Webinar Summary

FSI에서 제공하는 웨비나 요약 페이지에 오신 것을 환영합니다!

Hydro

이곳에서는 첨단 전산 유체 역학(CFD) 모델링 솔루션, FLOW-3D 웨비나의 핵심 내용을 한눈에 확인하실 수 있습니다. 3D CFD의 기본 개념부터 FLOW-3D 소프트웨어의 강력한 기능, 그리고 다양한 실제 적용 사례까지, 웨비나에서 다뤄진 주요 주제와 아이디어를 간결하게 요약했습니다.

주요 내용:

  • 3D CFD 소개: 왜 3D CFD가 기존 모델링 방식을 넘어설 수 있는지, 그리고 어떤 상황에서 3D 모델링이 필수적인지에 대한 심층적인 이해를 제공합니다.
  • FLOW-3D 개요: Flow Science의 45년 이상 CFD 개발 노하우가 집약된 FLOW-3D의 특징과 다양한 산업 분야에서의 적용 가능성을 소개합니다.
  • 사용자 사례 연구: 복잡한 엔지니어링 문제 해결부터 설계 최적화에 이르기까지, 실제 프로젝트에서 FLOW-3D가 어떻게 성공적으로 활용되었는지 구체적인 사례를 통해 보여줍니다.
  • 핵심 시사점 및 미래 전망: 3D 모델링의 이점과 FLOW-3D의 강점, 그리고 클라우드 컴퓨팅 및 자동화 기술이 전산 유체 역학 분야에 가져올 미래 변화를 조망합니다.

저희 웨비나 요약 페이지를 통해 FLOW-3D가 복잡한 유체 역학 문제 해결에 어떻게 기여하는지 확인하시고, 귀사의 프로젝트에 대한 통찰력을 얻으시길 바랍니다.

FLOW-3D HYDRO

FLOW-3D HYDRO를 활용한 CFD 모델링 신뢰도 구축

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[Webinar] FLOW-3D HYDRO: 수자원 인프라를 위한 고급 수리 모델링 솔루션

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Consumer Products | 소비자 제품의 설계 및 제조

자유 표면 흐름은 가정과 사무실 환경 모두에서 사용되는 소비자 제품의 설계 및 제조에서 일반적입니다. 예를 들어, 병 채우기는 매일 대규모로 이루어지는 프로세스입니다. 생산 속도를 극대화하면서 낭비를 최소화하도록 이러한 프로세스를 설계하면 시간이 지남에 따라 상당한 비용 절감으로 이어질 수 있습니다. FLOW-3D는 또한 스프레이 노즐을 설계하고 다공성 재료 및 기타 소비재 구성 요소의 흡수 기능을 모델링하는 데 사용할 수 있습니다. FLOW-3D 의 공기 유입, 다공성 매체 및 표면 장력을 포함한 고급 다중 물리 모델을 사용하면 소비자 제품 설계를 정확하게 시뮬레이션하고 최적화하는 것이 쉽습니다.

충전재

유입된 공기는 생산 라인에서 용기를 채울 때 액체의 부피를 늘릴 수 있습니다. 아래 왼쪽 이미지는 높이가 약 20cm인 병을 1.2초 동안 채우는 것을 보여줍니다. 색상 음영은 액체에 있는 공기의 부피 분율을 나타냅니다. 병에서 혼합 시간이 짧고 혼합 정도가 높기 때문에 공기가 표면으로 올라가 빠져나갈 시간이 없었습니다. 그러나 오른쪽 이미지에서 볼 수 있듯이 약 1.7초의 추가 시간이 지나면 공기가 표면으로 올라가면서 발생하는 액체 부피 감소가 명확하게 보입니다.  FLOW-3D 의 드리프트 플럭스 모델을 사용하면 액체에 있는 기포와 같은 구성 요소를 분리하여 분리할 수 있습니다.

Tide® 병 충전의 빠른 평가

이 기사에서는  FLOW-3D를  사용하여 새로운 타이드 병 디자인의 충전을 모델링하는 방법을 설명하며,  Procter and Gamble Company의 기술 섹션 책임자인 John McKibben이 기고했습니다 .

지금 오전 9시인데 긴급 이메일을 받았다고 상상해보세요.

 방금 새로운 Tide® 병 디자인 중 하나가 손잡이에 채워지고 충전 장비에 문제가 생길 수 있다는 것을 깨달았습니다. 우리는 프로토타입 병이 없으며 몇 주 동안 없을 것입니다. 디자이너와 소비자는 디자인의 모습을 좋아하지만, 채우는 방식이 생산 시설에 쇼스토퍼가 될 수 있습니다.

이런 상황이 제게 주어졌을 때, 저는 3D 지오메트리(그림 1)의 스테레오 리소그래피(.stl) 파일을 요청하여 응답을 시작했고, 제가 무엇을 할 수 있는지 알아보고자 했습니다. 저는  FLOW-3D가  .stl 파일을 사용하여 지오메트리를 입력하고 충전을 위한 자유 표면 문제를 해결할 수 있을 것이라는 것을 알고 있었습니다. 저는 이것이 잠재적인 문제에 대한 좋은 정성적 이해를 제공할 것으로 기대했지만, 이 애플리케이션에 얼마나 정확할지에 대해 약간 불확실했습니다.

병의 기하학

시뮬레이션 설정 및 실행

오후 1시경에 저는 지오메트리 파일, 유량, 유체 특성을 받았습니다. 몇 시간 이내에 시뮬레이션이 실행되어 예비 결과가 나왔습니다. 저는 제 고객을 초대하여 결과를 잠깐 살펴보게 했고 그는 “사장의 상사”를 데려와서 살펴보게 했습니다. 그래서 저녁 5시경에 예비 결과를 살펴보고 원래 우려했던 것이 문제가 아니라는 것을 확인했습니다.

하지만 결과는 몇 가지 다른 의문을 제기했습니다. 손잡이에 채우면 유입 유체 제트가 많이 깨졌습니다. 이렇게 하면 유입 공기와 거품의 양이 늘어날 것이라는 걸 알았습니다(결국 세탁 세제를 채우고 있으니까요).  FLOW-3D  공기 유입 모델을 테스트하기로 했습니다. 이 모델은 원래 난류 제트용으로 개발되었고, 이 층류 문제를 살펴보면 얼마나 잘 수행될지 확신할 수 없었습니다.

병 채우기 시뮬레이션
그림 2: 채워진 결과
병 채우기 시뮬레이션 및 검증
그림 3: 실험 비교

그림 2는 공기 유입 모델이 있는 경우와 없는 경우 병 충전 모델의 결과를 보여줍니다. 유입 공기가 포함되면 충전 레벨이 상당히 증가한다는 점에 유의하십시오. 유입 공기가 병 상단에서 유체를 강제로 밀어내지는 않지만 공기 유입 정확도를 확인해야 할 만큼 충분히 가깝습니다. 그림 3은 공기 유입 레벨을 몇 주 후에 실행한 실험 이미지와 비교합니다(시제품 병이 출시된 후). 제트 분리 및 충전 레벨의 질적 일치는 우수하며 시뮬레이션이 병 설계를 선별하기에 충분히 정확하다는 것을 확인했습니다.

홍조

변기가 어떻게 작동하는지 궁금한 적이 있나요? 사실 꽤 복잡합니다. 손잡이를 밀면 물이 변기 그릇을 채우기 시작합니다. 변기 그릇의 유체 수위가 트랩 상단(변기 그릇 뒤) 위로 올라가면 웨어 유형의 흐름이 시작됩니다. 흐름이 ​​충분히 빠르면 변기 그릇에 거품이 형성되어 사이펀이 생성됩니다. 그 지점에서 사이펀이 변기 그릇에서 물을 끌어내고 변기가 물을 흘립니다. 많은 지역에서 물 절약은 중요한 문제이며, 저유량 변기는 가정과 상업용 모두에 필요합니다. 하지만 변기가 첫 번째 시도에서 제 역할을 하지 못하면 물 절약 목표는 달성되지 않습니다.  FLOW-3D를  사용하면 다양한 설계를 모델링하여 최적의 결과를 얻을 수 있습니다.

식품 가공

식품 가공 산업은 복잡한 유체, 일반적으로 비뉴턴 유체, 슬러리, 고체와 유체의 혼합물을 관리하여 분배 장비를 최적으로 설계하고 제조하기 위한 다양한 요구 사항이 있습니다. 이는 상업용 장비의 일관성과 내구성 및 품질에 필수적입니다. 또한 포장 디자인의 혁신을 통해 한 제품을 다른 제품과 명확히 구별할 수 있습니다. 예를 들어, 꿀, 케첩 또는 크리머를 깨끗하고 정확하게 분배하는 것은 소비자가 매장에서 내리는 선택일 수 있습니다. 운송 및 보관 요구 사항에는 더 나은 모양 엔지니어링과 더 많은 용기 재료 선택이 필요합니다. 1.5리터 물병이나 세탁 세제를 움직이거나 떨어뜨리는 동안의 유체 하중은 상류 설계의 중요한 부분이 될 수 있습니다.

꿀, 옥수수 시럽, 치약과 같은 점성 유체는 일반적으로 고체 표면에 닿으면 코일을 형성하는 경향이 있습니다. 이 효과는 관찰하기에 흥미롭고 재미있지만, 공기가 제품에 끌려들어 포장이 어려워질 수 있는 포장 공정에서는 환영받지 못할 수 있습니다. 코일링이 발생하는 조건은 유체의 점도, 유체가 떨어지는 거리, 유체의 속도에 따라 달라집니다.  FLOW-3D는  다양한 물리적 공정 매개변수를 연구하여 효율적인 공정을 설계하는 데 도움이 되는 정확한 도구를 제공합니다.

혼입

지난 수십 년 동안 컴퓨터화된 측정 및 시뮬레이션 기술의 발전으로 인해 혼합에 대한 이해가 크게 진전되었습니다. 유동 모델링 기술의 지속적인 발전 덕분에 혼합 장비의 유동 의존적 프로세스에 대한 자세한 통찰력을 CFD 소프트웨어를 사용하여 쉽게 시뮬레이션하고 이해할 수 있습니다. 오늘날 블렌딩에서 고체 현탁액, 재킷 반응기의 열 전달에서 발효에 이르기까지 광범위한 응용 분야가  FLOW-3D 의 혼합 기술을 사용하여 모델링됩니다.  FLOW-3D  시뮬레이션은 임펠러의 모든 구성과 모든 용기 형상의 혼합 조건에서 블렌딩 시간, 순환 및 전력 수와 같은 주요 혼합 매개변수를 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 시뮬레이션은 실험적 방법을 사용하여 보완합니다. 이러한 장비의 유동 의존적 프로세스를 예측하고 이해하기 위해 CFD 소프트웨어를 사용하면 제품 품질을 향상시키고 많은 제품의 비용과 출시 시간을 모두 줄일 수 있습니다.

비뉴턴 유체

혈액, 케첩, 치약, 샴푸, 페인트, 로션과 같은 비뉴턴 유체는 다양한 점도를 가진 복잡한 유동학을 가지고 있습니다.  FLOW-3D  는 변형 및/또는 온도에 따라 달라지는 비뉴턴 점도를 가진 이러한 유체를 모델링합니다. 전단 및 온도에 따른 점도는 Carreau, 거듭제곱 법칙 함수 또는 단순히 표 형식의 입력을 통해 설명됩니다. 일부 폴리머, 세라믹 및 반고체 금속의 특징인 시간 종속 또는 틱소트로피 거동도 시뮬레이션할 수 있습니다.

핸드 로션 펌프는 종종 여러 가지 설계 문제와 관련이 있습니다. 펌프가 공기 공극을 가두지 않고 효과적으로 작동하고 로션의 연속적인 흐름을 생성하는 것이 중요합니다. 좋은 설계는 노력이 덜 필요하고 이상적으로는 로션을 원하는 곳으로 향하게 합니다. FLOW-3D 의 이동 객체 모델은 노즐이 아래로 눌리는 것을 시뮬레이션하여 저장소의 로션을 가압하는 데 사용됩니다. 로션의 압력과 로션을 추출하는 데 필요한 힘을 연구할 수 있습니다. 여러 설계 변수는 동일한 고정 구조 메시 내에서 쉽게 분석할 수 있습니다.

다공성 재료

다공성 매체에서 유체의 이동에 대한 수치 모델링은 어려울 수 있지만  FLOW-3D 에는 다공성 재료와 관련된 문제를 해결하는 데 유용한 기능이 많이 포함되어 있습니다. FAVOR™ 기술에는 사용자가 연속적인 다공성 매체를 표현할 수 있도록 하는 데 필요한 다공성 변수가 포함되어 있습니다.  FLOW-3D를 사용하면 사용자가 포화 및 불포화 흐름 조건을 모두 시뮬레이션할 수 있습니다. 거듭제곱 법칙 관계를 사용하면 불포화 흐름 조건에서 모세관 압력 과 포화  사이의 비선형 관계를 모델링  할 수 있습니다. 별도의 충전 및 배수 곡선을 사용하여 히스테리시스 현상을 모델링할 수 있습니다. 서로 직접 접촉하는 경우에도 서로 다른 다공성, 투과성 및 습윤성 속성을 서로 다른 장애물에 할당할 수 있습니다. 투과성은 흐름 방향에 따라 지정할 수 있으므로 사용자가 다공성 매체의 이방성 동작을 모델링할 수 있습니다. 유체와 다공성 매체 간의 열 전달을 고려할 수 있습니다.

분무

소용돌이 분무 노즐은 화학 세정제, 의약품 및 연료에서 액체를 분사하는 일반적인 방법입니다. 액체를 성공적으로 분무하려면 일반적으로 노즐로 침투하는 공기 코어를 형성해야 합니다. CFD는 최적의 분무 콘에 대한 기하학, 소용돌이 속도 및 유체 특성의 영향을 탐색하는 효과적인 방법입니다.

이 예에서 2차원 축대칭 소용돌이 흐름이 시뮬레이션되었습니다. 대칭 축을 따라 공기 코어가 노즐의 전체 길이를 거의 관통했습니다. 왼쪽 플롯은 평면에서 속도 분포를 나타내는 벡터가 있는 압력 분포입니다. 오른쪽 플롯은 속도의 소용돌이 구성 요소로 채색되어 있으며 빨간색은 더 높은 값을 나타냅니다.

분무 콘의 규모와 입자 크기가 너무 광범위하기 때문에 분무의 완전한 분무를 직접 계산하는 것은 불가능합니다. 또한 분무는 외부 교란, 노즐의 미세한 결함 및 기타 영향과 밀접하게 관련된 혼란스러운 프로세스입니다. 그러나 노즐을 떠날 때 분무 콘의 특성(예: 벽 두께, 콘 각도, 축 및 방위 속도)을 예측할 수 있다면 이러한 유형의 흐름 장치를 최적화하는 데 큰 도움이 됩니다.

소용돌이 스프레이 노즐
소용돌이 분무 노즐의 FLOW-3D 시뮬레이션

Products

자유 표면 흐름은 가정과 사무실 환경 모두에서 사용되는 소비자 제품의 설계 및 제조에서 일반적입니다.

예를 들어, 병 채우기는 매일 대규모로 진행되는 프로세스입니다. 생산 속도를 최대화하면서 낭비를 최소화하도록 이러한 프로세스를 설계하면 시간이 지남에 따라 상당한 비용 절감으로 이어질 수 있습니다. FLOW-3D는 또한 스프레이 노즐을 설계하고 다공성 재료 및 기타 소비재 구성 요소의 흡수 기능을 모델링하는 데 사용할 수 있습니다.

공기 혼입, 다공성 매질 및 표면 장력을 포함한 FLOW-3D의 고급 다중 물리 모델을 사용하면 소비자 제품 설계를 정확하게 시뮬레이션하고 최적화 할 수 있습니다.


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충전재

유입된 공기는 생산 라인에서 용기를 채울 때 액체의 부피를 늘릴 수 있습니다. 아래 왼쪽 이미지는 높이가 약 20cm인 병을 1.2초 동안 채우는 것을 보여줍니다. 색상 음영은 액체에 있는 공기의 부피 분율을 나타냅니다. 병에서 혼합 시간이 짧고 혼합 정도가 높기 때문에 공기가 표면으로 올라가 빠져나갈 시간이 없었습니다. 그러나 오른쪽 이미지에서 볼 수 있듯이 약 1.7초의 추가 시간이 지나면 공기가 표면으로 올라가면서 발생하는 액체 부피 감소가 명확하게 보입니다.  FLOW-3D 의 드리프트 플럭스 모델을 사용하면 액체에 있는 기포와 같은 구성 요소를 분리하여 분리할 수 있습니다.

Tide® 병 충전의 빠른 평가

이 기사에서는  FLOW-3D를  사용하여 새로운 타이드 병 디자인의 충전을 모델링하는 방법을 설명하며,  Procter and Gamble Company의 기술 섹션 책임자인 John McKibben이 기고했습니다 .

지금 오전 9시인데 긴급 이메일을 받았다고 상상해보세요.

 방금 새로운 Tide® 병 디자인 중 하나가 손잡이에 채워지고 충전 장비에 문제가 생길 수 있다는 것을 깨달았습니다. 우리는 프로토타입 병이 없으며 몇 주 동안 없을 것입니다. 디자이너와 소비자는 디자인의 모습을 좋아하지만, 채우는 방식이 생산 시설에 쇼스토퍼가 될 수 있습니다.

이런 상황이 제게 주어졌을 때, 저는 3D 지오메트리(그림 1)의 스테레오 리소그래피(.stl) 파일을 요청하여 응답을 시작했고, 제가 무엇을 할 수 있는지 알아보고자 했습니다. 저는  FLOW-3D가  .stl 파일을 사용하여 지오메트리를 입력하고 충전을 위한 자유 표면 문제를 해결할 수 있을 것이라는 것을 알고 있었습니다. 저는 이것이 잠재적인 문제에 대한 좋은 정성적 이해를 제공할 것으로 기대했지만, 이 애플리케이션에 얼마나 정확할지에 대해 약간 불확실했습니다.

병의 기하학

시뮬레이션 설정 및 실행

오후 1시경에 저는 지오메트리 파일, 유량, 유체 특성을 받았습니다. 몇 시간 이내에 시뮬레이션이 실행되어 예비 결과가 나왔습니다. 저는 제 고객을 초대하여 결과를 잠깐 살펴보게 했고 그는 “사장의 상사”를 데려와서 살펴보게 했습니다. 그래서 저녁 5시경에 예비 결과를 살펴보고 원래 우려했던 것이 문제가 아니라는 것을 확인했습니다.

하지만 결과는 몇 가지 다른 의문을 제기했습니다. 손잡이에 채우면 유입 유체 제트가 많이 깨졌습니다. 이렇게 하면 유입 공기와 거품의 양이 늘어날 것이라는 걸 알았습니다(결국 세탁 세제를 채우고 있으니까요).  FLOW-3D  공기 유입 모델을 테스트하기로 했습니다. 이 모델은 원래 난류 제트용으로 개발되었고, 이 층류 문제를 살펴보면 얼마나 잘 수행될지 확신할 수 없었습니다.

병 채우기 시뮬레이션
그림 2: 채워진 결과
병 채우기 시뮬레이션 및 검증
그림 3: 실험 비교

그림 2는 공기 유입 모델이 있는 경우와 없는 경우 병 충전 모델의 결과를 보여줍니다. 유입 공기가 포함되면 충전 레벨이 상당히 증가한다는 점에 유의하십시오. 유입 공기가 병 상단에서 유체를 강제로 밀어내지는 않지만 공기 유입 정확도를 확인해야 할 만큼 충분히 가깝습니다. 그림 3은 공기 유입 레벨을 몇 주 후에 실행한 실험 이미지와 비교합니다(시제품 병이 출시된 후). 제트 분리 및 충전 레벨의 질적 일치는 우수하며 시뮬레이션이 병 설계를 선별하기에 충분히 정확하다는 것을 확인했습니다.

홍조

변기가 어떻게 작동하는지 궁금한 적이 있나요? 사실 꽤 복잡합니다. 손잡이를 밀면 물이 변기 그릇을 채우기 시작합니다. 변기 그릇의 유체 수위가 트랩 상단(변기 그릇 뒤) 위로 올라가면 웨어 유형의 흐름이 시작됩니다. 흐름이 ​​충분히 빠르면 변기 그릇에 거품이 형성되어 사이펀이 생성됩니다. 그 지점에서 사이펀이 변기 그릇에서 물을 끌어내고 변기가 물을 흘립니다. 많은 지역에서 물 절약은 중요한 문제이며, 저유량 변기는 가정과 상업용 모두에 필요합니다. 하지만 변기가 첫 번째 시도에서 제 역할을 하지 못하면 물 절약 목표는 달성되지 않습니다.  FLOW-3D를  사용하면 다양한 설계를 모델링하여 최적의 결과를 얻을 수 있습니다.

식품 가공

식품 가공 산업은 복잡한 유체, 일반적으로 비뉴턴 유체, 슬러리, 고체와 유체의 혼합물을 관리하여 분배 장비를 최적으로 설계하고 제조하기 위한 다양한 요구 사항이 있습니다. 이는 상업용 장비의 일관성과 내구성 및 품질에 필수적입니다. 또한 포장 디자인의 혁신을 통해 한 제품을 다른 제품과 명확히 구별할 수 있습니다. 예를 들어, 꿀, 케첩 또는 크리머를 깨끗하고 정확하게 분배하는 것은 소비자가 매장에서 내리는 선택일 수 있습니다. 운송 및 보관 요구 사항에는 더 나은 모양 엔지니어링과 더 많은 용기 재료 선택이 필요합니다. 1.5리터 물병이나 세탁 세제를 움직이거나 떨어뜨리는 동안의 유체 하중은 상류 설계의 중요한 부분이 될 수 있습니다.

꿀, 옥수수 시럽, 치약과 같은 점성 유체는 일반적으로 고체 표면에 닿으면 코일을 형성하는 경향이 있습니다. 이 효과는 관찰하기에 흥미롭고 재미있지만, 공기가 제품에 끌려들어 포장이 어려워질 수 있는 포장 공정에서는 환영받지 못할 수 있습니다. 코일링이 발생하는 조건은 유체의 점도, 유체가 떨어지는 거리, 유체의 속도에 따라 달라집니다.  FLOW-3D는  다양한 물리적 공정 매개변수를 연구하여 효율적인 공정을 설계하는 데 도움이 되는 정확한 도구를 제공합니다.

혼입

지난 수십 년 동안 컴퓨터화된 측정 및 시뮬레이션 기술의 발전으로 인해 혼합에 대한 이해가 크게 진전되었습니다. 유동 모델링 기술의 지속적인 발전 덕분에 혼합 장비의 유동 의존적 프로세스에 대한 자세한 통찰력을 CFD 소프트웨어를 사용하여 쉽게 시뮬레이션하고 이해할 수 있습니다. 오늘날 블렌딩에서 고체 현탁액, 재킷 반응기의 열 전달에서 발효에 이르기까지 광범위한 응용 분야가  FLOW-3D 의 혼합 기술을 사용하여 모델링됩니다.  FLOW-3D  시뮬레이션은 임펠러의 모든 구성과 모든 용기 형상의 혼합 조건에서 블렌딩 시간, 순환 및 전력 수와 같은 주요 혼합 매개변수를 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 시뮬레이션은 실험적 방법을 사용하여 보완합니다. 이러한 장비의 유동 의존적 프로세스를 예측하고 이해하기 위해 CFD 소프트웨어를 사용하면 제품 품질을 향상시키고 많은 제품의 비용과 출시 시간을 모두 줄일 수 있습니다.

비뉴턴 유체

혈액, 케첩, 치약, 샴푸, 페인트, 로션과 같은 비뉴턴 유체는 다양한 점도를 가진 복잡한 유동학을 가지고 있습니다.  FLOW-3D  는 변형 및/또는 온도에 따라 달라지는 비뉴턴 점도를 가진 이러한 유체를 모델링합니다. 전단 및 온도에 따른 점도는 Carreau, 거듭제곱 법칙 함수 또는 단순히 표 형식의 입력을 통해 설명됩니다. 일부 폴리머, 세라믹 및 반고체 금속의 특징인 시간 종속 또는 틱소트로피 거동도 시뮬레이션할 수 있습니다.

핸드 로션 펌프는 종종 여러 가지 설계 문제와 관련이 있습니다. 펌프가 공기 공극을 가두지 않고 효과적으로 작동하고 로션의 연속적인 흐름을 생성하는 것이 중요합니다. 좋은 설계는 노력이 덜 필요하고 이상적으로는 로션을 원하는 곳으로 향하게 합니다. FLOW-3D 의 이동 객체 모델은 노즐이 아래로 눌리는 것을 시뮬레이션하여 저장소의 로션을 가압하는 데 사용됩니다. 로션의 압력과 로션을 추출하는 데 필요한 힘을 연구할 수 있습니다. 여러 설계 변수는 동일한 고정 구조 메시 내에서 쉽게 분석할 수 있습니다.

다공성 재료

다공성 매체에서 유체의 이동에 대한 수치 모델링은 어려울 수 있지만  FLOW-3D 에는 다공성 재료와 관련된 문제를 해결하는 데 유용한 기능이 많이 포함되어 있습니다. FAVOR™ 기술에는 사용자가 연속적인 다공성 매체를 표현할 수 있도록 하는 데 필요한 다공성 변수가 포함되어 있습니다.  FLOW-3D를 사용하면 사용자가 포화 및 불포화 흐름 조건을 모두 시뮬레이션할 수 있습니다. 거듭제곱 법칙 관계를 사용하면 불포화 흐름 조건에서 모세관 압력 과 포화  사이의 비선형 관계를 모델링  할 수 있습니다. 별도의 충전 및 배수 곡선을 사용하여 히스테리시스 현상을 모델링할 수 있습니다. 서로 직접 접촉하는 경우에도 서로 다른 다공성, 투과성 및 습윤성 속성을 서로 다른 장애물에 할당할 수 있습니다. 투과성은 흐름 방향에 따라 지정할 수 있으므로 사용자가 다공성 매체의 이방성 동작을 모델링할 수 있습니다. 유체와 다공성 매체 간의 열 전달을 고려할 수 있습니다.

분무

소용돌이 분무 노즐은 화학 세정제, 의약품 및 연료에서 액체를 분사하는 일반적인 방법입니다. 액체를 성공적으로 분무하려면 일반적으로 노즐로 침투하는 공기 코어를 형성해야 합니다. CFD는 최적의 분무 콘에 대한 기하학, 소용돌이 속도 및 유체 특성의 영향을 탐색하는 효과적인 방법입니다.

이 예에서 2차원 축대칭 소용돌이 흐름이 시뮬레이션되었습니다. 대칭 축을 따라 공기 코어가 노즐의 전체 길이를 거의 관통했습니다. 왼쪽 플롯은 평면에서 속도 분포를 나타내는 벡터가 있는 압력 분포입니다. 오른쪽 플롯은 속도의 소용돌이 구성 요소로 채색되어 있으며 빨간색은 더 높은 값을 나타냅니다.

분무 콘의 규모와 입자 크기가 너무 광범위하기 때문에 분무의 완전한 분무를 직접 계산하는 것은 불가능합니다. 또한 분무는 외부 교란, 노즐의 미세한 결함 및 기타 영향과 밀접하게 관련된 혼란스러운 프로세스입니다. 그러나 노즐을 떠날 때 분무 콘의 특성(예: 벽 두께, 콘 각도, 축 및 방위 속도)을 예측할 수 있다면 이러한 유형의 흐름 장치를 최적화하는 데 큰 도움이 됩니다.

소용돌이 스프레이 노즐
소용돌이 분무 노즐의 FLOW-3D 시뮬레이션

Products

자유 표면 흐름은 가정과 사무실 환경 모두에서 사용되는 소비자 제품의 설계 및 제조에서 일반적입니다.

예를 들어, 병 채우기는 매일 대규모로 진행되는 프로세스입니다. 생산 속도를 최대화하면서 낭비를 최소화하도록 이러한 프로세스를 설계하면 시간이 지남에 따라 상당한 비용 절감으로 이어질 수 있습니다. FLOW-3D는 또한 스프레이 노즐을 설계하고 다공성 재료 및 기타 소비재 구성 요소의 흡수 기능을 모델링하는 데 사용할 수 있습니다.

공기 혼입, 다공성 매질 및 표면 장력을 포함한 FLOW-3D의 고급 다중 물리 모델을 사용하면 소비자 제품 설계를 정확하게 시뮬레이션하고 최적화 할 수 있습니다.


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FLOW-3D 교육사례

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오시는 길

FLOW DEM

FLOW-3D DEM Module 개요

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

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dem10
주요 기능 : 고체 요소의 충돌, 스프링(Spring) / 대시 포트(Dash Pot) 모델 적용 Void, 1 fluid, 2 fluid(자유 계면 포함) 각각의 모드에 대응 가변 밀도 / 가변 직경 입자 크기조절로 입자 특성을 유지하면서 입자 수를 감소 독립적인 DEM의 Sub Time Step 이용

Discrete Element Method : 개별 요소법

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

dem1

입자 간의 충돌

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

분석 모드

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

dem4

입자 유형

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

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응용 분야

1. Mechanical Engineering 분야

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

2. Civil Engineering분야

3. Civil Engineering 분야

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

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3. Chemical Engineering, Pharmaceutics 분야

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

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4. MEMS, Electrical Engineering 분야

하전 입자를 포함한 전기장 해석 등

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입자 그룹 가시화

그룹 가시화

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

원래 입자수

입자 사이즈를 키운경우

그룹 가시화

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

주조 시뮬레이션에 DEM 적용

그룹 가시화 비교 예

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

중자 모래 분사 분석

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

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

Reference :

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

FLOW-3D (x) Workflow

Optimization of a Tilt Pour Casting

경동 주조 최적화

최적화 목표

연소 엔진 피스톤의 경동 주조를 최적화하여 공기 혼입을 최소화합니다.

엔지니어링 과제

이 최적화의 목적은 경동 주조 중에 공기 혼입 및 난류의 양을 최소화하는 것입니다. 이 목표는 주물 채우기 모션의 프로필을 수정하여 달성됩니다. 공기 혼입과 난류를 최소화하면 주조에 결함이 발생할 가능성이 줄어 듭니다. 또한 충전 매개 변수를 최적화하면 비용 증가 없이 품질을 높일 수 있습니다.

최적화 전 틸트 타설 주조

최적화 솔루션

사용자가 경동 주조 시뮬레이션의 여러 반복을 실행할 수 있는 워크 플로우를 생성합니다. FLOW-3D (x) 는 노드를 사용하여 최적화를위한 자동화 된 워크 플로를 구성합니다. 세 가지 프로세스 변수 (회전 시작, 회전 지속 시간 및 체적 유량)는 변수 입력으로 사용되며 시뮬레이션이 반복 될 때마다 달라집니다.

FLOW-3D (x) 워크 플로우

Excel 스프레드 시트 노드는 금형 회전의 시작 및 지속 시간과 충전 프로파일의 체적 유량에 대한 테이블을 정의하는 데 사용됩니다. 계산기 노드는 프로파일 설명을 레이들 동작을 규정하는 movin.inp 파일로 변환합니다. 다음으로 FLOW-3D 노드는 시뮬레이션을 실행하는 데 사용됩니다. 각 시뮬레이션의 출력은 후 처리 노드에 의해 결과에서 추출된 총 충전 비율과 동반 공기량 비율입니다. 채우기 비율은 시뮬레이션의 동적 종료 조건으로 사용되어 금형이 완전히 채워지도록 합니다. 최적화 연구에 허용되는 예산 또는 시뮬레이션 수는 30 개로 설정됩니다. 단일 시뮬레이션 실행은 약 15 분입니다.

최적화 결과

사용 FLOW-3D (X) 의 데이터를 분석 도구를 결과 Pareto Front 그래픽 표현이 혼입된 공기의 최소량과 높은 충전 분율 최적 충전 프로파일에 있는 시뮬레이션 대응을 보여준다. 시뮬레이션 및 반복 설계 기능은 모두 FLOW-3D (x)에 의해 자율적으로 생성됩니다 . 또한 각 개별 시뮬레이션의 이미지와 비디오를 출력하도록 설정할 수 있습니다.

다음은 원래의 주입 속도와 주입 시간 (왼쪽)과 오른쪽의 최적화 된 값을 비교 한 것입니다. 주입 속도가 약간 증가하고 주입이 약간 더 일찍 완료됩니다.

원래 주입 속도
최적화 된 주입 속도

다음은 원래 금형 회전 속도 및 기간 (왼쪽)과 오른쪽의 최적화 된 값을 비교한 것입니다. 회전 속도가 증가하고 회전 시간이 원본보다 짧다는 것을 알 수 있습니다.

원래 금형 회전율

FLOW-3D (X)에 대한 자세한 내용은  기술 문의 담당자에게 문의 바랍니다.

FLOW-3D (x) Workflow

Calibrating Simulation Parameters

시뮬레이션 매개 변수 보정

교정 연구의 목표

계단식 배수로에서 공기 유입 시뮬레이션에 대한 다양한 수치 매개 변수의 영향을 조사합니다.

엔지니어링 과제

쉽게 실험 데이터와 일치하도록 공기 유입 및 도움말 보정의 최초의 시뮬레이션에 수치 매개 변수의 영향을 연구에 사용할 수 있는 자동화된 워크 플로우 생성 1 .

연구할 매개 변수는 메쉬 크기, 난류 모델, 난류 길이 스케일 및 동적 대 고정 난류 길이 스케일입니다. 또한 FLOW-3D (x) 는 마지막 시간 단계에서 유입된 공기 농도의 이미지와 시뮬레이션에서 공기 유입의 진화를 보여주는 애니메이션을 생성합니다.

FLOW-3D (x) 워크 플로우

시뮬레이션은 동반된 공기의 양을 보고하기 위해 3, 4, 5 단계의 샘플링 볼륨으로 설정됩니다. FLOW-3D (x) 는 노드를 사용하여 자동화된 워크 플로를 구성합니다. 

첫 번째 노드는 .csv 파일에서 시뮬레이션 매개 변수를 읽는데 사용됩니다. 그런 다음 매개 변수는 시뮬레이션을 실행 하기 위해 FLOW-3D 노드로 전송됩니다 . 후 처리 노드는 배수로의 각 단계에서 샘플링 볼륨에서 동반된 공기 볼륨을 추출하고, 마지막 시간 단계에서 동반된 공기의 이미지를 생성하고, 공기 동반 애니메이션을 생성합니다. 마지막 노드는 샘플링 볼륨에서 보고된 동반 공기 값을 .csv 파일에 씁니다.

매개 변수 정의 입력 파일에 18 개의 매개 변수 세트가 지정되어 있으므로 예산 또는 허용되는 반복 횟수가 18로 설정되었습니다. 단일 시뮬레이션의 런타임은 각 반복에서 사용되는 메시 크기에 따라 다릅니다.

시뮬레이션 매개 변수를 보정하는 계단식 방수로

매개 변수 연구 결과

사용 FLOW-3D (X) 의 데이터 분석 기능 및 자동 화상 생성하면 빠른 시각적 평가 결과의 검증을 허용합니다. 또한 각 시뮬레이션 실행에 대한 각 단계의 공기 유입 값은 보고된 .csv 파일에서 쉽게 액세스 할 수 있습니다. 최적화 연구 시간을 절약하기 위해 배치 실행이 사용되었습니다.

교정 전

보정 전 계단식 배수로 동반 공기

0.01m의 메쉬 크기, k-ω 난류 모델 및 0.005m와 동일한 난류 길이 척도를 사용하는 시뮬레이션의 마지막 시간 단계에서 유입 공기

References

메쉬 크기 = 0.005m, k-ω 난류 모델 및 0.005m와 같은 난류 길이 척도의 시뮬레이션에서 마지막 시간 단계에서 혼입된 공기. 2 배 더 미세한 메쉬를 사용한 공기 혼입의 시작은 0.01m 메쉬보다 실험 결과와 유사하게 비교됩니다.

참고 문헌

1 Felder, Stefan (2013). Air-water flow properties on stepped spillways for embankment dams: Aeration, energy dissipation and turbulence on uniform, non-uniform and pooled stepped chutes. PhD Thesis, School of Civil Engineering, The University of Queensland.

FLOW-3D (x) Workflow

Optimizing Design Performance with Baffle Placement

배플 배치로 설계 성능 최적화

최적화 목표

배플이 있는 액체 저장 탱크의 슬로시 댐핑

최적화 과제

사용자가 슬로싱 시뮬레이션을 여러번 반복하여 대형 원통형 탱크에서 댐핑을 최대화하는 최적의 링 배플 위치를 찾을 수 있는 워크플로를 생성합니다. 여기에서 시뮬레이션된 사례는 Maleki 및 Ziyaeifar (2008)1 의 물리적 실험을 기반으로합니다 .

액체 저장 탱크 개략도

최적화 솔루션

시뮬레이션은 수직으로 배치된 원통형 탱크에서 0.6m의 유체 높이에서 처음에 수평에서 5도 배치된 유체의 슬로싱의 자유 붕괴를 나타냅니다. 링 배플의 위치는 z 방향으로 변환할 수 있습니다. 목표는 가장 많은 양의 슬로시 댐핑을 발생시키는 배플의 위치를 ​​찾는 것입니다. 각 시뮬레이션은 12 개의 CPU 코어에서 약 10 분 동안 실행됩니다.

예산 범위에서 30 회 반복 또는 허용되는 시뮬레이션 반복 횟수가 지정됩니다. FLOW-3D (x) 는 30 개의 시뮬레이션을 실행하여 시스템의 동작을 나타내는 반응 표면을 생성합니다. 이를 통해 최상의 솔루션을 찾을 수 있습니다.  

FLOW-3D (x) 워크 플로우

FLOW-3D (x) 는 노드를 사용하여 최적화를 위한 자동화된 워크 플로를 구성합니다. 이 워크 플로우를 시작할 때 z 방향의 초기 배플 위치가 제공됩니다. 배플 위치는 규정된 경계 사이에서 수직으로 이동하도록 허용됩니다. 그런 다음 각 시뮬레이션은 반복 시뮬레이션을 실행하는 FLOW-3D 노드로 공급됩니다. 시뮬레이션 결과는 감쇠 계산을 수행하는 계산기 노드에 연결됩니다. 그런 다음 최적화 엔진은 지속적으로 개선되는 응답 표면을 기반으로 배플의 또 다른 z 좌표를 선택하고 다른 시뮬레이션 실행을 계속합니다.  

FLOW-3D (x) 최적화 워크 플로우 배플 성능 설계

결과

FLOW-3D(x)의 내장 데이터 분석 도구를 사용하여 결과를 그래픽으로 표시하면 0.55m의 배플 높이가 최대 댐핑 비율을 제공한다는 것을 알 수 있습니다. 시뮬레이션 및 반복 설계 기능은 모두 프로그램과 함께 자동화됩니다. 또한 각 시뮬레이션의 영상과 비디오를 출력으로 설정할 수 있습니다.

성능 설계 최적화-슬로 싱

References

1Maleki, A. and Ziyaeifar, M., 2008. Sloshing damping in cylindrical liquid storage tanks with baffles. Journal of Sound and Vibration, 311(1-2), pp.372-385.

FLOW-3D (x)

FLOW-3D (x)

Achieve Better CFD Workflows with FLOW-3D (x)

FLOW-3D(x) 는 자동화, 최적화 및 배치 처리를 CFD 워크 플로에 연결하여 CFD를 수행하는 방식을 크게 변화시킵니다. FLOW-3D(x)를 사용하면 자동화 및 최적화 워크 플로우를 그래픽적이고 직관적으로 구축 할 수 있을 뿐만 아니라 Solidworks, Rhino 및 Excel과 같은 외부 프로그램을 연결하여 시뮬레이션에 정보를 동적으로 제공할 수 있습니다. 

설계 매개 변수 공간을 실행하거나 실험 설계에 관심이 있거나 최상의 성능을 위해 형상 부품을 최적화 하는 경우 FLOW-3D(x)를 사용하면 배치 워크 플로우를 구성하고 고급 매개 변수 형상 연구를 수행하며 자동화 및 최적화를 결합하여 신속하게 설계 목표를 충족하고 최적의 해결 방안에 도달할 수 있습니다.

FLOW-3D (x) Case Studies

  


FLOW-3D (x) Features

OPTIMIZATION

  • 최적의 설계 매개 변수를 식별하여 제품 성능을 향상시킵니다.

WORKFLOW AUTOMATION

  • 일반적인 시뮬레이션 작업 자동화 : 사전 정의된 매개 변수 세트를 실행하고 시뮬레이션 결과를 추출하고 그래픽 출력을 생성합니다.

SIMULATION CALIBRATION

  • 원하는 결과를 얻는데 필요한 시뮬레이션 매개 변수를 식별합니다.

PARAMETER SENSITIVITY

  • 입력 매개 변수에 대한 시뮬레이션의 민감도를 결정합니다.

PYTHON INTEROPERABILITY

  • Python 스크립트를 실행하여 POST 처리 및 입력 사용자 지정을 제공합니다.

EXPERIMENTAL/LAB RESULTS

  • 기존 실험실 데이터에 대한 반응 표면을 만듭니다.

CAD PLUGINS

  • FLOW-3D (x) 내에서 직접 매개 변수화 된 CAD 모델과 상호 작용 합니다.
  • Solidworks, Rhino/Grasshopper, PTC Creo, NX, Spaceclaim, Catia 및 Autodesk Inventor.

DISTRIBUTED SOLVING

  • 최대의 효율성을 위해 원격 Windows 및 Linux 워크스테이션에서 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다.


MICROSOFT EXCEL PLUGIN

  • Excel의 강력한 기능을 활용할 수 있습니다.

Consumer Products | 소비자 제품의 설계 및 제조

자유 표면 흐름은 가정과 사무실 환경 모두에서 사용되는 소비자 제품의 설계 및 제조에서 일반적입니다. 예를 들어, 병 채우기는 매일 대규모로 이루어지는 프로세스입니다. 생산 속도를 극대화하면서 낭비를 최소화하도록 이러한 프로세스를 설계하면 시간이 지남에 따라 상당한 비용 절감으로 이어질 수 있습니다. FLOW-3D는 또한 스프레이 노즐을 설계하고 다공성 재료 및 기타 소비재 구성 요소의 흡수 기능을 모델링하는 데 사용할 수 있습니다. FLOW-3D 의 공기 유입, 다공성 매체 및 표면 장력을 포함한 고급 다중 물리 모델을 사용하면 소비자 제품 설계를 정확하게 시뮬레이션하고 최적화하는 것이 쉽습니다.

충전재

유입된 공기는 생산 라인에서 용기를 채울 때 액체의 부피를 늘릴 수 있습니다. 아래 왼쪽 이미지는 높이가 약 20cm인 병을 1.2초 동안 채우는 것을 보여줍니다. 색상 음영은 액체에 있는 공기의 부피 분율을 나타냅니다. 병에서 혼합 시간이 짧고 혼합 정도가 높기 때문에 공기가 표면으로 올라가 빠져나갈 시간이 없었습니다. 그러나 오른쪽 이미지에서 볼 수 있듯이 약 1.7초의 추가 시간이 지나면 공기가 표면으로 올라가면서 발생하는 액체 부피 감소가 명확하게 보입니다.  FLOW-3D 의 드리프트 플럭스 모델을 사용하면 액체에 있는 기포와 같은 구성 요소를 분리하여 분리할 수 있습니다.

Tide® 병 충전의 빠른 평가

이 기사에서는  FLOW-3D를  사용하여 새로운 타이드 병 디자인의 충전을 모델링하는 방법을 설명하며,  Procter and Gamble Company의 기술 섹션 책임자인 John McKibben이 기고했습니다 .

지금 오전 9시인데 긴급 이메일을 받았다고 상상해보세요.

 방금 새로운 Tide® 병 디자인 중 하나가 손잡이에 채워지고 충전 장비에 문제가 생길 수 있다는 것을 깨달았습니다. 우리는 프로토타입 병이 없으며 몇 주 동안 없을 것입니다. 디자이너와 소비자는 디자인의 모습을 좋아하지만, 채우는 방식이 생산 시설에 쇼스토퍼가 될 수 있습니다.

이런 상황이 제게 주어졌을 때, 저는 3D 지오메트리(그림 1)의 스테레오 리소그래피(.stl) 파일을 요청하여 응답을 시작했고, 제가 무엇을 할 수 있는지 알아보고자 했습니다. 저는  FLOW-3D가  .stl 파일을 사용하여 지오메트리를 입력하고 충전을 위한 자유 표면 문제를 해결할 수 있을 것이라는 것을 알고 있었습니다. 저는 이것이 잠재적인 문제에 대한 좋은 정성적 이해를 제공할 것으로 기대했지만, 이 애플리케이션에 얼마나 정확할지에 대해 약간 불확실했습니다.

병의 기하학

시뮬레이션 설정 및 실행

오후 1시경에 저는 지오메트리 파일, 유량, 유체 특성을 받았습니다. 몇 시간 이내에 시뮬레이션이 실행되어 예비 결과가 나왔습니다. 저는 제 고객을 초대하여 결과를 잠깐 살펴보게 했고 그는 “사장의 상사”를 데려와서 살펴보게 했습니다. 그래서 저녁 5시경에 예비 결과를 살펴보고 원래 우려했던 것이 문제가 아니라는 것을 확인했습니다.

하지만 결과는 몇 가지 다른 의문을 제기했습니다. 손잡이에 채우면 유입 유체 제트가 많이 깨졌습니다. 이렇게 하면 유입 공기와 거품의 양이 늘어날 것이라는 걸 알았습니다(결국 세탁 세제를 채우고 있으니까요).  FLOW-3D  공기 유입 모델을 테스트하기로 했습니다. 이 모델은 원래 난류 제트용으로 개발되었고, 이 층류 문제를 살펴보면 얼마나 잘 수행될지 확신할 수 없었습니다.

병 채우기 시뮬레이션
그림 2: 채워진 결과
병 채우기 시뮬레이션 및 검증
그림 3: 실험 비교

그림 2는 공기 유입 모델이 있는 경우와 없는 경우 병 충전 모델의 결과를 보여줍니다. 유입 공기가 포함되면 충전 레벨이 상당히 증가한다는 점에 유의하십시오. 유입 공기가 병 상단에서 유체를 강제로 밀어내지는 않지만 공기 유입 정확도를 확인해야 할 만큼 충분히 가깝습니다. 그림 3은 공기 유입 레벨을 몇 주 후에 실행한 실험 이미지와 비교합니다(시제품 병이 출시된 후). 제트 분리 및 충전 레벨의 질적 일치는 우수하며 시뮬레이션이 병 설계를 선별하기에 충분히 정확하다는 것을 확인했습니다.

홍조

변기가 어떻게 작동하는지 궁금한 적이 있나요? 사실 꽤 복잡합니다. 손잡이를 밀면 물이 변기 그릇을 채우기 시작합니다. 변기 그릇의 유체 수위가 트랩 상단(변기 그릇 뒤) 위로 올라가면 웨어 유형의 흐름이 시작됩니다. 흐름이 ​​충분히 빠르면 변기 그릇에 거품이 형성되어 사이펀이 생성됩니다. 그 지점에서 사이펀이 변기 그릇에서 물을 끌어내고 변기가 물을 흘립니다. 많은 지역에서 물 절약은 중요한 문제이며, 저유량 변기는 가정과 상업용 모두에 필요합니다. 하지만 변기가 첫 번째 시도에서 제 역할을 하지 못하면 물 절약 목표는 달성되지 않습니다.  FLOW-3D를  사용하면 다양한 설계를 모델링하여 최적의 결과를 얻을 수 있습니다.

식품 가공

식품 가공 산업은 복잡한 유체, 일반적으로 비뉴턴 유체, 슬러리, 고체와 유체의 혼합물을 관리하여 분배 장비를 최적으로 설계하고 제조하기 위한 다양한 요구 사항이 있습니다. 이는 상업용 장비의 일관성과 내구성 및 품질에 필수적입니다. 또한 포장 디자인의 혁신을 통해 한 제품을 다른 제품과 명확히 구별할 수 있습니다. 예를 들어, 꿀, 케첩 또는 크리머를 깨끗하고 정확하게 분배하는 것은 소비자가 매장에서 내리는 선택일 수 있습니다. 운송 및 보관 요구 사항에는 더 나은 모양 엔지니어링과 더 많은 용기 재료 선택이 필요합니다. 1.5리터 물병이나 세탁 세제를 움직이거나 떨어뜨리는 동안의 유체 하중은 상류 설계의 중요한 부분이 될 수 있습니다.

꿀, 옥수수 시럽, 치약과 같은 점성 유체는 일반적으로 고체 표면에 닿으면 코일을 형성하는 경향이 있습니다. 이 효과는 관찰하기에 흥미롭고 재미있지만, 공기가 제품에 끌려들어 포장이 어려워질 수 있는 포장 공정에서는 환영받지 못할 수 있습니다. 코일링이 발생하는 조건은 유체의 점도, 유체가 떨어지는 거리, 유체의 속도에 따라 달라집니다.  FLOW-3D는  다양한 물리적 공정 매개변수를 연구하여 효율적인 공정을 설계하는 데 도움이 되는 정확한 도구를 제공합니다.

혼입

지난 수십 년 동안 컴퓨터화된 측정 및 시뮬레이션 기술의 발전으로 인해 혼합에 대한 이해가 크게 진전되었습니다. 유동 모델링 기술의 지속적인 발전 덕분에 혼합 장비의 유동 의존적 프로세스에 대한 자세한 통찰력을 CFD 소프트웨어를 사용하여 쉽게 시뮬레이션하고 이해할 수 있습니다. 오늘날 블렌딩에서 고체 현탁액, 재킷 반응기의 열 전달에서 발효에 이르기까지 광범위한 응용 분야가  FLOW-3D 의 혼합 기술을 사용하여 모델링됩니다.  FLOW-3D  시뮬레이션은 임펠러의 모든 구성과 모든 용기 형상의 혼합 조건에서 블렌딩 시간, 순환 및 전력 수와 같은 주요 혼합 매개변수를 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 시뮬레이션은 실험적 방법을 사용하여 보완합니다. 이러한 장비의 유동 의존적 프로세스를 예측하고 이해하기 위해 CFD 소프트웨어를 사용하면 제품 품질을 향상시키고 많은 제품의 비용과 출시 시간을 모두 줄일 수 있습니다.

비뉴턴 유체

혈액, 케첩, 치약, 샴푸, 페인트, 로션과 같은 비뉴턴 유체는 다양한 점도를 가진 복잡한 유동학을 가지고 있습니다.  FLOW-3D  는 변형 및/또는 온도에 따라 달라지는 비뉴턴 점도를 가진 이러한 유체를 모델링합니다. 전단 및 온도에 따른 점도는 Carreau, 거듭제곱 법칙 함수 또는 단순히 표 형식의 입력을 통해 설명됩니다. 일부 폴리머, 세라믹 및 반고체 금속의 특징인 시간 종속 또는 틱소트로피 거동도 시뮬레이션할 수 있습니다.

핸드 로션 펌프는 종종 여러 가지 설계 문제와 관련이 있습니다. 펌프가 공기 공극을 가두지 않고 효과적으로 작동하고 로션의 연속적인 흐름을 생성하는 것이 중요합니다. 좋은 설계는 노력이 덜 필요하고 이상적으로는 로션을 원하는 곳으로 향하게 합니다. FLOW-3D 의 이동 객체 모델은 노즐이 아래로 눌리는 것을 시뮬레이션하여 저장소의 로션을 가압하는 데 사용됩니다. 로션의 압력과 로션을 추출하는 데 필요한 힘을 연구할 수 있습니다. 여러 설계 변수는 동일한 고정 구조 메시 내에서 쉽게 분석할 수 있습니다.

다공성 재료

다공성 매체에서 유체의 이동에 대한 수치 모델링은 어려울 수 있지만  FLOW-3D 에는 다공성 재료와 관련된 문제를 해결하는 데 유용한 기능이 많이 포함되어 있습니다. FAVOR™ 기술에는 사용자가 연속적인 다공성 매체를 표현할 수 있도록 하는 데 필요한 다공성 변수가 포함되어 있습니다.  FLOW-3D를 사용하면 사용자가 포화 및 불포화 흐름 조건을 모두 시뮬레이션할 수 있습니다. 거듭제곱 법칙 관계를 사용하면 불포화 흐름 조건에서 모세관 압력 과 포화  사이의 비선형 관계를 모델링  할 수 있습니다. 별도의 충전 및 배수 곡선을 사용하여 히스테리시스 현상을 모델링할 수 있습니다. 서로 직접 접촉하는 경우에도 서로 다른 다공성, 투과성 및 습윤성 속성을 서로 다른 장애물에 할당할 수 있습니다. 투과성은 흐름 방향에 따라 지정할 수 있으므로 사용자가 다공성 매체의 이방성 동작을 모델링할 수 있습니다. 유체와 다공성 매체 간의 열 전달을 고려할 수 있습니다.

분무

소용돌이 분무 노즐은 화학 세정제, 의약품 및 연료에서 액체를 분사하는 일반적인 방법입니다. 액체를 성공적으로 분무하려면 일반적으로 노즐로 침투하는 공기 코어를 형성해야 합니다. CFD는 최적의 분무 콘에 대한 기하학, 소용돌이 속도 및 유체 특성의 영향을 탐색하는 효과적인 방법입니다.

이 예에서 2차원 축대칭 소용돌이 흐름이 시뮬레이션되었습니다. 대칭 축을 따라 공기 코어가 노즐의 전체 길이를 거의 관통했습니다. 왼쪽 플롯은 평면에서 속도 분포를 나타내는 벡터가 있는 압력 분포입니다. 오른쪽 플롯은 속도의 소용돌이 구성 요소로 채색되어 있으며 빨간색은 더 높은 값을 나타냅니다.

분무 콘의 규모와 입자 크기가 너무 광범위하기 때문에 분무의 완전한 분무를 직접 계산하는 것은 불가능합니다. 또한 분무는 외부 교란, 노즐의 미세한 결함 및 기타 영향과 밀접하게 관련된 혼란스러운 프로세스입니다. 그러나 노즐을 떠날 때 분무 콘의 특성(예: 벽 두께, 콘 각도, 축 및 방위 속도)을 예측할 수 있다면 이러한 유형의 흐름 장치를 최적화하는 데 큰 도움이 됩니다.

소용돌이 스프레이 노즐
소용돌이 분무 노즐의 FLOW-3D 시뮬레이션

Products

자유 표면 흐름은 가정과 사무실 환경 모두에서 사용되는 소비자 제품의 설계 및 제조에서 일반적입니다.

예를 들어, 병 채우기는 매일 대규모로 진행되는 프로세스입니다. 생산 속도를 최대화하면서 낭비를 최소화하도록 이러한 프로세스를 설계하면 시간이 지남에 따라 상당한 비용 절감으로 이어질 수 있습니다. FLOW-3D는 또한 스프레이 노즐을 설계하고 다공성 재료 및 기타 소비재 구성 요소의 흡수 기능을 모델링하는 데 사용할 수 있습니다.

공기 혼입, 다공성 매질 및 표면 장력을 포함한 FLOW-3D의 고급 다중 물리 모델을 사용하면 소비자 제품 설계를 정확하게 시뮬레이션하고 최적화 할 수 있습니다.


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FLOW-3D RESIN

FLOW-3D RESIN 모듈

FLOW-3D RESIN 는 FLOW Science Japan에서 개발된 열 경화성 수지 유동과 열 특성을 해석하는 모듈입니다.
열 경화성 수지 재료는 강한 접착성 구조 강도, 열 및 화학적 내구성이 뛰어나며, 반도체 장치, 발전기, 변압기, 개폐기, 전기 자동차 및 하이브리드 전기 자동차의 코일이나 다른 파트, 프린트 기판, MRI등에 사용되고 있습니다.

주요 기능:Castro-Macosko, Cross-WLF등의 점성 모델 지수 감쇠, Kamal등의 발열 모델 겔화 이후의 경화 수축 모델 수지 함침 해석용 포러스 체내 유동 모델(점성 의존 저항, 이방성 저항 등) 2-domain Tait pvT밀도식 모델 구조 해석 인터페이스 F.SAI 경유의 압력, 온도 데이터 내보내기

적용 사례

resin3 트랜스퍼 성형
resin4
사출 성형
background_phone_case_compare
실제 제품과 비교
resin5
트랜스퍼 몰드(충전의 결과:온도[위] / 속도[하단])
resin6
트랜스퍼 몰드(발열의 결과:온도[위]총 / 변형[하단])
resin7
트랜스퍼 몰드(냉각의 결과:온도)
background_resin1
FLOW-3D의 온도 데이터를 기반으로 수지에 매핑
background_resin2
구조 해석의 결과(Von Mises stress)
background_resin3
구조 해석의 결과(Total translation)
resin8
트랜스퍼 몰드(충전 해석:온도[위] / 공기 흡입[하단])
resin9
트랜스퍼 몰드(냉각 해석:응력[좌측]총 변형[오른쪽 위] / 온도[아래])
background_resin4
트랜스퍼 몰드 반응률[시간 추이]
background_resin5
트랜스퍼 몰드 응력[시간 추이]
background_resin6
FLOW-3D의 온도 데이터를 기반으로 수지에 매핑
background_resin7
구조 해석의 결과(변위[왼쪽] / Von Mises stress[오른쪽])

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FLOW FSAI

F.SAI module

FSAI는 유체-구조 연성해석을 쉽게 할 수 있는 프로그램으로 FLOW-3D / FLOW-3D MP 해석 결과 데이터(유체 압력, 유체 온도, 벽 온도)를 구조 해석의 유한 요소(FEM) Mesh에 출력할 수 있습니다.  반대로 구조 해석의 유한 요소(FEM) Mesh 데이터를 FLOW-3D Solid 형상으로 읽어 처리 할 수 있습니다.

F.SAI는 FLOW Science Japan 개발 제품입니다.

F.SAI module Features

  • Transfer fluid pressures , temperature, and wall temperature
  • FLOW-3D® & FLOW-3D ®/MP support (Multi block support)
  • Support for Solid / Shell FEA meshes ( can be intermixed )
  • Node probe search distance
  • Automatic local interpolation on element faces
  • Add default value for nodes with no probe values
  • Limit the probe values to a given Min/Max values of the probe output
  • Runs in standalone mode ( does not require FLOW-3D ® or FEA package to be installed on the same machine )
  • Platforms: Windows 64 bit / Linux 64 bit

F.SAI module Features (Supported Features)

  • NASTRAN  (Bulk Data)
  • SIMULA  Abaqus ( version 6 and above )
  • MSC Mentat Marc 2012 (comma separated / fixed column format)
  • Altair HyperWorks OptiStruct
  • Altair HyperWorks Radioss
  • Calclix

Transfer verification sample

Comparison

 

Transfer example: Casting

FLOW-3D® result

Structure analysis

 

Transfer example: Hydraulics

 

FLOW-3D® pressure result transferred to FEM mesh

Constraint condition

New Feature :Meshing FLOW-3D® Result

 

Example: FLOW-3D® Tank sloshing simulation

FLOW-3D® Result

 

FLOW-3D® pressure mapped on a Nastran mesh