Figure 5. Flow pattern of operating condition 1: (a) Physical model flow diagram; (b) Simulation model flow.

Numerical Study of Fluctuating Pressure on Stilling Basin Slab with Sudden Lateral Enlargement and Bottom Drop

급격한 측면 확대 및 바닥 낙하에 따른 정류지(stilling basin) 슬래브의 변동 압력에 대한 수치 연구

by Yangliang Lu,Jinbu Yin *OrcID,Zhou Yang,Kebang Wei andZhiming Liu
College of Water Resources and Architectural Engineering, Northwest A&F University, Weihui Road, Yangling 712100, China*
Author to whom correspondence should be addressed.
Water 2021, 13(2), 238; https://doi.org/10.3390/w13020238
Received: 6 November 2020 / Revised: 7 January 2021 / Accepted: 11 January 2021 / Published: 19 January 2021
(This article belongs to the Special Issue Physical Modelling in Hydraulics Engineering)

Abstract

갑작스런 확장 및 바닥 낙하가 있는 고요한 정류지(stilling basin) 유역은 복잡한 수력 특성, 특히 3D 공간 수력 점프 아래에서 변동하는 압력 분포로 이어집니다.

이 논문은 FLOW-3D 소프트웨어를 기반으로 한 LES (Large Eddy Simulation) 모델과 TruVOF 방법을 사용하여 시간 평균 압력, 변동 압력의 RMS (Root Mean Square), 정물(stilling basin) 조 슬래브의 최대 및 최소 압력을 시뮬레이션했습니다.

실제 모델 결과와 비교하여 시뮬레이션 결과는 LES 모델이 정물 유역의 변동하는 수류 압력을 안정적으로 시뮬레이션 할 수 있음을 보여줍니다. 변동 압력의 RMS의 최대 값은 정수조 전면과 측벽의 연장선 부근에 나타납니다.

이 논문은 변동 압력의 생성 메커니즘과 Navier-Stokes 방정식에서 파생된 Poisson 방정식을 기반으로 영향 요인 (변동 속도, 속도 구배, 변동 와도)의 정량 분석과 특성의 정성 분석을 결합하는 연구 방법을 제공합니다.

변동하는 압력의. 정류 지의 소용돌이 영역과 벽에 부착 된 제트 영역의 변동 압력 분포는 주로 각각 와류 및 변동 유속의 영향을 받으며 충돌 영역의 분포는 변동 속도, 속도 구배 및 변동에 의해 발생합니다.

A stilling basin with sudden enlargement and bottom drop leads to complicated hydraulic characteristics, especially a fluctuating pressure distribution beneath 3D spatial hydraulic jumps. This paper used the large eddy simulation (LES) model and the TruVOF method based on FLOW-3D software to simulate the time-average pressure, root mean square (RMS) of fluctuating pressure, maximum and minimum pressure of a stilling basin slab. Compared with physical model results, the simulation results show that the LES model can simulate the fluctuating water flow pressure in a stilling basin reliably. The maximum value of RMS of fluctuating pressure appears in the vicinity of the front of the stilling basin and the extension line of the side wall. Based on the generating mechanism of fluctuating pressure and the Poisson Equation derived from the Navier–Stokes Equation, this paper provides a research method of combining quantitative analysis of influencing factors (fluctuating velocity, velocity gradient, and fluctuating vorticity) and qualitative analysis of the characteristics of fluctuating pressure. The distribution of fluctuating pressure in the swirling zone of the stilling basin and the wall-attached jet zone is mainly affected by the vortex and fluctuating flow velocity, respectively, and the distribution in the impinging zone is caused by fluctuating velocity, velocity gradient and fluctuating vorticity. 

Keywords: submerged jump; sudden lateral enlargement and bottom drop; large eddy simulation; vortex; fluctuating pressure

Figure 1. Schematic design of model test: (a) Sectional view; (b) Plan view.
Figure 1. Schematic design of model test: (a) Sectional view; (b) Plan view.
Figure 2. Model layout in laboratory: (a) Discharge chute; (b) The stilling basin.
Figure 2. Model layout in laboratory: (a) Discharge chute; (b) The stilling basin.

Table 1. Operating conditions.

ConditionFlow Discharge
(m3/s)		Inflow Froude NumberInflow Velocity (m/s)Inflow Water Depth (m)
10.9425.2955.6110.114
20.6434.5454.4890.097
30.2324.2273.0180.052
Figure 3. Schematic diagram of fluctuating pressure data-processing process.
Figure 3. Schematic diagram of fluctuating pressure data-processing process.
Figure 4. 3D simulation model: (a) Boundary conditions; (b) Grid mesh.
Figure 4. 3D simulation model: (a) Boundary conditions; (b) Grid mesh.

Table 2. Grid independence test.

GridContaining Block Cell Size (m)Nested Block Cell Size (m)Discharge
(m3/s)		Relative Error (%)
10.0500.0250.9905.10
20.0400.0200.9692.70
30.0300.0150.9561.49
40.0200.0100.9521.06
Figure 5. Flow pattern of operating condition 1: (a) Physical model flow diagram; (b) Simulation model flow.
Figure 5. Flow pattern of operating condition 1: (a) Physical model flow diagram; (b) Simulation model flow.
Figure 6. Numerical simulation of water surface profile and x-z plane flow rate vector.
Figure 6. Numerical simulation of water surface profile and x-z plane flow rate vector.
Figure 7. Comparison of bottom velocity.
Figure 7. Comparison of bottom velocity.
Figure 8. Comparison of pressure at 10 pressure measurement points: (a) Comparison of root mean square (RMS) of fluctuating and time-average pressure; (b) Comparison of maximum and minimum pressure.
Figure 8. Comparison of pressure at 10 pressure measurement points: (a) Comparison of root mean square (RMS) of fluctuating and time-average pressure; (b) Comparison of maximum and minimum pressure.
Figure 9. The distribution diagram of time-average pressure and RMS of fluctuating pressure of bottom of stilling basin under three cases.
Figure 9. The distribution diagram of time-average pressure and RMS of fluctuating pressure of bottom of stilling basin under three cases.
Figure 10. Speed vector in stilling basin at z = 40 cm horizontal plane and bottom plate plane in three cases.
Figure 10. Speed vector in stilling basin at z = 40 cm horizontal plane and bottom plate plane in three cases.
Figure 11. Distribution of fluctuating velocity and vorticity in the horizontal section of the stilling basin slab: (a) Distribution of fluctuating velocity; (b) Distribution of fluctuating vorticity.
Figure 11. Distribution of fluctuating velocity and vorticity in the horizontal section of the stilling basin slab: (a) Distribution of fluctuating velocity; (b) Distribution of fluctuating vorticity.
Figure 12. Distribution of root time-average square fluctuating pressure of x = 50 cm cross-section of bottom plate: (a) Distributions of fluctuating velocity and fluctuating pressure; (b) Distributions of fluctuating vorticity and fluctuating pressure.
Figure 12. Distribution of root time-average square fluctuating pressure of x = 50 cm cross-section of bottom plate: (a) Distributions of fluctuating velocity and fluctuating pressure; (b) Distributions of fluctuating vorticity and fluctuating pressure.
Figure 13. Variance of fluctuating pressure coefficient (Cp′).
Figure 13. Variance of fluctuating pressure coefficient (Cp′).

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Publisher’s Note: MDPI stays neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.
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.

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Figure 6. Scour depth (in negative value) at different views around pier

Three-dimensional numerical simulation of local scour around circular bridge pier using Flow-3D software

Flow-3D 소프트웨어를 이용한 원형 교각 주변 지역 scour의 3 차원 수치 시뮬레이션

To cite this article: Halah Kais Jalal and Waqed H. Hassan 2020 IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. 745 012150

Halah Kais Jalal1
, Waqed H. Hassan2
1 Graduate student, Civil Engineering Department, University of Kerbala, Kerbala, Iraq.
2 Professor, University of Kerbala, Kerbala, Iraq.
E-mail: halah.q@s.uokerbala.edu.iq, Waaqidh@uokerbala.edu.iq

Abstract

주어진 값의 내부 드리프트를 나타내는 다항식 순서 또는 자체 정의 함수 목록을 제공 할 수 있습니다. 이 드리프트는 kriging 보간 동안 내부적으로 적합합니다. 다음에서는 선형 드리프트가 추가된 인공 데이터를 생성합니다. 그런 다음 결과 샘플은 Universal kriging의 입력으로 사용됩니다. 그런 다음 보간 중에 “선형”드리프트가 추정됩니다. 추정된 평균 / 드리프트에만 액세스하기 위해 호출 루틴에 스위치 only_mean을 제공합니다. 원형 교각 주변의 국부 수색 문제는 Flow-3D 모델을 사용하여 전산 유체 역학 (CFD)에서 국부적 진화를 나타냅니다. 교각 설계에서 중요한 scour 및 scour 구멍의 최대 깊이. 이 연구의 목적은 교각 주변의 수색 깊이를 정확하게 시뮬레이션하고 예측하는 수치 시뮬레이션 모델 Flow-3D의 능력을 검증하는 것입니다. 이 검증은 수치 결과를 Melville 실험실 실험 모델과 비교하여 수행됩니다. 30 분후 수치 결과에서 얻은 원형 부두 주변의 최대 scour 깊이는 3.6cm이고 Melville 모델에서 얻은 scour 깊이는 4cm입니다. 이 결과에 따르면 수치 모델과 실험 모델 간의 오류율 비율은 10 %에 가깝습니다. 결과는 실험 결과와 함께 좋은 검증을 보여주었습니다. 마지막으로 제안 된 Flow-3D 모델은 교각 주변의 수색 깊이를 예측하고 시뮬레이션 하는데 효과적인 도구를 고려하고 잠재적인 결과를 예측하는 경제적인 방법을 고려했습니다.

The problem of local scouring around circular bridge pier has been studied numerically
by Computational Fluid Dynamics (CFD) using Flow-3D model to represent the evolution of local
scour and the maximum depth of the scour hole which is important in the bridge pier design. The
aim of this study is to verify the ability of the numerical simulation model Flow-3D to accurately
simulate and predict the scour depth around the bridge pier. This verification is conducted by
comparison the numerical results with Melville laboratory experimental model. The maximum
scours depth around the circular pier obtained from numerical results after 30 min is 3.6 cm, while
the scouring depth obtained from Melville model is 4 cm. According to these results, the error rate
ratio between the numerical and experimental models is close to 10%. The results showed a good
validation with experimental results. Finally, the proposed Flow-3D model considered an effective
tool in predicting and simulating the scour depth around bridge pier and considered an economic
method to predict potential results.
Keywords: Local scour, Flow-3D, CFD, Verfication

scour은 흐르는 물의 침식 작용으로 정의 할 수 있으며, 이는 가까운 교각 및 교각에서 베드를 제거하고 침식합니다 [1]. 다리의 교각 주변을 scour하는 것은 다리의 실패 원인이 충돌 및 과부하와 함께 엄청난 인명 손실과 경제적 영향으로 이어지는 주요 원인 중 하나로 간주됩니다 [2], 지역 scour 예측, 특히 최대 scour 깊이는 다음과 같습니다.

교량 설계, 유지 보수 및 평가에 필수적입니다. 전 세계의 많은 연구자들은 다양한 관점과 다양한 조건에서 광범위하게 scour 문제를 연구했습니다.

교량 부지에서 만든 scour에는 일반적으로 세 가지 유형이 포함되어 있습니다. 일반 scour, 수축 scour 및 국부 scour [3], 세 가지 scour 유형 중, scour는 다리와 관련된 위험에서 가장 중요한 역할을 하기 때문에, local scour는 이 연구의 중요한 부분으로 간주됩니다.

많은 선행 연구가 경험적 테스트를 사용하여 교량의 국부 scour을 분석하는 기술과 방법론을 목표로 했습니다 [4], [5], [6], [7], [8], [9], [10], [11] . 이러한 경험적 scour 테스트의 대부분은 비용이 많이 들고 노동 집약적이기 때문에 크고 중요한 교량에서 종종 수행됩니다.

그러나 가장 인기 있는 고속도로 교량의 경우 경험적 테스트가 적용되지 않지만 이러한 일반 교량에서 scour이 자주 발생하지만 일부 연구에서는 경제적이고 실용적인 목적으로 교량 scour에 대한 분석 솔루션을 조사했습니다.

지난 몇 년 동안 전산 유체 역학 (CFD를 사용하여 산업 및 환경 응용 분야에서 유체 흐름 동작을 결정하는 데 사용)을 더 많이 사용할 수 있는 컴퓨터 및 소프트웨어의 기능이 증가함에 따라 scour의 3 차원 시뮬레이션 방법이 더욱 널리 보급되었습니다.

FLUENT, CFX, PHOENIX와 같은 CFD 소프트웨어는 실험 설정과 여러면에서 유사하므로 이 수치 시뮬레이션의 원래 개념은 속도계와 같은 확장된 부속품을 사용하여 물리적 모델을 설계하고 구성하는 것입니다. 복잡한 모델 실험실 조건에서 모델링하기 어려운 모델은 수치 시뮬레이션을 사용하여 간단하게 모델링 할 수 있습니다.

좋은 수치 모델은 확실히 모델 테스트를 보완 할 수 있으며 설계 엔지니어가 모델 테스트를 수행 할 수 있는 가장 중요한 사례를 식별하는 데 도움이 될 수 있다는 것이 널리 알려져 있습니다.

복잡한 문제와 대규모 모델 연구를 해결할 수 있는 매력적인 아이디어입니다. 실제 결과를 결정하기 위해 추가 작업자 또는 기존의 대규모 설정이 필요하지 않습니다.

CFD (Computational Fluid Dynamics) 방법은 Navier-Stokes의 이산화 및 해석과 계산 셀의 연속성 방정식을 통해 유동 프로세스 시뮬레이션에 항상 사용됩니다. 현재 연구에서 상용 코드 Flow-3D는 교각 주변의 scour 깊이를 모델링하는 데 사용됩니다.

Flow-3D 모델은 유압 공학 응용을 위한 특수 장치가 있는 CFD 패키지입니다. 수치 기법은 다중 스케일 다중 물리 흐름 문제를 얻기 위해 과도 및 3 차원 솔루션에 대한 유체 운동 방정식을 해결하는 데 사용됩니다.

물리적 옵션과 수치 옵션의 조합을 통해 사용자는 Flow-3D를 광범위한 유체 흐름 및 열 전달 현상에 적용 할 수 있으며 다양한 유압 문제를 해결하는 데 널리 사용됩니다 [12]. Flow-3D에 의한 scour의 수치 시뮬레이션은 많은 연구자들에 의해 제안 되었습니다.

Flow-3D에 의한 Scour의 수치 시뮬레이션은 많은 연구자들에 의해 제안 되었습니다.

예를 들어, [13]은 Scour Hole 내의 원형 브리지 부두의 기초에서 발생하는 흐름을 시뮬레이션하기 위해 Flow-3D를 사용했고, [14]는 조수 아래의 복잡한 브리지 피어에서 국소 스캐닝을 시뮬레이션하기 위해 숫자 모델을 사용했고 [15]는 Flow-3D를 사용했습니다.다양한 조건에서 국부적 골절 깊이의 더미 모양과 [16] CFD 코드를 사용하여 3D 흐름과 다양한 모양의 교량 부두 주위의 국부적 스캐닝을 시뮬레이션했습니다.

이 모든 연구는 맑은 물 조건에서 흐르는 물이 주로 흐름과 강바닥 사이의 대부분의 상호 작용으로 이어진다는 가설을 세웠습니다.

본 논문에서는 [4]의 실험실 모델에 의한 수치 시뮬레이션 검증을 통해 교량 주변의 국부 scour 실험 결과를 CFD 코드 Flow-3D의 수치 시뮬레이션 결과와 비교하여 검증을 목적으로 합니다. 이 검증의 주요 목적은 교량 부두 주변의 scour 깊이를 예측할 때 수치 모델 Flow-3D의 효과를 테스트하는 것입니다.

Figure 1. Plan view of Melville experimental setup [4]
Figure 1. Plan view of Melville experimental setup [4]
Figure 2. Geometry of the numerical model configured by the FLOW-3D
Figure 2. Geometry of the numerical model configured by the FLOW-3D
Figure 3. Effect of Cell Size on Scour Depth
Figure 3. Effect of Cell Size on Scour Depth
Figure 4. Meshing Plane Structure Around a Circular Pier
Figure 4. Meshing Plane Structure Around a Circular Pier
Figure 6. Scour depth (in negative value) at different views around pier
Figure 6. Scour depth (in negative value) at different views around pier
Figure 7. Contour Lines Represented the Depth of Scour Around Circular Bridge Pier for Melville Model
Figure 7. Contour Lines Represented the Depth of Scour Around Circular Bridge Pier for Melville Model
Figure 8. Contour Lines Represented the Depth of Scour Around the bridge Pier for the Numerical model
Figure 8. Contour Lines Represented the Depth of Scour Around the bridge Pier for the Numerical model
Figure 9. Scour depth against time around cylindrical pier.
Figure 9. Scour depth against time around cylindrical pier.
Figure 10. Contour map of flow velocity around a pier at 30 min resulted by Melville [4]
Figure 10. Contour map of flow velocity around a pier at 30 min resulted by Melville [4]
Figure 11. Contour map of flow velocity distribution around a pier at 30 min resulted by numerical simulation.
Figure 11. Contour map of flow velocity distribution around a pier at 30 min resulted by numerical simulation.

Conclusion

이 연구는 교각에서 scour깊이의 발달을 예측하는 데 있어 이 수치 시뮬레이션의 효과를 검증하는 것을 목표로 합니다. 검증은 30 분의 scour 깊이 공식화 후 Flow-3D의 수치 결과를 Melville 실험 모델과 비교하여 결론을 내립니다.

결과의 비교는 최대 수세공 깊이에 대한 오류율이 10 %임을 나타내며,이 관찰은 수치 및 실험 작업 사이에 좋은 검증을 보여 주므로 수치 시뮬레이션은 scour 깊이를 성공적으로 재현합니다.

이러한 결과에 따르면 제안된 수치 모델 Flow-3D는 교각 주변의 scour 깊이와 유동장을 시뮬레이션하고 예측하는데 효과적인 도구로 간주되었습니다.

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Abb. 3 Detail des Rechens am Vorversuch zum Seilrechen – Blick in Fließrichtung

Implementation of an angled trash rack in the 3D-numerical simulation with FLOW-3D

Abstract

Sebastian Krzyzagorski · Roman Gabl · Jakob Seibl · Heidi Böttcher · Markus Aufleger
Online publiziert: 17. Februar 2016
© Die Autor(en) 2016. Dieser Artikel ist auf Springerlink.com mit Open Access verfügbar.

지난 몇 년 동안 과학자와 엔지니어는 기초 연구와 유압 구조 계획에 3D 수리적 흐름 시뮬레이션을 점점 더 많이 사용해 왔다. 그러나 수력발전소 취수장 앞의 쓰레기통은 수치 시뮬레이션에 있어 특별한 문제를 나타낸다. 그 이유는 다른 건축 요소들에 비해 trash rack bars들의 기하학적 구조가 특히 단편화되었기 때문이다. 폐기물 랙 손실을 FLOW-3D로 3D 수리적 시뮬레이션에 포함시키기 위한 대안적 접근법으로 배플을 사용할 수 있다. 월디 외 연구진(Exsterreichische Wasser- und Abfallwichtschaft 67:1–2, 2015)은 그러한 배플이 쓰레기 수거함의 손실을 모형화하는 유망한 방법임을 입증했다. 서로 다른 개념의 이러한 비교는 계산면을 따라 그리드 방향을 갖는 수직 쓰레기장으로 제한되었다. 실제 논문은 각이 진 쓰레기 보관대의 배플을 이용하여 쓰레기 보관대 손실을 모델링하는 것에 초점을 맞추고 있으며, 따라서 월디 외 연구소의 조사를 업그레이드한다

Over the last years, scientists and engineers have used more and more 3D-numerical flow simulations for basic research and the planning of hydraulic constructions. However, trash racks in front of the intakes of hydroelectric power plants represent a particular problem for numerical simulations. The reason for this is the especially fragmented geometry of the trash rack bars in comparison to other construction elements. As an alternative approach to include trash rack losses into a 3D-numerical simulation with FLOW-3D a baffle can be used. Waldy et al. (Österreichische Wasser- und Abfallwirtschaft 67:1–2, 2015) demonstrated that such a baffle is a promising method to model the losses at trash racks. These comparisons of different concepts were limited to a vertical trash rack, which had its grid orientation along the computational plane. The actual paper focuses on the modelling of the trash rack losses by means of a baffle at an angled trash rack and thus upgrades the survey of Waldy et al. (Österreichische Wasser- und Abfallwirtschaft 67:1–2, 2015).

Vertikal geneigte Rechenstäbe mit Winkel a nach Definition von Meusburger (2002) und b Seilrechen mit Winkel d
Vertikal geneigte Rechenstäbe mit Winkel a nach Definition von Meusburger (2002) und b Seilrechen mit Winkel d
Abb. 2 Modellgeometrie, Grundriss (GR) und Schnitte für den geraden Rechen und exemplarisch der GR für den 30° geneigten Rechen – Einheiten in [m]
Abb. 2 Modellgeometrie, Grundriss (GR) und Schnitte für den geraden Rechen und exemplarisch der GR für den 30° geneigten Rechen – Einheiten in [m]
Abb. 3 Detail des Rechens am Vorversuch zum Seilrechen – Blick in Fließrichtung
Abb. 3 Detail des Rechens am Vorversuch zum Seilrechen – Blick in Fließrichtung
3D-Ansicht der Nullvariante, geneigter Rechen, d=30°, Netz N4
3D-Ansicht der Nullvariante, geneigter Rechen, d=30°, Netz N4
Zellenweise Auswertung der Wasserspiegelhöhen ohne Interpolation mit MATLAB für die Nullvariante, geneigter Rechen, d=30°, Netz N4
Zellenweise Auswertung der Wasserspiegelhöhen ohne Interpolation mit MATLAB für die Nullvariante, geneigter Rechen, d=30°, Netz N4
Auswertung Einfluss der Rechenneigung für Netz N4
Auswertung Einfluss der Rechenneigung für Netz N4
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Grundriss mit tiefengemittelten Geschwindigkeiten und Geschwindigkeitsvektoren, geneigter Rechen, d=30°, Netz N
Grundriss mit tiefengemittelten Geschwindigkeiten und Geschwindigkeitsvektoren, geneigter Rechen, d=30°, Netz N
Figure 1. The bathymetry provided with the benchmark problem.

Performance Assessment of NAMI DANCE in Tsunami Evolution and Currents Using a Benchmark Problem

by 
Deniz Velioglu
 1,*,
Rozita Kian
 2,
Ahmet Cevdet Yalciner
 3 and
Andrey Zaytsev
 4
1Civil Engineering Department, Middle East Technical University, Ankara 06800, Turkey
2Ocean Engineering Department, University of Rhode Island, Narragansett, RI 02882, USA
3Civil Engineering Department, Middle East Technical University, Ankara 06800, Turkey
4Department of Applied Mathematics, Nizhny Novgorod State Technical University, Nizhny Novgorod 603950, Russia
*
Author to whom correspondence should be addressed.
Academic Editor: Richard P. Signell
J. Mar. Sci. Eng. 2016, 4(3), 49; https://doi.org/10.3390/jmse4030049
Received: 5 July 2016 / Revised: 2 August 2016 / Accepted: 12 August 2016 / Published: 18 August 2016
(This article belongs to the Special Issue Selected Papers from the 14th Estuarine and Coastal Modeling Conference)

Abstract

쓰나미 진화, 전파 및 침수의 수치 모델링은 현상에 관련된 수많은 매개 변수로 인해 복잡합니다. 쓰나미 모션을 해결하는 숫자 코드의 성능과 흐름 및 속도 패턴을 평가하는 것이 중요합니다. NAMI DANCE는 긴 파도 모델링을 위해 개발된 계산 도구입니다.

쓰나미 생성, 전파 및 침수 메커니즘의 수치 모델링 및 효율적인 시각화를 제공하고 쓰나미 매개 변수를 계산합니다. 긴 파도 이론에서, 물 입자의 수직 움직임은 압력 분포에 영향을 미치지 않습니다.

이러한 근사치와 소홀히 하는 수직 가속을 기반으로 질량 보존 및 모멘텀 방정식은 2차원 깊이 평균 방정식으로 줄어듭니다. NAMI DANCE는 유한차 계산 방법을 사용하여 긴 파도 문제에서 선형 및 비선형 형태의 깊이 평균 얕은 수식을 해결합니다.

이 연구에서 NAMI DANCE는 미국 포틀랜드에서 열린 2015 년 국립 쓰나미 위험 완화 프로그램 (NTHMP) 연례 회의에서 논의된 벤치 마크 문제에 적용됩니다.

벤치마크 문제는 하나의 독방 파도가 해양 섬 특징이 있는 삼각형 모양의 선반을 전파하는 일련의 실험을 특징으로 합니다. 이 문제는 섬 부근에서 상세한 무료 표면 고도 및 속도 의 타임 시리즈를 제공합니다. 결과를 비교한 결과, NAMI DANCE는 긴 파도 진화, 전파, 증폭 및 쓰나미 전류를 만족스럽게 예측할 수 있음을 보여주었습니다.

키워드: 수치 모델링;쓰나미 전류;깊이 평균 방정식;벤치마크,numerical modeling; tsunami currents; depth-averaged equation; benchmark

쓰나미는 해저 지진, 수중 산사태, 화산 폭발 또는 큰 운석 파업으로 인한 해저의 갑작스런 움직임에 의해 생성되는 큰 파도입니다. 쓰나미 파도는이 현상의 가장 파괴적인 매개 변수로 받아 들여진다; 그러나 큰 파도 움직임에 의해 트리거되는 전류는 경우에 따라 매우 치명적일 수 있습니다.

분지 공명 및 기하학적 증폭은 폐쇄 된 분지에서 쓰나미 영향의 지역 배율에 대한 두 가지 합리적으로 잘 이해된 메커니즘이며, 일반적으로 항구 또는 항구에서 쓰나미 위험 잠재력을 추정 할 때 조사 되는 메커니즘입니다. 반면에 전류에 대한 이해력과 예측 능력은부족하다[1]. 

이 연구는 수치 도구를 사용하여 쓰나미 진화, 전파 및 증폭뿐만 아니라 쓰나미 전류의 추정에 2 차원 깊이 평균 천수(shallow water)모델 방정식의 충분성을 조사하는 것을 목표로; 즉 나미 댄스. 1970 년대 이후, 독방 파도는 일반적으로 실험 및 수학 연구에서, 쓰나미를 모델링하는 데 사용되었습니다[2]. 

이러한 점에서 수치 코드는 복잡한 목욕을 통해 단일 독방 파도의 진화와 전파에 초점을 맞춘 벤치마크 문제에 적용됩니다. 이 문제는 선반의 근해에 위치한 섬 특징이 있는 삼각형 모양의 선반을 전파할 때 단일 고독한 파도의 변형을 분석하는 일련의 실험을 설명합니다. 섬 부근에 형성되는 해류도 실험에서 조사된다.

이 연구에 사용된 벤치마크 문제는 미국 포틀랜드에서 개최된 2015 년 국립 쓰나미 위험 완화 프로그램 (NTHMP) 워크샵의 벤치마크 문제 #5.3]. 벤치마크 데이터와 수치 결과를 비교하여 2차원 깊이 평균 얕은 수식은 쓰나미 파도 진화와 해류에 대해 만족스러운 결과를 제공하므로 쓰나미 완화 전략을 결정하는 동안 사용하기에 충분한 도구임을 관찰합니다.

Figure 1. The bathymetry provided with the benchmark problem.
Figure 1. The bathymetry provided with the benchmark problem.
Figure 2. Model parameters: (a) bathymetry of the numerical model, NAMI DANCE; (b) incoming wave.
Figure 2. Model parameters: (a) bathymetry of the numerical model, NAMI DANCE; (b) incoming wave.
Figure 3. Comparison of free surface elevation (FSE) results: (a) X = 7.5 m and Y = 0.0 m at Gage 1; (b) X = 13.0 m and Y = 0.0 m at Gage 2; (c) X = 21.0 m and Y = 0.0 m at Gage 3; (d) X = 7.5 m and Y = 5.0 m at Gage 4; (e) X = 13.0 m and Y = 5.0 m at Gage 5; (f) X = 21.0 m and Y = 5.0 m at Gage 6; (g) X = 25.0 m and Y = 0.0 m at Gage 7; (h) X = 25.0 m and Y = 5.0 m at Gage 8. Black line represents benchmark data, red line represents numerical results.
Figure 3. Comparison of free surface elevation (FSE) results: (a) X = 7.5 m and Y = 0.0 m at Gage 1; (b) X = 13.0 m and Y = 0.0 m at Gage 2; (c) X = 21.0 m and Y = 0.0 m at Gage 3; (d) X = 7.5 m and Y = 5.0 m at Gage 4; (e) X = 13.0 m and Y = 5.0 m at Gage 5; (f) X = 21.0 m and Y = 5.0 m at Gage 6; (g) X = 25.0 m and Y = 0.0 m at Gage 7; (h) X = 25.0 m and Y = 5.0 m at Gage 8. Black line represents benchmark data, red line represents numerical results.
Figure 4. Comparison of results: (a) horizontal velocity in x-direction, U, recorded at X = 13.0 m, Y = 0.0 m and Z = 0.75 m at Gage 2; (b) horizontal velocity in y-direction, V, recorded at X = 13.0 m, Y = 0.0 m and Z = 0.75 m at Gage 2; (c) horizontal velocity in x-direction, U, recorded at X = 21.0 m, Y = −5.0 m and Z = 0.77 m at Gage 9; (d) horizontal velocity in y-direction, V, recorded at X = 21.0 m, Y = −5.0 m and Z = 0.77 m at Gage 9. Black line represents benchmark data, red line represents numerical results.
Figure 4. Comparison of results: (a) horizontal velocity in x-direction, U, recorded at X = 13.0 m, Y = 0.0 m and Z = 0.75 m at Gage 2; (b) horizontal velocity in y-direction, V, recorded at X = 13.0 m, Y = 0.0 m and Z = 0.75 m at Gage 2; (c) horizontal velocity in x-direction, U, recorded at X = 21.0 m, Y = −5.0 m and Z = 0.77 m at Gage 9; (d) horizontal velocity in y-direction, V, recorded at X = 21.0 m, Y = −5.0 m and Z = 0.77 m at Gage 9. Black line represents benchmark data, red line represents numerical results.

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Figure 4.9 Flow analysis results using FLOW3D of the metal flow and solidification in the main cavity. (The velocity is in m/s.)

Numerical Analysis of Die-Casting Process in Thin Cavities Using Lubrication Approximation

Alexandre Reikher
A Dissertation Submitted in
Partial Fulfillment of the
Requirements for the Degree of
Doctor of Philosophy
In Engineering
at
The University of Wisconsin Milwaukee
December 2012

ABSTRACT

얇은 벽 부품의 주조는 오늘날 다이 캐스트 산업의 현실이 되었습니다. 전산 유체 역학 분석은 생산 개발 프로세스의 필수적인 부분입니다. 일반적으로 에너지 방정식과 결합 된 3 차원 Navier-Stokes 방정식은 유동 및 응고 패턴, 유동 선단의 위치, 함수로서 고체-액체 인터페이스의 위치를 ​​이해하기 위해 해결되어야 합니다.

캐비티 충전 및 응고 과정에서 시간. 얇은 벽 주조에 대한 지배 방정식의 일반적인 솔루션에는 많은 수의 계산 셀이 필요하므로 솔루션을 생성하는 데 비현실적으로 오랜 시간이 걸립니다.

Hele Shaw 유동 모델링 접근법을 사용하면 평면 외 유동을 무시함으로써 얇은 캐비티의 유동 문제 해결을 단순화 할 수 있습니다. 추가적인 이점으로, 문제는 3 차원 문제에서 2 차원 문제로 축소됩니다. 그러나 Hele-Shaw 근사는 흐름의 점성력이 관성력보다 훨씬 더 높아야하며,이 경우 Navier-Stokes 방정식은 Reynolds의 윤활 방정식으로 축소됩니다.

그러나 다이 캐스트 공정의 빠른 사출 속도로 인해 관성력을 무시할 수 없습니다. 따라서 윤활 방정식은 흐름의 관성 효과를 포함하도록 수정되어야 합니다.

이 박사 학위 논문에서는 얇은 공동에서 응고와 함께 액체 금속의 정상 상태 및 과도 흐름을 모델링하기 위한 빠른 수치 알고리즘이 개발되었습니다. 설명된 문제는 저온 챔버, 고압 다이 캐스트 공정, 특히 얇은 환기 채널에서 관찰되는 금속 흐름 현상과 밀접한 관련이 있습니다.

채널의 금속 흐름 속도가 고체-액체 계면 속도보다 훨씬 높다는 사실을 사용하여 두께에 따른 열 전달을 처리하면서 금속 흐름을 주어진 시간 단계에서 안정된 것으로 처리하여 새로운 수치 알고리즘을 개발했습니다.

일시적인 방향. 얇은 캐비티의 흐름은 채널 두께에 대한 운동량과 연속성 방정식을 통합 한 후 2 차원으로 처리되고 열 전달은 두께 방향의 1 차원 현상으로 모델링 됩니다. 엇갈린 격자 배열은 유동 지배 방정식을 이산화하는데 사용되며 결과적인 편미분 방정식 세트는 SIMPLE (Semi-Implicit Method for Pressure Linked Equations) 알고리즘을 사용하여 해결됩니다.

상 변화를 수반하는 두께 방향 열 전달 문제는 제어 볼륨 공식을 사용하여 해결됩니다. 고체-액체 계면의 위치와 모양은 솔루션의 일부로 Stefan 조건을 사용하여 찾을 수 있습니다. 시뮬레이션 결과는 응고와 함께 전체 3 차원 흐름 및 열 전달 방정식을 해결하는 상용 소프트웨어 FLOW-3D®의 예측과 잘 비교되는 것으로 나타났습니다.

제안된 수치 알고리즘은 또한 얇은 채널에서 일시적인 금속 충전 및 응고 문제를 해결하기 위해 적용되었습니다. 움직이는 고체-액체 인터페이스의 존재는 이제 반복적으로 해결되는 일련의 흐름 방정식에 비선형 성을 도입합니다.

다시 한번, FLOW3D®의 예측과 잘 일치하는 것이 관찰되었습니다.

이 두 연구는 제안 된 관성 수정 레이놀즈의 윤활 방정식과 함께 두께를 통한 열 손실 및 응고 모델을 성공적으로 구현하여 다이 캐스트 공정 중에 얇은 채널에서 액체 금속의 유동 및 응고에 대한 빠른 분석을 제공 할 수 있음을 나타냅니다. CPU 시간을 대폭 절약하여 얻은 이러한 시뮬레이션 결과는 다이 캐스트 다이의 환기 채널을 설계하는 동안 빠른 초기 분석을 제공하는 데 사용할 수 있습니다.

Figure 1.3. Schematic representation of steps in the hot chamber die-cast process: a. plunger pushes metal from the sleeve through the gating system into the cavity; b. after solidification process is complete, the die opens; c. the part is ejected from the cavity.
Figure 1.3. Schematic representation of steps in the hot chamber die-cast process: a. plunger pushes metal from the sleeve through the gating system into the cavity; b. after solidification process is complete, the die opens; c. the part is ejected from the cavity.
Figure 1.5. Schematic representation of steps in the cold chamber die-cast process: a. molten metal is ladled into the shot sleeve; b. hydraulic cylinder applies pressure on plunger; c. plunger pushes metal from the sleeve through the gating system into the cavity; d. high pressure is maintained during solidification; e. after solidification is complete, the die opens; f. the part is ejected from the cavity.
Figure 1.5. Schematic representation of steps in the cold chamber die-cast process: a. molten metal is ladled into the shot sleeve; b. hydraulic cylinder applies pressure on plunger; c. plunger pushes metal from the sleeve through the gating system into the cavity; d. high pressure is maintained during solidification; e. after solidification is complete, the die opens; f. the part is ejected from the cavity.
Figure 4.6 A schematic of a die-cast die with shot sleeve and plunger: 1) Shot sleeve, 2) Plunger, 3) Stationary half of the die-cast die, 4) Ejector half of the die-cast die, 5) Mold cavity, 6) Ventilation channel.
Figure 4.6 A schematic of a die-cast die with shot sleeve and plunger: 1) Shot sleeve, 2) Plunger, 3) Stationary half of the die-cast die, 4) Ejector half of the die-cast die, 5) Mold cavity, 6) Ventilation channel.
Figure 4.8 A picture (a ‘full shot’) of a part made using the die-cast process. The overflows are created when the metal front, after filling the main cavity, fills up the machined ‘overflow’ pockets in the die-cast mold. Ventilation channel is last to fill-up.
Figure 4.8 A picture (a ‘full shot’) of a part made using the die-cast process. The overflows are created when the metal front, after filling the main cavity, fills up the machined ‘overflow’ pockets in the die-cast mold. Ventilation channel is last to fill-up.
Figure 4.9 Flow analysis results using FLOW3D of the metal flow and solidification in the main cavity. (The velocity is in m/s.)
Figure 4.9 Flow analysis results using FLOW3D of the metal flow and solidification in the main cavity. (The velocity is in m/s.)
Figure 4.10 Temperature distribution in the considered cavity of the die-cast die, filled with liquid metal at the end of the fill process. (The temperature is in 0C.)
Figure 4.10 Temperature distribution in the considered cavity of the die-cast die, filled with liquid metal at the end of the fill process. (The temperature is in 0C.)
Figure 4.16 Experimentally observed solidified metal in the ventilation channel; a) Measured length of metal flow in the ventilation channel after solidification stops it; b) Enlarged image of the solidified metal in the channel
Figure 4.16 Experimentally observed solidified metal in the ventilation channel; a) Measured length of metal flow in the ventilation channel after solidification stops it; b) Enlarged image of the solidified metal in the channel
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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.

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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
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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.
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Figure 1: Die configuration for a multi-attribute composite die for high die life and self-lubricating surface

Innovative Die Material and Lubrication Strategies for Clean and Energy Conserving Forging Technologies

청정 및 에너지 절약 단조 기술을 위한 혁신적인 다이 재료 및 윤활 전략

이 최종 기술 보고서에는 수상 번호 DE-FC07-01ID14206에 따라 미국 에너지 부에서 부분적으로 자금을 지원 한 “청정 및 에너지 절약 단조 기술을위한 혁신적인 다이 재료 및 윤활 전략”프로젝트에서 수행 된 작업이 포함되어 있습니다. 프로젝트 수행을위한 계약 시간은 2001 년 9 월 30 일부터 2005 년 9 월 29 일까지였습니다. 그러나 DOE / OIT는 2003 년과 2004 년 회계 연도 지난 2 년 동안 자금을 제공 할 수 없었고 프로젝트는 2003-04 회계 연도에 조기 종료되었습니다. 결과적으로 많은 주요 연구 과제가 특정 이정표를 달성하기 위해 수정되거나 완료되지 않고 종료되었습니다. Ohio State University의 산업, 용접 및 시스템 공학 교수 인 Rajiv Shivpuri 박사는이 프로젝트의 프로젝트 책임자이자 수석 조사자였습니다. 이상은 오하이오 주립 대학 연구 재단 (OSURF)에서 관리했습니다. OSURF는 모든 재정 및 행정 문제도 담당했습니다. 재정 보고서는 별도로 제출됩니다. 에너지 부서, 산업 기술 사무소의 프로그램 관리자는 Golden Office의 Mr. Ramesh Jain과 Mr. Dibyajyoti Aichbhowmik이었습니다.
이 프로젝트의 주요 성과는 다음과 같습니다.

• 단조 산업 및 해당 공급 업체와 함께 산업 응용 분야를위한 혁신적인 다이 재료 및 윤활 전략을 탐색하기위한 주요 협력 노력이 수립되었습니다. 여기에는 단조 산업과 협력하는 워크숍과 심포지엄이 포함되었습니다. 단조 산업 전체에 결과를 전파하기 위해 단조 산업 기술 컨퍼런스에서 발표되었습니다.

• 단조 산업 협회와 단조 산업 교육 연구 재단의 후원으로 단조 기술 우수 센터 설립. 이 센터의 일부로 산업, OSU, 오하이오 주 및 DOE 지원과 함께 2 개의 단조 셀이 설치되었습니다. 1300 톤 기계식 프레스 셀과 350 톤 유압 프레스 셀입니다. 이것은 단조 연구에 150 만 달러를 투입 한 것입니다.

• LENS (Laser Enhanced Net Shaping) 기반 니켈 알루미나 이드 코팅 오버레이 (자세한 내용은 부록 A 참조)를 포함하여 혁신적인 다이 코팅이 탐색되었습니다.

• 열간 단조 응용 분야를위한 금형 재료를 최적으로 선택하고 설계하기 위해 혁신적인 실험 설정 및 예측 열 연화 소프트웨어가 개발되었습니다 (부록 B, C 및 D).

• 윤활 전략 및 단일 액적 기반 윤활 모델은 확산 및 열 전달을위한 열간 단조 윤활제의 최적 증착을 위해 개발되었습니다 (부록 E 및 F).

• 윤활유 분해 및 바운스 용 모델이 개발되었습니다. 이 모델은 뜨거운 다이 표면의 흑연 윤활로 인한 공기 및 지하수 오염을 줄이는 데 사용할 수 있습니다.

(부록 G). 이 보고서는 Shivpuri 박사와 Yijun Zhu (연구원)가 작성했습니다. 여기에는 다른 외부 또는 내부 지원과 함께 프로젝트 종료 후 일부 연구 계획 및 프로젝트 기간 동안 완료된 작업에 대한 세부 정보가 포함되어 있습니다.

1.1 프로젝트 목표

이 프로젝트의 목표는 혁신적인 다이 재료 및 윤활 전략을 개발 및 구현하여 다이 수명을 8 배 늘리고, 에너지 투입량을 15 % 줄이며, 부품 당 에너지 비용을 50 % 줄이며, 윤활유에서 나오는 미립자 배출량을 90 % 줄이며, 다이 관련 가동 시간을 90 %까지 늘립니다.

단조 산업, 공급 업체 (철강 및 알루미늄 생산 업체 (IOF), 윤활유, 표면 기술 및 다이 소재 공급 업체) 및 고객 (OEM)에 미치는 최대의 광범위한 에너지 영향을 위해 전략이 선택되었습니다.

여기에는 최적의 윤활제 스프레이 기술, 고급 표면 엔지니어링에 의한 열간 단조의 흑연 제거, 경사 다이 재료 및 다이 엔지니어링, 열간 단조를위한 윤활 및 다이 활성화 등이 포함됩니다.

미국의 단조 산업은 1997 년에 약 120 억 달러였습니다 (DOD 국가 안보). 평가). 제품 총 판매 가치의 약 15 %가 에너지에 할당되며 연간 약 50 조 BTU입니다. 흑연 사용 (열간 단조) 및 냉간 단조 전환 코팅 사용으로 인한 환경 영향은 제품 비용에 20 % 이상 추가 될 것으로 예상됩니다.

Figure 1: Die configuration for a multi-attribute composite die for high die life and self-lubricating surface
Figure 1: Die configuration for a multi-attribute composite die for high die life and self-lubricating surface

BACKGROUND

실온 (저온) 및 고온 (온 및 고온)에서 수행되는 단조는 진화하는 야금, 공구 표면의 마찰 및 금속의 흐름 특성을 포함하는 잘 이해되지 않는 복잡한 현상입니다. 이 프로젝트에서 다루어 진 기술적 장애물은 다음과 같습니다.

• 냉간 및 열간 단조의 윤활 작용에 대한 지식 부족. 윤활유 및 윤활 기술의 선택은 윤활유 및 장비 공급 업체에 맡겨집니다. 이로 인해 윤활유의 과도하고 불량한 사용과 과도한 환경 오염이 발생합니다.

• 고급 단조 응용 분야를위한 새로운 표면 엔지니어링 및 다이 재료 기술의 성숙도가 부족합니다. 실제 생산에서이를 구현하는 데 따른 기술적 및 재정적 위험이 매우 높아 사용을 제한합니다. 이러한 기술의 시장 침투는 거의 존재하지 않습니다.

• 다이와 윤활 시스템의 설계 최적화를위한 계산 도구가 부족합니다.

윤활유 및 다이 소재 기술에서 다음과 같은 전략을 통해 프로젝트 목표를 실현할 계획이었습니다.

• 전략 # 1 : 오염을 제거하고, 윤활제 사용을 줄이며, 다이 냉각 감소로 인한 그물 성형을 가능하게하는 윤활제 스프레이 공정의 최적 설계를위한 시스템 개발. 또한 흑연 기반 윤활유의 필요성을 줄여줍니다.

• 전략 # 2 : 철 및 비철 부품의 온간 단조 (빌릿 가열이 1250F에서 900F로 감소)를위한 다이 수명과 공정을 개선하기 위한 윤활제 및 다이 코팅 가능 요소를 개발합니다. 단조 온도를 낮추면 공차가 개선되고 부품 당 에너지가 크게 절약됩니다.

• 전략 # 3 : 저 마찰 다이 표면 엔지니어링 (DLC (비철) 및 WC / C 코팅)을 사용하여 냉간 단조 빌릿에 인광 코팅을 사용하지 않습니다.

• 전략 # 4 : 열간 단조 금형을위한 고급 표면 클래딩 (렌즈 및 열 스프레이에 의한 단단한 표면) 및 이중 코팅 기술을 개발합니다. 기존의 코팅과 표면 공학 기술은 상당한 이득을 얻지 못했습니다.

• 전략 # 5 : 재료 및 공정 설계를 통해 냉간 및 열간 단조에서 공정 중 다이 고장을 제거하고 예측 다이 유지 보수를위한 소프트웨어를 개발합니다. 이는 스크랩 감소 및 다이 관련 다운 타임에 상당한 영향을 미칩니다.

개발중인 많은 기술은 수치 모델링, 윤활 및 냉각수 기술, 표면 기술, 재료의 신속한 프로토 타이핑, 레이저 기술 등과 같은 교차 절단 R & D 가능 요소를 다루고 있습니다. 이러한 기술은 지원 산업의 로드맵에서도 중요한 기술로 확인되었습니다.

미래의 산업으로. IOF를 위해 250 조 BTU의 에너지 절약과 3500 톤의 오염 물질이 예상됩니다. 프로젝트가 전액 지원을받지 못하고 프로젝트가 2004 년 9 월 30 일에 종료되었으므로 전략 # 1, # 4, # 5 만 추구했습니다. 연구 및 구현에 대한 세부 사항은 부록에 포함되어 있습니다.

Effect of lubricant heat

템퍼링, 마모 및 공구 열화에 대한 단조 윤활유의 효과를 평가하기 위해 다양한 열 전달 계수로 여러 시뮬레이션을 수행했습니다. 컴퓨터 시뮬레이션에 사용 된 열전달 계수의 값은 얻은 값과 일치하며 경우에 따라 Sridhar 등이 오하이오 주립 대학에서 수행 한 테스트에서 추정 한 값입니다. 사용 된 계면 열전달 계수의 값은 12 KW / m2 ° C, 24 KW / m2 ° C 및 33 KW / m2 ° C였으며, 이는 20 부, 30 부 및 100 부 물로 희석 된 수성 흑연 윤활제에 해당합니다 (희석 비율 1:20, 1:30 및 1 : 100). 이러한 각 희석 비율에 대해 3000 및 5000 샷 후 상부 다이의 경도 분포는 그림 C.3, C.4 및 C.5에 나와 있습니다. 희석 비 1:20에 대한 표면 경도 분포는 그림 C.6에 나와 있습니다.

Figure C. 2: stage gear blank forging sequence (Courtesy: Sypris Technologies
Figure C. 2: stage gear blank forging sequence (Courtesy: Sypris Technologies
Figure C. 3: Hardness distribution after 3000 and 5000 shots, heat transfer coefficient used = 12 KW/m2°C, press type: mechanical press
Figure C. 3: Hardness distribution after 3000 and 5000 shots, heat transfer coefficient used = 12 KW/m2°C, press type: mechanical press

F.5.3 Results of the Lubricant Properties

표 F.1은 윤활유의 측정 된 특성을 보여줍니다. DP는 107 및 CA 모세관 작용 방법에서 펜던트 드롭 방법을 나타냅니다. 테스트 된 액체에는 순수한 물이 포함됩니다. 다음과 같은 사실을 관찰 할 수 있습니다. a). 더 높은 표면 장력을 가진 더 높은 희석 비율 회사; 비). 희석 비율이 1 : 1보다 큰 액체의 경우 표면 장력이 물의 장력에 접근합니다. 드롭 펜던트 법으로 추정 한 모든 표면 장력은 동일한 경향을 공유하지만 약 10dynes / cm에 대해 모세관 작용법에 의한 것보다 작다는 것을 알 수 있습니다. 물의 표면 장력이 72.8dynes / cm라는 점을 감안할 때 모세관 작용법에서 얻은 결과가 실제 값에 더 가깝다고 생각합니다.

Figure F. 10: simulation results of lubricant 1:1 with 4mm diameter droplet at impact velocity 10cm/s.
Figure F. 10: simulation results of lubricant 1:1 with 4mm diameter droplet at impact velocity 10cm/s.
Figure F. 12: Experimental results of maxξ v.s. TD. We = 27.
Figure F. 12: Experimental results of maxξ v.s. TD. We = 27.
Figure G. 1: Dryoff process of a lubricant droplet at film boiling: (a)- (c) fluid dynamic process, (d). quasi-steady dryoff process.
Figure G. 1: Dryoff process of a lubricant droplet at film boiling: (a)- (c) fluid dynamic process, (d). quasi-steady dryoff process.
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Figure 5.6 Experimental set-up equipped with high-speed camera system

COMPUTATIONAL FLUID DYNAMIC MODELLING OF LASER ADDITIVE MANUFACTURING PROCESS AND EFFECT OF GRAVITY

전산 유체 역학 레이저 첨가제 모델링 제조 공정 및 중력의 영향

A thesis submitted to
The University of Manchester
For the degree of
Doctor of Philosophy (PhD)
In the Faculty of Science and Engineering
2017
Heng Gu
School of Mechanical, Aerospace and Civil
Engineering

레이저 적층 제조 (LAM)는 재료를 층별로 선택적으로 추가하여 하나 또는 여러 개의 레이저 빔을 사용하여 재료를 융합하거나 응고시키는 3D 부품을 형성하는 것을 기반으로 합니다.

LAM 공정을 조사하는 데 상당한 양의 작업을 할 수 있지만 다른 재료 성장 방향에서 중력 및 동적 유체 흐름 특성의 영향에 대해서는 알려진 바가 거의 없습니다.

레이저 제조 기술의 발전과 함께 LAM은 실린더 본체, 터빈 블레이드의 표면 클래딩, 해양 드릴링 헤드, 다양한 증착 방향이 일반적으로 필요한 슬리브 및 몰드의 측벽을 비롯한 다양한 환경에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 또한 공간 적층 제조의 경우 운영 환경이 매우 낮거나 무중력을 경험하게 됩니다.

LAM 프로세스를 모델링하기 위한 수치적 방법 개발에 대한 이전 연구에서 많은 노력을 기울였습니다. 그러나 이전 모델링 작업의 대부분은 자유 표면 형성을 고려하지 않고 용융 풀 역학 개발에 초점을 맞추었습니다. 몇 가지 조사에만 동적 유동 용융 풀에 대한 재료 추가 분석이 포함됩니다.

다양한 재료 증착 방향 및 무중력 효과에서 수행 할 때 모든 복잡한 기능을 사용하여 증착 프로세스를 시뮬레이션하고 중력 효과를 고려할 수 있는 모델을 개발하는 작업은 발견되지 않았습니다.

이 연구에서는 재료 추가, 표면 장력, 용융 및 응고, 중력, 온도 의존 재료 속성, 자유 표면 형성 및 이동을 포함한 복합 공정 요인을 고려한 LAM 공정을 위해 3 차원 과도 전산 유체 역학 모델이 ​​구축되었습니다. 열원. 레이저 금속 증착 공정에 대한 더 나은 이해는 수치적으로 그리고 실험적으로 이루어졌습니다.

이 연구는 단일 레이어의 증착, 여러 인접 패스 및 돌출 된 피쳐가 있는 완전한 3 차원 형상을 다루었습니다. 증착 공정 중 다양한 증착 방향과 무중력 및 매우 낮은 중력에 대한 중력의 영향을 조사하고 그 영향을 최소화하기 위해 공정 매개 변수를 최적화 했습니다.

이 연구는 또한 층별 재료 추가를 기반으로 레이저 좁은 갭 용접 공정의 기본 현상과 용접 공정이 다른 방향으로 수행 될 때 중력이 홈 내부의 용융 풀 형성에 미치는 영향을 이해하는 데까지 확장되었습니다.

용융 풀 개발 이력 및 온도 분포를 분석하여 공정 중에 표면 장력 계수의 영향을 논의했습니다. 현재 모델의 도움으로 증착 불균일성, 증착 양단의 돌출부, 경사, 융착 부족, 계단 효과, 표면 파형, 중력 변화로 인한 붕괴 등 다양한 결함을 설명 하였습니다.

이러한 모든 결함을 제거하기 위한 해당 솔루션이 제시되었습니다. 무중력 레이저 적층 제조에 대한 연구는 이전에 보고되지 않았던 몇 가지 새로운 현상을 발견하여 우주에서 미래의 레이저 3D 프린팅을 위한 길을 닦았습니다.

Figure 1.1 Diagram for thesis structure
Figure 1.1 Diagram for thesis structure
Figure 2.1 Basic construction of a laser system [8]
Figure 2.1 Basic construction of a laser system [8]
Figure 2.3 Schematic of a diode laser system [12]
Figure 2.3 Schematic of a diode laser system [12]
Figure 2.4 Principle of a cladding pumped fibre laser [13]
Figure 2.4 Principle of a cladding pumped fibre laser [13]
Figure 2.5 Concept of a thin disk laser [14]
Figure 2.5 Concept of a thin disk laser [14]
Figure 2.7 Lateral powder injection [12]
Figure 2.7 Lateral powder injection [12]
Figure 2.9 Laser additive manufacturing using wire, (a) front feeding, (b) rear feeding, wire placed at (c) leading edge, (d) centre and (e) trailing edge of melt pool [23, 24]
Figure 2.9 Laser additive manufacturing using wire, (a) front feeding, (b) rear feeding, wire placed at (c) leading edge, (d) centre and (e) trailing edge of melt pool [23, 24]
Figure 2.20 Bead geometry at the beginning of the deposition with different surface tension gradient (a) Negative, (b) positive, (c) Mixed [85]
Figure 2.20 Bead geometry at the beginning of the deposition with different surface tension gradient (a) Negative, (b) positive, (c) Mixed [85]
Figure 2.22 Simulation of humping effect in high-speed gas tungsten arc welding [91]
Figure 2.22 Simulation of humping effect in high-speed gas tungsten arc welding [91]
Figure 2.25 (a) Melt pool shape formed by Marangoni stress only, (b) Melt pool shape formed by gravity force only, (c) Melt shape formed by the combination of those two forces together [122]
Figure 2.25 (a) Melt pool shape formed by Marangoni stress only, (b) Melt pool shape formed by gravity force only, (c) Melt shape formed by the combination of those two forces together [122]
Figure 2.27 Growth rate and temperature gradient on solidification boundary with different melt pool shape [120]
Figure 2.27 Growth rate and temperature gradient on solidification boundary with different melt pool shape [120]
Figure 2.29 Two different methods to produce overhang structures[136]
Figure 2.29 Two different methods to produce overhang structures[136]
Figure 2.30 Contact angle of a water droplet adhering on a glass window [142]
Figure 2.30 Contact angle of a water droplet adhering on a glass window [142]
Figure 2.31 Stress components of a single track laser deposition (a) x-direction, (b) ydirection, (c) z-direction, (d) von Mises equivalent stress [151]
Figure 2.31 Stress components of a single track laser deposition (a) x-direction, (b) ydirection, (c) z-direction, (d) von Mises equivalent stress [151]
Figure 2.32 Phase fraction of martensite during laser metal deposition [160]
Figure 2.32 Phase fraction of martensite during laser metal deposition [160]
Figure 4.15 Development of melt pool and velocity field 0.588 s, 1.2 s, 1.896 s, 2.4 s
Figure 4.15 Development of melt pool and velocity field 0.588 s, 1.2 s, 1.896 s, 2.4 s
Figure 4.33 Two methods to print C, (A) raster (B) offset out
Figure 4.33 Two methods to print C, (A) raster (B) offset out
Figure 5.4(a) Cavitar laser illumination system (b) High-speed camera in horizontal position
Figure 5.4(a) Cavitar laser illumination system (b) High-speed camera in horizontal position
Figure 5.5 Schematic diagrams of wire laser deposition process (a) flat (b) vertical
Figure 5.5 Schematic diagrams of wire laser deposition process (a) flat (b) vertical
Figure 5.6 Experimental set-up equipped with high-speed camera system
Figure 5.6 Experimental set-up equipped with high-speed camera system
Figure 5.7 2-layer deposition result and cross-section (a) top view, (b) experimental cross section, (c) cross-section of modelling result
Figure 5.7 2-layer deposition result and cross-section (a) top view, (b) experimental cross section, (c) cross-section of modelling result
Figure 5.13 Temperature and melt pool-velocity field history for case 8, (a&f:0.36 s, b&g:1.44 s, c&h:1.80 s, d&i:1.908 s, e&j:2.196 s)
Figure 5.13 Temperature and melt pool-velocity field history for case 8, (a&f:0.36 s, b&g:1.44 s, c&h:1.80 s, d&i:1.908 s, e&j:2.196 s)
Figure 5.16 Comparison of melt pool evolution for cases with big and small spot size
Figure 5.16 Comparison of melt pool evolution for cases with big and small spot size
Figure 6.27 (a,b,c) before re-melting, (d,e,f) after re-melting
Figure 6.27 (a,b,c) before re-melting, (d,e,f) after re-melting

6.5 Conclusion

좁은 갭 용접 공정의 다양한 측면을 다루는 3 차원 모델이 구축되었습니다. 용접 비드와 측벽 사이의 융합 현상이 없는 것은 필러 재료와 측벽을 녹일 수 있는 충분한 에너지를 제공 할 수 없는 낮은 열 입력으로 인한 것일 수 있습니다.

증가된 레이저 출력을 적용하거나 재 용융 패스를 수행 한 후 더 나은 표면 품질을 얻을 수 있고 측벽과의 융합 부족을 제거 할 수 있습니다. 용접 비드의 모양이 볼록한 모양에서 오목한 모양으로 바뀌고 측면 벽과의 좋은 젖음이 실현 될 수 있습니다.

다양한 위치에서 좁은 틈새 용접에 대한 중력의 영향을 조사했습니다. 용융 풀 전면의 경사 모양은 중력의 영향으로 다르게 나타납니다.

반면, 홈이 없는 기판의 증착 공정과 비교할 때 대부분의 열을 전달하는데 도움이 되는 측벽의 존재로 인해 중력의 영향이 감소했습니다.

마지막 패스 중에 중력은 일부 평평하지 않은 위치에서 심각한 낙하 및 붕괴 문제를 일으킬 수 있습니다. 이것은 표면에 더 큰 용융 풀이 형성되어 중력과 표면 장력 사이의 균형이 깨졌기 때문입니다. 수직 업 위치에서 좁은 간격 용접 공정 동안 다른 중력 수준이 적용되었습니다.

용접 비드와 측벽 사이의 융합 부족은 중력 수준이 증가함에 따라 관찰 될 수 있습니다. 중력이 증가하면 용융 풀의 뒤쪽 영역으로 더 많은 액체 재료가 이동하여 더 심각한 물방울과 볼록한 모양의 용접 비드가 발생합니다.

용융 풀 개발 이력의 도움으로 용접 비드가 더 이상 그루브에 있지 않거나 측벽과의 직접적인 접촉이 적을 때 전도를 통해 더 적은 열이 방출 될 수 있기 때문에 용융 풀 부피가 크게 증가한다는 것을 알 수 있습니다.

좁은 간격 용접 공정에 대한 표면 장력 계수의 영향을 조사했습니다. 양의 표면 장력 계수를 적용하면 용접 비드가 홈 내부에서 덜 오목한 것처럼 보였고 측벽의 습윤 조건이 음의 ∂γ / ∂T 조건의 경우만큼 좋지 않았습니다.

측벽이 없으면 용접 비드는 표면의 마지막 패스 동안 음의 계수와 양의 계수 케이스 사이에 더 많은 차이를 보여줍니다. 표면 장력 계수는 홈 내부의 측벽과의 융합 상태를 결정하는 데 중요한 역할을 했습니다.

두꺼운 부분의 좁은 틈새 용접 중에 여러 번 통과하는 용접 비드 개발이 조사되었습니다. 비드 모양은 열 축적으로 인해 더 많은 패스가 증착 될수록 더 오목 해집니다. 패스 간의 융합 부족은 때때로 다음 패스의 재 용융 공정을 통해 제거 될 수 있습니다. 이종 재료를 사용한 좁은 틈새 용접 프로세스가 성공적으로 시뮬레이션되었습니다.

중심선을 따라 용융 풀과 용접 비드의 비대칭 형성은 재료 열 특성의 차이에 기인 할 수 있으며, 결과적으로 측벽과의 융합 부족을 유발할 수 있습니다.

비드 비대칭 문제는 수평 위치에서 용접 공정을 수행하거나 총 열 입력을 증가시켜 열전도율이 높은 측벽을 녹이는 방식으로 피할 수 있습니다. 재 용융 공정은 표면 품질을 향상시키고 모재와의 융착 문제를 제거하기 위해 용접된 표면에 적용 할 때 유용한 것으로 밝혀졌습니다.

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Figure 2.12: (Top) The sequence in the DISAMATIC process (1)-(5). (Middle) The performed experiments placed on the Mohr circle (I)-(V). (Bottom) The five names of the mechanical behaviours.

Numerical simulation of flow and compression of green sand

Abstract

산업 박사 프로젝트의 초점은 주조 부품에 최종 기하학적 모양을 제공하는 모래 주형 (녹색 모래)의 생산에 집중되었습니다. 주조 부품의 고품질을 보장하기 위해서는 금형 자체의 제조 공정을 균일하고 안정적으로 제어하는 ​​것이 중요합니다.

따라서 녹사(주물사)의 흐름과 퇴적을 특성화하고 모델링하는 방법에 대한 기본적인 이해를 얻는 것이 중요했기 때문에 모래 주형의 제조 공정 시뮬레이션에 사용할 수 있었습니다. 녹색 모래의 유동성은 모래 샷 중에 모래로 챔버를 채우는 호퍼를 통해 모래가 아래로 흐를 때 중요합니다.

녹색 모래의 유동성은 주로 물과 벤토나이트의 양에 의해 좌우되며 둘 다 감소 시킵니다. 따라서 유동성과 내부 힘은 리브 및 기타 기하학적 장애물로 인한 그림자가 있을 수 있는 복잡한 금형 형상을 얼마나 잘 채울 수 있는지 제어합니다.

흐름이 조기에 중단되면 금형이 완전히 채워지지 않거나 재료 밀도의 변동이 너무 높아 주조 부품의 최종 표면에 영향을 미칠 수 있습니다. 벤토나이트에 의해 생성된 습식 다리는 벤토나이트와 물이 녹색 모래를 매우 응집력 있게 만드는 모래 알갱이를 서로 달라붙게 하고 혼합물을 짜 냄으로써 주조 공정을 위한 강력한 금형을 얻기 위해 금형을 안정시키는 기계적 특성을 얻습니다.

따라서 생사 유동성은 챔버의 적절한 충진을 위해 샌드 샷 중에 중요하며, 후속적으로 압착 공정 동안의 견고한 기계적 특성은 금형의 최종 강도에 중요합니다. 이는 이러한 기계적 거동이 역 관계를 갖기 때문에 문제가 됩니다.

예를 들어 녹색 모래가 너무 건조하면 녹색 모래의 유동성이 매우 높고,특정 수분 함량 수준에 따라 곰팡이의 강도가 낮고 그 반대도 마찬가지입니다. 따라서 정확한 생사 상태를 확보하고 샌드 샷 중에 금형 충진을 개선하는 것이 매우 중요합니다.

이산 요소 방법 (DEM)은 방법의 이산적인 특성이 녹색 모래의 입상 구조를 잘 모의하기 때문에 수치 모델로 선택되었습니다. DEM 모델은 롤링 저항 모델을 사용하여 비 구형 석영 모래 입자의 롤링 저항을 에뮬레이션하고 응집성 모델을 사용하여 벤토나이트에서 석영 모래 입자의 결합을 에뮬레이트합니다.

그린 샌드는 항복 궤적이 발견된 링 전단 테스터로 특성화되었으며 유동성을 정의하는 새로운 방법이 제안 되었습니다. 링 전단 시험기는 DEM 모델의 정적 마찰 계수를 얻기 위해 사용되었습니다.

측정된 높이에서 녹색 모래의 단순한 기계적 거동을 조사하기 위해 모래 더미 실험이 사용되었습니다. 이 높이에서 DEM 모델은 구름 저항 값을 얻고 응집 모델에서 매개 변수를 얻는 것과 관련하여 보정 되었습니다.

이 프로젝트는 DISAMATIC 공정에서 샌드 샷을 사용하여 모래 주형을 생산하는 동안 모래 입자의 흐름과 모래 퇴적을 처리했습니다. 챔버의 녹색 모래 퇴적은 캐비티 내부에 통풍구가 배치된 특수 캐비티 설계로 조사되었습니다.

에어 벤트는 샌드 샷 중에 공기 흐름과 함께 녹색 모래를 운반하는 데 사용됩니다. 챔버와 캐비티의 에어 벤트 설정을 변경함으로써 캐비티 설계에서 좁은 통로의 충진을 개선하여 최종 샌드 몰드도 개선 할 수 있었습니다.

캐비티 디자인을 사용한 샌드 샷은 챔버의 공기 흐름과 통풍구를 통한 공기 흐름을 모델링하기 위해 고전적인 전산 유체 역학 (CFD)과 결합 된 녹색 모래의 흐름을 모델링하는 이산 요소 방법 (DEM)으로 시뮬레이션되었습니다.

이러한 실험과 시뮬레이션은 DISAMATIC 프로세스와이를 개선하는 방법에 대한 유익한 통찰력을 제공했습니다. 또한 유동층을 사용하여 생사의 유동화 특성을 조사하고 새로 개발 된 Anton Paar Powder Cell을 사용하여 유동 점도를 얻었습니다.

상업적 측면 특수 설계된 캐비티 지오메트리에서 그린 샌드로 몰드 챔버를 채우는 것에 대한 지식을 얻었습니다. 에어 탱크에 초기에 적용된 공기 압력과 함께 에어 벤트의 설정은 캐비티의 충진을 개선하여 최종 금형을 개선하는 데 유용한 아이디어를 제공했습니다.

또한, 결합 된CFD-DEM 모델을 사용하여 STAR-CCM +의 상용 소프트웨어를 적용하여 형상의 3D 슬라이스 표현으로 프로세스를 성공적으로 시뮬레이션 할 수있었습니다. 따라서 향후 DISAMATIC 프로세스를 시뮬레이션하기 위한 독립형 코드를 개발하는 것이 더 가능해집니다. DISAMATIC 프로세스의 샌드 샷은 링 전단 테스터가 다음의 견고한 기계적 거동을 나타낼 수 있는 연속체 모델로 모델링 될 수도 있습니다.

Figure 1.1: The DISAMATIC process: 1. The sand shot. 2. Squeezing the mold. 3. Moving the mold to the chamber front and stripping off the swing plate (SP). 4. Mold close-up where the pressure plate (PP) pushes the mold out of the molding chamber. 5. Stripping off the PP where the PP is stripped from the mold and returns to its starting position in the molding chamber. 6. Closing the molding chamber and repeating a new cycle. The edited figure and text are from [8]
Figure 1.1: The DISAMATIC process: 1. The sand shot. 2. Squeezing the mold. 3. Moving the mold to the chamber front and stripping off the swing plate (SP). 4. Mold close-up where the pressure plate (PP) pushes the mold out of the molding chamber. 5. Stripping off the PP where the PP is stripped from the mold and returns to its starting position in the molding chamber. 6. Closing the molding chamber and repeating a new cycle. The edited figure and text are from [8]
Figure 2.1: The green sand mixture. The figure is from [8]
Figure 2.1: The green sand mixture. The figure is from [8]
Figure 2.2: The size distribution of the green sand applied in the project. The figure is from [9]
Figure 2.2: The size distribution of the green sand applied in the project. The figure is from [9]
Figure 2.3: The wet bridges created in the bentonite from the water make the bentonite cohesive and thereby the sand grains will stick together. The pictures are from the slides in [10](http://www.sut.ac.th/engineering/Metal/ru/GREEN20%SAND.pdf).
Figure 2.3: The wet bridges created in the bentonite from the water make the bentonite cohesive and thereby the sand grains will stick together
Figure 2.11: The density as a function of compactability with respect to the number of rammings 1-10. The first ramming starts from the left indicated by the number. The cross placed in the middle shows the average value of the batches with an individual color. The dotted lines are the standard deviations of compactability % as a horizontal line and the standard deviations of density [ kg m3 ] as a vertical line.
Figure 2.11: The density as a function of compactability with respect to the number of rammings 1-10. The first ramming starts from the left indicated by the number. The cross placed in the middle shows the average value of the batches with an individual color. The dotted lines are the standard deviations of compactability % as a horizontal line and the standard deviations of density [ kg m3 ] as a vertical line.
Figure 2.12: (Top) The sequence in the DISAMATIC process (1)-(5). (Middle) The performed experiments placed on the Mohr circle (I)-(V). (Bottom) The five names of the mechanical behaviours.
Figure 2.12: (Top) The sequence in the DISAMATIC process (1)-(5). (Middle) The performed experiments placed on the Mohr circle (I)-(V). (Bottom) The five names of the mechanical behaviours.
Figure 2.13: The high load flow in the DISAMATIC process and the ring shear test placed on the Mohr circle
Figure 2.13: The high load flow in the DISAMATIC process and the ring shear test placed on the Mohr circle
Figure 2.27: (Left side) The low load flow in the DISAMATIC process. (Right side) The performed experiments placed on the Mohr circle.
Figure 2.27: (Left side) The low load flow in the DISAMATIC process. (Right side) The performed experiments placed on the Mohr circle.

Conclusion

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이 논문에서는 시멘트와 충전제의 비 중복 입자 분포를 사용하여 유변학에 대한 분쇄 모래 충전제의 형상 효과를 분리했습니다. 실험 결과는 필러의 종횡비가 증가함에 따라 매트릭스의 유동성이 감소하고 두 종류의 필러에 따라 최대 부피 분율 임계 값이 다양 함을 보여주었습니다. DEM 모델을 사용하여 슬럼프 흐름 테스트를 시뮬레이션하고 실험 결과의 10 % 이내 인 수치 예측을 얻었습니다. 불일치로 인해 모델에 의해 부피 분율 임계 값이 약간 검증되었습니다. 그럼에도 불구하고 수치 결과는 유망 해 보이며 우리는 이산화를 개선하고 다른 상호 작용 모델을 탐색하여 DEM 모델을 추가로 개발할 계획입니다.

FLOW-3D skimming upstream view

계단식 여수로의 흐름 시뮬레이션

FLOW-3D 는 매끄러운 여수로에서 유량 매개 변수를 결정하는데 널리 사용됩니다. 일반적으로 여수로에서 에너지 손실을 찾는 것이 목적인데, 이는 stilling basins 및 other energy dissipaters 를 설계하는 데 사용됩니다.

계단식 여수로에서 에너지 손실을 계산하기 위해 FLOW-3D 를 사용하는 것에 대한 관심이 증가하고 있습니다. 계단식 여수로 모델링 프로세스는 다음 지침에 따라 도움이 될 수 있습니다.

igure 1. Typical geometric representation of a smooth and a stepped spillway.
igure 1. Typical geometric representation of a smooth and a stepped spillway.

소개

계단식 여수로의 흐름은 네 가지 일반 범주로 나뉩니다. 낮잠 흐름, 과도 흐름, 비 공기 스키밍 흐름 및 폭기 스키밍 흐름. 다음 팁은 경사면에서 최대 45도까지 환기되지 않는 계단식 여수로의 Nappe 흐름, 과도기 흐름 및 비 통기성 skimming flow Model에서 개발되었습니다. 추가 비 통기성 skimming 결과는 Bombardelli et al 에서 찾을 수 있습니다. (2010, FloSci-Bib33-10)  및 Meireles et al (2010, FloSci-Bib61-10), 폭기 스키밍 흐름 모델 결과는  Sarfaraz 및 Attari (2011, FloSci-Bib34-11)에서 확인할 수 있습니다.

FLOW-3D skimming upstream view
FLOW-3D skimming upstream view
FLOW-3D skimming downstream view
FLOW-3D skimming downstream view

2 차원으로 시작하고 VOF 방법 선택

지오메트리 또는 흐름에 3D 불일치가없는 한(일반적으로 사실임) 여수로 시뮬레이션을 먼저 2D 사례로 실행합니다. 에너지 손실에 대한 결과는 2D에서 3D로 크게 변하지 않습니다. 이것은 메쉬 크기를 상당히 절약하고 훨씬 더 빠른 시뮬레이션 실행을 가능하게 합니다. 

스키밍 및 전환 흐름의 경우 기본 VOF (Volume-of-Fluid-Advection) 방법이 적절해 보입니다 (IFVOF = 4). Nappe 흐름의 경우 분할 Lagrangian VOF 방법 (IFVOF = 6)을 사용하여 제트 곡률을 해결하는 것이 좋습니다. 흐름 체제가 미리 알려지지 않은 경우 Split Lagrangian 방법을 사용합니다.

메시 해상도

계단식 여수로 Weir 흐름은 상류 속도와 여수로의 형상에 따라 다른 영역을 나타냅니다. 이러한 서로 다른 정권을 스키밍, 과도기 및 Nappe 흐름이라고합니다. 흐름 영역을 정확하게 예측하려면 메쉬 셀이 흐름 매개 변수를 캡처할 수 있을만큼 충분히 작은지 확인해야 합니다. 

스키밍 및 과도적 흐름의 경우 상대적으로 낮은 해상도가 허용될 수 있습니다. 계단의 가장 짧은 길이 / 높이를 분석하기 위한 4 ~ 5 개의 셀이 여러 테스트를 기반으로 충분 해 보이지만 여수로 경사가 45도 이상 더 클 때 메시가 상당히 미세해야 합니다. 에너지 손실 계산을 크게 향상시키는 추가 해상도는 발견되지 않았습니다. 반면에 Nappe 흐름은 떨어지는 제트를 해결하기 위해 매우 미세한 메쉬가 필요합니다.

Intel Fortran Compiler 2019

Customer Notification: Intel Fortran Compiler Update

이 알림은 향후 버전에서 컴파일 빌드 도구를 업데이트하고 있음을 알려 드리기 위한 것입니다.

솔버를 사용자 정의 (즉, 소스 코드 수정 및 재 컴파일)하지 않는 경웨는 별도의 조치가 필요하지 않습니다. 솔버를 사용자 정의(사용자가 프로그램 모듈에 사용자의 수식을 추가한 경우)하는 사용자는 새 버전이 출시 될 때 원활한 전환을 보장하기 위해 이 업데이트에 대한 알림에 대해 준비를 해야 합니다.

변경 사항은 다음과 같습니다.

FLOW-3D의 다음 주요 릴리스인 FLOW-3D v12.1 및 FLOW-3D CAST v5.1은 인텔 ® FORTRAN 컴파일러 버전 19.0.3.203 빌드 20190206 (Windows) 및 버전 19.0.3.199 빌드 20190206 (Linux)로 빌드됩니다.

Intel Fortran Compiler 2019
Intel Fortran Compiler 2019

솔버를 사용자 지정하는 Windows 사용자는 Microsoft Visual Studio 2017 Professional도 필요합니다.
현재 버전인 FLOW-3D v12.0 및 FLOW-3D CAST v5.0 및 후속 업데이트는 Intel® FORTRAN 버전 16.0.1 및 Microsoft Visual Studio 2010/2013 Professional을 사용하여 계속 빌드됩니다.
다시 알려드리지만,이 알림은 FLOW-3D 솔버용으로 제공된 소스 코드를 수정하여 재 컴파일(즉, 사용자 정의)하는 사용자에게만 적용됩니다.

솔버를 사용자 정의(커스텀 코드 추가한 경우)하지 않은 경우에는 조치가 필요하지 않습니다. 이 컴파일러 업데이트에 대한 질문이 있는 경우 support@flow3d.com으로 지원 팀에 문의하십시오.

圖1. 1 南海孤立內波空間分布圖（Hsu et al., 2000）

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

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

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

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

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

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

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

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

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

요약

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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(a) Moving Reference Frame

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

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

Abstract

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

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

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

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

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

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

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

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

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

INTRODUCTION

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

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

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

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

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

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

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

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Mixing Tank with FLOW-3D

CFD Stirs Up Mixing 일반

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

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

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

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

Giving Mixing Its Due

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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


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

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

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

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

NASA/TM—2010-216749

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

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

Abstract

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

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

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

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

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

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

Introduction

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

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

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

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

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

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

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

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

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

상세 내용은 원문을 참조하시기 바랍니다.

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

Summary and Conclusions

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

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

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

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Figure 2.6 ESI apparatus for offline analysis with microscope imaging.

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

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

by XINYUN WU

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

Abstract

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

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

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

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

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

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

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

Co-Authorship

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

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

Chapter 1 Introduction

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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Cad2Stl

FLOW-3D 유틸리티 프로그램 안내

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

  1. 파일 변환 및 STL 품질 검사 도구

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

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

Cad2Stl

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

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

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

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

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

qAdmesh

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

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

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

qAdmesh program
qAdmesh program

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

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

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

MiniMagics 

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

$F3D_HOME/UtilitiesSTL

  • Topo2STL

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

명령

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

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

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

 노트

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

  1. 계산기

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

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

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

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

FLOW-3D MPDB
FLOW-3D MPDB

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

(Material Properties Database)
(Material Properties Database)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

1006 (UNS G10060) 철 합금을 선택하십시오.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

첫 번째 열은 항상 온도입니다.

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

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

Runscripts 사용

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

  • F3D_HOME: FLOW-3D 설치 디렉터리 의 경로를 지정합니다 .
  • F3DTKNUX_LICENSE_FILE: FLOW-3D 라이선스 서버 의 위치를 ​​지정 합니다.
  • PATH: PATH포함하도록 환경 변수를 수정해야합니다. $F3D_HOME/local그렇지 않으면 실행 스크립트를 찾을 수 없습니다.
  • F3D_VERSION: 사용할 솔버 버전을 지정합니다. 유효한 옵션은 double배정 밀도 버전 및 prehyd사용자 지정 배정 밀도 솔버입니다.

명령 줄에서 실행하려면 :

  1. 명령 프롬프트 또는 터미널을 엽니 다.
  2. 필요한 환경 변수를 설정하십시오.
    • Windows : FLOW-3D 를 시작하는 데 사용되는 배치 파일에서 환경을 복사하여 수행 할 수 있습니다 . 배치 파일의 내용은 FLOW-3D 아이콘 을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭 하고 편집을 선택 하여 액세스 할 수 있습니다 .
    • Linux : 설치 디렉토리 에서 파일을 flow3dvars.sh가져옵니다 local.
  3. 솔버가 실행중인 디렉토리로 변경하십시오.
  4. 원하는 runscript 명령을 입력하십시오. runhyd <ext2>
  • grfedit를 연 후 사용자에게 소스 파일 (flsgrf.*데이터가 복사될 파일)의 경로를 묻는 메시지가 표시됩니다. 파일의 전체 경로 (예 c:\users\username\FLOW-3D\simulation\flsgrf.simulation:)를 입력하고 <enter>를 누르십시오.
  • 이제, 파일 입력 확장의 목표 예를 들어, (데이터를 기록할 위치로 파일) 파일을 new_output. 데이터가 파일에 기록됩니다 c:\users\username\FLOW-3D\simulation\flsgrf.new_output. 대상 파일이 존재하면 파일을 덮어쓰거나 대상 파일에 데이터를 추가하라는 메시지가 표시됩니다. 대상 파일의 시간보다 늦게 시뮬레이션 시간을 가진 소스 파일 편집 만 추가됩니다.
  • 이 시점에서 프로그램은 어떤 히스토리 데이터 편집, 데이터 편집 재시작 및 대상 파일에 쓰기 위해 선택된 데이터 편집을 묻습니다. 프롬프트에 따라 작성할 데이터 편집을 선택하십시오.
  • 대상 파일을 작성한 후 프로그램이 닫히고 다른 flsgrf.*파일처럼 사용할 수 있습니다.

 노트

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

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

FLOW-3D 용어 사전 테이블

FLOW-3D Glossary | FLOW-3D 용어 사전

FLOW-3D 용어 사전 / 용어 설명

FLOW-3D 용어 사전 테이블
FLOW-3D 용어 사전 테이블

FLOW-3D 용어 사전 / 용어 설명

Drift Flux

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

배플

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

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

경계 조건

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

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

CFD

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

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

Complements

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

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

Client

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

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

Components

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

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

Custom result

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

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

Domain

지배 방정식을 풀 영역입니다. 이것은 메쉬의 범위에 의해 정의됩니다.

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

Diagnostics

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

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

EPSI

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

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

Existing result

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

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

F3D_HOME

FLOW-3D 프로그램 파일이 있는 디렉토리를 정의하는 환경 변수.

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

Floating license

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

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

Flsgrf file

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

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

Flsplt file

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

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

Fluid #1 surface area

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

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

Fluid thermal energy

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

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

Free surface

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

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

GUI

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

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

Iteration count

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

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

License file

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

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

License server

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

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

Licensing

FLOW-3D 실행을 제어하는 ​​FLEXlm 소프트웨어.

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

Max. residual

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

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

Mean kinetic energy

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

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

Node-locked license

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

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

Non-inertial reference frame

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

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

Pltfsi

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

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

Postprocessor

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

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

Prepin file

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

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

Preprocessor

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

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

Prpgrf file

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

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

Prpplt file

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

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

Restart simulation

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

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

Server

라이센스 서버를 호스팅하는 시스템

The machine that hosts the license server.

Stability limit

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

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

STL (Stereolithography) File

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

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

Solid fraction

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

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

Solver

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

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

STL Viewer

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

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

Subcomponents

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

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

Time-step size

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

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

Units

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

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

Volume error (%)

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

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

Volume of fluid #1

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

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

Wall shear stress

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

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

Workspace

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

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

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

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마란 고니 효과 있음

Ti-6Al-4V 금속 분말에 의한 선택적 레이저 용융법 수치 해석

Ti-6Al-4V 금속 분말에 의한 선택적 레이저 용융법 수치 해석

선택적 레이저 용융법(SLM: Selective Laser Melting)은 3D 프린팅 기술의 하나로 최근 주목 받고 있습니다. SLM에서는 레이저 조사 중 높은 온도 구배로 인해, 용융과 재응고 현상이 일어나므로 용융금속 유체의 거동이 중요한 역할을 담당하고 있어, 구성 부품의 최종 구조를 결정합니다.

FLOW-3D@ WELD를 이용하여 T-6Al-4V(64티타늄 합금)에 대한 선택적 레이저 용융법 (SLM) 시뮬레이션이 가능합니다.

SLM 프린터
SLM 프린터
SLM 공정
SLM 공정
SLM 열전달 모델
SLM 열전달 모델

금속 분말을 얇게 깔아 생긴 분말층에 레이저를 조사하면 조사된 부분만 용융, 응고 됩니다. 이 공정을 반복하면서 적층하여 3차원 형상을 만듭니다. 금속을 재료로 하여 고강도 제품을 만들수 있으므로, 기존의 시작 제품(Rapid Prototyping)뿐만 아니라, 짧은 납기일, 저비용, 고기능 등을 목적으로 한 Additive Manufactuing 기술로서 주목받고 있습니다.

FLOW-3D@ WELD를 이용한 해석을 통해서, 표면의 경사에 따라 용융지의 형상과 온도 분포가 결정된다는 것을 알 수 있습니다.

용융 풀의 최대 깊이는 SLM의 형태학적 변화에 따라 달라지며 평균 깊이는 42μm입니다.

선택적 레이저 용융법 (SLM) 해석 결과
선택적 레이저 용융법 (SLM) 해석 결과
마란 고니 효과 있음
마란 고니 효과 있음
마란 고니 효과 없음
마란 고니 효과 없음

결론

  1. 비교에서 표면의 기울기는 용융 풀과 온도 분포의 형태 결정에 지배적이다.
  2. 용융 풀의 최대 깊이는 SLM 중의 형태 변화에 의존하고 있으며, 평균 깊이는 42μm였다.

 *Source: National Cheng Kung University, Department of Materials Science and Engineering, Taiwan YC Wu, WS Hwang

CASE2-실험 결과와 FLOW-3D WELD에 의한 해석 결과와의 비교(단면 형상)

FLOW-3D WELD 용접 사례

FLOW-3D WELD를 이용한 용접 해석 사례를 소개합니다.

  1. 열전도 형 용접 (레이저)
    　 두께가 다른 모재 맞대기
  2. 하이브리드
    　 레이저 / 아크 하이브리드
  3. 깊이 용해 형 (키 홀)
    　 알루미늄 평판에 의한 용해 깊이, 형상 확인
  4. 레이저 고기 모듬
    　 파우더 공급 및 용해
  5. 아크 용접
    　 오버레이 피팅 관통 평가
  6. 레이저 용접 (무릎 관절)
    　 무릎 관절의 실험과의 비교
  7. Selective Laser Sintering (3D printing)
    　 3 차원 프린터에의 응용

레이저 용접의 특징

에너지 밀도가 높고, 다른 재료도 시간 차이없이 녹아구슬 폭이 좁은비접촉 표면 성상 및 품질이 좋은제어 성이 우수전기 ⇒ 광 변환 효율이 나쁘다반사율이 높은 흡수율이 떨어진다weld_example1

열전도 형 용접

weld_example2

열전도 형 용접 결과

weld_example3weld_example4

하이브리드

강판의 레이저 / 아크 하이브리드 용접의 분석을 실시했습니다.

분석 조건

weld_example5CO2 레이저 출력 : 3.5kw디 포커스 값 : 0 mm레이저 스폿 지름 : 0.3mm아크 전류 : 180A아크 전압 : 26V용접 속도 : 1m / min열원 사이의 거리 : 3mm금속 : 900 MPa high strength steel

메쉬

weld_example6

해석과 실험과의 비교

온도의 단위는 [K]입니다.

weld_example7

깊이 용해형 (키 홀)

해석 모델weld_example83D 온도 표시weld_example9

레이저 금속 침전 Laser Metal Deposition (LMD)

파우더 공급 레이저에 의한 용해

해석 모델weld_example103D 온도 표시weld_example11

아크 용접

TIG (Tungsten Inert Gas)방전 전극으로 텅스텐을 사용불활성 (Inert) 가스를 사용 (아르곤, 헬륨 등)목적에 따라 필러 금속을 첨가 (와이어 or 필러 봉)공업 적으로 사용되는 대부분의 금속에 대응weld_example12

분석 조건

weld_example13

분석 결과 : 온도 등고선 [K]

TIG (Tungsten Inert Gas)모재 온도가 상승하고 조금 늦게 용융 풀이 확대표면 장력에 의해 용융 풀 바닥은 녹아 떨어지지 않는　weld_example14

분석 결과 : 용융 부의 교반

TIG (Tungsten Inert Gas)상하 모재를 분류하고 교반의 모습을 확인weld_example15

분석 결과 : 용융 부 교반 유속 벡터

TIG (Tungsten Inert Gas)아크 압력 차폐 가스에 의한 함몰표면 장력에 의한 계면 위치의 회복계면의 진동weld_example16

분석 결과 : 구슬 모양

TIG (Tungsten Inert Gas)상하면 구슬 폭용접 시작부터 정상까지의 과도적인 변화weld_example17

분석 결과 : 고출력의 경우 온도 등고선 [K]

TIG (Tungsten Inert Gas)고출력 의해 함몰이 커진다용융 풀의 두께가 얇아지고 관통하는weld_example18

레이저 용접 (무릎 관절)

weld_example19

분석 결과와 실제의 단면 비교

weld_example20

Selective Laser Sintering (3D printing)

weld_example21

선택적 레이저 용융 분석

weld_example22weld_example24
weld_example23
분석 모델 (위)과 실측 결과 (아래)

납땜(Soldering) 영역 제어

납땜 후 납땜 형상은 기본적으로 용융 상태에서 형성된 형상이 유지됩니다.특히 납땜의 미세화에 따라 용융 상태의 납땜 형상을 결정하는 요인으로서 표면 장력이 탁월하므로 납땜의 표면 형상은 표면에너지를 최소화하는 형상을 형성하게 됩니다.

 따라서 납땜 영역을 적절한 곳으로 제어하기 위해서는 벽면상의 핀닝 효과를 이용할 수 있습니다.용 융 납땜을 위한 효과적인 수단의 하나로 압인 가공(요철을 붙이는 압인 가공)을 들 수 있습니다.

여기에서는 압인 가공 (예 / 아니요)의 경우에있어서 솔더의 젖음 확산 상태를 시뮬레이션하여 실제 현상과 비교 검증 한 예 (자료 제공 : 알프스 전기 주식회사)를 소개합니다.

그림에 해석 모델을 나타내고 있습니다만, 이 모델에서 초기 배치한 납땜 형상은 설정을 간편화하기 위해 볼륨만을 합친 단순한 직방체 형상으로 되어 있습니다(납땜은 완전 용융 상태에서 해석하므로 표면장력에 의해 즉시 형상 변화합니다).

또 실험에서는 좌우 2곳에 납땜을 했지만 해석에서는 대칭성을 고려하여 왼쪽 절반만을 모델화하고 있습니다.

압인 가공에 의한 함몰은 아주 작은 것이지만, 시뮬레이션 실험 결과와 잘 일치하고 있으며, 압인 가공의 유무에 젖어 퍼지는 방법이 다른 모습을 재현하고 있습니다.

분석에 사용된 메쉬 수와 납땜 물성

  • 메쉬 수 : x × y × z = 80 × 50 × 46 = 184,000 메쉬
  • 납땜 물성 : 밀도 : 7.4 [g / cm3] 점도 : 0.0165 [Poise, 표면 장력 : 440 [dyne / cm]
그림 1 해석 모델 형상과 메쉬 분할
그림 1 해석 모델 형상과 메쉬 분할

솔더의 젖음 확산 (압인 가공 없음)

그림 2 솔더의 젖음 확산 (압인 가공없이)의 계산 결과 (시계열) 실험 결과 (t3)
그림 2 솔더의 젖음 확산 (압인 가공없이)의 계산 결과 (시계열) 실험 결과 (t3)

솔더의 젖음 확산 (압인 가공 있음)

그림 3 솔더의 젖음 확산 (압인 가공 있음)의 계산 결과 (시계열) 실험 결과 (t3)
그림 3 솔더의 젖음 확산 (압인 가공 있음)의 계산 결과 (시계열) 실험 결과 (t3)

솔더 브리지 분석

솔더 브리지 분석 절차

솔더 브리지 분석 대상의 전자 부품
솔더 브리지 분석 대상의 전자 부품

미리 배치하는 솔더 페이스트 양과 리드 간 피치의 관계가 부적절한 경우, 솔더 브리지와 미 납땜 등의 접합 불량이 일어납니다. 또한 이들이 적절한 관계에 있어서도 접합 불량을 일으키는 경우가 있습니다. 여기에서는 그 원인으로 표면 상태의 변화를 가정 한 경우의 해석을 실시합니다.

[순서]

  • 납땜 제품 제조 공정 : 전자 부품과 기판을 납땜으로 접합
  • 땜납 접합 분석 : 솔더의 가열 용융에서 냉각 응고의 과정을 분석
  • 인쇄 회로 기판의 납땜
  • 솔더 브리지 분석 : 솔더 접합 불량(브리지) 재현
  • 솔더의 젖음 확산 형상 (2 차원 모델)을 실측 필렛 형상과 비교 검증
  • 솔더의 젖음 확산 형상 (3D 모델)을 실측 필렛 형상과 비교 검증
  • 자기 정렬 효과
  • 플로우 납땜 : (분사 방식)
  • 플로우 납땜 : (딥 방식)
  • 솔더의 젖음 상승 (압인 가공 있음 없음)
  • 리드선과 전극 판의 솔더 조인트
  • 리플 로우 타입의 칩 / 솔더의 변형 응력 해석 사례

2 차원 모델의 비교 검증

실제 현상

땜납 용융시에 전자 부품은 중력에 의한 자중으로 기판 방향으로 가라 앉는 때문에이를 미리 계산 조건으로 고려하여 둡니다.

2 차원 모델
2 차원 모델
실측 결과 (위)와 해석 결과 (아래)
실측 결과 (위)와 해석 결과 (아래)

3 차원 모델의 비교 검증 (1)

전자 부품의 대칭성을 고려한 부분 영역의 3 차원 모델 분석하고 실제 솔더 필렛 형상과 비교 확인합니다. 처음에는 정상적인 접합의 경우를 분석합니다.

분석 모델 (위)과 실측 결과 (아래)
분석 모델 (위)과 실측 결과 (아래)
분석 결과 : 용융시 (위)과 응고 후 (아래)
분석 결과 : 용융시 (위)과 응고 후 (아래)

3 차원 모델의 비교 검증 (2)

다음 솔더 브리지가 일어날 경우를 분석합니다. 여기에서는 어떠한 요인에 의해 솔더가 젖어 확산 영역의 표면 상태가 변화 한 것을 가정하여 분석을 실시 하였다.

분석 모델 (위)과 실측 결과 (아래)
분석 모델 (위)과 실측 결과 (아래)
분석 결과 : 용융시 (위)과 응고 후 (아래)
분석 결과 : 용융시 (위)과 응고 후 (아래)
Figure 9: Predicted three-dimensional spreading splats for a 90 µm diameter Nylon-11 droplet.

Effect of Substrate Roughness on Splatting Behavior of HVOF Sprayed Polymer Particles: Modeling and Experiments

International Thermal Spray Conference – ITSC-2006
Seattle, Washington, U.S.A., May 2006

M. Ivosevic, V. Gupta, R. A. Cairncross, T. E. Twardowski, R. Knight,
Drexel University, Philadelphia, Pennsylvania, USA
J. A. Baldoni
Duke University, North Carolina, USA

Abstract

거친 표면에 대한 입자 충격 및 변형의 3 차원 모델이 HVOF 스프레이 폴리머 입자에 대해 개발되었습니다. 유체 흐름 및 입자 변형은 FLOW-3D® 소프트웨어를 사용하는 유체 부피 (VoF) 방법으로 예측되었습니다. 스플래팅(splatting) 및 최종 스플랫 모양(splat shapes)의 역학에 대한 거칠기의 영향은 몇 가지 프로토타입 거친 표면을 사용하여 탐색 되었습니다 (예: 단계와 그루브)

또한 실제 그릿 블라스팅(grit blasted)된 강철 표면의 광학 간섭 측정에 의해 생성된 보다 사실적인 거친 표면의 수치 표현도 모델에 통합되었습니다. 예측된 스플랫 모양을 그릿 블라스팅 된 강철 기판에 증착된 나일론 11 스플랫의 SEM 이미지와 비교했습니다. 거친 기판은 부드러운 기판의 스플래팅 시뮬레이션에서 거의 관찰되지 않는 손가락 및 기타 비대칭 3 차원 불안정성을 생성했습니다.

Introduction

기판 거칠기가 용사 코팅의 접착력과 접착력을 향상 시킨다는 사실은 잘 알려져 있으며 일반적으로 받아 들여지고 있습니다 [1]. 스프레이하기 전에 기판 표면은 일반적으로 알루미나 또는 SiC와 같은 50 – 300 µm 각 세라믹 입자로 그릿 블라스팅으로 거칠게 처리됩니다.

기판 표면에 증착된 초기 스플랫의 형태는 코팅 / 기판 인터페이스의 무결성과 결과 코팅의 접착 강도에 중요한 역할을합니다. 단단하고 불규칙한 표면에 대한 열 스프레이 액적의 충격 및 변형은 액적 표면의 복잡한 대규모 3 차원 변형이 특징입니다.

충돌하는 물방울의 “스플래싱”이 발생하는 경우, 운지법 또는 위성 입자 생성 및 분리 중 새로운 표면 생성은 일반적으로 축 대칭이 아니므로 사실적인 splat 예측을 위해 3 차원 모델이 필요합니다. 이것은 정확한 3 차원 스플래팅 모델의 개발에 많은 수치적 도전을 야기합니다.

Fauchais et al. [2]는 스플랫 형성 과정과 관련하여 발표 된 논문의 대부분 (~ 98 %)이 매끄러운 표면에 대한 정상적인 액적 충격을 설명한다고보고했습니다. 게시된 작업의 2 % 미만은 매끄러운 표면에 대한 비정상적인 입자 영향과 관련이 있으며 ~ 0.1 %만이 거친 기판과 관련됩니다.

여러 저자 [3, 4]는 2 차원 모델을 사용하여 비평면 표면과 물방울의 상호 작용을 연구했거나 평행 그루브가 있는 표면에 대한 3 차원 충격 [5]을 연구했습니다. 그러나 이 접근법의 주요 단점은 거친 표면에 스플래팅의 비축 대칭 측면을 연구합니다.

최근 Raessi et al. [6] 이전에 개발된 VoF 모델 [7]을 확장하여 평평한 기판에 액적 스플래팅을 프로토 타입 거친 표면과 액적 상호 작용으로 확장했습니다. 표면 거칠기는 규칙적으로 정렬 된 정사각형 블록으로 근사화 되었습니다. Feng et al. [8]은 평평한 표면의 마찰 조건에 의해 표면 거칠기가 근사된 3 차원 Lagrangian 유한 요소 모델을 사용했습니다.

이 접근 방식은 소규모 점성 및 축 대칭 자유 표면 흐름과 관련하여 매우 정확할 수 있지만 fingering 생성 또는 satellites 생성 및 breakups 중 새로운 표면 생성과 관련된 물방울이 튀기는 경계 맞춤 기술에 적합하지 않습니다.

또한, 열 분무에 사용되는 그릿 블라스팅 표면의 평균 표면 거칠기 (Ra)는 일반적으로 50μm의 평균 액적 크기에 비해 ~ 5 ~ 30 % (~ 2 ~ 15μm)입니다. 평평한 표면에 간단한 마찰 흐름.

본 연구의 목표는 임의의 거친 기질에 영향을 미치는 HVOF 분무 중합체 입자의 모델을 개발하는 것이다. 매끄럽지 않은 표면에 대한 입자 분할 모델은 표면의 기하학적 불규칙성이 분할 거동과 최종 분할 형태에 어떻게 영향을 미치는지 더 잘 이해할 수 있게 해줄 것입니다.

HVOF 제트에서 미크론 크기의 공급 원료 입자로의 강제 대류는 높은 대류 열 전달 계수 (h ~ 5000 – 17,000 W / (m2 K))를 특징으로 합니다. 이로 인해 입자 표면 온도가 급격히 증가하지만 폴리머 입자의 높은 내부 열 저항 (높은 Bi 수)은 입자 내부가 동일한 속도로 가열되는 것을 방지합니다. 결과적으로 더 큰 (예 : 90 µm 직경) 나일론 11 입자는 기판에 충격을 주기 전에 코어와 표면 사이에 급격한 온도 구배를 나타냅니다 (그림 1) [9, 10, 11].

Figure 1: Temperature of a 90 µm diameter Nylon 11 particle with respect to normalized particle radius (r/R) [10].
Figure 1: Temperature of a 90 µm diameter Nylon 11 particle with respect to normalized particle radius (r/R) [10].
Figure 2: (a) Velocity field within a spreading 90 µm diameter particle; (Left): velocity magnitude, (Right): velocity vectors, (b) example Nylon 11 splat deposited via swipe test onto a room temperature glass slide.
Figure 2: (a) Velocity field within a spreading 90 µm diameter particle; (Left): velocity magnitude, (Right): velocity vectors, (b) example Nylon 11 splat deposited via swipe test onto a room temperature glass slide.

또한 가파른 내부 온도 구배를 가진 HVOF 스프레이 폴리머 입자가 얇은 디스크 중앙에 크고 거의 반구형 인 코어가있는 특징적인 “튀김 달걀”모양으로 퍼졌다고 보고되었습니다 [10]. 이 모양은 저온, 고점도 코어와 고온, 저점도 표면의 유동 특성 간에 큰 방사형 차이가 있음을 나타냅니다.

변형된 입자의 예측 된 모양 (그림 2a)은 유리 슬라이드에 증착된 실험적으로 관찰 된 스플랫과 좋은 질적 일치를 나타 냈습니다 (그림 2b). 액적의 오른쪽에 표시된 속도 장 벡터 (그림 2a)는 저점도 “피부”가 고점도 코어 주위를 흐르면서 특징적인 “튀김 달걀” splat 모양이 형성되었음을 나타냅니다.

이 작업에서 보고된 실험 중에 사용된 HVOF 스프레이 매개 변수는 나일론 11을 증착하는데 사용할 수 있는 일반적인 HVOF 스프레이 매개 변수를 나타냅니다. 그러나 실험 기준 매개 변수를 중심으로 개발된 수치 모델은 개별 스플랫의 흐름 거동을 더 잘 이해하는 데 사용할 수 있습니다. 증착 효율 향상을 위한 공정 최적화를 지원합니다.

Figure 3: Boundary conditions, initial conditions and crosssection of a typical mesh used in Flow-3D
Figure 3: Boundary conditions, initial conditions and crosssection of a typical mesh used in Flow-3D
Figure 5: Cross section of four steel substrates: (a) polished with ~1 Pm alumina suspension, (b) grit blasted with #120 grit, (c) grit blasted with #50 grit, (d) grit blasted with #12 grit. Top image shows optical interferometry scan of # 120 grit blasted surface.
Figure 5: Cross section of four steel substrates: (a) polished with ~1 Pm alumina suspension, (b) grit blasted with #120 grit, (c) grit blasted with #50 grit, (d) grit blasted with #12 grit. Top image shows optical interferometry scan of # 120 grit blasted surface.
Figure 6: Nylon-11 splats deposited during a single run over steel substrates with roughnesses as per Figure 5.
Figure 6: Nylon-11 splats deposited during a single run over steel substrates with roughnesses as per Figure 5.
Figure 7: Nylon-11 splat on a grit blasted steel substrate, (a) close up of a peripheral splat finger.
Figure 7: Nylon-11 splat on a grit blasted steel substrate, (a) close up of a peripheral splat finger.
Figure 8: Cross-sections of predicted three-dimensional spreading splats for a 90 µm diameter Nylon-11 particle on four different surface roughnesses (dimensionless time t* = t/(D/v o (p))).
Figure 8: Cross-sections of predicted three-dimensional spreading splats for a 90 µm diameter Nylon-11 particle on four different surface roughnesses (dimensionless time t* = t/(D/v o (p))).
Figure 9: Predicted three-dimensional spreading splats for a 90 µm diameter Nylon-11 droplet.
Figure 9: Predicted three-dimensional spreading splats for a 90 µm diameter Nylon-11 droplet.

중략…….

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References

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

Modeling and characterization of a carbon fiber emitter for electrospray ionization

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

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

Abstract

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

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

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

Introduction

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Figure 2. Forces in the liquid cone.
Figure 2. Forces in the liquid cone.
Figure 3. Schematic of the ESI model studied by Hartman et al [21].
Figure 3. Schematic of the ESI model studied by Hartman et al [21].
Figure 6. Cone-Jet profile and the electric potential contours at 19 kV; cone length is 4.3 mm.
Figure 6. Cone-Jet profile and the electric potential contours at 19 kV; cone length is 4.3 mm.
Figure 7. A photograph of the experimental cone shape; cone length is 4.2 ± 0.2 mm [21].
Figure 7. A photograph of the experimental cone shape; cone length is 4.2 ± 0.2 mm [21].
Figure 15. Electric field contours at various time steps
Figure 15. Electric field contours at various time steps
Figure 20. Top: image of electrospray, bottom: cone-jet profile using the CF emitter. Distance between the carbon fiber tip and the counter electrode is 4.0 mm, potential difference is 3500 V, flow rate is 300 nL min−1 .
Figure 20. Top: image of electrospray, bottom: cone-jet profile using the CF emitter. Distance between the carbon fiber tip and the counter electrode is 4.0 mm, potential difference is 3500 V, flow rate is 300 nL min−1 .
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Fig. 7. Simulation results of temperature distribution between Ni stamps and PBO-SAM/PMMA substrate in NIL process: (A) stamp cross-sectional, (B) PMMA substrate cross-sectional, (C) 3-dimensional and (D) intrinsic 3-dimensional views, respectively. The study of computed condition in nanoimprint process is at 150 o C and 50 bar during 10 min. Note that for NIL experimental parameters, the simulated results have already decided before doing nanoimprint experiment.

A non-fluorine mold release agent for Ni stamp in nanoimprint process

Tien-Li Chang a,*, Jung-Chang Wang b
, Chun-Chi Chen c
, Ya-Wei Lee d
, Ta-Hsin Chou a
a Mechanical and Systems Research Laboratories, Industrial Technology Research Institute, Rm. 125, Building 22, 195 Section 4, Chung Hsing Road, Chutung, Hsinchu 310, Taiwan, ROC bDepartment of Manufacturing Research and Development, ADDA Corporation, Taiwan
cNational Nano Device Laboratories, Taiwan
d Research and Development Division, Ordnance Readiness Development Center, Taiwan

Abstract

이 연구는 나노 임프린트 공정에서 Ni 몰드 스탬프와 PMMA (폴리 메틸 메타 크릴 레이트) 기판 사이의 접착 방지 층으로서 새로운 재료를 제시합니다. 폴리 벤족 사진 ((6,6′-bis (2,3-dihydro3-methyl-4H-1,3-benzoxazinyl))) 분자 자기 조립 단층 (PBO-SAM)은 점착 방지 코팅제로 간주되어 불소 함유 화합물은 Ni / PMMA 기판의 나노 임프린트 공정을 개선 할 수 있습니다. 이 작업에서 나노 구조 기반 Ni 스탬프와 각인 된 PMMA 몰드는 각각 전자빔 석판화 (EBL)와 수제 나노 임프린트 장비에 의해 수행됩니다. 제작 된 나노 패턴의 형성을 제어하기 위해 시뮬레이션은 HEL (hot embossing lithography) 공정 동안 PBO-SAM / PMMA 기판의 변형에 대한 온도 분포의 영향을 분석 할 수 있습니다. 여기서 기둥 패턴의 직경은 Ni 스탬프 표면에 200nm 및 400nm 피치입니다. 이 적합성 조건에서 소수성 PBO-SAM 표면을 기반으로하여 Ni 몰드 스탬프의 결과는 품질 및 수량 제어에서 90 % 이상의 개선을 추론합니다.

Introduction

나노 임프린트 리소그래피 (NIL)는 초 미세 패터닝 기판 기술을 대량 생산할 수있는 가장 큰 잠재력입니다 [1,2]. 최근에는 광전자 장치 [3], 양자 컴퓨팅 장치 [4], 바이오 센서 [5] 및 전자 장치 [6]에 요구 될 수있는 NEMS / MEMS 기술의 빠른 개발이 이루어지고 있습니다.

따라서 기존의 포토 리소 그래프는 할당에 적합한 방법이 아닐 수 있습니다 [7]. X 선, 이온빔, 전자빔 리소그래피의 경우 LCD의 도광판 초박막 판과 같은 대 면적 패턴 제작에 적합하지 않습니다. 제어하기 어렵습니다. 일부 제작된 문제를 기반으로 NIL 프로세스는 재료, 패턴 크기, 구조 및 기판 지형면에서 유연성을 제공합니다 [8].

오늘날 NIL 제조 방법은 낮은 비용과 높은 처리량의 높은 패터닝 해상도의 조합으로 학제 간 나노 스케일 연구 및 상용 제품의 새로운 문을 열 수 있는 큰 관심을 받고 있습니다. 그러나 이 나노 임프린트 기술이 산업 규모 공정을 위해 충분히 성숙하기 전에 몇 가지 응용 문제를 해결해야 합니다.

각인된 몰드 공정은 종종 고온 (폴리머의 유리 전이 온도에 대해> 100oC)과 고압 (> 100bar)에서 수행되기 때문에 분명히 바람직하지 않습니다. 가열 및 냉각 공정의 열주기는 금형 및 각인 된 기판의 왜곡을 유발할 수 있습니다. 한 가지 특별한 문제는 스탬프와 폴리머 사이의 접착 방지 층 처리를 제어하여 기계적 결함이 임프린트 품질과 스탬프 수명에 영향을 미칠 수있는 중요한 패턴 결함이되는 것을 방지하는 것입니다.

Schift et al. 플루오르화 트리클로로 실란을 마이크로 미터 체제에서 실리콘에 대한 접착 방지 코팅으로 사용하는 것으로 입증되었습니다 [9]. 또한 Park et al. Ni 몰드 스탬프에 더 나은 접착 방지 코팅 공정을 달성하기 위해 불소화 실란제를 사용했습니다 [10].

그러나 지금까지 Ni 스탬프에 대한 접착 방지 코팅 처리의 NIL 공정에서 비 불소 물질에 대한 시도는 거의 이루어지지 않았습니다. 우리의 생활 환경은 그것을 유지하기 위해 불소가 아닌 물질이 필요합니다. 또한 Ni 계 소재의 부드러운 특성을 바탕으로 가장 중요한 롤러 나노 임프린트 기술을 개발할 수 있습니다.

본 연구의 목적은 Ni 스탬프와 PMMA 기판 사이의 점착 방지 코팅제로 PBO-SAM을 개발하여 나노 제조 기술, 즉 NIL을 향상시키는 것입니다.

Experiment

먼저 4,4′- 이소 프로필 리 덴디 페놀 (비스페놀 -A, BA-m), 포름 알데히드 및 ​​메틸 아민을 반응시켜 폴리 벤족 사진을 제조 하였다. 미국 Aldrich Chemical company, Inc.에서 구입 한 모든 화학 물질. 합성 과정에서 포름 알데히드/디 옥산 및 메틸 아민 / 디 옥산 물질을 10 o C에서 항아리에서 10분 동안 측정하는 벤족 사진 단량체가 필요했습니다.

디 에틸 에테르를 기화시킨 후, 벤족 사진 전구체가 완성되었다. benzoxazine 전구체를 140 o C에서 1 시간 동안 가열하면 BA-m 폴리 벤족 사진을 얻을 수 있습니다. 다음으로 4 인치입니다.

이 연구에서는 p 형 Si (10 0) 웨이퍼를 사용할 수 있습니다. SiO2 기반 Ni (원자량 5.87g / mole) 기판의 제조를 위해 Ti (5nm) 및 SiO2 (20nm)를 순차적으로 증착 한 후 O2- 플라즈마 처리를 수행했습니다. Ni 기판과 SiO2 층 사이의 접착력을 높이기 위해 Ti 중간층이 사용되었습니다. 아세톤, 이소프로판올 및 탈 이온수를 사용하여 세척 한 후 샘플을 포토 레지스트 (ZEP520A-7, Nippon Zeon Co., Ltd.)로 스핀 코팅했습니다.

Fig. 1. Schematic diagram of nanostructures using NIL process: (A) EBL equipment for fabricated mold stamp. (B) HEL equipment for nanoimprint pattern with computer controlled electronics. (C) A nickel-based pillar mold can imprint into a PBO-SAM polymer resist layer; afterward, the mold removal and pattern transfer are based on anisotropic etching to remove reside.
Fig. 1. Schematic diagram of nanostructures using NIL process: (A) EBL equipment for fabricated mold stamp. (B) HEL equipment for nanoimprint pattern with computer controlled electronics. (C) A nickel-based pillar mold can imprint into a PBO-SAM polymer resist layer; afterward, the mold removal and pattern transfer are based on anisotropic etching to remove reside.

마스터 몰드는 그림 1 (A)에서 Ni 필름의 반응성 이온 에칭 (RIE)과 함께 Crestec CABL8210 전자 빔 직접 쓰기 도구 (30 keV, 100 pA)를 사용하여 제작되었습니다. 그런 다음 시뮬레이션된 결과는 NIL 프로세스에서 엠보싱 압력으로 기계적 고장의 효과를 제공할 수 있으며, 이는 우리가 원하는 나노 패턴 설계 및 연구에 도움이 될 수 있습니다.

PBOSAM / PMMA 기판 모델의 변형은 3 차원 접근법에 기반한 유한 체적 방법 (FVM)을 통해 예측할 수 있습니다. Navier-Stokes 방정식 [11]에서 압력과 속도 사이의 결합은 SIMPLE 알고리즘을 사용하여 이루어집니다. 2 차 상향 이산화 방식은 대류 플럭스 및 운동량의 확산 플럭스, 유체의 질량 분율에 대한 중심 차이 방식에 대해 구현됩니다. 완화 부족 요인의 일반적인 값은 0.5입니다.

수렴 기준이 1105로 설정된 연속성을 제외한 모든 변수에 대해 잔차가 1103 미만인 경우 솔루션이 수렴된 것으로 간주됩니다. 여기서 각인된 나노 패턴은 그림 1 (B)와 같이 수제 장비에서 수행한 HEL 공정을 통해 사용할 수 있습니다. PBO-SAM 코팅 방법으로 HEL 절차를 활용 한 나노 패턴의 제작은 그림 1 (C)에 개략적으로 표시되었습니다.

200nm의 얇은 PMMA 필름 (분자량 15kg / mole)을 SiO2 기판에 스핀 코팅 한 후 160oC에서 30 분 동안 핫 플레이트에서 베이킹했습니다. 또한 PBO-SAM 코팅은 접착 방지제입니다. CVD 공정에 의해 증착되었습니다. 마스터는 150oC 및 50bar에서 10 분 동안 PBO-SAM / PMMA 기판 필름에 엠보싱하여 복제되었습니다.

마지막으로, 엠보싱 된 나노 구조물의 바닥에 남아 있던 PBO-SAM / PMMA 층은 RIE 처리로 제거되었습니다. 각 임프린트 후 스탬프 및 기판의 품질이 제작 된 후 현미경을 사용하여 관찰하고 물 접촉각 (CA) 측정을 사용하여 습윤 및 접착 특성을 알아낼 수 있습니다.

Fig. 2. FTIR absorption spectrum of polybenzoxazines indicates the vibrational modes of molecular bonds.
Fig. 2. FTIR absorption spectrum of polybenzoxazines indicates the vibrational modes of molecular bonds.
Fig. 3. FE-SEM micrograph of Ni stamps before imprinted PMMA substrate. The pillar diameter is 200 nm, and its period is 400 nm.
Fig. 3. FE-SEM micrograph of Ni stamps before imprinted PMMA substrate. The pillar diameter is 200 nm, and its period is 400 nm.
Fig. 5. Contact angles of water drops on (A) a PMMA polymer film surface, and (B) a smooth PBO-SAM coating film surfaceFig. 6. Simulation of Ni stamps and PBO-SAM/PMMA substrate in NIL process: (A) A nanoimprint system geometry, and (B) its grid plot.
Fig. 5. Contact angles of water drops on (A) a PMMA polymer film surface, and (B) a smooth PBO-SAM coating film surfaceFig. 6. Simulation of Ni stamps and PBO-SAM/PMMA substrate in NIL process: (A) A nanoimprint system geometry, and (B) its grid plot.
Fig. 7. Simulation results of temperature distribution between Ni stamps and PBO-SAM/PMMA substrate in NIL process: (A) stamp cross-sectional, (B) PMMA substrate cross-sectional, (C) 3-dimensional and (D) intrinsic 3-dimensional views, respectively. The study of computed condition in nanoimprint process is at 150 o C and 50 bar during 10 min. Note that for NIL experimental parameters, the simulated results have already decided before doing nanoimprint experiment.
Fig. 7. Simulation results of temperature distribution between Ni stamps and PBO-SAM/PMMA substrate in NIL process: (A) stamp cross-sectional, (B) PMMA substrate cross-sectional, (C) 3-dimensional and (D) intrinsic 3-dimensional views, respectively. The study of computed condition in nanoimprint process is at 150 o C and 50 bar during 10 min. Note that for NIL experimental parameters, the simulated results have already decided before doing nanoimprint experiment.

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Figure 8 Evaluation test of thermal sprayed coatings

Development of Advanced Materials and Manufacturing Technologies for High-efficiency Gas Turbines

고효율 가스 터빈용 신소재 및 제조 기술 개발

Mitsubishi Heavy Industries Technical Review Vol. 52 No. 4 (December 2015)

가스 터빈 복합 화력 (GTCC) 발전 시장은 재생 에너지와 공존 할 수 있는 가장 깨끗하고 경제적인 화력 발전 시스템으로 장기적으로 성장할 것으로 예상됩니다. 효율성을 더욱 높이려면 터빈 부품 재료의 특성을 개선하고 첨단 블레이드 설계에 필요한 복잡한 구조를 구축하기 위한 제조 기술 개발이 필수적입니다.

이 보고서는 가스 터빈의 고온 적용을 위한 재료 및 제조 기술로서 합금 설계 및 주조, 코팅, 용접 수리 및 냉각 구멍 드릴링 공정을 포함한 기술 개발을 제시합니다.

최근 몇 년 동안 세계 에너지 수요는 특히 중국과 인도와 같은 아시아 국가에서 현저하게 증가하고 있습니다. 2035 년 글로벌 에너지 소비량은 2010 년 대비 약 1.5 배 수준에이를 것으로 예상됩니다. 일본에서는 에너지 자급률이 10 % 미만이며 에너지 사용 효율을 높이고 환경 부하를 줄이는 것이 시급한 문제입니다. . 특히 현재 일본 전기 생산량의 거의 90 %를 차지하고있는 화력 발전의 효율화가 필요하다. 발전 효율은 가스 터빈 (시스템의 주요 구성 요소)의 연소 온도에 크게 영향을받습니다. 온도가 상승함에 따라 열 순환 효율이 향상 될 수 있기 때문에 Mitsubishi Hitachi Power Systems, Ltd.

(MHPS)는 1980 년대 초부터 더 높은 온도 / 더 나은 효율성 및 더 큰 용량을 가진 고급 시스템을 개발했습니다.
그림 11에서 보듯이 터빈 입구 온도는 1984 년 (Type D) 1,100 ° C 등급에서 시작하여 1989 년 1,350 ° C 등급 (Type F), 1997 년 1,500 ° C 등급 (Type 지).

또한 2011 년에는 1,600 ° C 급 가스 터빈 (J 형)이 출범했습니다 .2 2004 회계 연도부터 국가 프로젝트 “1,700 ° C 급 가스 터빈을위한 원소 기술 개발”이 시작되었습니다. J 형 가스 터빈 개발 프로젝트는 첨단 열 차단 코팅 (TBC) 및 냉각 / 공기 역학 기술과 같은 결과도 활용되었습니다 (그림 2).

가스 터빈 온도를 더욱 높이려면 이러한 고온을 견딜 수있는 신소재를 설계하고 터빈 부품의 특성을 개선하며 고급 블레이드 설계에 필요한 복잡한 구조를 구축하기 위한 제조 기술을 발명하는 것이 중요합니다.
이 보고서는 MHPS가 Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. (MHI) 연구 및 혁신 센터와 함께 개발하고 있는 이러한 기술을 소개합니다.

Figure 1 Increase in the turbine inlet temperature and transition of applied materials and technologies
Figure 1 Increase in the turbine inlet temperature and transition of applied materials and technologies
Characteristics of the M501J gas turbine
Characteristics of the M501J gas turbine

MHPS와 MHI는 MGA1400, MGA1400DS, MGA2400을 고온 환경에서 사용할 수 있을 만큼 내구성이 있는 고강도 Ni 계 초합금으로 개발하여 자사 제품에 적용하고 있습니다. 일반적으로 인터 빈 블레이드에 사용되는 초합금은 주조 방법에 따라 기존 주조 합금, 방향 응고 합금, 단결정 합금 중 하나로 분류됩니다.

이 세 가지 유형 중 MGA1400 및 MGA2400은 기존 주조 합금의 범주에 해당하는 반면 MGA1400DS는 방향성 응고 합금입니다 . 단결정 합금은 입자 경계가 없기 때문에 가장 강하고 (그 존재는 재료 강도 측면에서 불리 함) 입자 경계 강화를 고려하지 않고 합금 조성을 최적화 할 수 있습니다.

그러나 주조 공정에서 발생하는 주조 결함은 강도를 크게 저하시킬 수 있으므로 제조 기술의 확립이 중요합니다. 산업용 가스 터빈 블레이드는 크기가 크기 때문에 항공기 엔진보다 제조하기가 더 어렵습니다.

MHI 연구 혁신 센터는 1700 ° C 급 가스 터빈을 건설하기 위해 NIMS (National Institute for Materials Science)와 공동 연구를 수행하여 단결정 블레이드용 고내열 소재를 개발했습니다. 고온에서 재료의 강도를 검증하는 것 뿐만 아니라 결함이 없는 좋은 단결정 구조를 얻기 위한 주조 기술 개발도 필수적입니다.

신소재는 원재료 및 주조 비용 등 경제성 측면에서도 만족스러워야 한다. 또한 고온에서 필요한 모든 재료 특성 (예 : 크리프 강도, 열 피로 강도 및 내 산화성)을 나타내야 합니다. 특히 크리프 강도와 열 피로 강도의 공존을 실현하기 위한 기술 개발이 어려웠습니다.

NIMS 합금 설계 프로그램에 의해 결정된 조성으로 테스트 합금을 조사하는 동안 MHI와 NIMS는 속성 예측을 위한 데이터베이스를 확장하기 위해 주로 열 피로 강도에 대한 데이터를 수집했습니다. 이러한 노력으로 인해 크리프 강도와 열 피로 강도 모두에서 우수한 특성을 가진 단결정 합금 인 MGA1700이 개발되었습니다 (그림 3).

일반적으로 레늄과 같은 고가의 희귀 금속을 포함하는 고강도의 다른 단결정 합금과 달리 MGA1700은 콘없이 고강도를 실현하는 획기적인 합금입니다.

Figure 3 Micro structure and high-temperature strength property of the designed alloy
Figure 3 Micro structure and high-temperature strength property of the designed alloy
Figure 8 Evaluation test of thermal sprayed coatings
Figure 8 Evaluation test of thermal sprayed coatings
Figure 11 Schematic diagram of LMD Figure 13 Cross-sectional comparison of weld beads between analysis results and LMD application Figure 12 Analytical model and a typical result of the analysis
Figure 11 Schematic diagram of LMD Figure
Figure 12 Analytical model and a typical result of the analysis
13 Cross-sectional comparison of weld beads between analysis results and LMD application

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References

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Liquid Metal 3D Printing

Liquid Metal 3D Printing

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

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

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

단순화를 위해 이 연구는 두 부분으로 나뉘었습니다.

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

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

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

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

프로토타입 디바이스 개발

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

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

Computational Models

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

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

Droplet 생성

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

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

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

액체 금속방울 응집과 응고

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

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

FLOW-3D 결과 검증

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

결론

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

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

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igure 1:Essential componentsof the MHD printhead (a) cross-sectional view of printhead showing flow of liquid metal.(b) simulation model showing the magneticfield generated by a pulsed magnetic coil as well as an ejecteddroplet of liquid aluminum.

Timeline of molten metal droplet ejection

용융 금속 액적 분출 타임 라인

Keywords: Magnetohydrodynamicdroplet ejection, droplet on demandprinting, 3D printing of molten metal, additive manufacturing, thermo-fluidic analysis, molten aluminum.

우리는 액체 금속 방울을 사용하여 3D 고체 금속 구조의 DOD (drop-on-demand) 프린팅을 위한 새로운 방법을 제시합니다. 이 방법은 MHD (Magnetohydrodynamic) 기반 방울 생성에 의존합니다. 특히, 외부 코일에 의해 공급되는 맥동 자기장은 액체 금속으로 채워진 분사 챔버 내에서 MHD 기반 힘 밀도를 유도하여 물방울이 노즐을 통해 분사되도록 합니다.

임의의 모양의 3 차원 (3D) 고체 금속 구조는 드롭 방식의 유착 및 응고와 함께 방울의 층별 패턴 증착을 통해 인쇄 할 수 있습니다. 샘플 인쇄 구조와 함께 이 프로토 타입 MHD 인쇄 시스템을 소개합니다. 또한 드롭 생성을 제어하는 기본 물리학에 대해 논의하고 장치 성능을 예측하기 위한 계산 모델을 소개합니다.

주문형 잉크젯 인쇄는 상업용 및 소비자용 이미지 재생을 위한 잘 정립된 방법입니다. 이 기술을 주도하는 동일한 원리는 기능 인쇄 및 적층 제조 분야에도 적용될 수 있습니다. 기존의 잉크젯 기술은 폴리머에서 살아있는 세포에 이르기까지 다양한 재료를 증착하고 패턴 화하여 다양한 기능성 매체, 조직 및 장치를 인쇄하는 데 사용되어 왔습니다 [1, 2]. 이 작업의 초점은 잉크젯 기반 기술을 3D 솔리드 금속 구조 프린팅으로 확장하는 데 있습니다 [3, 4]. 현재 대부분의 3D 금속 프린팅 응용 분야에는 레이저 (예 : 선택적 레이저 소결 [5] 및 직접 레이저 금속 소결 [6]) 또는 전자 빔 (예 : 레이저 소결 [6])과 같은 외부 지향 에너지 원의 영향으로 증착 된 금속 분말 소결 또는 용융이 포함됩니다. 전자빔 용융 [7])을 사용하여 고체 물체를 형성합니다. 그러나 이러한 방법은 비용 및 복잡성 측면에서 단점이 있습니다. 3D 프린팅 프로세스에 앞서 금속을 밀링해야 합니다.

igure 1:Essential componentsof the MHD printhead (a) cross-sectional view of printhead showing flow of liquid metal.(b) simulation model showing the magneticfield generated by a pulsed magnetic coil as well as an ejecteddroplet of liquid aluminum.
igure 1:Essential componentsof the MHD printhead (a) cross-sectional view of printhead showing flow of liquid metal.(b) simulation model showing the magneticfield generated by a pulsed magnetic coil as well as an ejecteddroplet of liquid aluminum.

이 작업에서 우리는 자기 유체 역학의 원리에 기반한 금속 구조물의 적층 제조에 대한 새로운 접근 방식을 소개합니다. 이 방법에서는 감긴 고체 금속 와이어가 MHD 프린트 헤드의 아세라 미치 팅 챔버에 연속적으로 공급되고 용융되어 그림 1에 표시된 것처럼 모세관 힘을 통해 배출 챔버에 공급되는 액체 금속 저장소를 형성합니다. 코일이 배출 챔버를 둘러싸고 있습니다. 액체 금속 내에서 과도 전기장을 유도하는 과도 자기장을 생성하도록 전기적으로 펄스됩니다. 전기장은 유도 된 순환 전류 밀도를 생성하며, 이는 적용된 자기장과 결합하여 챔버 내에서 오리피스의 액체 금속 방울을 방출하는 역할을하는 로렌츠 힘 밀도 (fMHD)를 생성합니다. 분출 된 액 적은 기질로 이동하여 결합 및 응고되어 확장 된 고체 구조를 형성합니다. 임의의 형태의 3 차원 구조는 입사 액 적의 정확한 패턴 증착을 가능하게하는 움직이는 기판을 사용하여 층별로 인쇄 될 수 있습니다. 이 기술은 Vader Systems (www.vadersystems.com)에서 MagnetoJet이라는 상표명으로 개척하고 상용화했습니다. MagnetoJet 인쇄 공정의 장점은 상대적으로 높은 증착 속도와 낮은 재료 비용으로 임의의 모양의 3D 금속 구조를 인쇄하는 것입니다. 이 작업에서는 MagnetoJet 프로토 타입 프린팅 프로세스에 대해 논의하고 샘플 3D 프린팅 구조를 시연하며 합리적인 설계 및 장치 성능 예측을 가능하게하는 계산 모델을 소개합니다.

Figure 2:Printed 3D structures: (a) ring showing as printed base and processed upper portion, and (b) cat
Figure 2:Printed 3D structures: (a) ring showing as printed base and processed upper portion, and (b) cat
논문 원문 보기
Figure 1.2: Left panel: 3D CAD drawing of a printhead prototype showing (a) the melting unit, (b) the filter units, (c) the reservoir, (d) the static pressure hose, (e) the central part, and (f) the electronic driving supply. Image retrieved from [8]. Right panel: A schematic showing a single nozzle uint in the central part (e) of the printhead shown in the left panel.

Lattice Boltzmann method for contact line dynamics

접촉선 역학을 위한 Lattice Boltzmann 방법

ter verkrijging van de graad van doctor aan de
Technische Universiteit Eindhoven, op gezag van de
rector magnificus prof.dr.ir. C.J. van Duijn, voor een
commissie aangewezen door het College voor
Promoties, in het openbaar te verdedigen
op woensdag 7 mei 2014 om 16:00 uur

Introduction

움직이는 접촉선은 본질적으로 어디에나 존재하며, 표면에 미끄러지는 물방울은 우리가 일상에서 만나는 일반적인 예입니다. 유체 역학의 접촉선은 일반적으로 액체, 고체 및 주변 공기/증기 사이의 공통 경계라고합니다.

최근 미세 유체 공학의 발전으로 인해 접촉 라인의 역학을 제어하는 힘과 흐름 조건에 대한 근본적인 이해와 기술에 대한 많은 요구가 제기되었습니다. 이 논문은 접촉선의 물리학, 분석 및 수치 모델링 및 고무적인 산업 기하학과 관련된 측면을 포함합니다.

동기를 부여하는 산업 응용 분야는 이머전 리소그래피 (ASML)와 잉크젯 노즐 (Océ)의 프린트 헤드입니다. 이 두 가지 문제는 몇 가지 특징적인 길이 및 시간 척도, 고도로 구부러진 유체 인터페이스, 다상 흐름 및 복잡한 경계 조건을 포함하므로 분석 및 수치 연구가 어렵습니다.

포토 리소그래피는 서브 마이크론 정확도로 마스크에서 실리콘 웨이퍼로 패턴을 전송할 수 있는 복잡한 절차입니다 [1]. 포토 리소그래피 공정의 핵심 단계 중 하나는 고해상도 광학 시스템을 사용하여 실리콘 웨이퍼에 코팅 된 포토 레지스트를 DUV (심 자외선) 빛으로 노출시키는 것입니다. 광학 시스템을 사용하여 웨이퍼에 마스킹 할 수 있는 가장 작은 특징 또는 임계 치수 CD는 Rayleigh 기준으로 결정됩니다.

여기서 NA는 광학 시스템의 개구 수를 나타내고, λ는 사용 된 빛의 파장이고 k는 공정 종속 상수입니다. 광학 분야에서 광학 시스템의 개구 수 NA = n sin α는 시스템이 빛을 받아들이거나 방출 할 수 있는 각도 범위를 특성화하는 무차원 숫자입니다.

여기서 α는 렌즈의 수용 각도입니다 (0 < α <π / 2) 및 n은 렌즈와 포토 레지스트 사이의 매질의 굴절률입니다. CD의 가치가 감소하면 전자 장치가 더 작고 빨라집니다. 식에 의해 주어진 레일리 기준에 따르면. (1.1), 더 작은 CD 값은 k 또는 λ를 줄이거 나 NA를 늘림으로써 얻을 수 있습니다. 현재 KrF 및 ArF 엑시머 레이저의 경우 빛의 파장은 각각 최대 280nm 및 193nm까지 감소 될 수 있습니다 [1]. k는 분해능 향상 기술을 사용하여 0.4까지 감소 된 공정 의존 상수입니다 [2 ]. 개구 수는 sin α 또는 n을 증가시켜 증가시킬 수 있습니다.

sin α에 대한 실제 한계는 0.93으로, 이론적 한계 | sin α |에 매우 가깝습니다. ≤ 1. n을 늘리는 것이 이머전 리소그래피 사용의 기본 아이디어입니다. Immersion lithography는 렌즈와 포토 레지스트 사이의 에어 갭이 물로 대체되는 포토 리소그래피 기법입니다 (그림 1.1 (왼쪽 패널) 참조). 침지 리소그래피에 사용되는 물은 193nm 파장에 대해 1.44의 굴절률을 가진 고도로 정제 된 탈 이온수입니다 [3]. 이 굴절률 값은 분해 가능한 피처 크기의 해상도를 약 30 % 정도 증가시킵니다 [3].

이 방법은 훨씬 더 비싼 리소그래피 기술 [4]로 큰 변화를 가져 오지 않아도 된다는 장점을 가지고 더 작은 피처 크기를 달성하는 저렴한 방법입니다. 물이 웨이퍼의 포토 레지스트와 직접 접촉하기 때문에 이머전 리소그래피 기술은 주로 렌즈와 포토 레지스트의 오염 가능성과 관련된 몇 가지 문제를 야기합니다.

특히 웨이퍼 플레이트가 렌즈에 비해 Up 속도로 움직일 때 액체-공기-고체 접촉 라인도 움직입니다 (그림 1.1 (오른쪽 패널) 참조). 특정 최소 속도를 넘어 서면 전진 및 후퇴 접촉 선 (그림 1.1, 오른쪽 패널 참조)이 불안정 해지고 각각 공기를 동반하거나 액체 필름을 웨이퍼로 끌 수 있습니다 [5].

공기와 액체 필름은 결국 기포 나 액체 방울로 부서져서 리소그래피 공정에 부정적인 영향을 미칩니다. 이 논문에서 우리는 플레이트의 속도, 웨이퍼의 습윤 특성 및 주변 공기의 점도에 따라 전진 및 후퇴하는 접촉 라인의 안정성 연구에 기여했습니다.

1.1.2 Drop-on-demand inkjet printer

최신 잉크젯 인쇄 기술은 CIJ (연속 잉크젯) 및 DOD (주문형 드롭) 잉크젯의 두 가지 주요 유형으로 나눌 수 있습니다. CIJ 프린터에서 미세 노즐에서 나오는 액체 분사는 RP (Rayleigh-Plateau) 불안정성으로 인해 물방울로 분해됩니다. 이 RP 불안정성은 액체의 흐름을 정확하게 제어 할 수있는 음향 변동을 생성하는 압전 결정에 의해 유발되어 일정한 간격으로 물방울로 분해됩니다 [7].

DOD 잉크젯 프린터는 작동 원리에 따라 두 가지 범주로 더 나눌 수 있습니다 [8]. 여기서는 압전 잉크젯 (PIJ) 프린터에만 중점을 둡니다. PIJ 프린터에서 낙하 형성은 압전 소자에 의해 생성 된 압력 파에 의해 발생합니다. PIJ 프린터의 프린트 헤드 개략도가 그림 1.2에 나와 있습니다.

PIJ 프린터는 CIJ 프린터에 비해 상대적으로 느리지 만 인쇄 품질이 훨씬 더 높습니다 [7]. 프린터의 품질은 일반적으로 평방 인치당 도트 수 (dpi)로 측정되며 최신 응용 프로그램에는 더 작은 물방울 (높은 dpi)과 더 나은 정확도가 필요합니다. 방울의 정확도와 크기에 영향을 미치는 여러 요인 중에서 노즐, 노즐 플레이트의 젖음성 및 방울 형성 ​​빈도 fDOD가 중요한 역할을합니다 [8].

좋은 방울 형성을 위해 접촉 라인의 위치는 노즐 내에서 정밀하게 제어되어야 합니다. 이 논문에서는 PIJ 프린터에서 드롭 형성의 일부 측면에만 중점을 둡니다. 우리의 연구는 노즐 습윤성과 DOD 주파수가 방울 형성 ​​과정에 미치는 영향을 연구 할 수 있는 수치 도구의 개발을 목표로 합니다.

Figure 1.2: Left panel: 3D CAD drawing of a printhead prototype showing (a) the melting unit, (b) the filter units, (c) the reservoir, (d) the static pressure hose, (e) the central part, and (f) the electronic driving supply. Image retrieved from [8]. Right panel: A schematic showing a single nozzle uint in the central part (e) of the printhead shown in the left panel.
Figure 1.2: Left panel: 3D CAD drawing of a printhead prototype showing (a) the melting unit, (b) the filter units, (c) the reservoir, (d) the static pressure hose, (e) the central part, and (f) the electronic driving supply. Image retrieved from [8]. Right panel: A schematic showing a single nozzle uint in the central part (e) of the printhead shown in the left panel.
Figure 2.2: The liquid-vapor interface at the microscopic length scale obtained from a molecular dynamics (MD) simulation using Lennard-Jones potential
Figure 2.2: The liquid-vapor interface at the microscopic length scale obtained from a molecular dynamics (MD) simulation using Lennard-Jones potential. The vertical axis is in units of the molecular diameter σ and the stress shown in panel (c) is measured in /σ3 . Here,  is the energy scale corresponding to the intermolecular forces. (a) Snapshot of the liquid-vapor interface in the MD simulation. The red dotted line divides the system in two parts: Left and right. (b) Time-averaged normalized density profile ρ ∗ (z) across the interface. (c) Tangential force per unit area exerted by the left part on the right part of the system. The plot shows the difference between the normal and the tangential components of stress tensor: Π(z) = σ n − σ t . Images reproduced from [16].
Figure 2.3: Left panel: Water drops on a glass substrate
Figure 2.3: Left panel: Water drops on a glass substrate (Image source: http: // way2science. com/ molecular-theory-of-surface-tension).The red dotted line in the figure shows the position of the contact line. The shape of the big drops is affected by the force due to gravity. Right panel: Schematics of a liquid drop on a smooth non-deformable solid surface. The figure shows the contact angle, θe, in thermodynamic equilibrium.
Figure 6.1: Left panel: schematic of a single nozzle unit in the printhead
Figure 6.1: Left panel: schematic of a single nozzle unit in the printhead. Right panel: schematic of the channel-nozzle section of the printhead. The axisymmetric channel-nozzle section (right panel) is the simulation domain for our LB simulation (R = Rc).
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Figure 2: Computational domain and boundary conditions for the two-dimensional flow problem

3-D transient simulation of viscoelastic coating flows

점탄성 코팅 흐름의 3-D 과도 시뮬레이션

James M. Brethour
Flow Science, Inc.
Santa Fe, New Mexico USA 87505
Presented at the 13th International Coating Science and Technology Symposium, September 10-
13, 2006, Denver, Colorado1

일시적인 프로세스의 3 차원 시뮬레이션은 자유 표면 이동 중에 왜곡을 방지하기 위해 시뮬레이션 중에 업데이트 해야 하는 복잡한 메시를 생성하기 때문에 일반적으로 사용자와 컴퓨터 모두에게 매우 어렵고 지루합니다.

고정된 규칙적인 메시를 통해 유체 운동을 추적하는 Eulerian 기술을 사용하면 이러한 어려움이 제거됩니다. 이러한 방식으로, 큰 유체 변형과 심지어 분열을 계산할 수 있습니다.

이 작업에 사용된 계산 소프트웨어인 FLOW-3D® [1]는 지속적으로 변화하는 유체 영역의 자유 표면을 추적하기 위해 Volume-of-Fluid 기반 기술의 독창적이고 진정한 형태 인 TruVOF®를 사용합니다.

이 모델에 추가 된 것은 점탄성 흐름의 시뮬레이션을 가능하게 하는 사용자 정의입니다. 점탄성 모델은 형태 텐서 [2]를 사용하여 각 유체 요소의 변형 및 회전 이력을 추적합니다. 이러한 계산은 이미 흐름 모델에 존재하는 질량 보존 및 운동량 방정식과 함께 해결됩니다. 필요한 추가 매개 변수는 탄성 계수와 이완 시간입니다.

계산 결과는 슬롯 코팅 [3]에서 하류 접촉 라인이 불안정해질 때까지 코팅액의 공급이 점차 감소하는 저 유량 한계의 실험 결과와 비교됩니다. 계산 결과는 모세관 수의 변화와 유체의 탄성 모두에 대한 실험과 잘 연관되어 있습니다.

Figure 1: Two-dimensional slice of slot coating process; in the experiments, the coating gap was maintained at 100 μm, the slot gap was 125 μm, and the vacuum pressure and web speed were continously varied.
Figure 1: Two-dimensional slice of slot coating process; in the experiments, the coating gap was maintained at 100 μm, the slot gap was 125 μm, and the vacuum pressure and web speed were continously varied.
Figure 2: Computational domain and boundary conditions for the two-dimensional flow problem
Figure 2: Computational domain and boundary conditions for the two-dimensional flow problem
Figure 3: Plot of low flow limits in slot coating as a function of capillary number and fluid elasticity. The solid markers indicate simulation results while the open markers indicate experimental results [3]. The lines represent best-fit power-law curves.
Figure 3: Plot of low flow limits in slot coating as a function of capillary number and fluid elasticity. The solid markers indicate simulation results while the open markers indicate experimental results [3]. The lines represent best-fit power-law curves.
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Fig. 3. Nylon 11 impact sequence onto a preheated substrate

Impact Modeling of Thermally Sprayed Polymer Particles

Ivosevic, M., Cairncross, R. A., Knight, R., Philadelphia / USA

열 스프레이는 전통적으로 금속, 카바이드 및 세라믹 코팅을 증착하는 데 사용되어 왔지만 최근에는 HVOF (High Velocity Oxy-Fuel) 열 스프레이 공정의 높은 운동 에너지로 인해 용융 점도가 높은 폴리머의 무용제 처리도 가능하다는 사실이 밝혀졌습니다. , 유해한 휘발성 유기 용매가 필요하지 않습니다. 이 작업의 주된 목표는 지식 기반을 개발하고 HVOF 연소 스프레이 공정에 의해 분사되는 폴리머 입자의 충격 거동에 대한 질적 이해를 개선하는 것이 었습니다. 고분자 입자의 HVOF 분사 중 입자 가속, 가열 및 충격 변형의 수치 모델이 개발되었습니다. Volume-of-Fluid (VoF) 전산 유체 역학 패키지 인 Flow3D®는 입자가 강철 기판과 충돌하는 동안 유체 역학 및 열 전달을 모델링하는 데 사용되었습니다. 입자 가속 및 열 전달 모델을 사용하여 예측 된 방사형 온도 프로파일은 저온, 고점도 코어 및 고온, 저점도 표면을 가진 폴리머 입자를 시뮬레이션하기 위해 온도 의존 점도 모델과 함께 Flow3D®의 초기 조건으로 사용되었습니다. 이 접근법은 얇은 디스크 내에서 크고 거의 반구형 인 코어를 나타내는 변형 된 입자를 예측했으며 광학 현미경을 사용하여 만든 열 스프레이 스 플랫의 실험 관찰과 일치했습니다.

폴리머 증착에 열 분무 공정을 사용하는 주요 이점은 다음과 같습니다. (i) 휘발성 유기 화합물 (VOCs)을 사용하지 않는 무용제 코팅; (ii) 거의 모든 환경 조건에서 큰 물체를 코팅 할 수있는 능력; (iii) 용융 점도가 높은 폴리머 코팅을 적용하는 능력; 및 (iv) 일반적으로 정전기 분말 코팅 및 용제 기반 페인트에 필요한 오븐 건조 또는 경화와 같은 증착 후 처리없이 “즉시 사용 가능한”코팅을 생산할 수있는 능력. 이러한 공정에 비해 주요 단점은 다음과 같습니다. (i) 낮은 증착 효율, (ii) 낮은 품질의 표면 마감 및 (iii) 높은 공정 복잡성 (종종 폴리머 용융 및 분해 온도에 의해 정의되는 좁은 공정 창). 폴리머 증착에 세 가지 열 스프레이 공정이 사용 된 것으로 알려졌습니다 [1].

  • 기존의 화염 분사.
  • HVOF 연소 스프레이.
  • 플라즈마 스프레이.

HVOF 및 플라즈마 스프레이 공정에 의해 분사되는 폴리머의 수는 제한되어 있으며 HVOF 및 플라즈마 스프레이 폴리머 코팅의 상업적 응용은 아직 개발 단계에 있습니다 [1]. 폴리머의 HVOF 스프레이는 화염 스프레이 [최대 ~ 100m / s]에 비해 상당히 높은 입자 속도 [최대 1,000m / s]로 인해 주로 주목을 받았습니다. 이는 특히 고 분자량 폴리머 및 높은 (> 5 vol. %) 세라믹 강화 함량을 갖는 폴리머 / 세라믹 복합재를 포함하여 용융 점도가 높은 코팅의 증착에있어 중요한 이점입니다.

Fig. 1. Nylon 11 splats deposited onto a room temperature glass slide.
Fig. 1. Nylon 11 splats deposited onto a room temperature glass slide.
Fig. 2. Nylon 11 splats deposited onto a preheated glass slide (200 °C).
Fig. 2. Nylon 11 splats deposited onto a preheated glass slide (200 °C).
Fig. 3. Nylon 11 impact sequence onto a preheated substrate
Fig. 3. Nylon 11 impact sequence onto a preheated substrate, (I) partially melted particle before impact, (II) “fried-egg” shaped splat, (III) post-deposition flow of a fully molten droplet, (IV) droplet shrinkage during cooling.
Fig. 5. Predicted velocities of Nylon 11 particles in an HVOF jet (total O2 + H2 gas flow rate of 1.86 g/s at Φ = 0.83).
Fig. 5. Predicted velocities of Nylon 11 particles in an HVOF jet (total O2 + H2 gas flow rate of 1.86 g/s at Φ = 0.83).
Fig. 7. Simulated deformation of a Nylon 11 droplet with a radial temperature gradient and temperaturedependent viscosity during impact.
Fig. 7. Simulated deformation of a Nylon 11 droplet with a radial temperature gradient and temperaturedependent viscosity during impact.
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Simulation Gallery

Simulation Gallery

Simulation Gallery | 시뮬레이션 갤러리

시뮬레이션 비디오 갤러리에서 FLOW-3D  제품군으로 모델링 할 수 있는 다양한 가능성을 살펴보십시오 .

적층 제조 시뮬레이션 갤러리

FLOW-3D AM 은 레이저 파우더 베드 융합, 바인더 제트 및 직접 에너지 증착과 같은 적층 제조 공정을 시뮬레이션하고 분석합니다. FLOW-3D AM 의 다중 물리 기능은 공정 매개 변수의 분석 및 최적화를 위해 분말 확산 및 압축, 용융 풀 역학, L-PBF 및 DED에 대한 다공성 형성, 바인더 분사 공정을 위한 수지 침투 및 확산에 대한 매우 정확한 시뮬레이션을 제공합니다. 

[embedyt] https://www.youtube.com/watch?v=AH7I4z-DlfE[/embedyt]

Multi-material Laser Powder Bed Fusion | FLOW-3D AM

Micro and meso scale simulations using FLOW-3D AM help us understand the mixing of different materials in the melt pool and the formation of potential defects such as lack of fusion and porosity. In this simulation, the stainless steel and aluminum powders have independently-defined temperature dependent material properties that FLOW-3D AM tracks to accurately capture the melt pool dynamics. Learn more about FLOW-3D AM’s mutiphysics simulation capabilities at https://www.flow3d.com/products/flow3…

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Laser Welding Simulation Gallery

FLOW-3D WELD 는 레이저 용접 공정에 대한 강력한 통찰력을 제공하여 공정 최적화를 달성합니다. 더 나은 공정 제어로 다공성, 열 영향 영역을 최소화하고 미세 구조 진화를 제어 할 수 있습니다. 레이저 용접 공정을 정확하게 시뮬레이션하기 위해 FLOW-3D WELD 는 레이저 열원, 레이저-재료 상호 작용, 유체 흐름, 열 전달, 표면 장력, 응고, 다중 레이저 반사 및 위상 변화를 특징으로 합니다.

[embedyt] https://www.youtube.com/watch?v=abbv8FE5J5E[/embedyt]

Keyhole welding simulation | FLOW-3D WELD

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물 및 환경 시뮬레이션 갤러리

FLOW-3D 는 물고기 통로, 댐 파손, 배수로, 눈사태, 수력 발전 및 기타 수자원 및 환경 공학 과제 모델링을 포함하여 유압 산업에 대한 많은 응용 분야를 가지고 있습니다. 엔지니어는 수력 발전소의 기존 인프라 용량을 늘리고, 어류 통로, 수두 손실을 최소화하는 흡입구, 포 이베이 설계 및 테일 레이스 흐름을위한 개선 된 설계를 개발하고, 수세 및 퇴적 및 공기 유입을 분석 할 수 있습니다.

[embedyt] https://www.youtube.com/watch?v=TW0TS_56pag[/embedyt]

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금속 주조 시뮬레이션 갤러리

FLOW-3D CAST  에는 캐스팅을 위해 특별히 설계된 광범위하고 강력한 물리적 모델이 포함되어 있습니다. 이러한 특수 모델에는 lost foam casting, non-Newtonian fluids, and die cycling에 대한 알고리즘이 포함됩니다. FLOW-3D CAST 의 강력한 시뮬레이션 엔진과 결함 예측을 위한 새로운 도구는 설계주기를 단축하고 비용을 절감 할 수 있는 통찰력을 제공합니다.

[embedyt] https://www.youtube.com/watch?v=UCjvPcIy4E8[/embedyt]

HPDC |Comparison of slow shot profiles and entrained air during a filling simulation |FLOW-3D CAST

Shown is a video comparing two slow shot profiles. The graphs highlight the shot profiles through time and the difference in entrained air between the slow shots. Note the lack of air entrained in shot sleeve with calculated shot profile which yields a much better controlled flow within the shot sleeve.

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Coastal & Maritime Applications | FLOW-3D

FLOW-3D는 선박 설계, 슬로싱 다이내믹스, 파동 충격 및 환기 등 연안 및 해양 애플리케이션에 이상적인 소프트웨어입니다. 연안 애플리케이션의 경우 FLOW-3D는 연안 구조물에 심각한 폭풍과 쓰나미 파장의 세부 정보를 정확하게 예측하고 플래시 홍수 및 중요 구조물 홍수 및 손상 분석에 사용됩니다.

[embedyt] https://www.youtube.com/watch?v=0WkmdSpYvM0[/embedyt]
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Particles | 입자

입자 / Particles

본질적으로 Lagrangian 입자는 복잡한 흐름에서 물리량을 추적하는 독특한 방법을 가지고 있습니다. 이들의 속성은 메시 해상도에 의해 덜 제한되며, 동시에 질량, 운동량 및 열 전달을 통해 유체 및 고체와 함께 매우 세부적이고 사실적으로 상호 작용할 수 있습니다. 후 처리(Post Processing) 측면에서 입자는 시각화를 향상 시킬 수 있습니다.

금속 증착 시뮬레이션으로 시각화된 Lagrangian 입자
FLOW-3D의 Lagrangian 입자 모델

FLOW-3D의 입자 모델은 전기장 효과 및 유체 흐름과의 양방향 커플 링을 포함하여 마커에서 크기와 밀도가 다른 질량 입자로 진화했습니다. 이 모델은 공기 중의 오염 물질, 금속 함유물 및 분리기에서 포착되는 파편을 추적하는데 성공적으로 적용되었습니다. 최근에는 FLOW-3D의 입자 모델이 기능을 확장하기 위한 큰 변화가 있었습니다. 현재 모델에서 입자는 기본 기능에 따라 클래스로 그룹화됩니다.

  • 마커 입자 는 단순한 질량이 없는 마커로 유체 흐름을 추적하는 데 가장 적합합니다.
  • 질량 입자 는 모래 알갱이 또는 내포물과 같은 고체 물체를 나타냅니다.
  • 액체 입자 는 유체로 만들어지며 모든 유체 속성을 상속합니다.
  • 가스 입자 는 주변 유체의 온도 및 압력 부하에 따라 크기가 변하는 기포를 나타냅니다.
  • 보이드 입자 는 가스 입자와 유사하지만 그 특정 기능은 붕괴된 기포를 표시하고 추적하는 것입니다. 이는 다른 응용 분야에서 주조시 금형 충전 중에 생성되는 잠재적 다공성 결함을 예측하는 데 유용합니다.
  • 프로브 입자 는 해당 위치에서 변수 값을 기록하고 보고하는 진단 장치로 사용됩니다. 다른 클래스의 입자로 만들 수 있습니다.
  • 사용자 입자 는 소스 코드에서 사용자 정의 함수를 통해 사용자 정의를 할 수 있습니다.

각 입자 클래스에는 드래그 계수 및 각 숫자 입자가 물리적 입자의 구름을 나타낼 수 있는 매크로 입자 계수와 같이 클래스의 모든 입자에 적용되는 속성이 있습니다. 사용자 클래스의 입자에는 사용자가 사용자 정의 할 수 있는 세 가지 추가 속성이 있습니다.

다양한 크기와 밀도의 입자를 나타내는 재료 입자 클래스 내에서 여러 종을 정의 할 수 있습니다. 주변 유체와의 열 전달은 모든 재료 입자, 즉 질량, 액체, 가스, 보이드 및 사용자 입자에 적용되는 또 다른 기능입니다.

가스 입자의 압력은 상태 방정식과 온도 변화에 따른 변화를 사용하여 계산됩니다. 기체 입자가 유체가 없는 표면을 벗어나면 기체 영역에 부피를 추가합니다.

액체 입자의 유체는 응고 뿐만 아니라 증발 및 응축으로 인해 상 변화를 겪을 수 있습니다. 응고된 입자는 질량 입자와 유사한 고체 물체로 작동하지만 일단 들어가서 다시 녹으면 유체로 변환됩니다. 또한 2 유체 상 변화 모델이 활성화되면 액체 입자가 기체 내에서 이동하면서 증발 및 응축될 수 있으므로 스프레이 냉각 모델링에 유용합니다.

각 파티클 클래스는 FLOW-3D POST 에서 별도의 개체로 시각화 할 수 있습니다. 속도, 온도, 입자 수명 또는 고유 ID와 같은 개별 입자 속성을 색상에 사용할 수 있습니다. 표시된 입자 크기는 클래스 내에서의 변화를 반영합니다.

Lagrangian 입자를 직접 금속 증착에 적용

직접 금속 증착은 동일한 금속의 분말 스트림이 주입되는 고체 금속 기판에 용융 풀을 형성하기 위해 레이저를 사용하는 적층 제조 공정의 한 유형입니다. 분말 입자가 풀 내부에서 녹고, 풀이 다시 응고되면 일반적으로 두께가 0.2-0.8mm이고 너비가 1-2mm 인 고형화된 금속 층이 형성됩니다.

laser/powder gun 어셈블리가 기판 표면을 계속 스캔하므로 복잡한 모양을 층별로 만들 수 있습니다. 레이저 출력, 속도 및 분말 공급 사이의 적절한 균형은 공정의 성공과 효율성을 위해 중요합니다. 엔지니어의 주요 관심 사항은 다음과 같습니다.

  • 용융 풀의 크기와 모양
  • 금속 흐름 및 그 내부의 냉각 속도
  • 응고된 층의 형상

이 섹션에서 설명하는 시뮬레이션은 이러한 특성을 정확하게 예측합니다. 레이저와 기판의 움직임은 좌표계를 레이저에 부착함으로써 반전됩니다. Inconel 718 합금의 기판은 10mm/s의 일정 속도로 움직입니다. 레이저는 1.8kW의 출력으로 반경 1mm의 원형 열원으로 모델링됩니다. 3 개의 파우더 건은 0.684 g/s의 속도로 레이저 충돌 점에서 고체 금속 입자를 전달합니다. 각 건은 크기가 2 x 2 mm이고 초당 입자 비율은 105 입니다.

입자는 액체 입자 클래스를 사용하여 모델링됩니다. 모든 입자의 직경은 40 μm입니다. 매크로 입자 배율 10은 시뮬레이션에서 입자 수를 줄이는데 사용됩니다. 3백만 개의 물리적 입자를 나타내는 매 초당 시뮬레이션에서 3 x 105 개의 숫자 입자가 생성됩니다. 입자의 초기 온도는 480°C입니다. 즉, 풀에 충돌하기 전에 고체 상태입니다.

시뮬레이션은 분말을 첨가하기 전에 용융 풀이 형성 될 수 있도록, 시작한 후 2초 후에 입자 소스를 활성화하여 10초 동안 실행했습니다. 일단 풀에 들어가면 입자가 녹아 금속으로 전환되어 금속의 부피가 증가하여 궁극적으로 레이저에서 하류의 재응고 금속 층을 형성합니다. 용융 풀 모양은 대칭 평면에 표시됩니다.

새로운 Lagrangian 입자 모델은 FLOW-3D의 현재 기능을 크게 확장 할 뿐만 아니라 금속의 핵심 가스 버블 추적과 같은 향후 확장을 위한 강력한 개발 플랫폼을 만듭니다.

Laser Metal Deposition and Fluid Particles

Laser Metal Deposition and Fluid Particles

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

Fluid Particles

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

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

Laser Metal Deposition

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

Setting Up Laser Metal Deposition

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

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

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

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


Substrate velocity

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

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

Results and discussion

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

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

ANSI/HI 9.8 Pump Intake Design

Hydraulic Jump in a Trench Type Pump Sump

트렌치 형 펌프 배수 조의 유압 점프

이 기사는 Ibis Group의 대표인 Steve Saunders가 기고했습니다.

유압 점프는 개방형 채널 애플리케이션으로 작업하는 사람들에게 친숙한 흐름 현상입니다. Wikipedia는 수력 점프를 “개방형 채널 흐름이 초-임계에서 아임계로 갑자기 변환되는 조건”으로 정의합니다. 점프가 발생하는 위치에서 속도 헤드가 수면 상승으로 거래되는 것을 관찰 할 수 있습니다. 방수로와 같은 흐름 제어 응용 분야에서 수압 점프는 침식을 완화하기 위해 에너지를 소산하는 수단으로 의도적으로 설정됩니다. 또한 레크리에이션 목적으로 사용됩니다. 유압 점프로 생성된 정상 파도는 어떤 바다에서든 수천 마일 떨어진 서핑 공원에서 타는 방법을 서퍼를 훈련시키는데 사용됩니다. 유압 점프의 새로운 응용 분야는 점프의 에너지 전달이 다시 중단되고 정상적인 펌핑 작업 중에 침전된 고형물을 제거하는 자가 세척 트렌치 유형 펌프 섬프(sump)입니다.

트렌치 유형 집수 펌프 시뮬레이션
FLOW-3D는 유압 점프 시뮬레이션에서 신뢰할 수 있는 도구로 입증되었으며 자가 세척 트렌치 유형 펌프 섬프의 설계 및 시연에 사용되었습니다. 트렌치 형 펌프 섬프는 펌프 흡입 라인이 있는 좁은 채널로 구성됩니다. 일반적인 응용 분야는 들어오는 물에서 모래와 자갈을 걸러내는 입구 스크린이 없는 빗물 수집입니다. 아래 회로도에 예가 나와 있습니다.

ANSI/HI 9.8 Pump Intake Design
ANSI/HI 9.8 Pump Intake Design

이 수치는 ANSI / HI 9.8 펌프 흡기 설계 매뉴얼에서 발췌한 것이며 4 개의 펌프가 설치된 섬프의 평면도 및 입면도를 보여줍니다. 유입 암거, 웅덩이 바닥 및 펌프 흡입 바닥을 벗어난 높이의 배열은 이 설계 유형의 자체 청소 기능에 매우 중요합니다. 유입 암거는 최소 작동 웅덩이 수위보다 높은 고도에 있습니다. 또한 유입단의 ​​트렌치 벽은 Ogee 모양입니다. 마지막으로, 트렌치의 맨 끝에 있는 펌프 흡입 벨은 상류 펌프의 절반 높이에 설정됩니다.

Designing for Storm Events

폭풍이 닥친 후 모래와 자갈이 웅덩이 바닥에 쌓입니다. 그들은 점진적인 유압 점프를 통해 다시 매달리고 빠져 나갑니다. 청소 주기 동안 물은 유입 암거를 통해 유입되는 것보다 더 빠른 속도로 트렌치의 맨 끝에 있는 하부 펌프에 의해 배출됩니다.

이 시퀀스 동안 유압 점프는 두 가지 중요한 역할을 수행합니다. 점프 업스트림의 초임계 부분은 섬프 바닥의 모래와 자갈을 휘감아 펌핑이 되도록 다시 일시 중단합니다. 애니메이션의 색상 스케일을 보면 ogee 바닥의 수색 속도가 약 9ft/sec에 가깝다는 것을 알 수 있습니다. 한편, 점프 하류의 계단식 수면 상승은 하단 펌프에 충분한 잠수를 제공하여 섬프가 펌핑 될 때까지 계속 작동합니다.

물이 최소 정상 작동 수준 아래로 떨어지면 유입이 Ogee 모양의 벽 아래로 가속되어 궁극적으로 초임계가됩니다. 섬프의 수위가 바닥에 가까워지면 수압 점프가 형성되고 하단 원단 펌프가 흡입력을 잃을 때까지 섬프를 따라 진행됩니다. 아래 애니메이션에서 이런 일이 일어나는 것을 관찰 할 수 있습니다.

[embedyt] https://www.youtube.com/watch?v=2imky2GUUlU[/embedyt]

The Magnolia Storm Water Pumping Station

이 자체 세척 섬프 응용 분야에 FLOW-3D를 사용하면 트렌치 형상을 쉽게 조정하여 유압 점프 동작을 최적화 할 수 있습니다. 텍사스 엘파소에있는 Magnolia Storm Water Pumping Station은 FLOW-3D가 설계 및 평가 도구로 사용 된 예입니다. 2016 년에 시운전 된 Magnolia Storm Water Pumping Station은 폭우시 고속도로 10 번의 홍수를 방지하기 위해 건설되었습니다.

Magnolia 스테이션은자가 세척 트렌치 유형 섬프에 3 개의 대형 수직 터빈 펌프로 구성됩니다. 섬프 설계 과정에서 FLOW-3D를 사용하여 몇 가지 기하학적 변형을 평가하여 자체 세척 기능을 통해 펌프 작동 효율성 및 유지 보수 용이성에 이상적인 구성에 도달했습니다.

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

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

눈사태가 일리노이 고속도로에 미치는 영향을 줄이기 위한 생활장벽 설계

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Figure 12. Chart. Total blowing snow and ice removal costs per district.
Figure 12. Chart. Total blowing snow and ice removal costs per district.
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탠덤 빔 레이저(Tandem laser)에 의한 플럭스리스 브레이징

탠덤 빔 레이저(Tandem laser)에 의한 플럭스리스 브레이징

자료 제공: 오사카대학
자료 제공: FLOW Science Japan

자동차 경량화를 위해 주요 구성 재료인 철강과 비강도가 높은 알루미늄 접합 기술이 요구되고 있습니다. FLOW-3D Weld 에서는 플럭스의 사용을 피하기 위해 주빔에 더해 예열빔을 이용한 탠덤빔에 의한 레이저 브레이징 과정을 검토할 수 있습니다.

탠덤 빔 레이저에 의한 플럭스리스 브레이징
탠덤 빔 레이저에 의한 플럭스리스 브레이징

주빔의 영향을 용융재 초기 온도, 예열빔의 영향을 모재의 온도 분포로 각각 모델화하고, 알루미늄 합금과 아연도금강의 레이저 브레이징 과정에서의 용융재료의 젖음과 유동성을 해석하였습니다. 여기에서는 아연도금강이 ScG270(GA)인 경우와 l170(GI)인 경우를 비교하고 있습니다.

불균일한 온도장에서 FLOW3D의 표면장력 접촉각기능을 통해 누수확대 재현
불균일한 온도장에서 FLOW3D의 표면장력 접촉각기능을 통해 누수확대 재현

GI강 조인트는 GA강 조인트에 비해 용융 밀림, 퍼짐성이 뛰어납니다. FLOW-3D@에 의한 해석 결과도 실험 결과와 잘 일치합니다. 이음매의 차이 이 외에도 주빔/예열빔 출력, 빔 간의 어긋남 거리등의 최적화 설계가 가능합니다.

Figure 2. Ink fraction contours for mesh 1 through 4 (left to right) at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs.

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

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

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

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

소개

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Figure 1. Schematic of the computational domain
Figure 1. Schematic of the computational domain
Figure 2. Ink fraction contours for mesh 1 through 4 (left to right) at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs.
Figure 2. Ink fraction contours for mesh 1 through 4 (left to right) at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs.
Figure 3. Comparison between surface tensions at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs
Figure 3. Comparison between surface tensions at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs
Figure 4. Comparison between viscosity values at the following four time steps: (a) 6 μs, (b) 12 μs, (c) 18 μs, and (d) 24 μs.
Figure 4. Comparison between viscosity values at the following four time steps: (a) 6 μs, (b) 12 μs, (c) 18 μs, and (d) 24 μs.
Figure 5. Comparison between different nozzle diameters at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs
Figure 5. Comparison between different nozzle diameters at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs
Figure 6. Comparison between different inlet velocities at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs
Figure 6. Comparison between different inlet velocities at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs
Figure 8. Contour response plots for break-up time as a function of (a) surface tension and viscosity, (b) nozzle diameter and viscosity, (c) inlet velocity and viscosity, (d) nozzle diameter and surface tension, (e) inlet velocity and surface tension, and (f) inlet velocity and nozzle diameter.
Figure 8. Contour response plots for break-up time as a function of (a) surface tension and viscosity, (b) nozzle diameter and viscosity, (c) inlet velocity and viscosity, (d) nozzle diameter and surface tension, (e) inlet velocity and surface tension, and (f) inlet velocity and nozzle diameter.
Figure 12. Break-up length as a function of the We–Ca space (obtained from the 25 runs).
Figure 12. Break-up length as a function of the We–Ca space (obtained from the 25 runs).
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Figure 1.1: A water droplet with a radius of 1 mm resting on a glass substrate. The surface of the droplet takes on a spherical cap shape. The contact angle θ is defined by the balance of the interfacial forces.

Effect of substrate cooling and droplet shape and composition on the droplet evaporation and the deposition of particles

기판 냉각 및 액적 모양 및 조성이 액적 증발 및 입자 증착에 미치는 영향

by Vahid Bazargan
M.A.Sc., Mechanical Engineering, The University of British Columbia, 2008
B.Sc., Mechanical Engineering, Sharif University of Technology, 2006
B.Sc., Chemical & Petroleum Engineering, Sharif University of Technology, 2006

고착 방울은 평평한 기판에 놓인 액체 방울입니다. 작은 고정 액적이 증발하는 동안 액적의 접촉선은 고정된 접촉 영역이 있는 고정된 단계와 고정된 접촉각이 있는 고정 해제된 단계의 두 가지 단계를 거칩니다. 고정된 접촉 라인이 있는 증발은 액적 내부에서 접촉 라인을 향한 흐름을 생성합니다.

이 흐름은 입자를 운반하고 접촉 선 근처에 침전시킵니다. 이로 인해 일반적으로 관찰되는 “커피 링”현상이 발생합니다. 이 논문은 증발 과정과 고착성 액적의 증발 유도 흐름에 대한 연구를 제공하고 콜로이드 현탁액에서 입자의 침착에 대한 통찰력을 제공합니다. 여기서 우리는 먼저 작은 고착 방울의 증발을 연구하고 증발 과정에서 기판의 열전도도의 중요성에 대해 논의합니다.

현재 증발 모델이 500µm 미만의 액적 크기에 대해 심각한 오류를 생성하는 방법을 보여줍니다. 우리의 모델에는 열 효과가 포함되어 있으며, 특히 증발 잠열의 균형을 맞추기 위해 액적에 열을 제공하는 기판의 열전도도를 포함합니다. 실험 결과를 바탕으로 접촉각의 진화와 관련된 접촉 선의 가상 움직임을 정의하여 고정 및 고정 해제 단계의 전체 증발 시간을 고려합니다.

우리의 모델은 2 % 미만의 오차로 500 µm보다 작은 물방울에 대한 실험 결과와 일치합니다. 또한 유한한 크기의 라인 액적의 증발을 연구하고 증발 중 접촉 라인의 복잡한 동작에 대해 논의합니다. 에너지 공식을 적용하고 접촉 선이 구형 방울의 후퇴 접촉각보다 높은 접촉각을 가진 선 방울의 두 끝에서 후퇴하기 시작 함을 보여줍니다. 그리고 라인 방울 내부의 증발 유도 흐름을 보여줍니다.

마지막으로, 계면 활성제 존재 하에서 접촉 라인의 거동을 논의하고 입자 증착에 대한 Marangoni 흐름 효과에 대해 논의합니다. 열 Marangoni 효과는 접촉 선 근처에 증착 된 입자의 양에 영향을 미치며, 기판 온도가 낮을수록 접촉 선 근처에 증착되는 입자의 양이 많다는 것을 알 수 있습니다.

Figure 1.1: A water droplet with a radius of 1 mm resting on a glass substrate. The surface of the droplet takes on a spherical cap shape. The contact angle θ is defined by the balance of the interfacial forces.
Figure 1.1: A water droplet with a radius of 1 mm resting on a glass substrate. The surface of the droplet takes on a spherical cap shape. The contact angle θ is defined by the balance of the interfacial forces.
Figure 2.1: Evaporation modes of sessile droplets on a substrate: (a) evaporation at constant contact angle (de-pinned stage) and (b) evaporation at constant contact area (pinned stage)
Figure 2.1: Evaporation modes of sessile droplets on a substrate: (a) evaporation at constant contact angle (de-pinned stage) and (b) evaporation at constant contact area (pinned stage)
Figure 2.2: A sessil droplet with its image can be profiled as the equiconvex lens formed by two intersecting spheres with radius of a.
Figure 2.2: A sessil droplet with its image can be profiled as the equiconvex lens formed by two intersecting spheres with radius of a.
Figure 2.3: The droplet life time for both evaporation modes derived from Equation 2.2.
Figure 2.3: The droplet life time for both evaporation modes derived from Equation 2.2.
Figure 2.4: A probability of escape for vapor molecules at two different sites of the surface of the droplet for diffusion controlled evaporation. The random walk path initiated from a vapor molecule is more likely to result in a return to the surface if the starting point is further away from the edge of the droplet.
Figure 2.4: A probability of escape for vapor molecules at two different sites of the surface of the droplet for diffusion controlled evaporation. The random walk path initiated from a vapor molecule is more likely to result in a return to the surface if the starting point is further away from the edge of the droplet.
Figure 2.5: Schematic of the sessile droplet on a substrate
Figure 2.5: Schematic of the sessile droplet on a substrate. The evaporation rate at the surface of the droplet is enhanced toward the edge of the droplet.
Figure 2.6: The domain mesh (a) and the solution of the Laplace equation for diffusion of the water vapor molecule with the concentration of Cv = 1.9×10−8 g/mm3 at the surface of the droplet into the ambient air with the relative humidity of 55%, i.e. φ = 0.55 (b).
Figure 2.6: The domain mesh (a) and the solution of the Laplace equation for diffusion of the water vapor molecule with the concentration of Cv = 1.9×10−8 g/mm3 at the surface of the droplet into the ambient air with the relative humidity of 55%, i.e. φ = 0.55 (b).
Figure 3.1: The portable micro printing setup. A motorized linear stage from Zaber Technologies Inc. was used to control the place and speed of the micro nozzle.
Figure 3.1: The portable micro printing setup. A motorized linear stage from Zaber Technologies Inc. was used to control the place and speed of the micro nozzle.
Figure 4.6: Temperature contours inside the substrate adjacent to the droplet
Figure 4.6: Temperature contours inside the substrate adjacent to the droplet
Figure 4.7: The effect of substrate cooling on the evaporation rate, the basic model shows the same value for all substrates.
Figure 4.7: The effect of substrate cooling on the evaporation rate, the basic model shows the same value for all substrates.
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Figure 2. Simulation of droplet separation by EWOD

Non-Linear Electrohydrodynamics in Microfluidic Devices

미세 유체 장치의 비선형 전기 유체 역학

by Jun ZengHewlett-Packard Laboratories, Hewlett-Packard Company, 1501 Page Mill Road, Palo Alto, CA 94304, USAInt. J. Mol. Sci.2011, 12(3), 1633-1649; https://doi.org/10.3390/ijms12031633Received: 24 January 2011 / Revised: 10 February 2011 / Accepted: 24 February 2011 / Published: 3 March 2011

Abstract

Since the inception of microfluidics, the electric force has been exploited as one of the leading mechanisms for driving and controlling the movement of the operating fluid and the charged suspensions. Electric force has an intrinsic advantage in miniaturized devices. Because the electrodes are placed over a small distance, from sub-millimeter to a few microns, a very high electric field is easy to obtain. The electric force can be highly localized as its strength rapidly decays away from the peak. This makes the electric force an ideal candidate for precise spatial control. The geometry and placement of the electrodes can be used to design electric fields of varying distributions, which can be readily realized by Micro-Electro-Mechanical Systems (MEMS) fabrication methods. In this paper, we examine several electrically driven liquid handling operations. The emphasis is given to non-linear electrohydrodynamic effects. We discuss the theoretical treatment and related numerical methods. Modeling and simulations are used to unveil the associated electrohydrodynamic phenomena. The modeling based investigation is interwoven with examples of microfluidic devices to illustrate the applications. 

Keywords: dielectrophoresis; electrohydrodynamics; electrowetting; lab-on-a-chip; microfluidics; modeling; numerical simulation; reflective display

요약

미세 유체학이 시작된 이래로 전기력은 작동 유체와 충전 된 서스펜션의 움직임을 제어하고 제어하는 ​​주요 메커니즘 중 하나로 활용되어 왔습니다. 전기력은 소형 장치에서 본질적인 이점이 있습니다. 전극이 밀리미터 미만에서 수 미크론까지 작은 거리에 배치되기 때문에 매우 높은 전기장을 쉽게 얻을 수 있습니다. 

전기력은 강도가 피크에서 멀어지면서 빠르게 감소하기 때문에 고도로 국부화 될 수 있습니다. 이것은 전기력을 정밀한 공간 제어를 위한 이상적인 후보로 만듭니다.

전극의 기하학적 구조와 배치는 다양한 분포의 전기장을 설계하는 데 사용될 수 있으며, 이는 MEMS (Micro-Electro-Mechanical Systems) 제조 방법으로 쉽게 실현할 수 있습니다. 

이 논문에서 우리는 몇 가지 전기 구동 액체 처리 작업을 검토합니다. 비선형 전기 유체 역학적 효과에 중점을 둡니다. 이론적 처리 및 관련 수치 방법에 대해 논의합니다. 모델링과 시뮬레이션은 관련된 전기 유체 역학 현상을 밝히는 데 사용됩니다. 모델링 기반 조사는 응용 분야를 설명하기 위해 미세 유체 장치의 예와 결합됩니다. 

키워드 : 유전 영동 ; 전기 유체 역학 ; 전기 습윤 ; 랩 온어 칩 ; 미세 유체 ; 모델링 ; 수치 시뮬레이션 ; 반사 디스플레이

Droplet processing array Droplet based BioFlip
igure 1. Example of droplet-based digital microfluidics architecture. Above is an elevation view showing the layered structure of the chip. Below is a diagram illustrating the system (Adapted from [4]).
Figure 2. Simulation of droplet separation by EWOD
Figure 2. Simulation of droplet separation by EWOD. The top two figures illustrate the device configuration. Electric voltages are applied to all four electrodes embedded in the insulating material. The bottom left figure shows transient simulation solution. It illustrates the process of separating one droplet into two via EWOD. The bottom right figure shows the electric potential distribution inside the device. The color indicates the electric potential; the iso-potential surfaces are also drawn. The image shows the electric field is absent within the droplet body indicating the droplet is either conductive or highly polarizable.
Figure 4. Transient sequence of the Taylor cone formation
Figure 4. Transient sequence of the Taylor cone formation: simulation and experiment comparison. Experimental images are shown in the top row. Simulation results are shown in the bottom row. Their correspondence is indicated by the vertical alignment (Adapted from [4]).
Figure 6. Simulation of charge screening effect using a parallel-plate cell
Figure 6. Simulation of charge screening effect using a parallel-plate cell. Top-left image shows the electric current as function of time and driving voltage, top-right image shows the evolution of the species concentration as function of time and space, the bottom image shows the electric current readout after switching the applied voltage.
Figure 7. Transient simulation of electrohydrodynamic instability and the development of the cellular convective flow pattern.
Figure 7. Transient simulation of electrohydrodynamic instability and the development of the cellular convective flow pattern.
Figure 3. Simulation of dielectrophoresis driven axon migration
Figure 3. Simulation of dielectrophoresis driven axon migration. The set of small images on the left shows a transient simulation of single axon migration under an electric field generated by a pin electrode. The image on the right is a snapshot of a simulation where two axons are fused by dielectrophoresis using a pin electrode. Axons are outlined in white. Also shown are the iso-potential curves.
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Damascene templates

High-Rate Nanoscale Offset Printing Process Using Directed Assembly and Transfer of Nanomaterials

지난 10 년 동안 나노 크기의 재료와 공정을 제품에 통합하는 데 제한적인 성공을 거두면서 나노 기술에 상당한 투자와 발전이 있었습니다.

잉크젯, 그라비아, 스크린 프린팅과 같은 접근 방식은 나노 물질을 사용하여 구조와 장치를 만드는 데 사용됩니다. [1–7] 그러나 상당히 느리고 µm 스케일 분해능 만 제공 할 수 있습니다. 다양한 모양과 크기의 100nm 미만의 특징을 달성하기 위해 딥펜 리소그래피 (DPN) [8-11] 및 소프트 리소그래피 [12-16]와 같은 다양한 기술이 개발되고 광범위하게 연구되었습니다.

DPN은 직접 쓰기 기술로, atomic force microscopy 현미경 팁을 사용하여 다양한 기판에 여러 패턴을 생성합니다. DPN을 사용한 확장 성을 해결하기 위해 단일 AFM 팁 대신 2D 형식으로 배포 된 AFM (Atomic Force Microscopy) 팁 [17,18]이 사용되었습니다. 소프트 리소그래피에서는 나노 물질을 포함하는 잉크로 적셔진 원하는 릴리프 패턴을 가진 경화된 엘라스토머가 기판과 컨 포멀 접촉하게 되며, 여기서 패턴 화 된 나노 물질이 전달되어 기판에서 원하는 특징을 달성합니다.

이 논문에서는 작거나 큰 영역에서 몇 분 만에 나노, 마이크로 또는 거시적 구조를 인쇄 할 수 있는 다중 스케일 오프셋 인쇄 접근 방식을 제시합니다. 이 프로세스는 나노 입자 (NP), 탄소 나노 튜브 (CNT) 또는 용해 된 폴리머를 포함하는 서스펜션 (잉크)에서 나노 물질의 전기 영동 방향 조립을 사용하여 특별히 제작 된 재사용 가능한 Damascene 템플릿에 패턴을 “inking” 하는 것으로 시작됩니다. 이 잉크 프로세스는 실온과 압력에서 수행됩니다.

두 번째 단계는 템플릿에 조립된 나노 물질이 다른 기판으로 전송되는 “printing”로 구성됩니다. 전송 프로세스가 끝나면 템플릿은 다음 조립 및 전송주기에서 즉시 재사용 할 수 있습니다. 이 오프셋 인쇄 프로세스를 통해 NP (폴리스티렌 라텍스 (PSL), 실리카,은) 및 CNT (다중 벽 및 단일 벽)를 100μm에서 500nm까지의 크기 범위를 가진 패턴에 조립하고 유동성 기판에 성공적으로 옮깁니다.

다양한 나노 물질을 다양한 아키텍처로 조립하기 위해 템플릿 유도 유동, 대류, 유전 영동 (DEP) 및 전기 영동 조립과 같은 몇 가지 직접 조립 프로세스가 조사되었습니다. 모세관력이 지배적인 조립 메커니즘인 유체 조립 공정은 다양한 나노 물질에 적용 할 수 있습니다.

대류 조립 공정은 현탁 메니 스커 스와 증발을 활용하여 단일 나노 입자 분해능으로 정밀 조립을 가능하게 합니다. 이러한 조립 공정 중 많은 부분이 트렌치와 같은 마이크로 및 나노 스케일 기능으로 고해상도의 직접 조립을 보여 주었지만, 확장성 부족, 느린 공정 속도 및 반복성과 같은 많은 단점이 있습니다.

DEP 어셈블리는 NP와 전극 사이에 고배향 탄소 나노 튜브 어셈블리를 사용하여 나노 와이어 및 구조를 만드는 데 사용되었습니다. 조립 효율은 전기장과 전기장 구배에 상당한 영향을 미치는 전극의 기하학적 구조와 간격에 크게 좌우됩니다. 전기 영동 기반 조립 공정은 유체 조립에 비해 훨씬 짧은 시간에 전도성 표면에 표면 전하를 가진 나노 물질을 조립하는 것을 포함합니다. [34–37]

그러나 전기 영동 조립은 조립이 전도성 표면에 발생해야 하므로 다양한 장치를 만드는 데 실용적이지 않습니다. 한 가지 해결책은 원하는 나노 스케일 구조를 기반으로 전도성 패턴이 있는 템플릿을 만들고, 전기 영동 공정을 사용하여 패턴 위에 나노 물질을 조립 한 다음 조립 된 구조를 수용 기판에 옮기는 것입니다.

그림 1a와 같이 절연 필름에 전도성 와이어와 같은 패턴 구조가있는 기존 템플릿을 사용하면 나노 스케일 와이어의 잠재적 인 큰 강하로 인해 어셈블리가 불균일 해지며 대부분의 입자는 그림 1에 표시된 마이크로 와이어 b. 또한 NP는 3D 와이어의 측벽에도 조립되므로 바람직하지 않습니다. 또한 나노 스케일 와이어와 템플릿 사이의 작은 접촉 면적으로 인해 나노 스케일 와이어는 이송 과정에서 쉽게 벗겨집니다.

Damascene templates
Figure 1. Damascene templates: a) A schematic of a conventional wire template used for electrophoretic assembly. In these templates nanowire are connected to a micrometer scale electrodes, which are in turn connected, to a large metal pad through which the potential is applied. b) SEM images of a typical nanoparticle assembly result obtained for confi guration shown in (a). c) A schematic of a Damascene template where all of the wires (nano- or micrometer scale) and the metal pad are connected to a conductive fi lm underneath the insulating fi lm. d) A schematic of Damascene template fabrication. Inset is artifi cially colored cross-sectional SEM image showing the metal nanowires to be at the same height as that of the SiO 2 and showing the conductive fi lm underneath the insulator. e) An optical image of a 3 inch Damascene template.
Offset printing
Figure 2. Offset printing: a) A schematic of the nanoscale offset printing approach. The insulating (SiO 2 ) surface of the Damascene template is selectively coated with a hydrophobic SAM (OTS). Using electrophoresis, nanomaterials are assembled on the conductive patterns of the Damascene template (“inking”), which are then transferred to a recipient substrate (“printing”). After the transfer, the template is ready for the next assembly and transfer cycle. b) SEM image of 50 nm PSL particles assembly with high density on 1 µm wide electrodes. c) Silica particles (20 nm) assembly on crossbar 2D patterns demonstrating the versatility of the Damascene template. Inset fi gure is a high-resolution image of assembled silica particles. d) SEM image of assembled SWNTs on micrometer scale patterns. e) MWNTs assembled on 100 µm features. f) Cellulose assembled on 2 µm electrodes. g) SWNTs assembled in cross bar architecture patterns. h) Flexible devices with array of transferred SWNTs and metal electrodes (printed on PEN). Inset is the microscopy image of two electropads and transferred SWNTs on PEN fi lm.
Analysis of nanomaterial assembly on electrodes
Figure 3. Analysis of nanomaterial assembly on electrodes

이것은 또한 그림 3b에 표시된대로 유한 체적 모델링 (Flow 3D)을 사용하는 전기장 윤곽 시뮬레이션 결과에 의해 확인됩니다. 전기장 강도의 윤곽은 전도성 패턴의 가장자리에있는 전기장이 중앙에있는 것보다 더 강하다는 것을 나타냅니다. 그러나 적용된 전위가 2.5V로 증가하면 그림 3c에 표시된대로 100nm 실리카 입자가 Damascene 템플릿을 가로 질러 전도성 패턴의 표면에 완전히 조립되어 조립을위한 임계 전기장 강도에 도달했음을 나타냅니다. 정렬 된 SWNT는 여과 전달 경로를 피하고 나노 튜브 사이의 접합 저항을 최소화하여 소자 성능의 최소 변화를 가져 오기 때문에 많은 응용 분야에서 고도로 조직화 된 SWNT가 필요합니다.

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Figure 11: Computational 3D snapshots of droplet impact on a sphere; W e = 26.14, Re = 42.48, density ratio=328, contact angle=76◦, Bo = 0.0908.

Application of a high density ratio lattice-Boltzmann model for the droplet impingement on flat and spherical surfaces

평면 및 구형 표면의 액적 충돌을위한 고밀도 비율 격자-볼츠만 모델 적용

Duo Zhang1,2, K. Papadikis1∗, Sai Gu1
1Xi’an Jiaotong-Liverpool University, No. 111 Ren’ai Road, Suzhou Dushu Lake Higher Education
Town, Suzhou, China 215123.
2The University of Liverpool, Brownlow Hill, Liverpool, L69 7ZX, United Kingdom.
Tel: 0086-512-88161752
Email: Konstantinos.Papadikis@xjtlu.edu.cn
∗Corresponding author

현재 연구에서는 고밀도 비율을 견딜 수있는 3 차원 격자 Boltzmann 모델을 사용하여 액체 방울이 평면 및 구형 타겟에 충돌하는 것을 시뮬레이션합니다. Weber 및 Reynolds 수의 범위에 대해 운동 학적, 확산, 이완 및 평형 단계와 같이 평평한 표면에 대한 액적 충돌의 4 단계를 얻었습니다. 예측 된 최대 확산 계수는 문헌에 발표 된 실험 데이터와 잘 일치합니다. 액체 방울이 구형 타겟에 미치는 영향에 대해 타겟 표면에서 필름 두께의 시간적 변화를 조사합니다. 필름 역학의 세 가지 다른 시간적 위상, 즉 초기 낙하 변형 위상, 관성 지배 위상 및 점도 지배 위상이 재현되고 연구됩니다. 액적 레이놀즈 수와 목표 대 드롭 크기 비율이 필름 흐름 역학에 미치는 영향을 조사합니다.

고체 표면의 물방울 충돌은 땅에 떨어지는 빗방울, 잉크젯 인쇄, 뜨거운 표면의 스프레이 냉각, 스프레이 페인팅 및 코팅, 플라즈마 스프레이, 연소실의 연료 스프레이, 고정식 촉매 처리와 같은 일반적인 현상입니다. 베드 반응기 및 최근에는 미세 가공 및 미세 채널 [1]. 따라서 고체 표면에 영향을 미치는 물방울에 대한 연구는 연구원들의 큰 관심을 끌고 있습니다. Rein [2]은이 현상에 대한 포괄적 인 리뷰를 발표했습니다. Rioboo 등 [3]에 의해 체계적인 연구가 수행되었으며, 여기서 건식 벽에 대한 낙하 충격의 6 가지 가능한 결과, 즉 퇴적, 신속한 스플래시, 코로나 스플래시, 후퇴 이탈, 부분 반동 및 완전 반동이 밝혀졌습니다.

Keywords: Multiphase flow, Lattice Boltzmann, high-density-ratio, droplet impact, spread
factor, film thickness

Figure 2: Computational snapshots of the droplet impact on a flat surface; W e = 52, Re = 41, density ratio=240, contact angle=96◦ .
Figure 2: Computational snapshots of the droplet impact on a flat surface; W e = 52, Re = 41, density ratio=240, contact angle=96◦ .
Figure 6: Time evolution of the spread factor for Oh = 0.177.
Figure 6: Time evolution of the spread factor for Oh = 0.177.
Figure 11: Computational 3D snapshots of droplet impact on a sphere; W e = 26.14, Re = 42.48, density ratio=328, contact angle=76◦, Bo = 0.0908.
Figure 11: Computational 3D snapshots of droplet impact on a sphere; W e = 26.14, Re = 42.48, density ratio=328, contact angle=76◦, Bo = 0.0908.
Table 2: Summary of the simulation parameters for the cases of droplet impact onto a sphere.
Table 2: Summary of the simulation parameters for the cases of droplet impact onto a sphere.
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Result of simulation by changing surface tension

잉크젯 프린팅에서 해상력에 관한 컴퓨터 시뮬레이션 연구

A Study on the Simulation of the Resolution for Ink-Jet Printing

  • Lee, Ji-Eun (Dept. of Graphic Arts Engineering, Graduate School, Pukyong National University) ;
  • Youn, Jong-Tae (Dept. of Graphic Arts Information, College of Engineering, Pukyong National University) ;
  • Koo, Chul-Whoi (Dept. of Graphic Arts Information, College of Engineering, Pukyong National University)
  • 이지은 (부경대학교 대학원 인쇄공학과) ;
  • 윤종태 (부경대학교 공과대학 인쇄정보공학과) ;
  • 구철회 (부경대학교 공과대학 인쇄정보공학과)

초록

Ink-jet is part of the non impact printing that shooting the ink drop from the nozzle to paper. It is very silence and express good color. There are two types of printing that continuous and drop on demand. But drop on demand process is becoming the mainstream. these days, LCD, PDP is passed more than semiconductor industry. And we expect organic EL, FED as a next display. But product equipment, main component and technology have a gap between an advanced country and us nevertheless physical development. Expecially, previous process part is depended on imports. Ink-jet printing technology that there isn’t complicated photo lithography process is attracted, so ink-jet printing resolution is more embossed. But there were not many of ink-jet resolution thesis but ink-jet head or nozzle. Because, to out of the ink from the nozzle is unseeable and hard to experiment. Therefore this thesis was experimented and simulated how can ink-jet printer improved resolution by flow-3d simulation package program.

잉크젯은 노즐에서 종이로 잉크 방울을 분사하는 비 충격 인쇄의 일부입니다. 매우 조용하고 좋은 색상을 표현합니다. 연속 및 요청시 드롭되는 두 가지 유형의 인쇄가 있습니다. 그러나 주문형 드롭 프로세스가 주류가되고 있습니다. 요즘 LCD, PDP는 반도체 산업을 넘어서고 있습니다. 그리고 우리는 유기 EL, FED를 다음 디스플레이로 기대합니다. 그러나 제품 장비, 주요 부품 및 기술은 선진국과 우리의 물리적 발달 사이에 격차가 있습니다. 특히 이전 공정 부분은 수입품에 의존합니다. 복잡한 포토 리소그래피 공정이없는 잉크젯 프린팅 기술이 매료되어 잉크젯 프린팅 해상도가 더욱 강조됩니다. 하지만 잉크젯 해상도 논문은 많지 않고 잉크젯 헤드 나 노즐이 많았습니다. 왜냐하면 노즐에서 잉크가 빠져 나가는 것은 보이지 않고 실험하기 어렵 기 때문입니다. 따라서이 논문은 flow-3d 시뮬레이션 패키지 프로그램을 통해 잉크젯 프린터가 해상도를 향상시킬 수있는 방법을 실험하고 시뮬레이션했습니다.

국내 및 해외에 다양한 인쇄 기술이 보급되어 있는 상황에서 잉크젯 기술은 1990년대 후반부터 궤도에 올랐다. 잉크젯은 비접촉성 인쇄 기술의 하나로 인쇄 표면에 잉크 방울 들을 투사해 전자적으로 조정하기 때문에 여러 가지 장점들이 있다. 원하는 양을 원하는 때 제작 가능하고 2,400dpi이상의 높은 해상도를 가지며 잉크 방울의 크기를 조절하여 보다 정확한 이미지인 그레이 스케일 이미지를 얻을 수 있다. 따라서 사진과 같은 이미 지를 만들 수 있다. 또한 기존의 붓을 이용한 디자인에 비해 높은 해상도의 이미지를 손 쉽게 만들 수 있으므로 그래픽 디자인에 대한 적용 범위를 확장할 수 있다. 그리고 카트 리지에 저장되어 있는 잉크를 이미지에 필요한 양만큼 소비하기 때문에 생산비 절감에 유리하다. 이는 코팅 기술이 가지고 있는 원료의 소모를 획기적으로 개선할 수 있다.또 한 코팅 방법과는 달리 기판에 영향을 주지 않는다. 거칠거나 민감한 모든 종류의 표면 위에 인쇄가 가능하며, 1분당 100,000라인의 인쇄 속도로 고속 처리에 적합하다. 현재 잉 크젯 프린터의 성능을 평가하는 방법 중에 가장 기본적인 것은 해상도이다. 그렇기 때문 에 인쇄물의 해상도에서는 dpi가 무척 중요하다. dpi는 dot per inch의 약자로 1인치당 찍은 점의 수이다. dpi는 인쇄물의 해상력을 결정하는 단위이다. 예를 들어 300dpi는 1인 치에 300개의 점을 찍는 밀도로 잉크 점을 찍어 인쇄를 한다는 뜻이다. 당연히 dpi는 숫 자가 클수록 인쇄물이 더 정교해진다. 그러나 제조업체에 따라 출력 dpi 수가 다르며 요 구되는 최적의 해상도도 프린터 엔진의 특성에 따라 다르다. 일반적인 인쇄물은 200dpi 면 좋은 품질이며, 300dpi를 넘으면 매우 우수한 품질이 된다. 우리가 일상생활에서 보 는 대부분의 인쇄물은 100~300dpi 정도롤 사용한다. 잉크젯 프린터에 1,440dpi라고 쓰여 있는 것은 dot의 실질적인 것을 말하는 것이 아니라, 이상적인 종이에 잉크 방울을 려 구현할 수 있는 이론상의 수치이다. 종이에 작은 잉크 입자돌을 뿌려 번지게 하는 방법 으로 인해, 표시된 해상력만큼 재현하지 못하는 경우가 많다. 따라서 실제로는 600dpi 잉크젯 프린터라고 해도 인쇄소에서 300dpi로 출력한 것보다 품질이 떨어지기도 한다. 그러므로 좋은 품질을 얻기 위해서는 목표로 한 해상력 보다 높게 인쇄해야 하는데 그 러기 위해서는 잉크젯의 해상력에 관한 연구가 필수적이다. 잉크에서는 주로 헤드와 노즐에 관한 연구들이 많이 있지만,~9 본 논문에서는 잉크젯의 해상력에 관한 연구를 하고자 한다. 본 연구의 목적은 FLOW-3D 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 액적의 비산 모양을 시뮬레이션 함으로서 해상력에 대한 예측을 하기 위한 것이다. 잉크 방울의 크기가 해상 력에 미친다는 것을 알고, 잉크의 물성을 변화시켜가며 액적을 줄이기 위한 시뮬레이션 을 하였다.

Simulation of the bubble jet printing by FLOW-3D
ZSimulation of the bubble jet printing by FLOW-3D
Result of simulation by changing surface tension
Result of simulation by changing surface tension
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Fig. 3. Comparison of SEM photographs and simulation results of two neighboring aluminum droplets from (a) top view, (b) side view and (c) bottom view. The scale bar is 100 µm.

Effect of the surface morphology of solidified droplet on remelting
between neighboring aluminum droplets

Abstract

인접한 물방울 사이의 좋은 야금학적 결합은 droplet 기반 3D 프린팅에서 필수적입니다. 그러나 재용해 메커니즘이 명확하게 마스터되었지만, 콜드 랩은 균일한 알루미늄 액적 증착 제조에서 형성된 부품의 일반적인 내부 결함이며, 이는 응고된 액 적의 표면 형태를 간과하기 때문입니다.

여기에서 처음으로 물방울 사이의 융합에 대한 잔물결과 응고각의 차단 효과가 드러났습니다. 재용해의 자세한 과정을 조사하기 위해 VOF (체적 부피) 방법을 기반으로 3D 수치 모델을 개발했습니다. 실험과 시뮬레이션을 통해 인접한 액적 간의 재 용융 공정은 두 번째 액 적과 기판 사이의 과도 접촉에 따라 두 단계로 나눌 수 있음을 보여줍니다.

첫 번째 단계에서는 재용해 조건이 이론적으로 충족 되더라도 콜드 랩이 형성 될 수 있다는 직관적이지 않은 결과가 관찰됩니다. 이전에 증착된 액적 표면의 잔물결은 새로운 액적과의 직접 접촉을 차단합니다. 두 번째 단계에서는 응고 각도가 90 °보다 클 때 액체 금속이 불완전하게 채워져 바닥 표면에 콜드랩이 형성됩니다. 또한 이러한 콜드 랩은 온도 매개 변수를 개선하여 완전히 피하는 것이 어렵습니다.

이 문제를 해결하기 위해 기판의 열전도 계수를 감소시키는 새로운 전략이 제안 되었습니다. 이 방법은 잔물결을 제거하고 응고 각도를 줄임으로써 물방울 사이의 재용해를 효과적으로 촉진합니다.

Keywords: 3D printing; aluminum droplets; metallurgical bonding; ripples; solidification angle.

Fig. 1. Schematic diagram of (a) experimental setup and (b) process principle of uniform aluminum droplet deposition manufacturing.
Fig. 1. Schematic diagram of (a) experimental setup and (b) process principle of uniform aluminum droplet deposition manufacturing.
Fig. 2. Schematic diagram of the numerical model of two droplets successively depositing on the substrate.
Fig. 2. Schematic diagram of the numerical model of two droplets successively depositing on the substrate.
Fig. 3. Comparison of SEM photographs and simulation results of two neighboring aluminum droplets from (a) top view, (b) side view and (c) bottom view. The scale bar is 100 µm.
Fig. 3. Comparison of SEM photographs and simulation results of two neighboring aluminum droplets from (a) top view, (b) side view and (c) bottom view. The scale bar is 100 µm.
Fig. 4. Experimental and simulation images of shape evolution during two neighboring droplets successively impacting at (a) t, (b) t+0.5 ms, (c) t+1 ms, (d) t+2 ms, (e) t+3 ms and (f) t+5 ms.
Fig. 4. Experimental and simulation images of shape evolution during two neighboring droplets successively impacting at (a) t, (b) t+0.5 ms, (c) t+1 ms, (d) t+2 ms, (e) t+3 ms and (f) t+5 ms.
Fig. 5. SEM observation of (a) side view and (b) bottom view of successive deposition of aluminum droplets; (c) enlarged side view of the section of the printed metal trace in (a); (d) fracture of two neighboring droplets; (e) cross-section of two droplets successive deposition; (f) enlarged view of the selected section in (e).
Fig. 5. SEM observation of (a) side view and (b) bottom view of successive deposition of aluminum droplets; (c) enlarged side view of the section of the printed metal trace in (a); (d) fracture of two neighboring droplets; (e) cross-section of two droplets successive deposition; (f) enlarged view of the selected section in (e).
Fig. 6. Simulation results of (a) shape evolution and solid fraction distribution in Y- Z middle cross-section of two successively-deposited droplets; (b) temperature variation with time at three points (labeled A-C) on the surface of the first droplet during the deposition of the second droplet.
Fig. 6. Simulation results of (a) shape evolution and solid fraction distribution in Y- Z middle cross-section of two successively-deposited droplets; (b) temperature variation with time at three points (labeled A-C) on the surface of the first droplet during the deposition of the second droplet.
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Figure 6: Fluid firing of test model

버블 제트 마이크로 액추에이터에서 기포 성장 및 액체 흐름의 수치 시뮬레이션

Numerical analysis of liquid flow characteristics according to the design parameters of a bubble jet microactuator

마이크로 액추에이터 챔버 및 노즐 내부의 유체 역학의 수치 모델이 제공됩니다. 모델에는 저장소로부터의 잉크 흐름, 기포 형성 및 성장, 노즐을 통한 배출, 리필 프로세스의 역학이 포함됩니다. 고 테이퍼 노즐은 전체 액추에이터 성능 설계에 매우 중요한 매개 변수 중 하나이기 때문에 노즐 두께, 직경 및 테이퍼 각도의 변화에 ​​따른 효과를 시뮬레이션하고 일부 결과를 실험 결과와 비교합니다.

얇고 테이퍼형 노즐을 통한 잉크 방울 배출이 보다 안정적이고 빠르고 견고하다는 것이 확인되었습니다.

키워드: Numerical smulation, Micro actuator; Bubble growth, Drop ejection, Volume of fluid

Figure 1: The commercial thermal micro actuator
Figure 1: The commercial thermal micro actuator
Table 1: Prediction results of the effects of nozzle thickness and diameter change
Table 1: Prediction results of the effects of nozzle thickness and diameter change
Figure 2: Designed polyimide nozzles
Figure 2: Designed polyimide nozzles
Figure 3: SEM photograph of one nozzle
Figure 3: SEM photograph of one nozzle
Figure 5: Geometry of test model
Figure 5: Geometry of test model
Figure 6: Fluid firing of test model
Figure 6: Fluid firing of test model

Conclusions

수치 시뮬레이션은 마이크로 버블 증가 및 낙하 방출 현상의 예측에 성공적으로 적용됩니다. 노즐 두께의 변화 결과와 비교했을 때, 우리는 얇은 노즐이 더 빠른 방울을 만든다는 것을 발견했습니다. 또한 노즐 직경이 증가하면 방울 부피가 증가할 수 있습니다. 이 수치 시뮬레이션에서는 노즐 직경의 20%를 증가시키면 방울 부피는 49.3% 증가하고 노즐 두께의 20%를 감소시키면 방울 속도는 약 8.5% 증가합니다. 노즐 테이퍼 각도 변경의 예측 결과에 따르면, 테이퍼형 노즐이 더 빠른 속도로 거의 동일한 유체량을 보인다는 결론을 내렸습니다. 방울 속도만이 방울 배출의 품질을 향상시킬 수 있는 유일한 요인은 아니지만, 방울이 빠르면 일반적으로 위성이 줄어들고, 물에 젖지 않는 상태가 개선되며, 정렬 효과가 좋아지며, 직선 방출이 가능합니다.

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References

SHOWING 1-9 OF 9 REFERENCESThree-Dimensional Calculation of Bubble Growth and Drop Ejection in a Bubble Jet Printer

SaveAlertResearch FeedBubble Dynamics in Boiling Under High Heat Flux Pulse Heating

SaveAlertResearch FeedLBM simulation on friction and mass flow analysis in a rough microchannel

SaveAlertResearch FeedAnalysis on the performance and internal flow of a tubular type hydro turbine for vessel cooling system

SaveAlertResearch FeedAn Introduction to Microelectromechanical Systems Engineering

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SaveAlertResearch FeedInkjet technology and product development strategies

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Drop Generation Process in TIJ Printheads

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Deep 코팅 검증계산

The Coating Application Using the Excellent Flow Modeling Software FLOW-3D

우수한 플로우 모델링 소프트웨어 FLOW-3D를 이용한 코팅 적용 연구

FLOW-3D는 미국 Flow Science Inc.에 의해 개발된 고유한 계산 유체 동적 프로그램입니다. FORE-3D는 FORDR(장애물 표현의 단편 영역 볼륨) 유한 차이 체계를 기반으로 Navier-Stokes 전체 솔버를 가지고 있습니다.

실제 VOF(Volume of Fluid) 알고리즘은 FLOW-3D에 통합되어 신뢰할 수 있는 자유 표면 흐름 분석을 제공합니다. FLOW-3D에는 다양한 물리적 모델이 있습니다. 따라서 FLOW-3D는 잉크젯 또는 코팅 등 광범위한 산업 영역에 사용됩니다.

본 논문에서는 FLOW-3D의 특징과 동적 접촉선의 직접 연산, 코팅 적용 예제를 설명합니다.

확대한 구형 방울
확대한 구형 방울
표면 파를 수반하는 세류의 시트 모양 흐름/세류가 축퇴하여 액적을 형성하는 예
표면 파를 수반하는 세류의 시트 모양 흐름/세류가 축퇴하여 액적을 형성하는 예
Deep 코팅 검증계산
Deep 코팅 검증계산
롤 코팅 검증계산
롤 코팅 검증계산
2層 コー テ ィング計算 例/ゆ っ くりした ウェ ブ接 近
2層 コー テ ィング計算 例/ゆ っ くりした ウェ ブ接 近
カー テ ン塗 布 のエ ッジ近 傍 にお け る塗 液流 れ解 析
カー テ ン塗 布 のエ ッジ近 傍 にお け る塗 液流 れ解 析
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Pinned contact line resulting in coffee ring deposits (a). Constant contact angle and mixed mode resulting in moderately more uniform deposits (b).

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

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

초록

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

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

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

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

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

Granular 미디어

가공 및 제조 업계에서는 다양한 유형의 The granular media model를 접할 수 있습니다. 특이한 특성으로 인해 입상 재료는 유용한 목적을 위해 전달, 혼합 또는 조작하려는 엔지니어에게 어려운 문제를 제기 할 수 있습니다. 입상 매체 모델은 고체 입자와 기체 또는 액체 (예 : 모래와 공기 또는 모래와 물) 일 수있는 유체의 혼합물의 거동을 예측하는 데 사용됩니다. 입상 고체와 유체의 혼합물은 수수료 표면에 의해 제한 될 수있는 비압축성 유체로 취급됩니다. 입상 매체 모델은 고농축 입상 재료의 흐름을 위해 개발되었습니다. 이 모델은 “연속”접근 방식을 사용합니다. 즉, 모래의 연속적인 유체 표현을 기반으로 하여 개별 모래 입자를 처리하려고 하지 않습니다.

Sand flowing under gravity in two-dimensional hour glass
2 차원 모래 시계에서 중력에 의해 흐르는 모래. 작은 검은 색 선은 속도 벡터입니다. 빨간색은 대부분 완전히 채워진 모래 밀도를 나타냅니다.

Granular미디어 모델링

모래와 공기의 혼합물은 공기와 모래 재료가 개별 속도로 흐르지만 압력 및 점성 응력으로 인한 운동량 교환을 통해 결합되는 2 상 흐름입니다. 전형적인 코어 모래에서 모래 입자의 직경은 약 10 분의 1 밀리미터이며 공동으로 날려지는 모래의 부피 분율은 일반적으로 50 % 이상입니다. 이 범위에서는 모래와 공기 사이에 강력한 결합이 존재하므로 그 혼합물을 단일 복합 유체로 모델링 할 수 있습니다. 두 재료의 속도 차이로 인한 2 상 효과는 Drift-Flux라고 하는 상대 속도에 대한 근사치를 사용하여 설명됩니다.

상대 속도 접근 방식을 사용하는 이 복합 흐름은 입상 매체 모델의 기반으로 선택되었습니다. 모래/공기 혼합물은 주변 공기와의 경계에 날카로운 자유 표면이 있는 단일 유체로 표현 될 수 있다고 가정합니다. 그러나 복합 유체는 모래 다짐 정도에 따라 균일하지 않은 밀도를 가질 수 있습니다. 혼합물의 점도는 밀도와 전단 응력의 함수입니다. 운동량 전달의 대부분은 입자-입자 충돌에 의한 것이기 때문에 모래-공기 혼합물은 전단 농축 물질의 특성을 갖습니다.

캐비티의 순수한 공기 영역을 배출하기 위해 단열 기포로 처리됩니다. 단열 기포는 유체 또는 단단한 벽으로 둘러싸인 공기 영역입니다. 기포의 압력은 기포 부피의 함수이며 기포가 차지하는 영역에서 균일 한 값을 갖습니다. 통풍구는 기포 내의 공기가 공동 외부로 배출되도록 합니다.

Sand Core Blowing Applications

유체와 달리 입상매질에서는 발생할 수 있는 몇 가지 차이점을 설명하기 위해 간단한 2 차원 쐐기 모양 호퍼가 바닥에 1cm 너비 튜브로 설치되었습니다. 시뮬레이션은 바닥 튜브가 비어있는 채로 시작됩니다.

Granular media model
 
Figures 1-4 (From left to right): Initial 2D hopper configuration; Time 1.75s — Vectors are black; Time 3.0s; Time 5.0s

모래는 0.63 부피 분율의 가까운 포장 한계에서 초기화되었습니다. 배출관 입구의 바닥에있는 모래는 중력의 작용으로 떨어지기 시작하지만 위의 거의 모든 모래는 고정되어 있습니다. 1-4, 여기서 색상은 패킹으로 인한 흐름 저항입니다 (빨간색은 완벽하게 단단함). 짧은 시간에 거품과 같은 영역이 형성되고 모래의 윗면을 향해 올라갑니다. 기포가 상단에 도달 할 때까지 기포 표면 주위의 흐름 만 보이며 표면이 붕괴됩니다. 상단 표면의 움푹 들어간 부분은 측면을 34 °의 지정된 안식각으로 줄이는 국부적 흐름을 가지고 있습니다. 한편이 패턴을 반복하기 위해 바닥에 또 다른 거품이 형성됩니다.

이 새로운 모델의 적용을 설명하기 위해 D. Lefebvre, A. Mackenbrock, V. Vidal, V에 의해 “날린 코어 및 금형 설계에서 시뮬레이션 개발 및 사용”논문의 데이터와 비교하기 위해 시뮬레이션을 수행했습니다. Pavan and PM Haigh., Hommes & Fonderie, 2004 년 12 월. 데이터는 하나의 충전 포트가있는 2 차원 다이 형상에 대한 것입니다. 다이의 벤팅은 비대칭 적이 어서 벤트가 충전 패턴에 미치는 영향을 연구 할 수 있었습니다.

시뮬레이션 영역의 크기는 폭 30cm, 높이 15cm, 두께 1cm입니다. 밀도 1.508 gm/cc의 모래 / 공기 혼합물을 상자 입구에서 절대 2 기압의 압력으로 상자에 넣었습니다. 상자의 오른쪽에는 5 개의 열린 통풍구가 있고 상자의 아래쪽과 왼쪽에는 6 개의 통풍구가 더 있습니다. 이 배열은 상자의 비대칭 채우기로 이어집니다.

Sand core blowing continuum model simulation
 
Figure 5:  연속체 모델 시뮬레이션과 실험 데이터의 비교 시뮬레이션 결과는 0.035s, 0.047s 및 0.055s입니다. 색조는 혼합 농도를 나타냅니다.

계산 그리드는 수평으로 80 개의 메쉬 셀과 수직으로 40 개의 메쉬로 구성되었습니다. 시뮬레이션이 완전히 채워진 코어 박스에 도달하는 데 걸리는 시간은 0.07 초 였고 3.2GHz Pentium 4 PC 컴퓨터에서 직렬 모드로 실행되는 CPU 시간이 약 8.9 초가 필요했습니다 (만족할 정도로 작지만 물론 이것은 2D 케이스였습니다. 계산 영역에 3200 개의 셀이 있음).

연속체 모델 시뮬레이션의 결과와 Lefebvre 등 논문의 사진을 비교 한 결과가 그림 5에 나와 있습니다. 시각적 일치는 많은 세부 사항에서 매우 좋은 것으로 보입니다. 시뮬레이션은 왼쪽에 통풍구가 닫혀있는 비대칭 영향을 포착합니다.