 예상되는 상호 작용을 정확하게 재현 할 수있었습니다. CFD 모델은 또한 조류 역류 하에서 3- piles 그룹의 scour 시뮬레이션을 위해 적용되었습니다. 그 결과는 문헌에보고 된 측정치와 질적으로 일치하여 Flow-3D가 다양한 흐름 조건에서 복잡한 교각을위한 유압 설계 도구로서의 잠재력을 가지고 있음을 보여줍니다.

INTRODUCTION

캐나다 밴쿠버에 있는 프레이저 강과 피트 강 모두에서 현재 여러 다리가 건설 중이거나 최종 설계 단계에 있습니다. 이 다리는 상대적으로 크고 300m에서 1000m 사이의 수로 폭에 걸쳐 있으며 강바닥에 위치한 여러 개의 큰 교각에서 지원됩니다.

일반적으로 케이슨 또는 코퍼 댐을 사용하여 지어진 말뚝 위에 세워진 거대한 단단한 교각이 있는 오래된 교량과 달리, 새로운 교각은 일반적으로 떠 다니는 바지선에서 원통형 말뚝을 땅으로 밀어내어 지어집니다.

말뚝 상단의 수평 말뚝 캡은 수면에 위치하며 상부 구조에서 말뚝 기초까지 힘을 전달하고 선박 충돌을 방지하는 데 사용됩니다. piles 캡의 높이는 하단 및 상단 높이가 최저 및 최고 수위를 덮도록 설계되어 모든 흐름 조건에서 볼 수 있습니다.

piles 캡의 기하학적 구조와 piles의 레이아웃은 다소 복잡 할 수 있으며, 반드시 로컬 scour 예측 변수에서 가정 한 고전적인 교각 모양을 따르는 것은 아닙니다. 그림 1은 6 각형 패턴으로 배열된 두 그룹의 piles 위에 아령 모양의 piles 캡이 있는 프레이저 강의 교각 부두의 예를 보여줍니다.

지속 가능한 환경을 위한 물 공학 (그림 2) 두 개의 다른 직경으로 만들어진 10 개의 piles 위에 둥근 끝이 있는 직사각형 piles 캡으로 만들어진 피트 강의 교각 부두. 복잡한 교각에서 scour을 계산하기위한 일부 분석 공식이 존재합니다.

예를 들어, HEC-18 매뉴얼 (Richardson and Davis 2001)은 교각 스템, piles 캡 및 piles 그룹에 의해 생성된 세 가지 scour 구성 요소를 추가하여 총 scour 깊이를 계산합니다.

말뚝 그룹은 폭이 그룹에 있는 말뚝의 투영된 폭과 동일한 솔리드 말뚝으로 대체되고 말뚝 간격 및 정렬된 행 수의 효과에 대한 수정 계수를 곱합니다. Ataie-Ashtiani와 Beheshti (2006)는 지역 scour (piles 캡이 없는)에서 piles 그룹화의 효과를 연구했습니다.

그들의 실험 결과는 나란히 배열된 매우 밀접하게 배치된 말뚝의 경우 scour 깊이가 50 % 증가할 수 있음을 보여주었습니다. 탠덤 배열의 경우 전면 piles의 scour이 증가하고 후면 차폐 piles의 경우 감소합니다.

어쨌든 말뚝 사이의 간격 S가 말뚝 직경 D의 4 배 (S/D> 4)보다 크면 scour 증폭 효과가 사라지는 경향이 있습니다. 그러나 이러한 공식은 piles이 격자 모양의 레이아웃으로 균일하게 배치되어 있다고 가정합니다.

이는 그림 1과 2에 표시된 교각에서는 분명히 해당되지 않습니다. 문제를 더욱 복잡하게 하기 위해 프레이저 강과 특히 피트 강이 대상입니다.

Figure 1. Example of bridge pier with dumbbell-shaped pile cap and hexagonal pile layout, showing also scour hole measured in a physical model.

교각의 조석 scour은 단방향 scour과 동일한 세부 사항으로 연구되지 않았지만 실제로 주제에 대한 몇 가지 주목할 만한 연구가 있습니다.

Escarameia (1998)는 흐름 방향, 조수주기 기간, 수심, 교각 모양 및 퇴적물 크기에 대한 역전의 영향을 단일 원형 및 직사각형 교각의 국부 scour에 미치는 영향을 평가하여 조류 흐름 조건 하에서 국부 scour의 실험적 조사를 수행했습니다. 예상대로 퇴적물 크기는 국부 scour 깊이에 영향을 미치지 않았습니다.

조수 조건에서 최대 수세 깊이는 베드 폼이 존재하지 않는 경우 일방향 흐름에 대해 항상 평형 scour 깊이 아래로 유지되었습니다 (맑은 물 수세미). 직사각형 교각의 scour 깊이는 정사각형 교각보다 10 ~ 14 % 더 작은 것으로 나타났습니다. 정사각형 교각에서는 조수주기 동안 교각의 상류와 하류에 생성된 scour 구멍이 병합되는데 교각이 직사각형 인 경우에는 발생하지 않습니다.

May and Escarameia (2002)는 정사각형 및 정현파 조수를 사용하여 조수 조건 하에서 지역 scour의 시간적 진화를 연구했습니다. 그들은 맑은 물 scour에서 조수 흐름의 수력 학적 구조에서의 평형 scour이 일방향 유동을 사용하는 scour보다 훨씬 적을 수 있다고 결론지었습니다. 그러나 라이브 베드 scour에서 평형 깊이는 각 조수주기에서 scour 구멍이 더 빠르게 발생하고 구조물 주변에 모래 언덕이 형성되어 단방향 흐름 값에 가까울 수 있습니다.

Margheritini et al. (2006) 은 퇴적물 이동 (살상 조건)과 함께 단방향 및 조수 흐름에서 대 구경 말뚝 주변의 국부 scour 실험을 수행했습니다. 두 경우의 최종 평형 scour은 비슷했습니다. 조수 흐름의 scour 구멍은 대칭이며 원형 모양이고 일방향 scour 구멍보다 부피가 더 큽니다.

현재 물리적 모델링은 사용 가능한 scour 방정식의 가정을 따르지 않는 복잡한 모양을 가진 교각에서 로컬 scour를 평가하기위한 유일한 실용적인 엔지니어링 도구로 보입니다.

3 차원 (3D) 수치 모델링은 단일 원통형 말뚝에서 국부 scour을 재현하기 위해 성공적으로 적용되었지만, 복잡한 교각의 모델 scour이나 조류 역류 하의 말뚝 그룹에는 적용되지 않았습니다. 이 논문의 목적은 상업적으로 이용 가능한 3D 전산 유체 역학 (CFD) 모델을 사용하여 실제 복잡한 부두와 조수 역전 하에서 이상적인 3 파일 그룹에서 지역 scour의 예비 정성 결과를 제시하는 것입니다.

NUMERICAL MODELING OF PIER SCOUR

Olsen과 Melaan (1993)의 초기 작업 이후 여러 3D 수치 모델이 단일 원통형 부두에서 국소 scour을 모델링하는 데 성공적으로 적용되었습니다 (Roulund et al. 2005의 검토 참조). 그러나 복잡한 교각에서 3D scour 시뮬레이션은 거의 시도되지 않았습니다. 그 이유는 두 가지입니다.

대부분의 모델은 복잡한 교각의 형상을 수용하기 어려운 구조화된 곡선 형 경계 맞춤 그리드를 기반으로 합니다. 또 다른 중요한 제한 사항은 계산 시간이며, 이는 실제 모델에서 로컬 scour 테스트를 수행하는 데 필요한 시간보다 훨씬 큽니다.

그럼에도 불구하고 수치 모델은 귀중한 정보를 제공할 수 있으며 컴퓨터 속도가 더욱 향상될 것으로 예상되는 미래에 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 여기에 사용된 CFD 모델은 뉴 멕시코 주 산타페의 Flow Science에서 개발한 Flow-3D입니다. Flow-3D는 유압 엔지니어링 애플리케이션을 위한 특수 모듈이 포함된 상용 CFD 패키지입니다.

구조화된 직교 그리드를 사용함에도 불구하고, 직사각형 계산 셀이 장애물에 의해 부분적으로 차단될 수 있도록 하는 FAVOR (fractional area/volume method)를 적용하여 복잡한 형상을 모델링 할 수 있습니다. 날카로운 자유 표면 (예: 수압 점프, 공기 중 자유 제트)은 VOF (Volume-of-Fluid) 방법으로 모델링 됩니다.

Flow-3D는 Brethour (2001)에 의해 자세히 설명된 대로 지역 scour을 모델링하는 고유 한 기능도 가지고 있습니다. 이러한 기능은 그림 2에 설명되어 있으며, 모델이 맑은 물 조건에서 복잡한 부두의 형상과 scour 개발의 초기 단계를 재현할 수 있는 방법을 보여줍니다.

그림 2에 표시된 복잡한 부두는 길이 51.5m, 너비 12.5m, 두께 6.7m의 끝이 둥근 파일 캡을 포함합니다. 파일 캡 아래에는 세 개의 개별 파일 그룹이 있습니다. 직경이 2.4m 인 3 개의 파일로 구성된 두 그룹 (U & D)은 파일 캡의 상류 및 하류 끝에 위치하며, 4 개의 작은 1.8m 파일 (C)은 중앙 주위에 있습니다.

파일 캡의 바닥은 침대 위 약 13m입니다. 수치 메쉬는 길이 115m, 너비 50m, 높이 22m였으며 균일 한 셀 크기는 0.5m (46,176 셀)입니다. 시뮬레이션은 수심 15.8m, 일정한 유속 1.5m/s, 퇴적물 크기 0.35mm에 대해 수행되었습니다. Flow-3D는 지역 scour에 대한 파일 간섭의 영향을 평가하는 데 사용되었습니다. 과도한 계산 시간이 필요하여 장기 시뮬레이션을 수행할 수 없었기 때문에 처음 1 시간 동안 scour 시작 만 시뮬레이션 했습니다.

말뚝 사이의 상대적 간격 S/D를 고려할 때, 그림 2에 표시된 Flow3D 결과는 Ataie-Ashtiani와 Beheshti (2006)가보고 한 말뚝 간의 상호 작용에 관한 실험적 관찰과 매우 잘 일치합니다. 결과는 부두 중심 주변의 C 말뚝이 2 쌍처럼 나란히 행동한다는 것을 시사합니다.

왼쪽과 오른짝이었는 두 쌍의 말뚝 사이에 간섭이 없는 것으로 보입니다 (C1-C2 및 C3-C4, S/D = 4); 파일 C1 (C2)은 scour (S/D = 2.3)으로부터 파일 C3 (C4)를 보호하는 것처럼 보입니다.

그림 2는 또한 파일 캡의 양쪽 끝에 있는 3 개 파일 그룹 U 및 D의 수세공 구멍이 이미 병합되어 3 개 파일 간의 강력한 상호 작용을 시사합니다 (S/D = 0.9). 또한 3- 파일 그룹 U는 더 작은 파일 C를 보호하지 않는 것 같습니다 (S/D> 5).

Figure 2. Initial scour development computed by Flow-3D in complex pier.

최대 평형 scour 깊이를 계산할 수는 없었지만, 복잡한 부두에서 말뚝과 말뚝 캡 사이의 상호 작용에 대해 얻은 통찰력은 scour 과정과 scour 대책의 잠재적 설계를 이해하는 데 여전히 중요합니다.

MODELING TIDAL SCOUR OF PILE GROUP

지속 가능한 환경을위한 물 공학 말뚝 그룹의 조수 조사 모델링 불안정한 조수 흐름의 잠재적 영향을 평가하기 위해 Flow-3D를 사용한 정성 시뮬레이션이 수행되었습니다.

전체 교각을 시뮬레이션하는 것이 불가능했기 때문에 이상화된 3- piles 그룹 (piles 캡 없음)이 거친 메시를 사용하여 재현되었습니다. 원통형 piles의 직경은 최소 간격 S / D = 0.95로 삼각형 패턴으로 배열 된 2m였습니다. 메쉬 셀 크기는 0.5m입니다.

이러한 메쉬 크기는 piles 주변 흐름의 모든 3D 세부 사항을 해결하기에 충분한 해상도를 제공하지 않지만 계산 시간을 관리 가능한 수준으로 유지하는 데 필요한 것으로 간주되었습니다.

따라서 이러한 예비 시뮬레이션은 정 성적이며 Flow-3D의 기능을 대략적으로 평가하기위한 탐색 적 특성을 가지고 있습니다. 수로는 길이 40m, 너비 16m, 높이 6.5m였습니다. 입구 / 출구의 첫 번째와 마지막 10m는 난류의 완전한 발달을 허용하기 위해 단단한 거친 베드로 만들어졌습니다.

3 개의 말뚝이있는 수로의 중앙 부분은 0.75mm의 모래로 만들어졌습니다. 수심은 2.5m였습니다. 유속의 조석 반전은 정사각형 및 정현파 조석을 사용하여 시뮬레이션되었습니다 (그림 3). 제곱 조는 Escarameia (1998)와 Margheritini et al. (2006). 단방향 흐름의 경우 조수 피크 (2m / s)를 사용했습니다.

Figure 3. idealized tidal velocity used for numerical simulations.

900 초에서 채널 중심선을 따라 세로로 된 베드 프로piles은 그림 4에서 단방향 흐름과 사인 곡선에 대해 보여집니다. 그림 5는 제곱 조수 시나리오에 대해 300 초마다 일련의 3D 이미지를 보여 주지만 화살표는 흐름 방향을 나타냅니다. 마지막으로, 세 가지 흐름 시나리오에 대한 scour의 시간적 진화가 그림 6에 나와 있습니다.

Figure 4. Computed centerline bed profiles after 900 s for unidirectional flow (left) and sinusoidal tide (right).

Figure 5. 3D view of scour under square tide conditions (every 300 s).
Figure 5. 3D view of scour under square tide conditions (every 300 s).
Figure 6. Temporal evolution of maximum scour depth under steady and tidal flow conditions (grid resolution is 0.5 m)
Figure 6. Temporal evolution of maximum scour depth under steady and tidal
flow conditions (grid resolution is 0.5 m)

단방향 흐름에서 scour는 상류에서 발생하고 퇴적물은 더미 뒤에 축적됩니다 (그림 4). 조수 조건에서 흐름 반전은 이전 조수주기에서 개발 된 scour hole을 일시적으로 채웁니다. scour의 계산 된 시간적 진화 (그림 6)는 Margheritini et al.의 실험과 유사합니다(2006). 조석 수조는 처음에 증가하지만 흐름이 역전되면 약간 감소하여 다음주기에 다시 자라납니다.

Flow-3D는 Escarameia (1998)와 일치하여 시뮬레이션의 맑은 물 조건에 대해 조석 정찰이 단방향 정찰보다 약간 낮다고 예측했습니다. 그러나 사용된 거친 0.5m 메시 해상도로 인해 정확한 scour 감소 크기를 정확하게 해결할 수 없습니다. 또한, 모델은 평형 scour 깊이를 달성 할만큼 충분히 오래 실행되지 않았습니다.

CONCLUSION

Flow-3D는 구조화된 경계 맞춤 그리드의 일반적인 제한없이 복잡한 구조에서 로컬 scour을 모델링 할 수 있는 기능을 갖춘 최초의 CFD 상용 모델 일 것입니다.

큰 piles 캡과 여러 개의 piles로 구성된 복잡한 부두에 적용했을 때 Flow-3D는 piles 간의 상호 작용을 정확하게 예측할 수 있었으며 실제 엔지니어링 응용 프로그램을 위한 설계 도구로서의 잠재력을 보여주었습니다.

Flow-3D를 사용하여 맑은 물의 조수 흐름 하에서 이상적인 3- piles 그룹의 정 성적 시뮬레이션은 동일한 최고 속도의 단방향 흐름에 비해 흐름 반전이 있는 조수 조건에서 scour 깊이가 감소함을 보여주었습니다.

이러한 수치 결과는 실험 데이터와 일치합니다. 그러나 모델을 정량적으로 검증하려면 더 미세한 그리드를 사용하는 추가 연구가 필요합니다. 현재 Flow-3D 및 일반적으로 CFD 모델의 주요 실제 제한은 계산 시간입니다.

구조를 모델링하는 데 매우 큰 그리드가 필요한 경우 장기 평형 조사를 계산하려면 물리적 모델을 실행하는 데 필요한 것보다 훨씬 더 많은 계산 시간이 필요할 수 있습니다.

논문 원본 링크 : CFD simulation of local scour in complex piers under tidal flow

기타 참고 자료 : https://flow3d.co.kr/scouring-knowledge/

REFERENCES

Ataie-Ashtiani, B. and Beheshti, A.A. (2006). “Experimental investigation of clearwater local scour at pile groups”. J. Hyd. Eng., ASCE, 132(10), 1100-1104.
Brethour, J. M. (2001). Transient 3-D model for lifting, transporting and depositing
solid material. 2001 International Symposium on Environmental Hydraulics,
Tempe, Arizona (http://flow3d.info/pdfs/tp/wat_env_tp/FloSci-Bib28-01.pdf).
Escarameia, M. (1998). Laboratory investigation of scour around large structures in
tidal waters. Conf. Basics of Sediment Transport and Scouring. HR
Wallingford (http://kfki.baw.de/conferences/ICHE/1998-Cottbus/55.pdf).
May, R.W.P. and Escarameia, M. (2002). Local scour around structures in tidal flows.
First International Conference on Scour Foundations, Texas A&M University.
Margheritini, L., Martinelli, L., Lamberti, A. and Frigaard, P. (2006). Erosione
indotta da onde e correnti di marea attorno a pali di grande diametro. XXX
Convegni di Idraulica e Construzioni Idrauliche, Rome, September 2006
(http://www.idra2006.it/referee/files/L356.pdf).

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

Schematic section view of siphon spillway

사이폰 여수로 | Siphon Spillways

Siphon Spillways

This article was contributed by Ali Habibzadeh (Project Engineer) and Jose (Pepe) Vasquez (Principal Engineer) at Northwest Hydraulic Consultants.

원문 : https://www.flow3d.com/siphon-spillways/

CFD 모델링은 여수로 구조물의 수력학 설계를 평가하기 위한 강력한 도구입니다. 설계 흐름에서 여수로의 용량은 댐 안전성 측면에서 가장 중요합니다(USBR 1987). 노스웨스트 수력학 컨설턴트는 기존 또는 새로운 여수로 설계에 대한 수많은 사례 연구에 CFD 모델링을 적용했습니다. 다음 글은 기존의 사이펀 여수로에서 수행한 샘플 사례 연구를 보여줍니다.

공기 조절식 사이펀 여수로는 상류 수위에 따라 다른 유압 조건에서 작동합니다(McBirney 1957). 유출로의 파고(crest) 위에 있는 비교적 작은 머리들의 경우, 사이펀은 사이펀 배럴 내부에 대기압을 가진 자유 위어처럼 작동합니다(즉, discharge 은 h에w3/2 비례합니다). 헤드가 증가하면 사이펀 배럴 내부의 흐름이 가압된 흐름으로 전환됩니다.

사이펀 배럴은 하위 대기압으로 프라이밍됩니다. 그 단계에서 사이펀 배럴을 통한 배출은 오리피스의 배출과 같습니다(즉o1/2 배출은 h에 비례한다). 프라이밍된 사이펀을 통과하는 드라이빙 헤드는 사이펀 출구의 상류 수위와 하류 바로 아래 수위 사이의 디퍼렌셜 헤드와 동일합니다. 

프라이밍드 사이펀(ho)의 유효 헤드는 일반적으로 프리 사이펀(hw)보다 상당히 크기 때문에 프라이밍된 사이펀은 상류 수위(Ervine 1976년)가 약간 증가한 프리 사이펀과 비교할 때 상당히 많은 양의 흐름을 전달할 수 있다. 

그러나 이는 사이펀이 실제로 프리임(Tadayon and Ramamurthy, 2013)을 할 경우에만 해당됩니다. 홍수와 비상사태 때, 인간의 개입이 없는 사이펀의 작동은 지극히 중요하지만, 이것이 항상 일어나는 것은 아닙니다.

프라이밍을 강화하기 위해 종종 디플렉터를 사이펀 바닥에 설치하여 제한된 공기량을 둘러싸기 위해 반대쪽 벽을 향해 향하는 제트를 생성합니다. 제트에 의해 발생되는 증가된 난기류는 점차적으로 제한된 공기를 제거하여 통 안의 압력을 떨어뜨립니다.

상류 수위가 내려가면서 사이펀 내 원수가 끊기고 유량이 다시 대기압으로 전환됩니다. 이 전환이 일어나면 헤드 방전 관계가 오리피스에서 보로 전환되면서 배출이 크게 감소합니다.

Schematic section view of siphon spillway
Schematic section view of siphon spillway; weir flow (left) and orifice flow (right).

FLOW-3D Modeling of a Siphon Spillway

노스웨스트 수리학 컨설턴트는 FLOW-3D를 사용하여 기존 3피트 높이의 직사각형 사이펀 유출로의 배출 용량을 평가하였습니다. 기존 사이펀은 홍수 때 셀프 프라이밍 문제가 발생했기 때문에 입구의 후드형 환기구와 배럴 내 바닥 디플렉터가 추가되었습니다. 아래의 첫 번째 애니메이션은 상류 수위 상승과 함께 사이펀의 단면 모델을 보여줍니다.

첫 번째 애니메이션은 기존 유출로의 현장 관찰에서 결정된 고정된 상류 수위(水位)로 진행되었습니다. 플로어 디플렉터에 의한 흐름의 편향으로 인해 배럴 내에 공기량이 제한됩니다. 시간이 지남에 따라 이 공기는 유동에 의해 유입되어 배럴 내의 절대 압력이 대기권(~2,115 lb/ft2)에서 대기권(약 1,500 lb/ft2)으로 떨어집니다. 압력이 배럴 내에서 떨어지면서 공기가 제거되고 물로 대체됩니다. 사이펀을 통한 배출은 사이펀이 프라이밍되면 1cfs 미만에서 16cf 이상으로 증가하며, 배럴은 가득 차게 작동됩니다.

두 번째 애니메이션은 상류 수면 표고가 감소함에 따라 사이펀 프라임 브레이크 액션을 보여줍니다. 사이펀 프라임 브레이크 과정은 사이펀 배럴의 크라운에서 대기 외압과 압력 간의 차이가 사이펀에 공기를 삽입하는 데 필요한 차동 헤드를 초과할 때 발생합니다. 따라서 사이펀 프라임은 깨지고 공기가 배럴 내의 액체를 대체합니다. 이 애니메이션에서 볼 수 있듯이, 사이펀 프라임 브레이크 액션이 완료된 후 배럴을 통한 내부 압력과 방전이 원래의 위어 흐름 값으로 돌아갑니다.

FLOW-3D의 결과는 노스웨스트 유압 컨설턴트의 수력학 연구소에서 수행한 물리적 모델 연구에 의해 확인되었습니다. 

References

Ervine, D. A., (1976). “The Design and Modelling of Air-Regulated Siphon Spillways.”, Proceedings of the Institution of Civil Engineers, Vol. 61, pp. 383-400.

McBirney, W. B. (1957). “Some Experiments with Emergency Siphon Spillways.”, US Bureau of Reclamation, PAP-97.

Tadayon, R. and Ramamurthy, A. S., (2013). “Discharge Coefficient for Siphon Spillways.”, ASCE Journal of Irrigation and Drainage Engineering, Vol. 139, No. 3, pp. 267-270.

USBR. (1987). “Design of Small Dams.”, 3rd Ed., U.S. Government Printing Office, Washington, DC.

FLOW-3D HYDRO- Dams & Spillways

Dams & spillways Long history of success

  • Government regulators
  • Hydro-power utilities
  • Engineering consultants
  • Hydraulics laboratories
  • CFD consultants
  • Academia

Dams & spillways

•Wide range of applications

•Wide range of flow conditions:
–Open channel
–Pressurized –Mixed

•Wide range of models
FLOW-3D HYDRO is a solution that is:

  • Versatile
  • Robust
  • Accurate

Spillway rating curve
Draft tube exit hydraulics
Flow distribution at turbine entrance
Head loss & energy dissipation
Forces on dams
Aerated flows
Spillway approach conditions
Jet deflection on upper spillway
Spillway water profile
Fish passage hydraulics
Forces on Spillways
Sediment & Scour

Limitless dam, spillway & stilling basin configurations

–Weirs & hydraulic controls
–Ogee
–Gated
–Staircase
–Siphon
–Bucket
–Morning glory
–Labyrinth
–Piano Key weir
–Arced weirs
–…

FLOW-3D HYDRO에는 수십 가지 예가 사전 탑재되어 있어 응용 프로그램 모델링을 시작할 수 있는 좋은 출발점을 제공합니다.

Ray-tracing an upcoming post-processing feature

Fishways

기하학적 또는 흐름 구성에 대한 제한 없음: FLOW-3D HYDO는 속도, 공기 흡입 및 난류장과 같은 중요한 흐름 특성을 매우 정확하게 표현합니다.

  • Natural fishways
  • Pool & weir
  • Pool & orifice
  • Larinier
  • Ice-harbor
  • Natural
  • Baffle
  • Vertical slot
  • Denil •…
  • Simulation outputs
  • Detail of velocity field
  • Water elevation profiles

Spatial mapping of turbulence intensity

Determination of flow conditions:
–Skimming
–Plunging
–Intermittent

FLOW-3D HYDRO – The Complete CFD Solution for the Water & Environmental Industry

물 및 환경 산업을 위한 완벽한 CFD 솔루션인 FLOW-3D HYDRO의 신제품 출시를 알립니다.

Santa Fe, NM, 2020년 10월 29일 – Flow Science는 토목 및 환경 엔지니어링 산업을 위한 완벽한 CFD 모델링 솔루션인 FLOW-3D HYDRO를 출시했습니다. FLOW-3D HYDRO는 사용하기 편리한 수처리 해석 사용자 인터페이스를 갖추고 있으며 효율적인 모델링 워크플로우를 위한 새로운 시뮬레이션 템플릿과 토목 또는 환경 엔지니어의 요구에 맞춘 확장된 교육 자료를 제공합니다. FLOW-3D HYDRO의 진보된 솔버 개발에는 mine tailings, multiphase flows, shallow water models이 포함됩니다. 고성능 컴퓨팅을 위해 병렬 처리되고 모든 모델링 숙련도를 위해 설계된 FLOW-3D HYDRO는 사용자의 손에 뛰어난 시뮬레이션 기능을 제공합니다.
새로운 기능에 대한 자세한 설명은
https://flow3d.co.kr/flow-3d-hydro/
에서 확인할 수 있습니다.

“FLOW-3D HYDRO는 고객의 말을 경청하고 고객의 니즈를 파악한 결과입니다. 수처리 및 환경 고객을 위한 고급 CFD 솔루션을 개발하고 토목 및 환경 엔지니어링 업계에 범용-CFD 플로우-3D를 광범위하게 채택한 것을 바탕으로 소프트웨어 접근성과 사용자 관련성을 높일 수 있는 물 중심 인터페이스를 개발하여, 모델 설정 시간뿐만 아니라 설정 오류도 크게 감소했습니다. 유용성 및 모델링 성공 측면에서 이 신제품이 물과 환경 실무자들에게는 큰 자산이 될 것으로 생각합니다.

일련의 안내된 실습 과정을 통해 새로운 Flow-3D HYDRO소프트웨어를 소개하는 일련의 온라인 워크샵이 예정되어 있습니다. 워크샵 등록에는 참가자들이 소프트웨어와 소프트웨어 기능을 살펴볼 수 있도록 30일 평가 라이센스가 포함되어 있습니다. 등록은 다음 위치에서 사용할 수 있습니다.
https://www.flow3d.com/flow3d-hydro-workshop/에서 확인할 수 있습니다.

사용자 성공을 위해 FLOW-3D HYDRO는 높은 수준의 지원, 비디오 튜토리얼 및 광범위한 예제 시뮬레이션에 대한 액세스 권한을 제공합니다. 또한 고객은 Flow Science의 CFD 서비스를 활용하여 맞춤형 교육 과정, HPC 리소스 및 유연한 클라우드 컴퓨팅 옵션을 포함한 제품 경험을 강화할 수 있습니다.

FLOW-3D HYDRODOR 릴리즈 웨비나는 12월 3일에 열릴 예정입니다. 온라인 등록은 https://zoom.us/webinar/register/WN_pAh7Gi_fQXWc2Y3BGOrg-A에서 가능합니다.

FLOW-3D HYDRO

FLOW-3D HYDRO

제품 개요

최근 FLOW Science, Inc에서는 토목 및 환경 엔지니어링 산업을위한 완벽한 CFD 모델링 솔루션인 FLOW-3D HYDRO 제품을 출시했습니다. 기존 FLOW-3D 사용자이거나 유압 엔지니어링 관행에 CFD 모델링 기능을 사용하시는 것에 관심이 있는 경우, 언제든지 아래 연락처로 연락주세요.
연락처 : 02-2026-0442
이메일 : flow3d@stikorea.co.kr

FLOW-3D HYDRO 는 더 높은 수준의 정확도와 모델 해상도를 제공하기 위해 3D 비 유압 모델링 기능이 필요한 경우 고급 모델링 도구로 사용할 수 있습니다. 일반적인 모델링 응용 분야는 소형 댐 / 인프라, 운송 수력학, 복잡한 3D 하천 수력학, 열 부력 연기, 배수구 및 오염 물질 수송과 관련됩니다. 

FLOW-3D HYDRO의 핵심 기능은 전체 3D 모델과 동적으로 연결될 수있는 얕은 물 모델입니다. 

이 기능을 통해 사용자는 멀티 스케일 모델링 애플리케이션을위한 모델 도메인을 확장하여 필요한 모델 해상도로 계산 효율성을 극대화 할 수 있습니다. FLOW-3D HYDRO  또한 강 및 환경 응용 분야에 특화된 추가 기능과 고급 물리학을 포함합니다.

시뮬레이션 템플릿

FLOW-3D HYDRO 의 작업 공간 템플릿으로 시간을 절약하고 실수를 방지하며 일관된 모델을 실행하십시오 . 작업 공간 템플릿은 일반적인 응용 분야에 대한 유체 속성, 물리적 모델, 수치 설정 및 시뮬레이션 출력을 미리로드합니다.

작업 공간 템플릿은 7 가지 모델 클래스에 사용할 수 있습니다.

  • 자유 표면 – TruVOF (기본값)
  • 공기 유입
  • 열 기둥
  • 퇴적물 수송
  • 얕은 물
  • 자유 표면 – 2 유체 VOF
  • 자유 표면 없음

사전로드 된 예제 시뮬레이션

FLOW-3D HYDRO 의 40 개 이상의 사전로드 된 물 중심 예제 시뮬레이션 라이브러리는 애플리케이션 모델링을위한 훌륭한 시작점을 제공합니다. 사전로드 된 예제 시뮬레이션은 모델러에게 모델 설정 및 모범 사례의 로드맵뿐만 아니라 대부분의 애플리케이션에 대한 자세한 시작점을 제공합니다.이전다음

비디오 튜토리얼

비디오 자습서는 새로운 사용자가 다양한 응용 프로그램을 모델링하는 방법을 빠르게 배울 수있는 훌륭한 경로를 제공합니다. FLOW-3D HYDRO 비디오 튜토리얼 기능 :

  • 광범위한 응용 및 물리학을위한 AZ 단계별 기록
  • “사용 방법”정보
  • 모범 사례를위한 팁
  • CAD / GIS 데이터, 시뮬레이션 파일 및 후 처리 파일

고급 솔버 개발

Tailings Model

새로운 Tailings Model은 tailings dam failure로 인한 tailings runout을 시뮬레이션하기위한 고급 기능을 제공합니다. tailings정의에 대한 다층 접근 방식과 함께 미세하고 거친 입자 구성을 나타내는 이중 모드 점도 모델은 모든 방법으로 건설 된 tailings 댐의 모델링을 허용합니다. 

얕은 물, 3D 및 하이브리드 3D / 얕은 물 메싱을 포함한 유연한 메싱을 통해 얕은 지역에서 빠른 솔루션을 제공하면서 다층 tailings의 복잡성을 정확하게 모델링 할 수 있습니다. 점성 경계층의 정확한 표현을 위해 얕은 물 메시에 2 층 Herschel-Bulkley 점도 모델을 사용할 수 있습니다.

모델 하이라이트

  • 미세 입자 및 거친 입자 광미 조성물을위한 이중 모드 점도 모델
  • 침전, 패킹 및 입자 종의 난류 확산을 포함한 Tailings  수송
  • 얕은 물 메시를위한 2 층 Herschel-Bulkley 점도 모델
  • 3D, 얕은 물, 3D / 얕은 물 하이브리드 메시를 포함한 유연한 메시 접근 방식
  • Multi-layer, variable composition tailings for general definition of tailings dam construction

Shallow Water

FLOW-3D HYDRO 의 얕은 물 모델링 기능은 3D 메시를 얕은 물 메시와 결합하여 탁월한 모델링 다양성을 제공하는 고유 한 하이브리드 메시를 사용합니다. 압력 솔버의 수치 개선으로 더 안정적이고 빠른 시뮬레이션이 가능합니다. 하이브리드 메쉬의 하단 전단 응력 계산이 크게 향상되어 정확도가 더욱 향상되었습니다. 지형에 거칠기를 적용하는 새로운 방법에는 Strickler, Chezy, Nikuradse, Colebrook-White, Haaland 및 Ramette 방정식이 포함됩니다.

Two-Fluid VOF Model

sharp 인터페이스가 있거나 없는 압축 가능 또는 비압축성 2 유체 모델은 항상 1 유체 자유 표면 모델과 함께 FLOW-3D 에서 사용할 수 있습니다 . 사실, sharp 인터페이스 처리는 TruVOF 기술을 자유 표면 모델과 공유하며 상용 CFD 소프트웨어에서 고유합니다. 최근 개발에는 2- 필드 온도 및 인터페이스 슬립 모델이 포함되었습니다. 이 모델은 오일 / 물, 액체 / 증기, 물 / 공기 및 기타 2 상 시스템에 성공적으로 적용되었습니다.

FLOW-3D HYDRO 는 2- 유체 솔루션의 정확성과 안정성에서 두 가지 중요한 발전을보고 있습니다. 운동량과 질량 보존 방정식의 강화 된 결합은 특히 액체 / 기체 흐름에서 계면에서 운동량 보존을 향상시킵니다. 연속성 방정식에서 제한된 압축성 항의 확장 된 근사값은 더 빠르고 안정적인 2 유체 압력 솔버를 만듭니다.

예를 들어, 터널 및 드롭 샤프트 설계와 같은 유압 응용 분야에서 공기가 종종 중요한 역할을 하기 때문에 두 개발 모두 FLOW-3D HYDRO 릴리스에 적시에 적용됩니다. 일반적으로 낮은 마하 수로 인해 이러한 경우 물과 공기에 제한된 압축성이 사용됩니다.

고성능 컴퓨팅 및 클라우드

고성능 컴퓨팅 FLOW-3D HYDRO

일반 워크스테이션 또는 랩톱으로 많은 작업을 수행 할 수 있지만, 대형 시뮬레이션과 고화질 시뮬레이션은 더 많은 CPU 코어를 활용함으로써 엄청난 이점을 얻을 수 있습니다. FLOW-3D CLOUD 및 고성능 컴퓨팅은 더 빠르고 정확한 모델을 실행할 수있는 더 빠른 런타임과 더 많은 선택권을 제공합니다.

하천 및 환경 중심 애플리케이션

TRANSPORTATION HYDRAULICS
SMALL DAMS AND DIVERSIONS
RIVER HYDRAULICS
SEDIMENT TRANSPORT AND DEPOSITION
OUTFALLS EFFLUENTS
THERMAL PLUMES BUOYANT FLOWS

Case Studies

CFD가 레이저 용접을 만나면 : 불꽃이 어떻게 날아갑니까?

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

When CFD meets laser welding: How sparks fly!

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

[FLOW-3D 이론] 1. 개요

  1. 개요

FLOW-3D는 범용 전산 유체 역학(CFD) 소프트웨어입니다. 유체의 운동 방정식을 계산하기 위해 특별히 개발된 수치 기법을 사용하여 다중 스케일, 다중 물리 흐름 문제에 대해 과도적 3차원 해결책을 얻습니다. 다양한 물리적 및 수치 옵션을 통해 사용자는 다양한 유체 흐름 및 열 전달 현상 분석을 위해 FLOW-3D를 적용할 수 있습니다.

유체 운동은 비선형, 과도, 2차 미분 방정식으로 설명됩니다. 이러한 방정식을 풀기 위해 유체 운동 방정식을 사용해야합니다. 이러한 방법을 개발하는 과학을 전산 유체 역학이라고 합니다. 이 방정식의 수치해는 대수적 표현으로 다양한 항을 근사화 합니다. 그런 다음 결과 방정식을 해결하여 원래 문제에 대한 대략적인 해결책을 제시합니다. 이 과정을 시뮬레이션이라고 합니다. FLOW-3D에서 사용할 수 있는 수치해석 알고리즘의 개요는 운동 방정식에 대한 섹션에 나옵니다.

일반적으로 수치 모델은 계산 Mesh 또는 그리드로 시작합니다. 이것은 여러 개의 서로 연결된 요소 또는 셀로 구성됩니다. 이러한 셀은 물리적 공간을 해당 볼륨과 관련된 여러 노드가 있는 작은 볼륨으로 세분화합니다. 노드는 압력, 온도 및 속도와 같은 미지수의 값을 저장하는데 사용됩니다. Mesh는 사실상 원래의 물리적 공간을 대체하는 숫자 공간입니다. 또한 별도의 위치에서 흐름 파라미터를 정의하고, 경계 조건을 설정하고, 유체 운동 방정식의 수치 근사치를 개발하는 방법을 제공합니다. FLOW-3D 접근 방식은 흐름 영역을 직사각형 셀의 격자로 세분하는 것입니다. 이 격자는 brick elements라고도 합니다.

계산 Mesh는 물리적 공간을 효과적으로 이산화 시킵니다. 각 유체 매개 변수는 불연속 지점에서 값 배열에 의해 Mesh로 표시됩니다. 실제 물리적 파라미터는 공간에서 연속적으로 변하기 때문에 노드 사이의 간격이 미세한 Mesh는 더 거친 Mesh보다 현실을 더욱 잘 표현해줍니다. 그런 다음 수치 근사치의 기본 속성에 도달합니다. 그리드 간격이 줄어들면 유효한 모든 유효한 수치 근사가 원래 방정식에 접근합니다. 근사치가 이 조건을 만족하지 않으면 올바르지 않은 것으로 간주해야 합니다.

동일한 물리적 공간에 대해 격자 간격을 줄이거나 Mesh를 조정하면 더 많은 요소와 노드가 생겨 수치 모델의 크기가 커집니다. 그러나 유체 흐름 및 열 전달의 실제 현실과는 별도로, 시뮬레이션 엔지니어들이 적절한 크기의 Mesh를 선택하도록 하는것과 밀접한 관계에 있는 설계 주기, 컴퓨터 하드웨어 및 마감일의 현실적인 문제도 있습니다. 이러한 제약 조건을 만족시키는 것과 사용자가 정확한 결과를 얻는 것 사이에서 타협점을 찾는 것은, CFD 모델 개발 못지않은 중요한 균형 잡힌 행위입니다.

직사각형 그리드는 규칙적이거나 구조적인 특성 때문에 생성 및 저장이 매우 쉽습니다. 균일하지 않은 그리드 간격은 복잡한 흐름 도메인을 매칭할 때 유연성을 더합니다. 연산 셀은 세 개의 지수를 사용하여 연속적으로 번호가 매겨집니다. 즉, x 방향은 i, y 방향은 j, z 방향은 k입니다. 이 방법으로 3차원 Mesh의 각 셀은 물리적 공간의 점의 좌표와 유사한 고유한 주소(i, j, k)로 식별할 수 있습니다.

구조화된 직사각형 그리드는 수치적 방법의 개발의 상대적 용이성, 원래의 물리적 문제와의 관계에 대한 후자의 투명성, 그리고 마지막으로 수치적 해결의 정확성과 안정성의 추가적인 이점을 가지고 있습니다. 유한 차분법과 유한 체적법에 기초한 가장 오래된 수치 알고리즘은 원래 이러한 Mesh에서 개발되었습니다. 이것은 FLOW-3D에서 수치적 접근방식의 핵심을 형성합니다. 유한차분법은 테일러 확장의 특성과 파생된 정의의 직접적인 적용에 기초합니다. 미분 방정식에 대한 수치적 해결책을 얻기 위해 적용된 방법 중 가장 오래된 방법이며, 첫 번째 적용은 1768년 오일러에 의해 개발된 것으로 간주됩니다. 유한체적법은 유체 운동을 위한 보존법의 일체형태에서 직접 파생되므로 자연적으로 보존 특성을 보유합니다.

FLOW-3D는 일반적인 유체 방정식의 다른 제한 사례에 해당하는 여러 모드에서 작동할 수 있습니다. 예를 들어, 하나의 모드는 압축 가능한 흐름을 위한 것이고 다른 하나는 압축할 수 없는 흐름 상황을 위한 것입니다. 후자의 경우 유체의 밀도와 에너지가 일정하다고 가정할 수 있으므로 계산할 필요가 없습니다. 또한 1유체 모드와 2유체 모드가 있습니다. 자유 표면은 단일 유체 비압축 모드에 포함될 수 있습니다. 이러한 작동 모드는 동작 방정식에 대한 다양한 선택에 해당합니다.

자유 표면은 FLOW-3D로 수행된 많은 시뮬레이션에서 존재합니다. 유량 매개변수와 재료 특성(밀도, 속도, 압력 등)이 불연속성을 경험하기 때문에 모든 계산 환경에서 자유 표면을 모델링하는 것은 어렵습니다. FLOW-3D에서는, 액체에 인접한 가스의 관성이 무시되고, 가스에 의해 점유되는 부피는 균일한 압력과 온도로만 표현되는 빈 공간, 질량의 공백으로 대체됩니다. 대부분의 경우 가스 모션의 세부 사항은 훨씬 무거운 액체의 움직임에 중요하지 않기 때문에 이 접근 방식은 계산 노력을 줄이는 이점이 있습니다. 자유 표면은 액체의 외부 경계 중 하나가 됩니다. 자유 표면의 경계 조건에 대한 적절한 정의는 자유 표면 역학을 정확하게 포착하기 위해 중요합니다.

VOF(Volume of Fluid) 방법은 이러한 목적으로 FLOW-3D에 사용됩니다. 유체 함수의 볼륨 정의, VOF 전송 방정식 해결 방법, 자유 표면의 경계 조건 설정 등 세 가지 주요 구성요소로 구성됩니다.

일부 물리 및 수치 모델은 Flow Science의 기술 노트: http://users.flow3d.com/technical-notes/ 에 자세히 설명되어 있으며, 여기에는 예제도 포함되어 있습니다.

The realm of operations of FLOW-3D

ADDITIVE MANUFACTURING SIMULATIONS

Capabilities of FLOW-3D

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Ease of Use

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

Available Literature

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

Laser Welding

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

Additive Manufacturing

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

 

 

자유 표면 모델링 방법

본 자료는 국내 사용자들의 편의를 위해 원문 번역을 해서 제공하기 때문에 일부 오역이 있을 수 있어서 원문과 함께 수록합니다. 자료를 이용하실 때 참고하시기 바랍니다.

Free Surface Modeling Methods

An interface between a gas and liquid is often referred to as a free surface. The reason for the “free” designation arises from the large difference in the densities of the gas and liquid (e.g., the ratio of density for water to air is 1000). A low gas density means that its inertia can generally be ignored compared to that of the liquid. In this sense the liquid moves independently, or freely, with respect to the gas. The only influence of the gas is the pressure it exerts on the liquid surface. In other words, the gas-liquid surface is not constrained, but free.

자유 표면 모델링 방법

기체와 액체 사이의 계면은 종종 자유 표면이라고합니다.  ‘자유’라는 호칭이 된 것은 기체와 액체의 밀도가 크게 다르기 때문입니다 (예를 들어, 물 공기에 대한 밀도 비는 1000입니다).  기체의 밀도가 낮다는 것은 액체의 관성에 비해 기체의 관성은 일반적으로 무시할 수 있다는 것을 의미합니다.  이러한 의미에서, 액체는 기체에 대해 독립적으로, 즉 자유롭게 움직입니다.  기체의 유일한 효과는 액체의 표면에 대한 압력입니다.  즉, 기체와 액체의 표면은 제약되어있는 것이 아니라 자유롭다는 것입니다.

In heat-transfer texts the term ‘Stephen Problem’ is often used to describe free boundary problems. In this case, however, the boundaries are phase boundaries, e.g., the boundary between ice and water that changes in response to the heat supplied from convective fluid currents.

열전달에 관한 문서는 자유 경계 문제를 묘사할 때 “Stephen Problem’”라는 용어가 자주 사용됩니다.  그러나 여기에서 경계는 상(phase) 경계, 즉 대류적인 유체의 흐름에 의해 공급된 열에 반응하여 변화하는 얼음과 물 사이의 경계 등을 말합니다.

Whatever the name, it should be obvious that the presence of a free or moving boundary introduces serious complications for any type of analysis. For all but the simplest of problems, it is necessary to resort to numerical solutions. Even then, free surfaces require the introduction of special methods to define their location, their movement, and their influence on a flow.

이름이 무엇이든, 자유 또는 이동 경계가 존재한다는 것은 어떤 유형의 분석에도 복잡한 문제를 야기한다는 것은 분명합니다. 가장 간단한 문제를 제외한 모든 문제에 대해서는 수치 해석에 의존할 필요가 있습니다. 그 경우에도 자유 표면은 위치, 이동 및 흐름에 미치는 영향을 정의하기 위한 특별한 방법이 필요합니다.

In the following discussion we will briefly review the types of numerical approaches that have been used to model free surfaces, indicating the advantages and disadvantages of each method. Regardless of the method employed, there are three essential features needed to properly model free surfaces:

  1. A scheme is needed to describe the shape and location of a surface,
  2. An algorithm is required to evolve the shape and location with time, and
  3. Free-surface boundary conditions must be applied at the surface.

다음 설명에서는 자유 표면 모델링에 사용되어 온 다양한 유형의 수치적 접근에 대해 간략하게 검토하고 각 방법의 장단점을 설명합니다. 어떤 방법을 사용하는지에 관계없이 자유롭게 표면을 적절히 모델화하는 다음의 3 가지 기능이 필요합니다.

  1. 표면의 형상과 위치를 설명하는 방식
  2. 시간에 따라 모양과 위치를 업데이트 하는 알고리즘
  3. 표면에 적용할 자유 표면 경계 조건

Lagrangian Grid Methods

Conceptually, the simplest means of defining and tracking a free surface is to construct a Lagrangian grid that is imbedded in and moves with the fluid. Many finite-element methods use this approach. Because the grid and fluid move together, the grid automatically tracks free surfaces.

라그랑주 격자 법

개념적으로 자유 표면을 정의하고 추적하는 가장 간단한 방법은 유체와 함께 이동하는 라그랑주 격자를 구성하는 것입니다. 많은 유한 요소 방법이 이 접근 방식을 사용합니다. 격자와 유체가 함께 움직이기 때문에 격자는 자동으로 자유 표면을 추적합니다.

At a surface it is necessary to modify the approximating equations to include the proper boundary conditions and to account for the fact that fluid exists only on one side of the boundary. If this is not done, asymmetries develop that eventually destroy the accuracy of a simulation.

표면에서 적절한 경계 조건을 포함하고 유체가 경계의 한면에만 존재한다는 사실을 설명하기 위해 근사 방정식을 수정해야합니다. 이것이 수행되지 않으면 결국 시뮬레이션의 정확도를 훼손하는 비대칭이 발생합니다.

The principal limitation of Lagrangian methods is that they cannot track surfaces that break apart or intersect. Even large amplitude surface motions can be difficult to track without introducing regridding techniques such as the Arbitrary-Lagrangian-Eulerian (ALE) method. References 1970 and 1974 may be consulted for early examples of these approaches.

라그랑지안 방법의 주요 제한은 분리되거나 교차하는 표면을 추적 할 수 없다는 것입니다. ALE (Arbitrary-Lagrangian-Eulerian) 방법과 같은 격자 재생성 기법을 도입하지 않으면 진폭이 큰 표면 움직임도 추적하기 어려울 수 있습니다. 이러한 접근법의 초기 예를 보려면 참고 문헌 1970 및 1974를 참조하십시오.

The remaining free-surface methods discussed here use a fixed, Eulerian grid as the basis for computations so that more complicated surface motions may be treated.

여기에서 논의된 나머지 자유 표면 방법은 보다 복잡한 표면 움직임을 처리할 수 있도록 고정된 오일러 그리드를 계산의 기준으로 사용합니다.

Surface Height Method

Low amplitude sloshing, shallow water waves, and other free-surface motions in which the surface does not deviate too far from horizontal, can be described by the height, H, of the surface relative to some reference elevation. Time evolution of the height is governed by the kinematic equation, where (u,v,w) are fluid velocities in the (x,y,z) directions. This equation is a mathematical expression of the fact that the surface must move with the fluid:

표면 높이 법

낮은 진폭의 슬로 싱, 얕은 물결 및 표면이 수평에서 너무 멀리 벗어나지 않는 기타 자유 표면 운동은 일부 기준 고도에 대한 표면의 높이 H로 설명 할 수 있습니다. 높이의 시간 진화는 운동학 방정식에 의해 제어되며, 여기서 (u, v, w)는 (x, y, z) 방향의 유체 속도입니다. 이 방정식은 표면이 유체와 함께 움직여야한다는 사실을 수학적으로 표현한 것입니다.

Finite-difference approximations to this equation are easy to implement. Further, only the height values at a set of horizontal locations must be recorded so the memory requirements for a three-dimensional numerical solution are extremely small. Finally, the application of free-surface boundary conditions is also simplified by the condition on the surface that it remains nearly horizontal. Examples of this technique can be found in References 1971 and 1975.

이 방정식의 유한 차분 근사를 쉽게 실행할 수 있습니다.  또한 3 차원 수치 해법의 메모리 요구 사항이 극도로 작아지도록 같은 높이의 위치 값만을 기록해야합니다.  마지막으로 자유 표면 경계 조건의 적용도 거의 수평을 유지하는 표면의 조건에 의해 간소화됩니다.  이 방법의 예는 참고 문헌의 1971 및 1975을 참조하십시오.

Marker-and-Cell (MAC) Method

The earliest numerical method devised for time-dependent, free-surface, flow problems was the Marker-and-Cell (MAC) method (see Ref. 1965). This scheme is based on a fixed, Eulerian grid of control volumes. The location of fluid within the grid is determined by a set of marker particles that move with the fluid, but otherwise have no volume, mass or other properties.

MAC 방법

시간 의존성을 가지는 자유 표면 흐름의 문제에 대해 처음 고안된 수치 법이 MAC (Marker-and-Cell) 법입니다 (참고 문헌 1965 참조).  이 구조는 컨트롤 볼륨 고정 오일러 격자를 기반으로합니다.  격자 내의 유체의 위치는 유체와 함께 움직이고, 그 이외는 부피, 질량, 기타 특성을 갖지 않는 일련의 마커 입자에 의해 결정됩니다.

Grid cells containing markers are considered occupied by fluid, while those without markers are empty (or void). A free surface is defined to exist in any grid cell that contains particles and that also has at least one neighboring grid cell that is void. The location and orientation of the surface within the cell was not part of the original MAC method.

마커를 포함한 격자 셀은 유체로 채워져있는 것으로 간주되며 마커가 없는 격자 셀은 빈(무효)것입니다.  입자를 포함하고, 적어도 하나의 인접 격자 셀이 무효인 격자의 자유 표면은 존재하는 것으로 정의됩니다.  셀 표면의 위치와 방향은 원래의 MAC 법에 포함되지 않았습니다.

Evolution of surfaces was computed by moving the markers with locally interpolated fluid velocities. Some special treatments were required to define the fluid properties in newly filled grid cells and to cancel values in cells that are emptied.

표면의 발전(개선)은 국소적으로 보간된 유체 속도로 마커를 이동하여 계산되었습니다.  새롭게 충전된 격자 셀의 유체 특성을 정의하거나 비어있는 셀의 값을 취소하거나 하려면 특별한 처리가 필요했습니다.

The application of free-surface boundary conditions consisted of assigning the gas pressure to all surface cells. Also, velocity components were assigned to all locations on or immediately outside the surface in such a way as to approximate conditions of incompressibility and zero-surface shear stress.

자유 표면 경계 조건의 적용은 모든 표면 셀에 가스 압력을 할당하는 것으로 구성되었습니다. 또한 속도 성분은 비압축성 및 제로 표면 전단 응력의 조건을 근사화하는 방식으로 표면 위 또는 외부의 모든 위치에 할당되었습니다.

The extraordinary success of the MAC method in solving a wide range of complicated free-surface flow problems is well documented in numerous publications. One reason for this success is that the markers do not track surfaces directly, but instead track fluid volumes. Surfaces are simply the boundaries of the volumes, and in this sense surfaces may appear, merge or disappear as volumes break apart or coalesce.

폭넓게 복잡한 자유 표면 흐름 문제 해결에 MAC 법이 놀라운 성공을 거두고 있는 것은 수많은 문헌에서 충분히 입증되고 있습니다.  이 성공 이유 중 하나는 마커가 표면을 직접 추적하는 것이 아니라 유체의 체적을 추적하는 것입니다.  표면은 체적의 경계에 불과하며, 그러한 의미에서 표면은 분할 또는 합체된 부피로 출현(appear), 병합, 소멸 할 가능성이 있습니다.

A variety of improvements have contributed to an increase in the accuracy and applicability of the original MAC method. For example, applying gas pressures at interpolated surface locations within cells improves the accuracy in problems driven by hydrostatic forces, while the inclusion of surface tension forces extends the method to a wider class of problems (see Refs. 1969, 1975).

다양한 개선으로 인해 원래 MAC 방법의 정확성과 적용 가능성이 증가했습니다. 예를 들어, 셀 내 보간 된 표면 위치에 가스 압력을 적용하면 정 수력으로 인한 문제의 정확도가 향상되는 반면 표면 장력의 포함은 방법을 더 광범위한 문제로 확장합니다 (참조 문헌. 1969, 1975).

In spite of its successes, the MAC method has been used primarily for two-dimensional simulations because it requires considerable memory and CPU time to accommodate the necessary number of marker particles. Typically, an average of about 16 markers in each grid cell is needed to ensure an accurate tracking of surfaces undergoing large deformations.

수많은 성공에도 불구하고 MAC 방법은 필요한 수의 마커 입자를 수용하기 위해 상당한 메모리와 CPU 시간이 필요하기 때문에 주로 2 차원 시뮬레이션에 사용되었습니다. 일반적으로 큰 변형을 겪는 표면의 정확한 추적을 보장하려면 각 그리드 셀에 평균 약 16 개의 마커가 필요합니다.

Another limitation of marker particles is that they don’t do a very good job of following flow processes in regions involving converging/diverging flows. Markers are usually interpreted as tracking the centroids of small fluid elements. However, when those fluid elements get pulled into long convoluted strands, the markers may no longer be good indicators of the fluid configuration. This can be seen, for example, at flow stagnation points where markers pile up in one direction, but are drawn apart in a perpendicular direction. If they are pulled apart enough (i.e., further than one grid cell width) unphysical voids may develop in the flow.

마커 입자의 또 다른 한계는 수렴 / 발산 흐름이 포함된 영역에서 흐름 프로세스를 따라가는 작업을 잘 수행하지 못한다는 것입니다. 마커는 일반적으로 작은 유체 요소의 중심을 추적하는 것으로 해석됩니다. 그러나 이러한 유체 요소가 길고 복잡한 가닥으로 당겨지면 마커가 더 이상 유체 구성의 좋은 지표가 될 수 없습니다. 예를 들어 마커가 한 방향으로 쌓여 있지만 수직 방향으로 떨어져 있는 흐름 정체 지점에서 볼 수 있습니다. 충분히 분리되면 (즉, 하나의 그리드 셀 너비 이상) 비 물리적 공극이 흐름에서 발생할 수 있습니다.

Surface Marker Method

One way to limit the memory and CPU time consumption of markers is to keep marker particles only on surfaces and not in the interior of fluid regions. Of course, this removes the volume tracking property of the MAC method and requires additional logic to determine when and how surfaces break apart or coalesce.

표면 마커 법

마커의 메모리 및 CPU 시간의 소비를 제한하는 방법 중 하나는 마커 입자를 유체 영역의 내부가 아니라 표면에만 보존하는 것입니다.  물론 이는 MAC 법의 체적 추적 특성이 배제되기 때문에 표면이 분할 또는 합체하는 방식과 시기를 특정하기위한 논리를 추가해야합니다.

In two dimensions the marker particles on a surface can be arranged in a linear order along the surface. This arrangement introduces several advantages, such as being able to maintain a uniform particle spacing and simplifying the computation of intersections between different surfaces. Surface markers also provide a convenient way to locate the surface within a grid cell for the application of boundary conditions.

2 차원의 경우 표면 마커 입자는 표면을 따라 선형으로 배치 할 수 있습니다.  이 배열은 입자의 간격을 균일하게 유지할 수있는 별도의 표면이 교차하는 부분의 계산이 쉽다는 등 몇 가지 장점이 있습니다.  또한 표면 마커를 사용하여 경계 조건을 적용하면 격자 셀의 표면을 간단한 방법으로 찾을 수 있습니다.

Unfortunately, in three-dimensions there is no simple way to order particles on surfaces, and this leads to a major failing of the surface marker technique. Regions may exist where surfaces are expanding and no markers fill the space. Without markers the configuration of the surface is unknown, consequently there is no way to add markers. Reference 1975 contains examples that show the advantages and limitations of this method.

불행히도 3 차원에서는 표면에 입자를 정렬하는 간단한 방법이 없으며 이로 인해 표면 마커 기술이 크게 실패합니다. 표면이 확장되고 마커가 공간을 채우지 않는 영역이 존재할 수 있습니다. 마커가 없으면 표면의 구성을 알 수 없으므로 마커를 추가 할 방법이 없습니다.
참고 문헌 1975이 방법의 장점과 한계를 보여주는 예제가 포함되어 있습니다.

Volume-of-Fluid (VOF) Method

The last method to be discussed is based on the concept of a fluid volume fraction. The idea for this approach originated as a way to have the powerful volume-tracking feature of the MAC method without its large memory and CPU costs.

VOF (Volume-of-Fluid) 법

마지막으로 설명하는 방법은 유체 부피 분율의 개념을 기반으로합니다. 이 접근 방식에 대한 아이디어는 대용량 메모리 및 CPU 비용없이 MAC 방식의 강력한 볼륨 추적 기능을 갖는 방법에서 시작되었습니다.

Within each grid cell (control volume) it is customary to retain only one value for each flow quantity (e.g., pressure, velocity, temperature, etc.) For this reason it makes little sense to retain more information for locating a free surface. Following this reasoning, the use of a single quantity, the fluid volume fraction in each grid cell, is consistent with the resolution of the other flow quantities.

각 격자 셀 (제어 체적) 내에서 각 유량 (예 : 압력, 속도, 온도 등)에 대해 하나의 값만 유지하는 것이 일반적입니다. 이러한 이유로 자유 표면을 찾기 위해 더 많은 정보를 유지하는 것은 거의 의미가 없습니다. 이러한 추론에 따라 각 격자 셀의 유체 부피 분율인 단일 수량의 사용은 다른 유량의 해상도와 일치합니다.

If we know the amount of fluid in each cell it is possible to locate surfaces, as well as determine surface slopes and surface curvatures. Surfaces are easy to locate because they lie in cells partially filled with fluid or between cells full of fluid and cells that have no fluid.

각 셀 내의 유체의 양을 알고 있는 경우, 표면의 위치 뿐만 아니라  표면 경사와 표면 곡률을 결정하는 것이 가능합니다.  표면은 유체 가 부분 충전 된 셀 또는 유체가 전체에 충전 된 셀과 유체가 전혀없는 셀 사이에 존재하기 때문에 쉽게 찾을 수 있습니다.

Slopes and curvatures are computed by using the fluid volume fractions in neighboring cells. It is essential to remember that the volume fraction should be a step function, i.e., having a value of either one or zero. Knowing this, the volume fractions in neighboring cells can then be used to locate the position of fluid (and its slope and curvature) within a particular cell.

경사와 곡률은 인접 셀의 유체 체적 점유율을 사용하여 계산됩니다.  체적 점유율은 계단 함수(step function)이어야 합니다, 즉, 값이 1 또는 0 인 것을 기억하는 것이 중요합니다.  이 것을 안다면, 인접 셀의 부피 점유율을 사용하여 특정 셀 내의 유체의 위치 (및 그 경사와 곡률)을 찾을 수 있습니다.

Free-surface boundary conditions must be applied as in the MAC method, i.e., assigning the proper gas pressure (plus equivalent surface tension pressure) as well as determining what velocity components outside the surface should be used to satisfy a zero shear-stress condition at the surface. In practice, it is sometimes simpler to assign velocity gradients instead of velocity components at surfaces.

자유 표면 경계 조건을 MAC 법과 동일하게 적용해야 합니다.  즉, 적절한 기체 압력 (및 대응하는 표면 장력)을 할당하고, 또한 표면에서 제로 전단 응력을 충족 시키려면 표면 외부의 어떤 속도 성분을 사용할 필요가 있는지를 확인합니다.  사실, 표면에서의 속도 성분 대신 속도 구배를 지정하는 것이보다 쉬울 수 있습니다.

Finally, to compute the time evolution of surfaces, a technique is needed to move volume fractions through a grid in such a way that the step-function nature of the distribution is retained. The basic kinematic equation for fluid fractions is similar to that for the height-function method, where F is the fraction of fluid function:

마지막으로, 표면의 시간 변화를 계산하려면 분포의 계단 함수의 성질이 유지되는 방법으로 격자를 통과하고 부피 점유율을 이동하는 방법이 필요합니다.  유체 점유율의 기본적인 운동학방정식은 높이 함수(height-function) 법과 유사합니다.  F는 유체 점유율 함수입니다.

A straightforward numerical approximation cannot be used to model this equation because numerical diffusion and dispersion errors destroy the sharp, step-function nature of the F distribution.

이 방정식을 모델링 할 때 간단한 수치 근사는 사용할 수 없습니다.  수치의 확산과 분산 오류는 F 분포의 명확한 계단 함수(step-function)의 성질이 손상되기 때문입니다.

It is easy to accurately model the solution to this equation in one dimension such that the F distribution retains its zero or one values. Imagine fluid is filling a column of cells from bottom to top. At some instant the fluid interface is in the middle region of a cell whose neighbor below is filled and whose neighbor above is empty. The fluid orientation in the neighboring cells means the interface must be located above the bottom of the cell by an amount equal to the fluid fraction in the cell. Then the computation of how much fluid to move into the empty cell above can be modified to first allow the empty region of the surface-containing cell to fill before transmitting fluid on to the next cell.

F 분포가 0 또는 1의 값을 유지하는 같은 1 차원에서이 방정식의 해를 정확하게 모델링하는 것은 간단합니다.  1 열의 셀에 위에서 아래까지 유체가 충전되는 경우를 상상해보십시오.  어느 순간에 액체 계면은 셀의 중간 영역에 있고, 그 아래쪽의 인접 셀은 충전되어 있고, 상단 인접 셀은 비어 있습니다.  인접 셀 내의 유체의 방향은 계면과 셀의 하단과의 거리가 셀 내의 유체 점유율과 같아야 한다는 것을 의미합니다.  그 다음 먼저 표면을 포함하는 셀의 빈 공간을 충전 한 후 다음 셀로 유체를 보내도록 위쪽의 빈 셀에 이동하는 유체의 양의 계산을 변경할 수 있습니다.

In two or three dimensions a similar procedure of using information from neighboring cells can be used, but it is not possible to be as accurate as in the one-dimensional case. The problem with more than one dimension is that an exact determination of the shape and location of the surface cannot be made. Nevertheless, this technique can be made to work well as evidenced by the large number of successful applications that have been completed using the VOF method. References 1975, 1980, and 1981 should be consulted for the original work on this technique.

2 차원과 3 차원에서 인접 셀의 정보를 사용하는 유사한 절차를 사용할 수 있지만, 1 차원의 경우만큼 정확하게 하는 것은 불가능합니다.  2 차원 이상의 경우의 문제는 표면의 모양과 위치를 정확히 알 수없는 것입니다.  그래도 VOF 법을 사용하여 달성 된 다수의 성공 사례에서 알 수 있듯이 이 방법을 잘 작동시킬 수 있습니다.  이 기법에 관한 초기의 연구 내용은 참고 문헌 1975,1980,1981를 참조하십시오.

The VOF method has lived up to its goal of providing a method that is as powerful as the MAC method without the overhead of that method. Its use of volume tracking as opposed to surface-tracking function means that it is robust enough to handle the breakup and coalescence of fluid masses. Further, because it uses a continuous function it does not suffer from the lack of divisibility that discrete particles exhibit.

VOF 법은 MAC 법만큼 강력한 기술을 오버 헤드없이 제공한다는 목표를 달성 해 왔습니다.  표면 추적이 아닌 부피 추적 기능을 사용하는 것은 유체 질량의 분할과 합체를 처리하는 데 충분한 내구성을 가지고 있다는 것을 의미합니다.  또한 연속 함수를 사용하기 때문에 이산된 입자에서 발생하는 숫자를 나눌 수 없는 문제를 겪지 않게 됩니다.

Variable-Density Approximation to the VOF Method

One feature of the VOF method that requires special treatment is the application of boundary conditions. As a surface moves through a grid, the cells containing fluid continually change, which means that the solution region is also changing. At the free boundaries of this changing region the proper free surface stress conditions must also be applied.

VOF 법의 가변 밀도 근사

VOF 법의 특수 처리가 필요한 기능 중 하나는 경계 조건의 적용입니다.  표면이 격자를 통과하여 이동할 때 유체를 포함하는 셀은 끊임없이 변화합니다.  즉, 계산 영역도 변화하고 있다는 것입니다.  이 변화하고있는 영역의 자유 경계에는 적절한 자유 표면 응력 조건도 적용해야합니다.

Updating the flow region and applying boundary conditions is not a trivial task. For this reason some approximations to the VOF method have been used in which flow is computed in both liquid and gas regions. Typically, this is done by treating the flow as a single fluid having a variable density. The F function is used to define the density. An argument is then made that because the flow equations are solved in both liquid and gas regions there is no need to set interfacial boundary conditions.

유체 영역의 업데이트 및 경계 조건의 적용은 중요한 작업입니다.  따라서 액체와 기체의 두 영역에서 흐름이 계산되는 VOF 법에 약간의 근사가 사용되어 왔습니다.  일반적으로 가변 밀도를 가진 단일 유체로 흐름을 처리함으로써 이루어집니다.  밀도를 정의하려면 F 함수를 사용합니다.  그리고, 흐름 방정식은 액체와 기체의 두 영역에서 계산되기 때문에 계면의 경계 조건을 설정할 필요가 없다는 논증이 이루어집니다.

Unfortunately, this approach does not work very well in practice for two reasons. First, the sensitivity of a gas region to pressure changes is generally much greater than that in liquid regions. This makes it difficult to achieve convergence in the coupled pressure-velocity solution. Sometimes very large CPU times are required with this technique.

공교롭게도 이 방법은 두 가지 이유로 인해 실제로는 그다지 잘 작동하지 않습니다.  하나는 압력의 변화에 대한 기체 영역의 감도가 일반적으로 액체 영역보다 훨씬 큰 것입니다.  따라서 압력 – 속도 결합 해법 수렴을 달성하는 것은 어렵습니다.  이 기술은 필요한 CPU 시간이 매우 커질 수 있습니다.

The second, and more significant, reason is associated with the possibility of a tangential velocity discontinuity at interfaces. Because of their different responses to pressure, gas and liquid velocities at an interface are usually quite different. In the Variable-Density model interfaces are moved with an average velocity, but this often leads to unrealistic movement of the interfaces.

두 번째 더 중요한 이유는 계면에서 접선 속도가 불연속이되는 가능성에 관련이 있습니다.  압력에 대한 반응이 다르기 때문에 계면에서 기체와 액체의 속도는 일반적으로 크게 다릅니다.  가변 밀도 모델은 계면은 평균 속도로 동작하지만, 이는 계면의 움직임이 비현실적으로 되는 경우가 많습니다.

Even though the Variable-Density method is sometimes referred to as a VOF method, because is uses a fraction-of-fluid function, this designation is incorrect. For accurately tracking sharp liquid-gas interfaces it is necessary to actually treat the interface as a discontinuity. This means it is necessary to have a technique to define an interface discontinuity, as well as a way to impose the proper boundary conditions at that interface. It is also necessary to use a special numerical method to track interface motions though a grid without destroying its character as a discontinuity.

가변 밀도 방법은 유체 분율 함수를 사용하기 때문에 VOF 방법이라고도하지만 이것은 올바르지 않습니다. 날카로운 액체-가스 인터페이스를 정확하게 추적하려면 인터페이스를 실제로 불연속으로 처리해야합니다. 즉, 인터페이스 불연속성을 정의하는 기술과 해당 인터페이스에서 적절한 경계 조건을 적용하는 방법이 필요합니다. 또한 불연속성으로 특성을 훼손하지 않고 격자를 통해 인터페이스 동작을 추적하기 위해 특수한 수치 방법을 사용해야합니다.

Summary

A brief discussion of the various techniques used to numerically model free surfaces has been given here with some comments about their relative advantages and disadvantages. Readers should not be surprised to learn that there have been numerous variations of these basic techniques proposed over the years. Probably the most successful of the methods is the VOF technique because of its simplicity and robustness. It is this method, with some refinement, that is used in the FLOW-3D program.

여기에서는 자유 표면을 수치적으로 모델링 할 때 사용하는 다양한 방법에 대해 상대적인 장점과 단점에 대한 설명을 포함하여 쉽게 설명하였습니다.  오랜 세월에 걸쳐 이러한 기본적인 방법이 많이 제안되어 온 것을 알고도 독자 여러분은 놀라지 않을 것입니다.  아마도 가장 성과를 거둔 방법은 간결하고 강력한 VOF 법 입니다.  이 방법에 일부 개량을 더한 것이 현재 FLOW-3D 프로그램에서 사용되고 있습니다.

Attempts to improve the VOF method have centered on better, more accurate, ways to move fluid fractions through a grid. Other developments have attempted to apply the method in connection with body-fitted grids and to employ more than one fluid fraction function in order to model more than one fluid component. A discussion of these developments is beyond the scope of this introduction.

VOF 법의 개선은 더 나은, 더 정확한 방법으로 유체 점유율을 격자를 통과하여 이동하는 것에 중점을 두어 왔습니다.  기타 개발은 물체 적합 격자(body-fitted grids) 관련 기법을 적용하거나 여러 유체 성분을 모델링하기 위해 여러 유체 점유율 함수를 채용하기도 했습니다.  이러한 개발에 대한 논의는 여기에서의 설명 범위를 벗어납니다.

References

1965 Harlow, F.H. and Welch, J.E., Numerical Calculation of Time-Dependent Viscous Incompressible Flow, Phys. Fluids 8, 2182.

1969 Daly, B.J., Numerical Study of the Effect of Surface Tension on Interface Instability, Phys. Fluids 12, 1340.

1970 Hirt, C.W., Cook, J.L. and Butler, T.D., A Lagrangian Method for Calculating the Dynamics of an Incompressible Fluid with Free Surface, J. Comp. Phys. 5, 103.

1971 Nichols, B.D. and Hirt, C.W.,Calculating Three-Dimensional Free Surface Flows in the Vicinity of Submerged and Exposed Structures, J. Comp. Phys. 12, 234.

1974 Hirt, C.W., Amsden, A.A., and Cook, J.L.,An Arbitrary Lagrangian-Eulerian Computing Method for all Flow Speeds, J. Comp. Phys., 14, 227.

1975 Nichols, B.D. and Hirt, C.W., Methods for Calculating Multidimensional, Transient Free Surface Flows Past Bodies, Proc. of the First International Conf. On Num. Ship Hydrodynamics, Gaithersburg, ML, Oct. 20-23.

1980 Nichols, B.D. and Hirt, C.W., Numerical Simulation of BWR Vent-Clearing Hydrodynamics, Nucl. Sci. Eng. 73, 196.

1981 Hirt, C.W. and Nichols, B.D., Volume of Fluid (VOF) Method for the Dynamics of Free Boundaries, J. Comp. Phys. 39, 201.

업무에 적합한 올바른 CFD 소프트웨어 선택 방법

업무에 적합한 올바른 CFD 소프트웨어 선택 방법

많은 제품들이 모두 자신의 소프트웨어가 가장 적합하다고 말하기 떄문에, 사람들은 자신의 업무에 적합한 CFD 소프트웨어 선택에 어려움을 겪습니다. 그 이유는 유체 흐름 및 열 전달 분석을 위한 소프트웨어 패키지는 다양한 형태로 제공됩니다. 이러한 패키지는 물리적 근사치와 수치적 솔루션 기법이 크게 다르기 때문에 적합한 패키지를 선택하는 것이 어렵습니다.

아래 내용에서 올바른 CFD 소프트웨어를 선택할 때 고려해야 할 중요한 항목을 설명합니다.

Spillway’s tailrace over natural rock

1. 메싱 및 지오메트리

유한 요소 또는 “바디 맞춤 좌표”를 사용하는 솔루션 방법은 유동 영역의 기하학적 구조를 준수하는 해석용 그리드를 생성해야합니다. 정확한 수치 근사를 위해 허용 가능한 요소 크기와 모양으로 이러한 그리드를 생성하는 것은 쉽지 않은 작업입니다. 복잡한 경우 이러한 유형의 그리드 생성에는 며칠 또는 몇주의 노력이 소요될 수 있습니다. 일부 프로그램은 직사각형 그리드 요소만 사용하여 이러한 생성 문제를 제거하려고 시도하지만 흐름 및 열 전달 특성을 변경하는 “계단현상” 경계 문제를 해결해야 합니다. FLOW-3D는 FAVOR ™ (분수 면적 / 체적) 방법을 사용하여 기하학적 특성이 매끄럽게 포함된 생성하기 쉬운 직사각형 그리드를 사용하여 두 문제를 모두 해결합니다. 간단하고 강력한 솔리드 모델러가 FLOW-3D와 함께 패키지로 제공되거나 사용자가 CAD 프로그램에서 기하학적 데이터를 가져올 수 있습니다.

2. 운동량 방정식과 대략적인 흐름 모델

유체 운동량의 정확한 처리는 여러 가지 이유로 중요합니다. 첫째, 복잡한 지오메트리를 통해 유체가 어떻게 흐를지 예측할 수 있는 유일한 방법입니다. 둘째, 유체에 의해 가해지는 동적 힘 (즉, 압력)은 모멘텀을고려하여야만 계산할 수 있습니다. 마지막으로, 열 에너지의 대류 이동을 계산하려면 개별 유체 입자가 다른 유체 입자 및 제한 경계와 관련하여 어떻게 움직이는지를 정확하게 파악할 수 있어야 합니다.

이것은 운동량의 정확한 처리를 의미합니다. 모멘텀의 보존을 대략적으로만 하는 단순화된 흐름 모델은 실제적인 유체 구성과 온도 분포를 예측하는데 사용할 수 없기 때문에 FLOW-3D에서는 사용되지 않습니다.

3. 액체-고체 열 전달 영역

액체와 고체 (예 : 금속-금형) 사이의 열 전달에는 계면 영역의 정확한 추정이 필요합니다. 계단 경계는 이 영역을 과대 평가합니다. 예를 들어, 실린더의 표면적은 27 %의 비율로 과대 평가됩니다. FLOW-3D 전 처리기의 각 제어 볼륨에 대해 FAVOR ™ 방법에 의해 정확한 계면 영역이 자동으로 계산됩니다.

4. 액체-고체 열 전달에 대한 볼륨 효과 제어

제어 볼륨의 크기는 액체 / 고체 인터페이스를 포함하는 제어 볼륨에서도 열이 흐르기 때문에 액체와 고체 사이에서 교환되는 열의 속도와 양에 영향을 미칠 수 있습니다. FLOW-3D에서는 액체-고체 인터페이스에서 열 전달 속도를 계산할 때 체적 크기와 전도도가 고려됩니다.

5. 암시성(Implicitness)과 정확성

비선형 및 결합 방정식에 대한 암시적 방법에는 각 반복에서 under-relaxation 특성이 있는 반복 솔루션 방법이 필요합니다. 이 동작은 일부 상황에서 심각한 오류 (또는 매우 느린 수렴)를 일으킬 수 있습니다 (예 : 큰 종횡비로 제어 볼륨을 사용하거나 실제로 중요하지 않은 효과를 예상하여 암시성이 사용되는 경우).

FLOW-3D에서는 계산 노력FLOW-3D에서는 계산 작업이 덜 필요하기 때문에 가능한 경우 언제나 명시적 수치 방법을 사용하며, 수치 안정성 요구 사항은 정확도 요구 사항과 동일합니다. Implicit vs. Explicit Numerical Methods 문서에서 자세히 알아보세요.

6. 대류 전송을 위한 암시적 수치 방법 (Implicit Numerical Methods)

임의적으로 큰 시간 단계 크기를 계산에 사용할 수 있는 암시적 수치 기법은 CPU 시간을 줄이는데 널리 사용되는 방법입니다. 불행히도 이러한 방법은 대류 해석에 정확하지 않습니다. 암시적 방법은 근사 방정식에 확산 효과를 도입하여 시간 단계 독립성을 얻습니다. 물리적 확산(예 : 열전도)에 수치적 확산을 추가하는 것은 확산 속도만 수정하기 때문에 심각한 문제를 일으키지 않을 수 있습니다. 그러나 대류 과정에 수치 확산을 추가하면 모델링되는 물리적 현상의 특성이 완전히 바뀝니다. FLOW-3D에서 시간 단계는 프로그램에 의해 자동으로 제어되어 정확한 시간 근사치를 보장합니다.

7. 이완 및 수렴 매개 변수 (Relaxation and Convergence Parameters)

암시적 근사를 사용하는 수치 방법은 하나 이상의 수렴 및 이완 매개 변수를 선택해야합니다. 이러한 매개 변수를 잘못 선택하면 발산 또는 수렴 속도가 느려질 수 있습니다. FLOW-3D에서는 하나의 수렴 및 하나의 이완 매개 변수만 사용되며, 두 매개 변수는 프로그램에 의해 동적으로 선택됩니다. 사용자는 수치해석 솔버를 제어하는 ​​매개 변수를 설정할 필요가 없습니다.

8. 자유 표면 추적

액체-가스 인터페이스 (즉, 자유 표면)를 모델링하는 데 사용되는 두 가지 방법이 있습니다. 그 중 하나는 액체 및 가스 영역의 흐름을 계산하고 계면을 유체 밀도의 급격한 변화로 처리하는 것입니다. 일반적으로 밀도 불연속성은 고차 수치 근사를 사용하여 모델링됩니다.

불행히도, 이 치료는 몇몇 그리드 셀에 걸쳐 인터페이스가 매끄럽게 진행되도록 해주며, 그러한 인터페이스에 일반적으로 존재하는 접선 유속의 급격한 변화는 설명하지 않습니다. 또한 이 기법은 가스가 계산 영역으로 유입되는 액체로 대체될 경우 탈출 포트 또는 가스의 싱크로도 보완해야 합니다. 또한 이러한 방법은 일반적으로 유체의 비압축성을 만족시키기 위해 더 많은 노력을 기울여야 합니다.  가스 영역은 거의 균일한 압력 조정을 통해 솔루션 수렴 속도를 늦추는 경향이 있기 때문에 이러한 현상이 발생합니다.

FLOW-3D에서는 다른 기술인 VOF (Volume-of-Fluid) 방법이 사용됩니다. 이것은 인터페이스가 단계 불연속으로 긴밀하게 유지되는 진정한 3 차원 인터페이스 추적 체계입니다. 또한 선택적 표면 장력을 포함하여 수직 및 접선 응력 경계 조건이 인터페이스에 적용됩니다. 가스 영역은 사용자가 모델에 포함되도록 요청하지 않는 한 계산되지 않습니다.

FLOW-3D – CFD Software Simulation Gallery


FLOW-3D – CFD Software Simulation Gallery

FLOW-3D는 광범위한 산업 응용 분야 및 물리적 공정에서 액체 및 가스의 동적 거동을 연구하는 엔지니어를 위한 완전하고 다양한 CFD 시뮬레이션 플랫폼을 제공합니다. FLOW-3D는 자유 표면 및 다상 응용 분야에 매우 큰 강점을 가지고 있으며, 미세 유체 공학, 생물 의학 장치, 수자원 사회 기반 시설, 항공 우주, 소비재, 적층 제조, 잉크젯 인쇄, 레이저 용접, 자동차, 해양, 에너지 등 광범위한 산업에 사용됩니다.
https://www.flow3d.co.kr에서 FLOW-3D를 살펴봐 주시기 바랍니다.

 






Spraying

Spraying

Dispensing Liquids with Swirl Spray Nozzles

소용돌이-스프레이(Swirl-spray) 노즐은 화학 청소기, 의약품 및 연료에 액체를 분사하는 일반적인 방법입니다. 액체의 성공적인 분무화를 위해서는 노즐에 침투하는 공기 코어(air core)를 형성해야 합니다. CFD는 최적의 스프레이 콘을 위한 기하학, 스월 속도(swirl velocity) 및 유체 특성의 영향을 탐구하는 효과적인 방법입니다.

FLOW-3D simulation of a swirl spray nozzle

이 예에서는 2차원 축 대칭 스월 흐름(axisymmetric swirl flow)이 시뮬레이션되었습니다. 대칭 축을 따른 공기 코어가 노즐 전체 길이까지 거의 침투했습니다. 왼쪽 그림은 벡터가 평면에서 속도 분포를 나타내는 압력 분포입니다. 오른쪽 그림은 속도의 스월 성분에 의해 색상이 지정되고 빨간색은 더 높은 값을 나타냅니다.

스프레이 콘과 방울 크기의 눈금이 너무 넓기 때문에 스프레이의 전체 분자를 직접 계산할 수 없습니다. 또한, 원자화는 외부 동요, 노즐의 미세한 결함 및 기타 영향과 밀접하게 연관된 혼란스러운 과정입니다. 그러나 스프레이 콘이 노즐을 빠져나갈 때(즉, 벽 두께, 원뿔 각도, 축 속도 및 방위각 속도) 스프레이 콘의 특성을 예측할 수 있다는 것은 이러한 유형의 흐름 장치를 최적화하는 데 큰 도움이 됩니다.

Mixing

Mixing

지난 수십 년 동안 주로 컴퓨터 측정 및 시뮬레이션 기술의 발전으로 인해 혼합을 이해하는 데 많은 진전이있었습니다. 흐름 모델링 기술의 지속적인 발전 덕분에 혼합 장비의 흐름 에 의존적인 프로세스에 대한 자세한 통찰력을 CFD 소프트웨어를 사용하여 쉽게 시뮬레이션하고 이해할 수 있습니다.

오늘날, 블렌딩에서 solid suspension, 자켓형 반응기의 열 전달에서 발효에 이르기까지 다양한 응용 분야가 FLOW-3D의 혼합 기술을 사용하여 모델링됩니다. FLOW-3D 시뮬레이션은 임펠러의 모든 구성에서 혼합 시간, 순환 및 전력 수와 모든 용기 형상에 대한 혼합 조건과 같은 주요 혼합 매개 변수를 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이러한 시뮬레이션은 실험 방법을 사용하여 보완합니다. CFD 소프트웨어를 사용하여 이러한 장비의 흐름에 따른 프로세스를 예측하고 이해하면 제품 품질을 향상시키고 많은 제품의 출시 시간과 비용을 줄일 수 있습니다.

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)

원자력 시설물의 잔해물 거동 예측

Debris Transport in a Nuclear Reactor Containment Building

원자로 격리 건물에서 파편 운송

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).

Emergency Core Cooling System (ECCS)

파이프 파손 후 ECCS (비상 코어 냉각 시스템)가 활성화됩니다. 격리 건물 압력을 낮추고 대기에서 방사성 물질을 제거하기 위해 격리 스프레이를 켤 것입니다. 물은 부식 열을 제거하고 용융을 방지하기 위해 코어에 주입됩니다. 이 물은 이후 파이프 파손 부위에서 흘러 나옵니다. 격납 스프레이와 부식 열 제거에서 나온 물은 외부 탱크에서 ECCS 펌프에 의해 격납용기로 펌핑됩니다. 스프레이 및 브레이크 흐름을 통해 격리실로 펌핑된 물의 양은 격리실 바닥에 모이고 풀을 형성합니다.

Sump Strainers and Debris

외부 탱크의 물이 고갈된 후에는 ECCS 펌프에 대한 흡입기가 격납건물 내 하나 이상의 섬프로 전환됩니다(두 개의 섬프 스트레이너 예가 왼쪽에 표시됨). 섬프의 기능은 원자로 건물 풀에서 펌프 흡입구로 물을 재순환하는 것입니다. 각 섬프에는 이물질이 ECCS 펌프로 빨려 들어가 막힘이나 손상이 발생하는 것을 방지하기 위해 스트레이너 시스템이 있습니다. 그러나 스트레이너에 쌓인 이물질로 인해 펌프가 요구하는 순정 흡수헤드(NPSH)를 초과하는 헤드 손실이 발생하여 펌프가 고장을 일으키고 발전소를 안전하게 정지시킬 수 없습니다. 원자력규제위원회 일반안전문제(GSI) 191의 핵심입니다.

FLOW-3D Applied to Evaluate Performance

FLOW-3D는 격납용기 풀을 모델링하고 스트레이너에 도달할 수 있는 이물질의 양을 결정하는 데 사용됩니다. 파이프 파손, 직접 분무 구역(분무기가 비처럼 POOL에 유입되는 지역), 유출 분무 구역(분무수가 더 높은 고도에서 바닥에서 흘러나와 폭포처럼 POOL에 유입되는 지역)은 질량-모멘텀 소스 입자가 밀집된 지역으로 모델링되며, 적절한 유량과 속도가 할당됩니다. 후자는 POOL 표면까지의 자유 낙하 거리에 따라 달라집니다. 여과기 영역은 격납용기 POOL에서 물을 끌어오는 흡입구로 모델링됩니다.

Containment pool simulation

모델을 자유 표면으로 실행하여 (풀의 섬프 흡입 또는 초크 포인트로 인한) 상당한 수위 변화를 식별하고, RNG 모델을 활성화하여 풀의 난류를 예측합니다. 파괴된 절연체가 격납용기 풀을 통해 이동할 수 있는 능력은 정착 속도(정지 상태에서 이동할 수 있는 기능)와 텀블링 속도(바닥을 가로질러 이동할 수 있는 기능)의 기능입니다. 안착 속도는 절연체를 고정하는 데 필요한 운동 에너지의 양과 관련이 있습니다. 이러한 안착 및 텀블링 속도는 연도 및 탱크 테스트를 통해 결정되며, FLOW-3D 모델에 의해 계산된 값입니다.

모델이 정상 상태 상태에 도달한 후에는 FLOW-3D 결과가 후처리되어 다양한 이물질 유형을 POOL 바닥(빨간색으로 표시됨)으로 넘어뜨릴 수 있을 정도로 속도가 높은 영역 또는 난류가 서스펜션의 이물질을 운반할 수 있을 정도로 높은 영역(노란색으로 표시됨)을 결정합니다.

그런 다음 속도 벡터를 빨간색 및 노란색 영역과 함께 사용하여 흐름이 이물질을 스트레이너 쪽으로 운반하는지 여부를 확인합니다. 그런 다음 이러한 영역을 초기 이물질 분포 영역과 비교하여 각 이물질의 유형 및 크기에 대한 운송 분율을 결정합니다.

Conclusions

이물질 잔해 수송 테스트를 CFD 모델링과 결합하면 ECCS 스트레이너가 견딜 수 있어야하는 잔해 부하를 다른 방법으로는 가정해야하는 지나치게 보수적인 값에서 크게 줄일 수 있습니다. CFD는 또한 수두 손실 테스트를 지원하기 위해 ECCS 스트레이너 주변의 흐름 패턴, 수두 손실 테스트 및 플랜트 설계 수정을 식별하는 데있어 격납용 POOL 수위 변화를 식별하는데 유용함이 입증되었습니다.

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