재료 비용을 줄이고 사이클 시간을 개선하기 위해 소비재 회사는 슬로 싱, 튀기 및 공기 혼입을 포함한 많은 자유 표면 유체 문제를 처리해야합니다.
Predicting Entrained Air in a Bottle Filling Example
혼입된 공기는 생산 라인에서 컨테이너가 채워질 때 액체의 부피를 증가시킬 수 있습니다. 아래 왼쪽 이미지는 높이가 약 20cm인 병에 1.2 초 동안 채우는 것을 보여줍니다. 색상 음영은 액체에서 공기의 부피 비율을 나타냅니다. 병에서 짧은 시간과 높은 수준의 혼합으로 인해 공기가 표면으로 올라와 빠져 나갈 시간이 없었습니다. 그러나 오른쪽 이미지에서 볼 수 있듯이 약 1.7 초의 추가 시간이 지나면 표면으로 상승하는 공기로 인한 액체 부피 감소가 명확하게 보입니다. FLOW-3D의 드리프트 플럭스 모델을 사용하면 액체의 기포와 같은 성분을 분리하여 분리 할 수 있습니다.
Air entrainment (left) and separation of air and liquid (right)
In by 9, out by 5 – Rapid evaluation of Tide® bottle filling
FLOW-3D를 사용하여 새로운 Tide 병 디자인의 채우기를 모델링하는 방법을 설명하는이 기사는 The Procter and Gamble Company의 기술 부문 책임자 인 John McKibben이 기고했습니다.
오전 9시에 긴급한 이메일을 받았다고 상상해보십시오.
새로운 Tide® 병 디자인 중 하나가 핸들을 채우고 충전 장비에 문제가있을 수 있음을 방금 깨달았습니다. 프로토 타입 병도없고 몇 주 동안도 없을 것입니다. 디자이너와 소비자는 디자인의 모양을 좋아하지만 그것이 채우는 방식은 우리 생산 시설의 쇼 스토퍼가 될 수 있습니다. 이 상황을 접했을 때 저는 3D 지오메트리 (그림 1)의 스테레오 리소그래피 (.stl) 파일을 요청하여 응답을 시작했고 제가 할 수있는 일을 확인했습니다. FLOW-3D는 .stl 파일을 사용하여 지오메트리를 입력 할 수 있으며 채우기에 대한 자유 표면 문제를 해결할 수 있어야한다는 것을 알고있었습니다. 나는 이것이 잠재적 인 문제에 대한 좋은 질적 이해를 제공 할 것으로 기대했지만,이 응용 프로그램에 대해 얼마나 정확한지에 대해서는 약간 불확실했습니다.
Setting up and Running the Simulation
오후 1 시경에 지오메트리 파일, 유량 및 유체 속성을 받았습니다. 몇 시간 내에 시뮬레이션이 실행되어 예비 결과를 제공했습니다. 저는 제 고객을 초대하여 결과를 간단히 살펴 보았고 그는 “보스의 상사”도 함께 살펴 보았습니다. 그래서 저녁 5 시까 지 예비 결과를보고 원래 우려 사항이 문제가 아니라고 판단했습니다.
그러나 결과는 몇 가지 다른 질문을 제기했습니다. 핸들을 채우면 유입되는 유체 분사가 많이 분리되었습니다. 나는 이것이 동반 된 공기와 거품의 양을 증가시킬 것이라는 것을 알고 있었다 (우리는 결국 세탁 세제를 채우고있다). FLOW-3D 공기 혼입 모델을 테스트하기로 결정했습니다. 이 모델은 원래 난류 제트 용으로 개발되었으며,이 층류 문제를 볼 때 얼마나 잘 수행 될지 확신 할 수 없었습니다.
Figure 2: Filled resultsExperimental comparison of bottle filling model with and without the air entrainment model, courtesy of The Procter & Gamble Company.
그림 2는 공기 유입 모델이 있거나없는 병 충전 모델의 결과를 보여줍니다. 혼입 된 공기가 포함되면 충전 레벨이 크게 증가합니다. 혼입 된 공기가 병 상단에서 액체를 밀어 내지는 않지만 공기 혼입 정확도를 확인해야 할만큼 충분히 가깝습니다.
그림 3은 몇 주 후에 실행 된 실험의 이미지와 공기 혼입 수준을 비교합니다 (시제품 병이 제공되었을 때). 제트 분리 및 충진 수준의 정 성적 일치는 우수하며 시뮬레이션이 병 설계를 선별하기에 충분히 정확하다는 것을 확인했습니다.
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.
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FLOW-3D 의 공기 혼입 모델(air entrainment model)은 자유 표면에서 용해되지 않은 공기 혼입을 시뮬레이션하는 강력한 도구입니다. 제트 및 방수로 충돌시 관찰되는 국부적이고 난류가없는 자유 표면 혼입 기능이 있습니다. 이러한 기능은 엔지니어가 설계시 공기 유입을 예측하고, 공기유입이 안전하게 작동하도록 적절한 수정을 할 수 있게 합니다.
Spillway hydraulics / 여수로 수리장치
여수로 구조는 다양한 작동 조건을 처리 할 수 있도록 설계되어야 합니다. 유동 조건이 설계 범위의 상단에 도달하면 여수로 표면의 불규칙성으로 인해 유동이 분리 될 수 있습니다. 이는 여수로 표면의 압력이 캐비테이션을 일으킬 정도로 낮아지게 합니다. 캐비테이션은 구조물의 강도에 매우 해로우며 치명적인 손상을 초래할 수 있습니다.
공기 유입은 캐비테이션의 가능성을 줄이는 수단입니다. 물이 공기에 존재하면 캐비테이션 영역의 붕괴하는 기포에 감쇠 효과를 추가하여 캐비테이션 손상을 줄입니다. 여수로의 속도가 충분히 높으면 공기를 동반시키고 캐비테이션을 줄이기 위해 폭기 장치를 추가해야합니다.
폭기 흐름의 시뮬레이션과 폭기 장치에서 포획된 공기의 예측.
왼쪽 이미지는 거시적 인 밀도에 의해 착색됩니다. 오른쪽 그래프는 폭기 장치에 유입 된 수분의 일정한 부피와 폭기 장치 이후의 수분 및 공기의 양을 비교 한 것입니다.
아래 동영상은 FLOW-3D에서 공기 유입 과정을 시뮬레이션하는 방법을 보여줍니다. 여기에는 공기혼입 및 드리프트 플럭스 모델의 이론에 대한 세부 정보와 FLOW-3D에서 기본 공기혼입 시뮬레이션을 설정하는 방법에 대한 데모가 포함되어 있습니다.
Fish passage design / 물고기 개체수 유지를 위한 어도 설계
공기가 물로 혼입되면 미생물의 성장을 유지하고 건강한 어류 개체군의 생존을 보장 할 수 있습니다. 그러나 과포화 상태의 용존 기체는 수생 생물에 부정적인 영향을 미치는 수질 문제가 됩니다. 공기 동반 모델의 또 다른 용도는 강의 하류로 방출되는 배수로에서 동반되는 공기의 농도를 결정하기 위해 해양 생물학에서 사용됩니다. 이 모델에 대한 더 자세한 정보는 Air Entrainment 의 Flow Science Report를 다운로드하십시오.
일부 자유 표면 유동에서 난류 또는 특정 유동조건으로 인해 자유 표면에 가스(Air)가 혼입될 수 있습니다. 그러므로 유동 해석시 가스(Air) 혼입에 대한 고려를 해야합니다.
공기혼입의 예시
댐 수문게이트
정화장치 부문
Dam aerated flow region(댐 공기 유동 영역) etc.
Air entrainment physical processes(공기 혼입 물리 프로세스)
Entrained air transprot(혼입 공기 수송 모델) : 혼입계수(The Entrainment rate coefficient)는 0.5가 적합 : 표면장력(The surface tension) 고려
Bulking : Variable density(가변 밀도 모델) : 유입 유체의 밀도 조정은 유체 및 공기 밀도의 조합을 설명하기 위해 자동으로 계산됩니다. 결과적으로, 체적 유량은 유체 및 혼입 된 공기 혼합물의 총 체적 유량이며, 경계(Boundary)에서 공기의 농도를 정의 할 때 사용자가 고려해야합니다.
Turbulence model(RANS, RNG etc.) : 공기 혼입(Air entrainment) 모델을 사용할 때 적절한 난류모델을 고려해야 합니다. 난류 모델에 대한 설명은 아래 링크를 참조하시길 바랍니다.
Buoyancy : Variable density + Drift-Flux(부력의 효과) : 부력(Buoyancy force) 효과를 고려하면 드리프트 플럭스 모델(Drift-Flux model)과의 상호 작용을 설명 할 수 있습니다. 이 경우, 기포는 밀도의 차이로 인해 유체 내에서 이동할 수 있으며 유체 운동에 영향을 줄 수 있습니다.
실행중인 해석의 제어 파라미터는 History probes에서 사용자가 정의한 조건에 따라, 런타임 동안에 자동으로 변경 될 수 있습니다. History probes에 의해 기록된 시뮬레이션 변수는 경계 조건, mass source 및 General Moving Object 기능을 이용하여, 시간에 따른 개체의 동작을 제어하기 위해 사용될 수있습니다. 예를 들어, 고압다이캐스팅 해석에서 게이트에 설정한 History probes에 유체가 도달하면, 그 정보를 캡처하는 데이터 출력 주파수를 증가시켜 플런저의 속도를 고속으로 자동 전환 될 수있습니다. 고압다이캐스팅 해석은 유체가 게이트에 도달 할 때 자동으로 고속 전환됩니다. 이 프로세스는 새로운 실행 시뮬레이션 제어 기능을 통해 자동으로 진행됩니다. 저속 구간에서 플런저의 움직임은 trigger 슬리브의 용융물에 혼입되는 공기의 양을 최소화하기 위해 Barkhudarov 방법 1을 사용하여 계산됩니다. 이 결과는 훨씬 더 높은 품질의 주조품이 나올수 있도록 설계하는데 도움이 될 수 있습니다. Read the development note >Read the blog post >
Batch Postprocessing & Report Generation
Batch 후처리 및 보고서 생성은 해석 결과 분석시 사용자의 해석 처리 시간을 절약하기 위해 개발되었습니다. Batch 후처리는, 해석이 완료된 후, 사용자가 애니메이션, 시나리오, 그래프, 텍스트 데이터 시리즈를 정의하여 자동으로 생성되도록 할 수 있습니다. 그래픽 요청은 백그라운드에서 FlowSight를 실행하여 처리되도록 FLOW-3D Cast에 정의되어 있습니다. 원하는 해석 결과를 생성할 수 있는 컨텍스트 파일을 사용하면 Batch 후처리 기능을 사용할 수 있습니다. Batch 후처리가 완료되면, 사용자는 쉽게 자신의 관리자, 동료, 또는 클라이언트에 보낼 수있는 HTML5 형식의 완벽한 기능을 갖춘 보고서를 만들 수 있습니다. 이미지 및 동영상도 보고서에 포함 할 수 있고, 사용자는 텍스트, 캡션, 참고 문헌의 형식을 완벽하게 제어 하고 유지할 수 있습니다. Read the blog post >
Batch Postprocessing
Automatic Report Generation
Embed Videos in Your Reports
Metal Casting Models
Squeeze Pin Model
스퀴즈 핀은 주조시 주입 공급이 어려운 영역에서, 응고하는 동안 금속 수축을 보상하기 위해 사용되는 실제의 다이 캐스팅 머신의 동작을 모델링하는 해석을 할 수 있습니다. 스퀴즈 핀은 선택된 표면에 cylinderical squeeze pin을 추가하여, STL 파일 또는 대화식으로 생성 될 수 있습니다. Read the development note >
Intensification Pressure Model
새로운 플런저 타입 형상이 추가 되었습니다. 강화된 압력 조건으로 macro-shrinkage 와 micro-porosity 제거를 지정할 수 있습니다.
Thermal Die Cycling model
다이싸이클링 (Thermal die cycling, TDC) 모델에 새로운 두 가지의 단계가 추가되었습니다. 금형이 열린 상태에서 제품이 여전히 금형 내부에 있는 ejection 단계와, 금형이 닫혔지만 사출 바로전의 preparation 단계가 추가되었습니다. 또한, 마지막 싸이클만이 아닌 모든 금형 싸이클 모두 수렴된 결과를 전달하기 위해 TDC 솔버가 성능 손실 없이 최적화 되었습니다. Read the blog post >
Valves and Vents
밸브와 밴트의 외부 압력과 온도는 이제 사용자가 다이 캐스팅 공정에서 충진중에 보다 실제적인 동작을 정의 할 수 있도록, 시간의 표 함수로서 정의 할 수있습니다. 밸브 및 벤트의 압력 및 온도는 프로세스 설계 단계에서 유용한 제품 내부에 설정된 프로브에 의해 제어 될 수 있습니다.
PQ2 Diagram
PQ2다이어그램의 사용은 사용자가 더 나은 슬리브의 플런저 실제 움직임과 유사하게 적용 할 수 있습니다. 새로운 기능은 실제 공정 변수가 아직 알려져 있지 않았을 때 다이캐스팅 설계 단계 중에 특히 유용합니다. Read the blog post >
Air entrainment 모델에 compressibility를 입력하는 새로운 옵션이 추가되었습니다. 고압 다이캐스팅의 충진 공정과 같은 경우, 공기 압축성은 유체 압력의 변화로 인한 유체의 흐름에 중요한 인자가 됩니다.
Cavitation Model
캐비테이션 모델은 유동 조건의 더 넓은 범위에 걸쳐 유체의 캐비테이션 거동을 나타내도록 개선되었습니다. 캐비테이션 생성에 대한 새로운 옵션은 경험적 관계를 기반으로, 기존의 일정한 속도로 생성되는 방식에서 보완되었습니다. 새로운 passive gas model 옵션은 open bubbles이 아닌 유체내에 cavitationg gas를 추적하여, 계산에 필요한 격자와 계산시간을 줄일 수 있습니다. Read the development note >
Two-fluid Phase Change Model
Two-fluid phase change model 은 과냉각을 포함하도록 확장되었습니다. 일정한 과냉각 온도를 정의하고 가스 온도가 응축이 일어나기 전에 포화점 이하로 내려갈 수 있게 함으로써 구현됩니다.
Simulation Results and Analysis
Simulation Results File Editor
사용자가 FLOW-3DCast v4.1 결과 파일들을 병합 및 제거 할 수 있는 편집 유틸리티
Linking flsgrf.* files
Restart 해석 결과 파일들(flsgrf.*)은 FlowSight 에서 하나의 연속적인 애니메이션 결과를 표시하기 위해 restart source 결과로 링크될 수 있습니다.
Fluid/wall Contact Time
A new spatial quantity has been added to the solution output that stores the time that metal spent in contact with each geometric component, as well as the time spent by each component with metal.
용탕이 각 geometry 컴포넌트를 접촉한 시간과 각 컴포넌트가 용탕과의 접촉 시간을 나타내는 새로운 공간적 양이 해석 아웃풋에 추가 되었습니다.
Performance and Usability
Calculators
열전달 계수, 열 침투 깊이, 밸브 손실 계수, 슬리브에 용탕량(깊이), 플런저의 속도를 계산할 수 있는 Calculators 기능이 Model Setup 창에서 바로 가능해졌습니다. 또한 유틸리티 메뉴에서도 가능합니다.
HTC Calculator for Cooling Channels
Thermal Penetration Depth Calculator
Fluid Height Calculator
Slow Shot Plunger Speed Calculator
Valve Loss Coefficient Calculator
Thermal Die Cycling
열전달 계수 데이터베이스와 각 싸이클 단계들이 입력되어있어 간편하게 다이싸이클링 해석을 하실 수 있습니다.
GMRES Pressure Solver
GMRES pressure solver의 속도가 솔버 데이터 구조의 최적화로 인해 2배까지 향상되었습니다. 이로 인해 메모리 사용량이 20% 미만으로 증가할 수 있습니다. Read the blog post >
Sampling Volumes
Sampling volume 기능은 STL로 정의할 수 있습니다. 각 sampling volume에 의해 계산된 양들의 목록은 유체의 부피, 최대/최소 온도, 파티클의 갯수와 같은 전체 해석 영역에 대해 모두 같은 양이 되도록 확장되었습니다.
FSI/TSE Model
구조분석 모델의 성능이 부분적인 coupling으로 해석 솔버의 병렬화와 최적화를 통해 향상되었습니다.
Workspaces
Workspaces 를 이전에 설치된 FLOW-3D에서 가져올 수 있습니다. Workspaces 와 사용자가 선택한 시뮬레이션들을 복사할 수 있습니다.
Expanded Simulation Pre-check
Simulation pre-check 기능은 preprocessor checks를 포함하고, 문제가 발생하는 경우 링크됩니다.
Improved Transparency
Depth-peeling 옵션은 transparent geometries 를 좀 더 잘 표현하고, v4.0보다 10배 빨라졌습니다.
Interactive Tools
Baffles, history probes, void/fluid pointers, valves, mass-momentum sources, squeeze pins에 대한 새로운 대화형 생성 기능이 추가되었습니다. 또한 probing과 clipping 도구들이 대화형으로 개선되었습니다.
General Enable/Disable
모든 objects (e.g., mesh blocks)은 활성화/비활성화 할 수 있습니다.
Estimated Remaining Simulation Time
솔버 메세지 파일에 short-print로 추정된 잔여 해석 시간이 추가 되었습니다.
Tabular Data
테이블 형식의 데이터에서 선택된 데이터를 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하여 csv파일 또는 외부 파일에 복사, 저장할 수 있습니다.
FLOW-3D의 공기 혼입 모델은 중력 주조 공정과 같은 금속 주조 시스템에서 발생하는 갇힌 공기의 양을 추정하는데 사용됩니다. 이는 단순한 물리적 메커니즘을 기반으로하므로 고압 다이 캐스팅 공정과 같은 다른 금속 주조 시스템에서 발생하는 혼입 공기의 양을 추정하는 데에도 사용할 수 있습니다. 최근 모델에 더 많은 물리적 세부 사항이 추가되어 기포 형태로 가정되는 동반 공기가 부력으로 인해 주변 액체 금속에서 상승하고 심지어 자유 표면에 도달하면 액체를 떠나는 것으로 모델링 할 수 있습니다.
고객 사례
Littler Diecast Co.
A380에 캐스팅 된 지지대. 공기 흡입에 의해 착색됩니다. Littler Diecast Co.의 예
Deco Products
Caster Wheel Leg part의 4 가지 시뮬레이션 사례. 이 부품들은 아연 합금 # 5로 만들어져 있습니다. 데코 제품의 예.
Shiloh Industries
동반 된 공기의 비율로 착색 된 전면 기어 하우징, 380 다이캐스팅 합금. Shiloh Industries의 예.
이 모델에 대한 더 자세한 정보는 Air Entrainment 의 Flow Science Report를 다운로드하십시오.
어떤 자유 표면 유동에서는 난류나 유동조건(즉, 충돌하는 제트기류 같이)에 의해 자유표면에서 공기가 혼입될 수도 있다. 이는 여수로의 유동, 병의 충진과 금속 주조시의 불순물 예측 같은 다양한 종류에 이용된다.
FLOW-3D에서는 공기의 혼입은 two-fluid model 을 이용하거나, 한가지 유체의 경우에는 공기혼입 모델을 이용하여 이루어질 수 있다. 공기혼입모델은 Model Setup–>Physics 탭에서 활성화된다. 이 모델은 균형력(중력과 표면장력)과 비균형력(난류) 사이의 평형을 이용하여 기체(공간에 의해 나타내지는)가 유체로 유입되는 비율을 추산한다. 이 모델의 주 목적은 자유표면에서의 난류에 의한 공기혼입을 계산하는 것이 주 관심사이지만, 자유표면과 충돌하는 층류 제트에 의한 공기혼입을 다룰 수 있는 논리도 있으므로 난류와 층류 둘 다에 대해 다 적용될 수 있다. 난류를 모델링하는 경우는Two-equation (k − ε), RNG 또는 Two-equation (k − ω)가 추천된다. 이 모델들은Physics →Viscosity and Turbulence 에서 활성화되며, 난류섹션에서 더 자세히 기술되어 있다.
공기혼입모델 사용시 Entrainment rate coefficient(유입 비율 계수)는 양수로 정의되어야 하고, default값은 0.5이며 대부분의 경우 초기(특정한 값을 알지 못할 경우)값으로 적합하다. 유체의 표면장력계수 또한 유입 공기량을 정의하는 힘의 평형에 미치는 표면장력을 포함하기 위해 정의될 수 있다. 이는 표면장력 모델을 활성화 시키지는 않는다.
이 기본 유형에서 이 모델은 유동에 영향을 미치지 않는다는 점에서 주 유동에 수동적으로 작동한다. 이는 공기혼입이 상대적으로 작을 때(<10%) 충분하다. 그렇지 않을 경우에는 유동이 공기혼입의 영향을 받을 수 도 있다. 이 효과는Activate bulking 와 Activate buoyancy options을 선택하고 관련 변수들을 정의함으로써 포함될 수 있다. Activate bulking 옵션은Density evaluation모델이 공기혼입으로 인한 불균형 밀도를 고려할 수 있게 해 준다. (밀도 변화 유동 참조). 이 경우 모델 설정창에서 for Density of phase #2에 대한 값들을 넣어주어야 한다.
Activate buoyancy 옵션은 Drift-flux모델이 두 상간의 상호작용을 고려하는 것을 가능하게 해준다. 이를 위해서는 Activate bulking 옵션이 이미 활성화되어 있어야 한다. 이 경우 공기버블은 밀도의 차이로 인해 유체 안에서 움직일 수 있고 유동에 영향을 미친다. Drift Flux에서 이 모델에 대한 상세한 설명을 참조하라. 만약에Allow gas to escape at free surface 항목이 체크되면 Escape of Gas through a Free Surface에서 기술된 것과 같이 유입된 공기가 기포로 들어갈 수가 있다.
다이캐스팅 해석과 같은 높은 압력이 적용될 때 많은 변화를 고려할 수 있는 특별 공기혼입 모델이 있다. 이는 위에서 기술한 수동모델과 유사하나 이는 커다란 갇혀 있는(단열) 버블들로부터 혼입된 공기의 손실을 구현할 수 있으므로 전적으로 수동모델은 아니다. 더구나 혼입된 공기는 이상 기체 방정식을 이용하여 기체의 질량으로 기록이 된다. 그리고 그에 상응하는 혼입공기의 체적은 그 위치에서의 온도와 압력에 대한 같은 기체 방정식을 이용하여 계산되므로 주조시뮬레이션의 마지막 단계에 높은 압력이 가해지면 커다란 압축 때문에 혼입가스의 체적은 작아진다. 이 모델은 모델 설정창에서Activate Pressure Dependence option을 선택함으로써 활성화된다. 이 옵션이 선택되면 특정 기체상수(Air gas constant)를 지정해야 하고 온도가 계산되지 않으면 개략적 용융 금속 온도가 추가로 기체 상태방정식(Reference Temperature기준온도)를 위해 필요하게 된다. 압력과 온도는 기체 상태방정식 사용을 위해 절대온도로 지정되어야 한다.
공기혼입모델은Vol. fraction of entrained air(혼입 공기 체적율)의 양을 계산하고 저장하는데, 이는 공간과 history plots의 후처리에서 가능하다.
Note: 압력에 따라 변하는 옵션으로 기준 온도는 국부적인 유체온도로 지정되는데, 그 이유는 기체온도가 그 위치 유체온도에 의해 영향을 받기 때문이다.
Overview
In free-surface flows the turbulence in the liquid may be sufficient to disturb the surface to the point of entraining air into the flow. This process is important, for example, in water treatment where air is needed to sustain microorganisms for water purification and in rivers and streams for sustaining a healthy fish population. Air entrainment is typically engineered into spillways downstream of hydropower plants to reduce the possibility of cavitation damage at the base of the spillway. Other situations where air entrainment is undesirable are in the sprue and runner systems used by metal casters, and in the filling of liquid containers used for consumer products.
The importance of being able to predict the amount and distribution of entrained air at a free liquid surface has led to the development of a unique model that can be easily inserted into FLOW-3D® as a user customization. The model has two options. One option, to be used when the volume fraction of entrained air is relatively low, uses a scalar variable to record the air volume fraction. This model is passive in that it does not alter the dynamics of the flow.
A second air-entrainment model, option two, is based on a variable density formulation. This model includes the “bulking” of fluid volume by the addition of air and the buoyancy effects associated with entrained air. However, this dynamically coupled model cannot be used in connection with heat transport and natural (thermal) convection.
In both model options the same basic entrainment process is used that is based on a competition between the stabilizing forces of gravity and surface tension and the destabilizing effects of surface turbulence. The model is described in the next section. Because turbulence is the main cause of entrainment, a turbulence-transport model must be used in connection with the air-entrainment model (i.e., ifvis=3 or 4). It is recommended that the RNG version of the more traditional k-epsilon turbulence model be employed. All the validation tests reported in this Technical Note were performed using the RNG turbulence model.
FLOW-3D 는 고도의 정확성이 필요한 항공, 자동차, 수자원 및 환경, 금속 산업분야의 세계적인 선진 기업에서 사용됩니다.
FLOW-3D의 광범위한 다중 물리 기능(multiphysics )은 자유 표면 흐름, 표면 장력, 열전달, 난류, 움직이는 물체, 단순 변형 고체, 전기 기계, 캐비테이션, 탄/소성, 점성, 가소성, 입자, 고체 연료, 연소 및 위상 변화를 포함합니다.
이러한 모델은 FLOW-3D를 사용하는 사용자들이 기술 및 과학의 광범위한 문제를 해결하도록 설계를 최적화하고 복잡한 프로세스 흐름에 대한 통찰력을 얻을 수 있도록 합니다.
아래는 코팅 참고 문헌의 기술 문서 모음입니다. 이 모든 논문은 FLOW-3D 결과를 포함하고 있습니다. FLOW-3D를 사용하여 코팅 공정을 성공적으로 시뮬레이션 하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오.
Coating Bibliography
Below is a collection of technical papers in our Coating Bibliography. All of these papers feature FLOW-3D results. Learn more about how FLOW-3D can be used to successfully simulate coating processes.
50-19 Peng Yi, Delong Jia, Xianghua Zhan, Pengun Xu, and Javad Mostaghimi, Coating solidification mechanism during plasma-sprayed filling the laser textured grooves, International Journal of Heat and Mass Transfer, Vol. 142, 2019. doi:10.1016/j.ijheatmasstransfer.2019.118451
01-19 Jelena Dinic and Vivek Sharma, Computational analysis of self-similar capillary-driven thinning and pinch-off dynamics during dripping using the volume-of-fluid method, Physics of Fluids, Vol. 31, 2019. doi: 10.1063/1.5061715
85-18 Zia Jang, Oliver Litfin and Antonio Delgado, A semi-analytical approach for prediction of volume flow rate in nip-fed reverse roll coating process, Proceedings in Applied Mathematics and Mechanics, Vol. 18, no. 1, Special Issue: 89th Annual Meeting of the International Association of Applied Mathematics and Mechanics, 2018. doi: 10.1002/pamm.201800317
61-09 Yi-Rong Chang, Chi-Feng Lin and Ta-Jo Liu, Start-up of slot die coating, Polymer Engineering and Science, Vol. 49, pp. 1158-1167, 2009. doi:10.1002/pen.21360
26-05 Ivosevic, M., Cairncross, R. A., Knight, R., Impact Modeling of Thermally Sprayed Polymer Particles, Proc. International Thermal Spray Conference [ITSC-2005], Eds., DVS/IIW/ASM-TSS, Basel, Switzerland, May 2005.
1-05 C.W. Hirt, Electro-Hydrodynamics of Semi-Conductive Fluids: With Application to Electro-Spraying, Flow Science Technical Note #70, FSI-05-TN70
38-04 K.H. Ho and Y.Y. Zhao, Modelling thermal development of liquid metal flow on rotating disc in centrifugal atomisation, Materials Science and Engineering, A365, pp. 336-340, 2004. doi:10.1016/j.msea.2003.09.044
30-04 M. Ivosevic, R.A. Cairncross, and R. Knight, Impact Modeling of HVOF Sprayed Polymer Particles, Presented at the 12th International Coating Science and Technology Symposium, Rochester, New York, September 23-25, 2004
29-04 J.M. Brethour and C.W. Hirt, Stains Arising from Dried Liquid Drops, Presented at the 12th International Coating Science and Technology Symposium, Rochester, New York, September 23-25, 2004
26-00 Ronald H. Miller and Gary S. Strumolo, A Self-Consistent Transient Paint Simulation, Proceedings of IMEC2000: 2000 ASME International Mechanical Engineering Congress and Exposition, November 2000, Orlando, Florida
7-98 J. E. Richardson and Y. Becker, Three-Dimensional Simulation of Slot Coating Edge Effects, Flow Science Inc, and Polaroid Corporation, presented at the 9th International Coating Science and Technology Symposium, Newark, DE, May 18-20, 1998
6-98 C. W. Hirt and E. Choinski, Simulation of the Wet-Start Process in Slot Coating, Flow Science Inc, and Polaroid Corporation, presented at the 9th International Coating Science and Technology Symposium, Newark, DE, May 18-20, 1998
2-96 C. W. Hirt, K. S. Chen, Simulation of Slide-Coating Flows Using a Fixed Grid and a Volume-of-Fluid Front-Tracking Technique, presented a the 8th International Coating Process Science & Technology Symposium, February 25-29, 1996, New Orleans, LA
유체 흐름 문제는 복잡한 기하학적 구조의 자유 표면과 관련되는 경우가 많으며 대부분 매우 일시적입니다. 수력학의 예로는 배수로, 강, 교각 주변, 홍수 범람, 수문, 잠금 장치 및 다수의 기타 구조물의 흐름이 있습니다. 이러한 유형의 흐름을 계산적으로 모델링 하는 능력은 이러한 계산이 정확하고 합리적인 계산 자원으로 수행될 수 있다면 매력적입니다. 유용하게 사용하려면 시뮬레이션은 물리적 모델을 사용하는 것보다 훨씬 빠르고 저렴해야 합니다.
Fluid flow problems often involve free surfaces in complex geometry and in many cases are highly transient. Examples in hydraulics are flows over spillways, in rivers, around bridge pilings, flood overflows, flows in sluices, locks, and a host of other structures. A capability to computationally model these types of flows is attractive if such computations can be done accurately and with reasonable computational resources. To be useful, simulations should be much faster and less expensive than using physical models.
많은 컴퓨터 프로그램은 유체의 역학을 설명하는 편미분 방정식을 풀 수 있습니다. 시뮬레이션에 자유 표면을 포함 할 수있는 프로그램은 많지 않습니다. 그 이유는 Free Surface 경계 문제로 잘 알려진 수학적인 문제입니다. 자유 경계 문제는 다루기 어려운 표면이 이동함에 따라 계산 영역이 변화하는 한편, 그 표면 이동 자체가 계산에 의해 결정된다는 점에 있습니다. 계산 영역의 변화는 그 크기와 모양의 변화뿐만 아니라, 경우에 따라서는 영역의 결합과 분리(즉, 자유 표면의 발생과 소멸)을 포함합니다.
Many computer programs can solve the partial differential equations describing the dynamics of fluids. Not many programs are capable of including free surfaces in their simulations. The difficulty is a classical mathematical one often referred to as the free-boundary problem. A free boundary poses the difficulty that on the one hand the solution region changes when its surface moves, and on the other hand, the motion of the surface is in turn determined by the solution. Changes in the solution region include not only changes in size and shape, but in some cases, may also include the coalescence and break up of regions (i.e., the loss and gain of free surfaces).
이 책에서는 모든 자유 표면을 고려한 유체흐름 현상을 수치 해석용으로 모델링하는 방법에 대해 설명합니다. 이 기술은 VOF (Volume-of-Fluid) 법에 근거한 것으로, 특히 자유 표면 흐름에 적합한 다양한 기능을 제공합니다. 이 책에서는 VOF 법이 자유 표면과 그 발생과 소멸을 해석하는데 가장 자연스럽고 매우 효율적인 방법을 제시합니다.
In this note a computational modeling technique for fluid flows with arbitrary free surfaces is discussed. The technique is based on the Volume-of-Fluid (VOF) technique. This technique has many unique properties that make it especially applicable to flows having free surfaces. The goal of this discussion is to show why the VOF approach offers a natural way to capture free surfaces and their evolution with great efficiency.
VOF 법의 특징을 잘 보여주기 위해 간단하지만 매우 중요한 유동 현상에 관한 문제를 다룹니다. 여기에서는 계단 낙차형상의 낙하류를 예로 들어 있습니다. 개념적으로 간단한 흐름인 동시에 결과의 타당성을 확인하기위한 좋은 실험 데이터도 제공되어 있습니다 (N. Rajaratnam and MR Chamani “Energy Loss at Drops”J. Hydraulic Res. Vol. 33 p.373,1995 참조).
A good recommendation for the VOF method is to demonstrate its capabilities on a simple hydraulic flow problem, one that is far from trivial. The example selected is of flow over a step. This flow has conceptual simplicity and good experimental data available for validation (see N. Rajaratnam and M.R. Chamani, “Energy Loss at Drops,” J. Hydraulic Res. Vol. 33, p.373, 1995).
Prototype Hydraulic Flow with Free Surfaces
그림 1a는 정상 상태에 도달 한 후 흐름의 문제를 보여줍니다. 계단 낙차형상 상부로부터의 월류(액체 또는 스냅 시트)에는 상하 모두의 자유 표면이 있습니다. 월류의 아래쪽에는 월류와 계단 가공면 사이에 웅덩이가 형성되어 있으며, 하류에서는 액체는 평평한 정상 표면에서 오른쪽으로 흐르고 있습니다. 엄밀히 말하면, 웅덩이 영역의 흐름 상태는 정상입니다. 이것은 충돌하는 액체에 의해 풀에 난류 혼합이 발생하고 있기 때문입니다. 그러나 평균적인 구성이 존재하고 그것은 실험에서도 보고됩니다.
Figure 1a shows the flow problem after it has reached a steady-state condition. The overflow (sheet of liquid or nappe) leaving the top of the step has both an upper and lower free surface. At the bottom of the overflow a pool has formed between the overflow and the face of the step, while downstream, liquid is flowing to the right with a flat, steady surface. Strictly speaking, the flow conditions in the pool region are not steady because turbulent mixing is generated in the pool by the impinging fluid. There is, however, an average configuration and that is what is reported in the experiments.
실용적인 목적 유동 흐름은 항상 2 차원입니다. 즉, 그림 1a에서 수직 방향에서는 큰 변화는 없습니다. 현실에서는 웅덩이 위쪽으로 공간을 만들기 위해서는 대기에 여유공간이 필요하고, 그게 없으면 닫힐 것입니다.
For all practical purposes the flow is two-dimensional, that is, it does not have any significant variation in the direction normal to the illustration in Fig. 1a. In actuality, to have an air space above the pool there must be some opening to the atmosphere otherwise it would close up.
계단 낙차형상 상단의 유속은 중요합니다. 즉, 이것은 표면파와 같거나 그 이상의 속도이기 때문에 하류에서의 교란이 영역을 관통하고 상류 흐름 (계단 낙차형상의 왼쪽)에 영향을 줄 수 없습니다. 따라서 이 영역에서의 흐름은 예외적으로 원활하고 정상입니다.
The flow speed at the top of the step is critical, that is, it has a speed equal to or greater than the speed of surface waves, so that no disturbances from downstream can penetrate through this region to affect flow upstream (to the left of the step), which is why the flow is exceptionally smooth and steady in that region.
이 문제는 수치 시뮬레이션과 비교할 수 있는 기하 형상 기능이 많이 있습니다. 예를 들어, 계단 낙차형상의 전후 흐름의 높이, 월류가 바닥에 충돌 할 때의 각도, 월류 아래에 형성되는 웅덩이의 깊이 등입니다. 또한 실용화를 위한 중요한 비교 항목으로는, 계단 낙차형상을 통해 떨어지는 낙하 류에 의해 손실되는 에너지의 양 (운동 에너지와 위치 에너지의 합)가 있습니다.
There are many geometric features in this problem that can be compared with a numerical simulation; such as flow heights before and after the step, the angle of the overflow stream when it strikes the bottom and the depth of the pool formed under the overflow. Additionally, an important comparison for practical applications is the amount of energy (i.e., kinetic plus potential) lost by the flow in passing over the step.
Simulation of Prototype Problem
그림 1a는 시뮬레이션의 결과입니다. 이 예에서는 실험에 사용된 모든 기하 형상 및 물질의 특성이 시뮬레이션에 사용되었습니다. 실험실 테스트에서 사용한 계단 낙차형상의 높이가 62cm에서 액체는 보통의 물 (밀도 = 1.0gm / cc 어떻게 점성 = 0.01dynes / cm)입니다. 계산 영역에 들어가는 물의 깊이는 15.5cm에서 속도가 임계에 가까운 123.0cm/s 였습니다. 물론, 중력은 수직 방향으로 크기는 g = -980cm / s^2입니다.
Figure 1a is from a simulation. For this example all of the geometric and material properties used in the experiments were used in the simulation. The height of the step used in the laboratory test is 62cm and the fluid is ordinary water (density=1.0 gm/cc and dynamic viscosity=0.01dynes/cm). The depth of water entering the computational region was 15.5cm and was given a near critical velocity of 123.0cm/s. Of course, gravity was in the vertical direction with magnitude g=-980cm/s^2.
Figure 1a. Simulation of flow over a step.
Figure 1b. Grid used in simulation.
월류 왼쪽에 있는 웅덩이에 난류가 발생 할 것으로 예상 되었기 때문에, 시뮬레이션에서는 난류 모델 (the Renormalization Group, 즉 RNG 모델)을 사용했습니다. 그 후, 난류 모델을 사용하지 않고 한 시뮬레이션에서도 비슷한 결과를 얻을 수 있었지만, 이것은 그다지 놀라운 일이 아닙니다. 흐름의 중요한 요소의 대부분은 매끄러운 (즉 난류가 아닌) 유입, 유출, 월류 때문입니다.
Because some turbulence was expected to develop in the pool to the left of the overflow, a turbulence model (the Renormalization Group or RNG model) was used in the simulation. Subsequent simulations without a turbulence model produced very similar results, which is not too surprising since most of the important elements of the flow are smooth (i.e., non-turbulent) inflow, overflow and outflow streams.
그림 1b 시뮬레이션 영역은 폭 170cm, 높이 100cm에 가로 80 개, 세로 60 개, 총 4800 개의 셀로 구성되는 같은 크기의 사각형 셀의 격자로 세분화되어 있습니다. 이 격자는 유체 역학의 지배 미분 방정식 (나비에 – 스토크스 방정식)의 유한 차분 근사의 기초로 사용됩니다. 격자 셀의 수와 크기는 흐름 속에서 예측되는 최소의 특성을 파악하는 목적으로 선택되었습니다. 결과를보고 어떤 조정이 필요하다고 생각되는 경우는 숫자를 쉽게 늘리거나 줄일 수 있습니다. 사실, 해상도를 바꾸어 시뮬레이션을 반복하여 계산이 그러한 변화에 영향을 많이 들어 있지 않은지 확인하는 것이 좋습니다.
The simulation region shown in Fig. 1b is 170cm wide and 100cm high and has been subdivided into a grid of equal sized rectangular cells consisting of 80 cells in the horizontal direction and 60 cells in the vertical direction, for a total of 4800 cells. This grid is used as the basis for finite-difference approximations of the governing differential equations of fluid dynamics (the Navier-Stokes equations). The number and size of the grid cells was chosen with the goal of capturing the smallest expected features of the flow. The number can be easily increased or decreased if the results seem to warrant some adjustment. In fact, it is often a good idea to repeat a simulation with a change of resolution to make sure that the solution is not too sensitive to such changes.
왼쪽의 경계는 지정된 속도 경계입니다 (유체의 높이도 지정). 오른쪽의 경계는 유출 경계에서 모든 유량이 경계에 수직 제로 기울기이며, 균일 한 유출이 촉진됩니다. 상하 경계는 단단한 벽으로 세 번째 방향의 경계는 대칭면 (점성 저항 제로의 벽)으로 처리되었습니다. 계단 낙차형상의 표면도 자유-미끄럼(free slip) 경계로 처리되었습니다.
The left boundary was a specified velocity boundary (also with a specified fluid height). The right boundary was an outflow boundary where all flow quantities have a zero gradient normal to the boundary to encourage a uniform outflow. The top and bottom boundaries are rigid walls, while in the third direction the boundaries were treated as planes of symmetry (i.e., walls with zero viscous drag). The surface of the step was also treated as a free-slip boundary.
초기 조건은 예측되는 흐름의 배열을 대략적으로 근사하도록 설정할 수 있었지만, 흐름의 구성은 계산하고 싶은 것 중 하나이기 때문에 유체가 어떻게 분포되는지를 모르는 경우에는 간단한 방법이 필요합니다. 이 예제에서는 비정상 흐름 시뮬레이터를 사용했기 때문에 그림 1a의 계단 낙차형상에 유체의 블록만 있고 왼쪽 경계의 같은 수평 속도와 높이가 할당된 간단한 초기 조건을 정의할 수 있습니다. 시뮬레이션은 이후 정상 흐름으로 발전하고 있지만, 이것은 약 8.0 초 후에 발생합니다. 시뮬레이션은 정상 상태에 도달 한 것을 보장하기 위해, 10.0 초의 시간까지 실행되었습니다. 그림 2는 중간 시간을 두 보여줍니다. 도 2b는 0.2 초, 그림 2c는 0.5 초 시점에서 그림 2d는 마지막 10.0 초 시점을 보여줍니다.
Initial conditions could have been set to roughly approximate the expected flow arrangement, but since the flow configuration is one of the things that one would like to compute, especially for situations where one doesn’t know what the distribution of fluid is likely to be, a simpler approach is needed. Because a transient flow simulator was used for this example a simple initial condition could be defined that consisted of just a block of fluid on top of the step, Fig. 1a with the same horizontal velocity and height assigned to the left boundary. The simulation then followed the development of the steady flow, which occurs after about 8.0s. The simulation was run out to a time of 10.0s to assure that steady conditions had been reached. Figure 2 shows two intermediate times; 2.b at 0.2s and 2.c at 0.5s plus the final time in 2.d at 10.0s.
Figures 2a-2d. Simulation times of 0.0, 0.2, 0.5 and 10.0s.
처음에는 단일 결합하고 있는 자유 표면이었던 것이 액체가 바닥에 충돌한 후 2 개의 독립적인 자유 표면 (상하 스냅 표면)으로 변화하는 것에 주목하십시오. 아래 경계의 충격점의 좌우로 흐름이 분리되도 문제는 없습니다. 이에 대해서는 다음 섹션에서 자세히 설명합니다.
It should be noted that what starts as a single, connected free surface changes to two independent free surfaces (upper and lower nappe surfaces) after the fluid strikes the bottom. No difficulties are experienced with this separation of the flow into portions flowing to the left and right of the impact point on the bottom boundary. This will be discussed at further length in the next section.
실험과 시뮬레이션의 비교는 다음 표와 같으며 매우 잘 일치하고 있습니다.
Comparisons between experiment and simulation are given in the following table and are in excellent agreement.
Comparison Table
Experimental Results
Simulation Results
Outflow Height/Step Height
0.094
0.094
Pool Height/Step Height
0.41
0.41
Angle of Nappe at Bottom
57°
59°
Energy Loss/Initial Energy
0.29
0.296
이러한 결과를 고려하면이 같은 정밀도를 달성하려면 상당한 계산시간이 필요할 것으로 생각될지도 모릅니다. 그러나 실제로는 Pentium 4, 3.20GHz의 데스크톱 컴퓨터의 총 CPU 시간은 단 88 초였습니다. 계산시간이 너무 짧은 것은 설명이 필요하며, 이것은 다음 섹션의 목적입니다.
In view of these results it might be expected that a considerable amount of computational time would be required to achieve such accuracy. In fact, the total cpu time on a desktop Pentium 4, 3.20GHz computer was only 88s. Such a short computational time requires explanation and that is the purpose of the following sections.
Figures 2a-2d. Simulation times of 0.0, 0.2, 0.5 and 10.0s.
Why the VOF Technique Works Well / VOF 법이 적합한 이유
VOF 법의 구조와 그것이 매우 효율적인 방법인 이유를 이해하기 위해 다양한 계산법 중에서도 특히 VOF 법에 대한 몇 가지 기본 개념을 나타냅니다.
There are a few general concepts about computational methods and the VOF technique in particular that can be used to gain an understanding of how and why VOF works so efficiently.
Basic Theory
모든 수치해석 방법에서 흐름의 문제를 단순하게 산술 계산하도록 유한의 수치 세트로 단순화해야합니다. 연속 유체를 이산화된 수치 세트에 근사하기 위해서 일반적으로 사용되는 것이 유체가 차지하는 공간을 격자로 분할하는 방법입니다. 이 격자는 일반적으로 다수의 작은 직사각형의 블록(요소)로 구성됩니다. 이러한 각 요소에 대해 평균화 처리를 실시함으로써 그 요소의 유체의 압력, 밀도, 속도 및 온도의 대표 값을 얻을 수 있습니다.
All numerical methods must use some simplification to reduce a fluid flow problem to a finite set of numerical values that can then be manipulated using elementary arithmetical operations. A typical procedure for approximating a continuous fluid by a discrete set of numerical values is to subdivide the space occupied by the fluid into a grid consisting of a set of small, often rectangular “bricks.” Within each element an averaging process is applied to obtain representative element values for the fluid’s pressure, density, velocity and temperature.
간단한 수식을 사용해, 어느 시간에 걸친 각 요소 값과 인접한 요소의 상호 작용을 근사할 수 있습니다. 예를 들어, 요소의 밀도는 그 요소와 인접 요소 사이에서 (질량 보존에 의한) 질량 유량이 교환된 경우에만 변경됩니다. 요소 사이에서 질량이 교환되는 물질의 속도는 운동량 보존 법칙에 의해 계산되며 일반적으로 나비에-스토크스 방정식으로 표현됩니다. 나비에-스토크스 방정식은 인접한 요소 사이에 작용하는 압력과 점성 응력을 이용하여 요소에서 변화하는 유체 속도를 근사합니다.
Simple equations can be devised to approximate how each element’s values interact with neighboring elements over time. For instance, the density of an element can only change when there is a net flow of mass exchanged between an element and its neighbors (i.e., conservation of mass). The material velocity that carries mass between elements is computed from the conservation of momentum principal, usually expressed in the form of the Navier-Stokes equations, which uses the pressures and viscous stresses acting between neighboring elements to approximate the changing fluid velocities in the elements.
이러한 요소와 인접 요소 사이의 상호 작용에 따른 아이디어는 편미분 방정식 근방의 양의 변화에 의해 생기는 작은 변화의 효과를 평가하는 것과 본질적으로 동일합니다. 공학계의 교과서에서 파생된 작은 컨트롤 볼륨을 사용하여 그 크기를 무한대까지 작게 한 근사치의 극한으로 편미분 방정식이 유도됩니다. 수치 시뮬레이션에서도 같은 방식을 취하고 있지만, 요소 수가 너무 많으면 추적이 어렵게 되어 컨트롤 볼륨의 크기를 최대한 작게 만들 수 없습니다. 실제 시뮬레이션 현상을 해결하는데 충분하고 계산 시간을 최소한으로 억제 할 수 있는 요소수를 설정하는 것이 목표입니다.
This idea of an element interacting with its neighbors is essentially what is meant by a partial differential equation; that is, evaluating the effects of small changes caused by the variation in quantities nearby. Partial differential equations are typically derived in engineering text books as the limit of approximations made with small control volumes whose sizes are then reduced to infinitesimal values. In a numerical simulation the same thing is done except that the control volume sizes cannot be taken to the limit because that would require too many elements to keep track of. In practice, the goal is to use enough elements to resolve the phenomena of interest, and no more, so that computing times are kept to a minimum.
요소에 사용되는 연산은 기본적으로 더하기, 빼기, 곱하기 및 나누기만 포함된 간단한 것입니다. 예를 들어, 요소의 질량의 변화는 일정한 시간 간격에 걸쳐 요소의 측면에서 유입 및 유출된 질량의 가산 및 감산에서 구할 수 있습니다. 그러나 시뮬레이션에서는 이러한 연산을 수천, 때로는 수백만 요소에 대해 매우 짧은 시간 간격에 대해 반복 계산해야합니다. 따라서 이러한 반복 계산의 고속 처리는 컴퓨터가 적합합니다.
Arithmetical operations associated with an element generally involve only simple addition, subtraction, multiplication and division. For instance, the change of mass in an element involves the addition and subtraction of mass entering and leaving through the faces of the element over a fixed interval of time. A simulation requires that these operations be done for thousands or even millions of elements as well as repeated for many small time intervals. Computers are ideal for performing these types of repetitive operations very rapidly.
자유 표면을 수반하는 유체 운동의 시뮬레이션에서는 형상이 변화하는 계산 영역을 다루어야합니다. 이 복잡성에 대응할 수있는 분석 방법이 아래에서 설명하는 VOF 법입니다.
Simulating fluid motion with free surfaces introduces the complexity of having to deal with solution regions whose shapes are changing. A convenient way to deal with this is to use the Volume of Fluid (VOF) technique described next.
The VOF Concept
VOF 법은 각 격자 셀의 체적 중 액체가 차지하는 비율, 즉 체적 점유율을 기록한다는 생각에 근거합니다. 일반적으로 부피 점유율은 F로 표시됩니다. F는 부피 점유율이기 때문에 값이 취할 수있는 범위는 0.0 ~ 1.0입니다.
The VOF technique is based on the idea of recording in each grid cell the fractional portion of the cell volume that is occupied by liquid. Typically the fractional volume is represented by the quantity F. Because it is a fractional volume, F must have a value between 0.0 and 1.0.
액체 내부의 영역에서는 F 값은 1.0이 액체의 외부, 즉 (공기 등) 기체 영역에서 F 값은 0입니다. F 값이 0.0과 1.0 사이에서 변화하는 장소가 자유 표면이 존재하는 위치입니다. 즉 0.0보다 크고 1.0보다 작은 F 값을 가지는 요소는 반드시 표면을 가지고 있습니다.
In interior regions of liquid the value of F would be 1.0, while outside of the liquid, in regions of gas (air for example), the value of F is zero. The location of a free surface is where F changes from 0.0 to 1.0. Thus, any element having an F value lying between 0.0 and 1.0 must contain a surface.
여기서 유의해야 할 것은 VOF 법에서 자유 표면을 직접적으로 정의하는 것이 아니라 벌크 유체의 위치를 정의한다는 점입니다. 이렇게하면 계산상의 어려움을 초래하지 않고 유체 영역을 결합 또는 분할 할 수 있습니다. 자유 표면은 단순히 유체의 체적 점유율이 1.0과 0.0 사이에서 변화하는 장소로 정의됩니다. 이것은 자유 표면을 수반하는 거의 모든 문제에 적용 할 수 VOF 법의 뛰어난 특징이기도합니다.
It is important to emphasize that the VOF technique does not directly define a free surface, but rather defines the location of bulk fluid. It is for this reason that fluid regions can coalesce or break up without causing computational difficulties. Free surfaces are simply a consequence of where the fluid volume fraction passes from 1.0 to 0.0. This is a very desirable feature that makes the VOF technique applicable to just about any kind of free surface problem.
또한 격자의 각 요소에 단일 수치 (F)를 할당하여 유체의 위치를 기록 할 수 있는 점도 VOF 법의 중요한 특징입니다. 이것은 평균값을 기준으로 압력과 속도 등 다른 모든 유체 물성의 기록과 완전히 일치합니다.
Another important feature of the VOF technique is that it records the location of fluid by assigning a single numerical value (F) to each grid element. This is completely consistent with the recording of all other fluid properties in an element such as pressure and velocity components by their average values.
Some Details of the VOF Technique
Figure 3. Surface in 1D column of elements.
정확도를 위해 요소 내에 자유 표면을 배치하는 방법을 갖는 것이 바람직합니다. 인접 요소의 F 값을 고려하면 이를 쉽게 할 수 있습니다. 예를 들어, 열의 일부에 액체가 충전되어있는 1 차원 요소를 상상하십시오 (그림 3). 액체의 표면은 열 중앙 영역의 요소에 있습니다. 이것을 표면 요소라고합니다. 여기에서는 표면 요소를 제외하고 F 값은 0.0 또는 1.0이어야한다고 가정하고 있기 때문에 이를 사용하여 표면의 정확한 위치를 파악할 수 있습니다. 우선, 표면이 표면 또는 바닥을 확인하는 테스트를 실시합니다. 표면요소에 대해 액체가 없을 경우에는 표면으로 간주합니다. 위의 요소에 액체가 들어있는 경우는 물론, 그 표면은 바닥입니다. 윗면에 관해서는 정확한 위치는 표면 요소의 아래쪽에서 위쪽으로 요소의 세로 크기를 F 배 한 거리에있는로 계산합니다. 바닥도 마찬가지로 표면 요소의 상단에서 아래로, 요소의 세로 크기를 F 배 한 거리에 있습니다. 이 방법에 의한 요소의 표면 위치의 특정은 요소 내의 액체의 부피 점유율로 F를 정의한 후에 합니다.
For accuracy purposes it is desirable to have a way to locate a free surface within an element. Considering the F values in neighboring elements can easily do this. For example, imagine a one-dimensional column of elements in which a portion of the column is filled with liquid, Fig. 3. The liquid surface is in an element in the central region of the column, which will be referred to as the surface element. Because we assume the values of F must be either 0.0 or 1.0, except in the surface element, we can use this to locate the exact position of the surface. First a test is made to see if the surface is a top or bottom surface. If the element above the surface element is empty of liquid, the surface must be a top surface. It the element above is full of liquid then, of course, the surface is a bottom surface. For a top surface we compute its exact location as lying above the bottom edge of the surface element by a distance equal to F times the vertical size of the element. A bottom surface is similarly located a distance equal to F times the vertical size of the element below the top edge of the surface element. Locating the surface within an element in this way follows from the definition of F as a fractional volume of liquid in the element.
1 차원 열의 표면 위치 계산은 간단하고 정확하며 계산이 거의 필요없습니다. 그러나 2 차원 및 3 차원의 경우 하나의 표면 셀에 연속적인 표면 방향이 존재할 가능성이 있기 때문에 위치 계산은 조금 복잡해집니다. 그럼에도 불구하고 이를 취급하는 것은 어렵지 않습니다. 그림 4의 이차원의 예는 표면의 위치를 계산할 뿐만 아니라 경사와 곡률도 이해할 수 있는 쉬운 방법을 보여줍니다.
Calculating surface locations in one-dimensional columns is simple, accurate and requires very little arithmetic. In two and three dimensional situations, however, computing a location is a little more complicated because there is a continuous range of surface orientations possible within a surface cell. Nevertheless, dealing with this is not difficult. A two-dimensional example, Fig. 4, will illustrate a simple way to not only compute the location of the surface, but also to get a good idea of its slope and curvature.
Figure 4. Surface in 2D grid of elements.
1 차원의 경우처럼 먼저 인근 요소를 테스트하여 표면의 대략적인 방향을 찾아야합니다. 그림 4는 바깥 쪽의 법선이 상승 방향에 가장 가깝게 됩니다. 이것은 그 방향 밖의 값의 차이가 다른 방향보다 크기 때문입니다. 그럼 거의 수직으로 있는 요소 열에서 표면의 국소적인 높이가 계산됩니다. 그림 4의 2 차원의 경우에는 이러한 높이가 화살표로 표시되어 있습니다. 마지막으로, 표면 요소를 포함하는 컬럼의 높이에 따라 그 요소의 표면의 위치를 확인합니다. 다른 2 개의 높이를 사용하면 국소적인 표면 경사와 표면 곡률을 계산할 수 있습니다.
As in the one-dimensional case, it is first necessary to find the approximate orientation of the surface by testing the neighboring elements. In Fig. 4 the outward normal would be closest to the upward direction because the difference in neighboring values in that direction is larger than in any other direction. Next, local heights of the surface are computed in element columns that lie in the approximate normal direction. For the two-dimensional case in Fig. 4 these heights are indicated by arrows. Finally, the height in the column containing the surface element gives the location of the surface in that element, while the other two heights can be used to compute the local surface slope and surface curvature.
3 차원에서도 동일한 절차를 사용하지만, 표면 요소의 주위에 있는 9개의 열에 대해 열 높이를 요구해야합니다. 필요한 계산은 조금 더 걸리지만, 주된 내용은 열의 간단한 덧셈과 경사와 곡률을 추구하는 열의 높이의 합과 차이가 있습니다. 이 토론을 토대로, 이제 자유 표면을 정의하는 데 필요한 모든 정보를 빠르고 쉽게 평가하기 위해 부분 유체 체적을 사용하는 방법을 알아야합니다.
In three-dimensions the same procedure is used although column heights must be evaluated for nine columns around the surface element. Although a little more computation is needed, it consists primarily of simple summations in the columns and then sums and differences of column heights for evaluating the slope and curvature. Based on this discussion, the reader should now see how the fractional fluid volume can be used to quickly and easily evaluate all the information needed to define free surfaces.
다루어야 할 문제가 앞으로 2 개 남아 있습니다. 하나는 그림 1 및 2와 같은 시뮬레이션은 유체가 존재하는 영역에는 유체 역학만으로 해결합니다. 이것은 VOF 법의 계산 효율이 높은 또 하나의 이유입니다. 계단 형상의 낙하류의 문제로 유체가 차지하는 영역은 계산 격자의 오픈 공간의 절반 이하입니다. 액체를 둘러싼 기체의 흐름을 계산할 필요가 있다면 필요한 계산 시간이 크게 늘어납니다. 그러나 액체만으로 계산을 할 경우 자유 표면 경계 조건을 지정해야합니다. 이 조건은 접선 응력의 소실과 기체의 압력에 동일한 표준 압력을 표면에 추가하는 것입니다.
There are two remaining issues to deal with. One issue is that a simulation like that in Figs. 1 and 2 is only solving for the fluid dynamics in regions where there is fluid. This is another reason for the computational efficiency of the VOF method. The region occupied by fluid in the flow over a step problem is much less than half of the open region in the computational grid. If it were necessary to also solve for the flow of gas surrounding the liquid, then considerably more computational time would be required. In order to perform solutions only in the liquid, however, it is necessary to specify boundary conditions at free surfaces. These conditions are the vanishing of the tangential stress and application of a normal pressure at the surface that equals the pressure of the gas.
두 번째 문제는 자유 표면이 유체와 함께 움직일 때의 움직임과 변형을 유체 점유율 변수 F를 구함으로써 계산해야 한다는 것입니다. 변수 F는 불연속 (주로 0.0 또는 1.0)이기 때문에 계산 격자를 이동할 때 이 불연속성이 유지되도록주의해야합니다. VOF 법은이 목적으로 특수 이류(advection) 알고리즘이 사용되고 있습니다.
A second issue is that movement and deformation of a free surface must be computed by solving for the fraction of fluid variable, F, as it moves with the fluid. Because the variable F is discontinuous (i.e., primarily 0.0 or 1.0) some care must be taken to maintain this discontinuity as it moves through a computational grid. In the VOF method, special advection algorithms are used for this purpose.
Illustration of Free-Surface Tracking by VOF Technique
그림 6a는 이것의 적합 여부를 보여줍니다. 유체의 체적 점유율은 격자 요소마다 균일하게 분류되고 그 요소의 값을 나타냅니다. 자유 표면은 거의 모든 곳에서 선명하게 정의되어 있습니다. 스냅의 가장 낮은 가장 좁은 부분에만 선명한 유체 분포의 손실을 확인할 수 있습니다 (그림 5b). 이것은 예상대로입니다. 이 영역에서는 스냅의 두께는 3 가지 요소보다 작고, 따라서 부분 충전된 표면 요소에 연결된 작은 F 값이 어떤 중심 요소 (값 1.0)에 혼입하기 때문입니다. 계산 목적으로 이 것은 별로 문제가 되지 않습니다. 이 시뮬레이션 방법은 액체 내부의 요소는 순수한 액체 성분과 같은 방식으로 처리되기 때문입니다.
Figure 6a is an illustration of how well this works; the fluid volume fraction is colored uniformly in each grid element to represent its value in that element. The free surface is sharply defined nearly everywhere. Only in the lowest and narrowest part of the nappe is there any noticeable loss of a sharp fluid fraction distribution, Fig. 5b. This was expected because in this region the nappe is less than three elements in thickness and this allows some of the smaller F values associated with partially filled surface elements to mix in with the central element, which should have a value of 1.0. For computational purposes this doesn’t really matter because the simulation method treats elements interior to the liquid as though they are pure liquid elements.
그림 5b에 나타내는 영역에서는 실제 실험에서 난류 및 공기 혼입이 관찰된 것도 지적해 두지 않으면 안됩니다. 따라서 유체 점유율의 값을 1보다 조금 작게 보이는 것이 다소 현실적입니다. 이것은 전혀 의외라는 것은 없습니다. 난류와 공기 유입을 담당하는 풀의 액체 제트의 교점은 난류와 공기 유입의 원인이 되지만, 유체 점유율 값(fluid fraction values )은 액체 내부에 “유입” 원인이 되기 때문에 실수가 아닙니다.
It should also be pointed out that in the region shown in Fig. 5b turbulence and air entrainment are observed in actual experiments. Thus, the appearance of fluid fraction values a little less than unity is somewhat realistic. This is not entirely accidental because the intersection of jet of liquid with a pool, which is responsible for turbulence and air entrainment, is also responsible for the “entrainment” of fluid fraction values into the interior of the liquid.
Figure 5a (left): Fluid fraction values in elements, showing sharpness of surface definition. Figure 5b (right): Close up of fluid fraction values where the overflow hits bottom.
Summary
처음에는 컴퓨터가 단순히 반복적인 산술 연산을 수행하고, 복잡하고 시간에 의존적인 유체 역학 문제에 대해, 현실적인 시뮬레이션을 할 수 있다는 것이 다소 마술처럼 보일 수 있습니다. 이 논의의 목적은 비교적 기본적인 절차로 이를 수행하는 접근법을 설명하는 것입니다.
간단하지만 사소한 유압 흐름 예제를 사용하여 계산된 시뮬레이션이 물리적인 측정 결과와 매우 일치하는 세부 결과를 생성 할 수 있음이 입증되었습니다. VOF (Volume of Fluid) 기술을 기반으로 한 시뮬레이션은 정확하고, 매우 효율적인 것이 추가로 입증되었습니다.
분명하게, 수력 발전소에서 사용되는 것과 같은 복잡한 유압 구조와 관련된 실제 예는 유용한 결과를 얻기 위해서는 이 예에서 사용되는 몇 초 이상의 많은 계산 시간을 소비해야합니다. 그럼에도 불구하고 이러한 결과는 합리적인 시간 (사람과 컴퓨터 모두)에서 수행 될 수 있으며, 실제 실험에서는 거의 불가능한 세부 사항들을 포함합니다. 또한, 지오메트리, 유동 조건 또는 유체 특성의 거의 모든 종류의 변화의 영향을 쉽게 테스트 할 수있는 능력은 시뮬레이션을 사용하는 또 다른 강력한 이유입니다. 기술의 발전에 따라 hydraulic flow 시뮬레이션을 위한 현재 소프트웨어 및 하드웨어는 기존의 물리적 모델링에 비해 상당한 비용 이점을 제공합니다.
At first it may seem somewhat magical that a computer can simply perform repeated arithmetic operations on arrays of numbers and produce a realistic simulation of a complex, time-dependent, fluid dynamics problem. It was the purpose of this discussion to explain an approach that does this with relatively elementary procedures.
Using a simple, but non-trivial, hydraulic flow example it has been demonstrated that computational simulations can produce detailed results in excellent agreement with physical measurements. It has been further demonstrated that the simulation, which was based on the Volume of Fluid (VOF) technique, uses simple approximation methods that are both accurate and efficient.
Clearly, real world examples involving complex hydraulic structures such as those used in hydroelectric power stations, must consume more than the few seconds of computational time used in our example to obtain useful results. Nevertheless, those results can be generated in reasonable times (both man and computer) and contain a richness of detail rarely possible in physical experiments. For examples visit our water and environmental application pages. In addition, the ability to easily test the influence of just about any kind of change in geometry, flow condition or fluid property is another powerful reason to employ simulations. Current software and hardware for hydraulic flow simulations offer a significant cost advantage over traditional physical modeling.
Postscript
The first detailed description of the VOF method was in 1981 by C.W. Hirt and B.D. Nichols, J. Comp. Phys., 39, p.201. All simulations appearing in this article were performed with the commercial software package FLOW-3D developed by Flow Science, Inc. This program uses an enhanced variant of the VOF concept called TruVOF.
본 자료는 국내 사용자들의 편의를 위해 원문 번역을 해서 제공하기 때문에 일부 오역이 있을 수 있어서 원문과 함께 수록합니다. 자료를 이용하실 때 참고하시기 바랍니다.
FLOW-3D 내의 Air entrapment model은 충진 동안 금형내에서 혼입되는 공기의 양을 추정하기 위해 사용됩니다. 이 모델은 기본적인 물리적 메커니즘을 기반으로 하고 있으며 정확한 미세기포의 예측이 가능합니다. 고속으로 분사되는 용탕과 공기의 혼합을 예측하는 모델로 사용자는 공기 혼입 결함을 방지하기 위한 시뮬레이션을 수행할 수 있으며, 여러 시행 착오 과정을 줄일 수 있습니다. Air entrapment model에 대한 자세한 내용은 모델링 기능 섹션을 방문하십시오.
A support arm cast in A380, colored by air entrainment. Courtesy of Littler Diecast Co.
A front gear housing, 380 die cast alloy, colored by percent of entrained air. Courtesy of Shiloh Industries.
4 simulation cases of the Caster Wheel Leg part. These parts are made of Zinc alloy #5. Courtesy of Deco Products.
하수 유압, 특히 유압과 자유 표면 조건 둘다 표현할 수 있는 것은 FLOW-3D 의 매우 큰 강점입니다. 복합 하수 범람(CSO: CombinedHyundaioverflow)문제는 미국의 수많은 오래된 도시에서 발생하고 있는 복합적인 하수도 설계의 예로, 가압된 유압 제어 장치와 자유로운 노면 유압 제어 장치 간에 원활하게 전환할 수 있는 CFD접근 방식이 필요합니다. FLOW-3D는 유압 점프를 정확하게 포착할 뿐만 아니라 기포 포착 및 가압 효과를 동시에 해결합니다.
추가로 일반적인 응용 분야로는 municipal drop shaft vortex dynamics, air entrainment, air-driven bulking modeling, related wet tunnel modeling 등의 응용 분야가 있습니다.
FLOW-3D/MP v6.1 은 FLOW-3D v11.1 솔버에 기초하여 물리 모델, 특징 및 그래픽 사용자 인터페이스가 동일합니다. FLOW-3D v11.1의 새로운 기능은 아래 파란색으로 표시되어 있으며 FLOW-3D/MP v6.1 에서 사용할 수 있습니다. 새로운 개발 기능에 대한 자세한 설명은 FLOW-3D v11.1에서 새로운 기능을 참조하십시오.
Meshing & Geometry
Structured finite difference/control volume meshes for fluid and thermal solutions
Finite element meshes in Cartesian and cylindrical coordinates for structural analysis
Multi-Block gridding with nested, linked, partially overlapping and conforming mesh blocks
Fractional areas/volumes (FAVOR™) for efficient & accurate geometry definition
Mesh quality checking
Basic Solids Modeler
Import CAD data
Import/export finite element meshes via Exodus-II file format
Grid & geometry independence
Cartesian or cylindrical coordinates
Flow Type Options
Internal, external & free-surface flows
3D, 2D & 1D problems
Transient flows
Inviscid, viscous laminar & turbulent flows
Hybrid shallow water/3D flows
Non-inertial reference frame motion
Multiple scalar species
Two-phase flows
Heat transfer with phase change
Saturated & unsaturated porous media
Physical Modeling Options
Fluid structure interaction
Thermally-induced stresses
Plastic deformation of solids
Granular flow
Moisture drying
Solid solute dissolution
Sediment transport and scour
Cavitation (potential, passive tracking, active tracking)
Phase change (liquid-vapor, liquid-solid)
Surface tension
Thermocapillary effects
Wall adhesion
Wall roughness
Vapor & gas bubbles
Solidification & melting
Mass/momentum/energy sources
Shear, density & temperature-dependent viscosity
Thixotropic viscosity
Visco-elastic-plastic fluids
Elastic membranes & walls
Evaporation residue
Electro-mechanical effects
Dielectric phenomena
Electro-osmosis
Electrostatic particles
Joule heating
Air entrainment
Molecular & turbulent diffusion
Temperature-dependent material properties
Spray cooling
Flow Definition Options
General boundary conditions
Symmetry
Rigid and flexible walls
Continuative
Periodic
Specified pressure
Specified velocity
Outflow
Grid overlay
Hydrostatic pressure
Volume flow rate
Non-linear periodic and solitary surface waves
Rating curve and natural hydraulics
Wave absorbing layer
Restart from previous simulation
Continuation of a simulation
Overlay boundary conditions
Change mesh and modeling options
Change model parameters
Thermal Modeling Options
Natural convection
Forced convection
Conduction in fluid & solid
Fluid-solid heat transfer
Distributed energy sources/sinks in fluids and solids
Radiation
Viscous heating
Orthotropic thermal conductivity
Thermally-induced stresses
Turbulence Models
RNG model
Two-equation k-epsilon model
Two-equation k-omega model
Large eddy simulation
Metal Casting Models
Thermal stress & deformations
Iron solidification
Sand core blowing
Sand core drying
Permeable molds
Solidification & melting
Solidification shrinkage with interdendritic feeding
Micro & macro porosity
Binary alloy segregation
Thermal die cycling
Surface oxide defects
Cavitation potential
Lost-foam casting
Semi-solid material
Core gas generation
Back pressure & vents
Shot sleeves
PQ2 diagram
Squeeze pins
Filters
Air entrainment
Temperature-dependent material properties
Cooling channels
Fluid/wall contact time
Numerical Modeling Options
TruVOF Volume-of-Fluid (VOF) method for fluid interfaces
First and second order advection
Sharp and diffuse interface tracking
Implicit & explicit numerical methods
GMRES, point and line relaxation pressure solvers
User-defined variables, subroutines & output
Utilities for runtime interaction during execution
Fluid Modeling Options
One incompressible fluid – confined or with free surfaces
Two incompressible fluids – miscible or with sharp interfaces
항공 우주 분야에서 연구하는 엔지니어를 위해 FLOW-3D는 정확한 액체/가스 인터페이스(자유 표면) 모델링, 열 솔루션을 사용하여 연료 안정성 확보, 극저온 온도 조절, PMD(Propellent management devices), 캐비테이션 및 전하 분포에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 위상 및 정전기 물리 모델을 사용합니다.
FLOW-3D 는 sloshing, 무중력 유체역학(zero gravity fluid dynamics), 다상유동(multi-phase fluids), 탄성 멤브레인(elastic membranes), 음속 및 초음속 상태에서 노즐(nozzles in subsonic and supersonic conditions), 유체구조의 상호 작용(fluid structure interactions) 등 항공분야에서 볼 수 있는 자연현상을 정확하게 표현하기 위해 자유표면 알고리즘을 고려하고 있습니다.
FLOW-3D는 산업계 및 학계의 코팅 연구원들이 기계 설계 연구, Display 공정개발 및 최적화를 위해 사용했습니다. 미크론 규모의 코팅 물리학을 이해하는 것은 코팅 유체 유변학의 복잡한 특성과 기판 및 Die와의 상호 작용으로 인해 어려울 수 있습니다.
FLOW-3D 는 비용이 많이 드는 실제 실험에 의존하지 않고, 코팅 프로세스를 분석할 수 있는 편리한 방법을 제공합니다. FLOW-3D는 표면 장력, Wall 접착, 용액 운반, 밀도 기반 흐름 및 상 변화의 영향을 이해하기위한 고밀도 모델링을 제공합니다.
Forward roll coating 공정에 대한 FLOW-3D의 시뮬레이션은 high capillary number수로 인한ribbing 결함을 포착합니다. 이 모델은 backing rollers가 400 micron nip을 통해 유체를 끌어 당길 때 표면 장력과 점도의 효과를 통합합니다. 시뮬레이션은 Lee, et al [1]의 연구를 기반으로합니다.
ribbing 시작에 대한 정확한 예측을 통해 엔지니어는 결함을 방지하기 위한 공정 매개 변수를 식별하고 수정할 수 있습니다.
Reference
[1] Lee, J. H., Han, S. K., Lee, J. S., Jung, H. W., & Hyun, J. C. (2010). Ribbing instability in rigid and deformable forward roll coating flows. Korea Australia Rheology Journal, 22(1), 75-80.
FLOW-3D는아래 시설물과 같은 도시의 수처리 시설물 설계와 분석에 매우 활발하게 사용되고 있습니다:
Mixing, settling, and contact tanks
Control structures like weirs, gates, ramps, and orifices
Combined sewer (CSO) and stormwater sewer (SSO) overflow facilities
Pump and lift stations
Treatment plant headworks
Filtration systems and passive earth and stone filters
Baffle and wall placement
Hydraulic efficiency and short-circuiting
Vortex formation simulated with FLOW-3D
FLOW-3D는 자유표면, 가압(pressurized), 미임계(sub-critical)와 초임계(super-critical) 흐름조건 등을 전환하는 자유표면과 제한된 흐름패턴 모두와 균일한 모델 상태에 최적화되어 있습니다. 추가 물리 패키지를 포함하여 대부분의 복잡한 상황을 모델링 FLOW-3D에 포함되어 있습니다 :
Flow bulking due to air entrainment
Air bubble escape and air pocket pressurization
Drifting and settling particulate matter and the effect on the flow pattern of sediment accumulation
Chemical reactions
Moving gates and paddles
Fast-spinning bladed objects, pumps, and impellers
Dissolving and eroding solids
Granular flow (slurries)
적용사례
정수장 : DAF SYSTEMS
용존공기부상법 (DAF Systems: Dissolved Air Floation )
가압상태에서 과포화된 물을 감압시키면, 미세기포가 발생되어 상승하면서 수중의콜로이드물질과 충돌/부착되는 원리를 이용하여 수중의 부유물질을 제거하는 수처리 방법
Two Phase(Water+Air)/Drift Flux을 이용 기포에 의한 지내의 유동양상을 파악
해석을 통한 기존 구조물의 문제점 파악하여 개선
정수장 : 펌프장 해석
정수장: 분말활성탄접촉조
v분말활성탄 접촉조 : 유입구의 구조, 수로의 장폭비, 도류벽구조에 의한 변화 -> 최적형상 도출
v해석을 통해 각종 Index(Morill Index, Modal Index 등) 분석
정수장: 응집제의 확산
G, 혼화지 구조에 따른 turn over time, 지내 속도 분포, 체류시간(t), 등 분석
완속 혼화기, 급속혼화기에서 응집제의 혼화 및 분산 효과 파악
정수장: 분배수로 유량분배
분배수로의 기능 : 응집지 및 침전비 별로 균일하게 물을 분배함
분배수로의 구조에 따른 응집지 유입수의 유량분배 해석
구조별 유량분배 문제점 파악 및 개선방안 제시
구조별 유량분배를 정량화하여 정수장 효율 향상에 기여함.
정수장: 응집지 속도구배(du/dy) 검증
응집기내부의 유동양상 및 속도구배(G)를 규명하여 최적의 운영조건 도출
정수장: 여과지 역세척
Strainer를 통한 역세척수 유입 시 유동양상 해석 실시
역세척 시 압력분포의 균일성, 사수부, 침전수의 월류여부 파악
여과 및 역세척의 문제점 파악하여 효율향상 극대화
정수장: 정수지 실험–해석 비교
정수지의 기능 : 염소를 균일하게 혼화
정수지 유동양상 및 염소 농도, 체류시간 해석으로 CT 값 예측 및 문제점 개선
실험과의 비교를 통하여 정확성 확보
기존 정수지의 효율향상 및 최적 정수지 형태 제안
정수지는 분말활성탄접촉조와 기능과 형상 유사
정수장 : 침전지– 대기온도, 일사량 등 외부조건 고려
대기온도, 일사량 등 외부조건을 고려한 침전지 유동해석 실시
침전지 내부의 밀도류 발생 원인 분석 및 Floc의 운동양상, 제거효율을 해석
실험과의 비교를 통하여 정확성 확보
정수장: 취수탑 선택취수
v취수탑 : 상수도·관개·수력발전용 물을 저수지나 하천으로부터 끌어들이기 위한 구조물
v취수탑의 선택취수 문제 해석 사례
v취수탑 개도 조건에 따른 유출수온도, 조류 유입, 수심별 유입량 등을 예측
하수처리장 : 침전지
침전지 : 하수와 슬러지의 분리 및 배출 기능
해석목적
2차 침전지에서 유량 분배 문제점 파악
2차 침전지에서 유입부 개선안 도출
2차 침전지내의 슬러지 배출 개선안 도출
하수처리장 : 침전지 유량분배 및 유속
구조물의 형상, 유량에 따른 침전지 유동해석
각 지별 유량 분배 균등 여부 파악
슬러지의 재부상(scouring) 여부 예측 및 방지 방안 검토
월류형식, 유입부의 위치 및 규격, 등 설계 요소를 조절하여 균등 분배 유도
하수처리장 : 침전지 월류부 해석
침전지 월류부 유동양상 파악
침전지 형상, 월류부 형상에 따른 유속분포 비교
사수부 파악 및 단락류 최소화를 위한 월류부 형상 결정
슬러지의 월류부 개선을 통한 효율 향상
하수처리장 : 침전지 침전효율
구조물의 형상별, 처리 유량별 침전효율, 사수부 평가
균일한 유속분포에 의한 침전효율 향상
침전지 형상, 유입부 위치, 등을 변경하여 효율 비교
체류시간 검토를 통한 효율 비교
슬러지 침전형태의 비교
하수처리장 : 무산소조
하수처리장 : 무산소조
하수 및 반송슬러지의 혼합, 임펠러의 회전에 의한 혼합양상 해석 실시
유입수 및 내부반송수의 유속분포, 혼합농도 평가
단락류 발생정도 파악 및 완전교반 유도에 유리한 설계방안 검토
내부반송량, 반송슬러지 유입관의 위치 개선으로 효율 향상
하수처리장 : 담체의 부상
설계 요소에 따른 담체의 분포 및 흐름 양상 예측
해석 설계 요소 : 조의 형상, 펌프의 용량 및 위치, 내부 배플의 형상
하수처리장 : 호기조 (Aerator)
호기조내 체류시간 분석
기포의 분포, 조내 위치별 D.O 예측
단락류 발생 정도 및 사수부 파악
폭기량 및 폭기 방식에 따른 내부 유동양상을 통한 효율예측
하수처리장 : 호기조 (D.O 예측)
용존산소량 (Dissolved Oxygen) : 물 속에 녹아 있는 산소량 è 수온이 높아지거나 오염되면 DO감소
조내 산기관에 의해 오염수를 전체적으로 용존산소량 증가 목적 è 조내 사수부, 체류시간 분석
산기관에 의한 공기 방울의 분포 및 D.O 분포를 수류의 흐름을 고려하여 예측
호기조의 구조 및 산기관의 배치에 따른 효율 분석
하수처리장 : 막분리조
막분리조내의 수류순환 유동해석 실시
Air 유입과 Membrane내의 수류순환 유동 검토
사수부 최소화를 위한 구조 변경 (유입부 방식, 위치 및 산기관 위치, 등)
처리 유량에 따른 내부 효율 변화 검토 – 운영조건 제시
하수처리장 : SBR/PSBR 호기공정
송풍기 작동시 원수와 슬러지의 혼합양상 분석
수중포기기와 송풍기의 작동에 의해 조 내의 슬러지 혼합 활성화 여부 판단 : 수중포기기와 송풍기의 적절한 위치 및 회전수 조절에 의해 개선안 제시 가능
하수처리장 : SBR/PSBR 배출공정
조 내의 유출게이트 OPEN하여 조 내의 상등수 배출양상 분석
바닥의 슬러지 유출없이 배출가능 여부 해석을 통하여 파악 슬러지가 배출되지 않도록 내의 형상 및 문제점 개서안 제시
FLOW-3D는 작은 하수 처리 시스템부터 대형 수력 발전 프로젝트까지 수처리 및 환경 산업에 직면한 광범위한 문제를 해결할 수 있는 가치있는 CFD 소프트웨어 입니다. FLOW-3D는 시뮬레이션의 복잡성을 감소시키고 최적의 솔루션에 대해 노력을 집중할 수 있도록 중요한 역할을 할 수 있습니다. 이를 통해 통해 파악된 가치있는 통찰력은 상당한 시간과 비용을 절약 할 수 있습니다.
실제 지형을 적용하여 3차원 shallow water hybrid model을 이용한 댐 붕괴 시뮬레이션
FLOW-3D는 자유표면 흐름이 있는 수치해석 알고리듬에 의해 유동의 표면이 시공간적으로 변하는 모사를 위한 이상적인 도구라고 할 수 있습니다. 자유 표면은 물과 공기 같은 높은 비율의 밀도 변화를 가지는 유체들 사이의 특정한 경계을 일컫습니다. 자유 표면 흐름을 모델링하는 것은 일반적인 유동방정식과 난류 모델이 결합 된 고급 알고리즘을 필요로 합니다. 이 기능은 FLOW-3D로 하여금 침수 구조에 의해 형성된 방수, 수력 점프 및 수면 변화의 흐름의 궤적을 포착 할 수 있습니다. Downloads
A support arm cast in A380, colored by air entrainment. Courtesy of Littler Diecast Co.
A front gear housing, 380 die cast alloy, colored by percent of entrained air. Courtesy of Shiloh Industries.
4 simulation cases of the Caster Wheel Leg part. These parts are made of Zinc alloy #5. Courtesy of Deco Products.
