이 기술 요약은 Hyunjun Kim 외 저자가 2017년 Advances in Mechanical Engineering에 발표한 논문 “Flood fragility analysis for bridges with multiple failure modes”를 기반으로 하며, STI C&D의 기술 전문가에 의해 분석 및 요약되었습니다.
키워드
Primary Keyword: 교량 홍수 취약도 분석
Secondary Keywords: 다중 파괴 모드, 신뢰도 분석, 유한요소해석, 교량 세굴, CFD, 유체-구조 상호작용
Executive Summary
The Challenge: 교량은 홍수로 인한 세굴, 구조적 노후, 부유물 축적 등 복합적인 위험에 노출되어 있지만, 지진 취약도에 비해 홍수 취약도에 대한 연구는 부족하여 정확한 손상 예측이 어려웠습니다.
The Method: 유한요소해석(FEA)과 신뢰도 분석을 결합하여, 교량 세굴, 철근 부식, 부유물로 인한 수압 증가 등 다양한 홍수 관련 위험 요소를 정교하게 시뮬레이션하는 새로운 교량 홍수 취약도 분석 접근법을 제안했습니다.
The Key Breakthrough: 시간에 따른 구조적 노후화(0년, 25년, 50년, 75년)가 교량의 홍수 취약도를 크게 증가시키며, 동일한 유속에서도 파괴 확률이 급격히 높아진다는 사실을 정량적인 취약도 곡선으로 증명했습니다.
The Bottom Line: 이 연구는 교량의 설계, 유지보수 및 재난 관리 시 단순히 현재 상태뿐만 아니라 장기적인 노후화 효과와 다중 파괴 모드를 종합적으로 고려하는 정밀 분석의 중요성을 강조합니다.
The Challenge: Why This Research Matters for CFD Professionals
교량은 국가의 핵심 기반 시설이지만 홍수, 지진, 태풍과 같은 자연재해에 매우 취약합니다. 특히 홍수는 교량 붕괴의 주요 원인 중 하나로, 막대한 인명 및 경제적 손실을 유발할 수 있습니다. 기존 연구는 대부분 지진에 대한 교량의 취약도 분석에 집중되어 왔습니다. 그러나 홍수는 교량 세굴(scour), 구조물 노후화, 부유물 축적으로 인한 추가 하중 등 복합적인 메커니즘을 통해 교량에 손상을 입힙니다. 이러한 다양한 요인과 그에 따른 파괴 모드를 종합적으로 고려한 홍수 취약도 평가는 거의 이루어지지 않아, 교량의 안전성을 정확하게 예측하고 효과적으로 관리하는 데 한계가 있었습니다. 이는 유체(물)와 구조물(교량)의 상호작용을 정밀하게 해석해야 하는 CFD 전문가들에게 중요한 도전 과제입니다.
The Approach: Unpacking the Methodology
본 연구에서는 교량의 홍수 취약도를 정확하게 평가하기 위해 새로운 분석 프레임워크를 제안했습니다. 이 접근법의 핵심은 구조 응답을 정교하게 시뮬레이션할 수 있는 유한요소해석(Finite Element Analysis, FEA)과 통계적 불확실성을 고려하는 신뢰도 분석(Reliability Analysis)을 결합한 것입니다.
연구팀은 실제 한국의 왕숙천교를 대상으로 3차원 유한요소모델을 구축했습니다. 이 모델에는 홍수 시 발생하는 주요 물리 현상을 현실적으로 모사하기 위해 다음과 같은 요소들이 포함되었습니다.
교량 세굴(Bridge Scour): 유속에 따라 교각 주변 지반이 유실되는 현상을 시뮬레이션하기 위해, 경험식을 통해 계산된 세굴 깊이만큼 지반의 강성을 제거하는 방식을 적용했습니다.
구조적 노후화(Structural Deterioration): 시간이 지남에 따라 발생하는 철근 및 파일의 부식을 고려하기 위해, 시간 의존적 단면적 감소 모델을 적용하여 구조물의 강성 저하를 반영했습니다.
부유물 축적(Debris Accumulation): 교각 주변에 쌓이는 부유물로 인해 유속이 증가하고 수압이 커지는 효과를 모사하기 위해 항력 계수(drag coefficient)를 높여 외력을 계산에 반영했습니다.
이러한 유한요소해석을 신뢰도 분석 소프트웨어인 FERUM과 연동하기 위해 PIFA(Python-based Interface for FERUM and ABAQUS)라는 플랫폼을 사용했습니다. 이를 통해 반복적인 계산을 자동화하여 다양한 조건에서의 파괴 확률을 효율적으로 계산하고, 최종적으로 홍수 취약도 곡선을 도출했습니다.
The Breakthrough: Key Findings & Data
연구팀은 제안된 분석 방법을 통해 유속 변화와 구조적 노후화 기간에 따른 교량의 파괴 확률을 나타내는 홍수 취약도 곡선을 도출했습니다.
Finding 1: 구조적 노후화가 교량 취약도에 미치는 결정적 영향
분석 결과, 교량의 사용 연수가 증가함에 따라 홍수 취약도가 크게 증가하는 것으로 나타났습니다. 그림 6은 0년, 25년, 50년, 75년의 노후화 기간에 따른 네 가지 파괴 모드(상판 유실, 1차 소성힌지 발생, 2차 소성힌지 발생, 붕괴)의 취약도 곡선을 보여줍니다. 예를 들어, 교량 붕괴(Collapse)의 경우(그림 6d), 신설 교량(0년)은 약 13m/s의 유속에서 붕괴 확률이 50%에 도달하지만, 75년 노후된 교량은 약 10m/s의 훨씬 낮은 유속에서 동일한 붕괴 확률에 도달합니다. 이는 철근 부식 등으로 인한 구조 성능 저하가 교량의 안전성에 치명적인 영향을 미친다는 것을 정량적으로 보여줍니다.
Finding 2: 다중 파괴 모드를 통합적으로 고려한 종합적 안전성 평가
그림 7은 특정 노후화 시점(0년, 25년, 50년, 75년)에서 여러 파괴 모드를 한 번에 비교한 취약도 곡선입니다. 모든 경우에서 ‘상판 유실(Deck Loss)’과 ‘2차 소성힌지 발생(Second Plastic Hinge Occurrence)’이 거의 비슷한 유속에서 발생하는 것을 확인할 수 있습니다. 이는 교량 상판의 변위가 특정 수준을 넘어서는 시점과 구조적으로 심각한 손상이 발생하는 시점이 거의 일치함을 의미합니다. 이러한 결과는 단일 파괴 모드만으로는 교량의 전체적인 붕괴 메커니즘을 파악하기 어려우며, 상판 유실, 소성힌지 발생, 붕괴 등 다중 파괴 모드를 종합적으로 평가해야만 정확한 안전성 진단이 가능함을 시사합니다.
Practical Implications for R&D and Operations
For Bridge Design Engineers: 본 연구는 신규 교량 설계 시 초기 설계 강도뿐만 아니라, 목표 내용연수 동안 발생할 부식과 같은 노후화 효과를 반드시 고려해야 함을 시사합니다. 특정 지역의 예상 최대 유속과 교량의 장기적 성능 저하를 함께 고려하여 안전율을 설정하는 것이 중요합니다.
For Bridge Maintenance & Inspection Teams: 그림 6의 데이터는 교량의 사용 연수에 따라 안전성이 얼마나 저하되는지를 명확히 보여줍니다. 이는 노후 교량일수록 더 낮은 유속의 홍수에도 위험할 수 있음을 의미하며, 정기적인 점검 주기와 보수·보강 우선순위를 결정하는 데 중요한 과학적 근거를 제공합니다.
For Disaster Management Agencies: 도출된 취약도 곡선은 특정 강우 시나리오에 따른 예상 유속을 바탕으로 교량의 파괴 확률을 예측하는 데 활용될 수 있습니다. 이를 통해 홍수 경보 발령 시 위험 교량에 대한 선제적인 교통 통제나 주민 대피 계획을 수립하는 등 효과적인 재난 대응이 가능해집니다.
Paper Details
Flood fragility analysis for bridges with multiple failure modes
1. Overview:
Title: Flood fragility analysis for bridges with multiple failure modes
Author: Hyunjun Kim, Sung-Han Sim, Jaebeom Lee, Young-Joo Lee and Jin-Man Kim
Year of publication: 2017
Journal/academic society of publication: Advances in Mechanical Engineering
교량은 인류에게 공공 및 경제적 기반을 제공하는 가장 중요한 기반 시설 시스템 중 하나입니다. 또한 교량은 교량 세굴, 구조적 노후, 부유물 축적과 같은 다양한 홍수 관련 위험 요인에 노출되어 있으며, 이는 다양한 파괴 모드를 통해 구조적 손상과 심지어 교량의 붕괴를 유발할 수 있다는 것이 널리 알려져 있습니다. 그러나 홍수 취약도는 홍수 재해로 인한 상당한 피해와 비용에도 불구하고 지진 취약도만큼 많은 주목을 받지 못했습니다. 다양한 홍수 관련 요인과 그에 상응하는 파괴 모드를 고려하여 교량의 홍수 취약도를 추정하려는 연구 노력은 거의 없었습니다. 따라서 본 연구는 교량 홍수 취약도 분석을 위한 새로운 접근법을 제안합니다. 정확한 홍수 취약도 추정치를 얻기 위해, 홍수 관련 위험 요인을 고려하여 홍수 하에서 교량의 구조적 응답을 정교하게 시뮬레이션할 수 있는 유한요소해석과 연계하여 신뢰도 분석을 수행합니다. 제안된 접근법은 한국의 실제 교량의 수치 예제에 적용됩니다. 교각 연성 또는 파일 연성 부족, 교각 철근 파열, 파일 파열, 상판 유실 등 다중 파괴 모드를 고려한 홍수 취약도 곡선이 도출되어 본 연구에서 제시됩니다.
3. Introduction:
최근 전 세계 경제의 전례 없는 성장과 토목 공학의 급속한 기술 발전으로 인해 인류에게 공공 및 경제적 기반을 제공하는 교통 시스템을 구축하기 위해 수많은 교량이 건설되었습니다. 그러나 교량은 홍수, 지진, 태풍과 같은 자연재해로 인한 위험에 노출되어 있다는 것도 널리 알려져 있습니다. 이러한 다양한 재해는 종종 교량에 구조적 손상을 일으키고 심지어 붕괴를 초래하기도 합니다. 교량 붕괴는 막대한 사상자, 경제적 손실, 사회적 문제를 야기할 수 있기 때문에, 자연재해에 대한 교량의 구조적 취약성을 정확하게 평가하는 것은 교량의 효과적인 설계와 유지보수에 매우 중요합니다. 재해 강도와 교량이 특정 수준 이상으로 손상될 확률 사이의 관계로 정의되는 교량 취약도 곡선은 다양한 자연재해에 대한 교량의 구조적 취약성을 표현하는 데 널리 사용되어 왔습니다. 그러나 이전 연구들은 주로 지진 하에서의 교량에 대한 취약도 곡선 도출에 초점을 맞추어 왔습니다.
4. Summary of the study:
Background of the research topic:
교량은 홍수로 인한 세굴, 구조 노후화, 부유물 축적 등 다양한 위험 요인에 노출되어 있으며, 이는 심각한 구조적 손상이나 붕괴로 이어질 수 있습니다.
Status of previous research:
기존의 교량 취약도 연구는 대부분 지진에 초점을 맞추었으며, 홍수와 관련된 복합적인 요인(세굴, 노후화, 부유물)과 다중 파괴 모드를 종합적으로 고려한 연구는 매우 부족했습니다.
Purpose of the study:
본 연구의 목적은 유한요소해석과 신뢰도 분석을 결합하여, 다양한 홍수 관련 위험 요인과 다중 파괴 모드를 고려한 교량의 홍수 취약도 분석을 위한 새로운 접근법을 제안하고, 이를 실제 교량에 적용하여 정량적인 취약도 곡선을 도출하는 것입니다.
Figure 1. Occurrence of the scour hole during a flood.
Core study:
한국의 실제 교량을 대상으로 3D 유한요소모델을 생성하고, 교량 세굴, 철근 및 파일의 부식으로 인한 구조 노후화, 부유물로 인한 수압 증가 효과를 모델에 반영했습니다. PIFA 플랫폼을 사용하여 유한요소해석(ABAQUS)과 신뢰도 분석(FERUM)을 연동시켜, 재해 강도(유속)에 따른 교량의 파괴 확률을 계산했습니다. 교각 연성 부족, 철근 파열, 상판 유실 등 다중 파괴 모드와 시간에 따른 구조 노후화(0, 25, 50, 75년)를 고려한 홍수 취약도 곡선을 제시했습니다.
5. Research Methodology
Research Design:
본 연구는 실제 교량의 수치 예제를 통해 제안된 홍수 취약도 분석 방법론의 적용 가능성을 검증하는 방식으로 설계되었습니다. 유한요소모델링, 신뢰도 분석, 그리고 두 가지를 연동하는 플랫폼을 사용하여 홍수 시나리오에 따른 교량의 구조적 응답과 파괴 확률을 분석했습니다.
Data Collection and Analysis Methods:
유한요소모델링(ABAQUS): 실제 교량의 설계 도면을 기반으로 철근 콘크리트 교각과 강재 파일을 모델링했습니다. 콘크리트와 강재의 비선형 재료 거동을 고려했으며, 세굴 효과는 지반 스프링의 강성 조절로, 노후화는 시간 의존적 단면 감소 모델로, 부유물 효과는 항력 계수 증가로 반영했습니다.
신뢰도 분석(FERUM): 재료의 질량 밀도, 수압 강도 등의 불확실성을 확률 변수로 정의하고, 1차 신뢰도법(FORM)을 사용하여 파괴 확률을 계산했습니다.
연동 플랫폼(PIFA): FERUM이 생성한 확률 변수 입력값을 ABAQUS 모델에 자동으로 적용하고, ABAQUS의 해석 결과(응력, 변위)를 다시 FERUM으로 전달하여 신뢰도 분석을 수행하는 과정을 자동화했습니다.
Research Topics and Scope:
연구는 단일 교각을 대상으로 하며, 홍수 관련 위험 요인으로 교량 세굴, 구조적 노후화, 부유물로 인한 수압 증가를 고려했습니다. 파괴 모드로는 변위 연성 부족(소성힌지 발생), 강재 파열, 상판 유실을 정의했습니다. 재해 강도 지표로는 유속을 사용했으며, 0년부터 75년까지의 구조 노후화 기간에 따른 취약도 변화를 분석했습니다.
6. Key Results:
Key Results:
교량의 구조적 노후화(부식)는 홍수 취약도를 크게 증가시키는 핵심 요인입니다. 사용 연수가 길어질수록 더 낮은 유속에서도 교량이 파괴될 확률이 급격히 높아집니다.
교량의 파괴는 단일 원인이 아닌 복합적인 모드(상판 유실, 소성힌지 발생, 붕괴 등)로 발생하며, 이러한 다중 파괴 모드를 종합적으로 고려해야 정확한 안전성 평가가 가능합니다.
제안된 유한요소해석과 신뢰도 분석 결합 방법론은 교량의 홍수 취약도를 정량적으로 평가하는 효과적인 도구임을 입증했습니다.
Figure 6. Flood fragility curves for various periods of structural deterioration with (a) deck loss, (b) first plastic hinge occurrence,
(c) second plastic hinge occurrence, and (d) collapse.
Figure List:
Figure 1. Occurrence of the scour hole during a flood.
Figure 2. Schematic flow of the software platform.
Figure 3. Finite element model of the Wangsukcheon Bridge.
Figure 4. Finite element model of the bridge pier.
Figure 5. Strain-stress curves of concrete (left) and steel (right).
Figure 6. Flood fragility curves for various periods of structural deterioration with (a) deck loss, (b) first plastic hinge occurrence, (c) second plastic hinge occurrence, and (d) collapse.
Figure 7. Flood fragility curves with various damage states succeeding structural deterioration for (a) 0 year, (b) 25 years, (c) 50 years, and (d) 75 years.
Figure 8. The analysis results of deck loss and second plastic hinge occurrence.
7. Conclusion:
본 연구는 다중 파괴 모드를 가진 교량의 홍수 취약도 곡선을 도출하기 위한 새로운 접근법을 개발했습니다. 정확한 홍수 취약도 추정치를 위해, 교량 세굴, 부유물 축적으로 인한 구조 노후화, 증가된 수압 등을 고려하여 교량의 구조적 응답을 평가하는 유한요소모델을 구축할 것을 제안했습니다. 그러나 이 접근법은 유한요소해석을 기반으로 하기 때문에 계산 비용이 많이 들 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, PIFA를 계산 플랫폼으로 사용하여 해석을 효율적으로 수행했습니다. 제안된 접근법을 한국의 실제 교량에 적용했으며, 분석 결과 유속이 증가함에 따라 구조적 손상 발생 가능성이 증가함을 확인했습니다. 발생 가능성 순서는 1차 소성힌지 발생, 2차 소성힌지 발생, 상판 유실, 붕괴 순이었습니다. 또한 분석 결과는 구조적 노후화 기간이 증가함에 따라 손상 상태의 초과 확률이 증가함을 보여주었습니다. 이러한 발견들은 제안된 접근법이 홍수 취약도 곡선을 도출하는 데 성공적으로 적용될 수 있음을 확인시켜 줍니다.
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Expert Q&A: Your Top Questions Answered
Q1: 이 연구에서 재해 강도 지표로 수위(water level) 대신 유속(water velocity)을 선택한 이유는 무엇입니까?
A1: 논문에 따르면, 유속은 교량 설계 시 중요한 하중 중 하나인 유수압(stream pressure)을 결정하는 핵심 변수입니다. AASHTO와 같은 설계 기준에서도 유수압을 유속의 함수로 정의하고 있으며, 특히 부유물로 인한 추가적인 힘 역시 유속과 직접적인 관련이 있습니다. 따라서 유속은 교량에 가해지는 물리적인 힘을 더 직접적으로 나타내는 합리적인 강도 지표이므로 본 연구에서 채택되었습니다.
Q2: 교량의 구조적 노후화, 특히 부식을 모델링하기 위해 구체적으로 어떤 방법을 사용했나요?
A2: 연구에서는 Thoft-Christensen 등이 제안한 시간 의존적 모델을 사용했습니다. 이 모델은 시간이 지남에 따라 콘크리트 내부의 철근 지름이 부식으로 인해 감소하는 것을 수식으로 표현합니다(수식 2, 3). 부식 시작 시간, 부식률, 콘크리트 피복 두께 등을 고려하여 특정 시점(t년 후)의 유효 철근 단면적을 계산하고, 이를 유한요소모델에 반영하여 구조물의 강성 저하를 현실적으로 시뮬레이션했습니다.
Q3: 분석에서 고려된 주요 파괴 모드(failure modes)는 무엇이며, 어떻게 정의되었나요?
A3: 본 연구에서는 세 가지 주요 파괴 모드를 고려했습니다. 첫째, ‘변위 연성 부족(Lack of displacement ductility)’은 부재의 최대 변위와 항복 변위의 비율(수식 5)로 정의되며, 소성힌지 발생을 통해 손상 정도를 평가합니다. 둘째, ‘강재 파열(Steel rupture)’은 철근이나 파일에 발생하는 최대 응력이 극한 응력을 초과하는 경우로 정의됩니다(수식 6). 셋째, ‘상판 유실(Deck loss)’은 교각과 상판 사이의 상대 변위가 교량 받침(bearing)의 길이를 초과하여 상판이 이탈하는 경우로 정의됩니다(수식 7).
Q4: PIFA라는 소프트웨어 플랫폼을 사용한 주된 이유는 무엇입니까?
A4: 홍수 취약도 곡선을 도출하려면 다양한 불확실성을 고려하여 수많은 반복적인 구조 해석을 수행해야 합니다. 유한요소해석은 한 번 실행하는 데에도 상당한 시간이 소요될 수 있습니다. PIFA는 신뢰도 분석 소프트웨어(FERUM)와 유한요소해석 소프트웨어(ABAQUS)를 자동으로 연동시켜주는 역할을 합니다. 이를 통해 전체 해석 과정을 효율적으로 관리하고 계산 시간을 단축하여, 복잡하고 시간이 많이 소요되는 유한요소 신뢰도 해석을 실용적으로 수행할 수 있었습니다.
Q5: 그림 7의 결과를 보면, 모든 노후화 기간에서 ‘상판 유실’과 ‘2차 소성힌지 발생’의 취약도 곡선이 매우 유사하게 나타납니다. 이것이 의미하는 바는 무엇입니까?
A5: 이는 교량의 파괴 메커니즘에 대한 중요한 통찰을 제공합니다. ‘2차 소성힌지 발생’은 구조적으로 매우 심각한 손상 상태를 의미하며, 거의 붕괴에 가까운 단계입니다. 이 시점과 ‘상판 유실’이 발생하는 시점의 유속이 거의 일치한다는 것은, 교량에 심각한 비선형 변형이 발생하면 곧바로 상판이 이탈할 위험이 매우 크다는 것을 의미합니다. 따라서 교량의 안전성을 평가할 때 구조 부재의 응력이나 변형률뿐만 아니라, 상판의 변위를 함께 모니터링하고 관리하는 것이 매우 중요함을 시사합니다.
Conclusion: Paving the Way for Higher Quality and Productivity
본 연구는 기존에 간과되었던 교량의 홍수 취약도를 다중 파괴 모드와 장기적인 구조 노후화를 고려하여 정밀하게 분석하는 새로운 길을 열었습니다. 유한요소해석과 신뢰도 분석을 결합한 이 방법론은 유속 증가와 시간 경과에 따른 교량의 파괴 확률을 정량적으로 제시함으로써, 막연했던 위험 평가를 과학적 데이터 기반의 예측으로 전환시켰습니다. 특히, 이 연구는 정확한 교량 홍수 취약도 분석을 위해서는 교량에 작용하는 유체 동역학적 힘(수압, 유속)을 정확히 예측하는 것이 선행되어야 함을 명확히 보여줍니다.
STI C&D는 FLOW-3D와 같은 최첨단 CFD 솔루션을 통해 복잡한 유체-구조 상호작용 문제를 해결하고, 고객이 더 안전하고 효율적인 구조물을 설계하고 유지 관리할 수 있도록 지원합니다. 본 논문에서 논의된 과제들이 귀사의 목표와 일치한다면, 저희 엔지니어링 팀에 연락하여 이러한 원칙을 귀사의 프로젝트에 어떻게 적용할 수 있는지 논의해 보십시오.
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Copyright Information
This content is a summary and analysis based on the paper “Flood fragility analysis for bridges with multiple failure modes” by “Hyunjun Kim, et al.”.
이 기술 요약은 Davide Poggi와 Natalia O. Kudryavtseva가 2019년 [Water]에 발표한 논문 “Non-Intrusive Underwater Measurement of Local Scour Around a Bridge Pier”을 기반으로 하며, STI C&D의 기술 전문가에 의해 분석 및 요약되었습니다.
The Challenge: 교량 붕괴의 주원인인 교각 주변의 세굴 현상을 정확하게 측정하는 기존 방식은 접촉식으로 인한 유동 교란, 높은 비용, 시공간적 해상도 부족 등의 한계가 있었습니다.
The Method: 저비용의 라인 레이저와 상용 카메라를 결합하여 교각 주변에서 시간에 따라 변화하는 세굴 구멍의 전체 형상을 빠르고 정확하게 측정하는 비접촉식 기법을 개발했습니다.
The Key Breakthrough: 개발된 측정 기법은 세굴 발생의 초기 단계부터 완전히 발달된 단계까지 전체 과정을 높은 정밀도로 포착했으며, 측정된 데이터는 기존에 널리 사용되는 두 가지 주요 세굴 깊이 예측 공식과 매우 잘 일치함을 확인했습니다.
The Bottom Line: 이 새로운 기술은 실험실 규모에서 세굴 및 하상 변동에 대한 물리적 모델 테스트의 정확성과 효율성을 크게 향상시키며, CFD 시뮬레이션 결과 검증을 위한 고품질 데이터를 저렴한 비용으로 확보할 수 있는 길을 열었습니다.
Figure 1. Schematic of the water circuit and test section. The laser sheet is highlighted in green.
The Challenge: Why This Research Matters for CFD Professionals
교량의 안전성을 위협하는 가장 큰 요인 중 하나는 교각 주변에서 발생하는 국소 세굴(Local Scour)입니다. 물의 흐름이 교각에 부딪히면서 발생하는 와류가 강바닥을 침식시켜 교각의 지지력을 약화시키고, 이는 결국 교량 붕괴라는 심각한 사고로 이어질 수 있습니다. 따라서 세굴이 시간에 따라 어떻게 발달하고 그 형상이 어떻게 변하는지를 정확히 측정하고 예측하는 것은 교량 설계 및 유지보수에서 매우 중요합니다.
하지만 기존의 측정 방식들은 여러 가지 문제점을 안고 있었습니다. 포인트 게이지를 이용한 직접 측정은 계측기가 유동을 교란시켜 측정의 정확도를 떨어뜨릴 수 있으며, 초음파 센서 배열을 이용하는 방식은 비용이 매우 많이 들고 설치가 복잡합니다. 또한, 이러한 방식들은 세굴 현상의 초기 단계처럼 빠르게 변화하는 형상을 연속적으로, 그리고 높은 공간 해상도로 측정하는 데 한계가 있었습니다. CFD 전문가들에게는 시뮬레이션 모델의 정확성을 검증할 수 있는 신뢰도 높은 시공간적 데이터가 절실히 필요했지만, 기존 기술로는 이를 충족시키기 어려웠습니다.
The Approach: Unpacking the Methodology
본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 간단하고 저렴하며 비접촉적인 새로운 측정 시스템을 제안했습니다. 실험은 폭 0.5m, 깊이 0.6m, 길이 12m의 유리로 된 직사각형 수로에서 수행되었습니다. 수로 중앙에는 균일한 석영 모래(d50 = 1.25mm)로 하상을 만들고, 직경 32mm의 투명한 플렉시글라스 원통을 교각 모델로 설치했습니다.
측정 시스템의 핵심은 다음과 같습니다. 1. 라인 레이저 조사: 수로 상부에 설치된 청록색 라인 레이저(488nm)가 수직의 얇은 레이저 시트(laser sheet)를 생성합니다. 이 레이저 시트는 교각의 중심을 방사형으로 통과하며 모래 바닥에 선명한 녹색 선을 만듭니다. 2. 이미지 캡처: 수로 측면에 설치된 상용 디지털카메라(Canon EOS 400D)가 일정 시간 간격으로 레이저 선이 비추는 하상의 단면 형상을 촬영합니다. 3. 이미지 보정 및 변환: 촬영된 이미지는 렌즈 왜곡과 물-유리-공기를 통과하며 발생하는 빛의 굴절 효과를 보정하는 과정을 거칩니다. 이를 위해 체커보드 패턴이 새겨진 보정판을 사용하여 픽셀(pixel) 단위를 실제 거리(cm) 단위로 변환하는 정밀한 보정 작업을 수행했습니다.
이 방식을 통해 유동에 전혀 영향을 주지 않으면서 시간에 따른 세굴 구멍의 2차원 단면 형상 변화를 연속적으로 정밀하게 기록할 수 있었습니다.
Figure 2. Schematic representation of the new technology.
The Breakthrough: Key Findings & Data
개발된 측정 기법의 유효성을 검증하기 위해 유속을 변경하며 총 4번의 실험을 수행했으며, 그 결과는 매우 성공적이었습니다.
Finding 1: 시간에 따른 세굴 형상의 정밀한 포착
본 기법은 세굴이 시작되는 순간부터 시간이 지남에 따라 세굴 구멍이 깊어지고 넓어지는 전 과정을 성공적으로 포착했습니다. 아래 그림(Figure 5)에서 볼 수 있듯이, 유량이 90 m³/h에서 120 m³/h로 증가함에 따라 세굴의 최대 깊이와 범위가 확연하게 증가하는 것을 정량적으로 확인할 수 있었습니다. 이는 교각 주변의 복잡한 하상 변동을 시각적이고 직관적으로 분석할 수 있게 해줍니다.
Finding 2: 기존 예측 공식과의 높은 일치도 검증
측정된 데이터의 신뢰도를 평가하기 위해, 시간에 따른 최대 세굴 깊이를 기존에 널리 사용되는 두 가지 경험적 예측 공식(Oliveto and Hager 모델, Melville and Chiew 모델)과 비교했습니다. 그 결과(Figure 6), 세굴 초기 단계에서는 Melville and Chiew의 공식이, 세굴이 충분히 발달한 후기 단계(t > 10h)에서는 Oliveto and Hager의 공식이 실험 데이터를 매우 잘 예측하는 것으로 나타났습니다. 이 결과는 제안된 측정 기법이 매우 정확하고 신뢰할 수 있음을 입증하는 동시에, 복잡한 세굴 현상의 각 단계에 더 적합한 예측 모델이 존재할 수 있음을 시사합니다.
Practical Implications for R&D and Operations
For Hydraulic/Civil Engineers: 이 기술은 실험실 규모의 교각 세굴 모형 실험에서 저비용으로 정확한 데이터를 확보할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 다양한 조건에서의 세굴 위험도를 더 효과적으로 평가하고, 더 안전한 교량 설계 및 보강 공법 개발에 기여할 수 있습니다.
For CFD Analysts: 이 기법으로 생성된 고해상도의 시공간적 데이터는 세굴 현상을 모사하는 CFD 시뮬레이션의 검증(validation)에 이상적입니다. 물리적 실험 결과와 수치 해석 결과를 직접 비교함으로써 모델의 정확도를 높이고 예측 신뢰성을 확보할 수 있습니다.
For R&D Managers: 저렴한 비용으로 시스템을 구축할 수 있어, 제한된 예산 내에서 더 광범위하고 빈번한 실험 캠페인을 수행할 수 있습니다. 이는 침식 및 유사 이송과 관련된 연구 개발을 가속화하는 데 큰 도움이 됩니다.
Paper Details
Non-Intrusive Underwater Measurement of Local Scour Around a Bridge Pier
1. Overview:
Title: Non-Intrusive Underwater Measurement of Local Scour Around a Bridge Pier
Author: Davide Poggi, Natalia O. Kudryavtseva
Year of publication: 2019
Journal/academic society of publication: WATER
Keywords: bridge pier scour; new experimental technique
2. Abstract:
교각 주변의 세굴 구멍의 시간적, 공간적 변화를 모니터링하기 위한 비접촉식 저비용 기법이 제시됩니다. 이 기법의 적용을 위한 설정은 간단하고, 저비용이며, 비접촉식입니다. 라인 레이저 소스와 상용 카메라를 결합하여 교각 전후의 전체 세굴 구멍을 빠르고 정확하게 측정합니다. 맑은 물 조건에서 교각 주변의 세굴 구멍을 측정하는 짧은 캠페인이 제어 테스트를 제공하고 새로운 방법을 적용하는 방법을 보여주기 위해 제시됩니다. 마지막으로, 제안된 기법의 효과를 보여주기 위해 맑은 물 조건에서 최대 세굴 깊이의 시간적 변화에 대해 가장 많이 사용되는 두 가지 방정식과 결과를 비교합니다.
3. Introduction:
교각 및 하천 제방에서의 세굴은 교량 붕괴의 주요 원인 중 하나로, 도로망과 철도 인프라에 큰 손실을 초래합니다. 본 연구의 목적인 국소 세굴은 수류에 의해 교각 바닥에서 형성되는 와류로 인해 발생합니다. 이 과정은 시간에 따라 변하며, 지난 50년간의 연구 노력에도 불구하고 세굴 깊이의 시간적 변화는 수리 공학자들과 연구자들에게 여전히 중요한 관심사입니다. 실험적 관점에서 주요 문제는 이 현상이 하상의 형태학적 특성에 대한 철저한 공간적 조사와 지속적인 모니터링을 요구한다는 것입니다.
4. Summary of the study:
Background of the research topic:
교각 세굴은 교량의 안전성을 위협하는 핵심 문제이며, 이의 시간적, 공간적 변화를 정확하게 측정하는 것은 매우 중요합니다.
Status of previous research:
기존의 세굴 깊이 측정 방법은 포인트 게이지나 측정 테이프와 같은 접촉식 도구를 사용하거나, 고정된 초음파 센서 배열 또는 이동식 트롤리에 부착된 센서를 사용하는 방식이 주를 이뤘습니다. 이러한 방법들은 유동 교란, 높은 비용, 측정의 비동시성, 얕은 수심에서의 한계 등 여러 단점을 가지고 있었습니다. 일부 비접촉식 방법(레이저, 초음파, 사진측량)이 시도되었으나, 여전히 적용 범위가 좁거나 비용이 많이 드는 문제가 있었습니다.
Purpose of the study:
본 연구의 목적은 균일한 퇴적물과 정상적인 맑은 물 흐름 조건에서 원통형 교각 주변 세굴 구멍의 2차원 시간적 변화를 연속적으로 획득할 수 있는, 사용하기 쉽고 저렴하며 비접촉적인 새로운 방법을 제시하는 것입니다.
Core study:
라인 레이저 소스와 카메라를 사용하여 교각을 통과하는 수직 레이저 시트를 만들고, 이것이 하상에 만드는 궤적을 촬영하여 세굴 구멍의 단면 형상 변화를 측정하는 기술을 개발했습니다. 이 기술의 잠재력을 보여주기 위해 유속을 변화시키며 4번의 실험을 수행하고, 그 결과를 기존의 최대 세굴 깊이 예측 공식과 비교하여 기술의 정확성과 유효성을 검증했습니다.
5. Research Methodology
Research Design:
실험은 0.5%의 경사를 가진 유리 벽면의 직사각형 수로에서 수행되었습니다. 수로 중앙에 석영 모래로 된 시험 구간을 조성하고, 투명한 플렉시글라스 원통형 교각을 설치했습니다. 유량과 수위는 정밀하게 제어되었습니다.
Data Collection and Analysis Methods:
데이터 수집: 수로 상부에 설치된 라인 레이저가 하상에 수직 단면을 비추고, 측면에 설치된 디지털카메라가 이 단면의 변화를 일정 시간 간격으로 촬영하여 이미지 시퀀스를 획득했습니다.
데이터 분석: 촬영된 이미지에서 레이저 궤적을 식별하기 위해 MATLAB 코드를 개발했습니다. Brown 렌즈 왜곡 모델을 사용하여 이미지 왜곡을 보정하고, 체커보드 패턴이 있는 보정판을 이용하여 픽셀 좌표를 실제 거리 좌표로 변환했습니다.
Research Topics and Scope:
본 연구는 맑은 물 조건(clear-water conditions)에서 원통형 단일 교각 주변의 국소 세굴 현상에 초점을 맞췄습니다. 2차원 단면 형상의 시간적 변화를 측정하는 새로운 비접촉식 기법을 개발하고, 그 성능을 검증하는 것을 주요 범위로 합니다.
6. Key Results:
Key Results:
라인 레이저와 상용 카메라를 이용한 새로운 비접촉식 측정 시스템은 시간에 따른 세굴 구멍의 2차원 단면 형상을 성공적으로 포착했습니다.
유량이 증가함에 따라 세굴 구멍의 깊이와 범위가 증가하는 것을 정량적으로 확인했습니다.
측정된 최대 세굴 깊이 데이터는 기존의 저명한 예측 공식들과 비교했을 때 높은 일치도를 보였습니다. 특히, Melville and Chiew(2002) 공식은 세굴 초기 단계를, Oliveto and Hager(2002) 공식은 세굴이 충분히 발달한 후기 단계를 잘 설명했습니다.
이는 제안된 측정 기법이 높은 정확도와 신뢰성을 가짐을 입증합니다.
Figure 3. The profiles acquired by the camera during four moments in the experiment.
Figure List:
Figure 1. Schematic of the water circuit and test section. The laser sheet is highlighted in green.
Figure 2. Schematic representation of the new technology.
Figure 3. The profiles acquired by the camera during four moments in the experiment.
Figure 4. The bottom profiles as originally detected in the photos (distorted and in pixel), left, and after calibration, right.
Figure 5. The profiles of the bottom for some time instants.
Figure 6. Time evolution of the maximum scour depth measured (dots) versus the estimation from Oliveto and Hager [16] (solid line) and Melville and Chiew [2] (dash-dot line).
Figure 7. Time evolution of maximum scour depth measurements versus the predictors in the coordinates suggested by Oliveto and Hager [16].
7. Conclusion:
진화하는 세굴 구멍의 2차원 형상을 측정하기 위한 새로운 기술이 제시되었습니다. 이 기술은 라인 레이저 소스와 상용 카메라를 사용하여 실험 중 하상 변화를 획득합니다. 방법은 각 단계별로 설명되며, 실험 설계 및 데이터 후처리 측면에서 기술 사용에 대한 확장된 가이드라인이 논문에 제공됩니다. 직관적인 방법론과 매우 저렴한 설정은 이 실험 방법을 세굴뿐만 아니라 하상이 시간과 공간에서 진화하는 광범위한 실험에 적용할 수 있게 합니다. 방법의 이해를 돕고 그 능력에 대한 예비 증명을 제공하기 위해, 교각 주변의 세굴 구멍의 시간적 변화에 대한 짧은 실험 측정 캠페인을 수행하는 데 사용되었습니다. 결과는 맑은 물 조건에서 최대 세굴 깊이의 변화에 대해 가장 많이 사용되는 두 가지 방정식과 비교되었습니다.
igure 4. The bottom profiles as originally detected in the photos (distorted and in pixel), left, and after calibration, right. Figure 4. The bottom profiles as originally detected in the photos (distorted and in pixel), left, and after calibration, right. Figure 4. The bottom
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Expert Q&A: Your Top Questions Answered
Q1: 이미지 왜곡을 보정하기 위해 구체적으로 어떤 방법을 사용했나요?
A1: 본 연구에서는 렌즈 시스템에서 발생하는 왜곡을 보정하기 위해 고전적인 Brown 렌즈 왜곡 모델을 사용했습니다. 실험 시작 시, 물속에 5mm x 5mm 크기의 체커보드 패턴이 레이저로 각인된 보정판을 설치하고 여러 장의 사진을 촬영합니다. 이 이미지들을 분석하여 렌즈 왜곡 계수를 계산하고, 이를 통해 후속 측정 이미지에서 발생하는 왜곡을 수학적으로 보정하여 정확한 실제 형상을 복원합니다.
Q2: 이 2차원 측정 기법을 3차원으로 확장할 수 있나요?
A2: 네, 논문에서는 이 기법이 더 많은 레이저 시트를 사용하여 3차원 측정으로 쉽게 확장될 수 있다고 명시적으로 언급하고 있습니다. 예를 들어, 여러 개의 라인 레이저를 배열하거나 단일 레이저를 스캔하는 방식을 통해 교각 주변의 전체 3차원 하상 지형 변화를 시간에 따라 재구성할 수 있습니다. 이는 CFD 시뮬레이션 검증에 더욱 강력한 데이터를 제공할 것입니다.
Q3: 측정 결과가 두 개의 다른 예측 공식과 각각 다른 단계에서 일치하는 이유는 무엇인가요?
A3: 이는 세굴 현상의 복잡성을 보여주는 흥미로운 결과입니다. 논문에 따르면, Melville and Chiew의 공식은 세굴이 최종적으로 평형 상태에 도달한다고 가정하는 반면, Oliveto and Hager의 공식은 평형 없이 지속적인 대수적(logarithmic) 성장을 예측합니다. 실험 결과, 세굴 초기에는 평형을 향해 빠르게 발달하는 경향이 나타나 Melville and Chiew 공식과 잘 맞았고, 시간이 지나면서 성장이 둔화되지만 멈추지 않는 대수적 성장 패턴이 나타나 Oliveto and Hager 공식과 더 잘 일치했습니다. 이는 단일 공식만으로는 전체 세굴 과정을 완벽하게 설명하기 어려울 수 있음을 시사합니다.
Q4: 이 기술은 물이 탁한 실제 강과 같은 환경에서도 적용할 수 있나요?
A4: 논문 자체는 맑은 물(clear-water) 조건에서의 실험을 다루고 있습니다. 이 기술은 레이저 빛이 바닥에 도달하고 카메라가 그 궤적을 선명하게 촬영해야 하므로, 부유물이 많아 물이 매우 탁한(high turbidity) 환경에서는 레이저 빛이 산란되거나 흡수되어 적용이 어려울 수 있습니다. 이는 이 기술의 주요 한계점 중 하나이며, 현장 적용을 위해서는 수질 조건을 고려해야 합니다.
Q5: 수면의 잔물결이 레이저 시트의 수직성에 영향을 미치지 않도록 어떻게 방지했나요?
A5: 좋은 질문입니다. 교각과 난류로 인해 발생하는 수면의 잔물결은 레이저 빛을 굴절시켜 측정 오차를 유발할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해, 본 연구에서는 수면 높이에 맞춰 폭 1cm, 길이 60cm의 투명한 플렉시글라스 판을 수평으로 설치했습니다. 이 판이 잔물결을 억제하여 레이저 시트가 왜곡 없이 수직으로 하상에 도달하도록 보장하는 역할을 했습니다.
Conclusion: Paving the Way for Higher Quality and Productivity
교량 안전의 핵심 과제인 교각 세굴 측정의 어려움은 오랫동안 공학자들의 고민이었습니다. 본 연구에서 제시된 라인 레이저와 상용 카메라를 이용한 비접촉식 측정 기법은 이러한 문제를 해결할 수 있는 혁신적이고 경제적인 대안을 제공합니다. 이 기술은 유동을 방해하지 않으면서 세굴 현상의 전 과정을 높은 시공간 해상도로 포착할 수 있으며, 그 정확성은 기존의 권위 있는 예측 모델과의 비교를 통해 성공적으로 입증되었습니다.
특히 CFD 해석 전문가들에게 이 기술은 시뮬레이션 모델의 신뢰도를 획기적으로 높일 수 있는 고품질 검증 데이터를 제공한다는 점에서 매우 중요합니다. 더 정확한 예측 모델은 더 안전한 사회 기반 시설 설계로 이어질 것입니다.
STI C&D는 최신 산업 연구 결과를 적용하여 고객이 더 높은 생산성과 품질을 달성할 수 있도록 돕는 데 전념하고 있습니다. 이 백서에서 논의된 과제가 귀사의 운영 목표와 일치한다면, 저희 엔지니어링 팀에 연락하여 이러한 원칙을 귀사의 구성 요소에 어떻게 구현할 수 있는지 알아보십시오.
(주)에스티아이씨앤디에서는 고객이 수치해석을 직접 수행하고 싶지만 경험이 없거나, 시간이 없어서 용역을 통해 수치해석 결과를 얻고자 하는 경우 전문 엔지니어를 통해 CFD consulting services를 제공합니다. 귀하께서 당면하고 있는 연구프로젝트를 최소의 비용으로, 최적의 해결방안을 찾을 수 있도록 지원합니다.
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Copyright Information
This content is a summary and analysis based on the paper “Non-Intrusive Underwater Measurement of Local Scour Around a Bridge Pier” by “Davide Poggi and Natalia O. Kudryavtseva”.
이 기술 요약은 Cristina Fael, Rui Lança, António Cardoso가 작성하여 2014년 SHF Conference에 발표한 학술 논문 “PIER SHAPE AND ALIGNMENT EFFECTS ON LOCAL SCOUR”를 기반으로 합니다. 기술 전문가를 위해 STI C&D에서 분석하고 요약했습니다.
도전 과제: 교량의 붕괴로 이어질 수 있는 교각 주변의 국부 세굴 깊이를 정확하게 예측하는 것은 교량 공학의 핵심 과제이며, 특히 교각의 형상과 흐름 방향에 대한 정렬 각도의 영향은 충분히 연구되지 않았습니다.
연구 방법: 본 연구에서는 원형, 사각-네모-코, 사각-둥근-코, 타원형, 파일 그룹 등 5가지 다른 교각 형상과 0°, 30°, 45°, 60°, 90°의 정렬 각도(skew-angle)를 적용하여 총 55회의 장기 실험을 수행했습니다.
핵심 발견: 교각 형상 계수(Ks)는 길이-폭 비율(L/Dp)이 1.33에서 4.00 사이일 때 사각-둥근-코와 타원형 교각에서 1.0, 사각-네모-코와 파일 그룹에서 1.2로 나타났습니다. 또한, 기존의 정렬 계수(Kθ) 예측식(Richardson and Davis [2001])은 L/Dp=4.0에서는 정확했지만, L/Dp가 1.33, 2.0인 경우에는 세굴 깊이를 과대평가하는 경향을 보였습니다.
핵심 결론: 교각의 형상과 정렬 각도는 세굴 깊이에 중대한 영향을 미치며, 기존 예측 모델의 한계를 보완하는 정량적 데이터를 제공함으로써 더 안전하고 경제적인 교량 설계에 기여할 수 있습니다.
도전 과제: 왜 이 연구가 CFD 전문가에게 중요한가?
교량 기초 주변에서 발생하는 국부 세굴은 교량 붕괴의 주요 원인 중 하나입니다. 따라서 평형 세굴 깊이를 정확하게 예측하는 것은 교량 공학에서 매우 중요한 문제입니다. 세굴 깊이는 유속, 수심, 입자 크기 등 다양한 요인에 의해 결정되지만, 교각의 수평 단면 형상과 흐름에 대한 정렬 각도 역시 중요한 변수입니다.
지금까지 교각 형상과 정렬의 영향에 대한 연구는 소수에 불과했으며, Laursen과 Toch [1956]의 연구가 가장 널리 알려져 있습니다. 그러나 다양한 형상과 정렬 각도에 대한 체계적이고 정량적인 데이터는 여전히 부족한 실정입니다. 이는 엔지니어들이 세굴 깊이를 예측할 때 불확실성을 안고 설계를 진행하게 만들어, 과도하게 보수적인 설계를 하거나 반대로 구조적 안정성을 위협할 수 있는 문제를 야기합니다. 본 연구는 이러한 지식의 공백을 메우고, 보다 정밀한 세굴 예측 모델 개발의 필요성을 제기합니다.
연구 접근법: 방법론 분석
본 연구는 베이라 인테리어 대학교(Universidade da Beira Interior)의 길이 28.00m, 폭 2.00m, 깊이 1.00m의 수로에서 총 55회의 실험을 수행했습니다. 실험 조건은 퇴적물 이동이 시작되는 임계 유속에 가까운 정상류(steady, clear-water flow) 상태로 유지되었습니다.
실험 변수:
교각 형상 (Pier Shape): 원형(Circular), 사각-네모-코(Rectangular square-nose), 사각-둥근-코(Rectangular round-nose), 타원형(Oblong), 파일 그룹(Pile-group)의 5가지 형태가 사용되었습니다.
교각 크기 (Pier Width/Diameter, Dp): 50mm, 100mm, 150mm, 200mm 등 다양한 크기가 적용되었습니다.
정렬 각도 (Skew-angle, θ): 0°, 30°, 45°, 60°, 90°의 각도로 교각을 설치하여 흐름 방향과의 정렬 효과를 분석했습니다.
데이터 수집: 세굴 깊이는 실험 시작 후 첫 1시간 동안은 약 5분 간격으로 측정되었으며, 이후에는 매일 몇 차례씩 측정되었습니다. Simarro et al. [2011]의 연구에 따라 실험은 7일 후에 중단되었으며, 평형 세굴 깊이(dse)는 측정된 데이터를 무한 시간으로 외삽하여 추정했습니다.
이러한 체계적인 실험 설계를 통해 교각의 형상과 정렬 각도가 세굴 깊이에 미치는 영향을 독립적으로 평가하고 정량화할 수 있었습니다.
핵심 발견: 주요 결과 및 데이터
본 연구는 교각 형상 계수(Ks)와 정렬 계수(Kθ)에 대한 중요한 발견을 제시했습니다.
발견 1: 교각 형상 계수(Ks)는 특정 L/Dp 비율 이상에서 안정적인 값을 보임
교각 형상 계수(Ks)는 특정 형상을 가진 교각의 세굴 깊이와 표준 형상(본 연구에서는 원형 교각)의 세굴 깊이의 비율로 정의됩니다. Figure 1에서 볼 수 있듯이, 교각의 길이 대 폭 비율(L/Dp)이 1.33에서 4.00 사이일 때 Ks 값은 L/Dp에 거의 영향을 받지 않았습니다. – 사각-둥근-코(Rectangular round-nose) 및 타원형(Oblong) 교각: Ks ≈ 1.0으로, 표준 원형 교각과 유사한 세굴 깊이를 보였습니다. – 사각-네모-코(Rectangular square-nose) 및 파일 그룹(Pile-group) 교각: Ks ≈ 1.2로, 원형 교각보다 약 20% 더 깊은 세굴을 유발했습니다. 이는 날카로운 모서리가 흐름의 박리를 심화시켜 더 강한 와류를 생성하기 때문으로 분석됩니다.
Figure 1: Shape factor, Ks
발견 2: 기존 정렬 계수(Kθ) 예측 모델의 한계 확인
교각 정렬 계수(Kθ)는 특정 각도로 기울어진 교각의 세굴 깊이와 정방향(0°)으로 정렬된 동일 교각의 세굴 깊이의 비율입니다. Figure 2는 본 연구의 실험 결과와 Richardson and Davis [2001]가 제안한 예측 모델을 비교합니다. – L/Dp = 4.0: 예측 모델은 실험 결과와 매우 잘 일치하여 높은 정확도를 보였습니다. – L/Dp = 1.33 및 2.0: 예측 모델은 실험에서 측정된 Kθ 값을 과대평가하는 경향을 뚜렷하게 보였습니다. 이는 상대적으로 짧은 교각(L/Dp가 작은 경우)에서는 정렬 각도 증가에 따른 세굴 심화 효과가 기존 모델이 예측하는 것보다 작다는 것을 의미합니다. 이 결과는 실제 교량 설계 시, 특히 짧은 교각에 대해 기존 공식을 그대로 적용할 경우 과도하게 보수적인 설계가 될 수 있음을 시사합니다.
Figure 2: Alignment factor, Kθ
R&D 및 운영을 위한 실질적 시사점
설계 엔지니어: 본 연구 결과는 교각 설계 시 세굴을 최소화하기 위한 구체적인 가이드라인을 제공합니다. 예를 들어, 동일한 폭이라면 사각-네모-코(Ks=1.2)보다 사각-둥근-코(Ks=1.0) 형상을 채택하는 것이 세굴 깊이를 줄이는 데 유리합니다. 또한, L/Dp 비율이 작은 교각의 경우 기존의 정렬 계수 공식을 재검토하거나 보다 정밀한 CFD 해석을 통해 세굴 깊이를 예측해야 합니다.
수리 및 CFD 분석가: Richardson and Davis [2001]의 정렬 계수 예측식이 특정 조건(낮은 L/Dp)에서 세굴을 과대평가한다는 점은 중요한 시사점입니다. 이는 CFD 시뮬레이션을 통해 세굴을 예측할 때, 검증된 물리 모델을 사용하더라도 특정 형상 및 조건에 대한 실험 데이터와의 비교 검증(validation)이 필수적임을 강조합니다.
품질 관리 및 인프라 유지보수팀: 이 연구는 교량의 장기적인 안정성을 평가하는 데 중요한 기준을 제공합니다. 특히 정렬 각도가 큰 교각이나 사각-네모-코 형태의 기존 교량은 세굴에 더 취약할 수 있으므로, 정기적인 수심 측량 및 모니터링의 우선순위를 정하는 데 이 데이터를 활용할 수 있습니다.
논문 정보
PIER SHAPE AND ALIGNMENT EFFECTS ON LOCAL SCOUR
1. 개요:
제목: PIER SHAPE AND ALIGNMENT EFFECTS ON LOCAL SCOUR (교각 형상 및 정렬이 국부 세굴에 미치는 영향)
저자: Cristina Fael, Rui Lança, António Cardoso
발표 연도: 2014
발표 학회: SHF Conference: «Small scale morphological evolution Of costal, estuarine and river systems_Nantes 6 & 7 october 2014
교량 교각은 다양한 수평 형상을 가질 수 있으며 흐름 방향에 대해 다른 정렬 각도로 건설될 수 있습니다. 교각 형상과 정렬의 효과는 소수의 연구자들에 의해서만 연구되었으며, 그중 가장 잘 알려진 것은 Laursen과 Toch [1956]입니다. 본 연구에서는 퇴적물 이동 시작 임계값에 가까운 정상 상태의 맑은 물 흐름 조건에서 55회의 장기 실험실 테스트를 수행하여 형상과 경사각이 평형 세굴 깊이에 미치는 영향을 다루었습니다. 원형, 사각-네모-코, 사각-둥근-코, 타원형 및 파일 그룹의 다섯 가지 다른 교각 형상이 고려되었으며, 테스트된 경사각은 0, 30, 45, 60, 90°였습니다. 경사진 교각의 형상 효과와 Richardson and Davis [2001]가 제안한 교각 정렬 계수를 설명하는 방정식의 성능에 대해 관련 있는 기여가 이루어졌습니다.
3. 서론:
교량 기초에서의 국부 세굴은 교량 붕괴의 일반적인 원인이며, 평형 세굴 깊이의 예측은 교량 공학에서 주요 관심사입니다. 균일한 교각 주변의 세굴 깊이(ds)는 수심(d), 에너지 선의 기울기(S), 중력 가속도(g), 유체 밀도(ρ), 동점성 계수(v), 중앙 입자 크기(D50), 입도 분포 계수(σg), 퇴적물 밀도(ρs), 교각 폭(Dp), 수평 단면의 정렬 및 형상, 수로 폭(B), 하상 경사(S0), 단면 형상, 시간(t)에 따라 달라집니다. 교각 정렬과 형상은 각각 계수 Kθ와 Ks로 설명될 수 있습니다. 본 실험 연구의 목적은 교각 형상과 정렬이 국부 세굴에 미치는 영향을 재검토하는 것입니다.
4. 연구 요약:
연구 주제의 배경:
교량의 안전성은 기초의 안정성에 크게 좌우되며, 국부 세굴은 이 안정성을 위협하는 가장 큰 요인 중 하나입니다.
이전 연구 현황:
Laursen과 Toch [1956] 등 소수의 연구가 있었으나, 다양한 교각 형상과 정렬 각도에 대한 포괄적이고 체계적인 데이터는 부족한 상황입니다.
연구 목적:
본 연구는 5가지 교각 형상과 5가지 정렬 각도에 대한 55회의 장기 수리 실험을 통해 교각의 형상과 정렬이 평형 세굴 깊이에 미치는 영향을 정량적으로 분석하고, 기존 예측 모델의 성능을 평가하는 것을 목적으로 합니다.
핵심 연구:
실험을 통해 얻은 데이터를 바탕으로 교각 형상 계수(Ks)와 정렬 계수(Kθ)를 도출하고, 이 값들이 교각의 기하학적 특성(특히 L/Dp 비율)에 따라 어떻게 변하는지 분석했습니다.
5. 연구 방법론
연구 설계:
대형 수로(flume)에서 통제된 수리 조건 하에 다양한 형상, 크기, 정렬 각도를 가진 교각 모델을 설치하여 장기간에 걸쳐 세굴 깊이 변화를 측정하는 실험적 연구 설계를 채택했습니다.
데이터 수집 및 분석 방법:
세굴 깊이를 주기적으로 측정하고, 7일간의 실험 데이터를 기반으로 무한 시간으로 외삽하여 평형 세굴 깊이(dse)를 추정했습니다. 이 값을 이용하여 형상 계수(Ks)와 정렬 계수(Kθ)를 계산하고, 기존 예측 모델과 비교 분석했습니다.
연구 주제 및 범위:
연구는 맑은 물 조건(clear-water scour)에서의 국부 세굴에 초점을 맞추었으며, 5가지 교각 형상(원형, 사각-네모-코, 사각-둥근-코, 타원형, 파일 그룹)과 5가지 정렬 각도(0°, 30°, 45°, 60°, 90°)를 주요 변수로 다루었습니다.
6. 주요 결과:
주요 결과:
형상 계수(Ks)는 L/Dp > 1.33 조건에서 사각-둥근-코 및 타원형 교각의 경우 1.0, 사각-네모-코 및 파일 그룹 교각의 경우 1.2로 나타났습니다.
Richardson and Davis [2001]가 제안한 정렬 계수(Kθ) 예측식은 L/Dp = 4.0에서는 정확했지만, L/Dp = [1.33, 2.0]에서는 세굴 깊이를 과대평가하는 경향을 보였습니다.
그림 목록:
Figure 1: Shape factor, Ks
Figure 2: Alignment factor, Ko
7. 결론:
본 연구는 교각 형상과 정렬이 평형 세굴 깊이에 미치는 영향을 재검토했습니다. 분석 결과, 형상 계수(Ks)는 사각-둥근-코 및 타원형 단면 교각의 경우 1.0, 사각-네모-코 및 파일 그룹 단면 교각의 경우 1.2로 취할 수 있음을 확인했습니다. 또한, Richardson and Davis [2001]가 제안한 정렬 계수(Kθ) 예측식은 L/Dp = 4.0에서는 정확하지만, L/Dp = [1.33, 2.0]에서는 Kθ를 과대평가하는 경향이 있음을 발견했습니다.
8. 참고 문헌:
Lança, R. (2013). Clear-water scour at single piers and pile groups. PhD thesis. University of Beira Interior.
Lança, R., Fael, C., Cardoso, A. (2010). – Assessing equilibrium Clearwater scour around single cylindrical piers. River Flow 2010, 1207–1213.
Lança, R., Fael,C., Maia, R., Pêgo, J., Cardoso, A. (2013a). – Clear-Water Scour at Pile Groups. J. Hydraul. Eng., 139(10), 1089–1098.
Lança, R., Fael, C., Maia, R., Pêgo, J., Cardoso, A. (2013b). – Clear-Water Scour at Comparatively Large Cylindrical Piers. J. Hydraul. Eng., 139(11), 1117–1125.
Laursen, E. M., Toch, A. (1956). – Scour around bridge piers and abutments. Bulletin No.4, Iowa Highways Research Board.
Lee, S., Sturm, T. (2009). – Effect of Sediment Size Scaling on Physical Modeling of Bridge Pier Scour. J. Hydraul. Eng., 135(10), 793–802.
Richardson, E. V., Davis, S. R. (2001). – Evaluating scour at bridges. Federal Highway Administration.
Sheppard, D. M., Odeh, M., Glasser, T. (2004). – Large scale Clearwater local pier scour experiments. J. Hydraul. Eng., 130(10), 957–963.
Simarro, G., Fael, C., Cardoso, A. H. (2011). – Estimating equilibrium scour depth at cylindrical piers in experimental studies. J. Hydraul. Eng., 137(9), 1089–1093.
전문가 Q&A: 자주 묻는 질문
Q1: 왜 원형 교각을 형상 계수(Ks) 계산의 기준(standard-shape)으로 삼았나요?
A1: 논문에서 명시적으로 언급하지는 않았지만, 수리학 및 교량 공학 분야에서 원형 교각은 가장 기본적인 형태로 간주되며 세굴에 대한 연구가 가장 많이 이루어졌기 때문입니다. 이를 기준으로 삼으면 다른 복잡한 형상의 교각이 세굴에 미치는 영향을 정량적으로 비교하고 표준화된 계수(Ks)로 표현하기 용이합니다.
Q2: 실험이 7일 만에 종료되어 평형 상태에 도달하지 못했다고 했는데, 평형 세굴 깊이(dse)는 어떻게 결정했나요?
A2: 논문에 따르면, 7일간 측정된 세굴 깊이 기록을 Lança et al. [2010]이 제안한 방법에 따라 무한 시간으로 외삽(extrapolated to infinite time)하여 평형 세굴 깊이(dse)를 추정했습니다. 이는 실험 시간을 무한정 늘릴 수 없는 현실적인 제약을 극복하고 장기적인 세굴 깊이를 예측하기 위한 공학적인 접근법입니다.
Q3: 형상 계수(Ks)에 대한 교각의 길이 대 폭 비율(L/Dp)의 영향에 대한 핵심적인 발견은 무엇이었나요?
A3: Figure 1에서 볼 수 있듯이, L/Dp 비율이 1.33에서 4.00 사이의 범위에서는 Ks 값에 대한 L/Dp의 영향이 미미하거나 거의 없었습니다. 이는 해당 범위 내에서는 교각의 길이보다는 단면의 형상(예: 모서리의 둥글기)이 세굴 깊이를 결정하는 더 지배적인 요소임을 의미합니다.
Q4: 기존의 Richardson and Davis [2001] 모델은 정렬 계수(Kθ) 예측에서 어떤 성능을 보였나요?
A4: Figure 2에 따르면, 이 모델은 L/Dp = 4.0인 상대적으로 긴 교각에 대해서는 실험 결과와 잘 일치하여 정확한 예측 성능을 보였습니다. 하지만 L/Dp가 1.33과 2.0으로 작은, 상대적으로 짧은 교각에 대해서는 실험으로 측정된 Kθ 값보다 더 큰 값을 예측하여 세굴 위험을 과대평가하는 경향이 있었습니다.
Q5: 본 연구에서 테스트한 5가지 교각 형상은 구체적으로 무엇이었나요?
A5: 초록(ABSTRACT)과 실험 설정(EXPERIMENTAL SETUP AND PROCEDURE) 부분에 명시된 바와 같이, 원형(circular), 사각-네모-코(rectangular square-nose), 사각-둥근-코(rectangular round-nose), 타원형(oblong), 그리고 파일 그룹(piles group)의 다섯 가지 형상이었습니다.
결론: 더 높은 품질과 생산성을 위한 길
본 연구는 교량 교각 세굴 깊이가 교각의 형상과 흐름에 대한 정렬 각도에 의해 어떻게 달라지는지에 대한 명확하고 정량적인 증거를 제시합니다. 특히, 기존 예측 모델이 특정 조건에서 부정확할 수 있음을 실험적으로 입증함으로써, 보다 정밀한 설계와 해석의 필요성을 강조합니다. 이러한 연구 결과는 고도의 정확성이 요구되는 인프라 프로젝트에서 신뢰성 높은 CFD 시뮬레이션이 왜 필수적인지를 보여줍니다.
STI C&D는 최신 산업 연구 결과를 적용하여 고객이 더 높은 생산성과 품질을 달성할 수 있도록 지원하는 데 전념하고 있습니다. 이 논문에서 논의된 과제가 귀사의 운영 목표와 일치한다면, 저희 엔지니어링 팀에 연락하여 이러한 원칙을 귀사의 구성 요소에 어떻게 구현할 수 있는지 알아보십시오.
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연락처 : 02-2026-0442
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저작권 정보
이 콘텐츠는 “Cristina Fael, Rui Lança, António Cardoso”의 논문 “PIER SHAPE AND ALIGNMENT EFFECTS ON LOCAL SCOUR”를 기반으로 한 요약 및 분석 자료입니다.
이 기술 요약 자료는 Pedro Ramos, João Pedro Pêgo & Rodrigo Maia가 2014년 3rd IAHR Europe Congress에 발표한 논문 “NUMERICAL SIMULATION OF THE FLOW AROUND A PIER USING OPENFOAM”을 기반으로 하여 분석 및 요약되었습니다.
The Challenge: 교량 기초 주변에서 발생하는 세굴(Scour) 현상은 교량 붕괴로 이어질 수 있는 심각한 문제이며, 이를 유발하고 유지하는 구동 메커니즘에 대한 이해는 여전히 부족합니다.
The Method: 오픈소스 CFD 툴박스인 OpenFOAM을 사용하여 고립된 원형 교각 주변의 유동을 수치 시뮬레이션했으며, 평탄한 하상(초기 상태)과 평형 세굴 상태의 두 가지 고정층 구성에 대해 LES(Large Eddy Simulation) 난류 모델을 적용했습니다.
The Key Breakthrough: 이전 연구(Fluent 사용) 대비 정규화된 구조 격자(structured mesh)를 적용한 OpenFOAM 시뮬레이션은 교각 후류에서 발생하는 와류(wake vortex)를 더 크고 현실에 가깝게 모사했으며, 이는 세굴 과정 해석의 정확도를 크게 향상시켰습니다.
The Bottom Line: 오픈소스 CFD 소프트웨어인 OpenFOAM이 적절한 격자 구성과 설정을 통해 상용 소프트웨어에 필적하는 고품질의 복잡한 수리 현상 시뮬레이션 결과를 제공할 수 있음을 입증했습니다.
The Challenge: Why This Research Matters for CFD Professionals
교각 세굴은 하상에 위치한 교량 기초에 심각한 손상을 입히는 주요 원인으로, 전체 교량 구조의 안정성 붕괴 위험을 증가시킵니다. 포르투갈에서는 도루강의 Entre-os-Rios 교량 붕괴 사고의 부분적인 원인이 교각 세굴이었습니다. 이처럼 교각 주변의 국부 세굴은 광범위하게 연구되어 왔지만, 대부분의 연구는 실험에 기반하여 최대 평형 세굴 깊이를 예측하는 데 중점을 두었습니다.
하지만 세굴 과정을 촉발하고 유지하는 핵심적인 구동 메커니즘에 대한 지식은 여전히 부족한 실정입니다. 기존의 수치 시뮬레이션 연구들은 존재했지만, 난류 모델의 한계로 인해 와류와 같은 미세한 유동 구조의 직접적인 영향을 연구하는 데 어려움이 있었습니다. 본 연구는 수치 시뮬레이션을 통해 이 분야의 지식을 확장하고, 특히 오픈소스 CFD 툴의 성능을 검증하는 것을 목표로 합니다.
The Approach: Unpacking the Methodology
본 연구는 오픈소스 소프트웨어인 OpenFOAM을 사용하여 교각 주변 유동의 3차원 수치 시뮬레이션을 수행했습니다. 세굴 과정에서 와류와 같은 유동 구조의 역할을 규명하기 위해 LES(Large Eddy Simulation) 난류 모델이 적용되었습니다.
시뮬레이션은 두 가지 주요 구성(Configuration)으로 진행되었습니다. 1. Configuration A (평탄한 하상): 세굴 과정이 시작되기 전의 초기 상태를 모사합니다. 2. Configuration B (세굴된 하상): 실험을 통해 얻은 평형 세굴 깊이에 도달한 후의 하상 형상을 나타냅니다.
이전 연구(Ramos, 2012)와의 가장 큰 차이점은 격자(mesh) 구성에 있습니다. 본 연구에서는 교각 주변과 채널 벽, 하상 근처에 더 미세하고 정규화된 분포를 갖는 구조 격자(structured mesh)를 사용했습니다(Figure 5, 6). 이는 데이터 처리 속도를 높이고 계산의 정확성을 향상시키는 핵심적인 개선 사항입니다. 유입 경계 조건으로는 평균 유속 0.32 m/s의 대수 법칙 프로파일을 적용했으며, 난류성 비압축성 유동 해석을 위해 interFoam 솔버를 사용했습니다.
The Breakthrough: Key Findings & Data
본 연구는 OpenFOAM을 활용한 시뮬레이션이 이전 Fluent 기반 연구 결과와 비교하여 몇 가지 중요한 개선점을 보여주었습니다.
Finding 1: 향상된 후류 와류(Wake Vortex) 모사
세굴 과정에서 교각 후류에서 발생하는 와류는 하상 입자를 들어 올려 하류로 이동시키는 중요한 역할을 합니다. Configuration A(평탄한 하상)에서 OpenFOAM 시뮬레이션 결과(Figure 10)는 Fluent 결과(Figure 9)보다 후류 와류 영역이 더 크고 난류성이 강하게 나타났습니다. 논문은 이 결과가 “실험실에서 관찰된 것에 더 가깝다”고 언급하며, 개선된 격자 구성이 더 현실적인 유동 구조를 모사하는 데 기여했음을 시사합니다. 이는 와류에 의한 하상 입자의 흡입 효과가 더 강하게 나타남을 의미하며, 세굴 현상 분석의 신뢰도를 높입니다.
좌: Figure 9 (Fluent 결과), 우: Figure 10 (OpenFOAM 결과). OpenFOAM 결과에서 더 넓고 강한 후류 와류가 관찰된다.
Finding 2: 항력 계수(Drag Coefficient)의 동적 거동 분석
교각에 작용하는 항력 계수는 구조물의 동적 안정성 분석에 필수적인 데이터입니다. OpenFOAM 시뮬레이션(Configuration A)을 통해 계산된 평균 항력 계수는 1.21이었습니다(Figure 15). 이는 이전 Fluent 시뮬레이션의 0.68이나 경험식에 따른 예상치인 약 0.73과는 차이가 있습니다.
하지만 더 중요한 것은 항력 계수가 시간에 따라 진동하는 패턴을 보인다는 점입니다. 이 진동은 교각 후류에서 발생하는 와류 방출(vortex shedding)로 인해 발생하는 힘의 변화를 나타내며, 이러한 진동의 주파수 정보는 교량 구조물의 동적 해석에 매우 중요한 정보를 제공합니다. OpenFOAM 결과는 이러한 동적 거동을 성공적으로 포착했습니다.
Figure 15. 시간에 따른 항력 계수의 변화. 와류 방출로 인한 주기적인 진동이 명확하게 나타난다.
Practical Implications for R&D and Operations
For Hydraulic Engineers: 이 연구는 OpenFOAM과 같은 오픈소스 툴이 적절한 격자 전략과 함께 사용될 때, 하상 전단 응력(bed shear stress)을 정확하게 예측할 수 있음을 보여줍니다. 시뮬레이션 결과(Figure 14)는 세굴이 교각 측면에서 시작될 가능성이 높다는 것을 나타내며, 이는 세굴 발생의 임계 지점을 파악하는 데 도움을 줍니다.
For Bridge Maintenance Engineers: 평형 세굴 상태(Configuration B)에 대한 시뮬레이션은 세굴이 최대로 진행되었을 때의 하상 형상과 유동 특성에 대한 통찰력을 제공합니다. 이는 교량의 정기 점검 시 중점적으로 확인해야 할 부분을 결정하고, 보수 및 보강 전략을 수립하는 데 활용될 수 있습니다.
For Bridge Design Engineers: 항력 계수의 시간에 따른 진동 데이터(Figure 15)는 와류 방출로 인한 유체-구조 상호작용(Fluid-Structure Interaction)을 고려한 교량의 동적 해석에 필수적입니다. 이 연구 결과는 설계 단계에서부터 교량의 안정성을 더욱 정밀하게 평가할 수 있는 기초 자료를 제공합니다.
Paper Details
NUMERICAL SIMULATION OF THE FLOW AROUND A PIER USING OPENFOAM
1. Overview:
Title: NUMERICAL SIMULATION OF THE FLOW AROUND A PIER USING OPENFOAM
Author: PEDRO RAMOS, JOÃO PEDRO PÊGO & RODRIGO MAIA
Year of publication: 2014
Journal/academic society of publication: 3rd IAHR Europe Congress, Book of Proceedings
Keywords: Scour, OpenFOAM, Large Eddy Simulation, CFD.
2. Abstract:
세굴은 하상에 위치한 교량 기초 손상의 주요 원인으로, 전체 교량 구조의 안정성 붕괴 위험을 증가시킵니다. 포르투갈에서는 도루강의 Entre-os-Rios 교량 붕괴 사고가 부분적으로 교각 세굴 때문이었습니다. 교각 주변의 국부 세굴은 광범위하게 연구되었으며, 대부분 실험 연구를 기반으로 최대 평형 깊이를 예측하는 데 중점을 둡니다. 그럼에도 불구하고, 세굴 과정을 촉발하고 유지하는 구동 메커니즘에 대한 지식은 여전히 부족합니다. 본 논문은 수치 시뮬레이션을 통해 이 분야의 지식을 추가하고자 합니다. 이 연구의 주요 목표는 OpenFOAM 툴박스를 사용하여 고립된 원형 교각 주변의 유동을 두 가지 고정층 구성, 즉 세굴 과정의 시작에 해당하는 평탄한 고정층과 실험적으로 얻은 평형 세굴 깊이에 도달한 후의 하상 형상을 대표하는 구성에 대해 수치 시뮬레이션하는 것입니다. Large Eddy Simulation 난류 모델을 적용하여 두 구성에 대한 속도 및 와도장, 하상 전단 응력, 교각의 항력 계수를 특성화할 것입니다. OpenFOAM 결과는 Ramos(2012)가 Fluent를 사용하여 얻은 데이터와 비교 검증될 것입니다. Fluent와 OpenFOAM은 산업 및 유체 역학 연구에서 널리 사용되는 두 가지 CFD 도구로, 전자는 상용 소프트웨어이고 후자는 무료 오픈 소스 소프트웨어입니다. 사용된 두 3차원 수치 모델은 세굴 과정에서 중요한 역할을 하는 말굽 와류와 같은 유동 구조를 연구할 수 있게 합니다. 두 CFD 도구의 성능을 분석하고 비교할 것입니다. 수치 결과는 참고 문헌으로 인정된 서지에서 얻은 데이터와 비교 검증될 것입니다.
3. Introduction:
교량 기초 주변의 국부 세굴은 교각의 부분적 파손이나 붕괴로 이어질 수 있습니다. 수직 원형 교각이 일정한 흐름 속에서 하상에 놓이면, 하상과 상호 작용하는 유동 패턴에 변화가 생깁니다. 특징적인 유동 구조는 말굽 와류(교각 앞에서 형성됨)와 교각의 바람이 불어가는 쪽(lee-side)에서 형성되는 후류 와류 유동 패턴(보통 와류 방출 형태)입니다(Figure 1). 또한, 교각 상류에서 유동 감속의 결과로 하향류(downflow)가 존재합니다. 이러한 변화의 전반적인 효과는 일반적으로 퇴적물 이동을 증가시켜 교각 주변의 국부 세굴을 초래합니다.
4. Summary of the study:
Background of the research topic:
교각 세굴은 교량의 안정성을 위협하는 중요한 수리 현상입니다. 유동 속에 놓인 교각은 주변 유동장을 변화시키고, 이로 인해 발생하는 말굽 와류(horseshoe vortex), 하향류(downflow), 후류 와류(trailing vortex) 등이 하상의 퇴적물 이동을 촉진하여 국부적인 침식을 유발합니다.
Figure 1. Flow around pier (reproduced from Breusers and Raudkivi, 1991).
Status of previous research:
세굴 현상에 대한 연구는 주로 실험적으로 이루어졌습니다. Twaites(1960), Bachelor(1967) 등의 공기역학 연구를 시작으로 Melville과 Raudkivi(1977) 등이 수중 세굴 현상으로 연구를 확장했습니다. 수치 시뮬레이션 분야에서는 Deng과 Piquet(1992)가 RANS 모델을 사용하여 3차원 시뮬레이션을 수행했으며, Olsen과 Melaaen(1993)이 처음으로 유동 시뮬레이션과 세굴 모델링을 결합했습니다. Roulund 등(2005)은 SST k-ω 모델을 사용했으나, 이는 와류의 직접적인 영향을 연구하기에는 한계가 있었습니다. Ramos(2012)는 이러한 한계를 극복하기 위해 LES 모델을 사용하여 Fluent로 시뮬레이션을 수행했으며, 본 연구는 이 결과를 비교 대상으로 삼습니다.
Figure 2. Scour cavity obtained in the laboratory test (Ramos, 2012).
Purpose of the study:
본 연구의 주된 목적은 오픈소스 CFD 툴인 OpenFOAM을 사용하여 교각 주변 유동을 수치 시뮬레이션하고, 그 결과를 상용 소프트웨어인 Fluent를 사용한 이전 연구(Ramos, 2012) 및 실험 데이터와 비교 검증하는 것입니다. 이를 통해 오픈소스 CFD 툴의 성능을 평가하고, 개선된 격자 기법을 적용하여 세굴을 유발하는 와류 구조에 대한 더 깊은 이해를 얻고자 합니다.
Core study:
연구의 핵심은 두 가지 하상 조건(평탄한 하상, 세굴된 하상)에 대해 OpenFOAM을 이용한 LES 시뮬레이션을 수행하는 것입니다. 시뮬레이션을 통해 속도장, 와도장, 하상 전단 응력, 교각의 항력 계수를 분석합니다. 특히, 이전 연구 대비 개선된 구조 격자를 사용하여 결과의 질을 향상시키고, 이를 Fluent 결과와 비교하여 OpenFOAM의 신뢰성과 유용성을 검증합니다.
5. Research Methodology
Research Design:
본 연구는 실험 및 수치 해석 연구(Ramos, 2012)를 참조 사례로 사용했습니다. 실험은 폭 1m, 길이 32.2m의 수로에서 직경 0.05m의 PVC 실린더를 사용하여 수행되었습니다. 하상 재료는 중간 직경 0.86mm의 석영 모래였습니다. 유량 64 L/s, 수심 0.20m 조건에서 평균 유속은 0.32 m/s였으며, 이는 입자 이동이 시작되는 임계 속도에 가깝습니다. 이 조건을 OpenFOAM을 사용하여 3차원 수치 시뮬레이션으로 재현하고, LES 난류 모델을 적용했습니다.
Data Collection and Analysis Methods:
수치 시뮬레이션 데이터는 오픈소스 시각화 툴인 Paraview를 사용하여 분석되었습니다. 속도장, 하상 전단 응력, 항력 계수 등의 데이터를 추출하여 이전 Fluent 연구 결과와 정성적, 정량적으로 비교 분석했습니다. 항력 계수는 OpenFOAM의 forceCoeffs functionObject를 사용하여 계산되었습니다.
Research Topics and Scope:
연구 범위는 고정된 하상(fixed bed)을 가진 단일 원형 교각 주변의 난류 유동 시뮬레이션에 한정됩니다. 두 가지 시나리오, 즉 세굴 전 평탄한 하상(Configuration A)과 평형 세굴 후의 하상(Configuration B)을 다룹니다. 이동상(mobile bed)이나 세굴 과정 자체의 시뮬레이션은 포함되지 않습니다.
6. Key Results:
Key Results:
Configuration A (평탄한 하상): OpenFOAM 시뮬레이션은 Fluent 시뮬레이션보다 더 크고 난류성이 강한 후류 와류를 보여주었으며, 이는 실험 관찰 결과와 더 일치합니다. 하상 전단 응력은 양쪽 시뮬레이션에서 유사한 크기(최대 약 2 Pa)를 보였으나, OpenFOAM에서 와류의 영향이 더 명확하게 나타났습니다. OpenFOAM으로 계산된 평균 항력 계수는 1.21로, Fluent의 0.68보다 높았지만 와류 방출로 인한 주기적인 진동을 잘 포착했습니다.
Configuration B (세굴된 하상): 세굴된 하상 지형으로 인해 후류 와류의 강도는 Configuration A보다 약해졌습니다. 이는 평형 상태에 도달했음을 시사합니다. 하상 전단 응력 값은 임계 전단 응력(0.5 Pa) 이하로 낮아져 추가적인 세굴이 발생하지 않는 평형 상태와 일치하는 결과를 보였습니다. 평균 항력 계수는 0.053으로 계산되었습니다.
전반적 평가: 개선된 구조 격자를 사용한 OpenFOAM 시뮬레이션은 이전 Fluent 연구에 비해 결과의 질이 향상되었으며, 특히 와류 구조 모사에서 뚜렷한 개선을 보였습니다. 두 소프트웨어의 시뮬레이션 결과는 정성적, 정량적으로 합리적인 일치를 보였습니다.
Figure List:
Figure 1. Flow around pier (reproduced from Breusers and Raudkivi, 1991).
Figure 2. Scour cavity obtained in the laboratory test (Ramos, 2012).
Figure 3. Final bed geometry (Ramos, 2012).
Figure 4. a) Velocity vs. time on a random point in a turbulent flow b) Different eddies sizes in turbulence (reproduced from Fergizer, 2002).
Figure 5. 3D representation of the meshes (left – Ramos (2012); right – OpenFOAM).
Figure 6. Details of the mesh used in OpenFOAM simulations.
Figure 7. Schematic description of the geometry and its boundary-conditions.
Figure 8. Schematic description of the configurations and the planes where are presented the velocity fields (left – side view; right – top view).
Figure 9. Fluent results to velocity field (m/s) (t=20s; Configuration A) in the parallel plane to the bed channel, on half depth of the flow (Ramos, 2012).
Figure 10. OpenFOAM results to velocity magnitude (m/s) (t=20s; Configuration A) in the parallel plane to the bed channel, on half depth of the flow.
Figure 11. Fluent results to velocity magnitude (m/s) (t=20s; Configuration A) in the symmetry plane of the channel (Ramos, 2012).
Figure 12. OpenFOAM results to velocity magnitude (m/s) (t=20s; Configuration A) in the symmetry plane of the channel.
Figure 13. Fluent results to bed shear stress (Pa) (t=20s; Configuration A).
Figure 14. OpenFOAM results to bed shear stress (Pa) (t=20s; Configuration A).
Figure 15. Drag coefficient vs. flow time (Configuration A).
Figure 16. Fluent results to velocity magnitude (m/s) (t=20s; Configuration B) in the parallel plane to the bed channel, on half depth of the flow (Ramos, 2012).
Figure 17 – OpenFOAM results to velocity magnitude (m/s) (t=20s; Configuration B) in the parallel plane to the bed channel, on half depth of the flow.
Figure 18. Fluent results to velocity magnitude (m/s) (t=20s; Configuration B) in the symmetry plane of the channel (Ramos, 2012).
Figure 19. Fluent results to longitudinal velocity (m/s) (t=20s; Configuration B) in the symmetry plane of the channel (Ramos, 2012).
Figure 20. Fluent results to bed shear stress (Pa) (t=20s; Configuration B).
Figure 21. OpenFOAM results to bed shear stress (Pa) (t=20s; Configuration B).
Figure 22. Drag coefficient vs. flow time (Configuration B).
7. Conclusion:
OpenFOAM 툴박스를 사용하여 교각 주변의 유동에 대한 3차원 수치 시뮬레이션이 개발되었습니다. 평탄한 하상과 세굴된 하상 구성에 대해 LES 난류 모델을 사용하여 난류 유동을 시뮬레이션했습니다. 결과 중 일부는 상용 소프트웨어 Fluent를 사용하여 Ramos(2012)가 얻은 동일한 유동의 시뮬레이션과 비교되었습니다. Configuration A(평탄한 하상)에서는 Ramos(2012)의 연구와 달리 정규 격자를 사용하여 결과의 질을 명확하게 향상시켰습니다. 두 번째 구성(평형 세굴 깊이)에서도 정규 격자를 다시 적용했으며, 이를 위해 복잡한 모래 하상 형상으로 인한 문제를 방지하기 위해 불규칙한 하상을 단순화해야 했습니다. 와류, 특히 후류 와류 방출의 계산이 개선되었습니다. 속도장에서 말굽 와류의 출현은 명확하지 않지만, 세굴 구덩이 바로 상류에서 관찰된 교란은 긍정적인 신호입니다. 저자들의 관점에서, 각 소프트웨어(Fluent 및 OpenFOAM)로 얻은 시뮬레이션은 Ramos(2012)가 수행한 실험실 테스트에서 관찰된 예상 결과와 정성적, 정량적으로 합리적인 일치를 보입니다. 교각의 항력 계수 결과는 경험식(White, 2006)에서 주어진 값과 일치합니다.
8. References:
Batchelor, G. K. (1967) An introduction to fluid dynamics. University Press, Cambridge.
Breusers, H.; Raudkivi, A. J. (1991) Scouring. IAHR Hydraulic Structures Design Manual. A. A. Balkema, Rotterdam, Netherlands.
Dargahi, B. (1990) Controlling Mechanism of Local Scouring, J. Hydr. Engrg, ASCE, Vol 116, No.10
Deng, G.; Piquet, J. (1992) Navier-Stokes computations of horseshoe vortex flows. Int. J. Numer. Meth. Fluids, 15: 99-124.
Ferziger, J.H.; Peric, M. (2002) Computational Methods for Fluid Dynamics. Springer, Berlim.
Jongho L., Jungwoo K., Haecheon C. (2011) Sources of spurious force oscillations from an immersed boundary method for moving-body problems, Journal of Computational Physics, Vol. 230, Issue 7.
Melville, B.; Coleman S. (2000) Bridge Scour; Water Resources Publications LLC, (2000) Colorado, U.S.A.
Melville, B.; Raudkivi, A.J. (1977) Flow characteristics in Local Scour at Bridge Piers, J. Hydr. Research, ASCE, Vol 15, pp. 373-380.
Olsen, N.R.B.; Melaaen, M.C. (1993) Three-dimensional calculation of scour around cylinders. Journal of Hydraulic Engineering (ASCE), 119, 1048–1054.
Ramos, P.X. (2012, Modelação numérica do escoamento em torno de um pilar, MSc Thesis at Faculty of Engineering of University of Porto, Portugal.
Richardson, J.; Panchang, V. (1998) Three-dimensional simulation of scour-inducing flow at bridge piers. Journal of Hydraulic Engineering.
Roulund, A.; Sumer, M. Fredsøe, J. Michelsen, J. (2005) Numerical and experimental investigation of flow and scour around a circular pile. Journal of Fluid Mechanics, 534, pp 351-401.
Thwaites, B. (1960) Incompressible aerodynamics. University Press, Oxford.
White, F. (2006) Fluid Mechanics. McGraw-Hill Companies; 6th edition.
Expert Q&A: Your Top Questions Answered
Q1: OpenFOAM 시뮬레이션에서 구조 격자(structured mesh)를 사용한 이유는 무엇이며, 이전 연구와 비교하여 어떤 개선을 가져왔나요?
A1: 구조 격자는 셀이 정규적인 방식으로 정렬되고 분포되어 있어 데이터 처리 속도를 높입니다. 특히 본 연구에서는 교각 주변과 경계층 근처에 셀을 미세하게 배열하여 유동 구조를 더 정확하게 포착할 수 있었습니다. 논문에 따르면, 이 개선된 격자 구성은 후류 와류(wake vortex)를 더 현실에 가깝게 모사하는 데 결정적인 역할을 했으며, 이는 이전 연구(Ramos, 2012) 대비 결과의 질을 명확하게 향상시킨 핵심 요인입니다.
Q2: OpenFOAM으로 계산된 항력 계수(평균 1.21)가 경험식 값(약 0.73)과 상당한 차이를 보입니다. 이 결과를 어떻게 해석해야 하나요?
A2: 수치 자체의 차이도 중요하지만, 더 주목할 점은 Figure 15에서 보이는 항력 계수의 주기적인 진동입니다. 이 진동은 교각 후류에서 와류가 주기적으로 방출되면서 발생하는 힘의 변화를 물리적으로 올바르게 표현한 것입니다. 이 진동의 주파수와 진폭 정보는 교량 구조물의 피로 파괴나 공진 현상 등을 분석하는 동적 해석에 매우 중요한 데이터입니다. 따라서 평균값의 차이보다는 이러한 동적 거동을 성공적으로 포착했다는 점에 더 큰 의미를 둘 수 있습니다.
Q3: OpenFOAM 시뮬레이션에서 VOF(Volume of Fluid) 기법을 적용한 이유는 무엇인가요?
A3: 논문에 따르면, OpenFOAM 시뮬레이션은 20cm의 물층과 5cm의 공기층으로 구성된 2상 유동(two-phase flow)을 모사했습니다. VOF 기법은 이처럼 서로 섞이지 않는 두 유체(물과 공기)의 경계면을 추적하는 데 사용됩니다. 이는 이전 Fluent 연구에서 물만 시뮬레이션했던 것과 차이가 있으며, 자유 수면의 효과를 더 현실적으로 고려하기 위한 접근 방식입니다.
Q4: 복잡한 형상의 세굴된 하상(Configuration B)에 대해 어떻게 정규 격자를 적용했나요?
A4: 논문에서는 실제 세굴된 하상의 복잡하고 불규칙한 형상을 그대로 격자로 만드는 대신, 형상을 단순화(simplified)했다고 명시하고 있습니다. 이는 정규적인 셀 분포를 가진 구조 격자를 적용하기 위한 일종의 타협이었습니다. LES 모델이 많은 계산 시간을 요구하기 때문에, 격자 생성의 복잡성을 줄여 수치 해석 문제를 덜 복잡하게 만들기 위한 중요한 단계였습니다.
Q5: 세굴 과정에서 중요한 말굽 와류(horseshoe vortex)는 시뮬레이션에서 성공적으로 관찰되었나요?
A5: 논문에 따르면, 속도장(Figure 18, 19)에서 말굽 와류의 존재가 명확하게 나타나지는 않았습니다. 말굽 와류는 작고 복잡한 와류 시스템이라 계산하기 어렵기 때문입니다. 하지만 해당 영역에서 상당한 난류(turbulence)가 관찰되었으며, 저자들은 이를 “좋은 신호(a good signal)”라고 평가했습니다. 이는 비록 와류의 형태가 뚜렷하지 않더라도, 해당 물리 현상이 어느 정도 모사되고 있음을 시사합니다.
Conclusion: Paving the Way for Higher Quality and Productivity
이 연구는 교량 붕괴의 주된 원인인 교각 세굴 시뮬레이션에서 오픈소스 CFD 소프트웨어인 OpenFOAM의 높은 잠재력을 명확히 보여주었습니다. 특히, 체계적인 구조 격자 설계를 통해 상용 소프트웨어인 Fluent에 필적하거나 일부 측면(예: 와류 모사)에서는 더 현실적인 결과를 도출할 수 있음을 입증했습니다. 이는 고가의 상용 소프트웨어에 대한 효과적인 대안을 제시하며, 더 많은 엔지니어와 연구자들이 복잡한 수리 현상 해석에 접근할 수 있는 길을 열어줍니다.
“STI C&D는 최신 산업 연구 결과를 적용하여 고객이 더 높은 생산성과 품질을 달성할 수 있도록 최선을 다하고 있습니다. 이 논문에서 논의된 과제가 귀사의 운영 목표와 일치한다면, 저희 엔지니어링 팀에 연락하여 이러한 원칙을 귀사의 구성 요소에 어떻게 구현할 수 있는지 알아보십시오.”
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이메일 : flow3d@stikorea.co.kr
Copyright Information
This content is a summary and analysis based on the paper “NUMERICAL SIMULATION OF THE FLOW AROUND A PIER USING OPENFOAM” by “PEDRO RAMOS, JOÃO PEDRO PÊGO & RODRIGO MAIA”.
Source: ISBN 978-989-96479-2-3, 3rd IAHR Europe Congress, Book of Proceedings, 2014, Porto – Portugal.
300 gal/min 이하에서는 실험과 예측이 잘 일치, 350~500 gal/min 구간에서 약간의 오차 발생 (버블 생성이 원인으로 추정됨).
결과 및 결론
고정 메쉬 기법의 장점:
이동 및 변형형 메쉬 기법보다 효율적이며, 이동 객체 간의 거리 제한이 없음.
충돌 처리 가능.
유체와 객체의 상호작용을 보다 정밀하게 반영 가능.
실험 결과와 비교:
밸브 개폐 시뮬레이션에서 실험 결과와 높은 일치도를 보임.
고유량(>300 gal/min)에서 약간의 차이가 존재하지만, 이는 실험 조건(버블 발생 등)으로 설명 가능.
향후 연구 방향
다양한 공학적 응용(자동차, 항공, 유압 시스템 등)에 적용하여 성능 검증.
더욱 복잡한 이동 객체 및 다중 상호작용 모델 확장.
이 논문은 기존의 이동형 메쉬 기법의 한계를 극복하고, 복잡한 유체-구조 상호작용을 효율적으로 모델링할 수 있는 새로운 CFD 기법을 제안한다는 점에서 큰 의미가 있다.
Reference
C. W. Hirt and J. M. Sicilian, “A porosity technique for the definition of obstacles in rectangular Cell Meshes”, Proc. Fourth International Conf. Ship Hydro., National Academic of Science, Washington, DC, Sept. 1985.
G. Wei, “A general moving object model”, Technical Report, Flow Science Inc., 2005.
H. Goldstein, P. Charles and J. Safko, Classical Mechanics (Addison Wesley, Washington, 2002).
Este documento está relacionado con un proyecto en curso para el cual se está desarrollando e implementando un gemelo digital estructural del puente de Kalix en Suecia. 이 문서는 스웨덴 Kalix 교량의 구조적 디지털 트윈이 개발 및 구현되고 있는 진행 중인 프로젝트와 관련이 있습니다.
RESUMEN Las cargas ambientales, como el viento y el caudal de los ríos, juegan un papel esencial en el diseño y evaluación estructural de puentes de grandes luces. El cambio climático y los eventos climáticos extremos son amenazas para la confiabilidad y seguridad de la red de transporte.
Esto ha llevado a una creciente demanda de modelos de gemelos digitales para investigar la resistencia de los puentes en condiciones climáticas extremas. El puente de Kalix, construido sobre el río Kalix en Suecia en 1956, se utiliza como banco de pruebas en este contexto.
La estructura del puente, realizada en hormigón postensado, consta de cinco vanos, siendo el más largo de 94 m. En este estudio, las características aerodinámicas y los valores extremos de la simulación numérica del viento, como la presión en la superficie, se obtienen utilizando la simulación de remolinos desprendidos retardados (DDES) de Spalart-Allmaras como un enfoque de turbulencia RANS-LES híbrido que es práctico y computacionalmente eficiente para cerca de la pared densidad de malla impuesta por el método LES.
La presión del viento en la superficie se obtiene para tres escenarios climáticos extremos, que incluyen un clima con mucho viento, un clima extremadamente frío y el valor de cálculo para un período de retorno de 3000 años. El resultado indica diferencias significativas en la presión del viento en la superficie debido a las capas de tiempo que provienen de la simulación del flujo de viento transitorio. Para evaluar el comportamiento estructural en el escenario de viento crítico, se considera el valor más alto de presión en la superficie para cada escenario.
Además, se realiza un estudio hidrodinámico en los pilares del puente, en el que se simula el flujo del río por el método VOF, y se examina el proceso de movimiento del agua alrededor de los pilares de forma transitoria y en diferentes momentos. En cada una de las superficies del pilar se calcula la presión superficial aplicada por el caudal del río con el caudal volumétrico más alto registrado.
Para simular el flujo del río, se ha utilizado la información y las condiciones meteorológicas registradas en períodos anteriores. Los resultados muestran que la presión en la superficie en el momento en que el flujo del río golpea los pilares es mucho mayor que en los momentos posteriores. Esta cantidad de presión se puede usar como carga crítica en los cálculos de interacción fluido-estructura (FSI).
Finalmente, para ambas secciones, la presión en la superficie del viento, el campo de velocidades con respecto a las líneas de sondas auxiliares, los contornos del movimiento circunferencial del agua alrededor de los pilares y el diagrama de presión en ellos se informan en diferentes intervalos de tiempo.
요약 바람, 강의 흐름과 같은 환경 하중은 장대 교량의 설계 및 구조 평가에 필수적인 역할을 합니다. 기후 변화와 기상 이변은 교통 네트워크의 신뢰성과 보안에 위협이 됩니다.
이로 인해 극한 기상 조건에서 교량의 복원력을 조사하기 위한 디지털 트윈 모델에 대한 수요가 증가했습니다. 1956년 스웨덴 칼릭스 강 위에 건설된 칼릭스 다리는 이러한 맥락에서 테스트베드로 사용됩니다.
포스트텐션 콘크리트로 만들어진 교량 구조는 5개 경간으로 구성되며 가장 긴 길이는 94m입니다. 본 연구에서는 하이브리드 RANS-LES 난류 접근 방식인 Spalart-Allmaras 지연 분리 와류 시뮬레이션(DDES)을 사용하여 수치적 바람 시뮬레이션의 공기역학적 특성과 표면압 등 극한값을 얻습니다. LES 방법으로 부과된 벽 근처 메쉬 밀도.
바람이 많이 부는 기후, 극도로 추운 기후, 그리고 3000년의 반환 기간에 대해 계산된 값을 포함한 세 가지 극한 기후 시나리오에 대해 표면 풍압을 얻습니다. 결과는 과도 풍류 시뮬레이션에서 나오는 시간 레이어로 인해 표면 풍압에 상당한 차이가 있음을 나타냅니다. 임계 바람 시나리오에서 구조적 거동을 평가하기 위해 각 시나리오에 대해 가장 높은 표면 압력 값이 고려됩니다.
또한 교량 기둥에 대한 유체 역학 연구를 수행하여 하천의 흐름을 VOF 방법으로 시뮬레이션하고 기둥 주변의 물 이동 과정을 일시적이고 다른 시간에 조사합니다. 각 기둥 표면에서 기록된 체적 유량이 가장 높은 강의 흐름에 의해 적용되는 표면 압력이 계산됩니다.
강의 흐름을 시뮬레이션하기 위해 이전 기간에 기록된 정보와 기상 조건이 사용되었습니다. 결과는 강의 흐름이 기둥에 닿는 순간의 표면 압력이 나중에 순간보다 훨씬 높다는 것을 보여줍니다. 이 압력의 양은 유체-구조 상호작용(FSI) 계산에서 임계 하중으로 사용될 수 있습니다.
마지막으로 두 섹션 모두 바람 표면의 압력, 보조 프로브 라인에 대한 속도장, 기둥 주위 물의 원주 운동 윤곽 및 압력 다이어그램이 서로 다른 시간 간격으로 보고됩니다.
키워드: 디지털 트윈 , 풍력 공학, 콘크리트 교량, 유체역학, CFD 시뮬레이션, DDES 난류 모델, Kalix 교량
Palabras clave: Gemelo digital , Ingeniería eólica, Puente de hormigón, Hidrodinámica, Simulación CFD, Modelo de turbulencia DDES, Puente Kalix
1. Introducción
Las infraestructuras de transporte son la columna vertebral de nuestra sociedad y los puentes son el cuello de botella de la red de transporte [1]. Además, el cambio climático que da como resultado tasas de deterioro más altas y los eventos climáticos extremos son amenazas importantes para la confiabilidad y seguridad de las redes de transporte. Durante la última década, muchos puentes se han dañado o fallado por condiciones climáticas extremas como tifones e inundaciones.
Wang et al. analizó los impactos del cambio climático y mostró que se espera que el deterioro de los puentes de hormigón sea aún peor que en la actualidad, y se prevé que los eventos climáticos extremos sean más frecuentes y con mayor gravedad [2].
Además, la demanda de capacidad de carga a menudo aumenta con el tiempo, por ejemplo, debido al uso de camiones más pesados para el transporte de madera en el norte de Europa y América del Norte. Por lo tanto, existe una necesidad creciente de métodos confiables para evaluar la resistencia estructural de la red de transporte en condiciones climáticas extremas que tengan en cuenta los escenarios futuros de cambio climático.
Los activos de transporte por carretera se diseñan, construyen y explotan basándose en numerosas fuentes de datos y varios modelos. Por lo tanto, los ingenieros de diseño usan modelos establecidos proporcionados por las normas; ingenieros de construccion documentar los datos en el material real y proporcionar planos según lo construido; los operadores recopilan datos sobre el tráfico, realizan inspecciones y planifican el mantenimiento; los científicos del clima combinan datos y modelos climáticos para predecir eventos climáticos futuros, y los ingenieros de evaluación calculan el impacto de la carga climática extrema en la estructura.
Dadas las fuentes abrumadoras y la complejidad de los datos y modelos, es posible que la información y los cálculos actualizados no estén disponibles para decisiones cruciales, por ejemplo, con respecto a la seguridad estructural y la operabilidad de la infraestructura durante episodios de eventos extremos. La falta de una integración perfecta entre los datos de la infraestructura, los modelos estructurales y la toma de decisiones a nivel del sistema es una limitación importante de las soluciones actuales, lo que conduce a la inadaptación e incertidumbre y crea costos e ineficiencias.
El gemelo digital estructural de la infraestructura es una simulación estructural viva que reúne todos los datos y modelos y se actualiza desde múltiples fuentes para representar su contraparte física. El Digital Twin estructural, mantenido durante todo el ciclo de vida de un activo y fácilmente accesible en cualquier momento, proporciona al propietario/usuarios de la infraestructura una idea temprana de los riesgos potenciales para la movilidad inducidos por eventos climáticos, cargas de vehículos pesados e incluso el envejecimiento de un infraestructura de transporte.
En un proyecto en curso, estamos desarrollando e implementando un gemelo digital estructural para el puente de Kalix en Suecia. El objetivo general del presente artículo es presentar un método y estudiar los resultados de la cuantificación de las cargas estructurales resultantes de eventos climáticos extremos basados en escenarios climáticos futuros para el puente de Kalix. El puente de Kalix, construido sobre el río Kalix en Suecia en 1956, está hecho de una viga cajón de hormigón postensado. El puente se utiliza como banco de pruebas para la demostración de métodos de evaluación y control de la salud estructural (SHM) de última generación.
El objetivo específico de la investigación actual es dar cuenta de parámetros climáticos como el viento y el flujo de agua, que imponen cargas estáticas y dinámicas en las estructuras. Nuestro método, en el primer paso, consiste en simulaciones de flujo de viento y simulaciones de flujo de agua utilizando un modelado CFD transitorio basado en el modelo de turbulencia LES/DES para cuantificar las cargas de viento e hidráulicas; esto constituye el punto focal principal de este artículo.
En el siguiente paso, se estudiará la respuesta estructural del puente mediante la transformación de los perfiles de carga eólica e hidráulica en cargas estructurales en el análisis de EF estructural no lineal. Por último, el modelo estructural se actualizará incorporando sin problemas los datos del SHM y, por lo tanto, creando un gemelo digital estructural que refleje la verdadera respuesta de la estructura. Los dos primeros enfoques de investigación permanecen fuera del alcance inmediato del presente artículo.
2. Descripción del puente de Kalix
El puente de Kalix consta de 5 vanos largos de los cuales el más largo tiene unos 94 metros y el más corto 43,85 m. El puente es de hormigón postensado, el cual se cuela in situ de forma segmentaria y una viga cajón no prismática como se muestra en la Fig. 1. El puente es simétrico en geometría y hay una bisagra en el punto medio. El ancho del tablero del puente en la losa superior e inferior es de aproximadamente 13 my 7,5 m, respectivamente. El espesor del muro es de 45 cm y el espesor de la losa inferior varía de 20 cm a 50 cm.
Las pruebas en túnel de viento solían ser la única forma de examinar la reacción de los puentes a las cargas de viento Consulte [3]; sin embargo, estos experimentos requieren mucho tiempo y son costosos. Se requieren cerca de 6 a 8 semanas para realizar una prueba típica en un túnel de viento Consulte [4]. Los últimos logros en la capacidad computacional de las computadoras brindan oportunidades para la simulación práctica del viento alrededor de puentes utilizando la dinámica de fluidos computacional (CFD).
Es beneficioso investigar la presión del viento en los componentes del puente utilizando una simulación por computadora. Es necesario determinar los parámetros de simulación del puente y el campo de viento a su alrededor; por lo tanto, se pueden evaluar con precisión sus impactos en las fuerzas aplicadas en el puente.
Las demandas de diseño de las estructuras de puentes requieren una investigación rigurosa de la acción del viento, especialmente en condiciones climáticas extremas. Garantizar la estabilidad de los puentes de grandes luces, ya que sus características y formaciones son más propensas a la carga de viento, se encuentra entre las principales consideraciones de diseño [3].
3.1. Parámetros de simulación
La velocidad básica del viento se elige 22 m/s según el mapa de viento de Suecia y la ubicación del puente de Kalix según EN 1991-1-4 [5] y el código sueco BFS 2019: 1 EKS 11; ver figura 1. La superficie libre sobre el agua se considera un área expuesta a la carga de viento. La dirección del ataque del viento dominante se considera perpendicular al tablero del puente.
Las simulaciones actuales se basan en tres escenarios que incluyen: viento extremo, frío extremo y valor de diseño para un período de retorno de 3000 años. Cada condición tiene diferentes valores de temperatura, viento básico velocidad, viscosidad cinemática y densidad del aire, como se muestra en la Tabla 1. Los conjuntos de datos meteorológicos se sintetizaron para dos semanas meteorológicas extremas durante el período de 30 años de 2040-2069, considerando 13 escenarios climáticos futuros diferentes con diferentes modelos climáticos globales (GCM) y rutas de concentración representativas (RCP).
Se seleccionaron una semana de frío extremo y una semana de viento extremo utilizando el enfoque desarrollado de Nik [7]. El planteamiento se adaptó a las necesidades de este trabajo, considerando el horario semanal en lugar de mensual. Se ha verificado la aplicación del enfoque para simulaciones complejas, incluidos los sistemas de energía Consulte [7]Consulte [8], hidrotermal Consulte [ 9] y simulaciones de microclimas Consulte [10].
Para considerar las condiciones climáticas extremas de una infraestructura muy importante, el valor de la velocidad básica del viento debe transferirse del período de retorno de 50 años a 3000 años como se indica en la ecuación 1 [6]. El perfil de velocidad y turbulencia se crea en base a EN 1991-1-4 [5] para la categoría de terreno 0 (Z0 = 0,003 my Zmín = 1 m), donde Z0 y Zmín son la longitud de rugosidad y la altura mínima, respectivamente. La variación de la velocidad del viento con la altura se define en la ecuación 2, donde co (z) es el factor de orografía tomado como 1, vm (z) es la velocidad media del viento a la altura z, kr es el factor del terreno que depende de la longitud de la rugosidad , e Iv (z) es la intensidad de la turbulencia; ver ecuación 3.���50=[0.36+0.1ln12�] 1�����=��·ln��0·��� [2]���=�����=�1�0�·ln�/�0 ��� ����≤�≤���� [3]���=������ ��� �<���� [4]
Se calcula que el valor de la velocidad del viento para T = período de retorno de 3000 años es de 31 m/s; por lo tanto, los diagramas de velocidad del viento e intensidad de turbulencia se obtienen como se muestra en la figura 2.
Para que las investigaciones sean precisas en el flujo alrededor de estructuras importantes como puentes, se aplica un enfoque híbrido que incluye simulaciones de remolinos desprendidos retardados (DDES) y es computacionalmente eficiente [11][12]. Este modelo de turbulencia usa un método RANS cerca de las capas límite y el método LES lejos de las capas límite y en el área del flujo de la región separada ‘.
En el primer paso, el enfoque de simulación de remolinos separados se ha ampliado para adquirir predicciones de fuerza fiables en los modelos con un gran impacto del flujo separado. Hay varios ejemplos en la parte de revisión de Spalart Consulte [11] para varios casos que usan la aplicación del modelo de turbulencia de simulación de remolino separado (DES).
La formulación DES inicial [13] se desarrolla utilizando el enfoque de Spalart-Allmaras. Con respecto a la transición del enfoque RANS al LES, se revisa el término de destrucción en la ecuación de transporte de viscosidad modificada: la distancia entre un punto en el dominio y la superficie sólida más cercana (d) se sustituye por el factor introducido por:�~=���(�.����·∆)
Se ha empleado un enfoque modificado de DES, conocido como simulación de remolinos desprendidos retardados (DDES), para dominar el probable problema de la “separación inducida por la rejilla” (GIS) que está relacionado con la geometría de la rejilla. El objetivo de este nuevo enfoque es confirmar que el modelado de turbulencia se mantiene en modo RANS en todas las capas de contorno [14]. Por lo tanto, la definición del parámetro se modifica como se define:�~=�-�����(0. �-����·�) 6
donde fd es una función de filtro que considera un valor de 0 en las capas límite cercanas al muro (zona RANS) y un valor de 1 en las áreas donde se realizó la separación del flujo (zona LES).
3.3. Rejilla computacional y resultados
RWIND 2.01 Pro se emplea para la simulación de viento CFD, que usa el código CFD externo OpenFOAM® versión 17.10. La simulación CFD tridimensional se realiza como una simulación de viento transitorio para flujo turbulento incompresible utilizando el algoritmo SIMPLE (Método semi-implícito para ecuaciones vinculadas a presión).
En la simulación actual, el solucionador de estado estacionario se considera como la condición inicial, lo que significa que cuando se está calculando el flujo transitorio, el cálculo del estado estacionario de la condición inicial comienza en la primera parte de la simulación y tan pronto como se calcula. completado, el cálculo de transitorios se iniciará automáticamente.
La cuadrícula computacional se realiza mediante 8.057.279 celdas tridimensionales y 8.820.901 nudos, también se consideran las dimensiones del dominio del túnel de viento 2000 m * 1000 m * 100 m (largo, ancho, alto) como se muestra en la figura 3. El volumen mínimo de la celda es de 6,34 * 10-5 m3, el volumen máximo es de 812,30 m3 y la desviación máxima es de 1,80.
La presión residual final se considera 5 * 10-5. El proceso de generación de mallas e independencia de la rejilla se ha realizado utilizando los cuatro tamaños de malla que se muestran en la figura 4 para la malla de referencia, y finalmente se ha conseguido la independencia de la rejilla.
Se han realizado tres simulaciones para obtener el valor de la presión del viento para condiciones climáticas extremas y el valor de cálculo del viento que se muestra en la Fig. 5. Para cada escenario, el resultado de la presión del viento se obtiene utilizando el modelo de turbulencia transitoria DDES con respecto a 30 (s) de duración que incluye 60 capas de tiempo (Δt = 0,5 s).
Se puede observar que el área frontal del puente está expuesta a la presión del viento positiva y la cantidad de presión aumenta en la altura cerca del borde del tablero para todos los escenarios. Además, la Fig. 5. ilustra los valores negativos de la presión del viento en su totalidad en la superficie de la cubierta. El valor de pertenencia para el período de 3000 años es mucho más alto que los otros escenarios.
Es importante tener en cuenta que el intervalo de la velocidad del viento de entrada tiene un gran impacto en el valor de la presión en la superficie más que en los otros parámetros. Además, para cada escenario, el intervalo más alto de presión del viento y succión durante el tiempo total debe considerarse como una carga de viento crítica impuesta a la estructura. El valor más bajo de la presión en la superficie se obtiene en el escenario de condiciones de frío extremo, mientras que en condiciones de mucho viento, el valor de la presión se vuelve un orden de magnitud más alto.
Además, es importante tener en cuenta que el comportamiento del puente sería completamente diferente debido a las diferentes temperaturas del aire, y puede ocurrir un posible caso crítico en el escenario que experimente una presión menor. Con respecto al valor de entrada de cada escenario, el rango más alto de presión del viento pertenece al nivel de diseño debido al período de retorno de 3000 años, que ha recibido la velocidad del viento más alta como velocidad de entrada.
4. Simulación hidráulica
Los pilares de los puentes a través del río pueden bloquear el flujo al reducir la sección transversal del río, crear corrientes parásitas locales y cambiar la velocidad del flujo, lo que puede ejercer presión en las superficies de los pilares. Cuando el río fluye hacia los pilares del puente, el proceso del flujo de agua alrededor de la base se puede dividir en dos partes: aplicando presión en el momento en que el agua golpea el pilar del puente y después de la presión inicial cuando el agua fluye alrededor de los pilares [15].
Cuando el agua alcanza los pilares del puente a una cierta velocidad, el efecto de la presión sobre los pilares es mucho mayor que la presión del fluido que queda a su alrededor. Debido a los desarrollos de la ciencia de la computación, así como al desarrollo cada vez mayor de los códigos dinámicos de fluidos computacionales, se han utilizado ampliamente varias simulaciones numéricas y se ha demostrado que los resultados de muchas simulaciones son consistentes con los resultados experimentales [16].
Por ello, en esta investigación se ha utilizado el método de la dinámica de fluidos computacional para simular los fenómenos que gobiernan el comportamiento del flujo de los ríos. Para este estudio se ha seleccionado una solución tridimensional basada en cálculos numéricos utilizando el modelo de turbulencia LES. La simulación tridimensional del flujo del río en diferentes direcciones y velocidades nos permite calcular y analizar todas las presiones en la superficie de los pilares del puente en diferentes intervalos de tiempo.
4.1. Parámetros de simulación
El flujo del río se puede definir como un flujo de dos fases, que incluye agua y aire, en un canal abierto. El flujo de canal abierto es un flujo de fluido con una superficie libre en la que la presión atmosférica se distribuye uniformemente y se crea por el peso del fluido. Para simular este tipo de flujo se utiliza el método multifase VOF.
El programa Flow3D, disponible en el mercado, utiliza los métodos de fracciones volumétricas VOF y FAVOF. En el método VOF, el dominio de modelado se divide primero en celdas de elementos o volúmenes de controles más pequeños. Para los elementos que contienen fluidos, se mantienen valores numéricos para cada una de las variables de flujo dentro de ellos.
Estos valores representan la media volumétrica de los valores en cada elemento. En las corrientes superficiales libres, no todas las celdas están llenas de líquido; algunas celdas en la superficie de flujo están medio llenas. En este caso, se define una cantidad llamada volumen de fluido, F, que representa la parte de la celda que se llena con el fluido.
Después de determinar la posición y el ángulo de la superficie del flujo, será posible aplicar las condiciones de contorno apropiadas en la superficie del flujo para calcular el movimiento del fluido. A medida que se mueve el fluido, el valor de F también cambia con él. Las superficies libres son monitoreadas automáticamente por el movimiento de fluido dentro de una red fija. El método FAVOR se usa para determinar la geometría.
También se puede usar otra cantidad de fracción volumétrica para determinar el nivel de un cuerpo rígido desocupado ( Vf ). Cuando se conoce el volumen que ocupa el cuerpo rígido en cada celda, el límite del fluido dentro de la red fija se puede determinar como VOF. Este límite se usa para determinar las condiciones de contorno del muro que sigue el arroyo. En general, la ecuación de continuidad de masa es la siguiente:��𝜕�𝜕�+𝜕𝜕�(����)+�𝜕𝜕�(����)+𝜕𝜕�(����)+������=���� 10
Las ecuaciones de movimiento para los componentes de la velocidad de un fluido en coordenadas 3D, o en otras palabras, las ecuaciones de Navier-Stokes, son las siguientes:𝜕�𝜕�+1�����𝜕�𝜕�+���𝜕�𝜕�+���𝜕�𝜕�+��2�����=-1�𝜕�𝜕�+��+��-��-��������-��-��� 11𝜕�𝜕�+1�����𝜕�𝜕�+���𝜕�𝜕�+���𝜕�𝜕�+��������=-�1�𝜕�𝜕�+��+��-��-��������-��-��� 12𝜕�𝜕�+1�����𝜕�𝜕�+���𝜕�𝜕�+���𝜕�𝜕�=-1�𝜕�𝜕�+��+��-��-��������-��-��� 13
Donde VF es la relación del volumen abierto al flujo, ρ es la densidad del fluido, (u, v, w) son las componentes de la velocidad en las direcciones x, y y z, respectivamente, R SOR es la función de la fuente, (Ax, Ay, Az ) son las áreas fraccionales, (Gx, Gy, Gz ) son las fuerzas gravitacionales, (fx, fy, fz ) son las aceleraciones de la viscosidad y (bx, by, bz ) son las pérdidas de flujo en medios porosos en las direcciones x, y, z, respectivamente [17].
La zona de captación del río Kalix es grande y amplia, por lo que tiene un clima subpolar con inviernos fríos y largos y veranos suaves y cortos. Aproximadamente el 50% de las precipitaciones en esta zona es nieve. En mayo, por lo general, el deshielo provoca un aumento significativo en el caudal del río. Las condiciones climáticas del río se resumen en la Tabla 2, [18].
Contrariamente a la tendencia general de este estudio, la previsión de las condiciones meteorológicas mencionadas está utilizando la información meteorológica registrada en los períodos pasados. En función de la información meteorológica disponible, definimos las condiciones de contorno al realizar los cálculos.
Primero, según las dimensiones de los pilares en tres direcciones X, Y, Z, y según la dimensión longitudinal de los pilares (D = 8,5 m; véase la figura 7), el dominio se extiende 10D aguas arriba y 20D aguas abajo. Se ha utilizado el método de mallado estructurado (cartesiano) y el software Flow3D para resolver este problema. Para una cuadrícula correcta, el dominio se debe dividir en diferentes secciones.
Esta división se basa en lugares con fuertes pendientes. Usando la creación de una nueva superficie, el dominio se puede dividir en varias secciones para crear una malla regular con las dimensiones correctas y apropiadas, se puede especificar el número de celdas en cada superficie.
Esto aumenta el volumen final de las células. Por esta razón, hemos dividido este dominio en tres niveles: Grueso, medio y fino. Los resultados de los estudios de independencia de la red se muestran en la figura 6. Para comprobar los resultados calculados, primero debemos asegurarnos de que la corriente de entrada sea la correcta. Para hacer esto, el caudal de entrada se mide en el dominio de la solución y se compara con el valor base. Las dimensiones del dominio de la solución se especifican en la figura 7. Esta figura también contribuye al reconocimiento de los pilares del puente y su denominación de superficies.
Como se muestra en la Fig. 8, el caudal del río se encuentra dentro del intervalo admisible durante el 90% del tiempo de simulación y el caudal de entrada se ha simulado correctamente. Además, en la Fig. 9, la velocidad media del río se calcula en función del caudal y del área de la sección transversal del río.
Para extraer la cantidad de presión aplicada a los diferentes lados de las columnas, hemos seleccionado el intervalo de tiempo de simulación de 10 a 25 segundos (tiempo de estabilización de descarga en la cantidad de 1800 metros cúbicos por segundo). Los resultados calculados para cada lado se muestran en la Fig. 10 y 11. Los contornos de velocidad también se muestran en las Figuras 12 y 13. Estos contornos se ajustan en función de la velocidad del fluido en un momento dado.
Debido a las dimensiones del dominio de la solución y al caudal del río, el flujo de agua llega a los pilares del puente en el décimo segundo y la presión inicial del flujo del río afecta las superficies de los pilares del puente. Esta presión inicial decrece con el tiempo y se estabiliza en un rango determinado para cada lado según el área y el porcentaje de interacción con el flujo. Para los cálculos de interacción fluido-estructura (FSI), se puede usar la presión crítica calculada en el momento en que la corriente golpea los pilares.
Los efectos de las condiciones meteorológicas extremas, incluido el viento dinámico y el flujo de agua, se investigaron numéricamente para el puente de Kalix. Se definieron tres escenarios para las simulaciones dinámicas de viento, incluido el clima con mucho viento, el clima extremadamente frío y el valor de diseño para un período de retorno de 3.000 años. Aprovechando las simulaciones CFD, se determinaron las presiones del viento en pasos de 60 tiempos (30 segundos) utilizando el modelo de turbulencia transitoria DDES.
Los resultados indican diferencias significativas entre los escenarios, lo que implica la importancia de los datos de entrada, especialmente el diagrama de velocidades del viento. Se observó que el valor de diseño para el período de devolución de 3000 años tiene un impacto mucho mayor que los otros escenarios. Además, se mostró la importancia de considerar el rango más alto de presión del viento en la superficie a través de los pasos de tiempo para evaluar el comportamiento estructural del puente en la condición más crítica.
Además, se consideró el caudal máximo del río para una simulación transitoria según las condiciones meteorológicas registradas, y los pilares del puente se sometieron al caudal máximo del río durante 30 segundos. Por lo tanto, además de las condiciones físicas del flujo del río y cómo cambia la dirección del flujo aguas abajo, se cuantificaron las presiones máximas del agua en el momento en que el flujo golpea los pilares.
En el trabajo futuro, el rendimiento estructural del puente de Kalix será evaluado por imposición de la carga del viento, la presión del agua y la carga del tráfico, creando así un gemelo digital estructural que refleja la verdadera respuesta de la estructura.
6. Reconocimiento
Los autores agradecen enormemente el apoyo de Dlubal Software por proporcionar la licencia de RWIND Simulation, así como de Flow Sciences Inc. por proporcionar la licencia de FLOW-3D.
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FLOW-3D 2024R1은 버블 및 상변화 모델의 수정을 통해 제품 및 공정 개발 소프트웨어를 계속 개선하고 있으며, 이를 통해 특히 열 전달 또는 액체-증기 상변화 옵션을 사용할 때 일반적인 설정 오류를 피하면서 더 쉽게 사용할 수 있습니다. 사용자 인터페이스를 재구성하여 액체-증기 상변화 옵션을 고체-액체 상변화 옵션으로 그룹화합니다. 단열 버블 및 열 버블 모델을 통합된 이상 기체 상태 방정식으로 대체하고, 유체 특성 입력을 통합했으며, 상태 방정식을 정의하는 데 사용되는 매개 변수를 제어하는 옵션을 추가했습니다. 이 개발은 엔지니어링 오류의 가능성을 줄이고, 입력을 단순화하며, 상전이 모델에 대한 보다 자연스러운 그룹화를 제공합니다. 두 번째 개발은 새로운 EXODUS II 기반 출력 파일에서 유체-구조 상호작용 및 열 응력 진화 모델을 지원하여 후처리 성능을 크게 향상시킵니다.
FLOW-3D 2023R2 의 새로운 기능
새로운 결과 파일 형식
FLOW-3D POST 2023R2 는 EXODUS II 형식을 기반으로 하는 완전히 새로운 결과 파일 형식을 도입하여 더 빠른 후처리를 가능하게 합니다. 이 새로운 파일 형식은 크고 복잡한 시뮬레이션의 후처리 작업에 소요되는 시간을 크게 줄이는 동시에(평균 최대 5배!) 다른 시각화 도구와의 연결성을 향상시킵니다.
FLOW-3D POST 2023R2 에서 사용자는 이제 selected data를 flsgrf , EXODUS II 둘중 하나 또는 flsgrf 와 EXODUS II 둘다 파일 형식으로 쓸 수 있습니다 . 새로운 EXODUS II 파일 형식은 각 객체에 대해 유한 요소 메쉬를 활용하므로 사용자는 다른 호환 가능한 포스트 프로세서 및 FEA 코드를 사용하여FLOW-3D 결과를 열 수도 있습니다. 새로운 워크플로우를 통해 사용자는 크고 복잡한 사례를 신속하게 시각화하고 임의 위치에서의 슬라이싱, 볼륨 렌더링 및 통계를 사용하여 추가 정보를 추출할 수 있습니다.
FLOW-3D POST 의 새로운 EXODUS II 파일 형식으로 채워진 화장품 크림 모델의 향상된 광선 추적 기능의 예
새로운 결과 파일 형식은 솔버 엔진의 성능을 저하시키지 않으면서 flsgrf 에 비해 시각화 작업 흐름에서 놀라운 속도 향상을 자랑합니다. 이 흥미로운 새로운 개발은 결과 분석의 속도와 유연성이 향상되어 원활한 시뮬레이션 경험을 제공합니다.
FLOW-3D2023R2는 two-equation(RANS) 난류 모델에 대한 dynamic mixing length 계산을 크게 개선했습니다. 거의 층류 흐름 체계와 같은 특정 제한 사례에서는 이전 버전의 코드 계산 한계가 때때로 과도하게 예측되어 사용자가 특정 mixing length를 수동으로 입력해야 할 수 있습니다.
새로운 dynamic mixing length 계산은 이러한 상황에서 난류 길이와 시간 척도를 더 잘 설명합니다. 이제 사용자는 고정된(물리 기반) mixing length를 설정하는 대신 더 넓은 범위의 흐름에 동적 모델을 적용할 수 있습니다.
적절한 고정 mixing length와 비교하여 접촉 탱크의 혼합 시뮬레이션을 위한 기존 동적 mixing length 모델과 새로운 동적 mixing length 모델 간의 비교
정수압 초기화
사용자가 미리 정의된 유체 영역에서 정수압을 초기화해야 하는 경우가 많습니다. 이전에는 대규모의 복잡한 시뮬레이션에서 정수압 솔버의 수렴 속도가 느려지는 경우가 있었습니다. FLOW-3D2023R2는 정수압 솔버의 성능을 크게 향상시켜 전처리 단계에서 최대 6배 빠르게 수렴할 수 있도록 해줍니다.
압축성 흐름 솔버 성능
FLOW-3D2023R2는 최적화된 압력 솔버를 도입하여 압축성 흐름 문제에 대해 상당한 성능 향상을 제공합니다. 압축성 제트 흐름의 예에서 2023R2 솔버는 2023R1 버전보다 최대 4배 빠릅니다.
FLOW-3D 의 압축성 제트 시뮬레이션의 예
FLOW-3D 2023R2 의 새로운 기능
FLOW-3D 소프트웨어 제품군의 모든 제품은 2023R2에서 IT 관련 개선 사항을 받았습니다. FLOW-3D 2023R2은 이제 Windows 11 및 RHEL 8을 지원합니다. Linux 설치 프로그램은 누락된 종속성을 보고하도록 개선되었으며 더 이상 루트 수준 권한이 필요하지 않으므로 설치가 더 쉽고 안전해집니다. 그리고 워크플로우를 자동화한 분들을 위해 입력 파일 변환기에 명령줄 인터페이스를 추가하여 스크립트 환경에서도 워크플로우가 업데이트된 입력 파일로 작동하는지 확인할 수 있습니다.
확장된 PQ 2 분석
제조에 사용되는 유압 시스템은 PQ 2 곡선을 사용하여 모델링할 수 있습니다. 장치의 세부 사항을 건너뛰고 흐름에 미치는 영향을 포함하기 위해 질량 운동량 소스 또는 속도 경계 조건을 사용하여 유압 시스템을 근사화하는 것이 편리하도록 단순화하는 경우가 많습니다. 우리는 기존 PQ 2 분석 모델을 확장하여 이러한 유형의 기하학적 단순화를 허용하면서도 현실적인 결과를 제공했습니다. 이로써 시뮬레이션 시간을 줄이고 모델 복잡성의 감소시킬 수 있습니다.
FLOW-3D 2022R2 의 새로운 기능
FLOW-3D 2022R2 제품군 출시로 Flow Science는 FLOW-3D 의 워크스테이션과 HPC 버전을 통합하여 노드 병렬 고성능 컴퓨팅 실행할 수 있도록 단일 노드 CPU 구성에서 다중 노드에 이르기까지 모든 유형의 하드웨어 아키텍처를 활용할 수 있는 단일 솔버 엔진을 제공합니다. 추가 개발에는 점탄성 흐름을 위한 새로운 로그 형태 텐서 방법, 지속적인 솔버 속도 성능 개선, 고급 냉각 채널 및 팬텀 구성요소 제어, entrained air 기능이 개선되었습니다.
통합 솔버
FLOW-3D 제품을 단일 통합 솔버로 마이그레이션하여 로컬 워크스테이션이나 고성능 컴퓨팅 하드웨어 환경에서 원활하게 실행할 수 있습니다.
많은 사용자가 노트북이나 로컬 워크스테이션에서 모델을 실행하지만, 고성능 컴퓨팅 클러스터에서 더 큰 모델을 실행합니다. 2022R2 릴리스에서는 통합 솔버를 통해 사용자가 HPC 솔루션의 Open MP/MPI 하이브리드 병렬화와 동일한 이점을 활용하여 워크스테이션과 노트북에서 실행할 수 있습니다.
CPU 코어 수 증가에 따른 성능 확장의 예Open MP/MPI 하이브리드 병렬화를 위한 메시 분해의 예
솔버 성능 개선
멀티 소켓 워크스테이션
다중 소켓 워크스테이션은 이제 매우 일반적이며 대규모 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. 새로운 통합 솔버를 사용하면 이러한 유형의 하드웨어를 사용하는 사용자는 일반적으로 HPC 클러스터 구성에서만 사용할 수 있었던 OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화를 활용하여 모델을 실행할 수 있어 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있습니다.
낮은 수준의 루틴으로 향상된 벡터화 및 메모리 액세스
대부분의 테스트 사례에서 10~20% 정도의 성능 향상이 관찰되었으며 일부 사례에서는 20%를 초과하는 런타임 이점이 나타났습니다.
정제된 체적 대류 안정성 한계
Time step 안정성 한계는 모델 런타임의 주요 요인이며, 2022R2에서는 새로운 time step 안정성 한계인 3D 대류 안정성 한계를 Numerics 탭에서 사용할 수 있습니다. 실행 중이고 대류가 제한된(cx, cy 또는 cz 제한) 모델의 경우 새 옵션은 일반적인 속도 향상을 30% 정도 보여줍니다.
압력 솔버 프리컨디셔너
경우에 따라 까다로운 유동 해석의 경우 과도한 압력 솔버 반복으로 인해 실행 시간이 길어질 수 있습니다. 이러한 어려운 경우 2022R2에서는 모델이 너무 많이 반복되면 FLOW-3D가 자동으로 새로운 프리컨디셔너 기능을 활성화하여 압력 수렴을 돕습니다. 런타임이 1.9~335배 더 빨라졌습니다!
점탄성 유체에 대한 로그 형태 텐서 방법
점탄성 유체에 대한 새로운 솔버 옵션을 사용자가 사용할 수 있으며 특히 높은 Weissenberg 수에 효과적입니다.
로그 구조 텐서 솔루션을 사용하여 점탄성 흐름에 대한 높은 Weissenberg 수의 개선된 솔루션의 예입니다. 제공: MF Tome 외, J. Non-Newton. Fluid. Mech. 175-176 (2012) 44–54
활성 시뮬레이션 제어 확장
Active simulation 제어 기능이 확장되어 연속 주조 및 적층 제조 응용 분야에 일반적으로 사용되는 팬텀 개체는 물론 주조 및 기타 여러 열 관리 응용 분야에 사용되는 냉각 채널에도 사용됩니다.
연속 주조 응용 분야에 대한 가상 물체 속도 제어의 예융합 증착 모델링 애플리케이션을 위한 동적 열 제어의 예산업용 탱크 적용을 위한 동적 냉각 채널 제어의 예
향상된 공기 동반 기능
디퓨저 및 이와 유사한 산업용 기포 흐름 응용 분야의 경우 이제 질량 공급원을 사용하여 물기둥에 공기를 유입할 수 있습니다. 또한, 동반된 공기 및 용존 산소의 난류 확산에 대한 기본값이 업데이트되었으며 매우 낮은 공기 농도에 대한 모델 정확도가 향상되었습니다.
Dac DungTruongabBeom-SeonJangaCarl-ErikJansoncJonas W.RingsbergcYasuhiraYamadadKotaTakamotofYasumiKawamuraeHan-BaekJua aResearch Institute of Marine Systems Engineering, Department of Naval Architecture and Ocean Engineering, Seoul National University, Seoul, South Korea bDepartment of Engineering Mechanics, Nha Trang University, Nha Trang, Viet Nam cDivision of Marine Technology, Department of Mechanics and Maritime Sciences, Chalmers University of Technology, Gothenburg, Sweden dNational Maritime Research Institute, National Institute of Maritime, Port and Aviation Technology, Tokyo, Japan eDepartment of Systems Design for Ocean-Space, Yokohama National University, Kanagawa, Japan fDepartment of Mechanical Systems Engineering, Tokyo University of Agriculture and Technology, Tokyo, Japan
ABSTRACT
이 논문은 해양구조물의 평보강판의 슬래밍 반응에 대한 벤치마크 연구를 제시합니다. 목표는 유체-구조 상호작용(FSI) 시뮬레이션 방법론, 모델링 기술 및 슬래밍 압력 예측에 대한 기존 연구원의 경험을 비교하는 것이었습니다.
수치 FSI 시뮬레이션을 위해 가장 일반적인 상용 소프트웨어 패키지를 사용하는 3개의 연구 그룹(예: LS-Dyna ALE, LS-Dyna ICFD, ANSYS CFX 및 Star-CCM+/ABAQUS)이 이 연구에 참여했습니다.
공개 문헌에서 입수할 수 있는 경량 선박과 같은 바닥 구조의 평평한 강화 알루미늄 판에 대한 습식 낙하 시험 데이터는 FSI 모델링의 검증에 활용되었습니다. 형상 모델 및 재료 속성을 포함한 실험 조건의 요약은 시뮬레이션 전에 참가자에게 배포되었습니다.
충돌 속도와 강판의 강성이 슬래밍 응답에 미치는 영향을 조사하기 위해 해양 설비에 사용되는 실제 치수를 갖는 평판 보강 강판에 대한 매개변수 연구를 수행했습니다. 보강판에 작용하는 전체 수직력에 대한 FE 시뮬레이션 결과와 이러한 힘에 대한 구조적 반응을 참가자로부터 획득하여 분석 및 비교하였다.
앞서 언급한 상용 FSI 소프트웨어 패키지를 사용하여 슬래밍 부하에 대한 신뢰할 수 있고 정확한 예측을 평가했습니다. 또한 FSI 시뮬레이션에서 관찰된 동일한 영구 처짐을 초래하는 등가 정적 슬래밍 압력을 보고하고 분류 표준 DNV에서 제안한 해석 모델 및 슬래밍 압력 계산을 위한 기존 실험 데이터와 비교했습니다.
연구 결과는 등가 하중 모델이 물 충돌 속도와 플레이트 강성에 의존한다는 것을 보여주었습니다. 즉, 등가정압계수는 충돌속도가 증가함에 따라 감소하고 충돌구조가 더 단단해지면 증가한다.
This paper presents a benchmark study on the slamming responses of offshore structures’ flat-stiffened plates. The objective was to compare the fluid-structure interaction (FSI) simulation methodologies, modeling techniques, and established researchers’ experiences in predicting slamming pressure. Three research groups employing the most common commercial software packages for numerical FSI simulations (i.e. LS-Dyna ALE, LS-Dyna ICFD, ANSYS CFX, and Star-CCM+/ABAQUS) participated in this study. Wet drop test data on flat-stiffened aluminum plates of light-ship-like bottom structures available in the open literature was utilized for validation of the FSI modeling. A summary of the experimental conditions including the geometry model and material properties, was distributed to the participants prior to their simulations. A parametric study on flat-stiffened steel plates having actual scantlings used in marine installations was performed to investigate the effect of impact velocity and plate rigidity on slamming response. The FE simulation results for the total vertical forces acting on the stiffened plates and their structural responses to those forces, as obtained from the participants, were analyzed and compared. The reliable and accurate predictions of slamming loads using the aforementioned commercial FSI software packages were evaluated. Additionally, equivalent static slamming pressures resulting in the same permanent deflections, as observed from the FSI simulations, were reported and compared with analytical models proposed by the Classification Standards DNV and existing experimental data for calculation of the slamming pressure. The study results showed that the equivalent load model depends on the water impact velocity and plate rigidity; that is, the equivalent static pressure coefficient decreases with an increase in impact velocity, and increases when impacting structures become stiffer.
Fig. 4. Meshed quarter aluminum model with HAZ regions and support steel plates.Fig. 6. (a) Boundary conditions of water hitting case and (b) water jets at end of the simulation.Fig. 7. Comparison of prediction and test results for deflection time history of (a) D1 and (b) D2 for Vi = 2.3 m/s.Fig. 8. Comparison of prediction and test results for maximum deflection with different impact velocities.Fig. 16. Boundary conditions applied to present FSI simulations (Sym. denotes symmetric, and Cons. denotes constrained)Fig. 24. Distribution of deflections at moment of maximum deflection in: (a) LS-Dyna ALE, (b) Star-CCM+/ABAQUS, (c) ANSYS CFD, and (d) LSDyna ICFD (unit: m).
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이 강력한 신제품은 FLOW-3D POST의 기능을 FLOW-3D 제품군 전반으로 확장합니다.
경로 추적 개선 사항 사용자는 이제 즉석에서 경로 추적 재료 속성을 추가, 편집 및 조정할 수 있으므로 복잡한 기술적 결과를 더 많은 청중에게 사실적인 렌더링으로 더욱 쉽게 전달할 수 있습니다.
History data 계산기
이제 FLOW-3D POST 내에서 History data에 대한 수학적 연산이 직접 가능합니다. 사용자는 업데이트된 파이썬 계산기를 이력 데이터에 적용하여 프로브 및 플럭스 표면과 같은 측정 장치의 시계열 데이터에 대한 연산을 간소화할 수 있습니다.
EXODUS 파일 포맷 성능 향상
이 릴리스는 EXODUS 객체의 렌더링을 더 부드럽고 현실적으로 개선합니다.
JSON / EXODUS 파일 다시 로드: 이제 사용자는 시뮬레이션이 실행되는 동안 JSON / EXODUS 파일을 다시 로드하여 시뮬레이션 워크플로우를 중단하지 않고도 진화하는 데이터를 시각화하고 분석할 수 있습니다.
수정된 다공성 시각화: EXODUS 파일 형식의 다공성 출력은 수축 다공성을 해소하고 주조물 내부의 누출 경로를 더 잘 시각화할 수 있도록 수정되었습니다.
EXODUS 출력의 측면 표면은 2025R1 이후 FLOW-3D POST에서 평활화할 수 있습니다.
FLOW-3D WELD 및 FLOW-3D AM 지원
유체, 용융 영역, 열원, 반사 및 입자를 위한 새로운 사전 구성 객체는 FLOW-3D WELD 및 FLOW-3D AM 시뮬레이션의 시각화를 용이하게 합니다. 일반적으로 사용되는 출력의 주석은 FLOW-3D POST에서 결과 파일을 열면 자동으로 제공되므로 후처리 워크플로우가 가속화됩니다.
일반적으로 사용되는 출력을 쉽게 볼 수 있어 사용자가 데이터 해석과 분석에 집중할 수 있습니다.
FLOW-3D POST 2024R1 의 새로운 기능
FLOW-3D POST 2024R1은 EXODUS II 기반의 결과를 확장하여 유체-구조 상호작용 및 열 응력을 시각화할 수 있는 기능을 제공합니다.
또한, 사용자는 이제 삼각형 격자 래스터 및 LandXML 파일을 시각화할 수 있어 모델링 영역을 둘러싼 지형을 더 쉽게 확인할 수 있습니다. 이를 통해 시뮬레이션에 대한 더 나은 컨텍스트를 제공하고, 결과에 집중할 수 있도록 돕습니다.
모델링 영역 내 지형(왼쪽)과 삼각형 지형(오른쪽)의 비교. 모델링 영역에는 산과 하류 계곡이 포함되지 않은 반면, 삼각형 지형은 이를 포함하여 더 우수한 컨텍스트와 명확성을 제공합니다.
마지막으로, 주조 사용자들은 기포 발생에 영향을 받는 지역과 냉각이 필요한 영역을 식별하는 데 도움이 되는 새로운 출력을 보게 될 것입니다.
FLOW-3D POST 2023R2 의 새로운 기능
새로운 결과 파일 형식
FLOW-3D POST 2023R2는 EXODUS II 형식을 기반으로 하는 완전히 새로운 결과 파일 형식을 도입하여 더 빠른 후처리를 가능하게 합니다. 이 새로운 파일 형식은 크고 복잡한 시뮬레이션의 후처리 작업에 소요되는 시간을 크게 줄이는 동시에(평균 최대 5배!) 다른 시각화 도구와의 연결성을 향상시킵니다.
FLOW-3D POST 2023R2 에서 사용자는 이제 선택한 데이터를 flsgrf , EXODUS II 또는 flsgrf 및 EXODUS II 파일 형식 으로 쓸 수 있습니다 . 새로운 EXODUS II 파일 형식은 각 객체에 대해 유한 요소 메쉬를 활용하므로 사용자는 다른 호환 가능한 포스트 프로세서 및 FEA 코드를 사용 하여 FLOW-3D 결과를 열 수도 있습니다. 새로운 워크플로우를 통해 사용자는 크고 복잡한 사례를 신속하게 시각화하고 임의 슬라이싱, 볼륨 렌더링 및 통계를 사용하여 보조 정보를 추출할 수 있습니다.
새로운 결과 파일 형식은 hydr3d 솔버의 성능을 저하시키지 않으면서 flsgrf 에 비해 시각화 작업 흐름에서 놀라운 속도 향상을 자랑합니다.
이 흥미로운 새로운 개발은 결과 분석의 속도와 유연성이 향상되어 원활한 시뮬레이션 경험을 제공합니다.
또한 FLOW-3D POST 2023R2 는 최신 버전의 ParaView로 업그레이드되었으며 ParaView 5.11.1 과 관련된 개선 사항을 제공합니다 .
새로운 시각화 기능
임의의 클립 및 슬라이스를 매끄럽게 만듭니다.
EXODUS II 파일 형식을 사용하면 사용자는 모든 방향에서 부드러운 슬라이스를 생성할 수 있으므로 보고 싶은 대로 정확히 흐름을 시각화하는 것이 더 쉬워집니다.
호형 위어 위의 흐름 방향에 맞춰 정렬된 슬라이스입니다. Surface LIC 표현에서 매끄러운 표면과 유선형을 확인하세요.
모델 출력의 더 나은 정량화
EXODUS II 파일은 체적 개체이므로 흐름의 특성을 더 쉽게 정량화할 수 있습니다. 예를 들어, 아래 표시된 주조 응고 시뮬레이션에서 오른쪽 패널은 히스토그램을 사용하여 주조의 다공성 분포를 설명할 수 있는 방법을 보여줍니다. 마찬가지로 접촉 탱크의 예는 시간이 지남에 따라 소독제 및 병원체 농도 분포가 어떻게 변화하는지 보여주므로 설계 요구 사항이 충족되었는지 여부를 보여주는 데 도움이 됩니다.
향상된 광선 추적
광선 추적은 기술적인 청중과 비기술적인 청중 모두에게 결과를 전달하는 데 유용한 도구이며 EXODUS II 파일 형식에서 사용할 수 있는 체적 데이터는 이 시각화 방법과 잘 작동합니다.
FLOW-3D POST 의 뛰어난 광선 추적 기능을 보여주는 병 채우기 시뮬레이션
Surface LIC로 유동장 표현
새로운 Surface LIC 시각화 도구는 흐름 선단이 함께 모이는 재순환 및 불감대뿐만 아니라 온도, 오염 물질 등의 일반적인 이동을 강조하여 흐름장을 시각화하는 데 도움이 됩니다.
FLOW-3D POST 의 새로운 EXODUS II 파일 형식 및 Surface LIC 표현의 예
애니메이션 유선형
애니메이션 유선형은 표준 보기에서 보기 어려울 수 있는 흐름의 내부 구조에 대한 세부 정보를 시각화하는 데 도움이 됩니다.
FLOW-3D POST 2023R1 의 새로운 기능
FLOW-3D POST 2023R1은 기본 MP4 지원을 갖춘 업데이트된 ParaView 엔진, 쉬운 설치를 위한 자동 종속성 테스트 기능을 갖춘 간소화된 Linux 설치 프로그램, Windows 11 및 RHEL 8 지원을 특징으로 합니다.
단위 표시
단위는 엔지니어링 분석 결과를 해석하고 전달하는 핵심 부분입니다. FLOW-3D POST 2023R1 에서는 단위가 결과 파일에서 자동으로 판독되고 공간 및 히스토리 플롯의 범례에 설정되므로 시뮬레이션 결과를 쉽게 해석하고 전달할 수 있습니다.
자동 PQ 2 플롯
FLOW-3D CAST는 수년 동안 PQ 2 분석을 통해 HPDC 기계 성능에 대한 정보를 제공해 왔으며 이제 FLOW-3D POST 에서 시각화를 지원하도록 이 기능을 확장했습니다. PQ 2 정보는 사전 정의된 플롯에 자동으로 요약되므로 플롯의 가시성을 전환하여 기계가 주조 작업을 수행하는 방식을 확인하기만 하면 됩니다 . 추가적인 이점은 데이터와 시간을 비교하여 압력이 기계 성능을 초과하는 시기를 확인할 수도 있다는 것입니다.
FLOW-3D POST 2022R1은 FLOW-3D 의 포스트 프로세서 에 세 가지 중요한 개발을 제공합니다. 즉, 간소화된 2D 슬라이싱, ParaView의 Python 도구를 사용한 고급 자동화, 향상된 포스트 프로세싱 렌더링 속도입니다.
2D 슬라이싱 기능
2D 슬라이싱 기능이 확장되고 간소화되어 작업이 더욱 간단해지고 강력해졌습니다. FLOW-3D POST 사용자는 이제 슬라이스 표면의 벡터 표현과 여러 색상 변수를 사용하여 2D 슬라이스를 빠르게 생성할 수 있습니다. 이 2분짜리 비디오는 새로운 2D 슬라이스 기능의 예를 제공합니다.
파이썬 도구
2022R1에 ParaView의 Python 도구가 추가되면 FLOW-3D POST 의 자동화 기능이 확장 되어 반복 작업을 자동화하는 매크로는 물론 클릭 한 번으로 전체 결과 세트를 생성하는 일괄 후처리도 포함됩니다. 특정하거나 정교한 유형의 후처리, 시뮬레이션 후 시뮬레이션을 표시하려는 경우 출력을 표준화하고 후처리 작업을 자동화할 수 있는 이러한 새로운 기능을 통해 엄청난 이점을 얻을 수 있습니다.
일괄 후처리를 사용하면 후처리 작업을 사전 정의하는 스크립트 또는 상태 파일을 사용하여 명령줄에서 후처리할 수 있으므로 DOE, 매개변수 스윕 또는 자동화된 워크플로우로 인한 여러 결과 파일에 대한 이미지 및 애니메이션 생성이 용이해집니다. 배치 스크립트 또는 상태 파일을 다양한 결과 파일이나 시뮬레이션 결과 파일의 전체 작업 공간에 적용하여 각 사례에 대해 원하는 출력을 빠르고 일관되게 생성할 수 있습니다. 또한 단일 결과 파일에 대한 일련의 다양한 시각화 출력을 생성하는 데 활용할 수도 있습니다.
우리는 또한 후처리 속도에 대해 연구해 왔으며 FLOW-3D POST 2022R1은 일반적으로 FLOW-3D POST v1.1 보다 10%-30% 더 빠르지 만 정확한 속도 향상은 시뮬레이션 및 출력 세부 사항에 따라 다릅니다. 오른쪽의 몇 가지 예는 성능 향상을 보여줍니다.
