Fig. 1. (a) Dimensions of the casting with runners (unit: mm), (b) a melt flow simulation using Flow-3D software together with Reilly's model[44], predicted that a large amount of bifilms (denoted by the black particles) would be contained in the final casting. (c) A solidification simulation using Pro-cast software showed that no shrinkage defect was contained in the final casting.

AZ91 합금 주물 내 연행 결함에 대한 캐리어 가스의 영향

Effect of carrier gases on the entrainment defects within AZ91 alloy castings

Tian Liab J.M.T.Daviesa Xiangzhen Zhuc
aUniversity of Birmingham, Birmingham B15 2TT, United Kingdom
bGrainger and Worrall Ltd, Bridgnorth WV15 5HP, United Kingdom
cBrunel Centre for Advanced Solidification Technology, Brunel University London, Kingston Ln, London, Uxbridge UB8 3PH, United Kingdom

Abstract

An entrainment defect (also known as a double oxide film defect or bifilm) acts a void containing an entrapped gas when submerged into a light-alloy melt, thus reducing the quality and reproducibility of the final castings. Previous publications, carried out with Al-alloy castings, reported that this trapped gas could be subsequently consumed by the reaction with the surrounding melt, thus reducing the void volume and negative effect of entrainment defects. Compared with Al-alloys, the entrapped gas within Mg-alloy might be more efficiently consumed due to the relatively high reactivity of magnesium. However, research into the entrainment defects within Mg alloys has been significantly limited. In the present work, AZ91 alloy castings were produced under different carrier gas atmospheres (i.e., SF6/CO2, SF6/air). The evolution processes of the entrainment defects contained in AZ91 alloy were suggested according to the microstructure inspections and thermodynamic calculations. The defects formed in the different atmospheres have a similar sandwich-like structure, but their oxide films contained different combinations of compounds. The use of carrier gases, which were associated with different entrained-gas consumption rates, affected the reproducibility of AZ91 castings.

Keywords

Magnesium alloyCastingOxide film, Bifilm, Entrainment defect, Reproducibility

연행 결함(이중 산화막 결함 또는 이중막 결함이라고도 함)은 경합금 용융물에 잠길 때 갇힌 가스를 포함하는 공극으로 작용하여 최종 주물의 품질과 재현성을 저하시킵니다. Al-합금 주조로 수행된 이전 간행물에서는 이 갇힌 가스가 주변 용융물과의 반응에 의해 후속적으로 소모되어 공극 부피와 연행 결함의 부정적인 영향을 줄일 수 있다고 보고했습니다. Al-합금에 비해 마그네슘의 상대적으로 높은 반응성으로 인해 Mg-합금 내에 포집된 가스가 더 효율적으로 소모될 수 있습니다. 그러나 Mg 합금 내 연행 결함에 대한 연구는 상당히 제한적이었습니다. 현재 작업에서 AZ91 합금 주물은 다양한 캐리어 가스 분위기(즉, SF 6 /CO2 , SF 6 / 공기). AZ91 합금에 포함된 엔트레인먼트 결함의 진화 과정은 미세조직 검사 및 열역학적 계산에 따라 제안되었습니다. 서로 다른 분위기에서 형성된 결함은 유사한 샌드위치 구조를 갖지만 산화막에는 서로 다른 화합물 조합이 포함되어 있습니다. 다른 동반 가스 소비율과 관련된 운반 가스의 사용은 AZ91 주물의 재현성에 영향을 미쳤습니다.

키워드

마그네슘 합금주조Oxide film, Bifilm, Entrainment 불량, 재현성

1 . 소개

지구상에서 가장 가벼운 구조용 금속인 마그네슘은 지난 수십 년 동안 가장 매력적인 경금속 중 하나가 되었습니다. 결과적으로 마그네슘 산업은 지난 20년 동안 급속한 발전을 경험했으며 [1 , 2] , 이는 전 세계적으로 Mg 합금에 대한 수요가 크게 증가했음을 나타냅니다. 오늘날 Mg 합금의 사용은 자동차, 항공 우주, 전자 등의 분야에서 볼 수 있습니다. [3 , 4] . Mg 금속의 전 세계 소비는 특히 자동차 산업에서 앞으로 더욱 증가할 것으로 예측되었습니다. 기존 자동차와 전기 자동차 모두의 에너지 효율성 요구 사항이 설계를 경량화하도록 더욱 밀어붙이기 때문입니다 [3 , 56] .

Mg 합금에 대한 수요의 지속적인 성장은 Mg 합금 주조의 품질 및 기계적 특성 개선에 대한 광범위한 관심을 불러일으켰습니다. Mg 합금 주조 공정 동안 용융물의 표면 난류는 소량의 주변 대기를 포함하는 이중 표면 필름의 포획으로 이어질 수 있으므로 동반 결함(이중 산화막 결함 또는 이중막 결함이라고도 함)을 형성합니다. ) [7] , [8] , [9] , [10] . 무작위 크기, 수량, 방향 및 연행 결함의 배치는 주조 특성의 변화와 관련된 중요한 요인으로 널리 받아들여지고 있습니다 [7] . 또한 Peng et al. [11]AZ91 합금 용융물에 동반된 산화물 필름이 Al 8 Mn 5 입자에 대한 필터 역할을 하여 침전될 때 가두는 것을 발견했습니다 . Mackie et al. [12]는 또한 동반된 산화막이 금속간 입자를 트롤(trawl)하는 작용을 하여 입자가 클러스터링되어 매우 큰 결함을 형성할 수 있다고 제안했습니다. 금속간 화합물의 클러스터링은 비말동반 결함을 주조 특성에 더 해롭게 만들었습니다.

연행 결함에 관한 이전 연구의 대부분은 Al-합금에 대해 수행되었으며 [7 , [13] , [14] , [15] , [16] , [17] , [18] 몇 가지 잠재적인 방법이 제안되었습니다. 알루미늄 합금 주물의 품질에 대한 부정적인 영향을 줄이기 위해. Nyahumwa et al., [16] 은 연행 결함 내의 공극 체적이 열간 등방압 압축(HIP) 공정에 의해 감소될 수 있음을 보여줍니다. Campbell [7] 은 결함 내부의 동반된 가스가 주변 용융물과의 반응으로 인해 소모될 수 있다고 제안했으며, 이는 Raiszedeh와 Griffiths [19]에 의해 추가로 확인되었습니다 ..혼입 가스 소비가 Al-합금 주물의 기계적 특성에 미치는 영향은 [8 , 9]에 의해 조사되었으며 , 이는 혼입 가스의 소비가 주조 재현성의 개선을 촉진함을 시사합니다.

Al-합금 내 결함에 대한 조사와 비교하여 Mg-합금 내 연행 결함에 대한 연구는 상당히 제한적입니다. 연행 결함의 존재는 Mg 합금 주물 [20 , 21] 에서 입증 되었지만 그 거동, 진화 및 연행 가스 소비는 여전히 명확하지 않습니다.

Mg 합금 주조 공정에서 용융물은 일반적으로 마그네슘 점화를 피하기 위해 커버 가스로 보호됩니다. 따라서 모래 또는 매몰 몰드의 공동은 용융물을 붓기 전에 커버 가스로 세척해야 합니다 [22] . 따라서, Mg 합금 주물 내의 연행 가스는 공기만이 아니라 주조 공정에 사용되는 커버 가스를 포함해야 하며, 이는 구조 및 해당 연행 결함의 전개를 복잡하게 만들 수 있습니다.

SF 6 은 Mg 합금 주조 공정에 널리 사용되는 대표적인 커버 가스입니다 [23] , [24] , [25] . 이 커버 가스는 유럽의 마그네슘 합금 주조 공장에서 사용하도록 제한되었지만 상업 보고서에 따르면 이 커버는 전 세계 마그네슘 합금 산업, 특히 다음과 같은 글로벌 마그네슘 합금 생산을 지배한 국가에서 여전히 인기가 있습니다. 중국, 브라질, 인도 등 [26] . 또한, 최근 학술지 조사에서도 이 커버가스가 최근 마그네슘 합금 연구에서 널리 사용된 것으로 나타났다 [27] . SF 6 커버 가스 의 보호 메커니즘 (즉, 액체 Mg 합금과 SF 6 사이의 반응Cover gas)에 대한 연구는 여러 선행연구자들에 의해 이루어졌으나 표면 산화막의 형성과정이 아직 명확하게 밝혀지지 않았으며, 일부 발표된 결과들도 상충되고 있다. 1970년대 초 Fruehling [28] 은 SF 6 아래에 형성된 표면 피막이 주로 미량의 불화물과 함께 MgO 임을 발견 하고 SF 6 이 Mg 합금 표면 피막에 흡수 된다고 제안했습니다 . Couling [29] 은 흡수된 SF 6 이 Mg 합금 용융물과 반응하여 MgF 2 를 형성함을 추가로 확인했습니다 . 지난 20년 동안 아래에 자세히 설명된 것처럼 Mg 합금 표면 필름의 다양한 구조가 보고되었습니다.(1)

단층 필름 . Cashion [30 , 31] 은 X선 광전자 분광법(XPS)과 오제 분광법(AES)을 사용하여 표면 필름을 MgO 및 MgF 2 로 식별했습니다 . 그는 또한 필름의 구성이 두께와 전체 실험 유지 시간에 걸쳐 일정하다는 것을 발견했습니다. Cashion이 관찰한 필름은 10분에서 100분의 유지 시간으로 생성된 단층 구조를 가졌다.(2)

이중층 필름 . Aarstad et. al [32] 은 2003년에 이중층 표면 산화막을 보고했습니다. 그들은 예비 MgO 막에 부착된 잘 분포된 여러 MgF 2 입자를 관찰 하고 전체 표면적의 25-50%를 덮을 때까지 성장했습니다. 외부 MgO 필름을 통한 F의 내부 확산은 진화 과정의 원동력이었습니다. 이 이중층 구조는 Xiong의 그룹 [25 , 33] 과 Shih et al. 도 지지했습니다 . [34] .(삼)

트리플 레이어 필름 . 3층 필름과 그 진화 과정은 Pettersen [35]에 의해 2002년에 보고되었습니다 . Pettersen은 초기 표면 필름이 MgO 상이었고 F의 내부 확산에 의해 점차적으로 안정적인 MgF 2 상 으로 진화한다는 것을 발견했습니다 . 두꺼운 상부 및 하부 MgF 2 층.(4)

산화물 필름은 개별 입자로 구성 됩니다. Wang et al [36] 은 Mg-alloy 표면 필름을 SF 6 커버 가스 하에서 용융물에 교반 한 다음 응고 후 동반된 표면 필름을 검사했습니다. 그들은 동반된 표면 필름이 다른 연구자들이 보고한 보호 표면 필름처럼 계속되지 않고 개별 입자로 구성된다는 것을 발견했습니다. 젊은 산화막은 MgO 나노 크기의 산화물 입자로 구성되어 있는 반면, 오래된 산화막은 한쪽 면에 불화물과 질화물이 포함된 거친 입자(평균 크기 약 1μm)로 구성되어 있습니다.

Mg 합금 용융 표면의 산화막 또는 동반 가스는 모두 액체 Mg 합금과 커버 가스 사이의 반응으로 인해 형성되므로 Mg 합금 표면막에 대한 위에서 언급한 연구는 진화에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 연행 결함. 따라서 SF 6 커버 가스 의 보호 메커니즘 (즉, Mg-합금 표면 필름의 형성)은 해당 동반 결함의 잠재적인 복잡한 진화 과정을 나타냅니다.

그러나 Mg 합금 용융물에 표면 필름을 형성하는 것은 용융물에 잠긴 동반된 가스의 소비와 다른 상황에 있다는 점에 유의해야 합니다. 예를 들어, 앞서 언급한 연구에서 표면 성막 동안 충분한 양의 커버 가스가 담지되어 커버 가스의 고갈을 억제했습니다. 대조적으로, Mg 합금 용융물 내의 동반된 가스의 양은 유한하며, 동반된 가스는 완전히 고갈될 수 있습니다. Mirak [37] 은 3.5% SF 6 /기포를 특별히 설계된 영구 금형에서 응고되는 순수한 Mg 합금 용융물에 도입했습니다. 기포가 완전히 소모되었으며, 해당 산화막은 MgO와 MgF 2 의 혼합물임을 알 수 있었다.. 그러나 Aarstad [32] 및 Xiong [25 , 33]에 의해 관찰된 MgF 2 스팟 과 같은 핵 생성 사이트 는 관찰되지 않았습니다. Mirak은 또한 조성 분석을 기반으로 산화막에서 MgO 이전에 MgF 2 가 형성 되었다고 추측했는데 , 이는 이전 문헌에서 보고된 표면 필름 형성 과정(즉, MgF 2 이전에 형성된 MgO)과 반대 입니다. Mirak의 연구는 동반된 가스의 산화막 형성이 표면막의 산화막 형성과 상당히 다를 수 있음을 나타내었지만 산화막의 구조와 진화에 대해서는 밝히지 않았습니다.

또한 커버 가스에 캐리어 가스를 사용하는 것도 커버 가스와 액체 Mg 합금 사이의 반응에 영향을 미쳤습니다. SF 6 /air 는 용융 마그네슘의 점화를 피하기 위해 SF 6 /CO 2 운반 가스 [38] 보다 더 높은 함량의 SF 6을 필요로 하여 다른 가스 소비율을 나타냅니다. Liang et.al [39] 은 CO 2 가 캐리어 가스로 사용될 때 표면 필름에 탄소가 형성된다고 제안했는데 , 이는 SF 6 /air 에서 형성된 필름과 다릅니다 . Mg 연소 [40]에 대한 조사 에서 Mg 2 C 3 검출이 보고되었습니다.CO 2 연소 후 Mg 합금 샘플 에서 이는 Liang의 결과를 뒷받침할 뿐만 아니라 이중 산화막 결함에서 Mg 탄화물의 잠재적 형성을 나타냅니다.

여기에 보고된 작업은 다양한 커버 가스(즉, SF 6 /air 및 SF 6 /CO 2 )로 보호되는 AZ91 Mg 합금 주물에서 형성된 연행 결함의 거동과 진화에 대한 조사 입니다. 이러한 캐리어 가스는 액체 Mg 합금에 대해 다른 보호성을 가지며, 따라서 상응하는 동반 가스의 다른 소비율 및 발생 프로세스와 관련될 수 있습니다. AZ91 주물의 재현성에 대한 동반 가스 소비의 영향도 연구되었습니다.

2 . 실험

2.1 . 용융 및 주조

3kg의 AZ91 합금을 700 ± 5 °C의 연강 도가니에서 녹였습니다. AZ91 합금의 조성은 표 1 에 나타내었다 . 가열하기 전에 잉곳 표면의 모든 산화물 스케일을 기계가공으로 제거했습니다. 사용 된 커버 가스는 0.5 %이었다 SF 6 / 공기 또는 0.5 % SF 6 / CO 2 (부피. %) 다른 주물 6L / 분의 유량. 용융물은 15분 동안 0.3L/min의 유속으로 아르곤으로 가스를 제거한 다음 [41 , 42] , 모래 주형에 부었습니다. 붓기 전에 샌드 몰드 캐비티를 20분 동안 커버 가스로 플러싱했습니다 [22] . 잔류 용융물(약 1kg)이 도가니에서 응고되었습니다.

표 1 . 본 연구에 사용된 AZ91 합금의 조성(wt%).

아연미네소타마그네슘
9.40.610.150.020.0050.0017잔여

그림 1 (a)는 러너가 있는 주물의 치수를 보여줍니다. 탑 필링 시스템은 최종 주물에서 연행 결함을 생성하기 위해 의도적으로 사용되었습니다. Green과 Campbell [7 , 43] 은 탑 필링 시스템이 바텀 필링 시스템에 비해 주조 과정에서 더 많은 연행 현상(즉, 이중 필름)을 유발한다고 제안했습니다. 이 금형의 용융 흐름 시뮬레이션(Flow-3D 소프트웨어)은 연행 현상에 관한 Reilly의 모델 [44] 을 사용하여 최종 주조에 많은 양의 이중막이 포함될 것이라고 예측했습니다( 그림 1 에서 검은색 입자로 표시됨) . NS).

그림 1

수축 결함은 또한 주물의 기계적 특성과 재현성에 영향을 미칩니다. 이 연구는 주조 품질에 대한 이중 필름의 영향에 초점을 맞추었기 때문에 수축 결함이 발생하지 않도록 금형을 의도적으로 설계했습니다. ProCAST 소프트웨어를 사용한 응고 시뮬레이션은 그림 1c 와 같이 최종 주조에 수축 결함이 포함되지 않음을 보여주었습니다 . 캐스팅 건전함도 테스트바 가공 전 실시간 X-ray를 통해 확인했다.

모래 주형은 1wt를 함유한 수지 결합된 규사로 만들어졌습니다. % PEPSET 5230 수지 및 1wt. % PEPSET 5112 촉매. 모래는 또한 억제제로 작용하기 위해 2중량%의 Na 2 SiF 6 을 함유했습니다 .. 주입 온도는 700 ± 5 °C였습니다. 응고 후 러너바의 단면을 Sci-Lab Analytical Ltd로 보내 H 함량 분석(LECO 분석)을 하였고, 모든 H 함량 측정은 주조 공정 후 5일째에 실시하였다. 각각의 주물은 인장 강도 시험을 위해 클립 신장계가 있는 Zwick 1484 인장 시험기를 사용하여 40개의 시험 막대로 가공되었습니다. 파손된 시험봉의 파단면을 주사전자현미경(SEM, Philips JEOL7000)을 이용하여 가속전압 5~15kV로 조사하였다. 파손된 시험 막대, 도가니에서 응고된 잔류 Mg 합금 및 주조 러너를 동일한 SEM을 사용하여 단면화하고 연마하고 검사했습니다. CFEI Quanta 3D FEG FIB-SEM을 사용하여 FIB(집속 이온 빔 밀링 기술)에 의해 테스트 막대 파괴 표면에서 발견된 산화막의 단면을 노출했습니다. 분석에 필요한 산화막은 백금층으로 코팅하였다. 그런 다음 30kV로 가속된 갈륨 이온 빔이 산화막의 단면을 노출시키기 위해 백금 코팅 영역을 둘러싼 재료 기판을 밀링했습니다. 산화막 단면의 EDS 분석은 30kV의 가속 전압에서 FIB 장비를 사용하여 수행되었습니다.

2.2 . 산화 세포

전술 한 바와 같이, 몇몇 최근 연구자들은 마그네슘 합금의 용탕 표면에 형성된 보호막 조사 [38 , 39 , [46] , [47] , [48] , [49] , [50] , [51] , [52 ] . 이 실험 동안 사용된 커버 가스의 양이 충분하여 커버 가스에서 불화물의 고갈을 억제했습니다. 이 섹션에서 설명하는 실험은 엔트레인먼트 결함의 산화막의 진화를 연구하기 위해 커버 가스의 공급을 제한하는 밀봉된 산화 셀을 사용했습니다. 산화 셀에 포함된 커버 가스는 큰 크기의 “동반된 기포”로 간주되었습니다.

도 2에 도시된 바와 같이 , 산화셀의 본체는 내부 길이가 400mm, 내경이 32mm인 폐쇄형 연강관이었다. 수냉식 동관을 전지의 상부에 감았습니다. 튜브가 가열될 때 냉각 시스템은 상부와 하부 사이에 온도 차이를 만들어 내부 가스가 튜브 내에서 대류하도록 했습니다. 온도는 도가니 상단에 위치한 K형 열전대로 모니터링했습니다. Nieet al. [53] 은 Mg 합금 용융물의 표면 피막을 조사할 때 SF 6 커버 가스가 유지로의 강철 벽과 반응할 것이라고 제안했습니다 . 이 반응을 피하기 위해 강철 산화 전지의 내부 표면(그림 2 참조)) 및 열전대의 상반부는 질화붕소로 코팅되었습니다(Mg 합금은 질화붕소와 ​​접촉하지 않았습니다).

그림 2

실험 중에 고체 AZ91 합금 블록을 산화 셀 바닥에 위치한 마그네시아 도가니에 넣었습니다. 전지는 1L/min의 가스 유속으로 전기 저항로에서 100℃로 가열되었다. 원래의 갇힌 대기(즉, 공기)를 대체하기 위해 셀을 이 온도에서 20분 동안 유지했습니다. 그런 다음, 산화 셀을 700°C로 더 가열하여 AZ91 샘플을 녹였습니다. 그런 다음 가스 입구 및 출구 밸브가 닫혀 제한된 커버 가스 공급 하에서 산화를 위한 밀폐된 환경이 생성되었습니다. 그런 다음 산화 전지를 5분 간격으로 5분에서 30분 동안 700 ± 10°C에서 유지했습니다. 각 유지 시간이 끝날 때 세포를 물로 켄칭했습니다. 실온으로 냉각한 후 산화된 샘플을 절단하고 연마한 다음 SEM으로 검사했습니다.

3 . 결과

3.1 . SF 6 /air 에서 형성된 엔트레인먼트 결함의 구조 및 구성

0.5 % SF의 커버 가스 하에서 AZ91 주물에 형성된 유입 결함의 구조 및 조성 6 / 공기는 SEM 및 EDS에 의해 관찰되었다. 결과는 그림 3에 스케치된 엔트레인먼트 결함의 두 가지 유형이 있음을 나타냅니다 . (1) 산화막이 전통적인 단층 구조를 갖는 유형 A 결함 및 (2) 산화막이 2개 층을 갖는 유형 B 결함. 이러한 결함의 세부 사항은 다음에 소개되었습니다. 여기에서 비말동반 결함은 생물막 또는 이중 산화막으로도 알려져 있기 때문에 B형 결함의 산화막은 본 연구에서 “다층 산화막” 또는 “다층 구조”로 언급되었습니다. “이중 산화막 결함의 이중층 산화막”과 같은 혼란스러운 설명을 피하기 위해.

그림 3

그림 4 (ab)는 약 0.4μm 두께의 조밀한 단일층 산화막을 갖는 Type A 결함을 보여줍니다. 이 필름에서 산소, 불소, 마그네슘 및 알루미늄이 검출되었습니다( 그림 4c). 산화막은 마그네슘과 알루미늄의 산화물과 불화물의 혼합물로 추측됩니다. 불소의 검출은 동반된 커버 가스가 이 결함의 형성에 포함되어 있음을 보여주었습니다. 즉, Fig. 4 (a)에 나타난 기공 은 수축결함이나 수소기공도가 아니라 연행결함이었다. 알루미늄의 검출은 Xiong과 Wang의 이전 연구 [47 , 48] 와 다르며 , SF 6으로 보호된 AZ91 용융물의 표면 필름에 알루미늄이 포함되어 있지 않음을 보여주었습니다.커버 가스. 유황은 원소 맵에서 명확하게 인식할 수 없었지만 해당 ESD 스펙트럼에서 S-피크가 있었습니다.

그림 4

도 5 (ab)는 다층 산화막을 갖는 Type B 엔트레인먼트 결함을 나타낸다. 산화막의 조밀한 외부 층은 불소와 산소가 풍부하지만( 그림 5c) 상대적으로 다공성인 내부 층은 산소만 풍부하고(즉, 불소가 부족) 부분적으로 함께 성장하여 샌드위치 모양을 형성합니다. 구조. 따라서 외층은 불화물과 산화물의 혼합물이며 내층은 주로 산화물로 추정된다. 황은 EDX 스펙트럼에서만 인식될 수 있었고 요소 맵에서 명확하게 식별할 수 없었습니다. 이는 커버 가스의 작은 S 함량(즉, SF 6 의 0.5% 부피 함량 때문일 수 있음)커버 가스). 이 산화막에서는 이 산화막의 외층에 알루미늄이 포함되어 있지만 내층에서는 명확하게 검출할 수 없었다. 또한 Al의 분포가 고르지 않은 것으로 보입니다. 결함의 우측에는 필름에 알루미늄이 존재하지만 그 농도는 매트릭스보다 높은 것으로 식별할 수 없음을 알 수 있다. 그러나 결함의 왼쪽에는 알루미늄 농도가 훨씬 높은 작은 영역이 있습니다. 이러한 알루미늄의 불균일한 분포는 다른 결함(아래 참조)에서도 관찰되었으며, 이는 필름 내부 또는 아래에 일부 산화물 입자가 형성된 결과입니다.

그림 5

무화과 도 4 및 5 는 SF 6 /air 의 커버 가스 하에 주조된 AZ91 합금 샘플에서 형성된 연행 결함의 횡단면 관찰을 나타낸다 . 2차원 단면에서 관찰된 수치만으로 연행 결함을 특성화하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 더 많은 이해를 돕기 위해 테스트 바의 파단면을 관찰하여 엔트레인먼트 결함(즉, 산화막)의 표면을 더 연구했습니다.

Fig. 6 (a)는 SF 6 /air 에서 생산된 AZ91 합금 인장시험봉의 파단면을 보여준다 . 파단면의 양쪽에서 대칭적인 어두운 영역을 볼 수 있습니다. 그림 6 (b)는 어두운 영역과 밝은 영역 사이의 경계를 보여줍니다. 밝은 영역은 들쭉날쭉하고 부서진 특징으로 구성되어 있는 반면, 어두운 영역의 표면은 비교적 매끄럽고 평평했습니다. 또한 EDS 결과( Fig. 6 c-d 및 Table 2) 불소, 산소, 황 및 질소는 어두운 영역에서만 검출되었으며, 이는 어두운 영역이 용융물에 동반된 표면 보호 필름임을 나타냅니다. 따라서 어두운 영역은 대칭적인 특성을 고려할 때 연행 결함이라고 제안할 수 있습니다. Al-합금 주조물의 파단면에서 유사한 결함이 이전에 보고되었습니다 [7] . 질화물은 테스트 바 파단면의 산화막에서만 발견되었지만 그림 1과 그림 4에 표시된 단면 샘플에서는 검출되지 않았습니다 4 및 5 . 근본적인 이유는 이러한 샘플에 포함된 질화물이 샘플 연마 과정에서 가수분해되었을 수 있기 때문입니다 [54] .

그림 6

표 2 . EDS 결과(wt.%)는 그림 6에 표시된 영역에 해당합니다 (커버 가스: SF 6 /공기).

영형마그네슘NS아연NSNS
그림 6 (b)의 어두운 영역3.481.3279.130.4713.630.570.080.73
그림 6 (b)의 밝은 영역3.5884.4811.250.68

도 1 및 도 2에 도시된 결함의 단면 관찰과 함께 도 4 및 도 5 를 참조하면, 인장 시험봉에 포함된 연행 결함의 구조를 도 6 (e) 와 같이 스케치하였다 . 결함에는 산화막으로 둘러싸인 동반된 가스가 포함되어 있어 테스트 바 내부에 보이드 섹션이 생성되었습니다. 파괴 과정에서 결함에 인장력이 가해지면 균열이 가장 약한 경로를 따라 전파되기 때문에 보이드 섹션에서 균열이 시작되어 연행 결함을 따라 전파됩니다 [55] . 따라서 최종적으로 시험봉이 파단되었을 때 Fig. 6 (a) 와 같이 시험봉의 양 파단면에 연행결함의 산화피막이 나타났다 .

3.2 . SF 6 /CO 2 에 형성된 연행 결함의 구조 및 조성

SF 6 /air 에서 형성된 엔트레인먼트 결함과 유사하게, 0.5% SF 6 /CO 2 의 커버 가스 아래에서 형성된 결함 도 두 가지 유형의 산화막(즉, 단층 및 다층 유형)을 가졌다. 도 7 (a)는 다층 산화막을 포함하는 엔트레인먼트 결함의 예를 도시한다. 결함에 대한 확대 관찰( 그림 7b )은 산화막의 내부 층이 함께 성장하여 SF 6 /air 의 분위기에서 형성된 결함과 유사한 샌드위치 같은 구조를 나타냄을 보여줍니다 ( 그림 7b). 5 나 ). EDS 스펙트럼( 그림 7c) 이 샌드위치형 구조의 접합부(내층)는 주로 산화마그네슘을 함유하고 있음을 보여주었다. 이 EDS 스펙트럼에서는 불소, 황, 알루미늄의 피크가 확인되었으나 그 양은 상대적으로 적었다. 대조적으로, 산화막의 외부 층은 조밀하고 불화물과 산화물의 혼합물로 구성되어 있습니다( 그림 7d-e).

그림 7

Fig. 8 (a)는 0.5%SF 6 /CO 2 분위기에서 제작된 AZ91 합금 인장시험봉의 파단면의 연행결함을 보여준다 . 상응하는 EDS 결과(표 3)는 산화막이 불화물과 산화물을 함유함을 보여주었다. 황과 질소는 검출되지 않았습니다. 게다가, 확대 관찰(  8b)은 산화막 표면에 반점을 나타내었다. 반점의 직경은 수백 나노미터에서 수 마이크론 미터까지 다양했습니다.

그림 8

산화막의 구조와 조성을 보다 명확하게 나타내기 위해 테스트 바 파단면의 산화막 단면을 FIB 기법을 사용하여 현장에서 노출시켰다( 그림 9 ). 도 9a에 도시된 바와 같이 , 백금 코팅층과 Mg-Al 합금 기재 사이에 연속적인 산화피막이 발견되었다. 그림 9 (bc)는 다층 구조( 그림 9c 에서 빨간색 상자로 표시)를 나타내는 산화막에 대한 확대 관찰을 보여줍니다 . 바닥층은 불소와 산소가 풍부하고 불소와 산화물의 혼합물이어야 합니다 . 5 와 7, 유일한 산소가 풍부한 최상층은 도 1 및 도 2에 도시 된 “내층”과 유사하였다 5 및 7 .

그림 9

연속 필름을 제외하고 도 9 에 도시된 바와 같이 연속 필름 내부 또는 하부에서도 일부 개별 입자가 관찰되었다 . 그림 9( b) 의 산화막 좌측에서 Al이 풍부한 입자가 검출되었으며, 마그네슘과 산소 원소도 풍부하게 함유하고 있어 스피넬 Mg 2 AlO 4 로 추측할 수 있다 . 이러한 Mg 2 AlO 4 입자의 존재는 Fig. 5 와 같이 관찰된 필름의 작은 영역에 높은 알루미늄 농도와 알루미늄의 불균일한 분포의 원인이 된다 .(씨). 여기서 강조되어야 할 것은 연속 산화막의 바닥층의 다른 부분이 이 Al이 풍부한 입자보다 적은 양의 알루미늄을 함유하고 있지만, 그림 9c는 이 바닥층의 알루미늄 양이 여전히 무시할 수 없는 수준임을 나타냅니다 . , 특히 필름의 외층과 비교할 때. 도 9b에 도시된 산화막의 우측 아래에서 입자가 검출되어 Mg와 O가 풍부하여 MgO인 것으로 추측되었다. Wang의 결과에 따르면 [56], Mg 용융물과 Mg 증기의 산화에 의해 Mg 용융물의 표면에 많은 이산 MgO 입자가 형성될 수 있다. 우리의 현재 연구에서 관찰된 MgO 입자는 같은 이유로 인해 형성될 수 있습니다. 실험 조건의 차이로 인해 더 적은 Mg 용융물이 기화되거나 O2와 반응할 수 있으므로 우리 작업에서 형성되는 MgO 입자는 소수에 불과합니다. 또한 필름에서 풍부한 탄소가 발견되어 CO 2 가 용융물과 반응하여 탄소 또는 탄화물을 형성할 수 있음을 보여줍니다 . 이 탄소 농도는 표 3에 나타낸 산화막의 상대적으로 높은 탄소 함량 (즉, 어두운 영역) 과 일치하였다 . 산화막 옆 영역.

표 3 . 도 8에 도시된 영역에 상응하는 EDS 결과(wt.%) (커버 가스: SF 6 / CO 2 ).

영형마그네슘NS아연NSNS
그림 8 (a)의 어두운 영역7.253.6469.823.827.030.86
그림 8 (a)의 밝은 영역2.100.4482.8313.261.36

테스트 바 파단면( 도 9 ) 에서 산화막의 이 단면 관찰은 도 6 (e)에 도시된 엔트레인먼트 결함의 개략도를 추가로 확인했다 . SF 6 /CO 2 와 SF 6 /air 의 서로 다른 분위기에서 형성된 엔트레인먼트 결함 은 유사한 구조를 가졌지만 그 조성은 달랐다.

3.3 . 산화 전지에서 산화막의 진화

섹션 3.1 및 3.2 의 결과 는 SF 6 /air 및 SF 6 /CO 2 의 커버 가스 아래에서 AZ91 주조에서 형성된 연행 결함의 구조 및 구성을 보여줍니다 . 산화 반응의 다른 단계는 연행 결함의 다른 구조와 조성으로 이어질 수 있습니다. Campbell은 동반된 가스가 주변 용융물과 반응할 수 있다고 추측했지만 Mg 합금 용융물과 포획된 커버 가스 사이에 반응이 발생했다는 보고는 거의 없습니다. 이전 연구자들은 일반적으로 개방된 환경에서 Mg 합금 용융물과 커버 가스 사이의 반응에 초점을 맞췄습니다 [38 , 39 , [46] , [47][48] , [49] , [50] , [51] , [52] , 이는 용융물에 갇힌 커버 가스의 상황과 다릅니다. AZ91 합금에서 엔트레인먼트 결함의 형성을 더 이해하기 위해 엔트레인먼트 결함의 산화막의 진화 과정을 산화 셀을 사용하여 추가로 연구했습니다.

.도 10 (a 및 d) 0.5 % 방송 SF 보호 산화 셀에서 5 분 동안 유지 된 표면 막 (6) / 공기. 불화물과 산화물(MgF 2 와 MgO) 로 이루어진 단 하나의 층이 있었습니다 . 이 표면 필름에서. 황은 EDS 스펙트럼에서 검출되었지만 그 양이 너무 적어 원소 맵에서 인식되지 않았습니다. 이 산화막의 구조 및 조성은 도 4 에 나타낸 엔트레인먼트 결함의 단층막과 유사하였다 .

그림 10

10분의 유지 시간 후, 얇은 (O,S)가 풍부한 상부층(약 700nm)이 예비 F-농축 필름에 나타나 그림 10 (b 및 e) 에서와 같이 다층 구조를 형성했습니다 . ). (O, S)가 풍부한 최상층의 두께는 유지 시간이 증가함에 따라 증가했습니다. Fig. 10 (c, f) 에서 보는 바와 같이 30분간 유지한 산화막도 다층구조를 가지고 있으나 (O,S)가 풍부한 최상층(약 2.5μm)의 두께가 10분 산화막의 그것. 도 10 (bc) 에 도시 된 다층 산화막 은 도 5에 도시된 샌드위치형 결함의 막과 유사한 외관을 나타냈다 .

도 10에 도시된 산화막의 상이한 구조는 커버 가스의 불화물이 AZ91 합금 용융물과의 반응으로 인해 우선적으로 소모될 것임을 나타내었다. 불화물이 고갈된 후, 잔류 커버 가스는 액체 AZ91 합금과 추가로 반응하여 산화막에 상부 (O, S)가 풍부한 층을 형성했습니다. 따라서 도 1 및 도 3에 도시된 연행 결함의 상이한 구조 및 조성 4 와 5 는 용융물과 갇힌 커버 가스 사이의 진행 중인 산화 반응 때문일 수 있습니다.

이 다층 구조는 Mg 합금 용융물에 형성된 보호 표면 필름에 관한 이전 간행물 [38 , [46] , [47] , [48] , [49] , [50] , [51] 에서 보고되지 않았습니다 . . 이는 이전 연구원들이 무제한의 커버 가스로 실험을 수행했기 때문에 커버 가스의 불화물이 고갈되지 않는 상황을 만들었기 때문일 수 있습니다. 따라서 엔트레인먼트 결함의 산화피막은 도 10에 도시된 산화피막과 유사한 거동특성을 가지나 [38 ,[46] , [47] , [48] , [49] , [50] , [51] .

SF 유지 산화막와 마찬가지로 6 / 공기, SF에 형성된 산화물 막 (6) / CO 2는 또한 세포 산화 다른 유지 시간과 다른 구조를 가지고 있었다. .도 11 (a)는 AZ91 개최 산화막, 0.5 %의 커버 가스 하에서 SF 표면 용융 도시 6 / CO 2, 5 분. 이 필름은 MgF 2 로 이루어진 단층 구조를 가졌다 . 이 영화에서는 MgO의 존재를 확인할 수 없었다. 30분의 유지 시간 후, 필름은 다층 구조를 가졌다; 내부 층은 조밀하고 균일한 외관을 가지며 MgF 2 로 구성 되고 외부 층은 MgF 2 혼합물및 MgO. 0.5%SF 6 /air 에서 형성된 표면막과 다른 이 막에서는 황이 검출되지 않았다 . 따라서, 0.5%SF 6 /CO 2 의 커버 가스 내의 불화물 도 막 성장 과정의 초기 단계에서 우선적으로 소모되었다. SF 6 /air 에서 형성된 막과 비교하여 SF 6 /CO 2 에서 형성된 막에서 MgO 는 나중에 나타났고 황화물은 30분 이내에 나타나지 않았다. 이는 SF 6 /air 에서 필름의 형성과 진화 가 SF 6 /CO 2 보다 빠르다 는 것을 의미할 수 있습니다 . CO 2 후속적으로 용융물과 반응하여 MgO를 형성하는 반면, 황 함유 화합물은 커버 가스에 축적되어 반응하여 매우 늦은 단계에서 황화물을 형성할 수 있습니다(산화 셀에서 30분 후).

그림 11

4 . 논의

4.1 . SF 6 /air 에서 형성된 연행 결함의 진화

Outokumpu HSC Chemistry for Windows( http://www.hsc-chemistry.net/ )의 HSC 소프트웨어를 사용하여 갇힌 기체와 액체 AZ91 합금 사이에서 발생할 수 있는 반응을 탐색하는 데 필요한 열역학 계산을 수행했습니다. 계산에 대한 솔루션은 소량의 커버 가스(즉, 갇힌 기포 내의 양)와 AZ91 합금 용융물 사이의 반응 과정에서 어떤 생성물이 가장 형성될 가능성이 있는지 제안합니다.

실험에서 압력은 1기압으로, 온도는 700°C로 설정했습니다. 커버 가스의 사용량은 7 × 10으로 가정 하였다 -7  약 0.57 cm의 양으로 kg 3 (3.14 × 10 -6  0.5 % SF위한 kmol) 6 / 공기, 0.35 cm (3) (3.12 × 10 – 8  kmol) 0.5%SF 6 /CO 2 . 포획된 가스와 접촉하는 AZ91 합금 용융물의 양은 모든 반응을 완료하기에 충분한 것으로 가정되었습니다. SF 6 의 분해 생성물 은 SF 5 , SF 4 , SF 3 , SF 2 , F 2 , S(g), S 2(g) 및 F(g) [57] , [58] , [59] , [60] .

그림 12 는 AZ91 합금과 0.5%SF 6 /air 사이의 반응에 대한 열역학적 계산의 평형 다이어그램을 보여줍니다 . 다이어그램에서 10 -15  kmol 미만의 반응물 및 생성물은 표시되지 않았습니다. 이는 존재 하는 SF 6 의 양 (≈ 1.57 × 10 -10  kmol) 보다 5배 적 으므로 영향을 미치지 않습니다. 실제적인 방법으로 과정을 관찰했습니다.

그림 12

이 반응 과정은 3단계로 나눌 수 있다.

1단계 : 불화물의 형성. AZ91 용융물은 SF 6 및 그 분해 생성물과 우선적으로 반응하여 MgF 2 , AlF 3 및 ZnF 2 를 생성 합니다. 그러나 ZnF 2 의 양 이 너무 적어서 실제적으로 검출되지  않았을 수 있습니다(  MgF 2 의 3 × 10 -10 kmol에 비해 ZnF 2 1.25 × 10 -12 kmol ). 섹션 3.1 – 3.3에 표시된 모든 산화막 . 한편, 잔류 가스에 황이 SO 2 로 축적되었다 .

2단계 : 산화물의 형성. 액체 AZ91 합금이 포획된 가스에서 사용 가능한 모든 불화물을 고갈시킨 후, Mg와의 반응으로 인해 AlF 3 및 ZnF 2 의 양이 빠르게 감소했습니다. O 2 (g) 및 SO 2 는 AZ91 용융물과 반응하여 MgO, Al 2 O 3 , MgAl 2 O 4 , ZnO, ZnSO 4 및 MgSO 4 를 형성 합니다. 그러나 ZnO 및 ZnSO 4 의 양은 EDS에 의해 실제로 발견되기에는 너무 적었을 것입니다(예: 9.5 × 10 -12  kmol의 ZnO, 1.38 × 10 -14  kmol의 ZnSO 4 , 대조적으로 4.68 × 10−10  kmol의 MgF 2 , X 축의 AZ91 양 이 2.5 × 10 -9  kmol일 때). 실험 사례에서 커버 가스의 F 농도는 매우 낮고 전체 농도 f O는 훨씬 높습니다. 따라서 1단계와 2단계, 즉 불화물과 산화물의 형성은 반응 초기에 동시에 일어나 그림 1과 2와 같이 불화물과 산화물의 가수층 혼합물이 형성될 수 있다 . 4 및 10 (a). 내부 층은 산화물로 구성되어 있지만 불화물은 커버 가스에서 F 원소가 완전히 고갈된 후에 형성될 수 있습니다.

단계 1-2는 도 10 에 도시 된 다층 구조의 형성 과정을 이론적으로 검증하였다 .

산화막 내의 MgAl 2 O 4 및 Al 2 O 3 의 양은 도 4에 도시된 산화막과 일치하는 검출하기에 충분한 양이었다 . 그러나, 도 10 에 도시된 바와 같이, 산화셀에서 성장된 산화막에서는 알루미늄의 존재를 인식할 수 없었다 . 이러한 Al의 부재는 표면 필름과 AZ91 합금 용융물 사이의 다음 반응으로 인한 것일 수 있습니다.(1)

Al 2 O 3  + 3Mg + = 3MgO + 2Al, △G(700°C) = -119.82 kJ/mol(2)

Mg + MgAl 2 O 4  = MgO + Al, △G(700°C) = -106.34 kJ/mol이는 반응물이 서로 완전히 접촉한다는 가정 하에 열역학적 계산이 수행되었기 때문에 HSC 소프트웨어로 시뮬레이션할 수 없었습니다. 그러나 실제 공정에서 AZ91 용융물과 커버 가스는 보호 표면 필름의 존재로 인해 서로 완전히 접촉할 수 없습니다.

3단계 : 황화물과 질화물의 형성. 30분의 유지 시간 후, 산화 셀의 기상 불화물 및 산화물이 고갈되어 잔류 가스와 용융 반응을 허용하여 초기 F-농축 또는 (F, O )이 풍부한 표면 필름, 따라서 그림 10 (b 및 c)에 표시된 관찰된 다층 구조를 생성합니다 . 게다가, 질소는 모든 반응이 완료될 때까지 AZ91 용융물과 반응했습니다. 도 6 에 도시 된 산화막 은 질화물 함량으로 인해 이 반응 단계에 해당할 수 있다. 그러나, 그 결과는 도 1 및 도 5에 도시 된 연마된 샘플에서 질화물이 검출되지 않음을 보여준다. 4 와 5, 그러나 테스트 바 파단면에서만 발견됩니다. 질화물은 다음과 같이 샘플 준비 과정에서 가수분해될 수 있습니다 [54] .(삼)

Mg 3 N 2  + 6H 2 O = 3Mg(OH) 2  + 2NH 3 ↑(4)

AlN+ 3H 2 O = Al(OH) 3  + NH 3 ↑

또한 Schmidt et al. [61] 은 Mg 3 N 2 와 AlN이 반응하여 3원 질화물(Mg 3 Al n N n+2, n=1, 2, 3…) 을 형성할 수 있음을 발견했습니다 . HSC 소프트웨어에는 삼원 질화물 데이터베이스가 포함되어 있지 않아 계산에 추가할 수 없습니다. 이 단계의 산화막은 또한 삼원 질화물을 포함할 수 있습니다.

4.2 . SF 6 /CO 2 에서 형성된 연행 결함의 진화

도 13 은 AZ91 합금과 0.5%SF 6 /CO 2 사이의 열역학적 계산 결과를 보여준다 . 이 반응 과정도 세 단계로 나눌 수 있습니다.

그림 13

1단계 : 불화물의 형성. SF 6 및 그 분해 생성물은 AZ91 용융물에 의해 소비되어 MgF 2 , AlF 3 및 ZnF 2 를 형성했습니다 . 0.5% SF 6 /air 에서 AZ91의 반응에서와 같이 ZnF 2 의 양 이 너무 작아서 실제적으로 감지되지  않았습니다( 2.67 x 10 -10  kmol의 MgF 2 에 비해 ZnF 2 1.51 x 10 -13 kmol ). S와 같은 잔류 가스 트랩에 축적 유황 2 (g) 및 (S)의 일부분 (2) (g)가 CO와 반응하여 2 SO 형성하는 2및 CO. 이 반응 단계의 생성물은 도 11 (a)에 도시된 필름과 일치하며 , 이는 불화물만을 함유하는 단일 층 구조를 갖는다.

2단계 : 산화물의 형성. ALF 3 및 ZnF 2 MgF로 형성 용융 AZ91 마그네슘의 반응 2 , Al 및 Zn으로한다. SO 2 는 소모되기 시작하여 표면 필름에 산화물을 생성 하고 커버 가스에 S 2 (g)를 생성했습니다. 한편, CO 2 는 AZ91 용융물과 직접 반응하여 CO, MgO, ZnO 및 Al 2 O 3 를 형성 합니다. 도 1에 도시 된 산화막 9 및 11 (b)는 산소가 풍부한 층과 다층 구조로 인해 이 반응 단계에 해당할 수 있습니다.

커버 가스의 CO는 AZ91 용융물과 추가로 반응하여 C를 생성할 수 있습니다. 이 탄소는 온도가 감소할 때(응고 기간 동안) Mg와 추가로 반응하여 Mg 탄화물을 형성할 수 있습니다 [62] . 이것은 도 4에 도시된 산화막의 탄소 함량이 높은 이유일 수 있다 8 – 9 . Liang et al. [39] 또한 SO 2 /CO 2 로 보호된 AZ91 합금 표면 필름에서 탄소 검출을 보고했습니다 . 생성된 Al 2 O 3 는 MgO와 더 결합하여 MgAl 2 O [63]를 형성할 수 있습니다 . 섹션 4.1 에서 논의된 바와 같이, 알루미나 및 스피넬은 도 11 에 도시된 바와 같이 표면 필름에 알루미늄 부재를 야기하는 Mg와 반응할 수 있다 .

3단계 : 황화물의 형성. AZ91은 용융물 S 소비하기 시작 2 인 ZnS와 MGS 형성 갇힌 잔류 가스 (g)를. 이러한 반응은 반응 과정의 마지막 단계까지 일어나지 않았으며, 이는 Fig. 7 (c)에 나타난 결함의 S-함량 이 적은 이유일 수 있다 .

요약하면, 열역학적 계산은 AZ91 용융물이 커버 가스와 반응하여 먼저 불화물을 형성한 다음 마지막에 산화물과 황화물을 형성할 것임을 나타냅니다. 다른 반응 단계에서 산화막은 다른 구조와 조성을 가질 것입니다.

4.3 . 운반 가스가 동반 가스 소비 및 AZ91 주물의 재현성에 미치는 영향

SF 6 /air 및 SF 6 /CO 2 에서 형성된 연행 결함의 진화 과정은 4.1절 과 4.2  에서 제안되었습니다 . 이론적인 계산은 실제 샘플에서 발견되는 해당 산화막과 관련하여 검증되었습니다. 연행 결함 내의 대기는 Al-합금 시스템과 다른 시나리오에서 액체 Mg-합금과의 반응으로 인해 효율적으로 소모될 수 있습니다(즉, 연행된 기포의 질소가 Al-합금 용융물과 효율적으로 반응하지 않을 것입니다 [64 , 65] 그러나 일반적으로 “질소 연소”라고 하는 액체 Mg 합금에서 질소가 더 쉽게 소모될 것입니다 [66] ).

동반된 가스와 주변 액체 Mg-합금 사이의 반응은 동반된 가스를 산화막 내에서 고체 화합물(예: MgO)로 전환하여 동반 결함의 공극 부피를 감소시켜 결함(예: 공기의 동반된 가스가 주변의 액체 Mg 합금에 의해 고갈되면 용융 온도가 700 °C이고 액체 Mg 합금의 깊이가 10 cm라고 가정할 때 최종 고체 제품의 총 부피는 0.044가 됩니다. 갇힌 공기가 취한 초기 부피의 %).

연행 결함의 보이드 부피 감소와 해당 주조 특성 사이의 관계는 알루미늄 합금 주조에서 널리 연구되었습니다. Nyahumwa와 Campbell [16] 은 HIP(Hot Isostatic Pressing) 공정이 Al-합금 주물의 연행 결함이 붕괴되고 산화물 표면이 접촉하게 되었다고 보고했습니다. 주물의 피로 수명은 HIP 이후 개선되었습니다. Nyahumwa와 Campbell [16] 도 서로 접촉하고 있는 이중 산화막의 잠재적인 결합을 제안했지만 이를 뒷받침하는 직접적인 증거는 없었습니다. 이 결합 현상은 Aryafar et.al에 의해 추가로 조사되었습니다. [8], 그는 강철 튜브에서 산화물 스킨이 있는 두 개의 Al-합금 막대를 다시 녹인 다음 응고된 샘플에 대해 인장 강도 테스트를 수행했습니다. 그들은 Al-합금 봉의 산화물 스킨이 서로 강하게 결합되어 용융 유지 시간이 연장됨에 따라 더욱 강해짐을 발견했으며, 이는 이중 산화막 내 동반된 가스의 소비로 인한 잠재적인 “치유” 현상을 나타냅니다. 구조. 또한 Raidszadeh와 Griffiths [9 , 19] 는 연행 가스가 반응하는 데 더 긴 시간을 갖도록 함으로써 응고 전 용융 유지 시간을 연장함으로써 Al-합금 주물의 재현성에 대한 연행 결함의 부정적인 영향을 성공적으로 줄였습니다. 주변이 녹습니다.

앞서 언급한 연구를 고려할 때, Mg 합금 주물에서 혼입 가스의 소비는 다음 두 가지 방식으로 혼입 결함의 부정적인 영향을 감소시킬 수 있습니다.

(1) 이중 산화막의 결합 현상 . 도 5 및 도 7 에 도시 된 샌드위치형 구조 는 이중 산화막 구조의 잠재적인 결합을 나타내었다. 그러나 산화막의 결합으로 인한 강도 증가를 정량화하기 위해서는 더 많은 증거가 필요합니다.

(2) 연행 결함의 보이드 체적 감소 . 주조품의 품질에 대한 보이드 부피 감소의 긍정적인 효과는 HIP 프로세스 [67]에 의해 널리 입증되었습니다 . 섹션 4.1 – 4.2 에서 논의된 진화 과정과 같이 , 동반된 가스와 주변 AZ91 합금 용융물 사이의 지속적인 반응으로 인해 동반 결함의 산화막이 함께 성장할 수 있습니다. 최종 고체 생성물의 부피는 동반된 기체에 비해 상당히 작았다(즉, 이전에 언급된 바와 같이 0.044%).

따라서, 혼입 가스의 소모율(즉, 산화막의 성장 속도)은 AZ91 합금 주물의 품질을 향상시키는 중요한 매개변수가 될 수 있습니다. 이에 따라 산화 셀의 산화막 성장 속도를 추가로 조사했습니다.

도 14 는 상이한 커버 가스(즉, 0.5%SF 6 /air 및 0.5%SF 6 /CO 2 ) 에서의 표면 필름 성장 속도의 비교를 보여준다 . 필름 두께 측정을 위해 각 샘플의 15개의 임의 지점을 선택했습니다. 95% 신뢰구간(95%CI)은 막두께의 변화가 가우시안 분포를 따른다는 가정하에 계산하였다. 0.5%SF 6 /air 에서 형성된 모든 표면막이 0.5%SF 6 /CO 2 에서 형성된 것보다 빠르게 성장함을 알 수 있다 . 다른 성장률은 0.5%SF 6 /air 의 연행 가스 소비율 이 0.5%SF 6 /CO 2 보다 더 높음 을 시사했습니다., 이는 동반된 가스의 소비에 더 유리했습니다.

그림 14

산화 셀에서 액체 AZ91 합금과 커버 가스의 접촉 면적(즉, 도가니의 크기)은 많은 양의 용융물과 가스를 고려할 때 상대적으로 작았다는 점에 유의해야 합니다. 결과적으로, 산화 셀 내에서 산화막 성장을 위한 유지 시간은 비교적 길었다(즉, 5-30분). 하지만, 실제 주조에 함유 된 혼입 결함은 (상대적으로 매우 적은, 즉, 수 미크론의 크기에 도시 된 바와 같이 ,도 3. – 6 및 [7]), 동반된 가스는 주변 용융물로 완전히 둘러싸여 상대적으로 큰 접촉 영역을 생성합니다. 따라서 커버 가스와 AZ91 합금 용융물의 반응 시간은 비교적 짧을 수 있습니다. 또한 실제 Mg 합금 모래 주조의 응고 시간은 몇 분일 수 있습니다(예: Guo [68] 은 직경 60mm의 Mg 합금 모래 주조가 응고되는 데 4분이 필요하다고 보고했습니다). 따라서 Mg-합금 용융주조 과정에서 포획된 동반된 가스는 특히 응고 시간이 긴 모래 주물 및 대형 주물의 경우 주변 용융물에 의해 쉽게 소모될 것으로 예상할 수 있습니다.

따라서, 동반 가스의 다른 소비율과 관련된 다른 커버 가스(0.5%SF 6 /air 및 0.5%SF 6 /CO 2 )가 최종 주물의 재현성에 영향을 미칠 수 있습니다. 이 가정을 검증하기 위해 0.5%SF 6 /air 및 0.5%SF 6 /CO 2 에서 생산된 AZ91 주물 을 기계적 평가를 위해 테스트 막대로 가공했습니다. Weibull 분석은 선형 최소 자승(LLS) 방법과 비선형 최소 자승(비 LLS) 방법을 모두 사용하여 수행되었습니다 [69] .

그림 15 (ab)는 LLS 방법으로 얻은 UTS 및 AZ91 합금 주물의 연신율의 전통적인 2-p 선형 Weibull 플롯을 보여줍니다. 사용된 추정기는 P= (i-0.5)/N이며, 이는 모든 인기 있는 추정기 중 가장 낮은 편향을 유발하는 것으로 제안되었습니다 [69 , 70] . SF 6 /air 에서 생산된 주물 은 UTS Weibull 계수가 16.9이고 연신율 Weibull 계수가 5.0입니다. 대조적으로, SF 6 /CO 2 에서 생산된 주물의 UTS 및 연신 Weibull 계수는 각각 7.7과 2.7로, SF 6 /CO 2 에 의해 보호된 주물의 재현성이 SF 6 /air 에서 생산된 것보다 훨씬 낮음을 시사합니다. .

그림 15

또한 저자의 이전 출판물 [69] 은 선형화된 Weibull 플롯의 단점을 보여주었으며, 이는 Weibull 추정 의 더 높은 편향과 잘못된 2 중단을 유발할 수 있습니다 . 따라서 그림 15 (cd) 와 같이 Non-LLS Weibull 추정이 수행되었습니다 . SF 6 /공기주조물 의 UTS Weibull 계수 는 20.8인 반면, SF 6 /CO 2 하에서 생산된 주조물의 UTS Weibull 계수는 11.4로 낮아 재현성에서 분명한 차이를 보였다. 또한 SF 6 /air elongation(El%) 데이터 세트는 SF 6 /CO 2 의 elongation 데이터 세트보다 더 높은 Weibull 계수(모양 = 5.8)를 가졌습니다.(모양 = 3.1). 따라서 LLS 및 Non-LLS 추정 모두 SF 6 /공기 주조가 SF 6 /CO 2 주조 보다 더 높은 재현성을 갖는다고 제안했습니다 . CO 2 대신 공기를 사용 하면 혼입된 가스의 더 빠른 소비에 기여하여 결함 내의 공극 부피를 줄일 수 있다는 방법을 지원합니다 . 따라서 0.5%SF 6 /CO 2 대신 0.5%SF 6 /air를 사용 하면(동반된 가스의 소비율이 증가함) AZ91 주물의 재현성이 향상되었습니다.

그러나 모든 Mg 합금 주조 공장이 현재 작업에서 사용되는 주조 공정을 따랐던 것은 아니라는 점에 유의해야 합니다. Mg의 합금 용탕 본 작업은 탈기에 따라서, 동반 가스의 소비에 수소의 영향을 감소 (즉, 수소 잠재적 동반 가스의 고갈 억제, 동반 된 기체로 확산 될 수있다 [7 , 71 , 72] ). 대조적으로, 마그네슘 합금 주조 공장에서는 마그네슘을 주조할 때 ‘가스 문제’가 없고 따라서 인장 특성에 큰 변화가 없다고 널리 믿어지기 때문에 마그네슘 합금 용융물은 일반적으로 탈기되지 않습니다 [73] . 연구에 따르면 Mg 합금 주물의 기계적 특성에 대한 수소의 부정적인 영향 [41 ,42 , 73] , 탈기 공정은 마그네슘 합금 주조 공장에서 여전히 인기가 없습니다.

또한 현재 작업에서 모래 주형 공동은 붓기 전에 SF 6 커버 가스 로 플러싱되었습니다 [22] . 그러나 모든 Mg 합금 주조 공장이 이러한 방식으로 금형 캐비티를 플러싱한 것은 아닙니다. 예를 들어, Stone Foundry Ltd(영국)는 커버 가스 플러싱 대신 유황 분말을 사용했습니다. 그들의 주물 내의 동반된 가스 는 보호 가스라기 보다는 SO 2 /공기일 수 있습니다 .

따라서 본 연구의 결과는 CO 2 대신 공기를 사용 하는 것이 최종 주조의 재현성을 향상시키는 것으로 나타났지만 다른 산업용 Mg 합금 주조 공정과 관련하여 캐리어 가스의 영향을 확인하기 위해서는 여전히 추가 조사가 필요합니다.

7 . 결론

1.

AZ91 합금에 형성된 연행 결함이 관찰되었습니다. 그들의 산화막은 단층과 다층의 두 가지 유형의 구조를 가지고 있습니다. 다층 산화막은 함께 성장하여 최종 주조에서 샌드위치 같은 구조를 형성할 수 있습니다.2.

실험 결과와 이론적인 열역학적 계산은 모두 갇힌 가스의 불화물이 황을 소비하기 전에 고갈되었음을 보여주었습니다. 이중 산화막 결함의 3단계 진화 과정이 제안되었습니다. 산화막은 진화 단계에 따라 다양한 화합물 조합을 포함했습니다. SF 6 /air 에서 형성된 결함 은 SF 6 /CO 2 에서 형성된 것과 유사한 구조를 갖지만 산화막의 조성은 달랐다. 엔트레인먼트 결함의 산화막 형성 및 진화 과정은 이전에 보고된 Mg 합금 표면막(즉, MgF 2 이전에 형성된 MgO)의 것과 달랐다 .삼.

산화막의 성장 속도는 SF하에 큰 것으로 입증되었다 (6) / SF보다 공기 6 / CO 2 손상 봉입 가스의 빠른 소비에 기여한다. AZ91 합금 주물의 재현성은 SF 6 /CO 2 대신 SF 6 /air를 사용할 때 향상되었습니다 .

감사의 말

저자는 EPSRC LiME 보조금 EP/H026177/1의 자금 지원 과 WD Griffiths 박사와 Adrian Carden(버밍엄 대학교)의 도움을 인정합니다. 주조 작업은 University of Birmingham에서 수행되었습니다.

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Conflict resolution in the multi-stakeholder stepped spillway design under uncertainty by machine learning techniques

기계 학습 기술에 의한 불확실성 하에서 다중 이해 관계자 계단형 배수로 설계의 충돌 해결

Conflict resolution in the multi-stakeholder stepped spillway design under uncertainty by machine learning techniques

Mehrdad GhorbaniMooseluaMohammad RezaNikoobParnian HashempourBakhtiaribNooshin BakhtiariRayanicAzizallahIzadyd
aDepartment of Engineering Sciences, University of Agder, Norway
bDepartment of Civil and Environmental Engineering, Shiraz University, Shiraz, Iran
cSchool of Engineering, Department of Civil and Environmental Engineering, Shiraz University, Shiraz, IrandWater Research Center, Sultan Qaboos University, Muscat, Oman

Abstract

The optimal spillway design is of great significance since these structures can reduce erosion downstream of the dams. This study proposes a risk-based optimization framework for a stepped spillway to achieve an economical design scenario with the minimum loss in hydraulic performance. Accordingly, the stepped spillway was simulated in the FLOW-3D® model, and the validated model was repeatedly performed for various geometric states.

The results were used to form a Multilayer Perceptron artificial neural network (MLP-ANN) surrogate model. Then, a risk-based optimization model was formed by coupling the MLP-ANN and NSGA-II. The concept of conditional value at risk (CVaR) was utilized to reduce the risk of the designed spillway malfunctions in high flood flow rates, while minimizing the construction cost and the loss in hydraulic performance.

Lastly, given the conflicting objectives of stakeholders, the non-cooperative graph model for conflict resolution (GMCR) was applied to achieve a compromise on the Pareto optimal solutions. Applicability of the suggested approach in the Jarreh Dam, Iran, resulted in a practical design scenario, which simultaneously minimizes the loss in hydraulic performance and the project cost and satisfies the priorities of decision-makers.

Keywords

Stepped spillway, FLOW-3D® ,CVaR-based optimization model, GMCR-plus, NSGA-II

최적의 배수로 설계는 이러한 구조가 댐 하류의 침식을 줄일 수 있기 때문에 매우 중요합니다. 본 연구에서는 유압 성능 손실을 최소화하면서 경제적인 설계 시나리오를 달성하기 위해 계단형 여수로에 대한 위험 기반 최적화 프레임워크를 제안합니다. 따라서 FLOW-3D® 모델에서 계단식 배수로를 시뮬레이션하고 다양한 기하학적 상태에 대해 검증된 모델을 반복적으로 수행했습니다.

결과는 다층 퍼셉트론 인공 신경망(MLP-ANN) 대리 모델을 형성하는 데 사용되었습니다. 그런 다음 MLP-ANN과 NSGA-II를 결합하여 위험 기반 최적화 모델을 구성했습니다. 위험 조건부 값(CVaR)의 개념은 높은 홍수 유량에서 설계된 방수로 오작동의 위험을 줄이는 동시에 건설 비용과 수리 성능 손실을 최소화하기 위해 활용되었습니다.

마지막으로 이해관계자의 상충되는 목표를 고려하여 파레토 최적해에 대한 절충안을 달성하기 위해 갈등 해결을 위한 비협조적 그래프 모델(GMCR)을 적용하였다. 이란 Jarreh 댐에서 제안된 접근 방식의 적용 가능성은 수력 성능 손실과 프로젝트 비용을 동시에 최소화하고 의사 결정자의 우선 순위를 만족시키는 실용적인 설계 시나리오로 귀결되었습니다.

FLOW-3D AM

flow3d AM-product
FLOW-3D AM-product

와이어 파우더 기반 DED | Wire Powder Based DED

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

와이어 기반 DED | Wire Based DED

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

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

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

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

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

레이저 파우더 베드 퓨전 (L-PBF)

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

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

파우더 베드 부설 공정

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

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

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

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

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

Melting | 파우더 베드 용해

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

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

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

Multilayer | 다층 적층 제조

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

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

다층 적층 적층 제조 시뮬레이션

LPBF의 키홀 링 | Keyholing in LPBF

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

바인더 분사 (Binder jetting)

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

Scan Strategy | 스캔 전략

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

Beam Shaping | 빔 형성

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

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

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

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

다중 재료 용접 사례 연구

이종 금속의 레이저 키홀 용접에서 금속 혼합 조사

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

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

방향성 에너지 증착

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

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

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

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

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

ABSTRACT

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

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

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

1. Introduction

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

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

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

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

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

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

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

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

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Dam-Break Flows: Comparison between Flow-3D, MIKE 3 FM, and Analytical Solutions with Experimental Data

Dam-Break Flows: Comparison between Flow-3D, MIKE 3 FM, and Analytical Solutions with Experimental Data

by Hui Hu,Jianfeng Zhang andTao Li *
State Key Laboratory Base of Eco-Hydraulic Engineering in Arid Area, School of Water Resources and Hydropower, Xi’an University of Technology, Xi’an 710048, China
*Author to whom correspondence should be addressed.
Appl. Sci.20188(12), 2456; https://doi.org/10.3390/app8122456Received: 14 October 2018 /
Revised: 20 November 2018 / Accepted: 29 November 2018 / Published: 2 December 2018

Abstract

The objective of this study was to evaluate the applicability of a flow model with different numbers of spatial dimensions in a hydraulic features solution, with parameters such a free surface profile, water depth variations, and averaged velocity evolution in a dam-break under dry and wet bed conditions with different tailwater depths. Two similar three-dimensional (3D) hydrodynamic models (Flow-3D and MIKE 3 FM) were studied in a dam-break simulation by performing a comparison with published experimental data and the one-dimensional (1D) analytical solution. The results indicate that the Flow-3D model better captures the free surface profile of wavefronts for dry and wet beds than other methods. The MIKE 3 FM model also replicated the free surface profiles well, but it underestimated them during the initial stage under wet-bed conditions. However, it provided a better approach to the measurements over time. Measured and simulated water depth variations and velocity variations demonstrate that both of the 3D models predict the dam-break flow with a reasonable estimation and a root mean square error (RMSE) lower than 0.04, while the MIKE 3 FM had a small memory footprint and the computational time of this model was 24 times faster than that of the Flow-3D. Therefore, the MIKE 3 FM model is recommended for computations involving real-life dam-break problems in large domains, leaving the Flow-3D model for fine calculations in which knowledge of the 3D flow structure is required. The 1D analytical solution was only effective for the dam-break wave propagations along the initially dry bed, and its applicability was fairly limited. 

Keywords: dam breakFlow-3DMIKE 3 FM1D Ritter’s analytical solution

이 연구의 목적은 자유 표면 프로파일, 수심 변화 및 건식 및 댐 파괴에서 평균 속도 변화와 같은 매개 변수를 사용하여 유압 기능 솔루션에서 서로 다른 수의 공간 치수를 가진 유동 모델의 적용 가능성을 평가하는 것이었습니다.

테일 워터 깊이가 다른 습식베드 조건. 2 개의 유사한 3 차원 (3D) 유체 역학 모델 (Flow-3D 및 MIKE 3 FM)이 게시된 실험 데이터와 1 차원 (1D) 분석 솔루션과의 비교를 수행하여 댐 브레이크 시뮬레이션에서 연구되었습니다.

결과는 FLOW-3D 모델이 다른 방법보다 건식 및 습식 베드에 대한 파면의 자유 표면 프로파일을 더 잘 포착함을 나타냅니다. MIKE 3 FM 모델도 자유 표면 프로파일을 잘 복제했지만, 습식 조건에서 초기 단계에서 과소 평가했습니다. 그러나 시간이 지남에 따라 측정에 더 나은 접근 방식을 제공했습니다.

측정 및 시뮬레이션 된 수심 변화와 속도 변화는 두 3D 모델 모두 합리적인 추정치와 0.04보다 낮은 RMSE (root mean square error)로 댐 브레이크 흐름을 예측하는 반면 MIKE 3 FM은 메모리 공간이 적고 이 모델의 계산 시간은 Flow-3D보다 24 배 더 빠릅니다.

따라서 MIKE 3 FM 모델은 대규모 도메인의 실제 댐 브레이크 문제와 관련된 계산에 권장되며 3D 흐름 구조에 대한 지식이 필요한 미세 계산을 위해 Flow-3D 모델을 남겨 둡니다. 1D 분석 솔루션은 초기 건조 층을 따라 전파되는 댐 파괴에만 효과적이었으며 그 적용 가능성은 상당히 제한적이었습니다.

1. Introduction

저수지에 저장된 물의 통제되지 않은 방류[1]로 인해 댐 붕괴와 그로 인해 하류에서 발생할 수 있는 잠재적 홍수로 인해 큰 자연 위험이 발생한다. 이러한 영향을 최대한 완화하기 위해서는 홍수[2]로 인한 위험을 관리하고 감소시키기 위해 홍수의 시간적 및 공간적 진화를 모두 포착하여 댐 붕괴 파동의 움직임을 예측하고 댐 붕괴 파동의 전파 과정 효과를 다운스트림[3]으로 예측하는 것이 중요하다. 

그러나 이러한 수량을 예측하는 것은 어려운 일이며, 댐 붕괴 홍수의 움직임을 정확하게 시뮬레이션하고 유동장에 대한 유용한 정보를 제공하기 위한 적절한 모델을 선택하는 것은 그러므로 필수적인 단계[4]이다.

적절한 수학적 및 수치적 모델의 선택은 댐 붕괴 홍수 분석에서 매우 중요한 것으로 나타났다.분석적 해결책에서 행해진 댐 붕괴 흐름에 대한 연구는 100여 년 전에 시작되었다. 

리터[5]는 먼저 건조한 침대 위에 1D de 생베넌트 방정식의 초기 분석 솔루션을 도출했고, 드레슬러[6,7]와 휘담[8]은 마찰저항의 영향을 받은 파동학을 연구했으며, 스토커[9]는 젖은 침대를 위한 1D 댐 붕괴 문제에 리터의 솔루션을 확장했다. 

마샬과 멩데즈[10]는 고두노프가 가스 역학의 오일러 방정식을 위해 개발한 방법론[11]을 적용하여 젖은 침대 조건에서 리만 문제를 해결하기 위한 일반적인 절차를 고안했다. Toro [12]는 습식 및 건식 침대 조건을 모두 해결하기 위해 완전한 1D 정밀 리만 용해제를 실시했다. 

Chanson [13]은 특성 방법을 사용하여 갑작스러운 댐 붕괴로 인한 홍수에 대한 간단한 분석 솔루션을 연구했다. 그러나 이러한 분석 솔루션은 특히 댐 붕괴 초기 단계에서 젖은 침대의 정확한 결과를 도출하지 못했다[14,15].과거 연구의 발전은 이른바 댐 붕괴 홍수 문제 해결을 위한 여러 수치 모델[16]을 제공했으며, 헥-라스, DAMBRK, MIK 11 등과 같은 1차원 모델을 댐 붕괴 홍수를 모델링하는 데 사용하였다.

[17 2차원(2D) 깊이 평균 방정식도 댐 붕괴 흐름 문제를 시뮬레이션하는 데 널리 사용되어 왔으며[18,19,20,21,22] 그 결과 얕은 물 방정식(SWE)이 유체 흐름을 나타내는 데 적합하다는 것을 알 수 있다. 그러나, 경우에 따라 2D 수치해결기가 제공하는 해결책이 특히 근거리 분야에서 실험과 일관되지 않을 수 있다[23,24]. 더욱이, 1차원 및 2차원 모델은 3차원 현상에 대한 일부 세부사항을 포착하는 데 한계가 있다.

[25]. RANS(Reynolds-averageed Navier-Stok크스 방정식)에 기초한 여러 3차원(3D) 모델이 얕은 물 모델의 일부 단점을 극복하기 위해 적용되었으며, 댐 붕괴 초기 단계에서의 복잡한 흐름의 실제 동작을 이해하기 위해 사용되었다 [26,27,28]장애물이나 바닥 실에 대한 파장의 충격으로 인한 튜디 댐 붕괴 흐름 [19,29] 및 근거리 영역의 난류 댐 붕괴 흐름 거동 [4] 최근 상용화된 수치 모델 중 잘 알려진 유체 방식(VOF) 기반 CFD 모델링 소프트웨어 FLOW-3D는 컴퓨터 기술의 진보에 따른 계산력 증가로 인해 불안정한 자유 표면 흐름을 분석하는 데 널리 사용되고 있다. 

이 소프트웨어는 유한 차이 근사치를 사용하여 RANS 방정식에 대한 수치 해결책을 계산하며, 자유 표면을 추적하기 위해 VOF를 사용한다 [30,31]; 댐 붕괴 흐름을 모델링하는 데 성공적으로 사용되었다 [32,33].그러나, 2D 얕은 물 모델을 사용하여 포착할 수 없는 공간과 시간에 걸친 댐 붕괴 흐름의 특정한 유압적 특성이 있다. 

실생활 현장 척도 시뮬레이션을 위한 완전한 3D Navier-Stokes 방정식의 적용은 더 높은 계산 비용[34]을 가지고 있으며, 원하는 결과는 얕은 물 모델[35]보다 더 정확한 결과를 산출하지 못할 수 있다. 따라서, 본 논문은 3D 모델의 기능과 그 계산 효율을 평가하기 위해 댐 붕괴 흐름 시뮬레이션을 위한 단순화된 3D 모델-MIKE 3 FM을 시도한다. 

MIK 3 모델은 자연 용수 분지의 여러 유체 역학 시뮬레이션 조사에 적용되었다. 보치 외 연구진이 사용해 왔다. [36], 니콜라오스 및 게오르기오스 [37], 고얄과 라토드[38] 등 현장 연구에서 유체역학 시뮬레이션을 위한 것이다. 이러한 저자들의 상당한 연구에도 불구하고, MIK 3 FM을 이용한 댐 붕괴의 모델링에 관한 연구는 거의 없었다. 

또한 댐 붕괴 홍수 전파 문제를 해결하기 위한 3D 얕은 물과 완전한 3D RANS 모델의 성능을 비교한 연구도 아직 보고되지 않았다. 이 공백을 메우기 위해 현재 연구의 주요 목표는 댐 붕괴 흐름을 시뮬레이션하기 위한 단순화된 3D SWE, 상세 RANS 모델 및 분석 솔루션을 평가하여 댐 붕괴 문제에 대한 정확도와 적용 가능성을 평가하는 것이다.실제 댐 붕괴 문제를 해결하기 위해 유체역학 시뮬레이션을 시도하기 전에 수치 모델을 검증할 필요가 있다. 

일련의 실험 벤치마크를 사용하여 수치 모델을 확인하는 것은 용인된 관행이다. 현장 데이터 확보가 어려워 최근 몇 년 동안 제한된 측정 데이터를 취득했다. 

본 논문은 Ozmen-Cagatay와 Kocaman[30] 및 Khankandi 외 연구진이 제안한 두 가지 테스트 사례에 의해 제안된 검증에서 인용한 것이다. [39] 오즈멘-카가테이와 코카만[30]이 수행한 첫 번째 실험에서, 다른 미숫물 수위에 걸쳐 초기 단계 동안 댐 붕괴 홍수파가 발생했으며, 자유 지표면 프로파일의 측정치를 제공했다. Ozmen-Cagatay와 Kocaman[30]은 초기 단계에서 Flow-3D 소프트웨어가 포함된 2D SWE와 3D RANS의 숫자 솔루션에 의해 계산된 자유 표면 프로필만 비교했다. 

Khankandi 등이 고안한 두 번째 실험 동안. [39], 이 실험의 측정은 홍수 전파를 시뮬레이션하고 측정된 데이터를 제공하는 것을 목적으로 하는 수치 모델을 검증하기 위해 사용되었으며, 말기 동안의 자유 표면 프로필, 수위의 시간 진화 및 속도 변화를 포함한다. Khankandi 등의 연구. [39] 주로 실험 조사에 초점을 맞추었으며, 초기 단계에서는 리터의 솔루션과의 수위만을 언급하고 있다.

경계 조건(상류 및 하류 모두 무한 채널 길이를 갖는 1D 분석 솔루션에서는 실험 결과를 리터와 비교하는 것이 타당하지 않기 때문이다(건조 be)d) 또는 스토커(웨트 베드) 솔루션은 벽의 반사가 깊이 프로파일에 영향을 미쳤을 때, 그리고 참조 [39]의 실험에 대한 수치 시뮬레이션과의 추가 비교가 불량할 때. 이 논문은 이러한 문제를 직접 겨냥하여 전체 댐 붕괴 과정에서의 자유 표면 프로필, 수심 변화 및 속도 변화에 대한 완전한 비교 연구를 제시한다. 

여기서 댐 붕괴파의 수치 시뮬레이션은 초기에 건조하고 습한 직사각형 채널을 가진 유한 저장소의 순간 댐 붕괴에 대해 두 개의 3D 모델을 사용하여 개발된다.본 논문은 다음과 같이 정리되어 있다. 두 모델에 대한 통치 방정식은 숫자 체계를 설명하기 전에 먼저 도입된다. 

일반적인 단순화된 시험 사례는 3D 수치 모델과 1D 분석 솔루션을 사용하여 시뮬레이션했다. 모델 결과와 이들이 실험실 실험과 비교하는 방법이 논의되고, 서로 다른 수심비에서 시간에 따른 유압 요소의 변동에 대한 시뮬레이션 결과가 결론을 도출하기 전에 제시된다.

2. Materials and Methods

2.1. Data

첫째, 수평 건조 및 습식 침상에 대한 초기 댐 붕괴 단계 동안의 자유 표면 프로필 측정은 Ozmen-Cagatay와 Kocaman에 의해 수행되었다[30]. 이 시험 동안, 매끄럽고 직사각형의 수평 채널은 그림 1에서 표시한 대로 너비 0.30m, 높이 0.30m, 길이 8.9m이었다. 

채널은 채널 입구에서 4.65m 떨어진 수직 플레이트(담) 즉, 저장소의 길이 L0=4.65mL0에 의해 분리되었다., 및 다운스트림 채널 L1=4.25 mL1. m저수지는 댐의 좌측에 위치하고 처음에는 침수된 것으로 간주되었다; 저수지의 초기 상류 수심 h0 0.25m로 일정했다.

오른쪽의 초기 수심 h1h1 건식침대의 경우 0m, 습식침대의 경우 0.025m, 0.1m이므로 수심비 α=h1/h0α으로 세 가지 상황이 있었다. 0, 0.1, 0.4의 습식침대 조건은 플룸 끝에 낮은 보를 사용함으로써 만들어졌다. 물 표면 프로필은 3개의 고속 디지털 카메라(50프레임/s)를 사용하여 초기에 관찰되었으며, 계측 측정의 정확도는 참고문헌 [30]에서 입증되었다. In the following section, the corresponding numerical results refer to positions x = −1 m (P1), −0.5 m (P2), −0.2 m (P3), +0.2 m (P4), +0.5 m (P5), +1 m (P6), +2 m (P7), and +2.85 m (P8), where the origin of the coordinate system x = 0 is at the dam site. 3수심비 ααα 0, 0.1, 0.4의 경우 x,yx의 경우 좌표는 h0.으로 정규화된다.

<중략> ……

Figure 1. Schematic view of the experimental conditions by Ozmen-Cagatay and Kocaman [30]: (a) α = 0; (b) α = 0.1; and (c) α = 0.4.
Figure 1. Schematic view of the experimental conditions by Ozmen-Cagatay and Kocaman [30]: (a) α = 0; (b) α = 0.1; and (c) α = 0.4.

Figure 2. Schematic view of the experimental conditions by Khankandi et al. [39]: (a) α = 0 and (b) α = 0.2.
Figure 2. Schematic view of the experimental conditions by Khankandi et al. [39]: (a) α = 0 and (b) α = 0.2.
Figure 3. Typical profiles of the dam-break flow regimes for Stoker’s analytical solution [9]: Wet-bed downstream
Figure 3. Typical profiles of the dam-break flow regimes for Stoker’s analytical solution [9]: Wet-bed downstream
Figure 4. Sensitivity analysis of the numerical simulation using Flow-3D for the different mesh sizes of the experiments in Reference [30].
Figure 4. Sensitivity analysis of the numerical simulation using Flow-3D for the different mesh sizes of the experiments in Reference [30].
Figure 5. Sensitivity analysis of the numerical simulation using MIKE 3 FM for the different mesh sizes of the experiments in Reference [30].
Figure 5. Sensitivity analysis of the numerical simulation using MIKE 3 FM for the different mesh sizes of the experiments in Reference [30].
Figure 6. Comparison between observed and simulated free surface profiles at dimensionless times T = t(g/h0)1/2 and for dry-bed (α=0). The experimental data are from Reference [30].
Figure 6. Comparison between observed and simulated free surface profiles at dimensionless times T = t(g/h0)1/2 and for dry-bed (α=0). The experimental data are from Reference [30].
Figure 7. Comparison between observed and simulated free surface profiles at dimensionless times T = t(g/h0)1/2 and for a wet-bed (α = 0.1). The experimental data are from Reference [30].
Figure 7. Comparison between observed and simulated free surface profiles at dimensionless times T = t(g/h0)1/2 and for a wet-bed (α = 0.1). The experimental data are from Reference [30].
Figure 8. Comparison between observed and simulated free surface profiles at dimensionless times T = t(g/h0)1/2 and for the wet-bed (α = 0.4). The experimental data are from Reference [30].
Figure 8. Comparison between observed and simulated free surface profiles at dimensionless times T = t(g/h0)1/2 and for the wet-bed (α = 0.4). The experimental data are from Reference [30].
Figure 9. Experimental and numerical comparison of free surface profiles h/h0(x/h0) during late stages at various dimensionless times T after the failure in the dry-bed by Khankandi et al. [39].
Figure 9. Experimental and numerical comparison of free surface profiles h/h0(x/h0) during late stages at various dimensionless times T after the failure in the dry-bed by Khankandi et al. [39].

Table 2. RMSE values for the free surface profiles observed by Khankandi et al. [39].

Table 2. RMSE values for the free surface profiles observed by Khankandi et al. [39].
Table 2. RMSE values for the free surface profiles observed by Khankandi et al. [39].
Figure 10. Measured and computed water level hydrograph at various positions for dry-bed by Khankandi et al. [39]: (a) G1 (−0.5 m); (b) G2 (−0.1 m); (c) G3 (0.1 m); (d) G4 (0.8 m); (e) G6 (1.2 m); (f) G8 (5.5 m).
Figure 10. Measured and computed water level hydrograph at various positions for dry-bed by Khankandi et al. [39]: (a) G1 (−0.5 m); (b) G2 (−0.1 m); (c) G3 (0.1 m); (d) G4 (0.8 m); (e) G6 (1.2 m); (f) G8 (5.5 m).
Figure 11. Measured and computed water level hydrographs at various positions for the wet-bed by Khankandi et al. [39]: (a) G1 (−0.5 m); (b) G2 (−0.1 m); (c) G4 (0.8 m); and (d) G5 (1.0 m).
Figure 11. Measured and computed water level hydrographs at various positions for the wet-bed by Khankandi et al. [39]: (a) G1 (−0.5 m); (b) G2 (−0.1 m); (c) G4 (0.8 m); and (d) G5 (1.0 m).

Table 3. RMSE values for the water depth variations observed by Khankandi et al. [39] at the late stage.

Table 3. RMSE values for the water depth variations observed by Khankandi et al. [39] at the late stage.
Table 3. RMSE values for the water depth variations observed by Khankandi et al. [39] at the late stage.
Figure 13. Comparison of simulated velocity profiles at various locations upstream and downstream of the dam at t = 0.8 s, 2 s, and 5 s for water depth ratios α = 0.1 by Ozmen-Cagatay and Kocaman [30]: (a) P1(−1 m); (b) P3 (+0.2 m); (c) P5 (+1 m); and (d) P6 (+2 m).
Figure 13. Comparison of simulated velocity profiles at various locations upstream and downstream of the dam at t = 0.8 s, 2 s, and 5 s for water depth ratios α = 0.1 by Ozmen-Cagatay and Kocaman [30]: (a) P1(−1 m); (b) P3 (+0.2 m); (c) P5 (+1 m); and (d) P6 (+2 m).
Table 5. The required computational time for the two models to address dam break flows in all cases
Table 5. The required computational time for the two models to address dam break flows in all cases

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

Numerical investigation of flow characteristics over stepped spillways

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

Abstract

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

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

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

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

HIGHLIGHTS

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

Keyword

CFDnumerical modellingslope changestepped spillwayturbulent flow

INTRODUCTION

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

METHODOLOGY

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

formula

(1)

formula

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

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

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

formula

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

formula

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

formula

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

formula

(6)where ⁠: the turbulent length scale.

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

formula

(7)

formula

(8)

formula

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

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

Case study

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

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

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

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

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

Location of pressure sensors on horizontal step faces

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

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

Numerical model set-up

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

Variables used in test runs

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

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

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

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

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

Figure 3VIEW LARGEDOWNLOAD SLIDE

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

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

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

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

RESULTS AND DISCUSSION

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

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

Figure 4VIEW LARGEDOWNLOAD SLIDE

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

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

Figure 5VIEW LARGEDOWNLOAD SLIDE

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

Figure 6VIEW LARGEDOWNLOAD SLIDE

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

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

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

Figure 7VIEW LARGEDOWNLOAD SLIDE

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

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

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

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

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

Figure 8VIEW LARGEDOWNLOAD SLIDE

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

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

Figure 9VIEW LARGEDOWNLOAD SLIDE

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

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

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

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

Figure 10VIEW LARGEDOWNLOAD SLIDE

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

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

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

Figure 11VIEW LARGEDOWNLOAD SLIDE

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

CONCLUSION

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

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

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

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

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

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

DATA AVAILABILITY STATEMENT

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

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

Figure 1. Sketch map of the port Laozi on Lake Hongze

FLOW-3D software for substantiation the layout of the port water area

항구 수역의 레이아웃을 입증하기 위한 FLOW-3D 소프트웨어

B Pan1

  • and N Belyaev2
    1 Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, St. Petersburg, Russia
    pan3.b@edu.spbstu.ru

Abstract

방파제 설계시 항만 내 수역 및 접안 시설에서 중대한 파도 발생을 배제 할 필요가 있다. 이 기사는 항구 지역의 물 이동 계산 결과를 제시합니다. 항구 입구의 위치와 주어진 물체의 크기에 대한 가장 안전한 옵션이 확인되었습니다. FLOW – 3D 프로그램을 사용하여 항구 수역의 예비 배치 단계에서 계획되고 건설적인 솔루션을 선택할 가능성이 입증되었습니다.

Introduction

항구를 설계 할 때 계류선의 가장 합리적인 구성과 항구 수역의 레이아웃을 선택하여 항구의 영토를 배치하는 것이 필요합니다. 러시아 연방의 항구 수역 배치는 항구 수역 요소에 대한 사양을 포함하는 해로, 페어웨이 및 기동 구역에 대한 설계 표준의 요구 사항에 따라 수행됩니다 [1, 2].

항구 물은 파도, 퇴적물 축적 및 얼음으로부터 보호되어야 합니다. 항구 계획을 작성할 때, 선박의 기동 및 연안 계류 중뿐만 아니라 선적 및 하역 및 기타 항구 운영 중에 선박 계류에 대한 정상적인 조건이 생성되도록 파도로부터 수역을 보호하는 정도를 제공해야 합니다.

설계 결정은 새로운 포트를 설계하거나 기존 포트를 개발할 때 물리적 또는 수학적 모델링을 기반으로 합니다 [2]. 항구 수역에서 계산 된 물 흐름의 매개 변수는 수문 기상 조사, 장기 현장 관찰 및 실험실 연구의 결과를 기반으로 하도록 권장됩니다.

공학 수문 기상 측량 데이터가 불충분하면 계산 방법을 기반으로 설계 폭풍의 파도 매개 변수를 결정할 수 있습니다. 사용된 계산 방법이 국제 실무에서 동일한 목적으로 채택된 방법 (모델)에 부합하는지 표시하는 것이 좋습니다 [3].

Figure 1. Sketch map of the port Laozi on Lake Hongze
Figure 1. Sketch map of the port Laozi on Lake Hongze
Figure 2. The location of the port entrance on Lake Hongze: a – variant 1; b – variant 2; c – variants 3-5
Figure 2. The location of the port entrance on Lake Hongze: a – variant 1; b – variant 2; c – variants 3-5
Figure 3. Port water area plan
Figure 3. Port water area plan
Figure 4. Modeling of variant 1 with the movement of waves in the port water area
Figure 4. Modeling of variant 1 with the movement of waves in the port water area
Figure 5. Modeling of variant 2: a is prevailing movement of water towards the enclosed water area; b is prevailing reverse movement of water
Figure 5. Modeling of variant 2: a is prevailing movement of water towards the enclosed water area; b is prevailing reverse movement of water
Figure 6. Modeling of variant 3
Figure 6. Modeling of variant 3
Figure 7. Modeling of variant 4
Figure 7. Modeling of variant 4
Figure 8. Modeling of variant 5
Figure 8. Modeling of variant 5
Figure 9. Plan of the port water area with design points
Figure 9. Plan of the port water area with design points
Figure 10. Change in water depth at point A: a – variant 1; b – variant 2
Figure 10. Change in water depth at point A: a – variant 1; b – variant 2
Figure 11. Change in water depth at point A: a – variant 3; b – variant 4; c – variant 5
Figure 11. Change in water depth at point A: a – variant 3; b – variant 4; c – variant 5
Figure 12. Change in water depth at points A (a) and C (b) for variant 3
Figure 12. Change in water depth at points A (a) and C (b) for variant 3
Figure 13. Change in water depth at points A (a) and B (b) for variant 3
Figure 13. Change in water depth at points A (a) and B (b) for variant 3
Figure 14. Scheme of vessel traffic: a – variant 3; b – variant 4
Figure 14. Scheme of vessel traffic: a – variant 3; b – variant 4

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Capsule-type Vane Tank

Numerical Simulation Analysis of Liquid Transportation in Capsule-type Vane Tank under Microgravity

Microgravity 하에서 캡슐형 베인 탱크의 액체 수송에 대한 수치 시뮬레이션 분석

Abstract

Li Yong-Qiang1,2 & Dong Jun-Yan1 & Rui Wei
1Received: 17 June 2019 /Accepted: 4 December 2019
#Springer Nature B.V. 2020

In order to research the influence of the guide vane on liquid transmission performance in a tank under microgravity, simulation analysis was carried out with FLOW-3D software. Firstly, it compared the working condition under the charging rate of 10% with the corresponding experiment results of the drop tower and validated the correctness of the simulation process. And then it changed the structure parameters of the guide vane, researched the influence of different quantity, gap and thickness on climbing rate of liquid, and analyzed the causing reasons of these effects in-depth. This paper provided a reference for the design of internal guiding vane of microgravity tank.

본 논문은 가이드 베인이 미세 중력 상태의 탱크에서 액체 전달 성능에 미치는 영향을 연구하기 위해 FLOW-3D 소프트웨어를 사용하여 시뮬레이션 분석을 수행했습니다. 첫째, 10 % 충전율 하에서 작업 조건을 드롭 타워의 해당 실험 결과와 비교하여 시뮬레이션 프로세스의 정확성을 검증했다. 그리고 가이드 베인의 구조 매개 변수를 변경하고, 액체의 상승 속도에 대한 양, 간격 및 두께의 영향을 연구하고 이러한 영향의 원인을 심도있게 분석했습니다. 이 논문은 미세 중력 탱크의 내부 안내 날개 설계에 대한 참고 자료를 제공했습니다.

Capsule-type Vane Tank
Capsule-type Vane Tank
The relationship curve between the square of climbing height and time with a = 6 mm
The relationship curve between the square of climbing height and time with a = 6 mm
The relationship curve between the vane’s liquid transportation and time under different width a
The relationship curve between the vane’s liquid transportation and time under different width a
Figure 7. Formation of incident and reflected waves.

Investigate Impact Force of Dam-Break Flow against Structures by Both 2D and 3D Numerical Simulations

2D 및 3D 수치 시뮬레이션에 의한 댐 붕괴유동의 구조물 충격력 조사

1 Faculty of Water Resources Engineering, Thuyloi University, 175 Tay Son, Dong Da, Ha Noi 116705, Vietnam
2 Hydraulic Construction Institute, 3/95 Chua Boc, Dong Da, Ha Noi 116705, Vietnam
* Author to whom correspondence should be addressed.
Academic Editor: Costanza Aricò
Water 2021, 13(3), 344;

Abstract

본 논문의 목적은 일부 2D 및 3D 수치 모델이 침수 지역에 고립된 건물 또는 건물 배열이 있는 곳에서 홍수 파동을 시뮬레이션하는 능력을 조사하는 것이었습니다.

먼저, 제안된 2D 수치 모델은 구조화된 메시에서 2D 얕은 물 방정식(2D-SWEs)을 해결하기 위한 유한 볼륨 방법(FVM)을 기반으로 했습니다.

FDS (flux-difference splitting)은 정확한 질량 균형을 얻기 위해 사용되었고 Roe 체계는 Riemann 문제를 근사하기 위해 호출되었습니다.

둘째, 상업적으로 이용 가능한 3D CFD 소프트웨어 패키지가 선택되었으며, 여기에는 두 가지 난류 모델이 포함된 Flow 3D 모델이 포함되어 있습니다.

RNG(Renormalized Group) 및 LES(Large-eddy Simulation)를 사용하는 레이놀즈 평균 Navier-Stokes(RAN)입니다. 댐 붕괴 흐름으로 인한 장애물에 대한 충격력의 수치 결과는 3D 솔루션이 2D 솔루션보다 훨씬 낫다는 것을 보여주었습니다.

건물 배열에 작용하는 충격력의 3D 수치 힘 결과를 보유하고 있는 실험 데이터와 비교함으로써, 속도 유도력이 동적 힘에 미치는 영향은 Froude 숫자의 함수와 사고 파동의 수심 함수에 의해 정량화 되었습니다. 또한, 우리는 힘의 강도의 피크 값의 3D 계산 결과에 대한 초기 물 단계와 댐 붕괴 폭의 영향을 조사했습니다.

The aim of this paper was to investigate the ability of some 2D and 3D numerical models to simulate flood waves in the presence of an isolated building or building array in an inundated area. Firstly, the proposed 2D numerical model was based on the finite-volume method (FVM) to solve 2D shallow-water equations (2D-SWEs) on structured mesh. The flux-difference splitting method (FDS) was utilized to obtain an exact mass balance while the Roe scheme was invoked to approximate Riemann problems. Secondly, the 3D commercially available CFD software package was selected, which contained a Flow 3D model with two turbulent models: Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANs) with a renormalized group (RNG) and a large-eddy simulation (LES). The numerical results of an impact force on an obstruction due to a dam-break flow showed that a 3D solution was much better than a 2D one. By comparing the 3D numerical force results of an impact force acting on building arrays with the existence experimental data, the influence of velocity-induced force on a dynamic force was quantified by a function of the Froude number and the water depth of the incident wave. Furthermore, we investigated the effect of the initial water stage and dam-break width on the 3D-computed results of the peak value of force intensity.

Keywords: dam-break wave2D numerical modelFlow 3D modelstructuresimpact force

Introduction

홍수 위험 분석에 따른 도시 계획은 최근에 큰 연구 과제였습니다.

건물 또는 건물 그룹에 대한 홍수 파동의 영향에 대한 연구는 하류 지역에 대한 조기 경고 또는 안전 의식 향상에 중요한 역할을 했습니다. 기본적으로 댐 파괴 흐름에 대한 연구는 실험 측정이나 수치 시뮬레이션을 통해 추정 할 수 있습니다 [1,2,3,4,5,6].

컴퓨터 처리 능력의 증가로 인해 불연속 흐름에 대한 수치 연구가 비용 효율적이되었습니다. 지난 10 년 동안 얕은 물 솔버는 정확성과 계산 능력면에서 크게 향상되었습니다. 침수 가능 지역의 수심 및 속도 프로파일과 같은 유체 역학적 매개 변수에 많은주의를 기울였습니다 [1,2,3,4,5,6,7,8].

Migot et al. [9]는 도시 홍수의 실험적 모델링에 관한 많은 기사를 검토했습니다. 그 논문에 언급 된 45 개의 작품 중 단 4 개의 프로젝트 만이 장애물에 가해지는 일정한 또는 비정상적인 흐름의 힘 또는 압력을 측정했습니다.

또한 물리적 및 2D 수치 모델에서 건물 또는 건물 그룹에 돌발 홍수가 미치는 영향에 대한 연구는 거의 없었습니다. 얕은 물 모델은 [10,11]에서 고립된 장애물에 대한 충격의 힘을 예측하는데 사용되었습니다.

한편 Shige-eda [12]는 액체와 건물 배열 간의 상호 작용을 결정하기 위해 물리적 모델과 2D 수치 체계를 선택했습니다. Aureli와 Shige-eda는 수직 속도와 가속도를 무시하기 때문에 댐 파괴 흐름의 힘을 추정하기 위한 2D 얕은 물 방정식 (SWE)의 단점을 보여주었습니다 [10,12].

Migot [9]은 또한 장애물 주변의 시뮬레이션된 홍수 흐름에 대한 2D SWE에 대한 여러 출판물이 있었지만 이 주제에 대한 3D 수치 모델에 대한 연구는 거의 없다고 지적했습니다. 최근 전산 유체 역학 (CFD) 3D 시뮬레이션은 유체 흐름과 관련된 문제를 해결하기위한 광범위한 도구가되었습니다.

댐 파괴 파의 특성은 [13,14,15,16]에 의해 주목되었고 Issakhov [17]는 다양한 종류의 장애물이 압력 분포에 미치는 영향을 조사하기 위해 CFD 방법을 사용했습니다. 그들은 분포가 댐 표면에서 3 배 더 낮다는 것을 밝혔다.

Aureli [10]는 댐 파괴 파가 구조물에 미치는 영향의 정적 힘을 평가하기 위해 실험 테스트와 2D 및 3D 수치 모델을 사용했습니다. Mokarani [18]는 댐 브레이크 흐름 영향의 VOF 시뮬레이션에서 피크 압력 안정성 조건을 연구했습니다.

앞서 언급한 작품에서 구조물이나 구조물 군에 작용하는 힘은 압력에 의한 정 수력 또는 정력이었다. 한편, 급류에서 속도로 인한 힘은 압력 력보다 크거나 같았습니다 [19]. Armanini [20]는 정상 흐름에 대해이 항을 추정하기 위한 분석적 표현 만을 제시했습니다. 우리가 아는 한, 건물 그룹에 작용하는 비정상 흐름의 동적 힘을 생성하기 위해 2D 및 3D 수학적 모델을 모두 사용하는 작업은 없습니다.

따라서 본 연구에서는 제안된 2D 수치 모델과 3D 수학적 모델 모두에 의해 고립 된 장애물 또는 장애물 그룹에 대한 급격한 비정상 흐름의 테스트 사례를 재현했습니다. 수심 및 유속 수문 그래프와 같은 몇 가지 수력 학적 특성이 추정되었으며 측정 된 데이터와 매우 잘 일치했습니다.

특히 댐 브레이크 흐름이 서로 다른 건물에 가하는 동적인 힘도 시뮬레이션했습니다. 속도 유도 힘이 동적 힘에 미치는 영향 수준을 나타내는 매개 변수는 Froude 수와 입사 파동의 수심의 함수인 것으로 밝혀졌습니다. 또한 붕괴된 댐 사이트 폭 (b)과 초기 수위 (h0)는 충격력의 최대 값에 영향을 미치는 변수로 고려되었습니다.

Figure 1. (a) Configuration of experiment test (dimension in meters); (b) Gauges on the vertical front face of building.
Figure 1. (a) Configuration of experiment test (dimension in meters); (b) Gauges on the vertical front face of building.
Figure 2. (a) Distributed pressure profiles at centerline of front face of column; (b) Comparison of load-time histories simulated by different numerical models
Figure 2. (a) Distributed pressure profiles at centerline of front face of column; (b) Comparison of load-time histories simulated by different numerical models
Figure 3. Group of buildings in flooded area.
Figure 3. Group of buildings in flooded area.
Figure 4. Water depth and u-velocity profiles at gauge b.
Figure 4. Water depth and u-velocity profiles at gauge b.
Figure 5. Water hydrographs at gauges a and c.
Figure 5. Water hydrographs at gauges a and c.
Figure 6. Velocity component profiles at gauges a and c.
Figure 6. Velocity component profiles at gauges a and c.
Figure 7. Formation of incident and reflected waves.
Figure 7. Formation of incident and reflected waves.
Figure 8. Snapshots of streamlines of Froude number at different times: 1.0 s, 2.0 s, 5.0 s and 10 s.
Figure 8. Snapshots of streamlines of Froude number at different times: 1.0 s, 2.0 s, 5.0 s and 10 s.
Figure 9. Force in the flow direction exerted on 6 buildings.
Figure 9. Force in the flow direction exerted on 6 buildings.
Figure 10. The linear regression between forces per unit width (F) and q2b/h0.
Figure 10. The linear regression between forces per unit width (F) and q2b/h0.

Conclusions

댐 붕괴 흐름으로 인한 홍수 파도는 높은 속도 또는 큰 깊이가 관련되었을 때 건물에 큰 영향을 미칩니다. 본 논문에서는 2D 및 3D 수치 모델의 건물 및 건물 그룹에 대한 빠른 흐름에 의해 발생하는 유압 특성과 충격 부하를 추정할 수 있는 능력을 조사했습니다. 얕은 물 방정식에 기초한 2D 수학 모델은 FDS 방법으로 해결되었으며, FDS 방법은 최신 버전의 Flow 3D 유체 역학 모델과 함께 사용되었습니다. 연구의 주요 발견은 다음과 같습니다.
(1) 수심 또는 속도 프로파일을 공식화하기 위해 2D 및 3D 수치 솔루션은 모두 매우 유사합니다. 제안된 2D 수치 모델은 정적 힘의 최대 값 뿐만 아니라 수심 및 속도 구성 요소를 포함하는 유압 특성을 예측하는 데 적합합니다. 그러나 LES 및 RAN 난류 모듈이 포함된 3D 유체역학 모델은 2D 얕은 흐름 모델이 1개만 제공하는 동안 두 개의 최고 충격 부하를 잘 포착할 수 있습니다. 일반적으로 3D 결과는 실험 결과와 더 가깝습니다.
(2) 여러 건물에 대한 정적 및 동적 힘은 모두 LES 모듈을 사용하여 Flow 3D에 의해 계산되었습니다. 건물에서 속도에 의한 힘과 압력의 역할은 위치에 따라 다릅니다. 댐 현장 근처에서, 속도 유도 힘은 댐 파괴 파동의 주 방향에서 멀리 떨어져 있거나 두 번째 배열에서 압력 힘이 더 중요합니다. 속도 유도 힘의 영향은 매개 변수 α에 의해 정량화되며, 이는 사고파의 Froude 숫자와 수심 함수로 수행됩니다. q2b/h0과 정적 힘과 동적 힘의 피크 강도 사이의 선형 회귀 관계는 합리적인 R-제곱 양으로 해결됩니다.

추가 연구에서, 제시된 2D 수치 모델의 견고성과 효과는 더 명확하게 드러날 것입니다. 대규모 도메인에 대한 홍수 흐름을 시뮬레이션하는 데 쉽게 적용할 수 있습니다. 또한, α 매개변수의 제안된 방정식(21)은 실제 사례 연구에서 다운스트림 영역의 건물에 대한 속도 유도 힘의 영향을 정확하게 평가하기 위한 매우 의미가 있습니다. 이 매개 변수의 정확도 수준을 높이려면 서로 다른 조건에서 장애물에 작용하는 여러 가지 힘 실험이 구현되어야 합니다.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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Cad2Stl

FLOW-3D 유틸리티 프로그램 안내

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

  1. 파일 변환 및 STL 품질 검사 도구

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

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

Cad2Stl

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

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

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

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

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

qAdmesh

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

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

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

qAdmesh program
qAdmesh program

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

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

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

MiniMagics 

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

$F3D_HOME/UtilitiesSTL

  • Topo2STL

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

명령

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

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

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

 노트

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

  1. 계산기

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

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

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

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

FLOW-3D MPDB
FLOW-3D MPDB

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

(Material Properties Database)
(Material Properties Database)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

1006 (UNS G10060) 철 합금을 선택하십시오.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

첫 번째 열은 항상 온도입니다.

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

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


Runscripts 사용

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

  • F3D_HOMEFLOW-3D 설치 디렉터리 의 경로를 지정합니다 .
  • F3DTKNUX_LICENSE_FILEFLOW-3D 라이선스 서버 의 위치를 ​​지정 합니다.
  • PATHPATH포함하도록 환경 변수를 수정해야합니다. $F3D_HOME/local그렇지 않으면 실행 스크립트를 찾을 수 없습니다.
  • F3D_VERSION: 사용할 솔버 버전을 지정합니다. 유효한 옵션은 double배정 밀도 버전 및 prehyd사용자 지정 배정 밀도 솔버입니다.

명령 줄에서 실행하려면 :

  1. 명령 프롬프트 또는 터미널을 엽니 다.
  2. 필요한 환경 변수를 설정하십시오.
    • Windows : FLOW-3D 를 시작하는 데 사용되는 배치 파일에서 환경을 복사하여 수행 할 수 있습니다 . 배치 파일의 내용은 FLOW-3D 아이콘 을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭 하고 편집을 선택 하여 액세스 할 수 있습니다 .
    • Linux : 설치 디렉토리 에서 파일을 flow3dvars.sh가져옵니다 local.
  3. 솔버가 실행중인 디렉토리로 변경하십시오.
  4. 원하는 runscript 명령을 입력하십시오. runhyd <ext2>

  • grfedit를 연 후 사용자에게 소스 파일 (flsgrf.*데이터가 복사될 파일)의 경로를 묻는 메시지가 표시됩니다. 파일의 전체 경로 (예 c:\users\username\FLOW-3D\simulation\flsgrf.simulation:)를 입력하고 <enter>를 누르십시오.
  • 이제, 파일 입력 확장의 목표 예를 들어, (데이터를 기록할 위치로 파일) 파일을 new_output. 데이터가 파일에 기록됩니다 c:\users\username\FLOW-3D\simulation\flsgrf.new_output. 대상 파일이 존재하면 파일을 덮어쓰거나 대상 파일에 데이터를 추가하라는 메시지가 표시됩니다. 대상 파일의 시간보다 늦게 시뮬레이션 시간을 가진 소스 파일 편집 만 추가됩니다.
  • 이 시점에서 프로그램은 어떤 히스토리 데이터 편집, 데이터 편집 재시작 및 대상 파일에 쓰기 위해 선택된 데이터 편집을 묻습니다. 프롬프트에 따라 작성할 데이터 편집을 선택하십시오.
  • 대상 파일을 작성한 후 프로그램이 닫히고 다른 flsgrf.*파일처럼 사용할 수 있습니다.

 노트

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

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

FLOW-3D 용어 사전 테이블

FLOW-3D Glossary | FLOW-3D 용어 사전

FLOW-3D 용어 사전 / 용어 설명

FLOW-3D 용어 사전 테이블
FLOW-3D 용어 사전 테이블

FLOW-3D 용어 사전 / 용어 설명

Drift Flux

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

배플

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

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

경계 조건

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

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

CFD

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

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

Complements

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

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

Client

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

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

Components

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

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

Custom result

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

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

Domain

지배 방정식을 풀 영역입니다. 이것은 메쉬의 범위에 의해 정의됩니다.

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

Diagnostics

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

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

EPSI

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

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

Existing result

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

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

F3D_HOME

FLOW-3D 프로그램 파일이 있는 디렉토리를 정의하는 환경 변수.

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

Floating license

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

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

Flsgrf file

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

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

Flsplt file

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

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

Fluid #1 surface area

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

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

Fluid thermal energy

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

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

Free surface

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

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

GUI

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

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

Iteration count

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

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

License file

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

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

License server

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

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

Licensing

FLOW-3D 실행을 제어하는 ​​FLEXlm 소프트웨어.

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

Max. residual

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

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

Mean kinetic energy

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

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

Node-locked license

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

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

Non-inertial reference frame

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

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

Pltfsi

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

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

Postprocessor

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

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

Prepin file

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

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

Preprocessor

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

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

Prpgrf file

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

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

Prpplt file

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

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

Restart simulation

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

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

Server

라이센스 서버를 호스팅하는 시스템

The machine that hosts the license server.

Stability limit

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

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

STL (Stereolithography) File

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

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

Solid fraction

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

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

Solver

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

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

STL Viewer

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

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

Subcomponents

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

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

Time-step size

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

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

Units

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

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

Volume error (%)

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

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

Volume of fluid #1

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

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

Wall shear stress

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

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

Workspace

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

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

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

FLOW-3D 기술자료로 이동

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FLOW-3Dv12.0 온라인 교육

FLOW-3 D v12.0 온라인 교육 과정은 미국 FSI에서 제공되는 컨텐츠로 FLOW-3D 사용자(구매/임차 및 기술지원 계약이 되어 있는 고객)에게 제공되는 교육 리소스입니다. 이 온라인 교육 과정은 FLOW-3D 기본 모델 사용법 전반에 대한 온라인 주문형 비디오를 제공합니다.

각 과정에서는 사용자가 스스로 시뮬레이션을 설정할 수 있도록 예제와 설명을 제공합니다. 모든 신규 FLOW3D사용자는 프로젝트별 시뮬레이션 작업을 시작하기 전에 기본 과정을 완료하는 것이 좋습니다.

또한 기존 사용자는 FLOW3D v12.0모델 설정 프로세스에서 사용할 수 있는 향상된 기능과 새로운 기능에 대해 배우고 기본 모델 설정 항목에 대한 리프레시로 배우는 데 유용한 새로운 교육 시리즈를 찾게 될 것입니다. 과정 비디오는 특정 주제 및 세그먼트를 쉽게 찾을 수 있도록 구성되어 있고, 즐겨 찾기에 추가될 수 있으며, 언제든지 참조할 수 있는 유용한 리소스를 제공합니다.

본 교육 과정은 미국 본사 정책에 따라 유지보수 계약이 체결된 고객 ID를 통해 미국의 Users Site 에서 제공됩니다.

FLOW-3D Training Modules

FLOW-3D GUI PART 1 OF THE FLOW-3D V12.0 TRAINING SERIES

FLOW-3D GUI

  • Introduction to FLOW-3D graphical user interface
  • Simulation Manager Tab
  • Portfolio
  • Running Simulations and the Queue
  • Runtime Diagnostics: Text Output
  • Runtime Diagnostics: Plots
  • Runtime Controls
  • FLOW-3D File Structure
    Review the important files that are created when running simulations in FLOW-3D. Access the simulation files through a link on the Simulation Manager Tab. Identify the important setup and solver outputs files
Model Setup Tab PART 2 OF THE FLOW-3D V12.0 TRAINING SERIES

모델 설정 탭

  • Introduction to the Model Setup TabIntroduction to the Model Setup Tab including an orientation to its layout and how to access model inputs though the dock widgets on the process toolbar. Options for customizing the layout of the process toolbar are also reviewed.
  • Navigating the 3D ViewportLearn the basic controls for navigating the 3D viewport. This includes mouse controls, toolbar shortcuts, saving views, and moving the pivot point.
  • Other Menu/Toolbar Navigation Options
  • Working with Dock Widget Inputs
  • Model DependenciesRecognize and understand dock widget input dependencies.
Global Settings PART 3 OF THE FLOW-3D V12.0 TRAINING SERIES

전역 설정

  • Global Dock Widget Overview
  • Pressure Type
  • Finish Time
  • Finish Options: Additional Finish Condition
  • Finish Options: Active Simulation ControlDefine a logical condition to stop the simulation using active simulation control.
  • Restart OptionsHow to manually define the Restart options to continue running a previously completed simulation.
  • Version OptionsDefine the Version options to specify the solver version and the number of processors used when starting a new simulation run.
Physics Models PART 4 OF THE FLOW-3D V12.0 TRAINING SERIES

물리 모델

  • Physics Dock Widget OverviewDescription of the available options in the Physics dock widget
  • Interface Tracking, Number of Fluids and Flow ModeBackground information on interface tracking methods and defining the number of fluids. Description of the Volume of Fluid (VOF) method for simulation of complex free surfaces, and how this affects the selection of the number of fluids. Examples are presented for one fluid and two fluid simulations.
  • Activating Physics ModelsDemonstration for how to activate physics models and how to limit the display of inactive physics models using the physics model filter.
Fluid Properties PART 5 OF THE FLOW-3D V12.0 TRAINING SERIES

유체 속성

  • Fluids Dock Widget OverviewIntroduction to the Fluids dock widget and how to define properties for fluids in the simulation.
  • Defining Fluid Properties ManuallyExample for how to manually define fluid properties.
  • Defining Fluid Properties from the Materials DatabaseExample for how to load fluid properties from the fluids database.
  • Managing the Materials Database
    How to add and edit entries in the materials database.
Geometry PART 6 OF THE FLOW-3D V12.0 TRAINING SERIES

지오메트리

  • Introduction
  • Component and Subcomponent Overview
  • Creating Subcomponents: Overview
  • Creating Subcomponents: STL
  • Creating Subcomponents: Primitives Manually
  • Creating Subcomponents: Primitives Interactively
  • Creating Subcomponents: Raster
  • Subcomponent Types
  • Subcomponent Order
  • Component Order
  • Component and Subcomponent Properties
  • Transformations
Meshing PART 7 OF THE FLOW-3D V12.0 TRAINING SERIES

Meshing

  • Meshing Introduction
  • Coordinate Systems
  • FAVOR™
  • Meshing Basics: Meshing Overview
  • Meshing Basics: Creating Mesh Blocks
  • Meshing Basics: Domain Extents
  • Meshing Basics: Global Controls
  • Meshing Basics: Local Controls
  • Reviewing Mesh Quality: FAVORize
  • Reviewing Mesh Quality: Preprocessing
  • Multi-block Meshing
  • Conforming Mesh Blocks
  • Meshing Best Practices
Boundary Conditions PART 8 OF THE FLOW-3D V12.0 TRAINING SERIES

Boundary Conditions

  • Introduction
    Introductory comments regarding how boundary conditions are applied and other considerations when defining BCs.
  • Boundaries Dock Widget Overview
  • Velocity
  • Volume Flow Rate
  • Wall
  • Symmetry
  • Grid Overlay
  • Pressure
  • Continuative
  • Outflow
    Description and example setup of the Outflow BC type.
Initial Conditions PART 9 OF THE FLOW-3D V12.0 TRAINING SERIES

Initial Conditions

  • Introduction
    Discussion of how the initial conditions and can affect simulation results and run times.
  • Options for Defining ICs
    Example: Global Settings
    Example: Fluid Regions
  • Example: Function Coefficients
    Description and example for defining spatially varying fluid properties with user defined functions.
  • Example: Pointers
    Description and example for defining an initial condition by filling contiguous cells with the Pointer object.
Output Options PART 10 OF THE FLOW-3D V12.0 TRAINING SERIES

Output Options

  • Output Dock Widget Overview
  • Spatial Data
  • Spatial Data: Restart Data
  • Spatial Data: Selected Data
  • History Data
  • Diagnostics: Short Print Data
  • Diagnostics: Long Print Data
  • Example Setup
  • Batch Post-processing
  • Batch Mode: Context File
  • Batch Mode: Manual
  • Batch Mode: Generate Reports
Baffles PART 11 OF THE FLOW-3D V12.0 TRAINING SERIES

Baffles

Introduction
An introduction to the available options for creating and defining baffle objects.
Creating Baffle Objects
Limitations
Force Outputs
Porosity
Scalar Reset Options
Summary
A summary of the important options for creating baffles and defining properties.

Measurement Devices PART 12 OF THE FLOW-3D V12.0 TRAINING SERIES

Measurement Devices

  • History Probes 
    History probes are point measurement devices and are used to record solver output at a specific location. Examples are provided for how to create these objects interactively and by defining a coordinate value.
  • Flux Surfaces 
    Flux surfaces are a special type of baffle object with a fixed porosity of 1, and are used to calculate flux quantities. Examples are provided for how to create flux surfaces and the types of data available from their output.
  • Sampling volumes 
    Sampling volumes are are three-dimensional data collection regions. Examples are provided for how to create sampling volumes and the types of data available from their output.
W&E Exercise: Ogee Weir

W&E Exercise: Ogee Weir

  • This exercise demonstrates the steps to setup a basic free surface or open channel flow simulation in FLOW-3D. It is intended to be a simple and fast running simulation that demonstrates the key setup steps that can be applied to a wide range of other common open channel flow applications. In this exercise, we will simulate flow over an ogee weir to predict the discharge capacity. Simulation results can be validated against discharge rating curves obtained from physical model measurements (USBR, 1996).  Special attention is given to the common types of boundary conditions used in open channel flow simulations and how to select them during the model setup. We also provide examples for common post-processing tasks using both FLOW-3D and FlowSight.
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.

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

다양한 구성에 대한 비산 먼지 배출

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

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

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

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

물리적 및 수치 적 모델링

초기 모델 설정

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

초기 조건

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

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

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

풍력 프로필 power 법칙은 다음과 같습니다.

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

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

지형

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

메싱

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

경계 조건

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

경계 조건 서쪽 풍향
그림 1. 서쪽 풍향의 경계 조건

장벽

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

시뮬레이션 결과

옵션 A

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

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

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

옵션 B

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

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

결론

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

Filling / 충진

Filling / 충진

재료 비용을 줄이고 사이클 시간을 개선하기 위해 소비재 회사는 슬로 싱, 튀기 및 공기 혼입을 포함한 많은 자유 표면 유체 문제를 처리해야합니다.

Predicting Entrained Air in a Bottle Filling Example

혼입된 공기는 생산 라인에서 컨테이너가 채워질 때 액체의 부피를 증가시킬 수 있습니다. 아래 왼쪽 이미지는 높이가 약 20cm인 병에 1.2 초 동안 채우는 것을 보여줍니다. 색상 음영은 액체에서 공기의 부피 비율을 나타냅니다. 병에서 짧은 시간과 높은 수준의 혼합으로 인해 공기가 표면으로 올라와 빠져 나갈 시간이 없었습니다. 그러나 오른쪽 이미지에서 볼 수 있듯이 약 1.7 초의 추가 시간이 지나면 표면으로 상승하는 공기로 인한 액체 부피 감소가 명확하게 보입니다. FLOW-3D의 드리프트 플럭스 모델을 사용하면 액체의 기포와 같은 성분을 분리하여 분리 할 수 있습니다.

Air entrainment (left) and separation of air and liquid (right)

In by 9, out by 5 – Rapid evaluation of Tide® bottle filling

FLOW-3D를 사용하여 새로운 Tide 병 디자인의 채우기를 모델링하는 방법을 설명하는이 기사는 The Procter and Gamble Company의 기술 부문 책임자 인 John McKibben이 기고했습니다.

오전 9시에 긴급한 이메일을 받았다고 상상해보십시오.

새로운 Tide® 병 디자인 중 하나가 핸들을 채우고 충전 장비에 문제가있을 수 있음을 방금 깨달았습니다. 프로토 타입 병도없고 몇 주 동안도 없을 것입니다. 디자이너와 소비자는 디자인의 모양을 좋아하지만 그것이 채우는 방식은 우리 생산 시설의 쇼 스토퍼가 될 수 있습니다.
이 상황을 접했을 때 저는 3D 지오메트리 (그림 1)의 스테레오 리소그래피 (.stl) 파일을 요청하여 응답을 시작했고 제가 할 수있는 일을 확인했습니다. FLOW-3D는 .stl 파일을 사용하여 지오메트리를 입력 할 수 있으며 채우기에 대한 자유 표면 문제를 해결할 수 있어야한다는 것을 알고있었습니다. 나는 이것이 잠재적 인 문제에 대한 좋은 질적 이해를 제공 할 것으로 기대했지만,이 응용 프로그램에 대해 얼마나 정확한지에 대해서는 약간 불확실했습니다.

Setting up and Running the Simulation

오후 1 시경에 지오메트리 파일, 유량 및 유체 속성을 받았습니다. 몇 시간 내에 시뮬레이션이 실행되어 예비 결과를 제공했습니다. 저는 제 고객을 초대하여 결과를 간단히 살펴 보았고 그는 “보스의 상사”도 함께 살펴 보았습니다. 그래서 저녁 5 시까 지 예비 결과를보고 원래 우려 사항이 문제가 아니라고 판단했습니다.

그러나 결과는 몇 가지 다른 질문을 제기했습니다. 핸들을 채우면 유입되는 유체 분사가 많이 분리되었습니다. 나는 이것이 동반 된 공기와 거품의 양을 증가시킬 것이라는 것을 알고 있었다 (우리는 결국 세탁 세제를 채우고있다). FLOW-3D 공기 혼입 모델을 테스트하기로 결정했습니다. 이 모델은 원래 난류 제트 용으로 개발되었으며,이 층류 문제를 볼 때 얼마나 잘 수행 될지 확신 할 수 없었습니다.

Figure 2: Filled results
Experimental comparison of bottle filling model with and without the air entrainment model, courtesy of The Procter & Gamble Company.

그림 2는 공기 유입 모델이 있거나없는 병 충전 모델의 결과를 보여줍니다. 혼입 된 공기가 포함되면 충전 레벨이 크게 증가합니다. 혼입 된 공기가 병 상단에서 액체를 밀어 내지는 않지만 공기 혼입 정확도를 확인해야 할만큼 충분히 가깝습니다.

그림 3은 몇 주 후에 실행 된 실험의 이미지와 공기 혼입 수준을 비교합니다 (시제품 병이 제공되었을 때). 제트 분리 및 충진 수준의 정 성적 일치는 우수하며 시뮬레이션이 병 설계를 선별하기에 충분히 정확하다는 것을 확인했습니다.

FLOW-3D 튜토리얼 V12

FLOW-3D 튜토리얼 V12

빠른 시작

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

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

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

1.CFD 사용에 대한 철학

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

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

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

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

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

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

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

CFD는 다음과 같은 경우에 덜 효과적입니다.

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

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

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

 

2.중요한 파일

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

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

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

노트

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

3.시뮬레이션 관리자

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

작업 공간 (Workspaces)

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

포트폴리오의 작업 공간

새로운 작업 공간 만들기

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

1.File -> New workspace 이동

2.작업 공간 이름으로 Tutorial를 입력하십시오.

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

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

새로운 작업 공간 만들기

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

새로운 작업 공간 만들기

작업 공간 닫기

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

작업 공간을 닫으려면

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

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

3.포트폴리오는 더 이상 닫힌 작업 공간을 포함하지 않습니다.

기존 작업 공간 열기

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

1.File -> Open Workspace를 선택하십시오

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

작업 공간 열기

3.작업 공간을 로드 하려면 OK누르십시오.

작업 공간에서 시뮬레이션 작업

작업 공간을 사용하는 방법을 알았으니, 여기에 시뮬레이션을 추가해 봅시다.

Example를 추가하십시오

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

1.포트폴리오에서 원하는 작업 공간을 강조 표시하십시오

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

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

시뮬레이션 예제 추가

4.새 시뮬레이션 대화 상자가 열립니다.

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

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

7.확인을 눌러 새 시뮬레이션을 작업 공간에 추가하십시오.

작업 공간에서의 시뮬레이션

작업 공간에서 시뮬레이션 제거

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

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

2.작업 공간에는 더 이상 시뮬레이션이 포함되지 않습니다.

모든 작업 공간 및 디스크에서 시뮬레이션 삭제

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

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

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

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

경고

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

작업 공간에 기존 시뮬레이션 추가

기존 시뮬레이션을 작업 공간에 추가하려면 다음을 수행하십시오.

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

2.prepin.*파일 위치로 이동하여 열기를 선택하십시오.

작업 공간에 기존 시뮬레이션 추가

3.시뮬레이션이 이제 작업 공간에 나타납니다.

작업 공간에 새로운 시뮬레이션 추가

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

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

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

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

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

노트

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

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

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

7.확인을 클릭하여 작업 공간에 새 시뮬레이션을 추가하십시오.

heat transfer example

새로운 시뮬레이션 추가

다른 옵션

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

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

추가 정보

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

전처리 및 시뮬레이션 실행

시뮬레이션 전처리

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

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

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

추가 정보

자세한 내용은 도움말의 컴퓨팅 결과 장의 전처리 섹션을 참조하십시오.

시뮬레이션 실행

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

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

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

추가 정보

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

작업 공간에서 모든 시뮬레이션 실행

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

추가 정보

자세한 내용은 컴퓨팅 결과 장에서 솔버 실행 섹션을 참조하십시오.

대기열

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

추가 정보

자세한 내용은 컴퓨팅 결과 장을 참조하십시오.

파일 시스템에서 파일 찾기

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

파일 링크

4.모델 설정

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

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

예제 문제

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

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

탐색

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

시뮬레이션의 다양한 측면을 정의하기위한 탐색 아이콘

통제 수단

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

행동

버튼/

동작

기술

회전

왼쪽

길게 클릭

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

중간 버튼/스크롤

스크롤/클릭 한
상태

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

우측

길게 클릭

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

객체에 초점 설정

해당 없음

객체 위에 커서를 놓기

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

선택

왼쪽

더블 클릭

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

액세스 객체 속성

우측

딸깍 하는 소리

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

커서 좌표 반환 (프로브)

왼쪽

Shift + 클릭

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

피벗 점 배치

왼쪽

cntrl + 클릭

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

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

메시 및 지오메트리 탭의 컨트롤

글로벌

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

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

글로벌 탭 예를 들어 문제

추가 정보

자세한 내용은 모델 설정 장의 전역 섹션을 참조하십시오.

물리

물리 f3d_models_icon아이콘을 클릭하여 물리 위젯을 엽니다.

모델 선택을위한 물리 위젯

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

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

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

문제 평가를위한 밀도 평가 모델

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

예를 들어 중력 모델

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

열전달 모델 예 : 문제

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

예를 들어 문제의 점도 모델

추가 정보

자세한 내용은 모델 설정 장의 물리 섹션을 참조하십시오.

유체

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

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

유체 특성 (예 : 문제)

추가 정보

자세한 내용은 모델 설정 장의 유체 섹션을 참조하십시오.

Geometry(기하)

기하형상 f3d_geometry_icon아이콘을 클릭하여 물리 위젯을 엽니다.

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

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

예제 문제에 대한 구리 블록 정의

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

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

예를 들어 침대 문제 정의

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

예제 문제에 대한 형상 정의

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

노트

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

추가 정보

자세한 내용은 도움말 모델 설정 장의 형상 섹션을 참조하십시오.

구성 요소 속성

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

구성 요소 특성 위젯

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

구리 블록 고체 특성

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

베드 솔리드 속성

추가 정보

l 자세한 내용은 모델 설정 장의 유체 섹션을 참조하십시오.

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

Meshing(메싱)

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

메시 블록을 형상에 맞추기

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

z 높이 조정

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

y 메쉬 평면 조정

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

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

호의

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

선호하는 결과

추가 정보

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

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

경계 조건

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

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

·X Min :

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

XMIN 경계 조건

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

·마지막으로 온도를 298K로 설정하십시오.

XMIN 경계 조건

·
X Max :

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

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

o마지막으로 온도를 298K로 맞춥니다.

oXMAX 경계 조건

·
Z 최대 :

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

o다음으로 유체 분율을 0.0으로 설정하십시오.

o마지막으로 온도를 298K로 맞춘다.

ZMAX 경계 조건

추가 정보

자세한 내용은 모델 설정 장의 Mesh 경계 조건 섹션을 참조하십시오.

초기 조건

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

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

유체 초기 조건

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

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

유체 초기 조건

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

유체 초기 조건 계속

추가 정보

자세한 내용은 모델 설정 장의 초기 조건 섹션을 참조하십시오.

출력

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

다른 데이터 유형은 다음과 같습니다.

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

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

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

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

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

·Solidification: 응고 모델이 활성화 된 경우에만 사용 가능합니다.

·FSI TSE: 변형 가능한 솔리드에 대한 추가 출력 옵션.

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

출력 탭 설정

추가 정보

자세한 내용은 모델 설정 장의 출력 섹션을 참조하십시오.

Numerics

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

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

추가 정보

자세한 내용은 모델 설정 장의 Numerics 옵션 섹션을 참조하십시오.

일반 시뮬레이션 설정 점검 목록

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

시작하기 전에

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

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

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

모델 설정 : 일반

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

2.사용할 솔버와 프로세서 수를 선택하십시오.

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

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

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

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

모델 설정 : 물리

1.주석이 달린 다이어그램을 기반으로 관련 실제 모델 활성화

모델 설정 : 유체

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

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

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

모델 설정 : Mesh 및 형상

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

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

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

4.스프링과 로프 및 각각에 대한 관련 속성을 정의합니다.

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

6.지오메트리를 정의하는 모든 배플 정의

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

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

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

모델 설정 : 출력

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

2.재시작 데이터에 추가할 출력을 선택하십시오.

3.선택한 데이터에 기록할 정보를 선택하십시오.

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

모델 설정 : 숫자

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

5.FLOW-3D에서 후 처리

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

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

추가 정보

기존 플롯

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

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

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

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

기존 결과 대화 상자

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

기존 플롯보기

커스텀 플롯

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

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

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

FLOW-3D 결과 대화 상자

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

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

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

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

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

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

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

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

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

3 차원 도표

1.Analyze -> 3-D 탭을 선택하십시오.

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

등 면형

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

색상 변수 유형

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

등표면 옵션

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

시간대 옵션

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

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

위어 구조 렌더링

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

데이터 소스

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

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

대칭 흐름 표시

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

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

열린 대칭 경계

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

3.화면 위의 도구 모음 메뉴에서 도구 -> 대칭을 선택하십시오.

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

대조

5.적용 닫기를 선택하십시오.

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

전체 위어 구조

3 차원 애니메이션 만들기

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

1.분석 -> 3-D 탭으로 돌아갑니다.

2.윤곽 제한 그룹 상자에서 전역 라디오 버튼을 모두 선택하십시오.

윤곽 제한