The Fastest Laptops for 2024

FLOW-3D 수치해석용 노트북 선택 가이드

2024년 가장 빠른 노트북

PCMag이 테스트하는 방법 소개 : 기사 원본 출처: https://www.pcmag.com/picks/the-fastest-laptops

 MSI Titan 18 HX

Fastest Cost-Is-No-Object Laptop : MSI Titan 18 HX

The Lenovo Legion Pro 7i Gen 9 16

Fastest High-End Gaming Laptop: Lenovo Legion Pro 7i Gen 9 16

Acer Nitro V 15 (ANV15-51-59MT)

Fastest Value-Priced Gaming Laptop

Acer Nitro V 15 (ANV15-51-59MT)

Asus ROG Zephyrus G14 (2024)

Fastest Compact Gaming Laptop: Asus ROG Zephyrus G14 (2024)

Asus Zenbook 14 OLED Touch (UM3406) right angle

Fastest Ultraportable Laptop: Asus Zenbook 14 OLED Touch (UM3406)

Apple MacBook Pro 16-Inch (2024, M4 Pro)

Fastest Mac Laptop: Apple MacBook Pro 16-Inch (2024, M4 Pro)

The Dell Precision 5490

Fastest Business Laptop: Dell Precision 5490

Lenovo Yoga Pro 9i 16 Gen 9 left angle

Fastest Big-Screen Productivity Laptop: Lenovo Yoga Pro 9i 16 Gen 9:

The Asus ProArt P16 (H7606)

Fastest Content-Creation Laptop: Asus ProArt P16 (H7606)

HP ZBook Fury 16 G11 right angle

Fastest Workstation Laptop: HP ZBook Fury 16 G11

복잡한 노트북 CPU 모델명 완벽하게 이해하기

출처: 본 자료는 IT WORLD에서 인용한 자료입니다.

https://www.itworld.co.kr/ 2024.12.18

초단간 요약

최신 고성능 윈도우 노트북을 원한다면 다음 세 가지를 살펴보자.

  • 인텔 : 모델명이 ‘2’로 시작하고 ‘V’로 끝나는 코어 울트라 시리즈 2(Core Ultra Series 2). 예를 들면 인텔 코어 울트라 5 226V(시리즈2)가 있다.
  • AMD : 라이젠 AI 300 시리즈. 예시로 AMD 라이젠 AI 7 프로 360.
  • 퀄컴 : 스냅드래곤 X 시리즈의 플러스(Plus) 또는 엘리트(Elite) 제품

이 세 가지 프로세서는 성능과 배터리 수명 면에서 애플 맥북의 M 시리즈와 경쟁하도록 설계됐다. 그러나 노트북을 선택할 때는 프로세서뿐 아니라 다양한 요소를 함께 고려해야 한다.

인텔 프로세서

인텔의 최신 프로세서는 다음 세 가지 범주로 나뉜다.

  • 인텔 코어 울트라(Intel Core Ultra) : 프리미엄 칩으로, AI 전용 프로세서를 탑재했다(예 : 인텔 코어 울트라 7 155U).
  • 인텔 코어(Intel Core) : 주류 노트북에 사용되는 칩으로, 코어 울트라보다 한 단계 아래다(예 : 인텔 코어 7 150U).
  • 인텔 프로세서(Intel Processor) : 과거 펜티엄과 셀러론 브랜드를 대체하는 저가형 PC 칩이다(예 : 인텔 프로세서 N200).

인텔은 프로세서를 성능 등급에 따라 ‘3’, ‘5’, ‘7’, ‘9’로 세분화했다. 숫자가 높을수록 더 많은 코어를 가지고 있다는 의미이며, 이미지 처리 및 비디오 작업 속도가 향상된다. 코어 5와 코어 울트라 5 칩은 웹 브라우징 및 오피스 작업에 적합하다.

Intel Core Ultra 9 processor 185H with different parts of the model name broken down.

Intel

모델명 뒤에 붙는 접미사도 중요하다. 이 글자는 프로세서가 어떻게 최적화되었는지를 나타낸다. 긴 접미사 목록 중에 알아두어야 할 주요 단어는 ‘U’와 ‘H’다. U는 배터리 수명을, H는 성능을 강조한다. 코어 울트라 5 226V의 ‘V’는 코어 울트라 제품 라인에만 적용되는 접미사다.

구형 모델은 12세대 코어 i5 1235U처럼 이름에 ‘i’와 세대 번호가 포함되어 있다. 14세대에 이르러 인텔은 모든 것을 재설정하고 이제 ‘시리즈 1’부터 세기 시작했다(예 : 코어 울트라 155U). 즉, 최신 인텔 칩의 모델명은 구형 모델보다 짧다. 가격이 적당한 경우라면 구형 모델도 여전히 고려해 볼만하다.

AMD 프로세서

AMD는 인텔만큼 브랜딩 개편에 적극적이지는 않다. 애플 및 퀄컴과 경쟁하는 AI 300 시리즈 칩 외에 나머지 프로세서는 2023년 도입된 더 길고 혼란스러운 명명 체계를 따르고 있다.

AMD processor name with various attributes broken down

AMD

예시로 AMD 라이젠 5 8640HS를 살펴본다.

  • 첫 번째 숫자 ‘8’은 세대를 의미하며, 2024년에 출시된 칩을 나타낸다(7735HS는 2023년 제품).
  • ‘5’는 성능 등급을 나타내며, 인텔과 마찬가지로 숫자가 높을수록 성능이 좋다는 의미다. 인텔 코어 5와 코어 7 체계와 유사하게 홀수로 계산된다.
  • 마지막 글자는 프로세서의 최적화 방식이다. ‘U’는 배터리 수명, ‘H’는 성능을 우선시한다.

이 명명 체계를 따르는 칩은 AMD의 구형 젠 4(Zen 4) 아키텍처를 기반으로 하지만, 최신 AI 300 시리즈는 젠 5 아키텍처를 사용한다. AMD가 프로세서 라인 대부분을 최신 아키텍처로 전환함에 따라 이에 맞는 새로운 브랜드가 등장할 것으로 예상된다.

퀄컴 프로세서

퀄컴은 올해 초 전력 효율성에 중점을 두고 PC CPU 경쟁에 합류했다. 퀄컴의 스냅드래곤 X 칩은 휴대폰, 태블릿, 애플의 M 시리즈 프로세서에서 볼 수 있는 것과 동일한 Arm 기반 아키텍처를 사용하며, 우수한 PC 성능과 긴 배터리 수명을 제공한다. 무엇보다 퀄컴의 직관적인 브랜드 전략이 신선하게 다가온다.

  • 스냅드래곤 X 엘리트(Snapdragon X Elite) : 최고급 모델
  • 스냅드래곤 X 플러스(Snapdragon X Plus) : 그보다 한 단계 낮은 모델

마이크로소프트 서피스 노트북에 탑재된 스냅드래곤 X 플러스를 사용해 본 경험에 따르면, 충분한 성능과 하루 종일 지속되는 배터리 수명을 제공했다.

다만, Arm 기반 프로세서가 모든 윈도우 소프트웨어와 호환되는 것은 아니다. 스냅드래곤 PC에서 Arm이 아닌 앱을 실행하는 마이크로소프트의 에뮬레이션 엔진에서도 호환성 문제가 발생할 수 있다. 에뮬레이션 개선과 Arm 버전의 소프트웨어를 출시하는 개발자가 늘어나면서 상황이 점점 개선되고 있지만, 인텔과 AMD 노트북에서는 겪지 않아도 될 골칫거리가 여전히 남아 있다.

CPU 시장의 긍정적인 변화

복잡한 이름을 살펴보는 것이 혼란스러울 수 있고 AI에 대한 강조가 다소 과장된 면이 있지만, PC 프로세서 분야에서 3가지 업체가 경쟁하는 덕분에 상황은 개선되고 있다. 지난 4년간 애플은 전력 효율성 측면에서 독보적인 성과를 보여줬다. 그러나 인텔, AMD, 퀄컴이 새로운 프로세서를 내놓으며 애플의 수준에 도달하고 있다.

물론 복잡한 브랜드와 명명 체계는 단점이지만, 이런 경쟁 덕분에 더 나은 성능과 배터리 수명을 갖춘 제품이 등장하고 있다. 사용자에게 긍정적인 변화다.
dl-itworldkorea@foundryco.com

아래 과거 자료도 선택에 큰 도움이 됩니다.

2023년 01월 11일

본 자료는 IT WORLD에서 인용한 자료입니다.

일반적으로 수치해석을 주 업무로 사용하는 경우 노트북을 사용하는 경우는 그리 많지 않습니다. 그 이유는 CPU 성능을 100%로 사용하는 해석 프로그램의 특성상 발열과 부품의 성능 측면에서 데스크탑이나 HPC의 성능을 따라 가기는 어렵기 때문입니다.

그럼에도 불구하고, 이동 편의성이나 발표,  Demo 등의 업무 필요성이 자주 있는 경우, 또는 계산 시간이 짧은 경량 해석을 주로 하는 경우, 노트북이 주는 이점이 크기 때문에 수치해석용 노트북을 고려하기도 합니다.

보통 수치해석용 컴퓨터를 검토하는 경우 CPU의 Core수나 클럭, 메모리, 그래픽카드 등을 신중하게 검토하게 되는데 모든 것이 예산과 직결되어 있기 때문입니다.  따라서 해석용 컴퓨터 구매 시 어떤 것을 선정 우선순위에 두는지에 따라 사양이 달라지게 됩니다.

해석용으로 노트북을 고려하는 경우, 보통 CPU의 클럭은 비교적 선택 기준이 명확합니다. 메모리 또한 용량에 따라 가격이 정해지기 때문에 이것도 비교적 명확합니다. 나머지 가격에 가장 큰 영향을 주는 것이 그래픽카드인데, 이는 그래픽 카드의 경우 일반적인 게임용이나 포토샵으로 일반적인 이미지 처리 작업을 수행하는 그래픽카드와 3차원 CAD/CAE에 사용되는 업무용 그래픽 카드는 명확하게 분리되어 있고, 이는 가격 측면에서 매우 차이가 많이 납니다.

통상 게임용 그래픽카드는 수치해석의 경우 POST 작업시 문제가 발생하는 경우가 종종 발생하기 때문에 일반적으로 선택 우선 순위에서 충분한 확인을 한 후 구입하는 것이 좋습니다.

FLOW-3D는 OpenGL 드라이버가 만족스럽게 수행되는 최신 그래픽 카드가 적합합니다. 최소한 OpenGL 3.0을 지원하는 것이 좋습니다. FlowSight는 DirectX 11 이상을 지원하는 그래픽 카드에서 가장 잘 작동합니다. 권장 옵션은 NVIDIA의 Quadro K 시리즈와 AMD의 Fire Pro W 시리즈입니다.

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

MSI, CES 2023서 인텔 코어 i9-13980HX 탑재 노트북 벤치마크 공개

2023.01.11

Mark Hachman  | PCWorld

MSI가 새로운 노트북 CPU 벤치마크, 그리고 그 CPU가 내장돼 있는 신제품 노트북 제품군을 모두 CES 2023에서 공개했다. CES에서 인텔은 노트북용 13세대 코어 칩, 코드명 랩터 레이크와 핵심 제품인 코어 i9-13980HX를 발표했다.

새로운 노트북용 13세대 코어 칩이 게임 플레이에서 12% 더 빠르다는 정도의 약간의 정보는 이미 알려져 있다. 사용자가 기다리는 것은 실제 CPU가 탑재된 노트북에서의 성능이지만 보통 벤치마크는 제품 출시가 임박해서야 공개되는 것이 보통이다. 올해는 다르다.

CES 2023에서 MSI는 인텔 최고급 제품군인 코어 i9-13980HX 프로세서가 탑재된 타이탄 GT77 HX과 레이더 GE78 HX를 공개했다. 이례적으로 여기에 더해 PCI 익스프레서 5 SSD의 실제 성능을 측정하는 크리스털디스크마크, 모바일 프로세서 실행 속도를 측정하는 시네벤치 벤치마크 점수도 함께 제공했다. 다음 영상의 결과부터 말하자면 인텔 최신 프로세서를 큰 폭으로 따돌릴 만한 수치다.

https://www.youtube.com/embed/3kvrOIEOUlw

MSI는 레이더 GE78 HX 외에도 레이더 GE68 HX 그리고 게이밍 노트북 같지 않은 외관의 스텔스 16 스튜디오, 스텔스 14, 사이보그 14 등 2023년에 출시될 다른 노트북도 전시했다. 오래된 PC 애호가라면 MSI 노트북 전면을 장식한 화려한 복고풍의 라이트 브라이트(Lite Brite) LED를 반가워할지도 모른다. 바닥면 섀시가 투명한 플라스틱 소재로 MSI 로고가 새겨져 있는 제품도 있다. 상세한 가격, 출시일, 사양 등은 추후 공개 예정이다.
editor@itworld.co.kr 

원문보기:
https://www.itworld.co.kr/news/272199#csidx870364b15ea6aa28b53a990bc5c0697 

‘코어 i7 vs. 코어 i9’ 나에게 맞는 고성능 노트북 CP

2021.06.14

고성능 노트북을 구매할 때는 코어 i7과 코어 i9 사이에서 선택의 갈림길에 서게 된다. 코어 i7 CPU도 강력하지만 코어 i9는 최고의 성능을 위해 만들어진 CPU이며 보통 그에 상응하는 높은 가격대로 판매된다.

CPU에 초점을 둔다면 관건은 성능이다. 성능을 좌우하는 두 가지 주요소는 CPU의 동작 클록 속도(MHz), 그리고 탑재된 연산 코어의 수다. 그러나 노트북에서 한 가지 중요한 제약 요소는 냉각이다. 냉각이 제대로 되지 않으면 고성능도 쓸모가 없다. 가장 적합한 노트북 CPU를 결정하는 데 도움이 되도록 인텔의 지난 3개 세대 CPU의 코어 i7과 i9에 대한 정보를 모았다. 최신 세대부터 시작해 역순으로 살펴보자.

11세대: 코어 i9 vs. 코어 i7

인텔의 11세대 타이거 레이크(Tiger Lake) H는 한 가지 큰 이정표를 달성했다. 인텔이 2015년부터 H급 CPU에 사용해 온 14nm 공정을 마침내 최신 10nm 슈퍼핀(SuperFin) 공정으로 바꾼 것이다. 오랫동안 기다려온 변화다.

인텔이 자랑할 만한 10nm 고성능 칩을 내놓자 타이거 레이크 H를 장착한 노트북도 속속 발표됐다. 얇고 가볍고 예상외로 가격도 저렴한 에이서 프레데터 트라이톤(Acer Predator Triton) 300 SE를 포함해 일부는 벌써 매장에 출시됐다. 모든 타이거 레이크 H 칩이 8코어 CPU라는 점도 달라진 부분이다. 이전 세대의 경우 같은 제품군 내에서 코어 수에 차이를 둬 성능 기대치를 구분했다.

클록 차이도 크지 않다. 코어 i7-11800H의 최대 클록은 4.6GHz, 코어 i9-11980HK는 5GHz로, 클록 속도 증가폭은 약 8.6% 차이다. 나쁘지 않은 수치지만 둘 다 8코어 CPU임을 고려하면 대부분의 사용자에게 코어 i9는 큰 매력은 없다.

다만 코어 i9에 유리한 부분을 하나 더 꼽자면 코어 i9-11980HK가 65W의 열설계전력(TDP)을 옵션으로 제공한다는 점이다. 높은 TDP는 최상위 코어 i9에만 제공되는데, 이는 전력 및 냉각 요구사항을 충족하는 노트북에서는 코어 i7 버전보다 더 높은 지속 클록 속도를 제공할 수 있음을 의미한다.

대신 이런 노트북은 두껍고 크기도 클 가능성이 높다. 따라서 두 개의 얇은 랩톱 중에서(하나는 코어 i9, 하나는 코어 i7) 고민하는 사람에겐 열 및 전력 측면의 여유분은 두께와 크기를 희생할 만큼의 가치는 없을 것이다.

*11세대의 승자: 대부분의 사용자에게 코어 i7

10세대: 코어 i9 vs. 코어 i7

인텔은 10세대 코멧 레이크(Comet Lake) H 제품군에서 14nm를 고수했다. 그 대신 코어 i9 CPU 외에 코어 i7에도 8코어 CPU를 도입, 사용자가 비싼 최상위 CPU를 사지 않고도 더 뛰어난 성능을 누릴 수 있게 했다.

11세대 노트북이 나오기 시작했지만 10세대 CPU 제품 중에서도 아직 괜찮은 제품이 많다. 예를 들어 MSI GE76 게이밍 노트북은 빠른 CPU와 고성능 155W GPU를 탑재했고, 전면 모서리에는 RGB 라이트가 달려 있다.

11세대 칩과 마찬가지로 코어와 클록 속도의 차이가 크지 않으므로 대부분의 사용자에게 코어 i7과 코어 i9 간의 차이는 미미하다. 코어 i9-10980HK의 최대 부스트 클록은 5.3GHz, 코어 i7-10870H는 5GHz로, 두 칩의 차이는 약 6%다. PC를 최대 한계까지 사용해야 하는 경우가 아니라면 더 비싼 비용을 들여 10세대 코어 i9를 구매할 이유가 없다.

*10세대 승자: 대부분의 사용자에게 코어 i7

9세대: 코어 i9 대 코어 i7

인텔은 9세대 커피 레이크 리프레시(Coffee Lake Refresh) 노트북 H급 CPU에서 14nm 공정을 계속 유지했다. 코어 i9는 더 높은 클록 속도(최대 5GHz)를 제공하며 8개의 CPU 코어를 탑재했다. 물론 이 칩은 2년 전에 출시됐지만 인텔이 설계를 도운 XPG 제니아(Xenia) 15 등 아직 괜찮은 게이밍 노트북이 있다. 얇고 가볍고 빠르며 엔비디아 RTX GPU를 내장했다.

8코어 4.8GHz 코어 i9-9880HK와 4.6GHz 6코어 코어 i7-9850의 클록 속도 차이는 약 4%로, 실제 사용 시 유의미한 차이로 이어지는 경우는 극소수다. 두 CPU 모두 기업용 노트북에 많이 사용됐다. 대부분의 소비자용 노트북에는 8코어 5GHz 코어 i9-9880HK와 6코어 4.5GHz 코어 i7-9750H가 탑재됐다. 이 두 CPU의 클록 차이는 약 11%로, 이 정도면 유의미한 차이지만 마찬가지로 대부분의 경우 실제로 체감하기는 어렵다.

그러나 코어 수의 차이는 멀티 스레드 애플리케이션에서 큰 체감 효과로 이어지는 경우가 많다. 3D 모델링 테스트인 씨네벤치(Cinebench) R20에서 코어 i9-9980HK를 탑재한 구형 XPS 15의 점수는 코어 i7-9750H를 탑재한 게이밍 노트북보다 42% 더 높았다. 8코어 코어 i9의 발열을 심화하는 무거운 부하에서는 성능 차이가 약 7%로 줄어들었다. 여기에는 노트북의 설계가 큰 영향을 미칠 것이다. 어쨌든 일부 상황에서는 8코어가 6코어보다 유리하다.

또한 수치해석의 경우 결과를 분석하는 작업중의 많은 부분이 POST 작업으로 그래픽처리가 필요하다. 따라서 아래 영상편집을 위한 노트북에 대한 자료도 선택에 도움이 될것으로 보인다.

영상 편집을 위한 최고의 노트북 9선

Brad Chacos, Ashley Biancuzzo, Sam Singleton | PCWorld

2022.12.29

영상을 편집하다 보면 컴퓨터의 여러 리소스를 집약적으로 사용하기 마련이다. 그래서 영상 편집은 대부분 데스크톱 PC에서 하는 경우가 많지만, 노트북에서 영상을 편집하려 한다면 PC만큼 강력한 사양이 뒷받침되어야 한다. 

영상 편집용 노트북을 구매할 때 가장 비싼 제품을 선택할 필요는 없다. 사용 환경에 맞게 프로세서, 디스플레이의 품질, 포트 종류 등을 다양하게 고려해야 한다. 다음은 영상 편집에 최적화된 노트북 제품이다. 추천 제품을 확인한 후 영상 편집용 노트북을 테스트하는 팁도 참고하자. 

1. 영상 편집용 최고의 노트북, 델 XPS 17(2022)

장점
• 가격 대비 강력한 기능
• 밝고 풍부한 색채의 대형 디스플레이
• 썬더볼트 4 포트 4개 제공
• 긴 배터리 수명 
• 시중에서 가장 빠른 GPU인 RTX 3060

단점
• 무겁고 두꺼움
• 평범한 키보드
• USB-A, HDMI, 이더넷 미지원

델 XPS 17(2022)이야말로 콘텐츠 제작에 최적화된 노트북이다. 인텔 12세대 코어 i7-12700H 프로세서 및 엔비디아 지포스 RTX 3060는 편집을 위한 뛰어난 성능을 제공한다. 1TB SSD도 함께 지원되기에 데이터를 옮길 때도 편하다. 

XPS 17은 SD카드 리더, 여러 썬더볼트 4 포트, 3840×2400 해상도의 17인치 터치스크린 패널, 16:10 화면 비율과 같은 영상 편집자에게 필요한 기능을 포함한다. 무게도 2.5kg 대로 비교적 가볍다. 배터리 지속 시간은 한번 충전 시 11시간인데, 이전 XPS 17 버전보다 1시간 이상 늘어난 수치다. 

2. 영상 편집에 최적화된 스크린, 델 XPS 15 9520

장점
• 뛰어난 OLED 디스플레이
• 견고하고 멋진 섀시(Chassis)
• 강력한 오디오
• 넓은 키보드 및 터치패드

단점
• 다소 부족한 화면 크기
• 실망스러운 배터리 수명
• 시대에 뒤떨어진 웹캠
• 제한된 포트

델 XPS 15 9520은 놀라운 OLED 디스플레이를 갖추고 있으며, 최신 인텔 코어 i7-12700H CPU 및 지포스 RTX 3050 Ti 그래픽이 탑재되어 있다. 컨텐츠 제작 및 영상 편집용으로 가장 선호하는 제품이다. 시스템도 좋지만 투박하면서 금속 소재로 이루어진 외관이 특히 매력적이다. 

15인치 노트북이지만 매일 갖고 다니기에 다소 무거운 것은 단점이다. XPS 17 모델에서 제공되는 포트도 일부 없다. 그러나 멋진 OLED 디스플레이가 단연 돋보이며, 3456X2160 해상도, 16:10 화면 비율, 그리고 매우 선명하고 정확한 색상을 갖추고 있어 좋다. 

3. 최고의 듀얼 모니터 지원, 에이수스 젠북 프로 14 듀오 올레드

장점
• 놀라운 기본 디스플레이와 보기 쉬운 보조 디스플레이 
• 탁월한 I/O 옵션 및 무선 연결
• 콘텐츠 제작에 알맞은 CPU 및 GPU 성능 

단점
• 생산성 노트북 치고는 부족한 배터리 수명
• 작고 어색하게 배치된 트랙패드
• 닿기 어려운 포트 위치

에이수스 젠북 프로 14 듀오(Asus Zenbook Pro 14 Duo OLED)는 일반적이지 않은 노트북이다. 일단 사양은 코어 i7 프로세서, 지포스 RTX 3050 그래픽, 16GB DDR5 메모리, 빠른 1TB NVMe SSD를 포함해 상당한 성능을 자랑한다. 또한 초광도의 547니트로 빛을 발하는 한편 DCI-P3 색영역의 100%를 커버하는 14.5인치 4K 터치 OLED 패널을 갖추고 있다. 사실상 콘텐츠 제작자를 위해 만들어진 제품이라 볼 수 있다.

가장 흥미로운 부분은 키보드 바로 위에 위치한 12.7인치 2880×864 스크린이다. 윈도우에서는 해당 모니터를 보조 모니터로 간주하며, 사용자는 번들로 제공된 에이수스 소프트웨어를 사용해 트랙패드로 사용하거나 어도비 앱을 위한 터치 제어 패널을 표시할 수 있다. 어떤 작업이든 유용하게 써먹을 수 있다.

젠북 프로 14 듀오 올레드는 기본적으로 휴대용이자 중간급 워크스테이션이다. 단, 배터리 수명은 평균 수준이기 때문에 중요한 작업 수행이 필요한 경우, 반드시 충전 케이블을 가지고 다녀야 한다. 그럼에도 불구하고 젠북 프로 14 듀오 올레드는 3D 렌더링 및 인코딩과 같은 작업에서 탁월한 성능을 보여 콘텐츠 제작자들에게 맞춤화 된 컴퓨터이다. 듀얼 스크린은 역대 최고의 기능이다.

4. 영상 편집하기 좋은 포터블 노트북, 레이저 블레이드 14(2021)

장점
• AAA 게임에서 뛰어난 성능
• 훌륭한 QHD 패널
• 유난히 적은 소음 

단점
• 700g으로 무거운 AC 어댑터
• 비싼 가격
• 썬더볼트 4 미지원

휴대성이 핵심 고려 사항이라면, 레이저 블레이드 14(Razer Blade 14) (2021)를 선택해 보자. 노트북 두께는 1.5cm, 무게는 1.7kg에 불과해 비슷한 수준의 노트북보다 훨씬 가볍다. 사양은 AMD의 8-코어 라이젠 9 5900HX CPU, 엔비디아의 8GB 지포스 RTX 3080, 1TB NVMe SSD, 16GB 메모리를 탑재하고 있어 사양도 매우 좋다. 

그러나 휴대성을 대가로 몇 가지 이점을 포기해야 할 수 있다. 일단 14인치 IPS 등급 스크린은 공장에서 보정된 상태로 제공되지만, 최대 해상도는 2560×1440다. 또 풀 DCI-P3 색영역을 지원하지만 4K 영상 편집은 불가능하다. 거기에 레이저 블레이드 14는 SD 카드 슬롯도 없다. 다만 편집 및 렌더링을 위한 강력한 성능을 갖추고 있고 가방에 쉽게 넣을 수 있는 제품인 것은 분명하다. 

5. 배터리 수명이 긴 노트북, 델 인스피론 16

장점
• 넉넉한 16인치 16:10 디스플레이
• 긴 배터리 수명
• 경쟁력 있는 애플리케이션 성능 
• 편안한 키보드 및 거대한 터치패드 
• 쿼드 스피커(Quad speakers)

단점
• GPU 업그레이드 어려움
• 512GB SSD 초과 불가
• 태블릿 모드에서는 어색하게 느껴질 수 있는 큰 스크린 

긴 배터리 수명을 가장 최우선으로 고려한다면, 델 인스피론 16(Dell Inspiron 16)을 살펴보자. 콘텐츠 제작 작업을 하며테스트해보니, 인스피론 16은 한 번 충전으로 16.5시간 동안 이용할 수 있다. 외부에서 작업을 마음껏 편집할 수 있는 시간이다. 그러나 무거운 배터리로 인해 무게가 2.1 kg에 달하므로 갖고 다니기에 적합한 제품은 아니다. 

가격은 저렴한 편이나 몇 가지 단점이 있다. 일단 인텔 코어 i7-1260P CPU, 인텔 아이리스 Xe 그래픽, 16GB 램, 512GB SSD 스토리지를 탑재하고 있다. 이 정도 사양으로 영상 편집 프로젝트 대부분을 작업할 수 있으나, 스토리지 용량이 부족하기 때문에 영상 파일을 저장할 경우 외장 드라이브가 필요하다. 그러나 델 인스피론 16이 진정으로 빛을 발하는 부분은 단연 배터리 수명이다. 또한 강력한 쿼드 스피커 시스템도 사용해 보면 만족할 것이다. 포트의 경우, USB 타입-C 2개, USB-A 3.2 Gen 1 1개, HDMI 1개, SD 카드 리더 1개, 3.5mm 오디오 잭 1개가 제공된다. 

6. 게이밍과 영상 편집 모두에 적합한 노트북, MSI GE76 레이더

장점
• 뛰어난 성능을 발휘하는 12세대 코어 i9-12900HK
• 팬 소음을 크게 줄이는 AI 성능 모드
• 1080p 웹캠과 훌륭한 마이크 및 오디오로 우수한 화상 회의 경험 제공

단점
• 동일한 유형의 세 번째 버전
• 어수선한 UI
• 비싼 가격 

사양이 제일 좋은 제품을 찾고 있을 경우, 크고 무거운 게이밍 노트북을 선택해 보자. MSI GE76 레이더(Raider)는 강력한 14-코어 인텔 코어 i9-12900HK 칩, 175와트의 엔비디아 RTX 3080 Ti가 탑재됐고, 충분한 내부 냉각 성능 덕분에 UL의 프로시온(Procyon) 벤치마크의 어도비 프리미어 테스트에서 다른 노트북보다 훨씬 뛰어난 성능을 보였다. MSI GE76 레이더는 심지어 고속 카드 전송을 위해 PCle 버스에 연결된 SD 익스프레스(SD Express) 카드 리더도 갖추고 있다.

동일한 제품의 작년 모델은 게이머 중심의 360Hz 1080p 디스플레이를 지원한다. 영상 편집 과정에서는 그닥 이상적이지 않은 사양이다. 그러나 2022년의 12UHS 고급 버전은 4K, 120Hz 패널을 추가했는데, 이 패널은 콘텐츠 생성에 맞춰 튜닝 되지는 않았으나 17.3인치의 넓은 스크린 크기이기에 영상 편집자에게 꽤 유용하다. 

7. 가성비 좋은 노트북, HP 엔비 14t-eb000(2021) 

장점
• 높은 가격 대비 우수한 성능
• 환상적인 배터리 수명
• 성능 조절이 감지되지 않을 정도의 저소음 팬 
• 썬더볼트 4 지원

단점
• 약간 특이한 키보드 레이아웃
• 비효율적인 웹캠의 시그니처 기능

가장 빠른 영상 편집 및 렌더링을 원할 경우 하드웨어에 더 많은 비용을 들여야 하지만, 예산이 넉넉하지 않을 때가 있다. 이때 HP 엔비(Envy) 14 14t-eb000) (2021)를 이용해보면 좋다. 가격은 상대적으로 저렴한 편이고 견고한 기본 컨텐츠 제작에 유용하다. 

엔트리 레벨의 지포스 GTX 1650 Ti GPU 및 코어 i5-1135G7 프로세서는 그 자체로 업계 최고 제품은 아니다. 하지만 일반적인 편집 작업을 충분히 수행할 수 있는 사양이다. 분명 가성비 좋은 제품이다. 14인치 1900×1200 디스플레이는 16:10 화면 비율로 생산성을 향상하고, 공장 색 보정과 DCI-P3는 지원하지 않지만 100% sRGB 지원을 제공한다. 그뿐만 아니라, HP 엔비 14의 경우 중요한 SD 카드 및 썬더볼트 포트가 포함되며, 놀라울 정도로 조용하게 실행된다. 

8. 컨텐츠 제작에 알맞은 또다른 게이밍 노트북, 에이수스 ROG 제피러스 S17

장점
• 뛰어난 CPU 및 GPU 성능
• 강력하고 혁신적인 디자인
• 편안한 맞춤형 키보드

단점
• 약간의 압력이 필요한 트랙패드
• 상당히 높은 가격

에이수스 ROG 제피러스(Zephyrus) S17은 영상 편집자의 궁극적인 꿈이다. 이 노트북은 초고속 GPU 및 CPU 성능과 함께 120Hz 화면 재생률을 갖춘 놀라운 17.3인치 4K 디스플레이를 탑재하고 있다. 견고한 전면 금속 섀시, 6개의 스피커 사운드 시스템 및 맞춤형 키보드는 프리미엄급 경험을 더욱 향상한다. 거기다 SD 카드 슬롯 및 풍부한 썬더볼트 포트가 포함되어 있어 더욱 좋다. 그러나 이를 위해 상당한 비용을 지불해야 한다. 예산이 넉넉하고 최상의 제품을 원한다면 제피루스 S17을 선택하면 된다. 

9. 강력한 휴대성을 가진 노트북, XPG 제니아 15 KC 

장점
• 가벼운 무게
• 조용함
• 상대적으로 빠른 속도

단점
• 중간 수준 이하의 RGB
• 평범한 오디오 성능
• 느린 SD 카드 리더 

사양이 좋은 노트북의 경우, 대부분 부피가 크고 무거워서 종종 2.2kg 또는 2.7kg를 넘기도 한다. XPG 제니아 15 KC(XPG Xenia 15 KC)만은 예외다. XPG 제니아 15 KC의 무게는 1.8kg가 조금 넘는 수준으로, 타제품에 비해 상당히 가볍다. 또한 소음도 별로 없다. 원래 게이밍 노트북 자체가 소음이 크기에 비교해보면 큰 장점이 될 수 있다. 1440p 디스플레이와 상대적으로 느린 SD 카드 리더 성능으로 인해 일부 콘텐츠 제작자들이 구매를 주저할 수 있으나, 조용하고 휴대하기 좋은 제품을 찾고 있다면 제니아 15 KC가 좋은 선택지다. 

영상 편집 노트북 구매 시 고려 사항

영상 편집 노트북 구매 시 고려해야 할 가장 중요한 사항은 CPU 및 GPU다. 하드웨어가 빨라질수록 편집 속도도 빨라진다. 필자는 UL 프로시온 영상 편집 테스트(UL Procyon Video Editing Test)를 통해 속도를 테스트해보았다. 이 벤치마크는 2개의 서로 다른 영상 프로젝트를 가져와 색상 그레이딩 및 전환과 같은 시각적 효과를 적용한 다음, 1080p와 4K 모두에서 H.264, H.265를 사용해 내보내는 작업을 어도비 프리미어가 수행하도록 한다. 

성능은 인텔의 11세대 프로세서를 실행하는 크고 무거운 노트북에서 가장 높았고, AMD의 비피 라이젠 9(beefy Ryzen 9) 프로세서를 탑재한 노트북이 바로 뒤를 이었다. 10세대 인텔 칩은 여전히 상당한 점수를 기록하고 있다. 위의 차트에는 없으나 새로운 인텔 12세대 노트북은 더 빨리 실행된다. 최고 성능의 노트북은 모두 최신 인텔 CPU 및 엔비디아의 RTX 30 시리즈 GPU를 결합했는데, 두 기업 모두 어도비 성능 최적화에 많은 시간 및 리소스를 투자했기 때문에 놀라운 일은 아니다. 

GPU는 어도비 프리미어 프로에서 CPU보다 더 중요하지만, 매우 빠르게 수확체감 지점에 다다른다. 최고급 RTX 3080 그래픽을 사용하는 노트북은 RTX 3060 그래픽을 사용하는 노트북보다 영상 편집 속도가 더 빠르나, 속도 차이가 크지는 않다. 델 XPS 17 9710의 점수를 살펴보면, 지포스 RTX 3060 노트북 GPU는 MSI GE76 레이더의 가장 빠른 RTX 3080보다 14% 더 느릴 수 있다. 특히 GE76 레이더가 델 노트북에 비해 얼마나 더 크고 두꺼운지를 고려할 때 수치가 크지는 않다.

일반적으로 그래픽과 영상 편집을 위해 적어도 RTX 3060을 갖추는 것을 권장한다. 그러나 영상 편집은 워크플로에 크게 의존한다. 특정 작업 및 도구는 CPU 집약적이거나 프리미어보다 GPU에 더 의존할 수 있다. 이 경우 원하는 요소의 우선순위를 조정하길 바란다. 앞서 언급한 목록은 기본적으로 여러 요소를 종합적으로 고려해서 만든 내용이다.

인텔 및 엔비디아는 각각 퀵 싱크(Quick Sync) 및 쿠다(CUDA)와 같은 도구를 구축하는 데 수년을 보냈고, 이로 인해 많은 영상 편집 앱의 속도는 크게 향상될 수 있다. AMD 하드웨어는 영상 편집에 적합하나 특히 워크플로가 공급업체별 소프트웨어 최적화에 의존하는 경우, 특별한 이유가 없는 한 인텔 및 엔비디아를 사용하는 것을 추천한다. 

그러나 내부 기능만 신경 써서는 안된다. PC월드의 영상 디렉터인 아담 패트릭 머레이는 “영상 편집에 이상적인 노트북에는 카메라로 촬영 중 영상 파일을 저장하는 SD 카드 리더가 포함되어 있다”라고 강조한다. 또한 머레이는 영상 편집에 이상적인 게임용 노트북에서 흔히 볼 수 있는 초고속 1080p 패널보다 4k, 60Hz 패널을 갖춘 노트북을 선택할 것을 추천한다.

4K 영상을 잘 편집하려면 4K 패널이 필요하며, 초고속 화면 재생률은 게임에서처럼 영상 편집에는 아무런 의미가 없다. 예를 들어, 개인 유튜브 채널용으로 일상적인 영상만 만드는 경우 색상 정확도가 중요하지 않을 수 있다. 그러나 색상 정확도가 중요할 경우, 델타 E < 2 색상 정확도와 더불어 DCI-P3 색 영역 지원은 필수적이다. 

게임용 노트북은 사양이 좋지만 콘텐츠 제작용으로는 조금 부족해 보일 수 있다. 게임용과 콘텐츠 제작용으로 함께 쓰는 노트북을 원한다면, 게임용으로 노트북 한 대를 구매하고, 색상을 정확히 파악하기 위한 모니터를 추가로 구매하는 것도 방법이다. 
editor@itworld.co.kr

원문보기:
https://www.itworld.co.kr/topnews/269913#csidxa12f167cd9eef5abfb1b6d099fb54ea 

그래픽 카드

AMD FirePro Naver Shopping 검색 결과

2021-12-15 기준

현재 NVIDIA Quadro pro graphic card : 네이버 쇼핑 (naver.com)

코어가 많은 그래픽카드의 경우 가격이 상상 이상으로 높습니다. 빠르면 빠를수록 좋겠지만 어디까지나 예산에 맞춰 구매를 해야 하는 현실을 감안할 수 밖에 없는 것 같습니다.

한가지 유의할 점은 엔비디아의 GTX 게이밍 하드웨어는 모델에 따라 다르기는 하지만, 볼륨 렌더링의 속도가 느리거나 오동작 등 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 일반적으로 노트북에 내장된 통합 그래픽 카드보다는 개별 그래픽 카드를 강력하게 추천합니다. 최소한 그래픽 메모리는 512MB 이상이어야 하고 1GB이상을 권장합니다.


2021-12-15 현재 그래픽카드의 성능 순위는 위와 다음과 같습니다.
출처: https://www.videocardbenchmark.net/high_end_gpus.html

주요 Notebook

출시된 모든 그래픽 카드가 노트북용으로 장착되어 출시되지는 않기 때문에, 현재 오픈마켓 검색서비스를 제공하는 네이버에서 Lenovo Quadro 그래픽카드를 사용하는 노트북을 검색하면 아래와 같습니다. 검색 시점에 따라 상위 그래픽카드를 장착한 노트북의 대략적인 가격을 볼 수 있을 것입니다.

<검색 방법>
네이버 쇼핑 검색 키워드 : 컴퓨터 제조사 + 그래픽카드 모델 + NoteBook 형태로 검색
Lenovo quadro notebook or HP quadro notebook 또는 Lenovo firepro notebook or HP firepro notebook


( 2021-12-15기준)

대부분 검색 시점에 따라 최신 CPU와 최신 그래픽카드를 선택하여 검색을 하면 예산에 적당한 노트북을 자신에게 맞는 최상의 노트북을 어렵지 않게 선택할 수 있습니다.

(주)에스티아이씨앤디 솔루션사업부

재사용 무인 우주비행체 고도화기술(ReUSV) 심포지엄 2023

재사용 무인 우주비행체 고도화기술(ReUSV) 심포지엄 안내

아래와 같이 재사용 무인 우주비행체 고도화기술(ReUSV) 특화연구센터 센터에서 금년 첫 회를 맞이하는 ReUSV 심포지엄을 개최한다고 합니다.

아래에 초대장 전문을 소개합니다.

재사용 무인 우주비행체 고도화기술(ReUSV) 심포지엄 2023
재사용 무인 우주비행체 고도화기술(ReUSV) 심포지엄 2023

안녕하신지요.

재사용 무인 우주비행체 고도화기술(ReUSV) 특화연구센터 센터장 김종암입니다.

2023 ReUSV 심포지엄을 11월 14 ~ 15일 양일간 국내외 산학연 항공우주 전문가들을 모시고 홍천 비발디파크에서 개최합니다. 

금년 첫 회를 맞이하는 ReUSV 심포지엄은 재사용 무인 우주비행체 고도화 기술 특화연구센터와 한국항공우주학회가 공동으로 주관하여, 국내 재사용 무인 우주비행체 분야의 기술현황과 연구성과를 공유하고 산학연 기술교류를 도모할 목적으로 구성하였습니다.

최근 저궤도 민간 우주수송에 대한 수요가 증가하고 있으며 군사적 측면에서도 미래 안보 환경으로서 우주방위의 중요성이 크게 부각되고 있습니다. 

ReUSV 특화연구센터는 미래 우주서비스 시장을 주도하고 우주안보 환경 변화에 대응할 수 있는 무인 우주 기동 플랫폼 개발을 위한 핵심 기초 기술 확보를 목적으로 설립된 방위사업청 지정 센터입니다. 

뉴스페이스 시대에 발맞춰 재사용 무인 우주비행체 기술의 최신 연구성과와 국내외 동향을 공유할 수 있는 뜻깊은 자리를 마련하였으니 국내 산학연 관계자 및 연구 실무자 분들의 많은 참여를 기대해봅니다.

올해 처음으로 개최되는 ReUSV 심포지엄이 우주비행체 분야에 관심있는 국내외 연구자들의 활발한 참여와 교류의 장이 되기를 기대합니다. 

이를 통해 본 센터가 핵심 기초 기술을 개발하고 공유하는 산학연 기술협력 허브로서의 기능을 충실히 할 수 있도록 지속적으로 노력하겠습니다. 

이번 심포지엄의 성공적인 개최를 위해 많은 도움을 주신 국내외 연사분들과 센터 관계자 분들께 진심으로 감사드리며, 산학연 연구자 분들의 지속적인 성원과 참여를 요청 드립니다.

감사합니다.

센터장 김종암 드림

Experiments and analysis of dynamic characteristics of liquid sloshing in horizontal Cassini tank

수평 Cassini 탱크에서 액체 슬로싱의 동적 특성에 대한 실험 및 분석

Experiments and analysis of dynamic characteristics of liquid sloshing in horizontal Cassini tank

Houlin Luo1, Wenjun Wu2, Bingchao Jiang3, Shouyi Guo3, Libing Huang3 and Baozeng Yue4

Accepted Manuscript online 23 May 2023 • © 2023 IOP Publishing Ltd

What is an Accepted Manuscript?DOI 10.1088/1402-4896/acd81a

Abstract

In this study, the sloshing behaviors and dynamic characteristics of liquid sloshing in a horizontal Cassini tank were studied. The forces and torques generated by the liquid sloshing in non-equilibrium states were experimentally measured with force transducers which have been mounted on the experiment platform. In small-amplitude rotational and translational nonlinear sloshing cases, the CFD simulations were in good agreement with the experimental data. However, as the dynamic ratio of longitudinal and transversal sloshing force became large, errors occurred and became obvious in CFD simulations. Further experiments on the sloshing forces and torques in the rotating sloshing state were performed.The effects of the magnitude and frequency of the external excitations and the tank-filling ratio son the sloshing characteristics were also studied. The experiments results show that the liquid sloshing in the Cassini tank is highly correlated with the excitation frequency where small variation in the frequency leads to complex changes in the liquid sloshing characteristics. In the cases with low liquid-filling ratio, in resonance state, the rotational sloshing is easier to be excited, however, in the stable-state the amplitudes of longitudinal sloshing force and torque are more significant than those of other sloshing conditions. The transversal sloshing force and torque are very small in both, rotational and translational nonlinear sloshing of small amplitude.

본 연구에서는 수평 카시니 수조에서 액체 슬로싱의 슬로싱 거동과 동적 특성을 연구하였다. 비평형 상태에서 액체 슬로싱에 의해 생성된 힘과 토크는 실험 플랫폼에 장착된 힘 변환기로 실험적으로 측정 되었습니다.

진폭이 작은 회전 및 병진 비선형 슬로싱 사례에서 CFD 시뮬레이션은 실험 데이터와 잘 일치했습니다. 그러나 종방향 슬로싱력과 횡방향 슬로싱력의 동적 비율이 커짐에 따라 오류가 발생하고 CFD 시뮬레이션에서 명백해졌습니다.

회전 슬로싱 상태에서 슬로싱 힘과 토크에 대한 추가 실험이 수행되었습니다. 외부 가진의 크기와 빈도 및 슬로싱 특성에 따른 탱크 충전 비율의 영향도 연구되었습니다.

실험 결과는 카시니 탱크의 액체 슬로싱이 여기 주파수와 높은 상관 관계가 있음을 보여줍니다. 여기 주파수의 작은 변화가 액체 슬로싱 특성의 복잡한 변화로 이어집니다. 액체 충전율이 낮은 경우에는 공진 상태에서 회전 슬로싱이 들기 쉽지만 안정 상태에서는 종방향 슬로싱 힘과 토크의 진폭이 다른 슬로싱 조건보다 더 중요합니다.

횡방향 슬로싱 힘과 토크는 작은 진폭의 회전 및 병진 비선형 슬로싱 모두에서 매우 작습니다.

Fig. 1 Oscillation of a free surface due to the step reduction of gravity acceleration from kzi ≈ 9.81 to kz ≈ 0

Reorientation of Cryogenic Fluids Upon Step Reduction of Gravity

단계적 중력 감소 시 극저온 유체의 방향 전환

Malte Stief∗, Jens Gerstmann∗∗, and Michael E. Dreyer∗∗∗
ZARM, Center of Applied Space Technology and Microgravity, University of Bremen, Am Fallturm, D-28359 Bremen
Experiments to observe the surface oscillation of cryogenic liquids have been performed with liquid nitrogen inside a 50 mm
diameter right circular cylinder. The surface oscillation is driven by the capillary force that becomes dominant after a sudden
reduction of the gravity acceleration acting on the liquid. The experiments show differences from the speculated behavior and
enables one to observe new features.

Introduction and motivation

최근 몇 년 동안 Bremen의 낙하탑에서 중력의 단계적 감소 시 방향 재지향 거동과 표면 진동을 조사하기 위해 수많은 실험이 수행되었습니다[1]. 이 실험의 원리는 그림 1에 나와 있습니다.

그림 1의 왼쪽에 표시된 것처럼 오른쪽 원형 원통형 용기에 테스트 액체를 레벨 h0까지 채웁니다. 처음에 액체는 정지 상태이며 중앙에서 평평한 인터페이스를 형성합니다.

초기 중력 가속도 kzi ≈ 9.81 [m/s2]와 결과적으로 높은 BOND 수(Bo = ρkziR2/σ)로 인해 실린더의 대칭축에서. 낙하탑에서 실험 캡슐의 방출에 의해 확립된 μ-중력 환경 kz ≈ 0 [m/s2]로의 갑작스러운 전환과 함께 자유 표면은 진동 운동으로 새로운 평형 구성을 찾기 시작합니다(그림의 오른쪽) 1). 이러한 움직임은 그림 1의 중앙에 스케치되어 있습니다.

표면 진동의 구동력은 접착력과 결합된 표면 장력이며, 댐핑은 액체의 점도에 의해 제어됩니다. 위치가 zw인 벽에서 접촉선의 이동은 접촉각 γ에 의해 제어됩니다. 접촉각이 작은 액체용 γ ≈ 0◦

In recent years numerous experiments have been carried out to investigate the reorientation behavior and surface oscillations upon step reduction of gravity at the drop tower in Bremen [1]. The principals of these experiments are shown in figure 1. A right circular cylindrical container is filled up to the level h0 with the test liquid, as shown on the left of figure 1. Initially the liquid is quiescent and forms a flat interface at the center, in the symmetry axis of the cylinder, due to the initial gravity acceleration kzi ≈ 9.81 [m/s2] and the resulting high BOND number (Bo = ρkziR2/σ). With the sudden transition to the µ-gravity environment kz ≈ 0 [m/s2], which is established by the release of the experiment capsular in the drop tower, the free surface is initiated to search its new equilibrium configuration (right side of figure 1) with an oscillatory motion. These movements are sketched in the center of figure 1. The driving force for the surface oscillation is the surface tension in combination with the adhesion force where the damping is controlled by the viscosity of the liquid. The movement of the contact line at the wall, with its position zw, is governed by the contact angle γ. For liquids with small contact angle γ ≈ 0◦

Fig. 1 Oscillation of a free surface due to the step reduction of gravity acceleration from kzi ≈ 9.81 to kz ≈ 0
Fig. 1 Oscillation of a free surface due to the step reduction of gravity acceleration from kzi ≈ 9.81 to kz ≈ 0
Fig. 2 Experiment picture-series showing the oscillation of the free surface at different times for a 50 mm diameter cylinder.
Fig. 2 Experiment picture-series showing the oscillation of the free surface at different times for a 50 mm diameter cylinder.

References

[1] M. Michaelis, Kapillarinduzierte Schwingungen freier Fl¨ussigkeitsoberfl¨achen, Dissertation Universit¨at Bremen, Fortschritt-Berichte
Nr. 454 (VDI Verlag, D¨usseldorf, 2003).

Figure 1: Drawing of the experimental set-up, Figure 2: Experimental tank with locations of temperature sensors

실험 및 수치 시뮬레이션에 기반한 극저온 추진제 탱크 가압 분석

Analyses of Cryogenic Propellant Tank Pressurization based upon Experiments and Numerical Simulations
Carina Ludwig? and Michael Dreyer**
*DLR – German Aerospace Center, Space Launcher Systems Analysis (SART),
Institute of Space Systems, 28359 Bremen, Germany, Carina.Ludwig@dlr.de
**ZARM – Center for Applied Space Technology and Microgravity,
University of Bremen, 28359 Bremen, Germany

Abstract

본 연구에서는 발사대 적용을 위한 극저온 추진제 탱크의 능동 가압을 분석하였다. 따라서 지상 실험, 수치 시뮬레이션 및 분석 연구를 수행하여 다음과 같은 중요한 결과를 얻었습니다.

필요한 가압 기체 질량을 최소화하기 위해 더 높은 가압 기체 온도가 유리하거나 헬륨을 가압 기체로 적용하는 것이 좋습니다.

Flow-3D를 사용한 가압 가스 질량의 수치 시뮬레이션은 실험 결과와 잘 일치함을 보여줍니다. 가압 중 지배적인 열 전달은 주입된 가압 가스에서 축방향 탱크 벽으로 나타나고 능동 가압 단계 동안 상 변화의 주된 방식은 가압 가스의 유형에 따라 다릅니다.

가압 단계가 끝나면 상당한 압력 강하가 발생합니다. 이 압력 강하의 분석적 결정을 위해 이론적 모델이 제공됩니다.

The active-pressurization of cryogenic propellant tanks for the launcher application was analyzed in this study. Therefore, ground experiments, numerical simulations and analytical studies were performed with the following important results: In order to minimize the required pressurant gas mass, a higher pressurant gas temperature is advantageous or the application of helium as pressurant gas. Numerical simulations of the pressurant gas mass using Flow-3D show good agreement to the experimental results. The dominating heat transfer during pressurization appears from the injected pressurant gas to the axial tank walls and the predominant way of phase change during the active-pressurization phase depends on the type of the pressurant gas. After the end of the pressurization phase, a significant pressure drop occurs. A theoretical model is presented for the analytical determination of this pressure drop.

Figure 1: Drawing of the experimental set-up, Figure 2: Experimental tank with locations of temperature sensors
Figure 1: Drawing of the experimental set-up, Figure 2: Experimental tank with locations of temperature sensors
Figure 3: Non-dimensional (a) tank pressure, (b) liquid temperatures, (c) vapor temperatures, (d) wall and lid temperatures during pressurization and relaxation of the N300h experiment (for details see Table 2). T14 is the pressurant
gas temperature at the diffuser. Pressurization starts at tp,0 (t
∗ = 0.06·10−4
) and ends at tp, f (t
∗ = 0.84·10−4
). Relaxation
takes place until tp,T (t
∗ = 2.79·10−4
) and ∆p is the characteristic pressure drop
Figure 3: Non-dimensional (a) tank pressure, (b) liquid temperatures, (c) vapor temperatures, (d) wall and lid temperatures during pressurization and relaxation of the N300h experiment (for details see Table 2). T14 is the pressurant gas temperature at the diffuser. Pressurization starts at tp,0 (t ∗ = 0.06·10−4 ) and ends at tp, f (t ∗ = 0.84·10−4 ). Relaxation takes place until tp,T (t ∗ = 2.79·10−4 ) and ∆p is the characteristic pressure drop
Figure 5: Nondimensional vapor mass at pressurization start (m
∗
v,0
), pressurant gas mass (m
∗
pg), condensed vapor mass
from pressurization start to pressurization end (m
∗
cond,0,f
) and condensed vapor mass from pressurization end to relaxation end (m
∗
cond, f,T
) for all GN2 (a) and the GHe (b) pressurized experiments with the relating errors.
Figure 5: Nondimensional vapor mass at pressurization start (m ∗ v,0 ), pressurant gas mass (m ∗ pg), condensed vapor mass from pressurization start to pressurization end (m ∗ cond,0,f ) and condensed vapor mass from pressurization end to relaxation end (m ∗ cond, f,T ) for all GN2 (a) and the GHe (b) pressurized experiments with the relating errors.
Figure 6: Schematical propellant tank with vapor and liquid phase, pressurant gas and condensation mass flow as well as the applied control volumes. ., Figure 7: N300h experiment: wall to fluid heat flux at pressurization end (tp, f) over the tank height.
Figure 6: Schematical propellant tank with vapor and liquid phase, pressurant gas and condensation mass flow as well as the applied control volumes. ., Figure 7: N300h experiment: wall to fluid heat flux at pressurization end (tp, f) over the tank height.

References

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[4] R.J. Stochl, J.E. Maloy, P.A. Masters and R.L. DeWitt. Gaseous-helium requirements for the discharge of liquid
hydrogen from a 3.96-meter- (13-ft-) diameter spherical tank: NASA TN D-7019, 1970.
[5] R.J. Stochl, P.A. Masters, R.L. DeWitt and J.E. Maloy. Gaseous-hydrogen requirements for the discharge of
liquid hydrogen from a 1.52-meter- (5-ft-) diameter spherical tank: NASA TN D-5336, 1969.
[6] R.J. Stochl, P.A. Masters, R.L. DeWitt and J.E. Maloy. Gaseous-hydrogen requirements for the discharge of
liquid hydrogen from a 3.96-meter- (13-ft-) diameter spherical tank: NASA TN D-5387, 1969.
[7] R.F. Lacovic. Comparison of experimental and calculated helium requirements for pressurization of a Centaur
liquid oxygen tank: NASA TM X-2013, 1970.
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1966, 1993.
[9] T.L. Hardy and T.M. Tomsik. Prediction of the ullage gas thermal stratification in a NASP vehicle propellant tank
experimental simulation using Flow-3D: Nasa technical memorandum 103217, 1990.
[10] G.P. Samsal, J.I. Hochstein, M.C. Wendl and T.L. Hardy. Computational modeling of the pressurization process
in a NASP vehicle propellant tank experimental simulation: AIAA 91-2407. AIAA Joint Propulsion Conference
and Exhibit, 1991.
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36th AIAA/ASME/SAE/ASEE Joint Propulsion Conference & Exhibit, Huntsville, Alabama, USA, 2000.
[12] C. Ludwig and M. Dreyer. Analyses of cryogenic propellant tank pressurization based upon ground experiments:
AIAA 2012-5199. In AIAA Space 2012 Conference & Exhibit, Pasadena, California, USA, 2012.
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Standard Reference Data Program, Gaithersburg, 2010.
[16] E.J. Hopfinger and S.P. Das. Mass transfer enhancement by capillary waves at a liquid–vapour interface. Experiments in Fluids, Vol. 46, No.4: 597-605, 2009.
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[18] H.D. Baehr and K. Stephan. Wärme- und Stoffübertragung, 6. ed., Springer, Berlin, 2008, p.491, p.302.

Temperature contours& velocity vectors just after spray off

NASA Perspectives on Cryo H2 Storage

Cryo H2 저장에 대한 NASA의 관점

DOE Hydrogen Storage Workshop
Marriott Crystal Gateway
Arlington, VA
February 15, 2011
David J. Chato
NASA Glenn Research Center
Michael P. Doherty
NASA Glenn Research Center

Objectives

Purposes of this Presentation
• To show the role of Cryogenics in NASA prior missions
• To show recent NASA accomplishments in cryogenic fluid management technology
• To highlight the importance of long term cryogenic storage to future NASA missions (especially Human Space flight)

What is Cryogenic Fluid Management?

The Cartoon Guide to Cryogenic Fluid Management Illustrating Key Concepts in Iconic Form

GRC Cryogenic Fluid Management Accomplishments

Baseline CFD Models Validated Against K-Site, MHTB, and S-IVB Data

Objective:
Perform model development and validation of the baseline computational fluid
dynamics (CFD) codes Flow-3D (with point source spray model) and Fluent (with
lumped-ullage model) for three self-pressurization experiments and one set of spray bar
thermodynamic vent system (TVS) experiments. Accuracy of CFD codes assessed by
comparing experimental data and CFD predictions for ullage pressure versus time.

Key Accomplishment/Deliverable/Milestone:
• Develop lumped-ullage model (non-moving zero-thickness interface) enabling
reduced simulations times compared to Flow-3D, but with limitations on accuracy and
applicability to situations with significant interface movement.
• Lumped-ullage with spray model development completed, but not tested and
validated due to loss of key researcher in June 2009. New person identified to
complete this work by end of FY10. (Updated milestone report will be issued).

Flow-3D Volume of Fluid (VOF) and Fluent lumped-ullage models
validated against 2 ground-based and 1 flight experiment for LH2 selfpressurization with relative error in ullage pressure generally within 5%,
reaching 8-12% at higher liquid fill levels, and up to 18% for the Fluent
lumped-ullage simulations of the flight test (S-IVB AS 203)
• Flow-3D point source spray model developed and validated against
MHTB LH2 spray bar pressure control 1g experiment with ullage
pressure errors up to 26% for pressure rise and 47% for pressure decay

Significance:
• Two CFD models have been developed with errors quantified for selfpressurization and pressure control of cryogenic storage tanks.
• Baseline CFD models are now available Exploration mission
applications (including in-space low gravity applications) and
design/post-analysis of current CFM experimental work. Applications to
Altair and EDS tanks have already occurred and/or are underway.

Temperature contours& velocity
vectors just after spray off
Temperature contours& velocity vectors just after spray off
Flow-3D results: MHTB LH2 1g test, 50% fill
Flow-3D results: MHTB LH2 1g test, 50% fill
Fig. 6 LH2 isotherms at 1020 s.

액체-수소 탱크를 위한 결합된 열역학-유체-역학 솔루션

Coupled thermodynamic-fluid-dynamic solution for a liquid-hydrogen tank

G. D. Grayson

Published Online:23 May 2012 https://doi.org/10.2514/3.26706

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Introduction

ROPELLANT 열 성층화 및 외부 교란에 대한 유체 역학적 반응은 발사체와 우주선 모두에서 중요합니다. 과거에는 결합된 솔루션을 제공할 수 있는 충분한 계산 기술이 부족하여 이러한 문제를 개별적으로 해결했습니다.1

이로 인해 모델링 기술의 불확실성을 허용하기 위해 큰 안전 계수를 가진 시스템이 과도하게 설계되었습니다. 고중력 환경과 저중력 환경 모두에서 작동하도록 설계된 미래 시스템은 기술적으로나 재정적으로 실현 가능하도록 과잉 설계 및 안전 요소가 덜 필요합니다.

이러한 유체 시스템은 열역학 및 유체 역학이 모두 중요한 환경에서 모델의 기능을 광범위하게 검증한 후에만 고충실도 수치 모델을 기반으로 할 수 있습니다. 상용 컴퓨터 코드 FLOW-3D2는 유체 역학 및 열 모델링 모두에서 가능성을 보여주었으며,1 따라서 열역학-유체-역학 엔지니어링 문제에서 결합된 질량, 운동량 및 에너지 방정식을 푸는 데 적합함을 시사합니다.

발사체의 복잡한 액체 가스 시스템에 대한 포괄적인 솔루션을 달성하기 위한 첫 번째 단계로 액체 유체 역학과 열역학을 통합하는 제안된 상단 단계 액체-수소(Lit) 탱크의 간단한 모델이 여기에 제시됩니다. FLOW-3D FLOW-3D 프로그램은 Los Alamos Scientific Laboratory에서 시작되었으며 마커 및 셀 방법에서 파생된 것입니다.3 현재 상태로 가져오기 위해 수년에 걸쳐 광범위한 코드 수정이 이루어졌습니다.2

프로그램은 다음과 같습니다. 일반 Navier-Stokes 방정식을 풀기 위해 수치 근사의 중앙 유한 차분 방법을 사용하는 3차원 유체 역학 솔버입니다. 모멘텀 및 에너지 방정식의 섹션은 특정 응용 프로그램에 따라 활성화 또는 비활성화할 수 있습니다.

코드는 1994년 9월 13일 접수를 인용하기 위해 무액체 표면, 복잡한 용기 기하학, 여러 점성 모델, 표면 장력, 다공성 매체를 통한 흐름 및 응고와 함께 압축성 또는 비압축성 유동 가정을 제공합니다. 1995년 1월 15일에 받은 개정; 1995년 2월 17일 출판 승인.

ROPELLANT thermal stratification and fluid-dynamic response to external disturbances are of concern in both launch vehicles and spacecraft. In the past these problems have been addressed separately for want of sufficient computational technology to provide for coupled solutions.1 This has resulted in overdesigned systems with large safety factors to allow for the uncertainty in modeling techniques. Future systems designed to perform in both highand low-gravity environments will require less overdesign and safety factors to be technically and financially feasible. Such fluid systems can be based on high-fidelity numerical models only after extensive validation of the models’ capabilities in environments where both the thermodynamics and the fluid dynamics are important. The commercial computer code FLOW-3D2 has shown promise in both fluid-dynamic and thermal modeling,1 thus suggesting suitability for solving the coupled mass, momentum, and energy equations in thermodynamic-fluid-dynamic engineering problems. As a first step to achieving a comprehensive solution for complex liquidgas systems in a launch vehicle, a simple model of a proposed upper-stage liquid-hydrogen (Lit) tank incorporating the liquid fluid dynamics and thermodynamics is presented here. FLOW-3D The FLOW-3D program originated at the Los Alamos Scientific Laboratory and is a derivative of the marker-and-cell method.3 Extensive code modifications have been made over the years to bring it to its present state.2 The program is a three-dimensional fluiddynamic solver that uses a central finite-difference method of numerical approximation to solve the general Navier-Stokes equations. Sections of the momentum and energy equations can be enabled or disabled depending on the particular application. The code provides compressible or incompressible flow assumptions with liquid free surfaces, complex container geometries, several viscosity models, surface tension, flow though porous media, and solidification, to cite Received Sept. 13, 1994; revision received Jan. 15, 1995; accepted for publication Feb. 17, 1995. Copyright © 1995 by the American Institute of Aeronautics and Astronautics, Inc. All rights reserved. *Engineer/Scientist, Propulsion Analysis and Hydraulics, Space Transportation Division, MS 13-3, 5301 Bolsa Avenue. Member AIAA. a few of the possibilities. Further information on FLOW-3D’s capabilities and details of the numerical algorithms can be found in Ref. 2

Fig. 1 Axial-acceleration history.
Fig. 1 Axial-acceleration history.
Fig. 2 Heat flux histories.
Fig. 2 Heat flux histories.
Fig. 3 LHi isotherms at 50 s.
Fig. 3 LHi isotherms at 50 s.
Fig. 4 LH2 isotherms at 300 s
Fig. 4 LH2 isotherms at 300 s
Fig. 5 LH2 isotherms at 880 s.
Fig. 5 LH2 isotherms at 880 s.
Fig. 6 LH2 isotherms at 1020 s.
Fig. 6 LH2 isotherms at 1020 s.
Fig. 7 Tank-outlet temperature history.
Fig. 7 Tank-outlet temperature history.
Prediction of the ullage gas thermal stratification in a NASP vehicle propellant tank experimental simulation using FLOW-3D

Prediction of the ullage gas thermal stratification in a NASP vehicle propellant tank experimental simulation using FLOW-3D

As part of the National Aero-Space Plane (NASP) project, the multi-dimensional effects of gravitational force, initial tank pressure, initial ullage temperature, and heat transfer rate on the 2-D temperature profiles were studied. FLOW-3D, a commercial finite difference fluid flow model, was used for the evaluation. These effects were examined on the basis of previous liquid hydrogen experimental data with gaseous hydrogen pressurant. FLOW-3D results were compared against an existing 1-D model. In addition, the effects of mesh size and convergence criteria on the analytical results were investigated. Suggestions for future modifications and uses of FLOW-3D for modeling of a NASP tank are also presented.

Document ID : 19900016844

Document Type : Technical Memorandum (TM)

AuthorsHardy, Terry L.

(NASA Lewis Research Center Cleveland, OH, United States)Tomsik, Thomas M.
(NASA Lewis Research Center Cleveland, OH, United States)

Date Acquired : September 6, 2013

Publication Date : July 1, 1990

Subject CategoryPropellants And Fuels : Report/Patent NumberNASA-TM-103217E-5629NAS 1.15:103217

Funding Number(s)PROJECT: RTOP 763-01-21

Distribution Limits : Public

Copyright : Work of the US Gov. Public Use Permitted.

Prediction of the ullage gas thermal stratification in a NASP vehicle propellant tank experimental simulation using FLOW-3D
Prediction of the ullage gas thermal stratification in a NASP vehicle propellant tank experimental simulation using FLOW-3D
Prediction of the ullage gas thermal stratification in a NASP vehicle propellant tank experimental simulation using FLOW-3D
Prediction of the ullage gas thermal stratification in a NASP vehicle propellant tank experimental simulation using FLOW-3D

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Fig. 2 Modeling of bubble point test apparatus (left) and computational grid (righ

Flow-3d를 이용한 표면장력 탱크용메시스크린모델링

Modeling of Mesh Screen for Use in Surface TensionTankUsing Flow-3d Software

Hyuntak Kim․ Sang Hyuk Lim․Hosung Yoon․Jeong-Bae Park*․Sejin Kwon

ABSTRACT

Mesh screen modeling and liquid propellant discharge simulation of surface tension tank wereperformed using commercial CFD software Flow-3d. 350 × 2600, 400 × 3000 and 510 × 3600 DTW mesh screen were modeled using macroscopic porous media model. Porosity, capillary pressure, and drag
coefficient were assigned for each mesh screen model, and bubble point simulations were performed. The
mesh screen model was validated with the experimental data. Based on the screen modeling, liquidpropellant discharge simulation from PMD tank was performed. NTO was assigned as the liquidpropellant, and void was set to flow into the tank inlet to achieve an initial volume flowrate of
liquid propellant in 3 × 10-3 g acceleration condition. The intial flow pressure drop through the meshscreen was approximately 270 Pa, and the pressure drop increased with time. Liquid propellant
discharge was sustained until the flow pressure drop reached approximately 630 Pa, which was near
the estimated bubble point value of the screen model.

초 록

상용 CFD 프로그램 Flow-3d를 활용하여, 표면 장력 탱크 적용을 위한 메시 스크린의 모델링 및 추진제 배출 해석을 수행하였다. Flow-3d 내 거시적 다공성 매체 모델을 사용하였으며, 350 × 2600, 400× 3000, 510 × 3600 DTW 메시 스크린에 대한 공극률, 모세관압, 항력계수를 스크린 모델에 대입 후, 기포점 측정 시뮬레이션을 수행하였다.

시뮬레이션 결과를 실험 데이터와 비교하였으며, 메시 스크린 모델링의 적절성을 검증하였다. 이를 기반으로 스크린 모델을 포함한 PMD 구조체에 대한 추진제 배출 해석을 수행하였다. 추진제는 액상의 NTO를 가정하였으며, 3 × 10-3 g 가속 조건에서 초기 유량을만족하도록 void를 유입시켰다. 메시 스크린을 통한 차압은 초기 약 270 Pa에서 시간에 따라 증가하였으며, 스크린 모델의 예상 기포점과 유사한 630 Pa에 이르기까지 액상 추진제 배출을 지속하였다.

Key Words

Surface Tension Tank(표면장력 탱크), Propellant Management Device(추진제 관리 장치),
Mesh Screen(메시 스크린), Porous Media Model(다공성 매체 모델), Bubble Point(기포점)

서론

    우주비행체를 미소 중력 조건 내에서 운용하 는 경우, 가압 기체가 액상의 추진제와 혼합되어 엔진으로 공급될 우려가 있으므로 이를 방지하 기 위한 탱크의 설계가 필요하다.

    다이어프램 (Diaphragm), 피스톤(Piston) 등 다양한 장치들 이 활용되고 있으며, 이 중 표면 장력 탱크는 내 부의 메시 스크린(Mesh screen), 베인(Vane) 등 의 구조체에서 추진제의 표면장력을 활용함으로 써 액상 추진제의 이송 및 배출을 유도하는 방 식이다.

    표면 장력 탱크는 구동부가 없는 구조로 신뢰성이 높고, 전 부분을 티타늄 등의 금속 재 질로 구성함으로써 부식성 추진제의 사용 조건 에서도 장기 운용이 가능한 장점이 있다. 위에서 언급한 메시 스크린(Mesh screen)은 수 십 마이크로미터 두께의 금속 와이어를 직조한 다공성 재질로 표면 장력 탱크의 핵심 구성 요소 중 하나이다.

    미세 공극 상 추진제의 표면장력에 의해 기체와 액체 간 계면을 일정 차압 내에서 유지시킬 수 있다. 이러한 성질로 인해 일정 조 건에서 가압 기체가 메시 스크린을 통과하지 못 하게 되고, 스크린을 탱크 유로에 설치함으로써 액상의 추진제 배출을 유도할 수 있다.

    메시 스크린이 가압 기체를 통과시키기 직전 의 기체-액체 계면에 형성되는 최대 차압을 기포 점 (Bubble point) 이라 칭하며, 메시 스크린의 주 요 성능 지표 중 하나이다. IPA, 물, LH2, LCH4 등 다양한 기준 유체 및 추진제, 다양한 메시 스 크린 사양에 대해 기포점 측정 관련 실험적 연 구가 이루어져 왔다 [1-3].

    위 메시 스크린을 포함하여 표면 장력 탱크 내 액상의 추진제 배출을 유도하는 구조물 일체 를 PMD(Propellant management device)라 칭하 며, 갤러리(Gallery), 베인(Vane), 스펀지(Sponge), 트랩(Trap) 등 여러 종류의 구조물에 대해 각종 형상 변수를 내포한다[4, 5].

    따라서 다양한 파라미터를 고려한 실험적 연구는 제약이 따를 수 있으며, 베인 등 상대적으로 작은 미소 중력 조건에서 개방형 유로를 활용하는 경우 지상 추진제 배출 실험이 불가능하다[6]. 그러므로 CFD를 통한 표면장력 탱크 추진제 배출 해석은 다양한 작동 조건 및 PMD 형상 변수에 따른 추진제 거동을 이해하고, 탱크를 설계하는 데 유용하게 활용될 수 있다.

    상기 추진제 배출 해석을 수행하기 위해서는 핵심 요소 중 하나인 메시 스크린에 대한 모델링이 필수적이다. Chato, McQuillen 등은 상용 CFD 프로그램인 Fluent를 통해, 갤러리 내 유동 시뮬레이션을 수행하였으며, 이 때 메시 스크린에 ‘porous jump’ 경계 조건을 적용함으로써 액상의 추진제가 스크린을 통과할 때 생기는 압력 강하를 모델링하였다[7, 8].

    그러나 앞서 언급한 메시 스크린의 기포점 특성을 모델링한 사례는 찾아보기 힘들다. 이는 스크린을 활용하는 표면 장력 탱크 내 액상 추진제 배출 현상을 해석적으로 구현하기 위해 반드시 필요한 부분이다. 본 연구에서는 자유표면 해석에 상대적으로 강점을 지닌 상용 CFD 프로그램 Flow-3d를 사용하여, 메시 스크린을 모델링하였다.

    거시적 다공성 매체 모델(Macroscopic porous mediamodel)을 활용하여 메시 스크린 모델 영역에 공극률(Porosity), 모세관압(Capillary pressure), 항력 계수(Drag coefficient)를 지정하고, 이를 기반으로 기포점 측정 시뮬레이션을 수행, 해석 결과와 실험 데이터 간 비교 및 검증을 수행하였다.

    이를 기반으로 메시 스크린 및 PMD구조체를 포함한 탱크의 추진제 배출 해석을 수행하고, 기포점 특성의 반영 여부를 확인하였다.

    Fig. 1 Real geometry-based mesh screen model (left)
and mesh screen model based on macroscopic
porous media model in Flow-3d (righ
    Fig. 1 Real geometry-based mesh screen model (left) and mesh screen model based on macroscopic porous media model in Flow-3d (righ
    Fig. 2 Modeling of bubble point test apparatus (left)
and computational grid (righ
    Fig. 2 Modeling of bubble point test apparatus (left) and computational grid (righ)
    Fig. 3 Modeling of sump in a tank (left) and lower part
of the sump structure (right)
    Fig. 3 Modeling of sump in a tank (left) and lower part of the sump structure (right)

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    Fig. 1. A typical Boiling Water Reactor (BWR) and selected segment of study for simulation

    Understanding dry-out mechanism in rod bundles of boiling water reactor

    끓는 물 원자로 봉 다발의 건조 메커니즘 이해

    Liril D.SilviaDinesh K.ChandrakercSumanaGhoshaArup KDasb
    aDepartment of Chemical Engineering, Indian Institute of Technology, Roorkee, India
    bDepartment of Mechanical Engineering, Indian Institute of Technology, Roorkee, India
    cReactor Engineering Division, Bhabha Atomic Research Centre, Mumbai, India

    Abstract

    Present work reports numerical understanding of interfacial dynamics during co-flow of vapor and liquid phases of water inside a typical Boiling Water Reactor (BWR), consisting of a nuclear fuel rod bundle assembly of 7 pins in a circular array. Two representative spacings between rods in a circular array are used to carry out the simulation. In literature, flow boiling in a nuclear reactor is dealt with mechanistic models or averaged equations. Hence, in the present study using the Volume of Fluid (VOF) based multiphase model, a detailed numerical understanding of breaking and making in interfaces during flow boiling in BWR is targeted. Our work will portray near realistic vapor bubble and liquid flow dynamics in rod bundle scenario. Constant wall heat flux for fuel rod and uniform velocity of the liquid at the inlet patch is applied as a boundary condition. The saturation properties of water are taken at 30 bar pressure. Flow boiling stages involving bubble nucleation, growth, merging, local dry-out, rewetting with liquid patches, and complete dry-out are illustrated. The dry-out phenomenon with no liquid presence is numerically observed with phase fraction contours at various axial cut-sections. The quantification of the liquid phase fraction at different axial planes is plotted over time, emphasizing the progressive dry-out mechanism. A comparison of liquid-vapor distribution for inner and outer rods reveals that the inner rod’s dry-out occurs sooner than that of the outer rod. The heat transfer coefficient to identify the heat dissipation capacity of each case is also reported.

    현재 작업은 원형 배열에 있는 7개의 핀으로 구성된 핵연료봉 다발 어셈블리로 구성된 일반적인 끓는 물 원자로(BWR) 내부의 물의 증기 및 액체상의 동시 흐름 동안 계면 역학에 대한 수치적 이해를 보고합니다.

    원형 배열의 막대 사이에 두 개의 대표적인 간격이 시뮬레이션을 수행하는 데 사용됩니다. 문헌에서 원자로의 유동 비등은 기계론적 모델 또는 평균 방정식으로 처리됩니다.

    따라서 VOF(Volume of Fluid) 기반 다상 모델을 사용하는 본 연구에서는 BWR에서 유동 비등 동안 계면의 파괴 및 생성에 대한 자세한 수치적 이해를 목표로 합니다.

    우리의 작업은 막대 번들 시나리오에서 거의 사실적인 증기 기포 및 액체 흐름 역학을 묘사합니다. 연료봉에 대한 일정한 벽 열유속과 입구 패치에서 액체의 균일한 속도가 경계 조건으로 적용됩니다. 물의 포화 특성은 30bar 압력에서 취합니다.

    기포 핵 생성, 성장, 병합, 국소 건조, 액체 패치로 재습윤 및 완전한 건조를 포함하는 유동 비등 단계가 설명됩니다. 액체가 존재하지 않는 건조 현상은 다양한 축 단면에서 위상 분율 윤곽으로 수치적으로 관찰됩니다.

    다른 축 평면에서 액상 분율의 정량화는 점진적인 건조 메커니즘을 강조하면서 시간이 지남에 따라 표시됩니다. 내부 막대와 외부 막대의 액-증기 분포를 비교하면 내부 막대의 건조가 외부 막대보다 더 빨리 발생함을 알 수 있습니다. 각 경우의 방열 용량을 식별하기 위한 열 전달 계수도 보고됩니다.

    Fig. 1. A typical Boiling Water Reactor (BWR) and selected segment of study for simulation
    Fig. 1. A typical Boiling Water Reactor (BWR) and selected segment of study for simulation
    Fig. 2. (a-c) dimensions and mesh configuration for G = 6 mm; (d-f) dimensions and mesh configuration for G = 0.6 mm
    Fig. 2. (a-c) dimensions and mesh configuration for G = 6 mm; (d-f) dimensions and mesh configuration for G = 0.6 mm
    Fig. 3. Simulating the effect of spacer (a) Spacer configuration around rod bundle (b) Mesh structure in spacer zone (c) Distribution of vapor bubbles in a rod bundle with spacer (d) Liquid phase fraction comparison for geometry with and without spacer (e,f,g) Wall temperature comparison for geometry with and without spacer; WS: With Spacer, WOS: Without Spacer; Temperature in the y-axis is in (f) and (g) is same as (e).
    Fig. 3. Simulating the effect of spacer (a) Spacer configuration around rod bundle (b) Mesh structure in spacer zone (c) Distribution of vapor bubbles in a rod bundle with spacer (d) Liquid phase fraction comparison for geometry with and without spacer (e,f,g) Wall temperature comparison for geometry with and without spacer; WS: With Spacer, WOS: Without Spacer; Temperature in the y-axis is in (f) and (g) is same as (e).
    Fig. 4. Validation of the present numerical model with crossflow boiling over a heated cylindrical rod [40]
    Fig. 4. Validation of the present numerical model with crossflow boiling over a heated cylindrical rod [40]
    Fig. 5. Grid-Independent study in terms of vapor volume in 1/4th of computational domain
    Fig. 5. Grid-Independent study in terms of vapor volume in 1/4th of computational domain
    Fig. 6. Interface contour for G = 6 mm; ul = 1.2 m/s; q˙ w = 396 kW/m2; they are showing nucleation, growth, merging, and pseudo-steady-state condition.
    Fig. 6. Interface contour for G = 6 mm; ul = 1.2 m/s; q˙ w = 396 kW/m2; they are showing nucleation, growth, merging, and pseudo-steady-state condition.
    Fig. 7. Interface contours for G = 0.6 mm; ul = 1.2 m/s; q˙ w = 396 kW/m2; It shows dry-out at pseudo-steady-state near the exit
    Fig. 7. Interface contours for G = 0.6 mm; ul = 1.2 m/s; q˙ w = 396 kW/m2; It shows dry-out at pseudo-steady-state near the exit
    Fig. 8. Vapor-liquid distribution across various distant cross-sections (Black color indicates liquid; Gray color indicates vapor); Magnification factor: 1 × (for a and b), 1.5 × (for c and d)
    Fig. 8. Vapor-liquid distribution across various distant cross-sections (Black color indicates liquid; Gray color indicates vapor); Magnification factor: 1 × (for a and b), 1.5 × (for c and d)
    Fig. 21. Two-phase flow mixture velocity (u¯z); for G = 6 mm, r = 5 means location at inner heated wall and r = 25 means location at outer adiabatic wall; for G = 0.66 mm, r = 5 means location at inner heated wall and r = 16.6 mm means location at outer adiabatic wall.
    Fig. 21. Two-phase flow mixture velocity (u¯z); for G = 6 mm, r = 5 means location at inner heated wall and r = 25 means location at outer adiabatic wall; for G = 0.66 mm, r = 5 means location at inner heated wall and r = 16.6 mm means location at outer adiabatic wall.

    References

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    Figure 6. Circular section of the viscosity and shear-rate clouds.

    Simulation and Visual Tester Verification of Solid Propellant Slurry Vacuum Plate Casting

    Wu Yue,Li Zhuo,Lu RongFirst published: 26 February 2020 https://doi.org/10.1002/prep.201900411Citations: 3

    Abstract

    Using an improved Carreau constitutive model, a numerical simulation of the casting process of a type of solid propellant slurry vacuum plate casting was carried out using the Flow3D software. Through the flow process in the orifice flow channel and the combustion chamber, the flow velocity of the slurry passing through the plate flow channel was quantitatively analyzed, and the viscosity, shear rate, and leveling characteristics of the slurry in the combustion chamber were qualitatively analyzed and predicted. The pouring time, pouring quality, and flow state predicted by the numerical simulation were verified using a visual tester consisting of a vacuum plate casting system in which a pouring experiment was carried out. Studies have shown that HTPB three-component propellant slurry is a typical yielding pseudoplastic fluid. When the slurry flows through the flower plate and the airfoil, the fluid shear rate reaches its maximum value and the viscosity of the slurry decreases. The visual pouring platform was built and the experiment was controlled according to the numerically-calculated parameters, ensuring the same casting speed. The comparison between the predicted casting quality and the one obtained in the verification test resulted in an error less than 10 %. Moreover, the error between the simulated casting completion time and the process verification test result was also no more than 10 %. Last, the flow state of the slurry during the simulation was consistent with the one during the experimental test. The overall leveling of the slurry in the combustion chamber was adequate and no relatively large holes and flaws developed during the pouring process.

    개선된 Carreau 구성 모델을 사용하여 FLOW-3D 소프트웨어를 사용하여 고체 추진제 슬러리 진공판 유형의 Casting Process에 대한 수치 시뮬레이션을 수행했습니다. 오리피스 유로와 연소실에서의 유동과정을 통해 판 유로를 통과하는 슬러리의 유속을 정량적으로 분석하고, 연소실에서 슬러리의 점도, 전단율, 레벨링 특성을 정성적으로 분석하하고, 예측하였습니다.

    타설시간, 타설품질, 수치해석으로 예측된 ​​유동상태는 타설실험을 수행한 진공판주조시스템으로 구성된 비주얼 테스터를 이용하여 검증하였습니다.

    연구에 따르면 HTPB 3성분 추진제 슬러리는 전형적인 생성 가소성 유체입니다. 슬러리가 플라워 플레이트와 에어포일을 통과할 때 유체 전단율이 최대값에 도달하고 슬러리의 점도가 감소합니다.

    시각적 주입 플랫폼이 구축되었고 동일한 주조 속도를 보장하기 위해 수치적으로 계산된 매개변수에 따라 실험이 제어되었습니다. 예측된 casting 품질과 검증 테스트에서 얻은 품질을 비교한 결과 10 % 미만의 오류가 발생했습니다.

    또한 모의 casting 완료시간과 공정검증시험 결과의 오차도 10 % 이하로 나타났습니다.

    마지막으로 시뮬레이션 중 슬러리의 흐름 상태는 실험 테스트 시와 일치하였다. 연소실에서 슬러리의 전체 레벨링은 적절했으며 주입 과정에서 상대적으로 큰 구멍과 결함이 발생하지 않았습니다.

    Figure 1. The equipment used in the vacuum flower-plate pouring process.
    Figure 1. The equipment used in the vacuum flower-plate pouring process.
    Figure 2. Calculation model.
    Figure 2. Calculation model.
    Figure 3. Grid block division unit.
    Figure 3. Grid block division unit.
    Figure 4. Circular section of the speed cloud.
    Figure 4. Circular section of the speed cloud.
    Figure 5. Viscosity and shear rate distribution cloud pattern flowing through the plate holes.
    Figure 5. Viscosity and shear rate distribution cloud pattern flowing through the plate holes.
    Figure 6. Circular section of the viscosity and shear-rate clouds.
    Figure 6. Circular section of the viscosity and shear-rate clouds.
    Figure 7. Volume fraction cloud chart at different time.
    Figure 7. Volume fraction cloud chart at different time.
    Figure 8. Experimental program.
    Figure 8. Experimental program.
    Figure 9. Emulation experimental device.
    Figure 9. Emulation experimental device.
    Figure 10. Visualization of the flow state of the pulp inside the tester.
    Figure 10. Visualization of the flow state of the pulp inside the tester.

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    図3 He ガスストリッパー装置の図と全景.

    RIKEN RIBF의 He-Gas 스트리퍼 및 회전 디스크 스트리퍼

    He Gas Stripper and Rotating Disk Stripper at the RIKEN RIBF

    理研 RI ビームファクトリーにおける He ガスと回転ディスクストリッパー

    今尾 浩士 *・長谷部 裕雄 *

    서론

    우라늄 빔 등 중원소 빔의 대강도화는 다양한 단수명 원자핵을 생성·이용하고 우주에서의 원소 합성을 이해하기 위한 필수 과제이다. 중이온의 가속에 있어서는, 복수의 가속기를 이용하여, 고에너지까지 캐스케이드상으로 가속해 가지만, 효율적인 가속을 위해 도중의 하전 변환 과정은 필수 과정이라고 할 수 있다.

    리켄 RI 빔팩토리(RIBF) 1)에서는 가장 무거운 우라늄 등의 가속에 있어서, 2회의 하전 변환을 실시하고 있다.

    그러나 기존에 사용해 온 고정형 탄소막 스트리퍼 2)의 내구성은 대강화의 원리적 병목이며, 미국 FRIB 계획 3) 등을 포함한 차세대 RI 생성 시설의 공통 문제에서도 있었다. RIBF는 가스 4-7)과 회전형 디스크 8, 9)를 사용하여 고강도 우라늄을 견딜 수있는 스트리퍼를 개발했다.

    RIBF에서 238U 빔의 가속도를 그림 1에 나타내었다. 28 GHz의 초전도 ECR 이온 소스 (10, 11)로 생성 및 선별 된 238U35 +는 입사기 RILAC2와 4 개의 링 사이클로트론 (RRC, fRC, IRC, SRC)을 사용하여 345 MeV / u까지 가속된다.

    스트리퍼는 RRC 가속 후 11 MeV / u와 fRC 가속 후 51 MeV / u에서 두 번 사용된다. 첫 번째 단계는 He 가스 스트리퍼를 사용하며 U35 +에서 U64 +로 변환한다. 두 번째 단계는 회전 흑연 시트 디스크 스트리퍼이며 U64 +에서 U86 +로 변환한다.

    중이온 스트리퍼는 총 열 부하, 파워 손실이라는 의미에서는 전혀 작지만, 특히 큰 것은 단위 길이 에너지 손실 dE/dx이며, 이에 특유의 어려움이 있다. 우라늄의 dE / dx는 특히 크고, 수 MeV / u-50 MeV / u 정도까지의 스트리퍼는 dE / dx가 크고 두께가 고체로서는 얇아지기 때문에 어렵다.

    우리의 11 MeV / u에서의 목표 강도 10 pA는 dE / dx로 정규화 된 경우, 예를 들어 400 MeV의 양성자 빔이라면 500 mA라고 불리우는 강도에 해당한다. 또한 우라늄의 국부적 인 에너지 손실로 인한 비선형 피해도보고되었으며 상황은 더욱 심각하다.

    예를 들어 제1 스트리퍼로 탄소막을 사용했을 경우, 1 µm 정도 이하의 박막을 사용하지 않을 수 없고, 취약성, 불균일성과의 싸움으로, 열 제거도 어렵다. 실제로 RIBF 초기에 사용 된 고정형 탄소막 2)에서는 우라늄 빔 20pnA 정도의 조사 강도에서도 사용 가능 시간은 반일 정도였다. 그런 다음 두 번째 스트리퍼에서도 비슷한 상황이 발생했다.

    현재 사용하고 있는 He 가스 스트리퍼와 회전형 그라파이트 디스크 스트리퍼는 당시의 약 100배의 강도라도 사용 시간을 거의 신경쓸 필요가 없을 정도의 내구성을 가지고 있다.

    본 논문에서는 He 가스 스트리퍼와 회전형 스트리퍼에 대해 개요와 고출력 표적으로서의 측면을 중심으로 설명한다.

    図1 He ガスと回転ディスクストリッパーを用いた現在の RIBF ウラン加速スキーム.
    図1 He ガスと回転ディスクストリッパーを用いた現在の RIBF ウラン加速スキーム.
    図2 様々な厚さの He ガスによる11 MeV/u 238U の荷電分布.
    図2 様々な厚さの He ガスによる11 MeV/u 238U の荷電分布.
    図3 He ガスストリッパー装置の図と全景.
    図3 He ガスストリッパー装置の図と全景.
    図4 かく乱板の写真(上)と位置依存性(下).
    図4 かく乱板の写真(上)と位置依存性(下).
    図5 オリフィスから噴出する He のマッハ数の CFD 計算 (Solidworks flow simulation).
    図5 オリフィスから噴出する He のマッハ数の CFD 計算 (Solidworks flow simulation).
    図6 238U ビームによる He ガス温度上昇の実験値と計算値 の比較.実験値は輸送条件の異なる幾つかの RUN の データをプロットしている.
    図6 238U ビームによる He ガス温度上昇の実験値と計算値 の比較.実験値は輸送条件の異なる幾つかの RUN の データをプロットしている.
    図7 マクロパルスの長さと周期を変えた時のΔt の変化 (上)とマクロパルスの構造(下).
    図7 マクロパルスの長さと周期を変えた時のΔt の変化 (上)とマクロパルスの構造(下).
    図8 ガスジェットカーテン法コンセプト.
    図8 ガスジェットカーテン法コンセプト.
    図9 シール効果とガス置換効果(上)とオリフィスの大口径 化(下).
    図9 シール効果とガス置換効果(上)とオリフィスの大口径 化(下).
    図10 2 次元ラバール式ノズルによるガスジェットカーテ ンの計算例(Solidworks flow simulation).図はマッハ 数のプロットである.
    図10 2 次元ラバール式ノズルによるガスジェットカーテ ンの計算例(Solidworks flow simulation).図はマッハ 数のプロットである.
    図11 4 枚目の Be ディスク.左使用前,右使用後.
    図11 4 枚目の Be ディスク.左使用前,右使用後.
    図12 40 mg/cm2 グラッシーカーボンディスク
    図12 40 mg/cm2 グラッシーカーボンディスク
    図13 GS ディスク.左使用前,右使用後.
    図13 GS ディスク.左使用前,右使用後.
    図14 GTF ディスク.左使用前,右使用後.
    図14 GTF ディスク.左使用前,右使用後.
    図15 U ビーム照射中の GTF ディスク
    図15 U ビーム照射中の GTF ディスク
    図16 アクセスドア用ガラス. 左変色したガラス,右新品のガラス
    図16 アクセスドア用ガラス. 左変色したガラス,右新品のガラス

    References

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    K. Takahashi, T. Sasaki and T. Kikuchi: Rev. Sci. Instrum. 91, 053503 (2020).
    19) H. Ryuto, H. Hasebe, N. Fukunishi, S. Yokouchi, A. Goto,
    M. Kase and Y. Yano: Nucl. Instrum. Methods Phys. Res.
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    21) Crystal Optics Inc.: http://www.crystal-opt.co.jp.
    22) TANKEN SEAL SEIKO Co., LTD.: http://www.tanken
    seal.co.jp.
    23) Kaneka Corporation: http://www.elecdiv.kaneka.co.jp.
    24) H. Hasebe, H. Okuno, H. Imao, N. Fukunishi, M. Kase and
    O. Kamigaito: Proceedings of the 16th annual meeting of
    PASJ, p. 9 (2019).
    25) A. Tatami, Y. Kawashima, M. Murakami, K. Murashima
    and M. Tachibana: Proceedings of the 14th annual meeting of PASJ, p. 159 (2017).

    Heat and Mass Transfer in a Cryogenic Tank in Case of Active-Pressurization

    능동 가압의 경우 극저온 탱크의 열 및 물질 전달

    Heat and Mass Transfer in a Cryogenic Tank in Case of Active-Pressurization

    하이라이트

    헤닝 슈플러 옌스 게르스트만DLR 독일 항공 우주 센터, 우주 시스템 연구소, 28359 Bremen, Germany

    상변화 및 공액 열전달을 포함하는 압축성 2상 솔버 개발.

    분석 솔루션으로 솔버를 성공적으로 검증.

    극저온 탱크의 압력 및 온도 변화에 대한 정확한 시뮬레이션.

    자유 표면에서의 물질 전달 분석.

    Abstract

    압력 요구 사항을 예측하는 것은 극저온 추진 시스템의 주요 과제 중 하나입니다. 이러한 맥락에서 증발 및 응축 현상을 고려한 탱크 여압을 시뮬레이션하기 위한 수치 모델을 개발하여 적용하였습니다. 

    새로운 솔버는 PISO(splitting of operator) 알고리즘이 있는 압력 암시적 방법을 기반으로 하는 OpenFOAM의 약한 압축성 다상 솔버와 기울기 기반 위상 변화 모델을 결합합니다. 날카로운 인터페이스를 유지하기 위해 인터페이스에 인접한 셀에 질량 소스 용어가 적용됩니다. 

    첫째, 모델은 1차원 상 변화 문제와 중력이 없는 상태에서 과열된 액체에서 증기 기포의 성장이라는 두 가지 분석 솔루션에 대해 검증되었습니다. 

    두 번째 단계에서는 검증된 모델을 극저온 가압 실험에 적용했습니다. 측정된 압력 거동은 수치 모델이 양호한 근사값으로 확인될 수 있습니다. 

    수치 모델을 사용하면 물리적 거동에 대한 추가 통찰력을 얻을 수 있습니다. 응축 및 증발 효과는 가압 중 및 가압 후의 압력 발생에 상당한 영향을 미칩니다. 기액 계면에서 일어나는 상변화로 인한 질량유동은 계면의 위치와 시간에 따라 달라진다. 벽에서 직접적으로 증발이 지배적이며 액체 표면의 중앙 영역에서 응결이 발생합니다. 

    응축 및 증발 효과는 가압 중 및 가압 후의 압력 발생에 상당한 영향을 미칩니다. 기액 계면에서 일어나는 상변화로 인한 질량유동은 계면의 위치와 시간에 따라 달라진다. 벽에서 직접적으로 증발이 지배적이며 액체 표면의 중앙 영역에서 응결이 발생합니다. 

    응축 및 증발 효과는 가압 중 및 가압 후의 압력 발생에 상당한 영향을 미칩니다. 기액 계면에서 일어나는 상변화로 인한 질량유동은 계면의 위치와 시간에 따라 달라진다. 벽에서 직접적으로 증발이 지배적이며 액체 표면의 중앙 영역에서 응결이 발생합니다.

    Predicting the pressurant requirements is one of the key challenges for cryogenic propulsion systems. In this context, a numerical model to simulate the tank pressurization that considers evaporation and condensation phenomena was developed and applied. The novel solver combines the a gradient-based phase change model with a weakly compressible multiphase solver of OpenFOAM based on the pressure implicit method with splitting of operator (PISO) algorithm. To maintain a sharp interface the mass source terms are applied to the cells adjacent to the interface. First, the model is validated against two analytical solutions: the one-dimensional phase change problem and secondly, the growth of a vapor bubble in a superheated liquid in the absence of gravity. In a second step, the validated model was applied to a cryogenic pressurization experiment. The measured pressure behavior could be confirmed with the numerical model being in a good approximation. With the numerical model further insights into the physical behavior could be achieved. The condensation and evaporation effects have a significant impact on the pressure development during and after the pressurization. The mass flows due to phase change occurring at the vapor-liquid interface depend on interface location and time. Directly at the wall, evaporation becomes dominant while condensation occurs at the center area of the liquid surface.

    1. Fig. 1. Calculation of the gradient at the interface: On the left side the interface…
    2. Fig. 2. Mass source term distribution: First the sharp mass source term ρ0, which is…
    3. Fig. 3. a) Layout of the Stefan-Problem: a vapor is located between a liquid and a…
    4. Fig. 4. Bubble in a superheated liquid: The left side depicts the calculated and…
    5. Fig. 5. Modified drawing of the dewar (as documented in [5] [6]; dimensions in mm) and…
    6. Fig. 6. Schematic presentation of the pressure evoluation in the dewar: Initial…
    7. Fig. 7. Simulation of the pressurization phase: The diagram shows the pressure…
    8. Fig. 8. Turbulent thermal diffusivity in pressurization and relaxation phase
    9. Fig. 9. Comparison of the pressure evolution in the relaxation phase of the solver with…
    10. Fig. 10. On the left side the temperature evolution in the bulk of the gas phase is shown
    11. Fig. 11. Heat Flux profile over the interface caused by evaporation with details of the…
    12. Fig. 12. Temperatures field with velocity vectors at 420 seconds after the start of the…
    13. Fig. 13. Heat transfer to the liquid from the wall and the freesurface with and without…

    Hide figures

    키워드

    Pressurization, Phase Change, CFD, Propellant Management, 가압, 상 변화, 추진제 관리

    그림 3. 수중 4차 횡파 영향

    Validation of Sloshing Simulations in Narrow Tanks

    This case study was contributed by Peter Arnold, Minerva Dynamics.

    이 작업의 목적은 FLOW-3D  를 검증하는 것입니다. 밀폐된 좁은 스팬 직사각형 탱크의 출렁거림 문제에 대비하여 탱크의 내부 파동 공명 주기에 가깝거나 같은 주기로 롤 운동을 하여 측면 및 지붕 파동 충격 이벤트가 발생합니다.

    탱크는 물이나 해바라기 기름으로 두 가지 다른 수준으로 채워졌고 위의 공간은 공기로 채워졌습니다. 압력 센서는 여러 장소의 벽에 설치되었으며 처음 4개의 출렁이는 기간 동안 기록된 롤 각도와 시간 이력이 있습니다. 오일을 사용하는 경우의 흐름은 레이놀즈 수가 1748인 층류인 반면, 물로 채워진 경우의 흐름은 레이놀즈 수가 97546인 난류입니다. 

    CFD 시뮬레이션은 탱크의 고조파 롤 운동을 복제하기 위해 본체력 방법을 사용했으며, 난류 및 공기 압축성을 설명하기 위해 다른 모델링 가정과 함께 그리드 의존성 테스트를 수행했습니다.

    The objective of this work is to validate FLOW-3D against a sloshing problem in a sealed narrow span rectangular tank, subjected to roll motion at periods close to or equal to the tank’s internal wave resonance period, such that side and roof wave impact events occur. The tank was filled to two different levels with water or sunflower oil, with the space above filled by air. Pressure sensors were installed in the walls at several places and their time histories, along with the roll angle, recorded for the first four sloshing periods. For the cases using oil, the flow is laminar with a Reynolds number of 1748, while for the cases filled with water the flow is turbulent with a Reynolds number of 97546. The CFD simulations used the body force method to replicate the harmonic roll motion of the tank, while grid dependence tests were performed along with different modelling assumptions to account for turbulence and air compressibility.

    Experimental Problem Setup

    원래 실험은 Souto-Iglesias 및 Botia-Vera[1]에 의해 수행되었으며 모든 실험 데이터 파일은 문제 설명, 비디오 및 불확실성 분석과 함께 사용할 수 있습니다. 그림 1에 표시된 형상은 길이 900mm, 높이 508mm, 스팬 62mm의 직사각형 탱크로 구성되어 있으며 물이나 해바라기 기름으로 93mm 또는 355.3mm로 채워져 있으므로 4가지 경우가 고려됩니다. 탱크 벽과 같은 높이로 설치된 압력 센서의 위치도 표시됩니다. 탱크 회전 중심은 수평에 대한 회전 각도와 함께 그림 1에 나와 있습니다. 각 실험 실행은 반복성을 평가할 수 있도록 100번 수행되었습니다.

    The original experiment was performed by Souto-Iglesias and Botia-Vera [1] and all experimental data files are available along with problem description, videos and an uncertainty analysis. The geometry shown in Fig. 1 consists of a rectangular tank of 900mm length, 508mm height and 62mm span, filled to either 93mm or 355.3 mm with either water or sunflower oil, hence four cases are considered. The locations of the pressure sensors that were installed flush with the tank walls are also shown. The tank rotation center is shown in Fig. 1, along with the rotation angle relative to the horizontal. Each of the experimental runs was performed 100 times to enable their repeatability to be assessed.

    Tank dimensions and locations of pressure sensors
    Figure 1. Tank dimensions and locations of pressure sensors

    Numerical Simulation

    문제는 FLOW-3D 내에서 비관성 기준 좌표계 모델을 사용하여 비교적 간단하게 설정할 수 있으며  , 이는 로컬 기준 좌표계의 가속도에 따라 유체에 체력 을 적용합니다. Z축 회전 속도는 탱크의 롤 운동을 시뮬레이션하기 위한 주기 함수로 정의되었으며 음의 수직 방향으로 작용하는 일정한 중력이 가해졌습니다.

    메쉬 미세화, 운동량 이류에 대한 수치 근사 순서, 층류 대 난류 모델 및 탱크 내 공기에 대한 세 가지 다른 처리(즉, 일정 압력, 압축성 기체 및 비압축성 기체)와 같은 것을 조사하기 위해 여러 시뮬레이션을 수행했습니다.

    93mm 깊이로 채워진 모든 케이스에 대해 압력은 압력 센서 P1에서만 실험 값과 비교되었으며, 355.3mm 깊이로 채워진 모든 케이스에서는 P3 센서의 데이터만 비교되었습니다.

    The problem was relatively simple to set up using the non-inertial reference frame model within FLOW-3D, which applies a body force to the fluid depending on the acceleration of the local reference frame. The Z axis rotational velocity was defined as a periodic function to simulate a roll motion of the tank, and a constant gravity force acting in the negative vertical direction was applied.

    Multiple simulations were performed to investigate such things as mesh refinement, the numerical approximation order for momentum advection, laminar versus turbulent models and three different treatments for the air in the tank (i.e., constant pressure, compressible gas and incompressible gas).

    For all 93mm depth-filled cases, the pressure was compared to the experimental values at pressure sensor P1 only, while for all 355.3mm depth-filled cases, only data at the P3 sensor was compared.

    Results

    P1에서 측정된 측면 워터 슬로싱에 대한 메쉬 해상도의 영향은 그림 2에서 볼 수 있습니다. 피크 값 예측 측면에서 특별한 편향을 보이지 않습니다. 모든 측면 사례에서 초기 피크 직후의 압력은 시뮬레이션에서 일관되게 과대 평가되었습니다. 모든 메쉬는 피크의 타이밍 측면에서 우수한 일치를 보입니다. 100회 실행에서 보고된 실험 시간 기록은 평균 값에 가장 가까운 최고 압력을 가진 기록입니다.

    The effect of mesh resolution on lateral water sloshing measured at P1 is seen in Fig. 2. It shows no particular bias in terms of the prediction of peak values. In all the Lateral cases, the pressures immediately after the initial peaks are consistently over estimated in the simulations. All meshes have excellent agreement in terms of the timing of the peaks. The experimental time histories reported from the 100 runs made are those with peak pressures closest to the average values.

    Lateral water case
    Figure 2. Tank dimensions and locations of pressure sensors

    실험 결과의 반복성은 Souto-Iglesias & Elkin Botia-Vera[1]에 의해 각 테스트를 100번 실행하고 처음 4개의 피크 압력의 평균 및 표준 편차를 측정하여 평가했습니다. CFD 실행이 다른 실험 실행으로 간주되는 경우 오류 막대 내에 있을 확률이 95%입니다. 그러나 CFD 결과의 16개 피크 압력 중 9개만 실험 결과의 2 표준 편차 내에 있으므로 CFD 모델이 실험을 대표하지 않거나 피크 압력이 정규 분포를 따르지 않는다는 결론을 내려야 합니다.

    어쨌든 표준 편차는 피크 자체에 비해 상당히 크며, 수성 케이스와 측면 오일의 비율이 가장 작은 피크 값에 대한 표준 편차의 비율이 가장 큰 것으로 나타났습니다. 이러한 결과는 그림 1과 2에서 볼 수 있는 벽 충격 역학의 복잡성을 고려할 때 그리 놀라운 일이 아닙니다. 3,4.

    The repeatability of the experimental results was assessed by Souto-Iglesias & Elkin Botia-Vera [1] running each test 100 times and measuring the average and standard deviation of the first four peak pressures. If a CFD run is considered to be another experimental run there is a 95% chance it will lie within the error bars. However, only nine of the 16 peak pressures from the CFD results fall within two standard deviations of the experimental results, so we must conclude that either the CFD model is not representative of the experiment or that the peak pressures are not normally distributed.

    In any event, the standard deviations are quite large compared to the peaks themselves, with the largest ratio of standard deviation to peak values occurring for the water-based cases and the lateral oil having the smallest ratio. These results are perhaps not too surprising when one considers the complexity of the wall impact dynamics as seen in Figs. 3,4.

    Lateral Wave Impact in Water
    Figure 3. 4th Lateral Wave Impact in Water
    Wave Impact of Water on Roof
    Figure 4. 4th Wave Impact of Water on Roof

    Conclusions

    좁은 탱크 슬로싱 문제의 네 가지 구성은 자유 표면 흐름을 위해 설계된 상용 CFD 코드를 사용하여 수치적으로 시뮬레이션되었습니다. 대략 2 X 10 3  및 1 X 10 5 의 Reynolds 수에 해당하는 두 가지 다른 유체  와 두 가지 유체 깊이가 네 가지 경우를 정의하는 데 사용되었습니다. 4가지 경우 모두에 대해 메쉬 셀 크기 독립성 테스트를 수행했지만 메쉬 해상도가 증가함에 따라 실험 결과에 대해 약한 수렴만 발견되었습니다. 조사는 또한 두 가지 다른 운동량 이류 수치 차분 계획을 테스트했으며 두 번째 방법을 사용하여 더 가까운 일치를 발견했습니다 1차 체계를 사용하는 것보다 차수 단조성 보존 체계. 기본 층류 흐름을 포함한 세 가지 난류 모델이 테스트되었지만 더 낮은 계산 비용으로 인해 층류 이외의 모델에 대한 선호도가 발견되지 않았습니다. 실험 데이터와 공기 감소 일치의 압축성을 포함하여 그 이유는 불분명합니다.

    실험 압력 프로브 시간 이력 데이터 세트에는 100회 반복 테스트에서 파생된 각 압력 피크에 대해 100개의 값이 포함되어 있으므로 CFD 시뮬레이션과의 일치의 통계적 유의성을 조사할 수 있었습니다. 수치 시뮬레이션과 실험 모두 출렁이는 파동 충격에 해당하는 매우 가파른 압력 펄스를 발생시켰고 실험 결과는 피크 값에서 높은 정도의 자연적 변동성을 갖는 것으로 나타났습니다. CFD 시뮬레이션의 감도 테스트(예: 약간 다른 초기 시작 조건 사용)는 공식적으로 수행되지 않았지만 수치 솔루션은 또한 다른 메쉬, 차분 체계 및 난류 모델,

    모든 경우에 압력 피크가 발생하는 수치해의 타이밍은 매우 정확함을 알 수 있었다. 그러나 가장 난이도가 낮은 Lateral Oil의 경우에도 압력 피크와 바로 뒤따르는 압력 값이 과대 평가되어 수치 모델링의 단점이 나타났습니다. 실험적 피크 압력 변동성을 고려할 때 CFD 생성 값은 CFD 솔루션이 통계적 유의성을 나타내기 위해 필요한 15개 이상이 아니라 16개 피크 중 9개에서 2개의 표준편차 한계 내에 떨어졌습니다. 실험을 대표했다. 이것은 피크가 정규 분포를 따르지 않거나 CFD 모델이 피크를 예측하는 데 어떤 식으로든 결함이 있음을 나타냅니다.

    Four configurations of a narrow tank sloshing problem were numerically simulated using a commercial CFD code designed for free surface flow. Two different fluids corresponding to Reynolds numbers of approximately 2 X 103 and 1 X 105 and two fluid depths were used to define the four cases. Mesh cell size independence tests were conducted for all four cases, but only a weak convergence towards the experimental results with increasing mesh resolution was found. The investigation also tested two different momentum advection numerical differencing schemes and found closer agreement using the 2nd order monotonicity preserving scheme than by using a first order scheme. Three turbulence models, including the default laminar flow, were tested but no preference was found for any model other than the laminar by virtue of its lower computational cost. Including the compressibility of the air-reduced agreement with the experimental data, the reasons for this are unclear.

    The experimental pressure probe time history data sets included 100 values for each of the pressure peaks derived from 100 repeat tests, and thus we were able to examine the statistical significance of the agreement with the CFD simulations. Both the numerical simulations and the experiments gave rise to very steep pressure pulses corresponding to the sloshing wave impacts, and the experimental results were found to have a high degree of natural variability in the peak values. Although sensitivity tests of the CFD simulations (using, for example, slightly different initial starting conditions) were not formally conducted, the numerical solutions also showed a high degree of variability in the pressure peak magnitudes resulting from the use of different meshes, differencing schemes and turbulence models, which could be considered to show that the numerical solution also had a high degree of natural variability.

    In all cases, the numerical solutions’ timing of the occurrence of the pressure peaks were found to be very accurate. However, even for the least challenging Lateral Oil case, the pressure peaks and the immediately following pressure values were overestimated, which indicated a shortcoming in the numerical modelling. When the experimental peak pressure variability was taken into account, the CFD-generated values fell inside the two Standard Deviation margin in nine of the 16 peaks rather than the 15 or more that would be required to show statistical significance in the sense that the CFD solution was representative of the experiment. This indicates that either the peaks are not normally distributed and/or the CFD model is in some way deficient at predicting them. Further work is required to establish how the peak pressures are distributed and/or to establish the physical reasons why the CFD model is overestimating the pressure peaks for even the least challenging Lateral Oil configuration.

    References

    1. Spheric Benchmark Test Case, Sloshing Wave Impact Problem, Antonio Souto-Iglesias & Elkin Botia-Vera, https://wiki.manchester.ac.uk/spheric/index.php/Test10
    2. Peregrine DH (1993). Water-wave impact on walls. Annual Review of Fluid Mechanics. Vol 35, pp 23-43.

    Editor’s Note

    The complete document from which this note was extracted and the related data and input files are available on our Users Site. Readers are encouraged to read the original validation to get a full appreciation of the detail in this work investigating comparisons between simulation and experimental data. This study is especially noteworthy since it deals with highly non-linear sloshing of fluids interacting with the boundaries of a confining tank.

    With regard to the author’s conclusions, it should be mentioned that the over prediction of fluid impact pressures in simulations could be the result of not allowing for sufficient compressibility effects in the liquids. For instance, in Fig. 3, it appears that there has been some air entrained in the liquid near the side wall. Also, negative pressures (i.e., below atmospheric) recorded experimentally might result from liquid drops remaining on the pressure sensors after the main body of liquid has drained away. Such details, which may be hard to quantify, only emphasize the difficulties involved in undertaking detailed validation studies. The author is commended for his excellent work.

    planar representation (cross-section at tank centre).

    Analysis of cryogenic propellant behaviour in microgravity and low thrust environments*

    미세 중력 및 저 추력 환경에서 극저온 추진체 거동 분석

    M.F. Fisher, G.R. Schmidt and J.J. Martin
    NASA Marshall Space Flight Center, Huntsville, AL 35824, USA

    Abstract

    우주선 비행 작업 (예 : 엔진 재시동 및 유체 전달) 중 극저온 추진제의 동작과 반응을 이해하는 것은 추진체 설계에서 매우 중요한 측면입니다. 엔진 연소 전 적절한 안정과 임무의 모든 단계에서 효과적인 차량 제어를 보장하려면 유체 움직임 및 슬로시 증폭에 대한 정확한 예측이 필요합니다.

    이러한 유형의 분석을 강화하기 위해 Marshall Space Flight Center (MSFC)는 최근 Flow Sciences Inc에서 개발 한 CFD 패키지인 FLOW-3D를 인수했습니다. 이 문서에서는 FLOW-3D 모델 예측을 MSFC 드롭 타워 테스트 데이터와 비교한 최근 검증에 대해 설명합니다. 테스트는 원래 Saturn S-IVB 단계 액체 수소 (LH 2) 탱크의 설계 및 성능 평가를 지원하기 위해 1960 년대에 수행되었지만, 데이터는 FLOW-3D 모델의 정확성을 검증하는데 유용한 것으로 입증되었습니다.

    Understanding the behaviour and response of cryogenic propellants during spacecraft flight operations (e.g., engine restart and fluid transfer) is an extremely important aspect of vehicle design. Accurate predictions of fluid motion and slosh amplification are needed to ensure proper settling prior to engine burn and effective vehicle control throughout all phases of the mission. To augment analyses of this type, Marshall Space Flight Center (MSFC) recently acquired FLOW-3D, a CFD package developed by Flow Sciences Inc. This paper describes a recent validation in which FLOW-3D model predictions were compared with MSFC drop tower test data. Although the tests were originally conducted in the 1960s to support design and performance assessments of the Saturn S-IVB stage liquid hydrogen (LH 2) tank, the data have proven useful for verifying the accuracy of the FLOW3D model.

    Keywords: space cryogenics; propellants; microgravity

    planar representation (cross-section at tank centre).
    planar representation (cross-section at tank centre).
    Figure 2.1. Test Setup.The test setup consists of a clear plastic scale model tank attached to a rigid aluminum frame by three multi-axis load cells driven by a position-controlled servo hydraulic system.(Data acquisition cabling removed for clarity).

    Coupled Simulation of Vehicle Dynamics and Tank Slosh. Phase 1 Report. Testing and Validation of Tank Slosh Analysis

    Prepared byGlenn R. WendelSteven T. GreenRussell C. Burkey

    Abstract:

    차량 동력학의 컴퓨터 시뮬레이션은 차량 설계에서 귀중한 도구가 되었다. 그러나 그들은 차량의 탱크에서 유체 슬로싱의 복잡한 역학을 정확하게 시뮬레이션할 수 없다. 

    유체 슬로쉬를 예측할 수 있는 컴퓨터 유체역학 CFD 분석 소프트웨어를 이용할 수 있지만, 군용 차량 애플리케이션용 유체 슬로쉬를 정확하게 예측하는데 이 소프트웨어의 사용은 입증되지 않았다. 이것은 차량 역학 분석과 결합된 CFD 분석의 사용을 개발 및 입증하여 유체 수송 시스템의 역학을 보다 정확하게 예측하는 다중 효소 프로그램의 첫 번째 단계다. 

    이 단계의 목적은 일반적인 기동에 직면한 차량의 움직임에 따른 탱크에서 슬로시 역학을 예측하는 CFD 분석을 검증하는 것이다. 이를 위해, 5톤 FMTV 트럭을 시뮬레이션하는 시험 설비뿐만 아니라, 1/4 규모의 TOD 탱크 모델이 건설되었다. CFD 분석과 실험실 시험의 반응력과 유동 운동을 차선 변경과 요철을 포함한 6가지 모의 차량 기동에서 비교했다. 

    CFD 분석은 상용 소프트웨어 패키지인 FLOW-3D-로 수행되었다. 테스트 탱크의 해당 측정값과 비교하기 위해 빈 탱크의 강체 동적 해석의 힘과 모멘트 예측에 순유체 힘과 모멘트 예측이 추가되었다. 

    전반적으로, 그 결과는 CFD가 트럭에 탑재된 수상 수송 탱크의 유체 운동 및 유체 구조 상호작용 연구에 성공적으로 적용될 수 있음을 보여준다. 예측된 롤 모멘트와 측정된 롤 모멘트 사이에는 좋은 상관관계가 있다. 

    여기에 제시된 CFD 시뮬레이션의 빠른 전환 시간을 감안할 때, 전술에 대한 전체 차량 반응의 높은 충실도 시뮬레이션을 위해 차량 강체 차체 동적 분석을 유체 역학 분석과 결합하는 것이 바람직하다는 전망이 나온다.

    Computer simulation of vehicle dynamics has become a valuable tool in the design of vehicles. They are, however, unable to accurately simulate the complex dynamics of fluid sloshing in a tank on the vehicle. Computational Fluid Dynamics CFD analysis software is available that can predict fluid slosh, however, the use of this software in accurately predicting fluid slosh for a military vehicle application has not been demonstrated. This is the first phase of a multiphase program to develop and demonstrate the use of CFD analysis, coupled with vehicle dynamics analysis, to more accurately predict the dynamics of a fluid transport system. The objective of this phase is to validate the CFD analysis in predicting slosh dynamics on a tank subjected to motions of a vehicle encountering typical maneuvers. To accomplish this, a one-quarter-scale model of a TOLD tank was constructed, as well as a test fixture to simulate a five-ton FMTV truck. The reaction forces and the fluid motions of the CFD analysis and the laboratory test were compared for six simulated vehicle maneuvers including lane changes and bumps. The CFD analysis was conducted with the commercially available software package, FLOW-3D-. The net fluid force and moment predictions were added to the force and moment predictions of a rigid body dynamic analysis of the empty tank alone to compare to the corresponding measured values for the test tank. Overall, the results show that CFD can successfully be applied to the study of fluid motions and the fluid- structure interactions in truck-mounted water transport tanks. There is good correlation between the predicted and measured roll moment. Given the rapid turnaround time for the CFD simulations presented here, the outlook is encouraging for coupling a vehicle rigid body dynamics analysis to a fluid dynamics analysis for a high fidelity simulation of the complete vehicle response to maneuvers.

    Keywords

    Keywords: COMPUTATIONAL,FLUID,DYNAMICS,VEHICLES,*SLOSHING,TEST,AND,EVALUATION,COMPUTER,PROGRAMS,COMPUTERIZED,SIMULATION,COUPLING(INTERACTION),SIMULATION,ROLL,LABORATORY,TESTS,PREDICTIONS,VALIDATION,INTERACTIONS,MILITARY,VEHICLES,REACTION,TIME,MOTION,RESPONSE,TRANSPORT,MILITARY,APPLICATIONS,FLUIDS,TRUCKS,MANEUVERS,RIGIDITY,TEST,FIXTURES,WATER,TANKS

    CFD 분석과 실험실 테스트의 작용력과 유체 운동은 다음과 같은 시뮬레이션 된 차량 기동에 대해 비교되었습니다.

    • AVTP Lane Change at 20 mph
    • AVTP Lane Change at 40 mph
    • 9” Half-Round Symmetric Bump at 10 mph
    • 12” Half-Round Symmetric Bump at 5 mph
    • 9” Trapezoidal Asymmetric Bump at 15 mph
    • 12” Trapezoidal Asymmetric Bump at 10 mph

    CFD 분석은 상용 소프트웨어 패키지 FLOW-3D를 사용하여 수행되었습니다.

    Rear Axle Roll Moment, 40-mph Lane Change.
    Rear Axle Roll Moment, 40-mph Lane Change.
    Figure 2.1.  Test Setup.The test setup consists of a clear plastic scale model tank attached to a rigid aluminum frame by three multi-axis load cells driven by a position-controlled servo hydraulic system.(Data acquisition cabling removed for clarity).
    Figure 2.1. Test Setup.The test setup consists of a clear plastic scale model tank attached to a rigid aluminum frame by three multi-axis load cells driven by a position-controlled servo hydraulic system.(Data acquisition cabling removed for clarity).
    Figure 2.2.  Test Setup Drawing.The load cell locations and the coordinate systems used in the testing and analysis are defined as shown.
    Figure 2.2. Test Setup Drawing.The load cell locations and the coordinate systems used in the testing and analysis are defined as shown.
    Figure 3.1.  Computational Mesh Definition
    Figure 3.1. Computational Mesh Definition
    Figure 3.2.  Rear Axle Roll Moment, 20-mph Lane Change
    Figure 3.2. Rear Axle Roll Moment, 20-mph Lane Change
    Figure 3.3.  Rear Axle Roll Moment, 40-mph Lane Change
    Figure 3.3. Rear Axle Roll Moment, 40-mph Lane Change
    Figure 3.4.  Rear Axle Roll Moment, 9” Trapezoidal Bump at 15 mph
    Figure 3.4. Rear Axle Roll Moment, 9” Trapezoidal Bump at 15 mph
    Figure 3.5.  Rear Axle Roll Moment, 12” Trapezoidal Bump at 10 mph
    Figure 3.5. Rear Axle Roll Moment, 12” Trapezoidal Bump at 10 mph
    Figure 3.8.  Fluid Configuration for 20-mph Lane Change.The viewpoint in these images is from the front of the vehicle looking in the negative y-direction.  Theinset in the video image is viewing the tank from the left side of the vehicle.
    Figure 3.8. Fluid Configuration for 20-mph Lane Change.The viewpoint in these images is from the front of the vehicle looking in the negative y-direction. Theinset in the video image is viewing the tank from the left side of the vehicle.
    Figure 3.9.  Fluid Configuration for 12” Trapezoidal Bump at 10 mph.The viewpoint in these images is from the front of the vehicle looking in the negative y-direction.  Theinset in the video image is viewing the tank from the left side of the vehicle.
    Figure 3.9. Fluid Configuration for 12” Trapezoidal Bump at 10 mph.The viewpoint in these images is from the front of the vehicle looking in the negative y-direction. Theinset in the video image is viewing the tank from the left side of the vehicle.

    REFERENCES

    Abramson, H.N. [1966], The Dynamic Behavior of Liquids in Moving Containers,NASA SP-106.Flow Science, Inc. [2001], FLOW-3D, Version 8.0.1, Santa Fe, New Mexico.Working Model, Inc. [1997], Working Model 3D, Version 2.0, San Mateo, California.Coleman, H.W., Steele, W.G. [1989], Experimentation and Uncertainty Analysis forEngineers, John Wiley and Sons, New York, 1989

    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 1. - FLOW-3D MODEL OF K-SITE TANK PRESSUR-IZATION.

    Prediction of the Ullage Gas Thermal Stratification in a NASP Vehicle Propellant Tank Experimental Simulation Using FLOW-3D

    FLOW-3D를 사용한 NASP 차량 추진 탱크 실험 시뮬레이션에서 Ullage 가스 열 층화 예측

    Personal AuthorHardy, T. L.; Tomsik, T. M.

    NASP (National Aero-Space Plane) 프로젝트의 일환으로 2D 온도 프로파일에 대한 중력, 초기 탱크 압력, 초기 유면 온도 및 열 전달 속도의 다차원 효과를 연구했습니다.

    상업용 유한 차분 유체 흐름 모델인 FLOW-3D가 평가에 사용되었습니다. 이러한 효과는 기체 수소 가압제를 사용한 이전 액체 수소 실험 데이터를 기반으로 조사되었습니다.

    FLOW-3D 결과는 기존 1D 모델과 비교되었습니다. 또한 메쉬 크기와 수렴 기준이 분석 결과에 미치는 영향을 조사했습니다. NASP 탱크 모델링을위한 향후 수정 및 FLOW-3D 사용에 대한 제안도 제공됩니다.

    KeywordsAerospace planesComputer programsFluid flowHeat transferNational aerospace plane programPropellant tanksUllageComputational gridsConvergenceFinite difference theoryLiquid hydrogenMathematical modelsSimulationStratificationTemperature profiles
    FIGURE 1. - FLOW-3D MODEL OF K-SITE TANK PRESSUR-IZATION.
    FIGURE 1. – FLOW-3D MODEL OF K-SITE TANK PRESSUR-IZATION.
    FIGURE 3. - EFFECT OF GRAVITY ON TEMPERATURE CONTOURS
    FIGURE 3. – EFFECT OF GRAVITY ON TEMPERATURE CONTOURS
    FIGURE 6.- EFFECT OF INITIAL PRESSURE ON VELOCITY PROFILE
    FIGURE 6.- EFFECT OF INITIAL PRESSURE ON VELOCITY PROFILE
    FIGURE 10. - EFFECT OF INITIAL TEMPERATURE ON TEMPERATURE CONTOURS
    FIGURE 10. – EFFECT OF INITIAL TEMPERATURE ON TEMPERATURE CONTOURS
    FIGURE 13. - EFFECT OF HEAT TRANSFER ON TEMPERATURE CONTOURS
    FIGURE 13. – EFFECT OF HEAT TRANSFER ON TEMPERATURE CONTOURS
    FIGURE 16. - EFFECT OF CONVERGENCE CRITERIA ON TEMPERATURE CONTOURS, 55 PERCENT ULLAGE, Pi = 17.4 PSI, 6 = 32.2 FT/SECZ, 24 SEC PRESSURIZATION
    FIGURE 16. – EFFECT OF CONVERGENCE CRITERIA ON TEMPERATURE CONTOURS, 55 PERCENT ULLAGE, Pi = 17.4 PSI, 6 = 32.2 FT/SECZ, 24 SEC PRESSURIZATION
    FIGURE 17. - COMPAR ISON OF CENTERLINE TEMPERATURES USING VARIOUS CONVERGENCE CRITERIA, 55 PERCENT ULLAGE, G = 32,2 FT/SEC2, P;= 17.4 PSI, 24 SEC PRESSURIZATION.
    FIGURE 17. – COMPAR ISON OF CENTERLINE TEMPERATURES USING VARIOUS CONVERGENCE CRITERIA, 55 PERCENT ULLAGE, G = 32,2 FT/SEC2, P;= 17.4 PSI, 24 SEC PRESSURIZATION.
    FIGURE 19. - EFFECT OF CONVERGENCE CRITERIA ON VELOCITY PROFILE,
    FIGURE 19. – EFFECT OF CONVERGENCE CRITERIA ON VELOCITY PROFILE,
    FIGURE 21. - EFFECT OF MESH SIZE ON TEMPERA- TURE CONTOURS, 55 PERCENT ULLAGE, Pi = 17.4 PSI, G = 0.0 FT/SEC2, , e = . 02, dt = , 005 SEC, 24 SEC PRESSURIZATION.
    FIGURE 21. – EFFECT OF MESH SIZE ON TEMPERA- TURE CONTOURS, 55 PERCENT ULLAGE, Pi = 17.4 PSI, G = 0.0 FT/SEC2, , e = . 02, dt = , 005 SEC, 24 SEC PRESSURIZATION.

    Comparison of FLOW-3D calculations with very large amplitude slosh data

    매우 큰 진폭 슬로시 데이터와 FLOW-3D 계산 비교

    소속 표시 : Sicilian, J. M.;Tegart, J. R.

    Abstract

    액체 모션 및 유체력의 3차원 흐름 컴퓨터 시뮬레이션은 기존 테스트 데이터와 상관관계가 있습니다. 하나의 실험 데이터 세트는 우주 왕복선 외부 탱크의 산소 탱크의 스케일 모델을 기반으로 하며, 다른 세트는 서브 스케일 탱크에서 제어된 가속 환경을 생성하는 낙하 탑 테스트에서 파생됩니다.

    다양한 드롭 타워 실험의 시뮬레이션은 큰 유체 변위 조건에서 총 유체 움직임을 예측하는 신뢰할 수 있는 능력을 보여줍니다. 컨테이너에 유체가 가해지는 힘의 예측은 이전 계산에 비해 개선되고, 예측된 힘은 측정된 데이터와 타이밍과 추세에 동의하며, 양력 측정 및 예측의 크기에 대한 불확실성은 그 사이의 관찰된 차이를 설명하기에 충분하다는 점에 유의합니다.

    IN: Computational experiments; Proceedings of the ASME/JSME Pressure Vessels and Piping Conference, Honolulu, HI, July 23-27, 1989 (A90-32339 13-31). New York, American Society of Mechanical Engineers, 1989, p. 23-30.

    Figure 3-3 E200U+ PMD sponge draining

    CORRELATIONS BETWEEN NEUTRAL BUOYANCY TESTS AND CED

    Abstract

    NEUTRAL BUOYANCY 테스트는 표면 장력 장치의 기능 검증을 위해 Matra Marconi Space에서 잘 알려진 테스트 기능입니다. 새로운 Eurostar 3000 PMD를 검증하고 성능을 E2000 + PMD의 성능과 비교하기 위해 완전한 저수지가 중성 부력 테스트 벤치에서 테스트되었습니다. 또한, 일시적 및 고정 모세관 현상에 대한 우리의 지식을 연관시키고 개선하기 위해 수치 시뮬레이션이 수행되었습니다. 다양한 결과에 대한 토론과 상관 관계가 제시됩니다. 다양한 도구의 한계가 표시되고 E3000 개선의 간단한 예가 모델링됩니다.

    Figure 2-2 Propellant position under acceleration
    Figure 2-2 Propellant position under acceleration
    Figure 2-3 E2000+ PMD
    Figure 2-3 E2000+ PMD
    Figure 3-1 Propellant position under acceleration
    Figure 3-1 Propellant position under acceleration
    Figure 3-2 Propellant position under acceleration
    Figure 3-2 Propellant position under acceleration
    Figure 3-3 E200U+ PMD sponge draining
    Figure 3-3 E200U+ PMD sponge draining
    Figure 3-5 Improved PMD sponge draining
    Figure 3-5 Improved PMD sponge draining
    Figure 4-1 E2000+ reservoir
    Figure 4-1 E2000+ reservoir
    FIG. 4: The RF of a lopsided neckpinch geometry through the Type-1 singularity using surgery and yielding the geometry as a direct product of two 3-spheres. We use axial symmetry of our model to suppress one dimension and the resulting two-lobed geometry can be visualized in Euclidean 3-space (our evolution was fortunately isometrically embeddable in R 3 ). The middle 3’rd and 4’th figure occur at the same time (t = 183.0) in the evolution. They illustrate the explicit manifold surgery, where the spherical caps (two icosahedrons )are placed on the ends of the left and right lobes. This is the first numerical illustration of Thurston’s geometrization procedure that we are aware of. This surface has 3438 edges, 1580 triangle-based frustum blocks and 960 vertices, although symmetry reduces the number of edges to 80 icosahedral {si} edges and 79 axial {ai} edges.

    A Realization of Thurstons Geometrization: Discrete Ricci Flow with Surgery∗

    Paul M. Alsing1
    , Warner A. Miller2† & Shing-Tung Yau3
    1 Air Force Research Laboratory, Information Directorate, Rome, NY 13441
    2 Department of Physics, Florida Atlantic University, Boca Raton, FL 33431
    3 Department of Mathematics, Harvard University, Cambridge, MA 02138

    Hamilton의 Ricci 흐름 (RF) 방정식은 최근 d 차원 부분 선형 (PL) 단순 기하학의 모서리 길이에 대한 자율 1 차 비선형 미분 방정식의 희소 결합 시스템으로 표현되었습니다. 더 최근에, 이 DRF (Discrete Ricci Flow) 방정식 시스템은 각 에지에 연결된 Forman-Ricci 텐서를 명시적으로 구성하여 1 차 미분 연산자를 대각화하고 각 시간 단계에서 큰 희소 행렬을 반전할 필요가 없도록 더욱 단순화되었습니다.

    우리는 최근에 이러한 방정식이 축 대칭 3-기하 구조에 대해 해당 연속체 RF 방정식에 수렴한다는 것을 분석적으로나 수치적으로 보여주었습니다.

    우리는 여기서 이러한 DRF 방정식이 수술을 사용하여 Type-1 넥 핀치 특이점을 통해 명시적으로 통합함으로써 이산 3D 축 대칭 넥 핀치 형상에 대한 Thurston의 형상화 절차에 대한 명시적인 수치 실현을 보여줍니다.

    진화를 완료하려면 입방 스플라인 기반 적응형 메시가 필요했습니다. 우리의 수치적으로 효율적인 시뮬레이션은 충분히 조여진 축 대칭 형상의 예상되는 Thurston 분해를 고유 한 기하학적 구조 (각각 3 구 형상으로 축소되는 두 로브의 직접 곱)로 산출합니다. 곡률의 구조는 Forman이 그래프에서 Ricci 곡률을 표현할 때 나타나는 정점 및 가장자리 가중치 중 하나를 더 잘 알리는 데 사용될 수 있습니다.

    Thurstons Geometrization의 실현 : Surgery을 통한 Discrete Ricci Flow

    FIG. 2: A two dimensional representation of the 3D neckpinch geometry of Angenent and Knopf (continuum on top, and discrete on bottom). In 3D the continuum cross-sections are 3-spheres and not circles, and in our discrete model the cross sections are icosahedrons and not hexagons. The 3D cells are triangle-based frustum blocks as opposed to the trapezoids depicted in the bottom of the figure. Here the variable ac measures the proper distance from the equator, and s is the length of the icosahedron edges
    FIG. 2: A two dimensional representation of the 3D neckpinch geometry of Angenent and Knopf (continuum on top, and discrete on bottom). In 3D the continuum cross-sections are 3-spheres and not circles, and in our discrete model the cross sections are icosahedrons and not hexagons. The 3D cells are triangle-based frustum blocks as opposed to the trapezoids depicted in the bottom of the figure. Here the variable ac measures the proper distance from the equator, and s is the length of the icosahedron edges
    FIG. 3: An illustration of the icosahedron neckpinch geometry for nine cross-sectional icosahedra (top), and its dual dodecahedral lattice (bottom). The lattice is composed of triangle-based frustum blocks, and the dual lattice is composed of pentagonal-based frustum blocks. The expressions for the sectional, scalar, and Ricci curvature uses the dual lattice with its dodecahedral cross sections.
    FIG. 3: An illustration of the icosahedron neckpinch geometry for nine cross-sectional icosahedra (top), and its dual dodecahedral lattice (bottom). The lattice is composed of triangle-based frustum blocks, and the dual lattice is composed of pentagonal-based frustum blocks. The expressions for the sectional, scalar, and Ricci curvature uses the dual lattice with its dodecahedral cross sections.
    FIG. 4: The RF of a lopsided neckpinch geometry through the Type-1 singularity using surgery and yielding the geometry as a direct product of two 3-spheres. We use axial symmetry of our model to suppress one dimension and the resulting two-lobed geometry can be visualized in Euclidean 3-space (our evolution was fortunately isometrically embeddable in R 3 ). The middle 3’rd and 4’th figure occur at the same time (t = 183.0) in the evolution. They illustrate the explicit manifold surgery, where the spherical caps (two icosahedrons )are placed on the ends of the left and right lobes. This is the first numerical illustration of Thurston’s geometrization procedure that we are aware of. This surface has 3438 edges, 1580 triangle-based frustum blocks and 960 vertices, although symmetry reduces the number of edges to 80 icosahedral {si} edges and 79 axial {ai} edges.
    FIG. 4: The RF of a lopsided neckpinch geometry through the Type-1 singularity using surgery and yielding the geometry as a direct product of two 3-spheres. We use axial symmetry of our model to suppress one dimension and the resulting two-lobed geometry can be visualized in Euclidean 3-space (our evolution was fortunately isometrically embeddable in R 3 ). The middle 3’rd and 4’th figure occur at the same time (t = 183.0) in the evolution. They illustrate the explicit manifold surgery, where the spherical caps (two icosahedrons )are placed on the ends of the left and right lobes. This is the first numerical illustration of Thurston’s geometrization procedure that we are aware of. This surface has 3438 edges, 1580 triangle-based frustum blocks and 960 vertices, although symmetry reduces the number of edges to 80 icosahedral {si} edges and 79 axial {ai} edges.
    FIG. 5: A 2-dimensional cross section of a lopsided neckpinch geometry evolving under RF through the Type-1 singularity. Surgery yields two disconnected 3D ovoids and each becomes spherical under the RF evolution. The resulting geometry is a direct product of two 3-spheres. As the lobed geometry collapses a pinch occurs at t= 183. At this point we remove the axial edges at the pinch and cap each end of the left and right lobe with a new icosahedra. These two surfaces (pre and post surgery) are the 3rd and 4th layers inside the initial surface. After surgery, we remesh both the left and right 3-dimensional ovoids using cubic spline interpolation. This is, to our knowledge, the first numerical realization for PL manifolds of Thurston’s geometrization procedure. This particular surface has 3348 edges, 1580 triangle-based frustum blocks and 960 vertices, although symmetry reduces the number of edges to 80 icosahedral {si} edges and 79 axial {ai} edges.
    FIG. 5: A 2-dimensional cross section of a lopsided neckpinch geometry evolving under RF through the Type-1 singularity. Surgery yields two disconnected 3D ovoids and each becomes spherical under the RF evolution. The resulting geometry is a direct product of two 3-spheres. As the lobed geometry collapses a pinch occurs at t= 183. At this point we remove the axial edges at the pinch and cap each end of the left and right lobe with a new icosahedra. These two surfaces (pre and post surgery) are the 3rd and 4th layers inside the initial surface. After surgery, we remesh both the left and right 3-dimensional ovoids using cubic spline interpolation. This is, to our knowledge, the first numerical realization for PL manifolds of Thurston’s geometrization procedure. This particular surface has 3348 edges, 1580 triangle-based frustum blocks and 960 vertices, although symmetry reduces the number of edges to 80 icosahedral {si} edges and 79 axial {ai} edges.
    FIG. 6: After the manifold surgery the lobe was closed using a spherical cap with proper matching conditions as illustrated in this figure. This involved reassigning the values to two of the s variables and two of the a values. This procedure offers no essential advantage over the simpler procedure consisting of just capping the surgery with an icosahedron and remeshing.
    FIG. 6: After the manifold surgery the lobe was closed using a spherical cap with proper matching conditions as illustrated in this figure. This involved reassigning the values to two of the s variables and two of the a values. This procedure offers no essential advantage over the simpler procedure consisting of just capping the surgery with an icosahedron and remeshing.
    Figure 10.—Temperature contour time sequence for an EDS scale propellant tank at a jet mixing velocity of 0.06 m/s.

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

    NASA/TM—2010-216749

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

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

    Abstract

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

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

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

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

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

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

    Introduction

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

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

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

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

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

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

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

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

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

    상세 내용은 원문을 참조하시기 바랍니다.


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

    Summary and Conclusions

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

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

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

    References 1.Poth, L.J., Van Hook, J.R., Wheeler, D.M. and Kee, C.R., “A Study of Cryogenic Propellant Mixing Techniques. Volume 1 – Mixer design and experimental investigations,” NASA CR-73908, Nov 1968. 2.Poth, L.J., Van Hook, J.R., Wheeler, D.M. and Kee, C.R., “A Study of Cryogenic Propellant Mixing Techniques. Volume 2 – Experimental data Final report,” NASA CR-73909, Nov 1968. 3.Scale Experimental Mixing Investigations and Liquid-Oxygen Mixer Design,” NASA CR-113897, Sep 1970. 4.Van Hook, J.R. and Poth, L.J., “Study of Cryogenic Fluid Mixing Techniques. Volume 1 – Large-Van Hook, J.R., “Study of Cryogenic Fluid Mixing Techniques. Volume 2 – Large-Scale Mixing Data,” NASA CR-113914, Sep 1970. 5.Poth, L.J. and Van Hook, J.R., “Control of the Thermodynamic State of Space-Stored Cryogens by Jet Mixing,” J. Spacecraft, Vol. 9, No. 5, 1972. 6.Lovrich, T.N. and Schwartz, S.H., “Development of Thermal Stratification and Destratification Scaling Concepts – Volume II. Stratification Experimental Data,” NASA CR-143945, 1975. 7.Dominick, S.M., “Mixing Induced Condensation Inside Propellant Tanks,” AIAA–1984–0514. 8.Meserole, J.S., Jones, O.S., Brennan, S.M. and Fortini, A., “Mixing-Induced Ullage Condensation and Fluid Destratification,” AIAA–1987–2018. 9.Barsi, S., Kassemi, M., Panzarella, C.H. and Alexander, J.I., “A Tank Self-Pressurization Experiment Using a Model Fluid in Normal Gravity,” AIAA–2005–1143. 10.Stark, J.A. and Blatt, M.H., “Cryogenic Zero-Gravity Prototype Vent System,” NAS8-20146, Convair Report GDC-DDB67-006, Oct 1967. 11.Bullard, B.R., “Liquid Propellant Thermal Conditioning System Test Program,” NAS3-12033, Lockheed Missiles & Space Co., NASA CR-72971, July 1972. 12.Erickson, R.C., “Space LOX Vent System,” NAS8-26972, General Dynamics Convair Report CASD-NAS 75-021, April 1975.

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    aerospace-sloshing-simulation

    Aerospace Sloshing Dynamics

    Sloshing Dynamics

    우주선의 연료 탱크에서 추진체의 움직임에 대한 지식은 작동 및 성능의 다양한 측면을 이해하는 데 필수적입니다. 추진체 운동은 액체 배출, 가스 배출 및 가압과 같은 추진 기능에 영향을 미칩니다. 어떤 경우에는 추진체 운동에 의해 생성되는 힘도 알아야합니다. 이것은 액체 질량이 전체 우주선 질량의 상당 부분을 포함할 때 특히 그렇습니다.

    FLOW-3D: Aircraft Fuel Tank Sloshing
    FLOW-3D: Aircraft Fuel Tank Sloshing : 회전과 가속을 하는 동안 전투기의 연료 탱크 시뮬레이션

    Visualizing Non-Inertial Reference Frame Motion

    연료 탱크 슬로싱은 연료의 slosh 역학을 구성하며, 여기서 연료의 역학은 컨테이너와 상호 작용하여 시스템 역학을 변경할 수 있습니다. 일반적으로 연료에는 자유 표면이 있습니다. FLOW-3D는 TruVOF를 사용한 정확한 자유 표면 추적으로 인해 연료 슬로싱 역학을 시뮬레이션하는 데 탁월한 소프트웨어입니다. 또한 FLOW-3D의 NIRF (Non-Inertial Reference Frame) 모듈을 사용하면 고정된 참조 프레임에서 연료 및 움직이는 컨테이너 (연료 탱크)를 시각화하기 위한 쉽고 계산 효율적인 설정이 가능합니다.

    FLOW-3D의 NIRF 모듈 기능을 강조하기 위해 우주 왕복선의 연료 슬로 싱을 보여주는 샘플 시뮬레이션이 설정됩니다. 우주 왕복선은 처음 25 초 동안 위쪽으로 가속한 다음, 다음 25 초 동안 같은 양만큼 감속합니다. 그 후 각 가속도를 사용하여 셔틀이 90도 회전한 다음 다시 선형 가속을 계속합니다. 이 복잡한 우주 왕복선 기동 중에 복잡한 자유 표면 유체 운동을 보는 것은 흥미롭습니다. RNG 난류 모델은 유체의 난류 운동 에너지를 추정하는데 사용됩니다.

    애니메이션의 왼쪽 창에는 FlowSight에서 생성 된 NIRF 시각화가 표시되고 오른쪽 뷰포트에는 FlowSight를 사용하여 다시 생성된 비 NIRF 시각화가 표시됩니다. NIRF 시각화는 고정된 기준 프레임에서 유체와 탱크의 움직임을 이해하는데 도움이되므로 시스템의 전반적인 역학을 보다 관련성 있게 강조 할 수 있습니다.

    유압 헤드 계산에서는 유선이 평행하다고 가정

    FLOW-3D Output variables(출력 변수)

    Output variables(출력 변수)

    FLOW-3D에서 주어진 시뮬레이션의 정확한 출력은 어떤 물리적 모델, 출력 위젯에 정의된 추가 출력 및 특정 구성 요소별 출력에 따라 달라집니다. 이 문서는 FLOW-3D의 출력에 대해 좀 더 복잡한 출력 변수 중 일부를 참조하는 역할을 합니다.

    FLOW-3D Additional output
    FLOW-3D Additional output

    Distance Traveled by Fluid(유체로 이동 한 거리)

    때로는 유체 입자가 이동한 거리가 중요한 경우도 있습니다. FLOW-3D에서 사용자는 모델 설정 ‣ 출력 위젯에서 유체가 이동한 거리에 대한 출력을 요청할 수 있습니다. 이 기능은 유체가 흐름 영역(경계 또는 질량 소스를 통해)에 들어간 시간 또는 유체가 도메인을 통해 이동한 거리를 계산합니다. 이 기능은 모든 시뮬레이션에도 사용할 수 있으며, 특별한 모델을 사용할 필요가 없으며, 흐름에도 영향을 미치지 않습니다. 이 모델을 사용하려면 출력 위젯으로 이동하고 추가 출력 섹션에서 “Distance traveled by fluid” 옆의 체크상자를 선택하십시오.

     노트

    추가 출력 섹션은 출력 위젯의 모든 탭에서 사용할 수 있습니다.

    유체 도착 시간

    유체 도착 시간을 아는 것은 종종 유용합니다. 예를 들어 주조 시뮬레이션에서 주입 시간을 결정하는 데 사용할 수 있습니다. 제어 볼륨은 충전 프로세스 동안 여러 번 채워지고 비워지기 때문에 계산 셀이 채워지는 처음과 마지막 시간 모두 기록되고, 후 처리를 위해 저장될 수 있습니다. 이 작업은 출력 위젯과 추가 출력 섹션 내에서 유체 도착 시간 확인란을 선택하여 수행됩니다.

     노트

    이 출력 옵션은 1 유체 자유 표면 흐름에만 사용할 수 있습니다.

    유체 체류 시간

    때로는 유체가 계산 영역 내에서 보내는 시간인 체류시간을 아는 것이 유용합니다. 이는 출력 ‣ Output ‣ Additional Output ‣ Fluid residence time 확인란을 선택하여 수행합니다. 여기서 S로 지정된 이 변수에 대한 전송 방정식은 단위 소스 항과 함께 Solve됩니다.

    유체 체류 시간(Fluid residence time)
    유체 체류 시간(Fluid residence time)

    여기에서 t는 시간이며 u는 유체 속도입니다.

    S의 단위는 시간이다. 계산 도메인에 들어가는 모든 유체에 대한 S의 초기값은 0입니다.

    의 값은 항상 second order체계를 가진 데이터로부터 근사치를 구합니다.

    이 출력 옵션은 1 유체 및 2 유체 유량 모두에 사용할 수 있습니다.

     노트

    경계 조건 또는 소스에서 도메인으로 유입되는 유체가 이미 도메인에 있는 유체와 혼합될 때 체류가 감소하는 것처럼 보일 수 있습니다.

    Wall Contact Time

    벽면 접촉 시간 출력은 (1)개별 유체 요소가 특정 구성 요소와 접촉하는 시간 및 (2)특정 구성 요소가 유체와 접촉하는 시간을 추적합니다. 이 모델은 액체 금속이 모래 오염물과 접촉했을 때 오염과 상관 관계가 있는 proxy 변수를 제공하기 위한 것입니다. 이 출력은 최종 주조물에서 오염된 유체가 어디에 있는지 확인하는 데 사용될 수 있습니다. 접촉 시간 모델의 또 다른 해석은, 예를 들어, 용해를 통해 다소 일정한 비율로 화학물질을 방출하는 물에 잠긴 물체에 의한 강의 물의 오염입니다.

    모델은 Model Setup ‣ Output ‣ Wall contact time 박스를 확인하여 활성화됩니다. 또한 Model Setup ‣ Output ‣ Geometry Data section의 각 구성요소에 대해 해당 구성요소를 계산에 포함하기 위해 반드시 설정해야 하는 Contact time flag가 있습니다.

     추가 정보

    Wall Contact Time with Fluid and Component Properties: Contact Time with Fluid for more information on the input variables를 참조하십시오.

     노트

    이 모델은 실제 구성 요소, 즉 고체, 다공성 매체, 코어 가스 및 충전 퇴적물 구성 요소로 제한됩니다. 접촉 시간은 유체 # 1과 관련해서만 계산됩니다.

    2. 형상 데이터
    2. 형상 데이터

    Component wetted are

    Fluid 1과 접촉하는 구성 요소의 표면 영역은 관심 구성 요소에 대한 Model Setup ‣ Output ‣ Geometry Data ‣ Wetted area 옵션을 활성화하여 History Data로 출력 될 수 있습니다.

    구성 요소의 힘과 토크

    Forces

    Model Setup ‣ Output ‣ Geometry Data ‣ Forces 옵션을 활성화하면 부품에 대한 압력, 전단력, 탄성 및 벽 접착력을 History Data에 출력할 수 있습니다.

    압력을 가지지 않은 셀(즉, 도메인 외부에 있거나 다른 구성 요소 안에 있는 셀)이 구성 요소 주변의 각 셀에 대한 압력 영역 제품을 합산하는 동안 어떻게 처리되는지를 제어하는 압력 계산에 대한 몇 가지 추가 옵션이 있습니다. 기본 동작은 이러한 셀에서 사용자 정의 기준 압력을 사용하는 것입니다. 지정되지 않은 경우 기준 압력은 초기 무효 압력인 PVOID로 기본 설정됩니다. 또는, 코드는 Reference pressure is code calculated 옵션을 선택하여 구성요소의 노출된 표면에 대한 평균 압력을 사용할 수 있습니다.

    마지막으로, 일반 이동 물체의 경우, 규정된/제약을 받는 대로 물체를 이동시키는 힘을 나타내는 잔류 힘의 추가 출력이 있습니다.

    Torques

    Model Setup ‣ Output ‣ Force 옵션이 활성화되면 구성 요소의 토크가 계산되고 History Data에 출력됩니다. 토크는 힘-모멘트에 대한 기준점 X, 힘-모멘트에 대한 기준점 Y, 정지 구성 요소에 대한 힘-모멘트 입력에 대한 기준점 Z에 의해 지정된 지점에 대해 보고됩니다. 참조점의 기본 위치는 원점입니다.

    General Moving Objects에는 몇 가지 추가 참고 사항이 있습니다. 첫째, 토크는 (1) 6-DOF 동작의 질량 위치 중심 또는 (2)고정축 및 고정점 회전의 회전 축/점에 대해 보고됩니다. 힘에서 행해지는 것과 마찬가지로, 규정된/제한된 바와 같이 물체를 이동시키는 토크를 나타내는 잔류 토크의 출력도 있습니다.

     노트

    힘 및 토크 출력은 각 지오메트리 구성 요소의 일반 히스토리 데이터에 기록됩니다. 출력은 개별 힘/토크 기여 (예: 압력, 전단, 탄성, 벽 접착) 및 개별 기여도의 합으로 계산된 총 결합력/토크로 제공됩니다.

    Buoyancy center and metacentric height (부력 중심 및 메타 중심 높이)

    일반 이동 객체의 부력과 안정성에 대한 정보는 각 구성 요소에 대해 모델 설정 Setup 출력 ‣ 기하학적 데이터 ‣ 부력 중심 및 도량형 높이 옵션을 활성화하여 History Data에서 출력할 수 있습니다. 이렇게 하면 구성 요소의 중심 위치와 중심 높이가 출력됩니다.

    1. Advanced

    FLOW-3D Advanced Output Option
    FLOW-3D Advanced Output Option

    Fluid vorticity & Q-criterion(유체 와동 및 Q 기준)

    와동구성 요소뿐만 아니라 와동 구조를 위한 Q-criterion을 계산하고 내보내려면 Model Setup ‣ Output ‣ Advanced 탭에서 해당 확인란을 클릭하여 유체 와동 & Q-criterion을 활성화하십시오.

    여기에서:

    :  소용돌이 벡터의 다른 구성 요소

     Q-criterion은 속도 구배 텐서의 2차 불변성을 갖는 연결된 유체 영역으로 소용돌이를 정의합니다. 이는 전단 변형률과 와류 크기 사이의 국부적 균형을 나타내며, 와류 크기가 변형률의 크기보다 큰 영역으로 와류를 정의합니다.

    Hydraulic Data and Total Hydraulic Head 3D

    Hydraulic Data

    깊이 기준 유압 데이터를 요청하려면 출력 ‣ 고급으로 이동한 후 유압 데이터 옆의 확인란을 선택하십시오(심층 평균 값과 중력을 -Z 방향으로 가정).

    이 옵션은 FLOW-3D가 유압 시뮬레이션에 유용할 수 있는 추가 깊이 평균 데이터를 출력하도록 합니다.

    • Flow depth
    • Maximum flow depth
    • Free surface elevation
    • Velocity
    • Offset velocity
    • Froude number
    • Specific hydraulic head
    • Total hydraulic head

    이 수량 각각에 대해 하나의 값 이 메쉬의 모든 (x, y) 위치에서 계산되고 수직 열의 모든 셀에 저장됩니다 (이 수량이 깊이 평균이기 때문에 z 방향으로 데이터의 변화가 없습니다). 변수는 정확도를 보장하기 위해주기마다 계산됩니다. 모든 경우에,  깊이 평균 속도, z- 방향  의 중력 가속도, 유체 깊이, 및 컬럼 내 유체의 최소 z- 좌표입니다.

    • 자유 표면 고도는 수직 기둥의 맨 위 유체 요소에 있는 자유 표면의 z-좌표로 계산됩니다.
    • The Froude number 은   

    식으로 계산됩니다.

    • 유체 깊이는 깊이 평균 메쉬 열의 모든 유체의 합으로 계산됩니다.

    특정 유압 헤드 

    및 총 유압 헤드

    변수는 다음에서 계산됩니다.  

     노트

    • 깊이 기준 유압 출력 옵션은 예리한 인터페이스가 있고 중력이 음의 z 방향으로 향할 때에만 유체 1에 유효합니다.
    • 유압 헤드 계산은 스트림 라인이 평행하다고 가정한다는 점을 유념해야 합니다. 예를 들어 플럭스 표면이 재순환 흐름 영역에 배치되는 경우 이 문제가 발생할 수 있습니다. 이 경우, 유량 표면에서 보고된 유량 평균 유압 헤드는 헤드의 계산에서 흐름 방향이 무시되기 때문에 예상보다 클 수 있습니다.

    Total Hydraulic Head 3D(총 유압 헤드 3D)

    또한 총 유압 헤드 3D 옵션을 확인하여 국부적(3D) 속도 필드, 플럭스 표면에서의 유압 에너지(배플 참조) 및 플럭스 기반 유압 헤드를 사용하여 유체 1의 총 헤드를 계산할 수 있다. 3D 계산은 국부 압력을 사용하여 수행되며(즉, 압력이 유체 깊이와 관련이 있다고 가정하지 않음) 원통 좌표와 호환됩니다.

     노트

    • 유압 헤드 계산은 스트림 라인이 평행하다고 가정한다는 점을 유념해야 한다. 예를 들어 플럭스 표면이 재순환 흐름 영역에 배치되는 경우 문제가 발생할 수 있습니다. 이 경우, 플럭스 표면에서 보고된 유량 평균 유압 헤드는 헤드의 계산 시 흐름 방향이 무시되기 때문에 예상보다 클 수 있습니다.
    • 3D 유압 헤드 계산은 입력 파일에 중력이 정의되지 않은 경우 중력 벡터의 크기를 1로 가정합니다.

    Flux-averaged hydraulic head

    특정 위치 (즉, 배플)의 플럭스 평균 유압 헤드는 다음과 같이 계산됩니다.

    Flux-averaged hydraulic head
    Flux-averaged hydraulic head

    유압 헤드 계산에서는 유선이 평행하다고 가정합니다. 예를 들어 플럭스 표면이 재순환 흐름 영역에 배치된 경우 (예: 아래에 표시된 것과 같이) 문제가 될 수 있습니다.

    유압 헤드 계산에서는 유선이 평행하다고 가정




    유압 헤드 계산에서는 유선이 평행하다고 가정

    이 경우 플럭스 표면에 보고된 플럭스 평균 유압 헤드는 헤드 계산 시 흐름 방향이 무시되므로 예상보다 클 수 있습니다.

    FLOW-3D에는 History Probes, Flux surface, Sampling Volumes의 세 가지 주요 측정 장치가 있습니다. 이러한 장치를 시뮬레이션에 추가하는 방법은 모델 설정 섹션에 설명되어 있습니다(측정 장치 참조). 이들의 출력은 기록 데이터 편집 시간 간격으로 flsgrf 파일의 일반 기록 데이터 카탈로그에 저장됩니다. 이러한 결과는 Analyze ‣ Probe 탭에서 Probe Plots을 생성하여 액세스할 수 있습니다.

    히스토리 프로브 출력

    히스토리 프로브를 생성하는 단계는 모델 설정 섹션에 설명되어 있습니다(기록 프로브 참조). 시뮬레이션에 사용된 물리 모델에 따라 각각의 History Probe에서 서로 다른 출력을 사용할 수 있습니다. 프로브를 FSI/TSE로 지정하면 유한 요소 메시 안에 들어가야 하는 위치에서 응력/스트레인 데이터만 제공한다. 유체 프로브가 솔리드 형상 구성 요소에 의해 차단된 영역 내에 위치하는 경우, 기하학적 구조와 관련된 수량(예: 벽 온도)만 계산된다. 일반적으로 프로브 좌표에 의해 정의된 위치에서 이러한 양을 계산하려면 보간이 필요하다.

    플럭스 표면 출력

    플럭스 표면은 이를 통과하는 수량의 흐름을 측정하는데 사용되는 특별한 물체입니다. 플럭스 표면을 만드는 단계는 모델 설정 섹션에 설명되어 있습니다(플럭스 표면 참조). 각 플럭스 표면에 대해 계산된 수량은 다음과 같습니다.

    • Volume flow rate for fluid #1
    • Volume flow rate for fluid #2 (for two-fluid problems only)
    • Combined volume flow rate (for two-fluid problems only)
    • Total mass flow rate
    • Flux surface area wetted by fluid #1
    • Flux-averaged hydraulic head when 3D Hydraulic Head is requested from additional output options
    • Hydraulic energy flow when hydraulic data output is requested
    • Total number of particles of each defined species in each particle class crossing flux surface when the particle model is active
    • Flow rate for all active and passive scalars this includes scalar quantities associated with active physical models (eg. suspended sediment, air entrainment, ect.)

     노트

    • 유속과 입자수의 기호는 유동 표면을 설명하는 함수의 기호에 의해 정의된 대로 흐름이나 입자가 플럭스 표면의 음에서 양으로 교차할 때 양의 부호가 됩니다.
    • 플럭스 표면은 각 표면의 유량과 입자 수가 정확하도록 그들 사이에 적어도 두 개의 메쉬 셀이 있어야 합니다.
    • 유압 데이터 및 총 유압 헤드 3D 옵션을 사용할 때는 유압 헤드 계산이 스트림 라인이 평행하다고 가정한다는 점을 유념해야 한다. 예를 들어 플럭스 표면이 재순환 흐름 영역에 배치되는 경우 이 문제가 발생할 수 있습니다. 이 경우, 유량 표면에서 보고된 유량 평균 유압 헤드는 헤드의 계산에서 흐름 방향이 무시되기 때문에 예상보다 클 수 있습니다.

    샘플링 볼륨 출력

    샘플링 볼륨은 해당 범위 내에서 볼륨을 측정하는 3 차원 데이터 수집 영역입니다. 샘플링 볼륨을 만드는 단계는 모델 설정 섹션에 설명되어 있습니다(샘플링 볼륨 참조). 각 샘플링 볼륨의 계산 수량은 다음과 같습니다.

    • 시료채취량 내에서 #1 유체 총량
    • 시료채취량 내 #1 유체질량 중심
    • 샘플링 용적 가장자리에 위치한 솔리드 표면을 포함하여 샘플링 용적 내의 모든 벽 경계에 작용하는 좌표계의 원점에 상대적인 유압력 및 모멘트.
    • 샘플링 용적 내 총 스칼라 종량: 이것은 부피 적분으로 계산되므로 스칼라 양이 질량 농도를 나타내면 샘플링 용적 내의 총 질량이 계산된다. 거주 시간과 같은 일부 종의 경우, 평균 값이 대신 계산됩니다.
    • 샘플링 볼륨 내의 입자 수: 각 샘플링 볼륨 내에 있는 각 입자 등급의 정의된 각 종별 입자 수(입자 모델이 활성화된 경우)
    • 운동 에너지, 난류 에너지, 난류 소실율 및 와류에 대한 질량 평균
    • 표본 체적의 6개 경계 각각에서 열 유속: 유체 대류, 유체 및 고체 성분의 전도 및 유체/구성 요소 열 전달이 포함됩니다. 각 플럭스의 기호는 좌표 방향에 의해 결정되는데, 예를 들어, 양방향의 열 플럭스도 양수입니다. 출력에서 확장 또는 최대 디버그 수준을 선택하지 않는 한 이러한 디버그 수준은 fsplt에 자동으로 표시되지 않습니다.

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

    연료 탱크 슬로싱

    시뮬레이션 사례 설명

    이 예는 제트 전투기 연료 탱크 내 연료 슬로싱을 나타냅니다. 이 시뮬레이션을 통해 엔지니어는 탱크 내 연료 모션을 제어하는 배플의 성능을 평가하고 적절한 제어 시스템을 설계할 수 있습니다.

    자세한 내용이 궁금하시면 언제든지 기술지원팀에 연락주시기 바랍니다.

    This example represents fuel sloshing in a jet fighter fuel tank. The simulation allows engineers to evaluate the performance of the baffles in controlling the fuel motion in the tank and to design appropriate control systems.

    Fuel Tank Sloshing
    2 Fluid, 1 Temperature

    2 Fluid, 2 Temperature 모델

    2 Fluid, 2 Temperature 모델

    우주선 및 자동차 연료 탱크 및 특정 미세 유체 장치는 안전하고 효율적인 작동을 위해 정확한 액체 및 기체 상태 모델링이 필요합니다. 이러한 시스템에 유체 계면이 존재하는 것 외에도, 열 전달 및 상 변화의 물리학도 정확하게 포착해야합니다. 얼마나 복잡합니까!

    이러한 복잡한 시나리오를 시뮬레이션하기 위해 FLOW-3D v12.0에는 2 Fluid, 2 Temperature 모델이 도입되었습니다.

     

    단순화 된 모델 : 2 Fluid, 1 Temperature

    FLOW-3D 의 인터페이스 추적 방법인 TruVOF는 열 전달 및 위상 변화를 포함하여 2 Fluid 모델과 함께 작동합니다. 그러나,이 모델의 단순화 중 하나는, 인터페이스를 갖는 메쉬 셀의 온도가 다음의 개략도에 도시 된 바와 같이 혼합물 온도 (따라서 단순화 된 모델) Tmix로 표현된다는 것입니다.

    온도가 경계면을 가로 질러 연속적이고 매끄러 울 때 혼합물 근사치가 적절하지만, 열-물리적 특성의 큰 차이로 인해 액체 및 가스가 있는 경우에는 이를 추정 할 수 없습니다. 이러한 시스템에서 용액의 정확도는 액체-기체 혼합물을 함유하는 셀에서 유체 에너지 및 온도의 평균으로부터 발생하는 과도한 수치 확산에 의해 압도 될 수 있습니다. 단순화 된 온도 슬립 모델은 이러한 경우 부분적인 솔루션만 제공합니다.

    단순화 된 모델-2 Fluid, 1 Temperature

    종합 모델 : 2 Fluid, 2 Temperature

    1 Temperature 접근 방식의 결함을 극복하기 위해 2 Fluid 솔루션에 대한 2 Temperature 모델이 버전 11.3에 도입되었습니다. 여기에는 아래 회로도에 표시된 것처럼 각 유체에 대한 에너지 전달 방정식을 해결하고 각 상의 온도를 저장하는 작업이 포함됩니다. 자유 표면이 있는 메쉬 셀은 이제 액체 (T1)와 가스 (T2) 온도를 모두 나타냅니다.

    종합 모델 : 2 유체, 2 온도

    탱크 슬로싱(Tank sloshing)

    탱크 슬로싱에 대한 이 사례 연구에서, 액체는 초기 온도 300K이고 가스는 400K입니다. 단순화 된 모델과 포괄적인 모델 사이의 수치 확산 정도의 차이는 아래 애니메이션에 나와 있습니다. 온도 윤곽에서 시간이 지남에 따라 용액의 수치 확산은 1 Temperature 접근 방식으로 보여지고 계면 물리를 완전히 가리게 됩니다.

    단순화 된 모델 : 2 Fluid, 1 Temperature

    종합 모델 : 2 Fluid, 2 Temperature

    공기중 드롭 용접(Drop welding in air)

    이 낙하 용접 사례 연구에서 액체 금속은 중력 하에서 2300K에서 공기를 통해 고체화 된 금속 베드로 떨어집니다. 공기 및 베드 초기 온도는 293K입니다. simplified model에서는 수치 확산으로 인해 액체 금속 낙하 온도가 베드에 도달하기 전에도 급격히 감소하기 시작합니다. 반면에 comprehensive model에서는 방울이 초기 온도를 유지하여 훨씬 더 나은 솔루션을 제공합니다.

    단순화 된 모델을 사용한 온도 필드 진화

    종합 모델의 온도 필드

    FLOW-3D의 2 Fluid, 2 Temperature 모델과 유체 인터페이스 추적을 결합하면 사용자는 특히 연료 슬로싱 시스템과 같이 복잡한 열전달 및 위상 변화 문제를 정확하게 모델링 할 수 있습니다.

    이 새로운 모델에 대한 제안이나 의견은 adwaith@flow3d.com에 문의하십시오.

    자유 표면 모델링 방법

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

    Free Surface Modeling Methods

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

    자유 표면 모델링 방법

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

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

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

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

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

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

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

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

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

    Lagrangian Grid Methods

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

    라그랑주 격자 법

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

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

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

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

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

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

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

    Surface Height Method

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

    표면 높이 법

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

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

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

    Marker-and-Cell (MAC) Method

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

    MAC 방법

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

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

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

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

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

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

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

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

    폭넓게 복잡한 자유 표면 흐름 문제 해결에 MAC 법이 놀라운 성공을 거두고 있는 것은 수많은 문헌에서 충분히 입증되고 있습니다.  이 성공 이유 중 하나는 마커가 표면을 직접 추적하는 것이 아니라 유체의 체적을 추적하는 것입니다.  표면은 체적의 경계에 불과하며, 그러한 의미에서 표면은 분할 또는 합체된 부피로 출현(appear), 병합, 소멸 할 가능성이 있습니다.

    A variety of improvements have contributed to an increase in the accuracy and applicability of the original MAC method. For example, applying gas pressures at interpolated surface locations within cells improves the accuracy in problems driven by hydrostatic forces, while the inclusion of surface tension forces extends the method to a wider class of problems (see Refs. 1969, 1975).

    다양한 개선으로 인해 원래 MAC 방법의 정확성과 적용 가능성이 증가했습니다. 예를 들어, 셀 내 보간 된 표면 위치에 가스 압력을 적용하면 정 수력으로 인한 문제의 정확도가 향상되는 반면 표면 장력의 포함은 방법을 더 광범위한 문제로 확장합니다 (참조 문헌. 1969, 1975).

    In spite of its successes, the MAC method has been used primarily for two-dimensional simulations because it requires considerable memory and CPU time to accommodate the necessary number of marker particles. Typically, an average of about 16 markers in each grid cell is needed to ensure an accurate tracking of surfaces undergoing large deformations.

    수많은 성공에도 불구하고 MAC 방법은 필요한 수의 마커 입자를 수용하기 위해 상당한 메모리와 CPU 시간이 필요하기 때문에 주로 2 차원 시뮬레이션에 사용되었습니다. 일반적으로 큰 변형을 겪는 표면의 정확한 추적을 보장하려면 각 그리드 셀에 평균 약 16 개의 마커가 필요합니다.

    Another limitation of marker particles is that they don’t do a very good job of following flow processes in regions involving converging/diverging flows. Markers are usually interpreted as tracking the centroids of small fluid elements. However, when those fluid elements get pulled into long convoluted strands, the markers may no longer be good indicators of the fluid configuration. This can be seen, for example, at flow stagnation points where markers pile up in one direction, but are drawn apart in a perpendicular direction. If they are pulled apart enough (i.e., further than one grid cell width) unphysical voids may develop in the flow.

    마커 입자의 또 다른 한계는 수렴 / 발산 흐름이 포함된 영역에서 흐름 프로세스를 따라가는 작업을 잘 수행하지 못한다는 것입니다. 마커는 일반적으로 작은 유체 요소의 중심을 추적하는 것으로 해석됩니다. 그러나 이러한 유체 요소가 길고 복잡한 가닥으로 당겨지면 마커가 더 이상 유체 구성의 좋은 지표가 될 수 없습니다. 예를 들어 마커가 한 방향으로 쌓여 있지만 수직 방향으로 떨어져 있는 흐름 정체 지점에서 볼 수 있습니다. 충분히 분리되면 (즉, 하나의 그리드 셀 너비 이상) 비 물리적 공극이 흐름에서 발생할 수 있습니다.

    Surface Marker Method

    One way to limit the memory and CPU time consumption of markers is to keep marker particles only on surfaces and not in the interior of fluid regions. Of course, this removes the volume tracking property of the MAC method and requires additional logic to determine when and how surfaces break apart or coalesce.

    표면 마커 법

    마커의 메모리 및 CPU 시간의 소비를 제한하는 방법 중 하나는 마커 입자를 유체 영역의 내부가 아니라 표면에만 보존하는 것입니다.  물론 이는 MAC 법의 체적 추적 특성이 배제되기 때문에 표면이 분할 또는 합체하는 방식과 시기를 특정하기위한 논리를 추가해야합니다.

    In two dimensions the marker particles on a surface can be arranged in a linear order along the surface. This arrangement introduces several advantages, such as being able to maintain a uniform particle spacing and simplifying the computation of intersections between different surfaces. Surface markers also provide a convenient way to locate the surface within a grid cell for the application of boundary conditions.

    2 차원의 경우 표면 마커 입자는 표면을 따라 선형으로 배치 할 수 있습니다.  이 배열은 입자의 간격을 균일하게 유지할 수있는 별도의 표면이 교차하는 부분의 계산이 쉽다는 등 몇 가지 장점이 있습니다.  또한 표면 마커를 사용하여 경계 조건을 적용하면 격자 셀의 표면을 간단한 방법으로 찾을 수 있습니다.

    Unfortunately, in three-dimensions there is no simple way to order particles on surfaces, and this leads to a major failing of the surface marker technique. Regions may exist where surfaces are expanding and no markers fill the space. Without markers the configuration of the surface is unknown, consequently there is no way to add markers. Reference 1975 contains examples that show the advantages and limitations of this method.

    불행히도 3 차원에서는 표면에 입자를 정렬하는 간단한 방법이 없으며 이로 인해 표면 마커 기술이 크게 실패합니다. 표면이 확장되고 마커가 공간을 채우지 않는 영역이 존재할 수 있습니다. 마커가 없으면 표면의 구성을 알 수 없으므로 마커를 추가 할 방법이 없습니다.
    참고 문헌 1975이 방법의 장점과 한계를 보여주는 예제가 포함되어 있습니다.

    Volume-of-Fluid (VOF) Method

    The last method to be discussed is based on the concept of a fluid volume fraction. The idea for this approach originated as a way to have the powerful volume-tracking feature of the MAC method without its large memory and CPU costs.

    VOF (Volume-of-Fluid) 법

    마지막으로 설명하는 방법은 유체 부피 분율의 개념을 기반으로합니다. 이 접근 방식에 대한 아이디어는 대용량 메모리 및 CPU 비용없이 MAC 방식의 강력한 볼륨 추적 기능을 갖는 방법에서 시작되었습니다.

    Within each grid cell (control volume) it is customary to retain only one value for each flow quantity (e.g., pressure, velocity, temperature, etc.) For this reason it makes little sense to retain more information for locating a free surface. Following this reasoning, the use of a single quantity, the fluid volume fraction in each grid cell, is consistent with the resolution of the other flow quantities.

    각 격자 셀 (제어 체적) 내에서 각 유량 (예 : 압력, 속도, 온도 등)에 대해 하나의 값만 유지하는 것이 일반적입니다. 이러한 이유로 자유 표면을 찾기 위해 더 많은 정보를 유지하는 것은 거의 의미가 없습니다. 이러한 추론에 따라 각 격자 셀의 유체 부피 분율인 단일 수량의 사용은 다른 유량의 해상도와 일치합니다.

    If we know the amount of fluid in each cell it is possible to locate surfaces, as well as determine surface slopes and surface curvatures. Surfaces are easy to locate because they lie in cells partially filled with fluid or between cells full of fluid and cells that have no fluid.

    각 셀 내의 유체의 양을 알고 있는 경우, 표면의 위치 뿐만 아니라  표면 경사와 표면 곡률을 결정하는 것이 가능합니다.  표면은 유체 가 부분 충전 된 셀 또는 유체가 전체에 충전 된 셀과 유체가 전혀없는 셀 사이에 존재하기 때문에 쉽게 찾을 수 있습니다.

    Slopes and curvatures are computed by using the fluid volume fractions in neighboring cells. It is essential to remember that the volume fraction should be a step function, i.e., having a value of either one or zero. Knowing this, the volume fractions in neighboring cells can then be used to locate the position of fluid (and its slope and curvature) within a particular cell.

    경사와 곡률은 인접 셀의 유체 체적 점유율을 사용하여 계산됩니다.  체적 점유율은 계단 함수(step function)이어야 합니다, 즉, 값이 1 또는 0 인 것을 기억하는 것이 중요합니다.  이 것을 안다면, 인접 셀의 부피 점유율을 사용하여 특정 셀 내의 유체의 위치 (및 그 경사와 곡률)을 찾을 수 있습니다.

    Free-surface boundary conditions must be applied as in the MAC method, i.e., assigning the proper gas pressure (plus equivalent surface tension pressure) as well as determining what velocity components outside the surface should be used to satisfy a zero shear-stress condition at the surface. In practice, it is sometimes simpler to assign velocity gradients instead of velocity components at surfaces.

    자유 표면 경계 조건을 MAC 법과 동일하게 적용해야 합니다.  즉, 적절한 기체 압력 (및 대응하는 표면 장력)을 할당하고, 또한 표면에서 제로 전단 응력을 충족 시키려면 표면 외부의 어떤 속도 성분을 사용할 필요가 있는지를 확인합니다.  사실, 표면에서의 속도 성분 대신 속도 구배를 지정하는 것이보다 쉬울 수 있습니다.

    Finally, to compute the time evolution of surfaces, a technique is needed to move volume fractions through a grid in such a way that the step-function nature of the distribution is retained. The basic kinematic equation for fluid fractions is similar to that for the height-function method, where F is the fraction of fluid function:

    마지막으로, 표면의 시간 변화를 계산하려면 분포의 계단 함수의 성질이 유지되는 방법으로 격자를 통과하고 부피 점유율을 이동하는 방법이 필요합니다.  유체 점유율의 기본적인 운동학방정식은 높이 함수(height-function) 법과 유사합니다.  F는 유체 점유율 함수입니다.

    A straightforward numerical approximation cannot be used to model this equation because numerical diffusion and dispersion errors destroy the sharp, step-function nature of the F distribution.

    이 방정식을 모델링 할 때 간단한 수치 근사는 사용할 수 없습니다.  수치의 확산과 분산 오류는 F 분포의 명확한 계단 함수(step-function)의 성질이 손상되기 때문입니다.

    It is easy to accurately model the solution to this equation in one dimension such that the F distribution retains its zero or one values. Imagine fluid is filling a column of cells from bottom to top. At some instant the fluid interface is in the middle region of a cell whose neighbor below is filled and whose neighbor above is empty. The fluid orientation in the neighboring cells means the interface must be located above the bottom of the cell by an amount equal to the fluid fraction in the cell. Then the computation of how much fluid to move into the empty cell above can be modified to first allow the empty region of the surface-containing cell to fill before transmitting fluid on to the next cell.

    F 분포가 0 또는 1의 값을 유지하는 같은 1 차원에서이 방정식의 해를 정확하게 모델링하는 것은 간단합니다.  1 열의 셀에 위에서 아래까지 유체가 충전되는 경우를 상상해보십시오.  어느 순간에 액체 계면은 셀의 중간 영역에 있고, 그 아래쪽의 인접 셀은 충전되어 있고, 상단 인접 셀은 비어 있습니다.  인접 셀 내의 유체의 방향은 계면과 셀의 하단과의 거리가 셀 내의 유체 점유율과 같아야 한다는 것을 의미합니다.  그 다음 먼저 표면을 포함하는 셀의 빈 공간을 충전 한 후 다음 셀로 유체를 보내도록 위쪽의 빈 셀에 이동하는 유체의 양의 계산을 변경할 수 있습니다.

    In two or three dimensions a similar procedure of using information from neighboring cells can be used, but it is not possible to be as accurate as in the one-dimensional case. The problem with more than one dimension is that an exact determination of the shape and location of the surface cannot be made. Nevertheless, this technique can be made to work well as evidenced by the large number of successful applications that have been completed using the VOF method. References 1975, 1980, and 1981 should be consulted for the original work on this technique.

    2 차원과 3 차원에서 인접 셀의 정보를 사용하는 유사한 절차를 사용할 수 있지만, 1 차원의 경우만큼 정확하게 하는 것은 불가능합니다.  2 차원 이상의 경우의 문제는 표면의 모양과 위치를 정확히 알 수없는 것입니다.  그래도 VOF 법을 사용하여 달성 된 다수의 성공 사례에서 알 수 있듯이 이 방법을 잘 작동시킬 수 있습니다.  이 기법에 관한 초기의 연구 내용은 참고 문헌 1975,1980,1981를 참조하십시오.

    The VOF method has lived up to its goal of providing a method that is as powerful as the MAC method without the overhead of that method. Its use of volume tracking as opposed to surface-tracking function means that it is robust enough to handle the breakup and coalescence of fluid masses. Further, because it uses a continuous function it does not suffer from the lack of divisibility that discrete particles exhibit.

    VOF 법은 MAC 법만큼 강력한 기술을 오버 헤드없이 제공한다는 목표를 달성 해 왔습니다.  표면 추적이 아닌 부피 추적 기능을 사용하는 것은 유체 질량의 분할과 합체를 처리하는 데 충분한 내구성을 가지고 있다는 것을 의미합니다.  또한 연속 함수를 사용하기 때문에 이산된 입자에서 발생하는 숫자를 나눌 수 없는 문제를 겪지 않게 됩니다.

    Variable-Density Approximation to the VOF Method

    One feature of the VOF method that requires special treatment is the application of boundary conditions. As a surface moves through a grid, the cells containing fluid continually change, which means that the solution region is also changing. At the free boundaries of this changing region the proper free surface stress conditions must also be applied.

    VOF 법의 가변 밀도 근사

    VOF 법의 특수 처리가 필요한 기능 중 하나는 경계 조건의 적용입니다.  표면이 격자를 통과하여 이동할 때 유체를 포함하는 셀은 끊임없이 변화합니다.  즉, 계산 영역도 변화하고 있다는 것입니다.  이 변화하고있는 영역의 자유 경계에는 적절한 자유 표면 응력 조건도 적용해야합니다.

    Updating the flow region and applying boundary conditions is not a trivial task. For this reason some approximations to the VOF method have been used in which flow is computed in both liquid and gas regions. Typically, this is done by treating the flow as a single fluid having a variable density. The F function is used to define the density. An argument is then made that because the flow equations are solved in both liquid and gas regions there is no need to set interfacial boundary conditions.

    유체 영역의 업데이트 및 경계 조건의 적용은 중요한 작업입니다.  따라서 액체와 기체의 두 영역에서 흐름이 계산되는 VOF 법에 약간의 근사가 사용되어 왔습니다.  일반적으로 가변 밀도를 가진 단일 유체로 흐름을 처리함으로써 이루어집니다.  밀도를 정의하려면 F 함수를 사용합니다.  그리고, 흐름 방정식은 액체와 기체의 두 영역에서 계산되기 때문에 계면의 경계 조건을 설정할 필요가 없다는 논증이 이루어집니다.

    Unfortunately, this approach does not work very well in practice for two reasons. First, the sensitivity of a gas region to pressure changes is generally much greater than that in liquid regions. This makes it difficult to achieve convergence in the coupled pressure-velocity solution. Sometimes very large CPU times are required with this technique.

    공교롭게도 이 방법은 두 가지 이유로 인해 실제로는 그다지 잘 작동하지 않습니다.  하나는 압력의 변화에 대한 기체 영역의 감도가 일반적으로 액체 영역보다 훨씬 큰 것입니다.  따라서 압력 – 속도 결합 해법 수렴을 달성하는 것은 어렵습니다.  이 기술은 필요한 CPU 시간이 매우 커질 수 있습니다.

    The second, and more significant, reason is associated with the possibility of a tangential velocity discontinuity at interfaces. Because of their different responses to pressure, gas and liquid velocities at an interface are usually quite different. In the Variable-Density model interfaces are moved with an average velocity, but this often leads to unrealistic movement of the interfaces.

    두 번째 더 중요한 이유는 계면에서 접선 속도가 불연속이되는 가능성에 관련이 있습니다.  압력에 대한 반응이 다르기 때문에 계면에서 기체와 액체의 속도는 일반적으로 크게 다릅니다.  가변 밀도 모델은 계면은 평균 속도로 동작하지만, 이는 계면의 움직임이 비현실적으로 되는 경우가 많습니다.

    Even though the Variable-Density method is sometimes referred to as a VOF method, because is uses a fraction-of-fluid function, this designation is incorrect. For accurately tracking sharp liquid-gas interfaces it is necessary to actually treat the interface as a discontinuity. This means it is necessary to have a technique to define an interface discontinuity, as well as a way to impose the proper boundary conditions at that interface. It is also necessary to use a special numerical method to track interface motions though a grid without destroying its character as a discontinuity.

    가변 밀도 방법은 유체 분율 함수를 사용하기 때문에 VOF 방법이라고도하지만 이것은 올바르지 않습니다. 날카로운 액체-가스 인터페이스를 정확하게 추적하려면 인터페이스를 실제로 불연속으로 처리해야합니다. 즉, 인터페이스 불연속성을 정의하는 기술과 해당 인터페이스에서 적절한 경계 조건을 적용하는 방법이 필요합니다. 또한 불연속성으로 특성을 훼손하지 않고 격자를 통해 인터페이스 동작을 추적하기 위해 특수한 수치 방법을 사용해야합니다.

    Summary

    A brief discussion of the various techniques used to numerically model free surfaces has been given here with some comments about their relative advantages and disadvantages. Readers should not be surprised to learn that there have been numerous variations of these basic techniques proposed over the years. Probably the most successful of the methods is the VOF technique because of its simplicity and robustness. It is this method, with some refinement, that is used in the FLOW-3D program.

    여기에서는 자유 표면을 수치적으로 모델링 할 때 사용하는 다양한 방법에 대해 상대적인 장점과 단점에 대한 설명을 포함하여 쉽게 설명하였습니다.  오랜 세월에 걸쳐 이러한 기본적인 방법이 많이 제안되어 온 것을 알고도 독자 여러분은 놀라지 않을 것입니다.  아마도 가장 성과를 거둔 방법은 간결하고 강력한 VOF 법 입니다.  이 방법에 일부 개량을 더한 것이 현재 FLOW-3D 프로그램에서 사용되고 있습니다.

    Attempts to improve the VOF method have centered on better, more accurate, ways to move fluid fractions through a grid. Other developments have attempted to apply the method in connection with body-fitted grids and to employ more than one fluid fraction function in order to model more than one fluid component. A discussion of these developments is beyond the scope of this introduction.

    VOF 법의 개선은 더 나은, 더 정확한 방법으로 유체 점유율을 격자를 통과하여 이동하는 것에 중점을 두어 왔습니다.  기타 개발은 물체 적합 격자(body-fitted grids) 관련 기법을 적용하거나 여러 유체 성분을 모델링하기 위해 여러 유체 점유율 함수를 채용하기도 했습니다.  이러한 개발에 대한 논의는 여기에서의 설명 범위를 벗어납니다.

    References

    1965 Harlow, F.H. and Welch, J.E., Numerical Calculation of Time-Dependent Viscous Incompressible Flow, Phys. Fluids 8, 2182.

    1969 Daly, B.J., Numerical Study of the Effect of Surface Tension on Interface Instability, Phys. Fluids 12, 1340.

    1970 Hirt, C.W., Cook, J.L. and Butler, T.D., A Lagrangian Method for Calculating the Dynamics of an Incompressible Fluid with Free Surface, J. Comp. Phys. 5, 103.

    1971 Nichols, B.D. and Hirt, C.W.,Calculating Three-Dimensional Free Surface Flows in the Vicinity of Submerged and Exposed Structures, J. Comp. Phys. 12, 234.

    1974 Hirt, C.W., Amsden, A.A., and Cook, J.L.,An Arbitrary Lagrangian-Eulerian Computing Method for all Flow Speeds, J. Comp. Phys., 14, 227.

    1975 Nichols, B.D. and Hirt, C.W., Methods for Calculating Multidimensional, Transient Free Surface Flows Past Bodies, Proc. of the First International Conf. On Num. Ship Hydrodynamics, Gaithersburg, ML, Oct. 20-23.

    1980 Nichols, B.D. and Hirt, C.W., Numerical Simulation of BWR Vent-Clearing Hydrodynamics, Nucl. Sci. Eng. 73, 196.

    1981 Hirt, C.W. and Nichols, B.D., Volume of Fluid (VOF) Method for the Dynamics of Free Boundaries, J. Comp. Phys. 39, 201.

    FLOW-3D의 활용 및 설계 적용 사례 (5)

    항공우주 분야의 활용

    FLOW-3D를 활용한 항공우주 분야의 주요한 사례는 슬로싱(sloshing)에 의한 유체의 유동 영향을 평가하는 해석과 기상(gas phase) 유체에 대한 아음속 및 초음속 유동 해석으로 크게 나눌 수 있다.

    슬로싱 유동 해석
    슬로싱(sloshing)은 탱크 내부에 적재된 유체가 외부의 가진에 의하여 발생하는 유동 현상이다. 이는 흔히 볼 수 있는 컵 내부 물의 유동부터 항공기 및 선박, 우주선의 연료탱크 내부 유동까지 다양한 분야에서 나타나는 유동 현상이다. 이러한 슬로싱의 영향은 유체와 탱크의 상호 작용으로 충격 압력이 발생하게 되며, 슬로싱에 의한 충격이 계속 반복되면서 탱크 내부에 피로로 인한 균열(crack)로 탱크의 파괴를 초래할 수 있다.
    그 동안 슬로싱 현상을 연구하기 위해 많은 실험과 수치 해석이 수행되어 왔다. 우주 로켓의 연료 탱크와 관련된 슬로싱 유동에 대하여 많은 연구들이 진행된 바 있고, 1980년대 이후에는 LNG 수송선이 증가하면서 선박 내의 슬로싱 유동에 대한 많은 연구가 진행되었다. 실험적인 연구 방법은 많은 실험비용과 시간 및 장비가 요구되기 때문에 이를 대치하기 위하여 많은 수치해석이 시도되어 왔다. 
    Faltinsen은 진동하는 2차원 슬로싱 문제에 대하여 수치해석을 하였고, Wu et al은 유한 요소 법을 이용하여 3차원 수치해석을 시도하였다. 자유표면 문제에 대해서 수치적 확산을 줄이기 위하여 Takewaki and Yabe에 의하여 CIP(constrained interpolation profile) 기법이 개발 되었고, Yang and Kim은 2009년 물과 공기의 다상 문제를 해석하는 CCUP(Cip-combined and unified procedure) 기법을 이용하여 슬로싱 문제에 대한 수치해석을 수행하였다. 3차원 열유동 해석 프로그램인 FLOW-3D를 이용한 해석은 2006년 Lee et el.에 의하여 수행된 바 있다. 
    현재까지 슬로싱 현상을 해석하기 위하여 많은 수치기법들이 개발되고 이용되어 왔지만, 슬로싱의 특성상 강한 비선형 자유표면에 대한 정확한 해석에 어려움이 남아있다. 이러한 비선형 슬로싱 문제에 대하여 FLOW-3D를 이용하여 수치해석하였고, 앞서 진행되었던 실험 및 수치해석 연구 결과의 압력 및 자유표면의 형상을 비교하였다.
    해석결과와 실험을 비교하기 위하여 해석을 진행하였으며, 탱크의 형상을 <그림 1>에 나타냈다. 이 모델에 대한 실험은 1991년 히타치(Hitachi) 조선 연구소와 대우조선해양에서 수행한 바 있다.


    그림 1. 스키매틱 다이어그램(schematic diagram) without baffles, fluid filling 50%

    초기에 탱크는 정지상태로부터, 다음 식과 같이 좌우로 병진운동을 하게 된다.

    다운로드 : [ 5회_201805_analysis_flow3d ]

    작성자 | 민창원_에스티아이C&D 솔루션 사업부 과장,  조애령_에스티아이C&D 솔루션 사업부 차장
    이메일 | flow3d@stikorea.co.kr
    홈페이지 | www.flow3d.co.kr

    출처 : CAD&Graphics 2018년 05월호

    No Loss with FAVOR™

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

    No Loss with FAVOR™

    Mampaey and Xu1 showed how Cartesian grid representations of curved flow channels, using a zigzag approximation for the walls, can result in substantial numerical flow losses. There are two sources for these losses. The first source arises from changes in flow direction at a zigzag in the grid boundary. Each abrupt direction change is accompanied by a small loss in kinetic energy. The second source of flow loss may arise from poor approximations of fluid momentum advection near a zigzag boundary. If the finite-difference algorithm uses velocity data located in solid regions outside the channel, these values generally contribute to a slowing down of the flow, i.e., result in a loss of energy.

    FAVOR TM를 사용한 손실 제로

    Mampaey 와 Xu (아래 자료 참조)는 벽에 대해 지그재그 근사를 사용하여 곡선 유로를 직교 격자로 나타낸 결과 상당한 수치적 유동 손실이 발생할 수 있음을 보여줍니다.  이 손실에는 두 가지 원인이 있습니다.  첫 번째 원인은 격자 경계의 지그재그 부분에서 흐름의 방향이 변화하는 것입니다.  방향이 급변 할 때마다 운동 에너지는 조금씩 감소합니다.  유동 손실의 두 번째 원인으로 생각되는 것은 지그재그 경계 부근의 유체 운동량 이류(advection)의 근사치가 불충분 한 것입니다.  유로의 외부 고체 영역의 속도 데이터를 유한 차분 알고리즘에서 사용하는 경우 이 값이 유속 저하되는 것은 일반적이며, 그 결과 에너지 손실이 발생합니다.

    No loss with FAVOR

    Flow Loss Reduction

    Since FLOW-3D uses a Cartesian grid, it is reasonable to ask if it too suffers from numerical flow losses. The answer is no, it does not. The Fractional Area-Volume Obstacle Representation, FAVOR™, method used exclusively in FLOW-3D eliminates zigzag direction changes by smoothly blocking out fractional portions of grid cell faces and volumes. FAVOR™ also has a collection of special algorithms for computing interfacial areas, evaluating wall stresses, enhancing numerical stability, and for computing advection along solid boundaries.

    유동 손실의 감소

    FLOW-3D는 직교 격자를 사용하고 있기 때문에 수치적 유동 손실의 영향에 대한 의문이 나오는 것은 당연합니다.  대답은 ‘노’입니다.  영향은 없습니다.  FLOW-3D에서 독점적으로 사용되는 FAVOR TM (Fractional Area-Volume Obstacle Representation) 법에서는 격자 셀면이나 체적의 세세한 부분을 매끄럽게 블록 분류하여 지그재그 방향 변화를 제거합니다 .  FAVOR TM는 계면 면적 계산, 벽 응력의 평가, 수치 안정성 강화, 고체 경계에 따른 이류의 계산 등을 목적으로 한 일련의 특수한 알고리즘도 포함되어 있습니다.

    Energy Conservation Example

    A simple demonstration of energy conservation in FLOW-3D is provided by a variation of the Mampaey and Xu experiment. In the figure, we show the lower half of a circular channel with fluid located in the left half. The fluid is initially at rest, but gravity is directed downwards causing the fluid to flow to the right side of the channel. In the absence of flow losses, the fluid should reach the same height on the right side as it started from on the left side.

    에너지 보존의 예

    FLOW-3D의 에너지 절약에 대한 부분을 Mampaey 와 Xu 의 실험을 응용하여 쉽게 보여줍니다.  그림은 원형 수로의 하단에서 왼쪽에 유체가 배치되어있는 모습을 보여줍니다.  이 유체는 처음에는 정지하고 있습니다 만, 아래로 중력이 걸려 있기 때문에 유체는 수로의 오른쪽으로 흐릅니다.  유동 손실이 없는 경우 이 유체는 오른쪽으로 흐를 때 왼쪽에서 첫 번째 상태와 같은 높이에 도달해야합니다.

    FLOW-3D simulations of this problem show a realistic sloshing distortion of the free surface (figure above) and the center of mass of the fluid rises to nearly its initial height on the right side of the channel indicating little flow loss. This result is all the more remarkable considering the coarse gridding.

    이 문제를 FLOW-3D로 시뮬레이션하면 자유 표면의 리얼한 슬로싱 왜곡은 있지만 (위 그림 참조) 유체의 질량 중심은 수로의 오른쪽에서 처음과 거의 같은 높이까지 상승하고 유동 손실이 거의없는 것을 보여줍니다.  격자가 거친 것을 고려하면이 결과는 더욱 주목할만 합니다.

    Reference

    Mampaey, F. and Xu, Zhi-An, Simulation and Experimental Validation of Mould Filling, Proc. Modeling of Casting, Welding and Advanced Solidification Processes VII, London, September 10-12, p.3 (1995).

    Sloshing & Slamming

    Sloshing & Slamming

    가속도 및 LNG 선 등의 글로벌 항해 선박 안에서 발생하는 내부 슬로싱으로 인해 발생하는 하중은 선박의 안전 설계에 매우 중요한 요소입니다. 선박들은 파 슬로싱 같은 중요한 내부 강제력을 경험할 수 있습니다. 여기에서 화물칸 탱크는 컨테이너 시스템에서 추가적인 하중을 경험하게 됩니다. FLOW-3D의 비 관성 기준 프레임 모델(Non-Inertial Reference Frame model )은 복잡한 운동 파라미터를 정확하게 용기 내의 액체의 움직임을 추적할 수 있도록 사용되어 집니다.

    FLOW-3D’s TruVOF 접근 방식은“Green water” (hull over-topping 과 wave spray로 인해 선체를 덮은 물) 뿐 아니라 Slamming analysis같은 현상들에게 적절한 답을 줄 수 있습니다.

    FLOW-3D accurately predicts liquid cargo and propellant motion in fuel tanks. Simulation courtesy of Bureau Veritas.