CFD가 레이저 용접을 만나면 : 불꽃이 어떻게 날아갑니까?

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

When CFD meets laser welding: How sparks fly!

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FLOW-3D 분말 소결 적층 조형 프로세스 해석

FLOW-3D 분말 소결 적층 조형 프로세스 해석

FLOW-3D DEM

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

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

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

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

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

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

F.SAI를 이용한 열응력 해석

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

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

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

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

Ti-6Al-4V 금속 분말에 의한 선택적 레이저 용융법 수치 해석

Ti-6Al-4V 금속 분말에 의한 선택적 레이저 용융법 수치 해석

선택적 레이저 용융법(SLM: Selective Laser Melting)은 3D 프린팅 기술의 하나로 최근 주목 받고 있습니다. SLM에서는 레이저 조사 중 높은 온도 구배로 인해, 용융과 재응고 현상이 일어나므로 용융금속 유체의 거동이 중요한 역할을 담당하고 있어, 구성 부품의 최종 구조를 결정합니다.

FLOW-3D@ WELD를 이용하여 T-6Al-4V(64티타늄 합금)에 대한 선택적 레이저 용융법 (SLM) 시뮬레이션이 가능합니다.

SLM 개념도
SLM 개념도

금속 분말을 얇게 깔아 생긴 분말층에 레이저를 조사하면 조사된 부분만 용융, 응고 됩니다. 이 공정을 반복하면서 적층하여 3차원 형상을 만듭니다. 금속을 재료로 하여 고강도 제품을 만들수 있으므로, 기존의 시작 제품(Rapid Prototyping)뿐만 아니라, 짧은 납기일, 저비용, 고기능 등을 목적으로 한 Additive Manufactuing 기술로서 주목받고 있습니다.

FLOW-3D@ WELD를 이용한 해석을 통해서, 표면의 경사에 따라 용융지의 형상과 온도 분포가 결정된다는 것을 알 수 있습니다.

용융 풀의 최대 깊이는 SLM의 형태학적 변화에 따라 달라지며 평균 깊이는 42μm입니다.

선택적 레이저 용융법 (SLM) 해석 결과
선택적 레이저 용융법 (SLM) 해석 결과

 *Source: National Cheng Kung University, Department of Materials Science and Engineering, Taiwan YC Wu, WS Hwang

Advances in Magnetohydrodynamic Liquid Metal Jet Printing

Advances in Magnetohydrodynamic Liquid Metal Jet Printing

Scott Vader1, Zachary Vader1, Ioannis H. Karampelas2 and Edward P. Furlani2, 3
1Vader Systems, Buffalo, NY
2Dept. of Chemical and Biological Engineering, 3 Dept. of Electrical Engineering,
University at Buffalo SUNY, NY 14260, Office: (716) 645-1194, Fax: (716) 645-3822, efurlani@buffalo.edu

ABSTRACT

자기유체역학적 액체 금속 제트 프린팅

우리는 용해된 금속 방울을 3D 물체로 만드는 새로운 주문형 DOD(Drop-on-Demand) 인쇄 방법을 제안합니다. 이 접근 방식에서는 단단한 금속 와이어가 인쇄 헤드 내에서 용해된 다음 펄스 자기장에 노출됩니다.

적용된 필드가 챔버에 침투하여 액상 금속 내에 자기 유압(MHD) 기반 압력 펄스를 유도하여 금속 일부가 노즐 챔버를 통해 이동된 후 배출됩니다. 표면 장력은 분출된 금속 위에 작용하여 가해진 압력에 따라 초 당 수 미터 범위의 속도로 구형 방울을 형성합니다.

잠시 비행한 후 방울이 기질에 충돌하여 냉각되어 고체 덩어리를 형성합니다. 따라서 패턴이 있는 증착 및 드롭 방식의 고형화를 통해 3D 솔리드 구조를 인쇄할 수 있습니다.

현재 연구에서는 샘플 프린팅 구조와 함께 시제품 MHD 프린팅 시스템 개발에 대한 발전된 점을 제시합니다. 또한 드롭 생성을 관리하는 기본 물리학에 대해 논의하고 장치 성능을 예측하기 위한 새로운 컴퓨팅 모델을 소개합니다.

Computational model of magnetohydrodynamic-based drop generation
Computational model of magnetohydrodynamic-based drop generation (printhead reservoir and ejection chamber
not shown): (a) the magnetic field generated by a pulsed coil is shown

INTRODUCTION

주문형 드롭온 잉크젯 프린팅은 상업 및 소비자 이미지 재현을 위한 잘 확립된 방법입니다. 이 기술을 추진하는 원리와 동일한 원리가 기능 인쇄 및 적층 제조 분야에도 적용될 수 있습니다.

Early stage prototype of a single nozzle printhead
Early stage prototype of a single nozzle printhead

기존의 잉크젯 기술은 폴리머에서 살아있는 세포에 이르는 다양한 재료를 증착하고 패터링하여 다양한 기능성 매체, 조직 및 장치를 프린팅하는 데 사용되어 왔습니다. 현재 진행 중인 작업을 통해 잉크젯 인쇄를 3D 금속 부품으로 확장하려고 시도하고 있습니다.

현재, 대부분의 3D 금속 인쇄 애플리케이션은 고체 물체를 형성하기 위해 레이저(예: 선택적 레이저 소거 [1] 및 직접 금속 소거[2]) 또는 전자 빔(예: 전자 빔 용해 [3])과 같은 외부 유도 에너지원에 의해 소거 또는 녹는 퇴적 금속 분말을 포함합니다.

그러나 이러한 방법은 비용과 복잡성, 즉 3D 프린팅 공정에 앞서 금속을 분쇄해야 한다는 점에서 일정한 단점이 있을 수 있습니다.

이 프레젠테이션에서는 자기 유압 역학 원리를 기반으로 하는 금속 적층 제조의 근본적으로 다른 접근 방식을 제안합니다. 이 방법은 스풀링된 고체 금속 와이어를 인쇄 헤드에 공급하고 노즐에서 업스트림을 예열하여 노즐 챔버에 공급되는 액체 금속 저장소를 형성하는 것입니다. 챔버가 채워지면 액체 금속 내에서 과도 전류를 유도하는 펄스 자기장이 인가됩니다. 유도 전류가 인가된 필드에 결합되어 로렌츠 힘 밀도를 생성하여, 인가된 압력에 따라 속도가 달라지는 용융 금속 방울을 배출하는 작용을 하는 챔버 내의 유사 압력을 제공합니다.

방울은 냉각된 기질에 투영되어 고체 덩어리를 형성합니다. 3D 솔리드 구조를 패터닝으로 인쇄할 수 있습니다. 방울의 침적과 방울의 현명한 응고입니다. 이 유망한 신기술은 낮은 재료 비용, 높은 제조율 및 매력적인 재료 특성 때문에 적층 제조 애플리케이션에 광범위한 영향을 미칠 수 있습니다.

현재 작업에서는 새로운 3D 인쇄 시스템을 도입하고 기기 개발의 진보를 설명하고 샘플 인쇄 구조를 시연합니다. 또한 드롭 생성-배출 메커니즘에 대해 설명하고 인쇄 성능을 예측하기 위한 일련의 새로운 컴퓨팅 모델을 제시합니다.

자세한 내용은 본문을 참고하시기 바랍니다.

The realm of operations of FLOW-3D

ADDITIVE MANUFACTURING SIMULATIONS

Capabilities of FLOW-3D

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Ease of Use

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

Available Literature

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

Laser Welding

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

Additive Manufacturing

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

 

 

FLOW-3D – CFD Software Simulation Gallery


FLOW-3D – CFD Software Simulation Gallery

FLOW-3D는 광범위한 산업 응용 분야 및 물리적 공정에서 액체 및 가스의 동적 거동을 연구하는 엔지니어를 위한 완전하고 다양한 CFD 시뮬레이션 플랫폼을 제공합니다. FLOW-3D는 자유 표면 및 다상 응용 분야에 매우 큰 강점을 가지고 있으며, 미세 유체 공학, 생물 의학 장치, 수자원 사회 기반 시설, 항공 우주, 소비재, 적층 제조, 잉크젯 인쇄, 레이저 용접, 자동차, 해양, 에너지 등 광범위한 산업에 사용됩니다.
https://www.flow3d.co.kr에서 FLOW-3D를 살펴봐 주시기 바랍니다.

 






FLOW-3D Weld

FLOW-3D WELD 제품 배너
 

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

 

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

공정 최적화

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

 

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

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

완전 관통 레이저 용접 실험

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

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

레이저 용접 다공성 사례 연구

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

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

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

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

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

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

FLOW Weld

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

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

응용하여 각종 용접 현상을 분석 할 수 있습니다.

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

FLOW -3D Weld 분석 기능

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

1. 열원 모델의 이동

weld16-1weld16-2
에너지 밀도공간 분포

2. 에너지 밀도의 분포, 가공 속도

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

에너지 밀도의 공간적 분포

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

가공 속도

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

3. 증발 압력

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

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

증발 가스의 상승 효과 (키 홀, 스퍼터 등)

증기의 상승 흐름의 영향을 동압, 전단력으로 평가합니다.

weld5-1 

4. 다중 반사

키홀 거동의 비교

weld9
다중 반사 없음다중 반사 있음

다중 반사를 고려한 레이저

weld10

5. 결과 처리

용접 기능에 관한 대표적인 출력 예입니다.

6. 다양한 형상의 레이저와 거동 (+ csv 파일 읽기)

weld17weld18

7. 이종 재료

이종 재료 간이 분석

재료 : 철, 구리

밀도고상율
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이종 재료를 이용한 레이저 용접

재료 : 구리, 철

재료 체적 비율온도
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8. 금속 3D 프린팅 기법  

– 적층 제조 (Additive Manufacturing) 공정

– DED(Direct Energy Deposition) 공정 

FLOW-3D AM

FLOW-3D AM 제품 배너

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

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

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

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

레이저 파우더 베드 퓨전 (L-PBF)

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

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

파우더 베드 부설 공정

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

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

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

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

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

파우더 베드 용해

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

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

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

다층 적층 제조

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

다층 적층 적층 제조 시뮬레이션

바인더 분사 (Binder jetting)

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

방향성 에너지 증착

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

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FLOW DEM

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

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

Discrete Element Method : 개별 요소법

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

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입자 간의 충돌

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

분석 모드

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

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입자 유형

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

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응용 분야

1. Mechanical Engineering 분야

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

2. Civil Engineering분야

3. Civil Engineering 분야

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

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3. Chemical Engineering, Pharmaceutics 분야

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

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4. MEMS, Electrical Engineering 분야

하전 입자를 포함한 전기장 해석 등

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입자 그룹 가시화

그룹 가시화

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

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

주조 시뮬레이션에 DEM 적용

그룹 가시화 비교 예

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

중자 모래 분사 분석

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

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

Reference :

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

3D 프린팅 시뮬레이션 기술 자료 모음

본 자료에서는 분말 또는 와이어를 층별로 적층 제조하는 3D프린팅 과정에 대해 3차원 수치해석 시뮬레이션이 가능한 FLOW-3D 제품과 기술에 관련된 자료를 찾아볼 수 있습니다. FLOW-3D는 주요 금속 적층 제조 공정인 파우더 베드 융접(PBF), 직접 에너지 증착(DED) 및 바인더 분사 공정에 대해 FLOW-3D는 높은 정확도의 시뮬레이션 기능을 제공합니다.

현재 3D 프린팅 및 레이저 용접 시뮬레이션에 FLOW-3D를 사용하고 있는 기관들은 포항공대, KAIST, 부산대학교, 성균관대학교 등 국내 여러 대학들과 한국생산기술연구원, 한국기계연구원, LG전자, 현재조선해양(현대중공업) 등 많은 기관에서 연구개발에 사용되고 있습니다.

FLOW-3D는 자유수면(VOF), 상변화, 열전달 등 여러 면에서 탁월한 정확도를 가지고 있는 제품으로 특히 국내외 적층 제조 분야에서 독보적인 위치를 차지하고 있습니다.
아래에 3D 프린팅 관련 기술을 연구 개발하는데 참고가 될 만한 관련 자료 및 링크를 제공합니다.

  1. Weld
  2. Additive Manufacturing
  3. DEM(Discrete Element Method)

Fluid dynamics modelling for additive manufacturing

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Fluid dynamics modelling for additive manufacturing
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AM프로세스에 CFD를 사용해야하는 이유

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

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

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

연속 및 펄스 레이저 용융

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

모델 정확도 및 검증

NiTi, Ti64 및 316L에서 수행된 모델 검증

용융 풀(Melt pool) 형태 및 키홀링(Keyholing)

공정 공간에서 열분해에 대한 경향

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Additive Manufacturing & Welding Bibliography

적층제조 및 용접 해석 참고문헌

아래는 당사의 적층 제조 및 용접 참고 문헌에 수록된 기술 문서 모음입니다. 이 모든 논문에는 FLOW-3D AM 결과가 나와 있습니다. FLOW-3D AM을 사용하여 적층 제조, 레이저 용접 및 기타 용접 기술에 있는 프로세스를 성공적으로 시뮬레이션하는 방법에 대해 자세히 알아봅니다.

Additive Manufacturing & Welding Bibliography

Below is a collection of technical papers in our Additive Manufacturing and Welding Bibliography. All of these papers feature FLOW-3D AM results. Learn more about how FLOW-3D AM can be used to successfully simulate the processes found in Additive ManufacturingLaser Welding, and other welding technologies.

61-20       Raphael Comminal, Wilson Ricardo Leal da Silva, Thomas Juul Andersen, Henrik Stang, Jon Spangenberg, Influence of processing parameters on the layer geometry in 3D concrete printing: Experiments and modelling, 2nd RILEM International Conference on Concrete and Digital Fabrication, RILEM Bookseries, 28; pp. 852-862, 2020. doi.org/10.1007/978-3-030-49916-7_83

60-20       Marcin P. Serdeczny, Raphaël Comminal, Md. Tusher Mollah, David B. Pedersen, Jon Spangenberg, Numerical modeling of the polymer flow through the hot-end in filament-based material extrusion additive manufacturing, Additive Manufacturing, 36; 101454, 2020. doi.org/10.1016/j.addma.2020.101454

58-20       H.L. Wei, T. Mukherjee, W. Zhang, J.S. Zuback, G.L. Knapp, A. De, T. DebRoy, Mechanistic models for additive manufacturing of metallic components, Progress in Materials Science, preprint, 2020. doi.org/10.1016/j.pmatsci.2020.100703

55-20       Masoud Mohammadpour, Experimental study and numerical simulation of heat transfer and fluid flow in laser welded and brazed joints, Thesis, Southern Methodist University, Dallas, TX, US; Available in Mechanical Engineering Research Theses and Dissertations, 24, 2020.

48-20     Masoud Mohammadpour, Baixuan Yang, Hui-Ping Wang, John Forrest, Michael Poss, Blair Carlson, Radovan Kovacevica, Influence of laser beam inclination angle on galvanized steel laser braze quality, Optics and Laser Technology, 129; 106303, 2020. doi.org/10.1016/j.optlastec.2020.106303

34-20       Binqi Liu, Gang Fang, Liping Lei, Wei Liu, A new ray tracing heat source model for mesoscale CFD simulation of selective laser melting (SLM), Applied Mathematical Modeling, 79; pp. 506-520, 2020. doi.org/10.1016/j.apm.2019.10.049

27-20   Xuesong Gao, Guilherme Abreu Farira, Wei Zhang and Kevin Wheeler, Numerical analysis of non-spherical particle effect on molten pool dynamics in laser-powder bed fusion additive manufacturing, Computational Materials Science, 179, art. no. 109648, 2020. doi.org/10.1016/j.commatsci.2020.109648

26-20   Yufan Zhao, Yuichiro Koizumi, Kenta Aoyagi, Kenta Yamanaka and Akihiko Chiba, Isothermal γ → ε phase transformation behavior in a Co-Cr-Mo alloy depending on thermal history during electron beam powder-bed additive manufacturing, Journal of Materials Science & Technology, 50, pp. 162-170, 2020. doi.org/10.1016/j.jmst.2019.11.040

21-20   Won-Ik Cho and Peer Woizeschke, Analysis of molten pool behavior with buttonhole formation in laser keyhole welding of sheet metal, International Journal of Heat and Mass Transfer, 152, art. no. 119528, 2020. doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2020.119528

06-20   Wei Xing, Di Ouyang, Zhen Chen and Lin Liu, Effect of energy density on defect evolution in 3D printed Zr-based metallic glasses by selective laser melting, Science China Physics, Mechanics & Astronomy, 63, art. no. 226111, 2020. doi.org/10.1007/s11433-019-1485-8

04-20    Santosh Reddy Sama, Tony Badamo, Paul Lynch and Guha Manogharan, Novel sprue designs in metal casting via 3D sand-printing, Additive Manufacturing, 25, pp. 563-578, 2019. doi.org/10.1016/j.addma.2018.12.009

02-20   Dongsheng Wu, Shinichi Tashiro, Ziang Wu, Kazufumi Nomura, Xueming Hua, and Manabu Tanaka, Analysis of heat transfer and material flow in hybrid KPAW-GMAW process based on the novel three dimensional CFD simulation, International Journal of Heat and Mass Transfer, 147, art. no. 118921, 2020. doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2019.118921

01-20   Xiang Huang, Siying Lin, Zhenxiang Bu, Xiaolong Lin, Weijin Yi, Zhihong Lin, Peiqin Xie, and Lingyun Wang, Research on nozzle and needle combination for high frequency piezostack-driven dispenser, International Journal of Adhesion and Adhesives, 96, 2020. doi.org/10.1016/j.ijadhadh.2019.102453

101-19   Wei Xing, Di Ouyang, Zhen Chen and Lin Liu, Effect of energy density on defect evolution in 3D printed Zr-based metallic glasses by selective laser melting, Science China Physics, Mechanics & Astronomy, 63, art. no. 226111, 2019.

88-19   Bo Cheng and Charles Tuffile, Numerical study of porosity formation with implementation of laser multiple reflection in selective laser melting, Proceedings Volume 1: Additive Manufacturing; Manufacturing Equipment and Systems; Bio and Sustainable Manufacturing, ASME 2019 14th International Manufacturing Science and Engineering Conference, Erie, Pennsylvania, USA, June 10-14, 2019. doi.org/10.1115/MSEC2019-2891

87-19   Shuhao Wang, Lida Zhu, Jerry Ying His Fuh, Haiquan Zhang, and Wentao Yan, Multi-physics modeling and Gaussian process regression analysis of cladding track geometry for direct energy deposition, Optics and Lasers in Engineering, 127:105950, 2019. doi.org/10.1016/j.optlaseng.2019.105950

78-19   Bo Cheng, Lukas Loeber, Hannes Willeck, Udo Hartel, and Charles Tuffile, Computational investigation of melt pool process dynamics and pore formation in laser powder bed fusion, Journal of Materials Engineering and Performance, 28:11, 6565-6578, 2019. doi.org/10.1007/s11665-019-04435-y

77-19   David Souders, Pareekshith Allu, Anurag Chandorkar, and Ruendy Castillo, Application of computational fluid dynamics in developing process parameters for additive manufacturing, Additive Manufacturing Journal, 9th International Conference on 3D Printing and Additive Manufacturing Technologies (AM 2019), Bangalore, India, September 7-9, 2019.

75-19   Raphaël Comminal, Marcin Piotr Serdeczny, Navid Ranjbar, Mehdi Mehrali, David Bue Pedersen, Henrik Stang, Jon Spangenberg, Modelling of material deposition in big area additive manufacturing and 3D concrete printing, Proceedings, Advancing Precision in Additive Manufacturing, Nantes, France, September 16-18, 2019.

73-19   Baohua Chang, Zhang Yuan, Hao Cheng, Haigang Li, Dong Du 1, and Jiguo Shan, A study on the influences of welding position on the keyhole and molten pool behavior in laser welding of a titanium alloy, Metals, 9:1082, 2019. doi.org/10.3390/met9101082

60-19   Binqi Liu, Gang Fang, Liping Lei, and Wei Liu, A new ray tracing heat source model for mesoscale CFD simulation of selective laser melting (SLM), Applied Mathematical Modeling, in press, 2019. doi.org/10.1016/j.apm.2019.10.049

57-19     Shengjie Deng, Hui-Ping Wang, Fenggui Lu, Joshua Solomon, and Blair E. Carlson, Investigation of spatter occurrence in remote laser spiral welding of zinc-coated steels, International Journal of Heat and Mass Transfer, Vol. 140, pp. 269-280, 2019. doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2019.06.009

53-19     Mohamad Bayat, Aditi Thanki, Sankhya Mohanty, Ann Witvrouw, Shoufeng Yang, Jesper Thorborg, Niels Skat Tieldje, and Jesper Henri Hattel, Keyhole-induced porosities in Laser-based Powder Bed Fusion (L-PBF) of Ti6Al4V: High-fidelity modelling and experimental validation, Additive Manufacturing, Vol. 30, 2019. doi.org/10.1016/j.addma.2019.100835

51-19     P. Ninpetch, P. Kowitwarangkul, S. Mahathanabodee, R. Tongsri, and P. Ratanadecho, Thermal and melting track simulations of laser powder bed fusion (L-PBF), International Conference on Materials Research and Innovation (ICMARI), Bangkok, Thailand, December 17-21, 2018. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Vol. 526, 2019. doi.org/10.1088/1757-899X/526/1/012030

46-19     Hongze Wang and Yu Zou, Microscale interaction between laser and metal powder in powder-bed additive manufacturing: Conduction mode versus keyhole mode, International Journal of Heat and Mass Transfer, Vol. 142, 2019. doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2019.118473

45-19     Yufan Zhao, Yuichiro Koizumi, Kenta Aoyagi, Kenta Yamanaka, and Akihiko Chiba, Manipulating local heat accumulation towards controlled quality and microstructure of a Co-Cr-Mo alloy in powder bed fusion with electron beam, Materials Letters, Vol. 254, pp. 269-272, 2019. doi.org/10.1016/j.matlet.2019.07.078

44-19     Guoxiang Xu, Lin Li, Houxiao Wang, Pengfei Li, Qinghu Guo, Qingxian Hu, and Baoshuai Du, Simulation and experimental studies of keyhole induced porosity in laser-MIG hybrid fillet welding of aluminum alloy in the horizontal position, Optics & Laser Technology, Vol. 119, 2019. doi.org/10.1016/j.optlastec.2019.105667

38-19     Subin Shrestha and Y. Kevin Chou, A numerical study on the keyhole formation during laser powder bed fusion process, Journal of Manufacturing Science and Engineering, Vol. 141, No. 10, 2019. doi.org/10.1115/1.4044100

34-19     Dae-Won Cho, Jin-Hyeong Park, and Hyeong-Soon Moon, A study on molten pool behavior in the one pulse one drop GMAW process using computational fluid dynamics, International Journal of Heat and Mass Transfer, Vol. 139, pp. 848-859, 2019. doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2019.05.038

30-19     Mohamad Bayat, Sankhya Mohanty, and Jesper Henri Hattel, Multiphysics modelling of lack-of-fusion voids formation and evolution in IN718 made by multi-track/multi-layer L-PBF, International Journal of Heat and Mass Transfer, Vol. 139, pp. 95-114, 2019. doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2019.05.003

29-19     Yufan Zhao, Yuichiro Koizumi, Kenta Aoyagi, Daixiu Wei, Kenta Yamanaka, and Akihiko Chiba, Comprehensive study on mechanisms for grain morphology evolution and texture development in powder bed fusion with electron beam of Co–Cr–Mo alloy, Materialia, Vol. 6, 2019. doi.org/10.1016/j.mtla.2019.100346

28-19     Pareekshith Allu, Computational fluid dynamics modeling in additive manufacturing processes, The Minerals, Metals & Materials Society (TMS) 148th Annual Meeting & Exhibition, San Antonio, Texas, USA, March 10-14, 2019.

24-19     Simulation Software: Use, Advantages & Limitations, The Additive Manufacturing and Welding Magazine, Vol. 2, No. 2, 2019

22-19     Hunchul Jeong, Kyungbae Park, Sungjin Baek, and Jungho Cho, Thermal efficiency decision of variable polarity aluminum arc welding through molten pool analysis, International Journal of Heat and Mass Transfer, Vol. 138, pp. 729-737, 2019. doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2019.04.089

07-19   Guangxi Zhao, Jun Du, Zhengying Wei, Ruwei Geng and Siyuan Xu, Numerical analysis of arc driving forces and temperature distribution in pulsed TIG welding, Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering, Vol. 41, No. 60, 2019. doi.org/10.1007/s40430-018-1563-0

04-19   Santosh Reddy Sama, Tony Badamo, Paul Lynch and Guha Manogharan, Novel sprue designs in metal casting via 3D sand-printing, Additive Manufacturing, Vol. 25, pp. 563-578, 2019. doi.org/10.1016/j.addma.2018.12.009

03-19   Dongsheng Wu, Anh Van Nguyen, Shinichi Tashiro, Xueming Hua and Manabu Tanaka, Elucidation of the weld pool convection and keyhole formation mechanism in the keyhold plasma arc welding, International Journal of Heat and Mass Transfer, Vol. 131, pp. 920-931, 2019. doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2018.11.108

84-18   Bo Cheng, Xiaobai Li, Charles Tuffile, Alexander Ilin, Hannes Willeck and Udo Hartel, Multi-physics modeling of single track scanning in selective laser melting: Powder compaction effect, Proceedings of the 29th Annual International Solid Freeform Fabrication Symposium, pp. 1887-1902, 2018.

81-18 Yufan Zhao, Yuichiro Koizumi, Kenta Aoyagi, Daixiu Wei, Kenta Yamanaka and Akihiko Chiba, Molten pool behavior and effect of fluid flow on solidification conditions in selective electron beam melting (SEBM) of a biomedical Co-Cr-Mo alloy, Additive Manufacturing, Vol. 26, pp. 202-214, 2019. doi.org/10.1016/j.addma.2018.12.002

77-18   Jun Du and Zhengying Wei, Numerical investigation of thermocapillary-induced deposited shape in fused-coating additive manufacturing process of aluminum alloy, Journal of Physics Communications, Vol. 2, No. 11, 2018. doi.org/10.1088/2399-6528/aaedc7

76-18   Yu Xiang, Shuzhe Zhang, Zhengying We, Junfeng Li, Pei Wei, Zhen Chen, Lixiang Yang and Lihao Jiang, Forming and defect analysis for single track scanning in selective laser melting of Ti6Al4V, Applied Physics A, 124:685, 2018. doi.org/10.1007/s00339-018-2056-9

74-18   Paree Allu, CFD simulations for laser welding of Al Alloys, Proceedings, Die Casting Congress & Exposition, Indianapolis, IN, October 15-17, 2018.

72-18   Hunchul Jeong, Kyungbae Park, Sungjin Baek, Dong-Yoon Kim, Moon-Jin Kang and Jungho Cho, Three-dimensional numerical analysis of weld pool in GMAW with fillet joint, International Journal of Precision Engineering and Manufacturing, Vol. 19, No. 8, pp. 1171-1177, 2018. doi.org/10.1007/s12541-018-0138-4

60-18   R.W. Geng, J. Du, Z.Y. Wei and G.X. Zhao, An adaptive-domain-growth method for phase field simulation of dendrite growth in arc preheated fused-coating additive manufacturing, IOP Conference Series: Journal of Physics: Conference Series 1063, 012077, 2018. doi.org/10.1088/1742-6596/1063/1/012077 (Available at http://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/1063/1/012077/pdf and in shared drive)

59-18   Guangxi Zhao, Jun Du, Zhengying Wei, Ruwei Geng and Siyuan Xu, Coupling analysis of molten pool during fused coating process with arc preheating, IOP Conference Series: Journal of Physics: Conference Series 1063, 012076, 2018. doi.org/10.1088/1742-6596/1063/1/012076 (Available at http://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/1063/1/012076/pdf and in shared drive)

58-18   Siyuan Xu, Zhengying Wei, Jun Du, Guangxi Zhao and Wei Liu, Numerical simulation and analysis of metal fused coating forming, IOP Conference Series: Journal of Physics: Conference Series 1063, 012075, 2018. doi.org/10.1088/1742-6596/1063/1/012075

55-18   Jason Cheon, Jin-Young Yoon, Cheolhee Kim and Suck-Joo Na, A study on transient flow characteristic in friction stir welding with realtime interface tracking by direct surface calculation, Journal of Materials Processing Tech., vol. 255, pp. 621-634, 2018.

54-18   V. Sukhotskiy, P. Vishnoi, I. H. Karampelas, S. Vader, Z. Vader, and E. P. Furlani, Magnetohydrodynamic drop-on-demand liquid metal additive manufacturing: System overview and modeling, Proceedings of the 5th International Conference of Fluid Flow, Heat and Mass Transfer, Niagara Falls, Canada, June 7 – 9, 2018; Paper no. 155, 2018. doi.org/10.11159/ffhmt18.155

52-18   Michael Hilbinger, Claudia Stadelmann, Matthias List and Robert F. Singer, Temconex® – Kontinuierliche Pulverextrusion: Verbessertes Verständnis mit Hilfe der numerischen Simulation, Hochleistungsmetalle und Prozesse für den Leichtbau der Zukunft, Tagungsband 10. Ranshofener Leichtmetalltage, 13-14 Juni 2018, Linz, pp. 175-186, 2018.

38-18   Zhen Chen, Yu Xiang, Zhengying Wei, Pei Wei, Bingheng Lu, Lijuan Zhang and Jun Du, Thermal dynamic behavior during selective laser melting of K418 superalloy: numerical simulation and experimental verification, Applied Physics A, vol. 124, pp. 313, 2018. doi.org/10.1007/s00339-018-1737-8

19-18   Chenxiao Zhu, Jason Cheon, Xinhua Tang, Suck-Joo Na, and Haichao Cui, Molten pool behaviors and their influences on welding defects in narrow gap GMAW of 5083 Al-alloy, International Journal of Heat and Mass Transfer, vol. 126:A, pp.1206-1221, 2018. doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2018.05.132

16-18   P. Schneider, V. Sukhotskiy, T. Siskar, L. Christie and I.H. Karampelas, Additive Manufacturing of Microfluidic Components via Wax Extrusion, Biotech, Biomaterials and Biomedical TechConnect Briefs, vol. 3, pp. 162 – 165, 2018.

09-18   The Furlani Research Group, Magnetohydrodynamic Liquid Metal 3D Printing, Department of Chemical and Biological Engineering, © University at Buffalo, May 2018.

08-18   Benjamin Himmel, Dominik Rumschöttel and Wolfram Volk, Thermal process simulation of droplet based metal printing with aluminium, Production Engineering, March 2018 © German Academic Society for Production Engineering (WGP) 2018.

07-18   Yu-Che Wu, Cheng-Hung San, Chih-Hsiang Chang, Huey-Jiuan Lin, Raed Marwan, Shuhei Baba and Weng-Sing Hwang, Numerical modeling of melt-pool behavior in selective laser melting with random powder distribution and experimental validation, Journal of Materials Processing Tech. 254 (2018) 72–78.

60-17   Pei Wei, Zhengying Wei, Zhen Chen, Yuyang He and Jun Du, Thermal behavior in single track during selective laser melting of AlSi10Mg powder, Applied Physics A: Materials Science & Processing, 123:604, 2017. doi.org/10.1007/z00339-017-1194-9

51-17   Koichi Ishizaka, Keijiro Saitoh, Eisaku Ito, Masanori Yuri, and Junichiro Masada, Key Technologies for 1700°C Class Ultra High Temperature Gas Turbine, Mitsubishi Heavy Industries Technical Review, vol. 54, no. 3, 2017.

49-17   Yu-Che Wu, Weng-Sing Hwang, Cheng-Hung San, Chih-Hsiang Chang and Huey-Jiuan Lin, Parametric study of surface morphology for selective laser melting on Ti6Al4V powder bed with numerical and experimental methods, International Journal of Material Forming, © Springer-Verlag France SAS, part of Springer Nature 2017. doi.org/10.1007/s12289-017-1391-2.

37-17   V. Sukhotskiy, I. H. Karampelas, G. Garg, A. Verma, M. Tong, S. Vader, Z. Vader, and E. P. Furlani, Magnetohydrodynamic Drop-on-Demand Liquid Metal 3D Printing, Solid Freeform Fabrication 2017: Proceedings of the 28th Annual International Solid Freeform Fabrication Symposium – An Additive Manufacturing Conference

14-17   Jason Cheon and Suck-Joo Na, Prediction of welding residual stress with real-time phase transformation by CFD thermal analysis, International Journal of Mechanical Sciences 131–132 (2017) 37–51.

91-16   Y. S. Lee and D. F. Farson, Surface tension-powered build dimension control in laser additive manufacturing process, Int J Adv Manuf Technol (2016) 85:1035–1044, doi.org/10.1007/s00170-015-7974-5.

84-16   Runqi Lin, Hui-ping Wang, Fenggui Lu, Joshua Solomon, Blair E. Carlson, Numerical study of keyhole dynamics and keyhole-induced porosity formation in remote laser welding of Al alloys, International Journal of Heat and Mass Transfer 108 (2017) 244–256, Available online December 2016.

68-16   Dongsheng Wu, Xueming Hua, Dingjian Ye and Fang Li, Understanding of humping formation and suppression mechanisms using the numerical simulation, International Journal of Heat and Mass Transfer, Volume 104, January 2017, Pages 634–643, Published online 2016.

26-16   Y.S. Lee and W. Zhang, Modeling of heat transfer, fluid flow and solidification microstructure of nickel-base superalloy fabricated by laser powder bed fusion, S2214-8604(16)30087-2, doi.org/10.1016/j.addma.2016.05.003, ADDMA 86.

123-15   Koji Tsukimoto, Masashi Kitamura, Shuji Tanigawa, Sachio Shimohata, and Masahiko Mega, Laser welding repair for single crystal blades, Proceedings of International Gas Turbine Congress, pp. 1354-1358, 2015.

116-15   Yousub Lee, Simulation of Laser Additive Manufacturing and its Applications, Ph.D. Thesis: Graduate Program in Welding Engineering, The Ohio State University, 2015, Copyright by Yousub Lee 2015

103-15   Ligang Wu, Jason Cheon, Degala Venkata Kiran, and Suck-Joo Na, CFD Simulations of GMA Welding of Horizontal Fillet Joints based on Coordinate Rotation of Arc Models, Journal of Materials Processing Technology, Available online December 29, 2015

96-15   Jason Cheon, Degala Venkata Kiran, and Suck-Joo Na, Thermal metallurgical analysis of GMA welded AH36 steel using CFD – FEM framework, Materials & Design, Volume 91, February 5 2016, Pages 230-241, published online November 2015

25-15   Dae-Won Cho and Suck-Joo Na, Molten pool behaviors for second pass V-groove GMAW, International Journal of Heat and Mass Transfer 88 (2015) 945–956.

21-15   Jungho Cho, Dave F. Farson, Kendall J. Hollis and John O. Milewski, Numerical analysis of weld pool oscillation in laser welding, Journal of Mechanical Science and Technology 29 (4) (2015) 1715~1722, www.springerlink.com/content/1738-494x, doi.org/10.1007/s12206-015-0344-2.

82-14  Yousub Lee, Mark Nordin, Sudarsanam Suresh Babu, and Dave F. Farson, Effect of Fluid Convection on Dendrite Arm Spacing in Laser Deposition, Metallurgical and Materials Transactions B, August 2014, Volume 45, Issue 4, pp 1520-1529

59-14   Y.S. Lee, M. Nordin, S.S. Babu, and D.F. Farson, Influence of Fluid Convection on Weld Pool Formation in Laser Cladding, Welding Research/ August 2014, VOL. 93

18-14  L.J. Zhang, J.X. Zhang, A. Gumenyuk, M. Rethmeier, and S.J. Na, Numerical simulation of full penetration laser welding of thick steel plate with high power high brightness laser, Journal of Materials Processing Technology (2014), doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2014.03.016.

36-13  Dae-Won Cho,Woo-Hyun Song, Min-Hyun Cho, and Suck-Joo Na, Analysis of Submerged Arc Welding Process by Three-Dimensional Computational Fluid Dynamics Simulations, Journal of Materials Processing Technology, 2013. doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2013.06.017

12-13 D.W. Cho, S.J. Na, M.H. Cho, J.S. Lee, A study on V-groove GMAW for various welding positions, Journal of Materials Processing Technology, April 2013, doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2013.02.015.

01-13  Dae-Won Cho & Suck-Joo Na & Min-Hyun Cho & Jong-Sub Lee, Simulations of weld pool dynamics in V-groove GTA and GMA welding, Weld World, doi.org/10.1007/s40194-012-0017-z, © International Institute of Welding 2013.

63-12  D.W. Cho, S.H. Lee, S.J. Na, Characterization of welding arc and weld pool formation in vacuum gas hollow tungsten arc welding, Journal of Materials Processing Technology, doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2012.09.024, September 2012.

77-10  Lim, Y. C.; Yu, X.; Cho, J. H.; et al., Effect of magnetic stirring on grain structure refinement Part 1-Autogenous nickel alloy welds, Science and Technology of Welding and Joining, Volume: 15 Issue: 7, Pages: 583-589, doi.org/10.1179/136217110X12720264008277, October 2010

18-10 K Saida, H Ohnishi, K Nishimoto, Fluxless laser brazing of aluminium alloy to galvanized steel using a tandem beam–dissimilar laser brazing of aluminium alloy and steels, Welding International, 2010

58-09  Cho, Jung-Ho; Farson, Dave F.; Milewski, John O.; et al., Weld pool flows during initial stages of keyhole formation in laser welding, Journal of Physics D-Applied Physics, Volume: 42 Issue: 17 Article Number: 175502 ; doi.org/10.1088/0022-3727/42/17/175502, September 2009

57-09  Lim, Y. C.; Farson, D. F.; Cho, M. H.; et al., Stationary GMAW-P weld metal deposit spreading, Science and Technology of Welding and Joining, Volume: 14 Issue: 7 ;Pages: 626-635, doi.org/10.1179/136217109X441173, October 2009

1-09 J.-H. Cho and S.-J. Na, Three-Dimensional Analysis of Molten Pool in GMA-Laser Hybrid Welding, Welding Journal, February 2009, Vol. 88

52-07   Huey-Jiuan Lin and Wei-Kuo Chang, Design of a sheet forming apparatus for overflow fusion process by numerical simulation, Journal of Non-Crystalline Solids 353 (2007) 2817–2825.

50-07  Cho, Min Hyun; Farson, Dave F., Understanding bead hump formation in gas metal arc welding using a numerical simulation, Metallurgical and Mateials Transactions B-Process Metallurgy and Materials Processing Science, Volume: 38, Issue: 2, Pages: 305-319, doi.org/10.1007/s11663-007-9034-5, April 2007

49-07  Cho, M. H.; Farson, D. F., Simulation study of a hybrid process for the prevention of weld bead hump formation, Welding Journal Volume: 86, Issue: 9, Pages: 253S-262S, September 2007

48-07  Cho, M. H.; Farson, D. F.; Lim, Y. C.; et al., Hybrid laser/arc welding process for controlling bead profile, Science and Technology of Welding and Joining, Volume: 12 Issue: 8, Pages: 677-688, doi.org/10.1179/174329307X236878, November 2007

47-07   Min Hyun Cho, Dave F. Farson, Understanding Bead Hump Formation in Gas Metal Arc Welding Using a Numerical Simulation, Metallurgical and Materials Transactions B, Volume 38, Issue 2, pp 305-319, April 2007

36-06  Cho, M. H.; Lim, Y. C.; Farson, D. F., Simulation of weld pool dynamics in the stationary pulsed gas metal arc welding process and final weld shape, Welding Journal, Volume: 85 Issue: 12, Pages: 271S-283S, December 2006

Products

FLOW-3D 제품 소개


STI C&D 에서 공급하는 CFD 프로그램은 미국 Flow Science 에서 개발된 FLOW-3D solver 를 기반으로 한 매우 강력하고 정확한 열유동 수치해석 프로그램 입니다. 귀하의 업무에 적합한 제품군을 찾고자 하시면 당사의 솔루션팀으로 문의 주시기 바랍니다.
 

FLOW-3D 는 유체의 동적 거동을 연구하는 개발 및 설계 엔지니어에게 꼭 필요한 유동 시뮬레이션 솔루션을 제공합니다. FLOW-3D는 1, 2, 3차원의 자유 표면 해석, 시간에 따른 유체의 유동해석, 제한된 유체의 흐름, 정상 상태의 문제들을 완벽하게 해결 할 수 있습니다.
 

FLOW-3D HPC 는 흔히 슈퍼컴퓨터 또는 클러스터 컴퓨터를 이용하여 고성능 컴퓨팅(HPC, High-Performance Computing)을 할 수 있는 제품으로 대규모 또는 장시간 계산이 필요한 문제를 효과적으로 해결할 수 있도록 뛰어난 성능을 제공합니다. FLOW-3D HPC 는 초대형 컴퓨팅 시스템부터 조립 클러스터까지 쉽게 고성능 컴퓨팅 클러스터를 활용할 수 있습니다.
 
FLOW-3D/CAST 는 금속 주조 공정 시뮬레이션을 위해 특별히 설계된 FLOW-3D의 특별 버전입니다. 본 제품은 FLOW-3D의 강력한 해석기능을 주조분야 설계자가 쉽게 사용할 수 있는 쉬운 인터페이스를 제공합니다.
 

FLOW-3D Weld DEM

FLOW Weld 는 용접 해석에 필요한 모델을 FLOW-3D 에 추가하는 추가 모듈입니다.  FLOW-3D 표면 장력 자유 표면 분석, 용융 · 응고 · 증발 상 변화 모델 등의 기본 기능을 응용하여 각종 용접 현상을 분석 할 수 있습니다.

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

FSAI는 유체-구조 연성해석을 쉽게 할 수 있는 프로그램으로 FLOW-3D / FLOW-3D MP 해석 결과 데이터(유체 압력, 유체 온도, 벽 온도)를 구조 해석의 유한 요소(FEM) Mesh에 출력할 수 있습니다.  반대로 구조 해석의 유한 요소(FEM) Mesh 데이터를 FLOW-3D Solid 형상으로 읽어 처리 할 수 있습니다.

 
 
 
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FLOW-3D HPC 제품소개

HPC-enabled FLOW-3D v12.0

FLOW-3D HPC

우리는 FLOW-3D v12.0의 HPC버전 출시를 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다. 이 버전은 내부 클러스터 또는 FLOW-3D 클라우드 소프트웨어를 서비스 플랫폼으로 실행할 수 있습니다. 서비스 플랫폼은 고성능 컴퓨팅을 제공할 뿐만 아니라 FLOW-3D 사용을 위한 최저 비용 진입점을 제공합니다. 고성능 벤치 마크를 보려면 여기로 이동하십시오.

FLOW3D로 가장 어려운 CFD문제 해결

일시적이고 자유로운 표면 문제 해결을 전문으로 하는 고도로 정확한 CFD소프트웨어인 FLOW-3D로 제품 설계를 최적화하고 출시 기간을 단축할 수 있습니다. FLOW-3D의 완전한 멀티 물리학 제품군에는 당사의 최첨단 포스트 프로세서인 FlowSight가 포함되어 있습니다.

FLOW-3D는 광범위한 산업용 애플리케이션과 물리적 프로세스에서 액체와 가스의 동적 동작을 조사하는 엔지니어를 위한 완벽하고 다목적의 CFD시뮬레이션 플랫폼을 제공합니다. FLOW-3D는 자유 표면 및 다단계 애플리케이션에 초점을 맞추어 마이크로 필름, 바이오 의약품, 수상 민간 인프라, 항공 우주, 소비자 제품, 적층 제조, 잉크젯 프린팅, 레이저 용접, 해상, 에너지 및 자동차 등 광범위한 산업에 서비스를 제공합니다.

매우 강력한 멀티 물리학 도구인 FLOW-3D는 엔지니어가 모델링 목표를 추진하는 데 도움이 되는 기능, 사용 편의성 및 파워를 제공합니다. 최고 수준의 성능을 위해 구축된 FLOW-3D는 표준 워크 스테이션 솔루션에서 고성능 컴퓨팅 클러스터 솔루션의 수백개 CPU코어 솔루션으로 원활하게 확장됩니다.

고성능 컴퓨팅:사내 및 클라우드 환경

최고의 성능이 필요하십니까? 대규모 시뮬레이션에 직면해 있습니까? 런타임 문제를 극복하고 계십니까? FLOW-3D는 업계에서 가장 까다로운 시뮬레이션을 지원하기 위해 데스크 톱 워크 스테이션 솔루션에서 고성능 온 디맨드 클라우드 컴퓨팅 및 클러스터 솔루션으로 원활하게 전환됩니다.

Cloud-3D클라우드에 대해 자세히 알아보기

정확도

FLOW-3D는 업계 최고의 알고리즘 TruVOF 를 사용하여 높은 정확도의 시뮬레이션 결과를 더 빠르게 제공합니다. 유체 추적의 선구적인 방법인 TruVOF 35년 전 처음 시작된 이래로 흐름 정확성에 대한 업계 표준을 설정하고 있습니다. FLOW-3D는 세계 유수의 과학, 제조 및 연구 회사와 협력하여 정확한 시뮬레이션과 효율적이고 효율적인 협업 워크 플로우를 제공한 결과입니다.

효율성

FLOW-3D는 당사의 혁신적인 Meshing방법 FAVOR™를 사용하여 기하학을 메쉬에 직접 삽입하여 문제 설정을 획기적으로 개선함으로써 다른 CFD소프트웨어에서 요구하는 노동 집약적인 재가공 없이 파라미터를 신속하게 조정할 수 있습니다. 엔지니어들은 런타임을 단축하고 결과를 더욱 정확하게 도출하여 설계 개념을 시각화, 최적화 및 협업하는 데 시간을 보냅니다.

Collaboration

FlowSight는 시뮬레이션 결과를 이해하고 공유하기 위한 강력하고 간단한 방법을 제공합니다. 수치 형식과 시각적 형식을 모두 보고, 6도 모두에서 iso표면을 동시에 분석하고, 동일한 뷰 포트에서 별도의 사례를 연결하고 확인하여 결과를 비교할 수 있습니다.


Bottle filling simulation using FLOW-3D/MP

This case from Flow Science Japan
This case from Flow Science Japan

Speed up designing manufacturing processes using FLOW-3D/MP

FLOW-3D HPC는 매우 큰 영역 또는 긴 runtime 문제를 해결하기 위해 고성능 컴퓨팅 클러스터에 FLOW-3D HPC 버전을 설치하여 빠른 시간안에 문제를 해결할 수 있습니다.

하이브리드 병렬FLOW-3D 솔버는 병렬화 및 멀티 코어 클러스터 아키텍처의 활용을 최대화 시키기 위해 MPI와 OpenMP 모두를 사용합니다.

Hybrid : MPI (분산 메모리 형) / OpenMP (공유 메모리 형) 병렬화

MPI와 OpenMP를 하이브리드로 이용하여 메쉬 블록을 줄임으로써 통신 및 MPI 오버 헤드를 줄일 수 있습니다.
• 계산 노드에서 MPI와 각 계산 노드의 OpenMP를 하이브리드 사용
• 2 개의 병렬 처리 방식을 통해 높은 확장성 제공
• 더 적은 메쉬 블록, 적은 통신으로 MPI 오버 헤드를 줄임

FLOW-3D HPC는 짧은 개발주기에서 포괄적인 연구를 할 수있는 기회를 제공하여 상당한 성능상의 이점으로 runtime 감소를 제공합니다. FLOW-3D의 정확도를 유지하면서 이와같은 효과를 달성 할 수 있습니다.

FLOW-3D/MP is Intel Cluster Ready고성능 클러스터는 일반적인 데스크탑 컴퓨터에 비해 상당한 성능 향상을 제공하지만, 구성이 매우 복잡 할 수 있습니다. 운영 체제, 미들웨어, 상호 연결, 메모리 및 저장을 위한 많은 선택사항이 있습니다.
인텔은 하드웨어와 소프트웨어가 함께 정상적인 작동을 하는것을 사용자에게 보장하기 위해 인텔 클러스터 레디 인증 프로그램을 운영하고 있습니다. 인텔 클러스터 레디 로고 표시는인증받은 소프트웨어가 클러스터 하드웨어 환경에서 정상적으로 작동됨을 보장합니다.
FLOW-3D/MP V6.1은 클러스터 인증이 되어 있습니다.

분야별 적용사례

FLOW-3D 는 다양한 CFD 응용 분야에서 가장 까다로운 자유 표면 유동 시뮬레이션을 해결하기 위해 Fortune 500 대 기업에서 소규모 가족 소유 기업에 이르기까지 전 세계적으로 R & D 및 생산 환경에서 사용됩니다. 당사가 서비스를 제공하는 주요 산업에서 FLOW-3D 로수행 할 수있는 작업의 샘플을 보려면 오른쪽 링크를 따르십시오.

FLOW-3D  는 자유 표면 모델링이 널리 사용되는 산업에서 지배적입니다. 금속 주조에서 충전 중에 금속 전면을 추적하는 것은 주조 결함과 주조되는 부품의 상태 및 정밀도를 예측하는 데 중요합니다. 또한, 유체의 유동 및 열전달 해석이 필요한 수리, 주조, 조선/해양, 항공/우주, 자동차, MEMS 등 다양한 분야에서 사용되고 있습니다. 각 분야에서 FLOW-3D를 적용한 사례들을 확인해 보시기 바랍니다.

  • 수자원 공학 분야 : spillways, 댐 붕괴, 홍수 사건, 쓰나미, 물 회수 및 하수 시스템을 통한 물 흐름을 추적하는 것이 얼마나 중요한지 무시할 수 없습니다.
  • 항공 우주 분야 : FLOW-3D 사용하여 항공기의 탱크, 특히 우주선의 연료 유출을 정확하게 설명합니다. 
  • 적층 제조 분야 :  FLOW-3D 는 적층 제조분야에서 상용으로 사용할 수 있는 유일한 CFD소프트웨어 중 하나로, 파우더 베드 퓨전과 같은 다양한 정교한 적층 제조 프로세스를 상세한 수준으로 모델링 할 수 있습니다.
  • 레이저 용접 분야 : FLOW-3D  는 용융 풀 역학분야에서  용접 이음매의 일관성과 강도에 중요한 역할을 하는 레이저 용접에 사용됩니다 .
  • 자동차 산업 분야 :  FLOW-3D  는 변속기 및 기어 모델링, 냉각 및 연료 시스템에서 가장 까다로운 문제에 사용됩니다.  
  • 소비자 제품 개발 분야 : FLOW-3D  는 샴푸 및 세제 병 채우기와 같은 소비자 제품 모델링에 널리 사용됩니다 .
  • 미세 유체 분야 : FLOW-3D 현재 3D 프린팅으로 변모하고 있는 잉크젯 프린팅 산업을 압도하고 있습니다. 
  • 생물 의학 응용 분야 : 자유 표면 분석에 문제가 발생할 때마다,  FLOW-3D 는 이러한 시스템을 시뮬레이션하는데 탁월합니다.
  • 코팅분야 연구개발 :  FLOW-3D  는 코팅분야 연구개발에 매우 자주 사용됩니다.