FLOW-3D 수치해석용 컴퓨터 선택 가이드 (update)

Hardware Selection for FLOW-3D Products – FLOW-3D

2021-04-14 최신 CPU 부분 업데이트 / ㈜에스티아이씨앤디 솔루션사업부

In this blog, Flow Science’s IT Manager Matthew Taylor breaks down the different hardware components and suggests some ideal configurations for getting the most out of your FLOW-3D products.

개요

본 자료는 Flow Science의 IT 매니저 Matthew Taylor가 작성한 자료를 기반으로 STI C&D에서 일부 자료를 보완한 자료입니다. 본 자료를 통해 FLOW-3D 사용자는 최상의 해석용 컴퓨터를 선택할 때 도움을 받을 수 있을 것으로 기대합니다.

수치해석을 하는 엔지니어들은 사용하는 컴퓨터의 성능에 무척 민감합니다. 그 이유는 수치해석을 하기 위해 여러 준비단계와 분석 시간들이 필요하지만 당연히 압도적으로 시간을 소모하는 것이 계산 시간이기 때문일 것입니다.

따라서 수치해석용 컴퓨터의 선정을 위해서 단위 시간당 시스템이 처리하는 작업의 수나 처리량, 응답시간, 평균 대기 시간 등의 요소를 복합적으로 검토하여 결정하게 됩니다.

또한 수치해석에 적합한 성능을 가진 컴퓨터를 선별하는 방법으로 CPU 계산 처리속도인 Flops/sec 성능도 중요하지만 수치해석을 수행할 때 방대한 계산 결과를 디스크에 저장하고, 해석결과를 분석할 때는 그래픽 성능도 크게 좌우하기 때문에 SSD 디스크와 그래픽카드에도 관심을 가져야 합니다.

FLOW SCIENCE, INC. 에서는 일반적인 FLOW-3D를 지원하는 최소 컴퓨터 사양과 O/S 플랫폼 가이드를 제시하지만, 도입 담당자의 경우, 최상의 조건에서 해석 업무를 수행해야 하기 때문에 가능하면 최고의 성능을 제공하는 해석용 장비 도입이 필요합니다. 이 자료는 2021 현재 FLOW-3D 제품을 효과적으로 사용하기 위한 하드웨어 선택에 대해 사전에 검토되어야 할 내용들에 대해 자세히 설명합니다. 그리고 실행 중인 시뮬레이션 유형에 따라 다양한 구성에 대한 몇 가지 아이디어를 제공합니다.

CPU 최신 뉴스

2021년 4월 15일 기준 (https://www.itworld.co.kr/print/190283 기사 원문 발췌)

ⓒ Rob Schultz/IDG
ⓒ Rob Schultz/IDG
  • 현재 라이젠 5000 제품군과 인텔 11세대 코어 CPU가 그 어느 때보다 뛰어난 성능과 코어를 제공한다. 
    하이엔드 프로세서를 구입하고자 한다면, 라이젠 9 5900X가 최고의 선택지다. 인텔의 새로운 8코어 코어 i9-11900K 대표 제품과 동등한 수준의 성능을 제공하지만, 라이젠 칩의 12코어 24스레드 덕분에 훨씬 더 높은 생산성 성능을 제공한다. 데스크탑에서 최고 성능을 원한다면 750달러로 가격이 치솟은 라이젠 9 5950X는 무려 16코어 덕분에 훨씬 더 많은 성능을 제공한다.
    워크스테이션에서 최고 사양은 AMD Ryzen™ Threadripper™ PRO 3995WX 로 CPU 코어 수는 64개이고 스레드 수는 128코어로 거의 슈퍼컴퓨터 수준이다. 가격 조회 사이트인 다나와에서 현재 일자(2021년 4월 15일) 기준으로 검색해 보면 CPU 가격만 700만원대인 매우 고가의 CPU인 것을 알 수 있다.
AMD 3995wx
  • 인텔의 코어 i9-11900K 가격은 550달러이므로, AMD 라이젠 9 5900K와 가격이 동일하지만, 로켓 레이크의 출시 초기에는 약 615달러에 판매되고 있다. 전력 소모가 심하고 AMD 칩보다 속도가 그리 빠르지 않다. 또한 코어 i9-11900K는 8개의 코어 및 16개 스레드만 제공되므로 생산성 작업에서도 크게 뒤쳐진다. 실제로 코어 i9-11900K는 소매 가격이 450달러인 8코어 라이젠 7 5800X와 더 비슷한 성능을 보인다.  
  • CPU는 최근 수개월 동안 그래픽 카드와 함께 부족 현상을 겪고 있어 가용성이 많이 떨어지고 있다. 특히 AMD 라이젠 프로세서의 가격이 인상돼 사용자는 현명하게 구매할 필요가 있다. 
  • 인텔의 최신 칩인 11세대 로켓 레이크(Rocket Lake) 코어 프로세서는 여전히 오래된 14nm 제조 공정을 기반으로 제작됐지만, 아키텍처 자체는 인텔의 최신 10nm 아이스 레이크(Ice Lake) 코어로 만들어졌다. 코어 i9-11900K에서 볼 수 있듯이 이는 흥미롭고, 복합적인 결과를 도출한 필사적인 아이디어다. 
  • 하지만 앞으로 더 밝은 미래가 있다. 인텔의 새로운 CEO 팻 겔싱어는 최근 다른 기업을 위한 x86 칩을 구축하고 수년간 14nm에서 허덕이던 인텔의 ‘틱톡(tick-tock)’ 아키텍처를 되살리는 등 인텔의 장기적인 기술 계획을 발표했다. 
  • 성능을 향상시키는 PCIe 리사이저블 BAR(Resizable BAR) 기능은 AMD의 스마트 엑세스 메모리(Smart Access Memory)와 유사한 형태로 등장한 후에 널리 사용 가능해졌다. AMD가 라이젠 5000에 이 기능을 도입한 이후, 인텔의 최신 로켓 레이크 칩으로 확산됐다. BIOS 업데이트는 양 제조업체의 구형 프로세서 및 메인보드에 이 기능을 추가하고 있다.     

CPU의 선택

CPU는 전반적인 성능에 큰 영향을 미치며, 대부분의 경우 컴퓨터의 가장 중요한 구성 요소입니다. 그러나 데스크탑 프로세서를 구입할 때가 되면 Intel 과 AMD의 모델 번호와 사양을 이해하는 것이 어려워 보일 것입니다.
그리고, CPU 성능을 평가하는 방법에 의해 가장 좋은 CPU를 고른다고 해도 보드와, 메모리, 주변 Chip 등 여러가지 조건에 의해 성능이 달라질 수 있기 때문에 성능평가 결과를 기준으로 시스템을 구입할 경우, 단일 CPU나 부품으로 순위가 정해진 자료보다는 시스템 전체를 대상으로 평가한 순위표를 보고 선정하는 지혜가 필요합니다.

PassMark – CPU Mark High End CPUs

2021년 4월 14일 기준

PassMark - CPU Mark Updated 14th of April 2021
PassMark – CPU Mark Updated (14th of April 2021)

<출처> https://www.cpubenchmark.net/high_end_cpus.html

PassMark – CPU Mark Single Thread Performance

2021년 4월 14일 기준

수치해석을 수행하는 CPU의 경우 예산에 따라 Core가 많지 않은 CPU를 구매해야 하는 경우도 있을 수 있습니다. 보통 Core가 많다고 해석 속도가 선형으로 증가하지는 않으며, 해석 케이스에 따라 적정 Core수가 있습니다. 이 경우 예산에 맞는 성능 대비 최상의 코어 수가 있을 수 있기 때문에 Single thread Performance 도 매우 중요합니다. 아래 성능 도표를 참조하여 예산에 맞는 최적 CPU를 찾는데 도움을 받을 수 있습니다.

출처 : https://www.cpubenchmark.net/singleThread.html

PassMark - CPU Mark Single Thread Performance (Updated 14th of April 2021)
PassMark – CPU Mark Single Thread Performance (Updated 14th of April 2021)

CPU 성능 분석 방법

부동소수점 계산을 하는 수치해석과 밀접한 Computer의 연산 성능 벤치마크 방법은 대표적으로 널리 사용되는 아래와 같은 방법이 있습니다.

FLOW-3D의 CFD 솔버 성능은 CPU의 부동 소수점 성능에 전적으로 좌우되기 때문에 계산 집약적인 프로그램입니다. FlowSight 또한 CPU에 크게 의존합니다. 현재 출시된 사용 가능한 모든 CPU를 벤치마킹할 수는 없지만 상대적인 성능을 합리적으로 비교할 수는 있습니다.

특히, 수치해석 분야에서 주어진 CPU에 대해 FLOW-3D 성능을 추정하거나 여러 CPU 옵션 간의 성능을 비교하기 위한 최상의 옵션은 Standard Performance Evaluation Corporation의 SPEC CPU2017 벤치마크(현재까지 개발된 가장 최신 평가기준임)이며, 특히 SPECspeed 2017 Floating Point 결과가 CFD Solver 성능을 매우 잘 예측합니다.

이는 유료 벤치마크이므로 제공된 결과는 모든 CPU 테스트 결과를 제공하지 않습니다. 보통 제조사가 ASUS, Dell, Lenovo, HP, Huawei 정도의 제품에 대해 RAM이 많은 멀티 소켓 Intel Xeon 기계와 같은 값비싼 구성으로 된 장비 결과들을 제공합니다.

CPU 비교를 위한 또 다른 옵션은 Passmark Software의 CPU 벤치마크입니다. PerformanceTest 제품군은 유료 소프트웨어이지만 무료 평가판을 사용할 수 있습니다. 대부분의 CPU는 저렴한 옵션을 포함하여 나열됩니다. 부동 소수점 성능은 전체 벤치마크의 한 측면에 불과하지만 다양한 워크로드에서 전반적인 성능을 제대로 테스트합니다.

예산을 결정하고 해당 예산에 해당하는 CPU를 선택한 후에는 벤치마크를 사용하여 가격에 가장 적합한 성능을 결정할 수 있습니다.

<참고>

SPEC의 벤치 마크https://www.spec.org/benchmarks.html#cpu )

SPEC CPU 2017 (현재까지 가장 최근에 개발된 CPU 성능측정 기준)

다른 컴퓨터 시스템에서 컴퓨팅 계산에 대한 집약적인 워크로드를 비교하는데 사용할 수 있는 성능 측정을 제공하도록 설계된 SPEC CPU 2017에는 SPECspeed 2017 정수, SPECspeed 2017 부동 소수점, SPECrate 2017 정수 및 SPECrate 2017 부동 소수점의 4 가지 제품군으로 구성된 43 개의 벤치 마크가 포함되어 있습니다. SPEC CPU 2017에는 에너지 소비 측정을 위한 선택적 메트릭도 포함되어 있습니다.

<SPEC CPU 벤치마크 보고서>

벤치마크 결과보고서는 제조사별, 모델별로 테스트한 결과를 아래 사이트에 가면 볼 수 있습니다.

https://www.spec.org/cgi-bin/osgresults

<보고서 샘플>

  • SPEC CPU 2017

Designed to provide performance measurements that can be used to compare compute-intensive workloads on different computer systems, SPEC CPU 2017 contains 43 benchmarks organized into four suites: SPECspeed 2017 Integer, SPECspeed 2017 Floating Point, SPECrate 2017 Integer, and SPECrate 2017 Floating Point. SPEC CPU 2017 also includes an optional metric for measuring energy consumption.

클럭 대 코어

일반적으로 클럭 속도가 높은 칩은 CPU 코어를 더 적게 포함합니다. FLOW-3D는 병렬화가 잘되어 있지만, 디스크 쓰기와 같이 일부 작업은 기본적으로 단일 스레드 방식으로 수행됩니다. 따라서 데이터 출력이 빈번하거나 큰 시뮬레이션은 종종 더 많은 코어가 아닌, 더 높은 클럭 속도를 활용합니다. 마찬가지로 코어 및 소켓의 다중 스레딩은 오버헤드를 발생시키므로 작은 문제의 해석일 경우 사용되는 코어 수를 제한하면 성능이 향상될 수 있습니다.

CPU 아키텍처

CPU 아키텍처는 중요합니다. 최신 CPU는 일반적으로 사이클당 더 많은 기능을 제공합니다. 즉, 현재 세대의 CPU는 일반적으로 동일한 클럭 속도에서 이전 CPU보다 성능이 우수합니다. 또한 전력 효율이 높아져 와트당 성능이 향상될 수 있습니다. Flow Science에는 구형 멀티 소켓 12, 16, 24 코어 Xeon보다 성능이 뛰어난 최근 세대 10~12 Core i9 CPU 시스템을 보유하고 있습니다.

오버클럭

해석용 장비에서는 CPU를 오버클럭 하지 않는 것이 좋습니다. 하드웨어를 다년간의 투자라고 생각한다면, 오버클럭화는 발열을 증가시켜 수명을 단축시킵니다. CPU에 따라 안정성도 저하될 수 있습니다. CPU를 오버클럭 할 때는 세심한 열 관리가 권장됩니다.

하이퍼스레딩

<이미지출처:https://gameabout.com/krum3/4586040>

하이퍼스레딩은 물리적으로 1개의 CPU를 가상으로 2개의 CPU처럼 작동하게 하는 기술로 파이프라인의 단계수가 많고 각 단계의 길이가 짧을때 유리합니다. 다만 수치해석 처럼 모든 코어의 CPU를 100% 사용중인 장시간 수행 시뮬레이션은 일반적으로 Hyper Threading이 비활성화 된 상태에서 더 잘 수행됩니다. FLOW-3D는 100% CPU 사용률이 일반적이므로 새 하드웨어를 구성할 때 Hyper Threading을 비활성화하는 것이 좋습니다. 설정은 시스템의 BIOS 설정에서 수행합니다.

몇 가지 워크로드의 경우에는 Hyper Threading을 사용하여 약간 더 나은 성능을 보이는 경우가 있습니다. 따라서, 최상의 런타임을 위해서는 두 가지 구성중에서 어느 구성이 더 적합한지 시뮬레이션 유형을 테스트하는 것이 좋습니다.

스케일링

여러 코어를 사용할 때 성능은 선형적이지 않습니다. 예를 들어 12 코어 CPU에서 24 코어 CPU로 업그레이드해도 시뮬레이션 런타임이 절반으로 줄어들지 않습니다. 시뮬레이션 유형에 따라 16~32개 이상의 CPU 코어를 선택할 때는 FLOW-3D 및 FLOW-3D CAST의 HPC 버전을 사용하거나 FLOW-3D CLOUD로 이동하는 것을 고려하여야 합니다.

AMD Ryzen 또는 Epyc CPU

AMD는 일부 CPU로 벤치마크 차트를 석권하고 있으며 그 가격은 매우 경쟁력이 있습니다. FLOW SCIENCE, INC. 에서는 소수의 AMD CPU로 FLOW-3D를 테스트했습니다. 현재 Epyc CPU는 이상적이지 않고 Ryzen은 성능이 상당히 우수합니다. 발열은 여전히 신중하게 다뤄져야 할 문제입니다. 현재 32 코어 옵션에 영향을 주는 Windows 버그가 초기 버전에서 성능을 크게 저하시키는 것으로 알려져 있습니다. Bug Fix가 되었는지 업데이트 하여 확인하고, 해결되지 않은 경우 이러한 CPU에는 Linux를 권장됩니다.

<관련 기사>

https://www.techspot.com/news/78122-report-software-fix-can-double-threadripper-2990wx-performance.html

Graphics 고려 사항

FLOW-3D는 OpenGL 드라이버가 만족스럽게 수행되는 최신 그래픽 카드가 필요합니다. 최소한 OpenGL 3.0을 지원하는 것이 좋습니다. FlowSight는 DirectX 11 이상을 지원하는 그래픽 카드에서 가장 잘 작동합니다. 권장 옵션은 엔비디아의 쿼드로 K 시리즈와 AMD의 파이어 프로 W 시리즈입니다.

특히 엔비디아 쿼드로(NVIDIA Quadro)는 엔비디아가 개발한 전문가 용도(워크스테이션)의 그래픽 카드입니다. 일반적으로 지포스 그래픽 카드가 게이밍에 초점이 맞춰져 있지만, 쿼드로는 다양한 산업 분야의 전문가가 필요로 하는 영역에 광범위한 용도로 사용되고 있습니다. 주로 산업계의 그래픽 디자인 분야, 영상 콘텐츠 제작 분야, 엔지니어링 설계 분야, 과학 분야, 의료 분석 분야 등의 전문가 작업용으로 사용되고 있습니다. 따라서 일반적인 소비자를 대상으로 하는 지포스 그래픽 카드와는 다르계 산업계에 포커스 되어 있으며 가격이 매우 비싸서 도입시 예산을 고려해야 합니다.

유의할 점은 엔비디아의 GTX 게이밍 하드웨어는 볼륨 렌더링의 속도가 느리거나 오동작 등 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 일반적으로 노트북에 내장된 통합 그래픽 카드보다는 개별 그래픽 카드를 강력하게 추천합니다. 최소한 그래픽 메모리는 512MB 이상을 권장합니다.

PassMark – G3D Mark High End Videocards

출처 : https://www.videocardbenchmark.net/high_end_gpus.html

원격데스크탑 사용시 고려 사항

Flow Science는 nVidia 드라이버 버전이 341.05 이상인 nVidia Quadro K, M 또는 P 시리즈 그래픽 하드웨어를 권장합니다. 이 카드와 드라이버 조합을 사용하면 원격 데스크톱 연결이 완전한 3D 가속 기능을 갖춘 기본 하드웨어에서 자동으로 실행됩니다.

원격 데스크톱 세션에 연결할 때 nVidia Quadro 그래픽 카드가 설치되어 있지 않으면 Windows는 소프트웨어 렌더링을 사용합니다. 이는 FLOW-3D 및 FlowSight 모두 성능에 부정적인 영향을 미칩니다. FLOW-3D 가 소프트웨어 렌더링을 사용하고 있는지 확인하려면 FLOW-3D 도움말 메뉴에서 정보를 선택하십시오. GDI Generic을 소프트웨어 렌더링으로 사용하는 경우 GL_RENDERER 항목에 표시됩니다.

하드웨어 렌더링을 활성화하는 몇 가지 옵션이 있습니다. 쉬운 방법 중 하나는 실제 콘솔에서 FLOW-3D를 시작한 다음 원격 데스크톱 세션을 연결하는 것입니다. Nice Software DCV 와 같은 일부 VNC 소프트웨어는 기본적으로 하드웨어 렌더링을 사용합니다.

RAM 고려 사항

프로세서 코어당 최소 4GB의 RAM은 FLOW-3D의 좋은 출발입니다. FlowSight POST Processor를 사용하여 후처리 작업을 할 경우 상당한 양의 RAM을 사용하는 것이 좋습니다.

현재 주력제품인 DDR4보다 2배 빠른 DDR5가 곧 출시된다는 소식도 있습니다.

일반적으로 FLOW-3D를 이용하여 해석을 할 경우 격자(Mesh)수에 따라 소요되는 적정 메모리 크기는 아래와 같습니다.페이지 보기

  • 초대형 (2억개 이상의 셀) : 최소 128GB
  • 대형 (60 ~ 1억 5천만 셀) : 64 ~ 128GB
  • 중간 (30-60백만 셀) : 32-64GB
  • 작음 (3 천만 셀 이하) : 최소 32GB

HDD 고려 사항

수치해석은 해석결과 파일의 데이터 양이 매우 크기 때문에 읽고 쓰는데, 속도면에서 매우 빠른 SSD를 적용하면 성능면에서 큰 도움이 됩니다. 다만 SSD 가격이 비싸서 가성비 측면을 고려하여 적정수준에서 결정이 필요합니다.

CPU와 저장장치 간 데이터가 오고 가는 통로가 그림과 같이 3가지 방식이 있습니다. 이를 인터페이스라 부르며 SSD는 흔히 PCI-Express 와 SATA 통로를 이용합니다.

흔히 말하는 NVMe는 PCI-Express3.0 지원 SSD의 경우 SSD에 최적화된 NVMe (NonVolatile Memory Express) 전송 프로토콜을 사용합니다. 주의할 점은 MVMe중에서 SATA3 방식도 있기 때문에 잘 구별하여 구입하시기 바랍니다.

그리고 SSD를 선택할 경우에도 SSD 종류 중에서 PCI Express 타입은 매우 빠르고 가격이 고가였지만 최근에는 많이 저렴해졌습니다. 따라서 예산 범위내에서 NVMe SSD등 가장 효과적인 선택을 하는 것이 좋습니다.
( 참고 : 해석용 컴퓨터 SSD 고르기 참조 )

기존의 물리적인 하드 디스크의 경우, 디스크에 기록된 데이터를 읽기 위해서는 데이터를 읽어내는 헤드(바늘)가 물리적으로 데이터가 기록된 위치까지 이동해야 하므로 이동에 일정한 시간이 소요됩니다. (이러한 시간을 지연시간, 혹은 레이턴시 등으로 부름) 따라서 하드 디스크의 경우 데이터를 읽기 위한 요청이 주어진 뒤에 데이터를 실제로 읽기까지 일정한 시간이 소요되는데, 이 시간을 일정한 한계(약 10ms)이하로 줄이는 것이 불가능에 가까우며, 데이터가 플래터에 실제 기록된 위치에 따라서 이러한 데이터에의 접근시간 역시 차이가 나게 됩니다.

하지만 HDD의 최대 강점은 가격대비 용량입니다. 현재 상용화되어 판매하는 대용량 HDD는 12TB ~ 15TB가 공급되고 있으며, 이는 데이터 저장이나 백업용으로 가장 좋은 선택이 됩니다.
결론적으로 데이터를 직접 읽고 쓰는 드라이브는 SSD를 사용하고 보관하는 용도의 드라이브는 기존의 HDD를 사용하는 방법이 효과적인 선택이 될 수 있습니다.

PassMark – Disk Rating High End Drives

출처 : https://www.harddrivebenchmark.net/high_end_drives.html

상기 벤치마크 테스트는 테스트 조건에 따라 그 성능 곡선이 달라질 수 있기 때문에 조건을 확인할 필요가 있습니다. 예를 들어 Windows7, windows8, windows10 모두에서 테스트한 결과를 평균한 점수와 자신이 사용할 컴퓨터 O/S에서 테스트한 결과는 다를 수 있습니다. 상기 결과에 대한 테스트 환경에 대한 내용은 아래 사이트를 참고하시기 바랍니다.

참고 : 테스트 환경

페이지 보기

Evaluation of the Wind Effects on the Iron-Ore Stock Pile

Energy

Energy

전 세계 에너지 부문의 엔지니어는 전산 유체 역학(CFD)을 통해 해결책을 찾기 위해 광범위한 프로세스에서 매일 복잡한 설계 문제에 직면합니다. 특히 자유 표면 흐름과 관련이 높은 이러한 문제의 대부분은 FLOW-3D가 매우 정확한 분석을 제공하여 문제 해결에 적합합니다.

  • 공해에서 컨테이너 내부의 연료 또는화물 슬로싱 / Fuel or cargo sloshing inside containers on the high seas
  • 해양 플랫폼에 대한 파도 효과 / Wave effects on offshore platforms
  • 6 자유도 모션을 받는 분리 장치의 성능 최적화 / Performance optimization for separation devices undergoing 6 DOF motion
  • 파동 에너지 포착 장치 / Design of devices to capture energy from waves

Energy Case Studies

천연자원이 계속 감소함에 따라, 대체 자원과 방법을 탐구하고 가능한 한 효과적으로 현재 공급량을 사용하고 있습니다. 엔지니어는 사고를 예방하고 채굴 및 기타 에너지 수확 기법으로 인한 환경적 영향을 평가하기 위해 FLOW-3D를 사용합니다.

Tailing Breach Simulation – CFD Analysis with FLOW-3D

점성이 높은 유체, 비 뉴턴 흐름, 슬러리 또는 심지어 세분화 된 흐름의 형태를 취할 수있는 많은 채광 응용 프로그램의 잔여 물인 테일링은 악명 높은 시뮬레이션 전제를 제공합니다. FLOW-3D  는 비 뉴턴 유체, 슬러리 및 입상 흐름에 대한 특수 모델을 포함하여 이러한 분석을 수행하는 데 필요한 모든 도구를 제공합니다. FLOW-3D 의 자유 표면 유동 모델링 기능 과 결합되어  이러한 어렵고 환경 적으로 민감한 문제에 대한 탁월한 모델링 솔루션을 제공합니다.

관련 응용 분야에는 바람 강제 분석에 따른 광석 비축 더미 먼지 드리프트가 포함되며, 여기서 FLOW-3D 의 드리프트 플럭스 모델을 통해 엔지니어는 광석 침착 및 유입 패턴과 개선 솔루션의 효과를 연구 할 수 있습니다.

액화와 기계적 방해가 물과 같은 뉴턴 흐름과는 대조적으로 입자 흐름의 매우 독특한 속성 인 결국 저절로 멈추는 위반의 동적 특징의 일부라는 점에 유의하십시오.

오일 및 가스 분리기

FLOW-3D  는 기름과 물과 같은 혼합 불가능한 유체를 모델링 할 수 있으며 개방 된 환경 (주변 공기)과 관련된 구성 요소 간의 뚜렷한 인터페이스를 정확하게 추적 할 수 있습니다. 유체는 전체 도메인에 영향을 미치는 역학으로 인해 자유롭게 혼합 될 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 유체는 연속 상과 분산 상 간의 드리프트 관계에 따라 다시 분리됩니다. 중력 분리기의 성능은 CFD 모델링을 통해 향상 될 수 있습니다.

  • 기체 및 액체 흐름의 균일성을 개선하고 파도에 의한 슬로싱으로 인한 오일과 물의 혼합을 방지하기 위해 용기 입구 구성을 개발합니다.
  • 유압 효율 및 분리 성능에 대한 내부 장비의 영향을 결정합니다.
  • 작동 조건 변화의 영향 측정
  • 소규모 현상 (다상 흐름, 방울, 입자, 기포)을 정확하게 모델링

생산 파이프 | Production Pipes

생산에 사용되는 공정 파이프의 청소 과정에서 유체가 위로 흘러도 고밀도 입자가 침전될 수 있습니다. 침전 입자를 포착하도록 장치를 설계 할 수 있습니다. 파이프 중앙에 있는 “버킷”이 그러한 잠재적 장치중 하나 입니다. 흐름 변위로 인해 버킷 외부의 상류 속도는 고밀도 입자에 대한 침전 속도보다 높으며 버킷 내부에 모여 있습니다. 표시된 디자인에서 버킷 주변의 상향 유체 속도는 입자 안정화 속도보다 높습니다. 이로 인해 입자가 버킷과 파이프 벽 사이의 틈새를 통해 빠져 나갈 수 없습니다. 따라서 시뮬레이션된 입자는 버킷을 통과하여 아래에 정착하지 않습니다.

파동 에너지 장치 모델링 | Modeling Wave Energy Devices

포인트 흡수 장치 | Point Absorber Devices

이 시뮬레이션은 상단에 부력이있는 구형 구조가있는 점 흡수 장치를 보여 주며, 들어오는 파도의 볏과 골과 함께 위아래로 이동합니다. FLOW-3D 의 움직이는 물체 모델은 x 또는 y 방향으로의 움직임을 제한하면서 z 방향으로 결합 된 움직임을 허용하는 데 사용됩니다. 진폭 5m, 파장 100m의 스톡 스파를 사용했다. RNG 모델은 파도가 점 흡수 장치와 상호 작용할 때 발생하는 난류를 포착하는 데 사용되었습니다. 예상대로 많은 난류 운동 에너지가 장치 근처에서 생성됩니다. 플롯은 난류로 인해 장치 근처의 복잡한 속도 장의 진화로 인해 질량 중심의 불규칙한 순환 운동을 보여줍니다.

다중 플랩, 하단 경첩 파동 에너지 변환기 | Multi-Flap, Bottom-Hinged Wave Energy Converter

진동하는 플랩은 바다의 파도에서 에너지를 추출하여 기계 에너지로 변환합니다. Arm은 물결에 반응하여 피벗된 조인트에 장착된 진자로 진동합니다. 플랩을 배열로 구성하여 다중 플랩 파동 에너지 변환기를 만들 수 있습니다. 아래 상단에 표시된 CFD 시뮬레이션에서 3 개의 플랩 배열이 시뮬레이션됩니다. 모든 플랩은 바닥에 경첩이 달려 있으며 폭 15m x 높이 10m x 두께 2m입니다. 어레이는 30m 깊이에서 10 초의 주파수로 4m 진폭파에서 작동합니다. 시뮬레이션은 중앙 평면을 따라 복잡한 속도 등 가면을 보여줍니다. 이는 한 플랩이 어레이 내의 다른 플랩에 미치는 영향을 연구하는 데 중요합니다. 3 개의 플랩이 유사한 동적 동작으로 시작하는 동안 플랩의 상호 작용 효과는 곧 동작을 위상에서 벗어납니다. 유사한 플랩 에너지 변환기가 오른쪽 하단에 표시됩니다. 이 시뮬레이션에서 플랩은 가장 낮은 지점에서 물에 완전히 잠 깁니다. 이러한 에너지 변환기를 Surface Piercing 플랩 에너지 변환기라고합니다. 이 두 시뮬레이션 예제는 모두 미네르바 역학 .

진동 수주 | Oscillating Water Column

진동하는 수주는 부분적으로 잠긴 중공 구조입니다. 그것은 물의 기둥 위에 공기 기둥을 둘러싸고 수면 아래의 바다로 열려 있습니다. 파도는 물 기둥을 상승 및 하강시키고, 차례로 공기 기둥을 압축 및 감압합니다. 이 갇힌 공기는 일반적으로 기류의 방향에 관계없이 회전 할 수 있는 터빈을 통해 대기로 흐르게 됩니다. 터빈의 회전은 전기를 생성하는 데 사용됩니다.

아래의 CFD 시뮬레이션은 진동하는 수주를 보여줍니다. FLOW-3D에서 포착한 물리학을 강조하기 위해 중공 구조에서 물기둥이 상승 및 하강하는 부분만 모델링  합니다. 시뮬레이션은 다른 파형 생성 선택을 제외하고 유사한 결과를 전달합니다. 아래의 시뮬레이션은 웨이브 유형 경계 조건을 사용하는 반면 그 아래의 시뮬레이션은  움직이는 물체 모델  을 사용하여 실험실에서 수행한 것처럼 차례로 웨이브를 생성하는 움직이는 플런저를 생성합니다. 각 시뮬레이션에 대해 속이 빈 구조의 압력 플롯이 표시됩니다. 결국 그 압력에 기초하여 터빈이 회전 운동으로 설정되기 때문에 챔버에서 얼마나 많은 압력이 생성되는지 아는 것이 중요합니다.

사례 연구

eadership-in-energy-and-environmental-design

Architects Achieve LEED Certification in Sustainable Buildings

LEED (Leadership in Energy and Environmental Design)는 제 3자가 친환경 건축물 인증을 제공하는 자발적 인증 시스템입니다.

FLOW-3D는 보고타(콜롬비아)의 사무실 건물에서 “IEQ-Credit2–환기 증가”라는 신뢰를 얻는 데 큰 도움을 주었습니다. 이러한 인정을 받기 위해서는 실외 공기가 ASHRAE의 표준 비율인 30%를 초과한다는 것을 증명해야만 합니다. 이 건물에서 실외 공기는 태양 광선에 의해, 가열되는 지붕 위의 2개의 유리 굴뚝에 의해 발생되는 온도 차이에 의해 발생하는 열 부력의 영향으로 제공됩니다. 이것은 바람이 불지 않는 조건에서 이루어져야 합니다.

Comparing HVAC System Designs

최근 프로젝트에서 Tecsult의 HVAC(난방, 냉방 및 환기)시스템 엔지니어는 강력한 에어컨 시스템의 두 가지 다른 구성을 고려해야 했고 노동자들에게 어떤 것이 가장 쾌적함을 제공하는지 보여주기를 원했습니다. FLOW-3D는 대체 설계를 시뮬레이션하고 비교하는 데 사용되었습니다.

이 발전소는 대형(길이 90m, 너비 33m, 높이 26m)건물로 변압기, 전력선, 조명 등 열 발생 장비를 갖추고 있습니다. 에어컨 시스템의 목적은 건물 내 최대 온도를 35ºC로 제한하는 것입니다. 디퓨저가 하부 레벨에 위치하고 천장 근처의 환기구가 있기 때문에 천장 근처에서 최대 공기 온도가 발생하고 바닥 레벨은 반드시 몇도 더 낮습니다.

Modeling velocity of debris types

Debris Transport in a Nuclear Reactor Containment Building

이 기사는 FLOW-3D가 원자력 시설에서 봉쇄 시설의 성능을 모델링하는데 사용된 방법을 설명하며, Alion Science and Technology의 Tim Sande & Joe Tezak이 기고 한 바 있습니다.

가압수형 원자로 원자력 발전소에서 원자로 노심을 통해 순환되는 물은 약 2,080 psi 및 585°F의 압력과 온도로 유지되는 1차 배관 시스템에 밀폐됩니다. 수압이 높기 때문에 배관이 파손되면 격납건물 내에 여러 가지 이물질 유형이 생성될 수 있습니다. 이는 절연재가 장비와 균열 주변 영역의 배관에서 떨어져 나가기 때문에 발생합니다. 생성될 수 있는 다양한 유형의 이물질의 일반적인 예가 나와 있습니다(오른쪽).

Evaluation of the Wind Effects on the Iron-Ore Stock Pile

Evaluation of the Wind Effects on the Iron-Ore Stock Pile

바람이 개방형 골재 저장소에 미치는 영향은 전 세계적으로 환경 문제가 되고 있습니다. 2.7km철골 저장소 부지에서 이런 문제가 관찰되었습니다. 이 시설은 철도 운송차량를 통해 광석을 공급받는데, 이 운송차량은 자동 덤프에 의해 비워집니다. 그런 다음 이 광석은 일련의 컨베이어와 이송 지점을 통과하여 저장 장소중 하나로 운송됩니다. 비산먼지 배출은 풍력이 비축된량에 미치는 영향의 결과로 관찰된 결과입니다.

수자원/수처리/환경분야

수자원 분야

Water & Environmental

FLOW-3D는 작은 하수 처리 시스템부터 대형 수력 발전 프로젝트까지 수처리 및 환경 산업에 직면한 광범위한 문제를 해결할 수 있는 뛰어난 CFD 소프트웨어 입니다. FLOW-3D는 시뮬레이션의 복잡성을 감소시키고 최적의 솔루션에 대해 노력을 집중할 수 있도록 해줍니다. 이를 통해 통해 파악된 가치 있는 통찰력은 귀하의 상당한 시간과 비용을 절약 할 수 있습니다.

실제 지형을 적용하여 3차원 shallow water hybrid model을 이용한 댐 붕괴 시뮬레이션

FLOW-3D는 자유표면 흐름이 있는 수치해석 알고리듬에 의해 유동의 표면이 시공간적으로 변하는 모사를 위한 이상적인 도구라고 할 수 있습니다. 자유 표면은 물과 공기 같은 높은 비율의 밀도 변화를 가지는 유체들 사이의 특정한 경계를 일컫습니다. 자유 표면 흐름을 모델링하는 것은 일반적인 유동방정식과 난류 모델이 결합된 고급 알고리즘을 필요로 합니다. 이 기능은 FLOW-3D로 하여금 침수 구조에 의해 형성된 방수, 수력 점프 및 수면 변화의 흐름의 궤적을 포착 할 수 있습니다.

FLOW-3D Water & Environmental Brochure (FSI) Bibliography

Models

Case Studies

Conference Proceedings

Cad2Stl

FLOW-3D 유틸리티 프로그램 안내

이 문서에서는 FLOW-3D에서 사용할 수 있는 일부 Utility Program에 대해 설명합니다. 유틸리티 프로그램의 목적은 시뮬레이션을 수행할 때 반드시 필요한 것은 아니지만 특정 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 돕는 것입니다. 각 개별 유틸리티의 사용법은 다음과 같습니다.

  1. 파일 변환 및 STL 품질 검사 도구

FLOW-3D는 중립 형식인 STL파일 형식만 지원하며 대부분의 CAD 패키지에서 STL형식을 지원하지만 형상을 STL형식으로 만들 수 없는 이유가 있을 수 있습니다. 이로 인해 FLOW-3D 사용자는 여러 파일 변환 유틸리티를 사용할 필요가 있을 수 있습니다. 또한 STL 파일 품질을 확인하는데 사용할 수 있는 여러 유틸리티도 사용할 수 있습니다. 아래 나열된 이러한 유틸리티는 다음 섹션에서 자세히 설명합니다.

  • Cad2Stl : 다양한 CAD 형식에서 변환 파일을 사용하는.STL파일
  • Topo2STL : 파일을topo형식에서.STL파일로 변환하는 데 사용
  • MiniMagics :.STL파일의 오류를 확인하는 데 사용
  • qAdmesh :.STL파일의 오류를 확인하고 사소한 문제를 해결하는데 사용

Cad2Stl

Cad2Stl 은 다른 CAD 파일 형식을 FLOW-3D에서 사용되는 STL 파일 형식으로 변환하기 위한 파일 변환 도구입니다. Cad2Stl 은 다음 파일 형식을 STL 형식으로 변환합니다.

  • Autodesk 3D Max :.3ds
  • Autodesk 별명 :.obj
  • IGES: .igs,.iges
  • BREP :.brep
  • 단계 : .stp,.step
  • 아바쿠스 6.2+ :.inp
  • NASTRAN :.blk
  • Marc Mentat : 고정 형식과 쉼표로 구분.dat

Cad2Stl 은 파일에서 역 법선 벡터를 보정하는 기능도 있습니다. 이 유틸리티는 유지 보수 계약이 유효한 모든 FLOW-3D 고객에게 무료로 제공되며 FLOW-3D Usre Site의 유틸리티 페이지에서 다운로드 할 수 있습니다.

Cad2Stl 은 Flow Science Japan에서 FLOW-3D 사용자를 위해 개발되었습니다 .

Cad2Stl Program
  1. 변환 목록에 변환할 파일 추가
    • 추가 -변환 목록에 파일을 추가합니다.
    • 제거 -변환 목록에서 파일을 제거합니다. 제거하려면 변환 목록에서 파일을 강조 표시하고 제거를 선택하십시오.
    • 기본적으로 파일 이름은 import file 이름과 일치하는 CAD파일을 STL파일 이름으로 지정하는데 변경이 필요하면 더블 클릭하고 이름을 바꾸면 변경할 수 있습니다.
  2. 구체화 옵션을 사용하여 STL 파일의 품질을 선택하십시오. 선택하고 볼 수 있는 네 가지 수준의 정확도가 있습니다. 파일이 변환될 때마다 STL로 작성된 파일이 표시되므로 사용자가 만족스럽거나 더 높은 수준의 세분화가 필요한지 여부를 결정할 수 있습니다. 정확성이 향상되면 파일 크기는 증가하지만 처리 시간은 크게 증가하지 않습니다. 다른 파일 형식을 한 번에 로드하고 변환할 수 있습니다. 또한 변환 프로세스가 완료되면 파일을 로드하고 표시하기 위한 대화 상자가 열립니다. 이것은 BREP, IGES및 STEP 파일 형식에만 적용됩니다.
  3. 원하는 작업을 선택하십시오. 다른 파일 형식을 한 번에 로드하고 변환할 수 있습니다. 또한 변환 프로세스가 완료되면 파일을 로드하고 표시하기 위한 대화 상자가 열립니다.
    • 변환 -파일을 변환합니다. 한 파일을 변환하려면 로드할 파일 목록에서 해당 파일을 강조 표시하여 변환하십시오.
    • 모두 변환 -모든 파일을 변환
    • 표시 -변환된 파일을 강조 표시합니다
    • 면 방향 수정 -일반 수정 루틴
    • 변환 목록 숨기기 -더 나은 부품 표시를 위해 보기 화면을 증가 시킵니다.
    • 와이어 프레임 오버레이 -각 STL 패싯의 패싯 모서리를 오버레이 합니다. 이것은 오른쪽 하단의 확인란입니다.
    • 로그 지우기 – 변환 로그 텍스트 상자에 대한 모든 데이터 출력을 지웁니다.
  4. 종료 -프로그램을 닫습니다

qAdmesh

qAdmesh는 .STL파일에 오류 가 있는지 확인하는 도구이며 연결이 끊어진 패싯, 반전된 법선, 연결이 끊어진 패싯 및 누락된 패싯과 같은 사소한 문제를 해결하는 데 사용할 수 있습니다. qAdmesh를 시작하려면:

  • GUI에서: Model Setup 탭의 Tools ‣ qAdmesh로 이동하십시오.
  • Windows: 바탕 화면 아이콘을 클릭하거나 시작 메뉴에서 FLOW-3D v12.0 폴더의 형상 도구 하위 디렉토리에 있는 Admesh 항목으로 이동하십시오.
  • Linux의 경우: $F3D_HOME/utilities/qAdmesh을 실행하십시오.

명령: qAdmesh를 열고 찾아보기 버튼을 사용하여 지오메트리 파일을 로드 하십시오. 문제를 해결하고 수정 사항으로 새 형상 파일을 생성하려면 기본 옵션을 그대로 두고 출력 유형을 선택하고 새 형상 파일의 경로를 지정하십시오. 이진 STL 은 ASCII STL 옵션 보다 작은 파일을 생성하므로 권장됩니다 (이진 및 ASCII 형식 만 FLOW-3D 로 인식됨). 그런 다음 적용을 클릭하여 파일을 확인하고 수정하십시오.

qAdmesh program
qAdmesh program

qAdmesh의 출력은 인터페이스의 메시지 섹션에 표시됩니다. 출력에는 감지된 오류와 출력 옵션이 선택된 경우 이러한 문제점을 해결하기 위해 수행할 조치가 표시됩니다.

사용자 정의 검사 옵션은 파일을 고정할 때 프로그램이 어떤 작업을 수행하는지에 대한 자세한 제어를 제공할 수 있습니다. 또한 변형 및 공차 탭에는 .STL 파일의 회전, 미러링, 크기 조정, 변환 및 병합 기능을 제공하는 옵션이 있습니다.

qAdmesh는 무료 유틸리티입니다만 FSI에서 지원하지 않습니다. qAdmesh가 문제를 해결하는 능력은 심각도에 따라 다릅니다. 문제의 수가 증가함에 따라 qAdmesh 가 문제를 해결할 수 있는 가능성이 줄어 듭니다. 문제를 해결할 수 없는 경우 CAD 패키지를 사용하여  .STL 파일을 재생성 하는 것이 좋습니다.

MiniMagics 

MiniMagics 는 무료 STL파일 시각화 및 복구 유틸리티입니다. 설치는 FLOW-3D 홈 디렉토리 의 Utilites 폴더에서 찾을 수 있으며 파일 분석 및 복구를 위한 유용한 도구로 qAdmesh에서 수행된 수정 사항을 시각화하거나 qAdmesh의 대안으로 사용할 수 있습니다.

$F3D_HOME/UtilitiesSTL

  • Topo2STL

FLOW-3D가 지원하는 유일한 CAD 파일 형식은 .STL이지만 형식을 포함하여 다른 형식의 지형 데이터를 갖는 것은 드문 일이 아닙니다. Topo2STL의 유틸리티로 변환할 수 있습니다. Topo2STL 은 Windows 시스템에서만 사용 가능하며 유틸리티 드롭 다운 메뉴에서 액세스 할 수 있습니다.

명령

  1. 지형 파일은 다음 형식의 ASCII 파일입니다. 각 선은 점을 나타내며 동일한 단위 시스템에서 3 개의 좌표 (일반적으로 피트 또는 미터)를 포함합니다. 좌표는 공백으로 구분됩니다. 선의 좌표 순서는 XYZ 여야 합니다. 여기서 Z는 표고입니다. 두 좌표는 동일한 XY 점을 공유할 수 없습니다. 포인트의 순서 (파일의 줄)는 중요하지 않습니다. 좌표를 포함하지 않는 머리글 줄이나 꼬리 줄이 없어야 합니다.
  2. Topo2stl.exe유틸리티가 추출된 위치에 있는 파일을 실행하여 Topo2STL에 액세스 할 수 있습니다.
  3. 유틸리티를 시작하면 변환할 파일을 선택하라는 topo 파일 찾아보기 창이 나타납니다. 파일 찾아보기 창을 이용하여 파일을 선택합니다.
  4. topo파일이 선택되면, Topo2STL의 창이 나타나고, X, Y의 범위와 Z 계산할 topo데이터 익스텐트가 계산되면 Topo 데이터 익스텐트 및 데이터의 총 포인트 수에 대한 정보가 Information: Topo data extents 아래에 표시됩니다.
Topo2STL
Topo2STL
Topo2STL
Topo2STL
  1. 변환에 필요한 사용자 입력은 공간 분해능 및 STL 최소 Z 좌표입니다. 기본적으로 공간 해상도는 0.002 * min (X 범위, Y 범위)이고 STL 최소 Z 좌표는 ZMIN-(ZMAX-ZMIN)입니다. 여기서 ZMIN 및 ZMAX는 Topo 데이터의 범위입니다.
    • 공간 해상도는 STL 파일을 생성하는 동안 Topo 데이터가 얼마나 정밀하게 분석되는지 제어합니다.
    • STL 최소 Z 좌표는 Topo 데이터의 ZMAX보다 작은 값이어야 합니다. 이것은 STL파일의 최소 ​​Z 두께를 효과적으로 설정합니다.
  2. Browse 버튼은 파일 출력 위치를 설정하는 데 사용할 수 있습니다.
  3. 변환을 클릭하면 변환 프로세스가 시작됩니다. 이 시점에서 변환 취소를 사용하여 변환이 완료되거나 종료될 때까지 Topo2STL 창을 닫을 수 없습니다.
Topo2STL
Topo2STL
  1. 변환이 완료 (또는 종료)되면 변환 단추가 변환 추가로 변경되어 사용자가 변환할 다른 Topo 파일을 선택할 수 있습니다.
Topo2STL
  1. FSAI를 사용한 유한 요소 메쉬 파일 형식 변환

FSAI의 도구에서 유한 요소 메시를 변환하는 유틸리티입니다 Abaqus6.2 이후 형식과 NASTRAN 벌크 형식에 사용되는 형식을 변환하는 FSAI는 유틸리티 드롭 다운 메뉴에서 액세스 할 수 있습니다. FSAI를 사용하려면 다음을 수행하십시오. EXODUS II

  • 적절한 모드에서 유틸리티를 엽니다 (초기 메쉬의 Abaqus 형식인지 NASTRAN 형식인지 여부에 따라 다름 )
  • 파일에서 생성 필드에서 입력 유한 요소 메쉬를 찾습니다.
  • 생성된 파일 위치 필드에서 원하는 출력 위치를 찾으십시오.
  • 생성된 파일 이름 필드에서 원하는 출력 파일 이름을 설정하십시오.
  • 생성을 누릅니다.

 노트

이 FSAI 프로그램을 사용하려면 FLOW-3D 와 별개의 라이센스가 필요합니다. 자세한 내용은 FLOW-3D 영업 담당자에게 문의하십시오.

  1. 계산기

유틸리티 드롭 다운 메뉴에 여러 계산기가 추가되어 알려진 매개 변수 (예: 유체 속성 등)를 기반으로 입력 수량을 추정할 수 있습니다. 사용 가능한 계산기는 다음을 계산합니다.

  • 냉각 채널의 열전달 계수
  • 재료 특성 및 시뮬레이션 시간에 따른 열 침투 깊이
  • 샷 슬리브의 유체 높이
  • 고압 다이캐스팅을 위한 피스톤 속도
  • 밸브 압력 계수
  1. MPDB (Material Properties Database) 확장

MPDB (Material Properties Database)는 FLOW-3D 와 별도로 Flow Science, Inc 에서 구입할 수 있는 타사 데이터베이스입니다. 여기에는 문헌의 다양한 온도 의존성 고체 재료 특성이 포함되어 있습니다. FLOW-3D 용 MPDB는 사용자가 FLOW-3D의 기본 데이터베이스와 호환되는 파일 형식을 내보낼 수 있도록 하여 데이터를 FLOW-3D 로 편리하게 가져올 수 있는 MPDB 독점 버전입니다. MPDB의 재료 특성은 대부분 고체상입니다. 따라서 FLOW-3D 모든 모델 고체 특성을 요구하는 데이터, 특히 유체 구조 상호 작용, 응고 및 열 응력 진화 모델을 활용할 수 있습니다.

MPDB는 다양한 형식으로 데이터를 내보낼 수 있는 독립형 데이터베이스로 사용될 수 있습니다. MPDB에 대한 일반적인 지침은 JAHM Software, Inc.를 방문하십시오. 여기에서는 FLOW-3D 와 함께 MPDB를 사용하는 방법에 대한 지침을 제공합니다. FLOW-3D 와 제대로 통합하려면 MPDB 용 실행 파일이 Windows와 Linux에 있어야 합니다. 실행 파일은 FLOW-3D GUI에 의해 감지되며 재료 메뉴 아래 MPDB에서 재료 가져오기 메뉴 항목 이 활성화됩니다. 이러한 조건 중 하나라도 충족되지 않으면 FLOW-3D GUI를 통해 액세스 할 수 없습니다. MPDB%F3D_HOME%\Utilities$F3D_HOME/UtilitiesMPDB_for_FLOW-3D

FLOW-3D MPDB
FLOW-3D MPDB

material를 클릭 MPDB에서 가져오기 및 사용자 인터페이스 MPDB는 별도의 창에서 열립니다. 재료는 주요 요소로 분류되었습니다. Materials 탭, 테이블에서 요소를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여, 사용자는 해당 요소를 포함하는 물질의 목록을 볼 수 있습니다.

(Material Properties Database)
(Material Properties Database)

예를 들어 다음 그림은 철 (Fe)이 포함된 데이터베이스의 재료 목록을 보여줍니다.

FLOW-3D MPDB(Fe)
FLOW-3D MPDB(Fe)

사용자는 다른 합금, 세라믹, 유리 또는 기타 분류되지 않은 재료를 분류하는 다른 탭으로 전환할 수도 있습니다. 다음 그림은 Al & Cu 합금 목록을 보여줍니다.

FLOW-3D MPDB(Al & Cu)
FLOW-3D MPDB(Al & Cu)
FLOW-3D MPDB(Fe,Ni - 1006 (UNS G10060))
FLOW-3D MPDB(Fe,Ni – 1006 (UNS G10060))

재료가 식별되면 재료를 두 번 클릭하면 해당 재료에 사용할 수 있는 속성 목록이 있는 별도의 창이 나타납니다. 예를 들어 Fe 및 Ni 합금에서 1006 (UNS G10060)을 엽니다. 이러한 속성이 모두 FLOW-3D에 사용되는 것은 아닙니다.

FLOW-3D MPDB(1006(UNS G10060))
FLOW-3D MPDB(1006(UNS G10060))

각 속성은 이 창의 오른쪽에서 선택할 수 있는 다른 형식으로 파일에 표시, 플로팅 또는 저장할 수 있습니다. 그러나 이러한 속성 중 일부가 FLOW-3D 로 인식되는 것은 아닙니다. 

FLOW-3D 와 호환되는 파일 형식을 생성하려면 재료 창을 닫고 FLOW-3D/SolidWorks/ANSYS 메뉴에서 시작하십시오. 재료의 특성으로 FLOW-3D로 가져올 수 있는 세 가지 파일 형식이 있습니다.  유체 데이터베이스 형식(.f3d_dbf 확장), 고체 데이터베이스 형식 (.f3d_dbs 확장), 일반 쉼표로 구분된 값(CSV형식)으로 부터 시뮬레이션에 적합한 FLOW-3D 호환 형식을 선택하십시오. MPDB의 재료는 대부분 고체이지만 사용자가 응고된 유체의 특성을 가져오려면 FLOW-3D에서 응고된 유체 특성이 유체 특성의 일부이므로 Fluids 데이터베이스 형식을 선택해야 합니다. 솔리드 및 유체 데이터베이스 파일 형식과 파일은 현재 사용자의 문서 폴더와 Windows 및 Linux에 저장됩니다.

CSV<My Documents>\FLOW-3D\gui\MaterialsDatabase/home/<user>/FLOW-3D/gui/MaterialsDatabase

이러한 위치는 FLOW-3D의 데이터베이스가 사용자 정의 재료를 찾는 곳입니다. MPDB에서 이러한 위치로 내보낸 모든 자료는 FLOW-3D의 기본 데이터베이스에 의해 선택됩니다.

1006 (UNS G10060) 철 합금을 선택하십시오.

FLOW-3D MPDB(UNS G10060)
FLOW-3D MPDB(UNS G10060)

이전에 사용 가능했던 일부 특성은 FLOW-3D 와 관련이 없기 때문에 사용 불가능 합니다. 각 속성이 처리되자 마자 플롯 되거나 해당 데이터가 표시되면 참조 및 메모 섹션이 활성화됩니다. 참조 탭 속성에서 찍은 위치를 나타내는 참고 섹션은 일반적으로 데이터의 구성과 정확성에 관한 사항이 포함되어 있습니다. 

온도에 따른 특성의 동작을 이해하는 데 도움이 되도록 각 특성을 플롯 할 수 있습니다. 또한 데이터의 유효성에 대한 경고가 있을 수 있습니다. 

예를 들어 열전도도를 먼저 플로팅하면 저온 경고가 표시됩니다. 온도의 함수로 플롯을 표시하기 전에 .f3d_dbs파일을 쓰려면 데이터베이스에 추가 버튼을 클릭하고 다음 창에서 파일에 쓸 속성을 ​​선택하십시오. 사용 가능한 단계에 대한 속성을 선택할 수 있습니다. 속성이 선택되면 데이터 쓰기 및 닫기를 클릭하십시오. 

재료 창을 닫습니다. FLOW-3D/SolidWorks/ANSYS 메뉴에서 데이터베이스를 닫습니다.

FLOW-3D MPDB(Low temperature warning)
FLOW-3D MPDB(Low temperature warning)
FLOW-3D MPDB(Temperature Plot)
FLOW-3D MPDB(Temperature Plot)

.f3d_dbs파일을 쓰려면 데이터베이스에 추가 버튼을 클릭하고 다음 창에서 파일에 쓸 속성을 ​​선택하십시오. 사용 가능한 단계에 대한 속성을 선택할 수 있습니다. 속성이 선택되면 데이터 쓰기 및 닫기를 클릭하십시오. 재료 창을 닫습니다. FLOW-3D/SolidWorks/ANSYS 메뉴에서 데이터베이스를 닫습니다.

경우에 따라 재료에 사용자에게 필요한 속성이 없습니다. 데이터베이스에 사용 가능한 속성을 추가한 후 이러한 상황에서 누락된 속성은 유사한 속성을 가진 합금 (사용자의 위험 부담)에서 얻을 수 있습니다. 데이터베이스가 열려있는 동안 FLOW-3D에서 사용될 하나의 재료에 대해 속성을 혼합하고 일치시킬 수 있습니다.

FLOW-3D MPDB(Select properties to write to file)
FLOW-3D MPDB(Select properties to write to file)

데이터베이스를 닫은 후 파일 이름을 묻는 메시지가 사용자에게 표시됩니다. 기본값은 MPDB 가 재료에 지정하는 것입니다. FLOW-3D 가 재료를 사용자 정의 재료로 인식하도록 파일의 위치와 확장자가 미리 설정되어 있습니다.

FLOW-3D MPDB(File locate position)
FLOW-3D MPDB(File locate position)

CSV파일을 선택한 경우에도 동일한 프로세스가 적용됩니다. 데이터가 파일에 기록되면 각 테이블 형식 속성 창의 값 가져오기 버튼에서 데이터를 검색할 수 있습니다.

첫 번째 열은 항상 온도입니다.

FLOW-3D MPDB(csv file)
FLOW-3D MPDB(csv file)
  1. grfedit를 사용하여 flsgrf 파일 편집

명령 줄 유틸리티이므로 runscript와 같은 적절한 환경에서 실행해야 합니다 ( Runscripts 사용 참조 ).

  • grfedit를 연 후 사용자에게 소스 파일 (flsgrf.*데이터가 복사될 파일)의 경로를 묻는 메시지가 표시됩니다. 파일의 전체 경로 (예 c:\users\username\FLOW-3D\simulation\flsgrf.simulation:)를 입력하고 <enter>를 누르십시오.
  • 이제, 파일 입력 확장의 목표 예를 들어, (데이터를 기록할 위치로 파일) 파일을 new_output. 데이터가 파일에 기록됩니다 c:\users\username\FLOW-3D\simulation\flsgrf.new_output. 대상 파일이 존재하면 파일을 덮어쓰거나 대상 파일에 데이터를 추가하라는 메시지가 표시됩니다. 대상 파일의 시간보다 늦게 시뮬레이션 시간을 가진 소스 파일 편집 만 추가됩니다.
  • 이 시점에서 프로그램은 어떤 히스토리 데이터 편집, 데이터 편집 재시작 및 대상 파일에 쓰기 위해 선택된 데이터 편집을 묻습니다. 프롬프트에 따라 작성할 데이터 편집을 선택하십시오.
  • 대상 파일을 작성한 후 프로그램이 닫히고 다른 flsgrf.*파일처럼 사용할 수 있습니다.

 노트

  • grfedit는 FLOW-3D v11.1 이상에서 작성된 결과 파일에서만 작동합니다.
  • 소스 flsgrf.*파일은 grfedit에 의해 수정되지 않습니다
  • FLOW-3D/MP의 출력 파일로 작업할 때는 flsgrf1의 위로 flsgrf 교체 하십시오 .
  • 소스 및 대상 파일 모두에 허용되는 유일한 이름은 flsgrf및 flsgrf1입니다.

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

Numerical modelling of a two-degree-of-freedom Wave Energy Converter

Energy Presentations | 에너지 프레젠테이션

Energy Presentations | 에너지 프레젠테이션

 지난 사용자 컨퍼런스에서 에너지 산업을위한 FLOW-3D의 응용에 초점을 맞춘 사용자 프레젠테이션을 다운로드하십시오  .

2019 년

Numerical modelling of a two-degree-of-freedom Wave Energy Converter: Creation, validation and utilization of the model

2 자유도 파동 에너지 변환기의 수치 모델링 : 모델의 생성, 검증 및 활용

Eliseo Marchesi, Politecnico di Milano / Studio Frosio srl
Marco Negri 및 Stefano Malavasi, Politecnico di Milano
Filippo Palo, XC Engineering Srl

Numerical modelling of a two-degree-of-freedom Wave Energy Converter
Numerical modelling of a two-degree-of-freedom Wave Energy Converter

이 연구의 목적은 FLOW-3D를 통한 수치 모델링입니다., Politecnico di Milano에서 실험실 규모 테스트를 거친 특정 Wave Energy Converter (WEC) : 두 개의 자유도 진동 체 시스템 인 EDS (Energy Double System), 급증하는 패들. 두 본체는 서로 연결되어 있으며 각각은 지상에 반응하는 PTO (Power Take-Off)에 연결됩니다. 수치 모델은주기적인 파동으로 사용 가능한 실험 테스트에 대해 검증되었습니다. 첫 번째 시뮬레이션은 실험실 테스트의주기적인 파동을 재현하는 것을 목표로했습니다. 그런 다음 실험 시스템에 해당하는 EDS의 수치 모델을 생성하고 이전에 모델링 한주기 파를 적용했습니다. 수치 방법의 품질이 확인되면 EDS 시스템의 새로운 구성에 대한 시뮬레이션이 수행되었습니다. 첫 번째 시뮬레이션 시리즈에서는이 매개 변수가 실험 모델에서 최적화되지 않았기 때문에이를 최적화하기 위해 패들 PTO의 댐핑이 변경되었습니다. 그 후, EDS 동작은 이전에 시뮬레이션 된 주기적 파동과 에너지 적으로 동일한 임의 파동에서 조사되었습니다.

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2015 년

Numerical simulation of extreme wave loading on an axisymmetric point absorber wave energy converter in a survival sea state

생존 해상 상태에서 축 대칭 점 흡수 파 에너지 변환기에 대한 극한 파 하중의 수치 시뮬레이션

Peter Arnold, Minerva Dynamics Limited

생존 해상 상태에서 파력 에너지 변환기 (WEC)가 경험할 수있는 힘과 모멘트의 초기 평가는 개념 설계 단계에서 특히 중요합니다. 현재까지 WEC의 생존 가능성을 평가하는 데 사용되는 주요 방법은 모델 규모 탱크 테스트이지만 일반적으로 10m에서 15m 범위의 상당한 파도 높이를 갖는 생존 파도의 크기로 인해 탱크 테스트 프로그램은 소규모를 사용해야합니다. 관련 계측 및 물리적 확장 문제가있는 스케일 프로토 타입 또는 관련 비용이 더 큰 대형 프로토 타입에 의존합니다. 보다 최근에 CFD는 더 작은 계산 비용으로 인해 불규칙한 파동 스펙트럼과는 반대로, 단독 집중 또는“New Waves”를 사용하여 정적 및 부동 구조에 대한 비선형 파동 부하를 평가하는 데 사용되었습니다. 그러나 이러한 초기 연구는 WEC 설계 엔지니어가 결과 부하의 통계적 분포를 필요로하기 때문에 WEC 생존에 필요한 조건 만 제공하지만 충분하지는 않습니다. 이 연구의 목적은 해법을 얻기 위해 스펙트럼 성분 수와 메시 미세 조정 수준 및 파동 탱크 폭이 감소 된 불규칙 파 스펙트럼을 활용하여 CFD 모델에서 모델링 가정에 첨부 된 중요성을 재분배하는 것입니다. 합리적인 시간 척도로. 그 결과 WEC 운동 및 하중은 주요 통계 매개 변수 측면에서 35 스케일 축 대칭 점 흡수기의 생존에 대한 고 충실도 탱크 테스트 결과와 비교됩니다. 이 연구의 목적은 해법을 얻기 위해 스펙트럼 성분 수와 메시 미세 조정 수준 및 파동 탱크 폭이 감소 된 불규칙 파 스펙트럼을 활용하여 CFD 모델에서 모델링 가정에 첨부 된 중요성을 재분배하는 것입니다. 합리적인 시간 척도로. 그 결과 WEC 운동 및 하중은 주요 통계 매개 변수 측면에서 35 스케일 축 대칭 점 흡수기의 생존에 대한 고 충실도 탱크 테스트 결과와 비교됩니다. 이 연구의 목적은 해법을 얻기 위해 스펙트럼 성분 수와 메시 미세 조정 수준 및 파동 탱크 폭이 감소 된 불규칙 파 스펙트럼을 활용하여 CFD 모델에서 모델링 가정에 첨부 된 중요성을 재분배하는 것입니다. 합리적인 시간 척도로. 그 결과 WEC 운동 및 하중은 주요 통계 매개 변수 측면에서 35 스케일 축 대칭 점 흡수기의 생존에 대한 고 충실도 탱크 테스트 결과와 비교됩니다.

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Wave propagation and reflection at an inclined plane – simulations and experiments

경사면에서의 파동 전파 및 반사 – 시뮬레이션 및 실험

Boris Huber, 비엔나 기술 대학교

20m 길이의 수로에서 물리적 모델 테스트를 수행하여 수로 끝의 경사면에서 파동 전파 및 반사를 관찰했습니다. 웨이브 생성은 익스텐더 휠에 의해 앞뒤로 움직이는 바닥에 장착 된 패들로 이루어졌습니다. 파도의 전파는 수위 측정에 의해 여러 지점에서 기록되었습니다. 실험은 다양한 파동으로 실행 된 다음 FLOW-3D 로 시뮬레이션되었습니다  . 또한 CFD 시뮬레이션에서 적절한 경계 조건을 얻기 위해 돌과 천공 시트로 구성된 파동 흡수 경계를 사용한 실험을 수행하고 다른 경계 조건에서 시뮬레이션을 실행했습니다.

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2013 년

Flap type wave power device in near shore conditions

해안 근처에서 플랩 형 파력 장치

Ibis Group, Inc의 Stephen Saunders

FLOW-3D  v10.1을 솔루션 코드로 사용하여 단일 이동 플랩 파 전력 캡처 장치의 CFD 분석을 수행했습니다  . 이 작업의 목적은 프로토 타입을 제작하고 배치하기 전에 의도 한 작업 환경에서 플랩이 겪는 힘을 예측하는 것입니다. FLOW-3D  는 이동하는 공기 / 물 인터페이스의 역학을 캡처하는 데 필요한 강력한 VOF 모델 때문에 경쟁 업체보다이 프로젝트에 선택되었습니다. 또한  FLOW-3D움직이는 고체 물체를 표현하는 FAVOR ™ 방법은 움직이는 플랩을 시뮬레이션하는 데 중요합니다. 플랩 형상의 성능을 시뮬레이션하고 다가오는 파도가 플랩 표면에 수직 인 해안 근처 조건에서 평가되었습니다. 테스트 된 모델은 플랩 끝 주변의 흐름 특성을 평가하기 위해 3D로 구성됩니다. 현재까지 두 개의 바다 상태가 테스트되었습니다. 이들은 플랩에 도달하는 즉시 깨지는 깨지지 않는 팽창 및 파도입니다. 예상대로 깨지지 않는 팽창은 중립의 양쪽에서 동일한 플랩 편향과 거의 대칭 인 부드러운 플랩 동작을 유도합니다. 파동 사례를 깨는 결과는 비대칭 동작과 하중으로 훨씬 더 극적입니다.

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Ocean waves resonance analysis of an oscillating water column energy converter

진동 수주 에너지 변환기의 해양 파도 공명 분석

José Manuel Grases ; 센데 키아

SDK Marine은 진동하는 수주 챔버 내의 물에 잠긴 수력 터빈을 기반으로 파도에서 전기 에너지를 수집하는 새로운 방법을 개발하고 있습니다. FLOW-3D  는 챔버 내부와 외부의 흐름 동작을 이해하는 데 사용되었습니다. 이 프로젝트의 주요 목표는 내부 수위를 측정하고이를 외부 파 여기와 비교하여 장치의 응답을 얻는 것이 었습니다. 또한 장치의 수력을 계산하기 위해 서로 다른 수력 터빈의 거동을 시뮬레이션하기 위해 서로 다른 다공성 멤브레인을 구현했습니다.

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FIGURE 2. Grain size distribution of test site: Pea Island.

Scour Assessment of Bridge Foundations Using an In Situ Erosion Evaluation Probe 2 (ISEEP)

ISEEP (In Situ Erosion Evaluation Probe 2)를 사용한 교량 기초의 세굴 평가

M. Kayser1
and M. A. Gabr2

Abstract

이 논문의 요약 작업은 교각에서 세굴 깊이를 평가하기 위해 현장 침식 평가 프로브 (ISEEP)의 사용을 제시합니다. 2011 년 허리케인 아이린으로 피해를 입은 노스 캐롤라이나 아우터 뱅크스 부지의 수치 모델링 및 장치 배치는 제안 된 개념의 적용 가능성을 보여줍니다.

CFD (Computational Fluid Dynamics) 소프트웨어 인 FLOW-3D는 교각에서 세굴 깊이를 평가하는 데 사용되며, 그 결과는 과도한 흐름 전력 모델을 사용하여 ISEEP 추정 매개 변수를 기반으로 한 값과 비교됩니다. 세굴 깊이는 수치 분석에 사용된 것과 동일한 조건을 가정하는 경험적 방정식을 사용하여 계산됩니다.

FLOW-3D를 사용한 파라 메트릭 분석은 세굴 깊이를 정의하는 데 사용되는 매개 변수 중 연행 계수 (Ce)가 가장 큰 영향을 미치는 반면 항력 계수 (Cd)는 분석에 사용 된 값 범위 내에서 가장 작은 영향을 미친다는 것을 나타냅니다. ISEEP 데이터는 깊이 측면에서 모래층의 특성 변화를 반영하기 때문에 ISEEP 데이터를 기반으로하는 추정 된 세굴 깊이는 수치 분석에서 얻은 세굴 크기와 비교적 잘 일치합니다.

대조적으로, 경험적 방정식에서 계산 된 세굴 깊이는 주로 세굴 깊이를 과소 평가했는데, 이는 주로 방정식에 층상 토양 프로파일에 대한 규정이 없기 때문입니다. 따라서 ISEEP 데이터를 사용하면 토양층의 특성이 깊이에 따라 달라지기 때문에 세굴 매개 변수의 현장 평가의 이점을 제공합니다. 상당한 비율의 정교함을 포함하는 토양의 적용 가능성 평가를 포함하여 현장 테스트 절차와 데이터 감소 접근법에 대한 추가 검증이 권장됩니다.

INTRODUCTION

Lagasse et al. (1), 미국에는 하천과 강을 가로 지르는 488,750 개의 교량이 있었고, 수색 관련 교량 고장에 대한 연간 비용은 3 천만 달러로 추산되었습니다. 또한 지난 30 년 동안 미국에서 1,000 개 이상의 교량이 붕괴되었으며, 이러한 고장의 약 60 %는지지 기반 시스템의 과도한 수색으로 인해 발생하는 것으로보고되었습니다 (2). 따라서 이러한 구조를 지원하는 토양의 침식률과 수력 구조의 설계, 작동 및 수명 기간 동안 수색 가능성의 모니터링 및 평가와 토양 침식률 결정이 필요합니다. 초기 설계 단계에서 중요 할뿐만 아니라 이러한 침식 크기 및 비율 데이터는 유지 보수 우선 순위를 개발하고 교체 일정을 수립하는데도 필요합니다. 깊이에 따른 현장 침식 가능성을 평가하기위한 현재 기술은 Briaud 등이 개발 한 Erosion Function Apparatus (EFA)와 같은 장치에서 실험실 테스트를 위해 토양 샘플을 제거해야합니다. (2) 또는 시간에 따른 머드 라인 고도의 변화를 모니터링하여 이미 발생한 침식 만 측정합니다. 이러한 기술에 사용되는 기기는 단순한 강철 사운 딩로드에서 전자파 및 / 또는 음파 전파가있는 소나를 사용하는 원격 감지 장치에 이르기까지 다양합니다. Lu et al. (3) 음향 도플러 및 지상 침투 레이더와 같은 정교한 접근 방식은 비용이 많이 들고 빈번한 유지 보수 및 수리가 필요합니다. Hanson et al. (4)와 Hanson과 Cook (5)은 현장에서 침식 가능성의 표면 측정을 위해 수직 제트의 사용을보고했습니다. 이 저자들은 적용된 전단 응력의 형태로 충돌 제트로 인해 발생하는 응력을 렌더링하는 프레임 워크를 제시했습니다. 이 경우 잠재적 인 코어는 물이 원래 상태를 유지하는 제트의 일부로 정의됩니다.

FIGURE 1. (a) Temporary bridge along NC-12, and (b) ISEEP set-up for field testing.
FIGURE 1. (a) Temporary bridge along NC-12, and (b) ISEEP set-up for field testing.
FIGURE 2. Grain size distribution of test site: Pea Island.
FIGURE 2. Grain size distribution of test site: Pea Island.
Figure 1: PAC-UPC laboratory canal bend in operation.

1D, 2D AND 3D MODELING OF A PAC-UPC LABORATORY CANAL BEND

PAC-UPC 실험실 운하 굴곡의 1D, 2D 및 3D 모델링

Manuel Gómez, FLUMEN Research Institute. Technical University of Catalonia. Jordi Girona, 1-3. 08034
Barcelona. Spain. Phone: +00 (34) 93 401 64 75
manuel.gomez@upc.edu
Eduardo Martínez1
, FLUMEN Research Institute. Technical University of Catalonia. Jordi Girona, 1-3.
08034 Barcelona. Spain. Phone: +00 (34) 93 401 64 75
eduardo.martinez-gomariz@upc.edu

KEY WORDS
Irrigation Canals 3D, 2D and 1D computation, gate, weir, curved reach.

ABSTRACT 

개요 본 연구는 카탈로니아 공과 대학의 Campus Nord에 위치한 PAC-UPC 운하의 수력 학적 거동을 분석하기 위해 수행되었습니다. 이것은 실제 관개 운하의 모델을 구성하며, 2003 년에 건설 된 이후 관개 운하 및 제어 알고리즘과 관련된 다양한 연구 및 박사 논문에 사용되었습니다. 점유 공간을 최소화하기 위해 뱀 모양의 운하는 자체를 따라 약간의 굴곡을 생성하여 뚜렷한 수면 수준이 상승합니다. 아 임계 체제가 있어도 세부 사항을 완벽하게 분석해야하는 명확하게 관찰 할 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 수행하기 위해 각각 1D, 2D 및 3D 분석을 고려하는 방식이 제안되었습니다. 고려 된 코드는 Hec-Ras (1D), Iber (2D) 및 Flow 3D로 각 코드의 결과를 비교 연구했습니다. 이 비교는 각각의 한계를 강조합니다. 이전에 알려진 바와 같이 3D 결과는 흐름 거동에 대한 훨씬 더 많은 정보를 제공하여 z 방향으로 형성된 재순환 영역과 소용돌이를 분석 할 수도 있습니다. 흐름 분석 후 최종 결과는 예를 들어 계측기 (레벨 센서)의 최적 위치 또는 구조의 형상에 대한 수정과 관련하여 향후 작업 및 연구를 위해 운하에서 가능한 개선을 제안합니다.

INTRODUCTION AND SCOPE OF THE STUDY

자유 표면 흐름은 특히 수로 및 하강 역학과 관련하여 수력 학에서 광범위하게 연구되는 흐름 유형입니다. 그들의 연구는 1D, 2D 또는 3D 수치 모델링을 통해 이루어질 수 있으며, 이는 하천 또는 수로의 수력 분석을 수행하는 가장 일반적인 1D 모델링입니다. 더 높은 계산 비용을 가정하더라도 2 차원 분석이 점점 더 많이 구현되지만 아직 3D 분석은 너무 자주 고려되지 않습니다. 2 차원 분석은 두 방향의 속도 성분이 세 번째 영역 (예 : 델타 영역)보다 우세한 영역에서 수행되고 3 차원 분석은 명확하게 3 차원 효과 (테디 및 복잡한 현상)가있는 국소 영역에서 수행됩니다. 더 높은 계산 비용이 필요합니다. 현재 바르셀로나의 Campus Nord 수압 연구소에는 제어 알고리즘을 테스트하는 운하 인 PAC-UPC 운하가 있습니다. 이 운하는 문과 배설물이있는 실제 관개 운하의 측면을 재현하려고합니다. 2003 년에 지어졌으며 그 이후로 관개 운하와 관련된 여러 박사 및 석사 논문이 발표되었으며 특히 운하 제어 알고리즘의 개발과 함께 발표되었습니다. 이러한 알고리즘은 수로 수 문의 자동화를 목표로하여 모든 수로 도달 흐름에서 수위를 선택한 지점에서 규정 할 수 있으며 수문은 선택한 지점 (오프 테이크)에서 원하는 수위와 수위를 보장하기 위해 이동합니다.

처음부터 굽힘 영역에서 국부적 인 과도 상승이 관찰되었습니다. 운하가 실제 관개 운하와 실제 관개 운하 제어 문제를 재현하는 것을 목표로하기 때문에 이러한 과도 상승을 연구하고 운하 시설에 대한 결과를 확인해야했습니다. 이러한 흐름 거동은 시각적으로 명확하게 관찰 할 수 있으며 이는 낮은 속도에서도 유압 현상이 발생 함을 시사합니다. 수문 아래를 통과하기 전에 수평면의 굽힘을 따라 급격한 변화가있는 흐름 궤적과 수직면에서 유선의 90 ° 회전이 생성됩니다. 이러한 경로는 속도 성분이 세 방향 모두에서 중요하며 한 방향 (1D) 또는 두 방향 (2D)에서만 널리 퍼져 있음을 나타냅니다.

Figure 1: PAC-UPC laboratory canal bend in operation.
Figure 1: PAC-UPC laboratory canal bend in operation.

그림 1은 자유 표면에서 발생하는 불규칙성을 보여줍니다. 대부분은 굴곡 옆에 있고 하류 수문과 둑의 영향으로 나타납니다. 유압 문제에 적용되는 수치 적 방법은 점점 더 많은 컴퓨팅 파워를 제공하며 시장에는 많은 오픈 소스를 포함하여 다양한 소프트웨어가 있습니다. 3D 문제의 모델링 및 시뮬레이션을위한 강력한 도구는 Flow-3D 프로그램입니다. 이 도구는이 연구에서보고 된 연구에 사용되었으며 분석은 Hec-Ras 및 Iber와 같은 오픈 소스 소프트웨어로 보완되었습니다 [6]. 따라서 1 차원, 2 차원 및 3 차원 코드를 통해 상세한 흐름 분석을 수행했습니다. 이 연구의 주요 목적은 흐름이 굴곡, 위어 및 하류 수문을 만날 때이 운하의 흐름 패턴을 자세히 이해하는 것입니다. 분명히 이러한 유동 거동 지식은 필요한 경우 측정 기기의 재배치 또는 유동 거동에 필요한 경우 굽힘 형태의 복원과 같은 2 차적이지만 덜 중요한 목표로 이어질 수 있습니다. 1D, 2D 및 3D 수치 모델링 도구를 사용하면 이러한 도구의 결과를 비교하고 각 접근 방식의 장단점을 연구 할 수 있습니다. 따라서 이 연구의 목표는

요약 :

-PAC-UPC 실험실 운하 곡선 도달에서 발생하는 흐름의 수력학적 거동을 자세히 이해합니다.
-1D, 2D 및 3D 모델링 비교 및 필요에 따라 적합성 분석.
-해석, 흐름의 수력 학적 거동, 수로 계기 재배치 가능성 및 수로 구조의 모양 수정.

  1. 운하 설명
    Canal PAC-UPC는 “Canal de Pruebas de Algoritmos de Control (Test Canal Algorithms Control)-Universitat Politècnica de Catalunya (Technical University of Catalonia)”의 머리 글자입니다. 이름에서 알 수 있듯이 관개 운하 제어, 운하 계측, 운하 모델링, 수질 측정 등의 기본 및 응용 연구를 위해 특별히 설계된 실험실 운하입니다. Campus Nord UPC의 물리적 모델 실험실에서 구현됩니다.

그 구조는 실제 관개 운하의 특성을 재현하여 나타날 수 있는 문제를 제어하기 위한 것입니다. 이러한 이유로 최대 시간 지연을 생성하기 위해 가능한 최대 길이와 경사가 0 인 운하가 건설되었습니다. 점유 면적을 최적화 하는 현재 뱀 모양을 만들기 위해 실험실의 제한된 공간이 필요하게 되었습니다. 길이 220m, 폭 44cm, 높이 1m의 직사각형 단면으로, 총 바닥 면적은 약 22.5m x 5.4m입니다.

Figure 2: Detailed scheme of the whole PAC-UPC canal.
Figure 2: Detailed scheme of the whole PAC-UPC canal.

As shown in Figure 2, the elements of the installation are as follows:

  • A header reservoir
  • 3 vertical sluice gates (G1, G3 and G5)
  • 4 rectangular weirs (W1, W2, W3 and W4)
  • 9 Level sensors (LS1 to LS9)
  • 1 control room

GENERAL APPROACH TO THE PROBLEM

3.1 소개

PAC-UPC 운하 및보다 구체적으로 위어 (W1) 및 수문 (G3)이 위치한 운하 굴곡에 대한 연구, 그림 2에 따라.
계측 요구, 특히 레벨 센서의 배치는 이러한 근관 굴곡 연구에 특별한 관심을 가졌습니다. 이 운하 설계를 사용하면 유선이 유속이 더 높을수록 운하 곡선 도달을 통해 복잡한 경로를 수행하고 수위가 국부적으로 증가하고 제어하기가 어렵고 세부 사항이없는 한 정확성을 결정하기가 어렵습니다. 연구가 이루어집니다. PAC-UPC 운하의 이러한 굴곡에서 유동의 불확실한 거동과 레벨 센서의 최상의 배치에 대한 연구를 기반으로 데이터 수집 실험 캠페인이 수행되었습니다. 이것은 10 가지 다른 조합 (흐름, 수문 개구부 및 위어의 높이)에 대한 운하 굴곡 전체에 걸쳐 10 개 지점의 깊이 측정으로 구성되었습니다. 이러한 실험 데이터는이 연구에 제시된 모델을 보정하고 검증하는 데 기본적이고 필수적입니다. 1D, 2D 및 3D 수치 모델링은 다음과 같은 두 가지 목적으로 제안됩니다. 1)이 굴곡 영역을 자세히 연구하여 운하 전체에 기기 배치를보다 정확하게 결정할 수 있습니다. 2) 1D, 2D 및 3D 모델 결과를 비교 분석하여이 사례 연구에 가장 좋은 정보를 제공하는 모델을 결정합니다.

3.2 연구 구역 설명

4 개의 굴곡부 중 3 개는 직사각형 위어 (W1, W2 및 W3)를 포함하여 운하의 한쪽에 있습니다. 위어를 보여주는 굴곡은 더 복잡한 흐름 패턴을 생성하는 굴곡이므로 (위어가 작동중인 경우) 자세한 연구가 더 흥미롭습니다. 이 경우 W1 weir가있는 굽힘이 선택되었습니다. 이 연구의 결과는 다른 굴곡에 대해 외삽 될 것이라는 점을 언급해야 합니다. 그림 2는 수위 측정과 유압 및 계측 요소가 있는 연구 영역을 강조 표시합니다. 또한 부드러운 곡선은 없지만 둥근 모서리 없이 90º에서 갑자기 방향이 변경됩니다. 연구 영역은 2D 및 3D 모델 도면으로 재현 되었으며, 각각 Iber 및 Flow-3D 프로그램으로 내보내졌습니다. 그림 3은 측정 지점의 위치와 상세한 3D 도면이 포함 된 2D 플랜트 맵을 보여줍니다.

Figure 3: Study zone. Measurement points in 2D drawing (left) and 3D drawing (right).
Figure 3: Study zone. Measurement points in 2D drawing (left) and 3D drawing (right).

3.3 Case Studies

이하 내용은 원문을 참고하시기 바랍니다.

Figure 7. Comparison of scale physical model (SMEC 2006) to FLOW 3D Model (WorleyParsons, 2008)

ANALYSIS OF FLAP GATE DESIGN AND IMPLEMENTATIONS FOR WATER DELIVERY SYSTEMS IN CALIFORNIA AND NEVADA

캘리포니아 및 네바다의 물 공급 시스템을위한 FLAP GATE 설계 및 구현 분석

상류 수위를 유압으로 제어하는 ​​게이트의 아이디어는 1940 년대 Vlugter에 의해 네덜란드에서 시작되었습니다. 그 이후로 플랩 게이트 설계는 자동 상류 수위 제어를위한 비용 효율적이고 간단한 유압 게이트로 수정 및 개발되었습니다.

문헌 검토에서 논의 된 바와 같이 플랩 게이트 설계에는 여러 가지 변형이 있지만 모든 플랩 게이트는 일부 수평 축을 중심으로 회전하는 강판으로 구성됩니다. 플랩 게이트 유형 설계에 대한 대부분의 개념은 물이 게이트에 가하는 압력에 대응하는 게이트 플레이트 상단의 균형추를 사용합니다.

수역의 수위가 증가하여 게이트에 대한 압력이 증가하고 게이트를 여는 경향이 있는 게이트 주위에 순간이 생성됩니다 (게이트 개방 커플). 반대로, 유출로 인해 수위가 감소하면 압력이 감소하고 카운터 웨이트가 게이트를 닫는 경향이 있는 반대 모멘트를 생성합니다 (게이트 클로징 커플). 플랩 게이트는 피벗 포인트에 대한 게이트 폐쇄 커플이 동일한 포인트에 대한 게이트 개방 커플과 정확하게 균형을 이루도록 설계 및 작동되어야 합니다.

그림 1에 표시된 이 두 쌍이 균형을 이루면 플랩 게이트는 다양한 유속에 대해 동일한 상류 수위를 유지할 수 있습니다. 게이트가 올바르게 설계되면 상류 수위가 몇 센티미터 이내로 제어됩니다 (Burt et al., 2001).

게이트 설계와 함께 EXCEL 설계 프로그램이 만들어져 사용 편의성, 설계 및 설치 가능성이 높아졌습니다. 오늘날 캘리포니아와 네바다에는 200 개 이상의 플랩 게이트 설치가 있습니다. 캘리포니아와 네바다의 상수도 및 관개 지역은 상수도 구조를 수정하고 업데이트하고 있습니다. 그러나 특히 물이 부족한 건기에 재배 비용을 동시에 제한해야합니다. ITRC Flap Gate는 이러한 목표를 달성하기위한 간단하고 경제적인 솔루션입니다.

Figure 1. Opening and closing couple for the flap gate design (Burt et al., 2001)

그 디자인은 가능한 최저 비용으로 정확한 배송이 필요한 물 및 관개 지역에 매력적입니다. Cal Poly Irrigation Training and Research Center (ITRC)는 ITRC 플랩 게이트를 설계하고 개발했습니다 (그림 2 참조).

Figure 2. ITRC Flap Gate Installation at Walker River Irrigation District (ITRC,
2012)
Figure 2. ITRC Flap Gate Installation at Walker River Irrigation District (ITRC,
2012)

캘리포니아와 네바다의 물 공급은 수요 증가로 인해 가능한 한 효율적이어야 합니다. 이 지역의 관개 지역의 경우 운하 또는 파이프 라인을 통해 정확하게 물을 전달할 수 있어야 합니다. 특히 최종 사용자가 할당량의 일정 비율만 받는 해에는 최종 사용자가 받는 수량이 최대한 정확해야 합니다.

농업 배달의 경우 배달 제어가 개선되어 재배자가 물을 효율적으로 사용할 수 있습니다. 상류 수위 제어 방법을 선택할 때 (유량을 제어하는) 결정 요인 중 하나는 비용입니다. 상류 수위 제어가 비싸면 물 비용도 비쌉니다. 정확성, 제어 및 비용 요구 사항으로 고객을 만족 시키기 위해 많은 관개 지역에서는 문제에 대한 해결책으로 플랩 게이트를 선택합니다. 플랩 게이트는 수위를 ± 0.5 인치 이내로 유지할 수 있으며 다양한 흐름 조건에서 안정적으로 작동 할 수 있으며 저렴합니다.

목표

이 프로젝트는 정확성, 비용 및 내구성을 고려하여 이전에 캘리포니아와 네바다에 설치된 플랩 게이트를 분석합니다. 또한이 프로젝트는 물 산업을위한 ITRC 플랩 게이트 설계를 통합하고 업데이트하는 것을 목표로 합니다.

이 보고서는 Walker River Irrigation District에 초점을 맞춘 Alta Irrigation District, Walker River Irrigation District 및 Chowchilla Water District를 포함한 여러 관개 지역 내의 플랩 게이트 설치 및 개발에 대해 자세히 설명합니다. 이러한 게이트에 대한 평가는 ITRC 플랩 게이트의 현장 설치에서 도출 된 결론을 통합하는 데 필요합니다.

또한 이 프로젝트는 저자가 ITRC의 Justin McBride와 함께 네바다 주 예 링턴에있는 Walker River Irrigation District의 ITRC Flap Gate에 대해 논의합니다. 이 프로젝트에는 FLOW-3D라는 전산 유체 역학 소프트웨어를 사용한 ITRC Flap Gate 평가도 포함됩니다. FLOW-3D 분석은 플랩 게이트의 작동 방식을 확인하고 플랩 게이트 설치에 대한 ITRC의 경험에서 발생한 이벤트를 설명하는 데 도움이 됩니다. 이 프로젝트는 Cal Poly의 Irrigation Training and Research Center (ITRC)에서 지원합니다.

수위 제어 구조 물 전달 운하에서 전달 정확도는 매우 중요합니다. 유량 제어를 통해 정확도를 제어 할 수 있다고 가정 할 수 있습니다. 반대로, 운하 운영자가 운하의 수위를 제어하는 것이 훨씬 쉽고 정확합니다.

“더욱이 중력 배출량의 제약, 운하 은행의 안정성, 잡초 성장 감소 노력, 중간 저수량 구성, 범람 위험은 수위로 표현됩니다”(Malaterre, 1995). 수위는 상류 또는 하류 수위 제어로 제어 할 수 있습니다.

그림 3은 상류 수영장 (Yup)의 수위 제어 다이어그램을 보여주고 그림 4는 하류 수영장 (Yctn)의 수위 제어 다이어그램을 보여줍니다.

Figure 3. Upstream pool water level control diagram (Malaterrre, 1995)
Figure 4. Downstream pool water level control diagram (Malaterrre, 1995)
Figure 4. Downstream pool water level control diagram (Malaterrre, 1995)

위의 수위 제어 옵션 중에서 상류 수위 제어가 가장 일반적으로 사용되는 방법입니다. 상류 수위 제어를 선택한 이유는 자동 또는 원격 제어가없는 수동 조작 때문일 수 있습니다.

상류 수위 제어는 공급 업체 중심이기 때문에 물 공급 직원이 운영하기가 더 쉽습니다 (Clemmens et al., 1989). 관개 구역 (또는 기타 물 공급 기관)이 엄격한 배달 일정을 가지고 있는 경우 상류 수위 제어가 더 나은 선택입니다 (Replogle et al., 1980). 그러나 유연한 일정이 필요한 경우 상류 수위 제어가 실용적이지 않습니다.

상류 수위 제어 시스템에서는 배송 일정 변경을 위해 1 ~ 5 일의 사전 통지가 필요합니다. 이 리드 타임은 배달 운하를 따라 저장되어 있거나 배수로를 통해 강으로 반환되는 과도한 물이 있는 경우에만 더 유연할 수 있습니다 (Clemmens et al., 1989).

수동, 원격 또는 자동 게이트, 둑, 수로 및 이들의 조합을 포함하여 상류 수위를 제어하는 ​​여러 방법이 있습니다. 사용되는 일반적인 유형의 게이트는 방사형, 수직 리프트 및 플랩 게이트입니다 (Sehgal, 1996). 상류 수위 제어 방법을 선택할 때 몇 가지 고려 사항이 있습니다.

이러한 고려 사항에는 구현 및 유지 관리 비용, 설치 및 유지 관리의 용이성, 필요한 정확도 수준, 물 공급 일정 및 유연성이 포함됩니다. 대부분의 학군에서 가장 큰 비중을 차지하는 요소는 구현 및 유지 관리 비용입니다.

설치 및 유지 보수의 용이성과 함께 비용 효율성은 플랩 게이트가 운하 또는 기타 개방 수위 공급 시스템의 상류 수위 제어를 위한 지능적인 결정을 내리는 이유입니다. “게이트의 크기와 디자인에 따라 수위 제어 <1 인치 (2.5 em)를 얻었습니다. 이러한 이유로 낮은 유지 보수 및 초기 비용으로 인해 플랩 게이트가 주요 후보입니다. … “(Burt et al. 2001).

플랩 게이트 제어 구조 및 애플리케이션의 변형. 제어 구조를 작동하기 위해 유압 차동 장치를 사용하는 플랩 게이트 개념에는 몇 가지 변형이 있습니다. 이 디자인 아이디어는 네덜란드에서 시작된 다음 미국, 중국 및 기타 국가로 옮겨 전 세계적으로 구현되었습니다.

다음은 플랩 게이트 디자인의 몇 가지 변형입니다. Xiangtan Q 형 자동 유압 플랩 게이트는 게이트가 앞뒤로 미끄러지도록 안내하는 두 개의 곡선 베어링을 사용합니다. Jiong에 따르면 게이트의 장점은 기능 안전성, 광범위한 사용 범위, 작동의 높은 신뢰성, 구조의 단순성, 숙련 된 유지 보수의 필요성 없음, 낮은 작업 및 유지 보수 비용, 더 큰 유량 및 더 나은 홍수 제거 능력을 포함합니다. 부스러기. 이 게이트의 최대 개방 각은 80 도입니다 (Jiong, 1988).

Jiong은 “1980 년 이후 중국 후난 성 Xiangtan시 근처 10 개의 게이트 위어에 최소 35 개의 Q 형 게이트가 설치되었으며 5-8 년 동안 아무런 손상없이 안전하게 작동했습니다”라고 말합니다. 그러나 상류 수위 제어를 유지하기 위해 게이트가 얼마나 정확한지에 대한 논의는 없었습니다.

여러 가지 크기의 플랩 게이트가 사용되었습니다. Seghal (1996)은 폭이 최대 100m 인 플랩 게이트에 대해 설명합니다. 비용으로 인해 플랩 게이트의 높이는 일반적으로 4m에 불과하다는 것도 언급되었습니다. 플랩 게이트의 또 다른 변형은 Chinh et al (2008)에 의해보고되었습니다.

간단한 버전의 플랩 게이트가 논에서 운하의 하류 끝에 사용되었습니다 (그림 5 참조).이 경우, 게이트의 작동을 최적화하기 위해 게이트를 통과하는 유속을 찾는 방정식이 개발되었습니다. 배수관 (Chinh et al., 2008). 유량 측정 도구로서 플랩 게이트의 정확성에 대한 논의는 없었습니다. 이 애플리케이션에서 플랩 게이트는 게이트의 다른 변형에서와 같이 상류 수위 제어에 사용되지 않았습니다.

Figure 5. Cross-section of Flap Gate Variation (Chinh, 2008)
Figure 5. Cross-section of Flap Gate Variation (Chinh, 2008)

Raemy와 Hager (1998)는 ITRC Flap Gate와 유사한 설계를 논의합니다. 그러나 채널에는 위어가 없으며 제시된 디자인은 ITRC 플랩 게이트와 달리 억제 된 측벽 조건을위한 것입니다. 이러한 설계에 대한 평가에서 Burt (2002)는 “캘리포니아에서 내가 알고있는 100 개 이상의 설치 중 어느 것도 조건을 억제하지 않았습니다”라고 말했습니다.

또한 Raemy와 Hager (1998)는 “분석이 압력 분포, 게이트의 모멘트를 결정할 수 없습니다. “이 게이트의 경우 평형 모델을 찾기위한 개방 모멘트에 대한 경험적으로 유도 된 방정식 (Litrico et al., 2005). Begemann Gate. 가장 가까운 플랩 게이트 설계 ITRC 플랩 게이트는 Begemann 게이트입니다.

Litrico et al. (2005)은 Begemann 게이트를 “상류 수위 위에 위치한 수평 축을 중심으로 회전하는 강철판이 장착 된 둑”이라고 설명합니다. Begemann 게이트를 사용하면 물은 열린 게이트의 양쪽에서 자유롭게 흐를 수 있습니다 (그림 6 참조). 하류로부터의 영향이 없을 때이 게이트는 상류 수준을 상당히 정확하게 유지할 수 있습니다. Vlugter Gate는 Begemann Gate의 변형이며 뒷면이 둥근 형태입니다. 하위에서 작동하도록 의도 병합된 조건 (Litrico et al., 2005).

Figure 6. Ten Begemann gates in the Hadejia Valley Irrigation Project North Main Canal (Litrico et al., 2005)
Figure 6. Ten Begemann gates in the Hadejia Valley Irrigation Project North Main Canal (Litrico et al., 2005)

ITRC 플랩 게이트. ITRC 플랩 게이트는이 보고서에서 논의 할 게이트입니다. 게이트는 여러 다른 연구 프로젝트의 결과입니다. Burt (200 1)는 다음과 같이 말합니다. Vlugter (1940)는 Begemann 및 Doell과 같은 다양한 구성을 조사했습니다. Brouwer (1987)는 주요 치수 비율을 포함하여 중요한 설계 원칙을 요약합니다. Raemy and Hager (1997)는 다양한 개방 각도에서 개폐 순간을 조사했으며 Brants (1995)는 인도네시아에서 그러한 게이트의 사용을 문서화했습니다.

Burt and Styles (1999)는 도미니카 공화국의 관개 프로젝트에서 잘 관리되지 않은 플랩 게이트를 관찰했습니다. Medrano와 Pitter (1997)와 Sweigard와 Dudley (1995)는 Cal Poly에있는 Irrigation Training and Research Center (ITRC)의 Water Delivery Facility에서 프로토 타입 플랩 게이트 (일반적으로 Begemann 게이트라고 함)를 작업했습니다. ITRC는 미국 매립 국 (Bureau of Reclamation)의 미드 퍼시픽 지역의 지원과 함께 Cwd (Chowchilla Water District)에 1 05 개 이상의 플랩 게이트를 건설하고 설치했습니다. ITRC 플랩 게이트 개발을위한 테스트는 부분적으로 CWD 내에서 이루어졌습니다. 많은 게이트가 기대치를 충족했지만 일부 설계 개선이 필요했습니다 (Burt et al., 2001).

Burt (2001)는 세련된 ITRC 플랩 게이트 설계에 대해 자세히 논의하고 업데이트 된 설계가 Turlock Irrigation District (ID), AltaID 및 Broadview Water District (WD)에 설치되었다고 말합니다. Stuart Styles 박사에 따르면 ITRC Flap Gates는 Walker River ID, Truckee Carson ID, Glen-Colusa ID, Merced ID, Banta-Carbona ID, Fresno ID, James ID, Oakdale ID, Pixley ID, San Luis Canal Company, Solano ID, South San Joaquin ID 및 Tulare ID. 대체 플랩 게이트 적용. 상류 수위 제어 이외의 플랩 게이트의 또 다른 적용은 물 역류 또는 작은 동물 유입을 방지하기 위해 파이프 배수구 및 펌프 배출구 끝에서 사용하는 것입니다. 그러나 게이트는 수도 시스템의 상류 수두에 제한을 부과합니다.

Replogle과 Wahlin (2003)은 배수관 끝에서 플랩 게이트 적용의 수두 손실 특성을 논의합니다. 그들은 “핀 힌지 또는 플 렉셔 스타일의 플랩 게이트는 파이프 직경의 약 1-2 %에 해당하는 작은 수두 손실을 추가합니다”라고 결론지었습니다. 이 연구는 구현자가 플랩 게이트 적용이 자신의 상황에 맞는지 여부를 결정하는 데 도움이됩니다.

FLOW-3D 전산 유체 역학 소프트웨어 및 애플리케이션

과거에는 수치 시뮬레이션에서 정확성을 입증하기 위해 광범위한 분석과 중요한 물리적 테스트가 필요했습니다. FLOW 3D는 다양한 응용 분야에서 최대 3 차원의 유동 시뮬레이션을 허용하는 전산 유체 역학 (CFD) 소프트웨어입니다. 유압 엔지니어에게이 프로그램은 “대형 수력 발전 프로젝트에서 소규모 지자체 폐수 처리 시스템”(FLOW 3D, 2014a)에 이르기까지 상황을 시뮬레이션하는 강력한 도구입니다. 이 프로그램을 통해 유압 엔지니어는 물리적 모델에 투자하기 전에 다양한 상황과 응용 분야의 변형을 테스트 할 수 있습니다.

물리적 모델과 FLOW 3D 모델 간의 비교. 물리적 모델과의 상관 관계에서 FLOW 3D의 정확도를 평가하기 위해 여러 연구가 수행되었습니다. Afshar와 Hoseini (2013)는 직사각형의 넓은 볏 위어에 대한 흐름의 실험 및 3D 수치 시뮬레이션을 비교했습니다.

그들의 목표는 직사각형의 넓은 볏 위어의 자유 표면 프로파일을 만드는 것이 었습니다. 이 문서는 FLOW 3D CFD 시뮬레이션 (그리드 유형 및 경계 조건) 및 물리적 모델에 사용 된 모든 매개 변수를 자세히 설명합니다. 수면과 유선을 예측하기 위해 여러 가지 난류 모델이 만들어졌습니다.

Afshar와 Hoseini에 따르면 “계산 결과는 실험 값과 잘 일치하는 것으로 나타났습니다”(Afshar et al, 2013). Riddette와 Ho (2013)가 극심한 홍수 동안 방사형 게이트의 흐름 유도 진동을 평가하는 또 다른 검증 프로젝트를 수행했습니다 (그림 7 참조). 방사형 게이트는 가변 영역이있는 오리피스 흐름이있는 언더 샷 게이트입니다 (USBR, 2001).

이 연구에서는 Wyangala 방수로의 방수로 방사형 게이트를 나타 내기 위해 물리적 스케일 (1:80) 및 CFD 모델이 모두 구축되었습니다. 그림 7을 참조하십시오. Riddette와 Ho는 연구에 대한 15 가지 검증 분석 사례의 결과를 논의합니다. 그들은 FLOW 3D CFD 프로그램이 “극심한 유출 동안 Wyangala Dam 방수로에서 발생하는 것과 유사한 흐름 조건 하에서 소용돌이 흘리기 빈도를 모델링 할 수 있습니다. 이것은 단순한 2D 및 3D 사례에서 가능한 것으로 나타났습니다 …”(Riddette et al., 2013). 상세한 연구에 따르면 FLOW 3D는 이러한 유형의 애플리케이션에 대해 정확한 것으로 입증되었습니다.

Figure 7. Comparison of scale physical model (SMEC 2006) to FLOW 3D Model (WorleyParsons, 2008)
Figure 7. Comparison of scale physical model (SMEC 2006) to FLOW 3D Model (WorleyParsons, 2008)

이하 내용은 원문을 참조하시면 도움이 되겠습니다.

Figure 1. Alaska requires minimum water depth for fish passage to be 2.5 times the height of the caudal fin (D) (Hotchkiss and Frei 2007).

EFECTS OF HYDRAULIC STRUCTURES ON FISH PASSAGE: AN EVALUATION OF 2D VS 3D HYDRAULIC ANALYSIS METHODS

물고기 통로 유압 구조효과 :2D VS 3D 유압 분석 방법의 평가

ABSTRACT

채널 스패닝 유압 구조물은 상류 물고기 이동에 대한 장벽 역할을 할 수 있습니다. 이러한 종단 적 서식지 연결의 중단과 관련된 부정적인 결과는 정확하고 실행 가능한 평가 기술의 필요성을 강조합니다.

3 차원 평가 방법은 인스트림 구조에서 복잡한 흐름을 해결하고 물고기 움직임을 정확하게 예측하는 것으로 나타났습니다. 그러나 3 차원 모델링은 시간과 리소스 요구 사항으로 인해 비실용적 일 수 있습니다.

이 연구는 2 차원 전산 유체 역학 모델과 통계 분석을 사용하여 콜로라도 주 리옹에있는 화이트 워터 공원 구조의 수력 조건을 설명하는 것을 조사합니다. 물고기의 움직임 관찰은 잠재적 인 수영 경로를 나타내는 공간적으로 명시적이고 연속적인 경로를 따라 결과 수력 변수와 쌍을 이룹니다.

로지스틱 회귀 분석은 흐름 깊이와 속도가 어류 통과와 밀접한 관련이 있음을 나타냅니다. 결합 된 깊이 및 속도 변수무지개 송어 (92 %를 정확하게 예측Oncorhynchus mykiss) 및 갈색 송어 (Salmo trutta)는 이 유압 구조에서) 움직임 관찰을 합니다.

이 연구의 결과는 2 차원 분석 방법이 3 차원 분석이 불가능한 경우 유사한 수력 학적 구조가 어류 통과에 미치는 영향을 평가하는 비용 효율적인 접근 방식을 제공할 수 있음을 시사합니다. 또한,이 연구의 결론은 비교적 낮은 수영 성능을 가진 송어와 물고기 모두에 대한 관리 및 설계 결정을 안내하는 데 사용할 수 있습니다.

서문

수력 구조물은 수생 생물의 종 방향 서식지 연결을 의도적으로든 우연히든 효과적으로 차단할 수 있습니다. 의도적 장벽은 일반적으로 침입성 종의 도입 또는 교잡을 방지하기 위해 관리자에 의해 배치됩니다 (Holthe et al. 2005; Fausch et al. 2006). 그러나 구조물을 설계하고 설치할 때 물고기 통행 촉진을 고려하지 않았기 때문에 장벽이 더 자주 생성됩니다. 따라서 인위적 장애로 인해 전 세계 수로가 분열되었습니다 (Williams et al. 2012). 철새 어종의 성공적인 수명주기를 위해서는 종단 서식지 연결이 필수적입니다 (Schlosser and Angermeier 1995). 상류 이동에 대한 지연 또는 종료는 인구에 부정적인 영향을 미치고 생태계 기능을 방해 할 수 있습니다 (Beechie et al. 2010). 

수로를 가로 지르는 수력 구조물은 어류 통행에 미치는 영향을 철저히 평가하지 않고 하천과 강에 계속 배치됩니다 (Cada 1998; Noonan et al. 2012). 그러나 강 조각화와 관련된 문제에 대한 인식이 높아짐에 따라 설계 프로세스 전반에 걸쳐 물고기 통과 문제가 해결되는 방식에서 패러다임 전환이 일어나고 있습니다 (Katopodis and Williams 2012). 비 연어 종은 경제적 가치가 높은 종을 선호하는 경우가 많지만, 칼륨 종의 상류 이동 요구가 점점 더 중요하게 고려되고 있습니다 (Santos et al. 2012; Silva et al 2012) (Katopodis 2005; Roscoe and Hinch 2010). . 천연 자원 관리자는 제안 된 수력 구조물에 대해 의견을 제시하고 허용하도록 자주 요청받으며 (Kondratieff 2015),이 검토 과정에서 엔지니어와 과학자는 설계에 대한 예상 어류 통과 성능에 대한 모델 기반 증거를 제공하도록 요청받을 수 있습니다. 어류 통행과 관련하여 기존의 수력 구조물을 평가하고 우선 순위를 정하는 여러 방법이 현재 사용 가능하지만 (Kemp et al. 2010), 이전에 이 중요한 지점에서 제안된 구조물의 통행 효율성을 평가할 수있는 정확하고 실행 가능한 승인 및 설치 도구가 필요합니다.  

이러한 요구를 해결하는 데 초점을 맞춘 이전 작업은 3D 수력 모델링 기술이 상류 어류 이동을 평가할 목적으로 채널 스패닝 구조의 복잡한 유체 역학을 적절하게 해결할 수 있음을 보여주었습니다 (Stephens 2014).

이러한 새로운 3D 분석 방법은 전체 예측 정확도가 80 % 이상 (Stephens 2014)으로 매우 효과적 일 수 있지만 3D CFD (전산 유체 역학) 모델을 개발하는 데는 시간과 리소스가 많이 사용됩니다.

추가 데이터 수집, 소프트웨어 라이선스, 모델링 전문 지식 등에 대한 필요성은 많은 하천 관리 결정에 3D 분석을 비실용적으로 만들 수 있습니다. 다양한 2D 모델 플랫폼이 홍수 배출을 추정하고 (Horritt and Bates 2002; Merwade et al. 2008) 인스 트림 평가에 광범위하게 사용 되었기 때문에 실무 엔지니어와 과학자는 대부분의 수력 구조물 프로젝트에서 2D 수력 모델링을 수행 할 가능성이 더 높습니다.

물고기 서식지 (Clark et al. 2008; Katopodis 2012). 2D 및 3D 유압 모델의 실제 비교가보고되었지만 (Lane et al. 1999; Shen and Diplas 2008; Kolden 2013), 어류 통과에 대한 2D 및 3D 모델 기반 평가의 효능을 조사한 연구는 현재에서 발견되지 않았습니다.

목표

천연 자원 관리자와 설계 엔지니어가 Stephens (2014)의 매우 효과적인 3D 방법에 더 쉽게 접근 할 수 있도록하기 위해이 연구는 자유롭게 사용할 수있는 산업 표준 2D CFD 모델 인 River2D (Steffler and Blackburn 2002)를 사용하여 타당성을 조사합니다. 수력 구조가 어류 통로에 미치는 영향을 평가합니다.

유사한 접근 방식을 기반으로하고 이전의 수력 학 및 어류 이동 데이터 세트 (Fox 2013, Kolden 2013, Stephens 2014)를 사용하여 이 2 개의 연구는 2D 분석 방법을 사용하여 St. Vrain River의 WWP (화이트 워터 파크) 구조를 평가합니다. Lyons, CO.이 연구의 구체적인 목표는 다음과 같습니다. 

1. WWP 구조에서 복잡한 유압 환경을 설명하는 2D CFD 모델을 개발합니다. 

2.이 2D CFD 모델의 결과를 사용하여 WWP 구조를 통해 잠재적 인 물고기 이동 경로를 따라 연속적이고 공간적으로 명시적인 수력 학적 설명을 생성합니다. 

3. 무지개 송어 (대해 사용 가능한 어류 이동 데이터와 가장 밀접하게 관련된 수리적 변수를 결정Oncorhynchus mykiss) 및 갈색 송어 (Salmo trutta)에합니다. 

4. 이전에 개발 된 3D 접근 방식 (Stephens 2014)의 PIT (Passive Integrated Transponder) 태그 연구의 움직임 데이터를 기반으로 한 예측 평가 능력을이 연구의 2D 접근 방식과 비교합니다. 

5. 어류 통행의 관점에서 수력 구조물에 대한 비용 효율적인 평가를 통해 천연 자원 관리자 및 설계자를 지원하기위한 권장 사항을 제공합니다.

배경

상류 어류 이동에 대한 장벽은 유속 깊이, 유속 또는 유속과 거리의 조합을 포함한 다양한 물리적 조건에 의해 생성 될 수 있습니다 (Coffman 2005; Cahoon et al. 2005). 깊이 장벽은 일반적으로 흐름 깊이가 너무 얕아 통과 시도를 허용하지 않을 때 생성됩니다.

깊이 장벽은 또한 자리 잡은 구조물의 낙하 높이 및 플런지 풀 깊이가 도약 제약으로 인해 통과를 허용하지 않을 때 존재할 수 있습니다. 유속이 구조물을 통과하려는 물고기의 수영 능력을 초과 할 때 속도 장벽이 생성되어 상류 진행을 방해합니다. 수력 구조물에 의해 생성 된 난류는 물고기의 통과에도 역할을 할 수 있습니다. 조건에 따라 난류는 물고기 수영에 긍정적 인 영향과 부정적인 영향을 모두 미칠 수 있습니다 (Liao 2007; Cotel and Webb 2012; Lacey et al. 2012).  

수영 성능 지표는 종종 기존의 수력 학적 구조가 물고기 통행의 장벽으로 작용하는지 여부를 평가하는 데 사용됩니다. 이러한 메트릭 중 가장 일반적인 것은 달리기 속도라고도 하는 버스트 수영 속도와 지구력 곡선입니다 (Castro-Santos et al. 2013).

물고기는 지속, 연장, 파열의 세 가지 수영 모드를 나타냅니다 (Peake et al. 1997). 지속적인 수영은 이론적으로 무한정 유지 될 수 있지만 장시간 및 버스트 수영 속도는 제한된 시간 동안만 유지 될 수 있습니다.

지구력 곡선은 세 가지 수영 모드 (Videler and Wardle 1991)에 걸쳐 연속적으로 수영 속도와 피로 시간 사이의 역 관계를 설명하여 생성됩니다. 버스트 수영 속도는 속도 장벽을 식별 할 때 유용하며 (Haro et al. 2004) 지구력 곡선은 잠재적 인 완전 장벽을 식별하는 데 도움이됩니다 (Castro-Santos et al. 2013). 현재 물고기 수영 성능과 난류 임계 값 또는 분포 사이의 물리적 관계는 잘 알려져 있지 않습니다 (Liao 2007).

그러나 총 운동 에너지 (TKE), 총 수력 변형, 레이놀즈 전단 응력 및 와도와 같은 일부 프록시 변수는 난류가 어류에 미치는 영향을 정량화 할 때 유용한 것으로 나타났습니다 (Nestler et al. 2008; Cotel and Webb 2012; Lacey et al. 2012; Silva et al. 2012). 

장벽은 완전 할 수 있으며, 물고기 통행을 허용하지 않거나 선택적 통행 성공이 생리적 또는 수리적 특성에 따라 결정되는 경우 부분적 일 수 있습니다. 이 연구의 목적을 위해 총 시도 횟수에 대한 성공적인 통과 횟수를 기반으로 한 인구 수준의 통과 효율을 사용하여 유압 구조로 인한 상류 이동 억제 정도를 정량화합니다 (Haro et al. 2004). 다양한 방법 개발되었습니다. 

장벽이 물고기 통로 (켐프와 O’Hanley 2010)에 영향을 미치는 방법을 정량화하기 위해  한 가지 접근 방식은 통계 모델을 사용하여 통과 효율 추정치를 0 ~ 100 %의 연속 척도로 표현할 수 있습니다. 과거에는 규칙 기반 또는 회귀 기법을 사용하여 암거 (Coffman 2005; Burford et al. 2009), 도로 횡단 (Warren and Pardew 1998) 또는 수로 실험 설정 (Haro et al. 2004)을 다양한 성공으로 평가했습니다.

통계적 방법은 다양한 척도에서 수리적 변수에 대한 정보를 결합하여 통과에 큰 영향을 미치는 변수를 식별 할 수 있습니다 (Kemp and O’Hanley 2010). 이러한 모델은 현장 기반 어류 이동 관찰을 사용하여 검증 할 수도 있습니다 (Coffman 2005; Burford 2009).

2014 년에 Stephens는 3D CFD 모델 출력 (Kolden 2013)을 활용하여 수력 구조물에서 물고기 통과를 평가하기위한 연속적이고 공간적으로 명시적인 분석 방법을 만드는 새로운 통계 방법을 개발했습니다. 이 방법은 콜로라도에있는 3 개의 파도 생성, 인공 화이트 워터 파크 (WWP) 구조물에서 수집 한 수력 측정 및 PIT 태그 통과 관찰 (Fox 2013)을 통해 검증되었습니다. 통계 결과에 따르면 Stephens (2014) 방법은 전체 정확도가 80 % 이상인 통과 효율을 예측할 수 있습니다. 

Stephens는 3D CFD 모델의 결과를 사용했지만 다른 연구에서는 2D CFD 모델을 사용하여 물고기와 관련된 규모의 복잡한 흐름을 설명하는 데 초점을 맞추 었습니다 (Lane et al. 1999; Crowder and Diplas 2000; Shen and Diplas 2008). 2D CFD 모델링의 주요 관심사는 물고기 서식지 및 수영 성능에 중요한 중간 규모 기능과 관련된 복잡성을 포착 할 수 있는지 여부였습니다 (Crowder and Diplas 2000).

혼합된 결과는 서식지 평가를 위해 모델링되는 도달 범위의 특성에 따라 2D CFD 모델이 수력 조건에 대한 적절한 설명을 제공하거나 제공하지 않을 수 있음을 보여줍니다 (Clark et al. 2008; Shen and Diplas 2008; Kozarek et al. 2010) . 서식지 또는 지형 모델링에 중점을 두는 경우 깊이 평균 2D 모델과 직접 비교할 때 3D 모델 사용이 선호되었습니다 (Lane et al. 1999; Shen and Diplas 2008). 그러나 수력 구조물에서 상류 어류의 움직임을 평가할 때 2D 및 3D 모델의 성능을 비교 평가 한 연구는 거의 없습니다. 

이 연구에서 CFD 모델의 비교는 2D 소프트웨어 River2D와 3D 소프트웨어 FLOW-3D에 중점을 둡니다 (Flow Science, 2009). 2D 모델과 3D 모델의 가장 큰 차이점은 2D 모델은 각 계산 노드에서 유압 변수의 값을 깊이 평균한다는 것입니다. 이 깊이 평균은 구조물의 물고기 친화성에 큰 영향을 미칠 수있는 중요한 흐름 특징과 경계층 효과를 배제 할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다.

예를 들어, 수심 평균 속도 값은 WWP 구조 하류의 수력 조건이 동일한 도달 범위 내의 자연 풀에있는 것과 유사하다고 잘못 제안 할 수 있습니다. 실제로 두 유동장은 어류 개체군에 다르게 영향을 미칠 수있는 고유 한 특성을 가지고 있습니다 (Kolden 2013). River2D는 또한 정수압과 일정한 수평 속도 분포를 가정하는 반면 FLOW-3D는 이러한 가정을 피할 수 있습니다.

대부분의 2D CFD 모델링 프로그램 (Toombes and Chanson 2011)에서 요구하는 정수압 가정은 가파른 경사 (> 10 %)와 급변하는 경사 (Steffler and Blackburn 2002)에서 계산 정확도를 제한합니다. 속도 분포가 일정하다는 가정은 수직 속도 구성 요소가 무시할 수 있음을 의미하며 본질적으로 2D CFD 모델을 사용하여 2 차 흐름 및 강한 순환을 분석하는 기능을 제거합니다 (Steffler and Blackburn 2002; Toombes and Chanson 2011).

이러한 가정과 2D 물리적 표현의 단순화 된 특성을 고려할 때 2D CFD 모델이 물고기 통과 예측 평가를 위해 채널 스패닝 구조의 복잡한 유체 역학을 적절하게 해결할 수 있는지 여부는 불분명합니다.

Figure 1. Alaska requires minimum water depth for fish passage to be 2.5 times the height of the caudal fin (D) (Hotchkiss and Frei 2007).
Figure 1. Alaska requires minimum water depth for fish passage to be 2.5 times the height of the caudal fin (D) (Hotchkiss and Frei 2007).
Figure 2. Depth (m) and velocity magnitude (m/s) River2D contours for 0.42 cms.
Figure 2. Depth (m) and velocity magnitude (m/s) River2D contours for 0.42 cms.

구체적인 내용은 아래 원문을 참고하시기 바랍니다.

삼성 870 EVO SATA

수치해석에 유용한 SSD (메모리디스크) 가이드

본 자료는 ITWORLD 기사에서 2021년 1월과 20일 자료와 그 이전 자료에서 발췌 인용된 자료입니다. (출처 : www.itworld.co.kr)

수치해석을 하는 경우 계산과정에서 생성되는 결과 파일 사이즈는 매우 크기 때문에, 빠른 디스크 속도는 사용자의 총 해석시간을 줄이는데 큰 도움이 됩니다.

수치해석에서 SSD가 필요한가?

수치해석 업무를 담당하는 사용자에게 SSD가 필요한가? 한마디로 말하면 수치해석을 하는 모든 사람은 보유하고 있는 수치해석 장비의 디스크를 SSD로 업그레이드하는 것이 좋다. 가장 빠른 기계식 하드 드라이브도 SSD 속도에는 미치지 못한다.

기존 노트북, 또는 데스크톱의 하드 드라이브를 SSD로 교체하면 완전히 새로운 시스템처럼 느낄 수 있다. 수치해석을 하는 사용자는 SSD를 구입하는 것은 컴퓨터를 업그레이드하는데 가장 적합한 옵션이다.

SSD는 기계식 하드 드라이브보다 기가바이트 당 비용이 더 많이 들기 때문에 초 고용량으로 제공되지 않는 경우가 많다. 속도와 저장 공간이 필요한 경우, 128GB 나 256GB의 SSD를 구입해 부팅 드라이브로 사용하고, 기존 하드 드라이브를 PC의 보조 저장 장치로 사용하면 최선의 선택이 된다.

하드 드라이브는 가격 대비 용량 측면에서 여전히 큰 이점을 제공하며, 자주 사용되지 않는 데이터를 저장하는 용도로 적합하다. 그러나 운영체제, 프로그램, 자주 사용하는 데이터에는 보유하고 있는 시스템이 지원한다면 NVMe SSD, 지원하지 않는다면 SATA SSD를 사용하는 것이 좋다.

아래 그래프를 보면 SSD를 왜 사용해야 하는지 명확해진다.

SSD Speed compare
SSD Speed compare

SATA SSD vs. NVMe SSD

시장에 SATA SSD와 NVMe SSD가 아직 공존하는 데는 이유가 있다. 메모리 기반 SSD의 잠재력을 감안할 때 결국 새로운 버스와 프로토콜이 필요할 수밖에 없으리란 점은 초기부터 명확했다. 그러나 초창기 SSD는 비교적 속도가 느렸으므로 기존 SATA 스토리지 인프라를 사용하는 편이 훨씬 더 편리했다.

SATA 버스는 버전 3.3에 이르러 16Gbps까지 발전했지만 거의 모든 상용 제품은 여전히 6Gbps에 머물러 있다(오버헤드를 더해 대략 550MBps). 버전 3.3이라 해도 현재 SSD 기술, 특히 RAID 구성으로 낼 수 있는 속도에 비하면 한참 느리다.

그 다음으로 등장한 방법은 역시 기존 기술이지만 대역폭이 훨씬 더 높은 버스 기술인 PCI 익스프레스, 즉 PCIe 활용이다. PCIe는 그래픽 및 기타 애드온 카드를 위한 기본 데이터 전송 계층이다. 3.x 세대 PCIe는 복수의 레인(대부분의 PC에서 최대 16개)을 제공하며, 각 레인은 1GBps(985MBps)에 가까운 속도로 작동한다.

PCIe는 썬더볼트 인터페이스의 기반이기도 하다. 썬더볼트는 게임용 외장 그래픽 카드, 그리고 내장 NVMe와 거의 대등한 속도를 내는 외장형 NVMe 스토리지에서 진가를 발휘하기 시작했다. 많은 사용자들이 이제 느끼고 있지만, 인텔이 썬더볼트를 버리지 않은 것은 현명한 판단이었다.

물론 PCIe 스토리지는 NVMe보다 몇 년 전에 나왔다. 그러나 이전 솔루션은 SATA, SCSI, AHCI와 같은 하드 드라이브가 스토리지 기술의 정점이었던 시절에 개발된 오래된 데이터 전송 프로토콜에 발목을 잡혔다. NVMe는 저지연 명령과 다수의 큐(최대 6만 4,000개)를 제공함으로써 스토리지의 발목을 잡았던 제약을 없앤다. 지속적인 원을 그리며 데이터가 기록되는 하드 드라이브와 달리 SSD에서는 마치 산탄처럼 데이터가 흩어져 저장되므로 특히 후자, 즉 다수의 큐가 큰 효과를 발휘한다.

SSD 선택 시 유의해서 봐야할 것

물론 저장 용량과 가격이 중요하다. 또한 긴 보증기간은 조기 데이터 사망에 대한 우려를 완화시킬 수 있다. 대부분의 SSD 제조업체는 3년 보증을 제공하며 일부 더 좋은 모델은 5년을 보증한다. 그러나 이전 세대의 SSD와는 달리, 몇 년 전에 혹독한 내구성 테스트로 입증한 것처럼 최신 SSD는 일반 소비자가 어지간히 사용해서는 마모되지 않는다.

가장 유의해야 할 것은 SSD를 PC에 연결하는 데 사용되는 기술이다.

  • SATA: 연결 유형과 전송 프로토콜을 나타내며, 대부분의 2.5인치 및 3.5인치 하드 드라이브와 SSD를 PC에 연결한다. SATA III 속도는 약 600MBps에 달할 수 있으며, 대부분의 현대 드라이브는 최대 속도를 제공한다.
  • PCIe: 이 인터페이스는 컴퓨터의 4개의 PCIe 레인을 활용해 SATA 속도를 훨씬 능가해 거의 4GBps를 제공한다(PCIe 3세대). 이런 파괴적인 속도는 강력한 NVMe 드라이브와 잘 어울린다. 메인보드의 PCIe 레인과 M.2 슬롯 모두 PCIe 인터페이스를 지원하도록 유선으로 연결할 수 있으며, “검정” M.2 드라이브를 PCIe 레인에 슬롯화할 수 있는 어댑터를 구입할 수 있다.
  • NVMe: 비휘발성 메모리 익스프레스(Non-Volatile Memory Express) 기술은 PCIe의 풍부한 대역폭을 활용해 SATA 기반 드라이브를 비교조차 못할 정도로 매우 빠른 SSD를 만든다. NVMe에 대해 더 자세히 알고 싶다면 여기를 클릭하라.
  • M.2: 설명이 쉽지 않다. 많은 사람이 M.2 드라이브가 모두 NVMe 기술과 PCIe 속도를 사용한다고 생각하지만 사실이 아니다. M.2는 단순히 폼 팩터에 불과하다. 물론 대부분의 M.2 SSD는 NVMe를 사용하지만 일부는 여전히 SATA를 사용한다. 많은 최신 울트라북이 저장을 위해 M.2를 사용한다.
  • U.2 및 mSATA: mSATA 및 U.2 SSD에서도 문제가 발생할 수 있지만, 이 형식을 지원하는 메인보드와 제품 가용성은 드물다. M.2가 대중화되기 전에 일부 구형 울트라북에 mSATA가 포함되어 있으며, 필요할 경우 드라이브를 사용할 수 있다.  

물론 속도도 중요하지만, 대부분의 최신 SSD는 SATA III 인터페이스를 지원한다. 그러나 전부 다 그런 것은 아니다.

구입전 사용자가 알아야 할 NVMe SSD

NVMe 드라이브는 구입하기 전에 어떤 특징을 갖고 있는지 알고 있어야 한다. 표준 SATA SSD는 이미 PC 부팅 시간과 로딩 시간을 대폭 단축하고 훨씬 저렴하다. NVMe 드라이브는 특히 대량으로 데이터를 정기적으로 전송하는 경우, 삼성 960 프로와 같은 M.2 폼 팩터나 또는 PCIe 드라이브가 가장 많은 효과를 누릴 수 있다. 그렇지 않으면 NVMe 드라이브는 가격만 비쌀뿐 가치도 없다.  

ⓒ Brad Chacos

NVMe SSD를 구입하기로 결정한 경우, PC에서 SSD를 처리할 수 있는지 확인해야 한다. 이는 비교적 새로운 기술이므로, 지난 몇 년 내에 제작한 메인보드만이 M.2 연결이 가능하다. 스카이레이크 시대의 AMD 라이젠과 주류 인텔 칩을 고려하라. PCIe 어댑터에 탑재된 NVMe SSD는 M.2 채택이 확산되기 전인 초기에 널리 사용됐지만 지금은 매우 드물다. NVMe SSD를 구입하기 전에 실제로 NVMe를 사용할 수 있는지 확인하고 최대한 활용하기 위해서는 4개의 PCIe 레인이 필요하다는 점에 유의해야 한다. 

NVMe 드라이브를 최대한 활용하려면 운영체제를 실행해야 하기 때문에 드라이브를 인식하고 부팅할 수 있는 시스템이 있어야 한다. 지난 1~2년 전에 구입한 PC는 NVMe 드라이브에서 부팅하는데 아무런 문제가 없지만, 좀 더 오래된 메인보드는 지원하지 않을 수 있다. 구글에서 자신의 메인보드를 검색하고 NVMe 부팅을 지원하는지 확인하라. 보드의 BIOS 업데이트를 설치해야 할 수도 있다. 하드웨어가 NVMe SSD에서 부팅할 수 없는 경우에도 보조 드라이브로 사용할 수 있어야 한다.  

아래 itworld에 기고된 최신 SSD에 대한 기사를 인용 제공합니다.

리뷰 | 삼성 870 EVO SATA, 원하는 속도와 합리적인 가격 ‘다 갖췄다’

일자 : 2021-01-20, 출처 : https://www.itworld.co.kr/print/179874

삼성은 SSD 시장에 진출한 이래로 줄곧 이 시장의 선두를 지키고 있으며, 870 EVO는 그 전통을 이어갔다. 870 EVO는 본지가 테스트한 제품 가운데 가장 빠른 SATA SSD이며, 최대 4TB 용량과 속도를 감안할 때 매우 저렴하다. 

ⓒ Samsung


다양한 사양과 적당한 가격, 그리고 5년 보증 

삼성 870 EVO는 삼성 자체 TLC(Triple-Level Cell / 3비트) V낸드(V-NAND)를 사용하는 2.5인치 SATA 6Gbps SSD다. 삼성은 일반적으로 실제 컨트롤러 기술이나 레이어 수에 관해서는 밝히지 않지만, 용량으로 봤을 때, 92 또는 96 레이어를 갖춘 삼성이 자체 설계한 컨트롤러일 가능성이 높다.

삼성은 이 드라이브를 250GB/50달러, 500GB/80달러, 1TB/140달러, 2TB/270달러, 4TB/520달러 버전으로 제공한다. 250GB 용량마다 512MB의 기본 DRAM 캐시가 있으며, 드라이브는 150TBW(쓰기 가능한 용량) 또는 5년 서비스를 보장한다. 150TBW가 먼저 도래하면 5년 보증이 무효화된다는 의미다. 대부분의 사용자는 이렇게 많은 데이터를 작성하지 못하므로 사실상 5년 보증이라고 생각하면 된다. 

ⓒ Samsung

870 EVO는 삼성의 터보라이트(TurboWrite) 가변 보조 캐시 알고리즘을 사용한다. 메인 낸드는 전압 레벨당 단일 비트만 기록해 SLC로 처리된다. 따라서 드라이브의 최대 용량에 근접할 때까지 최고의 쓰기 성능을 유지할 수 있다. 다만 SSD 성능 저하의 경험을 겪지 않으려면, 저장 용량의 75%를 넘지 않는 것이 좋다. 


테스트한 SATA SSD 제품 가운데 최고  

삼성 870 EVO는 지금까지 테스트한 전체 SATA SSD 가운데 가장 빠른 것으로 검증됐다. 특히 작은 파일에서 뛰어난 성능을 발휘했다. 그렇다고 훨씬 빠른 NVMe 기술에서의 성능과 비교하는 것은 아니다. 6Gbps SATA 자체가 제한적인 기술이다. 테스트 수치는 모든 최상위 SATA 드라이브에서 매우 유사하다. 하지만 870 EVO는 많은 작업에서 1~2초 정도 줄일 수 있으며, 장기적으로 보면 성능의 차이로 나타날 것이다. 

이번 테스트에서는 2019년형 씨게이트 아이언울프(Seagate IronWolf) 110와 비교했는데, 아이언울프 110은 모든 단계에서 870 EVO를 따라잡을 수 있는 몇 안 되는 제품이기 때문이다. 그러나 훨씬 더 비싸고 기업용으로 설계된 제품이다. 

ⓒ IDG

(그림)에서 볼 수 있듯이 지속적인 쓰기 또는 읽기 성능과 관련해 경쟁업체 간에는 거의 차이가 없다. 그러나 설계 능력과 구성요소는 랜덤/작은 파일 성능에 차이를 만들 수 있으며, 실제로 다음 (그림)과 같은 수치를 기록했다. 

크리스탈디스크마크(CrystalDiskMark) 6의 지속적인 처리량 테스트와 마찬가지로 48GB 전송에서 드라이브 간의 차이는 미미했다. 870 EVO는 여전히 12초(약 2%) 차이로 승리를 차지했다. 

ⓒ IDG

다음 (그림)에서 870 EVO가 870 QVO보다 약간 비싼 이유를 확인할 수 있었다. QVO는 보조 낸드 캐시가 부족할 때, 150Mbps로 속도가 느려진다. 870 QVO는 870 EVO처럼 낸드를 보조 캐시로 동적으로 할당하지 않는다.  

ⓒ IDG

450GB 쓰기는 1TB와 4TB 모델 모두에서 수행했으며, 예상 변동 범위 내에서 5초 차이가 난다. 이는 터보라이트가 더 큰 용량에서 제 역할을 수행하고 있음을 의미한다. 500GB 모델은 870 QVO의 QLC와 달리 TLC 기반 EVO에서는 속도가 느려질 수 있다. 


870 EVO, 가격대 최고 제품 

삼성 870 EVO는 동급 최고의 성능을 자랑하며, 모든 사용 시나리오에서 최고의 성능을 자랑한다. 대용량 파일을 작성하지 않는다면 더 저렴한 870 QVO를 선택할 수 있다. 다만 필요하다고 생각하는 용량보다 훨씬 더 많은 용량을 선택해야 한다. 비용이 문제가 되지 않을 경우, 870 EVO는 완벽한 드라이브이며, 미래형 드라이브로 권장할 수 있다. editor@itworld.co.kr

ITWORLD : 6월 업데이트 | 2020년 최고의 SSD 선택 가이드

스토리지 PCWorld SSD(Solid-State Drive)로 전환하는 것은 PC에 가장 적합한 업그레이드다. SSD을 통해 PC는 부팅 시간이 짧아지고, 프로그램 및 게임 로드 속도가 빨라지는 등, 일반적으로 컴퓨터 속도가 빨라진다. 



그러나 모든 SSD가 동일한 것은 아니다. 최고의 SSD는 저렴한 가격으로 견고한 성능을 제공한다. 가격이 문제가 되지 않을 경우, 엄청난 속도의 빠른 읽기 및 쓰기 속도를 제공한다. 

많은 SSD가 2.5인치 폼 팩터로 제공되며 기존 하드 드라이브에서 사용하는 것과 동일한 SATA 포트를 통해 PC와 통신한다. 그러나 최첨단 NVMe(Non-Volatile Memory Express) 드라이브는 메인보드의 M.2에 직접 연결하는 작은 스틱 형태의 SSD다. PCIe 어댑터에 장착되는 이 드라이브는 구입하기 전에 메인보드에 슬롯이 있는지 확인해야 한다. 그래픽 카드나 사운드 카드처럼 메인보드에 꽂을 수 있는 SSD와 미래형 3D 크로스포인트(3D XPoint) 드라이브 등이 등장함에 따라 완벽한 SSD를 선택하는 것은 예전처럼 간단하지 않다. 

그래서 이 가이드가 필요하다. 본지는 사용자 상황에 적합한 SSD를 찾기 위해 수많은 SSD를 테스트했다. 본지가 선정한 최고 인기 제품과, SSD 선택 시 무엇을 봐야 하는지 알아보도록 하자. 


최신 SSD 소식 

  • 지난해 가을, AMD의 라이젠(Ryzen) 3000 CPU가 최첨단 PCIe 4.0 스토리지 지원을 받아 출시됐지만, 그 지원은 고가의 X570 메인보드에만 국한됐다. 이제 곧, B550 메인보드는 동일한 기능을 일반인에게도 제공할 것이며, 오래된 라이젠 칩과도 호환될 것이다. 6월 16일에 발표할 것이다.   
  • X박스 시리즈 X의 초고속 스토리지 기술의 중추인 다이렉트스토리지(DirectStorage)가 윈도우에 등장한다. 마이크로소프트는 다이렉트스토리지 자체에 대해 자세히 다루지 않았지만, X박스 시리즈 X의 ‘벨로시티 스토리지(Velocity Storage)’는 정말 인상적이다. 


대부분 사용자를 위한 최고의 SSD 

SK 하이닉스 골드(SK Hynix Gold) S31 SATA SSD 

ⓒ SK Hynix

실제 시장에서 등장한 SK 하이닉스의 첫 번째 SSD는 본지가 테스트한 것 가운데 가장 빠른 SATA 드라이브임을 입증했다. 사실 SK 하이닉스는 세계에서 가장 큰 반도체 공급업체 가운데 하나로, 모든 기술을 갖고 있다. 골드 S31 가격은 적당하며 아주 좋은 드라이브다.  

삼성의 주력인 EVO SSD 제품군은 2014년 이래로 줄곧 본지의 권장 목록에서 1위를 차지했으며, 현재 삼성 860 EVO는 여전히 속도, 가격, 호환성 및 5년 보증 및 뛰어난 마법사 관리 소프트웨어의 안정성 등 조화를 원하는 사람들에게 좋은 옵션이다. 하지만 최근 새롭게 출시되는 신제품에 의해 왕좌에서 내려왔는데, 이 신인은 사실 전혀 새로운 존재는 아니었다.   

대부분의 사람은 SK 하이닉스 골드 S31을 구입하는 것이 좋다. 본지가 테스트한 가장 빠른 SATA SSD 가운데 하나일뿐만 아니라 가격도 적절하다. 

250GB 드라이브의 경우 46달러, 500GB 드라이브의 경우 64달러, 대규모 1TB 드라이브의 경우 125달러인 골드 S31은 삼성의 제품군(500GB 90달러, 1TB 모델 140달러)보다 훨씬 저렴하다. 골드 S31은 실제 48GB 복사 테스트에서 지속적인 읽기와 쓰기 작업을 위해 테스트한 드라이브 가운데 가장 빠른 드라이브임을 증명했다. 

SK 하이닉스는 정확히 제품 이름이 아니기 때문에 브랜드 자체에 대해 조금 딴지를 걸 수도 있다. 그럼에도 불구하고 SK 하이닉스는 지구상에서 가장 큰 반도체 제조업체 가운데 하나다. SK 하이닉스는 시작부터 NAND 및 컨트롤러 기술을 개발해왔으며, 수많은 대형 컴퓨터 업체의 SSD 제조업체였지만 판매선상에는 자리하지 못했다. 이제 그 선상에 섰고, 결과는 훌륭했다. 

좀 더 큰 저장 용량을 원하는 사용자라면 비싸긴 하지만 삼성 860 EVO가 1TB, 2TB, 4TB 모델을 제공하고 있다. SK 하이닉스도 골드 S31 1TB 버전을 약 110달러에 제공했지만 현재는 사용할 수 없다(이 제품은 미국에서만 출시됐으며 국내에서는 해외 직구로만 구입할 수 있다. 편집자 주). 

 
가성비 최고의 SSD 

애드링크(AddLink) S22 QLC SATA 2.5인치 SSD

ⓒ Addlink 

애드링크 S22 QLC는 장시간 쓰기 작업 중에도 속도가 느려지지 않는다. 또한 SSD 치고는 매우 싸다. 몇 가지 문제가 있음에도 불구하고 본지는 이 제품을 가성비 최고의 SSD로 선정했다. 

기존의 MLC(Multi-Level Cell) 및 TLC (Triple-Level Cell) SSD 가격이 급락하면서 제조업체는 SSD 가격을 더욱 낮추는 새로운 형태의 QLC(Quick-Level Cell) 드라이브를 출시했다. 이 새로운 기술을 통해 SSD 제조업체는 하드 드라이브와 같은 용량의 SSD를 출시함과 동시에 매우 빠른 SSD 속도에 근접하게 됐다. 

여전히 최고인 삼성 860 QVO를 포함한 QLC 드라이브의 1세대는 수십 기가바이트의 데이터를 한번에 전송하면, 쓰기 속도가 하드드라이브 수준으로 떨어졌다. 하지만 애드링크 S22 QLC SSD는 그렇지 않다. 기존 TLC SSD가 QLC 드라이브에 비해 속도 우위를 유지하지만 애드링크 S22의 경우, 이런 한계를 벗어난 데다가 가격은 512GB 63달러, 1TB 104달러에 불과하다. SK하이닉스 S31 또한 이제 거의 같은 속도라는 점은 주목할 필요가 있다. 

대량의 데이터를 한번에 이동할 계획이 없고, 더 많은 공간이 필요하다면, 삼성 860 QVO는 여전히 훌륭한 옵션이다. 실제로 애드링크의 SSD보다 조금 더 빠르다. 그러나 아마존에서 1TB는 128달러, 2TB는 250달러, 5TB는 480달러로 더 비싸다. 더 낮은 용량은 판매되지 않는다. 

그러나 더 빠르고 새로운 NVMe M.2 드라이브를 지원하는 새로운 메인 보드가 있다면 무엇을 선택해야 할까? 


최고의 NVMe SSD 

WD 블루 SN550 NVMe M.2 SSD 

ⓒ WD

100달러짜리 1TB 드라이브는 마음에 들기 쉽다. 특히 블루 SN550은 SN500보다 눈에 띄게 향상되어 거의 모든 사람에게 만족을 준다. 약간의 빈약한 SLC 캐시가 약점이긴 하지만 250GB 용량은 950MBps 쓰기 속도를 갖고 있다는 점이다. 본지는 1TB 버전을 클럭킹해 1.75GBps를 기록한 바 있다. 

성능이 가장 중요한 경우, 삼성 970 프로 또는 시게이트 파이어쿠다(Seagate FireCuda) 510이 가장 빠른 NVMe SSD이긴 하지만, 대부분의 사람은 웨스턴디지털 블루 SN550 NVMe SSD를 구입하는 것이 좋다.  

WD SSD는 NVMe 드라이브 가운데 가장 화려하지도, 앞서 언급한 대안만큼 빠르지도 않다. 하지만 비용이 훨씬 저렴하다. WD 블루 SN550은 보급형 가격(250GB 55달러, 500GB 70달러, 1TB 110달러)에도 불구하고 다른 할인된 NVMe 드라이브와는 성능에서는 조금의 차이가 있다. 신뢰성이 뛰어나고 잘 알려진 유명 브랜드의 제품으로 평균 5년 이상의 보증 기간을 제공한다. 

조금 더 뛰어난 성능을 원한다면, 애드링크 S70 NVMe SSD가 또 다른 훌륭한 옵션이다. 본지는 WD 드라이브보다 성능을 약간 선호하지만, 애드링크 SSD는 가격 인상 이후, 약 15달러가 더 비싸졌으며, WD 블루 SN550의 성능은 일상적인 컴퓨터 사용자에게 충분하다고 판단했다. 애드링크는 WD만큼 잘 알려져 있진 않지만 해당 제품에 대해 5년 보증을 제공한다. 


가장 빠른 SSD 

인텔 옵테인(Intel Optane) SSD 905P 

ⓒ Intel

인텔 SSD 905P는 본지가 테스트한 가장 빠른 NVMe 드라이브 가운데 하나였으며, 가장 비싼 드라이브이기도 하다. 그러나 내구성이 매우 우수하다는 평가를 받고 있다. 많은 양의 데이터를 작성하는 경우, 구입할만한 가치가 있다.  

성능이 가장 중요하고 가격을 생각하지 않는다면, 인텔의 옵테인 SSD 905P는 구매할 수 있는 최고의 SSD다. 이 드라이브는 다른 SSD와 같은 기존 NAND 기술을 사용하지 않고 마이크론과 인텔이 개발한 미래형 3D 크로스포인트(3D Xpoint) 기술을 기반으로 만들어졌다. 

하지만 실질적인 측면에서 옵테인 SSD 900P는 스토리지 벤치마크를 완벽하게 통과해 NAND SSD가 제공하는 약 200TBW에 비해 엄청나게 많은 8,750TBW을 자랑한다. 만약 이것이 사실이라면, 이 초고속 드라이브는 기본적으로 압도적이며, 엄청나게 좋아보인다. 

그러나 최고의 성능이 누리는 권리에 대한 대가를 지불해야 한다. 인텔 옵테인 SSD 905P는 280GB 390달러, 480GB의 경우 599달러, 1.5TB의 경우 1,130달러이며, U.2 및 PCIe 카드 형태로 제공되는 등 몇 가지 추가 옵션이 있다. 

또한 NVMe SSD보다 훨씬 비싸다. 이런 특성으로 인해 인텔 SSD는 대량의 데이터를 정기적으로 이동하는 곳에는 가장 효과적이다. 또한 옵테인 SSD 900P는 실제로 NVMe 프로토콜을 사용해 PC와 통신하기 때문에 몇 가지 추가 기준을 충족시켜야 부팅이 가능하다.    

이 제품보다 한 단계 떨어진 인텔 옵테인 SSD 900P는 905P의 미디어처 버전과 유사하지만 더 낮은 용량과 가격에서도 기존 SSD를 능가한다(280GB 버전 390달러, 480GB 모델 599달러로 대부분의 NVMe 드라이브보다 훨씬 비싸다). 

AMD의 뛰어난 라이젠 3000 시리즈 프로세서가 최첨단 기술을 지원함에 따라 초고속 PCIe 4.0 SSD가 출시되기 시작했다. 이에는 고급 AMD X570 메인보드가 필요하다. 초기 평가를 통해 실제 환경에서 대용량 파일을 이동할 때 실질적인 이점만 얻을 수 있다는 것을 알 수 있지만, 여기서 언급된 기존 PCIe 4.0 SSD보다 훨씬 빠른 속도를 약속한다. 

커세어(Corsair), 기가바이트(Gigabyte), 세이브런트(Sabrent)는 사용 가능한 첫 번째 PCIe 4.0 SSD를 출시했으며, 1TB 모델과 비슷한 성능을 약 200달러에 제공했다. 그러나 본지는 아직 이 제품들에 대해 테스트하지 않았다. 

editor@itworld.co.kr

FLOW-3D 수치해석 프로그램 Supported Platforms 보기

FLOW-3D Glossary | FLOW-3D 용어 사전

FLOW-3D 용어 사전 / 용어 설명

FLOW-3D 용어 사전 / 용어 설명

Drift Flux

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

배플

얇은 기하학적 조각을 나타내는데 사용되는 2 차원 객체입니다. 이들은 전처리기에 의해 셀면으로 이동하고 유체의 흐름을 부분적으로 또는 완전히 차단하는 역할을 합니다. 배플은 지정된 열 전달 계수를 가질 수 있으며, 배플을 통과하는 유량(유속 표면)을 측정하는데 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 FLOW-3D를 실행하지만 다른 컴퓨터 (서버 컴퓨터)에서 소프트웨어 라이센스를 획득하는 컴퓨터입니다.

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 사전 정의된 시간 간격으로 생성된 정보를 포함하며 그래픽 디스플레이를 생성하는 데 사용됩니다. 사용자 지정 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 영역이 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. 유체량을 유지하고 유체 전체의 정확한 압력을 계산하려면 압력/연속 반복이 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 제공 한 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/연속 반복의 최종 반복에 대한 연속성 방정식의 실제 차이. 이 값은 일반적으로 xxxx 반복에서 압력 반복이 수렴되지 않는 한 epsi보다 작다.

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

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

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

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

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

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 생성하는 데 필요한 모든 정보가 포함된 텍스트 파일. 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.

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

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

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 시뮬레이션 하는 방정식 시스템을 해결하는 FLOW-3D 내의 프로그램입니다.

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 (%)

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

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

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Figure 5. 3D view of scour under square tide conditions (every 300 s).

조수 흐름이 있는 복잡한 교각에서 scour CFD 시뮬레이션

CFD simulation of local scour in complex piers under tidal flow

J. A. Vasquez1,2, and B. W. Walsh1,3
1 Northwest Hydraulic Consultants, 30 Gostick Place, North Vancouver, BC, Canada,
V7M 3G3; PH (604) 980-6011; FAX (604) 980-9264;
2 email: JVasquez@nhc-van.com
3 email: BWalsh@nhc-van.com

ABSTRACT

우리는 상용 CFD (Computational Fluid Dynamics) 모델 Flow-3D를 사용하여 조수 흐름 아래의 복잡한 교각에서 지역 scour의 질적 시뮬레이션을 보고합니다. 이 모델은 대형 piles 캡과 10 개의 원통형 piles로 구성된 복잡한 부두에서 scour 개발의 초기 단계를 계산하는 데 적용되었습니다. Flow-3D는 piles 사이에서 예상되는 상호 작용을 정확하게 재현 할 수있었습니다. CFD 모델은 또한 조류 역류 하에서 3- piles 그룹의 scour 시뮬레이션을 위해 적용되었습니다. 그 결과는 문헌에보고 된 측정치와 질적으로 일치하여 Flow-3D가 다양한 흐름 조건에서 복잡한 교각을위한 유압 설계 도구로서의 잠재력을 가지고 있음을 보여줍니다.

INTRODUCTION

캐나다 밴쿠버에 있는 프레이저 강과 피트 강 모두에서 현재 여러 다리가 건설 중이거나 최종 설계 단계에 있습니다. 이 다리는 상대적으로 크고 300m에서 1000m 사이의 수로 폭에 걸쳐 있으며 강바닥에 위치한 여러 개의 큰 교각에서 지원됩니다.

일반적으로 케이슨 또는 코퍼 댐을 사용하여 지어진 말뚝 위에 세워진 거대한 단단한 교각이 있는 오래된 교량과 달리, 새로운 교각은 일반적으로 떠 다니는 바지선에서 원통형 말뚝을 땅으로 밀어내어 지어집니다.

말뚝 상단의 수평 말뚝 캡은 수면에 위치하며 상부 구조에서 말뚝 기초까지 힘을 전달하고 선박 충돌을 방지하는 데 사용됩니다. piles 캡의 높이는 하단 및 상단 높이가 최저 및 최고 수위를 덮도록 설계되어 모든 흐름 조건에서 볼 수 있습니다.

piles 캡의 기하학적 구조와 piles의 레이아웃은 다소 복잡 할 수 있으며, 반드시 로컬 scour 예측 변수에서 가정 한 고전적인 교각 모양을 따르는 것은 아닙니다. 그림 1은 6 각형 패턴으로 배열된 두 그룹의 piles 위에 아령 모양의 piles 캡이 있는 프레이저 강의 교각 부두의 예를 보여줍니다.

지속 가능한 환경을 위한 물 공학 (그림 2) 두 개의 다른 직경으로 만들어진 10 개의 piles 위에 둥근 끝이 있는 직사각형 piles 캡으로 만들어진 피트 강의 교각 부두. 복잡한 교각에서 scour을 계산하기위한 일부 분석 공식이 존재합니다.

예를 들어, HEC-18 매뉴얼 (Richardson and Davis 2001)은 교각 스템, piles 캡 및 piles 그룹에 의해 생성된 세 가지 scour 구성 요소를 추가하여 총 scour 깊이를 계산합니다.

말뚝 그룹은 폭이 그룹에 있는 말뚝의 투영된 폭과 동일한 솔리드 말뚝으로 대체되고 말뚝 간격 및 정렬된 행 수의 효과에 대한 수정 계수를 곱합니다. Ataie-Ashtiani와 Beheshti (2006)는 지역 scour (piles 캡이 없는)에서 piles 그룹화의 효과를 연구했습니다.

그들의 실험 결과는 나란히 배열된 매우 밀접하게 배치된 말뚝의 경우 scour 깊이가 50 % 증가할 수 있음을 보여주었습니다. 탠덤 배열의 경우 전면 piles의 scour이 증가하고 후면 차폐 piles의 경우 감소합니다.

어쨌든 말뚝 사이의 간격 S가 말뚝 직경 D의 4 배 (S/D> 4)보다 크면 scour 증폭 효과가 사라지는 경향이 있습니다. 그러나 이러한 공식은 piles이 격자 모양의 레이아웃으로 균일하게 배치되어 있다고 가정합니다.

이는 그림 1과 2에 표시된 교각에서는 분명히 해당되지 않습니다. 문제를 더욱 복잡하게 하기 위해 프레이저 강과 특히 피트 강이 대상입니다.

Figure 1. Example of bridge pier with dumbbell-shaped pile cap and hexagonal pile layout, showing also scour hole measured in a physical model.

교각의 조석 scour은 단방향 scour과 동일한 세부 사항으로 연구되지 않았지만 실제로 주제에 대한 몇 가지 주목할 만한 연구가 있습니다.

Escarameia (1998)는 흐름 방향, 조수주기 기간, 수심, 교각 모양 및 퇴적물 크기에 대한 역전의 영향을 단일 원형 및 직사각형 교각의 국부 scour에 미치는 영향을 평가하여 조류 흐름 조건 하에서 국부 scour의 실험적 조사를 수행했습니다. 예상대로 퇴적물 크기는 국부 scour 깊이에 영향을 미치지 않았습니다.

조수 조건에서 최대 수세 깊이는 베드 폼이 존재하지 않는 경우 일방향 흐름에 대해 항상 평형 scour 깊이 아래로 유지되었습니다 (맑은 물 수세미). 직사각형 교각의 scour 깊이는 정사각형 교각보다 10 ~ 14 % 더 작은 것으로 나타났습니다. 정사각형 교각에서는 조수주기 동안 교각의 상류와 하류에 생성된 scour 구멍이 병합되는데 교각이 직사각형 인 경우에는 발생하지 않습니다.

May and Escarameia (2002)는 정사각형 및 정현파 조수를 사용하여 조수 조건 하에서 지역 scour의 시간적 진화를 연구했습니다. 그들은 맑은 물 scour에서 조수 흐름의 수력 학적 구조에서의 평형 scour이 일방향 유동을 사용하는 scour보다 훨씬 적을 수 있다고 결론지었습니다. 그러나 라이브 베드 scour에서 평형 깊이는 각 조수주기에서 scour 구멍이 더 빠르게 발생하고 구조물 주변에 모래 언덕이 형성되어 단방향 흐름 값에 가까울 수 있습니다.

Margheritini et al. (2006) 은 퇴적물 이동 (살상 조건)과 함께 단방향 및 조수 흐름에서 대 구경 말뚝 주변의 국부 scour 실험을 수행했습니다. 두 경우의 최종 평형 scour은 비슷했습니다. 조수 흐름의 scour 구멍은 대칭이며 원형 모양이고 일방향 scour 구멍보다 부피가 더 큽니다.

현재 물리적 모델링은 사용 가능한 scour 방정식의 가정을 따르지 않는 복잡한 모양을 가진 교각에서 로컬 scour를 평가하기위한 유일한 실용적인 엔지니어링 도구로 보입니다.

3 차원 (3D) 수치 모델링은 단일 원통형 말뚝에서 국부 scour을 재현하기 위해 성공적으로 적용되었지만, 복잡한 교각의 모델 scour이나 조류 역류 하의 말뚝 그룹에는 적용되지 않았습니다. 이 논문의 목적은 상업적으로 이용 가능한 3D 전산 유체 역학 (CFD) 모델을 사용하여 실제 복잡한 부두와 조수 역전 하에서 이상적인 3 파일 그룹에서 지역 scour의 예비 정성 결과를 제시하는 것입니다.

NUMERICAL MODELING OF PIER SCOUR

Olsen과 Melaan (1993)의 초기 작업 이후 여러 3D 수치 모델이 단일 원통형 부두에서 국소 scour을 모델링하는 데 성공적으로 적용되었습니다 (Roulund et al. 2005의 검토 참조). 그러나 복잡한 교각에서 3D scour 시뮬레이션은 거의 시도되지 않았습니다. 그 이유는 두 가지입니다.

대부분의 모델은 복잡한 교각의 형상을 수용하기 어려운 구조화된 곡선 형 경계 맞춤 그리드를 기반으로 합니다. 또 다른 중요한 제한 사항은 계산 시간이며, 이는 실제 모델에서 로컬 scour 테스트를 수행하는 데 필요한 시간보다 훨씬 큽니다.

그럼에도 불구하고 수치 모델은 귀중한 정보를 제공할 수 있으며 컴퓨터 속도가 더욱 향상될 것으로 예상되는 미래에 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 여기에 사용된 CFD 모델은 뉴 멕시코 주 산타페의 Flow Science에서 개발한 Flow-3D입니다. Flow-3D는 유압 엔지니어링 애플리케이션을 위한 특수 모듈이 포함된 상용 CFD 패키지입니다.

구조화된 직교 그리드를 사용함에도 불구하고, 직사각형 계산 셀이 장애물에 의해 부분적으로 차단될 수 있도록 하는 FAVOR (fractional area/volume method)를 적용하여 복잡한 형상을 모델링 할 수 있습니다. 날카로운 자유 표면 (예: 수압 점프, 공기 중 자유 제트)은 VOF (Volume-of-Fluid) 방법으로 모델링 됩니다.

Flow-3D는 Brethour (2001)에 의해 자세히 설명된 대로 지역 scour을 모델링하는 고유 한 기능도 가지고 있습니다. 이러한 기능은 그림 2에 설명되어 있으며, 모델이 맑은 물 조건에서 복잡한 부두의 형상과 scour 개발의 초기 단계를 재현할 수 있는 방법을 보여줍니다.

그림 2에 표시된 복잡한 부두는 길이 51.5m, 너비 12.5m, 두께 6.7m의 끝이 둥근 파일 캡을 포함합니다. 파일 캡 아래에는 세 개의 개별 파일 그룹이 있습니다. 직경이 2.4m 인 3 개의 파일로 구성된 두 그룹 (U & D)은 파일 캡의 상류 및 하류 끝에 위치하며, 4 개의 작은 1.8m 파일 (C)은 중앙 주위에 있습니다.

파일 캡의 바닥은 침대 위 약 13m입니다. 수치 메쉬는 길이 115m, 너비 50m, 높이 22m였으며 균일 한 셀 크기는 0.5m (46,176 셀)입니다. 시뮬레이션은 수심 15.8m, 일정한 유속 1.5m/s, 퇴적물 크기 0.35mm에 대해 수행되었습니다. Flow-3D는 지역 scour에 대한 파일 간섭의 영향을 평가하는 데 사용되었습니다. 과도한 계산 시간이 필요하여 장기 시뮬레이션을 수행할 수 없었기 때문에 처음 1 시간 동안 scour 시작 만 시뮬레이션 했습니다.

말뚝 사이의 상대적 간격 S/D를 고려할 때, 그림 2에 표시된 Flow3D 결과는 Ataie-Ashtiani와 Beheshti (2006)가보고 한 말뚝 간의 상호 작용에 관한 실험적 관찰과 매우 잘 일치합니다. 결과는 부두 중심 주변의 C 말뚝이 2 쌍처럼 나란히 행동한다는 것을 시사합니다.

왼쪽과 오른짝이었는 두 쌍의 말뚝 사이에 간섭이 없는 것으로 보입니다 (C1-C2 및 C3-C4, S/D = 4); 파일 C1 (C2)은 scour (S/D = 2.3)으로부터 파일 C3 (C4)를 보호하는 것처럼 보입니다.

그림 2는 또한 파일 캡의 양쪽 끝에 있는 3 개 파일 그룹 U 및 D의 수세공 구멍이 이미 병합되어 3 개 파일 간의 강력한 상호 작용을 시사합니다 (S/D = 0.9). 또한 3- 파일 그룹 U는 더 작은 파일 C를 보호하지 않는 것 같습니다 (S/D> 5).

Figure 2. Initial scour development computed by Flow-3D in complex pier.

최대 평형 scour 깊이를 계산할 수는 없었지만, 복잡한 부두에서 말뚝과 말뚝 캡 사이의 상호 작용에 대해 얻은 통찰력은 scour 과정과 scour 대책의 잠재적 설계를 이해하는 데 여전히 중요합니다.

MODELING TIDAL SCOUR OF PILE GROUP

지속 가능한 환경을위한 물 공학 말뚝 그룹의 조수 조사 모델링 불안정한 조수 흐름의 잠재적 영향을 평가하기 위해 Flow-3D를 사용한 정성 시뮬레이션이 수행되었습니다.

전체 교각을 시뮬레이션하는 것이 불가능했기 때문에 이상화된 3- piles 그룹 (piles 캡 없음)이 거친 메시를 사용하여 재현되었습니다. 원통형 piles의 직경은 최소 간격 S / D = 0.95로 삼각형 패턴으로 배열 된 2m였습니다. 메쉬 셀 크기는 0.5m입니다.

이러한 메쉬 크기는 piles 주변 흐름의 모든 3D 세부 사항을 해결하기에 충분한 해상도를 제공하지 않지만 계산 시간을 관리 가능한 수준으로 유지하는 데 필요한 것으로 간주되었습니다.

따라서 이러한 예비 시뮬레이션은 정 성적이며 Flow-3D의 기능을 대략적으로 평가하기위한 탐색 적 특성을 가지고 있습니다. 수로는 길이 40m, 너비 16m, 높이 6.5m였습니다. 입구 / 출구의 첫 번째와 마지막 10m는 난류의 완전한 발달을 허용하기 위해 단단한 거친 베드로 만들어졌습니다.

3 개의 말뚝이있는 수로의 중앙 부분은 0.75mm의 모래로 만들어졌습니다. 수심은 2.5m였습니다. 유속의 조석 반전은 정사각형 및 정현파 조석을 사용하여 시뮬레이션되었습니다 (그림 3). 제곱 조는 Escarameia (1998)와 Margheritini et al. (2006). 단방향 흐름의 경우 조수 피크 (2m / s)를 사용했습니다.

Figure 3. idealized tidal velocity used for numerical simulations.

900 초에서 채널 중심선을 따라 세로로 된 베드 프로piles은 그림 4에서 단방향 흐름과 사인 곡선에 대해 보여집니다. 그림 5는 제곱 조수 시나리오에 대해 300 초마다 일련의 3D 이미지를 보여 주지만 화살표는 흐름 방향을 나타냅니다. 마지막으로, 세 가지 흐름 시나리오에 대한 scour의 시간적 진화가 그림 6에 나와 있습니다.

Figure 4. Computed centerline bed profiles after 900 s for unidirectional flow (left) and sinusoidal tide (right).

Figure 5. 3D view of scour under square tide conditions (every 300 s).
Figure 5. 3D view of scour under square tide conditions (every 300 s).
Figure 6. Temporal evolution of maximum scour depth under steady and tidal flow conditions (grid resolution is 0.5 m)
Figure 6. Temporal evolution of maximum scour depth under steady and tidal
flow conditions (grid resolution is 0.5 m)

단방향 흐름에서 scour는 상류에서 발생하고 퇴적물은 더미 뒤에 축적됩니다 (그림 4). 조수 조건에서 흐름 반전은 이전 조수주기에서 개발 된 scour hole을 일시적으로 채웁니다. scour의 계산 된 시간적 진화 (그림 6)는 Margheritini et al.의 실험과 유사합니다(2006). 조석 수조는 처음에 증가하지만 흐름이 역전되면 약간 감소하여 다음주기에 다시 자라납니다.

Flow-3D는 Escarameia (1998)와 일치하여 시뮬레이션의 맑은 물 조건에 대해 조석 정찰이 단방향 정찰보다 약간 낮다고 예측했습니다. 그러나 사용된 거친 0.5m 메시 해상도로 인해 정확한 scour 감소 크기를 정확하게 해결할 수 없습니다. 또한, 모델은 평형 scour 깊이를 달성 할만큼 충분히 오래 실행되지 않았습니다.

CONCLUSION

Flow-3D는 구조화된 경계 맞춤 그리드의 일반적인 제한없이 복잡한 구조에서 로컬 scour을 모델링 할 수 있는 기능을 갖춘 최초의 CFD 상용 모델 일 것입니다.

큰 piles 캡과 여러 개의 piles로 구성된 복잡한 부두에 적용했을 때 Flow-3D는 piles 간의 상호 작용을 정확하게 예측할 수 있었으며 실제 엔지니어링 응용 프로그램을 위한 설계 도구로서의 잠재력을 보여주었습니다.

Flow-3D를 사용하여 맑은 물의 조수 흐름 하에서 이상적인 3- piles 그룹의 정 성적 시뮬레이션은 동일한 최고 속도의 단방향 흐름에 비해 흐름 반전이 있는 조수 조건에서 scour 깊이가 감소함을 보여주었습니다.

이러한 수치 결과는 실험 데이터와 일치합니다. 그러나 모델을 정량적으로 검증하려면 더 미세한 그리드를 사용하는 추가 연구가 필요합니다. 현재 Flow-3D 및 일반적으로 CFD 모델의 주요 실제 제한은 계산 시간입니다.

구조를 모델링하는 데 매우 큰 그리드가 필요한 경우 장기 평형 조사를 계산하려면 물리적 모델을 실행하는 데 필요한 것보다 훨씬 더 많은 계산 시간이 필요할 수 있습니다.

논문 원본 링크 : CFD simulation of local scour in complex piers under tidal flow

기타 참고 자료 : https://flow3d.co.kr/scouring-knowledge/

REFERENCES

Ataie-Ashtiani, B. and Beheshti, A.A. (2006). “Experimental investigation of clearwater local scour at pile groups”. J. Hyd. Eng., ASCE, 132(10), 1100-1104.
Brethour, J. M. (2001). Transient 3-D model for lifting, transporting and depositing
solid material. 2001 International Symposium on Environmental Hydraulics,
Tempe, Arizona (http://flow3d.info/pdfs/tp/wat_env_tp/FloSci-Bib28-01.pdf).
Escarameia, M. (1998). Laboratory investigation of scour around large structures in
tidal waters. Conf. Basics of Sediment Transport and Scouring. HR
Wallingford (http://kfki.baw.de/conferences/ICHE/1998-Cottbus/55.pdf).
May, R.W.P. and Escarameia, M. (2002). Local scour around structures in tidal flows.
First International Conference on Scour Foundations, Texas A&M University.
Margheritini, L., Martinelli, L., Lamberti, A. and Frigaard, P. (2006). Erosione
indotta da onde e correnti di marea attorno a pali di grande diametro. XXX
Convegni di Idraulica e Construzioni Idrauliche, Rome, September 2006
(http://www.idra2006.it/referee/files/L356.pdf).

Simulation of Joule heating-based Core Drying

This article was contributed by Eric Riedel 1,2

1Otto-von-Guericke-University Magdeburg, Institute of Manufacturing Technology and Quality Management, Germany

2Soplain GmbH, Germany

현대의 주조 생산에는 샌드 코어를 사용해야 합니다. 환경 인식의 확대는 물론 규제 강화로 인해 코어가 열로 건조되고 치유되는 무기, 무배출 바인더 시스템 개발이 뒷받침되고 있습니다. 핫박스 공정이라고 하는 것에서는 코어 박스에서 열이 발생하여 샌드바인더 혼합물로 전달됩니다. 그러나 핫박스 공정은 크게 두 가지 기술적 단점을 보입니다.

첫 번째 단점은 약 1 W/(m·K)의 석영 모래의 열전도율이 매우 낮다는 것입니다. 외부 열 전달로 인해 공정에 시간이 많이 소요되고 쉘 형성과 그에 따른 품질 문제가 발생할 수 있습니다. 이 때문에 최대 523.15K 이상의 매우 높은 코어 박스 온도가 적용되어 열 전달을 가속합니다. 열상자 공정의 두 번째 단점은 코어 건조 자체를 실시간으로 직접 측정하고 디지털화할 수 없다는 점입니다. 대신 코어 박스에서와 같은 주변 파라미터를 기록해야만 수동적으로 측정할 수 있습니다.

ACS 프로세스

특허받은 새로운 ACS(Advanced Core Solution) 프로세스는 시간과 에너지 효율이 높은 코어 건조 및 양생을 목표로 합니다. ACS 프로세스는 모든 무기 바인더 시스템에 공통적인 특성을 사용합니다.

물 기반이기 때문에 전기적으로 전도성이 있습니다. 주요 요인은 전기 전도성 코어 박스 재료의 개발로, 모래-바인더 혼합물에 대한 전도도를 조정할 수 있습니다. 전압이 인가되면 그림 1에서와 같이 코어 박스와 모래-바인더 혼합물을 통해 전류가 균일하게 흐릅니다. 좀 더 정확히 말하면, 전류가 모래 알갱이 사이에 있는 전기 전도성 바인더 브리지를 통해 흐릅니다. 

고유의 전기 저항으로 인해 모래 중심부는 셸 형성 없이 균일하게 가열됩니다. Joule heating이라 불리는 그 이면의 과학적 원리는 Joule 의 제1법칙에 근거하고 있습니다. 직렬 공정에서 전기 전도성 코어 박스는 Joule heating을 통해 가열되어 건조 공정이 추가로 가속화됩니다. 이는 ACS 공정의 경우 코어 박스 내부의 복잡한 가열 장치가 더 이상 필요하지 않으므로 코어 박스 구조가 단순화되기 때문에 더욱 중요한 장점입니다.

이 새로운 프로세스를 통해 처음으로 열이 필요한 곳, 즉 코어 내에서 직접 생성됩니다. 필요한 열은 균질하게 분포된 바인더를 통해 생성되어 인접 모래로 전달되기 때문에, 석영 모래의 낮은 열전도율은 더 이상 제한 공정 인자가 아닙니다. 또한 최초로 건조별 전기 파라미터를 기록함으로써 건조 프로세스 자체를 포괄적으로 실시간 모니터링할 수 있습니다. FLOW-3D를 사용하여 ACS 프로세스를 시뮬레이션할 수 있으며, 프로세스 편익의 정량화를 포함한 산업적 적용에 대한 중요한 기준을 충족합니다.

그림 1: 전류 흐름의 기본 비교: a) 미포함, b) 코어 박스의 전기 전도도를 모래-바인더 혼합물에 대한 조정

모델 설명

모델링은 Starobin 등의 작업을 기반으로 합니다. [1], 그러나 FLOW-3D의 전기-기계 모델로 확장합니다. 전기 전위(즉, 냄비 = 1)를 활성화하면 전기-열 효과, 즉 줄 가열(에테르모 = 1)을 고려해야 합니다. 

모델 세부 정보는 [2]에서 확인할 수 있습니다. 구성 요소의 전기적 특성을 통해 코어 박스는 전기 전도도(초)와 유전 전위(오디엘)를 가진 동적 전위(오이포템 = 1)를 할당받으며, 전체 모래-바인더 혼합물의 전기 전도도를 설명하기 위해 모래 코어에도 동일하게 적용됩니다. 

전극에는 한 전극에 대해 고정 전위(외전 = 0), 전기 전도도, 음전위(외전)가 할당되고 다른 전극에 대해서는 양의 전위(외전)가 할당됩니다. 전기 전도도에 대한 온도에 의존하는 정의는 아직 가능하지 않기 때문에, 우리는 재시동 시뮬레이션과 능동 시뮬레이션 제어로 작업했습니다. 

이렇게 하면 각 온도 범위의 평균 전기 전도도, 즉 293.15 ~ 303.15 K, 303.15 ~ 313.15 K 등을 고려할 수 있다. 다음의 조사는 1유체 시뮬레이션에 초점을 맞춘 조사, 즉 purging 은 고려하지 않았습니다.

예제

첫 번째 단계에서는 상업적으로 이용 가능한 무기 모래-바인더 혼합물이 가열 및 온도에 의존하는 전기 전도성을 조사하기 위해 시뮬레이션 모델의 실험 조사 및 유효성 검사를 위해 사용되었습니다. 

373.15 K에 도달하는 데 필요한 시간뿐만 아니라 모래 코어에 입력되는 전력 및 에너지를 측정하였다. 실험 분석과 결과를 바탕으로 기초적인 시뮬레이션 모델을 만들었습니다. 재량권을 이유로, 기초 결과 중 일부는 질적으로만 제시된다. 결과는 그림 2에 제시되어 있으며, 측정값과 시뮬레이션 사이의 높은 수준을 보여줍니다.

Comparison of experimental and simulation results
그림 2: 실험 결과와 시뮬레이션 결과의 비교.
 측정 지점은 293.15 K: a) 온도 상승 전력 입력- 측정값으로부터의 평균 편차: 0,95 %, b) 에너지 입력 – 측정값으로부터의 평균 편차: 4.8 %에서 시작하여 10 단계로 지정된 목표 온도의 도달도를 나타냅니다.

검증된 결과를 바탕으로 단순하지만 부피가 큰 기하학을 이용해 ACS 프로세스와 시뮬레이션을 보여주는데, 고전적인 핫박스 프로세스에 비해 진보된 ACS 개발의 기초와 높은 잠재력을 잘 보여줍니다. 

기하학적 정렬은 그림 3에서 확인할 수 있습니다. (1) 고전적인 핫박스 프로세스, (2) 콜드 툴을 사용하는 ACS 콜드 스타트 프로세스(293.15 K), (3) 줄 효과로 인한 공구 난방에 대한 ACS 시리즈 프로세스 등 세 가지 경우를 시뮬레이션했습니다. 모든 3차원 모델은 1mm 크기의 셀로 분쇄되었습니다. 표 1은 계산된 시나리오의 가장 중요한 세부 사항을 요약합니다.

Geometric alignment of simulation setup
그림 3: 전도성 코어 가열 및 건조를 위한 시뮬레이션 설정의 기하학적 정렬
Overview of calculated core drying cases
표 1: 계산된 코어 건조 사례 개요.
 값은 실제 실험에서 파생됩니다.

결과 및 토론

그림 4는 고전적인 핫박스 공정을 위한 온도와 수분 발달을 보여주며, 외부 열 전달 및 그에 상응하는 수분 감소를 명확히 보여주고 있습니다. 

시뮬레이션은 시뮬레이션의 마지막에 모래 코어 센터에 수분이 남아 있는 상태에서 120초 동안 수행되었습니다. 실제로 사이클 타임 대상은 코어 센터에 쉘 형성과 잔류 수분이 있는 건조 프로세스의 조기 종료를 강요합니다. 단, 그림 5에 나타낸 ACS 콜드 스타트 시뮬레이션(코어 슈팅 머신을 가동했을 때의 첫 번째 샷에 대응)에서는 새로운 프로세스의 기본 원리인 코어의 균일한 heating이 내부 아웃 수분 수송으로 이어집니다.

 게다가, 모래 코어는 코어 박스보다 더 빨리 가열됩니다. 직렬 공정에서 코어 박스는 Joule heating을 통해 373.15 K 이상의 온도에 도달하여 고온 박스와 ACS 공정이 혼합되어 건조 공정이 더욱 가속화됩니다. 

ACS 영상 시리즈 시뮬레이션의 결과는 그림 6에 요약되어 있습니다. 핫박스 공정에서 120초가 지나도 모래심이 완전히 낫지 않지만, ACS 공정에서는 72초나 45초 후에 코어가 완전히 건조될 수 있습니다. 코어 박스 온도가 상당히 낮음에도 불구하고, 새로운 프로세스는 코어 건조에서 상당한 가속도와 새로운 접근방식의 큰 잠재력을 보여줍니다. 

한 가지 주요 이점은 관련 에너지 요건과 그에 상응하는 CO2 배출량을 포함하여 사이클 타임의 대폭적인 감소입니다. 모래심에 유입된 에너지는 시뮬레이션을 이용해 미리 예측은 물론 실제 공정 중에도 측정할 수 있어 공정 설계와 투명성 측면에서 또 다른 큰 장점입니다. 

또한, 시뮬레이션은 시험 표본의 기하학적 독립적 동질 난방을 명확히 보여주는데, 이는 습기가 코어 중심에 갇히지 않고 셸 형성을 방지함을 의미합니다. 전체적으로, 새로운 공정은 공정의 효율성과 무기적으로 결합된 모래 코어의 품질에서도 상당한 증가를 가능하게 합니다. 세 가지 사례의 프로세스 도표는 모두 그림 7에 요약되어 있습니다.

요약 및 전망

시연된 모델링은 새로운 코어 건조 프로세스를 정확하게 시뮬레이션하는 FLOW-3D의 기능과 기존의 핫 박스 프로세스와 비교하여 보다 효율적인 코어 건조 및 양생에 대한 새로운 프로세스의 가능성을 보여줍니다. 새로운 시뮬레이션 설정이 아직 개발 단계에 있고 더 많은 실제 사례 실험이 필요한 경우에도 건조 동작에 대한 뛰어난 통찰력을 얻을 수 있으며, 지금까지의 실험 측정과 매우 잘 일치합니다.

현재 시뮬레이션 내에서 모래-바인더 혼합물의 전기 전도성은 석영모래를 통해 생성되며, 실제로는 전기 전도성이 아니라 실제 측정된 모래-바인더 혼합물의 전기 전도성에 해당된다. 이렇게 하면 전체 모래-바인더 혼합물의 전기 전도성이 시뮬레이션에서 설명되며 실험 결과에 적합한 것으로 보입니다. 좀 더 정밀한 시뮬레이션을 위해, 실제 전도성 곡선을 고려하기 위해 고체 코어의 온도에 의존하는 전기 전도성(예: 모래-바인더 혼합물)을 절약할 수 있는 가능성이 도움이 될 것입니다. 추가 단계는 2유체 시뮬레이션 모델에 집중됩니다. 초기 실험은 좋은 결과로 기본적인 타당성을 보여줍니다.

아직 취해야 할 조치에도 불구하고, FLOW-3D로 ACS 공정을 시뮬레이션할 수 있는 능력은 줄 가열 기반 코어 건조 공정을 전체적으로 수립하는 데 중요한 이정표를 세우고 무기 모래 코어 제조에 이 공정의 이점을 보여준다고 할 수 있습니다.

References

  • Starobin, C.W. Hirt, H. Lang, M. Todte, Core Drying Simulation and Validation, AFS Proceedings, Schaumburg, IL USA, 2011
  • FLOW-3D from Flow Science, Inc., Santa Fe, NM, USA

FLOW-3D HYDRO – The Complete CFD Solution for the Water & Environmental Industry

물 및 환경 산업을 위한 완벽한 CFD 솔루션인 FLOW-3D HYDRO의 신제품 출시를 알립니다.

Santa Fe, NM, 2020년 10월 29일 – Flow Science는 토목 및 환경 엔지니어링 산업을 위한 완벽한 CFD 모델링 솔루션인 FLOW-3D HYDRO를 출시했습니다. FLOW-3D HYDRO는 사용하기 편리한 수처리 해석 사용자 인터페이스를 갖추고 있으며 효율적인 모델링 워크플로우를 위한 새로운 시뮬레이션 템플릿과 토목 또는 환경 엔지니어의 요구에 맞춘 확장된 교육 자료를 제공합니다. FLOW-3D HYDRO의 진보된 솔버 개발에는 mine tailings, multiphase flows, shallow water models이 포함됩니다. 고성능 컴퓨팅을 위해 병렬 처리되고 모든 모델링 숙련도를 위해 설계된 FLOW-3D HYDRO는 사용자의 손에 뛰어난 시뮬레이션 기능을 제공합니다.
새로운 기능에 대한 자세한 설명은
https://flow3d.co.kr/flow-3d-hydro/
에서 확인할 수 있습니다.

“FLOW-3D HYDRO는 고객의 말을 경청하고 고객의 니즈를 파악한 결과입니다. 수처리 및 환경 고객을 위한 고급 CFD 솔루션을 개발하고 토목 및 환경 엔지니어링 업계에 범용-CFD 플로우-3D를 광범위하게 채택한 것을 바탕으로 소프트웨어 접근성과 사용자 관련성을 높일 수 있는 물 중심 인터페이스를 개발하여, 모델 설정 시간뿐만 아니라 설정 오류도 크게 감소했습니다. 유용성 및 모델링 성공 측면에서 이 신제품이 물과 환경 실무자들에게는 큰 자산이 될 것으로 생각합니다.

일련의 안내된 실습 과정을 통해 새로운 Flow-3D HYDRO소프트웨어를 소개하는 일련의 온라인 워크샵이 예정되어 있습니다. 워크샵 등록에는 참가자들이 소프트웨어와 소프트웨어 기능을 살펴볼 수 있도록 30일 평가 라이센스가 포함되어 있습니다. 등록은 다음 위치에서 사용할 수 있습니다.
https://www.flow3d.com/flow3d-hydro-workshop/에서 확인할 수 있습니다.

사용자 성공을 위해 FLOW-3D HYDRO는 높은 수준의 지원, 비디오 튜토리얼 및 광범위한 예제 시뮬레이션에 대한 액세스 권한을 제공합니다. 또한 고객은 Flow Science의 CFD 서비스를 활용하여 맞춤형 교육 과정, HPC 리소스 및 유연한 클라우드 컴퓨팅 옵션을 포함한 제품 경험을 강화할 수 있습니다.

FLOW-3D HYDRODOR 릴리즈 웨비나는 12월 3일에 열릴 예정입니다. 온라인 등록은 https://zoom.us/webinar/register/WN_pAh7Gi_fQXWc2Y3BGOrg-A에서 가능합니다.

FLOW-3D HYDRO

FLOW-3D HYDRO

제품 개요

최근 FLOW Science, Inc에서는 토목 및 환경 엔지니어링 산업을위한 완벽한 CFD 모델링 솔루션인 FLOW-3D HYDRO 제품을 출시했습니다. 기존 FLOW-3D 사용자이거나 유압 엔지니어링 관행에 CFD 모델링 기능을 사용하시는 것에 관심이 있는 경우, 언제든지 아래 연락처로 연락주세요.
연락처 : 02-2026-0442
이메일 : flow3d@stikorea.co.kr

FLOW-3D HYDRO 는 더 높은 수준의 정확도와 모델 해상도를 제공하기 위해 3D 비 유압 모델링 기능이 필요한 경우 고급 모델링 도구로 사용할 수 있습니다. 일반적인 모델링 응용 분야는 소형 댐 / 인프라, 운송 수력학, 복잡한 3D 하천 수력학, 열 부력 연기, 배수구 및 오염 물질 수송과 관련됩니다. 

FLOW-3D HYDRO의 핵심 기능은 전체 3D 모델과 동적으로 연결될 수있는 얕은 물 모델입니다. 

이 기능을 통해 사용자는 멀티 스케일 모델링 애플리케이션을위한 모델 도메인을 확장하여 필요한 모델 해상도로 계산 효율성을 극대화 할 수 있습니다. FLOW-3D HYDRO  또한 강 및 환경 응용 분야에 특화된 추가 기능과 고급 물리학을 포함합니다.

시뮬레이션 템플릿

FLOW-3D HYDRO 의 작업 공간 템플릿으로 시간을 절약하고 실수를 방지하며 일관된 모델을 실행하십시오 . 작업 공간 템플릿은 일반적인 응용 분야에 대한 유체 속성, 물리적 모델, 수치 설정 및 시뮬레이션 출력을 미리로드합니다.

작업 공간 템플릿은 7 가지 모델 클래스에 사용할 수 있습니다.

  • 자유 표면 – TruVOF (기본값)
  • 공기 유입
  • 열 기둥
  • 퇴적물 수송
  • 얕은 물
  • 자유 표면 – 2 유체 VOF
  • 자유 표면 없음

사전로드 된 예제 시뮬레이션

FLOW-3D HYDRO 의 40 개 이상의 사전로드 된 물 중심 예제 시뮬레이션 라이브러리는 애플리케이션 모델링을위한 훌륭한 시작점을 제공합니다. 사전로드 된 예제 시뮬레이션은 모델러에게 모델 설정 및 모범 사례의 로드맵뿐만 아니라 대부분의 애플리케이션에 대한 자세한 시작점을 제공합니다.이전다음

비디오 튜토리얼

비디오 자습서는 새로운 사용자가 다양한 응용 프로그램을 모델링하는 방법을 빠르게 배울 수있는 훌륭한 경로를 제공합니다. FLOW-3D HYDRO 비디오 튜토리얼 기능 :

  • 광범위한 응용 및 물리학을위한 AZ 단계별 기록
  • “사용 방법”정보
  • 모범 사례를위한 팁
  • CAD / GIS 데이터, 시뮬레이션 파일 및 후 처리 파일

고급 솔버 개발

Tailings Model

새로운 Tailings Model은 tailings dam failure로 인한 tailings runout을 시뮬레이션하기위한 고급 기능을 제공합니다. tailings정의에 대한 다층 접근 방식과 함께 미세하고 거친 입자 구성을 나타내는 이중 모드 점도 모델은 모든 방법으로 건설 된 tailings 댐의 모델링을 허용합니다. 

얕은 물, 3D 및 하이브리드 3D / 얕은 물 메싱을 포함한 유연한 메싱을 통해 얕은 지역에서 빠른 솔루션을 제공하면서 다층 tailings의 복잡성을 정확하게 모델링 할 수 있습니다. 점성 경계층의 정확한 표현을 위해 얕은 물 메시에 2 층 Herschel-Bulkley 점도 모델을 사용할 수 있습니다.

모델 하이라이트

  • 미세 입자 및 거친 입자 광미 조성물을위한 이중 모드 점도 모델
  • 침전, 패킹 및 입자 종의 난류 확산을 포함한 Tailings  수송
  • 얕은 물 메시를위한 2 층 Herschel-Bulkley 점도 모델
  • 3D, 얕은 물, 3D / 얕은 물 하이브리드 메시를 포함한 유연한 메시 접근 방식
  • Multi-layer, variable composition tailings for general definition of tailings dam construction

Shallow Water

FLOW-3D HYDRO 의 얕은 물 모델링 기능은 3D 메시를 얕은 물 메시와 결합하여 탁월한 모델링 다양성을 제공하는 고유 한 하이브리드 메시를 사용합니다. 압력 솔버의 수치 개선으로 더 안정적이고 빠른 시뮬레이션이 가능합니다. 하이브리드 메쉬의 하단 전단 응력 계산이 크게 향상되어 정확도가 더욱 향상되었습니다. 지형에 거칠기를 적용하는 새로운 방법에는 Strickler, Chezy, Nikuradse, Colebrook-White, Haaland 및 Ramette 방정식이 포함됩니다.

Two-Fluid VOF Model

sharp 인터페이스가 있거나 없는 압축 가능 또는 비압축성 2 유체 모델은 항상 1 유체 자유 표면 모델과 함께 FLOW-3D 에서 사용할 수 있습니다 . 사실, sharp 인터페이스 처리는 TruVOF 기술을 자유 표면 모델과 공유하며 상용 CFD 소프트웨어에서 고유합니다. 최근 개발에는 2- 필드 온도 및 인터페이스 슬립 모델이 포함되었습니다. 이 모델은 오일 / 물, 액체 / 증기, 물 / 공기 및 기타 2 상 시스템에 성공적으로 적용되었습니다.

FLOW-3D HYDRO 는 2- 유체 솔루션의 정확성과 안정성에서 두 가지 중요한 발전을보고 있습니다. 운동량과 질량 보존 방정식의 강화 된 결합은 특히 액체 / 기체 흐름에서 계면에서 운동량 보존을 향상시킵니다. 연속성 방정식에서 제한된 압축성 항의 확장 된 근사값은 더 빠르고 안정적인 2 유체 압력 솔버를 만듭니다.

예를 들어, 터널 및 드롭 샤프트 설계와 같은 유압 응용 분야에서 공기가 종종 중요한 역할을 하기 때문에 두 개발 모두 FLOW-3D HYDRO 릴리스에 적시에 적용됩니다. 일반적으로 낮은 마하 수로 인해 이러한 경우 물과 공기에 제한된 압축성이 사용됩니다.

고성능 컴퓨팅 및 클라우드

고성능 컴퓨팅 FLOW-3D HYDRO

일반 워크스테이션 또는 랩톱으로 많은 작업을 수행 할 수 있지만, 대형 시뮬레이션과 고화질 시뮬레이션은 더 많은 CPU 코어를 활용함으로써 엄청난 이점을 얻을 수 있습니다. FLOW-3D CLOUD 및 고성능 컴퓨팅은 더 빠르고 정확한 모델을 실행할 수있는 더 빠른 런타임과 더 많은 선택권을 제공합니다.

하천 및 환경 중심 애플리케이션

TRANSPORTATION HYDRAULICS
SMALL DAMS AND DIVERSIONS
RIVER HYDRAULICS
SEDIMENT TRANSPORT AND DEPOSITION
OUTFALLS EFFLUENTS
THERMAL PLUMES BUOYANT FLOWS

Case Studies

컴팩트 디스크 ELISA 칩 [2]

컴팩트 디스크 미세 유체 장치: Optimizing Real Estate

Compact Disc Microfluidic Devices: Optimizing Real Estate

미세 유체 장치 사용자의 증가하는 기대를 충족하려면 작은 미세 유체 장치에서 제한된 공간을 최적화하는 것이 중요합니다. 사용자는 단일 미세 유체 장치에서 최대의 기능과 여러 병렬 작업을 기대합니다. 제한된 공간을 최적화하는 문제는 이러한 장치의 많은 물리적 이점에도 불구하고 회전하는 미세 유체 장치로 확장됩니다. 회전 에너지를 이용하여 미세 유체 작업을 수행하는 회전 장치를 컴팩트 디스크 (CD) 미세 유체 장치라고합니다.

컴팩트 디스크 ELISA 칩 [1]
컴팩트 디스크 ELISA 칩 [2]
컴팩트 디스크 ELISA 칩 [2]

10 년 넘게 CD는 혈액 진단을위한 신속한 면역 분석 및 임상 생화학에서 지속적으로 장점을 보여 왔습니다. 마이크로 토탈 분석 시스템 (μTAS)으로 사용되며, 여러 개별 분석이 내장되어 단일 칩에서 동시에 실행됩니다. 핸즈프리 제어를 위해 프로그래밍 된 간단하고 저렴한 모터에서 작동하며 자석이나 표면 처리와 같은 외부 액추에이터가 필요하지 않습니다. 기본적으로 CD는 훌륭합니다! 그러나 공짜 점심 같은 것은 없습니다. 단방향 (방사형) 원심력으로 인해 CD는 회전하지 않는 미세 유체 장치보다 빠르게 공간이 부족합니다. 유체는 방사형으로 바깥쪽으로 만 이동하므로 CD가 수행 할 수있는 분석 단계의 수가 제한됩니다.

그림 3. CD 채널 내부의 방사형 물 기둥에 적용되는 다양한 신체 힘을 강조하는 회로도. 방사상으로 바깥쪽으로 작용하는 원심력을 확인합니다.
그림 3. CD 채널 내부의 방사형 물 기둥에 적용되는 다양한 신체 힘을 강조하는 회로도. 방사상으로 바깥쪽으로 작용하는 원심력을 확인합니다.

CD의 단 방향성 극복

Gorkin    [3]에서는 CD의 단 방향성 제약을 극복하기 위해 공압 펌핑이 제안되었습니다. 아이디어는 원심 에너지를 압축 에너지로 저장하고 다시 풀어서 유체를 중심으로 발사하는 것입니다. 아래 이미지는 로딩 챔버, 흡입 하위 구획 및 압축 하위 구획의 세 개의 챔버가있는 비교적 간단한 미세 유체 칩을 보여줍니다.

그림 4. CD 사진
그림 4. CD 사진
그림 5. FLOW-3D에서 모방 된 CD 디자인
그림 5. FLOW-3D에서 모방 된 CD 디자인

공압 펌핑 프로세스

유체가 로딩 챔버로 들어간 다음, 흡입 하위 구획을 통해 공기가 갇힌 압축 하위 구획으로 이동합니다. 공기가 갇 히면 CD가 특정 각속도로 회전하여 갇힌 공기가 압축됩니다. 공기가 더 이상 압축 할 수없는 경우 (안정 상태에 도달했기 때문에), 회전 속도가 감소하거나 완전히 꺼져 (누군가이 작업을 수행하고 있습니까? 아니면 장치가 수행하고 있습니까?) 유체가 로딩 챔버로 다시 펌핑됩니다. 이 마지막 단계는 이완 단계입니다. 공압 펌핑 공정의 5 단계는 다음과 같습니다.

그림 6. CD의 5 단계 공압 펌핑 [3]
그림 6. CD의 5 단계 공압 펌핑 [3]

회전 속도의 영향

회전 속도가 다르면 압축 하위 구획에서 공기의 압축 수준이 다릅니다. 회전 속도가 높을수록 유체가 공기에 더 세게 밀려 공기가 더 많이 압축됩니다. 그러나 공기가 압축 될 수있는 양에는 한계가 있습니다. 사실, 공기의 압축은 특정 회전 속도 이상으로 점진적으로 증가합니다. 압축 하위 구획의 부피는 회전 속도가 증가함에 따라 감소합니다. 흡입구의 액체 위치는 디스크 중앙에서 흡입 하위 구획의 유체 수준까지의 거리입니다. 이 거리는 증가합니다. 즉, 회전 속도가 증가함에 따라 유체가 중심에서 멀어집니다.

그림 7. 회전 주파수가 증가하면 압축이 증가합니다. [3]
그림 7. 회전 주파수가 증가하면 압축이 증가합니다. [3]

CD 미세 유체 장치 모델링

실험은 미세 유체 장치 설계의 핵심입니다. 그러나 충분한 실험을 수행하고 각 실험에 대한 완벽한 제어 환경을 유지하는 것은 불가능할 수 있습니다. 복잡한 설계에는 복잡한 실험 설정 및 분석이 필요합니다. FLOW-3D 의 정확하고 포괄적 인 다중 물리  모델링 기능 은 미세 유체 설계에 대한 통찰력과이를 최적화하는 방법을 제공합니다. FLOW-3D가  위에서 논의한 CD 미세 유체 장치에 대한 실험적 및 이론적 결과와 어떻게 비교되는지 보여 드리겠습니다  .

CD 미세 유체 장치에 대한 실험적 및 이론적 결과와 비교
CD 미세 유체 장치에 대한 실험적 및 이론적 결과와 비교

이미지 시퀀스는 실험 및 FLOW-3D  시뮬레이션 결과 의 시각적 비교를 제공합니다  . 두 유체 (공기 및 물) 압축 가능 모델을 사용하여 서로 다른 회전 속도에 대해 챔버 내부의 유체 역학을 시뮬레이션했습니다. 회귀 분석을 사용하여 아래 플롯에서 이러한 시각적 비교를 정량화하면 FLOW-3D  와 실험 결과,  FLOW-3D  및 분석 결과 간에 탁월한 상관 관계 (R 2 > 0.99)가 제공  됩니다.

그림 9. FLOW-3D 데이터와 실험 데이터의 비교. (Poly는 다항식 곡선 맞춤을 의미합니다.)
그림 9. FLOW-3D 데이터와 실험 데이터의 비교. (Poly는 다항식 곡선 맞춤을 의미합니다.)

시뮬레이션은 또한 다양한 회전 속도에 대한 정상 상태에 대한 접근 방식을 보여줍니다. 아래의 애니메이션은 CD의 운동 에너지 변동을 1000rpm nd 7000rpm에서 보여줍니다. 더 빠른 속도는 더 빠른 정상 상태를 강제하지만 정상 상태에 도달할 때까지 수위를 빠르게 변동시킵니다. 저속 시뮬레이션의 경우 그 반대입니다.

Mean kinetic energy fluctuations for the CD rotating at 1000 rpm
Mean kinetic energy fluctuations for the CD rotating at 1000 rpm
Mean kinetic energy fluctuations for the CD rotating at 7000 rpm
Mean kinetic energy fluctuations for the CD rotating at 7000 rpm

전반적으로  FLOW-3D  는 실험 결과를 정확하게 검증합니다. 사소한 오류는 부정확 한 지오메트리 (CAD) 생성 및 / 또는 물과 공기 사이의 인터페이스를 엄격하게 정의하기 때문일 수 있습니다. 이 사례 연구는 FLOW-3D  가 실험 결과를 검증하고 컴팩트 디스크 설계의 신뢰도를 높이는 데 효과적으로 사용될 수 있음을 보여줍니다  .

References

[1] He, Hongyan et al. “Design and Testing of a Microfluidic Biochip for Cytokine Enzyme-Linked Immunosorbent Assay”. Biomicrofluidics 3(2):22401 February 2009

[2] Roy, Emmanuel, et al. “From Cellular Lysis to Microarray Detection, an Integrated Thermoplastic Elastomer (TPE) Point of Care Lab on a Disc.” Lab on a Chip, vol. 15, no. 2

[3] Gorkin III, Robert et al. “Pneumatic pumping in centrifugal microfluidic platforms”. February 2010 Springerlink.com

World Users Conference 2021

FLOW-3D World Users Conference

World Users Conference 2021
World Users Conference 2021

FLOW-3D World Users Conference 는 2021 년 6 월 7 일부터 9 일 까지 독일 뮌헨 의 Maritim Hotel 에서 개최됩니다 . 세계에서 가장 유명한 회사 및 기관의 엔지니어, 연구원 및 과학자와 함께 시뮬레이션 기술을 연마하고 새로운 모델링 접근 방식을 탐색하며 최신 소프트웨어 개발에 대해 알아보십시오. 이 컨퍼런스에는 금속 주조 및 물 및 환경 응용 프로그램 트랙, 고급 교육 세션, 고객의 심층 기술 프레젠테이션, Flow Science의 선임 기술 직원이 발표 한 최신 제품 개발이 포함됩니다. 이 컨퍼런스는 Flow Science Deutschland 가 공동 주최합니다 .

우리는 BMW의 Hubert Lang이 컨퍼런스 기조 연설자가 될 것이라는 점을 매우 기쁘게 생각합니다.초록을 요청하십시오!온라인 등록

기조 연설 발표! 

Hubert Lang, BMW, 기조 연설자
Hubert Lang, BMW, FLOW-3D 세계 사용자 컨퍼런스 2021의 기조 연설자

 BMW에서 15 년 동안  FLOW-3D 사용

Hubert Lang은 Landshut University of Applied Sciences에서 자동차 공학에 중점을두고 기계 공학을 전공했습니다. 1998 년에 그는 Landshut에있는 BMW의 Light Metal Foundry에서 도구 설계 부서에서 일하면서 6 기통 엔진용 주조 도구 개발을 감독했습니다. 2005 년에 Hubert는 파운드리의 시뮬레이션 부서로 옮겨 FLOW-3D 의 금속 주조 기능을 소개 받았습니다 . 그 이후로 그는 시뮬레이션의 분야에서 FLOW-3D 사용에 있어 상당한 확장을 이끌었습니다 .

오늘날 BMW는 모래 주조, 영구 금형 중력 주조, 저압 다이캐스팅, 고압 다이캐스팅 및 로스트 폼 주조에 FLOW-3D 를 사용합니다 . FLOW-3D 는 또한 코어 건조 모델 개발을 통한 모래 코어용 무기 바인더 시스템 개발 지원과 같은 BMW의 여러 특수 프로젝트에도 적용되었습니다. (실린더 라이너 코팅 중 열 입력 계산; 주입기 주조 절차를위한 주조 형상의 개발, 그리고 주조 도구를위한 냉각 시스템의 레이아웃과 치수 등)

BMW 박물관 투어

컨퍼런스 제공의 일환으로 BMW 박물관 투어를 제공하게되어 기쁘게 생각합니다  . 투어는 6 월 8 일 화요일 기술 진행 후 17:30에 진행됩니다 . 컨퍼런스 등록을 하시면 투어에 등록 하실 수 있습니다 .

BMW 박물관 투어
BMW Welt 건물의 외부 건축 세부 사항.

컨퍼런스 정보

중요한 날짜들

  • 2 월 25 일 : 초록 마감
  • 3 월 11 일 : 초록 수락
  • 5 월 3 일 : 프레젠테이션 마감
  • 6 월 7 일 : 고급 교육 세션
  • 6 월 7 일 : 개막식
  • 6 월 8 일 : BMW 박물관 견학
  • 6 월 8 일 : 컨퍼런스 디너

등록비

  • 컨퍼런스 1 일 및 2 일 : 300 €
  • 컨퍼런스 첫째 날 : 200 €
  • 컨퍼런스 둘째 날 : 200 €
  • 손님 수수료 : 50 €
  • 오프닝 리셉션 : 등록에 포함
  • BMW 투어 : 등록에 포함
  • 컨퍼런스 디너 : 등록에 포함

고급 교육 주제

해당 분야의 선임 기술 직원과 전문가가 가르치는 고급 교육 주제  에는 FLOW-3D  CAST 및 FLOW-3D  AM 사용자를 위한 Version Up 세미나와 문제 해결 기술 및 애플리케이션에 초점을 맞춘 세션이 포함됩니다. 이 과정은 응용 프로그램에 관계없이 모든 사람이 문제 해결 세션에 참여할 수 있도록 설계되었습니다. 온라인으로 등록 할 때 이러한 교육 세션에 등록 할 수 있습니다 .

교육 시간 및 비용

  • 6 월 7 일 – 13:00 – 14:00 – 버전 업 : FLOW-3D CAST  – 100 €
  • 6 월 7 일 – 14:00 – 15:00 – 버전 업 : FLOW-3D AM  – 100 €
  • 6 월 7 일 – 13:00 – 15:00 – 시립 신청 – 200 €
  • 6 월 7 일 – 15:00 – 17:00 – 문제 해결 – 200 유로

고급 교육 주제

초록 요청

경험을 공유하고 성공 사례를 제시하며 FLOW-3D  사용자 커뮤니티와 당사의 선임 기술 직원 으로부터 소중한 피드백을 얻으십시오  . 다음 응용 프로그램에 초점을 맞춘 주제를 포함한 모든 주제에 대한 초록을 환영합니다.

  • 금속 주조
  • 첨가제 제조
  • 토목 및 시립 유압
  • 소비재
  • 마이크로 / 나노 / 바이오 플루이 딕스
  • 에너지
  • 항공 우주
  • 자동차
  • 코팅
  • 해안 공학
  • 해상
  • 일반 응용

초록에는 제목, 저자 및 200 단어 설명이 포함되어야합니다. 새로운 초록 마감일은 2021 년 2 월 25 일입니다. 초록을 info@flow3d.com으로 이메일을 보내주십시오 .

발표자에게는 등록 및 교육비가 면제됩니다.

발표자 정보

각 발표자는 Q & A를 포함하여 30 분의 강연 시간을 갖게됩니다. 모든 프레젠테이션은 컨퍼런스 참석자에게 배포되며 컨퍼런스가 끝난 후 웹 사이트를 통해 배포됩니다. 이 회의에는 전체 논문이 필요하지 않습니다. 컨퍼런스 발표에 대해 궁금한 점이 있으시면 연락 주시기 바랍니다  . Flow Science Deutschland는 각 트랙에 대해 Best Presentation Awards를 후원합니다.

컨퍼런스 디너

아우 구 스티 너 켈러 컨퍼런스 디너

이 컨퍼런스 만찬은 항상 ​​인기있는 Augustiner-Keller 에서 개최됩니다  . 모든 컨퍼런스 참석자와 그들의 손님은 6 월 8 일 화요일에 아름답고 유명한 비어 가든에서 독일 전통 축제에 초대됩니다. 회의 만찬은 BMW 투어 이후에 진행됩니다.

비어 가르 텐

여행

컨퍼런스 호텔

마리 팀 호텔 뮌헨
+49 (0) 89 55235-0
info.mun@maritim.de

뮌헨

뮌헨의 모든 것

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Gravitational and sedimentation microfluidic technique (Huh et al. Anal Chem 2007)의 중력 회로도를 사용한 입자 분류

중력을 사용한 미세 유체 입자 분류

Microfluidics Particle Sorting Using Gravity

미세 유체 입자 분류는 진단, 화학적 및 생물학적 분석, 식품 및 화학 처리, 환경 평가에 적용됩니다. 이전 블로그에서 유체 역학을 사용한 미세 유체 입자 분류에 대해 이야기했습니다 . 같은 주제를 바탕으로 중력을 사용하여 미세 입자를 분류하는 또 다른 방법에 대해 논의하겠습니다. 아래 애니메이션에서 볼 수 있습니다.

유비쿼터스 중력(Ubiquitous gravity)은 미세 유체 장치에서 미세 입자를 분류하는 데 사용할 수 있습니다. 중력이 입자의 움직임에 수직으로 작용할 때 입자는 반경에 따른 속도로 안정됩니다. 또한 입자의 운동은 입자의 밀도, 유체의 밀도 및 유체의 점도 사이의 차이에서 비롯된 유체 역학적 효과의 영향을받습니다. 아래 이미지는 중력 분류 기술 회로도를 보여줍니다.

Gravitational and sedimentation microfluidic technique (Huh et al. Anal Chem 2007)의 중력 회로도를 사용한 입자 분류
Gravitational and sedimentation microfluidic technique (Huh et al. Anal Chem 2007)의 중력 회로도를 사용한 입자 분류

부력 대 항력

앞서 언급했듯이 중력은 서로 다른 입자가 서로 다른 속도로 침전되도록합니다. 모든 입자의 밀도가 같고 입자 밀도가 주변 유체의 밀도보다 낮 으면 부력 우세와 항력 우세라는 두 가지 유형의 분류를 사용할 수 있습니다. 반경이 더 큰 입자는 더 많은 부력을 경험하고 작은 입자 위의 경로를 따르는 경향이 있습니다. 그러나 외장 액체 (입자를 운반하는 용액)의 유입 속도가 충분히 높으면 항력 효과가 우세하기 시작하고 더 큰 입자가 더 작은 입자의 경로 아래로 이동하는 경향이 있습니다.

FLOW-3D 시뮬레이션 결과

경쟁하는 부력과 항력은 아래 FLOW-3D 에서 얻은 시뮬레이션 결과에서 명확하게 볼 수 있습니다 . 그림 1은 부력 지배적 인 입자 분류의 경우를 보여줍니다. 더 큰 (빨간색) 입자는 수평 채널의 상단을 향해 정렬됩니다. Fig. 2에 나타난 결과는 부력이 우세한 경우의 유입 초 속도를 20 배로 설정 한 후 얻은 것이다. 더 높은 입구 속도에서 더 큰 입자는 더 많은 운동량을 전달하므로 그 위치는 수직 부력의 영향을받지 않습니다. 따라서 입자는 수평 채널의 상단으로 올라가지 않습니다. 대신 그들은 계속해서 바닥으로 이동합니다.

부력

Buoyancy dominant sorting
Buoyancy dominant sorting

Drag

Figure 2. Drag dominant sorting
Figure 2. Drag dominant sorting

LOW-3D 의 입자 모델은입자 분류 또는 기타 입자 역학과 관련된 미세 유체 시뮬레이션에 성공적이고 쉽게 사용할 수 있습니다. 지금까지 우리는 FLOW-3D 의 입자 모델을사용하여 두 가지 입자 분류 기술을 보았습니다. 하나는 유체 역학을 사용하고 다른 하나는 중력을 사용합니다.

CFD가 레이저 용접을 만나면 : 불꽃이 어떻게 날아갑니까?

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

When CFD meets laser welding: How sparks fly!

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

바람이 개방형 철광석 골재 저장소에 미치는 영향 분석 (비산먼지 배출 방지 연구)

다양한 구성에 대한 비산 먼지 배출

이 기사는 Dhananjay Sharma, EI, CFM, 유압 모델링 엔지니어, AECOM 에 의해 기고되었습니다  .

바람이 개방형 골재 저장소에 미치는 영향은 전 세계적으로 환경 문제가 되고 있습니다. 2.7km2 철골 저장소 부지에서 이런 문제가 관찰되었습니다. 이 시설은 철도 운송차량를 통해 광석을 공급받는데, 이 운송차량은 자동 덤프에 의해 비워집니다. 그런 다음 이 광석은 일련의 컨베이어와 이송 지점을 통과하여 저장 장소중 하나로 운송됩니다. 비산먼지 배출은 풍력이 비축된량에 미치는 영향의 결과로 관찰된 결과입니다.

두 가지 다른 구성(옵션 A와 B)을 FLOW-3D로 모델링하여 비산먼지 배출의 영향을 연구했습니다. 옵션 A에는 4줄에 9개 더미가 있는 36개의 비축량이 있고 옵션 B에는 1줄에 총 16개의 비축량이 있습니다.

또한 장벽이 있는 공기와 장벽이 없는 공기의 속도를 비교하기 위해 비축물 주변을 따라 30미터 높이의 장벽을 모델링할 수도 있습니다. 10m 높이에서 기준 초속 7.5m(m/s)의 풍속이 두 구성을 모두 모델링하는데 사용되었습니다. 비축 옵션 A와 B에 대해 네 가지 풍향 방향이 분석되었습니다.

물리적 및 수치 적 모델링

초기 모델 설정

FLOW-3D 에서 비산 먼지 배출을 모델링하기  위해, 공기 온도는 15 ° C로 가정되었습니다. 단일의 균일한 비압축성 유체 옵션이 선택되었습니다. z 방향에서 -9.81 m / s의 중력이 사용되었습니다. 유체는 점성과 난류로 간주되었습니다. 2- 방정식 (ke) 모델은 옵션 A 및 B 구성 모두에 대해 표면 마찰없이 난류를 계산하는데 사용되었습니다.

초기 조건

1/7 power 법칙 (pproximately a logrithmic law-of-the-wall distribution)에 기반한 속도 프로파일이 각 시뮬레이션에 대한 초기 조건으로 지정되었습니다. 비축 분석에서 가장 관심있는 기준 속도는 12 및 7.5m / s입니다. 풍속을 증가시키고 파일에 인접한 속도에 미치는 영향을 측정하여 분석을 수행했으며, 레이놀즈 스케일링이 이러한 속도에 대해 유지된다는 것을 확인했습니다 (즉, 들어오는 풍속 스케일링과 파일에 인접한 속도 스케일링 간의 선형 관계).   그런 다음 7.5m / s의 속도 만 사용하여 FLOW-3D 시뮬레이션을 구성했습니다. 이러한 시뮬레이션의 결과는 12m / s 조건을 충족하도록 확장 할 수 있습니다.

풍력 프로파일 power 법칙을 사용하여 10m에서 7.5m / s 이상 및 이하의 다양한 높이에 대한 속도를 추정했습니다. 경계에서 속도를 적용하는 이 방법은 경계를 따라 지형 변화를 허용하지 않습니다. 기준 속도는 서쪽, 남서부 및 남풍 방향에 대해 해발 10 미터에서 할당되었습니다. 동풍의 경우, 속도는 뒤쪽 (Y- 최대) 경계에서 경사 10 미터 위의 기준 높이에 할당되었습니다.

풍력 프로파일 power 법칙은 z 방향으로 최대 360m까지 모든 미터에서 계산되었습니다. 속도는 메쉬 크기와 동일한 간격으로 평균화되었습니다. 속도가 할당된 높이 간격은 2, 4, 6, 8, 10, 20, 70, 181, 270 및 360 미터입니다. 속도 프로파일을 설정 한 후 각 높이 간격에 대한 값은 네 가지 풍향 (서쪽, 남서쪽, 남쪽 및 동쪽) 각각에 대해 X 및 Y 구성 요소로 세분화되었습니다. 초기 조건은 메쉬 블록의 외부면에 할당되어 비축에 도달하기 전에 속도 프로파일이 개발 될 수있는 충분한 수평 공간을 남겼습니다.

풍력 프로필 power 법칙은 다음과 같습니다.

\ displaystyle {{u} _ {x}} = {{u} _ {r}} {{\ left ({\ frac {{{{z} _ {x}}}} {{{{z} _ { r}}}}} \ right)} ^ {\ propto}}, 여기서

U x  = 높이에서의 풍속 x
U r  = 기준 높이에서의 풍속
Z x  = 높이 x
Z r  = 기준 높이
α = 1/7 ‐ 대기 안정성 계수

지형

3 개의 지형파일인 스테레오리소그래피 (STL) 파일이 생성되어 모델에 통합되었습니다. 개별 파일은 지형, 창고 및 기둥에 해당합니다. 옵션 A와 B에 대해 다른 STL 파일이 생성되었습니다.

메싱

모델 도메인은 각 풍향에 대해 조정되었습니다. 메쉬 크기는 옵션 A의 경우 240 만에서 330 만 셀, 옵션 B의 경우 130 만 셀입니다. 정확하게 기둥 근처에 높이 2m, 길이 4m, 너비 4m의 셀 크기를 사용했습니다. 해당 지역의 속도를 계산합니다.

경계 조건

비축 시뮬레이션에는 네 가지 경계 유형이 사용되었습니다. 모든 풍향에 대해 상단 경계 (Z-max)가 정체 압력으로 지정되었습니다. 바람의 방향에 따라 두 개의 측벽이 유출 경계 조건으로 지정되었습니다. 나머지 두 측벽에는 그리드 오버레이 경계가 지정되었습니다. 그리드 오버레이를 사용하면 초기 조건의 속도를 모델에 입력 할 수 있습니다. 중첩 된 블록을 사용하여 원하는 메시 해상도와 배율을 만들었습니다. 내포된 블록 사이의 경계면에서 대칭 경계 조건이 사용되었습니다. 대칭을 사용하면 블록간에 정보를 전송할 수 있습니다. 그림 1은 서쪽 풍향 (y 방향)에 대한 경계 조건 설정을 보여줍니다. 다른 풍향의 경우 경계 조건을 적용하는 데 유사한 방법이 사용되었습니다.

경계 조건 서쪽 풍향
그림 1. 서쪽 풍향의 경계 조건

장벽

FLOW-3D 의 배플 기능은 비축된 곳의 주변에 바람 장벽을 만드는데 사용되었습니다. 옵션 A와 B의 배플은 높이가 30 미터였으며 지형을 따라 여러 부분으로 구성되었습니다. 모델링된 장벽은 본질적으로 다공성입니다. 34 %의 다공성 값 (즉, 34 % 개방 면적) 및 해당 속도 대 압력 강하 값은 장벽 제조업체에서 얻었습니다. FLOW-3D의  모델과 연관된 흐름 다공성 손실이 지정될 수있는 배플 알고리즘을 사용합니다. 배플은 무한히 얇고 부피를 차지하지 않습니다.

시뮬레이션 결과

옵션 A

옵션 A의 경우 풍속 7.5m / s에 대한 장벽이 있거나없는 4 가지 풍향을 분석하고 시뮬레이션했습니다.

바람의 방향배리어없는 최대 속도 (m / s)배리어가있는 최대 속도 (m / s)최대 속도 감소
서부13.58611.27817 %
남서부13.04510.79617 %
남쪽12.35212.122 %
동쪽9.768.59712 %

각 시뮬레이션의 최대 속도와 장벽과 장벽이 없는 경우 사이의 최대 속도 감소는 위의 표 1에 나와 있습니다. 장벽은 남풍의 최대 속도에 가장 적은 영향을 미칩니다. 옵션 A에 대한 장벽 추가로 최대 속도가 2 % 감소했습니다. 장벽은 서풍 또는 남서풍이있는 전체 파일 케이스의 속도에 가장 큰 영향을 미쳤습니다. 최대 속도는 서풍과 남서풍 모두에서 17 % 감소했습니다.

옵션 B

옵션 B의 경우 풍속 7.5m / s에 대한 장벽이 있거나없는 네 가지 풍향을 분석하고 시뮬레이션했습니다.

그림 2. 옵션 A : 장벽이없는 서풍의 비축량에서 계산 된 속도 크기
장벽이있는 속도 크기 서풍
그림 3. 옵션 A : 장벽이있는 서풍 방향의 비축에서 계산 된 속도 크기
바람의 방향배리어없는 최대 속도 (m / s)배리어 포함 최대 속도 (m / s)최대 속도 감소
서부15.9711.3629 %
남서부15.149.2139 %
남쪽13.410.124 %
동쪽12.787.1544 %
그림 4. 옵션 B. 장벽이없는 동풍의 비축량에서 계산 된 속도 크기
그림 5. 옵션 B : 장벽이있는 동풍의 비축에서 계산 된 속도 크기

결론

모델 결과는 비축물 주변에 장벽을 추가하는 것이 속도를 줄이고 비산먼지 배출을 방지하는데 도움이 된다는 것을 분명히 보여주었습니다. 현장 주변의 장벽 추가와 관련된 비용이 있지만, 이 옵션은 먼지 배출량을 줄임으로써 환경 규범을 달성하는 데 도움이 될 것입니다. 모델 결과를 보면 FLOW-3D가 비산먼지 방출을 연구하기 위한 정확하고 신뢰할 수 있는 도구로 사용될 수 있다는 것이 분명합니다. 추가 설계 변경과 철골 배치의 새로운 옵션이 제안될 경우 FLOW-3D에서 쉽게 모델링하여 비용 및 환경적으로 효과적인 최적의 구성을 결정할 수 있습니다.

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

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

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

Abstract

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

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

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

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

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

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

Introduction

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

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

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

Validation

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

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

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

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

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

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

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

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

Applications

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

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

Case 1 – Deflection of a steel water tank

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

사례 2 – 배수로 배출

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Figure 11 Wall deformations
Figure 11 Wall deformations

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

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

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

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

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

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

자세한 내용은 원문을 참고하시기 바랍니다.

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

[FLOW-3D 이론] 1. 개요

  1. 개요

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Cavitation | 캐비테이션

캐비테이션이란 무엇입니까?

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

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

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

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

Eroded concrete due to cavitation on the spillway of a dam

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

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

Real-World Applications | 실제 응용 분야

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

Modeling Cavitation in FLOW-3D

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

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

Sample Results

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

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

Cavitation in a venturi

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

@

High-speed bullet

References

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

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

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

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

Consumer Products

Products

자유 표면 흐름은 가정과 사무실 환경 모두에서 사용되는 소비자 제품의 설계 및 제조에서 일반적입니다.

예를 들어, 병 채우기는 매일 대규모로 진행되는 프로세스입니다. 생산 속도를 최대화하면서 낭비를 최소화하도록 이러한 프로세스를 설계하면 시간이 지남에 따라 상당한 비용 절감으로 이어질 수 있습니다. FLOW-3D는 또한 스프레이 노즐을 설계하고 다공성 재료 및 기타 소비재 구성 요소의 흡수 기능을 모델링하는 데 사용할 수 있습니다.

공기 혼입, 다공성 매질 및 표면 장력을 포함한 FLOW-3D의 고급 다중 물리 모델을 사용하면 소비자 제품 설계를 정확하게 시뮬레이션하고 최적화 할 수 있습니다.

Mining

Mining

점성이 높은 유체, 비 뉴턴 흐름, 슬러리 또는 심지어 입상 흐름의 형태를 취할 수있는 많은 채광 응용 프로그램에서, 남은 잔여물인 테일링은 까다로운 시뮬레이션 문제를 제공합니다. FLOW-3D는 비 뉴턴 유체, 슬러리 및 입상 흐름에 대한 특수 모델을 포함하여 이러한 분석을 수행하는 데 필요한 모든 도구를 제공합니다. FLOW-3D의 자유 표면 유동 모델링 기능과 결합되어, 이러한 어렵고 환경 적으로 민감한 문제에 대한 탁월한 모델링 솔루션을 제공합니다.

풍력 강제 분석 하에서 광석 비축더미 먼지 표류 현상은 밀접하게 관련되어 있습니다. 여기서 FLOW-3D의 드리프트 플럭스 모델을 사용하면 엔지니어가 광석 침착 및 혼입 패턴과 개선 솔루션의 효과를 연구 할 수 있습니다.

Mining Simulations

Example of a tailing breach simulation using FLOW-3D‘s granular flow model.

액화 작용과 기계적 방해 모두 균열의 동적 특징의 일부이며, 이는 결국 물과 같은 뉴턴의 흐름과는 대조적으로 미세한 흐름의 매우 독특한 특성으로 자신을 멈추게 됩니다.

Oil & Gas Separators

Oil & Gas Separators

FLOW-3D는 오일 및 물과 같은 혼합 불가능한 유체를 모델링할 수 있으며, 개방된 환경(주변 공기)에 관련된 구성 요소 간의 고유한 인터페이스를 정확하게 추적할 수 있습니다.

전체 영역에 영향을 미치는 역학 관계로 유체가 자유롭게 혼합될 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 유체는 연속 위상과 분산 위상 사이의 표류 관계에 따라 다시 분리됩니다.

중력 분리기의 성능은 CFD 모델링을 통해 향상 될 수 있습니다 :

  • Develop vessel inlet configurations to improve uniformity of gas and liquid flows and avoid mixing of oil & water due to wave-induced sloshing
  • Determine the influence of internal equipment on hydraulic efficiency and separation performance
  • Gauge the effects of changes in operating conditions
  • Accurately model small-scale phenomena (multi-phase flows, drops, particles, bubbles)

Aerospace PMDs

PMDs

우주선에 사용되는 많은 전력 시스템은 내장된 연료 탱크에 저장된 액체 연료로 작동합니다. 제대로 작동하려면 이러한 시스템에 증기가없는 연료를 안정적으로 공급해야합니다. 미세 중력 환경에서 작동하는 연료 수집 시스템을 설계하는 것은 표면 장력이 연료의 움직임과 위치를 제어하는 경향 때문에 필요할 때 탱크 배출구에 있다는 것을 보장하기 어렵 기 때문에 매우 어렵습니다. PMD (Propellent Management Device)는 증기가없는 연료가 전력 시스템에 지속적으로 전달되도록 설계 할 수 있습니다.

FLOW-3D는 우주선 설계자가 높은 신뢰도를 가지고 PMD을 설계 할 수 있게 하고 연료의 실제 거동을 관찰할 수 있게 해줍니다. FLOW-3D는 또한 표면 장력 및 벽부착 모델, 자유 표면 Advection, non-inertial reference frames 등 검증된 물리 모델을 사용자에게 제공합니다.

아래는 PMD Technology사의 호의에 의해 제공된 시뮬레이션 PMD 해석 예입니다.

Simulation Examples of PMDs

Wave Energy Devices

파동 에너지 장치 모델링
최근 몇 년 동안 파력 에너지와 같은 재생 가능 자원을 사용하여 환경 영향이 적은 에너지를 생산하는 신기술 개발에 대한 국제적인 관심이 기하 급수적으로 증가했습니다. 바다 (해류, 파도 등)에서 전기를 유도하는 파동 에너지 장치는 특히 중요하며 FLOW-3D로 정확하게 모델링 할 수 있습니다.

포인트 흡수 장치
점 흡수 장치는 수면의 파도를 사용하여 에너지를 생성하는 많은 파도 장치 중 하나입니다. 포인트 흡수 에너지 장치는 기본적으로 파도에서 에너지를 흡수하고 바닥에 대한 부력 상단의 움직임을 전력으로 변환하는 부동 구조입니다.

이 시뮬레이션은 부력 구형 구조가 위에 있는 포인트 흡수기 장치를 보여주고, 들어오는 파동의 파고와 수조에 따라 위아래로 움직입니다. FLOW-3D의 이동 객체 모델은 x 또는 y 방향으로 이동을 제한하면서 z 방향으로 커플링 모션을 허용하는 데 사용됩니다. 스톡스 유형의 파장은 진폭 5m, 파장은 100m로 사용되었습니다. RNG 모델은 파동이 포인트 업소버 장치와 상호작용할 때 발생하는 난류를 포착하기 위해 사용되었습니다. 예상대로, 많은 난류 운동 에너지가 장치 근처에서 생성됩니다. 그림은 난류로 인해 장치 근처의 복잡한 속도장이 진화하기 때문에 질량 중심의 불규칙한 순환 운동을 보여줍니다.

Multi-Flap, Bottom-Hinged Wave Energy Converter

Oscillating flap은 바다의 파동으로부터 에너지를 추출하여 기계 에너지로 변환합니다. 암은 Water wave에 반응하여 피벗 조인트에 장착된 진자로 진동합니다. 플랩을 배열로 구성하여 멀티플랩파 에너지 변환기를 만들 수 있습니다. 3개의 플랩 배열이 아래 왼쪽에 표시된 CFD 시뮬레이션에서 시뮬레이션됩니다. 모든 플랩은 하단에 힌지로 연결되며 폭 15m x 높이 10m x 두께 2m입니다. 어레이는 깊이 30m에서 주파수가 10초인 4m 진폭 파형으로 작동 중입니다. 시뮬레이션은 한 플랩이 배열 내의 다른 플랩에 미치는 영향을 연구하는 데 중요한 중심 평면을 따라 복잡한 속도 ISO 표면을 보여줍니다. 3개의 플랩이 유사한 동적 모션으로 시작하는 동안, 곧 플랩의 상호 작용 효과가 모션을 위상 밖으로 렌더링합니다. 우측에는 유사한 플랩 에너지 변환기가 표시되어 있습니다. 이 시뮬레이션에서 플랩은 가장 낮은 지점에서 완전히 물에 잠깁니다. 이러한 에너지 변환기를 표면 천공 플랩 에너지 변환기라고 합니다. 이 두 시뮬레이션 예는 모두 미네르바 다이내믹스에 의해 제공되었습니다.

Oscillating Water Column

진동하는 물 기둥은 부분적으로 잠긴 속이 빈 구조입니다. 그것은 물의 기둥 위에 공기 기둥을 둘러싸고 수선 아래의 바다로 열려 있습니다. 파도는 물 기둥을 상승 및 하강시키고, 차례로 공기 기둥을 압축 및 감압합니다. 이 갇힌 공기는 일반적으로 기류의 방향에 관계없이 회전 할 수있는 터빈을 통해 대기로 흐르게됩니다. 터빈의 회전은 전기를 생성하는 데 사용됩니다.

위의 CFD 시뮬레이션은 진동하는 water columns를 보여줍니다. FLOW-3D로 포착된 물리학을 강조하기 위해 물기둥이 중공 구조에서 상승 및 하강하는 부분만 모델링합니다. 시뮬레이션은 파형 생성의 다른 선택을 제외하고 유사한 결과를 전달합니다. 왼쪽의 시뮬레이션은 웨이브 유형 경계 조건을 사용하고 오른쪽의 시뮬레이션은 움직이는 물체 모델을 사용하여 실험실에서 수행한 것처럼 차례로 웨이브를 생성하는 움직이는 플런저를 생성합니다. 각 시뮬레이션에 대해 속이 빈 구조의 압력 플롯이 표시됩니다. 결국 그 압력에 기초하여 터빈이 회전 운동으로 설정되기 때문에 챔버에서 얼마나 많은 압력이 생성되는지 아는 것이 중요합니다.

Acoustophoresis

음향학적 입자 초점은 미세 유체 채널의 용액에서 다양한 물체를 제거하는 현대적이고 매우 매력적인 방법입니다. 이 프로세스는 의료 애플리케이션 (악성 세포 제거), 학술 연구 (나노 입자 분리), 산업 애플리케이션 (희토류 재생) 및 환경 애플리케이션 (부유 고형물 격리)에 적용됩니다. 이 기술은 압력 펄스를 사용하여 실질적인 접촉없이 소량의 유체를 이동시키기 때문에 매우 부드러운 프로세스로 간주 될 수 있습니다.

FLOW-3D는 대략적인 분석 솔루션을 사용하는 대신 유동 역학의 결과로 입자에 작용하는 힘을 직접 포착하기 위해 음향 영동 과정을 모델링하는 데 정확하게 사용할 수 있습니다. FLOW-3D에서 이러한 시뮬레이션을 설정하는 것은 특정 주파수에서 음파를 생성 할 수있는 탄성 멤브레인 모델로 인해 간단합니다.

이 음향 영동 애니메이션은 500μm 높이와 2mm 길이의 마이크로 채널에서 중심을 벗어난 위치에서 계산 영역으로 들어가는 입자를 보여줍니다. 1Mhz 주파수의 정재 음향 파의 영향을 받아 입자는 채널 중앙에 집중됩니다. 입자 모션은 4000 개의 동안 캡처됩니다.

FLOW-3D 튜토리얼 V12

FLOW-3D 튜토리얼 V12

빠른 시작

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

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

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

1.CFD 사용에 대한 철학

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

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

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

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

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

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

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

CFD는 다음과 같은 경우에 덜 효과적입니다.

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

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

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

 

2.중요한 파일

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

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

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

노트

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

3.시뮬레이션 관리자

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

작업 공간 (Workspaces)

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

포트폴리오의 작업 공간

새로운 작업 공간 만들기

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

1.File -> New workspace 이동

2.작업 공간 이름으로 Tutorial를 입력하십시오.

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

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

새로운 작업 공간 만들기

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

새로운 작업 공간 만들기

작업 공간 닫기

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

작업 공간을 닫으려면

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

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

3.포트폴리오는 더 이상 닫힌 작업 공간을 포함하지 않습니다.

기존 작업 공간 열기

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

1.File -> Open Workspace를 선택하십시오

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

작업 공간 열기

3.작업 공간을 로드 하려면 OK누르십시오.

작업 공간에서 시뮬레이션 작업

작업 공간을 사용하는 방법을 알았으니, 여기에 시뮬레이션을 추가해 봅시다.

Example를 추가하십시오

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

1.포트폴리오에서 원하는 작업 공간을 강조 표시하십시오

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

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

시뮬레이션 예제 추가

4.새 시뮬레이션 대화 상자가 열립니다.

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

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

7.확인을 눌러 새 시뮬레이션을 작업 공간에 추가하십시오.

작업 공간에서의 시뮬레이션

작업 공간에서 시뮬레이션 제거

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

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

2.작업 공간에는 더 이상 시뮬레이션이 포함되지 않습니다.

모든 작업 공간 및 디스크에서 시뮬레이션 삭제

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

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

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

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

경고

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

작업 공간에 기존 시뮬레이션 추가

기존 시뮬레이션을 작업 공간에 추가하려면 다음을 수행하십시오.

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

2.prepin.*파일 위치로 이동하여 열기를 선택하십시오.

작업 공간에 기존 시뮬레이션 추가

3.시뮬레이션이 이제 작업 공간에 나타납니다.

작업 공간에 새로운 시뮬레이션 추가

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

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

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

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

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

노트

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

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

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

7.확인을 클릭하여 작업 공간에 새 시뮬레이션을 추가하십시오.

heat transfer example

새로운 시뮬레이션 추가

다른 옵션

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

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

추가 정보

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

전처리 및 시뮬레이션 실행

시뮬레이션 전처리

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

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

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

추가 정보

자세한 내용은 도움말의 컴퓨팅 결과 장의 전처리 섹션을 참조하십시오.

시뮬레이션 실행

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

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

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

추가 정보

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

작업 공간에서 모든 시뮬레이션 실행

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

추가 정보

자세한 내용은 컴퓨팅 결과 장에서 솔버 실행 섹션을 참조하십시오.

대기열

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

추가 정보

자세한 내용은 컴퓨팅 결과 장을 참조하십시오.

파일 시스템에서 파일 찾기

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

파일 링크

4.모델 설정

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

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

예제 문제

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

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

탐색

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

시뮬레이션의 다양한 측면을 정의하기위한 탐색 아이콘

통제 수단

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

행동

버튼/

동작

기술

회전

왼쪽

길게 클릭

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

중간 버튼/스크롤

스크롤/클릭 한
상태

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

우측

길게 클릭

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

객체에 초점 설정

해당 없음

객체 위에 커서를 놓기

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

선택

왼쪽

더블 클릭

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

액세스 객체 속성

우측

딸깍 하는 소리

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

커서 좌표 반환 (프로브)

왼쪽

Shift + 클릭

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

피벗 점 배치

왼쪽

cntrl + 클릭

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

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

메시 및 지오메트리 탭의 컨트롤

글로벌

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

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

글로벌 탭 예를 들어 문제

추가 정보

자세한 내용은 모델 설정 장의 전역 섹션을 참조하십시오.

물리

물리 f3d_models_icon아이콘을 클릭하여 물리 위젯을 엽니다.

모델 선택을위한 물리 위젯

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

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

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

문제 평가를위한 밀도 평가 모델

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

예를 들어 중력 모델

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

열전달 모델 예 : 문제

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

예를 들어 문제의 점도 모델

추가 정보

자세한 내용은 모델 설정 장의 물리 섹션을 참조하십시오.

유체

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

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

유체 특성 (예 : 문제)

추가 정보

자세한 내용은 모델 설정 장의 유체 섹션을 참조하십시오.

Geometry(기하)

기하형상 f3d_geometry_icon아이콘을 클릭하여 물리 위젯을 엽니다.

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

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

예제 문제에 대한 구리 블록 정의

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

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

예를 들어 침대 문제 정의

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

예제 문제에 대한 형상 정의

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

노트

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

추가 정보

자세한 내용은 도움말 모델 설정 장의 형상 섹션을 참조하십시오.

구성 요소 속성

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

구성 요소 특성 위젯

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

구리 블록 고체 특성

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

베드 솔리드 속성

추가 정보

l 자세한 내용은 모델 설정 장의 유체 섹션을 참조하십시오.

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

Meshing(메싱)

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

메시 블록을 형상에 맞추기

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

z 높이 조정

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

y 메쉬 평면 조정

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

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

호의

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

선호하는 결과

추가 정보

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

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

경계 조건

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

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

·X Min :

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

XMIN 경계 조건

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

·마지막으로 온도를 298K로 설정하십시오.

XMIN 경계 조건

·
X Max :

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

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

o마지막으로 온도를 298K로 맞춥니다.

oXMAX 경계 조건

·
Z 최대 :

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

o다음으로 유체 분율을 0.0으로 설정하십시오.

o마지막으로 온도를 298K로 맞춘다.

ZMAX 경계 조건

추가 정보

자세한 내용은 모델 설정 장의 Mesh 경계 조건 섹션을 참조하십시오.

초기 조건

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

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

유체 초기 조건

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

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

유체 초기 조건

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

유체 초기 조건 계속

추가 정보

자세한 내용은 모델 설정 장의 초기 조건 섹션을 참조하십시오.

출력

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

다른 데이터 유형은 다음과 같습니다.

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

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

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

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

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

·Solidification: 응고 모델이 활성화 된 경우에만 사용 가능합니다.

·FSI TSE: 변형 가능한 솔리드에 대한 추가 출력 옵션.

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

출력 탭 설정

추가 정보

자세한 내용은 모델 설정 장의 출력 섹션을 참조하십시오.

Numerics

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

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

추가 정보

자세한 내용은 모델 설정 장의 Numerics 옵션 섹션을 참조하십시오.

일반 시뮬레이션 설정 점검 목록

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

시작하기 전에

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

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

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

모델 설정 : 일반

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

2.사용할 솔버와 프로세서 수를 선택하십시오.

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

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

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

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

모델 설정 : 물리

1.주석이 달린 다이어그램을 기반으로 관련 실제 모델 활성화

모델 설정 : 유체

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

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

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

모델 설정 : Mesh 및 형상

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

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

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

4.스프링과 로프 및 각각에 대한 관련 속성을 정의합니다.

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

6.지오메트리를 정의하는 모든 배플 정의

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

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

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

모델 설정 : 출력

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

2.재시작 데이터에 추가할 출력을 선택하십시오.

3.선택한 데이터에 기록할 정보를 선택하십시오.

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

모델 설정 : 숫자

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

5.FLOW-3D에서 후 처리

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

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

추가 정보

기존 플롯

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

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

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

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

기존 결과 대화 상자

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

기존 플롯보기

커스텀 플롯

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

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

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

FLOW-3D 결과 대화 상자

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

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

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

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

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

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

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

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

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

3 차원 도표

1.Analyze -> 3-D 탭을 선택하십시오.

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

등 면형

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

색상 변수 유형

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

등표면 옵션

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

시간대 옵션

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

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

위어 구조 렌더링

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

데이터 소스

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

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

대칭 흐름 표시

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

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

열린 대칭 경계

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

3.화면 위의 도구 모음 메뉴에서 도구 -> 대칭을 선택하십시오.

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

대조

5.적용 닫기를 선택하십시오.

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

전체 위어 구조

3 차원 애니메이션 만들기

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

1.분석 -> 3-D 탭으로 돌아갑니다.

2.윤곽 제한 그룹 상자에서 전역 라디오 버튼을 모두 선택하십시오.

윤곽 제한

3.렌더 클릭 하여 다시 그리고 디스플레이 탭으로 돌아갑니다.

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

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

러버 밴드 캡처

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

X, Y, 너비 및 높이 상자

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

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

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

AVI 캡처

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

생성 된 이미지 소스 파일

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

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

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

2 차원 도표

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

2.XZ 평면 라디오 버튼을 선택하십시오.

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

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

벡터 옵션

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

2D 결과

6.디스플레이 화면의 오른쪽 상단에 있는 형식 버튼을 선택하십시오.

형식 옵션

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

1 차원 도표

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

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

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

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

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

프로브 플롯

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

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

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

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

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

3.목록에서 질량  평균 유체 평균 운동 에너지를 선택하십시오.

그래픽 데이터 출력

4. 단위를 선택하여 플로팅 단위 대화 상자를 엽니다.

5. 플롯에 단위 표시를 선택하십시오.

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

플로팅 단위

7.Plotting Units 대화 상자를 닫으려면 OK를 선택하십시오.

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

프로브 MKE 출력

9.분석 -> 프로브 탭으로 돌아갑니다.

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

출력 형태

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

12. 출력 창을 닫으려면 계속을 선택하십시오.

텍스트 출력

1.Analyze -> Text Output 탭을 선택하십시오.

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

3.직접 텍스트 데이터를 출력해보십시오.

 

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

Tilt Pour Casting Workspace, 경동주조

Tilt Pour Casting Workspace Highlights, 경동주조

  • 금형의 모션 제어
  • 최첨단 금형온도관리, 동적 냉각 채널, 스프레이 냉각, 금형온도 싸이클링
  • 정확한 가스 고립 및 기공 예측

Workspace Overview

경동주조(Tilt Pour Casting) Workspace는 엔지니어가 FLOW-3D  CAST로 경동주조(Tilt Pour Casting)을 성공적으로 모델링 할 수 있도록 설계된 직관적인 모델링 환경입니다 . 작업 공간에는 프로세스별 특정 다이 및 재료 유형이 포함되어 있으며, 정확한 기계 기능에 맞게 회전 동작을 쉽게 정의 할 수 있습니다. 

기포 결함의 완전한 분석을 위해 충진 분석에 벤트 및 배압이 포함되어 있으며, 다이사이클링 및 최신 응고 모델은 작업 공간의 하위 프로세스 아키텍처를 통해 충진시 매끄럽게 연결됩니다. Tilt Pour Casting Workspace는 단순하지만 다양한 모델링 환경에서 시뮬레이션의 모든 측면을 위한 완전하고 정확한 솔루션을 제공합니다.

Tilt Pour Simulation | FLOW-3D CAST
Tilt Pour Casting | FLOW-3D CAST
8-Cavity Tilt Pour | FLOW-3D CAST v5.1

프로세스 모델링

  • 틸트 주입
  • 역 틸트 주입

유연한 격자 생성

  • FAVOR ™ 단순 격자 생성 도구
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금형 온도 관리

  • 다이 사이클링
  • 열 포화
  • 완전 열전달 모델링

고급 응고

  • 다공성 예측
  • 수축
  • 핫스팟 식별
  • 열 계수
  • 기계적 특성 예측

모래 코어

  • 핵심 가스 진화
  • 코어 특성에 대한 재료 정의

금형 동작 제어

  • 6 개의 회전축
  • 회전 속도를위한 테이블 형식 입력

결함 예측

  • 매크로 및 미세 다공성
  • 가스 다공성
  • 조기 응고
  • 산화물 형성
  • 표면 결함 분석

다이나믹 시뮬레이션 제어

  • 모션 제어를위한 이벤트 프로브 기반 트리거

완벽한 분석 패키지

  • 다중 뷰포트가있는 애니메이션-3D, 2D, 히스토리 플롯, 볼륨 렌더링
  • 다공성 분석 도구
  • 병렬 시뮬레이션 결과 비교
  • 용융 온도, 고체 분율 측정 용 센서
  • 입자 추적기
  • 일괄 배치 처리
  • 보고서 생성

Sand Casting Workspace, 사형주조

Sand Casting Workspace Highlights, 사형주조

  • 모래 특성의 통합에는 투과성, 코어 가스 및 수분 함량이 포함됩니다.
  • 주입 컵 채우기 조건에 따라 동적 래들 주입 및 동적 래들 동작
  • 첨단 솔루션을 통해 정확한 가스 포집 및 다공성 제공

Workspace Overview

Sand Casting Workspace(사형주조)는 샌드 캐스터에 주입, 응고 및 냉각 분석을 시뮬레이션하는 데 필요한 모든 도구를 제공합니다. Sand Casting Workspace는 엔지니어의 언어를 사용하여, 사용이 간편한 인터페이스를 제공하도록 설계되어 있습니다.

사형주조의 결함은 흔히 충전 단계에서 추적할 수 있습니다. FLOW3D CAST는 뛰어난 금속 흐름 예측에 대해 뛰어난 정확도를 제공하여, 쉽게 결함을 파악할 수 있습니다. 산화물 형성 및 콜드샷을 정확하게 추적하여 최종 주물에서의 발생 위치를 확인합니다. 압탕의 크기를 조정하고 핫 스팟(최종응고부)에 배치하는 한편, 진보된 응고 및 수축 분석을 통해 가장 까다로운 제조 환경에서도 최종적으로 최적화된 설계를 달성할 수 있습니다.

프로세스 모델링

  • 충전재
  • 응고
  • 냉각

유연한 메쉬

  • 빠르고 쉬운 생성을 위한 체계적인 메쉬
  • 국지적인 정확도 제어를 위한 멀티 블록 메쉬
  • 메모리 최적화를 위한 캐스팅 적합 메쉬

주형 모델링

  • 가스 및 수분 배출이 가능한 투과성 금형
  • 국소 냉각을 위한 코일
  • 다공성 및 표준 인서트
  • 세라믹 필터
  • 공기 통로

고급 응고

  • 화학 기반 응고
  • 치수 없는 니야마(Niyama ) 기준
  • 냉각 속도, SDAS, 입자 크기 기계적 특성

충전 정확도

  • 가스/버블 포획
  • 표면 산화물 형성
  • 필터의 자동 드래그 계산
  • 난류 모델링

코어 모델링

  • 가스 생성을 포함한 모래 코어
  • 소금 코어

결함 예측

  • 혼입 공기
  • 산화물 형성 및 추적
  • 콜드 샷
  • 다공성 예측
  • 수축
  • 핫 스팟

라이저 공구

  • 발열체 조립체
  • 절연 및 발열 슬리브

완전한 분석

  • 다중 뷰 포트를 사용한 애니메이션-3D, 2D, 기록 플롯, 볼륨 렌더링
  • 다공성 분석 도구
  • 사이드 바이 사이드 시뮬레이션 결과 비교
  • 용해 온도, 고체 부분을 측정하기 위한 센서
  • 입자 추적기
  • 일괄 처리
  • 보고서 생성

Low Pressure Die Casting Workspace, 저압주조

Workspace Highlights, 저압주조

  • 매우 정확한 충진을 위한 압력 제어 주입
  • 공극, 배기 및 역압 효과를 포함한 전체 프로세스 모델링
  • 다공성과 같은 정밀한 조기 동결 및 응고 결함을 해결하기 위한 향상된 응고 및 열 전달 제어

Workspace Overview

저압주조 Workspace 는 엔지니어가 FLOW-3D CAST를 통해 저압주조 제품을 성공적으로 모델링하도록 설계된 직관적인 모델링 환경입니다. 

유연한 압력 제어를 통해 엔지니어는 가압, 벤트 및 배압 조건을 정확하게 재현하여 주입, 공기 갇힘 및 미세수축결함에 대한 완전한 분석을 수행할 수 있습니다.

금형온도해석 및 최첨단 응고 모델은 작업 공간의 서브 프로세스 아키텍처를 통해 원활하게 충전 상태에 연결됩니다. 저압주조 Workspace은 단순하면서도 다목적 모델링 환경에서 시뮬레이션의 모든 측면을 위한 완전하고 정확한 솔루션을 제공합니다.

프로세스 모델링

  • 중력 저 압력 다이 캐스트 주조

유연한 메쉬

  • FAVOR™단순 메시 생성 도구
  • 멀티 블록 메쉬
  • 중첩된 메쉬

다이 열 관리

  • 열사이 사이클
  • 열 포화도
  • 풀 열 전달 모델링

고급 응고

  • 다공성 예측
  • 수축
  • 핫 스폿 식별
  • 기계적 특성 예측
  • 마이크로 아키텍처 예측

모래 코어

  • 핵심 가스 진화
  • 코어 특성에 대한 재료 정의

진공 및 환기

  • 대화형 프로브 배치
  • 면적 및 손실 계수 계산기

LADLE운동

  • 6도의 자유 동작 정의

주입 정확도

  • 가스 및 기포 걸림
  • 표면 산화물 계산
  • RNG및 LES난류 모델
  • 배경 압력

결함 예측

  • 매크로 및 마이크로 다공성
  • 가스 다공성
  • 조기 응고
  • 산화물 형성
  • 표면 결함 분석

동적 시뮬레이션 컨트롤

  • 프로브 기반 트리거
  • 열 제어
  • 진공 및 환기 컨트롤

완전한 분석

  • 다중 뷰 포트를 사용한 애니메이션-3D, 2D, 기록 플롯, 볼륨 렌더링
  • 다공성 분석 도구
  • 사이드 바이 사이드 시뮬레이션 결과 비교
  • 용해 온도, 고체 부분을 측정하기 위한 센서
  • 입자 추적기
  • 일괄 처리
  • 보고서 생성

High Pressure Die Casting Workspace, 고압다이캐스팅

High Pressure Die Casting Workspace Highlights

  • 주입 정확도가 탁월합니다.
  • 전체 프로세스 모델링에는 고급 환기, PQ2 및 스프레이 냉각이 포함됩니다.
  • 동적 시뮬레이션 제어를 통해 동적 런타임 프로세스를 제어할 수 있습니다.
  • 최첨단 알루미늄 실리콘 합금 고형화입니다.

고압 다이 캐스팅 Workspace

고압 다이 캐스팅 Workspace은 엔지니어가 FLOW-3D CAST를 사용하여, 고압 다이 캐스팅 제품을 성공적으로 모델링할 수 있도록 설계된 직관적인 모델링 환경입니다.

FLOW-3D CAST v5.1은 첨단 다이 열 제어, 기계 파라미터 모델링,주입 및 배압 조건의 정확한 해석기능과 결합된 샷 슬리브 모션의 완전한 제어는 가장 까다로운 HPDC 시뮬레이션에 필요한 최적화된 솔루션입니다. HPDC Workspace에는 진보된 미세수축공 예측 및 후처리 기능 외에도 Al-Si 및 Al-Cu 기반 합금에 대한 최첨단 화학 기반 응고 및 재료 강도 모델이 포함되어 있습니다.

모델링된 프로세스

  • 고압 다이 주조
 

유연한 메시

  • FAVOR™ 간단한 메쉬 생성 도구
  • 멀티 블록 메시
  • 중첩 메시
 

다이 열 관리

  • 열 다이 사이클링
  • 열 포화도
  • 전체 열 전달 모델링
  • 스마트 냉각 채널 제어
  • 스프레이 냉각 경로 모델링
 

고급 응고

  • 다공성 예측
  • 수축
  • 핫스팟 식별
  • 기계적 특성 예측
  • 미세 구조 예측
 

국자 모션

  • 자유 모션 정의 6도
 

진공 및 환기

  • 대화형 프로브 배치
  • 지역 및 손실 계수 계산기