Fig. 2 Temperature distributions of oil pans (Cycling)

내열마그네슘 합금을 이용한 자동차용 오일팬의 다이캐스팅 공정 연구

A Study on Die Casting Process of the Automobile Oil Pan Using the Heat Resistant Magnesium Alloy

한국자동차공학회논문집 = Transactions of the Korean Society of Automotive Engineersv.17 no.3 = no.99 , 2009년, pp.45 – 53  신현우 (두원공과대학 메카트로닉스과 ) ;  정연준 ( 현대자동차(주) ) ;  강승구 ( 인지AMT(주))

Abstract

Die casting process of Mg alloys for high temperature applications was studied to produce an engine oil pan. The aim of this paper is to evaluate die casting processes of the Aluminium oil pan and in parallel to apply new Mg alloy for die casting the oil pan. Temperature distributions of the die and flow pattern of the alloys in cavity were simulated to diecast a new Mg alloy by the flow simulation software. Dies have to be modified according to material characteristics because melting temperature and heat capacity are different. We changed the shape and position of runner, gate, vent hole and overflow by the simulation results. After several trial and error, oil pans of AE44 and MRI153M Mg alloys are produced successfully without defect. Sleeve filling ratio, cavity filling time and shot speed of die casting machine are important parameter to minimize the defect for die casting Magnesium alloy.

Keywords: 오일팬 , 내열마그네슘합금, 알루미늄 합금,  다이캐스팅, 유동해석

서론

크랭크케이스의 하부에 부착되는 오일팬은 오일 펌프에 의해 펌핑된 오일이 윤활작용을 마치고 다시 모이는 부품이다. 오일의 온도에 의해 가열되므로 일반적으로 사용되는 마그네슘 합금인 AZ나 AM계열의 합금은 사용이 불가하며 내열소재의 적용이 불가피하다.

현재 ADC12종 알루미늄 오일팬 둥이 적용되고 있으며, 이를 마그네슘으로 대체할 경우 밀도가 알루미늄 2.8g/cm3‘, 마그네슘 1.8g/cm3‘이므로 약 35%의 경량화가 가능하다고 단순하게 말할 수 있다.

그러나 탄성계수는 알루미늄 73GPa이 고 마그네슘 45GPa이므로 외부 하중을 지지하고 있는 부품의 경우는 단순한 재질의 변경만으로는 알루미늄과 같은 정도의 강성을 나타내지 못하므로 형상의 변경 등을 통한 설계 최적화가 요구된다.

마그네슘은 현재까지 개발된 여러 가지 구조용 합금들 중에서 최소의 밀도를 가지고 있으며 동시에 우수한 비강도 및 비탄성 계수를 가지고 있다.1.2)

그러나 이러한 우수한 특성을 가지는 마그네슘 합금은 경쟁 재료에 비해 절대 강도 및 인성이 낮으며 고온에서 인장 강도가 급격히 감소하고 내부식 성능이 떨어지는 등의 문제점이 있다. 현재까지 자동차 부품 중 마그네슘 합금은 Cylinder head cover, Steering wheel, Instrument panel, Seat frame 등 비교적 내열성이 요구되지 않는 부분에만 한정적으로 적용되고 있다.
자동차 산업에서 좀 더 많은 부품에 마그네슘 합금을 적용하기 위해서는 내열성을 향상 시키고 고온강도를 향상시키기 위한 새로운 합금의 개발이 이루어져야 한다. 최근 마그네슘 합금개발에 대한 연구동향은 비교적 저가인 원소를 값비싼 원소가 첨가된 합금계에 부분적으로 첨가하거나 대체함으로써 비슷한 내열 특성을 가지는 합금을 개발하고,34) 이를 자동차 산업이나 전자 산업의 내열 부품 적용으로 확대하기 위하여 진행되고 있다. 현재 마그네슘 내열 부품은 선진국에서 자동차 부품으로 개발되고 있으나6-8)

국내에서는 아직 자동차 부품에 폭 넓게 적용되고 있지 않다. 그러므로 국내 자동차 산업이 치열한 국제 시장에서 생존하기 위해서는 마그네슘 합금의 내열 부품 제조기술을 조기에 개발하여 선진국보다 기술적, 경제적 우위를 확보하는 것이 절실히 요구된다.

본 연구에서는 내열 마그네슘합금을 이용하여 알루미늄 오일팬을 대체할 수 있는 새로운 오일팬의 개발올 위한 적절한 다이캐스팅 공정방안을 도출하고자 한다.

<중략>…….

Fig. 1 Current Al oil pan and cooling lines
Fig. 1 Current Al oil pan and cooling lines
Fig. 2 Temperature distributions of oil pans (Cycling)
Fig. 2 Temperature distributions of oil pans (Cycling)
Fig. 3 Developed Mg oil pan and cooling lines
Fig. 3 Developed Mg oil pan and cooling lines
Fig. 4 Temperature distributions of Mg oil pan for new cooling lines (Cycling)
Fig. 4 Temperature distributions of Mg oil pan for new cooling lines (Cycling)
Fig. 5 Filling pattern of current Al oil pan
Fig. 5 Filling pattern of current Al oil pan
Fig. 11 Temperature distribution at t-=1.825sec
Fig. 11 Temperature distribution at t-=1.825sec

<중략>…….

결론

오일팬은 엔진 내부에서 순환되어 돌아오는 오일의 열을 외부로 발산하는 냉각기능 및 엔진으로부터 발생하는 소음이 외부로 전달되지 않도록 소음을 차단하는 역할을 수행하는 매우 중요한 부품 중의 하나이다. 본 연구에서는 현재 개발 중에 있는 새로운 내열 마그네슘 합금을 이용하여 현재 사용하고 있는 알루미늄 오일팬을 대체할 마그네슘 오일팬을 개발하고 시험 생산하였으며 다음과 같은 결론을 얻었다.

  1. 알루미늄 합금과 마그네슘 합금의 단위 부피당 열 용량은 각각 3.07x10J/m/K, 2.38x10J/m/K로서 동일 주조 조건 시 응고 속도 차이가 제품 성형에 영향을 미칠 것으로 예상되었으며, 주조해석 및 제품분석을 통해 확인하였다. 따라서 주조 조건에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 확인된 용탕, 금형온도, 주조속도 등을 변경하여 최적 주조공정 조건을 확립하였다.
  2. 제품 및 시험편 성형에 영향을 미치는 것으로 확인된 런너의 곡률 반경을 증대시키고 게이트의 갯수 및 오버플로우 위치와 형상을 조절함으로서 제품 및 시험편의 용탕 흐름을 원활하게 조절 할 수 있었다.
  3. MRI153M 합금은 AE44 합금에 비해 응고 시작점에서 완료점까지의 응고시간이 길어 응고 완료 후, 내부 수축기포가 보다 많이 관찰되었다.
    따라서 MRI153M 합금 주조시 슬리브 충진율, 게이트 통과속도, 충진시간 등을 달리하여 최적 주조 품을 생산할 수 있었다.

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Fig. 6: Proposed Pattern Layout

Casting Defect Analysis on Caliper Bracket using Mold flow Simulation

금형 흐름 시뮬레이션을 사용한 캘리퍼 브래킷의 주조 결함 분석

Abstract

이 작업에서는 컴퓨터 보조 주조 시뮬레이션 기술을 사용하여 Green sand 주조의 모래, 기계 및 설계 관련 결함을 분석합니다. 자동차 브레이크 드럼에 사용되는 캘리퍼 브래킷이 분석을 위해 선택됩니다.

캘리퍼 브래킷을 제조하는 동안 수축, 블로우 홀, 몰드 크러쉬 및 샌드 드롭과 같은 결함이 대량 생산에서 발생합니다. 여기에서는 주조 결함 식별, 분석 및 수정에 대한 3 단계 접근 방식을 제시합니다.

모래 관련 결함에서 테스트 매개 변수 및 모래 속성이 수집된 다음 해당 속성을 저널 및 기타 표준과 비교합니다. 기계 관련 주조 결함에서 기계 유지 보수를 관찰 한 다음 유지 보수 일정을 변경하여 브레이크 다운 시간과 유지 보수 비용을 줄입니다.

패턴 관련에서는 “Autodesk 금형 흐름 시뮬레이션 소프트웨어”를 사용하여 패턴에서 결함이 있는 영역을 찾은 다음 패턴을 재 설계하여 결함을 줄입니다.

Keywords: Casting defects, Mold flow, Simulation, Caliper Bracket

Background

이 작업에서 컴퓨터 보조 주조 시뮬레이션 기술을 사용하여 모래, 기계 및 설계 관련 결함을 분석하는 것은 원하는 부품 형상을 제조하는 직접적인 방법 중 하나입니다. 주조 결함으로 인해 단위 비용이 증가하고 작업 현장 직원의 사기가 낮아집니다. Vijaya Ramnath (2014)는 제조 리드 타임을 대폭 단축하는 게이팅 시스템의 최적화를 다루었습니다.

Prabhakara Rao et al (2011)은 ProCAST 소프트웨어의 도움으로 주조 응고 시뮬레이션 프로세스에 대해 논의했습니다. Kermanpur et al (2010)은 FLOW-3D 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하여 두 자동차 주조 부품의 다중 캐비티 주조 금형에서 금속 흐름 및 응고 거동을 연구하고 시뮬레이션 모델을 검증했습니다.

Nandi 등 (2914)은 기존 방법과 컴퓨터 시뮬레이션 기술을 기반으로 다양한 크기의 피더를 사용하는 알루미늄 합금 (LM6)의 응고 거동을 조사하기 위해 플레이트 주조를 연구했습니다. Gajbhiye (2014)는 허용치, 게이팅 시스템 및 피더가있는 패턴에 대해 얻은 설계 치수에 따라 AutoCAST-X 환경에서 응고 시뮬레이션 분석을 수행했습니다. Masoumi (2005)는 금형 충진의 흐름 패턴을 실험적으로 관찰하기 위해 직접 관찰을 사용했습니다.

Dabade (2013)는 실험 설계법 (Taguchi 법)과 컴퓨터 지원 주조 시뮬레이션 기법을 결합한 새로운 주조 결함 분석 방법을 제안하고 연구하여 모래, 몰딩, 녹색 모래 주조의 방법, 충전 및 응고. Rajesh Rajkolhe (2014)와 Vipul Vasava (2013)는 주조 시뮬레이션 기술이 주조 결함 문제 해결 및 방법 최적화를 위한 강력한 도구가 된다고 발표했습니다.

Guharaja (2006)는 가능한 가장 낮은 비용으로 매개 변수 설계의 Taguchis 방법으로 품질을 개선함으로써이를 입증했습니다. 검토를 기반으로이 작업에서는 컴퓨터 지원 주조 시뮬레이션 기술을 사용하여 그린 샌드 주조의 설계 관련 결함을 분석합니다. 주조. 자동차 브레이크 드럼에 사용되는 캘리퍼 브래킷이 분석을 위해 선택됩니다.

캘리퍼 브래킷을 제조하는 동안 수축, 블로우 홀, 몰드 크러쉬 및 샌드 드롭과 같은 결함이 대량 생산에서 발생합니다. 여기에서는 주조 결함 식별, 분석 및 수정에 대한 3 단계 접근 방식을 제시합니다. 모래 관련 결함에서 테스트 매개 변수 및 모래 속성이 수집된 다음 해당 속성을 저널 및 기타 표준과 비교합니다.

기계 관련 주조 결함에서 기계 유지 보수를 관찰 한 다음 유지 보수 일정을 변경하여 브레이크 다운 시간과 유지 보수 비용을 줄입니다. 패턴 관련에서는 “Autodesk 금형 흐름 시뮬레이션 소프트웨어”를 사용하여 패턴의 결함 영역을 찾은 다음 패턴의 재 설계를 수행하여 결함을 줄입니다.

본문 내용 생략 : 문서 하단부의 원문보기를 참고하시기 바랍니다.

Fig. 5: Existing Pattern Layout
Fig. 5: Existing Pattern Layout
Fig. 6: Proposed Pattern Layout
Fig. 6: Proposed Pattern Layout

Conclusions

이 작업은 산업 부품의 결함을 줄이기 위해 시뮬레이션 기술을 사용하여 주조 결함을 식별하는 것을 목표로합니다. 주조 부품의 품질을 향상시키기 위해 여러 가지 장점과 지능형 도구 형태를 제공합니다. 이것은 주조의 품질과 수율을 향상시키는 데 확실히 도움이 될 것입니다. 이러한 기술적 인 방법으로 주조 결함을 검사하면 주조 산업에서 불량품 관리 조건을 경고 할 수 있습니다. 이 프로젝트에서는 자동차 브레이크 드럼에 사용되는 캘리퍼 브래킷을 분석을 위해 선택합니다. 캘리퍼 브라켓을 제작하는 동안 양산시 수축, 블로우 홀, 몰드 크러쉬, 샌드 드롭과 같은 결함이 발생합니다. 더 나은 품질의 주조를 얻기 위해 다양한 매개 변수를 찾기 위해 많은 테스트가 수행되었습니다. 모래 매개 변수를 적절하게 선택함으로써 주조 결함을 성공적으로 줄였습니다. 거부가 통제 될 때까지 모래 혼합 공정 매개 변수의 변화를 위해 지속적으로 노력할 수 있습니다. 그런 다음 적절한 유지 보수 정책을 제공하여 CASTING 기계의 성능 수준을 높였습니다. 이로 인해 CASTING 기계의 OEE가 향상되었습니다. 마지막으로 세 가지 이상의 수정 사항이있는 새로운 패턴 디자인이 제안됩니다. 이 새로운 패턴 디자인은 주조 결함을 성공적으로 줄였습니다. 더 나은 품질을 위해 주조 결함에 근거한 주조품의 거부를 가능한 한 줄여야합니다.
분석 결과는 제품 품질의 향상을 보여줍니다. 마지막으로 캐스팅 거부율이 감소합니다.

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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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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FLOW-3D Weld

FLOW-3D Weld

FLOW-3D  WELD 는 레이저 용접 공정에 대한 강력한 통찰력을 제공하여 공정 최적화를 달성합니다. 더 나은 공정 제어를 통해 다공성, 열 영향 영역을 최소화하고, 미세 구조 변화를 제어 할 수 있습니다. 레이저 용접 프로세스를 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 변화와 같은 모든 관련 물리학을 구현합니다.

 

낮은 열 입력,  뛰어난 생산성, 속도는 기존의 용접 방법을 대체하는 레이저 용접 프로세스로 이어집니다. 레이저 용접이 제공하는 장점 중 일부는 더 나은 용접 강도, 더 작은 열 영향 영역, 더 정밀한 정밀도, 최소 변형 및 강철, 알루미늄, 티타늄 및 이종 금속을 포함한 광범위한 금속 / 합금을 용접 할 수있는 능력을 포함합니다.

공정 최적화

FLOW-3D WELD 는 레이저 용접 공정에 대한 강력한 통찰력을 제공하고 궁극적으로 공정 최적화를 달성하는 데 도움이됩니다. 더 나은 공정 제어로 다공성을 최소화하고 열 영향을받는 영역을 제한하며 미세 구조 변화를 제어 할 수 있습니다. FLOW-3D WELD 는 자유 표면 추적 알고리즘으로 인해 매우 복잡한 용접 풀을 시뮬레이션하는 데 매우 적합합니다. FLOW-3D WELD 는 관련 물리적 모델을 FLOW-3D 에 추가로 통합하여 개발되었습니다.  레이저 소스에 의해 생성된 열유속, 용융 금속의 증발 압력, 차폐 가스 효과, 용융 풀의 반동 압력 및 키홀 용접의 다중 레이저 반사. 현실적인 공정 시뮬레이션을 위해 모든 관련 물리 현상을 포착하는 것이 중요합니다.

 

얕은 용입 용접 (왼쪽 상단); 실드 가스 효과가 있는 깊은 용입 용접 (오른쪽 상단); 쉴드 가스 및 증발 압력을 사용한 심 용입 용접 (왼쪽 하단); 쉴드 가스, 증발 압력 및 다중 레이저 반사 효과 (오른쪽 하단)를 사용한 깊은 침투 용접.

FLOW-3D WELD 는 레이저 용접의 전도 모드와 키홀 모드를 모두 시뮬레이션 할 수 있습니다. 전 세계의 연구원들은 FLOW-3D WELD 를 사용하여 용융 풀 역학을 분석하고 공정 매개 변수를 최적화하여 다공성을 최소화하며 레이저 용접 수리 공정에서 결정 성장을 예측합니다.

완전 관통 레이저 용접 실험

한국의 KAIST와 독일의 BAM은 16K kW 레이저를 사용하여 10mm 강판에 완전 침투 레이저 용접 실험을 수행했습니다. CCD 카메라의 도움으로 그들은 완전 침투 레이저 용접으로 인해 형성된 상단 및 하단 용융 풀 역학을 포착 할 수있었습니다. 그들은 또한 FLOW-3D WELD 에서 프로세스를  시뮬레이션하고 시뮬레이션과 실험 결과 사이에 좋은 일치를 얻었습니다.

실험 설정 레이저 용접
CCD 카메라로 상단 및 하단 용융 풀을 관찰하는 실험 설정
레이저 용접 회로도
FLOW-3D의 계산 영역 개략도
레이저 용접 시뮬레이션 실험 결과
상단의 시뮬레이션 결과는 용융 풀 길이가 8mm 및 15mm 인 반면 실험에서는 용융 풀 길이가 7mm 및 13mm임을 나타냅니다.
 

레이저 용접 다공성 사례 연구

General Motors, Michigan 및 Shanghai University는 중국의 공정 매개 변수, 즉 용접 속도 및 용접 경사각이 키홀 용접에서 다공성 발생에 미치는 영향을 이해하기 위해 상세한 연구를 공동으로 진행했습니다.

키홀 유도 용접 다공성
레이저 용접된 알루미늄 조인트 단면의 용접 다공성, 키홀 유도 다공성은 유동 역학으로 인해 발생하며 균열을 일으킬 수 있습니다. 최적화 된 공정 매개 변수는 이러한 종류의 다공성을 완화 할 수 있습니다.

연구원들은 FLOW-3D WELD를 사용 하여 증발 및 반동 압력, 용융풀 역학, 온도 의존적 ​​표면 장력 및 키홀 내에서 여러 번의 레이저 반사 동안 프레넬 흡수를 포함한 모든 중요한 물리적 현상을 설명했습니다.

시뮬레이션 모델을 기반으로 연구진은 키홀 용접에서 유도 다공성의 주요 원인으로 불안정한 키홀을 식별했습니다. 아래 이미지에서 볼 수 있듯이 후방 용융 풀의 과도한 재순환으로 인해 후방 용융 풀이 전방 용융 풀 벽에서 붕괴되고 공극이 발생하여 다공성이 발생합니다. 이러한 갇힌 공극이 진행되는 응고 경계에 의해 포착되었을 때 다공성이 유도되었습니다.

높은 용접 속도에서는 더 큰 키홀 개구부가 있으며 이는 일반적으로 더 안정적인 키홀 구성을 가져옵니다. 사용 FLOW-3D 용접 , 연구진은 그 높은 용접 속도와 경사도 완화 다공성의 큰 용접 각도를 예측했습니다.

레이저 용접 수치 실험 결과
시뮬레이션 (위) 및 실험 (아래)에서 볼 수있는 세로 용접 섹션의 다공성 분포

FLOW Weld

FLOW Weld  모듈은 용접 해석에 필요한 모델을 FLOW-3D 에 추가하는 추가 모듈입니다.

FLOW-3D 의 표면 장력 자유 표면 분석, 용융, 응고, 증발, 상 변화 모델 등의 기본 기능을

응용하여 각종 용접 현상을 분석 할 수 있습니다.

주요 기능 :열원 모델 (출력 지정, 가우스분포, 디 포커스 등) 열원의 자유로운 이동 증발 압력 (그에 따른 반력) 실드 가스 압력 다중 반사 용접에 관한 대표적인 출력 (온도 구배 냉각 속도, 에너지 분포 등)
분석 용도 :높은 방사선 강도와 고온에 의해 직접 관찰이 어려운 현상을 시각화 온도, 열, 용접 속도, 위치 관계, 재료 물성 등의 매개 변수 연구 결함 예측 (기공, 응고, 수축 등)

FLOW -3D Weld 분석 기능

weld_flow
  1. 열원 모델의 이동
      출력량 지정, 가우스분포
  2. 에너지 밀도의 분포 , 가공 속도
      가우스 테이블 입력
  3. 증발 압력
      온도 의존성
  4. 다중 반사
      용해 깊이에 미치는 영향
  5. 결과 처리
      용해 모양, 에너지 분포, 온도 구배 냉각 속도
  6. 다양항형상의 레이저와 거동 (+ csv 파일로드)
      다양한 모양을 csv 파일 형식으로 정의 회전 + 이동
      임의 형상 이동을 csv 파일로 로드 (나선형)
  7.  이종 재료
      이종 재료의 용접
  8.  3D Printing Method  
      Cladding 적층공정

1. 열원 모델의 이동

weld16-1weld16-2
에너지 밀도공간 분포

2. 에너지 밀도의 분포, 가공 속도

열 플럭스 r 방향의 분포 단면은 원형으로, r 방향으로 열유속 분포를 제공합니다.

에너지 밀도의 공간적 분포

가우스 : 원추형의 경우는 조사 방향으로 변화하고 열유속의 면적 분은 동일합니다.

가공 속도

가공 노즐을 x, y, z 방향, 시간 – 속도의 테이블에서 지정합니다.
또한 노즐 (광원) 위치 좌표 조사 방향 벡터 성분을 지정합니다.

3. 증발 압력

에너지 밀도가 높은 경우, 용융 부 계면이 증발하고 그 반력에 의해 계면에 함몰이 발생합니다.
특히 깊은 용융부를 포함한 레이저 용접은 증발 압력을 고려한 모델링이 필요합니다.

증발 압력의 평가는 일반적인 수학적 모델이 없기 때문에 다음 모델 식을 사용합니다.

증발 가스의 상승 효과 (키 홀, 스퍼터 등)

증기의 상승 흐름의 영향을 동압, 전단력으로 평가합니다.

weld5-1 

4. 다중 반사

키홀 거동의 비교

weld9
다중 반사 없음다중 반사 있음

다중 반사를 고려한 레이저

weld10

5. 결과 처리

용접 기능에 관한 대표적인 출력 예입니다.

6. 다양한 형상의 레이저와 거동 (+ csv 파일 읽기)

weld17weld18

7. 이종 재료

이종 재료 간이 분석

재료 : 철, 구리

밀도고상율
weld19

이종 재료를 이용한 레이저 용접

재료 : 구리, 철

재료 체적 비율온도
weld20

8. 금속 3D 프린팅 기법  

– 적층 제조 (Additive Manufacturing) 공정

– DED(Direct Energy Deposition) 공정 

FLOW-3D 분말 소결 적층 조형 프로세스 해석

FLOW-3D 분말 소결 적층 조형 프로세스 해석

FLOW-3D DEM

FLOW-3D@ DEM을 이용하여 분말 적층 공정(파우더 베드 방식) 해석이 가능합니다. 여기에서는 재질: Ni 합금 (Inconel 718), 적층 피치 60μm 정도를 실시한 사례입니다. 지름 20um의 입자를 기준으로 지정하고, 자유낙하에 의해 베드를 형성합니다. 입자는 높이 방향으로 3개 정도로 적층되었습니다. 일정한 입경(case 1)에 미세한 입자를 섞은 것(case2)은 충전율이 높아졌습니다. 한편 굵은 입자를 지정한 케이스(case3)는 충전율이 나빠지는 결과를 확인할 수 있었습니다.

FLOW-3D DEM을 이용한 분말적층공정
FLOW-3D DEM을 이용한 분말적층공정

FLOW-3D WELD 용융지 형성 후 다시 응고되어 가는 모습 확인

FLOW-3D@ DEM에서 얻은 입자 배드에 레이저를 조사하여 용융 해석을 실시한 사례입니다. FLOW-3D@ WELD에서는 레이저에 의한 에너지 밀도 분포를 부여하여 열, 유동 해석을 실시합니다. 용융지가 형성되었다가 다시 응고되어 가는 모습을 확인할 수 있습니다.

입자 충전율이 높은 경우(case2)에서는 용융지가 비교적 직선으로 늘어나지만 충전율이 낮은 경우에 구불구불한 형태로 용융지가 형성되었습니다. 입자가 형성되는 표면 형상, 틈새가 비드 형성에 영향을 준다는 것을 알 수 있습니다.

FLOW-3D WELD 온도  Contour Map
FLOW-3D WELD 온도 Contour Map

F.SAI를 이용한 열응력 해석

FEM mesh 데이터와 FLOW-3D@ 결과 파일에서 구조 인터페이스 F.SAI를 이용하여 온도 데이터를 추출합니다.

여기에서는 case2의 결과를 이용하여 온도 데이터를 추출하여 얻을 수 있고, 온도 데이터를 하중 데이터로 하여 각종 구조해석 소프트웨어에서 열응력 해석을 실시했습니다.

오른쪽 그림에 NX Nastran, MSC Nastran, Marc의 결과를 보여 줍니다. 수축에 의한 응력의 발생과 변위의 모습을 확인할 수 있습니다.

FEM 메시  데이터와 FLOW-3D결과 파일에서 구조 인터페이스를 통한 열응력해석
FEM 메시 데이터와 FLOW-3D결과 파일에서 구조 인터페이스를 통한 열응력해석

FLOW-3D 용접해석 개요

FLOW-3D 용접해석 개요

자료 제공: FLOW Science Japan

용접은 금속의 상변화, 용융시의 유동, 방열에 의한 응고 등을 포함한 복잡한 물리 현상입니다. FLOW-3D@에는 그 현상을 정밀하게 모델링하는 기능이 있고, 용접 현상을 충실하게 재현할 수 있습니다.

특히 용융 금속의 유동은 표면 장력의 영향이 강하고, 그 해석은 정확한 자유 계면의 추적이 필요합니다.

FLOW-3D@의 정확한 계면 추적 기능인 TruVOF®는 그 현상을 파악하기에 매우 적합합니다.

해석 조건으로 레이저의 power, spot size, distance, 움직임(분사방향) 등을 입력할 수 있으며, 보호가스는 밀도와 유속으로 설정 할 수 있습니다. 스패터의 분출 해석은 현재 지원되지 않습니다.

해석 결과로 용접 비드의 폭, 깊이, 기공의 유무 등 관찰할 수 있습니다.

열응력 해석은 FLOW-3D 유동 해석 결과를 Abaqus 등의 구조해석 프로그램에서 불러와서 별도로 열응력 해석을 수행해야 합니다.

해석 필요성

FLOW-3D 를 이용한 용접해석은

  • 높은 방사 강도와 고온으로 직접 관찰하기 어려운 내부 현상의 상세 내용을 가시화
  • 온도, 열, 용접 속도, 위치 관계, 재료 물성 등의 파라미터 연구 검토
  • 결함 예측 (공기연행, 응고 수축, 금속 산화) 등의 필요성

해석을 통해 얻는 이점

금속의 상변화, 용융시의 유체의 힘, 방열에 의한 응고 등의 물리모델 용접 현상을 분석할 수 있습니다.

또한 용융시에는 표면장력의 영향이 강하고, 자유계면을 추적하는 수치해석 방법에 대해 높은 정밀도가 요구됩니다. FLOW-3D@는 이러한 요구사항을 잘 처리할 수 있는 장점을 가지고 있어, 용접 용융-응고의 연속적인 현상을 정확하게 파악합니다.

Cavitation | 캐비테이션

캐비테이션이란 무엇입니까?

The spillways of the Glen Canyon dam in 1983 (Lee and Hoopes, 1996).

캐비테이션은 유체 흐름의 매우 낮은 압력 또는 포화 압력을 높이는 온도 상승으로 인해 유체 내에서 증기 또는 기포가 빠르게 발생하는 것입니다. 기포의 갑작스런 출현 (및 후속 붕괴)은 비압축성 유체 내에서 압력의 급격한 변화를 일으켜 심각한 기계적 손상을 일으킬 수 있습니다. 캐비테이션에 의해 유도 된 힘은 1983 년 Glen Canyon 댐의 배수로에서 경험 한 손상에서 볼 수 있듯이 며칠 내에 수 피트의 암석을 침식 할 가능성이 있습니다 (Lee and Hoopes, 1996).

또한 고압 다이 캐스팅에서 캐비테이션이 발생할 수 있습니다. 다이의 수축 및 곡선을 통한 용융 합금의 빠른 이동은 급속한 압력 강하를 초래하고 후속 캐비테이션으로 이어질 수 있습니다. 생성된 증기 기포는 최종 주조에서 다공성을 유발하거나 더 나쁜 경우 다이에 손상을 일으켜 주조품을 훼손시키고 다이 수명을 감소시킬 수 있습니다.

캐비테이션은 터빈과 파이프에 손상을 줄 수 있고, 댐의 배수로에서 콘크리트를 침식하는 등의 원인이 될 수 있습니다. 아래 이미지는 댐의 배수로 바닥 근처의 콘크리트 침식을 보여줍니다. 댐에 사용되는 콘크리트는 일반적으로 강도가 높지만 캐비테이션은 여전히 그것을 부식시킬 수 있습니다.

Eroded concrete due to cavitation on the spillway of a dam

캐비테이션은 때때로 오염 물질과 유기 분자를 분해하고, 소수성 화학 물질을 결합하고, 캐비테이션 기포의 파열로 인해 생성 된 충격파를 통해 신장 결석을 파괴하고, 혼합을위한 난류를 증가시켜 수질 정화와 같은 특정 산업 응용 분야에서 의도적으로 유도됩니다.

따라서 캐비테이션이 발생할 가능성이있는 위치와 그 강도를 이해하는 것이 중요합니다. 캐비테이션을 실험을 수행하거나 실험 결과의 현상을 시각화하는 것이 어렵고, 잠재적으로 손상 될 수 있으므로 수치해석 시뮬레이션으로 검토하는 것이 매우 필요하고, 유용합니다.

Real-World Applications | 실제 응용 분야

  • 물 및 환경 구조 내에서 손상을 주는 캐비테이션 시뮬레이션
  • 다이 손상 및 주조 다공성을 유발할 수 있는 고압 다이 캐스팅 중 캐비테이션 시뮬레이션
  • MEMS 장치 내의 열 거품 형성 시뮬레이션
  • 열 전달 표면의 비등 거동 예측
  • 캐비테이션 역학으로 인한 혼합 예측

Modeling Cavitation in FLOW-3D

FLOW-3D의 캐비테이션 모델은 thermal bubble jets 와 MEMS devices를 시뮬레이션하는데 성공적으로 사용되었습니다. FLOW-3D는 “active”또는 “passive” 모델 옵션을 제공합니다. Active 모델은 기포 영역을 열고 수동 모델은 흐름을 통해 캐비테이션 기포의 존재를 추적하고 전파하지만, 기포 영역의 형성을 시작하지는 않습니다.

Active모델은 더 큰 캐비테이션 영역이 예상되고 유동장에 영향을 미치는 경우에 가장 적합하며, Passive모델은 작은 기포의 간단한 모양이 예상되는 시뮬레이션에 가장 적합합니다. 활성 모델과 에너지 전송 계산을 통해 위상 변화도 옵션입니다. 기포는 계면에서의 증발 또는 응축으로 인해 추가로 팽창하거나 수축 할 수 있습니다.

Sample Results

아래 시뮬레이션은 수축 노즐을 보여줍니다. 애니메이션은 매우 일시적인 진동 동작을 보여주는 캐비테이션 버블의 진화를 보여줍니다. 캐비테이션 부피 분율은 초기 연속 액체에서 캐비테이션의 시작을 시각화하기 위해 플롯됩니다.

아래 애니메이션은 진입 속도가 8m/s이고 수렴 기울기가 18 °이고 발산 기울기가 8 ° 인 벤츄리 내의 캐비테이션을 보여줍니다. 다시 말하지만, 캐비테이션의 과도 동작은 잘 모델링되어 있으며, 모델은 22ms의 실험 결과와 비교하여 17.4ms의 캐비테이션주기 기간을 예측합니다 (Stutz and Reboud 1997).

Cavitation in a venturi

물 탱크를 통해 이동하는 고속 발사체를 시뮬레이션하여 발사체 후류에서 생성 된 저압 영역의 공동 기둥을 보여줍니다. 발사체의 초기 속도는 600m / s입니다. 아래는 탱크의 움직임과 후행하는 캐비테이션 유체의 애니메이션입니다. 발사체가 감속함에 따라 캐비테이션 기둥의 반경이 좁아집니다.

@

High-speed bullet

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Stutz, B., Reboud, J.L., 1997, Experiments on unsteady cavitation, Experiments in Fluids, 22: 191-198.

Moving Boundaries: An Eulerian Approach

Moving Boundaries: An Eulerian Approach

많은 문제에서, 유체 및 고체 영역의 내부 경계가 그 안에서 이동할 수 있도록하면서 공간에 고정 된 그리드를 유지하는 것이 유리합니다. 이는 리 메싱의 필요성을 피할 수 있으므로 이러한 경계의 형태에 급격한 변화가 발생할 때마다 적절합니다. 메시 생성도 크게 단순화되었습니다.

고정 그리드 내에서 유체 인터페이스, 침전물, 응고 된 유체 및 탄성 재료의 경계 이동을 모델링하기위한 다양한 접근 방식이 표시됩니다. 유체 경계의 이동은 VOF (Volume-of-Fluid) 방법의 변형으로 수행되며, 각 계산 셀에서 유체의 양을 나타내는 양이 고정 메시를 통해 조정됩니다.

퇴적물의 침식 및 퇴적은 퇴적물 수색 모델을 사용하여 계산됩니다. 국부적 인 침식 속도는 패킹 된 퇴적물 / 유체 경계면에 존재하는 국부적 인 전단 응력을 기반으로하며, 증착은 Stokes 유동 근사치로 예측됩니다.

Emptying of gravure cell (same cell dimensions as filling case); a
three-dimensional perspective is shown. The transfer roll surface
(block at top) is moving away from the gravure roll at 0.5m/s. The
static contact of the fluid with all surfaces is 30°. The elapsed time
is 150

충진 층 경계면은 퇴적물 농도와 퇴적물의 포장 분율에 따라 달라집니다. 용융 금속은 온도가 빙점 아래로 떨어지면 굳을 수 있습니다. 응고 된 “유체”는 동결 및 용융을 유발하는 열유속의 양으로부터 결정된대로 표면이 증가하거나 수축하는 고체처럼 처리됩니다.

탄성 응력은 응고 된 재료 / 공기 인터페이스를 예측하는 VOF 방법을 사용하여 동일한 고정 그리드 내의 운동량 균형에 탄성 응력 계산을 추가하여 응고 된 영역에서 계산됩니다.

매우 일시적인 흐름 문제의 경우 유체와 공극 공간 사이 또는 두 개의 혼합 불가능한 유체 사이에있는 유체 인터페이스는 문제의 역학에 따라 자유롭게 움직여야합니다.

한 가지 해결책은 인터페이스와 함께 변형되는 메시를 만드는 것입니다. 이것은 시뮬레이션 중에 인터페이스의 형태가 거의 변경되지 않는 상황에서 잘 작동합니다. 그러나보다 일반적인 경우에는 시뮬레이션 중에 새 메시를 반복적으로 생성해야하거나 변경되지 않은 메시 내에서 자유 표면 경계를 생성하는 방법이 필요합니다. 이 작업은 후자를 제시합니다. VOF (Vol-of-fluid) 함수는 자유 표면의 위치를 추적하는 데 사용됩니다. 또한이 함수는 곡률을 계산하여 표면 장력의 영향을 예측하는 데 사용됩니다.

<원문보기> Moving-Boundaries-an-Eularian-Approach.pdf

Capillary Flows

Capillary Flows

모세관 흐름은 일반적으로 미세 유체 장치에서 발생합니다. 예를 들어, 바이오 칩 설계에서 긴 마이크로 채널은 종종 액체 용액을 한 장소에서 다른 장소로 전달하는 데 사용됩니다. 입구 채널은 액체 저장소에 연결되고 표면 장력이 액체를 마이크로 채널로 당깁니다(액체가 칩 표면에 “습기”되는 경우). 이 페이지에서는 충전, 흡수 및 전환과 같은 모세관 흐름 분석에서 FLOW-3D에 대한 몇 가지 특정 용도에 대해 다룹니다.

Marangoni Flows

마랑고니는 그 중심에 가열된 물 접시에 흐릅니다. 균일하지 않은 표면 장력에 의해 발생하는 흐름은 20ºC의 초기 온도에서 깊이 0.75cm의 얕은 8.0cm의 물 접시에 의해 입증됩니다. 원형 접시 중앙에 놓인 원통형 막대는 직경 0.5cm로 80Cº의 온도로 가열되고 0.05cm의 깊이까지 수면에 잠깁니다. 핫 로드 주변의 물이 가열되면 표면 장력이 0.1678dyne/cm/ºC만큼 감소하여 표면이 접시의 바깥쪽 림 쪽으로 수축됩니다. 수축은 처음에 표면에 뿌려진 질량이 없는 마커 입자에 의해 나타납니다.

Capillary Filling

모세관 충전 공정을 이해하는 것은 칩 설계에 중요합니다. 액체 흐름 경로의 기하학적 구조가 다르면 기포를 고정할 수 있는 등의 모세관 충진 동작이 달라질 수 있습니다. 충전 프로세스에 대한 지식은 설계자가 챔버, 결합 기둥, 분할 및 밸브와 같은 칩의 내부 구조를 정렬하는 데 도움이 됩니다. 오른쪽의 시뮬레이션은 모세관 작용의 분석적 예측을 검증합니다. 모세관 충전은 표면 장력과 중력에 의해 균형을 이루며, 이는 FLOW-3D로 정확하게 예측되는 기본 공정입니다.

Thermocapillary Switch

910/5000광선의 경로 안팎으로 이동하는 소량의 액체는 굴절이나 반사를 통해 다른 경로로 방향을 바꿀 수 있습니다. 이 개념은 광선이 광섬유에 들어가면 내부 반사에 의해 포착되는 광섬유와 관련하여 특히 매력적입니다. 복잡한 광학 회로를 만들려면 한 광섬유에서 다른 광섬유로 빛을 리디렉션 할 수있는 “스위치”가 필요합니다.

제안 된 한 가지 개념은 열 모세관을 기반으로합니다. 광섬유 광선을 교차하는 마이크로 채널에 액체의 작은 방울을 놓습니다. 방울이 채널을 따라 빔이 통과해야하는 곳으로 이동하면 빔이 다른 섬유로 반사됩니다. 방울은 양면을 다르게 가열하여 이동합니다. 이것은 방울이 채널의 더 차가운 끝쪽으로 당겨 지도록 방울의 양쪽에있는 반월판의 표면 장력의 변화를 일으 킵니다.

Whole Blood Spontaneous Capillary Flow

Sketch of the cross section of the device (w=150 µm, h1=300 µm, h2=1200 µm, α=14.5o)

모세관 기반 마이크로 시스템은 추가 작동 메커니즘이 필요하지 않기 때문에 저렴하고 제작하기 쉽습니다. 마이크로펌프나 주사기와 같은 일반적인 마이크로 시스템은 부피가 크고 휴대할 수 없는 흐름 작동을 필요로 합니다.

버팔로 대학의 최근 연구는 모세관 유동 작용을 사용하여 미세 기기에서 액체를 이동시키는 간단한 해결책을 연구했습니다. 이 작업은 FLOW-3D를 사용하여 수정된 V-그루브 채널에서 자발적 모세관 흐름을 시뮬레이션합니다. 좁은 V-그루브 기하학(왼쪽)은 전혈과 같은 높은 점도의 유체도 이 유체를 통해 이동할 수 있기 때문에 좋은 솔루션을 제공합니다. 홈의 끝부분은 자발적인 모세관 흐름을 촉진하고 평행판은 충분한 혈액수송을 보장합니다.

본 연구에서는 FLOW-3D를 사용하여 채널 내 유체 헤드의 유속과 액체 전방의 진행을 추정합니다.

결과는 실험 및 분석(간단한) 결과와 비교됩니다. 아래 그림은 수치, 실험 및 분석 결과의 비교를 보여줍니다. FLOW-3D 결과는 실험 결과와 매우 일치합니다.

FLOW-3D Results

Analysis A: FLOW-3D results in red circles at the mid flow height, experimental results in green dots recorded at the medium fluid height, analytical results in green dashes
Analysis B: FLOW-3D results in red circles at the mid flow height, experimental results in green dots recorded at the medium fluid height, analytical results in green dashes

Animation of the results post-processed in FlowSight.

References

J. Berthiera, K.A. Brakke, E.P. Furlani, I.H. Karampelas, V. Pohera, D. Gosselin, M. Cubizolles, P. Pouteau, Whole blood spontaneous capillary flow in narrow V-groove microchannels, Sensors and Actuators B: Chemical, 2014

FLOW-3D RESIN

FLOW-3D RESIN 모듈

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

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

적용 사례

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

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Tilt Pour Casting Workspace, 경동주조

Tilt Pour Casting Workspace Highlights, 경동주조

  • 금형의 모션 제어
  • 최첨단 금형온도관리, 동적 냉각 채널, 스프레이 냉각, 금형온도 싸이클링
  • 정확한 가스 고립 및 기공 예측

Workspace Overview

경동주조(Tilt Pour Casting) Workspace는 엔지니어가 FLOW-3D  CAST로 경동주조(Tilt Pour Casting)을 성공적으로 모델링 할 수 있도록 설계된 직관적인 모델링 환경입니다 . 작업 공간에는 프로세스별 특정 다이 및 재료 유형이 포함되어 있으며, 정확한 기계 기능에 맞게 회전 동작을 쉽게 정의 할 수 있습니다. 

기포 결함의 완전한 분석을 위해 충진 분석에 벤트 및 배압이 포함되어 있으며, 다이사이클링 및 최신 응고 모델은 작업 공간의 하위 프로세스 아키텍처를 통해 충진시 매끄럽게 연결됩니다. Tilt Pour Casting Workspace는 단순하지만 다양한 모델링 환경에서 시뮬레이션의 모든 측면을 위한 완전하고 정확한 솔루션을 제공합니다.

Tilt Pour Simulation | FLOW-3D CAST
Tilt Pour Casting | FLOW-3D CAST
8-Cavity Tilt Pour | FLOW-3D CAST v5.1

프로세스 모델링

  • 틸트 주입
  • 역 틸트 주입

유연한 격자 생성

  • FAVOR ™ 단순 격자 생성 도구
  • 멀티 블록
  • Conforming mesh

금형 온도 관리

  • 다이 사이클링
  • 열 포화
  • 완전 열전달 모델링

고급 응고

  • 다공성 예측
  • 수축
  • 핫스팟 식별
  • 열 계수
  • 기계적 특성 예측

모래 코어

  • 핵심 가스 진화
  • 코어 특성에 대한 재료 정의

금형 동작 제어

  • 6 개의 회전축
  • 회전 속도를위한 테이블 형식 입력

결함 예측

  • 매크로 및 미세 다공성
  • 가스 다공성
  • 조기 응고
  • 산화물 형성
  • 표면 결함 분석

다이나믹 시뮬레이션 제어

  • 모션 제어를위한 이벤트 프로브 기반 트리거

완벽한 분석 패키지

  • 다중 뷰포트가있는 애니메이션-3D, 2D, 히스토리 플롯, 볼륨 렌더링
  • 다공성 분석 도구
  • 병렬 시뮬레이션 결과 비교
  • 용융 온도, 고체 분율 측정 용 센서
  • 입자 추적기
  • 일괄 배치 처리
  • 보고서 생성

Sand Casting Workspace, 사형주조

Sand Casting Workspace Highlights, 사형주조

  • 모래 특성의 통합에는 투과성, 코어 가스 및 수분 함량이 포함됩니다.
  • 주입 컵 채우기 조건에 따라 동적 래들 주입 및 동적 래들 동작
  • 첨단 솔루션을 통해 정확한 가스 포집 및 다공성 제공

Workspace Overview

Sand Casting Workspace(사형주조)는 샌드 캐스터에 주입, 응고 및 냉각 분석을 시뮬레이션하는 데 필요한 모든 도구를 제공합니다. Sand Casting Workspace는 엔지니어의 언어를 사용하여, 사용이 간편한 인터페이스를 제공하도록 설계되어 있습니다.

사형주조의 결함은 흔히 충전 단계에서 추적할 수 있습니다. FLOW3D CAST는 뛰어난 금속 흐름 예측에 대해 뛰어난 정확도를 제공하여, 쉽게 결함을 파악할 수 있습니다. 산화물 형성 및 콜드샷을 정확하게 추적하여 최종 주물에서의 발생 위치를 확인합니다. 압탕의 크기를 조정하고 핫 스팟(최종응고부)에 배치하는 한편, 진보된 응고 및 수축 분석을 통해 가장 까다로운 제조 환경에서도 최종적으로 최적화된 설계를 달성할 수 있습니다.

프로세스 모델링

  • 충전재
  • 응고
  • 냉각

유연한 메쉬

  • 빠르고 쉬운 생성을 위한 체계적인 메쉬
  • 국지적인 정확도 제어를 위한 멀티 블록 메쉬
  • 메모리 최적화를 위한 캐스팅 적합 메쉬

주형 모델링

  • 가스 및 수분 배출이 가능한 투과성 금형
  • 국소 냉각을 위한 코일
  • 다공성 및 표준 인서트
  • 세라믹 필터
  • 공기 통로

고급 응고

  • 화학 기반 응고
  • 치수 없는 니야마(Niyama ) 기준
  • 냉각 속도, SDAS, 입자 크기 기계적 특성

충전 정확도

  • 가스/버블 포획
  • 표면 산화물 형성
  • 필터의 자동 드래그 계산
  • 난류 모델링

코어 모델링

  • 가스 생성을 포함한 모래 코어
  • 소금 코어

결함 예측

  • 혼입 공기
  • 산화물 형성 및 추적
  • 콜드 샷
  • 다공성 예측
  • 수축
  • 핫 스팟

라이저 공구

  • 발열체 조립체
  • 절연 및 발열 슬리브

완전한 분석

  • 다중 뷰 포트를 사용한 애니메이션-3D, 2D, 기록 플롯, 볼륨 렌더링
  • 다공성 분석 도구
  • 사이드 바이 사이드 시뮬레이션 결과 비교
  • 용해 온도, 고체 부분을 측정하기 위한 센서
  • 입자 추적기
  • 일괄 처리
  • 보고서 생성

Low Pressure Die Casting Workspace, 저압주조

Workspace Highlights, 저압주조

  • 매우 정확한 충진을 위한 압력 제어 주입
  • 공극, 배기 및 역압 효과를 포함한 전체 프로세스 모델링
  • 다공성과 같은 정밀한 조기 동결 및 응고 결함을 해결하기 위한 향상된 응고 및 열 전달 제어

Workspace Overview

저압주조 Workspace 는 엔지니어가 FLOW-3D CAST를 통해 저압주조 제품을 성공적으로 모델링하도록 설계된 직관적인 모델링 환경입니다. 

유연한 압력 제어를 통해 엔지니어는 가압, 벤트 및 배압 조건을 정확하게 재현하여 주입, 공기 갇힘 및 미세수축결함에 대한 완전한 분석을 수행할 수 있습니다.

금형온도해석 및 최첨단 응고 모델은 작업 공간의 서브 프로세스 아키텍처를 통해 원활하게 충전 상태에 연결됩니다. 저압주조 Workspace은 단순하면서도 다목적 모델링 환경에서 시뮬레이션의 모든 측면을 위한 완전하고 정확한 솔루션을 제공합니다.

프로세스 모델링

  • 중력 저 압력 다이 캐스트 주조

유연한 메쉬

  • FAVOR™단순 메시 생성 도구
  • 멀티 블록 메쉬
  • 중첩된 메쉬

다이 열 관리

  • 열사이 사이클
  • 열 포화도
  • 풀 열 전달 모델링

고급 응고

  • 다공성 예측
  • 수축
  • 핫 스폿 식별
  • 기계적 특성 예측
  • 마이크로 아키텍처 예측

모래 코어

  • 핵심 가스 진화
  • 코어 특성에 대한 재료 정의

진공 및 환기

  • 대화형 프로브 배치
  • 면적 및 손실 계수 계산기

LADLE운동

  • 6도의 자유 동작 정의

주입 정확도

  • 가스 및 기포 걸림
  • 표면 산화물 계산
  • RNG및 LES난류 모델
  • 배경 압력

결함 예측

  • 매크로 및 마이크로 다공성
  • 가스 다공성
  • 조기 응고
  • 산화물 형성
  • 표면 결함 분석

동적 시뮬레이션 컨트롤

  • 프로브 기반 트리거
  • 열 제어
  • 진공 및 환기 컨트롤

완전한 분석

  • 다중 뷰 포트를 사용한 애니메이션-3D, 2D, 기록 플롯, 볼륨 렌더링
  • 다공성 분석 도구
  • 사이드 바이 사이드 시뮬레이션 결과 비교
  • 용해 온도, 고체 부분을 측정하기 위한 센서
  • 입자 추적기
  • 일괄 처리
  • 보고서 생성

Low Pressure Sand Casting (LPSC) Workspace, 저압사형주조

Workspace Highlights, 저압사형주조

  • 투과성, 코어 가스 및 수분 함량을 포함한 모래 특성 통합
  • 전체 프로세스 모델링에는 보이드, 환기 및 역압 영향이 포함됨
  • 고급 다이내믹스에는 채우기 후 고체화 틸트 동작이 포함됨

Workspace Overview

저압 사형 주조(LPSC) Workspace 는 주조 공장에서 일반적으로 사용되는 모든 공정을 시뮬레이션할 수 있는 간편한 도구를 제공합니다. 새로운 LPSC Workspace를 통해 사용자는 프로세스 파라미터를 모델링하고 최적화하는 데 필요한 도구를 사용할 수 있습니다.

필터는 하단 충진 스프로(sprues)에 삽입하여 충진 패턴을 추가로 제어하고, 용해 시 불순물을 제거할 수 있습니다. FLOW-3D CAST는 충전 중 흐름에 미치는 영향을 모델링하기 위한 세라믹 필터를 제공합니다. LPSC Workspace는 응고중의 수축 및 미세수축결함을 해결하기 위해 발열 압탕어셈블리 및 단열 슬리브를 제공합니다.

FLOW-3D CAST의 틸트 기능을 사용하면 응고 전에 몰드를 거꾸로 뒤집어 충전 스프루(sprues)가 라이저 역할을 할 수 있습니다. 이 접근 방식은 충진 스프루(sprues)가 적절하게 설계된 경우 추가 라이저가 필요하지 않습니다.

프로세스 모델링

  • 압력 또는 용량 제어 바닥 공급
  • 회전식 응고

유연한 메쉬

  • 빠르고 쉬운 생성을 위한 체계적인 메쉬
  • 국지적인 정확도 제어를 위한 멀티 블록 메쉬
  • 메모리 최적화를 위한 캐스팅 구성 메쉬

주형 모델링

  • 가스 및 수분 배출이 포함된 허용 가능한 금형
  • 국소 냉각을 위한 코일
  • 다공성 및 표준 인서트
  • 세라믹 필터
  • 에어벤트

고급 응고

  • 화학 기반 응고
  • 치수 없는 니야마 기준
  • 냉각 속도, SDAS, 입자 크기 기계적 특성

라이저 공구

  • 발열체 데이터베이스
  • 발열성 및 절연성 슬리브

주입 정확도

  • 가스/버스/자갈 끼임
  • 표면 산화물 형성
  • 필터의 자동 드래그 계산

몰드 모션 컨트롤

  • 시간 제어 금형 회전

결함 예측

  • 다공성 예측
  • 수축
  • 핫 스팟

동적 시뮬레이션 컨트롤

  • 문제가 제어되는 주입 속도

완전한 분석

  • 다중 뷰 포트를 사용한 애니메이션-3D, 2D, 기록 플롯, 볼륨 렌더링
  • 다공성 분석 도구
  • 사이드 바이 사이드 시뮬레이션 결과 비교
  • 용해 온도, 고체 부분을 측정하기 위한 센서
  • 입자 추적기
  • 일괄 처리
  • 보고서 생성

Investment Casting Workspace, 정밀주조

Workspace Highlights

  • 주조 패턴으로 쉘 생성을 능률적으로 수행할 수 있습니다.
  • 고급 방사 모델은 쉘 표면 사이의 완전한 복사 열 전달을 계산합니다.
  • 고급 모션 컨트롤에는 Bridgman, 레들 및 스핀 모션이 포함됩니다.

Workspace Overview

Investment Casting Workspace는 쉘 생성, 충전, 응고 (정적 또는 움직이는 Bridgman 쉘 금형) 및 냉각을 포함한 Investment Casting 주조의 모든 측면을 시뮬레이션하기 위한 사용하기 쉬운 도구를 Investment Casting 엔지니어에게 제공합니다.

쉘 몰드 생성 도구는 빠르고 신뢰할 수 있는 쉘 형상 생성을 위해 제공되며, radiative heat 및 view factor 모델은 쉘의 여러 부분 간의 복사 열전달(radiation heat transfer)을 정확하게 재현합니다. Directional solidification를 위해 쿨러 하부 단면과 분리된 뜨거운 상부 섹션이 있는 moving oven은 Bridgman 프로세스를 재현합니다. 용융 표면 진행 뿐만 아니라 몰드의 이동, 충진 양상 및 응고 패턴은 직관적인 후처리 도구를 통해 쉽게 평가되므로 공정 조건을 수정하여 주조 공정을 구현할 수 있습니다.

 프로세스 모델링

  • 유동
  • 고화 -고정 및 브리지먼
  • 냉각
 

쉘 몰드 생성

 

열 금형 모델링

  • 뷰 인자를 가진 전체 방사 모델링
  • 대류 및 전도 열 전달
 

멀티 블록 메시

 

유동 해석의 탁월한 정확도

  • 가스/버블 고립
  • 표면 산화물 계산
  • RNG 및 LES 난류 모델
 

래들 주입

 응고해석
  • 기공 예측
  • 수축 예측
  • 방향성 응고
 

결함 예측

  • 기공 예측
  • 공기 고립 예측
  • 조기 응고
  • 산화물 형성
 

동적 시뮬레이션 제어

  • 용탕 주입 제어
 

전체 분석 패키지

  • 다중 뷰포트가 있는 애니메이션 – 3D, 2D, 기록 플롯, 볼륨 렌더링
  • 다공성 분석 도구
  • 여러가지 해석 결과 비교
  • 용융 온도, 응고 분율 측정을 위한 센서 추가 기능
  • 파티클 트레이서
  • 일괄 후 처리
  • 보고서 생성

High Pressure Die Casting Workspace, 고압다이캐스팅

High Pressure Die Casting Workspace Highlights

  • 주입 정확도가 탁월합니다.
  • 전체 프로세스 모델링에는 고급 환기, PQ2 및 스프레이 냉각이 포함됩니다.
  • 동적 시뮬레이션 제어를 통해 동적 런타임 프로세스를 제어할 수 있습니다.
  • 최첨단 알루미늄 실리콘 합금 고형화입니다.

고압 다이 캐스팅 Workspace

고압 다이 캐스팅 Workspace은 엔지니어가 FLOW-3D CAST를 사용하여, 고압 다이 캐스팅 제품을 성공적으로 모델링할 수 있도록 설계된 직관적인 모델링 환경입니다.

FLOW-3D CAST v5.1은 첨단 다이 열 제어, 기계 파라미터 모델링,주입 및 배압 조건의 정확한 해석기능과 결합된 샷 슬리브 모션의 완전한 제어는 가장 까다로운 HPDC 시뮬레이션에 필요한 최적화된 솔루션입니다. HPDC Workspace에는 진보된 미세수축공 예측 및 후처리 기능 외에도 Al-Si 및 Al-Cu 기반 합금에 대한 최첨단 화학 기반 응고 및 재료 강도 모델이 포함되어 있습니다.

모델링된 프로세스

  • 고압 다이 주조
 

유연한 메시

  • FAVOR™ 간단한 메쉬 생성 도구
  • 멀티 블록 메시
  • 중첩 메시
 

다이 열 관리

  • 열 다이 사이클링
  • 열 포화도
  • 전체 열 전달 모델링
  • 스마트 냉각 채널 제어
  • 스프레이 냉각 경로 모델링
 

고급 응고

  • 다공성 예측
  • 수축
  • 핫스팟 식별
  • 기계적 특성 예측
  • 미세 구조 예측
 

국자 모션

  • 자유 모션 정의 6도
 

진공 및 환기

  • 대화형 프로브 배치
  • 지역 및 손실 계수 계산기
 

충전 정확도

  • 느리고 빠른 샷 모델링
  • 강화 압력 효과
  • 가스 및 버블 함정
  • 표면 산화물 계산
  • RNG 및 레 난류 모델
  • 역압력
 

결함 예측

  • 매크로 및 마이크로 다공성
  • 가스 다공성
  • 조기 응고
  • 산화물 형성
  • 표면 결함 분석
 

표면 결함 분석

  • PQ2 분석
  • 프로브 기반 트리거
  • 열 제어
  • 진공 및 환기 제어
 

전체 분석 패키지

  • 다중 뷰포트가 있는 애니메이션 – 3D, 2D, 기록 플롯, 볼륨 렌더링
  • 다공성 분석 도구
  • 나란히 시뮬레이션 결과 비교
  • 용융 온도, 고체 분획 측정을 위한 센서
  • 파티클 트레이서
  • 배치 후 처리
  • 보고서 생성

Gravity Die Casting Workspace, 중력주조

Gravity Die Casting Workspace Highlights, 중력주조

  • 최첨단 다이 열 관리, 동적 냉각 채널, 분무 냉각 및 열 순환
  • Ladle 주입 조건에 따라 동적 Ladle 모션이 있는 Ladle 주입
  • 첨단 유량 솔루션으로 정확한 가스 갇힘 및 가스 다공성 제공

Workspace Overview

Gravity Die Casting Workspace(중력주조)는 엔지니어가 FLOW-3D CAST를 사용하여 중력주조 제품을 성공적으로 모델링할 수 있도록 설계된 직관적인 모델링 환경입니다.

Ladle 모션, 벤트 및 배압이 충진해석에 포함되어 공기 갇힘 및 미세 응고수축공의 정확한 예측과 금형온도분포 및 상태 예측이 가능합니다.-첨단 응고 모델은 Workspace의 하위 프로세스 아키텍처를 통해 충준해석기능에 원활하게 연결됩니다. Gravity Die Casting Workspace는 다목적 모델링 환경에서 시뮬레이션의 모든 측면을 위한 완전하고 정확한 솔루션을 제공합니다.

PROCESSES MODELED

  • Gravity die casting
  • Vacuum die casting

FLEXIBLE MESHING

  • FAVOR™ simple mesh generation tool
  • Multi-block meshing
  • Nested meshing

MOLD MODELING

  • Localized die heating elements and cooling channels
  • Spray cooling of the die surface
  • Ceramic filters
  • Air vents

ADVANCED SOLIDIFICATION

  • Porosity
  • Shrinkage
  • Hot spots
  • Mechanical property
  • Microstructure

SAND CORES

  • Core gas evolution
  • Material definitions for core properties

DIE THERMAL MANAGEMENT

  • Thermal die cycling
  • Heat saturation
  • Full heat transfer

LADLE MOTION

  • 6 degrees of freedom motion definition

DEFECT PREDICTION

  • Macro and micro porosity
  • Gas porosity
  • Early solidification
  • Oxide formation
  • Surface defect analysis

VACUUM AND VENTING

  • Interactive probe placement
  • Area and loss coefficient calculator

MACRO AND MICRO POROSITY

  • Gas porosity
  • Early solidification
  • Oxide formation
  • Surface defect analysis

FILLING ACCURACY

  • Gas and bubble entrapment
  • Surface oxide calculation
  • RNG and LES turbulence models
  • Backpressure

COMPLETE ANALYSIS PACKAGE

  • Animations with multi-viewports – 3D, 2D, history plots, volume rendering
  • Porosity analysis tool
  • Side-by-side simulation results comparison
  • Sensors for measuring melt temperature, solid fraction
  • Particle tracers
  • Batch post-processing
  • Report generation

Continuous Casting Workspace, 연속주조

연속 주조 Workspace Highlights

  • 고급 모션 컨트롤에는 수직 빌릿, 수평 파이프 및 롤러 시트 캐스팅이 포함됨
  • 열 및 냉각 동적 제어는 타의 추종을 불허하는 열 관리 분석 제공
  • 유체의 완전한 시뮬레이션 – 고급 열 응력 해석을 통해 동작중의 고체 전환

Workspace Overview

Continuous Casting Workspace는 연속형 빌릿 주조 및 직접 냉간 연속 주조 등 일반적으로 사용되는 모든 주조 공장 공정을 시뮬레이션할 수 있는 사용하기 쉬운 도구를 지속적으로 주조 사용자에게 제공합니다. 새로운 Continuous Casting Workspace를 통해 사용자는 연속 주조 공정을 모델링하고 공정 파라미터를 최적화하는 데 필요한 도구를 찾을 수 있습니다.

멀티 블록 메쉬는 주조물의 높은 전단 및 고온 구배 영역에서 훨씬 더 높은 정확도를 제공하는 효율적인 방법을 제공합니다. Mold 및 Billlet 냉각, 용해 유량, 과열 및 Mold 형상과 같은 공정 매개변수가 분석에 포함됩니다. 용탕 표면의 운동과 몰드의 온동은 후처리 중에 빠르게 시각화되며, 이 과정에서 충진 및 응고 패턴도 쉽게 평가되므로 공정 수정을 자신 있게 구현할 수 있습니다.

 

 

모델링된 프로세스

  • 연속 빌릿 및 시트 캐스팅
  • 직접 냉각 연속 주조

유연한 메시

  • 다중 블록 메시는 흐름과 온도 그라데이션을 캡처합니다.

열 금형 모델링

  • 난방 및 냉각 요소와 지역화 된 다이 가열 제어
  • 용융 및 금형에서 대류 및 복사 열 전달

고급 응고

  • 수축
  • 방향 응고

결함 예측

  • 다공성 예측
  • 실내 공기
  • 조기 응고
  • 산화물 형성

동적 시뮬레이션 제어

  • 흐름 역학에 따라 제어 부기

전체 분석 패키지

  • 다중 뷰포트가 있는 애니메이션 – 3D, 2D, 기록 플롯, 볼륨 렌더링
  • 다공성 분석 도구
  • 나란히 시뮬레이션 결과 비교
  • 용융 온도, 고체 분획 측정을 위한 센서
  • 파티클 트레이서
  • 배치 후 처리
  • 보고서 생성

Centrifugal Casting Workspace, 원심주조

원심주조 워크 스페이스 하이라이트

  • 고급 모션 컨트롤을 통해 모든 스핀 조건의 정밀한 시뮬레이션
  • 수평 파이프 주조, 수직 보석 주조, 수직 대형 회전 등의 솔루션 제공
  • 응고 중 동적 스핀 속도 제어

작업 영역 개요

원심 주조 Workspace는 원심 주조 사용자에게 수평 및 수직 진정한 원심 주조, 부분 원심 주조 및 원심 주조 시뮬레이션을 위한 편리한 도구를 제공합니다. 새로운 원심 주조 Workspace를 사용하면 사용자가 프로세스를 모델링하고 설계 매개 변수를 최적화하는데 필요한 모든 도구를 찾을 수 있습니다. 금형을 고정시키고 회전하는 메쉬를 통해 사용자는 ladle 붓기를 포함하여 상상할 수 있는 모든 금형 모션을 모델링할 수 있는 유연성을 제공합니다.

원통형 메싱은 가능한 최고의 흐름 모델링 정확도를 제공하는 반면, 다중 블록 메싱은 주조물의 높은 전단 및 고온 구배 영역에서 훨씬 더 높은 정확도를 위한 효율적인 방법을 제공합니다. 이 솔루션은 적합하지 않은 금형 회전 속도에 따라 비처럼 떨어지는 것과 같은 흐름 관련 문제, 공기 유입 또는 응고 부위의 재용해과 같은 결함을 예측합니다. 몰드 예열 온도, 냉각 구성 및 금형 회전률과 같은 프로세스 매개변수는 모두 모델 설정의 일부가 될 수 있습니다.

모델링된 프로세스

  • 수평 및 수직 진정한 원심 공정
  • 반원심 공정
  • 분리기

열 금형 모델링

  • 가열 요소와 지역화 다이 가열 제어
  • 대류 및 복사 열 전달

유연한 메시

  • 최고의 정확도를 위한 원통형 저술
  • 다중 블록 메시는 흐름과 온도 그라데이션을 캡처합니다.

충전 정확도

  • 용융 픽업 및 강우 예측
  • 가스/버블 함정
  • 표면 산화물 계산
  • RNG 및 레 난류 모델

금형 모션 제어

  • 수직 및 수평 회전
  • 가변 스핀 속도

국자 붓기

고급 응고

  • 수축
  • 방향 응고

결함 예측

  • 다공성 예측
  • 실내 공기
  • 조기 응고
  • 산화물 형성

동적 시뮬레이션 제어

  • 흐름 역학에 따라 제어 부기

전체 분석 패키지

  • 다중 뷰포트가 있는 애니메이션 – 3D, 2D, 기록 플롯, 볼륨 렌더링
  • 다공성 분석 도구
  • 나란히 시뮬레이션 결과 비교
  • 용융 온도, 고체 분획 측정을 위한 센서
  • 파티클 트레이서
  • 배치 후 처리
  • 보고서 생성

Low Pressure Die Casting Workspace (저압 주조)

저압 주조의 장점

  • 높은 수준의 자동화로 다수확
  • 그물 모양의 주조로 인한 가공비 절감
  • 재료 보존으로 인한 생산 향상 및 불량률 감소

저압 주조의 workflow


재질 및 구성요소 선택

  • 모든 금속 및 금형의 성질은 사용자가 정의할 수 있음
  • 재질 데이터베이스가 준비됨

CAD → MESH

  • FLOW-3D CAST는 어떤 형상일지라도 쉽고 자동적으로 격자를 생성해줌
  • FAVOR 기능
  • 격자 속성의 조정없이도 새로운 형상을 쉽고 빠르게 업로드함

응고 모델

  • FLOW-3D CAST는 두 가지 모델로 다공성을 식별할 수 있음
    – 단순화된 응고 수축
    – 유체의 흐름이 없음
    – 액체 영역의 온도를 기준
    – 인터덴드리틱 옵션
    – 빠른 결과에 사용
    – 주요 수축 모델
    – 유체 및 열의 흐름을 기준
    – 재용해로 인한 부피 팽창
    – 매우 정확한 최종 검증

Output 선택 & 후처리 과정

  • 정확한 출력 변수를 정의
  • FlowSight를 이용하여 고품질의 시각적 데이터를 쉽게 렌더링

HPDC Part III – Cooling & Solidification

응고의 특성

  • 용융된 금속의 에너지가 차가운 다이로 손실됨
  • 합금은 온도 범위를 넘어 굳음. 주조의 mushy zone은 액체와 고체의 혼합물이 공존하는 영역임
  • 액체 밀도가 증가하여 고체 밀도에 도달하면 수축때문에 다공성을 생성함

응고시 결함

  • 수축 다공성
    – 거대 다공성 : 액체 공급 실패로 인한 결과
    – 미세 다공성 : 인터덴드리틱 부식으로 인한 결과
  • 최종 액상 영역

시뮬레이션의 필요성

  • 정확한 충진으로 적절한 열의 프로필을 캡처하며, 응고 분석을 위하여 초기조건으로 사용함
  • 냉각 채널(위치와 열 제거)
    – 수축 이동
    – 정상 응고를 촉진
  • 다공성 예측
  • squeeze 핀이 필요할지 결정

Squeeze Pins : 스퀴즈(압착) 핀

  • 국부적인 수축을 감소
  • 플런저 팁에서 비스킷의 강화 압력
  • 응력 모델 유무에 관계없이 응고에 사용

냉각의 특성

  • 부품은 일반적으로 주변 공기에 냉각됨
  • 탄성 응력 및 변형이 발생할 수 있음
    – 주변 유체에 의해 가해지는 힘으로부터
    – 응고된 유체 내의 열 구배로부터
    – 벽과 주변 구성 요소에 의해 부과된 구속조건으로부터

냉각시 결함

  • 굽힘
  • 치수 부정확
  • 소성 변형

시뮬레이션의 필요성

  • 공구 수명의 향상
    – 다이에서 발생하는 응력 및 열 구배 평가
  • 다이 설계 또는 공정 매개 변수의 변경이 허용 가능한지 확인하기 위해 응력 위치 분석
    – 냉각 채널 위치
    – 러너 또는 게이트 설계
    – 스프레이 기간 및 위치
    – 다이 설계

열 응력

  • 유한체적법 (FVM)을 유체 흐름 및 응고 분석에 사용
  • 유한요소법 (FEM)을 응력 분석에 사용
  • FVM과 FEM이 결합된 환경
    – 자동적인 격자 생성
    – 외부 격자 생성기의 중요성

Cavitation(공동현상)

Cavitation(공동현상)

공동 현상은 유체 흐름의 압력이 매우 낮거나 온도 상승으로 인해 유체 내에서 증기 및 / 또는 가스 버블이 빠르게 진화하여 포화 압력을 높입니다. 기포의 갑작스런 출현 (및 후속 붕괴)은 비압축성 유체 내에서 압력의 급격한 변화를 일으켜 심각한 기계적 손상을 일으킬 수 있습니다. 캐비테이션에 의해 유발된 힘은 1983 년 글렌 캐년 댐의 유출로에서 발생한 손상으로 볼 수 있듯이 며칠 만에 수 피트의 암석을 침식 할 가능성이 있습니다 (Lee and Hoopes, 1996).

또한, 캐비테이션은 고압 다이 캐스팅에서 발생할 수 있습니다. 다이의 수축 및 곡선을 통한 용융 합금의 빠른 이동은 압력 강하를 빠르게하여 후속 캐비테이션을 유발할 수 있습니다. 생성 된 증기 기포는 최종 주조에서 다공성을 야기하거나, 더 악화되어, 다이를 손상시켜 주조를 오염시키고 다이 수명을 감소시킬 수 있습니다. 이러한 이유로, 캐비테이션이 발생할 가능성이 있는 영역을 이해하는 것이 중요합니다. 물리적 실험을 통해 캐비테이션을 시작하고 시각화하는 것은 어렵고, 잠재적으로 피해를 주기 때문에 공정을 시뮬레이션하는 것이 바람직합니다.

실증 사례

  • 물 및 환경 구조 내에서 손상된 캐비테이션 시뮬레이션
  • 고압 다이캐스팅 중 캐비테이션을 시뮬레이션하여 다이 손상 및 캐스팅 다공성을 유발할 수 있습니다.
  • MEMS 장치 내에서 열 기포 형성 시뮬레이션
  • 열전달 표면의 비등 거동 예측
  • 캐비테이션 역학으로 인한 혼합 예측

Cavitation(공동현상) FLOW-3D모델링

FLOW-3D의 현재 캐비테이션 모델은 열 버블 제트(Thermal bubble jets) 및 MEMS 장치를 시뮬레이션하는 데 성공적으로 사용되었습니다. FLOW-3D는 “Active”또는 “Passive”모델 옵션을 제공합니다. 능동형(Active) 모델은 기포 영역을 열고 수동형 모델은 흐름을 통해 캐비테이션 기포의 존재를 추적하고 전진하지만 기포 영역의 형성은 시작하지 않습니다.

능동형(Active) 모델은 더 큰 캐비테이션 영역이 예상되고 유동장에 영향을 미치는 경우에 가장 적합한 반면, 수동형(Passive) 모델은 작은 기포의 짧은 모양이 예상되는 시뮬레이션에 가장 적합합니다. 에너지 전송의 능동 모델과 계산을 통해 위상 변화(Phase change)도 옵션입니다. 기포는 계면(Surface)에서의 증발 또는 응축으로 인해 추가로 팽창 또는 수축 될 수 있습니다.

해석 사례

아래의 결과는 8m/s의 진입 속도, 18°의 수렴 기울기 및 8°의 발산 기울기를 가진 벤투리(Venturi) 내의 캐비테이션을 보여줍니다. 캐비테이션의 과도 거동이 잘 모델링되었으며, 모델은 22ms의 실험 결과와 비교하여 17.4ms의 캐비테이션 사이클 주기(Cycle period)를 예측합니다 (Stutz and Reboud 1997).

물 탱크를 통과하는 고속 발사체를 시뮬레이트하여 발사체의 웨이크에서 발생하는 저압 영역에서 공동화 깃털(Cavitation jets)을 보여줍니다. 발사체의 초기 속도는 600m/s입니다. 아래는 탱크에서의 움직임과 후미 캐비테이션 유체의 해석 결과입니다. 캐비테이팅 플룸(Cavitating plume)의 반경은 발사체가 감속함에 따라 좁아집니다.

참고 문헌

  • Lee, W., Hoopes, J.A., 1996, Prediction of Cavitation Damage for Spillways, Journal of Hydraulic Engineering, 122(9): 481-488.
  • Plesset, M.S., Prosperetti, A., 1977, Bubble Dynamics and Cavitation, Annual Revue of Fluid Mech, 9: 145-185.
  • Rouse, H., 1946. Elementary Mechanics of Fluids, New York: Dover Publications, Inc.
  • Stutz, B., Reboud, J.L., 1997, Experiments on unsteady cavitation, Experiments in Fluids, 22: 191-198.

Gravity Pour

Gravity Pour

 

중력 주조는 (일반적으로 철, 청동, 황동 또는 알루미늄 등으로) 큰 제품을 만드는 데 사용됩니다. 사형주조나 영구 금형을 포함하여 대부분의 파운드리 주조 공정은 FLOW-3D로 모델링 할 수 있습니다. 그 충진 과정이 고압 다이 캐스팅보다 덜 과격하지만, 제품 품질이 과도한 난류 충진으로 공기의 유입에 영향을 받을 수 있고, 수축 유발 결함 등에 영향을 받을 수 있습니다. 충진 완료 후 금속의 응고와 수축 또한 FLOW-3D로 모델링 할 수 있습니다.

Accurate Filling Simulations

주조 과정에서 충진은 충진 양상과 그에 관련된 결함-결합이 overflow로 보내지는지 또는 제품 내부에 포함되는지를 분석하는 업무로 구성되어 집니다. Simulation을 통한 분석은 제품이 만들어지기 전에 미리 설계에 대한 효과와 비용 절감에 대한 부분을 시험할 수 있습니다. 정확한 충진은 응고 거동을 예측하기 위해 충진의 끝 단계에서 정확한 열 윤곽을 얻기 위해 매우 중요합니다.

충진의 정확도는 산화물 결함, 공기 갇힘 위치를 추적하는 것 뿐만 아니라, 응고 결과를 위해서도 중요한 결과라 할 수 있습니다. 정확한 충진 양상은 충진 끝의 정확한 열적인 양상을 의미합니다. 열 양상은 응고 분석의 기본입니다.

Solidification of Castings for Foundry Applications

 

주조제품의 결함에는 segregation, 열로 인한 응력, 마이크로 및 매크로 다공성을 포함하는  응고와 연관된 광범위한 결함들이 있습니다. 올바른 응고 분석을 얻기 위한 중요한 첫 번째 단계는 정확한 충진 해석입니다. 정확한 충진은 정확한 thermal profile을 얻고, 이는 응고해석의 초기조건이 됩니다. FLOW-3D는 보다 신속한 주물 설계 및 불량률을 줄일 수 있도록 응고와 관련된 많은 결함을 검출 할 수 있습니다.

정밀주조품의 수축 결함 예측

정밀 주조품의 수축 결함 예측

정밀 주조 공정은 가장 오래된 주조 공정 중 하나로 기원전 4000년 이후에 보편화되었습니다. 이 과정은 용해된 금속을 소모품(왁스)패턴으로 생성된 세라믹 쉘에 주입하는 과정을 수반합니다. 일찍이 그것은 금, 은, 구리와 청동 합금으로 장신구와 우상을 만드는데 사용되었습니다.

정밀 주조공정은 1897년 아이오와 주, 위원회 블러프스의 Barabas Frederick Philbrook이 묘사한 대로 치과의사들이 왕관과 인레이를 만들기 위해 그것을 사용하기 시작한 19세기 말 현대 산업공정으로 사용되기 시작했습니다. 1940년대에는 제2차 세계대전 당시 기존 방법으로는 형성될 수 없거나 지나치게 많은 가공이 필요한 특수 합금의 정밀 순모형 제조 기술에 대한 수요로 인해 투자 주조 공정이 증가하였습니다.

오늘날 정밀 주조 공정은 표면 마감 및 치수 정확도가 우수하여 거의 순 형태에 가까운 철, 비철 및 초합금의 소형 산업용 부품을 생산하는데 주로 사용됩니다.

정밀 주조 공정은 다음 네 가지 주요 단계로 구성됩니다.

  • 왁스 패턴 생성 후, 패턴 클러스터 또는 ‘트리’를 만들기 위해 게이트 시스템으로 청소 및 조립합니다.
  • 나무는 세라믹 쉘을 얻기 위해 미세 모래와 Course한 모래 입자의 슬러리로 번갈아 코팅됩니다.
  • 용기는 건조되고, 왁스를 녹이기 위해 가열되며, 강도를 높이고 주입 준비합니다.
  • 마침내 주조 합금이 용해되어 예열된 쉘에 주입됩니다. 응고 후에 쉘이 파손되어 주조 부품을 얻습니다.

Figure 1. Solid model of the casting geometry

정밀 주조 공정에서 얻은 부품은 많은 중요한 용도에 사용되므로 내부적인 결함이 없어야 합니다. 정밀 주조 공정에서 발생하는 주요 결함은 세라믹 포함, 균열, 변형, 플래시, 주탕불량, 수축, 슬래그 포함, 탕경계등입니다. 얻은 주조물의 품질을 예측하려면 금속-몰드 열 전달계수, 주입 온도 등 다양한 주조 공정 매개 변수의 영향을 연구해야 합니다. 즉, 쉘 두께 및 쉘 열 전달계수가 그것입니다. 현대 컴퓨터 시스템 및 시뮬레이션 소프트웨어의 출현과 함께 금형 충진 및 응고 시뮬레이션은 주조공장에서 결함을 예측하고 설계를 최적화하는데 점점 더 많이 사용되고 있습니다.

이 연구의 주요 목적은 정밀 주조 공정에서 주요 요소인 복사 열 전달과 정밀 주조 공정에 고유한 쉘 금형이 FLOW-3D에서 효과적으로 구현될 수 있는지를 조사하는 것입니다. FLOW-3D를 사용하여 간단한 형상을 위한 정밀 주조공정의 주입 및 응고 시뮬레이션을 수행함으로써 두 구성요소의 서로 다른 효과를 조사합니다. 다양한 위치에서 얻은 온도의 수치는 문헌 [1]에보고 된 실험 결과로 검증됩니다. 복사 열 전달계수, 쉘 몰드 두께, 탕구 및 게이트의 위치에 대한 영향도 조사했습니다.

Shell mold

Figure 2. Shell mold

Methodology

현재 연구에서 사용된 계산 형상은 그림 1에 나와 있습니다. 쉘 몰드는 다음 단계를 사용하여 작성되었습니다.

  • complement 1로 형상을 FLOW-3D로 가져오고 지정된 셀 크기로 가져온 형상을 중심으로 메쉬 블록을 작성합니다.
  • “complement”유형의 component1의 첫 번째 하위 구성 요소를 만들어 하위 구성 요소 외부의 모든 항목을 메쉬의 범위까지 확고하게 만듭니다.
  • 솔리드 데이터베이스에서 이 솔리드 블록의 금형 재질 특성을 정의하십시오.
  • 솔리드 특성 GUI의 구성 요소 특성에서 “Thermal penetration depth”를 정의하는 옵션이 있습니다. 여기서 쉘 두께 값을 정의 할 수 있습니다.
  • 이제 전처리기를 실행하십시오.
  • Analyze 탭>3D 탭으로 이동 한 다음 이전 단계에서 생성 한 prpgrf 파일을 엽니다. ‘Iso-surface’와 ‘color variable’에서 “thermally active component volume”을 선택하고 “Render”을 선택하십시오.
  • Display에 이제 형상의 셸 부분 만 표시됩니다.
  • 개체 목록 (창의 왼쪽 하단)에서 “component 1″을 선택하고 “component 1″을 마우스 오른쪽 단추로 클릭 한 다음 “stl로 내보내기”를 선택하여 이 곡면을 STL 파일로 저장하십시오.
Two mesh blocks

Figure 3. The view of the two mesh blocks for the creation of a void with discretization

쉘 몰드 용 STL 파일을 만든 후에, 이 파일을 component 1로 새 시뮬레이션으로 가져오고 이전에 작성한 주조 형상을 하위 구성 요소로 가져오고 유형을 ‘hole’으로 선택합니다. 쉘 몰드와 함께 주조 형상이 그림 2에 나와 있습니다. 이것은 우리의 계산 영역으로 사용됩니다. 다음은 계산 영역을 cubical/rectangular셀로 분할하기 위한 메쉬를 만드는 것입니다. 메쉬 블록을 작성하여 FLOW-3D에서 메쉬를 생성합니다. 현재의 작업을 위해 2.5mm의 고정된 셀 크기가 선택된 그림 3에 표시된 균일한 메쉬 옵션을 선택했습니다. 입력 위치 주변에 메시 블록 2가 사용되는 현재 시뮬레이션을 위해 메시 블록 2개가 생성되었습니다. 쉘과 주변 공기 사이의 30°C에서의 열 전달을 고려하여 쉘 주위에 보이드 영역이 정의됩니다. 이 영역은 ‘heat transfer type 1’이 있는 보이드 영역으로 선택되며 셸과 주변 공기 사이에 열 전달 계수 값이 지정됩니다. heat transfer type 1은 방사선을 포함한 종합 열 전달 계수가 됩니다.
쉘 주형에 선택된 재료는 zircon이며 열 특성은 Sabau and Vishwanathan에 의해 수행된 실험에서 얻을 수 있습니다[2]. 표 1은 연구에 사용된 재료에 대해 지정된 값을 보여 줍니다.

MATERIAL PROPERTY VALUE UNIT
Fluid –AluminiumA356 alloy Density  2437 kg/m³
Thermal conductivity 116.8 W/(m K)
Specific heat 1074 J/(kg K)
Latent heat 433.22 kJ/m³
Liquidus temperature 608 0C
Solidus temperature 552.4 0C
Zircon Mold Thermal conductivity 1.09 W/(m K)
Specific heat* Density 1.63E+06 J/( m³ 

Initial and boundary conditions used are show in Table 2.

Mold temperature 430°C
Melt pouring temperature 680°C
Filling time 7 s
Interface heat transfer coefficient 850 W/m2K
Heat transfer coefficient between ambient and mold (radiation effect) 30 -100 W/m2K

Table 2. Initial and boundary conditions used for the simulation

Sprue basin에 들어가는 용융물의 초기 속도와 온도는 메시 블록 2의 상단 경계에서 속도 경계 조건으로 주어집니다. 기본적으로 다른 모든 경계는 대칭 유형으로 설정됩니다.

Results & Discussion

Validation with reported experimental results

Experimental and numerical comparison

충전 및 응고 동안 냉각 곡선을 얻기 위한 실험에서 Sabuet.al[1]에 의해 선택된 네 개의 위치가 검증 목적으로 사용되었습니다. 그들은 C1, C2, S11, S12및 S21로 언급됩니다. C1과 C2지점은 주물의 플레이트의 중심에 있으며 S11, S12및 S21은 모두 쉘에 위치합니다. 이러한 위치에서의 온도 변화는 그림 4와 같습니다.
온도 프로파일의 수치 및 실험결과의 차이가 허용한계 안에 있음을 알 수 있습니다. probe points C1과 C2의 경우, 수치와 실험 결과 사이의 차이는 응고 중에 5%, 응고 후 냉각 시 12% 이내입니다. 쉘의 점에 대한 수치 결과는 실험 결과보다 약 5% 높습니다. 이는 쉘 재료에 열 물리학적 특성을 할당할 때 발생하는 가정과 쉘 열 전달 계수의 값 때문일 수 있습니다.

Fill sequence & solidification pattern for two different sprue locations

2 개의 상이한 탕구 위치에서 용탕 충전 순서는 5a 및 5b에 나와 있습니다. 최종 탕구가 더 많은 splashing을 생성하므로 결함으로 이어질 수 있습니다. 탕구가 중간에 놓여지면 흐름은 보다 균일 해지고 두 주조 단면에서 비슷한 온도 분포를 보입니다. 50 % 응고 후의 온도 프로파일의 2D 도면은 두 경우 모두 그림 5c 및 5d에 나와 있습니다. 수축 위치에서 볼 때 두 탕구 위치가 결함을 일으키는 것은 분명합니다.

Fill sequence at different time intervals when the sprue is located at one end
Figure 5a. Fill sequence at different time intervals when the sprue is located at one end

 

Fill sequence at different time intervals when the sprue is located in the middle
Figure 5b. Fill sequence at different time intervals when the sprue is located in the middle

2D temperature profile after 50% solidification when the sprue is located at one end
Figure 5c. 2D temperature profile after 50% solidification when the sprue is located at one end
2D temperature profile after 50% solidification when the sprue is located in the middle
Figure 5d. 2D temperature profile after 50% solidification when the sprue is located in the middle
Effect of shell thickness

정밀 주조에 대한 쉘 두께의 효과를 연구하기 위해 두께가 7.2, 10, 15 및 20 mm인 주물을 선정하였습니다. 그림 6a 및 6b는 주조품의 특정 위치에서 냉각 곡선을 나타내며, 이는 C1으로 나타내고 쉘 몰드 내의 특정 위치에 있으며, 응고 중에 S11로 나타납니다. 세라믹 쉘의 두께가 7.2 mm에서 15 mm로 증가하면 냉각 속도가 감소하여 응고 시간이 길어지는 것을 볼 수 있습니다.

Effect of shell heat transfer coefficient

쉘 열 전달 계수는 열이 쉘 몰드의 외부 벽에서 방사선을 통해 주변 공기로 열을 방출하는 속도를 나타냅니다. 이 효과를 조사하기 위해 열 전달 계수의 값을 20에서 80W/m2K까지 다양하게 했습니다. 7a 및 7b로부터, h의 변화는 주조 재료 및 쉘의 냉각 속도에 중요한 영향을 미친다는 것을 알 수 있습니다. 열 전달 계수가 20에서 80W/m2K로 증가하면 C1에서의 응고 시간이 812 초에서 334 초 (약 44 %)로 감소되었음을 알 수 있습니다. 따라서, h의 값을 변화시키는 것은 주물의 미세 구조에 영향을 미칩니다.

Temperature profile 1
Figure 6a. Temperature profile at location C1 (casting) for the casting geometry where the sprue is located at one end for various shell thickness values
Temperature profile 2
Figure 6b. Temperature profile at location S11 (shell) for the casting geometry where the sprue is located at one end for various shell thickness values
Temperature profile at location C1
Figure 7a. Temperature profile at location C1 (casting) for the casting geometry where the sprue is located at one end for various heat transfer coefficient values between the shell mold & ambient
Temperature profile at location S11
Figure 7b. Temperature profile at location S11 (shell) for the casting geometry where the sprue is located at one end for various heat transfer coefficient values between the shell mold & ambient

Conclusions

정밀 주조 공정의 몰드 충진 및 응고 시뮬레이션은 FLOW-3D를 사용하여 수행되었습니다. 주조 공정에 대한 주조 매개변수의 영향을 연구하기 위해 파라메트릭 연구가 수행되었습니다. 본 연구에서 다음과 같은 결론을 도출 할 수 있습니다.

  • FLOW-3D는 멀티 캐비티 몰드의 주입 및 응고 모델링이 가능합니다. 프로브 위치의 예측 온도 프로파일은 실험 데이터의 허용오차 이내였다.
  • 쉘 두께의 경우, 두 경우 모두 셸의 임계 두께가 있으며, 그 이상으로 열 전달 특성이 역행하는 것으로 확인되었습니다. 셸 두께가 증가함에 따라 응고 시간이 임계 두께까지 증가하여 감소하기 시작했습니다. 원래 형상의 경우 임계 두께는 15~20mm인 반면 수정된 형상의 경우 10mm와 15mm 사이에 있다.
  • 쉘과 대기 사이의 열 전달 계수 h는 열 전달 특성에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. h가 20에서 80W/m2K로 4 배 증가할 때 탕구의 중심에서 응고 시간이 40 % 이상 감소했습니다.

References

Sabau, A.S., Numerical Simulation of the Investment Casting Process, Transactions of the American Foundry Society, vol. 113, Paper No. 05-160, 2005.

Sabau, A.S., and Viswanathan, S., Thermophysical Properties of Zircon and Fused Silica-based Shells used in the Investment Casting ProcessTransactions of the American Foundry Society, vol. 112, Paper No. 04-081, 2004.

Prediction of Shrinkage Defects During Investment Casting Process

Indianapolis Storm-Water System

하수도 시스템은 액션영화의 도피 루트로 사용되지 않는 한 흥미롭지 않을 것입니다. 폭우로 인해 이산화탄소 수치가 올라갈 때까지 여러분은 그것에 대해 생각조차 하지 않을 것입니다. 불행하게도, 770개 이상의 오래 된 미국 도시들 아래에 있는 하수구 시스템은 심한 폭풍으로 오염 문제를 일으킵니다. 이러한 구형 설계는 하수 및 폭풍 유실을 위한 비용 효율적인 단일 스타일 파이프를 사용했으며 연결된 파이프로 강 및 호수에 하수를 내보냅니다(CSO).

1994년 미국 환경보호청(EPA)은 주로 북동부 및 그레이트 레이크 지역의 관련 지방 자치 단체들에게 CSO관련 문제를 줄이거나 제거하도록 하는 정책을 발표했습니다. (2000년 “Clean Water Act”의 일부로 법률화된 정책). 인디애나 폴리스(Indianapolis)는 가벼운 비 폭풍으로 인해 하수 오물의 백업 및 범람이 발생할 수 있는 도시 중 하나였으므로, 주요 건설 조건에서 2025년까지 문제를 해결하는 것이 필요하였습니다.

인디애나 폴리스는 국제 디자인 회사인 AECOM에 Citizens Energy Group이 건설하고 있는 3개의 깊은 암석 저장 터널 중 첫 번째를 설계할 것을 요청했습니다. 총 25마일인 이 시스템은 대규모 지하 펌프장과 기존의 하수구에서 CSO를 수직으로 떨어뜨리는 연결 구조물을 포함합니다. 첫 번째 터널의 경우, 강우가 가라 앉은 후에 3 개의 커다란 강하 구조물이 CSO를 저장 터널로 전환하여 후속 처리를 수행했습니다.

프로젝트를 해결하기 위해 AECOM은 여러 가능한 낙하 구조물 설계의 동작을 시뮬레이션하기 위해 FLOW-3D를 선택하여, 구축 및 평가 예산이 책정 된 물리적 모델에 대한 재 작업의 필요성을 최소화했습니다. 테스트 결과는 예측 값과 일치하였으므로 재설계가 필요하지 않았습니다. 또한, 이제 AECOM은 유압 설계작업의 첫 번째 단계를 일반적으로 CFD시뮬레이션을 사용합니다.

Large Scale Project on a Tight Delivery Schedule

촉박한 납품 일정에 따른 대규모 프로젝트

20세기에 건설된 하수 처리장은 주거용, 상업용, 환경유출물의 유출로 무엇을 해야 할 것인지에 대한 새로운 인식을 가져다 주었습니다. CSO 방전은 정상적으로 운영되는 동안 처리시설로 직접 이동되며 모든 과정이 양호하게 운영됩니다. 불행하게도, 대규모 폭풍이 발생하는 동안, 발전소들의 초과 용량문제를 피하기 위해 인근 수역으로 과도한 유량을 방출합니다. 이들 배출은 기름과 살충제, 야생동물 배설물에 이르기까지 다양한 오염 물질을 포함합니다.
고무적인 성공의 신호로, 1990 년대에 착공된 새로운 CSO 분리, 저장 및 처리 시설로 오염의 영향에 대해 67 %의 개선을 이루었지만, 여전히 많은 연구가 이루어져야 합니다. 인디애나 폴리스의 경우, 인디애나 폴리스시 공공사업부가 CSO 장기 통제계획을 준비한 2008년에 그러한 노력이 시작되었습니다. 정상적인 처리 공장에서 처리 할 수 있을 때까지 오버플로우가 발생하는 “저장 및 운송”접근법의 핵심은 인디애나 폴리스 터널 저장 시스템 또는 인디애나라고 합니다.

이 시스템의 첫번째 단계는 딥 록 터널 커넥터(DRTC)라고 불리는 1억 8천만달러 가치의 프로젝트입니다. DRTC는 길이 7마일의 18피트 직경의 지하 터널로, 기존의 인디애나 폴리스의 3개의 서버 대 계층 유출 연결의 흐름 경로를 다시 만들 것입니다(그림 1). 목표는 과잉 강우 유출을 기존 하수구와 새 터널 사이의 낙하 구조를 통해 이들 대피소에서 거대한 터널로 안전하게 재배치하고, 폭풍 후 처리를 위해 처리장으로 펌핑 될 수있을 때까지 유지합니다.

Fig. 1. City of Indianapolis Deep Rock Tunnel Connector (DRTC), a “storage and transport” concept being built to handle combined sewage overflow (CSO) during heavy storms. Three vertical drop structures will capture this flow and divert it downwards to 18-foot-diameter storage tunnels running more than 250 feet underground; the tunnels store the CSO until sewage treatment plant capacity becomes available. (Image courtesy Citizens Energy Group)

평균적으로 지표면 아래 250피트 깊이에서, DRTC는 건설과 궁극적인 운영 동안 위의 주변 지역에 대한 혼란을 최소화하도록 설계되었습니다. 그러나 이 프로젝트의 규모와 복잡성은 AECOM의 과제에 긴급성을 더했습니다. 세 장소 각각에 대한 가능한 낙하 구조 설계와 평가, 구조물 설계의 60%를 7개월 이내에 마무리 지었습니다.

이러한 구조물의 목적은 표준 도시 하수 시스템에서 깊은 저장 터널로 하수 흐름을 전달하는 동시에, 효율적 손실( 느린 속도 또는 백업)과 장기적인 도심을 방지하는 것입니다. 각 섹션의 크기와 모양이 유입 흐름의 볼륨 및 속도와 세심하게 일치하지 않을 경우 발생할 수 있는 구조적 손상입니다.
AECOM의 수석 기술 전문가인 라이언 에디슨 컨설턴트는 계약의 스케줄링 요구 사항이 유효성 검사를 위해서는, 단 하나의 모델에만 물리적 건물과 테스트 활동을 제한할 것이라는 것을 알게되었습니다. 다른 주요 건설 프로젝트에 15년간 FLOW-3D 시뮬레이션 소프트웨어를 사용해 왔기 때문에, 난류, 과전압 및 에너지 낭비를 예측하는 능력은 충분하지 않고 디자인 프로젝트에 적합하다고 자신했습니다. 또한 여러 검증(what-if) 시나리오를 실행하기 위한 소프트웨어 옵션을 통해 설계 세부 사항을 다시 실행해야 하는 위험을 최소화할 수 있었습니다. 변경 사항이 적용될 경우 상당한 이점은 여러개의 병렬 시공 트랙이 있는 프로젝트에 있습니다.
시간 제약에도 불구하고, 에디슨은 특히 이 도전에 만족했습니다. 왜냐하면 “CFD로 드롭 구조 설계를 만들고 물리학에서 이것들은 너무 큰 구조이기 때문입니다.”라고 그는 말합니다. 그것들은 CFD는 실제로 사용되지 않는데 보통 물리적 모델이나 손으로 계산하는 것으로 이루어집니다.

DRTC 프로젝트를 위해서, 그는 먼저 시뮬레이션된 작동 조건에 대해서 컴퓨터 설계를 테스트할 것입니다. 에디슨은 3차원의 일시적이고 격동적인 흐름 조건을 모델링 할 수 있는 소프트웨어 패키지인 FLOW-3D를 사용했습니다. 각 설계에 대한 계산 메쉬를 변경하지 않고도 여러 설계 지오 메트리를 모델링 할 수 있는 기능이였습니다.
시뮬레이션 데이터로 무장한 에디슨은 그 결과를 아이오와 대학교 II. 시설에서 시험한 1:10 크기의 물리적 모델의 작동 데이터와 비교하였습니다. (후자는 원래 아이오와 유압 연구소라고 불렸지만, 지금은 그룹의 다양한 범위를 반영하여 IIHR-Hydroscience & Engineering으로 알려져 있습니다.)

Zeroing in on the Drop-Structure Challenge

드롭 구조 과제에서 영점 조정

가장 제한적인 DRTC 사이트의 지오 메트리는 CSO 008로 지정된 레귤레이터에서 발생합니다. 기존 CSO 레귤레이터(기울기 약 75피트 아래)를 새 18피트 직경의 수집 터널과 연결하려면, 이 위치에서 150피트 이상의 수직 방향 주행이 필요합니다. 각 낙하 구조에 7백만달러 이상이 소요되는 경우, 프로젝트 관리자들은 물리적 모델이 구축된 후 비용과 시간이 많이 소요되는 재설계가 필요한 가능성을 낮추려고 애썼습니다.

역사적으로 낙하 구조는 이전 프로젝트를 적용하여 설계된 후 축소 모델로 구축되었으며, 테스트만으로도 6개월 이상이 소요될 수 있습니다. 가속화된 이 프로젝트에서, 2009년 가을에 시작한 AECOM의 초기 과제는 두가지 표준 개념 중에서 하나를 선택하는 것이었습니다. 포장-파운드 스타일과 접선 vortex버전, 둘 다 시속 35마일의 폭풍이 몰아치는 물 속에서 속도를 늦추고 통제하기 위해서 직접 계산 및 FLOW-3D에서 결정한 일반 구조 직경 및 구성 요소 크기를 사용한 초기 CFD분석으로, AECOM은 시공 가능성 및 비용 고려 사항을 평가하는 데 사용했습니다.
CSO 008의 현장 요구 사항과 비용 효율성을 고려할 때, 시 당국과 AECOM은 접선 소용돌이 낙하 구조를 선택했습니다. 이 설계의 핵심 요소는 흐름을 먼저 환상적인 제트로 유도한 다음, vortex 유도 나선형 흐름을 생성하는 테이퍼(확대) 접근 채널에 의해 공급되는 수직 튜브(드롭 샤프트)입니다. 이 통제 된 하강은 속도가 느려지고 하루 3 억 갤런 (mgd) 이상에 이르는 흐름을 안전하게 처리합니다. 스토리지 터널의 파괴적인 난류를 방지하는 것이 핵심 목표이므로 드롭 샤프트 흐름의 사전 차단이 설계의 핵심입니다.

구조 자체는 6 개의 주요 부분으로 구성됩니다. 1) 접근 채널 (기존의 하수 터널에서 나온 것), 2) 수평 흐름을 넓히고 수직 드롭 샤프트로 수평 흐름을 전달하는 직사각형 전이 테이퍼 채널, 3) 드롭 샤프트 자체 4) 탈 기실 (유량을 수평 방향으로 방향을 바꾸고 공기 유입을 감소시키는), 5) 수직 공기 배출구를 통해 낙하에서 유입 된 공기를 제거하고 적하 유체의 공기 코어가 열려 있고 6) 탈기 챔버와 저장 터널 챔버를 연결하는 파이프 (adit) (그림 2).

Fig. 2. CAD diagram of proposed Indianapolis DRTC combined sewage overflow (CSO) vertical drop structure, showing approach channel, taper channel and vortex dropshaft. Using FLOW-3D CFD analysis software, AECOM simulated the flow behavior, gaining confidence in the system performance prior to physical model testing. (Image courtesy AECOM)
Prediction of Shrinkage Defects During Investment Casting Process

This article was contributed by Dr. S. Savithri, Senior Principal Scientist at CSIR-NIIST

 

인베스트먼트 주조공정은 가장 오래된 주조 공정 중 하나로 기원전 4000년 이후에 보편화되었습니다. 이 과정은 용해된 금속을 소모품패턴으로 생성된 세라믹 쉘에 주입하는 과정을 수반합니다. 일찍이 그것은 금, 은, 구리와 청동 합금으로 장신구와 우상을 만드는데 사용되었습니다.

인베스트먼트 주조공정은 1897년 아이오와 주, 위원회 블러프스의 Barabas Frederick Philbrook이 묘사한 대로 치과의사들이 왕관과 인레이를 만들기 위해 그것을 사용하기 시작한 19세기 말 현대 산업공정으로 사용되기 시작했다. 1940년대에는 제2차 세계대전 당시 기존 방법으로는 형성될 수 없거나 지나치게 많은 가공이 필요한 특수 합금의 정밀 순모형 제조 기술에 대한 수요로 인해 투자 주조 공정이 증가하였다.

오늘날 투자 주조 공정은 표면 마감 및 치수 정확도가 우수하여 거의 순 형태에 가까운 철, 비철 및 초합금의 소형 산업용 부품을 생산하는데 주로 사용됩니다.

인베스트먼트 주조 공정은 다음 네 가지 주요 단계로 구성됩니다.

  • 왁스 패턴 생성 후, 패턴 클러스터를 만들기 위해 게이트 시스템으로 청소 및 조립합니다.
  • 나무는 세라믹 쉘을 얻기 위해 미세 모래와 Course한 모래 입자의 슬러리로 번갈아 코팅됩니다.
  • 용기는 건조되고, 왁스를 녹이기 위해 가열되며, 강도를 높이고 주입 준비합니다.
  • 마침내 주조 합금이 용해되어 예열된 쉘에 주입됩니다. 응고 후에 쉘이 파손되어 주조 부품을 얻습니다.

Figure 1. Solid model of the casting geometry

인베스트먼트 주조 공정에서 얻은 부품은 많은 중요한 용도에 사용되므로 내부적인 결함이 없어야 합니다. 투자 주조 공정에서 발생하는 주요 결함은 세라믹 포함, 균열, 변형, 플래시, 주탕불량, 수축, 슬래그 포함, 탕경계등입니다. 얻은 주조물의 품질을 예측하려면 금속-몰드 열 전달계수, 주입 온도 등 다양한 주조 공정 매개 변수의 영향을 연구해야 합니다. 즉, 쉘 두께 및 쉘 열 전달계수가 그것입니다. 현대 컴퓨터 시스템 및 시뮬레이션 소프트웨어의 출현과 함께 금형 충진 및 응고 시뮬레이션은 주조공장에서 결함을 예측하고 설계를 최적화하는데 점점 더 많이 사용되고 있습니다.

이 연구의 주요 목적은 투자 주조 공정에서 주요 요소인 복사 열 전달과 인베스트먼트 주조공정에 고유한 쉘 금형이 FLOW-3D에서 효과적으로 구현될 수 있는지를 조사하는 것입니다. FLOW-3D를 사용하여 간단한 형상을 위한 인베스트먼트 주조공정의 주입 및 응고 시뮬레이션을 수행함으로써 두 구성요소의 서로 다른 효과를 조사합니다. 다양한 위치에서 얻은 온도의 수치는 문헌 [1]에보고 된 실험 결과로 검증됩니다. 복사 열 전달계수, 쉘 몰드 두께, 탕구 및 게이트의 위치에 대한 영향도 조사했습니다.

Figure 2. Shell mold

 

Methodology

현재 연구에서 사용된 계산 형상은 그림 1에 나와 있습니다. 쉘 몰드는 다음 단계를 사용하여 작성되었습니다.

  • 구성 요소 1로 형상을 FLOW-3D로 가져오고 지정된 셀 크기로 가져온 형상을 중심으로 메쉬 블록을 작성합니다.
  • “보완”유형의 component1의 첫 번째 하위 구성 요소를 만들어 하위 구성 요소 외부의 모든 항목을 메쉬의 범위까지 확고하게 만듭니다.
  • 솔리드 데이터베이스에서 이 솔리드 블록의 금형 재질 특성을 정의하십시오.
  • 솔리드 특성 GUI의 구성 요소 특성에서 “열 침투 깊이”를 정의하는 옵션이 있습니다. 여기서 쉘 두께 값을 정의 할 수 있습니다.
  • 이제 전처리기를 실행하십시오.
  • 분석 탭> 3D 탭으로 이동 한 다음 이전 단계에서 생성 한 prpgrf 파일을 엽니다. ‘Iso-surface’와 ‘color variable’에서 “열 활성화 구성 요소 볼륨”을 선택하고 “렌더링”을 선택하십시오.
  • Display에 이제 형상의 셸 부분 만 표시됩니다.
  • 개체 목록 (창의 왼쪽 하단)에서 “구성 요소 1″을 선택하고 “구성 요소 1″을 마우스 오른쪽 단추로 클릭 한 다음 “stl로 내보내기”를 선택하여 이 곡면을 STL 파일로 저장하십시오.

Figure 3. The view of the two mesh blocks for the creation of a void with discretization

쉘 몰드 용 STL 파일을 만든 후 파일을 구성 요소 1로 새 시뮬레이션으로 가져오고 이전에 작성한 주조 형상을 하위 구성 요소로 가져오고 유형을 ‘hole’으로 선택합니다. 쉘 몰드와 함께 주조 형상이 그림 2에 나와 있습니다. 이것은 우리의 계산 영역으로 사용됩니다. 다음은 계산 영역을 cubical/rectangular셀로 분할하기 위한 메쉬를 만드는 것입니다. 메쉬 블록을 작성하여 FLOW-3D에서 메쉬를 생성합니다. 현재의 작업을 위해 우리는 2.5mm의 고정된 셀 크기가 선택된 그림 3에 표시된 균일한 메쉬 옵션을 선택했습니다. 입력 위치 주변에 메시 블록 2가 사용되는 현재 시뮬레이션을 위해 메시 블록 2개가 생성되었습니다. 쉘과 주변 공기 사이의 30°C에서의 열 전달을 고려하여 쉘 주위에 보이드 영역이 정의됩니다. 이 영역은 ‘열 전달 유형 1’이 있는 보이드 영역으로 선택되며 셸과 주변 공기 사이에 열 전달 계수 값이 지정됩니다. 열 전달 유형 1은 방사선을 포함한 종합 열 전달 계수가 됩니다.

쉘 주형에 선택된 재료는 zircon이며 열 특성은 Sabau and Vishwanathan에 의해 수행된 실험에서 얻을 수 있습니다[2]. 표 1은 연구에 사용된 재료에 대해 지정된 값을 보여 줍니다.

MATERIAL PROPERTY  VALUE UNIT
Fluid –AluminiumA356

alloy

Density   2437 kg/m³
Thermal conductivity 116.8 W/(mK)
Specific heat  1074 J/(kgK)
Latent heat  433.22 kJ/m³
Liquidus temperature 608 °C
Solidus temperature 552.4 °C
Zircon Mold Thermal conductivity 1.09 W/(mK)
Specific heat* Density 1.63E+06 J/( m³K)

Initial and boundary conditions used are show in Table 2.      

 

Mold temperature  430°C
Melt pouring temperature  680°C
Filling time  7 s
Interface heat transfer coefficient  850 W/m2K
Heat transfer coefficient between ambient and mold (radiation effect) 30 -100 W/m2K

Table 2. Initial and boundary conditions used for the simulation

 

탕구저에 들어가는 용융물의 초기 속도와 온도는 메시 블록 2의 상단 경계에서 속도 경계 조건으로 주어집니다. 기본적으로 다른 모든 경계는 대칭 유형으로 설정됩니다.

 

Results & Discussion

Validation with reported experimental results

충전 및 응고 동안 냉각 곡선을 얻기 위한 실험에서 Sabuet.al[1]에 의해 선택된 네 개의 위치가 검증 목적으로 사용되었습니다. 그들은 C1, C2, S11, S12및 S21로 언급됩니다. C1과 C2지점은 주물의 플레이트의 중심에 있으며 S11, S12및 S21은 모두 쉘에 위치합니다. 이러한 위치에서의 온도 변화는 그림 4와 같습니다.

온도 프로파일의 수치 및 실험결과의 차이가 허용한계 안에 있음을 알 수 있습니다. 프로브 포인트 C1과 C2의 경우, 수치와 실험 결과 사이의 차이는 응고 중에 5%, 응고 후 냉각 시 12% 이내입니다. 쉘의 점에 대한 수치 결과는 실험 결과보다 약 5% 높습니다. 이는 쉘 재료에 열 물리학적 특성을 할당할 때 발생하는 가정과 쉘 열 전달 계수의 값 때문일 수 있습니다.

 

Fill sequence & solidification pattern for two different sprue locations

두 가지 다른 스프 루 위치의 채우기 순서 및 응고 패턴

2 개의 상이한 탕구 위치에 주물충전 순서는5a 및5b에 나와 있습니다. 최종 탕구가 더 많은 스플라인을 생성하므로 결함으로 이어질 수 있습니다. 탕구가 중간에 놓여지면 흐름은 보다 균일 해지고 두 주조 단면에서 비슷한 온도 분포를 보입니다. 50 % 응고 후의 온도 프로파일의 2D 도면은 두 경우 모두 그림 5c 및 5d에 나와 있습니다. 수축 위치에서 볼 때 두 탕구 위치가 결함을 일으키는 것은 분명합니다.

Figure 5a. Fill sequence at different time intervals when the sprue is located at one end

Figure 5b. Fill sequence at different time intervals when the sprue is located in the middle

Figure 5c. 2D temperature profile after 50% solidification when the sprue is located at one end

Figure 5d. 2D temperature profile after 50% solidification when the sprue is located in the middle

Effect of shell thickness

인베스트먼트 주조에 대한 쉘 두께의 효과를 연구하기 위해 두께가 7.2, 10, 15 및 20 mm인 주물을 선정하였습니다. 그림 6a 및 6b는 주조품의 특정 위치에서 냉각 곡선을 나타내며, 이는 C1으로 나타내고 쉘 몰드 내의 특정 위치에 있으며, 응고 중에 S11로 나타납니다. 세라믹 쉘의 두께가 7.2 mm에서 15 mm로 증가하면 냉각 속도가 감소하여 응고 시간이 길어지는 것을 볼 수 있습니다.

Effect of shell heat transfer coefficient

셸 열 전달 계수는 열이 셸 금형의 외부 벽에서 방사선을 통해 주변 공기로 열을 방출하는 속도를 나타냅니다. 이 효과를 조사하기 위해 열 전달 계수의 값을 20에서 80W/m2K까지 다양하게 했습니다. 7a 및 7b로부터, h의 변화는 주조 재료 및 쉘의 냉각 속도에 중요한 영향을 미친다는 것을 알 수 있습니다. 열 전달 계수가 20에서 80W/m2K로 증가하면 C1에서의 응고 시간이 812 초에서 334 초 (약 44 %)로 감소되었음을 알 수 있습니다. 따라서, h의 값을 변화시키는 것은 주물의 미세 구조에 영향을 미칩니다.

Figure 6a. Temperature profile at location C1 (casting) for the casting geometry where the sprue is located at one end for various shell thickness values

 

F

Figure 6b. Temperature profile at location S11 (shell) for the casting geometry where the sprue is located at one end for various shell thickness values

Figure 7a. Temperature profile at location C1 (casting) for the casting geometry where the sprue is located at one end for various heat transfer coefficient values between the shell mold & ambient

Figure 7b. Temperature profile at location S11 (shell) for the casting geometry where the sprue is located at one end for various heat transfer coefficient values between the shell mold & ambient

Conclusions

인베스트먼트 주조 공정의 몰드 충진 및 응고 시뮬레이션은 FLOW-3D를 사용하여 수행되었습니다. 주조 공정에 대한 주조 매개변수의 영향을 연구하기 위해 파라메트릭 연구가 수행되었습니다. 본 연구에서 다음과 같은 결론을 도출 할 수 있습니다.

  • FLOW-3D는 멀티 캐비티 몰드의 주입 및 응고 모델링이 가능합니다. 프로브 위치의 예측 온도 프로파일은 실험 데이터의 허용오차 이내였다.
  • 쉘 두께의 경우, 두 경우 모두 셸의 임계 두께가 있으며, 그 이상으로 열 전달 특성이 역행하는 것으로 확인되었습니다. 셸 두께가 증가함에 따라 응고 시간이 임계 두께까지 증가하여 감소하기 시작했습니다. 원래 형상의 경우 임계 두께는 15~20mm인 반면 수정된 형상의 경우 10mm와 15mm 사이에 있다.
  • 쉘과 대기 사이의 열 전달 계수 h는 열 전달 특성에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. h가 20에서 80W/m2K로 4 배 증가할 때 탕구의 중심에서 응고 시간이 40 % 이상 감소했습니다.

References

Sabau, A.S., Numerical Simulation of the Investment Casting Process, Transactions of the American Foundry Society, vol. 113, Paper No. 05-160, 2005.

Sabau, A.S., and Viswanathan, S., Thermophysical Properties of Zircon and Fused Silica-based Shells used in the Investment Casting ProcessTransactions of the American Foundry Society, vol. 112, Paper No. 04-081, 2004.

 
Design and CFD Analysis

설계 및 CFD분석

일반적인 소용돌이 설계는 널리 받아들여지고 있지만, 각 낙하 구조는 최적의 접선 흐름 특성을 보장하기 위해 인디애나 폴리스의 위상에 맞는 적절한 크기를 가져야 했습니다. 특히, 가능한 설계에 대한 AECOM의 계획은 세가지 목표를 가지고 있었습니다. 결합된 접근법과 테이퍼 채널을 짧은 길이로 제한하는 현장, 고유의 제약이 있었는지를 결정합니다. 허용 가능하지만 접근 방식에서 과도한 난류 조건이 발생하지 않았습니다. 테이퍼 채널에 안정적인 흐름 조건이 존재하는지 확인하고 다양한 흐름 조건에서 흐름 안정성을 평가했고, 논리적 기준점은 밀워키 인라인 스토리지 프로젝트라고 불리는 잘 알려지고 문서화된 시스템이었습니다.

Edison은 DRTC 프로젝트 규모에 맞춰 H-4로 지정된 Milwaukee 드롭 구조 설계를 기반으로 초기 설계를 기반으로했습니다.
166 피트의 기본 낙하 길이를 포함하고 체적 유량, 벽, 대칭 및 기타 초기 매개 변수를 지정하는 FLOW-3D 분석을 설정합니다.
그는 우리가 CFD를 통해 발견한 것은 밀워키에서 이 디자인을 사용하면 우리의 어플리케이션에 잘 맞지 않는다는 것이라고 말합니다. FLOW-3D는 이것을 보여 주고 있었기 때문에 CFD를 사용하여 변형을 시도하고 우리의 수정된 디자인을 고안했습니다.
더 넓은 접근 경로, 더 넓은 테이퍼 및/또는 더 깊은 테이퍼 깊이를 사용한 수정은 에디슨은 FLOW-3D에서 각 변동 사항을 설정하는 것이 매우 빠르다고 말합니다. (그림 3,4,5). 개선의 진전은 고무적이었습니다. 시뮬레이션 결과의 높은 수준은 심지어 절삭(침식)을 개선하기 위해 드롭 축의 바닥에 의문스러운 플레이트가 수직 흐름이 수평으로 전환되는 난류 분리 및 감소가되도록 기능을 추가하도록 설득했습니다.

Figs. 3, 4 and 5. Tangential drop structure flow simulated with FLOW-3D. Structure dimensions were optimized through multiple design iterations. (Image courtesy AECOM)

9번째 설계 변동에 대한 FLOW-3D 출력 동작인 V9는 접근 섹션을 확장했으며, 모든 흐름 볼륨 레벨에서 300mg/d까지 양호한 흐름 안정성을 보였으며 유압식 점프는 없었습니다. 그리고 양호한 Froude numners(유체 움직임에 미치는 중력의 영향을 나타내기 위해 사용되는 치수 없는 수량), 2010년 2월부터 AECOM이 물리적 시험과 검증을 위해 선택하였습니다(그림 6). 그 계획은 아이오와 연구소의 시험 결과에 기초하여 CFD와 최적화를 추가하는 것이였습니다.

Fig. 6. Scale model (1:10) of vertical drop structure, tested at University of Iowa IIHR Hydroscience & Engineering facility. (Image courtesy AECOM)

에디슨은 V9에서 결정된 치수 매개 변수에 대해 그 디자인을 아이오와 주에 가져가서 CFD를 이용해 만들었는데 완벽하게 작동했습니다. (II.)직원들은 실제로 무언가를 설치한 것은 이번이 처음이며, 변경하라고 말할 만한 것이 아무것도 없다고 말했습니다. 측정된 데이터는 드롭 샤프트 연결 구조 내의 수면 높이, Adit내 공기 침투의 정량, 벤트 샤프트 위로 공기 흐름을 포함했습니다. 흐름이 증가함에 따라 와류량이 증가함에 따라 축 벽에 부착되어 탈산소까지 원활하게 회전하는 모습이 포착되었습니다(그림 7).

에디슨은 후속 실험을 위해 여러번 시험장을 돌아다녔습니다. 물리적 모델이 처음부터 올바르게 작동했기 때문에 시험 프로그램을 확장할 시간이 있었습니다. “재미 있는 것은 환기구를 움직이는 것과 같이 우리가 궁금했던 것들을 탐구해서 지적으로 그것을 가지고 놀 시간이 있었다는 것입니다.” 에디슨은 예정보다 앞서 있었기 때문에 잔여 프로젝트 시간을 이용해 탈염소와 adit 내의 유압 장치를 조사할 수 있었습니다.

Fig. 7. Operation of scale-model vertical drop structure, showing test run of 300 million gallons per day (mgd). Flow vortex development shows good rotation and attachment to the shaft wall all the way down to the de-aeration chamber. No design modifications were necessary to the simulated design. (Image courtesy AECOM)

Final Results

AECOM은 2010년 7월 DRTC에 대한 전반적인 작업을 마쳤습니다. 2013년 3월부터 18구경 터널을 굴착하기 시작했고, CSO드롭 구조 3개(CFD로 설계된 나머지 2개의 구조물만 있음)는 모두 현재 공사 중입니다.

에디슨의 의견으로는, 토목 공학은 전체적으로 CFD를 채택하는 데 느린 편이었습니다. 이를 입증하기 위해 그는 인천 국제 공항을 처음 방문한 당시 접선 소용돌이 모형의 소위 “묘지”에서 본것을 기술했습니다. 그러나 그는 이들을 다시 처리해야 했다고 말했습니다.  그는 유압 설계를 위한 시뮬레이션 사용으로 판매되는 것을 권장하고 있습니다.

에디슨은 DRTC노력을 요약하면서 “정말 재미 있었습니다. 물리적 모델링이 필요한 위치에 대해 더 자세히 알아보았고, 그렇다면 어떤 경우에는 순수한 RAID기반 설계를 수행할 수 있습니다. 많은 DRTC작업들이 그것의 증거입니다. 물리적 모델은 실제로 필요하지 않았지만 검증을 통해 위험을 줄일 수 있었습니다. 프로젝트에서 이 두가지를 모두 수행할 수 있었다는 것은 믿을 수 없는 일입니다.”라고 말했습니다.

This article first appeared in WaterWorld Magazine.

냉각 및 공급 시스템 설계 / Cooling and Feeding System Design

캐비티 또는 다공성 결함은 일반적으로 마지막 냉각 지점에서 발생됩니다. 라이저는 일반적으로 주조물이 응고 될 때 용융 금속을 주물에 제공하여 이러한 결함을 방지하는 데 사용됩니다. 그러나 라이저(risers)가 효과적이려면 수축을 보상하기에 충분한 재료를 포함 할 수 있도록 적절한 크기로 올바른 위치에 배치해야합니다. FLOW-3D에서 캐스터가 결함이 없는 주물을 위한 냉각 및 공급 시스템을 설계할 수 있도록 도와 주는 두가지 새로운 도구가 개발되었습니다. 즉, 마지막으로 동결할 장소의 예측과 열 계수의 계산입니다.

마지막으로 냉각할 위치 / Last Places to Freeze

주조물 내에서 마지막으로 냉각되고 수축 다공성 결함이 발생할 가능성이 높은 직접 표시 위치. 이러한 장소들은 고체 부분의 진행이나 응고 시간으로부터 파생될 수 있지만, 그것들을 시각화하는 좀 더 직접적인 방법이 항상 선호된다.

그림 2. 핫스팟 입자를 포함하는 액체 부피의 진행 예시 : t3> t2> t1.
그림 1. 핫스팟 입자는 바로 이웃이 고체가 된 후 응고 될 때 셀의 중앙에 삽입됩니다.Hot spot particle그림 2. 핫스팟 입자를 포함하는 액체 부피의 진화 예시 : t3> t2> t1.

특수한 유형의 고정 입자가 “핫 스폿”이라고 하는 가장 최근의 자유로운 위치를 식별하고 시각화하는 데 사용됩니다. 이 출력은 응고 모델이 사용될 때 자동으로 생성됩니다. 핫 스폿 입자는 그림 1에서 도해로 나타난 것처럼 모든 인접 요소가 고체가 된 후 응고될 때 셀에 삽입됩니다.

이러한 입자는 자유로운 마지막 위치를 식별하는것 외에도 이러한 위치에서 수축 다공성 결함의 가능성과 크기, 즉 셀 응고 시간, 핫 스폿 ID및 핫 스폿 크기를 결정하는 데 사용할 수 있는 다른 속성을 가지고 있습니다. 셀 응고 시간은 셀 이 응고되는 시간입니다. 핫 스폿 ID는 핫 스폿이 응고되는 순서를 보여 줍니다(1은 첫번째, 2는 두번째 등). 마지막으로, 핫 스폿 크기는 다음 등식으로 계산된다.

hsm (i) 는 입자 i의 핫스팟 크기입니다 .
t 0 은 입자의 위치에서 셀 응고 시간입니다.
ν liq (t) 는 시간 t

그림 2는 연결된 액체 영역 부피가 입자 i 의 시간 함수로 어떻게 변하는 지 보여줍니다 . 계산 된 양은 모든 핫스팟 크기의 값을 0과 1 사이의 범위로 가져 오도록 정규화됩니다. 이는 다공성 형성에 대한 잠재적 인 영향과 관련하여 주조 내 여러 핫스팟의 간단한 비교 분석을 허용합니다. 값이 높을수록 응고 중에 연결된 액체 영역이 더 커졌으며 마지막 동결 위치에서 수축 다공성 결함이있을 가능성이 더 큽니다.

열 모듈러스 방법 / The Thermal Modulus Method

열 계수 법은 특히 알루미늄 합금 및 강철 주조물의 경우 일반적인 라이저 설계에 가장 많이 사용되는 방법 중 하나입니다. 주어진 주물 부품의 경우 그 계수는 다음과 같이 정의됩니다.

, 여기서:

V는 주조 부품의 체적이고,

A은(는)주물 부품의 표면적입니다.

주물의 기하학적 계수는 구 또는 블록과 같은 일반적인 형상에 대해 계산하기 쉽습니다. 이보다 더 복잡한 작업에는 일반적인 모양에 따라 주조 섹션을 지루하게 근사치를 계산해야 합니다. 또한 기하학적 계수 접근 방식은 주물의 기하학적 구조에 전적으로 의존합니다. 실제 주조물은 한기 및 절연체를 사용하여 응고 진행을 제어합니다. 이러한 특성은 기하학적 계수 접근 방식에서 무시된다. 계수 계산을 자동화하고 냉각, 단열 및 기타 몰드 변화와 관련된 열 효과를 고려하기 위해 라이저 설계에 흔히 열 계수라는 혁신적인 접근 방식이 사용됩니다.

열 계수 접근 방식의 경우 먼저 주물의 응고 시뮬레이션을 실행합니다. 시뮬레이션이 완료되면, Chvorinov의 규칙에 따른 응고 시간으로부터 주물 전체에 해당하는 계수를 계산할 수 있습니다. 이 방법을 사용하여 계산된 등가 계수를 열 계수라고 합니다. 라이저 설계를 안내하기 위해 기하학적 계수와 동일한 방법으로 사용할 수 있다.

Chvorinov의 규칙은 응고 시간 사이의 관계를 제공하며, 그 계수는 다음과 같이 기록될 수 있다.

, 여기서:

  • t는 주조 응고 시간입니다.
  • N은 상수(일반적으로 2와 같음)입니다.
  • B는 금형의 상수입니다. 다음 공식을 사용하여 계산할 수 있습니다.

, 여기서:

  • mρρ는 금속의 밀도이고,
  • mT는 금속의 용해 또는 동결 온도입니다.
  • 0TT는 금형의 초기 온도입니다.
  • k는 주형의 열 전도율입니다.
  • ρ는 주형의 밀도입니다.
  • c는 곰팡이의 특정한 열이다.
  • L은 금속의 융해열이다.
  • mcc는 금속의 특정한 열이며,
  • pourTT는 금속 주입 온도이다.

일반적으로 주조 공정을 설계할 때 라이저의 응고 시간이 인접한 주조 섹션의 응고 시간보다 긴 방식으로 라이저를 선택하여 적절한 이송을 할 수 있습니다. Chvorinov의 규칙에 따르면 응고 시간은 주물의 계수에 정비례합니다. 따라서 응고 시간을 비교할 때 모듈을 직접 비교할 수 있습니다. 모듈은 기하학적인 양에 불과하기 때문에 모듈의 비교는 설계 작업을 훨씬 더 단순하게 만든다. 금속 주조 엔지니어는 실제 주조 공정의 구체적인 내용을 고려하지 않고도 보다 큰 계수로 압탕을 설계하여 부품을 적절하게 이송할 수 있습니다.

냉방 및 공급 시스템 설계를 위한 새로운 도구의 적용

예를 들어, 새로운 공구를 사용하는 증기 터빈 실린더의 절반에 대한 중력 주조를 위한 냉각 및 공급 시스템 설계가 유량 과학 중국에 의해 제공되고 이 절에서 논의된다. 부품의 외부 치수는 2.83×2.34×1.10 m이며, 총 용적은 아래와 같이 약 0.95입방 미터이다. 주조 재료는 탄소강이며 주입 온도는 1530°C이다.

Casting part geometry
그림 3. 주물 부품 지오 메트리

첫째, 냉각 장치와 라이저가 없는 주물의 응고 시뮬레이션을 실행합니다. 그 목적은 뜨거운 스폿 위치를 식별하고 한기와 라이저의 위치와 라이저의 크기를 결정하는 것이다. 이 두가지 새로운 공구는 냉기와 라이저 설계를 개선하는데 사용됩니다.

마지막으로 입자를 동결하는 장소는 셀 응고 시간, 입자 ID및 핫 스폿 크기로 각각 색상이 지정된 다음 그림에 표시됩니다. 핫 스폿 위치와 수축 다공성 결함이 발생할 가능성은 이러한 그림에서 직접 확인할 수 있습니다. 주조물의 기하학적 특성에 따라 라이저 배치 위치는 그림. 4의 마지막 프레임에서 볼 수 있듯이 쉽게 결정할 수 있습니다. 단, 바닥 껍질에는 라이저 배치에 적합하지 않은 몇개의 핫 스폿이 있습니다. 이러한 위치에서 수축 다공성 결함을 방지하기 위해 한기를 사용하여 응고 패턴을 변경하고 라이저 영역에 마지막으로 동결하는 위치를 구동할 수 있습니다.

Hot spot locations
그림 4. 핫 스폿 위치는 세가지 속성(왼쪽 위에서 시계 방향)으로 색상이 지정됩니다. 핫 스폿 응고 시간, 입자 ID및 핫 스폿 크기.

열 모듈 계산

계산된 열 계수는 오른쪽에 표시되어 있습니다. 값이 클수록 마지막으로 고정할 위치와 일치합니다. 또한 열 계수를 사용하여 핫 스폿 위치의 라이저 크기를 결정할 수 있습니다.

일단 한기와 라이저가 결정되면 냉각제와 라이저를 사용한 두번째 응고 시뮬레이션을 실행하여 냉각제와 라이저 설계를 검증한다. 핫 스폿 크기로 채색된 마지막 자유형 입자와 열 계수는 그림. 6과 같다. 한기가 마지막 부분을 성공적으로 운전하여 라이저 부위를 얼리는 것을 볼 수 있다. 하지만, 라이저 아래에는 여전히 위험한 핫 스폿이 있다. 실제로 실제 주조물은 아래 그림과 같이 핫 스폿 입자로 식별된 위치에서 수축 다공성 결함을 보여 줍니다.

Calculated thermal modulus
그림 5. 계산된 열 계수

마지막으로 동결할 장소는 라이저가 아니라 주조물에 있습니다. 이는 라이저 위치와 크기가 올바르게 결정되더라도 주물이 라이저 쪽으로 방향성 있게 응고되지 않도록 응고 패턴이 올바르지 않음을 나타냅니다. 한가지 해결책은 발열체 슬리브를 사용하여 응고 패턴을 수정하는 것이다. 이것은 이 글의 범위를 벗어나므로 더 이상의 논의는 없을 것이다.

Cooling and feeding system design
그림 6. 핫 스폿 위치(상단 좌측), 단열 계수(상단 오른쪽)는 계측된 주조물로 계산되며 수축 결함의 관측된 위치입니다.

결론

금속 공학자들이 결함이 없는 주물을 위한 냉각 및 공급 시스템을 설계하는 데 도움이 되도록 FLOW-3DCAST5.0에서 두개의 새로운 공구가 개발되었습니다:마지막으로 동결할 장소와 열 계수의 계산입니다. 수축 다공성 결함이 발생할 가능성이 높은 곳은 마지막으로 동결할 장소입니다. 이들은 한기와 라이저가 위치해야 하는 위치를 나타냅니다. 열 계수는 냉기와 라이저 위치를 결정하는 데도 사용할 수 있습니다. 또한 라이저 크기를 결정하는 데 사용할 수 있습니다.

이 비디오는 벽 온도에 의해 색칠 된 금형을 통해 10 사이클을 보여줍니다. 슬라이스는 첫 번째 단계에서 코어 냉각 채널을 표시하고 한 단계에서 다른 단계에서 꺼지는 것을 표시하도록 선택되었습니다.

Immersed Boundary Method

Immersed Boundary Method

이 기사에서 개발자인 Zongxian Liane박사는 곧 출시될 FLOW-3D v11.3에서 사용할 수 있는 새로운 Immersed Boundary Method에 대해 설명합니다.

힘과 에너지 손실에 대한 정확한 예측은 오리피스 판에서의 배출, 장애물을 지나가는 흐름 및 갑작스런 수축 관에서의 흐름과 같은 많은 엔지니어링 문제를 분석하는데 중요합니다. 셀 면적 및 부피 Method인 FAVORTM은 30년 전에 도입된 이래로 FLOW-3D의 표준 솔버로 적용되었으며 벽 근처의 운동량 fluxes를 근사화하는 간단한 방법을 사용했습니다 (Hirt and Sicilian 1985). 벽이나 자유 표면 근처에서 운동 이류항을 계산할 때 솔리드 또는 보이드 영역 내에 위치한 속도 값은  경계층의 모양을 제거하기 위해 0으로 설정됩니다. 물리적 관점에서 이 방법은 벽의 돌출부에 자유 미끄러짐(비침투)경계 조건을 적용하여 인공 경계층(Hirt1993)을 억제한다.

운동량 방정식에서 플럭스의 손실은 압력에 의해 보상됩니다. 특정 상황에서는 플럭스손실을 보상하는 압력의 비율이 시간에 따라 증가하며, 단일 유전물질로 표현되는 “세속적 불안정성”이라고 하는 수치적 불안정성을 야기할 수 있습니다. 속도의 증가 이러한 불안정성의 전개를 방지하기 위해, 경험적 기법을 사용하여 불안정성이 발생할 수 있는 위치에서 플럭스를 “보정” 했습니다. 그러나 이 방법은 선원으로부터의 플럭스 손실을 해결하지 못하며, 때때로 압력 변동과 같은 용액의 비정치적인 동작을 초래할 수 있습니다.

ghost – 내접 경계법 (Mittal et al., 2008)에 기초한 이류 항을 근사화하는 기법은 FLOW-3D v11.3을 위해 개발되었다. 이 내접 경계 방법 기술은 근본적으로이 문제를 해결하고보다 정확한 압력과 힘 예측을 제공합니다. ghost – 내접 경계법은 복잡한 형상을 포함하는 문제에서 전통적인 데카르트 그리드 근사법에서 강화 된 경계 처리로서 최근에 출현했다. 이 방법은 경계를 처리하는 수단 일 뿐이므로 기존의 해석기 구조가 비교적 적게 변경되어 기존의 FLOW-3D 해석기에 모델로 쉽게 추가 될 수 있으며 FLOW-3D의 다른 물리적 모델과 호환됩니다. 다양한 보간 방법과 함께 가중치 평균 프로브 기술을 사용하여 다른 지오메트리 구성을 처리합니다. 새 모델은 3D 메쉬 블록 또는 하이브리드 3D / 얕은 워터 메쉬 블록이있는 플로우에는 작동하지만 얕은 워터 메쉬에는 적합하지 않습니다.

Immersed Boundary Method Results

새로 도입된 경계 방법 모델의 간단한 예는 직경 1m의 원형 오리피스에서 물이 방출되는 것입니다. 물 용기의 길이는 10m, 폭은 10m, 오리피스 중앙부까지의 수위는 6m이다. 애니메이션에 표시된 것처럼 오리피스 Q에서 표고, h및 볼륨 유량의 강하는 각각 2차 곡선과 선형 곡선을 따릅니다. 

시뮬레이션에서 배출 Cd의 평균 계수는 0.660으로, 비대칭 값 0.611보다 약 8% 큽니다(SwameeandSwamee, 2010). immersed boundary solver 을 사용한 시뮬레이션은 이중 인터페이스(Xeon E5-2623 v3)에서 약 19시간이 소요된다. 반면에 the standard solver의 방전 계수와 벽-블록은 각각 0.800과 39시간이 소요된다.

또 다른 예는 NAVY 선박 모델 선체에 대한 총 저항력의 계산입니다. 이 경우, 선체 길이는 5.72m이고, 드래프트는 0.248m이다. 평균유속은 2.10m/s이고, 레이놀즈 수는 약 12 × 106입니다. 이 해석은 대칭이므로 선체의 절반만 모델링됩니다. 계산 영역은 길이 30m, 너비 8m, 깊이 5.5m입니다. 선체 절반에 대해 실험적으로 얻어진 총 저항력의 평균은 22.62N이다 (Larsson et al., 2003). the standard solver의 총 저항력의 평균은 24.41N이었으며 실험 결과보다 7.9 % 차이가 있으며 immersed boundary solver 경우 총 저항력의 평균은 22.43N이었고 0.8 % 더 낮았습니다 (오류가 8 개 줄었습니다. 또한 immersed 경계 솔버는 약 40 시간 만에 완성되었으며 표준 솔버보다 8 시간 빠릅니다).

References

Hirt, C., & Sicilian, J. (1985). A porosity technique for the definition of obstacles in rectangular cell meshes. International Conference on Numerical Ship Hydrodynamics, 4th. Washington, D.C.

Hirt, C. (1993). Volume-fraction techniques: powerful tools for wind engineering. Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 46 & 47, 327-338.

Mittal, R., Dong, H., Bozkurttas, M., Najjar, F., Vargas, A., & von Loebbecke, A. (2008). A versatile sharp interface immersed boundary method for incompressible flows with complex boundaries. Journal of computational physics, 227(10), 4825-4852.

Swamee, P., & Swamee , N., (2010). Discharge equation of a circular sharp-crested orifice. Journal of Hydraulic Research, 48(1), 106-107.

Cooling and Feeding System Design

Cooling and Feeding System Design

공동 또는 다공성 결함은 일반적으로 마지막 응고 위치에서 형성됩니다. 라이저는 일반적으로 주조물이 굳을 때 녹은 금속을 주조물에 제공하여 이러한 결함을 방지하는데 사용됩니다. 그러나 라이저가 효과를 발휘하려면 적절한 크기에 적절한 위치에 배치하여 수축량을 보상할 수 있는 충분한 재료를 포함해야 합니다. FLOW-3D CAST에서는 캐스터가 결점 없는 주물을 위한 냉각 및 공급 시스템을 설계할 수 있도록 두 가지 새로운 도구가 개발되었습니다. 즉, 마지막으로 응고될 장소의 예측과 열 계수 계산입니다.

Last Places to Freeze

마지막으로 응고딜 장소는 주물 내 가장 늦게 응고되는 위치와 수축 다공성 결함이 형성될 가능성이 있는 위치를 직접 표시합니다. 이러한 장소는 고체 분율 진화 또는 응고 시간으로부터 파생될 수 있지만, 보다 직접적인 시각화 방법이 항상 선호됩니다.

특수 유형의 고정 입자는 “핫 스폿”이라고 불리는 마지막 응고 위치를 식별하고 시각화하는 데 사용됩니다. 이 출력은 응고 모델을 사용할 때 자동으로 생성됩니다. 핫 스폿 입자는 그림 1에 도식적으로 나타난 바와 같이, 모든 인접 영역이 고체화된 후에 응고될 때 셀에 삽입됩니다.

이러한 입자는 최종 자유도 위치를 파악하는 것 외에 이러한 위치에서 수축 다공성 결함의 가능성과 크기를 결정하는 데 사용할 수 있는 다른 속성을 가지고 있습니다. 즉, 셀 응고 시간, 핫 스폿 ID 및 핫 스폿크기,  셀이 응고되는 시간입니다. 핫 스폿 ID는 핫 스폿이 첫번째 지점, 두번째 지점인 순서를 나타냅니다. 마지막으로 핫 스팟크기는 다음 공식으로 계산됩니다.

이 입자들은 마지막으로 동결된 위치를 식별하는 것 외에도 이러한 위치에서 수축 다공성 결함의 가능성 및 크기, 즉 셀 응고 시간, 핫 스폿 ID 및 핫 스폿 크기를 결정하는 데 사용할 수 있는 다른 속성을 가지고 있습니다. 셀 응고 시간은 셀이 응고되는 시간입니다. 핫 스폿 ID는 핫 스폿이 굳어지는 순서를 나타냅니다. 1은 첫 번째, 2는 두 번째 등. 마지막으로, 핫 스폿 크기는 다음 방정식으로 계산됩니다.

 

  • hsm(i) 는 입자 i에 대한 핫스팟 크기입니다.
  • t0 는 입자 위치에서의 세포 응고 시간입니다.
  • νliq(t) 는 시간 t에서 입자를 포함하는 액체 영역의 부피입니다.

Figure 1. A hot spot particle is inserted at the center of a cell when it solidifies after its immediate neighbors become solid.

Figure 2. 핫스팟 입자를 포함하는 액체 부피의 진행상태 예시 : t3> t2> t1.

그림 2는 연결된 액체 지역의 부피가 입자 속도의 함수로서 어떻게 변하는지를 보여 준다. 그런 다음 계산된 양을 정규화하여 모든 핫 스팟 크기 값을 0과 1사이의 범위로 가져옵니다. 이를 통해 다공성 형성에 미치는 잠재적인 영향과 관련하여 주물 내 여러 핫 스폿을 간단하게 비교 분석할 수 있습니다. 값이 높을수록 응고하는 동안 연결된 액체 영역이 커지며 최종-동결 위치에서 다공성 결함이 줄어들 가능성이 높아집니다.

 

The Thermal Modulus Method

열 계수 법은 일반적인 라이저 설계 시 가장 많이 사용되는 방법 중 하나이며, 특히 알루미늄 합금 및 강철 주물에 사용됩니다. 주어진 주물 부품의 경우, 그 계수는 다음과 같이 정의됩니다.

  • V는 주조 부품의 체적이며
  • A는 주조 부품의 표면적입니다.

주물의 기하학적 계수는 구체나 블록과 같은 정규 형상에 대해 계산하기 쉽습니다. 그보다 더 복잡한 것은 보통 모양으로 주조 섹션을 지루하게 근사치를 구하는 것입니다. 또한, 기하학적 계수형 접근 방식은 주물의 기하학적 구조에 전적으로 의존합니다.

실제 주조물은 냉각제와 절연체를 사용하여 응고 진행을 제어합니다. 이러한 형상은 기하 계수 접근 방식에서는 무시된다. 계수 계산을 자동화하고, 동결 융해, 단열 및 기타 주형 변형과 관련된 열 영향을 고려하기 위해 열 계수라고 하는 혁신적인 접근법이 라이저 디자인에 사용된다.

열 계수 접근 방식의 경우 먼저 주조물의 응고 시뮬레이션이 실행됩니다. 시뮬레이션이 완료되면, Cavorinov의 규칙에 근거한 응고 시간으로부터 주물 전체의 등가 계수를 계산할 수 있습니다. 이 접근법을 사용하여 계산된 등가 계수를 열 계수라고 한다. 그것은 라이저 설계를 가이드하기 위해 기하학적 계수와 동일한 방법으로 사용될 수 있다.

 

Chvorinov의 법칙은 응고 시간과의 관계를 나타내며 그 계수는 다음과 같이 쓸 수 있습니다.

  • t is the casting solidification time,
  • N is a constant (usually equal to 2), and
  • B is the mold constant. It can be calculated using the following formula:

주조 공정을 설계할 때 라이저는 적절한 유동을 위해 라이저의 응고 시간이 인접 주조 섹션의 응고 시간보다 긴 방식으로 설계됩니다. Chvorinov의 규칙에 따르면 응고 시간은 주물의 계수에 정비례합니다. 따라서 응고 시간을 비교할 때 모듈화를 직접 비교할 수 있습니다. 모듈형은 기하학적인 양이기 때문에, 모듈형의 비교는 훨씬 단순하게 설계를 할수있습니다. 금속 주조 엔지니어는 실제 주조 공정의 세부 사항을 고려하지 않고도 부품을 적절하게 이송할 수 있도록 계수가 큰 라이저를 설계할 수 있습니다.

 

Application of the New Tools to Cooling and Feeding System Design  

예를 들어, 새로운 도구를 사용하는 증기 터빈 실린더의 절반에 대한 냉각 및 공급 시스템 설계가 제공되고 이 섹션에서 Flow Science China 도움을 받아 논의됩니다. 부품의 외부 치수는 2.83×2.34×1.10미터이고 총 부피는 아래와 같이 약 0.95 세제곱미터입니다. 주물 재료는 탄소강이며 주입 온도는 150°C입니다.

Figure 3. Casting part geometry

첫째, 냉각제와 라이저가 없는 주조물의 응고 시뮬레이션을 실행합니다. 그 목적은 핫 스폿 위치를 확인하고 응고 건조기 및 라이저의 위치와 라이저의 크기를 결정하는 것입니다. 두개의 새로운 도구는 냉기와 라이저 설계를 개선하는 데 사용됩니다.

입자를 응고할 마지막 위치는 각각 셀 응고 시간, 입자 ID 및 핫 스폿 크기로 표시된 다음 그림과 같습니다. 이러한 그림을 통해 핫 스폿 위치와 수축 다공성 결함을 형성할 가능성을 직접 확인할 수 있습니다. 주물의 기하학적 특성에 기초하여, 라이저를 배치하는 위치는 그림의 마지막 프레임과 같이 쉽게 확인할 수 있습니다.

그러나 하단 쉘에 몇개의 핫 스폿이 있으며 이는 라이저를 배치하는 데 적합하지 않습니다. 이러한 위치에서 다공성 결함의 수축을 방지하기 위해 냉각제를 사용하여 응고 패턴을 변경하고 마지막으로 라이저 영역까지 응고시킬 수 있습니다.

Figure 4. Hot spot locations colored by three attributes (clockwise from top left): hot spot solidification time, particle id and hot spot magnitude.

 

Thermal Modulus Computation

계산 된  thermal modulus는 오른쪽에 표시됩니다. 더 큰 값은 응고될 마지막 위치와 일치합니다. 또한 열 모듈러스를 사용하여 핫스팟 위치에서 라이저의 크기를 결정할 수 있습니다.

냉각 및 라이저가 결정되면 냉각 및 라이저 설계를 확인하기 위해 냉각 및 라이저가 포함된 두 번째 응고 시뮬레이션이 실행됩니다. 핫스팟 크기로 채색된 마지막 응고 위치 입자와 thermal modulus가 그림 6에 나와 있습니다. 냉각이 마지막 장소를 라이저 영역으로 성공적으로 응고시키는 것을 볼 수 있습니다. 그러나 라이저 아래에는 여전히 위험한 핫 스팟이 있습니다. 실제로 실제 주조는 아래 그림에 표시된 것처럼 핫스팟 입자로 식별된 위치에서 수축 다공성 결함을 보여줍니다.

 

 

 

Figure 5. Calculated thermal modulus

Calculated thermal modulus 마지막으로 동결할 장소는 라이저가 아닌 주물 안에 있습니다. 즉, 라이저 위치와 크기가 올바르게 결정되더라도 주물이 라이저 쪽 방향으로 굳지 않도록 응고 패턴이 올바르지 않다는 것을 의미합니다. 한 가지 해결책은 발열 라이저 슬리브를 사용하여 응고 패턴을 수정하는 것입니다. 이것은 본 기사의 범위를 벗어나기 때문에, 더 이상 논의되지 않을 것입니다.

 

Figure 6. 핫 스폿 위치(왼쪽 위), 계측된 주조물을 사용하여 계산된 열적 계수(오른쪽 위) 및 수축 결함이 관찰된 위치

 

 

Metal Casting Models

Metal Casting Models

FLOW-3D CAST는 금속 주조를 위해 특별히 설계된 다양한 물리적 모델을 포함하고 있습니다. 이는 모든 종류의 금속 주조 용도와 관련된 문제에 대한 가장 정확한 해결책을 제공합니다. 이를 통해 고객은 보다 적은 시간과 비용으로 지속적으로 주조 수율과 품질을 개선할 수 있습니다.

자유 표면 흐름을 정확하게 예측할 수 있는 특수 기능을 갖춘 FLOW-3D CAST는 금형 용탕 충진 및 공기 주입과 같은 관련된 결함을 시뮬레이션하는 데 가장 적합합니다. 강력하고 유연한 열전달 모델은 응고, 냉각 채널, 열 다이 사이클 시뮬레이션과 같은 금속과 금형 사이의 열 교환을 빠르고 정확하게 예측할 수 있습니다. 금형 용탕 충진과 결합할 수 있는 응고 및 수축 모델은 과도한 수축공과 기공 영역을 정확히 찾아내어 결함이 완화됩니다. granular media 모델과 수분 건조 모델을 사용하여 모래 코어의 blowing과 건조 공정을 시뮬레이션 할 수 있습니다. FLOW-3D CAST의 유한 요소 기반 열 응력 모델을 사용하면, 고객이 응력이 발생하는 위치와 주조 변형이 일어나는 이유를 정확하게 예측할 수 있으므로 열 변형 결함을 제거할 수 있습니다. 주철 모델은 공정 반응하는 동안 흑연, 감마 – 철 및 탄화물 형성을 예측하여, FLOW-3D CAST의 적용 범위를 확장합니다. 코어 가스 제품 군의 고유한 특징은 코어 가스 생성 및 모래 코어에서의 흐름을 모델링 하여 금속 주물의 코어 가스 관련 결함을 예측하는 데 사용할 수 있습니다.

FLOW-3D CAST는 금속 주조 모델링 및 시뮬레이션 분야의 선두 프로그램입니다. 금속 주조 업계에 대한 당사의 헌신은 금속 주조와 관련된 모델과 용도에 대한 당사의 지속적인 개발로 입증되었습니다. 당사는 고객과 지속적으로 협력하여 실제 애플리케이션을 위해 개발하여 품질과 생산성을 향상시키고 지속적으로 혁신할 수 있도록 지원할 것입니다.

Jewelry Casting

Continuous Casting

Continuous Casting

연속 주조는 용강이 반제품 빌렛, 블룸 또는 슬래브로 응고되어 후속 압연기에서 압연하는 공정입니다. 연속 주조시, 용강은 레들에서 주조기로 이송됩니다. 주조 작업이 시작되면 레들의 바닥에 있는 슬라이딩 셔터가 열리고 철강은 제어된 속도로 턴디쉬 안으로 그리고 턴디쉬에서 하나 이상의 주형으로 흐릅니다.

1950 년대에 연속 주조가 도입되기 전에 철강은 고정 금형에 붓고 잉곳을 성형했습니다. 그 이후로 지속적인 주조는 수율, 품질, 생산성 및 비용 효율성을 향상시키기 위해 발전해 왔습니다. 주조 회사는 공정 개선을 위해 항상 노력하고 있으며, FLOW-3D CAST를 사용한 시뮬레이션은 물리적 시행 착오없이 비용을 절감할 수 있는 기회를 제공합니다.

Semi-Continuous Casting of a 600 mm Slab with Stress Calculation

이 시뮬레이션에서는 600mm직경 슬래브의 반 연속 주조의 공정이 모델링 됩니다. 액체 금속, A7050 합금은 세라믹 노즐을 통해 상단에서 들어가 흑연 주형을 통과하고, 표면 열전달계수와 지정된 온도로 모델링 된 물 분무에 의해 냉각됩니다. 하단의 강철 캡은 금속의 이동을 시작하여 액체 금속이 유출되는 것을 방지합니다. 캡은 0.3mm/sec의 일정한 속도로 아래쪽으로 이동하는 General Moving Object 물리 모델로 모델링 됩니다. 열응력 해석 모델은 균일하지 않은 냉각 및 수축으로 인해 고상 금속에서 발생하는 응력 및 변형을 예측하는 데 사용됩니다. 이 애니메이션은 Von Mises stress 결과를 보여 주는데, 400배로 확대된 결과입니다.

Continuous Casting Simulations

Rotational channel continuous casting example.

 

Solid fraction contours of the continuous casting process of a cylindrical steed rod using the general moving object and solidification models.

 

A 2D axisymmetric slice showing transient solidification contours through the transition region during continuous casting of a cylindrical steel rod.

Gravity Pour

Gravity Pour

중력 주조는 큰 부품(일반적으로 철, 청동, 황동 또는 알루미늄)을 만드는 데 사용됩니다. 사형 주조 및 영구 금형을 포함한 대부분의 주조 공장 주조 공정은 FLOW-3D CAST를 사용하여 모델링 할 수 있습니다. 주입 프로세스는 고압 다이 캐스팅에 비해 덜하지만 과도한 공기 주입으로 인한 공기 유입으로 인해 품질이 저하될 수 있습니다. 주입하는 동안 잠재적 결함의 위치와 온도의 변화 뿐만 아니라, 용탕 표면의 움직임도 정확하게 예측됩니다. 충진이 완료된 후 용탕의 응고 및 수축을 모델링 할 수도 있습니다.

 

Accurate Filling Simulations

주조 공정에서 주입 작업은 결함들이 라이저로 이동하는지, 또는 부품에 갇힌 채로 남아 있는지 여부와 같은 주입 패턴 및 관련 결함을 분석하는 작업으로 이루어집니다. 시뮬레이션 분석을 사용하면 설계의 효율성을 검증하고 비용을 절감하면서 생산에 들어가기 전에 설계를 테스트할 수 있습니다. 주입의 정확성은 산화물의 결함과 갇힌 공기의 위치를 추적하는 데 중요할 뿐만 아니라, 응고 결과의 핵심입니다. 올바른 주입 패턴은 주입 마지막의 올바른 열 분포를 의미합니다. 이 열 분포는 응고 분석의 기초가 됩니다.

Solidification of Castings for Foundry Applications

편석, 열응력, 마이크로 및 매크로 기공 등 응고와 관련된 다양한 결함들이 있습니다. 정확한 응고 결과를 얻기 위한 중요한 첫번째 단계는, 정확한 주입입니다. 정확한 주입은 응고 모델링의 초기 조건인 올바른 열 프로필을 캡처하는데, FLOW-3D CAST는 주조 부품을 보다 신속하게 설계하고 폐기율을 낮출 수 있는 많은 응고 관련 결함을 감지할 수 있습니다.

ALL NEW FLOW-3D CAST v5

ALL NEW FLOW-3D CAST v5

HPC version of FLOW-3D CAST v5 releasedALL NEW FLOW-3D CAST v5 는 금속 주조 시뮬레이션 및 공정 모델링에 있어 큰 발전입니다. 이제 FLOW-3D CAST는 시뮬레이션 할 프로세스를 선택할 수 있으며, 소프트웨어는 적절한 프로세스 매개 변수, 지오메트리 유형 및 합리적인 기본 값을 제공합니다. 이렇게 하면 시뮬레이션 설정이 상당히 간소화됩니다. 또한 FLOW-3D CAST의 강력한 시뮬레이션 엔진과 결함 예측을 위한 새로운 도구는 설계 주기를 단축하고 비용을 절감하는 통찰력을 제공합니다. 대표적인 개발 기능으로 응고 시뮬레이션을 위한 열 계수 및 핫 스팟 식별 출력, 갇혀 있는 가스를 식별하고 환기 효율을 예측하기 위한 결함 채우기 도구 등이 포함됩니다. 그리고 더 빠르고 더 강력한 압력과 및 응력 해소 기능이 모두 포함합니다.

ALL NEW FLOW-3D CAST v5 는 관련 프로세스가 포함된 Suite제품으로 제공됩니다. 영구 금형 제품군은 중력 다이 캐스팅, 저압 다이캐스팅(LPDC), 틸트 주입 주조와 같은 프로세스 작업 공간을 포함합니다. 각 프로세스에 대해 사용자 인터페이스는 특정 프로세스와 관련된 내용만 표시합니다. 모래 주조 Suite에는 중력 사형 주조 및 저압 사형 주조(LPSC)와 같은 프로세스가 포함되어 있습니다. 소실 폼 제품 군에는 사형 주조 Suite의 모든 것과 소실 폼 공정 작업 공간이 포함됩니다. HPDC 제품군은 열 응력 및 변형을 포함하여 고압 다이 캐스팅과 관련된 모든 것을 포함합니다. 각 프로세스 작업 공간 내에서 채우기, 응고 및 냉각과 같은 하위 프로세스는 서로 연결된 시뮬레이션으로, 처음부터 끝까지 차례로 전체 프로세스를 모델링 합니다. 사용자가 그것을 작업장 바닥에서 하는 것처럼. 사용자는 레들을 용융 풀 안에 담갔다가, 숏 슬리브 또는 주입 컵에 옮겨, 전체 이동 및 주입과 같은 단계를 포함하도록 프로세스를 확장할 수 있습니다. LPDC의 경우 프로세스 엔지니어는 도가니의 가압 및 금속 흐름을 주형으로 모델링 할 수 있습니다.  FLOW-3D CAST v5를 사용하면 가능성이 무한해 집니다.

WYSIWYN Process Workspaces

What-You-See-Is-What-You-Need (WYSIWYN) 프로세스 작업 공간은 FLOW-3D CAST의 다기능성을 간소화하여 사용 편의성과 탁월한 솔루션입니다. 대부분의 인터페이스는 사용자가 제공해야 하는 정보만을 요구하고, 사용자 설계 원칙을 적용하여 단순화되었습니다.

FLOW-3D CAST v4.2에 도입된 프로세스 중심 작업 공간은 중력 다이 주조, 저압 주조 및 경사 주입, 모래 등과 같은 영구 금형 공정으로 확장되었습니다. 중력 모래 주조, 저압 모래 주조 및 소실 폼과 같은 주조 공정 지속적인 주조, 투자 주조, 모래 코어 제작, 원심 주조를 포함한 더 많은 공정 작업 공간이 현재 진행 중에 있습니다.

Simulation setup is simplified by only showing the components applicable for a given process.

Types of casting components available in a HPDC simulation. Mold pieces available in a high pressure die casting include cover and ejector dies, sliders, and shot sleeves.

Defect Prediction / 결함 예측

Identify Filling Defects using Particles  결함 예측 및 입자를 이용한 주입 결함 식별

파티클을 사용하는 FLOW-3D CAST v5를 통해 유입된 가스로 인한 충전 결함을 식별하는 것이 훨씬 쉬워 졌습니다. 결함을 식별하기가 훨씬 용이할 뿐만 아니라, 결함 예측에 따른 계산 비용도 크게 절감되었습니다.

붕괴된 가스 지역을 나타내는 보이드 입자가 도입되었습니다. 이전에 붕괴된 가스 영역은 너무 압축되어 수치 메쉬에서 해결할 수 없으면 시뮬레이션에서 사라졌습니다. 보이드 입자는 작은 기포처럼 작용하며 드래그와 압력을 통해 금속과 상호 작용합니다. 주변의 금속 압력에 따라 크기가 변하며, 주입이 끝난 후 최종 위치를 보면 공기 침투 및 산화물로 인한 잠재적인 결함이 있음을 알 수 있습니다.

Predict filling defects caused by entrapped gas using the Particle Model.

Metal/Wall Contact Time 금속/벽 접촉 시간

벽면 접촉 시간은 금형 표면에서 다른 부위보다 금속에 더 오래 노출된 부위를 식별하는 데 유용합니다. 금속 접촉 시간은 금속이 고체 구성 요소와 접촉한 시간을 나타냅니다. 예를 들어 모래 입자가 핵분해 부위의 역할을 하기 때문에 미세 먼지가 발생할 수 있습니다. 개별 솔리드 구성 요소와의 금속 접촉 시간 출력이 모든 구성 요소와의 접촉 시간을 포함하도록 확장되었습니다. 접촉 시간 계산은 출력 탭에서 벽 접촉 시간을 선택하여 활성화합니다.

Identify solidification defects with the new Thermal Modulus output.

Solidification Defect Identification 응고 결함 식별

일반적으로 라이저 크기 조정에 사용되는 열 모듈은 이제 응고 시뮬레이션에서 출력됩니다.

Risers will likely need to be placed on the circled regions.

Hot Spots  핫 스팟

또 다른 결과인 “핫 스팟”은 라이저를 찾고 크기를 조정하며, 응고 관련 결함의 가능성을 식별하는 데 유용합니다. 핫 스팟은 최종적으로 응고된 부위를 나타냅니다. 이것들은 입자들로 표현되고 뜨거운 점 크기에 의해 색깔이 변하기도 합니다. 라이저는 핫 스팟 크기가 가장 큰 곳에 배치해야 합니다.

Porosity Analysis Tool

FlowSight의 새로운 Porosity Analysis Tool은 실제적인 측면에서 porosity-related 결점을 식별합니다. 결점은 이제 순 볼륨, 최대 선형 범위, 모양 인자 및 total count로 식별됩니다.

New defect identification tools allow users to analyze porosity.

Arbitrary 2D Clips 임의 2D 클립

기능 지향적인 2D 클립은 결함을 찾기 위해 전면적으로 살펴 볼 때 유용합니다. 이전에는 클립에 표시된 금속 영역이 솔리드에 의해 점유된 셀로 확장되었습니다. 잡식의 FLOW-3D CAST v5에서 이 클립은 구성 요소를 숨기는 옵션을 선택해야만 열린 공간(예:주조 부품)의 금속을 보여 줄 수 있습니다.

Intensification Pressure 강화 압력

고압 주조 시뮬레이션에 지정된 강화 압력은 이제 매크로 및 마이크로 Porosity모델 모두에 결합되어 형성 사이의 보다 현실적인 관계를 형성합니다. 이러한 결함의 크기 및 플런저에 의해 가해지는 압력의 크기입니다.

Adjusting Shrinkage Porosity 수축 기공 조절

사용자가 금속의 특성을 수정할 필요 없이 수축 다공성의 양과 크기를 미세 조정할 수 있도록 수축 조정 계수가 추가되었습니다. 계수를 사용하면 응고 중에 체적 수축의 양을 전화로 설정하거나 줄일 수 있습니다.

Gas Pressure and Venting Efficiency  가스 압력 및 밴트 효율성 검토

사용자가 충전 결함을 식별하고 다이캐스트에서 밴트 시스템을 설계하는 데 도움을 주기 위해 마지막 국부적인 가스 압력 및 밴트 효율성 검토 결과가 주조 시뮬레이션 출력에 추가되었습니다. 가스 압력은 셀이 금속으로 채워지기 전에 셀의 마지막 보이드 압력을 기록하며, 밴트 효율은 환기구를 배치하는 것이 밴트 위치에서 공기를 배출하는 데 가장 효율적인 영역을 보여 줍니다.

Databases 데이터베이스

주조 공정에서 일반적으로 사용되는 정보의 데이터베이스는 설정 오류를 줄이고 시뮬레이션 workflow 를 개선합니다.

Configurable Simulation Monitor 구성 가능한 시뮬레이션 모니터

시뮬레이션을 실행할 때 발생하는 중요하지만 종종 힘든 작업은 시뮬레이션을 모니터링하는 것입니다. FLOW-3D CAST를 사용하면 다음과 같은 일반적인 시뮬레이션 목표를 모니터링할 수 있습니다.

  • 게이트 속도
    주형 내 고상 분율
    최저/최고 용탕 온도 및 금형 온도
    다양한 프로브 위치에서의 온도
    시뮬레이션 진단(예:시간 스텝, 안정성 한계)

Plotting Capabilities  Plotting기능

이제 시뮬레이션 관리자에는 더 많은 플롯 기능이 포함됩니다. 플롯은 사용자가 구성할 수 있으며 구성은 다른 시뮬레이션에서 사용하기 위해 데이터베이스에 저장됩니다. 사용자는 시뮬레이션 런타임 그래프와 history-data 에서 모니터링할 이력 데이터 변수를 지정할 수 있습니다. 다중 변수를 각 그래프에 입력합니다.

Conforming Meshes

임의 형상의 활성 계산 영역을 정의할 수 있도록 적합한 메쉬 기능이 확장되었습니다. 이는 메쉬 블록이 준수할 수 있는 열린 볼륨과 솔리드 볼륨을 모두 포함하여 계산 도메인의 영역을 정의하는 meshing구성 요소라고 하는 새로운 유형의 지오메트리 구성 요소를 사용합니다.
메쉬 블록은 냉각 채널이나 공동에 선택적으로 조합할 수 있어 사용자가 이러한 기하학적 객체에 대해 최적의 해상도를 선택할 수 있습니다. 이제 확인할 수 있는 메쉬가 FAVORize 탭에 표시될 수 있습니다.

Summary Views of Components/Cooling Channels

FLOW-3D CAST v5의 인터페이스는 주조 시뮬레이션에서 다양한 형상 구성 요소를 꽉 차게 보여줍니다. 2개의 새로운 형상 요약 뷰인 구성 요소 요약 뷰와 냉각 채널 요약 뷰는 기하학적 구성 요소 및 냉각 채널의 플라이 아웃을 제공하여 사용자가 신속하게 수행할 수 있도록 합니다. 중요 설정을 한 눈에 파악하고 필요한 경우 변경 할 수 있습니다.

Under the Hood

FLOW-3D CAST의 많은 강력한 구성 요소들은 Solver Engine이라고 부르는 것 들에서 중요합니다. 아래에서는 이면에서 무거운 작업을 수행하는 데 도움이 되는 몇가지 중요한 사항을 설명합니다.

Thermal Die Cycling (TDC) Model TDC(열 다이 사이클)모델

열 다이 사이클 시뮬레이션의 주입/응고 단계는 균일하지 않은 캐비티 온도를 사용하여 개선할 수 있습니다. 이제 캐비티에 있는 금속의 초기 온도는 재시작 중에 채우기 시뮬레이션을 통해 지정하거나 초기 유체 영역을 사용하는 사용자 정의 분포에서 지정할 수 있습니다. 이 기능은 옵션으로 사용할 수 있는 균일한 초기 금속 온도에 비해 다이 사이클링의 열해석의 정확성과 현실성을 높여줍니다.

Melt temperatures in the casting cavity read from a filling simulation are applied to ejector die during filling/solidification stage of thermal die cycling simulation.

Heat Transfer Coefficient Calculator for Spray Cooling 분사 냉각을 위한 열 전달 계수 계산기

스프레이 유체와 다이 표면 사이의 열 전달 계수(HTC)를 추정하는 것은 어려운 일입니다. 계산 또는 측정을 통해 값을 사용할 수 있는 경우 사용자는 이러한 값을 스프레이 거리 및 각도의 함수로 직접 지정할 수 있습니다. 새로운 기능을 통해 노즐의 스프레이 액의 유량을 기준으로 HTC를 동적으로 계산할 수 있습니다. 단일 조정 계수를 통해 스프레이 유출량을 기준으로 HTC를 미세 조정할 수 있습니다.

컨설팅 실적

FLOW-3D Case Studies
FLOW-3D Case Studies

수행 실적

No사업명발주처
1성남정수장 3차원 유동해석한국수자원공사
2소양강댐 홍수방지벽 설치공사 실시설계용역(수치모형실험)도화종합기술공사
3용담댐 도수터널 취수탑 유입수량 유속분포(수치모형실험)한국수자원공사
4대곡댐 여수로 문비설치 기본 및 실시설계(수치해석)도화종합기술공사
5영천댐 치수능력 증대방안 실시설계(실시모형실험)도화종합기술공사
6시화조력발전소 축조공사 턴키설계를 위한 CFD 수치모형실험대우건설
7평화의댐 2단계사업 시설공사 실시설계(수치모형실험)도화종합, 삼안건설, 한국종합개발기술공사
8광동달방댐 치수능력증대사업 기본 및 실시설계영역(수치모형실험)도화종합, 삼안건설기술공사
9광양 3단계 공업용수도 실시설계용역(여수로 수치모형실험,수어댐)삼안건설기술공사
10탐진 다목적댐 치수능력 증대방안용역(수치해석)삼안건설기술공사
11댐 상수원 설계표준도 작성용역삼안건설기술공사
12보성강댐 정밀안전진단(3D모델링 수치해석)한국시설안전관리공단
13반월정수장 노후시설 개량 기본 및 실시설계용역(수치해석 부분)한국종합엔지니어링
14청송양수발전소 1,2호기 설계기술용역/여수로 3차원 수치해석용역현대엔지니어링
15소양강댐 보조여수로 설치공사 기본설계입찰 수치모형실험용역SK건설
16잠실 수중보 어도개선 기본 및 실시설계도화종합기술공사
17서귀포시 동부하수종말처리장 고도처리시설 기본 및 실시설계용역삼안건설기술공사
18서귀포시 서부하수종말처리장 고도처리시설 기본 및 실시설계용역선진엔지니어링
19오산 제2하수처리장 건설사업입찰 기본설계용역 중 3차원 수치유동해석 분야엘지건설
20당진화력 7,8호기 취수로 수치모델링한국동서발전주식회사
21녹산배수펌프장 건설공사 대안설계용역 중 펌프장 흐름해석 부문한국종합기술개발공사
22대암댐 치수능력증대사업 기본 및 실시설계(2차) 수치해석현대엔지니어링
23용인흥덕 쓰레기 이송관로 입찰설계벽산엔지니어링
24군산하수처리장 고도처리사업 턴키공사 기본설계 전산유체해석부강테크(GS건설)
25임하댐 비상여수로 건설공사 기본설계용역(수치모형실험)삼안건설기술공사
26대청댐 비상여수로 건설공사 턴키설계용역(수치해석)삼안건설기술공사
27섬진강댐 재개발 실시설계용역(수치모형실험)삼안건설기술공사
28한강하류권급수체계구축사업 제3공구 생활용수정수장 대안설계신우엔지니어링
29임하댐 취수설비 개선공사 기본 및 실시설계용역 중 전산유체유동해석유신코퍼레이션
30광명 소하 쓰레기 자동집하시설 건설공사 T/K 기본설계용역유신코퍼레이션
31공주막여과정수장 수처리구조물의 합리적 설계를 위한 전산유체해석한국수자원공사
32김포장기지구 쓰레기 자동집하시설의 수치해석한화건설
33군장국가산단(장항지구)호안도로 축조공사 갑문수치모의실험항도엔지니어링(포스코건설)
34대청댐 비상여수로 건설공사 턴키설계용역(주)삼안
35성남판교 자동크린넷시설공사 T/K 기본설계(설계용역)건화엔지니어링
36영등포정수장 재건설 및 고도정수처리 시설공사 턴키설계용역중 수리구조물 전산 유체 해석부분삼성건설
37보령7,8호기 배수로 수치해석한국전력기술
38보령1~6호기 배수로 수치해석한국전력기술
39LNG 지하저장 실증기술개발 중 유속에 의한 Ice Ring 형성조건연구한국지질자원연구원
40LNG 지하저장 실증기술개발 중 유속에 의한 Ice Ring 형성조건연구SK건설
41파주 운정지구 쓰레기 집하시설 수집관로 수치해석건화엔지니어링
42마그네슘블록 유동,응고,응력 해석대림기업(주)
43군남홍수조절지건설공사 기본 및 실시설계용역도화종합기술공사
44안동댐 비상여수로 기본설계용역 수치모형실험에스케이건설
45세탁기 Duct 부품의 Aluminum Die-Casting CAE 해석방안 개발엘지전자
46광양 2~3연주기 고속 주조시 몰드내 열유동응고해석포스코
47Cam-shaft 다이캐스팅용 금형설계 및 주조방안 해석한국생산기술연구원
48팔당수력댐 가능최대홍수량(PMF:Probable Maximum Flood)에 의한 댐체 월류시 수리 및 구조적 안정성 검토용역한국시설안전기술공단
49담체거동을 고려한 호기조 유동해석한수테크니컬서비스
50피스톤 쿨링젯 해석기술 개발 기술용역현대자동차
51아산 방조제 배수갑문확장사업 1단계 대안설계삼안건설기술공사
52하동화력 7,8호기 냉각수 배수구 전면 저류지 축조공사 3차원 수치모형실험 해석제이슨기술단
53의암수력댐 가능최대홍수량(PMF:Probable Maximum Flood)에 의한 댐체 월류시 수리 및 구조적 안정성 검토용역한국시설안전기술공단
54춘천 및 보성강댐 가능최대홍수량(PMF:Probable Maximum Flood)에 의한 댐체 월류시 수리 및 구조적 안정성 검토용역한국시설안전기술공단
55소양강댐 여수로 방류흐름개선을 위한 수치모형실험 용역한국시설안전기술공단
56제천시 하수관거정비 임대형 민자사업(BTL) 기본설계용역 중 수충격검토(주)바셈
57금강살리기 행복지구 생태하천 조성공사계룡건설산업
58첫마을지구 생활폐기물 자동집하시설 건설공사 기본설계 T/K도화종합기술공사
59괴산댐 가능최대홍수량에 대한 댐체월류시 구조적 안정성 검토용역한국시설안전기술공단
60충남도청 이전신도시 자동집하시설 건설공사 T/K입찰 기본설계 용역(주)건화
61영등포정수장 3D 모델링(주)대우건설
62화순홍수조절지 기본 및 실시설계 용역(주)도화종합기술공사
63재천시 하수관거정비 임대형 민자사업(BTL) 기본설계용역 중 수충격검토(주)바셈
64한탄강댐본댐 및 부대시설 공사 설계 변경 용역(주)삼안
65새만금 방수제 만경5공구 건설공사 기본설계 용역(3차원 수치해석)(주)삼안
66연속 주조시 발생되는 몰드 내 열응력 영향 해석(주)엔지비
67낙동강하구둑 배수문 증설공사 기본설계용역 중3차원 수치해석(주)유신
68뚝도정수센터 시설현대화 및 고도정수처리시설 실시설계 수치해석 용역신우엔지니어링
69파주운정쓰레기 자동집하시설 건설공사(T/K)태영건설
70거제평프장도화
71광교댐수치해석도화
72Slag Pouring 및 이송 시 열유동해석매탈젠텍(POSCO)
73LICC DP매탈젠텍(POSCO)
74PFC DP 공정 해석매탈젠텍(RIST)
75행복도시하수처리장이산
76다이캐스팅 주조방안 및 해석코다코(캐스트맨 매출)
77전착성능해석용 차체모델링+전착 이차흐름현대기아기술연구소
78고열전도성 다이캐스팅 경량 방열부품개발현대자동차
79엔진/변속기1 (전륜8속 TM 케이스 및 하우징 방안설계 최적화)현대자동차
80쇽업쇼버 케이스 해석 용역현대자동차
81엔진/변속기2 (세타/실린더헤드 및 후륜 다단변속기 케이스2개 제품)현대자동차
82엔진/변속기3 / 6월현대자동차
83엔진/변속기4 / 8월현대자동차
84고강도 저밀도 산합금 열물성 DB 및 주조해석현대자동차
85진공밸브 최적화현대자동차
86Bloom 해석(연주기 몰드 내 용강 유동해석)현대제철
87상수도관망 최적관리시스템 구축사업(고성군)태성종합기술
88신월빗물저류배수시설 3차원수치해석선진ENG
89실러류 해석기술 개발현대기아기술연구소
90고덕하수처리장 수치해석그레넥스
91고덕하수처리장 수치해석엔바이로솔루션
92라오스수력발전프로젝트SK건설
93슬리브내 역비산기아차
94송석지 싸이폰 여수로농어촌공사(충남도본부 예산지사)
95고풍지 싸이폰 여수로농어촌공사(충남도본부)
96광교저수지 싸이폰 여수로지자체(수원시)
97장수지 싸이폰 여수로지자체(전남공흥군)
98광폭 마그네슘 주조기 용해로 열변형 해석용역포스코
99350톤 양수냄비 다이캐스팅 개발해피콜
100Mg 빌렛 해석HMK
101관망해석 프로그램 개발국민대학교
102충주댐 하류가물막이 수치해석대림산업
103충주댐 하류가적치 수치해석대림산업
104충주댐 하류가적치 수치해석대림산업
105평화의댐 하류부지 계획고 조정에 따른 3D 수치해석 용역대림산업
106봉화댐 실시설계 3차원 수치모형 실험도화엔지니어링
107원통수조 교반해석도화엔지니어링
108DAF 실증시설 부상조 수치해석삼진정밀
109EI과제 프로그램 개발(건기연(정우식박사))오투엔비
110SEMANGKA HEPP 수치모형 실험이산
111공릉저수지 조류 및 유속분포 유동해석한국건설기술연구원
112교육 및 해석 기술 자문한국건설기술연구원
113터빈하우징 로스트폼 주조 용역한국생산기술연구원
114터빈하우징 로스트폼 주조 용역한국생산기술연구원
115교육 및 해석 기술 자문해안해양기술
116새만금 남북2축 도로 제 3공구해석E&H컨설턴트
117달천교 교각세굴 해석E&H컨설턴트
118Lean Amine Air Cooler 부식원인 분석을 위한 유동해석GS칼텍스
119Xe Pian 하류 변경안 해석SK건설
120멤브레인 CFD 프로그램 개발국민대학교
121원형관 내부 유동해석서울시립대학교
122우수저류지 세척 시스템 해석선일엔바이로
123MD 열교환 해석(2차)알이디
124모듈조합프로그램 개발오투앤비
125해양 구조물 세굴해석전남대학교
126하우징 다이캐스팅 해석제이에스테크
127막묘듈 열교환 해석한국건설기술연구원
128두량지 PK Weir 방류량 해석한국농어촌공사
129관내 유동해석GS칼텍스
130정수장 분배수로 응집지 해석그린텍환경컨설팅
131정수장 분배수로 응집지 해석그린텍환경컨설팅
132주조제일테크
133해저구조물 세굴 및 선박유동 해석창원대학교(ADD)
134고출력 저압 램프용 자외선 반응기 해석한국건설기술연구원
135고출력 중압 램프용 자외선 반응기 해석한국건설기술연구원
136과제 해석한국건설기술연구원
137이동식보&팬스한국건설기술연구원
138Point source 기반의 하천 녹조 발생 현황 2차원 mapping 시스템한국건설기술연구원
139해석지원한국종합기술
140데이터교환customizing한국항공우주연구원
141엔진소재의 주조방안 최적화를 위한 주조해석 기술용역현대자동차
142배관유동GS건설
143울산 소수력 수치해석 용역유신
144한국건설기술연구원-이동형 해수담수화 시스템 개발 컨설팅한국건설기술연구원
145Water Dynamometer 해석두산중공업
146약액 침전 외 2건 해석세메스
147Ladle 내 Dam 및 노출부 형상변화에 따른 Vortex 거동 해석(재)포항산업과학연구원
148VMD 모듈 3D모델링알이디
149칠서정수장 기술진단 3차원 수치해석(주)그린텍환경컨설팅
150충주댐 유출부 감세지 3차원 수치해석대림산업
151친환경차용 e-4WD 유도모터 로터 주조기술개발현대자동차
152울산 #4복합 해양소수력 개발 타당성 용역중 3차원 수치해석유신
153사이펀 활용 중력구동 분리막 시스템 수치해석한국건설기술연구원
154삼척화력 소수력발전설비 설치공사(EPC) 기본 및 실시설계 중 CFD해석유신
155LG전자(평택) 생산기술원-레이저 용접 결함 예측 모델 개발LG전자(평택)
156LG전자 창원 H&A사업본부-FLOW-3D 기반 통세척 성능 해석기술 개발LG전자(창원)
 수리/수자원 분야
01 교량 설치에 따른 하천흐름 및 세굴영향 검토
컨설팅내용
  • 교량 설치로 인한 3차원 모형의 수리영향 검토
  • 세굴방지공 설치로 교량의 수리적 안정성 확보
필요데이터
  • 교각 3차원 형상 또는 도면
  • 하천 수심측량 자료 및 수치지형도
  • 하천 상/하류 홍수위 및 홍수량
해석방법
  • 하천의 유동해석 수행 후 최고유속에 해당하는 교각 선정
  • 선정교각 대상을 중심으로 세굴 모형 적용
결과물
  • 하천 유동흐름, 수위분석
  • 평형세굴심 도달시간
  • 최대세굴심 및 최대퇴적고 등
02 댐체 월류 시 수리/수문 구조적 안정성 검토
컨설팅내용
  • 상류 댐 붕괴 시 급격한 방류로 인하여 하류 댐에 미치는 영향을 검토하기 위해 댐체 월류 시 수리/수문 구조적 안정성검토
필요데이터
  • 공도교 및 수문 구조물 상세 도면
  • 하천 수심측량자료 및 주변 수치지형도
  • 하천 상/하류 홍수위 및 홍수량
해석방법
  • 상류 댐 붕괴시 홍수위/홍수량 정보입력
  • 구조물/수문 분리 후 취약한 수문 선정
  • 수문 구조해석 및 Total 힘 분석
결과물
  • 수문/구조물 받는 힘 분석
  • 굥도교 월류 여부 및 수위/유속 분포
  • 방류량 및 구조물 부압 등
 수처리 분야
01 정수처리시설 구조물 최적설계
컨설팅내용
  • 정수시설 구조물에 대한 유동, 유량, 압력, 온도분포 분석
  • 수처리과정에 발생하는 현상분석
필요데이터
  • 정수시설 구조물의 제원
  • 분배수로, 침전지 등 도면 및 3D CAD 자료
  • 초기 수위데이터 등
해석방법
  • 정수시설 구조물의 경계조건 설정
  • 형상에 따른 유동흐름 및 유량 등 초기조건 
결과물
  • 정수시설물에 작용하는 압력분포 확인
  • 유동 유입에 따른 유동양상, 유량, 유속데이터 분석
  • 온도변화에 따른 유동 및 침전효율 분석

02 하수처리시설 방류량 및 유동양상 분석
컨설팅내용
  • 토출수조의 수위 및 유동현상검토
  • 각 방류 Box의 방류유량분포 및 유속분석 
필요데이터
  • 구조물관련 설계도면 자료
  • 전체 모형 작성 및 지형데이터
  • 유체 유입량, 초기 수위관련 자료
해석방법
  • 시설 구조물에 따른 경계조건 설정
  • 초기 수위조건 및 유동현상 등 조건 확인
결과물
  • 토출 수조의 수위량 및 유동흐름
  • 유동 유입에 따른 유량, 유속데이터 분석
  • 구조물 단면의 유량흐름 데이터
 
 주조 분야
01 수축 결함최소화를 위한 주조해석
컨설팅내용
  • 주조 시 산화물 혼입방지 설계
  • 조립부 수축결함 최소화 
필요데이터
  • Frame형상 제원
  • 금형, 형상 도면자료 및 3D CAD자료
  • 초기 용탕 주입시간, 충진속도, 온도 등의 데이터
해석방법
  • 금형형상에 따른 주조해석 경계조건 설정
  • 초기 조건설정에 따른 파라미터분석
결과물
  • 충진시 산화물발생 위치 및 수축공 발생 위치
  • Solidification 확인, 결함부 현상분석
  • Gate, Runner 위치 최적화
         
02 금형 최적설계를 위한 주조해석
컨설팅내용
  • 충진 온도유지 및 제품 결함 최소화를 위한 최적설계
필요데이터
  • 금형관련 제원
  • 금형, 형상 도면자료 및 3D CAD자료
  • 초기 주조 공정조건 데이터
해석방법
  • 금형형상에 맞는 Runner, Gate 모델링
  • 용탕온도, 속도, 압력 등 조건에 따른 제품 최적설계
결과물
  • 충진시 압력분포 및 산화물 발생 위치분석
  • Solid Fraction, Solidification 등 현상분석
  • 결함부위 최소화를 위한 Gate, Runner 위치 최적화
 코팅 분야
01 Nozzle 분사를 이용한 Slit Coating 해석
컨설팅내용
  • 표면 Coating에 적합한 Nozzle 형상 설계
  • Coating 구동조건 및 압력분포 분석
필요데이터
  • 초기 Nozzle 형상 제원
  • 형상 도면자료 및 3D CAD자료
  • 초기 Coating 도포현상 및 구동조건 데이터
해석방법
  • Nozzle 구동에 따른 Coating 분석
  • 액상조건에 따른 Coating 도포형상 분석
결과물
  • Nozzle 형상 파라미터에 따른 Coating 현상분석
  • Coating 분포에 따른 높이 균일성 확인
  • 액상 온도에 따른 도포량분석
  
 MEMS 분야
01 연료전지 시스템의 최적설계를 위한 유동해석
컨설팅내용
  • 연료전지 내부형상에 따른 유동장변화 데이터
  • 유량분배에 적절한 최적의 형상조건 설계
필요데이터
  • 초기 형상 도면자료 및 3D CAD자료
  • 연료전지의 구동조건 및 물성조건
  • Actuator의 작동, 토출량, 유동 등의 데이터
해석방법
  • Micro-Channel에서의 유동분배 설정
  • 액체의 특성에 따른 토출조건 확인
결과물
  • Actuator의 속도에 따른 유동량 분석
  • Micro-Channel에서의 유동양상
  • 공동현상 최소화를 위한 최적의 구동조건

Solidification & Shrinkage Defects (응고, 수축결함)

Solidification & Shrinkage Defects (응고, 수축결함)

FLOW-3D는 수축결함을 완화시키기 위해 압탕(riser)의 위치를 확인할 수 있는 응고 모델링 툴과 수축공(shrinkage)과 미세수축공(mirco-porosity) 영역을 정확히 파악하기 위한 모든 기능을 보유하고 있습니다. 거기에는 편석( segregation), 열응력(thermal stress)응력 등 응고와 연관된 광범위한 결함 예측기능들이 있습니다. 정확한 응고 현사을 분석하기 위해 중요한 첫 번째 단계는 정확한 충진 해석입니다. 정확한 온도분포(thermal profile)를 예측하기 위해서는 정확한 유동해석이 필요하고, 이는 응고해석의 초기조건이 됩니다. FLOW-3D는 보다 신속한 주물 설계 및 불량률을 줄일 수 있도록 응고와 관련된 많은 결함을 예측할 수 있습니다.

Solidification & Shrinkage Videos

Micro-porosity(=Micro-shrinkage) Defects, (미세기포(=미세수축공)에 의한 결함)

Micro-porosity(=Mirco-shrinkage) Defects (미세기포(=미세수축공)에 의한 결함)

FLOW-3D는 특별히 응고 과정 후반에  발생하는 미세수축공의 발생 위치를 예측하기 위한 모델을 갖고 있습니다. 이 정보를 이용하여 설계방안을 조정하고 중요한 결함을 방지 할 수 있습니다. 어떤 주조 부품들은 용탕이 응고하는 동안의 수축에 의한 gas pocket이나 porosity(or shrinkage)이 표면에 드러나면 불량품으로 판정받게 됩니다. 대부분의 크기가 큰 수축공은 응고중 피딩(feeding)을 가능하게 하는 적절한 금형 설계 방법에 의해 제거될 수 있습니다. 용탕의 응고수축을 보상하도록 충분한 feeding이 발생할 때, 미세수축공(micro-porosity, micro-shrinkage)은 일반적으로 발생하지 않습니다. 미세수축공은 충진시 공기혼입에 의한 기포와 발생원인이 상이한 것으로 응고말기 수지상(dendrite)조직에 충분한 용탕이 공급되지 않을 경우 주로 발생하며 일반적으로 부피 비율이 1 % 이하 정도의 작은 기포의 분포의미합니다. 그러므로 미세수축공이 나타날 수 있는 위치 및 가능성을 예측하는 수단을 갖는다는 것은 고품질 주조품의 생산에 매우 중요합니다. FLOW-3D의 미세수축공 모델(micro-porosity model )은 이러한 목적을 위해 개발되었습니다.

Thermal Stress Evolution

Thermal Stress Evolution

FLOW-3D의 열 응력 진화 (TSE) 모델은 모델링 할 수있는 주조 공정의 범위를 확장합니다. FSI / TSE 모델은 주변 유체의 압력 력, 온도 구배 및 지정된 구속 조건에 대한 응답으로 솔리드 및 응고 부품의 모델 응력 및 변형에 대한 유한 요소 접근법을 사용하여 유체와 솔리드 간의 완전 결합 상호 작용을 설명합니다.

불균일 냉각으로 인해 응고 과정에서 열 응력이 발생합니다. 이러한 응력은 주형 벽의 수축과 주조 모양의 불규칙성에 영향을받습니다.

위의 시뮬레이션은 고형 알루미늄 V6 엔진 블록의 Von Mises 응력을 보여줍니다. 이 블록은 강철 다이 내에서 주조 된 알루미늄 A380 합금으로 구성됩니다. 알루미늄의 주입 온도는 527 ° C 였고 초기 다이 온도는 125 ° C였다. 부품을 다이에서 60 초 동안 냉각시킨 후 다이를 열고 주변 조건 (125 ° C)에서 부품을 9 분 동안 계속 냉각시켜 총 10 분의 시뮬레이션 시간을 가졌다. 보여진 폰 미제스 응력은 부품 내부의 전단 응력의 크기를 측정 한 것으로, 파열이 가장 많이 발생하는 부위를 나타냅니다. 응력은 금형과 응고 금속에서 동시에 계산 될 수 있습니다. 메싱은 FLOW-3D의 구조화 된 메쉬를 초기 템플릿으로 사용하여 자동으로 수행 할 수 있습니다. 사용자는 중첩 또는 링크 된 메쉬 블록을 생성하고 V11.0의 새로운 준수 메쉬 기능을 사용하여 메쉬의 로컬 해상도를 제어 할 수 있습니다. 또는 Exodus-II 형식의 타사 메쉬 생성 소프트웨어에서 Finite Element 메쉬를 가져 오는 옵션이 있습니다.

Simulating Thermal Stress

아래 그림은 강철 다이 내에 알루미늄 A380 합금 주물로 구성된 알루미늄 커버입니다. 주입 온도는 654 ℃이고 초기 다이 온도는 240 ℃이다. 부품은 6 초 동안 다이 내에서 냉각되어 부품이 완전히 고화되었다 (러너 시스템 제외). 그런 다음 다이를 열고 부품을 주변 조건 (25 ° C)에서 10 초 더 냉각시켰다. 러너 시스템을 제거한 후 주위 조건에서 10 초간 더 냉각시켰다. 여기에 표시된 일반 변위는 가장 큰 변형 영역을 강조하기 위해 30 번 확대 된 부품 표면의 동작을 나타냅니다.

Component Coupling within the Fluid-Structure Interaction and Thermal Stress Evolution Models

FLOW-3D v11의 새로운 기능은 인접한 유체 구조 상호 작용 (FSI) 구성 요소 및 / 또는 열 응력 진화 (TSE) 응고 유체 영역 사이의 탄성 응력을 허용하는 기존의 유한 요소 역학 해석법으로의 업그레이드입니다. 결합. 이 새로운 기능은 복잡하고 변형이 심한 다중 재료 부품 (예 : 몰드에서 금속 주 조용 응고 또는 바이메탈 게이지)의 열 응력과 변형을 시뮬레이션하고 연결된 유압에서 힘을 시뮬레이션하는 것을 포함하여 풍부한 모델링 가능성을 열어줍니다. 레이디 얼 게이트 및 파이프 라인 지원 시스템과 같은

모델에는 복잡한 프로세스를 효율적으로 계산할 수있는 몇 가지 옵션이 있습니다.

No coupling

이 옵션은 인접한 FSI 구성 요소가 스트레스를 교환하지 않는 단순화 된 사례를 나타냅니다. 이것은 계산 상 효율적이며 구성 요소 간의 응력 상호 작용이 중요하지 않은 시나리오에 적합합니다.

Full coupling

전체 커플 링 옵션은 함께 융합되었지만 재료 특성이 다른 이웃 FSI 구성 요소를 모델링하기위한 것입니다. 두 구성 요소는 서로 떨어져서 당기거나 서로 밀어 낼 수 없지만 인터페이스의 응력은 구성 요소간에 전송됩니다. 이는 바이메탈 스트립과 같은 접합 구조를 모델링하는 데 이상적입니다.

Partial coupling

부분 커플 링 옵션은 인접한 FSI 구성 요소가 마찰 및 수직력을 통해 상호 작용하지만 분리 될 수있는 일반적인 문제를 모델링하기위한 것입니다. 이 옵션은 FSI 구성 요소와 TSE 응고 유체 영역을 결합하는 데 사용할 수 있으므로 다이에서 냉각되는 부품과 주조 부품에 대한 열 응력의 영향을 조사하는 데 이상적입니다.

모델의 새로운 기능을보다 자세히 보여주기 위해 두 가지 시뮬레이션이 제공됩니다. 첫 번째 상황은 전체 커플 링 옵션을 사용하여 시간에 따라 변화하는 온도에 따라 바이메탈 스트립 벤딩을 모델링하는 반면 두 번째 예는 다이 커플 링에서 V6 엔진 블록의 응고 중 열 응력을 보는 부분 커플 링 모델의 사용을 보여줍니다 .

Full Coupling Example: Bimetallic Strip

전체 커플 링 옵션의 가장 단순한 예 중 하나는 온도 구배에 따른 바이메탈 스트립의 움직임입니다. 이러한 스트립은 두 개의 금속이 온도 변화에 반응하여 동일한 속도로 팽창하지 않기 때문에 열 스위치 및 굴곡에서 일반적으로 사용됩니다. 시뮬레이션에서 모델링 된 바이메탈 스트립은 그림 1에서와 같이 동일 치수의 구리 스트립에 접합 된 길이 15cm, 두께 0.5cm의 강철 스트립으로 구성된 캔틸레버 빔입니다.

Schematic of bimetallic strip

그림 1 : 예제 시뮬레이션에 사용 된 바이메탈 스트립의 개략도. 검은 색 화살표는 처짐이 탐지 된 곳을 나타냅니다. 긍정적 인 처짐은 상향이다.
이어서, 스트립을 온도가 70 초 이상 균일하게 변화하는 환경에 두었다. 그림 2는 시뮬레이션을위한 스트립 팁의 편향과 시간 경과에 따른 다양한 온도에서의 분석 솔루션을 보여줍니다. 결과는 온도가 변했을 때와 스트립의 열 관성으로 인한 스트립의 응답 사이의 약간의 지연을 포함하여 몇 가지 흥미로운 특징을 보여줍니다. 이 지연은 해석 솔루션이 온도의 순간 변화를 가정하기 때문에 계산 된 해석 편차와 해석 편향 사이의 타이밍 차이에 영향을 미칩니다. 변위의 진폭 차이는 분석 결과에서 무한히 얇은 스트립의 가정에 기인 할 수 있습니다. 계산 모델의 두께는 장착 지점에서 추가 응력을 추가하여 처짐이 증가합니다.

Bimetallic deflection plot FLOW-3D

그림 2 : 시뮬레이션 시간 동안 스트립의 끝에서의 처짐. 플롯에는 해석 적 (밝은 파란색) 및 계산 된 (빨간색) 편향과 스트립의 평균 온도 (진한 파란색)가 표시됩니다.

Partial Coupling Example: Metal Casting within a Deformable Die

Temperature profile of a v6 engine block

그림 3 : V6 엔진 블록의 온도 프로파일 단면도. 시뮬레이션 시작 7 초.

두 번째 예제 시뮬레이션은 부분 결합 모델을 사용하여 변형 가능한 스틸 다이 내의 금속 주조물에 응력이 발생하는 것을 보여줍니다. 다이의 두 반쪽과 응고 된 유체는 서로 부분적으로 결합되어있어 정상 응력과 마찰을 통해 상호 작용합니다. 이 시뮬레이션은 금형과 주조 부품의 열 응력 변화가 770K의 고 상선 온도 바로 아래에서 293K의 주변 온도까지 냉각되는 것을 보여줍니다. 주조 부품은 A380 알루미늄 합금으로 이루어져 있으며 금형 반은 H-13 강으로 구성됩니다.

캐스트 부품과 주변 다이의 유한 요소 메쉬는 그림 3과 같이 3,665,533 개의 요소와 3,862,378 개의 노드로 구성됩니다. 또한 다이 반쪽과 TSE 응고 된 유체 영역 각각에 대해 서로 다른 메쉬가 표시됩니다. 앞면에있는 빨간색 원은지지 피스톤 (그림에서는 보이지 않음)으로 인한 것입니다.


그림 4는 충진 후 고압 다이 캐스팅 부품 300s의 주조물 온도와 변위 크기로 채색 된 강철 다이 조각을 결합한 이미지를 보여줍니다. 이 시뮬레이션에서, 다이는 응고 알루미늄에 결합되어 응력이 그들 사이에 전달됩니다. 변위 크기는 다이의 에지에서 0에서부터 주조에 인접한 0.1mm 이상까지 다양합니다.

몰드와 응고 된 유체 표면 사이의 계면에서의 응력은 부분적으로 결합되고, 구속 된 수축이 보일 수있다. 그림 4는 시뮬레이션을 통해 주조 부품과 다이 반제품의 절반에 발생하는 변형을 보여줍니다. 다이 반쪽과 주물은 온도가 감소함에 따라 다른 속도로 줄어들므로 간섭 영역에 큰 응력이 발생하고 잠재적 문제 영역이 있음을 나타냅니다. 금형과 부품의 결합 응력을 계산하면 각 부품 내에서 발생하는 응력을 더 잘 예측하고 부품 품질을 개선하고 공구 수명을 연장하는 방법에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

Conclusion

서로 다른 솔리드 오브젝트의 상호 작용은 현대의 설계 및 엔지니어링에서 중요한 부분입니다. FLOW-3D에 대한 FSI 구성 요소와 TSE 응고 유체 영역 간의 새로운 커플 링 옵션을 추가하면 오늘날의 엔지니어가 정기적으로 겪게되는 복잡한 형상을 평가할 수있는 유용한 도구를 제공합니다.

FLOW-3D CAST 사양

FLOW-3D CAST Feature

CAST virtual foundry conference banner

Active Simulation Control

실행중인 해석의 제어 파라미터는 History probes에서 사용자가 정의한 조건에 따라, 런타임 동안에 자동으로 변경 될 수 있습니다. History probes에 의해 기록된 시뮬레이션 변수는 경계 조건, mass source 및 General Moving Object 기능을 이용하여, 시간에 따른 개체의 동작을 제어하기 위해 사용될 수있습니다. 예를 들어, 고압다이캐스팅 해석에서 게이트에 설정한 History probes에 유체가 도달하면, 그 정보를 캡처하는 데이터 출력 주파수를 증가시켜 플런저의 속도를 고속으로 자동 전환 될 수있습니다. 고압다이캐스팅 해석은 유체가 게이트에 도달 할 때 자동으로 고속 전환됩니다. 이 프로세스는 새로운 실행 시뮬레이션 제어 기능을 통해 자동으로 진행됩니다. 저속 구간에서 플런저의 움직임은 trigger 슬리브의 용융물에 혼입되는 공기의 양을 최소화하기 위해 Barkhudarov 방법 1을 사용하여 계산됩니다. 이 결과는 훨씬 더 높은 품질의 주조품이 나올수 있도록 설계하는데 도움이 될 수 있습니다. Read the development note > Read the blog post >

Batch Postprocessing & Report Generation

Batch 후처리 및 보고서 생성은 해석 결과 분석시 사용자의 해석 처리 시간을 절약하기 위해 개발되었습니다. Batch 후처리는, 해석이 완료된 후, 사용자가 애니메이션, 시나리오, 그래프, 텍스트 데이터 시리즈를 정의하여 자동으로 생성되도록 할 수 있습니다. 그래픽 요청은 백그라운드에서 FlowSight를 실행하여 처리되도록 FLOW-3D Cast에 정의되어 있습니다. 원하는 해석 결과를 생성할 수 있는 컨텍스트 파일을 사용하면 Batch 후처리 기능을 사용할 수 있습니다. Batch 후처리가 완료되면, 사용자는 쉽게 자신의 관리자, 동료, 또는 클라이언트에 보낼 수있는 HTML5 형식의 완벽한 기능을 갖춘 보고서를 만들 수 있습니다. 이미지 및 동영상도 보고서에 포함 할 수 있고, 사용자는 텍스트, 캡션, 참고 문헌의 형식을 완벽하게 제어 하고 유지할 수 있습니다. Read the blog post >

Metal Casting Models

Squeeze Pin Model

스퀴즈 핀은 주조시 주입 공급이 어려운 영역에서, 응고하는 동안 금속 수축을 보상하기 위해 사용되는 실제의 다이 캐스팅 머신의 동작을 모델링하는 해석을 할 수 있습니다. 스퀴즈 핀은 선택된 표면에 cylinderical squeeze pin을 추가하여, STL 파일 또는 대화식으로 생성 될 수 있습니다. Read the development note >

Intensification Pressure Model

새로운 플런저 타입 형상이 추가 되었습니다. 강화된 압력 조건으로 macro-shrinkage 와 micro-porosity 제거를 지정할 수 있습니다.

Thermal Die Cycling model

FLOW-3D Cast v4.1's full process thermal die cycling model

다이싸이클링 (Thermal die cycling, TDC) 모델에 새로운 두 가지의 단계가 추가되었습니다. 금형이 열린 상태에서 제품이 여전히 금형 내부에 있는 ejection 단계와, 금형이 닫혔지만 사출 바로전의 preparation 단계가 추가되었습니다. 또한, 마지막 싸이클만이 아닌 모든 금형 싸이클 모두 수렴된 결과를 전달하기 위해 TDC 솔버가 성능 손실 없이 최적화 되었습니다. Read the blog post >

Valves and Vents

Modeling valves and vents in FLOW-3D Cast v4.1

밸브와 밴트의 외부 압력과 온도는 이제 사용자가 다이 캐스팅 공정에서 충진중에 보다 실제적인 동작을 정의 할 수 있도록, 시간의 표 함수로서 정의 할 수있습니다. 밸브 및 벤트의 압력 및 온도는 프로세스 설계 단계에서 유용한 제품 내부에 설정된 프로브에 의해 제어 될 수 있습니다.

PQ2 Diagram

PQ2다이어그램의 사용은 사용자가 더 나은 슬리브의 플런저 실제 움직임과 유사하게 적용 할 수 있습니다. 새로운 기능은 실제 공정 변수가 아직 알려져 있지 않았을 때 다이캐스팅 설계 단계 중에 특히 유용합니다. Read the blog post >

Cooling Channels

냉각 채널은 금형 각각의 냉각 유로에 의해 제거되거나 추가된 열의 총량에 의해 제어 될 수 있습니다. Read the development note >

Air Entrainment Model

Air entrainment 모델에 compressibility를 입력하는 새로운 옵션이 추가되었습니다. 고압 다이캐스팅의 충진 공정과 같은 경우, 공기 압축성은 유체 압력의 변화로 인한 유체의 흐름에 중요한 인자가 됩니다.
 

Cavitation Model

캐비테이션 모델은 유동 조건의 더 넓은 범위에 걸쳐 유체의 캐비테이션 거동을 나타내도록 개선되었습니다. 캐비테이션 생성에 대한 새로운 옵션은 경험적 관계를 기반으로, 기존의 일정한 속도로 생성되는 방식에서 보완되었습니다. 새로운 passive gas model 옵션은 open bubbles이 아닌 유체내에 cavitationg gas를 추적하여, 계산에 필요한 격자와 계산시간을 줄일 수 있습니다. Read the development note >

Two-fluid Phase Change Model

Two-fluid phase change model 은 과냉각을 포함하도록 확장되었습니다. 일정한 과냉각 온도를 정의하고 가스 온도가 응축이 일어나기 전에 포화점 이하로 내려갈 수 있게 함으로써 구현됩니다.

Simulation Results and Analysis

Simulation Results File Editor

사용자가 FLOW-3D Cast v4.1 결과 파일들을 병합 및 제거 할 수 있는 편집 유틸리티

Linking flsgrf.* files

Restart 해석 결과 파일들(flsgrf.*)은 FlowSight 에서 하나의 연속적인 애니메이션 결과를 표시하기 위해 restart source 결과로 링크될 수 있습니다.

Fluid/wall Contact Time

A new spatial quantity has been added to the solution output that stores the time that metal spent in contact with each geometric component, as well as the time spent by each component with metal.

용탕이 각 geometry 컴포넌트를 접촉한 시간과 각 컴포넌트가 용탕과의 접촉 시간을 나타내는 새로운 공간적 양이 해석 아웃풋에 추가 되었습니다.

Performance and Usability

Calculators

열전달 계수, 열 침투 깊이, 밸브 손실 계수, 슬리브에 용탕량(깊이), 플런저의 속도를 계산할 수 있는 Calculators 기능이 Model Setup 창에서 바로 가능해졌습니다. 또한 유틸리티 메뉴에서도 가능합니다.

Thermal Die Cycling

Heat transfer database in FLOW-3D Cast v4.1

열전달 계수 데이터베이스와 각 싸이클 단계들이 입력되어있어 간편하게 다이싸이클링 해석을 하실 수 있습니다.

GMRES Pressure Solver

GMRES pressure solver의 속도가 솔버 데이터 구조의 최적화로 인해 2배까지 향상되었습니다. 이로 인해 메모리 사용량이 20% 미만으로 증가할 수 있습니다. Read the blog post >

Sampling Volumes

Sampling volume 기능은 STL로 정의할 수 있습니다. 각 sampling volume에 의해 계산된 양들의 목록은 유체의 부피, 최대/최소 온도, 파티클의 갯수와 같은 전체 해석 영역에 대해 모두 같은 양이 되도록 확장되었습니다.

 

FSI/TSE Model

구조분석 모델의 성능이 부분적인 coupling으로 해석 솔버의 병렬화와 최적화를 통해 향상되었습니다.

Workspaces

Workspaces 를 이전에 설치된 FLOW-3D에서 가져올 수 있습니다. Workspaces 와 사용자가 선택한 시뮬레이션들을 복사할 수 있습니다.

Expanded Simulation Pre-check

Simulation pre-check 기능은 preprocessor checks를 포함하고, 문제가 발생하는 경우 링크됩니다.

Improved Transparency

Depth-peeling 옵션은 transparent geometries 를 좀 더 잘 표현하고, v4.0보다 10배 빨라졌습니다.

Interactive Tools

Baffles, history probes, void/fluid pointers, valves, mass-momentum sources, squeeze pins에 대한 새로운 대화형 생성 기능이 추가되었습니다. 또한 probing과 clipping 도구들이 대화형으로 개선되었습니다.

General Enable/Disable

모든 objects (e.g., mesh blocks)은 활성화/비활성화 할 수 있습니다.

Estimated Remaining Simulation Time

솔버 메세지 파일에 short-print로 추정된 잔여 해석 시간이 추가 되었습니다.

Tabular Data

테이블 형식의 데이터에서 선택된 데이터를 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하여 csv파일 또는 외부 파일에 복사, 저장할 수 있습니다.

1 23-10 Michael R. Barkhudarov, Minimizing Air Entrainment, The Canadian Die Caster, June 2010

[FLOW-3D 물리모델] Solidification 응고

응고 모델은 열전달이 활성화되고(Physics Heat Transfer Fluid internal energy advection) 유체비열(Fluids Fluid 1 Thermal Properties Specific heat)과 전도도(Fluids Fluid 1 Thermal Properties Thermal Conductivity) 이 지정될 때 사용될 수 있다. 단지 유체 1만 상 변화를 겪을 수 있다.

Solidification - Activate solidification

응고모델을 활성화하기 위해 Fluids Fluid 1 Solidification Model 을 체크하고 물성 Fluids Fluid 1 Solidification Model 가지에서 Liquidus temperature, Solidus temperature, 그리고 Latent heat of fusion 를 지정한다. 가장 간단한 모델(Latent Heat Release Definition 에 펼쳐지는 메뉴에서 Linearly with constant 를 선택)에서, 잠열은 물체가 Liquidus 에서 Solidus 온도로 냉각될 때 선형적으로 방출된다. 고상에서의 상변화열을 포함하는, 잠열 방출의 더 자세한 모델을 위해 온도의 함수로 잠열방출을 정의하기 위해 Specific energy vs. temperature 또는 Solid fraction vs. temperature 선택을 사용한다. 이 지정에 대한 더 자세한 내용은 이론 매뉴얼의 Heat of Transformation 를 참조한다.

solidification-fluid-properties

응고는 유체의 강직성 및 유동저항을 뜻한다. 이 강직성은 두 가지로 모델링 된다. 낮은 고상율에 대해 즉 Fluids Fluid 1 Solidification Model Solidified Fluid 1 Properties Coherent Solid Fraction 의 coherency 점 밑에서는 점도는 고상율의 함수이다. 간섭 고상율보다 큰 고상율에 대해서는 고상율의 함수에 비례하는 항력계수를 갖는 Darcy 형태의 항력이 이용된다. 이 항력은 모멘텀 방정식에 (bx,by,bz) 로써 추가된다- Momentum Equations 를 보라. 이 항력의 계산은 Solidification Drag Model 에서 기술된다. 항력계수는 사용자가 유동저항에 양을 조절할 수 있는 Coefficient of Solidification Drag 인자를 포함한다. 항력계수는 FLOW-3D 출력에서 기록된 속도에 상응하는 지역 상 평균 속도에 의해 곱해진다.

Fluid 1 Properties)을 지나면 항력은 무한대가 되고 계산격자 관련하여 유동이 있을 수 없다(단 예외로 Moving Solid Phase를 참조).

Note

모든 유체가 완전히 응고하면 모사를 정지시키기 위해 General Finish condition Solidified fluid fraction 를 이용한다. General Finish condition Finish fraction 은 모사를 중지하기 위한 고상율 값을 정한다.

 

Drag in the Mushy Zone, Mushy영역 내 항력

 

주조 시 mushy zone 은 액상과 고상이 혼합물로 존재하는 지역이다. 이 지역 혼합점도는 동축의 수지상 조직(과냉각된 액체 안에서 방사상으로 자라는 결정으로 된 구조) 이 액체 안에서 자유롭게 부유할 때 영향을 미친다.

일단 수지상 조직의 간섭성이 발생하여 고정된 고상 망이 형성되면 액상이 고정된 다공 수지상 구조를 통과해야 하므로 추가의 유동손실이 발생한다. 다른 방법으로는 간섭점을 지난 액/고상 혼합물은 다공물질을 통한 유동 대신에 고점도의 유체로 간주될 수 있다. 점성유체로 간주하는 접근은 예를 들면 연속 이중 롤 주조 과정같이 고상이 계속 이동 및 변형할 때 유용하다.

 

Solidification Drag Models in FLOW-3D, FLOW-3D 내 응고 항력모델

응고에 의한 항력계수를 정의하기 위해 사용자는 우선 열전달 및 응고모델을 활성화 해야 한다. 이들은 Model Setup Physics 탭 에서 활성화될 수 있다. 수축모델 또한 응고모델 창에서 활성화될 수 있다.

Solidification model

일단 Solidification 모델이 활성화되면 항력의 공식이 지정될 필요가 있다. Solidification대화의 밑 좌측 모퉁이에서 Porous media drag-based Viscosity-based 의 항력공식 중의 선택을 한다.

    • Viscosity-based 공식은 점성 유체로 취급하며 Viscosity 영역 내Flow model for solidified metal 입력 밑에서 지정되는 순수 고상 점성을 갖는 고상화된 유체로 간주된다. 이 접근법은 경직성의 항력모델(즉, 응고 금속이 롤러 사이로 압착될 때)을 사용할 수 없는 경우의 모사에 이용된다. 이 점성은 고상율에 따라 선형으로 변한다.고상율이0일 때 점도는 유체1의 점도이다.고상율이1이면 점도는 Solidification 패널에서 지정된 값과 같다.
    • Porous media drag-based 공식은 응고상태를 결정하기 위해 고상율을 사용한다. 고상율이 Critical Solid Fraction 이거나 초과하면 이때 항력은 무한대가 된다-즉, 액상/고상 혼합물은 고체같이 거동한다. 고상율이 Coherent Solid Fraction 보다 작으면 항력은 0이다. 이 두 값 사이에서 유동은 mushy 지역에 있고 이를 통한 유동은 마치 다공질 내에서의 유동같이 처리된다. 또한 모델은 고상율이 Coherent Solid Fraction 보다 작을 때 자동적으로 용융 금속의 점도를 조절한다. 이 상태에서 고상결정은 점도를 올리지만 결합하지는 않는다(즉, 간섭 없음). 일단 유체가 Coherent Solid Fraction 에 도달하면 항력방정식이 고려되고 점도는 간섭성에 도달하기 전의 값으로 일정하게 된다. 임계 및 간섭 고상율은 사용자가 정의하며 논문이나 책 등에서 찾을 수 있다. 이 식에서는 Coefficient of Solidification Drag 가 정의되어야 한다. 이는 Solidification 창 또는 Fluid 1 Solidification ModelSolidified Fluid 1 Properties tree Other 트리를열어 Model Setup Fluids 탭에서 될 수 있다.

How to Calculate Permeability 투과성 계산법

밑에 주어진 Darcy법칙은 수지상 구조를 위한 다공매질내의 수학적 유동기술이다.[Poi87].

(19)\mathbf{u} = - \frac{K}{\mu} \nabla P

여기서 u 는 수지상 구조 내 유동의 속도이고 ∇P 는 지역 압력구배, 그리고 K 는 mushy 구역의 특정 투수성이다. 이 방정식은 단지 유동이 거의 정상 상태이고, 관성효과가 없으며 유체의 체적율이 일정하고 균일하며 액체-액체의 상호작용 힘이 없을 때 유효하다. 투수성을 정의하는데 이용될 수 있는 대 여섯 개의 모델이 있으나 FLOW-3D 는 밑에 보여주는 Blake-Kozeny 을 이용한다. 다른 모델들은 코드와 함께 제공되는 소스코드를 사용자 사양에 맞게 수정하여 추가할 수 있다.

(20)\mathbf{u} = -C_2 \left( \frac{\lambda_1^2 (1-f_s)^3}{\mu f_s^2} \right) \left( \nabla P - \rho \mathbf{g} \right)

여기서

C2 는 전형적으로 와 같은 비틀림

fs 는 고상율이고

λ1는 유동을 위한 특정 치수

이 응용에서 수지상 가지 간격(DAS)이 이용된다.

  • 식 (11.19) 을 식(11.20) 에 적용하면 투수성을 위한 다음 식을 얻는다.

(21)K = \lambda_1^2 \frac{(1-f_s)^3}{180f_s^2}

수지상 가지 간격(DAS)에 대한 일반적인 값들은 밑에 주어져 있다.

Range of Cooling Rates in Solidification Processes
COOLING RATE, K/s PRODUCTION PROCESSES DENDRITE ARM SPACING, \mu m
10^{-4} to 10^{-2} large castings 5000 to 200
10^{-2} to 10^3 small castings, continuous castings, die castings, strip castings, coarse powder atomization 200 to 5
10^3 to 10^9 fine powder atomization, melt spinning, spray deposition, electron beam or laser surface melting 5 to 0.05

Range of cooling rates in solidification processes [CF85]

 

How FLOW-3D Defines the Coefficient of Solidification Drag FLOW-3D 가 응고 항력계수를 결정하는법

FLOW-3D 는 액고상 변화를 모델링하기 위해 다공매질항력을 이용한다. 항력은 고상율의 함수이다. 사용자에게 두 수축모델이 이용 가능하다; 급속 수축 모델 과 완전 유동모델. 급속 수축 모델은 상변화와 연관된 체적변화를 고려하지 않으며 유체는 정지해 있다고 가정한다. 완전 유동모델은 상변화가 관련된 체적변화를 고려한다. 항력은 투수성에 역으로 비례하므로 다음과 같이 표현될 수 있다.

(22)K = \frac{\mu}{\rho F_d}

여기서, Fd FLOW-3D 에서 사용된 항력계수이다. 이 항력계수는 지역 속도에 의해 곱해지고 모멘텀 방정식의 오른쪽에서 차감된다 (Momentum Equations 참조). 식 (11.22) 를 재정리하고 식 (11.21) 로부터의 투수성에 치환하면 다음을 얻는다.

  • The Coefficient of Solidification Drag: \text{TSDRG}=\frac{180 \mu}{\lambda_1^2\rho },
  • The drag force: F_d = \mbox{TSDRG} \frac{ f_s^2}{(1-f_s)^3}.

 

Macro-Segregation during Alloy Solidification 합금응고시 거시적 편절

편절 모델은 대류와 확산에 의한 용질 이동에 따른 이원합금 요소에서의 변화를 모델링 하도록 되어 있다. 이 모델링은 Physics → Solidification 로 부터 될 수 있다.