Effects of pile-cap elevation on scour and turbulence around a complex bridge pier

복잡한 교각 주변의 세굴 및 난기류에 대한 말뚝 뚜껑 높이의 영향

ABSTRACT

이 연구에서는 세 가지 다른 말뚝 뚜껑 높이에서 직사각형 말뚝 캡이 있는 복잡한 부두 주변의 지역 세굴 및 관련 흐름 유체 역학을 조사합니다. 말뚝 캡 높이가 초기 모래층에 대해 선택되었으며, 말뚝 캡이 흐름에 노출되지 않고(사례 I), 부분적으로 노출되고(사례 II) 완전히 노출(사례 III)되도록 했습니다. 실험은 맑은 물 세굴 조건 하에서 재순환 수로에서 수행되었으며, 입자 이미지 유속계 (PIV) 기술을 사용하여 다른 수직면에서 순간 유속을 얻었습니다. 부분적으로 노출된 파일 캡 케이스는 최대 수세미 깊이(MSD)를 보여주었습니다. 사례 II에서 MSD가 발생한 이유는 난류 유동장 분석을 통해 밝혀졌는데, 이는 말뚝 캡이 흐름에 노출됨에 따라 더 높은 세굴 깊이를 담당하는 말뚝 가장자리에서 와류 생성에 지배적으로 영향을 미친다는 것을 보여주었습니다. 유동장에 대한 파일 캡의 영향은 평균 속도, 소용돌이, 레이놀즈 전단 응력 및 난류 운동 에너지 윤곽을 통해 사례 III에서 두드러지게 나타났지만 파일 캡이 베드에서 떨어져 있었기 때문에 파일 캡 모서리는 수세미에 직접적인 영향을 미치지 않았습니다.

In this study, the local scour and the associated flow hydrodynamics around a complex pier with rectangular pile-cap at three different pile-cap elevations are investigated. The pile-cap elevations were selected with respect to the initial sand bed, such that the pile-cap was unexposed (case I), partially exposed (case II), and fully exposed (case III) to the flow. The experiments were performed in a recirculating flume under clear-water scour conditions, and the instantaneous flow velocity was obtained at different vertical planes using the particle image velocimetry (PIV) technique. The partially exposed pile-cap case showed the maximum obtained scour-depth (MSD). The reason behind the MSD occurrence in case II was enunciated through the analysis of turbulent flow field which showed that as the pile-cap got exposed to the flow, it dominantly affected the generation of vortices from the pile-cap corners responsible for the higher scour depth. The effect of the pile-cap on the flow field was prominently seen in case III through the mean velocities, vorticity, Reynolds shear stresses and turbulent kinetic energy contours, but since the pile-cap was away from the bed, the pile-cap corners did not show any direct effect on the scour.

KEYWORDS: 

References

  • Adrian, R. J. (2013). Structure of turbulent boundary layers. In Jeremy G. Venditti, James L. Best, Michael Church, & Richard J. Hardy (Eds.), Coherent flow structures at earth’s surface (pp. 17–24). John Wiley and Sons. [Crossref][Google Scholar]
  • Adrian, R. J., & Westerweel, J. (2011). Particle image velocimetry, No. 30. Cambridge University Press. [Google Scholar]
  • Alemi, M., & Maia, R. (2018). Numerical simulation of the flow and local scour process around single and complex bridge piers. International Journal of Civil Engineering16(5), 475–487. https://doi.org/10.1007/s40999-016-0137-8 [Crossref][Google Scholar]
  • Alemi, M., Pêgo, J. P., & Maia, R. (2019). Numerical simulation of the turbulent flow around a complex bridge pier on the scoured bed. European Journal of Mechanics – B/Fluids76, 316–331. https://doi.org/10.1016/j.euromechflu.2019.03.011 [Crossref][Web of Science ®][Google Scholar]
  • Amini, A., Hamidi, S., Shirzadi, A., Behmanesh, J., & Akib, S. (2021). Efficiency of artificial neural networks in determining scour depth at composite bridge piers. International Journal of River Basin Management19(3), 327–333. https://doi.org/10.1080/15715124.2020.1742138 [Taylor & Francis Online][Web of Science ®][Google Scholar]
  • Arneson, L. A., Zevenbergen, L. W., Lagasse, P. F., & Clopper, P. E. (2015). Evaluating scour at bridges, 5th ed. hydraulic engineering circular No. 18 (HEC-18). Federal Highway Administration. [Google Scholar]
  • Ataie-Ashtiani, B., & Aslani-Kordkandi, A. (2012). Flow field around side-by-side piers with and without a scour hole. European Journal of Mechanics – B/Fluids36, 152–166. https://doi.org/10.1016/j.euromechflu.2012.03.007 [Crossref][Web of Science ®][Google Scholar]
  • Ataie-Ashtiani, B., Baratian-Ghorghi, Z., & Beheshti, A. A. (2010). Experimental investigation of clear-water local scour of compound piers. Journal of Hydraulic Engineering136(6), 343–351. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9429(2010)136:6(343) [Crossref][Web of Science ®][Google Scholar]
  • Avallone, F., Discetti, S., Astarita, T., & Cardone, G. (2015). Convergence enhancement of single-pixel PIV with symmetric double correlation. Experiments in Fluids56(4), 71. https://doi.org/10.1007/s00348-015-1938-2 [Crossref][Web of Science ®][Google Scholar]
  • Beheshti, A. A., & Ataie-Ashtiani, B. (2010). Experimental study of three-dimensional flow field around a complex bridge pier. Journal of Engineering Mechanics136(2), 143–154. https://doi.org/10.1061/(ASCE)EM.1943-7889.0000073 [Crossref][Web of Science ®][Google Scholar]
  • Beheshti, A. A., & Ataie-Ashtiani, B. (2016). Scour hole influence on turbulent flow field around complex bridge piers. Flow, Turbulence and Combustion97(2), 451–474. https://doi.org/10.1007/s10494-016-9707-8 [Crossref][Web of Science ®][Google Scholar]
  • Cameron, S. M., Nikora, V. I., & Marusic, I. (2019). Drag forces on a bed particle in open-channel flow: Effects of pressure spatial fluctuations and very-large-scale motions. Journal of Fluid Mechanics863, 494–512. https://doi.org/10.1017/jfm.2018.1003 [Crossref][Web of Science ®][Google Scholar]
  • Cheng, N., & Emadzadeh, A. (2017). Laboratory measurements of vortex-induced sediment pickup rates. International Journal of Sediment Research32(1), 98–104. https://doi.org/10.1016/j.ijsrc.2016.04.005 [Crossref][Web of Science ®][Google Scholar]
  • Coleman, S. E. (2005). Clearwater local scour at complex piers. Journal of Hydraulic Engineering131(4), 330–334. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9429(2005)131:4(330) [Crossref][Web of Science ®][Google Scholar]
  • Das, S., & Mazumdar, A. (2015). Turbulence flow field around two eccentric circular piers in scour hole. International Journal of River Basin Management13(3), 343–361. https://doi.org/10.1080/15715124.2015.1012515 [Taylor & Francis Online][Web of Science ®][Google Scholar]
  • Esmaeili Varaki, M., Radice, A., Samira Hossini, S., & Fazl Ola, R. (2019). Local scour at a complex pier with inclined columns footed on capped piles: Effect of the pile arrangement and of the cap thickness and elevation. ISH Journal of Hydraulic Engineering, 1–10. https://doi.org/10.1080/09715010.2019.1702109 [Taylor & Francis Online][Google Scholar]
  • Ferraro, D., Tafarojnoruz, A., Gaudio, R., & Cardoso, A. H. (2013). Effects of pile cap thickness on the maximum scour depth at a complex pier. Journal of Hydraulic Engineering139(5), 482–491. https://doi.org/10.1061/(ASCE)HY.1943-7900.0000704 [Crossref][Web of Science ®][Google Scholar]
  • Gaudio, R., Tafarojnoruz, A., & Calomino, F. (2012). Combined flow-altering countermeasures against bridge pier scour. Journal of Hydraulic Research50(1), 35–43. https://doi.org/10.1080/00221686.2011.649548 [Taylor & Francis Online][Web of Science ®][Google Scholar]
  • Gautam, P., Eldho, T., & Behera, M. (2016). Experimental study of scour around a complex pier with elliptical pile-cap. In J. Harris, R. Whitehouse, & S. Moxon (Eds.), Scour and Erosion: Proceedings of the 8th International Conference on Scour and Erosion (Oxford, UK, 12-15 September 2016) (pp. 759–765). CRC Press. [Crossref][Google Scholar]
  • Gautam, P., Eldho, T. I., Mazumder, B. S., & Behera, M. R. (2019). Experimental study of flow and turbulence characteristics around simple and complex piers using PIV. Experimental Thermal and Fluid Science100, 193–206. https://doi.org/10.1016/j.expthermflusci.2018.09.010 [Crossref][Web of Science ®][Google Scholar]
  • Graf, W. H., & Istiarto, I. (2002). Flow pattern in the scour hole around a cylinder. Journal of Hydraulic Research40(1), 13–20. https://doi.org/10.1080/00221680209499869 [Taylor & Francis Online][Web of Science ®][Google Scholar]
  • Hjulstrom, F. (1935). Study of the morphological activity of Rivers as illustrated by the River fyris bulletin, vol. 25. Geological Institute of Upsala. [Google Scholar]
  • Kumar, A., & Kothyari, U. C. (2012). Three-dimensional flow characteristics within the scour hole around circular uniform and compound piers. Journal of Hydraulic Engineering138(5), 420–429. https://doi.org/10.1061/(ASCE)HY.1943-7900.0000527 [Crossref][Web of Science ®][Google Scholar]
  • Mashahir, M. B., Zarrati, A. R., & Rezayi, M. J. (2004). Time development of scouring around a bridge pier protected by collar. In Proceedings 2nd International Conference on Scour and Erosion (ICSE-2). November 14–17, 2004, Singapore[Google Scholar]
  • Melville, B. W. (2008). The physics of local scour at bridge piers. In Proceedings of the 4th International Conference on Scour and Erosion (ICSE-4). November 5-7, 2008, Tokyo, Japan (pp. 28–40). [Google Scholar]
  • Melville, B. W., & Chiew, Y. M. (1999). Time scale for local scour at bridge piers. Journal of Hydraulic Engineering125(1), 59–65. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9429(1999)125:1(59) [Crossref][Web of Science ®][Google Scholar]
  • Melville, B. W., & Raudkivi, A. J. (1977). Flow characteristics in local scour at bridge piers. Journal of Hydraulic Research15(4), 373–380. https://doi.org/10.1080/00221687709499641 [Taylor & Francis Online][Web of Science ®][Google Scholar]
  • Moreno, M., Maia, R., & Couto, L. (2016a). Effects of relative column width and pile-cap elevation on local scour depth around complex piers. Journal of Hydraulic Engineering142(2), 04015051. https://doi.org/10.1061/(ASCE)HY.1943-7900.0001080 [Crossref][Web of Science ®][Google Scholar]
  • Moreno, M., Maia, R., & Couto, L. (2016b). Prediction of equilibrium local scour depth at complex bridge piers. Journal of Hydraulic Engineering142(11), 04016045. https://doi.org/10.1061/(ASCE)HY.1943-7900.0001153 [Crossref][Web of Science ®][Google Scholar]
  • Nezu, I., & Rodi, W. (1986). Open-channel flow measurements with a laser Doppler anemometer. Journal of Hydraulic Engineering112(5), 335–355. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9429(1986)112:5(335) [Crossref][Web of Science ®][Google Scholar]
  • Radice, A., & Tran, C. K. (2012). Study of sediment motion in scour hole of a circular pier. Journal of Hydraulic Research50(1), 44–51. https://doi.org/10.1080/00221686.2011.641764 [Taylor & Francis Online][Web of Science ®][Google Scholar]
  • Richardson, J. R., & York, K. (1999). Hydrodynamic countermeasures for local pier scour. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board1690(1), 186–192. https://doi.org/10.3141/1690-21 [Crossref][Google Scholar]
  • Saw, E., Debue, P., Kuzzay, D., Daviaud, F., & Dubrulle, B. (2018). On the universality of anomalous scaling exponents of structure functions in turbulent flows. Journal of Fluid Mechanics837, 657–669. https://doi.org/10.1017/jfm.2017.848 [Crossref][Web of Science ®][Google Scholar]
  • Schlichting, H. (1968). Boundary layer theory (Vol. 960). McGraw-Hill. [Google Scholar]
  • Sheppard, D. M., Demir, H., & Melville, B. W. (2011). Scour at wide piers and long skewed piers (Vol. 682). Transportation Research Board. [Google Scholar]
  • Tafarojnoruz, A., Gaudio, R., & Calomino, F. (2012). Bridge pier scour mitigation under steady and unsteady flow conditions. Acta Geophysica60(4), 1076–1097. https://doi.org/10.2478/s11600-012-0040-x [Crossref][Web of Science ®][Google Scholar]
  • Tafarojnoruz, A., Gaudio, R., & Dey, S. (2010). Flow-altering countermeasures against scour at bridge piers: A review. Journal of Hydraulic Research48(4), 441–452. https://doi.org/10.1080/00221686.2010.491645 [Taylor & Francis Online][Web of Science ®][Google Scholar]
  • Tennekes, H., & Lumley, J. L. (1972). A first course in turbulence. MIT press. [Crossref][Google Scholar]
  • Veerappadevaru, G., Gangadharaiah, T., & Jagadeesh, T. R. (2011). Vortex scouring process around bridge pier with a caisson. Journal of Hydraulic Research49(3), 378–383. https://doi.org/10.1080/00221686.2011.568195 [Taylor & Francis Online][Web of Science ®][Google Scholar]
  • Veerappadevaru, G., Gangadharaiah, T., & Jagadeesh, T. R. (2012). Temporal variation of vortex scour process around caisson piers. Journal of Hydraulic Research50(2), 200–207. https://doi.org/10.1080/00221686.2012.666832 [Taylor & Francis Online][Web of Science ®][Google Scholar]
  • Vijayasree, B. A., Eldho, T. I., Mazumder, B. S., & Ahmad, N. (2019). Influence of bridge pier shape on flow field and scour geometry. International Journal of River Basin Management17(1), 109–129. https://doi.org/10.1080/15715124.2017.1394315 [Taylor & Francis Online][Web of Science ®][Google Scholar]
  • Yang, Y., Melville, B. W., Sheppard, D. M., & Shamseldin, A. Y. (2018). Clear-water local scour at skewed complex bridge piers. Journal of Hydraulic Engineering144(6), 04018019. https://doi.org/10.1061/(ASCE)HY.1943-7900.0001458 [Crossref][Web of Science ®][Google Scholar]
  • Yang, Y., Melville, B. W., Macky, G. H., & Shamseldin, A. Y. (2020). Temporal evolution of clear-water local scour at aligned and skewed complex bridge piers. Journal of Hydraulic Engineering146(4), 04020026. https://doi.org/10.1061/(ASCE)HY.1943-7900.0001732 [Crossref][Web of Science ®][Google Scholar]
Figure 1. Photorealistic view of an inclined axis TAST (photo A. Stergiopoulou).

CFD Simulations of Tubular Archimedean Screw Turbines Harnessing the Small Hydropotential of Greek Watercourses

Alkistis Stergiopoulou1, Vassilios Stergiopoulos2
1Institut für Wasserwirtschaft, Hydrologie und Konstruktiven Wasserbau, B.O.K.U. University,
Muthgasse 18, 1190 Vienna, (actually Senior Process Engineer at the VTU Engineering in Vienna,
Zieglergasse 53/1/24, 1070 Vienna, Austria).
2 School of Pedagogical and Technological Education, Department of Civil Engineering Educators,
ASPETE Campus, Eirini Station, 15122 Amarousio, Athens, Greece.
Received 4 Jan. 2021; Received in revised form 8 Aug. 2021; Accepted 8 Aug. 2021; Available online 14 Aug. 2021

Abstract

This paper presents a short view of the first Archimedean Screw Turbines CFD modelling results, which
were carried out within the recent research entitled “Rebirth of Archimedes in Greece: contribution to the
study of hydraulic mechanics and hydrodynamic behavior of Archimedean cochlear waterwheels, for
recovering the hydraulic potential of Greek natural and technical watercourses”. This CFD analysis, based
to the Flow-3D code, concerns typical Tubular Archimedean Screw Turbines (TASTs) and shows some
promising performances for such small hydropower systems harnessing the important unexploited
hydraulic potential of natural and technical watercourses of Greece, of the order of several TWh / year and of a total installed capacity in the range of thousands MWs.

이 논문은 최초의 아르키메데스 나사 터빈 CFD 모델링 결과에 대한 간략한 견해를 제시하며, 이는 “그리스에서 아르키메데스의 부활: 수리 역학 및 아르키메데스 달팽이관 물레방아의 유체역학적 거동 연구에 대한 기여”라는 제목의 최근 연구에서 수행되었습니다. 그리스 자연 및 기술 수로의 수력 잠재력”. Flow-3D 코드를 기반으로 하는 이 CFD 분석은 일반적인 TAST(Tubular Archimedean Screw Turbines)에 관한 것이며 그리스의 자연 및 기술 수로의 중요한 미개발 수력 잠재력을 활용하는 이러한 TWh/년 및 수천 MW 범위의 총 설치 용량인 소규모 수력 발전 시스템에 대한 몇 가지 유망한 성능을 보여줍니다.
Copyright © 2021 International Energy and Environment Foundation – All rights reserved.

Keywords

CFD; Flow-3D; TAST; Small Hydro; Renewable Energy; Greek Watercourses.

Figure 1. Photorealistic view of an inclined axis TAST (photo A. Stergiopoulou).
Figure 1. Photorealistic view of an inclined axis TAST (photo A. Stergiopoulou).

References.

[1] A. Stergiopoulou, Computational and experimental investigation of the hydrodynamic behaviour of
screw hydro turbine, Ph.D. Thesis, NTUA, 2017.
[2] B. Pelikan, A. Lashofer, Verbesserung der Strömungseigenschaften sowie Planungs-und
Betriebsoptimierung von Wasserkraftschnecken, Research Project, BOKU University, Vienna,
2012.
[3] G. Müller, J. Senior, Simplified theory of Archimedean screws, Journal of Hydraulic Research 47
(5) (2009) 666-669.
[4] C. Rorres, The turn of the screw: Optimal design of an Archimedes screw, Journal of Hydraulic
Engineering, 80 (2000) 72-80.
[5] A. Stergiopoulou, V. Stergiopoulos, Return of Archimedes: Harnessing with new Archimedean
spirals the hydraulic potential of the Greek watercourses, in: Proceedings of the Conference for
Climate Change, Thessaloniki, 2009.
[6] A. Stergiopoulou, V. Stergiopoulos, from the old Archimedean screw pumps to the new
Archimedean screw turbines for hydropower production in Greece, in: Proceedings of CEMEPE
Conference, Mykonos, June 21-26, 2009.
International Journal of Energy and Environment (IJEE), Volume 12, Issue 1, 2021, pp.19-30
[7] V. Stergiopoulos, A. Stergiopoulou, E. Kalkani, Quo Vadis Archimedes Nowadays in Greece?
Towards Modern Archimedean Turbines for Recovering Greek Small Hydropower Potential, in:
Proceedings of 3rd International Scientific “Energy and Climate Change” Conference, Athens, 2010.
[8] A. Stergiopoulou, V. Stergiopoulos, E. Κalkani, Greece beyond the horizon of the era of transition:
Archimedean screw hydropower development terra incognita, International Journal of Energy and
Development, v.6, Issue 6, pp. 627-536, 2015.
[9] A. Stergiopoulou, V. Stergiopoulos, E. Κalkani, Experimental and theoretical research of zero head
innovative horizontal axis Archimedean screw turbines, Journal of Energy and Development, v.6,
Issue 5, pp. 471-478, 2015.
[10] A. Stergiopoulou, V. Stergiopoulos, E. Κalkani, Back to the Future: Rediscovering the Archimedean
screws as modern turbines for harnessing Greek small hydropower potential, in: Proceedings of the
Third International Conference CEMEPE 2011 & SECOTOX, Skiathos, 2011.
[11] A. Stergiopoulou, V. Stergiopoulos, Educational Renewable Energy Screw Wheel Technologies for
Pico Hydropower Generation, Modern Environmental Science and Engineering, v.4, No.5, pp. 439-
445, May 2018.
[12] A. Stergiopoulou, V. Stergiopoulos, Educational Renewable Energy Screw Wheel Technologies for
Pico Hydropower Generation, Modern Environmental Science and Engineering, v.4, No.5, pp. 439-
445, May 2018.
[13] A. Stergiopoulou, V. Stergiopoulos, Towards an inventory of the archimedean small hydropower
potential of Greece, INTERNATIONAL JOURNAL OF ENERGY AND ENVIRONMENT
Volume 11, Issue 2, 2020 pp.137-144.
[14] Flow Science, FLOW-3D Manual, 2013.
[15] K. Versteeg and W. Malalasekera, An Introduction to Computational Fluid Dynamics, Pearson,
2007.
[16] C. Hirsch, Numerical Computation of internal and external flows: The fundamentals of
Computational Fluid dynamics, John Wiley & Sons, 2007.
[17] A. Stergiopoulou, V. Stergiopoulos and E. Kalkani, An eagle’s CFD view of Studying Innovative
Archimedean Screw Renewable Hydraulic Energy Systems, Proceedings of the 4th International
Conference on Environmental Management, Engineering, Planning and Economics (CEMEPE) and
SECOTOX Conference, Mykonos island, Greece, pp.454-460 June 24-28, 2013.
[18] A. Stergiopoulou, V. Stergiopoulos, A., E. Kalkani, Computational Fluid Dynamics Study on a 3D
Graphic Solid Model of Archimedean Screw Turbines, Fresenius Environmental Bulletin, vol.23-
No1, 2014.
[19] Α. Stergiopoulou, Kalkani E., “Towards a First C.F.D. Study of Innovative Archimedean Inclined
Axis Hydropower Turbines”, International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT),
Vol. 2 Issue 9, September – 2013, pp. 193-199.
[20] A. Stergiopoulou, V. Stergiopoulos, A first CFD study of small hydro energy recovery from the
Attica water supply network, INTERNATIONAL JOURNAL OF ENERGY AND
ENVIRONMENT, Volume 11, Issue 3, 2020 pp.157-166.

Study on Hydrodynamic Performance of Unsymmetrical Double Vertical Slotted Barriers

침수된 강성 식생을 갖는 개방 수로 흐름의 특성에 대한 3차원 수치 시뮬레이션

A 3-D numerical simulation of the characteristics of open channel flows with submerged rigid vegetation

Journal of Hydrodynamics volume 33, pages833–843 (2021)Cite this article

Abstract

이 백서는 Flow-3D를 적용하여 다양한 흐름 배출 및 식생 시나리오가 흐름 속도(세로, 가로 및 수직 속도 포함)에 미치는 영향을 조사합니다.

실험적 측정을 통한 검증 후 식생직경, 식생높이, 유량방류량에 대한 민감도 분석을 수행하였다. 종방향 속도의 경우 흐름 구조에 가장 큰 영향을 미치는 것은 배출보다는 식생 직경에서 비롯됩니다.

그러나 식생 높이는 수직 분포의 변곡점을 결정합니다. 식생지 내 두 지점, 즉 상류와 하류의 횡속도를 비교하면 수심에 따른 대칭적인 패턴을 확인할 수 있다. 식생 지역의 가로 및 세로 유체 순환 패턴을 포함하여 흐름 또는 식생 시나리오와 관계없이 수직 속도에 대해서도 동일한 패턴이 관찰됩니다.

또한 식생의 직경이 클수록 이러한 패턴이 더 분명해집니다. 상부 순환은 초목 캐노피 근처에서 발생합니다. 식생지역의 가로방향과 세로방향의 순환에 관한 이러한 발견은 침수식생을 통한 3차원 유동구조를 밝혀준다.

This paper applies the Flow-3D to investigate the impacts of different flow discharge and vegetation scenarios on the flow velocity (including the longitudinal, transverse and vertical velocities). After the verification by using experimental measurements, a sensitivity analysis is conducted for the vegetation diameter, the vegetation height and the flow discharge. For the longitudinal velocity, the greatest impact on the flow structure originates from the vegetation diameter, rather than the discharge. The vegetation height, however, determines the inflection point of the vertical distribution. Comparing the transverse velocities at two positions in the vegetated area, i.e., the upstream and the downstream, a symmetric pattern is identified along the water depth. The same pattern is also observed for the vertical velocity regardless of the flow or vegetation scenario, including both transverse and vertical fluid circulation patterns in the vegetated area. Moreover, the larger the vegetation diameter is, the more evident these patterns become. The upper circulation occurs near the vegetation canopy. These findings regarding the circulations along the transverse and vertical directions in the vegetated region shed light on the 3-D flow structure through the submerged vegetation.

Key words

  • Submerged rigid vegetation
  • longitudinal velocity
  • transverse velocity
  • vertical velocity
  • open channel

References

  1. Angelina A., Jordanova C. S. J. Experimental study of bed load transport through emergent vegetation [J]. Journal of Hydraulic Engineering, ASCE, 2003, 129(6): 474–478.Article Google Scholar 
  2. Li Y., Wang Y., Anim D. O. et al. Flow characteristics in different densities of submerged flexible vegetation from an open-channel flume study of artificial plants [J]. Geomorphology, 2014, 204: 314–324.Article Google Scholar 
  3. Bai F., Yang Z., Huai W. et al. A depth-averaged two dimensional shallow water model to simulate flow-rigid vegetation interactions [J]. Procedia Engineering, 2016, 154: 482–489.Article Google Scholar 
  4. Huai W. X., Song S., Han J. et al. Prediction of velocity distribution in straight open-channel flow with partial vegetation by singular perturbation method [J]. Applied Mathematics and Mechanics (Engilsh Editon), 2016, 37(10): 1315–1324.Article MathSciNet Google Scholar 
  5. Wang P. F., Wang C. Numerical model for flow through submerged vegetation regions in a shallow lake [J]. Journal of Hydrodynamics, 2011, 23(2): 170–178.Article Google Scholar 
  6. Wang W. J., Cui X. Y., Dong F. et al. Predictions of bulk velocity for open channel flow through submerged vegetation [J]. Journal of Hydrodynamics, 2020, 32(4): 795–799.Article Google Scholar 
  7. Zhang M., Li C. W., Shen Y. Depth-averaged modeling of free surface flows in open channels with emerged and submerged vegetation [J]. Applied Mathematical Modelling, 2013, 37(1–2): 540–553.Article MathSciNet Google Scholar 
  8. Huai W., Wang W., Hu Y. et al. Analytical model of the mean velocity distribution in an open channel with double-layered rigid vegetation [J]. Advances in Water Resources, 2014, 69: 106–113.Article Google Scholar 
  9. Panigrahi K., Khatua K. K. Prediction of velocity distribution in straight channel with rigid vegetation [J]. Aquatic Procedia, 2015, 4: 819–825.Article Google Scholar 
  10. Huai W. X., Zeng Y. H., Xu Z. G. et al. Three-layer model for vertical velocity distribution in open channel flow with submerged rigid vegetation [J]. Advances in Water Resources, 2009, 32(4): 487–492.Article Google Scholar 
  11. Chen S. C., Kuo Y. M., Li Y. H. Flow characteristics within different configurations of submerged flexible vegetation [J]. Journal of Hydrology, 2011, 398(1–2): 124–134.Article Google Scholar 
  12. Yagci O., Tschiesche U., Kabdasli M. S. The role of different forms of natural riparian vegetation on turbulence and kinetic energy characteristics [J]. Advances in Water Resources, 2010, 33(5): 601–614.Article Google Scholar 
  13. Wu F. S. Characteristics of flow resistance in open channels with non-submerged rigid vegetation [J]. Journal of Hydrodynamics, 2008, 20(2): 239–245.Article Google Scholar 
  14. Huai W., Hu Y., Zeng Y. et al. Velocity distribution for open channel flows with suspended vegetation [J]. Advances in Water Resources, 2012, 49: 56–61.Article Google Scholar 
  15. Pu J. H., Hussain A., Guo Y. K. et al. Submerged flexible vegetation impact on open channel flow velocity distribution: An analytical modelling study on drag and friction [J]. Water Science and Engineering, 2019, 12(2): 121–128.Article Google Scholar 
  16. Zhang M. L., Li C. W., Shen Y. M. A 3D non-linear k-ε turbulent model for prediction of flow and mass transport in channel with vegetation [J]. Applied Mathematical Modelling, 2010, 34(4): 1021–1031.Article MathSciNet Google Scholar 
  17. Anjum N., Tanaka N. Numerical investigation of velocity distribution of turbulent flow through vertically double-layered vegetation [J]. Water Science and Engineering, 2019, 12(4): 319–329.Article Google Scholar 
  18. Wang W., Huai W. X., Gao M. Numerical investigation of flow through vegetated multi-stage compound channel [J]. Journal of Hydrodynamics, 2014, 26(3): 467–473.Article Google Scholar 
  19. Ghani U., Anjum N., Pasha G. A. et al. Numerical investigation of the flow characteristics through discontinuous and layered vegetation patches of finite width in an open channel [J]. Environmental Fluid Mechanics, 2019, 19(6): 1469–1495.Article Google Scholar 
  20. Aydin M. C., Emiroglu M. E. Determination of capacity of labyrinth side weir by CFD [J]. Flow Measurement and Instrumentation, 2013, 29: 1–8.Article Google Scholar 
  21. Hao W. L., Wu W. Q., Zhu C. J. et al. Experimental study on vertical distribution of flow velocity in vegetated river channel [J]. Water Resources and Power, 2015, 33(2): 85–88(in Chinese).Google Scholar 
  22. Pietri L., Petroff A., Amielh M. et al. Turbulent flows interacting with varying density canopies [J]. Mécanique and Industries, 2009, 10(3–4): 181–185.Article Google Scholar 
  23. Li Y., Du W., Yu Z. et al. Impact of flexible emergent vegetation on the flow turbulence and kinetic energy characteristics in a flume experiment [J]. Journal of Hydro-environment Research, 2015, 9(3): 354–367.Article Google Scholar 
  24. Li W. Q., Wang D., Jiao J. L. et al. Effects of vegetation patch density on flow velocity characteristics in an open channel [J]. Journal of Hydrodynamics, 2018, 31(5): 1052–1059.Article Google Scholar 
  25. Langre E. D., Gutierrez A., Cossé J. On the scaling of drag reduction by reconfiguration in plants [J]. Comptes Rendus Mécanique, 2012, 340(1–2): 35–40.Article Google Scholar 
  26. Fathi-Maghadam M., Kouwen N. Nonrigid, nonsubmerged, vegetative roughness on floodplains [J]. Journal of Hydraulic Engineering, ASCE, 1997, 123(1): 51–57.Article Google Scholar 
  27. Liang D., Wu X. A random walk simulation of scalar mixing in flows through submerged vegetations [J]. Journal of Hydrodynamics, 2014, 26(3): 343–350.Article MathSciNet Google Scholar 
  28. Ghisalberti M., Nepf H. Mass transport in vegetated shear flows [J]. Environmental Fluid Mechanics, 2005, 5(6): 527–551.Article Google Scholar 
Thermo-fluid modeling of influence of attenuated laser beam intensity profile on melt pool behavior in laser-assisted powder-based direct energy deposition

레이저 보조 분말 기반 직접 에너지 증착에서 용융 풀 거동에 대한 감쇠 레이저 빔 강도 프로파일의 영향에 대한 열유체 모델링

Thermo-fluid modeling of influence of attenuated laser beam intensity profile on melt pool behavior in laser-assisted powder-based direct energy deposition

Mohammad Sattari, Amin Ebrahimi, Martin Luckabauer, Gert-willem R.B.E. Römer

Research output: Chapter in Book/Conference proceedings/Edited volume › Conference contribution › Professional

5Downloads (Pure)

Abstract

A numerical framework based on computational fluid dynamics (CFD), using the finite volume method (FVM) and volume of fluid (VOF) technique is presented to investigate the effect of the laser beam intensity profile on melt pool behavior in laser-assisted powder-based directed energy deposition (L-DED). L-DED is an additive manufacturing (AM) process that utilizes a laser beam to fuse metal powder particles. To assure high-fidelity modeling, it was found that it is crucial to accurately model the interaction between the powder stream and the laser beam in the gas region above the substrate. The proposed model considers various phenomena including laser energy attenuation and absorption, multiple reflections of the laser rays, powder particle stream, particle-fluid interaction, temperature-dependent properties, buoyancy effects, thermal expansion, solidification shrinkage and drag, and Marangoni flow. The latter is induced by temperature and element-dependent surface tension. The model is validated using experimental results and highlights the importance of considering laser energy attenuation. Furthermore, the study investigates how the laser beam intensity profile affects melt pool size and shape, influencing the solidification microstructure and mechanical properties of the deposited material. The proposed model has the potential to optimize the L-DED process for a variety of materials and provides insights into the capability of numerical modeling for additive manufacturing optimization.

Original languageEnglish
Title of host publicationFlow-3D World Users Conference
Publication statusPublished – 2023
EventFlow-3D World User Conference – Strasbourg, France
Duration: 5 Jun 2023 → 7 Jun 2023

Conference

ConferenceFlow-3D World User Conference
Country/TerritoryFrance
CityStrasbourg
Period5/06/23 → 7/06/23
Strain rate magnitude at the free surface, illustrating Kelvin-Helmoltz (KH) shear instabilities.

On the reef scale hydrodynamics at Sodwana Bay, South Africa

Environmental Fluid Mechanics (2022)Cite this article

Abstract

The hydrodynamics of coral reefs strongly influences their biological functioning, impacting processes such as nutrient availability and uptake, recruitment success and bleaching. For example, coral reefs located in oligotrophic regions depend on upwelling for nutrient supply. Coral reefs at Sodwana Bay, located on the east coast of South Africa, are an example of high latitude marginal reefs. These reefs are subjected to complex hydrodynamic forcings due to the interaction between the strong Agulhas current and the highly variable topography of the region. In this study, we explore the reef scale hydrodynamics resulting from the bathymetry for two steady current scenarios at Two-Mile Reef (TMR) using a combination of field data and numerical simulations. The influence of tides or waves was not considered for this study as well as reef-scale roughness. Tilt current meters with onboard temperature sensors were deployed at selected locations within TMR. We used field observations to identify the dominant flow conditions on the reef for numerical simulations that focused on the hydrodynamics driven by mean currents. During the field campaign, southerly currents were the predominant flow feature with occasional flow reversals to the north. Northerly currents were associated with greater variability towards the southern end of TMR. Numerical simulations showed that Jesser Point was central to the development of flow features for both the northerly and southerly current scenarios. High current variability in the south of TMR during reverse currents is related to the formation of Kelvin-Helmholtz type shear instabilities along the outer edge of an eddy formed north of Jesser Point. Furthermore, downward vertical velocities were computed along the offshore shelf at TMR during southerly currents. Current reversals caused a change in vertical velocities to an upward direction due to the orientation of the bathymetry relative to flow directions.

Highlights

  • A predominant southerly current was measured at Two-Mile Reef with occasional reversals towards the north.
  • Field observations indicated that northerly currents are spatially varied along Two-Mile Reef.
  • Simulation of reverse currents show the formation of a separated flow due to interaction with Jesser Point with Kelvin–Helmholtz type shear instabilities along the seaward edge.

지금까지 Sodwana Bay에서 자세한 암초 규모 유체 역학을 모델링하려는 시도는 없었습니다. 이러한 모델의 결과는 규모가 있는 산호초 사이의 흐름이 산호초 건강에 어떤 영향을 미치는지 탐색하는 데 사용할 수 있습니다. 이 연구에서는 Sodwana Bay의 유체역학을 탐색하는 데 사용할 수 있는 LES 모델을 개발하기 위한 단계별 접근 방식을 구현합니다. 여기서 우리는 이 초기 단계에서 파도와 조수의 영향을 배제하면서 Agulhas 해류의 유체역학에 초점을 맞춥니다. 이 접근법은 흐름의 첫 번째 LES를 제시하고 Sodwana Bay의 산호초에서 혼합함으로써 향후 연구의 기초를 제공합니다.

This is a preview of subscription content, access via your institution.

References

  1. Anarde K, Myres H, Figlus J (2016) Tilt current meter field validation in the surf zone. In: AGU fall meeting abstracts, vol 2016, pp EP23A—-0950
  2. Blocken B (2018) LES over RANS in building simulation for outdoor and indoor applications: A foregone conclusion? Build Simul 11(5):821–870. https://doi.org/10.1007/s12273-018-0459-3Article Google Scholar 
  3. Booij N, Ris RC, Holthuijsen LH (1999) A third-generation wave model for coastal regions: 1. Model description and validation. J Geophys Res Ocean 104(C4):7649–7666. https://doi.org/10.1029/98JC02622Article Google Scholar 
  4. Bouffanais R (2010) Advances and challenges of applied large-eddy simulation. Comput Fluids 39:735–738. https://doi.org/10.1016/j.compfluid.2009.12.003Article Google Scholar 
  5. Celliers L, Schleyer MH (2002) Coral bleaching on high-latitude marginal reefs at Sodwana Bay, South Africa. Mar Pollut Bull 44:1380–1387Article Google Scholar 
  6. Celliers L, Schleyer MH (2008) Coral community structure and risk assessment of high-latitude reefs at Sodwana Bay, South Africa. Biodivers Conserv 17(13):3097–3117. https://doi.org/10.1007/s10531-007-9271-6Article Google Scholar 
  7. Chen SC (2018) Performance assessment of FLOW-3D and XFlow in the numerical modelling of fish-bone type fishway hydraulics https://doi.org/10.15142/T3HH1J
  8. Corbella S, Pringle J, Stretch DD (2015) Assimilation of ocean wave spectra and atmospheric circulation patterns to improve wave modelling. Coast Eng 100:1–10. https://doi.org/10.1016/j.coastaleng.2015.03.003Article Google Scholar 
  9. Davis KA, Pawlak G, Monismith SG (2021) Turbulence and coral reefs. Ann Rev Mar Sci. https://doi.org/10.1146/annurev-marine-042120-071823Article Google Scholar 
  10. Flow Science Inc (2018) FLOW-3D, Version 12.0 Users Manual. Santa Fe, NM, https://www.flow3d.com/
  11. Flow Science Inc (2019) FLOW-3D, Version 12.0 [Computer Software]. Santa Fe, NM, https://www.flow3d.com/
  12. Franco A, Moernaut J, Schneider-Muntau B, Strasser M, Gems B (2020) The 1958 Lituya Bay tsunami – pre-event bathymetry reconstruction and 3D numerical modelling utilising the computational fluid dynamics software Flow-3D. Nat Hazards Earth Syst Sci 20(8):2255–2279Article Google Scholar 
  13. Fringer OB, Gerritsen M, Street RL (2006) An unstructured-grid, finite-volume, nonhydrostatic, parallel coastal ocean simulator. Ocean Model 14(3):139–173Article Google Scholar 
  14. Fringer OB, Dawson CN, He R, Ralston DK, Zhang YJ (2019) The future of coastal and estuarine modeling: findings from a workshop. Ocean Model 143(September):101458. https://doi.org/10.1016/j.ocemod.2019.101458Article Google Scholar 
  15. Glassom D, Celliers L, Schleyer MH (2006) Coral recruitment patterns at Sodwana Bay, South Africa. Coral Reefs 25(3):485–492. https://doi.org/10.1007/s00338-006-0117-6Article Google Scholar 
  16. Gomes A, Pinho JLS, Valente T, do Carmo JS, Hegde VA (2020) Performance assessment of a semi-circular breakwater through CFD modelling. J Mar Sci Eng. https://doi.org/10.3390/jmse8030226Article Google Scholar 
  17. Green RH, Lowe RJ, Buckley ML (2018) Hydrodynamics of a tidally forced coral reef atoll. J Geophys Res Oceans 123(10):7084–7101. https://doi.org/10.1029/2018JC013946Article Google Scholar 
  18. Hansen AB, Carstensen S, Christensen DF, Aagaard T (2017) Performance of a tilt current meter in the surf zone. Coastal dynamics
  19. Hench JL, Rosman JH (2013) Observations of spatial flow patterns at the coral colony scale on a shallow reef flat. J Geophys Res Ocean 118(3):1142–1156. https://doi.org/10.1002/jgrc.20105Article Google Scholar 
  20. Hirt CW (1993) Volume-fraction techniques: powerful tools for wind engineering. J Wind Eng Ind Aerodyn 46–47:327–338. https://doi.org/10.1016/0167-6105(93)90298-3Article Google Scholar 
  21. Hirt CW, Sicilian JM (1985) A porosity technique for the definition of obstacles in rectangular cell meshes. In: Proceedings of 4th International Conference on Ship Hydrodynamics https://ci.nii.ac.jp/naid/10009570543/en/
  22. Hocker LO, Hruska MA (2004) Interleaving synchronous data and asynchronous data in a single data storage file
  23. Hossain MM, Staples AE (2020) Effects of coral colony morphology on turbulent flow dynamics. PLoS ONE 15(10):e0225676. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0225676Article Google Scholar 
  24. Jacob B, Stanev EV (2021) Understanding the impact of bathymetric changes in the german bight on coastal hydrodynamics: one step toward realistic morphodynamic modeling. Front Mar Sci. https://doi.org/10.3389/fmars.2021.640214Article Google Scholar 
  25. Koehl MAR, Hadfield MG (2010) Hydrodynamics of larval settlement from a larva’s point of view. Integr Comp Biol 50(4):539–551. https://doi.org/10.1093/icb/icq101Article Google Scholar 
  26. Lim A, Wheeler AJ, Price DM, O’Reilly L, Harris K, Conti L (2020) Influence of benthic currents on cold-water coral habitats: a combined benthic monitoring and 3D photogrammetric investigation. Sci Rep 10(1):19433. https://doi.org/10.1038/s41598-020-76446-yArticle Google Scholar 
  27. Limer BD, Bloomberg J, Holstein DM (2020) The influence of eddies on coral larval retention in the flower garden banks. Front Mar Sci 7:372. https://doi.org/10.3389/fmars.2020.00372Article Google Scholar 
  28. Monismith SG (2007) Hydrodynamics of coral reefs. Annu Rev Fluid Mech 39(1):37–55. https://doi.org/10.1146/annurev.fluid.38.050304.092125Article Google Scholar 
  29. Morris T (2009) Physical oceanography of Sodwana Bay and its effect on larval transport and coral bleaching. PhD thesis, Cape Peninsula University of Technology
  30. Morris T, Lamont T, Roberts MJ (2013) Effects of deep-sea eddies on the northern KwaZulu-Natal shelf, South Africa. Afr J Mar Sci 35(3):343–350. https://doi.org/10.2989/1814232X.2013.827991Article Google Scholar 
  31. Perry C, Larcombe P (2003) Marginal and non-reef-building coral environments. Coral Reefs 22:427–432. https://doi.org/10.1007/s00338-003-0330-5Article Google Scholar 
  32. Pope SB (2001) Turbulent flows. Cambridge University Press, CambridgeGoogle Scholar 
  33. Porter SN (2009) Biogeography and potential factors regulating shallow subtidal reef communities in the Western Indian Ocean. PhD thesis, University of Cape Town
  34. Porter SN, Schleyer MH (2017) Long-term dynamics of a high-latitude coral reef community at Sodwana Bay, South Africa. Coral Reefs 36(2):369–382. https://doi.org/10.1007/s00338-016-1531-zArticle Google Scholar 
  35. Porter SN, Schleyer MH (2019) Environmental variation and how its spatial structure influences the cross-shelf distribution of high-latitude coral communities in South Africa. Diversity. https://doi.org/10.3390/d11040057Article Google Scholar 
  36. Ramsay PJ (1994) Marine geology of the Sodwana Bay shelf, southeast Africa. Mar Geol 120(3–4):225–247. https://doi.org/10.1016/0025-3227(94)90060-4Article Google Scholar 
  37. Ramsay PJ, Mason TR (1990) Development of a type zoning model for Zululand coral reefs, Sodwana Bay, South Africa. J Coastal Res 6(4):829–852Google Scholar 
  38. Reguero BG, Beck MW, Agostini VN, Kramer P, Hancock B (2018) Coral reefs for coastal protection: a new methodological approach and engineering case study in Grenada. J Environ Manag 210:146–161. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2018.01.024Article Google Scholar 
  39. Reidenbach M, Stocking J, Szczyrba L, Wendelken C (2021) Hydrodynamic interactions with coral topography and its impact on larval settlement. Coral Reefs 40:1–15. https://doi.org/10.1007/s00338-021-02069-yArticle Google Scholar 
  40. Reidenbach MA, Koseff JR, Koehl MAR (2009) Hydrodynamic forces on larvae affect their settlement on coral reefs in turbulent, wave-driven flow. Limnol Oceanogr 54(1):318–330. https://doi.org/10.4319/lo.2009.54.1.0318Article Google Scholar 
  41. Roberts H, Richardson J, Lagumbay R, Meselhe E, Ma Y (2013) Hydrodynamic and sediment transport modeling using FLOW-3D for siting and optimization of the LCA medium diversion at white ditch hydrodynamic and sediment transport modeling using FLOW-3D for siting and optimization of the LCA medium diversion at white D (December)
  42. Roberts MJ, Ribbink AJ, Morris T, Berg MAVD, Engelbrecht DC, Harding RT (2006) Oceanographic environment of the Sodwana Bay coelacanths (Latimeria chalumnae), South Africa: coelacanth research. South Afr J Sci 102(9):435–443Google Scholar 
  43. Rogers JS, Monismith SG, Feddersen F, Storlazzi CD (2013) Hydrodynamics of spur and groove formations on a coral reef. J Geophys Res Ocean 118(6):3059–3073. https://doi.org/10.1002/jgrc.20225Article Google Scholar 
  44. Rogers JS, Monismith SG, Koweek DA, Torres WI, Dunbar RB (2016) Thermodynamics and hydrodynamics in an atoll reef system and their influence on coral cover. Limnol Oceanogr 61(6):2191–2206. https://doi.org/10.1002/lno.10365Article Google Scholar 
  45. Schleyer MH, Celliers L (2003) Coral dominance at the reef-sediment interface in marginal coral communities at Sodwana Bay, South Africa. Mar Freshw Res 54(8):967–972. https://doi.org/10.1071/MF02049Article Google Scholar 
  46. Schleyer MH, Porter SN (2018) Chapter One – drivers of soft and stony coral community distribution on the high-latitude coral reefs of South Africa. advances in marine biology, vol 80, Academic Press, pp 1–55, https://doi.org/10.1016/bs.amb.2018.09.001
  47. Scott F, Antolinez JAA, McCall R, Storlazzi C, Reniers A, Pearson S (2020) Hydro-morphological characterization of coral reefs for wave runup prediction. Front Mar Sci 7:361. https://doi.org/10.3389/fmars.2020.00361Article Google Scholar 
  48. Sebens KP, Grace SP, Helmuth B, Maney EJ Jr, Miles JS (1998) Water flow and prey capture by three scleractinian corals, Madracis mirabilis, Montastrea cavernosa and Porites porites, in a field enclosure. Mar Biol 131(2):347–360Article Google Scholar 
  49. Smagorinsky J (1963) General circulation experiments with the primitive equations. Mon Weather Rev 91(3):99–164Article Google Scholar 
  50. Stocking J, Laforsch C, Sigl R, Reidenbach M (2018) The role of turbulent hydrodynamics and surface morphology on heat and mass transfer in corals. J R Soc Interface 15:20180448. https://doi.org/10.1098/rsif.2018.0448Article Google Scholar 
  51. Van Leer B (1977) Towards the ultimate conservative difference scheme III. Upstream-centered finite-difference schemes for ideal compressible flow. J Comput Phys 23(3):263–275. https://doi.org/10.1016/0021-9991(77)90094-8Article Google Scholar 
  52. Wells C, Pringle J, Stretch D (2021) Cold water temperature anomalies on the Sodwana reefs and their driving mechanisms. South Afr J Sci. https://doi.org/10.17159/sajs.2021/9304Article Google Scholar 
  53. Wyatt ASJ, Lowe RJ, Humphries S, Waite AM (2010) Particulate nutrient fluxes over a fringing coral reef: relevant scales of phytoplankton production and mechanisms of supply. Mar Ecol Prog Ser 405:113–130Article Google Scholar 
  54. Yao Y, He T, Deng Z, Chen L, Guo H (2019) Large eddy simulation modeling of tsunami-like solitary wave processes over fringing reefs. Nat Hazards Earth Syst Sci 19(6):1281–1295. https://doi.org/10.5194/nhess-19-1281-2019Article Google Scholar 
  55. Zhao Q, Tanimoto K (1998) Numerical simulation of breaking waves by large eddy simulation and vof method. Coastal Engineering Proceedings 1(26), 10.9753/icce.v26.%p, https://journals.tdl.org/icce/index.php/icce/article/view/5656

Text and image taken from Deoraj, et al. (2022), On the reef scale hydrodynamics at Sodwana Bay, South Africa. Preprint courtesy the authors.

Figure 2: 3D (left) and 2D (right) views of wave elevation using case C

CFD 접근법을 사용하여 파도에서 하이드로포일의 SEAKEEPING 성능

SYAFIQ ZIKRYAND FITRIADHY*
Faculty of Ocean Engineering Technology and Informatics, Universiti Malaysia Terengganu, 21030 Kuala
Terengganu, Terengganu, Malaysia
*
Corresponding author: naoe.afit@gmail.com http://doi.org/10.46754/umtjur.2021.07.017

Abstract

수중익선은 일반적으로 열악한 환경 조건으로 인해 승객의 편안함에 영향을 미칠 수 있는 높은 저항과 과도한 수직 운동(히브 및 피치)을 경험합니다. 따라서 복잡한 유체역학적 현상이 존재하기 때문에 파랑에서 수중익선의 내항성능을 규명할 필요가 있다.

이를 위해 수중익선 운동에 대한 CFD(Computational Fluid Dynamic) 해석을 제안한다. Froude Number 및 포일 받음각과 같은 여러 매개변수가 고려되었습니다.

그 결과 Froude Number의 후속 증가는 히브 및 피치 운동에 반비례한다는 것이 밝혀졌습니다. 본질적으로 이것은 높은 응답 진폭 연산자(RAO)의 형태로 제공되는 수중익선 항해 성능의 업그레이드로 이어졌습니다.

또한 포일 선수의 증가하는 각도는 히브 운동에 비례하는 반면, 포일 선미는 7.5o에서 낮은 히브 운동을 보였고, 그 다음으로 5o, 10o 순으로 나타났다. 피치모션의 경우 포일 보우의 증가는 5o에서 더 낮았고, 그 다음이 10o, 7.5o 순이었다. 포일 선미의 증가는 수중익선에 의한 피치 모션 경험에 비례했습니다.

일반적으로 이 CFD 시뮬레이션은 앞서 언급한 설계 매개변수와 관련하여 공해 상태에서 수중익선 설계의 운영 효율성을 보장하는 데 매우 유용합니다.

Keywords

CFD, hydrofoil, foil angle of attack, heave, pitch.

Figure 1: Overall mesh block being used in simulation
Figure 1: Overall mesh block being used in simulation
Figure 2: 3D (left) and 2D (right) views of wave elevation using case C
Figure 2: 3D (left) and 2D (right) views of wave elevation using case C

References

Djavareshkian, M. H., & Esmaeili, A. (2014). Heuristic optimization of submerged hydrofoil
using ANFIS–PSO. Ocean Engineering, 92, 55-63.
Fitriadhy, A., & Adam, N. A. (2017). Heave and pitch motions performance of a monotricat ship in
head-seas. International Journal of Automotive and Mechanical Engineering, 14, 4243-4258.
Islam, M., Jahra, F., & Hiscock, S. (2016). Data analysis methodologies for hydrodynamic
experiments in waves. Journal of Naval Architecture and Marine Engineering, 13(1),
1-15.
Koutsourakis, N., Bartzis, J. G., & Markatos, N. C. (2012). Evaluation of Reynolds stress, k-ε and
RNG k-ε turbulence models in street canyon flows using various experimental datasets.
Environmental fluid mechanics, 1-25.
Manual, F. D. U. (2011). Flow3D User Manual, v9. 4.2, Flow Science. Inc., Santa Fe, NM. Matveev, K., & Duncan, R. (2005). Development
of the tool for predicting hydrofoil system performance and simulating motion of hydrofoil-assisted boats. Paper presented at the High Speed and High Performance Ship and Craft Symposium, Everett/WA: ASNE, USA.
Seif, M., Mehdigholi, H., & Najafi, A. (2014). Experimental and numerical modeling of the
high speed planing vessel motion. Journal of Marine Engineering & Technology, 13(2), 62-
72.
Sun, X., Yao, C., Xiong, Y., & Ye, Q. (2017). Numerical and experimental study on
seakeeping performance of a swath vehicle in head waves. Applied Ocean Research, 68, 262-
275.
Vakilabadi, K. A., Khedmati, M. R., & Seif, M.S. (2014). Experimental study on heave and
pitch motion characteristics of a wave-piercing trimaran. Transactions of FAMENA, 38(3), 13-
26.
Yakhot, A., Rakib, S., & Flannery, W. (1994). LowReynolds number approximation for turbulent
eddy viscosity. Journal of scientific computing, 9(3), 283-292.
Yakhot, V., & Orszag, S. A. (1986). Renormalization group analysis of turbulence. I. Basic theory.
Journal of scientific computing, 1(1), 3-51.

그림 2.1 가공 후 부품 보기

1 m/s보다 빠른 속도에서 액체 금속의 움직임 연구

ESTUDIO MOVIMIENTO DE METAL LIQUIDO A VELOCIDADES MAYORES DE 1 M/S

Author: Primitivo Carranza Torme
Supervised by :
Dr. Jesus Mª Blanco Ilzarbe
Energy Engineering Department
Faculty of Engineering – Bilbao, Vizcaya
University of Basque Country UPV / EHU

INTRODUCTION

주조 금속 부품은 모든 산업 분야에서 매우 중요합니다. 그러나 이들을 제조함에 있어서 액상재료에서 최종 형태에 이르기까지 용융온도, 합금, 성형, 주입, 응고 등 여러 변수를 동시에 제어해야 한다.

이러한 모든 측면은 올바르게 수행되어야 합니다. 단 하나의 오류로 인해 주조가 고객의 사양을 충족하지 못하기 때문입니다. 금속 주조는 고대(5,000년 이상)에서 현대 엔지니어링 과학으로 발전한 인간 활동으로, 새로운 개념과 솔루션의 지속적인 흐름으로 모든 복잡성을 포괄합니다.

본 논문에서 주조 기술 연구는 금속 특성, 합금 효과, 작업 및 열처리, 유체 흐름 또는 응고에 대한 별도의 연구보다 훨씬 더 광범위한 분석입니다. 주조 공정에서 강력한 재순환 영역은 공기, 가스, 주형 모래 입자 및 주물의 품질에 심각한 영향을 미치는 기타 결함을 가둘 수 있습니다.

특히 이러한 결함이 상당한 경제적 손실을 초래하는 넓은 표면을 채우는 동안. (HURST, 1996) 우리는 주물용 충진 및 공급 시스템 설계의 이론과 실제 지식을 바탕으로 이 연구를 시작했습니다(Sigworth, 2018).

이러한 기술은 문제 해결, 프로세스 개선 및 최적화와 같은 진단 목적과 새로운 기술 개발 모두에 효과적인 것으로 입증되었습니다. 금속 가공의 특정 문제에 대한 이러한 시뮬레이션 기술의 적용은 액체 금속의 속도가 1m/s보다 큰 경우 따라야 할 단계를 명확하게 정의하는 균일한 처리를 사용하지 않습니다.

이것이 우리 연구의 대상이 되는 조각들입니다. 1980년대 이래로 강력한 경쟁 압력(국가 경제 간의 경쟁 및 강철 대 알루미늄 또는 알루미늄 대 플라스틱 또는 복합 재료와 같은 다른 재료 간의 경쟁)으로 인해 금속 및 재료 분야에서 심오한 기술 변화가 있었습니다.

(Steel statistic year book, 2019) 어쨌든 수익성을 보장하기 위해서는 기존 금속 가공 작업을 지속적으로 업그레이드하고 최적화하는 것이 필수적이며, 아마도 가장 중요한 것은 지속적으로 새로운 제품과 프로세스를 개발하는 것입니다.

제조 및 시뮬레이션. 국가 경제의 경우 이는 현재 기술을 사용하여 대부분의 서방 국가에서 새로운 금속 생산 공장을 건설하는 것이 정당화될 수 없으므로 연구 개발 노력이 기존 작업을 개선할 수 있음을 의미합니다.

그리고 가장 중요한 것은 새로운 제품 및 프로세스 개념을 개발하는 것이 이러한 산업과 사회 전체의 지속적인 복지에 매우 중요하다는 것입니다. 높은 비생산율, 자동화 및 로봇화가 그러한 노력의 핵심 요소가 되어야 합니다.

분명히, 이러한 개발의 구현 시간은 상당히 짧아야 하므로 전통적인 기술이 대안적이고 더 빠르고 비용 효율적인 접근 방식에 자리를 내주어야 합니다. 수학적 모델링과 더 큰 범위의 전산 모델링 접근 방식은 절실히 필요한 기술 변화를 실현하는 데 도움이 되는 큰 잠재력을 가지고 있다고 믿어집니다. (European Steel Sector Copetitiveness of the European Steel Sector, 2008)

기술 변화의 필요성에 대한 추진력은 하드웨어뿐만 아니라 다양한 물리적 시뮬레이션 및 소프트웨어 패키지를 포함하는 컴퓨팅 도구의 보다 비용 효율적인 가용성에 대한 강력한 추진력도 필요합니다.

그림 2.1 가공 후 부품 보기
그림 2.1 가공 후 부품 보기
그림 3.33 속도가 1m/s를 초과하는 구역의 세부 정보
그림 3.33 속도가 1m/s를 초과하는 구역의 세부 정보

What’s New – FLOW-3D 2023R1

FLOW-3D 소프트웨어 제품군의 모든 제품은 2023R1에서 IT 관련 개선 사항을 받았습니다. FLOW-3D 2023R1은 이제 Windows 11 및 RHEL 8을 지원합니다. 누락된 종속성을 보고하도록 Linux 설치 프로그램이 개선되었으며 더 이상 루트 수준 권한이 필요하지 않으므로 설치가 더 쉽고 안전해집니다. 또한 워크플로를 자동화한 사용자를 위해 입력 파일 변환기에 명령줄 인터페이스를 추가하여 스크립트 환경에서도 워크플로가 업데이트된 입력 파일로 작동하는지 확인할 수 있습니다.

확장된 PQ 2 분석

제조에 사용되는 유압 시스템은 PQ 2 곡선을 사용하여 모델링할 수 있습니다. 장치의 세부 사항을 건너뛰고 흐름에 미치는 영향을 포함하기 위해 질량-운동량 소스 또는 속도 경계 조건을 사용하여 유압 시스템을 근사화하는 것이 편리한 단순화인 경우가 많습니다. 기존 PQ 2 분석 모델을 확장하여 이러한 유형의 기하학적 단순화를 허용하면서도 여전히 현실적인 결과를 제공합니다. 이것은 시뮬레이션 시간과 모델 복잡성의 감소로 해석됩니다.

FLOW-3D 2022R2 의 새로운 기능

FLOW-3D 2022R2 제품군 의 출시와 함께 Flow Science는 워크스테이션과 FLOW-3D 의 HPC 버전 을 통합하여 단일 노드 CPU 구성에서 다중 구성에 이르기까지 모든 유형의 하드웨어 아키텍처를 활용할 수 있는 단일 솔버 엔진을 제공합니다. 노드 병렬 고성능 컴퓨팅 실행. 추가 개발에는 점탄성 흐름을 위한 새로운 로그 구조 텐서 방법, 지속적인 솔버 속도 성능 개선, 고급 냉각 채널 및 팬텀 구성 요소 제어, 향상된 연행 공기 기능이 포함됩니다.

통합 솔버

FLOW-3D 제품을 단일 통합 솔버로 마이그레이션하여  로컬 워크스테이션 또는 고성능 컴퓨팅 하드웨어 환경에서 원활하게 실행했습니다.

많은 사용자가 노트북이나 로컬 워크스테이션에서 모델을 실행하지만 고성능 컴퓨팅 클러스터에서 더 큰 모델을 실행합니다. 2022R2 릴리스에서는 통합 솔버를 통해 사용자가 HPC 솔루션에서 OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화의 동일한 이점을 활용하여 워크스테이션 및 노트북에서 실행할 수 있습니다.

성능 확장의 예
점점 더 많은 수의 CPU 코어를 사용하는 성능 확장의 예
메쉬 분해의 예
OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화를 위한 메시 분해의 예

솔버 성능 개선

멀티 소켓 워크스테이션

멀티 소켓 워크스테이션은 이제 매우 일반적이며 대규모 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. 새로운 통합 솔버를 통해 이러한 유형의 하드웨어를 사용하는 사용자는 일반적으로 HPC 클러스터 구성에서만 사용할 수 있었던 OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화를 활용하여 모델을 실행할 수 있는 성능 이점을 볼 수 있습니다.

낮은 수준의 루틴으로 벡터화 및 메모리 액세스 개선

대부분의 테스트 사례에서 10%에서 20% 정도의 성능 향상이 관찰되었으며 일부 사례에서는 20%를 초과하는 런타임 이점이 있었습니다.

정제된 체적 대류 안정성 한계

시간 단계 안정성 한계는 모델 런타임의 주요 동인입니다. 2022R2에서는 새로운 시간 단계 안정성 한계인 3D 대류 안정성 한계를 숫자 위젯에서 사용할 수 있습니다. 실행 중이고 대류가 제한된(cx, cy 또는 cz 제한) 모델의 경우 새 옵션은 30% 정도의 일반적인 속도 향상을 보여주었습니다.

압력 솔버 프리 컨디셔너

경우에 따라 까다로운 흐름 구성의 경우 과도한 압력 솔버 반복으로 인해 실행 시간이 길어질 수 있습니다. 어려운 경우 2022R2에서는 모델이 너무 많이 반복될 때 FLOW-3D가 자동으로 새로운 프리 컨디셔너를 활성화하여 압력 수렴을 돕습니다. 테스트의 런타임이 1.9배에서 335배까지 빨라졌습니다!

점탄성 유체에 대한 로그 형태 텐서 방법

점탄성 유체에 대한 새로운 솔버 옵션을 사용자가 사용할 수 있으며 특히 높은 Weissenberg 수치에 효과적입니다.

점탄성 흐름을 위한 개선된 솔루션
로그 구조 텐서 솔루션을 사용하여 점탄성 흐름에 대한 높은 Weissenberg 수에서 개선된 솔루션의 예. Courtesy MF Tome, et al., J. Non-Newton. 체액. 기계 175-176 (2012) 44–54

활성 시뮬레이션 제어 확장

능동 시뮬레이션 제어 기능은 연속 주조 및 적층 제조 응용 프로그램과 주조 및 기타 여러 열 관리 응용 프로그램에 사용되는 냉각 채널에 일반적으로 사용되는 팬텀 개체를 포함하도록 확장되었습니다.

동적 열 제어의 예
융합 증착 모델링 애플리케이션을 위한 동적 열 제어의 예
가상 물체 속도 제어의 예
산업용 탱크 적용을 위한 동적 냉각 채널 제어의 예
동적 열 제어의 예
연속 주조 애플리케이션을 위한 팬텀 물체 속도 제어의 예

연행 공기 기능 개선

디퓨저 및 유사한 산업용 기포 흐름 응용 분야의 경우 이제 대량 공급원을 사용하여 물 기둥에 공기를 도입할 수 있습니다. 또한 혼입 공기 및 용존 산소의 난류 확산에 대한 기본값이 업데이트되었으며 매우 낮은 공기 농도에 대한 모델 정확도가 향상되었습니다.

디퓨저 모델의 예
디퓨저 모델의 예: 질량원을 사용하여 물기둥에 공기를 도입할 수 있습니다.
Figure 1 | Laboratory channel dimensions.

강화된 조도 계수 및 인버트 레벨 변화가 있는 90도 측면 턴아웃에서의 유동에 대한 실험적 및 수치적 연구

Experimental and numerical study of flow at a 90 degree lateral turnout with enhanced roughness coefficient and invert level changes

Maryam Bagheria, Seyed M. Ali Zomorodianb, Masih Zolghadrc, H. Md. Azamathulla d,*
and C. Venkata Siva Rama Prasade
a Hydraulic Structures, Department of Water Engineering, Shiraz University, Shiraz, Iran
b Department of Water Engineering, College of Agriculture, Shiraz University, Shiraz, Iran
c Department of Water Sciences Engineering, College of Agriculture, Jahrom University, Jahrom, Iran
d Civil & Environmental Engineering, The University of the West Indies, St. Augustine Campus, Port of Spain, Trinidad
e Department of Civil Engineering, St. Peters Engineering College, Hyderabad, India
*Corresponding author. E-mail: azmatheditor@gmail.com

ABSTRACT

측면 분기기(흡입구)의 상류측에서 유동 분리는 분기기 입구에서 맴돌이 전류를 일으키는 중요한 문제입니다. 이는 흐름의 유효 폭, 분기 용량 및 효율성을 감소시킵니다. 따라서 분리구역의 크기를 파악하고 그 크기를 줄이기 위한 방안을 제시하는 것이 필수적이다.

본 연구에서는 분리 구역의 크기를 줄이기 위한 방법으로 분출구 입구에 7가지 유형의 조면화 요소와 4가지 다른 방류가 있는 3가지 다른 베드 인버트 레벨의 설치(총 84회 실험)를 조사했습니다. 또한 3D 전산 유체 역학(CFD) 모델을 사용하여 분리 구역의 흐름 패턴과 치수를 평가했습니다.

결과는 조도 계수를 향상시키면 분리 영역 치수를 최대 38%까지 줄일 수 있는 반면 드롭 구현 효과는 사용된 조도 계수에 따라 이 영역을 다르게 축소할 수 있음을 보여주었습니다. 두 방법을 결합하면 분리 구역 치수를 최대 63%까지 줄일 수 있습니다.

Flow separation at the upstream side of lateral turnouts (intakes) is a critical issue causing eddy currents at the turnout entrance. It reduces the effective width of flow, turnout capacity and efficiency. Therefore, it is essential to identify the dimensions of the separation zone and propose remedies to reduce its dimensions.

Installation of 7 types of roughening elements at the turnout entrance and 3 different bed invert levels, with 4 different discharges (making a total of 84 experiments) were examined in this study as a method to reduce the dimensions of the separation zone. Additionally, a 3-D Computational Fluid Dynamic (CFD) model was utilized to evaluate the flow pattern and dimensions of the separation zone.

Results showed that enhancing the roughness coefficient can reduce the separation zone dimensions up to 38% while the drop implementation effect can scale down this area differently based on the roughness coefficient used. Combining both methods can reduce the separation zone dimensions up to 63%.

Key words

discharge ratio, flow separation zone, intake, three dimensional simulation

Experimental and numerical study of flow at a 90 degree lateral turnout with enhanced
roughness coefficient and invert level changes
Experimental and numerical study of flow at a 90 degree lateral turnout with enhanced roughness coefficient and invert level changes
Figure 1 | Laboratory channel dimensions.
Figure 1 | Laboratory channel dimensions.
Figure 2 | Roughness plates.
Figure 2 | Roughness plates.
Figure 4 | Effect of roughness on separation zone dimensions.
Figure 4 | Effect of roughness on separation zone dimensions.
Figure 10 | Comparision of the vortex area (software output) for three roughnesses (0.009, 0.023 and 0.032).
Figure 10 | Comparision of the vortex area (software output) for three roughnesses (0.009, 0.023 and 0.032).
Figure 11 | Comparison of vortex area in 3D mode (tecplot output) with two roughnesses (a) 0.009 and (b) 0.032.
Figure 11 | Comparison of vortex area in 3D mode (tecplot output) with two roughnesses (a) 0.009 and (b) 0.032.
Figure 12 | Velocity vector for flow condition Q¼22 l/s, near surface.
Figure 12 | Velocity vector for flow condition Q¼22 l/s, near surface.

REFERENCES

Abbasi, A., Ghodsian, M., Habibi, M. & Salehi Neishabouri, S. A. 2004 Experimental investigation on dimensions of flow separation zone at
lateral intakeentrance. Research & Construction; Pajouhesh va Sazandegi 62, 38–44. (In Persian).
Al-Zubaidy, R. & Hilo, A. 2021 Numerical investigation of flow behavior at the lateral intake using Computational Fluid Dynamics (CFD).
Materials Today: Proceedings. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2021.11.172.
Chow, V. T. 1959 Open Channel Hydraulics. McGraw-Hill, New York.
Jalili, H., Hosseinzadeh Dalir, A. & Farsadizadeh, D. 2011 Effect of intake geometry on the sediment transport and lateral flow pattern.
Iranian Water Research Journal 5 (9), 1–10. (In Persian).
Jamshidi, A., Farsadizadeh, D. & Hosseinzadeh Dalir, A. 2016 Variations of flow separation zone at lateral intake entrance using submerged
vanes. Journal of Civil Engineering Urban 6 (3), 54–63. Journal homepage. Available from: www.ojceu.ir/main.
Karami Moghaddam, K. & Keshavarzi, A. 2007 Investigation of flow structure in lateral intakes of 55° and 90° with rounded entrance edge.
In: 03 National Congress on Civil Engineering University of Tabriz. Available from: https://civilica.com/doc/16317. (In Persian).
Karami, H., Farzin, S., Sadrabadi, M. T. & Moazeni, H. 2017 Simulation of flow pattern at rectangular lateral intake with different dike and
submerged vane scenarios. Journal of Water Science and Engineering 10 (3), 246–255. https://doi.org/10.1016/j.wse.2017.10.001.
Kasthuri, B. & Pundarikanthan, N. V. 1987 Discussion on separation zone at open- channel junction. Journal of Hydraulic Engineering
113 (4), 543–548.
Keshavarzi, A. & Habibi, L. 2005 Optimizing water intake angle by flow separation analysis. Journal of Irrigation and Drain 54, 543–552.
https://doi.org/10.1002/ird.207.
Kirkgöz, M. S. & Ardiçlioğ
lu, M. 1997 Velocity profiles of developing and developed open channel flow. Journal of Hydraulic Engineering
1099–1105. 10.1061/(ASCE)0733-9429(1997)123:12(1099).
Nakato, T., Kennedy, J. F. & Bauerly, D. 1990 Pumpstation intake-shoaling control with submerge vanes. Journal of Hydraulic Engineering.
https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9429(1990)116:1(119).
Neary, V. S. & Odgaard, J. A. 1993 Three-dimensional flow structure at open channel diversions. Journal of Hydraulic Engineering. ASCE 119
(11), 1224–1230. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9429(1993)119:11(1223).
Nikbin, S. & Borghei, S. M. 2011 Experimental investigation of submerged vanes effect on dimensions of flow separation zone at a 90°
openchannel junction. In: 06rd National Congress on Civil Engineering University of Semnan. (In Persian). Available from: https://
civilica.com/doc/120494.
Odgaard, J. A. & Wang, Y. 1991 Sediment management with submerged vanes, I: theory. Journal of Hydraulic Engineering 117 (3), 267–283.

Ramamurthy, A. S., Junying, Q. & Diep, V. 2007 Numerical and experimental study of dividing open-channel flows. Journal of Hydraulic
Engineering. See: https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9429(2007)133:10(1135).
Seyedian, S., Karami Moghaddam, K. & Shafai Begestan, M. 2008 Determining the optimal radius in lateral intakes of 55° and 90° using
variation of flow velocity. In: 07th Iranian Hydraulic Conference. Power & Water University of Technology (PWUT). (In Persian).
Available from: https://civilica.com/doc/56251.
Zolghadr, M. & Shafai Bejestan, M. 2020 Six legged concrete (SLC) elements as scour countermeasures at wing wall bridge abutments.
International Journal of River Basin Management. doi: 10.1080/15715124.2020.1726357.
Zolghadr, M., Zomorodian, S. M. A., Shabani, R. & Azamatulla Md., H. 2021 Migration of sand mining pit in rivers: an experimental,
numerical and case study. Measurement. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2020.108944

Figure 3: Wave pattern at sea surface at 20 knots (10.29 m/s) for mesh 1

Flow-3D에서 CFD 시뮬레이션을 사용한 선박 저항 분석

Ship resistance analysis using CFD simulations in Flow-3D

Author

Deshpande, SujaySundsbø, Per-ArneDas, Subhashis

Abstract

선박의 동력 요구 사항을 설계할 때 고려해야 할 가장 중요한 요소는 선박 저항 또는 선박에 작용하는 항력입니다. 항력을 극복하는 데 필요한 동력이 추진 시스템의 ‘손실’에 기여하기 때문에 추진 시스템을 설계하는 동안 선박 저항을 추정하는 것이 중요합니다. 선박 저항을 계산하는 세 가지 주요 방법이 있습니다:

Holtrop-Mennen(HM) 방법과 같은 통계적 방법, 수치 분석 또는 CFD(전산 유체 역학) 시뮬레이션 및 모델 테스트, 즉 예인 탱크에서 축소된 모델 테스트. 설계 단계 초기에는 기본 선박 매개변수만 사용할 수 있을 때 HM 방법과 같은 통계 모델만 사용할 수 있습니다.

수치 해석/CFD 시뮬레이션 및 모델 테스트는 선박의 완전한 3D 설계가 완료된 경우에만 수행할 수 있습니다. 본 논문은 Flow-3D 소프트웨어 패키지를 사용하여 CFD 시뮬레이션을 사용하여 잔잔한 수상 선박 저항을 예측하는 것을 목표로 합니다.

롤온/롤오프 승객(RoPax) 페리에 대한 사례 연구를 조사했습니다. 선박 저항은 다양한 선박 속도에서 계산되었습니다. 메쉬는 모든 CFD 시뮬레이션의 결과에 영향을 미치기 때문에 메쉬 민감도를 확인하기 위해 여러 개의 메쉬가 사용되었습니다. 시뮬레이션의 결과를 HM 방법의 추정치와 비교했습니다.

시뮬레이션 결과는 낮은 선박 속도에 대한 HM 방법과 잘 일치했습니다. 더 높은 선속을 위한 HM 방법에 비해 결과의 차이가 상당히 컸다. 선박 저항 분석을 수행하는 Flow-3D의 기능이 시연되었습니다.

While designing the power requirements of a ship, the most important factor to be considered is the ship resistance, or the sea drag forces acting on the ship. It is important to have an estimate of the ship resistance while designing the propulsion system since the power required to overcome the sea drag forces contribute to ‘losses’ in the propulsion system. There are three main methods to calculate ship resistance: Statistical methods like the Holtrop-Mennen (HM) method, numerical analysis or CFD (Computational Fluid Dynamics) simulations, and model testing, i.e. scaled model tests in towing tanks. At the start of the design stage, when only basic ship parameters are available, only statistical models like the HM method can be used. Numerical analysis/ CFD simulations and model tests can be performed only when the complete 3D design of the ship is completed. The present paper aims at predicting the calm water ship resistance using CFD simulations, using the Flow-3D software package. A case study of a roll-on/roll-off passenger (RoPax) ferry was investigated. Ship resistance was calculated at various ship speeds. Since the mesh affects the results in any CFD simulation, multiple meshes were used to check the mesh sensitivity. The results from the simulations were compared with the estimate from the HM method. The results from simulations agreed well with the HM method for low ship speeds. The difference in the results was considerably high compared to the HM method for higher ship speeds. The capability of Flow-3D to perform ship resistance analysis was demonstrated.

Figure 1: Simplified ship geometry
Figure 1: Simplified ship geometry
Figure 3: Wave pattern at sea surface at 20 knots (10.29 m/s) for mesh 1
Figure 3: Wave pattern at sea surface at 20 knots (10.29 m/s) for mesh 1
Figure 4: Ship Resistance (kN) vs Ship Speed (knots)
Figure 4: Ship Resistance (kN) vs Ship Speed (knots)

Publisher

International Society of Multiphysics

Citation

Deshpande SR, Sundsbø P, Das S. Ship resistance analysis using CFD simulations in Flow-3D. The International Journal of Multiphysics. 2020;14(3):227-236

REFERENCES

[1] K. Min and S. Kang, “Study on the form factor and full-scale ship resistance prediction
method,” Journal of Marine Science and Technology, vol. 15, pp. 108-118, June 2010.
[2] A. Molland, S. Turnock and D. Hudson, “Ship Resistance and Propulsion” Second
Edition. In Ship Resistance and Propulsion: Practical Estimation of Ship Propulsive
Power (pp. 12-69), August 2017, Cambridge University Press.
[3] K. Niklas and H. Pruszko, “Full-scale CFD simulations for the determination of ship
resistance as a rational, alternative method to towing tank experiments,” Ocean
Engineering, vol. 190, October 2019.
[4] A. Elkafas, M. Elgohary and A. Zeid, “Numerical study on the hydrodynamic drag force
of a container ship model,” Alexandria Engineering Journal, vol. 58, no. 3, pp. 849-859,
September 2019.
[5] J. Holtrop and G. Mennen, “An approximate power prediction method,” International
Shipbuilding Progress, vol. 29, no. 335, pp. 166-170, July 1982.
[6] E. Bøckmann and S. Steen, “Model test and simulation of a ship with wavefoils,” Applied
Ocean research, vol. 57, pp. 8-18, April 2016.
[7] K. Atreyapurapu, B. Tallapragada and K. Voonna, “Simulation of a Free Surface Flow
over a Container Vessel Using CFD,” International Journal of Engineering Trends and
Technology (IJETT), vol. 18, no. 7, pp. 334-339, December 2014.
[8] J. Petersen, D. Jacobsen and O. Winther, “Statistical modelling for ship propulsion
efficiency,” Journal of Marine Science and Technology, vol. 17, pp. 30-39, December
2011.
[9] H. Versteeg and W. Malalasekera, An introduction to computational fluid dynamics: the
finite volume method (second edition), Harlow, England: Pearson Education Ltd, 2007.
[10]C. Hirth and B. Nichols, “Volume of fluid (VOF) method for the dynamics of free
boundaries,” Journal of Computational Physics, vol. 39, no. 1, pp. 201-225, January 1981.
[11] A. Nordli and H. Khawaja, “Comparison of Explicit Method of Solution for CFD Euler
Problems using MATLAB® and FORTRAN 77,” International Journal of Multiphysics,
vol. 13, no. 2, 2019.
[12] FLOW-3D® Version 12.0 User’s Manual (2018). FLOW-3D [Computer software]. Santa
Fe, NM: Flow Science, Inc. https://www.flow3d.com.
[13] D. McCluskey and A. Holdø, “Optimizing the hydrocyclone for ballast water treatment
using computational fluid dynamics,” International Journal of Multiphysics, vol. 3, no. 3,
2009.
[14]M. Breuer, D. Lakehal and W. Rodi, “Flow around a Surface Mounted Cubical Obstacle:
Comparison of Les and Rans-Results,” Computation of Three-Dimensional Complex
Flows. Notes on Numerical Fluid Mechanics, vol. 49, p. 1996.
[15] G. Wei, “A Fixed-Mesh Method for General Moving Objects in Fluid Flow”, Modern
Physics Letters B, vol. 19, no. 28, pp. 1719-1722, 2005.
[16]J. Michell, “The wave-resistance of a ship,” The London, Edinburgh, and Dublin
Philosophical Magazine and Journal of Science, Vols. 45, 1898, no. 272, pp. 106-123,
May 2009.

Figure 7. Comparison of Archimedean screw power performances P(W) for Q = 0.15 m3 /s and 0.30m3 /s and angles of orientation 22ο & 32ο .

CFD Simulations of Tubular Archimedean Screw Turbines Harnessing the Small Hydropotential of Greek Watercourses

Alkistis Stergiopoulou 1, Vassilios Stergiopoulos 2
1 Institut für Wasserwirtschaft, Hydrologie und Konstruktiven Wasserbau, B.O.K.U. University, Muthgasse 18, 1190 Vienna, (actually Senior Process Engineer at the VTU Engineering in Vienna, Zieglergasse 53/1/24, 1070 Vienna, Austria).2 School of Pedagogical and Technological Education, Department of Civil Engineering Educators, ASPETE Campus, Eirini Station, 15122 Amarousio, Athens, Greece.

Abstract

이 논문은 최초의 아르키메데스 나사 터빈 CFD 모델링 결과에 대한 간략한 견해를 제시하며, 이는 “그리스에서 아르키메데스의 부활: 수리 역학 및 아르키메데스 달팽이관 물레방아의 유체역학적 거동 연구에 대한 기여”라는 제목의 최근 연구에서 수행되었습니다.
그리스 자연 및 기술 수로의 수력 잠재력”. Flow-3D 코드를 기반으로 하는 이 CFD 분석은 일반적인 TAST(Tubular Archimedean Screw Turbines)와 관련이 있으며 몇 TWh 정도의 그리스 자연 및 기술 수로의 중요한 미개발 수력 잠재력을 활용하는 연간 및 수천 MW 범위의 총 설치 용량인 소규모 수력 발전 시스템에 대한 몇 가지 유망한 성능을 보여줍니다.

This paper presents a short view of the first Archimedean Screw Turbines CFD modelling results, which were carried out within the recent research entitled “Rebirth of Archimedes in Greece: contribution to the study of hydraulic mechanics and hydrodynamic behavior of Archimedean cochlear waterwheels, for recovering the hydraulic potential of Greek natural and technical watercourses”. This CFD analysis, based to the Flow-3D code, concerns typical Tubular Archimedean Screw Turbines (TASTs) and shows some promising performances for such small hydropower systems harnessing the important unexploited hydraulic potential of natural and technical watercourses of Greece, of the order of several TWh / year and of a total installed capacity in the range of thousands MWs.

Keywords

CFD; Flow-3D; TAST; Small Hydro; Renewable Energy; Greek Watercourses.

Figure 1. Photorealistic view of an inclined axis TAST (photo A. Stergiopoulou).
Figure 1. Photorealistic view of an inclined axis TAST (photo A. Stergiopoulou).
Figure 3. The spectrum of all the screw axis orientation cases.
Figure 3. The spectrum of all the screw axis orientation cases.
Figure 4. Creation of the 3bladed Archimedean Screw with Solidworks
Figure 4. Creation of the 3bladed Archimedean Screw with Solidworks
Figure 6. “Meshing & Geometry” tab Operations (Flow 3-D).
Figure 6. “Meshing & Geometry” tab Operations (Flow 3-D).
Figure 7. Comparison of Archimedean screw power performances P(W) for Q = 0.15 m3
/s and 0.30m3
/s
and angles of orientation 22ο & 32ο
.
Figure 7. Comparison of Archimedean screw power performances P(W) for Q = 0.15 m3 /s and 0.30m3 /s and angles of orientation 22ο & 32ο .
Figure 12. Various performances of the Archimedean Screw (MKE/Mean Kinetic Energy, Torque,
Turbulent Kinetic Energy, Turbulent Dissipation) for flow discharge Q = 0.45 m3
/s and an angle of
orientation θ = 32ο
Figure 12. Various performances of the Archimedean Screw (MKE/Mean Kinetic Energy, Torque, Turbulent Kinetic Energy, Turbulent Dissipation) for flow discharge Q = 0.45 m3 /s and an angle of orientation θ = 32ο

References

[1] A. Stergiopoulou, Computational and experimental investigation of the hydrodynamic behaviour of
screw hydro turbine, Ph.D. Thesis, NTUA, 2017.
[2] B. Pelikan, A. Lashofer, Verbesserung der Strömungseigenschaften sowie Planungs-und
Betriebsoptimierung von Wasserkraftschnecken, Research Project, BOKU University, Vienna,
2012.
[3] G. Müller, J. Senior, Simplified theory of Archimedean screws, Journal of Hydraulic Research 47
(5) (2009) 666-669.
[4] C. Rorres, The turn of the screw: Optimal design of an Archimedes screw, Journal of Hydraulic
Engineering, 80 (2000) 72-80.
[5] A. Stergiopoulou, V. Stergiopoulos, Return of Archimedes: Harnessing with new Archimedean
spirals the hydraulic potential of the Greek watercourses, in: Proceedings of the Conference for
Climate Change, Thessaloniki, 2009.
[6] A. Stergiopoulou, V. Stergiopoulos, from the old Archimedean screw pumps to the new
Archimedean screw turbines for hydropower production in Greece, in: Proceedings of CEMEPE
Conference, Mykonos, June 21-26, 2009.

[7] V. Stergiopoulos, A. Stergiopoulou, E. Kalkani, Quo Vadis Archimedes Nowadays in Greece?
Towards Modern Archimedean Turbines for Recovering Greek Small Hydropower Potential, in:
Proceedings of 3rd International Scientific “Energy and Climate Change” Conference, Athens, 2010.
[8] A. Stergiopoulou, V. Stergiopoulos, E. Κalkani, Greece beyond the horizon of the era of transition:
Archimedean screw hydropower development terra incognita, International Journal of Energy and
Development, v.6, Issue 6, pp. 627-536, 2015.
[9] A. Stergiopoulou, V. Stergiopoulos, E. Κalkani, Experimental and theoretical research of zero head
innovative horizontal axis Archimedean screw turbines, Journal of Energy and Development, v.6,
Issue 5, pp. 471-478, 2015.
[10] A. Stergiopoulou, V. Stergiopoulos, E. Κalkani, Back to the Future: Rediscovering the Archimedean
screws as modern turbines for harnessing Greek small hydropower potential, in: Proceedings of the
Third International Conference CEMEPE 2011 & SECOTOX, Skiathos, 2011.
[11] A. Stergiopoulou, V. Stergiopoulos, Educational Renewable Energy Screw Wheel Technologies for
Pico Hydropower Generation, Modern Environmental Science and Engineering, v.4, No.5, pp. 439-
445, May 2018.
[12] A. Stergiopoulou, V. Stergiopoulos, Educational Renewable Energy Screw Wheel Technologies for
Pico Hydropower Generation, Modern Environmental Science and Engineering, v.4, No.5, pp. 439-
445, May 2018.
[13] A. Stergiopoulou, V. Stergiopoulos, Towards an inventory of the archimedean small hydropower
potential of Greece, INTERNATIONAL JOURNAL OF ENERGY AND ENVIRONMENT
Volume 11, Issue 2, 2020 pp.137-144.
[14] Flow Science, FLOW-3D Manual, 2013.
[15] K. Versteeg and W. Malalasekera, An Introduction to Computational Fluid Dynamics, Pearson,
2007.
[16] C. Hirsch, Numerical Computation of internal and external flows: The fundamentals of
Computational Fluid dynamics, John Wiley & Sons, 2007.
[17] A. Stergiopoulou, V. Stergiopoulos and E. Kalkani, An eagle’s CFD view of Studying Innovative
Archimedean Screw Renewable Hydraulic Energy Systems, Proceedings of the 4th International
Conference on Environmental Management, Engineering, Planning and Economics (CEMEPE) and
SECOTOX Conference, Mykonos island, Greece, pp.454-460 June 24-28, 2013.
[18] A. Stergiopoulou, V. Stergiopoulos, A., E. Kalkani, Computational Fluid Dynamics Study on a 3D
Graphic Solid Model of Archimedean Screw Turbines, Fresenius Environmental Bulletin, vol.23-
No1, 2014.
[19] Α. Stergiopoulou, Kalkani E., “Towards a First C.F.D. Study of Innovative Archimedean Inclined
Axis Hydropower Turbines”, International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT),
Vol. 2 Issue 9, September – 2013, pp. 193-199.
[20] A. Stergiopoulou, V. Stergiopoulos, A first CFD study of small hydro energy recovery from the
Attica water supply network, INTERNATIONAL JOURNAL OF ENERGY AND
ENVIRONMENT, Volume 11, Issue 3, 2020 pp.157-166.

Fig. 1 Oscillation of a free surface due to the step reduction of gravity acceleration from kzi ≈ 9.81 to kz ≈ 0

Reorientation of Cryogenic Fluids Upon Step Reduction of Gravity

단계적 중력 감소 시 극저온 유체의 방향 전환

Malte Stief∗, Jens Gerstmann∗∗, and Michael E. Dreyer∗∗∗
ZARM, Center of Applied Space Technology and Microgravity, University of Bremen, Am Fallturm, D-28359 Bremen
Experiments to observe the surface oscillation of cryogenic liquids have been performed with liquid nitrogen inside a 50 mm
diameter right circular cylinder. The surface oscillation is driven by the capillary force that becomes dominant after a sudden
reduction of the gravity acceleration acting on the liquid. The experiments show differences from the speculated behavior and
enables one to observe new features.

Introduction and motivation

최근 몇 년 동안 Bremen의 낙하탑에서 중력의 단계적 감소 시 방향 재지향 거동과 표면 진동을 조사하기 위해 수많은 실험이 수행되었습니다[1]. 이 실험의 원리는 그림 1에 나와 있습니다.

그림 1의 왼쪽에 표시된 것처럼 오른쪽 원형 원통형 용기에 테스트 액체를 레벨 h0까지 채웁니다. 처음에 액체는 정지 상태이며 중앙에서 평평한 인터페이스를 형성합니다.

초기 중력 가속도 kzi ≈ 9.81 [m/s2]와 결과적으로 높은 BOND 수(Bo = ρkziR2/σ)로 인해 실린더의 대칭축에서. 낙하탑에서 실험 캡슐의 방출에 의해 확립된 μ-중력 환경 kz ≈ 0 [m/s2]로의 갑작스러운 전환과 함께 자유 표면은 진동 운동으로 새로운 평형 구성을 찾기 시작합니다(그림의 오른쪽) 1). 이러한 움직임은 그림 1의 중앙에 스케치되어 있습니다.

표면 진동의 구동력은 접착력과 결합된 표면 장력이며, 댐핑은 액체의 점도에 의해 제어됩니다. 위치가 zw인 벽에서 접촉선의 이동은 접촉각 γ에 의해 제어됩니다. 접촉각이 작은 액체용 γ ≈ 0◦

In recent years numerous experiments have been carried out to investigate the reorientation behavior and surface oscillations upon step reduction of gravity at the drop tower in Bremen [1]. The principals of these experiments are shown in figure 1. A right circular cylindrical container is filled up to the level h0 with the test liquid, as shown on the left of figure 1. Initially the liquid is quiescent and forms a flat interface at the center, in the symmetry axis of the cylinder, due to the initial gravity acceleration kzi ≈ 9.81 [m/s2] and the resulting high BOND number (Bo = ρkziR2/σ). With the sudden transition to the µ-gravity environment kz ≈ 0 [m/s2], which is established by the release of the experiment capsular in the drop tower, the free surface is initiated to search its new equilibrium configuration (right side of figure 1) with an oscillatory motion. These movements are sketched in the center of figure 1. The driving force for the surface oscillation is the surface tension in combination with the adhesion force where the damping is controlled by the viscosity of the liquid. The movement of the contact line at the wall, with its position zw, is governed by the contact angle γ. For liquids with small contact angle γ ≈ 0◦

Fig. 1 Oscillation of a free surface due to the step reduction of gravity acceleration from kzi ≈ 9.81 to kz ≈ 0
Fig. 1 Oscillation of a free surface due to the step reduction of gravity acceleration from kzi ≈ 9.81 to kz ≈ 0
Fig. 2 Experiment picture-series showing the oscillation of the free surface at different times for a 50 mm diameter cylinder.
Fig. 2 Experiment picture-series showing the oscillation of the free surface at different times for a 50 mm diameter cylinder.

References

[1] M. Michaelis, Kapillarinduzierte Schwingungen freier Fl¨ussigkeitsoberfl¨achen, Dissertation Universit¨at Bremen, Fortschritt-Berichte
Nr. 454 (VDI Verlag, D¨usseldorf, 2003).

Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering

사다리꼴 채널용 날개형 휴대용 수로의 수리 성능.

用于梯形渠道的仿翼形便携式量水槽水力性能.

  • Source: Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering . 2023, Vol. 39 Issue 3, p76-83. 8p.
  • Author(s):王蒙; 张宽地; 王文娥; 张鸿洋; 吕宏兴
  • 추상적인:에어로포일의 유동설비는 우수한 수압조건과 높은 유량측정 정확도를 보여주고 있습니다. 그러나 에어로포일의 복잡한 곡선은 수위측정설비의 추진에 제약을 줄 수 있다. 본 연구는 최종 사다리꼴 채널에서의 적용 가능성을 탐색하기 위해 간단한 구조의 휴대용 모조 에어로포일 측정 수로를 기반으로 한다. 그 중 1/4 타원곡선과 호곡선을 결합하여 복잡한 에어로포일곡선을 근사화하였다. 수압시험은 2022년 중국 산시성 Northwest A&F University의 수력공학 및 수력학 연구실에서 수행되었다. 콘크리트 사다리꼴 채널이 준비되었다(평평한 경사, 바닥 너비 = 30cm, 채널 깊이 = 30cm , 상단 너비 = 90cm, 측면 경사 계수 m = 1). 
  • 에어로포일을 모방한 휴대용 물 측정 플룸은 모두 속이 빈 나무 재료로 만들어졌습니다. 1세트의 에어로포일 코드 길이, 5세트의 수축비 및 7세트의 유동 배출을 포함하여 총 35개의 시험 계획이 설계되었습니다. 실험실 실험은 일부 특정 유압 매개변수를 측정하는 데만 사용된 반면 전산유체역학(CFD) 플랫폼은 내부 유동장을 시뮬레이션하는 데 사용되었습니다. 
  • 또한, 수력 시험 후 FLOW-3D 소프트웨어를 통해 에어로포일 플룸과 모방 사이의 수력 성능을 비교했습니다. 모조 에어로포일 플룸의 수력학적 성능에 대한 수축률과 유속의 영향을 명확히 하기 위해 체계적인 분석이 이루어졌습니다. 결과는 수치 시뮬레이션이 실험과 더 잘 일치하는 것으로 나타났습니다. 4.91% 미만의 오차로 정확하고 신뢰할 수 있는 모델링을 나타냅니다. 
  • 더 중요한 것은 에어로포일 측정 수로가 단순화 후에도 부드러운 흐름과 작은 역류의 깊이를 유지했다는 것입니다. 흐름 패턴도 수치 시뮬레이션 후에 얻었습니다. 수로의 상류에서는 수위가 안정한 반면, 유속이 높을수록 수면의 변동이 심한 목의 하류에서는 수위가 더 빨리 떨어졌다. 물 흐름의 일부는 횡방향 속도의 작용으로 측벽 근처에서 약간의 와류를 생성했습니다. 
  • 상류 Froude 수는 모든 작업 조건에서 0.5 미만이었고 역류 깊이는 7.6cm 미만으로 유량 측정 및 채널 안전 요구 사항을 완전히 충족했습니다. 0.60~0.64의 수축비에서 최고의 수압성능을 발휘하였다. 에너지 방정식과 임계유동원리를 이용한 유동식의 높은 정확도 역시 관찰되었으며, 평균 유량 측정오차는 2.75%로 나타났다. 이와 같이 모조 에어로포일은 원래 에어로포일의 우수한 수압 성능을 유지했습니다. 
  • 결과적으로 유량 측정의 높은 정확도와 보다 단순화된 곡선은 관개 구역의 마지막 작은 단면 사다리꼴 채널에서 휴대용 수로를 쉽게 홍보할 수 있을 것으로 기대할 수 있습니다. 모조 에어로포일은 원래 에어로포일의 우수한 유압 성능을 유지했습니다. 결과적으로 유량 측정의 높은 정확도와 보다 단순화된 곡선은 관개 구역의 마지막 작은 단면 사다리꼴 채널에서 휴대용 수로를 쉽게 홍보할 수 있을 것으로 기대할 수 있습니다. 
  • 모조 에어로포일은 원래 에어로포일의 우수한 유압 성능을 유지했습니다. 결과적으로 유량 측정의 높은 정확도와 보다 단순화된 곡선은 관개 구역의 마지막 작은 단면 사다리꼴 채널에서 휴대용 수로를 쉽게 홍보할 수 있을 것으로 기대할 수 있습니다.
  • (Chinese). (English) Copyright of Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering is the property of Chinese Society of Agricultural Engineering and its content may not be copied or emailed to multiple sites or posted to a listserv without the copyright holder’s express written permission. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract.
  • For access to this entire article and additional high quality information, please check with your college/university library, local public library, or affiliated institution.

Nerva-derived reactor coolant channel model for Mars mission applications

화성 임무 적용을 위한 Nerva 파생 원자로 냉각수 채널 모델

Edward W PortaUniversity of Nevada, Las Vegas

Abstract

화성 미션 애플리케이션을 위한 NERVA 파생 원자로 냉각수 채널 모델은 1.3m NERVA 파생 원자로(NDR) 냉각수 채널의 전산유체역학(CFD) 연구 결과를 제시합니다. CFD 코드 FLOW-3D는 NDR 코어를 통과하는 기체 수소의 흐름을 모델링하는 데 사용되었습니다. 수소는 냉각제 채널을 통해 노심을 통과하여 원자로의 냉각제 및 로켓의 추진제 역할을 합니다. 수소는 고밀도/저온 상태로 채널에 들어가고 저밀도/고온 상태로 빠져나오므로 압축성 모델을 사용해야 합니다. 기술 문서의 설계 사양이 모델에 사용되었습니다. 채널 길이에 걸친 압력 강하가 이전에 추정한 것(0.9MPa)보다 높은 것으로 확인되었으며, 이는 더 강력한 냉각수 펌프가 필요하고 설계 사양을 재평가해야 함을 나타냅니다.

NERVA-Derived Reactor Coolant Channel Model for Mars Mission Applications presents the results of a computational fluid dynamics (CFD) study of a 1.3m NERVA-Derived Reactor (NDR) coolant channel; The CFD code FLOW-3D was used to model the flow of gaseous hydrogen through the core of a NDR. Hydrogen passes through the core by way of coolant channels, acting as the coolant for the reactor as well as the propellant for the rocket. Hydrogen enters the channel in a high density/low temperature state and exits in a low density/high temperature state necessitating the use of a compressible model. Design specifications from a technical paper were used for the model; It was determined that the pressure drop across the length of the channel was higher than previously estimated (0.9 MPa), indicating the possible need for more powerful coolant pumps and a re-evaluation of the design specifications.

Keywords

Application; Channel; Coolant; Derived; Mars; Mission; Model; Nerva; Reactor

Figure 1 Nuclear Rocket Schematic Diagram
Figure 1 Nuclear Rocket Schematic Diagram
Figure 2 Fuel Element - Tip View
Figure 2 Fuel Element – Tip View
Figure 3 Fuel Element - Tie-Tube Structure (Tie-tubes are black)
Figure 3 Fuel Element – Tie-Tube Structure (Tie-tubes are black)
Figure 5 Three-Dimensional Coolant Channel Model
Figure 5 Three-Dimensional Coolant Channel Model
Figure 6 Two-Dimensional Coolant Channel Model
Figure 6 Two-Dimensional Coolant Channel Model

REFERENCES

Anderson, J. D., Jr., (1990) Modern Compressible Flow, 2d ed., McGraw-Hill, New
York.
Avallone E. A. and T. Baumeister III, eds., (1987) Mark’s Standard Handbookfor
Mechanical Engineers, 9th ed., McGraw-Hill, New York.
Bennett, G. L. and T. J. Miller (1992) “Nuclear Propulsion: A Key Transportation
Technology for the Exploration of Mars,” Proceedings o f the 9th Symposium on
Space Nuclear Power Systems, CONF-920104, M. S. El-Genk and M. D. Hoover,
eds., American Institute of Physics, New York, AIP Conference Proceedings No.
246, 2: 383-388.
Black, D. L., and S. V. Gunn (1991) “A Technical Summary of Engine and Reactor
Subsystem Design Performance during the NERVA Program,” AIAA-91-3450,
American Institute of Aeronautics and Astronautics, Washington, D. C.
Borowski, S. K., et al. (1992) “Nuclear Thermal Rockets: Key to Moon-Mars
Exploration,” Aerospace America, July 1992, pp. 34(5).
Borowski, S. K., et al. (1993) “ Nuclear Thermal Rocket/Vehicle Design Options for
Future NASA Missions to the Moon and Mars,” AIAA-93-4170, American Institute
of Aeronautics and Astronautics, Washington, D. C.
Borowski, S. K., et al. (1994) “Nuclear Thermal Rocket/Stage Technology Options for
NASA’s Future Human Exploration Missions to the Moon and Mars,” Proceedings
o f the 11th Symposium on Space Nuclear Power and Propulsion, CONF-940101, M.
S. El-Genk and M. D. Hoover, eds., American Institute of Physics, New York, NY,
AIP Conference Proceedings No. 301, 2: 745 – 758.
Burmeister, L. C. (1993) Convective Heat Transfer, 2d ed., John Wiley & Sons, New
York.
Chi, J., R. Holman, and B. Pierce (1989) “Nerva Derivative Reactors for Thermal and
Electrical Propulsion,” AIAA-89-2770, American Institute of Aeronautics and
Astronautics, Washington, D. C.
FIDAP (1993) FIDAP 7.0 User’s Manual, Fluid Dynamics International, Inc.
FL0W-3D (1994) FL0W-3D Version 6.0 Quick Reference Guide, Flow Science, Inc.,
Los Alamos, NM.
Hill, P. G. and C. R. Peterson (1970) Mechanics and Thermodynamics o f Propulsion,
Addison-Wesley, Reading, MA.
Lamarsh, J. R. (1983) Introduction to Nuclear Engineering, 2d ed., Addison-Wesley,
Reading, MA.
Nassersharif, B. (1991) Notes from a Nuclear Propulsion Short Course, 3-5 January
1991, American Institute of Physics.
Nassersharif, B., E. Porta, and D. Hailes (1994) “A Proposal Entitled: Scenario Based
Design of Nuclear Propulsion for Manned Mars Mission,” NSCEE, Las Vegas, NV.
Shepard, K., et al. (1992) “A Split Sprint Mission to Mars,” Proceedings o f the 9th
Symposium on Space Nuclear Power Systems, CONF-920104, M. S. El-Genk and M.
D. Hoover, eds., American Institute of Physics, New York, AIP Conference
Proceedings No. 246, 1: 58 – 63.
Sutton, G. P. (1986) Rocket Propulsion Elements: An Introduction to the Engineering
o f Rockets, 5th ed., John Wiley & Sons, New York.
U.S. President (1989) “Remarks on the 20th Anniversary of the Apollo 11 Moon
Landing July 20, 1989,” Administration o f George Bush, Office of the Federal
Register. National Archives and Records Service, 1989, Washington D. C., George
Bush, 1989, p. 992.
VSAERO (1994) VSAERO User’s Manual E.5, Analytical Methods, Inc., Redmond,
WA.
White, F. M. (1991) Viscous Fluid Flow, 2d ed., McGraw-Hill, Inc., New York.
Zweig, H. R. and M. H. Cooper (1993) “NERVA-Derived Rocket Module for Solar
System Exploration,” AIAA-93-2110, American Institute of Aeronautics and
Astronautics, Washington, D. C.

Figure 1.| Physical models of the vertical drop, backdrop and stepped drop developed in the Technical University of Lisbon.

Numerical modelling of air-water flows in sewer drops

하수구 방울의 공기-물 흐름 수치 모델링

Paula Beceiro (corresponding author)
Maria do Céu Almeida
Hydraulic and Environment Department (DHA), National Laboratory for Civil Engineering, Avenida do Brasil 101, 1700-066 Lisbon, Portugal
E-mail: pbeceiro@lnec.pt
Jorge Matos
Department of Civil Engineering, Arquitecture and Geosources,
Technical University of Lisbon (IST), Avenida Rovisco Pais 1, 1049-001 Lisbon, Portugal

ABSTRACT

물 흐름에 용존 산소(DO)의 존재는 해로운 영향의 발생을 방지하는 데 유익한 것으로 인식되는 호기성 조건을 보장하는 중요한 요소입니다.

하수도 시스템에서 흐르는 폐수에 DO를 통합하는 것은 공기-액체 경계면 또는 방울이나 접합부와 같은 특이점의 존재로 인해 혼입된 공기를 통한 연속 재방출의 영향을 정량화하기 위해 광범위하게 조사된 프로세스입니다. 공기 혼입 및 후속 환기를 향상시키기 위한 하수구 드롭의 위치는 하수구의 호기성 조건을 촉진하는 효과적인 방법입니다.

본 논문에서는 수직 낙하, 배경 및 계단식 낙하를 CFD(전산유체역학) 코드 FLOW-3D®를 사용하여 모델링하여 이러한 유형의 구조물의 존재로 인해 발생하는 난류로 인한 공기-물 흐름을 평가했습니다. 이용 가능한 실험적 연구에 기초한 수력학적 변수의 평가와 공기 혼입의 분석이 수행되었습니다.

이러한 구조물에 대한 CFD 모델의 결과는 Soares(2003), Afonso(2004) 및 Azevedo(2006)가 개발한 해당 물리적 모델에서 얻은 방류, 압력 헤드 및 수심의 측정을 사용하여 검증되었습니다.

유압 거동에 대해 매우 잘 맞았습니다. 수치 모델을 검증한 후 공기 연행 분석을 수행했습니다.

The presence of dissolved oxygen (DO) in water flows is an important factor to ensure the aerobic conditions recognised as beneficial to prevent the occurrence of detrimental effects. The incorporation of DO in wastewater flowing in sewer systems is a process widely investigated in order to quantify the effect of continuous reaeration through the air-liquid interface or air entrained due the presence of singularities such as drops or junctions. The location of sewer drops to enhance air entrainment and subsequently reaeration is an effective practice to promote aerobic conditions in sewers. In the present paper, vertical drops, backdrops and stepped drop was modelled using the computational fluid dynamics (CFD) code FLOW-3D® to evaluate the air-water flows due to the turbulence induced by the presence of this type of structures. The assessment of the hydraulic variables and an analysis of the air entrainment based in the available experimental studies were carried out. The results of the CFD models for these structures were validated using measurements of discharge, pressure head and water depth obtained in the corresponding physical models developed by Soares (2003), Afonso (2004) and Azevedo (2006). A very good fit was obtained for the hydraulic behaviour. After validation of numerical models, analysis of the air entrainment was carried out.

Key words | air entrainment, computational fluid dynamics (CFD), sewer drops

Figure 1.| Physical models of the vertical drop, backdrop and stepped drop developed in the Technical University of Lisbon.
Figure 1.| Physical models of the vertical drop, backdrop and stepped drop developed in the Technical University of Lisbon.
Figure 3. Comparison between the experimental and numerical pressure head along of the invert of the outlet pipe.
Figure 3. Comparison between the experimental and numerical pressure head along of the invert of the outlet pipe.
Figure 4. Average void fraction along the longitudinal axis of the outlet pipe for the lower discharges in the vertical drop and backdrop.
Figure 4. Average void fraction along the longitudinal axis of the outlet pipe for the lower discharges in the vertical drop and backdrop.

REFERENCES

Afonso, J. Dissipação de energia e rearejamento em quedas em colectores. M.Sc. Thesis, UTL/IST, Lisboa, Portugal.
Almeida, M. C., Butler, D. & Matos, J. S. Reaeration by sewer drops. In: 8th Int. Conf. on Urban Storm Drainage, Sydney, Australia.
Azevedo, R. I. Transferência de oxigénio em quedas guiadas em colectores. M.Sc. Thesis, IST, Lisboa, Portugal.
Beceiro, P., Almeida, M. C. & Matos, J. Numerical Modelling of air-water flows in a vertical drop and a backdrop. In: 3rd IAHR Europe Congress, Porto, Portugal.
Bombardelli, F. A., Meireles, I. & Matos, J. S. Laboratory measurements and multi-block numerical simulations of the mean flow and turbulence in the non-aerated skimming flow region of step stepped spillways. Environ. Fluid Mech. 11 (3), 263–288.
Brethour, J. M. & Hirt, C. W. Drift Model for TwoComponent Flows. Flow Science, Inc., Los Alamos, NM, USA.
Chamani, M. R. Jet Flow on Stepped Spillways and Drops. M.Sc. Thesis, University of Alberta, Alberta, Canada.
Chanson, H. Air Bubble Entrainment in Free-Surface Turbulent Shear Flow. Academic Press Inc., California, USA.
Chanson, H. Air bubble entrainment in open channels: flow structure and bubble size distribution. Int. J. Multiphase 23 (1), 193–203.
Chanson, H. Hydraulics of aerated flows: qui pro quo? Journal of Hydraulic Research 51 (3), 223–243.
Dufresne, M., Vazques, J., Terfous, A., Ghenaim, A. & Poulet, J. Experimental investigation and CFD modelling of flow, sedimentation, and solids separation in a combined sewer detention tank. Computer and Fluids 38, 1042–1049.
Durve, A. P. & Patwardhan, A. W. Numerical and experimental investigation of onset of gas entrainment phenomenon. Chemical Engineering Science 73, 140–150.
Felder, S. & Chanson, H. Air–water flows and free-surface profiles on a non-uniform stepped chute. Journal of Hydraulic Research 52 (2), 253–263.
Flow Science FLOW-3D User’s Manuals Version 10.0. Vol.1/2. Flow Science Inc., Los Alamos, NM, USA.
Granata, F., Marinis, G., Gargano, R. & Hager, W. H. Energy loss in circular drop manholes. In: 33rd IAHR Congress: Water Engineering for Sustainable Environment, British
Columbia, Vancouver, Canada. Hirt, C. W. Modeling Turbulent Entrainment of air at A Free Surface. Flow Science Inc., Los Alamos, NM, USA.
Hirt, C. W. & Nichols, B. D. Volume of fluid (VOF) method for the dynamics of free boundaries. Journal of Computational Physics 39, 201–225.
Hirt, C. W. & Sicilian, J. M. A porosity technique for the definition of obstacles in rectangular cell meshes. In: Proc. 4th Int, Conf. Ship Hydro., National Academy of Science, Washington, DC, USA.
Isfahani, A. H. G. & Brethour, J. On the Implementation of Two-Equation Turbulence Models in FLOW-3D. Flow Science Inc., Los Alamos, NM, USA.
Kouyi, G. L., Bret, P., Didier, J. M., Chocat, B. & Billat, C. The use of CFD modelling to optimise measurement of overflow rates in a downstream-controlled dual-overflow structure. Water Science and Technology 64 (2), 521–527.
Lopes, P., Leandro, J., Carvalho, R. F., Páscoa, P. & Martins, R. Numerical and experimental investigation of a gully under surcharge conditions. Urban Water Journal 12 (6), 468–476.
Martins, R., Leandro, J. & Carvalho, R. F. Characterization of the hydraulic performance of a gully under drainage conditions. Water Science and Technology 69 (12), 2423–2430.
Matias, N., Nielsel, A. H., Vollertsen, J., Ferreira, F. & Matos, J. S. Reaeration and hydrogen sulfide release at drop structures. In: 8th International Conference on Sewer Processes and Networks (SPN8), Rotterdam, Netherlands.
Matos, J. S. & Sousa, E. R. Prediction of dissolved oxygen concentration along sanitary sewers. Water Science and Technology 34 (5–6), 525–532.
Mignot, E., Bonakdari, H., Knothe, P., Lipeme Kouyi, G., Bessette, A., Rivière, N. & Bertrand-Krajewski, J. L. Experiments and 3D simulations of flow structures in junctions and of their influence on location of flowmeters. In: 12th International Conference on Urban Drainage, Porto Alegre, Brazil.
Ozmen-Cagatay, H. & Kocaman, S. Dam-break flow in the presence of obstacle: experiment and CFD Simulation. Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics 5 (4), 541–552.
Shojaee Fard, M. H. & Boyaghchi, F. A. Studies of the influence of various blade outlet angles in a centrifugal pump when handling viscous fluids. American Journal of Applied Sciences 4 (9), 718–724.
Soares, A. Rearejamento em Quedas em Colectores de Águas Residuais. M.Sc. Thesis, FCTUC, Coimbra, Portugal.
Sousa, C. M. & Lopes, R. R. Hidráulica e rearejamento em quedas verticais em colectores. Estudo Experimental. Research Report, UTL/IST, Lisboa, Portugal.
Sousa, V., Meireles, I., Matos, J. & Almeida, M. C. Numerical modelling of air-water flow in a vertical drop manhole. In: 7th International Conference on Sewer Processes and Networks (SPN7), Shefield, UK.
Stovin, V., Guymer, I. & Lau, S. D. Approaches to validating a 3D CFD manhole model. In: 11th International Conference on Urban Drainage, Edinburgh, Scotland, UK.
Tota, P. V. Turbulent Flow Over A Backward-Facing Step Using the RNG Model. Flow Science Inc., Los Alamos, NM, USA.
Valero, D. & García-Bartual, R. Calibration of an air entrainment model for CFD spillway applications. In: Advances in Hydroinformatics. Springer, Singapore, pp. 571–582.
Versteeg, H. K. & Malalasekera, W. An Introduction to Computational Fluid Dynamics. The Finite Volume Method. Longman Group limited, England.
Yang, Y., Yang, J., Zuo, J., Li, Y., He, S., Yang, X. & Zhang, K. Study on two operating conditions of a full-scale oxidation ditch for optimization of energy consumption and effluent quality by using CFD model. Water Research 45 (11), 3439–3452.
Zhai, A. J., Zhang, Z., Zhang, W. & Chen, Q. Y. Evaluation of various turbulence models in predicting airflow and turbulence in enclosed environments by CFD: part 1— summary of prevalent Turbulence models. HVAC&R Research 13 (6), 853–870.
Zhao, C., Zhu, D. Z. & Rajaratnam, N. Computational and experimental study of surcharged flow at a 90W combining sewer junction. Journal of Hydraulic Engineering 134 (6), 688–700.

Fig. 6 LH2 isotherms at 1020 s.

액체-수소 탱크를 위한 결합된 열역학-유체-역학 솔루션

Coupled thermodynamic-fluid-dynamic solution for a liquid-hydrogen tank

G. D. Grayson

Published Online:23 May 2012 https://doi.org/10.2514/3.26706

Tools Share

Free first page

Introduction

ROPELLANT 열 성층화 및 외부 교란에 대한 유체 역학적 반응은 발사체와 우주선 모두에서 중요합니다. 과거에는 결합된 솔루션을 제공할 수 있는 충분한 계산 기술이 부족하여 이러한 문제를 개별적으로 해결했습니다.1

이로 인해 모델링 기술의 불확실성을 허용하기 위해 큰 안전 계수를 가진 시스템이 과도하게 설계되었습니다. 고중력 환경과 저중력 환경 모두에서 작동하도록 설계된 미래 시스템은 기술적으로나 재정적으로 실현 가능하도록 과잉 설계 및 안전 요소가 덜 필요합니다.

이러한 유체 시스템은 열역학 및 유체 역학이 모두 중요한 환경에서 모델의 기능을 광범위하게 검증한 후에만 고충실도 수치 모델을 기반으로 할 수 있습니다. 상용 컴퓨터 코드 FLOW-3D2는 유체 역학 및 열 모델링 모두에서 가능성을 보여주었으며,1 따라서 열역학-유체-역학 엔지니어링 문제에서 결합된 질량, 운동량 및 에너지 방정식을 푸는 데 적합함을 시사합니다.

발사체의 복잡한 액체 가스 시스템에 대한 포괄적인 솔루션을 달성하기 위한 첫 번째 단계로 액체 유체 역학과 열역학을 통합하는 제안된 상단 단계 액체-수소(Lit) 탱크의 간단한 모델이 여기에 제시됩니다. FLOW-3D FLOW-3D 프로그램은 Los Alamos Scientific Laboratory에서 시작되었으며 마커 및 셀 방법에서 파생된 것입니다.3 현재 상태로 가져오기 위해 수년에 걸쳐 광범위한 코드 수정이 이루어졌습니다.2

프로그램은 다음과 같습니다. 일반 Navier-Stokes 방정식을 풀기 위해 수치 근사의 중앙 유한 차분 방법을 사용하는 3차원 유체 역학 솔버입니다. 모멘텀 및 에너지 방정식의 섹션은 특정 응용 프로그램에 따라 활성화 또는 비활성화할 수 있습니다.

코드는 1994년 9월 13일 접수를 인용하기 위해 무액체 표면, 복잡한 용기 기하학, 여러 점성 모델, 표면 장력, 다공성 매체를 통한 흐름 및 응고와 함께 압축성 또는 비압축성 유동 가정을 제공합니다. 1995년 1월 15일에 받은 개정; 1995년 2월 17일 출판 승인.

ROPELLANT thermal stratification and fluid-dynamic response to external disturbances are of concern in both launch vehicles and spacecraft. In the past these problems have been addressed separately for want of sufficient computational technology to provide for coupled solutions.1 This has resulted in overdesigned systems with large safety factors to allow for the uncertainty in modeling techniques. Future systems designed to perform in both highand low-gravity environments will require less overdesign and safety factors to be technically and financially feasible. Such fluid systems can be based on high-fidelity numerical models only after extensive validation of the models’ capabilities in environments where both the thermodynamics and the fluid dynamics are important. The commercial computer code FLOW-3D2 has shown promise in both fluid-dynamic and thermal modeling,1 thus suggesting suitability for solving the coupled mass, momentum, and energy equations in thermodynamic-fluid-dynamic engineering problems. As a first step to achieving a comprehensive solution for complex liquidgas systems in a launch vehicle, a simple model of a proposed upper-stage liquid-hydrogen (Lit) tank incorporating the liquid fluid dynamics and thermodynamics is presented here. FLOW-3D The FLOW-3D program originated at the Los Alamos Scientific Laboratory and is a derivative of the marker-and-cell method.3 Extensive code modifications have been made over the years to bring it to its present state.2 The program is a three-dimensional fluiddynamic solver that uses a central finite-difference method of numerical approximation to solve the general Navier-Stokes equations. Sections of the momentum and energy equations can be enabled or disabled depending on the particular application. The code provides compressible or incompressible flow assumptions with liquid free surfaces, complex container geometries, several viscosity models, surface tension, flow though porous media, and solidification, to cite Received Sept. 13, 1994; revision received Jan. 15, 1995; accepted for publication Feb. 17, 1995. Copyright © 1995 by the American Institute of Aeronautics and Astronautics, Inc. All rights reserved. *Engineer/Scientist, Propulsion Analysis and Hydraulics, Space Transportation Division, MS 13-3, 5301 Bolsa Avenue. Member AIAA. a few of the possibilities. Further information on FLOW-3D’s capabilities and details of the numerical algorithms can be found in Ref. 2

Fig. 1 Axial-acceleration history.
Fig. 1 Axial-acceleration history.
Fig. 2 Heat flux histories.
Fig. 2 Heat flux histories.
Fig. 3 LHi isotherms at 50 s.
Fig. 3 LHi isotherms at 50 s.
Fig. 4 LH2 isotherms at 300 s
Fig. 4 LH2 isotherms at 300 s
Fig. 5 LH2 isotherms at 880 s.
Fig. 5 LH2 isotherms at 880 s.
Fig. 6 LH2 isotherms at 1020 s.
Fig. 6 LH2 isotherms at 1020 s.
Fig. 7 Tank-outlet temperature history.
Fig. 7 Tank-outlet temperature history.
Figura 7. Influencia del modelo de turbulencia. Qmodelo=27.95l/s.

Flow-3D를 사용하여 전산유체역학(CFD)을 적용한 빠른 단계의 플러시 유동 수치 모델링

Numerical Modeling of Flush Flow in a Rapid Step Applying Computational Fluid Dynamics (CFD) Using Flow-3D.

레브 폴리텍. (Quito) [온라인]. 2018, vol.41, n.2, pp.53-64. ISSN 2477-8990.

이 프로젝트의 주요 목표는 FLOW-3D를 사용하여 계단식 여수로에서 스키밍 흐름의 수치 모델링을 개발하는 것입니다. 이러한 구조의 설계는 물리적 모델링에서 얻은 경험적 표현과 CFD 코드를 지원하는 계단식 여수로를 통한 흐름의 수치 모델링에서 보완 연구를 기반으로 합니다. 수치 모델은 균일한 영역의 유속과 계단 여수로의 마찰 계수를 추정하는 데 사용됩니다(ϴ = 45º, Hd=4.61m). 흐름에 대한 자동 통기의 표현은 복잡하므로 프로그램은 공기 연행 모델을 사용하여 특정 제한이 있는 솔루션에 근접합니다.

The main objective of this project is to develop the numerical modeling of the skimming flow in a stepped spillway using FLOW-3D. The design of these structures is based on the use of empirical expressions obtained from physical modeling and complementary studies in the numerical modeling of flow over the stepped spillway with support of CFD code. The numerical model is used to estimate the flow velocity in the uniform region and the friction coefficient of the stepped spillway (ϴ = 45º, Hd=4.61m). The representation of auto aeration a flow is complex, so the program approximates the solution with certain limitations, using an air entrainment model; drift flux model and turbulence model k-ԑ RNG. The results obtained with numerical modeling and physical modeling at the beginning of natural auto aeration of flow and depth of the biphasic flow in the uniform region presents deviations above to 10% perhaps the flow is highly turbulent.

Keywords : Stepped spillway; skimming flow; air entrainment; drift flux; numerical modeling; FLOW-3D.

Keywords : 계단식 여수로; 스키밍 흐름; 공기 연행; 드리프트 플럭스; 수치 모델링; 흐름-3D.· 

스페인어로 된 초록 · 스페인어 로 된 텍스트 · 스페인어로 된 텍스트( pdf 

Figure 1. Grazing flow over a rapid step.
Figure 1. Grazing flow over a rapid step.
Figura 2. Principales regiones existentes en un flujo rasante.
Figura 2. Principales regiones existentes en un flujo rasante.
Figure 3. Dimensions of the El Batán stepped rapid.
Figure 3. Dimensions of the El Batán stepped rapid.
Figure 4. 3D physical model of the El Batán stepped rapid
Figure 4. 3D physical model of the El Batán stepped rapid
Figura 7. Influencia del modelo de turbulencia. Qmodelo=27.95l/s.
Figura 7. Influencia del modelo de turbulencia. Qmodelo=27.95l/s.

REFERENCIAS

ARAGUA. (2013). “Modelación numérica y experimental de flujos aire-agua
en caídas en colectores.”, Laboratório Nacional de Engenharia Civil, I.
P. Av do Brasil 101 • 1700-066 Lisboa.
Bombardelli, F.A., Meireles, I. and Matos, J., (2010), “Laboratory
measurement and multi-block numerical simulations of the mean flow
and turbulence in the non-aerated skimming flow region of steep stepped
spillways”, Environ Fluid Mechanics.
Castro M. (2015) “Análisis Dimensional y Modelación física en Hidráulica”.
Escuela Politécnica Nacional. Quito Ecuador. 50 p.
Chanson H., D. B. Bung., J. Matos (2015). “Stepped spillways and cascades”.
IAHR Monograph. School of Civil Engineering, University of
Queensland, Brisbane, Australia.
Chanson H. (1993). “Stepped Spillway Flows and Air Entrainment.” Can. Jl
of Civil Eng., Vol. 20, No. 3, June, pp. 422-435 (ISSN 0315-1468).
CIERHI, EPN TECH, (2016). “Estudio experimental en modelo físico de las
rápidas con perfil escalonado y liso de la quebrada el Batán Fase I y Fase
II”, Escuela Politécnica Nacional, Quito Ecuador.
Fernández Oro J. M. (2012)., “Técnicas Numéricas en Ingeniería de Fluidos:
Introducción a la Dinámica de Fluidos Computacional (CFD) por el
Método de Volúmenes Finitos”. Barcelona: Reverté.
Flow Science, Inc. (2012). “FLOW 3D 10.1.0 Documentation Release.
Manual de Usuario”, Los Alamos National Laboratory. Santa Fe, New
México
Khatsuria, R.M., (2005)., “Hydraulics of Spillways and Energy Dissipators”.
Department of Civil and Environmental Engineering Georgia Institute
of Technology Atlanta.
Lucio I., Matos J., Meireles I. (2015). “Stepped spillway flow over small
embankment dams: some computational experiments”. 15th FLOW-3D
European users conference.
Mohammad S., Jalal A. and Michael P., (2012). “Numerical Computation of
Inception Point Location for Steeply Sloping Stepped Spillways” 9th
International Congress on Civil Engineering. Isfahan University of
Technology (IUT), Isfahan, Iran
Pfister M., Chanson H., (2013), “Scale Effects in Modelling Two-phase Airwater Flows”, Proceedings of 2013 IAHR World Congress.
Sarfaraz, M. and Attari, J. (2011), “Numerical Simulation of Uniform Flow
Region over a Steeply Sloping Stepped Spillway”, 6th National
Congress on Civil Engineering, Semnan University, Semnan, Iran.
Valero, D., Bung, D., (2015), “Hybrid investigation of air transport processes
in moderately sloped stepped spillway flows”, E-proceedings of the 36th
IAHR World Congress 28 June – 3 July, 2015, The Hague, the Netherlands.

Figure 5: 3D & 2D views of simulated fill sequence of a hollow cylinder at 1000 rpm and 1500 rpm at various time intervals during filling.

Computer Simulation of Centrifugal Casting Process using FLOW-3D

Aneesh Kumar J1, a, K. Krishnakumar1, b and S. Savithri2, c 1 Department of Mechanical Engineering, College of Engineering, Thiruvananthapuram, Kerala, 2 Computational Modelling& Simulation Division, Process Engineering & Environmental Technology Division CSIR-National Institute for Interdisciplinary Science & Technology
Thiruvananthapuram, Kerala, India.
a aneesh82kj@gmail.com, b kkk@cet.ac.in, c sivakumarsavi@gmail.com, ssavithri@niist.res.in Key words: Mold filling, centrifugal casting process, computer simulation, FLOW- 3D™

Abstract

원심 주조 공정은 기능적으로 등급이 지정된 재료, 즉 구성 요소 간에 밀도 차이가 큰 복합 재료 또는 금속 재료를 생산하는 데 사용되는 잠재적인 제조 기술 중 하나입니다. 이 공정에서 유체 흐름이 중요한 역할을 하며 복잡한 흐름 공정을 이해하는 것은 결함 없는 주물을 생산하는 데 필수입니다. 금형이 고속으로 회전하고 금형 벽이 불투명하기 때문에 흐름 패턴을 실시간으로 시각화하는 것은 불가능합니다. 따라서 현재 연구에서는 상용 CFD 코드 FLOW-3D™를 사용하여 수직 원심 주조 공정 중 단순 중공 원통형 주조에 대한 금형 충전 시퀀스를 시뮬레이션했습니다. 수직 원심주조 공정 중 다양한 방사 속도가 충전 패턴에 미치는 영향을 조사하고 있습니다.

Centrifugal casting process is one of the potential manufacturing techniques used for producing functionally graded materials viz., composite materials or metallic materials which have high differences of density among constituents. In this process, the fluid flow plays a major role and understanding the complex flow process is a must for the production of defect-free castings. Since the mold spins at a high velocity and the mold wall being opaque, it is impossible to visualise the flow patterns in real time. Hence, in the present work, the commercial CFD code FLOW-3D™, has been used to simulate the mold filling sequence for a simple hollow cylindrical casting during vertical centrifugal casting process. Effect of various spinning velocities on the fill pattern during vertical centrifugal casting process is being investigated.

Figure 1: (a) Mold geometry and (b) Computational mesh
Figure 1: (a) Mold geometry and (b) Computational mesh
Figure 2: Experimental data on height of
vertex formed [8]  / Figure 3: Vertex height as a function of time
Figure 2: Experimental data on height of vertex formed [8]/Figure 3: Vertex height as a function of time
Figure 4: Free surface contours for water model at 10 s, 15 s and 20 s.
Figure 4: Free surface contours for water model at 10 s, 15 s and 20 s.
Figure 5: 3D & 2D views of simulated fill sequence of a hollow cylinder at 1000 rpm and 1500 rpm at various time intervals during filling.
Figure 5: 3D & 2D views of simulated fill sequence of a hollow cylinder at 1000 rpm and 1500 rpm at various time intervals during filling.

References

[1] W. Shi-Ping, L. Chang-yun, G. Jing-jie, S. Yan-qing, L. Xiu-qiao, F. Heng-zhi, Numerical simulation and
experimental investigation of two filling methods in vertical centrifugal casting, Trans. Nonferrous Met. Soc.
China 16 (2006) 1035-1040.
10.1016/s1003-6326(06)60373-7
[2] G. Chirita, D. Soares, F.S. Silva, Advantages of the centrifugal casting technique for the production of
structural components with Al-Si alloys, Mater. Des. 29 (2008) 20-27.
10.1016/j.matdes.2006.12.011
[3] A. Kermanpur, Sh. Mahmoudi, A. Hajipour, Numerical simulation of metal flow and solidification in the
multi-cavity casting moulds of automotive components, J. Mater. Proc. Tech. 206 (208) 62-68.
10.1016/j.jmatprotec.2007.12.004
[4] D. McBride et. al. Complex free surface flows in centrifugal casting: Computational modelling and
validation experiments, Computers & Fluids 82 (2013) 63-72.
10.1016/j.compfluid.2013.04.021

Fig. 2 Modeling of bubble point test apparatus (left) and computational grid (righ

Flow-3d를 이용한 표면장력 탱크용메시스크린모델링

Modeling of Mesh Screen for Use in Surface TensionTankUsing Flow-3d Software

Hyuntak Kim․ Sang Hyuk Lim․Hosung Yoon․Jeong-Bae Park*․Sejin Kwon

ABSTRACT

Mesh screen modeling and liquid propellant discharge simulation of surface tension tank wereperformed using commercial CFD software Flow-3d. 350 × 2600, 400 × 3000 and 510 × 3600 DTW mesh screen were modeled using macroscopic porous media model. Porosity, capillary pressure, and drag
coefficient were assigned for each mesh screen model, and bubble point simulations were performed. The
mesh screen model was validated with the experimental data. Based on the screen modeling, liquidpropellant discharge simulation from PMD tank was performed. NTO was assigned as the liquidpropellant, and void was set to flow into the tank inlet to achieve an initial volume flowrate of
liquid propellant in 3 × 10-3 g acceleration condition. The intial flow pressure drop through the meshscreen was approximately 270 Pa, and the pressure drop increased with time. Liquid propellant
discharge was sustained until the flow pressure drop reached approximately 630 Pa, which was near
the estimated bubble point value of the screen model.

초 록

상용 CFD 프로그램 Flow-3d를 활용하여, 표면 장력 탱크 적용을 위한 메시 스크린의 모델링 및 추진제 배출 해석을 수행하였다. Flow-3d 내 거시적 다공성 매체 모델을 사용하였으며, 350 × 2600, 400× 3000, 510 × 3600 DTW 메시 스크린에 대한 공극률, 모세관압, 항력계수를 스크린 모델에 대입 후, 기포점 측정 시뮬레이션을 수행하였다.

시뮬레이션 결과를 실험 데이터와 비교하였으며, 메시 스크린 모델링의 적절성을 검증하였다. 이를 기반으로 스크린 모델을 포함한 PMD 구조체에 대한 추진제 배출 해석을 수행하였다. 추진제는 액상의 NTO를 가정하였으며, 3 × 10-3 g 가속 조건에서 초기 유량을만족하도록 void를 유입시켰다. 메시 스크린을 통한 차압은 초기 약 270 Pa에서 시간에 따라 증가하였으며, 스크린 모델의 예상 기포점과 유사한 630 Pa에 이르기까지 액상 추진제 배출을 지속하였다.

Key Words

Surface Tension Tank(표면장력 탱크), Propellant Management Device(추진제 관리 장치),
Mesh Screen(메시 스크린), Porous Media Model(다공성 매체 모델), Bubble Point(기포점)

서론

    우주비행체를 미소 중력 조건 내에서 운용하 는 경우, 가압 기체가 액상의 추진제와 혼합되어 엔진으로 공급될 우려가 있으므로 이를 방지하 기 위한 탱크의 설계가 필요하다.

    다이어프램 (Diaphragm), 피스톤(Piston) 등 다양한 장치들 이 활용되고 있으며, 이 중 표면 장력 탱크는 내 부의 메시 스크린(Mesh screen), 베인(Vane) 등 의 구조체에서 추진제의 표면장력을 활용함으로 써 액상 추진제의 이송 및 배출을 유도하는 방 식이다.

    표면 장력 탱크는 구동부가 없는 구조로 신뢰성이 높고, 전 부분을 티타늄 등의 금속 재 질로 구성함으로써 부식성 추진제의 사용 조건 에서도 장기 운용이 가능한 장점이 있다. 위에서 언급한 메시 스크린(Mesh screen)은 수 십 마이크로미터 두께의 금속 와이어를 직조한 다공성 재질로 표면 장력 탱크의 핵심 구성 요소 중 하나이다.

    미세 공극 상 추진제의 표면장력에 의해 기체와 액체 간 계면을 일정 차압 내에서 유지시킬 수 있다. 이러한 성질로 인해 일정 조 건에서 가압 기체가 메시 스크린을 통과하지 못 하게 되고, 스크린을 탱크 유로에 설치함으로써 액상의 추진제 배출을 유도할 수 있다.

    메시 스크린이 가압 기체를 통과시키기 직전 의 기체-액체 계면에 형성되는 최대 차압을 기포 점 (Bubble point) 이라 칭하며, 메시 스크린의 주 요 성능 지표 중 하나이다. IPA, 물, LH2, LCH4 등 다양한 기준 유체 및 추진제, 다양한 메시 스 크린 사양에 대해 기포점 측정 관련 실험적 연 구가 이루어져 왔다 [1-3].

    위 메시 스크린을 포함하여 표면 장력 탱크 내 액상의 추진제 배출을 유도하는 구조물 일체 를 PMD(Propellant management device)라 칭하 며, 갤러리(Gallery), 베인(Vane), 스펀지(Sponge), 트랩(Trap) 등 여러 종류의 구조물에 대해 각종 형상 변수를 내포한다[4, 5].

    따라서 다양한 파라미터를 고려한 실험적 연구는 제약이 따를 수 있으며, 베인 등 상대적으로 작은 미소 중력 조건에서 개방형 유로를 활용하는 경우 지상 추진제 배출 실험이 불가능하다[6]. 그러므로 CFD를 통한 표면장력 탱크 추진제 배출 해석은 다양한 작동 조건 및 PMD 형상 변수에 따른 추진제 거동을 이해하고, 탱크를 설계하는 데 유용하게 활용될 수 있다.

    상기 추진제 배출 해석을 수행하기 위해서는 핵심 요소 중 하나인 메시 스크린에 대한 모델링이 필수적이다. Chato, McQuillen 등은 상용 CFD 프로그램인 Fluent를 통해, 갤러리 내 유동 시뮬레이션을 수행하였으며, 이 때 메시 스크린에 ‘porous jump’ 경계 조건을 적용함으로써 액상의 추진제가 스크린을 통과할 때 생기는 압력 강하를 모델링하였다[7, 8].

    그러나 앞서 언급한 메시 스크린의 기포점 특성을 모델링한 사례는 찾아보기 힘들다. 이는 스크린을 활용하는 표면 장력 탱크 내 액상 추진제 배출 현상을 해석적으로 구현하기 위해 반드시 필요한 부분이다. 본 연구에서는 자유표면 해석에 상대적으로 강점을 지닌 상용 CFD 프로그램 Flow-3d를 사용하여, 메시 스크린을 모델링하였다.

    거시적 다공성 매체 모델(Macroscopic porous mediamodel)을 활용하여 메시 스크린 모델 영역에 공극률(Porosity), 모세관압(Capillary pressure), 항력 계수(Drag coefficient)를 지정하고, 이를 기반으로 기포점 측정 시뮬레이션을 수행, 해석 결과와 실험 데이터 간 비교 및 검증을 수행하였다.

    이를 기반으로 메시 스크린 및 PMD구조체를 포함한 탱크의 추진제 배출 해석을 수행하고, 기포점 특성의 반영 여부를 확인하였다.

    Fig. 1 Real geometry-based mesh screen model (left)
and mesh screen model based on macroscopic
porous media model in Flow-3d (righ
    Fig. 1 Real geometry-based mesh screen model (left) and mesh screen model based on macroscopic porous media model in Flow-3d (righ
    Fig. 2 Modeling of bubble point test apparatus (left)
and computational grid (righ
    Fig. 2 Modeling of bubble point test apparatus (left) and computational grid (righ)
    Fig. 3 Modeling of sump in a tank (left) and lower part
of the sump structure (right)
    Fig. 3 Modeling of sump in a tank (left) and lower part of the sump structure (right)

    참 고 문 헌

    1. David J. C and Maureen T. K, ScreenChannel Liquid Aquisition Devices for Cryogenic Propellants” NASA-TM-2005- 213638, 2005
    2. Hartwig, J., Mann, J. A. Jr., Darr, S. R., “Parametric Analysis of the LiquidHydrogen and Nitrogen Bubble Point Pressure for Cryogenic Liquid AcquisitionDevices”, Cryogenics, Vol. 63, 2014, pp. 25-36
    3. Jurns, J. M., McQuillen, J. B.,BubblePoint Measurement with Liquid Methane of a Screen Capillary Liquid AcquisitionDevice”, NASA-TM-2009-215496, 2009
    4. Jaekle, D. E. Jr., “Propellant Management Device: Conceptual Design and Analysis: Galleries”, AIAA 29th Joint PropulsionConference, AIAA-97-2811, 1997
    5. Jaekle, D. E. Jr., “Propellant Management Device: Conceptual Design and Analysis: Traps and Troughs”, AIAA 31th Joint Propulsion Conference, AIAA-95-2531, 1995
    6. Yu, A., Ji, B., Zhuang, B. T., Hu, Q., Luo, X. W., Xu, H. Y., “Flow Analysis inaVane-type Surface Tension Propellant Tank”, IOP Conference Series: MaterialsScience and Engineering, Vol. 52, No. 7, – 990 – 2013, Article number: 072018
    7. Chato, D. J., McQuillen, J. B., Motil, B. J., Chao, D. F., Zhang, N., CFD simulation of Pressure Drops in Liquid Acquisition Device Channel with Sub-Cooled Oxygen”, World Academy of Science, Engineering and Technology, Vol. 3, 2009, pp. 144-149
    8. McQuillen, J. B., Chao, D. F., Hall, N. R., Motil, B. J., Zhang, N., CFD simulation of Flow in Capillary Flow Liquid Acquisition Device Channel”, World Academy of Science, Engineering and Technology, Vol. 6, 2012, pp. 640-646
    9. Hartwig, J., Chato, D., McQuillen, J.,  Screen Channel LAD Bubble Point Tests in Liquid Hydrogen”, International Journal of Hydrogen Energy, Vol. 39, No. 2, 2014, pp. 853-861
    10. Fischer, A., Gerstmann, J., “Flow Resistance of Metallic Screens in Liquid, Gaseous and Cryogenic Flow”, 5th European Conferencefor Aeronautics and Space Sciences, Munich, Germany, 2013
    11. Fries, N., Odic, K., Dreyer, M., Wickingof Perfectly Wetting Liquids into a MetallicMesh”, 2nd International Conference onPorous Media and its Applications inScience and Engineering, 2007
    12. Seo, M, K., Kim, D, H., Seo, C, W., Lee, S, Y., Jang, S, P., Koo, J., “Experimental Study of Pressure Drop in CompressibleFluid through Porous Media”, Transactionsof the Korean Society of Mechanical Engineers – B, Vol. 37, No. 8, pp. 759-765, 2013.
    13. Hartwig, J., Mann, J. A., “Bubble Point Pressures of Binary Methanol/Water Mixtures in Fine-Mesh Screens”, AlChEJournal, Vol. 60, No. 2, 2014, pp. 730-739
    Serife Yurdagul Kumcu−2−KSCE Journal of Civil Engineeringthe use of CFD for the assessment of a design, as well as screeningand optimizing of hydraulic structures and cofferdam layouts. Theyconclude that CFD has been successful in optimizing the finalconceptual configuration for the hydraulics design of the project,but recommend that physical modeling still be used as a finalconfirmation.This paper provides experimental studies performed on Kav akDam and analyses the stability of spillway design by usingFLOW-3D model. It compares the hydraulic model tests withFLOW-3D simulation results and gives information on howaccurately a commercially available Computational Fluid Dynamic(CFD) model can predict the spillway discharge capacity andpressure distribution along the spillway bottom surface. 2. Physical ModelA 1/50-scaled undistorted physical model of the Kavsak Damspillway and stilling basin was built and tested at the HydraulicModel Laboratory of State Hydraulic Works of Turkey (DSI).The model was constructed of plexiglas and was fabricated toconform to the distinctive shape of an ogee crest. The spillwayhas 45.8 m in width and 57 m long with a bottom slope of 125%.The length of the stilling basin is about 90 m. During model tests,flow velocities were measured with an ultrasonic flow meter.Pressures on the spillway were measured using a piezometerssçTable 1. Upstream and Downstream Operating Conditions of theKavsak DamRun Upstream reservoir elevation (m)Downstream tailwater elevation (m)1 306.55 168.002 311.35 174.503 314.00 178.904 316.50 182.55Fig. 1. (a) Original Project Design and Final Project Design after Experimental Investigations and Flow Measurement Sections at theApproach, (b) Top View Experimentally Modified Approach in the Laboratory, (c) Side View of the Experimentally Modified Approachin the Laboratory

    Investigation of flow over spillway modeling and comparison between experimental data and CFD analysis

    여수로 모델링 및 실험 데이터와 CFD 해석의 비교에 대한 조사

    DOI:10.1007/s12205-016-1257-z

    Authors:

    Serife Yurdagul Kumcu at Necmettin Erbakan Üniversitesi

    Serife Yurdagul Kumcu

    Abstract and Figures

    As a part of design process for hydro-electric generating stations, hydraulic engineers typically conduct some form of model testing. The desired outcome from the testing can vary considerably depending on the specific situation, but often characteristics such as velocity patterns, discharge rating curves, water surface profiles, and pressures at various locations are measured. Due to recent advances in computational power and numerical techniques, it is now also possible to obtain much of this information through numerical modeling. In this paper, hydraulic characteristics of Kavsak Dam and Hydroelectric Power Plant (HEPP), which are under construction and built for producing energy in Turkey, were investigated experimentally by physical model studies. The 1/50-scaled physical model was used in conducting experiments. Flow depth, discharge and pressure data were recorded for different flow conditions. Serious modification was made on the original project with the experimental study. In order to evaluate the capability of the computational fluid dynamics on modeling spillway flow a comparative study was made by using results obtained from physical modeling and Computational Fluid Dynamics (CFD) simulation. A commercially available CFD program, which solves the Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) equations, was used to model the numerical model setup by defining cells where the flow is partially or completely restricted in the computational space. Discharge rating curves, velocity patterns and pressures were used to compare the results of the physical model and the numerical model. It was shown that there is reasonably good agreement between the physical and numerical models in flow characteristics.

    수력 발전소 설계 프로세스의 일부로 수력 엔지니어는 일반적으로 어떤 형태의 모델 테스트를 수행합니다. 테스트에서 원하는 결과는 특정 상황에 따라 상당히 다를 수 있지만 속도 패턴, 방전 등급 곡선, 수면 프로파일 및 다양한 위치에서의 압력과 같은 특성이 측정되는 경우가 많습니다. 최근 계산 능력과 수치 기법의 발전으로 인해 이제는 수치 모델링을 통해 이러한 정보의 대부분을 얻을 수도 있습니다.

    본 논문에서는 터키에서 에너지 생산을 위해 건설 중인 Kavsak 댐과 수력발전소(HEPP)의 수력학적 특성을 물리적 모델 연구를 통해 실험적으로 조사하였다. 1/50 스케일의 물리적 모델이 실험 수행에 사용되었습니다. 다양한 흐름 조건에 대해 흐름 깊이, 배출 및 압력 데이터가 기록되었습니다. 실험 연구를 통해 원래 프로젝트에 대대적인 수정이 이루어졌습니다.

    배수로 흐름 모델링에 대한 전산유체역학의 능력을 평가하기 위해 물리적 모델링과 전산유체역학(CFD) 시뮬레이션 결과를 이용하여 비교 연구를 수행하였습니다. RANS(Reynolds-averaged Navier-Stokes) 방정식을 푸는 상업적으로 이용 가능한 CFD 프로그램은 흐름이 계산 공간에서 부분적으로 또는 완전히 제한되는 셀을 정의하여 수치 모델 설정을 모델링하는 데 사용되었습니다.

    물리적 모델과 수치 모델의 결과를 비교하기 위해 배출 등급 곡선, 속도 패턴 및 압력을 사용했습니다. 유동 특성에서 물리적 모델과 수치 모델 간에 상당히 좋은 일치가 있는 것으로 나타났습니다.

    Serife Yurdagul Kumcu−2−KSCE Journal of Civil Engineeringthe use of CFD for the assessment of a design, as well as screeningand optimizing of hydraulic structures and cofferdam layouts. Theyconclude that CFD has been successful in optimizing the finalconceptual configuration for the hydraulics design of the project,but recommend that physical modeling still be used as a finalconfirmation.This paper provides experimental studies performed on Kav akDam and analyses the stability of spillway design by usingFLOW-3D model. It compares the hydraulic model tests withFLOW-3D simulation results and gives information on howaccurately a commercially available Computational Fluid Dynamic(CFD) model can predict the spillway discharge capacity andpressure distribution along the spillway bottom surface. 2. Physical ModelA 1/50-scaled undistorted physical model of the Kavsak Damspillway and stilling basin was built and tested at the HydraulicModel Laboratory of State Hydraulic Works of Turkey (DSI).The model was constructed of plexiglas and was fabricated toconform to the distinctive shape of an ogee crest. The spillwayhas 45.8 m in width and 57 m long with a bottom slope of 125%.The length of the stilling basin is about 90 m. During model tests,flow velocities were measured with an ultrasonic flow meter.Pressures on the spillway were measured using a piezometerssçTable 1. Upstream and Downstream Operating Conditions of theKavsak DamRun Upstream reservoir elevation (m)Downstream tailwater elevation (m)1 306.55 168.002 311.35 174.503 314.00 178.904 316.50 182.55Fig. 1. (a) Original Project Design and Final Project Design after Experimental Investigations and Flow Measurement Sections at theApproach, (b) Top View Experimentally Modified Approach in the Laboratory, (c) Side View of the Experimentally Modified Approachin the Laboratory
    Serife Yurdagul Kumcu−2−KSCE Journal of Civil Engineeringthe use of CFD for the assessment of a design, as well as screeningand optimizing of hydraulic structures and cofferdam layouts. Theyconclude that CFD has been successful in optimizing the finalconceptual configuration for the hydraulics design of the project,but recommend that physical modeling still be used as a finalconfirmation.This paper provides experimental studies performed on Kav akDam and analyses the stability of spillway design by usingFLOW-3D model. It compares the hydraulic model tests withFLOW-3D simulation results and gives information on howaccurately a commercially available Computational Fluid Dynamic(CFD) model can predict the spillway discharge capacity andpressure distribution along the spillway bottom surface. 2. Physical ModelA 1/50-scaled undistorted physical model of the Kavsak Damspillway and stilling basin was built and tested at the HydraulicModel Laboratory of State Hydraulic Works of Turkey (DSI).The model was constructed of plexiglas and was fabricated toconform to the distinctive shape of an ogee crest. The spillwayhas 45.8 m in width and 57 m long with a bottom slope of 125%.The length of the stilling basin is about 90 m. During model tests,flow velocities were measured with an ultrasonic flow meter.Pressures on the spillway were measured using a piezometerssçTable 1. Upstream and Downstream Operating Conditions of theKavsak DamRun Upstream reservoir elevation (m)Downstream tailwater elevation (m)1 306.55 168.002 311.35 174.503 314.00 178.904 316.50 182.55Fig. 1. (a) Original Project Design and Final Project Design after Experimental Investigations and Flow Measurement Sections at theApproach, (b) Top View Experimentally Modified Approach in the Laboratory, (c) Side View of the Experimentally Modified Approachin the Laboratory

    References

    Bureau of Reclamation (1977). Design of small dams, U.S. Government Printing Office, Washington, D.C., U.S.

    Bureau of Reclamation (1990). Cavitation in chute and spillways, Engineering Monograph, No.42, U.S. Chanel, P. G. (2008). An evaluation of computational fluid dynamics for

    spillway modeling, MSc Thesis, University of Manitoba Winnipeg, Manitoba, Canada.

    Chanson, H. (2002). The hydraulics of stepped chutes and spillways,Balkema, Lisse, The Netherlands.

    Chanson, H. and Gonzalez, C. A. (2005). “Physical modeling and scale effects of air-water flows on stepped spillways.” Journal of Zhejiang University Science, Vol. 6A, No. 3, pp. 243-250.

    Demiroz, E. (1986). “Specifications of aeration structures which are added to the spillways.” DSI Report, HI-754, DSI-TAKK Publications, Ankara, Turkey.

    Erfanain-Azmoudeh, M. H. and Kamanbedast, A. A. (2013). “Determine the appropriate location of aerator system on gotvandoliadam’s spillway using Flow 3D.” American-Eurasian J. Agric. & Environ. Sci., Vol. 13, No. 3, pp. 378-383, DOI: 10.5829/idosi.aejaes.2013. 13.03. 458.

    Falvey, H. T. (1990). Cavitation in chutes and spillways, Engineering Monograph 42 Water Resources Technical Publication US Printing Office, Bureau of Reclamation, Denver.

    Flow-3D User ’s Manual (2012). Flow science, Inc., Santa Fe, N.M.

    Hirt, C. W. (1992). “Volume-fraction techniques: Powerful tools for flow

    modeling.” Flow Science Report, No. FSI-92-00-02, Flow Science, Inc., Santa Fe, N.M.

    Hirt C. W. and Nichols B. D. (1981). “Volume of Fluid (VOF) method for the dynamics of free boundaries.”Jornal of Computational Physics, Vol. 39, pp. 201-225, DOI: 10.1016/0021-9991(81)90145-5.

    Hirt, C. W. and Sicilian, J. M. (1985). “A Porosity technique for the definition of obstacles in rectangular cell meshes.” Proceedings of the 4th International Conference on Ship Hydro-dynamics, 24-27 September 1985, National Academic of Sciences, Washington DC.

    Ho, D., Boyes, K., Donohoo, S., and Cooper, B. (2003). “Numerical flow analysis for spillways.” 43rd ANCOLD Conference, Hobart, Tas m a nia .

    Johnson, M. C. and Savage, B. M. (2006). “Physical and numerical comparison of flow over ogee spillway in the presence of tailwater.”

    Journal of Hydraulic Engineering, Vol. 132, No. 12, pp. 1353-135, DOI: 10.1061/(ASCE)0733-9429.

    Kim, S. D., Lee, H. J., and An, S. D. (2010). “Improvement of hydraulic stability for spillway using CFD model.” Int. Journal of the Physical Sciences, Vol. 5, No. 6, pp. 774-780.

    Kokpinar, M. A. and Gogus, M. (2002). “High speed jet flows over spillway aerators.” Canadian Journal of Civil Engineering, Vol. 29, No. 6, pp. 885-898, DOI: 10.1139/l02-088.

    Kumcu, S. Y. (2010). Hydraulic model studies of Kavsak Dam and HEPP, DSI Report, HI-1005, DSI-TAKK Publications, Ankara, Turkey.

    Margeirsson, B. (2007). Computational modeling of flow over a spillway, MSc Thesis, Chalmers University of Technology, Gothenburg, Sweden.

    Nichols, B. D. and Hirt, C. W. (1975). “Methods for calculating multi-dimensional, transient free surface flows past bodies.” Proc. First Intern. Conf. Num., Ship Hydrodynamics, Gaithersburg, ML.

    Savage, B. M. and Johnson, M. C. (2001). “Flow over ogee spillway: Physical and numerical model case study.” Journal of Hydraulic Engineering, ASCE, Vol. 127, No. 8, pp. 640-649, DOI: 10.1061/(ASCE)0733-9429.

    Souders, D. T. and Hirt, C. W. (2004). “Modeling entrainment of air at turbulent free surfaces.” Critical Transitions in Water and Environmental resources Management, pp. 1-10.

    entürk, F. (1994). Hydraulics of dams and reservoirs, Water Resources Publication Colorado, USA.

    Teklemariam, E., Korbaylo, B, Groeneveld, J., Sydor, K., and Fuchs, D. (2001). Optimization of hydraulic design using computational fluid dynamics, Waterpower XII, Salt Lake City, Utah.

    Teklemariam, E., Shumilak, B., Sydor, K., Murray, D., Fuchs, D., and Holder, G. (2008). “An integral approach using both physical and computational modeling can be beneficial in addressing the full range of hydraulic design issues.” CDA Annual Conference, Winnipeg, Canada.

    Usta, E. (2014). Numerical investigation of hydraulic characteristics of Laleli Dam spillway and comparison with physical model study, Master Thesis, Middle East Technical University, Ankara, Turkey.

    Versteeg, H. K. and Malalasekera, W. (1996). An introduction to computational fluid dynamics, Longman Scientific and Technical, Longman Group Limited, Harlow, England.

    Vischer, D. L. and Hager, W. H. (1997). Dam hydraulics, J. Wiley & Sons Ltd., England.

    Wagner, W. E. (1967). “Glen Canyon diversion tunnel outlets.” J. Hydraulic Division, ASCE, Vol. 93, No. HY6, pp. 113-134.

    Willey, J., Ewing, T., Wark, B., and Lesleighter, E. (2012). Comple-mentary use of physical and numerical modeling techniques in spillway design refinement, Commission Internationale Des Grands Barrages, Kyoto, June 2012.

    Fig. 1. Averaged error trend.

    Assessment of spillway modeling using computational fluid dynamics

    전산유체역학을 이용한 여수로 모델링 평가

    Authors: Paul G. Chanel and John C. Doering AUTHORS INFO & AFFILIATIONS

    Publication: Canadian Journal of Civil Engineering

    3 December 2008

    Abstract

    Throughout the design and planning period for future hydroelectric generating stations, hydraulic engineers are increasingly integrating computational fluid dynamics (CFD) into the process. As a result, hydraulic engineers are interested in the reliability of CFD software to provide accurate flow data for a wide range of structures, including a variety of different spillways. In the literature, CFD results have generally been in agreement with physical model experimental data. Despite past success, there has not been a comprehensive assessment that looks at the ability of CFD to model a range of different spillway configurations, including flows with various gate openings. In this article, Flow-3D is used to model the discharge over ogee-crested spillways. The numerical model results are compared with physical model studies for three case study evaluations. The comparison indicates that the accuracy of Flow-3D is related to the parameter P/Hd.

    미래의 수력 발전소를 위한 설계 및 계획 기간 동안 유압 엔지니어는 전산유체역학(CFD)을 프로세스에 점점 더 많이 통합하고 있습니다. 결과적으로 유압 엔지니어는 다양한 여수로를 포함하여 광범위한 구조에 대한 정확한 흐름 데이터를 제공하는 CFD 소프트웨어의 신뢰성에 관심을 갖고 있습니다. 문헌에서 CFD 결과는 일반적으로 물리적 모델 실험 데이터와 일치했습니다. 과거의 성공에도 불구하고 다양한 게이트 개구부가 있는 흐름을 포함하여 다양한 여수로 구성을 모델링하는 CFD의 기능을 살펴보는 포괄적인 평가는 없었습니다. 이 기사에서는 Flow-3D를 사용하여 ogee-crested 방수로의 배출을 모델링합니다. 세 가지 사례 연구 평가를 위해 수치 모델 결과를 물리적 모델 연구와 비교합니다. 비교는 Flow-3D의 정확도가 매개변수 P/Hd와 관련되어 있음을 나타냅니다.

    Résumé

    Les ingénieurs en hydraulique intègrent de plus en plus la dynamique des fluides numérique (« CFD ») dans le processus de conception et de planification des futures centrales. Ainsi, les ingénieurs en hydraulique s’intéressent à la fiabilité du logiciel de « CFD » afin de fournir des données précises sur le débit pour une large gamme de structures, incluant différents types d’évacuateurs. Les résultats de « CFD » dans la littérature ont été globalement sont généralement en accord avec les données expérimentales des essais physiques. Malgré les succès antérieurs, il n’y avait aucune évaluation complète de la capacité des « CFD » à modéliser une plage de configuration des évacuateurs, incluant les débits à diverses ouvertures de vannes. Dans le présent article, le logiciel Flow-3D est utilisé pour modéliser le débit par des évacuateurs en doucine. Les résultats du modèle de calcul sont comparés à ceux des essais physiques pour trois études de cas. La comparaison montre que la précision du logiciel Flow-3D est associée au paramètre P/Hd.

    Fig. 1. Averaged error trend.
    Fig. 1. Averaged error trend.

    Get full access to this article

    View all available purchase options and get full access to this article.

    GET ACCESSALREADY A SUBSCRIBER? SIGN IN AS AN INDIVIDUAL OR VIA YOUR INSTITUTION

    References

    Chanel, P.G., and Doering, J.C. 2007. An evaluation of computational fluid dynamics for spillway modelling. In Proceedings of the 16th Australasian Fluid Mechanics Conference (AFMC), Gold Coast, Queensland, Australia, 3–7 December 2007. pp. 1201–1206.

    Google Scholar

    Flow Science, Inc. 2007. Flow-3D user’s manuals. Version 9.2. Flow Science, Inc., Santa Fe, N.M.

    Google Scholar

    Gessler, D. 2005. CFD modeling of spillway performance, EWRI 2005: Impacts of global climate change. In Proceedings of the World Water and Environmental Resources Congress, Anchorage, Alaska, 15–19 May 2005. Edited by R. Walton. American Society of Civil Engineers, Reston, Va.

    Google Scholar

    Hirt, C.W., and Nichols, B.D. 1981. Volume of fluid (VOF) method for the dynamics of free boundaries. Journal of Computational Physics, 39(1): 201–225.

    Crossref

    ISI

    Google Scholar

    Hirt, C.W., and Sicilian, J.M. 1985. A porosity technique for the definition of obstacles in rectangular cell meshes. In Proceedings of the 4th International Conference on Ship Hydro-dynamics, Washington, D.C., 24–27 September 1985. National Academy of Sciences, Washington, D.C.

    Google Scholar

    Ho, D., Cooper, B., Riddette, K., and Donohoo, S. 2006. Application of numerical modelling to spillways in Australia. In Dams and Reservoirs, Societies and Environment in the 21st Century. Edited by Berga et al. Taylor and Francis Group, London.

    Google Scholar

    LaSalle Consulting Group Inc. 1992. Conawapa generating station. Sectional model study of the spillway. LaSalle Consulting Group Inc., Montréal, Que.

    Google Scholar

    Lemke, D.E. 1989. A comparison of the hydraulic performance of an orifice and an overflow spillway in a northern application using physical modeling. M.Sc. thesis, University of Manitoba, Winnipeg, Man.

    Google Scholar

    Savage, B.M., and Johnson, M.C. 2001. Flow over ogee spillway: Physical and numerical model case study. Journal of Hydraulic Engineering, 127(8): 640–649.

    Crossref

    ISI

    Google Scholar

    Teklemariam, E., Korbaylo, B., Groeneveld, J., Sydor, K., and Fuchs, D. 2001. Optimization of hydraulic design using computational fluid dynamics. In Proceedings of Waterpower XII, Salt Lake City, Utah, 9–11 July 2001.

    Google Scholar

    Teklemariam, E., Korbaylo, B., Groeneveld, J., and Fuchs, D. 2002. Computational fluid dynamics: Diverse applications in hydropower project’s design and analysis. In Proceedings of the CWRA 55th Annual Conference, Winnipeg, Man., 11–14 June 2002. Canadian Water Resources Association, Cambridge, Ontario.

    Google Scholar

    Western Canadian Hydraulic Laboratories Inc. 1980. Hydraulics model studies limestone generating station spillway/diversion structure flume study. Final report. Western Canadian Hydraulic Laboratories Inc., Port Coquitlam, B.C.

    Google Scholar

    Sketch of approach channel and spillway of the Kamal-Saleh dam

    CFD modeling of flow pattern in spillway’s approach channel

    Sustainable Water Resources Management volume 1, pages245–251 (2015)Cite this article

    Abstract

    Analysis of behavior and hydraulic characteristics of flow over the dam spillway is a complicated task that takes lots of money and time in water engineering projects planning. To model those hydraulic characteristics, several methods such as physical and numerical methods can be used. Nowadays, by utilizing new methods in computational fluid dynamics (CFD) and by the development of fast computers, the numerical methods have become accessible for use in the analysis of such sophisticated flows. The CFD softwares have the capability to analyze two- and three-dimensional flow fields. In this paper, the flow pattern at the guide wall of the Kamal-Saleh dam was modeled by Flow 3D. The results show that the current geometry of the left wall causes instability in the flow pattern and making secondary and vortex flow at beginning approach channel. This shape of guide wall reduced the performance of weir to remove the peak flood discharge.

    댐 여수로 흐름의 거동 및 수리학적 특성 분석은 물 공학 프로젝트 계획에 많은 비용과 시간이 소요되는 복잡한 작업입니다. 이러한 수력학적 특성을 모델링하기 위해 물리적, 수치적 방법과 같은 여러 가지 방법을 사용할 수 있습니다. 요즘에는 전산유체역학(CFD)의 새로운 방법을 활용하고 빠른 컴퓨터의 개발로 이러한 정교한 흐름의 해석에 수치 방법을 사용할 수 있게 되었습니다. CFD 소프트웨어에는 2차원 및 3차원 유동장을 분석하는 기능이 있습니다. 본 논문에서는 Kamal-Saleh 댐 유도벽의 흐름 패턴을 Flow 3D로 모델링하였다. 결과는 왼쪽 벽의 현재 형상이 흐름 패턴의 불안정성을 유발하고 시작 접근 채널에서 2차 및 와류 흐름을 만드는 것을 보여줍니다. 이러한 형태의 안내벽은 첨두방류량을 제거하기 위해 둑의 성능을 저하시켰다.

    Introduction

    Spillways are one of the main structures used in the dam projects. Design of the spillway in all types of dams, specifically earthen dams is important because the inability of the spillway to remove probable maximum flood (PMF) discharge may cause overflow of water which ultimately leads to destruction of the dam (Das and Saikia et al. 2009; E 2013 and Novak et al. 2007). So study on the hydraulic characteristics of this structure is important. Hydraulic properties of spillway including flow pattern at the entrance of the guide walls and along the chute. Moreover, estimating the values of velocity and pressure parameters of flow along the chute is very important (Chanson 2004; Chatila and Tabbara 2004). The purpose of the study on the flow pattern is the effect of wall geometry on the creation transverse waves, flow instability, rotating and reciprocating flow through the inlet of spillway and its chute (Parsaie and Haghiabi 2015ab; Parsaie et al. 2015; Wang and Jiang 2010). The purpose of study on the values of velocity and pressure is to calculate the potential of the structure to occurrence of phenomena such as cavitation (Fattor and Bacchiega 2009; Ma et al. 2010). Sometimes, it can be seen that the spillway design parameters of pressure and velocity are very suitable, but geometry is considered not suitable for conducting walls causing unstable flow pattern over the spillway, rotating flows at the beginning of the spillway and its design reduced the flood discharge capacity (Fattor and Bacchiega 2009). Study on spillway is usually conducted using physical models (Su et al. 2009; Suprapto 2013; Wang and Chen 2009; Wang and Jiang 2010). But recently, with advances in the field of computational fluid dynamics (CFD), study on hydraulic characteristics of this structure has been done with these techniques (Chatila and Tabbara 2004; Zhenwei et al. 2012). Using the CFD as a powerful technique for modeling the hydraulic structures can reduce the time and cost of experiments (Tabbara et al. 2005). In CFD field, the Navier–Stokes equation is solved by powerful numerical methods such as finite element method and finite volumes (Kim and Park 2005; Zhenwei et al. 2012). In order to obtain closed-form Navier–Stokes equations turbulence models, such k − ε and Re-Normalisation Group (RNG) models have been presented. To use the technique of computational fluid dynamics, software packages such as Fluent and Flow 3D, etc., are provided. Recently, these two software packages have been widely used in hydraulic engineering because the performance and their accuracy are very suitable (Gessler 2005; Kim 2007; Kim et al. 2012; Milési and Causse 2014; Montagna et al. 2011). In this paper, to assess the flow pattern at Kamal-Saleh guide wall, numerical method has been used. All the stages of numerical modeling were conducted in the Flow 3D software.

    Materials and methods

    Firstly, a three-dimensional model was constructed according to two-dimensional map that was prepared for designing the spillway. Then a small model was prepared with scale of 1:80 and entered into the Flow 3D software; all stages of the model construction was conducted in AutoCAD 3D. Flow 3D software numerically solved the Navier–Stokes equation by finite volume method. Below is a brief reference on the equations that used in the software. Figure 1 shows the 3D sketch of Kamal-Saleh spillway and Fig. 2 shows the uploading file of the Kamal-Saleh spillway in Flow 3D software.

    figure 1
    Fig. 1
    figure 2
    Fig. 2

    Review of the governing equations in software Flow 3D

    Continuity equation at three-dimensional Cartesian coordinates is given as Eq (1).

    vf∂ρ∂t+∂∂x(uAx)+∂∂x(vAy)+∂∂x(wAz)=PSORρ,vf∂ρ∂t+∂∂x(uAx)+∂∂x(vAy)+∂∂x(wAz)=PSORρ,

    (1)

    where uvz are velocity component in the x, y, z direction; A xA yA z cross-sectional area of the flow; ρ fluid density; PSOR the source term; v f is the volume fraction of the fluid and three-dimensional momentum equations given in Eq (2).

    ∂u∂t+1vf(uAx∂u∂x+vAy∂u∂y+wAz∂u∂z)=−1ρ∂P∂x+Gx+fx∂v∂t+1vf(uAx∂v∂x+vAy∂v∂y+wAz∂v∂z)=−1ρ∂P∂y+Gy+fy∂w∂t+1vf(uAx∂w∂x+vAy∂w∂y+wAz∂w∂z)=−1ρ∂P∂y+Gz+fz,∂u∂t+1vf(uAx∂u∂x+vAy∂u∂y+wAz∂u∂z)=−1ρ∂P∂x+Gx+fx∂v∂t+1vf(uAx∂v∂x+vAy∂v∂y+wAz∂v∂z)=−1ρ∂P∂y+Gy+fy∂w∂t+1vf(uAx∂w∂x+vAy∂w∂y+wAz∂w∂z)=−1ρ∂P∂y+Gz+fz,

    (2)

    where P is the fluid pressure; G xG yG z the acceleration created by body fluids; f xf yf z viscosity acceleration in three dimensions and v f is related to the volume of fluid, defined by Eq. (3). For modeling of free surface profile the VOF technique based on the volume fraction of the computational cells has been used. Since the volume fraction F represents the amount of fluid in each cell, it takes value between 0 and 1.

    ∂F∂t+1vf[∂∂x(FAxu)+∂∂y(FAyv)+∂∂y(FAzw)]=0∂F∂t+1vf[∂∂x(FAxu)+∂∂y(FAyv)+∂∂y(FAzw)]=0

    (3)

    Turbulence models

    Flow 3D offers five types of turbulence models: Prantl mixing length, k − ε equation, RNG models, Large eddy simulation model. Turbulence models that have been proposed recently are based on Reynolds-averaged Navier–Stokes equations. This approach involves statistical methods to extract an averaged equation related to the turbulence quantities.

    Steps of solving a problem in Flow 3D software

    (1) Preparing the 3D model of spillway by AutoCAD software. (2) Uploading the file of 3D model in Flow 3D software and defining the problem in the software and checking the final mesh. (3) Choosing the basic equations that should be solved. (4) Defining the characteristics of fluid. (5) Defining the boundary conditions; it is notable that this software has a wide range of boundary conditions. (6) Initializing the flow field. (7) Adjusting the output. (8) Adjusting the control parameters, choice of the calculation method and solution formula. (9) Start of calculation. Figure 1 shows the 3D model of the Kamal-Saleh spillway; in this figure, geometry of the left and right guide wall is shown.

    Figure 2 shows the uploading of the 3D spillway dam in Flow 3D software. Moreover, in this figure the considered boundary condition in software is shown. At the entrance and end of spillway, the flow rate or fluid elevation and outflow was considered as BC. The bottom of spillway was considered as wall and left and right as symmetry.

    Model calibration

    Calibration of the Flow 3D for modeling the effect of geometry of guide wall on the flow pattern is included for comparing the results of Flow 3D with measured water surface profile. Calibration the Flow 3D software could be conducted in two ways: first, changing the value of upstream boundary conditions is continued until the results of water surface profile of the Flow 3D along the spillway successfully covered the measurement water surface profile; second is the assessment the mesh sensitivity. Analyzing the size of mesh is a trial-and-error process where the size of mesh is evaluated form the largest to the smallest. With fining the size of mesh the accuracy of model is increased; whereas, the cost of computation is increased. In this research, the value of upstream boundary condition was adjusted with measured data during the experimental studies on the scaled model and the mesh size was equal to 1 × 1 × 1 cm3.

    Results and discussion

    The behavior of water in spillway is strongly affected by the flow pattern at the entrance of the spillway, the flow pattern formation at the entrance is affected by the guide wall, and choice of an optimized form for the guide wall has a great effect on rising the ability of spillway for easy passing the PMF, so any nonuniformity in flow in the approach channel can cause reduction of spillway capacity, reduction in discharge coefficient of spillway, and even probability of cavitation. Optimizing the flow guiding walls (in terms of length, angle and radius) can cause the loss of turbulence and flow disturbances on spillway. For this purpose, initially geometry proposed for model for the discharge of spillway dam, Kamal-Saleh, 80, 100, and 120 (L/s) were surveyed. These discharges of flow were considered with regard to the flood return period, 5, 100 and 1000 years. Geometric properties of the conducting guidance wall are given in Table 1.Table 1 Characteristics and dimensions of the guidance walls tested

    Full size table

    Results of the CFD simulation for passing the flow rate 80 (L/s) are shown in Fig. 3. Figure 3 shows the secondary flow and vortex at the left guide wall.

    figure 3
    Fig. 3

    For giving more information about flow pattern at the left and right guide wall, Fig. 4 shows the flow pattern at the right side guide wall and Fig. 5 shows the flow pattern at the left side guide wall.

    figure 4
    Fig. 4
    figure 5
    Fig. 5

    With regard to Figs. 4 and 5 and observing the streamlines, at discharge equal to 80 (L/s), the right wall has suitable performance but the left wall has no suitable performance and the left wall of the geometric design creates a secondary and circular flow, and vortex motion in the beginning of the entrance of spillway that creates cross waves at the beginning of spillway. By increasing the flow rate (Q = 100 L/s), at the inlet spillway secondary flows and vortex were removed, but the streamline is severely distorted. Results of the guide wall performances at the Q = 100 (L/s) are shown in Fig. 6.

    figure 6
    Fig. 6

    Also more information about the performance of each guide wall can be derived from Figs. 7 and 8. These figures uphold that the secondary and vortex flows were removed, but the streamlines were fully diverted specifically near the left side guide wall.

    figure 7
    Fig. 7
    figure 8
    Fig. 8

    As mentioned in the past, these secondary and vortex flows and diversion in streamline cause nonuniformity and create cross wave through the spillway. Figure 9 shows the cross waves at the crest of the spillway.

    figure 9
    Fig. 9

    The performance of guide walls at the Q = 120 (L/s) also was assessed. The result of simulation is shown in Fig. 10. Figures 11 and 12 show a more clear view of the streamlines near to right and left side guide wall, respectively. As seen in Fig. 12, the left side wall still causes vortex flow and creation of and diversion in streamline.

    figure 10
    Fig. 10
    figure 11
    Fig. 11
    figure 12
    Fig. 12

    The results of the affected left side guide wall shape on the cross wave creation are shown in Fig. 13. As seen from Fig. 3, the left side guide wall also causes cross wave at the spillway crest.

    figure 13
    Fig. 13

    As can be seen clearly in Figs. 9 and 13, by moving from the left side to the right side of the spillway, the cross waves and the nonuniformity in flow is removed. By reviewing Figs. 9 and 13, it is found that the right side guide wall removes the cross waves and nonuniformity. With this point as aim, a geometry similar to the right side guide wall was considered instead of the left side guide wall. The result of simulation for Q = 120 (L/s) is shown in Fig. 14. As seen from this figure, the proposed geometry for the left side wall has suitable performance smoothly passing the flow through the approach channel and spillway.

    figure 14
    Fig. 14

    More information about the proposed shape for the left guide wall is shown in Fig. 15. As seen from this figure, this shape has suitable performance for removing the cross waves and vortex flows.

    figure 15
    Fig. 15

    Figure 16 shows the cross section of flow at the crest of spillway. As seen in this figure, the proposed shape for the left side guide wall is suitable for removing the cross waves and secondary flows.

    figure 16
    Fig. 16

    Conclusion

    Analysis of behavior and hydraulic properties of flow over the spillway dam is a complicated task which is cost and time intensive. Several techniques suitable to the purposes of study have been undertaken in this research. Physical modeling, usage of expert experience, usage of mathematical models on simulation flow in one-dimensional, two-dimensional and three-dimensional techniques, are some of the techniques utilized to study this phenomenon. The results of the modeling show that the CFD technique is a suitable tool for simulating the flow pattern in the guide wall. Using this tools helps the designer for developing the optimal shape for hydraulic structure which the flow pattern through them are important.

    References

    • Chanson H (2004) 19—Design of weirs and spillways. In: Chanson H (ed) Hydraulics of open channel flow, 2nd edn. Butterworth-Heinemann, Oxford, pp 391–430Chapter Google Scholar 
    • Chatila J, Tabbara M (2004) Computational modeling of flow over an ogee spillway. Comput Struct 82:1805–1812Article Google Scholar 
    • Das MM, Saikia MD (2009) Irrigation and water power engineering. PHI Learning, New DelhiGoogle Scholar 
    • E, Department Of Army: U.S. Army Corps (2013) Hydraulic Design of Spillways. BiblioBazaar, CharlestonGoogle Scholar 
    • Fattor C, Bacchiega J (2009) Design conditions for morning-glory spillways: application to potrerillos dam spillway. Adv Water Res Hydraul Eng Springer, Berlin, pp 2123–2128Google Scholar 
    • Gessler D (2005) CFD modeling of spillway performance. Impacts Glob Clim Change. doi:10.1061/40792(173)398
    • Kim D-G (2007) Numerical analysis of free flow past a sluice gate. KSCE J Civ Eng 11:127–132Article Google Scholar 
    • Kim D, Park J (2005) Analysis of flow structure over ogee-spillway in consideration of scale and roughness effects by using CFD model. KSCE J Civ Eng 9:161–169Article Google Scholar 
    • Kim S, Yu K, Yoon B, Lim Y (2012) A numerical study on hydraulic characteristics in the ice Harbor-type fishway. KSCE J Civ Eng 16:265–272Article Google Scholar 
    • Ma X-D, Dai G-Q, Yang Q, Li G-J, Zhao L (2010) Analysis of influence factors of cavity length in the spillway tunnel downstream of middle gate chamber outlet with sudden lateral enlargement and vertical drop aerator. J Hydrodyn Ser B 22:680–686Article Google Scholar 
    • Milési G, Causse S (2014) 3D numerical modeling of a side-channel spillway. In: Gourbesville P, Cunge J, Caignaert G (eds) Advances in hydroinformatics. Springer, Singapore, pp 487–498Chapter Google Scholar 
    • Montagna F, Bellotti G, Di Risio M (2011) 3D numerical modeling of landslide-generated tsunamis around a conical island. Nat Hazards 58:591–608Article Google Scholar 
    • Novak P, Moffat AIB, Nalluri C, Narayanan R (2007) Hydraulic structures. Taylor & Francis, LondonGoogle Scholar 
    • Parsaie A, Haghiabi A (2015a) Computational modeling of pollution transmission in rivers. Appl Water Sci. doi:10.1007/s13201-015-0319-6
    • Parsaie A, Haghiabi A (2015b) The effect of predicting discharge coefficient by neural network on increasing the numerical modeling accuracy of flow over side weir. Water Res Manag 29:973–985Article Google Scholar 
    • Parsaie A, Yonesi H, Najafian S (2015) Predictive modeling of discharge in compound open channel by support vector machine technique. Model Earth Syst Environ 1:1–6Article Google Scholar 
    • Su P-L, Liao H-S, Qiu Y, Li CJ (2009) Experimental study on a new type of aerator in spillway with low Froude number and mild slope flow. J Hydrodyn Ser B 21:415–422Article Google Scholar 
    • Suprapto M (2013) Increase spillway capacity using Labyrinth Weir. Procedia Eng 54:440–446Article Google Scholar 
    • Tabbara M, Chatila J, Awwad R (2005) Computational simulation of flow over stepped spillways. Comput Struct 83:2215–2224Article Google Scholar 
    • Wang J, Chen H (2009) Experimental study of elimination of vortices along guide wall of bank spillway. Adv Water Res Hydraul Eng Springer, Berlin, pp 2059–2063Google Scholar 
    • Wang Y, Jiang C (2010) Investigation of the surface vortex in a spillway tunnel intake. Tsinghua Sci Technol 15:561–565Article Google Scholar 
    • Zhenwei MU, Zhiyan Z, Tao Z (2012) Numerical simulation of 3-D flow field of spillway based on VOF method. Procedia Eng 28:808–812Article Google Scholar 

    Download references

    Author information

    Authors and Affiliations

    1. Department of Water Engineering, Lorestan University, Khorram Abad, IranAbbas Parsaie, Amir Hamzeh Haghiabi & Amir Moradinejad

    Corresponding author

    Correspondence to Abbas Parsaie.

    Reprints and Permissions

    About this article

    Cite this article

    Parsaie, A., Haghiabi, A.H. & Moradinejad, A. CFD modeling of flow pattern in spillway’s approach channel. Sustain. Water Resour. Manag. 1, 245–251 (2015). https://doi.org/10.1007/s40899-015-0020-9

    Download citation

    • Received28 April 2015
    • Accepted28 August 2015
    • Published15 September 2015
    • Issue DateSeptember 2015
    • DOIhttps://doi.org/10.1007/s40899-015-0020-9

    Share this article

    Anyone you share the following link with will be able to read this content:Get shareable link

    Provided by the Springer Nature SharedIt content-sharing initiative

    Keywords

    • Approach channel
    • Kamal-Saleh dam
    • Guide wall
    • Flow pattern
    • Numerical modeling
    • Flow 3D software
      Figure 10. Flow distribution at the approach channel in PMF based on revised plan design. A. Hydarulic model test; B. Numerical simulation; C. Section view.

      Improvement of hydraulic stability for spillway using CFD model

      Hydraulic model test was used to analyze the rapidly varied flow on the spillway. But, it has some shortcomings such as error of scale effect and expensive costs. Recently, through the development of three dimensional computational fluid dynamics (CFD), rapidly varied flow and turbulence can be simulated. In this study, the applicability of CFD model to simulate flow on the spillway was reviewed. The Karian dam in Indonesia was selected as the study area. The FLOW-3d model, which is well known to simulate a flow having a free surface, was used to analyze flow. The flow stability in approach channel was investigated with the initial plan design, and the results showed that the flow in approach channel is unstable in the initial plan design. To improve flow stability in the spillway, therefore, the revised plan design was formulated. The appropriateness of the revised design was examined by a numerical modeling. The results showed that the flow in spillway is stable in the revised design.

      여수로의 급격하게 변화하는 흐름을 분석하기 위해 수리학적 모델 테스트를 사용했습니다. 그러나 스케일 효과의 오차와 고가의 비용 등의 단점이 있다. 최근에는 3차원 전산유체역학(CFD)의 발달로 급변하는 유동과 난류를 모사할 수 있다. 본 연구에서는 여수로의 흐름을 시뮬레이션하기 위한 CFD 모델의 적용 가능성을 검토했습니다. 인도네시아의 Karian 댐이 연구 지역으로 선정되었습니다. 자유표면을 갖는 유동을 모의하는 것으로 잘 알려진 FLOW-3d 모델을 유동해석에 사용하였다. 접근수로의 흐름 안정성은 초기 계획설계와 함께 조사한 결과 초기 계획설계에서 접근수로의 흐름이 불안정한 것으로 나타났다. 따라서 방수로의 흐름 안정성을 향상시키기 위해 수정된 계획 설계가 공식화되었습니다. 수정된 설계의 적합성을 수치모델링을 통해 검토하였다. 결과는 수정된 설계에서 여수로의 흐름이 안정적이라는 것을 보여주었습니다.

      Key words

      Spillway, FLOW-3D, approach channel, flow stability, numerical modeling, hydraulic model test.

      Figure 6. Two dimensional flow velocity distribution at the
approach channel (Flow velocity distribution at depth EL. 68.12 m).
      Figure 6. Two dimensional flow velocity distribution at the approach channel (Flow velocity distribution at depth EL. 68.12 m).
      Figure 7. Flow distribution at the approach channel in PMF.
A. Hydraulic model test; B. Numerial simulatio
C. Cross section view.
      Figure 7. Flow distribution at the approach channel in PMF. A. Hydraulic model test; B. Numerial simulatio C. Cross section view.
      Figure 8. Revised approach channel section.
A. Initial plan design; B. Revised plan design.
      Figure 8. Revised approach channel section. A. Initial plan design; B. Revised plan design.
      Figure 9. Two dimensional flow velocity distribution at the approach channel
based on revised plan design (Flow velocity distribution at depth EL. 68.12 m).
      Figure 9. Two dimensional flow velocity distribution at the approach channel based on revised plan design (Flow velocity distribution at depth EL. 68.12 m).
      Figure 10. Flow distribution at the approach channel in PMF based on revised plan design.
A. Hydarulic model test; B. Numerical simulation; C. Section view.
      Figure 10. Flow distribution at the approach channel in PMF based on revised plan design. A. Hydarulic model test; B. Numerical simulation; C. Section view.

      REFERENCES

      Betts PL (1979). A variation principle in terms of stream function for free
      surface flows and its application to finite element method. Comp.
      Fluids, 7(2): 145-153.
      Cassidy JJ (1965). Irrotational flow over spillways of finite height. J.
      Eng. Mech. Div. ASCE., 91(6): 155-173.
      Flow Science (2002). FLOW-3D -Theory manual. Los Alamos, NM.
      Guo Y, Wen X, Wu C, Fang D (1998). Numerical modeling of spillway
      flow with free drop and initially unknown discharge. J. Hydraulic Res.
      IAHR, 36(5): 785-801.
      Ho DKH, Donohoo SM (2001). Investigation of spillway behavior under
      increased maximum flood by computational fluid dynamics technique.
      Proceeding 14
      th Australasian Fluid Mech. Conference, Adelaide
      University, Adelaide, Australia, pp. 10-14.
      Ikegawa M, Washizu K (1973). Finite element method applied to
      analysis of flow over a spillway crest. Int. J. Numerical Methods Eng.,
      6: 179-189.
      Kim DG, Park JH (2005). Analysis of flow structure over ogee-spillway
      in consideration of scale and roughness effects by using CFD model.
      J. Civil Eng. KSCE., pp. 161-169.
      KRA, KWATER (2006). Feasibility study and detail design of the Karian
      dam project. Indonesia.
      Li W, Xie Q, Chen CJ (1989). Finite analytic solution of flow over
      spillways, J. Eng. Mech. ASCE, 115(2): 2645-2648.
      Olsen NR, Kjellesvig HM (1998).Three-dimensional numerical flow
      modeling for estimation of spillway capacity. J. Hydraulic Res. IAHR.,
      36(5): 775-784.
      Savage BM, Johnson MC (2001). Flow over ogee spillway: Physical and
      numerical model case study. J. Hydraulic Eng. ASCE., 127(8): 640-
      649.
      Tabbara M, Chatial J, Awwad R (2005). Computational simulation of
      flow over stepped spillways. Comput. Structure, 83: 2215-2224.

      Numerical analysis of energy dissipator options using computational fluid dynamics modeling — a case study of Mirani Dam

      전산 유체 역학 모델링을 사용한 에너지 소산자 옵션의 수치적 해석 — Mirani 댐의 사례 연구

      Arabian Journal of Geosciences volume 15, Article number: 1614 (2022) Cite this article

      Abstract

      이 연구에서 FLOW 3D 전산 유체 역학(CFD) 소프트웨어를 사용하여 파키스탄 Mirani 댐 방수로에 대한 에너지 소산 옵션으로 미국 매립지(USBR) 유형 II 및 USBR 유형 III 유역의 성능을 추정했습니다. 3D Reynolds 평균 Navier-Stokes 방정식이 해결되었으며, 여기에는 여수로 위의 자유 표면 흐름을 캡처하기 위해 공기 유입, 밀도 평가 및 드리프트-플럭스에 대한 하위 그리드 모델이 포함되었습니다. 본 연구에서는 5가지 모델을 고려하였다. 첫 번째 모델에는 길이가 39.5m인 USBR 유형 II 정수기가 있습니다. 두 번째 모델에는 길이가 44.2m인 USBR 유형 II 정수기가 있습니다. 3번째와 4 번째모델에는 길이가 각각 48.8m인 USBR 유형 II 정수조와 39.5m의 USBR 유형 III 정수조가 있습니다. 다섯 번째 모델은 네 번째 모델과 동일하지만 마찰 및 슈트 블록 높이가 0.3m 증가했습니다. 최상의 FLOW 3D 모델 조건을 설정하기 위해 메쉬 민감도 분석을 수행했으며 메쉬 크기 0.9m에서 최소 오차를 산출했습니다. 세 가지 경계 조건 세트가 테스트되었으며 최소 오류를 제공하는 세트가 사용되었습니다. 수치적 검증은 USBR 유형 II( L = 48.8m), USBR 유형 III( L = 35.5m) 및 USBR 유형 III 의 물리적 모델 에너지 소산을 0.3m 블록 단위로 비교하여 수행되었습니다( L= 35.5m). 통계 분석 결과 평균 오차는 2.5%, RMSE(제곱 평균 제곱근 오차) 지수는 3% 미만이었습니다. 수리학적 및 경제성 분석을 바탕으로 4 번째 모델이 최적화된 에너지 소산기로 밝혀졌습니다. 흡수된 에너지 백분율 측면에서 물리적 모델과 수치적 모델 간의 최대 차이는 5% 미만인 것으로 나타났습니다.

      In this study, the FLOW 3D computational fluid dynamics (CFD) software was used to estimate the performance of the United States Bureau of Reclamation (USBR) type II and USBR type III stilling basins as energy dissipation options for the Mirani Dam spillway, Pakistan. The 3D Reynolds-averaged Navier–Stokes equations were solved, which included sub-grid models for air entrainment, density evaluation, and drift–flux, to capture free-surface flow over the spillway. Five models were considered in this research. The first model has a USBR type II stilling basin with a length of 39.5 m. The second model has a USBR type II stilling basin with a length of 44.2 m. The 3rd and 4th models have a USBR type II stilling basin with a length of 48.8 m and a 39.5 m USBR type III stilling basin, respectively. The fifth model is identical to the fourth, but the friction and chute block heights have been increased by 0.3 m. To set up the best FLOW 3D model conditions, mesh sensitivity analysis was performed, which yielded a minimum error at a mesh size of 0.9 m. Three sets of boundary conditions were tested and the set that gave the minimum error was employed. Numerical validation was done by comparing the physical model energy dissipation of USBR type II (L = 48.8 m), USBR type III (L =35.5 m), and USBR type III with 0.3-m increments in blocks (L = 35.5 m). The statistical analysis gave an average error of 2.5% and a RMSE (root mean square error) index of less than 3%. Based on hydraulics and economic analysis, the 4th model was found to be an optimized energy dissipator. The maximum difference between the physical and numerical models in terms of percentage energy absorbed was found to be less than 5%.

      Keywords

      • Numerical modeling
      • Spillway
      • Hydraulic jump
      • Energy dissipation
      • FLOW 3D

      References

      • Abbasi S, Fatemi S, Ghaderi A, Di Francesco S (2021) The effect of geometric parameters of the antivortex on a triangular labyrinth side weir. Water (Switzerland) 13(1). https://doi.org/10.3390/w13010014
      • Amorim JCC, Amante RCR, Barbosa VD (2015) Experimental and numerical modeling of flow in a stilling basin. Proceedings of the 36th IAHR World Congress 28 June–3 July, the Hague, the Netherlands, 1, 1–6
      • Asaram D, Deepamkar G, Singh G, Vishal K, Akshay K (2016) Energy dissipation by using different slopes of ogee spillway. Int J Eng Res Gen Sci 4(3):18–22Google Scholar 
      • Boes RM, Hager WH (2003) Hydraulic design of stepped spillways. J Hydraul Eng 129(9):671–679. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9429(2003)129:9(671)Article Google Scholar 
      • Celik IB, Ghia U, Roache PJ, Freitas CJ, Coleman H, Raad PE (2008) Procedure for estimation and reporting of uncertainty due to discretization in CFD applications. J Fluids Eng Trans ASME 130(7):0780011–0780014. https://doi.org/10.1115/1.2960953Article Google Scholar 
      • Chen Q, Dai G, Liu H (2002) Volume of fluid model for turbulence numerical simulation of stepped spillway overflow. J Hydraul Eng 128(7):683–688. 10.1061/共ASCE兲0733-9429共2002兲128:7共683兲 CE
      • Damiron R (2015) CFD modelling of dam spillway aerator. Lund University Sweden
      • Dunlop SL, Willig IA, Paul GE (2016) Cabinet Gorge Dam spillway modifications for TDG abatement – design evolution and field performance. 6th International Symposium on Hydraulic Structures: Hydraulic Structures and Water System Management, ISHS 2016, 3650628160, 460–470. 10.15142/T3650628160853
      • Fleit G, Baranya S, Bihs H (2018) CFD modeling of varied flow conditions over an ogee-weir. Period Polytech Civ Eng 62(1):26–32. https://doi.org/10.3311/PPci.10821Article Google Scholar 
      • Frizell KW, Frizell KH (2015) Guidelines for hydraulic design of stepped spillways. Hydraulic Laboratory Report HL-2015-06, May
      • Ghaderi A, Abbasi S (2021) Experimental and numerical study of the effects of geometric appendance elements on energy dissipation over stepped spillway. Water (Switzerland) 13(7). https://doi.org/10.3390/w13070957
      • Ghaderi A, Dasineh M, Aristodemo F, Ghahramanzadeh A (2020) Characteristics of free and submerged hydraulic jumps over different macroroughnesses. J Hydroinform 22(6):1554–1572. https://doi.org/10.2166/HYDRO.2020.298Article Google Scholar 
      • Güven A, Mahmood AH (2021) Numerical investigation of flow characteristics over stepped spillways. Water Sci Technol Water Supply 21(3):1344–1355. https://doi.org/10.2166/ws.2020.283Article Google Scholar 
      • Herrera-Granados O, Kostecki SW (2016) Numerical and physical modeling of water flow over the ogee weir of the new Niedów barrage. J Hydrol Hydromech 64(1):67–74. https://doi.org/10.1515/johh-2016-0013Article Google Scholar 
      • Ho DKH, Riddette KM (2010) Application of computational fluid dynamics to evaluate hydraulic performance of spillways in australia. Aust J Civ Eng 6(1):81–104. https://doi.org/10.1080/14488353.2010.11463946Article Google Scholar 
      • Kocaer Ö, Yarar A (2020) Experimental and numerical investigation of flow over ogee spillway. Water Resour Manag 34(13):3949–3965. https://doi.org/10.1007/s11269-020-02558-9Article Google Scholar 
      • Kumcu SY (2017) Investigation of flow over spillway modeling and comparison between experimental data and CFD analysis. KSCE J Civ Eng 21(3):994–1003. https://doi.org/10.1007/s12205-016-1257-zArticle Google Scholar 
      • Li S, Li Q, Yang J (2019) CFD modelling of a stepped spillway with various step layouts. Math Prob Eng 2019:1–12. https://doi.org/10.1155/2019/6215739Article Google Scholar 
      • Muthukumaran N, Prince Arulraj G (2020) Experimental investigation on augmenting the discharge over ogee spillways with nanocement. Civ Eng Archit 8(5):838–845. https://doi.org/10.13189/cea.2020.080511Article Google Scholar 
      • Naderi V, Farsadizadeh D, Lin C, Gaskin S (2019) A 3D study of an air-core vortex using HSPIV and flow visualization. Arab J Sci Eng 44(10):8573–8584. https://doi.org/10.1007/s13369-019-03764-3Article Google Scholar 
      • Nangare PB, Kote AS (2017) Experimental investigation of an ogee stepped spillway with plain and slotted roller bucket for energy dissipation. Int J Civ Eng Technol 8(8):1549–1555Google Scholar 
      • Parsaie A, Moradinejad A, Haghiabi AH (2018) Numerical modeling of flow pattern in spillway approach channel. Jordan J Civ Eng 12(1):1–9Google Scholar 
      • Pasbani Khiavi M, Ali Ghorbani M, Yusefi M (2021) Numerical investigation of the energy dissipation process in stepped spillways using finite volume method. J Irrig Water Eng 11(4):22–37Google Scholar 
      • Peng Y, Zhang X, Yuan H, Li X, Xie C, Yang S, Bai Z (2019) Energy dissipation in stepped spillways with different horizontal face angles. Energies 12(23). https://doi.org/10.3390/en12234469
      • Raza A, Wan W, Mehmood K (2021) Stepped spillway slope effect on air entrainment and inception point location. Water (Switzerland) 13(10). https://doi.org/10.3390/w13101428
      • Reeve DE, Zuhaira AA, Karunarathna H (2019) Computational investigation of hydraulic performance variation with geometry in gabion stepped spillways. Water Sci Eng 12(1):62–72. https://doi.org/10.1016/j.wse.2019.04.002Article Google Scholar 
      • Rice CE, Kadavy KC (1996) Model study of a roller compacted concrete stepped spillway. J Hydraul Eng 122(6):292–297. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9429(1996)122:6(292)Article Google Scholar 
      • Rong Y, Zhang T, Peng L, Feng P (2019) Three-dimensional numerical simulation of dam discharge and flood routing in Wudu reservoir. Water (Switzerland) 11(10). https://doi.org/10.3390/w11102157
      • Saqib N, Akbar M, Pan H, Ou G, Mohsin M, Ali A, Amin A (2022) Numerical analysis of pressure profiles and energy dissipation across stepped spillways having curved risers. Appl Sci 12(448):1–18Google Scholar 
      • Saqib N, Ansari K, Babar M (2021) Analysis of pressure profiles and energy dissipation across stepped spillways having curved treads using computational fluid dynamics. Intl Conf Adv Mech Eng :1–10
      • Saqib Nu, Akbar M, Huali P, Guoqiang O (2022) Numerical investigation of pressure profiles and energy dissipation across the stepped spillway having curved treads using FLOW 3D. Arab J Geosci 15(1):1363–1400. https://doi.org/10.1007/s12517-022-10505-8Article Google Scholar 
      • Sarkardeh H, Marosi M, Roshan R (2015) Stepped spillway optimization through numerical and physical modeling. Int J Energy Environ 6(6):597–606Google Scholar 
      • Serafeim A, Avgeris V, Hrissanthou V (2015) Experimental and numerical modeling of flow over a spillway. Eur Water Publ 14(2015):55–59. https://doi.org/10.15224/978-1-63248-042-2-11Article Google Scholar 
      • Sorensen RM (1986) Stepped spillway model investigation. J Hydraul Eng I(12):1461–1472. https://ascelibrary.org/doi/full/10.1061/%28ASCE%290733-
      • Tabbara M, Chatila J, Awwad R (2005) Computational simulation of flow over stepped spillways. Comput Struct 83(27):2215–2224. https://doi.org/10.1016/j.compstruc.2005.04.005Article Google Scholar 
      • Valero D, Bung DB, Crookston BM, Matos J (2016) Numerical investigation of USBR type III stilling basin performance downstream of smooth and stepped spillways. 6th International Symposium on Hydraulic Structures: Hydraulic Structures and Water System Management, ISHS 2016, 3406281608, 635–646. https://doi.org/10.15142/T340628160853
      • Versteeg H, Malalasekera W (1979) An introduction to computational fluid mechanics. (Vol. 2). https://doi.org/10.1016/0010-4655(80)90010-7
      • WAPDA model studies cell, IRI Lahore (2003) Mirani Dam Project hydraulic model studies for the spillway. November 2003
      • Yakhot V, Orszag S (1986) Renormalization group analysis of turbulence. I. Basic theory. J Sci Comput 1(1):3–51Article Google Scholar 

      이종 금속 인터커넥트의 펄스 레이저 용접을 위한 가공 매개변수 최적화

      Optimization of processing parameters for pulsed laser welding of dissimilar metal interconnects

      본 논문은 독자의 편의를 위해 기계번역된 내용이어서 자세한 내용은 원문을 참고하시기 바랍니다.

      NguyenThi TienaYu-LungLoabM.Mohsin RazaaCheng-YenChencChi-PinChiuc

      aNational Cheng Kung University, Department of Mechanical Engineering, Tainan, Taiwan

      bNational Cheng Kung University, Academy of Innovative Semiconductor and Sustainable Manufacturing, Tainan, Taiwan

      cJum-bo Co., Ltd, Xinshi District, Tainan, Taiwan

      Abstract

      워블 전략이 포함된 펄스 레이저 용접(PLW) 방법을 사용하여 알루미늄 및 구리 이종 랩 조인트의 제조를 위한 최적의 가공 매개변수에 대해 실험 및 수치 조사가 수행됩니다. 피크 레이저 출력과 접선 용접 속도의 대표적인 조합 43개를 선택하기 위해 원형 패킹 설계 알고리즘이 먼저 사용됩니다.

      선택한 매개변수는 PLW 프로세스의 전산유체역학(CFD) 모델에 제공되어 용융 풀 형상(즉, 인터페이스 폭 및 침투 깊이) 및 구리 농도를 예측합니다. 시뮬레이션 결과는 설계 공간 내에서 PLW 매개변수의 모든 조합에 대한 용융 풀 형상 및 구리 농도를 예측하기 위해 3개의 대리 모델을 교육하는 데 사용됩니다.

      마지막으로, 대체 모델을 사용하여 구성된 처리 맵은 용융 영역에 균열이나 기공이 없고 향상된 기계적 및 전기적 특성이 있는 이종 조인트를 생성하는 PLW 매개변수를 결정하기 위해 세 가지 품질 기준에 따라 필터링됩니다.

      제안된 최적화 접근법의 타당성은 최적의 용접 매개변수를 사용하여 생성된 실험 샘플의 전단 강도, 금속간 화합물(IMC) 형성 및 전기 접촉 저항을 평가하여 입증됩니다.

      결과는 최적의 매개변수가 1209N의 높은 전단 강도와 86µΩ의 낮은 전기 접촉 저항을 생성함을 확인합니다. 또한 용융 영역에는 균열 및 기공과 같은 결함이 없습니다.

      An experimental and numerical investigation is performed into the optimal processing parameters for the fabrication of aluminum and copper dissimilar lap joints using a pulsed laser welding (PLW) method with a wobble strategy. A circle packing design algorithm is first employed to select 43 representative combinations of the peak laser power and tangential welding speed. The selected parameters are then supplied to a computational fluidic dynamics (CFD) model of the PLW process to predict the melt pool geometry (i.e., interface width and penetration depth) and copper concentration. The simulation results are used to train three surrogate models to predict the melt pool geometry and copper concentration for any combination of the PLW parameters within the design space. Finally, the processing maps constructed using the surrogate models are filtered in accordance with three quality criteria to determine the PLW parameters that produce dissimilar joints with no cracks or pores in the fusion zone and enhanced mechanical and electrical properties. The validity of the proposed optimization approach is demonstrated by evaluating the shear strength, intermetallic compound (IMC) formation, and electrical contact resistance of experimental samples produced using the optimal welding parameters. The results confirm that the optimal parameters yield a high shear strength of 1209 N and a low electrical contact resistance of 86 µΩ. Moreover, the fusion zone is free of defects, such as cracks and pores.

      Fig. 1. Schematic illustration of Al-Cu lap-joint arrangement
      Fig. 1. Schematic illustration of Al-Cu lap-joint arrangement
      Fig. 2. Machine setup (MFQS-150W_1500W
      Fig. 2. Machine setup (MFQS-150W_1500W
      Fig. 5. Lap-shear mechanical tests: (a) experimental setup and specimen dimensions, and (b) two different failures of lap-joint welding.
N. Thi Tien et al.
      Fig. 5. Lap-shear mechanical tests: (a) experimental setup and specimen dimensions, and (b) two different failures of lap-joint welding. N. Thi Tien et al.
      Fig. 9. Simulation and experimental results for melt pool profile. (a) Simulation results for melt pool cross-section, and (b) OM image of melt pool cross-section.
(Note that laser processing parameter of 830 W and 565 mm/s is chosen.).
      Fig. 9. Simulation and experimental results for melt pool profile. (a) Simulation results for melt pool cross-section, and (b) OM image of melt pool cross-section. (Note that laser processing parameter of 830 W and 565 mm/s is chosen.).

      References

      [1]

      G. Santos

      Road transport and CO2 emissions: What are the challenges?

      Transport Policy, 59 (2017), pp. 71-74

      ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar[2]

      A. Das, D. Li, D. Williams, D. Greenwood

      Joining technologies for automotive battery systems manufacturing

      World Electric Veh. J., 9 (2) (2018), p. 22 View PDF

      CrossRefGoogle Scholar[3]

      M. Zwicker, M. Moghadam, W. Zhang, C. Nielsen

      Automotive battery pack manufacturing–a review of battery to tab joining

      J. Adv. Joining Process., 1 (2020), Article 100017

      ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar[4]

      T. Mai, A. Spowage

      Characterisation of dissimilar joints in laser welding of steel–kovar, copper–steel and copper–aluminium

      Mater. Sci. Eng. A, 374 (1–2) (2004), pp. 224-233

      ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar[5]

      S.S. Lee, T.H. Kim, S.J. Hu, W.W. Cai, J. Li, J.A. Abell

      Characterization of joint quality in ultrasonic welding of battery tabs

      International Manufacturing Science and Engineering Conference, vol. 54990, American Society of Mechanical Engineers (2012), pp. 249-261

      Google Scholar[6]

      Y. Zhou, P. Gorman, W. Tan, K. Ely

      Weldability of thin sheet metals during small-scale resistance spot welding using an alternating-current power supply

      J. Electron. Mater., 29 (9) (2000), pp. 1090-1099 View PDF

      CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar[7]

      S. Katayama

      Handbook of laser welding technologies

      Elsevier (2013)

      Google Scholar[8]

      A. Sadeghian, N. Iqbal

      A review on dissimilar laser welding of steel-copper, steel-aluminum, aluminum-copper, and steel-nickel for electric vehicle battery manufacturing

      Opt. Laser Technol., 146 (2022), Article 107595

      ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar[9]

      M.J. Brand, P.A. Schmidt, M.F. Zaeh, A. Jossen

      Welding techniques for battery cells and resulting electrical contact resistances

      J. Storage Mater., 1 (2015), pp. 7-14

      ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar[10]

      M. Jarwitz, F. Fetzer, R. Weber, T. Graf

      Weld seam geometry and electrical resistance of laser-welded, aluminum-copper dissimilar joints produced with spatial beam oscillation

      Metals, 8 (7) (2018), p. 510 View PDF

      CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar[11]S. Smith, J. Blackburn, M. Gittos, P. de Bono, and P. Hilton, “Welding of dissimilar metallic materials using a scanned laser beam,” in International Congress on Applications of Lasers & Electro-Optics, 2013, vol. 2013, no. 1: Laser Institute of America, pp. 493-502.

      Google Scholar[12]

      P. Schmitz, J.B. Habedank, M.F. Zaeh

      Spike laser welding for the electrical connection of cylindrical lithium-ion batteries

      J. Laser Appl., 30 (1) (2018), Article 012004 View PDF

      CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar[13]

      P. Kah, C. Vimalraj, J. Martikainen, R. Suoranta

      Factors influencing Al-Cu weld properties by intermetallic compound formation

      Int. J. Mech. Mater. Eng., 10 (1) (2015), pp. 1-13

      Google Scholar[14]

      Z. Lei, X. Zhang, J. Liu, P. Li

      Interfacial microstructure and reaction mechanism with various weld fillers on laser welding-brazing of Al/Cu lap joint

      J. Manuf. Process., 67 (2021), pp. 226-240

      ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar[15]

      T. Solchenbach, P. Plapper

      Mechanical characteristics of laser braze-welded aluminium–copper connections

      Opt. Laser Technol., 54 (2013), pp. 249-256

      ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar[16]

      T. Solchenbach, P. Plapper, W. Cai

      Electrical performance of laser braze-welded aluminum–copper interconnects

      J. Manuf. Process., 16 (2) (2014), pp. 183-189

      ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar[17]

      S.J. Lee, H. Nakamura, Y. Kawahito, S. Katayama

      Effect of welding speed on microstructural and mechanical properties of laser lap weld joints in dissimilar Al and Cu sheets

      Sci. Technol. Weld. Join., 19 (2) (2014), pp. 111-118

      Google Scholar[18]

      Z. Xue, S. Hu, D. Zuo, W. Cai, D. Lee, K.-A. Elijah Jr

      Molten pool characterization of laser lap welded copper and aluminum

      J. Phys. D Appl. Phys., 46 (49) (2013), Article 495501 View PDF

      CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar[19]

      S. Zhao, G. Yu, X. He, Y. Zhang, W. Ning

      Numerical simulation and experimental investigation of laser overlap welding of Ti6Al4V and 42CrMo

      J. Mater. Process. Technol., 211 (3) (2011), pp. 530-537

      ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar[20]

      W. Huang, H. Wang, T. Rinker, W. Tan

      Investigation of metal mixing in laser keyhole welding of dissimilar metals

      Mater. Des., 195 (2020), Article 109056

      ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar[21]

      E. Kaiser, G. Ambrosy, E. Papastathopoulos

      Welding strategies for joining copper and aluminum by fast oscillating, high quality laser beam

      High-Power Laser Materials Processing: Applications, Diagnostics, and Systems IX, vol. 11273, International Society for Optics and Photonics (2020), p. 112730C

      View Record in ScopusGoogle Scholar[22]

      V. Dimatteo, A. Ascari, A. Fortunato

      Continuous laser welding with spatial beam oscillation of dissimilar thin sheet materials (Al-Cu and Cu-Al): Process optimization and characterization

      J. Manuf. Process., 44 (2019), pp. 158-165

      ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar[23]

      V. Dimatteo, A. Ascari, E. Liverani, A. Fortunato

      Experimental investigation on the effect of spot diameter on continuous-wave laser welding of copper and aluminum thin sheets for battery manufacturing

      Opt. Laser Technol., 145 (2022), Article 107495

      ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar[24]

      D. Wu, X. Hua, F. Li, L. Huang

      Understanding of spatter formation in fiber laser welding of 5083 aluminum alloy

      Int. J. Heat Mass Transf., 113 (2017), pp. 730-740

      ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar[25]

      R. Ducharme, K. Williams, P. Kapadia, J. Dowden, B. Steen, M. Glowacki

      The laser welding of thin metal sheets: an integrated keyhole and weld pool model with supporting experiments

      J. Phys. D Appl. Phys., 27 (8) (1994), p. 1619 View PDF

      CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar[26]

      C.W. Hirt, B.D. Nichols

      Volume of fluid (VOF) method for the dynamics of free boundaries

      J. Comput. Phys., 39 (1) (1981), pp. 201-225

      ArticleDownload PDFGoogle Scholar[27]

      W. Piekarska, M. Kubiak

      Three-dimensional model for numerical analysis of thermal phenomena in laser–arc hybrid welding process

      Int. J. Heat Mass Transf., 54 (23–24) (2011), pp. 4966-4974

      ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar[28]J. Zhou, H.-L. Tsai, and P.-C. Wang, “Transport phenomena and keyhole dynamics during pulsed laser welding,” 2006.

      Google Scholar[29]

      D. Harrison, D. Yan, S. Blairs

      The surface tension of liquid copper

      J. Chem. Thermodyn., 9 (12) (1977), pp. 1111-1119

      ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar[30]

      M. Leitner, T. Leitner, A. Schmon, K. Aziz, G. Pottlacher

      Thermophysical properties of liquid aluminum

      Metall. Mater. Trans. A, 48 (6) (2017), pp. 3036-3045 View PDF

      This article is free to access.

      CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar[31]

      H.-C. Tran, Y.-L. Lo

      Systematic approach for determining optimal processing parameters to produce parts with high density in selective laser melting process

      Int. J. Adv. Manuf. Technol., 105 (10) (2019), pp. 4443-4460 View PDF

      CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar[32]A. Ascari, A. Fortunato, E. Liverani, and A. Lutey, “Application of different pulsed laser sources to dissimilar welding of Cu and Al alloys,” in Proceedings of Lasers in Manufacturing Conference (LIM), 2019.

      Google Scholar[33]

      A. Fortunato, A. Ascari

      Laser welding of thin copper and aluminum sheets: feasibility and challenges in continuous-wave welding of dissimilar metals

      Lasers in Manufacturing and Materials Processing, 6 (2) (2019), pp. 136-157 View PDF

      CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar[34]

      A. Boucherit, M.-N. Avettand-Fènoël, R. Taillard

      Effect of a Zn interlayer on dissimilar FSSW of Al and Cu

      Mater. Des., 124 (2017), pp. 87-99

      ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar[35]

      N. Kumar, I. Masters, A. Das

      In-depth evaluation of laser-welded similar and dissimilar material tab-to-busbar electrical interconnects for electric vehicle battery pack

      J. Manuf. Process., 70 (2021), pp. 78-96

      ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar[36]

      M. Abbasi, A.K. Taheri, M. Salehi

      Growth rate of intermetallic compounds in Al/Cu bimetal produced by cold roll welding process

      J. Alloy. Compd., 319 (1–2) (2001), pp. 233-241

      ArticleDownload PDFGoogle Scholar[37]

      D. Zuo, S. Hu, J. Shen, Z. Xue

      Intermediate layer characterization and fracture behavior of laser-welded copper/aluminum metal joints

      Mater. Des., 58 (2014), pp. 357-362

      ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar[38]

      S. Yan, Y. Shi

      Influence of Ni interlayer on microstructure and mechanical properties of laser welded joint of Al/Cu bimetal

      J. Manuf. Process., 59 (2020), pp. 343-354

      ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar[39]

      S. Yan, Y. Shi

      Influence of laser power on microstructure and mechanical property of laser-welded Al/Cu dissimilar lap joints

      J. Manuf. Process., 45 (2019), pp. 312-321

      ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar

      Fig. 8 Distribution of solidification properties on the yz cross section at the maximum width of the melt pool.(a) thermal gradient G, (b) solidification velocity vT, (c) cooling rate G×vT, and (d) morphology factor G/vT. These profiles are calculated with a laser power 300 W and velocity 400 mm/s using (a1 through d1) analytical Rosenthal simulation and (a2 through d2) high-fidelity CFD simulation. The laser is moving out of the page from the upper left corner of each color map (Color figure online)

      Quantifying Equiaxed vs Epitaxial Solidification in Laser Melting of CMSX-4 Single Crystal Superalloy

      CMSX -4 단결정 초합금의 레이저 용융에서 등축 응고와 에피택셜 응고 정량화

      본 논문은 독자의 편의를 위해 기계번역된 내용이어서 자세한 내용은 원문을 참고하시기 바랍니다.

      Abstract

      에피택셜 과 등축 응고 사이의 경쟁은 적층 제조에서 실행되는 레이저 용융 동안 CMSX-4 단결정 초합금에서 조사되었습니다. 단일 트랙 레이저 스캔은 레이저 출력과 스캐닝 속도의 여러 조합으로 방향성 응고된 CMSX-4 합금의 분말 없는 표면에서 수행되었습니다. EBSD(Electron Backscattered Diffraction) 매핑은 새로운 방향의 식별을 용이하게 합니다. 영역 분율 및 공간 분포와 함께 융합 영역 내에서 핵을 형성한 “스트레이 그레인”은 충실도가 높은 전산 유체 역학 시뮬레이션을 사용하여 용융 풀 내의 온도 및 유체 속도 필드를 모두 추정했습니다. 이 정보를 핵 생성 모델과 결합하여 용융 풀에서 핵 생성이 발생할 확률이 가장 높은 위치를 결정했습니다. 금속 적층 가공의 일반적인 경험에 따라 레이저 용융 트랙의 응고된 미세 구조는 에피택셜 입자 성장에 의해 지배됩니다. 더 높은 레이저 스캐닝 속도와 더 낮은 출력이 일반적으로 흩어진 입자 감소에 도움이 되지만,그럼에도 불구하고 길쭉한 용융 풀에서 흩어진 입자가 분명했습니다.

      The competition between epitaxial vs. equiaxed solidification has been investigated in CMSX-4 single crystal superalloy during laser melting as practiced in additive manufacturing. Single-track laser scans were performed on a powder-free surface of directionally solidified CMSX-4 alloy with several combinations of laser power and scanning velocity. Electron backscattered diffraction (EBSD) mapping facilitated identification of new orientations, i.e., “stray grains” that nucleated within the fusion zone along with their area fraction and spatial distribution. Using high-fidelity computational fluid dynamics simulations, both the temperature and fluid velocity fields within the melt pool were estimated. This information was combined with a nucleation model to determine locations where nucleation has the highest probability to occur in melt pools. In conformance with general experience in metals additive manufacturing, the as-solidified microstructure of the laser-melted tracks is dominated by epitaxial grain growth; nevertheless, stray grains were evident in elongated melt pools. It was found that, though a higher laser scanning velocity and lower power are generally helpful in the reduction of stray grains, the combination of a stable keyhole and minimal fluid velocity further mitigates stray grains in laser single tracks.

      Introduction

      니켈 기반 초합금은 고온에서 긴 노출 시간 동안 높은 인장 강도, 낮은 산화 및 우수한 크리프 저항성을 포함하는 우수한 특성의 고유한 조합으로 인해 가스 터빈 엔진 응용 분야에서 광범위하게 사용됩니다. CMSX-4는 특히 장기 크리프 거동과 관련하여 초고강도의 2세대 레늄 함유 니켈 기반 단결정 초합금입니다. 1 , 2 ]입계의 존재가 크리프를 가속화한다는 인식은 가스 터빈 엔진의 고온 단계를 위한 단결정 블레이드를 개발하게 하여 작동 온도를 높이고 효율을 높이는 데 기여했습니다. 이러한 구성 요소는 사용 중 마모될 수 있습니다. 즉, 구성 요소의 무결성을 복원하고 단결정 미세 구조를 유지하는 수리 방법을 개발하기 위한 지속적인 작업이 있었습니다. 3 , 4 , 5 ]

      적층 제조(AM)가 등장하기 전에는 다양한 용접 공정을 통해 단결정 초합금에 대한 수리 시도가 수행되었습니다. 균열 [ 6 , 7 ] 및 흩어진 입자 8 , 9 ] 와 같은 심각한 결함 이 이 수리 중에 자주 발생합니다. 일반적으로 “스트레이 그레인”이라고 하는 응고 중 모재의 방향과 다른 결정학적 방향을 가진 새로운 그레인의 형성은 니켈 기반 단결정 초합금의 수리 중 유해한 영향으로 인해 중요한 관심 대상입니다. 3 , 10 ]결과적으로 재료의 단결정 구조가 손실되고 원래 구성 요소에 비해 기계적 특성이 손상됩니다. 이러한 흩어진 입자는 특정 조건에서 에피택셜 성장을 대체하는 등축 응고의 시작에 해당합니다.

      떠돌이 결정립 형성을 완화하기 위해 이전 작업은 용융 영역(FZ) 내에서 응고하는 동안 떠돌이 결정립 형성에 영향을 미치는 수지상 응고 거동 및 처리 조건을 이해하는 데 중점을 두었습니다. 11 , 12 , 13 , 14 ] 연구원들은 단결정 합금의 용접 중에 표류 결정립 형성에 대한 몇 가지 가능한 메커니즘을 제안했습니다. 12 , 13 , 14 , 15 ]응고 전단에 앞서 국부적인 구성 과냉각은 이질적인 핵 생성 및 등축 결정립의 성장을 유발할 수 있습니다. 또한 용융 풀에서 활발한 유체 흐름으로 인해 발생하는 덴드라이트 조각화는 용융 풀 경계 근처에서 새로운 결정립을 형성할 수도 있습니다. 두 메커니즘 모두에서, 표류 결정립 형성은 핵 생성 위치에 의존하며, 차이점은 수상 돌기 조각화는 수상 돌기 조각이 핵 생성 위치로 작용한다는 것을 의미하는 반면 다른 메커니즘은 재료,  를 들어 산화물 입자에서 발견되는 다른 유형의 핵 생성 위치를 사용한다는 것을 의미합니다. 잘 알려진 바와 같이, 많은 주물에 대한 반대 접근법은 TiB와 같은 핵제의 도입을 통해 등축 응고를 촉진하는 것입니다.22알루미늄 합금에서.

      헌법적 과냉 메커니즘에서 Hunt 11 ] 는 정상 상태 조건에서 기둥에서 등축으로의 전이(CET)를 설명하는 모델을 개발했습니다. Gaumann과 Kurz는 Hunt의 모델을 수정하여 단결정이 응고되는 동안 떠돌이 결정립이 핵을 생성하고 성장할 수 있는 정도를 설명했습니다. 12 , 14 ] 이후 연구에서 Vitek은 Gaumann의 모델을 개선하고 출력 및 스캐닝 속도와 같은 용접 조건의 영향에 대한 보다 자세한 분석을 포함했습니다. Vitek은 또한 실험 및 모델링 기술을 통해 표류 입자 형성에 대한 기판 방향의 영향을 포함했습니다. 3 , 10 ]일반적으로 높은 용접 속도와 낮은 출력은 표류 입자의 양을 최소화하고 레이저 용접 공정 중 에피택셜 단결정 성장을 최대화하는 것으로 나타났습니다. 3,10 ] 그러나 Vitek은 덴드라이트 조각화를 고려하지 않았으며 그의 연구는 불균질 핵형성이 레이저 용접된 CMSX -4 단결정 합금에서 표류 결정립 형성을 이끄는 주요 메커니즘임을 나타냅니다. 현재 작업에서 Vitek의 수치적 방법이 채택되고 금속 AM의 급속한 특성의 더 높은 속도와 더 낮은 전력 특성으로 확장됩니다.

      AM을 통한 금속 부품 제조 는 지난 10년 동안 급격한 인기 증가를 목격했습니다. 16 ] EBM(Electron Beam Melting)에 의한 CMSX-4의 제작 가능성은 자주 조사되었으나 17 , 18 , 19 , 20 , 21 ] CMSX의 제조 및 수리에 대한 조사는 매우 제한적이었다. – 4개의 단결정 구성요소는 레이저 분말 베드 융합(LPBF)을 사용하며, AM의 인기 있는 하위 집합으로, 특히 표류 입자 형성을 완화하는 메커니즘과 관련이 있습니다. 22 ]이러한 조사 부족은 주로 이러한 합금 시스템과 관련된 처리 문제로 인해 발생합니다. 2 , 19 , 22 , 23 , 24 ] 공정 매개변수( 예: 열원 전력, 스캐닝 속도, 스폿 크기, 예열 온도 및 스캔 전략)의 엄격한 제어는 완전히 조밀한 부품을 만들고 유지 관리할 수 있도록 하는 데 필수적입니다. 단결정 미세구조. 25 ] EBM을 사용하여 단결정 합금의 균열 없는 수리가 현재 가능하지만 19 , 24 ] 표류 입자를 생성하지 않는 수리는 쉽게 달성할 수 없습니다.23 , 26 ]

      이 작업에서 LPBF를 대표하는 조건으로 레이저 용융을 사용하여 단결정 CMSX-4에서 표류 입자 완화를 조사했습니다. LPBF는 스캐닝 레이저 빔을 사용하여 금속 분말의 얇은 층을 기판에 녹이고 융합합니다. 층별 증착에서 레이저 빔의 사용은 급격한 온도 구배, 빠른 가열/냉각 주기 및 격렬한 유체 흐름을 경험하는 용융 풀을 생성 합니다 이것은 일반적으로 부품에 결함을 일으킬 수 있는 매우 동적인 물리적 현상으로 이어집니다. 28 , 29 , 30 ] 레이저 유도 키홀의 동역학( 예:, 기화 유발 반동 압력으로 인한 위상 함몰) 및 열유체 흐름은 AM 공정에서 응고 결함과 강하게 결합되고 관련됩니다. 31 , 32 , 33 , 34 ] 기하 구조의 급격한 변화가 발생하기 쉬운 불안정한 키홀은 다공성, 볼링, 스패터 형성 및 흔하지 않은 미세 구조 상을 포함하는 유해한 물리적 결함을 유발할 수 있습니다. 그러나 키홀 진화와 유체 흐름은 자연적으로 다음을 통해 포착 하기 어렵 습니다 .전통적인 사후 특성화 기술. 고충실도 수치 모델링을 활용하기 위해 이 연구에서는 전산유체역학(CFD)을 적용하여 표면 아래의 레이저-물질 상호 작용을 명확히 했습니다. 36 ] 이것은 응고된 용융물 풀의 단면에 대한 오랫동안 확립된 사후 특성화와 비교하여 키홀 및 용융물 풀 유체 흐름 정량화를 실행합니다.

      CMSX-4 구성 요소의 레이저 기반 AM 수리 및 제조를 위한 적절한 절차를 개발하기 위해 적절한 공정 창을 설정하고 응고 중 표류 입자 형성 경향에 대한 예측 기능을 개발하는 것부터 시작합니다. 다중 합금에 대한 단일 트랙 증착은 분말 층이 있거나 없는 AM 공정에서 용융 풀 형상 및 미세 구조의 정확한 분석을 제공하는 것으로 나타났습니다. 37 , 38 , 39 ]따라서 본 연구에서는 CMSX-4의 응고 거동을 알아보기 위해 분말을 사용하지 않는 단일 트랙 레이저 스캔 실험을 사용하였다. 이는 CMSX-4 단결정의 LPBF 제조를 위한 예비 실험 지침을 제공합니다. 또한 응고 모델링은 기존 용접에서 LPBF와 관련된 급속 용접으로 확장되어 표류 입자 감소를 위한 최적의 레이저 용융 조건을 식별했습니다. 가공 매개변수 최적화를 위한 추가 지침을 제공하기 위해 용융물 풀의 매우 동적인 유체 흐름을 모델링했습니다.

      재료 및 방법

      단일 트랙 실험

      방전 가공(EDM)을 사용하여 CMSX-4 방향성 응고 단결정 잉곳으로부터 샘플을 제작했습니다. 샘플의 최종 기하학은 치수 20의 직육면체 형태였습니다.××20××6mm. 6개 중 하나⟨ 001 ⟩⟨001⟩잉곳의 결정학적 방향은 레이저 트랙이 이 바람직한 성장 방향을 따라 스캔되도록 절단 표면에 수직으로 위치했습니다. 단일 레이저 용융 트랙은 EOS M290 기계를 사용하여 분말이 없는 샘플 표면에 만들어졌습니다. 이 기계는 최대 출력 400W, 가우시안 빔 직경 100의 이터븀 파이버 레이저가 장착된 LPBF 시스템입니다. μμ초점에서 m. 실험 중에 직사각형 샘플을 LPBF 기계용 맞춤형 샘플 홀더의 포켓에 끼워 표면을 동일한 높이로 유지했습니다. 이 맞춤형 샘플 홀더에 대한 자세한 내용은 다른 곳에서 설명합니다. 실험 은 아르곤 퍼지 분위기에서 수행되었으며 예열은 적용되지 않았습니다 단일 트랙 레이저 용융 실험은 다양한 레이저 출력(200~370W)과 스캔 속도(0.4~1.4m/s)에서 수행되었습니다.

      성격 묘사

      레이저 스캐닝 후, 레이저 빔 스캐닝 방향에 수직인 평면에서 FZ를 통해 다이아몬드 톱을 사용하여 샘플을 절단했습니다. 그 후, 샘플을 장착하고 220 그릿 SiC 페이퍼로 시작하여 콜로이드 실리카 현탁액 광택제로 마무리하여 자동 연마했습니다. 결정학적 특성화는 20kV의 가속 전압에서 TESCAN MIRA 3XMH 전계 방출 주사 전자 현미경(SEM)에서 수행되었습니다. EBSD 지도는0.4μm _0.4μ미디엄단계 크기. Bruker 시스템을 사용하여 EBSD 데이터를 정리하고 분석했습니다. EBSD 클린업은 그레인을 접촉시키기 위한 그레인 확장 루틴으로 시작한 다음 인덱스되지 않은 회절 패턴과 관련된 검은색 픽셀을 해결하기 위해 이웃 방향 클린업 루틴으로 이어졌습니다. 용융 풀 형태를 분석하기 위해 단면을 광학 현미경으로 분석했습니다. 광학 특성화의 대비를 향상시키기 위해 10g CuSO로 구성된 Marbles 시약의 변형으로 샘플을 에칭했습니다.44, 50mL HCl 및 70mL H22영형.

      응고 모델링

      구조적 과냉 기준에 기반한 응고 모델링을 수행하여 표유 입자의 성향 및 분포에 대한 가공 매개변수의 영향을 평가했습니다. 이 분석 모델링 접근 방식에 대한 자세한 내용은 이전 작업에서 제공됩니다. 3 , 10 ] 참고문헌 3 에 기술된 바와 같이 , 기본 재료의 결정학적 배향을 가진 용융 풀에서 총 표유 입자 면적 분율의 변화는 최소이므로 기본 재료 배향의 영향은 이 작업에서 고려되지 않았습니다. 우리의 LPBF 결과를 이전 작업과 비교하기 위해 Vitek의 작업에서 사용된 수학적으로 간단한 Rosenthal 방정식 3 ]또한 레이저 매개변수의 함수로 용융 풀의 모양과 FZ의 열 조건을 계산하기 위한 기준으로 여기에서 채택되었습니다. Rosenthal 솔루션은 열이 일정한 재료 특성을 가진 반무한 판의 정상 상태 점원을 통해서만 전도를 통해 전달된다고 가정하며 일반적으로 다음과 같이 표현 됩니다 40 , 41 ] .

      티=티0+η피2 파이케이엑스2+와이2+지2———-√경험치[- 브이(엑스2+와이2+지2———-√− 엑스 )2α _] ,티=티0+η피2파이케이엑스2+와이2+지2경험치⁡[-V(엑스2+와이2+지2-엑스)2α],(1)

      여기서 T 는 온도,티0티0본 연구에서 313K(  , EOS 기계 챔버 온도)로 설정된 주변 온도, P 는 레이저 빔 파워, V 는 레이저 빔 스캐닝 속도,ηη는 레이저 흡수율, k 는 열전도율,αα베이스 합금의 열확산율입니다. x , y , z 는 각각 레이저 스캐닝 방향, 가로 방향 및 세로 방향의 반대 방향과 정렬된 방향입니다 . 이 직교 좌표는 참조 3 의 그림 1에 있는 시스템을 따랐습니다 . CMSX-4에 대한 고상선 온도(1603K)와 액상선 온도(1669K)의 등온선 평균으로 응고 프런트( 즉 , 고체-액체 계면)를 정의했습니다. 42 , 43 , 44 ] 시뮬레이션에 사용된 열물리적 특성은 표 I 에 나열되어 있습니다.표 I CMSX-4의 응고 모델링에 사용된 열물리적 특성

      풀 사이즈 테이블

      열 구배는 외부 열 흐름에 의해 결정되었습니다.∇ 티∇티45 ] 에 의해 주어진 바와 같이 :

      지 = | ∇ 티| =∣∣∣∂티∂엑스나^^+∂티∂와이제이^^+∂티∂지케이^^∣∣∣=(∂티∂엑스)2+(∂티∂와이)2+(∂티∂지)2————————√,G=|∇티|=|∂티∂엑스나^^+∂티∂와이제이^^+∂티∂지케이^^|=(∂티∂엑스)2+(∂티∂와이)2+(∂티∂지)2,(2)

      어디나^^나^^,제이^^제이^^, 그리고케이^^케이^^는 각각 x , y 및 z 방향 을 따른 단위 벡터 입니다. 응고 등온선 속도,V티V티는 다음 관계에 의해 레이저 빔 스캐닝 속도 V 와 기하학적으로 관련됩니다.

      V티= V코사인θ =V∂티∂엑스(∂티∂엑스)2+(∂티∂와이)2+(∂티∂지)2——————-√,V티=V코사인⁡θ=V∂티∂엑스(∂티∂엑스)2+(∂티∂와이)2+(∂티∂지)2,(삼)

      어디θθ는 스캔 방향과 응고 전면의 법선 방향(  , 최대 열 흐름 방향) 사이의 각도입니다. 이 연구의 용접 조건과 같은 제한된 성장에서 수지상 응고 전면은 고체-액체 등온선의 속도로 성장하도록 강제됩니다.V티V티. 46 ]

      응고 전선이 진행되기 전에 새로 핵 생성된 입자의 국지적 비율ΦΦ, 액체 온도 구배 G 에 의해 결정 , 응고 선단 속도V티V티및 핵 밀도N0N0. 고정된 임계 과냉각에서 모든 입자가 핵형성된다고 가정함으로써△티N△티N, 등축 결정립의 반경은 결정립이 핵 생성을 시작하는 시점부터 주상 전선이 결정립에 도달하는 시간까지의 성장 속도를 통합하여 얻습니다. 과냉각으로 대체 시간d (ΔT_) / dt = – _V티G디(△티)/디티=-V티G, 열 구배 G 사이의 다음 관계 , 등축 입자의 국부적 부피 분율ΦΦ, 수상 돌기 팁 과냉각ΔT _△티, 핵 밀도N0N0, 재료 매개변수 n 및 핵생성 과냉각△티N△티N, Gäumann 외 여러분 에 의해 파생되었습니다 . 12 , 14 ] Hunt의 모델 11 ] 의 수정에 기반함 :

      지 =1엔 + 1- 4π _N03 인치( 1 − Φ )———√삼ΔT _( 1 -△티엔 + 1N△티엔 + 1) .G=1N+1-4파이N0삼인⁡(1-Φ)삼△티(1-△티NN+1△티N+1).(4)

      계산을 단순화하기 위해 덴드라이트 팁 과냉각을 전적으로 구성 과냉각의 것으로 추정합니다.△티씨△티씨, 멱법칙 형식으로 근사화할 수 있습니다.△티씨= ( _V티)1 / 엔△티씨=(ㅏV티)1/N, 여기서 a 와 n 은 재료 종속 상수입니다. CMSX-4의 경우 이 값은a = 1.25 ×106ㅏ=1.25×106 s K 3.4m− 1-1,엔 = 3.4N=3.4, 그리고N0= 2 ×1015N0=2×1015미디엄− 3,-삼,참고문헌 3 에 의해 보고된 바와 같이 .△티N△티N2.5K이며 보다 큰 냉각 속도에서 응고에 대해 무시할 수 있습니다.106106 K/s. 에 대한 표현ΦΦ위의 방정식을 재배열하여 해결됩니다.

      Φ= 1 -이자형에스\ 여기서\  S=- 4π _N0삼(1( 엔 + 1 ) (GN/ 아V티)1 / 엔)삼=−2.356×1019(vTG3.4)33.4.Φ=1−eS\ where\ S=−4πN03(1(n+1)(Gn/avT)1/n)3=−2.356×1019(vTG3.4)33.4.

      (5)

      As proposed by Hunt,[11] a value of Φ≤0.66Φ≤0.66 pct represents fully columnar epitaxial growth condition, and, conversely, a value of Φ≥49Φ≥49 pct indicates that the initial single crystal microstructure is fully replaced by an equiaxed microstructure. To calculate the overall stray grain area fraction, we followed Vitek’s method by dividing the FZ into roughly 19 to 28 discrete parts (depending on the length of the melt pool) of equal length from the point of maximum width to the end of melt pool along the x direction. The values of G and vTvT were determined at the center on the melt pool boundary of each section and these values were used to represent the entire section. The area-weighted average of ΦΦ over these discrete sections along the length of melt pool is designated as Φ¯¯¯¯Φ¯, and is given by:

      Φ¯¯¯¯=∑kAkΦk∑kAk,Φ¯=∑kAkΦk∑kAk,

      (6)

      where k is the index for each subsection, and AkAk and ΦkΦk are the areas and ΦΦ values for each subsection. The summation is taken over all the sections along the melt pool. Vitek’s improved model allows the calculation of stray grain area fraction by considering the melt pool geometry and variations of G and vTvT around the tail end of the pool.

      수년에 걸쳐 용융 풀 현상 모델링의 정확도를 개선하기 위해 많은 고급 수치 방법이 개발되었습니다. 우리는 FLOW-3D와 함께 고충실도 CFD를 사용했습니다. FLOW-3D는 여러 물리 모델을 통합하는 상용 FVM(Finite Volume Method)입니다. 47 , 48 ] CFD는 유체 운동과 열 전달을 수치적으로 시뮬레이션하며 여기서 사용된 기본 물리 모델은 레이저 및 표면력 모델이었습니다. 레이저 모델에서는 레이 트레이싱 기법을 통해 다중 반사와 프레넬 흡수를 구현합니다. 36 ]먼저, 레이저 빔은 레이저 빔에 의해 조명되는 각 그리드 셀을 기준으로 여러 개의 광선으로 이산화됩니다. 그런 다음 각 입사 광선에 대해 입사 벡터가 입사 위치에서 금속 표면의 법선 벡터와 정렬될 때 에너지의 일부가 금속에 의해 흡수됩니다. 흡수율은 Fresnel 방정식을 사용하여 추정됩니다. 나머지 에너지는 반사광선 에 의해 유지되며 , 반사광선은 재료 표면에 부딪히면 새로운 입사광선으로 처리됩니다. 두 가지 주요 힘이 액체 금속 표면에 작용하여 자유 표면을 변형시킵니다. 금속의 증발에 의해 생성된 반동 압력은 증기 억제를 일으키는 주요 힘입니다. 본 연구에서 사용된 반동 압력 모델은피아르 자형= 특급 _{ B ( 1- _티V/ 티) }피아르 자형=ㅏ경험치⁡{비(1-티V/티)}, 어디피아르 자형피아르 자형는 반동압력, A 와 B 는 재료의 물성에 관련된 계수로 각각 75와 15이다.티V티V는 포화 온도이고 T 는 키홀 벽의 온도입니다. 표면 흐름 및 키홀 형성의 다른 원동력은 표면 장력입니다. 표면 장력 계수는 Marangoni 흐름을 포함하기 위해 온도의 선형 함수로 추정되며,σ =1.79-9.90⋅10− 4( 티− 1654케이 )σ=1.79-9.90⋅10-4(티-1654년케이)엔엠− 1-1. 49 ] 계산 영역은 베어 플레이트의 절반입니다(2300 μμ미디엄××250 μμ미디엄××500 μμm) xz 평면 에 적용된 대칭 경계 조건 . 메쉬 크기는 8입니다. μμm이고 시간 단계는 0.15입니다. μμs는 계산 효율성과 정확성 간의 균형을 제공합니다.

      결과 및 논의

      용융 풀 형태

      이 작업에 사용된 5개의 레이저 파워( P )와 6개의 스캐닝 속도( V )는 서로 다른 29개의 용융 풀을 생성했습니다.피- 브이피-V조합. P 와 V 값이 가장 높은 것은 그림 1 을 기준으로 과도한 볼링과 관련이 있기 때문에 본 연구에서는 분석하지 않았다  .

      단일 트랙 용융 풀은 그림  1 과 같이 형상에 따라 네 가지 유형으로 분류할 수 있습니다 39 ] : (1) 전도 모드(파란색 상자), (2) 키홀 모드(빨간색), (3) 전환 모드(마젠타), (4) 볼링 모드(녹색). 높은 레이저 출력과 낮은 스캐닝 속도의 일반적인 조합인 키홀 모드에서 용융물 풀은 일반적으로 너비/깊이( W / D ) 비율이 0.5보다 훨씬 큰 깊고 가느다란 모양을 나타냅니다 . 스캐닝 속도가 증가함에 따라 용융 풀이 얕아져 W / D 가 약 0.5인 반원형 전도 모드 용융 풀을 나타냅니다. W / D _전환 모드 용융 풀의 경우 1에서 0.5 사이입니다. 스캐닝 속도를 1200 및 1400mm/s로 더 높이면 충분히 큰 캡 높이와 볼링 모드 용융 풀의 특징인 과도한 언더컷이 발생할 수 있습니다.

      힘과 속도의 함수로서의 용융 풀 깊이와 너비는 각각 그림  2 (a)와 (b)에 표시되어 있습니다. 용융 풀 폭은 기판 표면에서 측정되었습니다. 그림  2 (a)는 깊이가 레이저 출력과 매우 선형적인 관계를 따른다는 것을 보여줍니다. 속도가 증가함에 따라 깊이  파워 곡선의 기울기는 꾸준히 감소하지만 더 높은 속도 곡선에는 약간의 겹침이 있습니다. 이러한 예상치 못한 중첩은 종종 용융 풀 형태의 동적 변화를 유발하는 유체 흐름의 영향과 레이저 스캔당 하나의 이미지만 추출되었다는 사실 때문일 수 있습니다. 이러한 선형 동작은 그림 2 (b) 의 너비에 대해 명확하지 않습니다  . 그림  2(c)는 선형 에너지 밀도 P / V 의 함수로서 용융 깊이와 폭을 보여줍니다 . 선형 에너지 밀도는 퇴적물의 단위 길이당 에너지 투입량을 측정한 것입니다. 50 ] 용융 풀 깊이는 에너지 밀도에 따라 달라지며 너비는 더 많은 분산을 나타냅니다. 동일한 에너지 밀도가 준공 부품의 용융 풀, 미세 구조 또는 속성에서 반드시 동일한 유체 역학을 초래하지는 않는다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 50 ]

      그림 1
      그림 1
      그림 2
      그림 2

      레이저 흡수율 평가

      레이저 흡수율은 LPBF 조건에서 재료 및 가공 매개변수에 따라 크게 달라진다는 것은 잘 알려져 있습니다. 31 , 51 , 52 ] 적분구를 이용한 전통적인 흡수율의 직접 측정은 일반적으로 높은 비용과 구현의 어려움으로 인해 쉽게 접근할 수 없습니다. 51 ] 그  . 39 ] 전도 모드 용융 풀에 대한 Rosenthal 방정식을 기반으로 경험적 레이저 흡수율 모델을 개발했지만 기본 가정으로 인해 키홀 용융 풀에 대한 정확한 예측을 제공하지 못했습니다. 40 ] 최근 간 . 53 ] Ti–6Al–4V에 대한 30개의 고충실도 다중 물리 시뮬레이션 사례를 사용하여 레이저 흡수에 대한 스케일링 법칙을 확인했습니다. 그러나 연구 중인 특정 재료에 대한 최소 흡수(평평한 용융 표면의 흡수율)에 대한 지식이 필요하며 이는 CMSX-4에 대해 알려지지 않았습니다. 다양한 키홀 모양의 용융 풀에 대한 레이저 흡수의 정확한 추정치를 얻기가 어렵기 때문에 상한 및 하한 흡수율로 분석 시뮬레이션을 실행하기로 결정했습니다. 깊은 키홀 모양의 용융 풀의 경우 대부분의 빛을 가두는 키홀 내 다중 반사로 인해 레이저 흡수율이 0.8만큼 높을 수 있습니다. 이것은 기하학적 현상이며 기본 재료에 민감하지 않습니다. 5152 , 54 ] 따라서 본 연구에서는 흡수율의 상한을 0.8로 설정하였다. 참고 문헌 51 에 나타낸 바와 같이 , 전도 용융 풀에 해당하는 최저 흡수율은 약 0.3이었으며, 이는 이 연구에서 합리적인 하한 값입니다. 따라서 레이저 흡수율이 스트레이 그레인 형성에 미치는 영향을 보여주기 위해 흡수율 값을 0.55 ± 0.25로 설정했습니다. Vitek의 작업에서는 1.0의 고정 흡수율 값이 사용되었습니다. 3 ]

      퓨전 존 미세구조

      그림  3 은 200~300W 및 600~300W 및 600~300W 범위의 레이저 출력 및 속도로 9가지 다른 처리 매개변수에 의해 생성된 CMSX-4 레이저 트랙의 yz 단면 에서 취한 EBSD 역극점도와 해당 역극점도를 보여 줍니다. 각각 1400mm/s. EBSD 맵에서 여러 기능을 쉽게 관찰할 수 있습니다. 스트레이 그레인은 EBSD 맵에서 그 방향에 해당하는 다른 RGB 색상으로 나타나고 그레인 경계를 묘사하기 위해 5도의 잘못된 방향이 사용되었습니다. 여기, 그림  3 에서 스트레이 그레인은 대부분 용융 풀의 상단 중심선에 집중되어 있으며, 이는 용접된 단결정 CMSX-4의 이전 보고서와 일치합니다. 10 ]역 극점도에서, 점 근처에 집중된 클러스터⟨ 001 ⟩⟨001⟩융합 경계에서 유사한 방향을 유지하는 단결정 기반 및 에피택셜로 응고된 덴드라이트를 나타냅니다. 그러나 흩어진 곡물은 식별할 수 있는 질감이 없는 흩어져 있는 점으로 나타납니다. 단결정 기본 재료의 결정학적 방향은 주로⟨ 001 ⟩⟨001⟩비록 샘플을 절단하는 동안 식별할 수 없는 기울기 각도로 인해 또는 단결정 성장 과정에서 약간의 잘못된 방향이 있었기 때문에 약간의 편차가 있지만. 용융 풀 내부의 응고된 수상 돌기의 기본 방향은 다시 한 번⟨ 001 ⟩⟨001⟩주상 결정립 구조와 유사한 에피택셜 성장의 결과. 그림 3 과 같이 용융 풀에서 수상돌기의 성장 방향은 하단의 수직 방향에서 상단의 수평 방향으로 변경되었습니다  . 이 전이는 주로 온도 구배 방향의 변화로 인한 것입니다. 두 번째 전환은 CET입니다. FZ의 상단 중심선 주변에서 다양한 방향의 흩어진 입자가 관찰되며, 여기서 안쪽으로 성장하는 수상돌기가 서로 충돌하여 용융 풀에서 응고되는 마지막 위치가 됩니다.

      더 깊은 키홀 모양을 특징으로 하는 샘플에서 용융 풀의 경계 근처에 침전된 흩어진 입자가 분명합니다. 이러한 새로운 입자는 나중에 모델링 섹션에서 논의되는 수상돌기 조각화 메커니즘에 의해 잠재적으로 발생합니다. 결정립이 강한 열 구배에서 핵을 생성하고 성장한 결과, 대부분의 흩어진 결정립은 모든 방향에서 동일한 크기를 갖기보다는 장축이 열 구배 방향과 정렬된 길쭉한 모양을 갖습니다. 그림 3 의 전도 모드 용융 풀 흩어진 입자가 없는 것으로 입증되는 더 나은 단결정 품질을 나타냅니다. 상대적으로 낮은 출력과 높은 속도의 스캐닝 레이저에 의해 생성된 이러한 더 얕은 용융 풀에서 최소한의 결정립 핵형성이 발생한다는 것은 명백합니다. 더 큰 면적 분율을 가진 스트레이 그레인은 고출력 및 저속으로 생성된 깊은 용융 풀에서 더 자주 관찰됩니다. 국부 응고 조건에 대한 동력 및 속도의 영향은 후속 모델링 섹션에서 조사할 것입니다.

      그림 3
      그림 3

      응고 모델링

      서론에서 언급한 바와 같이 연구자들은 단결정 용접 중에 표류 결정립 형성의 가능한 메커니즘을 평가했습니다. 12 , 13 , 14 , 15 , 55 ]논의된 가장 인기 있는 두 가지 메커니즘은 (1) 응고 전단에 앞서 구성적 과냉각에 의해 도움을 받는 이종 핵형성 및 (2) 용융물 풀의 유체 흐름으로 인한 덴드라이트 조각화입니다. 첫 번째 메커니즘은 광범위하게 연구되었습니다. 이원 합금을 예로 들면, 고체는 액체만큼 많은 용질을 수용할 수 없으므로 응고 중에 용질을 액체로 거부합니다. 결과적으로, 성장하는 수상돌기 앞에서 용질 분할은 실제 온도가 국부 평형 액상선보다 낮은 과냉각 액체를 생성합니다. 충분히 광범위한 체질적으로 과냉각된 구역의 존재는 새로운 결정립의 핵형성 및 성장을 촉진합니다. 56 ]전체 과냉각은 응고 전면에서의 구성, 동역학 및 곡률 과냉각을 포함한 여러 기여의 합입니다. 일반적인 가정은 동역학 및 곡률 과냉각이 합금에 대한 용질 과냉각의 더 큰 기여와 관련하여 무시될 수 있다는 것입니다. 57 ]

      서로 다른 기본 메커니즘을 더 잘 이해하려면피- 브이피-V조건에서 응고 모델링이 수행됩니다. 첫 번째 목적은 스트레이 그레인의 전체 범위를 평가하는 것입니다(Φ¯¯¯¯Φ¯) 처리 매개 변수의 함수로 국부적 표류 입자 비율의 변화를 조사하기 위해 (ΦΦ) 용융 풀의 위치 함수로. 두 번째 목적은 금속 AM의 빠른 응고 동안 응고 미세 구조와 표류 입자 형성 메커니즘 사이의 관계를 이해하는 것입니다.

      그림 4
      그림 4

      그림  4 는 해석적으로 시뮬레이션된 표류 입자 비율을 보여줍니다.Φ¯¯¯¯Φ¯세 가지 레이저 흡수율 값에서 다양한 레이저 스캐닝 속도 및 레이저 출력에 대해. 결과는 스트레이 그레인 면적 비율이 흡수된 에너지에 민감하다는 것을 보여줍니다. 흡수율을 0.30에서 0.80으로 증가시키면Φ¯¯¯¯Φ¯약 3배이며, 이 효과는 저속 및 고출력 영역에서 더욱 두드러집니다. 다른 모든 조건이 같다면, 흡수된 전력의 큰 영향은 평균 열 구배 크기의 일반적인 감소와 용융 풀 내 평균 응고율의 증가에 기인합니다. 스캐닝 속도가 증가하고 전력이 감소함에 따라 평균 스트레이 그레인 비율이 감소합니다. 이러한 일반적인 경향은 Vitek의 작업에서 채택된 그림 5 의 파란색 영역에서 시뮬레이션된 용접 결과와 일치합니다  . 3 ] 더 큰 과냉각 구역( 즉, 지 /V티G/V티영역)은 용접 풀의 표유 입자의 면적 비율이 분홍색 영역에 해당하는 LPBF 조건의 면적 비율보다 훨씬 더 크다는 것을 의미합니다. 그럼에도 불구하고 두 데이터 세트의 일반적인 경향은 유사합니다.  , 레이저 출력이 감소하고 레이저 속도가 증가함에 따라 표류 입자의 비율이 감소합니다. 또한 그림  5 에서 스캐닝 속도가 LPBF 영역으로 증가함에 따라 표유 입자 면적 분율에 대한 레이저 매개변수의 변화 효과가 감소한다는 것을 추론할 수 있습니다. 그림  6 (a)는 그림 3 의 EBSD 분석에서 나온 실험적 표류 결정립 면적 분율  과 그림 4 의 해석 시뮬레이션 결과를  비교합니다.. 열쇠 구멍 모양의 FZ에서 정확한 값이 다르지만 추세는 시뮬레이션과 실험 데이터 모두에서 일관되었습니다. 키홀 모양의 용융 풀, 특히 전력이 300W인 2개는 분석 시뮬레이션 예측보다 훨씬 더 많은 양의 흩어진 입자를 가지고 있습니다. Rosenthal 방정식은 일반적으로 열 전달이 순전히 전도에 의해 좌우된다는 가정으로 인해 열쇠 구멍 체제의 열 흐름을 적절하게 반영하지 못하기 때문에 이러한 불일치가 실제로 예상됩니다. 39 , 40 ] 그것은 또한 그림  4 의 발견 , 즉 키홀 모드 동안 흡수된 전력의 증가가 표류 입자 형성에 더 이상적인 조건을 초래한다는 것을 검증합니다. 그림  6 (b)는 실험을 비교Φ¯¯¯¯Φ¯수치 CFD 시뮬레이션Φ¯¯¯¯Φ¯. CFD 모델이 약간 초과 예측하지만Φ¯¯¯¯Φ¯전체적으로피- 브이피-V조건에서 열쇠 구멍 조건에서의 예측은 분석 모델보다 정확합니다. 전도 모드 용융 풀의 경우 실험 값이 분석 시뮬레이션 값과 더 가깝게 정렬됩니다.

      그림 5
      그림 5

      모의 온도 구배 G 분포 및 응고율 검사V티V티분석 모델링의 쌍은 그림  7 (a)의 CMSX-4 미세 구조 선택 맵에 표시됩니다. 제공지 /V티G/V티(  , 형태 인자)는 형태를 제어하고지 ×V티G×V티(  , 냉각 속도)는 응고된 미세 구조의 규모를 제어하고 , 58 , 59 ]지 -V티G-V티플롯은 전통적인 제조 공정과 AM 공정 모두에서 미세 구조 제어를 지원합니다. 이 플롯의 몇 가지 분명한 특징은 등축, 주상, 평면 전면 및 이러한 경계 근처의 전이 영역을 구분하는 경계입니다. 그림  7 (a)는 몇 가지 선택된 분석 열 시뮬레이션에 대한 미세 구조 선택 맵을 나타내는 반면 그림  7 (b)는 수치 열 모델의 결과와 동일한 맵을 보여줍니다. 등축 미세구조의 형성은 낮은 G 이상 에서 명확하게 선호됩니다.V티V티정황. 이 플롯에서 각 곡선의 평면 전면에 가장 가까운 지점은 용융 풀의 최대 너비 위치에 해당하는 반면 등축 영역에 가까운 지점의 끝은 용융 풀의 후면 꼬리에 해당합니다. 그림  7 (a)에서 대부분의지 -V티G-V티응고 전면의 쌍은 원주형 영역에 속하고 점차 CET 영역으로 위쪽으로 이동하지만 용융 풀의 꼬리는 다음에 따라 완전히 등축 영역에 도달하거나 도달하지 않을 수 있습니다.피- 브이피-V조합. 그림 7 (a) 의 곡선 중 어느 것도  평면 전면 영역을 통과하지 않지만 더 높은 전력의 경우에 가까워집니다. 저속 레이저 용융 공정을 사용하는 이전 작업에서는 곡선이 평면 영역을 통과할 수 있습니다. 레이저 속도가 증가함에 따라 용융 풀 꼬리는 여전히 CET 영역에 있지만 완전히 등축 영역에서 멀어집니다. CET 영역으로 떨어지는 섹션의 수도 감소합니다.Φ¯¯¯¯Φ¯응고된 물질에서.

      그림 6
      그림 6

      그만큼지 -V티G-V티CFD 모델을 사용하여 시뮬레이션된 응고 전면의 쌍이 그림  7 (b)에 나와 있습니다. 세 방향 모두에서 각 점 사이의 일정한 간격으로 미리 정의된 좌표에서 수행된 해석 시뮬레이션과 달리, 고충실도 CFD 모델의 출력은 불규칙한 사면체 좌표계에 있었고 G 를 추출하기 전에 일반 3D 그리드에 선형 보간되었습니다. 그리고V티V티그런 다음 미세 구조 선택 맵에 플롯됩니다. 일반적인 경향은 그림  7 (a)의 것과 일치하지만 이 방법으로 모델링된 매우 동적인 유체 흐름으로 인해 결과에 더 많은 분산이 있었습니다. 그만큼지 -V티G-V티분석 열 모델의 쌍 경로는 더 연속적인 반면 수치 시뮬레이션의 경로는 용융 풀 꼬리 모양의 차이를 나타내는 날카로운 굴곡이 있습니다(이는 G 및V티V티) 두 모델에 의해 시뮬레이션됩니다.

      그림 7
      그림 7
      그림 8
      그림 8

      유체 흐름을 통합한 응고 모델링

      수치 CFD 모델을 사용하여 유동 입자 형성 정도에 대한 유체 흐름의 영향을 이해하고 시뮬레이션 결과를 분석 Rosenthal 솔루션과 비교했습니다. 그림  8 은 응고 매개변수 G 의 분포를 보여줍니다.V티V티,지 /V티G/V티, 그리고지 ×V티G×V티yz 단면에서 x  FLOW-3D에서 (a1–d1) 분석 열 모델링 및 (a2–d2) FVM 방법을 사용하여 시뮬레이션된 용융 풀의 최대 폭입니다. 그림  8 의 값은 응고 전선이 특정 위치에 도달할 때 정확한 값일 수도 있고 아닐 수도 있지만 일반적인 추세를 반영한다는 의미의 임시 가상 값입니다. 이 프로파일은 출력 300W 및 속도 400mm/s의 레이저 빔에서 시뮬레이션됩니다. 용융 풀 경계는 흰색 곡선으로 표시됩니다. (a2–d2)의 CFD 시뮬레이션 용융 풀 깊이는 342입니다. μμm, 측정 깊이 352와 잘 일치 μμ일치하는 길쭉한 열쇠 구멍 모양과 함께 그림 1 에 표시된 실험 FZ의 m  . 그러나 분석 모델은 반원 모양의 용융 풀을 출력하고 용융 풀 깊이는 264에 불과합니다. μμ열쇠 구멍의 경우 현실과는 거리가 멀다. CFD 시뮬레이션 결과에서 열 구배는 레이저 반사 증가와 불안정한 액체-증기 상호 작용이 발생하는 증기 함몰의 동적 부분 근처에 있기 때문에 FZ 하단에서 더 높습니다. 대조적으로 해석 결과의 열 구배 크기는 경계를 따라 균일합니다. 두 시뮬레이션 결과 모두 그림 8 (a1) 및 (a2) 에서 응고가 용융 풀의 상단 중심선을 향해 진행됨에 따라 열 구배가 점차 감소합니다  . 응고율은 그림 8 과 같이 경계 근처에서 거의 0입니다. (b1) 및 (b2). 이는 경계 영역이 응고되기 시작할 때 국부 응고 전면의 법선 방향이 레이저 스캐닝 방향에 수직이기 때문입니다. 이것은 드라이브θ → π/ 2θ→파이/2그리고V티→ 0V티→0식에서 [ 3 ]. 대조적으로 용융 풀의 상단 중심선 근처 영역에서 응고 전면의 법선 방향은 레이저 스캐닝 방향과 잘 정렬되어 있습니다.θ → 0θ→0그리고V티→ 브이V티→V, 빔 스캐닝 속도. G 와 _V티V티값이 얻어지면 냉각 속도지 ×V티G×V티및 형태 인자지 /V티G/V티계산할 수 있습니다. 그림 8 (c2)는 용융 풀 바닥 근처의 온도 구배가 매우 높고 상단에서 더 빠른 성장 속도로  인해 냉각 속도가 용융 풀의 바닥 및 상단 중심선 근처에서 더 높다는 것을 보여줍니다. 지역. 그러나 이러한 추세는 그림  8 (c1)에 캡처되지 않았습니다. 그림 8 의 형태 요인 (d1) 및 (d2)는 중심선에 접근함에 따라 눈에 띄게 감소합니다. 경계에서 큰 값은 열 구배를 거의 0인 성장 속도로 나누기 때문에 발생합니다. 이 높은 형태 인자는 주상 미세구조 형성 가능성이 높음을 시사하는 반면, 중앙 영역의 값이 낮을수록 등축 미세구조의 가능성이 더 크다는 것을 나타냅니다. Tanet al. 또한 키홀 모양의 용접 풀 59 ] 에서 이러한 응고 매개변수의 분포 를 비슷한 일반적인 경향으로 보여주었습니다. 그림  3 에서 볼 수 있듯이 용융 풀의 상단 중심선에 있는 흩어진 입자는 낮은 특징을 나타내는 영역과 일치합니다.지 /V티G/V티그림  8 (d1) 및 (d2)의 값. 시뮬레이션과 실험 간의 이러한 일치는 용융 풀의 상단 중심선에 축적된 흩어진 입자의 핵 생성 및 성장이 등온선 속도의 증가와 온도 구배의 감소에 의해 촉진됨을 보여줍니다.

      그림 9
      그림 9

      그림  9 는 유체 속도 및 국부적 핵형성 성향을 보여줍니다.ΦΦ300W의 일정한 레이저 출력과 400, 800 및 1200mm/s의 세 가지 다른 레이저 속도에 의해 생성된 3D 용융 풀 전체에 걸쳐. 그림  9 (d)~(f)는 로컬ΦΦ해당 3D 보기에서 밝은 회색 평면으로 표시된 특정 yz 단면의 분포. 이 yz 섹션은 가장 높기 때문에 선택되었습니다.Φ¯¯¯¯Φ¯용융 풀 내의 값은 각각 23.40, 11.85 및 2.45pct입니다. 이들은 그림  3 의 실험 데이터와 비교하기에 적절하지 않을 수 있는 액체 용융 풀의 과도 값이며Φ¯¯¯¯Φ¯그림  6 의 값은 이 값이 고체-액체 계면에 가깝지 않고 용융 풀의 중간에서 취해졌기 때문입니다. 온도가 훨씬 낮아서 핵이 생존하고 성장할 수 있기 때문에 핵 형성은 용융 풀의 중간이 아닌 고체-액체 계면에 더 가깝게 발생할 가능성이 있습니다.

      그림  3 (a), (d), (g), (h)에서 위쪽 중심선에서 멀리 떨어져 있는 흩어진 결정립이 있었습니다. 그들은 훨씬 더 높은 열 구배와 더 낮은 응고 속도 필드에 위치하기 때문에 과냉각 이론은 이러한 영역에서 표류 입자의 형성에 대한 만족스러운 설명이 아닙니다. 이것은 떠돌이 결정립의 형성을 야기할 수 있는 두 번째 메커니즘,  수상돌기의 팁을 가로지르는 유체 흐름에 의해 유발되는 수상돌기 조각화를 고려하도록 동기를 부여합니다. 유체 흐름이 열 구배를 따라 속도 성분을 갖고 고체-액체 계면 속도보다 클 때, 주상 수상돌기의 국지적 재용융은 용질이 풍부한 액체가 흐물흐물한 구역의 깊은 곳에서 액상선 등온선까지 이동함으로써 발생할 수 있습니다. . 55] 분리된 수상돌기는 대류에 의해 열린 액체로 운반될 수 있습니다. 풀이 과냉각 상태이기 때문에 이러한 파편은 고온 조건에서 충분히 오래 생존하여 길 잃은 입자의 핵 생성 사이트로 작용할 수 있습니다. 결과적으로 수상 돌기 조각화 과정은 활성 핵의 수를 효과적으로 증가시킬 수 있습니다.N0N0) 용융 풀 15 , 60 , 61 ] 에서 생성된 미세 구조에서 표류 입자의 면적을 증가시킵니다.

      그림  9 (a) 및 (b)에서 반동 압력은 용융 유체를 아래쪽으로 흐르게 하여 결과 흐름을 지배합니다. 유체 속도의 역방향 요소는 V = 400 및 800mm/s에 대해 각각 최대값 1.0 및 1.6m/s로 더 느려집니다 . 그림  9 (c)에서 레이저 속도가 더 증가함에 따라 증기 침하가 더 얕고 넓어지고 반동 압력이 더 고르게 분포되어 증기 침강에서 주변 영역으로 유체를 밀어냅니다. 역류는 최대값 3.5m/s로 더 빨라집니다. 용융 풀의 최대 너비에서 yz 단면  의 키홀 아래 평균 유체 속도는 그림에 표시된 경우에 대해 0.46, 0.45 및 1.44m/s입니다.9 (a), (b) 및 (c). 키홀 깊이의 변동은 각 경우의 최대 깊이와 최소 깊이의 차이로 정의되는 크기로 정량화됩니다. 240 범위의 강한 증기 내림 변동 μμm은 그림 9 (a)의 V = 400mm/s 경우에서  발견 되지만 이 변동은 그림  9 (c)에서 16의 범위로  크게 감소합니다.μμ미디엄. V = 400mm/s인 경우 의 유체장과 높은 변동 범위는 이전 키홀 동역학 시뮬레이션과 일치합니다. 34 ]

      따라서 V = 400mm/s 키홀 케이스의 무질서한 변동 흐름이 용융 풀 경계를 따라 응고된 주상 수상돌기에서 분리된 조각을 구동할 가능성이 있습니다. V = 1200mm/s의 경우 강한 역류 는 그림 3 에서 관찰되지 않았지만 동일한 효과를 가질 수 있습니다. . 덴드라이트 조각화에 대한 유체 유동장의 영향에 대한 이 경험적 설명은 용융 풀 경계 근처에 떠돌이 입자의 존재에 대한 그럴듯한 설명을 제공합니다. 분명히 하기 위해, 우리는 이 가설을 검증하기 위해 이 현상에 대한 직접적인 실험적 관찰을 하지 않았습니다. 이 작업에서 표유 입자 면적 분율을 계산할 때 단순화를 위해 핵 생성 모델링에 일정한 핵 생성 수 밀도가 적용되었습니다. 이는 그림  9 의 표류 입자 영역 비율 이 수지상정 조각화가 발생하는 경우 이러한 높은 유체 흐름 용융 풀에서 발생할 수 있는 것,  강화된 핵 생성 밀도를 반영하지 않는다는 것을 의미합니다.

      위의 이유로 핵 형성에 대한 수상 돌기 조각화의 영향을 아직 배제할 수 없습니다. 그러나 단편화 이론은 용접 문헌 [ 62 ] 에서 검증될 만큼 충분히 개발되지 않았 으므로 부차적인 중요성만 고려된다는 점에 유의해야 합니다. 1200mm/s를 초과하는 레이저 스캐닝 속도는 최소한의 표류 결정립 면적 분율을 가지고 있음에도 불구하고 분명한 볼링을 나타내기 때문에 단결정 수리 및 AM 처리에 적합하지 않습니다. 따라서 낮은 P 및 높은 V 에 의해 생성된 응고 전면 근처에서 키홀 변동이 최소화되고 유체 속도가 완만해진 용융 풀이 생성된다는 결론을 내릴 수 있습니다., 처리 창의 극한은 아니지만 흩어진 입자를 나타낼 가능성이 가장 적습니다.

      마지막으로 단일 레이저 트랙의 응고 거동을 조사하면 에피택셜 성장 동안 표류 입자 형성을 더 잘 이해할 수 있다는 점에 주목하는 것이 중요합니다. 우리의 현재 결과는 최적의 레이저 매개변수에 대한 일반적인 지침을 제공하여 최소 스트레이 그레인을 달성하고 단결정 구조를 유지합니다. 이 가이드라인은 250W 정도의 전력과 600~800mm/s의 스캔 속도로 최소 흩어진 입자에 적합한 공정 창을 제공합니다. 각 처리 매개변수를 신중하게 선택하면 과거에 스테인리스강에 대한 거의 단결정 미세 구조를 인쇄하는 데 성공했으며 이는 CMSX-4 AM 빌드에 대한 가능성을 보여줍니다. 63 ]신뢰성을 보장하기 위해 AM 수리 프로세스를 시작하기 전에 보다 엄격한 실험 테스트 및 시뮬레이션이 여전히 필요합니다. 둘 이상의 레이저 트랙 사이의 상호 작용도 고려해야 합니다. 또한 레이저, CMSX-4 분말 및 벌크 재료 간의 상호 작용이 중요하며, 수리 중에 여러 층의 CMSX-4 재료를 축적해야 하는 경우 다른 스캔 전략의 효과도 중요한 역할을 할 수 있습니다. 분말이 포함된 경우 Lopez-Galilea 등 의 연구에서 제안한 바와 같이 분말이 주로 완전히 녹지 않았을 때 추가 핵 생성 사이트를 도입하기 때문에 단순히 레이저 분말과 속도를 조작하여 흩어진 입자 형성을 완화하기 어려울 수 있습니다 . 22 ]결과적으로 CMSX-4 단결정을 수리하기 위한 레이저 AM의 가능성을 다루기 위해서는 기판 재료, 레이저 출력, 속도, 해치 간격 및 층 두께의 조합을 모두 고려해야 하며 향후 연구에서 다루어야 합니다. CFD 모델링은 2개 이상의 레이저 트랙 사이의 상호작용과 열장에 미치는 영향을 통합할 수 있으며, 이는 AM 빌드 시나리오 동안 핵 생성 조건으로 단일 비드 연구의 지식 격차를 해소할 것입니다.

      결론

      LPBF 제조의 특징적인 조건 하에서 CMSX-4 단결정 의 에피택셜(기둥형)  등축 응고 사이의 경쟁을 실험적 및 이론적으로 모두 조사했습니다. 이 연구는 고전적인 응고 개념을 도입하여 빠른 레이저 용융의 미세 구조 특징을 설명하고 응고 조건과 표유 결정 성향을 예측하기 위해 해석적 및 수치적 고충실도 CFD 열 모델 간의 비교를 설명했습니다. 본 연구로부터 다음과 같은 주요 결론을 도출할 수 있다.

      • 단일 레이저 트랙의 레이저 가공 조건은 용융 풀 형상, 레이저 흡수율, 유체 흐름 및 키홀 요동, 입자 구조 및 표류 입자 형성 민감성에 강한 영향을 미치는 것으로 밝혀졌습니다.
      • 레이저 용접을 위해 개발된 이론적인 표유 결정립 핵형성 분석이 레이저 용융 AM 조건으로 확장되었습니다. 분석 모델링 결과와 단일 레이저 트랙의 미세구조 특성화를 비교하면 예측이 전도 및 볼링 조건에서 실험적 관찰과 잘 일치하는 반면 키홀 조건에서는 예측이 약간 과소하다는 것을 알 수 있습니다. 이러한 불일치는 레이저 트랙의 대표성이 없는 섹션이나 유체 속도 필드의 변화로 인해 발생할 수 있습니다. CFD 모델에서 추출한 열장에 동일한 표유 입자 계산 파이프라인을 적용하면 연구된 모든 사례에서 과대평가가 발생하지만 분석 모델보다 연장된 용융 풀의 실험 데이터와 더 정확하게 일치합니다.
      • 이 연구에서 두 가지 표류 결정립 형성 메커니즘인 불균일 핵형성 및 수상돌기 조각화가 평가되었습니다. 우리의 결과는 불균일 핵형성이 용융 풀의 상단 중심선에서 새로운 결정립의 형성으로 이어지는 주요 메커니즘임을 시사합니다.지 /V티G/V티정권.
      • 용융 풀 경계 근처의 흩어진 입자는 깊은 키홀 모양의 용융 풀에서 독점적으로 관찰되며, 이는 강한 유체 흐름으로 인한 수상 돌기 조각화의 영향이 이러한 유형의 용융 풀에서 고려하기에 충분히 강력할 수 있음을 시사합니다.
      • 일반적으로 더 높은 레이저 스캐닝 속도와 더 낮은 전력 외에도 안정적인 키홀과 최소 유체 속도는 또한 흩어진 입자 형성을 완화하고 레이저 단일 트랙에서 에피택셜 성장을 보존합니다.

      References

      1. R.C. Reed: The Superalloys: Fundamentals and Applications, Cambridge University Press, Cambridge, 2006, pp.17–20.Book Google Scholar 
      2. A. Basak, R. Acharya, and S. Das: Metall. Mater. Trans. A, 2016, vol. 47A, pp. 3845–59.Article Google Scholar 
      3. J. Vitek: Acta Mater., 2005, vol. 53, pp. 53–67.Article CAS Google Scholar 
      4. R. Vilar and A. Almeida: J. Laser Appl., 2015, vol. 27, p. S17004.Article Google Scholar 
      5. T. Kalfhaus, M. Schneider, B. Ruttert, D. Sebold, T. Hammerschmidt, J. Frenzel, R. Drautz, W. Theisen, G. Eggeler, O. Guillon, and R. Vassen: Mater. Des., 2019, vol. 168, p. 107656.Article CAS Google Scholar 
      6. S.S. Babu, S.A. David, J.W. Park, and J.M. Vitek: Sci. Technol. Weld. Join., 2004, vol. 9, pp. 1–12.Article CAS Google Scholar 
      7. L. Felberbaum, K. Voisey, M. Gäumann, B. Viguier, and A. Mortensen: Mater. Sci. Eng. A, 2001, vol. 299, pp. 152–56.Article Google Scholar 
      8. S. Mokadem, C. Bezençon, J.M. Drezet, A. Jacot, J.D. Wagnière, and W. Kurz: TMS Annual Meeting, 2004, pp. 67–76.
      9. J.M. Vitek: ASM Proc. Int. Conf. Trends Weld. Res., vol. 2005, pp. 773–79.
      10. J.M. Vitek, S. Babu, and S. David: Process Optimization for Welding Single-Crystal Nickel-Bbased Superalloyshttps://technicalreports.ornl.gov/cppr/y2001/pres/120424.pdf
      11. J.D. Hunt: Mater. Sci. Eng., 1984, vol. 65, pp. 75–83.Article CAS Google Scholar 
      12. M. Gäumann, R. Trivedi, and W. Kurz: Mater. Sci. Eng. A, 1997, vol. 226–228, pp. 763–69.Article Google Scholar 
      13. M. Gäumann, S. Henry, F. Cléton, J.D. Wagnière, and W. Kurz: Mater. Sci. Eng. A, 1999, vol. 271, pp. 232–41.Article Google Scholar 
      14. M. Gäumann, C. Bezençon, P. Canalis, and W. Kurz: Acta Mater., 2001, vol. 49, pp. 1051–62.Article Google Scholar 
      15. J.M. Vitek, S.A. David, and S.S. Babu: Welding and Weld Repair of Single Crystal Gas Turbine Alloyshttps://www.researchgate.net/profile/Stan-David/publication/238692931_WELDING_AND_WELD_REPAIR_OF_SINGLE_CRYSTAL_GAS_TURBINE_ALLOYS/links/00b4953204ab35bbad000000/WELDING-AND-WELD-REPAIR-OF-SINGLE-CRYSTAL-GAS-TURBINE-ALLOYS.pdf
      16. B. Kianian: Wohlers Report 2017: 3D Printing and Additive Manufacturing State of the Industry, Annual Worldwide Progress Report, Wohlers Associates, Inc., Fort Collins, 2017.Google Scholar 
      17. M. Ramsperger, L. Mújica Roncery, I. Lopez-Galilea, R.F. Singer, W. Theisen, and C. Körner: Adv. Eng. Mater., 2015, vol. 17, pp. 1486–93.Article CAS Google Scholar 
      18. A.B. Parsa, M. Ramsperger, A. Kostka, C. Somsen, C. Körner, and G. Eggeler: Metals, 2016, vol. 6, pp. 258-1–17.Article Google Scholar 
      19. C. Körner, M. Ramsperger, C. Meid, D. Bürger, P. Wollgramm, M. Bartsch, and G. Eggeler: Metall. Mater. Trans. A, 2018, vol. 49A, pp. 3781–92.Article Google Scholar 
      20. D. Bürger, A. Parsa, M. Ramsperger, C. Körner, and G. Eggeler: Mater. Sci. Eng. A, 2019, vol. 762, p. 138098,Article Google Scholar 
      21. J. Pistor and C. Körner: Sci. Rep., 2021, vol. 11, p. 24482.Article CAS Google Scholar 
      22. I. Lopez-Galilea, B. Ruttert, J. He, T. Hammerschmidt, R. Drautz, B. Gault, and W. Theisen: Addit. Manuf., 2019, vol. 30, p. 100874.CAS Google Scholar 
      23. N. Lu, Z. Lei, K. Hu, X. Yu, P. Li, J. Bi, S. Wu, and Y. Chen: Addit. Manuf., 2020, vol. 34, p. 101228.CAS Google Scholar 
      24. K. Chen, R. Huang, Y. Li, S. Lin, W. Zhu, N. Tamura, J. Li, Z.W. Shan, and E. Ma: Adv. Mater., 2020, vol. 32, pp. 1–8.Google Scholar 
      25. W.J. Sames, F.A. List, S. Pannala, R.R. Dehoff, and S.S. Babu: Int. Mater. Rev., 2016, vol. 61, pp. 315–60.Article Google Scholar 
      26. A. Basak, R. Acharya, and S. Das: Addit. Manuf., 2018, vol. 22, pp. 665–71.CAS Google Scholar 
      27. R. Jiang, A. Mostafaei, J. Pauza, C. Kantzos, and A.D. Rollett: Mater. Sci. Eng. A, 2019. https://doi.org/10.1016/J.MSEA.2019.03.103.Article Google Scholar 
      28. R. Cunningham, C. Zhao, N. Parab, C. Kantzos, J. Pauza, K. Fezzaa, T. Sun, and A.D. Rollett: Science, 2019, vol. 363, pp. 849–52.Article CAS Google Scholar 
      29. B. Fotovvati, S.F. Wayne, G. Lewis, and E. Asadi: Adv. Mater. Sci. Eng., 2018, vol. 2018, p. 4920718.Article Google Scholar 
      30. P.-J. Chiang, R. Jiang, R. Cunningham, N. Parab, C. Zhao, K. Fezzaa, T. Sun, and A.D. Rollett: in Advanced Real Time Imaging II, pp. 77–85.
      31. J. Ye, S.A. Khairallah, A.M. Rubenchik, M.F. Crumb, G. Guss, J. Belak, and M.J. Matthews: Adv. Eng. Mater., 2019, vol. 21, pp. 1–9.Article Google Scholar 
      32. C. Zhao, Q. Guo, X. Li, N. Parab, K. Fezzaa, W. Tan, L. Chen, and T. Sun: Phys. Rev. X, 2019, vol. 9, p. 021052.CAS Google Scholar 
      33. S.A. Khairallah, A.T. Anderson, A. Rubenchik, and W.E. King: Acta Mater., 2016, vol. 108, pp. 36–45.Article CAS Google Scholar 
      34. N. Kouraytem, X. Li, R. Cunningham, C. Zhao, N. Parab, T. Sun, A.D. Rollett, A.D. Spear, and W. Tan: Appl. Phys. Rev., 2019, vol. 11, p. 064054.Article CAS Google Scholar 
      35. T. DebRoy, H. Wei, J. Zuback, T. Mukherjee, J. Elmer, J. Milewski, A. Beese, A. Wilson-Heid, A. De, and W. Zhang: Prog. Mater. Sci., 2018, vol. 92, pp. 112–224.Article CAS Google Scholar 
      36. J.H. Cho and S.J. Na: J. Phys. D, 2006, vol. 39, pp. 5372–78.Article CAS Google Scholar 
      37. I. Yadroitsev, A. Gusarov, I. Yadroitsava, and I. Smurov: J. Mater. Process. Technol., 2010, vol. 210, pp. 1624–31.Article CAS Google Scholar 
      38. S. Ghosh, L. Ma, L.E. Levine, R.E. Ricker, M.R. Stoudt, J.C. Heigel, and J.E. Guyer: JOM, 2018, vol. 70, pp. 1011–16.Article CAS Google Scholar 
      39. Y. He, C. Montgomery, J. Beuth, and B. Webler: Mater. Des., 2019, vol. 183, p. 108126.Article CAS Google Scholar 
      40. D. Rosenthal: Weld. J., 1941, vol. 20, pp. 220–34.Google Scholar 
      41. M. Tang, P.C. Pistorius, and J.L. Beuth: Addit. Manuf., 2017, vol. 14, pp. 39–48.CAS Google Scholar 
      42. R.E. Aune, L. Battezzati, R. Brooks, I. Egry, H.J. Fecht, J.P. Garandet, M. Hayashi, K.C. Mills, A. Passerone, P.N. Quested, E. Ricci, F. Schmidt-Hohagen, S. Seetharaman, B. Vinet, and R.K. Wunderlich: Proc. Int.Symp. Superalloys Var. Deriv., 2005, pp. 467–76.
      43. B.C. Wilson, J.A. Hickman, and G.E. Fuchs: JOM, 2003, vol. 55, pp. 35–40.Article CAS Google Scholar 
      44. J.J. Valencia and P.N. Quested: ASM Handb., 2008, vol. 15, pp. 468–81.Google Scholar 
      45. H.L. Wei, J. Mazumder, and T. DebRoy: Sci. Rep., 2015, vol. 5, pp. 1–7.Google Scholar 
      46. N. Raghavan, R. Dehoff, S. Pannala, S. Simunovic, M. Kirka, J. Turner, N. Carlson, and S.S. Babu: Acta Mater., 2016, vol. 112, pp. 303–14.Article CAS Google Scholar 
      47. R. Lin, H. Wang, F. Lu, J. Solomon, and B.E. Carlson: Int. J. Heat Mass Transf., 2017, vol. 108, pp. 244–56.Article CAS Google Scholar 
      48. M. Bayat, A. Thanki, S. Mohanty, A. Witvrouw, S. Yang, J. Thorborg, N.S. Tiedje, and J.H. Hattel: Addit. Manuf., 2019, vol. 30, p. 100835.CAS Google Scholar 
      49. K. Higuchi, H.-J. Fecht, and R.K. Wunderlich: Adv. Eng. Mater., 2007, vol. 9, pp. 349–54.Article CAS Google Scholar 
      50. Q. Guo, C. Zhao, M. Qu, L. Xiong, L.I. Escano, S.M.H. Hojjatzadeh, N.D. Parab, K. Fezzaa, W. Everhart, T. Sun, and L. Chen: Addit. Manuf., 2019, vol. 28, pp. 600–09.Google Scholar 
      51. J. Trapp, A.M. Rubenchik, G. Guss, and M.J. Matthews: Appl. Mater. Today, 2017, vol. 9, pp. 341–49.Article Google Scholar 
      52. M. Schneider, L. Berthe, R. Fabbro, and M. Muller: J. Phys. D, 2008, vol. 41, p. 155502.Article Google Scholar 
      53. Z. Gan, O.L. Kafka, N. Parab, C. Zhao, L. Fang, O. Heinonen, T. Sun, and W.K. Liu: Nat. Commun., 2021, vol. 12, p. 2379.Article CAS Google Scholar 
      54. B.J. Simonds, E.J. Garboczi, T.A. Palmer, and P.A. Williams: Appl. Phys. Rev., 2020, vol. 13, p. 024057.Article CAS Google Scholar 
      55. J. Dantzig and M. Rappaz: Solidification, 2nd ed., EPFL Press, Lausanne, 2016, pp. 483–532.Google Scholar 
      56. W. Tiller, K. Jackson, J. Rutter, and B. Chalmers: Acta Metall., 1953, vol. 1, pp. 428–37.Article CAS Google Scholar 
      57. D. Zhang, A. Prasad, M.J. Bermingham, C.J. Todaro, M.J. Benoit, M.N. Patel, D. Qiu, D.H. StJohn, M. Qian, and M.A. Easton: Metall. Mater. Trans. A, 2020, vol. 51A, pp. 4341–59.Article Google Scholar 
      58. F. Yan, W. Xiong, and E.J. Faierson: Materials, 2017, vol. 10, p. 1260.Article Google Scholar 
      59. W. Tan and Y.C. Shin: Comput. Mater. Sci., 2015, vol. 98, pp. 446–58.Article CAS Google Scholar 
      60. A. Hellawell, S. Liu, and S.Z. Lu: JOM, 1997, vol. 49, pp. 18–20.Article CAS Google Scholar 
      61. H. Ji: China Foundry, 2019, vol. 16, pp. 262–66.Article Google Scholar 
      62. J.M. Vitek, S.A. David, and L.A. Boatner: Sci. Technol. Weld. Join., 1997, vol. 2, pp. 109–18.Article CAS Google Scholar 
      63. X. Wang, J.A. Muñiz-Lerma, O. Sanchez-Mata, S.E. Atabay, M.A. Shandiz, and M. Brochu: Prog. Addit. Manuf., 2020, vol. 5, pp. 41–49.Article Google Scholar 

      Download references

      Dissipating Culvert End Design for Erosion Control Using CFD Platform FLOW-3D Numerical Simulation Modeling

      CFD 플랫폼 FLOW-3D 수치 시뮬레이션 모델링을 사용한 침식 제어를 위한 분산 암거 종단 설계

      Dissipating Culvert End Design for Erosion Control Using CFD Platform FLOW-3D Numerical Simulation Modeling

      Saman Mostafazadeh-Fard

      Graduate Research Assistant, Dept. of Civil Engineering, New Mexico State Univ., P.O. Box 30001, MSC 3CE, Las Cruces, NM 88003-8001 (corresponding author). Email: samanmzf@nmsu.edu

      Zohrab Samani

      Professor, Dept. of Civil Engineering, New Mexico State Univ., P.O. Box 30001, MSC 3CE, Las Cruces, NM 88003-8001. Email: zsamani@nmsu.edu

      Abstract

      추상적인
      암거 끝에서 나오는 고속 흐름으로 인한 하류 침식 및 세굴은 수력 엔지니어가 직면한 주요 문제 중 하나입니다. 본 논문의 주요 목적은 일반적인 암거 단부에서 나오는 고속 흐름으로 인한 하류 침식 및 세굴의 위험을 줄일 수 있는 분산 암거 단부 설계를 개발하는 것이었습니다. 이를 위해 전산 유체 역학(CFD) 플랫폼 FLOW-3D 버전 11.1.0 코드를 실험 실행[결정 계수 R2>0.90 및 평균 제곱근 오차(RMSE)<1.9 cm]을 기반으로 보정 및 검증했습니다. 그런 다음 코드를 사용하여 두 가지 대안적인 소멸 암거 끝 설계(ALT 1 및 ALT 2)를 개발하고 하류 침식 및 세굴 완화 가능성을 분석했습니다. 각각의 출수유속과 운동에너지를 측정하여 전형적인 암거단부(대조)유량과 비교하였다. 결과에 따르면 제어 흐름에서의 질량 평균 유체 평균 운동 에너지는 1.37 j/kg2로 기록되었으며, ALT 1 및 ALT 2 흐름에서 각각 0.83 및 0.73 j/kg2로 측정되었습니다. 따라서 제어 흐름 하에서 하류 샌드박스 매스의 제거는 ALT 1 및 ALT 2 흐름에 비해 각각 약 11.1% 및 4.2% 더 높았습니다. FLOW-3D 코드는 암거 끝 흐름과 하류 침식을 예측하고 하류 침식을 줄일 수 있는 잠재적 소산 암거 끝을 설계하는 데 사용할 수 있습니다.

      Downstream erosion and scouring caused by high-velocity flow issuing from culvert ends are one of the main problems faced by hydraulic engineers. The main objective of this paper was to develop a dissipating culvert end design that can reduce the risk of downstream erosion and scour caused by high-velocity flow issuing from typical culvert ends. For this purpose, the computational fluid dynamics (CFD) platform FLOW-3D version 11.1.0 code was calibrated and validated based on the experimental runs [coefficient of determination R2>0.90R2>0.90 and root mean square error (RMSE)<1.9  cm(RMSE)<1.9  cm]. Two alternative dissipating culvert end designs (ALT 1 and ALT 2) were then developed using the code, and their potential in mitigation of downstream erosion and scouring was analyzed. The issuing flow velocity and kinetic energy for each were measured and compared with typical culvert end (control) flow. According to the results, mass averaged fluid mean kinetic energy in the control flow was recorded at 1.37  j/kg21.37  j/kg2 and was measured at 0.83 and 0.73  j/kg20.73  j/kg2 in ALT 1 and ALT 2 flows, respectively. Accordingly, the removal of downstream sandbox mass under control flow was approximately 11.1% and 4.2% higher compared with ALT 1 and ALT 2 flows, respectively. FLOW-3D code can be used to predict culvert end flow and downstream erosion and to design potential dissipating culvert ends that can reduce downstream erosion.

      Dissipating Culvert End Design for Erosion Control Using CFD Platform FLOW-3D Numerical Simulation Modeling
      Dissipating Culvert End Design for Erosion Control Using CFD Platform FLOW-3D Numerical Simulation Modeling
      Hydrodynamics of tidal bore overflow on the spur dike and its influence on the local scour

      Hydrodynamics of tidal bore overflow on the spur dike and its influence on the local scour

      Spur 제방의 갯벌 범람과 국지 세굴에 미치는 영향의 유체역학

      ZhiyongZhangabCunhongPanabJianZengabFuyuanChenabHaoQincKunHeabKuiZhudEnjinZhaobc

      Highlights

      The tidal bore overflow and scour behind the spur dike are investigated.
      The overflow water depth under tidal bore is affected by dike height and Froude number after bore.
      The scour depth behind the spur dike is mainly influenced by the flow intensity, dike height and water depth before bore.
      An empirical equation predicting scour depth behind the spur dike is established.

      Abstract

      In estuaries with strong tidal bore, the scour behind the spur dike induced by tidal bore overflow has significant influence on the dike safety. In this study, an experiment study of the local scour induced by tidal bore overflow behind the spur dike was carried out in a physical flume. In addition, the process of the tidal bore overflow on the dike was numerically simulated with the boundary generation method. The stable overflow water depth on the spur dike (hts), unit overflow discharge (qts) and the scour hole characteristics were analyzed based on the experimental and numerical results. It is found that the relative stable overflow water depth (hts/h1) increases with the increase of the Froude number after bore (Fr1) and decreases with the increase of relative dike height (hd/h1). While the relative stable unit overflow discharge (qts/q1) is mainly affected by the relative dike height. Additionally, the results of scour pit behind the spur dike show that the scour depth (s/h1) is directly proportional to the relative current intensity (u1/uc) and the dike height (hd/h1), but inversely proportional to the water depth before bore (h0/h1). An empirical equation for predicting relative maximum scour depth is obtained by fitting the experimental results and the field measured data, and the prediction accuracy is within 30%. The conclusions of this paper can provide technical support for the engineering design and operation evaluation of spur dikes in estuaries with the strong tidal bore.

      갯벌이 강한 하구에서는 갯벌 범람에 의해 유발되는 둑 뒤 세굴이 둑 안전에 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 물리수로에서 박차둑 뒤의 조수간만의 범람에 의해 유발되는 국지세굴에 대한 실험연구를 수행하였다. 또한 경계 생성법을 이용하여 제방 위의 조수간만의 범람 과정을 수치적으로 모사하였다. 실험적 및 수치적 결과를 바탕으로 평제방의 안정적인 범람 수심(hts), 단위 범람 방류량(qts) 및 세굴공 특성을 분석하였다. 상대적으로 안정적인 범람 수심(hts/h1)은 굴착 후 Froude 수(Fr1)가 증가함에 따라 증가하고 상대 제방 높이(hd/h1)가 증가함에 따라 감소하는 것으로 나타났습니다. 상대적으로 안정적인 단위 오버플로 방전(qts/q1)은 주로 상대적 제방 높이의 영향을 받습니다. 또한, 스퍼 둑 뒤의 세굴 구덩이 결과는 세굴 깊이(s/h1)가 상대 전류 강도(u1/uc) 및 둑 높이(hd/h1)에 정비례하고 물에 반비례함을 보여줍니다. 보어 전 깊이(h0/h1). 실험결과와 현장 실측자료를 피팅하여 상대 최대 세굴깊이를 예측하는 실증식을 구하였으며, 예측정확도는 30% 이내이다. 본 논문의 결론은 갯벌이 강한 하구에서 Spur dike의 공학적 설계 및 운영 평가에 대한 기술적 지원을 제공할 수 있다.

      Hydrodynamics of tidal bore overflow on the spur dike and its influence on the local scour
      Hydrodynamics of tidal bore overflow on the spur dike and its influence on the local scour
      Hydrodynamics of tidal bore overflow on the spur dike and its influence on the local scour

      Keywords

      Spur dike, Tidal bore overflow, Overflow water depth, Unit overflow discharge, Maximum scour depth

        The failure propagation of weakly stable sediment: A reason for the formation of high-velocity turbidity currents in submarine canyons

        약한 안정 퇴적물의 실패 전파: 해저 협곡에서 고속 탁도 흐름이 형성되는 이유

        Abstract

        Abstract해저 협곡에서 탁도의 장거리 이동은 많은 양의 퇴적물을 심해 평원으로 운반할 수 있습니다. 이전 연구에서는 5.9~28.0m/s 범위의 다중 케이블 손상 이벤트에서 파생된 탁도 전류 속도와 0.15~7.2m/s 사이의 현장 관찰 결과에서 명백한 차이가 있음을 보여줍니다. 따라서 해저 환경의 탁한 유체가 해저 협곡을 고속으로 장거리로 흐를 수 있는지에 대한 질문이 남아 있습니다. 연구실 시험의 결합을 통해 해저협곡의 탁류의 고속 및 장거리 운동을 설명하기 위해 약안정 퇴적물 기반의 새로운 모델(약안정 퇴적물에 대한 파손 전파 모델 제안, 줄여서 WSS-PFP 모델)을 제안합니다. 및 수치 아날로그. 이 모델은 두 가지 메커니즘을 기반으로 합니다. 1) 원래 탁도류는 약하게 안정한 퇴적층의 불안정화를 촉발하고 연질 퇴적물의 불안정화 및 하류 방향으로의 이동을 촉진하고 2) 원래 탁도류가 협곡으로 이동할 때 형성되는 여기파가 불안정화로 이어진다. 하류 방향으로 약하게 안정한 퇴적물의 수송. 제안된 모델은 심해 퇴적, 오염 물질 이동 및 광 케이블 손상 연구를 위한 동적 프로세스 해석을 제공할 것입니다.

        The long-distance movement of turbidity currents in submarine canyons can transport large amounts of sediment to deep-sea plains. Previous studies show obvious differences in the turbidity current velocities derived from the multiple cables damage events ranging from 5.9 to 28.0 m/s and those of field observations between 0.15 and 7.2 m/s. Therefore, questions remain regarding whether a turbid fluid in an undersea environment can flow through a submarine canyon for a long distance at a high speed. A new model based on weakly stable sediment is proposed (proposed failure propagation model for weakly stable sediments, WSS-PFP model for short) to explain the high-speed and long-range motion of turbidity currents in submarine canyons through the combination of laboratory tests and numerical analogs. The model is based on two mechanisms: 1) the original turbidity current triggers the destabilization of the weakly stable sediment bed and promotes the destabilization and transport of the soft sediment in the downstream direction and 2) the excitation wave that forms when the original turbidity current moves into the canyon leads to the destabilization and transport of the weakly stable sediment in the downstream direction. The proposed model will provide dynamic process interpretation for the study of deep-sea deposition, pollutant transport, and optical cable damage.

        Keyword

        • turbidity current
        • excitation wave
        • dense basal layer
        • velocity
        • WSS-PFP model

        References

        Download references

        Acknowledgment

        We thank Hanru WU from Ocean University of China for his help in thesis writing, and Hao TIAN and Chenxi WANG from Ocean University of China for their helps in the preparation of the experimental materials. Guohui XU is responsible for the development of the initial concept, processing of test data, and management of coauthor contributions to the paper; Yupeng REN for the experiment setup and drafting of the paper; Yi ZHANG and Xingbei XU for the simulation part of the experiment; Houjie WANG for writing guidance; Zhiyuan CHEN for the experiment setup.

        Author information

        Authors and Affiliations

        1. Shandong Provincial Key Laboratory of Marine Environment and Geological Engineering, Qingdao, 266100, ChinaYupeng Ren, Yi Zhang, Guohui Xu, Xingbei Xu & Zhiyuan Chen
        2. Shandong Provincial Key Laboratory of Marine Environment and Geological Engineering, Ocean University of China, Qingdao, 266100, ChinaYupeng Ren & Houjie Wang
        3. Key Laboratory of Marine Environment and Ecology, Ocean University of China, Ministry of Education, Qingdao, 266100, ChinaYi Zhang, Guohui Xu, Xingbei Xu & Zhiyuan Chen

        Corresponding author

        Correspondence to Guohui Xu.

        Additional information

        Supported by the National Natural Science Foundation of China (Nos. 41976049, 41720104001) and the Taishan Scholar Project of Shandong Province (No. TS20190913), and the Fundamental Research Funds for the Central Universities (No. 202061028)

        Data Availability Statement

        The datasets generated and/or analyzed during the current study are available from the corresponding author upon reasonable request.

        Reprints and Permissions

        About this article

        Cite this article

        Ren, Y., Zhang, Y., Xu, G. et al. The failure propagation of weakly stable sediment: A reason for the formation of high-velocity turbidity currents in submarine canyons. J. Ocean. Limnol. (2022). https://doi.org/10.1007/s00343-022-1285-0

        Figure 3. Comparison of water surface profiles over porous media with 12 mm particle diameter in laboratory measurements (symbols) and numerical results (lines).

        다공층에 대한 돌발 댐 붕괴의 3차원 유동 수치해석 시뮬레이션

        A. Safarzadeh1*, P. Mohsenzadeh2, S. Abbasi3
        1 Professor of Civil Eng., Water Engineering and Mineral Waters Research Center, Univ. of Mohaghegh Ardabili,Ardabil, Iran
        2 M.Sc., Graduated of Civil-Hydraulic Structures Eng., Faculty of Eng., Univ. of Mohaghegh Ardabili, Ardabil, Iran
        3 M.Sc., Graduated of Civil -Hydraulic Structures Eng., Faculty of Eng., Univ. of Mohaghegh Ardabili, Ardabil, Iran Safarzadeh@uma.ac.ir

        Highlights

        유체 이동에 의해 생성된 RBF는 Ls-Dyna에서 Fluent, ICFD ALE 및 SPH 방법으로 시뮬레이션되었습니다.
        RBF의 과예측은 유체가 메인 도메인에서 고속으로 분리될 때 발생합니다.
        이 과잉 예측은 요소 크기, 시간 단계 크기 및 유체 모델에 따라 다릅니다.
        유체 성능을 검증하려면 최대 RBF보다 임펄스가 권장됩니다.

        Abstract

        Dam break is a very important problem due to its effects on economy, security, human casualties and environmental consequences. In this study, 3D flow due to dam break over the porous substrate is numerically simulated and the effect of porosity, permeability and thickness of the porous bed and the water depth in the porous substrate are investigated. Classic models of dam break over a rigid bed and water infiltration through porous media were studied and results of the numerical simulations are compared with existing laboratory data. Validation of the results is performed by comparing the water surface profiles and wave front position with dam break on rigid and porous bed. Results showed that, due to the effect of dynamic wave in the initial stage of dam break, a local peak occurs in the flood hydrograph. The presence of porous bed reduces the acceleration of the flood wave relative to the flow over the solid bed and it decreases with the increase of the permeability of the bed. By increasing the permeability of the bed, the slope of the ascending limb of the flood hydrograph and the peak discharge drops. Furthermore, if the depth and permeability of the bed is such that the intrusive flow reaches the rigid substrate under the porous bed, saturation of the porous bed, results in a sharp increase in the slope of the flood hydrograph. The maximum values of the peak discharge at the end of the channel with porous bed occurred in saturated porous bed conditions.

        댐 붕괴는 경제, 보안, 인명 피해 및 환경적 영향으로 인해 매우 중요한 문제입니다. 본 연구에서는 다공성 기재에 대한 댐 파괴로 인한 3차원 유동을 수치적으로 시뮬레이션하고 다공성 기재의 다공성, 투과도 및 다공성 층의 두께 및 수심의 영향을 조사합니다. 단단한 바닥에 대한 댐 파괴 및 다공성 매체를 통한 물 침투의 고전 모델을 연구하고 수치 시뮬레이션 결과를 기존 실험실 데이터와 비교합니다. 결과 검증은 강체 및 다공성 베드에서 댐 파단과 수면 프로파일 및 파면 위치를 비교하여 수행됩니다. 그 결과 댐파괴 초기의 동적파동의 영향으로 홍수수문곡선에서 국부첨두가 발생하는 것으로 나타났다. 다공성 베드의 존재는 고체 베드 위의 유동에 대한 홍수파의 가속을 감소시키고 베드의 투과성이 증가함에 따라 감소합니다. 베드의 투수성을 증가시켜 홍수 수문곡선의 오름차순 경사와 첨두방류량이 감소한다. 더욱이, 만약 층의 깊이와 투과성이 관입 유동이 다공성 층 아래의 단단한 기질에 도달하는 정도라면, 다공성 층의 포화는 홍수 수문곡선의 기울기의 급격한 증가를 초래합니다. 다공층이 있는 채널의 끝단에서 최대 방전 피크값은 포화 다공층 조건에서 발생하였다.

        Keywords

        Keywords: Dams Break, 3D modeling, Porous Bed, Permeability, Flood wave

        Reference

        [1] D.L. Fread, In: Maidment, D.R. (Ed.), Flow Routing in Handbook of Hydrology, McGraw-Hill Inc., New York, USA, pp. 10(1) (1993) 1-36.
        [2] M. Morris, CADAM: Concerted Action on Dambreak Modeling – Final Report, Rep. SR 571. HR Wallingford, 2000.
        [3] H. Chanson, The Hydraulics of Open Channel Flows: an Introduction, ButterworthHeinemann, Oxford, 2004.
        [4] A. Ritter, Die Fortpflanzung der Wasserwellen (The Propagation of Water Waves), Zeitschrift Verein Deutscher Ingenieure, 36 (33) (1892) 947–954 [in German].
        [5] B. Ghimire, Hydraulic Analysis of Free-Surface Flows into Highly Permeable Porous Media and its Applications, Phd. Thesis, Kyoto University, 2009.
        [6] R. Dressler, Hydraulic Resistance Effect Upon the Dam-Break Function, Journal of Research of the National Bureau of Standards, 49 (3) 1952.
        [7] G. Lauber, and W.H. Hager, Experiments to Dambreak Wave: horizontal channel, Journal of Hydraulic Research. 36 (3) (1998) 291–307.
        [8] L.W. Tan, and V.H. Chu, Lagrangian Block Hydrodynamics of Macro Resistance in a River-Flow Model,
        [9] L. Tan, V.H. Lauber and Hager’s Dam-Break Wave Data for Numerical Model Validation, Journal of Hydraulic Research, 47 (4) (2009) 524-528.
        [10] S. Mambretti, E.D. Larcan, and D. Wrachien, 1D Modelling of Dam-Break Surges with Floating Debris, J. of Biosystems engineering, 100 (2) (2008) 297-308.
        [11] M. Pilotti, M. Tomirotti, G. Valerio, and B. Bacchi, Simplified Method for the Characterization of the Hydrograph Following a Sudden Partial Dam Break, Journal of Hydraulic Engineering, 136 (10) (2010) 693-704.
        [12] T.J. Chang, H.M. Kao, K.H. Chang, and Mi.H. Hsu, Numerical Simulation of ShallowWater Dam Break Flows in Open Channels Using Smoothed Particle Hydrodynamics, J. Hydraul. Eng., 408 (78–90) 2011.
        [13] T. Tawatchai, and W. Rattanapitikon, 2-D Modelling of Dambreak Wave Propagation on Initially Dry Bed, Thammasat Int. J. Sc. 4 (3) 1999.
        [14] Y.F. Le, Experimental Study of landslide Dam-Break Flood over Erodible Bed in open Channels. Journal of Hydrodynamics, Ser. B, 21 (5) 2006.
        [15] O. Castro-Orgaz, & H. Chanson, Ritter’s Dry-Bed Dam-Break Flows: Positive and Negative Wave Dynamics, J. of Environmental Fluid Mechanics, 17 (4) (2017) 665-694.
        [16] A. Jozdani, A.R. Kabiri-Samani, Application of Image Processing Method to Analysis of Flood Behavior Due to Dam Break, 9th Iranian Hydraulic Conference. Univ. of Tarbiat Moddares, 2011.(in persian)
        [17] A. Safarzadeh, Three Dimensional Hydrodynamics of Sudden Dam Break in Curved Channels, Journal of Modares Civil Engineering, 17(3) (2017) 77-86. (in persian)
        [18] P. C. Carman, Fluid Flow Through Granular Beds, Transactions, Institution of Chem. Eng. Res. Des. 75 (Dec): S32–S48, London, 15, (1937) 150-166.
        [19] P. Forchheimer, Wasserbewegung Durch Boden. Z. Ver. Deutsch. Ing. 45 (1901) 1782– 1788.
        [20] S. Ergun, Fluid Flow through Packed Columns. Chemical Engineering Progress, 48(2) (1952) 89-93.
        [21] A. Parsaei, S. Dehdar-Behbahani, Numerical Modeling of Cavitation on Spillway’s Flip Bucket, Frontiers of Structural and Civil Engineering, 10 (4) (2016) 438-444.
        [22] S. Dehdar-Behbahani, A. Parsaei, Numerical Modeling of Flow Pattern in Dam Spillway’s Guide Wall. Case study: Balaroud dam, Iran, Alexandria Engineering Journal, 55(1) (2016) 467-473.
        [23] A. Parsaei, AH. Haghiabi, A. Moradnejad, CFD Modeling of Flow Pattern in Spillway’s ACCEPTED MANUSCRIPT 19 Approach Channel, Sustainable Water Resources Management, 1(3) (2015) 245-251.
        [24] SH. Najafian, H. Yonesi, A. Parsaei, PH. Torabi, Physical and Numerical Modeling of Flow in Heterogeneous Roughness Non-Prismatic Compound Open Channel, Irrigation and Drainage Structures Engineering Research, 17(66) (2016) 87-104.
        [25] SH. Najafian, H. Yonesi, A. Parsaei, PH. Torabi, Physical and Numerical Modeling of Flow Properties in Prismatic Compound Open Channel with Heterogeneous Roughness, Irrigation and Drainage Structures Engineering Research, 18(68) (2017) 1-16.
        [26] A. Safarzadeh, S.H. Mohajeri, Hydrodynamics of Rectangular Broad-Crested Porous Weirs, Journal of Irrig. & Drain. Eng., 144(10) (2018) 1-12.
        [27] M. Fathi-moghaddam, M.T. Sadrabadi, M, Rahamnshahi, Numerical Simulation of the Hydraulic Performance of Triangular and Trapezoidal Gabion Weirs in Free Flow Condition, Journal of Flow Measurement & Instrumentation, 62 (2018) 93-104.
        [28] A. Parsaei, A. Moradnejad, Numerical Modeling of Flow Pattern in Spillway Approach Channel, Jordan Journal of Civil Engineering, 12(1) (2018) 1-9.

        Fig 3. Front view of the ejected powder particles due to the plume movement. Powder particles are colored by their respective temperature while trajectory colors show their magnitude at 0.007 seconds.

        316-L 스테인리스강의 레이저 분말 베드 융합 중 콜드 스패터 형성의 충실도 높은 수치 모델링

        316-L 스테인리스강의 레이저 분말 베드 융합 중 콜드 스패터 형성의 충실도 높은 수치 모델링

        M. BAYAT1,* , AND J. H. HATTEL1

        • Corresponding author
          1 Technical University of Denmark (DTU), Building 425, Kgs. 2800 Lyngby, Denmark

        ABSTRACT

        Spatter and denudation are two very well-known phenomena occurring mainly during the laser powder bed fusion process and are defined as ejection and displacement of powder particles, respectively. The main driver of this phenomenon is the formation of a vapor plume jet that is caused by the vaporization of the melt pool which is subjected to the laser beam. In this work, a 3-dimensional transient turbulent computational fluid dynamics model coupled with a discrete element model is developed in the finite volume-based commercial software package Flow-3D AM to simulate the spatter phenomenon. The numerical results show that a localized low-pressure zone forms at the bottom side of the plume jet and this leads to a pseudo-Bernoulli effect that drags nearby powder particles into the area of influence of the vapor plume jet. As a result, the vapor plume acts like a momentum sink and therefore all nearby particles point are dragged towards this region. Furthermore, it is noted that due to the jet’s attenuation, powder particles start diverging from the central core region of the vapor plume as they move vertically upwards. It is moreover observed that only particles which are in the very central core region of the plume jet get sufficiently accelerated to depart the computational domain, while the rest of the dragged particles, especially those which undergo an early divergence from the jet axis, get stalled pretty fast as they come in contact with the resting fluid. In the last part of the work, two simulations with two different scanning speeds are carried out, where it is clearly observed that the angle between the departing powder particles and the vertical axis of the plume jet increases with increasing scanning speed.

        스패터와 denudation은 주로 레이저 분말 베드 융합 과정에서 발생하는 매우 잘 알려진 두 가지 현상으로 각각 분말 입자의 배출 및 변위로 정의됩니다.

        이 현상의 주요 동인은 레이저 빔을 받는 용융 풀의 기화로 인해 발생하는 증기 기둥 제트의 형성입니다. 이 작업에서 이산 요소 모델과 결합된 3차원 과도 난류 ​​전산 유체 역학 모델은 스패터 현상을 시뮬레이션하기 위해 유한 체적 기반 상용 소프트웨어 패키지 Flow-3D AM에서 개발되었습니다.

        수치적 결과는 플룸 제트의 바닥면에 국부적인 저압 영역이 형성되고, 이는 근처의 분말 입자를 증기 플룸 제트의 영향 영역으로 끌어들이는 의사-베르누이 효과로 이어진다는 것을 보여줍니다.

        결과적으로 증기 기둥은 운동량 흡수원처럼 작용하므로 근처의 모든 입자 지점이 이 영역으로 끌립니다. 또한 제트의 감쇠로 인해 분말 입자가 수직으로 위쪽으로 이동할 때 증기 기둥의 중심 코어 영역에서 발산하기 시작합니다.

        더욱이 플룸 제트의 가장 중심 코어 영역에 있는 입자만 계산 영역을 벗어날 만큼 충분히 가속되는 반면, 드래그된 나머지 입자, 특히 제트 축에서 초기 발산을 겪는 입자는 정체되는 것으로 관찰됩니다. 그들은 휴식 유체와 접촉하기 때문에 꽤 빠릅니다.

        작업의 마지막 부분에서 두 가지 다른 스캔 속도를 가진 두 가지 시뮬레이션이 수행되었으며, 여기서 출발하는 분말 입자와 연기 제트의 수직 축 사이의 각도가 스캔 속도가 증가함에 따라 증가하는 것이 명확하게 관찰되었습니다.

        Fig 1. Two different views of the computational domain for the fluid domain. The vapor plume is simulated by a moving momentum source with a prescribed temperature of 3000 K.
        Fig 1. Two different views of the computational domain for the fluid domain. The vapor plume is simulated by a moving momentum source with a prescribed temperature of 3000 K.
        Fig 2. (a) and (b) are two snapshots taken at an x-y plane parallel to the powder layer plane before and 0.008 seconds after the start of the scanning process. (c) Shows a magnified view of (b) where detailed powder particles' movement along with their velocity magnitude and directions are shown.
        Fig 2. (a) and (b) are two snapshots taken at an x-y plane parallel to the powder layer plane before and 0.008 seconds after the start of the scanning process. (c) Shows a magnified view of (b) where detailed powder particles’ movement along with their velocity magnitude and directions are shown.
        Fig 3. Front view of the ejected powder particles due to the plume movement. Powder particles are colored by their respective temperature while trajectory colors show their magnitude at 0.007 seconds.
        Fig 3. Front view of the ejected powder particles due to the plume movement. Powder particles are colored by their respective temperature while trajectory colors show their magnitude at 0.007 seconds.

        References

        [1] T. DebRoy et al., “Additive manufacturing of metallic components – Process, structure
        and properties,” Prog. Mater. Sci., vol. 92, pp. 112–224, 2018, doi:
        10.1016/j.pmatsci.2017.10.001.
        [2] M. Markl and C. Körner, “Multiscale Modeling of Powder Bed–Based Additive
        Manufacturing,” Annu. Rev. Mater. Res., vol. 46, no. 1, pp. 93–123, 2016, doi:
        10.1146/annurev-matsci-070115-032158.
        [3] A. Zinoviev, O. Zinovieva, V. Ploshikhin, V. Romanova, and R. Balokhonov, “Evolution
        of grain structure during laser additive manufacturing. Simulation by a cellular automata
        method,” Mater. Des., vol. 106, pp. 321–329, 2016, doi: 10.1016/j.matdes.2016.05.125.
        [4] Y. Zhang and J. Zhang, “Modeling of solidification microstructure evolution in laser
        powder bed fusion fabricated 316L stainless steel using combined computational fluid
        dynamics and cellular automata,” Addit. Manuf., vol. 28, no. July 2018, pp. 750–765,
        2019, doi: 10.1016/j.addma.2019.06.024.
        [5] A. A. Martin et al., “Ultrafast dynamics of laser-metal interactions in additive
        manufacturing alloys captured by in situ X-ray imaging,” Mater. Today Adv., vol. 1, p.
        100002, 2019, doi: 10.1016/j.mtadv.2019.01.001.
        [6] Y. C. Wu et al., “Numerical modeling of melt-pool behavior in selective laser melting
        with random powder distribution and experimental validation,” J. Mater. Process.
        Technol., vol. 254, no. July 2017, pp. 72–78, 2018, doi:
        10.1016/j.jmatprotec.2017.11.032.
        [7] W. Gao, S. Zhao, Y. Wang, Z. Zhang, F. Liu, and X. Lin, “Numerical simulation of
        thermal field and Fe-based coating doped Ti,” Int. J. Heat Mass Transf., vol. 92, pp. 83–
        90, 2016, doi: 10.1016/j.ijheatmasstransfer.2015.08.082.
        [8] A. Charles, M. Bayat, A. Elkaseer, L. Thijs, J. H. Hattel, and S. Scholz, “Elucidation of
        dross formation in laser powder bed fusion at down-facing surfaces: Phenomenonoriented multiphysics simulation and experimental validation,” Addit. Manuf., vol. 50,
        2022, doi: 10.1016/j.addma.2021.102551.
        [9] C. Meier, R. W. Penny, Y. Zou, J. S. Gibbs, and A. J. Hart, “Thermophysical phenomena
        in metal additive manufacturing by selective laser melting: Fundamentals, modeling,
        simulation and experimentation,” arXiv, 2017, doi:
        10.1615/annualrevheattransfer.2018019042.
        [10] W. King, A. T. Anderson, R. M. Ferencz, N. E. Hodge, C. Kamath, and S. A. Khairallah,
        “Overview of modelling and simulation of metal powder bed fusion process at Lawrence
        Livermore National Laboratory,” Mater. Sci. Technol. (United Kingdom), vol. 31, no. 8,
        pp. 957–968, 2015, doi: 10.1179/1743284714Y.0000000728.

        Plunge pool scour and bank erosion: assessment of protection measures for Ilarion dam by physical and numerical modelling

        Plunge pool scour and bank erosion: assessment of protection measures for Ilarion dam by physical and numerical modelling

        Abstract

        130m 높이의 Ilarion 댐은 그리스 북부의 Aliakmon 강에 건설되었습니다. 2개의 여수로에는 플런지 풀의 중심을 향해 고속 제트를 빗나가게 하는 스키 점프가 장착되어 있습니다. 최근 몇 년 동안 두 번의 주요 홍수 동안 수영장에서 상당한 수중 작업이 발생했습니다.

        신뢰할 수 있는 보호 조치를 조사하기 위해 FLOW-3D®를 사용하여 1:55 스케일 물리적 모델과 수치 모델을 만들었습니다. 플런지 풀과 여수로에서의 유체역학적 거동과 제트의 궤적을 결정할 수 있었습니다.

        수치 모델은 플런지 풀의 흐름이 고도로 비대칭이고 두 개의 배수로 중 하나만 있는 회전 흐름이 작동한다는 것을 보여주었습니다.

        이 회전 흐름은 여수로의 흐름 속도보다 3배 더 큰 국부적으로 효과적인 흐름 속도를 초래합니다. 시뮬레이션을 통해 이 문제에 대한 한 가지 해결책은 두 방수로의 대칭 작동임을 확인했습니다.

        The 130 m high Ilarion Dam is built on the Aliakmon River in northern Greece. Its two spillways are equipped with ski jumps to deflect high-velocity jets towards the centre of the plunge pool. Significant scouring occurred in the pool during two major floods in recent years. To investigate reliable protection measures, a 1:55 scale physical model and a numerical model with FLOW-3D® were created. The hydrodynamic behaviour of the flow in the plunge pool and in the spillways as well as the trajectory of the jets could be determined. The numerical model showed, that the flow in the plunge pool is highly asymmetric and a rotational flow forms with only one of the two spillways is operational. This rotational flow results in locally effective flow rates three times greater than the flow rate from the spillway. Simulations confirm, that one solution to this problem is the symmetrical operation of both spillways.

        Details

        TitlePlunge pool scour and bank erosion: assessment of protection measures for Ilarion dam by physical and numerical modelling

        Author(s)Van Mol, Romain Nathan Hippolyte Merlin ; Mörtl, Christian ; Amini, Azin ; Siachou, Sofia Schleiss, Anton ; De Cesare, Giovanni

        Published inProceedings of HYDRO 2022 Conference

        Pagination9

        PagesPaper 27.02

        ConferenceHYDRO 2022 Conference, Strasbourg, France, April 25-27, 2022

        Date2022

        Keywords

        scourplunge poolspillwaynumerical modellingFLOW-3D

        Note[1390]

        LaboratoriesLCH
        PL-LCH

        Record Appears inScientific production and competences > ENAC – School of Architecture, Civil and Environmental Engineering > IIC – Civil Engineering Institute > PL-LCH – Hydraulic Constructions Platform
        Scientific production and competences > ENAC – School of Architecture, Civil and Environmental Engineering > IIC – Civil Engineering Institute > LCH – Hydraulic Constructions Laboratory
        Peer-reviewed publications
        Conference Papers
        Work produced at EPFL

        Record creation date2022-09-14

        Fig. 1. Model geometry with the computational domain, extrusion nozzle, toolpath, and boundary conditions. The model is presented while printing the fifth layer.

        재료 압출 적층 제조에서 증착된 층의 안정성 및 변형

        Md Tusher Mollah Raphaël 사령관 Marcin P. Serdeczny David B. Pedersen Jon Spangenberg덴마크 공과 대학 기계 공학과, Kgs. 덴마크 링비

        2020년 12월 22일 접수, 2021년 5월 1일 수정, 2021년 7월 15일 수락, 2021년 7월 21일 온라인 사용 가능, 기록 버전 2021년 8월 17일 .

        Abstract

        이 문서는 재료 압출 적층 제조 에서 여러 레이어를 인쇄하는 동안 증착 흐름의 전산 유체 역학 시뮬레이션 을 제공합니다 개발된 모델은 증착된 레이어의 형태를 예측하고 점소성 재료 를 인쇄하는 동안 레이어 변형을 캡처합니다 . 물리학은 일반화된 뉴턴 유체 로 공식화된 Bingham 구성 모델의 연속성 및 운동량 방정식에 의해 제어됩니다. . 증착된 층의 단면 모양이 예측되고 재료의 다양한 구성 매개변수에 대해 층의 변형이 연구됩니다. 층의 변형은 인쇄물의 정수압과 압출시 압출압력으로 인한 것임을 알 수 있다. 시뮬레이션에 따르면 항복 응력이 높을수록 변형이 적은 인쇄물이 생성되는 반면 플라스틱 점도 가 높을수록 증착된 레이어에서변형이 커 집니다 . 또한, 인쇄 속도, 압출 속도 의 영향, 층 높이 및 인쇄된 층의 변형에 대한 노즐 직경을 조사합니다. 마지막으로, 이 모델은 후속 인쇄된 레이어의 정수압 및 압출 압력을 지원하기 위해 증착 후 점소성 재료가 요구하는 항복 응력의 필요한 증가에 대한 보수적인 추정치를 제공합니다.

        This paper presents computational fluid dynamics simulations of the deposition flow during printing of multiple layers in material extrusion additive manufacturing. The developed model predicts the morphology of the deposited layers and captures the layer deformations during the printing of viscoplastic materials. The physics is governed by the continuity and momentum equations with the Bingham constitutive model, formulated as a generalized Newtonian fluid. The cross-sectional shapes of the deposited layers are predicted, and the deformation of layers is studied for different constitutive parameters of the material. It is shown that the deformation of layers is due to the hydrostatic pressure of the printed material, as well as the extrusion pressure during the extrusion. The simulations show that a higher yield stress results in prints with less deformations, while a higher plastic viscosity leads to larger deformations in the deposited layers. Moreover, the influence of the printing speed, extrusion speed, layer height, and nozzle diameter on the deformation of the printed layers is investigated. Finally, the model provides a conservative estimate of the required increase in yield stress that a viscoplastic material demands after deposition in order to support the hydrostatic and extrusion pressure of the subsequently printed layers.

        Fig. 1. Model geometry with the computational domain, extrusion nozzle, toolpath, and boundary conditions. The model is presented while printing the fifth layer.
        Fig. 1. Model geometry with the computational domain, extrusion nozzle, toolpath, and boundary conditions. The model is presented while printing the fifth layer.

        키워드

        점성 플라스틱 재료, 재료 압출 적층 제조(MEX-AM), 다층 증착, 전산유체역학(CFD), 변형 제어
        Viscoplastic Materials, Material Extrusion Additive Manufacturing (MEX-AM), Multiple-Layers Deposition, Computational Fluid Dynamics (CFD), Deformation Control

        Introduction

        Three-dimensional printing of viscoplastic materials has grown in popularity over the recent years, due to the success of Material Extrusion Additive Manufacturing (MEX-AM) [1]. Viscoplastic materials, such as ceramic pastes [2,3], hydrogels [4], thermosets [5], and concrete [6], behave like solids when the applied load is below their yield stress, and like a fluid when the applied load exceeds their yield stress [7]. Viscoplastic materials are typically used in MEX-AM techniques such as Robocasting [8], and 3D concrete printing [9,10]. The differences between these technologies lie in the processing of the material before the extrusion and in the printing scale (from microscale to big area additive manufacturing). In these extrusion-based technologies, the structure is fabricated in a layer-by-layer approach onto a solid surface/support [11, 12]. During the process, the material is typically deposited on top of the previously printed layers that may be already solidified (wet-on-dry printing) or still deformable (wet-on-wet printing) [1]. In wet-on-wet printing, control over the deformation of layers is important for the stability and geometrical accuracy of the prints. If the material is too liquid after the deposition, it cannot support the pressure of the subsequently deposited layers. On the other hand, the material flowability is a necessity during extrusion through the nozzle. Several experimental studies have been performed to analyze the physics of the extrusion and deposition of viscoplastic materials, as reviewed in Refs. [13–16]. The experimental measurements can be supplemented with Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations to gain a more complete picture of MEX-AM. A review of the CFD studies within the material processing and deposition in 3D concrete printing was presented by Roussel et al. [17]. Wolfs et al. [18] predicted numerically the failure-deformation of a cylindrical structure due to the self-weight by calculating the stiffness and strength of the individual layers. It was found that the deformations can take place in all layers, however the most critical deformation occurs in the bottom layer. Comminal et al. [19,20] presented three-dimensional simulations of the material deposition in MEX-AM, where the fluid was approximated as Newtonian. Subsequently, the model was experimentally validated in Ref. [21] for polymer-based MEX-AM, and extended to simulate the deposition of multiple layers in Ref. [22], where the previously printed material was assumed solid. Xia et al. [23] simulated the influence of the viscoelastic effects on the shape of deposited layers in MEX-AM. A numerical model for simulating the deposition of a viscoplastic material was recently presented and experimentally validated in Refs. [24] and [25]. These studies focused on predicting the cross-sectional shape of a single printed layer for different processing conditions (relative printing speed, and layer height). Despite these research efforts, a limited number of studies have focused on investigating the material deformations in wet-on-wet printing when multiple layers are deposited on top of each other. This paper presents CFD simulations of the extrusion-deposition flow of a viscoplastic material for several subsequent layers (viz. three- and five-layers). The material is continuously printed one layer over another on a fixed solid surface. The rheology of the viscoplastic material is approximated by the Bingham constitutive equation that is formulated using the Generalized Newtonian Fluid (GNF) model. The CFD model is used to predict the cross-sectional shapes of the layers and their deformations while printing the next layers on top. Moreover, the simulations are used to quantify the extrusion pressure applied by the deposited material on the substrate, and the previously printed layers. Numerically, it is investigated how the process parameters (i.e., the extrusion speed, printing speed, nozzle diameter, and layer height) and the material rheology affect the deformations of the deposited layers. Section 2 describes the methodology of the study. Section 3 presents and discusses the results. The study is summarized and concluded in Section 4.

        References

        [1] R.A. Buswell, W.R. Leal De Silva, S.Z. Jones, J. Dirrenberger, 3D printing using
        concrete extrusion: a roadmap for research, Cem. Concr. Res. 112 (2018) 37–49.
        [2] Z. Chen, Z. Li, J. Li, C. Liu, C. Lao, Y. Fu, C. Liu, Y. Li, P. Wang, Y. He, 3D printing of
        ceramics: a review, J. Eur. Ceram. Soc. 39 (4) (2019) 661–687.
        [3] A. Bellini, L. Shor, S.I. Guceri, New developments in fused deposition modeling of
        ceramics, Rapid Prototyp. J. 11 (4) (2005) 214–220.
        [4] S. Aktas, D.M. Kalyon, B.M. Marín-Santib´
        anez, ˜ J. P´erez-Gonzalez, ´ Shear viscosity
        and wall slip behavior of a viscoplastic hydrogel, J. Rheol. 58 (2) (2014) 513–535.
        [5] J. Lindahl, A. Hassen, S. Romberg, B. Hedger, P. Hedger Jr., M. Walch, T. Deluca,
        W. Morrison, P. Kim, A. Roschli, D. Nuttall, Large-scale Additive Manufacturing
        with Reactive Polymers, Oak Ridge National Lab.(ORNL), Oak Ridge, TN (United
        States), 2018.
        [6] V.N. Nerella, V. Mechtcherine, Studying the printability of fresh concrete for
        formwork-free Concrete onsite 3D Printing Technology (CONPrint3D), 3D Concr.
        Print. Technol. (2019) 333–347.
        [7] C. Tiu, J. Guo, P.H.T. Uhlherr, Yielding behaviour of viscoplastic materials, J. Ind.
        Eng. Chem. 12 (5) (2006) 653–662.
        [8] B. Dietemann, F. Bosna, M. Lorenz, N. Travitzky, H. Kruggel-Emden, T. Kraft,
        C. Bierwisch, Modeling robocasting with smoothed particle hydrodynamics:
        printing gapspanning filaments, Addit. Manuf. 36 (2020), 101488.
        [9] B. Khoshnevis, R. Russell, H. Kwon, S. Bukkapatnam, Contour crafting – a layered
        fabrication, Spec. Issue IEEE Robot. Autom. Mag. 8 (3) (2001) 33–42.
        [10] D. Asprone, F. Auricchio, C. Menna, V. Mercuri, 3D printing of reinforced concrete
        elements: technology and design approach, Constr. Build. Mater. 165 (2018)
        218–231.
        [11] J. Jiang, Y. Ma, Path planning strategies to optimize accuracy, quality, build time
        and material use in additive manufacturing: a review, Micromachines 11 (7)
        (2020) 633.
        [12] J. Jiang, A novel fabrication strategy for additive manufacturing processes,
        J. Clean. Prod. 272 (2020), 122916.
        [13] F. Bos, R. Wolfs, Z. Ahmed, T. Salet, Additive manufacturing of concrete in
        construction: potentials and challenges, Virtual Phys. Prototyp. 11 (3) (2016)
        209–225.
        [14] P. Wu, J. Wang, X. Wang, A critical review of the use of 3-D printing in the
        construction industry, Autom. Constr. 68 (2016) 21–31.
        [15] T.D. Ngo, A. Kashani, G. Imbalzano, K.T. Nguyen, D. Hui, Additive manufacturing
        (3D printing): a review of materials, methods, applications and challenges,
        Compos. Part B: Eng. 143 (2018) 172–196.
        [16] M. Valente, A. Sibai, M. Sambucci, Extrusion-based additive manufacturing of
        concrete products: revolutionizing and remodeling the construction industry,
        J. Compos. Sci. 3 (3) (2019) 88.
        [17] N. Roussel, J. Spangenberg, J. Wallevik, R. Wolfs, Numerical simulations of
        concrete processing: from standard formative casting to additive manufacturing,
        Cem. Concr. Res. 135 (2020), 106075.
        [18] R.J.M. Wolfs, F.P. Bos, T.A.M. Salet, Early age mechanical behaviour of 3D printed
        concrete: numerical modelling and experimental testing, Cem. Concr. Res. 106
        (2018) 103–116.
        [19] R. Comminal, M.P. Serdeczny, D.B. Pedersen, J. Spangenberg, Numerical modeling
        of the strand deposition flow in extrusion-based additive manufacturing, Addit.
        Manuf. 20 (2018) 68–76.
        [20] R. Comminal, M.P. Serdeczny, D.B. Pedersen, J. Spangenberg, Numerical modeling
        of the material deposition and contouring precision in fused deposition modeling,
        in Proceedings of the 29th Annual International Solid Freeform Fabrication
        Symposium, Austin, TX, USA, 2018, pp. 1855–1864.
        [21] M.P. Serdeczny, R. Comminal, D.B. Pedersen, J. Spangenberg, Experimental
        validation of a numerical model for the strand shape in material extrusion additive
        manufacturing, Addit. Manuf. 24 (2018) 145–153.
        [22] M.P. Serdeczny, R. Comminal, D.B. Pedersen, J. Spangenberg, Numerical
        simulations of the mesostructure formation in material extrusion additive
        manufacturing, Addit. Manuf. 28 (2019) 419–429.
        [23] H. Xia, J. Lu, G. Tryggvason, A numerical study of the effect of viscoelastic stresses
        in fused filament fabrication, Comput. Methods Appl. Mech. Eng. 346 (2019)
        242–259.
        [24] R. Comminal, W.R.L. da Silva, T.J. Andersen, H. Stang, J. Spangenberg, Influence
        of processing parameters on the layer geometry in 3D concrete printing:
        experiments and modelling, in: Proceedings of the Second RILEM International
        Conference on Concrete and Digital Fabrication, vol. 28, 2020, pp. 852–862.
        [25] R. Comminal, W.R.L. da Silva, T.J. Andersen, H. Stang, J. Spangenberg, Modelling
        of 3D concrete printing based on computational fluid dynamics, Cem. Concr. Res.
        38 (2020), 106256.
        [26] E.C. Bingham, An investigation of the laws of plastic flow, US Bur. Stand. Bull. 13
        (1916) 309–352.
        [27] N. Casson, A flow equation for pigment-oil suspensions of the printing ink type,
        Rheol. Disperse Syst. (1959) 84–104.
        [28] W.H. Herschel, R. Bulkley, Konsistenzmessungen von Gummi-Benzollosungen, ¨
        Kolloid Z. 39 (1926) 291–300.
        [29] “FLOW-3D | We solve The World’s Toughest CFD Problems,” FLOW SCIENCE.
        〈https://www.flow3d.com/〉. (Accessed 27 June 2020).
        [30] S. Jacobsen, R. Cepuritis, Y. Peng, M.R. Geiker, J. Spangenberg, Visualizing and
        simulating flow conditions in concrete form filling using pigments, Constr. Build.
        Mater. 49 (2013) 328–342.
        [31] E.J. O’Donovan, R.I. Tanner, Numerical study of the Bingham squeeze film
        problem, J. Non-Newton. Fluid Mech. 15 (1) (1984) 75–83.
        [32] C.W. Hirt, B.D. Nichols, Volume of fluid (VOF) method for the dynamics of free
        boundaries, J. Comput. Phys. 39 (1) (1981) 201–225.
        [33] R. Comminal, J. Spangenberg, J.H. Hattel, Cellwise conservative unsplit advection
        for the volume of fluid method, J. Comput. Phys. 283 (2015) 582–608.
        [34] A. Negar, S. Nazarian, N.A. Meisel, J.P. Duarte, Experimental prediction of material
        deformation in large-scale additive manufacturing of concrete, Addit. Manuf. 37
        (2021), 101656.

        Figure 2 | Distribution map of detection points.

        Influence of bridge piers shapes on the flow of the lower Yellow River

        교각 모양이 황하 하류의 흐름에 미치는 영향

        Xianqi Zhanga,b,c, Tao Wanga,* and Xiaobin Lua
        a Water Conservancy College, North China University of Water Resources and Electric Power, Zhengzhou 450046, China
        b Collaborative Innovation Center of Water Resources Efficient Utilization and Protection Engineering, Zhengzhou 450046, China
        c Technology Research Center of Water Conservancy and Marine Traffic Engineering, Henan Province, Zhengzhou 450046, China
        *Corresponding author. E-mail: 1124149584@qq.com

        Abstract

        하천을 가로지르는 교각의 형태는 하천의 역류에 영향을 미치는 중요한 요인 중 하나이다. 교각 형상이 강의 흐름 패턴에 미치는 영향에 대한 연구는 교량 설계 및 하천 범람에 가치가 있습니다. Mike 21 Flow Model 유체역학 모델을 기반으로 동적 수치 시뮬레이션을 수행하여 다양한 형태의 교각이 물 흐름에 미치는 영향을 조사했습니다. 그 결과 직사각형, 원형 ​​및 타원형 교각이 하천에 물 차단 효과가 있음을 보여줍니다. 교각 근처의 지역에서 흐름 패턴이 변경되었습니다. 동일한 유속에서 직사각형 교각의 역류가 가장 컸고 원형 교각이 그 뒤를 이었고 타원형 교각이 가장 작았다. 직사각형 교각으로 인한 역류량 값은 타원형 교각의 1.95배였다. 타원형 교각 교각은 기본적으로 강의 전반적인 흐름 패턴을 변경하지 않으며 하천 체제에 거의 영향을 미치지 않습니다. 하천 교각의 배치에 대한 참조를 제공합니다.

        Key words

        bridge piers shape, flow regime, Mike21 Flow Model, numerical simulation, Yellow River

        Figure 1 | Location of the proposed bridge
        Figure 1 | Location of the proposed bridge
        Figure 2 | Distribution map of detection points.
        Figure 2 | Distribution map of detection points.
        Figure 3 | (a) Elevation contour map of water surface near the rectangular pier in the working condition 1, (b) Elevation contour map of water surface near the round pier in the working condition 1 and (c) Elevation contour map of water surface near the oval pier in the working condition 1.
        Figure 3 | (a) Elevation contour map of water surface near the rectangular pier in the working condition 1, (b) Elevation contour map of water surface near the round pier in the working condition 1 and (c) Elevation contour map of water surface near the oval pier in the working condition 1.
        Figure 9 | Monitoring section backwater changes; (a) Once in ten years traffic, (b) Yearly average flow, (c) Lowest water level (p ¼ 95%)
        Figure 9 | Monitoring section backwater changes; (a) Once in ten years traffic, (b) Yearly average flow, (c) Lowest water level (p ¼ 95%)

        REFERENCES

        Ban, M. N. & Wu, Y. G. 2018 Analysis of flood carrying capacity of Nandu River estuary based on MIKE21 FM. South-to-North
        Water Diversion and Water Conservancy Science and Technology 16(02), 151–157.
        Guo, F. Q., Qu, H. F., Zeng, H., Cong, P. T. & Geng, X. 2013 Numerical simulation of flood evolution in flood storage area based
        on MIKE21 FM model. Hydropower Energy Science 31(05), 34–37.

        Huang, X., Wang, L. L. & Tang, H. W. 2017 Study on the law of the influence of Bridge Pier Shape of Plain River Course on
        River Backwater. In: The 14th National Hydrodynamics Conference and the 28th National Hydrodynamics Conference
        Proceedings (Volume 2). Ed. China Ocean Press. pp. 858–866.
        Liu, X. C., Geng, P. C., Cao, L. & Sun, X. L. 2020 Mike21 simulates the influence of cross-river bridge on river regime. People’s
        Yellow River 42(S1), 24–25 þ 29.
        Luo, W. G., Lu, J. & Lai, H. 2015 Research on the backwater in front of multiple parallel bridge piers at equal distances. Journal
        of Sichuan University: Engineering Science Edition 47(4), 6–13.
        Luo, M., Huang, E. & Li, G. 2018 Optimization of water intake layout in an irrigation area based on MIKE21FM numerical
        simulation. Hydropower Energy Science 36(03), 118–122.
        Milad, H., Mohammad, A. Z. & Mohammad, M. A. 2019 Simulation of turbulent flow around tandem piers. Iranian Journal of
        Science and Technology, Transactions of Civil Engineering 43(4).
        Ren, M. F., Xu, Z. X. & Su, G. G. 2017 Calculation and comparative analysis of bridge backwater based on two-dimensional
        hydrodynamic model and empirical formula. Journal of Hydroelectric Engineering 36(05), 78–87.
        Selahattin, K. 2014 Prediction of backwater profiles due to bridges in a compound channel using CFD. Advances in Mechanical
        Engineering 6.
        Sulaiman, D. J., Adnan, A. I. & Manahil, A. T. 2019 Simulation analyses of flow in the wake region of non-uniform bridge pier
        by using computational fluid dynamic. The Eurasia Proceedings of Science Technology Engineering and Mathematics (6).
        Wan, L. M. & Li, P. J. 2018 Numerical simulation of navigable flow conditions of bridges across rivers. Water Conservancy
        Science and Technology and Economy 24(02), 28–33.
        Wang, L. L., Zhang, F. S. & Tang, H. W. 2016 Relationship between water resistance ratio and congestion characteristics of
        bridge piers in plains rivers. Journal of River and Sea University (Natural Science Edition) 44(05), 386–392.
        Wang, S. T. 2019 On the application of numerical simulation of river and coast hydrodynamics. Engineering and Construction
        33(01), 13–16.
        Wang, P., He, Y. & Du, Z. S. 2020a Study on urban design flood simulation based on hydrodynamic numerical calculation.
        Journal of Xi’an University of Technology 1–6(11–04).
        Wang, Q. X., Peng, W. Q., Dong, F., Liu, X. B. & Ou, N. 2020b Simulating flow of an urban river course with complex cross
        sections based on the MIKE21 FM model. Water 12(3).
        Wei, X. L., Yang, S. F., Hu, P. F. & Ma, X. H. 2016 The influence of tandem cylindrical bridge piers on navigable water flow
        based on two-dimensional mathematical model. Water Transport Engineering (08), 75–81.
        Wu, P., Balachandar, R. & Ramamurthy, A. 2018 Effects of splitter plate on reducing local scour around bridge pier. River
        Research and Applications 34(10).
        Xu, D., Yang, H. T., Wang, D., He, C. N., Bai, Y. C. & J, Z. Z. 2018 Numerical simulation study on the congestion characteristics
        of river diagonal bridge piers. Journal of Hydropower 37(08), 55–63.
        Yang, L. H., Li, J. Z., Kang, A. Q., Li, S. & Feng, P. 2020 The effect of nonstationarity in rainfall on urban flooding based on
        coupling SWMM and MIKE21. Water Resources Management. (prepublish).
        Yu, P. & Zhu, L. K. 2020 Numerical simulation of local scour around bridge piers using novel inlet turbulent boundary
        conditions. Ocean Engineering 218, 108166.

        하류하천의 영향 최소화를 위한 보조 여수로 최적 활용방안 검토

        The Optimal Operation on Auxiliary Spillway to Minimize the Flood Damage in Downstream River with Various Outflow Conditions

        하류하천의 영향 최소화를 위한 보조 여수로 최적 활용방안 검토

        Hyung Ju Yoo1, Sung Sik Joo2, Beom Jae Kwon3, Seung Oh Lee4*

        유 형주1, 주 성식2, 권 범재3, 이 승오4*

        1Ph.D Student, Dept. of Civil & Environmental Engineering, Hongik University
        2Director, Water Resources & Environment Department, HECOREA
        3Director, Water Resources Department, ISAN
        4Professor, Dept. of Civil & Environmental Engineering, Hongik University

        1홍익대학교 건설환경공학과 박사과정
        2㈜헥코리아 수자원환경사업부 이사
        3㈜이산 수자원부 이사
        4홍익대학교 건설환경공학과 교수

        ABSTRACT

        최근 기후변화로 인해 강우강도 및 빈도의 증가에 따른 집중호우의 영향 및 기존 여수로의 노후화에 대비하여 홍수 시 하류 하천의 영향을 최소화할 수 있는 보조 여수로 활용방안 구축이 필요한 실정이다. 이를 위해, 수리모형 실험 및 수치모형 실험을 통하여 보조 여수로 운영에 따른 흐름특성 변화 검토에 관한 연구가 많이 진행되어 왔다. 그러나 대부분의 연구는 여수로에서의 흐름특성 및 기능성에 대한 검토를 수행하였을 뿐 보조 여수로의 활용방안에 따른 하류하천 영향 검토 및 호안 안정성 검토에 관한 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 기존 여수로 및 보조 여수로 방류 조건에 따른 하류영향 분석 및 호안 안정성 측면에서 최적 방류 시나리오 검토를 3차원 수치모형인 FLOW-3D를 사용하여 검토하였다. 또한 FLOW-3D 수치모의 수행을 통한 유속, 수위 결과와 소류력 산정 결과를 호안 설계허용 기준과 비교하였다. 수문 완전 개도 조건으로 가정하고 계획홍수량 유입 시 다양한 보조 여수로 활용방안에 대하여 수치모의를 수행한 결과, 보조 여수로 단독 운영 시 기존 여수로 단독운영에 비하여 최대유속 및 최대 수위의 감소효과를 확인하였다. 다만 계획홍수량의 45% 이하 방류 조건에서 대안부의 호안 안정성을 확보하였고 해당 방류량 초과 경우에는 처오름 현상이 발생하여 월류에 대한 위험성 증가를 확인하였다. 따라서 기존 여수로와의 동시 운영 방안 도출이 중요하다고 판단하였다. 여수로의 배분 비율 및 총 허용 방류량에 대하여 검토한 결과 보조 여수로의 방류량이 기존 여수로의 방류량보다 큰 경우 하류하천의 흐름이 중심으로 집중되어 대안부의 유속 저감 및 수위 감소를 확인하였고, 계획 홍수량의 77% 이하의 조건에서 호안의 허용 유속 및 허용 소류력 조건을 만족하였다. 이를 통하여 본 연구에서 제안한 보조 여수로 활용방안으로는 기존 여수로와 동시 운영 시 총 방류량에 대하여 보조 여수로의 배분량이 기존 여수로의 배분량보다 크게 설정하는 것이 하류하천의 영향을 최소화 할 수 있는 것으로 나타났다. 그러나 본 연구는 여수로 방류에 따른 대안부에서의 영향에 대해서만 검토하였고 수문 전면 개도 조건에서 검토하였다는 한계점은 분명히 있다. 이에 향후에는 다양한 수문 개도 조건 및 방류 시나리오를 적용 및 검토한다면 보다 효율적이고, 효과적인 보조 여수로 활용방안을 도출이 가능할 것으로 기대 된다.

        키워드 : 보조 여수로, FLOW-3D, 수치모의, 호안 안정성, 소류력

        1. 서 론

        최근 기후변화로 인한 집중호우의 영향으로 홍수 시 댐으로 유입되는 홍수량이 설계 홍수량보다 증가하여 댐 안정성 확보가 필요한 실정이다(Office for Government Policy Coordination, 2003). MOLIT & K-water(2004)에서는 기존댐의 수문학적 안정성 검토를 수행하였으며 이상홍수 발생 시 24개 댐에서 월류 등으로 인한 붕괴위험으로 댐 하류지역의 극심한 피해를 예상하여 보조여수로 신설 및 기존여수로 확장 등 치수능력 증대 기본계획을 수립하였고 이를 통하여 극한홍수 발생 시 홍수량 배제능력을 증대하여 기존댐의 안전성 확보 및 하류지역의 피해를 방지하고자 하였다. 여기서 보조 여수로는 기존 여수로와 동시 또는 별도 운영하는 여수로로써 비상상황 시 방류 기능을 포함하고 있고(K-water, 2021), 최근에는 기존 여수로의 노후화에 따라 보조여수로의 활용방안에 대한 관심이 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는 3차원 수치해석을 수행하여 기존 및 보조 여수로의 방류량 조합에 따른 하류 영향을 분석하고 하류 호안 안정성 측면에서 최적 방류 시나리오를 검토하고자 한다.

        기존의 댐 여수로 검토에 관한 연구는 주로 수리실험을 통하여 방류조건 별 흐름특성을 검토하였으나 최근에는 수치모형 실험결과가 수리모형실험과 비교하여 근사한 것을 확인하는 등 점차 수치모형실험을 수리모형실험의 대안으로 활용하고 있다(Jeon et al., 2006Kim, 2007Kim et al., 2008). 국내의 경우, Jeon et al.(2006)은 수리모형 실험과 수치모의를 이용하여 임하댐 바상여수로의 기본설계안을 도출하였고, Kim et al.(2008)은 가능최대홍수량 유입 시 비상여수로 방류에 따른 수리학적 안정성과 기능성을 3차원 수치모형인 FLOW-3D를 활용하여 검토하였다. 또한 Kim and Kim(2013)은 충주댐의 홍수조절 효과 검토 및 방류량 변화에 따른 상·하류의 수위 변화를 수치모형을 통하여 검토하였다. 국외의 경우 Zeng et al.(2017)은 3차원 수치모형인 Fluent를 활용한 여수로 방류에 따른 흐름특성 결과와 측정결과를 비교하여 수치모형 결과의 신뢰성을 검토하였다. Li et al.(2011)은 가능 최대 홍수량(Probable Maximum Flood, PMF)조건에서 기존 여수로와 신규 보조 여수로 유입부 주변의 흐름특성에 대하여 3차원 수치모형 Fluent를 활용하여 검토하였고, Lee et al.(2019)는 서로 근접해있는 기존 여수로와 보조여수로 동시 운영 시 방류능 검토를 수리모형 실험 및 수치모형 실험(FLOW-3D)을 통하여 수행하였으며 기존 여수로와 보조 여수로를 동시운영하게 되면 배수로 간섭으로 인하여 총 방류량이 7.6%까지 감소되어 댐의 방류능력이 감소하였음을 확인하였다.

        그러나 대부분의 여수로 검토에 대한 연구는 여수로 내에서의 흐름특성 및 기능성에 대한 검토를 수행하였고. 이에 기존 여수로와 보조 여수로 방류운영에 따른 하류하천의 흐름특성 변화 및 호안 안정성 평가에 관한 추가적인 검토가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기존 여수로 및 보조 여수로 방류 조건에 따른 하류하천의 흐름특성 및 호안 안정성분석을 3차원 수치모형인 FLOW-3D를 이용하여 검토하였다. 또한 다양한 방류 배분 비율 및 허용 방류량 조건 변화에 따른 하류하천의 흐름특성 및 소류력 분석결과를 호안 설계 허용유속 및 허용 소류력 기준과 비교하여 하류하천의 영향을 최소화 할 수 있는 최적의 보조 여수로 활용방안을 도출하고자 한다.

        2. 본 론

        2.1 이론적 배경

        2.1.1 3차원 수치모형의 기본이론

        FLOW-3D는 미국 Flow Science, Inc에서 개발한 범용 유체역학 프로그램(CFD, Computational Fluid Dynamics)으로 자유 수면을 갖는 흐름모의에 사용되는 3차원 수치해석 모형이다. 난류모형을 통해 난류 해석이 가능하고, 댐 방류에 따른 하류 하천의 흐름 해석에도 많이 사용되어 왔다(Flow Science, 2011). 본 연구에서는 FLOW-3D(version 12.0)을 이용하여 홍수 시 기존 여수로의 노후화에 대비하여 보조 여수로의 활용방안에 대한 검토를 하류하천의 호안 안정성 측면에서 검토하였다.

        2.1.2 유동해석의 지배방정식

        1) 연속 방정식(Continuity Equation)

        FLOW-3D는 비압축성 유체에 대하여 연속방정식을 사용하며, 밀도는 상수항으로 적용된다. 연속 방정식은 Eqs. (1)(2)와 같다.

        (1)

        ∇·v=0

        (2)

        ∂∂x(uAx)+∂∂y(vAy)+∂∂z(wAz)=RSORρ

        여기서, ρ는 유체 밀도(kg/m3), u, v, w는 x, y, z방향의 유속(m/s), Ax, Ay, Az는 각 방향의 요소면적(m2), RSOR는 질량 생성/소멸(mass source/sink)항을 의미한다.

        2) 운동량 방정식(Momentum Equation)

        각 방향 속도성분 u, v, w에 대한 운동방정식은 Navier-Stokes 방정식으로 다음 Eqs. (3)(4)(5)와 같다.

        (3)

        ∂u∂t+1VF(uAx∂u∂x+vAy∂v∂y+wAz∂w∂z)=-1ρ∂p∂x+Gx+fx-bx-RSORρVFu

        (4)

        ∂v∂t+1VF(uAx∂u∂x+vAy∂v∂y+wAz∂w∂z)=-1ρ∂p∂y+Gy+fy-by-RSORρVFv

        (5)

        ∂w∂t+1VF(uAx∂u∂x+vAy∂v∂y+wAz∂w∂z)=-1ρ∂p∂z+Gz+fz-bz-RSORρVFw

        여기서, Gx, Gy, Gz는 체적력에 의한 가속항, fx, fy, fz는 점성에 의한 가속항, bx, by, bz는 다공성 매체에서의 흐름손실을 의미한다.

        2.1.3 소류력 산정

        호안설계 시 제방사면 호안의 안정성 확보를 위해서는 하천의 흐름에 의하여 호안에 작용하는 소류력에 저항할 수 있는 재료 및 공법 선택이 필요하다. 국내의 경우 하천공사설계실무요령(MOLIT, 2016)에서 계획홍수량 유하 시 소류력 산정 방법을 제시하고 있다. 소류력은 하천의 평균유속을 이용하여 산정할 수 있으며, 소류력 산정식은 Eqs. (6)(7)과 같다.

        1) Schoklitsch 공식

        Schoklitsch(1934)는 Chezy 유속계수를 적용하여 소류력을 산정하였다.

        (6)

        τ=γRI=γC2V2

        여기서, τ는 소류력(N/m2), R은 동수반경(m), γ는 물의 단위중량(10.0 kN/m3), I는 에너지경사, C는 Chezy 유속계수, V는 평균유속(m/s)을 의미한다.

        2) Manning 조도계수를 고려한 공식

        Chezy 유속계수를 대신하여 Manning의 조도계수를 고려하여 소류력을 산정할 수 있다.

        (7)

        τ=γn2V2R1/3

        여기서, τ는 소류력(N/m2), R은 동수반경(m), γ는 물의 단위중량(10.0 kN/m3), n은 Manning의 조도계수, V는 평균유속(m/s)을 의미한다.

        FLOW-3D 수치모의 수행을 통하여 하천의 바닥 유속을 도출할 수 있으며, 본 연구에서는 Maning 조도계수롤 고려하여 소류력을 산정하고자 한다. 소류력을 산정하기 위해서 여수로 방류에 따른 대안부의 바닥유속 변화를 검토하여 최대 유속 값을 이용하였다. 최종적으로 산정한 소류력과 호안의 재료 및 공법에 따른 허용 소류력과 비교하여 제방사면 호안의 안정성 검토를 수행하게 된다.

        2.2 하천호안 설계기준

        하천 호안은 계획홍수위 이하의 유수작용에 대하여 안정성이 확보되도록 계획하여야 하며, 호안의 설계 시에는 사용재료의 확보용이성, 시공상의 용이성, 세굴에 대한 굴요성(flexibility) 등을 고려하여 호안의 형태, 시공방법 등을 결정한다(MOLIT, 2019). 국내의 경우, 하천공사설계실무요령(MOLIT, 2016)에서는 다양한 호안공법에 대하여 비탈경사에 따라 설계 유속을 비교하거나, 허용 소류력을 비교함으로써 호안의 안정성을 평가한다. 호안에 대한 국외의 설계기준으로 미국의 경우, ASTM(미국재료시험학회)에서 호안블록 및 식생매트 시험방법을 제시하였고 제품별로 ASTM 시험에 의한 허용유속 및 허용 소류력을 제시하였다. 일본의 경우, 호안 블록에 대한 축소실험을 통하여 항력을 측정하고 이를 통해서 호안 블록에 대한 항력계수를 제시하고 있다. 설계 시에는 항력계수에 의한 블록의 안정성을 평가하고 있으나, 최근에는 세굴의 영향을 고려할 수 있는 호안 안정성 평가의 필요성을 제기하고 있다(MOLIT, 2019). 관련된 국내·외의 하천호안 설계기준은 Table 1에 정리하여 제시하였고, 본 연구에서 하천 호안 안정성 평가 시 하천공사설계실무요령(MOLIT, 2016)과 ASTM 시험에서 제시한 허용소류력 및 허용유속 기준을 비교하여 각각 0.28 kN/m2, 5.0 m/s 미만일 경우 호안 안정성을 확보하였다고 판단하였다.

        Table 1.

        Standard of Permissible Velocity and Shear on Revetment

        Country (Reference)MaterialPermissible velocity (Vp, m/s)Permissible Shear (τp, kN/m2)
        KoreaRiver Construction Design Practice Guidelines
        (MOLIT, 2016)
        Vegetated5.00.50
        Stone5.00.80
        USAASTM D’6460Vegetated6.10.81
        Unvegetated5.00.28
        JAPANDynamic Design Method of Revetment5.0

        2.3. 보조여수로 운영에 따른 하류하천 영향 분석

        2.3.1 모형의 구축 및 경계조건

        본 연구에서는 기존 여수로의 노후화에 대비하여 홍수 시 보조여수로의 활용방안에 따른 하류하천의 흐름특성 및 호안안정성 평가를 수행하기 위해 FLOW-3D 모형을 이용하였다. 기존 여수로 및 보조 여수로는 치수능력 증대사업(MOLIT & K-water, 2004)을 통하여 완공된 ○○댐의 제원을 이용하여 구축하였다. ○○댐은 설계빈도(100년) 및 200년빈도 까지는 계획홍수위 이내로 기존 여수로를 통하여 운영이 가능하나 그 이상 홍수조절은 보조여수로를 통하여 조절해야 하며, 또한 2011년 기존 여수로 정밀안전진단 결과 사면의 표층 유실 및 옹벽 밀림현상 등이 확인되어 노후화에 따른 보수·보강이 필요한 상태이다. 이에 보조여수로의 활용방안 검토가 필요한 것으로 판단하여 본 연구의 대상댐으로 선정하였다. 하류 하천의 흐름특성을 예측하기 위하여 격자간격을 0.99 ~ 8.16 m의 크기로 하여 총 격자수는 49,102,500개로 구성하였으며, 여수로 방류에 따른 하류하천의 흐름해석을 위한 경계조건으로 상류는 유입유량(inflow), 바닥은 벽면(wall), 하류는 수위(water surface elevation)조건으로 적용하도록 하였다(Table 2Fig. 1 참조). FLOW-3D 난류모형에는 혼합길이 모형, 난류에너지 모형, k-ϵ모형, RNG(Renormalized Group Theory) k-ϵ모형, LES 모형 등이 있으며, 본 연구에서는 여수로 방류에 따른 복잡한 난류 흐름 및 높은 전단흐름을 정확하게 모의(Flow Science, 2011)할 수 있는 RNG k-ϵ모형을 사용하였고, 하류하천 호안의 안정성 측면에서 보조여수로의 활용방안을 검토하기 위하여 방류시나리오는 Table 3에 제시된 것 같이 설정하였다. Case 1 및 Case 2를 통하여 계획홍수량에 대하여 기존 여수로와 보조 여수로의 단독 운영이 하류하천에 미치는 영향을 확인하였고 보조 여수로의 방류량 조절을 통하여 호안 안정성 측면에서 보조 여수로 방류능 검토를 수행하였다(Case 3 ~ Case 6). 또한 기존 여수로와 보조 여수로의 방류량 배분에 따른 하류하천의 영향 검토(Case 7 ~ Case 10) 및 방류 배분에 따른 허용 방류량을 호안 안정성 측면에서 검토를 수행하였다(Case 11 ~ Case 14).

        수문은 완전개도 조건으로 가정하였으며 하류하천의 계획홍수량에 대한 기존 여수로와 보조여수로의 배분량을 조절하여 모의를 수행하였다. 여수로는 콘크리트의 조도계수 값(Chow, 1959)을 채택하였고, 댐 하류하천의 조도계수는 하천기본계획(Busan Construction and Management Administration, 2009) 제시된 조도계수 값을 채택하였으며 FLOW-3D의 적용을 위하여 Manning-Strickler 공식(Vanoni, 2006)을 이용하여 조도계수를 조고값으로 변환하여 사용하였다. Manning-Strickler 공식은 Eq. (8)과 같으며, FLOW-3D에 적용한 조도계수 및 조고는 Table 4와 같다.

        (8)

        n=ks1/68.1g1/2

        여기서, kS는 조고 (m), n은 Manning의 조도계수, g는 중력가속도(m/s2)를 의미한다.

        시간에 따라 동일한 유량이 일정하게 유입되도록 모의를 수행하였으며, 시간간격(Time Step)은 0.0001초로 설정(CFL number < 1.0) 하였다. 또한 여수로 수문을 통한 유량의 변동 값이 1.0%이내일 경우는 연속방정식을 만족하고 있다고 가정하였다. 이는, 유량의 변동 값이 1.0%이내일 경우 유속의 변동 값 역시 1.0%이내이며, 수치모의 결과 1.0%의 유속변동은 호안의 유속설계기준에 크게 영향을 미치지 않는다고 판단하였다. 그 결과 모든 수치모의 Case에서 2400초 이내에 결과 값이 수렴하는 것을 확인하였다.

        Table 2.

        Mesh sizes and numerical conditions

        MeshNumbers49,102,500 EA
        Increment (m)DirectionExisting SpillwayAuxiliary Spillway
        ∆X0.99 ~ 4.301.00 ~ 4.30
        ∆Y0.99 ~ 8.161.00 ~ 5.90
        ∆Z0.50 ~ 1.220.50 ~ 2.00
        Boundary ConditionsXmin / YmaxInflow / Water Surface Elevation
        Xmax, Ymin, Zmin / ZmaxWall / Symmetry
        Turbulence ModelRNG model
        Table 3.

        Case of numerical simulation (Qp : Design flood discharge)

        CaseExisting Spillway (Qe, m3/s)Auxiliary Spillway (Qa, m3/s)Remarks
        1Qp0Reference case
        20Qp
        300.58QpReview of discharge capacity on
        auxiliary spillway
        400.48Qp
        500.45Qp
        600.32Qp
        70.50Qp0.50QpDetermination of optimal division
        ratio on Spillways
        80.61Qp0.39Qp
        90.39Qp0.61Qp
        100.42Qp0.58Qp
        110.32Qp0.45QpDetermination of permissible
        division on Spillways
        120.35Qp0.48Qp
        130.38Qp0.53Qp
        140.41Qp0.56Qp
        Table 4.

        Roughness coefficient and roughness height

        CriteriaRoughness coefficient (n)Roughness height (ks, m)
        Structure (Concrete)0.0140.00061
        River0.0330.10496
        /media/sites/ksds/2021-014-02/N0240140207/images/ksds_14_02_07_F1.jpg
        Fig. 1

        Layout of spillway and river in this study

        2.3.2 보조 여수로의 방류능 검토

        본 연구에서는 기존 여수로와 보조 여수로의 방류량 배분에 따른 하류하천 대안부의 유속분포 및 수위분포를 검토하기 위해 수치모의 Case 별 다음과 같이 관심구역을 설정하였다(Fig. 2 참조). 관심구역(대안부)의 길이(L)는 총 1.3 km로 10 m 등 간격으로 나누어 검토하였으며, Section 1(0 < X/L < 0.27)은 기존 여수로 방류에 따른 영향이 지배적인 구간, Section 2(0.27 < X/L < 1.00)는 보조 여수로 방류에 따른 영향이 지배적인 구간으로 각 구간에서의 수위, 유속, 수심결과를 확인하였다. 기존 여수로의 노후화에 따른 보조 여수로의 방류능 검토를 위하여 Case 1 – Case 6까지의 결과를 비교하였다.

        보조 여수로의 단독 운영 시 기존 여수로 운영 시 보다 하류하천의 대안부의 최대 유속(Vmax)은 약 3% 감소하였으며, 이는 보조 여수로의 하천 유입각이 기존 여수로 보다 7°작으며 유입하천의 폭이 증가하여 유속이 감소한 것으로 판단된다. 대안부의 최대 유속 발생위치는 하류 쪽으로 이동하였으며 교량으로 인한 단면의 축소로 최대유속이 발생하는 것으로 판단된다. 또한 보조 여수로의 배분량(Qa)이 증가함에 따라 하류하천 대안부의 최대 유속이 증가하였다. 하천호안 설계기준에서 제시하고 있는 허용유속(Vp)과 비교한 결과, 계획홍수량(Qp)의 45% 이하(Case 5 & 6)를 보조 여수로에서 방류하게 되면 허용 유속(5.0 m/s)조건을 만족하여 호안안정성을 확보하였다(Fig. 3 참조). 허용유속 외에도 대안부에서의 소류력을 산정하여 하천호안 설계기준에서 제시한 허용 소류력(τp)과 비교한 결과, 유속과 동일하게 보조 여수로의 방류량이 계획홍수량의 45% 이하일 경우 허용소류력(0.28 kN/m2) 조건을 만족하였다(Fig. 4 참조). 각 Case 별 호안설계조건과 비교한 결과는 Table 5에 제시하였다.

        하류하천의 수위도 기존 여수로 운영 시 보다 보조 여수로 단독 운영 시 최대 수위(ηmax)가 약 2% 감소하는 효과를 보였으며 최대 수위 발생위치는 수충부로 여수로 방류시 처오름에 의한 수위 상승으로 판단된다. 기존 여수로의 단독운영(Case 1)의 수위(ηref)를 기준으로 보조 여수로의 방류량이 증가함에 따라 수위는 증가하였으나 계획홍수량의 58%까지 방류할 경우 월류에 대한 안정성(ηmax/ηref<0.97(=기설제방고))은 확보되었다(Fig. 5 참조). 그러나 계획홍수량 조건에서는 월류에 대한 위험성이 존재하기 때문에 기존여수로와 보조여수로의 적절한 방류량 배분 조합을 도출하는 것이 중요하다고 판단되어 진다.

        /media/sites/ksds/2021-014-02/N0240140207/images/ksds_14_02_07_F2.jpg
        Fig. 2

        Region of interest in this study

        /media/sites/ksds/2021-014-02/N0240140207/images/ksds_14_02_07_F3.jpg
        Fig. 3

        Maximum velocity and location of Vmax according to Qa

        /media/sites/ksds/2021-014-02/N0240140207/images/ksds_14_02_07_F4.jpg
        Fig. 4

        Maximum shear according to Qa

        /media/sites/ksds/2021-014-02/N0240140207/images/ksds_14_02_07_F5.jpg
        Fig. 5

        Maximum water surface elevation and location of ηmax according to Qa

        Table 5.

        Numerical results for each cases (Case 1 ~ Case 6)

        CaseMaximum Velocity
        (Vmax, m/s)
        Maximum Shear
        (τmax, kN/m2)
        Evaluation
        in terms of Vp
        Evaluation
        in terms of τp
        1
        (Qa = 0)
        9.150.54No GoodNo Good
        2
        (Qa = Qp)
        8.870.56No GoodNo Good
        3
        (Qa = 0.58Qp)
        6.530.40No GoodNo Good
        4
        (Qa = 0.48Qp)
        6.220.36No GoodNo Good
        5
        (Qa = 0.45Qp)
        4.220.12AccpetAccpet
        6
        (Qa = 0.32Qp)
        4.040.14AccpetAccpet

        2.3.3 기존 여수로와 보조 여수로 방류량 배분 검토

        기존 여수로 및 보조 여수로 단독운영에 따른 하류하천 및 호안의 안정성 평가를 수행한 결과 계획홍수량 방류 시 하류하천 대안부에서 호안 설계 조건(허용유속 및 허용 소류력)을 초과하였으며, 처오름에 의한 수위 상승으로 월류에 대한 위험성 증가를 확인하였다. 따라서 계획 홍수량 조건에서 기존 여수로와 보조 여수로의 방류량 배분을 통하여 호안 안정성을 확보하고 하류하천에 방류로 인한 피해를 최소화할 수 있는 배분조합(Case 7 ~ Case 10)을 검토하였다. Case 7은 기존 여수로와 보조여수로의 배분 비율을 균등하게 적용한 경우이고, Case 8은 기존 여수로의 배분량이 보조 여수로에 비하여 많은 경우, Case 9는 보조 여수로의 배분량이 기존 여수로에 비하여 많은 경우를 의미한다. 최대유속을 비교한 결과 보조 여수로의 배분 비율이 큰 경우 기존 여수로의 배분량에 의하여 흐름이 하천 중심에 집중되어 대안부의 유속을 저감하는 효과를 확인하였다. 보조여수로의 방류량 배분 비율이 증가할수록 기존 여수로 대안부 측(0.00<X/L<0.27, Section 1) 유속 분포는 감소하였으나, 신규여수로 대안부 측(0.27<X/L<1.00, Section 2) 유속은 증가하는 것을 확인하였다(Fig. 6 참조). 그러나 유속 저감 효과에도 대안부 전구간에서 설계 허용유속 조건을 초과하여 제방의 안정성을 확보하지는 못하였다. 소류력 산정 결과 유속과 동일하게 보조 여수로의 방류량이 기존 여수로의 방류량 보다 크면 감소하는 것을 확인하였고 일부 구간에서는 허용 소류력 조건을 만족하는 것을 확인하였다(Fig. 7 참조).

        따라서 유속 저감효과가 있는 배분 비율 조건(Qa>Qe)에서 Section 2에 유속 저감에 영향을 미치는 기존 여수로 방류량 배분 비율을 증가시켜 추가 검토(Case 10)를 수행하였다. 단독운영과 비교 시 하류하천에 유입되는 유량은 증가하였음에도 불구하고 기존 여수로 방류량에 의해 흐름이 하천 중심으로 집중되는 현상에 따라 대안부의 유속은 단독 운영에 비하여 감소하는 것을 확인하였고(Fig. 8 참조), 호안 설계 허용유속 및 허용 소류력 조건을 만족하는 구간이 발생하여 호안 안정성도 확보한 것으로 판단되었다. 최종적으로 각 Case 별 수위 결과의 경우 여수로 동시 운영을 수행하게 되면 대안부 전 구간에서 월류에 대한 안정성(ηmax/ηref<0.97(=기설제방고))은 확보하였다(Fig. 9 참조). 각 Case 별 대안부에서 최대 유속결과 및 산정한 소류력은 Table 6에 제시하였다.

        /media/sites/ksds/2021-014-02/N0240140207/images/ksds_14_02_07_F6.jpg
        Fig. 6

        Maximum velocity on section 1 & 2 according to Qa

        /media/sites/ksds/2021-014-02/N0240140207/images/ksds_14_02_07_F7.jpg
        Fig. 7

        Maximum shear on section 1 & 2 according to Qa

        /media/sites/ksds/2021-014-02/N0240140207/images/ksds_14_02_07_F8.jpg
        Fig. 8

        Velocity results of FLOW-3D (a: auxiliary spillway operation only , b : simultaneous operation of spillways)

        /media/sites/ksds/2021-014-02/N0240140207/images/ksds_14_02_07_F9.jpg
        Fig. 9

        Maximum water surface elevation on section 1 & 2 according to Qa

        Table 6.

        Numerical results for each cases (Case 7 ~ Case 10)

        Case (Qe &amp; Qa)Maximum Velocity (Vmax, m/s)Maximum Shear
        (τmax, kN/m2)
        Evaluation in terms of VpEvaluation in terms of τp
        Section 1Section 2Section 1Section 2Section 1Section 2Section 1Section 2
        7
        Qe : 0.50QpQa : 0.50Qp
        8.106.230.640.30No GoodNo GoodNo GoodNo Good
        8
        Qe : 0.61QpQa : 0.39Qp
        8.886.410.610.34No GoodNo GoodNo GoodNo Good
        9
        Qe : 0.39QpQa : 0.61Qp
        6.227.330.240.35No GoodNo GoodAcceptNo Good
        10
        Qe : 0.42QpQa : 0.58Qp
        6.394.790.300.19No GoodAcceptNo GoodAccept

        2.3.4 방류량 배분 비율의 허용 방류량 검토

        계획 홍수량 방류 시 기존 여수로와 보조 여수로의 배분 비율 검토 결과 Case 10(Qe = 0.42Qp, Qa = 0.58Qp)에서 방류에 따른 하류 하천의 피해를 최소화시킬 수 있는 것을 확인하였다. 그러나 대안부 전 구간에 대하여 호안 설계조건을 만족하지 못하였다. 따라서 기존 여수로와 보조 여수로의 방류 배분 비율을 고정시킨 후 총 방류량을 조절하여 허용 방류량을 검토하였다(Case 11 ~ Case 14).

        호안 안정성 측면에서 검토한 결과 계획홍수량 대비 총 방류량이 감소하면 최대 유속 및 최대 소류력이 감소하고 최종적으로 계획 홍수량의 77%를 방류할 경우 하류하천의 대안부에서 호안 설계조건을 모두 만족하는 것을 확인하였다(Fig. 10Fig. 11 참조). 각 Case 별 대안부에서 최대 유속결과 및 산정한 소류력은 Table 7에 제시하였다. 또한 Case 별 수위 검토 결과 처오름으로 인한 대안부 전 구간에서 월류에 대한 안정성(ηmax/ηref<0.97(=기설제방고))은 확보하였다(Fig. 12 참조).

        Table 7.

        Numerical results for each cases (Case 11 ~ Case 14)

        Case (Qe &amp; Qa)Maximum Velocity
        (Vmax, m/s)
        Maximum Shear
        (τmax, kN/m2)
        Evaluation in terms of VpEvaluation in terms of τp
        Section 1Section 2Section 1Section 2Section 1Section 2Section 1Section 2
        11
        Qe : 0.32QpQa : 0.45Qp
        3.634.530.090.26AcceptAcceptAcceptAccept
        12
        Qe : 0.35QpQa : 0.48Qp
        5.745.180.230.22No GoodNo GoodAcceptAccept
        13
        Qe : 0.38QpQa : 0.53Qp
        6.704.210.280.11No GoodAcceptAcceptAccept
        14
        Qe : 0.41QpQa : 0.56Qp
        6.545.240.280.24No GoodNo GoodAcceptAccept
        /media/sites/ksds/2021-014-02/N0240140207/images/ksds_14_02_07_F10.jpg
        Fig. 10

        Maximum velocity on section 1 & 2 according to total outflow

        /media/sites/ksds/2021-014-02/N0240140207/images/ksds_14_02_07_F11.jpg
        Fig. 11

        Maximum shear on section 1 & 2 according to total outflow

        /media/sites/ksds/2021-014-02/N0240140207/images/ksds_14_02_07_F12.jpg
        Fig. 12

        Maximum water surface elevation on section 1 & 2 according to total outflow

        3. 결 론

        본 연구에서는 홍수 시 기존 여수로의 노후화로 인한 보조 여수로의 활용방안에 대하여 하류하천의 호안 안정성 측면에서 검토하였다. 여수로 방류로 인한 하류하천의 흐름특성을 검토하기 위하여 3차원 수치모형인 FLOW-3D를 활용하였고, 여수로 지형은 치수능력 증대사업을 통하여 완공된 ○○댐의 제원을 이용하였다. 하류하천 조도 계수 및 여수로 방류량은 하천기본계획을 참고하여 적용하였다. 최종적으로 여수로 방류로 인한 하류하천의 피해를 최소화 시킬 수 있는 적절한 보조 여수로의 활용방안을 도출하기 위하여 보조 여수로 단독 운영과 기존 여수로와의 동시 운영에 따른 하류 하천의 흐름특성 및 소류력의 변화를 검토하였다.

        수문은 완전 개도 상태에서 방류한다는 가정으로 계획 홍수량 조건에서 보조 여수로 단독 운영 시 하류하천 대안부의 유속 및 수위를 검토한 결과 기존 여수로 단독운영에 비하여 최대 유속 및 최대 수위가 감소하는 것을 확인할 수 있었으며, 이는 보조 여수로 단독 운영 시 하류하천으로 유입각도가 작아지고, 유입되는 하천의 폭이 증가되기 때문이다. 그러나 계획 홍수량 조건에서 하천호안 설계기준에서 제시한 허용 유속(5.0 m/s)과 허용 소류력(0.28 kN/m2)과 비교하였을 때 호안 안정성을 확보하지 못하였으며, 계획홍수량의 45% 이하 방류 시에 대안부의 호안 안정성을 확보하였다. 수위의 경우 여수로 방류에 따른 대안부에서 처오름 현상이 발생하여 월류에 대한 위험성을 확인하였고 이를 통하여 기존 여수로와의 동시 운영 방안을 도출하는 것이 중요하다고 판단된다. 따라서 기존 여수로와의 동시 운영 측면에서 기존 여수로와 보조 여수로의 배분 비율 및 총 방류량을 변화시켜가며 하류 하천의 흐름특성 및 소류력의 변화를 검토하였다. 배분 비율의 경우 기존 여수로와 보조 여수로의 균등 배분(Case 7) 및 편중 배분(Case 8 & Case 9)을 검토하여 보조 여수로의 방류량이 기존 여수로의 방류량보다 큰 경우 하류하천의 중심부로 집중되어 대안부의 최대유속, 최대소류력 및 최대수위가 감소하는 것을 확인하였다. 이를 근거로 기존 여수로의 방류 비율을 증가(Qe=0.42Qp, Qa=0.58Qp)시켜 검토한 결과 대안부 일부 구간에서 허용 유속 및 허용소류력 조건을 만족하는 것을 확인하였다. 이를 통하여 기존 여수로와 보조 여수로의 동시 운영을 통하여 적절한 방류량 배분 비율을 도출하는 것이 방류로 인한 하류하천의 피해를 저감하는데 효과적인 것으로 판단된다. 그러나 설계홍수량 방류 시 전 구간에서 허용 유속 및 소류력 조건을 만족하지 못하였다. 최종적으로 전체 방류량에서 기존 여수로의 방류 비율을 42%, 보조 여수로의 방류 비율을 58%로 설정하여 허용방류량을 검토한 결과, 계획홍수량의 77%이하로 방류 시 대안부의 최대유속은 기존여수로 방류의 지배영향구간(section 1)에서 3.63 m/s, 기존 여수로와 보조 여수로 방류의 영향구간(section 2)에서 4.53 m/s로 허용유속 조건을 만족하였고, 산정한 소류력도 각각 0.09 kN/m2 및 0.26 kN/m2로 허용 소류력 조건을 만족하여 대안부 호안의 안정성을 확보하였다고 판단된다.

        본 연구 결과는 기후변화 및 기존여수로의 노후화로 인하여 홍수 시 기존여수로의 단독운영으로 하류하천의 피해가 발생할 수 있는 현시점에서 치수증대 사업으로 완공된 보조 여수로의 활용방안에 대한 기초자료로 활용될 수 있고, 향후 계획 홍수량 유입 시 최적의 배분 비율 및 허용 방류량 도출에 이용할 수 있다. 다만 본 연구는 여수로 방류에 따른 제방에 작용하는 수충력은 검토하지 못하고, 허용 유속 및 허용소류력은 제방과 유수의 방향이 일정한 구간에 대하여 검토하였다. 또한 여수로 방류에 따른 대안부에서의 영향에 대해서만 검토하였고 수문 전면 개도 조건에서 검토하였다는 한계점은 분명히 있다. 이에 향후에는 다양한 수문 개도 조건 및 방류 시나리오를 적용 및 검토하여 보다 효율적이고, 효과적인 보조 여수로 활용방안을 도출하고자 한다.

        Acknowledgements

        본 결과물은 K-water에서 수행한 기존 및 신규 여수로 효율적 연계운영 방안 마련(2021-WR-GP-76-149)의 지원을 받아 연구되었습니다.

        References

        1 Busan Construction and Management Administration (2009). Nakdonggang River Master Plan. Busan: BCMA.

        2 Chow, V. T. (1959). Open-channel Hydraulics. McGraw-Hill. New York.

        3 Flow Science (2011). Flow3D User Manual. Santa Fe: NM.

        4 Jeon, T. M., Kim, H. I., Park, H. S., and Baek, U. I. (2006). Design of Emergency Spillway Using Hydraulic and Numerical Model-ImHa Multipurpose Dam. Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference. 1726-1731.

        5 Kim, D. G., Park, S. J., Lee, Y. S., and Hwang, J. H. (2008). Spillway Design by Using Numerical Model Experiment – Case Study of AnDong Multipurpose Dam. Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference. 1604-1608.

        6 Kim, J. S. (2007). Comparison of Hydraulic Experiment and Numerical Model on Spillway. Water for Future. 40(4): 74-81.

        7 Kim, S. H. and Kim, J. S. (2013). Effect of Chungju Dam Operation for Flood Control in the Upper Han River. Journal of the Korean Society of Civil Engineers. 33(2): 537-548. 10.12652/Ksce.2013.33.2.537

        8 K-water (2021). Regulations of Dam Management. Daejeon: K-water.

        9 K-water and MOLIT (2004). Report on the Establishment of Basic Plan for the Increasing Flood Capacity and Review of Hydrological Stability of Dams. Sejong: K-water and MOLIT.

        10 Lee, J. H., Julien, P. Y., and Thornton, C. I. (2019). Interference of Dual Spillways Operations. Journal of Hydraulic Engineering. 145(5): 1-13. 10.1061/(ASCE)HY.1943-7900.0001593

        11 Li, S., Cain, S., Wosnik, M., Miller, C., Kocahan, H., and Wyckoff, R. (2011). Numerical Modeling of Probable Maximum Flood Flowing through a System of Spillways. Journal of Hydraulic Engineering. 137(1): 66-74. 10.1061/(ASCE)HY.1943-7900.0000279

        12 MOLIT (2016). Practice Guidelines of River Construction Design. Sejong: MOLIT.

        13 MOLIT (2019). Standards of River Design. Sejong: MOLIT.

        14 Prime Minister’s Secretariat (2003). White Book on Flood Damage Prevention Measures. Sejong: PMS.

        15 Schoklitsch, A. (1934). Der Geschiebetrieb und Die Geschiebefracht. Wasserkraft Wasserwirtschaft. 4: 1-7.

        16 Vanoni, V. A. (Ed.). (2006). Sedimentation Engineering. American Society of Civil Engineers. Virginia: ASCE. 10.1061/9780784408230

        17 Zeng, J., Zhang, L., Ansar, M., Damisse, E., and González-Castro, J. A. (2017). Applications of Computational Fluid Dynamics to Flow Ratings at Prototype Spillways and Weirs. I: Data Generation and Validation. Journal of Irrigation and Drainage Engineering. 143(1): 1-13. 10.1061/(ASCE)IR.1943-4774.0001112

        Korean References Translated from the English

        1 건설교통부·한국수자원공사 (2004). 댐의 수문학적 안정성 검토 및 치수능력증대방안 기본계획 수립 보고서. 세종: 국토교통부.

        2 국무총리실 수해방지대책단 (2003). 수해방지대책 백서. 세종: 국무총리실.

        3 국토교통부 (2016). 하천공사 설계실무요령. 세종: 국토교통부.

        4 국토교통부 (2019). 하천설계기준해설. 세종: 국토교통부.

        5 김대근, 박선중, 이영식, 황종훈 (2008). 수치모형실험을 이용한 여수로 설계 – 안동다목적댐. 한국수자원학회 학술발표회. 1604-1608.

        6 김상호, 김지성 (2013). 충주댐 방류에 따른 댐 상하류 홍수위 영향 분석. 대한토목학회논문집. 33(2): 537-548. 10.12652/Ksce.2013.33.2.537

        7 김주성 (2007). 댐 여수로부 수리 및 수치모형실험 비교 고찰. Water for Future. 40(4): 74-81.

        8 부산국토관리청 (2009). 낙동강수계 하천기본계획(변경). 부산: 부산국토관리청.

        9 전태명, 김형일, 박형섭, 백운일 (2006). 수리모형실험과 수치모의를 이용한 비상여수로 설계-임하댐. 한국수자원학회 학술발표회. 1726-1731.

        10 한국수자원공사 (2021). 댐관리 규정. 대전: 한국수자원공사.

        Fig. 1- Schematic of the general pattern of flow and aeration process in the aerators

        2상 유동 해석을 통한 슈트 폭기 시스템 효율에 대한 램프 각도의 영향 조사

        Investigation of the Effect of Ramp Angle on Chute Aeration System Efficiency by Two-Phase Flow Analysis

        Authors

        1 Associate Professor, Civil Engineering Department, Jundi-Shapur University of Technology, Dezful, Iran

        2 Instructor in Civil Engineering Department Jundi-Shapur University of Technology, Dezful,Iran.

         10.22055/JISE.2021.37743.1980

        Abstract

        Flow aeration in chute spillway is one of the most effective and economic ways to prevent cavitation damage. Surface damage is significantly reduced when very small values of air are scattered in a water prism. A structure known as an aerator may be used for this purpose. Besides, ramp angle is one of the factors influencing aerator efficiency. In this research, the value of air entraining the flow through the Jarreh Dam’s spillway at the ramp angles of 6, 8 and 10 degrees, as three different scenarios, was simulated using the Flow-3D software. In order to validate the results of the inlet air into the flowing fluid at a ramp angle of 6 degrees, the observational results of the dam spillway physical model from the laboratory of TAMAB Company in Iran were used. According to the results, raising the ramp angle increases the inlet air to the water jet nappe, and a ten-degree ramp angle provides the best aeration efficiency. The Flow-3D model can also simulate the two-phase water-air flow on spillways, according to the results.

        슈트 여수로의 흐름 폭기는 캐비테이션 손상을 방지하는 가장 효과적이고 경제적인 방법 중 하나입니다. 수중 프리즘에 아주 작은 양의 공기가 흩어지면 표면 손상이 크게 줄어듭니다. 이를 위해 폭기 장치로 알려진 구조를 사용할 수 있습니다. 또한, 램프 각도는 폭기 효율에 영향을 미치는 요인 중 하나입니다. 이 연구에서는 FLOW-3D 소프트웨어를 사용하여 3가지 다른 시나리오인 6, 8 및 10도의 램프 각도에서 Jarreh 댐의 방수로를 통해 흐름을 동반하는 공기의 값을 시뮬레이션했습니다. 6도의 경사각에서 유동 유체로 유입되는 공기의 결과를 검증하기 위해이란 TAMAB Company의 실험실에서 댐 방수로 물리적 모델의 관찰 결과를 사용했습니다. 결과에 따르면 램프 각도를 높이면 워터제트 기저귀로 유입되는 공기가 증가하고 10도 램프 각도는 최고의 폭기 효율을 제공합니다. Flow-3D 모델은 결과에 따라 여수로의 2단계 물-공기 흐름을 시뮬레이션할 수도 있습니다.

        Keywords

        Fig. 1- Schematic of the general pattern of flow and aeration process in the aerators
        Fig. 1- Schematic of the general pattern of flow and aeration process in the aerators
        (a) The full-scale map of the Jarreh spillway’s plan and profile.
        (a) The full-scale map of the Jarreh spillway’s plan and profile.
        Fig. 2- Experimental setup (Shamloo et al., 2012)
        Fig. 2- Experimental setup (Shamloo et al., 2012)

        References

        1- Baharvand, S., & Lashkar-Ara, B. (2021). Hydraulic design criteria of the modified meander C-type
        fishway using the combined experimental and CFD models. Ecological Engineering, 164.
        https://doi.org/10.1016/j.ecoleng.2021.106207
        2- Bayon, A., Toro, J. P., Bombardelli, F. A., Matos, J., & López-Jiménez, P. A. (2018). Influence of VOF
        technique, turbulence model and discretization scheme on the numerical simulation of the non-aerated,
        skimming flow in stepped spillways. Journal of Hydro-Environment Research, 19, 137–149.
        https://doi.org/10.1016/j.jher.2017.10.002
        3- Brethour, J. M., & Hirt, C. W. (2009). Drift Model for Two-Component Flows. Flow Science, Inc., FSI09-TN83Rev, 1–7.
        4- Chanson, H. (1989). Study of air entrainment and aeration devices. Journal of Hydraulic Research, 27(3),
        301–319. https://doi.org/10.1080/00221688909499166
        5- Dong, Z., Wang, J., Vetsch, D. F., Boes, R. M., & Tan, G. (2019). Numerical simulation of air-water twophase flow on stepped spillways behind X-shaped flaring gate piers under very high unit discharge. Water
        (Switzerland), 11(10). https://doi.org/10.3390/w11101956
        6- Flow-3D, V. 11. 2. (2017). User Manual. Flow Science Inc.: Santa Fe, NM, USA;
        7- Hirt, C. W. (2003). Modeling Turbulent Entrainment of Air at a Free Surface. Flow Science, Inc., FSI-03-
        TN6, 1–9.
        8- Hirt, C. W. (2016). Dynamic Droplet Sizes for Drift Fluxes. Flow Science, Inc., 1–10.
        9- Hirt, C. W., & Nichols, B. D. (1981). Volume of fluid (VOF) method for the dynamics of free boundaries.
        Journal of Computational Physics, 39(1), 201–225. https://doi.org/10.1016/0021-9991(81)90145-5
        10- Kherbache, K., Chesneau, X., Zeghmati, B., Abide, S., & Benmamar, S. (2017). The effects of step
        inclination and air injection on the water flow in a stepped spillway: A numerical study. Journal of
        Hydrodynamics, 29(2), 322–331. https://doi.org/10.1016/S1001-6058(16)60742-4
        11- Kramer, M., & Chanson, H. (2019). Optical flow estimations in aerated spillway flows: Filtering and
        discussion on sampling parameters. Experimental Thermal and Fluid Science, 103, 318–328.
        https://doi.org/10.1016/j.expthermflusci.2018.12.002
        12- Mahmoudian, Z., Baharvand, S., & Lashkarara, B. (2019). Investigating the Flow Pattern in Baffle
        Fishway Denil Type. Irrigation Sciences and Engineering (JISE), 42(3), 179–196.
        13- Meireles, I. C., Bombardelli, F. A., & Matos, J. (2014). Air entrainment onset in skimming flows on
        steep stepped spillways: An analysis. Journal of Hydraulic Research, 52(3).
        https://doi.org/10.1080/00221686.2013.878401
        14- Parsaie, A., & Haghiabi, A. H. (2019). Inception point of flow aeration on quarter-circular crested stepped
        spillway. Flow Measurement and Instrumentation, 69.
        https://doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2019.101618
        15- Richardson, J. F., & Zaki W N. (1979). Sedimentation and Fluidisation. Part 1. Trans. Inst. Chem. Eng,
        32, 35–53.
        16- Shamloo, H., Hoseini Ghafari, S., & Kavianpour, M. (2012). Experimental study on the effects of inlet
        flows on aeration in chute spillway (Case study: Jare Dam, Iran). 10th International Congress on
        Advances in Civil Engineering, Middle East Technical University, Ankara, Turkey.
        17- Wang, S. Y., Hou, D. M., & Wang, C. H. (2012). Aerator of stepped chute in Murum Hydropower
        Station. Procedia Engineering, 28, 803–807. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2012.01.813.
        18- Wei, W., Deng, J., & Zhang, F. (2016). Development of self-aeration process for supercritical chute
        flows. International Journal of Multiphase Flow, 79, 172–180.
        https://doi.org/10.1016/j.ijmultiphaseflow.2015.11.003
        19- Wu, J., QIAN, S., & MA, F. (2016). A new design of ski-jump-step spillway. Journal of Hydrodynamics,
        05, 914–917.
        20- Xu, Y., Wang, W., Yong, H., & Zhao, W. (2012). Investigation on the cavity backwater of the jet flow from the chute aerators. Procedia Engineering, 31, 51–56. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2012.01.989
        21- Yakhot, V., & Orszag, S. A. (1986). Renormalization group analysis of turbulence. I. Basic theory.
        Journal of Scientific Computing, 1(1), 3–51. https://doi.org/10.1007/BF01061452
        22- Yang, J., Teng, P., & Lin, C. (2019). Air-vent layouts and water-air flow behaviors of a wide spillway
        aerator. Theoretical and Applied Mechanics Letters, 9(2), 130–143.
        https://doi.org/10.1016/j.taml.2019.02.009
        23- Zhang, G., & Chanson, H. (2016). Interaction between free-surface aeration and total pressure on a
        stepped chute. Experimental Thermal and Fluid Science, 74, 368–381.
        https://doi.org/10.1016/j.expthermflusci.2015.12.011

        Figure 2. Schematic diagram for pilot-scale cooling-water circulation system (a) along with a real picture of the system (b).

        Application of Computational Fluid Dynamics in Chlorine-Dynamics Modeling of In-Situ Chlorination Systems for Cooling Systems

        Jongchan Yi 1, Jonghun Lee 1, Mohd Amiruddin Fikri 2,3, Byoung-In Sang 4 and Hyunook Kim 1,*

        Abstract

        염소화는 상대적인 효율성과 저렴한 비용으로 인해 발전소 냉각 시스템에서 생물학적 오염을 제어하는​​데 선호되는 방법입니다. 해안 지역에 발전소가 있는 경우 바닷물을 사용하여 현장에서 염소를 전기화학적으로 생성할 수 있습니다. 이를 현장 전기염소화라고 합니다. 이 접근 방식은 유해한 염소화 부산물이 적고 염소를 저장할 필요가 없다는 점을 포함하여 몇 가지 장점이 있습니다. 그럼에도 불구하고, 이 전기화학적 공정은 실제로는 아직 초기 단계에 있습니다. 이 연구에서는 파일럿 규모 냉각 시스템에서 염소 붕괴를 시뮬레이션하기 위해 병렬 1차 동역학을 적용했습니다. 붕괴가 취수관을 따라 발생하기 때문에 동역학은 전산유체역학(CFD) 코드에 통합되었으며, 이후에 파이프의 염소 거동을 시뮬레이션하는데 적용되었습니다. 실험과 시뮬레이션 데이터는 강한 난류가 형성되는 조건하에서도 파이프 벽을 따라 염소 농도가 점진적인 것으로 나타났습니다. 염소가 중간보다 파이프 표면을 따라 훨씬 더 집중적으로 남아 있다는 사실은 전기 염소화를 기반으로 하는 시스템의 전체 염소 요구량을 감소시킬 수 있었습니다. 현장 전기 염소화 방식의 냉각 시스템은 직접 주입 방식에 필요한 염소 사용량의 1/3만 소비했습니다. 따라서 현장 전기염소화는 해안 지역의 발전소에서 바이오파울링 제어를 위한 비용 효율적이고 환경 친화적인 접근 방식으로 사용될 수 있다고 결론지었습니다.

        Chlorination is the preferred method to control biofouling in a power plant cooling system due to its comparative effectiveness and low cost. If a power plant is located in a coastal area, chlorine can be electrochemically generated in-situ using seawater, which is called in-situ electrochlorination; this approach has several advantages including fewer harmful chlorination byproducts and no need for chlorine storage. Nonetheless, this electrochemical process is still in its infancy in practice. In this study, a parallel first-order kinetics was applied to simulate chlorine decay in a pilot-scale cooling system. Since the decay occurs along the water-intake pipe, the kinetics was incorporated into computational fluid dynamics (CFD) codes, which were subsequently applied to simulate chlorine behavior in the pipe. The experiment and the simulation data indicated that chlorine concentrations along the pipe wall were incremental, even under the condition where a strong turbulent flow was formed. The fact that chlorine remained much more concentrated along the pipe surface than in the middle allowed for the reduction of the overall chlorine demand of the system based on the electro-chlorination. The cooling system, with an in-situ electro-chlorination, consumed only 1/3 of the chlorine dose demanded by the direct injection method. Therefore, it was concluded that in-situ electro-chlorination could serve as a cost-effective and environmentally friendly approach for biofouling control at power plants on coastal areas.

        Keywords

        computational fluid dynamics; power plant; cooling system; electro-chlorination; insitu chlorination

        Figure 1. Electrodes and batch experiment set-up. (a) Two cylindrical electrodes used in this study. (b) Batch experiment set-up for kinetic tests.
        Figure 1. Electrodes and batch experiment set-up. (a) Two cylindrical electrodes used in this study. (b) Batch experiment set-up for kinetic tests.
        Figure 2. Schematic diagram for pilot-scale cooling-water circulation system (a) along with a real picture of the system (b).
        Figure 2. Schematic diagram for pilot-scale cooling-water circulation system (a) along with a real picture of the system (b).
        Figure 3. Free chlorine decay curves in seawater with different TOC and initial chlorine concentration. Each line represents the predicted concentration of chlorine under a given condition. (a) Artificial seawater solution with 1 mg L−1 of TOC; (b) artificial seawater solution with 2 mg L−1 of TOC; (c) artificial seawater solution with 3 mg L−1 of TOC; (d) West Sea water (1.3 mg L−1 of TOC).
        Figure 3. Free chlorine decay curves in seawater with different TOC and initial chlorine concentration. Each line represents the predicted concentration of chlorine under a given condition. (a) Artificial seawater solution with 1 mg L−1 of TOC; (b) artificial seawater solution with 2 mg L−1 of TOC; (c) artificial seawater solution with 3 mg L−1 of TOC; (d) West Sea water (1.3 mg L−1 of TOC).
        Figure 4. Correlation between model and experimental data in the chlorine kinetics using seawater.
        Figure 4. Correlation between model and experimental data in the chlorine kinetics using seawater.
        Figure 5. Free chlorine concentrations in West Sea water under different current conditions in an insitu electro-chlorination system.
        Figure 5. Free chlorine concentrations in West Sea water under different current conditions in an insitu electro-chlorination system.
        Figure 6. Free chlorine distribution along the sampling ports under different flow rates. Each dot represents experimental data, and each point on the black line is the expected chlorine concentration obtained from computational fluid dynamics (CFD) simulation with a parallel first-order decay model. The red-dotted line is the desirable concentration at the given flow rate: (a) 600 L min−1 of flow rate, (b) 700 L min−1 of flow rate, (c) 800 L min−1 of flow rate, (d) 900 L min−1 of flow rate.
        Figure 6. Free chlorine distribution along the sampling ports under different flow rates. Each dot represents experimental data, and each point on the black line is the expected chlorine concentration obtained from computational fluid dynamics (CFD) simulation with a parallel first-order decay model. The red-dotted line is the desirable concentration at the given flow rate: (a) 600 L min−1 of flow rate, (b) 700 L min−1 of flow rate, (c) 800 L min−1 of flow rate, (d) 900 L min−1 of flow rate.
        Figure 7. Fluid contour images from CFD simulation of the electro-chlorination experiment. Inlet flow rate is 800 L min−1. Outlet pressure was set to 10.8 kPa. (a) Chlorine concentration; (b) expanded view of electrode side in image (a); (c) velocity magnitude; (d) pressure.
        Figure 7. Fluid contour images from CFD simulation of the electro-chlorination experiment. Inlet flow rate is 800 L min−1. Outlet pressure was set to 10.8 kPa. (a) Chlorine concentration; (b) expanded view of electrode side in image (a); (c) velocity magnitude; (d) pressure.
        Figure 8. Chlorine concentration contour in the simulation of full-scale in-situ electro-chlorination with different cathode positions. The pipe diameter is 2 m and the flow rate is 14 m3 s−1. The figure shows 10 m of the pipeline. (a) The simulation result when the cathode is placed on the surface of the pipe wall. (b) The simulation result when the cathode is placed on the inside of the pipe with 100 mm of distance from the pipe wall.
        Figure 8. Chlorine concentration contour in the simulation of full-scale in-situ electro-chlorination with different cathode positions. The pipe diameter is 2 m and the flow rate is 14 m3 s−1. The figure shows 10 m of the pipeline. (a) The simulation result when the cathode is placed on the surface of the pipe wall. (b) The simulation result when the cathode is placed on the inside of the pipe with 100 mm of distance from the pipe wall.
        Figure 9. Comparison of in-situ electro-chlorination and direct chlorine injection in full-scale applications. (a) Estimated chlorine concentrations along the pipe surface. (b) Relative chlorine demands.
        Figure 9. Comparison of in-situ electro-chlorination and direct chlorine injection in full-scale applications. (a) Estimated chlorine concentrations along the pipe surface. (b) Relative chlorine demands.

        References

        1. Macknick, J.; Newmark, R.; Heath, G.; Hallett, K.C. Operational water consumption and withdrawal factors for electricity generating technologies: A review of existing literature. Environ. Res. Lett. 2012, 7, 045802.
        2. Pan, S.-Y.; Snyder, S.W.; Packman, A.I.; Lin, Y.J.; Chiang, P.-C. Cooling water use in thermoelectric power generation and its associated challenges for addressing water-energy nexus. Water-Energy Nexus 2018, 1, 26–41.
        3. Feeley, T.J., III; Skone, T.J.; Stiegel, G.J., Jr.; McNemar, A.; Nemeth, M.; Schimmoller, B.; Murphy, J.T.;
          Manfredo, L. Water: A critical resource in the thermoelectric power industry. Energy 2008, 33, 1–11.
        4. World Nuclear Association. World Nuclear Performance Report 2016; World Nuclear Association: London, UK, 2016.
        5. Pugh, S.; Hewitt, G.; Müller-Steinhagen, H. Fouling during the use of seawater as coolant—The development of a user guide. Heat Transf. Eng. 2005, 26, 35–43.
        6. Satpathy, K.K.; Mohanty, A.K.; Sahu, G.; Biswas, S.; Prasad, M.; Slvanayagam, M. Biofouling and its control in seawater cooled power plant cooling water system—A review. Nucl. Power 2010, 17, 191–242.
        7. Cristiani, P.; Perboni, G. Antifouling strategies and corrosion control in cooling circuits. Bioelectrochemistry 2014, 97, 120–126.
        8. Walker, M.E.; Safari, I.; Theregowda, R.B.; Hsieh, M.-K.; Abbasian, J.; Arastoopour, H.; Dzombak, D.A.; Miller, D.C. Economic impact of condenser fouling in existing thermoelectric power plants. Energy 2012,44, 429–437.
        9. Yi, J.; Ahn, Y.; Hong, M.; Kim, G.-H.; Shabnam, N.; Jeon, B.; Sang, B.-I.; Kim, H. Comparison between OCl−-Injection and In Situ Electrochlorination in the Formation of Chlorate and Perchlorate in Seawater. Appl.Sci. 2019, 9, 229.
        10. Xue, Y.; Zhao, J.; Qiu, R.; Zheng, J.; Lin, C.; Ma, B.; Wang, P. In Situ glass antifouling using Pt nanoparticle coating for periodic electrolysis of seawater. Appl. Surf. Sci. 2015, 357, 60–68.
        11. Mahfouz, A.B.; Atilhan, S.; Batchelor, B.; Linke, P.; Abdel-Wahab, A.; El-Halwagi, M.M. Optimal scheduling of biocide dosing for seawater-cooled power and desalination plants. Clean Technol. Environ. Policy 2011, 13, 783–796.
        12. Rubio, D.; López-Galindo, C.; Casanueva, J.F.; Nebot, E. Monitoring and assessment of an industrial antifouling treatment. Seasonal effects and influence of water velocity in an open once-through seawater cooling system. Appl. Therm. Eng. 2014, 67, 378–387.
        13. European Integrated Pollution Prevention and Control (IPPC) Bureau, European Commission. Reference Document on the Application of Best Available Techniques to Industrial Cooling Systems December 2001; European Commission, Tech. Rep: Brussels, Belgium, 2001.
        14. Venkatesan R.; Murthy P. S. Macrofouling Control in Power Plants. In Springer Series on Biofilms; Springer: Berlin/Heidelberg, Germany, 2008.
        15. Kastl, G.; Fisher, I.; Jegatheesan, V. Evaluation of chlorine decay kinetics expressions for drinking water distribution systems modelling. J. Water Supply Res. Technol. AQUA 1999, 48, 219–226.
        16. Fisher, I.; Kastl, G.; Sathasivan, A.; Cook, D.; Seneverathne, L. General model of chlorine decay in blends of surface waters, desalinated water, and groundwaters. J. Environ. Eng. 2015, 141, 04015039.
        17. Fisher, I.; Kastl, G.; Sathasivan, A.; Jegatheesan, V. Suitability of chlorine bulk decay models for planning and management of water distribution systems. Crit. Rev. Environ. Sci. Technol. 2011, 41, 1843–1882.
        18. Fisher, I.; Kastl, G.; Sathasivan, A. Evaluation of suitable chlorine bulk-decay models for water distribution systems. Water Res. 2011, 45, 4896–4908.
        19. Haas, C.N.; Karra, S. Kinetics of wastewater chlorine demand exertion. J. (Water Pollut. Control Fed.) 1984, 56, 170–173.
        20. Zeng, J.; Jiang, Z.; Chen, Q.; Zheng, P.; Huang, Y. The decay kinetics of residual chlorine in cooling seawater simulation experiments. Acta Oceanol. Sin. 2009, 28, 54–59.
        21. Saeed, S.; Prakash, S.; Deb, N.; Campbell, R.; Kolluru, V.; Febbo, E.; Dupont, J. Development of a sitespecific kinetic model for chlorine decay and the formation of chlorination by-products in seawater. J. Mar. Sci. Eng. 2015, 3, 772–792.
        22. Al Heboos, S.; Licskó, I. Application and comparison of two chlorine decay models for predicting bulk chlorine residuals. Period. Polytech. Civ. Eng. 2017, 61, 7–13.
        23. Shadloo, M.S.; Oger, G.; Le Touzé, D. Smoothed particle hydrodynamics method for fluid flows, towards industrial applications: Motivations, current state, and challenges. Comput. Fluids 2016, 136, 11–34.
        24. Wols, B.; Hofman, J.; Uijttewaal, W.; Rietveld, L.; Van Dijk, J. Evaluation of different disinfection calculation methods using CFD. Environ. Model. Softw. 2010, 25, 573–582.
        25. Angeloudis, A.; Stoesser, T.; Falconer, R.A. Predicting the disinfection efficiency range in chlorine contact tanks through a CFD-based approach. Water Res. 2014, 60, 118–129.
        26. Zhang, J.; Tejada-Martínez, A.E.; Zhang, Q. Developments in computational fluid dynamics-based modeling for disinfection technologies over the last two decades: A review. Environ. Model. Softw. 2014, 58,71–85.
        27. Lim, Y.H.; Deering, D.D. In Modeling Chlorine Residual in a Ground Water Supply Tank for a Small Community in Cold Conditions, World Environmental and Water Resources Congress 2017; American Society of Civil Engineers: Reston, Virginia, USA, 2017; pp. 124–138.
        28. Hernández-Cervantes, D.; Delgado-Galván, X.; Nava, J.L.; López-Jiménez, P.A.; Rosales, M.; Mora Rodríguez, J. Validation of a computational fluid dynamics model for a novel residence time distribution analysis in mixing at cross-junctions. Water 2018, 10, 733.
        29. Hua, F.; West, J.; Barker, R.; Forster, C. Modelling of chlorine decay in municipal water supplies. Water Res. 1999, 33, 2735–2746.
        30. Jonkergouw, P.M.; Khu, S.-T.; Savic, D.A.; Zhong, D.; Hou, X.Q.; Zhao, H.-B. A variable rate coefficient chlorine decay model. Environ. Sci. Technol. 2009, 43, 408–414.
        31. Nejjari, F.; Puig, V.; Pérez, R.; Quevedo, J.; Cugueró, M.; Sanz, G.; Mirats, J. Chlorine decay model calibration and comparison: Application to a real water network. Procedia Eng. 2014, 70, 1221–1230.
        32. Kohpaei, A.J.; Sathasivan, A.; Aboutalebi, H. Effectiveness of parallel second order model over second and first order models. Desalin. Water Treat. 2011, 32, 107–114.
        33. Powell, J.C.; Hallam, N.B.; West, J.R.; Forster, C.F.; Simms, J. Factors which control bulk chlorine decay rates. Water Res. 2000, 34, 117–126.
        34. Clark, R.M.; Sivaganesan, M. Predicting chlorine residuals in drinking water: Second order model. J. Water Resour. Plan. Manag. 2002, 128, 152–161.
        35. Li, X.; Li, C.; Bayier, M.; Zhao, T.; Zhang, T.; Chen, X.; Mao, X. Desalinated seawater into pilot-scale drinking water distribution system: Chlorine decay and trihalomethanes formation. Desalin. Water Treat. 2016, 57,19149–19159.
        36. United States Environmental Protection Agency (EPA). Chlorine, Total Residual (Spectrophotometric, DPD); EPA-NERL: 330.5; EPA: Cincinnati, OH, USA, 1978.
        37. Polman, H.; Verhaart, F.; Bruijs, M. Impact of biofouling in intake pipes on the hydraulics and efficiency of pumping capacity. Desalin. Water Treat. 2013, 51, 997–1003.
        38. Rajagopal, S.; Van der Velde, G.; Van der Gaag, M.; Jenner, H.A. How effective is intermittent chlorination to control adult mussel fouling in cooling water systems? Water Res. 2003, 37, 329–338.
        39. Bruijs, M.C.; Venhuis, L.P.; Daal, L. Global Experiences in Optimizing Biofouling Control through PulseChlorination®. 2017. Available online: https://www.researchgate.net/publication/318561645_Global_Experiences_in_Optimizing_Biofouling_Co ntrol_through_Pulse-ChlorinationR (accessed on 1 May 2020).
        40. Kim, H.; Hao, O.J.; McAvoy, T.J. Comparison between model-and pH/ORP-based process control for an AAA system. Tamkang J. Sci. Eng. 2000, 3, 165–172.
        41. Brdys, M.; Chang, T.; Duzinkiewicz, K. Intelligent Model Predictive Control of Chlorine Residuals in Water Distribution Systems, Bridging the Gap: Meeting the World’s Water and Environmental Resources Challenges. In Proceedings of the ASCE Water Resource Engineering and Water Resources Planning and Management, July 30–August 2, 2000; pp. 1–11
        Fig. 2- Experimental setup (Shamloo et al., 2012)

        2상 유동 해석을 통한 슈트 폭기 시스템 효율에 대한 램프 각도의 영향 조사

        1 Associate Professor, Civil Engineering Department, Jundi-Shapur University of Technology, Dezful, Iran

        2 Instructor in Civil Engineering Department Jundi-Shapur University of Technology, Dezful,Iran.

         10.22055/JISE.2021.37743.1980

        Abstract

        슈트 여수로의 흐름 폭기는 캐비테이션 손상을 방지하는 가장 효과적이고 경제적인 방법 중 하나입니다. 수중 프리즘에 아주 작은 양의 공기가 흩어지면 표면 손상이 크게 줄어듭니다. 이를 위해 폭기 장치로 알려진 구조를 사용할 수 있습니다. 또한, 램프 각도는 폭기 효율에 영향을 미치는 요인 중 하나입니다. 이 연구에서는 Flow-3D 소프트웨어를 사용하여 3가지 다른 시나리오인 6, 8 및 10도의 램프 각도에서 Jarreh 댐의 방수로를 통해 흐름을 동반하는 공기의 값을 시뮬레이션했습니다. 6도의 경사각에서 유동 유체로 유입되는 공기의 결과를 검증하기 위해이란 TAMAB Company의 실험실에서 댐 방수로 물리적 모델의 관찰 결과를 사용했습니다. 결과에 따르면 램프 각도를 높이면 워터제트 기저귀로 유입되는 공기가 증가하고 10도 램프 각도는 최고의 폭기 효율을 제공합니다. Flow-3D 모델은 결과에 따라 여수로의 2단계 물-공기 흐름을 시뮬레이션할 수도 있습니다.

        Flow aeration in chute spillway is one of the most effective and economic ways to prevent cavitation damage. Surface damage is significantly reduced when very small values of air are scattered in a water prism. A structure known as an aerator may be used for this purpose. Besides, ramp angle is one of the factors influencing aerator efficiency. In this research, the value of air entraining the flow through the Jarreh Dam’s spillway at the ramp angles of 6, 8 and 10 degrees, as three different scenarios, was simulated using the Flow-3D software. In order to validate the results of the inlet air into the flowing fluid at a ramp angle of 6 degrees, the observational results of the dam spillway physical model from the laboratory of TAMAB Company in Iran were used. According to the results, raising the ramp angle increases the inlet air to the water jet nappe, and a ten-degree ramp angle provides the best aeration efficiency. The Flow-3D model can also simulate the two-phase water-air flow on spillways, according to the results.

        Fig. 1- Schematic of the general pattern of flow and aeration process in the aerators
        Fig. 1- Schematic of the general pattern of flow and aeration process in the aerators
        Fig. 2- Experimental setup (Shamloo et al., 2012)
        Fig. 2- Experimental setup (Shamloo et al., 2012)
        Fig. 3- Results of numerical model validation in determining a) mean flow depth, b) mean velocity, and c) static pressure in various discharges vs (Shamloo et al., 2012) research under a 6 degree ramp angle
        Fig. 3- Results of numerical model validation in determining a) mean flow depth, b) mean velocity, and c) static pressure in various discharges vs (Shamloo et al., 2012) research under a 6 degree ramp angle
        Fig. 4- Location of data extraction stations after aeration on a scale model of 1:50
        Fig. 4- Location of data extraction stations after aeration on a scale model of 1:50
        Fig.7- Changes in cavitation index in different discharges with changes in ramp angle: a) 6 degrees, b) 8 degrees and c) 10 degrees
        Fig.7- Changes in cavitation index in different discharges with changes in ramp angle: a) 6 degrees, b) 8 degrees and c) 10 degrees

        Keywords

        Aeration system Ramp angle Aeration coefficient Two-phase flow Flow-3D model

        참고문헌

        • Baharvand, S., & Lashkar-Ara, B. (2021). 실험 모델과 CFD 모델을 결합한 수정 사행 C형 어로의 수력학적 설계기준. 생태 공학 , 164 . https://doi.org/10.1016/j.ecoleng.2021.106207

        2- Bayon, A., Toro, JP, Bombardelli, FA, Matos, J., & López-Jiménez, PA(2018). VOF 기술, 난류 모델 및 이산화 방식이 계단식 배수로에서 폭기되지 않은 스키밍 흐름의 수치 시뮬레이션에 미치는 영향. 수력 환경 연구 저널 , 19 , 137–149. https://doi.org/10.1016/j.jher.2017.10.002

        3- Brethour, JM, & Hirt, CW (2009). 2성분 흐름에 대한 드리프트 모델. Flow Science, Inc. , FSI – 09 – TN83Rev , 1–7.

        4- Chanson, H. (1989). 공기 유입 및 폭기 장치 연구. 수력학 연구 저널 , 27 (3), 301–319. https://doi.org/10.1080/00221688909499166

        5- Dong, Z., Wang, J., Vetsch, DF, Boes, RM, & Tan, G. (2019). 매우 높은 단위 배출에서 X자형 플레어링 게이트 교각 뒤의 계단식 배수로에서 공기-물 2상 흐름의 수치 시뮬레이션. 물(스위스) , 11 (10). https://doi.org/10.3390/w11101956

        6- Flow-3D, V. 11. 2. (2017). 사용자 매뉴얼. Flow Science Inc.: Santa Fe, NM, USA;

        7- Hirt, CW (2003). 자유 표면에서 공기의 난류 동반 모델링. Flow Science, Inc. , FSI – 03 – TN6 , 1–9.

        8- Hirt, CW (2016). 드리프트 플럭스에 대한 동적 액적 크기. Flow Science, Inc. , 1–10.

        9- Hirt, CW, & Nichols, BD (1981). 자유 경계의 역학에 대한 VOF(유체 체적) 방법. 전산 물리학 저널 , 39 (1), 201–225. https://doi.org/10.1016/0021-9991(81)90145-5

        10- Kherbache, K., Chesneau, X., Zeghmati, B., Abide, S., & Benmamar, S. (2017). 계단식 배수로의 물 흐름에 대한 계단식 경사 및 공기 주입의 영향: 수치 연구. 유체 역학 저널 , 29 (2), 322–331. https://doi.org/10.1016/S1001-6058(16)60742-4

        11- Kramer, M., & Chanson, H. (2019). 폭기된 여수로 흐름에서 광학 흐름 추정: 샘플링 매개변수에 대한 필터링 및 논의. 실험적 열 및 유체 과학 , 103 , 318–328. https://doi.org/10.1016/j.expthermflusci.2018.12.002

        12- Mahmoudian, Z., Baharvand, S., & Lashkarara, B. (2019). Baffle Fishway Denil Type의 흐름 패턴 조사. 관개 과학 및 공학(JISE) , 42 (3), 179–196.

        13- Meireles, IC, Bombardelli, FA 및 Matos, J. (2014). 가파른 계단식 배수로의 스키밍 흐름에서 공기 유입 시작: 분석. 수력학 연구 저널 , 52 (3). https://doi.org/10.1080/00221686.2013.878401

        14- Parsaie, A., & Haghiabi, AH (2019). 1/4 원형 볏이 있는 계단식 배수로에서 흐름 폭기의 시작 지점. 유량 측정 및 계측 , 69 . https://doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2019.101618

        15- Richardson, JF, & Zaki W N. (1979). 침전 및 유동화. 파트 1. 트랜스. Inst. 화학 영어 , 32 , 35–53.

        16- Shamloo, H., Hoseini Ghafari, S., & Kavianpour, M. (2012). 슈트 여수로의 폭기에 대한 유입구 흐름의 영향에 대한 실험적 연구(사례 연구: 이란 Jare Dam). 제10차 토목 공학 발전에 관한 국제 회의, 중동 기술 대학, 앙카라, 터키 .

        17- Wang, SY, Hou, DM, & Wang, CH (2012). Murum 수력 발전소의 계단식 슈트의 폭기 장치. 프로시디아 엔지니어링 , 28 , 803–807. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2012.01.813.

        18- Wei, W., Deng, J., & Zhang, F. (2016). 초임계 슈트 흐름에 대한 자체 폭기 공정 개발. 다상 흐름의 국제 저널 , 79 , 172–180. https://doi.org/10.1016/j.ijmultiphaseflow.2015.11.003

        19- Wu, J., QIAN, S., & MA, F. (2016). 스키점프 스텝 배수로의 새로운 디자인. 유체 역학 저널 , 05 , 914–917.

        20- Xu, Y., Wang, W., Yong, H., & Zhao, W. (2012). 슈트 폭기 장치에서 제트 흐름의 공동 역류에 대한 조사. 프로시디아 엔지니어링 , 31 , 51–56. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2012.01.989

        21- Yakhot, V., & Orszag, SA (1986). 난류의 재정규화 그룹 분석. I. 기본 이론. 과학 컴퓨팅 저널 , 1 (1), 3–51. https://doi.org/10.1007/BF01061452

        22- Yang, J., Teng, P., & Lin, C. (2019). 넓은 여수로 폭기장치의 통풍구 배치 및 물-기류 거동. Theoretical and Applied Mechanics Letters , 9 (2), 130–143. https://doi.org/10.1016/j.taml.2019.02.009

        23- Zhang, G., & Chanson, H. (2016). 자유 표면 폭기와 계단식 슈트의 총 압력 사이의 상호 작용. 실험적 열 및 유체 과학 , 74 , 368–381. https://doi.org/10.1016/j.expthermflusci.2015.12.011

        Fig. 1. General view of the Ilarion Dam (image from YouTube https://www.youtube.com/watch?v=KKm203f0r_k)

        프리즘 콘크리트 요소를 사용한 플런지 풀 재활 – 그리스 Ilarion 댐의 사례 연구 및 물리적 모델

        Plunge pool rehabilitation with prismatic concrete elements – case study and physical model of Ilarion dam in Greece

        Van Mol, Romain

        130m 높이의 Ilarion 댐은 그리스 북부의 Aliakmon 강에 건설되었습니다. 댐에는 끝에 스키 점프가 있는 2개의 방수로와 제트기의 충격을 완충하는 플런지 풀이 있습니다. 이 수영장은 최근 몇 년 동안 상당한 수질을 겪었습니다. 신뢰할 수 있는 보호 조치를 결정하기 위해 1:55 스케일 모델과 FLOW-3D®를 사용한 수치 모델이 생성되었습니다. 플런지 풀과 여수로에서의 유체역학적 거동과 제트의 궤적을 결정할 수 있었습니다. 수치 모델링은 아마도 대부분의 정련을 일으킨 제트의 영향이 아니라 결과적인 재순환 전류임을 보여주었습니다. 따라서 플런지 풀의 흐름은 매우 비대칭적이며 두 개의 배수로 중 하나만 작동할 때 소용돌이가 형성됩니다. 이 와류는 배수로의 유량보다 3배 더 큰 유역의 유효 유량을 초래합니다. 이 문제에 대한 간단한 해결책은 양쪽 배수로를 대칭적으로 운영하는 것입니다. 제트기의 충돌 표면을 증가시키고 이에 따라 세척 가능성을 줄이기 위해 스키 점프 버킷의 기하학적 구조를 수정하는 것도 조사되었습니다.

        The 130 m high Ilarion Dam is built on the Aliakmon River in northern Greece. The dam has two spillways with ski jumps at their ends and a plunge pool to cushion the impact of the jets. This pool has suered signicant scouring during several oods in recent years. In order to determine a reliable protection measure, a 1:55 scale model and a numerical model with FLOW-3D® were created. The hydrodynamic behaviour of the ow in the plunge pool and in the spillways as well as the trajectory of the jets could be determined. The numerical modelling showed that it was probably not the impact of the jet that caused the most of the scouring but the resulting recirculation current. The ow in the plunge pool is thus highly asymmetric and a vortex forms when only one of the two spillways is operating. This vortex results in an eective ow rate in the basin that is three times greater than the ow rate from the spillway. A simple solution to this problem is to operate both spillways symmetrically. A modication of the geometry of the ski jump bucket to increase the impact surface of the jet and thus reduce its scouring potential was also investigated.

        Fig. 1. General view of the Ilarion Dam (image from YouTube https://www.youtube.com/watch?v=KKm203f0r_k)
        Fig. 1. General view of the Ilarion Dam (image from YouTube
        Fig. 2. Topography before the 2013 flood (left) and after the 2015 flood (right)
        Fig. 2. Topography before the 2013 flood (left) and after the 2015 flood (right)
        Fig. 3. Top view of the velocity vectors at 293.5 m.a.s.l. for a total discharge of 500 m3 /s with only one spillway operational (left) and with two spillways operational (right); the water is coloured according to its velocity in m/s
        Fig. 3. Top view of the velocity vectors at 293.5 m.a.s.l. for a total discharge of 500 m3 /s with only one spillway operational (left) and with two spillways operational (right); the water is coloured according to its velocity in m/s

        Conclusions

        The two spillways of the Ilarion Dam in Greece were studied by numerical modelling with FLOW-3D®. The study focused on the hydrodynamic behaviour of the flow in the plunge pool. It was found that the recirculation current in the plunge pool is a problematic phenomenon. This creates an effective discharge more than 3 times larger than the one expected. A simple and cost-effective solution is to operate the spillways symmetrically. However, this may not always be possible for any given flood discharge. Indeed, the opening range of the gates may be limited for reasons of operability or vibration of the gates.

        Computational Fluid Dynamics, 온실

        CFD 사용: 유압 구조 및 농업에서의 응용

        USO DE CFD COMO HERRAMIENTA PARA LA MODELACIÓN Y  PREDICCIÓN NUMÉRICA DE LOS FLUIDOS: APLICACIONES EN  ESTRUCTURAS HIDRÁULICAS Y AGRICULTURA

        Cruz Ernesto Aguilar-Rodriguez1*; Candido Ramirez-Ruiz2; Erick Dante Mattos Villarroel3 

        1Tecnológico Nacional de México/ITS de Los Reyes. Carretera Los Reyes-Jacona, Col. Libertad. 60300.  Los Reyes de Salgado, Michoacán. México. 

        ernesto.ar@losreyes.tecnm.mx – 3541013901 (*Autor de correspondencia) 

        2Instituto de Ciencias Aplicadas y Tecnología, UNAM. Cto. Exterior S/N, C.U., Coyoacán, 04510, Ciudad  de México. México.  3Riego y Drenaje. Instituto Mexicano de Tecnología del Agua. Paseo Cuauhnáhuac 8532, Progreso,  Jiutepec, Morelos, C.P. 62550. México.

        Abstract

        공학에서 유체의 거동은 설명하기에 광범위하고 복잡한 과정이며, 유체역학은 유체의 거동을 지배하는 방정식을 통해 유체 역학 현상을 분석할 수 있는 과학 분야이지만 이러한 방정식에는 전체 솔루션이 없습니다. . 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, 이하 CFD)은 수치적 기법을 통해 방정식의 해에 접근할 수 있는 도구로, 신뢰할 수 있는 계산 모델을 얻기 위해서는 물리적 모델의 실험 데이터로 평가해야 합니다. 수력구조물에서 선형 및 미로형 여수로에서 시뮬레이션을 수행하고 배출 시트의 거동과 현재의 폭기 조건을 분석했습니다. 침강기에서 유체의 특성화를 수행하고 필요한 특성에 따라 사체적, 피스톤 또는 혼합의 분수를 수정하는 것이 가능합니다. 농업에서는 온실 환경을 특성화하고 환경에 대한 재료의 디자인, 방향 및 유형 간의 관계를 찾는 데 사용할 수 있습니다. 발견된 가장 중요한 결과 중 온실의 길이와 설계가 환기율에 미칠 수 있는 영향으로 온실의 길이는 높이의 6배 미만인 것이 권장됩니다.

        키워드: Computational Fluid Dynamics, 온실,

        Spillway, Settler 기사: COMEII-21048 소개 

        CFD는 유체 운동 문제에 대한 수치적 솔루션을 얻어 수리학적 현상을 더 잘 이해할 수 있게 함으로써 공간 시각화를 가능하게 하는 수치 도구입니다. 예를 들어, 수력 공학에서 벤츄리(Xu, Gao, Zhao, & Wang, 2014) 워터 펌핑(ȘCHEAUA, 2016) 또는 개방 채널 적용( Wu et 알., 2000). 

        문헌 검토는 실험 연구에서 검증된 배수로의 흐름 거동에 대한 수리학적 분석을 위한 CFD 도구의 효율성을 보여줍니다. 이 검토는 둑의 흐름 거동에 대한 수리학적 분석을 위한 CFD의 효율성을 보여줍니다. Crookston et al. (2012)는 미로 여수로에 대해 Flow 3D로 테스트를 수행했으며, 배출 계수의 결과는 3%에서 7%까지 다양한 오류로 실험적으로 얻은 결과로 허용 가능했으며 연구 결과 측면에 저압 영역이 있음을 발견했습니다. 익사 방식으로 작업할 때 위어의 벽. Zuhair(2013)는 수치 모델링 결과를 Mandali weir 원형의 실험 데이터와 비교했습니다.  

        최근 연구에서는 다양한 난류 모델을 사용하여 CFD를 적용할 가능성이 있음을 보여주었습니다. 그리고 일부만이 음용수 처리를 위한 침적자의 사례 연구를 제시했으며, 다른 설계 변수 중에서 기하학적인 대안, 수온 변화 등을 제안했습니다. 따라서 기술 개발로 인해 설계 엔지니어가 유체 거동을 분석하는 데 CFD 도구를 점점 더 많이 사용하게 되었습니다. 

        보호 농업에서 CFD는 온실 환경을 모델링하고 보조 냉방 또는 난방 시스템을 통해 온실의 미기후 관리를 위한 전략을 제안하는 데 사용되는 기술이었습니다(Aguilar Rodríguez et al., 2020).  

        2D 및 3D CFD 모델을 사용한 본격적인 온실 시뮬레이션은 태양 복사 모델과 현열 및 잠열 교환 하위 모델의 통합을 통해 온실의 미기후 분포를 연구하는 데 사용되었습니다(Majdoubi, Boulard, Fatnassi, & Bouirden, 2009). 마찬가지로 이 모델을 사용하여 온실 설계(Sethi, 2009), 덮개 재료(Baxevanou, Fidaros, Bartzanas, & Kittas, 2018), 시간, 연중 계절( Tong, Christopher, Li, & Wang, 2013), 환기 유형 및 구성(Bartzanas, Boulard, & Kittas, 2004). 

        CFD 거래 프로그램은 사용자 친화적인 플랫폼으로 설계되어 결과를 쉽게 관리하고 이해할 수 있습니다.  

        Figura 1. Distribución de presiones y velocidades en un vertedor de pared delgada.
        Figura 2. Perfiles de velocidad y presión en la cresta vertedora.
        Figura 3. Condiciones de aireación en vertedor tipo laberinto. (A)lámina adherida a la pared del
        vertedor, (B) aireado, (C) parcialmente aireado, (D) ahogado.
        Figura 4. Realización de prueba de riego.
        Figura 5. Efecto de la posición y dirección de los calefactores en un invernadero a 2 m del suelo.
        Figura 5. Efecto de la posición y dirección de los calefactores en un invernadero a 2 m del suelo.
        Figura 6. Indicadores ambientales para medir el confort ambiental de los cultivos.
        Figura 6. Indicadores ambientales para medir el confort ambiental de los cultivos.
        Figura 7. Líneas de corriente dentro del sedimentador experimental en estado estacionario  (Ramirez-Ruiz, 2019).
        Figura 7. Líneas de corriente dentro del sedimentador experimental en estado estacionario (Ramirez-Ruiz, 2019).

        Referencias Bibliográficas

        Aguilar-Rodriguez, C.; Flores-Velazquez, J.; Ojeda-Bustamante, W.; Rojano, F.; Iñiguez-
        Covarrubias, M. 2020. Valuation of the energyperformance of a greenhouse with

        an electric heater using numerical simulations. Processes, 8, 600.

        Aguilar-Rodriguez, C.; Flores-Velazquez, J.; Rojano, F.; Ojeda-Bustamante, W.; Iñiguez-
        Covarrubias, M. 2020. Estimación del ciclo de cultivo de tomate (Solanum

        lycopersicum L.) en invernadero, con base en grados días calor (GDC) simulados
        con CFD. Tecnología y ciencias del agua, ISSN 2007-2422, 11(4), 27-57.
        Al-Sammarraee, M., y Chan, A. (2009). Large-eddy simulations of particle sedimentation
        in a longitudinal sedimentation basin of a water treatment plant. Part 2: The effects
        of baffles. Chemical Engineering Journal, 152(2-3), 315-321.
        doi:https://doi.org/10.1016/j.cej.2009.01.052.
        Bartzanas, T.; Boulard, T.; Kittas, C. 2004. Effect of vent arrangement on windward
        ventilation of a tunnel greenhouse. Biosystems Engineering, 88(4).
        Baxevanou, C.; Fidaros, D.; Bartzanas, T.; Kittas, C. 2018. Yearly numerical evaluation of
        greenhouse cover materials. Computers and Electronics in Agriculture, 149, 54–

        1. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2017.12.006.
          Crookston, B. M., & Tullis, B. P. 2012. Labyrinth weirs: Nappe interference and local
          submergence. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 138(8), 757-765.
          Fernández, J. M. 2012. Técnicas numéricas en Ingeniería de Fluidos: Introducción a la
          Dinámica de Fluidos Computacional (CFD) por el Método de Volumen Finito;
          Reverté, Barcelona, pp. 98-294.
          Goula, A., Kostoglou, M., Karapantsios, T., y Zouboulis, A. (2008). The effect of influent
          temperature variations in a sedimentation tank for potable water treatment— A
          computational fluid dynamics study. Water Research, 42(13), 3405-3414.
          doi://doi.org/10.1016/j.watres.2008.05.002.
          Majdoubi, H.; Boulard, T.; Fatnassi, H.; Bouirden, L. 2009. Airflow and microclimate
          patterns in a one-hectare Canary type greenhouse: an experimental and CFD
          assisted study. Agricultural and Forest Meteorology, 149(6-7), 1050-1062.
          Ramirez-Ruiz Candido (2019). Estudio hidrodinámico de sedimentadores de alta tasa en
          plantas potabilizadoras utilizando dinámica de fluidos computacional (CFD).
          Universidad Nacional Autónoma de México. Tesis de maestría.
          Sánchez, J. M. C., & Elsitdié, L. G. C. 2011. Consideraciones del mallado aplicadas al
          cálculo de flujos bifásicos con las técnicas de dinámica de fluidos computacional.
          J. Introd. Inv. UPCT., 4, 33-35.
          Sethi, V.P. 2009. On the selection of shape and orientation of a greenhouse: Thermal
          modeling and experimental validation, Sol. Energy, 83, 21–38.
          ȘCHEAUA, F. 2016. AGRICULTURAL FIELD IRRIGATION SOLUTION BASED ON
          VENTURI NOZZLE γ 2 g γ 2 g. JOURNAL OF INDUSTRIAL DESIGN AND
          ENGINEERING GRAPHICS, 2(1), 31–35.

        Tong, G.; Christopher, D.; Li, T.; Wang, T. 2013. Passive solar energy utilization: a review
        of cross-section building parameter selection for Chinese solar greenhouses.
        Renewable and Sustainable Energy Reviews, 26, 540-548.

        Xu, Y., Gao, L., Zhao, Y., & Wang, H. 2014. Wet gas overreading characteristics of a long-
        throat Venturi at high pressure based on CFD. Flow Measurement and

        Instrumentation, 40, 247–255. https://doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2014.09.004
        Wu, W., Rodi, W y Wenka, T. 2000. 3D numerical modeling of flow and sediment transport
        in open channels. ASCE Journal of Hydraulic Engineering. Vol 126 Num 1.
        Zuhair al zubaidy, Riyadh. 2013. Numerical Simulation of Two-Phase Flow.
        En:International Journal of Structural and Civil Engineering Research. Vol 2, No 3;
        13p

        Fig. 3. Experimental angled top-view setup for laser welding of zinc-coated steel with a laser illumination.

        Effect of zinc vapor forces on spattering in partial penetration laser welding of zinc-coated steels

        Yu Hao a, Nannan Chen a,b, Hui-Ping Wang c,*, Blair E. Carlson c, Fenggui Lu a,*
        a Shanghai Key Laboratory of Materials Laser Processing and Modification, School of Materials Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai,
        200240, PR China b Department of Industrial and Manufacturing Eng

        ABSTRACT

        A three-dimensional thermal-fluid numerical model considering zinc vapor interaction with the molten pool was developed to study the occurrence of zinc vapor-induced spatter in partial penetration laser overlap welding of zinc-coated steels. The zinc vapor effect was represented by two forces: a jet pressure force acting on the keyhole rear wall as the vapor bursts into the keyhole and a drag force on the upper keyhole wall as the vapor escapes upwards. The numerical model was calibrated by comparing the predicted keyhole shape with the keyhole shape observed by high-speed X-ray imaging and applied for various weld schedules. The study showed that large jet pressure forces induced violent fluctuations of the keyhole rear wall, resulting in an unstable keyhole and turbulent melt flow. A large drag force pushed the melt adjacent to the keyhole surface upward and accelerated the movement of the melt whose velocities reached 1 m/s or even higher, potentially inducing spatter. Increased heat input facilitated the occurrence of large droplets of spatter, which agreed with experimental observations captured by high-speed camera.

        아연도금강의 부분용입 레이저 겹침용접에서 아연증기유도 스패터의 발생을 연구하기 위하여 용융풀과의 아연증기 상호작용을 고려한 3차원 열유체 수치모델을 개발하였습니다.

        아연 증기 효과는 증기가 열쇠 구멍으로 폭발할 때 키홀 뒤쪽 벽에 작용하는 제트 압력력과 증기가 위쪽으로 빠져나갈 때 위쪽 키홀 벽에 작용하는 항력의 두 가지 힘으로 표시됩니다.

        수치 모델은 예측된 열쇠 구멍 모양과 고속 X선 영상으로 관찰된 키홀 모양을 비교하여 보정하고 다양한 용접 일정에 적용했습니다.

        이 연구는 큰 제트 압력이 키홀 뒷벽의 격렬한 변동을 유발하여 불안정한 열쇠 구멍과 난류 용융 흐름을 초래한다는 것을 보여주었습니다. 큰 항력은 키홀 표면에 인접한 용융물을 위로 밀어올리고 속도가 1m/s 이상에 도달한 용융물의 이동을 가속화하여 잠재적으로 스패터를 유발할 수 있습니다.

        증가된 열 입력은 고속 카메라로 포착한 실험적 관찰과 일치하는 큰 방울의 스패터 발생을 촉진했습니다.

        Fig. 1. Schematic of zero-gap laser welding of zinc-coated steel.
        Fig. 1. Schematic of zero-gap laser welding of zinc-coated steel.
        Fig. 2. Experimental setup for capturing a side view of the laser welding of zinc-coated steel enabled by use of high-temperature glass.
        Fig. 2. Experimental setup for capturing a side view of the laser welding of zinc-coated steel enabled by use of high-temperature glass.
        Fig. 3. Experimental angled top-view setup for laser welding of zinc-coated steel with a laser illumination.
        Fig. 3. Experimental angled top-view setup for laser welding of zinc-coated steel with a laser illumination.
        Fig. 4. Schematic of the rotating Gaussian body heat source.
        Fig. 4. Schematic of the rotating Gaussian body heat source.
        Fig. 5. Schematic of jet pressure force caused by zinc vapor: (a) locating the outlet of zinc vapor (point A), (b) schematic of assigning the jet pressure force.
        Fig. 5. Schematic of jet pressure force caused by zinc vapor: (a) locating the outlet of zinc vapor (point A), (b) schematic of assigning the jet pressure force.
        Fig. 6. Schematic of drag force caused by zinc vapor.
        Fig. 6. Schematic of drag force caused by zinc vapor.
        Fig. 7. Procedure for calculating the outgassing velocity of zinc vapor.
        Fig. 7. Procedure for calculating the outgassing velocity of zinc vapor.
        Fig. 8. Schematic related to calculating the zone of vaporized zinc.
        Fig. 8. Schematic related to calculating the zone of vaporized zinc.
        Fig. 9. The meshed domains for the thermal-fluid simulation of laser welding.
        Fig. 9. The meshed domains for the thermal-fluid simulation of laser welding.
        Fig. 10. The calculated temperature field and validation: (a) 3-D temperature field; (b)-(f) Comparison of experimental and simulated weld cross section: (b) P = 2000 W, v = 50 mm/s; (c) P = 2500 W, v = 50 mm/s; (d) P = 3000 W, v = 50 mm/s; (e) P = 3000 W, v = 60 mm/s; (f) P = 3000 W, v = 70 mm/s.
        Fig. 10. The calculated temperature field and validation: (a) 3-D temperature field; (b)-(f) Comparison of experimental and simulated weld cross section: (b) P = 2000 W, v = 50 mm/s; (c) P = 2500 W, v = 50 mm/s; (d) P = 3000 W, v = 50 mm/s; (e) P = 3000 W, v = 60 mm/s; (f) P = 3000 W, v = 70 mm/s.
        Fig. 11. Comparison of X-Ray images of in-process keyhole profiles and the numerical predictions: (a) Single sheet penetration (P = 480 W, v = 150 mm/s); (b) Two sheet penetration (P = 532 W, v = 150 mm/s).
        Fig. 11. Comparison of X-Ray images of in-process keyhole profiles and the numerical predictions: (a) Single sheet penetration (P = 480 W, v = 150 mm/s); (b) Two sheet penetration (P = 532 W, v = 150 mm/s).
        Fig. 12. High-speed images of dynamic keyhole in laser welding of steels: (a) without zinc coating (b) with zinc coating.
        Fig. 12. High-speed images of dynamic keyhole in laser welding of steels: (a) without zinc coating (b) with zinc coating.
        Fig. 13. Mass loss and molten pool observation under different laser power and welding velocity for 1.2 mm + 1.2 mm HDG 420LA stack-up
        Fig. 13. Mass loss and molten pool observation under different laser power and welding velocity for 1.2 mm + 1.2 mm HDG 420LA stack-up
        Fig. 14. Numerical results of keyhole and flow field in molten pool: (a) without zinc vapor forces, (b) with zinc vapor forces.
        Fig. 14. Numerical results of keyhole and flow field in molten pool: (a) without zinc vapor forces, (b) with zinc vapor forces.
        Fig. 18. Calculated velocity fields for different welding parameters: (a) P = 2 kW, v = 50 mm/s, (b) P = 2.5 kW, v = 50 mm/s, (c) P = 3 kW, v = 50 mm/s, (d) P = 3 kW, v = 60 mm/s, (e) P = 3 kW, v = 70 mm/s.
        Fig. 18. Calculated velocity fields for different welding parameters: (a) P = 2 kW, v = 50 mm/s, (b) P = 2.5 kW, v = 50 mm/s, (c) P = 3 kW, v = 50 mm/s, (d) P = 3 kW, v = 60 mm/s, (e) P = 3 kW, v = 70 mm/s.
        Fig. 19. Schematic of the generation of spatter in different sizes: (a) small size, (b) large size.
        Fig. 19. Schematic of the generation of spatter in different sizes: (a) small size, (b) large size.

        References

        Ai, Y., Jiang, P., Wang, C., et al., 2018. Experimental and numerical analysis of molten
        pool and keyhole profile during high-power deep-penetration laser welding. Int. J.
        Heat Mass Transf. 126 (part-A), 779–789.
        Chen, Z., Yang, S., Wang, C., et al., 2014. A study of fiber laser welding of galvanized
        steel using a suction method. J. Mater. Process. Technol. 214 (7), 1456–1465.
        Cho, W.I., Na, S.J., Thomy, C., et al., 2012. Numerical simulation of molten pool
        dynamics in high power disk laser welding. J. Mater. Process. Technol. 212 (1),
        262–275.
        Deng, S., Wang, H.P., Lu, F., et al., 2019. Investigation of spatter occurrence in remote
        laser spiral welding of zinc-coated steels. Int. J. Heat Mass Transf. 140 (9), 269–280.
        Fabbro, R., Coste, F., Goebels, D., et al., 2006. Study of CW Nd-Yag laser welding of Zncoated steel sheets. J. Phys. D Appl. Phys. 39 (2), 401.
        Gao, Z., Wu, Y., Huang, J., 2009. Analysis of weld pool dynamic during stationary
        laser–MIG hybrid welding. Int. J. Adv. Manuf. Technol. 44 (9), 870–879.
        Kaplan, A., 1994. A model of deep penetration laser welding based on calculation of the
        keyhole profile. J. Phys. D Appl. Phys. 27 (9), 1805.
        Kim, J., Oh, S., Ki, H., 2015. A study of keyhole geometry in laser welding of zinc-coated
        and uncoated steels using a coaxial observation method. J. Mater. Process. Technol.
        225, 451–462.
        Kim, J., Oh, S., Ki, H., 2016. Effect of keyhole geometry and dynamics in zero-gap laser
        welding of zinc-coated steel sheets. J. Mater. Process. Technol. 232, 131–141.
        Koch, H., KaGeler, C., Otto, A., et al., 2011. Analysis of welding zinc coated steel sheets
        in zero gap configuration by 3D simulations and high-speed imaging. Phys. Procedia
        12 (part-B), 428–436.
        Kouraytem, N., Li, X., Cunningham, R., et al., 2019. Effect of laser-matter interaction on
        molten pool flow and keyhole dynamics. Phys. Rev. Appl. 11 (6), 54–64.
        Li, S., Chen, G., Katayama, S., et al., 2014. Relationship between spatter formation and
        dynamic molten pool during high-power deep-penetration laser welding. Appl. Surf.
        Sci. 303 (6), 481–488.
        Ma, J., 2013. Experimental and Numerical Studies on the Issues in Laser Welding of
        Galvanized High-Strength Dual-Phase Steels in a Zero-Gap Lap Joint Configuration,
        PhD Thesis. Southern Methodist University.
        Pan, Y., 2011. Laser Welding of Zinc Coated Steel Without a Pre-Set Gap, PhD Thesis.
        Delft University of Technology.
        Schmidt, M., Otto, A., 2008. Analysis of YAG laser lap-welding of zinc coated steel sheets.
        CIRP Ann. Manuf. Technol. 57, 213–216.
        Semak, V., Matsunawa, A., 1999. The role of recoil pressure in energy balance during
        laser materials processing. J. Phys. D Appl. Phys. 30 (18), 2541.
        Wu, S., Zhao, H., Wang, Y., Zhang, X., 2004. A new heat source model in numerical
        simulation of high energy beam welding. Trans. China Weld. 21, 99–102.
        Yaws, C.L., 2015. The Yaws Handbook of Vapor Pressure: Antoine Coefficients.
        Zhou, J., Tsai, H.L., 2008. Modeling of transport phenomena in hybrid laser-MIG keyhole
        welding. Int. J. Heat Mass Transf. 51 (17–18), 4353–4366.

        Figure 16: Velocity Vectors of Flow at Ghulmet

        댐 붕괴 홍수파 및 범람 매핑 시뮬레이션: A
        아타바드 호수 사례 연구

        Simulation of Dam-Break Flood Wave and Inundation Mapping: A
        Case study of Attabad Lake

        Wasim Karam1, Fayaz A. Khan2, Muhammad Alam3, Sajjad Ali4
        1Lab. Engineer, Department of Civil Engineering, University of Engineering and Technology Mardan, Pakistan,
        wasim10karam@gmail.com
        2Assistant Professor, National Institute of Urban Infrastructure Planning, University of Engineering and Technology Peshawar,
        Pakistan, fayazuet@yahoo.com
        3,4Assistant Professor, Department of Civil Engineering, University of Engineering and Technology Mardan, Pakistan,
        emalam82@gmail.com, sajjadali@uetmardan.edu.pk

        ABSTRACT

        산사태 또는 제방 댐의 파손 연구는 구성이 불확실하고 자연적이며 재해에 대해 적절하게 설계되지 않았기 때문에 다른 자연적 사건에 대한 대응 지식이 부족하기 때문에 더 중요합니다. 이 논문은 댐 ​​파괴의 수력학적 모델링의 다양한 방법을 개선하는 것을 목표로 합니다.

        현재 이 연구에서 Attabad 호수의 댐 붕괴는 전산 유체 역학 기술을 사용하여 시뮬레이션됩니다. 수치 모델(FLOW-3D)은 Reynolds 평균 Navier-Stoke 방정식을 완전히 3D로 풀어서 다양한 단면에서의 피크 유량 깊이, 피크 속도, 피크 방전, 피크 깊이까지의 시간 및 피크 방전까지의 시간을 예측하기 위해 개발되었습니다.

        표준 RNG 난류 모델을 사용하여 난류를 시뮬레이션한 다음 마을의 흐름에 대한 홍수 범람 지도와 속도 벡터를 그립니다. 결과는 Hunza 강의 수로를 통해 모델링된 홍수파의 대부분이 Hunza 강의 범람원에 포함되지만 Hunza 강의 범람원 내부에 위치한 Miaun 및 chalat와 같은 일부 마을의 경우 더 높은 위험에 있음을 보여줍니다.

        그러나 이들 마을의 예상 홍수 도달 시간은 각각 31분과 44분으로 인구를 안전한 지역으로 대피시키기에 충분한 시간인 반면, 알리 아바드에 인접한 하산 아바드와 같은 일부 마을의 경우 침수 위험이 더 높은 반면 마을의 예상 홍수 도착 시간은 12분으로 인구 대피에 충분하지 않으므로 홍수 억제를 위한 추가 홍수 보호 구조가 필요합니다.

        최고속도의 추정치는 하천평야의 더 높은 전단응력, 심한 침식의 위험, 농경지 피해, 주거지 및 형태학적 변화가 예상됨을 의미한다. 댐 파손 분석(예: 최고 깊이, 최고 속도, 홍수 도달 시간 및 홍수 범람 지도)은 향후 위험 분석 및 홍수 관리의 지침으로만 사용해야 합니다.

        Figure 2: Case Study Location on Map of Pakistan
        Figure 2: Case Study Location on Map of Pakistan
        Figure 3: Lake Condition 3 months after Landslide
        Figure 3: Lake Condition 3 months after Landslide
        Figure 5: 3D Model from the Merged DEM
        Figure 5: 3D Model from the Merged DEM
        Figure 7: Free Surface Elevation relative to local origin
        Figure 7: Free Surface Elevation relative to local origin
        Figure 8: Model of lake referenced over Google Earth Image
        Figure 8: Model of lake referenced over Google Earth Image
        Figure 9: Meshing in the 3D Terrain Model
        Figure 9: Meshing in the 3D Terrain Model
        Figure 10: Flow Depth Hydrographs of the downstream villages  (A) Karim Abad (B) Ghulmet (C) Thol (D) Chalat (E) Nomal
        Figure 10: Flow Depth Hydrographs of the downstream villages (A) Karim Abad (B) Ghulmet (C) Thol (D) Chalat (E) Nomal
        Figure 11: Flow Hydrograph at Karim Abad and Nomal Bridge
        Figure 11: Flow Hydrograph at Karim Abad and Nomal Bridge
        Figure 12: Flood Inundation Map of Karim Abad
        Figure 12: Flood Inundation Map of Karim Abad
        Figure 13: Flood Inundation Map of Ghulmet
        Figure 13: Flood Inundation Map of Ghulmet
        Figure 14: Flood Inundation Map of Chalat
        Figure 14: Flood Inundation Map of Chalat
        Figure 15: Velocity Vectors of flow at Karim Abad
        Figure 15: Velocity Vectors of flow at Karim Abad
        Figure 16: Velocity Vectors of Flow at Ghulmet
        Figure 16: Velocity Vectors of Flow at Ghulmet
        Figure 17: Velocity Vectors of Flow at Chalat
        Figure 17: Velocity Vectors of Flow at Chalat

        REFERENCES

        [1]. Zhang, L. & Peng, M. & Chang, D.S. & Xu, Y. (2015).
        Dam Failure Mechanisms and Risk Assessment, First
        Ed. John Wiley and Sons, Singapore 473 pp.
        10.1002/9781118558522.
        [2]. T. L. Wahl, “Dam Breach Modeling – an Overview of
        Analysis Methods,” 2nd Jt. Fed. Interagency Conf. Las
        Vegas, NV, pp. 1–12, 2010.
        [3]. Khosravi K. “Dam Break Analysis and Flood
        Inundation Mapping : The Case Study of Sefid-Rud
        Dam,” no. August 2019. DOI:
        10.1016/B978-0-12-815998-9.00031-2
        [4]. Robb, D. M., & Vasquez, J. A. (2015). Numerical
        simulation of dam-break flows using depth-averaged
        hydrodynamic and three-dimensional CFD models.
        22nd Canadian Hydrotechnical Conference, (June).
        [5]. Mohammad Rostami, M. S. (2015). Human Life Saving
        by Simulation of Dam Break using Flow-3D. Trend in
        Life Sciences, 4(3), 308–316
        [6]. Gharbi, M., Soualmia, A., Dartus, D., & Masbernat, L.
        (2016). Comparison of 1D and 2D hydraulic models
        for floods simulation on the Medjerda River in
        Tunisia. Journal of Materials and Environmental
        Science, 7(8), 3017–3026. https://doi.org/10.1080/153
        [7]. Andrei, A., Robert, B., & Erika, B. (2017). Numerical
        Limitations of 1D Hydraulic Models Using MIKE11
        or HEC-RAS software – A case study of Baraolt
        River, Romania. IOP Conference Series: Materials
        Science and Engineering, 245(7).
        https://doi.org/10.1088/1757-899X/245/7/072010
        [8]. Henderson, F.M. (1966). Open Channel Flow. MacMillan
        Company, New York, USA, P. No 304-313
        [9]. Betsholtz, A., & Nordlöf, B. (2017). Potentials and
        limitations of 1D, 2D and coupled 1D-2D flood
        modeling in HEC-RAS. Lund University, 128.
        https://doi.org/10.1016/S0300-9440(03)00139-5
        [10].Ozmen-Cagatay, H., & Kocaman, S. (2011). Dam-break
        flow in the presence of obstacle: Experiment and CFD
        simulation. Engineering Applications of Computational
        Fluid Mechanics, 5(4), 541–552.
        https://doi.org/10.1080/19942060.2011.11015393
        [11].Toombes, L., & Chanson, H. (2011). Numerical
        Limitations of Hydraulic Models. 10th Hydraulics
        Conference, (July), 2322–2329.
        https://doi.org/10.1016/j.jalz.2016.06.1613
        [12].Zarein, M. (2015). Modeling Dam-Break Flows Using
        a 3d Mike 3 Flow Model, (January).
        [13].George, A. C., & Nair, B. T. (2015). Dam Break
        Analysis Using BOSS DAMBRK. Aquatic Procedia,
        4(Icwrcoe), 853–860.
        https://doi.org/10.1016/j.aqpro.2015.02.10
        [14].S. Roga and K. M. Pandey, “Computational Analysis of
        Supersonic Flow Regime Using Ramp Injector with
        Standard K- ω Turbulence Model” .World Academy of
        research in Science and Engineering, vol. 2, no. 1, pp.
        31–40, 2013.http:// doi.org/10.1.1.348.5862.

        Fig. 4. Meshed quarter aluminum model with HAZ regions and support steel plates.

        Benchmark study on slamming response of flat-stiffened plates considering fluid-structure interaction

        유체-구조 상호작용을 고려한 평판 보강판의 슬래밍 응답에 대한 벤치마크 연구

        Dac DungTruongabBeom-SeonJangaCarl-ErikJansoncJonas W.RingsbergcYasuhiraYamadadKotaTakamotofYasumiKawamuraeHan-BaekJua
        aResearch Institute of Marine Systems Engineering, Department of Naval Architecture and Ocean Engineering, Seoul National University, Seoul, South Korea
        bDepartment of Engineering Mechanics, Nha Trang University, Nha Trang, Viet Nam
        cDivision of Marine Technology, Department of Mechanics and Maritime Sciences, Chalmers University of Technology, Gothenburg, Sweden
        dNational Maritime Research Institute, National Institute of Maritime, Port and Aviation Technology, Tokyo, Japan
        eDepartment of Systems Design for Ocean-Space, Yokohama National University, Kanagawa, Japan
        fDepartment of Mechanical Systems Engineering, Tokyo University of Agriculture and Technology, Tokyo, Japan

        ABSTRACT

        이 논문은 해양구조물의 평보강판의 슬래밍 반응에 대한 벤치마크 연구를 제시합니다. 목표는 유체-구조 상호작용(FSI) 시뮬레이션 방법론, 모델링 기술 및 슬래밍 압력 예측에 대한 기존 연구원의 경험을 비교하는 것이었습니다.

        수치 FSI 시뮬레이션을 위해 가장 일반적인 상용 소프트웨어 패키지를 사용하는 3개의 연구 그룹(예: LS-Dyna ALE, LS-Dyna ICFD, ANSYS CFX 및 Star-CCM+/ABAQUS)이 이 연구에 참여했습니다.

        공개 문헌에서 입수할 수 있는 경량 선박과 같은 바닥 구조의 평평한 강화 알루미늄 판에 대한 습식 낙하 시험 데이터는 FSI 모델링의 검증에 활용되었습니다. 형상 모델 및 재료 속성을 포함한 실험 조건의 요약은 시뮬레이션 전에 참가자에게 배포되었습니다.

        충돌 속도와 강판의 강성이 슬래밍 응답에 미치는 영향을 조사하기 위해 해양 설비에 사용되는 실제 치수를 갖는 평판 보강 강판에 대한 매개변수 연구를 수행했습니다. 보강판에 작용하는 전체 수직력에 대한 FE 시뮬레이션 결과와 이러한 힘에 대한 구조적 반응을 참가자로부터 획득하여 분석 및 비교하였다.

        앞서 언급한 상용 FSI 소프트웨어 패키지를 사용하여 슬래밍 부하에 대한 신뢰할 수 있고 정확한 예측을 평가했습니다. 또한 FSI 시뮬레이션에서 관찰된 동일한 영구 처짐을 초래하는 등가 정적 슬래밍 압력을 보고하고 분류 표준 DNV에서 제안한 해석 모델 및 슬래밍 압력 계산을 위한 기존 실험 데이터와 비교했습니다.

        연구 결과는 등가 하중 모델이 물 충돌 속도와 플레이트 강성에 의존한다는 것을 보여주었습니다. 즉, 등가정압계수는 충돌속도가 증가함에 따라 감소하고 충돌구조가 더 단단해지면 증가한다.

        This paper presents a benchmark study on the slamming responses of offshore structures’ flat-stiffened plates. The objective was to compare the fluid-structure interaction (FSI) simulation methodologies, modeling techniques, and established researchers’ experiences in predicting slamming pressure. Three research groups employing the most common commercial software packages for numerical FSI simulations (i.e. LS-Dyna ALE, LS-Dyna ICFD, ANSYS CFX, and Star-CCM+/ABAQUS) participated in this study. Wet drop test data on flat-stiffened aluminum plates of light-ship-like bottom structures available in the open literature was utilized for validation of the FSI modeling. A summary of the experimental conditions including the geometry model and material properties, was distributed to the participants prior to their simulations. A parametric study on flat-stiffened steel plates having actual scantlings used in marine installations was performed to investigate the effect of impact velocity and plate rigidity on slamming response. The FE simulation results for the total vertical forces acting on the stiffened plates and their structural responses to those forces, as obtained from the participants, were analyzed and compared. The reliable and accurate predictions of slamming loads using the aforementioned commercial FSI software packages were evaluated. Additionally, equivalent static slamming pressures resulting in the same permanent deflections, as observed from the FSI simulations, were reported and compared with analytical models proposed by the Classification Standards DNV and existing experimental data for calculation of the slamming pressure. The study results showed that the equivalent load model depends on the water impact velocity and plate rigidity; that is, the equivalent static pressure coefficient decreases with an increase in impact velocity, and increases when impacting structures become stiffer.

        Fig. 4. Meshed quarter aluminum model with HAZ regions and support steel plates.
        Fig. 4. Meshed quarter aluminum model with HAZ regions and support steel plates.
        Fig. 6. (a) Boundary conditions of water hitting case and (b) water jets at end of the simulation.
        Fig. 6. (a) Boundary conditions of water hitting case and (b) water jets at end of the simulation.
        Fig. 7. Comparison of prediction and test results for deflection time history of (a) D1 and (b) D2 for Vi = 2.3 m/s.
        Fig. 7. Comparison of prediction and test results for deflection time history of (a) D1 and (b) D2 for Vi = 2.3 m/s.
        Fig. 8. Comparison of prediction and test results for maximum deflection with different impact velocities.
        Fig. 8. Comparison of prediction and test results for maximum deflection with different impact velocities.
        Fig. 16. Boundary conditions applied to present FSI simulations (Sym. denotes symmetric, and Cons. denotes constrained)
        Fig. 16. Boundary conditions applied to present FSI simulations (Sym. denotes symmetric, and Cons. denotes constrained)
        Fig. 24. Distribution of deflections at moment of maximum deflection in: (a) LS-Dyna ALE, (b) Star-CCM+/ABAQUS, (c) ANSYS CFD, and (d) LSDyna ICFD (unit: m).

        Keywords

        Benchmark studyEquivalent static pressureFlat-stiffened plateFluid-structure interactionPermanent deflectionSlamming pressure coefficient

        References

        [1] Von Karman TH. The impact on seaplane floats during landing. Washington, DC: National Advisory Committee for Aeronautics; 1929. Technical note No.: 321.
        [2] Wagner VH. Über Stoß- und Gleitvorgange ¨ an der Oberflache ¨ von Flüssigkeiten. Z Angew Math Mech 1932;12(4):193–215.
        [3] Chuang SL. Experiments on flat-bottom slamming. J Ship Res 1966;10:10–7.
        [4] Chuang SL. Investigation of impact of rigid and elastic bodies with water. Report for Department of the Navy. Washington, DC: United States Department of the
        Navy; 1970. Report No.: 3248.
        [5] Mori K. Response of the bottom plate of high-speed crafts under impulsive water pressure. J Soc Nav Archit Jpn 1977;142:297–305 [Japanese].
        [6] Cheon JS, Jang BS, Yim KH, Lee HSD, Koo BY, Ju HB. A study on slamming pressure on a flat stiffened plate considering fluid–structure interaction. J Mar Sci
        Technol 2016;21:309–24.
        [7] Truong DD, Jang BS, Ju HB, Han SW. Prediction of slamming pressure considering fluid-structure interaction. Part I: Numerical simulations. Ships Offshore
        Struct. https://doi.org/10.1080/17445302.2020.1816732.
        [8] Truong DD, Jang BS, Ju HB, Han SW. Prediction of slamming pressure considering fluid-structure interaction. Part II: Derivation of empirical formulations. Mar
        Struct. https://doi.org/10.1016/j.marstruc.2019.102700.
        [9] Greenhow M, Lin W. Numerical simulation of nonlinear free surface flows generated by wedge entry and wave maker motions. In: Proceedings of the 4th
        international conference on numerical ship hydrodynamics, Washington, DC; 1985.
        [10] Sun H, Faltinsen OM. Water impact of horizontal circular cylinders and cylindrical shells. Appl Ocean Res 2006;28(5):299–311.
        [11] Gingold RA, Monaghan JJ. Smoothed particle hydrodynamics: theory and application to non-spherical stars. Royal Astronomical Society 1977;181:375–89.
        [12] Shao S. Incompressible SPH simulation of water entry of a free-falling object. Int J Numer Methods Fluid 2009;59(1):91–115.
        [13] Souli M, Ouahsine A, Lewin L. ALE formulation for fluid-structure interaction problems. Comput Methods Appl Mech Eng 2000;190(5):659–75.
        [14] Livermore Software Technology Corporation (LSTC). ICFD theory manual incompressible fluid solver in LS-DYNA. Livermore Software Technology Corporation;

        [15] Livermore Software Technology Corporation (LSTC). LS-DYNA theoretical manual. Livermore Software Technology Corporation; 2006.
        [16] FLOW-3D user’s manual. 2018., version 12.0.
        [17] Cd-adapco. STAR-CCM+ User’s manual. 2012., version 7.06.
        [18] ANSYS fluent user’s guide. 2015.
        [19] ANSYS CFX user’s guide. 2014.
        [20] Abaqus user’s manual, version 6.13. SIMULIA; 2013.
        [21] Luo HB, Hu J, Guedes Soares C. Numerical simulation of hydroelastic responses of flat stiffened panels under slamming loads. In: Proceedings of the 29th
        international conference on ocean, offshore and arctic engineering (OMAE2010); 2010 [Shanghai, China].[22] Yamada Y, Takami T, Oka M. Numerical study on the slamming impact of wedge shaped obstacles considering fluid-structure interaction (FSI). In: Proceedings
        of the 22nd international offshore and polar engineering conference (ISOPE2012); 2012 [Rhodes, Greece].
        [23] Luo HB, Wang H, Guedes Soares C. Numerical and experimental study of hydrodynamic impact and elastic response of one free-drop wedge with stiffened
        panels. Ocean Eng 2012;40:1–14.
        [24] Sun H, Wang DY. Experimental and numerical analysis of hydrodynamic impact on stiffened side of three dimensional elastic stiffened plates. Adv Mech Eng
        2018;10(4):1–23.
        [25] Ma S, Mahfuz H. Finite element simulation of composite ship structures with fluid structure interaction. Ocean Eng 2012;52:52–9.
        [26] LSTC. Turek & hron’s FSI benchmark problem. 2012.
        [27] Califano A, Brinchmann K. Evaluation of loads during a free-fall lifeboat drop. In: Proceedings of the ASME 32nd international conference on ocean, offshore
        and arctic engineering (OMAE2013); 2013 [Nantes, France].
        [28] LSTC. 3D fluid elastic body interaction problem. 2014.
        [29] Yamada Y, Takamoto K, Nakanishi T, Ma C, Komoriyama Y. Numerical study on the slamming impact of stiffened flat panel using ICFD method – effect of
        structural rigidity on the slamming impact. In: Proceedings of the ASME 39th international conference on ocean, offshore and arctic engineering (OMAE2020);
        2020 [Florida, USA].
        [30] Nicolici S, Bilegan RM. Fluid structure interaction modeling of liquid sloshing phenomena in flexible tanks in flexible tanks. Nucl Eng Des 2013;258:51–6.
        [31] DNV. DNV-RP-C205 environmental conditions and environmental loads. Det Norske Veritas; October 2010.
        [32] Ahmed YM. Numerical simulation for the free surface flow around a complex ship hull form at different froude numbers. Alex Eng J 2011;50(3):229–35.
        [33] Ghadimi P, Feizi Chekab MA, Dashtimanesh A. Numerical simulation of water entry of different arbitrary bow sections. J Nav Architect Mar Eng 2014;11:
        117–29.
        [34] Park BW, Cho S-R. Simple design formulae for predicting the residual damage of unstiffened and stiffened plates under explosive loadings. Int J Impact Eng
        2006;32:1721–36.
        [35] Truong DD, Shin HK, Cho S-R. Permanent set evolution of aluminium-alloy plates due to repeated impulsive pressure loadings induced by slamming. J Mar Sci
        Technol 2018;23:580–95.
        [36] Jones N. Structural impact. first ed. Cambridge, UK: Cambridge University Press; 1989.
        [37] Zha Y, Moan T. Ultimate strength of stiffened aluminium panels with predominantly torsional failure modes. Thin-Walled Struct 2001;39:631–48.
        [38] Sensharma P, Collette M, Harrington J. Effect of welded properties on aluminum structures. Ship Structure Committee SSC-4 2010.
        [39] ABS. Guide for slamming loads and strength assessment for vessels. 2011.
        [40] Villavicencio R, Sutherland L, Guedes Soares C. Numerical simulation of transversely impacted, clamped circular aluminium plates. Ships Offshore Struct 2012;7(1):31–45.
        [41] Material properties database. https://www.varmintal.com/aengr.htm, Assessed date: 16 May 2020.
        [42] Ringsberg JW, Andri´c J, Heggelund SE, Homma N, Huang YT, Jang BS, et al. Report of the ISSC technical committee II.1 on quasi-static response. In:
        Kaminski ML, Rigo P, editors. Proceedings of the 20th international ship and offshore structures congress (ISSC 2018), vol. 1. IOS Press BV; 2018. p. 226–31.
        [43] Shin HK, Kim S-C, Cho S-R. Experimental investigations on slamming impacts by drop tests. J Soc Nav Archit Korea 2010;47(3):410–20 [Korean].
        [44] Huera-Huarte FJ, Jeon D, Gharib M. Experimental investigation of water slamming loads on panels. Ocean Eng 2011;38:1347–55.

        Liquid-solid co-printing of multi-material 3D fluidic devices via material jetting

        재료 분사를 통한 다중 재료 3D 유체 장치의 액체-고체 공동 인쇄

        Liquid-solid co-printing of multi-material 3D fluidic devices via material jetting

        BrandonHayes,Travis Hainsworth, Robert MacCurdy
        University of Colorado Boulder, Department of Mechanical Engineering, Boulder, 80309, CO, USA

        Abstract

        다중 재료 재료 분사 적층 제조 공정은 3차원(3D) 부품을 레이어별로 구축하기 위해 다양한 모델 및 지지 재료의 미세 액적을 증착합니다.

        최근의 노력은 액체가 마이크로/밀리 채널에서 쉽게 퍼지할 수 있는 지지 재료로 작용할 수 있고 구조에 영구적으로 남아 있는 작동 유체로 작용할 수 있음을 보여주었지만 인쇄 프로세스 및 메커니즘에 대한 자세한 이해가 부족합니다.

        액체 인쇄의 제한된 광범위한 적용. 이 연구에서 광경화성 및 광경화성 액체 방울이 동시에 증착되는 액체-고체 공동 인쇄라고 하는 “한 번에 모두 가능한” 다중 재료 인쇄 프로세스가 광범위하게 특성화됩니다. 액체-고체 공동 인쇄의 메커니즘은 실험적인 고속 이미징 및 CFD(전산 유체 역학) 연구를 통해 설명됩니다.

        이 연구는 액체의 표면 장력이 액체 표면에서 광중합하여 재료의 단단한 층을 형성하는 분사된 광중합체 미세 방울을 지지할 수 있음을 보여줍니다.

        마이크로/밀리 유체 소자의 액체-고체 공동 인쇄를 위한 설계 규칙은 믹서, 액적 발생기, 고도로 분기되는 구조 및 통합된 단방향 플랩 밸브와 같은 평면, 3D 및 복합 재료 마이크로/메조 유체 구조에 대한 사례 연구뿐만 아니라 제시됩니다.

        우리는 액체-고체 공동 인쇄 과정을 마이크로/메조플루이딕 회로, 전기화학 트랜지스터, 칩 장치 및 로봇을 포함한 응용 프로그램을 사용하여 3D, 통합된 복합 재료 유체 회로 및 유압 구조의 단순하고 빠른 제작을 가능하게 하는 적층 제조의 핵심 새로운 기능으로 구상합니다.

        Multi-material material jetting additive manufacturing processes deposit micro-scale droplets of different model and support materials to build three-dimensional (3D) parts layer by layer. Recent efforts have demonstrated that liquids can act as support materials, which can be easily purged from micro/milli-channels, and as working fluids, which permanently remain in a structure, yet the lack of a detailed understanding of the print process and mechanism has limited widespread applications of liquid printing. In this study, an “all in one go” multi-material print process, herein termed liquid–solid co-printing in which non photo-curable and photo-curable liquid droplets are simultaneous deposited, is extensively characterized. The mechanism of liquid–solid co-printing is explained via experimental high speed imaging and computational fluid dynamic (CFD) studies. This work shows that a liquid’s surface tension can support jetted photopolymer micro-droplets which photo-polymerize on the liquid surface to form a solid layer of material. Design rules for liquid–solid co-printing of micro/milli-fluidic devices are presented as well as case studies of planar, 3D, and multi-material micro/mesofluidic structures such as mixers, droplet generators, highly branching structures, and an integrated one-way flap valve. We envision the liquid–solid co-printing process as a key new capability in additive manufacturing to enable simple and rapid fabrication of 3D, integrated print-in-place multi-material fluidic circuits and hydraulic structures with applications including micro/mesofluidic circuits, electrochemical transistors, lab-on-a-chip devices, and robotics.

        Liquid-solid co-printing of multi-material 3D fluidic devices via material jetting
        Liquid-solid co-printing of multi-material 3D fluidic devices via material jetting

        Keywords

        Additive manufacturing; Mesofluidics; Modeling and simulation; Multi-material; Material jetting

        Fig. 5. The predicted shapes of initial breach (a) Rectangular (b) V-notch. Fig. 6. Dam breaching stages.

        Investigating the peak outflow through a spatial embankment dam breach

        공간적 제방댐 붕괴를 통한 최대 유출량 조사

        Mahmoud T.GhonimMagdy H.MowafyMohamed N.SalemAshrafJatwaryFaculty of Engineering, Zagazig University, Zagazig 44519, Egypt

        Abstract

        Investigating the breach outflow hydrograph is an essential task to conduct mitigation plans and flood warnings. In the present study, the spatial dam breach is simulated by using a three-dimensional computational fluid dynamics model, FLOW-3D. The model parameters were adjusted by making a comparison with a previous experimental model. The different parameters (initial breach shape, dimensions, location, and dam slopes) are studied to investigate their effects on dam breaching. The results indicate that these parameters have a significant impact. The maximum erosion rate and peak outflow for the rectangular shape are higher than those for the V-notch by 8.85% and 5%, respectively. Increasing breach width or decreasing depth by 5% leads to increasing maximum erosion rate by 11% and 15%, respectively. Increasing the downstream slope angle by 4° leads to an increase in both peak outflow and maximum erosion rate by 2.0% and 6.0%, respectively.

        유출 유출 수문곡선을 조사하는 것은 완화 계획 및 홍수 경보를 수행하는 데 필수적인 작업입니다. 본 연구에서는 3차원 전산유체역학 모델인 FLOW-3D를 사용하여 공간 댐 붕괴를 시뮬레이션합니다. 이전 실험 모델과 비교하여 모델 매개변수를 조정했습니다.

        다양한 매개변수(초기 붕괴 형태, 치수, 위치 및 댐 경사)가 댐 붕괴에 미치는 영향을 조사하기 위해 연구됩니다. 결과는 이러한 매개변수가 상당한 영향을 미친다는 것을 나타냅니다. 직사각형 형태의 최대 침식율과 최대 유출량은 V-notch보다 각각 8.85%, 5% 높게 나타났습니다.

        위반 폭을 늘리거나 깊이를 5% 줄이면 최대 침식률이 각각 11% 및 15% 증가합니다. 하류 경사각을 4° 증가시키면 최대 유출량과 최대 침식률이 각각 2.0% 및 6.0% 증가합니다.

        Keywords

        Spatial dam breach; FLOW-3D; Overtopping erosion; Computational fluid dynamics (CFD)

        1. Introduction

        There are many purposes for dam construction, such as protection from flood disasters, water storage, and power generationEmbankment failures may have a catastrophic impact on lives and infrastructure in the downstream regions. One of the most common causes of embankment dam failure is overtopping. Once the overtopping of the dam begins, the breach formation will start in the dam body then end with the dam failure. This failure occurs within a very short time, which threatens to be very dangerous. Therefore, understanding and modeling the embankment breaching processes is essential for conducting mitigation plans, flood warnings, and forecasting flood damage.

        The analysis of the dam breaching process is implemented by different techniques: comparative methods, empirical models with dimensional and dimensionless solutions, physical-based models, and parametric models. These models were described in detail [1]Parametric modeling is commonly used to simulate breach growth as a time-dependent linear process and calculate outflow discharge from the breach using hydraulics principles [2]. Alhasan et al. [3] presented a simple one-dimensional mathematical model and a computer code to simulate the dam breaching process. These models were validated by small dams breaching during the floods in 2002 in the Czech Republic. Fread [4] developed an erosion model (BREACH) based on hydraulics principles, sediment transport, and soil mechanics to estimate breach size, time of formation, and outflow discharge. Říha et al. [5] investigated the dam break process for a cascade of small dams using a simple parametric model for piping and overtopping erosion, as well as a 2D shallow-water flow model for the flood in downstream areas. Goodarzi et al. [6] implemented mathematical and statistical methods to assess the effect of inflows and wind speeds on the dam’s overtopping failure.

        Dam breaching studies can be divided into two main modes of erosion. The first mode is called “planar dam breach” where the flow overtops the whole dam width. While the second mode is called “spatial dam breach” where the flow overtops through the initial pilot channel (i.e., a channel created in the dam body). Therefore, the erosion will be in both vertical and horizontal directions [7].

        The erosion process through the embankment dams occurs due to the shear stress applied by water flows. The dam breaching evolution can be divided into three stages [8][9], but Y. Yang et al. [10] divided the breach development into five stages: Stage I, the seepage erosion; Stage II, the initial breach formation; Stage III, the head erosion; Stage IV, the breach expansion; and Stage V, the re-equilibrium of the river channel through the breach. Many experimental tests have been carried out on non-cohesive embankment dams with an initial breach to examine the effect of upstream inflow discharges on the longitudinal profile evolution and the time to inflection point [11].

        Zhang et al. [12] studied the effect of changing downstream slope angle, sediment grain size, and dam crest length on erosion rates. They noticed that increasing dam crest length and decreasing downstream slope angle lead to decreasing sediment transport rate. While the increase in sediment grain size leads to an increased sediment transport rate at the initial stages. Höeg et al. [13] presented a series of field tests to investigate the stability of embankment dams made of various materials. Overtopping and piping were among the failure tests carried out for the dams composed of homogeneous rock-fill, clay, or gravel with a height of up to 6.0 m. Hakimzadeh et al. [14] constructed 40 homogeneous cohesive and non-cohesive embankment dams to study the effect of changing sediment diameter and dam height on the breaching process. They also used genetic programming (GP) to estimate the breach outflow. Refaiy et al. [15] studied different scenarios for the downstream drain geometry, such as length, height, and angle, to minimize the effect of piping phenomena and therefore increase dam safety.

        Zhu et al. [16] examined the effect of headcut erosion on dam breach growth, especially in the case of cohesive dams. They found that the breach growth in non-cohesive embankments is slower than cohesive embankments due to the little effect of headcut. Schmocker and Hager [7] proposed a relationship for estimating peak outflow from the dam breach process.(1)QpQin-1=1.7exp-20hc23d5013H0

        where: Qp = peak outflow discharge.

        Qin = inflow discharge.

        hc = critical flow depth.

        d50 = mean sediment diameter.

        Ho = initial dam height.

        Yu et al. [17] carried out an experimental study for homogeneous non-cohesive embankment dams in a 180° bending rectangular flume to determine the effect of overtopping flows on breaching formation. They found that the main factors influencing breach formation are water level, river discharge, and embankment material diameter.

        Wu et al. [18] carried out a series of experiments to investigate the effect of breaching geometry on both non-cohesive and cohesive embankment dams in a U-bend flume due to overtopping flows. In the case of non-cohesive embankments, the non-symmetrical lateral expansion was noticed during the breach formation. This expansion was described by a coefficient ranging from 2.7 to 3.3.

        The numerical models of the dam breach can be categorized according to different parameters, such as flow dimensions (1D, 2D, or 3D), flow governing equations, and solution methods. The 1D models are mainly used to predict the outflow hydrograph from the dam breach. Saberi et al. [19] applied the 1D Saint-Venant equation, which is solved by the finite difference method to investigate the outflow hydrograph during dam overtopping failure. Because of the ability to study dam profile evolution and breach formation, 2D models are more applicable than 1D models. Guan et al. [20] and Wu et al. [21] employed both 2D shallow water equations (SWEs) and sediment erosion equations, which are solved by the finite volume method to study the effect of the dam’s geometry parameters on outflow hydrograph and dam profile evolution. Wang et al. [22] also proposed a second-order hybrid-type of total variation diminishing (TVD) finite-difference to estimate the breach outflow by solving the 2D (SWEs). The accuracy of (SWEs) for both vertical flow contraction and surface roughness has been assessed [23]. They noted that the accuracy of (SWEs) is acceptable for milder slopes, but in the case of steeper slopes, modelers should be more careful. Generally, the accuracy of 2D models is still low, especially with velocity distribution over the flow depth, lateral momentum exchange, density-driven flows, and bottom friction [24]. Therefore, 3D models are preferred. Larocque et al. [25] and Yang et al. [26] started to use three-dimensional (3D) models that depend on the Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) equations.

        Previous experimental studies concluded that there is no clear relationship between the peak outflow from the dam breach and the initial breach characteristics. Some of these studies depend on the sharp-crested weir fixed at the end of the flume to determine the peak outflow from the breach, which leads to a decrease in the accuracy of outflow calculations at the microscale. The main goals of this study are to carry out a numerical simulation for a spatial dam breach due to overtopping flows by using (FLOW-3D) software to find an empirical equation for the peak outflow discharge from the breach and determine the worst-case that leads to accelerating the dam breaching process.

        2. Numerical simulation

        The current study for spatial dam breach is simulated by using (FLOW-3D) software [27], which is a powerful computational fluid dynamics (CFD) program.

        2.1. Geometric presentations

        A stereolithographic (STL) file is prepared for each change in the initial breach geometry and dimensions. The CAD program is useful for creating solid objects and converting them to STL format, as shown in Fig. 1.

        2.2. Governing equations

        The governing equations for water flow are three-dimensional Reynolds Averaged Navier-Stokes equations (RANS).

        The continuity equation:(2)∂ui∂xi=0

        The momentum equation:(3)∂ui∂t+1VFuj∂ui∂xj=1ρ∂∂xj-pδij+ν∂ui∂xj+∂uj∂xi-ρu`iu`j¯

        where u is time-averaged velocity,ν is kinematic viscosity, VF is fractional volume open to flow, p is averaged pressure and -u`iu`j¯ are components of Reynold’s stress. The Volume of Fluid (VOF) technique is used to simulate the free surface profile. Hirt et al. [28] presented the VOF algorithm, which employs the function (F) to express the occupancy of each grid cell with fluid. The value of (F) varies from zero to unity. Zero value refers to no fluid in the grid cell, while the unity value refers to the grid cell being fully occupied with fluid. The free surface is formed in the grid cells having (F) values between zero and unity.(4)∂F∂t+1VF∂∂xFAxu+∂∂yFAyv+∂∂zFAzw=0

        where (u, v, w) are the velocity components in (x, y, z) coordinates, respectively, and (AxAyAz) are the area fractions.

        2.3. Boundary and initial conditions

        To improve the accuracy of the results, the boundary conditions should be carefully determined. In this study, two mesh blocks are used to minimize the time consumed in the simulation. The boundary conditions for mesh block 1 are as follows: The inlet and sides boundaries are defined as a wall boundary condition (wall boundary condition is usually used for bound fluid by solid regions. In the case of viscous flows, no-slip means that the tangential velocity is equal to the wall velocity and the normal velocity is zero), the outlet is defined as a symmetry boundary condition (symmetry boundary condition is usually used to reduce computational effort during CFD simulation. This condition allows the flow to be transferred from one mesh block to another. No inputs are required for this boundary condition except that its location should be defined accurately), the bottom boundary is defined as a uniform flow rate boundary condition, and the top boundary is defined as a specific pressure boundary condition with assigned atmospheric pressure. The boundary conditions for mesh block 2 are as follows: The inlet is defined as a symmetry boundary condition, the outlet is defined as a free flow boundary condition, the bottom and sides boundaries are defined as a wall boundary condition, and the top boundary is defined as a specific pressure boundary condition with assigned atmospheric pressure as shown in Fig. 2. The initial conditions required to be set for the fluid (i.e., water) inside of the domain include configuration, temperature, velocities, and pressure distribution. The configuration of water depends on the dimensions and shape of the dam reservoir. While the other conditions have been assigned as follows: temperature is normal water temperature (25 °c) and pressure distribution is hydrostatic with no initial velocity.

        2.4. Numerical method

        FLOW-3D uses the finite volume method (FVM) to solve the governing equation (Reynolds-averaged Navier-Stokes) over the computational domain. A finite-volume method is an Eulerian approach for representing and evaluating partial differential equations in algebraic equations form [29]. At discrete points on the mesh geometry, values are determined. Finite volume expresses a small volume surrounding each node point on a mesh. In this method, the divergence theorem is used to convert volume integrals with a divergence term to surface integrals. After that, these terms are evaluated as fluxes at each finite volume’s surfaces.

        2.5. Turbulent models

        Turbulence is the chaotic, unstable motion of fluids that occurs when there are insufficient stabilizing viscous forces. In FLOW-3D, there are six turbulence models available: the Prandtl mixing length model, the one-equation turbulent energy model, the two-equation (k – ε) model, the Renormalization-Group (RNG) model, the two-equation (k – ω) models, and a large eddy simulation (LES) model. For simulating flow motion, the RNG model is adopted to simulate the motion behavior better than the k – ε and k – ω.

        models [30]. The RNG model consists of two main equations for the turbulent kinetic energy KT and its dissipation.εT(5)∂kT∂t+1VFuAx∂kT∂x+vAy∂kT∂y+wAz∂kT∂z=PT+GT+DiffKT-εT(6)∂εT∂t+1VFuAx∂εT∂x+vAy∂εT∂y+wAz∂εT∂z=C1.εTKTPT+c3.GT+Diffε-c2εT2kT

        where KT is the turbulent kinetic energy, PT is the turbulent kinetic energy production, GT is the buoyancy turbulence energy, εT is the turbulent energy dissipation rate, DiffKT and Diffε are terms of diffusion, c1, c2 and c3 are dimensionless parameters, in which c1 and c3 have a constant value of 1.42 and 0.2, respectively, c2 is computed from the turbulent kinetic energy (KT) and turbulent production (PT) terms.

        2.6. Sediment scour model

        The sediment scour model available in FLOW-3D can calculate all the sediment transport processes including Entrainment transport, Bedload transport, Suspended transport, and Deposition. The erosion process starts once the water flows remove the grains from the packed bed and carry them into suspension. It happens when the applied shear stress by water flows exceeds critical shear stress. This process is represented by entrainment transport in the numerical model. After entrained, the grains carried by water flow are represented by suspended load transport. After that, some suspended grains resort to settling because of the combined effect of gravity, buoyancy, and friction. This process is described through a deposition. Finally, the grains sliding motions are represented by bedload transport in the model. For the entrainment process, the shear stress applied by the fluid motion on the packed bed surface is calculated using the standard wall function as shown in Eq.7.(7)ks,i=Cs,i∗d50

        where ks,i is the Nikuradse roughness and Cs,i is a user-defined coefficient. The critical bed shear stress is defined by a dimensionless parameter called the critical shields number as expressed in Eq.8.(8)θcr,i=τcr,i‖g‖diρi-ρf

        where θcr,i is the critical shields number, τcr,i is the critical bed shear stress, g is the absolute value of gravity acceleration, di is the diameter of the sediment grain, ρi is the density of the sediment species (i) and ρf is the density of the fluid. The value of the critical shields number is determined according to the Soulsby-Whitehouse equation.(9)θcr,i=0.31+1.2d∗,i+0.0551-exp-0.02d∗,i

        where d∗,i is the dimensionless diameter of the sediment, given by Eq.10.(10)d∗,i=diρfρi-ρf‖g‖μf213

        where μf is the fluid dynamic viscosity. For the sloping bed interface, the value of the critical shields number is modified according to Eq.11.(11)θ`cr,i=θcr,icosψsinβ+cos2βtan2φi-sin2ψsin2βtanφi

        where θ`cr,i is the modified critical shields number, φi is the angle of repose for the sediment, β is the angle of bed slope and ψ is the angle between the flow and the upslope direction. The effects of the rolling, hopping, and sliding motions of grains along the packed bed surface are taken by the bedload transport process. The volumetric bedload transport rate (qb,i) per width of the bed is expressed in Eq.12.(12)qb,i=Φi‖g‖ρi-ρfρfdi312

        where Φi is the dimensionless bedload transport rate is calculated by using Meyer Peter and Müller equation.(13)Φi=βMPM,iθi-θ`cr,i1.5cb,i

        where βMPM,i is the Meyer Peter and Müller user-defined coefficient and cb,i is the volume fraction of species i in the bed material. The suspended load transport is calculated as shown in Eq.14.(14)∂Cs,i∂t+∇∙Cs,ius,i=∇∙∇DCs,i

        where Cs,i is the suspended sediment mass concentration, D is the diffusivity, and us,i is the grain velocity of species i. Entrainment and deposition are two opposing processes that take place at the same time. The lifting and settling velocities for both entrainment and deposition processes are calculated according to Eq.15 and Eq.16, respectively.(15)ulifting,i=αid∗,i0.3θi-θ`cr,igdiρiρf-1(16)usettling,i=υfdi10.362+1.049d∗,i3-10.36

        where αi is the entrainment coefficient of species i and υf is the kinematic viscosity of the fluid.

        2.7. Grid type

        Using simple rectangular orthogonal elements in planes and hexahedral in volumes in the (FLOW-3D) program makes the mesh generation process easier, decreases the required memory, and improves numerical accuracy. Two mesh blocks were used in a joined form with a size ratio of 2:1. The first mesh block is coarser, which contains the reservoir water, and the second mesh block is finer, which contains the dam. For achieving accuracy and efficiency in results, the mesh size is determined by using a grid convergence test. The optimum uniform cell size for the first mesh block is 0.012 m and for the second mesh block is 0.006 m.

        2.8. Time step

        The maximum time step size is determined by using a Courant number, which controls the distance that the flow will travel during the simulation time step. In this study, the Courant number was taken equal to 0.25 to prevent the flow from traveling through more than one cell in the time step. Based on the Courant number, a maximum time step value of 0.00075 s was determined.

        2.9. Numerical model validation

        The numerical model accuracy was achieved by comparing the numerical model results with previous experimental results. The experimental study of Schmocker and Hager [7] was based on 31 tests with changes in six parameters (d50, Ho, Bo, Lk, XD, and Qin). All experimental tests were conducted in a straight open glass-sided flume. The horizontal flume has a rectangular cross-section with a width of 0.4 m and a height of 0.7 m. The flume was provided with a flow straightener and an intake with a length of 0.66 m. All tested dams were inserted at various distances (XD) from the intake. Test No.1 from this experimental program was chosen to validate the numerical model. The different parameters used in test No.1 are as follows:

        (1) uniform sediment with a mean diameter (d50 = 0.31 mm), (2) Ho = 0.2 m, (3) Bo = 0.2 m, (4) Lk = 0.1 m,

        (5) XD = 1.0 m, (6) Qin = 6.0 lit/s, (7) Su and Sd = 2:1, (8) mass density (ρs = 2650 kg/m3(9) Homogenous and non-cohesive embankment dam. As shown in Fig. 2, the simulation is contained within a rectangular grid with dimensions: 3.56 m in the x-direction (where 0.66 m is used as inlet, 0.9 m as dam base width, and 1.0 m as outlet), in y-direction 0.2 m (dam length), and in the z-direction 0.3 m, which represents the dam height (0.2 m) with a free distance (0.1 m) above the dam. There are two main reasons that this experimental program is preferred for the validation process. The first reason is that this program deals with homogenous, non-cohesive soil, which is available in FLOW-3D. The second reason is that this program deals with small-scale models which saves time for numerical simulation. Finally, some important assumptions were considered during the validation process. The flow is assumed to be incompressible, viscous, turbulent, and three-dimensional.

        By comparing dam profiles at different time instants for the experimental test with the current numerical model, it appears that the numerical model gives good agreement as shown in Fig. 3 and Fig. 4, with an average error percentage of 9% between the experimental results and the numerical model.

        3. Analysis and discussions

        The current model is used to study the effects of different parameters such as (initial breach shapes, dimensions, locations, upstream and downstream dam slopes) on the peak outflow discharge, QP, time of peak outflow, tP, and rate of erosion, E.

        This study consists of a group of scenarios. The first scenario is changing the shapes of the initial breach according to Singh [1], the most predicted shapes are rectangular and V-notch as shown in Fig. 5. The second scenario is changing the initial breach dimensions (i.e., width and depth). While the third scenario is changing the location of the initial breach. Eventually, the last scenario is changing the upstream and downstream dam slopes.

        All scenarios of this study were carried out under the same conditions such as inflow discharge value (Qin=1.0lit/s), dimensions of the tested dam, where dam height (Ho=0.20m), crest width.

        (Lk=0.1m), dam length (Bo=0.20m), and homogenous & non-cohesive soil with a mean diameter (d50=0.31mm).

        3.1. Dam breaching process evolution

        The dam breaching process is a very complex process due to the quick changes in hydrodynamic conditions during dam failure. The dam breaching process starts once water flows reach the downstream face of the dam. During the initial stage of dam breaching, the erosion process is relatively quiet due to low velocities of flow. As water flows continuously, erosion rates increase, especially in two main zones: the crest and the downstream face. As soon as the dam crest is totally eroded, the water levels in the dam reservoir decrease rapidly, accompanied by excessive erosion in the dam body. The erosion process continues until the water levels in the dam reservoir equal the remaining height of the dam.

        According to Zhou et al. [11], the breaching process consists of three main stages. The first stage starts with beginning overtopping flow, then ends when the erosion point directed upstream and reached the inflection point at the inflection time (ti). The second stage starts from the end of the stage1 until the occurrence of peak outflow discharge at the peak outflow time (tP). The third stage starts from the end of the stage2 until the value of outflow discharge becomes the same as the value of inflow discharge at the final time (tf). The outflow discharge from the dam breach increases rapidly during stage1 and stage2 because of the large dam storage capacity (i.e., the dam reservoir is totally full of water) and excessive erosion. While at stage3, the outflow values start to decrease slowly because most of the dam’s storage capacity was run out. The end of stage3 indicates that the dam storage capacity was totally run out, so the outflow equalized with the inflow discharge as shown in Fig. 6 and Fig. 7.

        3.2. The effect of initial breach shape

        To identify the effect of the initial breach shape on the evolution of the dam breaching process. Three tests were carried out with different cross-section areas for each shape. The initial breach is created at the center of the dam crest. Each test had an ID to make the process of arranging data easier. The rectangular shape had an ID (Rec5h & 5b), which means that its depth and width are equal to 5% of the dam height, and the V-notch shape had an ID (V-noch5h & 1:1) which means that its depth is equal to 5% of the dam height and its side slope is equal to 1:1. The comparison between rectangular and V-notch shapes is done by calculating the ratio between maximum dam height at different times (ZMax) to the initial dam height (Ho), rate of erosion, and hydrograph of outflow discharge for each test. The rectangular shape achieves maximum erosion rate and minimum inflection time, in addition to a rapid decrease in the dam reservoir levels. Therefore, the dam breaching is faster in the case of a rectangular shape than in a V-notch shape, which has the same cross-section area as shown in Fig. 8.

        Also, by comparing the hydrograph for each test, the peak outflow discharge value in the case of a rectangular shape is higher than the V-notch shape by 5% and the time of peak outflow for the rectangular shape is shorter than the V-notch shape by 9% as shown in Fig. 9.

        3.3. The effect of initial breach dimensions

        The results of the comparison between the different initial breach shapes indicate that the worst initial breach shape is rectangular, so the second scenario from this study concentrated on studying the effect of a change in the initial rectangular breach dimensions. Groups of tests were carried out with different depths and widths for the rectangular initial breach. The first group had a depth of 5% from the dam height and with three different widths of 5,10, and 15% from the dam height, the second group had a depth of 10% with three different widths of 5,10, and 15%, the third group had a depth of 15% with three different widths of 5,10, and 15% and the final group had a width of 15% with three different heights of 5, 10, and 15% for a rectangular breach shape. The comparison was made as in the previous section to determine the worst case that leads to the quick dam failure as shown in Fig. 10.

        The results show that the (Rec 5 h&15b) test achieves a maximum erosion rate for a shorter period of time and a minimum ratio for (Zmax / Ho) as shown in Fig. 10, which leads to accelerating the dam failure process. The dam breaching process is faster with the minimum initial breach depth and maximum initial breach width. In the case of a minimum initial breach depth, the retained head of water in the dam reservoir is high and the crest width at the bottom of the initial breach (L`K) is small, so the erosion point reaches the inflection point rapidly. While in the case of the maximum initial breach width, the erosion perimeter is large.

        3.4. The effect of initial breach location

        The results of the comparison between the different initial rectangular breach dimensions indicate that the worst initial breach dimension is (Rec 5 h&15b), so the third scenario from this study concentrated on studying the effect of a change in the initial breach location. Three locations were checked to determine the worst case for the dam failure process. The first location is at the center of the dam crest, which was named “Center”, the second location is at mid-distance between the dam center and dam edge, which was named “Mid”, and the third location is at the dam edge, which was named “Edge” as shown in Fig. 11. According to this scenario, the results indicate that the time of peak outflow discharge (tP) is the same in the three cases, but the maximum value of the peak outflow discharge occurs at the center location. The difference in the peak outflow values between the three cases is relatively small as shown in Fig. 12.

        The rates of erosion were also studied for the three cases. The results show that the maximum erosion rate occurs at the center location as shown in Fig. 13. By making a comparison between the three cases for the dam storage volume. The results show that the center location had the minimum values for the dam storage volume, which means that a large amount of water has passed to the downstream area as shown in Fig. 14. According to these results, the center location leads to increased erosion rate and accelerated dam failure process compared with the two other cases. Because the erosion occurs on both sides, but in the case of edge location, the erosion occurs on one side.

        3.5. The effect of upstream and downstream dam slopes

        The results of the comparison between the different initial rectangular breach locations indicate that the worst initial breach location is the center location, so the fourth scenario from this study concentrated on studying the effect of a change in the upstream (Su) and downstream (Sd) dam slopes. Three slopes were checked individually for both upstream and downstream slopes to determine the worst case for the dam failure process. The first slope value is (2H:1V), the second slope value is (2.5H:1V), and the third slope value is (3H:1V). According to this scenario, the results show that the decreasing downstream slope angle leads to increasing time of peak outflow discharge (tP) and decreasing value of peak outflow discharge. The difference in the peak outflow values between the three cases for the downstream slope is 2%, as shown in Fig. 15, but changing the upstream slope has a negligible impact on the peak outflow discharge and its time as shown in Fig. 16.

        The rates of erosion were also studied in the three cases for both upstream and downstream slopes. The results show that the maximum erosion rate increases by 6.0% with an increasing downstream slope angle by 4°, as shown in Fig. 17. The results also indicate that the erosion rates aren’t affected by increasing or decreasing the upstream slope angle, as shown in Fig. 18. According to these results, increasing the downstream slope angle leads to increased erosion rate and accelerated dam failure process compared with the upstream slope angle. Because of increasing shear stress applied by water flows in case of increasing downstream slope.

        According to all previous scenarios, the dimensionless peak outflow discharge QPQin is presented for a fixed dam height (Ho) and inflow discharge (Qin). Fig. 19 illustrates the relationship between QP∗=QPQin and.

        Lr=ho2/3∗bo2/3Ho. The deduced relationship achieves R2=0.96.(17)QP∗=2.2807exp-2.804∗Lr

        4. Conclusions

        A spatial dam breaching process was simulated by using FLOW-3D Software. The validation process was performed by making a comparison between the simulated results of dam profiles and the dam profiles obtained by Schmocker and Hager [7] in their experimental study. And also, the peak outflow value recorded an error percentage of 12% between the numerical model and the experimental study. This model was used to study the effect of initial breach shape, dimensions, location, and dam slopes on peak outflow discharge, time of peak outflow, and the erosion process. By using the parameters obtained from the validation process, the results of this study can be summarized in eight points as follows.1.

        The rectangular initial breach shape leads to an accelerating dam failure process compared with the V-notch.2.

        The value of peak outflow discharge in the case of a rectangular initial breach is higher than the V-notch shape by 5%.3.

        The time of peak outflow discharge for a rectangular initial breach is shorter than the V-notch shape by 9%.4.

        The minimum depth and maximum width for the initial breach achieve maximum erosion rates (increasing breach width, b0, or decreasing breach depth, h0, by 5% from the dam height leads to an increase in the maximum rate of erosion by 11% and 15%, respectively), so the dam failure is rapid.5.

        The center location of the initial breach leads to an accelerating dam failure compared with the edge location.6.

        The initial breach location has a negligible effect on the peak outflow discharge value and its time.7.

        Increasing the downstream slope angle by 4° leads to an increase in both peak outflow discharge and maximum rate of erosion by 2.0% and 6.0%, respectively.8.

        The upstream slope has a negligible effect on the dam breaching process.

        References

        [1]V. SinghDam breach modeling technologySpringer Science & Business Media (1996)Google Scholar[2]Wahl TL. Prediction of embankment dam breach parameters: a literature review and needs assessment. 1998.Google Scholar[3]Z. Alhasan, J. Jandora, J. ŘíhaStudy of dam-break due to overtopping of four small dams in the Czech RepublicActa Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis, 63 (3) (2015), pp. 717-729 View PDFCrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar[4]D. FreadBREACH, an erosion model for earthen dam failures: Hydrologic Research LaboratoryNOAA, National Weather Service (1988)Google Scholar[5]J. Říha, S. Kotaška, L. PetrulaDam Break Modeling in a Cascade of Small Earthen Dams: Case Study of the Čižina River in the Czech RepublicWater, 12 (8) (2020), p. 2309, 10.3390/w12082309 View PDFView Record in ScopusGoogle Scholar[6]E. Goodarzi, L. Teang Shui, M. ZiaeiDam overtopping risk using probabilistic concepts–Case study: The Meijaran DamIran Ain Shams Eng J, 4 (2) (2013), pp. 185-197ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar[7]L. Schmocker, W.H. HagerPlane dike-breach due to overtopping: effects of sediment, dike height and dischargeJ Hydraul Res, 50 (6) (2012), pp. 576-586 View PDFCrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar[8]J.S. Walder, R.M. Iverson, J.W. Godt, M. Logan, S.A. SolovitzControls on the breach geometry and flood hydrograph during overtopping of noncohesive earthen damsWater Resour Res, 51 (8) (2015), pp. 6701-6724View Record in ScopusGoogle Scholar[9]H. Wei, M. Yu, D. Wang, Y. LiOvertopping breaching of river levees constructed with cohesive sedimentsNat Hazards Earth Syst Sci, 16 (7) (2016), pp. 1541-1551 View PDFCrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar[10]Y. Yang, S.-Y. Cao, K.-J. Yang, W.-P. LiYang K-j, Li W-p. Experimental study of breach process of landslide dams by overtopping and its initiation mechanismsJ Hydrodynamics, 27 (6) (2015), pp. 872-883ArticleDownload PDFCrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar[11]G.G.D. Zhou, M. Zhou, M.S. Shrestha, D. Song, C.E. Choi, K.F.E. Cui, et al.Experimental investigation on the longitudinal evolution of landslide dam breaching and outburst floodsGeomorphology, 334 (2019), pp. 29-43ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar[12]J. Zhang, Z.-x. Guo, S.-y. CaoYang F-g. Experimental study on scour and erosion of blocked damWater Sci Eng, 5 (2012), pp. 219-229ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar[13]K. Höeg, A. Løvoll, K. VaskinnStability and breaching of embankment dams: Field tests on 6 m high damsInt J Hydropower Dams, 11 (2004), pp. 88-92View Record in ScopusGoogle Scholar[14]H. Hakimzadeh, V. Nourani, A.B. AminiGenetic programming simulation of dam breach hydrograph and peak outflow dischargeJ Hydrol Eng, 19 (4) (2014), pp. 757-768View Record in ScopusGoogle Scholar[15]A.R. Refaiy, N.M. AboulAtta, N.Y. Saad, D.A. El-MollaModeling the effect of downstream drain geometry on seepage through earth damsAin Shams Eng J, 12 (3) (2021), pp. 2511-2531ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar[16]Y. Zhu, P.J. Visser, J.K. Vrijling, G. WangExperimental investigation on breaching of embankmentsScience China Technological Sci, 54 (1) (2011), pp. 148-155 View PDFCrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar[17]M.-H. Yu, H.-Y. Wei, Y.-J. Liang, Y. ZhaoInvestigation of non-cohesive levee breach by overtopping flowJ Hydrodyn, 25 (4) (2013), pp. 572-579ArticleDownload PDFCrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar</