FLOW-3D Glossary

FLOW-3D 용어 사전 / 용어 설명

FLOW-3D 용어 사전 / 용어 설명

Drift Flux

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

배플

얇은 기하학적 조각을 나타내는데 사용되는 2 차원 객체입니다. 이들은 전처리기에 의해 셀면으로 이동하고 유체의 흐름을 부분적으로 또는 완전히 차단하도록 작용합니다. 배플은 지정된 열 전달 계수를 지정할 수 있으며, 배플을 통과하는 유량(유속 표면)을 측정하는 데 사용할 수 있습니다.

경계 조건

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

CFD

CFD (Computational Fluid Dynamics)는 수치적 솔루션을 통해 컴퓨터의 유체 흐름을 시뮬레이션 하는 유체 역학의 학문적 분기입니다.

Complements

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

형상의 역은 complement를 정의합니다. 예를 들어, 솔리드 구의 complement은 솔리드 재료로 둘러싸인 구형 구멍입니다.

Client

클라이언트 컴퓨터는 FLOW-3D를 실행하지만 다른 컴퓨터 (서버 컴퓨터)에서 소프트웨어 라이센스를 획득하는 컴퓨터입니다.

Components

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

Custom result

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

Domain

지배 방정식이 solved되는 영역. 이것은 메쉬의 범위에 의해 정의됩니다.

Diagnostics

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

EPSI

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

Existing result

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

F3D_HOME

FLOW-3D 프로그램 파일이 있는 디렉토리를 정의하는 환경 변수.

Floating license

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

Flsgrf file

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

Flsplt file

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

Fluid #1 surface area

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

Fluid thermal energy

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

Free surface

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

GUI

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

Iteration count

각 시간 단계에서 필요한 압력/연속 반복 횟수입니다. 유체량을 유지하고 유체 전체의 정확한 압력을 계산하려면 압력/연속 반복이 필요합니다.

License file

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

License server

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

Licensing

FLOW-3D 실행을 제어하는 ​​FLEXlm 소프트웨어.

Max. residual

압력/연속 반복의 최종 반복에 대한 연속성 방정식의 실제 차이. 이 값은 일반적으로 xxxx 반복에서 압력 반복이 수렴되지 않는 한 epsi보다 작다.

Mean kinetic energy

도메인에 존재하는 유체의 총 질량으로 나눈 모든 계산 셀의 운동 에너지의 합계. 시간이 지남에 따라 이 양이 변동이 멈추면 정상 상태에 도달했다는 좋은 지표다.

Node-locked license

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

Non-inertial reference frame

가속하는 기준 프레임. 비 관성 기준 프레임은 이동 컨테이너를 모방하는데 사용될 수 있습니다.

Pltfsi

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

Postprocessor

내 프로그램 FLOW-3D 읽을 수 있는 생산 데이터 파일에 해결사 출력 데이터 처리 FLOW-3D 의 또는 타사의 시각화 프로그램 또는 생산 텍스트 데이터는 타사 소프트웨어 프로그램에서 읽을 수 있습니다.

Prepin file

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

Preprocessor

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

Prpgrf file

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

Prpplt file

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

Restart simulation

이전 시뮬레이션에서 계속 이어지는 시뮬레이션. 이전 시뮬레이션의 결과는 재시작을 위한 초기 조건 및 (선택적으로) 경계 조건을 생성하는 데 사용된다.

Server

라이센스 서버를 호스팅하는 시스템

Stability limit

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

STL (Stereolithography) File

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

Solid fraction

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

Solver

입력 파일에 정의된 흐름 문제를 시뮬레이션 하는 방정식 시스템을 해결하는 FLOW-3D 내의 프로그램입니다.

STL Viewer

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

Subcomponents

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

Time-step size

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

단위

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

Volume error (%)

유체 부피의 백분율은 주어진 시간에 도메인에 존재하는 총 유체의 백분율로 설명되지 않습니다. 따라서, 존재하는 총 부피가 작기 때문에 유체가 시스템에서 배출되는 시뮬레이션의 경우 부피 백분율 오차가 발생할 수 있습니다.

Volume of fluid #1

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

Wall shear stress

FLOW-3D의 사용자가 또는 벽과 객체 인터페이스에서의 전단 응력의 계산 끌 수 있습니다 옵션을 선택합니다. “no-slip” 인터페이스의 효과를 모델링하려면 벽 전단 응력을 설정해야 합니다.

Workspace

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

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

레이저 용접 수치해석 (FLOW-3D WELD)

FLOW-3D WELD Products

레이저 용접 수치해석 (FLOW-3D WELD)

FLOW-3D@ WELD는 레이저 용접 공정에 대한 정확한 시뮬레이션 기능을 제공하여 최적화된 공정을 개발하게 합니다. 더 나은 공정 제어를 통해 기공, 열 영향 영역을 최소화하고 미세 구조 변화를 제어할 수 있습니다.

레이저 용접 프로세스를 정확하게 시뮬레이션하기 위해 FLOW-3D@ WELD는 레이저 열원, 레이저-재료 상호 작용, 유체 흐름, 열 전달, 표면 장력, 응고, 다중 레이저 반사 및 위상 변화와 같은 모든 관련 물리 모델을 제공합니다.

Laser Welding

최근에는 뛰어난 생산성과 속도, 낮은 열 입력이 결합되어 기존의 용접 프로세스를 대체하는 레이저 용접 프로세스가 주목 받고 있습니다. 레이저 용접이 제공하는 장점은 용접강도가 좋고, 열 영향 부위가 작으며, 정밀도가 낮고 변형이 적으며, 강철, 알루미늄, 티타늄 및 이종 금속을 포함한 광범위한 금속 및 합금을 용접 할 수 있는 기능이 있습니다.

FLOW-3D@는 레이저 용접 공정에 대한 강력한 통찰력을 제공하고 궁극적으로 프로세스 최적화를 달성하는 데 도움이 됩니다.

보다 나은 프로세스 제어를 통해 기공을 최소화할 수 있습니다. 열 영향부위 및 미세조직을 제어가 가능합니다. FLOW-3D는 자유표면 추적 알고리즘을 통해 매우 복잡한 용접 POOL 시뮬레이션을 해석하는데 매우 적합합니다.

용접 모듈은 레이저 소스에 의해 생성된 Heat flux, 용융 금속에 대한 증발압력, shield gas 효과, 용융 풀의 반동압력 및 다중 레이저 반사와 같은 물리적 모델을 FLOW-3D에 적용하기 위해 개발되었습니다. 키홀 용접과 같은 현실적인 프로세스 시뮬레이션을 위해서는 모든 관련 물리적 현상을 적용하는 것이 중요합니다.

FLOW-3D는 레이저 용접의 conduction and keyhole 방식을 시뮬레이션 할 수 있습니다. 전 세계의 연구원들은 FLOW-3D를 사용하여 용접역학을 분석하고, 공정 매개 변수를 최적화하여 기공을 최소화하며, 레이저 용접공정에서의 dendrite 결정 성장 양상을 예측합니다.

Shallow penetration weld (top left); deep penetration weld with shield gas effects (top right); deep penetration weld with shield gas and evaporation pressure (bottom left); and deep penetration weld with shield gas, evaporation pressure and multiple laser reflections effects (bottom right).

Full Penetration Laser Welding Experiments

한국 카이스트와 독일 BAM은 16K kW레이저를 사용하여 10mm강판에 완전 침투 레이저 용접 실험을 수행하였습니다. CCD카메라의 도움을 받아 완전 용입 레이저 용접으로 형성된 상단 및 하단 용융풀 거동을 확인할 수 있었습니다. 그들은 또한 FLOW-3D 로 용접 공정 해석으로 해석과 실험결과의 경향이 일치하는 것을 알 수 있었습니다.

Experimental setup with CCD cameras observing the top and bottom molten pools
Schematic of computation domain in FLOW-3D

 

Simulation results at the top show melt pool lengths of 8mm and 15mm, whereas experiments indicated melt pool lengths of 7mm and 13mm

Laser Welding Porosity Case Study

General Motors, Michigan, 중국의 상하이 대학교는 용접 공정 변수, 즉 keyhole 용접에서 기공의 발생에 대해 용접 속도 및 용접 각도와 같은 공정 매개 변수가 미치는 영향을 알아보기 위해 협력하여 연구를 진행하였습니다.

레이저 용접된 Al 접합부 단면의 기공을 분석합니다. Keyhole이 유도 된 기공들은 유동 역학으로 인해 발생되고 균열을 일으킬 수 있습니다. 최적화 공정의 매개변수는 이러한 종류의 기공을 완화할 수 있습니다. FLOW-3D를 사용하여 연구원들은 증발 및 반동 압력, 용융풀, 온도에 따른 표면장력 및 Keyhole내의 다중 레이저 반사, 프레넬 흡수를 포함한 모든 중요한 물리적 현상을 설명했습니다.

연구진은 시뮬레이션 모델을 기반으로 Keyhole 용접에서 생성된 기공들의 주요 원인으로 불안정한 Keyhole을 규정하였습니다. 아래 이미지에서 볼 수 있듯이 뒤쪽 용융 풀의 과도한 재순환은 뒤쪽 용융 풀이 앞쪽 용융 풀 경계를 무너뜨리며 기공들을 생성시킵니다. 갇힌 공간이 증가하는 응고 전면에 의해 갇혔을때 기공들이 발생되었습니다.

Distribution of porosity in longitudinal welding sections as seen in simulations (top) and experiments (bottom)

용접 속도가 빠를수록 더 큰 keyhole이 생성되며 이로 인해, 보다 안정적인 keyhole이 생성됩니다. 연구진은 FLOW-3D를 사용하여 용접 속도와 용접 경사각으로 기공들의 생성을 완화시킬 수 있었습니다.

Simulation results from FLOW-3D highlighting the droplet formation and the input pressure pulse

연속 잉크젯 인쇄

Continuous Inkjets

연속 잉크젯 인쇄는 약 150 년 동안 축적 된 기술입니다. 간단히 말해, 프린트 헤드가 작동하면 연속적인 유체 흐름이있는 액적 생성 방법입니다. 이 개념은 1867 년 Lord Kelvin에 의해 처음 특허를 받았지만 80 년 이상 지난 1951 년 Siemens가 최초의 상용 장치를 선보였습니다. 처음에 이 기술은 만료일, 배치 코드, 이름 및 제품 로고와 같은 가변 정보의 비접촉식 고속 인쇄에 사용되었습니다.

물방울 생성

노즐 크기 선택

액적 생성을위한 시스템 매개 변수를 계산하기 위해 Rayleigh 제트 불안정성 이론을 사용할 수 있습니다. 이 이론에 따르면 물방울 형성으로 이어지는 제트 분리에 대한 자극의 최적 파장 (λ)은 대략 다음과 같습니다.

Nozzle size selection
Nozzle size selection

작동 주파수 선택

최적의 드롭 생성 주파수는 최적의 파장에서 직접 계산할 수 있습니다. 위의 이론과 알려진 산업 매개 변수를 사용하여 FLOW-3D 에서 계산 모델을 설정하는 동안 125μm의 노즐 반경과 10kHz의 주파수가 사용되었습니다

FLOW-3D 결과 검증

FLOW-3D 는 강력하고 정확한 표면 장력 모델로 인해 연속 잉크젯 인쇄와 같은 액적 기반 공정을 시뮬레이션하는 데 적합합니다.

아래 시뮬레이션 결과에서 10kHz의 주파수에서 진동하는 입력 압력 펄스를 볼 수 있습니다. 평균 액적 크기는 약 240 μm이며 이론적으로 추정 된 액적 크기 약 250 μm와 잘 일치합니다.

Simulation results from FLOW-3D highlighting the droplet formation and the input pressure pulse
Simulation results from FLOW-3D highlighting the droplet formation and the input pressure pulse

OLED Mura Problem

이론적으로는 정확히 동일한 진폭으로 압력 펄스를 생성 할 수 있습니다. 그러나 OLED의 잉크젯 인쇄와 같은 산업 응용 분야에서 모든 노즐은 본질적으로 불완전한 제조 또는 작동 매개 변수로 인해 약간 다릅니다. 이러한 모든 결함은 액적 부피의 변동을 일으켜 OLED 패널의 각 하위 픽셀에 증착 된 유기 화합물의 부피를 변화시켜 증착 된 필름 두께의 비례적인 변화를 초래합니다. 이러한 두께 변화는 잉크젯 인쇄 OLED 디스플레이에서 패널 휘도 불균일의 가장 중요한 원인 중 하나입니다 (Madigan et al. ). 이러한 패널 휘도의 불균일성을 “무라 효과”라고합니다.

무라 문제를 해결하는 한 가지 접근 방식은 평균 법칙을 사용하는 것입니다. 이것이 의미하는 바는 서로 다른 노즐 (픽셀 내 혼합)의 방울을 무작위로 결합하여 방울 부피의 양 및 음 오류를 평균화하여 방울 부피 오류를 거의 0에 가깝게 만드는 것입니다.

FLOW-3D 에서 픽셀 내 혼합 과정을 시뮬레이션하기 위해 입력 압력 펄스 진폭에 약간의 임의성이 추가되었습니다. 최대 변동의 크기는 1.7MPa의 원래 압력 진폭에 더하여 200kPa로 설정되었습니다. 아래 애니메이션은 무작위성이있는 케이스와 무작위성이없는 초기 케이스의 비교를 보여줍니다.

압력 펄스의 무작위성 대 일정한 진폭의 경우를 비교하는 애니메이션.

예상대로 액적 생성은 액적 모양, 액적 크기, 액적 간 간격 및 비행 속도 측면에서 균일하지 않습니다. 그러나 오른쪽의 일정한 진폭 케이스는 균일 한 모양과 크기의 균일 한 간격의 물방울을 생성합니다.

연속 잉크젯 인쇄는 저장소에서 마이크로 미터 크기의 노즐 뱅크로 액체를 보내는 고압 펌프로 시작하여 진동하는 압전 결정의 진동에 의해 결정되는 주파수에서 연속적인 물방울 흐름을 생성합니다. 특히 인쇄 응용 분야의 경우, 잉크 방울은 외부 전기장의 존재로 인해 연속 흐름에서 편향됩니다. 이것은 인쇄 매체의 표면에 패턴을 생성합니다. 이 기술의 장점 중 일부는 높은 처리량, 높은 액적 속도, 프린트 헤드에서 기판까지의 거리 증가, 연속 작동으로 인한 노즐 막힘 없음입니다. 이러한 긍정적 인 특성 덕분에이 기술은 오늘날 종이에 일반 인쇄 잉크에서 다양한 재료 (생존 세포 포함)를 증착하는 것으로 발전했습니다.

Continuous inkjet animation

결론

FLOW-3D 는 연속 잉크젯 인쇄 프로세스와 관련된 물리학에 대한 이해를 촉진하는 데 사용되었습니다. 강력한 표면 장력 모델 덕분에 FLOW-3D 는 다양한 고급 액적 생성 및 증착 응용 분야에서도 유용 할 수 있습니다. 예를 들어 OLED 프린팅의 경우 FLOW-3D 를 사용하여 픽셀 내 혼합 중에 발생하는 액 적의 변화를 효과적으로 이해하여 OLED 패널의 품질을 높일 수 있습니다.

References

Madigan C. F., Hauf C. R., Barkley L. D., Harjee N., Vronsky E., Slyke S. A. V., Advancements in Inkjet Printing for OLED Mass Production. Kateeva, Inc.

CFD가 레이저 용접을 만나면 : 불꽃이 어떻게 날아갑니까?

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

When CFD meets laser welding: How sparks fly!

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Figure 4 A view of the ogee spillway and Type 2 piers in the 3D CFD model

NUMERICAL ANALYSIS AND THE REAL WORLD : IT LOOKS PRETTY BUT IS IT RIGHT?

D. K. H. Ho, S. M. Donohoo, K. M. Boyes and C. C. Lock
Advanced Analysis, Worley Pty Limited
L7, 116 Miller Street, North Sydney, NSW 2060 Australia
Tel: +61 2 8923 6817 e-mail: david.ho@worley.com.au

Abstract

엔지니어링 설계에서 유한 요소, 유한 차분 및 전산 유체 역학 분석 소프트웨어와 같은 수치 도구의 일상적인 사용이 최근 몇 년 동안 증가했습니다. 소프트웨어 및 하드웨어 기술의 발전은보다 비선형적이고 복잡한 3 차원 분석이 수행되고 있음을 의미합니다.

그러나 본질적으로 “블랙 박스”인 이러한 강력한 소프트웨어는 “컴퓨팅”기술을 보유하고 있지만 광범위한 엔지니어링 경험이 필요하지 않은 분석가의 손에 “컴퓨터 보조 재해”로 이어질 수 있습니다. 품질 보증 절차의 엄격한 구현은 수치 모델이나 분석 기법이 정확한지 확인할 필요가 없을 수 있습니다.

이 백서에서는 복잡성이 증가하는 세 가지 실제 토목 공학 응용 프로그램에서 수치 분석 결과를 검증하는 방법을 설명합니다. 여기에는 유한 요소법을 이용한 수조 탱크의 구조 해석, 전산 유체 역학법을 이용한 수력 구조물 위의 홍수 조사, 유한 ​​차분법을 이용한 안벽 시공 시뮬레이션 등이 있습니다. 입력 데이터의 불확실성 수준과 각 사례에 대한 계산 결과의 신뢰성에 대해 논의합니다. 분석 과정에서 몇 가지 흥미로운 결과가 발견되었습니다.

첫 번째 사례 연구는 시공의 질이 구조물의 성능에 상당한 영향을 미친다는 것을 보여주었습니다. 그러나 설계자는 설계 단계에서 이러한 상황을 수량화하고 분석하지 못할 수도 있습니다. 필요할 경우 향후 역분석은 물론 설계 검증의 기준점이 될 수 있도록 공사 종료 시 모니터링의 중요성이 필수적입니다. 유한 요소 분석은 복잡한 문제를 분석할 수 있는 강력한 수치 도구이지만, 분석가들은 문제의 행동이 단순하고 잘 이해되는 것처럼 보일 수 있는 상황에서 예상치 못한 결과를 만날 수 있도록 준비해야 합니다.

두 번째 사례 연구에서는 중요한 배수로 구조에 전산 유체 역학 분석이 처음으로 적용 되었기 때문에 엄격한 검증 프로세스가 강조됩니다. 그것은 2D ogee 방수로 프로파일로 시작하여 문제의 방수로의 3D 모델을 분석하기 위해 진행되는 방식으로 수행되었습니다.
계산된 결과를 각 단계에서 이론 및 물리적 테스트 데이터와 비교했습니다. 유체 흐름 문제의 비선형적 특성에도 불구하고, 분석은 확신을 가지고 실제 설계 목적에 적합한 결과를 제공할 수 있었습니다.

최종 사례 연구에서는 안벽의 거동이 시공 이력과 매립 방식에 영향을 받은 것으로 나타났습니다. 벽의 움직임은 매우 가변적인 토양 속성에도 불구하고 질적으로도 단순한 비선형 토양 모델을 사용하여 정확하게 예측되었습니다. 지속적인 모니터링 기록이 없기 때문에 검증은 어려웠습니다. 계산된 결과를 검증하는 열쇠는 수치 소프트웨어 도구를 사용하지 않는 독립적인 계산을 찾는 것입니다. 대부분의 경우 이러한 솔루션을 사용할 수 있습니다. 그러나 다른 경우에는 실험실 또는 현장 관찰에만 의존할 수 있습니다.

Introduction

오늘날 수치 해석은 대부분의 엔지니어링 설계에서 필수적인 부분을 형성합니다. 따라서 결과 검증의 필요성은 분석 기술 / 방법론을 신뢰할 수 있고 설계자가 계산 된 결과에 대한 확신을 가질 수 있도록 설계 프로세스 전반에 걸쳐 매우 중요합니다.

일반적인 관행은 고전 이론, 실험 데이터, 게시 된 데이터, 유사한 구조의 성능 및 다른 사람이 수행 한 수치 계산에 대해 결과를 검증하는 것입니다. 때때로 소프트웨어 개발자가 제공 한 벤치 마크 또는 검증 예제가 이러한 목적으로 사용될 수 있지만 전체 범위의 문제를 포괄 할만큼 포괄적 인 경우는 거의 없습니다.

수치 해석을 시작하기 전에 분석가는 입력 데이터의 신뢰성, 소프트웨어 도구가 문제의 문제를 해결할 수 있는지 여부 및 결과를 검증하는 방법을 결정해야합니다. 검증 프로세스가 많은 실무자들에 의해 품질 보증 절차의 일부로 채택되었지만 비용이 많이 드는 실패가 여전히 발생했습니다 [1].

Validation

결과 검증의 필요성은 수치 분석의 사용 (남용)에서 일부 나쁜 업계 관행을 관찰함으로써 강화 될 수 있습니다. 수치 계산을 수행하기 위해 고용 된 일부 엔지니어 / 분석가는 계산 뒤에있는 기본 이론을 완전히 이해하지 못하거나 숨겨진 함정을 처리 할 수있는 실제 엔지니어링 경험이 충분하지 않을 수 있습니다.

일부 소프트웨어가 “CAD와 유사”해지고 많은 사람들이 작동하기 쉽다고 주장하기 때문에 엔지니어링 회사가 대학원 엔지니어 대신 초보를 고용하여 수치 모델링 및 분석을 수행하는 경향이 점차 증가하고 있습니다.

사용자는 복잡한 지오메트리 모델을 생성하고, 적절한 요소와 메시를 만들고, 각 하중 케이스에 대한 경계 조건 (접촉, 하중 및 고정)을 적용하고, 속성을 할당하고, 제출에 필요한 모든 플래그 / 스위치 / 버튼을 설정하는 데 상당한 노력을 기울일 것입니다.

분석이 실행됩니다. 자체 검사를위한 일부 품질 보증 절차는 전처리 단계에서 따를 수 있지만 계산이 완료되고 결과가 후 처리 될 때까지 많은 사용자는 출력이 어느 정도 정확하다고 쉽게 믿을 것입니다. 지오메트리 생성은 수치 모델링 프로세스의 일부일뿐입니다. 가장 어려운 문제 중 하나는 전체 설계 프로세스에서 불확실성을 다루는 것입니다. 재료 속성 및 로딩 순서와 같은 입력과 관련된 불확실성이 있습니다.

예를 들어 모델이 선형 또는 비선형 방식으로 동작하는지 여부와 같이 솔루션 유형의 적절성과 관련된 불확실성이 있습니다. 마지막으로 결과 해석과 관련된 불확실성이 있습니다. 수치 분석에서 결과를 검증하고 문제를 발견하는 데있어 분석가를위한 좋은 방법에 대한 간단한 지침은 없습니다. 그러나 다음 방법을 통해 점차적으로 달성 할 수 있습니다.

• 수치 적 방법 과정에 대한 좋은 이해 – 이것은 학부 및 / 또는 대학원 수준의 공식 교육을 통해 얻을 수 있으며 지속적인 전문성 개발의 일환으로 자습을 통해 더욱 향상 될 수 있습니다.
• 특정 유형의 문제에 대한 기본 이론과 해결책의 범위를 잘 이해합니다. 이 역시 위와 같은 교육을 통해 이루어질 수 있습니다.
• 실제 문제를 해결하는 데 공학적 판단을 사용하고 수치 분석을 수행 한 경험이 있습니다. 이는 숙련 된 엔지니어가 분석가를 적절하게 감독하는 환경에서 작업함으로써 얻을 수 있습니다.

품질 보증 시스템의 구현이 실행 가능한 솔루션으로 이어지는 엔지니어링 판단을 대체하는 것은 아니라는 점에 유의해야합니다. 복잡한 대규모 모델을 분석하기 전에 시뮬레이션 기술과 문제의 근본적인 동작을 완전히 이해하기 위해 간단한 테스트 모델을 사용하여 수치 “실험”을 수행해야하는 경우가 매우 많습니다.

경험에 따르면 때때로 테스트 모델 자체가 분석가가 최종 설계 솔루션에 도달 할 수있는 충분한 정보를 제공 할 수 있습니다. 해당 대형 복합 모델의 분석은 설계 기대치를 확인하는 것입니다. 다음 사례 연구는 결과 검증이 수행 된 방법과 신뢰 수준 및 불확실성이 해결된 방법을 보여줍니다.

Applications

일반적인 토목 공학 프로젝트에서 수치 분석은 구조 역학, 기하학 및 유체 역학의 세 가지 기본 분야 중 하나 또는 조합을 포함 할 수 있습니다. 문제의 성격은 토양-구조 상호 작용, 유체-구조 상호 작용 또는 토양-유체 상호 작용 중 하나로 분류 될 수 있습니다.

어떤 경우에는 세 가지 모두를 포함 할 수 있습니다. 잠재적 인 복잡성을 고려하여, 정확도를 잃지 않고 실제 목적을 위해 중요한 동작을 캡처하지 않고 문제를 단순화하기 위해 몇 가지 가정과 이상화가 이루어져야합니다. 이러한 문제를 해결할 수있는 범용 및 특수 수치 분석 소프트웨어가 있습니다. 두 가지 유형의 소프트웨어가 사례 연구에 사용되었습니다.

Case 1 – Deflection of a steel water tank

직경 약 90m의 대형 원형 강철 물 탱크는 처음 채울 때 큰 벽면이 휘어지면서 탱크의 장기적인 구조적 무결성에 대한 우려를 불러 일으켰습니다.

물의 높이는 전체 저장 용량에서 약 10m였습니다. 지붕 구조는 탱크 내부에있는 기둥으로 거의 전적으로지지되었습니다. 스트레이크(strakes)는 벽의 바닥 1/3이 더 두꺼운 고급 강판으로 구성되었습니다. 1 차 윈드 거더는 탱크 상단 주위에 용접되었고 2 차 윈드 거더는베이스 위 2/3에 위치했습니다. 하단 스트레이 크는 환형베이스 플레이트에 필렛 용접되었습니다. 내부 기둥의 기초를 제외한 전체 바닥은 용접 된 강판으로 덮여있었습니다.

이 탱크는 유능한 중간층 사암과 미사암 기반암 위에 압축된 채움물 위에 세워졌습니다. 일련의 축 대칭 유한 요소 분석 (FEA)을 수행하여 관찰된 처짐을 예측할 수 있는지 여부를 결정하고 매일 물을 채우고 비울 때 피로 파괴가 발생할 가능성으로 인해 벽 바닥의 응력 상태를 계산했습니다.

내부 기둥과 지붕 빔을 포함하는 탱크의 12 분의 1 섹터에 대한 3 차원 모델을 처음에 분석하여 벽이 얼마나 많은 지붕 자중을지지하고 축 대칭 가정의 타당성을 조사했는지 조사했습니다. 이 분석의 결과는 지붕 구조의 강성 기여도가 중요하지 않아 후속 축 대칭 모델에 포함되지 않았 음을 보여주었습니다.

그러나 지붕 자체 무게의 작은 부분이 벽에 적용됩니다. 축 대칭 모델은 모든 강철 섹션, 필렛 및 맞대기 용접 및 기초로 구성되었습니다 (그림 1). 그것들은 몇 개의 3 노드 삼각형 축 대칭 요소가있는 4 노드 비 호환 모드 사변형으로 이산화되었습니다.

용접 재료를 통해서만 하중 전달이 허용되도록 용접이 모델링되었습니다. 용접 연결부에 미세한 메시를 사용하여 응력 상태를 정확하게 포착했습니다. 롤러 지지대는 모델의 측면 및 하단 경계에 적용되었습니다. 다음과 같은 하중이 적용되었습니다 :

철골 구조물의 자중, 지붕 자중, 벽의 정수압, 수위에 따른 바닥의 균일 한 압력. 한 모델은 용접 또는베이스의 강판이 플라스틱 힌지를 형성하기 위해 항복되었다고 가정했습니다. 이 경우 벽 바닥에서 핀 연결이 모델링되었습니다.

Partial FE mesh of tank/foundation. Insert shows mesh and stress distribution at wall base
그림2 Partial FE mesh of tank/foundation. Insert shows mesh and stress distribution at wall base

벽 처짐은 그림 2에 나와 있습니다. 측정 범위와 계산 된 결과는 비교 목적으로 표시됩니다. 계산 된 벽 처짐을 검증하기 위해 두 벽 두께에 대한 Timoshenko 및 Woinowsky-Krieger [2]에 기반한 고전 이론도 그림에 표시되었습니다. 계산 된 편향은 이론적 계산에 의해 제한됨을 관찰 할 수 있습니다.

벽 두께의 변화로 인한 전이가 분석에서 포착되었습니다. 이것은 유한 요소 모델에 대한 확신을 제공했습니다. 윈드 거더와 구속 된베이스의 영향도 볼 수 있습니다. 윈드 거더 설치로 인해 초기 변형이 발생하여 공사가 끝날 때 벽 상단이 안쪽으로 당겨질 수 있습니다. 굽힘 동작이 발생한베이스 근처를 제외하고는 후프 동작이 벽 동작을 지배했습니다.

계산된 최대 처짐이 측정된 순서와 동일하더라도 최대 돌출이 발생한 높이는 예측되지 않았습니다. 실제로 조사 데이터는 몇 가지 가능한 시나리오를 제안했습니다.베이스에 플라스틱 힌지 형성 (그러나이 영역에서 계산 된 응력은 항복 강도를 초과하지 않았습니다). 지반 재료의 국부적 인 베어링 고장 (다시 현장에서 균열과 같은 명백한 지시 신호가 보이지 않음); 또는 탱크 건설이 끝날 때 내장 된 기하학적 결함이있었습니다. 사전 변형 된 탱크에서 역 분석을 수행하여 측정 된 처짐이 정수압 하에서 “회복”되었습니다. 그러나 계산된 응력은 수율을 훨씬 초과했습니다. 불행히도 탱크는 완성 후 첫 번째 충전 전에 즉시 조사되지 않았습니다.

Figure 2 Wall deflection of water tank
Figure 2 Wall deflection of water tank

탱크의 원래 디자인과 건설이 2000 년대 초에 수행되었다는 점은 흥미 롭습니다. 설계 계산에 관련 표준 [3]을 사용했습니다. 이 표준은 탱크 벽이 후프 동작만으로 작용한다고 가정하고이 구조의 경우가 아닌베이스의 제약 조건을 무시합니다. 벽 처짐의 크기는 기초 강성을 고려한 Rish [4]가 개발 한 고전 이론 [2] 또는 FEA와 같은 수치 분석에 의해 결정될 수 있습니다. 고급 강철을 사용하면 설계자는 강도에는 적합하지만 서비스 가능성에는 필요하지 않은 더 얇은 섹션을 선택해야합니다. 굽힘 강성은 큐브 두께에 의해 결정됩니다. 수중 부하에서 후속 벽 변형 프로파일은 제작 품질에 영향을받습니다. 이것은 설계 단계에서 추정하기 어려웠을 것입니다.

사례 2 – 배수로 배출

호주의 많은 댐 구조는 제한된 수 문학적 정보로 1950 년대와 60 년대에 설계 및 건설되었습니다. 이러한 기존 방수로 구조는 수정 된 가능한 최대 홍수 수준에 대처하기 위해 크기가 작습니다. 증가 된 홍수 조건 하에서 방수로 꼭대기에 대한 음압 생성과 같은 잠재적 인 문제가 발생할 수 있습니다. 이는 방수로 및 게이트 구조에 불안정성 또는 캐비테이션 손상을 유발할 수 있습니다. 역사적으로 스케일링 된 물리적 모델은 이러한 동작을 연구하기 위해 수력 학 실험실에서 구성되었지만 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리며 스케일링 효과와 관련된 많은 어려움이 있습니다. 오늘날 고성능 컴퓨터와보다 효율적인 전산 유체 역학 (CFD) 코드를 사용하여 수리적 구조의 동작을 합리적인 시간과 비용으로 수치 적으로 조사 할 수 있습니다. 이 분석 기법은 대도시 지역에 주요 상수원을 제공하는 가장 큰 콘크리트 중력 댐에 호주에서 처음으로 적용 되었기 때문에 검증을 수행 할 필요가있었습니다. 이것은 그림 3과 같이 조사 프로세스에 통합되었습니다. 순서도는 간단한 2D에서 상세한 3D 방수로 모델로 어떻게 발전했는지 보여줍니다.

Figure 3 Flowchart showing the validation process
Figure 3 Flowchart showing the validation process

미 육군 공병대 [5]에서 발표 한 광범위한 데이터가 있기 때문에 검증을 위해 ogee 방수로 프로필 (그림 4 참조)이 선택되었습니다. 계산 된 결과는 조사의 각 단계에서 검토되었습니다. 게시 된 데이터에서 크게 벗어나면 프로젝트가 중단됩니다. 이것은 프로젝트가 시작되기 전에 고객과 상호 합의되었습니다.

Figure 4 A view of the ogee spillway and Type 2 piers in the 3D CFD model
Figure 4 A view of the ogee spillway and Type 2 piers in the 3D CFD model

이러한 종류의 분석의 초기 어려움 중 하나는 개방 채널 중력 흐름 문제에서 자유 표면의 정확한 계산이었습니다. 자유 표면을 추적하는 데 적응 형 메싱 및 반복 방법을 사용하는 것은 일부 유한 체적 CFD 코드에서 사용되었지만 성공은 제한적이었습니다. 본 연구에 사용 된 코드는 SOLA-VOF 방법으로 Navier-Stokes 방정식을 해결합니다. 유체 운동의 과도 동작을 해결하기 위해 유한 차분 방법이 사용되었습니다. 유체의 부피 (VOF) 함수는 자유 표면 운동을 계산하는 데 사용됩니다 [6].

분석에 대한 자세한 내용은 [7]에 설명되어 있습니다. 계산 된 파고 압력 분포, 자유 표면 프로파일 및 정상 상태에서의 배출 속도는 검증 목적으로 사용되었습니다. 다른 상류 수두 (H) 아래의 배수로 꼭대기를 따라 압력 분포가 그림 5에 나와 있습니다. 일부 압력 진동은 코드가 일반 메시와 곡선 배수로 장애물 사이의 인터페이스에서 계산을 처리하는 방식에 기인 할 수 있습니다. 훨씬 더 미세한 메쉬는 이러한 불규칙성을 부드럽게 만들었습니다. 압력 분포에 대한 교각의 영향은 3D 모델에서 올바르게 예측되었습니다 (그림 6).

계산된 자유 표면 프로파일 (그림 7)도 게시 된 데이터와 잘 일치했습니다. Savage와 Johnson [8]은 분석 기법에 대한 신뢰도를 높이는 동일한 CFD 코드를 사용하여 유사한 유효성 검사를 수행했습니다. 문제의 배수로에 대한 후속 분석은 스케일링 된 물리적 모델 테스트에서 얻은 결과와 비교할 때 상당히 좋은 결과를 제공했습니다.

Figure 5 Comparison of crest pressure for various heads (2D model), Hd is the design head
Figure 5 Comparison of crest pressure for various heads (2D model), Hd is the design head
Figure 6 Comparison of crest pressure next to pier (3D model)
Figure 6 Comparison of crest pressure next to pier (3D model)
Figure 7 Upper nappe profile next to pier
Figure 7 Upper nappe profile next to pier

분석에서 배수로의 기하학적 구조와 물 속성이 잘 정의되었습니다. 물은 비압축성이며 고정 된 온도에서 일정한 특성을 가지고 있다고 가정했습니다. 실제로 좋은 품질의 콘크리트 표면 마감을 얻을 수 있기 때문에 배수로 경계는 매끄럽다 고 가정했습니다. 불확실성은 메쉬 밀도와 적절한 난류 모델의 선택이라는 두 가지 소스에서 비롯됩니다. 메쉬 크기는 메모리 양과 컴퓨터의 클럭 속도에 의해 제한됩니다.

높은 레이놀즈 수의 난류 흐름은 소용돌이와 소용돌이의 형성을 포착 할 수있는 매우 미세한 메시로 계산할 수 있지만 현재 메시 밀도는 검증 및 설계 목적에 필요한 변수를 예측하기에 충분히 미세했습니다. 조사 결과는 큰 와류, k-ε 및 RNG 모델과 같은 난류 모델의 선택에 의해 크게 영향을받지 않는 것으로 나타났습니다. 분명히 벽 거칠기와 난류 모델의 도입은 방전율을 감소시킬 것입니다. 그러나 다시 분석 결과는 사용 된 메시에 거의 영향을 미치지 않음을 보여줍니다. 향후 분석은 다른 메쉬 밀도로 인한 이산화 오류를 조사 할 것입니다.

사례 3 – 안벽 건설
주요 컨테이너 항구 시설은 설계 단계에서 최소한의 수치 분석을 수행하여 약 25 년 전에 건설되었습니다. 당시에는 이러한 분석 도구를 사용하는 것이 비용 효율적이지 않은 것으로 간주되었습니다. 다수의 컨테이너 크레인이 측면을 따라 이어지는 2km 길이의 안벽을 건설하기 위해 광범위한 준설 및 매립 작업이 수행되었습니다.

시설이 완공 된 이후 일련의 콘크리트 카운터 포트 유닛으로 구성된 안벽과 후방 크레인 빔은 크레인이 할 수 있도록 후방 빔에 대한 레벨 조정 작업이 수행 될 정도로 지속적으로 이동하고 있습니다. 정상적으로 작동합니다. 그러나 영향을받는 두 구조물의 움직임을 저지하기 위해보다 영구적 인 해결책을 모색했습니다. 토양-구조 상호 작용 및 시공 시뮬레이션을 처리 할 수있는 명시 적 유한 차이 분석을 사용하여 다양한 교정 옵션의 순위를 지정했습니다.

그라우트 기둥, 타이백 앵커 및 말뚝 지지대와 같은 다양한 제안 된 개선을 분석하기 전에, 토양 및 구조적 특성과 시공 과정의 선택이 적절하도록 계산 모델을 관찰에 대해 보정해야한다고 결정했습니다. 지질 및 지질 공학 정보는 현장 및 실험실 테스트 데이터를 포함하는 현장 조사 보고서에서 평가되었습니다. 시설의 범위를 고려할 때 현장에서 만나는 특정 토양 유형에 대해 상당한 분산 테스트 데이터가 예상됩니다. 수력 모래 충전재에 대한 표준 침투 테스트 (SPT) 블로우 횟수 (N) 및 콘 침투 테스트 (CPT) 저항 (qc)에 대한 몇 가지 일반적인 기록이 그림 8과 9에 나와 있습니다.

Figure 8 SPT ‘N’ profiles
Figure 8 SPT ‘N’ profiles
Figure 9 CPT profiles
Figure 9 CPT profiles

이 결과로부터 평균 해수면 위와 아래에있는 모래 채우기의 강도와 강성의 대비를 관찰 할 수 있습니다. 이 현상은 배치 방법에 기인한다고 제안되었다 [9]. 또한 기초 수준에서 진동 압축 된 모래의 특성에도 변동이있었습니다. 분석을 위해 선택된 토양 특성은 테스트 데이터, 인근 사이트의 경험 및 유사한 토양 조건에 대한 발표 된 데이터를 기반으로합니다. 그것들은 표 1에 요약되어 있습니다. 일반적으로 시설의 건설 순서는 다음과 같습니다.

  1. Removal of pockets of soft marine clay by dredging
  2. Dredging of sand to the required level
  3. Vibro-compaction of the sand on which the counterfort units were to be founded
  4. Placement of gravel for the quay wall foundation.
  5. Placement of concrete counterfort units weighing 360 tonne each
  6. Placement of hydraulic sand fill behind the units
  7. Surcharging the fill just behind the capping beam
  8. Construct capping beam and place more sand fill to the finished level
  9. Additional surcharge prior to the operation of container cranes.

Table 1 Soil properties used in the construction
simulation of the quay wall

Table 1 Soil properties used in the construction simulation of the quay wal
Table 1 Soil properties used in the construction simulation of the quay wal

2D 평면 변형 모델의 수치 시뮬레이션에서 구성 순서 (그림 10)와 하중은 다음 단계에 따라 단순화 / 이상적입니다.

  1. The starting condition of the seabed consisted of the vibrocompacted sand, gravel bed, native sand, clay and fissured clay at depth. The “in-situ” stresses were also switched on in this step.
  2. Placement of counterfort unit (using equivalent linear elastic beam elements) with a vertical force applied through the centre of gravity of the unit to represent the buoyant self-weight.
  3. Sequentially placing hydraulic sand fill behind the unit to the level prior to surcharging.
  4. Apply an equivalent trapezoidal pressure to represent the surcharge.
  5. Placement of capping beam and the sand fill to the required level.
  6. Apply additional surcharge.
  7. Application of repeated loads from the crane seaward and landward legs.
Figure 10 Construction sequence
Figure 10 Construction sequence

분석에서는 침수 된 물질과 평균 해수면 위에있는 물질을 나타 내기 위해 적절한 밀도를 사용했습니다. 안벽의 장기적인 움직임이 중요했기 때문에 배수 된 토양 매개 변수가 사용되었습니다. 토양은 분석에서 Mohr-Coulomb 실패 기준을 따르는 것으로 가정되었습니다. 단순한 탄성-완전 소성 응력-변형 거동이 가정되었습니다. 일련의 강체 다이어그램으로 표현 된 안벽 이동의 역사는 그림 11에 나와 있습니다. 벽의 상단과 바닥에서 계산 된 수직 및 수평 이동은 그림 12와 13에 표시됩니다. 수치는 모니터링 된 데이터와 해당 상한 및 하한 (해당 상자에 표시됨)입니다. 측정에서 산란의 양에도 불구하고 벽 건설에 대해 계산 된 움직임은 합리적으로 잘 비교되었습니다. 조사 데이터와 예측을 일치시키기 위해 분석에서 토양 속성을 변경하려는 시도가 없었습니다. 반복되는 크레인 하중의 래칫 효과를 관찰 할 수 있습니다. 불행히도 반복적 인 크레인 하중 하에서 벽 이동에 대한 기준이 없었기 때문에 이러한 예상 이동을 비교할 수 없었습니다. 문제의 복잡성과 고도로 가변적 인 토양 특성을 고려할 때 계산 된 결과는 매우 고무적입니다.

Figure 11 Wall deformations
Figure 11 Wall deformations

토양에서 플라스틱 구역의 발달도 분석에서 계산되었습니다. 벽의 발가락 아래의 토양이 여러 번 과도하게 압박을받는 것으로 밝혀졌습니다. 접촉 압력은 경사 하중으로 인한 베어링 고장에 대한 안전 지표 (FOS)를 결정하는 데 사용되었습니다. 지지력은 계산 방법에 의해 크게 영향을 받았다고보고되었습니다 [10]. 원래의 기초 디자인은 덴마크 코드 [11]를 기반으로했기 때문에이 경우 일관성을 위해 사용되었습니다. 편심의 함수로서 FOS의 발전과 수평 대 수직 추력 (H / V)의 비율이 각각 그림 14와 15에 나와 있습니다.

Figure 12 Wall top movements
Figure 12 Wall top movements
Figure 13 Wall base movements
Figure 13 Wall base movements
Figure 14 ‘FOS’ vs. eccentricity
Figure 14 ‘FOS’ vs. eccentricity
Figure 15 ‘FOS’ vs. H/V ratio
Figure 15 ‘FOS’ vs. H/V ratio

그림은 벽이 추가 요금과 반복적 인 적재 단계 동안 국부적 인 베어링 고장에 가까웠음을 보여줍니다. 크레인 하중 하에서 FOS의 명백한 증가는 벽에 대한 수직 하중이 증가하는 반면 유지된 토양의 수평 압력이 다소 일정하게 유지됨에 따라 편심이 감소했기 때문입니다.

끝 맺는 말
세 가지 매우 다른 실제 응용 프로그램의 유효성 검사 프로세스가 설명되었습니다. 각 사례의 주요 특징과 결과는 표 2에 요약되어 있습니다. 재료 및 하중 불확도 및 예상 결과가 강조 표시됩니다. 건설 품질은 구조의 성능에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타났습니다.

이는 분석가가 프로젝트의 설계 단계에서 정량화하고 정확하게 분석하지 못할 수도 있습니다. 구조가 완료된 직후 모니터링의 중요성을 간과해서는 안됩니다. 이것은 미래의 역 분석을위한 유용한 자료가 될 것입니다. 수치 도구가 이러한 복잡한 문제를 분석 할 수 있다는 사실에도 불구하고 분석가는 어떤 매개 변수가 중요하거나 중요하지 않은지 식별 할 준비가되어 있어야합니다.

익숙하지 않은 문제를 분석 할 때 유효성 검사 프로세스를 점진적으로 수행해야합니다. 아마도 검증 방법을 찾는 핵심은 수치 분석 도구를 사용하지 않고 솔루션에 도달 할 수있는 다른 방법이 있는지 묻는 것입니다. 많은 경우 이러한 솔루션은 광범위한 문헌 검색 후에 존재합니다. 그러나 다른 경우에는 실험실 테스트와 현장 관찰이 유일한 대안이 될 것입니다.

자세한 내용은 원문을 참고하시기 바랍니다.

References
[1] Puri, S.P.S. (1998) “Avoiding Engineering Failures Caused by Computer-Related Errors”, J. Comp. in Civil Engineering, ASCE, 12(4), 170-172.
[2] Timoshenko, S.P. and Woinowsky-Krieger, S. (1959) Theory of Plates and Shells, 2nd edition, McGraw-Hill Kogakusha. p.580.
[3] BS2654 (1989) Manufacturing of vertical steel welded non-refrigerated storage tanks with butt-welded shells for the petroleum industry.
[4] Rish, R.F. (1977) “Design of Cylindrical Tanks on Elastic Foundations”, Civil Engineering Transactions, The Institution of Engineers, Australia, 192-195.
[5] US Army Corps of Engineers (1990) Hydraulic Design of Spillways, Engineer Manual No. 1110-2-1603.
[6] Hirt, C.W. and Nichols, B.D. (1981) “Volume of Fluid (VOF) Method for the Dynamics of Free Boundaries”, J. Comp. Phys. 39, 201- 225.
[7] Ho, D.K.H., Boyes, K.M and Donohoo, S.M. (2001) “Investigation of Spillway Behaviour under Increased Maximum Flood by Computational Fluid Dynamics Technique”, Proc. Conf. 14th Australasian Fluid Mechanics, Adelaide, December, 577-580.
[8] Savage, B.M. and Johnson, M.C. (2001) “Flow over Ogee Spillway: Physical and Numerical Model Case Study”, J. Hydraulic Engineering, ASCE, 127(8), 640-649.
[9] Lee, K.M., Shen, C.K., Leung, D.H.K. and Mitchell, J.K. (1999) “Effects of placement method on geotechnical behaviour of hydraulic fill sands” J. Geotech. and Geoenviron. Engineering, ASCE, 125(10), 832-846.
[10] Sieffert, J.G. and Bay-Gress, Ch. (2000) “Comparison of European bearing capacity calculation methods for shallow foundations”, Proceedings of the Institution of Civil Engineers, Geotechnical Engineering, 143, April, 65-74.
[11] DS 415 (1984) Code of Practice for Foundation Engineering. Table 2 Summary of findings for the three case studies

레이저 Soldering의 용융지 형성에 미치는 유체 대류의 영향

레이저 Soldering의 용융지 형성에 미치는 유체 대류의 영향

자료 제공: 오하이오 주립대학교
자료 제공: FLOW Science Japan

Laser Soldering
Laser Soldering

레이저 Soldering에서는 금속 분말은 레이저 빔 주위에 고리 모양으로 배치된 여러 종류의 분말 공급노즐을 통해 불활성 캐리어 가스 중으로 분사됩니다. 용융지의 형상은 표면장력으로 유도되는 말랑고니 대류 패턴의 영향을 크게 받는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 용융지 내의 유체 흐름을 정밀하게 예측하기 위해서 FOW-3D@ WELD를 이용한 레이저 Soldering 프로세스를 개략화하여 시뮬레이션 할 수 있습니다.

해석과 시뮬레이션 비교1
해석과 시뮬레이션 비교1
해석과 시뮬레이션 비교2

다른 레이저 출력의 예측된 용접폭, 높이 및 용융지의 깊이는 실험 결과 실험 측정값과 동등한 결과를 얻을 수 있는 것을 확인할 수 있습니다. 용융지의 열유동에 의해 가장 깊은 용융 영역은 마랑고니 대류에 의해 유도된 2개의 마주보는 표면 흐름의 충돌로 인해 형성되는 것을 확인할 수 있습니다.

[FLOW-3D 이론] 1. 개요

  1. 개요

FLOW-3D는 범용 전산 유체 역학(CFD) 소프트웨어입니다. 유체의 운동 방정식을 계산하기 위해 특별히 개발된 수치 기법을 사용하여 다중 스케일, 다중 물리 흐름 문제에 대해 과도적 3차원 해결책을 얻습니다. 다양한 물리적 및 수치 옵션을 통해 사용자는 다양한 유체 흐름 및 열 전달 현상 분석을 위해 FLOW-3D를 적용할 수 있습니다.

유체 운동은 비선형, 과도, 2차 미분 방정식으로 설명됩니다. 이러한 방정식을 풀기 위해 유체 운동 방정식을 사용해야합니다. 이러한 방법을 개발하는 과학을 전산 유체 역학이라고 합니다. 이 방정식의 수치해는 대수적 표현으로 다양한 항을 근사화 합니다. 그런 다음 결과 방정식을 해결하여 원래 문제에 대한 대략적인 해결책을 제시합니다. 이 과정을 시뮬레이션이라고 합니다. FLOW-3D에서 사용할 수 있는 수치해석 알고리즘의 개요는 운동 방정식에 대한 섹션에 나옵니다.

일반적으로 수치 모델은 계산 Mesh 또는 그리드로 시작합니다. 이것은 여러 개의 서로 연결된 요소 또는 셀로 구성됩니다. 이러한 셀은 물리적 공간을 해당 볼륨과 관련된 여러 노드가 있는 작은 볼륨으로 세분화합니다. 노드는 압력, 온도 및 속도와 같은 미지수의 값을 저장하는데 사용됩니다. Mesh는 사실상 원래의 물리적 공간을 대체하는 숫자 공간입니다. 또한 별도의 위치에서 흐름 파라미터를 정의하고, 경계 조건을 설정하고, 유체 운동 방정식의 수치 근사치를 개발하는 방법을 제공합니다. FLOW-3D 접근 방식은 흐름 영역을 직사각형 셀의 격자로 세분하는 것입니다. 이 격자는 brick elements라고도 합니다.

계산 Mesh는 물리적 공간을 효과적으로 이산화 시킵니다. 각 유체 매개 변수는 불연속 지점에서 값 배열에 의해 Mesh로 표시됩니다. 실제 물리적 파라미터는 공간에서 연속적으로 변하기 때문에 노드 사이의 간격이 미세한 Mesh는 더 거친 Mesh보다 현실을 더욱 잘 표현해줍니다. 그런 다음 수치 근사치의 기본 속성에 도달합니다. 그리드 간격이 줄어들면 유효한 모든 유효한 수치 근사가 원래 방정식에 접근합니다. 근사치가 이 조건을 만족하지 않으면 올바르지 않은 것으로 간주해야 합니다.

동일한 물리적 공간에 대해 격자 간격을 줄이거나 Mesh를 조정하면 더 많은 요소와 노드가 생겨 수치 모델의 크기가 커집니다. 그러나 유체 흐름 및 열 전달의 실제 현실과는 별도로, 시뮬레이션 엔지니어들이 적절한 크기의 Mesh를 선택하도록 하는것과 밀접한 관계에 있는 설계 주기, 컴퓨터 하드웨어 및 마감일의 현실적인 문제도 있습니다. 이러한 제약 조건을 만족시키는 것과 사용자가 정확한 결과를 얻는 것 사이에서 타협점을 찾는 것은, CFD 모델 개발 못지않은 중요한 균형 잡힌 행위입니다.

직사각형 그리드는 규칙적이거나 구조적인 특성 때문에 생성 및 저장이 매우 쉽습니다. 균일하지 않은 그리드 간격은 복잡한 흐름 도메인을 매칭할 때 유연성을 더합니다. 연산 셀은 세 개의 지수를 사용하여 연속적으로 번호가 매겨집니다. 즉, x 방향은 i, y 방향은 j, z 방향은 k입니다. 이 방법으로 3차원 Mesh의 각 셀은 물리적 공간의 점의 좌표와 유사한 고유한 주소(i, j, k)로 식별할 수 있습니다.

구조화된 직사각형 그리드는 수치적 방법의 개발의 상대적 용이성, 원래의 물리적 문제와의 관계에 대한 후자의 투명성, 그리고 마지막으로 수치적 해결의 정확성과 안정성의 추가적인 이점을 가지고 있습니다. 유한 차분법과 유한 체적법에 기초한 가장 오래된 수치 알고리즘은 원래 이러한 Mesh에서 개발되었습니다. 이것은 FLOW-3D에서 수치적 접근방식의 핵심을 형성합니다. 유한차분법은 테일러 확장의 특성과 파생된 정의의 직접적인 적용에 기초합니다. 미분 방정식에 대한 수치적 해결책을 얻기 위해 적용된 방법 중 가장 오래된 방법이며, 첫 번째 적용은 1768년 오일러에 의해 개발된 것으로 간주됩니다. 유한체적법은 유체 운동을 위한 보존법의 일체형태에서 직접 파생되므로 자연적으로 보존 특성을 보유합니다.

FLOW-3D는 일반적인 유체 방정식의 다른 제한 사례에 해당하는 여러 모드에서 작동할 수 있습니다. 예를 들어, 하나의 모드는 압축 가능한 흐름을 위한 것이고 다른 하나는 압축할 수 없는 흐름 상황을 위한 것입니다. 후자의 경우 유체의 밀도와 에너지가 일정하다고 가정할 수 있으므로 계산할 필요가 없습니다. 또한 1유체 모드와 2유체 모드가 있습니다. 자유 표면은 단일 유체 비압축 모드에 포함될 수 있습니다. 이러한 작동 모드는 동작 방정식에 대한 다양한 선택에 해당합니다.

자유 표면은 FLOW-3D로 수행된 많은 시뮬레이션에서 존재합니다. 유량 매개변수와 재료 특성(밀도, 속도, 압력 등)이 불연속성을 경험하기 때문에 모든 계산 환경에서 자유 표면을 모델링하는 것은 어렵습니다. FLOW-3D에서는, 액체에 인접한 가스의 관성이 무시되고, 가스에 의해 점유되는 부피는 균일한 압력과 온도로만 표현되는 빈 공간, 질량의 공백으로 대체됩니다. 대부분의 경우 가스 모션의 세부 사항은 훨씬 무거운 액체의 움직임에 중요하지 않기 때문에 이 접근 방식은 계산 노력을 줄이는 이점이 있습니다. 자유 표면은 액체의 외부 경계 중 하나가 됩니다. 자유 표면의 경계 조건에 대한 적절한 정의는 자유 표면 역학을 정확하게 포착하기 위해 중요합니다.

VOF(Volume of Fluid) 방법은 이러한 목적으로 FLOW-3D에 사용됩니다. 유체 함수의 볼륨 정의, VOF 전송 방정식 해결 방법, 자유 표면의 경계 조건 설정 등 세 가지 주요 구성요소로 구성됩니다.

일부 물리 및 수치 모델은 Flow Science의 기술 노트: http://users.flow3d.com/technical-notes/ 에 자세히 설명되어 있으며, 여기에는 예제도 포함되어 있습니다.

Cavitation | 캐비테이션

캐비테이션이란 무엇입니까?

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

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

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

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

Eroded concrete due to cavitation on the spillway of a dam

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

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

Real-World Applications | 실제 응용 분야

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

Modeling Cavitation in FLOW-3D

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

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

Sample Results

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

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

Cavitation in a venturi

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

@

High-speed bullet

References

Lee, W., Hoopes, J.A., 1996, Prediction of Cavitation Damage for Spillways, Journal of Hydraulic Engineering, 122(9): 481-488.

Plesset, M.S., Prosperetti, A., 1977, Bubble Dynamics and Cavitation, Annual Revue of Fluid Mech, 9: 145-185.

Rouse, H., 1946. Elementary Mechanics of Fluids, New York: Dover Publications, Inc.

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

The realm of operations of FLOW-3D

ADDITIVE MANUFACTURING SIMULATIONS

Capabilities of FLOW-3D

FLOW-3D는 자유 표면 유체 흐름 시뮬레이션을 전문으로하는 다중 물리 CFD 소프트웨어입니다. 자유 표면의 동적 진화를 추적하는 소프트웨어의 알고리즘인 VOF (Volume of Fluid) 방법은 Flow Science의 설립자인 Tony Hirt 박사가 개척했습니다.

또한 FLOW-3D에는 금속 주조, 잉크젯 인쇄, 레이저 용접 및 적층 제조 (AM)와 같은 광범위한 응용 분야를 시뮬레이션하기위한 물리 모델이 내장되어 있습니다.
적층 제조 시뮬레이션 소프트웨어, 특히 L-PBF (레이저 파우더 베드 융합 공정)의 현상 유지는 열 왜곡, 잔류 응력 및지지 구조 생성과 같은 부분 규모 모델링에 도움이되는 열 기계 시뮬레이션에 초점을 맞추고 있습니다.

유용하지만 용융 풀 역학 및 볼링 및 다공성과 같은 관련 결함에 대한 정보는 일반적으로 이러한 접근 방식의 영역 밖에 있습니다. 용융 풀 내의 유체 흐름, 열 전달 및 표면 장력이 열 구배 및 냉각 속도에 영향을 미치며 이는 다시 미세 구조 진화에 영향을 미친다는 점을 명심하는 것도 중요합니다.

FLOW-3D와 이산 요소법 (DEM) 및 WELD 모듈을 사용하여 분말 및 용융 풀 규모에서 시뮬레이션 할 수 있습니다.
구현되는 관련 물리학에는 점성 흐름, 열 전달, 응고, 상 변화, 반동 압력, 차폐 가스 압력, 표면 장력, 움직이는 물체 및 분말 / 입자 역학이 포함됩니다. 이러한 접근 방식은 합금에 대한 공정을 성공적으로 개발할 수 있게 하고, AM 기계 제조업체와 AM 기술의 최종 사용자 모두에게 관심있는 미세 구조 진화에 대한 통찰력을 제공하는데 도움이 됩니다.

The realm of operations of FLOW-3D
The realm of operations of FLOW-3D

FLOW-3D는 레이저 분말 베드 융합 (L-PBF), 직접 에너지 증착 (DED) 및 바인더 제트 공정으로 확장되는 기능을 가지고 있습니다.
FLOW-3D를 사용하면 분말 확산 및 패킹, 레이저 / 입자 상호 작용, 용융 풀 역학, 표면 형태 및 후속 미세 구조 진화를 정확하게 시뮬레이션 할 수 있습니다. 이러한 기능은 FLOW-3D에 고유하며 계산 효율성이 높은 방식으로 달성됩니다.

예를 들어 1.0mm x 0.4mm x 0.3mm 크기의 계산 영역에서 레이저 빔의 단일 트랙을 시뮬레이션하기 위해 레이저 용융 모델은 단 8 개의 물리적 코어에서 약 2 시간이 걸립니다.
FLOW-3D는 모든 관련 물리 구현 간의 격차를 해소하는 동시에 업계 및 연구 표준에서 허용하는 시간 프레임으로 결과를 생성합니다. 분말 패킹, 롤러를 통한 파워 확산, 분말의 레이저 용융, 용융 풀 형성 및 응고를 고려하고 다층 분말 베드 융합 공정을 위해 이러한 단계를 순차적으로 반복하여 FLOW-3D에서 전체 AM 공정을 시뮬레이션 할 수 있습니다.

FLOW-3D의 다층 시뮬레이션은 이전에 응고된 층의 열 이력을 저장한다는 점에서 독특하며, 열 전달을 고려하여 이전에 응고된 층에 확산된 새로운 분말 입자 세트에 대해 시뮬레이션이 수행됩니다.
또한, 응고 된 베드의 열 왜곡 및 잔류 응력은 FLOW-3D를 사용하여 평가할 수 있으며, 보다 복잡한 분석을 수행하기 위해 FLOW-3D의 압력 및 온도 데이터를 Abaqus 및 MSC Nastran과 같은 FEA 소프트웨어로 내보낼 수 있습니다.

Sequence of a multi-layer L-PBF simulation setup in FLOW-3D

Ease of Use

FLOW-3D는 다양한 응용 분야에서 거의 40 년 동안 사용되어 왔습니다. 사용자 피드백을 기반으로 UI 개발자는 소프트웨어를 사용하기 매우 직관적으로 만들었으며 새로운 사용자는 시뮬레이션 설정의 순서를 거의 또는 전혀 어려움없이 이해합니다.
사용자는 FLOW3D에서 구현 된 다양한 모델의 이론에 정통하며 새로운 실험을 설계 할 수 있습니다. 실습 튜토리얼, 비디오 강의, 예제 시뮬레이션 및 기술 노트의 저장소도 사용할 수 있습니다.
사용자가 특정 수준의 경험에 도달하면 고급 수치 교육 및 소프트웨어 사용자 지정 교육을 사용할 수 있습니다.

Available Literature

실험 데이터에 대해 FLOW-3D 모델을 검증하는 몇 가지 독립적으로 발표된 연구가 있습니다. 여기에서 수록된 저널 논문은 레이저 용접 및 적층 제조 공정으로 제한됩니다. 더 많은 참조는 당사 웹 사이트에서 확인할 수 있습니다.

Laser Welding

  1. L.J.Zhang, J.X.Zhang, A.Gumenyuk, M.Rethmeier, S.J.Na, Numerical simulation of full penetration laser welding of thick steel plate with high power high brightness laser, Journal of Materials Processing Technology, Volume 214, Issue 8, 2014.
    A study by researchers from BAM in Germany, KAIST in Korea, and State Key Laboratory of Mechanical Behavior of Materials in China that focuses on keyhole dynamics and full penetration laser welding of steel plates.
  2. Runqi Lin, Hui-ping Wang, Fenggui Lu, Joshua Solomon, Blair E.
    Carlson, Numerical study of keyhole dynamics and keyhole-induced porosity formation in remote laser welding of Al alloys, International Journal of Heat and Mass Transfer, Volume 108, Part A, 2017.
    General Motors (GM) and Shangai University collaborated on a study on the influence of welding speed and weld angle of inclination on porosity occurrence in laser keyhole welding.
  3. Koji Tsukimoto, Masashi Kitamura, Shuji Tanigawa, Sachio Shimohata, and Masahiko Mega, Laser Welding Repair for Single Crystal Blades, International Gas Turbine Congress, Tokyo, 2015.
    Mitsubishi Heavy Industry’s study on laser welding repair using laser cladding for single Ni crystal alloys used in gas turbine blades.

Additive Manufacturing

  1. Yu-Che Wu, Cheng-Hung San, Chih-Hsiang Chang, Huey-Jiuan Lin, Raed Marwan, Shuhei Baba, Weng-Sing Hwang, Numerical modeling of melt-pool behavior in selective laser melting with random powder distribution and experimental validation, Journal of Materials Processing Technology, Volume 254, 2018
    This paper discusses powder bed compaction with random packing for different powder-size distributions, and the importance of considering evaporation effects in the melting process to validate the melt pool dimensions.
  2. Lee, Y.S., and W.Zhang, Mesoscopic simulation of heat transfer and fluid flow in laser powder bed additive manufacturing, Proceedings of the Annual International Solid Freeform Fabrication Symposium, Austin, TX, USA. 2015
    A study conducted by Ohio State University researchers to understand the influence of process parameters in formation of balling defects.
  3. Y.S. Lee, W.Zhang, Modeling of heat transfer, fluid flow and solidification microstructure of nickel-base superalloy fabricated by laser powder bed fusion, Additive Manufacturing, Volume 12, Part B, 2016
    A study conducted by Ohio State University researchers to understand the influence of solidification parameters, calculated from the temperature fields, on solidification morphology and grain size using existing theoretical models in laser powder bed fusion processes.

 

 

업무에 적합한 올바른 CFD 소프트웨어 선택 방법

업무에 적합한 올바른 CFD 소프트웨어 선택 방법

많은 제품들이 모두 자신의 소프트웨어가 가장 적합하다고 말하기 떄문에, 사람들은 자신의 업무에 적합한 CFD 소프트웨어 선택에 어려움을 겪습니다. 그 이유는 유체 흐름 및 열 전달 분석을 위한 소프트웨어 패키지는 다양한 형태로 제공됩니다. 이러한 패키지는 물리적 근사치와 수치적 솔루션 기법이 크게 다르기 때문에 적합한 패키지를 선택하는 것이 어렵습니다.

아래 내용에서 올바른 CFD 소프트웨어를 선택할 때 고려해야 할 중요한 항목을 설명합니다.

Spillway’s tailrace over natural rock

1. 메싱 및 지오메트리

유한 요소 또는 “바디 맞춤 좌표”를 사용하는 솔루션 방법은 유동 영역의 기하학적 구조를 준수하는 해석용 그리드를 생성해야합니다. 정확한 수치 근사를 위해 허용 가능한 요소 크기와 모양으로 이러한 그리드를 생성하는 것은 쉽지 않은 작업입니다. 복잡한 경우 이러한 유형의 그리드 생성에는 며칠 또는 몇주의 노력이 소요될 수 있습니다. 일부 프로그램은 직사각형 그리드 요소만 사용하여 이러한 생성 문제를 제거하려고 시도하지만 흐름 및 열 전달 특성을 변경하는 “계단현상” 경계 문제를 해결해야 합니다. FLOW-3D는 FAVOR ™ (분수 면적 / 체적) 방법을 사용하여 기하학적 특성이 매끄럽게 포함된 생성하기 쉬운 직사각형 그리드를 사용하여 두 문제를 모두 해결합니다. 간단하고 강력한 솔리드 모델러가 FLOW-3D와 함께 패키지로 제공되거나 사용자가 CAD 프로그램에서 기하학적 데이터를 가져올 수 있습니다.

2. 운동량 방정식과 대략적인 흐름 모델

유체 운동량의 정확한 처리는 여러 가지 이유로 중요합니다. 첫째, 복잡한 지오메트리를 통해 유체가 어떻게 흐를지 예측할 수 있는 유일한 방법입니다. 둘째, 유체에 의해 가해지는 동적 힘 (즉, 압력)은 모멘텀을고려하여야만 계산할 수 있습니다. 마지막으로, 열 에너지의 대류 이동을 계산하려면 개별 유체 입자가 다른 유체 입자 및 제한 경계와 관련하여 어떻게 움직이는지를 정확하게 파악할 수 있어야 합니다.

이것은 운동량의 정확한 처리를 의미합니다. 모멘텀의 보존을 대략적으로만 하는 단순화된 흐름 모델은 실제적인 유체 구성과 온도 분포를 예측하는데 사용할 수 없기 때문에 FLOW-3D에서는 사용되지 않습니다.

3. 액체-고체 열 전달 영역

액체와 고체 (예 : 금속-금형) 사이의 열 전달에는 계면 영역의 정확한 추정이 필요합니다. 계단 경계는 이 영역을 과대 평가합니다. 예를 들어, 실린더의 표면적은 27 %의 비율로 과대 평가됩니다. FLOW-3D 전 처리기의 각 제어 볼륨에 대해 FAVOR ™ 방법에 의해 정확한 계면 영역이 자동으로 계산됩니다.

4. 액체-고체 열 전달에 대한 볼륨 효과 제어

제어 볼륨의 크기는 액체 / 고체 인터페이스를 포함하는 제어 볼륨에서도 열이 흐르기 때문에 액체와 고체 사이에서 교환되는 열의 속도와 양에 영향을 미칠 수 있습니다. FLOW-3D에서는 액체-고체 인터페이스에서 열 전달 속도를 계산할 때 체적 크기와 전도도가 고려됩니다.

5. 암시성(Implicitness)과 정확성

비선형 및 결합 방정식에 대한 암시적 방법에는 각 반복에서 under-relaxation 특성이 있는 반복 솔루션 방법이 필요합니다. 이 동작은 일부 상황에서 심각한 오류 (또는 매우 느린 수렴)를 일으킬 수 있습니다 (예 : 큰 종횡비로 제어 볼륨을 사용하거나 실제로 중요하지 않은 효과를 예상하여 암시성이 사용되는 경우).

FLOW-3D에서는 계산 노력FLOW-3D에서는 계산 작업이 덜 필요하기 때문에 가능한 경우 언제나 명시적 수치 방법을 사용하며, 수치 안정성 요구 사항은 정확도 요구 사항과 동일합니다. Implicit vs. Explicit Numerical Methods 문서에서 자세히 알아보세요.

6. 대류 전송을 위한 암시적 수치 방법 (Implicit Numerical Methods)

임의적으로 큰 시간 단계 크기를 계산에 사용할 수 있는 암시적 수치 기법은 CPU 시간을 줄이는데 널리 사용되는 방법입니다. 불행히도 이러한 방법은 대류 해석에 정확하지 않습니다. 암시적 방법은 근사 방정식에 확산 효과를 도입하여 시간 단계 독립성을 얻습니다. 물리적 확산(예 : 열전도)에 수치적 확산을 추가하는 것은 확산 속도만 수정하기 때문에 심각한 문제를 일으키지 않을 수 있습니다. 그러나 대류 과정에 수치 확산을 추가하면 모델링되는 물리적 현상의 특성이 완전히 바뀝니다. FLOW-3D에서 시간 단계는 프로그램에 의해 자동으로 제어되어 정확한 시간 근사치를 보장합니다.

7. 이완 및 수렴 매개 변수 (Relaxation and Convergence Parameters)

암시적 근사를 사용하는 수치 방법은 하나 이상의 수렴 및 이완 매개 변수를 선택해야합니다. 이러한 매개 변수를 잘못 선택하면 발산 또는 수렴 속도가 느려질 수 있습니다. FLOW-3D에서는 하나의 수렴 및 하나의 이완 매개 변수만 사용되며, 두 매개 변수는 프로그램에 의해 동적으로 선택됩니다. 사용자는 수치해석 솔버를 제어하는 ​​매개 변수를 설정할 필요가 없습니다.

8. 자유 표면 추적

액체-가스 인터페이스 (즉, 자유 표면)를 모델링하는 데 사용되는 두 가지 방법이 있습니다. 그 중 하나는 액체 및 가스 영역의 흐름을 계산하고 계면을 유체 밀도의 급격한 변화로 처리하는 것입니다. 일반적으로 밀도 불연속성은 고차 수치 근사를 사용하여 모델링됩니다.

불행히도, 이 치료는 몇몇 그리드 셀에 걸쳐 인터페이스가 매끄럽게 진행되도록 해주며, 그러한 인터페이스에 일반적으로 존재하는 접선 유속의 급격한 변화는 설명하지 않습니다. 또한 이 기법은 가스가 계산 영역으로 유입되는 액체로 대체될 경우 탈출 포트 또는 가스의 싱크로도 보완해야 합니다. 또한 이러한 방법은 일반적으로 유체의 비압축성을 만족시키기 위해 더 많은 노력을 기울여야 합니다.  가스 영역은 거의 균일한 압력 조정을 통해 솔루션 수렴 속도를 늦추는 경향이 있기 때문에 이러한 현상이 발생합니다.

FLOW-3D에서는 다른 기술인 VOF (Volume-of-Fluid) 방법이 사용됩니다. 이것은 인터페이스가 단계 불연속으로 긴밀하게 유지되는 진정한 3 차원 인터페이스 추적 체계입니다. 또한 선택적 표면 장력을 포함하여 수직 및 접선 응력 경계 조건이 인터페이스에 적용됩니다. 가스 영역은 사용자가 모델에 포함되도록 요청하지 않는 한 계산되지 않습니다.

Optofluidics

Optofluidics

광유체학(Optofluidics)은 광학 분야와 미세유체학 분야를 합친 것입니다. 대부분의 광유체 응용은 렌즈를 만들기 위해 다양한 굴절률의 유체를 사용하는 것을 포함합니다. 이 접근 방식의 주요 장점은 렌즈의 동적 재구성 가능성입니다. 또한, 미세 유체 흐름은 이전에는 달성할 수 없었던 해상도를 달성하는 현미경에 이 기술을 쉽게 통합할 수 있도록 합니다. 마이크로 유체 소자에 빛을 집중시키는 마이크로 유체 소자 분야에서는 광학적 특성화가 필요한 랩온 어 칩 애플리케이션에 중요합니다. 마이크로 채널에서 나오는 빛의 효율적인 조명과 반사는 장치의 성능에 매우 중요합니다.

FLOW-3D는 L2 (Liquid core-liquid cladding) 렌즈와 같은 미세 유체 렌즈의 형성과 관련된 유체 역학을 시뮬레이션하는 데 사용됩니다.

Electrokinetics

Dielectrophoresis

유전 영동은 분극성 입자에 힘을 생성하여 균일하지 않은 전기장 (일반적으로 AC 전기장)에서 움직임을 유도합니다. 유전 영동력은 마이크로스케일 및 나노스케일 바이오 입자를 특성화, 처리 또는 조작하는 데 사용할 수 있습니다. 여기에는 세포, 바이러스, 박테리아, DNA 등의 분류, 포획 및 분리가 포함될 수 있습니다. 유전 영동은 FLOW-3D에서 완전히 설명 할 수 있으며 날카로운 인터페이스가 있거나 없는 단일 유체 또는 2 유체 흐름과 같이 코드에서 사용할 수있는 다른 모든 유체 흐름 옵션과 함께 활성화 될 수 있습니다.

Electro-wetting

전도성 액적에서 액체와 전극 사이에 인가되는 얇은 유전체 코팅 전위를 갖는 전극 상에 배치되면, 드롭 평면화와 전극 표면 확산이 일어납니다. 이 현상은 종종electro-wetting라 부릅니다. 현상은 전하 층의 발달과 관련되어 있으므로, 외부 전기장을 그들을 이동, 합체, 깨지거나 하는 원인을 조작하기 위해 사용될 수 있습니다.

 

Lab-On-Chip Electro-wetting Applications

Lab-on-chip 기반electro-wetting 은 분리된 물방울을 조절할 수 있어 설계자들이 복잡한 절차를 전통적인 실험실 장치를 달지만 훨씬 작은 volumes 으로 비슷한 실험을 수행할 수 있습니다. 이러한 기기는 효율적으로 운송, 병합되어 있으며 분리된 물방울들이 요구합니다. FLOW-3D는 사용자가이 장치를 조작하는 데 사용되는 기하학적 파라미터들 및 전압의 영향을 시뮬레이션 할 수 있도록 하여 설계 프로세스에 유용한 도구가 될 수 있습니다.

아래의 애니메이션은 수송 시뮬레이션 병합 및 분할 방울에 FLOW-3D의 기능을 보여줍니다. Lab-on-chip은 약 300 ㎛로 분리 된 두 개의 평행 한 플레이트로 구성됩니다. 바닥 판은 방울을 조작하기 위해 사용되는 그 안에 삽입 된 전극을 보유하고 있습니다. 액 적은 물 (약간 도전성) 실리콘 오일에 의해 둘러싸여 있습니다. 액체 방울의 부피가 800nl 관한 것입니다.

This lab-on-a-chip electrowetting simulation demonstrates an electric field being applied in order to split a small droplet.

Here an electric field is being applied in order to merge two small droplets.

This simulation shows an electric field being applied to a small droplet to control its motion.

Microfluidic Circuits

Microfluidic Circuits

생물학에서 물질을 한 장소에서 다른 장소로 운반하거나 수백 개의 검사를 병렬로 수행하기 위해 사용하는 미세 유체 회로 장치 분야에서 최근 발전하고 있습니다. 일반적으로 이러한 회로는 특정 논리(AND, OR, XOR 등) 또는 여러 로직의 조합을 기반으로 합니다. 따라서 이러한 회로를 마이크로유체 논리 회로라고도 합니다. 전자 회로와 유사하게 오일은 채널과 공압 밸브를 통과하며 압력 디퍼렌셜에 의해 구동됩니다(전자 회로의 기존 전위/전압 디퍼렌셜과는 대조적으로). FLOW-3D의 움직이는 물체 모델은 유체 흐름과 결합되어 공압 밸브의 움직임을 시뮬레이션할 수 있습니다.

Simulation of a pneumatic latching valve used in microfluidic demultiplexer. The animation starts at stage 3 – the open stage, and finally evolves to stage 7 – the closed stage.

Read the Microfluidic Circuit – Pneumatic Latching Valve blog.

Magnetic Fields

Magnetic Fields

균일 한 자기장에서 자성 입자는 자화되어 쌍극자-쌍극자 상호 작용으로 인해 사슬 모양의 미세 구조로 조립됩니다. 조립된 체인은 외부 필드의 방향에 맞춰 정렬되는 경향이 있습니다. FLOW-3D를 사용한 이 분석에서는 superparamagnetic beads의 초기 무작위 분포와 베이스에 내장 된 spherical (gold colored) magnetic dipole elements 배열을 포함하는 마이크로 채널을 통해 균일한 필드가 z 방향으로 위쪽으로 적용됩니다. 적용된 필드가있는 경우 비드는 자화되어 개별 체인과 같은 구조로 조립됩니다. 이러한 구조는 고정된 쌍극자 요소에 끌립니다. 분석은 입자 체인의 자체 조립과 내장 된 쌍극자 요소에 체인의 후속 부착을 보여줍니다. 계산 모델은 유체가 입자 운동에 점성 항력을 제공하고 움직이는 입자가 차례로 유체 흐름을 변경하는 완전 결합 입자 유체 상호 작용을 고려합니다. 모델링 결과는 University of Buffalo에서 제공합니다. University at Buffalo의 FLOW-3D 작업에 대한 자세한 내용을 보려면 여기로 이동하십시오.
( In a uniform magnetic field, magnetic particles become magnetized and assemble into chain-like microstructures due to dipole-dipole interactions. The assembled chains tend to align with the direction of the external field. In this analysis using FLOW-3D, a uniform field is applied upward in the z-direction through a micro-channel that contains an initial random distribution of superparamagnetic beads and an array of spherical (gold colored) magnetic dipole elements embedded in its base. In the presence of an applied field, the beads become magnetized and assemble into discrete chain-like structures.  These structures in turn, are attracted to the anchored dipole elements. The analysis shows the self-assembly of particle chains and the subsequent attachment of the chains onto the embedded dipole elements. The computational model takes into account fully-coupled particle fluid interaction where the fluid provides a viscous drag on particle motion and the moving particles, in turn, alter the fluid flow. Modeling results courtesy of the University of Buffalo. Go here for more information about the University at Buffalo’s work with FLOW-3D. )

Lab-on-a-chip

다양한 표면 장력을 사용하는 패턴화된 표면

마이크로 채널의 패턴화된 표면은 액체 사이의 실제 물리적 벽 없이도 여러 액체가 나란히 흐르는 특정 경로를 따라 한 저장소에서 다른 저장소로 액체를 운반하는 데 사용할 수 있습니다. 패턴화된 표면은 랩 온어 칩 (lab-on-a-chip), 바이오어세이, 마이크로 리액터 및 화학적 및 생물학적 감지를 통해 유체를 운반하는 데 사용됩니다. 이 경우 표면 장력은 패턴화된 흐름을 생성하기 위해 마이크로 채널의 유체 흐름을 조작하는데 사용됩니다. 고체 표면에서 유체의 친수성 또는 소수성 거동을 이용하여 마이크로 채널을 통한 여러 유체의 움직임을 제어합니다. 마이크로 채널 내부의 유체 흐름은 층상이므로 여러 유체 흐름 (이 경우 2 개)이 난류 혼합없이 나란히 흐를 수 있습니다. 유체 흐름의 측면에는 물리적 벽이 없기 때문에 흐름은 소위 가상 벽에 의해 제한됩니다. 이 벽은 기본적으로 두 유체 사이의 친수성 경계입니다.

Patterned surfaces in micro channels
Experimental results showing the three phases – A, B and C (left to right), Bin Zhao et al.

위 그림은 마이크로 채널의 실험을 보여줍니다. 중앙 수평 채널의 중간 스트립은 친수성이지만 상부 및 하부 수직 채널과 함께 나머지 채널은 소수성의 정도가 다릅니다. 소수성은 접촉각의 몇도 정도만 다릅니다. 상부 채널의 접촉각은 118o이고 하부 채널의 접촉각은 112o입니다. 그러나 접촉각의 작은 차이는 유체가 이러한 영역으로 흐르기 위해 상당히 다른 압력을 필요로합니다.

Numerical Simulation

처음에는 모든 채널이 다른 유체(투명)로 채워집니다. 분홍색 액체가 수평 채널로 밀리면 중앙 영역(단계 A)의 친수성 경로를 사용합니다. 압력이 증가하면 유체는 하부 친수성-수성 장벽을 깨고 하부 친수성 영역(단계 B)으로 흐르기 시작합니다. 압력을 더 높이면 마침내 유체가 상부 친수성-수소성 장벽을 부수고 상부 영역에서도 흐르기 시작합니다(Phase C).

Numerical results - patterned surfaces using varied surface tension
Numerical results showing the three phases – A, B and C.

위의 수치 결과는 둘 사이에 중요한 차이가 있다는 점을 고려할 때 실험에서 패턴화된 표면 연구의 전반적인 아이디어와 합리적인 비교 가능성을 보여줍니다. 위에 표시된 수치 결과는 과도 상태 (압력이 지속적으로 증가)이므로 유체 경계가 실험 결과와 정확히 유사하지 않습니다. 마찬가지로 유체 특성은 실험에 사용 된 특성과 정확히 유사하지 않습니다. 그럼에도 불구하고 유체 1은 실험에서와 같이 압력이 증가함에 따라 단계 A, B 및 C를 통과합니다. 단계 B에서 투명한 유체는 계속해서 위쪽 채널을 통해 흐르지 만 분홍색 유체만 아래쪽 영역으로 흐릅니다. 이것은 실험과 일치합니다. 흥미로운 것은 C 단계에서 나타난 기포 형성입니다. C 단계에서 기포 형성과 같은 흥미로운 물리학에 대한 계시와 연구는 미세 유체 장치의 설계 및 제작 과정에 중요 할 수 있습니다.

FLOW-3D Results

아래 애니메이션은 위의 실험에 대한 FLOW-3D의 시뮬레이션 결과를 보여줍니다. 유체 1 (하늘색)은 실험의 분홍색 유체와 동일합니다. 처음에는 전체 도메인이 Fluid 2 (투명 유체)로 채워집니다. 압력은 단계적으로 증가하고 시뮬레이션이 진행됨에 따라 세 단계를 모두 볼 수 있습니다.

Evolution of fluid flow with increasing pressure in patterned micro channels created by varying contact angles.

Ref: Bin Zhao, Jeffrey S. Moore, David J. Beebe, Surface-Directed Liquid Flow Inside Microchannels, Science 291, 1023 (2001)

Learn more about the power and versatility of modeling microfluidic applications with FLOW-3D

Continuous Flow Microfluidics

Continuous Flow Microfluidics

연속 흐름 미세 유체는 연속성을 깨지 않고 제작 된 마이크로 채널을 통해 액체 흐름을 조작하는 것입니다. 유체 흐름은 마이크로 펌프 (예 : 연동 펌프 또는 주사기 펌프)와 같은 외부 소스 또는 전기, 자기 또는 모세관 힘과 같은 내부 메커니즘에 의해 설정됩니다. 연속 유동 미세 유체 학은 미세 및 나노 입자 분리기, 입자 집속, 화학적 분리는 물론 단순한 생화학 적 응용을 포함한 다양한 응용 분야에서 응용 분야를 찾아 내지 만 높은 수준의 제어가 필요한 경우에는 선택 방법이 아닐 수 있습니다.

이 범주에 속하며 FLOW-3D를 사용하여 성공적으로 시뮬레이션한 프로세스 또는 장치로는 Joule 가열, 액체 게이트, 마이크로 유체 회로, 전기-오토믹 밸브, 입자 집중, 분류 및 분리, POC(Point-of-Care) 모세관 유량 장치 및 패턴 있는 표면 장치가 있습니다.

Sketch of cross section of the device
Capillary Flows
Electro osmosis
Electro-osmosis
Simulating joule heating
Joule Heating
Patterned surfaces in micro channels
Lab-on-a-chip
Magnetic fields
Magnetic Fields
Pneumatic valve
Microfluidic Circuits
Hong chamber simulations
Mixing Dynamics
Buoyancy dominant sorting
Particle Sorting

FLOW-3D Weld

FLOW-3D WELD 제품 배너
 

FLOW-3D  WELD 는 레이저 용접 공정에 대한 강력한 통찰력을 제공하여 공정 최적화를 달성합니다. 더 나은 공정 제어를 통해 다공성, 열 영향 영역을 최소화하고, 미세 구조 변화를 제어 할 수 있습니다. 레이저 용접 프로세스를 정확하게 시뮬레이션하기 위해 FLOW-3D WELD 는 레이저 열원, 레이저-재료 상호 작용, 유체 흐름, 열 전달, 표면 장력, 응고, 다중 레이저 반사 및 위상 변화와 같은 모든 관련 물리학을 구현합니다.

 

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

공정 최적화

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

 

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

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

완전 관통 레이저 용접 실험

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

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

레이저 용접 다공성 사례 연구

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

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

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

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

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

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

FLOW Weld

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

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

응용하여 각종 용접 현상을 분석 할 수 있습니다.

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

FLOW -3D Weld 분석 기능

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

1. 열원 모델의 이동

weld16-1weld16-2
에너지 밀도공간 분포

2. 에너지 밀도의 분포, 가공 속도

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

에너지 밀도의 공간적 분포

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

가공 속도

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

3. 증발 압력

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

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

증발 가스의 상승 효과 (키 홀, 스퍼터 등)

증기의 상승 흐름의 영향을 동압, 전단력으로 평가합니다.

weld5-1 

4. 다중 반사

키홀 거동의 비교

weld9
다중 반사 없음다중 반사 있음

다중 반사를 고려한 레이저

weld10

5. 결과 처리

용접 기능에 관한 대표적인 출력 예입니다.

6. 다양한 형상의 레이저와 거동 (+ csv 파일 읽기)

weld17weld18

7. 이종 재료

이종 재료 간이 분석

재료 : 철, 구리

밀도고상율
weld19

이종 재료를 이용한 레이저 용접

재료 : 구리, 철

재료 체적 비율온도
weld20

8. 금속 3D 프린팅 기법  

– 적층 제조 (Additive Manufacturing) 공정

– DED(Direct Energy Deposition) 공정 

FLOW-3D AM

FLOW-3D AM 제품 배너

FLOW-3D AM 은 레이저 파우더 베드 융합 (L-PBF), 바인더 제트 및 DED (Directed Energy Deposition)와 같은 적층 제조 공정 ( additive manufacturing )을 시뮬레이션하고 분석하는 CFD 소프트웨어입니다. FLOW-3D AM 의 다중 물리 기능은 공정 매개 변수의 분석 및 최적화를 위해 분말 확산 및 압축, 용융 풀 역학, L-PBF 및 DED에 대한 다공성 형성, 바인더 분사 공정을위한 수지 침투 및 확산에 대한 매우 정확한 시뮬레이션을 제공합니다.

3D 프린팅이라고도하는 적층 제조(additive manufacturing)는 일반적으로 층별 접근 방식을 사용하여, 분말 또는 와이어로 부품을 제조하는 방법입니다. 금속 기반 적층 제조 공정에 대한 관심은 지난 몇 년 동안 시작되었습니다. 오늘날 사용되는 3 대 금속 적층 제조 공정은 PBF (Powder Bed Fusion), DED (Directed Energy Deposition) 및 바인더 제트 ( Binder jetting ) 공정입니다.  FLOW-3D  AM  은 이러한 각 프로세스에 대한 고유 한 시뮬레이션 통찰력을 제공합니다.

파우더 베드 융합 및 직접 에너지 증착 공정에서 레이저 또는 전자 빔을 열원으로 사용할 수 있습니다. 두 경우 모두 PBF용 분말 형태와 DED 공정용 분말 또는 와이어 형태의 금속을 완전히 녹여 융합하여 층별로 부품을 형성합니다. 그러나 바인더 젯팅(Binder jetting)에서는 결합제 역할을 하는 수지가 금속 분말에 선택적으로 증착되어 층별로 부품을 형성합니다. 이러한 부품은 더 나은 치밀화를 달성하기 위해 소결됩니다.

FLOW-3D AM 의 자유 표면 추적 알고리즘과 다중 물리 모델은 이러한 각 프로세스를 높은 정확도로 시뮬레이션 할 수 있습니다. 레이저 파우더 베드 융합 (L-PBF) 공정 모델링 단계는 여기에서 자세히 설명합니다. DED 및 바인더 분사 공정에 대한 몇 가지 개념 증명 시뮬레이션도 표시됩니다.

레이저 파우더 베드 퓨전 (L-PBF)

L-PBF 공정에는 유체 흐름, 열 전달, 표면 장력, 상 변화 및 응고와 같은 복잡한 다중 물리학 현상이 포함되어 공정 및 궁극적으로 빌드 품질에 상당한 영향을 미칩니다. FLOW-3D AM 의 물리적 모델은 질량, 운동량 및 에너지 보존 방정식을 동시에 해결하는 동시에 입자 크기 분포 및 패킹 비율을 고려하여 중규모에서 용융 풀 현상을 시뮬레이션합니다.

FLOW-3D DEM FLOW-3D WELD 는 전체 파우더 베드 융합 공정을 시뮬레이션하는 데 사용됩니다. L-PBF 공정의 다양한 단계는 분말 베드 놓기, 분말 용융 및 응고,이어서 이전에 응고 된 층에 신선한 분말을 놓는 것, 그리고 다시 한번 새 층을 이전 층에 녹이고 융합시키는 것입니다. FLOW-3D AM  은 이러한 각 단계를 시뮬레이션하는 데 사용할 수 있습니다.

파우더 베드 부설 공정

FLOW-3D DEM을 사용하면 아래 동영상처럼 입자의 분포를 무작위로 떨어뜨려 파우더 베드 배치 프로세스를 시뮬레이션할 수 있습니다.

다양한 파우더 베드 압축을 달성하는 한 가지 방법은 베드를 놓는 동안 다양한 입자 크기 분포를 선택하는 것입니다. 아래에서 볼 수 있듯이 세 가지 크기의 입자 크기 분포가 있으며, 이는 가장 높은 압축을 제공하는 Case 2와 함께 다양한 분말 베드 압축을 초래합니다.

파우더 베드 분포 다양한 입자 크기 분포
세 가지 다른 입자 크기 분포를 사용하여 파우더 베드 배치
파우더 베드 압축 결과
세 가지 다른 입자 크기 분포를 사용한 분말 베드 압축

입자-입자 상호 작용, 유체-입자 결합 및 입자 이동 물체 상호 작용은 FLOW-3D DEM을 사용하여 자세히 분석 할 수도 있습니다 . 또한 입자간 힘을 지정하여 분말 살포 응용 분야를 보다 정확하게 연구 할 수도 있습니다.

FLOW-3D AM  시뮬레이션은 이산 요소 방법 (DEM)을 사용하여 역 회전하는 원통형 롤러로 인한 분말 확산을 연구합니다. 비디오 시작 부분에서 빌드 플랫폼이 위로 이동하는 동안 분말 저장소가 아래로 이동합니다. 그 직후, 롤러는 분말 입자 (초기 위치에 따라 색상이 지정됨)를 다음 층이 녹고 구축 될 준비를 위해 구축 플랫폼으로 펼칩니다. 이러한 시뮬레이션은 저장소에서 빌드 플랫폼으로 전송되는 분말 입자의 선호 크기에 대한 추가 통찰력을 제공 할 수 있습니다.

파우더 베드 용해

파우더 베드를 놓은 후 FLOW-3D  WELD 에서 레이저 빔 공정 매개 변수를 지정 하여 고 충실도 용융 풀 시뮬레이션을 수행 할 수 있습니다  . 온도, 속도, 고체 분율, 온도 구배 및 고체 속도의 플롯을 자세히 분석 할 수 있습니다.

레이저 출력 200W, 스캔 속도 3.0m / s, 스폿 반경 100μm에서 파우더 베드의 용융 풀 분석.

용융 풀이 응고되면 FLOW-3D AM  압력 및 온도 데이터를 Abaqus 또는 MSC Nastran과 같은 FEA 도구로 가져와 응력 윤곽 및 변위 프로파일을 분석 할 수도 있습니다.

다층 적층 제조

첫 번째 용융 층이 응고되면 입자의 두 번째 층이 응고 층에 증착됩니다. 새로운 분말 입자 층에 레이저 공정 매개 변수를 지정하여 용융 풀 시뮬레이션을 다시 수행합니다. 이 프로세스를 여러 번 반복하여 연속적으로 응고 된 층 간의 융합, 빌드 내 온도 구배를 평가하는 동시에 다공성 또는 기타 결함의 형성을 모니터링 할 수 있습니다.

다층 적층 적층 제조 시뮬레이션

바인더 분사 (Binder jetting)

Binder jetting 시뮬레이션은 모세관 힘의 영향을받는 파우더 베드에서 바인더의 확산 및 침투에 대한 통찰력을 제공합니다. 공정 매개 변수와 재료 특성은 증착 및 확산 공정에 직접적인 영향을 미칩니다.

방향성 에너지 증착

FLOW-3D AM 의 내장 입자 모델 을 사용하여 직접 에너지 증착 프로세스를 시뮬레이션 할 수 있습니다. 분말 주입 속도와 고체 기질에 입사되는 열유속을 지정함으로써 고체 입자는 용융 풀에 질량, 운동량 및 에너지를 추가 할 수 있습니다. 다음 비디오에서 고체 금속 입자가 용융 풀에 주입되고 기판에서 용융 풀의 후속 응고가 관찰됩니다.

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FLOW DEM

FLOW DEM 은 FLOW-3D 의 기체 및 액체 유동 해석에 DEM(Discrete Element Method : 개별 요소법)공법인 입자의 거동을 분석해주는 모듈입니다.

주요 기능 :고체 요소의 충돌, 스프링(Spring) / 대시 포트(Dash Pot) 모델 적용 Void, 1 fluid, 2 fluid(자유 계면 포함) 각각의 모드에 대응 가변 밀도 / 가변 직경 입자 크기조절로 입자 특성을 유지하면서 입자 수를 감소 독립적인 DEM의 Sub Time Step 이용

Discrete Element Method : 개별 요소법

다수의 고체 요소의 충돌 운동을 분석하는 데 유용합니다. 유동 해석과 함께 사용하면 광범위한 용도에 응용을 할 수 있습니다.

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입자 간의 충돌

Voigt model은 스프링(Spring) 및 대시 포트(Dash pot)의 조합에 의해 입자 충돌 시의 힘을 평가합니다. 탄성력 부분은 스프링 모델에서,
비탄성 충돌의 에너지 소산부분은 대시 포트 모델에서 시뮬레이션되고 있으며, 중량 및 항력은 작용하는 외력으로 고려 될 수 있습니다.

분석 모드

기본적으로 이용하는 운동 방정식은 FLOW-3D 에 사용되는 질량 입자의 운동 방정식과 같은 것이지만, 여기에 DEM으로
평가되는 항목이 추가되기 형태로되어 있으며, 실제 시뮬레이션으로는 ‘void + DEM’, ‘1 Fluid + DEM’ , ‘ 1 Fluid 자유계면 + DEM ‘을 기본 유동 모드로 취급이 가능합니다.

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입자 유형

입자 타입도 표준 기능의 질량 입자 모델처럼 입자 크기 (반경)와 밀도가 동일한 것 외, 크기는 같지만 밀도가 다른 것이나 밀도는 같지만 크기가 다른 것 등도 취급 가능합니다. 이로 인해 표준 질량 입자 모델에서는 입자 간의 상호 작용이 고려되어 있지 않기 때문에 모든 아래에 가라 앉아 버리고 있었지만, FLOW DEM을 이용하여 기하학적 관계를 평가하는 것이 가능합니다.

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응용 분야

1. Mechanical Engineering 분야

수지 충전, 스쿠류 이송, 분말 이송 / Resin filling, screw conveyance, powder conveyance

2. Civil Engineering분야

3. Civil Engineering 분야

파편, 자갈, 낙 성/ Debris flow, gravel, falling rock

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3. Chemical Engineering, Pharmaceutics 분야

유동층, 사이클론, 교반기 / Fluidized bed, cyclone, stirrer

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4. MEMS, Electrical Engineering 분야

하전 입자를 포함한 전기장 해석 등

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입자 그룹 가시화

그룹 가시화

DEM은 일반적으로 다수의 입자를 필요로하는 분석을 상정하고 있습니다. 
다만 이 경우, 계산 부하가 높아 지므로 현실적인 계산자원을 고려하면, 입자 수가 너무 많아 현실적으로 취급 할 수 없는 경우 입자의 특성은 유지하고 숫자를 줄여 가시화할 필요가 있습니다 .
일반적인 유동해석 계산의 메쉬 해상도에 해당합니다.
메쉬 수 많음 (계산 부하 큼) → 소 (계산 부하 적음)
입자 수 다 (계산 부하 큼) → 소 (계산 부하 적음)

원래 입자수
입자 사이즈를 키운경우
그룹 가시화
  • 입자 수를 줄이기 위해 그대로 입경을 크게했을 경우와 그룹 가시화 한 경우의 비교.
  • 입자 크기를 크게하면 개별 입자 특성이 달라지기 때문에 거동이 달라진다. (본 사례에서는 부력이 커진다.)
  • 그룹 가시화의 경우 개별 특성은 동일 원래의 거동과 대체로 일치한다.

주조 시뮬레이션에 DEM 적용

그룹 가시화 비교 예

그룹 가시화한 경우와 입경을 크게하여 수를 줄인 경우, 입경을 크게하면
개별 입자 특성이 변화하여 거동이 바뀌어 버리기 때문에 실제 계산으로는 사용할 수 어렵습니다.

중자 모래 분사 분석

DEM에서의 계산부하를 생각할 때는 입자모델에 의한 안정제한을 고려해야 하지만 서브타임스텝이라는 개념을 도입함으로써 입자의 경우와 유체의 경우의 타임스텝을 바꾸고 필요이상으로 계산시간을 들이지 않고 효율적으로 계산하는 것을 가능하게 하고 있습니다.

이를 통해 예를 들어 중자사 분사 시뮬레이션 실험에서는 이러한 문제로 자주 이용되는 빙엄 유체에서는 실험과의 정합성이 별로 좋지 않기 때문에 당사에서는 이전부터 입상류 모델이라는 모델을 개발하고 연속체로부터의 접근에서도 실험과의 높은 정합성을 실현할 수 있는 모델화를 해왔는데, 이번에 DEM을 사용해도 그것과 거의 같은 결과를 얻습니다. 할 수 있음을 확인할 수 있었다.

Reference :

  • Lefebvre D., Mackenbrock A., Vidal V., Pavan V. and Haigh PM, 2004,
  • Development and use of simulation in the Design of Blown Cores and Moulds

FLOW-3D 튜토리얼 V12

FLOW-3D 튜토리얼 V12

빠른 시작

이 튜토리얼 매뉴얼은 FLOW-3D 처음 사용하는 사용자에게 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)의 주요 구성 요소를 쉽게 익히도록 하고, 다양한 시뮬레이션의 설정 및 실행 방법을 안내하기 위한 것입니다.

이 매뉴얼에 있는 실습과정은 FLOW-3D의 기본 사항을 다루기 위한 것입니다. 이 매뉴얼에서 제시하는 문제는 다양한 주제를 설명하고, 발생할 수 있는 많은 질문을 해결하기 위해 선정되었습니다. 이 매뉴얼의 실습과정은 FLOW-3D실행하는 컴퓨터에 앉아 사용하는 것이 가장 좋습니다.

CFD 사용 철학에 대한 간단한 섹션 다음에는 중요 파일과 시뮬레이션 파일을 실행하는 방법이 소개되어 있습니다. 이 소개 섹션 다음에는 모델 설정, 시뮬레이션 실행 및 포스트 프로세스, Simulation Manager 탐색 방법에 대한 설명이 있습니다. 이러한 각 단계에 대한 자세한 내용은 모델 설정, 컴퓨팅 결과 및 후처리 장에서 확인할 수 있습니다.

1.CFD 사용에 대한 철학

CFD (Computational Fluid Dynamics)는 유체 흐름(질량, 운동량 및 에너지 보존)에 대한 지배 방정식의 컴퓨터 솔루션입니다. 지정된 지배방정식은 이론 장에 설명된 Numerical방법을 사용하여 이산화되고 계산됩니다.

CFD 소프트웨어를 사용하는 것은 여러 면에서 실험을 설정하는 것과 유사합니다. 실제 상황을 시뮬레이션하기 위해 실험을 올바르게 설정하지 않으면, 그 결과는 실제 상황을 반영하지 않습니다. 같은 방법으로 수치 모델이 실제 상황을 정확하게 나타내지 않으면, 그 결과는 실제 상황을 반영하지 않습니다. 사용자는 어떤 것이 중요한지, 어떻게 표현해야 하는지를 결정해야 합니다. 시작하기 전에 다음과 같은 질문을 하는 것이 중요합니다.

  • CFD 계산에서 무엇을 알고 싶습니까?
  • 중요한 현상을 포착하기 위해 규모와 Mesh는 어떻게 설계되어야 하는가?
  • 실제 물리적 상황을 가장 잘 나타내는 경계 조건은 무엇입니까?
  • 어떤 종류의 유체를 사용해야합니까?
  • 이 문제에 어떤 유체 특성이 중요합니까?
  • 다른 어떤 물리적 현상이 중요합니까?
  • 초기 유체 상태는 어떻게 됩니까?
  • 어떤 단위 시스템을 사용해야합니까?

모델링 되는 문제가 실제 상황을 가능한 한 유사하게 나타내는지 확인하는 것이 중요합니다. 사용자는 복잡한 시뮬레이션 작업을 해결 가능한 부분으로 나누는 것이 좋습니다.

복잡한 물리 효과를 추가하기 전에, 간단하고 쉽게 이해할 수 있는 근사값으로 점차적으로 시작하여 프로세스 진행하십시오. 간단한 손 계산(베르누이 방정식, 에너지 균형, 파동
전파, 경계층 성장 등)은 물리 및 매개 변수를 선택하는데 도움이 되고, 결과와 비교할 수 있는 점검항목을 제공합니다.

CFD의 장단점을 이해하면 분석을 진행하는데 도움이 될 수 있습니다. CFD는 다음과 같은 경우 탁월한 분석 옵션입니다.

  • 기하 구조, 물리학 또는 필요한 상세 수준으로 인해 표준 엔지니어링 계산이 유용하지 않은 경우가 많습니다.
  • 실제 실험은 비용이 많이 소요됩니다.
  • 실험에서 수집할 수 있는 것보다 유체흐름에 대한 자세한 정보가 필요한 경우 유용합니다.
  • 위험하거나 적대적인 조건, 확장이 잘되지 않는 프로세스 등으로 인해 정확한 실험 측정을 하기가 어려운 경우
  • 복잡한 흐름 정보에 대한 커뮤니케이션

CFD는 다음과 같은 경우에 덜 효과적입니다.

  • 솔루션이 계산 리소스가 매우 많이 소요되거나, 도메인 크기를 줄이기 위한 가정 또는 해결되지 않은 물리적 현상을 설명하기 위한 반 임계 모델이 필요한 경우
  • CFD 시뮬레이션에 대한 입력이 되는 중요한 물리적 현상이 알려지지 않은 경우
  • 물리적 현상이 잘 이해되지 않거나 매우 복잡한 경우

CFD를 사용할 때 명심해야 할 몇 가지 중요한 참고 사항이 있습니다.

  • CFD는 규정된 초기 및 경계 조건에 따라 지정된 지배 방정식의 수치해석 솔루션입니다. 따라서 모델 설정, 즉 어떤 방정식을 풀어야 하는지, 재료 특성, 초기 조건 및 경계 조건이, 가능한 한 물리적 상황과 최대한 일치해야 합니다.
  • 방정식의 수치 해는 일반적으로 어떤 종류의 근사치를 필요로 합니다. 물리적 모델에 대한 가정과 해결방법을 검토한 후 사용하는 것이 좋습니다.
  • 디지털 컴퓨터는 숫자가 유한 정밀도로 이진수로 표시되는 방식으로 인해 반올림 오류가 발생합니다. 이는 문제를 악화시키기 때문에 매우 근소한 숫자의 차이를 계산해야 하는 상황을 피하십시오. 이러한 상황의 예는 시뮬레이션 도메인이 원점에서 멀리 떨어져 있을 때입니다.

 

2.중요한 파일

FLOW-3D 시뮬레이션과 관련된 많은 파일이 있습니다. 가장 중요한 것들이 아래에 설명되어 있습니다. 모든 prepin.* 파일의 명칭에서 prepin는 파일 형식을 의미하며, 별표시* 위치는 시뮬레이션 이름을 의미합니다. ( : prepin.example_simulation.)

  • ·prepin.*: 시뮬레이션용 입력 파일입니다. 시뮬레이션 설정을 설명하는 모든 입력 변수가 포함되어 있습니다.
  • ·prpgrf.*: 이것은 전 처리기 출력 파일입니다. 여기에는 계산된 초기 조건이 포함되며 시뮬레이션을 실행하기 전에 설정을 확인하는 데 사용될 수 있습니다.
  • ·flsgrf.*: 솔버 출력 파일입니다. 시뮬레이션의 최종 결과가 포함됩니다.
  • ·prperr.*, report.*, prpout.*: 이 파일들은 Preprocessor Diagnostic Files.
  • ·hd3err.*, hd3msg.*, hd3out.*: 이 파일들은 Solver Diagnostic Files.

모든 시뮬레이션 파일은 단일 폴더에 함께 유지하므로, 설명이 될 수 있는 시뮬레이션 이름을 사용하는 것이 좋습니다. 그러나 매우 긴 파일 이름은 운영 체제에 따라 문제가 될 수 있습니다.

노트

  • 시뮬레이션 이름이 inp(즉, 입력 파일이 있다면 prepin.inp) 출력 및 진단 파일은 모두 .dat이름을 갖습니다. 예: flsgrf.dat.
  • 모든 입력 파일은 네트워크 위치의 컴퓨터 대신 로컬 디렉토리에 저장하는 것이 좋습니다. 이것은 솔버가 더 빠르게 실행되고 GUI의 응답 속도가 빨라지며 실행중인 시뮬레이션을 방해하는 네트워크 문제 가능성을 제거합니다.

3.시뮬레이션 관리자

FLOW-3D 시뮬레이션 관리자의 탭은 주로 시뮬레이션을 실행할 수 있도록 시뮬레이션 환경을 구성하고 실행 시뮬레이션에 대한 상태 정보를 표시하는데 사용됩니다.

작업 공간 (Workspaces)

작업 공간(Workspaces)Simulation Manager의 필수 부분이며 파일을 FLOW-3D에서 처리하는 방식입니다. 기본적으로 시뮬레이션을 포함하고 구성하는 폴더입니다. 몇 가지 예를 들면 시뮬레이션과 또 다른 작업 공간인 검증 사례를 포함하도록 할 수 있습니다:

포트폴리오의 작업 공간

새로운 작업 공간 만들기

튜토리얼에서는 작성하려는 시뮬레이션을 포함할 작업 공간(Workspaces)을 작성하십시오.

1.File -> New workspace 이동

2.작업 공간 이름으로 Tutorial를 입력하십시오.

3.기본 위치는 현재 사용자의 홈 디렉토리에 있습니다. 다른 곳에서 찾을 수 있지만 기본 위치가 우리의 목적에 적합합니다.

4.하위 디렉토리를 사용하여 작업 공간 이름 만들기 확인란을 선택합니다. 이렇게 하면 파일 시스템에서 작업 공간에 대한 새로운 하위 디렉토리가 만들어져 시뮬레이션 파일을 훨씬 쉽게 구성할 수 있습니다.

새로운 작업 공간 만들기

5.확인을 눌러 새 작업 공간을 작성하십시오. 이제 포트폴리오에 표시됩니다.

새로운 작업 공간 만들기

작업 공간 닫기

포트폴리오를 정리하고 탐색하기 쉽도록 필요 없는 작업공간을 닫는 것이 편리합니다. 작업 공간을 닫으면 포트폴리오에서 해당 작업 공간만 제거됩니다. 그러나, 컴퓨터에서 작업 공간을 삭제하지는 않습니다.

작업 공간을 닫으려면

1.기존 작업 공간을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 작업 Close Workspace 선택하십시오. 또는 포트폴리오에서 작업 공간을 선택 (왼쪽 클릭) 하고 Delete 키를 누를 수 있습니다.

2.작업 공간을 닫을 것인지 묻는 메세지가 표시됩니다. 예를 선택하십시오.

3.포트폴리오는 더 이상 닫힌 작업 공간을 포함하지 않습니다.

기존 작업 공간 열기

오래된 작업 공간을 열어야 할 때가 있을 것입니다. 예를 들어, 새 프로젝트에 유사한 시뮬레이션을 작성하기 전에 기존 시뮬레이션의 설정을 검토할 수 있습니다. 기존 작업 공간을 열려면

1.File -> Open Workspace를 선택하십시오

2.작업 공간 파일이 있는 디렉토리를 찾으십시오. Tutorial.FLOW-3D_Workspace.

작업 공간 열기

3.작업 공간을 로드 하려면 OK누르십시오.

작업 공간에서 시뮬레이션 작업

작업 공간을 사용하는 방법을 알았으니, 여기에 시뮬레이션을 추가해 봅시다.

Example를 추가하십시오

작업 공간에 작업 시뮬레이션을 추가하는 가장 간단한 방법은 포함된 예제 시뮬레이션 중 하나를 추가하는 것입니다. FLOW-3D의 다양한 기능을 사용하는
방법을 보여주기 위해 설계된 간단하고 빠른 시뮬레이션입니다. 기존 작업 공간에 예제를 추가하려면 다음을 수행하십시오.

1.포트폴리오에서 원하는 작업 공간을 강조 표시하십시오

2.File -> Add example 선택하십시오. 또는 작업공간을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 예제 추가선택할 수 있습니다.

3.예제 대화 상자에서 예제를 선택하고 열기를 누르십시오. 자연 대류(Natural Convection) 예제를 선택했습니다.

시뮬레이션 예제 추가

4.새 시뮬레이션 대화 상자가 열립니다.

5.디렉토리가 작업 공간 위치에 있는지 확인하는 것이 좋으므로 기본 시뮬레이션 이름과 위치를 잘 확인하는 것이 좋습니다. FLOW-3D는 모든 시뮬레이션 파일을 이 작업 공간 디렉토리의 별도 하위 디렉토리에 배치하여 파일 구성을 쉽게 만들어 줍니다.

6.시뮬레이션을 위한 단위 시스템을 선택하십시오. 표준 단위 시스템이 권장되지만 각 단위를 독립적으로 선택하기 위해 사용자 지정 단위 시스템을 선택할 수 있습니다.

7.확인을 눌러 새 시뮬레이션을 작업 공간에 추가하십시오.

작업 공간에서의 시뮬레이션

작업 공간에서 시뮬레이션 제거

작업 공간에서 시뮬레이션을 제거해야 하는 경우가 있습니다 (이는 작업 공간에서 시뮬레이션을 제거만 하며, 컴퓨터에서 시뮬레이션을 삭제하지는 않습니다). 작업 공간에서 시뮬레이션을 제거하려면 다음을 수행하십시오.

1.작업 공간에서 기존 시뮬레이션을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 (이 경우 이전 섹션에서 추가 한 예제 사용) 시뮬레이션 제거를 선택하십시오. 또는 작업 공간에서 시뮬레이션을 선택 (왼쪽 클릭)하고 Delete 키를 누를 수 있습니다.

2.작업 공간에는 더 이상 시뮬레이션이 포함되지 않습니다.

모든 작업 공간 및 디스크에서 시뮬레이션 삭제

작업 공간에서 시뮬레이션을 제거하는 것 외에도 디스크에서 모든 시뮬레이션 파일을 삭제해야 할 수도 있습니다. 작업 공간에서 시뮬레이션을 제거하고 디스크에서 시뮬레이션
파일을 삭제하려면 다음을 수행하십시오.

1.작업 공간에서 기존 시뮬레이션을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 (이 경우 이전 섹션에서 추가 한 예제 사용) 모든 작업 공간 및 디스크에서 시뮬레이션
삭제를
선택하십시오.

2.시뮬레이션 디렉토리에서 삭제할 파일을 선택할 수 있는 창이 나타납니다. 삭제할 파일을 선택한 다음 확인을 눌러 해당 파일을 삭제하거나 취소를 눌러 작업을 중단하십시오.

3.OK를 선택한 경우 선택한 작업 공간은 더 이상 시뮬레이션을 포함하지 않습니다. 선택한 작업 공간의 모든 시뮬레이션 파일은 디렉토리에서 삭제됩니다.

경고

이 작업은 취소할 수 없으므로 계속하기 확인 후 파일을 삭제해야 합니다.

작업 공간에 기존 시뮬레이션 추가

기존 시뮬레이션을 작업 공간에 추가하려면 다음을 수행하십시오.

1.열린 작업 공간을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 기존 시뮬레이션 추가 선택합니다. 작업 공간을 선택한 다음 File->Add Existing Simulation 을 선택할 수도 있습니다.

2.prepin.*파일 위치로 이동하여 열기를 선택하십시오.

작업 공간에 기존 시뮬레이션 추가

3.시뮬레이션이 이제 작업 공간에 나타납니다.

작업 공간에 새로운 시뮬레이션 추가

대부분의 경우 기존 시뮬레이션을 사용하는 대신 새 시뮬레이션을 작성하게 됩니다. 작업 공간에 새로운 시뮬레이션을 추가하려면:

1.기존 작업 공간을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 새 시뮬레이션 추가 선택하십시오.

2.시뮬레이션 이름을 입력하라는 message가 표시됩니다. 이 예제에서는 heat transfer example 불러오십시오.

3.그런 다음 드롭다운 목록을 사용하여 시뮬레이션을 위한 단위 시스템을 결정합니다. 사용 가능한 옵션은 질량, 길이, 시간, 전기요금
각각 g, cm, s, coul기준의 Kg, m, s, CGS입니다. 또한 엔지니어링 단위도 사용할 수 있으며, slug, ft, s의 기초 단위가 있지만, 전기
충전을 위한 단위는 없습니다. 이러한 옵션 중 어느 것도 해당되지 않는 경우, 질량, 길이, 시간 및 전기요금에 대한 기준 등을 사용자 정의하여 사용자 지정 단위 시스템을 사용할 수 있습니다.

4.온도 단위는 드롭다운 목록을 사용하여 지정해야 합니다. 사용 가능한 옵션은 SI CGS 단위의 경우 Celsius
Kelvin, 엔지니어링 단위의 경우 Fahrenheit Rankine입니다. Custom units(사용자 정의 단위) 옵션을 선택한 경우, 사용 가능한 온도 단위는 질량
및 길이에 대해 선택한 기본 단위에 따라 변경됩니다.

노트

새 시뮬레이션의 시뮬레이션 단위는 신중하게 선택하십시오. 일단 설정하면 단위를 변경할 수 없습니다.

5.이 시뮬레이션에 사용된 템플릿이 기본 템플릿이 됩니다. 템플릿은 포함된 설정을 새 시뮬레이션에 적용하는 저장된 값 세트입니다. 다른 템플릿을 사용해야하는 경우
찾아보기 아이콘 (
browse_icon_v12)을 클릭하여 사용 가능한 템플릿 목록에서 선택하십시오.

6.기본 시뮬레이션 이름과 위치는 디렉토리가 작업 공간 위치에 있는지 확인하는 것이 좋습니다. FLOW-3D는 모든 시뮬레이션 파일을 이 작업 공간 디렉토리의 별도 하위 디렉토리에 배치하여 파일 구성을 훨씬 쉽게 만듭니다. 시뮬레이션을 다른 위치에 저장하려면 찾아보기 아이콘 ( browse_icon_v12)을 사용하여 원하는 위치로 이동하십시오.

7.확인을 클릭하여 작업 공간에 새 시뮬레이션을 추가하십시오.

heat transfer example

새로운 시뮬레이션 추가

다른 옵션

우리는 지금 이러한 옵션을 사용하지 않는 동안, 이 시뮬레이션을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 추가 옵션에 대한 액세스를 제공합니다.

일반적으로 사용되는 Add Simulation Copy… 그리고 Add Restart Simulation…을 추가합니다. 첫 번째 옵션은 기존 시뮬레이션의 사본을
작성하고, 두 번째 옵션은 기존 시뮬레이션을 복사하고 원래 시뮬레이션의 결과를 다시 시작 시뮬레이션의 초기 조건으로 사용하도록 다시 시작 옵션을 구성합니다.

추가 정보

재시작 시뮬레이션에 대한 자세한 내용은 도움말에서 모델 설정 장의 재시작 섹션을 참조하십시오.

전처리 및 시뮬레이션 실행

시뮬레이션 전처리

시뮬레이션 전처리는 초기 조건을 계산하고 입력 파일에서 일부 진단 테스트를 실행합니다. 문제가 올바르게 구성되었는지 확인하거나 전 처리기의 진단 정보가 필요한 경우에
유용합니다. 시뮬레이션을 실행하기 전에 전처리할 필요가 없습니다. 시뮬레이션을 전처리 하려면

1.작업 공간에서 시뮬레이션을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Preprocess Simulation->Local 선택합니다. 이 경우 입력 파일 heat transfer example이 아직 완전히 정의되지 않았으므로 작업 공간에서 예제 문제를 선택하십시오.

2.전처리 프로세스가 시작되고 Simulation Manager 하단의 텍스트 창에 일부 정보가 인쇄된 후 성공적으로 완료됩니다. 포트폴리오에서 시뮬레이션 이름 옆의 아이콘도 시뮬레이션이 성공적으로 처리되었음을 나타내도록 변경됩니다.

추가 정보

자세한 내용은 도움말의 컴퓨팅 결과 장의 전처리 섹션을 참조하십시오.

시뮬레이션 실행

시뮬레이션을 실행하면 입력 파일에 정의된 문제에 대한 지배 방정식(물리적 모델, 형상, 초기 조건, 경계 조건 등)이 해석됩니다. 시뮬레이션을 실행하려면

1.작업 공간에서 시뮬레이션을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Run Simulation->Local을 선택하십시오. 이 경우 입력 파일 heat transfer example이 아직 완전히
정의되지 않았으므로 작업 공간에서 예제 문제를 선택하십시오.

2.솔버가 시작되고 시뮬레이션 관리자 하단의 텍스트 창에 일부 정보가 인쇄되고 플롯이 업데이트 된 후 성공적으로 완료됩니다. 포트폴리오에서 시뮬레이션 이름 옆의
아이콘도 시뮬레이션이 성공적으로 실행되었음을 나타내도록 변경됩니다. 또한 솔버가 실행되는 동안 큐에 시뮬레이션이 나타나는 것을 볼 수 있으며, 완료되면 사라집니다
.

추가 정보

시뮬레이션 실행 및 진단 읽기에 대한 자세한 내용은 도움말의 컴퓨팅 결과 장에서 솔버 실행 섹션을 참조하십시오.

작업 공간에서 모든 시뮬레이션 실행

작업 공간을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Simulate Workspace->Local을 선택하여 작업 공간에서 모든 시뮬레이션을 실행할 수도 있습니다.

추가 정보

자세한 내용은 컴퓨팅 결과 장에서 솔버 실행 섹션을 참조하십시오.

대기열

사전 처리 또는 실행에 작업이 제출되면 큐의 맨 아래에 시뮬레이션이 자동으로 추가됩니다. 그런 다음 솔버에 사용 가능한 라이센스 및 계산 리소스가 있으면 시뮬레이션이 사전 처리되거나 실행됩니다. 대기열에 있지만 아직 전처리 또는 실행되지 않은 시뮬레이션은 대기열 맨 아래의 컨트롤을 사용하여 대기열에서 다시 정렬하거나 대기열에서 제거할 수 있습니다.

추가 정보

자세한 내용은 컴퓨팅 결과 장을 참조하십시오.

파일 시스템에서 파일 찾기

어떤 이유로 구조물 파일에 액세스해야 하는 경우 (아마 *.STL 폴더에 파일을 배치해야 함) 표시된 파일 경로를 시뮬레이션 입력 파일로 클릭하여 파일 시스템의 해당 위치로 이동할 수 있습니다.

파일 링크

4.모델 설정

Model Setup(모델 설정) 탭은 시뮬레이션 관리자에서 현재 선택한 시뮬레이션에 대한 입력 매개 변수를 정의하는 곳입니다. 여기에는 전역설정, 물리학 모델, 유체,
기하학, 메싱, 구성요소 특성, 초기 조건, 경계 조건, 출력 옵션 및 숫자가 포함된다.

이 섹션은 물에 잠긴 모래(; 파랑)의 바닥에서 가열된 구리 블록(; 빨간색)에 의해 발생하는 열 기둥(아래)을 보여주는 간단한 시뮬레이션 설정 방법을 안내합니다.

예제 문제

이 튜토리얼은 방법이나 모델이 어떻게 작동하는지, 옵션을 선택한 이유 등에 대한 포괄적인 논의를 의도한 것이 아니며, 이 특정 시뮬레이션을 설정하기 위해 수행해야 할 사항에
대한 간략한 개요일 뿐입니다. 여기서 행해지는 것에 대한 방법/모델과 추론의 세부사항은 사용 설명서의 다른 장에서 확인할 수 있습니다.

시작하려면 새 작업 공간을 작성하고 새 시뮬레이션을 추가하십시오. 이를 수행하는 방법에 대한 지침은 새 작업 공간 작성 및 작업 공간에 새 시뮬레이션 추가를 참조하십시오.

탐색

모델 설정은 주로 빨간색으로 표시된 처음 9 개의 아이콘의 탐색을 통해 수행됩니다. 각 아이콘은 시뮬레이션의 특정 측면을 구성하기 위한 위젯을 엽니다. Global에서 시작하여 Numerics로 끝나는 다음 섹션은 각 위젯의 목적을 보여줍니다.

시뮬레이션의 다양한 측면을 정의하기위한 탐색 아이콘

통제 수단

다음은 FLOW-3D 사용자 인터페이스의 그래픽 디스플레이 영역에서 사용되는 마우스 컨트롤입니다.

행동

버튼/

동작

기술

회전

왼쪽

길게 클릭

마우스 왼쪽 버튼을 클릭 한 채로 Meshing & Geometry 창에서
마우스를 움직입니다. 그에 따라 모델이 회전합니다.

중간 버튼/스크롤

스크롤/클릭 한
상태

마우스를 앞뒤로 움직여 확대/축소하려면 가운데 휠을 굴리거나 마우스 가운데 버튼을 클릭
한 상태로 유지하십시오.

우측

길게 클릭

마우스 오른쪽 버튼을 클릭 한 채로 창에서 마우스를 움직입니다. 모델이 마우스와 함께 움직입니다.

객체에 초점 설정

해당 없음

객체 위에 커서를 놓기

커서를 개체 위로 가져 가면 마우스 오른쪽 버튼 클릭 메뉴를
통해 추가 조작을 위해 개체가 활성화됩니다. 개체가 활성화되면 강조 표시됩니다. Meshing & Geometry 탭에서 Tools->
Mouse Hover
Selection
환경 설정 이 활성화된 경우에만
수행됩니다.

선택

왼쪽

더블 클릭

객체를 두 번 클릭하면 마우스 오른쪽 버튼 메뉴를 통해 추가
조작을 위해 객체를 선택하고 활성화합니다. Meshing
& Geometry
탭에서 Tools
->Mouse Hover Selection 환경 설정 이
비활성화 된 경우에만 활성화됩니다.

액세스 객체 속성

우측

딸깍 하는 소리

강조 표시된 객체를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하면 객체
식별, 표시/숨기기, 활성화/비활성화, 투명도 조정 등의 옵션 목록이 표시됩니다.

커서 좌표 반환 (프로브)

왼쪽

Shift + 클릭

Shift 키를 누르면 커서가 대상으로 바뀝니다. Shift 키를 누른 상태에서 클릭하면 화면의 왼쪽 하단에 표시된 표면의 좌표가 표시됩니다.

피벗 점 배치

왼쪽

cntrl + 클릭

Ctrl 키를 누르고 있으면 커서가 피벗 아이콘으로 바뀝니다. Ctrl 키를 누른 상태에서 클릭하여 피벗 점을 설정하십시오. 뷰가
피벗 점을 중심으로 회전합니다. 토글 사용자 정의 피벗 피벗 점을 끕니다.
보기 창 위의 버튼을 누릅니다.

도움이
되는 툴바 옵션도 있습니다. 옵션의 목적을 찾으려면 아이콘 위로 마우스를 가져갑니다.

메시 및 지오메트리 탭의 컨트롤

글로벌

이 매뉴얼에 대한 시뮬레이션을 만들려면 원하는 작업 공간을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 새 시뮬레이션 추가를 선택하십시오. 매뉴얼 섹션의 새 시뮬레이션 추가 작업 공간에 설명된 대로 이름을 ‘heat transfer example’로 지정하고 작업 공간에 추가하십시오. SI Kelvin을 각각 단위 시스템과 온도로 선택합니다. 일단 설정되면
시뮬레이션을 위한 단위는 변경할 수 없다는 점을 기억하십시오.

글로벌 아이콘 f3d_global_icon을 클릭하여 글로벌 위젯을 여십시오. 여기에서 정의된 단위가 표시되고 시뮬레이션 완료 시간이 설정됩니다. 이 시뮬레이션의 경우 완료 시간을 200 초로 설정하십시오. 시뮬레이션에 대한 중요한 세부 정보는 여기 노트 필드에도 추가할 수 있습니다.

글로벌 탭 예를 들어 문제

추가 정보

자세한 내용은 모델 설정 장의 전역 섹션을 참조하십시오.

물리

물리 f3d_models_icon아이콘을 클릭하여 물리 위젯을 엽니다.

모델 선택을위한 물리 위젯

이 문제의 경우, 하나의 유체, 자유 표면, 경계 및 비압축/제한 압축의 기본 설정이 모두 정확합니다.

관련 물리 메커니즘(, 추가 지배 방정식 또는 지배 방정식 용어)은 물리 위젯에서 정의됩니다. 모델을 활성화하려면 해당 모델의 아이콘을 마우스 왼쪽 버튼으로 클릭하고활성화 선택하십시오. 이 시뮬레이션을 위해서는 다음 모델을 활성화해야 합니다.

·Density evaluation(밀도 평가): 이 모델은 열 기둥을 생성하는 밀도 변화를 설명합니다. 다른 양(: 온도 또는 스칼라)의 함수로 평가된 밀도를 선택하고 Include volumetric thermal expansion 상자를 선택하십시오.

문제 평가를위한 밀도 평가 모델

·Gravity and non-inertial reference frame(중력 및 비 관성 기준 프레임): 중력을 나타내는 힘이 추가되므로 Z 중력 성분에 -9.81을 입력하십시오.

예를 들어 중력 모델

·
Heat transfer(열 전달): 이 모델은 유체와 고체 물체 사이의 열 전달을 설명합니다. 이 시뮬레이션의 경우 First order for the Fluid internal Energy advection를 선택하고 Fluid to solid heat transfer를 활성화하려면 확인란을 선택하십시오. 나머지 옵션은 기본값으로 두어야합니다.

열전달 모델 예 : 문제

·
Viscosity and turbulence(점성 및 난류): 이 모델은 유체의 점성 응력을 설명합니다. Viscous flow 옵션을 선택하고 나머지 옵션은 기본값으로 두십시오.

예를 들어 문제의 점도 모델

추가 정보

자세한 내용은 모델 설정 장의 물리 섹션을 참조하십시오.

유체

유체의 속성은 모델 설정 탭의 유체 위젯에 정의되어 있습니다. 유체 위젯은 수직 도구 모음에서 Fluids f3d_fluids_icon f3d_fluids_icon아이콘을 클릭하여 액세스할 수 있습니다. 먼저 유체 옵션 1 이 속성 옵션으로 선택되어 있는지 확인하십시오. 유체 1의 속성은 수동으로 입력할 수 있지만 일반적인 유체의 속성을 설정하는 빠른 방법은 재료 속성로드 버튼Matdatbas을 클릭하여 재료 데이터베이스에서 유체를 로드하는 것입니다. 다음으로, 원하는 재료를 탐색하십시오. 이 경우 Fluids->Liquids->Water_at_20_C를 선택하고 Load를 클릭하십시오.

이 시뮬레이션에는 데이터베이스에 없는 특성인 체적 열 팽창 계수가 필요합니다. 밀도 하위 탭에서 207e-6을 입력하십시오. 최종 속성 세트는 다음과 같아야 합니다.

유체 특성 (예 : 문제)

추가 정보

자세한 내용은 모델 설정 장의 유체 섹션을 참조하십시오.

Geometry(기하)

기하형상 f3d_geometry_icon아이콘을 클릭하여 물리 위젯을 엽니다.

이 시뮬레이션을 위해 생성해야 하는 두 가지 형상은 구리 블록과 모래층이 있습니다. 둘 다 프리미티브를 사용하여 작성합니다. 보다 현실적인 시뮬레이션은 Primitives, Stereolithography(STL) Geometry File (s)/또는 Raster File (s)을 사용하여 지오메트리를 정의할 수 있습니다.

구리 블록을 만들려면 먼저 지정된 상자 형상 아이콘을 클릭하여 작성합니다. 구리 블록을 x y 방향 원점에서 +/- 2cm 연장하고 z 방향으로 0-4cm 연장합니다. 나머지 옵션은 그대로 두고 블럭을 솔리드로 만들고 새 구성 요소에 추가합니다.

예제 문제에 대한 구리 블록 정의

하위 구성 요소 정의를 마치고 구성 요소 정의로 이동하려면 확인을 선택하십시오. 자동으로 열린 구성요소 추가 대화상자에서 Type as General(솔리드)을 그대로 두고 Name(이름) 필드에 Copper block을 입력한 다음 OK(확인)를 선택하여 구성요소 정의를 완료하십시오.

상자아이콘을 다시 클릭하여 베드 하위 구성 요소를 작성하십시오. 아래 표시된 범위를 사용하고 컴포넌트에 추가 선택 사항을 새 컴포넌트(2)로 설정하십시오.

예를 들어 침대 문제 정의

하위 구성 요소 정의를 마치고 구성 요소 정의로 이동하려면 확인을 선택하십시오. 대화 형으로 이름 필드에서Bed를 입력한 후 구성요소 정의를 마칩니다. 최종 형상은 다음과 같이 표시됩니다.

예제 문제에 대한 형상 정의

새 구성 요소를 추가하면 가로 및 세로 방향으로 그래픽 표시 창에 길이 스케일이 자동으로 생성됩니다. 눈금자 도구를 사용하여 생성된 기하학적 객체의 범위를 빠르게 측정할 수 있습니다.

노트

표시 영역에는 지오메트리 모양 정의만 표시되므로 객체가 솔리드인지 구멍인지에 대한 정보는 표시되지 않습니다. 즐겨 찾기옵션을 사용하여 Mesh 후에 나중에 수행할 수 있습니다.

추가 정보

자세한 내용은 도움말 모델 설정 장의 형상 섹션을 참조하십시오.

구성 요소 속성

열전달 모델은 고체 구성 요소의 전도 방정식을 해결하기 위해 재료 특성이 필요합니다. 이러한 속성은 이 아이콘f3d_geometry_icon을 클릭하여 구성 요소 속성 위젯에서 설정합니다.

구성 요소 특성 위젯

각 구성 요소에는 솔리드 특성 및 표면 특성이 정의 되어 있어야합니다. 구리 블록에 대해 이를 설정하려면 먼저 형상 위젯에서 구성 요소 1: copper block 요소를 선택하십시오. 그런 다음 컴포넌트 특성 위젯에서 솔리드 특성을 선택하고 다음과 같이 특성을 정의하십시오.

구리 블록 고체 특성

여기에서 두 번째 구성 요소(베드)에 대해 설명된 구성 요소 특성 정의를 위한 대체 방법을 사용할 수 있습니다. 이 방법에서는 구성 요소 2: 베드 구성 요소를 클릭하고 재료 필드 옆에 있는 재료 특성로드 Matdatbas 아이콘을 선택하여 시작합니다. 다음으로 재료를 탐색합니다. 이 경우 Solids->Sands->Sand_Quartz 선택하고 Load를 선택하십시오.

베드 솔리드 속성

추가 정보

l 자세한 내용은 모델 설정 장의 유체 섹션을 참조하십시오.

l 주어진 물리적 모델에 필요한 속성에 대한 자세한 내용은 모델 참조 장을 참조하십시오.

Meshing(메싱)

Mesh Mesh 위젯에서 생성 및 정의되며, 위젯을 통해 액세스 할 수 있습니다. f3d_mesh_icon아이콘을 눌러 add_iconMesh를 추가합니다. Mesh의 범위를 형상에 빠르게 적용하려면 형상에 맞추기 라디오 버튼을 선택하고 오프셋 라디오 버튼을 백분율로 유지합니다. 블록 속성에서 셀 크기를 0.004로 설정하십시오.

메시 블록을 형상에 맞추기

Mesh 상단은 z 방향으로 위쪽으로 확장해야 합니다. Z-Direciton 탭을 선택하고 Mesh Plane 2 0.2를 입력합니다.

z 높이 조정

이 시뮬레이션은 2D가 될 것입니다. 동일한 프로세스에 따라 Y 방향 범위를 -0.005 0.005 로 설정하십시오. 그리고 합계 셀을 1로 설정하십시오.

y 메쉬 평면 조정

최종 Mesh는 그래픽 디스플레이 창 바로 위의 Mesh->Flow Mesh->View 모드 드롭 다운 메뉴에서 옵션을 변경하여 다른 방식으로 볼 수 있습니다. 그리드 라인 마다 그리드 선을 표시합니다 옵션은 Mesh Plane의 옵션만 표시됩니다 Plane Mesh 및 개요 옵션은 Mesh의 범위를 보여줍니다.

또한 솔버가 Mesh의 최종 지오메트리를 인식하는 방법은 FAVOR TM 알고리즘을 사용하여 형상 정의를 면적 분수 및 부피 분수로 변환합니다. 이렇게 하려면 즐겨 찾기아이콘을 클릭한 다음 생성을 선택하십시오.

호의

잠시 후 회색 영역이 고체 물질을 나타내는 아래와 같은 형상을 표시해야 합니다.

선호하는 결과

추가 정보

l Mesh에 대한 자세한 내용은 모델 설정 장의 Mesh 섹션을 참조하십시오.

l FAVORTM FAVORize
옵션에 대한 자세한 내용은 모델 설정 즐겨 찾기장의 Reviewing the FAVORized Geometry and Mesh 섹션을 참조하십시오.

경계 조건

FLOW-3D는 구성 요소 유형 및 활성 물리적 모델에 기초한 구성 요소에 적절한 경계 조건을 자동으로 적용합니다. 그러나 경계 조건 위젯에서 Mesh 블록면의 경계 조건은 각 Mesh 블록에 대해 수동으로 설정해야 합니다(f3d_bc_icon ).

이 매뉴얼의 경우 경계 조건 중 3 가지가 경계조건( X Min , X Max, Z Max 경계)을 기본 대칭 조건조건부터 변경해야 합니다.

·X Min :

o경계 조건 위젯의 경계 섹션 아래에 있는 X Min 목록을 클릭하십시오. Type에서 경계 유형을 Velocity로 설정하고 X 속도에 대해 0.001을 입력하십시오.

XMIN 경계 조건

·다음으로, 유체 분율 사용에서 유체 표고 사용으로 드롭다운 상자를 변경하고 유체 높이를 0.15로 설정하십시오.

·마지막으로 온도를 298K로 설정하십시오.

XMIN 경계 조건

·
X Max :

o경계 조건 위젯의 경계 섹션 아래에 있는 X 최대 목록을 클릭하십시오. 경계 유형을 압력으로 설정하고 압력에 대해 0을 입력하십시오.

o다음으로, 유체 분율 사용에서 유체 높이 사용으로 드롭다운 상자를 변경하고 유체 높이를 0.15로 설정하십시오.

o마지막으로 온도를 298K로 맞춥니다.

oXMAX 경계 조건

·
Z 최대 :

o경계 조건 위젯의 경계 섹션 아래에 있는 Z 최대 목록을 클릭하십시오. 경계 유형을 압력으로 설정하고 압력에 대해 0을 입력하십시오.

o다음으로 유체 분율을 0.0으로 설정하십시오.

o마지막으로 온도를 298K로 맞춘다.

ZMAX 경계 조건

추가 정보

자세한 내용은 모델 설정 장의 Mesh 경계 조건 섹션을 참조하십시오.

초기 조건

도메인 내부의 솔리드 객체(구성 요소)와 유체 모두에 대해 초기 조건을 설정해야 합니다.

·
구성 요소 :이 시뮬레이션에서 솔리드 객체에 필요한 유일한 초기 조건은 초기 온도입니다. 이것은 각 구성 요소에 대한 위젯에 설정되어 있는 구성 요소 속성에 대해 수행한 것과 유사한 방식으로 구성 요소를 등록합니다. 구성 요소 속성을 설정할 때 이전과 동일한 방법으로 구성 요소 1의 초기 온도를 350K로 설정하고 구성 요소 2의 초기 온도를 298K로 설정하십시오.

유체 초기 조건

유체: 유체의 초기 조건을 설정하기 위해 조금 더 설정해야 합니다. 이 경우 유체 구성, 온도, 속도 및 압력 분포를 모두 설정해야 합니다. 유체 초기 조건은 초기 위젯을 설정하고 초기 f3d_initial_icon를 클릭하면 열립니다.

f3d_initial_icon 아이콘을 선택한 후 유체 목록에서 압력을 선택하고 온도를 298K로 설정합니다. x, y, z 속도를 0.0으로 설정하십시오.

유체 초기 조건

다음으로, 높이/볼륨 목록과 유체 높이 사용 드롭다운 버튼을 선택합니다. 유체 높이를 0.15로 설정하십시오.

유체 초기 조건 계속

추가 정보

자세한 내용은 모델 설정 장의 초기 조건 섹션을 참조하십시오.

출력

FLOW-3D 옵션에는 결과 파일에 기록될 데이터와 출력 위젯에서 발견된 빈도를 제어하는 7가지 데이터 유형이 있습니다. 출력 f3d_output_icon 아이콘을 클릭합니다.

다른 데이터 유형은 다음과 같습니다.

·Restart: 모든 흐름 변수. 기본 출력 주기는 시뮬레이션 시간의 1/10입니다.

·Selected: 사용자가 선택한 흐름 변수 만. 기본 출력 주기는 시뮬레이션 시간의 1/100입니다.

·History: 하나의 변수와 시간의 변화를 보여주는 데이터. 예는 시간 단계 크기, 평균 운동 에너지, 배플에서의 유속 등을 포함합니다. 기본 출력 주기 = 시뮬레이션 시간의 1/100.

·Short print: hd3msg.*파일에 텍스트 진단 데이터가 기록 됩니다. 기본 출력 주기는 시뮬레이션 시간의 1/100입니다.

·Long print : hd3out.*파일에 텍스트 진단 데이터가 기록 됩니다. 기본 출력 주기는 시뮬레이션 시간의 1/10입니다.

·Solidification: 응고 모델이 활성화 된 경우에만 사용 가능합니다.

·FSI TSE: 변형 가능한 솔리드에 대한 추가 출력 옵션.

일반적으로 이 시뮬레이션에는 기본 출력 속도가 적합합니다. 그러나 Selected Data의 일부 추가 구성은 유용합니다. Selected data interval 0.5로 설정한 다음 Fluid 온도, Fluid velocity, Macroscopic density Wall 온도 옆에 있는 상자를 선택합니다. 그러면 이러한 값이 0.5초마다 출력됩니다.

출력 탭 설정

추가 정보

자세한 내용은 모델 설정 장의 출력 섹션을 참조하십시오.

Numerics

기본 Numerics 옵션은 대부분의 시뮬레이션에서 잘 작동하므로 기본 옵션에서 벗어나야 하는 충분한 이유가 없는 경우에는 현재 그대로 두는 것이 가장 좋습니다.

이것으로 모델 설정 섹션에서 시작된 예제 문제의 설정을 마칩니다. 이제 실행할 준비가 되었으므로 전처리 및 시뮬레이션 실행의 단계에 따라 시뮬레이션을 실행하십시오.

추가 정보

자세한 내용은 모델 설정 장의 Numerics 옵션 섹션을 참조하십시오.

일반 시뮬레이션 설정 점검 목록

시뮬레이션을 설정하는 데 필요한 단계에 대한 개략적인 개요가 아래에 나와 있습니다. 이 목록은 포괄적인 목록이 아닙니다. 일반적인 단계, 고려해야 할 몇 가지 중요한 사항 및 권장되는 설정 순서를 간단히 설명하는 안내서일 뿐입니다.

시작하기 전에

1.물리적 문제의 다이어그램을 그리기 및 주석 달기 : 이 다이어그램에는 기하학적 치수, 유체의 위치, 관련 힘, 움직이는 물체의 속도, 관련 열 전달 메커니즘 등이 포함되어야 합니다. 완성된 다이어그램은 문제에 대한 모든 관련 엔지니어링 정보로 인한 물리적 문제에 대한 이미지여야 합니다.

2.모델링 접근법 결정: 주석이 달린 다이어그램을 가이드로 사용하여 문제점에 접근하는 방법을 결정 : 문제가 되는 유체의 수, 혼화 가능한 경우, 하나 이상의 유체에서 방정식을 풀어야하는 경우 및 압축성이 중요한지 파악하여 시작하십시오. 그런 다음 어떤 물리적 메커니즘이 중요한지 결정하십시오. 이러한 각 옵션 (: 유체 유형, 열 전달 메커니즘 등)에 대한 관련 엔지니어링 정보를 다이어그램에 추가하십시오. 물리적 메커니즘이 포함되거나 무시된 이유를 정당화하려고 합니다. 이를 통해 시뮬레이션 프로세스 초기에 오류를 수정하는 데 시간이 거의 걸리지 않는 초기에 실수를 잡을 수 있습니다.

3.다이어그램에 계산 영역을 그리고, 계산 영역의 가장자리에 있는 물리적 상황 설명 : 경계의 물리적 상황을 가장 잘 나타내는 경계 조건 유형을 기록합니다. 사용 가능한 경계 조건 유형이 경계의 물리적 상황에 대한 합리적인 근사치가 아닌 경우 이 경계를 다른 곳으로 이동해야 합니다.

모델 설정 : 일반

1.문제, 시뮬레이션의 목적, 사례 번호 등을 설명하는 메모를 추가하십시오. 메모는 향후 사용자 또는 나중에 참조할 수 있도록 설정을 설명하고 정당화하는 데 도움이 됩니다. 시뮬레이션의 목적, 분석 방법 등을 논의해야합니다.

2.사용할 솔버와 프로세서 수를 선택하십시오.

3.단위 시스템 선택: 소규모 문제를 모델링 할 때는 작은 단위 ( : mm-gm-msec)사용하고 규모가 큰 문제는 큰 단위 ( : SI)를 사용하십시오. 이를 통해 기계 정밀도로 인한 반올림 오류를 방지할 수 있습니다.

4.유체 수, 인터페이스 추적 옵션 및 유량 모드를 선택하십시오. 주석이 달린 다이어그램을 이 단계의 지침으로 사용하십시오. 유체의 수는 질량, 운동량 및 에너지 보존을 관장하는 방정식이 유체 분율 f> 0(유체 1을 나타내는) 또는 유체 분획 f \ geq 0(유체 1 및 유체 2)이 있는 영역에서 해결되는지 여부를 나타냅니다. 인터페이스
추적 옵션은 유체 분율의 변화가 급격한지 또는 확산되어야 하는지 여부를 정의하는 반면, 흐름 모드는 f = 0두 유체 문제에서 처리되는 영역을 정의합니다.

5.마감 조건 정의: 시뮬레이션 종료 시점을 선택합니다. 시간, 채우기 비율 또는 기타 정상 상태 측정을 기반으로 할 수 있습니다.

6.기존 결과에서 시뮬레이션을 다시 시작하는 방법 정의 (선택 사항): 기존 결과 파일에서 시뮬레이션을 다시 시작할 때 다시 시작 옵션이 적용됩니다. 재시작 옵션은 재시작 소스 파일에서 가져온 정보와 시뮬레이션의 초기 조건을 사용하여 재설정되는 정보를 정의합니다.

모델 설정 : 물리

1.주석이 달린 다이어그램을 기반으로 관련 실제 모델 활성화

모델 설정 : 유체

1.유체의 속성 정의 1: 주석이 달린 다이어그램을 가이드로 사용하여 활성 물리적 모델에 대한 적절한 물리적 속성을 정의하십시오.

2.유체 2의 속성 정의 (사용하는 경우): 주석이 달린 다이어그램을 가이드로 사용하여 활성 물리적 모델에 적절한 물리적 속성을 정의하십시오.

3.인터페이스의 속성 정의: f = 1 f = 0의 영역 사이의 인터페이스 속성을 정의하십시오. 여기에는 표면 장력, 상 변화 및 확산에 대한 특성이 포함됩니다.

모델 설정 : Mesh 및 형상

1.모든 STL 파일의 오류 점검: ADmesh, netfabb Studio 또는 유사한 프로그램을 사용하여 모든 STL 파일의 오류를 점검하십시오. 이는 모델 설정에 시간을 소비하기 전에 형상
정의와 관련된 문제를 파악하는 데 도움이 됩니다.

2.모든 하위 구성 요소 및 구성 요소 가져 오기 및 정의 : 주석이 달린 다이어그램에 설명 된 대로 실제 사례와 일치하도록 3D 솔리드 형상을 정의합니다. 최종 결과는 물리적 형상의 정확한 복제본이어야 합니다. 각 부분에 설명적인 이름을 사용하고 대량 소스가 될 구성 요소를 포함하십시오.

3.모든 구성 요소의 속성 정의: 주석이 달린 다이어그램에 그려진 내용을 기반으로 각 구성 요소의 모든 재료 속성, 표면 속성, 모션 속성 등을 정의합니다. 경계 조건이 정의될 때까지 질량 소스 특성을 정의하기를 기다리십시오.

4.스프링과 로프 및 각각에 대한 관련 속성을 정의합니다.

5.주석이 달린 다이어그램에 설명된 시뮬레이션 도메인과 일치하도록 Mesh를 정의하십시오. 도메인의 모서리가 다이어그램에서 식별된 위치에 있는지 확인하십시오. 또한 인터페이스 (셀이 0 <f <1있는 셀과 셀이 f = 1다른 셀 이 있는 셀)를 식별하려면 세 개의 셀이 필요합니다.f = 0 ). 최소 5 개의 셀이 예상되는 가장 얇은 연속 영역에 맞도록 충분히 작은 셀을 사용하십시오. f = 1 f = 0 .

6.지오메트리를 정의하는 모든 배플 정의

7.경계 조건, 질량 소스, 질량 모멘텀 소스, 밸브 및 벤트 정의: 경계 조건 (질량 소스, 질량 모멘텀 소스, 밸브 및 벤트 포함)은 모든 방정식을 풀기 위해 주어진 위치에서 솔루션을 규정합니다. 주석이 달린 다이어그램을 사용하여 각 경계 (또는 소스 등)에 지정된 내용이 유동 솔루션, 열 전달 솔루션, 전위 등에 대한 현실과 일치하는지 확인하십시오.

8.유체 및 구성 요소의 초기 조건을 정의합니다. 초기 조건은 모든 방정식 (유량 솔루션, 열 전달 솔루션, 전위 등)에 대해 모든 영역에서 솔루션을 규정합니다.t = 0 .주석이
달린 다이어그램을 사용하여 초기 조건에 지정된 내용이 현재 현실에 대한 근사치인지 확인하십시오. 유체 영역뿐만 아니라 구성 요소의 초기 조건을 설정해야 합니다.

9.모든 측정 장치 정의 (샘플링 볼륨, 플럭스 표면 및 히스토리 프로브)

모델 설정 : 출력

1.출력 기준 (시간, 채우기 비율 또는 응고된 비율)을 선택하십시오.

2.재시작 데이터에 추가할 출력을 선택하십시오.

3.선택한 데이터에 기록할 정보를 선택하십시오.

4.재시작, 선택, 히스토리, 짧은 인쇄 및 긴 인쇄 데이터의 출력 속도 정의 : 기본 속도는 재시작 및 긴 인쇄 데이터의 경우 (10개 출력)/(시뮬레이션 종료 시간) 및 선택한 기록, 짧은 인쇄 데이터의 경우 (100개 출력)/(시뮬레이션 종료 시간)입니다.

모델 설정 : 숫자

1.기본값이 아닌 필수 숫자 옵션을 선택 FLOW-3D의 숫자 옵션은 고급 사용자를 대상으로 하며, 지배 방정식을 해결하는 데 사용되는 숫자 근사치 및 방법을 상당히 제어할 수 있습니다. 이러한 옵션 중 일부를 잘못 사용하면 솔루션에 문제가 발생할 수 있으므로 일반적으로 이 옵션의 기능을 먼저 이해하고 조정의 정당성을 갖추지 않고는 이러한 설정을 조정하지 않습니다.

5.FLOW-3D에서 후 처리

이 섹션에서는 FLOW-3D에 통합된 포스트 프로세서를 사용하는 방법에 대해 설명합니다. 보다 강력한 외부 포스트프로세서 FlowSight에 대한 튜토리얼은 FlowSight 설명서를 참조하십시오. 또한 이 섹션에서는 Flow Over A Weir 예제 문제를 실행하여 생성된 결과 파일을 사용합니다. 이 예제 문제를 실행하는 방법에 대한 지침은 예제 추가 및 시뮬레이션 사전 처리 및 실행을 참조합니다.

FlowSight 사용에 대한 기본 참조는 FlowSight Help->helpLocal Help 메뉴에서 액세스하는 FlowSight 사용자 설명서입니다.

추가 정보

기존 플롯

기존 플롯은 솔버가 자동으로 생성하는 사전 정의된 플롯입니다. 사용자 정의 플롯은 아래의 사용자 정의 플롯 섹션에 설명되어 있습니다.

1.분석 탭을 클릭하십시오. FLOW-3D 결과 대화 상자가 표시됩니다; 메세지가 나타나지 않으면 (분석 탭이 열림) 결과 파일 열기를 선택하여 동일한 대화 상자를 엽니다.

2.기존 라디오 버튼을 선택하십시오. 데이터 파일 경로 상자에 두 가지 유형의 파일이 표시됩니다 (있는 경우). 이름이 prpplt.*있는 파일 에는 전처리 flsplt.*기에 의해 자동으로 작성된 플롯이 포함되고 이름이 있는 파일에는 입력 파일에 사전 지정된 플롯 뿐만 아니라 후 처리기에 의해 자동으로 작성된 플롯이 포함됩니다.

3. 확인을 선택 flsplt.Flow_Over_A_Weir하고 클릭하십시오. 그러면 디스플레이 탭이 자동으로 열립니다.

기존 결과 대화 상자

4.사용 가능한 플롯 목록이 오른쪽에 나타납니다. 목록에서 해당 플롯의 이름을 클릭하면 특정 플롯을 볼 수 있습니다. 플롯 26 이 아래에 나와 있습니다.

기존 플롯보기

커스텀 플롯

1.분석 탭으로 돌아갑니다. 대화 상자를 열려면 결과 파일 열기를 선택하십시오.

2.전체 출력 파일을 보려면 사용자 정의 단일 선택 단추를 선택하십시오. 전체 출력 파일에는 prpgrf.*파일과 파일이 포함됩니다 flsgrf.*. 시뮬레이션이 실행되었으므로 전 처리기 출력 파일이 삭제되어 flsgrf파일에 통합되었습니다.

3.flsgrf.Flow_Over_A_Weir대화 상자 에서 파일을 선택하고 확인을 클릭하십시오.

FLOW-3D 결과 대화 상자

이제 분석 탭이 표시됩니다. 시뮬레이션 결과를 시각화 하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 사용 가능한 플롯 유형은 다음과 같습니다.

·Custom : 이 매뉴얼 의 FLSINP 파일을 사용하여 플롯합니다. 사용자 정의 섹션의 출력 코드를 사용하여 출력 플롯을 수동으로 수정하는 데 사용할 수 있습니다. 이것은 고급 옵션입니다.

·프로브 : 개별 셀, 경계, 구성 요소 및 도메인 전체(전역) 변수 대 시간에 대한 그래픽 및 텍스트 출력을 표시합니다. 자세한 내용은 프로브 플롯 프로브 : 특정 시점의 데이터와 시간 을 참조하십시오.

·1-D : 셀 데이터는 X, Y 또는 Z 방향의 셀 라인을 따라 볼 수 있습니다. 플롯 제한은 공간 및 시간에 모두 적용할 수 있습니다. 자세한 내용은 1-D 플롯 1-D : 라인을 따른 데이터 시간 을 참조하십시오.

·2-D : 셀 데이터는 XY, YZ 또는 XZ 평면에서 볼 수 있습니다. 플롯 제한은 공간 및 시간에 모두 적용할 수 있습니다. 속도 벡터 및 입자를 추가할 수 있습니다. 자세한 내용은 2 차원 플롯 2 차원 : 평면의 데이터와 시간의 데이터 를 참조하십시오.

·3-D : 유체와 고체의 표면 플롯을 생성하고 셀 데이터로 채색 할 수 있습니다. 속도 벡터, 입자 (있는 경우) 및 유선과 같은 추가 정보를 추가할 수 있습니다. 플롯 제한은 공간 및 시간에 모두 적용할 수 있습니다. 자세한 내용은 3D 플롯 3D : 표면의 데이터 시간 을 참조하십시오.

·텍스트 출력 : cell-by-cell 재시작, 선택 및 응고 데이터를 텍스트 파일에 쓸 수 있습니다. 자세한 내용은 텍스트 출력 텍스트 : ASCII 형식의 공간 데이터 출력 시간 을 참조하십시오.

·중립 파일 : 재시작 및 선택된 데이터는 별도의 텍스트 파일에 정의 된 지정된 지점(보간 또는 셀 중심)에서 출력 될 수 있습니다. 자세한 내용은 중립 파일 : 사용자 정의 좌표에서의 공간 데이터 출력 시간 을 참조하십시오.

·FSI TSE : 유한 요소 유체 / 고체 상호 작용 및 열 응력 진화 물리학 패키지에서 출력됩니다. 자세한 내용은 FSI / TSE : 표면의 구조 데이터와 시간 을 참조하십시오.

3 차원 도표

1.Analyze -> 3-D 탭을 선택하십시오.

2.Iso-surface = Fraction of fluid 선택하십시오. 이것은 표면을 그리는 데 사용되는 변수입니다. 선택한 등면 변수에 대한 등고선 값 기준을 충족하는 모든 셀을 통해 표면이 그려집니다. 유체의 분율이 기본값이며 유체 표면이 표시됩니다.

등 면형

3.색상 변수 = 압력을 선택하십시오. 이 선택은 등위면의 색을 지정하는 데 사용되는 변수를 결정합니다 (이 경우 유체 표면은 압력에 의해 색이 그려집니다).

색상 변수 유형

4.Component iso-surface overlay = Solid volume 선택하십시오. 솔리드 볼륨 은 유체와 함께 솔리드 구성 요소를 표시합니다. 이전 단계에서는 체적 분수의 보완을 등위면으로 선택하여 이 작업을 수행했지만 이 옵션을 사용하면 유체와 고체 표면을 동시에 플롯 할 수 있습니다.

등표면 옵션

5.이동 시간 프레임의 최소 및 최대 위치들 (0 내지 1.25 )에 슬라이더 위치.

시간대 옵션

6.렌더 버튼을 클릭하여 디스플레이 탭으로 전환하고 t = 0.0에서 1.25 초 사이에 일련의 11 플롯을 생성하여 압력에 의해 채색된 유체 표면과 위어 구조를 보여줍니다. 데이터 다시 시작 이 선택되었으므로 11 개의 플롯이 있습니다.

7.사용 가능한 플롯이 사용 가능한 시간 프레임 목록에 나열됩니다. 다음을 클릭하여 시간 프레임 사이를 이동하거나 시간 프레임을 두 번 클릭하여 표시하십시오. 첫 번째 및 마지막 시간 프레임은 다음과 같아야 합니다.

위어 구조 렌더링

8.Analyze -> 3-D 탭으로 돌아가서 Data Source 그룹에서 Selected data 라디오 버튼을 선택하십시오.

데이터 소스

9.시간 프레임 선택기의 두 슬라이더가 모두 오른쪽에 있으므로 마지막 시간 프레임 만 생성됩니다. 사용 가능한 시간 프레임이 많고 렌더링하는데 시간이 오래 걸리므로 선택한 데이터를 선택하면 인터페이스에서 자동으로 수행됩니다. 사용 가능한 모든 시간 프레임을 렌더링 하려면 왼쪽 슬라이더를 Time Frame Min = 0 으로 이동하십시오.

10. 렌더링 버튼을 클릭하십시오. 몇 초 안에 뷰가 디스플레이 창으로 전환되고 101 개의 플롯이 사용 가능한 시간 프레임 목록에 나열됩니다. 시간 프레임 사이를 이동하려면 다음을 반복해서 클릭하십시오.

대칭 흐름 표시

위어 중심 아래로 대칭 평면을 사용하여 시뮬레이션을 설정했으므로 위어 구조의 절반만 시뮬레이션되고 표시됩니다. 프리젠테이션 목적으로 대칭 모델의 두 반쪽을 모두 표시할
수 있습니다.

1.아래와 같이 Analyze -> 3-D 탭으로 돌아가서 Open Symmetry Boundaries 확인란을 선택하십시오.

열린 대칭 경계

2.렌더링을 클릭하십시오. 유체 표면이 디스플레이 탭의 대칭 경계에서 열린 상태로 나타납니다.

3.화면 위의 도구 모음 메뉴에서 도구 -> 대칭을 선택하십시오.

4.대화 상자에서 Y 방향 확인란을 선택하여 Y = 0 평면에서 결과를 미러링합니다.

대조

5.적용 닫기를 선택하십시오.

6.마지막 시간 프레임을 두 번 클릭하십시오. 디스플레이는 아래와 같이 전체 위어 구조를 보여줍니다.

전체 위어 구조

3 차원 애니메이션 만들기

다음 단계는 3 차원 유체 표면의 애니메이션을 만드는 것입니다. 애니메이션은 사용 가능한 시간 프레임 목록의 프레임에서 만든 동영상입니다. 애니메이션의 시각적 효과를 향상시키려면 모든 프레임에 공통 색상 스케일을 적용하는 것이 좋습니다.

1.분석 -> 3-D 탭으로 돌아갑니다.

2.윤곽 제한 그룹 상자에서 전역 라디오 버튼을 모두 선택하십시오.

윤곽 제한

3.렌더 클릭 하여 다시 그리고 디스플레이 탭으로 돌아갑니다.

4.도구 -> 대칭 -> Y 방향 -> 적용 선택을 반복하여 Y = 0 평면에서 결과를 반영합니다.

5.선택 도구 -> 애니메이션 -> 러버 밴드 캡처를 다음과 같이 선택 확인 Mesh지가 나타납니다 그것을 읽은 후.

러버 밴드 캡처

6.마우스 왼쪽 버튼을 클릭 한 상태에서 드래그하여 애니메이션을 적용할 화면 부분을 선택하십시오. 선택한 영역 주위에 선택 상자가 나타납니다.

X, Y, 너비 및 높이 상자

7.디스플레이 창 위에서 빨간색 캡처 버튼을 선택하십시오. 애니메이션을 시작하는 대화 상자가 나타납니다.

8.애니메이션의 기본 이름은 out.avi입니다. 아래에 표시된 것처럼 보다 구체적인 이름이 권장됩니다.

9.기본 프레임 속도는 초당 10 프레임입니다. 이 시뮬레이션의 마감 시간은 1.25 초이고, 일정한 시간 간격으로 100 개의 플롯이 있으므로실제속도는 초당 80 프레임입니다. 너무 빠를 수 있으므로 대신 5 입력 하고 확인을 누르십시오.

AVI 캡처

10. 각 시간 프레임이 표시 창에 렌더링 되고 비트 맵 파일이 시뮬레이션 디렉토리에 작성됩니다. 이 프로세스가 완료되면 다음 대화 상자가 나타납니다.

생성 된 이미지 소스 파일

  1. 프로세스의 다음 단계를 시작하려면 확인 버튼을 클릭하십시오. 새로운 프로세스 (BMP2VAI.exe)가 시작되고 압축 방법을 선택할 수 있는 새로운 비디오 압축 창이 나타납니다. 다른 창 뒤에 숨겨져 있으면 앞으로 가져옵니다.
  2. 애니메이션의 기본 압축은 압축되지 않습니다. 파일 크기가 너무 커서 뷰어에 로드 할 수 없으므로 대부분의 애니메이션에는 권장되지 않습니다. Windows를 사용하는 경우 Microsoft Video 1, Linux를 사용하는 경우 Cinepak 선택하십시오. 여기에서 선택하는 것은 컴퓨터에서 사용할 수 있는 비디오 코덱과 비디오를 표시하는 데 사용하는 기계에서 사용할 수 있는 것입니다.
  3. 애니메이션 속도가 데이터 속도에 의해 제한되지 않도록 데이터 속도 확인란을 선택 취소하십시오.
비디오 압축

  1. 압축 프로세스를 시작하려면 확인을 클릭하십시오. 압축이 완료되면 다음 대화 상자가 나타납니다.
AVI 파일 생성

  1. 확인을 클릭하십시오. 애니메이션 프로세스가 완료되었습니다.
  2. Windows 탐색기에서 .avi 파일을 찾는 가장 빠른 방법 은 시뮬레이션 관리자 탭으로 이동하여 시뮬레이션 입력 파일 링크를 클릭하는 것 입니다.
  3. .avi파일 을 두 번 클릭하여 애니메이션을 재생 하십시오. 이전에 선택한 압축 형식을 읽을 수 있는 올바른 코덱이 설치되어 있지 않으면 오픈 소스 다중 코덱 비디오 플레이어 설치를 고려하십시오.

2 차원 도표

1.Analyze -> 2-D 탭을 선택하십시오. 이 시뮬레이션의 결과를 보는 데 가장 유용한 평면은 평면 Y = 0.0에있는 위어 중심선의 XZ 평면입니다.

2.XZ 평면 라디오 버튼을 선택하십시오.

3.Y 제한 슬라이더를 모두 Y = 0.25 (Y = 0.0에 가장 가까운 셀 중심 y 좌표)로 드래그 합니다. 또한 동일한 위치가 J = 2 로 식별되어 해당 셀이 도메인에서 두 번째임을 나타냅니다. 첫 번째 셀 (J = 1) Mesh 외부에 있으며 경계
조건 속성을 계산하는 데 사용됩니다. 기본
윤곽 변수는 압력이며 기본 속도 벡터는 기본적으로 선택됩니다. 솔리드 형상은 모든 2D 플롯과 함께 자동으로 표시되므로 3D 플롯과 같이 활성화 할 필요가 없습니다.

4.벡터 옵션을 클릭하고 X = 2 Z = 2 입력하십시오. 벡터는 이제 다른 모든 셀에 플롯 됩니다. 벡터 옵션을 적용하려면 확인을 선택하십시오.

벡터 옵션

5.Y = 0 평면에서 2 차원 압력 플롯의 시간 시퀀스를 생성하려면 렌더링을 클릭하십시오. T = 0.0 (왼쪽) 인 다음과 유사한 그래픽이 나타납니다. T = 0.125 (중간); 그리고 T = 1.25 (오른쪽).

2D 결과

6.디스플레이 화면의 오른쪽 상단에 있는 형식 버튼을 선택하십시오.

형식 옵션

7.선 색상, 벡터 길이 및 화살촉 크기 변경과 같은 다양한 옵션을 시험해보십시오. 변경 사항을 보려면 적용을 선택하십시오. 완료되면 재설정 확인을 선택하여
기본 설정으로 돌아가서 대화 상자를 닫습니다. 모든 플롯에 대해 선호하는 옵션 세트가 있는 경우
저장 버튼을 선택하여 저장할 수 있습니다.

1 차원 도표

  1. 분석 -> 1-D 탭을 선택하십시오. 이 탭에서는 하나 이상의 플롯 시간에서 셀 행을 따라 압력, 유체 깊이, 유체 상승 및 속도와 같은 셀별 출력 변수의 꺾은 선형
    차트 플롯을 사용할 수 있습니다.
  2. 데이터 소스 로 선택을 선택합니다. 사용 가능한 변수는 이제 더 빈번한 플로팅을 위해 선택된 변수 만 표시합니다.
  3. 자유 변수 표고데이터 변수 로 선택하십시오. 유압 데이터출력 탭에서 선택되었으므로 사용할 수 있습니다.
ID 그래픽을 위해 선택된 데이터

  1. 이 시뮬레이션의 흐름 방향은 주로 x 축과 평행하므로 X 방향을 선택하십시오.
  2. Y 방향 슬라이더를 0.25(J = 2)로 이동하여 Y 방향에서 흐름 중심선에 가장 가까운 셀이 표시됩니다.
  3. 기본적으로 전체 X 범위가 표시됩니다. 플롯의 범위를 제한하려는 경우 X 방향 슬라이더를 이동할 수 있습니다. Z 방향 슬라이더의 위치는 주어진 x, y 위치에서 z 셀의 각 열에 대해 하나의 자유 표면 높이만 기록되므로 중요하지 않습니다. 시간 프레임 슬라이더는 0초와 1.25초여야 합니다.
흘러가는 방향

  1. 렌더링을 클릭하십시오. t = 0.0에서 t = 1.25s까지의 시리즈 플롯이 디스플레이 탭의 플롯 목록에 나열됩니다. 이러한 플롯을 볼 수 있는 여러 가지 모드가
    있습니다. 기본 모드는
    단일 모드이며 형식 버튼 아래의 드롭 다운 상자에 표시됩니다.
기본 단일 모드

  1. 다양한 시간에 유체 표면 높이의 플롯을 비교하려면 드롭 다운 상자에서 오버레이 모드를 선택하십시오.
  2. 오른쪽 창에서 플롯 1, 13 101 선택하려면 클릭하십시오. 플롯 이름에는 또한 기록된 시간이 표시됩니다 (t = 0.0, 0.15s 1.25 ). 출력은 아래와 같이 나타납니다.
자유 표면 고도

  1. 이 플롯을 비트 맵 또는 포스트 스크립트 파일에 저장하려면 출력 버튼을 선택하십시오.
  2. 확인 화면에 플롯 오버레이 플롯을 캡처하는 확인란을 (그리고 단 하나의 출력 파일을).
  3. 쓰기 버튼을 선택하여 이미지 파일을 만듭니다.
  4. 결과 이미지 파일은 시뮬레이션 디렉토리에 있으며 (시뮬레이션 관리자 탭 에서이 파일을 찾는 방법을 기억하십시오) 이름이 지정한 plots_on_screen.bmp됩니다.
출력 사진

프로브 플롯

1.
분석 -> 프로브 탭을 선택하십시오. 시간 기록 플롯은이 탭에서 변수 대 시간의 라인 그래프 또는 텍스트 출력으로 생성됩니다. FLOW-3D 에는 데이터 소스 그룹에서 선택되는 세 가지 유형의 시간 종속 데이터가 있습니다.

·공간 데이터 : 재시작 선택된 데이터 소스. 단일 x, y, z 셀 중심 좌표의 시간 종속 값이 표시됩니다. 값은 시간과 관련하여 통합되거나 시간과 관련하여 차별화되거나 이동 평균 (시간)으로 통합될 수 있습니다.

·일반 history 데이터 :. 글로벌 수량은 시간에 따라 다릅니다. 일반적인 양은 평균 운동 에너지, 시간 단계 및 대류 볼륨 오류입니다. 또한 이 데이터 유형에는 모델 설정 -> 메싱 및 지오메트리 탭에서 이러한 옵션을 선택한 경우 지정된 측정 위치(배플, 샘플링 볼륨, 히스토리 프로브)의 모든 데이터와 이동 또는 정지 상태의 솔리드 및 스프링/로프를
위한 통합 출력이 포함됩니다.

·Mesh-dependent data : 메쉬 경계에서 시간에 따른 수량(계산 또는 사용자 지정)입니다. 일반적인 수량은 경계에서의 유량 및 경계에서의 지정된 유체 높이입니다.

2.데이터 원본에서 일반 기록 라디오 버튼을 선택합니다. X, Y Z 데이터 점 슬라이더가 회색으로 바뀝니다. 이는 일반 기록 데이터가 특정 셀과 연결되어 있지 않기 때문입니다.

3.목록에서 질량  평균 유체 평균 운동 에너지를 선택하십시오.

그래픽 데이터 출력

4. 단위를 선택하여 플로팅 단위 대화 상자를 엽니다.

5. 플롯에 단위 표시를 선택하십시오.

6. SI, CGS, slugs/feet/seconds 또는 pounds/inches/seconds를 선택하여 원하는 단위 시스템으로 결과를 변환하고 출력합니다. 장치를 표시하고 변환하려면 모델 설정 -> 일반 탭에서 장치 시스템을 선택해야 합니다. 이전 단계에서 이 항목을 확인했으며, 지오메트리 및 유체 특성은 centimeters/grams/seconds 시스템에서 지정되었습니다.

플로팅 단위

7.Plotting Units 대화 상자를 닫으려면 OK를 선택하십시오.

8.데이터의 그래픽 출력을 생성하려면 렌더를 선택하십시오. 출력은 시간에 따른 영역의 모든 유체에 대한 질량 평균 평균 운동 에너지를 보여줍니다. 이전 단계에서 선택한 사항에 따라 단위 레이블과 함께 그림이 나타납니다. 플롯은 총 운동 에너지가 일부 평균값 주위에서 진동하고 있음을 나타냅니다. 진동이 작아짐에 따라 시뮬레이션은 정상 상태 흐름에 접근합니다.

프로브 MKE 출력

9.분석 -> 프로브 탭으로 돌아갑니다.

10. 출력 양식 그룹에서 텍스트를 선택하여 그래프를 텍스트 데이터로 출력한 다음 렌더링을 다시 선택하십시오.

출력 형태

11. 나타나는 텍스트 대화 상자에서 다른 이름으로 저장 버튼을 선택하여 출력을 텍스트 파일로 저장할 수 있습니다.

12. 출력 창을 닫으려면 계속을 선택하십시오.

텍스트 출력

1.Analyze -> Text Output 탭을 선택하십시오.

2.텍스트 출력 은 셀별 데이터 ( 다시 시작 또는 선택됨 ) 만 출력 할 수 있고 (구성 요소, 측정 스테이션 또는 글로벌 데이터 없음) 둘 이상의 셀을 선택할 수 있다는 점을 제외하고 프로브 탭 과 동일한 방식으로 작동합니다. 각 플롯 시간에 대한 출력 데이터. 셀은 슬라이더를 사용하여 3D 블록에서 선택됩니다. 기본 공간 범위는 전체 도메인으로 설정됩니다.

3.직접 텍스트 데이터를 출력해보십시오.

 

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

모터 냉각에 관한 성능 연구

모터 냉각에 관한 성능 연구

본 연구는 모터 냉각 성능을 실험적으로, 그리고 수치적으로 조사한다. 모터는 원심 팬, 2개의 축 팬, 축, 스테이터, 로터, 637개의 냉각 튜브가 있는 열 교환기로 구성된다.

1800rpm에서 냉각팬의 압력 상승-유량(P-Q) 성능 곡선은 중국 국가표준(CNS) 2726을 준수하는 시험 장치를 사용하여 시험한다. 수치해석 결과, 실험 측정과 비교했을 때 축방향 팬과 원심형 팬의 P-Q 성능 곡선은 각각 약 2%와 6% 이내에서 추정할 수 있다.

단순화된 모델을 사용하여 열교환기와 스테이터를 다공성 매체로 설정함으로써 모터의 흐름장을 계산한다. 로터와 스테이터 근처의 유장 결과를 사용하고, 열 발생 속도를 경계조건으로 하여 스테이터와 로터의 온도분포도 계산한다.

시뮬레이션 결과 축 팬 근처에 있는 스테이터 권선의 계산온도는 측정값보다 약 5% 낮으며, 스테이터 중심에 위치한 스테이터 코어의 계산온도는 측정값보다 약 1% 높다. 이외에도 모터 냉각 성능 향상을 위한 논의가 이루어지고 있다.

모터는 우리 생활에서 널리 사용되고 있지만, 온도는은 모터 생산에서 중요한 고려사항이 된다. 과열은 모터의 수명을 감소시키는 결과를 가져올 것이다. 따라서 비용을 절감하고 최적화된 성능을 얻는 방법은 노력을 기울여야 한다.

CFD(Computational Fluid Dynamics) 코드를 통해 모터의 열 전달을 이해하고 모터의 열 관리를 개선하는 데 유용할 것이다.

모터 성능을 향상시키기 위해, 많은 연구들이 팬의 성능 예측과 최적화에 전념하였다[1-6]. 좋은 팬은 기하학 및 블레이드 번호를 포함하여 모터의 냉각 용량에 영향을 미친다. 게다가, 선풍기에서 발생하는 소음과 진동은 데시벨을 낮추는 방법을 제안할 필요가 있는 핵심이다.

모터 온도와 관련하여 모터 온도를 결정하기 위해 전력 소산 및 모터 열 저항을 고려할 수 있다[7]. 밀폐된 모터 냉각 시스템의 흐름 구조에 따라 달라지는 대류 열전달 때문에 밀폐된 전기 모터의 유체 흐름은 수치적 방법에 의해 연구된다[8]. 모터 성능 연구에서는 CFD 모델링 기법을 사용하여 모터의 열 관리를 조사한다.

[9-13]. 본 연구는 주로 원심 팬(외부 팬), 2개의 축 팬(내부 팬), 샤프트, 스테이터, 로터 및 637개의 냉각 튜브가 장착된 열 교환기로 구성된 2350kW TEAC(Tall Closed Air to Air Cooling) 모터를 조사한다. 이 모델에서 흐름은 외부 흐름과 내부 흐름으로 구분할 수 있다. 그림 1에서, 파란색 화살표는 외부의 차가운 흐름을 나타낸다.

원심 팬이 회전하면서 주변 공기가 공기 장막을 통해 흐른 뒤 637개의 열교환 튜브로 들어가 밖으로 나가는 데서 유래한다. 빨간색 화살표의 순환은 축 팬의 회전으로 인한 내부 열류, 스테이터를 의미한다. 그런 다음 열교환기로 들어가 외부 저온 흐름으로 열교환한다.

Flow fields of the axial fan
Path lines of the axial fan
Calculation results of the pressure and flow fields

본 연구에서는 모터 성능을 Fluent[14]와 상업용 코드인 Flow-3D[15]로 시뮬레이션하고, Gambit을 사용하여 Fluent용 메쉬를 생성한다.

이 모터의 복잡한 지오메트리를 다루기 위해서는 구조화되지 않은 메쉬나 하이브리드 메쉬가 우선 고려되었다. 아쉽게도 멀티 블록 구조 메시 생성 방식을 시도했지만 효과가 없었다. 또한 심하게 치우친 요소를 생성하지 않고 메쉬 확인을 위한 메쉬 테스트도 시뮬레이션 과정에서 중요하다.

본 연구의 첫 번째 부분은 축 및 원심 팬의 성능을 조사하는 것이다. 두 번째는 스테이터와 로터 부근의 전체 모터의 유량장, 압력장, 온도에 대해 논의한다. 모델의 정확성을 입증하기 위해 팬 성능 및 스테이터 온도의 계산 결과를 실험 데이터와 비교한다.

상세한 내용은 첨부된 논문을 참조하기 바랍니다.

The-Investigation-of-Motor-Cooling-Performance.pdf

FLOW-3D를 이용한 유체역학 실험장치 만들기(Twin arch)

Build up a computational fluid laboratory with FLOW-3D
츄우자린 박사
邱家麟 博士
Charlie Chia-Lin Chiu
3차원 유동 무역(상하이) 기술 부총
대만해양대학 하해공정학과 조교수 겸임
09/25/2019

본 자료는 재순환 펌프 시스템에 의해 구동되는 트레일러 용수로(flume)의 간단한 채널의 물의 흐름을 보여줍니다.
이것은 weirs, bridges, culverts and debris screens과 같은 전형적인 공학적 구조의 스케일 모델을 특징으로 합니다.
이 flume 은 관찰자들이 홍수의 원인과 강과 배수로에 대한 좋은 설계와 유지보수가 홍수로 인한 위험을 관리하는데 얼마나 도움이 되는지 이해하는데 도움을 줍니다.

FLOW-3D를 사용하여 보다 유연한 유체 역학 실험장치 만들기 : Twin arch 편

Twin Arch

Hydraulic Flume twin arch

Oblique twin arch

Oblique twin arch model and CFD result
Oblique twin arch model and CFD result

Fluid dynamics modelling for additive manufacturing

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AM프로세스에 CFD를 사용해야하는 이유

  • AM의 용융 풀(Melt pool) 분해능(0.01 – 0.001mm 길이 스케일)에서 유체 흐름을 정확하게 표현
    – 파우더 페드 퍼짐(Powder bed spreading) : DEM(Discrete Element Method)을 통해 파우더 베드 압축 및 흡수 특성을 예측하는데 도움
    – 선택적 레이저 용해 : 결함 설계 공간 및 용융 풀(Melt pooe) 형상 매핑 및 예측
    – 빠른 응고(Solidification) : 구성 분리 및 위상 핵(Phase nucleation) 형성 및 예측

파우더 증착 및 레이저 용융(Powder deposition and laser melting)

  • 모델 입력 : 파우더 크기 분포, 합금 재료 특성 및 레이저 공정 매개 변수
  • 모델 출력 : 가열/냉각 프로파일, 결함 밀도, 조성 변화

연속 및 펄스 레이저 용융

  • Takeaway : 두 매개 변수 세트 모두 고밀도 재료를 생산하지만 열 이력(History)은 상당히 다름

모델 정확도 및 검증

NiTi, Ti64 및 316L에서 수행된 모델 검증

용융 풀(Melt pool) 형태 및 키홀링(Keyholing)

공정 공간에서 열분해에 대한 경향

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수치해석 기술 컨설팅 안내

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  • 전화 :   02-2026-0455
  • Email : flow3d@stikorea.co.kr

Free Surface Fluid Flow

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 Fluid Flow

Fluid flow problems often involve free surfaces in complex geometry and in many cases are highly transient. Examples in hydraulics are flows over spillways, in rivers, around bridge pilings, flood overflows, flows in sluices, locks, and a host of other structures. A capability to computationally model these types of flows is attractive if such computations can be done accurately and with reasonable computational resources. To be useful, simulations should be much faster and less expensive than using physical models.

자유 표면 유체 흐름

유체 흐름 문제는 복잡한 기하학적 구조의 자유 표면과 관련되는 경우가 많으며 대부분 매우 일시적입니다. 수력학의 예로는 배수로, 강, 교각 주변, 홍수 범람, 수문, 잠금 장치 및 다수의 기타 구조물의 흐름이 있습니다. 이러한 유형의 흐름을 계산적으로 모델링 하는 능력은 이러한 계산이 정확하고 합리적인 계산 자원으로 수행될 수 있다면 매력적입니다. 유용하게 사용하려면 시뮬레이션은 물리적 모델을 사용하는 것보다 훨씬 빠르고 저렴해야 합니다.

Many computer programs can solve the partial differential equations describing the dynamics of fluids. Not many programs are capable of including free surfaces in their simulations. The difficulty is a classical mathematical one often referred to as the free-boundary problem. A free boundary poses the difficulty that on the one hand the solution region changes when its surface moves, and on the other hand, the motion of the surface is in turn determined by the solution. Changes in the solution region include not only changes in size and shape, but in some cases, may also include the coalescence and break up of regions (i.e., the loss and gain of free surfaces).

많은 컴퓨터 프로그램은 유체의 역학을 설명하는 편미분 방정식을 풀 수 있습니다. 시뮬레이션에 자유 표면을 포함 할 수있는 프로그램은 많지 않습니다.  그 이유는 Free Surface 경계 문제로 잘 알려진 수학적인 문제입니다.  자유 경계 문제는 다루기 어려운 표면이 이동함에 따라 계산 영역이 변화하는 한편, 그 표면 이동 자체가 계산에 의해 결정된다는 점에 있습니다.  계산 영역의 변화는 그 크기와 모양의 변화뿐만 아니라, 경우에 따라서는 영역의 결합과 분리(즉, 자유 표면의 발생과 소멸)을 포함합니다.

In this note a computational modeling technique for fluid flows with arbitrary free surfaces is discussed. The technique is based on the Volume-of-Fluid (VOF) technique. This technique has many unique properties that make it especially applicable to flows having free surfaces. The goal of this discussion is to show why the VOF approach offers a natural way to capture free surfaces and their evolution with great efficiency.

이 책에서는 모든 자유 표면을 고려한 유체흐름 현상을 수치 해석용으로 모델링하는 방법에 대해 설명합니다.  이 기술은 VOF (Volume-of-Fluid) 법에 근거한 것으로, 특히 자유 표면 흐름에 적합한 다양한 기능을 제공합니다.  이 책에서는 VOF 법이 자유 표면과 그 발생과 소멸을 해석하는데 가장 자연스럽고 매우 효율적인 방법을 제시합니다.

A good recommendation for the VOF method is to demonstrate its capabilities on a simple hydraulic flow problem, one that is far from trivial. The example selected is of flow over a step. This flow has conceptual simplicity and good experimental data available for validation (see N. Rajaratnam and M.R. Chamani, “Energy Loss at Drops,” J. Hydraulic Res. Vol. 33, p.373, 1995).

VOF 법의 특징을 잘 보여주기 위해 간단하지만 매우 중요한 유동 현상에 관한 문제를 다룹니다.  여기에서는 계단 낙차형상의 낙하류를 예로 들어 있습니다.  개념적으로 간단한 흐름인 동시에 결과의 타당성을 확인하기위한 좋은 실험 데이터도 제공되어 있습니다 (N. Rajaratnam and MR Chamani “Energy Loss at Drops”J. Hydraulic Res. Vol. 33 p.373,1995 참조).

Prototype Hydraulic Flow with Free Surfaces

Figure 1a shows the flow problem after it has reached a steady-state condition. The overflow (sheet of liquid or nappe) leaving the top of the step has both an upper and lower free surface. At the bottom of the overflow a pool has formed between the overflow and the face of the step, while downstream, liquid is flowing to the right with a flat, steady surface. Strictly speaking, the flow conditions in the pool region are not steady because turbulent mixing is generated in the pool by the impinging fluid. There is, however, an average configuration and that is what is reported in the experiments.

자유 표면을포함한 유동 현상의 프로토타입

그림 1a는 정상 상태에 도달 한 후 흐름의 문제를 보여줍니다.  계단 낙차형상 상부로부터의 월류(액체 또는 스냅 시트)에는 상하 모두의 자유 표면이 있습니다.  월류의 아래쪽에는 월류와 계단 가공면 사이에 웅덩이가 형성되어 있으며, 하류에서는 액체는 평평한 정상 표면에서 오른쪽으로 흐르고 있습니다.  엄밀히 말하면, 웅덩이 영역의 흐름 상태는 정상입니다.  이것은 충돌하는 액체에 의해 풀에 난류 혼합이 발생하고 있기 때문입니다.  그러나 평균적인 구성이 존재하고 그것은 실험에서도 보고됩니다.

For all practical purposes the flow is two-dimensional, that is, it does not have any significant variation in the direction normal to the illustration in Fig. 1a. In actuality, to have an air space above the pool there must be some opening to the atmosphere otherwise it would close up.

실용 목적은 흐름은 항상 2 차원입니다.  즉, 그림 1a에서 수직 방향에서는 큰 변화는 없습니다.  현실에서는 웅덩이 위쪽으로 공간을 만들기 위해서는 대기에 여유공간이 필요하고, 그게 없으면 닫힐 것입니다.

The flow speed at the top of the step is critical, that is, it has a speed equal to or greater than the speed of surface waves, so that no disturbances from downstream can penetrate through this region to affect flow upstream (to the left of the step), which is why the flow is exceptionally smooth and steady in that region.

계단 낙차형상 상단의 유속은 중요합니다.  즉, 이것은 표면파와 같거나 그 이상의 속도이기 때문에 하류에서의 교란이 영역을 관통하고 상류 흐름 (계단 낙차형상의 왼쪽)에 영향을 줄 수 없습니다.  따라서 이 영역에서의 흐름은 예외적으로 원활하고 정상입니다.

There are many geometric features in this problem that can be compared with a numerical simulation; such as flow heights before and after the step, the angle of the overflow stream when it strikes the bottom and the depth of the pool formed under the overflow. Additionally, an important comparison for practical applications is the amount of energy (i.e., kinetic plus potential) lost by the flow in passing over the step.

이 문제는 수치 시뮬레이션과 비교할 수 있는 기하 형상 기능이 많이 있습니다.  예를 들어, 계단 낙차형상의 전후 흐름의 높이, 월류가 바닥에 충돌 할 때의 각도, 월류 아래에 형성되는 웅덩이의 깊이 등입니다.  또한 실용화를 위한 중요한 비교 항목으로는, 계단 낙차형상을 통해 떨어지는 낙하 류에 의해 손실되는 에너지의 양 (운동 에너지와 위치 에너지의 합)가 있습니다.

Simulation of Prototype Problem

Figure 1a is from a simulation. For this example all of the geometric and material properties used in the experiments were used in the simulation. The height of the step used in the laboratory test is 62cm and the fluid is ordinary water (density=1.0 gm/cc and dynamic viscosity=0.01dynes/cm). The depth of water entering the computational region was 15.5cm and was given a near critical velocity of 123.0cm/s. Of course, gravity was in the vertical direction with magnitude g=-980cm/s^2.

프로토 타입 문제의 시뮬레이션

그림 1a는 시뮬레이션의 결과입니다.  이 예에서는 실험에 사용된 모든 기하 형상 및 물질의 특성이 시뮬레이션에 사용되었습니다.  실험실 테스트에서 사용한 계단 낙차형상의 높이가 62cm에서 액체는 보통의 물 (밀도 = 1.0gm / cc 어떻게 점성 = 0.01dynes / cm)입니다.  계산 영역에 들어가는 물의 깊이는 15.5cm에서 속도가 임계에 가까운 123.0cm/s 였습니다.  물론, 중력은 수직 방향으로 크기는 g = -980cm / s^2입니다.

 

Figure 1a. Simulation of flow over a step.
Figure 1b. Grid used in simulation.

Because some turbulence was expected to develop in the pool to the left of the overflow, a turbulence model (the Renormalization Group or RNG model) was used in the simulation. Subsequent simulations without a turbulence model produced very similar results, which is not too surprising since most of the important elements of the flow are smooth (i.e., non-turbulent) inflow, overflow and outflow streams.

월류 왼쪽에 있는 웅덩이에 난류가 발생 할 것으로 예상 되었기 때문에, 시뮬레이션에서는 난류 모델 (the Renormalization Group, 즉 RNG 모델)을 사용했습니다.  그 후, 난류 모델을 사용하지 않고 한 시뮬레이션에서도 비슷한 결과를 얻을 수 있었지만, 이것은 그다지 놀라운 일이 아닙니다.  흐름의 중요한 요소의 대부분은 매끄러운 (즉 난류가 아닌) 유입, 유출, 월류 때문입니다.

The simulation region shown in Fig. 1b is 170cm wide and 100cm high and has been subdivided into a grid of equal sized rectangular cells consisting of 80 cells in the horizontal direction and 60 cells in the vertical direction, for a total of 4800 cells. This grid is used as the basis for finite-difference approximations of the governing differential equations of fluid dynamics (the Navier-Stokes equations). The number and size of the grid cells was chosen with the goal of capturing the smallest expected features of the flow. The number can be easily increased or decreased if the results seem to warrant some adjustment. In fact, it is often a good idea to repeat a simulation with a change of resolution to make sure that the solution is not too sensitive to such changes.

그림 1b 시뮬레이션 영역은 폭 170cm, 높이 100cm에 가로 80 개, 세로 60 개, 총 4800 개의 셀로 구성되는 같은 크기의 사각형 셀의 격자로 세분화되어 있습니다.  이 격자는 유체 역학의 지배 미분 방정식 (나비에 – 스토크스 방정식)의 유한 차분 근사의 기초로 사용됩니다.  격자 셀의 수와 크기는 흐름 속에서 예측되는 최소의 특성을 파악하는 목적으로 선택되었습니다.  결과를보고 어떤 조정이 필요하다고 생각되는 경우는 숫자를 쉽게 늘리거나 줄일 수 있습니다.  사실, 해상도를 바꾸어 시뮬레이션을 반복하여 계산이 그러한 변화에 영향을 많이 들어 있지 않은지 확인하는 것이 좋습니다.

The left boundary was a specified velocity boundary (also with a specified fluid height). The right boundary was an outflow boundary where all flow quantities have a zero gradient normal to the boundary to encourage a uniform outflow. The top and bottom boundaries are rigid walls, while in the third direction the boundaries were treated as planes of symmetry (i.e., walls with zero viscous drag). The surface of the step was also treated as a free-slip boundary.

왼쪽의 경계는 지정된 속도 경계입니다 (유체의 높이도 지정).  오른쪽의 경계는 유출 경계에서 모든 유량이 경계에 수직 제로 기울기이며, 균일 한 유출이 촉진됩니다.  상하 경계는 단단한 벽으로 세 번째 방향의 경계는 대칭면 (점성 저항 제로의 벽)으로 처리되었습니다.  계단 낙차형상의 표면도 자유-미끄럼(free slip) 경계로 처리되었습니다.

Initial conditions could have been set to roughly approximate the expected flow arrangement, but since the flow configuration is one of the things that one would like to compute, especially for situations where one doesn’t know what the distribution of fluid is likely to be, a simpler approach is needed. Because a transient flow simulator was used for this example a simple initial condition could be defined that consisted of just a block of fluid on top of the step, Fig. 1a with the same horizontal velocity and height assigned to the left boundary. The simulation then followed the development of the steady flow, which occurs after about 8.0s. The simulation was run out to a time of 10.0s to assure that steady conditions had been reached. Figure 2 shows two intermediate times; 2.b at 0.2s and 2.c at 0.5s plus the final time in 2.d at 10.0s.

초기 조건은 예측되는 흐름의 배열을 대략적으로 근사하도록 설정할 수 있었지만, 흐름의 구성은 계산하고 싶은 것 중 하나이기 때문에 유체가 어떻게 분포되는지를 모르는 경우에는 간단한 방법이 필요합니다.  이 예제에서는 비정상 흐름 시뮬레이터를 사용했기 때문에 그림 1a의 계단 낙차형상에 유체의 블록만 있고 왼쪽 경계의 같은 수평 속도와 높이가 할당된 간단한 초기 조건을 정의할 수 있습니다.  시뮬레이션은 이후 정상 흐름으로 발전하고 있지만, 이것은 약 8.0 초 후에 발생합니다.  시뮬레이션은 정상 상태에 도달 한 것을 보장하기 위해, 10.0 초의 시간까지 실행되었습니다.  그림 2는 중간 시간을 두 보여줍니다.  도 2b는 0.2 초, 그림 2c는 0.5 초 시점에서 그림 2d는 마지막 10.0 초 시점을 보여줍니다.

 

Figures 2a-2d. Simulation times of 0.0, 0.2, 0.5 and 10.0s.

It should be noted that what starts as a single, connected free surface changes to two independent free surfaces (upper and lower nappe surfaces) after the fluid strikes the bottom. No difficulties are experienced with this separation of the flow into portions flowing to the left and right of the impact point on the bottom boundary. This will be discussed at further length in the next section.

처음에는 단일 결합하고 있는 자유 표면이었던 것이 액체가 바닥에 충돌한 후 2 개의 독립적인 자유 표면 (상하 스냅 표면)으로 변화하는 것에 주목하십시오.  아래 경계의 충격점의 좌우로 흐름이 분리되도 문제는 없습니다.  이에 대해서는 다음 섹션에서 자세히 설명합니다.

Comparisons between experiment and simulation are given in the following table and are in excellent agreement.

실험과 시뮬레이션의 비교는 다음 표와 같으며 매우 잘 일치하고 있습니다.

Comparison Table Experimental Results Simulation Results
Outflow Height/Step Height 0.094 0.094
Pool Height/Step Height 0.41 0.41
Angle of Nappe at Bottom 57° 59°
Energy Loss/Initial Energy 0.29 0.296

In view of these results it might be expected that a considerable amount of computational time would be required to achieve such accuracy. In fact, the total cpu time on a desktop Pentium 4, 3.20GHz computer was only 88s. Such a short computational time requires explanation and that is the purpose of the following sections.

이러한 결과를 고려하면이 같은 정밀도를 달성하려면 상당한 계산시간이 필요할 것으로 생각될지도 모릅니다.  그러나 실제로는 Pentium 4, 3.20GHz의 데스크톱 컴퓨터의 총 CPU 시간은 단 88 초였습니다. 계산시간이 너무 짧은 것은 설명이 필요하며, 이것은 다음 섹션의 목적입니다.

 

Figures 2a-2d. Simulation times of 0.0, 0.2, 0.5 and 10.0s.

Why the VOF Technique Works Well / VOF 법이 적합한 이유

There are a few general concepts about computational methods and the VOF technique in particular that can be used to gain an understanding of how and why VOF works so efficiently.

VOF 법의 구조와 그것이 매우 효율적인 방법인 이유를 이해하기 위해 다양한 계산법 중에서도 특히 VOF 법에 대한 몇 가지 기본 개념을 나타냅니다.

Basic Theory

All numerical methods must use some simplification to reduce a fluid flow problem to a finite set of numerical values that can then be manipulated using elementary arithmetical operations. A typical procedure for approximating a continuous fluid by a discrete set of numerical values is to subdivide the space occupied by the fluid into a grid consisting of a set of small, often rectangular “bricks.” Within each element an averaging process is applied to obtain representative element values for the fluid’s pressure, density, velocity and temperature.

모든 수치해석 방법에서 흐름의 문제를 단순하게 산술 계산하도록 유한의 수치 세트로 단순화해야합니다.  연속 유체를 이산화된 수치 세트에 근사하기 위해서 일반적으로 사용되는 것이 유체가 차지하는 공간을 격자로 분할하는 방법입니다.  이 격자는 일반적으로 다수의 작은 직사각형의 블록(요소)로 구성됩니다.  이러한 각 요소에 대해 평균화 처리를 실시함으로써 그 요소의 유체의 압력, 밀도, 속도 및 온도의 대표 값을 얻을 수 있습니다.

Simple equations can be devised to approximate how each element’s values interact with neighboring elements over time. For instance, the density of an element can only change when there is a net flow of mass exchanged between an element and its neighbors (i.e., conservation of mass). The material velocity that carries mass between elements is computed from the conservation of momentum principal, usually expressed in the form of the Navier-Stokes equations, which uses the pressures and viscous stresses acting between neighboring elements to approximate the changing fluid velocities in the elements.

간단한 수식을 사용해, 어느 시간에 걸친 각 요소 값과 인접한 요소의 상호 작용을 근사할 수 있습니다.  예를 들어, 요소의 밀도는 그 요소와 인접 요소 사이에서 (질량 보존에 의한) 질량 유량이 교환된 경우에만 변경됩니다.  요소 사이에서 질량이 교환되는 물질의 속도는 운동량 보존 법칙에 의해 계산되며 일반적으로 나비에-스토크스 방정식으로 표현됩니다.  나비에-스토크스 방정식은 인접한 요소 사이에 작용하는 압력과 점성 응력을 이용하여 요소에서 변화하는 유체 속도를 근사합니다.

This idea of an element interacting with its neighbors is essentially what is meant by a partial differential equation; that is, evaluating the effects of small changes caused by the variation in quantities nearby. Partial differential equations are typically derived in engineering text books as the limit of approximations made with small control volumes whose sizes are then reduced to infinitesimal values. In a numerical simulation the same thing is done except that the control volume sizes cannot be taken to the limit because that would require too many elements to keep track of. In practice, the goal is to use enough elements to resolve the phenomena of interest, and no more, so that computing times are kept to a minimum.

이러한 요소와 인접 요소 사이의 상호 작용에 따른 아이디어는 편미분 방정식 근방의 양의 변화에 의해 생기는 작은 변화의 효과를 평가하는 것과 본질적으로 동일합니다.  공학계의 교과서에서 파생된 작은 컨트롤 볼륨을 사용하여 그 크기를 무한대까지 작게 한 근사치의 극한으로 편미분 방정식이 유도됩니다.  수치 시뮬레이션에서도 같은 방식을 취하고 있지만, 요소 수가 너무 많으면 추적이 어렵게  되어 컨트롤 볼륨의 크기를 최대한 작게 만들 수 없습니다.  실제 시뮬레이션 현상을 해결하는데 충분하고 계산 시간을 최소한으로 억제 할 수 있는 요소수를 설정하는 것이 목표입니다.

Arithmetical operations associated with an element generally involve only simple addition, subtraction, multiplication and division. For instance, the change of mass in an element involves the addition and subtraction of mass entering and leaving through the faces of the element over a fixed interval of time. A simulation requires that these operations be done for thousands or even millions of elements as well as repeated for many small time intervals. Computers are ideal for performing these types of repetitive operations very rapidly.

요소에 사용되는 연산은 기본적으로 더하기, 빼기, 곱하기 및 나누기만 포함된 간단한 것입니다.  예를 들어, 요소의 질량의 변화는 일정한 시간 간격에 걸쳐 요소의 측면에서 유입 및 유출된 질량의 가산 및 감산에서 구할 수 있습니다. 그러나 시뮬레이션에서는 이러한 연산을 수천, 때로는 수백만 요소에 대해 매우 짧은 시간 간격에 대해 반복 계산해야합니다.  따라서 이러한 반복 계산의 고속 처리는 컴퓨터가 적합합니다.

Simulating fluid motion with free surfaces introduces the complexity of having to deal with solution regions whose shapes are changing. A convenient way to deal with this is to use the Volume of Fluid (VOF) technique described next.

자유 표면을 수반하는 유체 운동의 시뮬레이션에서는 형상이 변화하는 계산 영역을 다루어야합니다.  이 복잡성에 대응할 수있는 분석 방법이 아래에서 설명하는 VOF 법입니다.

The VOF Concept

The VOF technique is based on the idea of recording in each grid cell the fractional portion of the cell volume that is occupied by liquid. Typically the fractional volume is represented by the quantity F. Because it is a fractional volume, F must have a value between 0.0 and 1.0.

VOF 법은 각 격자 셀의 체적 중 액체가 차지하는 비율, 즉 체적 점유율을 기록한다는 생각에 근거합니다.  일반적으로 부피 점유율은  F로 표시됩니다.  F는 부피 점유율이기 때문에 값이 취할 수있는 범위는 0.0 ~ 1.0입니다.

In interior regions of liquid the value of F would be 1.0, while outside of the liquid, in regions of gas (air for example), the value of F is zero. The location of a free surface is where F changes from 0.0 to 1.0. Thus, any element having an F value lying between 0.0 and 1.0 must contain a surface.

액체 내부의 영역에서는 F 값은 1.0이 액체의 외부, 즉 (공기 등) 기체 영역에서 F 값은 0입니다.  F 값이 0.0과 1.0 사이에서 변화하는 장소가 자유 표면이 존재하는 위치입니다.  즉 0.0보다 크고 1.0보다 작은 F 값을 가지는 요소는 반드시 표면을 가지고 있습니다.

It is important to emphasize that the VOF technique does not directly define a free surface, but rather defines the location of bulk fluid. It is for this reason that fluid regions can coalesce or break up without causing computational difficulties. Free surfaces are simply a consequence of where the fluid volume fraction passes from 1.0 to 0.0. This is a very desirable feature that makes the VOF technique applicable to just about any kind of free surface problem.

여기서 유의해야 할 것은 VOF 법에서 자유 표면을 직접적으로 정의하는 것이 아니라 벌크 유체의 위치를 정의한다는 점입니다.  이렇게하면 계산상의 어려움을 초래하지 않고 유체 영역을 결합 또는 분할 할 수 있습니다.  자유 표면은 단순히 유체의 체적 점유율이 1.0과 0.0 사이에서 변화하는 장소로 정의됩니다.  이것은 자유 표면을 수반하는 거의 모든 문제에 적용 할 수 VOF 법의 뛰어난 특징이기도합니다.

Another important feature of the VOF technique is that it records the location of fluid by assigning a single numerical value (F) to each grid element. This is completely consistent with the recording of all other fluid properties in an element such as pressure and velocity components by their average values.

또한 격자의 각 요소에 단일 수치 (F)를 할당하여 유체의 위치를 기록 할 수 있는 점도 VOF 법의 중요한 특징입니다.  이것은 평균값을 기준으로 압력과 속도 등 다른 모든 유체 물성의 기록과 완전히 일치합니다.

Some Details of the VOF Technique

 

Figure 3. Surface in 1D column of elements.

For accuracy purposes it is desirable to have a way to locate a free surface within an element. Considering the F values in neighboring elements can easily do this. For example, imagine a one-dimensional column of elements in which a portion of the column is filled with liquid, Fig. 3. The liquid surface is in an element in the central region of the column, which will be referred to as the surface element. Because we assume the values of F must be either 0.0 or 1.0, except in the surface element, we can use this to locate the exact position of the surface. First a test is made to see if the surface is a top or bottom surface. If the element above the surface element is empty of liquid, the surface must be a top surface. It the element above is full of liquid then, of course, the surface is a bottom surface. For a top surface we compute its exact location as lying above the bottom edge of the surface element by a distance equal to F times the vertical size of the element. A bottom surface is similarly located a distance equal to F times the vertical size of the element below the top edge of the surface element. Locating the surface within an element in this way follows from the definition of F as a fractional volume of liquid in the element.

정확도를 위해 요소 내에 자유 표면을 배치하는 방법을 갖는 것이 바람직합니다. 인접 요소의 F 값을 고려하면 이를 쉽게 할 수 있습니다.  예를 들어, 열의 일부에 액체가 충전되어있는 1 차원 요소를 상상하십시오 (그림 3).  액체의 표면은 열 중앙 영역의 요소에 있습니다.  이것을 표면 요소라고합니다.  여기에서는 표면 요소를 제외하고 F 값은 0.0 또는 1.0이어야한다고 가정하고 있기 때문에 이를 사용하여 표면의 정확한 위치를 파악할 수 있습니다.  우선, 표면이 표면 또는 바닥을 확인하는 테스트를 실시합니다.  표면요소에 대해 액체가 없을 경우에는 표면으로 간주합니다.  위의 요소에 액체가 들어있는 경우는 물론, 그 표면은 바닥입니다.  윗면에 관해서는 정확한 위치는 표면 요소의 아래쪽에서 위쪽으로 요소의 세로 크기를 F 배 한 거리에있는로 계산합니다.  바닥도 마찬가지로 표면 요소의 상단에서 아래로, 요소의 세로 크기를 F 배 한 거리에 있습니다.  이 방법에 의한 요소의 표면 위치의 특정은 요소 내의 액체의 부피 점유율로 F를 정의한 후에 합니다.

Calculating surface locations in one-dimensional columns is simple, accurate and requires very little arithmetic. In two and three dimensional situations, however, computing a location is a little more complicated because there is a continuous range of surface orientations possible within a surface cell. Nevertheless, dealing with this is not difficult. A two-dimensional example, Fig. 4, will illustrate a simple way to not only compute the location of the surface, but also to get a good idea of its slope and curvature.

1 차원 열의 표면 위치 계산은 간단하고 정확하며 계산이 거의 필요없습니다. 그러나 2 차원 및 3 차원의 경우 하나의 표면 셀에 연속적인 표면 방향이 존재할 가능성이 있기 때문에 위치 계산은 조금 복잡해집니다.  그럼에도 불구하고 이를 취급하는 것은 어렵지 않습니다.  그림 4의 이차원의 예는 표면의 위치를 계산할 뿐만 아니라 경사와 곡률도 이해할 수 있는 쉬운 방법을 보여줍니다.

 

Figure 4. Surface in 2D grid of elements.

As in the one-dimensional case, it is first necessary to find the approximate orientation of the surface by testing the neighboring elements. In Fig. 4 the outward normal would be closest to the upward direction because the difference in neighboring values in that direction is larger than in any other direction. Next, local heights of the surface are computed in element columns that lie in the approximate normal direction. For the two-dimensional case in Fig. 4 these heights are indicated by arrows. Finally, the height in the column containing the surface element gives the location of the surface in that element, while the other two heights can be used to compute the local surface slope and surface curvature.

1 차원의 경우처럼 먼저 인근 요소를 테스트하여 표면의 대략적인 방향을 찾아야합니다.  그림 4는 바깥 쪽의 법선이 상승 방향에 가장 가깝게 됩니다.  이것은 그 방향 밖의 값의 차이가 다른 방향보다 크기 때문입니다.  그럼 거의 수직으로 있는 요소 열에서 표면의 국소적인 높이가 계산됩니다.  그림 4의 2 차원의 경우에는 이러한 높이가 화살표로 표시되어 있습니다.  마지막으로, 표면 요소를 포함하는 컬럼의 높이에 따라 그 요소의 표면의 위치를 확인합니다.  다른 2 개의 높이를 사용하면 국소적인 표면 경사와 표면 곡률을 계산할 수 있습니다.

In three-dimensions the same procedure is used although column heights must be evaluated for nine columns around the surface element. Although a little more computation is needed, it consists primarily of simple summations in the columns and then sums and differences of column heights for evaluating the slope and curvature. Based on this discussion, the reader should now see how the fractional fluid volume can be used to quickly and easily evaluate all the information needed to define free surfaces.

3 차원에서도 동일한 절차를 사용하지만, 표면 요소의 주위에 있는 9개의 열에 대해 열 높이를 요구해야합니다.  필요한 계산은 조금 더 걸리지만, 주된 내용은 열의 간단한 덧셈과 경사와 곡률을 추구하는 열의 높이의 합과 차이가 있습니다.  이 토론을 토대로, 이제 자유 표면을 정의하는 데 필요한 모든 정보를 빠르고 쉽게 평가하기 위해 부분 유체 체적을 사용하는 방법을 알아야합니다.

There are two remaining issues to deal with. One issue is that a simulation like that in Figs. 1 and 2 is only solving for the fluid dynamics in regions where there is fluid. This is another reason for the computational efficiency of the VOF method. The region occupied by fluid in the flow over a step problem is much less than half of the open region in the computational grid. If it were necessary to also solve for the flow of gas surrounding the liquid, then considerably more computational time would be required. In order to perform solutions only in the liquid, however, it is necessary to specify boundary conditions at free surfaces. These conditions are the vanishing of the tangential stress and application of a normal pressure at the surface that equals the pressure of the gas.

다루어야 할 문제가 앞으로 2 개 남아 있습니다.  하나는 그림 1 및 2와 같은 시뮬레이션은 유체가 존재하는 영역에는 유체 역학만으로 해결합니다.  이것은 VOF 법의 계산 효율이 높은 또 하나의 이유입니다.  계단 형상의 낙하류의 문제로 유체가 차지하는 영역은 계산 격자의 오픈 공간의 절반 이하입니다.  액체를 둘러싼 기체의 흐름을 계산할 필요가 있다면 필요한 계산 시간이 크게 늘어납니다.  그러나 액체만으로 계산을 할 경우 자유 표면 경계 조건을 지정해야합니다.  이 조건은 접선 응력의 소실과 기체의 압력에 동일한 표준 압력을 표면에 추가하는 것입니다.

A second issue is that movement and deformation of a free surface must be computed by solving for the fraction of fluid variable, F, as it moves with the fluid. Because the variable F is discontinuous (i.e., primarily 0.0 or 1.0) some care must be taken to maintain this discontinuity as it moves through a computational grid. In the VOF method, special advection algorithms are used for this purpose.

두 번째 문제는 자유 표면이 유체와 함께 움직일 때의 움직임과 변형을 유체 점유율 변수 F를 구함으로써 계산해야 한다는 것입니다.  변수 F는 불연속 (주로 0.0 또는 1.0)이기 때문에 계산 격자를 이동할 때 이 불연속성이 유지되도록주의해야합니다.  VOF 법은이 목적으로 특수 이류(advection) 알고리즘이 사용되고 있습니다.

Illustration of Free-Surface Tracking by VOF Technique

Figure 6a is an illustration of how well this works; the fluid volume fraction is colored uniformly in each grid element to represent its value in that element. The free surface is sharply defined nearly everywhere. Only in the lowest and narrowest part of the nappe is there any noticeable loss of a sharp fluid fraction distribution, Fig. 5b. This was expected because in this region the nappe is less than three elements in thickness and this allows some of the smaller F values associated with partially filled surface elements to mix in with the central element, which should have a value of 1.0. For computational purposes this doesn’t really matter because the simulation method treats elements interior to the liquid as though they are pure liquid elements.

그림 6a는 이것의 적합 여부를 보여줍니다.  유체의 체적 점유율은 격자 요소마다 균일하게 분류되고 그 요소의 값을 나타냅니다.  자유 표면은 거의 모든 곳에서 선명하게 정의되어 있습니다.  스냅의 가장 낮은 가장 좁은 부분에만 선명한 유체 분포의 손실을 확인할 수 있습니다 (그림 5b).  이것은 예상대로입니다.  이 영역에서는 스냅의 두께는 3 가지 요소보다 작고, 따라서 부분 충전된 표면 요소에 연결된 작은 F 값이 어떤 중심 요소 (값 1.0)에 혼입하기 때문입니다.  계산 목적으로 이 것은 별로 문제가 되지 않습니다.  이 시뮬레이션 방법은 액체 내부의 요소는 순수한 액체 성분과 같은 방식으로 처리되기 때문입니다.

It should also be pointed out that in the region shown in Fig. 5b turbulence and air entrainment are observed in actual experiments. Thus, the appearance of fluid fraction values a little less than unity is somewhat realistic. This is not entirely accidental because the intersection of jet of liquid with a pool, which is responsible for turbulence and air entrainment, is also responsible for the “entrainment” of fluid fraction values into the interior of the liquid.

그림 5b에 나타내는 영역에서는 실제 실험에서 난류 및 공기 혼입이 관찰된 것도 지적해 두지 않으면 안됩니다.  따라서 유체 점유율의 값을 1보다 조금 작게 보이는 것이 다소 현실적입니다.  이것은 전혀 의외라는 것은 없습니다.  난류와 공기 유입을 담당하는 풀의 액체 제트의 교점은 난류와 공기 유입의 원인이 되지만, 유체 점유율 값(fluid fraction values )은 액체 내부에 “유입” 원인이 되기 때문에 실수가 아닙니다.

 

Figure 5a (left): Fluid fraction values in elements, showing sharpness of surface definition. Figure 5b (right): Close up of fluid fraction values where the overflow hits bottom.

Summary

At first it may seem somewhat magical that a computer can simply perform repeated arithmetic operations on arrays of numbers and produce a realistic simulation of a complex, time-dependent, fluid dynamics problem. It was the purpose of this discussion to explain an approach that does this with relatively elementary procedures.

Using a simple, but non-trivial, hydraulic flow example it has been demonstrated that computational simulations can produce detailed results in excellent agreement with physical measurements. It has been further demonstrated that the simulation, which was based on the Volume of Fluid (VOF) technique, uses simple approximation methods that are both accurate and efficient.

Clearly, real world examples involving complex hydraulic structures such as those used in hydroelectric power stations, must consume more than the few seconds of computational time used in our example to obtain useful results. Nevertheless, those results can be generated in reasonable times (both man and computer) and contain a richness of detail rarely possible in physical experiments. For examples visit our water and environmental application pages. In addition, the ability to easily test the influence of just about any kind of change in geometry, flow condition or fluid property is another powerful reason to employ simulations. Current software and hardware for hydraulic flow simulations offer a significant cost advantage over traditional physical modeling.

처음에는 컴퓨터가 단순히 반복적인 산술 연산을 수행하고, 복잡하고 시간에 의존적인 유체 역학 문제에 대해, 현실적인 시뮬레이션을 할 수 있다는 것이 다소 마술처럼 보일 수 있습니다. 이 논의의 목적은 비교적 기본적인 절차로 이를 수행하는 접근법을 설명하는 것입니다.

간단하지만 사소한 유압 흐름 예제를 사용하여 계산된 시뮬레이션이 물리적인 측정 결과와 매우 일치하는 세부 결과를 생성 할 수 있음이 입증되었습니다. VOF (Volume of Fluid) 기술을 기반으로 한 시뮬레이션은 정확하고, 매우 효율적인 것이 추가로 입증되었습니다.

분명하게, 수력 발전소에서 사용되는 것과 같은 복잡한 유압 구조와 관련된 실제 예는 유용한 결과를 얻기 위해서는 이 예에서 사용되는 몇 초 이상의 많은 계산 시간을 소비해야합니다. 그럼에도 불구하고 이러한 결과는 합리적인 시간 (사람과 컴퓨터 모두)에서 수행 될 수 있으며, 실제 실험에서는 거의 불가능한 세부 사항들을 포함합니다. 또한, 지오메트리, 유동 조건 또는 유체 특성의 거의 모든 종류의 변화의 영향을 쉽게 테스트 할 수있는 능력은 시뮬레이션을 사용하는 또 다른 강력한 이유입니다. 기술의 발전에 따라 hydraulic flow 시뮬레이션을 위한 현재 소프트웨어 및 하드웨어는 기존의 물리적 모델링에 비해 상당한 비용 이점을 제공합니다.

Postscript

The first detailed description of the VOF method was in 1981 by C.W. Hirt and B.D. Nichols, J. Comp. Phys., 39, p.201. All simulations appearing in this article were performed with the commercial software package FLOW-3D developed by Flow Science, Inc. This program uses an enhanced variant of the VOF concept called TruVOF.

Slide Coating

Slide Coating

모든 코팅 공정은 코팅 물질이 정상 상태에 도달하기 전에 큰 변형을 겪게 되는 초기 전개 시기(startup period)를 가집니다. 초기 전개 시기의 좋은 특성들은 유체의 낭비를 감소시키고 공정을 기술자가 원하는 범위 내에서 작동시키게 합니다.

다층 커튼 코팅 공정의 경우, 아래 시뮬레이션에서 볼 수 있듯이 유체가 슬롯 다이에서 배출된 다음 물질이 중력에 노출 될 수 있습니다.

유체층은 일반적으로 서로 다른 특성을 갖지만 자주 혼합되기 때문에 층 사이의 계면 장력이 작습니다. 특히 중요한 것은 다이면에서 정적 접촉 라인의 위치와 안정성, 그리고 유체가 이동 표면과 처음 만나는 동적 접촉 라인입니다. 이 위치는 유체 흐름 속도, 움직이는 기판의 속도 및 동적 접촉 상류의 공기 공간의 진공 양에 의해 영향을받습니다. 또한 중요한 것은 각 유체 사이에 날카로운 중간층을 유지하는 것입니다. FLOW-3D는 완전히 일시적인 3 차원 흐름 모델이므로 시작하는 동안 프로세스의 일시적인 동작을 시뮬레이션 할 수 있습니다.

Startup of a multi-layer slide coating

모든 코팅 공정에는 일정한 조건을 달성하기 전에 코팅 재료가 큰 변형을 겪는 일종의 시작 기간이 포함됩니다. 시작 프로세스의 우수한 특성화는 낭비를 줄이고 프로세스가 원하는 한계 내에서 작동하는지 확인하는 데 중요합니다. 다양한 섭동에 대한 코팅 흐름의 일시적인 반응에 대한 유사한 이해가 또한 바람직하여 코팅 비드의 파손 및 코팅의 불균일성을 방지 할 수 있습니다.

전산유체역학(CFD)의 기초

전산유체역학(CFD)의 기초

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

Dr. Tony Hirt, Founder of Flow Science

CFD-101 is one of the most comprehensive online resources for Computational Fluid Dynamics basics, edited by Flow Science’s founder and Volume-of-Fluid (VOF) pioneer, Dr. C.W. (Tony) Hirt. CFD-101 is designed to give a general introduction and overview of a variety of issues concerning computational fluid dynamics. We have only touched on a few of the many features that must be considered when attempting to make useful, accurate and efficient computational models. There are many papers and books available for gaining a basic grounding in CFD. We have chosen here to focus primarily on a few topics that are not generally included in standard references. Please use the menu on the right to explore this CFD reference tool.

CFD-101은 FlowScience의 창립자이자 VOF(Volume-of-Fluid)개척자인 Dr. C.W. (Tony) Hirt에 의해 작성된 전산 유체 역학 기초를 위한 가장 포괄적인 온라인 자료 중 하나입니다. CFD-101은 전산 유체 역학과 관련된 다양한 문제에 대한 일반적인 소개와 개요를 제공하도록 설계되었습니다. 

우리는 유용하고 정확하며 효율적인 계산 모델을 만들 때 고려해야 할 많은 기능 중 몇 가지만 다루었습니다. CFD의 기초를 쌓는 데 사용할 수있는 많은 논문과 책이 있습니다. 여기서는 일반적으로 표준 참조에 포함되지 않은 몇 가지 주제에 주로 초점을 맞추도록 선택했습니다. 이 CFD 참조 도구를 탐색하려면 오른쪽 메뉴를 사용하십시오.

CFD for Beginners

A general description of how to think about computational fluid dynamics (CFD) is given in the article, Simulating Fluid Flow with Free Surfaces. This article introduces the idea of reducing a simulation region into small volume control elements for which algebraic equations are constructed to describe the conservation of mass, momentum and energy exchanges with neighboring elements. Additionally, a simple method is introduced for a means of describing the motion of free fluid interfaces within the region of control elements.

Also for beginners, the article, What you should know about CFD modeling when selecting a CFD software, contains brief summaries of a variety of issues that are important considerations for constructing numerical solutions to fluid dynamic problems. Many of these issues, such as meshing, geometry representation, implicit versus explicit numerical methods and relaxation/convergence parameters are explored in greater detail in the remaining articles in CFD-101.

CFD (전산 유체 역학)에 대해 생각하는 방법에 대한 일반적인 설명은 자유 표면을 사용한 유체 흐름 시뮬레이션 기사에 나와 있습니다. 이 기사에서는 시뮬레이션 영역을 작은 볼륨 제어 요소로 축소하는 아이디어를 소개합니다. 이 요소에 대한 대수 방정식은 인접한 요소와의 질량, 운동량 및 에너지 교환을 설명하기 위해 구성됩니다. 또한 제어 요소 영역 내에서 자유 유체 인터페이스의 움직임을 설명하는 방법에 대한 간단한 방법이 도입되었습니다.

또한 초보자를 위해 CFD 소프트웨어를 선택할 때 CFD 모델링에 대해 알아야 할 사항에는 유체 역학 문제에 대한 수치적 해결책을 구성하는데 중요한 고려 사항인 다양한 문제에 대한 간략한 요약이 포함되어 있습니다. 메싱, 지오메트리 표현, 암시적 대 명시적 수치 방법 및 완화/수렴 매개 변수와 같은 많은 문제는 CFD-101의 나머지 기사에서 자세히 살펴 봅니다.

Beyond CFD-101

Some of the topics in this series of articles may also be of interest to more advanced students of CFD. For example, what is meant when a fluid is described as “incompressible” includes two limit conditions that should be satisfied. Another example describes when it is preferable to relax conservation conditions. And, finally, how should Reynolds number dependencies be evaluated?

이 기사 시리즈의 일부 주제는 CFD를 공부하는 고급수준 학생들에게도 흥미로울 수 있습니다. 예를 들어, 유체가 “비압축성”으로 설명 될 때 의미하는 것은 충족되어야하는 두 가지 제한 조건을 포함합니다. 또 다른 예는 보존 조건을 완화하는 것이 바람직한 시기를 설명합니다. 그리고 마지막으로 레이놀즈수 의존성을 어떻게 평가해야합니까?

FlowSight

FlowSight

FlowSight는 FLOW3DFLOW-3D CAST결과의 정교한 시각화를 제공하도록 설계된 고급 후 처리 도구입니다. FlowSight는 직관적인 후처리 인터페이스 내에서 우수한 결과 분석 기능을 갖춘 모델을 제공합니다. 스플 라인 경로를 따라 임의의 2D클립, 3D클립 및 투명도, 볼륨 렌더링, 고급 데이터 타임 시리즈 플로팅, 간소화 및 벡터 플롯은 사용 가능한 놀라운 도구의 일부에 불과합니다. FlowSight를 사용하면 여러 뷰 포트와 동적 객체 시각화 도구로 구성된 풍부한 기능 세트와 결합되어 있으므로 엔지니어는 분석 및 프레젠테이션 요구 사항에 맞게 CFD결과를 최대한 활용할 수 있습니다.

FlowSight는 모든 FLOW-3DFLOW-3D CAST라이센스에 포함되어 추가비용 없이 사용할 수 있습니다.

새로운–스플 라인 클립!

FlowSight의 스플라인 클립 기능을 사용하면 복잡한 곡면을 따라 클립을 생성할 수 있습니다. ogee weir 위로 물이 흐르는 시뮬레이션에서, 스플 라인은 ogee weir의 표면을 따라 형성됩니다. 그런 다음 스플 라인이 돌출되어 웨어 표면을 따라 물의 자유 표면 높이에 의해 색상이 지정된 클립을 생성합니다.

키 프레임 기능

크고 복잡한 시뮬레이션을 분석 할 때 매우 일반적인 문제는 관심 영역이 형상에 의해 가려지거나 시뮬레이션이 시간이 지남에 따라 변경됨에 따라 관심 영역이 변경 될 수 있다는 것입니다. 키 프레임은 분석 중에 형상을 “분리되도록”허용하고 시점이 시간과 공간을 통해 이동할 수 있도록 하여 이 문제를 해결합니다.

이 애니메이션은 FlowSight의 키 프레임 기능을 사용하여 충전하는 동안 다이 반쪽을 “시각적으로”열고 다이를 채우는 금속을 표시하면서 다이 표면에 고체 온도를 표시하는 방법을 보여줍니다.

Particle Visualization

FlowSight는 파티클(입자) 시각화 기능을 완벽하게 갖추고 있습니다. 입자는 입자 직경, 입자 밀도, 입자 수명, 속도 및 관련성이 있는 기타 변수에 의해 색상이 지정될 수 있습니다. 이 경우, 입자는 각각의 직경의 크기에 의해 착색됩니다.

속도 벡터 필드

FlowSight는 사용자에게 평면 또는 도메인 전체에 걸친 전체 볼륨 속도 및 방향 분석에 속도 벡터 필드를 시각화하는 옵션을 제공합니다. 사용자 지정 가능한 벡터 필드를 사용하면 다양한 색상 지정 및 밀도 조정이 가능하여 선명도를 높일 수 있습니다.

Streamlines & Pathlines

FlowSight의 유선(Streamlines) 기능은 복잡한 동적 패턴을 완전한 충실도로 시각화하여 유동장 속도 방향에 대해 실시간 스냅 샷을 제공합니다. 경로 선(Pathlines)은 시간을 따른 유체 입자의 궤적을 시뮬레이션하는 동안, 히스토리 라인은 유동장에서 유체 입자를 애니메이션 합니다.

Iso-surfaces

Iso-surfaces 은 유체 및 고체 표면을 시각화하는 강력하고 빠른 방법으로, 일정한 난류 에너지 영역을 표시하는 데 적합합니다.

Volume Render

iso-surface에서만 변수를 표시하는 대신 사용자 지정 가능한 볼륨 맵을 사용하여 볼륨 전체에 걸쳐 변수를 표시합니다. 그림에 표시된 바와 같이 각 기포와 주변 액체의 변형률 크기는 볼륨 렌더링과 함께 표시됩니다.

 

Multiple Data Views

숫자 및 다양한 그래프 등의 시각적 형식으로 분석하기

Visualizing Non-inertial Reference Frame Motion

Non-inertial reference frame visualization는 편리한 시뮬레이션 설정을 제공하고 계산 시간을 단축하며 사용자가 사실적인 방식으로 모델을 시각화 할 수 있게합니다.

2D Clips

2D 클립은 모든 단면 평면에서 유체 매개 변수를 시각화하는 데 사용됩니다.

3D Clipping

3D 클리핑 도구를 사용하면 사용자가 6 개 방향 모두에서 등면을 동시에 슬라이스 할 수 있으며, 높은 결함 영역을 감지하고 유체 및 고체 영역 내부의 온도, 압력, 속도 프로파일을 시각화하는 데 유용합니다.

  • 특정 방향의 범위 사이에 애니메이션 제공
  • 한 번에 한 방향으로 스왑
  • 양방향 애니메이션 : 앞으로 및 뒤로

Arbitrary Clips

평면, 원통형, 상자, 원뿔형, 구형 및 간소화된 표면에 대한 시각화를 포함하여 광범위한 유연성으로 표면 뷰를 분석할 수 있습니다. 유체 흐름이 평면이 아닌 표면에 대한 시각화가 필요한 경우 유용합니다. 임의 클립을 사용하면 연속적으로 여러 클립을 만들 수도 있습니다.

Probe Data

포인트 프로브는 시간에 따른 변수의 진화를 보여주고, 라인 프로브는 거리에 따른 변수 값의 변화를 반환합니다. 오른쪽, 프로브는 유체의 응고 비율을 보여줍니다.

Vortex Cores

와류 코어 식별에 사용할 수있는 두 가지 옵션인 와류 및 고유 분석을 통해 코어 강도에 따라 필터링 가능한 결과 생성이 가능합니다.

엔지니어들은 연구를 위해 다양한 시각화 방법을 사용합니다. 유체 흐름에서 와류 코어의 분석은 중요한 문제로, 와류 코어는 속도 필드 내에 와류 구조 (중앙 트레이스)를 나타내는 선 입니다. 기술적으로, FlowSight는 와류 방법 및 고유치 분석에서 속도 벡터와 소용돌이 벡터의 속도장에서의 식별위치는 평행합니다. FlowSight는 사용자에게 와류 코어 식별을 위한 두 가지 옵션을 제공합니다. 코어는 특정 강도 이상 또는 이하로 FlowSight에서 필터링 될 수 있습니다. 코어는 일반적으로 코어 주위에 회전 또는 단순히 순환 강도의 비율에 의해 채색됩니다. 아래의 예에서는, 와류 코어 고유치 값 분석을 이용하여 생성됩니다. 강한 코어는 소용돌이의 중심에 형성되어있는 것을 알 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 펌프로 공기 흡입의 가능성을 연구 할 수 있습니다. 코어가 너무 강한 경우, 공기는 강한 와류로 인해 야기되는 열린 통로로부터 흡입될 수 있습니다.

History Data

그래프 도구는 일반적인 히스토리, 진단 및 메시 종속 데이터에 강력한 수준의 분석을 제공하여 서로 다른 시뮬레이션 데이터를 상대적으로 보여줍니다.