Figure 6. Evolution of melt pool in the overhang region (θ = 45°, P = 100 W, v = 1000 mm/s, the streamlines are shown by arrows).

Experimental and numerical investigation of the origin of surface roughness in laser powder bed fused overhang regions

레이저 파우더 베드 융합 오버행 영역에서 표면 거칠기의 원인에 대한 실험 및 수치 조사

Shaochuan Feng,Amar M. Kamat,Soheil Sabooni &Yutao PeiPages S66-S84 | Received 18 Jan 2021, Accepted 25 Feb 2021, Published online: 10 Mar 2021

ABSTRACT

Surface roughness of laser powder bed fusion (L-PBF) printed overhang regions is a major contributor to deteriorated shape accuracy/surface quality. This study investigates the mechanisms behind the evolution of surface roughness (Ra) in overhang regions. The evolution of surface morphology is the result of a combination of border track contour, powder adhesion, warp deformation, and dross formation, which is strongly related to the overhang angle (θ). When 0° ≤ θ ≤ 15°, the overhang angle does not affect Ra significantly since only a small area of the melt pool boundaries contacts the powder bed resulting in slight powder adhesion. When 15° < θ ≤ 50°, powder adhesion is enhanced by the melt pool sinking and the increased contact area between the melt pool boundary and powder bed. When θ > 50°, large waviness of the overhang contour, adhesion of powder clusters, severe warp deformation and dross formation increase Ra sharply.

레이저 파우더 베드 퓨전 (L-PBF) 프린팅 오버행 영역의 표면 거칠기는 형상 정확도 / 표면 품질 저하의 주요 원인입니다. 이 연구 는 오버행 영역에서 표면 거칠기 (Ra ) 의 진화 뒤에 있는 메커니즘을 조사합니다 . 표면 형태의 진화는 오버행 각도 ( θ ) 와 밀접한 관련이있는 경계 트랙 윤곽, 분말 접착, 뒤틀림 변형 및 드로스 형성의 조합의 결과입니다 . 0° ≤  θ  ≤ 15° 인 경우 , 용융풀 경계의 작은 영역 만 분말 베드와 접촉하여 약간의 분말 접착이 발생하기 때문에 오버행 각도가 R a에 큰 영향을 주지 않습니다 . 15° < θ 일 때  ≤ 50°, 용융 풀 싱킹 및 용융 풀 경계와 분말 베드 사이의 증가된 접촉 면적으로 분말 접착력이 향상됩니다. θ  > 50° 일 때 오버행 윤곽의 큰 파형, 분말 클러스터의 접착, 심한 휨 변형 및 드 로스 형성이 Ra 급격히 증가 합니다.

KEYWORDS: Laser powder bed fusion (L-PBF), melt pool dynamics, overhang region, shape deviation, surface roughness

1. Introduction

레이저 분말 베드 융합 (L-PBF)은 첨단 적층 제조 (AM) 기술로, 집중된 레이저 빔을 사용하여 금속 분말을 선택적으로 융합하여 슬라이스 된 3D 컴퓨터 지원에 따라 층별로 3 차원 (3D) 금속 부품을 구축합니다. 설계 (CAD) 모델 (Chatham, Long 및 Williams 2019 ; Tan, Zhu 및 Zhou 2020 ). 재료가 인쇄 층 아래에 ​​존재하는지 여부에 따라 인쇄 영역은 각각 솔리드 영역 또는 돌출 영역으로 분류 될 수 있습니다. 따라서 오버행 영역은 고체 기판이 아니라 분말 베드 바로 위에 건설되는 특수 구조입니다 (Patterson, Messimer 및 Farrington 2017). 오버행 영역은지지 구조를 포함하거나 포함하지 않고 구축 할 수 있으며, 지지대가있는 돌출 영역의 L-PBF는 지지체가 더 낮은 밀도로 구축된다는 점을 제외 하고 (Wang and Chou 2018 ) 고체 기판의 공정과 유사합니다 (따라서 기계적 강도가 낮기 때문에 L-PBF 공정 후 기계적으로 쉽게 제거 할 수 있습니다. 따라서지지 구조로 인쇄 된 오버행 영역은 L-PBF 공정 후 지지물 제거, 연삭 및 연마와 같은 추가 후 처리 단계가 필요합니다.

수평 내부 채널의 제작과 같은 일부 특정 경우에는 공정 후 지지대를 제거하기가 어려우므로 채널 상단 절반의 돌출부 영역을 지지대없이 건설해야합니다 (Hopkinson and Dickens 2000 ). 수평 내부 채널에 사용할 수없는지지 구조 외에도 내부 표면, 특히 등각 냉각 채널 (Feng, Kamat 및 Pei 2021 ) 에서 발생하는 복잡한 3D 채널 네트워크의 경우 표면 마감 프로세스를 구현하는 것도 어렵습니다 . 결과적으로 오버행 영역은 (i) 잔류 응력에 의한 변형, (ii) 계단 효과 (Kuo et al. 2020 ; Li et al. 2020 )로 인해 설계된 모양에서 벗어날 수 있습니다 .) 및 (iii) 원하지 않는 분말 소결로 인한 향상된 표면 거칠기; 여기서, 앞의 두 요소는 일반적으로 mm 길이 스케일에서 ‘매크로’편차로 분류되고 후자는 일반적으로 µm 길이 스케일에서 ‘마이크로’편차로 인식됩니다.

열 응력에 의한 변형은 오버행 영역에서 발생하는 중요한 문제입니다 (Patterson, Messimer 및 Farrington 2017 ). 국부적 인 용융 / 냉각은 용융 풀 내부 및 주변에서 큰 온도 구배를 유도하여 응고 된 층에 집중적 인 열 응력을 유발합니다. 열 응력에 의한 뒤틀림은 고체 영역을 현저하게 변형하지 않습니다. 이러한 영역은 아래의 여러 레이어에 의해 제한되기 때문입니다. 반면에 오버행 영역은 구속되지 않고 공정 중 응력 완화로 인해 상당한 변형이 발생합니다 (Kamat 및 Pei 2019 ). 더욱이 용융 깊이는 레이어 두께보다 큽니다 (이전 레이어도 재용 해되어 빌드 된 레이어간에 충분한 결합을 보장하기 때문입니다 [Yadroitsev et al. 2013 ; Kamath et al.2014 ]),응고 된 두께가 설계된 두께보다 크기 때문에형태 편차 (예 : 드 로스 [Charles et al. 2020 ; Feng et al. 2020 ])가 발생합니다. 마이크로 스케일에서 인쇄 된 표면 (R a 및 S a ∼ 10 μm)은 기계적으로 가공 된 표면보다 거칠다 (Duval-Chaneac et al. 2018 ; Wen et al. 2018 ). 이 문제는고형화 된 용융 풀의 가장자리에 부착 된 용융되지 않은 분말의 결과로 표면 거칠기 (R a )가 일반적으로 약 20 μm인 오버행 영역에서 특히 심각합니다 (Mazur et al. 2016 ; Pakkanen et al. 2016 ).

오버행 각도 ( θ , 빌드 방향과 관련하여 측정)는 오버행 영역의 뒤틀림 편향과 표면 거칠기에 영향을 미치는 중요한 매개 변수입니다 (Kamat and Pei 2019 ; Mingear et al. 2019 ). θ ∼ 45 ° 의 오버행 각도 는 일반적으로지지 구조없이 오버행 영역을 인쇄 할 수있는 임계 값으로 합의됩니다 (Pakkanen et al. 2016 ; Kadirgama et al. 2018 ). θ 일 때이 임계 값보다 크면 오버행 영역을 허용 가능한 표면 품질로 인쇄 할 수 없습니다. 오버행 각도 외에도 레이저 매개 변수 (레이저 에너지 밀도와 관련된)는 용융 풀의 모양 / 크기 및 용융 풀 역학에 영향을줌으로써 오버행 영역의 표면 거칠기에 영향을줍니다 (Wang et al. 2013 ; Mingear et al . 2019 ).

용융 풀 역학은 고체 (Shrestha 및 Chou 2018 ) 및 오버행 (Le et al. 2020 ) 영역 모두에서 수행되는 L-PBF 공정을 포함한 레이저 재료 가공의 일반적인 물리적 현상입니다 . 용융 풀 모양, 크기 및 냉각 속도는 잔류 응력으로 인한 변형과 ​​표면 거칠기에 모두 영향을 미치므로 처리 매개 변수와 표면 형태 / 품질 사이의 다리 역할을하며 용융 풀을 이해하기 위해 수치 시뮬레이션을 사용하여 추가 조사를 수행 할 수 있습니다. 거동과 표면 거칠기에 미치는 영향. 현재까지 고체 영역의 L-PBF 동안 용융 풀 동작을 시뮬레이션하기 위해 여러 연구가 수행되었습니다. 유한 요소 방법 (FEM)과 같은 시뮬레이션 기술 (Roberts et al. 2009 ; Du et al.2019 ), 유한 차분 법 (FDM) (Wu et al. 2018 ), 전산 유체 역학 (CFD) (Lee and Zhang 2016 ), 임의의 Lagrangian-Eulerian 방법 (ALE) (Khairallah and Anderson 2014 )을 사용하여 증발 반동 압력 (Hu et al. 2018 ) 및 Marangoni 대류 (Zhang et al. 2018 ) 현상을포함하는 열 전달 (온도 장) 및 물질 전달 (용융 흐름) 프로세스. 또한 이산 요소법 (DEM)을 사용하여 무작위 분산 분말 베드를 생성했습니다 (Lee and Zhang 2016 ; Wu et al. 2018 ). 이 모델은 분말 규모의 L-PBF 공정을 시뮬레이션했습니다 (Khairallah et al. 2016) 메조 스케일 (Khairallah 및 Anderson 2014 ), 단일 트랙 (Leitz et al. 2017 )에서 다중 트랙 (Foroozmehr et al. 2016 ) 및 다중 레이어 (Huang, Khamesee 및 Toyserkani 2019 )로.

그러나 결과적인 표면 거칠기를 결정하는 오버행 영역의 용융 풀 역학은 문헌에서 거의 관심을받지 못했습니다. 솔리드 영역의 L-PBF에 대한 기존 시뮬레이션 모델이 어느 정도 참조가 될 수 있지만 오버행 영역과 솔리드 영역 간의 용융 풀 역학에는 상당한 차이가 있습니다. 오버행 영역에서 용융 금속은 분말 입자 사이의 틈새로 아래로 흘러 용융 풀이 다공성 분말 베드가 제공하는 약한 지지체 아래로 가라 앉습니다. 이것은 중력과 표면 장력의 영향이 용융 풀의 결과적인 모양 / 크기를 결정하는 데 중요하며, 결과적으로 오버행 영역의 마이크로 스케일 형태의 진화에 중요합니다. 또한 분말 입자 사이의 공극, 열 조건 (예 : 에너지 흡수,2019 ; Karimi et al. 2020 ; 노래와 영 2020 ). 표면 거칠기는 (마이크로) 형상 편차를 증가시킬뿐만 아니라 주기적 하중 동안 미세 균열의 시작 지점 역할을함으로써 기계적 강도를 저하시킵니다 (Günther et al. 2018 ). 오버행 영역의 높은 표면 거칠기는 (마이크로) 정확도 / 품질에 대한 엄격한 요구 사항이있는 부품 제조에서 L-PBF의 적용을 제한합니다.

본 연구는 실험 및 시뮬레이션 연구를 사용하여 오버행 영역 (지지물없이 제작)의 미세 형상 편차 형성 메커니즘과 표면 거칠기의 기원을 체계적이고 포괄적으로 조사합니다. 결합 된 DEM-CFD 시뮬레이션 모델은 경계 트랙 윤곽, 분말 접착 및 뒤틀림 변형의 효과를 고려하여 오버행 영역의 용융 풀 역학과 표면 형태의 형성 메커니즘을 나타 내기 위해 개발되었습니다. 표면 거칠기 R의 시뮬레이션 및 단일 요인 L-PBF 인쇄 실험을 사용하여 오버행 각도의 함수로 연구됩니다. 용융 풀의 침몰과 관련된 오버행 영역에서 분말 접착의 세 가지 메커니즘이 식별되고 자세히 설명됩니다. 마지막으로, 인쇄 된 오버행 영역에서 높은 표면 거칠기 문제를 완화 할 수 있는 잠재적 솔루션에 대해 간략하게 설명합니다.

The shape and size of the L-PBF printed samples are illustrated in Figure 1
The shape and size of the L-PBF printed samples are illustrated in Figure 1
Figure 2. Borders in the overhang region depending on the overhang angle θ
Figure 2. Borders in the overhang region depending on the overhang angle θ
Figure 3. (a) Profile of the volumetric heat source, (b) the model geometry of single-track printing on a solid substrate (unit: µm), and (c) the comparison of melt pool dimensions obtained from the experiment (right half) and simulation (left half) for a calibrated optical penetration depth of 110 µm (laser power 200 W and scan speed 800 mm/s, solidified layer thickness 30 µm, powder size 10–45 µm).
Figure 3. (a) Profile of the volumetric heat source, (b) the model geometry of single-track printing on a solid substrate (unit: µm), and (c) the comparison of melt pool dimensions obtained from the experiment (right half) and simulation (left half) for a calibrated optical penetration depth of 110 µm (laser power 200 W and scan speed 800 mm/s, solidified layer thickness 30 µm, powder size 10–45 µm).
Figure 4. The model geometry of an overhang being L-PBF processed: (a) 3D view and (b) right view.
Figure 4. The model geometry of an overhang being L-PBF processed: (a) 3D view and (b) right view.
Figure 5. The cross-sectional contour of border tracks in a 45° overhang region.
Figure 5. The cross-sectional contour of border tracks in a 45° overhang region.
Figure 6. Evolution of melt pool in the overhang region (θ = 45°, P = 100 W, v = 1000 mm/s, the streamlines are shown by arrows).
Figure 6. Evolution of melt pool in the overhang region (θ = 45°, P = 100 W, v = 1000 mm/s, the streamlines are shown by arrows).
Figure 7. The overhang contour is contributed by (a) only outer borders when θ ≤ 60° (b) both inner borders and outer borders when θ > 60°.
Figure 7. The overhang contour is contributed by (a) only outer borders when θ ≤ 60° (b) both inner borders and outer borders when θ > 60°.
Figure 8. Schematic of powder adhesion on a 45° overhang region.
Figure 8. Schematic of powder adhesion on a 45° overhang region.
Figure 9. The L-PBF printed samples with various overhang angle (a) θ = 0° (cube), (b) θ = 30°, (c) θ = 45°, (d) θ = 55° and (e) θ = 60°.
Figure 9. The L-PBF printed samples with various overhang angle (a) θ = 0° (cube), (b) θ = 30°, (c) θ = 45°, (d) θ = 55° and (e) θ = 60°.
Figure 10. Two mechanisms of powder adhesion related to the overhang angle: (a) simulation-predicted, θ = 45°; (b) simulation-predicted, θ = 60°; (c, e) optical micrographs, θ = 45°; (d, f) optical micrographs, θ = 60°. (e) and (f) are partial enlargement of (c) and (d), respectively.
Figure 10. Two mechanisms of powder adhesion related to the overhang angle: (a) simulation-predicted, θ = 45°; (b) simulation-predicted, θ = 60°; (c, e) optical micrographs, θ = 45°; (d, f) optical micrographs, θ = 60°. (e) and (f) are partial enlargement of (c) and (d), respectively.
Figure 11. Simulation-predicted surface morphology in the overhang region at different overhang angle: (a) θ = 15°, (b) θ = 30°, (c) θ = 45°, (d) θ = 60° and (e) θ = 80° (Blue solid lines: simulation-predicted contour; red dashed lines: the planar profile of designed overhang region specified by the overhang angles).
Figure 11. Simulation-predicted surface morphology in the overhang region at different overhang angle: (a) θ = 15°, (b) θ = 30°, (c) θ = 45°, (d) θ = 60° and (e) θ = 80° (Blue solid lines: simulation-predicted contour; red dashed lines: the planar profile of designed overhang region specified by the overhang angles).
Figure 12. Effect of overhang angle on surface roughness Ra in overhang regions
Figure 12. Effect of overhang angle on surface roughness Ra in overhang regions
Figure 13. Surface morphology of L-PBF printed overhang regions with different overhang angle: (a) θ = 15°, (b) θ = 30°, (c) θ = 45° and (d) θ = 60° (overhang border parameters: P = 100 W, v = 1000 mm/s).
Figure 13. Surface morphology of L-PBF printed overhang regions with different overhang angle: (a) θ = 15°, (b) θ = 30°, (c) θ = 45° and (d) θ = 60° (overhang border parameters: P = 100 W, v = 1000 mm/s).
Figure 14. Effect of (a) laser power (scan speed = 1000 mm/s) and (b) scan speed (lase power = 100 W) on surface roughness Ra in overhang regions (θ = 45°, laser power and scan speed referred to overhang border parameters, and the other process parameters are listed in Table 2).
Figure 14. Effect of (a) laser power (scan speed = 1000 mm/s) and (b) scan speed (lase power = 100 W) on surface roughness Ra in overhang regions (θ = 45°, laser power and scan speed referred to overhang border parameters, and the other process parameters are listed in Table 2).

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A new dynamic masking technique for time resolved PIV analysis

A new dynamic masking technique for time resolved PIV analysis

시간 분해 PIV 분석을위한 새로운 동적 마스킹 기술

물체 가시성을 허용하기 위해 형광 코팅과 결합 된 새로운 프리웨어 레이 캐스팅 도구

Journal of Visualization ( 2021 ) 이 기사 인용

Abstract

Time resolved PIV encompassing moving and/or deformable objects interfering with the light source requires the employment of dynamic masking (DM). A few DM techniques have been recently developed, mainly in microfluidics and multiphase flows fields. Most of them require ad-hoc design of the experimental setup, and may spoil the accuracy of the resulting PIV analysis. A new DM technique is here presented which envisages, along with a dedicated masking algorithm, the employment of fluorescent coating to allow for accurate tracking of the object. We show results from measurements obtained through a validated PIV setup demonstrating the need to include a DM step even for objects featuring limited displacements. We compare the proposed algorithm with both a no-masking and a static masking solution. In the framework of developing low cost, flexible and accurate PIV setups, the proposed algorithm is made available through a freeware application able to generate masks to be used by an existing, freeware PIV analysis package.

광원을 방해하는 이동 또는 변형 가능한 물체를 포함하는 시간 해결 PIV는 동적 마스킹 (DM)을 사용해야 합니다. 주로 미세 유체 및 다상 흐름 분야에서 몇 가지 DM 기술이 최근 개발되었습니다. 대부분은 실험 설정의 임시 설계가 필요하며 결과 PIV 분석의 정확도를 떨어 뜨릴 수 있습니다. 여기에는 전용 마스킹 알고리즘과 함께 형광 코팅을 사용하여 물체를 정확하게 추적 할 수있는 새로운 DM 기술이 제시되어 있습니다. 제한된 변위를 특징으로 하는 물체에 대해서도 DM 단계를 포함해야 하는 필요성을 보여주는 검증 된 PIV 설정을 통해 얻은 측정 결과를 보여줍니다. 제안 된 알고리즘을 no-masking 및 static masking 솔루션과 비교합니다. 저비용, 유연하고 정확한 PIV 설정 개발 프레임 워크에서 제안 된 알고리즘은 기존 프리웨어 PIV 분석 패키지에서 사용할 마스크를 생성 할 수 있는 프리웨어 애플리케이션을 통해 사용할 수 있습니다.

Keywords

  • Time resolved PIV, Dynamics masking, Image processing, Vibration inducers, Fluorescent coating

그래픽 개요

소개

PIV (입자 영상 속도계)의 사용은 70 년대 후반 (Archbold 및 Ennos 1972 )이 반점 계측의 확장 (Barker and Fourney 1977 ) 으로 도입된 이래 실험 유체 역학에서 중심적인 역할을 했습니다 . PIV 기술의 기본 아이디어는 유체에 주입된 입자의 속도를 측정하여 유동장을 재구성하는 것입니다. 입자의 크기와 밀도는 확실하게 선택되고 유동을 만족스럽게 따르게 됩니다.

흐름은 레이저 / LED 소스를 통해 조명되고 입자에 의해 산란 된 빛은 추적을 허용합니다. 독자는 리뷰 작품 Grant ( 1997 ), Westerweel et al. ( 2013 년)에 대한 자세한 설명을 참조하십시오. 기본 2D 기술은 고유한 설정으로 발전했으며, 가장 진보 된 것은 단일 / 다중 평면 입체 PIV (Prasad 2000 ) 및 체적 / 단층 PIV (Scarano 2013 )입니다. 광범위한 유동장의 비 침습적 측정이 필요한 산업 및 연구 응용 분야에서 광범위하게 사용되었습니다.

조사된 유동장이 단단한 서있는 경계의 영향을 받는 경우 정적 마스킹 (SM) 접근 방식을 사용하여 PIV 분석을 수행하는 영역에서 솔리드 객체와 그림자가 차지하는 영역을 빼기 위해 주의를 기울여야 합니다. 실제로 이러한 영역에서는 파종 입자를 식별 할 수 없으므로 유속 재구성을 수행 할 수 없습니다. 제대로 처리되지 않으면 이 마스킹 단계는 잘못된 예측으로 이어질 수 있으며, 불행히도 그림자 영역 경계의 근접성에 국한되지 않습니다.

PIV 기술은 획득 프레임 속도를 관심있는 시간 척도로 조정하여 정상 상태 또는 시간 변화 흐름에 적용 할 수 있습니다. 시간의 가변성이 고체 물체의 위치 / 모양과 관련된 경우 이미지를 동적으로 마스킹하기 위해 추가 노력이 필요합니다. 고체 물체뿐만 아니라 다른 유체 단계도 가려야한다는 점에 유의해야합니다 (Foeth et al. 2006). 

이 프로세스는 고체 물체의 움직임이 선험적으로 알려진 경우 비교적 쉬우므로 SM 알고리즘에 대한 최소한의 수정이 목적에 부합 할 수 있습니다. 그러나 고체 물체의 위치 및 / 또는 모양이 알려지지 않은 방식으로 시간에 따라 변할 경우 물체를 동적으로 추적 할 수 있는 마스킹 기술이 필요합니다. PIV 분석을위한 동적 마스킹 (DM) 접근 방식은 현재 상당한 주목을 받고 있습니다 (Sanchis and Jensen 2011 , Masullo 및 Theunissen 2017 , Anders et al. 2019 ) . 시간 분해 PIV 시스템의 확산 덕분에 고속 카메라의 가용성이 높아집니다. 

DM 기술의 주요 발전은 마이크로 PIV 분야에서 비롯됩니다 (Lindken et al. 2009) 마이크로 및 나노 스위 머 (Ergin et al. 2015 ) 및 다상 흐름 (Brücker 2000 , Khalitov 및 Longmire 2002 ) 주변의 유동장을 조사 하려면 정확하고 유연한 알고리즘이 필요합니다. DM 기술은 상용 PIV 분석 소프트웨어 패키지 (TSI Instruments 2014 , DantecDynamics 2018 )에 포함되어 있습니다. 최근 개발 (Vennemann 및 Rösgen 2020 )은 신경망 자동 마스킹 기술의 적용을 예상하지만, 네트워크를 훈련하려면 합성 데이터 세트를 생성해야합니다.

많은 알고리즘은 이미지 처리 기술을 사용하여 개체를 추적하며, 대부분 사용자는 획득 한 이미지에서 추적 할 개체를 강조 표시 할 수있는 임시 실험 설정을 개발해야합니다. 따라서 실험 설정의 설계는 알고리즘의 최종 정확도에 영향을줍니다.

몇 가지 해결책을 구상 할 수 있습니다. 다음에서는 간단한 2D PIV 설정을 참조하지만 대부분의 고려 사항은 더 복잡한 설정으로 확장 할 수 있습니다. PIV 설정에서 객체를 쉽고 정확하게 추적 할 수 있도록 렌더링하는 가장 간단한 방법은 일반적으로 PIV 레이저 시트에 대략 수직 인 카메라를 향한 반사를 최대화하는 방향을 가리키는 추가 광원을 사용하여 조명하는 것입니다. 이 순진한 솔루션과 관련된 주요 문제는 PIV의 ROI (관심 영역)를 비추 지 않고는 광원을 움직이는 물체에만 겨냥하는 것이 사실상 불가능하여 시딩에 의해 산란 된 레이저 광 사이의 명암비를 감소 시킨다는 것입니다. 입자와 어두운 배경.

카메라의 프레임 속도가 높을수록 센서에 닿는 빛의 양이 적다는 사실로 인해 상황이 가혹 해집니다. 고체 물체의 움직임과 유동 입자가 모두 사용 된 설정의 획득 속도에 비해 충분히 느리다면, 가능한 해결책은 레이저 펄스 쌍 사이에 단일 확산 광 샷을 삽입하는 것입니다 (반드시 대칭 삽입은 아님). 그리고 카메라 샷을 둘 모두에 동기화합니다. 각 레이저 커플에서 물체의 위치는 확산 광에 의해 생성 된 이전 샷과 다음 샷의 두 위치를 보간하여 결정될 수 있습니다. 이 접근 방식에는 레이저, 카메라 및 빛을 제어 할 수있는 동기화 장치가 필요합니다.

이 문제에 대한 해결책이 제안되었으며 유체 인터페이스 (Foeth et al. 2006 ; Dussol et al. 2016 ) 의 밝은 반사를 활용 하여 이미지에서 많은 양의 산란 레이저 광을 획득 할 수 있습니다. 고체 표면에는 효과를 높이기 위해 반사 코팅이 제공 될 수 있습니다. 그런 다음 물체는 비정상적으로 큰 입자로 식별되고 경계를 쉽게 추적 할 수 있습니다. 이 솔루션의 단점은 물체 표면에서 산란 된 빛이 레이저 시트에 있지 않은 많은 시딩 입자를 비추어 PIV 분석의 정확도를 점진적으로 저하 시킨다는 것입니다.

위의 접근 방식의 개선은 다른 파장 의 두 번째 동일 평면 레이저 시트 (Driscoll et al. 2003 )를 사용합니다. 첫 번째 레이저 파장을 중심으로 한 좁은 반사 대역. 전체 설정은 매우 비쌀 수 있습니다. 파장 방출의 차이를 이용하여 설정을 저렴하게 만들 수 있습니다. 서로 다른 필터가 장착 된 두 대의 카메라를 적용하면 인터페이스로부터의 반사와 독립적으로 형광 시드 입자를 식별 할 수 있습니다 (Pedocchi et al. 2008 ).

객체의 변위가 작을 때 기본 솔루션은 실제 시간에 따라 변하는 음영 영역에 가장 근접한 하나의 정적 마스크를 추출하는 것입니다. 일반적인 경험 법칙은 예상되는 음영 영역보다 약간 더 크게 마스크를 그려 분석에 포함 된 조명 영역의 양을 단순화하고 최소화하는 것 사이의 최상의 균형을 찾는 것입니다.

본 논문에서는 PIV 분석을위한 DM 문제에 대한 새로운 실험적 접근법을 제안합니다. 우리의 방법은 형광 페인팅을 사용하여 물체를 쉽게 추적 할 수 있도록 하는 기술과 시변 마스크를 생성 할 수있는 특정 오픈 소스 알고리즘을 포함합니다. 이 접근법은 레이저 광에 불투명 한 물체의 큰 변위를 허용함으로써 효과적인 것으로 입증되었습니다. 

우리의 방법인 NM (no-masking)과 SM (static masking) 접근 방식을 비교합니다. 우리의 접근 방식의 타당성을 입증하는 것 외에도 이 백서는 마스킹 단계가 정확한 결과를 얻기 위해 가장 중요하다는 것을 확인합니다. 실제로 물체의 변위가 무시할 수 없는 경우 DM에 대한 리조트는 필수이며 SM 접근 방식은 음영 처리 된 영역의 주변 환경에 국한되지 않는 부정확성을 유발합니다. 

논문의 구조는 다음과 같습니다. 먼저 형광 코팅 기술과 마스킹 소프트웨어를 설명하는 제안된 접근법의 근거를 소개합니다. 그런 다음 PIV 설정에 대한 설명 후 두 벤치 마크 사례를 통해 전체 PIV 체인 분석의 신뢰성을 평가합니다. 그런 다음 제안 된 DM 방법의 결과를 NM 및 SM 솔루션과 비교합니다. 마지막으로 몇 가지 결론이 도출됩니다.

행동 양식

제안 된 DM 기술은 PIV 분석을 위해 캡처 한 동일한 이미지에서 쉽고 정확한 추적 성을 허용하기 위해 움직이는 물체 표면의 형광 코팅을 구상합니다. 물체가 가시화되면 특정 알고리즘이 물체 추적을 수행하고 레이저 위치가 알려지면 (그림 1 참조  ) 음영 영역의 마스킹을 수행합니다.

형광 코팅

코팅은 구조적 매트릭스 에 시판되는 형광 분말 (fluorescein (Taniguchi and Lindsey 2018 ; Taniguchi et al. 2018 )) 의 분산액으로 구성됩니다 . 단단한 물체의 경우 매트릭스는 폴리 에스터 / 에폭시 (대상 재료와의 화학적 호환성에 따라) 투명 수지 일 수 있습니다. 변형 가능한 물체의 경우 매트릭스는 투명한 실리콘 고무로 만들 수 있습니다. 형광 코팅 된 물체는 실행 중에 지속적으로 빛을 방출하기 위해 실험 전에 충분히 오랫동안 조명을 비춰 야합니다. 우리는 4W LED 소스 (그림 2 에서 볼 수 있음)에 20 초 긴 노출이  실험 실행 (몇 초)의 짧은 기간 동안 일관된 형광 방출을 제공하기에 충분하다는 것을 발견했습니다.

우리 실험에서 물체와 입자 크기 사이의 상당한 차이를 감안할 때 전자를 식별하는 것은 간단합니다. 그림  3 은 씨 뿌리기 입자와 물체 모양이 서로 다른 세 번에 겹쳐진 모습을 보여줍니다 (색상은 다른 순간을 나타냄).

대신, 이러한 크기 기반 분류가 가능하지 않은 경우 입자와 물체의 파장을 분리해야합니다. 이러한 분리는 시드 입자에 의해 산란 된 빛과 현저하게 다른 파장에서 방출되는 형광 코팅을 선택하여 달성 할 수 있습니다. 또는 레이저에서 멀리 떨어진 대역에서 방출되는 형광 입자를 이용하는 것 (Pedocchi et al. 2008 ). 두 경우 모두 컬러 이미지 획득의 채널 분리 또는 멀티 카메라 설정의 애드혹 필터링은 물체 식별을 크게 촉진 할 수 있습니다. 우리의 경우에는 그러한 파장 분리를 달성 할 필요가 없습니다. 실제로 형광 코팅의 방출 스펙트럼의 피크는 540nm입니다 (Taniguchi and Lindsey 2018 ; Taniguchi et al. 2018), 사용 된 레이저의 532 nm에 매우 가깝습니다.

마스킹 소프트웨어

DM 용으로 개발 된 알고리즘 은 무료 PIV 분석 패키지 PIVlab (Thielicke 2020 , Thielicke 및 Stamhuis 2014 ) 과 함께 작동하도록 고안된 오픈 소스 프리웨어 GUI 기반 도구 (Prestininzi 및 Lombardi 2021 )입니다. 이것은 세 단계의 순차적 실행으로 구성됩니다 (그림 1 에서 a–b–c라고 함 ). 첫 번째 단계 (a)는 장면에서 레이저 위치를 찾는 데 사용됩니다 (즉, 소스의 좌표를 계산합니다. 장애물에 부딪히는 빛); 두 번째 항목 (b)은 개체 위치를 추적하고 각 프레임의 음영 영역을 계산합니다. 세 번째 항목 (c)은 추적 된 개체 영역과 음영 처리 된 개체 영역을 PIV 알고리즘을위한 단일 마스크로 병합합니다.

각 단계에 대한 자세한 내용은 다음과 같습니다.

  1. (ㅏ)레이저 위치는 프레임 (즉, 획득 한 프레임의 시야 (FOV)) 내에서 가시적 일 수도 있고 아닐 수도 있습니다. 전자의 경우 사용자는 GUI에서 레이저 소스를 클릭하여 찾기 만하면됩니다. 후자의 경우, 사용자는 음영 영역의 경계에 속하는 두 개의 세그먼트 (두 쌍의 점)를 그리도록 요청받습니다. 그러면 FOV 외부에있는 레이저 위치가 두 선의 교차점으로 계산됩니다. 세그먼트로 구성됩니다. 개체 그림자는 ROI 프레임 상자에 도달하는 것으로 간주됩니다.
  2. (비)레이저 위치가 알려지면 물체 추적은 다음과 같이 수행됩니다. 각 프레임의 하나의 채널 (이 경우 RGB 색상 공간이 사용되기 때문에 녹색 채널이지만 GUI는 선호하는 채널을 지정할 수 있음)은 다음과 같습니다. 로컬 적응 임계 값을 사용하여 이진화 됨 (Bradley and Roth 2007), 후자는 이웃 주변의 로컬 평균 강도를 사용하여 각 픽셀에 대해 계산됩니다. 그런 다음 입자와 물체로 구성된 이진 이미지가 영역으로 변환됩니다. 우리 실험에 존재하는 유일한 장애물은 모든 입자에 비해 더 큰 크기를 기준으로 식별됩니다. 다른 전략은 이전에 논의되었습니다. 그런 다음 장애물 영역의 경계 다각형은 사용자 정의 포인트 밀도로 결정됩니다. 여기에서는 그림자 결정을 위해 광선 투사 (RC) 접근 방식을 채택했습니다. RC는 컴퓨터 그래픽을 기반으로하는 “경 운송 모델링”의 틀에 속합니다. 수치 적으로 정확한 그림자를 제공하기 때문에 여기에서 선택됩니다. 정확도는 떨어지지 만 주로 RC의 계산 부하를 줄이는 것을 목표로하는 몇 가지 다른 방법이 개발되었습니다.2015 ), 여기서 간략히 회상합니다. 각 프레임 (명확성을 위해 여기에 색인화되지 않음)에 대해 광선아르 자형나는 j아르 자형나는제이레이저 위치 L 에서 i 번째 정점 으로 캐스트됩니다.피나는 j피나는제이의 J 오브젝트의 경계 다각형 일; 목표는피나는 j피나는제이 하위 집합에 속 ㅏ제이ㅏ제이 레이저에 의해 직접 조명되는 경계 정점의 피나는 j피나는제이 에 추가됩니다 ㅏ제이ㅏ제이 만약 아르 자형나는 j아르 자형나는제이 적어도 한쪽을 교차 에스k j에스케이제이( j 번째 개체 경계 다각형 의 모든면에 걸쳐있는 k )피나는 j피나는제이 (그것이 교차로 큐나는 j k큐나는제이케이 레이저 위치와 정점 사이에 있지 않습니다. 피나는 j피나는제이). 두 개의 광선, 즉ρ1ρ1 과 ρ2ρ2추가면을 가로 지르지 않는는 저장됩니다.
  3. (씨)일단 정점 세트, 즉 ㅏ제이ㅏ제이 레이저에 의해 직접 비춰지고 식별되었으며 ROI 프레임 상자의 음영 부분은 후자와 교차하여 결정됩니다. ρ1ρ1 과 ρ2ρ2. 두 교차점은 다음에 추가됩니다.ㅏ제이ㅏ제이. 점으로 둘러싸인 영역ㅏ제이ㅏ제이 마침내 마스크로 변환됩니다.

레이저 소스가 여러 개인 경우 각각에 RC 알고리즘을 적용해야하며 음영 영역의 결합이 수행됩니다. 레이 캐스팅 절차의 의사 코드는 Alg에보고됩니다. 1.

그림
그림 1
그림 1

DM 검증

이 섹션에서는 제안 된 DM으로 수행 된 PIV 측정과 두 가지 다른 접근 방식, 즉 no-masking (NM)과 static masking (SM) 간의 비교를 제시합니다.

그림 2
그림 2
그림 3
그림 3

실험 설정

진동 유도기 (VI)의 성능을 분석하기 위해 PIV 설정을 설계하고 현재 DM 기술을 개발했습니다 (Curatolo et al. 2019 , 2020 ). 후자는 비 맥동 ​​유체 흐름에서 역류에 배치 된 캔틸레버의 규칙적이고 넓은 진동을 유도 할 수있는 윙렛입니다. 이러한 VI는 캔틸레버의 끝에 장착되며 (그림 2 참조   ) 진동 운동의 어느 지점에서든 캔틸레버의 중립 구성을 향해 양력을 생성 할 수있는 두 개의 오목한 날개가 있습니다.

VI는 캔틸레버 표면에 장착 된 압전 패치를 사용하여 고정 유체 흐름에서 기계적 에너지 추출을 향상시킬 수 있습니다. 그림 2 에서 강조된 날개의 전체 측면 가장자리는  Sect에 설명 된 사양에 따라 형광 페인트로 코팅되어 있습니다. 2.1 . 실험은 Roma Tre University 공학부 수력 학 실험실의 자유 표면 채널에서 수행됩니다. 10.8cm 길이의 캔틸레버는 채널의 중심선에 배치되고 상류로 향하며 수직-세로 평면에서 진동합니다. 세라믹 페 로브 스카이 트 (PZT) 압전 패치 (7××캔틸레버의 윗면에는 Physik Instrumente (PI)에서 만든 3cm)가 부착되어 있습니다. 흐름 유도 진동 하에서 변형으로 인해 AC 전압 차이를 제공합니다. VI 왼쪽 날개의 수직 중앙면에있는 2D 속도 필드는 수제 수중 PIV 장비를 통해 얻었습니다.각주1 연속파, 저비용, 저전력 (150mW), 녹색 (532nm) 레이저 빔이 2mm 두께의 부채꼴 시트에 퍼집니다.120∘120∘그림 2 와 같이 VI의 한쪽 날개를 절반으로 교차 합니다. 물은 평균 직경이 100 인 폴리 아미드 입자로 시드됩니다.μμm 및 1016 Kg / m의 밀도삼삼. 레이저 소스는 VI의 15cm 위쪽 (자유 표면 아래 약 4cm)과 VI의 하류 5cm에 경사지게 배치됩니다.5∘5∘상류. 위의 설정은 주로 날개의 후류를 조사하기 위해 고안되었습니다. 날개의 상류면과 하류 부분의 일부는 레이저 시트에 직접 맞지 않습니다. 레이저 시트에 수직으로 촬영하는 고속 상용 카메라 (Sony RX100 M5)를 사용하여 동영상을 촬영합니다. 후자는 1920의 프레임 크기로 500fps의 높은 프레임 속도 모드로 기록됩니다.×× 1080px, 나중에 더 작은 655로 잘림 ××이미지 분석 중에 분석 할 850px ROI. 시간 해결, 프리웨어, 오픈 소스, MatLab 용 PIV 분석 도구가 사용됩니다 (Thielicke and Stamhuis 2014 ). 이 도구는 질의 영역 (IA) 변형 (우리의 경우 64×× 64, 32 ×× 32 및 26 ××26). 각 패스에서 각 IA의 경계와 모서리에서 추가 변위 정보를 얻기 위해 인접한 IA 사이에 50 %의 중첩이 허용됩니다. 첫 번째 통과 후, 입자 변위 정보가 보간되어 IA의 모든 픽셀의 변위를 도출하고 그에 따라 변형됩니다.

시딩 입자 수 밀도는 첫 번째 패스에서 IA 당 약 5입니다. Keane과 Adrian ( 1992 )에 따르면 이러한 밀도 값은 95 % 유효한 탐지 확률을 보장합니다. IA는 프레임 커플 내에서 입자의 충분한 영구성을 보장하기 위해 크기가 조정됩니다. 분석 된 유동 역학은 0.4 ~ 0.7m / s 범위의 유동 속도를 특징으로합니다. 따라서 입자는 권장 최소값 인 2 프레임 (Keane and Adrian 1992 ) 보다 큰 약 3-4 프레임의 세 번째 패스 IA에 나타납니다 .

PIV 체인 분석 평가

사용 된 PIV 알고리즘의 정확성은 이전에 문헌에서 광범위하게 평가되었습니다 (예 : Guérin et al. ( 2020 ), Vennemann and Rösgen ( 2020 ), Mohammadshahi et al. ( 2020 ), Narayan et al. ( 2020 )). 그러나 PIV 측정의 물리적 일관성을 보장하기 위해 두 가지 벤치 마크 사례가 여기에 나와 있습니다.

첫 번째는 Sect에 설명 된 동일한 PIV 설정을 통해 측정 된 세로 유속의 수직 프로파일을 비교합니다. 3.1 분석 기준 용액이있는 실험 채널에서. 후자는 플로팅 트레이서로 수행되는 PTV (입자 추적 속도계) 측정을 통해 보정되었습니다. 분석 속도 프로파일은 Eq. 1 (Keulegan 1938 ).u ( z) =유∗[5.75 로그(지δ) +8.5];유(지)=유∗[5.75로그⁡(지δ)+8.5];(1)

여기서 u 는 수평 유속 성분, z 는 수직 좌표,δδ 침대 거칠기 및 V∗V∗ 균일 한 흐름 공식에 의해 주어진 것으로 가정되는 마찰 속도, 즉 유∗= U/ C유∗=유/씨; U 는 깊이 평균 유속이고 C 는 다음 과 같이 주어진 마찰 계수입니다.씨= 5.75로그( 13.3에프R / δ)씨=5.75로그⁡(13.3에프아르 자형/δ), R = 0.2아르 자형=0.2 m은 유압 반경이고 에프= 0.92에프=0.92유한 폭 채널의 형상 계수. 그림  4 는 4 초의 시간 창에 걸쳐 순간 값을 평균화하여 얻은 분석 프로필과 PIV 측정 간의 비교를 보여줍니다. 국부적 인 변동은 대략 0.5 초의 시간 척도에서 진화하는 것으로 밝혀졌습니다. PTV 결과에 가장 적합하면 다음과 같은 값이 산출됩니다.δ= 1δ=1cm, 베드 거칠기의 경우 Eq. 1 , 실험 채널 침대 표면의 실제 조건과 호환됩니다. VI의 휴지 구성 위치에서 유속의 분석 값은 그림에서 검은 색 십자가로 표시됩니다. 비교는 놀라운 일치를 보여 주므로 실험 설정과 PIV 알고리즘의 조합이 분석 된 설정에 대해 신뢰할 수있는 것으로 간주 될 수 있음을 증명합니다.

두 번째 벤치 마크는 VI 뒷면에 재 부착 된 흐름의 양을 비교합니다. 실제로 이러한 장치의 높은 캠버를 고려할 때 흐름은 하류 표면에서 분리되어 결국 다시 연결됩니다. 첨부 흐름을 나타내는 표면의 양 (Curatolo 외. 발견 2020 ) 흥미로운 압전 패치 (즉, 효율이 큰 경우에 더 빠르게 진동이 유발되는 것이다)에서 VI의 효율과 상관된다. 여기에서는 PIV 분석을 통해 측정 된 진동의 상사 점에서 재 부착 된 흐름의 길이를 CFD (전산 유체 역학) 상용 코드 FLOW-3D® (Flow Science 2019 )로 예측 한 길이와 비교하여 RANS를 해결합니다. 결합 식 (비어 스톡스 레이놀즈 평균) 케이 -ϵϵ구조화 된 그리드의 난류 폐쇄 (시뮬레이션을 위해 1mm 간격이 선택됨). 다운 스트림 측면의 흐름은 이러한 높은 캠버 VI를 위해 여러 위치에서 분리 및 재 부착됩니다. 이 벤치 마크에서 비교 된 양은 VI의 앞쪽 가장자리와 가장 가까운 흐름 재 부착 위치 사이의 호 길이입니다. 그림 5를 참조  하면 CFD 모델에 의해 예측 된 호의 길이는 측정 된 호의 길이보다 10 % 더 큽니다. 이 작업에 제시된 DM 기술을 사용하는 PIV 분석은 물리적으로 건전한 측정을 제공하는 것으로 입증됩니다. 후류의 유체 역학에 대한 자세한 분석과 VI의 전반적인 효율성과의 상관 관계는 현재 진행 중이며 향후 작업의 대상이 될 것입니다.

그림 4
그림 4
그림 5
그림 5

결과

그림 6을 참조하여  순간 유속 장의 관점에서 세 가지 접근법의 결과를 비교합니다. 선택한 순간은 진동의 상사 점에 해당합니다.

제안 된 DM (그림 6 의 패널 a  )은 부드러운 유동장을 생성하여 후류에서 일관된 소용돌이 구조를 나타냅니다.

NM 접근법 (그림 6 의 패널 b1  )도 후류의 와류 구조를 정확하게 예측하지만 음영 영역에서 대부분 부정확 한 값을 산출합니다. 또한 비교에서 합리적인 기준을 추론 할 수 없기 때문에 획득 한 유동장 의 사후 필터링이 실현 가능하지 않다는 것이 분명합니다 . 실제로 유속은 그림 6 의 패널 c1에서 볼 수 있듯이 가장 큰 오류가 생성되는 위치에서도 “합리적인”크기를 갖습니다. , DM 및 NM 접근 방식으로 얻은 속도 필드 간의 차이가 표시됩니다. 더욱이 후류에서 발생하는 매우 불안정한 소용돌이 운동이 이러한 위치에 가깝게 이동하기 때문에 그럴듯한 흐름 방향을 가정하더라도 필터링 기준을 공식화 할 수 없습니다. 모델러가 그러한 부정확성을 알고 있었다하더라도 NM 접근법은 “합리적”이지만 여전히 날개의 내부 현과 그 바로 아래에있는 유동장의 대부분은 부정확합니다. 이러한 행동은 매우 오해의 소지가 있습니다.

그림 6 의 패널 b2는  SM 접근법으로 얻은 유속 장을 보여주고 패널 c2는 SM과 DM 접근법으로 얻은 결과 간의 차이를 보여줍니다. SM 접근법은 NM 대응 물에 비해 전반적으로 더 나은 정확도를 명확하게 보여 주지만, 이는 레이저 소스의 위치가 진동 중에 음영 영역이 많이 움직이지 않기 때문입니다 (그림 3 참조). 한 번의 진동 동안 VI가 경험 한 최대 변위를 육안으로 검사합니다. 즉, 분석 된 사례의 경우 정적 마스크를 그리기위한 중립 구성을 선택하면 NM 접근 방식보다 낮은 오류를 얻을 수 있습니다. 더 큰 물체 변위를 포함하는 실험 설정은 NM이 일관되게 더 정확해질 수 있기 때문에 NM보다 SM의 우월성은 일반화 될 수 없음을 강조하고 싶습니다.

그림  6 은 분석 된 접근법에 의해 생성 된 차이를 철저히 보여 주지만 결과에 대한보다 정량적 인 평가를 제공하기 위해 오류의 빈도 분포를 계산했습니다. 그림 7 에서 이러한 분포를  살펴보면 SM 접근법이 NM보다 전체적인 예측이 더 우수하고 SM 분포가 더 정점에 있음을 확인합니다. 그럼에도 불구하고 SM은 여전히 ​​비정상적인 강도의 스파이크를 생성합니다. 분포의 꼬리로 표시되는 이러한 값은 정적 마스크 범위의 과대 평가 (왼쪽 꼬리) 및 과소 평가 (오른쪽 꼬리)에 연결됩니다. 그러나 주파수의 크기는 고려되는 경우에 SM과 NM의 적용 가능성을 배제하여 DM에 대한 리조트를 의무적으로 만듭니다.

그림 6
그림 6
그림 7
그림 7

결론

이 작업에서는 PIV 분석 도구에 DM (Dynamic Masking) 모듈을 제공하기위한 새로운 실험 기법을 제시합니다. 동적 마스킹은 유체 흐름에 잠긴 불투명 이동 / 변형 가능한 물체를 포함하는 시간 해결 PIV 설정에서 필요한 단계입니다. 마스킹 알고리즘과 함께 형광 코팅을 사용하여 물체를 정확하게 추적 할 수 있습니다. 우리는 제안 된 DM과 두 가지 다른 접근 방식, 즉 no-masking (NM)과 static masking (SM)을 비교하여 자체적으로 설계된 저비용 PIV 설정을 통해 수행 된 측정을 제시합니다. 분석 된 유동 역학은 고체 물체의 제한된 변위를 포함하지만 정량적 비교는 DM 기술을 채택해야하는 필수 필요성을 보여줍니다. 여기에서 정확성이 입증 된 현재의 실험적 접근 방식은

메모

  1. 1.실험 데이터 세트는 PIV 분석의 복제를 허용하기 위해 요청시 제공됩니다.

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자금

CRUI-CARE 계약에 따라 Università degli Studi Roma Tre가 제공하는 오픈 액세스 자금.

작가 정보

제휴

  1. 이탈리아 Roma, Università Roma Tre 공학과Valentina Lombardi, Michele La Rocca, Pietro Prestininzi

교신 저자

Valentina Lombardi에 대한 서신 .

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Lombardi, V., Rocca, ML & Prestininzi, P. 시간 분해 PIV 분석을위한 새로운 동적 마스킹 기술. J Vis (2021). https://doi.org/10.1007/s12650-021-00756-0

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Figure 1. Experimental flume used (a) Side view of the flume; (b) Pool detail.

Modelling of Pool-Type Fishways Flows: Efficiency and Scale Effects Assessment

by Ana L. Quaresma *OrcID andAntónio N. PinheiroOrcID
CERIS—Civil Engineering for Research and Innovation for Sustainability, Instituto Superior Técnico (IST), Universidade de Lisboa, 1049-001 Lisboa, Portugal*
Author to whom correspondence should be addressed.
Academic Editor: Bommanna Krishnappan
Water 2021, 13(6), 851; https://doi.org/10.3390/w13060851
Received: 16 January 2021 / Revised: 8 March 2021 / Accepted: 18 March 2021 / Published: 20 March 2021
(This article belongs to the Special Issue Ecohydraulics of Pool-Type Fishways)

Abstract

이 연구에서는 전산 유체 역학 (CFD) 소프트웨어 (FLOW-3D®)를 사용하여 바닥 오리피스가 있는 풀형 어로에서 흐름의 3D 수치 모델링을 수행했습니다. 수치 결과는 음향 도플러 속도계 (ADV) 및 입자 이미지 속도계 (PIV) 측정에서 얻은 실험 데이터와 비교되었습니다.

흐름 깊이, 흐름 패턴, 수속, 난류 운동 에너지, Reynolds 수직 응력 및 바닥 구성 요소에 평행한 Reynolds 전단 응력과 같이 어로 효율에 영향을 미치는 여러 유체 역학적 변수를 정성 및 정량적으로 비교했습니다.

수치 모델은 복잡한 유동장을 정확하게 재현하여 수치 모델 예측과 분석 된 변수에 대한 실험 데이터 사이에 전반적으로 좋은 일치를 보여줍니다. 분석중인 모든 매개 변수에 대한 수치 모델 검증 수행의 중요성이 강조되었습니다.

또한 프로토 타입 어로의 업 스케일 된 수치 모델을 실행하여 스케일링 효과를 분석했습니다. 스케일 효과의 증거없이 실제 모델과 프로토 타입 치수 모두에 대해 유사한 정확도로 모델을 수행했습니다.

현재 연구는 CFD 모델 (즉, FLOW-3D®)이 새로운 수영장 유형 어로 형상을 위한 적절하고 효율적인 설계 및 분석 도구로 사용될 수 있으며 물리적 모델 테스트를 줄이고 보완 할 수 있다고 결론지었습니다.

In this study, the 3D numerical modelling of flow in a pool-type fishway with bottom orifices was performed using computational fluid dynamics (CFD) software (FLOW-3D®). Numerical results were compared with experimental data obtained from acoustic Doppler velocimetry (ADV) and particle image velocimetry (PIV) measurements. Several hydrodynamic variables that influence fishways efficiencies, such as flow depths, flow patterns, water velocity, turbulent kinetic energy, Reynolds normal stresses, and Reynolds shear stress parallel to the bottom component, were qualitatively and quantitatively compared. The numerical model accurately reproduced the complex flow field, showing an overall good agreement between the numerical model predictions and the experimental data for the analysed variables. The importance of performing a numerical model validation for all the parameters under analyses was highlighted. Additionally, scaling effects were analysed by running an upscaled numerical model of the prototype fishway. The model performed with similar accuracy for both physical model and prototype dimensions with no evidence of scale effects. The present study concludes that CFD models (namely FLOW-3D®) may be used as an adequate and efficient design and analysis tool for new pool-type fishways geometries, reducing and complementing physical model testing.Keywords: pool-type fishways3D numerical modellingLESscale effectsflow patternsCFD model assessment

Introduction

강의 종단 연결성을 복원하는 것은 담수 생태계의 회복에있어 여전히 중요한 문제입니다 [1,2]. 잘 설계되고 건설된 경우 어로는 물고기가 댐과 둑을 지나 계속 이동할 수 있는 경로를 제공합니다.

물고기 통과 효율성에 대한 검토에서 Noonan et al. [3]은 기존의 많은 어로의 설계 특성이 어종의 요구를 적절하게 충족시키지 못했지만, 풀형 어로가 모든 어류 그룹에 대해 가장 높은 효율성을 보여 주었다는 것을 발견했습니다.
여러 어종에 적합한 수영 조건을 제공하는 것은 어항의 흐름과 난류 패턴이 성공에 중요한 역할을 하기 때문에 다소 어려운 일입니다 [2,4,5,6,7,8,9,10,11,12].

물리적 모델링은 풀형 유형 어로의 유체 역학을 연구하기 위한 주요 접근 방식이었습니다 (예 : [13,14,15,16,17,18,19,20,21,22]). 그러나 물리적 실험은 비용과 시간이 많이 소요됩니다. 따라서 컴퓨터 기술의 발전으로 인해 물리적 모델 테스트를 줄이기 위해 복잡한 기하학적 구조를 가진 유압 구조의 흐름 패턴을 분석하는 데 전산 유체 역학 (CFD) 3 차원 (3D) 모델이 점점 더 많이 사용되고 있습니다 [23,24].

따라서 이러한 모델은 어로 유체 역학 연구 및 효율적인 어로 설계에 필수적인 역할을 할 수 있습니다.
어로에 대한 수치 모델링 연구는 주로 수직 슬롯 어로에 초점을 맞추고 있습니다 [12,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37]. 수영장의 주요 부분에서 수직 슬롯 어로 흐름은 거의 2 차원 (2D)이고 수직 속도 구성 요소가 수평 요소 [26]보다 훨씬 작기 때문에 이러한 연구의 대부분은 2D 모델을 사용했습니다.

바닥 오리피스가있는 수영장 유형 어로에서는 흐름이 매우 복잡하고 3D이므로 정확한 유동장 특성화를 얻기 위해 3D 모델을 사용해야합니다. 이 어로 구성을 모델링하는 것은 높은 속도 구배, 높은 와도 및 높은 전단 영역을 포함하기 때문에 다소 어렵습니다.

이 연구에서는 FLOW-3D® (Flow Science, Inc., Santa Fe, NM, USA)를 사용하여 바닥 오리피스가 있는 수영장 유형 어로의 3D 수치 시뮬레이션을 수행하여 흐름 깊이, 속도 및 난류 패턴을 예측하는 능력을 평가했습니다. .

최근 몇 년 동안 실내에 가까운 프로토 타입 수영장 형 어로가 사이프 린드 종의 행동과 움직임을 연구하는데 사용되었습니다 [1,7,8,11,38,39,40,41,42,43]. Silva et al. [38]은 노치, 급락 및 스트리밍에 대한 두 가지 다른 유동 체제와 관련하여 조정 가능한 치수를 가진 침수된 오리피스와 표면 노치의 동시 존재에 대한 Iberian barbel Luciobarbus bocagei (Steindachner, 1864)의 반응을 평가했습니다.

이 연구의 결과는 이베리아 바벨이 어로를 협상하기 위해 오리피스 (76 %)를 선호했으며 어로에 들어가는 데 걸리는 시간도 오리피스에 비해 훨씬 적다는 것을 보여주었습니다.

Silva et al. [39] 오프셋 및 직선 오리피스가있는 수영장 유형 어로의 이베리아 바벨에 대한 적합성을 테스트했습니다. 이 연구는 오프셋 구성이 직선 오리피스 레이아웃 (28 %)에 비해 물고기 통과 성공률 (68 %)이 훨씬 더 높음을 발견했습니다. 어로를 성공적으로 협상하는 데 걸리는 시간도 오프셋 구성, 특히 작은 성인의 경우 훨씬 더 낮았습니다.

이 연구에서는 유속과 난류 매개 변수가 물고기 수영 성능에 미치는 영향을 분석했습니다. 수영장의 유동장을 특성화하기 위해 음향 도플러 속도계가 사용되었습니다.

이 연구의 결과에 따르면 레이놀즈 전단 응력은 어로 내 이베리아 미늘의 움직임에 가장 큰 영향을 미치는 매개 변수임이 입증되었습니다. Branco et al. [40] 두 가지 다른 흐름을 가진 오리피스와 노치가 있는 풀형 유형 어로에서 형태 학적 및 생태학적 특성이 다른 두 종, 바닥 지향 이베리아 바벨 Luciobarbus bocagei 및 물기둥 수영 자 Iberian chub Squalius pyrenaicus의 거동과 성능을 평가했습니다.

풀의 유체 역학을 특성화하기 위해 음향 도플러 속도계가 사용되었습니다. 결과는 두 종 모두 흐름 흐름이있는 노치를 선호했으며 이 흐름 체제로 상류로 이동하는데 더 성공적이었습니다.
이 연구에서는 이 시설의 1 : 2.5 스케일 어로 모델을 사용하여 Silva et al.에 의해 테스트된 바닥 오리피스 구성이 있는 풀형 유형 어로의 속도와 난류를 측정했습니다.

[7,38] 효과가 입증된 바벨 사용. 2D 입자 이미지 속도계 (PIV) 시스템 및 음향 도플러 속도계 (ADV)를 사용하여 순간 속도의 광범위한 측정을 수행하고, 후 처리하고, 수치 모델 정확도를 평가하는 데 사용했습니다.

Haque et al. [44] 대부분의 경우 수치 모델의 검증에 사용할 수있는 실험 데이터 세트에 높은 측정 오류가 있고 / 또는 측정 메시가 너무 거칠어 서 이들의 예측 기능을 올바르게 평가할 수없는 문제를 언급했습니다.

모델. Blocken과 Gualtieri [23]는 검증 및 검증 연구가 필수적이며 CFD 연구를 검증하기위한 데이터를 제공하기 위해 고품질 실험이 필요하다고 언급합니다.

Fuentes-Pérez et al. [35]는 특히 난류 메트릭에 대한 어로 연구에서 수치 모델 검증 데이터를 찾는 데 어려움을 언급합니다. 두 가지 측정 기술을 사용하고 상당한 양의 실험 데이터를 얻었기 때문에 이 연구에서는 이러한 문제를 극복했습니다.

물리적 모델은 종종 Froude 수 유사성을 기반으로하며, 두 유사성 법칙을 모두 충족하는 데 어려움이있어 무시되는 레이놀즈 수 유사성입니다. 프로토 타입 레이놀즈 수가 일반적으로 훨씬 더 크기 때문에 레이놀즈 수 관련 스케일 효과가 도입될 수 있습니다.

레이놀즈 수 증가는 속도 분포와 경계층 속성에 영향을 미칠 수 있습니다 [45]. 척도 효과를 평가하기 위해 수치 시뮬레이션을 사용할 수 있습니다 [46,47]. 따라서 본 연구에서는 바닥 오리피스 흐름이있는 풀형어도에 대한 스케일 효과를 분석하기 위해 두 가지 크기의 수치 모델을 개발했습니다.

프로토 타입 치수의 대형 모델과 물리적 모델 치수의 스케일 된 소형 모델입니다. .
바닥 오리피스가있는 수영장 형 어로의 유동장은 수직 슬롯 어로 (VSF)의 유동장보다 매우 3 차원 적이며 훨씬 더 복잡합니다. 이는 어로 수치 모델 검증에 대한 이전 연구에서 더 자주 고려 된 설계입니다 [26, 27,28,29,35].

저자가 아는 한, 이것은 바닥 오리피스가있는 풀형 어로에 대한 최초의 CFD 연구이며, 여기에는 실험 속도 데이터와 풀형 어로에 대한 3 차원 수치 모델링 결과 간의 가장 광범위한 비교도 포함됩니다. 두 가지 다른 측정 기술 (PIV 및 ADV)이 사용되어 자세한 비교가 가능하고 이러한 유형의 유동장에 대한 CFD 시뮬레이션 결과에 대한 확신을 제공합니다.

이 연구는 다른 어로 유형의 이전 수치 모델 연구에서 제시되지 않았던 난류 매개 변수를 포함하여 수치 모델 결과와 측정 간의 일치에 대한 통계적 테스트를 통해 정성적 비교 뿐만 아니라 상세한 정량적 비교도 제공합니다. 스케일 효과도 다룹니다.

따라서 이 연구는 전 세계적으로 가장 많이 사용되는 풀 유형 어로의 CFD 모델 검증을 원활하게 할 것이며 [10] 설계자들의 사용을 장려 할 것입니다.
또한 새로운 풀 유형 어로 형상을 위한 설계 도구로 CFD 모델 (즉, FLOW 3D®)을 사용하는 방법에 대해 설명합니다.

Figure 1. Experimental flume used (a) Side view of the flume; (b) Pool detail.
Figure 1. Experimental flume used (a) Side view of the flume; (b) Pool detail.
Figure 2. Three dimensional representations of a pool showing the measurement planes and the acoustic Doppler velocimetry (ADV) measurement grid (a) measurement planes parallel to the flume bottom; (b) vertical measurement planes (ADV measurement grid is only shown in one plane).
Figure 2. Three dimensional representations of a pool showing the measurement planes and the acoustic Doppler velocimetry (ADV) measurement grid (a) measurement planes parallel to the flume bottom; (b) vertical measurement planes (ADV measurement grid is only shown in one plane).
Figure 3. Computational domain, showing Pool 3 mesh block.
Figure 3. Computational domain, showing Pool 3 mesh block.
Figure 4. Streamlines of time-averaged velocities (left: PIV; right: mesh Amodel): (a,b) plane 2 (z = 0.088 m); (c,d) plane 5 (y = 0.20 m).
Figure 4. Streamlines of time-averaged velocities (left: PIV; right: mesh Amodel): (a,b) plane 2 (z = 0.088 m); (c,d) plane 5 (y = 0.20 m).
Figure 5. Longitudinal variation of velocity components: (a,c,e) planes 1 and 6 intersection (y = 0.36 m and z = 0.04 m); (b,d,f) planes 2 and 5 intersection (y = 0.20 m and z = 0.088 m).
Figure 5. Longitudinal variation of velocity components: (a,c,e) planes 1 and 6 intersection (y = 0.36 m and z = 0.04 m); (b,d,f) planes 2 and 5 intersection (y = 0.20 m and z = 0.088 m).
Figure 6. Longitudinal variation of Reynolds normal stress components and Reynolds shear stress parallel to the bottom component: (a,c,e,g) planes 1 and 6 intersection (y = 0.36 m and z = 0.04m); (b,d,f,h) planes 2 and 5 intersection (y = 0.20 m and z = 0.088 m).
Figure 6. Longitudinal variation of Reynolds normal stress components and Reynolds shear stress parallel to the bottom component: (a,c,e,g) planes 1 and 6 intersection (y = 0.36 m and z = 0.04m); (b,d,f,h) planes 2 and 5 intersection (y = 0.20 m and z = 0.088 m).

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圖1. 1 南海孤立內波空間分布圖(Hsu et al., 2000)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

요약

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Reference

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EVGA 지포스 RTX 2060 KO 같은 현대적인 그래픽카드는 여러 디스플레이를 동시에 연결할 수 있다. ⓒ BRAD CHACOS/IDG

FLOW-3D POST, 그래픽 카드, 멀티모니터

좋은 하드웨어는 향상된 FLOW-3D POST 경험을 제공

FLOW Science, inc의 최첨단 POST Processor인 FLOW-3D POST를 최대한 활용하려면 좋은 하드웨어가 있어야 합니다. 이 블로그에서 소프트웨어 엔지니어링의 GUI 개발자/관리자인 Stephen Sanchez는 이러한 하드웨어 권장 사항에 따라 최적의 FLOW-3D POST 경험을 얻을 수 있는 방법에 대해 정보를 제공 합니다.

고품질 그래픽 하드웨어

최소 3GB의 VRAM 이 있는 그래픽 카드로 시작하는 것이 좋습니다 . 이것은 많은 볼륨 렌더링을 수행할 경우 특히 중요합니다. 볼륨 렌더링은 FLOW-3D POST 의 고급 기능으로 iso-surface가 아닌 유체 도메인 전체에서 변수의 세부 사항을 시각화합니다. 이 기능은 매우 통찰력 있지만 후 처리 중에 효과적으로 사용하려면 좋은 하드웨어가 필요합니다.

다음으로 Intel 통합 그래픽을 기본 그래픽 하드웨어로 사용해서는 안됩니다. 인텔 통합 그래픽은 전용 그래픽 하드웨어가 있는 랩톱에서도 대부분의 랩톱에서 일반적입니다(자세한 내용은 아래 참조). 

대부분의 FLOW-3D POST 기능은 이 구성에서 작동하지 않으므로 Intel 통합 그래픽을 지원하지 않습니다. 

FLOW-3D POST 는 NVIDIA 그래픽 카드 와 함께 사용할 때 가장 잘 수행됩니다. FLOW-3D POST 가 잘 작동하는 것으로 확인되었으므로 Maxwell 아키텍처 제품군 이상의 NVIDIA 그래픽 하드웨어를 적극 권장 합니다. 

NVIDIA Quadro 카드는 가장 안정적인 것으로 입증되었습니다. 고급 AMD 카드도 작동해야 하지만 NVIDIA 하드웨어 및 드라이버만큼 안정적이지 않다는 사실을 발견 했으므로 항상 AMD보다 NVIDIA를 권장합니다.

Nvidia 그래픽 카드

노트북의 듀얼 그래픽 카드 – 간단하지만 숨겨진 솔루션

이제 많은 노트북에 NVIDIA 그래픽 카드와 Intel 통합 그래픽 간에 전환 할 수 있는 기능이 있습니다. NVIDIA 카드로 FLOW-3D POST 가 실행되고 있는지 확인하는 것이 중요합니다 . NVIDIA 제어판을 통해 NVIDIA 카드로 노트북을 강제로 실행할 수 있습니다.

그래픽 카드를 Nvidia로 전환

비디오 드라이버 업데이트

비디오 드라이버가 업데이트 되었는지 확인하는 것이 좋습니다. FLOW-3D POST 에서 비디오 드라이버를 업데이트하여 쉽게 해결할 수 있는 아티팩트 및 디스플레이 문제에 대한 보고가 있었습니다 . 비디오 드라이버를 최신 상태로 유지하는 것은 이러한 문제를 방지하는 좋은 방법입니다.

RAM, RAM, RAM!

메모리가 충분하지 않으면 시뮬레이션 후 처리가 불가능할뿐만 아니라 메모리 요구 사항을 인식하는 것이 중요합니다. 최대 10 배의 성능 저하로 이어질 수 있습니다! FLOW-3D POST 에 필요한 RAM 양은 여러 요소, 특히 시뮬레이션 크기에 따라 다릅니다. 사용자에게 최대한의 유연성을 제공하기 위해 메시의 셀 수에 따라 다음과 같은 RAM 권장 사항이 있습니다.

  • 초대형 (2 억 개 이상의 셀) : 최소 128GB
  • 대용량 (6 천 ~ 1 억 5 천만 셀) : 64-128GB
  • 중간 (3 천만 ~ 6 천만 셀) : 32-64GB
  • 소형 (3,000 만 셀 이하) : 최소 32GB

FLOW-3D POST 는 메모리 집약적 일 수 있습니다. 실행할 시뮬레이션 크기에 대한 대략적인 아이디어가 있는 경우, 이 지침을 가능한 한 잘 따르는 것이 좋습니다. 즉, 유연성을 극대화하고 가장 원활한 FLOW-3D POST 경험을 보장하기 위해 문제 크기에 관계없이 가능한 한 많은 RAM을 확보하는 것이 좋습니다.


그래픽 카드를 업그레이드 교체 설치하는 방법

그래픽 카드를 업그레이드하는 것은 성능 향상을 위한 좋은 방법이다. 그래픽 카드 업그레이드를 통해 시각적으로 고사양을 요구하는 POST 작업을 쉽게 소화할 수 있는 컴퓨터로 진화할 수 있다. 

업그레이드를 위한 그래픽 카드 구매시 고려 사항, 기존 PC에 적합한가? 

원하는 그래픽 카드를 결정하는 것은 복잡하고 미묘한 문제다. AMD와 엔비디아는 200달러 미만에서부터 최대 1,500달러에 이르는 지포스(GeForce) RTX 3090에 이르기까지 거의 모든 예산에 대한 선택지를 제공하기 때문이다.

카드의 소음, 발열, 전력 소비 등과 같은 사항을 고려할 수 있겠지만, 일반적으로는 비용 대비 가장 큰 효과를 제공하는 그래픽 카드를 원한다.

컴퓨터가 새 그래픽 카드를 지원하는 적절한 하드웨어인지 확인한다. 

사용자가 겪는 가장 일반적인 문제는 부적절한 파워 서플라이(power supply)다. 충분한 전력을 공급할 수 없거나 사용 가능한 PCI-E 전원 커넥터가 충분하지 않을 수 있다. 필자의 경험상 파워 서플라이는 적어도 제조업체에서 권장하는 파워 서플라이의 요구 사항을 충족해야 한다. 예를 들어, 350W를 소비하는 지포스 GTX 3090을 구입했다면 8핀 전원 커넥터 한 쌍과 함께 엔비디아에서 제안한 최소 750W의 전력 공급 장치를 갖춰야 한다. 

현재 파워 서플라이가 얼마나 많은 전력을 제공하는지 알아보려면 PC 본체를 열고 모든 파워 서플라이에 기본 정보가 나열된 표준 식별 스티커를 확인하면 된다. 또한 사용 가능한 6핀 및 8핀 PCI-E 커넥터의 수를 확인할 수 있다. 

ⓒ Thomas Ryan 파워서플라이
ⓒ Thomas Ryan 파워서플라이

마지막으로 본체 내부에 새 그래픽 카드를 넣을 충분한 공간이 있는지 확인한다. 일부 고급 그래픽 카드는 길이가 상당히 길어 30Cm 이상일 수 있으며, 확장 슬롯이 2개 또는 3개가 될 수 있다. 해당 그래픽 카드의 실제 크기는 제조업체 웹사이트에서 찾을 수 있다. 

여기까지 해결했다면 이제 본격적으로 설치 작업에 착수한다. 


생각보다 간단한 그래픽 카드 설치 작업

그래픽 카드 설치에는 새 그래픽 카드, 컴퓨터, 그리고 십자 드라이버 3가지만 있으면 된다. 설치하기 전 PC를 끄고 전원 플러그를 뽑는다. 

기존 GPU를 제거해야 하는 경우가 아니면, 먼저 프로세서의 방열판에 가장 가까운 긴 PCI-E x16 슬롯을 찾아야 한다. 이 슬롯은 메인보드의 첫 번째 또는 두 번째 확장 슬롯이다. 

이 슬롯에 접근을 차단하는 느슨한 전선이 없는지 확인한다. 기존 그래픽 카드를 교체하는 경우, 연결된 케이블을 모두 분리하고, PC 본체 후면 내부에 고정 브래킷에서 나사를 제거한 다음, 카드를 제거한다. 대부분의 메인보드에는 그래픽 카드를 제자리에 고정하는 PCI-E 슬롯 끝에 작은 플라스틱 걸쇠(latch)가 있다. 이 걸쇠를 눌러 이전 그래픽 카드의 잠금을 해제하고 분리한다.

ⓒ Thomas Ryan PCI-E x16 슬롯에 설치
ⓒ Thomas Ryan PCI-E x16 슬롯에 설치

이제 새 그래픽 카드를 개방형 PCI-E x16 슬롯에 설치할 수 있다. 카드를 슬롯에 완전히 삽입한 다음, PCI-E 슬롯 끝에 있는 플라스틱 걸쇠를 눌러 제자리에 고정한다. 그런 다음 나사를 사용해 그래픽 카드의 금속 고정 브래킷을 PC 본체에 고정한다. 덮개 브래킷 또는 이전 그래픽 카드를 고정했던 나사를 재사용할 수 있다. 

ⓒ Thomas Ryan 그래픽 카드에는 추가 전원 커넥터 연결
ⓒ Thomas Ryan 그래픽 카드에는 추가 전원 커넥터 연결

대부분의 게임용 그래픽 카드에는 추가 전원 커넥터가 필요하다. 추가 전원이 필요한 경우, 해당 PCI-E 전원 케이블을 연결했는지 확인한다. 전원이 제대로 공급되지 않으면 그래픽 카드가 제대로 작동하지 않는다. 이 PCI-E 전원 케이블을 연결하지 않으면 PC 자체가 부팅되지 않을 수 있다.  

그래픽 카드를 고정하고 난 후, 전원을 켠 상태에서 본체 측면 패널을 제자리로 밀어넣고 디스플레이 케이블을 새 그래픽 카드에 연결해 작업을 완료한다. 이제 컴퓨터를 켠다. 

이제 그래픽 카드의 소프트웨어를 업그레이드할 단계가 왔다. 

새 그래픽 카드가 이전 카드와 동일한 브랜드일 경우에는 절차가 간단하다. 제조업체의 웹사이트로 이동해 운영체제에 맞는 최신 드라이버 패키지를 다운로드한다. 그래픽 드라이버는 일반적으로 약 500MB로, 상당히 크다. 인터넷 연결 속도에 따라 다운로드하는 데 시간이 걸릴 수도 있다. 드라이버를 설치하고 컴퓨터를 다시 시작하면 이제 새 그래픽 카드가 제공하는 부드럽고 매끄러운 프레임 속도를 즐길 수 있다.
  
그래픽 카드 제조업체가 바뀐 경우(인털에서 AMD로, 혹은 AMD에서 인텔로), 새 그래픽 카드용 드라이버를 설치하기 전에 이전 그래픽 드라이버를 제거하고 컴퓨터를 다시 시작해야 한다. 이전 드라이버를 제거하지 않으면 새 드라이버와 충돌할 수 있다. 

editor@itworld.co.kr 기사 일부 발췌 인용

그래픽 카드 GPU 온도 확인하는 방법

그래픽 카드 온도 확인은 아주 쉽다. 윈도우에서 바로 온도를 확인할 수 있는 내장 도구도 추가됐다. 또한, 무료 GPU 모니터링 도구가 많이 있고 그중 대다수가 온도를 측정해준다. 조금 더 자세히 알아보자.

ⓒ MARK HACHMAN / IDG 그래픽카드 온도 확인
ⓒ MARK HACHMAN / IDG 그래픽카드 온도 확인

마이크로소프트가 윈도우 10 2020년 5월 업데이트에서 GPU 온도 모니터링 툴을 작업 관리자에 추가했다. 무려 24년이나 걸렸다.

Ctrl+Shift+Esc를 열어 작업 관리자 대화창을 열거나 Ctrl+Alt+Delete에서 ‘작업 관리자’를 선택하거나 윈도우 시작 메뉴 아이콘을 오른쪽 클릭해서 ‘작업 관리자’를 선택한다. 여기에서 ‘성능’ 탭으로 들어가면 왼쪽에 GPU를 확인할 수 있을 것이다. 윈도우 10 2020년 5월 업데이트 혹은 그 이후 버전의 윈도우가 설치되어 있을 때만 사용할 수 있는 기능이다.

하지만 이 기능은 매우 단순하다. 시간 흐름에 따른 온도 변화를 추적하지 않고, 현재의 온도만을 보여준다. 그리고 업무를 하거나 오버클럭 조정 중에 작업 관리자를 여는 것도 귀찮을 수 있다. 마침내 윈도우에 GPU 온도를 확인할 수 있는 기능이 들어간 것은 환영하지만, 뒤이어 설명할 서드파티 도구가 훨씬 더 나은 GPU 온도 확인 옵션을 제공한다.

AMD 라데온 그래픽 카드 사용자가 라데온 세팅(Radeon Setting) 앱을 최신 버전으로 유지하고 있다면 방법은 쉽다. 2017년 AMD는 시각 설정을 변경할 수 있는 라데온 오버레이(Radeon Overlay)를 출시했다. 여기에도 GPU 온도와 다른 중요한 정보를 확인할 수 있는 성능 모니터 기능이 있다.

프로그램을 활성화하려면 Alt+R 키를 눌러 라데온 오버레이를 불러온다. 성능 모니터링 섹션에서 원하는 탭을 선택한다. Ctrl+Shift + 0을 눌러서 성능 모니터링 도구 설정을 단독으로 불러올 수 있다.

라데온 세팅 앱에서 오버클럭 도구인 와트맨(Wattman)으로 이동해 GPU 온도를 확인할 수 있다. 윈도우 바탕 화면을 우클릭하고, 라데온 설정을 선택한 후 게이밍(Gaming) > 글로벌 세팅(Global Setting) > 글로벌 와트맨(Global Wattman) 항목으로 이동한다. 도구를 사용해 지나친 오버클럭으로 그래픽 카드를 날려버리지 않겠다고 서약한 후에는 와트맨에 액세스하고 GPU 온도, 그리고 그래프 형태로 된 핵심적 통계 수치를 볼 수 있다. 여기까지가 전부다.

라데온 사용자가 아닌 사람도 많을 것이다. 스팀의 하드웨어 설문 조사는 전체 응답자 PC 중 75%가 엔비디아 지포스 그래픽 카드를 탑재했다는 결과를 발표했다. 그리고 지포스 익스피리언스 소프트웨어는 GPU 온도 확인 기능을 제공하지 않아서 서드파티 소프트웨어의 손을 빌려야 한다.

그래픽 카드 제조 업체는 보통 GPU 오버 클럭을 위한 특수한 소프트웨어를 제공한다. 이 도구에는 라데온 오버레이처럼 가장 중요한 측정을 실행할 때 OSD(On-Screen Display)를 지속하는 옵션 등이 있다. 여러 종류 중에서 가장 추천하는 것은 다재다능함을 갖춘 MSI의 애프터버너(Afterburner) 도구다. 이 제품은 오랫동안 인기를 얻었는데 엔비디아 지포스, AMD 라데온 그래픽 카드 두 제품 모두에서 잘 작동하고, 반길 만한 다른 기능도 더했다.

IDG HWInfo는 언제나 누구에게나 적합한 모니터링 프로그램
IDG HWInfo는 언제나 누구에게나 적합한 모니터링 프로그램

GPU 온도에 전혀 관심이 없다면? 그렇다면 시스템의 온도 센서를 보여주는 모니터링 소프트웨어를 설치하면 편리할 것이다. HWInfo는 언제나 누구에게나 적합한 모니터링 프로그램으로, PC의 모든 부품의 가상 스냅샷을 보여준다. 스피드팬(SpeedFan) 과 오픈 하드웨어 모니터(Open Hardware Monitor)도 신뢰할 만한 서드파티 앱이다.

‘착한’ GPU 온도는 몇 도?

이제 그래픽 카드를 모니터링하는 소프트웨어를 갖췄다. 하지만 화면을 채우는 숫자는 맥락이 없이는 아무것도 아니다. 그래픽 카드 온도는 어디까지 괜찮은 것일까?

쉬운 대답은 없다. 제품마다 다르다. 이럴 때는 구글이 친구가 된다. 대다수 칩은 섭씨 90도 중반에도 작동하고, 게이밍 노트북에서도 90도까지 온도가 올라가는 경우가 흔히 있다. 그러나 일반 데스크톱 PC 온도가 90도 이상으로 올라간다면 구조 신호나 다름없다. 공기 흐름이 원활한 GPU 1대 시스템에서는 80도 이상 올라가면 위험하다. 팬이 여러 개 달린 커스텀 그래픽 카드는 무거운 워크로드 하에서도 60~70도가 적당하고, 수냉쿨러가 달린 GPU라면 온도가 더 낮아야 할 것이다.

그래픽 카드가 최근 5년 안에 생산된 제품이고 90도 이상으로 뜨거워진다면, 또는 최근 몇 주간 온도가 급격히 상승했다면 다음의 냉각 방법을 고려해보자.


그래픽 카드 온도 낮추는 법

그래픽 카드 온도가 높아졌을 때 하드웨어 업그레이드에 돈을 들이지 않고 개선하지 않기란 어렵다. 그러나 돈을 쏟아붓기 전에 정말 그래야 하는지 필요성을 점검해 보자. 다시 한번 강조하지만 그래픽 카드는 뜨거운 온도를 버틸 수 있도록 설계되어 있다. PC가 무거운 게임이나 영상 편집 중에 강제 종료되는 경우가 아니라면 아마도 걱정할 필요가 없을 것이다.

우선, 시스템의 케이블을 깨끗하게 정리해 GPU 주변의 공기가 원활하게 순환되는지 확인하라. 케이블이 깔끔하게 정리됐다면 케이스에 팬을 추가하는 것도 고려한다. 모든 PC는 최적의 성능을 위해 공기를 빨아들이고 내보내는 팬이 여럿 달려 있는데, POST PC라면 팬은 더 많아야 한다. 저렴한 팬은 10달러부터 구입할 수 있고, RGB 조명이 붙은 화려한 제품은 조금 더 가격이 높다.

마지막으로, GPU와 히트싱크의 써멀 페이스트가 오래되어 말라 있다면 효율이 떨어질 수 있다. 특히 오래된 그래픽 카드라면 더더욱 그렇다. 그리고 아주 드문 경우지만 품질이 좋지 않은 써멀 페이스트가 발라져서 출시되는 경우도 있다. 다른 방법이 모두 효과가 없다면 써멀 페이스트를 다시 바르는 것을 시도해보자. 그러나 과정이 매우 어려울 수 있고 카드마다 조금씩 다르고, 잘못 손댈 경우 사용자 보증 기한의 보호를 받을 수 없게 된다. 

온도를 확실하게 낮추려면 수랭 쿨러를 위한 쿨링 시스템을 고려한다. 대다수 사용자에게는 지나친 모험이지만 대부분 수냉쿨러는 발열과 노이즈 감소 효과가 확실하고 공기 냉각에 있어 병목 현상도 없다.


“업무 효율 향상의 기본” 멀티 모니터 구축 가이드

듀얼 모니터를 사용하면 업무 생산성이 높아진다는 연구 결과가 있지만, 모니터가 많을수록 생산성이 높아지는지 여부에 대해서는 아직 이렇다 할 근거는 없다. 그러나 업무 생산성을 생각하지 않더라도 모니터를 여러 대(3대~6대까지) 사용하는 것은 멋진 일이며, 많은 화면을 봐야 하는 엔지니어는 정말 필요할지도 모른다.

모니터를 세로로 세워두면 긴 문서를 볼 때 스크롤을 적게 해도 된다는 장점이 있다. 멀티 디스플레이 환경을 구축하기 위해 고려해야 할 모든 것들을 살펴보겠다.

멀티 모니터 구축 가이드(www.itworld.co.kr)
멀티 모니터 구축 가이드(www.itworld.co.kr)

1단계 : 그래픽 카드 확인하기

보조 모니터를 구입하기 전에 컴퓨터가 물리적으로 이 모든 모니터들을 감당할 수 있을지 점검해 봐야 한다. 가장 쉬운 방법은 PC의 뒷면을 보고, 그래픽 포트(DVI, HDMI, 디스플레이포트, VGA 등)가 몇 개나 있는지 확인하는 것이다.

별도의 그래픽 카드가 없다면 포트를 2개밖에 발견하지 못할 것이다. 그래픽이 통합된 대부분의 마더보드는 모니터 2개 밖에 설치하지 못한다. 별도의 그래픽 카드가 있다면, 마더보드의 포트를 제외하고 최소 3개의 포트를 발견할 수 있을 것이다.

팁 : 마더보드와 별도 그래픽 카드의 포트를 모두 이용해서 멀티 모니터를 설치할 수도 있지만, 이 경우 성능 저하와 모니터끼리의 속도 차이가 발생할 것이다. 그래도 이렇게 하고 싶다면, PC의 BIOS에서 Configuration > Video > Integrated graphics 로 진입한 다음, ‘always enable’로 설정한다.

그러나 별도의 그래픽 카드에 3개 이상의 포트가 있다고 해서 이것을 모두 동시에 사용할 수 있다는 의미는 아니다. 예를 들어서 구형 엔비디아 카드는 포트가 2개 이상이어도 하나의 카드에 모니터를 2개 이상 연결할 수 없다. 자신의 그래픽 카드가 멀티 모니터를 지원하는지 판단하는 가장 좋은 방법은 그래픽 카드 모델명을 찾아서 원하는 모니터 개수와 함께 검색하는 것이다. 예를 들어, ‘엔비디아 GTX 1660 모니터 4대’라고 검색하면 된다.

EVGA 지포스 RTX 2060 KO 같은 현대적인 그래픽카드는 여러 디스플레이를 동시에 연결할 수 있다. ⓒ BRAD CHACOS/IDG
EVGA 지포스 RTX 2060 KO 같은 현대적인 그래픽카드는 여러 디스플레이를 동시에 연결할 수 있다. ⓒ BRAD CHACOS/IDG

그래픽 카드가 원하는 만큼 충분히 모니터를 지원할 수 있으면 좋지만, 그렇지 않다면 추가 그래픽 카드를 구입해야 한다. 그래픽 카드를 추가로 구입하기 전 타워 안에 충분한 공간(PCI 슬롯)이 있는지, 전원 공급은 충분한지 확인해야 한다.

멀티 모니터용으로만 그래픽 카드를 구입한다면 최신 그래픽 카드 중에서도 저렴한 옵션을 선택하는 것이 좋다. 

아니면 멀티 스트리밍이 지원되는 디스플레이포트를 탑재한 신형 모니터를 사용하는 방법도 있다. 그래픽 카드의 디스플레이포트 1.2에 연결하고, 디스플레이포트 케이블을 사용해 다음 모니터로 연결하는 것이다. 모니터의 크기나 해상도가 같지 않아도 된다. 뷰소닉(ViewSonic)의 VP2468이 이런 제품 중 하나다. 아마존에서 약 210달러에 판매되는 이 24인치 모니터는 디스플레이포트 아웃 외에도 프리미엄 IPS 스크린, 아주 얇은 베젤 등 멀티 모니터 설정에 이상적인 특징을 제공한다.

2단계 : 모니터 선택하기 

그래픽 카드에 대해서 파악했다면 이제 추가 모니터를 구입할 차례다. 사용자에 따라서 기존에 사용하고 있는 모니터, 책상 크기, 추가 모니터 용도 등에 따라서 완벽한 모니터가 달라질 것이다.

필자의 경우, 이미 24인치 모니터 2대를 가지고 있었기 때문에 중앙에 설치할 더 큰 모니터가 필요해서 27인치 모니터를 선택했다. 게임을 하지 않기 때문에 모니터 크기 차이는 상관없었다. 하지만 사용자에 따라서 멀티 모니터로 POST를 하거나 동영상을 보기 위해서는 이러한 구성보다 같은 모니터를 연결하는 것이 더 좋을 것이다.

모니터를 구입하기 전에 PC와 모니터의 포트 호환성을 설펴야 한다. DVI-HDMI 혹은 디스플레이포트-DVI 등 전환해주는 케이블을 이용할 수도 있지만 다소 귀찮다. 그러나 PC나 모니터에 VGA 포트가 있다면, 교체를 권한다. VGA는 아날로그 커넥터이기 때문에 선명도가 떨어진다.

3단계 : PC설정

모니터를 구입하고 나면 PC에 연결하고 PC의 전원을 켠다. 이것으로 모니터 설치가 끝났다. 하지만 완전히 끝난 것은 아니다.

윈도우가 멀티 모니터 환경에서 잘 동작하게 만들어야 하는데, 윈도우 7이나 윈도우 8 사용자라면 바탕화면에서 오른쪽 클릭하고 ‘화면 해상도’를 선택한다. 윈도우 10 사용자라면 ‘디스플레이 설정’을 클릭한다. 그러면 디스플레이를 정렬할 수 있는 창이 나타난다.

ⓒ ITWorld 디스플레이 설정
ⓒ ITWorld 디스플레이 설정

여기서 모니터들이 모두 탐지되는지 확인할 수 있다. ‘식별’을 클릭하면 각 디스플레이에 큰 숫자가 나타난다. 주 모니터(작업 표시줄과 시작 버튼이 나타나는 모니터)로 사용할 모니터에 1번이 나타나야 하는데, 원하는 것을 선택한 다음 아래 여러 디스플레이 설정에서 ‘이 디스플레이를 주 모니터로 만들기’를 클릭한다. 그 다음 ‘다중 디스플레이’ 드롭다운 메뉴에서 복제할 것인지 확장할 것인지를 선택하면 되는데, 대부분의 경우 ‘디스플레이 확장’이 적합하다.

GPU 제어판에서도 다중 모니터를 설정할 수 있다. 바탕화면에서 오른쪽 클릭을 하고 엔비디아, AMD, 인텔 등 그래픽 제조사의 제어판 메뉴를 열어 윈도우와 유사한 방식으로 디스플레이를 설정할 수 있다.

멀티 디스플레이를 구축할 경우에는 같은 모델을 이용하는 것이 해상도나 선명도, 색보정 등의 문제가 발생하지 않아 ‘끊김 없는’ 경험을 할 수 있다.

유압 헤드 계산에서는 유선이 평행하다고 가정

FLOW-3D Output variables(출력 변수)

Output variables(출력 변수)

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

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

Distance Traveled by Fluid(유체로 이동 한 거리)

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

 노트

추가 출력 섹션은 출력 위젯의 모든 탭에서 사용할 수 있습니다.

유체 도착 시간

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

 노트

이 출력 옵션은 1 유체 자유 표면 흐름에만 사용할 수 있습니다.

유체 체류 시간

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

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

여기에서 t는 시간이며 u는 유체 속도입니다.

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

의 값은 항상 second order체계를 가진 데이터로부터 근사치를 구합니다.

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

 노트

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

Wall Contact Time

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

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

 추가 정보

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

 노트

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

2. 형상 데이터
2. 형상 데이터

Component wetted are

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

구성 요소의 힘과 토크

Forces

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

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

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

Torques

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

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

 노트

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

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

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

  1. Advanced

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

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

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

여기에서:

:  소용돌이 벡터의 다른 구성 요소

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

Hydraulic Data and Total Hydraulic Head 3D

Hydraulic Data

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

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

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

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

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

식으로 계산됩니다.

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

특정 유압 헤드 

및 총 유압 헤드

변수는 다음에서 계산됩니다.  

 노트

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

Total Hydraulic Head 3D(총 유압 헤드 3D)

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

 노트

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

Flux-averaged hydraulic head

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

Flux-averaged hydraulic head
Flux-averaged hydraulic head

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

유압 헤드 계산에서는 유선이 평행하다고 가정




유압 헤드 계산에서는 유선이 평행하다고 가정

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

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

히스토리 프로브 출력

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

플럭스 표면 출력

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

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

 노트

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

샘플링 볼륨 출력

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

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

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

Figure 1: PAC-UPC laboratory canal bend in operation.

1D, 2D AND 3D MODELING OF A PAC-UPC LABORATORY CANAL BEND

PAC-UPC 실험실 운하 굴곡의 1D, 2D 및 3D 모델링

Manuel Gómez, FLUMEN Research Institute. Technical University of Catalonia. Jordi Girona, 1-3. 08034
Barcelona. Spain. Phone: +00 (34) 93 401 64 75
manuel.gomez@upc.edu
Eduardo Martínez1
, FLUMEN Research Institute. Technical University of Catalonia. Jordi Girona, 1-3.
08034 Barcelona. Spain. Phone: +00 (34) 93 401 64 75
eduardo.martinez-gomariz@upc.edu

KEY WORDS
Irrigation Canals 3D, 2D and 1D computation, gate, weir, curved reach.

ABSTRACT 

개요 본 연구는 카탈로니아 공과 대학의 Campus Nord에 위치한 PAC-UPC 운하의 수력 학적 거동을 분석하기 위해 수행되었습니다. 이것은 실제 관개 운하의 모델을 구성하며, 2003 년에 건설 된 이후 관개 운하 및 제어 알고리즘과 관련된 다양한 연구 및 박사 논문에 사용되었습니다. 점유 공간을 최소화하기 위해 뱀 모양의 운하는 자체를 따라 약간의 굴곡을 생성하여 뚜렷한 수면 수준이 상승합니다. 아 임계 체제가 있어도 세부 사항을 완벽하게 분석해야하는 명확하게 관찰 할 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 수행하기 위해 각각 1D, 2D 및 3D 분석을 고려하는 방식이 제안되었습니다. 고려 된 코드는 Hec-Ras (1D), Iber (2D) 및 Flow 3D로 각 코드의 결과를 비교 연구했습니다. 이 비교는 각각의 한계를 강조합니다. 이전에 알려진 바와 같이 3D 결과는 흐름 거동에 대한 훨씬 더 많은 정보를 제공하여 z 방향으로 형성된 재순환 영역과 소용돌이를 분석 할 수도 있습니다. 흐름 분석 후 최종 결과는 예를 들어 계측기 (레벨 센서)의 최적 위치 또는 구조의 형상에 대한 수정과 관련하여 향후 작업 및 연구를 위해 운하에서 가능한 개선을 제안합니다.

INTRODUCTION AND SCOPE OF THE STUDY

자유 표면 흐름은 특히 수로 및 하강 역학과 관련하여 수력 학에서 광범위하게 연구되는 흐름 유형입니다. 그들의 연구는 1D, 2D 또는 3D 수치 모델링을 통해 이루어질 수 있으며, 이는 하천 또는 수로의 수력 분석을 수행하는 가장 일반적인 1D 모델링입니다. 더 높은 계산 비용을 가정하더라도 2 차원 분석이 점점 더 많이 구현되지만 아직 3D 분석은 너무 자주 고려되지 않습니다. 2 차원 분석은 두 방향의 속도 성분이 세 번째 영역 (예 : 델타 영역)보다 우세한 영역에서 수행되고 3 차원 분석은 명확하게 3 차원 효과 (테디 및 복잡한 현상)가있는 국소 영역에서 수행됩니다. 더 높은 계산 비용이 필요합니다. 현재 바르셀로나의 Campus Nord 수압 연구소에는 제어 알고리즘을 테스트하는 운하 인 PAC-UPC 운하가 있습니다. 이 운하는 문과 배설물이있는 실제 관개 운하의 측면을 재현하려고합니다. 2003 년에 지어졌으며 그 이후로 관개 운하와 관련된 여러 박사 및 석사 논문이 발표되었으며 특히 운하 제어 알고리즘의 개발과 함께 발표되었습니다. 이러한 알고리즘은 수로 수 문의 자동화를 목표로하여 모든 수로 도달 흐름에서 수위를 선택한 지점에서 규정 할 수 있으며 수문은 선택한 지점 (오프 테이크)에서 원하는 수위와 수위를 보장하기 위해 이동합니다.

처음부터 굽힘 영역에서 국부적 인 과도 상승이 관찰되었습니다. 운하가 실제 관개 운하와 실제 관개 운하 제어 문제를 재현하는 것을 목표로하기 때문에 이러한 과도 상승을 연구하고 운하 시설에 대한 결과를 확인해야했습니다. 이러한 흐름 거동은 시각적으로 명확하게 관찰 할 수 있으며 이는 낮은 속도에서도 유압 현상이 발생 함을 시사합니다. 수문 아래를 통과하기 전에 수평면의 굽힘을 따라 급격한 변화가있는 흐름 궤적과 수직면에서 유선의 90 ° 회전이 생성됩니다. 이러한 경로는 속도 성분이 세 방향 모두에서 중요하며 한 방향 (1D) 또는 두 방향 (2D)에서만 널리 퍼져 있음을 나타냅니다.

Figure 1: PAC-UPC laboratory canal bend in operation.
Figure 1: PAC-UPC laboratory canal bend in operation.

그림 1은 자유 표면에서 발생하는 불규칙성을 보여줍니다. 대부분은 굴곡 옆에 있고 하류 수문과 둑의 영향으로 나타납니다. 유압 문제에 적용되는 수치 적 방법은 점점 더 많은 컴퓨팅 파워를 제공하며 시장에는 많은 오픈 소스를 포함하여 다양한 소프트웨어가 있습니다. 3D 문제의 모델링 및 시뮬레이션을위한 강력한 도구는 Flow-3D 프로그램입니다. 이 도구는이 연구에서보고 된 연구에 사용되었으며 분석은 Hec-Ras 및 Iber와 같은 오픈 소스 소프트웨어로 보완되었습니다 [6]. 따라서 1 차원, 2 차원 및 3 차원 코드를 통해 상세한 흐름 분석을 수행했습니다. 이 연구의 주요 목적은 흐름이 굴곡, 위어 및 하류 수문을 만날 때이 운하의 흐름 패턴을 자세히 이해하는 것입니다. 분명히 이러한 유동 거동 지식은 필요한 경우 측정 기기의 재배치 또는 유동 거동에 필요한 경우 굽힘 형태의 복원과 같은 2 차적이지만 덜 중요한 목표로 이어질 수 있습니다. 1D, 2D 및 3D 수치 모델링 도구를 사용하면 이러한 도구의 결과를 비교하고 각 접근 방식의 장단점을 연구 할 수 있습니다. 따라서 이 연구의 목표는

요약 :

-PAC-UPC 실험실 운하 곡선 도달에서 발생하는 흐름의 수력학적 거동을 자세히 이해합니다.
-1D, 2D 및 3D 모델링 비교 및 필요에 따라 적합성 분석.
-해석, 흐름의 수력 학적 거동, 수로 계기 재배치 가능성 및 수로 구조의 모양 수정.

  1. 운하 설명
    Canal PAC-UPC는 “Canal de Pruebas de Algoritmos de Control (Test Canal Algorithms Control)-Universitat Politècnica de Catalunya (Technical University of Catalonia)”의 머리 글자입니다. 이름에서 알 수 있듯이 관개 운하 제어, 운하 계측, 운하 모델링, 수질 측정 등의 기본 및 응용 연구를 위해 특별히 설계된 실험실 운하입니다. Campus Nord UPC의 물리적 모델 실험실에서 구현됩니다.

그 구조는 실제 관개 운하의 특성을 재현하여 나타날 수 있는 문제를 제어하기 위한 것입니다. 이러한 이유로 최대 시간 지연을 생성하기 위해 가능한 최대 길이와 경사가 0 인 운하가 건설되었습니다. 점유 면적을 최적화 하는 현재 뱀 모양을 만들기 위해 실험실의 제한된 공간이 필요하게 되었습니다. 길이 220m, 폭 44cm, 높이 1m의 직사각형 단면으로, 총 바닥 면적은 약 22.5m x 5.4m입니다.

Figure 2: Detailed scheme of the whole PAC-UPC canal.
Figure 2: Detailed scheme of the whole PAC-UPC canal.

As shown in Figure 2, the elements of the installation are as follows:

  • A header reservoir
  • 3 vertical sluice gates (G1, G3 and G5)
  • 4 rectangular weirs (W1, W2, W3 and W4)
  • 9 Level sensors (LS1 to LS9)
  • 1 control room

GENERAL APPROACH TO THE PROBLEM

3.1 소개

PAC-UPC 운하 및보다 구체적으로 위어 (W1) 및 수문 (G3)이 위치한 운하 굴곡에 대한 연구, 그림 2에 따라.
계측 요구, 특히 레벨 센서의 배치는 이러한 근관 굴곡 연구에 특별한 관심을 가졌습니다. 이 운하 설계를 사용하면 유선이 유속이 더 높을수록 운하 곡선 도달을 통해 복잡한 경로를 수행하고 수위가 국부적으로 증가하고 제어하기가 어렵고 세부 사항이없는 한 정확성을 결정하기가 어렵습니다. 연구가 이루어집니다. PAC-UPC 운하의 이러한 굴곡에서 유동의 불확실한 거동과 레벨 센서의 최상의 배치에 대한 연구를 기반으로 데이터 수집 실험 캠페인이 수행되었습니다. 이것은 10 가지 다른 조합 (흐름, 수문 개구부 및 위어의 높이)에 대한 운하 굴곡 전체에 걸쳐 10 개 지점의 깊이 측정으로 구성되었습니다. 이러한 실험 데이터는이 연구에 제시된 모델을 보정하고 검증하는 데 기본적이고 필수적입니다. 1D, 2D 및 3D 수치 모델링은 다음과 같은 두 가지 목적으로 제안됩니다. 1)이 굴곡 영역을 자세히 연구하여 운하 전체에 기기 배치를보다 정확하게 결정할 수 있습니다. 2) 1D, 2D 및 3D 모델 결과를 비교 분석하여이 사례 연구에 가장 좋은 정보를 제공하는 모델을 결정합니다.

3.2 연구 구역 설명

4 개의 굴곡부 중 3 개는 직사각형 위어 (W1, W2 및 W3)를 포함하여 운하의 한쪽에 있습니다. 위어를 보여주는 굴곡은 더 복잡한 흐름 패턴을 생성하는 굴곡이므로 (위어가 작동중인 경우) 자세한 연구가 더 흥미롭습니다. 이 경우 W1 weir가있는 굽힘이 선택되었습니다. 이 연구의 결과는 다른 굴곡에 대해 외삽 될 것이라는 점을 언급해야 합니다. 그림 2는 수위 측정과 유압 및 계측 요소가 있는 연구 영역을 강조 표시합니다. 또한 부드러운 곡선은 없지만 둥근 모서리 없이 90º에서 갑자기 방향이 변경됩니다. 연구 영역은 2D 및 3D 모델 도면으로 재현 되었으며, 각각 Iber 및 Flow-3D 프로그램으로 내보내졌습니다. 그림 3은 측정 지점의 위치와 상세한 3D 도면이 포함 된 2D 플랜트 맵을 보여줍니다.

Figure 3: Study zone. Measurement points in 2D drawing (left) and 3D drawing (right).
Figure 3: Study zone. Measurement points in 2D drawing (left) and 3D drawing (right).

3.3 Case Studies

이하 내용은 원문을 참고하시기 바랍니다.

자유 표면 모델링 방법

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

Free Surface Modeling Methods

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

자유 표면 모델링 방법

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Lagrangian Grid Methods

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

라그랑주 격자 법

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

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

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

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

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

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

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

Surface Height Method

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

표면 높이 법

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

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

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

Marker-and-Cell (MAC) Method

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

MAC 방법

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Surface Marker Method

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

표면 마커 법

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

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

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

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

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

Volume-of-Fluid (VOF) Method

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

VOF (Volume-of-Fluid) 법

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Variable-Density Approximation to the VOF Method

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

VOF 법의 가변 밀도 근사

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Summary

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

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

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

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

References

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

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

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

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

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

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

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

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

A vertical jet flowing into a moving cross stream

공기 유입 / Air Entrainment

Air Entrainment / 공기 유입

A vertical jet flowing into a moving cross stream

FLOW-3D 의 공기 혼입 모델(air entrainment model)은 자유 표면에서 용해되지 않은 공기 혼입을 시뮬레이션하는 강력한 도구입니다. 제트 및 방수로 충돌시 관찰되는 국부적이고 난류가없는 자유 표면 혼입 기능이 있습니다. 이러한 기능은 엔지니어가 설계시 공기 유입을 예측하고, 공기유입이 안전하게 작동하도록 적절한 수정을 할 수 있게 합니다.

Spillway hydraulics / 여수로 수리장치

여수로 구조는 다양한 작동 조건을 처리 할 수 ​​있도록 설계되어야 합니다. 유동 조건이 설계 범위의 상단에 도달하면 여수로 표면의 불규칙성으로 인해 유동이 분리 될 수 있습니다. 이는 여수로 표면의 압력이 캐비테이션을 일으킬 정도로 낮아지게 합니다. 캐비테이션은 구조물의 강도에 매우 해로우며 치명적인 손상을 초래할 수 있습니다.

공기 유입은 캐비테이션의 가능성을 줄이는 수단입니다. 물이 공기에 존재하면 캐비테이션 영역의 붕괴하는 기포에 감쇠 효과를 추가하여 캐비테이션 손상을 줄입니다. 여수로의 속도가 충분히 높으면 공기를 동반시키고 캐비테이션을 줄이기 위해 폭기 장치를 추가해야합니다.

폭기 흐름의 시뮬레이션과 폭기 장치에서 포획된 공기의 예측.

왼쪽 이미지는 거시적 인 밀도에 의해 착색됩니다. 오른쪽 그래프는 폭기 장치에 유입 된 수분의 일정한 부피와 폭기 장치 이후의 수분 및 공기의 양을 비교 한 것입니다.

아래 동영상은 FLOW-3D에서 공기 유입 과정을 시뮬레이션하는 방법을 보여줍니다. 여기에는 공기혼입 및 드리프트 플럭스 모델의 이론에 대한 세부 정보와 FLOW-3D에서 기본 공기혼입 시뮬레이션을 설정하는 방법에 대한 데모가 포함되어 있습니다.

Fish passage design / 물고기 개체수 유지를 위한 어도 설계

공기가 물로 혼입되면 미생물의 성장을 유지하고 건강한 어류 개체군의 생존을 보장 할 수 있습니다. 그러나 과포화 상태의 용존 기체는 수생 생물에 부정적인 영향을 미치는 수질 문제가 됩니다. 공기 동반 모델의 또 다른 용도는 강의 하류로 방출되는 배수로에서 동반되는 공기의 농도를 결정하기 위해 해양 생물학에서 사용됩니다.
이 모델에 대한 더 자세한 정보는 Air Entrainment 의 Flow Science Report를 다운로드하십시오.

Culvert Application / 암거 시설물

Culvert Applications / 암거 시설물 유동해석 개요

Brain Fox / CFD Engineer, Flow Science, inc

근래 이상기후에 의한 강우량 증대와 도시화에 따른 첨두 유출량의 증대 및 도달시간의 단축은 하류지점의 빈번한 범람을 유발하여, 이러한 문제들의 해결을 위해 저류지와 같은 우수 유출 저감시설 구축을 추진하고 있습니다.

Culvert 시설물의 최적 설계 또는 기존 시설물의 개선을 통한 문제점 해결에 필요한 3차원 유동 해석은 FLOW-3D를 활용하여 도움을 받을 수 있습니다.

암거 흐름은 지형 및 수리조건에 따라 복잡하고 다양한 흐름 특성을나타내고 있으며, 이로 인해 암거의 3차원 유동해석(CFD)이 점점 더 필수적인 업무 과정이 되어 가고 있습니다.

기본 Culvert 유동

FLOW-3D를 이용한 Culvert 유동해석

Overtopping

None-Liner

Energy Dissipiration

Fish Passage / 어도

Sedimentation / Outlet Scour

Multi-ballel culvert

Moning Glory Spillway

Air entrainment

FLOW-3D를 이용한 실제 해석

초기 해석 조건

해석시간

Validation of a 3D Dam Breaking Problem

3D 댐 붕괴 문제 검증

이 기사는영국에서 Peter Arnold, Minerva Dynamics, The Guildhall, High Street Bath에 의해 기고되었다.

자유 표면 흐름 시뮬레이션을 위한 FLOW-3D 성능을 평가하기 위해, 장애물 구성이 포함된 3D댐을 검증 사례 중 하나로 선정했습니다. 이 문제는 문서화되어 있으며 ERCOFTAC데이터베이스에서 다운로드할 수 있도록 생성된 모든 실험 데이터를 사용하여 쉽게 설정할 수 있습니다[1]. 장애물은 선박 갑판의 녹색 물에 노출된 컨테이너를 대표하는 것으로 선택됩니다. 실험은 0.55 m의 물을 고정하는 슬라이딩 도어를 가진 대형 탱크 그림 1로 구성됩니다. 도어는 중량 감소에 의해 수직으로 위쪽으로 열리고 물이 방출되어 장애물을 침해한 후 탱크 벽으로부터 3회 반사됩니다. 자유 표면 고도는 탱크 중심선을 따라 4개 위치에서 측정되며 8개의 압력 센서가 장애물의 선행 수직 및 수평 표면에 내장되어 있습니다(그림2). FLOW-3D를 사용한 CFD시뮬레이션은 연속적으로 미세한 메쉬를 사용하여 6초간 실시간으로 수행되었으며 다른 주문 번호 체계와 난류 모델을 사용했습니다.

Figure 1. Snapshot of SPH simulation and experiment at 0.56 secs

시뮬레이션 방법론

시뮬레이션은 3.22mx1mx1.5m 크기의 도메인에 대해 설정되었습니다. 즉, 탱크 지붕에 대한 수직 분사를 허용하기 위해 z방향에서 0.5m 더 큰 도메인이 설정되었습니다. 기본 메쉬는 x-방향의 간격 161개, y-방향 50개, z-방향의 경우 75개가 균일하게 수용되는 육각 셀을 가지고 있었습니다. 장애물 및 센서 위치를 방해하므로 총 약 603,750개의 셀이 사용됩니다. 장애물은 그 영역에 들어갔고 모든 벽은 미끄러짐이 없는 것으로 간주되었습니다. 물의 초기 위치와 점도를 규정한 후, 층류 시간에 의존하는 시뮬레이션을 실시간으로 총 6초 동안 점진적으로 미세화하였습니다. 기본 60cm 셀 메시에서 시작하는 메쉬. 단순히 각 방향의 셀의 수를 2개의 큐브 루트에 의해 증가시킴으로써 각 점진적 메쉬에 대해 총 셀 카운트를 2배 증가시키는 것이었습니다. 이렇게 총 네개의 메쉬가 생겼습니다. 그런 다음 네개의 위치에서 자유 표면 고도의 시간 이력과 여덟개의 압력 센서로부터의 압력을 실험 데이터에 대해 도표로 작성했습니다. CPU와 시뮬레이션의 경과 시간또한 기록되었습니다.

Figure 2. Locations of water height and pressure measurements

기본 메쉬만 사용하여, 추진력 유도에 사용된 수치 구별 계획의 효과를 조사하였습니다. 디폴트가 1st order, 2nd order monotonicity preserving 그리고 3rd order schem이 모두 사용되었으며 결과를 비교했습니다. 또한 single 과 double precision의 효과를 비교하였습니다.

난류 변동은 주로 직접 시뮬레이션을 통해 모델링되었지만 FLOW-3D에서 사용할 수있는 두 가지 난류 모델, 즉 RNG (Renormalization Group) 모델과 LES (Large Eddy Simulations) 모델의 결과도 비교했습니다. 모든 모델은 가장 거칠고 기본 메쉬에서만 실행되었습니다. 메쉬 해상도에 대한 과도한 요구로 인해 탱크 벽에서 가장 가까운 노드의 거리에 대한 일반적인 난기류 모델 관련 제약 조건을 충족시키지 못했습니다.

또한 흐름이 크게 혼란스럽고 장애물이 날카로울 때 흐름 분리 효과의 예측은 점진적인 구분에 의해서가 아닌 기하학적 변화에 의해서 주도될 것입니다. 질서 정연한 경계 층의 변형 따라서, 우리는 경계 층의 분해능이 주 흐름 특성을 예측하는 관점에서 도메인 내부의 흐름을 해결하는 것보다 덜 관련된다고 가정했습니다.

자유 표면 결과

그림 3과 4는 장애물의 상류 위치 H2와 하류 위치 H1에서 시간에 대해 플롯 된 실험 및 계산 된 자유 표면 고도를 보여줍니다. 크기와 타이밍에 약간의 차이가 있지만 주요 기능이 잘 표현되어 있는지 확인하는 것이 좋습니다. 그러나 실험 데이터에는 오류 막대가 제공되지 않으며 혼란스럽고 분리 된 유동장에서 프로브를 사용하여 자유 표면 고도를 측정하는 것은 자유 표면 고도가 문제가 될 수 있다고 말해야합니다. 단일 한 시간 함수가 될 수 없습니다. 이것은 아마도 약 1 초의 초기 가파른 상승 단계에서 H1 높이의 불일치를 설명합니다. 나머지 H1 레코드는 실험과 잘 일치합니다. H2 플롯은 특히 초기 물 상승 단계에서 더 나은 일치를 보여주고 궁극적으로 물의 최대 높이를 잘 예측합니다.

모든 그림에는 실험 뒤에 있는 시뮬레이션의 시간 지연 특징이 있습니다. 차이의 원인은 불분명하지만 시뮬레이션을 통해 점진적으로 도입되는 것으로 보입니다.

압력 센서 결과

그림 5는 시간에 대해 플롯 된 바닥에서 가장 가까운 전면 압력 센서 P1을 보여 주며, 일반적으로 실험과 시뮬레이션 간의 양호한 일치를 나타냅니다. 이 센서는 압력 피크의 도달 거리와 크기를 가장 정확하게 추정합니다. 장애물과 왼쪽 벽에서 물이 튀어 나오면서 신호가 안정되면서 약 2초간 도달할 때까지 압력 신호에 상당한 변동이 있습니다. 그리고 시뮬레이션 값은 실험 값과 잘 일치합니다.

그림 6은 상부 수평 얼굴 압력 센서 P7을 보여 줍니다. 1초에서 2초 사이에 압력 변동이 크므로 시뮬레이션과 실험 데이터가 안정되고 합의가 개선됩니다.

메쉬 수리, 수치 구성 순서 및 난류 모델

메쉬 정밀도의 효과 측면에서 볼 때, 수치 솔루션이 고유한 솔루션으로 수렴되고 있다는 증거는 거의 없는 것으로 보입니다. 난류 모델을 사용하는 대신 직접 시뮬레이션을 통해 유동장의 난류를 모델링 하려고 시도해 왔기 때문에 이는 놀라운 일이 아닐 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 메쉬가 미세하게 정제되고 초기 조건에서 섭동에 더 민감해 지기 때문에 흐름 필드에서 보다 상세한 정보를 파악할 수 있을 것으로 예상됩니다. 또한 약간 다른 초기 조건을 가진 많은 시뮬레이션의 평균이 메시 정교함으로 평균화된 솔루션으로 수렴될 것으로 예상합니다. 그러나, 실험에 대한 합의의 수준에 있어서는 35배나 더 오래 걸리는 가장 적은 비용과 가장 비싼 해결책 사이에는 차이가 거의 없습니다. 공학적 관점에서 볼 때, 가장 불리한 메쉬 솔루션은 기본 값이 충분히 정확하고 경과된 시뮬레이션이 단지 15분 이상인 것을 고려할 때 매우 좋은 가치를 나타냅니다.

가속도계 숫자 체계 순서의 효과와 단일 또는 이중 정밀도 산술 실행의 효과는 다음과 같이 요약됩니다. 2차 주문과 3차 주문 계획은 매우 유사한 결과를 보여 주는데, 두가지 모두 실험 곡선을 따르는 것이 더 다양한 1차 주문 계획보다 더 가깝습니다. 또한 상위 순서 방식은 보다 정교한 메쉬의 첫번째 순서 방식보다 코어저 기본 메쉬의 실험 곡선을 따르는 것으로 보입니다. 이중 정밀도 곡선은 단일 정밀도 1차 주문 곡선에서 약간 벗어납니다. 높은 순서도와 이중 정밀도 산술을 사용하는 데 드는 상대적으로 적은 비용을 감안할 때 안정성이 훼손되지 않는다면 향후 계산에서 그렇게 하는 것이 합리적일 것입니다.

난류 변동을 모델링 하는 데 사용되는 방법에 대해서는 각 모델의 실험 시간 이력을 보다 정확하게 예측할 수 있는 능력 면에서 확실한 승자가 없습니다. LES모델의 CPU시간을 더 전통적인 RNG제제와 비교할 때 거의 두 배만큼 층류 모델로써 경제적입니다.

결론

FLOW-3D는 매우 까다로운 자유 표면 유동 문제를 시뮬레이션하는 데 사용되었으며 실험 데이터와 정 성적, 양적 계약을 맺었습니다. 주요 불일치는 종종 고유하지 않은 매개 변수의 자유 표면 높이를 측정하는 데 문제가 있기 때문에 쉽게 발생할 수 있습니다. 흐름이 충돌하는 장애물 표면의 압력 예측은 일반적으로 실험 측정과 잘 일치하며, 주 편차는 실험 측정에서 상당한 양의 변동이있는 곳에서 다시 나타납니다. 실험 측정의 반복성은 문헌에서 논의되지 않았지만 적어도 CFD 시뮬레이션의 차이만큼 클 수있다. 또한 4 개의 프로세서를 통한 공유 메모리 구성에서 약 15 분 내에 난류 모델없이 1 차 차분을 사용하여 비교적 거친 메시에서 솔루션을 적절하게 얻을 수 있음을 확인했습니다. 난류 모델이 필요하지 않다는 것은 결과 흐름을 지배하는 난류 구조가이 수준의 메쉬 미세 조정에서 해석 될 수 있음을 시사합니다.

Download a full-length validation study of this work: FLOW-3D Dam Breaking Validation

References

  1. SPH European Research Interest Community SIG, R. Issa and D. Violeau, Test-Case 2 3D dam breaking, http://wimanchester.ac.uk/spheric/index.php/Test2
  2. M.T Kleefsman, Fekken, A.E P Veldman, B. Iwanowski, and B. Buchner, A volume of fluid based simulation method for wave impact problems,J Comp Phs, 206: 363-393, 2005.

수치해석 담당자가 궁금한 현재 살 수 있는 최강 성능의 PC 하드웨어

수치해석 업무를 담당하는 엔지니어들은 항상 시간에 쫒기며 산다고 해도 과언은 아니다. 새로운 강력한 컴퓨터를 갖는 것이 항상 소원이 되가는 수치해석 엔지니어에게 유용한 정보를 제공합니다.
아래에 한국 ITWORLD에서 PCWorld의 기사를 번역 게시한 기사를 소개합니다.

현재 살 수 있는 최강 성능의 PC 하드웨어

PCWorld
PC의 장점 가운데 하나는 뛰어난 유연성이다. 다양한 형태와 크기, 제조업체 및 모델을 갖춘 수많은 하드웨어가 있기 때문에 구매자가 아무리 돈이 많더라도 혼선이 생기게 마련이다. 이번 기사에서 AMD의 괴물 같은 스레드리퍼(Threadripper) 칩에서부터 지포스 RTX 2080 Ti에 이르기까지 오늘날 구입할 수 있는 최고 성능의 PC 구성 요소를 소개한다.

Credit: Gordon Mah Ung/IDG

CPU
PC의 핵심은 프로세서다. AMD의 32코어, 64 스레드 라이젠 스레드리퍼 2990WX만큼 강력한 CPU는 없다(아마존 1,750달러). 다만 비즈니스 및 데이터센터 장비는 일반 소비자용보다 더 강력하다.

이 CPU는 인텔 18코어 대표작인 코어 i9-7980XE(아마존 2,000달러)보다 거의 2배 많은 코어와 쓰레드를 갖고 있음에도 200달러 이상 싸다. 인텔의 코어는 개별적으로는 더 빠르지만, 2990WX의 엄청난 코어 수를 제대로 활용할 수 있다면 그 어떤 것도 비교할 수 없다.

최상의 PC 게임 성능을 원한다면 코어 i7-8700K(아마존 350달러)가 가장 적합한 프로세스로, 6코어, 12쓰레드는 3.7GHz와 4.7GHz 사이에서 동작하면서 인텔의 18코어보다 훨씬 더 높은 성능이다.

바로 지금 사용할 수 있는 것을 구매한다면, 첫번째 코어 i7-8086K(이 칩은 창립 40주년을 기념해 만들어졌다)은 싱글 쓰레드 애플리케이션에서 5GHz로 출시된 최초의 인텔 칩이다. 또한 수동으로 오버클럭된 경우, 모든 코어에서 5GHz를 기록하는 것이 확실하다. 그러나 표준 성능은 훨씬 저렴한 8700K와 유사하다. 이 칩은 5만 개만 만들어졌다. 뉴에그, 아마존, 베스트바이에서 425달러에 판매하고 있다.

Credit: Gordon Mah Ung

메인보드
프로세서를 골랐다면 메인보드 유형을 알 수 있다. 스레드리퍼 칩은 AMD의 X399 메인보드와 호환된다. 본지는 MSI MEG X399 크리에이션(Creation)(뉴에그 499달러)으로, 스레드리퍼 2990WX를 검토했다. 이 메인보드는 연결성이 좋으며 스틱 형태의 SSD를 냉각할 M.2 프로저 히트싱크, 견고한 전력 공급 시스템을 자랑한다.

여기에서는 간략하게 정리하고 AMD X399 메인보드에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인하라.

Credit: MSI

메모리
인텔의 X99 플랫폼은 64GB RAM 한계를 넘어섰으며 DDR4는 이전보다 더 빠른 메모리를 지원한다. 128GB 키트까지 보장하는 3,200MHz 커세어 도미네이터 플레티넘(Corsair Dominator Platinum) 메모리(아마존 1,750달러), 세계에서 가장 큰 RAM 디스크를 만든 이유는 무엇일까. 적절한 속도를 느끼고 싶다면 벤전스(Vengeance) LPX DDR4의 16GB 키트(아마존 430달러)가 적합하다.

이렇게 많은 RAM을 가진 PC를 가질 적절한 이유가 없다는 점에서 이 가격은 단점이 될 수 있다. 용량이 더 작은 키트나 다른 공급업체의 제품을 선택하더라도 DDR3가 아닌 DDR4 메모리여야 한다. X299 메인보드는 최첨단이다.

Credit: Gordon Mah Ung

그래픽 카드
지금 당장 가장 강력한 그래픽 카드를 구입해야 한다면, 대부분의 게임 사용자는 지포스 GTX 1080Ti 또는 EVGA GTX Ti SC2(아마존 670달러)와 같은 맞춤형 오버클럭킹 버전을 선택할 것이다. 이 제품은 GTX 1080보다 25~35% 더 빠르며 4K 해상도로 60fps를 기록할 수 있는 최초의 저렴한 일반 소비자용 그래픽 카드로, 이미 많은 게임에서 적절하게 호환을 이뤘다.

그러나 조금 시간적 여유가 있다면 지금 이를 살 필요는 없다. 엔비디아는 이미 차세대 지포스 RTX 2080 Ti의 예약 구매 신청을 받고 있다. 이는 전작을 날려버릴 준비가 됐다. 2080 Ti 제품의 리뷰는 아직 나오지 않았지만 9월 20일이면 출시된다. 가능한 한 본지의 리뷰를 읽어 검토하고 사전 예약을 해도 늦지 않다.

Credit: Brad Chacos/IDG

모니터
그래픽카드에 큰 돈을 쓸 계획이라면, 하이엔드 디스플레이도 원할 것이다. 하이엔드 디스플레이의 경우, 기본적으로 G싱크(G-Sync) HDR 디스플레이라는 걸출한 제품이 있다.

에이서 프레데터(Acer Predator) X27, 에이수스(Asus) ROG 스위프트(Swift) PG27UQ(뉴에그 각각 2,000달러) 또한 최대 144Hz로, 고급스러운 27인치 4K 패널이다. 말 그대로 이 패널들은 384개 백라이트 영역과 함께 최대 1,000니트의 밝기로 HDR(High-Dynamic Range) 영상을 지원한다. 비-HDR 콘텐츠 또한 아름답게 보인다. 이 모니터는 어도비RGB(AdobeRGB) 색역의 99%를 차지하고 지싱크는 게임 플레이를 부드럽게 해준다.

Credit: Martyn Williams/IDG

주 스토리지
스토리지는 다양한 옵션을 제공한다. 4TB 삼성 860 EVO(아마존 1,400달러)와 WD 골드(아마존 500달러)는 각각 소비자용 SSD와 HDD 시장에서 최고의 성능을 자랑하는데, 본지의 리뷰에서 최고 점수를 받았다.

삼성의 SSD는 분명히 빠르지만 많은 비용이 든다. WD 골드의 7,200rpm 플래터는 기계식 하드드라이브에서 놀라운 엑세스 속도를 제공한다. 이 제품은 같은 가격 제품대에서는 찾아볼 수 없는 엔터프라이즈급 기능으로 자랑한다.

Credit: Western Digital

급속 스토리지
저장 용량과 상관없이 순수하게 속도가 주요 목표라면 좋은 제품이 있다. 약간의 공간에 대한 대가로, 사용자는 M.2 PCI-e NVMe SSD의 엄청난 전송 속도를 즐길 수 있다. 4TB 삼성 960 프로(뉴에그 1,50달러)는 크리스탈디스크마크(CrystalDiskMark) 리뷰에서 읽기 속도가 3.5GBps를 훨씬 웃도는 가장 빠른 드라이브 가운데 하나다.

이 제품을 부팅 드라이브로 삼으면 지연에 대해 걱정할 필요가 없다. 시간 절약을 위해 아주 많은 비용을 투자하는 것이 부담스럽다면 1TB WD 블랙 3D NVMe(아마존 450달러)를 대신 사용하자.

또한 인텔의 혁신적인 옵테인 900P SSD(뉴에그 600달러)는 삼성이 독차지하는 시장에 타격을 가하고 작은 파일을 많이 읽을 때 엄청난 성능을 자랑하지만 280GB 및 480GB 용량으로만 제공한다.

다른 제품을 찾고자 한다면 본지의 “나에게 맞는” SSD 선택 가이드 2018에서 최고의 SSD를 찾을 수 있을 것이다.

Credit: Samsung

사운드카드
PC의 다른 부분에 엄청난 비용을 지불했다면 최고 수준의 오디오에도 투자할 수 있을 것이다. 크리에이티브 테크놀로지의 사운드블라스트(Sound Blaster)X AE-5(아마존 150달러)는 32비트, 384KHz ESS ES9016K2M SABRE32 Ultra DAC 칩셋을 사용한다. 가격은 기본적으로 고가의 전문 사운드 장치에서 볼 수 있는 DAC 수준이다.

이 제품은 최초의 프리미엄 일반 소비자용 사운드카드로, 5.1 아날로그 서라운드 사운드, 600 옴 헤드셋까지 구동할 수 있는 듀얼 앰프 Xamp, RGB 조명 등을 제공한다.

Credit: Gordon Mah Ung/IDG

전원공급장치
현재 인텔 프로세서와 엔비디아 그래픽카드의 놀라운 전력 효율성으로 인해 대부분의 단일 GPU 시스템은 아마도 600W 이상의 전원공급장치를 필요로 하지 않을 것이다.
그러나 이번 기사는 최상의 제품에 관한 것이기에 최고 전원공급장치를 소개한다. 여러 개의 그래픽 카드를 사용하거나 미래 확장을 위해 공간을 확보하길 원한다면, 이 제품을 사용해도 좋다.

커세어(Corsair) AX1500i(아마존 450달러)는 본질적으로 전력 공급에 있어 모범적이다. 요즘 코인 채굴작업으로 인해 수요가 많아 종종 재고가 없을 수 있다. 이 모듈식 커세어 AX1500i PSU는 최첨단 디지털 제어시스템 덕분에 모든 면에서 완벽한 등급을 자랑한다. 최근 커세어는 한단계 진보한 AX1600i(뉴에그 500달러)도 발표했다.

이번 기사에서 설명한 바와 같이 유사한 장비를 설치하고 하나 또는 2개의 그래픽 카드를 사용할 경우, 좀더 낮은 전원 공급장치를 구입할 수 있다.

editor@itworld.co.kr

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

[FLOW-3D 물리모델]General Moving Objects / 일반이동물체

General Moving Objects / 일반이동물체

Basics / 기초

The general moving objects (GMO) model in FLOW-3D can simulate rigid body motion, which is either userprescribed (prescribed motion) or dynamically coupled with fluid flow (coupled motion). If an object’s motion is prescribed, fluid flow is affected by the object’s motion, but the object’s motion is not affected by fluid flow. If an object has coupled motion, however, the object’s motion and fluid flow are coupled dynamically and affect each other. In both cases, a moving object can possess six degrees of freedom (DOF), or rotate about a fixed point or a fixed axis. The GMO model allows the location of the fixed point or axis to be arbitrary (it can be inside or outside the object and the computational domain), but the fixed axis must be parallel to one of the three coordinate axes of the space reference system. In one simulation, multiple moving objects with independent motion types can exist (the total number of moving and non-moving components cannot exceed 500). Any object under coupled motion can undergo simultaneous collisions with other moving and non-moving objects and wall and symmetry mesh boundaries (See Collision). The model also allows the existence of multiple (up to 100) elastic linear and torsion springs, elastic ropes and mooring lines which are attached to moving objects and apply forces or torques to them (See Elastic Springs & Ropes and Mooring Lines).

FLOW-3D에서 일반 이동물체인 GMO 모델은 강체운동을 모사(simulate)할 수 있는데, 이는 사용자가 기술하는 운동(지정운동)이거나 유체 유동과 동력학적인(결합된) 운동일 수 있다. 물체의 운동이 지정되면 유체 유동은 이 운동에 의해 영향을 받으나, 물체의 운동은 유체에 의해 영향을 받지 않는다. 그러나 물체가 결합된 운동을 하면 물체와 유체는 동역학적으로 연결되어 서로 영향을 미친다.

이 두 경우에 물체는6 자유도 운동을 할 수 있고, 고정된 점이나 축에 대해 회전할 수가 있다. GMO모델은 고정점이나 고정축의 위치를 임의로 설정할 수 있으나(이는 물체나 계산영역의 내부 또는 외부가 될 수 있다) 고정축은 공간좌표계의 좌표중의 하나에 평행하여야 한다.

어떤 모사(simulate)에서 고유의 운동형태를 갖는 다수의 운동물체가 존재할 수 있다(이동 및 고정된 물체의 전체수는500개를 초과하지 못한다). 결합운동을 하는 물체는 다른 이동/비이동 물체 그리고 벽과 대칭 경계 격자면에서 충돌할 수가 있다(충돌참조). 이 모델은 (100개까지) 다수의 탄성선형과 비틀림 스프링, 탄성로프와 이동 물체에 부착된 탄성력과 회전력을 갖는 계류선들을 표현할 수 있다(Elastic Springs & Ropes 와 Mooring Lines참조). .

In general, the motion of a rigid body can be described with six velocity components: three for translation and three for rotation. In the most general cases of coupled motion, all the available velocity components are coupled with fluid flow. However, the velocity components can also be partially prescribed and partially coupled in complex coupledmotion problems (e.g., a ship in a stream can have its pitch, roll and heave to be coupled but yaw, sway and surge prescribed). For coupled motion only, in addition to the hydraulic, gravitational, inertial and spring forces and torques which are calculated by the code, additional control forces can be prescribed by the user. The control forces can be defined either as up to five forces with their application points fixed on the object or as a net control force and torque. The net control force is applied to the GMO’s mass center, while the control torque is applied about the mass center for 6-DOF motion, and about the fixed point or fixed axis for those kinds of motions. The inertial force and torque exist only if the Non-inertial Reference Frame model is activated.

일반적으로 강체의 운동은 6개의 속도 성분으로 기술될 수 있다: 3개의 이동과3개의 회전. 가장 일반적인 결합 운동의 경우에, 모든 가능한 속도성분들은 유동과 연결되어 있다. 그러나 속도 성분들은 복잡한 결합운동 문제에서는 부분적으로 지정되고 일부는 결합될 수 있다(즉 유속내의 선박에서 pitch, roll and heave는 결합된 운동을 하고 yaw, sway and surge 는 지정될 수있다). 단 결합운동 문제에서는 코드 내에서 계산되는 수력, 중력, 관성 그리고 스프링 힘과 토크에 추가적인 조절할 수 있는 힘(control force) 들이 사용자에 의해 기술될 수 있다. 조절 힘(control force)들은 물체의 지정된 위치에 작용하는5개까지의 힘이나 또는 순수 힘과 토크로 정의 될 수 있다. 순수 조절힘은 GMO의 질량 중심에 작용하지만, 조절토크는6 자유도 운동의 질량중심에 대해 이런 운동을 하기 위한 고정축이나 점들에 대해 적용된다. 관성력과 토크는 단지 비 관성계 모델이 활성화되면 존재한다.

In FLOW-3D, a GMO is classified as a geometry component that is either porous or non-porous. As with stationary components, a GMO can be composed of a number of geometry subcomponents. Each subcomponent can be defined either by quadratic functions and primitives, or by STL data, and can be solid, hole or complement. If STL files are used, since GMO geometry is re-generated at every time step in the computation, the user should strive to minimize the number of triangle facets used to define the GMO to achieve faster execution of the solver while maintaining the necessary level of the geometry resolution. For mass properties, different subcomponents of an object can possess different mass densities.

FLOW-3D 에서 한 개의 GMO 는 다공질 또는 비 다공질의 형상요소로 간주된다. 정지된 구성요소에서와 같이 한 개의 GMO 는 다수의 형상 서브구성요소로 구성될 수 있다. 각 서브구성요소는 2차 함수와 기초 요소 또는 STL 데이터로 정의될 수 있고 고체, 공간 또는 이의 보완일 수 있다. 만약 STL 파일이 사용된다면 GMO 형상은 계산 중에 매 시간에서 재 생성되므로 사용자는 형상 정밀도에 필요한 수준을 유지하는 한편, 빠른 계산을 위해 GMO를 정의하는데 사용되는 삼각면의 수를 줄이려고 노력해야 한다. 질량물성을 위해 한 물체의 다른 서브구성요소는 다른 질량밀도를 가질 수 있다.

In order to define the motion of a GMO and interpret the computational results correctly, the user needs to understand the body-fixed reference system (body system) which is always fixed on the object and experiences the same motion. In the FLOW-3D preprocessor, the body system (x’, y’, z’) is automatically set up for each GMO. The initial directions of its coordinate axes (at t = 0) are the same as those of the space system (x, y, z). The origin of the body system is fixed at the GMO’s reference point which is a point automatically set on each moving object in accordance with the object’s motion type.

GMO 의 운동을 정의하고 계산결과를 정확히 이해하기 위해, 사용자는 항상 물체에 고정되고, 물체와 같은 운동을 하는 물체에, 고정된 기준계(물체계)를 이해할 필요가 있다. FLOW-3D 의 전처리에서 물체계(x’, y’, z’) 가 자동으로 각 GMO 에 대해 설정된다. 좌표축(t = 0에서) 의 초기방향은 공간계(x, y, z) 의 것과 같다. 물체계의 원점은 물체의 이동형상에 일치하는 각 이동체 상에 자동으로 설정된 GMO 의 기준점에 고정되어 있다.

 

The reference point is: 기준점은 다음과 같다.

  • the object’s mass center for the coupled 6-DOF motion;

결합된6자유도 운동의 질량중심

  • the fixed point for the fixed-point motion;

고정점 운동을 위한 고정점

  • a point on the fixed axis for the fixed-axis rotation;

고정축 회전을 위한 고정축 상의 점

  • a user-defined reference point for the prescribed 6-DOF motion.

기술된6자유도 운동을 위한 사용자 지정의 기준점

  • If the reference point is not given by users for the prescribed 6-DOF motion, it is set by the code at the mass center (if mass properties are given) or the geometry center (if mass properties are not given) of the object.

기준점이 기술된6자유도 운동을 위해 사용자가 지정하지 않으면 코드에 의해 질량중심 (질량물성이 주어지면) 또는 형상중심(질량물성이 안 주어지면)에 지정된다.

 

The GMO’s motion can be defined through the GUI using four steps:

GMO 운동은 4단계를 거쳐 GUI 를통하여 정의될수있다.

  1. Activate the GMO model;

GMO 모델을 활성화한다

  1. Create the GMO’s initial geometry;

GMO의 초기형상을 생성한다

  1. Specify the GMO’s motion-related parameters, and

GMO의 운동관련 변수들을 지정하고.

  1. Define the GMO’s mass properties.

GMO 질량물성을 정의한다

Without the activation of the GMO model in step 1, the object created as a GMO will be treated as a non-moving object, even if steps 2 to 4 are accomplished.

1단계의 GMO 모델 활성화가 없으면 2~4의 단계가 이루어져도 GMO 로 생성된 물체는 비 이동 물체로 간주될 것이다.

Step 1: Activate the GMO Model GMO 모델활성화

To activate the GMO model, go to Model Setup Physics Moving and simple deforming objects and check the Activate general moving objects (GMO) model box.

GMO 모델을 활성화하기 위해 Model Setup Physics Moving and simple deforming objects 로 가서 Activate general moving objects (GMO) model 박스를 체크한다.

The GMO model has two numerical methods to treat the interaction between fluid and moving objects: an explicit and an implicit method. If no coupled motion exists, the two methods are identical. For coupled motion, the explicit method, in general, works only for heavy GMO problem, i.e., all moving objects under coupled motion have larger mass densities than that of fluid and their added mass is relatively small. The implicit method, however, works for both heavy and light GMO problems. A light GMO problem means at least one of the moving objects under coupled motion has smaller mass densities than that of fluid or their added mass is large. The user may change the selection on the Moving and deforming objects panel or on the Numerics tab Moving object/fluid coupling.

GMO 모델은 유체와 움직이는 물체간의 상호작용을 다루기위해 두 수치해석법을 이용한다: explicit 방법과implicit 방법. 결합 운동이 없으면 두 방법은 동일하다. 결합된 운동에서는 외재적 방법은 일반적으로 무거운 GMO 문제에 사용된다, 즉 결합된 운동을 하는 모든 이동물체는 유체밀도보다 크고 이의 부가질량이 작을 경우이다. 그러나 내재적 방법은 무겁거나 가벼운 GMO 문제에 모두 사용된다. 가벼운 GMO 문제는 결합운동 시에 최소한 하나의 이동물체가 유체밀도보다 작고 이의 부가질량이 클 경우이다. 사용자는 Moving and deforming objects패널이나 Numerics tab Moving object/fluid coupling 상에서 선택을 바꿀 수 있다.

  1. Step 2: Create the GMO’s Initial Geometry GMO의 초기형상을 생성한다

 

In the Meshing & Geometry tab, create the desired geometry for the GMO components using either primitives and/or imported STL files in the same way as is done for any stationary component. The component can be either standard or porous. To set up a porous component, refer to Porous Media. Note that the Copy function cannot be used with geometry components representing GMOs.

정지상태의 구성요소 생성의 경우와 마찬가지로 Meshing & Geometry 탭에서 기초 요소와/또는 외부로부터의 STL 파일을 이용하여 GMO 구성요소의 원하는 형상을 생성한다. 구성요소는 standard이거나porous일 수 있다. 다공성요소를 설정하기 위해 Porous Media 를 참조하라. Copy 기능은 GMO를 나타내는 형상 구성요소에 사용할 수 없음에 주목한다.

Step 3: Specify the GMO’s Motion Related Parameters GMO의 운동관련변수들을 지정한다

The following section discusses how to set up parameters for prescribed and coupled 6-DOF motion, fixed-point motion and fixed-axis motion. The user can go directly to the appropriate part.

다음 섹션은 “지정되고 결합된 6자유도운동”, “고정점 운동과 고정축 운동을 위한 매개변수를 어떻게 설정하는지”에 대해 논한다. 사용자는 직접 해당부분을 참조할 수 있다.

Prescribed 6-DOF Motion 지정된 6자유도운동

In Meshing & Geometry Geometry Component (the desired GMO component) Type of Moving Object, select Prescribed motion. Go to Component Properties Type of Moving Object Moving Object Properties Edit Motion Constraints. Under Type of Constraint, select 6 Degrees of Freedom in the combo box.

Meshing & Geometry Geometry Component (the desired GMO component) Type of Moving Object 에서 Prescribed motion 을 선택한다. Component Properties Type of Moving Object Moving Object Properties Edit Motion Constraints 로 가서 Type of Constraint 밑에서 combo 박스에 있는 6 Degrees of Freedom 를 선택한다.

To define the object’s velocity, go to the Initial/Prescribed Velocities tab in the Moving object setup window. The prescribed 6-DOF motion is described as a superimposition of a translation of a reference point and a rotation about the reference point. The reference point can be anywhere inside or outside the moving object and the computational domain. The user needs to enter its initial x, y and z coordinates (at t = 0) in the provided edit boxes. By default, the reference point is determined by the preprocessor in two different ways depending on whether the object’s mass properties are given: if mass properties (either mass density or integrated mass properties) are given, then the mass center of the moving object is used as the reference point; otherwise, the object’s geometric center will be calculated and used as the reference point.

물체의 속도를 정의하기 위해 Moving object setup 의 창에 있는 Initial/Prescribed Velocities 탭으로 이동한다. 지정된 6자유도 운동은 기준점의 이동과 기준점에 대한 회전의 중첩으로 기술된다. 기준점은 이동체의 내부 또는 외부 그리고 계산영역 외부일 수도 있다. 사용자는 주어진 편집박스 내에 이의 초기 x, y 와 z 좌표값(t = 0에서)을 입력할 필요가 있다. 디폴트로 기준점은 물체의 질량 물성이 주어지는가에 따라 두 가지로 전처리 과정에서 결정된다: 질량물성(질량밀도나 전체질량물성)이 주어지면 이동체의 질량중심이 기준점으로 사용되고 아니면 이동체의 형상중심이 계산되고 기준점으로 이용된다.

With the reference point provided (or left for the code to calculate), users can define the translational velocity components for the reference point in space system and the angular velocity components (in radians/time) in body system. Each velocity component can be defined either as a sinusoidal or a piecewise linear function of time by making a selection in the corresponding combo box. For a constant velocity component, choose Non-Sinusoidal and simply enter its value in the corresponding input box (the default value is 0.0). If a velocity component is Non-sinusoidal and time-dependent, click on the corresponding Tabular button to open a data table and enter values for the velocity component and time. Alternatively, the user can also import a data file for the velocity component versus time by clicking Tabular Import Values. The file must have two columns of data which represent time and velocity from left to right and must have a csv extension. If the velocity component is sinusoidal in time, then enter the values for Amplitude, Frequency (in Hz) and Initial Phase (in degrees) in the input boxes.

기준점이 주어지면(또는 코드 내에서 계산이 되면) 사용자는 공간계 기준점에 대해 translational velocity components 를 그리고 물체계에서angular velocity components (radians/시간으로)를 정의할 수 있다. 각 속도 성분은 상응하는 combo box 에서 선택함으로써 사인파 또는 구간적 시간함수로써 정의될 수 있다. 일정 속도 성분에 대해서 Non-Sinusoidal 을 선택하고 단순히 상응하는 combo 박스에 값을 넣는다(디폴트 값은0이다). 속도성분이 Non-Sinusoidal 이고 시간의 함수이면 데이터 테이블을 열고 상응하는 Tabular 버튼을 클릭하고 속도성분과 시간을 넣는다. 다른 방법으로는 사용자가 Tabular Import Values를 클릭함으로써 속도성분대 시간의 데이터파일을 읽어 들일 수가 있다. 이 파일은 시간과 속도를 나타내는 좌로부터 우로의 두 데이터 열이 있어야 하며 csv 확장자를 가져야 한다. 속도 성분이 시간에 따른 사인파이면 입력박스에서의 Amplitude, Frequency (in Hz) 그리고 Initial Phase (in degrees) 값을 입력한다.

The expression for the sinusoidal velocity component is

사인파 속도의 식은

v = Asin(2πft + ϕ0)

where: 여기서

  • A is the amplitude, 진폭
  • f is the frequency, and주기이며
  • ϕ0 is the initial phase. 초기위상이다.
  •  
  • Users can set limits for the translational displacements of the object’s reference point in both negative and positive x, y and z directions in space system. The displacements are measured from the initial location of the reference point. During motion, the reference point cannot go beyond these limits but can move back to the allowed range after it reaches a limit. To set the limits for translation, go to the Motion Constraints tab and enter the maximum displacements allowed in the corresponding input boxes, using absolute values. By default, these values are infinite. Note the Limits for rotation is only for fixed-axis rotation thus cannot be set for 6-DOF motion.사용자는 공간계에서 음이나 양의 x, y 그리고 z 방향으로 물체 기준점의 이동변위를 제한할 수 있다. 변위는 기준점의 초기위치로부터 정해진다. 운동중에 기준점은 이 제한을 넘어갈 수 없지만 이 제한에 도달한 후에 허용된 범위만큼 돌아올 수 있다. 이동의 제한을 설정하기 위해 Motion Constraints 탭으로가서 절대값을 사용하여 상응하는 입력박스 안에 허용된 최대변위를 넣는다. the Limits for rotation 는 고정축 회전에만 해당하므로 6자유도 운동에는 지정될 수 없다.Prescribed Fixed-point Motion지정된 고정점운동In Meshing & Geometry Geometry Component (the desired GMO component) Component Properties Type of Moving Object, select Prescribed motion. Go to Moving object properties Edit Motion Constraints. Under Type of Constraint, select Fixed point rotation in the combo box and enter the x, y and z coordinates of the fixed point in the corresponding input boxes.Meshing & Geometry Geometry Component (the desired GMO component) Component Properties Type of Moving Object 에서 Prescribed motion 을 선택한다. Moving object properties Edit Motion Constraints 로 가서 Type of Constraint 밑에서 combo box 에있는 Fixed point rotation을 선택하고 상응하는 입력박스에서 고정점의 the x, y 및 z 좌표를 입력한다.To define the velocity of the object, go to the Initial/Prescribed Velocities tab in the Moving object setup window. The velocity components to be defined are the x, y and z components of the angular velocity (in radians/time) in the body system. Each velocity component can be defined as either a sinusoidal or a piecewise linear function of time by making a selection in the corresponding combo box. For a constant velocity component, choose Non-Sinusoidal and simply enter its value in its input box (the default value is 0.0). If a velocity component is time-variant and Non-sinusoidal, click on the Tabular button to open a data table and enter the values for the velocity component and time. Alternatively, the user can also import a data file for the velocity component versus time by clicking Tabular Import Values. The file must have two columns of data which represent time and velocity component from left to right and must have a csv extension. If the velocity component is sinusoidal in time, then enter the values for Amplitude, Frequency (in cycles/time) and Initial Phase (in degrees) in the corresponding input boxes.

    물체의 속도를 정의하기 위해 Moving object setup 의 창에 있는 Initial/Prescribed Velocities 탭으로 간다. 정의되어야 할 속도성분은 물체계에서 각속도  (radians/시간으로) 를 x, y 및 z 성분으로 정의할 수 있다

    각 속도 성분은 상응하는 combo box 에서 사인파 또는 구간적 시간함수로써 정의될 수 있다.

    일정속도 성분에 대해서 Non-Sinusoidal 을 선택하고 단순히 상응하는 combo box 박스에 값을 넣는다(디폴트 값은0이다). 속도성분이 Non-Sinusoidal 이고 시간의 함수이면 데이터 테이블을 열고 상응하는 Tabular 버튼을 클릭하고 속도성분과 시간을 넣는다. 그렇지 않으면 사용자가 Tabular Import Values 를 클릭함으로써 속도성분대 시간의 데이터 파일을 읽어 들일 수가 있다. 이 파일은 시간과 속도를 나타내는 좌로부터 우로의 두 데이터 열이 있어야 하며 csv 확장자를 가져야 한다. 속도성분이 시간에 따른 사인파이면 상응하는 입력박스에서 Amplitude, Frequency (in Hz) 와 Initial Phase (in degrees) 값을 입력한다.

    The expression for a sinusoidal angular velocity component is

    ω = Asin(2πft + ϕ0)

    where: 여기서

    • A is the amplitude, 진폭
    • f is the frequency, and주기이며
    • ϕ0 is the initial phase. 초기위상이다.

    Prescribed Fixed-Axis Motion

    In Meshing & Geometry Geometry Component (the desired GMO component) Component Properties Type of Moving Object, select Prescribed motion. Go to Moving Object Properties Edit Motion Constraints. Under Type of Constraint, select Fixed X-Axis Rotation or Fixed Y-Axis Rotation or Fixed Z-Axis Rotation in the combo box depending on which coordinate axis the rotational axis is parallel to.

    Meshing & Geometry Geometry Component (the desired GMO component) Component Properties Type of Moving Object 에서 Prescribed motion 을 선택한다. Moving object properties Edit Motion Constraints 로 가서Type of Constraint밑에서 회전축이 어떤 좌표축에 평행인가에 따라 combo box 에있는 Fixed X-Axis Rotation 또는 Fixed Y-Axis Rotation 또는 Fixed Z-Axis Rotation 를 선택한다.

    Coordinates of the rotational axis need be given in two of the three input boxes for Fixed Axis/Point X Coordinate, Fixed Axis/Point Y Coordinate and Fixed Axis/Point Z Coordinate. For example, if the rotational axis is parallel to the z-axis, then the x and y coordinates for the rotational axis must be defined. Users can also set limits for the object’s rotational angle in both positive and negative directions. The rotational angle (i.e., angular displacement) is a vector and measured from the object’s initial orientation based on the right-hand rule. Its value is positive if it points in the positive direction of the coordinate axis which the rotational axis is parallel to. The object cannot rotate beyond these limits but can rotate back to the allowed angular range after it reaches a limit. To set the limits for rotation, in Motion Constraints Limits for rotation, enter the Maximum rotational angle allowed in negative and positive directions in the corresponding input boxes, using absolute values in degrees. By default, these values are infinite.

    회전축 좌표는 3개 Fixed Axis/Point X Coordinate, Fixed Axis/Point Y Coordinate Fixed Axis/Point Z Coordinate 중 2개의 입력박스에서 주어져야 한다. 예를 들면 회전축이 z 축에 평행 하다면 이 회전축의 the x 와 y 좌표가 정의 되어야 한다. 사용자는 물체의 양음 방향의 회전각도를 제한할 수 있다. 회전각 (즉, 각변위)은 벡터이며 오른손 법칙에 따른 물체의 초기 방향으로부터 측정된다. 이는 회전축에 평행한 좌표축의 양방향을 가리키면 양의 값이다. 물체는 제한 값을 지나 회전할 수 없지만 이 값에 도달한 후 허용된 각변위로 되돌아갈 수 있다. 회전의 제한을 설정하기 위해 Motion Constraints Limits for rotation 내에서 상응하는 입력박스에서 음이나 양의방향으로 허용된 Maximum rotational angle 을 입력한다. 이의 디폴트 값은 무한대이다.

To define the angular velocity of an object (in radians/time), go to Initial/Prescribed Velocities. The angular velocity can be defined either as a sinusoidal or a piecewise linear function of time by making a selection in the corresponding combo box. For a constant angular velocity, choose Non-Sinusoidal and simply enter its value in its input box (the default value is 0.0). If it is Non-sinusoidal in time, click on the corresponding Tabular button to open a data table and enter the values for the angular velocity and time. Alternatively, the user can also import a data file for the velocity component versus time by clicking Tabular Import Values. The file must have two columns of data which represent time and angular velocity from left to right and must have a csv extension. If the angular velocity is sinusoidal in time, then enter the values for Amplitude, Frequency (in cycles/time) and Initial Phase (in degrees) in the corresponding input boxes.

물체의 각속도(radians/시간으로)를 정의하기 위해 Initial/Prescribed Velocities 탭으로 간다. 각속도는 상응하는 combo box 에서 사인파 또는 구간적 시간함수로써 정의될 수 있다. 일정 각속도에 대해서 Non-Sinusoidal 을 선택하고, 이에 상응하는 combo box 에 단순히 값을 넣는다(디폴트 값은0.0이다). 이것이 Non-Sinusoidal 이고 시간의 함수이면 데이터 테이블을 불러와, 상응하는 Tabular 버튼을 클릭하고 각속도와 시간을 넣는다. 그렇지 않으면 사용자가 Tabular Import Values 를 클릭함으로써 속도 성분대 시간의 데이터 파일을 읽어 들일 수가 있다. 이 파일은 시간과 각속도를 나타내는 좌로부터 우로의 두 데이터 열이 있어야 하며 csv 확장자를 가져야 한다. 각속도가 시간에 따른 사인파이면 입력박스에서의 Amplitude, Frequency (in Hz) 그리고 Initial Phase (in degrees) 값을 입력한다.

 

The expression for a sinusoidal angular velocity is사인파 각속도식은

ω = Asin(2πft + ϕ0)

where: 여기서

  • A is the amplitude, 진폭
  • f is the frequency, and주기이며
  • ϕ0 is the initial phase. 초기위상이다.

Coupled 6-DOF motion 결합된 6자유도운동

In Meshing & Geometry → Geometry → Component (the desired GMO component) → Component Properties → Type of Moving Object, select Coupled motion. Go to Moving Object Properties → Edit → Motion Constraints. Under Type of Constraint, select 6 Degrees of Freedom in the combo box.

Meshing & Geometry → Geometry → Component (the desired GMO component) → Type of Moving Object 에서 Coupled motion 을 선택한다. Moving Object Properties → Edit → Motion Constraints 로가서 Type of Constraint 밑에서 combo 박스에 있는 6 Degrees of Freedom 를 선택한다.

 

Users need to define the initial velocities for the object. Go to the Initial/Prescribed Velocities tab. Enter the x, y, and z components of the initial velocity of the GMO’s mass center in X Initial Velocity, Y Initial Velocity and Z Initial Velocity, respectively. Enter the x’, y’ and z’ components of the initial angular velocity (in radians/time) in the body system in X Initial Angular Velocity, Y Initial Angular Velocity and Z Initial Angular Velocity, respectively. By default, the initial velocity components are zero.

사용자는 물체에 대한 초기속도를 정의해야 한다. Initial/Prescribed Velocities 탭으로 간다. 각 X Initial Velocity, Y Initial Velocity 그리고 Z Initial Velocity 로 GMO 질량중심의 초기속도의 x, y 와 z 성분값(t = 0에서)을 입력한다. 물체 계에서의 X Initial Angular Velocity, Y Initial Angular Velocity 그리고 Z Initial Angular Velocity (radians/시간으로)로 초기 각속도의 x’, y’ 및 z’ 성분값을 입력한다.

 

For coupled 6-DOF motion, user-prescribed control force(s) and torque exerting on the object can be defined either in the space system or the body system. They are combined with the hydraulic, gravitational, inertial and spring forces and torques to determine the object’s motion. There are two different ways to define control force(s) and torque: prescribe either a total force and a total torque about the object’s mass center or multiple forces with their application points fixed on the object. By default, all the control force(s) and torque are equal to zero.

결합된6자유도운동에서 물체에 미치는 사용자 지정 조절 힘과 토크는 물체계 또는 공간계에서 정의될 수 있다. 이들은 물체의 운동을 결정하는 수력, 중력, 관성력 스프링 힘 그리고 토크이다. 이 조절 힘과 토크를 정의하는 두 가지 방법이 있다: 물체의 질량중심에 대한 전체의 힘과 토크를 지정하거나 물체에 고정된 점들에 작용하는 다수의 힘들을 지정하는 것이다. 디폴트는 모든 조절 힘과 토크가0이다.

To prescribe total force and total torque, in the Control Forces and Torques tab, choose Define Total Force and Total Torque in the combo box. Further select In Space System or In Body System depending on which reference system the control force and torque are define in. If a component of the force or the torque is a constant, it can be specified in the corresponding edit box (default is zero). If it varies with time, then click on the Tabular button to bring up a data input table and enter the values for the component and time. The time-variant force and torque are treated as piecewise-linear functions of time during simulation. Alternatively, instead of filling the data table line by line, the user can also import a data file for the force/torque component versus time by clicking Tabular Import Values. The file must have two columns of data which represent time and the force/torque component from left to right and must have a csv extension.

전체의 힘과 토크를 지정하기 위해 Control Forces and Torques 탭 안의 combo box 에서 Define Total Force and Total Torque 를 선택한다. 추가로 조절 힘과 토크가 정의되는 기준계에 따른 In Space System 이나 In Body System 을 선택한다. 힘 또는 토크의 한 성분이 상수이면 상응하는 편집박스에 지정된다(디폴트는0). 이것이 시간에 따라 변하면 데이터 테이블을 불러오기 위해 상응하는 Tabular 버튼을 클릭하고 성분과 시간 값을 넣는다. 그렇지 않으면 한 줄씩 데이터 테이블을 채우는 대신에 사용자가 Tabular Import Values 를 클릭함으로써 force/torque component versus time 을 읽어 들일 수가 있다. 이 파일은 시간과 힘/토크를 나타내는 좌로부터 우로의 두 데이터 열이 있어야 하며 csv 확장자를 가져야 한다

If, instead, control forces and their application points need to be defined, then in the Control Forces and Torques tab choose Define Multiple Forces and Application Points in the combo box. Users can specify up to five forces. For each force, in the editor boxes, choose the force index (1 to 5) and then select Force components in Space System or Body System depending on which reference system the force is defined in. In field on the left, enter the initial coordinates (at t = 0) for the force’s application point. In the field on the right, prescribe components of the force in x, y and z directions of the body or space system. For a constant force component, enter its value in the corresponding edit box. If it varies with time, then click on the Tabular button to bring up a data input table and enter values for the force component versus time. Tabular force input is approximated with a piecewise-linear function of time. Alternatively, the user can import a data file for the force versus time by clicking Tabular Import Values. The file must have two columns of data which represent time and from left to right and must have a csv extension.

대신에 조절힘과 그 적용점들이 정의되어야 한다면 Control Forces and Torques 탭에서 combo box 안에 있는 Define Multiple Forces and Application Points 를 선택한다. 사용자는5개까지의 힘을 지정할 수 있다. 각 힘에 대해, 편집박스 내에서, force index(1에서 5) 를 선정하고 힘이 정의되는 기준계에 따라 Force components in 에서 Space System Body System 을 선택한다. 좌측 칸에 힘 적용점의 초기좌표(t=0에서)를 입력한다. 우측 칸에 물체 또는 공간계에 따른 x, y 그리고 z 방향에서의 힘의 성분을 넣는다. 힘 성분이 상수이면 그 값을 상응하는 편집박스에서 입력한다. 이것이 시간에 따라 변하면 데이터 테이블을 불러오기 위해 상응하는 Tabular 버튼을 클릭하고 힘성분 대 시간값을 넣는다. 이렇게 입력된 값들은 구간별 선형함수로 근사 된다.  다른 방법으로 사용자가 Tabular Import Values 를 클릭함으로써 힘과 시간에 대한 데이터파일을 읽어 들일 수가 있다. 이파일은 시간과 힘/토크를 나타내는 좌로부터 우로의 두 데이터 열이 있어야 하며 csv 확장자를 가져야 한다.

 

Motion constraints can be imposed to the object to decrease the number of the degrees of freedom to less than six. This selection is made by setting part of its translational and rotational velocity components as Prescribed motion while leaving the other components to coupled motion in Motion Constraints tab Translational and Rotational Options. Note that the translational and rotational components are in the space system and the body system, respectively. Then go to the Initial/Prescribed Velocities tab to define their values. A prescribed velocity component can be defined as either a sinusoidal or piecewise linear function of time in the combo box. For a constant velocity component, choose Non-Sinusoidal and enter its value in its input box (the default value is 0.0). If the velocity component is timedependent and non-sinusoidal, click on the Tabular button to open a data table and enter the values for the velocity component and time. Alternatively, the user can import a data file for the velocity component versus time by clicking Tabular Import values. The file must have two columns of data which represent time and the angular velocity component from left to right and must have a csv extension. It is treated as a piecewise-linear function of time in the code. If it is a sinusoidal function of time, instead, enter its Amplitude, Frequency (in Hz) and Initial Phase (in degrees) in the edit boxes.

6자유도 보다 운동의 자유도를 줄이기 위해 운동의 제약이 물체에 가해질 수 있다. 이 선택은 일부의 이동과 회전속도 성분을 Prescribed motion 으로 다른 성분들은 Motion Constraints tab Translational and Rotational Options 에서 coupled motion 결합운동으로 설정함으로써 이루어진다. 이동과 회전은 각기 공간계와 물체계로 되어있다는 것에 주목한다. 이 때에 Initial/Prescribed Velocities 탭으로 가서 이 값을 정의한다. 지정속도 성분은 상응하는 combo box 에서 사인파 또는 구간적 시간함수로써 정의될 수 있다. 일정속도 성분에 대해서 Non-Sinusoidal 을 선택하고 입력박스에서 값을 넣는다(디폴트 값은0이다). 속도성분이 시간의 함수이고 Non-Sinusoidal 이면 데이터 테이블을 열고 Tabular 버튼을 클릭하고 속도 성분과 시간 값을 넣는다. 다른 방법으로는 사용자가 Tabular Import Values 를 클릭함으로써 속도성분 대 시간의 데이터 파일을 읽어 들일 수가 있다. 이 파일은 좌로부터 우로의 시간과 각속도 성분을 나타내는 두 데이터 열이 있어야 하며 csv 확장자를 가져야 한다. 이렇게 입력된 값들은 코드 내에서 구간별 선형함수로 근사 된다. 대신에 시간의 함수이면 편집박스에서의 Amplitude, Frequency (in Hz) 그리고 Initial Phase (in degrees) 값을 입력한다.

 

The expression for a sinusoidal velocity component is사인파 속도식은

v = Asin(2πft + ϕ0)

where:

  • A is the amplitude, 진폭
  • f is the frequency, and주기이며
  • ϕ0 is the initial phase. 초기위상이다.

Users can also set limits for displacements of the object’s mass center in both negative and positive x, y and z directions in the space system, measured from its initial location. The mass center cannot go beyond these limits but can move back to the allowed motion range after it reaches a limit. To specify these limits, open the Motion Constraints tab and in the Limits for translation area, enter the absolute values of maximum displacements in the desired coordinate directions. There are no Limits for rotation for an object with 6-DOF coupled motion.

사용자는 초기 조건으로부터 측정된 공간계에서의 음이나 양의 x, y 그리고 z 방향으로 물체 질량중심의 변위를 제한할 수 있다. 질량중심은 이 제한을 지나갈 수 없지만 이 제한에 도달한 후에 허용된 범위로 돌아올 수 있다. 이동의 제한을 설정하기 위해 Motion Constraints 탭을 열고 Limits for translation에서 원하는 좌표방향에서의 최대 절대변위 값을 넣는다. 6자유도 운동을 갖는 물체에 대한 Limits for rotation 은 없다.

 

Coupled Fixed-Point Motion 결합된 고정점운동

In Meshing & Geometry Geometry Component (the desired GMO component) Component Properties Type of Moving Object, select Coupled motion. Go to Moving Object Properties Edit Motion Constraints. Under Type of Constraint, select Fixed point rotation in the combo box and enter the x, y and z coordinates of the fixed point in the corresponding input boxes. The Limits for rotation and Limits for translation cannot be set for fixed-point motion.

Meshing & Geometry → Geometry → Component (the desired GMO component) → Component Properties → Type of Moving Object 에서 Coupled motion 을 선택한다. Moving Object Properties → Edit → Motion Constraints 로 가서 Type of Constraint 밑에서 combo 박스에있는 Fixed point rotation 를 선택하고 상응하는 입력 상자 안에 있는 고정점의 x, y 및 z 좌표를 입력한다. Limits for rotation 와 Limits for translation 는 고정점 운동에 대해 선택될 수 없다.

 

Definition of the initial velocity for the object is required. Go to the Initial/Prescribed Velocities tab and enter the x, y and z components of initial angular velocity (in rad/time) in the boxes for X Initial Angular velocity, Y Initial Angular velocity and Z Initial Angular velocity. Their default values are zero.

물체의 초기속도 정의가 필요하다. Initial/Prescribed Velocities 탭으로 가서 X Initial Angular velocity, Y Initial Angular velocity 그리고 Z Initial Angular velocity 를 위한 상자에서 초기 각속도  (rad/시간) 의 the x, y 및 z 성분을 넣는다.

 

Further constraints of motion can be imposed to the object to decrease its number of degrees of freedom. This is done in the Motion Constraints tab by setting part of its rotational components as prescribed motion while leaving the others as coupled motion in the combo box for Translational and rotational options. Note that the rotational components are in the body system. By default, the prescribed velocity components are equal to zero. To specify a non-zero velocity component, go to the Initial/Prescribed Velocities tab. It can be defined as either a sinusoidal or a piecewise linear function of time by making selection in the corresponding combo box. For a constant velocity component, choose Non-Sinusoidal and simply enter its value in the input box (the default value is 0.0). If it is non-sinusoidal timedependent, click on the Tabular button to open a data table and enter the values for the velocity component and time. Alternatively, the user can import a data file for the velocity component versus time by clicking Tabular Import values. The file must have two columns of data which represent time and the angular velocity component from left to right and must have a csv extension. If the velocity component is a sinusoidal function of time, enter the values for Amplitude, Frequency (in Hz) and Initial Phase (in degrees) in the input boxes.

운동의 자유도를 줄이기 위해 운동의 제약이 물체에 가해질 수 있다. 이 선택은 일부의 회전속도 성분을 Prescribed motion 으로 다른 성분들은 Translational and rotational options를 위한 상자에서 coupled motion 으로 Motion Constraints 탭에서 설정함으로써 이루어진다. 회전성분은 물체계로 되어있다는 것에 주목한다. 디폴트로 지정속도 성분들은 0이다. 0이 아닌 속도성분을 지정하기 위해 Initial/Prescribed Velocities탭으로 간다. 지정속도 성분은 상응하는 combo box 에서 사인파 또는 구간적 시간함수로써 정의될 수 있다. 일정속도 성분에 대해서 Non-Sinusoidal 을 선택하고 단순히 입력박스에서 값을 넣는다(디폴트 값은0이다). 속도성분이 시간의 함수이고 Non-Sinusoidal 이면 데이터 테이블을 열고 Tabular 버튼을 클릭하고 속도 성분과 시간 값을 넣는다. 다른 방법으로는   사용자가 Tabular Import Values 를 클릭함으로써 속도 성분 대 시간의 데이터파일을 읽어들일 수 가 있다. 이 파일은 좌로부터 우로의 시간과 각속도 성분을 나타내는 두 데이터 열이 있어야 하며 csv 확장자를 가져야 한다. 속도성분이 사인파의 시간의 함수이면 입력상자에서 Amplitude, Frequency (in Hz) and Initial Phase (in degrees) 값을 넣는다.

The expression for a sinusoidal velocity component is사인파속도성분식은

ω = Asin(2πft + ϕ0)

where: 여기서

  • A is the amplitude진폭,
  • f is the frequency, and주기이며
  • ϕ0 is the initial phase. 초기위상이다

 

User-prescribed total torque exerting on the object can also be defined. They are combined with the hydraulic, gravitational, inertial and spring torques to determine the object’s rotation.

또한 사용자에 의해 지정된 물체에 작용하는 전체 토크가 지정될 수 있다. 이들은 물체의 회전을 결정하기 위해 수력, 중력, 관성력과 스프링에 의한 토크와 결합되어 있다.

In the Control Forces and Torques tab, choose Define Total Force and Total Torque in the combo box. Further, select In Space System or In Body System depending on which reference system the control torque is define in. If the torque is constant, it can be simply set in the provided edit box for its x, y and z components. For a time-dependent control torque, click the Tabular button to bring up data tables and then enter the values of time and the torque components. The control torque is treated as a piecewise-linear function of time. As an option, instead of filling the data table line by line, the user can also import a data file for the angular velocity versus time by clicking Tabular Import Values. The file must have two columns of data which represent time and velocity from left to right and must have a csv extension.

Control Forces and Torques 탭에서 combo box 상자 안의 Define Total Force and Total Torque 를 선택한다. 추가로 조절 토크가 정의되는 기준계에 따른 공간계 In Space System 나 물체계 In Body System 을 선택한다.  토크가 상수이면 its x, y 및 z 성분을 위한 주어진 편집상자에서 지정된다. 이것이   시간에 따라 변하는 조절 토크이면 데이터 테이블을 불러오기 위해 상응하는 Tabular 버튼을 클릭하고 성분과 토크 성분값을 넣는다. 제어토크는 구간 내 시간의 선형함수로 간주된다. 선택으로 한 줄씩 데이터 테이블을 채우는 대신에 사용자가 Tabular Import Values 을 클릭함으로써 각속도 대 시간 읽어 들일 수가 있다. 이 파일은 시간과 속도를 나타내는 좌로부터 우로의 두 데이터 열이 있어야 하며  csv 확장자를 가져야 한다

 

Coupled Fixed-Axis Motion  결합된 고정축운동

In Meshing & Geometry Geometry Component (the desired GMO component) Component Properties Type of Moving Object, select Coupled motion. Go to Moving Object Properties Edit Motion Constraints. Under Type of Constraint, select Fixed X-Axis Rotation or Fixed Y-Axis Rotation or Fixed Z-Axis Rotation in the combo box depending on which coordinate axis the rotational axis is parallel to.

Meshing & Geometry Geometry Component (the desired GMO component) Component Properties Type of Moving Object 에서 Coupled motion 을 선택한다. Moving Object Properties Edit Motion Constraints 로 가서 Type of Constraint 밑에서 회전축이 어느 좌표축과 평행한지에 따라 combo 박스에있는 Fixed X-Axis Rotation또는Fixed Y-Axis Rotation 또는 Fixed Z-Axis Rotation 를 선택한다.

 

Coordinates of the rotational axis need be given in two of the three input boxes for Fixed Axis/Point X Coordinate, Fixed Axis/Point Y Coordinate and Fixed Axis/Point Z Coordinate. For example, if the rotational axis is parallel to the z-axis, then the x and y coordinates for the rotational axis must be defined. Users can also set limits for the object’s rotational angle in both positive and negative directions. The rotational angle (i.e., angular displacement) is a vector and measured from the object’s initial orientation based on the right-hand rule. Its value is positive if it points to the positive direction of the coordinate axis which the rotational axis is parallel to. The object cannot rotate beyond these limits but can rotate back to the allowed angular range after it reaches a limit. To set the limits for rotation, in Motion Constraints Limits for rotation, enter the maximum rotational allowed in negative and positive directions in the corresponding input boxes, using absolute values in degrees. By default, these values are infinite.

회전축좌표는 3개 Fixed Axis/Point X Coordinate, Fixed Axis/Point Y Coordinate Fixed Axis/Point Z Coordinate 중 2개의 입력박스에서 주어져야 한다. 예를들면 회전축이 z 축에 평행하다면 이 회전축의 the x 와 y 좌표가 정의되어야 한다. 사용자는 물체의 양과 음 방향의 회전각도를 제한할 수 있다. 회전각 (즉, 각변위)은 벡터이며 오른손 법칙에 따라 물체의 초기 방향으로 부터 측정된다. 이것이 회전축에 평행한 좌표축의 양방향을 가리키면 양의 값이다. 물체는 제한 값을 지나 회전할 수 없지만 이 값에 도달한 후 허용된 각 변위로 되돌아갈 수 있다. 회전의 제한을 설정하기 위해 Motion Constraints Limits for rotation 내에서 상응하는 입력박스에서 음이나 양의방향으로 허용된 Maximum rotational angle 을 입력한다. 이의 디폴트 값은 무한대이다.

 

A definition of the initial angular velocity for the object is required. In the Initial/Prescribed Velocities tab, enter the initial angular velocity (in radians per time) in x, y or z direction in the corresponding input box in the Angular velocity components area, depending on the orientation of the rotational axis. The default value is zero.

User-prescribed total torque exerting on the object can be defined. They are combined with the hydraulic, gravitational, inertial and spring torques to determine the object’s rotation. In the Control Forces and Torques tab, choose Define Total Force and Total Torque in the combo box. If the torque is constant, it can be simply set in the provided edit box for x, y or z component of the torque, depending on direction of the coordinate axis which the rotational axis is parallel to. For a time-dependent control torque, click the corresponding Tabular button to bring up a data table and then enter the values of time and the torque. The control torque is treated as a piecewise-linear function of time in computation. As an option, instead of filling the data table line by line, the user can also import a data file for the torque versus time by clicking Tabular Import Values. The file must have two columns of data which represent time and torque from left to right and must have a csv extension. The torque about the fixed axis is the same in the space and body systems, thus the choice of In space system or In body system options makes no difference to the computation. User-prescribed total control force and multiple forces are not allowed for the fixed-axis motion.

물체의 초기 각속도 정의가 필요하다. Initial/Prescribed Velocities 탭에서 회전축의 방향에 따라 the Angular velocity components 면에서 x, y 및 z 방향으로 초기 각속도(시간당radians으로)를 넣는다. 디폴트는0이다. 사용자에 의해 지정된 물체에 작용하는 전체 토크가 정의될 수 있다, 이들은 물체의 회전을 결정하기 위해 수력, 중력, 관성력과 스프링에 의한 토크와 결합되어 있다. Control Forces and Torques 탭 안의 combo box 에서 Define Total Force and Total Torque 을 선택한다.  토크가 상수이면 회전축이 평행한 좌표축의 방향에 따라, 토크의 x, y 또는 z 성분을 위한 주어진 편집박스에서 단순히 지정된다. 따라 변하면 데이터테이블을 불러오기 위해 상응하는 Tabular 버튼을 클릭하고 시간과 토크를 넣는다. 제어토크는 계산시 구간 내 시간의 함수로 간주된다. 선택으로 한 줄씩 데이터 테이블을 채우는 대신에 사용자가 Tabular Import Values 를 클릭함으로써 토크대 시간의 파일을 읽어 들일 수 가 있다. 이 파일은 시간과 토크를 나타내는 좌로부터 우로의 두 데이터 열이 있어야 하며 csv 확장자를 가져야 한다. 고정축에 대한 토크는 공간과 시간계에서 같으므로 In space system 이나 In body system 의 선택은 계산에 차이가 없다. 사용자가 지정하는 전체 제어 힘과 다중의 힘은 고정축 운동에서는 허용되지 않는다.

Step 4: Specify the GMO’s Mass Properties GMO 질량물성을 정의한다

Definition of the mass properties is required for any moving object with coupled motion and is optional for objects with prescribed motion. If the mass properties are provided for a prescribed-motion object, the solver will calculate and output the residual control force and torque, which complement the gravitational, hydraulic, spring, inertial and user-prescribed control forces and torques to maintain the prescribed motion. To specify the mass properties, click on Mass Properties to open the dialog window. Two options are available for the mass properties definition: provide mass density or the integrated mass properties including the total mass, mass center and the moment of inertia tensor.

질량물성의 정의가 결합운동을 하는 이동체에 대해 필요하지만 지정운동을 하는 이동체에는 선택적이다. 지정운동체에 대해 질량 물성이 주어지면 solver 는 지정 운동을 유지하기 위해 중력, 수력, 관성력, 스프링 힘과 사용자 지정의 힘과 토크를 보완하는 잔여 조절 힘과 토크를 계산하고 출력할 것이다. 질량물성을 지정하기 위한 대화창을 열기 위해 Mass Properties를 클릭한다. 이를 위해 두 가지 선택이 있다: 질량밀도 또는 전체질량, 질량중심과 관성모멘트텐서를 포함하는 통합 질량 물성을 제공한다.

The option to provide mass density is convenient if the object has a uniform density or all its subcomponents have uniform densities. In this case, the preprocessor will calculate the integrated mass properties for the object. In the Mass Properties tab, select Define Density in the combo box and enter the density value in the Mass Density input box. By default, each subcomponent of the object takes this value as its own mass density. If a subcomponent has a different density, define it under that subcomponent in the geometry tree, Geometry Component Subcomponents Subcomponent (the desired component) Mass Density.

물체나 이 물체의 소 구성요소가 균일한 밀도를 가지면 질량밀도를 주는 선택이 편하다. 이 경우 전처리과정이 이에 대한 모든 통합 질량물성을 계산할 것이다. Mass Properties 탭에서 combo 박스에 있는 Define Density 를 선택하고 Mass Density 입력박스에서 밀도 값을 넣는다. 디폴트로 물체의 소 구성 요소의 밀도는 물체의 밀도와 같다. 만약에 소 구성요소가 다른 밀도를 가지면 이를 형상체계에 있는 Geometry Component Subcomponents Subcomponent (the desired component) Mass Density 소구성요소에서 정의한다.

 

The option to provide integrated mass properties is useful if the object’s mass, mass center and moment of inertia tensor are known parameters regardless of whether the object’s density is uniform or not. In the Mass Properties tab, choose Define Integrated Mass Properties in the combo box and enter the following parameters in the input boxes depending on the type of motion: Total mass, initial mass center location (at t = 0) and moment of inertia tensor about mass center for 6-DOF and fixed-point motion types;

통합 질량 물성의 사용은 물체의 밀도가 균일한지와 무관하게 물체의 질량, 질량중심, 관성모멘트 텐서 등이 알려진 변수일 경우에 유용하다. Mass Properties 탭에서 combo 박스에있는 Define Integrated Mass Properties 을 선택하고 운동형태에 따라 입력상자 안에 다음 변수들을 넣는다:

 

  • Total mass, initial mass center location (at t = 0) and moment of inertia about fixed axis for fixed-axis motion type.

전체 질량, 초기 질량중심 위치(t=0에서), 그리고 6자유도 및 고정점 운동 형태를 위한 질량중심에 관한 관성모멘트텐서

Output출력

For each GMO component, the solver outputs time variations of several solution variables that characterize the object’s motion. These variables can be accessed during post-processing in the General history data catalog and can be viewed either graphically or in a text format. For both prescribed and coupled types of motion with the mass properties provided, the user can find the following variables:

각 GMO 요소에 대해solver는 물체의 운동 특성을 보여주는 대여섯 개의 해석변수의 시간에 대한 변화를 출력한다. 이 변수들은 General history 데이터카탈로그에서 후처리중에 텍스트나 도식으로 볼 수 있다. 주어진 질량을 갖는 지정과 결합운동에 대해 사용자는 다음 변수들을 이용할 수가 있다.

  1. Mass center coordinates in space system공간계 내의 질량중심좌표
  2. Mass center velocity in space system공간계 내의 질량중심 속도
  3. Angular velocity in body system물체계 내의 각속도
  4. Hydraulic force in space system공간계 내의 수리력
  5. Hydraulic torque in body system물체계 내의 수리토크
  6. Combined kinetic energy of translation and rotation 이동과 회전의 결합운동에너지

There will be no output for items 1, 2 and 6 for any prescribed-motion GMO if the mass properties are not provided. Additional output of history data include:

질량물성이 주어지지 않으면 지정운동을 하는 GMO 에대해 상기 1,2와6에대한 출력은없다. 추가적이력데이터의 출력은

  • Location and velocity of the reference point for a prescribed 6-DOF motion지정된6자유도운동을 위한 기준점의 위치와 속도
  • Rotational angle for a fixed-axis motion

고정축 운동을 위한 회전각

  • Residual control force and torque in both space and body systems for any prescribed motion and a coupled motion with constraints (fixed axis, fixed point and prescribed velocity components)

지정운동 및 구속을 갖는 결합운동(고정축, 고정점, 그리고 지정속도성분)에 대한 두 공간과 물체계에서의 잔여 제어 힘과 토크

  • Spring force/torque and deformation

스프링 힘과 토크 및 변형

  • Mooring line extension and maximum tension force

계류선 신장 및 최대인장력

  • Mooring line tension forces at two ends in the x, y and z directions

x, y 및 z 방향에서 양끝에 작용하는 계류선 인장력

 

As an option, the history data for a GMO with 6-DOF motion can also include the buoyancy center and the metacentric heights for rotations about x and y axes of the space system, which is useful for stability analysis of a floating object. Go to Geometry Component (the desired moving object) Output Buoyancy Center and Metacentric Height, and select Yes. The buoyancy center is defined as the mass center of the fluid displaced by the object. The metacentric height (GM) is the distance from the gravitational center (point G) to the metacenter (point M). It is positive (negative) if point G is below (above) M.

선택사항으로 GMO 6자유도의 이력데이터는 부력중심과 부력물체의 안정성 해석에 유용한 공간계의 x와 y 축에 대한 회전을 위한 metacentric 높이를 포함한다. Geometry Component (the desired moving object) Output Buoyancy Center and Metacentric Height 로가서 Yes 를 선택한다. 부력 중심은 물체에 의해 배수된 부분을 차지하는 유체의 질량중심으로 정의된다. The metacentric height (GM) 은 중력중심(점 G) 에서 metacenter (점M)까지이다. 점 G가 M보다 밑(위)이면 양(음)이다.

 

GMO components can participate in heat transfer just like any stationary solid component. When defining specific heat of a GMO component, Component Properties Solid Properties Density*Specific Heat must be given.

GMO 요소는 여느 정지 고체 요소와 같이 열전달을 포함 할 수 있다. GMO 요소의 비열을 정의할 때 Component Properties Solid Properties Density*Specific Heat 가 주어져야 한다.

 

Two options are available when defining heat sources for a GMO component: use the specific heat flux, or the total power. When the total power is used, the heat fluxes along the open surface of the moving object are adjusted at every time step to maintain a constant total power. If the surface area varies significantly with time, so will the heat fluxes. When the specific heat is used instead, then the fluxes will be constant, but the total power may vary as the surface area changes during the object’s motion. To define heat source for a GMO component, go to Component Properties Solid Properties Heat Source type Total amount or Specific amount.

GMO 요소의 열 소스를 정의할 때 두 가지 선택이 있다: 비열유속 또는 전체 일률(power)를 사용하는 것이다. 전체 일률이 사용되면 이동체의 개표면을 통한 열 유속은 일정 전체 일률을 유지하기 위해 매 시간 단계 마다 조정된다. 표면적이 시간에 따라 상당히 변하면 열유속도 그러할 것이다. 대신에 비열이 사용되면 열 유속은 일정할 것이고 전체일률은 표면적이 이동체의 운동에 따라 변할 때 변할 수도 있다. GMO 요소의 열소스를 정의하기 위해 to Component Properties Solid Properties Heat Source type Total amount or Specific amount 로 간다.

 

Mass sources/sinks can also be defined on the open surfaces of a GMO component. Details can be found in Mass

Sources. 질량소스나 싱크 또한 GMO 요소의 개표면 상에 정의될 수 있다. 자세한 것은 in Mass Sources 에서 볼 수 있다.

Although the GMO model can be used with most physical models and numerical options, limitations exist. To use the model properly, it is noted that

GMO 모델은 대부분의 다른 물리적 모델이나 수치해석 선택과 같이 사용될 수 있지만 제한이 따른다. 모델을 제대로 사용하기 위해 다음 사항들에 유의한다.

  • For coupled motion, the explicit and implicit GMO methods perform differently. The implicit GMO method works for both heavy and light moving objects. The explicit GMO method, however, only works for heavy object problems (i.e., the density of moving object is higher than the fluid density).

결합운동에 대해 내재적과 외재적 GMO 방법은 다르게 작동한다. 내재적 GMO 방법은 무겁거나 가벼운 이동물체에 이용될 수 있지만 외재적 GMO 방법은 무거운 물체의 이동에만 이용한다(즉, 이동물체의 밀도가 유체의 밀도보다 크다).

  • When the explicit GMO method is used, solution for fully coupled moving objects may become unstable if the added mass of the fluid surrounding the object exceeds the object’s mass.

외재적 GMO 방법이 사용될 때 물체 주위 유체의 부가질량이 물체의 질량보다 크면 완전결합 이동물체의 해석은 불안정하게 된다.

  • If there are no GMO components with coupled motion, then the implicit and explicit methods are identical and the choice of one makes no difference to the computational results.

결합운동을 하는 GMO 요소가 없으면 내재적과 외재적 방법은 같고 어느 하나를 사용해도 계산결과에 차이가 없다.

  • The implicit method does not necessarily take more CPU time than the explicit method, even though the former required more computational work, because it improves numerical stability and convergence, and allows for larger time step. It is thus recommended for all GMO problems.

내재적 방법은 수치(해석) 안정성과 수렴이 개선되고 더 큰 시간 단계를 가능하게 해주기 때문에 더 많은 계산을 필요로 하지만 외재적 방법보다 항상 더 많이 CPU시간을 필요로 하지는 않는다. 따라서 모든 문제에 권장된다.

  • It is recommended that the limited compressibility be specified in the fluid properties to improve numerical stability by reducing pressure fluctuations in the fluid.

유체내의 압력 변동을 줄임으로써 수치해석안정성을 증가시키기 위해 제한된 압축성이 유체 물성에서 지정되도록 권장된다.

  • In the simulation result, fluctuations of hydraulic force may exist due to numerical reasons. To reduce these fluctuations, the user can set No f-packing for free-surface problems in Numerics Volume of fluid advection Advanced options and set FAVOR tolerance to 0.0001 in Numerics Time-step controls Advanced Options Stability enhancement. It is noted that an unnecessarily small FAVORTM tolerance factor can cause small time steps and slow down the computation.

모사(simulate)결과에서 수리력의 변동이 수치적인 이유로 존재할 수 있다. 이 변동을 줄이기 위해 사용자는 Numerics Volume of fluid advection Advanced options 에서 자유표면 문제에 대해 No f-packing 을 지정하고 FAVOR tolerance Numerics Time-step controls Advanced Options Stability enhancement 에서 0.0001로 지정할 수 있다. 불필요하게 작은 FAVORTM tolerance 인자는 작은시간 단계를 발생시키고 계산을 더디게 할 수 있다.

  • In order to calculate the fluid force on a moving object accurately, the computational mesh needs to be reasonably fine in every part of the domain where the moving object is expected to be in contact with fluid.

이동물체에 대한 유체의 힘을 정확히 계산하기 위해 이동체가 유체와 접촉할 것으로 예상되는 영역내의 모든 부분에서 적절히 미세한 계산격자를 사용해야한다.

  • An object can move completely outside the computational domain during a computation. When this happens, the hydraulic forces and torques vanish, but the object still moves under actions of gravitational, spring, inertial and control forces and torques. For example, an object experiences free fall outside the domain under the gravitational force in the absence of all other forces and torques.

물체는 계산 동안에 완전히 계산영역 외부로 이동할 수 있다. 이럴 경우 수리력과 토크는 사라지지만 물체는 중력, 스프링힘, 관성력 및 조절 힘과 토크의 영향으로 움직인다. 예를 들면 물체는 모든 다른 힘과 토크가 없는 경우에 중력장 안에 있는 영역외부에서 자유낙하를 할 것이다.

  • If mass density is given, then the moving object must initially be placed completely within the computational domain and the mesh around it should be reasonably fine so that its integrated mass properties (the total mass, mass center and moment of inertia tensor) can be calculated accurately by the code

질량밀도가 주어지면 초기에 물체가 완전히 계산영역 내에 위치하고 있어야 하고 이 주변의 격자는 적절히 미세하게 하여 이의 통합 질량물성(전체질량, 질량중심 그리고 관성모멘트텐서)이 이 코드에 의해 정확히 계산될 수 있어야 한다.

  • If a moving object is composed of multiple subcomponents, they should have overlap in places of contact so that no unphysical gaps are created during motion when the original geometry is converted to area and volume fractions. If different subcomponents are given with different mass densities, this overlap should be small to avoid big errors in mass property calculation.

이동체가 다수의 소 구성요소로 이루어져 있다면 원래 형상이 면적과 체적율로 전환될 때 이들은 접촉부에 중첩이 있어야만 이동 시에 실제로 존재하지 않은 간격이 발생 안 한다. 다른 소구성요소가 다른 질량밀도로 주어지면 이 간격은 질량물성 계산시 큰 에러를 줄이기 위해 작아야 한다.

  • A moving object cannot be of a phantom component type like lost foam or a deforming object.

이동체는 lost foam 이나 변형물체 같은 phantom 구성요소가 될 수 없다.

  • The GMO model works with the electric field model the same way as the stationary objects, but no additional forces associated with electrical field are computed for moving objects.

GMO 모델은 정지 물체와 같은 전장모델과 이용할 수 있으나, 전장 관련 추가적 힘은 계산되지 않는다.

  • If a GMO is porous, light in density and high in porous media drag coefficients, then the simulation may experience convergence difficulties.

GMO가 밀도가 가볍고 다공매질 저항계수가 큰 다공질이면 모사(simulate)에 수렴의 어려움이 있을 수 있다.

  • A Courant-type stability criterion is used to calculate the maximum allowed time-step size for GMO components. The stability limit ensures that the object does not move more than one computational cell in a single time step for accuracy and stability of the solution. Thus the time step is also limited by the speed of the moving objects during computation.

GMO 구성요소에 대해 Courant 형의 안정성 기준이 최대허용 시간 단계 크기를 계산하도록 이용된다. 안정성 제한은 해석의 정확성과 안정성을 위해 물체가 하나의 시간 단계에 하나 이상의 계산 셀을 지나가지 않도록 보장하는 것이다. 그러므로 시간 단계는 계산시 또한 이동체의 속도에 의해 제한된다.

Note:

  • Time-Saving Tip: For prescribed motion, users can preview the object motion in a so-called “dry run” prior to the full flow simulation. To do so, simply remove all fluid from the computational domain to allow for faster execution. Upon the completion of the simulation the motion of the GMO objects can be previewed by post-processing the results. 시간절약팁: 지정운동에서 사용자는 실제 전체 유동 계산 전에 소위 “dry run” 이라는 형태로 GMO 물체의 운동을 미리 볼 수 있다. 이러기 위해 빠른 계산을 하기 위해 계산영역 내로부터 모든 유체를 단순히 제거한다. 모사(simulate)가 끝나면 운동은 결과를 후처리함으로써 미리 볼 수 있다.
  • The residual forces (and torques) are computed for the directions in which the motion of the object is prescribed/constrained. They are defined as the difference between the total force on an object (computed from the prescribed mass*acceleration) and the computed forces on the object from pressure, shear, gravity, specified control forces, etc. As such, they represent the force required to move the object as prescribed.

잔류력(그리고 토크)은 물체의 이동이 지정되거나 제약되는 방향으로 계산된다. 이들은 물체에 작용하는 전체 힘(지정 질량*가속도로부터 구해지는)과 압력, 전단력, 중력, 지정된 조절력 등으로부터 물체에 가해지는 계산된 힘과의 차이로 정의된다.

Collision충돌

The GMO model allows users to have multiple moving objects in one problem, and each of them can possess independent type of coupled or prescribed motion. At any moment of time, each object under coupled motion can collide with any other moving objects (of a coupled- or prescribed-motion type), non-moving objects as well as wall- and symmetry-type mesh boundaries. Without the collision model, objects may penetrate and overlap each other.

GMO 모델에서 사용자는 한 문제에서 다수의 이동체를 지정할 수 있고 각 이동체는 결합 또는 지정된 별도 운동을 할 수가 있다. 어느 순간에서 결합 운동을 하는 각 물체는 벽 또는 대칭형 격자 경계뿐만 아니라 다른 이동체들(결합운동 이나 지정운동을 하는), 그리고 정지하고 있는 물체와 충돌할 수 있다.  충돌모델 없으면 물체는 각기 침투하거나 중첩될 수가 있다.

The GMO collision model is activated by selecting Physics Moving and simple deforming objects Activate collision model. It requires the activation of the GMO model first, done in the same panel. For a GMO problem with only prescribed-motion objects, it is noted that the collision model has no effect on the computation: interpenetration of the objects can still happen.

GMO 충돌모델은 Physics Moving and simple deforming objects Activate collision model 를 선택함으로써 활성화된다. 먼저 같은 패널에서 GMO 모델을 활성화한다. 단지 지정된 운동을 하는 GMO 물체 문제에 대해 충돌모델은 계산에 영향을 안 미친다는 것을 주목한다: 그래도 물체의 침투는 가능하다.

The model allows each individual collision to be fully elastic, completely plastic, or partially elastic, depending on the value of Stronge’s energetic restitution coefficient, which is an input parameter. In general, a collision experiences two phases: compression and restitution, which are associated with loss and recovery of kinetic energy. The Stronge’s restitution coefficient is a measure of kinetic energy recovery in the restitution phase. It depends on the material, surface geometry and impact velocity of the colliding objects. The range of its values is from zero to one. The value of one corresponds to a fully elastic collision, i.e., all kinetic energy lost in the compression is recovered in the restitution (if the collision is frictionless). Conversely, a zero restitution coefficient means a fully plastic collision, that is, there is no restitution phase after compression thus recovery of the kinetic energy cannot occur. A rough estimate of the restitution coefficient can be conducted through a simple experiment. Drop a sphere from height h0 onto a level anvil made of the same material and measure the rebound height h. The restitution coefficient can be obtained as h/h0. In this model, the restitution coefficient is an object-specific constant. A global value of the restitution coefficient that applies to all moving and non-moving objects is set in Physics Moving and simple deforming objects Coefficient of restitution.

입력 변수인 Stronge 의 에너지 반발계수의 값에 따라 모델은 물체의 완전탄성, 완전소성 또는 탄성의 각기 충돌을 다룰 수 있다. 일반적으로 충돌은 두 단계로 나뉜다: 압축과 반발이며 이들은 운동에너지의 손실및 회복과 연관되어 있다. Stronge 의 반발계수는 반발단계에서의 에너지회복의 척도이다. 이는 물질, 표면형상 그리고 충돌하는 물체의 충격속도에 의존한다.

이값은 0과1사이이다. 1은 완전탄성충돌이며 압축에서 손실된 모든 운동에너지가 반발에서 회복된다(충돌에마찰이없다면). 역으로, 0의 반발계수는 완전소성충돌로 즉 압축 후에 반발이 없으며 운동에너지의 회복은 일어나지 않는다. 반발계수의 개략 추정치는 단순한 실험을 통해 얻어질 수 있다.

높이 h0에서 구를 같은 재질로 만들어진 anvil (모루?)위로 떨어뜨려 반발높이 h 를 측정한다. 반발계수는 h/h0로얻어진다. 이모델에서 반발계수는 물질에 특정한 상수이다. 모든 이동과 비 이동물체에 적용되는 반발계수의 포괄적인 값은 Physics Moving and simple deforming objects Coefficient of restitution 에서 지정된다.

 

Friction can be included at the contact point of each pair of colliding bodies by defining the Coulomb’s friction coefficient. A global value of the friction coefficient that applies to all collisions is set in Physics General moving objects Coefficient of friction. Friction forces apply when the friction coefficient is positive; a collision is frictionless for the zero value of the friction coefficient, which is the default. The existence of friction in a collision always causes a loss of kinetic energy.

마찰은 Coulomb 마찰계수를 정의함으로써 충돌하는 각 물체의 접촉 점에 작용한다. 모든 충돌에 적용되는 마찰계수의 포괄적 값은 Physics General moving objects Coefficient of friction 에서 설정된다. 마찰력은 마찰계수가 양일 경우 작용한다; 충돌시 마찰계수가0일 경우 마찰력이 없고, 이는 디폴트이다. 충돌 시 마찰력의 존재는 항상 운동에너지의 손실을 뜻한다.

 

The global values of the restitution and friction coefficients are also used in the collisions at the wall-type mesh boundaries, while collisions of the moving objects with the symmetry mesh boundaries are always fully elastic and frictionless.

포괄적 마찰 및 반발계수는 또한 벽 형태의 경계에서 충돌이 발생할 경우에도 사용될 수 있으나 이동체의 대칭격자 경계와의 충돌은 항상 완전탄성이고 마찰이 없다.

 

The object-specific values for the restitution and friction coefficients are defined in the tab Model Setup Meshing & Geometry. In the geometry tree on the left, click on Geometry Component (the desired component) Component Properties Collision Properties and then enter their values in the corresponding data boxes. If an impact occurs between two objects with different values of restitution coefficients, the smaller value is used in that collision calculation. The same is true for the friction coefficient.

물체에 특정한 반발 및 마찰계수는 탭 Model Setup Meshing & Geometry 에서 정의된다. 좌측의 형상체계에서 on Geometry Component (the desired component) Component Properties Collision Properties 를 클릭하고 상응하는 데이터박스에 그 값들을 입력한다. 다른 반발계수를 갖는 두 물체 사이에 충격이 발생하면 그 충돌 계산에 작은 마찰계수 값이 이용된다. 이는 마찰의 경우에도 마찬가지이다.

Continuous contact, including sliding, rolling and resting of an object on top of another object, is simulated through a series of small-amplitude collisions, called micro-collisions. Micro-collisions are calculated in the same way as the ordinary collisions thus no additional parameters are needed. The amplitude of the micro-collisions is usually small and negligible. In case the collsion strength is obvious in continuous contact, using smaller time step may reduce the collision amplitude.

미끄러짐, 회전, 및 타물체상에 정지하고 있는 물체를 포함하는 지속적인 접촉은 미세충돌이라고 불리는 일련의 소 진폭 충돌에 의해 모사(simulate)된다. 미세 충돌은 추가적인 매개변수 필요 없이 보통충돌과 같은 방식으로 계산된다. 충돌강도가 지속적 접촉에서 현저한 경우 더 작은 시간간격을 시용하는 것이 충돌 진촉을 감소시킬지도 모른다.

 

If the collision model is activated but the user needs two specific objects to have no collision throughout the computation, he can open the text editor (File Edit Simulation) and set ICLIDOB(m,n) = 0 in namelist OBS, where m and n are the corresponding component indexes. An example of such a case is when an object (component index m) rotates about a pivot – another object (component index n). If the former has a fixed-axis motion type, then calculating the collisions with the pivot is not necessary. Moreover, ignoring these collisions makes the computation more accurate and more efficient. If no collisions between a GMO component m with all other objects and mesh boundaries are desired, then set ICLIDOB(m,m) to be zero. By default, ICLIDOB(m,n) = 1 and ICLIDOB(m,m) = 1, which means collision is allowed.

충돌모델이 활성화되고 시용자가 모사(simulate)동안에 충돌하지 않는 두 특정 물체를 필요로 하면 텍스트편집(File Edit Simulation) 을 열어 namelist OBS 에서 ICLIDOB(m,n) = 0 를 지정하는데, 여기서 m n 은 상응하는 구성 요소 색인이다.

이런 예는 한 물체(component index m)가 경첩축인 다른 물체(component index n)에대해 회전할 경우이다. 전자가 고정축에 대한 운동형태이면 경첩 축과의 충돌은 계산할 필요가 없다. 더구나 이런 충돌을 무시하는 것이 계산상 더 정확하고 효율적이다.

한 GMO component 구성요소 m 과 모든 다른 물체나 격자 경계와의 충돌이 없다면 ICLIDOB(m,m) 를 0으로 지정한다. 디폴트는 ICLIDOB(m,n) = 1 이며 이는 충돌이 허용됨을 뜻한다.

 

To use the model prpperly, users should be noted that

모델을 적절히 사용하기 위해서 사용자는 다음에 주목한다.

  • The collision model is based on the impact theory for two colliding objects with one contact point. If multiple contact points exist for two colliding objects (e.g. surface contact) or one object has simultaneous contact with more than one objects, object overlap may and may not occur if the model is used, varing from case to case.

충돌모델은 한 접촉점을 갖는 두 물체의 충돌이론에 의거한다. 이 모델 사용시 두 물체의 충돌에 다수의 접촉점이 존재(즉 표면접촉같이)하거나 한 물체가 동시에 다른 물체들과 충돌하면 경우에 따라 중첩이 발생할 수도 있고 안 할 수도 있다.

  • To use the model, one of the two colliding object must be under coupled motion, and the other can have coupled or prescribed motion or no motion. The coupled motion can be 6-DOF motion, translation, fixed-axis rotation or fixed-point rotation. For other constrained motion, (e.g., rotation is coupled in one direction but prescribed in another direction), the model is not valid, and mechanical energy of the colliding objects may have conservation problem.

이 모델사용 시 두 충돌 물체중의 하나는 결합운동을 하여야 하고 다른 물체는 결합 또는 지정 운동 또는 정지하고 있을 수 있다. 결합운동은 6자유도 운동일 수 있다(이동, 고정축 또는 고정점 회전). 다른 구속 운동(즉, 한 방향에서는 결합 운동이지만 다른 방향에서는 지정 운동)에서 이 모델은 유효하지 않고 충돌물체의 역학에너지는 보존문제가 발생할는지도 모른다.

  • The model works with and without existence of fluid in the computational domain. It is required, however, that the contact point for a collision be within the computational domain, whereas the colliding bodies can be partially outside the domain at the moment of the collision. If two objects are completely outside the domain, their collision is not detected although their motions are still tracked.

이 모델은 계산 영역 내 유체의 존재 유무에 상관없이 작동한다. 그러나 충돌 시 접촉점은 계산 영역 내에 존재해야 하나 충돌체는 충돌 시 부분적으로 영역외부에 있어도 된다. 두 물체가 완전히 영역 외부에 있으면 이들의 운동은 그래도 추적되지만 충돌은 감지되지 못한다.

  • Collisions are not calculated between a baffle and a moving object: they can overlap when they contact.

이동물체와 배플간의 충돌은 계산되지 않는다: 이들이 접촉하면 중첩될 수 있다.

The model does not calculate impact force and collision time. Instead, it calculates impulse that is the product of the two quantities. Therefore, there is no output of impact force and collision time.

이 모델은 충격 힘과 충돌시간은 계산하지 않는다. 대신에 두 양의 곱인 impulse 를계산한다. 그러므로 충격 힘과 충돌시간에 대한 출력이 없다.

PQ2 Analysis PQ2 해석

PQ2 analysis is important for high pressure die casting. The goal of the PQ2 analysis is to optimally match the die’s designed gating system to the part requirements and the machine’s capability. PQ2 diagram is the basic tool used for PQ2 analysis.

PQ2 해석은 고압주조에서 중요하다. 이 해석의 목적은 부품 요건 및 기계의 용량에 따른 다이의 설계된 게이트 시스템을 최적화시키기 위한 것이다. PQ2 도표는 PQ2해석을 위한 기본 도구이다.

According to the Bernoulli’s equation, the metal pressure at the gate is proportional to the flow rate squared:

베르누이 정리에 의하면 게이트에서의 금속압력은 유량의 제곱에 비례한다.

P Q2                                                                                     (11.5)

where: 여기서

  • P is the metal pressure at the gate, and P 는 게이트에서의 압력이며
  • Q is the metal flow rate at the gate. Q 는 게이트에서의 유량이다.
  • The machine performance line follows the same relationship. 기계성능 곡선도 같은 관계를 따른다.

Based on the die resistance, machine performance, and the part requirements, an operating windows can be determined from the PQ2 diagram, as shown below. The die and the machine has to operate within the operating windows.

다이 저항, 기계성능, 그리고 부품 요건에 따라 운영범위가 밑에 보여진 바와 같이 PQ2 도표에서 결정될 수 있다. 다이와 기계는 운영범위 내에서 작동되어야 한다.

Model Setup모델설정

PQ2 analysis can only be performed on moving object with prescribed motion. The PQ2 analysis can be activated in Meshing & Geometry Component Properties Moving Object. PQ2 analysis can only be performed on one component.

PQ2해석은 단지 지정운동을 하는 이동체에서만 실행될 수 있다. 이는 Meshing & Geometry Component Properties Moving Object 에서 활성화된다. 또 이는 단지 한 개의 구성요소에 대해서만 실행될 수 있다.

The parameters Maximum pressure and Maximum flow rate define the machine performance line.

매개변수 Maximum pressure Maximum flow rate 는 기계성능 곡선을 정의한다.

During the design stage, the process parameters specified might not optimal, such that the resulting pressure is beyond the machine capability. If this happens, the option Adjust velocity can be selected so that the piston velocity is automatically adjusted to match the machine capability. If Adjust velocity is selected, at every time step the pressure at the piston head will be compared with the machine performance pressure to see if it is beyond the machine capability. If it is beyond the machine capability, the flow rate is then reduced to match the machine capability. The reduction is instantaneous and no machine inertia is considered. Once the pressure drops below the machine performance line, the piston will then accelerate to the prescribed velocity. The acceleration has to be less than the machine Maximum acceleration specified.

설계시에 초래된 압력이 기계 성능 이상으로 되는 것같이 지정된 공정 변수들이 최적화가 되지 않았을지도 모른다.  이런 경우에 Adjust velocity 를 선택할 수 가 있고 피스톤속도는 기계성능에 맞게끔 자동적으로 조절될 수 있다. 만약 Adjust velocity 가 선택되면 매 시간단계에서 피스톤헤드의 압력이 기계 성능 이상인지를 알기 위해 기계성능 압력과 비교될 것이다. 압력이 기계 성능 이상이라면 유량은 기계성능을 맞추기 위해 감소될 것이다. 감소는 순간적으로 이루어지고 기계의 관성은 고려되지 않는다. 일단 압력이 성능 이하로 줄어들면 피스톤은 지정속도로 가속할 것이다. 가속도는 기계의 지정된 Maximum acceleration 보다 작아야 할 것이다. .

 

If Adjust velocity is selected, the machine parameters Maximum pressure and Maximum flow rate have to be provided. The Maximum acceleration is also required, however, it is by default to be infinite if not provided.

Adjust velocity 가 선택되면 기계시스템 변수 Maximum pressure Maximum flow rate 가 주어져야 한다. 또한 Maximum acceleration 가 필요하나 주어지지 않으면 디폴트 값은0이다.

 

For high pressure die casting, the fast shot stage is very short. But it is this stage that is of interest. The pressure and flow rate are written as general history data. The data output interval has to be very small to capture all the features in this stage. To reduce FLSGRF file size, only when flow rate reaches Minimum flow rate, the history data output interval is reduced to every two time steps. If Minimum flow rate is not provided, it is default to 1/3 of the Maximum flow rate. Note that the only purpose of Minimum flow rate is to change the history data output frequency.

고압주조에서 고속충진단계는 아주 짧은데 우리는 이 단계에 관심이 있다. 압력과 유량은 일반 이력 데이터로 기록된다. 데이터출력 간격은 이 단계에서의 모든 양상을 보기 위해 아주 작아야 한다. FLSGRF 파일 크기를 줄이기 위해 유량이 Minimum flow rate 에 도달했을 때만 이력데이터 출력 간격은 두 시간 간격에 한번으로 감소된다. Minimum flow rate 가 주어지지 않으면 Maximum flow rate 의 1/3이 디폴트값이다. 단지, Minimum flow rate 를 사용하는 목적은 이력 데이터 출력 간격을 변경하는 것임에 주목한다.

 

Due to the limitation of the FAVORTM, the piston head area computed may fluctuate as piston pushing through the shot sleeve. As a result, the metal flow rate computed may also fluctuate. To reduce the fluctuation, Shot sleeve diameter is recommended to be provided, so that it can be used to correct the metal flow rate. If only half of the domain is modeled, the diameter needs to be scaled to reflect the real cross section area in the simulation.

FAVORTM 제약에 따라 계산된 피스톤헤드 면적은 피스톤이 shot sleeve 를 통해 움직일 때 변할 수 있다. 결과적으로 계산된 액체금속 유량이 변할 수 있다. 이를 줄이기 위해 Shot sleeve diameter 를 주는 것이 필요하고, 이로부터 액체금속 유량을 정정할 수 있다.  만약에 단지 영역의 반만 모델이 되면 직경은 모사(simulate)시에 실제 단면적을 나타내기 위해 비례되어야 한다.

Postprocessing 후처리

If PQ2 analysis is chosen, the pressure, flow rate, and prescribed velocity of the specified moving object will be written to FLSGRF file as General history data. If Adjust velocity is selected, the adjusted velocity will also be written as General history data. In addition, the PQ2 diagram can be drawn directly from the history data in FlowSight.

PQ2해석이 선택되면 압력, 유량 그리고 특정 이동체의 지정속도가 General history 데이터로 FLSGRF 파일에 쓰여질 것이다. Adjust velocity 가 선택되면 조절된 속도 또한 General history 데이터로 쓰여질 것이다. 추가로 PQ2 도표는 직접 Flow Sight에서 이력데이터로 그려질 수 있다.

Elastic Springs & Ropes 탄성 스프링과 로프

The GMO model allows existence of elastic springs (linear and torsion springs) and ropes which exert forces or torques on objects under coupled motion. Users can define up to 100 springs and ropes in one simulation, and each moving object can be arbitrarily connected to multiple springs and ropes. For a linear spring, the elastic restoring force Fe is along the length of the spring and satisfies Hooke’s law of elasticity,

GMO 모델은 결합운동하는 물체에 힘과 토크를 미치는 탄성스프링(선형과 비틀림 스프링)과 로프로 이용될 수 있다. 사용자는 한 모사(simulate)에서 100개까지의 스프링과 로프를 정의할 수 있고 각 이동체는 임의로 다수의 스프링과 로프에 연결될 수 있다. 선형 스프링에서 탄성회복력 Fe 는 스프링의 길이 방향을 따라서 작용하며 Hooke 의 탄성법을 만족한다.

Fe = kl l

where: 여기서

  • kl is the spring coefficient,

kl 는스프링상수

  • l is the spring’s length change from its free condition,

l 는 스프링의 길이 변화량

  • Fe is a pressure force when the spring is compressed, and a tension force when stretched.

Fe 는 스프링이 압축되었을 때는 압축힘이며 늘어났을 때는 인장력이다.

An elastic rope also obeys Hooke’s law. It generates tension force only if stretched, but when compressed it is relaxed and the restoring force vanishes as would be the case of a slack rope.

탄성 로프 또한 Hooke 의 탄성법칙을 따른다. 단지 인장의 경우에만 인장력을   발생시키나 압축의 경우 느슨한 로프의 경우에서와 같이 느슨해지고 복원력은 사라진다.

A torsion spring produces a restoring torque T on a moving object with fixed-axis when the spring is twisted, following the angular form of Hooke’s law,

비틀림 스프링은 스프링이 비틀렸을 때 의 각 형태의 Hooke 법칙을 따라 고정 회전축을 갖는 이동체에 복원 토크 T 를 일으킨다.

Te = kθ θ

where: 여기서

  • kθ is the spring coefficient in the unit of [torque]/degree, and

kθ  [torque]/degree 는 단위의 스프링상수 그리고

  • θ is the angular deformation of the spring.

θ 는 스프링의 각변형

  • It is assumed that there is no elastic limit for the springs and ropes, namely Hooke’s law always holds no matter how big the deformation is.

스프링과 로프에는 탄성한계가 없다고 가정된다. 즉 아무리 스프링과 로프의 변형이 커도 Hooke 의 법칙이 작용한다고 가정된다.

A linear damping force associated with a spring/rope and a damping torque associated with a torsion spring may also be defined. The damping force Fd is exerted on the moving object at the attachment point of the spring/rope. Its line of action is along the spring/rope, and its value is proportional to the time rate of the spring/rope length,

스프링/로프에서의 선형 감쇠력 그리고 비틀림 스프링에서의 감쇠토크가 또한 정의된다. 감쇠력 Fd 는 스프링/로프의 부착점이 있는 이동체에 작용한다. 이의 작용선은 스프링/로프를 따라서이며 그 값은 스프링/로프 길이의 시간당 변화율에 비례한다.

dl

Fd = −cl

dt

Note the damping force for a rope vanishes when the rope is relaxed.

로프의 감쇠력은 로프가 느슨해질 때 없어진다.

The damping torque Td can only be applied on an object with a fixed-axis rotation. Its direction is opposite to the angular velocity, and its value is proportional to the angular velocity value,

감쇠 토크 Td 는 단지 고정축 회전을 하는 물체에만 적용된다. 그 방향은 각속도에 반대방향이고 값은 각속도 값에 비례한다.

Td = −cdω

where ω (in rad/time) is the angular velocity of the moving object.

여기서 ω (in rad/time) 는 이동체의 각속도이다.

 

In this model, a linear spring or rope can have one end attached to a moving object under coupled motion and the other end fixed in space or attached to another moving object under either prescribed or coupled motion. A torsion spring, however, must have one end attached to an object under coupled fixed-axis motion and the other end fixed in space. It is assumed that the rotation axis of the object and the axis of the torsion spring are the same. As a result, the torque applied by the spring on the object is around the object’s rotation axis, and the deformation angle of the spring is equal to the angular displacement of the object from where the spring is in free condition.

이 모델에서 선형 스프링 또는 로프는 한쪽 끝은 결합 운동하는 물체에 그리고 다른 끝은 공간에 고정되어 있거나 지정 또는 결합 운동을 하는 다른 이동체에 연결될 수 있다. 그러나 비틀림 스프링은 한 끝은 결합된 운동을 하는 물체에, 그리고 다른 한끝은 공간에 고정되어 있어야 한다. 물체의 회전축 및 비틀림 스프링의 축은 같다고 가정된다. 결과적으로 물체에 스프링에 의해 가해진 토크는 물체의 회전축둘레로 작용하며 스프링의 각 변형은 스프링의 자유위치로부터의 각변위와 같다.

 

A linear spring has a block length due to the thickness of the spring coil. It is the length of the spring at which the spring’s compression motion is blocked by its coil and cannot be compressed any further. This model allows for three types of linear springs:

선형스프링은 스프링 코일의 두께에 의한 차단 거리가 있다. 이는 스프링의 압축 운동이 그 코일에 의해 방해되어 더 이상 압축될 수 없는 스프링의 길이이다. 이 모델은 3가지의 선형 스프링을 고려할 수 있다.

  • Compression and extension spring: a spring that can be both compressed and extended. Its block length, by default, is 10% of its free length (the length of the spring in the force-free condition).

압축 및 확장스프링: 압축되거나 확장될 수 있는 스프링이며 이의 차단거리는 디폴트로 자유길이(힘을 받지 않을 때의 스프링의 길이) 의 10%이다

  • Extension spring: a spring that can only be extended. Its block length is always equal to its free length.

확장스프링: 확장될 수 있는 스프링이며 차단거리는 항상 자유 길이와 같다.

  • Compression spring: a spring that applies force only when it is compressed. When it is stretched, the force on the connected object vanishes. Its default block length is 10% of its free length.

압축스프링: 단지 압축되었을 경우에만 힘이 작용한다.  늘어날 경우 연결된 물체에 힘은 없고, 이의 디폴트 길이는 자유 길이의 10%이다.

To define a spring or rope, go to Model Setup Meshing Geometry. Click on the spring icon to bring up the Springs and Ropes window. Right click on Springs and Ropes to add a spring or rope. In the combo box for Type, select the type for the spring or rope.

스프링이나 로프를 정의하기 위해 Model Setup Meshing Geometry 로 가서 Springs and Ropes 창을 불러오기 위해 스프링 아이콘을 클릭한다. 스프링이나 로프를 추가하기 위해 Springs and Ropes 를 오른쪽 클릭한다. Type 을위한 combo 상자에서 스프링이나 로프를 선택한다.

  • Linear spring and rope: Click to open the branches for End 1 and End 2 which represent the initial coordinates of the ends of the spring/rope. In each branch, go to Component # and select the index of the moving object which the spring end is connected to. If the end is not connected to any moving component, i.e., is fixed in space, select None. In the X, Y and Z edit boxes, enter the initial coordinates of the spring’s end. Each end can be placed anywhere inside or outside the moving object and the computational domain. Enter Free Length (the length of the spring/rope in the force-free condition), Block Length, Spring Coefficient (required) and Damping Coefficient (default is 0.0). Note that the Block Length is deactivated for rope and extension spring because the former has no block length while the latter always has its block length equal to its free length. By default, the free length is set equal to the initial distance between the two ends.

선형 스프링과 로프: 스프링/로프의 양쪽 끝의 초기좌표를 나타내는 End 1 End 2 를 위한 branches를 열기 위해 클릭한다. 각 branch 에서 Component #로 가서 스프링의 끝이 연결되어 있는 이동체의 색인을 설정한다. 끝이 어떤 이동체에 연결되어 있지 않다면, 즉 공간에 고정되어 있다면 None 을 선택한다. X, Y Z 편집상자에서 스프링 끝의 초기좌표를 입력한다. 각 끝은 이동체나 계산 영역의 내, 외부 어디에도 놓여질 수 있다.

Free Length (힘이없는상태에서의 스프링/로프의 길이), Block Length, Spring Coefficient (필요함) 그리고 Damping Coefficient (디폴트는0.0)를 입력한다. 로프와 인장스프링에서는 Block Length 가 비 활성화됨을 주목하는데 그 이유는 전자는 Block Length 가 없고 후자는 항상 자유 길이와 같은 Block Length 를 가지기 때문이다.

디폴트로 자유길이는 양쪽 끝 사이의 초기길이와 같게 설정된다.

  • Torsion spring: End 1 represents the spring’s end that is attached to a moving object under fixed-axis rotation, and End 2 the end fixed in space. Click to open the branch for End 1. In the combo box for Component #, select the index of the moving object which End 1 is attached to. Then enter Spring Coefficient (required, in unit of [torque]/degree) and Damping Coefficient (default is 0.0). Finally enter the Initial Torque in the input box. The initial torque is the torque of the spring applied on the moving object at t = 0. It is positive if it is in the positive direction of the coordinate axis which the rotation axis of the moving object is parallel to.

비틀림 스프링: End 1은 고정축 회전을 하는 이동체에 연결된 스프링의 끝을 나타내고 End 2는 공간에 고정된 끝을 나타낸다. End 1의 branch 를 열기 위해 클릭한다. Component #를위한 combo 상자에서 End 1 이 연결된 이동체의 색인을 선택한다. 그런 후에 Spring Coefficient ([torque]/degree의 단위로 필요) 와 Damping Coefficient (디폴트는0.0)를 입력한다.

마지막으로 입력 상자에서 Initial Torque 를 넣는다. 초기토크는 t = 0일 때 이동체에 적용된 스프링의 토크이다. 이동체의 회전축이 평행한 좌표축의 양의 방향이면 양의 값이다.

After the simulation is complete, users can display the calculated deformation and force (or torque) of each spring and rope as functions of time. Go to Analyze Probe Data source and check General history. In the variable list under Data variables, find the Spring/rope index followed by spring/rope length extension from free state, spring/rope force and/or spring torque. Then check Output form Text or Graphical and click Render to display the data. Positive/negative values of spring force and length extension mean the linear spring or rope is stretched/compressed relative to its free state and the restoring force is a tension/pressure force. Positive/negative values of the torque of a torsion spring means its deformation angle (a vector) measured from its free state is in the negative/positive direction of the coordinate axis which its axis is parallel to.

모사(simulate)가 끝난 후에 사용자는 시간의 함수로 각 스프링의 계산된 변형과 힘(토크)를 나타낼 수 있다. Analyze Probe Data source 로가서 General history 를 체크한다. Data variables 에 있는 변수 목록에서 spring/rope length extension from free state, spring/rope force 과/또는 spring torque 로 이어지는 스프링/로프의 색인을 찾는다. 그리고 Output form Text 또는 Graphical 를 체크하고 데이터를 나타내기 위해 Render 를 클릭한다.

스프링 힘과 인장길이의 양/음의 값은 선 스프링과 로프가 자유상태에 대해 상대적으로 늘어나거나 압축된 것을 뜻한다. 비틀림스프링 토크의 양/음의값은 축에 평행한 좌표 축의 양/음의 방향에 대해 측정된 변형각(벡터)을 뜻한다.

 

It is noted that the spring/rope calculation is explicitly coupled with GMO motion calculation. If a numerical instability occurs it is recommended that users activate the implicit GMO model, define limited compressibility of fluid, or decrease time step.

스프링/로프 계산은 GMO 운동계산과 외재적으로 결합되어 있음에 주목한다. 수치 불안정성이 발생하면 사용자는 내재적 GMO모델을 활성화하고 유체의 제한적 압축성을 정의하던가 또는 시간간격을 줄이는 것을 추천한다.

Mooring Lines 계류선

The mooring line model allows moving objects with prescribed or coupled motion to be connected to fixed anchors or other moving or non-moving objects via compliant mooring lines. Multiple mooring lines are allowed in one simulation, and their connections to the moving objects are arbitrary. The mooring lines can be taut or slack and may fully or partially rest on sea/river floor. The model considers gravity, buoyancy, fluid drag and tension force on the mooring lines. The mooring lines are assumed to be cylinders with uniform diameter and material distributions, and each line can have its own length, diameter, mass density and other physical properties. The model numerically calculates the full 3D dynamics of the mooring lines and their dynamic interactions with the tethered moving objects.

계류선 모델링은 유연한 계류선을 이용하여 지정 또는 결합운동을 하는 이동체가 고정 닻 또는 다른 이동 또는 고정물체에 연결되는 것을 가능하게 해준다. 다수의 계류선도 한 모사(simulate)내에서 가능하며 이들의 이동체에의 연결은 인위적이다.

계류선은 팽팽하거나 느슨할 수 있고 전체 또는 부분이 해저나 하상에 위치할 수 있다. 이 모델은 계류선에 작용하는 중력, 부력, 유체저항 및 인장력을 고려할 수 있다. 계류선은 일정직경과 균일분포의 원통형으로 가정되고 각 선은 각 길이, 직경, 밀도 및 기타 물리적 물성을 가질 수 있다. 이 모델은 수치적으로 3차원계류선 운동 및 선에 의해 묶여진 이동체와의 동적 상호작용을 계산한다.

 

The model allows the mooring lines to be partially or completely outside the computational domain. When a line is anchored deep in water, depending on the vertical size of the domain, the lower part of the line can be located below the domain bottom where there is no computation of fluid flow. In this case, it is assumed that uniform water current exists below the domain for that part of mooring line, and the corresponding drag force is evaluated based on the uniform deep water velocity. Limitations exist for the model. It does not consider bending stiffness of mooring lines. Interactions between mooring lines are ignored. When simulating mooring line networks, free nodes are not allowed.

이 모델은 계류선이 계산 영역의 완전히 또는 부분적으로 외부에 위치하게 할 수 있다. 계류선은 영역의 심해에 앵커되어 있을 때 수직(세로)크기에 따라 선의 하부는 유동 계산이 없는 영역 바닥에 위치할 수 있다. 이 경우 계류선의 하부가 있는 영역하부에는 균일한 유속이 존재한다고 가정되고 이에 상응하는 유속저항은 균일한 심해유속에 근거하여 계산된다.

이모델은 제약이 있는데 선의 굽힘 강도는 고려하지 않는다. 선간의 상호작용도 무시된다. 선간의 관계를 모사(simulate)활 때 자유접속점은 허용되지 않는다.

 

To define a mooring line, go to Model Setup Meshing & Geometry. Click on the spring icon to bring up the Springs, Ropes and Mooring Lines window. Right click on Springs / Ropes / Mooring Lines to add a mooring line. Click on Mooring Lines Deep Water Velocity and enter x, y and z components of the deep water velocity (default value is zero). Click on Mooring Line # and enter the physical and numerical properties of the mooring line.

계류선을 정의하기위해 Model Setup Meshing & Geometry 로간다. Springs, Ropes and Mooring Lines 창을 불러오기 위해 스프링 아이콘을 클릭한다. 계류선을 추가하기위해 Springs / Ropes / Mooring Lines 에서 오른쪽 클릭을 하고 Mooring Lines Deep Water Velocity 를클릭해서 심해속도의 x, y 및 z 성분을 입력한다(디폴트는0이다). Mooring Line # 를 클릭하고 선의 물리적 및 수치적 물성들을 입력한다.

 

Water Dams Fish Passages

Fish Passages

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Simulation of the weir of the Third Dam on Somes Brook. Analysis of the fish passage was performed to appropriately repair structure so that the alewife can navigate it. Image colored by velocity magnitude.

Fish Passages Videos

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