이 최적화의 목적은 경동 주조 중에 공기 혼입 및 난류의 양을 최소화하는 것입니다. 이 목표는 주물 채우기 모션의 프로필을 수정하여 달성됩니다. 공기 혼입과 난류를 최소화하면 주조에 결함이 발생할 가능성이 줄어 듭니다. 또한 충전 매개 변수를 최적화하면 비용 증가 없이 품질을 높일 수 있습니다.
최적화 솔루션
사용자가 경동 주조 시뮬레이션의 여러 반복을 실행할 수 있는 워크 플로우를 생성합니다. FLOW-3D (x) 는 노드를 사용하여 최적화를위한 자동화 된 워크 플로를 구성합니다. 세 가지 프로세스 변수 (회전 시작, 회전 지속 시간 및 체적 유량)는 변수 입력으로 사용되며 시뮬레이션이 반복 될 때마다 달라집니다.
FLOW-3D (x) 워크 플로우
Excel 스프레드 시트 노드는 금형 회전의 시작 및 지속 시간과 충전 프로파일의 체적 유량에 대한 테이블을 정의하는 데 사용됩니다. 계산기 노드는 프로파일 설명을 레이들 동작을 규정하는 movin.inp 파일로 변환합니다. 다음으로 FLOW-3D 노드는 시뮬레이션을 실행하는 데 사용됩니다. 각 시뮬레이션의 출력은 후 처리 노드에 의해 결과에서 추출된 총 충전 비율과 동반 공기량 비율입니다. 채우기 비율은 시뮬레이션의 동적 종료 조건으로 사용되어 금형이 완전히 채워지도록 합니다. 최적화 연구에 허용되는 예산 또는 시뮬레이션 수는 30 개로 설정됩니다. 단일 시뮬레이션 실행은 약 15 분입니다.
최적화 결과
사용 FLOW-3D (X) 의 데이터를 분석 도구를 결과 Pareto Front 그래픽 표현이 혼입된 공기의 최소량과 높은 충전 분율 최적 충전 프로파일에 있는 시뮬레이션 대응을 보여준다. 시뮬레이션 및 반복 설계 기능은 모두 FLOW-3D (x)에 의해 자율적으로 생성됩니다 . 또한 각 개별 시뮬레이션의 이미지와 비디오를 출력하도록 설정할 수 있습니다.
다음은 원래의 주입 속도와 주입 시간 (왼쪽)과 오른쪽의 최적화 된 값을 비교 한 것입니다. 주입 속도가 약간 증가하고 주입이 약간 더 일찍 완료됩니다.
다음은 원래 금형 회전 속도 및 기간 (왼쪽)과 오른쪽의 최적화 된 값을 비교한 것입니다. 회전 속도가 증가하고 회전 시간이 원본보다 짧다는 것을 알 수 있습니다.
X.J. Liu a,∗, S.H. Bhavnani b,1, R.A. Overfelt c,2 a United States Steel Corporation, Great Lakes Works, #1 Quality Drive, Ecorse, MI 48229, United States b 213 Ross Hall, Department of Mechanical Engineering, Auburn University, Auburn, AL 36849-5341, United States c 202 Ross Hall, Department of Mechanical Engineering, Materials Engineering Program, Auburn University, Auburn, AL 36849-5341, United States Received 17 April 2006; received in revised form 14 July 2006; accepted 21 August 2006
Keywords: Lost foam casting; Heat transfer coefficient; Gas pressure; VOF-FAVOR
LFC (Loss Foam Casting) 공정에서 부드러운 몰드 충진의 중요성은 오랫동안 인식되어 왔습니다. 충진 공정이 균일할수록 생산되는 주조 제품의 품질이 향상됩니다. 성공적인 컴퓨터 시뮬레이션은 금형 충전 공정에서 복잡한 메커니즘과 다양한 공정 매개 변수의 상호 작용을 더 잘 이해함으로써 새로운 주조 제품 설계의 시도 횟수를 줄이고 리드 타임을 줄이는데 도움이 될 수 있습니다.
이 연구에서는 용융 알루미늄의 유체 흐름과 금속과 발포 폴리스티렌 (EPS) 폼 패턴 사이의 계면 갭에 관련된 열 전달을 시뮬레이션하기 위해 전산 유체 역학 (CFD) 모델이 개발되었습니다.
상업용 코드 FLOW-3D는 VOF (Volume of Fluid) 방법으로 용융 금속의 전면을 추적 할 수 있고 FAVOR (Fractional Area / Volume Ratios) 방법으로 복잡한 부품을 모델링 할 수 있기 때문에 사용되었습니다. 이 코드는 폼 열화 및 코팅 투과성과 관련된 기체 갭 압력을 기반으로 다양한 계면 열 전달 계수 (VHTC)의 효과를 포함하도록 수정되었습니다.
수정은 실험 연구에 대해 검증되었으며 비교는 FLOW-3D의 기본 상수 열 전달 (CHTC) 모델보다 더 나은 일치를 보여주었습니다. 금속 전면 온도는 VHTC 모델에 의해 실험적 불확실성 내에서 예측되었습니다. 몰드 충전 패턴과 1-4 초의 충전 시간 차이는 여러 형상에 대해 CHTC 모델보다 VHTC 모델에 의해 더 정확하게 포착되었습니다. 이 연구는 전통적으로 매우 경험적인 분야에서 중요한 프로세스 및 설계 변수의 효과에 대한 추가 통찰력을 제공했습니다.
지난 20 년 동안 LFC (Loss Foam Casting) 공정은 코어가 필요없는 복잡한 부품을 제조하기 위해 널리 채택되었습니다. 이는 자동차 제조업체가 현재 LFC 기술을 사용하여 광범위한 엔진 블록과 실린더 헤드를 생산하기 때문에 알루미늄 주조 산업에서 특히 그렇습니다.
기본 절차, 적용 및 장점은 [1]에서 찾을 수 있습니다. LFC 프로세스는 주로 숙련 된 실무자의 경험적 지식을 기반으로 개발되었습니다. 발포 폴리스티렌 (EPS) 발포 분해의 수치 모델링은 최근에야 설계 및 공정 변수를 최적화하는 데 유용한 통찰력을 제공 할 수있는 지점에 도달했습니다. LFC 공정에서 원하는 모양의 발포 폴리스티렌 폼 패턴을 적절한 게이팅 시스템이있는 모래 주형에 배치합니다.
폼 패턴은 용융 금속 전면이 패턴으로 진행될 때 붕괴, 용융, 기화 및 열화를 겪습니다. 전진하는 금속 전면과 후퇴하는 폼 패턴 사이의 간격 인 운동 영역은 Warner et al. [2] LFC 프로세스를 모델링합니다. 금형 충진 과정에서 분해 산물은 운동 영역에서 코팅층을 통해 모래로 빠져 나갑니다.
용융 금속과 폼 패턴 사이의 복잡한 반응은 LFC 공정의 시뮬레이션을 극도로 어렵게 만듭니다. SOLA-VOF (SOLution AlgorithmVolume of Fluid) 방법이 Hirt와 Nichols [3]에 의해 처음 공식화 되었기 때문에 빈 금형을 사용한 전통적인 모래 주조 시뮬레이션은 광범위하게 연구되었습니다.
Lost foam 주조 공정은 기존의 모래 주조와 많은 특성을 공유하기 때문에이 새로운 공정을 모델링하는 데 적용된 이론과 기술은 대부분 기존의 모래 주조를 위해 개발 된 시뮬레이션 방법에서 비롯되었습니다. 패턴 분해 속도가 금속성 헤드와 금속 전면 온도의 선형 함수라고 가정함으로써 Wang et al. [4]는 기존의 모래 주조의 기존 컴퓨터 프로그램을 기반으로 복잡한 3D 형상에서 Lost foam 주조 공정을 시뮬레이션했습니다.
Liu et al. [5]는 금속 앞쪽 속도를 예측하기 위한 간단한 1D 수학적 모델과 함께 운동 영역의 배압을 포함했습니다. Mirbagheri et al. [6]은 SOLA-VOF 기술을 기반으로 금속 전면의 자유 표면에 대한 압력 보정 방식을 사용하는 Foam 열화 모델을 개발했습니다.
Kuo et al.에 의해 유사한 배압 방식이 채택되었습니다. [7] 운동량 방정식에서이 힘의 값은 실험 결과에 따라 패턴의 충전 순서를 연구하기 위해 조정되었습니다.
이러한 시뮬레이션의 대부분은 LFC 공정의 충전 속도가 기존의 모래 주조 공정보다 훨씬 느린 것으로 성공적으로 예측합니다. 그러나 Foam 분해의 역할은 대부분 모델의 일부가 아니며 시뮬레이션을 수행하려면 실험 데이터 또는 경험적 함수가 필요합니다.
현재 연구는 일정한 열전달 계수 (CHTC)를 사용하는 상용 코드 FLOW-3D의 기본 LFC 모델을 수정하여 Foam 열화와 관련된 기체 갭 압력에 따라 다양한 열전달 계수 (VHTC)의 영향을 포함합니다. 코팅 투과성. 수정은 여러 공정 변수에 대한 실험 연구에 대해 검증되었습니다.
또한, 손실 된 폼 주조에서 가장 중요한 문제인 결함 형성은 문헌에서 인용 된 수치 작업에서 모델링되지 않았습니다. 접힘, 내부 기공 및 표면 기포와 같은 열분해 결함은 LFC 작업에서 많은 양의 스크랩을 설명합니다. FLOW-3D의 결함 예측 기능은 프로세스를 이해하고 최적화하는데 매우 중요합니다.
Fig. 7. Comparison of mold filling times for a plate pattern with three ingates: (a) measured values by thermometric technique [18]; (b) predicted filling times based
on basic CHTC model with gravity effect; and (c) predicted filing times based on the VHTC model with heat transfer coefficient changing with gas pressure; (d)
mold filling time at the right-and wall of the mold for the plate pattern with three ingates.Fig. 10. Defects formation predicted by (a) basic CHTC model with gravity effect; (b) VHTC model with heat transfer coefficient based on both gas pressure and
coating thickness; and (c) improved model for two ingates. Color represents probability for defects (blue is the lowest and red highest).
[1] S. Shivkumar, L. Wang, D. Apelian, The lost-foam casting of aluminum alloy components, JOM 42 (11) (1990) 38–44. [2] M.H. Warner, B.A. Miller, H.E. Littleton, Pattern pyrolysis defect reduction in lost foam castings, AFS Trans. 106 (1998) 777–785. [3] C.W. Hirt, B.D. Nichols, Volume of Fluid (VOF) method for the dynamics of free boundaries, J. Comp. Phys. 39 (1) (1981) 201–225. [4] C. Wang, A.J. Paul, W.W. Fincher, O.J. Huey, Computational analysis of fluid flow and heat transfer during the EPC process, AFS Trans. 101 (1993) 897–904. [5] Y. Liu, S.I. Bakhtiyarov, R.A. Overfelt, Numerical modeling and experimental verification of mold filling and evolved gas pressure in lost foam casting process, J. Mater. Sci. 37 (14) (2002) 2997–3003. [6] S.M.H. Mirbagheri, H. Esmaeileian, S. Serajzadeh, N. Varahram, P. Davami, Simulation of melt flow in coated mould cavity in the lost foam casting process, J. Mater. Process. Technol. 142 (2003) 493–507. [7] J.-H. Kuo, J.-C. Chen, Y.-N. Pan, W.-S. Hwang, Mold filling analysis in lost foam casting process for aluminum alloys and its experimental validation, Mater. Trans. 44 (10) (2003) 2169–2174. [8] C.W. Hirt, Flow-3D User’s Manual, Flow Science Inc., 2005. [9] E.S. Duff, Fluid flow aspects of solidification modeling: simulation of low pressure die casting, The University of Queensland, Ph.D. Thesis, 1999. [10] X.J. Liu, S.H. Bhavnani, R.A. Overfelt, The effects of foam density and metal velocity on the heat and mass transfer in the lost foam casting process, in: Proceedings of the ASME Summer Heat Transfer Conference, 2003, pp. 317–323. [11] W. Sun, P. Scarber Jr., H. Littleton, Validation and improvement of computer modeling of the lost foam casting process via real time X-ray technology, in: Multiphase Phenomena and CFD Modeling and Simulation in Materials Processes, Minerals, Metals and Materials Society, 2004, pp. 245–251. [12] T.V. Molibog, Modeling of metal/pattern replacement in the lost foam casting process, Materials Engineering, University of Alabama, Birmingham, Ph.D. Thesis, 2002. [13] X.J. Liu, S.H. Bhavnani, R.A. Overfelt, Measurement of kinetic zone temperature and heat transfer coefficient in the lost foam casting process, ASME Int. Mech. Eng. Congr. (2004) 411–418. [14] X. Yao, An experimental analysis of casting formation in the expendable pattern casting (EPC) process, Department of Materials Science and Engineering, Worcester Polytechnic Institute, M.S. Thesis, 1994. [15] M.R. Barkhudarov, C.W. Hirt, Tracking defects, Die Casting Engineer 43 (1) (1999) 44–52. [16] C.W. Hirt, Modeling the Lost Foam Process with Defect PredictionsProgress Report: Lost-Foam Model Extensions, Wicking, Flow Science Inc., 1999. [17] D. Wang, Thermophysical Properties, Solidification Design Center, Auburn University, 2001. [18] S. Shivkumar, B. Gallois, Physico-chemical aspects of the full mold casting of aluminum alloys, part II: metal flow in simple patterns, AFS Trans. 95 (1987) 801–812.
가스 터빈 복합 화력 (GTCC) 발전 시장은 재생 에너지와 공존 할 수 있는 가장 깨끗하고 경제적인 화력 발전 시스템으로 장기적으로 성장할 것으로 예상됩니다. 효율성을 더욱 높이려면 터빈 부품 재료의 특성을 개선하고 첨단 블레이드 설계에 필요한 복잡한 구조를 구축하기 위한 제조 기술 개발이 필수적입니다.
이 보고서는 가스 터빈의 고온 적용을 위한 재료 및 제조 기술로서 합금 설계 및 주조, 코팅, 용접 수리 및 냉각 구멍 드릴링 공정을 포함한 기술 개발을 제시합니다.
최근 몇 년 동안 세계 에너지 수요는 특히 중국과 인도와 같은 아시아 국가에서 현저하게 증가하고 있습니다. 2035 년 글로벌 에너지 소비량은 2010 년 대비 약 1.5 배 수준에이를 것으로 예상됩니다. 일본에서는 에너지 자급률이 10 % 미만이며 에너지 사용 효율을 높이고 환경 부하를 줄이는 것이 시급한 문제입니다. . 특히 현재 일본 전기 생산량의 거의 90 %를 차지하고있는 화력 발전의 효율화가 필요하다. 발전 효율은 가스 터빈 (시스템의 주요 구성 요소)의 연소 온도에 크게 영향을받습니다. 온도가 상승함에 따라 열 순환 효율이 향상 될 수 있기 때문에 Mitsubishi Hitachi Power Systems, Ltd.
(MHPS)는 1980 년대 초부터 더 높은 온도 / 더 나은 효율성 및 더 큰 용량을 가진 고급 시스템을 개발했습니다. 그림 11에서 보듯이 터빈 입구 온도는 1984 년 (Type D) 1,100 ° C 등급에서 시작하여 1989 년 1,350 ° C 등급 (Type F), 1997 년 1,500 ° C 등급 (Type 지).
또한 2011 년에는 1,600 ° C 급 가스 터빈 (J 형)이 출범했습니다 .2 2004 회계 연도부터 국가 프로젝트 “1,700 ° C 급 가스 터빈을위한 원소 기술 개발”이 시작되었습니다. J 형 가스 터빈 개발 프로젝트는 첨단 열 차단 코팅 (TBC) 및 냉각 / 공기 역학 기술과 같은 결과도 활용되었습니다 (그림 2).
가스 터빈 온도를 더욱 높이려면 이러한 고온을 견딜 수있는 신소재를 설계하고 터빈 부품의 특성을 개선하며 고급 블레이드 설계에 필요한 복잡한 구조를 구축하기 위한 제조 기술을 발명하는 것이 중요합니다. 이 보고서는 MHPS가 Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. (MHI) 연구 및 혁신 센터와 함께 개발하고 있는 이러한 기술을 소개합니다.
Figure 1 Increase in the turbine inlet temperature and transition of applied materials and technologies
Characteristics of the M501J gas turbine
MHPS와 MHI는 MGA1400, MGA1400DS, MGA2400을 고온 환경에서 사용할 수 있을 만큼 내구성이 있는 고강도 Ni 계 초합금으로 개발하여 자사 제품에 적용하고 있습니다. 일반적으로 인터 빈 블레이드에 사용되는 초합금은 주조 방법에 따라 기존 주조 합금, 방향 응고 합금, 단결정 합금 중 하나로 분류됩니다.
이 세 가지 유형 중 MGA1400 및 MGA2400은 기존 주조 합금의 범주에 해당하는 반면 MGA1400DS는 방향성 응고 합금입니다 . 단결정 합금은 입자 경계가 없기 때문에 가장 강하고 (그 존재는 재료 강도 측면에서 불리 함) 입자 경계 강화를 고려하지 않고 합금 조성을 최적화 할 수 있습니다.
그러나 주조 공정에서 발생하는 주조 결함은 강도를 크게 저하시킬 수 있으므로 제조 기술의 확립이 중요합니다. 산업용 가스 터빈 블레이드는 크기가 크기 때문에 항공기 엔진보다 제조하기가 더 어렵습니다.
MHI 연구 혁신 센터는 1700 ° C 급 가스 터빈을 건설하기 위해 NIMS (National Institute for Materials Science)와 공동 연구를 수행하여 단결정 블레이드용 고내열 소재를 개발했습니다. 고온에서 재료의 강도를 검증하는 것 뿐만 아니라 결함이 없는 좋은 단결정 구조를 얻기 위한 주조 기술 개발도 필수적입니다.
신소재는 원재료 및 주조 비용 등 경제성 측면에서도 만족스러워야 한다. 또한 고온에서 필요한 모든 재료 특성 (예 : 크리프 강도, 열 피로 강도 및 내 산화성)을 나타내야 합니다. 특히 크리프 강도와 열 피로 강도의 공존을 실현하기 위한 기술 개발이 어려웠습니다.
NIMS 합금 설계 프로그램에 의해 결정된 조성으로 테스트 합금을 조사하는 동안 MHI와 NIMS는 속성 예측을 위한 데이터베이스를 확장하기 위해 주로 열 피로 강도에 대한 데이터를 수집했습니다. 이러한 노력으로 인해 크리프 강도와 열 피로 강도 모두에서 우수한 특성을 가진 단결정 합금 인 MGA1700이 개발되었습니다 (그림 3).
일반적으로 레늄과 같은 고가의 희귀 금속을 포함하는 고강도의 다른 단결정 합금과 달리 MGA1700은 콘없이 고강도를 실현하는 획기적인 합금입니다.
Figure 3 Micro structure and high-temperature strength property of the designed alloy Figure 8 Evaluation test of thermal sprayed coatings Figure 11 Schematic diagram of LMD Figure Figure 12 Analytical model and a typical result of the analysis 13 Cross-sectional comparison of weld beads between analysis results and LMD application
중략 ……
References
1. Komori, T. et al., the 41th GTSJ Seminar material (2013) pp. 57-64 2. Yuri, M. et al., Development of 1600°C-Class High-efficiency Gas Turbine for Power Generation Applying J-Type Technology, Mitsubishi Heavy Industries Technical Review Vol. 50 No. 3 (2013) pp.1-10. 3. Okada, I. et al., Development of Ni base Superalloy for Industrial Gas Turbine, Superalloy2004,(2004),p707-712. 4. Kishi, K. et al., Welding Repair Technology for Single Crystal Blade and Vane，Proceedings of the International Gas Turbine Congress, (2014), IGTC07-116S. 5. KREUTZ, E.W. et al., Process Development and Control of Laser Drilled and Shaped Holes in TurbineComponents， JLMN-Journal of Laser Micro/Nanoengineering, Vol.2 No.2 (2007), p123. 6. Sezer, H.K. et al., Mechanisms of Acute Angle Laser Drilling induced Thermal Barrier CoatingDelamination，Journal of Manufacturing Science and Engineering, vol.131 (2009), p.051014-1 7. Goya, S. et al., High-Speed & High-Quality Laser Drilling Technology Using a Prism Rotator, MitsubishiHeavy Industries Technical Review Vol. 52 No. 1 (2015) pp. 106-109
시뮬레이션 비디오 갤러리에서 FLOW-3D 제품군으로 모델링 할 수 있는 다양한 가능성을 살펴보십시오 .
적층 제조 시뮬레이션 갤러리
FLOW-3D AM 은 레이저 파우더 베드 융합, 바인더 제트 및 직접 에너지 증착과 같은 적층 제조 공정을 시뮬레이션하고 분석합니다. FLOW-3D AM 의 다중 물리 기능은 공정 매개 변수의 분석 및 최적화를 위해 분말 확산 및 압축, 용융 풀 역학, L-PBF 및 DED에 대한 다공성 형성, 바인더 분사 공정을 위한 수지 침투 및 확산에 대한 매우 정확한 시뮬레이션을 제공합니다.
Multi-material Laser Powder Bed Fusion | FLOW-3D AM
Micro and meso scale simulations using FLOW-3D AM help us understand the mixing of different materials in the melt pool and the formation of potential defects such as lack of fusion and porosity. In this simulation, the stainless steel and aluminum powders have independently-defined temperature dependent material properties that FLOW-3D AM tracks to accurately capture the melt pool dynamics. Learn more about FLOW-3D AM’s mutiphysics simulation capabilities at https://www.flow3d.com/products/flow3…
FLOW-3D WELD 는 레이저 용접 공정에 대한 강력한 통찰력을 제공하여 공정 최적화를 달성합니다. 더 나은 공정 제어로 다공성, 열 영향 영역을 최소화하고 미세 구조 진화를 제어 할 수 있습니다. 레이저 용접 공정을 정확하게 시뮬레이션하기 위해 FLOW-3D WELD 는 레이저 열원, 레이저-재료 상호 작용, 유체 흐름, 열 전달, 표면 장력, 응고, 다중 레이저 반사 및 위상 변화를 특징으로 합니다.
FLOW-3D는 물고기 통로, 댐 파손, 배수로, 눈사태, 수력 발전 및 기타 수자원 및 환경 공학 과제 모델링을 포함하여 유압 산업에 대한 많은 응용 분야를 가지고 있습니다. 엔지니어는 수력 발전소의 기존 인프라 용량을 늘리고, 어류 통로, 수두 손실을 최소화하는 흡입구, 포 이베이 설계 및 테일 레이스 흐름을위한 개선 된 설계를 개발하고, 수세 및 퇴적 및 공기 유입을 분석 할 수 있습니다.
FLOW-3D CAST 에는 캐스팅을 위해 특별히 설계된 광범위하고 강력한 물리적 모델이 포함되어 있습니다. 이러한 특수 모델에는 lost foam casting, non-Newtonian fluids, and die cycling에 대한 알고리즘이 포함됩니다. FLOW-3D CAST 의 강력한 시뮬레이션 엔진과 결함 예측을 위한 새로운 도구는 설계주기를 단축하고 비용을 절감 할 수 있는 통찰력을 제공합니다.
HPDC |Comparison of slow shot profiles and entrained air during a filling simulation |FLOW-3D CAST
Shown is a video comparing two slow shot profiles. The graphs highlight the shot profiles through time and the difference in entrained air between the slow shots. Note the lack of air entrained in shot sleeve with calculated shot profile which yields a much better controlled flow within the shot sleeve.
FLOW-3D는 선박 설계, 슬로싱 다이내믹스, 파동 충격 및 환기 등 연안 및 해양 애플리케이션에 이상적인 소프트웨어입니다. 연안 애플리케이션의 경우 FLOW-3D는 연안 구조물에 심각한 폭풍과 쓰나미 파장의 세부 정보를 정확하게 예측하고 플래시 홍수 및 중요 구조물 홍수 및 손상 분석에 사용됩니다.
본질적으로 Lagrangian 입자는 복잡한 흐름에서 물리량을 추적하는 독특한 방법을 가지고 있습니다. 이들의 속성은 메시 해상도에 의해 덜 제한되며, 동시에 질량, 운동량 및 열 전달을 통해 유체 및 고체와 함께 매우 세부적이고 사실적으로 상호 작용할 수 있습니다. 후 처리(Post Processing) 측면에서 입자는 시각화를 향상 시킬 수 있습니다.
금속 증착 시뮬레이션으로 시각화된 Lagrangian 입자
FLOW-3D의 Lagrangian 입자 모델
FLOW-3D의 입자 모델은 전기장 효과 및 유체 흐름과의 양방향 커플 링을 포함하여 마커에서 크기와 밀도가 다른 질량 입자로 진화했습니다. 이 모델은 공기 중의 오염 물질, 금속 함유물 및 분리기에서 포착되는 파편을 추적하는데 성공적으로 적용되었습니다. 최근에는 FLOW-3D의 입자 모델이 기능을 확장하기 위한 큰 변화가 있었습니다. 현재 모델에서 입자는 기본 기능에 따라 클래스로 그룹화됩니다.
마커 입자 는 단순한 질량이 없는 마커로 유체 흐름을 추적하는 데 가장 적합합니다.
질량 입자 는 모래 알갱이 또는 내포물과 같은 고체 물체를 나타냅니다.
액체 입자 는 유체로 만들어지며 모든 유체 속성을 상속합니다.
가스 입자 는 주변 유체의 온도 및 압력 부하에 따라 크기가 변하는 기포를 나타냅니다.
보이드 입자 는 가스 입자와 유사하지만 그 특정 기능은 붕괴된 기포를 표시하고 추적하는 것입니다. 이는 다른 응용 분야에서 주조시 금형 충전 중에 생성되는 잠재적 다공성 결함을 예측하는 데 유용합니다.
프로브 입자 는 해당 위치에서 변수 값을 기록하고 보고하는 진단 장치로 사용됩니다. 다른 클래스의 입자로 만들 수 있습니다.
사용자 입자 는 소스 코드에서 사용자 정의 함수를 통해 사용자 정의를 할 수 있습니다.
각 입자 클래스에는 드래그 계수 및 각 숫자 입자가 물리적 입자의 구름을 나타낼 수 있는 매크로 입자 계수와 같이 클래스의 모든 입자에 적용되는 속성이 있습니다. 사용자 클래스의 입자에는 사용자가 사용자 정의 할 수 있는 세 가지 추가 속성이 있습니다.
다양한 크기와 밀도의 입자를 나타내는 재료 입자 클래스 내에서 여러 종을 정의 할 수 있습니다. 주변 유체와의 열 전달은 모든 재료 입자, 즉 질량, 액체, 가스, 보이드 및 사용자 입자에 적용되는 또 다른 기능입니다.
가스 입자의 압력은 상태 방정식과 온도 변화에 따른 변화를 사용하여 계산됩니다. 기체 입자가 유체가 없는 표면을 벗어나면 기체 영역에 부피를 추가합니다.
액체 입자의 유체는 응고 뿐만 아니라 증발 및 응축으로 인해 상 변화를 겪을 수 있습니다. 응고된 입자는 질량 입자와 유사한 고체 물체로 작동하지만 일단 들어가서 다시 녹으면 유체로 변환됩니다. 또한 2 유체 상 변화 모델이 활성화되면 액체 입자가 기체 내에서 이동하면서 증발 및 응축될 수 있으므로 스프레이 냉각 모델링에 유용합니다.
각 파티클 클래스는 FLOW-3D POST 에서 별도의 개체로 시각화 할 수 있습니다. 속도, 온도, 입자 수명 또는 고유 ID와 같은 개별 입자 속성을 색상에 사용할 수 있습니다. 표시된 입자 크기는 클래스 내에서의 변화를 반영합니다.
Lagrangian 입자를 직접 금속 증착에 적용
직접 금속 증착은 동일한 금속의 분말 스트림이 주입되는 고체 금속 기판에 용융 풀을 형성하기 위해 레이저를 사용하는 적층 제조 공정의 한 유형입니다. 분말 입자가 풀 내부에서 녹고, 풀이 다시 응고되면 일반적으로 두께가 0.2-0.8mm이고 너비가 1-2mm 인 고형화된 금속 층이 형성됩니다.
laser/powder gun 어셈블리가 기판 표면을 계속 스캔하므로 복잡한 모양을 층별로 만들 수 있습니다. 레이저 출력, 속도 및 분말 공급 사이의 적절한 균형은 공정의 성공과 효율성을 위해 중요합니다. 엔지니어의 주요 관심 사항은 다음과 같습니다.
용융 풀의 크기와 모양
금속 흐름 및 그 내부의 냉각 속도
응고된 층의 형상
이 섹션에서 설명하는 시뮬레이션은 이러한 특성을 정확하게 예측합니다. 레이저와 기판의 움직임은 좌표계를 레이저에 부착함으로써 반전됩니다. Inconel 718 합금의 기판은 10mm/s의 일정 속도로 움직입니다. 레이저는 1.8kW의 출력으로 반경 1mm의 원형 열원으로 모델링됩니다. 3 개의 파우더 건은 0.684 g/s의 속도로 레이저 충돌 점에서 고체 금속 입자를 전달합니다. 각 건은 크기가 2 x 2 mm이고 초당 입자 비율은 105 입니다.
입자는 액체 입자 클래스를 사용하여 모델링됩니다. 모든 입자의 직경은 40 μm입니다. 매크로 입자 배율 10은 시뮬레이션에서 입자 수를 줄이는데 사용됩니다. 3백만 개의 물리적 입자를 나타내는 매 초당 시뮬레이션에서 3 x 105 개의 숫자 입자가 생성됩니다. 입자의 초기 온도는 480°C입니다. 즉, 풀에 충돌하기 전에 고체 상태입니다.
시뮬레이션은 분말을 첨가하기 전에 용융 풀이 형성 될 수 있도록, 시작한 후 2초 후에 입자 소스를 활성화하여 10초 동안 실행했습니다. 일단 풀에 들어가면 입자가 녹아 금속으로 전환되어 금속의 부피가 증가하여 궁극적으로 레이저에서 하류의 재응고 금속 층을 형성합니다. 용융 풀 모양은 대칭 평면에 표시됩니다.
새로운 Lagrangian 입자 모델은 FLOW-3D의 현재 기능을 크게 확장 할 뿐만 아니라 금속의 핵심 가스 버블 추적과 같은 향후 확장을 위한 강력한 개발 플랫폼을 만듭니다.
주요 개발 중 하나는 FLOW-3D v11.2 버전부터 크게 개선 및 확장된 입자 모델 입니다. 사실 입자 모델에는 새로운 기능이 너무 많아서 질량 입자에 대해 여러 게시물에서 논의 할것입니다.
Acoustophoretic Particle Focusing
새 모델에서 입자는 기본 기능에 따라 다음 클래스로 그룹화됩니다.
마커 입자 는 단순하고 질량이없는 마커이며 유체 흐름을 추적하는 데 가장 적합합니다.
질량 입자 는 모래 알갱이 또는 내포물과 같은 고체 물체를 나타냅니다.
유체 입자 는 유체 로 구성되며 응고를 포함한 유체 특성을 상속합니다.
가스 입자 는 주변 유체의 온도 및 압력 부하에 따라 크기가 변하는 기포를 나타냅니다.
공극 입자 는 가스 입자와 유사하지만 그 특정 기능은 붕괴 된 공극 영역을 표시하고 추적하는 것입니다. 예를 들어 주조에서 금형 충전 중에 생성되는 잠재적 다공성 결함을 예측하는 데 유용합니다.
질량 / 운동량 소스 입자 는 메시에서 사용자 정의 된 질량 / 운동량 소스를 나타냅니다.
프로브 입자 는 해당 위치에서 용액 양을 기록하고보고하는 진단 장치 역할을합니다. 다른 클래스의 입자로 만들 수 있습니다.
사용자 입자 는 소스 코드의 사용자 정의 함수를 통해 사용자 정의 할 수 있습니다.
질량 입자
FLOW-3D 에서 질량 입자 옵션이 활성화 되면 사용자는 다양한 직경과 밀도를 가진 다양한 질량 입자 종을 설정할 수 있습니다. 또한 질량 입자의 역학은 확산 계수, 항력 계수, 난류 슈미트 수 및 복원 계수와 같은 속성에 의해 제어 될 수 있습니다. 질량 입자는 열적 및 전기적 특성을 지정할 수도 있습니다.
사용자는 입자 생성을 위해 여러 소스를 설정할 수 있으며 각 소스는 이전에 정의 된 질량 입자 종 전체 또는 일부의 혼합을 가질 수 있습니다. 또한 사용자는 임의 또는 균일한 입자 생성을 선택하고 소스에서 입자가 생성되는 속도를 정의할 수도 있습니다. 전체적으로 사용자가 이 강력한 입자 모델을 사용할 수 있는 방법에는 많은 유연성이 있습니다.
Acoustophoretic Particle Separation | 음향 영동 입자 분리
Acoustophoretic Particle Separation는 질량 입자를 직접 사용할 수 있는 많은 응용 분야 중 하나 입니다. Acoustophoretics 입자 분리는 미세 유체 채널의 용액에서 많은 양의 물체를 제거하는 현대적이고 효율적인 방법을 나타냅니다. 미세 유체 용액에서 부유 고체 물체를 분리하는 능력은 의료(예 : 악성 세포 제거), 리서치(예 : 나노 입자 분리), 산업계(예 : 부유 고체 격리) 및 환경(예 : 수질 정화)등에 필요합니다. 원칙적으로 입자 분리는 음향력에 의해 이루어집니다. 원칙적으로 이러한 힘은 정상 파장에 의해 생성된 압력의 조합입니다. 진동의 진폭이 충분히 클 때 입자와 채널 벽의 충돌로 인한 유체 항력 및 임펄스 힘의 조합으로 인해 Acoustophoretics 과정에 관여하는 입자는 크기와 밀도에 따라 분리 될 수 있습니다.
우리가 아는 한, 앞서 언급 한 모든 힘의 영향을 고려한 주제에 대한 수치해석 연구는 거의 없습니다. 따라서 이 기사에서는 FLOW-3D를 사용하여 Acoustophoretics 모델링의 포괄적인 방법을 제시합니다 . FLOW-3D 의 고유한 모델링 기능을 활용하여 업데이트된 입자 모델을 사용하여 임의의 방식으로 도메인 내부에 질량 입자를 쉽게 도입한 다음 지정된 주파수에서 지정된 길이 진폭으로 전체 도메인을 진동시킬 수 있습니다. 나머지 수치 시뮬레이션 결과와 함께 마이크로 채널 진동은 FlowS3D POSTTM 및 개선된 비관성 참조 프레임 렌더링 기능을 사용하여 쉽게 시각화 할 수 있습니다 .
프로세스 매개 변수
이 분석을 위해 모서리가 100μm이고 총 길이가 1mm인 정사각형 단면을 가진 마이크로 채널을 정의하는 계산 영역이 사용되었습니다. 총 1148 개의 입자가 처음에 전체 계산 영역에 무작위 방식으로 도입되었습니다. 우리는 10Khz의 일정한 주파수와 여러 진폭에서 전체 마이크로 채널을 진동 시키기로 결정했습니다. 진폭의 길이는 3.125μm에서 50μm까지 다양했습니다. 일반적으로 진동 진폭이 클수록 빠르게 변화하는 시간적 변수 변화를 설명하기 위해 더 작은 시간 단계 크기가 필요합니다. 그럼에도 불구하고 총 분석 시간은 32 코어 독립형 워크스테이션에서 2 시간 미만이었습니다.
Figure 1. Microchannel pressure field at a) Maximum upward acceleration b) Maximum downward acceleration
결과 및 논의
그림 1에서 볼 수 있듯이 압력 장은 진동의 위상에 따라 달라집니다. 보다 구체적으로 그림 1a에서는 최대 상승 가속시 발생하는 채널 하단에 위치한 압력 선단을 관찰하고, 그림 1b에서는 최대시 발생하는 채널 상단에 위치한 압력 선단을 관찰합니다. 하향 가속. 그림 1의 두 결과는 최대 압력이 2400 Pa (약 0.24 Atm) 이상인 최대 진폭의 경우를 나타냅니다.
입자 분류의 진화를 보여주는 진폭의 다른 수준에서 마이크로 채널 모션의 애니메이션. 삽입 된 그래프는 채널 속도를 보여줍니다.
입자 분리 애니메이션은 Acoustophoretic Particle Separation 방법의 효과를 보여주고 영향을 주는 힘을 강조합니다. 입자는 주로 낮은 진폭에서 압력과 항력의 영향을 받지만 진동의 길이 진폭이 마이크로 채널의 크기와 비슷해지면 입자는 충돌로 인한 충격력으로 인해 단일 분리 평면으로 강제됩니다. 마이크로 채널의 상단 및 하단 벽. 이 모델링 방법으로 얻은 수치 결과는 4ms 미만의 전체 공정 시간 동안 90%를 초과하는 분리 수준을 나타내는 것으로 보입니다.
예비 분석을 바탕으로 Acoustophoretic Particle Separation 공정이 필요한 시간과 에너지 측면에서 입자 분리의 매우 효율적인 방법이 될 수 있다는 결론을 내릴 수 있습니다. FLOW-3D는 향상된 입자 모델을 통해 풍부한 물리적 모델과 향상된 렌더링 기능으로 인해 이러한 프로세스를 모델링하는데 매우 강력한 옵션을 제공합니다.
유체 입자의 새로운 기능과 가능한 응용 프로그램에 대해 논의 할 다음 블로그를 계속 지켜봐주십시오.
Dissertação de MestradoCiclo de Estudos Integrados Conducentes aoGrau de Mestre em Engenharia MecânicaTrabalho efectuado sob a orientação doDoutor Hélder de ...
TianLiabJ.M.T.DaviesaXiangzhenZhucaUniversity of Birmingham, Birmingham B15 2TT, United KingdombGrainger and Worrall Ltd, Bridgnorth WV15 5HP, United KingdomcBrunel Centre for Advanced Solidification ...
FLOW-3D CAST 2025R1은 주조 엔지니어가 복잡한 비철 주조에서 더 나은 품질, 효율성 및 정밀도를 달성할 수 있도록 지원합니다. 이번 릴리스에는 응고 및 수축 모델, HPDC의 샷 슬리브 모델, 밸브 모델에 대한 개선 사항이 포함되어 있습니다.
응고 수축 모델 개선 사항 이번 신제품에는 새로운 EXODUS 형식의 다공성 출력이 수정된 개선된 응고 수축 모델이 포함되어 있어 사용자가 다공성 분석과 해석을 간소화할 수 있습니다. 이제 다공성 출력에는 분해된 수축 다공성이 포함되어 엔지니어가 누출 경로를 더 잘 시각화할 수 있도록 도와줍니다.
샷 슬리브의 응고된 금속 처리 개선 고압 다이캐스팅(HPDC)에서는 샷 슬리브의 초기 응고로 인해 완성된 주조물의 콜드 셧 및 오선과 같은 결함이 발생할 수 있습니다. 이제 사용자는 다공성 기반 응고 모델을 사용하여 샷 슬리브에서 응고된 금속의 움직임을 포착할 수 있으며, 충전 시 훨씬 더 정확한 열 프로파일을 제공합니다.
EXODUS 파일 형식의 새로운 다공성 표현은 단일 다공성 출력에서 금속의 다공성뿐만 아니라 해상된 수축을 더 잘 설명합니다.
개선된 밸브 모델 FLOW-3D CAST의 밸브와 통풍구 부품은 주조 어셈블리의 환기 시스템을 모델링하는 데 사용되며, 이는 주조 부품의 결함을 제거하는 데 매우 중요할 수 있습니다. 이제 사용자는 밸브와 통풍구에서 배출될 수 있는 목표 금속 부피를 지정하여 개선된 밸브 모델을 통해 최종 결함 위치를 보다 정확하게 예측할 수 있습니다.
새로운 밸브 모델은 금속이 밸브를 통해 배출될 수 있도록 하여, 흐름 결함이 어디로 가는지 더 정확하게 표현합니다 (아래쪽)
FLOW-3D CAST 2024R1은 영구 금형 주조를 위한 여러 가지 개선 사항을 포함하고 있으며, 그 중 첫 번째는 Thermal die cycling 시뮬레이션에서 보다 시각적으로 편리한 냉각 채널 설정입니다. 이를 통해 냉각 채널 타이밍 설정을 더 쉽게 하고 입력 오류의 가능성을 줄일 수 있습니다. 이 개선 사항은 각 냉각 채널이 활성화되는 시점과 관련 속성을 쉽게 확인할 수 있도록 합니다.
냉각 채널은 이제 다른 공정 타이밍과 함께 표시되어 복잡한 시스템을 간단하고 시각적으로 표현합니다.
또한, 간단한 스프레이/금형 처리 모델을 확장하여 캐비티뿐만 아니라 파팅 라인에도 스프레이할 수 있는 옵션을 추가했습니다. 이를 통해 이러한 유형의 금형 처리 방식을 쉽게 그리고 현실적으로 표현할 수 있어 더 나은 열 예측을 할 수 있습니다. 유사하게, 이제 Thermal die cycling 시뮬레이션 중에 플런저의 움직임을 고려하여 열 예측의 정확성을 향상시켰습니다.
또 다른 개발 사항은 초기 단계 금형 설계에서 더 빠른 열 해석을 제공하면서도 해석의 정확도를 유지할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 새로운 열 전달 모드를 기하학적 형태에 대해 활성화하여 사용합니다.
FLOW-3D CAST 2024R1에는 두 가지 새로운 출력이 추가되었습니다. 첫 번째는 금형에 대한 특정 열 전달로, 금형으로 전달되는 열의 속도를 저장하고 금형의 다양한 위치에서 필요한 냉각 능력에 대한 통찰을 제공합니다. 두 번째 출력은 공동 발생 하중으로, 공동 손상이 발생할 가능성이 있는 영역을 표시합니다.
금형으로의 열전달량 표현 공동 발생 하중
마지막으로, 사용자 기대에 더 맞도록 기존 모델에 두 가지 조정을 추가했습니다. 첫 번째는 밸브가 가장 가까운 open volume에 적용되도록 수정하여, 금형 표면이 실수로 밸브를 비활성화하는 가능성을 없앴습니다. 두 번째 조정은 모델을 사용할 때 플런저 가속도의 기본 한계를 더 현실적으로 설정한 것입니다. 이전의 기본값은 노이즈가 발생될 가능성이 있었습니다.
새로운 결과 파일 형식
FLOW-3D POST 2023R2는 EXODUS II 형식을 기반으로 하는 완전히 새로운 결과 파일 형식을 도입하여 더 빠른 후처리를 가능하게 합니다. 이 새로운 파일 형식은 크고 복잡한 시뮬레이션의 후처리 작업에 소요되는 시간을 크게 줄이는 동시에(평균 최대 5배!) 다른 시각화 도구와의 연결성을 향상시킵니다.
FLOW-3D POST 2023R2 에서 사용자는 이제 flsgrf , EXODUS II 또는 flsgrf 및 EXODUS II 파일 형식 으로 선택한 데이터를 쓸 수 있습니다 . 새로운 EXODUS II 파일 형식은 각 객체에 대해 유한 요소 메쉬를 활용하므로 사용자는 다른 호환 가능한 포스트 프로세서 및 FEA 코드를 사용 하여 FLOW-3D 결과를 열 수도 있습니다. 새로운 워크플로우를 통해 사용자는 크고 복잡한 사례를 신속하게 시각화하고 임의 슬라이싱, 볼륨 렌더링 및 통계를 사용하여 보조 정보를 추출할 수 있습니다.
새로운 결과 파일 형식은 솔버 엔진의 성능을 저하시키지 않으면서 flsgrf 에 비해 시각화 작업 흐름에서 놀라운 속도 향상을 자랑합니다.
FLOW-3D POST 의 새로운 EXODUS II 파일 형식 및 Surface LIC 표현의 예
이 흥미로운 새로운 개발은 결과 분석의 속도와 유연성이 향상되어 사용자에게 원활한 시뮬레이션 경험을 제공합니다. FLOW-3D POST 의 새로운 시각화 기능 에 대해 자세히 알아보세요 .
정수압 초기화
사용자가 사전 정의된 금속 영역에서 정수압을 초기화해야 하는 경우가 종종 있습니다. 크고 복잡한 시뮬레이션에서는 정수압 솔버의 수렴 속도가 느려지는 경우가 있습니다. FLOW-3D CAST 2023R2는 정수압 솔버의 성능을 크게 향상시켜 전처리 단계에서 최대 6배 빠르게 수렴할 수 있도록 해줍니다.
새로운 TDC(열 다이 사이클링) 모델
새로운 Thermal Die Cycling 모델로 예측된 샷 슬리브의 온도 분포
FLOW-3D CAST 2023R2 의 재설계된 열 다이 사이클링(TDC) 모델은 고압 다이 캐스팅 및 기타 영구 금형 주조 공정의 프로세스 시트와 더 잘 일치하는 더 간단하고 직관적인 설정 프로세스를 제공합니다.
이제 TDC 시퀀스는 충전 단계의 시작 부분 에서 시작되어 하위 프로세스 전반에 걸쳐 시간에 따른 냉각/가열 라인 정의에 대한 더 높은 정확성과 정렬을 제공합니다. 향상된 스프레이 냉각 모델을 통해 사용자는 부품별로 처리 일정을 정의할 수 있을 뿐만 아니라 스프레이, 세척 및 코팅 처리에 대한 옵션을 처방할 수 있습니다. 슬라이더 동작도 포함되며 이제 냉각 채널과 가열 요소가 슬라이더와 함께 이동합니다.
이러한 기능은 다양한 단계, 일정, 이동, 처리 및 조립 단계를 보여주는 깔끔하고 직관적인 프로세스 개요를 제공하는 새로운 Thermal Die Cycling 대화 상자를 통해 제어됩니다.
FLOW-3D CAST 의 새로운 Thermal Die Cycling 대화 상자
이러한 개발은 개선된 열 솔루션뿐만 아니라 TDC와 관련된 공정의 응고 및 납땜에 대한 더 나은 예측을 촉진합니다.
FLOW-3D CAST 2023R1 의 새로운 기능
FLOW-3D 소프트웨어 제품군의 모든 제품은 2023R1에서 IT 관련 개선 사항을 받았습니다.
FLOW-3DCAST 2023R1은 이제 Windows 11 및 RHEL 8을 지원합니다. Linux 설치 프로그램은 누락된 종속성을 보고하도록 개선되었으며 더 이상 루트 수준 권한이 필요하지 않으므로 설치가 더 쉽고 안전해집니다. 그리고 워크플로를 자동화한 분들을 위해 입력 파일 변환기에 명령줄 인터페이스를 추가하여 스크립트 환경에서도 워크플로가 업데이트된 입력 파일로 작동하는지 확인할 수 있습니다.
FLOW-3D CAST 2023R1 의 고급 기능을 통해 사용자는 다음을 수행할 수 있습니다.
기가캐스팅 제작 시 등 샷 성능 최적화
툴링 마모 해결
고급 탄소강 및 저합금강 주조 시뮬레이션
거시적 분리의 효과를 설명합니다.
플런저 모션 개선
우리는 슬로우 샷 계산기를 개선하여 정확성을 높이고, 공기 혼입을 줄이며, 낮은 충전 수준을 더 잘 처리할 수 있도록 유효성 범위를 확장했습니다. 또한 사용자 인터페이스를 간소화했으며 향상된 슬로우 샷 계산기와 결합하여 인상적인 결과를 제공합니다. 이제 플런저 위치 또는 시간 기반 정의에서 슬로우 샷 계산기의 데이터를 쉽게 사용할 수 있습니다. 새로운 계산기는 또한 슬로우 샷이 끝날 때 혼입되는 공기를 크게 줄이는 세련된 샷 프로필을 제공합니다.
2007년 슬로우 샷 계산기와 2022년 버전 비교. 슬로우 샷이 끝나면 새 계산기를 사용하여 동반 공기량이 감소하는 것을 확인하십시오.
확장된 PQ 2 분석
대형 주조는 계산 비용이 많이 들고 기가 주조는 시뮬레이션 소프트웨어를 한계까지 밀어붙일 수 있습니다. 속도 경계 조건이나 금속 입력을 사용하여 샷 슬리브와 플런저를 근사화하는 것은 런타임을 줄이는 유용한 단순화 방법입니다. 그러나 PQ
2 분석 없이는 HPDC 기계가 한계에 가깝게 작동하고 예상대로 작동하지 않아 부품 품질을 위협하는지 알 수 없습니다.
우리는 매우 유능한 PQ 2 분석을 수행 하고 이를 금속 입력 및 속도 경계 조건에 적용하여 이 문제를 해결했습니다. 이는 가장 크고 가장 복잡한 주조에서도 충전 정확도를 유지하면서 처리 시간을 크게 줄이는 것을 의미합니다.
Mold Erosion Prediction | FLOW-3D CAST
주조 금형과 다이는 기계적 스트레스 요인을 포함한 다양한 이유로 마모됩니다. 기존 전단 하중 측정법은 이 마모를 연구할 때 도움이 되지만 지금까지는 금형에 대한 금속의 충돌을 설명하지 못했고 모래 주조 금형에 포함된 모래의 최종 위치를 예측할 수 없었습니다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 이 마모 메커니즘을 더 잘 이해할 수 있도록 새로운 출력을 추가했습니다. 새로운 출력에는 이러한 유형의 침식이 발생할 가능성이 있는 지역과 모래 함유물의 예상 위치가 표시됩니다.
다이 솔더링 예측
알루미늄 주조에 사용되는 영구 다이는 용융된 알루미늄이 다이의 철과 결합하여 화학적 마모를 겪게 되며, 이는 부품 품질뿐만 아니라 다이의 수명과 유지 관리 요구 사항에 영향을 미치는 땜납을 형성합니다. 이 마모 메커니즘의 중요성으로 인해 우리는 납땜의 위치와 심각도를 모두 예측하는 모델을 구축하게 되었습니다.
시뮬레이션된 솔더(왼쪽)와 관찰된 솔더(오른쪽, 빨간색). 사진은 다이에 관한 것이지만 시뮬레이션에서는 부품을 보여주기 때문에 이미지가 거울처럼 보입니다.
화학 기반 탄소 및 저합금강 응고 모델
우리의 장기 개발 목표 중 하나의 결과는 석출 반응, 응고 및 재용해 경로, 미세 구조 특징 및 결함을 정확하게 설명하는 탄소강 및 저합금강에 대한 강력한 화학 기반 응고 모델 입니다. 이 모델은 또한 중요한 3상 포정반응과 델타 페라이트에서 오스테나이트로의 전이로 인한 대량 수축과 관련된 결함을 설명합니다.
이 모델은 실험과의 탁월한 일치를 보여주며, 예를 들어 과포정 합금이 응고가 끝날 때 페라이트 영역을 개발할 수 있는 이유와 같은 비직관적이고 시간 의존적인 동작에 대한 통찰력을 제공합니다.
거시 분리 예측
대규모 분리는 주조품의 품질과 다운스트림 처리에 중요한 영향을 미칠 수 있으므로 이를 화학 기반 응고 모델에 추가했습니다. 이 모델은 매크로 분리 관련 결함이 발생할 수 있는 위치를 예측하므로 캐스팅 전에 이를 예측하고 완화할 수 있습니다.
강철 주조에 대한 실험과 시뮬레이션 결과를 비교합니다. WT Adams, Jr. 및 KW Murphy, “주강 주물에서 라이저 아래의 심각한 화학 물질 분리를 방지하기 위한 최적의 완전 접촉 상단 라이저”, AFS Trans., 88(1980), pp. 389-404
FLOW-3D CAST 2022R2 의 새로운 기능
FLOW-3DCAST 2022R2 제품군 출시로 Flow Science는 FLOW-3D CAST 의 워크스테이션과 HPC 버전을 통합하여 단일 노드 CPU 구성에서 다중 노드 병렬 고성능 컴퓨팅 실행. 추가 개발에는 점탄성 흐름을 위한 새로운 로그 형태 텐서 방법, 지속적인 솔버 속도 성능 개선, 고급 냉각 채널 및 팬텀 구성요소 제어, 개선된 동반 공기 기능이 포함됩니다.
통합 솔버
우리는 FLOW-3D 제품을 단일 통합 솔버로 마이그레이션하여 로컬 워크스테이션이나 고성능 컴퓨팅 하드웨어 환경에서 원활하게 실행했습니다.
많은 사용자가 노트북이나 로컬 워크스테이션에서 모델을 실행하지만, 고성능 컴퓨팅 클러스터에서도 더 큰 모델을 실행합니다. 2022R2 릴리스에서는 통합 솔버를 통해 사용자가 HPC 솔루션의 OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화와 동일한 이점을 활용하여 워크스테이션과 노트북에서 실행할 수 있습니다.
증가하는 CPU 코어 수를 사용한 성능 확장의 예OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화를 위한 메시 분해의 예
솔버 성능 개선
멀티 소켓 워크스테이션
다중 소켓 워크스테이션은 이제 매우 일반적이며 대규모 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. 새로운 통합 솔버를 사용하면 이러한 유형의 하드웨어를 사용하는 사용자는 일반적으로 HPC 클러스터 구성에서만 사용할 수 있었던 OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화를 활용하여 모델을 실행할 수 있어 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있습니다.
낮은 수준의 루틴으로 향상된 벡터화 및 메모리 액세스
대부분의 테스트 사례에서 10~20% 정도의 성능 향상이 관찰되었으며 일부 사례에서는 20%를 초과하는 런타임 이점이 나타났습니다.
정제된 체적 대류 안정성 한계
시간 단계 안정성 제한은 모델 런타임의 주요 동인이며, 2022R2에서는 새로운 시간 단계 안정성 제한인 3D 대류 안정성 제한을 숫자 위젯에서 사용할 수 있습니다. 실행 중이고 대류가 제한된(cx, cy 또는 cz 제한) 모델의 경우 새 옵션은 일반적인 속도 향상을 30% 정도 보여줍니다.
압력 솔버 프리컨디셔너
경우에 따라 까다로운 흐름 구성의 경우 과도한 압력 솔버 반복으로 인해 실행 시간이 길어질 수 있습니다. 이러한 어려운 경우 2022R2에서는 모델이 너무 많이 반복되면 FLOW-3D가 자동으로 새로운 사전 조절기를 활성화하여 압력 수렴을 돕습니다. 테스트의 런타임은 1.9에서 335까지 더 빨라졌습니다!
점탄성 유체에 대한 로그 형태 텐서 방법
점탄성 유체에 대한 새로운 솔버 옵션을 사용자가 사용할 수 있으며 특히 높은 Weissemberg 수에 효과적입니다.
활성 시뮬레이션 제어 확장
능동 시뮬레이션 제어 기능이 확장되어 연속 주조 및 적층 제조 응용 분야에 일반적으로 사용되는 팬텀 개체는 물론 주조 및 기타 여러 열 관리 응용 분야에 사용되는 냉각 채널에도 사용됩니다.
연속 주조 응용 분야에 대한 가상 물체 속도 제어의 예융합 증착 모델링 애플리케이션을 위한 동적 열 제어의 예산업용 탱크 적용을 위한 동적 냉각 채널 제어의 예
FLOW-3D CAST 아카이브 의 새로운 기능
FLOW-3D CAST는 다양한 금속 주조 해석이 가능한 완벽한 열유동 해석 프로그램으로, 매우 정확한 모델링과 다기능성, 사용 용이성 및 고성능 클라우드 컴퓨팅 기능을 결합한 최첨단 금속 주조 해석 시뮬레이션 플랫폼입니다. 모든 금속 주조 공정에 대해 FLOW-3D CAST는 빠르고 직관적인 해석이 가능한 작업 공간을 제공합니다. 11개 공정에 대한 Workspace, 강력한 후처리, 충진 예측, 응고 및 결함 분석을 통해 FLOW-3D CAST는 최적의 주조 제품 설계에 필요한 도구와 로드맵을 모두 제공합니다.
FLOW-3D Cast는 거의 모든 주조 공정을 모델링 할 수 있도록 설계되었습니다. FLOW-3D Cast의 매우 정확한 유동 및 응고 결과는 표면 산화물, 혼입된 공기, 매크로 및 미세 다공성과 같은 중요한 주조 결함을 포착합니다. 다른 특별한 모델링 기능으로는 로봇 스프레이 냉각 및 윤활, 샷 슬리브 흐름 프로필, 스퀴즈 핀 및 열 응력을 모델링 할 수있는 열 다이 사이클링이 있습니다.
최적화된 시뮬레이션 설계를 통해 개발 시간을 단축하고 출시 시간을 단축하며 수율을 높일 수 있습니다. FLOW-3D CAST를 사용하면 설계 및 개발 비용을 절감할 수 있습니다.
이 강력한 신제품은 FLOW-3D POST의 기능을 FLOW-3D 제품군 전반으로 확장합니다.
경로 추적 개선 사항 사용자는 이제 즉석에서 경로 추적 재료 속성을 추가, 편집 및 조정할 수 있으므로 복잡한 기술적 결과를 더 많은 청중에게 사실적인 렌더링으로 더욱 쉽게 전달할 수 있습니다.
History data 계산기
이제 FLOW-3D POST 내에서 History data에 대한 수학적 연산이 직접 가능합니다. 사용자는 업데이트된 파이썬 계산기를 이력 데이터에 적용하여 프로브 및 플럭스 표면과 같은 측정 장치의 시계열 데이터에 대한 연산을 간소화할 수 있습니다.
EXODUS 파일 포맷 성능 향상
이 릴리스는 EXODUS 객체의 렌더링을 더 부드럽고 현실적으로 개선합니다.
JSON / EXODUS 파일 다시 로드: 이제 사용자는 시뮬레이션이 실행되는 동안 JSON / EXODUS 파일을 다시 로드하여 시뮬레이션 워크플로우를 중단하지 않고도 진화하는 데이터를 시각화하고 분석할 수 있습니다.
수정된 다공성 시각화: EXODUS 파일 형식의 다공성 출력은 수축 다공성을 해소하고 주조물 내부의 누출 경로를 더 잘 시각화할 수 있도록 수정되었습니다.
EXODUS 출력의 측면 표면은 2025R1 이후 FLOW-3D POST에서 평활화할 수 있습니다.
FLOW-3D WELD 및 FLOW-3D AM 지원
유체, 용융 영역, 열원, 반사 및 입자를 위한 새로운 사전 구성 객체는 FLOW-3D WELD 및 FLOW-3D AM 시뮬레이션의 시각화를 용이하게 합니다. 일반적으로 사용되는 출력의 주석은 FLOW-3D POST에서 결과 파일을 열면 자동으로 제공되므로 후처리 워크플로우가 가속화됩니다.
일반적으로 사용되는 출력을 쉽게 볼 수 있어 사용자가 데이터 해석과 분석에 집중할 수 있습니다.
FLOW-3D POST 2024R1 의 새로운 기능
FLOW-3D POST 2024R1은 EXODUS II 기반의 결과를 확장하여 유체-구조 상호작용 및 열 응력을 시각화할 수 있는 기능을 제공합니다.
또한, 사용자는 이제 삼각형 격자 래스터 및 LandXML 파일을 시각화할 수 있어 모델링 영역을 둘러싼 지형을 더 쉽게 확인할 수 있습니다. 이를 통해 시뮬레이션에 대한 더 나은 컨텍스트를 제공하고, 결과에 집중할 수 있도록 돕습니다.
모델링 영역 내 지형(왼쪽)과 삼각형 지형(오른쪽)의 비교. 모델링 영역에는 산과 하류 계곡이 포함되지 않은 반면, 삼각형 지형은 이를 포함하여 더 우수한 컨텍스트와 명확성을 제공합니다.
마지막으로, 주조 사용자들은 기포 발생에 영향을 받는 지역과 냉각이 필요한 영역을 식별하는 데 도움이 되는 새로운 출력을 보게 될 것입니다.
FLOW-3D POST 2023R2 의 새로운 기능
새로운 결과 파일 형식
FLOW-3D POST 2023R2는 EXODUS II 형식을 기반으로 하는 완전히 새로운 결과 파일 형식을 도입하여 더 빠른 후처리를 가능하게 합니다. 이 새로운 파일 형식은 크고 복잡한 시뮬레이션의 후처리 작업에 소요되는 시간을 크게 줄이는 동시에(평균 최대 5배!) 다른 시각화 도구와의 연결성을 향상시킵니다.
FLOW-3D POST 2023R2 에서 사용자는 이제 선택한 데이터를 flsgrf , EXODUS II 또는 flsgrf 및 EXODUS II 파일 형식 으로 쓸 수 있습니다 . 새로운 EXODUS II 파일 형식은 각 객체에 대해 유한 요소 메쉬를 활용하므로 사용자는 다른 호환 가능한 포스트 프로세서 및 FEA 코드를 사용 하여 FLOW-3D 결과를 열 수도 있습니다. 새로운 워크플로우를 통해 사용자는 크고 복잡한 사례를 신속하게 시각화하고 임의 슬라이싱, 볼륨 렌더링 및 통계를 사용하여 보조 정보를 추출할 수 있습니다.
새로운 결과 파일 형식은 hydr3d 솔버의 성능을 저하시키지 않으면서 flsgrf 에 비해 시각화 작업 흐름에서 놀라운 속도 향상을 자랑합니다.
이 흥미로운 새로운 개발은 결과 분석의 속도와 유연성이 향상되어 원활한 시뮬레이션 경험을 제공합니다.
또한 FLOW-3D POST 2023R2 는 최신 버전의 ParaView로 업그레이드되었으며 ParaView 5.11.1 과 관련된 개선 사항을 제공합니다 .
새로운 시각화 기능
임의의 클립 및 슬라이스를 매끄럽게 만듭니다.
EXODUS II 파일 형식을 사용하면 사용자는 모든 방향에서 부드러운 슬라이스를 생성할 수 있으므로 보고 싶은 대로 정확히 흐름을 시각화하는 것이 더 쉬워집니다.
호형 위어 위의 흐름 방향에 맞춰 정렬된 슬라이스입니다. Surface LIC 표현에서 매끄러운 표면과 유선형을 확인하세요.
모델 출력의 더 나은 정량화
EXODUS II 파일은 체적 개체이므로 흐름의 특성을 더 쉽게 정량화할 수 있습니다. 예를 들어, 아래 표시된 주조 응고 시뮬레이션에서 오른쪽 패널은 히스토그램을 사용하여 주조의 다공성 분포를 설명할 수 있는 방법을 보여줍니다. 마찬가지로 접촉 탱크의 예는 시간이 지남에 따라 소독제 및 병원체 농도 분포가 어떻게 변화하는지 보여주므로 설계 요구 사항이 충족되었는지 여부를 보여주는 데 도움이 됩니다.
향상된 광선 추적
광선 추적은 기술적인 청중과 비기술적인 청중 모두에게 결과를 전달하는 데 유용한 도구이며 EXODUS II 파일 형식에서 사용할 수 있는 체적 데이터는 이 시각화 방법과 잘 작동합니다.
FLOW-3D POST 의 뛰어난 광선 추적 기능을 보여주는 병 채우기 시뮬레이션
Surface LIC로 유동장 표현
새로운 Surface LIC 시각화 도구는 흐름 선단이 함께 모이는 재순환 및 불감대뿐만 아니라 온도, 오염 물질 등의 일반적인 이동을 강조하여 흐름장을 시각화하는 데 도움이 됩니다.
FLOW-3D POST 의 새로운 EXODUS II 파일 형식 및 Surface LIC 표현의 예
애니메이션 유선형
애니메이션 유선형은 표준 보기에서 보기 어려울 수 있는 흐름의 내부 구조에 대한 세부 정보를 시각화하는 데 도움이 됩니다.
FLOW-3D POST 2023R1 의 새로운 기능
FLOW-3D POST 2023R1은 기본 MP4 지원을 갖춘 업데이트된 ParaView 엔진, 쉬운 설치를 위한 자동 종속성 테스트 기능을 갖춘 간소화된 Linux 설치 프로그램, Windows 11 및 RHEL 8 지원을 특징으로 합니다.
단위 표시
단위는 엔지니어링 분석 결과를 해석하고 전달하는 핵심 부분입니다. FLOW-3D POST 2023R1 에서는 단위가 결과 파일에서 자동으로 판독되고 공간 및 히스토리 플롯의 범례에 설정되므로 시뮬레이션 결과를 쉽게 해석하고 전달할 수 있습니다.
자동 PQ 2 플롯
FLOW-3D CAST는 수년 동안 PQ 2 분석을 통해 HPDC 기계 성능에 대한 정보를 제공해 왔으며 이제 FLOW-3D POST 에서 시각화를 지원하도록 이 기능을 확장했습니다. PQ 2 정보는 사전 정의된 플롯에 자동으로 요약되므로 플롯의 가시성을 전환하여 기계가 주조 작업을 수행하는 방식을 확인하기만 하면 됩니다 . 추가적인 이점은 데이터와 시간을 비교하여 압력이 기계 성능을 초과하는 시기를 확인할 수도 있다는 것입니다.
FLOW-3D POST 2022R1은 FLOW-3D 의 포스트 프로세서 에 세 가지 중요한 개발을 제공합니다. 즉, 간소화된 2D 슬라이싱, ParaView의 Python 도구를 사용한 고급 자동화, 향상된 포스트 프로세싱 렌더링 속도입니다.
2D 슬라이싱 기능
2D 슬라이싱 기능이 확장되고 간소화되어 작업이 더욱 간단해지고 강력해졌습니다. FLOW-3D POST 사용자는 이제 슬라이스 표면의 벡터 표현과 여러 색상 변수를 사용하여 2D 슬라이스를 빠르게 생성할 수 있습니다. 이 2분짜리 비디오는 새로운 2D 슬라이스 기능의 예를 제공합니다.
파이썬 도구
2022R1에 ParaView의 Python 도구가 추가되면 FLOW-3D POST 의 자동화 기능이 확장 되어 반복 작업을 자동화하는 매크로는 물론 클릭 한 번으로 전체 결과 세트를 생성하는 일괄 후처리도 포함됩니다. 특정하거나 정교한 유형의 후처리, 시뮬레이션 후 시뮬레이션을 표시하려는 경우 출력을 표준화하고 후처리 작업을 자동화할 수 있는 이러한 새로운 기능을 통해 엄청난 이점을 얻을 수 있습니다.
일괄 후처리를 사용하면 후처리 작업을 사전 정의하는 스크립트 또는 상태 파일을 사용하여 명령줄에서 후처리할 수 있으므로 DOE, 매개변수 스윕 또는 자동화된 워크플로우로 인한 여러 결과 파일에 대한 이미지 및 애니메이션 생성이 용이해집니다. 배치 스크립트 또는 상태 파일을 다양한 결과 파일이나 시뮬레이션 결과 파일의 전체 작업 공간에 적용하여 각 사례에 대해 원하는 출력을 빠르고 일관되게 생성할 수 있습니다. 또한 단일 결과 파일에 대한 일련의 다양한 시각화 출력을 생성하는 데 활용할 수도 있습니다.
우리는 또한 후처리 속도에 대해 연구해 왔으며 FLOW-3D POST 2022R1은 일반적으로 FLOW-3D POST v1.1 보다 10%-30% 더 빠르지 만 정확한 속도 향상은 시뮬레이션 및 출력 세부 사항에 따라 다릅니다. 오른쪽의 몇 가지 예는 성능 향상을 보여줍니다.
때로는 유체 입자가 이동한 거리가 중요한 경우도 있습니다. FLOW-3D에서 사용자는 모델 설정 ‣ 출력 위젯에서 유체가 이동한 거리에 대한 출력을 요청할 수 있습니다. 이 기능은 유체가 흐름 영역(경계 또는 질량 소스를 통해)에 들어간 시간 또는 유체가 도메인을 통해 이동한 거리를 계산합니다. 이 기능은 모든 시뮬레이션에도 사용할 수 있으며, 특별한 모델을 사용할 필요가 없으며, 흐름에도 영향을 미치지 않습니다. 이 모델을 사용하려면 출력 위젯으로 이동하고 추가 출력 섹션에서 “Distance traveled by fluid” 옆의 체크상자를 선택하십시오.
유체 도착 시간을 아는 것은 종종 유용합니다. 예를 들어 주조 시뮬레이션에서 주입 시간을 결정하는 데 사용할 수 있습니다. 제어 볼륨은 충전 프로세스 동안 여러 번 채워지고 비워지기 때문에 계산 셀이 채워지는 처음과 마지막 시간 모두 기록되고, 후 처리를 위해 저장될 수 있습니다. 이 작업은 출력 위젯과 추가 출력 섹션 내에서 유체 도착 시간 확인란을 선택하여 수행됩니다.
때로는 유체가 계산 영역 내에서 보내는 시간인 체류시간을 아는 것이 유용합니다. 이는 출력 ‣ Output ‣ Additional Output ‣ Fluid residence time 확인란을 선택하여 수행합니다. 여기서 S로 지정된 이 변수에 대한 전송 방정식은 단위 소스 항과 함께 Solve됩니다.
유체 체류 시간(Fluid residence time)
여기에서 t는 시간이며 u는 유체 속도입니다.
S의 단위는 시간이다. 계산 도메인에 들어가는 모든 유체에 대한 S의 초기값은 0입니다.
의 값은 항상 second order체계를 가진 데이터로부터 근사치를 구합니다.
이 출력 옵션은 1 유체 및 2 유체 유량 모두에 사용할 수 있습니다.
노트
경계 조건 또는 소스에서 도메인으로 유입되는 유체가 이미 도메인에 있는 유체와 혼합될 때 체류가 감소하는 것처럼 보일 수 있습니다.
벽면 접촉 시간 출력은 (1)개별 유체 요소가 특정 구성 요소와 접촉하는 시간 및 (2)특정 구성 요소가 유체와 접촉하는 시간을 추적합니다. 이 모델은 액체 금속이 모래 오염물과 접촉했을 때 오염과 상관 관계가 있는 proxy 변수를 제공하기 위한 것입니다. 이 출력은 최종 주조물에서 오염된 유체가 어디에 있는지 확인하는 데 사용될 수 있습니다. 접촉 시간 모델의 또 다른 해석은, 예를 들어, 용해를 통해 다소 일정한 비율로 화학물질을 방출하는 물에 잠긴 물체에 의한 강의 물의 오염입니다.
모델은 Model Setup ‣ Output ‣ Wall contact time 박스를 확인하여 활성화됩니다. 또한 Model Setup ‣ Output ‣ Geometry Data section의 각 구성요소에 대해 해당 구성요소를 계산에 포함하기 위해 반드시 설정해야 하는 Contact time flag가 있습니다.
추가 정보
Wall Contact Time with Fluid and Component Properties: Contact Time with Fluid for more information on the input variables를 참조하십시오.
노트
이 모델은 실제 구성 요소, 즉 고체, 다공성 매체, 코어 가스 및 충전 퇴적물 구성 요소로 제한됩니다. 접촉 시간은 유체 # 1과 관련해서만 계산됩니다.
Model Setup ‣ Output ‣ Geometry Data ‣ Forces 옵션을 활성화하면 부품에 대한 압력, 전단력, 탄성 및 벽 접착력을 History Data에 출력할 수 있습니다.
압력을 가지지 않은 셀(즉, 도메인 외부에 있거나 다른 구성 요소 안에 있는 셀)이 구성 요소 주변의 각 셀에 대한 압력 영역 제품을 합산하는 동안 어떻게 처리되는지를 제어하는 압력 계산에 대한 몇 가지 추가 옵션이 있습니다. 기본 동작은 이러한 셀에서 사용자 정의 기준 압력을 사용하는 것입니다. 지정되지 않은 경우 기준 압력은 초기 무효 압력인 PVOID로 기본 설정됩니다. 또는, 코드는 Reference pressure is code calculated 옵션을 선택하여 구성요소의 노출된 표면에 대한 평균 압력을 사용할 수 있습니다.
마지막으로, 일반 이동 물체의 경우, 규정된/제약을 받는 대로 물체를 이동시키는 힘을 나타내는 잔류 힘의 추가 출력이 있습니다.
Torques
Model Setup ‣ Output ‣ Force 옵션이 활성화되면 구성 요소의 토크가 계산되고 History Data에 출력됩니다. 토크는 힘-모멘트에 대한 기준점 X, 힘-모멘트에 대한 기준점 Y, 정지 구성 요소에 대한 힘-모멘트 입력에 대한 기준점 Z에 의해 지정된 지점에 대해 보고됩니다. 참조점의 기본 위치는 원점입니다.
General Moving Objects에는 몇 가지 추가 참고 사항이 있습니다. 첫째, 토크는 (1) 6-DOF 동작의 질량 위치 중심 또는 (2)고정축 및 고정점 회전의 회전 축/점에 대해 보고됩니다. 힘에서 행해지는 것과 마찬가지로, 규정된/제한된 바와 같이 물체를 이동시키는 토크를 나타내는 잔류 토크의 출력도 있습니다.
노트
힘 및 토크 출력은 각 지오메트리 구성 요소의 일반 히스토리 데이터에 기록됩니다. 출력은 개별 힘/토크 기여 (예: 압력, 전단, 탄성, 벽 접착) 및 개별 기여도의 합으로 계산된 총 결합력/토크로 제공됩니다.
일반 이동 객체의 부력과 안정성에 대한 정보는 각 구성 요소에 대해 모델 설정 Setup 출력 ‣ 기하학적 데이터 ‣ 부력 중심 및 도량형 높이 옵션을 활성화하여 History Data에서 출력할 수 있습니다. 이렇게 하면 구성 요소의 중심 위치와 중심 높이가 출력됩니다.
깊이 기준 유압 데이터를 요청하려면 출력 ‣ 고급으로 이동한 후 유압 데이터 옆의 확인란을 선택하십시오(심층 평균 값과 중력을 -Z 방향으로 가정).
이 옵션은 FLOW-3D가 유압 시뮬레이션에 유용할 수 있는 추가 깊이 평균 데이터를 출력하도록 합니다.
Flow depth
Maximum flow depth
Free surface elevation
Velocity
Offset velocity
Froude number
Specific hydraulic head
Total hydraulic head
이 수량 각각에 대해 하나의 값 이 메쉬의 모든 (x, y) 위치에서 계산되고 수직 열의 모든 셀에 저장됩니다 (이 수량이 깊이 평균이기 때문에 z 방향으로 데이터의 변화가 없습니다). 변수는 정확도를 보장하기 위해주기마다 계산됩니다. 모든 경우에, 깊이 평균 속도, z- 방향 의 중력 가속도, 유체 깊이, 및 컬럼 내 유체의 최소 z- 좌표입니다.
자유 표면 고도는 수직 기둥의 맨 위 유체 요소에 있는 자유 표면의 z-좌표로 계산됩니다.
The Froude number 은
식으로 계산됩니다.
유체 깊이는 깊이 평균 메쉬 열의 모든 유체의 합으로 계산됩니다.
특정 유압 헤드
및 총 유압 헤드
변수는 다음에서 계산됩니다.
노트
깊이 기준 유압 출력 옵션은 예리한 인터페이스가 있고 중력이 음의 z 방향으로 향할 때에만 유체 1에 유효합니다.
유압 헤드 계산은 스트림 라인이 평행하다고 가정한다는 점을 유념해야 합니다. 예를 들어 플럭스 표면이 재순환 흐름 영역에 배치되는 경우 이 문제가 발생할 수 있습니다. 이 경우, 유량 표면에서 보고된 유량 평균 유압 헤드는 헤드의 계산에서 흐름 방향이 무시되기 때문에 예상보다 클 수 있습니다.
Total Hydraulic Head 3D(총 유압 헤드 3D)
또한 총 유압 헤드 3D 옵션을 확인하여 국부적(3D) 속도 필드, 플럭스 표면에서의 유압 에너지(배플 참조) 및 플럭스 기반 유압 헤드를 사용하여 유체 1의 총 헤드를 계산할 수 있다. 3D 계산은 국부 압력을 사용하여 수행되며(즉, 압력이 유체 깊이와 관련이 있다고 가정하지 않음) 원통 좌표와 호환됩니다.
노트
유압 헤드 계산은 스트림 라인이 평행하다고 가정한다는 점을 유념해야 한다. 예를 들어 플럭스 표면이 재순환 흐름 영역에 배치되는 경우 문제가 발생할 수 있습니다. 이 경우, 플럭스 표면에서 보고된 유량 평균 유압 헤드는 헤드의 계산 시 흐름 방향이 무시되기 때문에 예상보다 클 수 있습니다.
3D 유압 헤드 계산은 입력 파일에 중력이 정의되지 않은 경우 중력 벡터의 크기를 1로 가정합니다.
Flux-averaged hydraulic head
특정 위치 (즉, 배플)의 플럭스 평균 유압 헤드는 다음과 같이 계산됩니다.
Flux-averaged hydraulic head
유압 헤드 계산에서는 유선이 평행하다고 가정합니다. 예를 들어 플럭스 표면이 재순환 흐름 영역에 배치된 경우 (예: 아래에 표시된 것과 같이) 문제가 될 수 있습니다.
유압 헤드 계산에서는 유선이 평행하다고 가정
이 경우 플럭스 표면에 보고된 플럭스 평균 유압 헤드는 헤드 계산 시 흐름 방향이 무시되므로 예상보다 클 수 있습니다.
FLOW-3D에는 History Probes, Flux surface, Sampling Volumes의 세 가지 주요 측정 장치가 있습니다. 이러한 장치를 시뮬레이션에 추가하는 방법은 모델 설정 섹션에 설명되어 있습니다(측정 장치 참조). 이들의 출력은 기록 데이터 편집 시간 간격으로 flsgrf 파일의 일반 기록 데이터 카탈로그에 저장됩니다. 이러한 결과는 Analyze ‣ Probe 탭에서 Probe Plots을 생성하여 액세스할 수 있습니다.
히스토리 프로브를 생성하는 단계는 모델 설정 섹션에 설명되어 있습니다(기록 프로브 참조). 시뮬레이션에 사용된 물리 모델에 따라 각각의 History Probe에서 서로 다른 출력을 사용할 수 있습니다. 프로브를 FSI/TSE로 지정하면 유한 요소 메시 안에 들어가야 하는 위치에서 응력/스트레인 데이터만 제공한다. 유체 프로브가 솔리드 형상 구성 요소에 의해 차단된 영역 내에 위치하는 경우, 기하학적 구조와 관련된 수량(예: 벽 온도)만 계산된다. 일반적으로 프로브 좌표에 의해 정의된 위치에서 이러한 양을 계산하려면 보간이 필요하다.
Flux-averaged hydraulic head when 3D Hydraulic Head is requested from additional output options
Hydraulic energy flow when hydraulic data output is requested
Total number of particles of each defined species in each particle class crossing flux surface when the particle model is active
Flow rate for all active and passive scalars this includes scalar quantities associated with active physical models (eg. suspended sediment, air entrainment, ect.)
노트
유속과 입자수의 기호는 유동 표면을 설명하는 함수의 기호에 의해 정의된 대로 흐름이나 입자가 플럭스 표면의 음에서 양으로 교차할 때 양의 부호가 됩니다.
플럭스 표면은 각 표면의 유량과 입자 수가 정확하도록 그들 사이에 적어도 두 개의 메쉬 셀이 있어야 합니다.
유압 데이터 및 총 유압 헤드 3D 옵션을 사용할 때는 유압 헤드 계산이 스트림 라인이 평행하다고 가정한다는 점을 유념해야 한다. 예를 들어 플럭스 표면이 재순환 흐름 영역에 배치되는 경우 이 문제가 발생할 수 있습니다. 이 경우, 유량 표면에서 보고된 유량 평균 유압 헤드는 헤드의 계산에서 흐름 방향이 무시되기 때문에 예상보다 클 수 있습니다.
샘플링 볼륨은 해당 범위 내에서 볼륨을 측정하는 3 차원 데이터 수집 영역입니다. 샘플링 볼륨을 만드는 단계는 모델 설정 섹션에 설명되어 있습니다(샘플링 볼륨 참조). 각 샘플링 볼륨의 계산 수량은 다음과 같습니다.
시료채취량 내에서 #1 유체 총량
시료채취량 내 #1 유체질량 중심
샘플링 용적 가장자리에 위치한 솔리드 표면을 포함하여 샘플링 용적 내의 모든 벽 경계에 작용하는 좌표계의 원점에 상대적인 유압력 및 모멘트.
샘플링 용적 내 총 스칼라 종량: 이것은 부피 적분으로 계산되므로 스칼라 양이 질량 농도를 나타내면 샘플링 용적 내의 총 질량이 계산된다. 거주 시간과 같은 일부 종의 경우, 평균 값이 대신 계산됩니다.
샘플링 볼륨 내의 입자 수: 각 샘플링 볼륨 내에 있는 각 입자 등급의 정의된 각 종별 입자 수(입자 모델이 활성화된 경우)
운동 에너지, 난류 에너지, 난류 소실율 및 와류에 대한 질량 평균
표본 체적의 6개 경계 각각에서 열 유속: 유체 대류, 유체 및 고체 성분의 전도 및 유체/구성 요소 열 전달이 포함됩니다. 각 플럭스의 기호는 좌표 방향에 의해 결정되는데, 예를 들어, 양방향의 열 플럭스도 양수입니다. 출력에서 확장 또는 최대 디버그 수준을 선택하지 않는 한 이러한 디버그 수준은 fsplt에 자동으로 표시되지 않습니다.
이 기사는 Laurent Bilodeau, ing에 의해 기고되었습니다. Conception des aménagements de production Hydro-Québec Équipement .
이 내용은 특히 유압 에너지 소산율 평가를 위해 FLOW-3D가 제공하는 유압 에너지 흐름과 총 수두의 연산을 검토한다. FLOW-3D 에서는 모델 출력에서 직접 시각화할 수 있는 변수 중 총 유압 헤드가 포함되었다. 그림 1은 강 우회 터널(a river diversion tunnel)을 통한 절토에 걸친 총 유압 헤드 분포(total hydraulic head distribution)를 보여준다. 버전 10에서 FLOW-3D는 플럭스 배플로 계산하고 시계열로 시각화하고 외부 도구로 분석할 수 있는 일체형 값으로 유압 에너지 흐름과 총 수두를 도입했다.
그림 1. 하천변환터널을 통한 단면내 총 유압높이 분포
총 유압 에너지
베르누이의 방정식
수압 에너지, eG는 흐름에서 물의 입자의 잠재력과 운동 에너지의 합이다. 에너지 밀도로서 J/m³으로 표현되며, 베르누이의 방정식(Eq. 1)에 의해 주어진다.
일반적으로 에너지는 스스로를 변형시키지만 결코 손실되지 않는 전통적인 양으로 간주된다. 토목 공학에서 물의 흐름을 나타내기 위해, 에너지 변환을 중력 전위 에너지로 시작하여 운동 에너지로 변환한 다음 열 에너지로 변환하는 계단식 에너지로 상상하기에 충분한 경우가 많다. 또한 처음 두 형태(잠재성과 운동성)의 양만을 명시적으로 모델링하여 에너지 캐스케이드의 범위를 더욱 제한하는 것이 일반적이다.
그림 2. 상층 분지에서 보를 거쳐 정지 분지로 이동하는 물 입자의 일부 궤적.
수압 에너지 캐스케이드는 그림 2와 같이 보에서 풀로의 유량이 떨어지는 경우에 잘 나타난다.
그림에 표시된 입자의 트랙을 따라가십시오.
위치 A에서는 저수지의 상류에서 물 입자는 거의 움직이지 않고 있다.
위치 B에서 입자는 B 위의 자유 표면이 약간 낮아짐에 따라 일부 위치 에너지를 희생하여 속도를 얻었다.
위치 C에서는 입자가 자유 낙하 궤적으로 유체를 따르므로 더 많은 위치 에너지가 운동에너지로 변형되었다.
하강 흐름이 하부 풀의 물과 접촉하면 활발한 모멘텀 교환이 이루어지며 초기 유압 에너지의 상당 부분이 격동의 에너지 폭포와 점성 공정을 통해 열로 손실되었다.
위치 D에서 입자는 위치 A, B, C에 비해 낮은 유압 에너지로 영역을 떠난다.
A에서 B, C로 이동하는 동안, 점성과 난류 과정은 대개 흐름에 거의 영향을 미치지 않는다. 총 유압 에너지 eG는 필요시 작은 손실 조건을 고려하여 질량처럼 보존된 양으로 취급될 수 있다. C의 다운 스트림에서, 이 전통적인 수력 에너지(conservative hydraulic energy)의 모델은 더 큰 규모의 에너지 손실 조건과 흐름에 미치는 영향을 고려함으로써 확장될 수 있다.
질량 및 에너지 예산
볼륨 컨트롤
eG와 질량 밀도 ρ의 수송은 모두 나중에 분명해질 이유로 감시되어야 한다; 이것은 단순히 당연하게 여겨지고 있다.
흐름에 의한 eG와 질량밀도 ρ의 수송은 아래 CV로 표기된 제어량 및 가우스의 발산 법칙의 도움으로 분석하기 쉽다.
eG와 질량 밀도 ρ의 수송은 모두 나중에 분명해질 이유로 감시되어야 한다; 이것은 단지 지금 당연하게 여겨지고 있다. 흐름에 의한 eG와 질량밀도 ρ의 수송은 아래 CV로 표기된 제어량 및 가우스의 발산 법칙의 도움으로 분석하기 쉽다.
CV는 다음 규칙을 따르는 한 하나의 선택사항의 정의 표면으로 둘러싸인 볼륨이다.
정의 표면은 스스로 교차하지 않는 한 임의의 형태를 가질 수 있다.
표면은 각 패치가 다른 패치와 물샐틈없는 가장자리로 연결되어 있는 한 패치로 구성될 수 있다.
CV의 부피는 밀폐된 질량이나 에너지와 같은 적분, 자체 보존 수량을 계산하는 데 사용된다.
CV의 표면은 들어오고 나가는 플럭스를 정의하기 위해 사용되며, 밀폐된 수량에 대한 예산을 세우고 그 시간 이력을 감시할 수 있다.
그림 3은 떨어지는 물 분사기의 특성을 분석하는 데 사용할 수 있는 제어 부피의 예를 제시한다. 이 제어 볼륨으로 유입되고 유출되는 유일한 것은 제트기 자체로서 왼쪽 상단에서 들어오고 오른쪽 하단에서 떠난다.
FLOW-3D의 고정형상 제어량
FLOW-3D를 사용하면 고정된 형태와 위치의 CV를 세 가지 기본 형태의 플럭스 배플의 도움을 받아 쉽게 정의할 수 있다.
구(Sphere)들은 닫힌 표면이다.
실린더는 양끝이 개방되어 있으므로, 실린더의 끝이 흐르지 않도록 유량 한계 밖으로 뻗어나가도록 주의해야 한다.
전체 흐름 영역 또는 하위 도메인을 교차시켜 CV를 조립하는 데 사용할 수 있는 평면 직사각형 패치
그림 4는 세 가지 유형의 플럭스 배플을 계산 메쉬로 렌더링한 후에 볼 수 있는 실제 모델에서 그린 예다. 그것들은 불투명한 것으로 렌더링되지만 그것들이 배플을 측정하는 유일한 플럭스로 정의된다면 흐름에 완전히 스며들 수 있다.
(2) hG≡eG/-gρ
(3) hG=z+
그림 4. 표본 망사 내에 렌더링된 평면, 원통형 및 구형 형상의 플럭스 배플 예제그림 5. 튜브 또는 펜스톡을 절단하는 수직 단면 쌍을 결합하여 정의된 두 개의 제어 볼륨. 흐름은 총 유압 헤드에 따라 색상이 지정된다.
그림 5는 평면 배플 표면을 사용하여 두 가지 제어 볼륨을 정의하는 방법을 보여준다.
제어 볼륨 DC, 긴 입방형 모양은 6개의 면으로 구성되어 있다. 반대편 두 면은 C와 D라고 불리는 배플이다. 밑면과 윗면이 그려지고 그 위치는 흐름 영역보다 훨씬 위아래 있는 한 중요하지 않다. 앞면과 뒷면은 큐브의 남은 두 면이며, 그들의 위치 또한 앞과 뒤가 잘 있는 한 중요하지 않다. 흐름 영역의
제어 볼륨 BA도 마찬가지로 정의된다. 그것은 자유로운 표면 흐름을 포함하는 하위 도메인인 입구 포탈의 일부를 둘러싸고 있다. 자유 표면 흐름은 면 B와 A의 유입량 차이가 수위(및 수량)에 변화 속도를 부여하고 진동을 유발하여 천천히 감쇠하거나 전혀 감쇠하지 않기 때문에 진정한 안정 상태에 이르기 더 어렵다. 이 경우, 질량과 에너지의 신뢰할 수 있는 예산은 성질의 진화가 정지해 있는 에피소드를 식별하고 평균화를 수행하기 위해 흐름의 시계열을 처리함으로써 이루어진다.
그림 5의 수직 플럭스 배플은 사용 가능한 수직 표면(DB, DA, CB, CA)의 순열을 사용하여 몇 개의 다른 CV를 정의하는데 사용할 수 있다.
에너지 예산
수력 에너지 균형은 점성 열 생성을 손실로 명시적으로 표시하기 때문에 정의에 따라 누출된다. 이상적으로, 수력 에너지 캐스케이드는 다른 원인으로 인해 에너지를 잃지 않아야 하며 어떤 것도 얻지 않아야 한다. 여기서 다시 수치 모델로 연습하면 약간 다른 그림이 그려진다. 모든 수치 모델에는 인위적인 소스 또는 수력 에너지 싱크가 있다.
예를 들어, 셀 크기가 에너지 전달 흐름 특징보다 훨씬 작을 때 계산 메쉬에 흐름 간섭이 발생한다. 셀 크기가 충분히 작지 않을 때, 속도 대비는 자연 흐름에서보다 더 큰 공간 범위에 걸쳐 확산된다. 그 확산은 운동 에너지를 약간 작게 만들고 자연 현상보다는 그리드 효과에 기인하는 에너지 방산 역할을 한다.
에너지 예산을 모니터링하면 모델의 신뢰성에 대한 단서를 얻을 수 있으며 다른 매개변수 값이나 그리드 셀 크기를 사용하는 런을 비교하는 데 사용할 수 있다. 인위적인 손익이 관리되고 있을 때 유압 에너지 소산 속도는 종종 수치 모델에서 얻은 중요한 결과 중 하나이며 설계 변동을 구별하는 데 중요하다.
총 유압 헤드
에너지 밀도로서의 총 유압 헤드
아래 hG로 상징되는 총 유압 헤드는 Eq. 1의 총 유압 에너지 eG를 단순히 (-gρ )로 나눈 값이다.
유량에서 측정한 입압 헤드는 물의 국부적 자유 표면 고도를 잘 측정할 수 있는 것으로 간주된다.
저수지 및 강의 평온한 범위에서는 흐름 속도가 운동 에너지 헤드가 무시해도 될 정도로 충분히 낮아서 때때로 hG가 입압 헤드와 동일하다고 간주될 수 있다.
총 유압 헤드 hG는 때로 정체 높이라고 불리기도 한다. 흐름 내에 유체의 입자가 있는 경우, 모든 속도가 갑자기 위쪽으로 향하게 되고 주변 유체가 장애물이 되지 않을 경우 입자가 도달하는 최종 높이다.
총 유압 헤드 hG는 교각과 교대 등 유압 설계에 있어 유비쿼터스 변수다. 그것은 또한 채널과 펜스탁과 같이 에너지가 관리된 방식으로 전달되거나 소멸되어야 할 때마다 흐름의 수압 에너지를 나타낸다. hG는 다른 엔지니어링 작업의 키 높이와 동일한 고도 척도를 사용하여 엔지니어링 도면에 주석으로 나타날 수 있기 때문에 선택의 변수다.
총 유압헤드의 통합값으로부터의 유압에너지 소산
두 흐름 단면 A와 B 사이에 발생하는 에너지 소산에 대한 일체적 접근방식은 흐름의 하향 방향에서 HG의 감소로부터 계산된다.
HG의 도움을 받아 A와 B 사이의 에너지 소산을 계산하기 위해 각 단면에서의 HG 값을 먼저 –ρg에 곱하여 에너지 밀도 흐름으로 만든 다음 Q에 곱하여 총 유압 에너지 흐름으로 주조한다. 두 횡단면의 에너지 흐름의 차이를 보면, 두 횡단면에서 부피 흐름 Q가 동일한 상황에서, 아래와 같이 상류 횡단면에서 다운스트림 단면으로 이동하는 흐름에서 발생하는 유압 에너지 손실을 산출한다.
그림 6. 터널을 통해 흐르는 강물 회항, 왼쪽에서 오른쪽으로 흐르는 흐름 속도에 따라 채색된다.그림 7. 같은 강물 전환, 교차점을 측정하는 물과 유동성만 보여준다.
업스트림 리치는 유입과 배출 흐름의 차이에 따라 수위가 변동하는 볼륨 밸런스의 예를 제시한다. 동시에, 터널을 통과하는 유량의 비율은 상류와 하류 사이의 압력 균형에서 기인하며, 터널 벽의 마찰과 분리된 구조물에서의 흐름 에너지 손실과 통로를 따라의 전환이 큰 역할을 한다. 그림 10은 FLOW-3D에서 플럭스 배플로 알려진 수많은 흐름 측정 단면을 보여준다. 이들의 용도는 다음과 같다.
추가 분석을 위한 유용한 기준으로 특정 모델 실행의 흐름 체계의 안정성 평가
종단 종단 수위 및 수력 에너지 흐름의 그래프 작성 및 분석(수력 에너지 소산율 포함)
설계 변이 간 미세 비교 허용
일반적으로 흐름 동작이 예상에 부합하는지 검증하고, 체크하지 않을 경우 흐름의 진부도를 감소시킬 수 있는 수치적 아티팩트를 검출하고 수정한다.
예제 2 – 자연 암석 표면을 통한 고속 자유 주행
그림 8은 자연 암석의 유유히트레이스와 자유 주행의 예를 보여준다.
이 모델은 지표면의 단위 면적당 수압 에너지 소산율을 평가하는 것을 목적으로 했다. 이 속도는 W/m² 단위로, 자유 주행을 따라 암석 표면의 침식 잠재력을 평가하기 위한 입력값이었다.
그림 8. 플럭스 배플이 어떻게 사용될 수 있는가에 대한 예는 자연 암석에 대한 유출로의 꼬리표에서 찾을 수 있다. 목적은 지표면의 단위 면적당 유압 에너지 소산율을 평가하는 것이다.그림 9. 이 시뮬레이션은 에너지 소산의 추정치를 제공하기 위해 평면과 원통형 흐름 배플이 어디에 위치했는지를 나타낸다.
그림 9는 도구 자체를 확인하고 소산율 평가를 수행하는 데 사용된 계량장치를 나타낸다. 망사블록도 윤곽이 잡힌다.
원하는 소산 속도를 측정하고, 마찬가지로 중요한 것은 흐름의 품질 및 측정 도구의 평가를 위해 평면 및 원통형 플럭스 배플의 종류가 배치되었다.
평면 플럭스 배플은 제어 볼륨을 구성하고 이를 사용하여 CV 내에서 볼륨 흐름의 안정성과 에너지 소산을 모니터링할 수 있다. 테일레이스에서는 사이드월(sidewall)에 의해 흐름이 잘 담겨 있고 횡단면을 가로질러 상당히 균일하다. 에너지 소산율은 25~50kW/m²이었다.
배출 관문 발치에 원통형 유동 배플이 위치한다. 실린더를 통과하는 평균 체적 유량은 정상적인 유량 변동 때문에 시간 경과에 따라 가변적이었지만 적절한 평균 구간을 취할 때 0이 되는 경향이 있었다. 배플을 통한 순유압 에너지 흐름에 대해 동일한 평균을 취했을 때, 예상대로 음의 값이 산출되었고, 이는 면적으로 나누면 30 kW/m²에 가까웠다. 타원형 수평 단면으로 확장된 또 다른 원통형 흐름 배플도 꼬리 경주가 끝날 무렵에 위치했다. 거기서 만들어진 유사한 검증도 비슷한 합의를 보여주었다.
원통형 유동 배플이 유압 에너지 소산 측정에 예상대로 작용했다는 결론이 나왔다. 그런 다음 방산이 가장 높을 것으로 예상되었던 아래쪽 경사면에 놓인 원통형 배플에 주의를 돌렸다.
그림 10은 자유 주행 위에 위치한 원통형 배플 번호 3을 통해 순 부피와 에너지 흐름의 시계열로, 꼬리표에서 자연 암석 표면으로의 전환 근처를 보여준다. 그림은 두 흐름의 높은 진폭 변동이 존재하며 그 흐름들에 의해 어떤 경향도 잘 숨겨져 있음을 보여준다.
그림 10. 시간의 함수로서, 두 번째 예제의 원통형 플럭스 배플 번호 3을 통한 순 부피 흐름(m³/s) 및 순 유압 에너지 흐름(W)
그림 11은 그림 10의 순 부피와 에너지 플럭스의 시간 통합을 나타낸다. 시간 통합은 부피(m³)와 에너지(J)의 값을 산출한다. 볼륨 시계열은 정권이 정지해 있는 시간 간격을 선택할 수 있고, 순 볼륨 변화가 0에 가까워지도록 통합 시간 경계를 선택할 수 있다. 에너지 시계열은 에너지 소산의 예상대로 정기적으로 하향 추세를 보여준다. W/s 단위의 추세의 기울기는 소산율을 추정한다. 그런 다음 원통형 배플 인클로저 베이스의 표면적 영역으로 나누어 면적 단위당 원하는 산란율을 얻을 수 있다. 실린더의 반지름을 선택하여 면적이 100m²에 가까울 수 있도록 했다. 이 경우 소산율이 286kW/m²로 나타났다.
그림 11. 원통형 배플의 부피와 총 에너지는 시간 통합에 의해 얻어진 시간의 함수로써, 임의의 값으로 상쇄되어 영값이 단순히 존재하는 초기 수량이며 알 수 없다.
이러한 결과는 다른 분야의 엔지니어들과의 토론에서 사용되었다. 다른 요인 중에서도 암석 표면이 예비 추정에서 비롯된 공기 주입식 개미가 아니었기 때문에 불확실성의 여백이 크다는 것이 명백해졌다. 또한 수압 에너지가 바위가 아닌 물 속에서 소멸되고, 최대 소산의 위치가 반드시 바위에 대한 최대 작용의 위치가 아니라는 것도 모듈러에 의해 지적되었다. 위에 제시된 분석의 미니어처는 상당한 부담이었지만, 배플이 모델러에게 참신한 방법으로 사용되고 있기 때문에 필요하다고 여겨졌다. 학문 간 논의와 값의 규모 순서는 수치 그 자체보다는 모형의 가장 유용한 결과였다.
결론
FLOW-3D의 플럭스 배플은 이를 통과하는 부피와 유압 에너지 순 흐름에 대한 정밀한 평가를 제공한다. 이들의 연산 알고리즘은 제어 볼륨 접근방식과 함께 사용되는 FLOW-3D의 기본 수치 체계로 정교하게 조정되며, 높은 수준의 일관성이 요구되는 상황에서 대량 보존에 관한 FLOW-3D 자체의 성능 검증을 포함한 수많은 측정을 위해 잘 설계되어 있다.
토탈 유압 헤드의 연산은 수많은 방법으로 이루어질 수 있는데, 토목 및 유압 엔지니어에게 수량의 매우 높은 유용성을 볼 때 놀라운 일이 아니다. FLOW-3D가 제공하는 방법 중 하나는 플럭스 평균 총 유압 헤드의 배플 유량 면적에 대한 계산이다. 여기에서 주어진 유량관을 가로지르는 두 플럭스 배플에서의 값 사이의 차이로 측정한 유량에서의 수압 에너지 손실률은 가우스 발산 정리에 의해 원시 유량 변수와 연결된 제어 볼륨 접근법으로 계산될 수 있는 유량 손실률이 정확히 여기에 나타난다.
1Otto-von-Guericke-University Magdeburg, Institute of Manufacturing Technology and Quality Management, Germany
2Soplain GmbH, Germany
현대의 주조 생산에는 샌드 코어를 사용해야 합니다. 환경 인식의 확대는 물론 규제 강화로 인해 코어가 열로 건조되고 치유되는 무기, 무배출 바인더 시스템 개발이 뒷받침되고 있습니다. 핫박스 공정이라고 하는 것에서는 코어 박스에서 열이 발생하여 샌드바인더 혼합물로 전달됩니다. 그러나 핫박스 공정은 크게 두 가지 기술적 단점을 보입니다.
첫 번째 단점은 약 1 W/(m·K)의 석영 모래의 열전도율이 매우 낮다는 것입니다. 외부 열 전달로 인해 공정에 시간이 많이 소요되고 쉘 형성과 그에 따른 품질 문제가 발생할 수 있습니다. 이 때문에 최대 523.15K 이상의 매우 높은 코어 박스 온도가 적용되어 열 전달을 가속합니다. 열상자 공정의 두 번째 단점은 코어 건조 자체를 실시간으로 직접 측정하고 디지털화할 수 없다는 점입니다. 대신 코어 박스에서와 같은 주변 파라미터를 기록해야만 수동적으로 측정할 수 있습니다.
ACS 프로세스
특허받은 새로운 ACS(Advanced Core Solution) 프로세스는 시간과 에너지 효율이 높은 코어 건조 및 양생을 목표로 합니다. ACS 프로세스는 모든 무기 바인더 시스템에 공통적인 특성을 사용합니다.
물 기반이기 때문에 전기적으로 전도성이 있습니다. 주요 요인은 전기 전도성 코어 박스 재료의 개발로, 모래-바인더 혼합물에 대한 전도도를 조정할 수 있습니다. 전압이 인가되면 그림 1에서와 같이 코어 박스와 모래-바인더 혼합물을 통해 전류가 균일하게 흐릅니다. 좀 더 정확히 말하면, 전류가 모래 알갱이 사이에 있는 전기 전도성 바인더 브리지를 통해 흐릅니다.
고유의 전기 저항으로 인해 모래 중심부는 셸 형성 없이 균일하게 가열됩니다. Joule heating이라 불리는 그 이면의 과학적 원리는 Joule 의 제1법칙에 근거하고 있습니다. 직렬 공정에서 전기 전도성 코어 박스는 Joule heating을 통해 가열되어 건조 공정이 추가로 가속화됩니다. 이는 ACS 공정의 경우 코어 박스 내부의 복잡한 가열 장치가 더 이상 필요하지 않으므로 코어 박스 구조가 단순화되기 때문에 더욱 중요한 장점입니다.
이 새로운 프로세스를 통해 처음으로 열이 필요한 곳, 즉 코어 내에서 직접 생성됩니다. 필요한 열은 균질하게 분포된 바인더를 통해 생성되어 인접 모래로 전달되기 때문에, 석영 모래의 낮은 열전도율은 더 이상 제한 공정 인자가 아닙니다. 또한 최초로 건조별 전기 파라미터를 기록함으로써 건조 프로세스 자체를 포괄적으로 실시간 모니터링할 수 있습니다. FLOW-3D를 사용하여 ACS 프로세스를 시뮬레이션할 수 있으며, 프로세스 편익의 정량화를 포함한 산업적 적용에 대한 중요한 기준을 충족합니다.
그림 1: 전류 흐름의 기본 비교: a) 미포함, b) 코어 박스의 전기 전도도를 모래-바인더 혼합물에 대한 조정
모델 설명
모델링은 Starobin 등의 작업을 기반으로 합니다. [1], 그러나 FLOW-3D의 전기-기계 모델로 확장합니다. 전기 전위(즉, 냄비 = 1)를 활성화하면 전기-열 효과, 즉 줄 가열(에테르모 = 1)을 고려해야 합니다.
모델 세부 정보는 [2]에서 확인할 수 있습니다. 구성 요소의 전기적 특성을 통해 코어 박스는 전기 전도도(초)와 유전 전위(오디엘)를 가진 동적 전위(오이포템 = 1)를 할당받으며, 전체 모래-바인더 혼합물의 전기 전도도를 설명하기 위해 모래 코어에도 동일하게 적용됩니다.
전극에는 한 전극에 대해 고정 전위(외전 = 0), 전기 전도도, 음전위(외전)가 할당되고 다른 전극에 대해서는 양의 전위(외전)가 할당됩니다. 전기 전도도에 대한 온도에 의존하는 정의는 아직 가능하지 않기 때문에, 우리는 재시동 시뮬레이션과 능동 시뮬레이션 제어로 작업했습니다.
이렇게 하면 각 온도 범위의 평균 전기 전도도, 즉 293.15 ~ 303.15 K, 303.15 ~ 313.15 K 등을 고려할 수 있다. 다음의 조사는 1유체 시뮬레이션에 초점을 맞춘 조사, 즉 purging 은 고려하지 않았습니다.
예제
첫 번째 단계에서는 상업적으로 이용 가능한 무기 모래-바인더 혼합물이 가열 및 온도에 의존하는 전기 전도성을 조사하기 위해 시뮬레이션 모델의 실험 조사 및 유효성 검사를 위해 사용되었습니다.
373.15 K에 도달하는 데 필요한 시간뿐만 아니라 모래 코어에 입력되는 전력 및 에너지를 측정하였다. 실험 분석과 결과를 바탕으로 기초적인 시뮬레이션 모델을 만들었습니다. 재량권을 이유로, 기초 결과 중 일부는 질적으로만 제시된다. 결과는 그림 2에 제시되어 있으며, 측정값과 시뮬레이션 사이의 높은 수준을 보여줍니다.
그림 2: 실험 결과와 시뮬레이션 결과의 비교. 측정 지점은 293.15 K: a) 온도 상승 전력 입력- 측정값으로부터의 평균 편차: 0,95 %, b) 에너지 입력 – 측정값으로부터의 평균 편차: 4.8 %에서 시작하여 10 단계로 지정된 목표 온도의 도달도를 나타냅니다.
검증된 결과를 바탕으로 단순하지만 부피가 큰 기하학을 이용해 ACS 프로세스와 시뮬레이션을 보여주는데, 고전적인 핫박스 프로세스에 비해 진보된 ACS 개발의 기초와 높은 잠재력을 잘 보여줍니다.
기하학적 정렬은 그림 3에서 확인할 수 있습니다. (1) 고전적인 핫박스 프로세스, (2) 콜드 툴을 사용하는 ACS 콜드 스타트 프로세스(293.15 K), (3) 줄 효과로 인한 공구 난방에 대한 ACS 시리즈 프로세스 등 세 가지 경우를 시뮬레이션했습니다. 모든 3차원 모델은 1mm 크기의 셀로 분쇄되었습니다. 표 1은 계산된 시나리오의 가장 중요한 세부 사항을 요약합니다.
그림 3: 전도성 코어 가열 및 건조를 위한 시뮬레이션 설정의 기하학적 정렬표 1: 계산된 코어 건조 사례 개요. 값은 실제 실험에서 파생됩니다.
결과 및 토론
그림 4는 고전적인 핫박스 공정을 위한 온도와 수분 발달을 보여주며, 외부 열 전달 및 그에 상응하는 수분 감소를 명확히 보여주고 있습니다.
시뮬레이션은 시뮬레이션의 마지막에 모래 코어 센터에 수분이 남아 있는 상태에서 120초 동안 수행되었습니다. 실제로 사이클 타임 대상은 코어 센터에 쉘 형성과 잔류 수분이 있는 건조 프로세스의 조기 종료를 강요합니다. 단, 그림 5에 나타낸 ACS 콜드 스타트 시뮬레이션(코어 슈팅 머신을 가동했을 때의 첫 번째 샷에 대응)에서는 새로운 프로세스의 기본 원리인 코어의 균일한 heating이 내부 아웃 수분 수송으로 이어집니다.
게다가, 모래 코어는 코어 박스보다 더 빨리 가열됩니다. 직렬 공정에서 코어 박스는 Joule heating을 통해 373.15 K 이상의 온도에 도달하여 고온 박스와 ACS 공정이 혼합되어 건조 공정이 더욱 가속화됩니다.
ACS 영상 시리즈 시뮬레이션의 결과는 그림 6에 요약되어 있습니다. 핫박스 공정에서 120초가 지나도 모래심이 완전히 낫지 않지만, ACS 공정에서는 72초나 45초 후에 코어가 완전히 건조될 수 있습니다. 코어 박스 온도가 상당히 낮음에도 불구하고, 새로운 프로세스는 코어 건조에서 상당한 가속도와 새로운 접근방식의 큰 잠재력을 보여줍니다.
한 가지 주요 이점은 관련 에너지 요건과 그에 상응하는 CO2 배출량을 포함하여 사이클 타임의 대폭적인 감소입니다. 모래심에 유입된 에너지는 시뮬레이션을 이용해 미리 예측은 물론 실제 공정 중에도 측정할 수 있어 공정 설계와 투명성 측면에서 또 다른 큰 장점입니다.
또한, 시뮬레이션은 시험 표본의 기하학적 독립적 동질 난방을 명확히 보여주는데, 이는 습기가 코어 중심에 갇히지 않고 셸 형성을 방지함을 의미합니다. 전체적으로, 새로운 공정은 공정의 효율성과 무기적으로 결합된 모래 코어의 품질에서도 상당한 증가를 가능하게 합니다. 세 가지 사례의 프로세스 도표는 모두 그림 7에 요약되어 있습니다.
요약 및 전망
시연된 모델링은 새로운 코어 건조 프로세스를 정확하게 시뮬레이션하는 FLOW-3D의 기능과 기존의 핫 박스 프로세스와 비교하여 보다 효율적인 코어 건조 및 양생에 대한 새로운 프로세스의 가능성을 보여줍니다. 새로운 시뮬레이션 설정이 아직 개발 단계에 있고 더 많은 실제 사례 실험이 필요한 경우에도 건조 동작에 대한 뛰어난 통찰력을 얻을 수 있으며, 지금까지의 실험 측정과 매우 잘 일치합니다.
현재 시뮬레이션 내에서 모래-바인더 혼합물의 전기 전도성은 석영모래를 통해 생성되며, 실제로는 전기 전도성이 아니라 실제 측정된 모래-바인더 혼합물의 전기 전도성에 해당된다. 이렇게 하면 전체 모래-바인더 혼합물의 전기 전도성이 시뮬레이션에서 설명되며 실험 결과에 적합한 것으로 보입니다. 좀 더 정밀한 시뮬레이션을 위해, 실제 전도성 곡선을 고려하기 위해 고체 코어의 온도에 의존하는 전기 전도성(예: 모래-바인더 혼합물)을 절약할 수 있는 가능성이 도움이 될 것입니다. 추가 단계는 2유체 시뮬레이션 모델에 집중됩니다. 초기 실험은 좋은 결과로 기본적인 타당성을 보여줍니다.
아직 취해야 할 조치에도 불구하고, FLOW-3D로 ACS 공정을 시뮬레이션할 수 있는 능력은 줄 가열 기반 코어 건조 공정을 전체적으로 수립하는 데 중요한 이정표를 세우고 무기 모래 코어 제조에 이 공정의 이점을 보여준다고 할 수 있습니다.
References
Starobin, C.W. Hirt, H. Lang, M. Todte, Core Drying Simulation and Validation, AFS Proceedings, Schaumburg, IL USA, 2011
FLOW-3D from Flow Science, Inc., Santa Fe, NM, USA
FLOW-3D World Users Conference 는 2021 년 6 월 7 일부터 9 일 까지 독일 뮌헨 의 Maritim Hotel 에서 개최됩니다 . 세계에서 가장 유명한 회사 및 기관의 엔지니어, 연구원 및 과학자와 함께 시뮬레이션 기술을 연마하고 새로운 모델링 접근 방식을 탐색하며 최신 소프트웨어 개발에 대해 알아보십시오. 이 컨퍼런스에는 금속 주조 및 물 및 환경 응용 프로그램 트랙, 고급 교육 세션, 고객의 심층 기술 프레젠테이션, Flow Science의 선임 기술 직원이 발표 한 최신 제품 개발이 포함됩니다. 이 컨퍼런스는 Flow Science Deutschland 가 공동 주최합니다 .
우리는 BMW의 Hubert Lang이 컨퍼런스 기조 연설자가 될 것이라는 점을 매우 기쁘게 생각합니다.
기조 연설 발표!
Hubert Lang, BMW, FLOW-3D 세계 사용자 컨퍼런스 2021의 기조 연설자
BMW에서 15 년 동안 FLOW-3D 사용
Hubert Lang은 Landshut University of Applied Sciences에서 자동차 공학에 중점을두고 기계 공학을 전공했습니다. 1998 년에 그는 Landshut에있는 BMW의 Light Metal Foundry에서 도구 설계 부서에서 일하면서 6 기통 엔진용 주조 도구 개발을 감독했습니다. 2005 년에 Hubert는 파운드리의 시뮬레이션 부서로 옮겨 FLOW-3D 의 금속 주조 기능을 소개 받았습니다 . 그 이후로 그는 시뮬레이션의 분야에서 FLOW-3D 사용에 있어 상당한 확장을 이끌었습니다 .
오늘날 BMW는 모래 주조, 영구 금형 중력 주조, 저압 다이캐스팅, 고압 다이캐스팅 및 로스트 폼 주조에 FLOW-3D 를 사용합니다 . FLOW-3D 는 또한 코어 건조 모델 개발을 통한 모래 코어용 무기 바인더 시스템 개발 지원과 같은 BMW의 여러 특수 프로젝트에도 적용되었습니다. (실린더 라이너 코팅 중 열 입력 계산; 주입기 주조 절차를위한 주조 형상의 개발, 그리고 주조 도구를위한 냉각 시스템의 레이아웃과 치수 등)
BMW 박물관 투어
컨퍼런스 제공의 일환으로 BMW 박물관 투어를 제공하게되어 기쁘게 생각합니다 . 투어는 6 월 8 일 화요일 기술 진행 후 17:30에 진행됩니다 . 컨퍼런스 등록을 하시면 투어에 등록 하실 수 있습니다 .
컨퍼런스 정보
중요한 날짜들
2 월 25 일 : 초록 마감
3 월 11 일 : 초록 수락
5 월 3 일 : 프레젠테이션 마감
6 월 7 일 : 고급 교육 세션
6 월 7 일 : 개막식
6 월 8 일 : BMW 박물관 견학
6 월 8 일 : 컨퍼런스 디너
등록비
컨퍼런스 1 일 및 2 일 : 300 €
컨퍼런스 첫째 날 : 200 €
컨퍼런스 둘째 날 : 200 €
손님 수수료 : 50 €
오프닝 리셉션 : 등록에 포함
BMW 투어 : 등록에 포함
컨퍼런스 디너 : 등록에 포함
고급 교육 주제
해당 분야의 선임 기술 직원과 전문가가 가르치는 고급 교육 주제 에는 FLOW-3D CAST 및 FLOW-3D AM 사용자를 위한 Version Up 세미나와 문제 해결 기술 및 애플리케이션에 초점을 맞춘 세션이 포함됩니다. 이 과정은 응용 프로그램에 관계없이 모든 사람이 문제 해결 세션에 참여할 수 있도록 설계되었습니다. 온라인으로 등록 할 때 이러한 교육 세션에 등록 할 수 있습니다 .
교육 시간 및 비용
6 월 7 일 – 13:00 – 14:00 – 버전 업 : FLOW-3D CAST – 100 €
6 월 7 일 – 14:00 – 15:00 – 버전 업 : FLOW-3D AM – 100 €
6 월 7 일 – 13:00 – 15:00 – 시립 신청 – 200 €
6 월 7 일 – 15:00 – 17:00 – 문제 해결 – 200 유로
고급 교육 주제
초록 요청
경험을 공유하고 성공 사례를 제시하며 FLOW-3D 사용자 커뮤니티와 당사의 선임 기술 직원 으로부터 소중한 피드백을 얻으십시오 . 다음 응용 프로그램에 초점을 맞춘 주제를 포함한 모든 주제에 대한 초록을 환영합니다.
금속 주조
첨가제 제조
토목 및 시립 유압
소비재
마이크로 / 나노 / 바이오 플루이 딕스
에너지
항공 우주
자동차
코팅
해안 공학
해상
일반 응용
초록에는 제목, 저자 및 200 단어 설명이 포함되어야합니다. 새로운 초록 마감일은 2021 년 2 월 25 일입니다. 초록을 info@flow3d.com으로 이메일을 보내주십시오 .
발표자에게는 등록 및 교육비가 면제됩니다.
발표자 정보
각 발표자는 Q & A를 포함하여 30 분의 강연 시간을 갖게됩니다. 모든 프레젠테이션은 컨퍼런스 참석자에게 배포되며 컨퍼런스가 끝난 후 웹 사이트를 통해 배포됩니다. 이 회의에는 전체 논문이 필요하지 않습니다. 컨퍼런스 발표에 대해 궁금한 점이 있으시면 연락 주시기 바랍니다 . Flow Science Deutschland는 각 트랙에 대해 Best Presentation Awards를 후원합니다.
컨퍼런스 디너
이 컨퍼런스 만찬은 항상 인기있는 Augustiner-Keller 에서 개최됩니다 . 모든 컨퍼런스 참석자와 그들의 손님은 6 월 8 일 화요일에 아름답고 유명한 비어 가든에서 독일 전통 축제에 초대됩니다. 회의 만찬은 BMW 투어 이후에 진행됩니다.
Pareekshith Allu Senior CFD Engineer | Additive Manufacturing | Laser Welding | Business Development
When CFD meets laser welding: How sparks fly!
CFD 또는 전산 유체 역학은 수치적 방법을 사용하여 유체 흐름을 연구하는 것입니다. 유체 흐름의 기본 방정식에는 솔루션 해가 없으므로 컴퓨터를 사용하여 방정식을 반복적으로 계산하는 수치해석 방법으로 해결합니다. 일반적으로 CFD 도구는 공기 역학, 엔진 연소, 물 및 환경 흐름, 미세 유체 및 제조 공정에서 광범위한 연구 및 엔지니어링 문제에 적용될 수 있습니다. CFD가 개발에 중요한 역할을 한 기술을 매일 접할 가능성이 있습니다. FLOW-3D 소프트웨어 제품 제조업체인 Flow Science Inc.에서는 자유 표면 흐름 문제 라고하는 특수한 문제 해결에 중점을 둡니다 .
자유 표면 흐름이란 무엇입니까? 밀도 차이가 큰 두 유체간에 인터페이스가 공유되는 분야는 자유 표면 흐름입니다. 예를 들어, 기체-액체 경계면이 제한되지 않고 시간에 따라 자유롭게 움직이고 변경할 수 있다는 점에서 강의 물과 주변 공기 사이에 자유 표면이 존재합니다. FLOW-3D 솔버의 기본 DNA 인 Volume of Fluid 또는 VoF 방법 은 자유 표면의 진화를 추적하는 강력한 계산 기술입니다. 우리는 지난 40 년 동안 이 문제에 거의 전적으로 집중했습니다.
자유 표면 흐름은 제조산업 분야에서도 널리 사용됩니다. 금속 주조에서는 용융 금속과 용융 금속이 채우는 금형 또는 다이의 공기 사이에 자유 표면이 존재합니다. L-PBF ( Laser Powder Bed fusion) 라고하는 적층 제조 공정에서 레이저를 사용하여 분말 입자를 녹이고 융합하여 공정에서 자유 표면 용융 풀을 만듭니다. 그리고 레이저 용접에서는 레이저 빔에 의해 녹아서 두 개의 금속 부품 / 부품을 함께 융합 할 때 형성되는 자유 표면 용융 풀이 있습니다.
이 게시물에서는 레이저 용접 공정에 대한 CFD 시뮬레이션이 유용한 이유를 설명합니다.
레이저 기술은 지난 몇 년 동안 상당히 발전했으며 이제 다른 레이저 제조업체는 다양한 파장에서 펄싱 기능이 있는 고출력 레이저를 제공 할 수 있습니다. 레이저와 로봇 자동화 시스템, 컨트롤러 및 프로세스 센서의 통합은 다양한 제조 산업에서 사용을 확대하여 열 입력이 적고 열 영향 영역이 더 작은 레이저 용접 조인트를 가능하게합니다.
레이저-재료 상호 작용은 복잡하며이를 정확하게 모델링하려면 이러한 시간적 및 공간적 규모와 관련된 물리학을 구현해야합니다. 레이저 열원은 표면에 에너지를 축적하여 기판을 녹이고 용융 금속 풀을 만듭니다. 용융 풀은 전력, 속도 및 스캔 경로와 같은 레이저 가공 매개 변수와 용융 풀의 자유 표면에 동적 증기압을 적용하는 차폐 가스의 영향을 더 많이받습니다. 또한 용접되는 기판의 재료 특성이 중요한 역할을합니다. 용융된 풀의 상 변화와 증발은 용융 풀을 더욱 압박하는 반동 압력을 유발할 수있는 반면 표면 장력은 풀 내의 유체 대류에 영향을줍니다. 키홀 링이있는 경우 레이저 광선이 키홀 내에 갇혀 추가 반사 영향을 받을 수 있습니다. 기판에 더 많은 에너지를 전달합니다. 불안정한 키홀이 붕괴되면 갇힌 공극이 진행되는 응고 경계에 의해 포착되는 다공성 형성으로 이어질 수 있습니다.
분명히 많은 일이 진행되고 있습니다. 이것이 CFD 시뮬레이션이 강력 할 수있는 곳이며 FLOW-3D WELD를 개발할 때 레이저-재료 상호 작용을 이해하는 데 많은 노력을 기울이는 이유입니다. 자유 표면 추적 및 레이저 에너지 증착, 차폐 가스 역학, 상 변화, 반동 압력, 표면 장력, 레이저 광선 추적 및 응고와 함께 유체 및 열 흐름 방정식을 통합하는 물리 기반 모델은 레이저의 복잡한 상호 작용을 캡처하는 데 매우 정확합니다. 용접과정을 해석하는 기능은 용융 풀의 안정성에 대한 다양한 공정 매개 변수의 영향을 분리하고 엔지니어와 연구원이 용접 일정을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
CFD 시뮬레이션은 레이저 용접 프로세스를 분석하고 개선하는데 도움이되는 프레임 워크를 제공 할 수 있습니다. 불안정한 용융 풀은 키홀 유발 다공성, 파열 및 스패 터와 같은 결함을 초래할 수 있기 때문에 용융 풀의 작동 방식을 이해하는 것은 조인트의 품질에 매우 중요합니다. 그 후, FLOW-3D WELD 모델의 출력인 응고된 용융 풀 데이터 및 열 구배와 같은 결과를 미세 구조 또는 유한 요소 분석 모델에 입력하여 각각 결정 성장 및 열 응력 진화를위한 길을 닦을 수 있습니다.
이 게시물이 CFD를 사용하여 레이저 용접 프로세스를 시뮬레이션하는 이점을 이해하는데 도움이 되기를 바랍니다.
레이저 용접 공정을 더 잘 이해하기 위해 CFD 시뮬레이션 적용을 고려해 보셨습니까? 어떤 특징 / 물리 현상이 모델링되기를 원하십니까? 질문과 의견이 있으면 언제든지 flow3d@stikorea.co.kr 또는 미국 본사의 paree.allu@flow3d.com에게 연락하십시오.
모래 속의 화학 결합제는 용융 된 금속에 의해 가열 될 때 가스를 생성 할 수 있으며 적절하게 환기되지 않으면 가스가 금속으로 흘러 가스의 다공성 결함이 발생할 수 있습니다. 이것은 빠르게 가열되고 긴 환기 경로를 갖는 주물의 얇은 내부 특징을 형성하는 코어에서 가장 가능성이 높습니다. FLOW-3DCAST의 코어 가스 모델은 이러한 가스 결함의 가능성을 예측하고 코어에서 모든 갇히는 가스들을 안전하게 배출 할 수있는 코어 벤팅을 설계하는 데 도움이됩니다.
알루미늄 및 철 주조의 결함 모델링 (Modeling Defects in Aluminum and Iron Castings)
‘Core Gas’ 모델은 철 주물 (그림 1)과 알루미늄 주물 (그림 2) 모두에서 수지 결합 코어의 결함을 예측합니다. 충전 및 응고 모델과 동시에 작동이 가능하며 주조의 충전 중 및 충전 후 갇히는 가스 생성 및 흐름을 계산합니다.
그림 1 : 열린 플라스크 부분 V8 Al 블록 어셈블리의 채우기. 두 개의 코어는 블록의 워터 재킷 공동을 형성합니다. 플라스크 바닥에 Al이 20 초 안에 채워집니다.
그림 2 : 환기가 되지 않을 때 워터 재킷 코어는 충전 중에 금속에 가스를 불어 넣습니다.
자료 제공: SHILOH INDUSTRIES, INC 자료 제공: FLOW Science Japan
미국 Shiloh사는 주조 및 용접, 프레스 가공 등을 다루는 부품업체로 경량화, 원재료 절약, 원가에서 경쟁력을 갖춘 머티리얼 전문회사입니다. 그 동안 Shiloh사는 FLOW-3D@ 주조 문제 해결에 사용해 왔으나, 최근 FLOW-3D@ WELD 용접 모듈에 주목하여 FLOW-3D@ WELD를 이용하여 해석을 실시하였으며, 그 결과를 Shiloh사의 레이저 용접 실험 결과와 비교한 내용입니다.
Shiloh사의 용접설비
두 금속은 사용하는 플레이트의 두께가 다르며 CASE2에서는 금속간 갭이 있습니다.
해석 결과 (실험과 비교)
FLOW-3D@ WELD를 사용하여 CASE1, CASE2 분석을 실시했습니다. CASE1은 바닥 직전까지 용해 시키지만, CASE2는 완전히 관통하고 있습니다. 관통시에도 바닥이 빠지지 않는 것은 표면 장력과 대류의 영향에 의한 것으로 생각됩니다.
용융 영역(CASE1)CASE1-실험 결과와 FLOW-3D WELD에 의한 해석 결과와의 비교(단면 형상)CASE2-실험 결과와 FLOW-3D WELD에 의한 해석 결과와의 비교(단면 형상)
Summary
CASE1, CASE2 모두 단면 형상에서 2개의 경사가 나타나고 있으며,그 특징은 분석 결과에서도 뚜렷하게 관찰됩니다.
CASE2는 용융 영역의 팽창도 잘 재현할 수 있었습니다. FLOW-3D@ WELD는 레이저 용접의 대략적인 형상, 용융폭 등 레이저 용접 경향을 잘 파악하는 것을 확인할 수 있습니다.
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.
FLOW-3D CAST v5.1의 새로운 최첨단 화학 기반 응고 모델은 업계를 주조 시뮬레이션의 다음 개척지로 발전시켜 사용자에게 캐스트 부품의 강도와 무결성을 예측하는 동시에 스크랩을 줄이고 제품 안전 및 성능 요구 사항을 충족합니다.
응고 모델 기능
새로운 응고 모델은 핵 생성, 분리 및 냉각 조건을 고려한 온도 및 화학의 진화로부터 잠열, 열전도율, 열용량, 밀도, 점도 등 응고 경로 및 재료 특성을 계산합니다.
응고 모델은 SDAS (secondary dendrite arm sapcing) 및 입자 크기와 같은 구성 및 냉각 조건을 기반으로 미세 구조 진화를 예측합니다. 또한 확산 및 이류로 인한 거시적 분리를 예측합니다. 기계적 특성과 미세 구조 간의 경험적 관계는 실험 측정을 기반으로합니다. 독특하고 강력한 미세 구조 및 기계적 특성 예측 기능을 갖춘 새로운 응고 모델은 미세 다공성 예측을위한 무 차원 Niyama 기준과 같은 다른 모델의 기반을 마련합니다.
응고 미세 구조 및 다공성 결함은 주조의 기계적 특성에 영향을 미치는 주요 요인입니다. 차례로 국부적 인 미세 구조는 합금의 화학적 조성, 응고 속도 및 합금 원소의 분리로 인한 화학적 비균질성에 의해 결정됩니다. 새로운 응고 모델을 사용하여 공정 설계자는 다양한 공정 매개 변수 및 합금 구성이 기계적 특성에 미치는 영향을 결정하여 가능한 최고 품질의 안전한 제품을 생산하기 위해 주조 성능을 최적화 할 수 있습니다.
Solidification of AlSi9Cu3
Aluminium A356
모델 유연성
응고 모델에는 전체 모델과 단순화 된 모델이 모두 포함되어있어 사용자가 시뮬레이션 워크 플로를 더 잘 제어 할 수 있습니다. 전체 모델은 용융물이 응고됨에 따라 화학적 조성과 상 변화를 고려하는 반면, 단순화 된 모델은 더 빠른 런타임을 제공하고 전체 모델만큼 많은 메모리를 필요로하지 않습니다. 전체 모델을 기반으로 한 재시작 시뮬레이션은 단순화 된 모델에서 시작할 수 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 이는 시뮬레이션의 여러 단계뿐만 아니라 다양한 유형의 시뮬레이션에 적합한 모델을 사용할 수있는 완벽한 유연성을 제공합니다.
어떤 모델을 사용하는 경우
리소스를 적게 사용한다는 분명한 이점이 있으므로 사용자는 가능한 한 단순화 된 모델을 사용하는 것이 좋습니다. 사용자는 매크로 분리가 중요한 경우 전체 모델을 사용하는 것이 좋습니다. 열 다이 사이클링 시뮬레이션의 경우 이러한 모델링 시나리오에서는 전체 분석이 필요하지 않기 때문에 소프트웨어에 의해 단순화 된 모델이 적용됩니다.
벽이 얇은 일부 주조의 경우 확산 및 이류에 기반한 매크로 분리는 중요하지 않습니다. 이러한 주물에서 응고 경로는 전체적으로 거의 동일하며 각 개별 계산 셀에 대해 응고 중에 조성 및 위상 진화를 추적 할 필요가 없습니다. 이러한 유형의 시나리오의 경우 사용자가 단순화 된 응고 모델을 사용하여 솔루션에 더 빨리 도달하는 것이 좋습니다.
금속 주조물의 결함을 식별하고, 가볍고 튼튼한 주조 부품을 위해 새로운 재료로 부품을 설계하거나, 최적의 설계를 위해 반복적인 설계 작업을 수행하는 것은 고객이 당사의 소프트웨어를 사용하여 작업 요구 사항을 충족하고, 고철 비율을 줄임으로써 조직의 비용을 절감하는 일부 방법입니다.
이를 통해 제품 개발 시간을 단축함으로써 제품의 시장 출시 및 경쟁 우위를 위한 시간 확보가 용이해 집니다.
FLOW-3D CAST v5.1의 새로운 최첨단 화학 기반 고체화 모델은 주조 시뮬레이션을 새로운 단계로 발전시킬것 입니다. 사용자는 주조 부품의 강도와 무결성을 예측하면서도 고철을 줄이고 제품 안전 및 성능 요구사항을 충족할 수 있습니다.
Solidification model capabilities
새로운 응고모델은 핵, 분리, 냉각 조건을 고려한 온도와 화학의 진화로 인한 잠열, 열전도도, 열 용량, 밀도, 점성 등을 포함한 고체화 경로와 재료 특성을 계산합니다.
응고모델은 이차 덴드라이트 암 사핑(SDAS) 및 입자 크기와 같은 구성 및 냉각 조건에 기반한 미세 구조 진화를 예측합니다. 또한 확산과 집착으로 인한 매크로 분리를 예측합니다. 기계적 특성과 미세구조 사이의 경험적 관계는 실험 측정을 기반으로 합니다. 독특하고 강력한 마이크로 구조와 기계적 특성 예측 기능을 갖춘 새로운 고체화 모델은 마이크로도 예측을 위한 차원 없는 니야마 기준과 같은 다른 모델의 기초를 제공합니다.
응고 미세 구조와 다공성 결함은 주물의 기계적 특성에 영향을 미치는 주요 요소입니다. 또한, 국소 미세 구조는 합금 원소의 분리에 따른 합금의 화학적 구성, 응고율 및 화학적 비동종성에 의해 결정됩니다. 공정 설계자는 새로운 응고 모델을 사용하여 다양한 공정 매개변수 및 합금 조합이 기계적 특성에 미치는 영향을 판단하여 주조물의 성능을 최적화하여 가능한 최고 품질의 안전한 제품을 생산할 수 있습니다.
솔리드화 모델에는 전체 모델과 단순화된 모델이 모두 포함되어 있어 사용자가 시뮬레이션 워크플로우를 보다 효과적으로 제어할 수 있습니다. 전체 모델은 용융이 응고될 때 화응고 모델에는 전체 모델과 단순 모델이 모두 포함되어 있어 사용자가 시뮬레이션 워크 플로우를 보다 효과적으로 제어할 수 있습니다. 전체 모델은 용해가 응고됨에 따라 화학적 구성과 위상 변화를 고려하는 반면, 단순화된 모델은 보다 빠른 런트를 제공하고 전체 모델만큼 많은 메모리를 필요로 하지 않습니다. 전체 모델을 기반으로 한 재시작 시뮬레이션은 단순화된 모델에서 시작하거나 그 반대로 시작할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 시뮬레이션 유형과 시뮬레이션 단계에 적합한 모델을 사용할 수 있는 완전한 유연성을 제공합니다.
자원을 적게 사용하는 것의 명백한 이점 때문에 사용자는 가능한 단순화된 모델을 많이 사용할 것을 권장한다. 매크로 분리가 중요한 경우에는 사용자가 전체 모델을 사용하는 것이 좋습니다. 열 다이 사이클 시뮬레이션의 경우, 이러한 모델링 시나리오에서는 완전한 분석이 필요하지 않기 때문에 소프트웨어가 단순화된 모델을 적용합니다.
일부 박막형 주조물의 경우 확산 및 홍보에 기반한 매크로 세그멘테이션은 중요하지 않습니다. 이러한 주조물에서 응고 경로는 전체적으로 거의 동일합니다. 따라서 각 개별 계산 셀에 대해 응고 중에 조성 및 위상 변화를 추적할 필요가 없습니다. 이러한 유형의 시나리오에서는 사용자가 간소화된 응고 모델을 사용하여 솔루션에 더 빨리 도달하는 것이 좋습니다.
아래는 FSI의 금속 주조 참고 문헌에 수록된 기술 논문 모음입니다. 이 모든 논문에는 FLOW-3D CAST 해석 결과가 수록되어 있습니다. FLOW-3D CAST를 사용하여 금속 주조 산업의 응용 프로그램을 성공적으로 시뮬레이션하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오.
Below is a collection of technical papers in our Metal Casting Bibliography. All of these papers feature FLOW-3D CAST results. Learn more about how FLOW-3D CAST can be used to successfully simulate applications for the Metal Casting Industry.
20-20 Wu Yue, Li Zhuo and Lu Rong, Simulation and visual tester verification of solid propellant slurry vacuum plate casting, Propellants, Explosives, Pyrotechnics, 2020. doi.org/10.1002/prep.201900411
17-20 C.A. Jones, M.R. Jolly, A.E.W. Jarfors and M. Irwin, An experimental characterization of thermophysical properties of a porous ceramic shell used in the investment casting process, Supplimental Proceedings, pp. 1095-1105, TMS 2020 149th Annual Meeting and Exhibition, San Diego, CA, February 23-27, 2020. doi.org/10.1007/978-3-030-36296-6_102
12-20 Franz Josef Feikus, Paul Bernsteiner, Ricardo Fernández Gutiérrez and Michal Luszczak , Further development of electric motor housings, MTZ Worldwide, 81, pp. 38-43, 2020. doi.org/10.1007/s38313-019-0176-z
09-20 Mingfan Qi, Yonglin Kang, Yuzhao Xu, Zhumabieke Wulabieke and Jingyuan Li, A novel rheological high pressure die-casting process for preparing large thin-walled Al–Si–Fe–Mg–Sr alloy with high heat conductivity, high plasticity and medium strength, Materials Science and Engineering: A, 776, art. no. 139040, 2020. doi.org/10.1016/j.msea.2020.139040
07-20 Stefan Heugenhauser, Erhard Kaschnitz and Peter Schumacher, Development of an aluminum compound casting process – Experiments and numerical simulations, Journal of Materials Processing Technology, 279, art. no. 116578, 2020. doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2019.116578
05-20 Michail Papanikolaou, Emanuele Pagone, Mark Jolly and Konstantinos Salonitis, Numerical simulation and evaluation of Campbell running and gating systems, Metals, 10.1, art. no. 68, 2020. doi.org/10.3390/met10010068
102-19 Ferencz Peti and Gabriela Strnad, The effect of squeeze pin dimension and operational parameters on material homogeneity of aluminium high pressure die cast parts, Acta Marisiensis. Seria Technologica, 16.2, 2019. doi.org/0.2478/amset-2019-0010
94-19 E. Riedel, I. Horn, N. Stein, H. Stein, R. Bahr, and S. Scharf, Ultrasonic treatment: a clean technology that supports sustainability incasting processes, Procedia, 26th CIRP Life Cycle Engineering (LCE) Conference, Indianapolis, Indiana, USA, May 7-9, 2019.
93-19 Adrian V. Catalina, Liping Xue, Charles A. Monroe, Robin D. Foley, and John A. Griffin, Modeling and Simulation of Microstructure and Mechanical Properties of AlSi- and AlCu-based Alloys, Transactions, 123rd Metalcasting Congress, Atlanta, GA, USA, April 27-30, 2019.
84-19 Arun Prabhakar, Michail Papanikolaou, Konstantinos Salonitis, and Mark Jolly, Sand casting of sheet lead: numerical simulation of metal flow and solidification, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, pp. 1-13, 2019. doi.org/10.1007/s00170-019-04522-3
71-19 Sebastian Findeisen, Robin Van Der Auwera, Michael Heuser, and Franz-Josef Wöstmann, Gießtechnische Fertigung von E-Motorengehäusen mit interner Kühling (Casting production of electric motor housings with internal cooling), Geisserei, 106, pp. 72-78, 2019 (in German).
58-19 Von Malte Leonhard, Matthias Todte, and Jörg Schäffer, Realistic simulation of the combustion of exothermic feeders, Casting, No. 2, pp. 28-32, 2019. In English and German.
47-19 Bing Zhou, Shuai Lu, Kaile Xu, Chun Xu, and Zhanyong Wang, Microstructure and simulation of semisolid aluminum alloy castings in the process of stirring integrated transfer-heat (SIT) with water cooling, International Journal of Metalcasting, Online edition, pp. 1-13, 2019. doi.org/10.1007/s40962-019-00357-6
31-19 Zihao Yuan, Zhipeng Guo, and S.M. Xiong, Skin layer of A380 aluminium alloy die castings and its blistering during solution treatment, Journal of Materials Science & Technology, Vol. 35, No. 9, pp. 1906-1916, 2019. doi.org/10.1016/j.jmst.2019.05.011
25-19 Stefano Mascetti, Raul Pirovano, and Giulio Timelli, Interazione metallo liquido/stampo: Il fenomeno della metallizzazione, La Metallurgia Italiana, No. 4, pp. 44-50, 2019. In Italian.
20-19 Fu-Yuan Hsu, Campbellology for runner system design, Shape Casting: The Minerals, Metals & Materials Series, pp. 187-199, 2019. doi.org/10.1007/978-3-030-06034-3_19
19-19 Chengcheng Lyu, Michail Papanikolaou, and Mark Jolly, Numerical process modelling and simulation of Campbell running systems designs, Shape Casting: The Minerals, Metals & Materials Series, pp. 53-64, 2019. doi.org/10.1007/978-3-030-06034-3_5
18-19 Adrian V. Catalina, Liping Xue, and Charles Monroe, A solidification model with application to AlSi-based alloys, Shape Casting: The Minerals, Metals & Materials Series, pp. 201-213, 2019. doi.org/10.1007/978-3-030-06034-3_20
17-19 Fu-Yuan Hsu and Yu-Hung Chen, The validation of feeder modeling for ductile iron castings, Shape Casting: The Minerals, Metals & Materials Series, pp. 227-238, 2019. doi.org/10.1007/978-3-030-06034-3_22
02-19 Jingying Sun, Qichi Le, Li Fu, Jing Bai, Johannes Tretter, Klaus Herbold and Hongwei Huo, Gas entrainment behavior of aluminum alloy engine crankcases during the low-pressure-die-casting-process, Journal of Materials Processing Technology, Vol. 266, pp. 274-282, 2019. doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2018.11.016
92-18Fast, Flexible… More Versatile, Foundry Management Technology, March, 2018.
82-18 Xu Zhao, Ping Wang, Tao Li, Bo-yu Zhang, Peng Wang, Guan-zhou Wang and Shi-qi Lu, Gating system optimization of high pressure die casting thin-wall AlSi10MnMg longitudinal loadbearing beam based on numerical simulation, China Foundry, Vol. 15, no. 6, pp. 436-442, 2018. doi: 10.1007/s41230-018-8052-z
80-18 Michail Papanikolaou, Emanuele Pagone, Konstantinos Salonitis, Mark Jolly and Charalampos Makatsoris, A computational framework towards energy efficient casting processes, Sustainable Design and Manufacturing 2018: Proceedings of the 5th International Conference on Sustainable Design and Manufacturing (KES-SDM-18), Gold Coast, Australia, June 24-26 2018, SIST 130, pp. 263-276, 2019. doi.org/10.1007/978-3-030-04290-5_27
51-18 Xue-feng Zhu, Bao-yi Yu, Li Zheng, Bo-ning Yu, Qiang Li, Shu-ning Lü and Hao Zhang, Influence of pouring methods on filling process, microstructure and mechanical properties of AZ91 Mg alloy pipe by horizontal centrifugal casting, China Foundry, vol. 15, no. 3, pp.196-202, 2018. doi.org/10.1007/s41230-018-7256-6
47-18 Santosh Reddy Sama, Jiayi Wang and Guha Manogharan, Non-conventional mold design for metal casting using 3D sand-printing, Journal of Manufacturing Processes, vol. 34-B, pp. 765-775, 2018. doi.org/10.1016/j.jmapro.2018.03.049
42-18 M. Koru and O. Serçe, The Effects of Thermal and Dynamical Parameters and Vacuum Application on Porosity in High-Pressure Die Casting of A383 Al-Alloy, International Journal of Metalcasting, pp. 1-17, 2018. doi.org/10.1007/s40962-018-0214-7
41-18 Abhilash Viswanath, S. Savithri, U.T.S. Pillai, Similitude analysis on flow characteristics of water, A356 and AM50 alloys during LPC process, Journal of Materials Processing Technology, vol. 257, pp. 270-277, 2018. doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2018.02.031
29-18 Seyboldt, Christoph and Liewald, Mathias, Investigation on thixojoining to produce hybrid components with intermetallic phase, AIP Conference Proceedings, vol. 1960, no. 1, 2018. doi.org/10.1063/1.5034992
28-18 Laura Schomer, Mathias Liewald and Kim Rouven Riedmüller, Simulation of the infiltration process of a ceramic open-pore body with a metal alloy in semi-solid state to design the manufacturing of interpenetrating phase composites, AIP Conference Proceedings, vol. 1960, no. 1, 2018. doi.org/10.1063/1.5034991
04-17 Huihui Liu, Xiongwei He and Peng Guo, Numerical simulation on semi-solid die-casting of magnesium matrix composite based on orthogonal experiment, AIP Conference Proceedings 1829, 020037 (2017); doi.org/10.1063/1.4979769.
88-16 M.C. Carter, T. Kauffung, L. Weyenberg and C. Peters, Low Pressure Die Casting Simulation Discovery through Short Shot, Cast Expo & Metal Casting Congress, April 16-19, 2016, Minneapolis, MN, Copyright 2016 American Foundry Society.
20-16 Fu-Yuan Hsu, Bifilm Defect Formation in Hydraulic Jump of Liquid Aluminum, Metallurgical and Materials Transactions B, 2016, Band: 47, Heft 3, 1634-1648.
15-16 Mingfan Qia, Yonglin Kanga, Bing Zhoua, Wanneng Liaoa, Guoming Zhua, Yangde Lib,and Weirong Li, A forced convection stirring process for Rheo-HPDC aluminum and magnesium alloys, Journal of Materials Processing Technology 234 (2016) 353–367
112-15 José Miguel Gonçalves Ledo Belo da Costa, Optimization of filling systems for low pressure by FLOW-3D, Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Mecânica, 2015.
88-15 Peng Zhang, Zhenming Li, Baoliang Liu, Wenjiang Ding and Liming Peng, Improved tensile properties of a new aluminum alloy for high pressure die casting, Materials Science & Engineering A651(2016)376–390, Available online, November 2015.
82-15 J. Müller, L. Xue, M.C. Carter, C. Thoma, M. Fehlbier and M. Todte, A Die Spray Cooling Model for Thermal Die Cycling Simulations, 2015 Die Casting Congress & Exposition, Indianapolis, IN, October 2015
81-15 M. T. Murray, L.F. Hansen, L. Chilcott, E. Li and A.M. Murray, Case Studies in the Use of Simulation- Improved Yield and Reduced Time to Market, 2015 Die Casting Congress & Exposition, Indianapolis, IN, October 2015
80-15 R. Bhola, S. Chandra and D. Souders, Predicting Castability of Thin-Walled Parts for the HPDC Process Using Simulations, 2015 Die Casting Congress & Exposition, Indianapolis, IN, October 2015
76-15 Prosenjit Das, Sudip K. Samanta, Shashank Tiwari and Pradip Dutta, Die Filling Behaviour of Semi Solid A356 Al Alloy Slurry During Rheo Pressure Die Casting, Transactions of the Indian Institute of Metals, pp 1-6, October 2015
74-15 Murat KORU and Orhan SERÇE, Yüksek Basınçlı Döküm Prosesinde Enjeksiyon Parametrelerine Bağlı Olarak Döküm Simülasyon, Cumhuriyet University Faculty of Science, Science Journal (CSJ), Vol. 36, No: 5 (2015) ISSN: 1300-1949, May 2015
69-15 A. Viswanath, S. Sivaraman, U. T. S. Pillai, Computer Simulation of Low Pressure Casting Process Using FLOW-3D, Materials Science Forum, Vols. 830-831, pp. 45-48, September 2015
68-15 J. Aneesh Kumar, K. Krishnakumar and S. Savithri, Computer Simulation of Centrifugal Casting Process Using FLOW-3D, Materials Science Forum, Vols. 830-831, pp. 53-56, September 2015
59-15 F. Hosseini Yekta and S. A. Sadough Vanini, Simulation of the flow of semi-solid steel alloy using an enhanced model, Metals and Materials International, August 2015.
138-14 Christopher Thoma, Wolfram Volk, Ruben Heid, Klaus Dilger, Gregor Banner and Harald Eibisch, Simulation-based prediction of the fracture elongation as a failure criterion for thin-walled high-pressure die casting components, International Journal of Metalcasting, Vol. 8, No. 4, pp. 47-54, 2014. doi.org/10.1007/BF03355594
107-14 Mehran Seyed Ahmadi, Dissolution of Si in Molten Al with Gas Injection, ProQuest Dissertations And Theses; Thesis (Ph.D.), University of Toronto (Canada), 2014; Publication Number: AAT 3637106; ISBN: 9781321195231; Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 76-02(E), Section: B.; 191 p.
92-14 Warren Bishenden and Changhua Huang, Venting design and process optimization of die casting process for structural components; Part II: Venting design and process optimization, Die Casting Engineer, November 2014
90-14 Ken’ichi Kanazawa, Ken’ichi Yano, Jun’ichi Ogura, and Yasunori Nemoto, Optimum Runner Design for Die-Casting using CFD Simulations and Verification with Water-Model Experiments, Proceedings of the ASME 2014 International Mechanical Engineering Congress and Exposition, IMECE2014, November 14-20, 2014, Montreal, Quebec, Canada, IMECE2014-37419
89-14 P. Kapranos, C. Carney, A. Pola, and M. Jolly, Advanced Casting Methodologies: Investment Casting, Centrifugal Casting, Squeeze Casting, Metal Spinning, and Batch Casting, In Comprehensive Materials Processing; McGeough, J., Ed.; 2014, Elsevier Ltd., 2014; Vol. 5, pp 39–67.
69-14 L. Xue, M.C. Carter, A.V. Catalina, Z. Lin, C. Li, and C. Qiu, Predicting, Preventing Core Gas Defects in Steel Castings, Modern Casting, September 2014
68-14 L. Xue, M.C. Carter, A.V. Catalina, Z. Lin, C. Li, and C. Qiu, Numerical Simulation of Core Gas Defects in Steel Castings, Copyright 2014 American Foundry Society, 118th Metalcasting Congress, April 8 – 11, 2014, Schaumburg, IL
51-14 Jesus M. Blanco, Primitivo Carranza, Rafael Pintos, Pedro Arriaga, and Lakhdar Remaki, Identification of Defects Originated during the Filling of Cast Pieces through Particles Modelling, 11th World Congress on Computational Mechanics (WCCM XI), 5th European Conference on Computational Mechanics (ECCM V), 6th European Conference on Computational Fluid Dynamics (ECFD VI), E. Oñate, J. Oliver and A. Huerta (Eds)
47-14 B. Vijaya Ramnatha, C.Elanchezhiana, Vishal Chandrasekhar, A. Arun Kumarb, S. Mohamed Asif, G. Riyaz Mohamed, D. Vinodh Raj , C .Suresh Kumar, Analysis and Optimization of Gating System for Commutator End Bracket, Procedia Materials Science 6 ( 2014 ) 1312 – 1328, 3rd International Conference on Materials Processing and Characterisation (ICMPC 2014)
20-14 Johannes Hartmann, Tobias Fiegl, Carolin Körner, Aluminum integral foams with tailored density profile by adapted blowing agents, Applied Physics A, doi.org/10.1007/s00339-014-8377-4, March 2014.
08-14 FY Hsu, SW Wang, and HJ Lin, The External and Internal Shrinkages in Aluminum Gravity Castings, Shape Casting: 5th International Symposium 2014. Available online at Google Books
103-13 B. Fuchs, H. Eibisch and C. Körner, Core Viability Simulation for Salt Core Technology in High-Pressure Die Casting, International Journal of Metalcasting, July 2013, Volume 7, Issue 3, pp 39–45
84-13 Körner, C., Schwankl, M., Himmler, D., Aluminum-Aluminum compound castings by electroless deposited zinc layers, Journal of Materials Processing Technology (2014), doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2013.12.01483-13.
77-13 Antonio Armillotta & Raffaello Baraggi & Simone Fasoli, SLM tooling for die casting with conformal cooling channels, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, doi.org/10.1007/s00170-013-5523-7, December 2013.
64-13 Johannes Hartmann, Christina Blümel, Stefan Ernst, Tobias Fiegl, Karl-Ernst Wirth, Carolin Körner, Aluminum integral foam castings with microcellular cores by nano-functionalization, J Mater Sci, doi.org/10.1007/s10853-013-7668-z, September 2013.
42-13 Yang Yue, William D. Griffiths, and Nick R. Green, Modelling of the Effects of Entrainment Defects on Mechanical Properties in a Cast Al-Si-Mg Alloy, Materials Science Forum, 765, 225, 2013.
39-13 J. Crapps, D.S. DeCroix, J.D Galloway, D.A. Korzekwa, R. Aikin, R. Fielding, R. Kennedy, C. Unal, Separate effects identification via casting process modeling for experimental measurement of U-Pu-Zr alloys, Journal of Nuclear Materials, 15 July 2013.
09-13 M.C. Carter and L. Xue, Simulating the Parameters that Affect Core Gas Defects in Metal Castings, Copyright 2012 American Foundry Society, Presented at the 2013 CastExpo, St. Louis, Missouri, April 2013
08-13 C. Reilly, N.R. Green, M.R. Jolly, J.-C. Gebelin, The Modelling Of Oxide Film Entrainment In Casting Systems Using Computational Modelling, Applied Mathematical Modelling, http://dx.doi.org/10.1016/j.apm.2013.03.061, April 2013.
03-13 Alexandre Reikher and Krishna M. Pillai, A fast simulation of transient metal flow and solidification in a narrow channel. Part II. Model validation and parametric study, Int. J. Heat Mass Transfer (2013), http://dx.doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2012.12.061.
02-13 Alexandre Reikher and Krishna M. Pillai, A fast simulation of transient metal flow and solidification in a narrow channel. Part I: Model development using lubrication approximation, Int. J. Heat Mass Transfer (2013), http://dx.doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2012.12.060.
116-12 Jufu Jianga, Ying Wang, Gang Chena, Jun Liua, Yuanfa Li and Shoujing Luo, “Comparison of mechanical properties and microstructure of AZ91D alloy motorcycle wheels formed by die casting and double control forming, Materials & Design, Volume 40, September 2012, Pages 541-549.
103-12 WU Shu-sen, ZHONG Gu, AN Ping, WAN Li, H. NAKAE, Microstructural characteristics of Al−20Si−2Cu−0.4Mg−1Ni alloy formed by rheo-squeeze casting after ultrasonic vibration treatment, Transactions of Nonferrous Metals Society of China, 22 (2012) 2863-2870, November 2012. Full paper available online.
97-12 Hong Zhou and Li Heng Luo, Filling Pattern of Step Gating System in Lost Foam Casting Process and its Application, Advanced Materials Research, Volumes 602-604, Progress in Materials and Processes, 1916-1921, December 2012.
93-12 Liangchi Zhang, Chunliang Zhang, Jeng-Haur Horng and Zichen Chen, Functions of Step Gating System in the Lost Foam Casting Process, Advanced Materials Research, 591-593, 940, DOI: 10.4028/www.scientific.net/AMR.591-593.940, November 2012.
91-12 Hong Yan, Jian Bin Zhu, Ping Shan, Numerical Simulation on Rheo-Diecasting of Magnesium Matrix Composites, 10.4028/www.scientific.net/SSP.192-193.287, Solid State Phenomena, 192-193, 287.
89-12 Alexandre Reikher and Krishna M. Pillai, A Fast Numerical Simulation for Modeling Simultaneous Metal Flow and Solidification in Thin Cavities Using the Lubrication Approximation, Numerical Heat Transfer, Part A: Applications: An International Journal of Computation and Methodology, 63:2, 75-100, November 2012.
82-12 Jufu Jiang, Gang Chen, Ying Wang, Zhiming Du, Weiwei Shan, and Yuanfa Li, Microstructure and mechanical properties of thin-wall and high-rib parts of AM60B Mg alloy formed by double control forming and die casting under the optimal conditions, Journal of Alloys and Compounds, http://dx.doi.org/10.1016/j.jallcom.2012.10.086, October 2012.
65-12 X.H. Yang, T.J. Lu, T. Kim, Influence of non-conducting pore inclusions on phase change behavior of porous media with constant heat flux boundary, International Journal of Thermal Sciences, Available online 10 October 2012. Available online at SciVerse.
55-12 Hejun Li, Pengyun Wang, Lehua Qi, Hansong Zuo, Songyi Zhong, Xianghui Hou, 3D numerical simulation of successive deposition of uniform molten Al droplets on a moving substrate and experimental validation, Computational Materials Science, Volume 65, December 2012, Pages 291–301.
52-12 Hongbing Ji, Yixin Chen and Shengzhou Chen, Numerical Simulation of Inner-Outer Couple Cooling Slab Continuous Casting in the Filling Process, Advanced Materials Research (Volumes 557-559), Advanced Materials and Processes II, pp. 2257-2260, July 2012.
47-12 Petri Väyrynen, Lauri Holappa, and Seppo Louhenkilpi, Simulation of Melting of Alloying Materials in Steel Ladle, SCANMET IV – 4th International Conference on Process Development in Iron and Steelmaking, Lulea, Sweden, June 10-13, 2012.
45-12 D.R. Gunasegaram, M. Givord, R.G. O’Donnell and B.R. Finnin, Improvements engineered in UTS and elongation of aluminum alloy high pressure die castings through the alteration of runner geometry and plunger velocity, Materials Science & Engineering.
41-12 Deniece R. Korzekwa, Cameron M. Knapp, David A. Korzekwa, and John W. Gibbs, Co-Design – Fabrication of Unalloyed Plutonium, LA-UR-12-23441, MDI Summer Research Group Workshop Advanced Manufacturing, 2012-07-25/2012-07-26 (Los Alamos, New Mexico, United States)
29-12 Dario Tiberto and Ulrich E. Klotz, Computer simulation applied to jewellery casting: challenges, results and future possibilities, IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng.33 012008. Full paper available at IOP.
28-12 Y Yue and N R Green, Modelling of different entrainment mechanisms and their influences on the mechanical reliability of Al-Si castings, 2012 IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. 33,012072.Full paper available at IOP.
27-12 E Kaschnitz, Numerical simulation of centrifugal casting of pipes, 2012 IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. 33 012031, Issue 1. Full paper available at IOP.
15-12 C. Reilly, N.R Green, M.R. Jolly, The Present State Of Modeling Entrainment Defects In The Shape Casting Process, Applied Mathematical Modelling, Available online 27 April 2012, ISSN 0307-904X, 10.1016/j.apm.2012.04.032.
12-12 Andrei Starobin, Tony Hirt, Hubert Lang, and Matthias Todte, Core drying simulation and validation, International Foundry Research, GIESSEREIFORSCHUNG 64 (2012) No. 1, ISSN 0046-5933, pp 2-5
04-12 J. Spangenberg, N. Roussel, J.H. Hattel, H. Stang, J. Skocek, M.R. Geiker, Flow induced particle migration in fresh concrete: Theoretical frame, numerical simulations and experimental results on model fluids, Cement and Concrete Research, http://dx.doi.org/10.1016/j.cemconres.2012.01.007, February 2012.
01-12 Lee, B., Baek, U., and Han, J., Optimization of Gating System Design for Die Casting of Thin Magnesium Alloy-Based Multi-Cavity LCD Housings, Journal of Materials Engineering and Performance, Springer New York, Issn: 1059-9495, 10.1007/s11665-011-0111-1, Volume 1 / 1992 – Volume 21 / 2012. Available online at Springer Link.
104-11 Fu-Yuan Hsu and Huey Jiuan Lin, Foam Filters Used in Gravity Casting, Metall and Materi Trans B (2011) 42: 1110. doi:10.1007/s11663-011-9548-8.
99-11 Eduardo Trejo, Centrifugal Casting of an Aluminium Alloy, thesis: Doctor of Philosophy, Metallurgy and Materials School of Engineering University of Birmingham, October 2011. Full paper available upon request.
71-11 Fu-Yuan Hsu and Yao-Ming Yang Confluence Weld in an Aluminum Gravity Casting, Journal of Materials Processing Technology, Available online 23 November 2011, ISSN 0924-0136, 10.1016/j.jmatprotec.2011.11.006.
46-11 Daniel Einsiedler, Entwicklung einer Simulationsmethodik zur Simulation von Strömungs- und Trocknungsvorgängen bei Kernfertigungsprozessen mittels CFD (Development of a simulation methodology for simulating flow and drying operations in core production processes using CFD), MSc thesis at Technical University of Aalen in Germany (Hochschule Aalen), 2011.
31-11 Johannes Hartmann, André Trepper, Carolin Körner, Aluminum Integral Foams with Near-Microcellular Structure, Advanced Engineering Materials, 13: n/a. doi: 10.1002/adem.201100035, June 2011.
21-11 Thang Nguyen, Vu Nguyen, Morris Murray, Gary Savage, John Carrig, Modelling Die Filling in Ultra-Thin Aluminium Castings, Materials Science Forum (Volume 690), Light Metals Technology V, pp 107-111, 10.4028/www.scientific.net/MSF.690.107, June 2011.
15-11 J. J. Hernández-Ortega, R. Zamora, J. López, and F. Faura, Numerical Analysis of Air Pressure Effects on the Flow Pattern during the Filling of a Vertical Die Cavity, AIP Conf. Proc., Volume 1353, pp. 1238-1243, The 14th International Esaform Conference on Material Forming: Esaform 2011; doi:10.1063/1.3589686, May 2011. Available online.
08-11 Hai Peng Li, Chun Yong Liang, Li Hui Wang, Hong Shui Wang, Numerical Simulation of Casting Process for Gray Iron Butterfly Valve, Advanced Materials Research, 189-193, 260, February 2011.
04-11 C.W. Hirt, Predicting Core Shooting, Drying and Defect Development, Foundry Management & Technology, January 2011.
76-10 Zhizhong Sun, Henry Hu, Alfred Yu, Numerical Simulation and Experimental Study of Squeeze Casting Magnesium Alloy AM50, Magnesium Technology 2010, 2010 TMS Annual Meeting & Exhibition, February 14-18, 2010, Seattle, WA.
48-10 J. J. Hernández-Ortega, R. Zamora, J. Palacios, J. López and F. Faura, An Experimental and Numerical Study of Flow Patterns and Air Entrapment Phenomena During the Filling of a Vertical Die Cavity, J. Manuf. Sci. Eng., October 2010, Volume 132, Issue 5, 05101, doi:10.1115/1.4002535.
42-10 H. Lakshmi, M.C. Vinay Kumar, Raghunath, P. Kumar, V. Ramanarayanan, K.S.S. Murthy, P. Dutta, Induction reheating of A356.2 aluminum alloy and thixocasting as automobile component, Transactions of Nonferrous Metals Society of China 20(20101) s961-s967.
41-10 Pamela J. Waterman, Understanding Core-Gas Defects, Desktop Engineering, October 2010. Available online at Desktop Engineering. Also published in the Foundry Trade Journal, November 2010.
32-10 Guan Hai Yan, Sheng Dun Zhao, Zheng Hui Sha, Parameters Optimization of Semisolid Diecasting Process for Air-Conditioner’s Triple Valve in HPb59-1 Alloy, Advanced Materials Research (Volumes 129 – 131), Vol. Material and Manufacturing Technology, pp. 936-941, DOI: 10.4028/www.scientific.net/AMR.129-131.936, August 2010.
29-10 Zheng Peng, Xu Jun, Zhang Zhifeng, Bai Yuelong, and Shi Likai, Numerical Simulation of Filling of Rheo-diecasting A357 Aluminum Alloy, Special Casting & Nonferrous Alloys, DOI: CNKI:SUN:TZZZ.0.2010-01-024, 2010.
15-10 David H. Kirkwood, Michel Suery, Plato Kapranos, Helen V. Atkinson, and Kenneth P. Young, Semi-solid Processing of Alloys, 2010, XII, 172 p. 103 illus., 19 in color., Hardcover ISBN: 978-3-642-00705-7.
09-10 Shannon Wetzel, Fullfilling Da Vinci’s Dream, Modern Casting, April 2010.
08-10 B.I. Semenov, K.M. Kushtarov, Semi-solid Manufacturing of Castings, New Industrial Technologies, Publication of Moscow State Technical University n.a. N.E. Bauman, 2009 (in Russian)
07-10 Carl Reilly, Development Of Quantitative Casting Quality Assessment Criteria Using Process Modelling, thesis: The University of Birmingham, March 2010 (Available upon request)
60-09 Somlak Wannarumon, and Marco Actis Grande, Comparisons of Computer Fluid Dynamic Software Programs applied to Jewelry Investment Casting Process, World Academy of Science, Engineering and Technology 55 2009.
59-09 Marco Actis Grande and Somlak Wannarumon, Numerical Simulation of Investment Casting of Gold Jewelry: Experiments and Validations, World Academy of Science, Engineering and Technology, Vol:3 2009-07-24
51-09 In-Ting Hong, Huan-Chien Tung, Chun-Hao Chiu and Hung-Shang Huang, Effect of Casting Parameters on Microstructure and Casting Quality of Si-Al Alloy for Vacuum Sputtering, China Steel Technical Report, No. 22, pp. 33-40, 2009.
42-09 P. Väyrynen, S. Wang, S. Louhenkilpi and L. Holappa, Modeling and Removal of Inclusions in Continuous Casting, Materials Science & Technology 2009 Conference & Exhibition, Pittsburgh, Pennsylvania, USA, October 25-29, 2009
7-09 Andrei Starobin, Simulation of Core Gas Evolution and Flow, presented at the North American Die Casting Association – 113th Metalcasting Congress, April 7-10, 2009, Las Vegas, Nevada, USA
6-09 A.Pari, Optimization of HPDC PROCESS: Case Studies, North American Die Casting Association – 113th Metalcasting Congress, April 7-10, 2009, Las Vegas, Nevada, USA
09-07 Alexandre Reikher and Michael Barkhudarov, Casting: An Analytical Approach, Springer, 1st edition, August 2007, Hardcover ISBN: 978-1-84628-849-4. U.S. Order Form; Europe Order Form.
02-07 Fu-Yuan Hsu, Mark R. Jolly and John Campbell, The Design of L-Shaped Runners for Gravity Casting, Shape Casting: 2nd International Symposium, Edited by Paul N. Crepeau, Murat Tiryakioðlu and John Campbell, TMS (The Minerals, Metals & Materials Society), Orlando, FL, Feb 2007
6-06 M. Barkhudarov, and G. Wei, Modeling of the Coupled Motion of Rigid Bodies in Liquid Metal, Modeling of Casting, Welding and Advanced Solidification Processes – XI, May 28 – June 2, 2006, Opio, France, eds. Ch.-A. Gandin and M. Bellet, pp 71-78, 2006.
2-06 J.-C. Gebelin, M.R. Jolly and F.-Y. Hsu, ‘Designing-in’ Controlled Filling Using Numerical Simulation for Gravity Sand Casting of Aluminium Alloys, Int. J. Cast Met. Res., 2006, Vol.19 No.1
30-05 H. Xue, K. Kabiri-Bamoradian, R.A. Miller, Modeling Dynamic Cavity Pressure and Impact Spike in Die Casting, Cast Expo ’05, April 16-19, 2005
22-05 Blas Melissari & Stavros A. Argyropoulous, Measurement of Magnitude and Direction of Velocity in High-Temperature Liquid Metals; Part I, Mathematical Modeling, Metallurgical and Materials Transactions B, Volume 36B, October 2005, pp. 691-700
21-05 M.R. Jolly, State of the Art Review of Use of Modeling Software for Casting, TMS Annual Meeting, Shape Casting: The John Campbell Symposium, Eds, M. Tiryakioglu & P.N Crepeau, TMS, Warrendale, PA, ISBN 0-87339-583-2, Feb 2005, pp 337-346
20-05 J-C Gebelin, M.R. Jolly & F-Y Hsu, ‘Designing-in’ Controlled Filling Using Numerical Simulation for Gravity Sand Casting of Aluminium Alloys, TMS Annual Meeting, Shape Casting: The John Campbell Symposium, Eds, M. Tiryakioglu & P.N Crepeau, TMS, Warrendale, PA, ISBN 0-87339-583-2, Feb 2005, pp 355-364
19-05 F-Y Hsu, M.R. Jolly & J Campbell, Vortex Gate Design for Gravity Castings, TMS Annual Meeting, Shape Casting: The John Campbell Symposium, Eds, M. Tiryakioglu & P.N Crepeau, TMS, Warrendale, PA, ISBN 0-87339-583-2, Feb 2005, pp 73-82
18-05 M.R. Jolly, Modelling the Investment Casting Process: Problems and Successes, Japanese Foundry Society, JFS, Tokyo, Sept. 2005
6-05 Birgit Hummler-Schaufler, Fritz Hirning, Jurgen Schaufler, A World First for Hatz Diesel and Schaufler Tooling, Die Casting Engineer, May 2005, pp. 18-21
4-05 Rolf Krack, The W35 Topic—A World First, Die Casting World, March 2005, pp. 16-17
36-04 Ik Min Park, Il Dong Choi, Yong Ho Park, Development of Light-Weight Al Scroll Compressor for Car Air Conditioner, Materials Science Forum, Designing, Processing and Properties of Advanced Engineering Materials, 449-452, 149, March 2004.
30-04 Haijing Mao, A Numerical Study of Externally Solidified Products in the Cold Chamber Die Casting Process, thesis: The Ohio State University, 2004 (Available upon request)
23-04State of the Art Use of Computational Modelling in the Foundry Industry, 3rd International Conference Computational Modelling of Materials III, Sicily, Italy, June 2004, Advances in Science and Technology, Eds P. Vincenzini & A Lami, Techna Group Srl, Italy, ISBN: 88-86538-46-4, Part B, pp 479-490
22-04 Jerry Fireman, Computer Simulation Helps Reduce Scrap, Die Casting Engineer, May 2004, pp. 46-49
21-04 Joerg Frei, Simulation—A Safe and Quick Way to Good Components, Aluminium World, Volume 3, Issue 2, pp. 42-43
14-04 Sayavur I. Bakhtiyarov, Charles H. Sherwin, and Ruel A. Overfelt, Hot Distortion Studies In Phenolic Urethane Cold Box System, American Foundry Society, 108th Casting Congress, June 12-15, 2004, Rosemont, IL, USA
13-04 Sayavur I. Bakhtiyarov and Ruel A. Overfelt, First V-Process Casting of Magnesium, American Foundry Society, 108th Casting Congress, June 12-15, 2004, Rosemont, IL, USA
5-04 C. Schlumpberger & B. Hummler-Schaufler, Produktentwicklung auf hohem Niveau (Product Development on a High Level), Druckguss Praxis, January 2004, pp 39-42 (in German).
3-04 Charles Bates, Dealing with Defects, Foundry Management and Technology, February 2004, pp 23-25
1-04 Laihua Wang, Thang Nguyen, Gary Savage and Cameron Davidson, Thermal and Flow Modeling of Ladling and Injection in High Pressure Die Casting Process, International Journal of Cast Metals Research, vol. 16 No 4 2003, pp 409-417
21-03 E F Brush Jr, S P Midson, W G Walkington, D T Peters, J G Cowie, Porosity Control in Copper Rotor Die Castings, NADCA Indianapolis Convention Center, Indianapolis, IN September 15-18, 2003, T03-046
10-03 Gebelin., J-C and Jolly, M.R., Modeling of the Investment Casting Process, Journal of Materials Processing Tech., Vol. 135/2-3, pp. 291 – 300
9-03 Cox, M, Harding, R.A. and Campbell, J., Optimised Running System Design for Bottom Filled Aluminium Alloy 2L99 Investment Castings, J. Mat. Sci. Tech., May 2003, Vol. 19, pp. 613-625
8-03 Von Alexander Schrey and Regina Reek, Numerische Simulation der Kernherstellung, (Numerical Simulation of Core Blowing), Giesserei, June 2003, pp. 64-68 (in German)
7-03 J. Zuidema Jr., L Katgerman, Cyclone separation of particles in aluminum DC Casting, Proceedings from the Tenth International Conference on Modeling of Casting, Welding and Advanced Solidification Processes, Destin, FL, May 2003, pp. 607-614
6-03 Jean-Christophe Gebelin and Mark Jolly, Numerical Modeling of Metal Flow Through Filters, Proceedings from the Tenth International Conference on Modeling of Casting, Welding and Advanced Solidification Processes, Destin, FL, May 2003, pp. 431-438
5-03 N.W. Lai, W.D. Griffiths and J. Campbell, Modelling of the Potential for Oxide Film Entrainment in Light Metal Alloy Castings, Proceedings from the Tenth International Conference on Modeling of Casting, Welding and Advanced Solidification Processes, Destin, FL, May 2003, pp. 415-422
21-02 Boris Lukezic, Case History: Process Modeling Solves Die Design Problems, Modern Casting, February 2003, P 59
16-02 Barkhudarov, Michael, Computer Simulation of Lost Foam Process, Casting Simulation Background and Examples from Europe and the USA, World Foundrymen Organization, 2002, pp 319-324
15-02 Barkhudarov, Michael, Computer Simulation of Inclusion Tracking, Casting Simulation Background and Examples from Europe and the USA, World Foundrymen Organization, 2002, pp 341-346
14-02 Barkhudarov, Michael, Advanced Simulation of the Flow and Heat Transfer of an Alternator Housing, Casting Simulation Background and Examples from Europe and the USA, World Foundrymen Organization, 2002, pp 219-228
7-02 A Habibollah Zadeh, and J Campbell, Metal Flow Through a Filter System, University of Birmingham, 2002 American Foundry Society, AFS Transactions 02-020, Kansas City, MO
6-02 Phil Ward, and Helen Atkinson, Final Report for EPSRC Project: Modeling of Thixotropic Flow of Metal Alloys into a Die, GR/M17334/01, March 2002, University of Sheffield
5-02 S. I. Bakhtiyarov and R. A. Overfelt, Numerical and Experimental Study of Aluminum Casting in Vacuum-sealed Step Molding, Auburn University, 2002 American Foundry Society, AFS Transactions 02-050, Kansas City, MO
4-02 J. C. Gebelin and M. R. Jolly, Modelling Filters in Light Alloy Casting Processes, University of Birmingham, 2002 American Foundry Society AFS Transactions 02-079, Kansas City, MO
3-02 Mark Jolly, Mike Cox, Jean-Christophe Gebelin, Sam Jones, and Alex Cendrowicz, Fundamentals of Investment Casting (FOCAST), Modelling the Investment Casting Process, Some preliminary results from the UK Research Programme, IRC in Materials, University of Birmingham, UK, AFS2001
49-01 Hua Bai and Brian G. Thomas, Bubble formation during horizontal gas injection into downward-flowing liquid, Metallurgical and Materials Transactions B, Vol. 32, No. 6, pp. 1143-1159, 2001. doi.org/10.1007/s11663-001-0102-y
45-01 Jan Zuidema; Laurens Katgerman; Ivo J. Opstelten;Jan M. Rabenberg, Secondary Cooling in DC Casting: Modelling and Experimental Results, TMS 2001, New Orleans, Louisianna, February 11-15, 2001
43-01 James Andrew Yurko, Fluid Flow Behavior of Semi-Solid Aluminum at High Shear Rates,Ph.D. thesis; Massachusetts Institute of Technology, June 2001. Abstract only; full thesis available at http://dspace.mit.edu/handle/1721.1/8451 (for a fee).
33-01 Juang, S.H., CAE Application on Design of Die Casting Dies, 2001 Conference on CAE Technology and Application, Hsin-Chu, Taiwan, November 2001, (article in Chinese with English-language abstract)
32-01 Juang, S.H. and C. M. Wang, Effect of Feeding Geometry on Flow Characteristics of Magnesium Die Casting by Numerical Analysis, The Preceedings of 6th FADMA Conference, Taipei, Taiwan, July 2001, Chinese language with English abstract
21-01 P. Scarber Jr., Using Liquid Free Surface Areas as a Predictor of Reoxidation Tendency in Metal Alloy Castings, presented at the Steel Founders’ Society of American, Technical and Operating Conference, October 2001
20-01 P. Scarber Jr., J. Griffin, and C. E. Bates, The Effect of Gating and Pouring Practice on Reoxidation of Steel Castings, presented at the Steel Founders’ Society of American, Technical and Operating Conference, October 2001
18-01 Rajiv Shivpuri, Venkatesh Sankararaman, Kaustubh Kulkarni, An Approach at Optimizing the Ingate Design for Reducing Filling and Shrinkage Defects, The Ohio State University, Columbus, OH, Presented by North American Die Casting Association, Oct 29-Nov 1, 2001, Cincinnati, TO1-052
2-01 J. Grindling, Customized CFD Codes to Simulate Casting of Thermosets in Full 3D, Electrical Manufacturing and Coil Winding 2000 Conference, October 31-November 2, 20
20-00 Richard Schuhmann, John Carrig, Thang Nguyen, Arne Dahle, Comparison of Water Analogue Modelling and Numerical Simulation Using Real-Time X-Ray Flow Data in Gravity Die Casting, Australian Die Casting Association Die Casting 2000 Conference, September 3-6, 2000, Melbourne, Victoria, Australia
15-00 M. Sirvio, Vainola, J. Vartianinen, M. Vuorinen, J. Orkas, and S. Devenyi, Fluid Flow Analysis for Designing Gating of Aluminum Castings, Proc. NADCA Conf., Rosemont, IL, Nov 6-8, 1999
14-00 X. Yang, M. Jolly, and J. Campbell, Reduction of Surface Turbulence during Filling of Sand Castings Using a Vortex-flow Runner, Conference for Modeling of Casting, Welding, and Advanced Solidification Processes IX, Aachen, Germany, August 2000
13-00 H. S. H. Lo and J. Campbell, The Modeling of Ceramic Foam Filters, Conference for Modeling of Casting, Welding, and Advanced Solidification Processes IX, Aachen, Germany, August 2000
12-00 M. R. Jolly, H. S. H. Lo, M. Turan and J. Campbell, Use of Simulation Tools in the Practical Development of a Method for Manufacture of Cast Iron Camshafts,” Conference for Modeling of Casting, Welding, and Advanced Solidification Processes IX, Aachen, Germany, August, 2000
14-99 J Koke, and M Modigell, Time-Dependent Rheological Properties of Semi-solid Metal Alloys, Institute of Chemical Engineering, Aachen University of Technology, Mechanics of Time-Dependent Materials 3: 15-30, 1999
12-99 Grun, Gerd-Ulrich, Schneider, Wolfgang, Ray, Steven, Marthinusen, Jan-Olaf, Recent Improvements in Ceramic Foam Filter Design by Coupled Heat and Fluid Flow Modeling, Proc TMS Annual Meeting, 1999, pp. 1041-1047
10-99 Bongcheol Park and Jerald R. Brevick, Computer Flow Modeling of Cavity Pre-fill Effects in High Pressure Die Casting, NADCA Proceedings, Cleveland T99-011, November, 1999
8-99 Brad Guthrie, Simulation Reduces Aluminum Die Casting Cost by Reducing Volume, Die Casting Engineer Magazine, September/October 1999, pp. 78-81
19-98 Grun, Gerd-Ulrich, & Schneider, Wolfgang, Numerical Modeling of Fluid Flow Phenomena in the Launder-integrated Tool Within Casting Unit Development, Proc TMS Annual Meeting, 1998, pp. 1175-1182
18-98 X. Yang & J. Campbell, Liquid Metal Flow in a Pouring Basin, Int. J. Cast Metals Res, 1998, 10, pp. 239-253
15-98 R. Van Tol, Mould Filling of Horizontal Thin-Wall Castings, Delft University Press, The Netherlands, 1998
14-98 J. Daughtery and K. A. Williams, Thermal Modeling of Mold Material Candidates for Copper Pressure Die Casting of the Induction Motor Rotor Structure, Proc. Int’l Workshop on Permanent Mold Casting of Copper-Based Alloys, Ottawa, Ontario, Canada, Oct. 15-16, 1998
10-98 C. W. Hirt, and M.R. Barkhudarov, Lost Foam Casting Simulation with Defect Prediction, Flow Science Inc, presented at Modeling of Casting, Welding and Advanced Solidification Processes VIII Conference, June 7-12, 1998, Catamaran Hotel, San Diego, California
9-98 M. R. Barkhudarov and C. W. Hirt, Tracking Defects, Flow Science Inc, presented at the 1st International Aluminum Casting Technology Symposium, 12-14 October 1998, Rosemont, IL
3-98 P. Kapranos, M. R. Barkhudarov, D. H. Kirkwood, Modeling of Structural Breakdown during Rapid Compression of Semi-Solid Alloy Slugs, Dept. Engineering Materials, The University of Sheffield, Sheffield S1 3JD, U.K. and Flow Science Inc, USA, Presented at the 5th International Conference Semi-Solid Processing of Alloys and Composites, Colorado School of Mines, Golden, CO, 23-25 June 1998
1-98 U. Jerichow, T. Altan, and P. R. Sahm, Semi Solid Metal Forming of Aluminum Alloys-The Effect of Process Variables Upon Material Flow, Cavity Fill and Mechanical Properties, The Ohio State University, Columbus, OH, published in Die Casting Engineer, p. 26, Jan/Feb 1998
8-97 Michael Barkhudarov, High Pressure Die Casting Simulation Using FLOW-3D, Die Casting Engineer, 1997
14-97 M. Ranganathan and R. Shivpuri, Reducing Scrap and Increasing Die Life in Low Pressure Die Casting through Flow Simulation and Accelerated Testing, Dept. Welding and Systems Engineering, Ohio State University, Columbus, OH, presented at 19th International Die Casting Congress & Exposition, November 3-6, 1997
13-97 J. Koke, Modellierung und Simulation der Fließeigenschaften teilerstarrter Metallegierungen, Livt Information, Institut für Verfahrenstechnik, RWTH Aachen, October 1997
8-97 H. Grazzini and D. Nesa, Thermophysical Properties, Casting Simulation and Experiments for a Stainless Steel, AT Systemes (Renault) report, presented at the Solidification Processing ’97 Conference, July 7-10, 1997, Sheffield, U.K.
7-97 R. Van Tol, L. Katgerman and H. E. A. Van den Akker, Horizontal Mould Filling of a Thin Wall Aluminum Casting, Laboratory of Materials report, Delft University, presented at the Solidification Processing ’97 Conference, July 7-10, 1997, Sheffield, U.K.
22-96 Grun, Gerd-Ulrich & Schneider, Wolfgang, 3-D Modeling of the Start-up Phase of DC Casting of Sheet Ingots, Proc TMS Annual Meeting, 1996, pp. 971-981
4-96 C. W. Hirt, A Computational Model for the Lost Foam Process, Flow Science final report, February 1996 (FSI-96-57-R2)
3-96 M. R. Barkhudarov, C. L. Bronisz, C. W. Hirt, Three-Dimensional Thixotropic Flow Model, Flow Science report, FSI-96-00-1, published in the proceedings of (pp. 110- 114) and presented at the 4th International Conference on Semi-Solid Processing of Alloys and Composites, The University of Sheffield, 19-21 June 1996
1-96 M. R. Barkhudarov, J. Beech, K. Chang, and S. B. Chin, Numerical Simulation of Metal/Mould Interfacial Heat Transfer in Casting, Dept. Mech. & Process Engineering, Dept. Engineering Materials, University of Sheffield and Flow Science Inc, 9th Int. Symposium on Transport Phenomena in Thermal-Fluid Engineering, June 25-28, 1996, Singapore
11-95 Barkhudarov, M. R., Hirt, C.W., Casting Simulation Mold Filling and Solidification-Benchmark Calculations Using FLOW-3D, Modeling of Casting, Welding, and Advanced Solidification Processes VII, pp 935-946
10-95 Grun, Gerd-Ulrich, & Schneider, Wolfgang, Optimal Design of a Distribution Pan for Level Pour Casting, Proc TMS Annual Meeting, 1995, pp. 1061-1070
9-95 E. Masuda, I. Itoh, K. Haraguchi, Application of Mold Filling Simulation to Die Casting Processes, Honda Engineering Co., Ltd., Tochigi, Japan, presented at the Modelling of Casting, Welding and Advanced Solidification Processes VII, The Minerals, Metals & Materials Society, 1995
6-95 K. Venkatesan, Experimental and Numerical Investigation of the Effect of Process Parameters on the Erosive Wear of Die Casting Dies, presented for Ph.D. degree at Ohio State University, 1995
5-95 J. Righi, A. F. LaCamera, S. A. Jones, W. G. Truckner, T. N. Rouns, Integration of Experience and Simulation Based Understanding in the Die Design Process, Alcoa Technical Center, Alcoa Center, PA 15069, presented by the North American Die Casting Association, 1995
2-95 K. Venkatesan and R. Shivpuri, Numerical Simulation and Comparison with Water Modeling Studies of the Inertia Dominated Cavity Filling in Die Casting, NUMIFORM, 1995
13-94 Deniece Korzekwa and Paul Dunn, A Combined Experimental and Modeling Approach to Uranium Casting, Materials Division, Los Alamos National Laboratory, presented at the Symposium on Liquid Metal Processing and Casting, El Dorado Hotel, Santa Fe, New Mexico, 1994
12-94 R. van Tol, H. E. A. van den Akker and L. Katgerman, CFD Study of the Mould Filling of a Horizontal Thin Wall Aluminum Casting, Delft University of Technology, Delft, The Netherlands, HTD-Vol. 284/AMD-Vol. 182, Transport Phenomena in Solidification, ASME 1994
11-94 M. R. Barkhudarov and K. A. Williams, Simulation of ‘Surface Turbulence’ Fluid Phenomena During the Mold Filling Phase of Gravity Castings, Flow Science Technical Note #41, November 1994 (FSI-94-TN41)
16-93 K. Venkatesan and R. Shivpuri, Numerical Simulation of Die Cavity Filling in Die Castings and an Evaluation of Process Parameters on Die Wear, Dept. of Industrial Systems Engineering, Presented by: N.A. Die Casting Association, Cleveland, Ohio, October 18-21, 1993
15-93 K. Venkatesen and R. Shivpuri, Numerical Modeling of Filling and Solidification for Improved Quality of Die Casting: A Literature Survey (Chapters II and III), Engineering Research Center for Net Shape Manufacturing, Report C-93-07, August 1993, Ohio State University
1-93 P-E Persson, Computer Simulation of the Solidification of a Hub Carrier for the Volvo 800 Series, AB Volvo Technological Development, Metals Laboratory, Technical Report No. LM 500014E, Jan. 1993
13-92 D. R. Korzekwa, M. A. K. Lewis, Experimentation and Simulation of Gravity Fed Lead Castings, in proceedings of a TMS Symposium on Concurrent Engineering Approach to Materials Processing, S. N. Dwivedi, A. J. Paul and F. R. Dax, eds., TMS-AIME Warrendale, p. 155 (1992)
12-92 M. A. K. Lewis, Near-Net-Shaiconpe Casting Simulation and Experimentation, MST 1992 Review, Los Alamos National Laboratory
2-92 M. R. Barkhudarov, H. You, J. Beech, S. B. Chin, D. H. Kirkwood, Validation and Development of FLOW-3D for Casting, School of Materials, University of Sheffield, Sheffield, UK, presented at the TMS/AIME Annual Meeting, San Diego, CA, March 3, 1992
1-92 D. R. Korzekwa and L. A. Jacobson, Los Alamos National Laboratory and C.W. Hirt, Flow Science Inc, Modeling Planar Flow Casting with FLOW-3D, presented at the TMS/AIME Annual Meeting, San Diego, CA, March 3, 1992
12-91 R. Shivpuri, M. Kuthirakulathu, and M. Mittal, Nonisothermal 3-D Finite Difference Simulation of Cavity Filling during the Die Casting Process, Dept. Industrial and Systems Engineering, Ohio State University, presented at the 1991 Winter Annual ASME Meeting, Atlanta, GA, Dec. 1-6, 1991
3-91 C. W. Hirt, A FLOW-3D Study of the Importance of Fluid Momentum in Mold Filling, presented at the 18th Annual Automotive Materials Symposium, Michigan State University, Lansing, MI, May 1-2, 1991 (FSI-91-00-2)
11-90 N. Saluja, O.J. Ilegbusi, and J. Szekely, On the Calculation of the Electromagnetic Force Field in the Circular Stirring of Metallic Melts, accepted in J. Appl. Physics, 1990
10-90 N. Saluja, O. J. Ilegbusi, and J. Szekely, On the Calculation of the Electromagnetic Force Field in the Circular Stirring of Metallic Molds in Continuous Castings, presented at the 6th Iron and Steel Congress of the Iron and Steel Institute of Japan, Nagoya, Japan, October 1990
9-90 N. Saluja, O. J. Ilegbusi, and J. Szekely, Fluid Flow in Phenomena in the Electromagnetic Stirring of Continuous Casting Systems, Part I. The Behavior of a Cylindrically Shaped, Laboratory Scale Installation, accepted for publication in Steel Research, 1990
8-89 C. W. Hirt, Gravity-Fed Casting, Flow Science Technical Note #20, July 1989 (FSI-89-TN20)
6-89 E. W. M. Hansen and F. Syvertsen, Numerical Simulation of Flow Behaviour in Moldfilling for Casting Analysis, SINTEF-Foundation for Scientific and Industrial Research at the Norwegian Institute of Technology, Trondheim, Norway, Report No. STS20 A89001, June 1989
1-88 C. W. Hirt and R. P. Harper, Modeling Tests for Casting Processes, Flow Science report, Jan. 1988 (FSI-88-38-01)
2-87 C. W. Hirt, Addition of a Solidification/Melting Model to FLOW-3D, Flow Science report, April 1987 (FSI-87-33-1)
경동주조(Tilt Pour Casting) Workspace는 엔지니어가 FLOW-3D CAST로 경동주조(Tilt Pour Casting)을 성공적으로 모델링 할 수 있도록 설계된 직관적인 모델링 환경입니다 . 작업 공간에는 프로세스별 특정 다이 및 재료 유형이 포함되어 있으며, 정확한 기계 기능에 맞게 회전 동작을 쉽게 정의 할 수 있습니다.
기포 결함의 완전한 분석을 위해 충진 분석에 벤트 및 배압이 포함되어 있으며, 다이사이클링 및 최신 응고 모델은 작업 공간의 하위 프로세스 아키텍처를 통해 충진시 매끄럽게 연결됩니다. Tilt Pour Casting Workspace는 단순하지만 다양한 모델링 환경에서 시뮬레이션의 모든 측면을 위한 완전하고 정확한 솔루션을 제공합니다.
Lost Foam Casting Workspace(소실모형주조) 는 Lost Foam Casting에 필요한 충진, 응고 및 냉각 하위 프로세스를 시뮬레이션하는 모든 도구를 제공합니다. 각 하위 프로세스는 해석 엔지니어가 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공하도록 맞춤화된 템플릿 디자인을 기반으로합니다.
Lost Foam Casting 의 결함은 충진 프로파일에서 추적할 수 있기 때문에 FLOW-3D CAST 의 용탕유동 및 소실모형(foam)의 연소 시뮬레이션의 탁월한 정확도는 고품질의 Lost Foam Casting 주물을 생산하는 데 귀중한 통찰력을 제공합니다. 기포. 잔류물 형성과 같은 주입 결함은 최종 주조에서 정확하게 추적되고 처리됩니다.
Sand Casting Workspace(사형주조)는 샌드 캐스터에 주입, 응고 및 냉각 분석을 시뮬레이션하는 데 필요한 모든 도구를 제공합니다. Sand Casting Workspace는 엔지니어의 언어를 사용하여, 사용이 간편한 인터페이스를 제공하도록 설계되어 있습니다.
사형주조의 결함은 흔히 충전 단계에서 추적할 수 있습니다. FLOW–3D CAST는 뛰어난 금속 흐름 예측에 대해 뛰어난 정확도를 제공하여, 쉽게 결함을 파악할 수 있습니다. 산화물 형성 및 콜드샷을 정확하게 추적하여 최종 주물에서의 발생 위치를 확인합니다. 압탕의 크기를 조정하고 핫 스팟(최종응고부)에 배치하는 한편, 진보된 응고 및 수축 분석을 통해 가장 까다로운 제조 환경에서도 최종적으로 최적화된 설계를 달성할 수 있습니다.
저압 사형 주조(LPSC) Workspace 는 주조 공장에서 일반적으로 사용되는 모든 공정을 시뮬레이션할 수 있는 간편한 도구를 제공합니다. 새로운 LPSC Workspace를 통해 사용자는 프로세스 파라미터를 모델링하고 최적화하는 데 필요한 도구를 사용할 수 있습니다.
필터는 하단 충진 스프로(sprues)에 삽입하여 충진 패턴을 추가로 제어하고, 용해 시 불순물을 제거할 수 있습니다. FLOW-3D CAST는 충전 중 흐름에 미치는 영향을 모델링하기 위한 세라믹 필터를 제공합니다. LPSC Workspace는 응고중의 수축 및 미세수축결함을 해결하기 위해 발열 압탕어셈블리 및 단열 슬리브를 제공합니다.
FLOW-3D CAST의 틸트 기능을 사용하면 응고 전에 몰드를 거꾸로 뒤집어 충전 스프루(sprues)가 라이저 역할을 할 수 있습니다. 이 접근 방식은 충진 스프루(sprues)가 적절하게 설계된 경우 추가 라이저가 필요하지 않습니다.
Investment Casting Workspace는 쉘 생성, 충전, 응고 (정적 또는 움직이는 Bridgman 쉘 금형) 및 냉각을 포함한 Investment Casting 주조의 모든 측면을 시뮬레이션하기 위한 사용하기 쉬운 도구를 Investment Casting 엔지니어에게 제공합니다.
쉘 몰드 생성 도구는 빠르고 신뢰할 수 있는 쉘 형상 생성을 위해 제공되며, radiative heat 및 view factor 모델은 쉘의 여러 부분 간의 복사 열전달(radiation heat transfer)을 정확하게 재현합니다. Directional solidification를 위해 쿨러 하부 단면과 분리된 뜨거운 상부 섹션이 있는 moving oven은 Bridgman 프로세스를 재현합니다. 용융 표면 진행 뿐만 아니라 몰드의 이동, 충진 양상 및 응고 패턴은 직관적인 후처리 도구를 통해 쉽게 평가되므로 공정 조건을 수정하여 주조 공정을 구현할 수 있습니다.
고압 다이 캐스팅 Workspace은 엔지니어가 FLOW-3D CAST를 사용하여, 고압 다이 캐스팅 제품을 성공적으로 모델링할 수 있도록 설계된 직관적인 모델링 환경입니다.
FLOW-3D CAST v5.1은 첨단 다이 열 제어, 기계 파라미터 모델링,주입 및 배압 조건의 정확한 해석기능과 결합된 샷 슬리브 모션의 완전한 제어는 가장 까다로운 HPDC 시뮬레이션에 필요한 최적화된 솔루션입니다. HPDC Workspace에는 진보된 미세수축공 예측 및 후처리 기능 외에도 Al-Si 및 Al-Cu 기반 합금에 대한 최첨단 화학 기반 응고 및 재료 강도 모델이 포함되어 있습니다.
Gravity Die Casting Workspace(중력주조)는 엔지니어가 FLOW-3D CAST를 사용하여 중력주조 제품을 성공적으로 모델링할 수 있도록 설계된 직관적인 모델링 환경입니다.
Ladle 모션, 벤트 및 배압이 충진해석에 포함되어 공기 갇힘 및 미세 응고수축공의 정확한 예측과 금형온도분포 및 상태 예측이 가능합니다.-첨단 응고 모델은 Workspace의 하위 프로세스 아키텍처를 통해 충준해석기능에 원활하게 연결됩니다. Gravity Die Casting Workspace는 다목적 모델링 환경에서 시뮬레이션의 모든 측면을 위한 완전하고 정확한 솔루션을 제공합니다.
PROCESSES MODELED
Gravity die casting
Vacuum die casting
FLEXIBLE MESHING
FAVOR™ simple mesh generation tool
Multi-block meshing
Nested meshing
MOLD MODELING
Localized die heating elements and cooling channels
Spray cooling of the die surface
Ceramic filters
Air vents
ADVANCED SOLIDIFICATION
Porosity
Shrinkage
Hot spots
Mechanical property
Microstructure
SAND CORES
Core gas evolution
Material definitions for core properties
DIE THERMAL MANAGEMENT
Thermal die cycling
Heat saturation
Full heat transfer
LADLE MOTION
6 degrees of freedom motion definition
DEFECT PREDICTION
Macro and micro porosity
Gas porosity
Early solidification
Oxide formation
Surface defect analysis
VACUUM AND VENTING
Interactive probe placement
Area and loss coefficient calculator
MACRO AND MICRO POROSITY
Gas porosity
Early solidification
Oxide formation
Surface defect analysis
FILLING ACCURACY
Gas and bubble entrapment
Surface oxide calculation
RNG and LES turbulence models
Backpressure
COMPLETE ANALYSIS PACKAGE
Animations with multi-viewports – 3D, 2D, history plots, volume rendering
Porosity analysis tool
Side-by-side simulation results comparison
Sensors for measuring melt temperature, solid fraction
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.
원심 주조 Workspace는 원심 주조 사용자에게 수평 및 수직 진정한 원심 주조, 부분 원심 주조 및 원심 주조 시뮬레이션을 위한 편리한 도구를 제공합니다. 새로운 원심 주조 Workspace를 사용하면 사용자가 프로세스를 모델링하고 설계 매개 변수를 최적화하는데 필요한 모든 도구를 찾을 수 있습니다. 금형을 고정시키고 회전하는 메쉬를 통해 사용자는 ladle 붓기를 포함하여 상상할 수 있는 모든 금형 모션을 모델링할 수 있는 유연성을 제공합니다.
원통형 메싱은 가능한 최고의 흐름 모델링 정확도를 제공하는 반면, 다중 블록 메싱은 주조물의 높은 전단 및 고온 구배 영역에서 훨씬 더 높은 정확도를 위한 효율적인 방법을 제공합니다. 이 솔루션은 적합하지 않은 금형 회전 속도에 따라 비처럼 떨어지는 것과 같은 흐름 관련 문제, 공기 유입 또는 응고 부위의 재용해과 같은 결함을 예측합니다. 몰드 예열 온도, 냉각 구성 및 금형 회전률과 같은 프로세스 매개변수는 모두 모델 설정의 일부가 될 수 있습니다.
샌드 코어는 복잡한 내부 구멍을 만드는데 사용되기 때문에 주조 공정에서 중요한 요소입니다. 예를 들어, 샌드 코어는 일반적인 V8 엔진 주조에서 물 냉각, 오일 윤활 및 공기 흐름을 위한 통로를 만드는데 사용됩니다. 샌드 코어가 어떻게 만들어지는지 궁금해한 적이 있습니까? 해변에서 모래성을 만드는데 사용되는 재료가 어떻게 뜨거운 금속이 흐르는 가혹한 조건을 견딜 수 있는 복잡한 형태로 만들어질 수 있을까요? 이 글은 샌드 코어가 어떻게 만들어지는지에 대한 과정을 안내하고 엔지니어가 제조 공정을 설계하는데 도움이 되는 FLOW-3D CAST v5.1의 모델링 도구를 설명합니다.
샌드 코어 만들기 프로세스 작업 공간
샌드 코어 제작을 모델링하기 위해 이러한 복잡한 흐름 역학에 대한 올바른 물리 모델을 선택하는 것은 어려울 수 있습니다. 샌드 코어 만들기 작업 공간은 수치해석을 위한 자동화된 설정을 제공하고, 적절한 물리 모델을 활성화하여 이 문제를 해결합니다. 콜드 박스, 핫 박스 및 무기(inorganic) 공정을 위한 하위 작업 공간은 사용자가 설정해야 하는 프로세스를 쉽게 안내합니다.
Sand Shooting
모든 샌드 코어의 출발점은 Shooting 과정입니다. Shooting 과정에서 공기, 샌드, 바인더의 혼합물은 고압하에서 공기 통풍구가 샌드로 인해 공기를 대체할 수 있도록 공동 주변에 전략적으로 배치된 코어 박스로 ” Shooting” 됩니다.
샌드 코어 Shooting의 주요 목표는 균일한 밀도로 샌드 코어를 만드는 것입니다. 샌드 입구의 위치와 공기 통풍구의 위치와 크기등 두 가지 설계 요소가 이 목표를 달성하는데 중요한 역할을 합니다. FLOW-3D CAST를 사용하여 샌드 혼합물의 흐름을 시뮬레이션하면 다른 입구와 공기 통풍구 구성을 연구할 수 있습니다. 이 비디오는 물 재킷 샌드 코어를 생성하기 위해 Shooting되는 2 % 바인더 첨가제H32 샌드의 충전 패턴을 보여줍니다. 일부 영역이 부족합니다. 환기구는 당사의 대화형 지오 메트리 배치 도구를 사용하여 문제 영역에 쉽고 정확하게 배치할 수 있습니다. 여기서 6mm공기 벤트( 빨간 색 화살표 참조)가 불완전한 주입이 관찰된 위치에 배치됩니다.
이 비디오는 에어 벤트가 추가된 지역의 주입 상태를 원래 결과와 비교하여 보여 줍니다. 이제 에어 벤트가 추가된 부위의 충전이 더욱 완료되었습니다. 더 많은 환기구를 추가하여 공급되지 않는 다른 영역을 처리할 수 있습니다.
코어 경화
통풍구 구성이 배치되고 Shooting이 균일한 샌드 분포를 제공하면 샌드 코어를 강화해야합니다. FLOW-3DCAST에서 세가지 다른 경화 방법을 시뮬레이션할 수 있습니다. 즉, 콜드 박스, 핫 박스 및 무기물입니다.
무기 공정에서 샌드 코어 건조
무기 코어를 생산하는데 사용되는 샌드 /바인더 혼합물은 물 기반입니다. 이를 경화시키기 위해 뜨거운 공기 제거와 함께 핫 코어 박스의 에너지가 물을 증발시키고 공기 통풍구를 통해 코어에서 수행합니다. 이 비디오에서는, 2%의 물을 함유한 샌드/바인더 혼합물을 함유한 흡기 매니폴드 샌드 코어 샷은 뜨거운(180C) 공기 제거에 의해 건조됩니다. 파란색 영역은 샌드 코어에 남아 있는 물을 나타냅니다. 통풍구는 회색으로 표시됩니다. 150초의 건조 후, 수분은 가장 많은 환기가 발생하는 영역으로 계속 밀려나고 있습니다.
핫 박스 프로세스에서 코어 강화
핫 박스 공정에서 Shooting한 샌드 코어는 코어 박스의 에너지를 사용하여 바인더를 수정합니다. 이 비디오는 온수 코어 상자에 의해 가열될 때 샌드 코어의 온도 분포를 보여줍니다.
경화 단계를 시뮬레이션하면 샷 샌드 코어의 온도 분포를 결정하고 코어의 모든 영역이 충분히 가열되어 경화되도록 하는데 필요한 시간을 식별할 수 있습니다.
콜드 박스 공정에서 샌드 코어를 가스링
콜드 박스 공정에서 Shooting한 샌드 코어를 생산하는데 사용되는 바인더에는 페놀 우레탄 수지가 포함되어 있습니다. 이러한 코어를 강화하고 주조 공정에서 흐르는 뜨거운 금속을 견딜 수 있는데 필요한 강도를 주기 위해 촉매(이 경우 아민 가스)를 운반하는 뜨거운 공기가 코어를 제거하는데 사용됩니다. 뜨거운 공기/아민 가스 혼합물은 입구를 통해 도입되고 Shooting 단계에서 사용된 공기 통풍구를 통해 코어 박스를 남깁니다.
이 비디오는 내연 기관의 워터 재킷인 다공성 샷 샌드 코어를 통해 아민 가스의 진화를 보여줍니다.
FLOW-3D CAST v5.1을 통해 샌드 코어 제조업체는 코어품질을 최적화하기 위해 샌드 코어 제작 프로세스를 모델링하는데 필요한 도구를 가지고 있습니다. 샌드 코어 만들기 작업 공간에대해 자세히 알아보세요.
FLOW-3D CAST는 두 가지 모델로 다공성을 식별할 수 있음 – 단순화된 응고 수축 – 유체의 흐름이 없음 – 액체 영역의 온도를 기준 – 인터덴드리틱 옵션 – 빠른 결과에 사용 – 주요 수축 모델 – 유체 및 열의 흐름을 기준 – 재용해로 인한 부피 팽창 – 매우 정확한 최종 검증
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Fluid dynamics modelling for additive manufacturing
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AM프로세스에 CFD를 사용해야하는 이유
AM의 용융 풀(Melt pool) 분해능(0.01 – 0.001mm 길이 스케일)에서 유체 흐름을 정확하게 표현 – 파우더 페드 퍼짐(Powder bed spreading) : DEM(Discrete Element Method)을 통해 파우더 베드 압축 및 흡수 특성을 예측하는데 도움 – 선택적 레이저 용해 : 결함 설계 공간 및 용융 풀(Melt pooe) 형상 매핑 및 예측 – 빠른 응고(Solidification) : 구성 분리 및 위상 핵(Phase nucleation) 형성 및 예측
파우더 증착 및 레이저 용융(Powder deposition and laser melting)
모델 입력 : 파우더 크기 분포, 합금 재료 특성 및 레이저 공정 매개 변수
모델 출력 : 가열/냉각 프로파일, 결함 밀도, 조성 변화
연속 및 펄스 레이저 용융
Takeaway : 두 매개 변수 세트 모두 고밀도 재료를 생산하지만 열 이력(History)은 상당히 다름
모델 정확도 및 검증
NiTi, Ti64 및 316L에서 수행된 모델 검증
용융 풀(Melt pool) 형태 및 키홀링(Keyholing)
공정 공간에서 열분해에 대한 경향
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본 자료는 (주)캐스트맨에서 전동기 동로터 개발을 수행한 자료의 요약자료입니다. 본 자료의 회전자 열유동 해석은 FLOW-3D 제품을 이용하여 해석을 수행하였습니다.
30kW급 동 회전자의 3차원 모델링 및 격자설계 그림이며, 이 3차원 모델링 및 격자를 바탕으로 주조방안설계를 위한 주조해석을 진행하였다.
동 회전자 열/유동해석
아래 그림은 30kW급 동 회전자의 유동해석 결과를 나타낸 그림이다. 산화물 거동 해석 결과 저속층류충진법에 의해 회전자의 엔드링 하단에서부터 슬롯을 거쳐 엔드링 상단까지 기포 및 결함 없이 균일하게 알루미늄 용탕이 충진되는 양상을 확인할 수 있으며, 회전자의 온도 또한 균일하게 분포되어 수축 등의 결함이 없는 것을 예측할 수 있다.
30kW급 동 회전자 금형 설계
위의 유동해석 결과를 바탕으로 3차원 금형 설계를 진행하였다.
30kW급 동 회전자 금형 제작 및 시사출
아래 그림은 금형제착 및 시사출이 완료된 30kW급 동 회전자의 그림이다. 또한, 내부의 기포결함 확인을 위해 엔드링 및 외경 가공을 실시하였다. 아래 그림은 회전자의 엔드링을 2mm 단위로 가공한 결과이며, 아래에는 내부 슬롯의 결함을 확인하기 위해 외경가공을 실시한 그림이다. 그림에서 보는바와 같이 엔드링 및 내부 슬롯 모두에 기포결함은 나타나지 않았으며, 양호한 상태를 나타내고 있다.
3차원 측정기를 사용하여 각 금형 부위를 측정한 결과 회전자에서 중요한 라미네이션 외경부(No. 원2, 원9), 엔드링 외경부(No. 원1, 원8) 및 엔드링 두께(No. 거리2, 거리6)의 치수공차값은 각각 목표치인 ±0.01범위 내에 있어 목표치를 달성한 것으로 나타났다.
전기전도도 측정 결과
30kW급 동 회전자의 전기전도도는 제품 가공 후 한국생산기술연구원에서 전기전도도 시험분석을 의뢰하여, 와전류 방식의 전기전도도 측정기를 이용하였다. 30kW급 알루미늄 회전자의 전기전도도는 평균 101.4%IACS로 목표치인 97%IACS를 만족하는 것으로 나타났다.
30kW급 동 회전자 전기전도도(%IACS) 평균값(101.4)
충진율 결과
30kW급 동 회전자의 충진율은 시사출된 시제품의 전체 질량에서 코어의 무게를 빼어 구한 동의 질량을 모델링상에서 도출된 동의 질량으로 나눈 후 100을 곱하여 백분율로 산출하였다. 총 5개의 시제품을 측정한 결과, 30kW급 동 회전자의 충진율은 평균 97.43%로 목표치인 95%를 만족하는 것으로 나타났다. 또한, 회전자 외경부를 기계가공하여 슬롯 내부의 충진 상태를 육안으로 확인한 결과, 미성형 및 기포 등의 결함이 발견되지 않았다.
고압 다이 캐스팅 주조업체인 Littler Diecast 회사는 최근 항공 우주 분야에 사용될 제품을 위한 전기 스위치 프레임을 재 설계하고 다이캐스팅 할 수 있었습니다. 이전에는 다른 제조업체에 위탁 생산을 했지만 많은 주조 결함 문제가 있었으며 낮은 스크랩 비율을 달성하기 위해 새로운 디자인이 필요했습니다. Littler Diecast는 이 문제에 대한 사전 지식없이 FLOW-3D를 이용한 CFD 시뮬레이션을 통해 결함을 찾아 낼 수 있었습니다. 이것은 그들이 수주에 성공할 수 있을 만큼 고객에게 충분한 인상을 주었습니다.
문제 파악
문제가 된 제품 스위치는 A380 알루미늄으로 주조되며, 크기는 약 1 ¼”x 1”x 1/2”입니다. Littler Diecast는 다공성 공기 갇힘 문제가 플레이트와 기둥의 두 위치에서 부품 결함을 유발하고 있음을 발견했습니다. 이것은 고객에 의해 확인되었습니다. 부품이 충진되는 방식으로 인해 각 위치에 구멍이 형성되었습니다. 용탕 흐름은 그림1과 같이 단일 게이트를 통해 유입되어 플레이트의 먼쪽으로 분사된 다음, 백 채우기를 하여, 초기 응고로 인해 항상 배출되지 않은 에어 포켓을 포집합니다. 기둥에서도 동일한 문제가 발견되었습니다. 유체가 가장 먼 곳까지 분사된 다음 역류하여 파팅 라인을 통해 배출되지 않는 공기가 갇히게 됩니다.
다공성 문제를 보여주는 원래 부품의 X-ray 사진
그림 1: 단일 게이트를 사용한 원래 디자인 (속도 분포)
그림 2: 게이트가 3개인 최종 디자인(속도 분포)
오리지널 부품 디자인
부품의 원래 디자인에는 다른 문제들이 있었습니다. 잠금 와셔의 슬롯 주위와 플레이트 바닥의 씰링 표면에는 많은 다이 부식이 있었습니다. 부품의 모서리에 있는 오버플로는 결함이 밖으로 유출될 정도로 크지 않았습니다.
FLOW-3D를 사용하여, Littler Diecast는 유동 현상을 분석하고 시각적으로 분석할 수 있었습니다. 이러한 작은 부품의 경우, 얇은 부위의 빠른 냉각으로 인해 조기 응고가 문제가 됩니다. 유동이 부품을 가로 질러 분사되는 경우, 용탕이 냉각되고 공기 갇힘이 생성되어 더 많은 시간이 걸립니다. 가장 뜨거운 용탕이 마지막에 주입되는 것이 가장 좋습니다. 이를 염두에 두고 Littler Diecast는 많은 아이디어를 테스트하고 문제 발생 가능성을 최소화하는 디자인을 만들었습니다.
최종 부품 설계
세 가지 주요 설계 변경 후 부품 품질이 크게 향상되었습니다. 먼저, 게이트 및 러너를 재 설계하여 유체가 완전히 새로운 방향으로 3개의 게이트를 통해 유입되었습니다. 이는 더 큰 오버플로를 생성하는 두 번째 설계 변경과 결합하여 플레이트에 역류 현상이 훨씬 줄어들어 가장 뜨거운 용탕이 마지막으로 유입될 수 있음을 의미했습니다. 셋째, 게이트의 접근 각도와 위치가 변경되어 기둥의 역류를 방지하는데 도움이 되었습니다.
이 새로운 디자인은 또한 새로운 툴에서 다이 침식의 가능성을 줄였습니다. 대신, 기둥의 중앙 구멍에 사용되는 코어 핀으로 유체가 분출됩니다. 코어 핀은 쉽게 교할 수 있어서 다이를 수리하는 것보다 훨씬 빠르고 비용이 적게 듭니다. 이로 인해 많은 비용이 소모되는 다이 수정을 피할 수 있게 되어 엔지니어링 프로세스가 개선되었습니다.
물리적 검증
Littler Diecast는 생산 시설을 시험 가동한 short shots, x-ray 및 파괴 검사를 통해 디자인 변경 사항을 확인할 수 있었습니다. 짧은 샷은 균형 잡힌 러너를 보여주었고 x-ray에는 기포가 보이지 않았습니다. 파괴 시험은 기포가 없는 일관된 결정입자 구조를 보여주었으며, 이는 주조 결함이 아니라 재료의 강도에 기인한 것으로 입증되었습니다.
중력 주조는 (일반적으로 철, 청동, 황동 또는 알루미늄 등으로) 큰 제품을 만드는 데 사용됩니다. 사형주조나 영구 금형을 포함하여 대부분의 파운드리 주조 공정은 FLOW-3D로 모델링 할 수 있습니다. 그 충진 과정이 고압 다이 캐스팅보다 덜 과격하지만, 제품 품질이 과도한 난류 충진으로 공기의 유입에 영향을 받을 수 있고, 수축 유발 결함 등에 영향을 받을 수 있습니다. 충진 완료 후 금속의 응고와 수축 또한 FLOW-3D로 모델링 할 수 있습니다.
Accurate Filling Simulations
주조 과정에서 충진은 충진 양상과 그에 관련된 결함-결합이 overflow로 보내지는지 또는 제품 내부에 포함되는지를 분석하는 업무로 구성되어 집니다. Simulation을 통한 분석은 제품이 만들어지기 전에 미리 설계에 대한 효과와 비용 절감에 대한 부분을 시험할 수 있습니다. 정확한 충진은 응고 거동을 예측하기 위해 충진의 끝 단계에서 정확한 열 윤곽을 얻기 위해 매우 중요합니다.
충진의 정확도는 산화물 결함, 공기 갇힘 위치를 추적하는 것 뿐만 아니라, 응고 결과를 위해서도 중요한 결과라 할 수 있습니다. 정확한 충진 양상은 충진 끝의 정확한 열적인 양상을 의미합니다. 열 양상은 응고 분석의 기본입니다.
Solidification of Castings for Foundry Applications
주조제품의 결함에는 segregation, 열로 인한 응력, 마이크로 및 매크로 다공성을 포함하는 응고와 연관된 광범위한 결함들이 있습니다. 올바른 응고 분석을 얻기 위한 중요한 첫 번째 단계는 정확한 충진 해석입니다. 정확한 충진은 정확한 thermal profile을 얻고, 이는 응고해석의 초기조건이 됩니다. FLOW-3D는 보다 신속한 주물 설계 및 불량률을 줄일 수 있도록 응고와 관련된 많은 결함을 검출 할 수 있습니다.
정밀 주조 공정은 가장 오래된 주조 공정 중 하나로 기원전 4000년 이후에 보편화되었습니다. 이 과정은 용해된 금속을 소모품(왁스)패턴으로 생성된 세라믹 쉘에 주입하는 과정을 수반합니다. 일찍이 그것은 금, 은, 구리와 청동 합금으로 장신구와 우상을 만드는데 사용되었습니다.
정밀 주조공정은 1897년 아이오와 주, 위원회 블러프스의 Barabas Frederick Philbrook이 묘사한 대로 치과의사들이 왕관과 인레이를 만들기 위해 그것을 사용하기 시작한 19세기 말 현대 산업공정으로 사용되기 시작했습니다. 1940년대에는 제2차 세계대전 당시 기존 방법으로는 형성될 수 없거나 지나치게 많은 가공이 필요한 특수 합금의 정밀 순모형 제조 기술에 대한 수요로 인해 투자 주조 공정이 증가하였습니다.
오늘날 정밀 주조 공정은 표면 마감 및 치수 정확도가 우수하여 거의 순 형태에 가까운 철, 비철 및 초합금의 소형 산업용 부품을 생산하는데 주로 사용됩니다.
정밀 주조 공정은 다음 네 가지 주요 단계로 구성됩니다.
왁스 패턴 생성 후, 패턴 클러스터 또는 ‘트리’를 만들기 위해 게이트 시스템으로 청소 및 조립합니다.
나무는 세라믹 쉘을 얻기 위해 미세 모래와 Course한 모래 입자의 슬러리로 번갈아 코팅됩니다.
용기는 건조되고, 왁스를 녹이기 위해 가열되며, 강도를 높이고 주입 준비합니다.
마침내 주조 합금이 용해되어 예열된 쉘에 주입됩니다. 응고 후에 쉘이 파손되어 주조 부품을 얻습니다.
Figure 1. Solid model of the casting geometry
정밀 주조 공정에서 얻은 부품은 많은 중요한 용도에 사용되므로 내부적인 결함이 없어야 합니다. 정밀 주조 공정에서 발생하는 주요 결함은 세라믹 포함, 균열, 변형, 플래시, 주탕불량, 수축, 슬래그 포함, 탕경계등입니다. 얻은 주조물의 품질을 예측하려면 금속-몰드 열 전달계수, 주입 온도 등 다양한 주조 공정 매개 변수의 영향을 연구해야 합니다. 즉, 쉘 두께 및 쉘 열 전달계수가 그것입니다. 현대 컴퓨터 시스템 및 시뮬레이션 소프트웨어의 출현과 함께 금형 충진 및 응고 시뮬레이션은 주조공장에서 결함을 예측하고 설계를 최적화하는데 점점 더 많이 사용되고 있습니다.
이 연구의 주요 목적은 정밀 주조 공정에서 주요 요소인 복사 열 전달과 정밀 주조 공정에 고유한 쉘 금형이 FLOW-3D에서 효과적으로 구현될 수 있는지를 조사하는 것입니다. FLOW-3D를 사용하여 간단한 형상을 위한 정밀 주조공정의 주입 및 응고 시뮬레이션을 수행함으로써 두 구성요소의 서로 다른 효과를 조사합니다. 다양한 위치에서 얻은 온도의 수치는 문헌 [1]에보고 된 실험 결과로 검증됩니다. 복사 열 전달계수, 쉘 몰드 두께, 탕구 및 게이트의 위치에 대한 영향도 조사했습니다.
Figure 2. Shell mold
Methodology
현재 연구에서 사용된 계산 형상은 그림 1에 나와 있습니다. 쉘 몰드는 다음 단계를 사용하여 작성되었습니다.
complement 1로 형상을 FLOW-3D로 가져오고 지정된 셀 크기로 가져온 형상을 중심으로 메쉬 블록을 작성합니다.
“complement”유형의 component1의 첫 번째 하위 구성 요소를 만들어 하위 구성 요소 외부의 모든 항목을 메쉬의 범위까지 확고하게 만듭니다.
솔리드 데이터베이스에서 이 솔리드 블록의 금형 재질 특성을 정의하십시오.
솔리드 특성 GUI의 구성 요소 특성에서 “Thermal penetration depth”를 정의하는 옵션이 있습니다. 여기서 쉘 두께 값을 정의 할 수 있습니다.
이제 전처리기를 실행하십시오.
Analyze 탭>3D 탭으로 이동 한 다음 이전 단계에서 생성 한 prpgrf 파일을 엽니다. ‘Iso-surface’와 ‘color variable’에서 “thermally active component volume”을 선택하고 “Render”을 선택하십시오.
Display에 이제 형상의 셸 부분 만 표시됩니다.
개체 목록 (창의 왼쪽 하단)에서 “component 1″을 선택하고 “component 1″을 마우스 오른쪽 단추로 클릭 한 다음 “stl로 내보내기”를 선택하여 이 곡면을 STL 파일로 저장하십시오.
Figure 3. The view of the two mesh blocks for the creation of a void with discretization
쉘 몰드 용 STL 파일을 만든 후에, 이 파일을 component 1로 새 시뮬레이션으로 가져오고 이전에 작성한 주조 형상을 하위 구성 요소로 가져오고 유형을 ‘hole’으로 선택합니다. 쉘 몰드와 함께 주조 형상이 그림 2에 나와 있습니다. 이것은 우리의 계산 영역으로 사용됩니다. 다음은 계산 영역을 cubical/rectangular셀로 분할하기 위한 메쉬를 만드는 것입니다. 메쉬 블록을 작성하여 FLOW-3D에서 메쉬를 생성합니다. 현재의 작업을 위해 2.5mm의 고정된 셀 크기가 선택된 그림 3에 표시된 균일한 메쉬 옵션을 선택했습니다. 입력 위치 주변에 메시 블록 2가 사용되는 현재 시뮬레이션을 위해 메시 블록 2개가 생성되었습니다. 쉘과 주변 공기 사이의 30°C에서의 열 전달을 고려하여 쉘 주위에 보이드 영역이 정의됩니다. 이 영역은 ‘heat transfer type 1’이 있는 보이드 영역으로 선택되며 셸과 주변 공기 사이에 열 전달 계수 값이 지정됩니다. heat transfer type 1은 방사선을 포함한 종합 열 전달 계수가 됩니다.
쉘 주형에 선택된 재료는 zircon이며 열 특성은 Sabau and Vishwanathan에 의해 수행된 실험에서 얻을 수 있습니다[2]. 표 1은 연구에 사용된 재료에 대해 지정된 값을 보여 줍니다.
MATERIAL
PROPERTY
VALUE
UNIT
Fluid –AluminiumA356 alloy
Density
2437
kg/m³
Thermal conductivity
116.8
W/(m K)
Specific heat
1074
J/(kg K)
Latent heat
433.22
kJ/m³
Liquidus temperature
608
0C
Solidus temperature
552.4
0C
Zircon Mold
Thermal conductivity
1.09
W/(m K)
Specific heat* Density
1.63E+06
J/( m³
Initial and boundary conditions used are show in Table 2.
Mold temperature
430°C
Melt pouring temperature
680°C
Filling time
7 s
Interface heat transfer coefficient
850 W/m2K
Heat transfer coefficient between ambient and mold (radiation effect)
30 -100 W/m2K
Table 2. Initial and boundary conditions used for the simulation
Sprue basin에 들어가는 용융물의 초기 속도와 온도는 메시 블록 2의 상단 경계에서 속도 경계 조건으로 주어집니다. 기본적으로 다른 모든 경계는 대칭 유형으로 설정됩니다.
Results & Discussion
Validation with reported experimental results
충전 및 응고 동안 냉각 곡선을 얻기 위한 실험에서 Sabuet.al[1]에 의해 선택된 네 개의 위치가 검증 목적으로 사용되었습니다. 그들은 C1, C2, S11, S12및 S21로 언급됩니다. C1과 C2지점은 주물의 플레이트의 중심에 있으며 S11, S12및 S21은 모두 쉘에 위치합니다. 이러한 위치에서의 온도 변화는 그림 4와 같습니다.
온도 프로파일의 수치 및 실험결과의 차이가 허용한계 안에 있음을 알 수 있습니다. probe points C1과 C2의 경우, 수치와 실험 결과 사이의 차이는 응고 중에 5%, 응고 후 냉각 시 12% 이내입니다. 쉘의 점에 대한 수치 결과는 실험 결과보다 약 5% 높습니다. 이는 쉘 재료에 열 물리학적 특성을 할당할 때 발생하는 가정과 쉘 열 전달 계수의 값 때문일 수 있습니다.
Fill sequence & solidification pattern for two different sprue locations
2 개의 상이한 탕구 위치에서 용탕 충전 순서는 5a 및 5b에 나와 있습니다. 최종 탕구가 더 많은 splashing을 생성하므로 결함으로 이어질 수 있습니다. 탕구가 중간에 놓여지면 흐름은 보다 균일 해지고 두 주조 단면에서 비슷한 온도 분포를 보입니다. 50 % 응고 후의 온도 프로파일의 2D 도면은 두 경우 모두 그림 5c 및 5d에 나와 있습니다. 수축 위치에서 볼 때 두 탕구 위치가 결함을 일으키는 것은 분명합니다.
Figure 5a. Fill sequence at different time intervals when the sprue is located at one end
Figure 5b. Fill sequence at different time intervals when the sprue is located in the middle
Figure 5c. 2D temperature profile after 50% solidification when the sprue is located at one end
Figure 5d. 2D temperature profile after 50% solidification when the sprue is located in the middle
Effect of shell thickness
정밀 주조에 대한 쉘 두께의 효과를 연구하기 위해 두께가 7.2, 10, 15 및 20 mm인 주물을 선정하였습니다. 그림 6a 및 6b는 주조품의 특정 위치에서 냉각 곡선을 나타내며, 이는 C1으로 나타내고 쉘 몰드 내의 특정 위치에 있으며, 응고 중에 S11로 나타납니다. 세라믹 쉘의 두께가 7.2 mm에서 15 mm로 증가하면 냉각 속도가 감소하여 응고 시간이 길어지는 것을 볼 수 있습니다.
Effect of shell heat transfer coefficient
쉘 열 전달 계수는 열이 쉘 몰드의 외부 벽에서 방사선을 통해 주변 공기로 열을 방출하는 속도를 나타냅니다. 이 효과를 조사하기 위해 열 전달 계수의 값을 20에서 80W/m2K까지 다양하게 했습니다. 7a 및 7b로부터, h의 변화는 주조 재료 및 쉘의 냉각 속도에 중요한 영향을 미친다는 것을 알 수 있습니다. 열 전달 계수가 20에서 80W/m2K로 증가하면 C1에서의 응고 시간이 812 초에서 334 초 (약 44 %)로 감소되었음을 알 수 있습니다. 따라서, h의 값을 변화시키는 것은 주물의 미세 구조에 영향을 미칩니다.
Figure 6a. Temperature profile at location C1 (casting) for the casting geometry where the sprue is located at one end for various shell thickness values
Figure 6b. Temperature profile at location S11 (shell) for the casting geometry where the sprue is located at one end for various shell thickness values
Figure 7a. Temperature profile at location C1 (casting) for the casting geometry where the sprue is located at one end for various heat transfer coefficient values between the shell mold & ambient
Figure 7b. Temperature profile at location S11 (shell) for the casting geometry where the sprue is located at one end for various heat transfer coefficient values between the shell mold & ambient
Conclusions
정밀 주조 공정의 몰드 충진 및 응고 시뮬레이션은 FLOW-3D를 사용하여 수행되었습니다. 주조 공정에 대한 주조 매개변수의 영향을 연구하기 위해 파라메트릭 연구가 수행되었습니다. 본 연구에서 다음과 같은 결론을 도출 할 수 있습니다.
FLOW-3D는 멀티 캐비티 몰드의 주입 및 응고 모델링이 가능합니다. 프로브 위치의 예측 온도 프로파일은 실험 데이터의 허용오차 이내였다.
쉘 두께의 경우, 두 경우 모두 셸의 임계 두께가 있으며, 그 이상으로 열 전달 특성이 역행하는 것으로 확인되었습니다. 셸 두께가 증가함에 따라 응고 시간이 임계 두께까지 증가하여 감소하기 시작했습니다. 원래 형상의 경우 임계 두께는 15~20mm인 반면 수정된 형상의 경우 10mm와 15mm 사이에 있다.
쉘과 대기 사이의 열 전달 계수 h는 열 전달 특성에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. h가 20에서 80W/m2K로 4 배 증가할 때 탕구의 중심에서 응고 시간이 40 % 이상 감소했습니다.
References
Sabau, A.S., Numerical Simulation of the Investment Casting Process, Transactions of the American Foundry Society, vol. 113, Paper No. 05-160, 2005.
Sabau, A.S., and Viswanathan, S., Thermophysical Properties of Zircon and Fused Silica-based Shells used in the Investment Casting Process, Transactions of the American Foundry Society, vol. 112, Paper No. 04-081, 2004.
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레이저 용접은 레이저 광선의 출력을 응용한 용접 방법을 말한다. 레이저 용접의 장점은 용접 강도가 좋고, 열 영향 부위가 작으며, 정밀도가 높고 변형이 적으며 강철, 알루미늄, 티타늄 및 이종 금속을 포함한 광범위한 금속 및 합금을 용접할 수 있다는 것이다.
FLOW-3D Weld는 이러한 레이저 용접 공정에 대해 정확한 결과를 얻게 해 주며, 엔지니어가 레이저 프로세스를 최적화하는데 도움을 준다. FLOW-3D Weld는 레이저 소스에 의해 생성된 Heat flux, 용융 금속에 대한 증발 압력, shield gas 효과, 다중 레이저 반사 등과 같은 물리적 모델을 적용하여 Conduction 용접, Keyhole 용접, Porosity, 용융풀 거동 등을 분석할 수 있다.
이번 호에서는 레이저 용접 프로세스 및 결과물을 최적화하기 위해 필요한 물리적 설정과 대표적인 레이저 용접 해석 예제를 설명하고자 한다.
레이저 광원
1. 레이저 광원
레이저 용접을 하는데 있어 레이저 광원의 설정이 필요하다. FLOW-3D Weld에서 사용되는 레이저 광원은 원통형과 원추형으로 설정할 수 있으며, <그림 1>과 같이 Heat flux를 일정한 상태 또는 가우시안 분포(Gaussian distribution) 형태로 나타낼 수 있다.
레이저 광원의 형태를 원추형으로, 가우시안 분포를 가지도록 Heat flux를 설정하면 <그림 2>와 같이 광원이 원추형으로 나타나며, 반경 거리에 따른 Heat flux의 에너지 밀도 차이도 확인할 수 있다.
그리고, <그림 3>과 같이 레이저 광원의 위치 좌표와 속도 벡터를 설정하면, 레이저의 위치에 대한 광원의 움직임 설정이 가능하다.
(주)에스티아이씨앤디에서는 FLOW-3D 제품군의 사용자 교육을 지원하고 있습니다. 홈페이지에 안내되어 있는 교육 일정과 교육신청 절차를 참고하시어 교육을 받으실 수 있습니다.
FLOW-3D 분야별 교육 과정 안내
교육 과정명 : 수리 분야
댐, 하천의 여수로, 수문 등 구조물 설계 및 방류, 월류 등 흐름 검토를 하기 위한 유동 해석 방법을 소개하는 교육 과정입니다. 유입 조건(수위, 유량 등)과 유출 조건에 따른 방류량 및 유속, 압력 분포 등 유체의 흐름을 검토를 할 수 있도록 관련 예제를 통해 적절한 기능을 습득하실 수 있습니다.
교육 과정명 : 해양 분야
해안, 항만, 해양 구조물에 대한 파랑의 영향 및 유체의 수위, 유속, 압력의 영향을 예측할 수 있는 해석 방법을 소개하는 과정입니다. 항주파, 슬로싱, 계류 등 해안, 해양, 에너지, 플랜트 분야 구조물 설계 및 검토에 필요한 유동해석을 하실 수 있는 방법을 알려드립니다. 각 현상에 대한 적절한 예제를 통해 기능을 습득하실 수 있습니다.
교육 과정명 : 주조 분야
주조 분야 사용자들이 쉽게 접근할 수 있도록 각 공정별로 해석 절차 및 해석 방법을 소개하는 교육 과정입니다. 고압다이캐스팅, 저압다이캐스팅, 경동주조, 중력주조, 원심주조, 정밀주조 등 주조 공법 별 관련 예제를 통해 적절한 기능들을 습득할 수 있도록 도와 드립니다.
교육 과정명 : 레이저 용접 분야
레이저 용접 해석을 하기 위한 물리 모델과 용접 조건들을 설정하는 방법에 대해 소개하는 교육 과정입니다. 해석을 통해 용접 공정을 최적화할 수 있도록 관련 예제와 함께 적절한 기능들을 습득할 수 있도록 도와 드립니다.
교육 과정명 : 3D프린팅 분야 과정
Powder Bed Fusion(PBF)와 Directed Energy Deposition(DED) 공정에 대한 해석 방법을 소개하는 교육 과정입니다. 파우더 적층 및 레이저 빔을 조사하면서 동시에 금속 파우더 용융지가 적층되는 공정을 해석하는 방법을 관련 예제와 함께 습득하실 수 있습니다.
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하수도 시스템은 액션영화의 도피 루트로 사용되지 않는 한 흥미롭지 않을 것입니다. 폭우로 인해 이산화탄소 수치가 올라갈 때까지 여러분은 그것에 대해 생각조차 하지 않을 것입니다. 불행하게도, 770개 이상의 오래 된 미국 도시들 아래에 있는 하수구 시스템은 심한 폭풍으로 오염 문제를 일으킵니다. 이러한 구형 설계는 하수 및 폭풍 유실을 위한 비용 효율적인 단일 스타일 파이프를 사용했으며 연결된 파이프로 강 및 호수에 하수를 내보냅니다(CSO).
1994년 미국 환경보호청(EPA)은 주로 북동부 및 그레이트 레이크 지역의 관련 지방 자치 단체들에게 CSO관련 문제를 줄이거나 제거하도록 하는 정책을 발표했습니다. (2000년 “Clean Water Act”의 일부로 법률화된 정책). 인디애나 폴리스(Indianapolis)는 가벼운 비 폭풍으로 인해 하수 오물의 백업 및 범람이 발생할 수 있는 도시 중 하나였으므로, 주요 건설 조건에서 2025년까지 문제를 해결하는 것이 필요하였습니다.
인디애나 폴리스는 국제 디자인 회사인 AECOM에 Citizens Energy Group이 건설하고 있는 3개의 깊은 암석 저장 터널 중 첫 번째를 설계할 것을 요청했습니다. 총 25마일인 이 시스템은 대규모 지하 펌프장과 기존의 하수구에서 CSO를 수직으로 떨어뜨리는 연결 구조물을 포함합니다. 첫 번째 터널의 경우, 강우가 가라 앉은 후에 3 개의 커다란 강하 구조물이 CSO를 저장 터널로 전환하여 후속 처리를 수행했습니다.
프로젝트를 해결하기 위해 AECOM은 여러 가능한 낙하 구조물 설계의 동작을 시뮬레이션하기 위해 FLOW-3D를 선택하여, 구축 및 평가 예산이 책정 된 물리적 모델에 대한 재 작업의 필요성을 최소화했습니다. 테스트 결과는 예측 값과 일치하였으므로 재설계가 필요하지 않았습니다. 또한, 이제 AECOM은 유압 설계작업의 첫 번째 단계를 일반적으로 CFD시뮬레이션을 사용합니다.
Large Scale Project on a Tight Delivery Schedule
촉박한 납품 일정에 따른 대규모 프로젝트
20세기에 건설된 하수 처리장은 주거용, 상업용, 환경유출물의 유출로 무엇을 해야 할 것인지에 대한 새로운 인식을 가져다 주었습니다. CSO 방전은 정상적으로 운영되는 동안 처리시설로 직접 이동되며 모든 과정이 양호하게 운영됩니다. 불행하게도, 대규모 폭풍이 발생하는 동안, 발전소들의 초과 용량문제를 피하기 위해 인근 수역으로 과도한 유량을 방출합니다. 이들 배출은 기름과 살충제, 야생동물 배설물에 이르기까지 다양한 오염 물질을 포함합니다.
고무적인 성공의 신호로, 1990 년대에 착공된 새로운 CSO 분리, 저장 및 처리 시설로 오염의 영향에 대해 67 %의 개선을 이루었지만, 여전히 많은 연구가 이루어져야 합니다. 인디애나 폴리스의 경우, 인디애나 폴리스시 공공사업부가 CSO 장기 통제계획을 준비한 2008년에 그러한 노력이 시작되었습니다. 정상적인 처리 공장에서 처리 할 수 있을 때까지 오버플로우가 발생하는 “저장 및 운송”접근법의 핵심은 인디애나 폴리스 터널 저장 시스템 또는 인디애나라고 합니다.
이 시스템의 첫번째 단계는 딥 록 터널 커넥터(DRTC)라고 불리는 1억 8천만달러 가치의 프로젝트입니다. DRTC는 길이 7마일의 18피트 직경의 지하 터널로, 기존의 인디애나 폴리스의 3개의 서버 대 계층 유출 연결의 흐름 경로를 다시 만들 것입니다(그림 1). 목표는 과잉 강우 유출을 기존 하수구와 새 터널 사이의 낙하 구조를 통해 이들 대피소에서 거대한 터널로 안전하게 재배치하고, 폭풍 후 처리를 위해 처리장으로 펌핑 될 수있을 때까지 유지합니다.
Fig. 1. City of Indianapolis Deep Rock Tunnel Connector (DRTC), a “storage and transport” concept being built to handle combined sewage overflow (CSO) during heavy storms. Three vertical drop structures will capture this flow and divert it downwards to 18-foot-diameter storage tunnels running more than 250 feet underground; the tunnels store the CSO until sewage treatment plant capacity becomes available. (Image courtesy Citizens Energy Group)
평균적으로 지표면 아래 250피트 깊이에서, DRTC는 건설과 궁극적인 운영 동안 위의 주변 지역에 대한 혼란을 최소화하도록 설계되었습니다. 그러나 이 프로젝트의 규모와 복잡성은 AECOM의 과제에 긴급성을 더했습니다. 세 장소 각각에 대한 가능한 낙하 구조 설계와 평가, 구조물 설계의 60%를 7개월 이내에 마무리 지었습니다.
이러한 구조물의 목적은 표준 도시 하수 시스템에서 깊은 저장 터널로 하수 흐름을 전달하는 동시에, 효율적 손실( 느린 속도 또는 백업)과 장기적인 도심을 방지하는 것입니다. 각 섹션의 크기와 모양이 유입 흐름의 볼륨 및 속도와 세심하게 일치하지 않을 경우 발생할 수 있는 구조적 손상입니다.
AECOM의 수석 기술 전문가인 라이언 에디슨 컨설턴트는 계약의 스케줄링 요구 사항이 유효성 검사를 위해서는, 단 하나의 모델에만 물리적 건물과 테스트 활동을 제한할 것이라는 것을 알게되었습니다. 다른 주요 건설 프로젝트에 15년간 FLOW-3D 시뮬레이션 소프트웨어를 사용해 왔기 때문에, 난류, 과전압 및 에너지 낭비를 예측하는 능력은 충분하지 않고 디자인 프로젝트에 적합하다고 자신했습니다. 또한 여러 검증(what-if) 시나리오를 실행하기 위한 소프트웨어 옵션을 통해 설계 세부 사항을 다시 실행해야 하는 위험을 최소화할 수 있었습니다. 변경 사항이 적용될 경우 상당한 이점은 여러개의 병렬 시공 트랙이 있는 프로젝트에 있습니다.
시간 제약에도 불구하고, 에디슨은 특히 이 도전에 만족했습니다. 왜냐하면 “CFD로 드롭 구조 설계를 만들고 물리학에서 이것들은 너무 큰 구조이기 때문입니다.”라고 그는 말합니다. 그것들은 CFD는 실제로 사용되지 않는데 보통 물리적 모델이나 손으로 계산하는 것으로 이루어집니다.
DRTC 프로젝트를 위해서, 그는 먼저 시뮬레이션된 작동 조건에 대해서 컴퓨터 설계를 테스트할 것입니다. 에디슨은 3차원의 일시적이고 격동적인 흐름 조건을 모델링 할 수 있는 소프트웨어 패키지인 FLOW-3D를 사용했습니다. 각 설계에 대한 계산 메쉬를 변경하지 않고도 여러 설계 지오 메트리를 모델링 할 수 있는 기능이였습니다.
시뮬레이션 데이터로 무장한 에디슨은 그 결과를 아이오와 대학교 II. 시설에서 시험한 1:10 크기의 물리적 모델의 작동 데이터와 비교하였습니다. (후자는 원래 아이오와 유압 연구소라고 불렸지만, 지금은 그룹의 다양한 범위를 반영하여 IIHR-Hydroscience & Engineering으로 알려져 있습니다.)
Zeroing in on the Drop-Structure Challenge
드롭 구조 과제에서 영점 조정
가장 제한적인 DRTC 사이트의 지오 메트리는 CSO 008로 지정된 레귤레이터에서 발생합니다. 기존 CSO 레귤레이터(기울기 약 75피트 아래)를 새 18피트 직경의 수집 터널과 연결하려면, 이 위치에서 150피트 이상의 수직 방향 주행이 필요합니다. 각 낙하 구조에 7백만달러 이상이 소요되는 경우, 프로젝트 관리자들은 물리적 모델이 구축된 후 비용과 시간이 많이 소요되는 재설계가 필요한 가능성을 낮추려고 애썼습니다.
역사적으로 낙하 구조는 이전 프로젝트를 적용하여 설계된 후 축소 모델로 구축되었으며, 테스트만으로도 6개월 이상이 소요될 수 있습니다. 가속화된 이 프로젝트에서, 2009년 가을에 시작한 AECOM의 초기 과제는 두가지 표준 개념 중에서 하나를 선택하는 것이었습니다. 포장-파운드 스타일과 접선 vortex버전, 둘 다 시속 35마일의 폭풍이 몰아치는 물 속에서 속도를 늦추고 통제하기 위해서 직접 계산 및 FLOW-3D에서 결정한 일반 구조 직경 및 구성 요소 크기를 사용한 초기 CFD분석으로, AECOM은 시공 가능성 및 비용 고려 사항을 평가하는 데 사용했습니다.
CSO 008의 현장 요구 사항과 비용 효율성을 고려할 때, 시 당국과 AECOM은 접선 소용돌이 낙하 구조를 선택했습니다. 이 설계의 핵심 요소는 흐름을 먼저 환상적인 제트로 유도한 다음, vortex 유도 나선형 흐름을 생성하는 테이퍼(확대) 접근 채널에 의해 공급되는 수직 튜브(드롭 샤프트)입니다. 이 통제 된 하강은 속도가 느려지고 하루 3 억 갤런 (mgd) 이상에 이르는 흐름을 안전하게 처리합니다. 스토리지 터널의 파괴적인 난류를 방지하는 것이 핵심 목표이므로 드롭 샤프트 흐름의 사전 차단이 설계의 핵심입니다.
구조 자체는 6 개의 주요 부분으로 구성됩니다. 1) 접근 채널 (기존의 하수 터널에서 나온 것), 2) 수평 흐름을 넓히고 수직 드롭 샤프트로 수평 흐름을 전달하는 직사각형 전이 테이퍼 채널, 3) 드롭 샤프트 자체 4) 탈 기실 (유량을 수평 방향으로 방향을 바꾸고 공기 유입을 감소시키는), 5) 수직 공기 배출구를 통해 낙하에서 유입 된 공기를 제거하고 적하 유체의 공기 코어가 열려 있고 6) 탈기 챔버와 저장 터널 챔버를 연결하는 파이프 (adit) (그림 2).
Fig. 2. CAD diagram of proposed Indianapolis DRTC combined sewage overflow (CSO) vertical drop structure, showing approach channel, taper channel and vortex dropshaft. Using FLOW-3D CFD analysis software, AECOM simulated the flow behavior, gaining confidence in the system performance prior to physical model testing. (Image courtesy AECOM) Prediction of Shrinkage Defects During Investment Casting Process
This article was contributed by Dr. S. Savithri, Senior Principal Scientist at CSIR-NIIST
인베스트먼트 주조공정은 가장 오래된 주조 공정 중 하나로 기원전 4000년 이후에 보편화되었습니다. 이 과정은 용해된 금속을 소모품패턴으로 생성된 세라믹 쉘에 주입하는 과정을 수반합니다. 일찍이 그것은 금, 은, 구리와 청동 합금으로 장신구와 우상을 만드는데 사용되었습니다.
인베스트먼트 주조공정은 1897년 아이오와 주, 위원회 블러프스의 Barabas Frederick Philbrook이 묘사한 대로 치과의사들이 왕관과 인레이를 만들기 위해 그것을 사용하기 시작한 19세기 말 현대 산업공정으로 사용되기 시작했다. 1940년대에는 제2차 세계대전 당시 기존 방법으로는 형성될 수 없거나 지나치게 많은 가공이 필요한 특수 합금의 정밀 순모형 제조 기술에 대한 수요로 인해 투자 주조 공정이 증가하였다.
오늘날 투자 주조 공정은 표면 마감 및 치수 정확도가 우수하여 거의 순 형태에 가까운 철, 비철 및 초합금의 소형 산업용 부품을 생산하는데 주로 사용됩니다.
인베스트먼트 주조 공정은 다음 네 가지 주요 단계로 구성됩니다.
왁스 패턴 생성 후, 패턴 클러스터를 만들기 위해 게이트 시스템으로 청소 및 조립합니다.
나무는 세라믹 쉘을 얻기 위해 미세 모래와 Course한 모래 입자의 슬러리로 번갈아 코팅됩니다.
용기는 건조되고, 왁스를 녹이기 위해 가열되며, 강도를 높이고 주입 준비합니다.
마침내 주조 합금이 용해되어 예열된 쉘에 주입됩니다. 응고 후에 쉘이 파손되어 주조 부품을 얻습니다.
Figure 1. Solid model of the casting geometry
인베스트먼트 주조 공정에서 얻은 부품은 많은 중요한 용도에 사용되므로 내부적인 결함이 없어야 합니다. 투자 주조 공정에서 발생하는 주요 결함은 세라믹 포함, 균열, 변형, 플래시, 주탕불량, 수축, 슬래그 포함, 탕경계등입니다. 얻은 주조물의 품질을 예측하려면 금속-몰드 열 전달계수, 주입 온도 등 다양한 주조 공정 매개 변수의 영향을 연구해야 합니다. 즉, 쉘 두께 및 쉘 열 전달계수가 그것입니다. 현대 컴퓨터 시스템 및 시뮬레이션 소프트웨어의 출현과 함께 금형 충진 및 응고 시뮬레이션은 주조공장에서 결함을 예측하고 설계를 최적화하는데 점점 더 많이 사용되고 있습니다.
이 연구의 주요 목적은 투자 주조 공정에서 주요 요소인 복사 열 전달과 인베스트먼트 주조공정에 고유한 쉘 금형이 FLOW-3D에서 효과적으로 구현될 수 있는지를 조사하는 것입니다. FLOW-3D를 사용하여 간단한 형상을 위한 인베스트먼트 주조공정의 주입 및 응고 시뮬레이션을 수행함으로써 두 구성요소의 서로 다른 효과를 조사합니다. 다양한 위치에서 얻은 온도의 수치는 문헌 [1]에보고 된 실험 결과로 검증됩니다. 복사 열 전달계수, 쉘 몰드 두께, 탕구 및 게이트의 위치에 대한 영향도 조사했습니다.
Figure 2. Shell mold
Methodology
현재 연구에서 사용된 계산 형상은 그림 1에 나와 있습니다. 쉘 몰드는 다음 단계를 사용하여 작성되었습니다.
구성 요소 1로 형상을 FLOW-3D로 가져오고 지정된 셀 크기로 가져온 형상을 중심으로 메쉬 블록을 작성합니다.
“보완”유형의 component1의 첫 번째 하위 구성 요소를 만들어 하위 구성 요소 외부의 모든 항목을 메쉬의 범위까지 확고하게 만듭니다.
솔리드 데이터베이스에서 이 솔리드 블록의 금형 재질 특성을 정의하십시오.
솔리드 특성 GUI의 구성 요소 특성에서 “열 침투 깊이”를 정의하는 옵션이 있습니다. 여기서 쉘 두께 값을 정의 할 수 있습니다.
이제 전처리기를 실행하십시오.
분석 탭> 3D 탭으로 이동 한 다음 이전 단계에서 생성 한 prpgrf 파일을 엽니다. ‘Iso-surface’와 ‘color variable’에서 “열 활성화 구성 요소 볼륨”을 선택하고 “렌더링”을 선택하십시오.
Display에 이제 형상의 셸 부분 만 표시됩니다.
개체 목록 (창의 왼쪽 하단)에서 “구성 요소 1″을 선택하고 “구성 요소 1″을 마우스 오른쪽 단추로 클릭 한 다음 “stl로 내보내기”를 선택하여 이 곡면을 STL 파일로 저장하십시오.
Figure 3. The view of the two mesh blocks for the creation of a void with discretization
쉘 몰드 용 STL 파일을 만든 후 파일을 구성 요소 1로 새 시뮬레이션으로 가져오고 이전에 작성한 주조 형상을 하위 구성 요소로 가져오고 유형을 ‘hole’으로 선택합니다. 쉘 몰드와 함께 주조 형상이 그림 2에 나와 있습니다. 이것은 우리의 계산 영역으로 사용됩니다. 다음은 계산 영역을 cubical/rectangular셀로 분할하기 위한 메쉬를 만드는 것입니다. 메쉬 블록을 작성하여 FLOW-3D에서 메쉬를 생성합니다. 현재의 작업을 위해 우리는 2.5mm의 고정된 셀 크기가 선택된 그림 3에 표시된 균일한 메쉬 옵션을 선택했습니다. 입력 위치 주변에 메시 블록 2가 사용되는 현재 시뮬레이션을 위해 메시 블록 2개가 생성되었습니다. 쉘과 주변 공기 사이의 30°C에서의 열 전달을 고려하여 쉘 주위에 보이드 영역이 정의됩니다. 이 영역은 ‘열 전달 유형 1’이 있는 보이드 영역으로 선택되며 셸과 주변 공기 사이에 열 전달 계수 값이 지정됩니다. 열 전달 유형 1은 방사선을 포함한 종합 열 전달 계수가 됩니다.
쉘 주형에 선택된 재료는 zircon이며 열 특성은 Sabau and Vishwanathan에 의해 수행된 실험에서 얻을 수 있습니다[2]. 표 1은 연구에 사용된 재료에 대해 지정된 값을 보여 줍니다.
MATERIAL
PROPERTY
VALUE
UNIT
Fluid –AluminiumA356
alloy
Density
2437
kg/m³
Thermal conductivity
116.8
W/(mK)
Specific heat
1074
J/(kgK)
Latent heat
433.22
kJ/m³
Liquidus temperature
608
°C
Solidus temperature
552.4
°C
Zircon Mold
Thermal conductivity
1.09
W/(mK)
Specific heat* Density
1.63E+06
J/( m³K)
Initial and boundary conditions used are show in Table 2.
Mold temperature
430°C
Melt pouring temperature
680°C
Filling time
7 s
Interface heat transfer coefficient
850 W/m2K
Heat transfer coefficient between ambient and mold (radiation effect)
30 -100 W/m2K
Table 2. Initial and boundary conditions used for the simulation
탕구저에 들어가는 용융물의 초기 속도와 온도는 메시 블록 2의 상단 경계에서 속도 경계 조건으로 주어집니다. 기본적으로 다른 모든 경계는 대칭 유형으로 설정됩니다.
Results & Discussion
Validation with reported experimental results
충전 및 응고 동안 냉각 곡선을 얻기 위한 실험에서 Sabuet.al[1]에 의해 선택된 네 개의 위치가 검증 목적으로 사용되었습니다. 그들은 C1, C2, S11, S12및 S21로 언급됩니다. C1과 C2지점은 주물의 플레이트의 중심에 있으며 S11, S12및 S21은 모두 쉘에 위치합니다. 이러한 위치에서의 온도 변화는 그림 4와 같습니다.
온도 프로파일의 수치 및 실험결과의 차이가 허용한계 안에 있음을 알 수 있습니다. 프로브 포인트 C1과 C2의 경우, 수치와 실험 결과 사이의 차이는 응고 중에 5%, 응고 후 냉각 시 12% 이내입니다. 쉘의 점에 대한 수치 결과는 실험 결과보다 약 5% 높습니다. 이는 쉘 재료에 열 물리학적 특성을 할당할 때 발생하는 가정과 쉘 열 전달 계수의 값 때문일 수 있습니다.
Fill sequence & solidification pattern for two different sprue locations
두 가지 다른 스프 루 위치의 채우기 순서 및 응고 패턴
2 개의 상이한 탕구 위치에 주물충전 순서는5a 및5b에 나와 있습니다. 최종 탕구가 더 많은 스플라인을 생성하므로 결함으로 이어질 수 있습니다. 탕구가 중간에 놓여지면 흐름은 보다 균일 해지고 두 주조 단면에서 비슷한 온도 분포를 보입니다. 50 % 응고 후의 온도 프로파일의 2D 도면은 두 경우 모두 그림 5c 및 5d에 나와 있습니다. 수축 위치에서 볼 때 두 탕구 위치가 결함을 일으키는 것은 분명합니다.
Figure 5a. Fill sequence at different time intervals when the sprue is located at one end
Figure 5b. Fill sequence at different time intervals when the sprue is located in the middle
Figure 5c. 2D temperature profile after 50% solidification when the sprue is located at one end
Figure 5d. 2D temperature profile after 50% solidification when the sprue is located in the middle
Effect of shell thickness
인베스트먼트 주조에 대한 쉘 두께의 효과를 연구하기 위해 두께가 7.2, 10, 15 및 20 mm인 주물을 선정하였습니다. 그림 6a 및 6b는 주조품의 특정 위치에서 냉각 곡선을 나타내며, 이는 C1으로 나타내고 쉘 몰드 내의 특정 위치에 있으며, 응고 중에 S11로 나타납니다. 세라믹 쉘의 두께가 7.2 mm에서 15 mm로 증가하면 냉각 속도가 감소하여 응고 시간이 길어지는 것을 볼 수 있습니다.
Effect of shell heat transfer coefficient
셸 열 전달 계수는 열이 셸 금형의 외부 벽에서 방사선을 통해 주변 공기로 열을 방출하는 속도를 나타냅니다. 이 효과를 조사하기 위해 열 전달 계수의 값을 20에서 80W/m2K까지 다양하게 했습니다. 7a 및 7b로부터, h의 변화는 주조 재료 및 쉘의 냉각 속도에 중요한 영향을 미친다는 것을 알 수 있습니다. 열 전달 계수가 20에서 80W/m2K로 증가하면 C1에서의 응고 시간이 812 초에서 334 초 (약 44 %)로 감소되었음을 알 수 있습니다. 따라서, h의 값을 변화시키는 것은 주물의 미세 구조에 영향을 미칩니다.
Figure 6a. Temperature profile at location C1 (casting) for the casting geometry where the sprue is located at one end for various shell thickness values
F
Figure 6b. Temperature profile at location S11 (shell) for the casting geometry where the sprue is located at one end for various shell thickness values
Figure 7a. Temperature profile at location C1 (casting) for the casting geometry where the sprue is located at one end for various heat transfer coefficient values between the shell mold & ambient
Figure 7b. Temperature profile at location S11 (shell) for the casting geometry where the sprue is located at one end for various heat transfer coefficient values between the shell mold & ambient
Conclusions
인베스트먼트 주조 공정의 몰드 충진 및 응고 시뮬레이션은 FLOW-3D를 사용하여 수행되었습니다. 주조 공정에 대한 주조 매개변수의 영향을 연구하기 위해 파라메트릭 연구가 수행되었습니다. 본 연구에서 다음과 같은 결론을 도출 할 수 있습니다.
FLOW-3D는 멀티 캐비티 몰드의 주입 및 응고 모델링이 가능합니다. 프로브 위치의 예측 온도 프로파일은 실험 데이터의 허용오차 이내였다.
쉘 두께의 경우, 두 경우 모두 셸의 임계 두께가 있으며, 그 이상으로 열 전달 특성이 역행하는 것으로 확인되었습니다. 셸 두께가 증가함에 따라 응고 시간이 임계 두께까지 증가하여 감소하기 시작했습니다. 원래 형상의 경우 임계 두께는 15~20mm인 반면 수정된 형상의 경우 10mm와 15mm 사이에 있다.
쉘과 대기 사이의 열 전달 계수 h는 열 전달 특성에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. h가 20에서 80W/m2K로 4 배 증가할 때 탕구의 중심에서 응고 시간이 40 % 이상 감소했습니다.
References
Sabau, A.S., Numerical Simulation of the Investment Casting Process, Transactions of the American Foundry Society, vol. 113, Paper No. 05-160, 2005.
Sabau, A.S., and Viswanathan, S., Thermophysical Properties of Zircon and Fused Silica-based Shells used in the Investment Casting Process, Transactions of the American Foundry Society, vol. 112, Paper No. 04-081, 2004.
Design and CFD Analysis
설계 및 CFD분석
일반적인 소용돌이 설계는 널리 받아들여지고 있지만, 각 낙하 구조는 최적의 접선 흐름 특성을 보장하기 위해 인디애나 폴리스의 위상에 맞는 적절한 크기를 가져야 했습니다. 특히, 가능한 설계에 대한 AECOM의 계획은 세가지 목표를 가지고 있었습니다. 결합된 접근법과 테이퍼 채널을 짧은 길이로 제한하는 현장, 고유의 제약이 있었는지를 결정합니다. 허용 가능하지만 접근 방식에서 과도한 난류 조건이 발생하지 않았습니다. 테이퍼 채널에 안정적인 흐름 조건이 존재하는지 확인하고 다양한 흐름 조건에서 흐름 안정성을 평가했고, 논리적 기준점은 밀워키 인라인 스토리지 프로젝트라고 불리는 잘 알려지고 문서화된 시스템이었습니다.
Edison은 DRTC 프로젝트 규모에 맞춰 H-4로 지정된 Milwaukee 드롭 구조 설계를 기반으로 초기 설계를 기반으로했습니다.
166 피트의 기본 낙하 길이를 포함하고 체적 유량, 벽, 대칭 및 기타 초기 매개 변수를 지정하는 FLOW-3D 분석을 설정합니다.
그는 우리가 CFD를 통해 발견한 것은 밀워키에서 이 디자인을 사용하면 우리의 어플리케이션에 잘 맞지 않는다는 것이라고 말합니다. FLOW-3D는 이것을 보여 주고 있었기 때문에 CFD를 사용하여 변형을 시도하고 우리의 수정된 디자인을 고안했습니다.
더 넓은 접근 경로, 더 넓은 테이퍼 및/또는 더 깊은 테이퍼 깊이를 사용한 수정은 에디슨은 FLOW-3D에서 각 변동 사항을 설정하는 것이 매우 빠르다고 말합니다. (그림 3,4,5). 개선의 진전은 고무적이었습니다. 시뮬레이션 결과의 높은 수준은 심지어 절삭(침식)을 개선하기 위해 드롭 축의 바닥에 의문스러운 플레이트가 수직 흐름이 수평으로 전환되는 난류 분리 및 감소가되도록 기능을 추가하도록 설득했습니다.
Figs. 3, 4 and 5. Tangential drop structure flow simulated with FLOW-3D. Structure dimensions were optimized through multiple design iterations. (Image courtesy AECOM)
9번째 설계 변동에 대한 FLOW-3D 출력 동작인 V9는 접근 섹션을 확장했으며, 모든 흐름 볼륨 레벨에서 300mg/d까지 양호한 흐름 안정성을 보였으며 유압식 점프는 없었습니다. 그리고 양호한 Froude numners(유체 움직임에 미치는 중력의 영향을 나타내기 위해 사용되는 치수 없는 수량), 2010년 2월부터 AECOM이 물리적 시험과 검증을 위해 선택하였습니다(그림 6). 그 계획은 아이오와 연구소의 시험 결과에 기초하여 CFD와 최적화를 추가하는 것이였습니다.
Fig. 6. Scale model (1:10) of vertical drop structure, tested at University of Iowa IIHR Hydroscience & Engineering facility. (Image courtesy AECOM)
에디슨은 V9에서 결정된 치수 매개 변수에 대해 그 디자인을 아이오와 주에 가져가서 CFD를 이용해 만들었는데 완벽하게 작동했습니다. (II.)직원들은 실제로 무언가를 설치한 것은 이번이 처음이며, 변경하라고 말할 만한 것이 아무것도 없다고 말했습니다. 측정된 데이터는 드롭 샤프트 연결 구조 내의 수면 높이, Adit내 공기 침투의 정량, 벤트 샤프트 위로 공기 흐름을 포함했습니다. 흐름이 증가함에 따라 와류량이 증가함에 따라 축 벽에 부착되어 탈산소까지 원활하게 회전하는 모습이 포착되었습니다(그림 7).
에디슨은 후속 실험을 위해 여러번 시험장을 돌아다녔습니다. 물리적 모델이 처음부터 올바르게 작동했기 때문에 시험 프로그램을 확장할 시간이 있었습니다. “재미 있는 것은 환기구를 움직이는 것과 같이 우리가 궁금했던 것들을 탐구해서 지적으로 그것을 가지고 놀 시간이 있었다는 것입니다.” 에디슨은 예정보다 앞서 있었기 때문에 잔여 프로젝트 시간을 이용해 탈염소와 adit 내의 유압 장치를 조사할 수 있었습니다.
Fig. 7. Operation of scale-model vertical drop structure, showing test run of 300 million gallons per day (mgd). Flow vortex development shows good rotation and attachment to the shaft wall all the way down to the de-aeration chamber. No design modifications were necessary to the simulated design. (Image courtesy AECOM)
Final Results
AECOM은 2010년 7월 DRTC에 대한 전반적인 작업을 마쳤습니다. 2013년 3월부터 18구경 터널을 굴착하기 시작했고, CSO드롭 구조 3개(CFD로 설계된 나머지 2개의 구조물만 있음)는 모두 현재 공사 중입니다.
에디슨의 의견으로는, 토목 공학은 전체적으로 CFD를 채택하는 데 느린 편이었습니다. 이를 입증하기 위해 그는 인천 국제 공항을 처음 방문한 당시 접선 소용돌이 모형의 소위 “묘지”에서 본것을 기술했습니다. 그러나 그는 이들을 다시 처리해야 했다고 말했습니다. 그는 유압 설계를 위한 시뮬레이션 사용으로 판매되는 것을 권장하고 있습니다.
에디슨은 DRTC노력을 요약하면서 “정말 재미 있었습니다. 물리적 모델링이 필요한 위치에 대해 더 자세히 알아보았고, 그렇다면 어떤 경우에는 순수한 RAID기반 설계를 수행할 수 있습니다. 많은 DRTC작업들이 그것의 증거입니다. 물리적 모델은 실제로 필요하지 않았지만 검증을 통해 위험을 줄일 수 있었습니다. 프로젝트에서 이 두가지를 모두 수행할 수 있었다는 것은 믿을 수 없는 일입니다.”라고 말했습니다.
This article first appeared in WaterWorld Magazine.
![Fig. 7. Comparison of mold filling times for a plate pattern with three ingates: (a) measured values by thermometric technique [18]; (b) predicted filling times based on basic CHTC model with gravity effect; and (c) predicted filing times based on the VHTC model with heat transfer coefficient changing with gas pressure; (d) mold filling time at the right-and wall of the mold for the plate pattern with three ingates.](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Fig.-7.-Comparison-of-mold-filling-times-for-a-plate-pattern-with-three-ingates-a-measured-values-by-thermometric-technique.png)
![Fig. 1. (a) Dimensions of the casting with runners (unit: mm), (b) a melt flow simulation using Flow-3D software together with Reilly's model[44], predicted that a large amount of bifilms (denoted by the black particles) would be contained in the final casting. (c) A solidification simulation using Pro-cast software showed that no shrinkage defect was contained in the final casting.](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Fig.-1.-a-Dimensions-of-the-casting-with-runners.png)
