우주선 및 자동차 연료 탱크 및 특정 미세 유체 장치는 안전하고 효율적인 작동을 위해 정확한 액체 및 기체 상태 모델링이 필요합니다. 이러한 시스템에 유체 계면이 존재하는 것 외에도, 열 전달 및 상 변화의 물리학도 정확하게 포착해야합니다. 얼마나 복잡합니까!
이러한 복잡한 시나리오를 시뮬레이션하기 위해 FLOW-3D v12.0에는 2 Fluid, 2 Temperature 모델이 도입되었습니다.
단순화 된 모델 : 2 Fluid, 1 Temperature
FLOW-3D 의 인터페이스 추적 방법인TruVOF는 열 전달 및 위상 변화를 포함하여 2 Fluid 모델과 함께 작동합니다. 그러나,이 모델의 단순화 중 하나는, 인터페이스를 갖는 메쉬 셀의 온도가 다음의 개략도에 도시 된 바와 같이 혼합물 온도 (따라서 단순화 된 모델) Tmix로 표현된다는 것입니다.
온도가 경계면을 가로 질러 연속적이고 매끄러 울 때 혼합물 근사치가 적절하지만, 열-물리적 특성의 큰 차이로 인해 액체 및 가스가 있는 경우에는 이를 추정 할 수 없습니다. 이러한 시스템에서 용액의 정확도는 액체-기체 혼합물을 함유하는 셀에서 유체 에너지 및 온도의 평균으로부터 발생하는 과도한 수치 확산에 의해 압도 될 수 있습니다. 단순화 된 온도 슬립 모델은 이러한 경우 부분적인 솔루션만 제공합니다.
단순화 된 모델-2 Fluid, 1 Temperature
종합 모델 : 2 Fluid, 2 Temperature
1 Temperature 접근 방식의 결함을 극복하기 위해 2 Fluid 솔루션에 대한 2 Temperature 모델이 버전 11.3에 도입되었습니다. 여기에는 아래 회로도에 표시된 것처럼 각 유체에 대한 에너지 전달 방정식을 해결하고 각 상의 온도를 저장하는 작업이 포함됩니다. 자유 표면이 있는 메쉬 셀은 이제 액체 (T1)와 가스 (T2) 온도를 모두 나타냅니다.
종합 모델 : 2 유체, 2 온도
탱크 슬로싱(Tank sloshing)
탱크 슬로싱에 대한 이 사례 연구에서, 액체는 초기 온도 300K이고 가스는 400K입니다. 단순화 된 모델과 포괄적인 모델 사이의 수치 확산 정도의 차이는 아래 애니메이션에 나와 있습니다. 온도 윤곽에서 시간이 지남에 따라 용액의 수치 확산은 1 Temperature 접근 방식으로 보여지고 계면 물리를 완전히 가리게 됩니다.
단순화 된 모델 : 2 Fluid, 1 Temperature
종합 모델 : 2 Fluid, 2 Temperature
공기중 드롭 용접(Drop welding in air)
이 낙하 용접 사례 연구에서 액체 금속은 중력 하에서 2300K에서 공기를 통해 고체화 된 금속 베드로 떨어집니다.공기 및 베드 초기 온도는 293K입니다.simplified model에서는 수치 확산으로 인해 액체 금속 낙하 온도가 베드에 도달하기 전에도 급격히 감소하기 시작합니다.반면에 comprehensive model에서는 방울이 초기 온도를 유지하여 훨씬 더 나은 솔루션을 제공합니다.
단순화 된 모델을 사용한 온도 필드 진화
종합 모델의 온도 필드
FLOW-3D의 2 Fluid, 2 Temperature 모델과 유체 인터페이스 추적을 결합하면 사용자는 특히 연료 슬로싱 시스템과 같이 복잡한 열전달 및 위상 변화 문제를 정확하게 모델링 할 수 있습니다.
슬라이드 코팅 흐름은 정밀 필름 코팅 제품의 제조에 널리 사용됩니다. 코팅 속도를 높이고 코팅 필름의 성능을 향상시키기 위해 슬라이드 코팅 공정을 더 잘 이해하기 위해 상당한 노력을 기울이고 있습니다. 예를 들어 Chen1과 같이 잘 정의 된 한계 이상으로 코팅 속도를 높이면 코팅 비드가 완전히 파손될 수 있음이 입증되었습니다.
이 논문에서는 유체 표면의 임의, 3 차원 및 시간에 따른 변형을 설명 할 수있는 계산 방법에서 얻은 슬라이드 코팅 흐름의 시뮬레이션 결과를 제시합니다. 상용 프로그램에서 사용할 수있는이 방법은 VOF (Volume-of-Fluid) 기술 3,4로 유체를 추적하는 고정 그리드를 사용합니다. 표면 장력, 벽 접착력, 유체 운동량 및 점성 응력은 분석에서 완전히 설명됩니다.
기본 방법은 딥 코팅 데이터와의 비교를 통해 설명됩니다 5. 그런 다음 접촉 선과 동적 접촉각이 우리의 방법에서 암시 적으로 처리되는 방법에 대한 논의를 제시합니다. VOF 기술을 사용하기 때문에 유체를 포함하는 각 제어 볼륨에 작용하는 힘의 합계 만 필요합니다. 그러면 접촉 선의 위치와 동적 접촉각이 계산 된 힘 균형에서 자동으로 발생합니다. 우리의 기술은 코팅 흐름에서 시작 및 비드 분해 현상의 예와 함께 설명됩니다.
그림에서 볼 수 있듯이 신속한 공정의 경우 당사의 접근 방식은 기존 분석 방법으로는 달성하기 어려운 코팅 공정 설계 및 최적화 시뮬레이션을위한 효율성과 견고성을 제공합니다.
Introduction
모든 코팅 공정에는 일정한 조건을 달성하기 전에 코팅 재료가 큰 변형을 겪는 일종의 시작 기간이 포함됩니다. 시작 프로세스의 우수한 특성화는 낭비를 줄이고 프로세스가 원하는 한계 내에서 작동하는지 확인하는 데 종종 중요합니다.
다양한 섭동에 대한 코팅 흐름의 과도 응답에 대한 유사한 이해가 또한 바람직하여 코팅 비드의 파손 및 코팅의 불균일성을 피할 수 있습니다. 코팅 흐름의 역학은 일반적으로 비선형이고 다양한 경쟁 물리적 프로세스의 결합 된 상호 작용을 포함하기 때문에 이론적 조사를 수행하기 위해 특수한 계산 도구에 의존해야합니다.
이 작업을 위해 선택한 모델링 도구의 장점은 고정 그리드를 통해 임의의 유체 변형을 추적 할 수있는 강력한 수치 기법 인 VOF (Volume-of-Fluid) 방법을 사용한다는 것입니다. 코팅 흐름 분석에 중요한 프로그램의 다른 기능과 함께 이것이 수행되는 방식은 다음 섹션에서 설명합니다.
Overview of Numerical Method
여기에 사용 된 수치 프로그램 FLOW-3D®는 1960 년대 중반 Los Alamos National Laboratory에서 개발 된 Marker-and-Cell (MAC) 방법 6에서 유래되었습니다. 원래 MAC 방법에 대한 많은 개선이 수년에 걸쳐 이루어졌습니다.
본 출원에서 가장 흥미로운 것은 유체 영역을 찾기 위해 연속적인 유체 부피 함수에 의해 개별 마커 입자를 대체하는 것입니다. VOF 방법에서는 관심있는 계산 영역을 포함하는 사각형 제어 볼륨의 고정 그리드가 구성됩니다. 각 제어 볼륨에 대해 숫자 F는 액체가 차지하는 볼륨의 비율을 표시하기 위해 유지됩니다.
F 함수를 사용하는 것 외에도 VOF 방법은 날카로운 액체-가스 인터페이스를 유지하는 방식으로 직사각형 셀의 고정 그리드를 통해 F 함수를 전진시키기 위해 특수 수치 기법을 사용합니다. 마지막으로 VOF 방법은 경계면에서 적절한 법선 및 접선 응력 조건을 충족하기 위해 신중하게 구현 된 자유 표면 경계 조건 세트를 사용합니다. 접근 방식의 또 다른 특징은 복잡한 기하학적 영역을 정의하는 방식입니다.
장애물은 제어 볼륨의 일부를 차단할 수 있도록하여 고정 그리드에 포함됩니다. 각 제어 볼륨에서 흐름을 위해 열린 분수 영역 및 볼륨은 지오메트리 표현으로 저장됩니다. FAVOR 방법 7이라고하는이 방법은 형상을 질량, 운동량 및 에너지에 대한 이산화 된 방정식에 자동으로 통합합니다. VOF 및 FAVOR 방법을 사용하면 코팅 문제에 대한 지오메트리 및 초기 유체 구성을 정의하는 데 필요한 복잡한 그리드 생성 프로세스가 없기 때문에 시간과 노력이 절약됩니다.
다음 섹션에서는 플랫 시트에 코팅을 담그는 응용 프로그램과 함께 기본적인 수치 방법의 유용성을 설명합니다.
Dip Coating – A Validation Test
Lee와 Tallmadge는 액체 수조에서 수직으로 인출 된 평판에 딥 코팅하는 과정에 대해 광범위한 조사를 수행했습니다.
이 프로세스는 다양한 상업용 응용 프로그램에서 널리 사용됩니다. 그들의 연구는 2 차원 흐름 (즉, 가장자리 효과 없음)에 초점을 맞추고 실험 데이터에 맞는 경험적 매개 변수를 포함하는 분석 표면 프로파일로 구성되었습니다. 0.085에서 23.9 사이의 모세관 수에 대한 실험 데이터가 수집되었으며, 레이놀즈 수는 0.044에서 12.7 사이입니다. 필름 두께에 대한 실험 데이터는 약 10 % 이하로 추정되는 오류를 가졌습니다.
이 실험에 대한 계산 모델은 코팅 할 시트의 수직 (접선) 속도와 동일한 수직 (접선) 속도가 주어진 직사각형 욕조로 구성되어 매우 간단합니다. 처음에 코팅액은 수평면을 가지며 시트는 충동 적으로 시작됩니다 (그림 1c 참조). 다양한 모세관 수 사례가 시뮬레이션되었으며 모든 경우에 예측 된 필름 두께는 실험 오차 범위 내에있었습니다. 예를 들어 모세관 번호 1.17에 해당하는 경우를 고려하십시오. 시트를 3.31cm / s에서 수조 (밀도 0.885gm / cc, 표면 장력 32.7dynes / cm 및 점도 1159.4cp를 갖는 점성 윤활유)에서 꺼냈다. 우리는 2.5cm의 욕조 너비와 2.0cm의 깊이 (35 x 25 그리드 셀)를 사용했습니다.
필름 흐름을 캡처하기 위해 욕조 위의 2.0cm 영역이 모델에 포함되었습니다 (수직으로 추가 25 개 셀 필요). 수조의 오른쪽은 유체 높이가 일정하게 유지되고 압력이 수압이고 흐름이 계산 영역으로 들어갈 수있는 열린 경계 였지만 휴식에서 시작해야했습니다. 이른바 “정체”경계 조건은 움직이는 시트의 오른쪽으로 충분히 멀리 떨어져있는 경우 수평 무한 욕조에 대한 좋은 근사치입니다. 모델링이 필요한 수조의 폭을 설정하기 위해 여러 가지 계산이 수행되었으며, 필름 두께가이 폭에 크게 민감하지 않다는 것이 밝혀졌으며 그 결과는 실험에서도 발견되었습니다.
그림 1a는 초기 조건, 그림 1b는 계산 된 과도 상태의 스냅 샷, 그림 1c는 최종 정상 상태 결과를 보여줍니다. 처음에 시트에 의해 그려지는 액체 팁의 모양은 정적 접촉각 (즉, 시트와 액체 사이의 접착력)에 따라 달라지며 임의로 10 도로 취해졌습니다. 액체가 끌어 올려짐에 따라, 배출되는 액체 필름을 대체하기 위해 시트쪽으로 흐름이 시작되어야한다는 신호로서 함몰 파가 나머지 수조에 대한 신호로 오른쪽으로 이동합니다. 약 5.0 초만에 정상 상태에 도달합니다. 필름 두께는 0.145cm로 계산되었으며, 이는 0.142cm의 측정 값과 매우 일치합니다.
레이저 Soldering에서는 금속 분말은 레이저 빔 주위에 고리 모양으로 배치된 여러 종류의 분말 공급노즐을 통해 불활성 캐리어 가스 중으로 분사됩니다. 용융지의 형상은 표면장력으로 유도되는 말랑고니 대류 패턴의 영향을 크게 받는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 용융지 내의 유체 흐름을 정밀하게 예측하기 위해서 FOW-3D@ WELD를 이용한 레이저 Soldering 프로세스를 개략화하여 시뮬레이션 할 수 있습니다.
해석과 시뮬레이션 비교1해석과 시뮬레이션 비교2
다른 레이저 출력의 예측된 용접폭, 높이 및 용융지의 깊이는 실험 결과 실험 측정값과 동등한 결과를 얻을 수 있는 것을 확인할 수 있습니다. 용융지의 열유동에 의해 가장 깊은 용융 영역은 마랑고니 대류에 의해 유도된 2개의 마주보는 표면 흐름의 충돌로 인해 형성되는 것을 확인할 수 있습니다.
열전달은 전도, 대류 및 복사를 통한 열 에너지의 전달입니다. 일반적이지만 매우 중요한 물리적 현상입니다. 재료 특성 및 기타 물리적 현상은 온도 (또는 열에너지)에 매우 민감합니다. FLOW-3D 및 FLOW-3DCAST의 열전달 모델은 전도, 대류 및 복사를 통해 유체 내, 고체 및 공극 내에서 열전달을 처리하는 완전 복합 열전달 방정식을 해석합니다.
또한, 이 모델은 사용자가 다양한 애플리케이션을 모델링 할 수 있도록 유연하고 편리한 옵션을 제공합니다.
명시적 및 암시적인 열전달 옵션을 모두 사용할 수 있습니다. 암시적 방법을 사용하여 명시적 접근과 관련된 시간 단계별 크기의 안정성 제한을 제거 할 수 있습니다. 전도성 또는 열전달의 안정성 제한이 시뮬레이션에서 다른 안정성 제한보다 실질적으로 작을 때, 암시적 방법을 사용하면 계산 효율성이 크게 향상 될 수 있습니다.
각기 다른 매체 사이의 열전달 계수는 흐름 유형에 따라 사용자 정의되거나 자동으로 계산 될 수 있습니다.
1차 및 2차 열에너지의 이류 알고리즘을 모두 사용할 수 있습니다. 1차 옵션은 효율적이고 견고하며 대부분의 열전달 문제에 적합하지만 높은 열 구배가 예상되는 시뮬레이션의 경우 인공적인 열 확산으로 이어질 수 있습니다. 2차 옵션은 가령, 부력 중심의 흐름에서 온도 구배를 해결하는 것이 중요한 상황에 적합합니다.
유체와 고체 사이의 열전달을 모델링하기 위해 여러 가지 옵션을 사용할 수 있습니다 (지정된 열유속에서 전원, 규정 온도까지). 이러한 옵션은 다양한 프로세스 및 응용 프로그램을 모델링 할 수 있는 유연성과 성능을 제공합니다.
다른 물리 모델과 함께 FLOW-3D 및 FLOW-3D CAST의 열전달 모델은 고급 모델링 기능을 위한 견고한 토대가 됩니다. 예를 들어, 액체 / 고체 및 액체 / 증기 상 변화 모델을 사용하여 금속 응고, 물의 건조 및 비등, 분무 냉각을 시뮬레이션 할 수 있습니다. 점성 가열은 고속 점성 흐름에도 포함될 수 있습니다.
Advances in Magnetohydrodynamic Liquid Metal Jet Printing
Scott Vader1, Zachary Vader1, Ioannis H. Karampelas2 and Edward P. Furlani2, 3 1Vader Systems, Buffalo, NY 2Dept. of Chemical and Biological Engineering, 3 Dept. of Electrical Engineering, University at Buffalo SUNY, NY 14260, Office: (716) 645-1194, Fax: (716) 645-3822, efurlani@buffalo.edu
ABSTRACT
자기유체역학적 액체 금속 제트 프린팅
우리는 용해된 금속 방울을 3D 물체로 만드는 새로운 주문형 DOD(Drop-on-Demand) 인쇄 방법을 제안합니다. 이 접근 방식에서는 단단한 금속 와이어가 인쇄 헤드 내에서 용해된 다음 펄스 자기장에 노출됩니다.
적용된 필드가 챔버에 침투하여 액상 금속 내에 자기 유압(MHD) 기반 압력 펄스를 유도하여 금속 일부가 노즐 챔버를 통해 이동된 후 배출됩니다. 표면 장력은 분출된 금속 위에 작용하여 가해진 압력에 따라 초 당 수 미터 범위의 속도로 구형 방울을 형성합니다.
잠시 비행한 후 방울이 기질에 충돌하여 냉각되어 고체 덩어리를 형성합니다. 따라서 패턴이 있는 증착 및 드롭 방식의 고형화를 통해 3D 솔리드 구조를 인쇄할 수 있습니다.
현재 연구에서는 샘플 프린팅 구조와 함께 시제품 MHD 프린팅 시스템 개발에 대한 발전된 점을 제시합니다. 또한 드롭 생성을 관리하는 기본 물리학에 대해 논의하고 장치 성능을 예측하기 위한 새로운 컴퓨팅 모델을 소개합니다.
Computational model of magnetohydrodynamic-based drop generation (printhead reservoir and ejection chamber not shown): (a) the magnetic field generated by a pulsed coil is shown
INTRODUCTION
주문형 드롭온 잉크젯 프린팅은 상업 및 소비자 이미지 재현을 위한 잘 확립된 방법입니다. 이 기술을 추진하는 원리와 동일한 원리가 기능 인쇄 및 적층 제조 분야에도 적용될 수 있습니다.
Early stage prototype
of a single nozzle printhead
기존의 잉크젯 기술은 폴리머에서 살아있는 세포에 이르는 다양한 재료를 증착하고 패터링하여 다양한 기능성 매체, 조직 및 장치를 프린팅하는 데 사용되어 왔습니다. 현재 진행 중인 작업을 통해 잉크젯 인쇄를 3D 금속 부품으로 확장하려고 시도하고 있습니다.
현재, 대부분의 3D 금속 인쇄 애플리케이션은 고체 물체를 형성하기 위해 레이저(예: 선택적 레이저 소거 [1] 및 직접 금속 소거[2]) 또는 전자 빔(예: 전자 빔 용해 [3])과 같은 외부 유도 에너지원에 의해 소거 또는 녹는 퇴적 금속 분말을 포함합니다.
그러나 이러한 방법은 비용과 복잡성, 즉 3D 프린팅 공정에 앞서 금속을 분쇄해야 한다는 점에서 일정한 단점이 있을 수 있습니다.
이 프레젠테이션에서는 자기 유압 역학 원리를 기반으로 하는 금속 적층 제조의 근본적으로 다른 접근 방식을 제안합니다. 이 방법은 스풀링된 고체 금속 와이어를 인쇄 헤드에 공급하고 노즐에서 업스트림을 예열하여 노즐 챔버에 공급되는 액체 금속 저장소를 형성하는 것입니다. 챔버가 채워지면 액체 금속 내에서 과도 전류를 유도하는 펄스 자기장이 인가됩니다. 유도 전류가 인가된 필드에 결합되어 로렌츠 힘 밀도를 생성하여, 인가된 압력에 따라 속도가 달라지는 용융 금속 방울을 배출하는 작용을 하는 챔버 내의 유사 압력을 제공합니다.
방울은 냉각된 기질에 투영되어 고체 덩어리를 형성합니다. 3D 솔리드 구조를 패터닝으로 인쇄할 수 있습니다. 방울의 침적과 방울의 현명한 응고입니다. 이 유망한 신기술은 낮은 재료 비용, 높은 제조율 및 매력적인 재료 특성 때문에 적층 제조 애플리케이션에 광범위한 영향을 미칠 수 있습니다.
현재 작업에서는 새로운 3D 인쇄 시스템을 도입하고 기기 개발의 진보를 설명하고 샘플 인쇄 구조를 시연합니다. 또한 드롭 생성-배출 메커니즘에 대해 설명하고 인쇄 성능을 예측하기 위한 일련의 새로운 컴퓨팅 모델을 제시합니다.
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.
FLOW-3D는 자유 표면 유체 흐름 시뮬레이션을 전문으로하는 다중 물리 CFD 소프트웨어입니다. 자유 표면의 동적 진화를 추적하는 소프트웨어의 알고리즘인 VOF (Volume of Fluid) 방법은 Flow Science의 설립자인 Tony Hirt 박사가 개척했습니다.
또한 FLOW-3D에는 금속 주조, 잉크젯 인쇄, 레이저 용접 및 적층 제조 (AM)와 같은 광범위한 응용 분야를 시뮬레이션하기위한 물리 모델이 내장되어 있습니다. 적층 제조 시뮬레이션 소프트웨어, 특히 L-PBF (레이저 파우더 베드 융합 공정)의 현상 유지는 열 왜곡, 잔류 응력 및지지 구조 생성과 같은 부분 규모 모델링에 도움이되는 열 기계 시뮬레이션에 초점을 맞추고 있습니다.
유용하지만 용융 풀 역학 및 볼링 및 다공성과 같은 관련 결함에 대한 정보는 일반적으로 이러한 접근 방식의 영역 밖에 있습니다. 용융 풀 내의 유체 흐름, 열 전달 및 표면 장력이 열 구배 및 냉각 속도에 영향을 미치며 이는 다시 미세 구조 진화에 영향을 미친다는 점을 명심하는 것도 중요합니다.
FLOW-3D와 이산 요소법 (DEM) 및 WELD 모듈을 사용하여 분말 및 용융 풀 규모에서 시뮬레이션 할 수 있습니다. 구현되는 관련 물리학에는 점성 흐름, 열 전달, 응고, 상 변화, 반동 압력, 차폐 가스 압력, 표면 장력, 움직이는 물체 및 분말 / 입자 역학이 포함됩니다. 이러한 접근 방식은 합금에 대한 공정을 성공적으로 개발할 수 있게 하고, AM 기계 제조업체와 AM 기술의 최종 사용자 모두에게 관심있는 미세 구조 진화에 대한 통찰력을 제공하는데 도움이 됩니다.
The realm of operations of FLOW-3D
FLOW-3D는 레이저 분말 베드 융합 (L-PBF), 직접 에너지 증착 (DED) 및 바인더 제트 공정으로 확장되는 기능을 가지고 있습니다. FLOW-3D를 사용하면 분말 확산 및 패킹, 레이저 / 입자 상호 작용, 용융 풀 역학, 표면 형태 및 후속 미세 구조 진화를 정확하게 시뮬레이션 할 수 있습니다. 이러한 기능은 FLOW-3D에 고유하며 계산 효율성이 높은 방식으로 달성됩니다.
예를 들어 1.0mm x 0.4mm x 0.3mm 크기의 계산 영역에서 레이저 빔의 단일 트랙을 시뮬레이션하기 위해 레이저 용융 모델은 단 8 개의 물리적 코어에서 약 2 시간이 걸립니다. FLOW-3D는 모든 관련 물리 구현 간의 격차를 해소하는 동시에 업계 및 연구 표준에서 허용하는 시간 프레임으로 결과를 생성합니다. 분말 패킹, 롤러를 통한 파워 확산, 분말의 레이저 용융, 용융 풀 형성 및 응고를 고려하고 다층 분말 베드 융합 공정을 위해 이러한 단계를 순차적으로 반복하여 FLOW-3D에서 전체 AM 공정을 시뮬레이션 할 수 있습니다.
FLOW-3D의 다층 시뮬레이션은 이전에 응고된 층의 열 이력을 저장한다는 점에서 독특하며, 열 전달을 고려하여 이전에 응고된 층에 확산된 새로운 분말 입자 세트에 대해 시뮬레이션이 수행됩니다. 또한, 응고 된 베드의 열 왜곡 및 잔류 응력은 FLOW-3D를 사용하여 평가할 수 있으며, 보다 복잡한 분석을 수행하기 위해 FLOW-3D의 압력 및 온도 데이터를 Abaqus 및 MSC Nastran과 같은 FEA 소프트웨어로 내보낼 수 있습니다.
Sequence of a multi-layer L-PBF simulation setup in FLOW-3D
Ease of Use
FLOW-3D는 다양한 응용 분야에서 거의 40 년 동안 사용되어 왔습니다. 사용자 피드백을 기반으로 UI 개발자는 소프트웨어를 사용하기 매우 직관적으로 만들었으며 새로운 사용자는 시뮬레이션 설정의 순서를 거의 또는 전혀 어려움없이 이해합니다. 사용자는 FLOW3D에서 구현 된 다양한 모델의 이론에 정통하며 새로운 실험을 설계 할 수 있습니다. 실습 튜토리얼, 비디오 강의, 예제 시뮬레이션 및 기술 노트의 저장소도 사용할 수 있습니다. 사용자가 특정 수준의 경험에 도달하면 고급 수치 교육 및 소프트웨어 사용자 지정 교육을 사용할 수 있습니다.
Available Literature
실험 데이터에 대해 FLOW-3D 모델을 검증하는 몇 가지 독립적으로 발표된 연구가 있습니다. 여기에서 수록된 저널 논문은 레이저 용접 및 적층 제조 공정으로 제한됩니다. 더 많은 참조는 당사 웹 사이트에서 확인할 수 있습니다.
L.J.Zhang, J.X.Zhang, A.Gumenyuk, M.Rethmeier, S.J.Na, Numerical simulation of full penetration laser welding of thick steel plate with high power high brightness laser, Journal of Materials Processing Technology, Volume 214, Issue 8, 2014. A study by researchers from BAM in Germany, KAIST in Korea, and State Key Laboratory of Mechanical Behavior of Materials in China that focuses on keyhole dynamics and full penetration laser welding of steel plates.
Runqi Lin, Hui-ping Wang, Fenggui Lu, Joshua Solomon, Blair E. Carlson, Numerical study of keyhole dynamics and keyhole-induced porosity formation in remote laser welding of Al alloys, International Journal of Heat and Mass Transfer, Volume 108, Part A, 2017. General Motors (GM) and Shangai University collaborated on a study on the influence of welding speed and weld angle of inclination on porosity occurrence in laser keyhole welding.
Koji Tsukimoto, Masashi Kitamura, Shuji Tanigawa, Sachio Shimohata, and Masahiko Mega, Laser Welding Repair for Single Crystal Blades, International Gas Turbine Congress, Tokyo, 2015. Mitsubishi Heavy Industry’s study on laser welding repair using laser cladding for single Ni crystal alloys used in gas turbine blades.
Additive Manufacturing
Yu-Che Wu, Cheng-Hung San, Chih-Hsiang Chang, Huey-Jiuan Lin, Raed Marwan, Shuhei Baba, Weng-Sing Hwang, Numerical modeling of melt-pool behavior in selective laser melting with random powder distribution and experimental validation, Journal of Materials Processing Technology, Volume 254, 2018 This paper discusses powder bed compaction with random packing for different powder-size distributions, and the importance of considering evaporation effects in the melting process to validate the melt pool dimensions.
Lee, Y.S., and W.Zhang, Mesoscopic simulation of heat transfer and fluid flow in laser powder bed additive manufacturing, Proceedings of the Annual International Solid Freeform Fabrication Symposium, Austin, TX, USA. 2015 A study conducted by Ohio State University researchers to understand the influence of process parameters in formation of balling defects.
Y.S. Lee, W.Zhang, Modeling of heat transfer, fluid flow and solidification microstructure of nickel-base superalloy fabricated by laser powder bed fusion, Additive Manufacturing, Volume 12, Part B, 2016 A study conducted by Ohio State University researchers to understand the influence of solidification parameters, calculated from the temperature fields, on solidification morphology and grain size using existing theoretical models in laser powder bed fusion processes.
본 자료는 국내 사용자들의 편의를 위해 원문 번역을 해서 제공하기 때문에 일부 오역이 있을 수 있어서 원문과 함께 수록합니다. 자료를 이용하실 때 참고하시기 바랍니다.
Free Surface Modeling Methods
An interface between a gas and liquid is often referred to as a free surface. The reason for the “free” designation arises from the large difference in the densities of the gas and liquid (e.g., the ratio of density for water to air is 1000). A low gas density means that its inertia can generally be ignored compared to that of the liquid. In this sense the liquid moves independently, or freely, with respect to the gas. The only influence of the gas is the pressure it exerts on the liquid surface. In other words, the gas-liquid surface is not constrained, but free.
자유 표면 모델링 방법
기체와 액체 사이의 계면은 종종 자유 표면이라고합니다. ‘자유’라는 호칭이 된 것은 기체와 액체의 밀도가 크게 다르기 때문입니다 (예를 들어, 물 공기에 대한 밀도 비는 1000입니다). 기체의 밀도가 낮다는 것은 액체의 관성에 비해 기체의 관성은 일반적으로 무시할 수 있다는 것을 의미합니다. 이러한 의미에서, 액체는 기체에 대해 독립적으로, 즉 자유롭게 움직입니다. 기체의 유일한 효과는 액체의 표면에 대한 압력입니다. 즉, 기체와 액체의 표면은 제약되어있는 것이 아니라 자유롭다는 것입니다.
In heat-transfer texts the term ‘Stephen Problem’ is often used to describe free boundary problems. In this case, however, the boundaries are phase boundaries, e.g., the boundary between ice and water that changes in response to the heat supplied from convective fluid currents.
열전달에 관한 문서는 자유 경계 문제를 묘사할 때 “Stephen Problem’”라는 용어가 자주 사용됩니다. 그러나 여기에서 경계는 상(phase) 경계, 즉 대류적인 유체의 흐름에 의해 공급된 열에 반응하여 변화하는 얼음과 물 사이의 경계 등을 말합니다.
Whatever the name, it should be obvious that the presence of a free or moving boundary introduces serious complications for any type of analysis. For all but the simplest of problems, it is necessary to resort to numerical solutions. Even then, free surfaces require the introduction of special methods to define their location, their movement, and their influence on a flow.
이름이 무엇이든, 자유 또는 이동 경계가 존재한다는 것은 어떤 유형의 분석에도 복잡한 문제를 야기한다는 것은 분명합니다. 가장 간단한 문제를 제외한 모든 문제에 대해서는 수치 해석에 의존할 필요가 있습니다. 그 경우에도 자유 표면은 위치, 이동 및 흐름에 미치는 영향을 정의하기 위한 특별한 방법이 필요합니다.
In the following discussion we will briefly review the types of numerical approaches that have been used to model free surfaces, indicating the advantages and disadvantages of each method. Regardless of the method employed, there are three essential features needed to properly model free surfaces:
A scheme is needed to describe the shape and location of a surface,
An algorithm is required to evolve the shape and location with time, and
Free-surface boundary conditions must be applied at the surface.
다음 설명에서는 자유 표면 모델링에 사용되어 온 다양한 유형의 수치적 접근에 대해 간략하게 검토하고 각 방법의 장단점을 설명합니다. 어떤 방법을 사용하는지에 관계없이 자유롭게 표면을 적절히 모델화하는 다음의 3 가지 기능이 필요합니다.
표면의 형상과 위치를 설명하는 방식
시간에 따라 모양과 위치를 업데이트 하는 알고리즘
표면에 적용할 자유 표면 경계 조건
Lagrangian Grid Methods
Conceptually, the simplest means of defining and tracking a free surface is to construct a Lagrangian grid that is imbedded in and moves with the fluid. Many finite-element methods use this approach. Because the grid and fluid move together, the grid automatically tracks free surfaces.
라그랑주 격자 법
개념적으로 자유 표면을 정의하고 추적하는 가장 간단한 방법은 유체와 함께 이동하는 라그랑주 격자를 구성하는 것입니다. 많은 유한 요소 방법이 이 접근 방식을 사용합니다. 격자와 유체가 함께 움직이기 때문에 격자는 자동으로 자유 표면을 추적합니다.
At a surface it is necessary to modify the approximating equations to include the proper boundary conditions and to account for the fact that fluid exists only on one side of the boundary. If this is not done, asymmetries develop that eventually destroy the accuracy of a simulation.
표면에서 적절한 경계 조건을 포함하고 유체가 경계의 한면에만 존재한다는 사실을 설명하기 위해 근사 방정식을 수정해야합니다. 이것이 수행되지 않으면 결국 시뮬레이션의 정확도를 훼손하는 비대칭이 발생합니다.
The principal limitation of Lagrangian methods is that they cannot track surfaces that break apart or intersect. Even large amplitude surface motions can be difficult to track without introducing regridding techniques such as the Arbitrary-Lagrangian-Eulerian (ALE) method. References 1970 and 1974 may be consulted for early examples of these approaches.
라그랑지안 방법의 주요 제한은 분리되거나 교차하는 표면을 추적 할 수 없다는 것입니다. ALE (Arbitrary-Lagrangian-Eulerian) 방법과 같은 격자 재생성 기법을 도입하지 않으면 진폭이 큰 표면 움직임도 추적하기 어려울 수 있습니다. 이러한 접근법의 초기 예를 보려면 참고 문헌 1970 및 1974를 참조하십시오.
The remaining free-surface methods discussed here use a fixed, Eulerian grid as the basis for computations so that more complicated surface motions may be treated.
여기에서 논의된 나머지 자유 표면 방법은 보다 복잡한 표면 움직임을 처리할 수 있도록 고정된 오일러 그리드를 계산의 기준으로 사용합니다.
Surface Height Method
Low amplitude sloshing, shallow water waves, and other free-surface motions in which the surface does not deviate too far from horizontal, can be described by the height, H, of the surface relative to some reference elevation. Time evolution of the height is governed by the kinematic equation, where (u,v,w) are fluid velocities in the (x,y,z) directions. This equation is a mathematical expression of the fact that the surface must move with the fluid:
표면 높이 법
낮은 진폭의 슬로 싱, 얕은 물결 및 표면이 수평에서 너무 멀리 벗어나지 않는 기타 자유 표면 운동은 일부 기준 고도에 대한 표면의 높이 H로 설명 할 수 있습니다. 높이의 시간 진화는 운동학 방정식에 의해 제어되며, 여기서 (u, v, w)는 (x, y, z) 방향의 유체 속도입니다. 이 방정식은 표면이 유체와 함께 움직여야한다는 사실을 수학적으로 표현한 것입니다.
Finite-difference approximations to this equation are easy to implement. Further, only the height values at a set of horizontal locations must be recorded so the memory requirements for a three-dimensional numerical solution are extremely small. Finally, the application of free-surface boundary conditions is also simplified by the condition on the surface that it remains nearly horizontal. Examples of this technique can be found in References 1971 and 1975.
이 방정식의 유한 차분 근사를 쉽게 실행할 수 있습니다. 또한 3 차원 수치 해법의 메모리 요구 사항이 극도로 작아지도록 같은 높이의 위치 값만을 기록해야합니다. 마지막으로 자유 표면 경계 조건의 적용도 거의 수평을 유지하는 표면의 조건에 의해 간소화됩니다. 이 방법의 예는 참고 문헌의 1971 및 1975을 참조하십시오.
Marker-and-Cell (MAC) Method
The earliest numerical method devised for time-dependent, free-surface, flow problems was the Marker-and-Cell (MAC) method (see Ref. 1965). This scheme is based on a fixed, Eulerian grid of control volumes. The location of fluid within the grid is determined by a set of marker particles that move with the fluid, but otherwise have no volume, mass or other properties.
MAC 방법
시간 의존성을 가지는 자유 표면 흐름의 문제에 대해 처음 고안된 수치 법이 MAC (Marker-and-Cell) 법입니다 (참고 문헌 1965 참조). 이 구조는 컨트롤 볼륨 고정 오일러 격자를 기반으로합니다. 격자 내의 유체의 위치는 유체와 함께 움직이고, 그 이외는 부피, 질량, 기타 특성을 갖지 않는 일련의 마커 입자에 의해 결정됩니다.
Grid cells containing markers are considered occupied by fluid, while those without markers are empty (or void). A free surface is defined to exist in any grid cell that contains particles and that also has at least one neighboring grid cell that is void. The location and orientation of the surface within the cell was not part of the original MAC method.
마커를 포함한 격자 셀은 유체로 채워져있는 것으로 간주되며 마커가 없는 격자 셀은 빈(무효)것입니다. 입자를 포함하고, 적어도 하나의 인접 격자 셀이 무효인 격자의 자유 표면은 존재하는 것으로 정의됩니다. 셀 표면의 위치와 방향은 원래의 MAC 법에 포함되지 않았습니다.
Evolution of surfaces was computed by moving the markers with locally interpolated fluid velocities. Some special treatments were required to define the fluid properties in newly filled grid cells and to cancel values in cells that are emptied.
표면의 발전(개선)은 국소적으로 보간된 유체 속도로 마커를 이동하여 계산되었습니다. 새롭게 충전된 격자 셀의 유체 특성을 정의하거나 비어있는 셀의 값을 취소하거나 하려면 특별한 처리가 필요했습니다.
The application of free-surface boundary conditions consisted of assigning the gas pressure to all surface cells. Also, velocity components were assigned to all locations on or immediately outside the surface in such a way as to approximate conditions of incompressibility and zero-surface shear stress.
자유 표면 경계 조건의 적용은 모든 표면 셀에 가스 압력을 할당하는 것으로 구성되었습니다. 또한 속도 성분은 비압축성 및 제로 표면 전단 응력의 조건을 근사화하는 방식으로 표면 위 또는 외부의 모든 위치에 할당되었습니다.
The extraordinary success of the MAC method in solving a wide range of complicated free-surface flow problems is well documented in numerous publications. One reason for this success is that the markers do not track surfaces directly, but instead track fluid volumes. Surfaces are simply the boundaries of the volumes, and in this sense surfaces may appear, merge or disappear as volumes break apart or coalesce.
폭넓게 복잡한 자유 표면 흐름 문제 해결에 MAC 법이 놀라운 성공을 거두고 있는 것은 수많은 문헌에서 충분히 입증되고 있습니다. 이 성공 이유 중 하나는 마커가 표면을 직접 추적하는 것이 아니라 유체의 체적을 추적하는 것입니다. 표면은 체적의 경계에 불과하며, 그러한 의미에서 표면은 분할 또는 합체된 부피로 출현(appear), 병합, 소멸 할 가능성이 있습니다.
A variety of improvements have contributed to an increase in the accuracy and applicability of the original MAC method. For example, applying gas pressures at interpolated surface locations within cells improves the accuracy in problems driven by hydrostatic forces, while the inclusion of surface tension forces extends the method to a wider class of problems (see Refs. 1969, 1975).
다양한 개선으로 인해 원래 MAC 방법의 정확성과 적용 가능성이 증가했습니다. 예를 들어, 셀 내 보간 된 표면 위치에 가스 압력을 적용하면 정 수력으로 인한 문제의 정확도가 향상되는 반면 표면 장력의 포함은 방법을 더 광범위한 문제로 확장합니다 (참조 문헌. 1969, 1975).
In spite of its successes, the MAC method has been used primarily for two-dimensional simulations because it requires considerable memory and CPU time to accommodate the necessary number of marker particles. Typically, an average of about 16 markers in each grid cell is needed to ensure an accurate tracking of surfaces undergoing large deformations.
수많은 성공에도 불구하고 MAC 방법은 필요한 수의 마커 입자를 수용하기 위해 상당한 메모리와 CPU 시간이 필요하기 때문에 주로 2 차원 시뮬레이션에 사용되었습니다. 일반적으로 큰 변형을 겪는 표면의 정확한 추적을 보장하려면 각 그리드 셀에 평균 약 16 개의 마커가 필요합니다.
Another limitation of marker particles is that they don’t do a very good job of following flow processes in regions involving converging/diverging flows. Markers are usually interpreted as tracking the centroids of small fluid elements. However, when those fluid elements get pulled into long convoluted strands, the markers may no longer be good indicators of the fluid configuration. This can be seen, for example, at flow stagnation points where markers pile up in one direction, but are drawn apart in a perpendicular direction. If they are pulled apart enough (i.e., further than one grid cell width) unphysical voids may develop in the flow.
마커 입자의 또 다른 한계는 수렴 / 발산 흐름이 포함된 영역에서 흐름 프로세스를 따라가는 작업을 잘 수행하지 못한다는 것입니다. 마커는 일반적으로 작은 유체 요소의 중심을 추적하는 것으로 해석됩니다. 그러나 이러한 유체 요소가 길고 복잡한 가닥으로 당겨지면 마커가 더 이상 유체 구성의 좋은 지표가 될 수 없습니다. 예를 들어 마커가 한 방향으로 쌓여 있지만 수직 방향으로 떨어져 있는 흐름 정체 지점에서 볼 수 있습니다. 충분히 분리되면 (즉, 하나의 그리드 셀 너비 이상) 비 물리적 공극이 흐름에서 발생할 수 있습니다.
Surface Marker Method
One way to limit the memory and CPU time consumption of markers is to keep marker particles only on surfaces and not in the interior of fluid regions. Of course, this removes the volume tracking property of the MAC method and requires additional logic to determine when and how surfaces break apart or coalesce.
표면 마커 법
마커의 메모리 및 CPU 시간의 소비를 제한하는 방법 중 하나는 마커 입자를 유체 영역의 내부가 아니라 표면에만 보존하는 것입니다. 물론 이는 MAC 법의 체적 추적 특성이 배제되기 때문에 표면이 분할 또는 합체하는 방식과 시기를 특정하기위한 논리를 추가해야합니다.
In two dimensions the marker particles on a surface can be arranged in a linear order along the surface. This arrangement introduces several advantages, such as being able to maintain a uniform particle spacing and simplifying the computation of intersections between different surfaces. Surface markers also provide a convenient way to locate the surface within a grid cell for the application of boundary conditions.
2 차원의 경우 표면 마커 입자는 표면을 따라 선형으로 배치 할 수 있습니다. 이 배열은 입자의 간격을 균일하게 유지할 수있는 별도의 표면이 교차하는 부분의 계산이 쉽다는 등 몇 가지 장점이 있습니다. 또한 표면 마커를 사용하여 경계 조건을 적용하면 격자 셀의 표면을 간단한 방법으로 찾을 수 있습니다.
Unfortunately, in three-dimensions there is no simple way to order particles on surfaces, and this leads to a major failing of the surface marker technique. Regions may exist where surfaces are expanding and no markers fill the space. Without markers the configuration of the surface is unknown, consequently there is no way to add markers. Reference 1975 contains examples that show the advantages and limitations of this method.
불행히도 3 차원에서는 표면에 입자를 정렬하는 간단한 방법이 없으며 이로 인해 표면 마커 기술이 크게 실패합니다. 표면이 확장되고 마커가 공간을 채우지 않는 영역이 존재할 수 있습니다. 마커가 없으면 표면의 구성을 알 수 없으므로 마커를 추가 할 방법이 없습니다.
참고 문헌 1975이 방법의 장점과 한계를 보여주는 예제가 포함되어 있습니다.
Volume-of-Fluid (VOF) Method
The last method to be discussed is based on the concept of a fluid volume fraction. The idea for this approach originated as a way to have the powerful volume-tracking feature of the MAC method without its large memory and CPU costs.
VOF (Volume-of-Fluid) 법
마지막으로 설명하는 방법은 유체 부피 분율의 개념을 기반으로합니다. 이 접근 방식에 대한 아이디어는 대용량 메모리 및 CPU 비용없이 MAC 방식의 강력한 볼륨 추적 기능을 갖는 방법에서 시작되었습니다.
Within each grid cell (control volume) it is customary to retain only one value for each flow quantity (e.g., pressure, velocity, temperature, etc.) For this reason it makes little sense to retain more information for locating a free surface. Following this reasoning, the use of a single quantity, the fluid volume fraction in each grid cell, is consistent with the resolution of the other flow quantities.
각 격자 셀 (제어 체적) 내에서 각 유량 (예 : 압력, 속도, 온도 등)에 대해 하나의 값만 유지하는 것이 일반적입니다. 이러한 이유로 자유 표면을 찾기 위해 더 많은 정보를 유지하는 것은 거의 의미가 없습니다. 이러한 추론에 따라 각 격자 셀의 유체 부피 분율인 단일 수량의 사용은 다른 유량의 해상도와 일치합니다.
If we know the amount of fluid in each cell it is possible to locate surfaces, as well as determine surface slopes and surface curvatures. Surfaces are easy to locate because they lie in cells partially filled with fluid or between cells full of fluid and cells that have no fluid.
각 셀 내의 유체의 양을 알고 있는 경우, 표면의 위치 뿐만 아니라 표면 경사와 표면 곡률을 결정하는 것이 가능합니다. 표면은 유체 가 부분 충전 된 셀 또는 유체가 전체에 충전 된 셀과 유체가 전혀없는 셀 사이에 존재하기 때문에 쉽게 찾을 수 있습니다.
Slopes and curvatures are computed by using the fluid volume fractions in neighboring cells. It is essential to remember that the volume fraction should be a step function, i.e., having a value of either one or zero. Knowing this, the volume fractions in neighboring cells can then be used to locate the position of fluid (and its slope and curvature) within a particular cell.
경사와 곡률은 인접 셀의 유체 체적 점유율을 사용하여 계산됩니다. 체적 점유율은 계단 함수(step function)이어야 합니다, 즉, 값이 1 또는 0 인 것을 기억하는 것이 중요합니다. 이 것을 안다면, 인접 셀의 부피 점유율을 사용하여 특정 셀 내의 유체의 위치 (및 그 경사와 곡률)을 찾을 수 있습니다.
Free-surface boundary conditions must be applied as in the MAC method, i.e., assigning the proper gas pressure (plus equivalent surface tension pressure) as well as determining what velocity components outside the surface should be used to satisfy a zero shear-stress condition at the surface. In practice, it is sometimes simpler to assign velocity gradients instead of velocity components at surfaces.
자유 표면 경계 조건을 MAC 법과 동일하게 적용해야 합니다. 즉, 적절한 기체 압력 (및 대응하는 표면 장력)을 할당하고, 또한 표면에서 제로 전단 응력을 충족 시키려면 표면 외부의 어떤 속도 성분을 사용할 필요가 있는지를 확인합니다. 사실, 표면에서의 속도 성분 대신 속도 구배를 지정하는 것이보다 쉬울 수 있습니다.
Finally, to compute the time evolution of surfaces, a technique is needed to move volume fractions through a grid in such a way that the step-function nature of the distribution is retained. The basic kinematic equation for fluid fractions is similar to that for the height-function method, where F is the fraction of fluid function:
마지막으로, 표면의 시간 변화를 계산하려면 분포의 계단 함수의 성질이 유지되는 방법으로 격자를 통과하고 부피 점유율을 이동하는 방법이 필요합니다. 유체 점유율의 기본적인 운동학방정식은 높이 함수(height-function) 법과 유사합니다. F는 유체 점유율 함수입니다.
A straightforward numerical approximation cannot be used to model this equation because numerical diffusion and dispersion errors destroy the sharp, step-function nature of the F distribution.
이 방정식을 모델링 할 때 간단한 수치 근사는 사용할 수 없습니다. 수치의 확산과 분산 오류는 F 분포의 명확한 계단 함수(step-function)의 성질이 손상되기 때문입니다.
It is easy to accurately model the solution to this equation in one dimension such that the F distribution retains its zero or one values. Imagine fluid is filling a column of cells from bottom to top. At some instant the fluid interface is in the middle region of a cell whose neighbor below is filled and whose neighbor above is empty. The fluid orientation in the neighboring cells means the interface must be located above the bottom of the cell by an amount equal to the fluid fraction in the cell. Then the computation of how much fluid to move into the empty cell above can be modified to first allow the empty region of the surface-containing cell to fill before transmitting fluid on to the next cell.
F 분포가 0 또는 1의 값을 유지하는 같은 1 차원에서이 방정식의 해를 정확하게 모델링하는 것은 간단합니다. 1 열의 셀에 위에서 아래까지 유체가 충전되는 경우를 상상해보십시오. 어느 순간에 액체 계면은 셀의 중간 영역에 있고, 그 아래쪽의 인접 셀은 충전되어 있고, 상단 인접 셀은 비어 있습니다. 인접 셀 내의 유체의 방향은 계면과 셀의 하단과의 거리가 셀 내의 유체 점유율과 같아야 한다는 것을 의미합니다. 그 다음 먼저 표면을 포함하는 셀의 빈 공간을 충전 한 후 다음 셀로 유체를 보내도록 위쪽의 빈 셀에 이동하는 유체의 양의 계산을 변경할 수 있습니다.
In two or three dimensions a similar procedure of using information from neighboring cells can be used, but it is not possible to be as accurate as in the one-dimensional case. The problem with more than one dimension is that an exact determination of the shape and location of the surface cannot be made. Nevertheless, this technique can be made to work well as evidenced by the large number of successful applications that have been completed using the VOF method. References 1975, 1980, and 1981 should be consulted for the original work on this technique.
2 차원과 3 차원에서 인접 셀의 정보를 사용하는 유사한 절차를 사용할 수 있지만, 1 차원의 경우만큼 정확하게 하는 것은 불가능합니다. 2 차원 이상의 경우의 문제는 표면의 모양과 위치를 정확히 알 수없는 것입니다. 그래도 VOF 법을 사용하여 달성 된 다수의 성공 사례에서 알 수 있듯이 이 방법을 잘 작동시킬 수 있습니다. 이 기법에 관한 초기의 연구 내용은 참고 문헌 1975,1980,1981를 참조하십시오.
The VOF method has lived up to its goal of providing a method that is as powerful as the MAC method without the overhead of that method. Its use of volume tracking as opposed to surface-tracking function means that it is robust enough to handle the breakup and coalescence of fluid masses. Further, because it uses a continuous function it does not suffer from the lack of divisibility that discrete particles exhibit.
VOF 법은 MAC 법만큼 강력한 기술을 오버 헤드없이 제공한다는 목표를 달성 해 왔습니다. 표면 추적이 아닌 부피 추적 기능을 사용하는 것은 유체 질량의 분할과 합체를 처리하는 데 충분한 내구성을 가지고 있다는 것을 의미합니다. 또한 연속 함수를 사용하기 때문에 이산된 입자에서 발생하는 숫자를 나눌 수 없는 문제를 겪지 않게 됩니다.
Variable-Density Approximation to the VOF Method
One feature of the VOF method that requires special treatment is the application of boundary conditions. As a surface moves through a grid, the cells containing fluid continually change, which means that the solution region is also changing. At the free boundaries of this changing region the proper free surface stress conditions must also be applied.
VOF 법의 가변 밀도 근사
VOF 법의 특수 처리가 필요한 기능 중 하나는 경계 조건의 적용입니다. 표면이 격자를 통과하여 이동할 때 유체를 포함하는 셀은 끊임없이 변화합니다. 즉, 계산 영역도 변화하고 있다는 것입니다. 이 변화하고있는 영역의 자유 경계에는 적절한 자유 표면 응력 조건도 적용해야합니다.
Updating the flow region and applying boundary conditions is not a trivial task. For this reason some approximations to the VOF method have been used in which flow is computed in both liquid and gas regions. Typically, this is done by treating the flow as a single fluid having a variable density. The F function is used to define the density. An argument is then made that because the flow equations are solved in both liquid and gas regions there is no need to set interfacial boundary conditions.
유체 영역의 업데이트 및 경계 조건의 적용은 중요한 작업입니다. 따라서 액체와 기체의 두 영역에서 흐름이 계산되는 VOF 법에 약간의 근사가 사용되어 왔습니다. 일반적으로 가변 밀도를 가진 단일 유체로 흐름을 처리함으로써 이루어집니다. 밀도를 정의하려면 F 함수를 사용합니다. 그리고, 흐름 방정식은 액체와 기체의 두 영역에서 계산되기 때문에 계면의 경계 조건을 설정할 필요가 없다는 논증이 이루어집니다.
Unfortunately, this approach does not work very well in practice for two reasons. First, the sensitivity of a gas region to pressure changes is generally much greater than that in liquid regions. This makes it difficult to achieve convergence in the coupled pressure-velocity solution. Sometimes very large CPU times are required with this technique.
공교롭게도 이 방법은 두 가지 이유로 인해 실제로는 그다지 잘 작동하지 않습니다. 하나는 압력의 변화에 대한 기체 영역의 감도가 일반적으로 액체 영역보다 훨씬 큰 것입니다. 따라서 압력 – 속도 결합 해법 수렴을 달성하는 것은 어렵습니다. 이 기술은 필요한 CPU 시간이 매우 커질 수 있습니다.
The second, and more significant, reason is associated with the possibility of a tangential velocity discontinuity at interfaces. Because of their different responses to pressure, gas and liquid velocities at an interface are usually quite different. In the Variable-Density model interfaces are moved with an average velocity, but this often leads to unrealistic movement of the interfaces.
두 번째 더 중요한 이유는 계면에서 접선 속도가 불연속이되는 가능성에 관련이 있습니다. 압력에 대한 반응이 다르기 때문에 계면에서 기체와 액체의 속도는 일반적으로 크게 다릅니다. 가변 밀도 모델은 계면은 평균 속도로 동작하지만, 이는 계면의 움직임이 비현실적으로 되는 경우가 많습니다.
Even though the Variable-Density method is sometimes referred to as a VOF method, because is uses a fraction-of-fluid function, this designation is incorrect. For accurately tracking sharp liquid-gas interfaces it is necessary to actually treat the interface as a discontinuity. This means it is necessary to have a technique to define an interface discontinuity, as well as a way to impose the proper boundary conditions at that interface. It is also necessary to use a special numerical method to track interface motions though a grid without destroying its character as a discontinuity.
가변 밀도 방법은 유체 분율 함수를 사용하기 때문에 VOF 방법이라고도하지만 이것은 올바르지 않습니다. 날카로운 액체-가스 인터페이스를 정확하게 추적하려면 인터페이스를 실제로 불연속으로 처리해야합니다. 즉, 인터페이스 불연속성을 정의하는 기술과 해당 인터페이스에서 적절한 경계 조건을 적용하는 방법이 필요합니다. 또한 불연속성으로 특성을 훼손하지 않고 격자를 통해 인터페이스 동작을 추적하기 위해 특수한 수치 방법을 사용해야합니다.
Summary
A brief discussion of the various techniques used to numerically model free surfaces has been given here with some comments about their relative advantages and disadvantages. Readers should not be surprised to learn that there have been numerous variations of these basic techniques proposed over the years. Probably the most successful of the methods is the VOF technique because of its simplicity and robustness. It is this method, with some refinement, that is used in the FLOW-3D program.
여기에서는 자유 표면을 수치적으로 모델링 할 때 사용하는 다양한 방법에 대해 상대적인 장점과 단점에 대한 설명을 포함하여 쉽게 설명하였습니다. 오랜 세월에 걸쳐 이러한 기본적인 방법이 많이 제안되어 온 것을 알고도 독자 여러분은 놀라지 않을 것입니다. 아마도 가장 성과를 거둔 방법은 간결하고 강력한 VOF 법 입니다. 이 방법에 일부 개량을 더한 것이 현재 FLOW-3D 프로그램에서 사용되고 있습니다.
Attempts to improve the VOF method have centered on better, more accurate, ways to move fluid fractions through a grid. Other developments have attempted to apply the method in connection with body-fitted grids and to employ more than one fluid fraction function in order to model more than one fluid component. A discussion of these developments is beyond the scope of this introduction.
VOF 법의 개선은 더 나은, 더 정확한 방법으로 유체 점유율을 격자를 통과하여 이동하는 것에 중점을 두어 왔습니다. 기타 개발은 물체 적합 격자(body-fitted grids) 관련 기법을 적용하거나 여러 유체 성분을 모델링하기 위해 여러 유체 점유율 함수를 채용하기도 했습니다. 이러한 개발에 대한 논의는 여기에서의 설명 범위를 벗어납니다.
References
1965 Harlow, F.H. and Welch, J.E., Numerical Calculation of Time-Dependent Viscous Incompressible Flow, Phys. Fluids 8, 2182.
1969 Daly, B.J., Numerical Study of the Effect of Surface Tension on Interface Instability, Phys. Fluids 12, 1340.
1970 Hirt, C.W., Cook, J.L. and Butler, T.D., A Lagrangian Method for Calculating the Dynamics of an Incompressible Fluid with Free Surface, J. Comp. Phys. 5, 103.
1971 Nichols, B.D. and Hirt, C.W.,Calculating Three-Dimensional Free Surface Flows in the Vicinity of Submerged and Exposed Structures, J. Comp. Phys. 12, 234.
1974 Hirt, C.W., Amsden, A.A., and Cook, J.L.,An Arbitrary Lagrangian-Eulerian Computing Method for all Flow Speeds, J. Comp. Phys., 14, 227.
1975 Nichols, B.D. and Hirt, C.W., Methods for Calculating Multidimensional, Transient Free Surface Flows Past Bodies, Proc. of the First International Conf. On Num. Ship Hydrodynamics, Gaithersburg, ML, Oct. 20-23.
1980 Nichols, B.D. and Hirt, C.W., Numerical Simulation of BWR Vent-Clearing Hydrodynamics, Nucl. Sci. Eng. 73, 196.
1981 Hirt, C.W. and Nichols, B.D., Volume of Fluid (VOF) Method for the Dynamics of Free Boundaries, J. Comp. Phys. 39, 201.
많은 제품들이 모두 자신의 소프트웨어가 가장 적합하다고 말하기 떄문에, 사람들은 자신의 업무에 적합한 CFD 소프트웨어 선택에 어려움을 겪습니다. 그 이유는 유체 흐름 및 열 전달 분석을 위한 소프트웨어 패키지는 다양한 형태로 제공됩니다. 이러한 패키지는 물리적 근사치와 수치적 솔루션 기법이 크게 다르기 때문에 적합한 패키지를 선택하는 것이 어렵습니다.
아래 내용에서 올바른 CFD 소프트웨어를 선택할 때 고려해야 할 중요한 항목을 설명합니다.
Spillway’s tailrace over natural rock
1. 메싱 및 지오메트리
유한 요소 또는 “바디 맞춤 좌표”를 사용하는 솔루션 방법은 유동 영역의 기하학적 구조를 준수하는 해석용 그리드를 생성해야합니다. 정확한 수치 근사를 위해 허용 가능한 요소 크기와 모양으로 이러한 그리드를 생성하는 것은 쉽지 않은 작업입니다. 복잡한 경우 이러한 유형의 그리드 생성에는 며칠 또는 몇주의 노력이 소요될 수 있습니다. 일부 프로그램은 직사각형 그리드 요소만 사용하여 이러한 생성 문제를 제거하려고 시도하지만 흐름 및 열 전달 특성을 변경하는 “계단현상” 경계 문제를 해결해야 합니다. FLOW-3D는 FAVOR ™ (분수 면적 / 체적) 방법을 사용하여 기하학적 특성이 매끄럽게 포함된 생성하기 쉬운 직사각형 그리드를 사용하여 두 문제를 모두 해결합니다. 간단하고 강력한 솔리드 모델러가 FLOW-3D와 함께 패키지로 제공되거나 사용자가 CAD 프로그램에서 기하학적 데이터를 가져올 수 있습니다.
2. 운동량 방정식과 대략적인 흐름 모델
유체 운동량의 정확한 처리는 여러 가지 이유로 중요합니다. 첫째, 복잡한 지오메트리를 통해 유체가 어떻게 흐를지 예측할 수 있는 유일한 방법입니다. 둘째, 유체에 의해 가해지는 동적 힘 (즉, 압력)은 모멘텀을고려하여야만 계산할 수 있습니다. 마지막으로, 열 에너지의 대류 이동을 계산하려면 개별 유체 입자가 다른 유체 입자 및 제한 경계와 관련하여 어떻게 움직이는지를 정확하게 파악할 수 있어야 합니다.
이것은 운동량의 정확한 처리를 의미합니다. 모멘텀의 보존을 대략적으로만 하는 단순화된 흐름 모델은 실제적인 유체 구성과 온도 분포를 예측하는데 사용할 수 없기 때문에 FLOW-3D에서는 사용되지 않습니다.
3. 액체-고체 열 전달 영역
액체와 고체 (예 : 금속-금형) 사이의 열 전달에는 계면 영역의 정확한 추정이 필요합니다. 계단 경계는 이 영역을 과대 평가합니다. 예를 들어, 실린더의 표면적은 27 %의 비율로 과대 평가됩니다. FLOW-3D 전 처리기의 각 제어 볼륨에 대해 FAVOR ™ 방법에 의해 정확한 계면 영역이 자동으로 계산됩니다.
4. 액체-고체 열 전달에 대한 볼륨 효과 제어
제어 볼륨의 크기는 액체 / 고체 인터페이스를 포함하는 제어 볼륨에서도 열이 흐르기 때문에 액체와 고체 사이에서 교환되는 열의 속도와 양에 영향을 미칠 수 있습니다. FLOW-3D에서는 액체-고체 인터페이스에서 열 전달 속도를 계산할 때 체적 크기와 전도도가 고려됩니다.
5. 암시성(Implicitness)과 정확성
비선형 및 결합 방정식에 대한 암시적 방법에는 각 반복에서 under-relaxation 특성이 있는 반복 솔루션 방법이 필요합니다. 이 동작은 일부 상황에서 심각한 오류 (또는 매우 느린 수렴)를 일으킬 수 있습니다 (예 : 큰 종횡비로 제어 볼륨을 사용하거나 실제로 중요하지 않은 효과를 예상하여 암시성이 사용되는 경우).
FLOW-3D에서는 계산 노력FLOW-3D에서는 계산 작업이 덜 필요하기 때문에 가능한 경우 언제나 명시적 수치 방법을 사용하며, 수치 안정성 요구 사항은 정확도 요구 사항과 동일합니다. Implicit vs. Explicit Numerical Methods 문서에서 자세히 알아보세요.
6. 대류 전송을 위한 암시적 수치 방법 (Implicit Numerical Methods)
임의적으로 큰 시간 단계 크기를 계산에 사용할 수 있는 암시적 수치 기법은 CPU 시간을 줄이는데 널리 사용되는 방법입니다. 불행히도 이러한 방법은 대류 해석에 정확하지 않습니다. 암시적 방법은 근사 방정식에 확산 효과를 도입하여 시간 단계 독립성을 얻습니다. 물리적 확산(예 : 열전도)에 수치적 확산을 추가하는 것은 확산 속도만 수정하기 때문에 심각한 문제를 일으키지 않을 수 있습니다. 그러나 대류 과정에 수치 확산을 추가하면 모델링되는 물리적 현상의 특성이 완전히 바뀝니다. FLOW-3D에서 시간 단계는 프로그램에 의해 자동으로 제어되어 정확한 시간 근사치를 보장합니다.
7. 이완 및 수렴 매개 변수 (Relaxation and Convergence Parameters)
암시적 근사를 사용하는 수치 방법은 하나 이상의 수렴 및 이완 매개 변수를 선택해야합니다. 이러한 매개 변수를 잘못 선택하면 발산 또는 수렴 속도가 느려질 수 있습니다. FLOW-3D에서는 하나의 수렴 및 하나의 이완 매개 변수만 사용되며, 두 매개 변수는 프로그램에 의해 동적으로 선택됩니다. 사용자는 수치해석 솔버를 제어하는 매개 변수를 설정할 필요가 없습니다.
8. 자유 표면 추적
액체-가스 인터페이스 (즉, 자유 표면)를 모델링하는 데 사용되는 두 가지 방법이 있습니다. 그 중 하나는 액체 및 가스 영역의 흐름을 계산하고 계면을 유체 밀도의 급격한 변화로 처리하는 것입니다. 일반적으로 밀도 불연속성은 고차 수치 근사를 사용하여 모델링됩니다.
불행히도, 이 치료는 몇몇 그리드 셀에 걸쳐 인터페이스가 매끄럽게 진행되도록 해주며, 그러한 인터페이스에 일반적으로 존재하는 접선 유속의 급격한 변화는 설명하지 않습니다. 또한 이 기법은 가스가 계산 영역으로 유입되는 액체로 대체될 경우 탈출 포트 또는 가스의 싱크로도 보완해야 합니다. 또한 이러한 방법은 일반적으로 유체의 비압축성을 만족시키기 위해 더 많은 노력을 기울여야 합니다. 가스 영역은 거의 균일한 압력 조정을 통해 솔루션 수렴 속도를 늦추는 경향이 있기 때문에 이러한 현상이 발생합니다.
FLOW-3D에서는 다른 기술인 VOF (Volume-of-Fluid) 방법이 사용됩니다. 이것은 인터페이스가 단계 불연속으로 긴밀하게 유지되는 진정한 3 차원 인터페이스 추적 체계입니다. 또한 선택적 표면 장력을 포함하여 수직 및 접선 응력 경계 조건이 인터페이스에 적용됩니다. 가스 영역은 사용자가 모델에 포함되도록 요청하지 않는 한 계산되지 않습니다.
FLOW-3D는 광범위한 산업 응용 분야 및 물리적 공정에서 액체 및 가스의 동적 거동을 연구하는 엔지니어를 위한 완전하고 다양한 CFD 시뮬레이션 플랫폼을 제공합니다. FLOW-3D는 자유 표면 및 다상 응용 분야에 매우 큰 강점을 가지고 있으며, 미세 유체 공학, 생물 의학 장치, 수자원 사회 기반 시설, 항공 우주, 소비재, 적층 제조, 잉크젯 인쇄, 레이저 용접, 자동차, 해양, 에너지 등 광범위한 산업에 사용됩니다. https://flow3d.co.kr에서 FLOW-3D를 살펴봐 주시기 바랍니다.
많은 문제에서, 유체 및 고체 영역의 내부 경계가 그 안에서 이동할 수 있도록하면서 공간에 고정 된 그리드를 유지하는 것이 유리합니다. 이는 리 메싱의 필요성을 피할 수 있으므로 이러한 경계의 형태에 급격한 변화가 발생할 때마다 적절합니다. 메시 생성도 크게 단순화되었습니다.
고정 그리드 내에서 유체 인터페이스, 침전물, 응고 된 유체 및 탄성 재료의 경계 이동을 모델링하기위한 다양한 접근 방식이 표시됩니다. 유체 경계의 이동은 VOF (Volume-of-Fluid) 방법의 변형으로 수행되며, 각 계산 셀에서 유체의 양을 나타내는 양이 고정 메시를 통해 조정됩니다.
퇴적물의 침식 및 퇴적은 퇴적물 수색 모델을 사용하여 계산됩니다. 국부적 인 침식 속도는 패킹 된 퇴적물 / 유체 경계면에 존재하는 국부적 인 전단 응력을 기반으로하며, 증착은 Stokes 유동 근사치로 예측됩니다.
Emptying of gravure cell (same cell dimensions as filling case); a three-dimensional perspective is shown. The transfer roll surface (block at top) is moving away from the gravure roll at 0.5m/s. The static contact of the fluid with all surfaces is 30°. The elapsed time is 150
충진 층 경계면은 퇴적물 농도와 퇴적물의 포장 분율에 따라 달라집니다. 용융 금속은 온도가 빙점 아래로 떨어지면 굳을 수 있습니다. 응고 된 “유체”는 동결 및 용융을 유발하는 열유속의 양으로부터 결정된대로 표면이 증가하거나 수축하는 고체처럼 처리됩니다.
탄성 응력은 응고 된 재료 / 공기 인터페이스를 예측하는 VOF 방법을 사용하여 동일한 고정 그리드 내의 운동량 균형에 탄성 응력 계산을 추가하여 응고 된 영역에서 계산됩니다.
매우 일시적인 흐름 문제의 경우 유체와 공극 공간 사이 또는 두 개의 혼합 불가능한 유체 사이에있는 유체 인터페이스는 문제의 역학에 따라 자유롭게 움직여야합니다.
한 가지 해결책은 인터페이스와 함께 변형되는 메시를 만드는 것입니다. 이것은 시뮬레이션 중에 인터페이스의 형태가 거의 변경되지 않는 상황에서 잘 작동합니다. 그러나보다 일반적인 경우에는 시뮬레이션 중에 새 메시를 반복적으로 생성해야하거나 변경되지 않은 메시 내에서 자유 표면 경계를 생성하는 방법이 필요합니다. 이 작업은 후자를 제시합니다. VOF (Vol-of-fluid) 함수는 자유 표면의 위치를 추적하는 데 사용됩니다. 또한이 함수는 곡률을 계산하여 표면 장력의 영향을 예측하는 데 사용됩니다.
증발하는 빗방울에서 남은 잔류의 물은 새로 씻은 자동차에서 좋지 못할 수 있습니다. 그러나, 동일한 증발 공정은, 예를 들어, 드롭 잔류 물이 인쇄 된 이미지 또는 텍스트의 일부가되는 잉크젯 인쇄에서 유리할 수있다. 그러나 동일한 증발 과정이 어떤 경우엔 도움이 될 수 있습니다 예를 들면, 잉크 찌꺼기가 인쇄 된 이미지나 텍스트의 일부가 되는 잉크젯 인쇄가 그렇습니다.
액체 방울의 증발로 인한 잔류의 물이 예상치 못한 방식으로 나타날 수 있습니다. 커피 링 얼룩이 잘 알려진 예이며, 커피의 잔류의 물이 물방울의 바깥 쪽 가장자리에 모여 얇은 원형 링 얼룩이 남습니다. 이 현상은 흥미로운 유체역학적인 과정의 결과입니다. 커피 링 얼룩이 형성 되려면 액체가 증착 된 고체 표면에 고정 된 접촉선이 있어야합니다. 고정 된 접촉선은 액체 방울이 고체 기판과 교차하는 액체 방울의 외부의 가장자리가 방울이 증발함에 따라 정지 상태를 유지함을 의미합니다. 증발은 기판의 열에 의해 발생하며 방울의 얇은 외부의 가장자리에서 가장 크게 생깁니다. 표면 장력은 액체가 증발하면서 손실 된 액체를 대체하기 위해 가장자리를 향해 발생하게 됩니다. 이는 결국 더 많은 용질을 가장자리로 운반하며 모든 액체가 증발 한 후, 결과적으로 커피 링 얼룩을 형성하게하는 더 높은 농도의 용질 잔류 물을 생성합니다.
모델링 접근법
FLOW-3D v12.0의 최신 업데이트로 인해 ‘접촉선의 고정’ 모델이 개발되었으며, 소프트웨어의 기능이 표면 장력 중심의 애플리케이션으로도 광범위하게 확장되었습니다. 표면 접촉의 고정 및 비고정 특성은 잉크젯 인쇄, 코팅 및 스프레이 냉각에서 중요한 역할을 합니다. 습윤 특성에 대한 표면 공법은 미세 유체 장치에서 액체 샘플의 이동을 제어하는 데 사용될 수 있습니다. 모델의 주요 특징은 방울의 가장자리를 고정 위치에 고정하는 수단을 제공하는 것입니다. 형상 구성 요소 및 하위 구성 요소중에 표면에 ‘고정’ 속성을 지정할 수 있습니다. 유체의 접촉선은 처음 표면과 접촉하는 곳에 고정됩니다. 전방 속도를 0으로 유지하면 고정이 적용됩니다. 유체는 접촉선과 표면을 따라 이동하는 것이 아니라 롤오버하여 접촉점을 지나야만 이동할 수 있습니다.
커피 링 얼룩 검증
그림 1은 평평한 수평 표면에 놓인 원형 물방울의 결과를 보여줍니다. 표면은 30 ℃의 일정한 온도로 유지됩니다. 초기 유체 온도는 20 ℃이고 주변 공극의 온도는 일정한 20 ℃입니다. 유체는 밀도 0.967 g/cm3, 점도 0.02022 poise, 비열 1.645e+07 cm2/s/K, 열전도도 1.2964e+4 g*cm/s3/K, 표면 장력 계수 33.15 g/cm2의 일반적인 잉크를 나타냅니다.
그림 1. 고정 된 접촉선을 사용하여 건조 공정 중의 물방울 모양의 변화.
액적 표면의 초기 곡률 반경은 7.5e-03 cm이고, 차지하는 공간은 반경 4.5e-03 cm의 원이며, 겉보기의 초기 접촉각은 37.87 도입니다. 그림 1-a를 참조하시기 바랍니다. 지정된 정적 접촉각은 0 도입니다.
정압에 의한 상변화 모델이 활성화됩니다. 공극 내의 증기 분압은 0이고 상변화 수용 계수는 Rsize = 0.01 입니다.
잉크가 건조될 때 기판 상에 고체가 잔류하는 물이 형성되는 것을 포착하기 위해 잔류 물 모델도 켜집니다. 유체에 용해 된 안료의 농도는 초기 농도 0.01 g/cm3 이고 최대 농도 rmax = 1.1625 g/cm3 에서 운반이 가능한 스칼라로 표시됩니다. 용해 된 안료는 질량 평균을 기준으로 안료의 단위질량당 0.05 poise의 속도로 유체의 순 점도를 향상시킵니다.
이 공정은 3.0 도의 방위 방향으로 하나의 셀에 걸쳐있는 축 대칭 원통형 메쉬로 모델링됩니다. (x 간격 = 6e-05 cm, z 간격 = 4e-05 cm.)
그림 1은 유체가 증발함에 따라 접촉선이 고정 된 상태를 유지하고 있음을 보여줍니다. 0 도의 정적 접촉각 조건은 액적의 중심을 향한 압력 구배를 가져오고, 이는 접촉선 방향으로의 유동을 생성합니다. 용해 된 안료의 농도는 증발로 인해 자유 표면 근처에서 증가하며, 흐름을 따라 농도는 접촉선을 향해 더욱 재분배합니다. (그림 2). 액체가 계속 증발함에 따라, 남아있는 액체의 안료 농도는 증가합니다. 농도가 최대 rmax에 도달하면, 과잉된 안료는 고체가 잔류하는 물로 전환됩니다.
그림2. g / cm3 단위의 안료 농도 및 t = 2.0ms에서의 흐름 패턴. 흐름은 고정 된 접촉선을 향하여 안료 농도가 증가합니다.
접촉선 근처의 유체가 먼저 건조되어 고체가 잔류하는 물이 남습니다. 해당 영역의 유체에 안료 농도가 높기 때문에 고체가 잔류하는 물의 특징인 ‘커피 링’ 패턴이 기판 표면에 생성됩니다. (그림 3 및 4). 안료의 총 질량(용해 + 건조 잔류 물)은 초기 질량의 0.025 % 이내로 보존됩니다.
그림 3. 모든 유체가 증발 된 후 기판 표면에 건조된 잔류 물의 분포 (단위 : g / cm3) . 가장 높은 농도는 고정 된 접촉선의 위치에 있으며, 이는 ‘커피 링’ 효과를 만들어냅니다.
그림 4. 유체가 완전히 증발 한 후 초기 액적의 반경을 따라 건조된 잔류 물의 예상 분포.
물방울 벽의 검증
그림5. 수직 벽에 고정 된 물방울의 변형 : t = 0 ms (파란색), t = 4e-02 ms (연한 파랑) t = 0.2 ms (빨간색). 해당 이미지는 “Effects of microscale topography”, Y.V.Kalinin, V.Berejnov and R. E. Thorne, Langmuir 25, 5391-5397. (2009). 에서의 이미지입니다.
접촉선 고정 응용의 두 번째 예는 수직의 벽에 고정 된 한 방울의 액체 알루미늄의 거동입니다. 유체 밀도는 2.7 g / cm3, 표면 장력 계수 200 g / cm2 및 점도 0.27 poise입니다. 정적 접촉각은 0 도입니다.
초기의 겉보기의 접촉각이 90도가 되도록 반경 0.5cm의 물방울을 수직 벽에 놓습니다 (그림 5). 7e+06 cm/s2의 중력 크기는 표면 장력의 복원 작용을 없애고 액적이 눈에 띄도록 변형시키기 위하여 인위적으로 향상되었습니다. 결과들은 비슷한 크기의 물방울에 대한 실험 결과와의 질적 비교를 포함하여 그림 5에서 보여줍니다.
요약
FLOW-3D의 접촉선 고정 모델은 표면 장력 및 벽의 접착 기능을 확장하여 표면 공법에서 복잡한 상호 작용을 모델링합니다. 접촉선 고정이 실제로 응용되는 분야에 관하여 더 많은 예시와 추가적인 참조를 찾으신다면여기에서 찾을 수 있습니다.
소용돌이-스프레이(Swirl-spray) 노즐은 화학 청소기, 의약품 및 연료에 액체를 분사하는 일반적인 방법입니다. 액체의 성공적인 분무화를 위해서는 노즐에 침투하는 공기 코어(air core)를 형성해야 합니다. CFD는 최적의 스프레이 콘을 위한 기하학, 스월 속도(swirl velocity) 및 유체 특성의 영향을 탐구하는 효과적인 방법입니다.
FLOW-3D simulation of a swirl spray nozzle
이 예에서는 2차원 축 대칭 스월 흐름(axisymmetric swirl flow)이 시뮬레이션되었습니다. 대칭 축을 따른 공기 코어가 노즐 전체 길이까지 거의 침투했습니다. 왼쪽 그림은 벡터가 평면에서 속도 분포를 나타내는 압력 분포입니다. 오른쪽 그림은 속도의 스월 성분에 의해 색상이 지정되고 빨간색은 더 높은 값을 나타냅니다.
스프레이 콘과 방울 크기의 눈금이 너무 넓기 때문에 스프레이의 전체 분자를 직접 계산할 수 없습니다. 또한, 원자화는 외부 동요, 노즐의 미세한 결함 및 기타 영향과 밀접하게 연관된 혼란스러운 과정입니다. 그러나 스프레이 콘이 노즐을 빠져나갈 때(즉, 벽 두께, 원뿔 각도, 축 속도 및 방위각 속도) 스프레이 콘의 특성을 예측할 수 있다는 것은 이러한 유형의 흐름 장치를 최적화하는 데 큰 도움이 됩니다.
모세관 흐름은 일반적으로 미세 유체 장치에서 발생합니다.예를 들어, 바이오 칩 설계에서는 한 곳에서 다른 곳으로 액체 용액을 전달하기 위해 긴 마이크로 채널이 자주 사용됩니다.입구 채널은 액체 저장소에 연결되고 표면 장력은 액체를 마이크로 채널로 끌어 당깁니다 (액체가 칩 표면에 “젖은”경우).이 페이지에서는 충진, 흡수 및 전환과 같은 모세관 흐름 분석에서 FLOW-3D의 특정 응용 분야를 다룹니다.
Marangoni flow in a dish of water that is heated at its center.
Marangoni flow는 중앙에서 데워진 물이 담긴 접시에 흐릅니다. 불균일한 표면 장력에 의해 생성 된 흐름은 20ºC의 초기 온도에서 0.75cm 깊이의 얕은 8.0cm 직경의 물 접시에 의해 입증됩니다. 원형 접시의 중앙에는 직경 0.5cm의 원통형 막대가 있습니다. 80 Cº의 온도로 가열하고 0.05 cm 깊이까지 수면에 담근다. 핫로드 근처의 물이 가열됨에 따라 표면 장력이 0.1678 dyne / cm / ºC만큼 감소하여 표면이 접시의 바깥 쪽 테두리쪽으로 후퇴합니다. Retraction는 처음에 표면에 뿌려진 질량없는 마커 입자로 표시됩니다.
Capillary Absorption
고체 물질의 기공에 모세관 흡수 때문에 액체와 고체 사이의 접착 발생합니다. 이 같은 흡수의 간단하면서도 유용한 시험은 핀란드 ABO Akademi 대학의 마르티 Toivakka에 의해 제안되었습니다. 테스트 기공은 ± 1.0 μm의 측면 벽 1.0 μm의 반경 원호입니다. 팽창 목에 연결된 넓은 2차원 채널로 구성되어 있습니다. 체적력의 부재 하에서, 표면장력 과 wall adhesion pull liquid 는 액체와 고체 사이의 static contact angle에 의해 결정됩니다. 첨부된 그림은 FLOW-3D가 올바르게 특정 접촉 각도 (유체는 적색표현) 충전 레벨을 계산하는 것을 나타냅니다.
Thermocapillary Switch
액체의 작은 덩어리나 가벼운 빔의 경로에서 움직이는 굴절, 혹은 반사로 다른 길로 리디렉션 할 수 있습니다. 이 개념은 특히나 한번 빔 내부 반사로 인해 갇혀 있는 섬유에 들어가 광학 섬유로 연결에서 매력적입니다. 어떠한 복잡성의 광 회로를 만들려면, 하나의 광섬유에서 다른 가벼운 방향을 바꿀 수 있는“스위치”를 둘 필요가 있습니다.
The animation above shows a FLOW-3D simulation of a drop of water in a 14mm-wide channel that is being heated at the bottom.
Capillary Filling
모세관 충전 과정을 이해하는 것은 칩 설계에 중요합니다.. 액체 흐름 통로의 다른 형상 포획 기포의 가능성 등의 충전 공정의 기술은, 같은 챔버와 칩의 내부 구조를 배치 기둥 분할하고, 밸브 결합에 설계자 안내 등 다양한 모세관 충전 동작이 발생할 수 있습니다.
시뮬레이션은 아래의 모세관 작용의 분석 예측의 유효성을 검사합니다. 모세관 채우기는 정확하게 표면 장력과 중력에 의해 균형을 잡습니다.이것은 FLOW-3D에 의해서 정확하게 예측되는 기본적인 과정입니다.
다공성 매체에서의 유체 수송을 수치적으로 모델링하는 것은 어려운 일이 될 수 있지만, FLOW-3D에는 다공성 물질과 관련된 문제를 해결하기 위한 많은 중요한 기능이 포함되어 있습니다. FAVOR™ 기술에는 사용자가 연속적인 다공성 미디어를 나타낼 수 있도록 필요한 다공성 변수가 포함되어 있습니다. FLOW-3D를 사용하면 포화 및 불포화 유량 조건을 모두 시뮬레이션할 수 있습니다. 전력 법칙 관계를 통해 사용자는 불포화 유량 조건에서 모세관 압력(capillary pressure)과 포화도 사이의 비선형 관계를 모형화할 수 있습니다.
별도의 주입 및 배출 곡선을 사용하여 이력 현상을 모델링할 수 있습니다. 서로 직접 접촉하는 경우에도 서로 다른 다공성, 투과성 및 습윤성 특성을 서로 다른 장애물에 할당할 수 있습니다. 투과성은 흐름 방향에 따라 지정할 수 있으므로 다공성 매체의 비등방성 동작을 모델링할 수 있습니다. 유체와 다공성 매체 사이의 열 전달이 고려될 수 있습니다.
혈액, 케첩, 치약, 샴푸, 페인트 및 로션과 같은 비 뉴턴 유체는 점도가 다양한 복잡한 유변학을 가지고 있습니다. FLOW-3D는 변형 및 온도에 따라 달라지는 비 뉴턴 점도를 가진 유체를 모델링합니다. 전단 및 온도 의존 점도는 Carreau, 거듭 제곱 법칙 함수 또는 단순히 표 형식 입력을 통해 설명됩니다. 일부 폴리머, 세라믹 및 반고체 금속의 특성인 시간 의존적 또는 요 변성 거동(thixotropic behavior)도 시뮬레이션 할 수 있습니다.
Hand Lotion Pump
핸드 로션 펌프는 종종 몇 가지 설계 문제와 관련이 있습니다. 펌프가 공극을 막지 않고 효과적으로 작동하고 로션을 연속적으로 생성하는 것이 중요합니다. 좋은 디자인은 노력을 덜 필요로하며 이상적으로는 로션을 원하는 위치로 향하게합니다. FLOW-3D의 움직이는 물체 모델은 노즐이 아래로 밀리는 것을 시뮬레이션하여 저장소의 로션을 가압하는 데 사용됩니다. 로션의 압력과 로션을 추출하는 데 필요한 힘을 연구 할 수 있습니다. 동일한 고정 구조화 된 메시 내에서 여러 설계 변수를 쉽게 분석 할 수 있습니다.
FLOW-3D’s TruVOF method accurately captures the pulsating lotion as the ball regulates the frequency of dispensing lotion.
식품 가공 산업은 분사 장비를 최적으로 설계 및 제조하기 위해 일반적으로 뉴턴이 아닌 유체, 슬러리, 고형물과 유체의 혼합물 등 복잡한 유체를 관리하기 위한 다양한 요구사항을 가지고 있습니다. 이는 상업용 등급 장비의 일관성 및 내구성과 품질에 필수적입니다. 또한, 포장 디자인의 혁신은 한 제품을 다른 제품과 명확하게 구별할 수 있습니다. 예를 들어, 꿀, 케첩 또는 크리머(creamer)를 깨끗하고 정확하게 분사하는 것은 소비자가 상점에서 선택하는 것일 수 있습니다. 운송 및 보관 요구 사항은 모양을 보다 효율적으로 엔지니어링하고 컨테이너 자재를 더 많이 선택해야 합니다. 1.5리터의 물 또는 세탁 세제를 이동 또는 떨어뜨리는 동안 유체 하중은 업스트림 설계의 중요한 부분이 될 수 있습니다.
Velocity contours of a non-Newtonian fluid such as ketchup out of a slit nozzle.
꿀, 옥수수 시럽, 치약과 같은 점성 액체는 보통 단단한 표면에 접촉할 때 코일을 형성하는 경향을 보입니다. 이러한 효과는 관찰하기에 흥미롭고 재미있지만, 제품 안에 공기가 들어가 포장을 어렵게 만들 수 있는 포장 공정에서는 달갑지 않을 수 있습니다.
코일링이 발생하는 조건은 유체의 점성, 유체가 떨어지는 거리 및 유체의 속도에 따라 달라집니다. FLOW-3D는 다양한 물리적 프로세스 매개변수를 연구하기 위한 정확한 도구를 제공하여 효율적인 프로세스를 설계하는 데 도움이 됩니다.
화장실이 어떻게 작동하는지 궁금한 적이 있습니까? 사실 꽤 복잡합니다. 손잡이를 밀면 물이 용기를 채우기 시작합니다. 용기의 유체 레벨이 트랩 상단 (보울 뒤) 위로 올라가면 위어 유형의 흐름이 시작됩니다. 흐름이 충분히 빠르면 트랩 상단에 거품이 형성되어 사이펀이 생성됩니다. 그 시점에서 사이펀은 용기에서 물을 빼내고 변기가 내립니다.
많은 지역에서 물 절약은 중요한 문제이며 가정과 상업용 모두에 저 유량 화장실이 필요합니다. 그러나 화장실이 첫 번째 시도에서 작업을 완료하지 못하면 물 절약 목표가 실패합니다. FLOW-3D는 최적의 결과를 얻기 위해 다양한 설계를 모델링하는 데 사용할 수 있습니다.
Toilet Flushing Examples
아래 3D 애니메이션에서 FLOW-3D는 물 동작의 세척 순서를 보여줍니다. 물의 두 영역이 공과 함께 초기화됩니다. 공은 6 자유도의 완전 결합 유체-고체 모션을 시뮬레이션하기 위해 움직이는 물체 모델(GMO)을 사용하여 모델링됩니다. 중력은 수세식 탱크에서 물을 용기로 밀어 넣습니다. 분석은 정체 영역과 공이 영역을 벗어나는 기간을 나타내는 흐름 프로파일과 압력 윤곽을 보여줍니다. 공 대신 다른 질량과 모양을 사용할 수 있습니다. 플러싱 과정에서 잔여 물도 분석 할 수 있습니다.
아래의 횡단면 플롯은 수조의 흐름 재순환과 상세한 흐름 프로필을 보여줍니다. Collision 모델은 규정된 반발 및 마찰 계수를 기반으로 바운싱을 예측하는 공을 시뮬레이션하는 데 사용되었습니다. 물과 공기 사이의 일시적인 예리한 경계면은 FLOW-3D의 TruVOF 방법을 사용하여 잘 유지됩니다.
재료 비용을 줄이고 사이클 시간을 개선하기 위해 소비재 회사는 슬로 싱, 튀기 및 공기 혼입을 포함한 많은 자유 표면 유체 문제를 처리해야합니다.
Predicting Entrained Air in a Bottle Filling Example
혼입된 공기는 생산 라인에서 컨테이너가 채워질 때 액체의 부피를 증가시킬 수 있습니다. 아래 왼쪽 이미지는 높이가 약 20cm인 병에 1.2 초 동안 채우는 것을 보여줍니다. 색상 음영은 액체에서 공기의 부피 비율을 나타냅니다. 병에서 짧은 시간과 높은 수준의 혼합으로 인해 공기가 표면으로 올라와 빠져 나갈 시간이 없었습니다. 그러나 오른쪽 이미지에서 볼 수 있듯이 약 1.7 초의 추가 시간이 지나면 표면으로 상승하는 공기로 인한 액체 부피 감소가 명확하게 보입니다. FLOW-3D의 드리프트 플럭스 모델을 사용하면 액체의 기포와 같은 성분을 분리하여 분리 할 수 있습니다.
Air entrainment (left) and separation of air and liquid (right)
In by 9, out by 5 – Rapid evaluation of Tide® bottle filling
FLOW-3D를 사용하여 새로운 Tide 병 디자인의 채우기를 모델링하는 방법을 설명하는이 기사는 The Procter and Gamble Company의 기술 부문 책임자 인 John McKibben이 기고했습니다.
오전 9시에 긴급한 이메일을 받았다고 상상해보십시오.
새로운 Tide® 병 디자인 중 하나가 핸들을 채우고 충전 장비에 문제가있을 수 있음을 방금 깨달았습니다. 프로토 타입 병도없고 몇 주 동안도 없을 것입니다. 디자이너와 소비자는 디자인의 모양을 좋아하지만 그것이 채우는 방식은 우리 생산 시설의 쇼 스토퍼가 될 수 있습니다. 이 상황을 접했을 때 저는 3D 지오메트리 (그림 1)의 스테레오 리소그래피 (.stl) 파일을 요청하여 응답을 시작했고 제가 할 수있는 일을 확인했습니다. FLOW-3D는 .stl 파일을 사용하여 지오메트리를 입력 할 수 있으며 채우기에 대한 자유 표면 문제를 해결할 수 있어야한다는 것을 알고있었습니다. 나는 이것이 잠재적 인 문제에 대한 좋은 질적 이해를 제공 할 것으로 기대했지만,이 응용 프로그램에 대해 얼마나 정확한지에 대해서는 약간 불확실했습니다.
Setting up and Running the Simulation
오후 1 시경에 지오메트리 파일, 유량 및 유체 속성을 받았습니다. 몇 시간 내에 시뮬레이션이 실행되어 예비 결과를 제공했습니다. 저는 제 고객을 초대하여 결과를 간단히 살펴 보았고 그는 “보스의 상사”도 함께 살펴 보았습니다. 그래서 저녁 5 시까 지 예비 결과를보고 원래 우려 사항이 문제가 아니라고 판단했습니다.
그러나 결과는 몇 가지 다른 질문을 제기했습니다. 핸들을 채우면 유입되는 유체 분사가 많이 분리되었습니다. 나는 이것이 동반 된 공기와 거품의 양을 증가시킬 것이라는 것을 알고 있었다 (우리는 결국 세탁 세제를 채우고있다). FLOW-3D 공기 혼입 모델을 테스트하기로 결정했습니다. 이 모델은 원래 난류 제트 용으로 개발되었으며,이 층류 문제를 볼 때 얼마나 잘 수행 될지 확신 할 수 없었습니다.
Figure 2: Filled resultsExperimental comparison of bottle filling model with and without the air entrainment model, courtesy of The Procter & Gamble Company.
그림 2는 공기 유입 모델이 있거나없는 병 충전 모델의 결과를 보여줍니다. 혼입 된 공기가 포함되면 충전 레벨이 크게 증가합니다. 혼입 된 공기가 병 상단에서 액체를 밀어 내지는 않지만 공기 혼입 정확도를 확인해야 할만큼 충분히 가깝습니다.
그림 3은 몇 주 후에 실행 된 실험의 이미지와 공기 혼입 수준을 비교합니다 (시제품 병이 제공되었을 때). 제트 분리 및 충진 수준의 정 성적 일치는 우수하며 시뮬레이션이 병 설계를 선별하기에 충분히 정확하다는 것을 확인했습니다.
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.
LNG 선과 같은 전 세계 항해 선박의 내부 슬로싱 운동에 의해 유발되는 가속 및 하중은 이러한 선박의 안전 설계에 중요한 요소입니다. 선박은 이러한 파도 슬로싱 역학으로 인해 상당한 내부 강제력을 경험할 수 있으며,화물 탱크는 격리 시스템 및 지지 구조물에 추가 하중을 경험할 수 있습니다. FLOW-3D의 비관성 기준 프레임 모델을 사용하면 컨테이너에서 유체 모션을 정확하게 추적하기 위해 복잡한 모션 매개 변수를 규정 할 수 있습니다. FLOW-3D는 연료 탱크의 액체화물과 추진체 움직임을 정확하게 예측합니다.
슬래밍 분석과 “그린 워터”(파동 스프레이 또는 선체 오버 토핑의 결과로 데크를 덮는 물)는 FLOW-3D의 일반적인 응용 분야이며, 이러한 문제에 대한 FLOW-3D의 TruVOF 접근 방식은 엔지니어에게 고유 한 기능을 제공합니다.
이 시뮬레이션은 FLOW-3D로 캡처한 것처럼 파도로 움직이는 LNG 유조선의 복잡하고 완전히 결합된 동작을 보여줍니다. 탱크에서 유체의 슬로싱은 선박의 역학에 영향을 미치며, 여기에는 bilge keels 과 bulbous bow가 포함되어 입사파에서 안정성을 유지하는데 도움이됩니다. 또한 탱크의 유체 슬로싱은 예상대로 선박의 움직임에서 위상 이동이 있습니다. FLOW-3D의 움직이는 물체 모델, 밀도 평가 모델 및 파동 생성 경계 조건은 해양 엔지니어가 유사한 문제를 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다.
광유체학(Optofluidics)은 광학 분야와 미세유체학 분야를 합친 것입니다. 대부분의 광유체 응용은 렌즈를 만들기 위해 다양한 굴절률의 유체를 사용하는 것을 포함합니다. 이 접근 방식의 주요 장점은 렌즈의 동적 재구성 가능성입니다. 또한, 미세 유체 흐름은 이전에는 달성할 수 없었던 해상도를 달성하는 현미경에 이 기술을 쉽게 통합할 수 있도록 합니다. 마이크로 유체 소자에 빛을 집중시키는 마이크로 유체 소자 분야에서는 광학적 특성화가 필요한 랩온 어 칩 애플리케이션에 중요합니다. 마이크로 채널에서 나오는 빛의 효율적인 조명과 반사는 장치의 성능에 매우 중요합니다.
FLOW-3D는 L2 (Liquid core-liquid cladding) 렌즈와 같은 미세 유체 렌즈의 형성과 관련된 유체 역학을 시뮬레이션하는 데 사용됩니다.
신속하고 반복적이며 정밀한 액적 생성 및 증착, 작은 피처의 인쇄 또는 패턴 화 (예 : l = 10-3-1 mm), 분무를 통해 제어되고 균일 한 두께로 박막을 형성하는 것이 매우 중요합니다.
다양한 이전 및 새로운 산업 응용 프로그램 (1-5). 액체 이동 및 액적 형성 / 증착 공정에는 복잡한 자유 표면 흐름과 자발적인 모세관 구동 불안정, 얇아 짐 및 핀치 오프 (1-5)를 겪는 원주 형 목의 형성이 포함됩니다. 단순한 뉴턴 유체 및 비탄성 유체에 대한 액적 형성 및 액체 전달을 분석하기위한 실험적, 이론적 및 1 차원 시뮬레이션 연구를 사용하여 이루어진 진전에도 불구하고 인쇄 및 스프레이에 대한 기계적 이해는 여전히 어려운 과제입니다.
현재 계산 노력의 주요 동기는 FLOW-3D에 포함 된 VOF (체적-유체) 접근 방식을 사용하여 뉴턴 유체의 핀치 오프 역학에 대한 기계 론적 이해를 얻을 수있는 가능성을 조사하는 것입니다. 우리는 계산 분석이 자기 유사 모세관 얇아 짐 및 핀치 오프 역학을 결정하는 모세관, 관성 및 점성 응력의 복잡한 상호 작용을 포착 함을 보여줍니다. 뉴턴 유체의 낙하 형성 및 분리를 위해, 우리는 이론 및 1D 시뮬레이션 (1-7)뿐만 아니라 실험 (1, 1)에서 예상되는 범용 스케일링 법칙을 사용하여 계산 분석에서 얻은 자기 유사 목 진화를 설명 할 수 있음을 보여줍니다.
2, 8-12). 이러한 프로토 타입 흐름을 시뮬레이션하는 데있어 우리의 성공은 FLOW-3D를 사용하여 유한 시간 특이점, 위성 낙하 형성 및 더 복잡한 형상의 인쇄 가능성에 대한 신중한 계산 분석을 위해 필요한 단계이며 설명이나 연구가 훨씬 더 어렵습니다. 1D 모델과 실험을 사용합니다.
표면 장력의 온도 의존성은 유체 방울을 패턴 있는 표면 위로 전달하는 데 사용될 수 있습니다. 표면은 유체 방울이 친수성-수소성 인터페이스에 의해 형성된 채널을 따르도록 제한되도록 친수성 또는 친수성 접촉 각도로 패턴화됩니다. 또한 프로그램 가능한 방식으로 가열된 마이크로 히터의 배열은 열전압 작동을 유발하여 유체 방울을 뜨거운 영역에서 차가운 지역으로 유도합니다. 아래 이미지는 문제 설정의 상단 및 단면 뷰(Anton A)를 보여줍니다. Darhuber 외.) 다음에 Flow-3D를 설정합니다.
Top-view of a liquid droplet moving along a hydrophilic microstripe. The array of Ti-resistors (shown in light gray) beneath the hydrophilic stripes locally heat the droplet thereby modifying the surface tension and propelling the liquid toward the colder regions of the device surface. The dark gray stripes represent the leads and contacts (Au) for the heating resistors.Cross-sectional view of a portion of the device containing two micro-heaters and an overlying droplet.
더 차가운 표면 온도 영역은 인접한 따뜻한 지점보다 더 높은 표면 장력을 유지하여 액체를 당기는 접선 표면 힘을가합니다. 부분적 습윤 (접촉각> 0) 표면은 전체 습윤 표면 (접촉각 = 0)에 비해 부피 손실이 적은 유체 수송을 허용하기 때문에 바람직한 옵션입니다.
Top view of the setup in FLOW-3D showing three microheaters in pink, yellow and blue respectively. The central hydrophilic strip is shown in black with a fluid (water) droplet in sky blue.
아래 애니메이션은 완전히 젖은 표면과 부분적으로 젖은 표면의 비교를 보여줍니다. 예상대로 완전히 젖은 표면은 부분적으로 젖은 표면보다 액적을 더 평평하게 (그리고 더 많이 퍼지게) 만듭니다. 히터가 한 번에 하나씩 활성화되면 물방울이 더 차가운 영역으로 이동됩니다. 더 많은 유체가 남겨질수록 시뮬레이션이 끝날 때까지 완전히 젖은 표면은 더 많은 유체 볼륨을 잃는 것을 볼 수 있습니다. 따라서 부분적으로 젖은 표면은 유체 손실을 줄이기위한 더 바람직한 옵션입니다. 두 경우 모두 소수성 표면으로 둘러싸인 중앙 친수성 스트립으로 인해 물방울이 중앙에 머물러야합니다.
Animation of the results post-processed in FlowSight.
References
Anton A. Darhuber, Joseph P. Valentino, Sandra M. Trian and Sigurd Wagner, Thermocapillary Actuation of Droplets on Chemically Patterned Surfaces by Programmable Microheater Arrays, Journal of Microelectrochemical Systems, Vol. 12, No. 6, December 2003
유전 영동은 분극성 입자에 힘을 생성하여 균일하지 않은 전기장 (일반적으로 AC 전기장)에서 움직임을 유도합니다. 유전 영동력은 마이크로스케일 및 나노스케일 바이오 입자를 특성화, 처리 또는 조작하는 데 사용할 수 있습니다. 여기에는 세포, 바이러스, 박테리아, DNA 등의 분류, 포획 및 분리가 포함될 수 있습니다. 유전 영동은 FLOW-3D에서 완전히 설명 할 수 있으며 날카로운 인터페이스가 있거나 없는 단일 유체 또는 2 유체 흐름과 같이 코드에서 사용할 수있는 다른 모든 유체 흐름 옵션과 함께 활성화 될 수 있습니다.
Electro-wetting
전도성 액적에서 액체와 전극 사이에 인가되는 얇은 유전체 코팅 전위를 갖는 전극 상에 배치되면, 드롭 평면화와 전극 표면 확산이 일어납니다. 이 현상은 종종electro-wetting라 부릅니다. 현상은 전하 층의 발달과 관련되어 있으므로, 외부 전기장을 그들을 이동, 합체, 깨지거나 하는 원인을 조작하기 위해 사용될 수 있습니다.
Lab-On-Chip Electro-wetting Applications
Lab-on-chip 기반electro-wetting 은 분리된 물방울을 조절할 수 있어 설계자들이 복잡한 절차를 전통적인 실험실 장치를 달지만 훨씬 작은 volumes 으로 비슷한 실험을 수행할 수 있습니다. 이러한 기기는 효율적으로 운송, 병합되어 있으며 분리된 물방울들이 요구합니다. FLOW-3D는 사용자가이 장치를 조작하는 데 사용되는 기하학적 파라미터들 및 전압의 영향을 시뮬레이션 할 수 있도록 하여 설계 프로세스에 유용한 도구가 될 수 있습니다.
아래의 애니메이션은 수송 시뮬레이션 병합 및 분할 방울에 FLOW-3D의 기능을 보여줍니다. Lab-on-chip은 약 300 ㎛로 분리 된 두 개의 평행 한 플레이트로 구성됩니다. 바닥 판은 방울을 조작하기 위해 사용되는 그 안에 삽입 된 전극을 보유하고 있습니다. 액 적은 물 (약간 도전성) 실리콘 오일에 의해 둘러싸여 있습니다. 액체 방울의 부피가 800nl 관한 것입니다.
This lab-on-a-chip electrowetting simulation demonstrates an electric field being applied in order to split a small droplet.
Here an electric field is being applied in order to merge two small droplets.
This simulation shows an electric field being applied to a small droplet to control its motion.
연속 미세 유체와 달리 액적 기반 미세 유체는 개별 볼륨의 유체만 조작합니다. 마이크로 스케일 액적 시스템은 액적 역학에 대한 깊은 이해가 있는 경우 높은 처리량을 허용 할 수도 있습니다. 전산 유체 역학은 이러한 시스템의 동작을 이해하고 예측하는데 매우 유용한 도구입니다. 수치 시뮬레이션을 통한 액적 역학 연구는 잉크젯 기술의 확산에 중요한 역할을했습니다. 지난 10 년 동안 FLOW-3D는 상업 및 학술 응용 분야 모두에서 이러한 연구에 선호되는 분석 도구로 확립되었습니다. FLOW-3D는 음향 유도 잉크젯, 피에조 잉크젯, 열 거품 잉크젯 및 기타 여러 유형을 연구하는데 사용되었습니다.
강력한 표면 장력 모델과 성공적인 잉크젯 모델링 이력을 갖춘 FLOW-3D는 자연스럽게 액적 기반 미세 유체 공정 모델링으로 확장됩니다. FLOW-3D는 오늘날 다른 응용 분야 중에서도 정밀 액적 생성, 정밀 액적 증착, 액적 병합, 액적 분리, 액적 움직임, 흐름 집중, 잉크젯 인쇄 및 액적 T 접합을 시뮬레이션하는 데 사용됩니다.
Electrowetting은 전기장을 사용하여 표면 습윤 특성을 변경하는 과정입니다. Digital microfluidics는 전기 습식이 개별 유체 방울을 제어하고 조작하는데 사용되는 미세 유체 분야입니다. 이 아이디어는 디지털 마이크로 일렉트로닉스에서 영감을 얻었지만 전류 대신 이산 (또는 디지털화 된)액적을 사용하여 특정 시간 내에 특정 거리에 포함된 특정 양의 유체 또는 반응물을 이동합니다. 디지털 마이크로 플루이딕스는 높은 재구성 가능성과 대규모 병렬화를 통해 프로세스 속도를 높일 수있는 능력 때문에 다양한 바이오칩 설계에서 응용 분야를 찾습니다.
가장 중요한 표면 습윤 특성은 유체와 표면 사이의 접촉각입니다. FLOW-3D의 강력한 표면장력 모델은 전기 운동 모델과 함께 유전 영동, 열 모세관 작동 (온도에 따른 표면 장력을 통한 작동) 및 전기 습윤 자체와 같은 디지털 미세 유체 공정에서 습윤 역학을 포착하는 데 사용됩니다.
FLOW-3D는 코팅 성능 향상에 관심이있는 엔지니어에게 이상적인 수치 모델링 기능을 많이 갖추고 있습니다. 전산 시뮬레이션은 코팅 흐름에 영향을 미치는 여러 물리적 과정의 상대적 중요성과 효과를 연구 할 수있는 훌륭한 방법입니다. 물리적인 테스트에서 항상 프로세스를 분리하거나 해당 프로세스의 크기를 임의로 조정할 수있는 것은 아닙니다. 여기에서는 리 볼렛 형성(rivulet formation), 핑거링(fingering), 증발, 거친 표면에서의 접촉선 이동 및 유체 흡수와 관련하여 정적 및 동적 접촉각에 대하여 FLOW-3D의 처리에 대해 설명합니다.
정적 및 동적 접촉각(Static and Dynamic Contact Angles)
FLOW-3D는 정적 접촉각의 함수로 동적 접촉각을 정확하게 계산하고 입력으로 설정하며 자유 표면 인터페이스에서 작용하는 관련된 힘을 정확하게 계산하여 유체의 소수성을 캡처 할 수 있습니다. 아래 시뮬레이션은 물방울이 경사를 따라 내려갈 때 정적 접촉각이 동적 접촉각에 미치는 영향을 보여줍니다.
흡수(Absorption)
종이 기판에 액 적의 충격 및 흡수는 전산 유체 역학 소프트웨어를 사용하여 연구 할 수 있습니다. 여기서 FLOW-3D는 섬유층에서 물방울 충돌을 시뮬레이션하는데 사용되며 표면 장력, 접촉각 및 점도와 관련된 유체 전면의 전파를 살펴 봅니다.
아래의 FLOW-3D 시뮬레이션에서, 낙하는 직경이 40 미크론이며 초기 하향 속도는 300 cm / s입니다. 기재는 종이이고, 기공률이 30 % 인 20 미크론 두께입니다.
액체 필름의 핑거링(Fingering in Liquid Films)
FLOW-3D에서 동적 접촉선은 동적 접촉각이나 접촉선의 위치를 지정할 필요없이 직접 모델링됩니다. 이는 소량의 유체에서 유체에 영향을 미치는 모든 동적 힘을 포함하는 수치 모델을 사용하여 수행됩니다. 정적 접촉각은 액체-고체 접착력을 특성화 하는데 사용됩니다.
액체 시트의 핑거링. 왼쪽은 0 °, 오른쪽은 70 °
여기서, 이러한 접근법의 힘의 적용은 경사 표면 아래로 흐르는 액체 필름에서 관찰 된 핑거링에 의해 제공됩니다. 실험적 관찰에 따르면 두 가지 뚜렷한 핑거링 패턴이 발생합니다. 첫 번째 패턴은 작은 정적 접촉각(즉, 습윤 조건)이며 상하한이 모두 하향으로 움직이는 쐐기형 핑거를 나타냅니다. 두 번째 패턴은 큰 정적 접촉각(즉, 습윤 조건이 열악함)이며 가장 균일한 폭을 가진 긴 핑거이고 가장 큰 한계점은 하향으로 움직이지 않는 것이 특징입니다.
증발 효과(Evaporative Effects)
퇴적(Deposit)
분산 된 고체 물질을 함유하는 액 적은 고체 표면에서 건조 될 때, 함유하고 있는 고체 물질을 침전물로서 남깁니다. 이 침전물의 형상이 많은 인쇄 공정, 청소 및 코팅 공정에 중요한 영향을 미칩니다. 한 종류의 퇴적물의 전형적인 예는 위의 이미지와 같이 엎질러 진 커피 패치의 둘레를 따라 링 얼룩이 형성되는 “커피 링” 문제입니다. 이 유형의 링 침전물은 액체의 증발로 인한 표면 장력 구동 흐름의 결과로, 특히 낙하 둘레에서 발생합니다.
건조(Drying)
FLOW-3D의 증발 잔류 액체 모델은 건조 후 톨루엔으로 형성된 잔류된 물의 3D형상을 시뮬레이션합니다. (30 배 확대)
건조는 코팅 공정의 중요한 부분입니다. 하지만 건조의 결함으로 잘 도포 된 코팅을 완전히 취소 할 수도 있습니다. 건조 중에 온도 및 용질 구배는 밀도 및 표면 장력 구배로 인해 코팅 내 유동을 유도 할 수 있으며, 이는 코팅 품질을 잠재적으로 파괴 할 수 있습니다. FLOW-3D의 증발 잔류 물 모델을 사용하면 건조로 인한 흐름을 시뮬레이션하고 값 비싼 물리적 실험에 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다.
모델링 링 형성(Modeling Ring Formation)
증발에 의해 접촉 라인에서 생성 된 흐름 시뮬레이션
윗쪽 그림에서 FLOW-3D는 증발이 가장 큰 접촉선에서의 증착으로 인해 에지 피닝(edge pinning)이 발생함을 보여줍니다. 증발은 증발로 인한 열 손실로 인해 액체를 냉각시킵니다 (색상은 온도를 나타냄). 동시에 고체 표면은 전도에 의해 액체를 가열합니다. 접촉선 주변에서 증발이 가장 커서, 액체가 접촉선을 향해 흘러 정적 조건을 재설정합니다. 최종 결과는 액체가 완전히 증발하는 액체 가장자리에 현탁 된 고체의 증착입니다.
참고 [1] Deegan, R., Bakajin, O., Dupont, T. et al. Capillary flow as the cause of ring stains from dried liquid drops, Nature 389, 827–829 (1997).
생물학에서 물질을 한 장소에서 다른 장소로 운반하거나 수백 개의 검사를 병렬로 수행하기 위해 사용하는 미세 유체 회로 장치 분야에서 최근 발전하고 있습니다. 일반적으로 이러한 회로는 특정 논리(AND, OR, XOR 등) 또는 여러 로직의 조합을 기반으로 합니다. 따라서 이러한 회로를 마이크로유체 논리 회로라고도 합니다. 전자 회로와 유사하게 오일은 채널과 공압 밸브를 통과하며 압력 디퍼렌셜에 의해 구동됩니다(전자 회로의 기존 전위/전압 디퍼렌셜과는 대조적으로). FLOW-3D의 움직이는 물체 모델은 유체 흐름과 결합되어 공압 밸브의 움직임을 시뮬레이션할 수 있습니다.
Simulation of a pneumatic latching valve used in microfluidic demultiplexer. The animation starts at stage 3 – the open stage, and finally evolves to stage 7 – the closed stage.
균일 한 자기장에서 자성 입자는 자화되어 쌍극자-쌍극자 상호 작용으로 인해 사슬 모양의 미세 구조로 조립됩니다. 조립된 체인은 외부 필드의 방향에 맞춰 정렬되는 경향이 있습니다. FLOW-3D를 사용한 이 분석에서는 superparamagnetic beads의 초기 무작위 분포와 베이스에 내장 된 spherical (gold colored) magnetic dipole elements 배열을 포함하는 마이크로 채널을 통해 균일한 필드가 z 방향으로 위쪽으로 적용됩니다. 적용된 필드가있는 경우 비드는 자화되어 개별 체인과 같은 구조로 조립됩니다. 이러한 구조는 고정된 쌍극자 요소에 끌립니다. 분석은 입자 체인의 자체 조립과 내장 된 쌍극자 요소에 체인의 후속 부착을 보여줍니다. 계산 모델은 유체가 입자 운동에 점성 항력을 제공하고 움직이는 입자가 차례로 유체 흐름을 변경하는 완전 결합 입자 유체 상호 작용을 고려합니다. 모델링 결과는 University of Buffalo에서 제공합니다. University at Buffalo의 FLOW-3D 작업에 대한 자세한 내용을 보려면 여기로 이동하십시오. ( In a uniform magnetic field, magnetic particles become magnetized and assemble into chain-like microstructures due to dipole-dipole interactions. The assembled chains tend to align with the direction of the external field. In this analysis using FLOW-3D, a uniform field is applied upward in the z-direction through a micro-channel that contains an initial random distribution of superparamagnetic beads and an array of spherical (gold colored) magnetic dipole elements embedded in its base. In the presence of an applied field, the beads become magnetized and assemble into discrete chain-like structures. These structures in turn, are attracted to the anchored dipole elements. The analysis shows the self-assembly of particle chains and the subsequent attachment of the chains onto the embedded dipole elements. The computational model takes into account fully-coupled particle fluid interaction where the fluid provides a viscous drag on particle motion and the moving particles, in turn, alter the fluid flow. Modeling results courtesy of the University of Buffalo. Go here for more information about the University at Buffalo’s work with FLOW-3D. )
마이크로 채널의 패턴화된 표면은 액체 사이의 실제 물리적 벽 없이도 여러 액체가 나란히 흐르는 특정 경로를 따라 한 저장소에서 다른 저장소로 액체를 운반하는 데 사용할 수 있습니다. 패턴화된 표면은 랩 온어 칩 (lab-on-a-chip), 바이오어세이, 마이크로 리액터 및 화학적 및 생물학적 감지를 통해 유체를 운반하는 데 사용됩니다. 이 경우 표면 장력은 패턴화된 흐름을 생성하기 위해 마이크로 채널의 유체 흐름을 조작하는데 사용됩니다. 고체 표면에서 유체의 친수성 또는 소수성 거동을 이용하여 마이크로 채널을 통한 여러 유체의 움직임을 제어합니다. 마이크로 채널 내부의 유체 흐름은 층상이므로 여러 유체 흐름 (이 경우 2 개)이 난류 혼합없이 나란히 흐를 수 있습니다. 유체 흐름의 측면에는 물리적 벽이 없기 때문에 흐름은 소위 가상 벽에 의해 제한됩니다. 이 벽은 기본적으로 두 유체 사이의 친수성 경계입니다.
Experimental results showing the three phases – A, B and C (left to right), Bin Zhao et al.
위 그림은 마이크로 채널의 실험을 보여줍니다. 중앙 수평 채널의 중간 스트립은 친수성이지만 상부 및 하부 수직 채널과 함께 나머지 채널은 소수성의 정도가 다릅니다. 소수성은 접촉각의 몇도 정도만 다릅니다. 상부 채널의 접촉각은 118o이고 하부 채널의 접촉각은 112o입니다. 그러나 접촉각의 작은 차이는 유체가 이러한 영역으로 흐르기 위해 상당히 다른 압력을 필요로합니다.
Numerical Simulation
처음에는 모든 채널이 다른 유체(투명)로 채워집니다. 분홍색 액체가 수평 채널로 밀리면 중앙 영역(단계 A)의 친수성 경로를 사용합니다. 압력이 증가하면 유체는 하부 친수성-수성 장벽을 깨고 하부 친수성 영역(단계 B)으로 흐르기 시작합니다. 압력을 더 높이면 마침내 유체가 상부 친수성-수소성 장벽을 부수고 상부 영역에서도 흐르기 시작합니다(Phase C).
Numerical results showing the three phases – A, B and C.
위의 수치 결과는 둘 사이에 중요한 차이가 있다는 점을 고려할 때 실험에서 패턴화된 표면 연구의 전반적인 아이디어와 합리적인 비교 가능성을 보여줍니다. 위에 표시된 수치 결과는 과도 상태 (압력이 지속적으로 증가)이므로 유체 경계가 실험 결과와 정확히 유사하지 않습니다. 마찬가지로 유체 특성은 실험에 사용 된 특성과 정확히 유사하지 않습니다. 그럼에도 불구하고 유체 1은 실험에서와 같이 압력이 증가함에 따라 단계 A, B 및 C를 통과합니다. 단계 B에서 투명한 유체는 계속해서 위쪽 채널을 통해 흐르지 만 분홍색 유체만 아래쪽 영역으로 흐릅니다. 이것은 실험과 일치합니다. 흥미로운 것은 C 단계에서 나타난 기포 형성입니다. C 단계에서 기포 형성과 같은 흥미로운 물리학에 대한 계시와 연구는 미세 유체 장치의 설계 및 제작 과정에 중요 할 수 있습니다.
FLOW-3D Results
아래 애니메이션은 위의 실험에 대한 FLOW-3D의 시뮬레이션 결과를 보여줍니다. 유체 1 (하늘색)은 실험의 분홍색 유체와 동일합니다. 처음에는 전체 도메인이 Fluid 2 (투명 유체)로 채워집니다. 압력은 단계적으로 증가하고 시뮬레이션이 진행됨에 따라 세 단계를 모두 볼 수 있습니다.
Evolution of fluid flow with increasing pressure in patterned micro channels created by varying contact angles.
Ref: Bin Zhao, Jeffrey S. Moore, David J. Beebe, Surface-Directed Liquid Flow Inside Microchannels, Science 291, 1023 (2001)
연속 흐름 미세 유체는 연속성을 깨지 않고 제작 된 마이크로 채널을 통해 액체 흐름을 조작하는 것입니다. 유체 흐름은 마이크로 펌프 (예 : 연동 펌프 또는 주사기 펌프)와 같은 외부 소스 또는 전기, 자기 또는 모세관 힘과 같은 내부 메커니즘에 의해 설정됩니다. 연속 유동 미세 유체 학은 미세 및 나노 입자 분리기, 입자 집속, 화학적 분리는 물론 단순한 생화학 적 응용을 포함한 다양한 응용 분야에서 응용 분야를 찾아 내지 만 높은 수준의 제어가 필요한 경우에는 선택 방법이 아닐 수 있습니다.
이 범주에 속하며 FLOW-3D를 사용하여 성공적으로 시뮬레이션한 프로세스 또는 장치로는 Joule 가열, 액체 게이트, 마이크로 유체 회로, 전기-오토믹 밸브, 입자 집중, 분류 및 분리, POC(Point-of-Care) 모세관 유량 장치 및 패턴 있는 표면 장치가 있습니다.
정밀하고 신중하게 제어되는 화학 반응성 구배를 생성 할 수있는 능력은 미세 유체학을 운동성, 화학성 및 소수의 미생물 집단에서 항생제에 대한 내성을 단기간에 진화시키고 개발하는 능력을 연구하는 이상적인 도구가 됩니다. FLOW-3D는 연구자들이 아래 예제에 표시된 것처럼 새롭고 더 나은 gradient generators를 고안하는 데 도움이 될 수 있습니다.
1-D Gradient generator with de-coupled convection and diffusion
FLOW-3D를 사용한 이 1-D 미세유체 팔레트 시뮬레이션에서는 표시된 흐름선을 통해 주 중앙 마이크로 채널에서 대류 셀의 깨끗한 디커플링을 확인할 수 있습니다. 이 흐름은 모두 대류 단위로만 제한되며 마이크로 채널로 유출되는 단 한 개의 흐름도 없어 대류 및 확산의 디커플링이 우수합니다. 소스 농도의 진화는 그림에서 볼 수 있으며, 애니메이션이 끝날 때쯤이면 눈에 띄게 일정해집니다.
This FLOW-3D simulation of a 2-D microfluidic palette demonstrates a spatio-temporal control on the generated gradients. The source and sink are rotated at an angular velocity. Also, after every t seconds, the active access port is deactivated and the next port is turned on. To see the live status of the diffusion inside the chamber, three line probes are placed in the simulation (marked in red, blue and black, respectively, in the bottom right window of the simulation).2-D 마이크로 유체 팔레트의 이 FLOW-3D 시뮬레이션은 생성된 그라데이션에 대한 spatio-temporal 제어를 보여줍니다. 소스 및 sink는 각 속도로 회전합니다. 또한 t초마다 활성 액세스 포트가 비활성화되고 다음 포트가 켜집니다. 챔버 내부의 확산 상태를 확인하기 위해 시뮬레이션에 세 개의 라인 프로브가 배치됩니다(시뮬레이션의 오른쪽 하단 창에 각각 빨간색, 파란색 및 검은색 표시).
모세관 흐름은 일반적으로 미세 유체 장치에서 발생합니다. 예를 들어, 바이오 칩 설계에서 긴 마이크로 채널은 종종 액체 용액을 한 장소에서 다른 장소로 전달하는 데 사용됩니다. 입구 채널은 액체 저장소에 연결되고 표면 장력이 액체를 마이크로 채널로 당깁니다(액체가 칩 표면에 “습기”되는 경우). 이 페이지에서는 충전, 흡수 및 전환과 같은 모세관 흐름 분석에서 FLOW-3D에 대한 몇 가지 특정 용도에 대해 다룹니다.
Marangoni Flows
마랑고니는 그 중심에 가열된 물 접시에 흐릅니다. 균일하지 않은 표면 장력에 의해 발생하는 흐름은 20ºC의 초기 온도에서 깊이 0.75cm의 얕은 8.0cm의 물 접시에 의해 입증됩니다. 원형 접시 중앙에 놓인 원통형 막대는 직경 0.5cm로 80Cº의 온도로 가열되고 0.05cm의 깊이까지 수면에 잠깁니다. 핫 로드 주변의 물이 가열되면 표면 장력이 0.1678dyne/cm/ºC만큼 감소하여 표면이 접시의 바깥쪽 림 쪽으로 수축됩니다. 수축은 처음에 표면에 뿌려진 질량이 없는 마커 입자에 의해 나타납니다.
Capillary Filling
모세관 충전 공정을 이해하는 것은 칩 설계에 중요합니다. 액체 흐름 경로의 기하학적 구조가 다르면 기포를 고정할 수 있는 등의 모세관 충진 동작이 달라질 수 있습니다. 충전 프로세스에 대한 지식은 설계자가 챔버, 결합 기둥, 분할 및 밸브와 같은 칩의 내부 구조를 정렬하는 데 도움이 됩니다. 오른쪽의 시뮬레이션은 모세관 작용의 분석적 예측을 검증합니다. 모세관 충전은 표면 장력과 중력에 의해 균형을 이루며, 이는 FLOW-3D로 정확하게 예측되는 기본 공정입니다.
Thermocapillary Switch
910/5000광선의 경로 안팎으로 이동하는 소량의 액체는 굴절이나 반사를 통해 다른 경로로 방향을 바꿀 수 있습니다. 이 개념은 광선이 광섬유에 들어가면 내부 반사에 의해 포착되는 광섬유와 관련하여 특히 매력적입니다. 복잡한 광학 회로를 만들려면 한 광섬유에서 다른 광섬유로 빛을 리디렉션 할 수있는 “스위치”가 필요합니다.
제안 된 한 가지 개념은 열 모세관을 기반으로합니다. 광섬유 광선을 교차하는 마이크로 채널에 액체의 작은 방울을 놓습니다. 방울이 채널을 따라 빔이 통과해야하는 곳으로 이동하면 빔이 다른 섬유로 반사됩니다. 방울은 양면을 다르게 가열하여 이동합니다. 이것은 방울이 채널의 더 차가운 끝쪽으로 당겨 지도록 방울의 양쪽에있는 반월판의 표면 장력의 변화를 일으 킵니다.
Whole Blood Spontaneous Capillary Flow
Sketch of the cross section of the device (w=150 µm, h1=300 µm, h2=1200 µm, α=14.5o)
모세관 기반 마이크로 시스템은 추가 작동 메커니즘이 필요하지 않기 때문에 저렴하고 제작하기 쉽습니다. 마이크로펌프나 주사기와 같은 일반적인 마이크로 시스템은 부피가 크고 휴대할 수 없는 흐름 작동을 필요로 합니다.
버팔로 대학의 최근 연구는 모세관 유동 작용을 사용하여 미세 기기에서 액체를 이동시키는 간단한 해결책을 연구했습니다. 이 작업은 FLOW-3D를 사용하여 수정된 V-그루브 채널에서 자발적 모세관 흐름을 시뮬레이션합니다. 좁은 V-그루브 기하학(왼쪽)은 전혈과 같은 높은 점도의 유체도 이 유체를 통해 이동할 수 있기 때문에 좋은 솔루션을 제공합니다. 홈의 끝부분은 자발적인 모세관 흐름을 촉진하고 평행판은 충분한 혈액수송을 보장합니다.
본 연구에서는 FLOW-3D를 사용하여 채널 내 유체 헤드의 유속과 액체 전방의 진행을 추정합니다.
결과는 실험 및 분석(간단한) 결과와 비교됩니다. 아래 그림은 수치, 실험 및 분석 결과의 비교를 보여줍니다. FLOW-3D 결과는 실험 결과와 매우 일치합니다.
FLOW-3D Results
Analysis A: FLOW-3D results in red circles at the mid flow height, experimental results in green dots recorded at the medium fluid height, analytical results in green dashesAnalysis B: FLOW-3D results in red circles at the mid flow height, experimental results in green dots recorded at the medium fluid height, analytical results in green dashes
Animation of the results post-processed in FlowSight.
References
J. Berthiera, K.A. Brakke, E.P. Furlani, I.H. Karampelas, V. Pohera, D. Gosselin, M. Cubizolles, P. Pouteau, Whole blood spontaneous capillary flow in narrow V-groove microchannels, Sensors and Actuators B: Chemical, 2014
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.
기계적, 유체적, 광학적 및 전자적 기능을 매우 작은 패키지에 통합한 현대적인 마이크로 유체 장치는 비용, 규모 및 대규모 시스템에 직접 통합하는 능력 면에서 기존 장치에 비해 중요한 장점을 가지고 있다. 3D모델링 및 시각화는 풍부한 기능을 제공하는 효율적인 도구이다. Ivy분석을 통해 연구 시간, 설계 및 생산 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 마이크로, 바이오 및 나노 유체 역학은 FLOW-3D의 자유 표면 및 다중 유체 모델링 기능으로 쉽고 정확하게 시뮬레이션할 수 있습니다. 이 섹션의 시뮬레이션을 통해 보다 잘 이해할 수 있는 다양한 애플리케이션과 프로세스를 살펴보시기 바랍니다.
FLOW-3D는 시각적 관찰과 양호한 정량적 추세 예측을 바탕으로 우수한 정성적 합의를 제공했습니다. 마찬가지로 중요한 것은 소프트웨어가 설계 민감도를 정확하게 예측한다는 점이다. 그 결과, FLOW-3D는 Kodak의 고급 연구 개발 작업을 지원하는 데 유용한 통찰력을 제공했습니다.
FLOW-3D는 시각적 관찰과 양호한 정량적 추세 예측을 바탕으로 우수한 정성적 합의를 제공했습니다. 마찬가지로 중요한 것은 소프트웨어가 설계 민감도를 정확하게 예측한다는 점이다. 그 결과, FLOW-3D는 Kodak의 고급 연구 개발 작업을 지원하는 데 유용한 통찰력을 제공했습니다.
육안으로 볼 수 있는 것보다 더 작은 도전은 FLOW-3D를 사용하여 미세 유체 소자 응용 프로그램을 모델링하는 고객들이 매일 직면하는 과제입니다. FLOW-3D를 통해 이러한 엔지니어와 과학자들은 실험실에서 복제할 수 없는 것을 모델링하고, 생명을 구하는 의료 기기를 검증하고, 잉크젯 형성을 연구하며, 경우에 따라 육안 모델을 제작할 수 있습니다. 때로는 가장 작은 문제가 가장 큰 문제이기도 하지만, FLOW-3D가 도움이 될 수 있습니다.
September 2023 DOI:10.30955/gnc2023.00436 Conference: 18th International Conference on Environmental Science and Technology CEST2023, 30 August to 2 September 2023, Athens, ...
바인더 제트 3D 프린팅 중 계면 유체-입자 상호 작용에 대한 CFD-DEM 결합 시뮬레이션 Joshua J. Wagner, C. Fred Higgs III https://doi.org/10.1016/j.cma.2024.116747 Abstract The coupled ...
Liquid-solid co-printing of multi-material 3D fluidic devices via material jetting BrandonHayes,Travis Hainsworth, Robert MacCurdyUniversity of Colorado Boulder, Department of Mechanical ...
FLOW-3D의 다공성 매체 모델은 필터의 흐름을 시뮬레이션하는데 적합합니다. 최적의 설계를 결정하기 위해 적용 할 수있는 여러 가지 항력 공식이 있으며, 이는 미립자를 잘 포착하고 항력을 최소화합니다. 입자는 입자의 궤적을 결정하기 위해 다양한 크기 또는 질량으로 도입 될 수 있습니다.
분석할 수있는 데이터 출력에는 속도 프로필, 체류 시간, 유체 이동 거리, 변형률 및 유선이 포함됩니다. 또한 사용자 지정을 통해 막힘 및 그에 따른 추가 드래그를 예측하는 기능을 쉽게 확장 할 수 있습니다. Flow Science는 수정할 수있는 다양한 숫자 루틴을 제공합니다.
FLOW–3D의 침전물 제거 및 드리프트 플럭스 모델은 침전 탱크, 이차 클라리퍼 및 기타 유사한 구조물을 따라 순환하는 입자의 정착 과정을 모델링 하는 데 매우 유용한 도구입니다. 이러한 모델을 사용하면 사용자가 입자 지름, 드래그 계수 등과 같은 개별 특성을 사용하여 모델에 여러개의 구성을 입력할 수 있습니다.
표준 출력물에는 유체 내 침전물 농도와 포장된 침전물 축적 및 가까운 기하학의 단단한 표면에 누적되는 비율이 포함됩니다. 전체적으로 시스템의 추가적인 유압 특성(예:전체적인 유압 효율과 잔류 시간)은 스칼라 추적 모델의 동시 사용을 통해 쉽게 얻을 수 있다. 이동 물체(밸브나 게이트 개방의 작용 등)를 포함하여 단순하고 효율적으로 솔리드 객체를 표현하는 FLOW-3DFAVOR™방법을 사용하면 재메싱 작업에 소요되는 시간이 최소화된 기하학적 매개 변수 공간을 매우 효율적으로 연구할 수 있습니다.
FLOW-3D에서 벽, 다공성 벽 또는 플럭스 측정 표면의 역할을 할 수 있는 완화된 객체는 이러한 유형의 시뮬레이션에 사용할 수 있는 모델링 접근 방식에 추가적인 유연성을 제공합니다.
FSAI는 유체-구조 연성해석을 쉽게 할 수 있는 프로그램으로 FLOW-3D / FLOW-3D MP 해석 결과 데이터(유체 압력, 유체 온도, 벽 온도)를 구조 해석의 유한 요소(FEM) Mesh에 출력할 수 있습니다. 반대로 구조 해석의 유한 요소(FEM) Mesh 데이터를 FLOW-3D Solid 형상으로 읽어 처리 할 수 있습니다.
F.SAI는 FLOW Science Japan 개발 제품입니다.
F.SAI module Features
Transfer fluid pressures , temperature, and wall temperature
FLOW-3D® & FLOW-3D ®/MP support (Multi block support)
Support for Solid / Shell FEA meshes ( can be intermixed )
Node probe search distance
Automatic local interpolation on element faces
Add default value for nodes with no probe values
Limit the probe values to a given Min/Max values of the probe output
Runs in standalone mode ( does not require FLOW-3D ® or FEA package to be installed on the same machine )
Platforms: Windows 64 bit / Linux 64 bit
F.SAI module Features (Supported Features)
NASTRAN (Bulk Data)
SIMULA Abaqus ( version 6 and above )
MSC Mentat Marc 2012 (comma separated / fixed column format)
시뮬레이션을 실행하는 동안 대부분의 사람들은 “내 시뮬레이션이 왜 이렇게 느리게 실행됩니까? 그 이유는 무엇입니까?”라고 묻습니다.
시뮬레이션 런타임에 영향을 미치는 중요한 요소는 시간 단계 크기입니다. 시간 단계 크기가 작으면, 시뮬레이션이 완료 조건에 도달하기 전에 더 많은 계산을 수행해야하므로 런타임이 늘어납니다. 시간 단계의 크기는 종종 명시적 안정성 한계 중 하나에 의해 제어되므로 설정을 변경하지 않고, 늘리는 유일한 방법은 암시적 솔버가 동일하지 않기 때문에 명시적 솔버에서 암시적 솔버로 전환하는 것입니다.
명시적 솔버로서의 시간 단계 제한, 웹 사이트에서 명시적 및 암시적 솔버에 대한 자세한 설명을 읽을 수 있습니다.
솔버 메시지 이해
암시적 솔버를 사용하여 시뮬레이션 런타임을 줄일 수 있는지 확인하는 첫 번째 단계는 솔버 진단 출력을 읽고 이해하는 것입니다. 이는 Solver Messages 파일인 hd3msg. *에 기록되며 Simulation Manager 창 하단에 나타납니다. 처음 몇 개의 열을 살펴 보겠습니다.
솔버 메시지 파일
표 1에는 왼쪽에서 오른쪽으로 다음이 있습니다.
Progress, sim_time: 시뮬레이션의 현재 시간.
Progress, cycle: 시뮬레이션 시작 이후주기 수 (즉, 시간 단계 수)입니다.
Time Step, delt: 이 열은 현재 시간 단계 크기를 나타냅니다.
Time Step, dt_stbl: 이것은 현재 솔루션을 제한하는 명시적 솔버의 안정성 한계입니다. 시간 단계 크기 delt는 항상 이 값보다 작아야합니다.
Time Step, code: 어떤 명시적 솔버 안정성 한계가 시간 단계 크기를 제어하는지 나타내는 2 자리 코드입니다.
Pressure, iter: 해당 시간 단계에 대해 암시적 압력 솔버에서 수행한 반복 횟수입니다. 압력 솔버는 거의 항상 암시적 솔버입니다.
Pressure, res/epsi: 반복 종료시 암시적 압력 솔버에 대한 수렴 기준 (ε)에 대한 잔차의 비율입니다. 이 값은 항상 1보다 작아야합니다.
Heat Transfer, iter: 해당 시간 단계에 대해 암시적 열 전달 솔버에서 수행한 반복 횟수입니다.
Heat Transfer, res/epsi: 반복이 끝날 때 암시적 열 전달 솔버에 대한 수렴 기준 (ε)에 대한 잔여 비율입니다. 이 값은 항상 1보다 작아야합니다.
표 1에 설명 된 진단 출력을 표 2에 설명된 2 자리 진단 코드와 연관 시키면 x 방향 (코드 = cx)의 유체 이류(advection)와 관련된 안정성 한계가 시간 단계의 크기를 제한하고 있음을 나타냅니다.
<참고> 이송 [advection, 移送]해양과학용어사전 기체나 액체가 그에 작용되는 외부로부터의 힘 또는 압력차에 의해 이동하는 현상. (수질오염 등 오염물질 이동과 관련해서는) 물 등 유체(流體) 속에 포함된 오염물질(汚染物質)이 중력(重力)이나 바람 등의 작용(作用)으로 생기는 유체(流體)의 흐름과 함께 이동하는 현상을 말하기도 함.
암시적 열 전달 솔버의 진단은 마지막 두 열 (Heat Transfer, iter 및 Heat Transfer, res / epsi)에서 알 수 있듯이 표 1에도 표시됩니다. 암시적 솔버가 추가되면 반복 횟수와 수렴 기준 (ε)에 대한 잔차 비율을 나타내는 두 개의 유사한 열이 나타납니다. 이 값은 항상 1보다 작아야하며 솔버가 성공적으로 수렴되었음을 나타냅니다. 그렇지 않은 경우 해당 값 옆에 별표 (*)가 표시됩니다.
안정성 코드 표
암시적 방법을 사용하는 경우
때로는 단순히 암시적 솔버로 전환해도 시뮬레이션 런타임이 향상되지 않습니다. 이는 일반적으로 다른 명시적 솔버가 시간 단계 크기가 의미있는 방식으로 증가하지 못하도록 방지할 때 발생합니다. 간단한 지침은 암시적 솔버에 필요한 추가 노력을 보상하고 시뮬레이션 런타임을 줄이기 위해 시간 단계 크기를 5 배 이상 늘려야한다는 것입니다. Solver Summary 파일 인 hd3out. *의 짧은 표시 데이터는 시간 단계 크기의 잠재적 증가를 평가하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 정보를 제공합니다. Solver Summary는 Diagnostics 메뉴에서 액세스 할 수 있으며 “Stability limits”를 검색하면 관련 안정성 한계가있는 표를 찾을 수 있습니다. 솔버 요약 안정성 한계 표.
예제 출력 (표 3)에 제시된 최소 안정성 한계는 표면 장력 솔버와 관련된 것입니다. 암시적 표면 장력 솔버로 변경하면이 안정성 제한이 제거되고 이제 y 방향의 유체 이류에 의해 제한되는 새로운 시간 단계 크기로 이어집니다. 새로운 시간 단계 크기는 이전 시간 단계 크기보다 5 배 이상 큽니다. 이는 암시적 표면 장력 모델을 사용할 때 시뮬레이션이 더 빠르게 실행될 수 있음을 나타냅니다.
그러나 시간 단계 크기에 비례하는 암시적 솔버를 사용하여 솔루션을 찾는 데 필요한 노력과 같이 런타임에 영향을 미치는 다른 요인이 있기 때문에 런타임 감소가 보장되지 않습니다. 따라서 다른 암시적 솔버를 활성화하기 전에 현재 활성화 된 모든 암시적 솔버가 상대적으로 적은 반복으로 수렴되도록 하는 것도 좋은 방법입니다.
마지막으로 시간 단계 크기가 증가함에 따라 솔루션의 정확도가 감소한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 솔루션 방법을 변경하는 방법
시뮬레이션이 중지되면 그림 1과 같이 Model Setup / Numerics 탭으로 이동하고 원하는 암시적 솔버의 라디오 버튼을 클릭하여 암시적 솔버를 활성화 할 수 있습니다. 이것은 시뮬레이션이 실행될 때 적용됩니다.
명시적 및 암시적 옵션
시뮬레이션 관리자 탭의 런타임 옵션 대화 상자를 사용하여 시뮬레이션이 실행되는 동안 암시적 솔버를 활성화 할 수도 있습니다. Runtime Options를 클릭하고 Explicit / implicit solvers 탭으로 이동하여 원하는 implicit solver의 라디오 버튼을 클릭 한 다음 Send To Solver를 클릭하십시오. 솔버가 업데이트 되었음을 알리는 대화 상자가 나타납니다.
런타임 옵션 대화 상자
그림 2. 런타임 옵션 대화 상자의 명시 적 / 암시 적 옵션.
결론
시뮬레이션 실행 시간은 완료 조건을 충족하기 위해 수행해야하는 계산 횟수에 따라 결정됩니다. 그러나 계산 수는 시간 단계 크기 및 암시적 솔버에 필요한 계산 노력의 함수이며 후자는 시간 단계 크기의 비선형 함수이기도합니다. 이것은 복잡한 상호 작용이지만, 진단 파일 hd3msg. * 및 hd3out. *에서 솔버가 보고한 정보를 사용하여 런타임을 줄이는 방식으로 숫자 옵션을 신중하게 조정할 수 있습니다.
This article was contributed by Ge Bai, Scientist, MedImmune LLC.
Agitation 연구는 생물 요법 발달에 있어 흔하고 중요한 부분이지만, 관련된 스트레스의 근본적인 특성과 단백질 안정성에 대한 영향은 완전히 이해되지 않았습니다. 동요된 스트레스 방법의 특성화는 단백질 분해 메커니즘이나 특정 민감도를 식별하는데 매우 중요합니다. 전단, 경계면, 캐비 테이션 또는 기타 유체 및 계면 장력에 의한 응력은 실험적 방법으로 측정하기 어렵거나 불가능합니다. 최근에는 다양한 주파수에서 회전 장치(Rotator), 궤도 셰이커, 자석 교반기, 와류 혼합기(그림 1참조)를 포함한 다양한 계측기를 사용하여 3-4S 유리 바이알에서 동요하는 액체의 유체 역학을 모델링하여 단백질 안정성에 잠재적으로 중요한 응력을 확인하고 정량화하였습니다. 25°C에서 물의 유동성 특성이 이러한 시뮬레이션에 사용되었습니다.
Gaining better understanding on agitational stresses applied to proteins for biopharmaceutical development
표준 FLOW–3D코드는 최대 시스템 전단율, 볼륨 평균 전단률, 공기-액체 및 고체-액체 인터페이스 근처의 볼륨 평균 전단률, 총 전단, 고체-액체 인터페이스의 면적, 그리고 공기음 재생 인터페이스와 같은 단백질에 대한 잠재적으로 유해한 응력을 수치적으로 계산할 수 있도록 맞춤화하였다. 표준 소프트웨어 패키지의 추가 출력으로 표시됩니다. 시뮬레이션과 실험 사이에 바이알에 있는 유체의 자유 표면 형태를 비교하여 CFD모델을 검증하였습니다(그림 2).
그림 2. CFD시뮬레이션과 300rpm정상 상태에서의(A)궤도 쉐이커와(B)35rpm, 55°위치에서의 회전 장치(Rotator)회전 장치(Rotator)에 대한 실험 사이의 유체 없는 표면 형태 비교.그림 3. 최대 진동 주파수(A)궤도 쉐이커,(B)자기 교반기,(C)와류 혼합기 및(D)회전 장치(Rotator)에서의 경계면 부근에서의 순간 전단율.
응력(전단 속도 및 인터페이스 생성 속도)의 예와 공기 액상 및 고체 액체 인터페이스에서의 비교는 그림 3과 그림 4에 나와 있다. 전체적으로, 와류 혼합기는 가장 강한 응력을 제공하는 반면, 자석 교반기는 소수성 절 표면에 국소적으로 강한 전단을 제시하였다. 회전 장치(Rotator)는 부드러운 유체 응력을 제공하지만 낮은 회전 주파수를 고려할 때 공기-물 내부 영역 및 표면 응력은 상대적으로 높습니다. 궤도 셰이커는 중간 수준의 스트레스를 제공하지만 일관된 생체-생체 동질성을 위한 크고 안정적인 플랫폼의 이점을 제공합니다.
그림 4. 최대 진동 주파수(A)궤도 쉐이커,(B)자기 교반기,(C)와류 혼합기 및(D)회전 장치(Rotator)에서의 공기 액상 인터페이스 생성 속도.
우리는 설명한 각각의 동요된 방법에서 유리 용기 안의 액체에 복수의 응력이 동시에 작용한다는 것을 발견했다. 이러한 스트레스는 다양한 방법에 따라 다양했으며 종종 교란 주파수의 강력한 기능으로 밝혀졌다. 또한 알려진 유형과 강도의 스트레스를 가진 적절한 촉진 방법을 선택하면 단백질 저하 메커니즘에 대한 영향을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있다는 것도 알아냈다. 우리는 CFD가 실험 시스템에서 유체 응력의 특성을 파악하고 실제 조건에 대한 관련성을 검증하는 데 중요한 역할을 할 수 있다고 결론지었습니다.
생명 공학 응용 분야
표준 FLOW-3D 코드는 시스템 전단 속도, 부피 평균 전단 속도, 공기-액체 및 고체-액체 계면 근처의 부피 평균 전단 속도, 총 전단, 고체 면적과 같은 단백질에 잠재적으로 유해한 응력이 발생하도록 맞춤화되었습니다. 액체 인터페이스 및 공기-액체 인터페이스 재생률을 수치적으로 계산하고, 표준 소프트웨어 패키지의 추가 출력과 비교할 수 있습니다. 시뮬레이션과 실험 사이에 VIAL에있는 유체의 자유 표면 모양을 비교하여 CFD 모델을 검증했습니다 (그림 2).
Figure 2. Comparison of the shape of fluid free surface between CFD simulation and experiment for (A) orbital shaker at 300 rpm at steady state and (B) rotator at 35 rpm, 55° position.Figure 3. Instantaneous shear rates near interfaces at maximum agitation frequencies (A) orbital shaker, (B) magnetic stirrer, (C) vortex mixer and (D) rotator.
응력(전단 속도 및 인터페이스 생성 속도)의 예와 공기 액상 및 고체 액체 인터페이스에서의 비교는 그림 3과 그림 4에 나와 있습니다. 전체적으로, 와류 혼합기는 가장 강한 응력을 제공하는 반면, 자석 교반기는 hydrophobic stir bar 표면에 국소적으로 강한 전단을 제시합니다. 회전 장치(Rotator)는 부드러운 유체 응력을 제공하지만 낮은 회전 주파수를 고려할 때 공기-물 내부 영역 및 표면 응력은 상대적으로 높습니다. 궤도 셰이커는 중간 수준의 스트레스를 제공하지만 일관된 생체-생체 동질성을 위한 크고 안정적인 플랫폼의 이점을 제공합니다.
Figure 4. Air-liquid interface generation rates at maximum agitation frequencies (A) orbital shaker, (B) magnetic stirrer, (C) vortex mixer and (D) rotator.
우리는 설명한 각각의 교반 방법에서 유리 용기 안의 액체에 여러가지 응력이 동시에 작용한다는 것을 발견했다. 이러한 스트레스는 다양한 방법에 따라 다양했으며 종종 교란 주파수의 강력한 기능으로 밝혀졌다. 또한 알려진 유형과 강도의 스트레스를 가진 적절한 촉진 방법을 선택하면 단백질 분해 메커니즘에 대한 영향을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있다는 것도 알아냈습니다. 우리는 CFD가 실험 시스템에서 유체 응력의 특성을 파악하고 실제 조건에 대한 관련성을 검증하는 데 중요한 역할을 할 수 있다고 결론지었습니다.
범용 CFD 소프트웨어인 FLOW-3D는 40년의 역사를 통해 개발 된 비압축 유체의 내부 및 외부의 자유 표면 흐름, 열 전달, 난류, 이동 및 변형하는 고체, 표면 장력 및 상변화와 같은 광범위한 물리적 및 수치적 기능을 갖추고 있습니다. FLOW-3D를 성공적으로 사용하여 광범위한 공학적 및 과학적 문제를 해결하고 설계를 최적화하며 복잡한 과정에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
FLOW-3D의 단열 버블 및 표면 장력 모델과 결합 된 1 유체 VOF 방식을 사용하면 유체를 사용하여 빈 공간을 효과적으로 모델링 할 수 있습니다. 이 솔루션은 빠르고 강력하며 정확하고 복잡한 2 유체 VOF 접근 방식을 우회합니다.
이 튜토리얼 매뉴얼은 FLOW-3D 를 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 실습과정은FLOW-3D의 기본 사항을 다루기 위한 것입니다. 이 매뉴얼에서 제시하는 문제는 다양한 주제를 설명하고, 발생할 수 있는 많은 질문을 해결하기 위해 선정되었습니다. 이 매뉴얼의 실습과정은FLOW-3D를 실행하는 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-3D시뮬레이션과 관련된 많은 파일이 있습니다. 가장 중요한 것들이 아래에 설명되어 있습니다. 모든 prepin.*파일의 명칭에서 prepin는 파일 형식을 의미하며, 별표시*위치는 시뮬레이션 이름을 의미합니다. (예 : 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-3D시뮬레이션 관리자의 탭은 주로 시뮬레이션을 실행할 수 있도록 시뮬레이션 환경을 구성하고 실행 시뮬레이션에 대한 상태 정보를 표시하는데 사용됩니다.
작업 공간 (Workspaces)
작업 공간(Workspaces)은 Simulation Manager의 필수 부분이며 파일을FLOW-3D에서 처리하는 방식입니다. 기본적으로 시뮬레이션을 포함하고 구성하는 폴더입니다. 몇 가지 예를 들면 시뮬레이션과 또 다른 작업 공간인 검증 사례를 포함하도록 할 수 있습니다:
새로운 작업 공간 만들기
이 튜토리얼에서는 작성하려는 시뮬레이션을 포함할 작업 공간(Workspaces)을 작성하십시오.
1.File -> New workspace로이동
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 만들기확인란을 선택합니다. 이렇게 하면 파일 시스템에서 작업 공간에 대한 새로운 하위 디렉토리가 만들어져 시뮬레이션 파일을 훨씬 쉽게 구성할 수 있습니다.
5.확인을 눌러 새 작업 공간을 작성하십시오. 이제 포트폴리오에표시됩니다.
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 Workspace를선택하십시오. 또는 포트폴리오에서 작업 공간을 선택 (왼쪽 클릭) 하고 Delete 키를 누를 수 있습니다.
2.작업 공간을 닫을 것인지 묻는 메세지가 표시됩니다. 예를선택하십시오.
3.포트폴리오는더 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 Workspace…를 선택하십시오
2.작업 공간 파일이 있는 디렉토리를 찾으십시오. Tutorial.FLOW-3D_Workspace.
3.작업 공간을 로드 하려면 OK을 누르십시오.
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…을선택하십시오. 또는 작업공간을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 예제 추가…를 선택할 수 있습니다.
3.예제대화 상자에서 예제를 선택하고 열기를누르십시오. 자연 대류(Natural Convection)예제를 선택했습니다.
4.새 시뮬레이션대화 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 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 제거를선택하십시오. 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 삭제를선택하십시오.
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…를선택합니다. 작업 공간을 선택한 다음 File->Add Existing Simulation…을 선택할 수도있습니다.
2.prepin.*파일 위치로 이동하여 열기를선택하십시오.
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…를선택하십시오.
2.시뮬레이션 이름을 입력하라는 message가 표시됩니다. 이 예제에서는 heat transfer example불러오십시오.
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 및 CGS 단위의 경우 Celsius 및 Kelvin, 엔지니어링 단위의 경우 Fahrenheit 및 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 ( )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 ( )을 사용하여 원하는 위치로 이동하십시오.
7.확인을 클릭하여 작업 공간에 새 시뮬레이션을 추가하십시오.
heat transfer example
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->Local을선택합니다. 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.
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(위; 파랑)의 바닥에서 가열된 구리 블록(위; 빨간색)에 의해 발생하는 열 기둥(아래)을 보여주는 간단한 시뮬레이션 설정 방법을 안내합니다.
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 시작하여Numerics로 끝나는 다음 섹션은 각 위젯의 목적을 보여줍니다.
통제 수단
다음은 FLOW-3D 사용자 인터페이스의 그래픽 디스플레이 영역에서 사용되는 마우스 컨트롤입니다.
행동
버튼/키
동작
기술
회전
왼쪽
길게 클릭
마우스 왼쪽 버튼을 클릭 한 채로Meshing & Geometry창에서 마우스를 움직입니다. 그에 따라 모델이 회전합니다.
줌
중간 버튼/스크롤 휠
스크롤/클릭 한 상태
마우스를 앞뒤로 움직여 확대/축소하려면 가운데 휠을 굴리거나 마우스 가운데 버튼을 클릭 한 상태로 유지하십시오.
팬
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 & Geometry탭에서Tools->Mouse Hover Selection환경 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 & Geometry탭에서Tools->Mouse Hover Selection환경 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. 토글사용자 정의 피벗피벗 점을 끕니다. 보기 창 위의 버튼을 누릅니다.
도움이 되는 툴바 옵션도 있습니다. 옵션의 목적을 찾으려면 아이콘 위로 마우스를 가져갑니다.
글로벌
이 매뉴얼에 대한 시뮬레이션을 만들려면 원하는 작업 공간을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 새 시뮬레이션 추가…를 선택하십시오. 매뉴얼 섹션의 새 시뮬레이션 추가 작업 공간에 설명된 대로 이름을 ‘heat transfer example’로 지정하고 작업 공간에 추가하십시오. SI와 Kelvin을 각각 단위 시스템과 온도로 선택합니다. 일단 설정되면 시뮬레이션을 위한 단위는 변경할 수 없다는 점을 기억하십시오.
글로벌 아이콘을 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.
추가 정보
자세한 내용은 모델 설정 장의 전역 섹션을 참조하십시오.
물리
물리아이콘을 클릭하여 물리 위젯을 엽니다.
이 문제의 경우, 하나의 유체, 자유 표면, 경계 및 비압축/제한 압축의 기본 설정이 모두 정확합니다.
관련 물리 메커니즘(즉, 추가 지배 방정식 또는 지배 방정식 용어)은 물리 위젯에서 정의됩니다. 모델을 활성화하려면 해당 모델의 아이콘을 마우스 왼쪽 버튼으로 클릭하고 ‘활성화‘를 선택하십시오. 이 시뮬레이션을 위해서는 다음 모델을 활성화해야 합니다.
·Density evaluation(밀도 평가): 이 모델은 열 기둥을 생성하는 밀도 변화를 설명합니다. 다른 양(예: 온도 또는 스칼라)의 함수로 평가된 밀도를 선택하고 Include volumetric thermal expansion 상자를 선택하십시오.
·Gravity and non-inertial reference frame(중력 및 비 관성 기준 프레임): 중력을 나타내는 힘이 추가되므로 Z 중력 성분에 -9.81을 입력하십시오.
· 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.
· Viscosity and turbulence(점성 및 난류): 이 모델은 유체의 점성 응력을 설명합니다. Viscous flow 옵션을 선택하고 나머지 옵션은 기본값으로 두십시오.
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 아이콘을 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 버튼을 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 을 입력하십시오. 최종 속성 세트는 다음과 같아야 합니다.
추가 정보
자세한 내용은 모델 설정 장의 유체 섹션을 참조하십시오.
Geometry(기하)
기하형상아이콘을 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 형상 아이콘을 클릭하여 작성합니다. 구리 블록을 x 및 y 방향 원점에서 +/- 2cm 연장하고 z 방향으로 0-4cm 연장합니다. 나머지 옵션은 그대로 두고 블럭을 솔리드로 만들고 새 구성 요소에 추가합니다.
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.
아이콘을 다시 클릭하여 베드 하위 구성 요소를 작성하십시오. 아래 표시된 범위를 사용하고 컴포넌트에 추가 선택 사항을 새 컴포넌트(2)로 설정하십시오.
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.
새 구성 요소를 추가하면 가로 및 세로 방향으로 그래픽 표시 창에 길이 스케일이 자동으로 생성됩니다. 이 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. 옵션을 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 아이콘을 클릭하여 구성 요소 속성 위젯에서 설정합니다.
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.
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 특성로드아이콘을 선택하여 시작합니다. 다음으로 재료를 탐색합니다. 이 경우 Solids->Sands->Sand_Quartz를 선택하고 Load를 선택하십시오.
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)
Mesh는 Mesh 위젯에서 생성 및 정의되며, 위젯을 통해 액세스 할 수 있습니다. 이 아이콘을 눌러새 Mesh를 추가합니다. Mesh의 범위를 형상에 빠르게 적용하려면 형상에 맞추기 라디오 버튼을 선택하고 오프셋 라디오 버튼을 백분율로 유지합니다. 블록 속성에서 셀 크기를 0.004로 설정하십시오.
Mesh 상단은 z 방향으로 위쪽으로 확장해야 합니다. Z-Direciton탭을 선택하고 Mesh Plane 2에 0.2를 입력합니다.
이 시뮬레이션은 2D가 될 것입니다. 동일한 프로세스에 따라 Y 방향 범위를 -0.005 및 0.005 로 설정하십시오. 그리고 합계 셀을 1로 설정하십시오.
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 솔버가Mesh의 최종 지오메트리를 인식하는 방법은 FAVOR TM 알고리즘을 사용하여 형상 정의를 면적 분수 및 부피 분수로 변환합니다. 이렇게 하려면아이콘을 클릭한 다음 생성을 선택하십시오.
잠시 후 회색 영역이 고체 물질을 나타내는 아래와 같은 형상을 표시해야 합니다.
추가 정보
l Mesh에 대한 자세한 내용은 모델 설정 장의 Mesh 섹션을 참조하십시오.
l FAVORTM및FAVORize 옵션에 대한 자세한 내용은 모델 설정 장의 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( ).
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.
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.
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: 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.
아이콘을 선택한 후 유체 목록에서 압력을 선택하고 온도를 298K로 설정합니다. x, y, z 속도를 0.0으로 설정하십시오.
다음으로, 높이/볼륨 목록과 유체 높이 사용 드롭다운 버튼을 선택합니다. 유체 높이를 0.15로 설정하십시오.
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. 출력아이콘을 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 interval을 0.5로 설정한 다음 Fluid 온도, Fluid velocity, Macroscopic density 및 Wall 온도 옆에 있는 상자를 선택합니다. 그러면 이러한 값이 0.5초마다 출력됩니다.
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 장의Numerics옵션 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 (예: 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 (예 : mm-gm-msec)를 사용하고 규모가 큰 문제는 큰 단위 (예 : 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 1을 나타내는) 또는 유체 분획(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 모드는두 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 = 1과 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 (셀이있는 셀과 셀이다른 셀 이 있는 셀)를 식별하려면 세 개의 셀이 필요합니다. ). 최소 5 개의 셀이 예상되는 가장 얇은 연속 영역에 맞도록 충분히 작은 셀을 사용하십시오. 과 .
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. .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 포스트프로세서FlowSight에 대한 튜토리얼은FlowSight설명서를 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 참조는FlowSight의 Help->helpLocal Help 메뉴에서 액세스하는FlowSight사용자 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 전처리flsplt.*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 선택flsplt.Flow_Over_A_Weir하고 클릭하십시오. 그러면 디스플레이 탭이 자동으로 열립니다.
4.사용 가능한 플롯 목록이 오른쪽에 나타납니다. 목록에서 해당 플롯의 이름을 클릭하면 특정 플롯을 볼 수 있습니다. 플롯 26 이 아래에 나와 있습니다.
커스텀 플롯
1.분석탭으로 돌아갑니다. 대화 상자를 열려면 결과 파일 열기를선택하십시오.
2.전체 출력 파일을 보려면 사용자 정의단일 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 확인을클릭하십시오.
이제 분석 탭이 표시됩니다. 시뮬레이션 결과를 시각화 하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 사용 가능한 플롯 유형은 다음과 같습니다.
·Custom : 이 매뉴얼 의 FLSINP 파일을사용하여플롯합니다. 사용자정의섹션의 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 프로브플롯및 프로브 : 특정시점의데이터와시간을 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 플롯및 1-D : 라인을따른데이터대시간을 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 차원플롯및 2 차원 : 평면의데이터와시간의데이터를 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 플롯및 3D : 표면의데이터대시간을 참조하십시오.
·텍스트 출력 :cell-by-cell 재시작, 선택 및 응고 데이터를 텍스트 파일에 쓸 수 있습니다. 자세한 내용은 텍스트출력및 텍스트 : ASCII 형식의공간데이터출력대시간을 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 중립파일 : 사용자정의좌표에서의공간데이터출력대시간을 참조하십시오.
·FSI TSE :유한 요소 유체 / 고체 상호 작용 및 열 응력 진화 물리학 패키지에서 출력됩니다. 자세한 내용은 FSI / TSE : 표면의구조데이터와시간을 참조하십시오.
3 차원 도표
1.Analyze -> 3-D탭을 선택하십시오.
2.Iso-surface = Fraction of fluid를선택하십시오. 이것은 표면을 그리는 데 사용되는 변수입니다. 선택한 등면변수에 대한 등고선 값기준을 충족하는 모든 셀을 통해 표면이 그려집니다. 유체의 분율이기본값이며 유체 표면이 표시됩니다.
3.색상 변수 = 압력을선택하십시오. 이 선택은 등위면의 색을 지정하는 데 사용되는 변수를 결정합니다 (이 경우 유체 표면은 압력에 의해 색이 그려집니다).
4.Component iso-surface overlay = Solid volume을선택하십시오. 솔리드 볼륨은 유체와 함께 솔리드 구성 요소를 표시합니다. 이전 단계에서는 체적 분수의 보완을등위면으로 선택하여 이 작업을 수행했지만 이 옵션을 사용하면 유체와 고체 표면을 동시에 플롯 할 수 있습니다.
5.이동 시간 프레임의최소 및 최대 위치들 (0 내지 1.25 초)에 슬라이더 위치.
6.렌더버튼을 클릭하여 디스플레이탭으로 전환하고 t = 0.0에서 1.25 초 사이에 일련의 11 플롯을 생성하여 압력에 의해 채색된 유체 표면과 위어 구조를 보여줍니다. 데이터 다시 시작이 선택되었으므로 11 개의 플롯이 있습니다.
7.사용 가능한 플롯이 사용 가능한 시간 프레임목록에 나열됩니다. 다음을 클릭하여 시간 프레임 사이를 이동하거나 시간 프레임을 두 번 클릭하여 표시하십시오. 첫 번째 및 마지막 시간 프레임은 다음과 같아야 합니다.
8.Analyze -> 3-D 탭으로돌아가서 Data Source그룹에서 Selected data라디오 버튼을 선택하십시오.
9.시간 프레임선택기의 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 으로이동하십시오.
10. 렌더링버튼을 클릭하십시오. 몇 초 안에 뷰가 디스플레이창으로 전환되고 101 개의 플롯이 사용 가능한 시간 프레임목록에 나열됩니다. 시간 프레임 사이를 이동하려면 다음을반복해서 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-D탭으로 돌아가서 Open Symmetry Boundaries확인란을 선택하십시오.
2.렌더링을클릭하십시오. 유체 표면이 디스플레이탭의 대칭 경계에서 열린 상태로 나타납니다.
3.화면 위의 도구 모음 메뉴에서 도구 -> 대칭을 선택하십시오.
4.대화 상자에서 Y 방향확인란을 선택하여 Y = 0 평면에서 결과를 미러링합니다.
5.적용및 닫기를선택하십시오.
6.마지막 시간 프레임을 두 번 클릭하십시오. 디스플레이는 아래와 같이 전체 위어 구조를 보여줍니다.
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-D탭으로 돌아갑니다.
2.윤곽 제한그룹 상자에서 전역라디오 버튼을 모두 선택하십시오.
3.렌더를클릭 하여 다시 그리고 디스플레이탭으로 돌아갑니다.
4.도구 -> 대칭 -> Y 방향 -> 적용선택을 반복하여 Y = 0 평면에서 결과를 반영합니다.
5.선택 도구 -> 애니메이션 ->러버 밴드 캡처를다음과 같이 선택 확인 Mesh지가 나타납니다 그것을 읽은 후.
6.마우스 왼쪽 버튼을 클릭 한 상태에서 드래그하여 애니메이션을 적용할 화면 부분을 선택하십시오. 선택한 영역 주위에 선택 상자가 나타납니다.
7.디스플레이 창 위에서 빨간색 캡처버튼을 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 있으므로 ‘실제‘속도는 초당 80 프레임입니다. 너무 빠를 수 있으므로 대신 5를입력 하고 확인을누르십시오.
10. 각 시간 프레임이 표시창에 렌더링 되고 비트 맵 파일이 시뮬레이션 디렉토리에 작성됩니다. 이 프로세스가 완료되면 다음 대화 상자가 나타납니다.
프로세스의 다음 단계를 시작하려면 확인버튼을 클릭하십시오. 새로운 프로세스 (BMP2VAI.exe)가 시작되고 압축 방법을 선택할 수 있는 새로운 비디오 압축창이 나타납니다. 다른 창 뒤에 숨겨져 있으면 앞으로 가져옵니다.
애니메이션의 기본 압축은 압축되지 않습니다. 파일 크기가 너무 커서 뷰어에 로드 할 수 없으므로 대부분의 애니메이션에는 권장되지 않습니다. Windows를 사용하는 경우 Microsoft Video 1을, Linux를 사용하는 경우 Cinepak을선택하십시오. 여기에서 선택하는 것은 컴퓨터에서 사용할 수 있는 비디오 코덱과 비디오를 표시하는 데 사용하는 기계에서 사용할 수 있는 것입니다.
애니메이션 속도가 데이터 속도에 의해 제한되지 않도록 데이터 속도확인란을 선택 취소하십시오.
압축 프로세스를 시작하려면 확인을 클릭하십시오. 압축이 완료되면 다음 대화 상자가 나타납니다.
확인을클릭하십시오. 애니메이션 프로세스가 완료되었습니다.
Windows 탐색기에서 .avi파일을 찾는 가장 빠른 방법 은 시뮬레이션 관리자탭으로 이동하여 시뮬레이션 입력 파일링크를 클릭하는 것 입니다.
.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-D탭을 선택하십시오. 이 시뮬레이션의 결과를 보는 데 가장 유용한 평면은 평면 Y = 0.0에있는 위어 중심선의 XZ 평면입니다.
2.XZ 평면라디오 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 = 2로 식별되어 해당 셀이 도메인에서 두 번째임을 나타냅니다. 첫 번째 셀 (J = 1)은 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 옵션을클릭하고 X = 2및 Z = 2를입력하십시오. 벡터는 이제 다른 모든 셀에 플롯 됩니다. 벡터 옵션을 적용하려면 확인을 선택하십시오.
5.Y = 0 평면에서 2 차원 압력 플롯의 시간 시퀀스를 생성하려면 렌더링을 클릭하십시오. T = 0.0 초 (왼쪽) 인 다음과 유사한 그래픽이 나타납니다. T = 0.125 초 (중간); 그리고 T = 1.25 초 (오른쪽).
6.디스플레이화면의 오른쪽 상단에 있는 형식버튼을 선택하십시오.
7.선 색상, 벡터 길이 및 화살촉 크기 변경과 같은 다양한 옵션을 시험해보십시오. 변경 사항을 보려면 적용을 선택하십시오.완료되면 재설정및 확인을 선택하여 기본 설정으로 돌아가서 대화 상자를 닫습니다. 모든 플롯에 대해 선호하는 옵션 세트가 있는 경우 저장버튼을 선택하여 저장할 수 있습니다.
1 차원 도표
분석 -> 1-D탭을 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.
데이터 소스로 선택을 선택합니다. 사용 가능한 변수는 이제 더 빈번한 플로팅을 위해 선택된 변수 만 표시합니다.
자유 변수 표고를 데이터 변수로 선택하십시오. 유압 데이터는 출력탭에서 선택되었으므로 사용할 수 있습니다.
이 시뮬레이션의 흐름 방향은 주로 x 축과 평행하므로 X 방향을선택하십시오.
Y 방향 슬라이더를 0.25(J = 2)로 이동하여 Y 방향에서 흐름 중심선에 가장 가까운 셀이 표시됩니다.
기본적으로 전체 X 범위가 표시됩니다. 플롯의 범위를 제한하려는 경우 X 방향슬라이더를 이동할 수 있습니다. Z 방향슬라이더의 위치는 주어진 x, y 위치에서 z 셀의 각 열에 대해 하나의 자유 표면 높이만 기록되므로 중요하지 않습니다.시간 프레임 슬라이더는 0초와 1.25초여야 합니다.
렌더링을클릭하십시오. t = 0.0에서 t = 1.25s까지의 시리즈 플롯이 디스플레이탭의 플롯 목록에 나열됩니다. 이러한 플롯을 볼 수 있는 여러 가지 모드가 있습니다. 기본 모드는 단일 모드이며 형식버튼 아래의 드롭 다운 상자에 표시됩니다.
다양한 시간에 유체 표면 높이의 플롯을 비교하려면 드롭 다운 상자에서 오버레이 모드를 선택하십시오.
오른쪽 창에서 플롯 1, 13및 101을 선택하려면 클릭하십시오. 플롯 이름에는 또한 기록된 시간이 표시됩니다 (t = 0.0, 0.15s 및 1.25 초). 출력은 아래와 같이 나타납니다.
이 플롯을 비트 맵 또는 포스트 스크립트 파일에 저장하려면 출력버튼을 선택하십시오.
확인 화면에 플롯오버레이 플롯을 캡처하는 확인란을 (그리고 단 하나의 출력 파일을).
쓰기버튼을 선택하여 이미지 파일을 만듭니다.
결과 이미지 파일은 시뮬레이션 디렉토리에 있으며 (시뮬레이션 관리자탭 에서이 파일을 찾는 방법을 기억하십시오) 이름이 지정한 plots_on_screen.bmp됩니다.
프로브 플롯
1. 분석 -> 프로브탭을 선택하십시오. 시간 기록 플롯은이 탭에서 변수 대 시간의 라인 그래프 또는 텍스트 출력으로 생성됩니다. FLOW-3D에는 데이터 소스그룹에서 선택되는 세 가지 유형의 시간 종속 데이터가 있습니다.
·공간 데이터 :재시작및 선택된 데이터소스. 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 및 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.
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.
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.
9.분석 -> 프로브 탭으로 돌아갑니다.
10. 출력 양식 그룹에서 텍스트를 선택하여 그래프를 텍스트 데이터로 출력한 다음 렌더링을 다시 선택하십시오.
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.
Continuous Casting Workspace는 연속형 빌릿 주조 및 직접 냉간 연속 주조 등 일반적으로 사용되는 모든 주조 공장 공정을 시뮬레이션할 수 있는 사용하기 쉬운 도구를 지속적으로 주조 사용자에게 제공합니다. 새로운 Continuous Casting Workspace를 통해 사용자는 연속 주조 공정을 모델링하고 공정 파라미터를 최적화하는 데 필요한 도구를 찾을 수 있습니다.
멀티 블록 메쉬는 주조물의 높은 전단 및 고온 구배 영역에서 훨씬 더 높은 정확도를 제공하는 효율적인 방법을 제공합니다. Mold 및 Billlet 냉각, 용해 유량, 과열 및 Mold 형상과 같은 공정 매개변수가 분석에 포함됩니다. 용탕 표면의 운동과 몰드의 온동은 후처리 중에 빠르게 시각화되며, 이 과정에서 충진 및 응고 패턴도 쉽게 평가되므로 공정 수정을 자신 있게 구현할 수 있습니다.
Flow Science의 주력 CFD 소프트웨어 최신 버전은 현대화 된 인터페이스, 간소화 된 워크 플로우 및 정확성을 제공합니다.
FLOW-3Dv12.0은 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI)의 설계 및 기능에서 중요한 이정표로 모델 설정을 단순화하고 사용자 워크 플로우를 개선합니다.
최첨단 가상 경계 방법은FLOW-3Dv12.0솔루션의 정확성을 높여줍니다. 다른 주요 기능으로는 슬러지 침강 모델, 2 유체 2 온도 모델 및 스테디 스테이트 액셀러레이터가 있습니다.
FLOW-3D v12.0에는 솔버와 사용자 인터페이스 모두에 새로운 기능과 개발 기능이 포함되어 있습니다. 그러나 분명한 것은 사용자 인터페이스의 돌아감으로 쇼를 훔칩니다. Flow Science의 CEO 인 아미르 이스 파하니 (Amir Isfahani)는 UI 현대화는 크게 개선 된 사용자 경험을 위해 수많은 최적화를 통해 새로운 모습을 결합한다고 덧붙였습니다. 파이프 라인에서는 더 많은 애플리케이션 별 CFD 제품의 기초로 사용됩니다. 계속 지켜봐 주시기 바랍니다.
Flow Science의 CFD 엔지니어 인 개발자 및 Adwaith Gupta 인 Zongxian Liang이 블로그에 참여했습니다.
힘과 에너지 손실을 정확하게 예측하는 것은 오리피스 판에서 배출, 장애물을 지나는 흐름이나 갑작스런 수축이 있는 파이프에서의 흐름과 같이 많은 엔지니어링 문제를 모델링하는 데 중요합니다. 곧 출시 될 FLOW–3D v12.0 릴리스에는 새로운 수치 옵션 인 가상 경계 방법 (Immersed Boundary Method)이 있어 이러한 문제의 흐름을 정확하게 예측합니다.
가상 경계 방법(정확한 고스트 셀 기반)은 고체 유체 인터페이스에서 수치 자속 계산의 정확성을 향상시킵니다. Flow Science의 개발자 인 Zongxian Liang은 갑작스런 수축 파이프와 선박 선체에 대한 검증 예제를 제공합니다. 가상 경계 방법 및 고스트 셀 접근법에 대한 간단한 수학적 세부 사항은 블로그 끝에서 설명합니다.
갑작스럽게 수축되는 관
가상 경계 솔버의 정확도를 나타내는 유체 문제 중 하나는 그림 1과 같이 수축 파이프에서의 물의 손실을 추정하는 것입니다. 파이프는 직경 3m의 큰 섹션에서 1m의 작은 섹션으로 갑자기 수축됩니다. 대형 파이프 입구의 유량은 4m3/sec입니다. 속도 헤드는 수축 위치와 관련하여 업스트림 및 다운 스트림에서 3.5m로 측정됩니다. 문헌 [1,2]에서 사용 된 다른 가정에 기초하여, 머리 손실의 이론적 가치는 0.494m에서 0.711m의 범위에 있어야합니다. 이 시뮬레이션에서 하나의 직교 메쉬 블록이 전체 형상에 사용되고 압력 경계는 출구에서 정체 압력이 0으로 지정됩니다. 2 방정식 k-ω 모델은 최대 난류 혼합 길이가 0.07m로 설정되어 있습니다. 음의 x 방향으로 중력이 활성화됩니다. 완료 시간은 흐름이 일정하고 완전히 발달 된 것으로 간주되는 15 초로 설정됩니다.
그림 1. 수축 파이프의 모양, 속도 헤드 측정을위한 플럭스 표면의 위치 및 흐름 방향을 설명하는 회로도
갑작스런 수축 위치에서 세포 크기 및 메쉬 정렬의 효과를 조사하기 위해 2 변수 파라 메트릭 연구가 수행되었습니다. 메쉬의 셀 크기는 0.1m 및 0.05m입니다. 표 1에 나열된 4 가지 메쉬 정렬을 테스트했습니다. “정렬 됨”은 메시 평면이 갑작스러운 수축 위치와 정렬되는 기준 사례를 나타내고, “Z- 시프트 : X %”는 메시 평면이 z- 방향으로 수축 위치로부터 셀 크기의 X %만큼 시프트되었음을 나타냅니다.
가상 경계 솔버가 제공하는 예측은 모두 이론적으로 0.494에서 0.711 사이입니다. 특히 작은 셀 크기가 0.05m 인 경우 헤드 손실은 이론적 값의 중앙값의 4.6 % 인 0.603 이내입니다.
그리드 정렬
Aligned
Z-shifted: 25%
Z-shifted: 50%
Z-shifted: 75%
Cell size (m)
0.1
0.706
0.710
0.647
0.666
0.05
0.607
0.620
0.575
0.589
표1 : 가상 경계 솔버에 의해 예측되는 헤드 손실 (m)
선체 모델에 대한 저항력
외부 유동 역학 문제에서 힘의 정확한 예측은 일반적으로 설계 단계에서 중요합니다. 자유 표면의 외부 유동 문제의 예는 NAVY 선박 모델 선체에 대한 전체 저항력의 계산입니다. 이 경우 선체 길이는 5.72m이고 구배는 0.248m입니다. 선체 길이와 평균 유속 2.10 m/s 를 기준으로 시뮬레이션에서 레이놀즈 수는 약 12 × 106입니다. 이 경우는 대칭이므로 선체의 절반 만 모델링됩니다. 계산 영역은 길이 30m x 폭 8m, 깊이 5.5m이며 가장 작은 셀 크기가 0.02m 인 3 개의 중첩 된 메쉬 블록을 갖습니다. 입구 및 출구 경계에는 각각 속도 및 유출 조건이 사용됩니다. 역동적인 난류 길이 스케일 계산을 사용한 RNG 난류 모델은 난류 흐름과 운동량 이류에 대한 2 차 단 조성 보존 체계를 모델링하는 데 사용됩니다.
자유 표면 근처의 압력 윤곽 및 저항력 이력을 보여주는 애니메이션.
실험에서 총 항력 계수 0.0423을 기준으로 선체 모델의 절반에 대해 총 저항력은 22.62N입니다. 시뮬레이션의 힘은 x 방향의 전단력과 압력 력의 합으로 평균 35에서 50 초입니다. 가상 경계 솔버는 22.43N으로 실험 결과보다 0.8 % 낮습니다.
결론
우리는 이 두 가지 검증에서 가상 경계 방법이 문헌에 제공된 이론적 범위 내에서 머리 손실과 힘을 정확하게 추정한다는 것을 알 수 있습니다. 가상 경계 방법은 매우 기본적인 수준에서 플럭스 추정의 정확도를 향상 시키며 대부분은 아니지만 대부분의 어플리케이션에 대한 시뮬레이션 결과를 향상시킬 것으로 예상됩니다. 고스트 셀 기반 가상 경계 방법 개발에 대한 자세한 내용은 계속 읽으십시오. 그렇지 않으면 다음 블로그 게시물을 계속 지켜봐 주시기 바랍니다!
고스트 셀 기반 가상 경계 방법
FLOW-3D(볼드 기울기)에서, 자유 슬립 경계 조건은 속도의 대류에 적용되어 분수 셀 영역과 고체 경계 근처의 체적에 의해 야기되는 수치 경계층을 제거합니다. 제어 체적에 대한 합리적인 플럭스를 추정하기 위해, 가상 경계 솔버는 그림 2와 같이 경계 조건을 암시적으로 만족시키는 고체 속의 유체 속도를 계산합니다. 고체의 유체 셀을 고스트 셀이라고하며 이 방법을 일반적으로 고스트 셀 방식이라고 합니다.
그림 2. 제어 체적 왼쪽면의 플럭스 (파란색 점선으로 묶음)는 솔리드 안의 고스트 셀 u_ (i-1)의 속도를 사용하여 계산됩니다.
경계 조건을 시행하기 위해 고스트 셀의 이미지 포인트 (IP로 표시되는 열린 다이아몬드)가 고스트 셀 (GC로 표시되는 빨간색 다이아몬드)에서 법선의 벽까지 선분을 연장하여 유체 영역에 생성됩니다. GC와 IP 사이의 중간 점 (경계-절편 점으로 BI로 표시되는 열린 원)에서 벽과 교차합니다. BI의 비 침투 경계 조건과 GC 및 IP의 접선 속도가 벽 표면 속도와 같다고 가정하면 고스트 셀의 속도는 다음 방정식으로 계산됩니다.
여기서,는 고스트 셀에서의 유체 속도, 이미지-포인트 및 경계-절편 포인트이고, 경계에서의 단위 법선 벡터입니다. 우리는 3 차 보간법을 사용하여 주변 셀에서 유체 속도를 사용하여 속도 값을 근사합니다.
여기서 u1, v1 그리고 w1 는 이미지 포인트를 둘러싼 보간 노드의 속도이고 α1, β1 및 γ1은 보간 계수입니다. 보간 계수 계산에 대한 자세한 내용은 Ref. 4. 찾을 수 있습니다.
보간은 다른 고스트 셀의 속도 값을 불러 와서 고스트 셀의 결합 시스템이 생성됩니다. 우리는 결과 시스템의 빠른 솔루션을 얻기 위해 수렴 가속 기술과 함께 Jacobi 기반 반복 방법을 사용합니다.
참고 문헌
1. White, F. M., Fluid Mechanics (McGraw-Hill Book Company, 2003). 2. Saleh, J., Fluid Flow Handbook (McGraw-Hill Professional, 2002). 3. Larsson, L., Stern, F. & Bertram, V., Benchmarking of computational fluid dynamics for ship flows: the Gothenburg 2000 workshop. Journal of Ship Research 47 (1), 63–81 (2003). 4. Mittal, R. et al., A versatile sharp interface immersed boundary method for incompressible flows with complex boundaries. Journal of computational physics 227 (10), 4825-4852 (2008).
본 연구는 모터 냉각 성능을 실험적으로, 그리고 수치적으로 조사한다. 모터는 원심 팬, 2개의 축 팬, 축, 스테이터, 로터, 637개의 냉각 튜브가 있는 열 교환기로 구성된다.
1800rpm에서 냉각팬의 압력 상승-유량(P-Q) 성능 곡선은 중국 국가표준(CNS) 2726을 준수하는 시험 장치를 사용하여 시험한다. 수치해석 결과, 실험 측정과 비교했을 때 축방향 팬과 원심형 팬의 P-Q 성능 곡선은 각각 약 2%와 6% 이내에서 추정할 수 있다.
단순화된 모델을 사용하여 열교환기와 스테이터를 다공성 매체로 설정함으로써 모터의 흐름장을 계산한다. 로터와 스테이터 근처의 유장 결과를 사용하고, 열 발생 속도를 경계조건으로 하여 스테이터와 로터의 온도분포도 계산한다.
시뮬레이션 결과 축 팬 근처에 있는 스테이터 권선의 계산온도는 측정값보다 약 5% 낮으며, 스테이터 중심에 위치한 스테이터 코어의 계산온도는 측정값보다 약 1% 높다. 이외에도 모터 냉각 성능 향상을 위한 논의가 이루어지고 있다.
모터는 우리 생활에서 널리 사용되고 있지만, 온도는은 모터 생산에서 중요한 고려사항이 된다. 과열은 모터의 수명을 감소시키는 결과를 가져올 것이다. 따라서 비용을 절감하고 최적화된 성능을 얻는 방법은 노력을 기울여야 한다.
CFD(Computational Fluid Dynamics) 코드를 통해 모터의 열 전달을 이해하고 모터의 열 관리를 개선하는 데 유용할 것이다.
모터 성능을 향상시키기 위해, 많은 연구들이 팬의 성능 예측과 최적화에 전념하였다[1-6]. 좋은 팬은 기하학 및 블레이드 번호를 포함하여 모터의 냉각 용량에 영향을 미친다. 게다가, 선풍기에서 발생하는 소음과 진동은 데시벨을 낮추는 방법을 제안할 필요가 있는 핵심이다.
모터 온도와 관련하여 모터 온도를 결정하기 위해 전력 소산 및 모터 열 저항을 고려할 수 있다[7]. 밀폐된 모터 냉각 시스템의 흐름 구조에 따라 달라지는 대류 열전달 때문에 밀폐된 전기 모터의 유체 흐름은 수치적 방법에 의해 연구된다[8]. 모터 성능 연구에서는 CFD 모델링 기법을 사용하여 모터의 열 관리를 조사한다.
[9-13]. 본 연구는 주로 원심 팬(외부 팬), 2개의 축 팬(내부 팬), 샤프트, 스테이터, 로터 및 637개의 냉각 튜브가 장착된 열 교환기로 구성된 2350kW TEAC(Tall Closed Air to Air Cooling) 모터를 조사한다. 이 모델에서 흐름은 외부 흐름과 내부 흐름으로 구분할 수 있다. 그림 1에서, 파란색 화살표는 외부의 차가운 흐름을 나타낸다.
원심 팬이 회전하면서 주변 공기가 공기 장막을 통해 흐른 뒤 637개의 열교환 튜브로 들어가 밖으로 나가는 데서 유래한다. 빨간색 화살표의 순환은 축 팬의 회전으로 인한 내부 열류, 스테이터를 의미한다. 그런 다음 열교환기로 들어가 외부 저온 흐름으로 열교환한다.
Flow fields of the axial fanPath lines of the axial fanCalculation results of the pressure and flow fields
본 연구에서는 모터 성능을 Fluent[14]와 상업용 코드인 Flow-3D[15]로 시뮬레이션하고, Gambit을 사용하여 Fluent용 메쉬를 생성한다.
이 모터의 복잡한 지오메트리를 다루기 위해서는 구조화되지 않은 메쉬나 하이브리드 메쉬가 우선 고려되었다. 아쉽게도 멀티 블록 구조 메시 생성 방식을 시도했지만 효과가 없었다. 또한 심하게 치우친 요소를 생성하지 않고 메쉬 확인을 위한 메쉬 테스트도 시뮬레이션 과정에서 중요하다.
본 연구의 첫 번째 부분은 축 및 원심 팬의 성능을 조사하는 것이다. 두 번째는 스테이터와 로터 부근의 전체 모터의 유량장, 압력장, 온도에 대해 논의한다. 모델의 정확성을 입증하기 위해 팬 성능 및 스테이터 온도의 계산 결과를 실험 데이터와 비교한다.
![f> 0″ width=”44″ height=”17″ border=”0″><!--[endif]--></span>(</span>유체<span lang=](/wp-content/uploads/image065.png)
1
