Figure 5 - Modeling a simple lotus overflow symmetrically in FLOW-3D software

Flow-3D를 이용한 Morning Glory Spillway의 배출 계수에 대한 소용돌이 차단 블레이드 45 도의 효과

Effect of Vortex Breaker Blades 45 Degree on Discharge Coefficient of Morning Glory Spillway Using Flow-3D

Authors

S. Noruzi1
and J. Ahadiyan2*
1– M.Sc. Student, Faculty of Water Sciences Engineering, Shahid Chamran University of Ahvaz, Iran.
2*-Corresponding Author, Associate Professor, Faculty of Water Sciences Engineering, Shahid Chamran
University of Ahvaz, Iran.

Abstract

The discharge coefficient of morning glory spillway is decreased with eddies created by vortex at the inlet part of weir. However, a series of specific blades can reduce vortices which result in the spillway efficiency is increased. Hence, in this research numerical modeling of installed breaker blade on morning glory spillway was evaluated using Flow-3D model. To achieve these purposes, morning glory spillway was modeled without and with blades 3, 4 and 6 blades at 45 degree angle. To simulate the turbulence fluctuations, the modified k-e model (RNG k-e) was used and its results were compared to the experimental data. Results showed that by installing blades, the discharge coefficient increases up to 42 percent with 25 percent decreasing in the upstream water level. Moreover, among the three different arrangements of blades, the six-blade model was found to have more satisfactory results than other models. In comparison to control model, for H/D between 0 to 0.1 and 0.1 to 0.2 the discharge coefficient has been increased 40 and 57 percent for six-blade arrangement, respectively. 

모닝 글로리의 배출 계수는 위어 입구 부분의 와류에 의해 생성된 소용돌이로 감소합니다. 그러나 일련의 특정 블레이드는 와류를 줄여 배수로 효율성을 높일 수 있습니다. 따라서 본 연구에서는 모닝 글로리 여수로에 설치된 브레이커 블레이드의 수치 모델링을 Flow-3D 모델을 사용하여 평가했습니다. 이러한 목적을 달성하기 위해 45도 각도에서 블레이드 3, 4 및 6 블레이드 없이 모닝 글로리 여수로를 모델링 했습니다. 난류 변동을 시뮬레이션하기 위해 수정된 k-e 모델 (RNG k-e)을 사용하고 그 결과를 실험 데이터와 비교했습니다. 결과에 따르면 블레이드를 설치하면 상류 수위가 25 % 감소하면서 배출 계수가 42 %까지 증가합니다. 또한 3 개의 블레이드 배열 중 6 개 블레이드 모델이 다른 모델보다 더 만족스러운 결과를 나타냈다. 제어 모델에 비해 H / D가 0 ~ 0.1 및 0.1 ~ 0.2 인 경우 방전 계수가 6- 블레이드 배열에서 각각 40 % 및 57 % 증가했습니다.

Keywords

Figure 1 - Dimensions of the vortex blade
Figure 1 – Dimensions of the vortex blade
Figure 3 - A (Physical model of lotus overflow without blade, b) Physical model of lotus overflow with eddy blades.
Figure 3 – A (Physical model of lotus overflow without blade, b) Physical model of lotus overflow with eddy blades.
Figure 5 - Modeling a simple lotus overflow symmetrically in FLOW-3D software
Figure 5 – Modeling a simple lotus overflow symmetrically in FLOW-3D software
Figure 7 - Comparison of Ashley flow chart with numerical model and laboratory
Figure 7 – Comparison of Ashley flow chart with numerical model and laboratory
Figure 8 - Comparison of flow coefficient diagram - immersion ratio of numerical model with laboratory: a (overflow without blade, b) overflow with three blades, c (overflow with four blades, d) overflow with six blades
Figure 8 – Comparison of flow coefficient diagram – immersion ratio of numerical model with laboratory: a (overflow without blade, b) overflow with three blades, c (overflow with four blades, d) overflow with six blades

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Fig.2- Richard Dam overflow in America

Studying the effect of shape changes in plan of labyrinth weir on increasing flow discharge coefficient using Flow-3D numerical model

FLOW-3D 수치 모델을 이용하여 미로 위어 평면도의 형상 변화가 유량 계수 증가에 미치는 영향 연구

E. Zamiri 1
, H. Karami 2*
and S. Farzin3
1- M.S. Student, Department of Civil Engineering, Semnan University, Semnan, Iran.
2
*

  • Corresponding Author, Assistant Professor, Department of Civil Engineering, Semnan
    University, Semnan, Iran. (hkarami@semnan.ac.ir).
    3- Assistant Professor, Department of Civil Engineering, Semnan University, Semnan, Iran.

Keywords: : Flood control, Sidewall angle, Predicting discharge coefficient, Computational hydraulic,

Introduction

Weirs are hydraulic structures used to measure, regulate and control the water levels and are
fixed upon open channels and rivers width. Growing magnitude of probable maximum flood
events (PMF) has highlighted the demand for increasing discharge capacity. Application of
labyrinth weir has been suggested as a solution for increasing discharge capacity.
Tullis et al. (1995) evaluated the effective parameters in determining the capacity of a labyrinth
weir. They introduced total head, the effective crest length and the discharge coefficient as
parameters influencing the discharge capacity of a labyrinth weir. Khode et al. (2011)
experimentally studied the parameters of a flow-over labyrinth weir for different side wall angles
(α) from 8 to 30°. They found that discharge coefficient increases by growing side wall angle
values.
Crookston and Tullis (2012a) studied performance of different labyrinth weirs by making
differences between geometric shapes of weirs in plan. The results indicated that discharge
capacity of the arced labyrinth weirs is more than the discharge capacity of horseshoe weirs.
Seo et al. (2016) investigated the effect of weir shapes on discharge of weirs. It was shown that
the discharge of the labyrinth weir had an increase of approximately 71% in comparison with the
linear ogee weir.
In this research, labyrinth weir with sidewall angle equal to 6° was simulated through Flow3D model, using experimental results of previous researchers. After validation, the changes of
discharge coefficient of weir with angles of 45° and 85° and apex shapes of triangular and halfcircular shapes were analyzed.

Weirs는 수위를 측정, 조절 및 제어하는 ​​데 사용되는 수력 구조물이며 열린 수로 및 강 폭에 고정됩니다. 예상되는 최대 홍수 사건 (PMF)의 규모가 커짐에 따라 배출 용량 증가에 대한 요구가 강조되었습니다. 미로 위어 (labyrinth weir)의 적용은 배출 용량을 증가시키기 위한 해결책으로 제안 되었습니다.

Tullis et al. (1995)는 미로 위어의 용량을 결정하는데 효과적인 매개 변수를 평가했습니다. 그들은 미로 위어의 배출 용량에 영향을 미치는 매개 변수로 총 수두, 유효 문장 길이 및 배출 계수를 도입했습니다.

Khode et al. (2011)은 8 ~ 30 °의 다양한 측벽 각도 (α)에 대한 유동-오버 래비 린스 위어의 매개 변수를 실험적으로 연구했습니다.

그들은 측벽 각도 값이 증가함에 따라 방전 계수가 증가한다는 것을 발견했습니다. Crookston과 Tullis (2012a)는 평면에서 위어의 기하학적 모양을 차이를 만들어 서로 다른 미로 위어의 성능을 연구했습니다.

결과는 호형 미로 위어의 배출 용량이 말굽 위어의 배출 용량보다 더 많다는 것을 나타냅니다. Seo et al. (2016)은 위어의 배출에 대한 위어 모양의 영향을 조사했습니다. 미로 위어의 배출량은 선형 오지 위어에 비해 약 71 % 증가한 것으로 나타났습니다.

이 연구에서는 이전 연구자들의 실험 결과를 사용하여 Flow3D 모델을 통해 측벽 각도가 6 ° 인 미로 위어를 시뮬레이션했습니다. 검증 후 각 45 °, 85 °의 위어의 배출 계수 변화와 삼각형 및 반원 형태의 정점 형태를 분석 하였다.

Fig.1- Schematic of trapezoidal, triangular, and rectangular congressional overflow
Fig.1- Schematic of trapezoidal, triangular, and rectangular congressional overflow
Fig.2- Richard Dam overflow in America
Fig.2- Richard Dam overflow in America
Fig.3- Plan of geometric parameters of congressional overflow
Fig.3- Plan of geometric parameters of congressional overflow
Fig. 4- The boundary conditions of the congressional overflow model
Fig. 4- The boundary conditions of the congressional overflow model
Fig.5- View of a simulated congressional overflow
Fig.5- View of a simulated congressional overflow
Fig. 6- Comparison of discharge coefficients resulted from numerical and experimental models
Fig. 6- Comparison of discharge coefficients resulted from numerical and experimental models
Fig.7- The relationship between Cd and Q for different angles of the congressional overflow wall
Fig.7- The relationship between Cd and Q for different angles of the congressional overflow wall
Fig. 8- The relationship between Cd and HT/p for different angles of the congressional overflow wall
Fig. 8- The relationship between Cd and HT/p for different angles of the congressional overflow wall
Table 3- The correlation of Q and HT/p with Cd for different angles of the overflow wall
Table 3- The correlation of Q and HT/p with Cd for different angles of the overflow wall
Fig. 9- The congressional overflow with linear, semicircular and triangular spans
Fig. 9- The congressional overflow with linear, semicircular and triangular spans
Fig. 10- The relationship between Cd and Q for different forms of congressional overflow
Fig. 10- The relationship between Cd and Q for different forms of congressional overflow
Fig. 11- The relationship of Cd and HT/p under different forms of congressional overflow
Fig. 11- The relationship of Cd and HT/p under different forms of congressional overflow
Fig. 12- The relationship Cd other/Cd simple and HT/p in a congressional overflow
Fig. 12- The relationship Cd other/Cd simple and HT/p in a congressional overflow
Fig. 13- Comparison of discharge coefficients resulted from a numerical model and proposed relation
Fig. 13- Comparison of discharge coefficients resulted from a numerical model and proposed relation
Fig. 14- Comparison of Cd from the present study and other studies for 6 angle congressional overflow
Fig. 14- Comparison of Cd from the present study and other studies for 6 angle congressional overflow
Fig. 15- The relationship between the discharge coefficient and HT/p for 6 ◦ angle congressional overflow
Fig. 15- The relationship between the discharge coefficient and HT/p for 6 ◦ angle congressional overflow

Results

오버행의 넘침 흐름을 증가시키는 것이 중요하기 때문에 본 연구에서는 넘침 벽의 돌출부에 6, 45 및 85 도의 세 가지 값을 채점하고 넘침 개구부에 삼각형 및 반원 모양을 제안함으로써 , 오버 플로우의 오버 플로우 계수를 변경하여 3D 숫자 래치를 사용하십시오.

Irene Par Vahsh Bareh에서 얻은 결과는 다음과 같습니다.

1- 흐름을 따라 포병의 범람 벽 각도를 늘리면 방출 계수가 증가합니다. 벽 각도가 85도 및 45 도인 포병의 범람 계수는 벽 각도가 6 도인 범람 계수 평균의 2.28 및 1.24 배입니다.

2-구부러진 양고기를 먹은 상태에서 배수로 모양의 변화는 배출 계수를 증가시킨다. 삼각형과 비 삼각형 개구부가있는 오버플로의 배출 계수는 온대 개구부가있는 오버플로의 배출 계수에 비해 양고기가 50.29 및 4.16 % 증가했습니다.

3- 오버플로 양 (p / HT)의 부하와 함께 부하 부하의 무 차원 비율 값을 늘리면 혼잡 한 오버플로의 방전 계수가 감소합니다. 또한 p <HT / 0.5의 값에서 세 가지 형태의 오버플로 개구에 대한 배출 계수의 값은 서로 가깝고 오버플로 모양의 각 끝은 값에서 동일한 기능을 갖습니다. p / HT <0.5. 4-유량이 증가함에 따라 유량 계수가 감소합니다.

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Figure 4. Structure of artificial neural network [37]

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

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

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

Abstract

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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FlowSight

FlowSight

FlowSight는 FLOW3DFLOW-3D CAST결과의 정교한 시각화를 제공하도록 설계된 고급 후 처리 도구입니다. FlowSight는 직관적인 후처리 인터페이스 내에서 우수한 결과 분석 기능을 갖춘 모델을 제공합니다. 스플 라인 경로를 따라 임의의 2D클립, 3D클립 및 투명도, 볼륨 렌더링, 고급 데이터 타임 시리즈 플로팅, 간소화 및 벡터 플롯은 사용 가능한 놀라운 도구의 일부에 불과합니다. FlowSight를 사용하면 여러 뷰 포트와 동적 객체 시각화 도구로 구성된 풍부한 기능 세트와 결합되어 있으므로 엔지니어는 분석 및 프레젠테이션 요구 사항에 맞게 CFD결과를 최대한 활용할 수 있습니다.

FlowSight는 모든 FLOW-3DFLOW-3D CAST라이센스에 포함되어 추가비용 없이 사용할 수 있습니다.

새로운–스플 라인 클립!

FlowSight의 스플라인 클립 기능을 사용하면 복잡한 곡면을 따라 클립을 생성할 수 있습니다. ogee weir 위로 물이 흐르는 시뮬레이션에서, 스플 라인은 ogee weir의 표면을 따라 형성됩니다. 그런 다음 스플 라인이 돌출되어 웨어 표면을 따라 물의 자유 표면 높이에 의해 색상이 지정된 클립을 생성합니다.

키 프레임 기능

크고 복잡한 시뮬레이션을 분석 할 때 매우 일반적인 문제는 관심 영역이 형상에 의해 가려지거나 시뮬레이션이 시간이 지남에 따라 변경됨에 따라 관심 영역이 변경 될 수 있다는 것입니다. 키 프레임은 분석 중에 형상을 “분리되도록”허용하고 시점이 시간과 공간을 통해 이동할 수 있도록 하여 이 문제를 해결합니다.

이 애니메이션은 FlowSight의 키 프레임 기능을 사용하여 충전하는 동안 다이 반쪽을 “시각적으로”열고 다이를 채우는 금속을 표시하면서 다이 표면에 고체 온도를 표시하는 방법을 보여줍니다.

Particle Visualization

FlowSight는 파티클(입자) 시각화 기능을 완벽하게 갖추고 있습니다. 입자는 입자 직경, 입자 밀도, 입자 수명, 속도 및 관련성이 있는 기타 변수에 의해 색상이 지정될 수 있습니다. 이 경우, 입자는 각각의 직경의 크기에 의해 착색됩니다.

속도 벡터 필드

FlowSight는 사용자에게 평면 또는 도메인 전체에 걸친 전체 볼륨 속도 및 방향 분석에 속도 벡터 필드를 시각화하는 옵션을 제공합니다. 사용자 지정 가능한 벡터 필드를 사용하면 다양한 색상 지정 및 밀도 조정이 가능하여 선명도를 높일 수 있습니다.

Streamlines & Pathlines

FlowSight의 유선(Streamlines) 기능은 복잡한 동적 패턴을 완전한 충실도로 시각화하여 유동장 속도 방향에 대해 실시간 스냅 샷을 제공합니다. 경로 선(Pathlines)은 시간을 따른 유체 입자의 궤적을 시뮬레이션하는 동안, 히스토리 라인은 유동장에서 유체 입자를 애니메이션 합니다.

Iso-surfaces

Iso-surfaces 은 유체 및 고체 표면을 시각화하는 강력하고 빠른 방법으로, 일정한 난류 에너지 영역을 표시하는 데 적합합니다.

Volume Render

iso-surface에서만 변수를 표시하는 대신 사용자 지정 가능한 볼륨 맵을 사용하여 볼륨 전체에 걸쳐 변수를 표시합니다. 그림에 표시된 바와 같이 각 기포와 주변 액체의 변형률 크기는 볼륨 렌더링과 함께 표시됩니다.

 

Multiple Data Views

숫자 및 다양한 그래프 등의 시각적 형식으로 분석하기

Visualizing Non-inertial Reference Frame Motion

Non-inertial reference frame visualization는 편리한 시뮬레이션 설정을 제공하고 계산 시간을 단축하며 사용자가 사실적인 방식으로 모델을 시각화 할 수 있게합니다.

2D Clips

2D 클립은 모든 단면 평면에서 유체 매개 변수를 시각화하는 데 사용됩니다.

3D Clipping

3D 클리핑 도구를 사용하면 사용자가 6 개 방향 모두에서 등면을 동시에 슬라이스 할 수 있으며, 높은 결함 영역을 감지하고 유체 및 고체 영역 내부의 온도, 압력, 속도 프로파일을 시각화하는 데 유용합니다.

  • 특정 방향의 범위 사이에 애니메이션 제공
  • 한 번에 한 방향으로 스왑
  • 양방향 애니메이션 : 앞으로 및 뒤로

Arbitrary Clips

평면, 원통형, 상자, 원뿔형, 구형 및 간소화된 표면에 대한 시각화를 포함하여 광범위한 유연성으로 표면 뷰를 분석할 수 있습니다. 유체 흐름이 평면이 아닌 표면에 대한 시각화가 필요한 경우 유용합니다. 임의 클립을 사용하면 연속적으로 여러 클립을 만들 수도 있습니다.

Probe Data

포인트 프로브는 시간에 따른 변수의 진화를 보여주고, 라인 프로브는 거리에 따른 변수 값의 변화를 반환합니다. 오른쪽, 프로브는 유체의 응고 비율을 보여줍니다.

Vortex Cores

와류 코어 식별에 사용할 수있는 두 가지 옵션인 와류 및 고유 분석을 통해 코어 강도에 따라 필터링 가능한 결과 생성이 가능합니다.

엔지니어들은 연구를 위해 다양한 시각화 방법을 사용합니다. 유체 흐름에서 와류 코어의 분석은 중요한 문제로, 와류 코어는 속도 필드 내에 와류 구조 (중앙 트레이스)를 나타내는 선 입니다. 기술적으로, FlowSight는 와류 방법 및 고유치 분석에서 속도 벡터와 소용돌이 벡터의 속도장에서의 식별위치는 평행합니다. FlowSight는 사용자에게 와류 코어 식별을 위한 두 가지 옵션을 제공합니다. 코어는 특정 강도 이상 또는 이하로 FlowSight에서 필터링 될 수 있습니다. 코어는 일반적으로 코어 주위에 회전 또는 단순히 순환 강도의 비율에 의해 채색됩니다. 아래의 예에서는, 와류 코어 고유치 값 분석을 이용하여 생성됩니다. 강한 코어는 소용돌이의 중심에 형성되어있는 것을 알 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 펌프로 공기 흡입의 가능성을 연구 할 수 있습니다. 코어가 너무 강한 경우, 공기는 강한 와류로 인해 야기되는 열린 통로로부터 흡입될 수 있습니다.

History Data

그래프 도구는 일반적인 히스토리, 진단 및 메시 종속 데이터에 강력한 수준의 분석을 제공하여 서로 다른 시뮬레이션 데이터를 상대적으로 보여줍니다.