World Users Conference 2021

FLOW-3D World Users Conference

World Users Conference 2021
World Users Conference 2021

FLOW-3D World Users Conference 는 2021 년 6 월 7 일부터 9 일 까지 독일 뮌헨 의 Maritim Hotel 에서 개최됩니다 . 세계에서 가장 유명한 회사 및 기관의 엔지니어, 연구원 및 과학자와 함께 시뮬레이션 기술을 연마하고 새로운 모델링 접근 방식을 탐색하며 최신 소프트웨어 개발에 대해 알아보십시오. 이 컨퍼런스에는 금속 주조 및 물 및 환경 응용 프로그램 트랙, 고급 교육 세션, 고객의 심층 기술 프레젠테이션, Flow Science의 선임 기술 직원이 발표 한 최신 제품 개발이 포함됩니다. 이 컨퍼런스는 Flow Science Deutschland 가 공동 주최합니다 .

우리는 BMW의 Hubert Lang이 컨퍼런스 기조 연설자가 될 것이라는 점을 매우 기쁘게 생각합니다.초록을 요청하십시오!온라인 등록

기조 연설 발표! 

Hubert Lang, BMW, 기조 연설자
Hubert Lang, BMW, FLOW-3D 세계 사용자 컨퍼런스 2021의 기조 연설자

 BMW에서 15 년 동안  FLOW-3D 사용

Hubert Lang은 Landshut University of Applied Sciences에서 자동차 공학에 중점을두고 기계 공학을 전공했습니다. 1998 년에 그는 Landshut에있는 BMW의 Light Metal Foundry에서 도구 설계 부서에서 일하면서 6 기통 엔진용 주조 도구 개발을 감독했습니다. 2005 년에 Hubert는 파운드리의 시뮬레이션 부서로 옮겨 FLOW-3D 의 금속 주조 기능을 소개 받았습니다 . 그 이후로 그는 시뮬레이션의 분야에서 FLOW-3D 사용에 있어 상당한 확장을 이끌었습니다 .

오늘날 BMW는 모래 주조, 영구 금형 중력 주조, 저압 다이캐스팅, 고압 다이캐스팅 및 로스트 폼 주조에 FLOW-3D 를 사용합니다 . FLOW-3D 는 또한 코어 건조 모델 개발을 통한 모래 코어용 무기 바인더 시스템 개발 지원과 같은 BMW의 여러 특수 프로젝트에도 적용되었습니다. (실린더 라이너 코팅 중 열 입력 계산; 주입기 주조 절차를위한 주조 형상의 개발, 그리고 주조 도구를위한 냉각 시스템의 레이아웃과 치수 등)

BMW 박물관 투어

컨퍼런스 제공의 일환으로 BMW 박물관 투어를 제공하게되어 기쁘게 생각합니다  . 투어는 6 월 8 일 화요일 기술 진행 후 17:30에 진행됩니다 . 컨퍼런스 등록을 하시면 투어에 등록 하실 수 있습니다 .

BMW 박물관 투어
BMW Welt 건물의 외부 건축 세부 사항.

컨퍼런스 정보

중요한 날짜들

  • 2 월 25 일 : 초록 마감
  • 3 월 11 일 : 초록 수락
  • 5 월 3 일 : 프레젠테이션 마감
  • 6 월 7 일 : 고급 교육 세션
  • 6 월 7 일 : 개막식
  • 6 월 8 일 : BMW 박물관 견학
  • 6 월 8 일 : 컨퍼런스 디너

등록비

  • 컨퍼런스 1 일 및 2 일 : 300 €
  • 컨퍼런스 첫째 날 : 200 €
  • 컨퍼런스 둘째 날 : 200 €
  • 손님 수수료 : 50 €
  • 오프닝 리셉션 : 등록에 포함
  • BMW 투어 : 등록에 포함
  • 컨퍼런스 디너 : 등록에 포함

고급 교육 주제

해당 분야의 선임 기술 직원과 전문가가 가르치는 고급 교육 주제  에는 FLOW-3D  CAST 및 FLOW-3D  AM 사용자를 위한 Version Up 세미나와 문제 해결 기술 및 애플리케이션에 초점을 맞춘 세션이 포함됩니다. 이 과정은 응용 프로그램에 관계없이 모든 사람이 문제 해결 세션에 참여할 수 있도록 설계되었습니다. 온라인으로 등록 할 때 이러한 교육 세션에 등록 할 수 있습니다 .

교육 시간 및 비용

  • 6 월 7 일 – 13:00 – 14:00 – 버전 업 : FLOW-3D CAST  – 100 €
  • 6 월 7 일 – 14:00 – 15:00 – 버전 업 : FLOW-3D AM  – 100 €
  • 6 월 7 일 – 13:00 – 15:00 – 시립 신청 – 200 €
  • 6 월 7 일 – 15:00 – 17:00 – 문제 해결 – 200 유로

고급 교육 주제

초록 요청

경험을 공유하고 성공 사례를 제시하며 FLOW-3D  사용자 커뮤니티와 당사의 선임 기술 직원 으로부터 소중한 피드백을 얻으십시오  . 다음 응용 프로그램에 초점을 맞춘 주제를 포함한 모든 주제에 대한 초록을 환영합니다.

  • 금속 주조
  • 첨가제 제조
  • 토목 및 시립 유압
  • 소비재
  • 마이크로 / 나노 / 바이오 플루이 딕스
  • 에너지
  • 항공 우주
  • 자동차
  • 코팅
  • 해안 공학
  • 해상
  • 일반 응용

초록에는 제목, 저자 및 200 단어 설명이 포함되어야합니다. 새로운 초록 마감일은 2021 년 2 월 25 일입니다. 초록을 info@flow3d.com으로 이메일을 보내주십시오 .

발표자에게는 등록 및 교육비가 면제됩니다.

발표자 정보

각 발표자는 Q & A를 포함하여 30 분의 강연 시간을 갖게됩니다. 모든 프레젠테이션은 컨퍼런스 참석자에게 배포되며 컨퍼런스가 끝난 후 웹 사이트를 통해 배포됩니다. 이 회의에는 전체 논문이 필요하지 않습니다. 컨퍼런스 발표에 대해 궁금한 점이 있으시면 연락 주시기 바랍니다  . Flow Science Deutschland는 각 트랙에 대해 Best Presentation Awards를 후원합니다.

컨퍼런스 디너

아우 구 스티 너 켈러 컨퍼런스 디너

이 컨퍼런스 만찬은 항상 ​​인기있는 Augustiner-Keller 에서 개최됩니다  . 모든 컨퍼런스 참석자와 그들의 손님은 6 월 8 일 화요일에 아름답고 유명한 비어 가든에서 독일 전통 축제에 초대됩니다. 회의 만찬은 BMW 투어 이후에 진행됩니다.

비어 가르 텐

여행

컨퍼런스 호텔

마리 팀 호텔 뮌헨
+49 (0) 89 55235-0
info.mun@maritim.de

뮌헨

뮌헨의 모든 것

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CFD가 레이저 용접을 만나면 : 불꽃이 어떻게 날아갑니까?

Pareekshith Allu Senior CFD Engineer | Additive Manufacturing | Laser Welding | Business Development

When CFD meets laser welding: How sparks fly!

CFD 또는 전산 유체 역학은 수치적 방법을 사용하여 유체 흐름을 연구하는 것입니다. 유체 흐름의 기본 방정식에는 솔루션 해가 없으므로 컴퓨터를 사용하여 방정식을 반복적으로 계산하는 수치해석 방법으로 해결합니다. 일반적으로 CFD 도구는 공기 역학, 엔진 연소, 물 및 환경 흐름, 미세 유체 및 제조 공정에서 광범위한 연구 및 엔지니어링 문제에 적용될 수 있습니다. CFD가 개발에 중요한 역할을 한 기술을 매일 접할 가능성이 있습니다. FLOW-3D 소프트웨어 제품 제조업체인 Flow Science Inc.에서는 자유 표면 흐름 문제 라고하는 특수한 문제 해결에 중점을 둡니다 . 

자유 표면 흐름이란 무엇입니까? 밀도 차이가 큰 두 유체간에 인터페이스가 공유되는 분야는 자유 표면 흐름입니다. 예를 들어, 기체-액체 경계면이 제한되지 않고 시간에 따라 자유롭게 움직이고 변경할 수 있다는 점에서 강의 물과 주변 공기 사이에 자유 표면이 존재합니다. FLOW-3D 솔버의 기본 DNA 인 Volume of Fluid 또는 VoF 방법 은 자유 표면의 진화를 추적하는 강력한 계산 기술입니다. 우리는 지난 40 년 동안 이 문제에 거의 전적으로 집중했습니다.

자유 표면 흐름은 제조산업 분야에서도 널리 사용됩니다. 금속 주조에서는 용융 금속과 용융 금속이 채우는 금형 또는 다이의 공기 사이에 자유 표면이 존재합니다. L-PBF ( Laser Powder Bed fusion) 라고하는 적층 제조 공정에서 레이저를 사용하여 분말 입자를 녹이고 융합하여 공정에서 자유 표면 용융 풀을 만듭니다. 그리고 레이저 용접에서는 레이저 빔에 의해 녹아서 두 개의 금속 부품 / 부품을 함께 융합 할 때 형성되는 자유 표면 용융 풀이 있습니다. 

이 게시물에서는 레이저 용접 공정에 대한 CFD 시뮬레이션이 유용한 이유를 설명합니다.

레이저 기술은 지난 몇 년 동안 상당히 발전했으며 이제 다른 레이저 제조업체는 다양한 파장에서 펄싱 기능이 있는 고출력 레이저를 제공 할 수 있습니다. 레이저와 로봇 자동화 시스템, 컨트롤러 및 프로세스 센서의 통합은 다양한 제조 산업에서 사용을 확대하여 열 입력이 적고 열 영향 영역이 더 작은 레이저 용접 조인트를 가능하게합니다. 

레이저-재료 상호 작용은 복잡하며이를 정확하게 모델링하려면 이러한 시간적 및 공간적 규모와 관련된 물리학을 구현해야합니다. 레이저 열원은 표면에 에너지를 축적하여 기판을 녹이고 용융 금속 풀을 만듭니다. 용융 풀은 전력, 속도 및 스캔 경로와 같은 레이저 가공 매개 변수와 용융 풀의 자유 표면에 동적 증기압을 적용하는 차폐 가스의 영향을 더 많이받습니다. 또한 용접되는 기판의 재료 특성이 중요한 역할을합니다. 용융된 풀의 상 변화와 증발은 용융 풀을 더욱 압박하는 반동 압력을 유발할 수있는 반면 표면 장력은 풀 내의 유체 대류에 영향을줍니다. 키홀 링이있는 경우 레이저 광선이 키홀 내에 갇혀 추가 반사 영향을 받을 수 있습니다. 기판에 더 많은 에너지를 전달합니다. 불안정한 키홀이 붕괴되면 갇힌 공극이 진행되는 응고 경계에 의해 포착되는 다공성 형성으로 이어질 수 있습니다. 

분명히 많은 일이 진행되고 있습니다. 이것이 CFD 시뮬레이션이 강력 할 수있는 곳이며 FLOW-3D WELD를 개발할 때 레이저-재료 상호 작용을 이해하는 데 많은 노력을 기울이는 이유입니다. 자유 표면 추적 및 레이저 에너지 증착, 차폐 가스 역학, 상 변화, 반동 압력, 표면 장력, 레이저 광선 추적 및 응고와 함께 유체 및 열 흐름 방정식을 통합하는 물리 기반 모델은 레이저의 복잡한 상호 작용을 캡처하는 데 매우 정확합니다. 용접과정을 해석하는 기능은 용융 풀의 안정성에 대한 다양한 공정 매개 변수의 영향을 분리하고 엔지니어와 연구원이 용접 일정을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

CFD 시뮬레이션은 레이저 용접 프로세스를 분석하고 개선하는데 도움이되는 프레임 워크를 제공 할 수 있습니다. 불안정한 용융 풀은 키홀 유발 다공성, 파열 및 스패 터와 같은 결함을 초래할 수 있기 때문에 용융 풀의 작동 방식을 이해하는 것은 조인트의 품질에 매우 중요합니다. 그 후, FLOW-3D WELD 모델의 출력인 응고된 용융 풀 데이터 및 열 구배와 같은 결과를 미세 구조 또는 유한 요소 분석 모델에 입력하여 각각 결정 성장 및 열 응력 진화를위한 길을 닦을 수 있습니다.

이 게시물이 CFD를 사용하여 레이저 용접 프로세스를 시뮬레이션하는 이점을 이해하는데 도움이 되기를 바랍니다.

레이저 용접 공정을 더 잘 이해하기 위해 CFD 시뮬레이션 적용을 고려해 보셨습니까? 어떤 특징 / 물리 현상이 모델링되기를 원하십니까? 질문과 의견이 있으면 언제든지 flow3d@stikorea.co.kr 또는 미국 본사의 paree.allu@flow3d.com에게 연락하십시오.

FLOW-3D WELD를 이용한 해석과 실험 결과의 비교

FLOW-3D@ WELD를 이용한 해석과 실험 결과의 비교

자료 제공: SHILOH INDUSTRIES, INC
자료 제공: FLOW Science Japan

미국 Shiloh사는 주조 및 용접, 프레스 가공 등을 다루는 부품업체로 경량화, 원재료 절약, 원가에서 경쟁력을 갖춘 머티리얼 전문회사입니다. 그 동안 Shiloh사는 FLOW-3D@ 주조 문제 해결에 사용해 왔으나, 최근 FLOW-3D@ WELD 용접 모듈에 주목하여 FLOW-3D@ WELD를 이용하여 해석을 실시하였으며, 그 결과를 Shiloh사의 레이저 용접 실험 결과와 비교한 내용입니다.

두 금속은 사용하는 플레이트의 두께가 다르며 CASE2에서는 금속간 갭이 있습니다.

해석 결과 (실험과 비교)

FLOW-3D@ WELD를 사용하여 CASE1, CASE2 분석을 실시했습니다. CASE1은 바닥 직전까지 용해 시키지만, CASE2는 완전히 관통하고 있습니다. 관통시에도 바닥이 빠지지 않는 것은 표면 장력과 대류의 영향에 의한 것으로 생각됩니다.

Summary

CASE1, CASE2 모두 단면 형상에서 2개의 경사가 나타나고 있으며,그 특징은 분석 결과에서도 뚜렷하게 관찰됩니다.

CASE2는 용융 영역의 팽창도 잘 재현할 수 있었습니다. FLOW-3D@ WELD는 레이저 용접의 대략적인 형상, 용융폭 등 레이저 용접 경향을 잘 파악하는 것을 확인할 수 있습니다.

자유 표면 모델링 방법

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

Free Surface Modeling Methods

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

자유 표면 모델링 방법

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Lagrangian Grid Methods

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

라그랑주 격자 법

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

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

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

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

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

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

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

Surface Height Method

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

표면 높이 법

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

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

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

Marker-and-Cell (MAC) Method

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

MAC 방법

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Surface Marker Method

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

표면 마커 법

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

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

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

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

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

Volume-of-Fluid (VOF) Method

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

VOF (Volume-of-Fluid) 법

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Variable-Density Approximation to the VOF Method

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

VOF 법의 가변 밀도 근사

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Summary

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

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

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

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

References

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

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

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

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

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

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

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

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

Energy

Energy

전 세계 에너지 부문의 엔지니어는 전산 유체 역학(CFD)을 통해 해결책을 찾기 위해 광범위한 프로세스에서 매일 복잡한 설계 문제에 직면합니다. 특히 자유 표면 흐름과 관련이 높은 이러한 문제의 대부분은 FLOW-3D가 매우 정확한 분석을 제공하여 문제 해결에 적합합니다.

  • Fuel or cargo sloshing inside containers on the high seas
  • Wave effects on offshore platforms
  • Performance optimization for separation devices undergoing 6 DOF motion
  • Design of devices to capture energy from waves

Energy Case Studies

천연자원이 계속 감소함에 따라, 대체 자원과 방법을 탐구하고 가능한 한 효과적으로 현재 공급량을 사용하고 있습니다. 엔지니어는 사고를 예방하고 채굴 및 기타 에너지 수확 기법으로 인한 환경적 영향을 평가하기 위해 FLOW-3D를 사용합니다.

잔해물 수송 테스트를 CFD 모델링과 결합하면 ECCS 스트레이너가 견딜 수 있어야 하는 잔해물 부하를 다른 방법으로는 가정해야하는 지나치게 보수적 인 값에서 크게 줄일 수 있습니다. CFD는 또한 수두 손실 테스트를 지원하기 위해 ECCS 스트레이너 주변의 흐름 패턴, 수두 손실 테스트 및 플랜트 설계 수정을 식별하는데 있어 containment pool 수위 변화를 식별하는데 유용함이 입증되었습니다.
( By combining debris transport testing with CFD modeling, the debris loads that the ECCS strainers must be able to withstand can be significantly reduced from the overly conservative values that must otherwise be assumed. CFD has also proved to be valuable in identifying containment pool water level changes, flow patterns in the vicinity of the ECCS strainer to support head loss testing, and plant design modifications.
-Tim Sande & Joe Tezak, Alion Science and Technology)


Architects Achieve LEED Certification in Sustainable Buildings

Comparing HVAC System Designs

Debris Transport in a Nuclear Reactor Containment Building

Evaluation of the Wind Effects on the Iron-Ore Stock Pile

고성능 컴퓨터(HPC)에 대한 이해

본 자료는 수치해석을 업무로 수행하는 엔지니어들의 고성능 컴퓨터에 대한 이해를 돕기 위해 https://www.amd.com/ko/technologies/hpc-explained 를 인용한 자료입니다.
본 자료의 모든 저작권은 https://www.amd.com에 있습니다.

고성능 컴퓨팅 안내

신약 개발에 걸리는 기간이 수년에서 수일로 단축된다고 상상해 보십시오. 고성능 컴퓨팅(HPC)은 시뮬레이션, 모델 및 분석을 통해 이러한 유형은 물론 기타 첨단 과학 문제를 해결할 수 있습니다. 이러한 시스템은 세계의 여러 주요 문제에 대한 해결책을 제공하여 “4차 산업혁명”으로 가는 길을 제시합니다.1 HPC 시스템은 이미 다음과 같은 용도로 사용되고 있습니다.

  • 여러 유형의 암과 기타 질병 퇴치를 위한 신약 화합물 개발 및 시험2
  • 방탄복과 같은 신소재 개발을 위한 분자 역학 시뮬레이션3
  • 영향을 받는 지역사회가 더 효과적으로 대비하도록 돕기 위한 중요한 기상 변화 예측4

슈퍼컴퓨터는 최첨단 HPC 시스템을 대표합니다. 슈퍼컴퓨터의 고유한 역량은 기능의 발전에 따라 시간이 지나면서 변화하는 표준에 좌우됩니다. 단일 슈퍼컴퓨팅 클러스터에는 수만 개의 프로세서가 포함될 수 있으며 세계 최고 성능의 최고가 시스템의 가격은 1억 달러 이상에 달합니다.5

HPC의 작동 방식

HPC에서 정보를 처리하는 두 가지 주요 방법:

직렬 처리를 중앙 처리 장치(CPU)에서 수행합니다. 일반적으로 각 CPU 코어에서 한 번에 한 작업만 처리합니다. CPU는 운영체제 및 기본적인 애플리케이션(예: 워드 프로세싱, 사무 생산성)과 같은 기능에 있어 필수적입니다.serial processing chart

병렬 처리를 여러 CPU 또는 그래픽 처리 장치(GPU)를 통해 수행할 수 있습니다. 원래는 전용 그래픽 용으로 개발된 GPU는 데이터 매트릭스(예: 화면 픽셀)에 대해 동시에 여러 산술 연산을 수행할 수 있습니다. GPU는 수많은 데이터 계층에서 동시에 작업할 수 있기 때문에 동영상에서 객체를 인식하는 것과 같은 머신 러닝(ML) 애플리케이션 작업에서 병렬 처리를 수행하는 데 적합합니다.parallel processing chart

슈퍼컴퓨팅의 잠재력을 극대화하기 위해서는 다양한 시스템 아키텍처가 필요합니다. 대부분의 HPC 시스템은 초고대역폭 상호 연결을 통해 여러 프로세서 및 메모리 모듈을 취합하여 병렬 처리를 지원합니다. 일부 HPC 시스템은 CPU와 GPU를 결합하는 데 이를 이기종 컴퓨팅이라고 합니다.

컴퓨터의 컴퓨팅 성능은 “FLOPS”(초당 부동 소수점 연산)라는 단위로 측정됩니다. 2019년 초반 현재 최고 수준의 슈퍼 컴퓨터는 143.5페타FLOPS(143 × 1015)를 처리할 수 있습니다. 페타스케일라고 하는 이러한 수준의 슈퍼컴퓨터는 천조 이상의 FLOPS를 수행합니다. 그에 비해, 하이엔드 게이밍 데스크탑은 속도가 1/1,000배 미만으로 약 200기가FLOPS(1 × 109)를 처리하는 데 그칩니다. 프로세싱과 처리 성능 모두에서 슈퍼컴퓨팅 혁신이 이루어지면 머지않아 엑사스케일 수준의 슈퍼컴퓨팅으로 발전하여 페타스케일보다 약 1,000배 빠른 속도가 실현될 것입니다. 이는 엑사스케일 슈퍼컴퓨터가 초당 1018(또는 10억 x 10억)의 연산을 수행할 수 있음을 의미합니다.evolution processing power

“FLOPS”는 이론적 처리 속도를 나타냅니다 – 프로세서에 지속적으로 데이터를 전송하는 데 필요한 속도를 파악합니다. 그러므로, 데이터 처리율이 반드시 시스템 디자인에 반영되어야 합니다. 프로세싱 노드 간 상호 연결과 함께 시스템 메모리가 데이터의 프로세서 도달 속도에 영향을 줍니다.supercomputer representative power

차세대 슈퍼컴퓨터가 구현하는 1 exaFLOP의 처리 성능은 5,000,000대에 달하는 데스크탑 컴퓨터의 성능에 필적합니다.*

*각 데스크탑의 처리 성능을 200기가FLOPS로 가정

스마트한 용어

  • 고성능 컴퓨팅 (HPC): 단일 컴퓨터(예: 1개의 CPU + 8개의 GPU)부터 세계적 수준의 슈퍼컴퓨터를 아우르는 폭넓은 범위의 강력한 컴퓨팅 시스템
  • 슈퍼컴퓨터: 진화하는 성능 표준에 기반한 최고 수준의 HPC
  • 이기종 컴퓨팅: 직렬(CPU) 및 병렬(GPU) 처리 기능을 최적화하는 HPC 아키텍처
  • 메모리: 데이터에 신속하게 액세스하기 위해 HPC 시스템에서 데이터가 저장되는 위치
  • 인터커넥트: 프로세싱 노드 간 통신을 지원하는 시스템 계층, 여러 수준의 상호 연결이 슈퍼컴퓨터 내에 존재
  • 페타스케일: 초당 1,000조(1015)의 계산을 수행하기 위해 설계된 슈퍼컴퓨터
  • 엑사스케일: 초당 100경(1018)의 계산을 수행하기 위해 설계된 슈퍼컴퓨터

새로운 이용 사례

기술 수준이 향상되면서, HPC는 더욱 폭넓은 기능으로 확장되었습니다. 오늘날 처리 능력과 메모리가 그 어느 때보다 향상되어 보다 복잡한 문제를 해결할 수 있게 되었습니다.

  • 머신 러닝: 인공지능(AI), 머신 러닝(ML)의 하위집합으로서 수행 지침을 수동적으로 받아들이는 대신 스스로 학습할 수 있는 시스템을 말합니다. HPC 시스템은 사진에서 흑색 종을 감지하는 암 연구와 같이 방대한 양의 데이터를 분석하는 높은 수준의 ML에 사용할 수 있습니다.6
  • 빅 데이터 분석: 학술, 과학, 금융, 비즈니스, 의료, 사이버 보안 및 정부 애플리케이션 부문의 연구 및 문제 해결을 보완하기 위해 대량의 데이터 세트를 신속하게 비교하고 상관 관계를 분석합니다. 이 작업에는 대규모 처리 및 컴퓨팅 기능이 필요합니다. 매년 50페타바이트의 임무 데이터가 생성되는 NASA에서는 슈퍼컴퓨팅을 활용해 관측을 분석하고 방대한 정보를 바탕으로 시뮬레이션을 실행합니다.7
  • 고급 모델링 및 시뮬레이션: 기업은 초기 단계에서 물리적 구축을 수행하지 않고도, 고급 모델링 및 시뮬레이션을 통해 혁신적인 제품을 더 빨리 출시하고 시간, 재료 및 인건비를 절약할 수 있습니다. HPC 모델링 및 시뮬레이션은 신약 개발 및 시험, 자동차 및 항공 우주 설계, 기후 예측/기상 관측, 에너지 애플리케이션 부문에서 활용됩니다.8

AMD가 엑사스케일에 대한 드라이브를 실현하는 방식

미국에너지국(DOE)/버클리 연구소(Berkeley Lab), 로렌스 리버모어 국립 연구소(U.S. Lawrence Livermore National Laboratory), 슈투트가르트 대학(University of Stuttgart) 및 CSC(핀란드 IT 과학 센터)의 최신 시스템과 같은 세계 최고 성능의 슈퍼컴퓨터가 바로 AMD 기술에 기반합니다.9

가까운 미래에 엑사스케일 수준의 최적의 슈퍼컴퓨터 설계를 실현하기 위해서는 더욱 강력한 처리 성능 및 프로세싱 기능(CPU 및 GPU 모두에서)이 필요합니다. 고성능 컴퓨팅과 그래픽 기술 부문 모두에서 업계 리더인 AMD는 HPC 시스템을 최적화하는 데 있어 몇 가지 고유한 이점을 제시합니다. 미국에너지국(DOE)에서 추진하는 엑사스케일 컴퓨팅 프로젝트의 일환으로, AMD는 미국 최초로 엑사스케일 수준의 슈퍼컴퓨터를 개발하기 위한 기술을 발전시키기 위해 미국 정부와 파트너십을 맺었습니다.10 이 작업에는 CPU 및 GPU 마이크로아키텍처, 메모리 시스템, 구성 요소 통합 및 고속 인터커넥트에 중점을 둔 연구가 포함되었습니다.

exascale desktop icon데스크탑

지역 전력망에 대한 하나의 동적 시나리오를 실시간으로 시뮬레이션합니다.

petascale iconn페타스케일

국가 전력망에 대한 수만 개의 동적 시나리오를 실시간으로 시뮬레이션합니다.

exascale  icon엑사스케일

전 세계 전력망에 대한 수백만 개의 동적 시나리오를 생성 및 수요에 관한 정의되지 않은 변수를 적용해 실시간으로 시뮬레이션합니다.

미래로 나아가는 힘과 자유

엑사스케일 컴퓨팅은 맞춤형 의료, 탄소 포집, 천체 물리학, 시장 경제학 및 바이오 연료 분야의 발전에 기여할 잠재성이 있습니다. 전문가들이 날씨를 더 정확히 예측하고, 더 복잡한 수학적 문제를 해결하며, 우주의 더 먼 곳까지 탐험하고, 에너지 절감형 전력망을 구축하는 데 도움이 될 것입니다.11 차세대 슈퍼컴퓨팅을 위한 공동의 노력과 이러한 시스템이 사회에 기여할 수 있는 긍정적인 영향을 바탕으로, AMD는 미래의 컴퓨팅 시스템의 성능, 에너지 효율성, 신뢰성 및 프로그래밍의 향상을 위한 연구와 자원에 주력하고 있습니다.

자세히 알아보기: https://www.amd.com/hpc

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Users customize the solver

FLOW-3D Solver Custom 개발

<주의 사항>
Flow Science, Inc.는 사용자가 추가한 사용자 정의 Code에 대해 어떠한 책임도 지지 않습니다. FLOW-3D 유지보수 지원에는 사용자 커스터마이징 문제 해결이 포함되지 않습니다.

Custom Developer Tools 에 대한 정보

Flow Science가 표준 설치의 일부로 배포하는 서브 루틴을 사용자가 커스터마이즈하여 사용자가 원하는 수식을 반영 개발하고자 할 경우 버전에 따라 아래와 같은 버전의 컴파일러가 필요합니다.

  1. 다음 주요 릴리스 인  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)으로 빌드됩니다. 솔버를 사용자 지정하는 Windows 사용자는 Microsoft Visual Studio 2017 Professional도 필요합니다.
  2. 현재 버전 인  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.
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향후 업그레이드되는 버전의 경우 다음과 같이 변경됨을 참고하시기 바랍니다.

  1. 다음 주요 릴리스인 FLOW-3D v12.1 및 FLOW-3D CAST v5.1
    Intel® FORTRAN 컴파일러 버전 19.0.3.203 빌드 20190206(윈도우즈) 및 버전 19.0.3.19 빌드 20190206(리눅스) 를 사용해야 합니다.
    사용자가 Solver의 Custom Code를 개발하여 사용하기를 원하는 Windows 사용자들은 Microsoft Visual Studio 2017 Professional이 필요합니다.
  2. 현재 버전인 FLOW-3D v12.0 및 FLOW-3D CAST v5.0과 그에 대한 후속 업데이트는 Intel® FORTRAN 버전 16.0.1 및 Microsoft Visual Studio 2010/2013 Professional을 계속 사용하는 것을 유의하십시오.

이 내용은 Solver에 대해 제공된 소스 코드를 수정하고 다시 컴파일(즉, 사용자 정의)하는 커스텀 코드 개발 사용자에게만 적용됩니다. 솔버를 사용자 정의하여 개발하지 않을 경우 어떠한 조치도 필요하지 않습니다. 이 컴파일러 업데이트에 대해 궁금한 점이 있으면 언제든지 flow3d@stikorea.co.kr 로 문의하십시오.

일반 사용자 정의 정보

FLOW-3D는 사용자가 솔버의 기능을 사용자 정의할 수 있도록 FORTRAN 소스 서브 루틴 파일을 제공하여 사용자에게 필요한 요구 사항을 충족합니다. 제공된 FORTRAN 서브 루틴을 통해 사용자는 경계 조건을 사용자 정의할 수 있고, 고유한 재료 특성의 상관 관계를 포함할 수도 있으며, 사용자가 정의한 유체 힘(예: 전자기력)을 지정하고, 물리적 모델을 추가하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

사용자가 사용자 정의에 사용할 수 있는 여러 “더미”변수가 제공되었습니다. 사용자 정의를 위해 사용자 정의가 가능한 목록도 제공합니다.

 Linux 및 Windows 배포용 Makefile이 제공되고 Windows 배포용 Visual Studio 솔루션 파일이 제공되어 자신의 사용자 정의 코드를 포함시켜 사용자가 FLOW-3D를 다시 컴파일 할 수 있습니다.

  • FLOW-3D그래픽 인터페이스를 통해 Custom Double Precision 버전을 실행하려면 Model Setup‣General dock widget의 Version Options 영역에서 Queued When Prompt 옵션을 선택하십시오. 그런 다음 버전을 묻는 메시지가 나타나면 Custom double precision을 선택하십시오. 또는 로컬 및 원격 시스템의 기본 설정 ‣ 기본 버전 옵션에서 기본값으로 설정할 수 있습니다.
  • 배치 모드 또는 명령 프롬프트를 통해 사용자 정의 버전을 실행하려면사용자 정의 배정도를 위한 환경 변수 F3D_VERSION을 prehyd로 설정해야 합니다.

Windows에서FLOW-3D 사용자 정의

Windows에서 현재 버전의 FLOW-3D 솔버를 사용자 정의하려면 다음 소프트웨어가 필요합니다.

  • Microsoft Visual Studio 2010 Professional Edition 또는 Microsoft Visual Studio 2013 Professional Edition
  • Intel® FORTRAN 16.0.1

명령행 빌드 환경을 선호하는 경우 Intel  FORTRAN 16.0.1 및 Windows Platform SDK 설치를 고려하십시오. 인텔  FORTRAN 16.0.1의 시스템 요구 사항에 대한 자세한 내용은 컴파일러와 함께 제공된 설명서를 참조하십시오.

Visual Studio 2010 Professional Edition 용 Visual Studio 솔루션 파일custom_double_vs2010.sln은 prehyd디렉토리에 있습니다. 솔루션 파일 이름은 *.sln 으로 지정됩니다.

솔루션 파일은 Visual Studio 내에서 솔버 실행 파일을 빌드하는 데 사용됩니다. FORTRAN 소스 파일의 확장자 .F90는 C:\flow3d\v12.0\prehyd디렉토리에 있습니다. 오브젝트 파일은 편집할 수 없는 파일로 확장자가 .OBJ인 파일로 있으며 소스 파일의 컴파일 된 버전입니다.

Intel Fortran 컴파일러 문법 설명서
https://software.intel.com/en-us/fortran-compiler-developer-guide-and-reference-a-to-z-reference

Visual Studio 솔루션 파일: 컴파일 및 링크

Visual Studio솔루션 파일은 Visual Studio에서 실행 파일을 빌드하는데 필요한 파일을 추적하는 데 사용됩니다. 여기에는 프로젝트의 모든 파일 목록과 종속성 목록이 포함됩니다. 종속성은 특정 파일의 변경으로 인해 영향을 받는 파일을 추적하는데 사용됩니다. 

솔루션 탐색기에는 Visual Studio에서 소스 파일, 오브젝트 파일, 모듈 및 라이브러리, 실행 파일을 빌드하는 데 필요한 모든 파일의 목록이 포함되어 있습니다. 파일은 알파벳 순서로 정렬됩니다. 소스 파일을 편집하려면 솔루션 탐색기*.F90에서 해당 파일을 두 번 클릭하면 상황에 맞는 편집 창에서 열립니다.

소스 파일을 변경한 후에는 파일을 저장하고 빌드 메뉴에서 솔루션 빌드를 선택하여 실행 파일을 다시 빌드하십시오. Visual Studio 구성 관리자를 사용하여 프로젝트를 릴리스 모드 및 x64 모드로 설정하십시오. 

수정한 파일을 컴파일하고 새 실행 파일을 만듭니다. 새로운 hydr3d.exe실행 파일이 생성되어 C:\flow3d\v12.0\prehyd하위 디렉토리에 배치됩니다.

Build 방법

컴파일 및 링크하려면 /prehyd 에서 솔루션 파일 custom_double_vs2010.sln을 여십시오. Visual Studio 구성 관리자를 사용하여 프로젝트를 릴리스 모드 및 x64 모드 로 설정하십시오. 소스 코드를 필요한대로 변경하고 저장한 다음 빌드 메뉴에서 솔루션 빌드를 선택하십시오.

사용자 정의 가능한 소스 디렉토리 구조

FLOW-3D customization 가능한 서브 루틴 및 표준 배포 실행 파일의 디렉토리 구조는 다음과 같습니다.

-- double -- hydr3d
-- prehyd -- comdeck
             prep3d
             hydr3d
             utility
-- source--  comdeck
             prep3d
             hydr3d
             utility

디렉토리 /opt/flow3d/v12.0/double에는 (customization 할 수 없는) 솔버의 공식 릴리스가 hydr3d 포함되어 있습니다. customization 가능한 소스 코드는 /opt/flow3d/v12.0/prehyd 디렉토리에 있습니다.

customizable디렉토리 아래 source에는 4 개의 하위 디렉토리가 있습니다. 전처리기와 솔버가 공유하는 서브 루틴은 utility 라는 디렉토리에 있습니다. 전처리기만 사용하는 서브 루틴은 제목이 지정된 디렉토리 prep3d에 있으며 솔버만 사용하는 서브 루틴은 hydr3d에 있습니다.

FORTRAN 포함 문

FLOW-3D 서브 루틴, 글로벌 변수에 대한 일반적인 블록 선언문은 디렉토리 comdeck에 있는 파일에 있습니다. 이러한 comdeck파일은 “Header File”이며 “include”문을 사용하여 서브 루틴에 통합됩니다. 일반적인 “include”문은 다음과 같습니다.

 include ‘../comdeck/params.f90’

컴파일시 comdeck파일의 FORTRAN 소스는 “include”문을 포함하는 서브 루틴에 인라인 됩니다. 공통 블록 및 설명을 일관되게 정의할 수 있습니다. 예를 들어 특정 셀의 인접 항목에 대한 색인 계산과 같이 자주 사용되는 FORTRAN 소스 코드가 포함된 comdeck 파일도 있습니다. 이 경우 comdeck 파일은 일반적으로 사용되는 소스 코드를 인라인 하는 간단한 방법입니다.

comdeck파일의 공통 블록, 모듈 또는 매개 변수는 제공된 루틴으로 오브젝트 파일로 이미 컴파일 되었으므로 변경하지 마십시오. 이러한 정의를 변경하면 불일치가 발생하여 FLOW-3D 가 예측할 수 없는 방식으로 작동합니다. 

Customization 가능 이름 목록 USRDAT 그리고 공통 블록 cbusr이 파일을 참조하는 모든 서브 루틴이 다시 컴파일 되면 변경될 수 있습니다 (이를 참조하는 모든 루틴이 소스 파일로 제공됨). 추가 공통 블록은 새 comdeck파일에 정의될 수 있으며, 필요에 따라 소스 파일에 포함될 수 있습니다.

<주의>

comdeck파일의 공통 블록, 모듈 또는 매개 변수는 제공된 루틴으로 오브젝트 파일로 이미 컴파일 되었으므로 변경하지 마십시오. 이러한 정의를 변경하면 불일치가 발생하여 FLOW-3D 가 예측할 수 없는 방식으로 작동합니다.

FLOW-3D 솔버의 서브 루틴 및 기능에서 일반적으로 사용되는 일부 include 파일에 대한 자세한 설명은 FLOW-3D 설치 파일에 포함되어 있는 Help 파일을 참고하시기 바랍니다.

고압 다이캐스팅 문제 해결을 위한 설계 개선 사례

이 기사의 내용은 Littler Diecast Corporation 의 Mark Littler가 제공했습니다.

고압 다이 캐스팅 주조업체인 Littler Diecast 회사는 최근 항공 우주 분야에 사용될 제품을 위한 전기 스위치 프레임을 재 설계하고 다이캐스팅 할 수 있었습니다. 이전에는 다른 제조업체에 위탁 생산을 했지만 많은 주조 결함 문제가 있었으며 낮은 스크랩 비율을 달성하기 위해 새로운 디자인이 필요했습니다. Littler Diecast는 이 문제에 대한 사전 지식없이 FLOW-3D를 이용한 CFD 시뮬레이션을 통해 결함을 찾아 낼 수 있었습니다. 이것은 그들이 수주에 성공할 수 있을 만큼 고객에게 충분한 인상을 주었습니다.

  1. 문제 파악

문제가 된 제품 스위치는 A380 알루미늄으로 주조되며, 크기는 약 1 ¼”x 1”x 1/2”입니다. Littler Diecast는 다공성 공기 갇힘 문제가 플레이트와 기둥의 두 위치에서 부품 결함을 유발하고 있음을 발견했습니다. 이것은 고객에 의해 확인되었습니다. 부품이 충진되는 방식으로 인해 각 위치에 구멍이 형성되었습니다. 용탕 흐름은 그림1과 같이 단일 게이트를 통해 유입되어 플레이트의 먼쪽으로 분사된 다음, 백 채우기를 하여, 초기 응고로 인해 항상 배출되지 않은 에어 포켓을 포집합니다. 기둥에서도 동일한 문제가 발견되었습니다. 유체가 가장 먼 곳까지 분사된 다음 역류하여 파팅 라인을 통해 배출되지 않는 공기가 갇히게 됩니다.


다공성 문제를 보여주는 원래 부품의 X-ray 사진


그림 1: 단일 게이트를 사용한 원래 디자인 (속도 분포)


그림 2: 게이트가 3개인 최종 디자인(속도 분포)

  1. 오리지널 부품 디자인

부품의 원래 디자인에는 다른 문제들이 있었습니다. 잠금 와셔의 슬롯 주위와 플레이트 바닥의 씰링 표면에는 많은 다이 부식이 있었습니다. 부품의 모서리에 있는 오버플로는 결함이 밖으로 유출될 정도로 크지 않았습니다.

FLOW-3D를 사용하여, Littler Diecast는 유동 현상을 분석하고 시각적으로 분석할 수 있었습니다. 이러한 작은 부품의 경우, 얇은 부위의 빠른 냉각으로 인해 조기 응고가 문제가 됩니다. 유동이 부품을 가로 질러 분사되는 경우, 용탕이 냉각되고 공기 갇힘이 생성되어 더 많은 시간이 걸립니다. 가장 뜨거운 용탕이 마지막에 주입되는 것이 가장 좋습니다. 이를 염두에 두고 Littler Diecast는 많은 아이디어를 테스트하고 문제 발생 가능성을 최소화하는 디자인을 만들었습니다.

  1. 최종 부품 설계

세 가지 주요 설계 변경 후 부품 품질이 크게 향상되었습니다. 먼저, 게이트 및 러너를 재 설계하여 유체가 완전히 새로운 방향으로 3개의 게이트를 통해 유입되었습니다. 이는 더 큰 오버플로를 생성하는 두 번째 설계 변경과 결합하여 플레이트에 역류 현상이 훨씬 줄어들어 가장 뜨거운 용탕이 마지막으로 유입될 수 있음을 의미했습니다. 셋째, 게이트의 접근 각도와 위치가 변경되어 기둥의 역류를 방지하는데 도움이 되었습니다.

이 새로운 디자인은 또한 새로운 툴에서 다이 침식의 가능성을 줄였습니다. 대신, 기둥의 중앙 구멍에 사용되는 코어 핀으로 유체가 분출됩니다. 코어 핀은 쉽게 교할 수 있어서 다이를 수리하는 것보다 훨씬 빠르고 비용이 적게 듭니다. 이로 인해 많은 비용이 소모되는 다이 수정을 피할 수 있게 되어 엔지니어링 프로세스가 개선되었습니다.

  1. 물리적 검증

Littler Diecast는 생산 시설을 시험 가동한 short shots, x-ray 및 파괴 검사를 통해 디자인 변경 사항을 확인할 수 있었습니다. 짧은 샷은 균형 잡힌 러너를 보여주었고 x-ray에는 기포가 보이지 않았습니다. 파괴 시험은 기포가 없는 일관된 결정입자 구조를 보여주었으며, 이는 주조 결함이 아니라 재료의 강도에 기인한 것으로 입증되었습니다.


작업 현장에서 가져온 샘플 (최종 부품의 다른 각도에서 X-Rays)

 

FLOW-3D 제품소개

About FLOW-3D


HPC-enabled FLOW-3D v12.0

FLOW-3D 개발 회사

Flow Science Inc Logo Green.svg
IndustryComputational Fluid Dynamics Software
Founded1980
FounderDr. C.W. “Tony” Hirt
Headquarters
Santa Fe, New Mexico, USA
United States
Key people
Dr. Amir Isfahani, President & CEO
ProductsFLOW-3D, FLOW-3D CAST, FLOW-3D AM, FLOW-3D CLOUD, FlowSight
ServicesCFD consultation and services

FLOW-3D 개요

FLOW-3D는 미국 뉴멕시코주(New Mexico) 로스알라모스(Los Alamos)에 있는 Flow Scicence, Inc에서 개발한 범용 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics) 프로그램입니다. 로스알라모스 국립연구소의 수치유체역학 연구실에서 F.Harlow, B. Nichols 및 T.Hirt 등에 의해 개발된 MAC(Marker and Cell) 방법과 SOLA-VOF 방식을 기초로 하여, Hirt 박사가 1980년에 Flow Science, Inc사를 설립하여 계속 프로그램을 발전시켰으며 1985년부터 FLOW-3D를 전세계에 배포하였습니다.

유체의 3차원 거동 해석을 수행하는데 사용되는 CFD모형은 몇몇 있으나, 유동해석에 적용할 물리모델 선정은 해석의 정밀도와 밀접한 관계가 있으므로, 해석하고자 하는 대상의 유동 특성을 분석하여 신중하게 결정하여야 합니다.

FLOW-3D는 자유표면(Free Surface) 해석에 있어서 매우 정확한 해석 결과를 제공합니다. 해석방법은 자유표면을 포함한 비정상 유동 상태를 기본으로 하며, 연속방정식, 3차원 운동량 보전방정식(Navier-Stokes eq.) 및 에너지 보존방정식 등을 적용할 수 있습니다.

FLOW-3D는 유한차분법을 사용하고 있으며, 유한요소법(FEM, Finite Element Method), 경계요소법(Boundary Element Method)등을 포함하여 자유표면을 포함하는 유동장 해석(Fluid Flow Analysis)에서 공기와 액체의 경계면을 정밀하게 표현 가능합니다.

유체의 난류 해석에 대해서는 혼합길이 모형, 난류 에너지 모형, RNG(Renormalized Group Theory)  k-ε 모형, k-ω 모형, LES 모형 등 6개 모형을 적용할 수 있으며, 자유표면 해석을 위하여 VOF(Volume of Fluid) 방정식을 사용하고, 격자 생성시 사용자가 가장 쉽게 만들 수 있는 직각형상격자는 형상을 더욱 정확하게 표현하기 위해 FAVOR(Fractional Area Volume Obstacle Representation) 기법을 각 방정식에 적용하고 있습니다.

FLOW-3D는 비압축성(Incompressible Fluid Flow), 압축성 유체(Compressible Fluid Flow)의 유동현상 뿐만 아니라 고체와의 열전달 현상을 해석할 수 있으며, 비정상 상태의 해석을 기본으로 합니다.

FLOW-3D v12.0은 모델 설정을 간소화하고 사용자 워크 플로우를 개선하는 GUI(그래픽 사용자 인터페이스)의 설계 및 기능에 있어 중요한 변화를 가져왔습니다. 최첨단 Immersed Boundary Method는 FLOW-3Dv12.0솔루션의 정확도를 높여 줍니다. 다른 특징적인 주요 개발에는 슬러지 안착 모델, 2-유체 2-온도 모델, 사용자가 자유 표면 흐름을 훨씬 더 빠르게 모델링 할 수 있는 Steady State Accelerator등이 있습니다.

물리 및 수치 모델

Immersed Boundary Method

힘과 에너지 손실에 대한 정확한 예측은 솔리드 바디 주변의 흐름과 관련된 많은 엔지니어링 문제를 모델링하는 데 중요합니다. FLOW-3D v12.0의 릴리스에는 이러한 문제 해결을 위해 설계된 새로운 고스트 셀 기반 Immersed Boundary Method (IBM)가 포함되어 있습니다. IBM은 내부 및 외부 흐름을 위해 벽 근처 해석을 위해 보다 정확한 솔루션을 제공하여 드래그 앤 리프트 힘의 계산을 개선합니다.

Two-field temperature for the two-fluid model

2유체 열 전달 모델은 각 유체에 대한 에너지 전달 공식을 분리하도록 확장되었습니다. 이제 각 유체에는 고유한 온도 변수가 있어 인터페이스 근처의 열 및 물질 전달 솔루션의 정확도를 향상시킵니다. 인터페이스에서의 열 전달은 시간의 표 함수가 될 수 있는 사용자 정의 열 전달 계수에 의해 제어됩니다.

슬러지 침전 모델 / Sludge settling model

중요 추가 기능인 새로운 슬러지 침전 모델은 도시 수처리 시설물 응용 분야에 사용하면 수처리 탱크 및 정화기의 고형 폐기물 역학을 모델링 할 수 있습니다. 침전 속도가 확산된 위상의 방울 크기에 대한 함수인 드리프트-플럭스 모델과 달리, 침전 속도는 슬러지 농도의 함수이며 기능적인 형태와 표 형태로 모두 입력 할 수 있습니다.

Steady-state accelerator for free surface flows

이름이 암시하듯이, 정상 상태 가속기는 안정된 상태의 솔루션에 대한 접근을 가속화합니다. 이는 작은 진폭의 중력과 모세관 현상을 감쇠하여 이루어지며 자유 표면 흐름에만 적용됩니다.

꾸준한 상태 가속기

Void particles

보이드 입자가 버블 및 위상 변경 모델에 추가되었습니다. 보이드 입자는 항력과 압력 힘을 통해 유체와 상호 작용하는 작은 기포의 역할을 하는 붕괴된 보이드 영역을 나타냅니다. 주변 유체 압력에 따라 크기가 변경되고 시뮬레이션이 끝난 후 최종 위치는 공기 침투 가능성을 나타냅니다.

Sediment scour model

침전물의 정확성과 안정성을 향상시키기 위해 침전물의 운반과 침식 모델을 정밀 조사하였다. 특히, 침전물 종에 대한 질량 보존이 크게 개선되었습니다.

Outflow pressure boundary condition

고정 압력 경계 조건에는 이제 압력 및 유체 비율을 제외한 모든 유량이 해당 경계의 상류에 있는 흐름 조건을 반영하는 ‘유출’ 옵션이 포함됩니다. 유출 압력 경계 조건은 고정 압력 및 연속성 경계 조건의 혼합입니다.

Moving particle sources

시뮬레이션 중에 입자 소스는 이동할 수 있습니다. 시간에 따른 변환 및 회전 속도는 표 형식으로 정의됩니다. 입자 소스의 운동은 소스에서 방출 된 입자의 초기 속도에 추가됩니다.

Variable center of gravity

중력 및 비 관성 기준 프레임 모델에서 시간 함수로서의 무게 중심의 위치는 외부 파일의 표로 정의할 수 있습니다. 이 기능은 연료를 소모하는 로켓을 모델링하고 단계를 분리할 때 유용합니다.

공기 유입 모델

가장 간단한 부피 기반 공기 유입 모델 옵션이 기존 질량 기반 모델로 대체되었습니다.  질량 기반 모델은 부피와 달리 주변 유체 압력에 따라 부피가 변화하는 동안 흡입된 공기량이 보존되기 때문에 물리학적 모델입니다.

Air entrainment model in FLOW-3D v12.0

Tracer diffusion / 트레이서 확산

유동 표면에서 생성된 추적 물질은 분자 및 난류 확산 과정에 의해 확산될 수 있으며, 예를 들어 실제 오염 물질의 거동을 모방합니다.

모델 설정

시뮬레이션 단위

이제 온도를 포함하여 단위계 시스템을 완전히 정의해야 합니다. 표준 단위 시스템이 제공됩니다. 또한 사용자는 선택한 옵션에서 질량, 시간 및 길이 단위를 정의하여 편리하며, 사용자 정의된 단위를 사용할 수 있습니다. 사용자는 또한 압력이 게이지 단위로 정의되는지 절대 단위로 정의되는지 여부를 지정해야 합니다. 기본 시뮬레이션 단위는 Preferences(기본 설정)에서 설정할 수 있습니다. 단위를 완벽하게 정의하면 FLOW-3D는 물리적 수량에 대한 기본 값을 정의하고 범용 상수를 설정할 수 있으므로 사용자가 필요로 하는 작업량을 최소화할 수 있습니다.

Shallow water model

얕은 물 모델에서 매닝의 거칠기

Manning의 거칠기 계수는 지형 표면의 전단 응력 평가를 위해 얕은 물 모델에서 구현되었습니다. 표면 결함의 크기를 기반으로 기존 거칠기 모델을 보완하며이 모델과 함께 사용할 수 있습니다. 표준 거칠기와 마찬가지로 매닝 계수는 구성 요소 또는 하위 구성 요소의 속성이거나 지형 래스터 데이터 세트에서 가져올 수 있습니다.

메시 생성

하단 및 상단 경계 좌표의 정의만으로 수직 방향의 메시 설정이 단순화되었습니다.

구성 요소 변환

사용자는 이제 여러 하위 구성 요소로 구성된 구성 요소에 회전, 변환 및 스케일링 변환을 적용하여 복잡한 형상 어셈블리 설정 프로세스를 단순화 할 수 있습니다. GMO (General Moving Object) 구성 요소의 경우, 이러한 변환을 구성 요소의 대칭 축과 정렬되도록 신체에 맞는 좌표계에 적용 할 수 있습니다.

런타임시 스레드 수 변경

시뮬레이션 중에 솔버가 사용하는 스레드 수를 변경하는 기능이 런타임 옵션 대화 상자에 추가되어 사용 가능한 스레드를 추가하거나 다른 태스크에 자원이 필요한 경우 스레드 수를 줄일 수 있습니다.

프로브 제어 열원

활성 시뮬레이션 제어가 형상 구성 요소와 관련된 heat sources로 확장되었습니다.  history probes로 열 방출을 제어 할 수 있습니다.

소스에서 시간에 따른 온도

질량 및 질량/모멘트 소스의 유체 온도는 이제 테이블 입력을 사용하여 시간의 함수로 정의 할 수 있습니다.

방사율 계수

공극으로의 복사 열 전달을위한 방사율 계수는 이제 사용자가 방사율과 스테판-볼츠만 상수를 지정하도록 요구하지 않고 직접 정의됩니다. 후자는 이제 단위 시스템을 기반으로 솔버에 의해 자동으로 설정됩니다.

Output

  • 등속 필드 솔버 옵션을 사용할 때 유량 속도를 선택한 데이터로 출력 할 수 있습니다.
  • 벽 접착력으로 인한 지오메트리 구성 요소의 토크는 기존 벽 접착력 출력과 함께 별도의 수량으로 일반 이력 데이터에 출력됩니다.
  • 난류 모델 출력이 요청 될 때 난류 에너지 및 소산과 함께 전단 속도 및 y +가 선택된 데이터로 자동 출력됩니다.
  • 공기 유입 모델 출력에 몇 가지 수량이 추가되었습니다. 자유 표면을 포함하는 모든 셀에서 혼입 된 공기 및 빠져 나가는 공기의 체적 플럭스가 재시작 및 선택된 데이터로 출력되어 사용자에게 공기가 혼입 및 탈선되는 위치 및 시간에 대한 자세한 정보를 제공합니다. 전체 계산 영역 및 각 샘플링 볼륨 에 대해이 두 수량의 시간 및 공간 통합 등가물이 일반 히스토리 로 출력됩니다.
  • 솔버의 출력 파일 flsgrf 의 최종 크기는 시뮬레이션이 끝날 때 보고됩니다.
  • 2 유체 시뮬레이션의 경우, 기존의 출력 수량 유체 체류 시간 및 유체 가 이동 한 거리는 이제 유체 # 1 및 # 2와 유체의 혼합물에 대해 별도로 계산됩니다.
  • 질량 입자의 경우, 각 종의 총 부피 및 질량이 계산되어 전체 계산 영역, 샘플링 볼륨 및 플럭스 표면에 대한 일반 히스토리 로 출력되어 입자 종 수에 대한 현재 출력을 보완합니다.
  • 최종 로컬 가스 압력 은 사용자가 가스 포획을 식별하고 연료 탱크의 배기 시스템 설계를 지원하는 데 도움이되는 선택적 출력량으로 추가되었습니다. 이 양은 유체로 채워지기 전에 셀의 마지막 공극 압력을 기록하며 단열 버블 모델과 함께 사용됩니다.

새로운 맞춤형 소스 루틴

새로운 사용자 정의 가능 소스 루틴이 추가되었으며 사용자의 개발 환경에서 액세스 할 수 있습니다.

소스 루틴 이름기술
cav_prod_calCavitation 생성과 소산 비율
sldg_uset슬러지 침전 속도
phchg_mass_flux증발 및 응축으로 인한 질량 플럭스
flhtccl유체 # 1과 # 2 사이의 열전달 계수
dsize_cal2 상 흐름에서 동적 액적 크기 모델의 응집 및 분해 속도
elstc_custom점탄성 유체에 대한 응력 방정식의 Source Terms

새로운 사용자 인터페이스

FLOW-3D 사용자 인터페이스는 완전히 새롭게 디자인되어 현대적이고 평평한 구조로 사용자의 작업 흐름을 획기적으로 간소화합니다.

Setup dock widgets

Physics, Fluids, Mesh 및 FAVOR ™를 포함한 모든 설정 작업이 지오 메트리 윈도우 주변에서 독 위젯으로 변환되어 모델 설정을 단일 탭으로 요약할 수 있습니다. 이러한 전환으로 인해 이전 버전의 복잡한 접이식 트리가 훨씬 깨끗하고 효율적인 메뉴 프레젠테이션으로 대체되어 사용자는 ModelSetup탭을 떠나지 않고도 모든 매개 변수에 쉽게 액세스 할 수 있습니다.

New Model Setup icons

새로운 모델 설정 디자인에는 설정 프로세스의 각 단계를 나타내는 새로운 아이콘이 있습니다.

Model setup icons - FLOW-3D v12.0

New Physics icons

RSS feed

새 RSS 피드부터 FLOW-3D v12.0의 시뮬레이션 관리자 탭이 개선되었습니다. FLOW-3D 를 시작하면 사용자에게 Flow Science의 최신 뉴스, 이벤트 및 블로그 게시물이 표시됩니다.

RSS feed - FLOW-3D

Configurable simulation monitor

시뮬레이션을 실행할 때 중요한 작업은 모니터링입니다. FLOW-3Dv1.0에서는 사용자가 시뮬레이션을 더 잘 모니터링할 수 있도록 SimulationManager의 플로팅 기능이 향상되었습니다. 사용자는 시뮬레이션 런타임 그래프를 통해 모니터링할 사용 가능한 모든 일반 기록 데이터 변수를 선택하고 각 그래프에 여러 변수를 추가할 수 있습니다. 이제 런타임에서 사용할 수 있는 일반 기록 데이터는 다음과 같습니다.

  • 최소/최대 유체 온도
  • 프로브 위치의 온도
  • 유동 표면 위치에서의 유량
  • 시뮬레이션 진단(예:시간 단계, 안정성 한계)
출입문에 유동 표면이 있는 대형 댐
Runtime plots of the flow rate at the gates of the large dam

Conforming 메쉬 시각화

사용자는 이제 새로운 FAVOR ™ 독 위젯을 통해 적합한 메쉬 블록을 시각화 할 수 있습니다.Visualize conforming mesh blocks

Large raster and STL data

데이터를 처리하는 데 걸리는 시간 때문에 큰 지오 메트리 데이터를 처리하는 것은 수고스러울 수 있습니다. 대형 지오 메트리 데이터를 처리하는 데는 여전히 상당한 시간이 걸릴 수 있지만, FLOW-3D는 이제 이러한 대규모 데이터 세트를 백그라운드 작업으로 로드하여 사용자가 데이터를 처리하는 동안 완전히 응답하고 중단 없는 인터페이스에서 작업을 계속할 수 있습니다

실험 (위) 및 FLOW-3D 결과 (아래)의 비교. x 축은 거리입니다 (실험 사례에 대해 정규화 됨). y 축은 소스 농도 (실험 사례의 경우 형광 강도)입니다.

Microfluidic palette – A gradient generator / 미소유동 팔레트 – 그라디언트 생성기

Microfluidic 팔레트 – 그라디언트 생성기

Microfluidics 모델링 , 그래디언트 생성 장치 시뮬레이션 및 검증 작업을 계속하는 것은 Flow Science의 최신 연구분야입니다. 확산 기반 그라디언트는 많은 복잡한 생물학적 과정에서 없어서는 안될 부분입니다. 한 예로 세포가 화학적 구배를 따라 이동하는 화학 주성 (chemotaxis )으로 인한 상처의 치료 방법입니다. 지난 몇 년 동안 확산 구배를 설정하고 연구하기 위한 다양한 접근법이 등장했지만 모두 문제 해결에 어려움을 겪고 있습니다.

Atencia 등은 이전 접근법의 알려진 문제점을 극복하기 위해 혁신적인 미세 유체 구배 생성기 (마이크로 유체 팔레트)를 제안했습니다.

이전 접근법 및 관련 문제

확산 그라디언트를 설정하는 세 가지 주요 접근법으로 층류, 멤브레인 및 하이드로 겔 및 자유 확산 방법이 있으며 각각의 특징이 았습니다. 그러나, 언급한 것처럼 문제를 해결하는데 동반되는 어려움이 있습니다.
microfluidic 장치에서 그라디언트를 연구하고 확립하기 위한 표준 접근법은 층류의 사용을 포함합니다. 이 접근법은 매우 간단하지만 대류로 인해 전단 응력이 발생합니다. 전단 응력은 세포 반응을 변화시킬 수 있습니다. 예를 들어, 바이어스 된 세포 이동 및 비대칭 대량 수송이 발생할 수있습니다.

보다 최근의 개발은 강성 멤브레인 및 하이드로 겔을 사용하는 것을 포함하여 확산 구배를 설정하여 대류 흐름을 피하는 것입니다. 그러나 막과 겔은 확산 속도를 감소시켜 그라데이션의 일시적인 현상에 영향을줍니다.

마지막으로, 2 개의 유체 플러그를 접촉시켜 자유로운 확산을 가능하게 하는 접근법이 개발되었습니다. 그러나 이 접근 방식은 1-D 흐름에만 국한됩니다. 또한, 일단 그래디언트가 설정되면, 확산류 구배를 수정하기 위해 대류 흐름을 사용해야 하며, 이는 층류 유동에서 전단 응력 발생의 초기 문제로 되돌아갑니다.

여기에서는 Atencia 등이 제안한 확산성 구배 생성에 대한 새로운 접근법의 원리에 대해 논의하고 FLOW-3D 시뮬레이션 결과를 제시합니다.

Microfluidic 팔레트
미세 유체 팔레트 뒤에있는 원리는 멤브레인이나 젤을 사용하지 않고 확산으로부터 대류 흐름을 분리하여 다음과 같은 이점을 제공합니다.
  • 전단 응력없이 재료 (셀 또는 용해성 물질)의 전달
  • 서로 다른 공간 위치를 갖는 중첩 그라데이션 생성
  • 그라데이션에 대한 동적 제어

Atencia 등이 제안한 미세 유체 팔레트의 디자인은 위에 나와 있습니다. 1-D의 경우, 대류 장치 1의 질량 균형은 입구 1과 출구 1의 유속을 일치 시키면 확산을 통해 전달을 허용하면서 주 마이크로 채널을 통한 흐름을 방지합니다. 대류 장치 1은 완벽한 소스 역할을 합니다. 2 차원의 경우는 2 차원 이상의 대류 단위가있는 1 차원의 경우를 단순히 확장한 것입니다.

FLOW-3D 시뮬레이션

아래의 1 차원 마이크로 유체 팔레트 애니메이션에서 주 중앙 마이크로 채널로부터의 대류 세포의 깨끗한 분리는 플롯 된 유선을 통해 볼 수 있습니다. 유선형은 모두 대류 단위에만 제한되며 단일 채널도 마이크로 채널로 누출되지 않아 대류와 확산의 탁월한 분리를 나타냅니다. 소스 농도의 진화는 플롯에서 볼 수 있습니다. 플롯은 애니메이션이 끝날 때까지 일정하게 보입니다.

1 차원 마이크로 유체 팔레트의 FLOW-3D 시뮬레이션 결과

2D 마이크로 유체 팔레트는 생성 된 그라데이션에 대한 시공간 제어를 보여줍니다. 소스와 싱크는 각속도로 회전합니다. 또한 매 초마다 활성 액세스 포트가 비활성화되고 다음 포트가 켜집니다. 챔버 내부의 확산 상태를 확인하기 위해 3 개의 라인 프로브가 시뮬레이션에 배치됩니다 (아래 시뮬레이션의 오른쪽 하단 창에서 각각 빨간색, 파란색 및 검은 색으로 표시됨).

2D 3D 마이크로 유체 팔레트의 FLOW-3D 시뮬레이션 결과.

실험 결과와의 비교

FLOW-3D 결과는 챔버 내부의 농도 변화 측면에서 실험 결과와 잘 일치합니다. 아래 이미지는 실험 결과와 시뮬레이션 결과 모두에 대한 시간 스냅 샷을 보여줍니다. 실험 결과가 정규화되었습니다. 또한 실험은 형광 강도를 사용하여 소스의 농도를 나타냅니다. 시뮬레이션에서 FlowSight 의 라인 프로브는 3 개의 액세스 포트 사이의 농도를 연구하는 데 사용됩니다.

실험 (위) 및 FLOW-3D 결과 (아래)의 비교. x 축은 거리입니다 (실험 사례에 대해 정규화 됨). y 축은 소스 농도 (실험 사례의 경우 형광 강도)입니다.
실험 (위) 및 FLOW-3D 결과 (아래)의 비교. x 축은 거리입니다 (실험 사례에 대해 정규화 됨). y 축은 소스 농도 (실험 사례의 경우 형광 강도)입니다.

References

Atencia J, Morrow J, Locascio L.E., The microfluidic palette: A diffusive gradient generator with spatio-temporal control, The Royal Society of Chemistry 2009

FLOW-3D HPC 제품소개

HPC-enabled FLOW-3D v12.0

FLOW-3D HPC

우리는 FLOW-3D v12.0의 HPC버전 출시를 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다. 이 버전은 내부 클러스터 또는 FLOW-3D 클라우드 소프트웨어를 서비스 플랫폼으로 실행할 수 있습니다. 서비스 플랫폼은 고성능 컴퓨팅을 제공할 뿐만 아니라 FLOW-3D 사용을 위한 최저 비용 진입점을 제공합니다. 고성능 벤치 마크를 보려면 여기로 이동하십시오.

FLOW3D로 가장 어려운 CFD문제 해결

일시적이고 자유로운 표면 문제 해결을 전문으로 하는 고도로 정확한 CFD소프트웨어인 FLOW-3D로 제품 설계를 최적화하고 출시 기간을 단축할 수 있습니다. FLOW-3D의 완전한 멀티 물리학 제품군에는 당사의 최첨단 포스트 프로세서인 FlowSight가 포함되어 있습니다.

FLOW-3D는 광범위한 산업용 애플리케이션과 물리적 프로세스에서 액체와 가스의 동적 동작을 조사하는 엔지니어를 위한 완벽하고 다목적의 CFD시뮬레이션 플랫폼을 제공합니다. FLOW-3D는 자유 표면 및 다단계 애플리케이션에 초점을 맞추어 마이크로 필름, 바이오 의약품, 수상 민간 인프라, 항공 우주, 소비자 제품, 적층 제조, 잉크젯 프린팅, 레이저 용접, 해상, 에너지 및 자동차 등 광범위한 산업에 서비스를 제공합니다.

매우 강력한 멀티 물리학 도구인 FLOW-3D는 엔지니어가 모델링 목표를 추진하는 데 도움이 되는 기능, 사용 편의성 및 파워를 제공합니다. 최고 수준의 성능을 위해 구축된 FLOW-3D는 표준 워크 스테이션 솔루션에서 고성능 컴퓨팅 클러스터 솔루션의 수백개 CPU코어 솔루션으로 원활하게 확장됩니다.

고성능 컴퓨팅:사내 및 클라우드 환경

최고의 성능이 필요하십니까? 대규모 시뮬레이션에 직면해 있습니까? 런타임 문제를 극복하고 계십니까? FLOW-3D는 업계에서 가장 까다로운 시뮬레이션을 지원하기 위해 데스크 톱 워크 스테이션 솔루션에서 고성능 온 디맨드 클라우드 컴퓨팅 및 클러스터 솔루션으로 원활하게 전환됩니다.

Cloud-3D클라우드에 대해 자세히 알아보기

정확도

FLOW-3D는 업계 최고의 알고리즘 TruVOF 를 사용하여 높은 정확도의 시뮬레이션 결과를 더 빠르게 제공합니다. 유체 추적의 선구적인 방법인 TruVOF 35년 전 처음 시작된 이래로 흐름 정확성에 대한 업계 표준을 설정하고 있습니다. FLOW-3D는 세계 유수의 과학, 제조 및 연구 회사와 협력하여 정확한 시뮬레이션과 효율적이고 효율적인 협업 워크 플로우를 제공한 결과입니다.

효율성

FLOW-3D는 당사의 혁신적인 Meshing방법 FAVOR™를 사용하여 기하학을 메쉬에 직접 삽입하여 문제 설정을 획기적으로 개선함으로써 다른 CFD소프트웨어에서 요구하는 노동 집약적인 재가공 없이 파라미터를 신속하게 조정할 수 있습니다. 엔지니어들은 런타임을 단축하고 결과를 더욱 정확하게 도출하여 설계 개념을 시각화, 최적화 및 협업하는 데 시간을 보냅니다.

Collaboration

FlowSight는 시뮬레이션 결과를 이해하고 공유하기 위한 강력하고 간단한 방법을 제공합니다. 수치 형식과 시각적 형식을 모두 보고, 6도 모두에서 iso표면을 동시에 분석하고, 동일한 뷰 포트에서 별도의 사례를 연결하고 확인하여 결과를 비교할 수 있습니다.


Bottle filling simulation using FLOW-3D/MP

This case from Flow Science Japan
This case from Flow Science Japan

Speed up designing manufacturing processes using FLOW-3D/MP

FLOW-3D HPC는 매우 큰 영역 또는 긴 runtime 문제를 해결하기 위해 고성능 컴퓨팅 클러스터에 FLOW-3D HPC 버전을 설치하여 빠른 시간안에 문제를 해결할 수 있습니다.

하이브리드 병렬FLOW-3D 솔버는 병렬화 및 멀티 코어 클러스터 아키텍처의 활용을 최대화 시키기 위해 MPI와 OpenMP 모두를 사용합니다.

Hybrid : MPI (분산 메모리 형) / OpenMP (공유 메모리 형) 병렬화

MPI와 OpenMP를 하이브리드로 이용하여 메쉬 블록을 줄임으로써 통신 및 MPI 오버 헤드를 줄일 수 있습니다.
• 계산 노드에서 MPI와 각 계산 노드의 OpenMP를 하이브리드 사용
• 2 개의 병렬 처리 방식을 통해 높은 확장성 제공
• 더 적은 메쉬 블록, 적은 통신으로 MPI 오버 헤드를 줄임

FLOW-3D HPC는 짧은 개발주기에서 포괄적인 연구를 할 수있는 기회를 제공하여 상당한 성능상의 이점으로 runtime 감소를 제공합니다. FLOW-3D의 정확도를 유지하면서 이와같은 효과를 달성 할 수 있습니다.

FLOW-3D/MP is Intel Cluster Ready고성능 클러스터는 일반적인 데스크탑 컴퓨터에 비해 상당한 성능 향상을 제공하지만, 구성이 매우 복잡 할 수 있습니다. 운영 체제, 미들웨어, 상호 연결, 메모리 및 저장을 위한 많은 선택사항이 있습니다.
인텔은 하드웨어와 소프트웨어가 함께 정상적인 작동을 하는것을 사용자에게 보장하기 위해 인텔 클러스터 레디 인증 프로그램을 운영하고 있습니다. 인텔 클러스터 레디 로고 표시는인증받은 소프트웨어가 클러스터 하드웨어 환경에서 정상적으로 작동됨을 보장합니다.
FLOW-3D/MP V6.1은 클러스터 인증이 되어 있습니다.

FLOW-3D 제품 기능 문의 / 구매 문의

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