Figure 1. Crystal structures of CsCl and Ni2Al3. Atoms on - and -sublattices are shown by small shaded circles and large open circles. For CsCl, distorted tetrahedral interstitial sites are also shown. For Ni2Al3, an empty sublattice is shown by squares. The actual Ni2Al3 structure is distorted slightly from the cubic arrangement shown. Numbers identify two inequivalent -sites in the Ni2Al3 structure present in a ratio of 2:1.

결함 제어를 통한 고성능 합금 설계: 최신 합금 용질 위치 선호도 모델 분석

이 기술 요약은 Gary S. Collins와 Matthew O. Zacate가 저술하여 2001년에 발표한 논문 “Thermodynamic model of solute site preferences in ordered alloys”를 기반으로 합니다. 이 자료는 STI C&D에 의해 기술 전문가들을 위해 분석 및 요약되었습니다.

키워드

  • Primary Keyword: 합금 용질 위치 선호도 모델
  • Secondary Keywords: 열역학 모델, 정렬 합금, 점 결함, CsCl 구조, Ni2Al3 구조, 결함 농도

Executive Summary

  • 도전 과제: 정렬 합금 결정 구조 내에서 미량의 용질 원자가 어떻게 자리 잡는지를 예측하는 것은 재료 특성을 결정하는 데 매우 중요하지만 복잡한 문제입니다.
  • 해결 방법: 질량 작용의 법칙에 기반한 열역학 모델을 사용하여 CsCl 및 Ni2Al3 구조에서 결함 농도를 계산하고 용질의 위치 선호도를 결정합니다.
  • 핵심 돌파구: 이 모델은 침입형(interstitial)과 치환형(substitutional) 위치에 대한 통합된 분석을 제공하며, 위치 분율 비율이 고유 결함 농도에 직접 비례하고 조성에 따라 예측 가능하게 변화함을 보여줍니다.
  • 핵심 결론: 이제 엔지니어는 합금 조성을 관리함으로써 용질 원자의 배치를 더 정확하게 예측하고 제어할 수 있게 되어, 보다 정밀한 재료 특성 튜닝이 가능해졌습니다.

도전 과제: 이 연구가 CFD 전문가에게 중요한 이유

소재의 특성은 원자 수준의 미세한 구조에 의해 결정됩니다. 특히, 정렬 합금에 소량 첨가되는 제3의 원소(용질)가 결정 격자의 어느 위치에 자리 잡는지는 합금의 기계적, 전기적, 자기적 특성에 막대한 영향을 미칩니다. 예를 들어, NiAl과 같은 금속간 화합물에서 용질의 위치 선호도는 재료의 다양한 물성 변화와 직접적인 관련이 있습니다.

기존에는 엑스선 회절, 중성자 회절과 같은 실험적 방법들이 용질의 위치를 파악하는 데 사용되었습니다. 하지만 이러한 거시적인 방법들은 보통 수 퍼센트(at.%)에 달하는 높은 농도의 용질을 필요로 합니다. 이 경우, 측정된 위치 선호도는 극미량의 용질이 존재할 때의 거동과 다를 수 있습니다. 또한, 복잡한 결정 구조에서는 불확실성이 커져 추측에 의존하는 경우가 많았습니다. 따라서 희석된 상태의 용질 거동을 정확하게 예측하고, 조성 및 온도 변화에 따른 위치 선호도 변화의 근본적인 원리를 설명할 수 있는 정교한 모델이 필요했습니다.

접근 방식: 방법론 분석

본 연구는 복잡한 화학 포텐셜 계산을 피하고, 보다 투명하고 직접적인 접근 방식을 채택했습니다. 연구의 핵심은 ‘질량 작용의 법칙(law of mass action)’을 기반으로 한 열역학 모델입니다. 이 모델은 두 가지 주요 구조, 즉 CsCl (B2) 구조와 Ni2Al3 구조를 대상으로 합니다.

  1. 결함 열거: 먼저, 평형 상태에서 존재할 수 있는 모든 기본 점 결함(point defects)을 정의합니다. 여기에는 격자 공공(vacancy), 반상위 원자(antisite atom), 그리고 침입형 원자(interstitial atom)가 포함됩니다. 예를 들어, CsCl 구조에서는 두 개의 치환형 위치 외에 왜곡된 사면체 침입형 위치(distorted tetrahedral interstitial site)까지 고려합니다.
  2. 제약 방정식 유도: 어떤 결정 구조에서든 유효한 ‘제약 방정식(equation of constraint)’을 유도합니다. 이 방정식은 원소의 비율이 고정되어 있다는 사실로부터 나오며, 모든 구조적 및 조성 정보를 포함합니다.
  3. 질량 작용 방정식 적용: 결함 조합의 형성을 설명하는 질량 작용 방정식을 제약 방정식과 결합합니다. 이를 통해 특정 결함의 농도를 직접 계산할 수 있습니다.
Figure 1. Crystal structures of CsCl and Ni2Al3. Atoms on - and -sublattices are shown by small shaded circles and large open circles. For CsCl, distorted tetrahedral interstitial sites are also shown. For Ni2Al3, an empty sublattice is shown by squares. The actual Ni2Al3 structure is distorted slightly from the cubic arrangement shown. Numbers identify two inequivalent -sites in the Ni2Al3 structure present in a ratio of 2:1.
Figure 1. Crystal structures of CsCl and Ni2Al3. Atoms on - and -sublattices are shown by small shaded circles and large open circles. For CsCl, distorted tetrahedral interstitial sites are also shown. For Ni2Al3, an empty sublattice is shown by squares. The actual Ni2Al3 structure is distorted slightly from the cubic arrangement shown. Numbers identify two inequivalent -sites in the Ni2Al3 structure present in a ratio of 2:1.

이 접근법의 가장 큰 장점은 조성이나 온도에 독립적인 에너지 매개변수를 사용하여 결함 농도를 명확하게 계산할 수 있다는 것입니다. 이를 통해 희석된 삼원계 용질 원자의 치환형 및 침입형 위치 선호도에 대한 통합된 분석이 가능해집니다.

돌파구: 주요 발견 및 데이터

이 모델을 통해 얻어진 분석과 수치 시뮬레이션은 용질 위치 선호도에 대한 몇 가지 중요한 규칙을 밝혀냈습니다.

발견 1: 위치 분율 비율은 고유 결함 농도에 직접 비례한다

가장 중요한 발견 중 하나는 두 다른 위치(α, β)에 있는 용질의 분율 비율(fβ/fα)이 합금 내 고유 결함의 농도에 직접 비례한다는 것입니다(수식 20 참조). 예를 들어, 이 비율은 반상위 원자 [Aβ]의 농도에 비례하거나, 공공 농도의 비율 [Vβ]/[Vα]에 비례합니다. 이는 합금의 조성을 변경하여 고유 결함의 농도를 조절하면, 용질 원자가 어느 자리를 더 선호할지를 예측하고 제어할 수 있음을 의미합니다. 조성 변화에 따른 용질의 위치 선호도 변화는 더 이상 추측의 영역이 아니라, 결함 농도라는 물리적 양과 직접적으로 연결됩니다.

발견 2: 조성에 따른 뚜렷한 위치 선호도 전환 현상

모델 시뮬레이션 결과, 합금의 조성이 화학양론적 조성(stoichiometric composition)을 가로지를 때 용질의 주된 점유 위치가 급격하게 바뀌는 ‘계단형 불연속성(step-like discontinuity)’이 나타났습니다 (그림 2 참조). 예를 들어, 삼중 결함(triple-defect) 모델을 가정한 시뮬레이션에서, 600K 온도에서 조성 편차(x)가 -0.01에서 +0.01로 변할 때 위치 분율 비율(R)이 약 10^9배나 급변하는 것을 확인할 수 있습니다. 이는 A원소가 부족한(A-deficient) 합금에서는 용질이 α 위치를 선호하다가, A원소가 풍부한(A-rich) 합금으로 바뀌면 β 위치를 압도적으로 선호하게 됨을 보여줍니다. 이 전환의 폭과 온도는 재료 설계에서 중요한 변수가 될 수 있습니다.

발견 3: 침입형 위치 점유는 화학양론적 조성 근처에서 최대가 된다

본 모델은 침입형 또는 빈 격자 위치에 대한 선호도도 통합적으로 설명합니다. 시뮬레이션 결과, 용질 원자가 침입형 위치를 차지하는 분율은 화학양론적 조성 근처에서 뾰족한 피크를 보이며 최대가 되는 경향이 있습니다 (그림 5 참조). 이는 구조적 결함(structural defects)의 총 농도가 화학양론적 조성 근처에서 최소가 되기 때문입니다. 즉, 치환할 자리가 상대적으로 안정적일 때, 용질은 침입형 위치를 차지할 가능성이 커집니다. 이는 기존에 주로 치환형 위치만 고려하던 모델들의 한계를 뛰어넘는 중요한 통찰입니다.

R&D 및 운영을 위한 실질적 시사점

  • 공정 엔지니어: 이 연구는 합금의 조성 편차가 용질의 위치 선호도를 결정하는 핵심 요소임을 시사합니다. 예를 들어, B원소가 부족한(B-deficient) 화합물에서는 용질이 B원소 자리를 차지하려는 경향이 있습니다. 따라서 제조 공정에서 합금의 조성을 미세하게 제어함으로써 최종 제품의 미세구조와 물성을 목표에 맞게 튜닝할 수 있습니다.
  • 품질 관리팀: 그림 2와 3에서 볼 수 있듯이, 화학양론적 조성 근처에서는 미세한 조성 변화만으로도 용질의 위치 분포가 급격히 변할 수 있습니다. 이는 특정 기계적 특성에 영향을 미칠 수 있으므로, 새로운 품질 검사 기준으로 합금의 정밀한 조성 분석을 포함시키는 것을 고려할 수 있습니다.
  • 설계 엔지니어: 이 모델은 특정 용질 원소를 첨가할 때, 그 원소가 조성에 따라 위치를 바꿀지, 아니면 항상 특정 위치에만 머무를지를 예측할 수 있는 기준을 제공합니다(표 V 참조). 이는 초기 설계 단계에서 원하는 특성을 구현하기 위해 어떤 합금 원소를 추가할지 결정하는 데 매우 유용한 정보를 제공합니다.

논문 상세 정보

Thermodynamic model of solute site preferences in ordered alloys

1. 개요:

  • 제목: Thermodynamic model of solute site preferences in ordered alloys
  • 저자: Gary S. Collins, Matthew O. Zacate
  • 발행 연도: 2001
  • 학술지/학회: [학술지 정보가 명시되지 않음, PACS 번호로 보아 물리학 관련 저널로 추정]
  • 키워드: 61.72.Bb, 82.60.Hc, 61.72.Ji, 61.72.Ss, Point defects, thermodynamics, site preference, ordered alloys

2. 초록:

질량 작용의 법칙에 기반한 열역학 모델을 사용하여 기본 점 결함의 농도를 계산하고 정렬 합금에서 용질 원자의 위치 선호도를 결정합니다. CsCl (B2) 및 Ni2Al3 구조에 대해 평형 결함을 형성하는 격자 공공, 반상위 원자 및 침입형 원자의 조합을 열거합니다. CsCl의 경우 두 개의 치환형 위치 외에 왜곡된 사면체 침입형 위치가 고려됩니다. Ni2Al3의 경우, Ni 위치, 두 개의 구별되는 Al 위치 및 침입형 위치와 기능적으로 동일한 빈 Ni 유형 위치가 고려됩니다. 모델의 핵심은 기본 결함 농도 간의 제약 방정식 유도이며, 이는 모든 결정 구조에 유효한 표현식으로 주어집니다. 선택된 결함의 농도는 결함 조합 형성을 설명하는 질량 작용 방정식과 제약 방정식을 함께 사용하여 해결할 수 있습니다. 이 방법은 조성에 의존하는 화학 포텐셜을 평가할 필요 없이 직접 결함 농도를 도출하며, 모든 에너지 매개변수가 조성과 온도에 독립적인 투명한 형식론을 만듭니다.

이 모델은 희석된 삼원계 용질 원자의 위치 선호도 현상을 탐구하는 데 사용됩니다. 침입형 및 치환형 위치 선호도에 대한 통합된 처리가 제공됩니다. 연구 결과는 치환형 위치에 국한되었던 이전 연구들과 일치합니다. CsCl 및 Ni2Al3의 희석된 용질에 대한 위치 선호도에 대한 명시적인 표현식이 도출되었습니다. 또한 이 모델이 다른 결정 구조 및/또는 용질 농도가 결함 농도에 비해 무시할 수 없는 시스템에 어떻게 적용될 수 있는지도 보여줍니다. 비화학양론적 화합물에서 위치 선호도가 온도와 조성에 어떻게 의존하는지에 대한 일반적인 규칙은 대수적 분석과 수치 시뮬레이션을 통해 얻어집니다: (1) 용질 S는 B-결핍 화합물에서는 B 원소의 치환형 위치를, A-결핍 화합물에서는 A 원소의 치환형 위치를 차지하는 경향이 있습니다. (2) S의 A와 B 위치 에너지 차이가 매우 크거나 작으면, S는 조성에 관계없이 B 또는 A 위치를 독점적으로 차지합니다. 사이트 에너지 차이가 중간 정도이면, 용질은 조성이 변함에 따라 한 사이트에서 다른 사이트로 전환됩니다. (3) 용질은 화학양론적 조성 근처에서 최대 위치 분율을 갖는 침입형 또는 빈 격자 위치를 차지하는 경향이 있습니다.

3. 서론:

화합물 내 용질의 위치 선호도에 대한 관심은 상당합니다. 용질은 원자 퍼센트 수준의 농도에서도 재료 특성에 중요한 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, NiAl 내 용질의 위치 선호도는 다양한 특성 변화와 연관되어 왔습니다. 중요한 문제는 관찰된 위치 선호도를 기저의 원자 상호작용 관점에서 해석하는 것입니다.

위치 선호도를 측정하는 데 사용된 실험 방법에는 엑스선 회절, 중성자 회절, ALCHEMI, 삼원계 상평형도에서의 용해도 로브 분석, 열전도도에서의 능선 검출 등이 있습니다. 그러나 이러한 방법들은 주로 각 원소의 모든 치환형 위치가 동등한 CsCl (B2) 및 Cu3Au (L12)와 같은 단순 구조의 화합물에 적용되었습니다. 더욱이, 이 방법들은 거시적이며 일반적으로 위치 선호도를 감지하기 위해 퍼센트 수준의 용질 농도를 필요로 합니다. 이러한 높은 농도에서는 위치 선호도가 희석 한계에서 관찰되는 것과 다를 수 있습니다.

4. 연구 요약:

연구 주제의 배경:

정렬 합금 내에서 미량의 용질 원자가 어느 결정학적 위치를 차지하는지는 재료의 전체적인 특성을 결정하는 중요한 요소입니다. 기존의 거시적 측정 방법은 높은 용질 농도를 요구하여 희석 한계에서의 거동을 정확히 파악하기 어렵다는 한계가 있었습니다.

이전 연구 현황:

이전의 연구들은 주로 치환형 위치에 국한되었으며, 침입형 위치는 높은 에너지 때문에 무시되는 경향이 있었습니다. 또한, 결함 농도와 용질 위치 선호도 사이의 관계를 설명하려는 시도가 있었지만, 복잡한 구조나 침입형 위치까지 포괄하는 통합된 이론적 틀은 부족했습니다.

연구 목적:

본 연구의 목적은 질량 작용의 법칙에 기반한 열역학 모델을 개발하여, 임의의 결정 구조를 가진 정렬 합금 내에서 희석된 용질 원자의 치환형 및 침입형 위치 선호도를 통합적으로 예측하고 설명하는 것입니다. 이 모델은 조성, 온도, 그리고 기본 결함 에너지와 같은 물리적 매개변수들이 위치 선호도에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 명확한 규칙을 제공하고자 합니다.

핵심 연구:

연구의 핵심은 모든 결정 구조에 적용 가능한 ‘제약 방정식’을 유도하고, 이를 ‘질량 작용 방정식’과 결합하여 결함 농도를 계산하는 것입니다. 이 방법을 CsCl과 Ni2Al3라는 두 가지 대표적인 구조에 적용하여, 용질의 위치 분율 비율을 고유 결함 농도의 함수로 표현하는 명시적인 수식을 도출했습니다. 수치 시뮬레이션을 통해 조성과 온도 변화에 따른 위치 선호도의 변화 양상(예: 계단형 전환, 침입형 위치 선호도 피크)을 시각적으로 보여주고, 이를 설명하는 일반적인 현상학적 규칙들을 정립했습니다.

5. 연구 방법론

연구 설계:

본 연구는 이론적 모델링 및 수치 시뮬레이션 접근법을 사용합니다. 질량 작용의 법칙을 기본 원리로 하여, 정렬 합금 내 점 결함과 용질 원자의 평형 농도를 계산하는 수학적 프레임워크를 구축합니다.

데이터 수집 및 분석 방법:

이 모델은 먼저 결정 구조(예: CsCl, Ni2Al3) 내에서 가능한 모든 기본 결함(공공, 반상위 원자, 침입형 원자)을 열거합니다. 그 후, 합금의 조성(화학양론적 편차 ‘x’)과 구조 정보를 담은 제약 방정식을 유도합니다. 이 제약 방정식과 결함 형성 반응에 대한 평형 상수(질량 작용 법칙)를 연립하여, 특정 결함의 농도를 다른 결함 농도나 조성의 함수로 표현하는 다항 방정식을 만듭니다. 이 방정식을 수치적으로 풀어 각 결함의 농도를 계산하고, 이를 바탕으로 용질의 위치 분율 비율을 계산합니다.

연구 주제 및 범위:

이 연구는 CsCl (AB형 화합물)과 Ni2Al3 (A2B3형 화합물) 두 가지 정렬 합금 구조에 초점을 맞춥니다. 용질은 무한 희석 상태(infinitely dilute)에 있다고 가정하여, 용질 자체가 고유 결함 농도에 영향을 미치지 않는 상황을 다룹니다. 치환형 위치뿐만 아니라 침입형 위치(또는 빈 격자 위치)까지 고려하여, 용질 위치 선호도에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다.

6. 주요 결과:

주요 결과:

  • 합금 내 용질의 위치 분율 비율은 고유 점 결함의 농도에 직접적으로 비례하거나 반비례합니다.
  • 용질은 일반적으로 B원소가 부족한 합금에서는 B 위치를, A원소가 부족한 합금에서는 A 위치를 선호하는 경향이 있습니다.
  • 화학양론적 조성 근처에서 위치 분율 비율의 계단형 불연속성이 나타나며, 이는 조성에 따른 급격한 위치 선호도 변화를 의미합니다. 이 계단의 크기는 지배적인 결함 조합의 형성 평형 상수에 반비례합니다.
  • 용질과 위치 간의 에너지 차이가 중간 값일 경우, 조성이나 온도가 변함에 따라 용질이 선호하는 위치가 전환될 수 있습니다.
  • 침입형 위치에 대한 선호도는 구조적 결함 농도의 합이 낮은 화학양론적 조성 근처에서 최대값을 갖는 경향이 있습니다.
Figure 2. Site fraction ratio at 600 K as a function of composition assuming the triple defect is dominant with formation energy GR3= 1.6 eV and for various indicated values of the solute-transfer activation energy G from eq. 12. Unity ratio is indicated by the horizontal dashed line.
Figure 2. Site fraction ratio at 600 K as a function of composition assuming the triple defect is dominant with formation energy GR3= 1.6 eV and for various indicated values of the solute-transfer activation energy G from eq. 12. Unity ratio is indicated by the horizontal dashed line.

Figure List:

  • Figure 1. Crystal structures of CsCl and Ni2Al3. Atoms on α- and β-sublattices are shown by small shaded circles and large open circles. For CsCl, distorted tetrahedral interstitial sites τ are also shown. For Ni2Al3, an empty sublattice is shown by squares. The actual Ni2Al3 structure is distorted slightly from the cubic arrangement shown. Numbers identify two inequivalent β-sites in the Ni2Al3 structure present in a ratio of 2:1. .
  • Figure 2. Site fraction ratio R at 600 K as a function of composition assuming the triple defect is dominant with formation energy G3= 1.6 eV and for various indicated values of the solute-transfer activation energy Ga from eq. 12. Unity ratio is indicated by the horizontal dashed line.
  • Figure 3. Site-fraction ratio R as a function of composition at the indicated temperatures. The formation energy of a triple-defect was fixed to 1.6 eV and the solute-transfer activation energy was fixed to 1.0 eV. Unity ratio is indicated by the horizontal dashed line.
  • Figure 4. Site fractions of a solute on the α and β sublattices in the CsCl structure, calculated from the site-fraction ratio curve for 1200 K in Fig. 3 under the assumption that only α and β sites are occupied . The solute is observed to change site preference from the α-site for A-deficient compositions to the β-site for A-rich compositions.
  • Figure 5. Site fractions of a solute on α, β and τ sublattices in CsCl. The solute changes preference from the α-site for A-deficient compositions to the β-site for A-rich compositions, with a site-fraction on the τ-sublattice peaking near the stoichiometric composition.
  • Figure 6. Fractional concentrations of elementary defects in Ni2+5xAl3-5x as a function of composition . For the choice of model energies used, the structural defects are VA and AB, constituents of the 8-defect (5VA+3AB). Those defects are also most easily thermally activated, although a thermally activated concentration of Bx is also observed.
  • Figure 7. Log-plot of fractional concentration of elementary defects in A2+5xB3-5x versus x. Same data as in Fig. 6, showing minor defect concentrations.
  • Figure 8. Ratios of fractions of solutes on different sites in Ni2+5xAl3-5x calculated for defect concentrations shown in Fig. 6 and for site-energies specified in the text. Abbreviations identify site-fraction ratios; for example β2/α indicates R = fβ2/fα.
  • Figure 9. Log-plot of site fractions of solutes in Ni2+5xAl3-5x. Solutes are predominantly on A-sites for A-deficient compositions (x<0) and on B-sites for B-deficient compositions (x>0). A significant fraction of solutes occupy empty-lattice X-sites near the stoichiometric composition.

7. 결론:

본 연구에서 제시된 열역학 모델은 정렬 합금 내 희석된 용질의 위치 선호도를 예측하기 위한 명확하고 강력한 프레임워크를 제공합니다. CsCl 및 Ni2Al3 구조에 대한 상세한 시뮬레이션과 분석을 통해, 용질의 위치 선호도가 고유 결함 농도, 조성, 온도, 그리고 용질-격자 간 에너지 상호작용에 의해 어떻게 결정되는지에 대한 일반적인 경향과 규칙들이 밝혀졌습니다. 특히, 치환형 위치와 침입형 위치를 통합적으로 다루고, 조성 변화에 따른 급격한 위치 전환 현상을 설명한 것은 이 모델의 중요한 기여입니다. 이러한 발견들은 지배적인 결함 조합이나 특정 결정 구조에 국한되지 않는 보편적인 현상임이 확인되었습니다.

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  46. C. Wolverton and D. de Fontaine, Phys Rev B 49(17) 12351-12354 (1994).

전문가 Q&A: 자주 묻는 질문에 대한 답변

Q1: 자유 에너지 최소화 대신 질량 작용의 법칙을 사용한 특별한 이유가 있나요?

A1: 논문에 따르면, 질량 작용의 법칙을 사용하는 접근법은 조성에 의존하는 복잡한 화학 포텐셜을 평가할 필요가 없어 더 간단하고 투명한 형식론을 제공합니다. 이 방법은 결함들이 서로 상호작용하지 않고 농도가 낮다고 가정할 수 있는 금속간 화합물이나 등가 이온 불순물을 포함한 절연체 시스템에 특히 적합합니다. 이를 통해 R&D 전문가는 에너지 매개변수와 결함 농도 사이의 관계를 더 직관적으로 이해할 수 있습니다.

Q2: 그림 2에 나타난 ‘계단형 불연속성’의 실제적인 의미는 무엇인가요?

A2: 이 현상은 합금의 조성이 화학양론적 지점을 통과할 때 용질 원자가 선호하는 위치가 한쪽에서 다른 쪽으로 매우 급격하게 바뀐다는 것을 의미합니다. 이는 재료 특성의 급격한 변화로 이어질 수 있습니다. 기술적으로, 이 계단의 크기는 그 합금에서 지배적으로 형성되는 결함 조합의 평형 상수를 측정하는 척도가 됩니다. 따라서 거시적인 조성 제어를 통해 미시적인 원자 배열을 정밀하게 제어할 수 있는 강력한 연결고리를 제공합니다.

Q3: 이 모델은 어떻게 치환형 위치와 침입형 위치를 통합적으로 다룰 수 있었나요?

A3: 이 모델은 초기 결함 열거 단계에서부터 침입형 위치(CsCl의 τ 위치 또는 Ni2Al3의 X 위치 등)를 명시적으로 포함합니다. 그리고 치환형 위치와 침입형 위치 사이의 원자 이동 반응(예: 수식 15, 16)을 정의하고, 이에 대한 평형 상수를 계산합니다. 이를 통해 침입형 위치의 용질 농도를 치환형 위치의 농도와 동일한 열역학적 틀 안에서 계산할 수 있게 되어, 두 가지 유형의 위치 선호도를 통합적으로 분석하는 것이 가능해졌습니다.

Q4: 논문에서 ‘선 화합물(line compound)’의 경우 위치 선호도가 무작위적으로 보일 수 있다고 언급했는데, 그 이유는 무엇인가요?

A4: 선 화합물은 상평형도에서 매우 좁은 조성 폭(phase field)을 가집니다. 만약 이 좁은 폭을 인지하지 못하고 일상적으로 시료를 제작한다면, 시료의 실제 조성은 이 좁은 영역의 양쪽 경계 중 하나에 위치할 가능성이 높습니다. 두 경계는 서로 다른 결함 농도를 가지며, 용질 위치 선호도는 결함 농도에 따라 결정되므로, 측정된 위치 선호도는 두 극단적인 값 사이에서 변하게 됩니다. 정밀한 조성 제어가 없다면 이 현상은 마치 무작위적인 것처럼 보일 수 있습니다.

Q5: 이 모델에 따르면 CsCl과 Ni2Al3 구조의 결함 거동에서 나타나는 주된 차이점은 무엇인가요?

A5: 두 구조 모두 동일한 프레임워크로 분석될 수 있지만, Ni2Al3는 훨씬 더 복잡합니다. Ni2Al3는 서로 다른 두 종류의 B-사이트(β1, β2)와 침입형 위치처럼 행동하는 빈 격자 부위(X 사이트)를 가지고 있습니다. 이는 CsCl의 삼중 결함(triple-defect)에 비해 8-결함(8-defect)과 같은 더 복잡한 결함 조합을 형성하게 하며, 고려해야 할 위치 분율 비율의 종류도 더 많아집니다.

결론: 더 높은 품질과 생산성을 향한 길

요약하자면, 이 연구는 정렬 합금 내에서 용질 원자가 어떻게 거동하는지를 이해하고 제어하기 위한 강력하고 예측적인 프레임워크를 제공합니다. 핵심적인 돌파구는 용질의 위치 선호도가 합금의 고유 결함 농도에 직접적으로 연결되어 있다는 것을 밝힌 것입니다. 이는 재료 설계자들이 합금의 조성을 정밀하게 제어함으로써 원자 수준의 구조를 제어하고, 궁극적으로 원하는 재료 특성을 구현할 수 있는 새로운 가능성을 열어줍니다. 이러한 합금 용질 위치 선호도 모델에 기반한 접근법은 고성능 신소재 개발의 정확성과 효율성을 크게 향상시킬 것입니다.

STI C&D는 최신 산업 연구를 적용하여 고객이 더 높은 생산성과 품질을 달성할 수 있도록 돕기 위해 최선을 다하고 있습니다. 이 논문에서 논의된 과제가 귀사의 운영 목표와 일치한다면, 저희 엔지니어링 팀에 연락하여 이러한 원칙을 귀사의 부품에 어떻게 구현할 수 있는지 알아보십시오.

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저작권 정보

  • 이 콘텐츠는 “Thermodynamic model of solute site preferences in ordered alloys” (저자: Gary S. Collins, Matthew O. Zacate) 논문을 기반으로 한 요약 및 분석 자료입니다.

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Figure 3: The mixing Free energy G of (a) BST and (b) BTSe solutions.

제1원리 계산을 통한 열전 파워 팩터 최적화: Bi-Sb-Te 및 Bi-Te-Se 합금의 도핑 전략 분석

이 기술 요약은 B. Ryu 외 저자들이 2017년 arXiv에 발표한 논문 “Thermoelectric power factor of Bi-Sb-Te and Bi-Te-Se alloys and doping strategy: First-principles study”를 기반으로 하며, STI C&D에서 기술 전문가를 위해 분석 및 요약했습니다.

키워드

  • Primary Keyword: 열전 파워 팩터(Thermoelectric Power Factor)
  • Secondary Keywords: Bi-Sb-Te 합금, Bi-Te-Se 합금, 제1원리 계산, 도핑 전략, 열전 재료, 볼츠만 수송 방정식

Executive Summary

  • The Challenge: 에너지 변환 소자에 사용되는 Bi₂Te₃ 기반 삼원계 합금의 열전 성능(열전 파워 팩터)을 극대화하여 효율을 높이는 것이 핵심 과제입니다.
  • The Method: 제1원리 계산과 볼츠만 수송 방정식을 결합하여 (Bi₁₋ₓSbₓ)₂Te₃ (BST) 및 Bi₂(Te₁₋ᵧSeᵧ)₃ (BTSe) 삼원계 합금의 열전 특성을 합금 조성비, 캐리어 농도, 온도의 함수로 분석했습니다.
  • The Key Breakthrough: p형 BST의 최적 정공 농도는 약 4×10¹⁹ cm⁻³이며, n형 BTSe의 최적 전자 농도는 6×10¹⁹ cm⁻³ 이상으로 외부 도핑이 필요함을 규명했고, Cl, Br, I가 효과적인 n형 도펀트 후보임을 밝혔습니다.
  • The Bottom Line: 본 연구는 정밀한 조성 및 도핑 제어를 통해 BST 및 BTSe 합금의 열전 성능을 최적화할 수 있는 명확한 계산적 로드맵을 제공하여, 고효율 열전 소자 개발에 기여합니다.

The Challenge: Why This Research Matters for CFD Professionals

열전 기술은 폐열을 전기로 직접 변환하거나 냉각 장치에 활용되는 핵심 기술로, 그 효율은 열전 재료의 성능 지수(ZT)에 의해 결정됩니다. ZT는 시벡 계수(Seebeck coefficient), 전기 전도도, 열전도도에 따라 결정되며, 높은 ZT 값을 얻기 위해서는 높은 ‘열전 파워 팩터(Power Factor, PF)’와 낮은 열전도도가 동시에 요구됩니다.

상온 근처에서 우수한 성능을 보이는 Bi₂Te₃는 Sb₂Te₃나 Bi₂Se₃와의 합금화를 통해 p형 및 n형 열전 재료로 최적화됩니다. 합금화는 포논 산란을 증가시켜 열전도도를 낮추는 동시에, 밴드 구조를 변화시켜 전기적 특성을 제어하는 중요한 역할을 합니다. 하지만 기존 연구는 주로 이원계 합금에 집중되어 있었고, 삼원계 합금의 조성비, 캐리어 농도, 온도에 따른 열전 특성에 대한 체계적인 이론 연구는 부족했습니다. 이러한 이론적 이해의 부재는 고성능 삼원계 열전 재료의 개발을 더디게 만드는 요인이었습니다.

The Approach: Unpacking the Methodology

본 연구는 제1원리 밀도 범함수 이론(DFT) 계산과 볼츠만 수송 방정식을 결합하여 BST 및 BTSe 합금의 전자 밴드 구조와 열전 특성을 정밀하게 분석했습니다.

  • 계산 도구: DFT 계산에는 VASP(Vienna Ab initio Simulation Package) 코드를 사용했으며, 볼츠만 수송 방정식 계산에는 BoltzTraP 코드를 활용했습니다.
  • 계산 조건: 프로젝터 보강 파동(PAW) 유사 전위와 일반화된 기울기 근사(GGA) 교환-상관 함수를 사용했습니다. 특히 Bi₂Te₃ 계열 중원소 물질의 저에너지 밴드 구조를 정확히 기술하기 위해 스핀-궤도 상호작용을 포함했습니다.
  • 모델링: 이원계 화합물은 5개 원자로 구성된 능면체 원시 세포를, 삼원계 화합물은 20개 원자로 구성된 (2×2×1) 능면체 초격자(supercell)를 사용하여 모델링했습니다.
  • 정확도 향상: DFT-PBE 계산에서 발생하는 밴드갭 과소평가 문제를 극복하기 위해, Bi₂Te₃(0.16 eV), Sb₂Te₃(0.23 eV), Bi₂Se₃(0.30 eV)의 실험적 또는 GW 보정된 밴드갭 값을 적용했습니다. 이를 통해 특히 고온에서의 양극성 수송 효과를 더 정확하게 예측할 수 있었습니다.
  • 전자 완화 시간(τ) 추정: 계산된 열전 특성(α, σ)과 실험값을 비교하여 정공(1.8×10⁻¹⁴ sec) 및 전자(1.8×10⁻¹⁴ sec)의 완화 시간을 추정하고, 이를 전체 계산에 적용하여 신뢰도를 높였습니다.

The Breakthrough: Key Findings & Data

Finding 1: p형 BST 합금의 최적 캐리어 농도 및 성능

p형 BST 합금의 경우, 열전 파워 팩터는 정공 농도 약 4×10¹⁹ cm⁻³에서 최대값을 나타냈습니다. 이 농도는 Sb를 합금함으로써 추가적인 외부 도펀트 없이 달성 가능한 수준입니다. Sb의 함량이 증가함에 따라 파워 팩터는 약간 감소하는 경향을 보였지만, Bi₂Te₃와 비교할 만한 우수한 성능을 유지했습니다.

특히 논문의 Figure 6는 온도에 따른 p형 BST의 파워 팩터 변화를 보여줍니다. 최적 농도인 4×10¹⁹ cm⁻³에서 파워 팩터는 약 400K 근처에서 최대치를 보인 후 온도가 증가함에 따라 감소합니다. 이는 저농도 영역에서 고온으로 갈수록 소수 캐리어에 의한 양극성 수송 효과가 커져 성능이 저하됨을 의미합니다.

Figure 1: The directional average of Seebeck coefficient as a function of carrier concentration is shown for Bi2Te3.
Figure 1: The directional average of Seebeck coefficient as a function of carrier concentration is shown for Bi2Te3.

Finding 2: n형 BTSe 합금의 최적 캐리어 농도 및 도핑 전략

n형 BTSe 합금은 p형 BST보다 더 높은 최적 캐리어 농도를 요구했습니다. 계산 결과, 최적 전자 농도는 6×10¹⁹ cm⁻³ 이상으로 나타났으며, 이는 Se 합금만으로는 도달하기 어려워 추가적인 외부 도펀트가 필수적임을 시사합니다.

본 연구는 할로겐 원소(F, Cl, Br, I)를 n형 도펀트 후보로 고려하고 결함 형성 에너지 계산을 수행했습니다. Figure 8에 따르면, Cl, Br, I는 Te(2) 자리를 치환하는 결함이 가장 안정하며, Figure 9의 상태 밀도(DOS) 분석 결과 이들이 전도대 최저점에 전자를 제공하는 얕은 주개(shallow donor)로 작용함을 확인했습니다. 반면, F는 주개와 받개(acceptor) 역할을 모두 할 수 있는 양극성 결함(bipolar defect)을 형성하여 자체 보상 효과로 인해 효과적인 도펀트가 아님이 밝혀졌습니다. 따라서 고농도의 n형 BTSe 재료를 구현하기 위해서는 Cl, Br, I 도핑이 유망한 전략입니다.

Practical Implications for R&D and Operations

  • For Process Engineers: 이 연구는 목표 성능을 달성하기 위한 재료 합성 가이드라인을 제공합니다. p형 BST의 경우, Sb의 조성비(x)를 정밀하게 제어하여 정공 농도를 4×10¹⁹ cm⁻³에 가깝게 맞추는 것이 중요합니다. n형 BTSe의 경우, 목표 전자 농도(6×10¹⁹ cm⁻³ 이상)를 달성하기 위해 Se 합금과 더불어 Cl, Br, 또는 I와 같은 할로겐 원소를 함께 도핑하는 공정 개발이 필요합니다.
  • For Quality Control Teams: 본 연구에서 BTSe의 수송 이방성(anisotropy)이 BST보다 심각하다는 점(~4.8 vs ~2.3)이 밝혀졌습니다. 이는 결정 방향에 따라 전기 전도도가 크게 달라짐을 의미합니다. 따라서 품질 관리 시, 재료의 면 방향(in-plane)과 면 수직 방향(out-of-plane)의 열전 특성을 각각 측정하여 이방성을 평가하고 소자의 성능을 정확히 예측하는 기준을 수립해야 합니다.
  • For Design Engineers: 소자의 작동 온도는 재료 선택의 중요한 기준이 됩니다. Figure 6과 7의 데이터에 따르면, p형 BST는 300-400K 범위에서 최적의 성능을 보이지만, n형 BTSe는 400-500K까지도 파워 팩터가 안정적으로 유지됩니다. 따라서 상대적으로 높은 온도에서 작동하는 n형 레그(leg)를 설계할 때 BTSe가 더 적합할 수 있으며, 이는 열전 모듈의 전체 효율 설계에 중요한 고려사항이 됩니다.

Paper Details

Thermoelectric power factor of Bi-Sb-Te and Bi-Te-Se alloys and doping strategy: First-principles study

1. Overview:

  • Title: Thermoelectric power factor of Bi-Sb-Te and Bi-Te-Se alloys and doping strategy: First-principles study
  • Author: Byungki Ryu, Jaywan Chung, Bong-Seo Kim, Su-Dong Park, Eun-Ae Choi
  • Year of publication: 2017
  • Journal/academic society of publication: arXiv (Preprint)
  • Keywords: Thermoelectric power factor, Bi-Sb-Te, Bi-Te-Se, First-principles study, Doping

2. Abstract:

제1원리 계산과 볼츠만 수송 방정식을 결합하여 (Bi₁₋ₓSbₓ)₂Te₃ (BST, 0 ≤ x ≤ 1) 및 Bi₂(Te₁₋ᵧSeᵧ)₃ (BTSe, 0 ≤ y ≤ 1) 삼원계 합금의 열전 파워 팩터(PF)를 합금 조성비, 캐리어 농도, 온도의 함수로 계산했다. 구조 완화와 혼합 엔트로피는 삼원계 고용체 상을 안정화시킬 수 있다. p형 BST의 경우, 삼원계의 열전 성능은 Bi₂Te₃와 비슷하며 최대 PF는 정공 농도 약 4×10¹⁹ cm⁻³에서 발견된다. n형 BTSe의 경우, 열전 성능은 조성 및 구성에 따라 달라지며 최적 캐리어 농도는 BST와 비슷하거나 더 높다. y가 1/3보다 작을 때 BTSe의 PF는 Bi₂Te₃와 비슷하지만, y가 1에 가까워지면 열전 성능이 감소한다. 또한 BST의 열전 성능이 BTSe보다 우수한데, 이는 BST의 더 긴 전자 완화 시간과 Bi₂Se₃ 전도대의 작은 밸리 밴드 축퇴 때문이다. 전자 수송 이방성은 BST(~2.3)에 비해 BTSe(~4.8)에서 더 높으며, 이는 BTSe의 면 수직 방향 전기 전도가 불량하기 때문이다. 온도 효과도 조사했다. p형 BST의 경우, 밴드갭 효과가 PF에 미치는 영향은 비교적 작고 최적 캐리어 농도에서의 PF는 온도가 증가함에 따라 감소한다. n형 BTSe의 경우, 최적 도핑 범위에서의 PF는 온도가 400 또는 500K 미만일 때까지 유지된다. p형 BST의 최적 도핑 농도는 약 4×10¹⁹ cm⁻³이며, 이는 Sb 합금으로 달성 가능하다. n형 BTSe의 최적 도핑 농도는 약 6×10¹⁹ cm⁻³ 이상으로, 추가적인 외부 도핑이 필요하다. 점결함 형성 에너지 계산 결과, Cl, Br, I 불순물은 n형 캐리어 소스의 잠재적 후보이며, F와 Au는 보상 결함이다.

3. Introduction:

열전 기술은 열과 전기 사이의 직접적인 에너지 변환을 의미하며, 온도계, 발전기, 냉장고 등에 적용될 수 있다. 열전 응용을 위해서는 높은 성능과 효율의 에너지 변환이 바람직하다. 열전 변환 효율은 무차원 파라미터인 열전 성능 지수 ZT = (σα²/κ)T로 결정되며, 여기서 α, σ, κ, T는 각각 시벡 계수, 전기 전도도, 열전도도, 절대 온도이다. 합금화는 여러 이유로 높은 ZT 열전 재료를 얻는 최상의 경로 중 하나이다. 재료 합금화는 포논 수송 중 포논-산란 이벤트를 강화하여 포논 기여 열전도도(κph)를 감소시킬 수 있다. 또한, 공명 준위 형성이나 밴드 수렴을 통해 상태 밀도 유효 질량을 향상시켜 시벡 계수를 높임으로써 전기적 특성을 최적화할 수도 있다. Bi₂Te₃는 200~500K 온도 범위에서 작동하는 최고의 열전 재료 중 하나로, 좁은 밴드갭 반도체 특성과 강한 스핀-궤도 상호작용 효과 외에 높은 밴드 축퇴를 보인다. 결과적으로 p형 조건에서 상온 근처에서 약 3~5 mW/m/K²의 높은 파워 팩터(PF)를 가진다. Bi₂Te₃의 경우, 합금화는 열전 특성을 최적화하는 중요한 과정이다. Sb₂Te₃와 Bi₂Se₃를 합금함으로써 캐리어 농도와 페르미 준위 위치를 조절하여 최종적으로 p형 및 n형 열전 재료를 얻을 수 있다. 물론, 합금화로 κph도 감소한다.

4. Summary of the study:

Background of the research topic:

고효율 열전 재료 개발은 폐열 회수 및 친환경 냉각 기술의 핵심이다. Bi₂Te₃ 기반 합금은 상온 영역에서 가장 우수한 성능을 보이는 재료로, 이들의 성능을 극대화하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다.

Status of previous research:

이전 연구들은 Bi₂Te₃와 Sb₂Te₃ 또는 Bi₂Se₃를 섞은 이원계 합금의 실험적, 이론적 특성 분석에 집중되어 있었다. 그러나 삼원계 합금((Bi₁₋ₓSbₓ)₂Te₃, Bi₂(Te₁₋ᵧSeᵧ)₃)의 조성, 캐리어 농도, 온도에 따른 열전 특성을 체계적으로 다룬 이론 연구는 부족한 실정이었다.

Purpose of the study:

본 연구의 목적은 제1원리 계산과 볼츠만 수송 방정식을 이용하여 BST 및 BTSe 삼원계 합금의 열전 파워 팩터를 합금 조성비, 캐리어 농도, 온도의 함수로 체계적으로 계산하고, 최대 파워 팩터를 달성하기 위한 최적의 도핑 전략을 제시하는 것이다.

Core study:

연구의 핵심은 (1) BST 및 BTSe 삼원계 합금의 고용체 모델을 생성하고, (2) 제1원리 계산을 통해 전자 구조를 분석하며, (3) 볼츠만 수송 방정식을 이용해 다양한 조건에서의 열전 파워 팩터를 계산하는 것이다. 이를 통해 p형 BST와 n형 BTSe에 대한 최적 캐리어 농도를 도출하고, 특히 n형 BTSe에 필요한 외부 도펀트로서 할로겐 원소의 유효성을 이론적으로 검증했다.

5. Research Methodology

Research Design:

본 연구는 계산 과학적 접근법을 채택했다. 제1원리 DFT 계산을 통해 재료의 기본적인 전자 구조를 얻고, 이를 볼츠만 수송 방정식에 입력하여 거시적인 열전 수송 특성(시벡 계수, 전기 전도도)을 예측하는 방식으로 설계되었다.

Data Collection and Analysis Methods:

  • 전자 구조 계산: VASP 코드를 사용하여 DFT 계산을 수행했다. 이원계 및 삼원계 화합물에 대해 각각 5원자 원시 세포와 20원자 초격자 모델을 사용하고, 감마 중심의 k-포인트 격자를 적용했다.
  • 열전 특성 계산: BoltzTraP 코드를 사용하여 시벡 계수(α), 전기 전도도(σ) 등을 계산했다. 계산의 정확도를 높이기 위해 실험적으로 알려진 밴드갭 값을 적용했으며, 전자 완화 시간(τ)은 실험 데이터에 피팅하여 결정했다.
  • 결함 분석: 할로겐 도펀트의 안정성과 전기적 특성을 분석하기 위해, 초격자 모델 내에 점결함을 도입하고 결함 형성 에너지와 상태 밀도(DOS)를 계산했다.

Research Topics and Scope:

  • 연구 대상: (Bi₁₋ₓSbₓ)₂Te₃ (BST, 0 ≤ x ≤ 1) 및 Bi₂(Te₁₋ᵧSeᵧ)₃ (BTSe, 0 ≤ y ≤ 1) 삼원계 합금.
  • 주요 변수: 합금 조성비(x, y), 캐리어 농도(n), 온도(T).
  • 분석 범위: 밴드 구조, 상태 밀도, 시벡 계수, 전기 전도도, 열전 파워 팩터, 결함 형성 에너지.

6. Key Results:

Key Results:

  • p형 BST의 최적 정공 농도는 약 4×10¹⁹ cm⁻³로, Sb 합금만으로 달성 가능하다.
  • n형 BTSe의 최적 전자 농도는 6×10¹⁹ cm⁻³ 이상으로, Se 합금 외에 추가적인 외부 도핑이 필요하다.
  • BST의 열전 성능은 BTSe보다 우수하며, 이는 BST의 더 긴 전자 완화 시간과 Bi₂Se₃의 불리한 전도대 구조 때문이다.
  • 전자 수송 이방성은 BST(~2.3)보다 BTSe(~4.8)에서 더 크게 나타난다.
  • n형 도펀트 후보로 Cl, Br, I가 유망하며, F는 자체 보상 효과로 인해 비효율적이다.
  • p형 BST의 파워 팩터는 400K 이상에서 감소하지만, n형 BTSe는 400-500K까지 안정적으로 유지된다.
Figure 3: The mixing Free energy G of (a) BST and (b) BTSe solutions.
Figure 3: The mixing Free energy G of (a) BST and (b) BTSe solutions.

Figure List:

  • Figure 1: The directional average of Seebeck coefficient as a function of carrier concentration is shown for Bi2Te3.
  • Figure 2: The directional average of Seebeck coefficient at 300 K is calculated and drawn (a) for p-type and (b) for n-type binary phases of Bi2Te3, Sb2Te3, Bi2Se3, and Sb2Se3 in tetradymite phase.
  • Figure 3: The mixing Free energy G of (a) BST and (b) BTSe solutions.
  • Figure 4: (a) The PFs along in-plane and (b) along out-of-plane directions are calculated for BST.
  • Figure 5: (a) Maximum PF when n is less than 2×10²⁰ cm⁻³ for BST. (b) Maximum PF when n is less than 2×10²⁰ cm⁻³ for BTSe.
  • Figure 6: Temperature dependent PFinp and PFoutp for p-Bi2Te3 and p-(Bi0.25Sb0.75)2Te3.
  • Figure 7: Temperature dependent PFinp and PFoutp for n-Bi2Te3 and n-Bi2(Te0.917Se0.083)3.
  • Figure 8: Defect formation energies are calculated for various point impurities in Bi2Te3.
  • Figure 9: Total Density of States for (a) Bi96Te144, (b) Bi96Te143ClTe(1) and (c) Bi96Te144ClINT.

7. Conclusion:

결론적으로, 본 연구는 제1원리 계산과 볼츠만 수송 방정식을 결합하여 Bi-Sb-Te 및 Bi-Te-Se 삼원계 합금의 열전 파워 팩터를 조사했다. Bi-Sb-Te 및 Bi-Te-Se 합금의 열전 성능은 Bi₂Te₃ 이원계와 비슷했다. p형 Bi-Sb-Te의 열전 성능은 n형 Bi-Te-Se보다 우수했는데, 이는 BST의 더 긴 전자 완화 시간과 Bi₂Se₃에서 기인하는 불량한 면 방향 수송 특성 때문이다. 전자 수송 이방성은 BST에 비해 BTSe에서 더 심각했다. p형 Bi-Sb-Te의 최적 도핑 농도는 약 4×10¹⁹ cm⁻³이며, 이는 합금화로 달성 가능하다. n형 Bi-Te-Se의 최적 도핑 농도는 약 6×10¹⁹ cm⁻³ 이상으로 추가적인 외부 도펀트가 필요하다. 점결함 형성 에너지 계산 결과, Bi₂Te₃와 BTSe 내의 Cl, Br, I 불순물은 n형 캐리어 소스의 잠재적 후보이며, F는 자체 보상 결함이다.

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Expert Q&A: Your Top Questions Answered

Q1: 계산 시 DFT-PBE로 계산된 밴드갭 대신 실험값을 사용한 특별한 이유가 있습니까?

A1: 네, DFT-PBE와 같은 표준적인 GGA 함수는 반도체의 밴드갭을 실제보다 작게 예측하는 경향이 있습니다. 열전 재료에서는 밴드갭의 크기가 고온에서 소수 캐리어에 의한 양극성 수송(bipolar transport) 효과를 결정하는 매우 중요한 변수입니다. 부정확한 밴드갭은 시벡 계수와 파워 팩터의 온도 의존성을 잘못 예측하게 만들 수 있습니다. 따라서 실험적으로 검증된 밴드갭 값을 계산에 적용함으로써, 특히 실제 소자가 작동하는 온도 범위에서 더 신뢰성 높은 열전 특성 예측 결과를 얻을 수 있었습니다.

Q2: 논문에서 BST의 열전 성능이 BTSe보다 우수하다고 언급했는데, 그 물리적 원인은 무엇입니까?

A2: 두 가지 주요 원인이 있습니다. 첫째, 본 연구의 분석에 따르면 BST의 전자 완화 시간(electron relaxation time)이 BTSe보다 더 깁니다. 전기 전도도는 완화 시간에 비례하므로, 이는 BST의 전기적 특성에 유리하게 작용합니다. 둘째, BTSe의 기반이 되는 Bi₂Se₃의 전도대(conduction band)는 밸리 밴드 축퇴(valley band degeneracy)가 작습니다. 밴드 축퇴가 높을수록 동일한 캐리어 농도에서 더 높은 상태 밀도를 제공하여 시벡 계수를 향상시킬 수 있는데, BTSe는 이 점에서 BST보다 불리하여 n형 성능이 상대적으로 낮게 나타납니다.

Q3: Figure 3을 보면 BST의 혼합 엔탈피(Hmix)가 양수(+) 값을 가집니다. 그럼에도 불구하고 이 합금들이 혼합 가능한(miscible) 이유는 무엇입니까?

A3: 혼합 엔탈피가 양수라는 것은 0K에서는 상 분리가 더 선호된다는 의미입니다. 하지만 실제 재료 합성 온도에서는 엔트로피 효과를 고려해야 합니다. 합금의 자유 에너지(G)는 G = Hmix – TSmix (T: 온도, Smix: 혼합 엔트로피)로 표현됩니다. BST의 Hmix는 10 meV 미만으로 매우 작은 양수 값을 가지지만, 온도가 상승하면 TSmix 항이 점점 커져 Hmix를 상쇄하고 전체 자유 에너지를 음수(-)로 만듭니다. 따라서 충분히 높은 온도에서는 엔트로피 효과에 의해 고용체가 안정적으로 형성될 수 있습니다.

Q4: BTSe의 n형 도펀트로 Cl, Br, I는 유망하지만 F는 권장되지 않는 이유는 무엇입니까?

A4: 결함 형성 에너지 계산 결과에 따르면, Cl, Br, I는 Bi₂Te₃ 격자 내에서 Te(2) 자리를 치환하는 것을 가장 선호하며, 이 경우 전자를 내놓는 얕은 주개(shallow donor)로 효과적으로 작용합니다. 반면, F는 Te 자리를 치환하여 주개로 작용할 수도 있지만, 격자간(interstitial) 위치에 들어가 전자를 포획하는 받개(acceptor)로도 쉽게 작용할 수 있습니다. 이처럼 주개와 받개 역할을 동시에 하는 양극성 결함(bipolar defect)은 생성된 전자를 스스로 보상하는 효과(self-compensation)를 일으켜 도핑 효율을 크게 떨어뜨리기 때문에 F는 효과적인 n형 도펀트로 보기 어렵습니다.

Q5: 연구에서 특히 BTSe의 수송 이방성(transport anisotropy)이 크다고 강조했는데, 구조적인 원인은 무엇입니까?

A5: Bi₂Te₃ 계열 물질은 5개의 원자층[Te(1)-Bi-Te(2)-Bi-Te(1)]이 하나의 퀸터플 레이어(quintuple layer, QL)를 형성하고, 이러한 QL들이 층층이 쌓인 구조를 가집니다. QL 내부의 원자 간 결합은 강한 공유 결합인 반면, QL과 QL 사이의 결합은 약한 반데르발스 결합으로 이루어져 있습니다. 이로 인해 전자는 QL 평면 내(in-plane)에서는 쉽게 이동하지만, 평면을 가로지르는 수직 방향(out-of-plane)으로는 이동하기 어려워 전기 전도도의 이방성이 발생합니다. 이 효과는 특히 BTSe에서 더 두드러지게 나타나 면 수직 방향의 전도도가 크게 저하됩니다.

Conclusion: Paving the Way for Higher Quality and Productivity

본 연구는 제1원리 계산이라는 강력한 도구를 사용하여 Bi₂Te₃ 기반 삼원계 합금의 복잡한 열전 특성을 체계적으로 분석했습니다. 핵심적인 발견은 p형 BST와 n형 BTSe의 최적 캐리어 농도를 특정하고, 이를 달성하기 위한 실질적인 합금 및 도핑 전략을 제시했다는 점입니다. 특히 n형 재료의 성능 향상에 필수적인 외부 도펀트로 Cl, Br, I의 유효성을 이론적으로 규명함으로써, 고성능 열전 파워 팩터를 갖는 재료 개발의 명확한 방향을 제시했습니다.

이러한 계산 과학적 접근은 수많은 실험을 통해 최적의 조건을 찾아야 하는 시행착오를 줄여주고, 연구개발의 효율성과 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

STI C&D에서는 최신 산업 연구 결과를 적용하여 고객이 더 높은 생산성과 품질을 달성할 수 있도록 지원하는 데 전념하고 있습니다. 이 논문에서 논의된 과제가 귀사의 운영 목표와 일치한다면, 저희 엔지니어링 팀에 연락하여 이러한 원칙을 귀사의 부품에 어떻게 구현할 수 있는지 논의해 보십시오.

(주)에스티아이씨앤디에서는 고객이 수치해석을 직접 수행하고 싶지만 경험이 없거나, 시간이 없어서 용역을 통해 수치해석 결과를 얻고자 하는 경우 전문 엔지니어를 통해 CFD consulting services를 제공합니다. 귀하께서 당면하고 있는 연구프로젝트를 최소의 비용으로, 최적의 해결방안을 찾을 수 있도록 지원합니다.

  • 연락처 : 02-2026-0450
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Copyright Information

  • This content is a summary and analysis based on the paper “Thermoelectric power factor of Bi-Sb-Te and Bi-Te-Se alloys and doping strategy: First-principles study” by “Byungki Ryu, et al.”.
  • Source: https://arxiv.org/abs/1704.01786

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図1 人工曝露装置

황사(Yellow Sand)가 금속 부식을 억제? 청동 및 알루미늄 다이캐스트 부식에 대한 새로운 발견

이 기술 요약은 鳥山成一 외 저자가 2011년 환경기술(環境技術) 학술지에 발표한 논문 “人工腐食曝露装置を使った黄砂による金属腐食 -青銅鋳物・アルミニウム合金ダイカストー”을 바탕으로 STI C&D의 기술 전문가에 의해 분석 및 요약한 내용입니다.

Keywords

  • Primary Keyword: 황사 부식
  • Secondary Keywords: 금속 부식, 인공 부식 시험, 청동 주물, 알루미늄 다이캐스트, 이온 용출, 내식성

Executive Summary

  • The Challenge: 황사는 일반적으로 금속 부식을 가속화하는 요인으로 알려져 있으나, 문화재나 산업 부품에 널리 사용되는 청동 주물 및 알루미늄 다이캐스트에 미치는 정량적인 영향은 명확히 규명되지 않았습니다.
  • The Method: 인공 부식 폭로 장치를 사용하여 ①초순수 분무+가스, ②초순수 분무+가스+에어로졸, ③인공 산성 분무+가스+에어로졸의 세 가지 조건 하에서 황사 분무 유무에 따른 청동 및 알루미늄 시편의 금속 이온 용출량을 비교 분석했습니다.
  • The Key Breakthrough: 일반적인 예상과 달리, 황사를 분무한 시편이 모든 조건에서 황사가 없는 시편보다 금속 이온 용출량이 현저히 감소했습니다. 이는 황사가 특정 조건에서 금속 표면의 부식을 억제하는 역할을 할 수 있음을 시사합니다.
  • The Bottom Line: 황사는 단순한 오염원이 아니라, 금속 표면에서 물리적 장벽 또는 화학적 중화제 역할을 하여 부식을 방지할 수 있습니다. 이는 황사가 잦은 지역의 옥외 구조물 및 부품의 재료 선정과 수명 예측에 중요한 시사점을 제공합니다.

The Challenge: Why This Research Matters for CFD Professionals

대기 중 부유분진(SPM) 농도를 급격히 높이는 황사는 인체 건강뿐만 아니라 산업 설비 및 건축물의 금속 부식에도 영향을 미치는 주요 환경 요인입니다. 특히 산성비와 같은 기존의 부식 인자와 황사가 결합했을 때 그 영향이 어떻게 변하는지는 R&D 엔지니어들에게 중요한 과제였습니다. 기존 연구들은 산성비, 오염 가스(SOx, NOx), 에어로졸이 각각 금속 부식에 미치는 영향을 다루었지만, 여기에 ‘황사’라는 변수가 추가되었을 때의 복합적인 거동에 대한 데이터는 부족했습니다. 본 연구는 이러한 기술적 공백을 메우기 위해, 정밀하게 통제된 환경에서 황사가 청동 및 알루미늄 합금의 부식에 미치는 영향을 정량적으로 분석하고자 시작되었습니다.

The Approach: Unpacking the Methodology

본 연구는 실제와 유사한 부식 환경을 재현하기 위해 인공 부식 폭로 장치를 사용했습니다. 연구에 사용된 핵심 재료 및 방법은 다음과 같습니다.

  • 시험 재료:
    • 청동 주물 (BC6, JIS-H-5111): 문화재, 불상, 미술품 등에 널리 사용되는 재료입니다. (Cu 88.0%, Sn 3.9%, Zn 4.7%, Pb 2.8%)
    • 알루미늄 합금 다이캐스트 (ADC12, JIS-H-5302): 자동차 및 전자 부품에 널리 사용되는 Al-Si-Cu계 합금입니다. (Al 80%, Si 13%, Cu 2.7%)
  • 황사 시료: 표준 황사 물질인 CJ-1 (China Loess)을 사용했습니다.
  • 인공 부식 폭로 장치: 3개의 독립된 챔버(그림 1)를 이용하여 아래와 같은 세 가지 환경 조건을 설정했습니다.
    1. 조건 ① (PG): 초순수 분무 + 가스 (대기 오염 가스)
    2. 조건 ② (PGA): 초순수 분무 + 가스 + 에어로졸 (실제 대기 환경 모사)
    3. 조건 ③ (RGA): 인공 산성 분무 + 가스 + 에어로졸 (산성비 환경 모사)
  • 실험 절차: 각 조건의 챔버 내에 황사를 분무한 시편과 분무하지 않은 시편을 각각 배치했습니다. 7일 간격으로 시편에서 용출된 액체를 수거하여 ICP-MS(유도 결합 플라즈마 질량 분석기)를 통해 Cu, Sn, Zn, Pb, Al, Si 등 9가지 금속 성분의 농도를 정밀하게 측정했습니다. 이를 통해 시간에 따른 누적 용출량을 산출하여 황사의 영향을 분석했습니다.
図1 人工曝露装置
図1 人工曝露装置

The Breakthrough: Key Findings & Data

Finding 1: 황사, 청동 주물의 부식을 뚜렷하게 억제하다

청동 주물 시편의 경우, 황사 분무 유무에 따른 부식 용출량에서 명확한 차이가 관찰되었습니다. 그림 3에서 볼 수 있듯이, 모든 조건(PG, PGA, RGA)에서 황사를 분무한 시편(점선, 예: Cu①PG-Y)은 황사가 없는 시편(실선, 예: Cu①PG)에 비해 주성분인 구리(Cu)뿐만 아니라 주석(Sn), 아연(Zn), 납(Pb)의 누적 용출량이 일관되게 낮게 나타났습니다. 특히 납(Pb)의 경우, 황사를 분무하자 용출이 거의 0에 가깝게 억제되는 극적인 효과를 보였습니다. 이는 황사 입자가 청동 표면에 부착되어 부식 인자(산성 분무, 가스 등)의 직접적인 접촉을 막는 물리적 보호층 역할을 했음을 시사합니다.

Finding 2: 알루미늄 다이캐스트에서 나타난 극적인 부식 방지 효과

알루미늄 다이캐스트 시편에서는 황사의 부식 억제 효과가 더욱 두드러졌습니다. 그림 4(1)을 보면, 황사가 없는 조건에서는 시간이 지남에 따라 알루미늄(Al) 용출량이 꾸준히 증가한 반면, 황사를 분무한 시편에서는 용출량이 거의 발생하지 않았습니다. 규소(Si) 역시 유사한 경향을 보였습니다. 이는 황사의 알칼리성 성분이 산성 분무를 중화시키거나, 표면에 안정적인 부동태 피막 형성을 도와 부식을 강력하게 억제했을 가능성을 보여줍니다. 표 7의 부식 인자별 기여율 분석에 따르면, 황사가 없을 때 알루미늄 용출에 가스(69%)와 산성 분무(30%)가 큰 영향을 미쳤지만, 황사가 존재할 경우 이러한 부식 인자들의 영향이 거의 무력화되는 것으로 나타났습니다.

Practical Implications for R&D and Operations

  • For Process Engineers: 본 연구는 황사와 같은 미세 입자가 항상 부식을 가속하는 것은 아니며, 특정 조건에서는 오히려 보호층으로 작용할 수 있음을 보여줍니다. 옥외에 노출되는 부품의 표면 처리 공정 설계 시, 이러한 입자의 부착 및 상호작용을 고려할 필요가 있습니다.
  • For Quality Control Teams: 황사가 잦은 지역에서 발생한 부품의 부식 불량을 분석할 때, 부식의 원인을 황사 자체로 단정하기보다 황사가 덮여 있음에도 불구하고 부식을 일으킨 근본적인 대기 환경(예: 산성비, 오염 가스 농도)을 파악하는 것이 중요합니다. 표 7의 데이터는 각 부식 인자의 기여도를 정량적으로 평가하는 데 유용한 기준을 제공할 수 있습니다.
  • For Design Engineers: 청동이나 알루미늄 합금으로 옥외 구조물이나 자동차 부품을 설계할 때, 황사에 의한 마모나 화학적 침식보다 산성비 및 대기 오염 가스에 대한 내성을 우선적으로 고려해야 합니다. 본 연구 결과는 황사가 단기적으로는 부식을 억제하는 긍정적 효과를 가질 수 있음을 시사하므로, 재료의 수명 예측 모델에 이를 반영할 수 있습니다.

Paper Details

인공 부식 폭로 장치를 이용한 황사에 의한 금속 부식 – 청동 주물 및 알루미늄 합금 다이캐스트

1. Overview:

  • Title: 인공 부식 폭로 장치를 이용한 황사에 의한 금속 부식 – 청동 주물 및 알루미늄 합금 다이캐스트 (Metal Corrosion by Yellow Sand Using an Artificial Corrosion Exposure Chamber -Bronze Casting and Aluminum Alloy Die-casting-)
  • Author: 鳥山成一(Seiichi TORIYAMA), 天坂光男(Mituo AMASAKA), 森川裕太(Yuta MORIKAWA), 堀田里佳(Rika HORITA), 川島巧真(Takuma KAWASHIMA), 近藤隆之(Takayuki KONDO), 木戸瑞佳(Mizuka KIDO), 中谷訓幸(Noriyuki NAKATANI)
  • Year of publication: 2011
  • Journal/academic society of publication: 환경기술 (Environmental Technology), Vol. 40, No. 1
  • Keywords: 황사, 인공 부식 폭로 장치, 청동 주물, 알루미늄 다이캐스트, 용출

2. Abstract:

황사(표준 황사)에 의한 용출 이온의 거동을 해명할 목적으로, 청동 주물 및 알루미늄 다이캐스트에 대한 인공 부식 폭로 시험을 세 가지 조건(①초순수 분무+가스, ②초순수 분무+가스+에어로졸, ③인공 산성 분무+가스+에어로졸)에서 수행하여 각 이온 성분의 용출을 검토했다. 청동 주물 및 알루미늄 다이캐스트 모두 모든 조건에서 황사 분무가 있는 경우가 없는 경우에 비해 부식 용출량이 감소하는 경향을 보였으며, 황사에 의한 용출 억제 경향이 관찰되었다.

3. Introduction:

2002년 일본에 대규모 황사가 도래하면서 건강 문제와 더불어 금속 재료의 부식 문제가 대두되었다. 산성비 등이 문화재에 미치는 영향에 대한 연구는 기존에 수행되었으나, 황사의 영향은 명확하지 않았다. 저자들은 이전 연구에서 산성 분무, 가스, 에어로졸이 각종 금속판의 이온 용출에 미치는 영향을 보고한 바 있으며, 황사가 알루미늄 합금, 탄소강, 동판, 황동판의 용출 과정에 큰 차이를 유발함을 밝혔다. 본 연구에서는 이를 확장하여 문화재 용도로 중요한 청동 주물과 산업적으로 널리 쓰이는 알루미늄 다이캐스트를 대상으로, 3가지 부식 조건 하에 황사 분무 유무에 따른 금속 이온 용출 거동을 상세히 검토하고자 한다.

4. Summary of the study:

Background of the research topic:

대규모 황사 현상이 금속 재료의 부식에 미치는 영향에 대한 우려가 증가하고 있으나, 정량적인 데이터는 부족한 실정이다.

Status of previous research:

저자들은 산성비, 가스, 에어로졸 등 개별 부식 인자에 대한 연구와 일부 금속 재료에 대한 황사 영향 연구를 수행한 바 있다.

Purpose of the study:

문화재 및 산업용으로 중요한 청동 주물과 알루미늄 다이캐스트에 대해, 통제된 환경에서 황사가 부식(금속 이온 용출)에 미치는 영향을 정량적으로 규명하는 것을 목적으로 한다.

Core study:

3가지 종류의 인공 부식 환경(초순수, 초순수+에어로졸, 산성 분무+에어로졸)에서 황사 분무 유무에 따라 청동 주물과 알루미늄 다이캐스트 시편의 금속 이온 용출량을 100일간 추적 측정하고 비교 분석하였다.

5. Research Methodology

Research Design:

3가지 환경 조건을 설정한 3개의 인공 부식 폭로 장치를 사용하였다. 각 장치 내에 2종의 금속 시편(청동, 알루미늄)과 블랭크 시료를 배치하고, 각각 황사를 분무한 그룹과 분무하지 않은 그룹으로 나누어 총 18가지 조건의 시료를 동시에 시험했다.

Data Collection and Analysis Methods:

매주 월요일, 각 시편에서 용출된 용액을 수거하였다. 용액은 필터링 후 ICP-MS를 이용하여 Mg, Al, Si, Mn, Fe, Cu, Zn, Sn, Pb 등 9개 금속 성분의 농도를 측정했다. 측정된 농도를 바탕으로 누적 용출량(mg)을 계산하여 시간에 따른 변화를 분석했다.

Research Topics and Scope:

  • 대상 금속: 청동 주물(BC6), 알루미늄 합금 다이캐스트(ADC12)
  • 부식 환경: ①초순수 분무+가스, ②초순수 분무+가스+에어로졸, ③인공 산성 분무+가스+에어로졸
  • 핵심 변수: 황사 분무의 유무
  • 측정 항목: 각 금속의 주성분 및 미량 성분의 누적 용출량

6. Key Results:

Key Results:

図3 青銅板から溶出した成分の積算溶出量
図3 青銅板から溶出した成分の積算溶出量
  • 청동 주물과 알루미늄 다이캐스트 모두, 모든 부식 조건에서 황사를 분무한 시편이 황사가 없는 시편보다 금속 이온 용출량이 적었다.
  • 이는 황사가 금속 부식을 억제하는 경향이 있음을 명확히 보여준다.
  • 특히 청동의 납(Pb)과 알루미늄의 알루미늄(Al), 규소(Si)는 황사 분무 시 용출이 거의 일어나지 않을 정도로 억제 효과가 매우 컸다.
  • 부식 인자별 기여율 분석(표 7) 결과, 황사가 없을 때 가스상 오염물질이 부식에 가장 큰 영향을 미쳤으나, 황사가 존재하면 이러한 인자들의 영향력이 크게 감소했다.

Figure List:

  • 図1 人工曝露装置 (그림 1 인공 폭로 장치)
  • 図2 超純水噴霧や酸性霧噴霧の溶出試験容器 (그림 2 초순수 분무 및 산성 분무 용출 시험 용기)
  • 図3 青銅板から溶出した成分の積算溶出量 (그림 3 청동판에서 용출된 성분의 누적 용출량)
  • 図4 アルミダイカスト板から溶出した成分の積算溶出量 (그림 4 알루미늄 다이캐스트판에서 용출된 성분의 누적 용출량)

7. Conclusion:

청동 주물과 알루미늄 다이캐스트 2종에 대해 황사가 금속 부식에 미치는 영향을 규명하기 위해 인공 부식 폭로 시험을 수행했다. 3가지 부식 조건 하에서 황사 분무 유무에 따른 금속 이온 용출 거동을 상세히 검토한 결과, 두 금속 모두 황사를 분무했을 때 황사가 없을 때보다 각종 금속 이온의 용출량이 감소하는 경향을 보였다. 특히 Pb, Al, Si는 용출이 거의 없을 정도로 억제 효과가 컸다. 결론적으로, 황사는 특정 조건 하에서 금속 부식을 억제하는 경향이 있음을 확인하였다.

8. References:

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Expert Q&A: Your Top Questions Answered

Q1: 연구에서 세 가지 다른 부식 조건(PG, PGA, RGA)을 설정한 이유는 무엇인가요?

A1: 세 가지 조건을 설정한 것은 부식에 영향을 미치는 각 인자(가스, 에어로졸, 산성 분무)의 기여도를 분리하여 분석하기 위함입니다. 조건 ①(PG)은 가스상 오염물질만의 영향을, 조건 ②(PGA)는 실제 대기와 유사하게 가스와 에어로졸의 복합 영향을, 조건 ③(RGA)은 산성비와 같은 최악의 부식 환경을 모사합니다. 이를 통해 표 7과 같이 각 인자가 금속 용출에 얼마나 기여하는지를 정량적으로 파악할 수 있었고, 황사가 이러한 각 인자의 영향을 어떻게 변화시키는지를 심도 있게 이해할 수 있었습니다.

Q2: 황사가 구체적으로 어떤 메커니즘으로 부식을 억제하는지에 대한 설명이 있나요?

A2: 본 논문은 황사가 부식을 억제한다는 현상을 정량적 데이터로 명확히 보여주지만, 그 화학적 메커니즘을 상세히 규명하지는 않았습니다. 다만, 결과로부터 두 가지 주요 메커니즘을 추론할 수 있습니다. 첫째, 황사 입자가 금속 표면에 물리적 장벽을 형성하여 부식성 물질(산성 분무, 가스)의 접근을 차단하는 효과입니다. 둘째, 황사에 포함된 탄산칼슘(CaCO₃)과 같은 알칼리성 성분이 산성 분무를 중화시켜 부식 반응 자체를 억제하는 화학적 효과입니다. 특히 알루미늄에서 극적인 억제 효과가 나타난 것은 이러한 복합적인 작용 때문일 가능성이 높습니다.

Q3: 실험에 사용된 황사의 분무량이 실제 환경을 잘 반영한다고 볼 수 있나요?

A3: 네, 연구진은 실제 환경을 최대한 모사하려 노력했습니다. 논문에 따르면, 시편을 65°로 기울여 설치하고 분무하여 대부분의 황사가 씻겨 내려가고 일부만 표면에 부착되도록 했습니다. 이는 황사가 내린 후 비가 오는 실제 상황과 유사합니다. 청동 시편에 분무된 황사의 평균량은 0.11g으로, 이는 대규모 황사 발생 시 관측될 수 있는 수준을 고려한 설정으로 보입니다.

Q4: 표 7의 ‘부식 인자별 기여율’은 R&D 실무에서 어떻게 활용될 수 있나요?

A4: 표 7은 특정 금속이 부식될 때 어떤 환경 요인이 가장 치명적인지를 알려주는 중요한 데이터입니다. 예를 들어, 황사가 없는 조건에서 청동의 구리(Cu) 용출에는 가스상 오염물질의 기여도가 79%로 압도적이었습니다. 이는 청동 부품의 내식성을 높이기 위해서는 산성비 자체보다 대기 중 SOx, NOx 가스에 대한 방어책이 더 중요할 수 있음을 의미합니다. 엔지니어는 이 데이터를 활용하여 특정 사용 환경에 가장 적합한 재료를 선택하거나, 가장 취약한 부식 인자에 대응하는 표면 처리 기술을 개발하는 데 집중할 수 있습니다.

Q5: 이 연구는 약 100일간의 단기 시험인데, 장기적으로는 황사가 마모를 일으켜 부식을 촉진할 수도 있지 않을까요?

A5: 매우 중요한 지적입니다. 본 연구는 정해진 기간 동안 화학적 용출에 초점을 맞춘 가속 부식 시험입니다. 따라서 바람에 의해 황사 입자가 반복적으로 표면을 마모시키는 장기적인 물리적 영향은 고려되지 않았습니다. 단기적으로는 황사가 보호층 역할을 할 수 있지만, 수년 이상 장기적으로는 마모 작용으로 인해 보호 피막이 손상되고 부식이 촉진될 가능성을 배제할 수 없습니다. 따라서 이 연구 결과는 황사의 단기적인 화학적 상호작용에 대한 중요한 통찰을 제공하며, 장기적인 물리적 영향에 대해서는 추가적인 연구가 필요함을 시사합니다.

Conclusion: Paving the Way for Higher Quality and Productivity

본 연구는 황사 부식에 대한 기존의 통념을 뒤집는 중요한 발견을 제시했습니다. 황사가 항상 금속 부식을 악화시키는 것이 아니라, 청동 주물 및 알루미늄 다이캐스트와 같은 특정 재료에서는 오히려 부식을 억제하는 보호층 역할을 할 수 있음을 실험적으로 증명했습니다. 이는 황사가 잦은 환경에 노출되는 자동차 부품, 건축 외장재, 문화재 등의 수명을 예측하고 내식성을 향상시키는 데 새로운 접근법을 제공합니다. R&D 및 운영팀은 이 연구를 통해 재료 선정, 표면 처리, 유지보수 전략을 수립할 때 보다 정교한 판단을 내릴 수 있을 것입니다.

“At STI C&D, we are committed to applying the latest industry research to help our customers achieve higher productivity and quality. If the challenges discussed in this paper align with your operational goals, contact our engineering team to explore how these principles can be implemented in your components.”

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  • This content is a summary and analysis based on the paper “人工腐食曝露装置を使った黄砂による金属腐食 -青銅鋳物・アルミニウム合金ダイカストー” by “鳥山成一 et al.”.
  • Source: https://www.jstage.jst.go.jp/article/jriet/40/1/40_47/_article/-char/ja/

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Figura 6. Comparison between the experimental isolines of constant axial velocities vz (m/s) and the isolines of axial velocities (m/s) from present numerical simulation code for direct extrusion of aluminum.

알루미늄 압출 공정의 유한 체적법(FVM) 분석: CFD와 금속 성형의 결합을 통한 정확도 향상

이 기술 요약은 José D. Bressan, Marcelo M. Martins, Sérgio T. Button이 XII International Conference on Computational Plasticity. Fundamentals and Applications COMPLAS XII에 발표한 논문 “ALUMINIUM EXTRUSION ANALYSIS BY THE FINITE VOLUME METHOD”을 기반으로 하며, STI C&D의 기술 전문가에 의해 분석 및 요약되었습니다.

키워드

  • Primary Keyword: 알루미늄 압출의 유한 체적법 분석
  • Secondary Keywords: 금속 성형 CFD, 알루미늄 압출 시뮬레이션, MacCormack 기법, 속도장 분석, SIMPLE 알고리즘

Executive Summary

  • 도전 과제: 기존의 금속 압출 공정 해석 방법은 심한 격자 왜곡 문제로 인해 정확한 유동장 예측에 한계가 있었습니다.
  • 해결 방법: 금속 유동을 비압축성 비선형 점성 유체로 간주하고, 유한 체적법(FVM)과 Explicit MacCormack 기법을 적용한 새로운 수치 해석 기법을 제안했습니다.
  • 핵심 돌파구: 제안된 FVM 기반 수치 해석 기법은 인공 점성(artificial viscosity) 없이도 안정적인 수렴을 보였으며, 실험으로 측정한 알루미늄 압출재의 축 방향 속도 분포와 매우 높은 일치도를 보였습니다.
  • 핵심 결론: 유한 체적법(FVM)은 정상 상태(steady-state)의 금속 압출 공정에서 기존 해석법의 단점을 보완하고, 정확한 응력 및 속도장 예측을 위한 강력하고 효과적인 도구가 될 수 있습니다.

도전 과제: 이 연구가 CFD 전문가에게 중요한 이유

글로벌 경제의 경쟁 심화와 지속 가능한 개발 요구에 따라, 자동차, 항공우주 등 주요 산업에서는 생산 비용 절감, 부품 경량화, 자원 효율성 증대가 절실한 과제가 되었습니다. 특히 경량 소재인 알루미늄 합금의 사용이 증가하면서, 복잡한 형상의 제품을 정밀하게 생산하는 압출 공정의 중요성이 더욱 커지고 있습니다.

기존에는 압출 공정 해석을 위해 유한 요소법(FEM)과 같은 수치 해석 기법이 널리 사용되었습니다. 그러나 재료의 변형을 따라 격자가 함께 움직이는 라그랑지안(Lagrangian) 방식의 FEM은 변형이 심한 영역에서 격자 왜곡(mesh distortion)이 발생하여 해석의 정확도를 떨어뜨리는 고질적인 문제를 안고 있었습니다. 이 문제를 해결하기 위해 리메싱(remeshing) 기법을 사용하지만, 이는 계산 시간을 크게 증가시키는 단점이 있습니다. 따라서 격자 왜곡 문제 없이 안정적으로 금속 유동을 해석할 수 있는 새로운 접근법이 필요했습니다.

접근 방식: 방법론 분석

본 연구에서는 알루미늄 압출 공정의 금속 유동을 해석하기 위해 새로운 수치 해석 기법을 제안했습니다. 핵심 접근법은 다음과 같습니다.

  • 유동 공식화(Flow Formulation): 금속의 소성 유동을 비압축성(incompressible) 비선형 점성 유체(non-linear viscous fluid)의 유동으로 간주했습니다. 이를 통해 재료가 아닌 공간에 고정된 격자를 사용하는 오일러리안(Eulerian) 좌표계를 적용하여 격자 왜곡 문제를 근본적으로 해결했습니다.
  • 유한 체적법(FVM) 적용: 지배 방정식(질량, 운동량, 에너지 보존)을 이산화하기 위해 유한 체적법(FVM)을 사용했습니다. 특히, 압축성 유동 해석에 주로 사용되던 Explicit MacCormack 기법을 구조화된 동일 위치 격자(collocated mesh)에 적용하여 금속 유동을 해석하는 새로운 시도를 했습니다.
  • 압력-속도 연성(Pressure-Velocity Coupling): 비압축성 유동에서는 압력에 대한 상태 방정식이 존재하지 않으므로, 일관된 속도장과 압력장을 얻기 위해 SIMPLE(Semi-Implicit Method for Pressure Linked Equations) 알고리즘을 적용하여 압력과 속도를 연성했습니다.
  • 실험적 검증: 수치 해석 결과의 신뢰도를 확보하기 위해 알루미늄 합금(Al 6351-O) 빌렛을 이용한 직접 열간 압출 실험을 수행했습니다. 특히, “스트라이프 패턴 그리드 기법(stripe pattern grid technique)”을 사용하여 압출재 내부의 실제 금속 유동 패턴과 속도 분포를 가시화하고, 이를 시뮬레이션 결과와 직접 비교했습니다.

돌파구: 주요 결과 및 데이터

제안된 FVM 기반 수치 해석 모델은 알루미늄 압출 공정의 물리적 현상을 매우 정확하게 예측했으며, 주요 결과는 다음과 같습니다.

Figure 2. Sketch of experimental extrusion tooling and conditions used in present work.
Figure 2. Sketch of experimental extrusion tooling and conditions used in present work.

결과 1: 실험 결과와 높은 일치도를 보이는 축 방향 속도 분포 예측

수치 시뮬레이션을 통해 계산된 축 방향 속도 등고선(isolines)과 스트라이프 패턴 그리드 기법으로 얻은 실험 결과를 비교했을 때 매우 높은 수준의 일치도를 보였습니다. Figure 6에서 볼 수 있듯이, 다이(die) 입구에서 출구로 갈수록 속도가 증가하는 패턴과 각 위치에서의 속도 값이 실험 결과와 거의 동일하게 나타났습니다. 이는 본 연구에서 제안한 FVM 모델이 실제 금속 유동 거동을 매우 정확하게 모사하고 있음을 입증합니다.

결과 2: 인공 점성 없이 달성한 안정적인 수치 해

일반적으로 압축성 유동 해석에 사용되는 MacCormack 기법을 비압축성 금속 유동에 적용했음에도 불구하고, 수치적 불안정성을 제어하기 위한 인공 점성(artificial viscosity)을 추가할 필요 없이 일관되고 안정적인 결과를 얻었습니다. 이는 본 연구에서 제안한 수치 해석 기법(MacCormack + SIMPLE)이 추가적인 보정 기법 없이도 금속 압출 공정 해석에 효과적으로 적용될 수 있음을 시사하는 중요한 기술적 성과입니다. 또한, 계산된 반경 방향 속도 분포(Figure 7) 역시 물리적으로 타당한 결과를 보여주었습니다.

R&D 및 운영을 위한 실질적 시사점

본 연구의 결과는 금속 성형 공정 관련 엔지니어들에게 다음과 같은 실질적인 통찰을 제공합니다.

  • 공정 엔지니어: 이 검증된 모델을 활용하면 다이 설계나 압출 속도와 같은 공정 변수가 내부 금속 유동에 미치는 영향을 사전에 정밀하게 예측할 수 있습니다. 이를 통해 시험 생산 횟수를 줄이고 최적의 공정 조건을 더 빠르게 찾는 데 기여할 수 있습니다.
  • 품질 관리팀: 표면 균열이나 내부 파열과 같은 압출 결함은 대부분 불균일한 금속 유동에서 비롯됩니다. 속도장을 정확하게 예측하는 능력은 이러한 결함의 발생 메커니즘을 이해하고, 결함을 최소화하기 위한 새로운 품질 검사 기준을 수립하는 데 도움이 될 수 있습니다.
  • 설계 및 해석 엔지니어: 본 연구는 정상 상태의 금속 성형 공정 해석에서 기존 FEM의 격자 왜곡 문제를 피할 수 있는 강력한 대안으로 FVM을 제시합니다. 특히 CFD에 익숙한 엔지니어라면 해당 방법론을 금속 성형 분야로 확장하여 해석의 효율성과 정확성을 높일 수 있습니다.

논문 상세 정보

ALUMINIUM EXTRUSION ANALYSIS BY THE FINITE VOLUME METHOD

1. 개요:

  • Title: ALUMINIUM EXTRUSION ANALYSIS BY THE FINITE VOLUME METHOD
  • Author: JOSÉ D. BRESSAN, MARCELO M. MARTINS AND SÉRGIO T. BUTTON
  • Year of publication: 2013 (COMPLAS XII conference)
  • Journal/academic society of publication: XII International Conference on Computational Plasticity. Fundamentals and Applications
  • Keywords: Finite Volume, Cold Extrusion, Aluminium, Velocity field.

2. Abstract:

본 연구는 정상 상태의 축대칭 압출 공정에서 금속 유동의 응력 및 속도장을 계산하기 위한 새로운 수치 해석 기법을 제안한다. 알루미늄 압출은 복잡한 단면 형상을 가진 봉 및 제품 제조에 널리 적용되는 주요 금속 성형 공정 중 하나이다. 기존에는 상계법, 슬래브법, 슬립라인법 및 유한 요소법(FEM)과 같은 수치 해석 방법이 알루미늄 압출 해석에 일반적으로 사용되었다. 그러나 최근 학계에서는 금속 유동 해석을 위해 유한 체적법(FVM)이 개발되었으며, 문헌에 따르면 금속 압출은 유동 공식화(flow formulation)로 모델링될 수 있다. 따라서 금속 유동은 부피 불변성 및 금속 성형 시 변화하는 점성으로 인해 비압축성 비선형 점성 유체로 수학적으로 모델링될 수 있다. 지배 방정식은 구조화된 동일 위치 격자에서 Explicit MacCormack 기법을 사용하여 유한 체적법으로 이산화되었다. MacCormack 기법은 일반적으로 유한 체적법으로 압축성 유체 유동을 시뮬레이션하는 데 사용된다. 그러나 금속 소성 유동 및 비압축성 유체 유동은 압력 변화에 대한 상태 방정식을 제시하지 않으므로, 일관된 속도 및 압력장을 얻기 위해 속도-압력 연성 기법이 필요하다. SIMPLE 기법이 압력-속도 연성을 달성하기 위해 적용되었다. 이 새로운 수치 해석 기법은 알루미늄 합금의 전방 열간 압출 공정에 적용되었다. 금속 압출 속도장은 빠른 수렴을 보였고 실험 결과와 좋은 일치도를 보였다. 금속 압출에 적용된 MacCormack 기법은 압축성 유동 시뮬레이션 접근법에서 사용되는 인공 점성의 필요 없이 일관된 결과를 산출했다. 따라서 본 수치 해석 결과는 압축성 유동 시뮬레이션 접근법에 의해 채택된 결과와도 일치한다.

3. Introduction:

경제의 세계화, 시장 역학 및 지속 가능한 개발에 대한 환경적 요구가 증가함에 따라, 산업 경쟁은 심화되었고 공장과 학계의 모든 활동에 대한 리엔지니어링을 강요하여 생산 비용, 부품 무게, 에너지 함량, 효율적인 자원 사용을 줄이고 재료 재활용성을 높이게 되었다. 산업 현장의 실제 엔지니어링 실무에서는 제품 품질, 내구성, 지속 가능성 및 장비 생산성을 향상시키고 생산 및 유지 보수 비용을 절감하기 위한 목적으로 기술 공정을 연구하고 개선하기 위한 작업 팀이 구성된다. 광의적으로 산업계(자동차, 항공우주, 스탬핑, 철강 등)는 이러한 목표를 계속 달성해야 하며, 고장력 저합금강(HSLAS), 고장력강(AHSS)을 도입하고, 경량 알루미늄 합금 및 마그네슘 합금의 사용을 늘리며, 무결점 정밀 부품을 생산하고, 네트 셰이프(near net shape) 공정 사용을 발전시키고 재활용을 위한 설계를 해야 한다. 결과적으로 오늘날 엔지니어링 실무에서 산업 제조 공정은 소프트웨어와 컴퓨터의 사용을 통해 점점 더 많이 조사되고 모델링되고 있다. 제조 공정의 수치 및 분석 모델링은 공정 속도와 품질을 높이고 비용을 절감하는 데 큰 잠재력을 가지고 있다.

4. 연구 요약:

연구 주제의 배경:

알루미늄 압출 공정은 산업적으로 매우 중요하지만, 공정 중 발생하는 복잡한 금속 유동을 정확히 예측하는 것은 어렵다. 기존의 유한 요소법(FEM)은 큰 변형이 발생하는 지점에서 심각한 격자 왜곡 문제를 겪어 해석의 정확성과 효율성을 저해하는 한계가 있었다.

이전 연구 현황:

금속 성형 해석에는 고체 역학 기반의 라그랑지안 접근법(FEM)이 널리 사용되어 왔으나, 격자 왜곡 문제가 꾸준히 제기되었다. 대안으로 유체 역학 기반의 오일러리안 접근법(유동 공식화)이 제안되었으며, 1990년대 이후 유한 체적법(FVM)이 전산 유체 역학(CFD) 분야를 넘어 고체 역학 및 금속 성형 문제에 적용되기 시작했다.

연구 목적:

본 연구의 목적은 정상 상태의 축대칭 압출 공정에서 금속 유동의 응력 및 속도장을 계산하기 위한 새로운 수치 해석 기법을 제안하는 것이다. 이 기법은 유한 체적법(FVM)과 Explicit MacCormack 기법, 그리고 SIMPLE 알고리즘을 결합하여 기존 FEM의 격자 왜곡 문제 없이 정확하고 안정적인 해를 구하는 것을 목표로 한다.

핵심 연구 내용:

금속의 소성 유동을 비압축성 비선형 점성 유체로 모델링하고, 이를 유한 체적법(FVM)으로 해석하는 새로운 수치 해석 프레임워크를 개발했다. 개발된 코드를 알루미늄 합금의 직접 열간 압출 공정에 적용하고, 스트라이프 패턴 그리드 기법을 이용한 실제 실험 결과와 비교하여 모델의 정확성과 타당성을 검증했다.

5. 연구 방법론

연구 설계:

본 연구는 수치 시뮬레이션과 실험적 검증을 결합한 방식으로 설계되었다. 수치 해석 파트에서는 유동 공식화에 기반한 FVM 코드를 개발했으며, 실험 파트에서는 실제 알루미늄 압출 공정을 구현하여 시뮬레이션 결과를 검증할 데이터를 확보했다.

데이터 수집 및 분석 방법:

  • 수치 해석: 지배 방정식을 FVM으로 이산화하고, MacCormack 기법과 SIMPLE 알고리즘을 적용하여 속도장과 압력장을 계산했다. 해석 조건으로는 축대칭 직접 압출, 강체-완전 소성 재료, 정상 상태를 가정했다.
  • 실험: 알루미늄 6351 빌렛에 알루미늄 2011 재질의 대비 핀(contrast pins)을 삽입한 후 열간 압출을 수행했다. 압출 후 빌렛을 절단, 연마, 에칭하여 변형된 핀의 형상(스트라이프 패턴)을 관찰하고, 이를 통해 내부 금속 유동의 속도 등고선을 계산했다.

연구 주제 및 범위:

연구는 원뿔형 다이를 통과하는 알루미늄 합금의 직접 열간 압출 공정에 초점을 맞췄다. 해석은 2차원 축대칭(axisymmetric) 정상 상태(steady state) 조건으로 한정되었으며, 재료는 강체-완전 소성(rigid-perfectly-plastic)으로 가정되었다.

6. 주요 결과:

주요 결과:

Figura 6. Comparison between the experimental isolines of constant axial velocities vz (m/s) and the isolines of axial velocities (m/s) from present numerical simulation code for direct extrusion of aluminum.
Figura 6. Comparison between the experimental isolines of constant axial velocities vz (m/s) and the isolines of axial velocities (m/s) from present numerical simulation code for direct extrusion of aluminum.
  • 제안된 FVM 기반 수치 해석 기법은 알루미늄 압출 공정의 속도장을 성공적으로 계산했으며, 실험 결과와 매우 좋은 일치도를 보였다.
  • 압축성 유동 해석에 주로 사용되는 MacCormack 기법을 비압축성 금속 유동 문제에 적용했음에도, 인공 점성(artificial viscosity) 없이 안정적이고 일관된 결과를 얻었다.
  • 명시적(explicit) 기법의 특성상 CFL 조건을 만족시키기 위해 매우 작은 시간 간격(10⁻¹⁵ s)이 필요했으며, 수치적 수렴을 위해 약 50,000회의 반복 계산이 요구되었다.
  • 본 연구는 FVM과 유동 공식화 접근법이 직접 압출 공정에서 금속 유동을 해석하는 데 효과적이고 유망한 결과를 제공함을 입증했다.

Figure List:

  • Figure 1. Representation of quadrilateral control volume: (a) with outward vector. (b) outward vector correction.
  • Figure 2. Sketch of experimental extrusion tooling and conditions used in present work.
  • Figure 3. Stripe pattern grid at longitudinal section of extruded aluminum billet.
  • Figure 4. Computational mesh employed in the numerical simulation of Al 6351.
  • Figura 6. Comparison between the experimental isolines of constant axial velocities vz (m/s) and the isolines of axial velocities (m/s) from present numerical simulation code for direct extrusion of aluminum.
  • Figure 7. Radial velocity vr isolines obtained from present computational code for direct extrusion of aluminum.

7. 결론:

알루미늄 빌렛의 직접 열간 압출에 대한 스트라이프 패턴 그리드 기법으로 얻은 등속도 윤곽선 실험 결과와 현재의 FVM 접근법으로 얻은 수치 결과를 바탕으로 다음과 같은 결론을 도출할 수 있다. – 현재의 수치 기법은 명시적(explicit)이므로 조건부 안정적인 방법이다. CFL 조건을 만족시키기 위해 최소 10⁻¹⁵의 시간 간격이 필요했다. 이는 매우 낮은 값이므로 수렴 시간에 영향을 미쳤다. – 수치적 수렴을 달성하기 위해 약 50,000회의 반복 계산이 필요했다. – 금속 유동에 대한 현재의 FVM 접근법은 비압축성 점성 유체에서 요구되는 인공 점성을 수렴과 안정을 위해 사용하지 않았다. – 유동 공식화와 함께 현재의 FVM 접근법은 직접 압출 공정에서 금속 유동에 대해 좋고 고무적인 결과를 산출했다. – MacCormack 기법은 본 연구에서 제안된 바와 같이, 비압축성 유체 유동 해석에 대한 고전적인 적용 외에도 금속 유동의 모델링 및 분석으로 확장될 수 있다.

8. References:

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Expert Q&A: Your Top Questions Answered

Q1: 일반적으로 압축성 유동 해석에 사용되는 MacCormack 기법을 비압축성 금속 유동 문제에 적용한 특별한 이유가 있나요?

A1: 본 연구는 MacCormack 기법의 적용 범위를 금속 성형 공정으로 확장할 수 있는지 탐색하는 것을 목표로 했습니다. 연구 결과, 이 기법은 수치적 안정성을 위해 통상적으로 요구되는 인공 점성(artificial viscosity)을 추가하지 않고도 비압축성 금속 유동 문제에서 안정적이고 일관된 결과를 산출했습니다. 이는 MacCormack 기법이 기존의 적용 분야를 넘어 금속 유동 해석에도 효과적으로 사용될 수 있음을 보여주는 중요한 발견입니다.

Q2: 논문에서 언급된 매우 작은 시간 간격(10⁻¹⁵ s)과 많은 반복 횟수(50,000회)는 실제 산업 현장에서의 적용에 어떤 영향을 미치나요?

A2: 본 연구에 사용된 명시적(explicit) MacCormack 기법은 수치적 안정성을 위해 CFL(Courant-Friedrichs-Lewy) 조건을 만족해야 합니다. 이로 인해 매우 작은 시간 간격이 요구되었고, 결과적으로 정상 상태 해에 도달하기까지 많은 반복 계산이 필요했습니다. 이는 계산 시간이 길어질 수 있음을 의미하지만, 병렬 컴퓨팅 기술을 활용하거나 보다 효율적인 암시적(implicit) 기법을 적용함으로써 계산 효율성을 개선할 여지가 있습니다.

Q3: 본 연구에서 사용된 ‘유동 공식화(Flow Formulation)’는 기존의 ‘고체 공식화(Solid Formulation)’와 어떻게 다른가요?

A3: 고체 공식화(라그랑지안 방식)는 재료의 변형을 따라 계산 격자가 함께 움직이고 변형됩니다. 이는 금속 압출처럼 변형이 매우 큰 공정에서 심각한 격자 왜곡을 유발하여 해석 오류를 일으킬 수 있습니다. 반면, 본 연구에서 채택한 유동 공식화(오일러리안 방식)는 공간에 고정된 격자를 통해 재료가 흘러가는 것을 해석합니다. 이 방식은 격자가 변형되지 않으므로 격자 왜곡 문제를 근본적으로 해결할 수 있어 정상 상태의 대변형 유동 해석에 매우 효과적입니다.

Q4: 이 수치 해석 기법에서 SIMPLE 알고리즘의 역할은 무엇인가요?

A4: 알루미늄 용융물과 같은 비압축성 유동에서는 밀도가 일정하므로 압력과 밀도를 직접 연결하는 상태 방정식이 존재하지 않습니다. 이로 인해 운동량 방정식과 연속 방정식을 동시에 만족시키는 압력장과 속도장을 구하기 어렵습니다. SIMPLE 알고리즘은 추정된 압력장으로 운동량 방정식을 풀고, 그 결과로 얻은 속도장이 연속 방정식을 만족하도록 압력과 속도를 보정하는 과정을 반복합니다. 이를 통해 물리적으로 타당하고 일관된 압력-속도 연성을 달성하는 핵심적인 역할을 합니다.

Q5: 다이 벽면에서의 마찰 계수(m=0.5)는 어떻게 결정되었으며, 이 값이 결과에 미치는 민감도는 어느 정도인가요?

A5: 논문에서는 마찰 계수(friction factor) m=0.5를 모델에 적용했다고 명시하고 있습니다. 이 값은 금속 성형 시뮬레이션에서 일반적으로 사용되는 값 중 하나입니다. 마찰은 압출 하중과 재료 유동에 큰 영향을 미치는 중요한 변수이므로, 실제 공정에서는 마찰 조건에 따라 결과가 달라질 수 있습니다. 본 논문에서는 마찰 계수에 대한 민감도 분석을 상세히 다루지는 않았지만, 실제 공정에 더 가깝게 모델링하기 위해서는 실험을 통해 마찰 계수를 정확히 측정하거나 여러 마찰 조건에 대한 매개변수 연구를 수행하는 것이 중요합니다.

결론: 더 높은 품질과 생산성을 향한 길

본 연구는 기존 해석 방법의 한계였던 격자 왜곡 문제 없이 알루미늄 압출 공정의 복잡한 금속 유동을 정확하게 예측하는 새로운 길을 제시했습니다. 알루미늄 압출의 유한 체적법 분석은 금속 유동을 비압축성 유체로 간주하고 CFD 기술을 적용함으로써, 실험 결과와 매우 근접한 높은 정확도의 속도장 예측을 가능하게 했습니다. 특히 인공 점성 없이도 안정적인 해를 얻었다는 점은 이 기법의 견고함과 효율성을 보여줍니다.

이러한 접근법은 R&D 엔지니어들이 압출 공정을 더 깊이 이해하고, 결함을 줄이며, 생산성을 극대화할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다.

(주)에스티아이씨앤디는 최신 산업 연구 결과를 적용하여 고객이 더 높은 생산성과 품질을 달성할 수 있도록 지원하는 데 전념하고 있습니다. 이 논문에서 논의된 과제가 귀사의 운영 목표와 일치한다면, 저희 엔지니어링 팀에 연락하여 이러한 원칙을 귀사의 부품에 어떻게 구현할 수 있는지 알아보십시오.

(주)에스티아이씨앤디에서는 고객이 수치해석을 직접 수행하고 싶지만 경험이 없거나, 시간이 없어서 용역을 통해 수치해석 결과를 얻고자 하는 경우 전문 엔지니어를 통해 CFD consulting services를 제공합니다. 귀하께서 당면하고 있는 연구프로젝트를 최소의 비용으로, 최적의 해결방안을 찾을 수 있도록 지원합니다.

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Copyright Information

  • This content is a summary and analysis based on the paper “ALUMINIUM EXTRUSION ANALYSIS BY THE FINITE VOLUME METHOD” by “JOSÉ D. BRESSAN, MARCELO M. MARTINS AND SÉRGIO T. BUTTON”.
  • Source: The paper was presented at the XII International Conference on Computational Plasticity. Fundamentals and Applications COMPLAS XII, 2013.

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Figure 21: Dye penetrant testing. a) WD-40 and flaw detector cleaner b) weld plates sprayed with penetrant c) developer for exposing the defects d) result of dye penetrant test

AI 기반 용접 순서 최적화: 자동차 및 항공우주 산업의 용접 변형 최소화

이 기술 요약은 Jeyaganesh Devaraj가 2021년 United Arab Emirates University에 제출한 석사 학위 논문 “MINIMIZATION OF THE WELD DISTORTION BY WELD SEQUENCE OPTIMIZATION USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE”를 기반으로 하며, STI C&D의 기술 전문가에 의해 분석 및 요약되었습니다.

키워드

  • Primary Keyword: 용접 변형 최소화
  • Secondary Keywords: 용접 순서 최적화, 인공지능 용접, 유한요소해석(FEA), 이종 금속 용접, GMAW

Executive Summary

  • 도전 과제: 자동차, 항공우주 등에서 경량화를 위해 필수적인 이종 금속 용접 시 발생하는 심각한 변형은 추가 공정, 비용 증가, 품질 저하의 주된 원인이 됩니다.
  • 해결 방법: 유한요소해석(FEA) 시뮬레이션으로 다양한 용접 순서에 따른 변형 데이터를 생성하고, 이를 인공신경망(ANN)에 학습시킨 후 유전 알고리즘(GA)을 결합하여 최적의 용접 순서를 도출했습니다.
  • 핵심 성과: 개발된 AI 통합 모델(GANN)을 통해 최적의 용접 순서를 적용한 결과, 5개 용접부 조인트의 변형은 74.7%, 8개 용접부 조인트의 변형은 73.8%까지 획기적으로 감소했습니다.
  • 핵심 결론: AI 기반 용접 순서 최적화는 시간과 비용이 많이 드는 시행착오를 줄이고, 용접 구조물의 품질과 생산성을 극대화할 수 있는 강력하고 실용적인 솔루션입니다.

도전 과제: 왜 이 연구가 CFD 전문가에게 중요한가?

자동차, 항공우주, 해양 산업에서 무게 감소와 성능 향상을 위해 강철과 알루미늄 같은 이종 금속의 접합 수요가 급증하고 있습니다. 가스 메탈 아크 용접(GMAW)과 같은 융합 용접은 효율적인 접합 방법이지만, 용접부의 비균일한 가열 및 냉각 사이클로 인해 심각한 변형(Distortion)과 잔류 응력을 피할 수 없습니다.

이러한 변형은 부품의 정밀도를 떨어뜨려 조립 공정을 어렵게 만들고, 이는 곧 재작업 비용 증가와 전체 생산성 저하로 이어집니다. 기존에는 숙련된 용접사의 경험에 의존하거나, 시간과 비용이 많이 드는 반복적인 실험을 통해 최적의 용접 순서를 찾아야 했습니다. 하지만 용접 경로가 복잡해질수록 경우의 수는 기하급수적으로 늘어나기 때문에, 전통적인 방식으로는 진정한 최적해를 찾기 어렵다는 기술적 한계가 있었습니다. 본 연구는 이러한 산업 현장의 고질적인 문제를 해결하기 위해 인공지능을 활용한 새로운 접근법을 제시합니다.

Figure 2: Wire extension, CTWD and arc length diagram
Figure 2: Wire extension, CTWD and arc length diagram

접근 방식: 연구 방법론 분석

본 연구는 이종 금속(SS304 스테인리스강, AISI 1008 연강)의 맞대기 용접에서 발생하는 변형을 최소화하기 위해 체계적인 다단계 접근법을 사용했습니다.

  1. 용접 공정 파라미터 최적화: 먼저, 용접 품질 자체를 높이기 위해 다구치 기법(Taguchi Method)과 그레이 관계 분석(Grey Relational Analysis)을 사용하여 전류, 와이어 공급 속도, 용접 속도 등 핵심 GMAW 공정 변수들을 최적화했습니다. 이를 통해 인장 강도, 경도 등 기계적 특성이 우수한 용접 조인트를 확보하는 기반을 마련했습니다.
  2. FEA 시뮬레이션을 통한 데이터 생성: 최적화된 공정 파라미터를 적용하여 MSC Simufact 용접 소프트웨어로 유한요소해석(FEA)을 수행했습니다. 용접 비드를 여러 세그먼트로 나누고, 수백 가지의 다양한 용접 순서(Weld Sequence) 조합에 따른 최종 변형 값을 시뮬레이션을 통해 예측하고 데이터를 축적했습니다.
  3. 인공신경망(ANN) 모델 개발 및 학습: FEA로 확보한 방대한 ‘용접 순서-변형 값’ 데이터를 인공신경망(ANN) 모델에 학습시켰습니다. 이때, 순서 데이터는 ANN이 인식할 수 있도록 ‘원-핫 인코딩(One-hot encoding)’ 기법을 통해 이진 배열로 변환되었습니다. 이 과정을 통해 ANN은 특정 용접 순서가 주어지면 최종 변형을 빠르고 정확하게 예측하는 ‘대리 모델(Surrogate Model)’의 역할을 수행하게 됩니다.
  4. 유전 알고리즘(GA)을 통한 최적 순서 탐색: 마지막으로, 잘 훈련된 ANN 모델을 유전 알고리즘(GA)과 통합(GANN)했습니다. GA는 수천, 수만 가지의 가능한 용접 순서 조합을 효율적으로 탐색하며, 각 조합에 대한 변형 예측은 시간이 오래 걸리는 FEA 대신 빠른 ANN 모델을 통해 수행됩니다. 이 과정을 반복하여 변형을 최소화하는 최적의 용접 순서를 도출했습니다.
Figure 9: Bead geometry configuration
Figure 9: Bead geometry configuration

핵심 성과: 주요 발견 및 데이터

본 연구는 AI 기반 최적화 모델이 용접 변형을 극적으로 줄일 수 있음을 구체적인 데이터로 입증했습니다.

Figure 21: Dye penetrant testing. a) WD-40 and flaw detector cleaner b) weld plates sprayed with penetrant c) developer for exposing the defects d) result of dye penetrant test
Figure 21: Dye penetrant testing. a) WD-40 and flaw detector cleaner b) weld plates sprayed with penetrant c) developer for exposing the defects d) result of dye penetrant test

성과 1: GANN 모델을 통한 용접 변형의 획기적인 감소

개발된 GANN(Genetic Algorithm-Artificial Neural Network) 모델을 통해 도출된 최적 용접 순서를 실제 실험 및 시뮬레이션에 적용한 결과, 변형이 크게 감소했습니다.

  • 5개 용접부 설계: 초기 설계(순차 용접)에서 9.48mm에 달했던 최대 변형은 최적 순서(Sequence 34251)를 적용한 후 2.45mm(실험값)로 감소하여, 약 74.7%의 변형 감소 효과를 보였습니다 (Table 33 참조).
  • 7개 용접부 설계: 최대 변형이 16.25mm였던 조인트는 최적 순서(Sequence 5231467) 적용 후 8.31mm로 줄어들어 약 45.7%의 변형이 감소했습니다 (Table 33 참조).
  • 8개 용접부 설계: 최대 변형이 15.67mm였던 복잡한 조인트 역시 최적 순서(Sequence 65237148)를 통해 4.2mm로 변형이 줄어, 무려 73.8%의 감소율을 기록했습니다 (Table 33 참조).

이는 AI 모델이 단순히 변형을 예측하는 것을 넘어, 복잡한 문제에서 실질적인 최적해를 찾아 생산 품질을 극적으로 향상시킬 수 있음을 보여주는 강력한 증거입니다.

성과 2: 높은 정확도의 ANN 예측 모델 검증

GANN의 핵심인 ANN 예측 모델은 실험 및 FEA 결과와 비교하여 높은 신뢰도를 보였습니다. 개발된 ANN 모델의 평균 상대 오차(Mean Relative Error, MRE)는 다음과 같이 측정되었습니다.

  • 5개 용접부 모델: MRE 10.5% (Table 27)
  • 7개 용접부 모델: MRE 7.3% (Table 25)
  • 8개 용접부 모델: MRE 13.95% (Table 29)

모든 모델에서 오차율이 20% 허용 범위 이내로 나타났으며, 특히 R-value(상관계수)가 0.93 이상으로 매우 높아(Figure 38, Figure 39, Figure 41 참조) ANN 모델이 용접 순서에 따른 변형을 매우 정확하게 예측함을 입증했습니다. 이는 비용과 시간이 많이 소요되는 물리적 실험이나 FEA 시뮬레이션 횟수를 줄이고, 개발 초기 단계에서 빠르고 신뢰성 있는 의사결정을 내리는 데 ANN이 효과적인 도구가 될 수 있음을 시사합니다.

R&D 및 운영을 위한 실질적 시사점

  • 공정 엔지니어: 이 연구는 용접 순서가 최종 변형에 미치는 막대한 영향을 정량적으로 보여줍니다. 제안된 GANN 접근법을 활용하면, 생산 시작 전에 변형을 최소화하는 용접 순서를 사전에 설계하여 재작업률을 낮추고 공정 안정성을 높일 수 있습니다.
  • 품질 관리팀: 논문의 Table 30, 31, 32 데이터는 최악의 순서와 최적의 순서 간의 변형 차이를 명확히 보여줍니다. 이를 통해 용접 순서가 핵심 관리 포인트임을 인식하고, 새로운 품질 검사 기준을 수립하거나 공정 모니터링의 근거로 활용할 수 있습니다.
  • 설계 엔지니어: 연구 결과는 용접부의 위치와 순서가 구조물의 최종 형상에 결정적인 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. 초기 설계 단계에서부터 용접 순서의 영향을 고려하여 변형에 강한 구조를 설계하는 데 중요한 통찰을 제공합니다.

논문 정보

MINIMIZATION OF THE WELD DISTORTION BY WELD SEQUENCE OPTIMIZATION USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE

1. 개요:

  • 제목: MINIMIZATION OF THE WELD DISTORTION BY WELD SEQUENCE OPTIMIZATION USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE
  • 저자: Jeyaganesh Devaraj
  • 발행 연도: 2021
  • 발행 기관: United Arab Emirates University
  • 키워드: Dissimilar Metal Welding, Gas Metal Arc Welding, Grey-based Taguchi Optimization, Weld Sequence Optimization, Artificial Neural Network (ANN), Genetic algorithm integrated ANN (GANN).

2. 초록:

이종 금속 용접 공정의 적용은 자동차, 항공우주, 해양 산업에서 증가하고 있으며, 이는 다른 금속의 접합뿐만 아니라 수리 및 재작업을 단순화하는 데도 도움이 됩니다. 용접 파라미터를 최적화하여 구조물을 용접하는 연구는 변형, 질량 증착, 인장 강도 등을 제어하는 데 중요합니다. 본 연구는 핫-인코딩 기법을 사용하여 이종 금속 접합의 변형을 줄이기 위한 유전 알고리즘 통합 인공신경망(GANN) 기반 용접 순서 최적화의 개발 및 구현을 보고합니다. 강철과 알루미늄의 이종 금속 용접에는 가스 메탈 아크 용접(GMAW)이 사용됩니다. 용접 비드를 여러 세그먼트로 나누어 다양한 용접 순서를 형성하는 것이 계획입니다. MSC MARC Simufact에서 제공하는 FEA 소프트웨어를 사용하여 용접 조인트의 변형 패턴을 시뮬레이션하고 분석합니다. 시뮬레이션 결과는 실험을 통해 검증되며, 변형 패턴 연구의 정확성을 달성하기 위해 20% 미만의 오차율로 검증될 것입니다. 다양한 순서의 훈련 세트를 사용하여 신경망을 훈련시켜 최적에 가까운 순서를 얻습니다. 이 연구의 결과는 인장 강도, 경도, 비드 형상 등 더 나은 조인트 특성을 위한 최적화된 공정 파라미터의 선택입니다. 이 최적화된 공정 파라미터는 순서대로 수행되는 조인트 용접에 사용됩니다. 마지막으로, GANN을 사용하여 순서를 최적화하여 변형을 줄이고 용접물의 효율성을 향상시킵니다. 얻어진 순서는 GMAW와 Simufact 용접 소프트웨어를 모두 사용하여 최소 변형 기준에 대해 테스트됩니다. 결과는 제안된 최적화 모델이 모든 종류의 용접 설계 및 최적화 문제에 적합함을 예시합니다.

3. 서론:

이종 금속 용접은 에너지 생산, 전자, 원자력 발전소, 석유 및 제조 부문에서 무게 감소, 고가 금속 대체 및 우수한 특성 결합을 위해 널리 사용됩니다. 그러나 공통된 용접 조건 하에서 용접될 재료의 야금학적 및 화학적 특성 차이로 인해 다른 금속의 효과적인 접합은 중요한 도전 과제였습니다. 용접 변형은 용접 구조물, 특히 금속 특성 및 구조적 무결성에 부정적인 영향을 미치는 것으로 알려져 있습니다. 변형을 적절히 제어하여 불완전한 형상과 균열의 발생을 피하는 것이 필수적입니다. 이 문제를 해결하는 가능한 방법 중 하나는 용접 공정의 공정 파라미터와 용접 순서를 최적화하는 것입니다. 본 연구는 GMAW의 공정 파라미터를 최적화하여 필러 금속 소비, 인장 강도, 경도 및 최적의 용접 비드 형상에 대한 역할을 예시하고, 나아가 용접 순서 최적화를 통해 변형을 최소화하는 것을 목표로 합니다.

4. 연구 요약:

연구 주제의 배경:

이종 금속 용접은 경량화 및 비용 효율성을 위해 여러 산업에서 중요성이 커지고 있습니다. 그러나 재료 간의 열팽창 계수, 열전도율 등의 차이로 인해 용접 후 심각한 변형이 발생하여 제품의 정밀도와 성능을 저하시키는 문제가 있습니다.

이전 연구 현황:

과거 연구들은 용접 공정 파라미터(전류, 전압 등) 최적화나 용접 순서 최적화에 개별적으로 초점을 맞추었습니다. 특히 용접 순서 최적화는 경우의 수가 방대하여 유전 알고리즘(GA)이나 대리 모델(Surrogate Model)을 사용하는 접근법이 있었지만, ANN과 GA를 통합하여 이종 금속 용접 변형 최소화에 적용한 연구는 드물었습니다.

연구 목적:

본 연구의 핵심 목적은 다음과 같습니다. 1. 이종 금속 용접의 용접성을 향상시킨다. 2. 다구치 기법 및 그레이 관계 분석을 통해 인장 강도, 경도, 비드 형상 등 기계적 특성을 극대화하는 최적의 용접 공정 파라미터를 도출한다. 3. 유한요소해석(FEA) 데이터를 기반으로 높은 예측 성능을 가진 인공신경망(ANN) 모델을 개발하고 검증한다. 4. ANN과 유전 알고리즘(GA)을 통합한 GANN 모델을 사용하여 용접 변형을 최소화하는 최적의 용접 순서를 찾는다.

핵심 연구:

연구의 핵심은 두 단계로 구성됩니다. 첫째, 통계적 기법(다구치, GRA)을 사용하여 GMAW 공정 자체의 품질을 보장하는 최적의 파라미터를 결정합니다. 둘째, 이 최적의 파라미터 조건 하에서, 복잡한 ‘용접 순서’ 문제를 해결하기 위해 FEA, ANN, GA를 결합한 AI 기반 최적화 프레임워크를 구축하고 그 효과를 검증합니다. 특히, ANN이 FEA 시뮬레이션을 대체하는 빠른 대리 모델 역할을 하고 GA가 광범위한 해결책 공간을 효율적으로 탐색하는 통합 모델(GANN)의 개발 및 적용이 본 연구의 핵심입니다.

5. 연구 방법론

연구 설계:

본 연구는 실험적 설계, 수치 시뮬레이션, 인공지능 모델링을 결합한 통합적 연구 설계를 따릅니다. 1. 실험 설계: 1.5mm 두께의 SS304와 AISI 1008 강판을 맞대기 용접하기 위해 L9 직교 배열을 사용한 다구치 실험 설계를 적용했습니다. 제어 변수는 용접 전류, 와이어 공급 속도, 용접 속도였습니다. 2. 수치 시뮬레이션: 3D CAD 모델을 생성하고 MSC Apex를 사용하여 헥사헤드럴 메시로 분할했습니다. 이후 MSC Simufact 용접 전문 소프트웨어를 사용하여 열-기계 연성 해석을 수행했습니다. 열원 모델로는 Goldak의 이중 타원체 모델을 사용했습니다. 3. AI 모델링: FEA로부터 얻은 용접 순서와 변형 데이터를 사용하여 다층 순방향 역전파 신경망(BPNN)을 구축했습니다. 입력 데이터는 원-핫 인코딩으로 처리되었고, MATLAB R2020 환경에서 Levenberg-Marquardt 알고리즘으로 네트워크를 훈련시켰습니다. 훈련된 ANN은 유전 알고리즘(GA)과 통합되어 최적화(GANN)에 사용되었습니다.

데이터 수집 및 분석 방법:

  • 기계적 특성 측정: 용접된 시편에 대해 만능시험기(UTM)를 사용하여 인장 강도(ASTM E8/E8M)를, 비커스 경도 시험기(ASTM A370)를 사용하여 경도를 측정했습니다.
  • 형상 및 결함 분석: 용접 비드의 형상(폭, 높이, 용입 깊이)을 측정하고, 육안 검사 및 염료 침투 탐상 시험(Dye Penetrant Test)을 통해 표면 결함을 확인했습니다. 주사전자현미경(SEM)을 사용하여 미세조직 및 파단면을 분석했습니다.
  • 변형 측정: 용접 후 평평한 표면에 시편을 놓고 다이얼 게이지를 사용하여 Z축 방향의 변형을 여러 지점에서 측정했습니다.
  • 데이터 분석: 다구치 기법의 신호 대 잡음비(S/N ratio)와 분산 분석(ANOVA)을 사용하여 공정 파라미터의 영향을 분석했습니다. 다중 목표 최적화를 위해 그레이 관계 분석(GRA)을 적용했습니다. ANN 모델의 성능은 평균 상대 오차(MRE)와 상관계수(R-value)로 평가했습니다.

연구 주제 및 범위:

본 연구는 1.5mm 두께의 SS304와 AISI 1008 강판의 GMAW 맞대기 용접에 국한됩니다. 주요 연구 주제는 용접 공정 파라미터 최적화를 통한 기계적 특성 향상과, AI 기반 용접 순서 최적화를 통한 Z축 방향의 변형 최소화입니다. 5개, 7개, 8개의 용접 세그먼트로 구성된 세 가지 다른 복잡도의 용접 설계에 대해 최적화 모델을 개발하고 검증했습니다.

6. 주요 결과:

주요 결과:

  • 그레이 관계 분석을 통한 다중 목표 최적화 결과, 최적의 공정 파라미터 조합은 전류 90A, 와이어 공급 속도 3.1 m/min, 용접 속도 380 mm/min (I3F1S2)으로 도출되었습니다. 이 조건으로 제작된 시편(C1)은 초기 설계(DM5) 대비 인장 강도 15.7%, 경도 12.7%, 용입 깊이 5.9%가 향상되었고, 질량 증착은 21.4% 감소했습니다.
  • 개발된 ANN 예측 모델은 5, 7, 8개 용접 순서 모델에 대해 각각 10.5%, 7.3%, 13.95%의 낮은 평균 상대 오차(MRE)를 보여 높은 예측 정확도를 입증했습니다.
  • ANN과 GA를 통합한 GANN 최적화 모델은 각 용접 설계에서 변형을 최소화하는 최적의 순서를 성공적으로 찾아냈습니다.
  • 5개 용접부 설계의 경우, 최적 순서(34251) 적용 시 변형이 9.48mm에서 2.45mm로 74.7% 감소했습니다.
  • 7개 용접부 설계의 경우, 최적 순서(5231467) 적용 시 변형이 16.25mm에서 8.31mm로 45.7% 감소했습니다.
  • 8개 용접부 설계의 경우, 최적 순서(65237148) 적용 시 변형이 15.67mm에서 4.2mm로 73.8% 감소했습니다.
  • 미세구조 분석 결과, 최적화된 파라미터로 용접된 시편(C1)은 초기 설계 시편(DM9)에 비해 더 미세한 등축 페라이트 조직을 가졌으며, 이는 기계적 특성 향상과 일치하는 결과입니다.

Figure 목록:

  • Figure 1: Structure of the thesis
  • Figure 2: Wire extension, CTWD and arc length diagram
  • Figure 3: Crossover process
  • Figure 4: Mutation of a chromosome
  • Figure 5: Anatomy of experimental setup
  • Figure 6: Top view of table CNC and fixture of weld sample
  • Figure 7: Welding apparatus – self-build table CNC coupled with weld machine
  • Figure 8: Schematic diagram of weld sample
  • Figure 9: Bead geometry configuration
  • Figure 10: Schematic representation of tensile strength, yield point and respective deformation phase in stress-strain curve
  • Figure 11: Tensile test specimen of standard ASTM E8/E8M
  • Figure 12: Schematic representation of hardness testing
  • Figure 13: Layout of grey relational analysis
  • Figure 14: FE model for the weld design used in the present investigation
  • Figure 15: Layout of numerical simulation
  • Figure 16: Meshing with hexagonal elements for the welded plates
  • Figure 17: Double ellipsoidal heat source model. Where, af -front length of molten pool; ar – rear length of molten pool; b- half width; d- depth of penetration
  • Figure 18: Boundary conditions for FEM provided by clamping on the weld design.
  • Figure 19: Model of a classical artificial neural network
  • Figure 20: Proposed optimization model –GANN
  • Figure 21: Dye penetrant testing
  • Figure 22: SN ratio plots of parametric effect on MD and bead geometry
  • Figure 23: Stress-strain curve for sample DM-9
  • Figure 24: Load vs strain curve for sample DM-9
  • Figure 25: SN ratio and mean effect plots for larger the better.
  • Figure 26: Optimization and experimental results for hardness.
  • Figure 27: The dissimilar weld in cross – sectional area (38 μm – magnification of ×200). Optical microscopy images after double etching (A-austenite, D- columnar structure, P- pearlite, F- ferrite)
  • Figure 28: SEM microstructure images MS-FZ region at ×500 (C1 sample)
  • Figure 29: Comparison of SEM microstructure images
  • Figure 30: Dimpled structure observed in the fracture zone
  • Figure 31: Distortion measurement
  • Figure 32: 3D model of work piece nomenclature
  • Figure 33: Displacement results of continuous weld bead from FEM analysis
  • Figure 34: Distortion for the weld sequence 1357246
  • Figure 35: Distortion for the weld sequence 1427365
  • Figure 36: Distortion for the weld sequence 5673214
  • Figure 37: Distortion for the weld sequence 7162354
  • Figure 38: Performance of BPNN
  • Figure 39: Performance of BPNN for 8 sequence model
  • Figure 40: Macroscopic image of the weld bead
  • Figure 41: Performance of BPNN for 7 sequence model
  • Figure 42: Optimal distortion after 200 iteration runs
  • Figure 43: Best solution history from GANN
  • Figure 44: Minimum distortion obtained after 200 iterations in 5 sequences weld design.
  • Figure 45: Minimum distortion obtained after 200 iterations for 8 sequences weld design
  • Figure 46: Best solution history from GANN for 8 sequence weld design
  • Figure 47: Fixture and clamping design used during welding process.
  • Figure 48: Assembly of Z-axis of CNC
  • Figure 49: Assembly of X, Y, and Z-axis of CNC
  • Figure 50: Assembly of complete CNC
  • Figure 51: Experimental setup used in the current investigation
  • Figure 52: Top-view of the weld torch mounted with CNC
  • Figure 53: Top-view of the weld torch mounted with CNC
  • Figure 54: Varying speed at current- 140 A and WFR- 4.5 m/min
  • Figure 55: Varying speed at current- 140 A and WFR- 5 m/min

7. 결론:

본 연구는 다구치 기반 그레이 관계 분석을 통해 이종 금속 GMAW 공정의 기계적 특성을 최적화했으며, 나아가 AI(ANN+GA)를 활용하여 용접 순서 최적화를 통한 변형 최소화 문제를 성공적으로 해결했습니다. 개발된 GANN 모델은 5, 7, 8개 용접 순서를 갖는 다양한 설계에서 최대 74.7%의 변형 감소 효과를 보이며 그 우수성을 입증했습니다. ANN 예측 모델은 실험 데이터와 높은 일치도를 보여, 시간과 비용이 많이 드는 시뮬레이션 및 실험을 대체할 수 있는 가능성을 제시했습니다. 이 연구에서 제안된 독창적인 최적화 접근법은 제한된 수의 순서뿐만 아니라 모든 정의된 순서 및 모든 종류의 조인트 구조에 적용될 수 있습니다. 결론적으로, 본 연구는 용접 변형 예측 및 최소화를 위한 강력한 AI 기반 프레임워크를 제공하며, 이는 자동차, 조선, 철강 구조물 등 다양한 산업 분야의 생산성과 품질 향상에 크게 기여할 수 있습니다.

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전문가 Q&A: 주요 질문과 답변

Q1: 왜 단순한 최적화 기법 대신 GANN(유전 알고리즘 + 인공신경망)이라는 복잡한 모델을 선택했나요?

A1: 용접 순서 최적화 문제는 용접 세그먼트 수가 늘어날수록 가능한 조합의 수가 폭발적으로 증가하는 ‘조합 최적화’ 문제입니다. 예를 들어, 8개의 용접 순서는 4만 가지가 넘는 경우의 수를 가집니다. 이 모든 경우를 FEA로 시뮬레이션하는 것은 현실적으로 불가능합니다. 따라서, 시간이 오래 걸리는 FEA 시뮬레이션을 빠르고 정확하게 모사하는 ANN ‘대리 모델’을 만들고, 방대한 탐색 공간을 효율적으로 탐색하는 GA를 결합하여 현실적인 시간 내에 최적해를 찾기 위해 GANN 모델을 사용했습니다.

Q2: 논문의 Table 33을 보면 5개 용접부에서 74.7%의 변형 감소를 달성했는데, 이는 기존 연구와 비교했을 때 어느 정도 수준의 성과인가요?

A2: 본 논문은 Asadi와 Goldak이 대리 모델을 사용하여 약 35%의 변형 감소를 달성한 선행 연구를 언급하고 있습니다(p.128). 이와 비교할 때, 본 연구에서 제안한 GANN 모델이 달성한 74.7%(5개 용접부) 및 73.8%(8개 용접부)의 변형 감소율은 기존 연구 대비 월등히 높은 성과입니다. 이는 ANN과 GA의 통합이 용접 변형 문제 해결에 매우 효과적임을 보여주는 결과입니다.

Q3: 연구에서 ‘원-핫 인코딩(one-hot encoding)’ 기법이 왜 필요했나요?

A3: 인공신경망(ANN)은 숫자 데이터를 입력으로 받지만, ‘1-2-3-4-5’와 같은 용접 순서는 단순한 크기 관계가 아닌 범주형 데이터입니다. 예를 들어, 순서 ‘2’가 ‘1’보다 두 배의 의미를 갖는 것이 아닙니다. 원-핫 인코딩은 ‘3’이라는 순서를 ‘[0,0,1,0,0…]’과 같은 이진 벡터로 변환하여 각 순서가 독립적인 범주임을 명확히 해줍니다. 이를 통해 ANN이 순서 간의 복잡한 비선형 관계를 효과적으로 학습하고 변형을 정확하게 예측할 수 있게 됩니다.

Q4: 연구 초반에 용접 공정 파라미터(전류, 속도 등)를 최적화한 이유는 무엇이며, 이것이 최종 목표인 순서 최적화와 어떻게 연결되나요?

A4: 최종 목표는 용접 ‘순서’가 변형에 미치는 영향을 분석하고 최적화하는 것입니다. 만약 용접 공정 ‘파라미터’가 최적이 아니라면, 변형의 원인이 순서 때문인지, 아니면 불안정한 용접 공정 자체 때문인지 명확히 구분하기 어렵습니다. 따라서 연구 초반에 다구치 기법 등으로 인장 강도와 경도가 우수한 최적의 공정 파라미터를 먼저 확립함으로써, 이후의 순서 최적화 단계에서는 변형에 대한 ‘순서’의 영향을 순수하게 평가하고 극대화할 수 있었습니다.

Q5: 이 연구 결과는 다른 종류의 재료나 더 두꺼운 판재 용접에도 동일하게 적용될 수 있을까요?

A5: 본 연구에서 개발한 GANN 방법론 자체는 범용성이 있습니다. 즉, 다른 재료(예: 알루미늄-구리)나 다른 두께의 판재에도 동일한 프레임워크(FEA 데이터 생성 → ANN 학습 → GA 최적화)를 적용할 수 있습니다. 다만, 재료의 물성치와 두께가 달라지면 열전달 및 기계적 거동이 변하므로, 해당 조건에 맞는 새로운 FEA 시뮬레이션 데이터를 생성하고 ANN 모델을 다시 훈련시키는 과정이 필요합니다. 도출된 최적 순서는 달라지겠지만, 최적 순서를 찾아가는 과정과 그 효과는 유사할 것으로 기대됩니다.

결론: 더 높은 품질과 생산성을 향한 길

이종 금속 용접에서 발생하는 변형은 오랫동안 제조 현장의 품질과 비용을 저해하는 고질적인 문제였습니다. 본 연구는 인공지능과 유한요소해석을 결합하여 용접 변형 최소화를 위한 강력한 해법을 제시했습니다. ANN과 GA를 통합한 GANN 모델은 수만 가지의 가능성 속에서 최적의 용접 순서를 효율적으로 찾아내고, 변형을 최대 74.7%까지 획기적으로 줄일 수 있음을 입증했습니다.

이러한 접근법은 더 이상 값비싼 시행착오나 숙련공의 감에 의존하지 않고, 데이터 기반의 과학적인 방법으로 용접 공정을 사전에 설계할 수 있음을 의미합니다. 이는 자동차, 항공우주, 조선 등 고정밀 용접이 요구되는 모든 산업 분야에서 품질 향상과 생산성 증대를 위한 중요한 전환점이 될 수 있습니다.

“STI C&D는 최신 산업 연구를 적용하여 고객이 더 높은 생산성과 품질을 달성할 수 있도록 최선을 다하고 있습니다. 이 논문에서 논의된 과제가 귀사의 운영 목표와 일치한다면, 저희 엔지니어링 팀에 연락하여 이러한 원칙을 귀사의 부품에 어떻게 구현할 수 있는지 논의해 보십시오.”

(주)에스티아이씨앤디에서는 고객이 수치해석을 직접 수행하고 싶지만 경험이 없거나, 시간이 없어서 용역을 통해 수치해석 결과를 얻고자 하는 경우 전문 엔지니어를 통해 CFD consulting services를 제공합니다. 귀하께서 당면하고 있는 연구프로젝트를 최소의 비용으로, 최적의 해결방안을 찾을 수 있도록 지원합니다.

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저작권 정보

  • 이 콘텐츠는 “Jeyaganesh Devaraj”의 논문 “MINIMIZATION OF THE WELD DISTORTION BY WELD SEQUENCE OPTIMIZATION USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE”를 기반으로 한 요약 및 분석 자료입니다.
  • 출처: https://scholarworks.uaeu.ac.ae/all_theses/1013/

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Figure 6. Flood fragility curves for various periods of structural deterioration with (a) deck loss, (b) first plastic hinge occurrence, (c) second plastic hinge occurrence, and (d) collapse.

CFD를 활용한 교량 홍수 취약도 분석: 다중 파괴 모드를 고려한 정밀 예측

이 기술 요약은 Hyunjun Kim 외 저자가 2017년 Advances in Mechanical Engineering에 발표한 논문 “Flood fragility analysis for bridges with multiple failure modes”를 기반으로 하며, STI C&D의 기술 전문가에 의해 분석 및 요약되었습니다.

키워드

  • Primary Keyword: 교량 홍수 취약도 분석
  • Secondary Keywords: 다중 파괴 모드, 신뢰도 분석, 유한요소해석, 교량 세굴, CFD, 유체-구조 상호작용

Executive Summary

  • The Challenge: 교량은 홍수로 인한 세굴, 구조적 노후, 부유물 축적 등 복합적인 위험에 노출되어 있지만, 지진 취약도에 비해 홍수 취약도에 대한 연구는 부족하여 정확한 손상 예측이 어려웠습니다.
  • The Method: 유한요소해석(FEA)과 신뢰도 분석을 결합하여, 교량 세굴, 철근 부식, 부유물로 인한 수압 증가 등 다양한 홍수 관련 위험 요소를 정교하게 시뮬레이션하는 새로운 교량 홍수 취약도 분석 접근법을 제안했습니다.
  • The Key Breakthrough: 시간에 따른 구조적 노후화(0년, 25년, 50년, 75년)가 교량의 홍수 취약도를 크게 증가시키며, 동일한 유속에서도 파괴 확률이 급격히 높아진다는 사실을 정량적인 취약도 곡선으로 증명했습니다.
  • The Bottom Line: 이 연구는 교량의 설계, 유지보수 및 재난 관리 시 단순히 현재 상태뿐만 아니라 장기적인 노후화 효과와 다중 파괴 모드를 종합적으로 고려하는 정밀 분석의 중요성을 강조합니다.

The Challenge: Why This Research Matters for CFD Professionals

교량은 국가의 핵심 기반 시설이지만 홍수, 지진, 태풍과 같은 자연재해에 매우 취약합니다. 특히 홍수는 교량 붕괴의 주요 원인 중 하나로, 막대한 인명 및 경제적 손실을 유발할 수 있습니다. 기존 연구는 대부분 지진에 대한 교량의 취약도 분석에 집중되어 왔습니다. 그러나 홍수는 교량 세굴(scour), 구조물 노후화, 부유물 축적으로 인한 추가 하중 등 복합적인 메커니즘을 통해 교량에 손상을 입힙니다. 이러한 다양한 요인과 그에 따른 파괴 모드를 종합적으로 고려한 홍수 취약도 평가는 거의 이루어지지 않아, 교량의 안전성을 정확하게 예측하고 효과적으로 관리하는 데 한계가 있었습니다. 이는 유체(물)와 구조물(교량)의 상호작용을 정밀하게 해석해야 하는 CFD 전문가들에게 중요한 도전 과제입니다.

The Approach: Unpacking the Methodology

본 연구에서는 교량의 홍수 취약도를 정확하게 평가하기 위해 새로운 분석 프레임워크를 제안했습니다. 이 접근법의 핵심은 구조 응답을 정교하게 시뮬레이션할 수 있는 유한요소해석(Finite Element Analysis, FEA)과 통계적 불확실성을 고려하는 신뢰도 분석(Reliability Analysis)을 결합한 것입니다.

연구팀은 실제 한국의 왕숙천교를 대상으로 3차원 유한요소모델을 구축했습니다. 이 모델에는 홍수 시 발생하는 주요 물리 현상을 현실적으로 모사하기 위해 다음과 같은 요소들이 포함되었습니다.

  1. 교량 세굴(Bridge Scour): 유속에 따라 교각 주변 지반이 유실되는 현상을 시뮬레이션하기 위해, 경험식을 통해 계산된 세굴 깊이만큼 지반의 강성을 제거하는 방식을 적용했습니다.
  2. 구조적 노후화(Structural Deterioration): 시간이 지남에 따라 발생하는 철근 및 파일의 부식을 고려하기 위해, 시간 의존적 단면적 감소 모델을 적용하여 구조물의 강성 저하를 반영했습니다.
  3. 부유물 축적(Debris Accumulation): 교각 주변에 쌓이는 부유물로 인해 유속이 증가하고 수압이 커지는 효과를 모사하기 위해 항력 계수(drag coefficient)를 높여 외력을 계산에 반영했습니다.

이러한 유한요소해석을 신뢰도 분석 소프트웨어인 FERUM과 연동하기 위해 PIFA(Python-based Interface for FERUM and ABAQUS)라는 플랫폼을 사용했습니다. 이를 통해 반복적인 계산을 자동화하여 다양한 조건에서의 파괴 확률을 효율적으로 계산하고, 최종적으로 홍수 취약도 곡선을 도출했습니다.

The Breakthrough: Key Findings & Data

연구팀은 제안된 분석 방법을 통해 유속 변화와 구조적 노후화 기간에 따른 교량의 파괴 확률을 나타내는 홍수 취약도 곡선을 도출했습니다.

Finding 1: 구조적 노후화가 교량 취약도에 미치는 결정적 영향

분석 결과, 교량의 사용 연수가 증가함에 따라 홍수 취약도가 크게 증가하는 것으로 나타났습니다. 그림 6은 0년, 25년, 50년, 75년의 노후화 기간에 따른 네 가지 파괴 모드(상판 유실, 1차 소성힌지 발생, 2차 소성힌지 발생, 붕괴)의 취약도 곡선을 보여줍니다. 예를 들어, 교량 붕괴(Collapse)의 경우(그림 6d), 신설 교량(0년)은 약 13m/s의 유속에서 붕괴 확률이 50%에 도달하지만, 75년 노후된 교량은 약 10m/s의 훨씬 낮은 유속에서 동일한 붕괴 확률에 도달합니다. 이는 철근 부식 등으로 인한 구조 성능 저하가 교량의 안전성에 치명적인 영향을 미친다는 것을 정량적으로 보여줍니다.

Finding 2: 다중 파괴 모드를 통합적으로 고려한 종합적 안전성 평가

그림 7은 특정 노후화 시점(0년, 25년, 50년, 75년)에서 여러 파괴 모드를 한 번에 비교한 취약도 곡선입니다. 모든 경우에서 ‘상판 유실(Deck Loss)’과 ‘2차 소성힌지 발생(Second Plastic Hinge Occurrence)’이 거의 비슷한 유속에서 발생하는 것을 확인할 수 있습니다. 이는 교량 상판의 변위가 특정 수준을 넘어서는 시점과 구조적으로 심각한 손상이 발생하는 시점이 거의 일치함을 의미합니다. 이러한 결과는 단일 파괴 모드만으로는 교량의 전체적인 붕괴 메커니즘을 파악하기 어려우며, 상판 유실, 소성힌지 발생, 붕괴 등 다중 파괴 모드를 종합적으로 평가해야만 정확한 안전성 진단이 가능함을 시사합니다.

Practical Implications for R&D and Operations

  • For Bridge Design Engineers: 본 연구는 신규 교량 설계 시 초기 설계 강도뿐만 아니라, 목표 내용연수 동안 발생할 부식과 같은 노후화 효과를 반드시 고려해야 함을 시사합니다. 특정 지역의 예상 최대 유속과 교량의 장기적 성능 저하를 함께 고려하여 안전율을 설정하는 것이 중요합니다.
  • For Bridge Maintenance & Inspection Teams: 그림 6의 데이터는 교량의 사용 연수에 따라 안전성이 얼마나 저하되는지를 명확히 보여줍니다. 이는 노후 교량일수록 더 낮은 유속의 홍수에도 위험할 수 있음을 의미하며, 정기적인 점검 주기와 보수·보강 우선순위를 결정하는 데 중요한 과학적 근거를 제공합니다.
  • For Disaster Management Agencies: 도출된 취약도 곡선은 특정 강우 시나리오에 따른 예상 유속을 바탕으로 교량의 파괴 확률을 예측하는 데 활용될 수 있습니다. 이를 통해 홍수 경보 발령 시 위험 교량에 대한 선제적인 교통 통제나 주민 대피 계획을 수립하는 등 효과적인 재난 대응이 가능해집니다.

Paper Details

Flood fragility analysis for bridges with multiple failure modes

1. Overview:

  • Title: Flood fragility analysis for bridges with multiple failure modes
  • Author: Hyunjun Kim, Sung-Han Sim, Jaebeom Lee, Young-Joo Lee and Jin-Man Kim
  • Year of publication: 2017
  • Journal/academic society of publication: Advances in Mechanical Engineering
  • Keywords: Bridge, flood fragility, reliability analysis, finite element analysis, multiple failure modes

2. Abstract:

교량은 인류에게 공공 및 경제적 기반을 제공하는 가장 중요한 기반 시설 시스템 중 하나입니다. 또한 교량은 교량 세굴, 구조적 노후, 부유물 축적과 같은 다양한 홍수 관련 위험 요인에 노출되어 있으며, 이는 다양한 파괴 모드를 통해 구조적 손상과 심지어 교량의 붕괴를 유발할 수 있다는 것이 널리 알려져 있습니다. 그러나 홍수 취약도는 홍수 재해로 인한 상당한 피해와 비용에도 불구하고 지진 취약도만큼 많은 주목을 받지 못했습니다. 다양한 홍수 관련 요인과 그에 상응하는 파괴 모드를 고려하여 교량의 홍수 취약도를 추정하려는 연구 노력은 거의 없었습니다. 따라서 본 연구는 교량 홍수 취약도 분석을 위한 새로운 접근법을 제안합니다. 정확한 홍수 취약도 추정치를 얻기 위해, 홍수 관련 위험 요인을 고려하여 홍수 하에서 교량의 구조적 응답을 정교하게 시뮬레이션할 수 있는 유한요소해석과 연계하여 신뢰도 분석을 수행합니다. 제안된 접근법은 한국의 실제 교량의 수치 예제에 적용됩니다. 교각 연성 또는 파일 연성 부족, 교각 철근 파열, 파일 파열, 상판 유실 등 다중 파괴 모드를 고려한 홍수 취약도 곡선이 도출되어 본 연구에서 제시됩니다.

3. Introduction:

최근 전 세계 경제의 전례 없는 성장과 토목 공학의 급속한 기술 발전으로 인해 인류에게 공공 및 경제적 기반을 제공하는 교통 시스템을 구축하기 위해 수많은 교량이 건설되었습니다. 그러나 교량은 홍수, 지진, 태풍과 같은 자연재해로 인한 위험에 노출되어 있다는 것도 널리 알려져 있습니다. 이러한 다양한 재해는 종종 교량에 구조적 손상을 일으키고 심지어 붕괴를 초래하기도 합니다. 교량 붕괴는 막대한 사상자, 경제적 손실, 사회적 문제를 야기할 수 있기 때문에, 자연재해에 대한 교량의 구조적 취약성을 정확하게 평가하는 것은 교량의 효과적인 설계와 유지보수에 매우 중요합니다. 재해 강도와 교량이 특정 수준 이상으로 손상될 확률 사이의 관계로 정의되는 교량 취약도 곡선은 다양한 자연재해에 대한 교량의 구조적 취약성을 표현하는 데 널리 사용되어 왔습니다. 그러나 이전 연구들은 주로 지진 하에서의 교량에 대한 취약도 곡선 도출에 초점을 맞추어 왔습니다.

4. Summary of the study:

Background of the research topic:

교량은 홍수로 인한 세굴, 구조 노후화, 부유물 축적 등 다양한 위험 요인에 노출되어 있으며, 이는 심각한 구조적 손상이나 붕괴로 이어질 수 있습니다.

Status of previous research:

기존의 교량 취약도 연구는 대부분 지진에 초점을 맞추었으며, 홍수와 관련된 복합적인 요인(세굴, 노후화, 부유물)과 다중 파괴 모드를 종합적으로 고려한 연구는 매우 부족했습니다.

Purpose of the study:

본 연구의 목적은 유한요소해석과 신뢰도 분석을 결합하여, 다양한 홍수 관련 위험 요인과 다중 파괴 모드를 고려한 교량의 홍수 취약도 분석을 위한 새로운 접근법을 제안하고, 이를 실제 교량에 적용하여 정량적인 취약도 곡선을 도출하는 것입니다.

Figure 1. Occurrence of the scour hole during a flood.
Figure 1. Occurrence of the scour hole during a flood.

Core study:

한국의 실제 교량을 대상으로 3D 유한요소모델을 생성하고, 교량 세굴, 철근 및 파일의 부식으로 인한 구조 노후화, 부유물로 인한 수압 증가 효과를 모델에 반영했습니다. PIFA 플랫폼을 사용하여 유한요소해석(ABAQUS)과 신뢰도 분석(FERUM)을 연동시켜, 재해 강도(유속)에 따른 교량의 파괴 확률을 계산했습니다. 교각 연성 부족, 철근 파열, 상판 유실 등 다중 파괴 모드와 시간에 따른 구조 노후화(0, 25, 50, 75년)를 고려한 홍수 취약도 곡선을 제시했습니다.

5. Research Methodology

Research Design:

본 연구는 실제 교량의 수치 예제를 통해 제안된 홍수 취약도 분석 방법론의 적용 가능성을 검증하는 방식으로 설계되었습니다. 유한요소모델링, 신뢰도 분석, 그리고 두 가지를 연동하는 플랫폼을 사용하여 홍수 시나리오에 따른 교량의 구조적 응답과 파괴 확률을 분석했습니다.

Data Collection and Analysis Methods:

  • 유한요소모델링(ABAQUS): 실제 교량의 설계 도면을 기반으로 철근 콘크리트 교각과 강재 파일을 모델링했습니다. 콘크리트와 강재의 비선형 재료 거동을 고려했으며, 세굴 효과는 지반 스프링의 강성 조절로, 노후화는 시간 의존적 단면 감소 모델로, 부유물 효과는 항력 계수 증가로 반영했습니다.
  • 신뢰도 분석(FERUM): 재료의 질량 밀도, 수압 강도 등의 불확실성을 확률 변수로 정의하고, 1차 신뢰도법(FORM)을 사용하여 파괴 확률을 계산했습니다.
  • 연동 플랫폼(PIFA): FERUM이 생성한 확률 변수 입력값을 ABAQUS 모델에 자동으로 적용하고, ABAQUS의 해석 결과(응력, 변위)를 다시 FERUM으로 전달하여 신뢰도 분석을 수행하는 과정을 자동화했습니다.

Research Topics and Scope:

연구는 단일 교각을 대상으로 하며, 홍수 관련 위험 요인으로 교량 세굴, 구조적 노후화, 부유물로 인한 수압 증가를 고려했습니다. 파괴 모드로는 변위 연성 부족(소성힌지 발생), 강재 파열, 상판 유실을 정의했습니다. 재해 강도 지표로는 유속을 사용했으며, 0년부터 75년까지의 구조 노후화 기간에 따른 취약도 변화를 분석했습니다.

6. Key Results:

Key Results:

  • 교량의 구조적 노후화(부식)는 홍수 취약도를 크게 증가시키는 핵심 요인입니다. 사용 연수가 길어질수록 더 낮은 유속에서도 교량이 파괴될 확률이 급격히 높아집니다.
  • 교량의 파괴는 단일 원인이 아닌 복합적인 모드(상판 유실, 소성힌지 발생, 붕괴 등)로 발생하며, 이러한 다중 파괴 모드를 종합적으로 고려해야 정확한 안전성 평가가 가능합니다.
  • 제안된 유한요소해석과 신뢰도 분석 결합 방법론은 교량의 홍수 취약도를 정량적으로 평가하는 효과적인 도구임을 입증했습니다.
Figure 6. Flood fragility curves for various periods of structural deterioration with (a) deck loss, (b) first plastic hinge occurrence, (c) second plastic hinge occurrence, and (d) collapse.
Figure 6. Flood fragility curves for various periods of structural deterioration with (a) deck loss, (b) first plastic hinge occurrence, (c) second plastic hinge occurrence, and (d) collapse.

Figure List:

  • Figure 1. Occurrence of the scour hole during a flood.
  • Figure 2. Schematic flow of the software platform.
  • Figure 3. Finite element model of the Wangsukcheon Bridge.
  • Figure 4. Finite element model of the bridge pier.
  • Figure 5. Strain-stress curves of concrete (left) and steel (right).
  • Figure 6. Flood fragility curves for various periods of structural deterioration with (a) deck loss, (b) first plastic hinge occurrence, (c) second plastic hinge occurrence, and (d) collapse.
  • Figure 7. Flood fragility curves with various damage states succeeding structural deterioration for (a) 0 year, (b) 25 years, (c) 50 years, and (d) 75 years.
  • Figure 8. The analysis results of deck loss and second plastic hinge occurrence.

7. Conclusion:

본 연구는 다중 파괴 모드를 가진 교량의 홍수 취약도 곡선을 도출하기 위한 새로운 접근법을 개발했습니다. 정확한 홍수 취약도 추정치를 위해, 교량 세굴, 부유물 축적으로 인한 구조 노후화, 증가된 수압 등을 고려하여 교량의 구조적 응답을 평가하는 유한요소모델을 구축할 것을 제안했습니다. 그러나 이 접근법은 유한요소해석을 기반으로 하기 때문에 계산 비용이 많이 들 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, PIFA를 계산 플랫폼으로 사용하여 해석을 효율적으로 수행했습니다. 제안된 접근법을 한국의 실제 교량에 적용했으며, 분석 결과 유속이 증가함에 따라 구조적 손상 발생 가능성이 증가함을 확인했습니다. 발생 가능성 순서는 1차 소성힌지 발생, 2차 소성힌지 발생, 상판 유실, 붕괴 순이었습니다. 또한 분석 결과는 구조적 노후화 기간이 증가함에 따라 손상 상태의 초과 확률이 증가함을 보여주었습니다. 이러한 발견들은 제안된 접근법이 홍수 취약도 곡선을 도출하는 데 성공적으로 적용될 수 있음을 확인시켜 줍니다.

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Expert Q&A: Your Top Questions Answered

Q1: 이 연구에서 재해 강도 지표로 수위(water level) 대신 유속(water velocity)을 선택한 이유는 무엇입니까?

A1: 논문에 따르면, 유속은 교량 설계 시 중요한 하중 중 하나인 유수압(stream pressure)을 결정하는 핵심 변수입니다. AASHTO와 같은 설계 기준에서도 유수압을 유속의 함수로 정의하고 있으며, 특히 부유물로 인한 추가적인 힘 역시 유속과 직접적인 관련이 있습니다. 따라서 유속은 교량에 가해지는 물리적인 힘을 더 직접적으로 나타내는 합리적인 강도 지표이므로 본 연구에서 채택되었습니다.

Q2: 교량의 구조적 노후화, 특히 부식을 모델링하기 위해 구체적으로 어떤 방법을 사용했나요?

A2: 연구에서는 Thoft-Christensen 등이 제안한 시간 의존적 모델을 사용했습니다. 이 모델은 시간이 지남에 따라 콘크리트 내부의 철근 지름이 부식으로 인해 감소하는 것을 수식으로 표현합니다(수식 2, 3). 부식 시작 시간, 부식률, 콘크리트 피복 두께 등을 고려하여 특정 시점(t년 후)의 유효 철근 단면적을 계산하고, 이를 유한요소모델에 반영하여 구조물의 강성 저하를 현실적으로 시뮬레이션했습니다.

Q3: 분석에서 고려된 주요 파괴 모드(failure modes)는 무엇이며, 어떻게 정의되었나요?

A3: 본 연구에서는 세 가지 주요 파괴 모드를 고려했습니다. 첫째, ‘변위 연성 부족(Lack of displacement ductility)’은 부재의 최대 변위와 항복 변위의 비율(수식 5)로 정의되며, 소성힌지 발생을 통해 손상 정도를 평가합니다. 둘째, ‘강재 파열(Steel rupture)’은 철근이나 파일에 발생하는 최대 응력이 극한 응력을 초과하는 경우로 정의됩니다(수식 6). 셋째, ‘상판 유실(Deck loss)’은 교각과 상판 사이의 상대 변위가 교량 받침(bearing)의 길이를 초과하여 상판이 이탈하는 경우로 정의됩니다(수식 7).

Q4: PIFA라는 소프트웨어 플랫폼을 사용한 주된 이유는 무엇입니까?

A4: 홍수 취약도 곡선을 도출하려면 다양한 불확실성을 고려하여 수많은 반복적인 구조 해석을 수행해야 합니다. 유한요소해석은 한 번 실행하는 데에도 상당한 시간이 소요될 수 있습니다. PIFA는 신뢰도 분석 소프트웨어(FERUM)와 유한요소해석 소프트웨어(ABAQUS)를 자동으로 연동시켜주는 역할을 합니다. 이를 통해 전체 해석 과정을 효율적으로 관리하고 계산 시간을 단축하여, 복잡하고 시간이 많이 소요되는 유한요소 신뢰도 해석을 실용적으로 수행할 수 있었습니다.

Q5: 그림 7의 결과를 보면, 모든 노후화 기간에서 ‘상판 유실’과 ‘2차 소성힌지 발생’의 취약도 곡선이 매우 유사하게 나타납니다. 이것이 의미하는 바는 무엇입니까?

A5: 이는 교량의 파괴 메커니즘에 대한 중요한 통찰을 제공합니다. ‘2차 소성힌지 발생’은 구조적으로 매우 심각한 손상 상태를 의미하며, 거의 붕괴에 가까운 단계입니다. 이 시점과 ‘상판 유실’이 발생하는 시점의 유속이 거의 일치한다는 것은, 교량에 심각한 비선형 변형이 발생하면 곧바로 상판이 이탈할 위험이 매우 크다는 것을 의미합니다. 따라서 교량의 안전성을 평가할 때 구조 부재의 응력이나 변형률뿐만 아니라, 상판의 변위를 함께 모니터링하고 관리하는 것이 매우 중요함을 시사합니다.

Conclusion: Paving the Way for Higher Quality and Productivity

본 연구는 기존에 간과되었던 교량의 홍수 취약도를 다중 파괴 모드와 장기적인 구조 노후화를 고려하여 정밀하게 분석하는 새로운 길을 열었습니다. 유한요소해석과 신뢰도 분석을 결합한 이 방법론은 유속 증가와 시간 경과에 따른 교량의 파괴 확률을 정량적으로 제시함으로써, 막연했던 위험 평가를 과학적 데이터 기반의 예측으로 전환시켰습니다. 특히, 이 연구는 정확한 교량 홍수 취약도 분석을 위해서는 교량에 작용하는 유체 동역학적 힘(수압, 유속)을 정확히 예측하는 것이 선행되어야 함을 명확히 보여줍니다.

STI C&D는 FLOW-3D와 같은 최첨단 CFD 솔루션을 통해 복잡한 유체-구조 상호작용 문제를 해결하고, 고객이 더 안전하고 효율적인 구조물을 설계하고 유지 관리할 수 있도록 지원합니다. 본 논문에서 논의된 과제들이 귀사의 목표와 일치한다면, 저희 엔지니어링 팀에 연락하여 이러한 원칙을 귀사의 프로젝트에 어떻게 적용할 수 있는지 논의해 보십시오.

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  • This content is a summary and analysis based on the paper “Flood fragility analysis for bridges with multiple failure modes” by “Hyunjun Kim, et al.”.
  • Source: https://doi.org/10.1177/1687814017696415

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Table 2.2: Basic steps of FEM application in metal forming.

고강도강(AHSS) 성형의 스프링백 예측: 시뮬레이션과 실험으로 정밀도 높이기

이 기술 요약은 Noraisah Binti Mohamad Noor가 2011년 University Tun Hussein Onn Malaysia에 제출한 석사 학위 논문 “PREDICTION OF SPRINGBACK IN THE FORMING OF ADVANCED HIGH STRENGTH STEEL: SIMULATION AND EXPERIMENTAL STUDY”를 기반으로 합니다. 이 자료는 STI C&D의 기술 전문가에 의해 분석 및 요약되었습니다.

키워드

  • Primary Keyword: 스프링백 예측
  • Secondary Keywords: 고강도강 (AHSS), 듀얼 페이즈강 (DP Steel), 유한요소 시뮬레이션 (FE Simulation), 판재 성형, U-채널 성형, Ls-dyna

Executive Summary

  • 도전 과제: 자동차 경량화를 위해 필수적인 고강도강(AHSS)은 성형 후 높은 스프링백 현상으로 인해 부품 조립 시 정합 불량 및 설계 형상과의 오차를 유발하는 문제를 안고 있습니다.
  • 해결 방법: 본 연구에서는 듀얼 페이즈강(DP800)의 판재 성형 공정을 유한요소(FE) 시뮬레이션(Ls-dyna 사용)으로 모델링하고, 실제 U-채널 성형 실험을 통해 시뮬레이션의 스프링백 예측 정확도를 검증했습니다.
  • 핵심 발견: 등방성 경화(Isotropic Hardening) 모델이 DP800 강재의 소성 거동을 효과적으로 모사함을 확인했으며, 블랭크 홀딩력(BHF) 20kN 조건에서 스프링백이 최소화되는 최적의 공정 조건을 발견했습니다.
  • 핵심 결론: 정밀한 유한요소 시뮬레이션을 통해 고강도강의 스프링백을 정확하게 예측하고 금형 설계에 미리 보상함으로써, 부품의 최종 형상 정밀도를 크게 향상시킬 수 있습니다.
Figure 1.1: Purpose of light weight components (Jeswiet J et.al, 2008)
Figure 1.1: Purpose of light weight components (Jeswiet J et.al, 2008)

도전 과제: 왜 이 연구가 CFD 전문가에게 중요한가

자동차 산업은 연비 향상과 충돌 안전성 강화를 위해 차체 경량화에 집중하고 있으며, 이를 위해 고강도강(AHSS)의 사용이 급격히 증가하고 있습니다. 하지만 고강도강은 일반 강판에 비해 강도가 높은 만큼 탄성 회복량, 즉 ‘스프링백(Springback)’이 크게 발생하는 고질적인 문제를 안고 있습니다.

성형 공정 후 발생하는 스프링백은 부품의 형상을 의도한 설계와 다르게 변형시켜 조립 공정에서 정합 불량을 일으키고, 최종 제품의 기하학적 정밀도를 저하시킵니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 과거에는 수많은 시행착오를 거쳐 금형을 수정해야 했으며, 이는 막대한 시간과 비용 낭비로 이어졌습니다. 따라서 성형 전에 스프링백을 정확하게 예측하고 이를 금형 설계에 반영하는 기술은 AHSS를 활용한 고품질 부품 생산의 핵심 과제입니다.

접근 방식: 연구 방법론 분석

본 연구는 고강도강의 스프링백 현상을 정밀하게 예측하기 위해 시뮬레이션과 실험을 병행하는 접근법을 채택했습니다.

  • 소재: 스웨덴 SSAB에서 제조한 듀얼 페이즈강(Dual Phase Steel)인 DOCOL 800 DP (두께 0.72mm, 최대 인장강도 870MPa)를 사용했습니다.
  • 물성치 확보: 인장 시험을 통해 소재의 핵심 소성 거동 특성인 변형 경화 지수(n=0.308)와 강도 계수(K=1319.165 MPa)를 실험적으로 측정했습니다.
  • 시뮬레이션: 상용 유한요소해석 코드인 Ls-dyna를 사용하여 인장 시험과 U-채널 성형 공정을 시뮬레이션했습니다. 소재의 소성 거동은 지수 기반의 등방성 경화(Isotropic Hardening) 구성 방정식을 사용하여 모델링했습니다.
  • 실험 및 검증: 시뮬레이션 결과를 검증하기 위해 실제 U-채널 성형 실험을 수행했습니다. 특히 블랭크 홀딩력(BHF)을 10kN, 20kN, 30kN, 97kN으로 변경하며 스프링백에 미치는 영향을 비교 분석했습니다.

핵심 발견: 주요 연구 결과 및 데이터

본 연구는 시뮬레이션과 실험을 통해 고강도강의 스프링백 예측 및 제어에 대한 중요한 통찰을 제공했습니다.

발견 1: DP800 강재에 대한 등방성 경화 모델의 유효성 검증

인장 시험 시뮬레이션 결과와 실제 실험 데이터를 비교한 결과, 등방성 경화 모델이 DP800 강재의 응력-변형 거동을 효과적으로 예측하는 것으로 나타났습니다. 시뮬레이션과 실험 간의 표준편차는 62.45 MPa로, 이는 고강도강의 복잡한 거동을 고려할 때 해당 모델이 후속 성형 시뮬레이션에 사용하기에 적합함을 의미합니다. 이는 정확한 소재 모델 선택이 신뢰성 있는 스프링백 예측의 첫걸음임을 보여줍니다.

Figure 2.1: The schematic structure and microstructures of DP steel (Material Data Sheet of DP, 2005)
Figure 2.1: The schematic structure and microstructures of DP steel (Material Data Sheet of DP, 2005)

발견 2: 블랭크 홀딩력(BHF)에 따른 스프링백 최소화 조건 확인

U-채널 성형 시뮬레이션 및 실험 결과, 블랭크 홀딩력(BHF)이 스프링백 양에 직접적인 영향을 미치는 핵심 공정 변수임이 확인되었습니다. 다양한 BHF 조건(10kN, 20kN, 30kN, 97kN) 중 20kN을 적용했을 때 스프링백이 가장 적게 발생했습니다. 각 조건에서의 시뮬레이션과 실험 간 편차는 각각 0.019, 0.071, 0.341, 0.231로 나타났으며, 이는 시뮬레이션이 실제 현상을 잘 예측하고 있음을 보여줍니다. 이 결과는 특정 공정 변수를 최적화함으로써 스프링백을 최소화할 수 있음을 시사합니다.

R&D 및 운영을 위한 실질적 시사점

본 연구 결과는 다양한 분야의 엔지니어에게 실질적인 가이드를 제공합니다.

  • 공정 엔지니어: 이 연구는 블랭크 홀딩력(BHF)과 같은 특정 공정 변수를 정밀하게 제어하는 것이 DP800 강재 성형 시 스프링백을 줄이는 데 매우 중요함을 시사합니다. 특히 20kN 부근에서 최적의 조건을 찾을 수 있다는 점은 공정 최적화에 중요한 단서를 제공합니다.
  • 품질 관리팀: 시뮬레이션을 통해 예측된 스프링백 후의 형상 데이터(예: U-채널의 높이, 폭, 각도 변화)는 성형 부품의 품질 검사 기준 및 허용 공차를 설정하는 데 유용한 기초 자료로 활용될 수 있습니다.
  • 설계 엔지니어(특히 금형 설계자): 검증된 시뮬레이션 모델을 활용하면 양산 전에 스프링백 양을 정확하게 예측할 수 있습니다. 이를 통해 스프링백을 미리 보상하는 금형(compensated die)을 설계함으로써, 금형 수정에 드는 시간과 비용을 획기적으로 절감하고 개발 기간을 단축할 수 있습니다.

논문 상세 정보

PREDICTION OF SPRINGBACK IN THE FORMING OF ADVANCED HIGH STRENGTH STEEL: SIMULATION AND EXPERIMENTAL STUDY

1. 개요:

  • 제목: PREDICTION OF SPRINGBACK IN THE FORMING OF ADVANCED HIGH STRENGTH STEEL: SIMULATION AND EXPERIMENTAL STUDY
  • 저자: NORAISHAH BINTI MOHAMAD NOOR
  • 발표 연도: 2011
  • 발표 학술지/기관: UNIVERSITY TUN HUSSEIN ONN MALAYSIA
  • 키워드: Springback, Advanced High Strength Steel (AHSS), Dual Phase (DP) steel, Finite Element (FE) simulation, U-channel forming

2. 초록:

듀얼 페이즈(DP) 강은 500~800 MPa 범위의 인장 강도를 가진 고강도강(AHSS)으로 분류되며, 자동차 분야에서 인기를 얻고 있습니다. DP강은 유사한 초기 항복 강도를 가진 HSLA 등급보다 성형성은 높지만 최종 부품 강도는 훨씬 더 높습니다. 적절한 설계 전략을 통해 DP강은 차체 중량 감소 및 충돌 성능 측면에서 큰 이점을 제공합니다. AHSS 성형의 주요 제약 중 하나는 하중 제거 후 탄성 이완으로 인해 발생하는 높은 스프링백으로, 이는 부품 조립 시 정합 불량 및 의도된 설계의 기하학적 편차를 유발합니다. 본 연구는 DP강의 판재 성형 및 스프링백 예측에 대한 유한요소(FE) 시뮬레이션에 중점을 두었습니다. 스프링백을 정확하게 예측할 수 있다면, 이를 보상하기 위해 성형 금형을 올바르게 설계할 수 있습니다. 본 연구에 사용된 재료는 SSAB-스웨덴에서 제조한 DOCOL 800 DP로, 최대 인장 강도는 870 MPa, 두께는 0.72mm입니다. DP800의 소성 거동은 등방성 경화로 알려진 지수 기반 구성 방정식으로 표현되었습니다. 인장 시험 결과, 변형 경화 지수(n)는 0.308, 강도 계수(K)는 1319.165 MPa였습니다. FE 시뮬레이션은 인장 시험, U-채널 성형 및 스프링백 시뮬레이션에 대해 수행되었으며, 범용 과도 동적 FE 코드인 Lsdyna를 사용했습니다. 인장 시험 시뮬레이션 결과는 등방성 경화 재료 모델이 DP800의 거동에 적합하며, 시뮬레이션과 실험 간의 표준편차는 62.45 MPa임을 나타냈습니다. 한편, U-채널을 사용한 스프링백 시뮬레이션은 BHF 10kN, 20kN, 30kN, 97kN에 대한 편차가 각각 0.019, 0.071, 0.341, 0.231이었습니다. 전반적으로, 20kN의 BHF를 적용한 결과가 DP800 성형에서 최소 스프링백을 나타냈습니다.

3. 서론:

연비 향상을 위한 경량 구조물에 대한 수요 증가로 인해 고강도강(AHSS)의 적용이 증가하고 있습니다. 듀얼 페이즈강(DP)과 같은 AHSS의 경량 재료는 야금학적 및 물리적 특성의 최상의 조합으로 인해 현대 자동차 구조물에 사용됩니다. 경량 특성은 항공 우주 응용 분야와 같이 질량이 제품 기능에 중요한 경우에 필수적입니다. 본 연구는 AHSS의 적용이 스프링백 및 성형성의 문제로 인해 여전히 제한적이라는 점에 주목합니다. 성형 후 하중 제거 과정에서 발생하는 기하학적 형상 변화인 스프링백은 부품 결합 시 정합 불량을 유발합니다. 스프링백은 유한요소법(FEM)을 사용하여 예측할 수 있으며, 이는 공정 매개변수에 대한 더 많은 정보를 제공하고 전통적인 시행착오 방식보다 더 정확한 기하학적 제품을 얻는 데 도움을 줍니다.

4. 연구 요약:

연구 주제의 배경:

자동차 산업에서 연비 향상 및 안전성 강화를 위한 경량화 요구가 증대됨에 따라 고강도강(AHSS)의 사용이 확대되고 있습니다. 그러나 AHSS는 높은 강도로 인해 성형 후 스프링백 현상이 심하게 발생하여 부품의 정밀도 저하 및 조립 문제를 야기합니다.

이전 연구 현황:

많은 연구자들이 AHSS의 스프링백 예측을 위해 유한요소 시뮬레이션을 활용해왔습니다. Liu Y.C.(1984)는 공정 변수의 영향에, Crisbon D.J.(2003)는 재료 및 공정 변수의 기여도에, Firat M.(2007)은 운동학적 경화 모델 기반의 시뮬레이션에 중점을 두었습니다. 하지만 지수 기반 구성 모델을 사용한 DP강의 스프링백 예측에 대한 연구는 상대적으로 적었습니다.

연구 목적:

본 연구의 목적은 유한요소 시뮬레이션을 사용하여 듀얼 페이즈강의 성형 공정을 모사하고 스프링백을 예측하는 것입니다. 구체적인 목표는 다음과 같습니다. 1. 인장 시험 및 금속 조직 검사를 통해 DP강의 재료 특성 결정 2. Ls-dyna FE 코드에서 제공하는 적합한 재료 구성 모델 선택 3. 판재 성형 FE 시뮬레이션 수행 및 스프링백 예측 4. U-채널 성형 실험을 통해 시뮬레이션 결과 검증

핵심 연구:

본 연구는 DP800 강재의 물성을 실험적으로 결정하고, 이를 바탕으로 Ls-dyna에서 지수 기반 등방성 경화 모델을 사용하여 U-채널 성형 공정을 시뮬레이션했습니다. 다양한 블랭크 홀딩력(BHF) 조건 하에서 스프링백을 예측하고, 이를 실제 성형 실험 결과와 비교하여 시뮬레이션 모델의 정확성을 검증하고 최적의 공정 조건을 도출했습니다.

5. 연구 방법론:

연구 설계:

본 연구는 실험적 물성 측정, 유한요소 시뮬레이션, 실험적 검증의 3단계로 구성되었습니다. 먼저, DP800 강재의 기계적 물성을 파악하기 위해 ASTM E 8M-04 표준에 따라 인장 시험을 수행했습니다. 이 데이터를 사용하여 Ls-dyna 시뮬레이션을 위한 재료 모델을 구축했습니다. 이후 U-채널 성형 공정을 시뮬레이션하고, 동일한 조건에서 실제 성형 실험을 진행하여 시뮬레이션의 스프링백 예측 결과를 검증했습니다.

데이터 수집 및 분석 방법:

  • 재료 물성: 인장 시험기를 사용하여 응력-변형 곡선을 얻고, 이로부터 변형 경화 지수(n)와 강도 계수(K)를 계산했습니다.
  • 시뮬레이션: Ls-dyna의 명시적 시간 적분법(explicit time integration)으로 성형 공정을, 암시적 시간 적분법(implicit time integration)으로 스프링백 공정을 해석했습니다.
  • 실험: 스탬핑 프레스를 사용하여 U-채널 성형 실험을 수행하고, 성형 전후의 형상(높이, 폭, 각도)을 수직 프로파일 프로젝터로 측정하여 스프링백 양을 정량화했습니다.

연구 주제 및 범위:

  • 연구 주제: 고강도강(DP800)의 U-채널 성형 시 발생하는 스프링백 현상에 대한 유한요소 시뮬레이션 예측 및 실험적 검증.
  • 연구 범위:
    • FE 시뮬레이션의 하중 조건은 힘과 속도 등 기계적 하중으로 제한하며, 온도 및 접촉 조건은 분석에 포함하지 않았습니다.
    • 재료는 두께 0.72mm의 AHSS DP800 강재를 사용했습니다.
    • 스프링백 측정을 위해 단순한 형상인 U-채널을 사용했습니다.
    • 스프링백 측정값은 U-채널의 기준면으로부터의 높이(dh), 스트립 폭(dz), 주 각도(α)를 고려했습니다.

6. 주요 결과:

주요 결과:

  • 인장 시험 시뮬레이션 결과, 등방성 경화 재료 모델이 DP800 강재의 거동을 모사하는 데 적합함을 확인했으며, 시뮬레이션과 실험 간의 표준편차는 62.45 MPa였습니다.
  • U-채널 성형 시뮬레이션 및 실험 결과, 블랭크 홀딩력(BHF) 20kN 조건에서 스프링백이 최소화되는 것을 확인했습니다.
  • BHF 10kN, 20kN, 30kN, 97kN 조건에서 시뮬레이션과 실험 간의 스프링백 편차는 각각 0.019, 0.071, 0.341, 0.231로 나타나, 시뮬레이션이 실험 결과를 잘 예측함을 보여주었습니다.
Table 2.2: Basic steps of FEM application in metal forming.
Table 2.2: Basic steps of FEM application in metal forming.

Figure 목록:

  • Figure 1.1: Purpose of light weight components.
  • Figure 2.1: The schematic structure and microstructures of DP steel
  • Figure 2.2: Strength – Formability relationship for conventional HSS and Advance HSS
  • Figure 2.3: Schematic illustration of DP microstructure
  • Figure 2.4: The actual microstructure of DP steel
  • Figure 2.5: Comparison of quasi-static stress-strain behaviour of HSLA 350/450 and DP 350/600 steels
  • Figure 2.6: Schematic illustration of springback
  • Figure 2.7: The elastic unloading after removal of the loads results in the residual stresses
  • Figure 2.8: The stress distribution under bending moment and after unloading for work-hardening material
  • Figure 2.9: Details of NUMISHEET’93 benchmark
  • Figure 2.10: Measurement parameters for springback
  • Figure 2.11: Isotropic Hardening, in which the yield surface expends with plastic deformation and the corresponding uniaxial stress-strain curve
  • Figure 2.12: Stress-Strain Curve for Linear Strain Hardening
  • Figure 3.1: Methodology chart
  • Figure 3.2: Flow Chart of Microstructure Observation
  • Figure 3.3: Mounted sample
  • Figure 3.4: Hand grinder
  • Figure 3.5: Polisher
  • Figure 3.6: Tensile specimen dimensions
  • Figure 3.7: Tensile specimen
  • Figure 3.8: Angular consideration of metal sheet rolling direction
  • Figure 3.9: Universal Tensile Machine
  • Figure 3.10: Simulation flow cart
  • Figure 3.11: Components of eta/DYNAFORM solution
  • Figure 3.12: Schematic of U-channel Deep Drawing
  • Figure 3.13: Tool setup for the experiment
  • Figure 3.14: The vertical profile projector
  • Figure 4.1: Metallography flow chart
  • Figure 4.2: Docol 800DP at longitudinal direction as delivered. Nital. 1000×.
  • Figure 4.3: Docol 800DP at longitudinal direction with 10% of tensile deformation. Nital. 1000×
  • Figure 4.4: Docol 800DP at longitudinal direction with 20% of tensile deformation. Nital. 1000x.
  • Figure 4.5: Docol 800DP at longitudinal direction with 30% of tensile deformation. Nital. 1000×.
  • Figure 4.6: Void found on surface of specimen with 30% of tensile deformation in SEM observation. Nital. 2000x.
  • Figure 4.7: Stress-strain curve of DP800
  • Figure 4.8: Elastic stress-strain curve of tensile test for 0 degree rolling direction
  • Figure 4.9: Elastic stress-strain curve of tensile test for 45 degree rolling direction
  • Figure 4.10: Elastic stress-strain curve of tensile test for 90 degree rolling direction
  • Figure 4.11: Homogenous Limit of 0 degree rolling direction in Stress-Strain Curve
  • Figure 4.12: Homogenous Limit of 45 degree rolling direction
  • Figure 4.13: Homogenous Limit of 90 degree rolling direction in Stress-Strain Curve
  • Figure 4.14: Yield Strength Point of 0 degree rolling direction in Stress-Strain Curve
  • Figure 4.15: Yield Strength Point of 45 degree rolling direction in Stress-Strain Curve
  • Figure 4.16: Yield Strength of 90 degree rolling direction Point in Stress-Strain Curve
  • Figure 4.17: Ultimate Strength of 0 degree rolling direction Point in Stress-Strain Curve
  • Figure 4.18: Ultimate Strength of 45 degree rolling direction Point in Stress-Strain Curve
  • Figure 4.19: Ultimate Strength of 90 degree rolling direction Point in Stress-Strain Curve
  • Figure 4.20: Stress-strain of 0 degree rolling direction at plastic area in logarithmic diagram
  • Figure 4.21: Stress-strain of 45 degree rolling direction at plastic area in logarithmic diagram
  • Figure 4.22: Stress-strain of 90 degree rolling direction at plastic area in logarithmic diagram.
  • Figure 5.1: Simulation flow cart
  • Figure 5.2: Model representation of tensile sample test
  • Figure 5.3: The displacement data form tensile test simulation using Material Model Type 12
  • Figure 5.4: Considered Nodes after Deformation (M12)
  • Figure 5.5: Stress Distribution after Deformation (M12).
  • Figure 5.6: The Plastic Strain after Deformation (M12).
  • Figure 5.7: True Stress-Strain curve used in modeling the tensile specimen (nodes 1274) for M12
  • Figure 5.8: The displacement data form tensile test simulation using Material Model Type 18
  • Figure 5.9: Considered Nodes after Deformation (M18)
  • Figure 5.10: Stress Distribution after Deformation (M18)
  • Figure 5.11: The Plastic Strain after Deformation (M18).
  • Figure 5.12: True Stress-Strain curve used in modeling the tensile specimen (node 1274) for M18.
  • Figure 5.13: Rate effects may be accounted for by defining a table of curves
  • Figure 5.14: The displacement data from tensile test simulation using Material Model Type 24
  • Figure 5.15: Considered Nodes after Deformation
  • Figure 5.16: Stress Distribution after Deformation
  • Figure 5.17: The Plastic Strain after Deformation
  • Figure 5.18: True Stress-Strain curve used in modeling the tensile specimen (nodes 1274)
  • Figure 5.19: Plot true stress-true strain from modeling (M12) and from uniaxial tensile test
  • Figure 5.20: Plot true stress-true strain from modeling (M18) and from uniaxial tensile test
  • Figure 5.21: Plot true stress-true strain from modeling (M24) and from uniaxial tensile test
  • Figure 5.22: Notation
  • Figure 5.23: Tooling geometry
  • Figure 5.24: The meshing Parts
  • Figure 5.25: The diagram of parts positioning in simulation
  • Figure 5.26: Belytschko-Tsay shell element formulation
  • Figure 5.27: Parts and blank positioning before constraint and loading option
  • Figure 5.28: The constraint and loading applied
  • Figure 5.29: The changes of material thickness after forming process (BHF 10KN)
  • Figure 5.30: The FLD data after forming process (BHF 10KN)
  • Figure 5.31: The changes of material thickness after forming process (BHF 20KN)
  • Figure 5.32: The FLD data after forming process (BHF 20KN)
  • Figure 5.33: The changes of material thickness after forming process (BHF 30KN)
  • Figure 5.34: The FLD data after forming process (BHF 30KN)
  • Figure 5.35: The changes of material thickness after forming process (BHF 97KN)
  • Figure 5.36: The FLD data after forming process (BHF 97KN)
  • Figure 5.37: The changes of geometry before and after springback (BHF 10KN)
  • Figure 5.38: The changes of geometry before and after springback (BHF 20KN)
  • Figure 5.39: The changes of geometry before and after springback (BHF 30KN)
  • Figure 5.40: The changes of geometry before and after springback (BHF 97KN)
  • Figure 5.41: The parameters taken account to measure springback in simulation and real U-Forming experiment
  • Figure 5.42: The usual of sample displayed by the screen of vertical profile projector
  • Figure 5.43: Example of test sample after deformation

7. 결론:

본 연구는 고강도 듀얼 페이즈강(DP800)의 U-채널 성형 공정에서 발생하는 스프링백을 유한요소 시뮬레이션과 실험을 통해 성공적으로 예측하고 분석했습니다. 연구의 주요 결론은 다음과 같습니다. 1. 실험을 통해 DP800 강재의 정확한 기계적 물성을 확보했으며, 이를 기반으로 한 Ls-dyna의 등방성 경화 모델이 소재의 소성 거동을 신뢰성 있게 모사함을 입증했습니다. 2. 시뮬레이션과 실험 모두에서 블랭크 홀딩력(BHF)이 스프링백에 미치는 영향을 확인했으며, 20kN의 BHF 조건에서 스프링백이 최소화되는 최적의 공정 조건을 도출했습니다. 3. 본 연구에서 개발된 시뮬레이션 기법은 실제 성형 공정의 스프링백 현상을 높은 정확도로 예측할 수 있음을 보여주었으며, 이는 AHSS 부품의 금형 설계 및 공정 개발 단계에서 시행착오를 줄이고 개발 비용과 시간을 절감하는 데 크게 기여할 수 있습니다.

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전문가 Q&A: 자주 묻는 질문

Q1: 시뮬레이션에서 등방성 경화(Isotropic Hardening) 모델을 선택한 특별한 이유가 있나요?

A1: 네, 본 연구의 초록에 따르면 DP800 강재의 소성 거동은 지수 기반의 구성 방정식, 즉 등방성 경화 모델로 표현되었습니다. 이후 인장 시험 시뮬레이션 결과가 실제 실험 데이터와 62.45 MPa의 표준편차 내에서 일치함을 보여주어, 이 모델이 DP800 강재의 거동을 모사하는 데 적합하다고 판단했기 때문입니다. 이는 복잡한 비선형 거동을 합리적으로 단순화하면서도 공학적으로 유의미한 예측 결과를 얻기 위한 선택이었습니다.

Q2: 연구에 사용된 DOCOL 800 DP 강재는 어떤 특성을 가지며 왜 중요한가요?

A2: DOCOL 800 DP는 스웨덴 SSAB에서 생산하는 듀얼 페이즈(Dual Phase) 강으로, 최대 인장강도가 870 MPa에 달하는 고강도강(AHSS)입니다. 이 소재는 페라이트(ferrite) 기지에 마르텐사이트(martensite)가 섬처럼 분포하는 미세조직을 가져 높은 강도와 우수한 연성을 동시에 확보할 수 있습니다. 자동차 차체 경량화 및 충돌 안전성 향상을 위해 널리 사용되지만, 높은 강도로 인해 스프링백 예측이 어렵기 때문에 본 연구의 소재로 선택된 것은 매우 실용적인 의미를 가집니다.

Q3: 본 연구에서 스프링백은 구체적으로 어떻게 측정되고 정량화되었나요?

A3: 논문의 ‘연구 범위(Scope of Study)’ 섹션에 따르면, 스프링백은 U-채널 형상의 기하학적 변화를 측정하여 정량화되었습니다. 구체적으로 성형 및 스프링백 발생 전후의 (1) U-채널 바닥면으로부터의 높이(dh), (2) 스트립의 폭(dz), (3) U-채널의 주 각도(α) 변화를 측정하여 비교 분석했습니다. 이러한 다각적인 측정은 스프링백으로 인한 형상 변화를 종합적으로 평가하는 데 도움이 됩니다.

Q4: 블랭크 홀딩력(BHF)이 스프링백에 미치는 영향은 무엇이며, 왜 중요한 공정 변수인가요?

A4: 블랭크 홀딩력(BHF)은 판재가 금형 안으로 유입되는 것을 제어하는 힘으로, 소재의 유입량을 조절하여 주름이나 파단과 같은 성형 결함을 방지하는 역할을 합니다. 본 연구 결과, BHF는 소재의 변형량과 응력 분포에 영향을 주어 최종적인 스프링백 양을 결정하는 핵심 공정 변수임이 밝혀졌습니다. 특히 20kN에서 스프링백이 최소화된 것은, 적절한 BHF 제어를 통해 스프링백을 줄일 수 있음을 보여주는 중요한 결과입니다.

Q5: 인장 시험 시뮬레이션과 실험 간의 표준편차가 62.45 MPa로 나타났는데, 이 정도 오차는 신뢰할 수 있는 수준인가요?

A5: 네, 공학적인 관점에서 충분히 신뢰할 수 있는 수준으로 판단됩니다. DP800 강재의 최대 인장강도가 870 MPa에 달하는 고강도 소재임을 고려할 때, 62.45 MPa의 표준편차는 전체 응력 범위 대비 상대적으로 작은 값입니다. 본 논문에서도 이 결과를 바탕으로 해당 재료 모델이 “적합하다(suitable)”고 결론 내렸으며, 이는 후속 U-채널 성형 및 스프링백 예측 시뮬레이션의 신뢰성을 뒷받침하는 근거가 됩니다.

결론: 더 높은 품질과 생산성을 향한 길

자동차 경량화의 핵심 소재인 고강도강(AHSS)의 광범위한 적용을 가로막는 가장 큰 장애물은 바로 스프링백 예측의 어려움이었습니다. 본 연구는 듀얼 페이즈강 DP800을 대상으로 유한요소 시뮬레이션과 정밀한 실험을 결합하여 이 문제를 해결할 수 있는 명확한 방향을 제시했습니다.

핵심은 정확한 재료 모델(등방성 경화 모델)을 기반으로 블랭크 홀딩력(BHF)과 같은 핵심 공정 변수를 최적화하는 것입니다. 이를 통해 스프링백을 최소화하고 최종 부품의 형상 정밀도를 획기적으로 높일 수 있음을 입증했습니다. 이러한 접근법은 더 이상 값비싼 시행착오에 의존하지 않고, 설계 단계에서부터 결함을 예측하고 제어하는 스마트한 생산 방식으로의 전환을 가능하게 합니다.

(주)에스티아이씨앤디에서는 고객이 수치해석을 직접 수행하고 싶지만 경험이 없거나, 시간이 없어서 용역을 통해 수치해석 결과를 얻고자 하는 경우 전문 엔지니어를 통해 CFD consulting services를 제공합니다. 귀하께서 당면하고 있는 연구프로젝트를 최소의 비용으로, 최적의 해결방안을 찾을 수 있도록 지원합니다.

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저작권 정보

  • 이 콘텐츠는 “PREDICTION OF SPRINGBACK IN THE FORMING OF ADVANCED HIGH STRENGTH STEEL: SIMULATION AND EXPERIMENTAL STUDY” (저자: NORAISHAH BINTI MOHAMAD NOOR) 논문을 기반으로 요약 및 분석한 자료입니다.
  • 출처: https://core.ac.uk/download/pdf/11786522.pdf

본 자료는 정보 제공 목적으로 제작되었으며, 무단 상업적 사용을 금합니다. Copyright © 2025 STI C&D. All rights reserved.

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Figure 1 Pores inside the weld seam of the 2 mm specimen (15×)

고온 합금 레이저 용접의 기공 결함, 헬륨-아르곤 혼합 가스로 해결: CFD 해석을 위한 핵심 인사이트

이 기술 요약은 Chunchen YAO 외 저자가 Research and Application of Materials Science]에 발표한 논문 “[Study on the Effects of Helium-Argon Gas Mixture on the Laser Welding Performance of High Temperature Alloys”(2023)을 기반으로 하며, STI C&D의 기술 전문가에 의해 분석 및 요약되었습니다.

Keywords

  • Primary Keyword: 레이저 용접 기공
  • Secondary Keywords: 고온 합금, GH3625, 헬륨-아르곤 혼합 가스, 용접 품질, 보호 가스, CFD 시뮬레이션

Executive Summary

  • The Challenge: GH3625 고온 합금의 레이저 용접 시 지속적으로 발생하는 기공 문제로 인해 1등급(Class I) 용접 품질 기준을 충족시키지 못하는 문제가 있었습니다.
  • The Method: 순수 아르곤, 순수 헬륨 및 세 가지 다른 비율의 헬륨-아르곤 혼합 가스를 포함한 총 다섯 가지 보호 가스 조건에서 비교 용접 실험을 수행했습니다.
  • The Key Breakthrough: 헬륨 함량이 50% 이상인 보호 가스(50% 헬륨/50% 아르곤 혼합 가스 포함)를 사용했을 때 기공 문제가 성공적으로 해결되어 1등급 용접 품질을 달성했습니다.
  • The Bottom Line: 50% 헬륨과 50% 아르곤 혼합 가스는 고온 합금의 용접 품질을 획기적으로 개선하면서도, 순수 헬륨 사용 대비 생산 비용을 절감할 수 있는 가장 효과적인 솔루션입니다.

The Challenge: Why This Research Matters for CFD Professionals

항공우주, 에너지, 화학 산업에서 널리 사용되는 GH3625와 같은 고온 합금은 레이저 심용입 용접 시 기공(porosity) 발생이라는 고질적인 문제를 안고 있습니다. 용접 전 세척 강화나 공정 변수 최적화 같은 노력을 기울여도 기공 문제는 해결되지 않아, 최고 등급인 1등급 용접부 품질 요구사항을 만족시키기 어려웠습니다. 특히 Ni, Mo과 같은 합금 원소 함량이 높은 고온 합금은 용융 풀(molten pool)의 유동성이 낮아 내부에서 발생한 가스가 빠져나가기 어렵기 때문에 기공 형성 경향이 더욱 높습니다. 이러한 문제는 제품의 기계적 강도를 저하시키고 신뢰성에 치명적인 영향을 미칠 수 있어, 제조업계의 오랜 골칫거리였습니다.

Figure 1 Pores inside the weld seam of the 2 mm specimen (15×)
Figure 1 Pores inside the weld seam of the 2 mm specimen (15×)

The Approach: Unpacking the Methodology

이 연구는 GH3625 고온 합금 판재의 레이저 용접 시 발생하는 기공 문제를 해결하기 위해 보호 가스의 조성이 미치는 영향을 체계적으로 분석했습니다. 연구진은 2000W 레이저 용접 실험 플랫폼을 사용하여 두께 2mm의 GH3625 합금 판재에 대한 용접 실험을 진행했습니다.

실험의 핵심 변수는 보호 가스의 조성으로, 다음과 같은 다섯 가지 다른 비율의 가스 혼합물을 사용했습니다.

  1. 100% 고순도 아르곤 (25L/min)
  2. 75% 고순도 아르곤 (21L/min) + 25% 고순도 헬륨 (7L/min)
  3. 50% 고순도 아르곤 (14L/min) + 50% 고순도 헬륨 (14L/min)
  4. 25% 고순도 아르곤 (7L/min) + 75% 고순도 헬륨 (21L/min)
  5. 100% 고순도 헬륨 (25L/min)

각 조건마다 3개의 용접부를 생성하여 총 15개의 용접 샘플을 제작했으며, 용접부의 내부 품질은 X-선 검사를 통해 NB/T 47013.2-2015 표준에 따라 등급(I 또는 II)을 평가했습니다.

Figure 2 Group of pores on the fracture surface of the unqualified tensile sample (5×)
Figure 2 Group of pores on the fracture surface of the unqualified tensile sample (5×)

The Breakthrough: Key Findings & Data

실험 결과, 보호 가스 내 헬륨 함량이 용접부 기공 형성을 억제하는 데 결정적인 역할을 한다는 사실이 명확히 밝혀졌습니다.

Finding 1: 헬륨 함량 50%가 1등급 용접 품질의 분기점

X-선 검사 결과는 헬륨 함량에 따라 용접 품질이 뚜렷하게 구분됨을 보여주었습니다. Table 2에 따르면, 순수 아르곤(헬륨 0%)과 25% 헬륨을 포함한 가스를 사용한 용접부는 모두 기공 문제로 인해 2등급(Class II) 판정을 받았습니다. 반면, 헬륨 함량이 50%, 75%, 100%인 조건에서는 모든 용접부가 기공 없이 깨끗하여 1등급(Class I) 판정을 받았습니다. 이는 헬륨 함량을 50% 이상으로 유지하는 것이 고온 합금 레이저 용접에서 기공을 효과적으로 제어할 수 있는 핵심 조건임을 시사합니다.

Finding 2: 50% 헬륨-아르곤 혼합 가스가 비용과 성능을 모두 잡은 최적의 선택

100% 순수 헬륨 역시 1등급 용접 품질을 달성했지만, 연구에서는 50% 아르곤과 50% 헬륨의 혼합 가스가 가장 적합한 대안이라고 결론 내렸습니다. 그 이유는 헬륨의 물리적 특성과 경제성에 있습니다. Table 3에서 볼 수 있듯이, 헬륨은 아르곤보다 원자 질량과 밀도가 약 10배 낮아 용융 풀 내부에서 더 쉽게 빠져나갈 수 있습니다. 또한, 열전도율이 아르곤보다 약 10배 높아 레이저 에너지를 안정적으로 전달하고, 첫 번째 이온화 에너지가 높아 플라즈마 발생을 억제하여 안정적인 용접 프로세스를 유지하는 데 유리합니다.

하지만 순수 헬륨은 가격이 매우 비싸 생산 비용을 상승시키는 요인이 됩니다. 50% 헬륨-아르곤 혼합 가스는 순수 헬륨과 동일한 1등급 품질을 달성하면서도 헬륨 사용량을 절반으로 줄여 생산 비용을 크게 낮출 수 있으므로, 산업 현장에서 가장 실용적이고 경제적인 솔루션입니다.

Practical Implications for R&D and Operations

  • For Process Engineers: 이 연구는 GH3625 고온 합금의 레이저 용접 시 발생하는 기공 결함을 해결하기 위해 보호 가스를 순수 아르곤에서 50% 헬륨-50% 아르곤 혼합 가스로 변경하는 것이 직접적인 해결책이 될 수 있음을 시사합니다.
  • For Quality Control Teams: 논문의 Table 2 데이터는 1등급 용접 품질을 달성하기 위한 명확한 기준(헬륨 함량 50% 이상)을 제시합니다. 이는 고온 합금 용접에 대한 새로운 품질 기준 설정 및 공정 검증에 활용될 수 있습니다.
  • For Design Engineers: 이 연구 결과는 보호 가스가 용융 풀의 동적 거동과 가스 배출에 미치는 중대한 영향을 보여줍니다. 이는 레이저 용접을 포함하는 고온 합금 부품 설계 시, 제조 가능성(DFM)을 고려한 공정 요구사항을 정의하는 데 중요한 정보를 제공합니다.

Paper Details

Study on the Effects of Helium-Argon Gas Mixture on the Laser Welding Performance of High Temperature Alloys

1. Overview:

  • Title: Study on the Effects of Helium-Argon Gas Mixture on the Laser Welding Performance of High Temperature Alloys
  • Author: Xiongzi CHEN, Hesi PENG, Chunchen YAO, Yu DAI, Yewen QIN
  • Year of publication: 2023
  • Journal/academic society of publication: Research and Application of Materials Science
  • Keywords: high-temperature alloy; laser welding; pores; shielding gas; welding quality

2. Abstract:

In order to solve the problem of porosity in laser deep penetration welding of GH3625 high-temperature alloy plates, five different ratios of high-purity helium gas and high-purity argon gas mixed gases were compared in welding experiments after various process parameter improvements and adjustments failed to achieve Class I welds. The experimental results show that using high-purity helium gas or a mixture of 50% high-purity helium gas and 50% high-purity argon gas can both achieve Class I welds. This indicates that using high-purity helium gas or an appropriate mixed gas instead of pure argon is one of the effective ways to solve the problem of porosity in laser deep penetration welding of high-temperature alloys. The mixture of 50% high-purity argon gas and 50% high-purity helium gas can reduce the consumption of high-purity helium gas, lower production costs, and is more suitable.

3. Introduction:

과학 기술의 발전과 경제 건설의 발전에 따라 항공우주, 에너지, 화학 산업에서 고온 합금의 적용이 점점 더 광범위해지고 있습니다. GH3625 고온 합금 부품은 용접 시험편에서 용접 기공의 존재로 인해 용접 품질이 영향을 받습니다. 용접 전 세척 강화 및 용접 공정 변수 최적화와 같은 조치에도 불구하고 기공 문제는 해결되지 않았으며, 용접부는 1등급 용접 요구사항을 충족하지 못합니다. GH3625 합금의 레이저 심용입 용접에서 기공 문제를 해결하기 위해, 다른 비율의 헬륨-아르곤 혼합 가스를 사용하여 GH3625 합금 판재에 대한 비교 용접 실험을 수행했습니다.

4. Summary of the study:

Background of the research topic:

GH3625 고온 합금은 우수한 성능으로 여러 첨단 산업에서 사용되지만, 레이저 심용입 용접 시 발생하는 기공으로 인해 용접 품질 확보에 어려움이 있습니다.

Status of previous research:

이전 연구들에서 CO2 레이저 용접이나 알루미늄 합금 용접 시 아르곤과 헬륨의 혼합 가스를 보호 가스로 사용하면 기공 억제, 용입 깊이 증가, 접합부 품질 향상에 순수 아르곤보다 우수하다는 것이 밝혀졌습니다. 특히 알루미늄 합금에서는 50% 헬륨과 50% 아르곤 혼합 가스가 기공 억제에 가장 효과적이라는 연구 결과가 있었습니다.

Purpose of the study:

이 연구의 목적은 GH3625 고온 합금의 레이저 심용입 용접에서 발생하는 기공 문제를 해결하기 위해, 다양한 비율의 헬륨-아르곤 혼합 보호 가스가 용접 성능에 미치는 영향을 비교 분석하여 최적의 가스 조건을 찾는 것입니다.

Core study:

다섯 가지 다른 비율(100% Ar, 75% Ar/25% He, 50% Ar/50% He, 25% Ar/75% He, 100% He)의 헬륨-아르곤 혼합 가스를 사용하여 GH3625 합금 판재에 레이저 용접을 수행하고, 각 조건에서 생성된 용접부의 내부 기공 상태를 X-선 검사를 통해 평가하여 용접 품질을 비교했습니다.

Table 1 Gas Composition and Welding Power of Comparative Experiments
Table 1 Gas Composition and Welding Power of Comparative Experiments

5. Research Methodology

Research Design:

본 연구는 GH3625 고온 합금 판재의 레이저 용접 시 보호 가스 조성이 용접 품질에 미치는 영향을 평가하기 위한 비교 실험으로 설계되었습니다.

Data Collection and Analysis Methods:

용접된 시편은 X-선 비파괴 검사를 통해 내부 기공 유무를 확인하고, NB/T 47013.2-2015 표준에 따라 용접 품질 등급(Class I 또는 II)을 판정했습니다. 또한 아르곤과 헬륨의 물리적 특성(끓는점, 원자량, 밀도, 열전도율 등)을 비교하여 결과의 원인을 분석했습니다.

Research Topics and Scope:

연구 범위는 2mm 두께의 GH3625 고온 합금 판재에 대한 레이저 용접으로 한정되었으며, 보호 가스로서 고순도 아르곤과 헬륨의 혼합 비율을 주요 변수로 다루었습니다.

6. Key Results:

Key Results:

  • 순수 아르곤 또는 헬륨 함량이 25%인 보호 가스를 사용했을 때, 용접부는 2등급(Class II) 판정을 받았습니다.
  • 헬륨 함량이 50% 이상인 보호 가스(50% Ar/50% He, 25% Ar/75% He, 100% He)를 사용했을 때, 모든 용접부가 1등급(Class I) 판정을 받았습니다.
  • 50% 아르곤과 50% 헬륨 혼합 가스는 순수 헬륨과 동일한 1등급 품질을 달성하면서도 비용 효율성이 높아 가장 적합한 대안으로 제시되었습니다.
Table 2 X-ray detection results of comparative experiments with different gas ratios
Table 2 X-ray detection results of comparative experiments with different gas ratios

Figure List:

  • Figure 1 Pores inside the weld seam of the 2 mm specimen (15×)
  • Figure 2 Group of pores on the fracture surface of the unqualified tensile sample (5×)
  • Figure 3 2000W Laser Welding Experimental Platform

7. Conclusion:

순수 아르곤을 고순도 헬륨 가스 또는 50% 고순도 아르곤 가스 + 50% 고순도 헬륨 가스 혼합물로 대체하면 두께 2mm 및 3mm의 GH3625 고온 합금 판재의 레이저 심용입 용접에서 가스 기공 형성을 크게 줄일 수 있습니다. 이는 고온 합금의 레이저 심용입 용접에서 가스 기공 문제를 해결하는 효과적인 방법입니다. 50% 고순도 아르곤 가스와 50% 고순도 헬륨 가스의 혼합물을 사용함으로써 고순도 헬륨 가스의 소비를 줄이고 생산 비용을 낮출 수 있습니다.

8. References:

  1. Chen Yanbin. Modern Laser Welding Technology[M]. Beijing: Science Press, 2005.
  2. Huang Lijin, Liu Peng, Zhu Su, et al.. Numerical Simulation of Gas Pores in Aluminum Alloy Laser Welding[J]. Shipbuilding Technology, 2020(2):1-6,12.
  3. Xiao Rongshi, Zuo Tiechuan. Study on the Control of CO2 Laser Deep Penetration Welding Plasma [J]. Chinese Journal of Lasers, 1997,24(5):461-466.
  4. Xiao Rongshi, Mei Hanhua, Zuo Tiechuan. Influence of Auxiliary Gas on the Shielding of CO2 Laser Welding Plasma [J]. Chinese Journal of Lasers, 1998,11(11):1045-1050.
  5. Lei Zhenglong, Li Ying, Chen Yanbin, et al.. Influence of dual-beam laser wire filling welding process on porosity of aluminum alloy welds [J]. Welding Journal, 2013,34(2):40-44.
  6. He Shuang. Influence of helium-argon mixed shielding gas on the characteristics of laser-MIG hybrid welding of A7N01 aluminum alloy [D]. Southwest Jiaotong University, 2018.
  7. Su Xiaoyang, Liu Wen, Xu Guoxiang, et al.. Numerical analysis of arc characteristics in helium-argon mixed shielding gas rotary laser + arc hybrid welding of butt joints [J]. Journal of Precision Forming Engineering, 2023,15(4):164-175.
  8. GB/T14992-2005. Classification and Grades of High-Temperature Alloys and Intermetallic Compounds[S]. Beijing: China Standard Press, 2005.
  9. NB/T 47013.2-2015. nondestructive testing of pressurized equipment Part2:Radiographic testing[S]. Beijing: Xinhua Publishing House, 2015.

Expert Q&A: Your Top Questions Answered

Q1: 이 연구에서 다른 가스가 아닌 헬륨-아르곤 혼합 가스를 선택한 이유는 무엇인가요?

A1: 논문의 서론에 따르면, 이전 연구들에서 알루미늄 합금과 같은 다른 재료의 레이저 용접 시 헬륨-아르곤 혼합 가스가 기공 억제에 효과적이라는 사실이 이미 입증되었습니다. 이 연구는 이러한 기존 지식을 바탕으로, 아직 연구가 미미했던 고온 합금 분야에 동일한 접근법을 적용하여 기공 문제를 해결하고자 헬륨-아르곤 혼합 가스를 주요 변수로 선택했습니다.

Q2: Table 2를 보면 헬륨 함량이 50%, 75%, 100%일 때 모두 1등급 용접 품질을 달성했습니다. 이들 사이에 등급만으로는 알 수 없는 성능 차이가 있나요?

A2: 논문은 세 조건 모두 1등급 품질 기준을 충족했다고만 언급하며, 그 이상의 성능 차이에 대해서는 구체적으로 기술하지 않았습니다. 하지만 결론 부분에서 50/50 혼합 가스가 순수 헬륨보다 더 적합하다고 강조하는데, 이는 성능이 동등한 수준이라면 고가의 헬륨 가스 사용량을 줄여 생산 비용을 낮추는 것이 산업적으로 더 큰 이점을 가지기 때문입니다.

Q3: 헬륨이 기공을 줄이는 물리적인 메커니즘은 무엇인가요?

A3: 논문의 Table 3에 제시된 물리적 특성 비교를 통해 설명할 수 있습니다. 첫째, 헬륨은 아르곤보다 밀도가 훨씬 낮아 용융된 금속 풀 내부에서 기포가 더 쉽게 부상하여 빠져나갈 수 있습니다. 둘째, 열전도율이 높아 용융 풀의 열을 효과적으로 분산시켜 용접 과정을 안정화시킵니다. 셋째, 이온화 에너지가 아르곤보다 높아 용접 중 발생하는 금속 증기에 의한 플라즈마 생성을 억제하여, 안정적인 키홀(keyhole)을 유지하고 기공 발생을 줄입니다.

Q4: 이 실험은 2mm와 3mm 두께의 판재를 대상으로 했는데, 더 두꺼운 판재에도 이 결과가 동일하게 적용될까요?

A4: 논문은 더 두꺼운 판재에 대한 실험은 다루지 않았습니다. 하지만 헬륨의 낮은 밀도, 높은 열전도율과 같은 기본적인 물리적 특성은 판재 두께와 무관하게 작용하므로, 더 두꺼운 판재에서도 기공 감소에 긍정적인 효과를 보일 가능성이 높습니다. 다만, 최적의 가스 유량이나 용접 변수는 달라질 수 있으므로 두꺼운 판재에 적용하기 위해서는 추가적인 실험을 통한 검증이 필요합니다.

Q5: 이 연구는 단일 시험편을 용융시키는 방식으로 진행되었습니다. 실제 맞대기 용접 생산에는 어떻게 적용되었나요?

A5: 논문의 4장 “생산 적용(Production Application)”에 따르면, 개선된 보호 가스(50/50 혼합 가스)와 다른 방법들을 함께 사용하여 2mm 및 3mm GH3625 합금의 맞대기 용접 시험편을 제작한 결과, 성공적으로 1등급 용접 품질을 달성하고 기계적 특성 시험도 통과했습니다. 이는 실험실 수준의 결과가 실제 생산 공정에도 효과적으로 적용될 수 있음을 입증한 것입니다.

Conclusion: Paving the Way for Higher Quality and Productivity

고온 합금 GH3625의 레이저 용접 기공 문제는 제품의 신뢰성을 저해하는 심각한 난제였습니다. 본 연구는 순수 아르곤 대신 50% 헬륨과 50% 아르곤을 혼합한 보호 가스를 사용함으로써 이 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 명확히 보여주었습니다. 이 방법은 최고 수준의 용접 품질을 달성하는 동시에, 고가의 헬륨 사용을 최소화하여 생산 비용까지 절감할 수 있는 매우 실용적인 솔루션입니다. 이러한 공정 최적화는 CFD 시뮬레이션을 통해 용융 풀의 유동, 온도 분포, 기포 거동을 예측함으로써 더욱 정밀하게 제어될 수 있습니다.

(주)에스티아이씨앤디에서는 고객이 수치해석을 직접 수행하고 싶지만 경험이 없거나, 시간이 없어서 용역을 통해 수치해석 결과를 얻고자 하는 경우 전문 엔지니어를 통해 CFD consulting services를 제공합니다. 귀하께서 당면하고 있는 연구프로젝트를 최소의 비용으로, 최적의 해결방안을 찾을 수 있도록 지원합니다.

  • 연락처 : 02-2026-0442
  • 이메일 : flow3d@stikorea.co.kr

Copyright Information

  • This content is a summary and analysis based on the paper “Study on the Effects of Helium-Argon Gas Mixture on the Laser Welding Performance of High Temperature Alloys” by “Xiongzi CHEN, et al.”.
  • Source: https://doi.org/10.33142/rams.v5i2.12707

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Fig. 3. Schematic of the Vehicle-Bridge-Soil Interaction (VBSI) model.

차량 진동으로 교량 붕괴의 주범 ‘세굴’을 탐지하다: CFD 기반 교량 세굴 모니터링 혁신

이 기술 요약은 Luke J. Prendergast, David Hester, Kenneth Gavin이 작성하여 2016년 ASCE Journal of Bridge Engineering에 발표한 논문 “Determining the presence of scour around bridge foundations using vehicle-induced vibrations”을 기반으로 하며, STI C&D의 기술 전문가에 의해 분석 및 요약되었습니다.

키워드

  • Primary Keyword: 교량 세굴 모니터링
  • Secondary Keywords: 구조 건전성 모니터링(SHM), 차량-교량-지반 상호작용(VBSI), 고유 진동수, 교량 안전, 진동 분석

Executive Summary

  • 도전 과제: 교량 세굴을 탐지하는 전통적인 방식은 비용이 많이 들고 위험하며 비효율적이어서, 갑작스러운 교량 붕괴의 위험을 초래합니다.
  • 연구 방법: 새로운 차량-교량-지반 상호작용(Vehicle-Bridge-Soil Interaction, VBSI) 모델을 개발하여, 차량 통과 시 세굴이 교량의 고유 진동수에 미치는 영향을 시뮬레이션했습니다.
  • 핵심 돌파구: 본 연구는 차량으로 유발된 진동만으로도 세굴을 충분히 감지할 수 있음을 입증했으며, 세굴이 심화됨에 따라 교량의 고유 진동수가 최대 40%까지 명확하고 측정 가능하게 감소함을 보여주었습니다.
  • 핵심 결론: 이 진동 기반 모니터링 접근법은 수중 검사 없이도 위험한 세굴을 탐지할 수 있는 실용적이고 저렴하며 지속적인 방법을 제공합니다.

도전 과제: 이 연구가 CFD 전문가에게 중요한 이유

교량 세굴, 즉 교량 기초 주변의 토사가 물의 침식 작용으로 유실되는 현상은 수로에 위치한 교량 붕괴의 제1 원인입니다. 세굴은 기초의 강성을 급격히 약화시켜 예고 없이 구조물의 붕괴를 유발할 수 있습니다.

기존의 세굴 탐지 방법은 여러 한계를 가집니다. 잠수부를 동원한 육안 검사는 비용이 많이 들고, 특히 세굴 위험이 가장 높은 홍수 기간에는 매우 위험합니다. 더 큰 문제는, 홍수가 끝난 후 세굴 구멍이 느슨한 토사로 다시 채워지면 육안으로는 강성 손실을 감지하기 어렵다는 점입니다. 이러한 한계는 교량의 안전을 지속적으로 위협하는 심각한 문제입니다. 따라서 더 안전하고 신뢰할 수 있으며 비용 효율적인 모니터링 기술의 개발이 시급하며, 본 연구는 바로 이 문제에 대한 혁신적인 해결책을 제시합니다.

접근법: 연구 방법론 분석

본 연구는 세굴이 교량의 동적 응답에 미치는 영향을 정밀하게 분석하기 위해 새로운 차량-교량-지반 상호작용(VBSI) 모델을 개발했습니다. 이 모델은 교량, 차량, 지반이라는 세 가지 핵심 요소를 통합하여 실제와 유사한 환경을 구현합니다.

Fig. 1. Schematic of model. (a) un-scoured, (b) post scour.
Fig. 1. Schematic of model. (a) un-scoured, (b) post scour.
  • 교량 모델: 2경간 콘크리트 일체형 교량을 2D 프레임으로 이상화하여 모델링했습니다. 영률, 밀도, 단면 제원 등 구체적인 물리적 특성을 적용하여 실제 교량의 거동을 정밀하게 모사했습니다.
  • 차량 모델: 4자유도를 가진 2축 트럭 모델을 사용하여, 차량의 질량, 서스펜션 강성, 감쇠 계수 등을 고려했습니다. 이 차량 모델은 교량을 가로지르며 동적 하중을 가하는 가진원(excitation source) 역할을 합니다.
  • 지반 모델: 교량 기초와 지반의 상호작용은 윙클러(Winkler) 모델을 사용하여 이산적인 스프링 시스템으로 모델링했습니다. 느슨한, 중간 밀도의, 조밀한 모래 등 세 가지 다른 지반 조건을 시뮬레이션하여 다양한 환경에서의 적용 가능성을 검토했습니다.

시뮬레이션 과정은 차량이 교량을 통과할 때 교각 상단에서 발생하는 횡방향 가속도 응답을 기록하고, 이 신호를 고속 푸리에 변환(FFT)하여 주파수 성분을 분석하는 방식으로 진행되었습니다. 이를 통해 세굴 깊이에 따른 교량의 고유 진동수 변화를 정량적으로 파악했습니다.

Fig. 2. Bridge layout with all dimensions shown in mm (a) elevation; (b) section A-A; (c) section B-B
Fig. 2. Bridge layout with all dimensions shown in mm (a) elevation; (b) section A-A; (c) section B-B

돌파구: 주요 연구 결과 및 데이터

결과 1: 세굴로 인한 명확하고 감지 가능한 고유 진동수 감소

본 연구의 가장 중요한 발견은 세굴이 교량의 1차 고유 진동수를 현저하게 감소시킨다는 것입니다. 고유치 해석 결과, 논문의 표 2(Table 2)에서 볼 수 있듯이, 10m 깊이의 세굴이 발생했을 때 세 가지 지반 조건 모두에서 약 40%의 고유 진동수 감소가 나타났습니다. 예를 들어, 느슨한 모래 지반의 경우 세굴이 없을 때 1.5643 Hz였던 진동수가 10m 세굴 후 0.9386 Hz로 감소했습니다. 그림 14(Fig. 14)는 세굴 깊이가 증가함에 따라 고유 진동수가 일관되게 감소하는 경향을 명확히 보여주며, 이는 차량 통과 시 발생하는 진동 신호 분석을 통해 충분히 감지할 수 있음을 의미합니다.

결과 2: 실제 환경 변수에 대한 뛰어난 강건성

이 방법의 실용성을 입증하는 또 다른 핵심 결과는 실제 교량 환경에서 발생할 수 있는 여러 변수에도 불구하고 탐지 성능이 매우 안정적이라는 점입니다.

  • 소음: 그림 8(Fig. 8)에서처럼 신호 대 잡음비(SNR)가 5로 매우 낮은, 즉 소음이 심한 조건에서도 주파수 피크는 명확하게 식별되었습니다.
  • 차량 속도 및 특성: 차량 속도를 50, 80, 100 km/hr로 변경하거나 차량의 질량과 축 강성을 바꿔도 고유 진동수 탐지 결과는 일관성을 유지했습니다(그림 9, 10).
  • 도로 상태: 매우 거친 ‘C’ 등급의 도로 프로파일을 적용한 시뮬레이션에서도 진동수 피크는 성공적으로 감지되었습니다(그림 11).

이러한 결과들은 본 모니터링 기법이 복잡하고 예측 불가능한 실제 현장 조건에서도 신뢰성 높게 작동할 수 있음을 강력하게 시사합니다.

R&D 및 운영을 위한 실질적 시사점

  • 인프라 관리 엔지니어: 이 연구는 교각에 가속도계를 설치하는 것만으로도 지속적인 실시간 세굴 모니터링 시스템을 구축할 수 있음을 시사합니다. 특히 대규모 홍수 발생 후 주파수 변화를 분석하면 잠재적인 강성 손실을 신속하고 안전하게 평가할 수 있습니다.
  • 구조 건전성 모니터링(SHM) 시스템 개발자: 논문의 그림 14(Fig. 14)는 세굴 깊이와 주파수 변화 사이의 명확한 상관관계를 제공하며, 이는 세굴 탐지 알고리즘을 개발하고 보정하는 데 핵심 데이터로 활용될 수 있습니다. 또한, 소음에 대한 강건성(그림 8)은 표준적인 저비용 센서와 신호 처리 기술로도 시스템 구현이 가능함을 의미합니다.
  • 토목/지반 공학 엔지니어: 주파수 감소가 초기 지반 강성과 거의 무관하다는 발견(그림 14)은 모니터링 과정을 크게 단순화합니다. 이는 세굴 모니터링을 위해 광범위한 초기 지반 조사가 필요 없으며, 다양한 지질 조건에 걸쳐 이 기술을 보편적으로 적용할 수 있음을 의미합니다.

논문 상세 정보

Determining the presence of scour around bridge foundations using vehicle-induced vibrations

1. 개요:

  • 제목: Determining the presence of scour around bridge foundations using vehicle-induced vibrations
  • 저자: Luke J. Prendergast, David Hester, Kenneth Gavin
  • 발행 연도: 2016
  • 발행 학술지/학회: ASCE Journal of Bridge Engineering
  • 키워드: Scour, Vibrations, Frequency, Soil Stiffness, Bridges, SHM

2. 초록:

교량 세굴은 수로에 위치한 교량의 가장 주된 붕괴 원인입니다. 세굴은 기초 강성의 급격한 손실로 이어져 갑작스러운 붕괴를 유발할 수 있습니다. 교량 보의 손상을 식별하기 위해 고유 진동수 변화를 사용했던 이전의 교량 건전성 모니터링 연구가 있었습니다. 본 논문에서는 세굴을 식별하기 위해 유사한 접근법을 사용하는 가능성을 조사합니다. 이 접근법의 타당성을 평가하기 위해서는, 세굴이 교량의 고유 진동수에 어떻게 영향을 미치는지, 그리고 통과하는 차량에 대한 교량의 동적 응답을 사용하여 주파수 변화를 측정하는 것이 가능한지를 규명할 필요가 있습니다. 이러한 질문에 답하기 위해, 새로운 차량-교량-지반 상호작용(VBSI) 모델이 개발되었습니다. 이 모델에서 모달 연구를 수행함으로써, 광범위한 지반 상태에 대해 세굴 발생 시 교량의 1차 모드 고유 진동수가 명확하게 감소함을 보여줍니다. 더 나아가, 차량 하중으로 인한 교량의 응답 신호가 이러한 주파수 변화를 감지하기에 충분하다는 것을 보여줍니다.

3. 서론:

교량 세굴은 유수에 의한 침식 작용으로 강바닥과 강둑의 물질이 파이고 제거되는 현상을 지칭하는 용어입니다. 교량 기초의 세굴은 미국에서 교량 붕괴의 주요 원인입니다. 1989년에서 2000년 사이에 발생한 500건 이상의 교량 붕괴 사례 연구에서는 홍수와 세굴이 붕괴의 53%를 차지하는 주된 원인으로 지목되었습니다. 지난 30년간 미국에서 600개 이상의 교량이 세굴 문제로 붕괴했다는 보고도 있습니다. 이러한 붕괴는 인명 피해뿐만 아니라 심각한 사회적, 경제적 손실을 야기합니다. 세굴은 예측이 비교적 어렵고 취약한 구조물의 안정성에 심각한 위험을 초래합니다. 일반적으로 구조적 안전성을 위협할 수 있는 기초 강성의 손실을 유발합니다. 기존의 세굴 관련 육안 검사는 잠수부를 동원하여 기초 요소의 상태를 검사하는 것을 포함합니다. 이러한 유형의 검사는 비용이 많이 들고, 세굴 위험이 가장 높은 홍수 시기에는 위험하여 효과가 제한적일 수 있습니다. 또한, 홍수 수위가 낮아지면서 세굴 구멍이 다시 메워지기 때문에, 홍수 이후에 수행되는 육안 검사는 세굴로 인한 강성 손실을 감지하지 못할 수 있습니다. 느슨하게 다시 채워진 물질은 강도와 강성 특성이 현저히 감소했기 때문입니다. 세굴의 존재를 원격으로 탐지하기 위해 많은 기계적, 전기적 장비들이 개발되었습니다.

4. 연구 요약:

연구 주제의 배경:

교량 세굴은 교량 안전을 위협하는 가장 심각한 요인 중 하나이며, 기존의 점검 방식은 비용, 안전, 정확성 측면에서 뚜렷한 한계를 가지고 있습니다.

이전 연구 현황:

잠수부를 이용한 육안 검사나 기계적 장치를 이용한 방법들이 사용되어 왔으나, 실시간 모니터링이 어렵고 홍수 시 적용이 불가능한 단점이 있었습니다. 구조물의 진동 특성 변화를 이용한 손상 탐지 연구는 활발했지만, 이를 교량 세굴에 적용한 연구는 상대적으로 제한적이었습니다.

연구 목적:

본 연구의 목적은 차량 통행으로 인해 발생하는 교량의 진동을 분석하여 기초 주변의 세굴 발생 여부를 탐지하는 방법의 타당성을 평가하는 것입니다. 구체적으로, 세굴이 교량의 고유 진동수에 미치는 영향을 규명하고, 이 변화를 실제와 유사한 조건에서 측정할 수 있는지 확인하고자 했습니다.

핵심 연구:

새로운 차량-교량-지반 상호작용(VBSI) 모델을 개발하고, 이를 이용한 수치 시뮬레이션을 수행했습니다. 다양한 지반 조건과 세굴 깊이에 따라 차량이 교량을 통과할 때 발생하는 교량의 동적 응답을 분석하여, 고유 진동수의 변화를 통해 세굴을 탐지할 수 있음을 입증했습니다. 또한 소음, 차량 속도, 도로 상태 등 실제 환경 변수에 대한 방법의 강건성을 평가했습니다.

5. 연구 방법론

연구 설계:

본 연구는 새로 개발된 차량-교량-지반 상호작용(VBSI) 모델을 이용한 수치 시뮬레이션으로 설계되었습니다. 세굴 깊이를 변수로 설정하여 교량의 동적 응답, 특히 고유 진동수의 변화를 분석하는 데 초점을 맞췄습니다.

Fig. 3. Schematic of the Vehicle-Bridge-Soil Interaction (VBSI) model.
Fig. 3. Schematic of the Vehicle-Bridge-Soil Interaction (VBSI) model.

데이터 수집 및 분석 방법:

시뮬레이션을 통해 교량이 차량 하중을 받을 때 교각 상단에서 발생하는 횡방향 가속도 데이터를 수집했습니다. 수집된 시계열 데이터는 고속 푸리에 변환(FFT)을 통해 주파수 영역으로 변환되었으며, 여기서 1차 고유 진동수 피크를 식별하여 세굴 깊이에 따른 변화를 정량적으로 분석했습니다.

연구 주제 및 범위:

연구 대상은 2경간 콘크리트 일체형 교량으로 한정되었습니다. 하중은 2축 트럭 모델을 사용했으며, 지반 조건은 느슨한, 중간 밀도, 조밀한 모래의 세 가지 프로파일을 고려했습니다. 세굴 깊이는 0m에서 최대 10m까지 변화시키며 분석을 수행했습니다.

6. 주요 결과:

주요 결과:

  • 세굴은 교량의 1차 고유 진동수를 현저히 감소시키며, 10m 깊이의 세굴 발생 시 약 40%의 감소를 보였습니다.
  • 차량 통행으로 유발되는 진동은 교량의 1차 고유 진동수를 가진시키기에 충분하며, 교각에 설치된 가속도계로 이 신호를 명확히 측정할 수 있습니다.
  • 제안된 주파수 기반 세굴 탐지 방법은 소음, 차량 속도, 차량 특성, 도로면 상태 등 실제 현장에서 발생할 수 있는 다양한 변수에 대해 매우 강건한 성능을 보였습니다.
  • 세굴로 인한 주파수 변화 경향은 초기 지반의 강성(느슨함, 조밀함 등)에 민감하지 않아, 다양한 지질 조건에 보편적으로 적용 가능합니다.

그림 목록:

  • Fig. 1. Schematic of model. (a) un-scoured, (b) post scour.
  • Fig. 2. Bridge layout with all dimensions shown in mm (a) elevation; (b) section A-A; (c) section B-B
  • Fig. 3. Schematic of the Vehicle-Bridge-Soil Interaction (VBSI) model.
  • Fig. 4. Postulated soil spring stiffness profiles for a loose, medium-dense and dense sand around the central pier piles (N m¯¹) for the analysis.
  • Fig. 5. Fundamental mode shapes in loose sand – global sway. (a) zero scour (b) full scour.
  • Fig. 6. Road profiles on the bridge.
  • Fig. 7. Results for vehicle crossing bridge for zero scour level and loose sand profile (a) axle contact forces (b) lateral acceleration response at top of pier.
  • Fig. 8. Sensitivity of frequency content to noise. (a) signal from bridge pier with SNR = 20, (b) signal with SNR = 10, (c) signal with SNR = 5, (d) frequency content of signals shown in Figs. 8(a)-(c).
  • Fig. 9. Sensitivity of frequency content to vehicle speed. (a) signal from bridge pier with vehicle speed = 50 km hr¯¹, (b) signal with vehicle speed = 80 km hr¯¹, (c) signal with vehicle speed = 100 km hr¯¹, (d) frequency content of signals shown in Figs. 9(a)-(c).
  • Fig. 10. Sensitivity of frequency content to vehicle mass and axle stiffness. (a) signal from bridge pier with original vehicle properties, (b) signal with modified vehicle properties (c) frequency content of signals shown in Figs. 10(a) and (b).
  • Fig. 11. Sensitivity of frequency detection to road profile. (a) signal from bridge pier with Class ‘A’ road surface, (b) signal from bridge pier with Class ‘B’ road surface, (c) signal from bridge pier with Class ‘C’ road surface, (d) frequency content of signals in (a) to (c).
  • Fig. 12. Bridge response due to passing vehicle and subsequent free vibration. (a) acceleration response from bridge pier for loose, medium-dense and dense sand profiles with 40 seconds of free vibration; (b) acceleration response from bridge pier for loose, medium-dense and dense sand profiles with 7.5 seconds of free vibration; (c) frequency response of signals shown in (a).
  • Fig. 13. Effect of 10 m of scour on the pier acceleration response for loose sand profile. (a) acceleration response (laterally) at top of bridge pier for zero and 10 m scour due to passage of vehicle, including 40 seconds of free vibration; (b)acceleration response of bridge pier with 7.5 seconds of free vibration; (c) frequency content of signals shown in (a).
  • Fig. 14. Frequency change with scour for all three soil stiffness profiles.

7. 결론:

저자들이 개발한, 세굴에 영향을 받는 단일 말뚝의 고유 진동수 변화를 추적할 수 있는 현장 검증된 모델이 본 논문에서 교통 하중을 받는 전체 교량의 경우를 고려하도록 확장되었습니다. 새로운 차량-교량-지반 상호작용(VBSI) 모델은 현장에서 일반적으로 발견되는 다양한 지반 강성 범위에 대해 일체형 교량 구조물의 세굴로 인한 잠재적인 주파수 변화를 탐색하기 위해 개발되었습니다.

Fig. 8. Sensitivity of frequency content to noise. (a) signal from bridge pier with SNR = 20, (b) signal with SNR = 10, (c) signal with SNR = 5, (d) frequency content of signals shown in Figs. 8(a)-(c).
Fig. 8. Sensitivity of frequency content to noise. (a) signal from bridge pier with SNR = 20, (b) signal with SNR = 10, (c) signal with SNR = 5, (d) frequency content of signals shown in Figs. 8(a)-(c).

우선, 세굴이 교량의 고유 진동수에 어떻게 영향을 미치는지, 그리고 그 주파수 변화가 잠재적인 세굴 모니터링 도구로서 이 방법의 추가 탐구를 보증할 만큼 충분히 큰지를 규명할 필요가 있었습니다. 이 질문에 답하기 위해 수치 모달 연구가 수행되었습니다. 이 연구의 목적은 중앙 말뚝의 세굴에 노출된 일반적인 교량 구조물에서 예상할 수 있는 주파수 변화의 크기를 평가하는 것이었습니다. 이 연구를 통해 예상되는 주파수 변화의 크기가 확립되었고, 이동 차량에 대한 교량의 응답을 분석하여 세굴을 탐지하는 것의 타당성을 조사하기에 충분히 크다고(≈ 40%) 판단되었습니다. VBSI 모델은 일반적인 고속도로 속도(80 km/hr)로 통과하는 2축 트럭으로 인해 구조물에서 발생하는 현실적인 가속도 신호를 생성하는 데 사용되었습니다. 교각 상단의 횡방향 가속도 응답이 분석되었습니다. 결과는 모델링된 세 가지 지반 강성 프로파일(느슨한, 중간 밀도, 조밀한 모래) 모두에 대해 이 차량 하중으로부터 생성된 응답 신호가 세굴로 인한 고유 진동수 변화를 감지하기에 충분하다는 것을 나타냅니다. 더욱이, 세굴 깊이 대 주파수 그래프의 형태는 세 가지 지반 강성 프로파일 모두에 대해 동일했으며, 이는 이 방법이 지반 강성에 민감하지 않다는 것을 보여줍니다.

분석의 한계점으로는 단 한 가지 유형의 차량, 즉 2축 트럭만 모델링했다는 점이 있습니다. 따라서 현재 연구의 결론은 이 차량 유형에만 관련될 수 있습니다. 또한, 이 방법은 교량의 주파수 변화를 감지하여 세굴의 존재를 추론하는 데 의존하므로, 균열 형성, 열 효과 등 상부 구조의 다른 형태의 손상에도 민감할 수 있습니다.

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전문가 Q&A: 자주 묻는 질문

Q1: 왜 단순한 교량 모델 대신 복잡한 차량-교량-지반 상호작용(VBSI) 모델을 사용해야 했나요?

A1: 단순 모델로는 시스템의 전체 동역학을 포착할 수 없기 때문입니다. VBSI 모델은 가진원인 이동 차량이 교량 구조물과 어떻게 상호작용하는지, 그리고 그 구조물의 응답이 세굴로 인해 변하는 지반과의 상호작용에 의해 어떻게 영향을 받는지를 현실적으로 시뮬레이션하기 때문에 매우 중요합니다. 이러한 통합적 접근법은 트럭 통과와 같은 일상적인 이벤트가 세굴 모니터링에 유용한 신호를 생성할 수 있음을 증명하는 데 필수적이었습니다.

Q2: 연구 결과에 따르면 이 방법은 초기 지반 강성에 둔감하다고(그림 14) 나왔습니다. 그 이유는 무엇이며, 이것이 왜 중요한가요?

A2: 세굴은 주로 기초 말뚝의 ‘유효 길이’에 영향을 미치기 때문입니다. 세굴로 인해 주변 토사가 제거되면 말뚝의 지지되지 않는 길이가 늘어나게 되는데, 이것이 남아있는 흙의 초기 강성 차이보다 전체 교량 시스템의 강성과 고유 진동수에 훨씬 더 지배적인 영향을 미칩니다. 이는 모니터링 방법의 효과를 확인하기 위해 복잡하고 현장 특화된 지반 조사가 필요 없다는 것을 의미하므로 매우 중요합니다. 즉, 다양한 지질 환경의 교량에 이 기술을 보편적으로 적용할 수 있습니다.

Q3: 실제 교량의 극심한 주변 소음을 고려할 때, 이 방법이 현장에서 효과가 있을 것이라고 얼마나 확신할 수 있나요?

A3: 본 연구는 소음에 대한 방법의 강건성을 특별히 시험했습니다. 그림 8에서 볼 수 있듯이, 신호 대 잡음비(SNR)를 5까지 낮추어 신호에 많은 양의 잡음을 추가했을 때도 FFT 그래프의 기본 주파수 피크는 명확하고 정확하게 유지되었습니다. 이는 차량이 생성하는 신호가 표준 신호 처리 기술을 사용하여 일반적인 배경 소음과 충분히 구별될 수 있을 만큼 강력하다는 것을 나타냅니다.

Q4: 연구는 1차 고유 진동수(전체 흔들림 모드)에 초점을 맞추었습니다. 고차 모드의 진동수도 세굴 지표로 사용될 수 있을까요?

A4: 본 논문은 1차 모드에 집중했는데, 이는 그림 5에서 보듯이 교각 상단에서 상당한 변위를 포함하는 전역 모드(global mode)이기 때문입니다. 따라서 차량 통행만으로도 쉽게 가진되고 센서로 측정하기가 더 용이합니다. 고차 모드 역시 세굴의 영향을 받을 수 있지만, 일반적으로 가진에 더 많은 에너지가 필요하고 국부적인 경향이 있어 차량 통행만으로 일관되게 탐지하기는 더 어렵습니다. 따라서 1차 모드가 이 응용 분야에서 가장 신뢰성 있고 쉽게 감지할 수 있는 지표를 제공합니다.

Q5: 결론에서 이 방법이 상부 구조의 균열과 같은 다른 손상 형태에도 민감할 수 있다는 한계를 언급했습니다. 세굴과 다른 유형의 손상을 어떻게 구별할 수 있을까요?

A5: 논문은 이것이 모든 진동 기반 모니터링의 핵심 과제임을 인정합니다. 주파수 변화는 강성 변화를 나타내지만, 그 구체적인 원인을 알려주지는 않습니다. 이를 구별하기 위해서는 여러 개의 센서를 사용하여 모드 형상(mode shape)의 변화를 분석하거나, 세굴을 유발하는 것으로 알려진 대규모 홍수와 같은 특정 사건과 주파수 변화를 연관시키는 등 더 정교한 접근이 필요할 것입니다. 본 연구는 강성 변화를 ‘탐지’하는 것에 대한 타당성 조사이며, 그 ‘원인’을 식별하기 위해서는 추가 연구나 보완적인 모니터링 기술이 필요합니다.

결론: 더 높은 품질과 생산성을 향한 길

교량 세굴은 예고 없이 큰 재앙을 초래할 수 있는 심각한 문제입니다. 본 연구는 혁신적인 교량 세굴 모니터링 방법론을 제시합니다. 차량-교량-지반 상호작용(VBSI) 모델을 통해, 일상적인 차량 통행으로 발생하는 진동만으로도 세굴로 인한 교량의 고유 진동수 변화를 신뢰성 높게 감지할 수 있음을 입증했습니다. 이 방법은 소음이나 도로 상태 등 실제 환경 변수에 강건하여 실용성이 매우 높습니다.

STI C&D는 최신 산업 연구를 적용하여 고객이 더 높은 생산성과 품질을 달성할 수 있도록 최선을 다하고 있습니다. 이 논문에서 논의된 과제가 귀사의 운영 목표와 일치한다면, 저희 엔지니어링 팀에 연락하여 이러한 원칙을 귀사의 구성 요소에 어떻게 구현할 수 있는지 알아보십시오.

(주)에스티아이씨앤디에서는 고객이 수치해석을 직접 수행하고 싶지만 경험이 없거나, 시간이 없어서 용역을 통해 수치해석 결과를 얻고자 하는 경우 전문 엔지니어를 통해 CFD consulting services를 제공합니다. 귀하께서 당면하고 있는 연구프로젝트를 최소의 비용으로, 최적의 해결방안을 찾을 수 있도록 지원합니다.

  • 연락처 : 02-2026-0442
  • 이메일 : flow3d@stikorea.co.kr

저작권 정보

  • 이 콘텐츠는 “Determining the presence of scour around bridge foundations using vehicle-induced vibrations” 논문을 기반으로 한 요약 및 분석 자료입니다.
  • 출처: https://doi.org/10.1061/(ASCE)BE.1943-5592.0000931

이 자료는 정보 제공 목적으로만 사용됩니다. 무단 상업적 사용을 금지합니다. Copyright © 2025 STI C&D. All rights reserved.

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Fig. 6 Absolute value of differences between healthy and scoured wavelet coefficients (i.e. modulus of coefficients) minus scoured acceleration coefficients using Complex Morlet wavelet

혁신적인 교량 건전성 모니터링: 열차 진동 데이터와 웨이블릿 변환을 활용한 교량 세굴 탐지 기술

이 기술 요약은 Paul C. Fitzgerald 외 저자가 2019년 Engineering Structures에 발표한 논문 “Drive-by scour monitoring of railway bridges using a wavelet-based approach”를 바탕으로, STI C&D의 기술 전문가dp dml해 분석 및 요약되었습니다.

키워드

  • Primary Keyword: 교량 세굴 탐지
  • Secondary Keywords: 주행 중 모니터링, 웨이블릿 변환, 구조 건전성 모니터링(SHM), 철도 교량, 진동 기반 손상 탐지

Executive Summary

  • The Challenge: 기존의 교량 세굴 모니터링은 교량에 직접 센서를 설치해야 하므로 비용이 많이 들고 비효율적입니다. 더 실용적이고 비침습적인 방법이 필요합니다.
  • The Method: 본 연구는 통과하는 열차의 대차(bogie)에서 측정한 가속도 데이터를 연속 웨이블릿 변환(CWT)으로 처리하는 “주행 중(drive-by)” 방식을 제안합니다.
  • The Key Breakthrough: 건전한 상태와 세굴된 상태의 교량에서 얻은 평균 웨이블릿 계수 간의 차이로 정의된 “세굴 지표”를 통해, 블라인드 수치 시뮬레이션에서 세굴의 존재와 위치를 성공적으로 탐지했습니다.
  • The Bottom Line: 이 주행 중 모니터링 접근법은 정상적인 열차 운행 중에 철도 교량의 세굴을 모니터링할 수 있는 실현 가능하고 새로운 방법을 제시하며, 인프라 유지보수 분야에 혁신을 가져올 수 있습니다.

The Challenge: Why This Research Matters for CFD Professionals

교량 세굴(Scour)은 교량 기초 주변의 토양이 수력 작용으로 인해 유실되는 현상으로, 전 세계적으로 교량 붕괴의 주요 원인 중 하나입니다. 교량의 안전을 보장하기 위해 세굴을 지속적으로 모니터링하는 것은 매우 중요합니다. 하지만 기존의 모니터링 기술은 대부분 교량 구조물에 직접 센서를 설치하는 ‘직접 방식’에 의존합니다. 이 방식은 높은 설치 및 유지보수 비용이 발생하며, 센서가 설치된 특정 지점의 정보만 얻을 수 있어 교량 전체의 상태를 파악하는 데 한계가 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해, 통과하는 차량에 설치된 센서를 이용하는 ‘간접’ 또는 ‘주행 중(drive-by)’ 모니터링 방식이 대두되었습니다. 이 방식은 비용 효율적이며 교량 전체 길이에 대한 공간 정보를 얻을 수 있다는 장점이 있습니다. 그러나 지금까지 주행 중 모니터링 기술을 교량 세굴 탐지에 적용한 연구는 거의 없었습니다. 본 연구는 바로 이 기술적 공백을 메우고, 일상적인 열차 운행 데이터를 활용하여 철도 교량의 세굴을 효과적으로 탐지할 수 있는 새로운 방법론을 제시하는 것을 목표로 합니다.

Fig. 1: Schematic of complete system
Fig. 1: Schematic of complete system

The Approach: Unpacking the Methodology

본 연구는 열차-교량 상호작용 시스템의 수치 모델을 기반으로 세굴 탐지 기법의 타당성을 검증했습니다. 연구의 핵심 방법론은 다음과 같습니다.

  • 수치 모델링: MATLAB 환경에서 유한요소법을 사용하여 열차와 교량의 동적 상호작용을 시뮬레이션하는 모델을 개발했습니다.
    • 교량 모델: 8개의 경간을 가진 단순 지지 오일러-베르누이 보로 모델링되었으며, 각 교각은 질량과 강성을 갖고 토양-기초 강성을 나타내는 스프링 위에 놓여 있습니다.
    • 열차 모델: 열차의 대차와 차체 질량을 나타내는 2자유도(2-DOF) 쿼터카 모델(블라인드 테스트에서는 더 정교한 2D 모델 사용)을 사용했습니다.
    • 세굴 모사: 특정 교각 하부 기초의 수직 강성(kf)을 국부적으로 감소시켜 세굴 현상을 모사했습니다.
  • 데이터 처리 및 세굴 지표 개발:
    • 열차가 교량을 통과할 때 대차에서 시뮬레이션된 수직 가속도 신호를 수집합니다.
    • 이 신호에 복소수 모렛 웨이블릿(Complex Morlet wavelet)을 사용한 연속 웨이블릿 변환(CWT)을 적용하여 시간-주파수 영역에서 분석합니다.
    • 여러 번의 열차 통과 데이터를 평균하여 기준이 되는 ‘건전 상태’의 평균 웨이블릿 계수 행렬을 생성합니다.
    • 이후 측정된 데이터(테스트 배치)의 평균 웨이블릿 계수와 건전 상태의 계수 간의 절대 차이를 계산하고, 이를 특정 주파수 범위에 대해 합산하여 최종적으로 ‘세굴 지표(Scour Indicator, S.I.)’를 도출합니다. 이 지표의 최댓값은 세굴의 존재를, 그리고 그 위치는 세굴 발생 지점을 나타냅니다.
Fig. 2: Rail profile
Fig. 2: Rail profile

The Breakthrough: Key Findings & Data

제안된 웨이블릿 기반 세굴 탐지 기법은 수치 시뮬레이션을 통해 뛰어난 성능을 입증했습니다. 주요 발견은 다음과 같습니다.

Finding 1: 세굴의 성공적인 탐지 및 위치 특정

세굴 지표(S.I.)는 시뮬레이션된 세굴의 존재 여부를 명확하게 식별했습니다. 그림 10에서 볼 수 있듯이, 지표 벡터 S의 최댓값은 실제 세굴이 발생한 위치(a: 60m, b: 120m)와 거의 일치하게 나타났습니다. 또한, 기초 강성 감소율을 10%, 20%, 30%로 증가시킴에 따라 세굴 지표의 크기도 비례하여 커지는 것을 확인하여, 손상 심각도와의 상관관계를 입증했습니다.

Finding 2: 블라인드 테스트를 통한 강건성 검증

연구의 신뢰도를 높이기 위해, 외부 기관(NTNU)이 더 정교하고 복잡한 모델로 생성한 데이터를 이용한 블라인드 테스트를 수행했습니다. 분석가는 세굴의 발생 여부, 시점, 위치, 심각도에 대한 사전 정보 없이 오직 가속도 데이터만으로 상태를 판별해야 했습니다. 그림 14는 이 테스트 결과를 보여주며, 실제 세굴이 발생한 시점(Event 906) 이후인 Event 944 지점에서 세굴 지표(S.I.)가 급격히 증가하는 것을 명확히 보여줍니다. 이는 세굴 발생을 성공적으로 감지했음을 의미합니다. 더 나아가, 그림 15에서는 세굴 발생 이후 S.I. 최댓값의 위치가 실제 세굴 위치인 40m 지점에 안정적으로 수렴하는 것을 보여주며, 손상 위치까지 정확하게 특정할 수 있음을 증명했습니다.

Practical Implications for R&D and Operations

본 연구 결과는 교량 인프라의 유지보수 및 관리 방식에 중요한 실용적 시사점을 제공합니다.

  • 인프라 관리자: 이 연구는 정기적으로 운행되는 열차의 가속도 데이터를 분석하는 것이 교량의 건전성을 모니터링하는 실용적인 전략이 될 수 있음을 시사합니다. 세굴 지표(S.I.) 값의 증가는 육안 검사나 정밀 안전 진단을 촉발하는 신호로 활용되어 유지보수 자원을 최적화할 수 있습니다.
  • 유지보수 및 검사팀: 그림 14와 15의 데이터는 세굴 지표의 크기뿐만 아니라 위치 안정성 또한 강력한 손상 지표임을 보여줍니다. 이를 통해 교량에 영구적인 센서를 설치할 필요 없이, 데이터 기반의 새로운 프로토콜을 수립하여 교량 검사의 우선순위를 정할 수 있습니다.
  • R&D 엔지니어: 이 연구 결과는 차량의 동적 응답이 교량 지지 강성의 국부적 변화에 민감하다는 것을 보여줍니다. 이 원리는 다양한 사회 기반 시설 자산을 위한 다른 유형의 간접 모니터링 시스템을 개발하는 데 확장 적용될 수 있습니다.

Paper Details

Drive-by scour monitoring of railway bridges using a wavelet-based approach

1. Overview:

  • Title: Drive-by scour monitoring of railway bridges using a wavelet-based approach
  • Author: Paul C. Fitzgerald, Abdollah Malekjafarian, Daniel Cantero, Eugene J. OBrien, Luke J. Prendergast
  • Year of publication: 2019
  • Journal/academic society of publication: Engineering Structures 191
  • Keywords: Drive-by monitoring, Scour, Wavelet Transform, Railway bridge, Structural Health Monitoring

2. Abstract:

본 논문은 통과하는 열차의 대차 가속도 측정을 사용하여 교량 세굴의 존재를 탐지하는 것의 타당성을 수치적으로 조사합니다. 연속 웨이블릿 변환을 사용하여 세굴된 교량을 통과하는 여러 열차의 시뮬레이션된 가속도 측정을 처리하며, 세굴은 특정 교각에서의 국부적인 강성 감소로 표현됩니다. 동일한 교량을 통과하는 한 묶음(batch)의 열차 운행에 대해 평균 웨이블릿 계수가 계산됩니다. 세굴 지표는 건전한 교량과 세굴로 손상된 교량의 묶음 간 평균 계수의 차이로 개발됩니다. 이 방법은 한 저자가 다양한 건전성 상태의 교량을 통과하는 열차를 시뮬레이션한 블라인드 테스트를 사용하여 평가되었습니다. 나머지 저자들은 사전 지식 없이 오직 열차 가속도 데이터만으로 세굴 상태를 예측해야 했습니다. 이 세굴 지표는 정상적인 차량 운행 조건 하의 블라인드 테스트에서 상당히 좋은 성능을 보였습니다.

3. Introduction:

세굴은 불리한 수력 작용으로 인해 기초 주변의 토양이 파이는 현상을 설명하는 용어이며, 전 세계적으로 교량 붕괴의 주요 원인입니다. 세굴은 여러 형태로 발생하며, 이러한 결합된 세굴 사례는 교량 성능에 해로운 영향을 미치고 갑작스러운 붕괴로 이어질 수 있습니다. 진동 기반 손상 탐지 접근법은 세굴로 인한 강성 감소를 탐지하고 모니터링하는 데 유용합니다. 지금까지의 연구는 주로 교량에 진동 센서를 설치하여 모달 특성(고유진동수 및 모드 형상)의 변화를 모니터링하는 직접적인 방법에 초점을 맞추었습니다. ‘주행 중(drive-by)’ 모니터링으로 알려진 간접적인 방법은 통과하는 차량에 설치된 센서의 응답을 사용하여 교량 상태에 대한 정보를 추론합니다. 이 방법은 손상 탐지에 바람직한 향상된 공간 정보를 제공할 수 있습니다. 저자들의 지식에 따르면, 주행 중 접근법을 세굴 탐지에 적용한 사례는 이전에 고려된 바 없습니다.

4. Summary of the study:

Background of the research topic:

교량 세굴은 교량 안전에 심각한 위협이 되며, 이를 효과적으로 모니터링하기 위한 기술이 필요합니다. 기존의 직접 모니터링 방식은 비용과 공간적 제약의 문제가 있습니다.

Status of previous research:

이전 연구들은 주로 교량에 직접 센서를 부착하는 방식이나, 균열과 같은 다른 유형의 손상을 탐지하기 위한 주행 중 모니터링 방식에 집중되어 있었습니다. 교량 세굴에 주행 중 모니터링을 적용하는 것은 새로운 시도입니다.

Purpose of the study:

통과하는 열차의 대차에서 측정된 가속도 데이터를 사용하여 철도 교량의 세굴을 탐지하는 ‘주행 중 모니터링’ 기법의 타당성을 수치적으로 검증하는 것을 목표로 합니다.

Core study:

열차-교량 상호작용의 수치 모델을 개발하고, 시뮬레이션된 대차 가속도 신호를 연속 웨이블릿 변환(CWT)으로 분석하여 세굴을 탐지하는 지표를 개발했습니다. 개발된 지표의 성능을 다양한 세굴 시나리오와 블라인드 테스트를 통해 평가했습니다.

5. Research Methodology

Research Design:

열차-교량 시스템의 유한요소 모델을 사용한 수치 시뮬레이션 연구입니다. 초기 모델 검증 후, 더 정교한 모델을 사용한 블라인드 테스트를 통해 방법론의 실효성을 검증했습니다.

Data Collection and Analysis Methods:

건전한 교량과 다양한 수준의 세굴이 발생한 교량을 통과하는 열차 운행을 시뮬레이션하여 대차의 가속도 데이터를 생성했습니다. 수집된 데이터는 연속 웨이블릿 변환(CWT)을 통해 분석되었으며, 건전 상태와 손상 상태의 데이터 묶음(batch) 간의 평균 웨이블릿 계수 차이를 기반으로 ‘세굴 지표(S.I.)’를 계산했습니다.

Research Topics and Scope:

연구는 다양한 세굴 심각도(기초 강성 10%, 20%, 30% 감소)와 세굴 위치가 탐지 성능에 미치는 영향을 조사했습니다. 또한, 차량의 속도 및 질량 변화, 센서 노이즈(5%)와 같은 현실적인 변동 요소를 포함하여 방법론의 강건성을 평가했습니다.

6. Key Results:

Key Results:

  • 웨이블릿 계수 차이에 기반한 세굴 지표는 세굴의 존재를 탐지하고 그 위치를 특정할 수 있습니다.
  • 세굴 지표의 크기는 세굴의 심각도와 양의 상관관계를 보입니다.
  • 제안된 방법은 외부 기관이 생성한 미지의 복잡한 모델 데이터를 사용한 블라인드 테스트에서도 세굴의 발생 시점과 위치를 성공적으로 식별했습니다.
  • 이 방법은 차량 속도와 질량의 변동 및 센서 노이즈가 포함된 조건에서도 효과적으로 작동합니다.
Fig. 6 Absolute value of differences between healthy and scoured wavelet coefficients (i.e. modulus of coefficients) minus scoured acceleration coefficients using Complex Morlet wavelet
Fig. 6 Absolute value of differences between healthy and scoured wavelet coefficients (i.e. modulus of coefficients) minus scoured acceleration coefficients using Complex Morlet wavelet

Figure List:

  • Fig. 1: Schematic of complete system
  • Fig. 2: Rail profile
  • Fig. 3: Change in first mode shape of bridge due to scour at 60 m point
  • Fig. 4: Real Morlet coefficients vs Complex Morlet coefficients (moduli) for scale corresponding to an arbitrarily chosen equivalent frequency of 4.8 Hz.
  • Fig. 5: Effect of scour on bogie acceleration
  • Fig. 6: Absolute value of differences between healthy and scoured wavelet coefficients (i.e. modulus of coefficients) minus scoured acceleration coefficients using Complex Morlet wavelet
  • Fig. 7: Difference between healthy and scoured apparent profiles (note: upwards direction taken as positive)
  • Fig. 8: Histogram of quarter-car fleet properties – (a) carriage mass, (b) speed
  • Fig. 9: Matrix C for scour of 30% at 60 m point on bridge
  • Fig. 10: Vector S plotted against bridge position – (a) scour at 60 m, (b) scour at 120 m
  • Fig. 11: Advanced vehicle model A
  • Fig. 12: Track model
  • Fig. 13: Estimation of bridge start and end using average coefficient moduli of 200 runs
  • Fig. 14: S.I. vs event number – (a) batches of 200 vehicles, (b) batches of 100 vehicles, (c) batches of 50 vehicles, (d) batches of 20 vehicles
  • Fig. 15: Scour Indicator maximum location point – (a) batches of 200 vehicles, (b) batches of 100 vehicles, (c) batches of 50 vehicles, (d) batches of 20 vehicles
  • Fig. 16: Scour Indicator value for different scour severities at each pier location (where Pier 1 is at 20 m)

7. Conclusion:

본 논문은 통과하는 열차 대차의 가속도 측정을 사용하여 교량 세굴을 탐지하는 것의 타당성을 수치적으로 조사했습니다. 건전한 상태와 세굴된 상태의 열차 통과 묶음(batch) 간의 평균 CWT 계수 차이로 정의된 세굴 지표는 세굴의 존재를 탐지할 뿐만 아니라 그 위치를 찾는 데에도 매우 효과적이었습니다. 여기에 설명된 접근법은 교량 세굴 탐지라는 맥락에서 새로우며, 정상적인 열차 운행 조건 하에서 교량을 모니터링할 수 있다는 점에서 유리합니다. 이는 전문 모니터링 차량을 필요로 하지 않습니다. 비록 현장 테스트는 수행되지 않았지만, 제안된 지표는 추가적인 측정 오차와 열차-교량 상호작용 효과를 포함하여 테스트된 두 가지 수치 모델에서 매우 좋은 성능을 보였습니다. 이 결과는 진동 기반 세굴 모니터링 분야의 지속적인 발전에 기여할 것입니다.

8. References:

  • [1] L. Hamill, Bridge Hydraulics, E.& F.N. Spon, Routledge, London & New York, 1999.
  • [2] B. Maddison, Scour failure of bridges, Proceedings of the Institution of Civil Engineers-Forensic Engineering 165(1) (2012) 39–52.
  • [3] K. Wardhana, F.C. Hadipriono, Analysis of recent bridge failures in the United States, Journal of Performance of Constructed Facilities 17(3) (2003) 144–150.
  • [4] F. Federico, G. Silvagni, F. Volpi, Scour vulnerability of river bridge piers, Journal of geotechnical and geoenvironmental engineering 129(10) (2003) 890–899.
  • [5] M. Forde, D. McCann, M. Clark, K. Broughton, P. Fenning, A. Brown, Radar measurement of bridge scour, NDT & E International 32(8) (1999) 481–492.
  • [6] J.L. Briaud, F.C. Ting, H. Chen, R. Gudavalli, S. Perugu, G. Wei, SRICOS: Prediction of scour rate in cohesive soils at bridge piers, Journal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering 125(4) (1999) 237–246. … (and all other references listed in the paper)

Expert Q&A: Your Top Questions Answered

Q1: 왜 Mexican Hat과 같은 실수(Real) 웨이블릿 대신 복소수(Complex) 모렛 웨이블릿을 선택했습니까?

A1: 논문의 3.1절과 그림 4에서 설명하듯이, 가속도 신호는 진폭과 위상을 모두 가집니다. 실수 웨이블릿을 사용하면 분석 웨이블릿이 신호와 위상이 맞고 틀어짐에 따라 계수가 양수와 음수 사이에서 진동하게 됩니다. 반면, 복소수 모렛 웨이블릿은 계수의 절댓값(modulus)을 계산할 수 있게 하여 이러한 위상 문제를 제거하고, 다른 주파수 및 위치에서 신호의 에너지를 나타내는 더 부드럽고 해석하기 쉬운 결과를 제공합니다.

Q2: 세굴 지표는 ‘건전한’ 기준선과 테스트 데이터 묶음 간의 차이에 기반합니다. 초기 상태를 완벽하게 알 수 없는 실제 상황에서 이 기준선은 어떻게 설정됩니까?

A2: 5.2.2절의 블라인드 테스트가 이 질문에 대한 답을 제시합니다. 테스트에서 처음 200개의 이벤트는 건전한 교량에서 나온 것으로 알려졌으며, 이를 사용하여 기준 행렬 M을 설정했습니다. 실제 적용 시에는 시스템이 배포된 후 초기 모니터링 기간을 사용하여 이 건전 상태(또는 현재 상태)의 기준선을 설정할 수 있습니다. 이후 이 기준선으로부터의 변화를 추적하여 세굴과 같은 성능 저하를 감지하게 됩니다.

Q3: 그림 13을 보면 열차가 교량 위에 있을 때 두 개의 주요 주파수 대역(약 4.1Hz 및 1.5Hz)이 나타납니다. 각각의 물리적 의미는 무엇입니까?

A3: 5.2.2절에서 설명된 바와 같이, 4.1Hz 피크는 교량 시스템 자체의 고유 진동수 중 하나에 기인합니다. 1.5Hz 주파수는 열차의 속도 및 교량의 경간 길이와 관련이 있습니다. 평균 속도는 105km/h(29.167m/s)이고 경간 길이는 20m이므로, 경간 통과 주파수는 약 1.46Hz(29.167/20)가 되며, 이는 관찰된 1.5Hz 피크와 일치합니다.

Q4: 블라인드 테스트(그림 14)에서 S.I.는 Event 944 근처에서 증가하기 시작했지만, 실제 세굴은 Event 906에서 발생했습니다. 왜 이러한 지연이 발생합니까?

A4: 이 분석은 이동 평균과 유사하게 여러 차량으로 구성된 묶음(batch, 예: 그림 14a의 200대)을 사용합니다. S.I.는 현재 묶음과 건전한 기준선을 비교하여 계산됩니다. Event 944에서 끝나는 묶음(745-944번 운행)은 세굴이 발생한 운행(906-944번)을 상당수 포함하는 첫 번째 묶음이므로, S.I.가 눈에 띄게 상승하게 됩니다. 즉, 손상된 데이터가 이동 평균 묶음의 상당 부분을 차지하게 될 때 지표에 변화가 뚜렷하게 나타나는 것입니다.

Q5: 표 6을 보면 가장 낮은 세굴 심각도(7.5%)에서 5개 중 3개 사례의 위치 예측이 부정확했습니다. 이는 이 방법의 한계에 대해 무엇을 의미합니까?

A5: 이는 방법의 민감도에 한계가 있음을 나타냅니다. 5.3절에서 언급했듯이, 매우 낮은 수준의 세굴에서는 차량 응답의 변화가 작습니다. 그 결과 S.I. 최댓값은 건전한 교량 사례에서 나타나는 자연적인 변동성에 가까울 수 있으며, 이로 인해 지표가 실제 손상과 관련 없는 임의의 위치에서 최고점을 기록할 수 있습니다. 따라서 이 방법은 중간에서 심각한 수준의 세굴에 대해 더 신뢰할 수 있습니다.

Conclusion: Paving the Way for Higher Quality and Productivity

교량 세굴 모니터링의 어려움은 인프라 안전 관리의 오랜 과제였습니다. 본 연구는 웨이블릿 변환을 이용한 혁신적인 교량 세굴 탐지 기법을 통해 이 문제에 대한 강력한 해결책을 제시합니다. 주행 중인 열차의 진동 데이터만으로 세굴의 존재와 위치를 파악할 수 있음을 블라인드 테스트를 통해 성공적으로 입증했으며, 이는 기존의 고비용, 비효율적인 모니터링 방식을 대체할 수 있는 잠재력을 보여줍니다. 이 기술은 인프라 관리자가 더 빠르고 정확하게 위험을 식별하여 선제적인 유지보수 조치를 취할 수 있도록 지원할 것입니다.

“STI C&D는 최신 산업 연구를 적용하여 고객이 더 높은 생산성과 품질을 달성할 수 있도록 최선을 다하고 있습니다. 이 논문에서 논의된 과제가 귀사의 운영 목표와 일치한다면, 저희 엔지니어링 팀에 연락하여 이러한 원칙을 귀사의 구성 요소에 어떻게 구현할 수 있는지 알아보십시오.”

(주)에스티아이씨앤디에서는 고객이 수치해석을 직접 수행하고 싶지만 경험이 없거나, 시간이 없어서 용역을 통해 수치해석 결과를 얻고자 하는 경우 전문 엔지니어를 통해 CFD consulting services를 제공합니다. 귀하께서 당면하고 있는 연구프로젝트를 최소의 비용으로, 최적의 해결방안을 찾을 수 있도록 지원합니다.

  • 연락처 : 02-2026-0442
  • 이메일 : flow3d@stikorea.co.kr

Copyright Information

  • This content is a summary and analysis based on the paper “Drive-by scour monitoring of railway bridges using a wavelet-based approach” by “Paul C. Fitzgerald, et al.”.
  • Source: https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2019.04.052

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Fig 10 Experimental Set up

알루미늄 파이프와 스테인리스강의 이종 접합: 마찰 교반 용접(FSW)의 가능성 탐구

이 기술 요약은 Satya Prakash Pradhan이 2012년 National Institute of Technology Rourkela에 제출한 학위 논문 “AN INVESTIGATION INTO THE FRICTION STIR WELDING OF ALUMINIUM PIPE WITH STAINLESS STEEL PLATE”를 기반으로 합니다. 이 자료는 STI C&D의 기술 전문가에 의해 분석 및 요약되었습니다.

키워드

  • Primary Keyword: 마찰 교반 용접 (Friction Stir Welding)
  • Secondary Keywords: 이종 금속 접합, 알루미늄 용접, 스테인리스강 용접, 고체상태 용접, 용접 공정 최적화

Executive Summary

  • The Challenge: 알루미늄과 스테인리스강은 무게, 강도, 내식성 등 우수한 특성을 가지지만, 용융점과 열팽창계수 차이로 인해 기존 융용 용접 방식으로는 접합이 매우 어렵습니다.
  • The Method: 본 연구에서는 비소모성 회전 툴을 사용하는 고체상태 용접법인 마찰 교반 용접(FSW)을 범용 선반 기계에 적용하여 알루미늄 파이프와 스테인리스강 판재의 접합 가능성을 탐구했습니다.
  • The Key Breakthrough: 다양한 직경의 알루미늄 파이프와 회전 속도 조건 중, 직경 25mm 파이프를 2000 RPM으로 용접했을 때 유일하게 접합부가 형성되었습니다. 이는 FSW 공정 변수의 민감성과 최적화의 중요성을 명확히 보여줍니다.
  • The Bottom Line: 마찰 교반 용접은 알루미늄과 스테인리스강의 이종 접합에 대한 잠재적 해결책이 될 수 있으나, 성공적인 접합을 위해서는 회전 속도, 축 방향 압력, 공작물 형상 등 핵심 변수들의 정밀한 제어가 필수적입니다.

The Challenge: Why This Research Matters for CFD Professionals

항공우주, 자동차, 해양, 건설 등 다양한 산업 분야에서 경량화와 고강도를 동시에 만족시키는 소재에 대한 요구는 끊임없이 증가하고 있습니다. 알루미늄 합금은 가볍고 가공성이 뛰어나며, 스테인리스강은 높은 강도와 내식성을 자랑합니다. 이 두 소재를 효과적으로 접합할 수 있다면, 각 소재의 장점을 극대화한 혁신적인 부품 설계가 가능해집니다.

하지만 기존의 아크 용접이나 레이저 용접과 같은 융용 용접 방식으로는 이 두 이종 금속을 접합하기 어렵습니다. 용융점, 열전도율, 열팽창계수 등 물리적 특성의 현격한 차이로 인해 용접부에서 취성이 강한 금속간 화합물(Intermetallic Compound)이 형성되어 균열이 발생하기 쉽고, 이는 접합부의 기계적 강도를 심각하게 저하시킵니다.

마찰 교반 용접(FSW)은 소재를 녹이지 않고 소성 변형을 통해 접합하는 고체상태 용접 기술입니다. 이 방식은 융용 용접의 근본적인 문제점을 회피할 수 있어, 알루미늄과 스테인리스강과 같은 이종 금속 접합의 유력한 대안으로 주목받고 있습니다. 본 연구는 이 가능성을 실제 실험을 통해 검증하고자 했습니다.

The Approach: Unpacking the Methodology

본 연구는 전용 마찰 교반 용접 장비가 아닌, 산업 현장에서 쉽게 접근할 수 있는 범용 센터 선반(center lathe)을 사용하여 실험을 진행했습니다. 이는 FSW 기술의 적용 가능성을 보다 현실적인 관점에서 평가하기 위함입니다.

  • 장비 및 고정구: 실험은 센터 선반에서 수행되었습니다. 알루미늄 파이프와 스테인리스강 판재를 고정하기 위해 맞춤 설계된 고정구(Fixture)가 선반 척에 장착되었습니다.
  • 용접 툴: 용접 툴은 공작물보다 높은 경도와 융점을 가진 C-45 탄소강으로 제작되었습니다.
  • 공작물:
    • 알루미늄 파이프: 직경 18.5mm, 25mm, 32mm의 세 종류 사용
    • 스테인리스강 판재: 80mm x 30mm 및 80mm x 45mm 크기 사용
  • 핵심 변수: 실험의 주요 변수는 선반의 회전 속도(RPM)였습니다. 860 RPM, 1400 RPM, 2000 RPM의 세 가지 속도 조건에서 용접을 시도했습니다. 축 방향 압력(Feed)은 수동으로 제어되었습니다.

실험은 알루미늄 파이프를 회전시키고, 고정된 스테인리스강 판재에 툴을 통해 축 방향 압력을 가하며 마찰열을 발생시켜 접합을 유도하는 방식으로 진행되었습니다.

The Breakthrough: Key Findings & Data

총 7번의 실험 결과, 특정 조건에서만 용접부 형성이 관찰되었으며, 이는 공작물의 형상과 회전 속도가 용접 결과에 결정적인 영향을 미친다는 것을 보여줍니다.

Finding 1: 공작물 직경에 따른 용접 실패

직경 18.5mm와 32mm의 알루미늄 파이프를 사용한 모든 실험에서는 용접부 형성에 실패했습니다.

  • 18.5mm 파이프: 낮은 회전 속도에서도 과도한 변형이 발생하여 접합이 이루어지기 전에 파이프가 찌그러졌습니다. 이는 작은 직경으로 인해 충분한 강성을 확보하지 못하고, 툴과의 접촉면에서 발생하는 마찰열과 압력을 견디지 못했기 때문으로 분석됩니다.
  • 32mm 파이프: 파이프의 두께(1.5mm)가 두꺼워 툴과 공작물 계면에서 높은 응력이 발생했습니다. 이로 인해 충분한 마찰열이 발생하여 소재가 소성 유동 상태에 도달하기 전에 과도한 응력으로 변형만 일어난 것으로 보입니다.

Table 1의 결과는 18.5mm와 32mm 직경 조건에서는 어떤 RPM에서도 용접 조인트(Welded joint)가 형성되지 않았음(X 표시)을 명확히 보여줍니다.

Finding 2: 2000 RPM에서 확인된 제한적 용접 성공

유일하게 용접부 형성이 관찰된 사례는 직경 25mm 알루미늄 파이프를 사용하고 회전 속도를 2000 RPM으로 설정했을 때였습니다.

  • Table 1에서 볼 수 있듯이, 25mm 파이프 조건에서 860 RPM과 1400 RPM에서는 용접이 실패했지만, 2000 RPM에서는 용접 조인트가 형성(✓ 표시)되었습니다. 이는 성공적인 접합을 위해 임계치 이상의 마찰열(즉, 충분히 높은 회전 속도)이 필요함을 시사합니다.
  • 하지만 형성된 용접부는 강도가 매우 약하여 약간의 압력에도 쉽게 파괴되었습니다. 연구자는 이것이 수동으로 제어된 축 방향 압력(Feed)과 용접 시간이 최적화되지 않았기 때문이라고 분석했습니다. 즉, 접합은 가능했으나, 기계적 강도를 확보하기 위한 추가적인 공정 최적화가 필요함을 의미합니다.

Practical Implications for R&D and Operations

본 연구 결과는 알루미늄과 스테인리스강의 마찰 교반 용접을 현장에 적용하고자 할 때 중요한 시사점을 제공합니다.

  • For Process Engineers: 이 연구는 회전 속도(RPM)가 용접 성공 여부를 결정하는 핵심 파라미터임을 보여줍니다. 특히, 25mm 파이프 사례에서 보듯 특정 형상에 대해 성공적인 용접이 가능한 좁은 공정 창(process window)이 존재할 수 있습니다. 또한, 수동 이송 제어의 한계는 일관된 품질 확보를 위해 자동화되고 정밀한 축 방향 압력 제어 시스템의 필요성을 강조합니다.
  • For Quality Control Teams: 용접부가 형성되었다는 시각적 증거만으로는 접합 품질을 보증할 수 없습니다. 본 연구에서 성공한 용접부의 강도가 약했던 것처럼, 반드시 인장 시험이나 경도 측정과 같은 기계적 물성 평가가 수반되어야 합니다. 18.5mm 파이프에서 관찰된 과도한 변형은 주요 용접 결함 모니터링 항목이 될 수 있습니다.
  • For Design Engineers: 부품의 형상(직경, 두께)이 마찰열 발생과 응력 분포에 직접적인 영향을 미쳐 용접성에 큰 차이를 보였습니다. 이는 부품 설계 초기 단계부터 용접 공정을 고려하여, 마찰 교반 용접에 유리한 형상을 설계하는 것이 중요함을 시사합니다.

Paper Details

AN INVESTIGATION INTO THE FRICTION STIR WELDING OF ALUMINIUM PIPE WITH STAINLESS STEEL PLATE

1. Overview:

  • Title: AN INVESTIGATION INTO THE FRICTION STIR WELDING OF ALUMINIUM PIPE WITH STAINLESS STEEL PLATE
  • Author: SATYA PRAKASH PRADHAN
  • Year of publication: 2012
  • Journal/academic society of publication: National Institute of Technology, Rourkela (Bachelor of Technology Thesis)
  • Keywords: Friction stir welding (FSW), Aluminium alloy, Stainless Steel, solid state welding, dissimilar materials

2. Abstract:

본 프로젝트에서는 알루미늄 합금 파이프와 스테인리스강 판재의 마찰 교반 용접(FSW) 타당성을 조사합니다. 알루미늄 합금과 스테인리스강은 높은 강도, 낮은 무게, 높은 기계 가공성, 우수한 열 및 전기 전도성 등으로 인해 항공우주, 자동차, 해양, 국방, 건설 등에서 널리 사용됩니다. 마찰 교반 용접은 고체상태 단조 용접 공정으로, 알루미늄 합금 및 스테인리스강 용접과 관련된 문제들을 이 공정을 통해 극복할 수 있어 선호됩니다. 이 용접 공정은 비소모성 회전 툴을 공작물에 마찰시켜 마찰열을 발생시키는 고체상태 용접 절차입니다. 툴 또는 공작물 회전 속도, 용접 시간, 축 방향 하중과 같은 용접 조건이 최적일 때, 공작물과 툴 사이의 마찰은 용접 계면에서 소성 변형 층을 생성하기에 충분한 열을 발생시킵니다. 이 공정은 어떠한 용융 과정도 포함하지 않으며, 전체 공정은 소성 변형과 공작물 간의 질량 유동을 통해 고체상태에서 일어납니다. FSW의 실험적 조사는 공작물 회전 속도, 용접 시간, 이송(축 방향 하중)과 같은 마찰 교반 용접 파라미터를 변경하며 수행됩니다. 공작물은 860 rpm, 1400 rpm, 2000 rpm의 속도로 회전됩니다. 실험은 범용 센터 선반 기계에서 수행됩니다. 공작물을 고정하기 위해 고정구가 설계되었으며, C-45 탄소강으로 만든 툴도 설계되었습니다. 실험은 직경 18.5mm, 25mm, 32mm의 알루미늄 파이프와 같은 다양한 직경의 알루미늄 합금 파이프를 사용하여 수행됩니다. 실험이 수행되고 그 결과가 평가됩니다.

3. Introduction:

마찰 용접은 접합될 두 부품 끝 사이의 마찰에 의해 용접에 필요한 열을 얻는 용접 공정입니다. 접합될 부품 중 하나는 약 3000 rpm에 가까운 고속으로 회전하고 다른 부품은 두 번째 부품과 축 방향으로 정렬되어 단단히 압착됩니다. 두 부품 사이의 마찰은 양쪽 끝의 온도를 높입니다. 그런 다음 부품의 회전을 갑자기 멈추고 고정된 부품에 대한 압력을 증가시켜 접합이 이루어집니다. 이것은 마찰 용접이라고도 합니다. 마찰 용접은 압력의 적용과 함께 수행되므로 단조 용접으로 간주될 수 있습니다. 마찰 용접에서 용접 공정에 필요한 열은 접합될 두 표면 사이의 마찰로 인해 발생합니다. 충분한 열이 발생할 수 있으며, 접합점의 온도는 마찰에 노출된 표면이 함께 용접될 수 있는 수준까지 올라갈 수 있습니다.

Fig 1 RFW Process
Fig 1 RFW Process

4. Summary of the study:

Background of the research topic:

알루미늄과 스테인리스강은 각각의 우수한 물성으로 인해 산업적으로 매우 중요한 재료이지만, 이 둘을 접합하는 것은 기존 융용 용접 방식으로는 매우 어렵습니다. 고체상태에서 접합이 이루어지는 마찰 교반 용접(FSW)은 이러한 이종 금속 접합의 한계를 극복할 수 있는 잠재적인 기술로 부상했습니다.

Status of previous research:

많은 선행 연구들이 평판 형태의 알루미늄 합금 간 마찰 교반 용접에 대해 다루어 왔으며, 공정 변수(회전 속도, 이송 속도 등)가 미세조직과 기계적 특성에 미치는 영향을 분석했습니다. 그러나 알루미늄 파이프와 스테인리스강 판재라는 다른 형상과 이종 재료 조합에 대한 연구는 상대적으로 부족한 실정입니다.

Purpose of the study:

본 연구의 목적은 범용 선반을 이용하여 알루미늄 파이프와 스테인리스강 판재의 마찰 교반 용접 가능성을 실험적으로 조사하는 것입니다. 특히, 공작물의 직경과 회전 속도라는 두 가지 주요 변수가 용접부 형성에 미치는 영향을 평가하고자 합니다.

Core study:

연구의 핵심은 세 가지 다른 직경(18.5mm, 25mm, 32mm)의 알루미늄 파이프와 스테인리스강 판재를 세 가지 다른 회전 속도(860, 1400, 2000 RPM) 조건에서 마찰 교반 용접을 시도하고, 그 결과 용접 조인트가 형성되는지 여부를 관찰하는 것입니다. 이를 통해 성공적인 접합을 위한 기본적인 공정 조건을 탐색합니다.

5. Research Methodology

Research Design:

본 연구는 실험적 연구 설계를 따릅니다. 독립 변수는 알루미늄 파이프의 직경과 회전 속도이며, 종속 변수는 용접 조인트의 형성 여부입니다. 실험은 각 조건 조합에 대해 수행되었으며, 결과를 비교 분석하여 변수의 영향을 평가했습니다.

Data Collection and Analysis Methods:

데이터 수집은 각 실험 조건 하에서 용접을 수행한 후, 형성된 접합부를 시각적으로 검사하는 방식으로 이루어졌습니다. 용접부의 형성 여부, 변형 정도 등을 관찰하여 기록했습니다. 수집된 결과는 표로 정리하여 각 조건에 따른 용접 성공 여부를 명확히 비교 분석했습니다.

Research Topics and Scope:

연구의 범위는 범용 센터 선반을 사용한 알루미늄 파이프와 스테인리스강 판재의 마찰 교반 용접 타당성 조사에 국한됩니다. 용접 변수로는 공작물 직경과 회전 속도에 초점을 맞추었으며, 축 방향 압력(Feed)은 수동으로 제어되었습니다. 형성된 용접부의 기계적 강도에 대한 정량적 평가는 본 연구의 범위를 벗어납니다.

Fig 10 Experimental Set up
Fig 10 Experimental Set up

6. Key Results:

Key Results:

  • 알루미늄 파이프 직경 18.5mm와 32mm 조건에서는 모든 회전 속도에서 용접부 형성에 실패했습니다.
  • 18.5mm 파이프는 접합 전 과도한 변형이 발생했고, 32mm 파이프는 높은 응력으로 인해 충분한 소성 유동이 발생하지 않은 것으로 추정됩니다.
  • 유일하게 용접부 형성이 성공한 조건은 직경 25mm 알루미늄 파이프를 2000 RPM으로 회전시켰을 때였습니다.
  • 860 RPM과 1400 RPM에서는 25mm 파이프도 용접에 실패하여, 성공적인 접합을 위해서는 특정 임계치 이상의 회전 속도가 필요함을 시사합니다.
  • 성공적으로 형성된 용접부도 강도가 약해 쉽게 파괴되었으며, 이는 축 방향 압력 및 용접 시간 등 다른 공정 변수의 최적화가 필요함을 의미합니다.

Figure List:

  • Fig 1 Rotary friction Welding
  • Fig 2 Phases of friction welding
  • Fig 3 Bicycle part
  • Fig 4 Gas turbine impeller and shaft
  • Fig 5 Friction welded clutch piston and impeller casting
  • Fig 6 Bi-metallic electric cable plug
  • Fig 7 Piston of an Oil Gear pump
  • Fig 8 AutoCAD Design and picture of the Fixture
  • Fig 9 Tool
  • Fig 10 Experimental set up
  • Fig 11 the weld joint formation between work pieces

7. Conclusion:

현재 마찰 교반 용접은 용접 불가능한 금속, 폴리머 등의 용접과 같은 많은 가능성을 보여주었기 때문에 광범위하게 연구되고 있습니다. 마찰 용접의 파라미터는 용접 속도, 공작물 또는 툴의 rpm, 이송(축 방향 힘), 용접 시간 등입니다. 양질의 마찰 용접을 얻기 위해서는 이러한 파라미터들을 최적화해야 합니다. 현재 FSW가 용접 가능한 재료에 적용되고 있지만, 비용 효율적이고 유연하게 만들어 모든 구성이 FSW의 도움으로 용접될 수 있도록 추가 연구가 필요합니다.

수행된 실험은 스테인리스강과 알루미늄 사이의 용접 타당성을 조사하기 위한 것이었습니다. 그러나 적절한 최적화 방법론의 부재로 인해 용접 조인트를 생성하기에 충분한 마찰열을 발생시킬 수 없었습니다. 부적절한 RPM, 부적절한 이송(적절한 마찰을 생성하기 위한 축 방향 힘) 및 부적합한 용접 시간이 다른 단점일 수 있습니다. 실험 수행에 사용할 수 있었던 시설에서 변경할 수 있었던 유일한 파라미터는 선반의 RPM(또는 공작물 rpm)과 이송이었습니다. 그러나 범용 선반 기계에서는 rpm 변경 메커니즘이 경직되어(6가지 조합 중 3가지(860, 1400, 2000 rpm)만이 마찰 용접에 적합하다고 간주될 수 있음) 용접을 수행하기 위한 적절한 rpm을 얻을 수 없었습니다. 또한 이송 변경이 수동이었기 때문에 적절한 이송을 얻는 것이 불가능했습니다.

따라서 파라미터 최적화에 대한 추가 연구가 필요합니다. 또한 계면에서의 표면 속도는 계면에서 얼마나 많은 마찰열이 발생할지, 따라서 공작물 간의 용접 타당성을 결정하는 중요한 요소이므로 재료 치수도 신중하게 선택해야 합니다.

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Expert Q&A: Your Top Questions Answered

Q1: 왜 전용 마찰 교반 용접(FSW) 장비 대신 범용 선반을 사용했나요?

A1: 본 연구의 목적 중 하나는 산업 현장에서 널리 사용되는 범용 장비를 이용한 FSW의 적용 가능성을 탐색하는 것이었습니다. 전용 장비 없이도 이종 금속 접합이 가능하다는 것을 보인다면, 기술 도입의 비용 장벽을 낮추고 FSW의 적용 범위를 넓히는 데 기여할 수 있기 때문입니다.

Q2: 32mm 직경 파이프의 용접이 실패한 구체적인 원인은 무엇으로 추정되나요?

A2: 논문에서는 32mm 파이프의 두께(1.5mm)가 상대적으로 두꺼워 툴-공작물 계면에서 높은 응력이 발생했을 것으로 추정합니다. 마찰열에 의해 소재가 충분히 부드러워지고 소성 유동이 일어나기 전에, 과도한 기계적 응력이 변형을 유발하여 적절한 접합 조건을 형성하지 못했을 가능성이 큽니다.

Q3: 실험에 사용된 백업 플레이트(Back-up plate)의 역할은 무엇이었나요?

A3: 백업 플레이트는 얇은 스테인리스강 판재가 용접 중 발생하는 축 방향 압력에 의해 변형되는 것을 방지하기 위한 기계적 지지대 역할을 했습니다. 이 플레이트는 용접 과정 자체에 직접 참여하지는 않았으며, 오직 공작물의 형상을 유지하는 데 목적이 있었습니다.

Q4: 유일하게 성공한 25mm, 2000 RPM 조건의 용접부 강도가 약했던 이유는 무엇인가요?

A4: 논문은 그 원인을 최적화되지 않은 공정 변수, 특히 수동으로 제어된 축 방향 압력(Feed)과 용접 시간에서 찾고 있습니다. 충분한 마찰열은 발생했지만, 접합부를 다져주는 단조(forging) 효과를 내기 위한 적절한 축 방향 압력이 가해지지 않았거나 유지 시간이 부족하여 치밀한 조직을 형성하지 못하고 결과적으로 낮은 강도를 보인 것으로 분석됩니다.

Q5: 이 연구에서 회전 속도(RPM)는 용접 품질에 어떤 영향을 미쳤나요?

A5: 회전 속도는 마찰열 발생량과 직접적인 관련이 있는 핵심 변수였습니다. 25mm 파이프의 경우, 860 RPM과 1400 RPM의 낮은 속도에서는 용접에 필요한 충분한 열을 발생시키지 못해 실패했습니다. 오직 가장 높은 속도인 2000 RPM에서만 용접부가 형성되어, 이 특정 재료 조합과 형상에서는 성공적인 접합을 위해 높은 회전 속도가 필수적임을 보여주었습니다.

Conclusion: Paving the Way for Higher Quality and Productivity

알루미늄과 스테인리스강의 접합은 기존 융용 용접 방식의 한계로 인해 오랫동안 엔지니어링 분야의 난제였습니다. 본 연구는 마찰 교반 용접(Friction Stir Welding)이 이 문제를 해결할 수 있는 유망한 기술임을 실험적으로 보여주었습니다. 비록 제한된 조건에서만 성공했지만, 직경 25mm 알루미늄 파이프와 스테인리스강 판재가 2000 RPM에서 접합될 수 있다는 사실은 고체상태 용접의 가능성을 명확히 입증합니다.

이 연구는 성공적인 마찰 교반 용접을 위해서는 공작물의 형상, 회전 속도, 축 방향 압력 등 핵심 변수들의 상호작용을 이해하고 정밀하게 제어하는 것이 얼마나 중요한지를 다시 한번 강조합니다. R&D 및 운영팀은 이 결과를 바탕으로 이종 금속 접합 프로젝트에서 초기 설계 단계부터 용접 공정을 고려하고, 자동화된 정밀 제어 시스템을 도입하여 안정적인 품질을 확보하는 전략을 수립할 수 있습니다.

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Copyright Information

  • This content is a summary and analysis based on the paper “AN INVESTIGATION INTO THE FRICTION STIR WELDING OF ALUMINIUM PIPE WITH STAINLESS STEEL PLATE” by “SATYA PRAKASH PRADHAN”.
  • Source: https://core.ac.uk/display/33333339

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그림 3: 100A 초기 전류에서 주파수에 따른 펄스 전류 용접 비드의 외관. (a) 파라미터 변화, (b) 용접 비드 외관

TIG 용접 최적화: 항공우주 알루미늄 2024-T3 합금의 기계적 물성 저하 원인 분석

이 기술 요약은 S. Ouallam 외 저자가 2013년 21ème Congrès Français de Mécanique에 발표한 논문 “Etude du soudage TIG de l’alliage d’aluminium 2024-T3″를 기반으로 하며, 기술 전문가를 위해 STI C&D에서 분석하고 요약했습니다.

키워드

  • Primary Keyword: TIG 용접
  • Secondary Keywords: 알루미늄 합금 2024-T3, 미세구조, 기계적 특성, 열영향부, CFD

Executive Summary

  • 도전 과제: 항공기 제조에서 기존의 리벳팅을 용접으로 대체하기 위해서는 TIG 용접이 고강도 알루미늄 합금 2024-T3의 기계적 특성에 미치는 영향을 정확히 이해해야 합니다.
  • 해결 방법: 본 연구는 펄스 TIG 용접의 주요 변수(특히 주파수)를 최적화하고, EBSD와 같은 고급 분석 기법을 사용하여 용접부의 미세구조, 미세 경도 및 인장 특성을 정밀하게 분석했습니다.
  • 핵심 발견: 최적의 용접 변수는 외관상 건전한 용접부를 형성하지만, 열영향부(HAZ)의 경도를 크게 감소시키고 인장 강도와 연성을 급격히 저하시켜 접합부에서 파단이 발생하게 합니다.
  • 핵심 결론: 알루미늄 합금 2024-T3의 TIG 용접은 심각한 재료 취성을 유발하며, 열영향부(HAZ)가 전체 조립품에서 가장 취약한 지점이 됩니다.

도전 과제: 이 연구가 CFD 전문가에게 중요한 이유

항공우주 산업에서는 경량화, 생산 비용 절감, 내식성 및 피로 저항성 향상을 위해 기존의 리벳팅 방식을 용접으로 대체하려는 움직임이 활발합니다. 특히 알루미늄 합금 2024-T3와 같은 고강도 재료의 경우, TIG(Tungsten Inert Gas) 용접이 유력한 대안으로 떠오르고 있습니다.

FIG.1 – Principe du courant pulsé sur le TIG
FIG.1 – Principe du courant pulsé sur le TIG

하지만 TIG 용접 과정에서 발생하는 높은 열은 재료의 미세구조를 변화시켜 기계적 특성을 크게 저하시킬 수 있습니다. 용접 변수(전압, 전류, 속도 등)가 최종 조립품의 성능에 미치는 영향을 정확히 파악하지 못하면 구조물의 신뢰성을 보장할 수 없습니다. 따라서 용접부, 특히 열로 인해 특성이 변하는 열영향부(HAZ)의 거동을 예측하고 제어하는 것이 핵심적인 기술적 과제입니다.

접근 방식: 연구 방법론 분석

본 연구는 알루미늄 합금 2024-T3에 대한 펄스 TIG 용접의 영향을 체계적으로 분석하기 위해 다음과 같은 실험을 설계했습니다.

  • 핵심 장비 및 재료:
    • 용접기: Lincoln Square Wave TIG 355 (연속, 교류, 펄스 전류 작업 가능)
    • 모재: 알루미늄 합금 2024-T3 (두께 2mm)
    • 용가재: 5356 타입 알루미늄 합금 (5% Mg 함유)
    • 보호 가스: 아르곤(Argon)
    • 열 측정: Flir Thermovision A40M 열화상 카메라
  • 주요 변수 및 분석:
    • 연구팀은 용접 품질에 큰 영향을 미치는 펄스 주파수를 주요 변수로 설정하고, 주파수 변화가 용접 비드의 형상과 균일성에 미치는 영향을 평가했습니다.
    • 최적의 용접 조건을 찾은 후, 용접부의 미세구조를 광학 현미경, 주사전자현미경(SEM), 그리고 결정 구조 분석을 위한 후방산란전자회절(EBSD)을 통해 정밀하게 관찰했습니다.
    • 용접부의 기계적 특성 변화를 측정하기 위해 비커스 미세 경도 시험과 인장 시험을 수행하여 모재와 용접부를 비교 분석했습니다.

핵심 발견: 주요 결과 및 데이터

결과 1: 펄스 주파수가 용접 비드 형상에 미치는 영향

펄스 주파수는 용접부의 균일성을 결정하는 핵심 요소였습니다. 낮은 주파수(1Hz)에서는 피크 전류와 베이스 전류 간의 차이가 커서 응고선이 넓은 간격으로 나타났습니다. 반면, 주파수를 4Hz로 높이자 전류가 거의 연속적으로 작용하여 조밀하고 균일한 용접 비드가 형성되었습니다(그림 3 참조). 이는 높은 주파수가 더 안정적이고 컴팩트한 용접부를 만드는 데 유리함을 시사합니다.

그림 3: 100A 초기 전류에서 주파수에 따른 펄스 전류 용접 비드의 외관. (a) 파라미터 변화, (b) 용접 비드 외관
그림 3: 100A 초기 전류에서 주파수에 따른 펄스 전류 용접 비드의 외관. (a) 파라미터 변화, (b) 용접 비드 외관

결과 2: 용접으로 인한 심각한 기계적 특성 저하

최적의 조건으로 용접을 수행했음에도 불구하고, 용접부의 기계적 특성은 모재에 비해 크게 저하되었습니다.

  • 미세 경도 감소: 그림 7에서 볼 수 있듯이, 용접 중심부(ZF)에서 열영향부(HAZ, 특히 ZAT2-MB 영역)로 갈수록 경도 값이 급격히 감소하여 최저 93HV를 기록했습니다. 이는 용접 열로 인한 합금의 과시효(over-aging) 현상 때문으로, 재료가 연화되었음을 의미합니다.
  • 인장 강도 및 연성 감소: 인장 시험 결과, 용접된 시편의 파단 강도는 466MPa(모재)에서 310MPa로 약 33% 감소했으며, 연신율은 20%(모재)에서 3%로 급격히 떨어졌습니다. 이는 용접부가 매우 취성적으로 변했음을 보여줍니다.
  • 파단 메커니즘: 파단은 용접 금속과 모재의 경계인 ‘융합부(zone de liaison)’에서 발생했습니다. 파단면 분석 결과(그림 8), 모재는 연성 파괴의 특징을 보인 반면, 용접 시편은 취성 파괴의 특징을 명확하게 나타냈습니다.

R&D 및 운영을 위한 실질적 시사점

  • 공정 엔지니어: 펄스 주파수를 4Hz 이상으로 조절하면 용접 비드의 형상과 균일성을 효과적으로 제어할 수 있습니다. 이는 용접 품질을 안정시키는 중요한 공정 변수가 될 수 있습니다.
  • 품질 관리팀: 본 논문의 미세 경도 프로파일(그림 7)은 용접부의 건전성을 평가하는 중요한 지표가 될 수 있습니다. 특히 열영향부의 경도 저하를 집중적으로 검사하여 구조적 취약점을 사전에 파악해야 합니다.
  • 설계 엔지니어: TIG 용접 시 2024-T3 합금의 강도가 최대 33%까지 감소하고 연성이 크게 저하된다는 점을 설계 단계에서 반드시 고려해야 합니다. 특히 융합 경계부가 구조적 파괴의 시작점이 될 수 있음을 인지하고 안전 계수를 적용해야 합니다.

논문 정보

Etude du soudage TIG de l’alliage d’aluminium 2024-T3 (알루미늄 합금 2024-T3의 TIG 용접 연구)

1. 개요:

  • 제목: Etude du soudage TIG de l’alliage d’aluminium 2024-T3
  • 저자: S. Ouallama,b,c, J.-E. Masse♭, M.L. Djeghlal, L. Barrallier, L. Kabba
  • 발행 연도: 2013
  • 게재 학술지/학회: 21ème Congrès Français de Mécanique
  • 키워드: soudage TIG (TIG 용접), alliage 2024 (2024 합금), microstructure (미세구조), propriétés mécaniques (기계적 특성)

2. 초록:

최근 항공기 설계 프로그램은 용접 가능한 합금의 도입을 특징으로 하며, 이는 유망한 미래를 가질 것으로 보입니다. 전통적인 리벳팅 조립을 대체함으로써 용접은 주로 내식성 및 피로 저항성 향상 덕분에 질량 감소, 생산 및 유지 보수 비용 절감을 가능하게 합니다. 이 연구의 목적은 연구된 합금의 작동 가능한 용접성 영역을 정의하고, 이 조립이 재료 특성에 미치는 금속학적 및 기계적 결과를 파악하는 것입니다. 작동 측면에서, 적외선 열화상 측정을 통한 열장 측정과 결합된 테스트 프로그램은 용접 작업에 관련된 다양한 매개변수(전압, 전류, 용접 속도, 보호 가스, 용가재)의 영향을 이해할 수 있게 해주었습니다. 특성화 측면에서, 후방산란전자회절과 결합된 주사전자현미경 관찰은 조립 영역의 미세구조에 대한 정보에 접근할 수 있게 하여, 미세 경도 및 인장 시험으로 특징지어지는 용접 조인트의 기계적 거동을 더 잘 이해할 수 있게 해주었습니다.

3. 서론:

본 연구는 알루미늄 합금 2024(Al-Cu-Mg)에 TIG(Tungsten Inert Gas) 공정을 적용하는 것에 관한 것입니다. 전기 아크를 사용하는 TIG 공정은 금속 재료 용접에 가장 많이 사용되는 공정 중 하나이며, 주로 얇은 두께에 사용됩니다. 아크는 비소모성 텅스텐 전극과 용접물 사이에 아르곤, 헬륨 또는 이 두 가스의 혼합물로 구성된 가스 흐름 하에서 생성됩니다. TIG의 단점은 주로 낮은 침투 깊이(보통 5mm로 제한됨)와 낮은 생산성입니다. 이 공정은 현장에서 수동으로 자주 사용되며(작업자의 실제 노하우가 필요함), 생산 라인의 로봇 설비에서 반자동 또는 완전 자동으로 사용될 수 있습니다.

4. 연구 요약:

연구 주제의 배경:

항공기 구조물에서 리벳팅을 대체할 용접 기술의 필요성이 대두됨에 따라, 고강도 알루미늄 합금 2024-T3에 대한 TIG 용접의 적용 가능성을 평가할 필요가 있습니다.

이전 연구 현황:

TIG 용접은 널리 사용되는 기술이지만, 2024-T3와 같은 열처리 강화형 알루미늄 합금에 적용했을 때 발생하는 미세구조 변화와 기계적 특성 저하에 대한 정량적 연구가 더 필요합니다.

연구 목적:

2024-T3 알루미늄 합금에 대한 TIG 용접의 작동 가능한 공정 변수 범위를 정의하고, 용접이 재료의 금속학적 및 기계적 특성에 미치는 영향을 규명하는 것을 목표로 합니다.

핵심 연구:

펄스 TIG 용접의 주파수와 전류 같은 공정 변수가 용접부의 품질에 미치는 영향을 분석하고, 최적화된 조건에서 제작된 용접 조인트의 미세구조, 경도 분포, 인장 강도 및 파단 거동을 종합적으로 평가합니다.

5. 연구 방법론

연구 설계:

펄스 TIG 용접의 주파수를 1Hz에서 10Hz까지 변화시키며 용접 비드의 외관과 품질을 평가하여 최적의 주파수를 선정합니다. 이후 최적화된 조건(4Hz)으로 맞대기 용접 시편을 제작하여 상세한 재료 분석을 수행합니다.

데이터 수집 및 분석 방법:

  • 열 프로파일: 열화상 카메라를 사용하여 용접 중 온도 분포를 측정합니다.
  • 미세구조 분석: 광학 현미경, SEM, EBSD를 사용하여 용접부의 각 영역(모재, 열영향부, 융합부)의 결정립 구조와 형태를 관찰합니다.
  • 기계적 특성 평가: 비커스 미세 경도 시험기를 사용하여 용접부를 가로지르는 경도 분포를 측정하고, 만능시험기를 사용하여 모재와 용접 시편의 인장 강도 및 연신율을 측정합니다.

연구 주제 및 범위:

본 연구는 2mm 두께의 알루미늄 합금 2024-T3 판재에 대한 펄스 TIG 용접에 초점을 맞춥니다. 연구 범위는 용접 공정 변수 최적화, 용접부의 미세구조 특성화, 그리고 기계적 물성 평가를 포함합니다.

6. 주요 결과:

주요 결과:

  • 펄스 주파수가 높을수록(>4Hz) 용접 비드가 더 조밀하고 균일해집니다. 본 연구에서는 4Hz를 최적 주파수로 선정했습니다.
  • 용접부는 4개의 뚜렷한 영역으로 구분됩니다: 모재(압연된 결정립), 열영향부(HAZ), 융합부(주상정 덴드라이트 구조), 용융부(등축정 덴드라이트 구조).
  • 열영향부(HAZ)에서 심각한 경도 저하가 관찰되었으며(최저 93HV), 이는 모재의 T3 열처리가 용접 열에 의해 과시효(over-aging)되었기 때문입니다.
  • 용접 시편의 인장 강도는 모재 대비 약 33%(466MPa → 310MPa) 감소했으며, 연신율은 20%에서 3%로 급감하여 매우 취성적인 거동을 보였습니다.
  • 파단은 용접 금속과 모재의 경계인 융합부에서 발생했으며, 파단면은 취성 파괴의 전형적인 특징을 나타냈습니다.

그림 목록:

  • FIG.1 – Principe du courant pulsé sur le TIG
  • FIG. 2 – (a) Histogramme de variation des paramètres du courant pulsé en fonction de la fréquence pour un courant initial de 75A (b) Aspect visuel des cordons de soudure.
  • FIG. 3 – (a) Histogramme de variation des paramètres du courant pulsé en fonction de la fréquence pour un courant initial de 100A (b) Aspect visuel des cordons de soudure.
  • FIG.4 – Soudure 2024-T3 avec métal d’apport 5356 selon les paramètres opératoires optimisés.
  • FIG. 5 – Structure des différentes zones de la soudure de l’alliage 2024T3
  • FIG. 6 – Zone interface entre zone fondue et ZAT. Carte EBSD (coloration All Euler) et image en électrons rétrodiffusés correspondante.
  • FIG. 7 – Filiation de microdureté sur un cordon de soudure (du centre de la soudure au métal de base).
  • FIG.8 – Fractographie de l’éprouvette soudée (a) et du métal de base (b)

7. 결론:

본 연구는 펄스 TIG 용접을 사용하여 알루미늄 합금 2024-T3에 대한 균열 및 기공이 없는 건전한 용접부를 제작하는 공정 변수를 성공적으로 결정했습니다. 4Hz 이상의 주파수에서 더 조밀하고 균일한 용접 비드가 형성됨을 확인했습니다. 그러나 특성화 관점에서 가장 중요한 발견은 용접 후 재료의 취성이 크게 증가한다는 점입니다. 이는 인장 시험 결과와 파단면 관찰을 통해 명확히 확인되었습니다. 이러한 파괴 메커니즘을 완전히 이해하기 위해서는 EBSD 데이터의 심층 분석과 용접부의 잔류 응력에 대한 추가 연구가 필요합니다.

8. 참고 문헌:

  • [1] C. Vasconcelos Gonçalves et al., Application of optimization techniques and the enthalpy method to solve a 3D-inverse problem during a TIG welding process. Applied Thermal Engineering, 30 (2010) 2396–2402
  • [2] A. Durgutlu, Experimental investigation of the effect of hydrogen in argon as a shielding gas on TIG welding of austenitic stainless steel. Materials & Design, 25 (2004) 19–23
  • [3] M.P. Nascimento and H.J.C. Voorwald, Considerations about the welding repair effects on the structural integrity of an airframe critical to the flight-safety. Procedia Engineering 2 (2010) 1895–1903.
  • [4] T. Sakthivel et al., Comparison of creep rupture behavior of type 316L austenitic stainless steel joints welded by TIG and activated TIG welding processes. Materials Science and Engineering A, 528 (2011) 6971-6980
  • [5] P.J. Modenesi et al., TIG welding with single-component fluxes. Journal of Materials Processing Technology, 99 (2000) 260–265
  • [6] A. Kumar and S. Sunarrajan, Optimization of pulsed TIG welding process parameters on mechanical properties of AA 5456 Aluminum alloy weldments. Materials and Design 30 (2009) 1288–1297
  • [7] R. Manti et al., Pulse TIG welding of two Al-Mg-Si alloys. Journal of Materials Engineering and Performance, 17 (2008) 667–673
  • [8] S. Abdullah et al., Fatigue crack growth simulation of aluminum alloy under cyclic sequence effects. In Aluminum alloys: theory and applications, InTech Pub. (2011) 247
  • [9] R.A. Owen et al., Neutron and synchrotron measurements of residual strain in TIG welded aluminum alloy 2024. Materials Science and Engineering A346 (2003) 159–167

전문가 Q&A: 주요 질문과 답변

Q1: 이 연구에서 연속 전류 TIG 대신 펄스 TIG 용접을 선택한 이유는 무엇인가요?

A1: 펄스 TIG 용접은 용접부로의 열 입력을 더 정밀하게 제어할 수 있게 해줍니다. 강한 피크 전류로 용융을 유도한 후 낮은 베이스 전류로 용융 풀을 유지함으로써 과도한 열 입력 없이 용접을 진행할 수 있습니다. 이는 특히 얇은 재료를 다루거나 용접부의 외관 품질을 향상시키는 데 유리하여 본 연구의 목적에 더 적합했습니다.

Q2: 논문에서는 열영향부(HAZ)에서 경도가 크게 감소했다고 언급했는데, 야금학적 원인은 무엇인가요?

A2: 논문에서는 이 현상을 합금의 ‘과시효(sur vieillissement)’ 때문이라고 설명합니다. 2024-T3 합금의 강도는 T3 열처리를 통해 형성된 미세한 석출물에 의해 발현됩니다. 하지만 용접 과정에서 발생한 높은 열이 이 석출물들을 조대하게 성장시켜 강화 효과를 상실하게 만듭니다. 결과적으로 해당 영역(ZAT2-MB)은 연화되어 경도가 크게 감소하게 됩니다.

Q3: 최종 용접에서 4Hz 주파수가 최적으로 선택된 구체적인 이유는 무엇인가요?

A3: 연구 결과, 1-2Hz와 같은 낮은 주파수에서는 피크 전류와 베이스 전류의 차이가 커서 응고선이 불규칙하고 넓게 분포했습니다. 반면, 주파수를 높이면 두 전류가 거의 합쳐져 연속 전류와 유사한 효과를 내면서도 더 나은 제어가 가능한, 균일하고 조밀한 용접 비드가 형성되었습니다. 4Hz는 이러한 균일성과 공정 제어 사이에서 가장 좋은 균형을 제공하여 최적의 주파수로 선정되었습니다(그림 3 참조).

Q4: 인장 강도가 30% 이상 감소했는데, 정확히 어느 지점에서 파단이 발생했으며 그 이유는 무엇인가요?

A4: 논문에 따르면 파단은 용융된 용접 금속과 열영향을 받은 모재 사이의 경계인 ‘융합부(zone de liaison)’에서 발생했습니다. 그림 8의 파단면 분석 결과, 용접된 시편은 연성 파괴를 보인 모재와 달리 취성 파괴의 특징을 명확히 보였습니다. 이는 응고된 용접 금속과 열영향부 사이의 계면에서 형성된 미세구조가 조인트 전체에서 가장 취약한 부분임을 의미합니다.

Q5: 이 연구에서 EBSD 분석을 사용한 것의 중요성은 무엇인가요?

A5: EBSD는 일반 현미경으로는 알 수 없는 결정학적 정보를 제공합니다. 그림 6에서 볼 수 있듯이, EBSD를 통해 파괴의 시작점이 되는 융합부와 열영향부 사이의 중요한 계면에서 결정립 구조와 방위를 정밀하게 특성화할 수 있었습니다. 이는 파괴 메커니즘을 근본적으로 이해하는 데 필수적인 데이터입니다.

결론: 더 높은 품질과 생산성을 향한 길

본 연구는 TIG 용접 공정이 알루미늄 합금 2024-T3에 대해 외관상 우수한 용접부를 만들 수 있지만, 그 과정에서 열영향부의 심각한 기계적 특성 저하를 초래한다는 점을 명확히 보여주었습니다. 이는 공정 최적화와 재료 특성 간의 상충 관계를 잘 보여주는 사례로, 용접 구조물 설계 시 반드시 고려해야 할 핵심 사항입니다.

이러한 실험적 결과를 CFD 시뮬레이션과 결합하면, 물리적 테스트 없이도 용접 중 발생하는 열 순환과 그로 인한 재료의 상 변화 및 기계적 물성 저하를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 개발 초기 단계에서부터 취약부를 예측하고 공정을 최적화하여 더 높은 품질과 생산성을 달성할 수 있습니다.

STI C&D에서는 최신 산업 연구 결과를 적용하여 고객이 더 높은 생산성과 품질을 달성할 수 있도록 지원합니다. 본 논문에서 논의된 과제가 귀사의 운영 목표와 일치한다면, 저희 엔지니어링 팀에 연락하여 이러한 원칙을 귀사의 부품에 어떻게 구현할 수 있는지 논의해 보십시오.

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  • 연락처 : 02-2026-0450
  • 이메일 : flow3d@stikorea.co.kr

저작권 정보

  • 이 콘텐츠는 “S. Ouallam” 외 저자의 논문 “Etude du soudage TIG de l’alliage d’aluminium 2024-T3″를 기반으로 한 요약 및 분석 자료입니다.
  • 출처: http://hdl.handle.net/10985/8421

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Fig. 1. A schematic sketch of a GTAW process [Wikipedia].

GTAW 시뮬레이션으로 용접 품질 예측: COMSOL을 활용한 공정 최적화 방안

이 기술 요약은 Yang Xiang, Joyce Hu가 University of Bridgeport에서 발표한 학술 포스터 “Simulation of a Gas Tungsten Arc Welding Process in COMSOL”을 기반으로 합니다. STI C&D의 기술 전문가들이 CAE 전문가를 위해 분석하고 요약했습니다.

키워드

  • Primary Keyword: 가스 텅스텐 아크 용접(GTAW) 시뮬레이션
  • Secondary Keywords: COMSOL, 아크 용접, 용접 공정 모델링, CFD, 열전달 해석, 유체 유동 해석, 용접 품질 최적화

Executive Summary

  • 도전 과제: 가스 텅스텐 아크 용접(GTAW) 공정은 매우 복잡하며, 시행착오에 의존하는 기존의 방식은 시간과 비용이 많이 소요됩니다.
  • 해결 방법: COMSOL Multiphysics를 사용하여 열전달, 유체 유동, 전류 흐름을 포함하는 통합 아크-용접 풀 모델을 개발하여 GTAW 공정을 시뮬레이션합니다.
  • 핵심 돌파구: 시뮬레이션을 통해 용접 아크와 용접 풀 내부의 온도 분포, 유체 속도 등 핵심 물리 현상을 정량적으로 예측하고 시각화할 수 있습니다.
  • 핵심 결론: GTAW 시뮬레이션은 공정 변수가 최종 용접 품질에 미치는 영향을 사전에 예측하여, 개발 시간을 단축하고 제품 품질을 향상시키는 강력한 도구를 제공합니다.

도전 과제: CFD 전문가에게 이 연구가 중요한 이유

가스 텅스텐 아크 용접(GTAW), 또는 TIG 용접은 항공우주 및 기타 정밀 산업에서 얇은 금속을 접합하는 데 널리 사용되는 핵심 기술입니다. 하지만 용접 전압, 전류, 전극 형상, 보호 가스 유량 등 수많은 공정 변수가 최종 용접 품질에 복잡하게 영향을 미칩니다.

이 때문에 최적의 용접 조건을 찾기 위한 공정 설계 및 재료 선택은 엔지니어의 경험에 크게 의존해 왔습니다. 이러한 시행착오 기반의 접근 방식은 시간과 비용이 많이 들 뿐만 아니라, 개발 기간을 지연시키는 주요 원인이 됩니다. 제품 개발 시간 단축과 생산 비용 절감, 그리고 용접 품질 향상이라는 압박 속에서, 항공우주 기업들을 중심으로 용접 공정을 예측하고 최적화하기 위한 시뮬레이션 도구의 필요성이 절실히 요구되고 있습니다.

Fig. 1. A schematic sketch of a GTAW process [Wikipedia].
Fig. 1. A schematic sketch of a GTAW process [Wikipedia].

접근 방식: 연구 방법론 분석

본 연구는 COMSOL Multiphysics를 활용하여 GTAW 공정의 복잡한 물리 현상을 모델링하는 것을 목표로 합니다. 연구진은 두 단계의 모델 개발 전략을 채택했습니다. 먼저, 아크(arc) 모델과 용접 풀(weld pool) 모델을 각각 독립적으로 개발한 후, 이 두 모델을 통합하여 아크와 용접 풀 간의 상호작용을 정밀하게 시뮬레이션하는 통합 아크-용접 풀 모델을 완성했습니다.

이 모델은 다음과 같은 핵심 물리 법칙을 지배 방정식으로 사용합니다.

  • 전자기학(Electromagnetism): 전기 포텐셜(V)과 자기 포텐셜(A)을 사용하여 전류 밀도(j)와 전기장(E)을 계산하며, 이를 통해 아크에서 발생하는 줄열(Joule heating)과 로렌츠 힘(Lorentz force)을 모델링합니다.
  • 유체 유동(Fluid Flow): 질량 보존 및 운동량 보존 방정식을 통해 용융된 금속(용접 풀)의 유동을 해석합니다.
  • 열전달(Heat Transfer in Fluid): 에너지 보존 방정식을 통해 아크 플라즈마와 용접 풀 내의 열전달 현상을 계산합니다.

이러한 다중 물리(Multiphysics) 접근 방식을 통해, 연구진은 GTAW 공정의 핵심적인 물리 현상을 포괄적으로 해석할 수 있었습니다.

돌파구: 주요 연구 결과 및 데이터

연구진은 개발된 모델을 사용하여 펄스 전류 GTAW 공정의 과도 동작을 시뮬레이션했으며, 그 결과는 아크와 용접 풀의 동적 거동에 대한 깊은 통찰력을 제공합니다.

결과 1: 배경 전류(Background Current) 상태의 열-유동장 분석

펄스 전류의 낮은 구간인 배경 전류 상태(t=0.5 s)에서 시뮬레이션 결과(Figure 2 좌측), 용접 풀의 최고 온도는 14,270 K, 최대 유속은 33.6 m/s로 예측되었습니다. 이는 아크가 공작물에 안정적으로 에너지를 전달하고 있으며, 용접 풀 내에서 유동이 형성되고 있음을 보여줍니다.

결과 2: 피크 전류(Peak Current) 상태의 급격한 온도 및 유속 증가

펄스 전류가 최고조에 달하는 피크 전류 상태(t=1 s)에서는 열-유동장이 극적으로 변화했습니다(Figure 2 우측). 최고 온도는 16,758 K까지 상승했으며, 최대 유속은 118 m/s로 급격히 증가했습니다. 이는 피크 전류가 용접 깊이와 용융지 거동에 결정적인 영향을 미침을 정량적으로 입증합니다. 이처럼 모델은 펄스 전류의 동적 효과를 정밀하게 포착하여, 고급 용접 기술의 최적화에 기여할 수 있음을 보여줍니다.

R&D 및 운영을 위한 실질적 시사점

이 연구 결과는 용접 공정을 다루는 다양한 분야의 전문가들에게 다음과 같은 실질적인 통찰을 제공합니다.

  • 공정 엔지니어: 이 연구에서 제시된 모델을 활용하면 양극 재료, 아크 길이, 보호 가스 종류 등 다양한 공정 변수가 용접 풀의 형상과 온도 분포에 미치는 영향을 사전에 분석할 수 있습니다. 이를 통해 실험 횟수를 줄이고 최적의 공정 조건을 더 빠르게 찾을 수 있습니다.
  • 품질 관리팀: Figure 2의 온도 분포 데이터는 열영향부(HAZ)의 범위와 냉각 속도를 예측하는 데 사용될 수 있습니다. 이는 잔류 응력, 균열, 기공과 같은 잠재적 용접 결함을 예측하고, 새로운 품질 검사 기준을 수립하는 데 중요한 정보를 제공합니다.
  • 설계 엔지니어: 용접 풀 내부의 유체 유동 패턴 분석은 용접부의 응고 과정에서 결함이 어떻게 형성되는지에 대한 단서를 제공합니다. 이 정보를 바탕으로 초기 설계 단계에서부터 불완전 용융이나 기공 발생 가능성을 최소화하는 접합부 설계를 고려할 수 있습니다.
Sample Result
Sample Result

논문 상세 정보

Simulation of a Gas Tungsten Arc Welding Process in COMSOL

1. 개요:

  • 제목: Simulation of a Gas Tungsten Arc Welding Process in COMSOL
  • 저자: Yang Xiang, Joyce Hu
  • 발표 연도: 정보 없음
  • 발표 기관: University of Bridgeport, Department of Engineering
  • 키워드: Gas Tungsten Arc Welding (GTAW), COMSOL Multiphysics, arc model, weld pool model, transport phenomena

2. 초록:

이 프로젝트의 목적은 COMSOL Multiphysics를 사용하여 가스 텅스텐 아크 용접(GTAW) 공정에서의 전달 현상(열전달, 유체 유동, 전류 흐름)을 모델링하는 것입니다. 모델 개발은 아크 모델과 용접 풀 모델이라는 두 개의 개별 모델을 개발하는 것으로 시작하여, 아크와 용접 풀 간의 상호작용을 시뮬레이션하기 위한 통합 아크-용접 풀 모델로 마무리될 것입니다. 통합 아크-용접 풀 모델은 양극 재료, 아크 길이, 보호 가스 등 일부 용접 공정 변수가 최종 용접 품질에 미치는 영향을 연구하는 데 사용될 것입니다.

3. 서론:

가스 텅스텐 아크 용접(GTAW)은 비소모성 텅스텐 전극을 사용하여 용접을 수행하는 아크 용접 공정입니다. GTAW는 많은 용접 공정 변수가 관련되는 매우 복잡한 공정으로, 부품 설계 및 재료 선택은 종종 엔지니어의 이전 경험에 의존합니다. 이 과정은 시행착오적 특성으로 인해 길고 비용이 많이 듭니다. 제품 개발 시간과 생산 비용을 줄이고 동시에 용접 품질을 개선하고 에너지 소비를 낮추려는 압력 속에서, 항공우주 회사들은 용접 시뮬레이션 도구를 사용하여 용접 공정이 부품에 미치는 영향을 예측하고 공정을 최적화 및 제어하고 있습니다.

4. 연구 요약:

연구 주제의 배경:

GTAW(TIG 용접)는 항공우주 산업 등에서 널리 사용되지만, 공정의 복잡성으로 인해 최적의 조건을 찾기 어렵습니다. 전통적인 경험 기반 접근 방식은 시간과 비용 측면에서 비효율적입니다.

이전 연구 현황:

본 포스터는 Traidia와 Roger(2011)의 연구를 샘플 결과로 인용하며, 펄스 전류 GTA 용접의 아크 및 용접 풀 거동에 대한 수치적 및 실험적 연구가 선행되었음을 보여줍니다.

연구 목적:

본 연구의 목적은 COMSOL Multiphysics를 사용하여 GTAW 공정의 전달 현상을 모델링하고, 이를 통해 다양한 공정 변수가 최종 용접 품질에 미치는 영향을 예측 및 분석하는 것입니다.

핵심 연구:

핵심 연구 내용은 아크 모델과 용접 풀 모델을 개별적으로 개발한 후, 이들을 통합하여 아크와 용접 풀 간의 상호작용을 시뮬레이션하는 것입니다. 이 통합 모델은 공정 최적화를 위한 예측 도구로 활용됩니다.

5. 연구 방법론

연구 설계:

본 연구는 다중 물리(Multiphysics) 시뮬레이션 접근법을 사용합니다. 전자기학, 유체 유동, 열전달 현상을 연계하여 해석하는 통합 모델을 COMSOL 소프트웨어를 이용해 구축합니다.

데이터 수집 및 분석 방법:

수치 해석을 통해 얻어진 온도장, 속도장, 전류 밀도 등의 데이터를 분석합니다. 포스터에 제시된 샘플 결과는 Traidia와 Roger의 연구에서 가져온 것으로, 특정 조건(배경 전류 및 피크 전류)에서의 시뮬레이션 결과를 시각화하여 보여줍니다.

연구 주제 및 범위:

연구 범위는 GTAW 공정의 아크 및 용접 풀 모델링에 초점을 맞춥니다. 향후 연구에서는 이 모델을 사용하여 양극 재료, 아크 길이, 보호 가스 등의 변수가 용접 품질에 미치는 영향을 분석할 계획입니다.

6. 주요 결과:

주요 결과:

  • 펄스 전류 GTAW 공정의 동적 거동을 성공적으로 시뮬레이션했습니다.
  • 배경 전류(t=0.5s) 상태에서 최대 온도 14,270 K, 최대 속도 33.6 m/s를 기록했습니다.
  • 피크 전류(t=1s) 상태에서 최대 온도는 16,758 K, 최대 속도는 118 m/s로 크게 증가하여, 전류 펄스가 용접 풀 동역학에 미치는 강력한 영향을 확인했습니다.

Figure 목록:

  • Fig. 1. A schematic sketch of a GTAW process [Wikipedia].
  • Fig. 2. Computational Domain (top) and sample result (bottom) [Traidia and Roger].

7. 결론:

본 연구는 COMSOL Multiphysics를 사용하여 GTAW 공정을 모델링하는 프레임워크를 제시했습니다. 개발된 통합 아크-용접 풀 모델은 용접 공정 변수가 최종 품질에 미치는 영향을 예측하는 강력한 도구가 될 수 있습니다. 시뮬레이션을 통해 기존의 시행착오적 접근법을 대체하고, 개발 시간 단축, 비용 절감, 용접 품질 향상을 달성할 수 있는 가능성을 보여주었습니다.

8. 참고문헌:

  • A. Traidia and F. Roger, Numerical and experimental study of arc and weld pool behaviour for pulsed current GTA welding, International Journal of Heat and Mass Transfer, 54 (2011) 2163-2179.
  • [Wikipedia] (for Fig. 1)

전문가 Q&A: 자주 묻는 질문

Q1: 이 시뮬레이션에 COMSOL Multiphysics를 선택한 특별한 이유가 있나요?

A1: COMSOL Multiphysics는 전자기학, 유체 유동, 열전달과 같은 여러 물리 현상을 하나의 환경에서 연계하여 해석(coupled analysis)하는 데 강점이 있습니다. GTAW 공정은 이러한 물리 현상들이 복잡하게 상호작용하기 때문에, 다중 물리 해석이 가능한 COMSOL이 이 연구에 매우 적합한 도구입니다.

Q2: Figure 2의 용접 풀 내부에서 보이는 소용돌이 패턴은 무엇을 의미하나요?

A2: 이 소용돌이 패턴은 주로 표면 장력 구배로 인해 발생하는 마랑고니 대류(Marangoni convection)를 나타냅니다. 용접 풀 표면의 온도 차이로 인해 표면 장력이 달라지고, 이로 인해 유체가 고온부에서 저온부로 흐르면서 소용돌이가 형성됩니다. 이 유동은 열 분배와 용접 비드 형상에 매우 중요한 역할을 합니다.

Q3: 초록에서 양극 재료(anode materials) 연구를 언급했는데, 모델에서 다른 재료는 어떻게 처리할 수 있나요?

A3: 모델에서 다른 재료를 시뮬레이션하려면 해당 재료의 물리적 속성(물성치)을 입력 데이터로 변경하면 됩니다. 예를 들어, 열전도율, 전기 전도도, 밀도, 비열, 녹는점 등의 값을 새로운 재료의 값으로 교체하여 시뮬레이션하면 해당 재료를 사용했을 때의 용접 결과를 예측할 수 있습니다.

Q4: 결과에서 ‘배경(background)’과 ‘피크(peak)’ 상태를 보여주는 것의 중요성은 무엇인가요?

A4: 이는 펄스 전류 GTAW 공정을 시뮬레이션했음을 의미합니다. 펄스 용접은 높은 전류(피크)와 낮은 전류(배경)를 주기적으로 반복하여 열 입력량을 정밀하게 제어하는 고급 기술입니다. 모델이 이 두 상태의 뚜렷한 차이를 포착할 수 있다는 것은, 단순한 연속 전류 용접뿐만 아니라 더 복잡하고 정밀한 용접 공정도 정확하게 시뮬레이션할 수 있음을 보여줍니다.

Q5: 플라즈마 아크 자체는 모델에서 어떻게 구현되나요?

A5: 플라즈마 아크는 전자기학과 열전달 방정식을 연계하여 모델링됩니다. 전류 밀도(j)와 전기장(E) 계산을 통해 발생하는 줄열(Joule heating, j·E)이 플라즈마의 고온을 유지하는 주된 에너지원입니다. 또한, 전류와 자기장의 상호작용으로 발생하는 로렌츠 힘(j x B)은 플라즈마 제트의 유동을 구동하는 역할을 합니다.

결론: 더 높은 품질과 생산성을 향한 길

이 연구는 복잡하고 경험에 의존하던 용접 공정을 예측 가능한 과학의 영역으로 이끄는 가스 텅스텐 아크 용접(GTAW) 시뮬레이션의 가치를 명확히 보여줍니다. 시행착오를 거치지 않고도 다양한 공정 변수가 용접 품질에 미치는 영향을 사전에 파악함으로써, 기업은 개발 시간을 단축하고, 비용을 절감하며, 최종 제품의 신뢰성을 획기적으로 높일 수 있습니다.

STI C&D는 최신 산업 연구 결과를 적용하여 고객이 더 높은 생산성과 품질을 달성할 수 있도록 지원하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 이 보고서에서 논의된 과제가 귀사의 운영 목표와 일치한다면, 저희 엔지니어링 팀에 연락하여 이러한 원칙을 귀사의 부품에 어떻게 구현할 수 있는지 논의해 보십시오.

(주)에스티아이씨앤디에서는 고객이 수치해석을 직접 수행하고 싶지만 경험이 없거나, 시간이 없어서 용역을 통해 수치해석 결과를 얻고자 하는 경우 전문 엔지니어를 통해 CFD consulting services를 제공합니다. 귀하께서 당면하고 있는 연구프로젝트를 최소의 비용으로, 최적의 해결방안을 찾을 수 있도록 지원합니다.

  • 연락처 : 02-2026-0450
  • 이메일 : flow3d@stikorea.co.kr

저작권 정보

  • 이 콘텐츠는 “Simulation of a Gas Tungsten Arc Welding Process in COMSOL” (저자: Yang Xiang, Joyce Hu) 포스터를 기반으로 한 요약 및 분석 자료입니다.
  • 출처: https://core.ac.uk/download/pdf/217482813.pdf

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Coupled Motion

[Webinar] FLOW-3D HYDRO: 복잡한 수리 모델을 위한 ‘움직이는 객체 통합’ 기능의 모든 것

1. FLOW-3D HYDRO: 움직이는 객체 통합 기능 소개

유체 시뮬레이션 분야에서 ‘움직이는 객체’를 모델링하는 것은 단순히 유체의 흐름만을 파악하는 것을 넘어, 실제 세계의 복잡한 물리적 상호작용을 정확하게 예측하고 분석하는 데 필수적인 요소입니다. 예를 들어, 거대한 파도 속에서 흔들리는 해상 플랫폼의 안정성을 평가하거나, 수문이 개폐될 때 댐의 유량 변화를 예측하는 것 등은 모두 유체와 움직이는 구조물 간의 정교한 상호작용 분석을 요구합니다.

FLOW-3D HYDRO는 이러한 동적 요소를 시뮬레이션에 효과적으로 통합할 수 있는 강력한 기능을 제공하며, 이를 통해 엔지니어와 연구자들은 더욱 현실적이고 심층적인 수리 모델을 구축할 수 있습니다.

2. 움직이는 객체 모델링의 두 가지 핵심 방식

FLOW-3D HYDRO에서 움직이는 객체는 주로 강체(rigid body)로 모델링되며, 최대 6자유도의 움직임을 가질 수 있습니다. 이러한 객체의 움직임을 정의하는 방식은 크게 두 가지로 나뉩니다.

지정된 동작(Prescribed Motion)

객체가 어떻게 움직일지 시뮬레이션 시작 전에 미리 정의하는 방식입니다. “당신이 객체에 움직임을 알려주면, 유체가 그에 반응하여 움직이는 것”이라고 생각할 수 있습니다.

  • 정의: 객체의 움직임 궤적, 속도, 회전 등을 정확하게 입력하여 유체가 그에 따라 어떻게 반응하는지 시뮬레이션합니다.
  • 적용 사례:
    • 웨이브 패들: 위아래로 움직여 파도를 생성하는 시뮬레이션.
    • 개폐 수문: 고정된 축을 중심으로 회전하거나 수직 이동하여 유량을 조절하는 수문.
    • 믹서: 특정 속도로 회전하여 유체를 혼합하는 과정.
  • 특징: 시간 시리즈 입력을 통해 시간에 따라 움직임을 변화시키거나 특정 시간 동안 움직인 후 정지시키는 등의 복잡한 동작도 구현할 수 있습니다.

연동된 동작(Coupled Motion)

유체와 객체가 서로의 움직임에 영향을 미치는 상호작용을 시뮬레이션하는 방식입니다. “유체와 객체가 서로의 움직임을 주고받으며 영향을 미치는 것”이 핵심입니다.

  • 정의: 유체의 힘이 객체를 움직이고, 객체의 움직임이 다시 유체 흐름에 영향을 미치는 복합적인 상호작용을 분석합니다.
  • 적용 사례:
    • 부유하는 플랫폼의 파랑 동역학: 파도 속에서 플랫폼이 어떻게 흔들리고 움직이는지 예측.
    • 수력 터빈: 물의 흐름에 의해 터빈이 회전하는 과정.
    • 계류선(mooring line)에 연결된 부유체: 물속에서 부유체가 계류선에 의해 고정되면서도 유체의 힘에 반응하여 움직이는 상황.
    • 수압에 의해 움직이는 수문: 수위 변화에 따라 수압을 받아 자동으로 개폐되는 수문.
  • 주요 특징:
    • 다중 객체: 하나의 시뮬레이션 모델 안에 여러 개의 움직이는 객체를 포함할 수 있으며, 이들은 지정된 동작과 연동된 동작을 혼합하여 사용할 수도 있습니다 (최대 약 500개).
    • 부가 기능: 스프링, 로프, 계류선에 객체를 부착하여 보다 현실적인 모델링이 가능합니다 (자세한 내용은 이번 웨비나에서 다루지 않음).
    • 메싱(Meshing): 별도의 복잡한 메싱 과정 없이 표준 메싱 접근 방식이 적용됩니다.

3. 왜 움직이는 객체 시뮬레이션이 필요한가?

FLOW-3D HYDRO의 ‘움직이는 객체’ 시뮬레이션은 이름 그대로 “움직이는 무언가”가 존재하고, 그 움직임이 시뮬레이션 결과에 결정적인 영향을 미칠 때 필수적입니다. 이는 주로 물과 관련된 다양한 수자원 및 해양 애플리케이션에서 동적인 요소를 포함합니다.

  • 필요성:
    • 해상 부유 플랫폼: 파도에 의해 흔들리는 해상 구조물의 안정성 및 운동 특성 분석.
    • 플랩 게이트 및 수문: 수위 변화에 따라 자동으로 열리고 닫히는 게이트의 거동 예측.
    • 믹서와 같은 기계 장치: 유체를 혼합하거나 교반하는 과정에서 기계 부품의 움직임이 유체 흐름에 미치는 영향 분석.
  • 고려 사항: 항상 모든 움직임을 시뮬레이션할 필요는 없습니다. 때로는 시뮬레이션 단순화를 위해 움직이는 객체를 고정 상태로 가정하거나 정상(steady) 상태로 모델링하는 것이 효율적일 수 있습니다. 그러나 많은 경우, 특히 위에서 언급된 사례들처럼 유체와 객체 간의 동적인 상호작용이 핵심적인 문제 해결에 필수적일 때, 움직이는 객체 시뮬레이션은 반드시 필요합니다.

4. FLOW-3D HYDRO에서 움직이는 객체 설정하기

FLOW-3D HYDRO에서 움직이는 객체 시뮬레이션을 설정하는 과정은 직관적입니다. 크게 두 단계로 진행됩니다.

  • 물리 활성화(Activating the Physics):FLOW-3D HYDRO의 ‘Physics’ 창에서 ‘Moving Objects’ 기능을 활성화합니다.’Collision model’은 시뮬레이션 목적에 따라 활성화 여부를 선택합니다. 예를 들어, 부유하는 객체들이 서로 부딪히거나 다른 고정된 구조물과 충돌하는 상황을 모델링할 때는 활성화하는 것이 좋습니다.
  • 지오메트리 위젯(Geometry Widget) 설정:객체 정의: FLOW-3D 내에서 직접 실린더와 같은 원시 객체를 생성하거나, 외부 CAD 소프트웨어에서 만든 STL 파일을 가져와서 사용할 수 있습니다.‘Moving Object Properties’ 설정:움직임 유형: ‘Non-moving(비이동)’, ‘Coupled Motion(연동된 동작)’, ‘Prescribed Motion(지정된 동작)’ 중 시뮬레이션 목적에 맞는 유형을 선택합니다.자유도: 연동된 동작의 경우, 최대 6자유도(X, Y, Z 방향 이동 및 3축 회전)를 모두 선택하여 객체의 복합적인 움직임을 모델링할 수 있습니다.질량 매개변수: 객체의 밀도 등을 입력합니다.움직임 매개변수:연동된 동작: 객체의 시작 위치와 밀도 등 초기 조건만 지정하면, 시뮬레이션 과정에서 유체와의 상호작용을 통해 자동으로 움직임이 계산됩니다.지정된 동작: 회전 축 좌표, 회전 속도(각속도) 또는 선형 속도 등 구체적인 움직임 매개변수를 직접 지정해야 합니다. 필요에 따라 시간 시리즈 입력을 통해 시간에 따른 동적인 움직임을 정의할 수도 있습니다.

4. FLOW-3D HYDRO에서 움직이는 객체 설정하기

flow-3d hydro에서 움직이는 객체 시뮬레이션을 설정하는 과정은 직관적입니다. 크게 두 단계로 진행됩니다.

  • 물리 활성화(Activating the Physics):FLOW-3D HYDRO의 ‘Physics’ 창에서 ‘Moving Objects’ 기능을 활성화합니다.’Collision model’은 시뮬레이션 목적에 따라 활성화 여부를 선택합니다. 예를 들어, 부유하는 객체들이 서로 부딪히거나 다른 고정된 구조물과 충돌하는 상황을 모델링할 때는 활성화하는 것이 좋습니다.
  • 지오메트리 위젯(Geometry Widget) 설정:객체 정의: FLOW-3D 내에서 직접 실린더와 같은 원시 객체를 생성하거나, 외부 CAD 소프트웨어에서 만든 STL 파일을 가져와서 사용할 수 있습니다.‘Moving Object Properties’ 설정:움직임 유형: ‘Non-moving(비이동)’, ‘Coupled Motion(연동된 동작)’, ‘Prescribed Motion(지정된 동작)’ 중 시뮬레이션 목적에 맞는 유형을 선택합니다.자유도: 연동된 동작의 경우, 최대 6자유도(X, Y, Z 방향 이동 및 3축 회전)를 모두 선택하여 객체의 복합적인 움직임을 모델링할 수 있습니다.질량 매개변수: 객체의 밀도 등을 입력합니다.움직임 매개변수:연동된 동작: 객체의 시작 위치와 밀도 등 초기 조건만 지정하면, 시뮬레이션 과정에서 유체와의 상호작용을 통해 자동으로 움직임이 계산됩니다.지정된 동작: 회전 축 좌표, 회전 속도(각속도) 또는 선형 속도 등 구체적인 움직임 매개변수를 직접 지정해야 합니다. 필요에 따라 시간 시리즈 입력을 통해 시간에 따른 동적인 움직임을 정의할 수도 있습니다.

5. 실제 적용 사례: 시뮬레이션으로 본 움직이는 객체

FLOW-3D HYDRO 웨비나에서는 ‘움직이는 객체 통합’ 기능의 실제 적용 과정을 명확히 보여주는 두 가지 시뮬레이션 사례가 시연되었습니다.

사례 1: 연동된 동작 – 부유하는 통나무 시뮬레이션

이 시뮬레이션은 연동된 동작의 개념을 잘 보여줍니다. 위어(weir) 상류에 위치한 통나무가 물의 흐름에 따라 위어를 넘어 하류로 이동하는 과정을 모델링했습니다.

  • 목표: 물의 흐름이 통나무의 움직임에 어떻게 영향을 미치는지, 그리고 통나무의 움직임이 다시 유체 흐름에 어떤 변화를 주는지 시뮬레이션합니다.
  • 설정 과정:
    • 이전 웨비나에서 생성된 모델을 재시작 모델로 활용하여 초기 유체 조건을 설정했습니다.
    • ‘Moving Object’ 및 ‘Collision model’을 활성화했습니다.
    • 단순 실린더 형태의 통나무 객체를 생성하고, 위어 상류에 위치시킨 후 ‘Coupled Motion’으로 설정하여 6자유도 부유 밀도를 지정했습니다.
  • 결과: 시뮬레이션을 통해 통나무가 위어를 넘어 하류로 이동하는 것이 명확히 관찰되었습니다. 특히 통나무가 위어를 넘어가는 과정에서 하류의 롤러(roller) 영역에 일시적으로 갇히는 현상이 발생했는데, 이는 실제 저수두 위어(low-head weirs)에서 발생할 수 있는 ‘역회전(reverse rolling)’ 조건과 유사하여 잠재적인 안전 문제를 시사하는 중요한 통찰을 제공했습니다.

사례 2: 지정된 동작 – 회전하는 수문 시뮬레이션

이 시뮬레이션은 지정된 동작의 활용을 보여주며, 두 개의 수문 중 하나가 특정 축을 중심으로 회전하여 열리고 닫히는 과정을 시뮬레이션했습니다.

  • 목표: 고정된 수문의 회전 동작이 상류 수위와 하류 유량에 어떻게 영향을 미치는지 분석합니다.
  • 설정 과정:
    • 시뮬레이션 시작 시 수문이 닫힌 상태를 가정하여 이전 웨비나 모델을 복사하여 사용했습니다.
    • ‘Moving Object’ 물리를 활성화했으며, 이 사례에서는 충돌 모델을 비활성화했습니다.
    • 두 개의 수문 지오메트리를 STL 파일로 가져온 후, 열릴 수문(빨간색 게이트)의 ‘Moving Object Properties’를 ‘Prescribed Motion’으로 설정하고, ‘Rotate about fixed axis’를 선택했습니다.
    • 회전 축 좌표와 각속도를 시간 시리즈 데이터로 입력하여 (예: 5초간 닫힘 유지, 3초간 열림, 이후 정지) 수문의 개폐 동작을 정의했습니다.
    • 수문의 얇은 두께를 고려하여 메시 해상도를 조정하고, 초기 수위를 수문 앞에 위치하도록 설정했습니다.
    • 보조 도구 활용: 수문 상류에 ‘History Probe’를 추가하여 실시간으로 수위를 모니터링하고, 위어 마루에 ‘Flux Surface’를 추가하여 통과하는 유량을 측정했습니다.
  • 결과: 수문이 열리면서 수문 상류의 수위가 변화하고 유량이 증가하는 것을 Probe 및 Flux Surface를 통해 실시간으로 플로팅하여 시각적으로 확인할 수 있었습니다.

6. 결론: 복잡한 수리 모델 구축을 위한 필수 기능

FLOW-3D HYDRO의 ‘움직이는 객체 통합’ 기능은 유체 시뮬레이션에서 ‘움직이는 무언가’를 다루어야 할 때 그 진가를 발휘하는 필수적인 도구입니다. 이 기능은 지정된 동작(Prescribed Motion)과 연동된 동작(Coupled Motion)이라는 두 가지 핵심 방식을 통해 매우 광범위하고 다양한 수리 시뮬레이션 요구사항을 충족시킬 수 있습니다.

초기 모델 설정(예: 첫 번째 웨비나에서 다룬 내용)이 완료되면, 움직이는 객체 물리를 통합하는 과정은 생각보다 복잡하지 않습니다. 또한, 시뮬레이션 중 관심 지점의 데이터를 실시간으로 모니터링할 수 있는 Probe 및 flux surface와 같은 보조 도구들은 모델 분석과 검증에 있어 매우 유용하게 활용될 수 있습니다.

결론적으로, FLOW-3D HYDRO의 ‘움직이는 객체 통합’ 기능은 복잡한 유체-구조물 상호작용 문제를 해결하고, 실제 환경의 동적인 요소를 정밀하게 시뮬레이션하고자 하는 모든 엔지니어와 연구자에게 강력하고 직관적인 솔루션을 제공합니다.

FLOW-3D in Lab

[Webinar] FLOW-3D를 활용한 마이크로/바이오 유체 애플리케이션 모델링

이 문서는 FLOW-3D 소프트웨어를 활용한 마이크로/바이오 유체 애플리케이션 모델링에 대한 웨비나 내용을 요약한 것입니다. FLOW-3D는 유체 인터페이스가 있는 모든 현상을 다루는 과도기적 자유 표면 흐름 전문 시뮬레이션 소프트웨어입니다. 마이크로유체학은 생명공학, 생체의학, 제약 산업의 다양한 응용 분야에서 중요한 도구로 사용되며, FLOW-3D는 이러한 분야에서 다양한 핵심 모델링 기능을 제공합니다. 특히 동적 접촉각 모델은 작은 길이 스케일의 자유 표면 애플리케이션에서 매우 중요한 역할을 합니다. FLOW-3D는 액체 핸들링, 유량 제어, 입자 함유 유체, Lab-on-a-Chip 애플리케이션 등 다양한 사례 연구를 통해 그 유용성과 정확성을 입증했습니다. 이 소프트웨어는 장치 설계 및 개발 과정에서 설계 공간 탐색, DOE 케이스 실행, 최적화 등을 가능하게 하는 필수적인 도구입니다. 이 컨텐츠는 FLOW-3D를 통해 마이크로/바이오 유체 시스템의 설계 및 최적화를 효율적으로 수행할 수 있음을 보여줍니다.

1. 🚀 FLOW-3D의 개요와 기술적 특성

  • FLOW-3D는 마이크로 및 바이오 유체 애플리케이션 모델링을 위한 웨비나 내용을 요약하기 위해 작성된 문서이다.
  • 이 소프트웨어는 유체 인터페이스가 있는 모든 과도적 자유 표면 흐름을 시뮬레이션하는 데 전문화된 도구이다.
  • FLOW-3D는 1980년대 Dr. Tony Hirt가 개발한 체적 유체(VOF, Volume of Fluid) 방법을 기반으로 상용화되었으며, 뉴멕시코 산타페에 본사를 두고 있다.
  • 이 소프트웨어는 일반적인 자유 표면 및 다중 물리 애플리케이션에 특화되어 있고, 마이크로유체, 소비재, 토목 공학, 주조, 적층 제조, 항공우주 추진제 관리 등 다양한 산업 분야에 활용된다.
  • FLOW-3D 솔버는 3D 과도기적 나비에-스톡스 솔버를 기반으로 하며, 자유 표면 현상은 VOF 또는 TruVOF 기법으로 처리되고, 필요에 따라 통합 다중 물리 모델이 추가된다.

2. 💡 마이크로유체학의 주요 응용과 FLOW-3D의 동적 접촉각 모델

  • 마이크로유체학은 생명공학, 생체의학, 제약 산업에서 다양한 IVD, 약물 전달, 현장 진단, 마이크로어레이, Lab-on-a-Chip(LOC), MEMS 등 여러 응용 분야의 필수 도구로 활용된다.
  • Lab-on-a-Chip과 같은 복합 마이크로유체 시스템을 시뮬레이션할 때는 이동, 확산, 표면 장력, 자유 표면, 점성, 모세관 압력, 입자 역학, 화학 반응 등을 모두 고려해야 한다.
  • FLOW-3D의 동적 접촉각 모델은 정적 값 설정을 넘어서, 유체 접촉선에서의 점성력, 관성력, 표면 장력 효과를 통합해 실제 현상과 동일하게 접촉각을 산출한다.
  • 이 모델은 작은 길이 스케일에서의 자유 표면 현상에 필수적이며, 예를 들어 친수성(65도)과 비친수성(120도) 유체가 표면에 충돌할 때 접촉선의 진화 차이를 정확히 모사한다.
  • 마이크로 채널 내 Phase Guide 예시에서 FLOW-3D는 압력이 임계값을 초과할 때 접촉선이 고정되는 Conquest-Finn 조건을 예측하며, 오버플로우 메커니즘 등 복합 현상을 시뮬레이션할 수 있다.

3. 🧪 FLOW-3D 기반 마이크로유체 애플리케이션 사례 요약

  • 정밀 액체 핸들링에서 표면장력과 핀치-오프 메커니즘이 나노리터 드롭렛 분주에 결정적이며, FLOW-3D는 중력, 점성, 관성력의 작용을 실제 실험과 거의 일치하게 예측한다.
  • 유량 제어에서는 다양한 채널 구성(육각형, 직사각형, 분기형)에 따른 유체-유체 교환 효율과 자유 표면 결함 및 압력 불안정 등 입구 역학이 분석되었고, FLOW-3D의 시뮬레이션 결과가 실험치와 7% 이내 오차로 잘 맞는다.
  • 입자 함유 유체의 경우, 관성 마이크로유체학, 부력 및 항력 분석, 외부장(전기, 자기, 음향)에 의한 능동 입자 분류 등이 포함되며, 크기·질량에 따라 입자 분리 양상이 뚜렷하게 달라진다.
  • Lab-on-a-Chip(LOC) 분야에서는 열전달, 전기동역학, 미세 믹싱, 열 모세관 유동, 줄 발열, 광학 유체학 등에 대해 FLOW-3D를 활용해 설계 최적화와 렌즈 곡률 등 정밀 예측이 가능하다.
  • 전반적으로 FLOW-3D는 모세관 효과, 자유 표면 결함, 표면 장력, 열적 효과 등 마이크로유체 분야의 중요한 물리 현상을 높은 정확도로 시뮬레이션하고 실험 결과와 매우 잘 일치함을 보인다.

3.1. 마이크로유체에서의 정밀 액체 핸들링 및 드롭렛 생성 원리

  • 정밀한 액체 분주 및 이동은 의료 기기에서 샘플을 수집하고 분주하는 초기에 매우 중요한 역할을 한다.
  • 나노리터 드롭렛 생성 시 표면 장력이 드롭렛 역학, 특히 핀치-오프 메커니즘을 결정하는 데 크게 작용한다.
  • 일리노이 대학교 연구에서는 FLOW-3D 시뮬레이션이 중력, 점성, 관성력의 역학을 모두 반영해 드롭렛의 모양을 실험과 매우 유사하게 예측했다.
  • 유전체 영동력은 비균일 전기장 하에서 유전체 특성에 따라 드롭렛을 이동시키는 원리로, 작은 부피의 유체를 효과적으로 조작할 수 있다.
  • 유체 포커싱은 서로 다른 계면 특성을 가진 두 유체(예: 물과 기름)의 유량을 조절하여, 정밀한 드롭렛 배열을 형성하는 기술이다.

3.2. 마이크로 채널 내 다양한 유량 제어 기술 및 적용 사례

  • 마이크로 채널에서 정밀한 유체 조작과 이동이 중요하며, 일부 응용에서는 단백질 분해 방지를 위해 확산 기반 흐름이 활용된다.
  • Roche Diagnostics의 조직 진단 플랫폼에서는 육각형, 직사각형, 분기형 채널을 비교하여, 분기형이 비효율적임을 확인하고, 입구 특성 분석으로 캐비테이션 기포 형성과 자유 표면 압력 불안정 문제를 밝혀냈다.
  • 원심 플랫폼에서는 비방사형 유량 제어와 공기압 압축 메커니즘이 중요하며, FLOW-3D 시뮬레이션 결과가 실험치와 7% 이내 오차로 일치하여 실장치 설계 개선이 가능함을 보여준다.
  • 전기삼투는 전기장으로 압력차 없이 유체 흐름을 유도해 플러그 흐름 형태의 정밀 유량 제어를 실현한다.
  • 모세관력은 마이크로그루브와 같은 구조에서 모세관 효과에 의해 유체를 이동시키며, FLOW-3D가 실험 결과와 매우 잘 일치함이 버팔로 대학교 연구에서 확인되었다.
  • 확산 기반 흐름은 고전단 응력 회피에 유리하며, Royal Society of Chemistry 연구에서는 두 대류 유닛 연결로 농도 조절이 가능하고, 시뮬레이션과 실험 데이터가 잘 일치함이 검증되었다.

3.3. 마이크로유체 시스템에서 입자 분리 및 분류 기술

  • 입자 함유 유체는 세포 분류와 입자 분리에 활용되며, 이는 샘플 내 기질 분석에 매우 중요하다.
  • 관성 마이크로유체학은 입자의 크기, 유체 역학(hydrodynamics), 항력(drag), 부력(buoyancy)을 기반으로 수동적으로 입자를 분류한다.
  • 메커니즘: 질량, 직경, 항력 계수, 슈미트 수(Schmidt number), 반발 계수(restitution coefficient) 등 개별 입자 특성을 고려한다.
  • 사례: 큰 직경의 입자는 더 큰 항력을 받아 유체와 함께 쉽게 이동하는 반면, 작은 입자는 경로를 유지한다. 질량이 다른 경우, 무거운 입자는 관성이 커 감속하기 어려워 경로를 유지하고 가벼운 입자는 확산된다.
  • 부력 대 항력의 우위는 유동장 특성 및 시스 액체(sheath liquid) 속도에 따라 달라지며, 중력이 작용하는 상황에서는 큰 입자가 부력이 커서 작은 입자 위로 이동하고, 시스 속도가 높으면 항력 효과가 지배적이 되어 큰 입자가 작은 입자 아래로 침전한다.
  • 능동 입자 분류는 외부 전기장 또는 자기장을 사용하여 입자를 분류하는 방식이며, UCLA의 Dino Di Carlo 박사가 이 분야에서 많은 연구를 수행했다.
  • 음향영동 분류는 음향 막을 통해 압력장을 생성하여 서있는 음파를 만들고, 이 파동의 특성에 따라 입자를 채널 중앙으로 집중시켜 분리 및 수집을 용이하게 하며, FLOW-3D의 탄성 막 모델을 사용한다.

3.4. Lab-on-a-Chip 시스템의 핵심 기술 응용

  • 열전달 및 전기동역학은 LOC 시스템에서 필수적인 요소로 작용하며, 미세 유체가 층류 특성을 가져 혼합이 어렵기 때문에 강제적 체적력을 이용한 마이크로 믹서가 필요하다.
  • 곡선 마이크로 채널에서는 D 번호(Dean number)를 조절해 혼합을 유도하고, CFD는 채널 치수 및 유체 특성 기반의 최적 설계에 매우 유용하다.
  • FLOW-3D의 설계 공간 탐색 및 최적화 도구는 혼합 효율이 가장 우수한 채널 형상을 도출하는 데 효과적이다.
  • 열 모세관 작동은 온도 변화에 따른 표면 장력 변화와 친수성/소수성 조절을 활용해, 물방울을 따뜻한 곳에서 차가운 곳으로 이동시킬 수 있다. 또한 줄 발열(Joule Heating)은 전기장 인가로 발생한 온도상승과 접목해 다양한 유체 이동 및 LOC 기능 구현에 응용된다.
  • 광학 유체학으로 LOC 내에서 렌즈 없이 유체를 이용해 빛을 집중할 수 있으며, 유량 제어로 렌즈 곡률을 변형하거나 다양한 유형의 렌즈 실현이 가능하다. FLOW-3D 시뮬레이션 결과는 실험과 매우 유사해, 정확한 예측 도구임이 검증되었다.

4. 🚀 FLOW-3D의 고성능 컴퓨팅 활용 및 미래 전망

  • 하이브리드 OpenMP 및 MPI 병렬화 기법을 통해 작업 스테이션 대비 클라우드 환경에서 시뮬레이션 속도를 최대 4배까지 높일 수 있다(예: 40코어에서 160코어로 확장 시).
  • 병렬화와 HPC 도입을 통해 설계 공간 탐색, DOE(Design of Experiments), 최적화 같은 반복 작업을 대폭 신속하게 수행할 수 있다.
  • FLOW-3D는 마이크로유체 및 다중 물리 기능을 예측하는 데 검증된 강력한 도구이며, 모든 핵심 기능이 실험 데이터로 검증되었다.
  • 하드웨어 비용 절감과 HPC 활용으로 시뮬레이션의 확장성과 효율성이 극대화되어 장치 설계 및 개발에서 필수적인 역할을 한다.
Figure 3 Velocity Distribution from Plan View and Profile View (Case 2)-1

Power Intake Velocity Modeling Using FLOW-3D at Kelsey Generating Station

FLOW-3D를 활용한 Kelsey 발전소의 발전기 유입부 유속 모델링

연구 배경 및 목적

문제 정의

  • Manitoba Hydro는 기존 발전소의 효율성을 개선하는 Supply Efficiency Improvement Program을 진행 중임.
  • Kelsey 발전소(224MW)는 Upper Nelson River에 위치하며, 7개의 발전 유닛을 보유.
  • 발전소 입구 채널에는 암반 장애물(rock knob)이 존재하여 비균일한 유동을 발생시키며, 특히 유닛 6, 7의 효율에 영향을 미침.
  • 터빈 재설치(re-runnering) 후 유량이 1700m³/s에서 2200m³/s로 증가할 것으로 예상되므로, 최적의 유입 유동 조건 평가가 필요함.

연구 목적

  • FLOW-3D를 이용하여 Kelsey 발전소의 기존 및 개선된 유입 유동을 시뮬레이션.
  • 발전소 입구에서 발생하는 유속 분포를 분석하여 터빈 제조업체에 제공.
  • 암반 장애물의 영향을 평가하고, 재설치 후 유량 증가에 따른 유동 변화를 분석.

연구 방법

수치 모델링 및 시뮬레이션 설정

  • FLOW-3D를 사용하여 3차원 수치 모델을 구축.
  • 발전소 설계도면을 기반으로 주요 입구 구성 요소를 모델링, 단 작은 구조물(트래시 랙, 게이트 가이드 등)은 제외.
  • 세 가지 운영 시나리오(Case 1~3) 설정:
    1. Case 1: 유닛 1~7 전부 재설치 후 완전 개방(Full Gate, FG)
    2. Case 2: 유닛 1-5만 재설치, 유닛 67 기존 상태 유지(FG)
    3. Case 3: 유닛 1-5만 재설치, 유닛 67 기존 최적 게이트(Best Gate, BG)
  • 경계 조건:
    • 상류: 일정 수위 조건 적용
    • 하류: 질량 소모(mass sink) 방식 사용하여 발전기 유량 반영
  • 격자 설정:
    • 입구 채널은 상대적으로 큰 격자 사용, 발전소 입구는 세밀한 격자로 설정하여 정확도 향상.

주요 결과

유동 특성 분석

  • Case 1(전 유닛 재설치)에서 유속 분포가 가장 균일하게 나타남.
  • Case 2, 3에서는 암반 장애물로 인해 유닛 6, 7에서 강한 와류(vortex) 형성, 이는 효율 저하 가능성이 있음.
  • 실제 1990년 현장 실험과 비교 시, 모델링 결과가 높은 정확도로 일치.

결론 및 향후 연구

결론

  • FLOW-3D 모델이 Kelsey 발전소 유입부 유속 분포를 정확히 재현 가능함을 확인.
  • 암반 장애물이 유닛 6, 7의 유동을 왜곡하며, 터빈 효율을 저하시킬 가능성이 있음.
  • 터빈 제조업체가 최적 설계를 수행할 수 있도록 유속 데이터를 제공.

향후 연구 방향

  • 터빈 재설치 후 실측 데이터와 모델 비교 검증.
  • 암반 장애물 제거 또는 유동 개선 방안 연구.
  • 다른 발전소 적용을 위한 추가적인 CFD 해석 수행.

연구의 의의

본 연구는 FLOW-3D를 활용하여 발전소 유입부 유동을 분석하고, 터빈 재설치 후 유동 변화를 예측하는 기법을 제시하였다. 이를 통해 발전소 운영 효율을 극대화하고, 최적 설계를 지원할 수 있는 유용한 데이터를 제공하였다.

References

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Power-Intake-Velocity-Modeling-Using-FLOW-3D-at-Kelsey-Generating-StationDownload

Study on the Water Surge Height Line of Landslide Surge of Linear River Course Reservoir Based on FLOW-3D

FLOW-3D를 활용한 선형 하천 저수지의 산사태 파고 선 연구

Fig. 3 Geometric numerical model
Fig. 3 Geometric numerical model

연구 목적

  • 본 연구는 산사태로 인해 발생하는 해일(surge)의 전파 특성과 감쇠 과정을 분석하는 데 초점을 맞춤.
  • FLOW-3D® 시뮬레이션을 활용하여 선형 하천 저수지에서 산사태 해일이 발생하는 기작을 규명함.
  • 산사태 유입각, 하천 깊이, 하천 형상 및 산사태 질량 등 다양한 요소가 해일 높이 및 전파에 미치는 영향을 평가함.
  • 해일의 전파 과정 및 감쇠 메커니즘을 규명하여 수력학적 안정성 평가 및 방재 대책 수립에 기여하고자 함.

연구 방법

  1. FLOW-3D® 기반 수치 해석 모델 구축
    • 산사태로 인해 발생하는 해일의 거동을 모델링하기 위해 VOF(Volume of Fluid) 기법을 사용함.
    • 산사태의 초기 속도, 질량 및 유입각에 따른 해일 생성 및 전파 특성을 분석함.
    • 하천 폭 및 수심 변화에 따른 해일 감쇠 특성을 평가함.
  2. 시뮬레이션 실험 설계
    • 산사태 질량을 0.4 m × 0.2 m × 0.15 m로 고정하고, 유입각을 40°~80° 범위에서 변화시킴.
    • 다양한 수심 조건(0.5 m ~ 0.9 m)에서 해일 전파 특성을 분석함.
    • 5개 주요 측정 지점을 설정하여 해일의 초기 파고 및 전파 과정 데이터를 수집함.
  3. 결과 비교 및 검증
    • 각 실험 조건에서 해일의 최대 파고 및 전파 속도를 측정하고, 시뮬레이션 결과를 실험 데이터와 비교함.
    • 기존 연구 결과 및 실험 모델과의 비교를 통해 시뮬레이션 신뢰도를 검토함.

주요 결과

  1. 산사태 유입각에 따른 해일 발생 특성
    • 해일의 초기 파고는 유입각 60°에서 최대값을 기록하며, 이후 유입각 증가에 따라 감소하는 경향을 보임.
    • 유입각이 80° 이상일 경우, 슬라이딩 블록의 수직 충돌로 인해 에너지 손실이 증가하여 해일 높이가 감소함.
    • 유입각이 작을 경우(40° 이하), 해일 발생 에너지가 낮아지고 전파 속도도 감소함.
  2. 수심 변화에 따른 해일 전파 및 감쇠 특성
    • 동일한 조건에서 초기 해일 높이는 수심이 깊을수록 감소하는 경향을 보임.
    • 수심이 0.5 m에서 0.9 m로 증가하면, 최대 파고가 49 mm에서 33 mm로 감소함.
    • 이는 깊은 수심에서는 에너지가 더 많은 수체에 분산되기 때문으로 분석됨.
  3. 해일 전파 속도 및 감쇠 패턴
    • 해일의 전파 속도는 초기 파고 및 하천 형상에 따라 달라지며, 좁은 수로에서 감쇠가 느려지는 경향을 보임.
    • 측정 지점별 파고 감소율을 분석한 결과, 해일 감쇠율이 비선형적으로 나타남.
    • 이는 수면 저항 및 흐름 분산에 따른 에너지 손실이 비균일하게 발생하기 때문으로 해석됨.

결론

  • 산사태 유입각이 해일 발생의 주요 변수이며, 60°에서 최대 파고가 발생함.
  • 수심이 깊을수록 해일 감쇠가 더 빠르게 진행되며, 초기 파고가 낮아짐.
  • FLOW-3D® 기반 시뮬레이션을 통해 선형 하천 저수지에서의 산사태 해일 전파 및 감쇠 메커니즘을 규명할 수 있음.
  • 향후 연구에서는 다양한 하천 형상 및 실제 지형 조건을 반영한 추가 분석이 필요함.

Reference

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Fig. 3 Geometric numerical model
Fig. 3 Geometric numerical model
Fig. 5 Grid partition graph
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Molten Pool Behavior in the Tandem Submerged Arc Welding Process

이중 서브머지드 아크 용접 공정에서의 용융지 거동 분석

연구 목적

  • 본 연구는 이중 서브머지드 아크 용접(Tandem SAW, SAW-T) 공정에서의 용융지(molten pool) 거동을 분석하기 위해 FLOW-3D® 기반의 CFD 시뮬레이션을 수행함.
  • 전류 조건 및 전극 간 간격이 용접 비드 형상 및 용융 흐름에 미치는 영향을 정량적으로 평가함.
  • 실험 데이터를 CFD 시뮬레이션 결과와 비교하여 모델의 신뢰성 및 정확성을 검증함.
  • 최적의 용접 공정 매개변수를 도출하여 용접 효율을 개선하고 결함을 최소화하는 전략을 제안함.

연구 방법

  1. 용융지 수치 모델링 및 설정
    • FLOW-3D®의 유한체적법(Finite Volume Method, FVM)을 적용하여 질량, 운동량, 에너지 보존 방정식을 해석함.
    • 자유 표면 추적을 위해 VOF(Volume of Fluid) 기법을 활용함.
    • 아크 상호작용(arc interaction), 전극 간 전압 차이, 용적력(arc pressure) 등을 반영하여 실험과 유사한 모델을 구축함.
  2. FLOW-3D® 시뮬레이션 설정
    • 전극 배치 및 전류 조건을 변경하며 용융지 거동을 분석함.
    • 선도 전극(leading electrode)과 후속 전극(trailing electrode)의 전류 조합에 따라 용접 비드 형상이 어떻게 변하는지 평가함.
    • 난류 모델 적용: k-ε 및 LES(Large Eddy Simulation) 모델을 비교 분석하여 용융지 내 난류 흐름을 해석함.
  3. 실험 데이터와 비교 검증
    • 실험에서 얻은 온도 분포 및 용융지 형상 데이터를 시뮬레이션과 비교함.
    • 고속 CCD 카메라 및 열화상 카메라를 이용하여 용융지 거동을 기록하고, 시뮬레이션과의 차이를 분석함.
    • CFD 결과와 실제 실험 결과 간의 오차율을 측정하여 모델의 정확성을 검토함.

주요 결과

  1. 전류 조건이 용접 비드 형상에 미치는 영향
    • 선도 전극 전류가 높은 경우, 용접 비드의 침투 깊이(penetration depth)가 증가하였으며, 후속 전극 전류가 낮은 경우 용융지 크기가 상대적으로 작아짐.
    • 동일한 총 열 입력(total heat input) 조건에서도 전류 조합에 따라 용접 비드 형상이 다르게 형성됨.
    • 용융지가 형성되는 과정에서 선도 전극에 의해 형성된 용융지가 후속 전극에 의해 확장됨.
  2. 용융 흐름 및 아크 상호작용 분석
    • 선도 전극의 높은 전류가 강한 아크 압력(arc pressure)을 유발하여 용융지를 깊게 형성함.
    • 반면, 후속 전극이 용융지를 확장시키는 역할을 하며, 비드 폭(bead width)이 증가함.
    • 후속 전극의 전압이 높을수록 용융지가 넓게 퍼지며, 전체 용접 품질이 향상됨.
  3. 시뮬레이션과 실험 비교 검증
    • FLOW-3D® 시뮬레이션 결과와 실험 데이터 간 유사도가 높음.
    • 특히, 온도 분포 및 용융지 형상이 실험과 거의 일치하였으며, 용융 흐름의 주요 특성을 재현할 수 있었음.
    • 그러나, 일부 실험에서는 예상보다 낮은 침투 깊이가 관찰됨 → 이는 모델에서 고려되지 않은 금속 증발 및 표면 장력 변화 때문으로 분석됨.
  4. 최적 용접 조건 도출
    • 전극 간 최적 간격 및 전류 조합을 설정하면 용접 품질을 향상시킬 수 있음.
    • 선도 전극의 전류가 후속 전극보다 높을 때, 깊은 침투와 균일한 용접 비드 형성을 유도할 수 있음.
    • 후속 전극의 전압을 높여 용융지 확산을 최적화하면 용접 비드 균일성이 증가함.

결론

  • FLOW-3D® CFD 시뮬레이션을 활용하여 이중 SAW-T 공정에서의 용융지 거동을 성공적으로 해석함.
  • 전극 간 전류 조합이 용접 비드 형상에 결정적인 영향을 미치며, 최적의 조합을 찾는 것이 중요함.
  • 실험 데이터와 시뮬레이션 결과의 높은 일치도를 확인하였으며, 일부 미세한 차이는 추가적인 모델 보정이 필요함.
  • 향후 연구에서는 금속 증발, 표면 장력 변화 등의 추가 물리 모델을 고려하여 더욱 정밀한 해석을 수행해야 함.

Reference

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Molten_pool_behavior_in_the_tandem_submeDownload

Cladding

Influence of Fluid Convection on Weld Pool Formation in Laser Cladding

레이저 클래딩(Laser Cladding)에서 유체 대류(Fluid Convection)가 용융풀(Weld Pool) 형성에 미치는 영향

연구 배경 및 목적

  • 문제 정의: 레이저 클래딩(Laser Cladding)은 금속 표면에 보호 코팅을 입히거나 마모된 부품을 복구하는 데 사용되는 정밀 금속 적층 기술이다.
    • Inconel® 718 초합금을 사용한 제트 엔진 터빈 블레이드 팁 재생 및 부품 보호에 적용된다.
    • 그러나 복잡한 물리적 현상을 정확하게 예측할 수 있는 모델의 부족으로 인해 경제적인 응용 개발에 어려움이 존재한다.
  • 연구 목적:
    • FLOW-3D 소프트웨어를 활용하여 Inconel® 718 레이저 클래딩 시 용융풀 형성, 유체 대류, 응고(Solidification) 현상 분석.
    • 마랑고니(Marangoni) 대류에 의한 온도 프로파일 변화와 유동 패턴을 평가.
    • 모델 예측 결과를 실험 데이터와 비교하여 시뮬레이션의 신뢰성 검증.

연구 방법

  1. 수치 모델링 및 시뮬레이션 설정
    • FLOW-3D 소프트웨어의 VOF(Volume of Fluid) 기법을 사용하여 유체 흐름 및 용융풀 형상 예측.
    • 질량, 에너지 및 운동량 보존 방정식을 기반으로 용융풀 및 기판 모델링.
    • 열전달, 질량 및 운동량 추가를 통한 정확한 공정 모델링 구현.
    • 마랑고니 대류(Marangoni Convection) 모델링:
      • 표면 장력 변화가 용융풀 내 유체 흐름에 미치는 영향 분석.
      • 표면 활성 원소(Surface-Active Elements)인 황(S)의 농도에 따른 표면 장력 기울기 변화 반영.
  2. 실험 설정 및 시뮬레이션 조건
    • 재료 및 장비:
      • IN718 초합금 분말(100–325 메쉬)을 사용.
      • 350~550 W의 균일한 강도(Fiber Laser)를 사용하여 아르곤 분위기에서 실험 수행.
      • 빔 스폿 직경 1.0 mm, 빔 이동 속도 1.016 cm/s.
    • Boundary Condition:
      • 입출구 및 벽면 경계 조건:
        • 입구(Inlet): 유량 일정 조건.
        • 출구(Outlet): 자유 유출 조건.
        • 벽면(Wall): 비투과성 경계 조건.
      • 레이저 에너지 흡수율 계산:
        • Hagen-Rubens 관계식을 이용하여 온도 변화에 따른 흡수율(A(T)) 평가.

주요 결과

  1. 용융풀 형상 및 유동 패턴
    • 예측된 용융풀 형상과 실험 데이터 간 높은 일치도 확인.
    • 350, 450, 550 W 레이저 출력 조건에서의 용융풀 폭, 높이, 침투 깊이 비교.
    • 레이저 출력 증가 시:
      • 용접 폭 및 침투 깊이 증가.
      • 클래딩 높이는 상대적으로 일정하게 유지.
  2. 마랑고니 대류 및 온도 분포 분석
    • 마랑고니 흐름에 의해 용융풀 후방(Back)에서 가장 깊은 침투 영역 형성.
    • 표면 장력 기울기 전환 지점(Ti)에서 상대적으로 평탄한 온도 프로파일 형성.
    • 온도 구배(G) 및 응고 속도(R)를 통해 응고 모드(Columnar Dendritic Solidification) 예측.
    • 표면 장력 변화가 유체 흐름을 저온에서 고온 영역으로 유도하여 혼합 및 침투 증가를 촉진.
  3. 시뮬레이션 신뢰성 및 유효성 검증
    • 시뮬레이션 예측 결과와 실험 측정치의 일치도 평가.
    • 예측된 용융풀 형상, 폭, 깊이가 실험 데이터와 평균 5% 이내의 오차율을 보임.
    • FLOW-3D 모델이 복잡한 용융풀 대류 현상 및 응고 메커니즘을 정확히 설명할 수 있음을 증명.

결론 및 향후 연구

  • 결론:
    • FLOW-3D를 사용한 레이저 클래딩 공정 시뮬레이션이 용융풀 형성 및 응고 조건을 정확하게 예측할 수 있음.
    • 마랑고니 대류에 의해 용융풀 내 온도 분포 및 유동 패턴이 결정되며, 이는 응고 모드와 기계적 특성에 중요한 영향을 미침.
    • 시뮬레이션 결과를 통해 용접 풀의 중심선 온도 구배(G) 및 응고 속도(R)를 이용해 응고 형태(기둥형 수지상 조직) 예측 가능.
  • 향후 연구 방향:
    • 다층(Multi-Layer) 클래딩 공정으로 연구 확장.
    • 실험적 검증을 통한 시뮬레이션 예측 유동 패턴 및 침투 형상 확인.
    • AI 및 머신러닝을 활용한 레이저 클래딩 공정 최적화 모델 개발.

연구의 의의

이 연구는 FLOW-3D를 활용하여 레이저 클래딩 공정의 복잡한 물리적 현상을 정량적으로 평가하고, 부품 보호 및 재생 공정의 생산성 향상 및 비용 절감에 기여할 수 있는 실질적인 데이터를 제공한다​.

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2.WeldingJournal-InfluenceofFluidConvectiononWeldPoolFormationinLaserCladdingDownload
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3D Simulations of Impulse Waves Originating from Concurrent Landslides Near an Active Fault Using FLOW-3D Software: A Case Study of Çetin Dam Reservoir

FLOW-3D를 이용한 활성 단층 인근 동시 산사태 발생에 따른 충격파 시뮬레이션: 터키 남동부 체틴 댐 저수지 사례 연구

연구 목적

  • 본 논문은 FLOW-3D를 활용하여 체틴 댐 저수지에서 발생할 수 있는 **충격파(impulse wave)**의 특성을 3D 수치 시뮬레이션으로 분석함.
  • 활성 단층 지역에서 발생하는 산사태가 저수지 내에서 충격파를 유발하는 메커니즘을 연구함.
  • 단일 산사태와 동시 다발적 산사태가 발생할 경우의 충격파 영향을 비교 분석함.
  • 충격파의 간섭(interference) 효과가 저수지 내 파랑 특성과 댐 구조물에 미치는 영향을 평가함.

연구 방법

  1. 지질 및 지형 모델링
    • 연구 지역은 터키 남동부 체틴 댐 저수지로, 아라비아판과 타우루스판이 만나는 조산대에 위치함.
    • 댐과 저수지 주변의 주요 단층 구조와 산사태 가능 지역을 고려하여 3D 지형 모델을 생성함.
    • 1/25,000 축척의 디지털 지형 데이터를 사용하여 저수지 및 주변 지형을 모델링함.
  2. FLOW-3D 시뮬레이션 설정
    • VOF(Volume of Fluid) 방법을 사용하여 자유수면과 산사태 물질 간의 상호작용을 해석함.
    • RNG k−εk-\varepsilonk−ε 난류 모델을 적용하여 유체 흐름과 충격파 전파 특성을 평가함.
    • 부분적으로 잠긴 산사태(4900m 거리)와 완전히 노출된 산사태(800m 거리)를 각각 독립적으로 모델링하고, 이후 두 산사태가 동시에 발생하는 경우를 시뮬레이션함.
  3. 결과 비교 및 검증
    • 개별 산사태와 동시 산사태가 발생했을 때의 충격파 높이와 전파 속도를 비교함.
    • 실험 및 문헌 데이터를 활용하여 시뮬레이션 결과의 신뢰성을 검증함.
    • 충격파 간섭 현상이 발생하는 위치와 그 영향 범위를 분석함.
  4. 추가 분석
    • 충격파의 증폭(constructive interference) 또는 감쇠(destructive interference) 여부를 평가함.
    • 저수지 경계 및 댐 구조물과의 충돌이 파형 변화에 미치는 영향을 연구함.
    • 충격파의 전파 거리와 수심에 따른 에너지 소산 효과를 분석함.

주요 결과

  1. 산사태별 충격파 특성
    • 산사태 1(800m 거리, 육상 산사태): 34초 후 댐에 도달, 최대 파고 4.0m 발생.
    • 산사태 2(4900m 거리, 부분 침수 산사태): 205초 후 댐에 도달, 최대 파고 4.2m 발생.
    • 단일 산사태의 경우, 발생 위치에 따라 파고와 도달 시간이 달라짐.
  2. 동시 발생 산사태의 파랑 간섭 효과
    • 두 충격파가 97초 후 상호 충돌하며 최대 5.7m의 파고를 형성함.
    • 댐 인근에서 최종적으로 5.6m의 파고가 형성되었으며, 이는 개별 산사태보다 1.4m 증가한 수치임.
    • 예상과 달리 충격파가 서로 상쇄되지 않고 증폭(interference amplification) 되는 현상이 관찰됨.
  3. 저수지 내 충격파 감쇠 현상
    • 충격파는 저수지 지형과 충돌하면서 일부 감쇠됨.
    • 산사태에서 댐까지의 거리, 산사태 질량, 충격각도에 따라 파랑의 감쇠율이 달라짐.
    • 5km 이상 이동한 충격파는 경로 상 장애물에 의해 에너지가 감소하는 경향을 보임.
  4. 댐 안전성 및 설계 시 고려사항
    • 활성 단층 인근의 저수지는 동시 다발적 산사태로 인한 복합 충격파 위험을 고려해야 함.
    • 기존 단일 충격파 분석만으로는 실제 위험성을 과소평가할 가능성이 있음.
    • 향후 연구에서는 실규모 실험과 추가적인 CFD 모델링을 통해 댐 설계 및 운영 기준을 개선해야 함.

결론

  • FLOW-3D를 이용한 시뮬레이션 결과, 충격파는 개별 산사태보다 동시 산사태에서 더 높은 파고를 형성함.
  • 충격파의 간섭 효과로 인해 댐 인근에서 5.6m의 높은 파고가 발생할 가능성이 있음.
  • 산사태의 발생 위치, 저수지 지형, 파랑 간섭 효과 등을 종합적으로 고려해야 함.
  • 향후 연구에서는 다중 산사태 시뮬레이션을 추가로 수행하여 댐의 안전성을 정량적으로 평가해야 함.

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A Fixed-Mesh Method for General Moving Objects in Fluid Flow

일반적인 유동 내 이동 객체를 위한 고정 메쉬 기법

연구 배경

  • 문제 정의: 기존 CFD(Computational Fluid Dynamics) 기법에서 이동 객체를 처리하는 방법은 주로 변형 가능 또는 이동형 메쉬 기법을 사용하지만, 이는 객체 간의 거리 제한과 메쉬 왜곡 문제로 인해 한계가 있다.
  • 목표: 새로운 고정 메쉬(Fixed-Mesh) 기반 방법을 개발하여 유체 내 이동 객체를 보다 효율적으로 시뮬레이션.
  • FLOW-3D 적용: 본 연구에서는 상용 CFD 소프트웨어인 FLOW-3D에 새로운 고정 메쉬 기법을 적용하여 객체의 이동과 유체 흐름을 효과적으로 연계.

연구 방법

  1. 고정 메쉬 기법(Fixed-Mesh Method)
    • FAVOR(Fractional Area-Volume Obstacle Representation) 기법을 이용하여 이동 객체를 고정된 직사각형 메쉬 상에서 처리.
    • 시간에 따라 변하는 객체의 위치 및 방향을 면적 및 부피 분율(AF, VF)로 표현.
    • 6자유도(6-DOF) 운동을 포함한 모든 유형의 이동 가능.
  2. 수학적 모델링
    • 강체의 운동을 질량 중심 기준으로 병진 운동 및 회전 운동으로 분리.
    • Navier-Stokes 연속 방정식과 FAVOR 기반 유체 흐름 방정식 적용.
    • 운동 방정식:
      • d(mVG)dt=FG\frac{d(mV_G)}{dt} = F_Gdtd(mVG​)​=FG​ (병진 운동)
      • d(Jω)dt=TG+ω×(Jω)\frac{d(J \omega)}{dt} = T_G + \omega \times (J \omega)dtd(Jω)​=TG​+ω×(Jω) (회전 운동)
    • 유체 흐름 연속 방정식 및 운동량 방정식을 FAVOR 기법을 사용하여 수정.
  3. 구현 및 적용 사례
    • 고정 메쉬 기법을 FLOW-3D에 구현하고 밸브 개폐 실험과 비교.
    • 밸브 개폐 실험
      • 유량 증가에 따른 밸브 피스톤의 위치 변화 예측.
      • 유량이 50~550 gal/min까지 증가하면서 실험 데이터와 비교 분석.
      • 300 gal/min 이하에서는 실험과 예측이 잘 일치, 350~500 gal/min 구간에서 약간의 오차 발생 (버블 생성이 원인으로 추정됨).

결과 및 결론

  • 고정 메쉬 기법의 장점:
    • 이동 및 변형형 메쉬 기법보다 효율적이며, 이동 객체 간의 거리 제한이 없음.
    • 충돌 처리 가능.
    • 유체와 객체의 상호작용을 보다 정밀하게 반영 가능.
  • 실험 결과와 비교:
    • 밸브 개폐 시뮬레이션에서 실험 결과와 높은 일치도를 보임.
    • 고유량(>300 gal/min)에서 약간의 차이가 존재하지만, 이는 실험 조건(버블 발생 등)으로 설명 가능.

향후 연구 방향

  • 다양한 공학적 응용(자동차, 항공, 유압 시스템 등)에 적용하여 성능 검증.
  • 더욱 복잡한 이동 객체 및 다중 상호작용 모델 확장.

이 논문은 기존의 이동형 메쉬 기법의 한계를 극복하고, 복잡한 유체-구조 상호작용을 효율적으로 모델링할 수 있는 새로운 CFD 기법을 제안한다는 점에서 큰 의미가 있다.

Reference

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FLOW-3D 2024R1 의 새로운 기능

FLOW-3D 2024R1 의 새로운 기능

FLOW-3D 2024R1은 버블 및 상변화 모델의 수정을 통해 제품 및 공정 개발 소프트웨어를 계속 개선하고 있으며, 이를 통해 특히 열 전달 또는 액체-증기 상변화 옵션을 사용할 때 일반적인 설정 오류를 피하면서 더 쉽게 사용할 수 있습니다. 사용자 인터페이스를 재구성하여 액체-증기 상변화 옵션을 고체-액체 상변화 옵션으로 그룹화합니다. 단열 버블 및 열 버블 모델을 통합된 이상 기체 상태 방정식으로 대체하고, 유체 특성 입력을 통합했으며, 상태 방정식을 정의하는 데 사용되는 매개 변수를 제어하는 옵션을 추가했습니다. 이 개발은 엔지니어링 오류의 가능성을 줄이고, 입력을 단순화하며, 상전이 모델에 대한 보다 자연스러운 그룹화를 제공합니다. 두 번째 개발은 새로운 EXODUS II 기반 출력 파일에서 유체-구조 상호작용 및 열 응력 진화 모델을 지원하여 후처리 성능을 크게 향상시킵니다.

FLOW-3D 2023R2 의 새로운 기능

새로운 결과 파일 형식

FLOW-3D POST 2023R2 는 EXODUS II 형식을 기반으로 하는 완전히 새로운 결과 파일 형식을 도입하여 더 빠른 후처리를 가능하게 합니다. 이 새로운 파일 형식은 크고 복잡한 시뮬레이션의 후처리 작업에 소요되는 시간을 크게 줄이는 동시에(평균 최대 5배!) 다른 시각화 도구와의 연결성을 향상시킵니다.

FLOW-3D POST 2023R2 에서 사용자는 이제 selected data를 flsgrf , EXODUS II 둘중 하나 또는 flsgrf 와 EXODUS II 둘다 파일 형식으로 쓸 수 있습니다 . 새로운 EXODUS II 파일 형식은 각 객체에 대해 유한 요소 메쉬를 활용하므로 사용자는 다른 호환 가능한 포스트 프로세서 및 FEA 코드를 사용하여 FLOW-3D 결과를 열 수도 있습니다. 새로운 워크플로우를 통해 사용자는 크고 복잡한 사례를 신속하게 시각화하고 임의 위치에서의 슬라이싱, 볼륨 렌더링 및 통계를 사용하여 추가 정보를 추출할 수 있습니다. 

레이 트레이싱을 이용한 화장품 크림 충전
FLOW-3D POST 의 새로운 EXODUS II 파일 형식으로 채워진 화장품 크림 모델의 향상된 광선 추적 기능의 예

새로운 결과 파일 형식은 솔버 엔진의 성능을 저하시키지 않으면서 flsgrf 에 비해 시각화 작업 흐름에서 놀라운 속도 향상을 자랑합니다. 이 흥미로운 새로운 개발은 결과 분석의 속도와 유연성이 향상되어 원활한 시뮬레이션 경험을 제공합니다. 

FLOW-3D POST 의 새로운 시각화 기능 에 대해 자세히 알아보세요 .

난류 모델 개선

FLOW-3D 2023R2는 two-equation(RANS) 난류 모델에 대한 dynamic mixing length 계산을 크게 개선했습니다. 거의 층류 흐름 체계와 같은 특정 제한 사례에서는 이전 버전의 코드 계산 한계가 때때로 과도하게 예측되어 사용자가 특정 mixing length를 수동으로 입력해야 할 수 있습니다. 

새로운 dynamic mixing length 계산은 이러한 상황에서 난류 길이와 시간 척도를 더 잘 설명합니다. 이제 사용자는 고정된(물리 기반) mixing length를 설정하는 대신 더 넓은 범위의 흐름에 동적 모델을 적용할 수 있습니다.

접촉식 탱크 혼합 시뮬레이션
적절한 고정 mixing length와 비교하여 접촉 탱크의 혼합 시뮬레이션을 위한 기존 동적 mixing length 모델과 새로운 동적 mixing length 모델 간의 비교

정수압 초기화

사용자가 미리 정의된 유체 영역에서 정수압을 초기화해야 하는 경우가 많습니다. 이전에는 대규모의 복잡한 시뮬레이션에서 정수압 솔버의 수렴 속도가 느려지는 경우가 있었습니다. FLOW-3D 2023R2는 정수압 솔버의 성능을 크게 향상시켜 전처리 단계에서 최대 6배 빠르게 수렴할 수 있도록 해줍니다.

압축성 흐름 솔버 성능

FLOW-3D 2023R2는 최적화된 압력 솔버를 도입하여 압축성 흐름 문제에 대해 상당한 성능 향상을 제공합니다. 압축성 제트 흐름의 예에서 2023R2 솔버는 2023R1 버전보다 최대 4배 빠릅니다.

압축성 제트 시뮬레이션
FLOW-3D 의 압축성 제트 시뮬레이션의 예

FLOW-3D 2023R2 의 새로운 기능

FLOW-3D 소프트웨어 제품군의 모든 제품은 2023R2에서 IT 관련 개선 사항을 받았습니다.  FLOW-3D 2023R2은 이제 Windows 11 및 RHEL 8을 지원합니다. Linux 설치 프로그램은 누락된 종속성을 보고하도록 개선되었으며 더 이상 루트 수준 권한이 필요하지 않으므로 설치가 더 쉽고 안전해집니다. 그리고 워크플로우를 자동화한 분들을 위해 입력 파일 변환기에 명령줄 인터페이스를 추가하여 스크립트 환경에서도 워크플로우가 업데이트된 입력 파일로 작동하는지 확인할 수 있습니다.

확장된 PQ 2 분석

제조에 사용되는 유압 시스템은 PQ 2 곡선을 사용하여 모델링할 수 있습니다. 장치의 세부 사항을 건너뛰고 흐름에 미치는 영향을 포함하기 위해 질량 운동량 소스 또는 속도 경계 조건을 사용하여 유압 시스템을 근사화하는 것이 편리하도록 단순화하는 경우가 많습니다. 우리는 기존 PQ 2 분석 모델을 확장하여 이러한 유형의 기하학적 단순화를 허용하면서도 현실적인 결과를 제공했습니다. 이로써 시뮬레이션 시간을 줄이고 모델 복잡성의 감소시킬 수 있습니다.

FLOW-3D 2022R2 의 새로운 기능

FLOW-3D 2022R2 제품군 출시로 Flow Science는 FLOW-3D 의 워크스테이션과 HPC 버전을 통합하여 노드 병렬 고성능 컴퓨팅 실행할 수 있도록 단일 노드 CPU 구성에서 다중 노드에 이르기까지 모든 유형의 하드웨어 아키텍처를 활용할 수 있는 단일 솔버 엔진을 제공합니다. 추가 개발에는 점탄성 흐름을 위한 새로운 로그 형태 텐서 방법, 지속적인 솔버 속도 성능 개선, 고급 냉각 채널 및 팬텀 구성요소 제어, entrained air 기능이 개선되었습니다.

통합 솔버

FLOW-3D 제품을 단일 통합 솔버로 마이그레이션하여 로컬 워크스테이션이나 고성능 컴퓨팅 하드웨어 환경에서 원활하게 실행할 수 있습니다.

많은 사용자가 노트북이나 로컬 워크스테이션에서 모델을 실행하지만, 고성능 컴퓨팅 클러스터에서 더 큰 모델을 실행합니다. 2022R2 릴리스에서는 통합 솔버를 통해 사용자가 HPC 솔루션의 Open MP/MPI 하이브리드 병렬화와 동일한 이점을 활용하여 워크스테이션과 노트북에서 실행할 수 있습니다.

성능 확장의 예
CPU 코어 수 증가에 따른 성능 확장의 예
메쉬 분해의 예
Open MP/MPI 하이브리드 병렬화를 위한 메시 분해의 예

솔버 성능 개선

멀티 소켓 워크스테이션

다중 소켓 워크스테이션은 이제 매우 일반적이며 대규모 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. 새로운 통합 솔버를 사용하면 이러한 유형의 하드웨어를 사용하는 사용자는 일반적으로 HPC 클러스터 구성에서만 사용할 수 있었던 OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화를 활용하여 모델을 실행할 수 있어 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있습니다.

낮은 수준의 루틴으로 향상된 벡터화 및 메모리 액세스

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

정제된 체적 대류 안정성 한계

Time step 안정성 한계는 모델 런타임의 주요 요인이며, 2022R2에서는 새로운 time step 안정성 한계인 3D 대류 안정성 한계를 Numerics 탭에서 사용할 수 있습니다. 실행 중이고 대류가 제한된(cx, cy 또는 cz 제한) 모델의 경우 새 옵션은 일반적인 속도 향상을 30% 정도 보여줍니다.

압력 솔버 프리컨디셔너

경우에 따라 까다로운 유동 해석의 경우 과도한 압력 솔버 반복으로 인해 실행 시간이 길어질 수 있습니다. 이러한 어려운 경우 2022R2에서는 모델이 너무 많이 반복되면 FLOW-3D가 자동으로 새로운 프리컨디셔너 기능을 활성화하여 압력 수렴을 돕습니다. 런타임이 1.9~335배 더 빨라졌습니다!

점탄성 유체에 대한 로그 형태 텐서 방법

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

점탄성 흐름을 위한 개선된 솔루션
로그 구조 텐서 솔루션을 사용하여 점탄성 흐름에 대한 높은 Weissenberg 수의 개선된 솔루션의 예입니다. 제공: MF Tome 외, J. Non-Newton. Fluid. Mech. 175-176 (2012) 44–54

활성 시뮬레이션 제어 확장

Active simulation 제어 기능이 확장되어 연속 주조 및 적층 제조 응용 분야에 일반적으로 사용되는 팬텀 개체는 물론 주조 및 기타 여러 열 관리 응용 분야에 사용되는 냉각 채널에도 사용됩니다.

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

향상된 공기 동반 기능

디퓨저 및 이와 유사한 산업용 기포 흐름 응용 분야의 경우 이제 질량 공급원을 사용하여 물기둥에 공기를 유입할 수 있습니다. 또한, 동반된 공기 및 용존 산소의 난류 확산에 대한 기본값이 업데이트되었으며 매우 낮은 공기 농도에 대한 모델 정확도가 향상되었습니다.

디퓨저 모델의 예
디퓨저 모델의 예: 이제 질량 소스를 사용하여 물기둥에 공기를 유입할 수 있습니다.

FLOW-3D 아카이브 의 새로운 기능

FLOW-3D 2022R1 의 새로운 기능

FLOW-3D v12.0 의 새로운 기능

What’s New – FLOW-3D 2023R2

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: Drawing of the experimental set-up, Figure 2: Experimental tank with locations of temperature sensors

실험 및 수치 시뮬레이션에 기반한 극저온 추진제 탱크 가압 분석

Analyses of Cryogenic Propellant Tank Pressurization based upon Experiments and Numerical Simulations
Carina Ludwig? and Michael Dreyer**
*DLR – German Aerospace Center, Space Launcher Systems Analysis (SART),
Institute of Space Systems, 28359 Bremen, Germany, Carina.Ludwig@dlr.de
**ZARM – Center for Applied Space Technology and Microgravity,
University of Bremen, 28359 Bremen, Germany

Abstract

본 연구에서는 발사대 적용을 위한 극저온 추진제 탱크의 능동 가압을 분석하였다. 따라서 지상 실험, 수치 시뮬레이션 및 분석 연구를 수행하여 다음과 같은 중요한 결과를 얻었습니다.

필요한 가압 기체 질량을 최소화하기 위해 더 높은 가압 기체 온도가 유리하거나 헬륨을 가압 기체로 적용하는 것이 좋습니다.

Flow-3D를 사용한 가압 가스 질량의 수치 시뮬레이션은 실험 결과와 잘 일치함을 보여줍니다. 가압 중 지배적인 열 전달은 주입된 가압 가스에서 축방향 탱크 벽으로 나타나고 능동 가압 단계 동안 상 변화의 주된 방식은 가압 가스의 유형에 따라 다릅니다.

가압 단계가 끝나면 상당한 압력 강하가 발생합니다. 이 압력 강하의 분석적 결정을 위해 이론적 모델이 제공됩니다.

The active-pressurization of cryogenic propellant tanks for the launcher application was analyzed in this study. Therefore, ground experiments, numerical simulations and analytical studies were performed with the following important results: In order to minimize the required pressurant gas mass, a higher pressurant gas temperature is advantageous or the application of helium as pressurant gas. Numerical simulations of the pressurant gas mass using Flow-3D show good agreement to the experimental results. The dominating heat transfer during pressurization appears from the injected pressurant gas to the axial tank walls and the predominant way of phase change during the active-pressurization phase depends on the type of the pressurant gas. After the end of the pressurization phase, a significant pressure drop occurs. A theoretical model is presented for the analytical determination of this pressure drop.

Figure 1: Drawing of the experimental set-up, Figure 2: Experimental tank with locations of temperature sensors
Figure 1: Drawing of the experimental set-up, Figure 2: Experimental tank with locations of temperature sensors
Figure 3: Non-dimensional (a) tank pressure, (b) liquid temperatures, (c) vapor temperatures, (d) wall and lid temperatures during pressurization and relaxation of the N300h experiment (for details see Table 2). T14 is the pressurant gas temperature at the diffuser. Pressurization starts at tp,0 (t ∗ = 0.06·10−4 ) and ends at tp, f (t ∗ = 0.84·10−4 ). Relaxation takes place until tp,T (t ∗ = 2.79·10−4 ) and ∆p is the characteristic pressure drop
Figure 3: Non-dimensional (a) tank pressure, (b) liquid temperatures, (c) vapor temperatures, (d) wall and lid temperatures during pressurization and relaxation of the N300h experiment (for details see Table 2). T14 is the pressurant gas temperature at the diffuser. Pressurization starts at tp,0 (t ∗ = 0.06·10−4 ) and ends at tp, f (t ∗ = 0.84·10−4 ). Relaxation takes place until tp,T (t ∗ = 2.79·10−4 ) and ∆p is the characteristic pressure drop
Figure 5: Nondimensional vapor mass at pressurization start (m ∗ v,0 ), pressurant gas mass (m ∗ pg), condensed vapor mass from pressurization start to pressurization end (m ∗ cond,0,f ) and condensed vapor mass from pressurization end to relaxation end (m ∗ cond, f,T ) for all GN2 (a) and the GHe (b) pressurized experiments with the relating errors.
Figure 5: Nondimensional vapor mass at pressurization start (m ∗ v,0 ), pressurant gas mass (m ∗ pg), condensed vapor mass from pressurization start to pressurization end (m ∗ cond,0,f ) and condensed vapor mass from pressurization end to relaxation end (m ∗ cond, f,T ) for all GN2 (a) and the GHe (b) pressurized experiments with the relating errors.
Figure 6: Schematical propellant tank with vapor and liquid phase, pressurant gas and condensation mass flow as well as the applied control volumes. ., Figure 7: N300h experiment: wall to fluid heat flux at pressurization end (tp, f) over the tank height.
Figure 6: Schematical propellant tank with vapor and liquid phase, pressurant gas and condensation mass flow as well as the applied control volumes. ., Figure 7: N300h experiment: wall to fluid heat flux at pressurization end (tp, f) over the tank height.

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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

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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.
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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
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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., 2006; Kim, 2007; Kim 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 Revetment–5.0–

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 2, Fig. 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
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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.

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Fig. 2

Region of interest in this study

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Fig. 3

Maximum velocity and location of Vmax according to Qa

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Fig. 4

Maximum shear according to Qa

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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.

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Fig. 6

Maximum velocity on section 1 & 2 according to Qa

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Fig. 7

Maximum shear on section 1 & 2 according to Qa

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Fig. 8

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

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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. 10, Fig. 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
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Fig. 10

Maximum velocity on section 1 & 2 according to total outflow

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Fig. 11

Maximum shear on section 1 & 2 according to total outflow

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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

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

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Investigation ofcavitation in stepped spillway of Siah-Bishe dam by using Flow-3D model

Investigation ofcavitation in stepped spillway of Siah-Bishe dam by using Flow-3D model

Author(s) : Daneshfaraz, R. ;  Zogi, N.

Author Affiliation : Civil Eng. & Hydraulics Dept., Faculty of Engineering, University of Maragheh, Maragheh, Iran.

Author Email : daneshfaraz@yahoo.com

Journal article : International Research Journal of Applied and Basic Sciences 2013 Vol.4 No.11 pp.3382-3388 ref.14

Abstract

캐비테이션은 고속 및 과난류 흐름에서 수리 구조물에 손상을 입히고 구멍을 만드는 현상입니다. 본 연구에서는 Siah-Bishe 배수로의 계단식 급수 공식을 Flow-3D 소프트웨어를 통해 시뮬레이션하고 물리적 모델과 비교합니다.

이 소프트웨어는 자유 표면과 복잡한 형상의 불안정한 3D 흐름 문제를 분석하는 정확한 도구입니다. 유한체적법을 통해 질량, 운동량, 에너지 보존 공식을 풀어 문제를 해결합니다.

본 연구에서는 여수로의 시작, 끝, 끝 부분의 압력 매개변수를 연구하고 일부 부분에서 음압이 관찰됩니다. 이 압력은 캐비테이션을 일으킬 수 있습니다. 본 연구는 Flow-3D로 모델링된 물리적 모델과 유한체적법 간의 대응 결과를 보여준다.

Cavitation is a phenomenon which damages and makes hole in hydraulic structure in high velocity and over-turbulent flows. In this research, stepped fast water formula of Siah-Bishe spillway is stimulated via Flow-3D software and compared with physical model. This software is an accurate tool in analyzing unsteady 3D flow problems with free surface and complex geometry. It solves problems by solving conservation of mass formulas, momentum and energy viafinite volume method. In this study, pressure parameter at the beginning, end and along the spillway is studied and negative pressure is observed in some parts. This pressure can make cavitation. The study shows the results of correspondence between physical model and finite volume method modeled by Flow-3D.

ISSN : 2251-838X

URL : http://irjabs.com/files_site/paperlis…

Record Number : 20133348057

Publisher : Science Explorer Publications

Location of publication : London

Country of publication : UK

Language of text : English

Indexing terms for this abstract:

Keywords

cavitation, computer simulation, dams, pressure, simulation models, spillways, water flow

Figure 1. Typical road and rail tunnel sections.

터널의 화재 위험을 평가하는 컴퓨터 모델(FASIT)

A Computer Model to Assess Fire Hazards in Tunnels (FASlT)

David A. Charters, W. Alan Gray, Andrew C. McIntosh
Charters is now with NHS Estates in Leeds (previously with AEA Consultancy
Services), and Gray and Mclntosh are with the University of Leeds, England.

Abstract

터널에서 화재 성장 움직임을 시뮬레이션하는 컴퓨터 모델이 설명되고 터널 시스템에 대한 간략한 개요가 표시됩니다. 질량 흐름, 속도, 연기 농도 및 열 전달을 예측하는 방법과 위험 출력 매개 변수 목록이 표시됩니다. 실험에 대한 모델의 유효성 검사와 향후 작업에 대한 가능한 방향도 제시됩니다.

Introduction

최근 도로 및 철도 터널의 화재 안전에 대해 운송 업계와 여행자들 사이에서 많은 우려가 제기되고 있습니다.

1,2,3 터널에서 연소 생성물은 한 방향 또는 두 방향을 제외한 모든 방향으로 제한되어 매우 빠른 연기 이동과 생명에 대한 빠른 위협을 초래할 수 있습니다.

이 분야의 많은 초기 작업은 Thomas에 의해 수행되었습니다. 4,5 AEA Consultancy Services와 University of Leeds의 연료 및 에너지부는 현재 터널의 구멍으로 인한 위험을 예측하는 컴퓨터 모델을 개발 중입니다.

이 모델은 터널 내 설비의 위험과 화재 위험 수준, 화재 방지 시스템의 이점을 평가하는 데 도움이 됩니다.

유사한 ‘구역’ 화재 모델에서 Considine et al. 7은 유해 물질 운송을 포함하는 피트에 대한 모델을 개발했으며 Miclea 등은 터널 환기에 대한 화재의 영향을 평가하고 비상 환기를 논의하는 터널 환기 모델을 개발했으며 Laage 등은 터널 환기 모델을 개발했습니다.

9는 특히 광산 네트워크의 화재에 대한 모델을 개발했습니다. 다른 터널 화재 모델에서 Kumar et al.10 및 Jones et al.11은 터널 화재의 유체 흐름을 예측하기 위해 전산 유체 역학(CFD) 또는 ‘장’ 모델을 사용합니다.

AEA/Leeds University에서 개발 중인 코드는 터널의 화재 위험을 예측하기 위한 더 큰 모델의 일부가 되도록 의도되었습니다.

이 코드는 FASIT(Fire growth And Smoke movement In Tunnels) 모델이라고 합니다.12 FASIT는 구조가 모듈식이므로 화염, 연기, 부력 흐름, 열 전달 등에 대한 개선된 모델을 많은 수의 재작성 없이 통합할 수 있습니다.

Figure 1. Typical road and rail tunnel sections.
Figure 1. Typical road and rail tunnel sections.
Figure 2. Tunnel zone/layer schematic.
Figure 2. Tunnel zone/layer schematic.
Figure 3. Schematic of plume mass flows°
Figure 3. Schematic of plume mass flows°

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Fig. 2. Schematic indication of the separate parts comprising the rotary kiln model, together with the energy fluxes from Eq. (1).

화염 모델링, 열 전달 및 클링커 화학을 포함한 시멘트 가마에 대한 CFD 예측

E Mastorakos Massias 1C.D Tsakiroglou D.A Goussis V.N Burganos A.C Payatakes 2

Abstract

실제 작동 조건에서 석탄 연소 회전 시멘트 가마의 클링커 형성은 방사선에 대한 Monte Carlo 방법, 가마 벽의 에너지 방정식에 대한 유한 체적 코드 및 클링커에 대한 화학 반응을 포함한 에너지 보존 방정식 및 종에 대한 새로운 코드. 기상의 온도 장, 벽으로의 복사 열유속, 가마 및 클링커 온도에 대한 예측 간의 반복적인 절차는 내부 벽 온도의 분포를 명시적으로 예측하는 데 사용됩니다. 여기에는 열 흐름 계산이 포함됩니다. 수갑. 가스와 가마 벽 사이의 주요 열 전달 모드는 복사에 의한 것이며 내화물을 통해 환경으로 손실되는 열은 입력 열의 약 10%이고 추가로 40%는 장입 가열 및 클링커 형성. 예측은 실제 규모의 시멘트 가마에서 경험과 제한된 측정을 기반으로 한 경향과 일치합니다.

키워드

산업용 CFD, 로타리 가마, 클링커 형성, 복사 열전달, Industrial CFD, Rotary kilns, Clinker formation, Radiative heat transfer

1 . 소개

시멘트 산업은 에너지의 주요 소비자이며, 미국에서 산업 사용자의 총 화석 연료 소비량의 약 1.4%를 차지하며 [1] 일반적인 비에너지 사용량은 제조된 클링커 1kg당 약 3.2MJ [2] 입니다. CaCO 3  →  CaO  +  CO 2 반응이 일어나기 때문입니다., 클링커 형성의 첫 번째 단계는 높은 흡열성입니다. 시멘트 가마에서 에너지를 절약하기 위한 현재의 경향은 일반적으로 길이가 약 100m이고 직경이 약 5m인 회전 실린더인 가마를 떠나는 배기 가스로부터 에너지를 보다 효율적으로 회수하는 것과 저열량 연료의 사용에 중점을 둡니다. 값. 2-5초 정도의 화염 체류 시간을 허용하고 2200K의 높은 온도에 도달하는 회전 가마의 특성은 또한 시멘트 가마를 유기 폐기물 및 용제에 대한 상업용 소각로에 대한 경쟁력 있는 대안으로 만듭니다 [3]. 클링커의 형성이 이러한 2차 액체 연료의 사용으로 인한 화염의 변화로부터 어떤 식으로든 영향을 받지 않도록 하고, 대기 중으로 방출되는 오염 물질의 양에 대한 현재 및 미래 제한을 준수할 수 있도록, 화염 구조의 세부 사항과 화염에서 고체 충전물로의 열 전달을 더 잘 이해할 필요가 있습니다.

최근 시멘트 가마 4 , 5 , 6 , 7 에서 유동장 및 석탄 연소의 이론적 모델링복사 열 전달을 포함한 전산 유체 역학(CFD) 코드를 사용하여 달성되었습니다. 이러한 결과는 시멘트 가마에 대한 최초의 결과였으며 화염 길이, 산소 소비 등과 관련하여 실험적으로 관찰된 경향을 재현했기 때문에 그러한 코드가 수용 가능한 정확도로 대규모 산업용 용광로에 사용될 수 있음을 보여주었습니다. 킬른과 클링커는 포함하지 않았고, 벽온도의 경계조건은 가스온도와 용액영역의 열유속에 영향을 미치므로 계산에 필요한 경계조건은 예측하지 않고 실험적 측정에 기초하였다. 기상에 대한 CFD 솔루션은 앞으로의 주요 단계이지만 회전 가마를 포괄적으로 모델링하는 데만으로는 충분하지 않습니다.

내화물의 열 전달과 전하에 대한 세부 사항은 다양한 저자 8 , 9 , 10 , 11에 의해 조사되었습니다 . 충전물(보통 잘 혼합된 것으로 가정)은 노출된 표면에 직접 복사되는 열 외에도 전도에 의해 가마 벽에서 가열됩니다. 가장 완전한 이론적 노력에서, 가마 벽 (내화물)에 대한 3 차원 열전도 방정식을 해결하고, 두 개 또는 세 개의 인접하는 영역으로 한정 한 좌표 축 방향에서 어느 방사선 방사선 열전달 영역 모델과 결합 [ 10] 또는 자세히 해결 [11]. 그러나 클링커 형성 중에 일어나는 화학 반응은 고려되지 않았고 기체 상이 균일한 온도로 고정되어 필요한 수준의 정확도로 처리되지 않았습니다.

최종적으로 연소에 의해 방출되는 에너지(일부)를 받는 고체 전하가 화학 반응을 거쳐 최종 제품인 클링커를 형성합니다. 이것들은 [12]에 설명된 주요 특징에 대한 단순화된 모델과 함께 시멘트 화학 문헌에서 광범위한 조사의 주제였습니다 . 그 작업에서, 고체 온도 및 조성의 축 방향 전개를 설명하는 odes가 공식화되고 해결되었지만, 전하에 대한 열유속 및 따라서 클링커 형성 속도를 결정하는 가스 및 벽 온도는 1차원으로 근사되었습니다. 자세한 화염 계산이 없는 모델.

화염, 벽 및 장입물에 대한 위의 이론적 모델 중 어느 것도 회전식 가마 작동을 위한 진정한 예측 도구로 충분하지 않다는 것이 분명합니다. 국부 가스 온도(CFD 계산 결과 중 하나)는 벽 온도에 크게 의존합니다. 클링커 형성은 에너지를 흡수하므로 지역 가스 및 벽 온도에 따라 달라지며 둘 다 화염에 의존합니다. 벽은 화염에서 클링커로의 순 열 전달에서 “중개자” 역할을 하며, 내화재 두께에 따라 환경으로 피할 수 없는 열 손실이 발생합니다. 이러한 상호 의존성은 가마의 거동에 중요하며 개별 프로세스를 개별적으로 계산하는 데 중점을 두었기 때문에 문헌에서 발견된 수학적 모델로는 다루기 어렵습니다.

본 논문에서 우리는 위에 설명된 유형의 세 가지 개별 모델을 결합하여 수행되는 회전식 시멘트 가마에서 발생하는 대부분의 공정에 대한 포괄적인 모듈식 모델을 제시합니다. 우리 작업은 4 , 5 , 6 , 7 에서와 같이 석탄 연소를 위한 다차원 CFD 코드로 기체 상태를 처리합니다 . 10 , 11 에서와 같이 가마 벽의 3차원 열전도 방정식을 풉니다 . 9 , 12 와 유사한 모델로 잘 혼합된 전하 온도 및 조성을 해결합니다.. 3개의 모듈(화염, 벽, 전하)은 내화물에 입사하는 열유속의 축 분포에 대해 수렴이 달성될 때까지 반복적으로 계산됩니다. 충전 온도 및 구성. 따라서 이전 작업에 비해 현재의 주요 이점은 완전성에 있습니다. 이는 가스-킬른-클링커 시스템의 다양한 부분에서 에너지 흐름의 정량화를 통해 킬른 작동에 대한 더 나은 이해를 가능하게 하고 여기에서 사용된 방법을 건조 및 소각과 같은 다른 회전 킬른 응용 분야에 적용할 수 있게 합니다.

이 문서의 특정 목적은 회전식 시멘트 가마에 대한 포괄적인 모델을 제시하고 화염에서 클링커로의 에너지 플럭스와 가마에서 열 손실을 정량화하는 것입니다. 이 문서의 나머지 부분은 다음과 같이 구성됩니다. 2장 에서는 다양한 모델과 해법을 제시하고 3장 에서는 그 결과를 제시하고 논의한다 . 여기에는 본격적인 회전식 시멘트 가마의 제한된 측정값과의 비교가 포함됩니다. 이 논문은 가장 중요한 결론의 요약으로 끝납니다.

2 . 모델 공식화

2.1 . 개요

Fig. 1 은 시멘트 로터리 킬른의 단면을 보여준다. 가마의 회전은 전하의 움직임을 유도하여 후자를 대략적으로 잘 혼합되도록 합니다 [10] , 여기에서 채택할 가정입니다. 우리는 이 코팅을 클링커와 유사한 물리적 특성의 고체 재료로 모델링하여 가마 내화물에 부착된 클링커의 존재를 허용할 것입니다. 우리는 이 층의 두께가 가마를 따라 균일하다고 가정합니다. 이것은 아마도 지나치게 단순화한 것일 수 있지만 관련 데이터를 사용할 수 없습니다. 모델 설명을 진행하기 전에 그림 2 에 개략적으로 표시된 회전식 가마의 다양한 에너지 흐름을 이해하는 것이 중요합니다 .

석탄 연소에 의해 방출되는 에너지(단위 시간당)( Q 석탄 )는 배기 가스(Δ H 가스 )와 함께 가마 밖으로 흘러 가마 벽에 직접 복사( Q rad ) 및 대류( Q conv )됩니다. 공급 및 배기 덕트( Q rad,1  + Q rad,2 ) 에 대한 축 방향의 복사에 의해 작은 부분이 손실됩니다 . 전하 가마 시스템은 복사( Q rad ) 및 대류( Q conv )에 의해 가스로부터 에너지(Δ H cl )를 흡수 하고 주변으로 열을 잃습니다( Q 손실 ). 전체 에너지 균형에서 개별 항의 계산, 즉(1a)큐석탄=ΔH가스-Q라드-Q전환-Q일, 1-Q일, 2,(1b)큐라드+Q전환=ΔH클+Q손실여기에서 다음 섹션에 설명된 대로 가스, 가마 및 클링커에 대한 이산화 에너지를 국부적으로 해결함으로써 수행됩니다.

2.2 . CFD 코드

가스 운동량, 종 농도 및 에너지의 Favre 평균 방정식은 표준 k – ε 모델을 사용하여 방사 모듈(RAD-3D)과 함께 상업적으로 이용 가능한 축대칭 CFD 코드(FLOW-3D)에 의해 해결됩니다. [13] . 기하학이 실제로 3차원이고 벽 온도의 각도 분포가 존재하지만 합리적인 시간과 현재 워크스테이션에서 완전한 3으로 솔루션을 얻을 수 있도록 기체상을 축대칭으로 취급합니다. -D를 요구하는 해상도로 계산하려면 슈퍼컴퓨터에 의존해야 합니다. FLOW-3D에서 사용되는 다양한 하위 모델의 일부 기능과 벽 경계 조건에 대한 특수 처리는 다음과 같습니다.

2.2.1 . 석탄 연소

Rossin-Rammler 크기 분포(45μm 평균 직경, 1.3 지수 [6] )를 따르는 석탄 입자 는 CPU 시간을 줄이기 위해 솔루션 영역(즉, 확률적 구성 요소 없이)에서 결정론적으로 추적되었지만 분산을 과소 평가하는 단점이 있습니다 . 14] . 입자는 2-반응 모델에 따라 휘발되도록 허용되었고 휘발성 연소는 무한히 빠른 것으로 간주되었습니다. 석탄 연소에 대한 설명의 세부 사항은 FLOW-3D에서 석탄 휘발 및 열분해의 “표준” 상수 집합이 합리적인 결과를 제공하고 Ref. [5] .

2.2.2 . 복사와 대류

가스의 복사 강도는 RAD-3D 모듈을 사용하여 80,000개의 입자로 Monte-Carlo 방법으로 계산되었습니다. 가마는 반경 방향으로 7개, 축 방향으로 19개(크기가 0.1  ×  1.0 m와 0.2  ×  5.0 m 사이)로 불균일한 구역으로 나뉘었으며 각 구역 에서 방사선 강도가 균일하다고 가정했습니다. 방사선 모듈의 출력은 내부적으로 FLOW-3D에 대한 유체 계산에 인터페이스되고 외부적으로 벽 및 클링커에 대한 코드에 인터페이스되었습니다( 섹션 2.3 섹션 2.4 참조). 방사선 패키지의 이산화된 구역은 CFD 그리드의 셀보다 훨씬 커야 하므로 구역에 온도 평균이 형성될 수 있는 많은 셀이 포함될 수 있다는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 상대적으로 조잡한 복사 구역의 분해능과 Monte-Carlo 방법의 통계적 특성은 구역의 복사 열유속이 더 미세한 구역화 및 더 많은 입자로 몇 번의 실행에 의해 결정된 바와 같이 최대 약 10%까지 부정확할 수 있음을 의미합니다. 또한 경계면에 입사하는 열유속은 영역 크기보다 미세한 분해능으로 결정할 수 없으므로 복사 열유속은 벽에 인접한 19개 영역 각각의 중심에서만 계산됩니다. 0.15m -1 의 흡수 계수는 Ref.[11] . 엄밀히 말하면, 흡수 계수는 국부적 가스 조성과 온도의 함수이므로 균일하지 않아야 합니다. 그러나 가스 조성은 가마의 일부만 차지하는 화염 내에서만 변 하므로( 3절 참조 ) 균일한 흡수 계수를 가정하는 것이 합리적입니다. 또한, 현재 버전의 소프트웨어는 FLOW-3D의 반복 프로세스 동안 이 요소의 자동 재조정을 허용하지 않습니다. 여기서 로컬 가스 특성이 계산되므로 일정하고 균일한 흡수 계수가 필요합니다.

최종적으로, 벽에서 대류 열전달이 플로우 3D 패키지에서 표준 출력 표준 “벽 기능”제형에 혼입 난류 경계층에 대한 식에 기초하고,의 속도 경계 조건과 유사한 K – ε 모델. FLOW-3D 및 RAD-3D에서 입력으로 사용하고 출력으로 계산된 다양한 양은 그림 3에 개략적으로 표시 됩니다.

2.2.3 . 그리드

반경 방향 47개, 축 방향 155개 노드를 갖는 불균일한 격자를 사용하였으며 격자 독립성 연구를 수행한 결과 충분하다고 판단하였다. 유사한 크기의 그리드도 Refs에서 적절한 것으로 밝혀졌습니다. 4 , 5 , 6 , 7 . 매우 높은 축 방향 및 소용돌이 속도로 인해 석탄 버너 유정에 가까운 지역을 해결하기 위해 특별한 주의를 기울였습니다. HP 715/100MHz 워크스테이션에서 이 그리드의 일반적인 CPU 시간은 10시간이었습니다.

2.2.4 . 경계 조건

벽 온도에 대한 경계 조건은 기체상 및 복사 솔버 모두에 필요하다는 것을 인식하는 것이 중요합니다. 아래에서는 4 , 5 , 6 , 7 을 규정하기 보다는 축대칭 그리드에 대한 이 온도 분포를 예측하는 대략적인 방법을 설명합니다 .

내벽 온도 T w ( R in , x , ϕ ) 의 각도 분포 가 알려져 있다고 가정합니다 . 그런 다음 전체 3차원 문제를 “동등한” 축대칭 문제로 줄이기 위해 가상의 내벽 온도 T RAD ( x )는(2)2πε에티4라드(x) = ε클∫0ㄷ티4클(엑스)디ϕ + ε에∫ㄷ2π티4에(아르 자형~에, x, ϕ)디ϕ”효과적인” 경계 조건으로 사용할 수 있습니다. T RAD ( x )는 방위각으로 평균화된 “복사 가중” 온도입니다. 필요한 경계 조건으로 이 온도를 사용하는 것은 복사가 열 전달을 지배한다는 기대에 의해 동기가 부여됩니다(후반부 확인, 섹션 3.4 ). 따라서 전체 3차원 문제와 이 “유효한” 축대칭 문제에서 가스에서 가마로의 전체 에너지 흐름은 거의 동일할 것으로 예상됩니다. 식 의 사용 (2) 축대칭 코드로 기체상 및 복사장을 계산할 수 있으므로 엔지니어링 워크스테이션을 사용하여 문제를 다루기 쉽습니다.

고려되는 가마의 규모와 온도에서 가스는 광학적으로 두꺼운 것으로 간주될 수 있습니다. 솔루션(나중에 제시됨)은 평균 경로 길이(즉, “광자”의 모든 에너지가 흡수되기 전의 평균 길이)가 약 3.2m임을 보여주며, 이는 가마 내경 4.1m보다 작습니다. 이것은 내벽에 입사하는 복사 플럭스가 국부적 벽과 가스 온도에 강하게 의존하고 더 먼 축 또는 방위각 위치에서 벽의 온도에 약하게만 의존함을 의미합니다. 이것은 기체상에 사용된 축대칭 근사에 대한 신뢰를 줍니다. 그것은 또한 Refs의 “구역 방법”을 의미합니다. 8 , 9 , 10표면에 입사하는 방사선이 1-2 구역 길이보다 더 먼 축 위치와 무관한 것으로 간주되는 경우에는 충분했을 것입니다.

2.3 . 가마 온도

내부 소성로 표면 온도 T w ( R in , x , ϕ )는 Eq. 에서 필요합니다 . (2) 및 가마 벽 에너지 방정식의 솔루션 결과의 일부입니다. 각속도 ω로 회전하는 좌표계 에서 후자는 [10] 이 됩니다 .(3)ω∂(ϱ에씨피티에)∂ϕ=1아르 자형∂∂아르 자형에게에아르 자형∂티에∂아르 자형+1아르 자형2∂∂ϕ에게에∂티에∂ϕ+∂∂엑스에게에∂티에∂엑스경계 조건에 따라(3a)r=R~에,Θ<ϕ⩽2π:에게∂티에∂아르 자형=q라드(x)+q전환(엑스),(3b)r=R~에, 0 <ϕ⩽Θ:에게∂티에∂아르 자형=qw–cl(x, ϕ) = hw–cl티클(x)-T에(아르 자형~에, x, ϕ),(3c)r=R밖, 0 <ϕ⩽2π:.케이∂티에∂아르 자형=h쉿티쉿-T∞+ ε쉿티4쉿-T4∞.

전도도, 밀도 및 비열용량에 대한 값은 실제 가마에 사용되는 내화물 재료에 대한 제조업체 정보에서 가져옵니다 [15] . 외부 쉘 온도 T sh = T w ( R out , x , ϕ )는 x 및 ϕ 에 따라 달라질 수 있습니다 .

위 방정식에 대한 몇 가지 의견이 있습니다. 에서는 식. (3a) 에서 열유속의 방위각 의존성이 제거되었습니다. 이전에 언급했듯이 흐름은 광학적으로 두꺼운 것으로 간주됩니다. 즉, 화염이 너무 방사되고 너무 넓기 때문에 벽면 요소가 화염을 가로질러 반대쪽 벽을 “보지” 않습니다. 따라서 q rad ( x , ϕ ) 의 계산은 다른 각도 위치로부터의 복사를 포함할 필요 없이 T 가스 ( r , x ) 및 로컬 T w ( R in , x , ϕ )를 기반으로 할 수 있습니다. 여기부터 qrad ( x )는 Eq. 의 방위각 평균 온도를 기반으로 하는 축대칭 RAD-3D 솔루션에서 가져옵니다 . (2) , 결과적인 q rad ( x )는 어떤 의미에서 방위각으로 평균된 열유속입니다. 식 따라서 (3a) 는 우리가 이 열유속을 모든 ϕ 에 등분포한다는 것을 의미합니다 . Eq 에서 q rad 의 각도 변화를 무시한다는 점에 유의하십시오 . (3a) 는 Refs. [10] 또는 [11] 이 우선되어야 합니다.

소성로와 장입물 사이의 열전달 계수 h w-cl 은 소성로의 에너지 흐름과 온도를 정확하게 예측하는 데 중요하지만 잘 알려져 있지 않습니다. 500 W / m의 전형적인 값 이 K는 여기에 제시된 결과 사용되고있다 [8] . 계산된 T w ( r , x , ϕ ) 및 T RAD ( x) 이 계수의 선택에 따라 달라지지만 예측은 질적으로 변하지 않습니다. 껍질에서 대기로의 열 전달은 복사와 별도로 강제 및 자연 대류를 통해 발생합니다. 자연 대류에 대한 열전달 계수는 Ref. [11] , 현재 조건에서 약 5 W/m 2 K의 일반적인 값 을 사용합니다. 그러나 쉘에 불어오는 외부 팬은 과열을 피하기 위해 산업에서 종종 사용되며 이러한 효과는 총 h sh =30 W/m 2 K 를 사용하여 여기에서 모델링 되었습니다. 방사율에는 다음 값이 사용되었습니다. ε w = ε cl = 0.9 및 ε sh = 0.8.

식 (3) 은 가마의 방사형 기울기가 훨씬 더 가파르기 때문에 방위각 및 축 전도를 무시한 후 명시적 유한 체적 방법으로 해결되었습니다. 방사형으로 50개 노드와 축 방향으로 19개 노드가 있는 균일하지 않은 그리드가 사용되었으며 회전으로 인한 화염에 주기적으로 노출되는 표면으로 인해 발생하는 빠른 온도 변화를 따르기 위해 내부 표면에서 적절한 방사형 분해능이 사용되었습니다. 동일한 이유로 사용 된 작은 단계(Δ ϕ = π /100)는 가마의 큰 열 관성과 함께 가마 벽 온도가 수렴되도록 하기 위해 2시간 정도의 CPU 시간이 필요했습니다.

2.4 . 수갑

가마에 대한 모델의 마지막 부분은 클링커 온도 및 조성 보존 방정식에 관한 것으로, 축 방향 기울기만 고려하고 전도는 무시합니다.(4)씨피V클디(ϱ클티클)디엑스=−엘wclㄷㅏ클∫0ㄷ큐w–cl(x, ϕ)디ϕ +엘gclㅏ클큐라드(x)+q전환(엑스)−∑나Nsp아르 자형나시간0, 나는에프+씨피티,(5)V클디(ϱ클와이나)디엑스=r나,(6)V클디ϱ클디엑스=−r무엇2,여기서 A cl 은 속도 V cl 로 흐르는 전하가 덮는 단면적 이며 둘 다 일정하다고 가정하고 L gcl =2 R in sin( Θ /2) 전하로 덮인 섹터의 현( 그림 1 ) , L WCL = Θ R 에서는 , N SP 화학 종의 수와 r에 난을 (kg / m의 형성 속도 순 3 종의) I를 . 전하의 밀도는 Eq를 감소시킵니다 . (6) CO 2 에 대한 질량 손실로 인한하소하는 동안 초기 값은 총 질량 유량이 ϱ cl V cl A cl 과 같도록 선택되었습니다 . 참고 ρ (CL)이 있다 하지 전하 느슨하게 포장 된 입자로 이루어지는 것으로 생각 될 수있는 바와 같이, 충전 재료 밀도하지만 벌크 밀도. 우리는 또한 전하의 실제 입상 흐름 패턴을 조사하는 것보다 적은 것은 모델의 신뢰성에 크게 추가되지 않는 임시 설명 [10] 이라고 믿기 때문에 전하의 전도를 무시 합니다. 전하는 CaCO 3 , CaO, SiO 2 , Al 2 O 3 , Fe 로 구성된 것으로 가정합니다.2 O 3 , C2S, C3S, C3A 및 C4AF로, 마지막 4종은 클링커화 중에 형성된 복합 염에 대해 시멘트 화학자가 사용하는 특수 표기법으로 표시됩니다. 다음과 같은 화학 반응을 가정합니다 [12] .

(나)CaCO3→높은+무엇2k = 108특급(−175728/RT)
(Ⅱ)높은+2SiO2→C2Sk = 107특급(−240000/RT)
(Ⅲ)높은+C2S→C3Sk = 109특급(−420000/RT)
(IV)3높은+로2그만큼3→C3Ak = 108특급(−310000/RT)
(V)4높은+로2그만큼3+철2그만큼3→Q4AFk = 108특급(−330000/RT)

상기 시행 착오에 의해 선택되는 아 레니 우스 식에 사용되는 사전 지수 인자 및 활성화 온도는 카코에 대한 활성화 에너지를 제외하고, 가마의 출구에서의 전하의 예상 조성물을 얻었다 (3) 에서 촬영 한 분해 참조 [16] . 우리는 이러한 반응이 임시 모델임을 강조합니다. 실제로 고체상의 화학반응은 다양한 종의 결정들 사이의 계면에서 일어나며 확산이 제한적 이지만 [17] , 클링커 화학에 대한 상세한 처리는 본 연구의 범위를 벗어난다.

클링커 형성의 마지막 단계로 간주되는 반응 (III)은 고온에서 액상이 존재할 때만 발생합니다. 클링커의 용융은 액체 분획 Y fus 에 대해서도 해결함으로써 모델링되었습니다 .(7)엘소란V클디(ϱ클와이소란)디엑스=RHS의식(4)만약 T의 CL이 융해 온도와 같거나보다 커진다 T의 FUS 와 T의 FUS 의 = 1560 K. 상한 Y의 FUS = 0.3 수행 하였다 [17] 상기 식을. (7) 무시되었다.

상미분 방정식, , , , , Gear 방식과 통합되었습니다. 가마 온도에 대한 유한 체적 코드( 2.3절 )와 클링커에 대한 코드는 반복적으로 해결되었으며( 그림 4 ), 이는 벽 클링커 열유속 q w–cl ( x , ϕ ).

2.5 . 최종 커플링

전체 문제(가스, 가마, 장입)는 반복 방식으로 해결되었습니다. T RAD 의 균일한 분포에서 시작 하여 기체상은 q rad ( x ) 및 q conv ( x ) 의 축 분포를 제공하도록 해결되었습니다 . 이것들은 다음에서 사용되었습니다., , , , , 그 솔루션의 새로운 추정 결과 T RAD ( X 통해) 식. (2) . 그런 다음 FLOW3D-RAD3D 실행이 6차 다항식 피팅의 계수 형태로 프로그램에 도입된 새로운 경계 조건으로 반복되었습니다. 의 연속 추정치 사이에 0.5 미만의 밑에 이완 인자 T RAD ( X)는 벽 온도에 대한 복사 열유속의 민감도가 크기 때문에 필요한 것으로 밝혀졌습니다. 일반적으로 HP 715 워크스테이션에서 10일 정도의 총 CPU 시간에 해당하는 내벽 온도(연속 반복이 40K 이상 변하지 않을 때 정의됨)의 수렴을 달성하기 위해 이러한 단계 사이에 약 10번의 반복이 필요했습니다. . 그림 5 는 균일한 값(1600K)에서 시작하여 최종 프로파일까지 T RAD ( x ) 의 수렴 이력을 보여줍니다 .

2.6 . 가마 조건

사용된 일부 매개변수에 대한 작동 조건 및 값은 표 1 표 2 표 3에 나와 있습니다. 이 값은 시멘트 회전 가마의 전형입니다.

표 1 . 공기 및 석탄 입자 입구 조건

축수송소용돌이중고등 학년석탄
m (kg/s)2.2531.7592.91045.9304.0
유 (m/s)77.136.576.112.7336.5
V (m/s)−20.7063.900
W (m/s)00112.800
티 (케이)3183833181273383

표 2 . 클링커 조성(질량 분율)

밀가루가마 입구가마 출구
m (kg/s)50.37439.81532.775
티 (케이)−11001785
CACO 30.79470.402180
높은00.338010.0229
그런가 20.14340.181430
알 2 O 30.03490.04420
철 2 O 30.02700.034160
C2S000.1808
C3S000.5981
C3A000.0731
Q4AF000.1242
소성 인자00.61.0

소성 계수 카코의 비율을 3 의 CaO로 변환 된 FARINE있다.

표 3 . 재료 속성 및 기타 매개변수

ω (래드/초)0.5
V의 CL (m / s)0.035
T ∞ (K)300
h sh (W/m 2 K)30
h w–cl (W/m 2 K)500
ε w , ε cl0.9
ε 쉬0.8
C의 P (클링커) (킬로 / kg K)1.5
ϱ cl (kg/m 3 )1200
L fus (kJ/kg)418.4
c p (벽) (kJ/kg K)1.5
ϱ w (kg/m 3 )1600–3000
k는 w (W / m K)0.6–3.0
석탄 열 방출(kJ/kg)25475

3 . 결과 및 토론

이 섹션에서는 먼저 화염 구조에 대한 정보와 함께 예측된 공기역학적 패턴의 세부사항을 제시합니다. 소성로 내화물의 온도 분포와 클링커 조성의 변화를 설명합니다. 이 섹션은 가마의 전체 에너지 균형과 가능한 모델 개선에 대한 논의로 끝납니다.

3.1 . 화염 구조

그림 6 은 명확성을 위해 방사상 좌표가 과장된 온도의 등고선 플롯을 보여줍니다. 석탄은 주입 지점에서 약 1m 지점에서 약간 축에서 벗어나 점화되며 최대 화염 온도(약 2400K)는 경험에 따라 약 40m 하류에서 도달합니다 [15] . 완전한 입자 소진에 대한 가장 긴 시간은 버너에서 45m에 해당하는 약 1.4초였습니다. 방사형 온도 프로파일( 그림 7 ) 은 온도의 상당한 불균일성이 있음을 보여주지만 출구 프로파일이 본질적으로 평평해짐에 따라 하류에서 감소합니다. 또한 벽에 인접한 가스가 더 차가운 열 경계층이 존재한다는 것이 분명합니다.석탄 노즐에서 최대 30m까지 벽보다 이것은 이 영역에서 대류에 의한 열 전달이 음(즉, 기체 쪽으로)임을 의미하며, 3.4절 에서 더 자세히 논의된 지점 입니다.

버너 출구 바로 하류에 길이가 약 1 버너 직경인 재순환 구역이 있는데( 그림 8 ), 여기에서 화염이 더 하류에서 발화하기 때문에 소용돌이 안정화 화염 [7] 에서와 같이 화염 안정화에 기여하지 않습니다 . 그러나 액체 연료를 사용할 때는 중요할 수 있으므로 버너에 가까운 그리드의 세부 사항을 강조해야 합니다. 버너에서 처음 몇 미터는 매우 높은 전단력과 높은 난류 에너지 생산을 포함하며 이것이 그리드 미세 조정을 강조하는 또 다른 이유입니다. 휘발성 물질 연소 영역( x =10m, r =1m) 에서 k 및 ε 의 일반적인 예측 값 은 24.3 및 142m 2 /s입니다.3 , 각각. 대규모 난류 시간은 171ms이고 Kolmogorov 시간 규모는 1.1ms입니다. 휘발성 물질의 연소는 0.1ms(일반적인 탄화수소 연료) 정도의 시간 규모에서 발생하며, 이는 가마의 소규모 난류 시간보다 10배 더 짧습니다. 따라서 이 흐름에서 연소에 대한 유한 속도 동역학을 포함할 필요는 없으며 “혼합 연소” 근사가 합리적입니다.

3.2 . 가마 온도 분포

중심선에서 계산된 가스 온도, 온도 T RAD ( x ) 및 클링커 온도는 그림 9 에서 비교됩니다 . 최고 가스 온도는 25~40m 사이에 위치하며 내화 내부 표면 온도도 최고점입니다. 클링커는 놀랍게도 가마에서 나오기 전 마지막 몇 미터 동안 벽보다 뜨겁 습니다. 복사에 의해 내화물에 입사하는 열유속은 대류에 의한 것보다 1-2 배 더 높으며( 그림 10 ) 가마의 처음 10m에 대한 총 열 전달 은 가스를 향 합니다. 이 관찰의 중요성은 나중에 논의됩니다.

대류로 인한 에너지 플럭스는 화염에서 가마까지의 전체 에너지 플럭스의 매우 작은 부분인 것으로 밝혀졌습니다( 그림 10 ). 여기서 예측된 대류의 작은 기여는 Ref. [11] . 그 작업에서 대류 열 전달 계산에 사용된 가스 온도는 가마 단면의 평균이었고 따라서 축 근처에 있는 화염의 기여로 인해 벽 부근의 온도보다 훨씬 높았습니다. . 여기에서 우리는 온도와 가스 속도 및 난류 운동 에너지의 국부적 값을 기반으로 하는 보다 정확한 열전달 계수를 사용했기 때문에 보다 정확한 결과를 기대합니다.

예측된 벽 온도는 모든 방향에서 불균일합니다. Fig. 11 은 가마가 회전함에 따라 화염에 노출되었을 때 벽이 가스에 의해 연속적으로 가열되고 클링커에 열을 공급하여 냉각되는 것을 보여준다. 이것은 약 100K의 일반적인 각도 온도 변화를 갖는 대부분의 가마 길이에 해당됩니다. 대조적으로 버너에 가까우면 벽 은 (0 < ϕ < π /2) 동안 클링커에서 열을 얻고 다음으로 열을 잃 습니다. 노출될 때의 가스( π /2 < ϕ < 2 π ). 벽과 클링커 온도가 같으면서 방위각 변화가 없는 경우가 발생할 수 있습니다( 그림 11 ,        x = 17.5m). 이 온도 변화가 작은 것으로 간주될 수 있지만 벽에서 클링커까지의 열유속을 계산하는 위치에 있으려면 전체 3차원 내벽 온도 분포를 계산해야 합니다(0  < ϕ 범위에서 발생 < π /2).   

그림 12 는 ϕ에 독립적인 외부(쉘) 온도와 함께 고체의 큰 비열로 인해 각도 방향의 변화 영역이 벽으로 약 1cm만 확장됨을 보여줍니다( 그림 12b) .. 벽 온도 방사 분포는 가스 온도, 입사 방사선 및 내화 재료의 특성이 변하기 때문에 축 방향 거리에 따라 달라집니다. 정확한 예측을 위해서는 내화물에 부착된 클링커 코팅의 두께에 대한 정확한 지식이 필요합니다. 여기에서 우리는 이 코팅을 클링커와 유사한 물성을 가진 균일한 두께의 재료로 취급했습니다. 그러나 이 코팅층의 실제 물리적 특성과 두께 분포에 관한 실험 데이터를 사용하여 예측의 신뢰성이 향상될 것입니다.

마지막으로, 그림 13 은 외부 쉘 온도가 화염 영역에서 최고조에 달하고 대략적으로 실험 경향을 따른다는 것을 보여줍니다 [15] . 외부 가마 외피는 다양한 강철 두께, 방사율(외피 착색으로 인한) 및 열 전달 계수(송풍기 간격으로 인한)를 갖고 가마는 가변 내화 두께(에 의한 침식으로 인해)를 갖기 때문에 정확한 비교는 의미가 없습니다. 클링커), 여기에 사용된 가정과 반대입니다. 전체 규모 가마는 또한 차등 코팅 및 내화 침식으로 인한 최대 ±100K의 쉘 온도 각도 변동을 보여줍니다 [15] . 따라서 우리는 그림 13 의 일치 가 실제 가마의 복잡성을 고려할 때 예상할 수 있는 만큼 우수 하다고 믿습니다 .

이 섹션에 제시된 예측은 가마 내부의 열 전달 경로에 대한 다음 그림을 뒷받침합니다. 대부분의 가마 길이에서 장입물은 화염으로부터의 복사와 벽으로부터의 열 전도에 의해 가열되고 있습니다. 장입물이 내화물보다 더 차갑기 때문입니다. 가마가 회전함에 따라 내화물은 화염에 노출될 때 열을 얻고 이를 클링커에 공급합니다( 그림 11 ). 벽의 이 “재생” 작용은 Refs. 9 , 10 및 현재 결과에서 재현되었습니다. 그러나 버너 근처에서 반대 에너지 흐름이 발생합니다( 그림 11 , 작은 x). 여기의 가스는 아직 충분히 뜨겁지 않아 내화물이나 장입물에 에너지를 공급하지 않습니다. 이 영역에서 벽은 다가오는 전하에 의해 열을 얻으므로 고체가 없을 때보다 더 뜨겁게 유지됩니다. 벽과 전하가 대류와 복사에 의해 가스에 열을 공급합니다. 우리는 이것을 “음의 재생” 작용으로 식별할 수 있으며 가마의 더 높은 온도 영역( x  >  15m) 에서 클링커에 의해 흡수된 에너지에 의해 유지됩니다 . 전반적으로 클링커는 x  >  15 m 에서 열을 흡수 하고 0  < x < 15 m 에서 일부를 가스로 되돌려 줍니다.   

이 상호 작용은 간단하지 않으며 쉽게 예상할 수 없습니다. 이는 예를 들어 고체를 액체 연료로 대체하여 화염을 수정하면 열유속 분포를 변경하여 최종 클링커 온도에 중대한 영향을 미칠 수 있음을 의미합니다. 현재의 포괄적인 모델이 제공하는 세부 사항은 가마에서 이러한 변화를 평가하는 데 도움이 될 것입니다.

3.3 . 클링커 온도 및 조성

클링커 온도( 그림 9 )는 가장 높은 화염 온도에 도달하는 축 방향 위치에서 거의 최고조에 달하며 클링커는 약 1780K에서 킬른에 존재하며 이는 시멘트 킬른에서 실험 측정값에 가까운 값입니다 [15] . 초기 및 최종 클링커 조성은 표 2 에 나와 있으며 실제 가마에서 작동 값에 가깝습니다 [15] . 다양한 클링커 성분의 축방향 분포( 그림 14 )는 완전한 하소를 위해 고체 유입구에서 약 25m, C2S, C3A 및 C4AF 생성을 위해 추가로 10m가 소요됨을 보여줍니다. 첫 번째 액체상은 x 에서 발견됩니다.=50m이고 액화는 경험과 일치하는 예측인 매우 직후에 완료됩니다 [17] . 클링커화 반응(R-III)은 모델에서 액체가 나타날 때 시작되는 것으로 가정되었으며, 그림 14 에서 클링커화에는 나머지 길이의 거의 전체가 완료되어야 한다는 것이 분명 합니다. 예측은 전체적으로 시멘트 가마 운영의 경험과 일치하며 여기에 사용된 화학적 및 물리적 매개변수가 현실적인 값을 가지고 있음을 의미합니다.

3.4 . 글로벌 에너지 균형

전지구적 에너지 균형은 기체상(FLOW-3D 및 RAD-3D에 의한)과 소성로 장입 시스템에 대한 솔루션에서 쉽게 계산할 수 있으며 표 4 에 나와 있습니다. CFD 코드는 방사 모듈과 함께 에너지를 약 2%까지 절약합니다. 작은 것으로 간주되는 이 오류는 주로 RAD-3D의 영역 이산화와 Monte-Carlo 계산의 유한한 입자 수로 인해 발생하는 오류에 기인하며 CPU 시간을 희생하여 개선할 수 있습니다. 소성로-클링커 계산의 정확도는 더 나쁩니다. 소성로-클링커 시스템에 입력되는 에너지의 약 10% 오류( Q rad  + Q conv )입니다. 이는 수렴된 솔루션이 식 (3) , 그리고 보다 정확한 암시적 솔버에 의해 개선될 수 있습니다.

표 4 . CFD 그리드 및 가마-클링커 조합에 대한 글로벌 에너지 균형

가스(MW)
Q 라드 , 1−2.47
Q 라드 , 2−2.72
큐 라드−57.12
Q 전환0.04
Q 석탄101.2
Δ H 가스41.25
균형2.32
가마 클링커
큐 라드57.12
Q 전환−0.04
Q 손실−10.45
Δ H의 CL40.99
균형5.64

에너지 흐름의 정의는 그림 2 를 참조하십시오 .

시멘트 회전식 가마의 에너지 사용에 관한 몇 가지 흥미로운 결론은 표 4 의 결과를 통해 얻을 수 있습니다 . 연소에 의해 방출되는 에너지의 약 40%는 전하 가열 및 클링커 형성에 필요하고 약 10%는 내화물을 통해 대기로 손실됩니다. 나머지의 대부분은 본질적으로 배기 가스와 함께 소성로 밖으로 흐릅니다. 이 중 일부는 소성로 외부의 예비 하소기 및 사이클론에서 회수됩니다. 내부 가마 벽과 장입 온도를 자세히 다루는 여기에 제시된 포괄적인 모델에 의존하지 않고는 국지적 가스 온도를 정확하게 예측하고 이에 따라 향후 연구에서 오염 물질 형성을 예측하는 것이 불가능하다는 것이 분명합니다.

3.5 . 논의

여기에 제시된 회전식 시멘트 가마 작동에 대한 포괄적인 모델의 결과는 합리적이며 실험적으로 관찰된 경향을 재현합니다. 이전 모델링 작업에 비해 이 작업의 주요 이점은 가마에서 발생하는 대부분의 물리적 프로세스를 포함한다는 점입니다. 특히, 가스 온도와 클링커로의 열유속 및 이에 따른 클링커 형성을 결정하는 데 가장 중요한 양인 내벽 온도는 실험 데이터를 사용하여 규정된 것이 아니라 예측되었습니다. 이 특정 기능은 현재 모델을 진정한 예측형으로 만듭니다.

우리는 전체 3차원 문제를 공기역학에 대한 “동등한” 축대칭 문제로 줄이는 방법을 포함했습니다( 식 (2) ). 이를 통해 현재 워크스테이션에서 솔루션을 얻을 수 있습니다. 모델의 모듈식 특성, 즉 공기역학, 복사, 가마 및 장입에 대한 별도의 코드는 해당 모듈만 수정하면 다른 회전 가마 응용 프로그램(예: 소각 및 건조)에도 사용할 수 있음을 의미합니다. 예를 들어, 고형 폐기물의 소각은 현재 코드로 모델링할 수 있지만 적절한 화학, .

실험 데이터와의 상세한 비교는 이용 가능한 측정이 거의 없고 현지 시멘트 회사에서 제공한 경험적 데이터로 제한되어 매우 어렵습니다 [15] . 비교는 앞서 지적한 바와 같이 출구 클링커 조성과 온도가 산업적 경험( 표 2 ) 이내 이고, 배기 가스 조성은 공장 굴뚝에서 측정된 값에 가깝고(“가짜 공기” 희석을 허용한 후), 가마 외피 온도는 측정 범위 내에 있습니다( 그림 13 ). 이 동의는 모델이 프로세스의 정확한 표현임을 시사합니다.

더 높은 정확도의 예측을 달성하려면 모델의 다양한 부분에서 개선이 필요합니다. 내화물의 정확한 두께(즉, 내화물과 부착된 클링커)를 설정해야 합니다. 이는 가마 벽을 통해 주변으로 열 손실이 발생하여 외부 쉘 온도에 영향을 미치기 때문입니다. 새 내화물이 있는 가마에서 쉘 온도 측정과 자세한 비교가 이루어져야 합니다(불균일한 코팅 두께가 방지되도록). 벽 재료의 물리적 특성(열용량, 밀도, 전도도)의 적절한 값을 사용해야 합니다. 가장 큰 불확실성은 클링커 코팅의 가정된 특성에 관한 것입니다. 내벽 표면의 방사율과 가스의 흡수 계수를 더 자세히 조사해야 합니다. 가마에 입사하는 복사 열유속에 영향을 미치므로 벽 온도에 영향을 줄 수 있습니다. 클링커의 온도는 사용된 비열 용량에 따라 달라지므로 정확한 평가에 각별한 주의가 필요합니다. 화염의 국지적 온도와 종 구성에 대한 지식은 CFD 코드를 검증하는 데 매우 유용할 것이지만 그러한 적대적인 환경에서 측정은 분명히 달성하기 매우 어렵습니다. 마지막으로 클링커 화학 및 전하 이동은 개선할 수 있는 영역입니다. 그러한 적대적인 환경에서의 측정은 분명히 달성하기 매우 어렵습니다. 마지막으로 클링커 화학 및 전하 이동은 개선할 수 있는 영역입니다. 그러한 적대적인 환경에서의 측정은 분명히 달성하기 매우 어렵습니다. 마지막으로 클링커 화학 및 전하 이동은 개선할 수 있는 영역입니다.

이러한 모든 잠재적 개선과 모델과 관련된 불확실성에도 불구하고 가마의 모든 에너지 경로가 적절한 세부 사항으로 모델링되었기 때문에 전체 동작은 최소한 질적으로 정확합니다. 클링커 출구 구성, 쉘 온도 및 배기 가스 구성과 같은 중요한 양은 허용 가능한 정확도로 예측됩니다. 이 모델은 버너, 연료 유형, 품질 및 수량, 예비 하소 수준( 표 2 ) 또는 고형물 유량 등의 변경과 같은 많은 상황에서 산업계에 매우 유용할 것으로 예상됩니다 . 소성로 운영자는 최종 클링커 구성이 여전히 허용 가능하고 현재의 포괄적인 모델이 이 방향에 도움이 될 수 있는지 확인해야 합니다.

4 . 결론

실제 작동 조건에서 석탄 연소 회전 시멘트 가마의 클링커 형성은 석탄 화염과 가마 사이의 열 교환, 가마와 역류 고체 사이의 열 교환, 고형물을 최종 제품(클링커)으로 변환합니다. 방사선에 대한 Monte-Carlo 방법을 포함하는 축대칭 CFD 코드(상용 패키지 FLOW-3D)가 기상에 사용되었습니다. 가마 벽의 온도는 유한 체적 열전도 코드로 계산되었으며 클링커에 대한 종 및 에너지 보존 방정식도 공식화 및 해결되었습니다. 기체 온도 필드에 대한 예측 사이의 반복적인 절차, 벽에 대한 복사 열 유속, 가마 및 클링커 온도는 실험에서 이러한 정보를 사용한 이전 모델링 노력과 달리 내벽 온도 분포를 명시적으로 계산하는 데 사용되었습니다. 접선 좌표에 대한 통합은 CFD 코드에 필요한 경계 조건으로 사용되는 “유효” 내벽 온도의 축 분포를 초래했습니다. 이 절차를 통해 클링커로의 열 흐름 계산이 가능하고 축대칭 CFD 코드로 3차원 문제를 대략적으로 처리할 수 있습니다. CFD 코드에 필요한 경계 조건으로 사용됩니다. 이 절차를 통해 클링커로의 열 흐름 계산이 가능하고 축대칭 CFD 코드로 3차원 문제를 대략적으로 처리할 수 있습니다. CFD 코드에 필요한 경계 조건으로 사용됩니다. 이 절차를 통해 클링커로의 열 흐름 계산이 가능하고 축대칭 CFD 코드로 3차원 문제를 대략적으로 처리할 수 있습니다.

결과는 복사가 가스와 가마 벽 사이의 대부분의 열 전달을 설명하는 반면 내화물을 통한 환경으로의 열 손실은 입력 열의 약 10%를 설명한다는 것을 보여줍니다. 화학 반응과 충전물의 가열은 연소 에너지의 약 40%를 흡수합니다. 따라서 이러한 사항을 반드시 고려해야 합니다. 예측은 실제 규모의 시멘트 가마에서 얻은 경험과 측정값을 기반으로 한 경향과 일치합니다.

감사의 말

이 작업은 과학 및 기술을 위한 그리스 사무국 프로젝트 EPET-II/649의 자금 지원을 받았습니다. Mr.P에게 진심으로 감사드립니다. 시멘트 가마에 관한 지침 및 데이터는 그리스 TITAN SA의 Panagiotopoulos에게 문의하십시오.

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1 Also at Department of Mechanical Engineering, University of Patras, Greece.

2 Also at Department of Chemical Engineering, University of Patras, Greece.

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Heat and Mass Transfer in a Cryogenic Tank in Case of Active-Pressurization

능동 가압의 경우 극저온 탱크의 열 및 물질 전달

Heat and Mass Transfer in a Cryogenic Tank in Case of Active-Pressurization

하이라이트

헤닝 슈플러 옌스 게르스트만DLR 독일 항공 우주 센터, 우주 시스템 연구소, 28359 Bremen, Germany

상변화 및 공액 열전달을 포함하는 압축성 2상 솔버 개발.

분석 솔루션으로 솔버를 성공적으로 검증.

극저온 탱크의 압력 및 온도 변화에 대한 정확한 시뮬레이션.

자유 표면에서의 물질 전달 분석.

Abstract

압력 요구 사항을 예측하는 것은 극저온 추진 시스템의 주요 과제 중 하나입니다. 이러한 맥락에서 증발 및 응축 현상을 고려한 탱크 여압을 시뮬레이션하기 위한 수치 모델을 개발하여 적용하였습니다. 

새로운 솔버는 PISO(splitting of operator) 알고리즘이 있는 압력 암시적 방법을 기반으로 하는 OpenFOAM의 약한 압축성 다상 솔버와 기울기 기반 위상 변화 모델을 결합합니다. 날카로운 인터페이스를 유지하기 위해 인터페이스에 인접한 셀에 질량 소스 용어가 적용됩니다. 

첫째, 모델은 1차원 상 변화 문제와 중력이 없는 상태에서 과열된 액체에서 증기 기포의 성장이라는 두 가지 분석 솔루션에 대해 검증되었습니다. 

두 번째 단계에서는 검증된 모델을 극저온 가압 실험에 적용했습니다. 측정된 압력 거동은 수치 모델이 양호한 근사값으로 확인될 수 있습니다. 

수치 모델을 사용하면 물리적 거동에 대한 추가 통찰력을 얻을 수 있습니다. 응축 및 증발 효과는 가압 중 및 가압 후의 압력 발생에 상당한 영향을 미칩니다. 기액 계면에서 일어나는 상변화로 인한 질량유동은 계면의 위치와 시간에 따라 달라진다. 벽에서 직접적으로 증발이 지배적이며 액체 표면의 중앙 영역에서 응결이 발생합니다. 

응축 및 증발 효과는 가압 중 및 가압 후의 압력 발생에 상당한 영향을 미칩니다. 기액 계면에서 일어나는 상변화로 인한 질량유동은 계면의 위치와 시간에 따라 달라진다. 벽에서 직접적으로 증발이 지배적이며 액체 표면의 중앙 영역에서 응결이 발생합니다. 

응축 및 증발 효과는 가압 중 및 가압 후의 압력 발생에 상당한 영향을 미칩니다. 기액 계면에서 일어나는 상변화로 인한 질량유동은 계면의 위치와 시간에 따라 달라진다. 벽에서 직접적으로 증발이 지배적이며 액체 표면의 중앙 영역에서 응결이 발생합니다.

Predicting the pressurant requirements is one of the key challenges for cryogenic propulsion systems. In this context, a numerical model to simulate the tank pressurization that considers evaporation and condensation phenomena was developed and applied. The novel solver combines the a gradient-based phase change model with a weakly compressible multiphase solver of OpenFOAM based on the pressure implicit method with splitting of operator (PISO) algorithm. To maintain a sharp interface the mass source terms are applied to the cells adjacent to the interface. First, the model is validated against two analytical solutions: the one-dimensional phase change problem and secondly, the growth of a vapor bubble in a superheated liquid in the absence of gravity. In a second step, the validated model was applied to a cryogenic pressurization experiment. The measured pressure behavior could be confirmed with the numerical model being in a good approximation. With the numerical model further insights into the physical behavior could be achieved. The condensation and evaporation effects have a significant impact on the pressure development during and after the pressurization. The mass flows due to phase change occurring at the vapor-liquid interface depend on interface location and time. Directly at the wall, evaporation becomes dominant while condensation occurs at the center area of the liquid surface.

  1. Fig. 1. Calculation of the gradient at the interface: On the left side the interface…
  2. Fig. 2. Mass source term distribution: First the sharp mass source term ρ0, which is…
  3. Fig. 3. a) Layout of the Stefan-Problem: a vapor is located between a liquid and a…
  4. Fig. 4. Bubble in a superheated liquid: The left side depicts the calculated and…
  5. Fig. 5. Modified drawing of the dewar (as documented in [5] [6]; dimensions in mm) and…
  6. Fig. 6. Schematic presentation of the pressure evoluation in the dewar: Initial…
  7. Fig. 7. Simulation of the pressurization phase: The diagram shows the pressure…
  8. Fig. 8. Turbulent thermal diffusivity in pressurization and relaxation phase
  9. Fig. 9. Comparison of the pressure evolution in the relaxation phase of the solver with…
  10. Fig. 10. On the left side the temperature evolution in the bulk of the gas phase is shown
  11. Fig. 11. Heat Flux profile over the interface caused by evaporation with details of the…
  12. Fig. 12. Temperatures field with velocity vectors at 420 seconds after the start of the…
  13. Fig. 13. Heat transfer to the liquid from the wall and the freesurface with and without…

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키워드

Pressurization, Phase Change, CFD, Propellant Management, 가압, 상 변화, 추진제 관리

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Figure 1- The experimental model [17]

와류형 우수 저류지의 수치 모델링에 대한 난류 슈미트 수의 영향 조사

Investigation of the Turbulent Schmidt Number Effects On Numerical Modelling Of Vortex-Type Stormwater Retention Ponds

S. M. Yamini1; H. Shamloo2; S. H. Ghafari3
1M.Eng., Dep. of Civil Engineering K.N. Toosi University of Technology, Valiasr St., Tehran, Iran.
smyamini@alumni.kntu.ac.ir
2Associate Professor, Dep. of Civil Engineering K.N. Toosi University of Technology, Valiasr St., Tehran, Iran.
hshamloo@kntu.ac.ir
3Ph.D., Dep. of Civil Engineering Univ. of Tehran, Enqelab St., Tehran, Iran. sarvenazghafari@ut.ac.ir

Abstract

정확하고 신뢰할 수 있는 CFD 모델링 결과를 얻는 것은 이러한 시뮬레이션에서 입력의 중요성 때문에 종종 정밀 조사의 대상입니다.

난류 모델링이 RANS(Reynolds-Averaged Navier-Stokes) 방정식을 기반으로 하는 경우 난류 스칼라 전송을 추정하려면 난류 흐름에서 질량 1에 대한 운동량 확산의 비율로 정의되는 난류 슈미트 수(Sct)의 정의가 필요합니다.

그러나 이 매개변수는 난류 흐름의 속성이므로 보편적인 값이 허용되지 않았습니다. 우수 저류지의 수치 연구에서 적절한 Sct를 설정하는 실제 역할은 수력 효율의 평가가 추적자 테스트의 출력 질량 농도를 기반으로 하기 때문에 가장 중요합니다.

본 연구에서는 FLOW-3D를 사용하여 와류형 우수 저류지의 여러 수치 시뮬레이션을 체계적으로 수행했습니다. 다양한 난류 슈미트 수의 범위는 메쉬 감도를 조사하기 위해 다른 수의 계산 셀에 의해 수행된 수치 시뮬레이션에 도입되었습니다.

또한 사용자 정의 또는 자동 계산 값으로 최대 난류 혼합 길이의 영향을 평가했습니다. 이 연구의 결과는 실험 결과와 밀접한 일치를 제공하는 Sct= 0.625와 함께 수리학적 직경의 7%와 동일한 최대 난류 혼합 길이의 일정한 값을 갖는 확립된 수치 모델입니다.

특히 수치적 무차원 RDT 곡선의 피크 값은 극적으로 감소하여 실험 결과와 거의 일치했습니다. 이것은 FLOW-3D가 난류 유동의 와류형 물리학에서 질량 확산도를 적절하게 예측하는 상당한 능력을 가지고 있다는 결론을 내립니다.

– Achieving accurate and reliable CFD modelling results often is the subject of scrutiny because of the importance of the inputs in those simulations. If turbulence modelling is based on Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) equations, estimating the turbulent scalar transport requires the definition of the turbulent Schmidt number (Sct), defined as the ratio of momentum diffusivity to mass one in a turbulent flow. However, no universal value has been accepted for this parameter as it is a property of turbulent flows.

The practical role of establishing a suitable Sct in numerical studies of stormwater retention ponds is of the utmost importance because the assessment of the hydraulic efficiency of them is based on output mass concentration of tracer tests. In this study, several numerical simulations of a vortex-type stormwater retention pond were systematically carried out using FLOW-3D. A range of various turbulent Schmidt numbers were introduced in numerical simulations performed by different number of computational cells to investigate mesh sensitivity.

Moreover, the effects of maximum turbulent mixing length as a user-defined or automatically computed value were assessed. The outcome of this study is an established numerical model with a constant value of maximum turbulent mixing length equal to 7% of the hydraulic diameter along with Sct= 0.625 which provides a close agreement with experimental results.

Noticeably, the peak values of numerical dimensionless RDT curves are dramatically decreased, resulted in a close match with experimental results. This concludes that FLOW-3D has a considerable ability to appropriately predict mass diffusivity in vortex-type physics of turbulent flows.

Keywords:

turbulent Schmidt number – maximum turbulent mixing length – CFD – mesh sensitivity – vortex-type
stormwater retention pond – environmental fluid mechanics

Figure 1- The experimental model [17]
Figure 1- The experimental model [17]
Figure 2- Schematic of boundary conditions in the numerical model
Figure 2- Schematic of boundary conditions in the numerical model
Figure 3- Positioning of mesh blocks
Figure 3- Positioning of mesh blocks

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

류하천의 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 University2Director, Water Resources & Environment Department, HECOREA3Director, Water Resources Department, ISAN4Professor, Dept. of Civil & Environmental Engineering, Hongik University
1홍익대학교 건설환경공학과 박사과정
2㈜헥코리아 수자원환경사업부 이사
3㈜이산 수자원부 이사
4홍익대학교 건설환경공학과 교수*Corresponding Author

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

Recently, as the occurrence frequency of sudden floods due to climate change increased and the aging of the existing spillway, it is necessary to establish a plan to utilize an auxiliary spillway to minimize the flood damage of downstream rivers. Most studies have been conducted on the review of flow characteristics according to the operation of auxiliary spillway through the hydraulic experiments and numerical modeling. However, the studies on examination of flood damage in the downstream rivers and the stability of the revetment according to the operation of the auxiliary spillway were relatively insufficient in the literature. In this study, the stability of the revetment on the downstream river according to the outflow conditions of the existing and auxiliary spillway was examined by using 3D numerical model, FLOW-3D. The velocity, water surface elevation and shear stress results of FLOW-3D were compared with the permissible velocity and shear stress of design criteria. It was assumed the sluice gate was fully opened. As a result of numerical simulations of various auxiliary spillway operations during flood season, the single operation of the auxiliary spillway showed the reduction effect of maximum velocity and the water surface elevation compared with the single operation of the existing spillway. The stability of the revetment on downstream was satisfied under the condition of outflow less than 45% of the design flood discharge. However, the potential overtopping damage was confirmed in the case of exceeding the 45% of the design flood discharge. Therefore, the simultaneous operation with the existing spillway was important to ensure the stability on design flood discharge condition. As a result of examining the allocation ratio and the total allowable outflow, the reduction effect of maximum velocity was confirmed on the condition, where the amount of outflow on auxiliary spillway was more than that on existing spillway. It is because the flow of downstream rivers was concentrated in the center due to the outflow of existing spillway. The permissible velocity and shear stress were satisfied under the condition of less than 77% of the design flood discharge with simultaneous operation. It was found that the flood damage of downstream rivers can be minimized by setting the amount allocated to the auxiliary spillway to be larger than the amount allocated to the existing spillway for the total outflow with simultaneous operation condition. However, this study only reviewed the flow characteristics around the revetment according to the outflow of spillway under the full opening of the sluice gate condition. Therefore, the various sluice opening conditions and outflow scenarios will be asked to derive more efficient utilization of the auxiliary spillway in th future.KeywordsAuxiliary spillway FLOW-3D Numerical simulation Revetment stability Shear stress

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., 2006; Kim, 2007; Kim 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 Revetment–5.0–

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 2, Fig. 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
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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

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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.

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Fig. 6

Maximum velocity on section 1 & 2 according to Qa

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Fig. 7

Maximum shear on section 1 & 2 according to Qa

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Fig. 8

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

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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. 10, Fig. 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
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Fig. 10

Maximum velocity on section 1 & 2 according to total outflow

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Fig. 11

Maximum shear on section 1 & 2 according to total outflow

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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

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

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2 국무총리실 수해방지대책단 (2003). 수해방지대책 백서. 세종: 국무총리실.
3 국토교통부 (2016). 하천공사 설계실무요령. 세종: 국토교통부.
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5 김대근, 박선중, 이영식, 황종훈 (2008). 수치모형실험을 이용한 여수로 설계 – 안동다목적댐. 한국수자원학회 학술발표회. 1604-1608.
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9 전태명, 김형일, 박형섭, 백운일 (2006). 수리모형실험과 수치모의를 이용한 비상여수로 설계-임하댐. 한국수자원학회 학술발표회. 1726-1731.
10 한국수자원공사 (2021). 댐관리 규정. 대전: 한국수자원공사.

원문 보기

FLOW DEM

FLOW-3D DEM Module 개요

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

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dem10
주요 기능 :고체 요소의 충돌, 스프링(Spring) / 대시 포트(Dash Pot) 모델 적용 Void, 1 fluid, 2 fluid(자유 계면 포함) 각각의 모드에 대응 가변 밀도 / 가변 직경 입자 크기조절로 입자 특성을 유지하면서 입자 수를 감소 독립적인 DEM의 Sub Time Step 이용

Discrete Element Method : 개별 요소법

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

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입자 간의 충돌

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

분석 모드

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

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입자 유형

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

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응용 분야

1. Mechanical Engineering 분야

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

2. Civil Engineering분야

3. Civil Engineering 분야

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

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3. Chemical Engineering, Pharmaceutics 분야

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

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4. MEMS, Electrical Engineering 분야

하전 입자를 포함한 전기장 해석 등

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입자 그룹 가시화

그룹 가시화

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

원래 입자수

입자 사이즈를 키운경우

그룹 가시화

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

주조 시뮬레이션에 DEM 적용

그룹 가시화 비교 예

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

중자 모래 분사 분석

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

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

Reference :

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

FLOW-3D AM

FLOW-3D WELD 2025R1 변경점

워크플로우 향상

User Interface 통일

FLOW-3D AM 2025R1은 FLOW-3D, FLOW-3D WELD, FLOW-3D DEM의 기능을 매끄럽게 통합하여 획기적인 사용 편의성을 제공합니다. 사용자는 하나의 간소화된 인터페이스 내에서 모든 관련 물리 모델을 활성화할 수 있으며, 단일 또는 이중 합금 적용을 위한 모든 필요한 재료 특성을 정의할 수 있습니다.

신규 프로세스 탬플릿

FLOW-3D AM 2025R1에 새로 추가된 사전 로드 템플릿은 복잡한 시뮬레이션 설정을 그 어느 때보다 쉽게 만들어 줍니다. 사용자는 분말 작업, 레이저 용융, 능동 입자가 포함된 레이저 용융의 세 가지 새로운 템플릿 중 하나로 시뮬레이션을 시작할 수 있습니다. 이후에는 프로세스 시뮬레이션의 다양한 단계 간을 손쉽게 이동할 수 있으며, FLOW-3D AM 내에서 프로젝트의 연속성을 완벽하게 유지할 수 있습니다.

Restrat 워크플로우 향상

모든 입자 데이터, 재료 및 유체 특성을 이제 Restart 시뮬레이션을 위한 초기 유체 영역으로 직접 변환할 수 있습니다. 또한 사용자는 이전 분말층 적층 시뮬레이션에서 생성된 입자층을 시각화하면서 레이저 용융 시뮬레이션을 설정할 수 있습니다.

퍼포먼스 향상

이번 릴리스를 통해 FLOW-3D AM 2025R1은 고성능 컴퓨팅(HPC) 플랫폼을 지원하여 시뮬레이션 처리 속도를 대폭 향상시킵니다. 코어 솔버의 고급 OpenMP – MPI 기능을 활용함으로써, HPC 플랫폼에서의 적층 제조(AM) 시뮬레이션은 일반 워크스테이션 대비 최대 약 9배 빠르게 실행됩니다. 이를 통해 적층 제조 전문가들은 보다 빠른 시뮬레이션 수행으로 핵심 AM 애플리케이션의 시장 출시 시간을 단축할 수 있습니다.

고해상도 단일 트랙 레이저 용융 시뮬레이션에 대한 스케일링 비교

반사 모델 향상

용융 표면의 에너지 반사는 특히 키홀 영역을 시뮬레이션할 때 중요한 요소가 될 수 있습니다. FLOW-3D WELD의 개선된 반사 모델은 레이저 반사를 보다 정확하게 표현할 수 있습니다.

열원 통합 및 개선

업그레이드된 열원 정의 옵션을 통해 사용자는 나선형 및 스큐 라인과 같은 복잡한 레이저 경로를 더 정밀하게 정의할 수 있습니다. 추가적인 제어 기능을 통해 다중 소스 시뮬레이션을 위한 열원 속성을 전송할 수 있어 시간을 절약하고 오류 발생 가능성을 줄입니다.

입자-입자 상호작용

FLOW-3D AM에 새롭게 통합된 DEM 기능은 이제 파티클 위젯 내에서 기본적으로 제공되며, 다양한 입자 클래스에서 지원됩니다. DEM 모델은 병렬화되어 있으며 고성능 컴퓨팅(HPC) 플랫폼과도 호환됩니다.

개선된 반사 모델은 실제 키홀(keyhole) 역학을 보다 정밀하게 재현하기 위해 에너지 반사를 정확하게 포착함

FLOW-3D POST 지원

유체, 용융 영역, 열원, 반사 및 입자를 위한 새로운 사전 구성 객체는 FLOW-3D WELD 시뮬레이션의 시각화를 용이하게 합니다. 일반적으로 사용되는 출력의 주석은 FLOW-3D POST에서 결과 파일을 열면 자동으로 제공되므로 후처리 워크플로우가 가속화됩니다.

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FLOW-3D AM-product

와이어 파우더 기반 DED | Wire Powder Based DED

일부 연구자들은 부품을 만들기 위해 더 넓은 범위의 처리 조건을 사용하여 하이브리드 와이어 분말 기반 DED 시스템을 찾고 있습니다. 예를 들어, 이 시뮬레이션은 다양한 분말 및 와이어 이송 속도를 가진 하이브리드 시스템을 살펴봅니다.

와이어 기반 DED | Wire Based DED

와이어 기반 DED는 분말 기반 DED보다 처리량이 높고 낭비가 적지만 재료 구성 및 증착 방향 측면에서 유연성이 떨어집니다. FLOW-3D AM 은 와이어 기반 DED의 처리 결과를 이해하는데 유용하며 최적화 연구를 통해 빌드에 대한 와이어 이송 속도 및 직경과 같은 최상의 처리 매개 변수를 찾을 수 있습니다.

FLOW-3D AM Brochure Download

FLOW-3D AM은 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 공정을 위한 수지 침투 및 확산에 대해 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)

LPBF 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 및 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 통해 분말 크기 분포, 재료 특성, 응집 효과는 물론 롤러 또는 블레이드 움직임 및 상호 작용과 같은 기하학적 효과와 관련된 분말 확산 및 압축을 이해할 수 있습니다. 이러한 시뮬레이션은 공정 매개 변수가 후속 인쇄 공정에서 용융 풀 역학에 직접적인 영향을 미치는 패킹 밀도와 같은 분말 베드 특성에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 정확한 이해를 제공합니다.

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.

이 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.

Melting | 파우더 베드 용해

DEM 시뮬레이션에서 파우더 베드가 생성되면 STL 파일로 추출됩니다. 다음 단계는 CFD를 사용하여 레이저 용융 공정을 시뮬레이션하는 것입니다. 여기서는 레이저 빔과 파우더 베드의 상호 작용을 모델링 합니다. 이 프로세스를 정확하게 포착하기 위해 물리학에는 점성 흐름, 용융 풀 내의 레이저 반사 (광선 추적을 통해), 열 전달, 응고, 상 변화 및 기화, 반동 압력, 차폐 가스 압력 및 표면 장력이 포함됩니다. 이 모든 물리학은 이 복잡한 프로세스를 정확하게 시뮬레이션하기 위해 TruVOF 방법을 기반으로 개발되었습니다.

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.

Multilayer | 다층 적층 제조

용융 풀 트랙이 응고되면 DEM을 사용하여 이전에 응고된 층에 새로운 분말 층의 확산을 시뮬레이션 할 수 있습니다. 유사하게, 레이저 용융은 새로운 분말 층에서 수행되어 후속 층 간의 융합 조건을 분석 할 수 있습니다.

해석 진행 절차는 첫 번째 용융층이 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 응고된 층 간의 융합, 빌드 내 온도 구배를 평가하는 동시에 다공성 또는 기타 결함의 형성을 모니터링 할 수 있습니다.

다층 적층 적층 제조 시뮬레이션

LPBF의 키홀 링 | Keyholing in LPBF

키홀링 중 다공성은 어떻게 형성됩니까? 이것은 TU Denmark의 연구원들이 FLOW-3D AM을 사용하여 답변한 질문이었습니다. 레이저 빔의 적용으로 기판이 녹으면 기화 및 상 변화로 인한 반동 압력이 용융 풀을 압박합니다. 반동 압력으로 인한 하향 흐름과 레이저 반사로 인한 추가 레이저 에너지 흡수가 공존하면 폭주 효과가 발생하여 용융 풀이 Keyholing으로 전환됩니다. 결국, 키홀 벽을 따라 온도가 변하기 때문에 표면 장력으로 인해 벽이 뭉쳐져서 진행되는 응고 전선에 의해 갇힐 수 있는 공극이 생겨 다공성이 발생합니다. FLOW-3D AM 레이저 파우더 베드 융합 공정 모듈은 키홀링 및 다공성 형성을 시뮬레이션 하는데 필요한 모든 물리 모델을 보유하고 있습니다.

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.

Scan Strategy | 스캔 전략

스캔 전략은 온도 구배 및 냉각 속도에 영향을 미치기 때문에 미세 구조에 직접적인 영향을 미칩니다. 연구원들은 FLOW-3D AM 을 사용하여 결함 형성과 응고된 금속의 미세 구조에 영향을 줄 수 있는 트랙 사이에서 발생하는 재 용융을 이해하기 위한 최적의 스캔 전략을 탐색하고 있습니다. FLOW-3D AM 은 하나 또는 여러 레이저에 대해 시간에 따른 방향 속도를 구현할 때 완전한 유연성을 제공합니다.

Beam Shaping | 빔 형성

레이저 출력 및 스캔 전략 외에도 레이저 빔 모양과 열유속 분포는 LPBF 공정에서 용융 풀 역학에 큰 영향을 미칩니다. AM 기계 제조업체는 공정 안정성 및 처리량에 대해 다중 코어 및 임의 모양의 레이저 빔 사용을 모색하고 있습니다. FLOW-3D AM을 사용하면 멀티 코어 및 임의 모양의 빔 프로파일을 구현할 수 있으므로 생산량을 늘리고 부품 품질을 개선하기 위한 최상의 구성에 대한 통찰력을 제공 할 수 있습니다.

이 영역에서 수행 된 일부 작업에 대해 자세히 알아 보려면 “The Next Frontier of Metal AM”웨비나를 시청하십시오.

Multi-material Powder Bed Fusion | 다중 재료 분말 베드 융합

이 시뮬레이션에서 스테인리스 강 및 알루미늄 분말은 FLOW-3D AM 이 용융 풀 역학을 정확하게 포착하기 위해 추적하는 독립적으로 정의 된 온도 의존 재료 특성을 가지고 있습니다. 시뮬레이션은 용융 풀에서 재료 혼합을 이해하는 데 도움이됩니다.

다중 재료 용접 사례 연구

이종 금속의 레이저 키홀 용접에서 금속 혼합 조사

GM과 University of Utah의 연구원들은 FLOW-3D WELD 를 사용 하여 레이저 키홀 용접을 통한 이종 금속의 혼합을 이해했습니다. 그들은 반동 압력 및 Marangoni 대류와 관련하여 구리와 알루미늄의 혼합 농도에 대한 레이저 출력 및 스캔 속도의 영향을 조사했습니다. 그들은 시뮬레이션을 실험 결과와 비교했으며 샘플 내의 절단 단면에서 재료 농도 사이에 좋은 일치를 발견했습니다.

이종 금속의 레이저 키홀 용접에서 금속 혼합 조사
이종 금속의 레이저 키홀 용접에서 금속 혼합 조사
참조 : Wenkang Huang, Hongliang Wang, Teresa Rinker, Wenda Tan, 이종 금속의 레이저 키홀 용접에서 금속 혼합 조사 , Materials & Design, Volume 195, (2020). https://doi.org/10.1016/j.matdes.2020.109056
참조 : Wenkang Huang, Hongliang Wang, Teresa Rinker, Wenda Tan, 이종 금속의 레이저 키홀 용접에서 금속 혼합 조사 , Materials & Design, Volume 195, (2020). https://doi.org/10.1016/j.matdes.2020.109056

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.

Fig. 1. Schematic description of the laser welding process considered in this study.

Analysis of molten pool dynamics in laser welding with beam oscillation and filler wire feeding

Won-Ik Cho, Peer Woizeschke
Bremer Institut für angewandte Strahltechnik GmbH, Klagenfurter Straße 5, Bremen 28359, Germany

Received 30 July 2020, Revised 3 October 2020, Accepted 18 October 2020, Available online 1 November 2020.

Abstract

Molten pool flow and heat transfer in a laser welding process using beam oscillation and filler wire feeding were calculated using computational fluid dynamics (CFD). There are various indirect methods used to analyze the molten pool dynamics in fusion welding. In this work, based on the simulation results, the surface fluctuation was directly measured to enable a more intuitive analysis, and then the signal was analyzed using the Fourier transform and wavelet transform in terms of the beam oscillation frequency and buttonhole formation. The 1st frequency (2 x beam oscillation frequency, the so-called chopping frequency), 2nd frequency (4 x beam oscillation frequency), and beam oscillation frequency components were the main components found. The 1st and 2nd frequency components were caused by the effect of the chopping process and lumped line energy. The beam oscillation frequency component was related to rapid, unstable molten pool behavior. The wavelet transform effectively analyzed the rapid behaviors based on the change of the frequency components over time.

Korea Abstract

빔 진동 및 필러 와이어 공급을 사용하는 레이저 용접 공정에서 용융 풀 흐름 및 열 전달은 CFD (전산 유체 역학)를 사용하여 계산되었습니다. 용융 용접에서 용융 풀 역학을 분석하는 데 사용되는 다양한 간접 방법이 있습니다.

본 연구에서는 시뮬레이션 결과를 바탕으로 보다 직관적 인 분석이 가능하도록 표면 변동을 직접 측정 한 후 빔 발진 주파수 및 버튼 홀 형성 측면에서 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환을 사용하여 신호를 분석했습니다.

1 차 주파수 (2 x 빔 발진 주파수, 이른바 초핑 주파수), 2 차 주파수 (4 x 빔 발진 주파수) 및 빔 발진 주파수 성분이 발견 된 주요 구성 요소였습니다. 1 차 및 2 차 주파수 성분은 쵸핑 공정과 집중 라인 에너지의 영향으로 인해 발생했습니다.

빔 진동 주파수 성분은 빠르고 불안정한 용융 풀 동작과 관련이 있습니다. 웨이블릿 변환은 시간 경과에 따른 주파수 구성 요소의 변화를 기반으로 빠른 동작을 효과적으로 분석했습니다.

1 . 소개

융합 용접에서 용융 풀 역학은 용접 결함과 시각적 이음새 품질에 직접적인 영향을 미칩니다. 이러한 역학을 연구하기 위해 고속 카메라를 사용하는 직접 방법과 광학 또는 음향 신호를 사용하는 간접 방법과 같은 다양한 측정 방법을 사용하여 여러 실험 방법을 고려했습니다. 시간 도메인의 원래 신호는 특별히 주파수 도메인에서 변환 된 신호로 변환되어 용융 풀 동작에 영향을 미치는 주파수 성분을 분석합니다. Kotecki et al. (1972)는 고속 카메라를 사용하여 가스 텅스텐 아크 용접에서 용융 풀을 관찰했습니다. [1]. 그들은 120Hz 리플 DC 출력을 가진 용접 전원을 사용할 때 용융 풀 진동 주파수가 120Hz임을 보여주었습니다. 전원을 끈 후 진동 주파수는 용융 풀의 고유 주파수를 나타내는 용융 풀 크기와 관련이 있습니다. 진동은 응고 중에 용접 표면 스케일링을 생성했습니다. Zacksenhouse and Hardt (1983)는 레이저 섀도 잉 동작 측정 기술을 사용하여 가스 텅스텐 아크 용접에서 완전히 관통 된 용융 풀의 동작을 측정했습니다 [2] . 그들은 2.5mm 두께의 강판에서 6mm 풀 반경 (고정 용접)에 대해 용융 풀의 고유 주파수가 18.9Hz라는 것을 발견했습니다. Semak et al. (1995) 고속 카메라를 사용하여 레이저 스폿 용접에서 용융 풀 및 키홀 역학 조사 [3]. 그들은 깊이가 약 3mm이고 반경이 약 3mm 인 용융 풀에서 200Hz의 낮은 체적 진동 주파수를 관찰했습니다. 0.45mm Aendenroomer와 den Ouden (1998)은 강철의 펄스 가스 텅스텐 아크 용접에서 용융 풀 진동을보고했습니다 [4] . 그들은 침투 깊이에 따라 진동 모드 변화를 보였고 주파수는 50Hz에서 150Hz 사이에서 변화했습니다. 주파수는 완전히 침투 된 용융 풀에서 더 낮았습니다. Hermans와 den Ouden (1999)은 단락 가스 금속 아크 용접에서 용융 풀 진동을 분석했습니다. [5]. 그들은 용융 풀의 단락 주파수와 고유 주파수가 같을 때 부분적으로 침투 된 용융 풀의 경우 공정 안정성이 향상되었음을 보여주었습니다. Yudodibroto et al. (2004)는 가스 텅스텐 아크 용접에서 용융 풀 진동에 대한 필러 와이어의 영향을 조사했습니다 [6] . 그들은 금속 전달이 특히 부분적으로 침투 된 용융 풀에서 진동 거동을 방해한다는 것을 보여주었습니다. Geiger et al. (2009) 레이저 키홀 용접에서 발광 분석 [7]. 신호의 주파수 분석을 사용하여 용융 풀 (1.5kHz 미만)과 키홀 (약 3kHz)에 해당하는 진동 주파수 범위를 찾았습니다. Kägeler와 Schmidt (2010)는 레이저 용접에서 용융 풀 크기의 변화를 관찰하기 위해 고속 카메라를 사용했습니다 [8] . 그들은 용융 풀에서 지배적 인 저주파 진동 성분 (100Hz 미만)을 발견했습니다. Shi et al. (2015) 고속 카메라를 사용하여 펄스 가스 텅스텐 아크 용접에서 용융 풀 진동 주파수 분석 [9]. 그들은 용접 침투 깊이가 작을수록 용융 풀의 진동 빈도가 더 높다는 것을 보여주었습니다. 추출 된 진동 주파수는 완전 용입 용접의 경우 85Hz 미만 이었지만 부분 용입 용접의 경우 110Hz에서 125Hz 사이였습니다. Volpp와 Vollertsen (2016)은 레이저 키홀 역학을 분석하기 위해 광학 신호를 사용했습니다 [10] . 그들은 공간 레이저 강도 분포로 인해 0.8에서 154 kHz 사이의 고주파 범위에서 피크를 발견했습니다. 위에서 언급 한 실험적 접근법은 공정 조건, 측정 방법 및 측정 된 위치에 따라 수십 Hz에서 수십 kHz까지 광범위한 용융 풀 역학에 대한 결과를 보여 주었다는 점에 유의해야합니다.

융합 용접에서 용융 풀 역학을 연구하기 위해 분석 접근 방식도 사용되었습니다. Zacksenhouse와 Hardt (1983)는 2.5mm 두께의 강판에서 대칭형 완전 관통 용융 풀의 고유 진동수를 계산했습니다 [2] . 매스 스프링 해석 모델을 사용하여 용융 풀 반경 6mm (고정 용접)에 대해 20.4Hz (실험에서 18.9Hz)의 고유 진동수와 3mm 풀 반경 (연속 용접)에 대해 40Hz의 고유 진동수를 예측했습니다. ). Postacioglu et al. (1989)는 원통형 용융 풀과 키홀을 가정하여 레이저 용접의 용융 풀에서 키홀 진동의 고유 진동수를 계산했습니다 .. 특정 열쇠 구멍 모양의 경우 약 900Hz의 기본 주파수가 계산되었습니다. Postacioglu et al. (1991)은 또한 레이저 용접에서 용접 속도를 고려하기 위해 타원형 용융 풀의 고유 진동수를 계산했습니다 [12] . 그들은 타원형 용융 풀의 모양이 고유 진동수에 영향을 미친다는 것을 보여주었습니다. 고유 진동수는 축의 길이 비율이 낮았으며, 즉 타원의 반장 축과 반 단축의 비율이 낮았습니다. Kroos et al. (1993)은 축 대칭 용융 풀과 키홀을 가정하여 레이저 키홀 용접의 동적 거동에 대한 이론적 모델을 개발했습니다 .. 키홀 폐쇄 시간은 0.1ms였으며 안정성 분석은 약 500Hz의 주파수에서 공진과 같은 진동을 예측했습니다. Maruo와 Hirata (1993)는 완전 관통 아크 용접에서 용융 풀을 모델링했습니다 [14] . 그들은 녹은 웅덩이가 정적 타원 모양을 가지고 있다고 가정했습니다. 그들은 고유 진동수와 진동 모드 사이의 관계를 조사하고 용융 풀 크기가 감소함에 따라 고유 진동수가 증가한다는 것을 보여주었습니다. Klein et al. (1994)는 원통형 키홀 모양을 사용하여 완전 침투 레이저 용접에서 키홀 진동을 연구했습니다 [15] . 그들은 점성 감쇠로 인해 키홀 진동이 낮은 kHz 범위로 제한된다는 것을 보여주었습니다. Klein et al. (1996)은 또한 레이저 출력의 작은 변동이 강한 키홀 진동으로 이어질 수 있음을 보여주었습니다[16] . 그들은 키홀 진동의 주요 공진 주파수 범위가 500 ~ 3500Hz라는 것을 발견했습니다. Andersen et al. (1997)은 고정 가스 텅스텐 아크 용접 [17] 에서 고정 된 원통형 모양을 가정하여 용융 풀의 고유 진동수를 예측 했으며 완전 용입 용접에서 용융 풀 폭이 증가함에 따라 감소하는 것으로 나타났습니다. 3.175mm 두께의 강판의 경우 주파수는 20Hz ~ 100Hz 범위였습니다. 위에 표시된 분석 방법은 일반적으로 단순한 용융 풀 모양을 가정하고 고유 진동수를 계산했습니다. 이것은 단순한 용융 풀 모양으로 고정 용접 공정을 분석하는 데 충분하지만 대부분의 용접 사례를 설명하는 과도 용접 공정에서 용융 풀 역학 분석에는 적합하지 않습니다.

반면에 수치 접근 방식은 고온 및 강한 빛과 같은 실험적 제한없이 자세한 정보를 제공하기 때문에 용융 풀 역학을 분석하는 이점이 있습니다. 전산 유체 역학 (CFD)의 수치 시뮬레이션 기술이 발전함에 따라 용융 풀 역학 분석에 대한 많은 연구가 수행되었습니다. 실제 용융 표면 변화는 VOF (체적 부피) 방법을 사용하여 계산할 수 있습니다. Cho et al. (2010) CO 2 레이저-아크 하이브리드 용접 공정을 위한 수학적 모델 개발 [18], 구형 방울이 생성 된 금속 와이어의 용융 과정이 와이어 공급 속도와 일치한다고 가정합니다. 그들은 필러 와이어가 희석되는 용융 풀 동작을 보여주었습니다. Cho et al. (2012)는 높은 빔 품질과 높은 금속 흡수율로 인해 업계에서 널리 사용되는 디스크 레이저 키홀 용접으로 수학적 모델을 확장했습니다 [19] . 그들은 열쇠 구멍에서 레이저 광선 번들의 다중 반사를 고려하고 용융 풀에서 keyholing과 같은 빠른 표면 변화를 자세히보고했습니다. 최근 CFD 시뮬레이션은 험핑 (Otto et al., 2016 [20] ) 및 기공 (Lin et al., 2017 [21] )과 같은보다 구체적인 현상을 분석하는데도 사용되었습니다 .) 레이저 용접에서. 그러나 용융 풀 역학과 관련된 연구는 거의 수행되지 않았습니다. Ko et al. (2000)은 수치 시뮬레이션을 사용하여 가스 텅스텐 아크 용접 풀의 동적 거동을 조사했습니다 [22] . 그들은 완전히 침투 된 용융 풀이 부분적으로 침투 된 풀보다 낮은 주파수에서 진동한다는 것을 보여주었습니다. 진동은 수십 분의 1 초 내에 무시할 수있는 크기로 감쇠되었습니다. Geiger et al. (2009)는 또한 수치 시뮬레이션을 사용하여 레이저 용접에서 용융 풀 거동을 보여주었습니다 [7]. 그들은 계산 된 증발 속도를 주파수 분석에 사용하여 공정에서 나오는 빛의 실험 결과와 비교했습니다. 판금 레이저 용접에서 중요한 공간 빔 진동 및 추가 필러 재료가있는 공정에 대한 용융 풀 역학에 대한 연구도 불충분합니다. Hu et al. (2018)은 금속 전달 메커니즘을 밝히기 위해 전자빔 3D 프린팅에서 와이어 공급 모델링을 수행했습니다. 그들은 주로 열 입력에 의해 결정되는 액체 브리지 전이, 액적 전이 및 중간 전이의 세 가지 유형의 금속 전달 모드를 보여주었습니다 .. Meng et al. (2020)은 레이저 빔 용접에서 용융 풀에 필러 와이어에 의해 추가 된 추가 요소의 전자기 교반 효과를 모델링했습니다. 용가재의 연속적인 액체 브릿지 이동이 가정되었고, 그 결과 전자기 교반의 영향이 키홀 깊이에 미미한 반면 필러 와이어 혼합을 향상 시켰습니다 [24] . Cho et al. (2017) 용접 방향에 수직 인 1 차원 빔 진동과 용접 라인을 따라 공급되는 필러 와이어를 사용하여 레이저 용접을위한 시뮬레이션 모델 개발 [25]. 그들은 시뮬레이션을 사용하여 특정 용접 현상, 즉 용융 풀의 단추 구멍 형성을 보여주었습니다. Cho et al. (2018)은 다중 반사 수와 전력 흡수량의 푸리에 변환을 사용하여 주파수 영역에서 소위 쵸핑 주파수 (2 x 빔 발진 주파수) 성분을 발견했습니다 [26] . 그러나 그들은 용융 풀 역학을 분석하기 위해 간접 신호를 사용했습니다. 따라서보다 직관적 인 분석을 위해서는 표면의 변동을 직접 측정해야합니다.

이 연구는 이전 연구에서 개발 된 레이저 용접 모델을 사용하여 3 차원 과도 CFD 시뮬레이션을 수행하여 빔 진동 및 필러 와이어 공급을 포함한 레이저 용접 공정에서 용융 풀 역학을 조사합니다. 용융 된 풀 표면의 시간적 변화는 시뮬레이션 결과에서 추출되었습니다. 추출 된 데이터는 주파수 영역뿐만 아니라 시간-주파수 영역에서도 분석되었습니다. 신호 처리를 통해 도출 된 결과는 특징적인 용융 풀 역학을 나타내며 빔 진동 주파수 및 단추 구멍 형성 측면에서 레이저 용접의 역학을 줄일 수있는 잠재력을 제공합니다.

2 . 방법론

그림 1도 1은 용접 방향에 수직 인 1 차원 빔 진동과 용접 라인을 따라 공급되는 필러 와이어를 사용하는 레이저 용접 프로세스의 개략적 설명을 보여줍니다. 1mm 두께의 알루미늄 합금 (AlSi1MgMn) 시트는 시트 표면에 초점을 맞춘 멀티 kW 파이버 레이저 (YLR-8000S, IPG Photonics, USA)를 사용하여 용접되었습니다. 시트는 에어 갭이있는 맞대기 이음으로 정렬되었습니다. 1 차원 스캐너 (ILV DC-Scanner, Ingenieurbüro für Lasertechnik + Verschleiss-Schutz (ILV), 독일)를 사용하여 레이저 빔의 1 차원 정현파 진동을 실현했습니다. 이 스캔 시스템에서 최대 진동 폭은 250Hz의 진동 주파수에서 1.4mm입니다. 오정렬에 대한 공차를 개선하기 위해 동일한 최대 너비 값이 사용되었습니다. 와이어 공급 시스템은 1을 공급했습니다. 2mm 직경의 알루미늄 합금 (AlSi5) 필러 와이어를 일정한 공급 속도로 에어 갭을 채 웁니다. 1mm 에어 갭의 경우 와이어 이송 속도는 용접 속도의 1.5 배 값으로 설정되었으며 참조 실험 조건은 문헌에서 얻었습니다 (Schultz, 2015 참조).[27] ).

그림 1

CFD 시뮬레이션은 레이저 용접에서 열 전달 및 용융 풀 동작을 계산하기 위해 수행되었습니다. 그림 2 는 CFD 시뮬레이션을위한 계산 영역을 보여줍니다. 실온에서 1.2mm 직경의 필러 와이어가 공급되고 레이저 빔이 진동했습니다. 1mm 두께의 공작물이 용접 속도로 왼쪽에서 오른쪽으로 이동했습니다. 0.1mm의 최소 메쉬 크기가 도메인에서 생성되었습니다. 침투 깊이가 더 깊은 이전 연구의 메쉬 테스트 결과는 0.2mm 이하의 메쉬 크기로 시뮬레이션 정확도가 확보 된 것으로 나타 났으므로 [28] 본 연구에서 사용 된 메쉬 크기가 적절할 수 있습니다. 도메인을 구성하는 세포의 수는 약 120 만 개였습니다. 1 번 테이블사용 된 레이저 용접 매개 변수를 보여줍니다. 용융 풀 역학 측면에서 다양한 진동 주파수와 에어 갭 크기가 고려되었으며 12 개의 용접 사례가 표 2 에 나와 있습니다. 표 3 은 시뮬레이션에 사용 된 알루미늄 합금과 순수 알루미늄 (Cho et al., 2018 [26] )의 표면 장력 계수를 제외하고 온도와 무관 한 열-물리적 재료 특성을 보여줍니다 . 여기서 표면 장력 계수는 액체 온도에서 온도와 표면 장력 계수 사이의 선형 관계를 가진 유일한 온도 의존적 ​​특성이었습니다.

그림 2

표 1 . . 레이저 용접 매개 변수.

레이저 용접 매개 변수값
레이저 빔 파워3.0kW
빔 허리 반경50µm *
용접 속도6.0m / 분
와이어 공급 속도9.0m / 분
빔 진동 폭1.4mm
빔 진동 주파수100Hz, 150Hz, 200Hz, 250Hz
에어 갭 크기0.8mm, 0.9mm, 1.0mm, 1.1mm

⁎

반경은 1.07μm의 파장, 4.2mm • mrad의 빔 품질, 시준 초점 거리 및 초점 렌즈 200mm, 광섬유 직경 100μm의 원형 빔을 가정하여 계산되었습니다.

표 2 . 이 연구에서 고려한 용접 사례.

에어 갭 크기 [mm]진동 주파수 [Hz]
100150200250
0.9사례 1엑스엑스엑스
1.0사례 2사례 4사례 7사례 10
1.1사례 3사례 5사례 8사례 11
1.2엑스사례 6사례 912면

표 3 . 시뮬레이션에 사용 된 열 물리적 재료 특성 (Cho et al., 2018 [26] ).

특성상징값
밀도ρ2700kg / m3
열 전도성케이1.7×102Wm K
점도ν1.15×10−삼kg / ms
표면 장력 계수 티엘*γ엘0.871 J / m2
표면 장력 온도 구배 *ㅏ−1.55×10−4J / m 2 K
표면 장력 계수γγ엘−ㅏ(티−티엘)
비열씨8.5×102J / kg K
융합 잠열h에스엘3.36×105J / kg
기화 잠열 *hV1.05×107J / kg
Solidus 온도티에스847K
Liquidus 온도티엘905K
끓는점 *티비2743K

⁎

순수한 알루미늄.

시뮬레이션을 위해 단상 뉴턴 유체와 비압축성 층류가 가정되었습니다. 질량, 운동량 및 에너지 보존의 지배 방정식을 해결하여 계산 영역에서 속도, 압력 및 온도 분포를 얻었습니다. VOF 방법은 자유 표면 경계를 찾는 데 사용되었습니다. 스칼라 보존 방정식을 추가로 도입하여 용융 풀에서 충전재의 부피 분율을 계산했습니다. 시뮬레이션에 사용 된 레이저 용접의 수학적 모델은 다음과 같습니다. 레이저 빔은 가우스와 같은 전력 밀도 분포를 기반으로 697 개의 광선 에너지 번들로 나뉩니다. 광선 추적 방법을 사용하여 다중 반사를 고려했습니다. 재료에 대한 레이저 빔의 반사 (또는 흡수) 에너지는 프레 넬 반사 모델을 사용하여 계산되었습니다. 온도에 따른 흡수율의 변화를 고려 하였다. 혼합물의 흡수율은베이스 및 충전제 물질 분획의 가중 평균을 사용하여 계산되었습니다. 반동 압력과 부력도 고려되었습니다. 경계 조건으로 에너지와 압력의 균형은 VOF 방법으로 계산 된 자유 표면에서 고려되었습니다. 레이저 용접 모델과 지배 방정식은 FLOW-3D v.11.2 (2017), Flow Science, Inc.에서 유한 차분 방법과 유한 체적 방법을 사용하여 이산화되고 해결되었습니다. 경계 조건으로 에너지와 압력의 균형은 VOF 방법으로 계산 된 자유 표면에서 고려되었습니다. 레이저 용접 모델과 지배 방정식은 FLOW-3D v.11.2 (2017), Flow Science, Inc.에서 유한 차분 방법과 유한 체적 방법을 사용하여 이산화되고 해결되었습니다. 경계 조건으로 에너지와 압력의 균형은 VOF 방법으로 계산 된 자유 표면에서 고려되었습니다. 레이저 용접 모델과 지배 방정식은 FLOW-3D v.11.2 (2017), Flow Science, Inc.에서 유한 차분 방법과 유한 체적 방법을 사용하여 이산화되고 해결되었습니다.[29] . 계산에는 48GB RAM이 장착 된 Intel® Xeon® 프로세서 E5649로 구성된 워크 스테이션이 사용되었습니다. 계산 시스템을 사용하여 0.2 초 레이저 용접을 시뮬레이션하는 데 약 18 시간이 걸렸습니다. 지배 방정식 (Cho and Woizeschke, 2020 [30] ) 및 레이저 용접 모델 (Cho et al., 2018 [26] )에 대한 자세한 설명은 부록 A 에서 확인할 수 있습니다 .

그림 3 은 용융 풀 변동의 직접 측정에 대한 개략적 설명을 보여줍니다. 용융 풀의 역학을 분석하기 위해 시뮬레이션 중에 용융 풀 표면의 시간적 변동 운동을 측정했습니다. 상단 및 하단 표면 모두에서 10kHz의 샘플링 주파수로 변동을 측정 한 반면, 측정 위치는 X 축의 레이저 빔 위치에서 2mm 떨어진 용접 중심선에있었습니다. 그림 4시간 신호를 분석하는 데 사용되는 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환의 개략적 설명을 보여줍니다. 측정 된 시간 신호는 고속 푸리에 변환 (FFT) 방법을 사용하여 주파수 영역으로 변환되었습니다. 결과는 측정 기간 동안 평균화 된 주파수 성분의 크기를 보여줍니다. 웨이블릿 변환 방법은 시간-주파수 영역에서 국부적 인 특성을 찾는 데 사용되었습니다. 결과는 주파수 구성 요소의 크기뿐만 아니라 시간 변화도 보여줍니다.

그림 3
그림 4

3 . 결과

이 연구 에서는 표 2에 표시된 12 가지 용접 사례 를 시뮬레이션했습니다. 그림 5 는 3 차원 시뮬레이션 결과를 평면도 와 바닥면으로 보여줍니다. 결과는 용융 된 풀의 거동에 따라 분류 할 수 있습니다 : 단추 구멍 형성 없음 (녹색), 안정 또는 불안정 단추 구멍 있음 (파란색), 불안정한 단추 구멍으로 인한 구멍 결함 (빨간색). 일반적인 열쇠 구멍보다 훨씬 큰 직경을 가진 단추 구멍은 레이저 용접의 특정 진동 조건에서 나타날 수 있습니다 (Vollertsen, 2016 [31]). 진동 주파수가 증가함에 따라 용접 이음 부 코스 및 스케일링 측면에서 시각적 이음새 품질이 향상되었습니다. 고주파에서 스케일링은 무시할 수있을 정도 였고 코스는 균질했습니다. 언더컷 결함의 발생도 감소했습니다. 그러나 관통 결함 부족 (case 7, case 10)이 나타났다. 에어 갭은 단추 구멍 형성에 중요했습니다. 에어 갭 크기가 증가함에 따라 단추 구멍이 더 쉽게 형성되었지만 구멍 결함으로 더 쉽게 남아 있습니다. 안정적인 단추 구멍 형성은 고려 된 공극 조건의 좁은 영역에서만 나타납니다.

그림 5

그림 6 은 시뮬레이션과 실험에서 융합 영역의 모양을 보여줍니다. 버튼 홀이없는 경우 1, 불안정한 버튼 홀 형성이있는 경우 8, 안정적인 버튼 홀 형성이있는 경우 11의 3 가지 경우에 대해 시뮬레이션 결과와 실험 결과를 비교하여 유사성을 나타냈다. 본 연구에서 고려한 용접 조건의 경우 표면 품질 결과는 Fig. 5 와 같이 큰 차이를 보였으 나 단면 융착 영역 [26] 과 형상은 큰 차이를 보이지 않았다.

그림 6

무화과. 7 과 8 은 각각 100Hz와 250Hz의 진동 주파수에서 시뮬레이션 결과를 기반으로 분석 된 용융 풀 역학과 시뮬레이션 및 실험 결과를 보여줍니다. 이전 연구에서 볼 수 있듯이 레이저 빔의 진동 주파수는 단추 구멍 형성과 밀접한 관련이 있습니다 (Cho et al., 2018 [26] 참조 ). 그림 7 (a) 및 (b)는 각각 시뮬레이션 및 실험을 기반으로 한 진동 주파수 100Hz에서 대표적인 용융 풀 동작을 보여줍니다. 완전히 관통 된 키홀 및 버튼 홀 형성은 관찰되지 않았으며 응고 후 거친 비드 표면이 남았습니다. 그림 7(c)와 (d)는 각각 윗면과 바닥면의 표면 변동에 대한 시뮬레이션 결과를 기반으로 한 용융 풀 역학 분석을 보여줍니다. 샘플링 데이터는 상단 표면이 공작물의 상단 표면 위치에서 평균적으로 변동하는 반면 하단 표면은 공작물의 하단 표면 위치에서 평균적으로 변동하는 것으로 나타났습니다. 표면 변동의 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환 결과는 명확한 1 차 주파수 (2 x 빔 발진 주파수, 이른바 초핑 주파수, Cho et al., 2018 [26] 참조 ) 및 2 차 주파수 (4 x 빔 발진)를 보여줍니다. 주파수) 두 표면의 구성 요소, 그러나 바닥 표면과 첫 번째에 대한 결과주파수 성분이 더 강합니다. 반면 그림 8 (a)와 (b)에서 보는 바와 같이 250Hz의 진동 주파수에서 시뮬레이션과 실험 결과는 안정된 버튼 홀 형성과 응고 후 매끄러운 비드 표면을 나타냈다. 그림 8 의 샘플링 신호의 진폭은 그림 7 의 진폭 보다 작으며 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환의 결과에서 중요한 주파수 성분이 발견되지 않았습니다.

Fi 7
그림 8

Fig. 9 는 진동 주파수 200Hz에서 시뮬레이션 결과를 바탕으로 분석 된 용융 풀 역학과 시뮬레이션 및 실험 결과를 보여준다. 이 주파수에서 Fig. 9 (a)와 (b) 에서 보는 바와 같이 , 시뮬레이션과 실험 모두에서 불안정한 buttonhole 거동이 관찰되었다. 바닥면에서 샘플링 데이터의 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환의 결과 빔 발진 주파수 성분이 발견되었습니다.

그림 9

4 . 토론

시뮬레이션 및 실험 결과는 비드 표면 품질이 향상되고 빔 진동 주파수가 증가함에 따라 버튼 홀이 형성되는 것으로 나타났습니다. 표면의 변동 데이터에 대한 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환의 결과에 따라 다음과 같은 주요 주파수 구성 요소가 발견되었습니다. 1 차 및 2 차버튼 홀 형성이없는 주파수, 불안정한 용융 풀 거동이있는 빔 진동 주파수, 안정적인 버튼 홀 형성이있는 중요한 주파수 성분이 없습니다. 이들 중 불안정한 용융 풀 동작과 관련된 빔 진동 주파수 성분은 완전히 관통 된 키홀과 반복적으로 생성 및 붕괴되는 불안정한 버튼 홀의 특성으로 인해 웨이블릿 변환 결과에서 명확한 실선 형태로 나타나지 않았습니다. 분석 결과는 윗면보다 바닥면에서 더 분명했습니다. 이는 필러 와이어 공급 및 키홀 링 공정에서 강한 하향 흐름으로 인해 용융 풀 역학이 바닥 표면 영역에서 더 강했기 때문입니다. 진동 주파수가 증가함에 따라 용융 풀 역학과 상단 표면과 하단 표면 간의 차이가 감소했습니다.

첫 번째 주파수 (2 x 빔 진동 주파수)는이 연구에서 관찰 된 가장 분명한 구성 요소였습니다. Schultz et al. (2018)은 또한 실험을 통해 동일한 성분을 발견했습니다 [32] , 용융 풀 표면 운동에 대한 푸리에 분석을 수행했습니다. 첫 번째 주파수 성분은 빔 발진주기 당 두 개의 주요 이벤트가 있음을 의미합니다. 이것은 레이저 빔이 빔 진동주기 당 두 번 와이어를 절단하거나 절단하는 프로세스와 일치합니다. 용융 된 와이어 팁은 낮은 진동 주파수에서 고르지 않고 날카로운 모서리를 갖는 것으로 나타났습니다 (Cho et al., 2018 [26] ). 이것은 첫 번째 원인이 될 수 있습니다.용융 된 풀에서 지배적이되는 주파수 성분. 진동 주파수가 증가하면 용융 된 와이어 팁이 더 균일 해 지므로 효과가 감소합니다. 용접 방향으로의 정현파 횡 방향 빔 진동을 통한 에너지 집중도 빔 진동주기 당 두 번 발생합니다. 그림 10 은 발진 주파수에 따른 레이저 빔의 라인 에너지 (단위 길이 당 에너지)의 변화를 보여줍니다. 그림 10 b) 의 라인 에너지 는 레이저 출력을 공정 속도로 나누어 계산했습니다. 여기서 처리 속도는(w이자형엘디나는엔지에스피이자형이자형디)2+(디(에스나는엔유에스영형나는디ㅏ엘wㅏV이자형나는엔에프나는지.10ㅏ))디티)2. 낮은 발진 주파수에서 라인 에너지는 발진 폭의 양쪽 끝에 과도하게 집중됩니다. 이러한 집중된 에너지는 과도한 키홀 링 프로세스를 초래하므로 언더컷 결함이 나타날 수있는 높은 흐름 역학이 발생합니다. 진동 주파수가 증가함에 따라 집중 에너지는 더 작은 조각으로 나뉩니다. 따라서 높은 진동 주파수에서 과도한 키홀 링 및 수반되는 언더컷 결함의 발생이 감소되었습니다. 위에서 언급 한 두 가지 현상 (불균일 한 와이어 팁과 집중된 라인 에너지)은 빔 발진주기 당 두 번 발생하며 발진 주파수가 증가하면 그 효과가 감소합니다. 따라서 저주파 에서 2 차 주파수 성분 (4 x 빔 발진 주파수)이 나타나는 것은이 두 현상의 동시 작용입니다.

그림 10

두 가지 현상 중 첫 번째 주파수 에 대한 주된 효과 는 집중된 라인 에너지입니다. Cho et al. (2018)은 전력 흡수 데이터를 푸리에 변환을 사용하여 분석했을 때 1 차 주파수 성분이 더 우세 해졌고, 2 차 주파수 성분은 발진 주파수가 증가함에 따라 상대적으로 약화 되었음을 보여주었습니다 [26] . 용융 된 와이어 팁은 또한 빈도가 증가함에 따라 더욱 균일 해졌습니다. 결과는 진동 주파수의 증가가 용융 풀에 대한 와이어의 영향을 제거하는 것으로 나타났습니다. 따라서 발진 주파수가 증가함에 따라 라인 에너지 집중의 영향 만 남을 수 있습니다. 그림 10 과 같이, 집중 선 에너지가 작은 조각으로 분할되기 때문에 효과도 감소하지만 최대 값이 변경되지 않았기 때문에 여전히 효과적입니다.

빔 진동 주파수 성분은 불안정한 단추 구멍 및 열쇠 구멍 붕괴를 수반하는 불안정한 용융 풀 동작과 관련이 있습니다. 언더컷 결함이있는 케이스 8 (발진 주파수 200Hz)에서 발진 주파수 성분이 관찰되었습니다. 이것은 특히 완전히 관통 된 열쇠 구멍과 불안정한 단추 구멍에서 불안정한 용융 풀 동작을 보여주었습니다. 경우 10 (진동 주파수 250Hz)의 경우 상대적으로 건강한 비드가 형성 되었으나, 도 11 (a) 와 같이 웨이블릿 변환 결과에서 t1의 시간 간격으로 진동 주파수 성분이 관찰되었다 . 이 시간 간격 t1의 용융 풀 거동은 그림 11에 나와 있습니다.(비). 완전히 관통 된 열쇠 구멍이 즉시 무너지는 것이 분명하게 관찰되었습니다. 이것은 진동 주파수 성분이 불안정한 용융 풀 거동과 밀접한 관련이 있음을 보여줍니다. 발견 된 주파수 성분으로부터 완전히 관통 된 열쇠 구멍과 같은 불안정한 용융 풀 거동을 예측할 수 있습니다. 완전히 관통 된 키홀이 반복적으로 붕괴되기 때문에 빔 진동 주파수 성분은 그림 9 (d) 와 같이 웨이블릿 변환 결과에서 명확한 실선 형태로 보이지 않습니다 .

그림 11

Cho and Woizeschke (2020)에 따르면 단추 구멍 형성은 자체 지속 가능한 카테 노이드처럼 작용하기 때문에 용융 풀 역학을 감소시킬 수 있습니다 [30] . 그림 12 는 버튼 홀 형성 측면에서 t2의 시간 간격에서 용융 풀 거동의 변화를 보여줍니다. 단추 구멍은 t2의 간헐적 인 부분에만 형성되었습니다. 1st 이후이 시간 동안 웨이블릿 변환의 결과로 주파수 성분이 사라졌고, 버튼 홀 형성은 용융 풀 역학을 줄이는 데 효과적이었습니다. 따라서, 웨이블릿 변환의 결과로 주파수 성분이 지워지는 것을 관찰함으로써 버튼 홀 형성을 예측할 수있다. 이와 관련하여 웨이블릿 변환 기술은 시간에 따른 용융 풀 변화를 나타낼 수 있습니다. 이 기술은 향후 용융 풀 동작을 모니터링하는 데 사용될 수 있습니다.

그림 12

5 . 결론

CFD 시뮬레이션 결과를 사용하여 빔 진동 및 필러 와이어 공급을 통한 레이저 용접에서 용융 풀 역학을 분석 할 수있었습니다. 용융 풀 표면의 변동 데이터의 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환은 여기서 용융 풀 역학을 분석하는 데 사용되었습니다. 결과는 다음과 같은 결론으로 ​​이어집니다.1.

1 차 주파수 (2 x 빔 발진 주파수, 이른바 초핑 주파수), 2 차 주파수 (4 x 빔 발진 주파수) 및 빔 발진 주파수 성분은 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환 분석에서 발견 된 주요 성분이었습니다.2.

1 차 주파수와 2 차 주파수 성분 의 출현은 두 가지 사건, 즉 레이저 빔에 의한 필러 와이어의 절단 공정과 집중된 레이저 라인 에너지의 효과의 결과였습니다. 이는 빔 진동주기 당 두 번 발생했습니다. 따라서 두 번째 주파수 성분은 동시 작용으로 인해 발생했습니다. 빔 진동 주파수 성분은 불안정한 용융 풀 동작과 관련이 있습니다. 구성 요소는 열쇠 구멍과 단추 구멍의 붕괴와 함께 나타났습니다.삼.

낮은 발진 주파수에서는 1 차 주파수와 2 차 주파수 성분이 함께 나타 났지만 발진 주파수가 증가함에 따라 그 크기가 함께 감소했습니다. 집중 선 에너지는 주파수가 증가함에 따라 최대 값이 변하지 않는 반면, 잘게 잘린 선단이 평평 해져 그 효과가 사라졌기 때문에 쵸핑 프로세스보다 더 큰 영향을 미쳤습니다.4.

용융 풀 거동의 빠른 시간적 변화는 웨이블릿 변환 방법을 사용하여 분석되었습니다. 따라서이 방법은 열쇠 구멍 및 단추 구멍의 형성 및 붕괴와 같은 일시적인 용융 풀 변화를 해석하는 데 사용할 수 있습니다.

CRediT 저자 기여 성명

조원익 : 개념화, 방법론, 소프트웨어, 검증, 형식 분석, 조사, 데이터 큐 레이션, 글쓰기-원고, 글쓰기-검토 및 편집. Peer Woizeschke : 감독, 프로젝트 관리, 작문-검토 및 편집.

경쟁 관심의 선언

저자는이 논문에보고 된 작업에 영향을 미칠 수있는 경쟁적인 재정적 이해 관계 나 개인적 관계가 없다고 선언합니다.

감사의 말

이 작업은 알루미늄 합금 용접 역량 센터 (Centr-Al)에서 수행되었습니다. Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, 프로젝트 번호 290705638 , “용접 풀 캐비티를 생성하여 레이저 깊은 용입 용접에서 매끄러운 이음매 표면”) 의 자금은 감사하게도 인정됩니다.

부록 A . 사용 된 지배 방정식 및 레이저 용접 모델

1 . 지배 방정식 (Cho 및 Woizeschke [ 30 ])

-대량 보존 방정식,(A1)∇·V→=미디엄˙에스ρ어디, V→속도 벡터입니다. ρ밀도이고 미디엄˙에스필러 와이어를 공급하여 질량 소스의 비율입니다. 단위미디엄에스단위 부피당 질량입니다. WFS (와이어 공급 속도) 및 필러 와이어의 직경과 같은 매스 소스 및 필러 와이어 조건,디w계산 영역에서 다음과 같은 관계가 있습니다.(A2)미디엄=∫미디엄에스디V=미디엄0+씨×ρ×W에프에스×π디w24×티어디, 미디엄총 질량, 미디엄0초기 총 질량, V볼륨입니다.씨단위 변환 계수입니다. 티시간입니다.

-운동량 보존 방정식,(A3)∂V→∂티+V→·∇V→=−1ρ∇피+ν∇2V→−케이V→+미디엄˙에스ρ(V에스→−V→)+지어디, 피압력입니다. ν동적 점도입니다. 케이뭉툭한 영역의 다공성 매체 모델에 대한 항력 계수, V에스→질량 소스에 대한 속도 벡터입니다. 지신체 힘으로 인한 신체 가속도입니다.

-에너지 절약 방정식,(A4)∂h∂티+V→·∇h=1ρ∇·(케이∇티)+h˙에스어디, h특정 엔탈피입니다. 케이열전도율, 티온도이고 h˙에스특정 엔탈피 소스로, Eq 의 질량 소스와 연관됩니다 . (A1) . 계산 영역의 총 에너지,이자형다음과 같이 계산됩니다.(A5)이자형=∫미디엄에스h에스디V=∫미디엄에스씨Vw티w디V어디, 씨Vw질량 원의 비열, 티w질량 소스의 온도입니다.

또한, 엔탈피 기반 연속체 모델을 사용하여 고체-액체 상 전이를 고려했습니다.

-VOF 방정식,(A6)∂에프∂티+∇·(V→에프)=에프˙에스어디, 에프유체가 차지하는 부피 분율이며 0과 1 사이의 값을 가지며 에프˙에스질량의 소스와 연결된 유체의 체적 분율의 비율 식. (A1) . 질량 공급원에 해당하는 부피 분율은 다음에 할당됩니다.에프에스.

-스칼라 보존 방정식,(A7)∂Φ∂티+∇·(V→Φ)=Φ˙에스어디, Φ필러 와이어의 스칼라 값입니다. 셀의 유체가 전적으로 필러 와이어로 구성된 경우Φ1이고 유체에 대한 필러 와이어의 부피 분율에 따라 0과 1 사이에서 변경됩니다. Φ˙에스Eq 에서 질량 소스에 연결된 스칼라 소스의 비율입니다 . (A1) . 스칼라 소스는 전적으로 필러 와이어이기 때문에 1에 할당됩니다. 확산 효과는 고려되지 않았습니다.

2 . 레이저 용접 모델 (Cho et al. [26] )

흡수율을 계산하기 위해 프레 넬 반사 모델을 사용했습니다. ㅏ=1−ρ씨재료의 표면 상에 도시 된 바와 같이 수학 식. (A8) 원 편광 빔의 경우.(A8)ㅏ=1−ρ씨=1−12(ρ에스+ρ피)어디,ρ에스=(엔1씨영형에스θ−피)2+큐2(엔1씨영형에스θ+피)2+큐2,ρ에스=(피−엔1에스나는엔θ티ㅏ엔θ)2+큐2(피+엔1에스나는엔θ티ㅏ엔θ)2+큐2,피2=12{[엔22−케이22−(엔1에스나는엔θ)2]2+2엔22케이22+[엔22−케이22−(엔1에스나는엔θ)2]},큐2=12{[엔22−케이22−(엔1에스나는엔θ)2]2+2엔22케이22−[엔22−케이22−(엔1에스나는엔θ)2]}.어디, 복잡한 인덱스 엔1과 케이1반사 지수와 공기의 흡수 지수이며 엔2과 케이2공작물을위한 것입니다. θ입사각입니다. 도시 된 바와 같이 수학 식. (A9)에서 , 혼합물의 흡수율은 식에서 얻은 모재 및 필러 와이어 분획의 가중 평균이됩니다 . (A7) .(A9)ㅏ미디엄나는엑스티유아르 자형이자형=Φㅏw나는아르 자형이자형+(1−Φ)ㅏ비ㅏ에스이자형어디, ㅏ비ㅏ에스이자형과 ㅏw나는아르 자형이자형각각 비금속과 필러 와이어의 흡수율입니다.

자유 표면 경계에서의 반동 압력 에이 싱은 Eq. (A10) .(A10)피아르 자형(티)≅0.54피에스ㅏ티(티)=0.54피0이자형엑스피(엘V티−티비아르 자형¯티티비)어디, 피에스ㅏ티포화 압력, 피0대기압입니다. 엘V기화의 잠열, 티비끓는 온도이고 아르 자형¯보편적 인 기체 상수입니다.

참고 문헌

D.J. Kotecki, D.L. Cheever, D.G. Howden
Mechanism of ripple formation during weld solidification
Weld. J., 51 (8) (1972), pp. 386s-391s
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Figure 3. Flow velocity on seawall in A2-3 modeling.

Modeling of the Changes in Flow Velocity on Seawalls under Different Conditions Using FLOW-3D Software

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10.4236/ojms.2016.62026

FLOW-3D 소프트웨어를 사용하여 다양한 조건에서 Seawalls의 흐름 속도 변경 모델링

Maryam Deilami-Tarifi1, Mehdi Behdarvandi-Askar2*, Vahid Chegini3, Sadegh Haghighi-Pour4
1Department of Coastal Engineering, Khorramshahr University of Marine Science and Technology, Khorramshahr, Iran

2Department of Marine Structures, Khorramshahr University of Marine Science and Technology, Khorramshahr, Iran
3Iran National Center for Oceanography and Atmospheric Sciences, Tehran, Iran
4Department of Civil Engineering, Excellence in Education Center of Jihad University of Khuzestan, Ahvaz, Iran
Copyright © 2016 by authors and Scientific Research Publishing Inc.
This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY).
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

ABSTRACT

방파벽은 파도힘의 수준을 감소시키고 다른 구조물로부터 보호하기 위해 건설되는 보호 구조물 중 하나입니다. 이와 관련하여 이러한 구조에 대한 보다 정확한 조사는 다른 관점에서 매우 중요합니다. 이 연구는 다른 레이아웃과 경사면에서 장애물을 고려하여 방파제 크라운의 속도 변화를 조사합니다. FLOW-3D는 모델링을 위한 이 연구에서 사용되었습니다. 모델링의 결과는 장애물의 존재가 방파벽의 크라운의 유량을 줄이는 결정적인 역할을 한다는 것을 보여줍니다. 또한, 예상대로, 상류 방파의 경사계는 벽의 가장 낮은 속도가 D-상태 레이아웃과 45°의 경사에서 발생하므로 이 속도를 줄이는 데 매우 결정적입니다.

Keywords: 플로우 속도, 방파제 크라운, 모델링, Flow Velocity, Seawall Crown, Modeling, FLOW-3D

1. 소개

방파벽은 파도의 속도를 감소시키고 다른 구조물을 보호하기 위해 건설되는 보호 구조물 중 하나입니다. 등대는 일반적으로 방파벽에 의해 보호되는 구조 중 하나입니다. 따라서, 방파성상에 통과하는 물의 부피의 중요성 외에도, 이 구조물에 대한 크라운의 통과-흐름의 속도는 이러한 벽 뒤에 있는 구조물에 추진력과 충동을 만드는 속도 요인의 중요성 때문에 매우 중요하다. 기본적으로 업스트림 경사면에서 장애물을 생성하고 업스트림 경사의 속도는 이 속도의 양을 줄이는 데 매우 효과적일 수 있습니다. 그러나 특정 경사면에서 최적의 장애물 레이아웃에 도달하기 위해 모델링하여 이 문제를 정확하게 조사해야 합니다. 본 연구에서는, FLOW-3D의 3차원 모델이 언급된 문제점을 조사하는 데 사용된다 [1].

2. 연구 역사

여러 연구는 파도가 해양 구조물을 덮어 넘나는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이러한 방법은 지속적으로 바다 파도로부터 해안을 보호하기 위해 구조물의 오버 토핑을 정확하게 예측했다. 2002년까지 거의 6,500건의 시험이 실시되었습니다. 일반 파도의 물리적 모델도 미국에서 수행되었습니다 [2] . 무작위 파도의 가장 완벽한 세트는 오웬에 의해 완료되었다 (1980). 오웬은 오버 토핑과 바다 벽의 높이와 오버 토핑의 정도 사이의 관계를 연구하기 위해 물리적 모델 테스트의 번호를 수행 [3] . 그는 오버 토핑의 정도는 파도 높이 및 파도 기간과 같은 환경 조건뿐만 아니라 구조 재료의 기하학 및 유형에 따라 달라지며 있음을 보여주었습니다. 이러한 요인의 조합을 조사해야 합니다. 폰 마이어와 듀발 (1992) 연구의 또 다른 시리즈를 수행 [4] .

3. 재료 및 방법

이 연구에서는 68개의 다양한 형상이 모델링용 소프트웨어에 제공되며 다음 표 1에간단히 소개됩니다. 이 68 개의 다른 기하학에는 4 개의 다른 슬로프, 4 개의 다른 레이아웃 및 4 개의 다른 장애물 높이및 장애물이없는 4 개의 상태및 다른 경사에서만 포함 [5] . 그런 다음, 이러한 서로 다른 형상 및 상태는 FLOW-3D 3차원 모델을 사용하여 동일한 조건에서 평가 및 분석됩니다.

표 1. 변수지정.

4. 숫자 모델

FLOW-3D 소프트웨어는 3차원 유동 필드 분석을 통해 유체 역학 분야에서 강력한 유압 시뮬레이터 응용 프로그램입니다. 모델에서 지배하는 방정식은 다른 유사한 모델과 마찬가지로 Navier-Stokes 방정식과 질량 방정식의 보존[6]입니다.

이 응용 프로그램의 채널을 모델링하려면 일반 조건(모든 시스템의 시뮬레이션 포함), 물리적 조건, 형상 및 모델 해결 네트워크, 출력 및 관련 옵션을 조정해야 합니다. 온도도는 시스템 단위, SI 및 온도에 대해 선택되었습니다.

물리적 인 측면에서, 소프트웨어는 현상을 지배하는 물리학의 원칙에 따라 관련 조건을 선택할 수 있습니다. 이 연구를 지배하는 물리적 조건은 중력과 점도와 난기류입니다. 이 소프트웨어의 난기류는 5 가지 모델에 의해 자극되고이 연구에 사용되는 모델은 재정상화 그룹 (RNG)이었습니다. 난기류의 이 모델에서, K-모델에서 실험적으로 계산된 상수값은 암시적으로 파생된다[7].

그 후 유체를 정의해야 합니다. 이 연구의 선택된 유체는 섭씨 20도물[ 8]이다.

다음 단계는 형상을 정의하고 시뮬레이션에서 중요한 네트워크를 해결하는 것입니다 [9]. FLOW3D를 사용하면 소프트웨어에서 사용할 수 있는 도구로 많은 유체 현상을 묘사할 수 있습니다. 채널 형상을 정의하면 네트워크를 해결해야 합니다. 소프트웨어의 정의된 해결 네트워크는 네트워크 크기, 셀 수 및 X, Y 및 Z 및 경계 조건의 세 가지 좌표에서 해당 치수를 포함한 일반(입방) 해결 네트워크의 형태입니다. 네트워크 셀 치수의 크기가 작을수록 시뮬레이션을 위한 프로그램의 기능과 정밀도가 높을수록[10]이됩니다.

5. 결과

다른 그림에서 관찰할 수 있으므로 다이어그램은 두 가지 유형으로, 먼저 그림 1-4를 포함하는 소프트웨어의 직접 출력과 다른 숫자 5-7을 변경 프로세스의 다이어그램으로 포함합니다. 그러나 그림 1-4에서는 경사면 중 하나에서 출력이 소프트웨어 출력에서 직접 가져온다는 점을 언급해야 합니다.

언급된 수치와 관련하여, 이러한 속도는 장애물없이 상태의 상류 경사면에서 최대인 반면 방파제의 상류 경사면에서 가장 높은 속도 비율이 발생한다는 것을 이해할 수 있다. 흥미로운 점은 가장 낮은 속도는 일반적으로 방파제 크라운에 존재한다는 것입니다.

그림 5-8에서 볼 수 있듯이, 상류 방파제의 모든 다른 경사 상태에서, 가장 높은 유량 속도는 10cm 높이와 가장 낮은 속도의 장애물과 관련이 있으며 50cm 높이의 장애물과 관련이 있다. 그 이유는 장애물과의 충돌로 인해 잠재적 에너지로 변환되는 유동 운동 에너지의 가치가 장애물의 높이를 증가시켜 증가하기 때문입니다. 따라서, 높이가

그림 1. A1 모델링의 방파제의 흐름 속도.

그림 2. A2-1 모델링의 방파제의 흐름 속도.

Figure 3. Flow velocity on seawall in A2-3 modeling.

그림 4. A3-1 모델링의 방파제의 흐름 속도.

그림 5. 방파제 유형 A(61° 경사)의 흐름 속도 의 변화.

그림 6. 방파제 형 B (56 ° 경사)의 흐름 속도의 변화.

그림 7. 방파제 유형 C(51° 경사)의 흐름 속도 의 변화.

그림 8. 방파제 유형 D(45° 경사)의 흐름 속도 변경입니다.

해당 유동 운동 에너지는 각 장애물에 대한 흐름의 충돌에서 잠재적 에너지의 해당 높이로 변환되며, 흐름 속도가 잠시 0이 되고 장애물을 건너면 속도가 증가한다. 장애물의 높이가 낮은 것이든, 순간적인 제로 속도 상태가 줄어들고 흐름은 더 높은 속도와 함께 계속 움직입니다.

6. 결론

Also, as it can be observed, the highest difference of velocity in all the figures is between the obstacles with 10
cm height and the obstacles with 50 cm height. Also, this amount of difference in velocity for difference between the obstacles with 10 cm and 20 cm heights is higher than that of the differences in the obstacles with 20
cm and 30 cm heights which can be related to the special conditions in flow hydraulic in that range of height.

또한, 관찰할 수 있으므로 모든 수치에서 속도의 가장 높은 차이는 높이 가 10cm의 장애물과 높이가 50cm인 장애물 사이에 있습니다. 또한, 10cm와 20cm 높이의 장애물 사이의 차이에 대한 속도차이는 20cm 및 30cm 높이의 장애물의 차이보다 높으며, 이는 그 높이 범위에서 유압의 특별한 조건과 관련이 있을 수 있다.

이 논문 인용

메리암 데일라미-타리피, 메디 베다르반디-아스카르, 바히드 체기니, 사데 그 하그하이-부어(2016) FLOW-3D 소프트웨어를 사용하여 다양한 조건하에서 해벽에 흐르는 속도의 변화를 모델링한다. 해양 과학의 오픈 저널,06,317-322. doi: 10.4236/ojms.2016.62026

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A photo of HeMOSU-1.

FLOW-3D를 이용한 해상 자켓구조물 주변의 세굴 수치모의 실험

Numerical Simulation Test of Scour around Offshore Jacket Structure using FLOW-3D

J Korean Soc Coast Ocean Eng. 2015;27(6):373-381Publication date (electronic) : 2015 December 31doi : https://doi.org/10.9765/KSCOE.2015.27.6.373Dong Hui Ko*, Shin Taek Jeong,**, Nam Sun Oh****Hae Poong Engineering Inc.**Department of Civil and Environmental Engineering, Wonkwang University***Ocean·Plant Construction Engineering, Mokpo Maritime National University
고동휘*, 정신택,**, 오남선***

*(주)해풍기술**원광대학교 토목환경공학과***목포해양대학교 해양·플랜트건설공학과

Abstract

해상풍력 기기, 해상 플랫폼과 같은 구조물이 해상에서 빈번하게 설치되면서 세굴에 관한 영향도 중요시되고 있다. 이러한 세굴 영향을 검토하기 위해 세굴 수치모의 실험을 수행한다. 일반적으로 수치모의 조건은 일방향 흐름에 대해서만 검토가 이뤄지고 있으며 서해안과 같은 왕복성 조류 흐름에 대해서는 검토되지 않는다. 본 연구에서는 서해안에 설치된 HeMOSU-1호 해상 자켓구조물 주변에서 발생하는 세굴 현상을 FLOW-3D를 이용하여 수치모의하였다. 해석 조건으로는 일방향 흐름과 조석현상을 고려한 왕복성 흐름을 고려하였으며, 이를 현장 관측값과 비교하였다. 10,000초 동안의 수치모의 결과, 일방향의 흐름 조건에서는 1.32 m의 최대 세굴심이 발생하였으며, 양방향 흐름 조건에서는 1.44 m의 최대 세굴심이 발생하였다. 한편, 현장 관측값의 경우 약 1.5~2.0 m의 세굴심이 발생하여 양방향의 흐름에 대한 해석 결과와 근사한 값을 보였다.

Keywords : 세굴, 일방향 흐름, 왕복성 조류 흐름, 해상 자켓구조물, FLOW-3D, 최대 세굴심, scour, uni-directional flow, bi-directional tidal current flow, offshore jacket substructure, Flow-3D, maximum scour depth

As offshore structures such as offshore wind and offshore platforms have been installed frequently in ocean, scour effects are considered important. To test the scour effect, numerical simulation of scour has been carried out. However, the test was usually conducted under the uni-directional flow without bi-directional current flow in western sea of Korea. Thus, in this paper, numerical simulations of scour around offshore jacket substructure of HeMOSU-1 installed in western sea of Korea are conducted using FLOW-3D. The conditions are uni-directional and bi-directional flow considering tidal current. And these results are compared to measured data. The analysis results for 10,000 sec show that under uni-directional conditions, maximum scour depth was about 1.32 m and under bi-directional conditions, about 1.44 m maximum scour depth occurred around the structure. Meanwhile, about 1.5~2.0 m scour depths occurred in field observation and the result of field test is similar to result under bi-directional conditions.

1. 서 론

최근 해상풍력기기, 해상플랫폼과 같은 해상구조물 설치가 빈번해지면서 해상구조물의 안정성을 저하시키는 요인에 대한 대응 연구가 필요하다. 특히 해상에서의 구조물 설치는 육상과 달리 수력학적 하중이 작용하게 되기 때문에 파랑에 의한 구조물과의 진동, 세굴 현상에 대하여 철저한 사전 검토가 요구된다. 특히, 해상 기초에서 발생하는 세굴은 조류 및 파랑 등 유체 흐름과 구조물 사이의 상호작용으로 인해 해저 입자가 유실되는 현상으로 정의할 수 있으며 해상 외력 조건에 포함되어 설계시 고려하도록 제안하고 있다(IEC, 2009).구조물을 해상에 설치하게 되면 구조물이 흐름을 방해하는 장애요인으로 작용하여 구조물 주위에 부분적으로 더 빠른 유속이 발생하게 된다. 이러한 유속 변화는 압력 분포 변화에 기인하게 되어 해양구조물 주위에 아래로 흐르는 유속(downflow), 말굽형 와류(horseshoe vortex) 그리고 후류 와류(wake vortex)가 나타난다. 결국, 유속과 흐름의 변화를 야기하고 하상전단응력과 유사이동 능력을 증가시켜 해저 입자를 유실시키며 구조물의 안정성을 위협하는 요인으로 작용하게 된다. 이러한 세굴 현상이 계속 진행되면 해상풍력 지지구조물 기초의 지지력이 감소하게 될 뿐만 아니라 지지면의 유실로 상부반력 작용에 편심을 유발하여 기초의 전도를 초래한다. 또한 세굴에 의한 기초의 부등 침하가 크게 발생하면 상부 해상풍력 지지구조물에 보다 큰 단면력이 작용하므로 세굴에 의한 붕괴가 발생할 수 있다. 이처럼 세굴은 기초지지구조물을 붕괴하고, 침하와 얕은 기초의 변형을 초래하며, 구조물의 동적 성능을 변화시키기 때문에 설계 및 시공 유지관리시 사전에 세굴심도 산정, 세굴 완화 대책 등을 고려하여야 한다.또한 각종 설계 기준서에서는 세굴에 대해 다양하게 제시하고 있다. IEC(2009), ABS(2013), BSH(2007), MMAF(2005)에서는 세굴에 대한 영향을 검토할 것을 주문하지만 심도 산정 등 세굴에 대한 구체적인 내용은 언급하지 않고 전반적인 내용만 수록하고 있다. 그러나 DNV(2010), CEM(2006)에서는 경험 공식을 이용한 세굴 심도 산정 등 구체적인 내용을 광범위하게 수록하고 있어 세굴에 대한 영향 검토시 활용가능하다. 그 외의 기준서에서는 수치 모델 등을 통한 세굴 검토를 주문하고 있어 사용자들이 직접 판단하도록 제안하고 있다.그러나 세굴은 유속, 수심, 구조물 폭, 형상, 해저입자 등에 의해 결정되기 때문에 세굴의 영향 정도를 정확하게 예측하기란 쉽지 않지만 수리 모형 실험 또는 CFD(Computational Fluid Dynamics)를 이용한 수치 해석을 통해 지반 침식 및 퇴적으로 인한 지형변화를 예측할 수 있다. 한편, 침식과 퇴적 등 구조물 설치로 인한 해저 지형 변화를 예측하는 모델은 다양하지만, 본 연구에서는 Flowscience의 3차원 유동해석모델인 Flow-3D 모델을 사용하였다.해상 구조물은 목적에 따라 비교적 수심이 낮은 지역에 설치가 용이하다. 국내의 경우, 서남해안과 같이 비교적 연안역이 넓고 수심이 낮은 지역에 구조물을 설치하는 것이 비용 및 유지관리 측면에서 유리할 수 있다. 그러나 국내 서남해안 지역은 왕복성 흐름, 즉 조류가 발생하는 지역으로 흐름의 방향이 시간에 따라 변화하게 된다. 따라서, 세굴 수치 모의시 이러한 왕복성 흐름을 고려해야한다. 그러나 대부분의 수치 모델 적용시 조류가 우세한 지역에서도 일방향의 흐름에 대해서만 검토하며 왕복성 흐름에 의한 지층의 침식과 퇴적작용으로 인해 발생하는 해저 입자의 상호 보충 효과는 배제되게 된다. 또한 이로 인해 수치모델 결과에 많은 의구심이 발생하게 되며 현실성이 결여된 해석으로 보여질 수 있다. 이러한 왕복흐름의 영향을 검토하기 위해 Kim and Gang(2011)은 조류의 왕복류 흐름을 고려하여 지반의 수리 저항 성능 실험을 수행하였으며, 양방향이 일방향 흐름보다 세굴이 크게 발생하는 것을 발표하였다. 또한 Kim et al.(2012)은 흐름의 입사각에 따른 수리저항 실험을 수행하였으며 입사각이 커짐에 따라 세굴률이 증가하는 것으로 나타났다.본 연구에서는 단일방향 고정유속 그리고 양방향 변동유속조건에서 발생하는 지형 변화와 세굴 현상을 수치 모의하였으며, 이러한 비선형성 흐름변화에 따른 세굴 영향 정도를 검토하였다. 더불어 현장 관측 자료와의 비교를 통해 서남해안과 같은 왕복성 흐름이 발생하는 지역에서의 세굴 예측시 적절한 모델 수립 방안을 제안하고자 한다.

2. 수치해석 모형

본 연구에서는 Autodesk의 3D max 프로그램을 이용하여 지지구조물 형상을 제작하였으며, 수치해석은 미국 Flowscience가 개발한 범용 유동해석 프로그램인 FLOW-3D(Ver. 11.0.4.5)를 사용하였다. 좌표계는 직교 좌표계를 사용하였으며 복잡한 3차원 형상의 표현을 위하여 FAVOR 기법(Fractional Area/Volume Obstacle Representation Method)을 사용하였다. 또한 유한차분법에 FAVOR 기법을 도입한 유한체적법의 접근법을 사용하였으며 직교좌표계 에서 비압축성 유체의 3차원 흐름을 해석하기 위한 지배방정식으로는 연속방정식과 운동방정식이 사용되었다. 난류모형으로는 RNG(renormalized group)모델을 사용하였다.

2.1 FLOW-3D의 지배방정식

수식은 MathML 표현문제로 본 문서의 하단부의 원문바로가기 링크를 통해 원문을 참고하시기 바랍니다.

2.1.1 연속방정식

직교좌표계 (x,y,z)에서 비압축성 유체는 압축성 유체의 연속방정식에서 유도될 수 있으며 다음 식 (1)과 같다.

(1)

∂∂x(uAx)+∂∂y(vAy)+∂∂z(wAz)=RSORρ∂∂x(uAx)+∂∂y(vAy)+∂∂z(wAz)=RSORρ
여기서, u, v, w는 (x,y,z) 방향별 유체속도, Ax, Ay, Az는 각 방향별 유체 흐름을 위해 확보된 면적비 (Area fraction), ρ는 유체 밀도, RSOR은 질량생성/소멸(Mass source/sink)항이다.

2.1.2 운동방정식

본 모형은 3차원 난류모형이므로 각각의 방향에 따른 운동량 방정식은 다음 식(2)~(4)와 같다.

(2)

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

(3)

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

(4)

∂w∂t+1VF(uAx∂w∂x+vAy∂w∂y+wAz∂w∂z)   =−1ρ∂p∂z+Gz+fz−bz−RSORρVFw∂w∂t+1VF(uAx∂w∂x+vAy∂w∂y+wAz∂w∂z)   =−1ρ∂p∂z+Gz+fz−bz−RSORρVFw여기서, RSOR은 질량생성/소멸(Mass source/sink)항, VF는 체적비 (Volume fraction), p는 압력, Gx, Gy, Gz는 방향별 체적력항, fx, fy, fz는 방향별 점성력항, bx, by, bz는 다공질 매체에서 방향별 흐름 손실이다.그리고 점성계수 µ에 대하여 점성력항은 다음 식 (5)~(7)과 같다.

(5)

ρVffx=wsx−{∂∂x(Axτxx)+R∂∂y(Ayτxy)+∂∂z(Azτxz)+ζx(Axτxx−Ayτyy)}ρVffx=wsx−{∂∂x(Axτxx)+R∂∂y(Ayτxy)+∂∂z(Azτxz)+ζx(Axτxx−Ayτyy)}

(6)

ρVffy=wsy−{∂∂x(Axτxy)+R∂∂y(Ayτyy)+∂∂z(Azτyz)+ζx(Axτxx−Ayτxy)}ρVffy=wsy−{∂∂x(Axτxy)+R∂∂y(Ayτyy)+∂∂z(Azτyz)+ζx(Axτxx−Ayτxy)}

(7)

ρVffz=wsz−{∂∂x(Axτxz)+R∂∂y(Ayτyz)+∂∂z(Azτzz)+ζx(Axτzz)}ρVffz=wsz−{∂∂x(Axτxz)+R∂∂y(Ayτyz)+∂∂z(Azτzz)+ζx(Axτzz)}여기서, wsx, wsy, wsz는 벽전단응력이며, 벽전단응력은 벽 근처에서 벽 법칙 (law of the wall)을 따르며, 식 (8)~(13)에 의해 표현되어진다.

(8)

τxx=−2μ{∂u∂x−13(∂u∂x+R∂v∂y+∂w∂z+ζux)}τxx=−2μ{∂u∂x−13(∂u∂x+R∂v∂y+∂w∂z+ζux)}

(9)

τyy=−2μ{R∂v∂y+ζux−13(∂u∂x+R∂v∂y+∂w∂z+ζux)}τyy=−2μ{R∂v∂y+ζux−13(∂u∂x+R∂v∂y+∂w∂z+ζux)}

(10)

τzz=−2μ{R∂w∂y−13(∂u∂x+R∂v∂y+∂w∂z+ζux)}τzz=−2μ{R∂w∂y−13(∂u∂x+R∂v∂y+∂w∂z+ζux)}

(11)

τxy=−μ{∂v∂x+R∂u∂y−ζvx}τxy=−μ{∂v∂x+R∂u∂y−ζvx}

(12)

τxz=−μ{∂u∂y+∂w∂x}τxz=−μ{∂u∂y+∂w∂x}

(13)

τyz=−μ{∂v∂z+R∂w∂y}τyz=−μ{∂v∂z+R∂w∂y}

2.1.3 Sediment scour model

Flow-3D 모델에서 사용하는 sediment scour model은 해저입자의 특성에 따라 해저 입자의 침식, 이송, 전단과 흐름 변화로 인한 퇴적물의 교란 그리고 하상 이동을 계산한다.

2.1.3.1 The critical Shields parameter

무차원 한계소류력(the dimensionless critical Shields parameter)은 Soulsby-Whitehouse 식에 의해 다음 식 (14)와 같이 나타낼 수 있다(Soulsby, 1997).

(14)

θcr,i=0.31+1.2R∗i+0.055[1−exp(−0.02R∗i)]θcr,i=0.31+1.2Ri*+0.055[1−exp(−0.02Ri*)]여기서 무차원 상수, R∗iRi*는 다음 식 (15)와 같다.

(15)

R∗i=ds,i0.1(ρs,i−ρf)ρf∥g∥ds,i−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√μfRi*=ds,i0.1(ρs,i−ρf)ρf‖g‖ds,iμf여기서 ρs, i는 해저 입자의 밀도, ρf는 유체 밀도, ds, i는 해저입자 직경, g는 중력가속도이다.한편, 안식각에 따라 한계소류력은 다음 식 (16)과 같이 표현될 수 있다.

(16)

θ′cr,i=θcr,icosψsinβ+cos2βtan2ψi−sin2ψsin2β−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√tanψiθcr,i′=θcr,icosψsinβ+cos2βtan2ψi−sin2ψsin2βtanψi여기서, β는 하상 경사각, ψi는 해저입자의 안식각, ψ는 유체와 해저경사의 사잇각이다.또한 local Shields number는 국부 전단응력, τ에 기초하여 다음 식 (17)과 같이 계산할 수 있다.

(17)

θi=τ∥g∥ds,i(ρs,i−ρf)θi=τ‖g‖ds,i(ρs,i−ρf)여기서, ||g||g 는 중력 벡터의 크기이며, τ는 식 (8)~(13)의 벽 법칙을 이용하여 계산할 수 있다.

2.1.3.2 동반이행(Entrainment)과 퇴적

다음 식은 해저 지반과 부유사 사이의 교란을 나타내는 동반이행과 퇴적 현상을 계산한다. 해저입자의 동반이행 속도의 계산식은 다음 식 (18)과 같으며 부유사로 전환되는 해저의 양을 계산한다.

(18)

ulift,i=αinsd0.3∗(θi−θ′cr,i)1.5∥g∥ds,i(ρs,i−ρf)ρf−−−−−−−−−−−−−−√ulift,i=αinsd*0.3(θi−θcr,i′)1.5‖g‖ds,i(ρs,i−ρf)ρf여기서, αi는 동반이행 매개변수이며, ns는 the packed bed interface에서의 법선벡터, µ는 유체의 동점성계수 그리고 d*은 무차원 입자 직경으로 다음 식 (19)와 같다.

(19)

d∗=ds,i[ρf(ρs,i−ρf)∥g∥μ2]1/3d*=ds,i[ρf(ρs,i−ρf)‖g‖μ2]1/3또한 퇴적 모델에서 사용하는 침강 속도 식은 다음 식 (20)같이 나타낼 수 있다.

(20)

usettling,i=νfds,i[(10.362+1.049d3∗)0.5−10.36]usettling,i=νfds,i[(10.362+1.049d*3)0.5−10.36]여기서, νf는 유체의 운동점성계수이다.

2.1.3.3 하상이동 모델(Bedload transport)

하상이동 모델은 해저면에 대한 단위 폭당 침전물의 체적흐름을 예측하는데 사용되며 다음 식 (21)과 같이 표현되어진다.

(21)

Φi=βi(θi−θ′cr,i)1.5Φi=βi(θi−θcr,i′)1.5여기서 Φi는 무차원 하상이동률이며 βi는 일반적으로 8.0의 값을 사용한다(van Rijn, 1984).단위 폭당 체적 하상이동률, qi는 다음 식 (22)와 같이 나타낼 수 있다.

(22)

qb,i=fb,i Φi[∥g∥(ρs,i−ρfρf)d3s,i]1/2qb,i=fb,i Φi[‖g‖(ρs,i−ρfρf)ds,i3]1/2여기서, fb, i는 해저층의 입자별 체적률이다.또한 하상이동 속도를 계산하기 위해 다음 식 (23)에 의해 해저면층 두께를 계산할 수 있다.

(23)

δi=0.3ds,id0.7∗(θiθ′cr,i−1)0.5δi=0.3ds,id*0.7(θiθcr,i′−1)0.5그리고 하상이동 속도 식은 다음 식 (24)와 같이 계산되어진다.

(24)

ubedload,i=qb,iδifb,iubedload,i=qb,iδifb,i

2.2 모델 구성 및 해역 조건

2.2.1 해역 조건 및 적용 구조물

본 수치해석은 위도와 안마도 사이의 해양 조건을 적용하였으며 지점은 Fig. 1과 같다.

jkscoe-27-6-373f1.gifFig. 1.Iso-water depth contour map in western sea of Korea.

본 해석 대상 해역은 서해안의 조석 현상이 뚜렷한 지역으로 조류 흐름이 지배적이며 위도의 조화분석의 결과를 보면 조석형태수가 0.21로서 반일주조 형태를 취한다. 또한 북동류의 창조류와 남서류의 낙조류의 특성을 보이며 조류의 크기는 대상 영역에서 0.7~1 m/s의 최강유속 분포를 보이는 것으로 발표된 바 있다. 또한 대상 해역의 시추조사 결과를 바탕으로 해저조건은 0.0353 mm 로 설정하였고(KORDI, 2011), 수위는 등수심도를 바탕으로 15 m로 하였다.한편, 풍황자원 분석을 통한 단지 세부설계 기초자료 제공, 유속, 조류 등 해양 환경변화 계측을 통한 환경영향평가 기초자료 제공을 목적으로 Fig. 2와 같이 해상기상탑(HeMOSU-1호)을 설치하여 운영하고 있다. HeMOSU-1호는 평균해수면 기준 100 m 높이이며, 중량은 100 톤의 자켓구조물로 2010년 설치되었다. 본 연구에서는 HeMOSU-1호의 제원을 활용하여 수치 모의하였으며, 2013년 7월(설치 후 약 3년 경과) 현장 관측을 수행하였다.

jkscoe-27-6-373f2.gifFig. 2.A photo of HeMOSU-1.

2.2.2 모델 구성

본 연구에서는 왕복성 조류의 영향을 살펴보기 위해 2 case에 대하여 해석하였다. 먼저, Case 1은 1 m/s의 고정 유속을 가진 일방향 흐름에 대한 해석이며, Case 2는 -1~1 m/s의 유속분포를 가진 양방향 흐름에 대한 해석이다. 여기서 (-)부호는 방향을 의미한다. Fig. 3은 시간대별 유속 분포를 나타낸 것이다.

jkscoe-27-6-373f3.gifFig. 3.Comparison of current speed conditions.

2.2.3 구조물 형상 및 격자

HeMOSU-1호 기상 타워 자켓 구조물 형상은 Fig. 4, 격자 정보는 Table 1과 같으며, 본 연구에서는 총 2,883,000 개의 직교 가변 격자체계를 구성하였다.

jkscoe-27-6-373f4.gifFig. 4.3 Dimensional plot of jacket structure.
Table 1.

Grid information of jacket structure

Xmin/Xmax(m)Ymin/Ymax(m)Zmin/Zmax(m)No. of x gridNo. of y gridNo. of z grid
−100/100−40/40−9/2031015560
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한편, 계산영역의 격자 형상은 Fig. 5와 같다.

jkscoe-27-6-373f5.gifFig. 5.3 dimensional grid of jacket structure.

2.3 계산 조건

계산영역의 경계 조건으로, Case 1의 경우, 유입부는 유속 조건을 주었으며 유출부는 outflow 조건을 적용하였다. 그리고 Case 2의 경우, 왕복성 흐름을 표현하기 위해 유입부와 유출부 조건을 유속 조건으로 설정하였다. 또한 2가지 경우 모두 상부는 자유수면을 표현하기 위해 pressure로 하였으며 하부는 지반 조건의 특성을 가진 wall 조건을 적용하였다. 양측면은 Symmetry 조건으로 대칭면으로 정의하여 대칭면에 수직한 방향의 에너지와 질량의 유출입이 없고 대칭면에 평행한 방향의 유동저항이 없는 경우로 조건을 설정하였다. 본 연구에서 케이스별 입력 조건을 다음 Table 2에 정리하였다.

Table 2.

Basic information of two scour simulation tests

CaseStructure typeVelocityDirectionAnalysis time
Case 1Jacket1 m/sUnidirectional10,000 sec
Case 2−1~1 m/sBidirectional
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FLOW-3D는 자유표면을 가진 유동장의 계산에서 정상상태 해석이 불가능하므로 비정상유동 난류해석을 수행하게 되는데 정지 상태의 조건은 조위를 설정하였다. 또한 유속의 초기 흐름은 난류상태의 비정상흐름이 되므로 본 해석에서는 정상상태의 해석 수행을 위해 1,000초의 유동 해석을 수행하였으며 그 후에 10,000초의 sediment scour 모델을 수행하였다. 해수의 밀도는 1,025 kg/m3의 점성유체로 설정하였으며 RNG(renormalized group) 난류 모델을 적용하였다.Go to : Goto

3. 수치모형 실험 결과

3.1 Case 1

본 케이스에서는 1 m/s의 유속을 가진 흐름이 구조물 주변을 흐를 때, 발생하는 세굴에 대해서 수치 모의하였다. Fig. 6은 X-Z 평면의 유속 분포도이고 Fig. 7은 X-Y 평면의 유속 분포이다. 구조물 주변에서 약간의 유속 변화가 발생했지만 전체적으로 1 m/s의 정상 유동 상태를 띄고 있다.

jkscoe-27-6-373f6.gifFig. 6.Current speed distribution in computational domain of case 1 at t = 10,000 sec (X–Z plane).
jkscoe-27-6-373f7.gifFig. 7.Current speed distribution in computational domain of case 1 at t = 10,000 sec (X–Y plane).

이러한 흐름과 구조물과의 상호 작용에 의한 세굴 현상이 발생되며 Fig. 8에 구조물 주변 지형 변화를 나타내었다. 유속이 발생하는 구조물의 전면부는 대체로 침식이 일어나 해저지반이 초기 상태보다 낮아진 것을 확인할 수 있으며, 또한 전면부의 지반이 유실되어 구조물 후면부에 최대 0.13 m까지 퇴적된 것을 확인할 수 있다.

jkscoe-27-6-373f8.gifFig. 8.Sea-bed elevation change of case 1 at t = 10,000 sec.

일방향 흐름인 Case 1의 경우에는 Fig. 9와 같이 10,000초 후 구조물 주변에 최대 1.32 m의 세굴이 발생하는 것으로 나타났다. 또한 구조물 뒤쪽으로는 퇴적이 일어났으며, 구조물 전면부에는 침식작용이 일어나고 있다.

jkscoe-27-6-373f9.gifFig. 9.Scour phenomenon around jacket substructure(Case 1).

3.2 Case 2

서해안은 조석현상으로 인해 왕복성 조류 흐름이 나타나고 있으며 대상해역은 -1~1 m/s의 유속분포를 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 특성을 고려한 왕복성 흐름에 대해서 수치모의하였다.다음 Fig. 10은 X-Z 평면의 유속 분포도이며 Fig. 11은 X-Y 평면의 유속 분포도이다.

jkscoe-27-6-373f10.gifFig. 10.Current speed distribution in computational domain of case 2 at t = 10,000 sec (X–Z plane).
jkscoe-27-6-373f11.gifFig. 11.Current speed distribution in computational domain of case 2 at t = 10,000 sec (X–Y plane).

양방향 흐름인 Case 2의 경우에는 Fig. 12와 같이 10,000초후 구조물 주변에 최대 1.44 m의 세굴이 발생하는 것으로 나타났다. 특히 구조물 내부에 조류 흐름 방향으로 침식 작용이 일어나고 있는 것으로 나타났다.

jkscoe-27-6-373f12.gifFig. 12.Sea-bed elevation change of case 2 at t = 10,000 sec.

Fig. 13은 3차원 수치해석 모의 결과이다.

jkscoe-27-6-373f13.gifFig. 13.Scour phenomenon around jacket substructure(Case 2).

3.3 현장 관측

본 연구에서는 수치모의 실험의 검증을 위해 HeMOSU-1호 기상 타워를 대상으로 하여 2013년 7월 1일 수심 측량을 실시하였다.HeMOSU-1호 주변의 수심측량은 Knudsen sounder 1620과 미국 Trimble사의 DGPS를 이용하여 실시하였다. 매 작업시 Bar-Check를 실시하고, 수중 음파속도는 1,500 m/s로 결정하여 조위 보정을 통해 수심을 측량하였다. 측량선의 해상위치자료는 DGPS를 사용하여 UTM 좌표계로 변환을 실시하였다. 한편, 수심측량은 해면이 정온할 때 실시하였으며 관측 자료의 변동성을 제거하기 위해 2013년 7월 1일 10시~13시에 걸쳐 수심 측량한 자료를 동시간대에 국립해양조사원에서 제공한 위도 자료를 활용해 조위 보정하였다. 다음 Fig. 14는 위도 조위 관측소의 현장관측시간대 조위 시계열 그래프이다.

jkscoe-27-6-373f14.gifFig. 14.Time series of tidal data at Wido (2013.7.1).

2013년 7월 1일 오전 10시부터 오후 1시에 걸쳐 수심측량한 결과를 이용하여 0.5 m 간격으로 등수심도를 작성하였으며 그 결과는 Fig. 15와 같다. 기상탑 내부 해역은 선박이 접근할 수 없기 때문에 측량을 실시하지 않고 Blanking 처리하였다.

jkscoe-27-6-373f15.gifFig. 15.Iso-depth contour map around HeMOSU-1.

대상 해역의 수심은 대부분 -15 m이나 4개의 Jacket 구조물 주변에서는 세굴이 발생하여 수심의 변화가 나타났다. 특히 L-3, L-4 주변에서 최대 1.5~2.0 m의 세굴이 발생한 것으로 보였으며, L-4 주변에서는 넓은 범위에 걸쳐 세굴이 발생하였다. 창조류는 북동, 낙조류는 남서 방향으로 흐르는 조류 방향성을 고려하였을 때, L-4 주변은 조류방향과 동일하게 세굴이 발생하고 있었으며, 보다 상세한 세굴형태는 원형 구조물 내부 방향의 세굴 심도를 측정하여 파악하여야 할 것으로 판단된다.관측결과 최대 1.5~2.0 m인 점을 고려하면 양방향 흐름을 대상으로 장기간에 걸쳐 모의실험을 진행하는 경우, 실제 현상에 더 근접하는 결과를 얻을 수 있을 것으로 사료된다.Go to : Goto

4. 결론 및 토의

본 연구에서는 자켓구조물인 해상기상탑 HeMOSU-1 주변에서 발생하는 세굴현상을 검토하기 위하여 2013년 7월 1일 현장 관측을 수행하고, FLOW-3D를 이용하여 수치모의 실험을 수행하였다. 실험 조건으로는 먼저 1 m/s의 유속을 가진 일방향 흐름과 -1~1 m/s의 흐름 분포를 가진 왕복성 흐름에 대해서 수치모의를 수행하였다. 그 결과 일방향 흐름의 경우, 10,000 초에 이르렀을 때 1.32 m, 왕복성 흐름의 경우 동일 시간에서 1.44 m의 최대 세굴심도가 발생하였다. 동일한 구조물에 대해서 현장 관측 결과는 1.5~2.0 m로 관측되어 일방향 흐름보다 왕복성 흐름의 경우 실제 현상에 더 근사한 것으로 판단되었다. 이는 일방향 흐름의 경우, Fig. 8에서 보는 바와 같이 구조물 후면에 퇴적과 함께 해저입자의 맞물림이 견고해져 해저 지반의 저항력이 커지는 현상에 기인한 것으로 판단된다. 반면 양방향 흐름의 경우, 흐름의 변화로 인해 맞물림이 약해지고 이로 인해 지반의 저항력이 일방향 흐름보다 약해져 세굴이 더 크게 발생하는 것으로 판단되었다.또한 장시간에 걸쳐 모델링을 수행하는 경우, 보다 근사한 결과를 얻을 수 있을 것을 사료되며, 신형식 기초 구조물을 개발하여 세굴을 저감할 수 있는 지 여부를 판단하는 등의 추가 연구가 필요하다.Go to : GotoInternational Electrotechnical Commission (IEC). (2009). IEC 61400-3: Wind turbines – Part 3: Design Requirements for Offshore Wind Turbines, Edition 1.0, IEC.

감사의 글

본 연구는 지식경제 기술혁신사업인 “승강식 해상플랫폼을 가진 수직 진자운동형 30kW급 파력발전기 개발(과제번호 :20133010071570)”와 첨단항만건설기술개발사업인 “해상풍력 지지구조 설계기준 및 콘크리트 지지구조물 기술 개발(과제번호:20120093)”의 일환으로 수행되었습니다.Go to : Goto

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Figure 7. Formation of incident and reflected waves.

Investigate Impact Force of Dam-Break Flow against Structures by Both 2D and 3D Numerical Simulations

2D 및 3D 수치 시뮬레이션에 의한 댐 붕괴유동의 구조물 충격력 조사

1 Faculty of Water Resources Engineering, Thuyloi University, 175 Tay Son, Dong Da, Ha Noi 116705, Vietnam
2 Hydraulic Construction Institute, 3/95 Chua Boc, Dong Da, Ha Noi 116705, Vietnam
* Author to whom correspondence should be addressed.
Academic Editor: Costanza Aricò
Water 2021, 13(3), 344;

Abstract

본 논문의 목적은 일부 2D 및 3D 수치 모델이 침수 지역에 고립된 건물 또는 건물 배열이 있는 곳에서 홍수 파동을 시뮬레이션하는 능력을 조사하는 것이었습니다.

먼저, 제안된 2D 수치 모델은 구조화된 메시에서 2D 천수(shallow water) 방정식(2D-SWEs)을 해결하기 위한 유한 볼륨 방법(FVM)을 기반으로 했습니다.

FDS (flux-difference splitting)은 정확한 질량 균형을 얻기 위해 사용되었고 Roe 체계는 Riemann 문제를 근사하기 위해 호출되었습니다.

둘째, 상업적으로 이용 가능한 3D CFD 소프트웨어 패키지가 선택되었으며, 여기에는 두 가지 난류 모델이 포함된 Flow 3D 모델이 포함되어 있습니다.

RNG(Renormalized Group) 및 LES(Large-eddy Simulation)를 사용하는 레이놀즈 평균 Navier-Stokes(RAN)입니다. 댐 붕괴 흐름으로 인한 장애물에 대한 충격력의 수치 결과는 3D 솔루션이 2D 솔루션보다 훨씬 낫다는 것을 보여주었습니다.

건물 배열에 작용하는 충격력의 3D 수치 힘 결과를 보유하고 있는 실험 데이터와 비교함으로써, 속도 유도력이 동적 힘에 미치는 영향은 Froude 숫자의 함수와 사고 파동의 수심 함수에 의해 정량화 되었습니다. 또한, 우리는 힘의 강도의 피크 값의 3D 계산 결과에 대한 초기 물 단계와 댐 붕괴 폭의 영향을 조사했습니다.

The aim of this paper was to investigate the ability of some 2D and 3D numerical models to simulate flood waves in the presence of an isolated building or building array in an inundated area. Firstly, the proposed 2D numerical model was based on the finite-volume method (FVM) to solve 2D shallow-water equations (2D-SWEs) on structured mesh. The flux-difference splitting method (FDS) was utilized to obtain an exact mass balance while the Roe scheme was invoked to approximate Riemann problems. Secondly, the 3D commercially available CFD software package was selected, which contained a Flow 3D model with two turbulent models: Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANs) with a renormalized group (RNG) and a large-eddy simulation (LES). The numerical results of an impact force on an obstruction due to a dam-break flow showed that a 3D solution was much better than a 2D one. By comparing the 3D numerical force results of an impact force acting on building arrays with the existence experimental data, the influence of velocity-induced force on a dynamic force was quantified by a function of the Froude number and the water depth of the incident wave. Furthermore, we investigated the effect of the initial water stage and dam-break width on the 3D-computed results of the peak value of force intensity.

Keywords: dam-break wave; 2D numerical model; Flow 3D model; structures; impact force

Introduction

홍수 위험 분석에 따른 도시 계획은 최근에 큰 연구 과제였습니다.

건물 또는 건물 그룹에 대한 홍수 파동의 영향에 대한 연구는 하류 지역에 대한 조기 경고 또는 안전 의식 향상에 중요한 역할을 했습니다. 기본적으로 댐 파괴 흐름에 대한 연구는 실험 측정이나 수치 시뮬레이션을 통해 추정 할 수 있습니다 [1,2,3,4,5,6].

컴퓨터 처리 능력의 증가로 인해 불연속 흐름에 대한 수치 연구가 비용 효율적이되었습니다. 지난 10 년 동안 천수(shallow water) 솔버는 정확성과 계산 능력면에서 크게 향상되었습니다. 침수 가능 지역의 수심 및 속도 프로파일과 같은 유체 역학적 매개 변수에 많은주의를 기울였습니다 [1,2,3,4,5,6,7,8].

Migot et al. [9]는 도시 홍수의 실험적 모델링에 관한 많은 기사를 검토했습니다. 그 논문에 언급 된 45 개의 작품 중 단 4 개의 프로젝트 만이 장애물에 가해지는 일정한 또는 비정상적인 흐름의 힘 또는 압력을 측정했습니다.

또한 물리적 및 2D 수치 모델에서 건물 또는 건물 그룹에 돌발 홍수가 미치는 영향에 대한 연구는 거의 없었습니다. 천수(shallow water) 모델은 [10,11]에서 고립된 장애물에 대한 충격의 힘을 예측하는데 사용되었습니다.

한편 Shige-eda [12]는 액체와 건물 배열 간의 상호 작용을 결정하기 위해 물리적 모델과 2D 수치 체계를 선택했습니다. Aureli와 Shige-eda는 수직 속도와 가속도를 무시하기 때문에 댐 파괴 흐름의 힘을 추정하기 위한 2D 천수(shallow water) 방정식 (SWE)의 단점을 보여주었습니다 [10,12].

Migot [9]은 또한 장애물 주변의 시뮬레이션된 홍수 흐름에 대한 2D SWE에 대한 여러 출판물이 있었지만 이 주제에 대한 3D 수치 모델에 대한 연구는 거의 없다고 지적했습니다. 최근 전산 유체 역학 (CFD) 3D 시뮬레이션은 유체 흐름과 관련된 문제를 해결하기위한 광범위한 도구가되었습니다.

댐 파괴 파의 특성은 [13,14,15,16]에 의해 주목되었고 Issakhov [17]는 다양한 종류의 장애물이 압력 분포에 미치는 영향을 조사하기 위해 CFD 방법을 사용했습니다. 그들은 분포가 댐 표면에서 3 배 더 낮다는 것을 밝혔다.

Aureli [10]는 댐 파괴 파가 구조물에 미치는 영향의 정적 힘을 평가하기 위해 실험 테스트와 2D 및 3D 수치 모델을 사용했습니다. Mokarani [18]는 댐 브레이크 흐름 영향의 VOF 시뮬레이션에서 피크 압력 안정성 조건을 연구했습니다.

앞서 언급한 작품에서 구조물이나 구조물 군에 작용하는 힘은 압력에 의한 정 수력 또는 정력이었다. 한편, 급류에서 속도로 인한 힘은 압력 력보다 크거나 같았습니다 [19]. Armanini [20]는 정상 흐름에 대해이 항을 추정하기 위한 분석적 표현 만을 제시했습니다. 우리가 아는 한, 건물 그룹에 작용하는 비정상 흐름의 동적 힘을 생성하기 위해 2D 및 3D 수학적 모델을 모두 사용하는 작업은 없습니다.

따라서 본 연구에서는 제안된 2D 수치 모델과 3D 수학적 모델 모두에 의해 고립 된 장애물 또는 장애물 그룹에 대한 급격한 비정상 흐름의 테스트 사례를 재현했습니다. 수심 및 유속 수문 그래프와 같은 몇 가지 수력 학적 특성이 추정되었으며 측정 된 데이터와 매우 잘 일치했습니다.

특히 댐 브레이크 흐름이 서로 다른 건물에 가하는 동적인 힘도 시뮬레이션했습니다. 속도 유도 힘이 동적 힘에 미치는 영향 수준을 나타내는 매개 변수는 Froude 수와 입사 파동의 수심의 함수인 것으로 밝혀졌습니다. 또한 붕괴된 댐 사이트 폭 (b)과 초기 수위 (h0)는 충격력의 최대 값에 영향을 미치는 변수로 고려되었습니다.

Figure 1. (a) Configuration of experiment test (dimension in meters); (b) Gauges on the vertical front face of building.
Figure 1. (a) Configuration of experiment test (dimension in meters); (b) Gauges on the vertical front face of building.
Figure 2. (a) Distributed pressure profiles at centerline of front face of column; (b) Comparison of load-time histories simulated by different numerical models
Figure 2. (a) Distributed pressure profiles at centerline of front face of column; (b) Comparison of load-time histories simulated by different numerical models
Figure 3. Group of buildings in flooded area.
Figure 3. Group of buildings in flooded area.
Figure 4. Water depth and u-velocity profiles at gauge b.
Figure 4. Water depth and u-velocity profiles at gauge b.
Figure 5. Water hydrographs at gauges a and c.
Figure 5. Water hydrographs at gauges a and c.
Figure 6. Velocity component profiles at gauges a and c.
Figure 6. Velocity component profiles at gauges a and c.
Figure 7. Formation of incident and reflected waves.
Figure 7. Formation of incident and reflected waves.
Figure 8. Snapshots of streamlines of Froude number at different times: 1.0 s, 2.0 s, 5.0 s and 10 s.
Figure 8. Snapshots of streamlines of Froude number at different times: 1.0 s, 2.0 s, 5.0 s and 10 s.
Figure 9. Force in the flow direction exerted on 6 buildings.
Figure 9. Force in the flow direction exerted on 6 buildings.
Figure 10. The linear regression between forces per unit width (F) and q2b/h0.
Figure 10. The linear regression between forces per unit width (F) and q2b/h0.

Conclusions

댐 붕괴 흐름으로 인한 홍수 파도는 높은 속도 또는 큰 깊이가 관련되었을 때 건물에 큰 영향을 미칩니다. 본 논문에서는 2D 및 3D 수치 모델의 건물 및 건물 그룹에 대한 빠른 흐름에 의해 발생하는 유압 특성과 충격 부하를 추정할 수 있는 능력을 조사했습니다. 천수(shallow water) 방정식에 기초한 2D 수학 모델은 FDS 방법으로 해결되었으며, FDS 방법은 최신 버전의 Flow 3D 유체 역학 모델과 함께 사용되었습니다. 연구의 주요 발견은 다음과 같습니다.
(1) 수심 또는 속도 프로파일을 공식화하기 위해 2D 및 3D 수치 솔루션은 모두 매우 유사합니다. 제안된 2D 수치 모델은 정적 힘의 최대 값 뿐만 아니라 수심 및 속도 구성 요소를 포함하는 유압 특성을 예측하는 데 적합합니다. 그러나 LES 및 RAN 난류 모듈이 포함된 3D 유체역학 모델은 2D 얕은 흐름 모델이 1개만 제공하는 동안 두 개의 최고 충격 부하를 잘 포착할 수 있습니다. 일반적으로 3D 결과는 실험 결과와 더 가깝습니다.
(2) 여러 건물에 대한 정적 및 동적 힘은 모두 LES 모듈을 사용하여 Flow 3D에 의해 계산되었습니다. 건물에서 속도에 의한 힘과 압력의 역할은 위치에 따라 다릅니다. 댐 현장 근처에서, 속도 유도 힘은 댐 파괴 파동의 주 방향에서 멀리 떨어져 있거나 두 번째 배열에서 압력 힘이 더 중요합니다. 속도 유도 힘의 영향은 매개 변수 α에 의해 정량화되며, 이는 사고파의 Froude 숫자와 수심 함수로 수행됩니다. q2b/h0과 정적 힘과 동적 힘의 피크 강도 사이의 선형 회귀 관계는 합리적인 R-제곱 양으로 해결됩니다.

추가 연구에서, 제시된 2D 수치 모델의 견고성과 효과는 더 명확하게 드러날 것입니다. 대규모 도메인에 대한 홍수 흐름을 시뮬레이션하는 데 쉽게 적용할 수 있습니다. 또한, α 매개변수의 제안된 방정식(21)은 실제 사례 연구에서 다운스트림 영역의 건물에 대한 속도 유도 힘의 영향을 정확하게 평가하기 위한 매우 의미가 있습니다. 이 매개 변수의 정확도 수준을 높이려면 서로 다른 조건에서 장애물에 작용하는 여러 가지 힘 실험이 구현되어야 합니다.

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Figure 1. The bathymetry provided with the benchmark problem.

Performance Assessment of NAMI DANCE in Tsunami Evolution and Currents Using a Benchmark Problem

by 
Deniz Velioglu
 1,*,
Rozita Kian
 2,
Ahmet Cevdet Yalciner
 3 and
Andrey Zaytsev
 4
1Civil Engineering Department, Middle East Technical University, Ankara 06800, Turkey
2Ocean Engineering Department, University of Rhode Island, Narragansett, RI 02882, USA
3Civil Engineering Department, Middle East Technical University, Ankara 06800, Turkey
4Department of Applied Mathematics, Nizhny Novgorod State Technical University, Nizhny Novgorod 603950, Russia
*
Author to whom correspondence should be addressed.
Academic Editor: Richard P. Signell
J. Mar. Sci. Eng. 2016, 4(3), 49; https://doi.org/10.3390/jmse4030049
Received: 5 July 2016 / Revised: 2 August 2016 / Accepted: 12 August 2016 / Published: 18 August 2016
(This article belongs to the Special Issue Selected Papers from the 14th Estuarine and Coastal Modeling Conference)

Abstract

쓰나미 진화, 전파 및 침수의 수치 모델링은 현상에 관련된 수많은 매개 변수로 인해 복잡합니다. 쓰나미 모션을 해결하는 숫자 코드의 성능과 흐름 및 속도 패턴을 평가하는 것이 중요합니다. NAMI DANCE는 긴 파도 모델링을 위해 개발된 계산 도구입니다.

쓰나미 생성, 전파 및 침수 메커니즘의 수치 모델링 및 효율적인 시각화를 제공하고 쓰나미 매개 변수를 계산합니다. 긴 파도 이론에서, 물 입자의 수직 움직임은 압력 분포에 영향을 미치지 않습니다.

이러한 근사치와 소홀히 하는 수직 가속을 기반으로 질량 보존 및 모멘텀 방정식은 2차원 깊이 평균 방정식으로 줄어듭니다. NAMI DANCE는 유한차 계산 방법을 사용하여 긴 파도 문제에서 선형 및 비선형 형태의 깊이 평균 얕은 수식을 해결합니다.

이 연구에서 NAMI DANCE는 미국 포틀랜드에서 열린 2015 년 국립 쓰나미 위험 완화 프로그램 (NTHMP) 연례 회의에서 논의된 벤치 마크 문제에 적용됩니다.

벤치마크 문제는 하나의 독방 파도가 해양 섬 특징이 있는 삼각형 모양의 선반을 전파하는 일련의 실험을 특징으로 합니다. 이 문제는 섬 부근에서 상세한 무료 표면 고도 및 속도 의 타임 시리즈를 제공합니다. 결과를 비교한 결과, NAMI DANCE는 긴 파도 진화, 전파, 증폭 및 쓰나미 전류를 만족스럽게 예측할 수 있음을 보여주었습니다.

키워드: 수치 모델링;쓰나미 전류;깊이 평균 방정식;벤치마크,numerical modeling; tsunami currents; depth-averaged equation; benchmark

쓰나미는 해저 지진, 수중 산사태, 화산 폭발 또는 큰 운석 파업으로 인한 해저의 갑작스런 움직임에 의해 생성되는 큰 파도입니다. 쓰나미 파도는이 현상의 가장 파괴적인 매개 변수로 받아 들여진다; 그러나 큰 파도 움직임에 의해 트리거되는 전류는 경우에 따라 매우 치명적일 수 있습니다.

분지 공명 및 기하학적 증폭은 폐쇄 된 분지에서 쓰나미 영향의 지역 배율에 대한 두 가지 합리적으로 잘 이해된 메커니즘이며, 일반적으로 항구 또는 항구에서 쓰나미 위험 잠재력을 추정 할 때 조사 되는 메커니즘입니다. 반면에 전류에 대한 이해력과 예측 능력은부족하다[1]. 

이 연구는 수치 도구를 사용하여 쓰나미 진화, 전파 및 증폭뿐만 아니라 쓰나미 전류의 추정에 2 차원 깊이 평균 천수(shallow water)모델 방정식의 충분성을 조사하는 것을 목표로; 즉 나미 댄스. 1970 년대 이후, 독방 파도는 일반적으로 실험 및 수학 연구에서, 쓰나미를 모델링하는 데 사용되었습니다[2]. 

이러한 점에서 수치 코드는 복잡한 목욕을 통해 단일 독방 파도의 진화와 전파에 초점을 맞춘 벤치마크 문제에 적용됩니다. 이 문제는 선반의 근해에 위치한 섬 특징이 있는 삼각형 모양의 선반을 전파할 때 단일 고독한 파도의 변형을 분석하는 일련의 실험을 설명합니다. 섬 부근에 형성되는 해류도 실험에서 조사된다.

이 연구에 사용된 벤치마크 문제는 미국 포틀랜드에서 개최된 2015 년 국립 쓰나미 위험 완화 프로그램 (NTHMP) 워크샵의 벤치마크 문제 #5.3]. 벤치마크 데이터와 수치 결과를 비교하여 2차원 깊이 평균 얕은 수식은 쓰나미 파도 진화와 해류에 대해 만족스러운 결과를 제공하므로 쓰나미 완화 전략을 결정하는 동안 사용하기에 충분한 도구임을 관찰합니다.

Figure 1. The bathymetry provided with the benchmark problem.
Figure 1. The bathymetry provided with the benchmark problem.
Figure 2. Model parameters: (a) bathymetry of the numerical model, NAMI DANCE; (b) incoming wave.
Figure 2. Model parameters: (a) bathymetry of the numerical model, NAMI DANCE; (b) incoming wave.
Figure 3. Comparison of free surface elevation (FSE) results: (a) X = 7.5 m and Y = 0.0 m at Gage 1; (b) X = 13.0 m and Y = 0.0 m at Gage 2; (c) X = 21.0 m and Y = 0.0 m at Gage 3; (d) X = 7.5 m and Y = 5.0 m at Gage 4; (e) X = 13.0 m and Y = 5.0 m at Gage 5; (f) X = 21.0 m and Y = 5.0 m at Gage 6; (g) X = 25.0 m and Y = 0.0 m at Gage 7; (h) X = 25.0 m and Y = 5.0 m at Gage 8. Black line represents benchmark data, red line represents numerical results.
Figure 3. Comparison of free surface elevation (FSE) results: (a) X = 7.5 m and Y = 0.0 m at Gage 1; (b) X = 13.0 m and Y = 0.0 m at Gage 2; (c) X = 21.0 m and Y = 0.0 m at Gage 3; (d) X = 7.5 m and Y = 5.0 m at Gage 4; (e) X = 13.0 m and Y = 5.0 m at Gage 5; (f) X = 21.0 m and Y = 5.0 m at Gage 6; (g) X = 25.0 m and Y = 0.0 m at Gage 7; (h) X = 25.0 m and Y = 5.0 m at Gage 8. Black line represents benchmark data, red line represents numerical results.
Figure 4. Comparison of results: (a) horizontal velocity in x-direction, U, recorded at X = 13.0 m, Y = 0.0 m and Z = 0.75 m at Gage 2; (b) horizontal velocity in y-direction, V, recorded at X = 13.0 m, Y = 0.0 m and Z = 0.75 m at Gage 2; (c) horizontal velocity in x-direction, U, recorded at X = 21.0 m, Y = −5.0 m and Z = 0.77 m at Gage 9; (d) horizontal velocity in y-direction, V, recorded at X = 21.0 m, Y = −5.0 m and Z = 0.77 m at Gage 9. Black line represents benchmark data, red line represents numerical results.
Figure 4. Comparison of results: (a) horizontal velocity in x-direction, U, recorded at X = 13.0 m, Y = 0.0 m and Z = 0.75 m at Gage 2; (b) horizontal velocity in y-direction, V, recorded at X = 13.0 m, Y = 0.0 m and Z = 0.75 m at Gage 2; (c) horizontal velocity in x-direction, U, recorded at X = 21.0 m, Y = −5.0 m and Z = 0.77 m at Gage 9; (d) horizontal velocity in y-direction, V, recorded at X = 21.0 m, Y = −5.0 m and Z = 0.77 m at Gage 9. Black line represents benchmark data, red line represents numerical results.

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圖1. 1 南海孤立內波空間分布圖（Hsu et al., 2000）

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

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

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

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

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

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

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

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

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

요약

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

圖4. 53 內波在三角形前坡反轉為順時針渦流，後坡面上形成逆時針渦流（t = 63 s）
圖4. 53 內波在三角形前坡反轉為順時針渦流，後坡面上形成逆時針渦流（t = 63 s）
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Mixing Tank with FLOW-3D

CFD Stirs Up Mixing 일반

CFD (전산 유체 역학) 전문가가 필요하고 때로는 실행하는데 몇 주가 걸리는 믹싱 시뮬레이션의 시대는 오래 전입니다. 컴퓨팅 및 관련 기술의 엄청난 도약에 힘 입어 Ansys, Comsol 및 Flow Science와 같은 회사는 엔지니어의 데스크톱에 사용하기 쉬운 믹싱 시뮬레이션을 제공하고 있습니다.

“병렬화 및 고성능 컴퓨팅의 발전과 템플릿화는 비전문 화학 엔지니어에게 정확한 CFD 시뮬레이션을 제공했습니다.”라고 펜실베이니아 주 피츠버그에있는 Ansys Inc.의 수석 제품 마케팅 관리자인 Bill Kulp는 말합니다 .

흐름 개선을위한 실용적인 지침이 필요하십니까? 다운로드 화학 처리의 eHandbook을 지금 흐름 도전 싸우는 방법!

예를 들어, 회사는 휴스턴에있는 Nalco Champion과 함께 프로젝트를 시작했습니다. 이 프로젝트는 시뮬레이션 전문가가 아닌 화학 엔지니어에게 Ansys Fluent 및 ACT (분석 제어 기술) 템플릿 기반 시뮬레이션 앱에 대한 액세스 권한을 부여합니다. 새로운 화학 물질을위한 프로세스를 빠르고 효율적으로 확장합니다.

Giving Mixing Its Due

“화학 산업은 CFD와 같은 계산 도구를 사용하여 많은 것을 얻을 수 있지만 혼합 프로세스는 단순하다고 가정하기 때문에 간과되는 경우가 있습니다. 그러나 최신 수치 기법을 사용하여 우수한 성능을 달성하는 흥미로운 방법이 많이 있습니다.”라고 Flow Science Inc. , Santa Fe, NM의 CFD 엔지니어인 Ioannis Karampelas는 말합니다 .

이러한 많은 기술이 회사의 Flow-3D Multiphysics 모델링 소프트웨어 패키지와 전용 포스트 프로세서 시각화 도구 인 FlowSight에 포함되어 있습니다.

“모든 상업용 CFD 패키지는 어떤 형태의 시각화 도구와 번들로 제공되지만 FlowSight는 매우 강력하고 사용하기 쉽고 이해하기 쉽게 설계되었습니다. 예를 들어, 프로세스를 재 설계하려는 엔지니어는 다양한 설계 변경의 효과를 평가하기 위해 매우 직관적인 시각화 도구가 필요합니다.”라고 그는 설명합니다.

이 접근 방식은 실험 측정을 얻기 어려운 공정 (예 : 쉽게 측정 할 수없는 매개 변수 및 독성 물질의 존재로 인해 본질적으로 위험한 공정)을 더 잘 이해하고 최적화하는데 특히 효과적입니다.

동일한 접근 방식은 또한 믹서 관련 장비 공급 업체가 고객 요구에 맞게 제품을보다 정확하게 개발하고 맞춤화하는 데 도움이되었습니다. “이는 불필요한 프로토 타이핑 비용이나 잠재적 인 과도한 엔지니어링을 방지합니다. 두 가지 모두 일부 공급 업체의 문제였습니다.”라고 Karampelas는 말합니다.

CFD 기술 자체는 계속해서 발전하고 있습니다. 예를 들어, 수치 알고리즘의 관점에서 볼 때 구형 입자의 상호 작용이 열 전달을 적절하게 모델링하는 데 중요한 다양한 문제에 대해 이산 요소 모델링을 쉽게 적용 할 수있는 반면, LES 난류 모델은 난류 흐름 패턴을 정확하게 시뮬레이션하는 데 이상적입니다.

컴퓨팅 리소스에 대한 비용과 수요에도 불구하고 Karampelas는 난류 모델의 전체 제품군을 제공 할 수있는 것이 중요하다고 생각합니다. 특히 LES는 이미 대부분의 학계와 일부 산업 (예 : 전력 공학)에서 선택하는 방법이기 때문입니다. .

그럼에도 불구하고 CFD의 사용이 제한적이거나 비실용적 일 수있는 경우는 확실히 있습니다. 여기에는 나노 입자에서 벌크 유체 증발을 모델링하는 것과 같이 관심의 규모가 다른 규모에 따라 달라질 수있는 문제와 중요한 물리적 현상이 아직 알려지지 않았거나 제대로 이해되지 않았거나 아마도 매우 복잡한 문제 (예 : 모델링)가 포함됩니다. 음 펨바 효과”라고 Karampelas는 경고합니다.

반면에 더욱 강력한 하드웨어와 업데이트 된 수치 알고리즘의 출현은 CFD 소프트웨어를 사용하여 과다한 설계 및 최적화 문제를 해결하기위한 최적의 접근 방식이 될 것이라고 그는 믿습니다.

“복잡한 열교환 시스템 및 새로운 혼합 기술과 같이 점점 더 복잡한 공정을 모델링 할 수있는 능력은 가까운 장래에 가능할 수있는 일을 간단히 보여줍니다. 수치적 방법 사용의 주요 이점은 설계자가 상상력에 의해서만 제한되어 소규모 믹서에서 대규모 반응기 및 증류 컬럼에 이르기까지 다양한 화학 플랜트 공정을 최적화 할 수있는 길을 열어 준다는 것입니다. 실험적 또는 경험적 접근 방식은 항상 관련성이 있지만 CFD가 미래의 엔지니어를위한 선택 도구가 될 것이라고 확신합니다.”라고 그는 결론을 내립니다.


Seán Ottewell은 Chemical Processing의 편집장입니다. sottewell@putman.net으로 이메일을 보낼 수 있습니다 .

기사 원문 : https://www.chemicalprocessing.com/articles/2017/cfd-stirs-up-mixing/

Figure 10.—Temperature contour time sequence for an EDS scale propellant tank at a jet mixing velocity of 0.06 m/s.

Computational Fluid Dynamics (CFD) Simulations of Jet Mixing in Tanks of Different Scales

NASA/TM—2010-216749

Kevin Breisacher and Jeffrey Moder
Glenn Research Center, Cleveland, Ohio

Prepared for the57th Joint Army-Navy-NASA-Air Force (JANNAF) Propulsion Meetingsponsored by the JANNAF Interagency Propulsion CommitteeColorado Springs, Colorado, May 3–7, 2010

Abstract

극저온 추진제의 장기 공간 저장을 위해 축류 제트 믹서는 탱크 압력을 제어하고 열 층화를 줄이기위한 하나의 개념입니다. 1960 년대부터 현재까지 10 피트 이하의 탱크 직경에 대한 광범위한 지상 테스트 데이터가 존재합니다.

Ares V EDS (Earth Departure Stage) LH2 탱크 용으로 계획된 것과 같이 직경이 30 피트 정도 인 탱크 용 축류 제트 믹서를 설계하려면 훨씬 더 작은 탱크에서 사용 가능한 실험 데이터를 확장하고 미세 중력을 설계해야 합니다.

이 연구는 10 배 차이가 나는 2 개의 탱크 크기에서 기존의 지상 기반 축류 제트 혼합 실험의 시뮬레이션을 수행하여 이러한 규모의 변화를 처리하는 전산 유체 역학 (CFD)의 능력을 평가합니다. 저궤도 (LEO) 해안 동안 Ares V 스케일 EDS LH2 탱크에 대한 여러 축 제트 구성의 시뮬레이션이 평가되고 선택된 결과도 제공됩니다.

두 가지 탱크 크기 (직경 1 및 10 피트)의 물을 사용하여 General Dynamics에서 1960 년대에 수행한 제트 혼합 실험 데이터를 사용하여 CFD 정확도를 평가합니다. 제트 노즐 직경은 직경 1 피트 탱크 실험의 경우 0.032 ~ 0.25 인치, 직경 10 피트 탱크 실험의 경우 0.625 ~ 0.875 인치였습니다.

제트 믹서를 켜기 전에 두 탱크에서 열 층화 층이 생성되었습니다. 제트 믹서 효율은 층화 층이 섞일 때까지 탱크의 열전대 레이크의 온도를 모니터링하여 결정되었습니다. 염료는 층화된 탱크에 자주 주입되었고 침투가 기록되었습니다. 실험 데이터에서 사용 가능한 속도나 난류량은 없었습니다.

제시된 시뮬레이션에는 자유 표면 추적 (Flow Science, Inc.의 FLOW-3D)이 포함된 시판되고 시간 정확도가 높은 다차원 CFD 코드가 사용됩니다. 서로 다른 시간에 탱크의 다양한 축 위치에서 계산 된 온도와 실험적으로 관찰된 온도를 비교합니다. 획득한 합의에 대한 다양한 모델링 매개 변수의 영향을 평가합니다.

Introduction

Constellation 프로그램의 일부인 Ares V는 우주 비행사를 달로 돌려 보내도록 설계된 무거운 리프트 발사기입니다. Ares V 스택의 일부인 EDS (Earth Departure Stage)는 지구의 중력에서 벗어나 승무원 차량과 달 착륙선을 달로 보내는데 필요합니다.

이러한 차량의 질량과 달로 보내는 데 필요한 에너지 때문에 EDS의 액체 수소(LH2)와 액체 산소(LO2) 추진제 탱크는 매우 클 것입니다(직경 10m). 탱크 내부로의 환경적 열 누출로 인해 혼합 장치를 포함한 열역학적 환기 시스템(TV)은 설계 한계 내에서 탱크 압력을 유지하고 엔진 시동에 필요한 한도 내에서 액체 온도를 유지하기 위해 며칠의 순서에 따라 공간 내 저장 기간 동안 필요할 수 있습니다.

이러한 혼합 장치 중 하나는 그림 1과 2와 같이 탱크 바닥 근처에 있는 (순가속과 관련하여) 탱크 축을 따라 중심에 있는 축 제트입니다. 축방향 제트 혼합기와 TVS에 통합된 것은 1960년대 중반부터 연구되어 왔으며(참조 1~5), 광범위한 축방향 제트 접지 테스트 데이터(비사이로젠(참조 1~9), 극저온(참조 10~16) 유체 사용), 에탄올을 사용한 일부 드롭 타워 테스트 데이터(참조 17 및 18)가 있습니다. 극저온 추진제를 사용하는 축방향 제트에 대한 기존 접지 테스트 데이터는 3m(10ft) 이하의 탱크 직경으로 제한됩니다.

저자가 알고 있는 바와 같이, 현재 임계 미달의 극저온 추진체를 사용하는 폐쇄형 탱크에 축방향 제트가 포함된 낙하탑, 항공기 또는 우주 비행 시험 데이터는 없습니다.

축방향 제트(Axial jet)는 지구 저궤도(LEO) 연안의 며칠 동안 EDS LH2 탱크에서 작동하는 혼합 장치의 후보 중 하나입니다. 제안된 EDS 탱크 척도의 극저온 저장 탱크에서 작동하는 축 제트 실험 데이터가 존재하지 않기 때문에, EDS 탱크를 위한 축 제트 TV의 초기 설계는 기존 데이터에 대해 고정된 상관 관계 및 CFD 분석에 의존할 필요가 있습니다.

이 연구는 두 개의 탱크 척도에서 크기 순서로 다른 축방향 제트 열분해 성능을 예측하기 위한 CFD 정확도 평가의 현재 진행 상황을 보고합니다. CFD 시뮬레이션은 물을 작동 유체로 사용하는 접지 테스트 축 제트 데이터(참조 1 – 4)와 비교됩니다. 이 평가를 위해 선택된 CFD 코드는 Flow Science(참조 21)의 상용 코드 FLOW-3D로, 극저온 저장 탱크 및 축방향 제트(참조 22~24)의 이전 분석에서 사용되었습니다.

LEO의 대표적인 EDS LH2 탱크에 대한 예비 축 제트 시뮬레이션도 여러 축 제트 구성에 대해 수행됩니다. 이러한 축방향 제트 구성의 열분해 성능을 평가하고 선택된 결과를 제시합니다.

이러한 예비 축방향 제트 EDS 시뮬레이션은 비교적 짧은 시간 동안 혼합기 성능만 평가합니다. 탱크 열 누출, 위상 변화 및 일반적인 자기 압력(제트 오프)/압력 붕괴(제트 온) 사이클을 포함한 보다 상세한 시뮬레이션이 향후 작업에서 추진될 수 있습니다.

Figure 1.—Schematic of the small water tank / Figure 2.—Schematic of the large water tank
Figure 1.—Schematic of the small water tank / Figure 2.—Schematic of the large water tank
Figure 5.—Temperature contours for large tank jet mixing simulation. (Temperature contour range 294 to 302 K)
Figure 5.—Temperature contours for large tank jet mixing simulation. (Temperature contour range 294 to 302 K)

상세 내용은 원문을 참조하시기 바랍니다.

Figure 9.—Schematic of a representative EDS scale propellant tank.
Figure 9.—Schematic of a representative EDS scale propellant tank.
Figure 10.—Temperature contour time sequence for an EDS scale propellant tank at a jet mixing velocity of 0.06 m/s.
Figure 10.—Temperature contour time sequence for an EDS scale propellant tank at a jet mixing velocity of 0.06 m/s.
Figure 14.—Temperature contour at t = 1000 s for the five jet mixer with a 0.06 m/s jet velocity
Figure 14.—Temperature contour at t = 1000 s for the five jet mixer with a 0.06 m/s jet velocity

Summary and Conclusions

사용 가능한 유사성 상관 관계를 사용하는 스케일링 전략은 EDS 클래스 제트 믹서에 대한 적절한 제트 크기 및 작동 조건을 결정하기 위해 개발되었습니다. 물 탱크 시뮬레이션에서 결정된 모델링 매개 변수를 사용하여 열 층화를 제어하기 위해 제트 믹서를 사용하여 EDS 등급 추진제 탱크의 혼합 이력에 대한 CFD 시뮬레이션을 수행했습니다.

시뮬레이션 결과는 다양한 믹싱 동작을 보여 주며 유사성 매개 변수의 사용에서 예상되는 것과 일치했습니다. 이러한 결과는 하위 규모 테스트 및 유사성 상관 관계와 함께 CFD 시뮬레이션이 EDS 등급 탱크를위한 효율적인 제트 믹서 설계를 허용 할 것이라는 확신을 제공합니다.

CFD 시뮬레이션은 다양한 크기의 직경과 제트를 가진 탱크의 제트 믹서에서 수행되었습니다. 1 피트 직경의 물 탱크에서 제트 혼합에 대해 사용 가능한 실험 데이터와 합리적으로 일치하는 모델링 매개 변수가 결정되었습니다. 동일한 모델링 매개 변수를 사용하여 대략 10 배 정도 떨어져있는 스케일로 워터 제트 혼합 실험에서 혼합을 시뮬레이션했습니다. 시뮬레이션 결과는 실험 온도 데이터와 잘 일치하는 것으로 나타났습니다.

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Figure 2.6 ESI apparatus for offline analysis with microscope imaging.

MODELING AND CHARACTERIZATION OF MICROFABRICATED EMITTERS: IN PURSUIT OF IMPROVED ESI-MS PERFORMANCE

미세 가공 방사체의 모델링 및 특성화 : 개선된 ESI-MS 성능 추구

by XINYUN WU

A thesis submitted to the Department of Chemistry in conformity with the requirements for the degree of Master of Science Queen’s University Kingston, Ontario, Canada December, 2011 Copyright © Xinyun Wu, 2011

Abstract

ESI (Electrospray ionization)는 특히 탁월한 감도, 견고성 및 단순성으로 대형 생체 분자를 분석하는 데있어 질량 분석 (MS)에 매우 귀중한 기술이었습니다. ESI 기술 개발에 많은 노력을 기울였습니다. 그 형태와 기하학적 구조가 전기 분무 성능과 추가 MS 감지에 중추적 인 것으로 입증 되었기 때문입니다.

막힘 및 낮은 처리량을 포함하여 전통적인 단일 홀 이미터의 본질적인 문제는 기술의 적용 가능성을 제한합니다. 이 문제를 해결하기 위해 현재 프로젝트는 향상된 ESI-MS 분석을위한 다중 전자 분무(MES) 방출기를 개발하는데 초점을 맞추고 있습니다.

이 논문에서는 스프레이 전류 측정을 위한 전기 분무와 오프라인 전기 분무 실험을 위한 전산 유체 역학 (CFD) 시뮬레이션의 공동 작업이 수행되었습니다. 전기 분무 성능에 대한 다양한 이미터 설계의 영향을 테스트하기 위해 수치 시뮬레이션이 사용되었으며 실험실 결과는 가이드 및 검증으로 사용되었습니다.

CFD 코드는 Taylor-Melcher 누설 유전체 모델(LDM)을 기반으로 하며 과도 전기 분무 공정이 성공적으로 시뮬레이션되었습니다.

이 방법은 750 μm 내경 (i.d.) 이미 터를 통해 먼저 검증되었으며 20 μm i.d.에 추가로 적용되었습니다. 모델. 전기 분무 공정의 여러 단계가 시각적으로 시연되었으며 다양한 적용 전기장 및 유속에서 분무 전류의 변화에 ​​대한 정량적 조사는 이전 시뮬레이션 및 측정과 잘 일치합니다.

단일 조리개 프로토 타입을 기반으로 2 홀 및 3 홀 이미터로 MES 시뮬레이션을 수행했습니다. 시뮬레이션 예측은 실험 결과와 유사하게 비교되었습니다. 이 작업의 증거는 CFD 시뮬레이션이 MES의 이미 터 설계를 테스트하는 효과적인 수치 도구로 사용될 수 있음을 입증했습니다.

이 작업에서 달성 된 마이크로 스케일 에미 터 전기 분무의 성공적인 시뮬레이션에 대한 벤치마킹 결과는 현재까지 발표 된 전기 분무에 대한 동적 시뮬레이션의 가장 작은 규모로 여겨집니다.

Co-Authorship

공동 저자: 이 논문에 대한 모든 연구는 Natalie M. Cann 박사와 Richard D. Oleschuk 박사의 지도하에 완료되었습니다. 다중 전자 분무에 관한 4 장에서 제시된 연구 작업의 일부는 Ramin Wright가 공동 저술했으며, 이 작업은 press에서 다음 논문에서 인용되었습니다.

ibson,G.T.T.; Wright, R.D.; Oleschuk, R.D. Multiple electrosprays generated from a single poly carbonate microstructured fibre. Journal of Mass Spectrometry, 2011, in press.

Chapter 1 Introduction

소프트 이온화 방법으로 ESI (electrospray ionization)의 도입은 질량 분석법 (MS)의 적용 가능성에 혁명을 일으켰습니다. 이 기술의 부드러운 특징은 상대적으로 높은 전하를 가진 이온을 생성하는 고유한 이점으로 인해 액상에서 직접 펩티드 및 단백질과 같은 큰 생체 분자를 분석 할 수 있게했습니다 [1].

지난 10 년 동안 ESI-MS는 놀라운 성장을 보였으며 현재는 단백질 체학, 대사 체학, 글리코 믹스, 합성 화학자를 위한 식별 도구 등 다양한 생화학 분야에서 광범위하게 채택되고 있습니다 [2-3].

ESI-MS는 겔 전기 영동과 같은 생물학적 분자에 대한 기존의 질량 측정 기술보다 훨씬 빠르고 민감하며 정확합니다. 또한, 액체상에서 직접 분석 할 수 있는 큰 비 휘발성 분자의 능력은 고성능 액체 크로마토 그래피 (HPLC) 및 모세관 전기 영동 (CE)과 같은 업스트림 분리 기술과의 결합을 가능하게합니다 [4].

일반적인 ESI 공정은 일반적으로 액적 형성, 액적 수축 및 기상 이온의 최종 형성을 포함합니다. 일렉트로 스프레이의 성능에 영향을 미치는 많은 요소 중에서 스프레이를 위한 이미터의 구조 (즉, 기하학, 모양 등)가 중요한 요소입니다.

전통적인 전기 분무 이미터는 일반적으로 풀링 또는 에칭 기술로 제작 된 단일 채널 테이퍼 형 또는 비 테이퍼 형입니다. 그러나 이러한 이미터는 종종 막힘, 부적절한 처리량 등과 같은 문제로 어려움을 겪습니다. [5]

향상된 감도 및 샘플 활용을 위해 다중 스프레이를 생성하는 새로운 이미터 설계 개발로 분명한 발전이 있었습니다. 새로운 ESI 이미터 설계에 대한 연구는 실험적으로나 이론적으로 큰 관심을 불러 일으켰습니다 [3]. 그러나 ESI의 복잡한 물리적 과정은 팁 형상 외에도 많은 다른 변수에 의존하기 때문에 연구간 직접 비교의 어려움은 장애물이 됩니다.

또한 새로운 나노 이미터 제조 및 테스트 비용이 상당히 높을 수 있습니다. 이 논문은 CFD 시뮬레이션 도구를 활용하여 가상 랩을 설정함으로써 이러한 문제를 해결합니다. 다른 매개 변수로 인해 상호 연결된 변경 없이 다양한 이미터 설계를 비교할 수 있도록 이상적으로 균일한 물리적 조건을 제공합니다.

맞춤 제작된 프로토 타입의 실험 측정 값도 수집되어 더 나은 계산 체계를 형성하는 데 도움이 되는 지침과 검증을 모두 제공합니다. 특히 이 분야의 주요 미래 플랫폼으로 여겨지는 다중 노즐 이미 터 설계에 중점을 둘 것입니다.

전기 분무 거동에 영향을 미치는 요인에 대한 추가 기본 연구는 다양한 기하학적 및 작동 매개 변수와 관련하여 수행됩니다. 이는 보다 효율적이고 견고한 이미터의 개발을 가능하게 할 뿐만 아니라 더 넓은 영역에서 ESI의 적용을 향상시킬 수 있습니다.

Figure 1.1Schematic setup for ESI-MS technique
Figure 1.1Schematic setup for ESI-MS technique
Figure 1.2 Schematic of major processes occurring in electrospray [5].
Figure 1.2 Schematic of major processes occurring in electrospray [5].
Figure 1.3 Illustration of detailed geometric parameters of a spraying Taylor cone wherera is the radius of curvature of the best fitting circle at the tip of the cone; re is the radius of the emission region for droplets at the tip of a Taylor cone;is the liquid cone angle.
Figure 1.3 Illustration of detailed geometric parameters of a spraying Taylor cone wherera is the radius of curvature of the best fitting circle at the tip of the cone; re is the radius of the emission region for droplets at the tip of a Taylor cone;is the liquid cone angle.
Figure 1.4 (A)Externally tapered emitter (B) Optical image of a clogged tapered emitter with normal use [46].
Figure 1.4 (A)Externally tapered emitter (B) Optical image of a clogged tapered emitter with normal use [46].
Figure 1.5 (A)Three by three configuration of an emitter array made with polycarbonate using laser ablation; (B) Photomicrograph of nine stable electrosprays generated from the nine-emitter array [52]
Figure 1.5 (A)Three by three configuration of an emitter array made with polycarbonate using laser ablation; (B) Photomicrograph of nine stable electrosprays generated from the nine-emitter array [52]
Figure 1.6 SEM images of the distal ends of four multichannel nanoelectrospray emitters and a tapered emitter: (A) 30 orifice emitter; (B) 54 orifice emitter; (C) 84 orifice emitter; (D) 168 orifice emitter; Scale bars in A, B, and C represent 50 μm, and 100 μm in D[54]
Figure 1.6 SEM images of the distal ends of four multichannel nanoelectrospray emitters and a tapered emitter: (A) 30 orifice emitter; (B) 54 orifice emitter; (C) 84 orifice emitter; (D) 168 orifice emitter; Scale bars in A, B, and C represent 50 μm, and 100 μm in D[54]
Figure 1.7 Photomicrographs of electrospray from of a 168-hole MCN emitter at different flow rates. (A) A traditional integrated Taylor cone observed from offline electrospray of water with 0.1% formic acid at 300 nL/min; (B) A mist of coalesced Taylor cones observed from offline electrospray at 25 nL/min[54]
Figure 1.7 Photomicrographs of electrospray from of a 168-hole MCN emitter at different flow rates. (A) A traditional integrated Taylor cone observed from offline electrospray of water with 0.1% formic acid at 300 nL/min; (B) A mist of coalesced Taylor cones observed from offline electrospray at 25 nL/min[54]
Figure 1.8 Circular arrays of etched emitters for better electric field homogeneity [53].
Figure 1.8 Circular arrays of etched emitters for better electric field homogeneity [53].
Figure 2.6 ESI apparatus for offline analysis with microscope imaging.
Figure 2.6 ESI apparatus for offline analysis with microscope imaging.
Figure 3.9 Typical panel for displaying instant simulation result during simulation process.
Figure 3.9 Typical panel for displaying instant simulation result during simulation process.
Figure 5.3 Generation of a Taylor cone-jet mode (simulation) plotted with iso-potential lines at times (Top to bottom panels correspond to 0.002 s, 0.012 s, 0.018 s, 0.08 s respectively).
Figure 5.3 Generation of a Taylor cone-jet mode (simulation) plotted with iso-potential lines at times (Top to bottom panels correspond to 0.002 s, 0.012 s, 0.018 s, 0.08 s respectively).
Figure 5.8 (A) Taylor cone-jet profiles with different contact angle of 30 degrees and 20 degrees (B) under the same physical conditions of 6 kV and 0.04 m/s. (C) Cone-jet profile generated from a tapered tip with a 20 degree contact angle at 6 kV and 0.04 m/s (as a comparison with (B)).
Figure 5.8 (A) Taylor cone-jet profiles with different contact angle of 30 degrees and 20 degrees (B) under the same physical conditions of 6 kV and 0.04 m/s. (C) Cone-jet profile generated from a tapered tip with a 20 degree contact angle at 6 kV and 0.04 m/s (as a comparison with (B)).

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Bibliography

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FLOW-3D 용어 사전 테이블

FLOW-3D Glossary | FLOW-3D 용어 사전

FLOW-3D 용어 사전 / 용어 설명

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FLOW-3D 용어 사전 / 용어 설명

Drift Flux

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

배플

얇은 형상 조각을 나타내는데 사용되는 2 차원 개체입니다. 이들은 전처리기에 의해 셀면으로 이동되고 유체의 흐름을 부분적으로 또는 완전히 차단하는 역할을 합니다. 배플은 지정된 열 전달 계수를 가질 수 있으며 배플을 통과하는 양(플럭스 표면)을 측정하는 데 사용할 수 있습니다.

Two-dimensional objects that are used to represent thin pieces of geometry. They are moved by the preprocessor to cell faces and act to partially, or completely block the flow of fluid. Baffles can have heat transfer coefficients specified and can be used to measure quantities that pass through them (a flux surface).

경계 조건

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

Defines the solution at the extents of the domain. It is important to choose boundary conditions that represent the true condition of the flow at the boundary location.

CFD

CFD (Computational Fluid Dynamics)는 수치 솔루션을 통해 컴퓨터의 유체 흐름을 시뮬레이션 하는 유체 역학의 한 분야입니다.

Computational Fluid Dynamics (CFD), the branch of fluid mechanics dedicated to simulating the flow of fluid on a computer via numerical solutions.

Complements

Complements를 정의합니다. 예를 들어, 솔리드 구의 complements는 솔리드 재료로 둘러싸인 구형 구멍입니다.

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

Client

클라이언트 컴퓨터는 자신이 FLOW-3D를 실행하고 있지만, FLOW-3D 소프트웨어 라이선스는 다른 컴퓨터 (서버 컴퓨터)에서 획득하는 컴퓨터를 의미합니다.

A client machine is a computer that runs FLOW-3D  but acquires the software license from a different machine (the server machine)

Components

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

Components define objects in space and are comprised of subcomponents. A component can have material properties such as thermal conductivity, specific heat and surface roughness.

Custom result

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

Graphical displays of data generated by the user during the simulation or after it has completed. To generate, the user must open an flsgrf results file and then select the plotting parameter (e.g., portion of domain to plot, quantity to plot, etc.).

Domain

지배 방정식을 풀 영역입니다. 이것은 메쉬의 범위에 의해 정의됩니다.

The region in which the governing equations are to be solved. This is defined by the extents of the mesh.

Diagnostics

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

A suite of files that contain information on the progress of the preprocessor and solver as well as errors and warnings.

EPSI

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

The convergence criterion that was used to determine at what point the pressure/continuity iterations have converged. With the default numerical settings, this value is automatically computed by FLOW-3D  and becomes smaller as the time step increases.

Existing result

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

A plot file that is automatically created, either at the end of preprocessing or the end of the solver run- prpplt.* or flsplt.*.

F3D_HOME

FLOW-3D 프로그램 파일이 있는 디렉토리를 정의하는 환경 변수.

Environment variable that defines the directory where the FLOW-3D  program files are located.

Floating license

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

A license that allows FLOW-3D  to be run on a network of computers with each client machine accessing the license on a server machine. The maximum number of concurrent simulations is limited by the number of solver tokens purchased.

Flsgrf file

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

Results file produced by the solver. This file contains information produced at predefined time intervals and is used to produce graphical displays. Used by the postprocessor during custom plotting.

Flsplt file

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

Plot file produced automatically by the solver. This file contains basic information on history data, mesh, etc. from the simulation as well as any pre-defined graphics requests in the $GRAFIC namelist in prepin.*.

Fluid #1 surface area

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

The free-surface area in the chosen length units squared. This is only relevant for problems with a sharp interface.

Fluid thermal energy

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

The total thermal energy contained by all the fluid present in the domain (relevant only for simulations with energy transport turned on).

Free surface

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

The interface between fluid and void. In FLOW-3D , this interface is assumed to be shear-free, meaning that any gas in the void space exerted negligible traction on the fluid.

GUI

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

“Graphical User Interface”. The GUI presents the graphical panels, dialog boxes and windows that allow the user to control FLOW-3D .

Iteration count

각 시간 단계에서 필요한 압력/연속 반복 횟수입니다. 압력/연속성 반복은 유체 볼륨이 유지되도록 하고 유체 전체에서 올바른 압력을 계산하는 데 필요합니다.

The number of pressure/continuity iterations required at each time step. The pressure/continuity iterations are necessary to ensure that the fluid volume is maintained and to compute the correct pressure throughout the fluid.

License file

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

Electronic file provided by Flow Science that contains encrypted information enabling the user to run FLOW-3D .

License server

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

Computer on which the FLEXlm licensing software is installed to enable the operation of a floating license system. FLOW-3D  does not need to be installed on the license server.

Licensing

FLOW-3D 실행을 제어하는 ​​FLEXlm 소프트웨어.

FLEXlm software that controls the running of FLOW-3D .

Max. residual

압력/연속성 반복의 최종 반복에서 연속성 방정식의 실제 발산. 이 값은 메시지가 나타나지 않는 한 일반적으로 epsi보다 작습니다 .

The actual divergence of the continuity equation on the final iteration of the pressure/continuity iterations. This value is usually smaller than epsi unless the message, pressure iteration did not converge in xxxx iterations appears.

Mean kinetic energy

모든 계산 셀의 운동 에너지의 합을 도메인에 존재하는 총 유체 질량으로 나눈 값입니다. 이 양이 시간이 지남에 따라 변하지 않으면 정상 상태에 도달했음을 나타내는 좋은 지표입니다.

The sum of kinetic energy of all the computational cells, divided by the total mass of fluid present in the domain. When this quantity ceases to change over time, it is a good indicator that steady-state has been reached.

Node-locked license

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

A license that is locked to a particular computer. A node-locked license cannot be accessed across a network, and so is typically only used when all work is to be done on one computer.

Non-inertial reference frame

가속화되는 참조 프레임. 비 관성 참조 프레임은 움직이는 컨테이너를 모방하는 데 사용할 수 있습니다.

A frame of reference that is accelerating. A non-inertial reference frame can be used to mimic a moving container.

Pltfsi

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

Graphics display program included with FLOW-3D  that produces 1D and 2D plots.

Postprocessor

FLOW-3D 내의 Postprocessor 프로그램은 FLOW-3D 또는 타사 시각화 프로그램에서 읽을 수 있는 데이터 파일을 생성하거나 타사 소프트웨어 프로그램에서 읽을 텍스트 데이터를 생성하는 솔버 출력 데이터를 처리하는 프로그램입니다.

The program within FLOW-3D  that processes the solver output data to produce data files that can be read by FLOW-3D ’s or third-party’s visualization programs, or produce text data to be read by third party software programs.

Prepin file

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

Text file that contains all of the information necessary to create a FLOW-3D  simulation. It can be created using the GUI or manually with a text editor.

Preprocessor

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

The program within FLOW-3D  that generates the mesh and initial conditions based on the input file in preparation for the running of the solver.

Prpgrf file

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

Results file produced by the preprocessor. Contains information from the preprocessor and can be used by the postprocessor to create custom plots. This file is produced only when the Preview button is selected or if only the pre-processor is run on the simulation (using runpre).

Prpplt file

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

Plot file produced automatically by the preprocessor. Contains information on meshing, components, initial conditions and material properties.

Restart simulation

이전 시뮬레이션에서 계속되는 시뮬레이션입니다. 이전 시뮬레이션의 결과는 다시 시작 시뮬레이션을 위한 초기 조건 및 (선택적으로) 경계 조건을 생성하는 데 사용됩니다.

A simulation which continues from a previous simulation. The results from the previous simulation are used to generate the initial conditions and (optionally) boundary conditions for the restart simulation.

Server

라이센스 서버를 호스팅하는 시스템

The machine that hosts the license server.

Stability limit

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

The maximum time step that can be used during each time step. A larger time step will lead to numerical instabilities and nonphysical results.

STL (Stereolithography) File

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

The .STL file format is a standard data transmission format that approximates the surfaces of a solid model with a series of triangles. The triangles must join at the edges and must have normals that point in a consistent direction.

Solid fraction

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

The fraction of fluid in the domain that has become solidified (relevant only for simulations where the solidification model has been turned on).

Solver

입력 파일에 정의된 흐름 문제를 시뮬레이션하는 방정식을 계산하는 FLOW-3D 내의 솔버 프로그램 입니다.

The program within FLOW-3D  that solves the system of equations that simulate the flow problem defined in the input file.

STL Viewer

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

A special utility that displays stereolithography (STL) files. STL files are produced by CAD software and are composed of many triangles that form the surface of a three-dimensional object. The STL Viewer in FLOW-3D  is accessible via the GUI by clicking Utilities/STL Viewer in the main menu. This causes the viewer to open in a separate window. STL files can also be opened and viewed in the Meshing and Geometry tab.

Subcomponents

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

Subcomponents are geometric shapes that can be combined to form larger shapes, called components. A subcomponent can be defined to add material (as solids), remove material from other subcomponents (as holes), or add material outside of the shape (as a complement).

Time-step size

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

The actual time step used in the computation. This value can be equal to or less than the stability limit.

Units

Units are based upon the values set for the physical properties. Items such as mesh block extents and cell lengths automatically conform to the units used for setting these physical properties.

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

Volume error (%)

주어진 시간에 도메인에 존재하는 총 유체의 백분율로 설명되지 않은 유체 부피의 백분율을 의미합니다. 따라서 단순히 총 부피가 작기 때문에 유체가 시스템 밖으로 배출되는 시뮬레이션에서 큰 비율의 부피 오류가 발생할 수 있습니다.

The percentage of fluid volume not accounted for as a percentage of the total fluid present in the domain at a given time. Therefore, a large percentage volume error can occur for simulations where fluid is draining out of the system simply because the total volume present is small.

Volume of fluid #1

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

The total volume of fluid #1 present in the system, in the chosen length units cubed. For two-fluid problems, the volume of fluid #2 is always the domain volume minus the volume of fluid #1.

Wall shear stress

FLOW-3D 옵션은 벽면 및 객체 인터페이스에서 전단 응력 계산을 켜거나 끌 수 있도록 해줍니다. “no-slip” 인터페이스의 효과를 모델링 하려면 벽면 전단 응력을 켜야 합니다.

The FLOW-3D  option that allows the user to turn on or off the computation of shear stress at wall and object interfaces. Wall shear stress must be turned on to model the effect of “no-slip” interfaces.

Workspace

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

A workspace is a file container for simulation projects. Workspaces help the user organize their work, not only within FLOW-3D , but also on their hard drive.

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

FLOW-3D 기술자료로 이동

Figure 20. Top: image of electrospray, bottom: cone-jet profile using the CF emitter. Distance between the carbon fiber tip and the counter electrode is 4.0 mm, potential difference is 3500 V, flow rate is 300 nL min−1 .

Modeling and characterization of a carbon fiber emitter for electrospray ionization

A K Sen1, J Darabi1, D R Knapp2 and J Liu2
1 MEMS and Microsystems Laboratory, Department of Mechanical Engineering,
University of South Carolina, 300 Main Street, Columbia, SC 29208, USA
2 Department of Pharmacology, Medical University of South Carolina, 173 Ashley Avenue,
Charleston, SC 29425, USA
E-mail: darabi@engr.sc.edu

뾰족한 탄소 섬유(CF)를 사용하는 새로운 마이크로 스케일 이미터는 질량 분석 (MS) 분석에서 전기 분무에 사용할 수 있습니다. 탄소 섬유는 360 µm OD 및 75 µm ID의 용융 실리카 모세관과 동축에 위치하며 날카로운 팁은 튜브 말단에서 30 µm 연장됩니다.

Abstract

전기 분무 이온화 (ESI) 프로세스는 전기 유체 역학을 해결하기 위한 Taylor–Melcher 누설 유전체 유체 모델 및 액체-가스 인터페이스 추적을 위한 유체 부피 (VOF) 접근 방식을 기반으로 하는 전산 유체 역학 (CFD) 코드를 사용하여 시뮬레이션 됩니다. CFD 코드는 먼저 기존 지오메트리에 대해 검증한 다음 CF 이미터 기반 ESI 모델을 시뮬레이션하는데 사용됩니다.

시뮬레이션된 전류 흐름 및 전류 전압 결과는 CF 이미터의 실험 결과와 잘 일치합니다. 이미터 형상, 전위차, 유속 및 액체의 물리적 특성이 CF 이미터의 전기 분무 거동에 미치는 영향을 철저히 조사합니다.

스프레이 전류와 제트 직경은 액체의 유속, 전위차 및 물리적 특성과 상관 관계가 있으며 상관 결과는 문헌에 보고된 결과와 정량적으로 비교됩니다. (이 기사의 일부 그림은 전자 버전에서만 색상입니다)

Introduction

1980 년대 후반부터 매트릭스 보조 레이저 탈착 이온화 (MALDI)와 전기 분무 이온화 (ESI)의 두 가지 이온화 기술을 구현하여 감도, 속도 및 구조 정보 수준 측면에서 MS 분석이 엄청나게 성장했습니다. 1980 년대 초까지 전자 충격 (EI) 또는 화학 이온화 (CI) 방법은 가스 크로마토 그래피에 적합한 작은 생체 분자를 이온화 하는 데 사용되었습니다.

그러나 크고 열에 민감한 비 휘발성 샘플은 적절한 사전 처리 없이 EI 또는 CI-MS 기술로 분석 할 수 없습니다 [1]. ESI 기술을 사용하면 액체상에서 직접 이러한 큰 분자를 분석 할 수 있습니다 [2]. Zeleny [3, 4]는 출구에 높은 전위를 적용하여 모세관에서 액체 용액을 분사 할 수 있음을 보여주었습니다.

Dole [5, 6] 및 Fenn [7]의 선구적인 연구는 ESI를 고분자 및 생체 분자와 같은 대형 화합물의 이온화 방법으로 표시했습니다. 이에 이어이 기술에 의한 기상 이온 발생에 관련된 과정과 메커니즘이 널리 조사되고 있습니다.

ESI 방법에서 기체 이온화 된 분자는 강한 전계가 있는 상태에서 미세한 물방울을 생성하여 액체 용액에서 생성됩니다. ESI 프로세스의 이러한 능력은 단백질 및 기타 생체 분자 연구에 자연적으로 적용됨을 발견했습니다. ESI 방법과 관련된 다양한 프로세스가 그림 1에 나와 있습니다.

Figure 1. Schematic of an ESI process.
Figure 1. Schematic of an ESI process.

ESI 전위는 일반적으로 전도성 물질로 코팅 된 이미 터 튜브를 통해 외부에서 샘플 액체에 적용되지만 액체 샘플 내부에 적용될 수도 있습니다. Herring과 Qin [8]은 이미 터 팁에 삽입된 팔라듐 와이어를 통해 전기 분무 전위가 적용되는 모세관 전기 영동 (CE)을위한 ESI 인터페이스를 보여주었습니다.

Chiou의 설계 [9]에서는 작은 PDMS 칩에 있는 샘플 저장소, 마이크로 채널 및 실리카 모세관 노즐과 통합 된 내장 전극을 통해 전기 분무를 위한 고전압이 적용되었습니다.

Cao and Moini [10]는 ESI 전압이 모세관 내부에 위치한 전극을 통해인가되고 전기적 접촉이 출구 근처 모세관 벽의 작은 구멍을 통해 유지되는 전기 분무 방출기를 설계했습니다. 작은 모세관 직경 (~ 10 µm)을 가진 이미 터를 사용하여 낮은 전압에서 전기 분무가 가능하지만, 더 작은 구멍은 과도한 배압으로 인해 쉽게 막힐 수 있습니다.

직경이 더 큰 (> 50µm) 이미 터를 처리하는 것이 더 쉽습니다. 그러나 그들은 더 작은 직경의 이미 터만큼 효율적이지 않습니다 [11]. 일반적으로 ESI 전압을 적용하기 위해 유리 또는 용융 실리카와 같은 절연 재료로 제작 된 저 유량 이미 터의 외주에 전도성 코팅이 적용됩니다.

용융 실리카 모세관의 끝 부분에있는 스퍼터 코팅 된 귀금속 층은 내구성에 빠르게 영향을 미치는 것으로 관찰되었습니다. 코팅의 빠른 열화는 방전, 전기 화학적 반응 및 층과 용융 실리카 표면 사이의 불량한 기계적 결합으로 인해 발생할 수 있습니다.

이러한 에미 터의 수명은 스퍼터 코팅 후에 금을 전기 도금하거나 [12] 스퍼터 코팅 된 금 위에 SiOx를 코팅하여 증가시킬 수 있습니다 [13]. 크롬 또는 니켈 합금의 접착층 위에 금으로 코팅 된 이미 터는 우수한 결합력을 제공 할 수 있으며 음극으로 작동 할 때 내구성이 있습니다.

그러나 양극으로 작동하는 동안 접착층은 금 막을 통해 화학적으로 용해됩니다. 이미 터의 안정성과 내구성을 향상시키기 위해 대체 전도성 코팅이 평가되었습니다.

안정적인 ESI 작동을 위해 콜로이드 흑연 코팅 이미 터가 사용되었으며 수명이 길었습니다 [14]. 폴리아닐린 (PANI) 코팅 이미 터는 두꺼운 코팅으로 인해 높은 내구성을 보여주고 방전에 강합니다. PANIcoated와 gold-coated nanospray emitter의 electrospray ionization 거동을 비교 한 결과 PANIcoated emitter는 goldcoated emitter와 비슷한 향상된 감도를 제공합니다 [15].

그라파이트-폴리이 미드 혼합물은 또한 무 접착 전기 분무 방출기의 경우 전도성 코팅으로 사용되었습니다. 전도성 코팅의 안정성은 산화 스트레스 동안 좋은 성능을 나타내는 전기 화학적 방법에 의해 조사되었습니다 [16].

탄소 코팅 이미 터의 기능은 마이크로 스프레이 및 시스리스 CE 및 ESI 응용 분야에서 입증되었습니다. 이 이미 터는 견고하지는 않지만 방수가 되지 않는 CE 또는 ESI 애플리케이션에 충분히 내구성이있었습니다 [17].

우리는 막힘 문제를 제거하고 시료 액체와 금층 사이의 접촉 문제를 피할 수있는 뾰족한 탄소 섬유 기반의 새로운 ESI 방출기를 도입하여 ESI 시스템의 적용 성, 신뢰성 및 내구성을 향상 시켰습니다 [18]. 이 작업에서 탄소 섬유 기반 ESI 이미 터는 전산 유체 역학 (CFD) 소프트웨어 패키지 FLOW-3D [19]를 사용하여 시뮬레이션됩니다.

실험은 새로운 CF 이미 터를 사용하여 수행됩니다. 모델 예측은 실험 결과와 비교됩니다. 새로운 이미 터의 ESI 성능은 이미 터의 기하학적 구조, 유속, 액체의 물리적 특성과 같은 다양한 매개 변수에 대한 반응을 연구하여 평가됩니다.

스프레이 전류 및 제트 직경은 유량 및 액체의 특성과 상관 관계가 있으며 상관 결과는 문헌에보고 된 결과와 정량적으로 비교됩니다. 다음 섹션에서 ESI 공정을 지배하는 전기 유체 역학 이론은 Taylor–Melcher 누설 유전체 모델 [20]을 참조하여 설명됩니다.

그런 다음 Hartman 등이 사용하는 ESI 구성을 고려하여 CFD 코드의 유효성을 확인합니다 [21]. 또한 CF 기반 ESI 모델에 대한 시뮬레이션 및 실험 결과가 제시되고 논의됩니다. 마지막으로 모수 연구 결과와 상관 관계를 제시하고 논의합니다.

Figure 2. Forces in the liquid cone.
Figure 2. Forces in the liquid cone.
Figure 3. Schematic of the ESI model studied by Hartman et al [21].
Figure 3. Schematic of the ESI model studied by Hartman et al [21].
Figure 6. Cone-Jet profile and the electric potential contours at 19 kV; cone length is 4.3 mm.
Figure 6. Cone-Jet profile and the electric potential contours at 19 kV; cone length is 4.3 mm.
Figure 7. A photograph of the experimental cone shape; cone length is 4.2 ± 0.2 mm [21].
Figure 7. A photograph of the experimental cone shape; cone length is 4.2 ± 0.2 mm [21].
Figure 15. Electric field contours at various time steps
Figure 15. Electric field contours at various time steps
Figure 20. Top: image of electrospray, bottom: cone-jet profile using the CF emitter. Distance between the carbon fiber tip and the counter electrode is 4.0 mm, potential difference is 3500 V, flow rate is 300 nL min−1 .
Figure 20. Top: image of electrospray, bottom: cone-jet profile using the CF emitter. Distance between the carbon fiber tip and the counter electrode is 4.0 mm, potential difference is 3500 V, flow rate is 300 nL min−1 .
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References

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Fig. 7. Simulation results of temperature distribution between Ni stamps and PBO-SAM/PMMA substrate in NIL process: (A) stamp cross-sectional, (B) PMMA substrate cross-sectional, (C) 3-dimensional and (D) intrinsic 3-dimensional views, respectively. The study of computed condition in nanoimprint process is at 150 o C and 50 bar during 10 min. Note that for NIL experimental parameters, the simulated results have already decided before doing nanoimprint experiment.

A non-fluorine mold release agent for Ni stamp in nanoimprint process

Tien-Li Chang a,*, Jung-Chang Wang b
, Chun-Chi Chen c
, Ya-Wei Lee d
, Ta-Hsin Chou a
a Mechanical and Systems Research Laboratories, Industrial Technology Research Institute, Rm. 125, Building 22, 195 Section 4, Chung Hsing Road, Chutung, Hsinchu 310, Taiwan, ROC bDepartment of Manufacturing Research and Development, ADDA Corporation, Taiwan
cNational Nano Device Laboratories, Taiwan
d Research and Development Division, Ordnance Readiness Development Center, Taiwan

Abstract

이 연구는 나노 임프린트 공정에서 Ni 몰드 스탬프와 PMMA (폴리 메틸 메타 크릴 레이트) 기판 사이의 접착 방지 층으로서 새로운 재료를 제시합니다. 폴리 벤족 사진 ((6,6′-bis (2,3-dihydro3-methyl-4H-1,3-benzoxazinyl))) 분자 자기 조립 단층 (PBO-SAM)은 점착 방지 코팅제로 간주되어 불소 함유 화합물은 Ni / PMMA 기판의 나노 임프린트 공정을 개선 할 수 있습니다. 이 작업에서 나노 구조 기반 Ni 스탬프와 각인 된 PMMA 몰드는 각각 전자빔 석판화 (EBL)와 수제 나노 임프린트 장비에 의해 수행됩니다. 제작 된 나노 패턴의 형성을 제어하기 위해 시뮬레이션은 HEL (hot embossing lithography) 공정 동안 PBO-SAM / PMMA 기판의 변형에 대한 온도 분포의 영향을 분석 할 수 있습니다. 여기서 기둥 패턴의 직경은 Ni 스탬프 표면에 200nm 및 400nm 피치입니다. 이 적합성 조건에서 소수성 PBO-SAM 표면을 기반으로하여 Ni 몰드 스탬프의 결과는 품질 및 수량 제어에서 90 % 이상의 개선을 추론합니다.

Introduction

나노 임프린트 리소그래피 (NIL)는 초 미세 패터닝 기판 기술을 대량 생산할 수있는 가장 큰 잠재력입니다 [1,2]. 최근에는 광전자 장치 [3], 양자 컴퓨팅 장치 [4], 바이오 센서 [5] 및 전자 장치 [6]에 요구 될 수있는 NEMS / MEMS 기술의 빠른 개발이 이루어지고 있습니다.

따라서 기존의 포토 리소 그래프는 할당에 적합한 방법이 아닐 수 있습니다 [7]. X 선, 이온빔, 전자빔 리소그래피의 경우 LCD의 도광판 초박막 판과 같은 대 면적 패턴 제작에 적합하지 않습니다. 제어하기 어렵습니다. 일부 제작된 문제를 기반으로 NIL 프로세스는 재료, 패턴 크기, 구조 및 기판 지형면에서 유연성을 제공합니다 [8].

오늘날 NIL 제조 방법은 낮은 비용과 높은 처리량의 높은 패터닝 해상도의 조합으로 학제 간 나노 스케일 연구 및 상용 제품의 새로운 문을 열 수 있는 큰 관심을 받고 있습니다. 그러나 이 나노 임프린트 기술이 산업 규모 공정을 위해 충분히 성숙하기 전에 몇 가지 응용 문제를 해결해야 합니다.

각인된 몰드 공정은 종종 고온 (폴리머의 유리 전이 온도에 대해> 100oC)과 고압 (> 100bar)에서 수행되기 때문에 분명히 바람직하지 않습니다. 가열 및 냉각 공정의 열주기는 금형 및 각인 된 기판의 왜곡을 유발할 수 있습니다. 한 가지 특별한 문제는 스탬프와 폴리머 사이의 접착 방지 층 처리를 제어하여 기계적 결함이 임프린트 품질과 스탬프 수명에 영향을 미칠 수있는 중요한 패턴 결함이되는 것을 방지하는 것입니다.

Schift et al. 플루오르화 트리클로로 실란을 마이크로 미터 체제에서 실리콘에 대한 접착 방지 코팅으로 사용하는 것으로 입증되었습니다 [9]. 또한 Park et al. Ni 몰드 스탬프에 더 나은 접착 방지 코팅 공정을 달성하기 위해 불소화 실란제를 사용했습니다 [10].

그러나 지금까지 Ni 스탬프에 대한 접착 방지 코팅 처리의 NIL 공정에서 비 불소 물질에 대한 시도는 거의 이루어지지 않았습니다. 우리의 생활 환경은 그것을 유지하기 위해 불소가 아닌 물질이 필요합니다. 또한 Ni 계 소재의 부드러운 특성을 바탕으로 가장 중요한 롤러 나노 임프린트 기술을 개발할 수 있습니다.

본 연구의 목적은 Ni 스탬프와 PMMA 기판 사이의 점착 방지 코팅제로 PBO-SAM을 개발하여 나노 제조 기술, 즉 NIL을 향상시키는 것입니다.

Experiment

먼저 4,4′- 이소 프로필 리 덴디 페놀 (비스페놀 -A, BA-m), 포름 알데히드 및 ​​메틸 아민을 반응시켜 폴리 벤족 사진을 제조 하였다. 미국 Aldrich Chemical company, Inc.에서 구입 한 모든 화학 물질. 합성 과정에서 포름 알데히드/디 옥산 및 메틸 아민 / 디 옥산 물질을 10 o C에서 항아리에서 10분 동안 측정하는 벤족 사진 단량체가 필요했습니다.

디 에틸 에테르를 기화시킨 후, 벤족 사진 전구체가 완성되었다. benzoxazine 전구체를 140 o C에서 1 시간 동안 가열하면 BA-m 폴리 벤족 사진을 얻을 수 있습니다. 다음으로 4 인치입니다.

이 연구에서는 p 형 Si (10 0) 웨이퍼를 사용할 수 있습니다. SiO2 기반 Ni (원자량 5.87g / mole) 기판의 제조를 위해 Ti (5nm) 및 SiO2 (20nm)를 순차적으로 증착 한 후 O2- 플라즈마 처리를 수행했습니다. Ni 기판과 SiO2 층 사이의 접착력을 높이기 위해 Ti 중간층이 사용되었습니다. 아세톤, 이소프로판올 및 탈 이온수를 사용하여 세척 한 후 샘플을 포토 레지스트 (ZEP520A-7, Nippon Zeon Co., Ltd.)로 스핀 코팅했습니다.

Fig. 1. Schematic diagram of nanostructures using NIL process: (A) EBL equipment for fabricated mold stamp. (B) HEL equipment for nanoimprint pattern with computer controlled electronics. (C) A nickel-based pillar mold can imprint into a PBO-SAM polymer resist layer; afterward, the mold removal and pattern transfer are based on anisotropic etching to remove reside.
Fig. 1. Schematic diagram of nanostructures using NIL process: (A) EBL equipment for fabricated mold stamp. (B) HEL equipment for nanoimprint pattern with computer controlled electronics. (C) A nickel-based pillar mold can imprint into a PBO-SAM polymer resist layer; afterward, the mold removal and pattern transfer are based on anisotropic etching to remove reside.

마스터 몰드는 그림 1 (A)에서 Ni 필름의 반응성 이온 에칭 (RIE)과 함께 Crestec CABL8210 전자 빔 직접 쓰기 도구 (30 keV, 100 pA)를 사용하여 제작되었습니다. 그런 다음 시뮬레이션된 결과는 NIL 프로세스에서 엠보싱 압력으로 기계적 고장의 효과를 제공할 수 있으며, 이는 우리가 원하는 나노 패턴 설계 및 연구에 도움이 될 수 있습니다.

PBOSAM / PMMA 기판 모델의 변형은 3 차원 접근법에 기반한 유한 체적 방법 (FVM)을 통해 예측할 수 있습니다. Navier-Stokes 방정식 [11]에서 압력과 속도 사이의 결합은 SIMPLE 알고리즘을 사용하여 이루어집니다. 2 차 상향 이산화 방식은 대류 플럭스 및 운동량의 확산 플럭스, 유체의 질량 분율에 대한 중심 차이 방식에 대해 구현됩니다. 완화 부족 요인의 일반적인 값은 0.5입니다.

수렴 기준이 1105로 설정된 연속성을 제외한 모든 변수에 대해 잔차가 1103 미만인 경우 솔루션이 수렴된 것으로 간주됩니다. 여기서 각인된 나노 패턴은 그림 1 (B)와 같이 수제 장비에서 수행한 HEL 공정을 통해 사용할 수 있습니다. PBO-SAM 코팅 방법으로 HEL 절차를 활용 한 나노 패턴의 제작은 그림 1 (C)에 개략적으로 표시되었습니다.

200nm의 얇은 PMMA 필름 (분자량 15kg / mole)을 SiO2 기판에 스핀 코팅 한 후 160oC에서 30 분 동안 핫 플레이트에서 베이킹했습니다. 또한 PBO-SAM 코팅은 접착 방지제입니다. CVD 공정에 의해 증착되었습니다. 마스터는 150oC 및 50bar에서 10 분 동안 PBO-SAM / PMMA 기판 필름에 엠보싱하여 복제되었습니다.

마지막으로, 엠보싱 된 나노 구조물의 바닥에 남아 있던 PBO-SAM / PMMA 층은 RIE 처리로 제거되었습니다. 각 임프린트 후 스탬프 및 기판의 품질이 제작 된 후 현미경을 사용하여 관찰하고 물 접촉각 (CA) 측정을 사용하여 습윤 및 접착 특성을 알아낼 수 있습니다.

Fig. 2. FTIR absorption spectrum of polybenzoxazines indicates the vibrational modes of molecular bonds.
Fig. 2. FTIR absorption spectrum of polybenzoxazines indicates the vibrational modes of molecular bonds.
Fig. 3. FE-SEM micrograph of Ni stamps before imprinted PMMA substrate. The pillar diameter is 200 nm, and its period is 400 nm.
Fig. 3. FE-SEM micrograph of Ni stamps before imprinted PMMA substrate. The pillar diameter is 200 nm, and its period is 400 nm.
Fig. 5. Contact angles of water drops on (A) a PMMA polymer film surface, and (B) a smooth PBO-SAM coating film surfaceFig. 6. Simulation of Ni stamps and PBO-SAM/PMMA substrate in NIL process: (A) A nanoimprint system geometry, and (B) its grid plot.
Fig. 5. Contact angles of water drops on (A) a PMMA polymer film surface, and (B) a smooth PBO-SAM coating film surfaceFig. 6. Simulation of Ni stamps and PBO-SAM/PMMA substrate in NIL process: (A) A nanoimprint system geometry, and (B) its grid plot.
Fig. 7. Simulation results of temperature distribution between Ni stamps and PBO-SAM/PMMA substrate in NIL process: (A) stamp cross-sectional, (B) PMMA substrate cross-sectional, (C) 3-dimensional and (D) intrinsic 3-dimensional views, respectively. The study of computed condition in nanoimprint process is at 150 o C and 50 bar during 10 min. Note that for NIL experimental parameters, the simulated results have already decided before doing nanoimprint experiment.
Fig. 7. Simulation results of temperature distribution between Ni stamps and PBO-SAM/PMMA substrate in NIL process: (A) stamp cross-sectional, (B) PMMA substrate cross-sectional, (C) 3-dimensional and (D) intrinsic 3-dimensional views, respectively. The study of computed condition in nanoimprint process is at 150 o C and 50 bar during 10 min. Note that for NIL experimental parameters, the simulated results have already decided before doing nanoimprint experiment.

References

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Figure 2: Computational domain and boundary conditions for the two-dimensional flow problem

3-D transient simulation of viscoelastic coating flows

점탄성 코팅 흐름의 3-D 과도 시뮬레이션

James M. Brethour
Flow Science, Inc.
Santa Fe, New Mexico USA 87505
Presented at the 13th International Coating Science and Technology Symposium, September 10-
13, 2006, Denver, Colorado1

일시적인 프로세스의 3 차원 시뮬레이션은 자유 표면 이동 중에 왜곡을 방지하기 위해 시뮬레이션 중에 업데이트 해야 하는 복잡한 메시를 생성하기 때문에 일반적으로 사용자와 컴퓨터 모두에게 매우 어렵고 지루합니다.

고정된 규칙적인 메시를 통해 유체 운동을 추적하는 Eulerian 기술을 사용하면 이러한 어려움이 제거됩니다. 이러한 방식으로, 큰 유체 변형과 심지어 분열을 계산할 수 있습니다.

이 작업에 사용된 계산 소프트웨어인 FLOW-3D® [1]는 지속적으로 변화하는 유체 영역의 자유 표면을 추적하기 위해 Volume-of-Fluid 기반 기술의 독창적이고 진정한 형태 인 TruVOF®를 사용합니다.

이 모델에 추가 된 것은 점탄성 흐름의 시뮬레이션을 가능하게 하는 사용자 정의입니다. 점탄성 모델은 형태 텐서 [2]를 사용하여 각 유체 요소의 변형 및 회전 이력을 추적합니다. 이러한 계산은 이미 흐름 모델에 존재하는 질량 보존 및 운동량 방정식과 함께 해결됩니다. 필요한 추가 매개 변수는 탄성 계수와 이완 시간입니다.

계산 결과는 슬롯 코팅 [3]에서 하류 접촉 라인이 불안정해질 때까지 코팅액의 공급이 점차 감소하는 저 유량 한계의 실험 결과와 비교됩니다. 계산 결과는 모세관 수의 변화와 유체의 탄성 모두에 대한 실험과 잘 연관되어 있습니다.

Figure 1: Two-dimensional slice of slot coating process; in the experiments, the coating gap was maintained at 100 μm, the slot gap was 125 μm, and the vacuum pressure and web speed were continously varied.
Figure 1: Two-dimensional slice of slot coating process; in the experiments, the coating gap was maintained at 100 μm, the slot gap was 125 μm, and the vacuum pressure and web speed were continously varied.
Figure 2: Computational domain and boundary conditions for the two-dimensional flow problem
Figure 2: Computational domain and boundary conditions for the two-dimensional flow problem
Figure 3: Plot of low flow limits in slot coating as a function of capillary number and fluid elasticity. The solid markers indicate simulation results while the open markers indicate experimental results [3]. The lines represent best-fit power-law curves.
Figure 3: Plot of low flow limits in slot coating as a function of capillary number and fluid elasticity. The solid markers indicate simulation results while the open markers indicate experimental results [3]. The lines represent best-fit power-law curves.
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Particles | 입자

입자 / Particles

본질적으로 Lagrangian 입자는 복잡한 흐름에서 물리량을 추적하는 독특한 방법을 가지고 있습니다. 이들의 속성은 메시 해상도에 의해 덜 제한되며, 동시에 질량, 운동량 및 열 전달을 통해 유체 및 고체와 함께 매우 세부적이고 사실적으로 상호 작용할 수 있습니다. 후 처리(Post Processing) 측면에서 입자는 시각화를 향상 시킬 수 있습니다.

금속 증착 시뮬레이션으로 시각화된 Lagrangian 입자
FLOW-3D의 Lagrangian 입자 모델

FLOW-3D의 입자 모델은 전기장 효과 및 유체 흐름과의 양방향 커플 링을 포함하여 마커에서 크기와 밀도가 다른 질량 입자로 진화했습니다. 이 모델은 공기 중의 오염 물질, 금속 함유물 및 분리기에서 포착되는 파편을 추적하는데 성공적으로 적용되었습니다. 최근에는 FLOW-3D의 입자 모델이 기능을 확장하기 위한 큰 변화가 있었습니다. 현재 모델에서 입자는 기본 기능에 따라 클래스로 그룹화됩니다.

  • 마커 입자 는 단순한 질량이 없는 마커로 유체 흐름을 추적하는 데 가장 적합합니다.
  • 질량 입자 는 모래 알갱이 또는 내포물과 같은 고체 물체를 나타냅니다.
  • 액체 입자 는 유체로 만들어지며 모든 유체 속성을 상속합니다.
  • 가스 입자 는 주변 유체의 온도 및 압력 부하에 따라 크기가 변하는 기포를 나타냅니다.
  • 보이드 입자 는 가스 입자와 유사하지만 그 특정 기능은 붕괴된 기포를 표시하고 추적하는 것입니다. 이는 다른 응용 분야에서 주조시 금형 충전 중에 생성되는 잠재적 다공성 결함을 예측하는 데 유용합니다.
  • 프로브 입자 는 해당 위치에서 변수 값을 기록하고 보고하는 진단 장치로 사용됩니다. 다른 클래스의 입자로 만들 수 있습니다.
  • 사용자 입자 는 소스 코드에서 사용자 정의 함수를 통해 사용자 정의를 할 수 있습니다.

각 입자 클래스에는 드래그 계수 및 각 숫자 입자가 물리적 입자의 구름을 나타낼 수 있는 매크로 입자 계수와 같이 클래스의 모든 입자에 적용되는 속성이 있습니다. 사용자 클래스의 입자에는 사용자가 사용자 정의 할 수 있는 세 가지 추가 속성이 있습니다.

다양한 크기와 밀도의 입자를 나타내는 재료 입자 클래스 내에서 여러 종을 정의 할 수 있습니다. 주변 유체와의 열 전달은 모든 재료 입자, 즉 질량, 액체, 가스, 보이드 및 사용자 입자에 적용되는 또 다른 기능입니다.

가스 입자의 압력은 상태 방정식과 온도 변화에 따른 변화를 사용하여 계산됩니다. 기체 입자가 유체가 없는 표면을 벗어나면 기체 영역에 부피를 추가합니다.

액체 입자의 유체는 응고 뿐만 아니라 증발 및 응축으로 인해 상 변화를 겪을 수 있습니다. 응고된 입자는 질량 입자와 유사한 고체 물체로 작동하지만 일단 들어가서 다시 녹으면 유체로 변환됩니다. 또한 2 유체 상 변화 모델이 활성화되면 액체 입자가 기체 내에서 이동하면서 증발 및 응축될 수 있으므로 스프레이 냉각 모델링에 유용합니다.

각 파티클 클래스는 FLOW-3D POST 에서 별도의 개체로 시각화 할 수 있습니다. 속도, 온도, 입자 수명 또는 고유 ID와 같은 개별 입자 속성을 색상에 사용할 수 있습니다. 표시된 입자 크기는 클래스 내에서의 변화를 반영합니다.

Lagrangian 입자를 직접 금속 증착에 적용

직접 금속 증착은 동일한 금속의 분말 스트림이 주입되는 고체 금속 기판에 용융 풀을 형성하기 위해 레이저를 사용하는 적층 제조 공정의 한 유형입니다. 분말 입자가 풀 내부에서 녹고, 풀이 다시 응고되면 일반적으로 두께가 0.2-0.8mm이고 너비가 1-2mm 인 고형화된 금속 층이 형성됩니다.

laser/powder gun 어셈블리가 기판 표면을 계속 스캔하므로 복잡한 모양을 층별로 만들 수 있습니다. 레이저 출력, 속도 및 분말 공급 사이의 적절한 균형은 공정의 성공과 효율성을 위해 중요합니다. 엔지니어의 주요 관심 사항은 다음과 같습니다.

  • 용융 풀의 크기와 모양
  • 금속 흐름 및 그 내부의 냉각 속도
  • 응고된 층의 형상

이 섹션에서 설명하는 시뮬레이션은 이러한 특성을 정확하게 예측합니다. 레이저와 기판의 움직임은 좌표계를 레이저에 부착함으로써 반전됩니다. Inconel 718 합금의 기판은 10mm/s의 일정 속도로 움직입니다. 레이저는 1.8kW의 출력으로 반경 1mm의 원형 열원으로 모델링됩니다. 3 개의 파우더 건은 0.684 g/s의 속도로 레이저 충돌 점에서 고체 금속 입자를 전달합니다. 각 건은 크기가 2 x 2 mm이고 초당 입자 비율은 105 입니다.

입자는 액체 입자 클래스를 사용하여 모델링됩니다. 모든 입자의 직경은 40 μm입니다. 매크로 입자 배율 10은 시뮬레이션에서 입자 수를 줄이는데 사용됩니다. 3백만 개의 물리적 입자를 나타내는 매 초당 시뮬레이션에서 3 x 105 개의 숫자 입자가 생성됩니다. 입자의 초기 온도는 480°C입니다. 즉, 풀에 충돌하기 전에 고체 상태입니다.

시뮬레이션은 분말을 첨가하기 전에 용융 풀이 형성 될 수 있도록, 시작한 후 2초 후에 입자 소스를 활성화하여 10초 동안 실행했습니다. 일단 풀에 들어가면 입자가 녹아 금속으로 전환되어 금속의 부피가 증가하여 궁극적으로 레이저에서 하류의 재응고 금속 층을 형성합니다. 용융 풀 모양은 대칭 평면에 표시됩니다.

새로운 Lagrangian 입자 모델은 FLOW-3D의 현재 기능을 크게 확장 할 뿐만 아니라 금속의 핵심 가스 버블 추적과 같은 향후 확장을 위한 강력한 개발 플랫폼을 만듭니다.

FIG. 2. Sequence of images showing capillary-driven neck evolution and droplet formation for low-viscosity fluids

Computational analysis of self-similar capillary-driven thinning and pinch-off dynamics during dripping using the volume-of-fluid method

낙하 형성 및 분리는 표면 장력 구동 흐름으로 인해 가늘어지는 유체 목의 형성을 포함하여 큰 위상 변화를 수반하며, 목의 pinch-off에서 Laplace pressure와 같은 속성은 유한한 시간 특이성을 나타냅니다. 드롭 형성 중에 발생하는 큰 위상 변형과 비선형성을 정확하게 시뮬레이션하는 것은 일반적으로 pinch-off 순간에 가까운 작은 특징을 해결하기 위해서는 고해상도 및 정확도가 필요하기 때문에 수치 시뮬레이션이 계산적으로 요구됩니다.

필요한 질량 및 계산 시간을 보존하고 인터페이스를 추적하는 데 내재된 이점에도 불구하고, 초기 실무자들이 물 점도가 10배 이상인 유체에 대한 수렴 문제를 보고했기 때문에 낙하 형성 연구에 VOF(Volume-of-fluid) 방법을 활용하는 연구는 거의 없습니다.

이 기여에서, 우리는 FLOW-3D에 구현된 VOF 방법을 사용하여 물 점도보다 4배 더 높은 점도 값을 포함하여 뉴턴 유체에 대한 드리프트의 원형 자유 표면 흐름을 시뮬레이션합니다. 우리는 이 연구의 일부로 수행된 실험에 대해 시뮬레이션된 목 모양, 목 진화 속도 및 헤어짐 길이를 벤치마킹합니다.

핀치오프 역학은 관성, 점성 및 모세관 응력의 복잡한 상호 작용에 의해 결정되며, 여기서 실험과 시뮬레이션 모두에서 대조되는 자기 유사 스케일링 법칙은 종종 역학에 대해 설명합니다. 우리는 시뮬레이션된 반지름 진화 프로파일이 축 대칭 흐름에 대한 뉴턴 유체에 대해 실험적으로 관찰되고 이론적으로 예측되는 핀치오프 역학과 일치함을 보여준다. 또한, 우리는 가는 목 안에서 법칙, 속도 및 변형 필드의 스케일링에 대한 사전 요인을 결정하고, 우리는 실험과 비교할 수 있는 중단 시간과 길이뿐만 아니라 사전 요인을 VOF 방법을 사용하여 시뮬레이션할 수 있음을 보여줍니다.

experimental setup, as shown schematically in Fig. 1(a), includes a dispensing system
experimental setup, as shown schematically in Fig. 1(a), includes a dispensing system
A numerical simulation of drop formation from a cylindrical nozzle at a constant flow rate is performed. (c) Graphical representation of the VOF approach
A numerical simulation of drop formation from a cylindrical nozzle at a constant flow rate is performed. (c) Graphical representation of the VOF approach
FIG. 2. Sequence of images showing capillary-driven neck evolution and droplet formation for low-viscosity fluids
FIG. 2. Sequence of images showing capillary-driven neck evolution and droplet formation for low-viscosity fluids. (a) A sequence of simulated images of water (0 wt. % glycerol) shows neck formation and subsequent thinning and pinch-off dynamics including the formation of the satellite drop. (b) A sequence of images shows neck radius evolution and drop detachment for the low viscosity fluid composed of 50 wt. % glycerol in water. The time step between images is 500 µs, and the scale bar represents a length of 1 mm for the two cases shown. The color bar shows the velocity field in units of cm/s. The addition of glycerol seems to exercise a relatively minor influence on pinch-off dynamics despite a five-fold increase in viscosity.
FIG. 3. Computed evolution of the minimum radius of the water neck during the drop formation and detachment process
FIG. 3. Computed evolution of the minimum radius of the water neck during the drop formation and detachment process. The instantaneous neck radius of water and the inertio-capillary fit are shown. The inset shows a self-similar nature of neck thinning dynamics close to a pinch-off moment. The characteristic cone angle of 18.1◦ as predicted by Day et al.50 and visualized in experiments52 is captured well using the VOF method.
FIG. 5. Glycerol thinning image sequence and break-up length visualization for three cases
FIG. 5. Glycerol thinning image sequence and break-up length visualization for three cases. (a) Glycerol thinning is shown through a sequence of snapshots with a time step ∆t = 5 ms and reveals quite different dynamics compared to previously seen for low viscosity fluids. The length of a filament changes significantly when the glycerol content increases above 70 wt. %. (b) Final lengths of the simulated liquid filaments before pinch-off for three cases of glycerol + water mixtures (0 wt. %, 70 wt. %, and 100 wt. %).
FIG. 8. Comparison of experiments and simulations for the case of a drop formation for 80 wt. % glycerol and water mixture
FIG. 8. Comparison of experiments and simulations for the case of a drop formation for 80 wt. % glycerol and water mixture. (a) A set of images obtained from experiments (upper row) and simulations (bottom row) with a time step of 1 ms show good agreement. The simulated drop profiles shown in the bottom row are colored by the velocity magnitude [ranging from 0 (dark blue) to 100 cm/s (red) and colored online], and velocity vectors are shown in the images. (b) Radius evolution with time of liquid filament formed during the drop formation process is shown on a log-log plot for the two cases.
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