electromagnetic metal casting computation designs Fig1

A survey of electromagnetic metal casting computation designs, present approaches, future possibilities, and practical issues

The European Physical Journal Plus volume 136, Article number: 704 (2021) Cite this article

Abstract

Electromagnetic metal casting (EMC) is a casting technique that uses electromagnetic energy to heat metal powders. It is a faster, cleaner, and less time-consuming operation. Solid metals create issues in electromagnetics since they reflect the electromagnetic radiation rather than consume it—electromagnetic energy processing results in sounded pieces with higher-ranking material properties and a more excellent microstructure solution. For the physical production of the electromagnetic casting process, knowledge of electromagnetic material interaction is critical. Even where the heated material is an excellent electromagnetic absorber, the total heating quality is sometimes insufficient. Numerical modelling works on finding the proper coupled effects between properties to bring out the most effective operation. The main parameters influencing the quality of output of the EMC process are: power dissipated per unit volume into the material, penetration depth of electromagnetics, complex magnetic permeability and complex dielectric permittivity. The contact mechanism and interference pattern also, in turn, determines the quality of the process. Only a few parameters, such as the environment’s temperature, the interference pattern, and the rate of metal solidification, can be controlled by AI models. Neural networks are used to achieve exact outcomes by stimulating the neurons in the human brain. Additive manufacturing (AM) is used to design mold and cores for metal casting. The models outperformed the traditional DFA optimization approach, which is susceptible to local minima. The system works only offline, so real-time analysis and corrections are not yet possible.

Korea Abstract

전자기 금속 주조 (EMC)는 전자기 에너지를 사용하여 금속 분말을 가열하는 주조 기술입니다. 더 빠르고 깨끗하며 시간이 덜 소요되는 작업입니다.

고체 금속은 전자기 복사를 소비하는 대신 반사하기 때문에 전자기학에서 문제를 일으킵니다. 전자기 에너지 처리는 더 높은 등급의 재료 특성과 더 우수한 미세 구조 솔루션을 가진 사운드 조각을 만듭니다.

전자기 주조 공정의 물리적 생산을 위해서는 전자기 물질 상호 작용에 대한 지식이 중요합니다. 가열된 물질이 우수한 전자기 흡수재인 경우에도 전체 가열 품질이 때때로 불충분합니다. 수치 모델링은 가장 효과적인 작업을 이끌어 내기 위해 속성 간의 적절한 결합 효과를 찾는데 사용됩니다.

EMC 공정의 출력 품질에 영향을 미치는 주요 매개 변수는 단위 부피당 재료로 분산되는 전력, 전자기의 침투 깊이, 복합 자기 투과성 및 복합 유전율입니다. 접촉 메커니즘과 간섭 패턴 또한 공정의 품질을 결정합니다. 환경 온도, 간섭 패턴 및 금속 응고 속도와 같은 몇 가지 매개 변수 만 AI 모델로 제어 할 수 있습니다.

신경망은 인간 뇌의 뉴런을 자극하여 정확한 결과를 얻기 위해 사용됩니다. 적층 제조 (AM)는 금속 주조용 몰드 및 코어를 설계하는 데 사용됩니다. 모델은 로컬 최소값에 영향을 받기 쉬운 기존 DFA 최적화 접근 방식을 능가했습니다. 이 시스템은 오프라인에서만 작동하므로 실시간 분석 및 수정은 아직 불가능합니다.

electromagnetic metal casting computation designs Fig1
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electromagnetic metal casting computation designs Fig2
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electromagnetic metal casting computation designs Fig3
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electromagnetic metal casting computation designs Fig4
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electromagnetic metal casting computation designs Fig6
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electromagnetic metal casting computation designs Fig7
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electromagnetic metal casting computation designs Fig8
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electromagnetic metal casting computation designs Fig9
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References

  1. 1.J. Sun, W. Wang, Q. Yue, Review on electromagnetic-matter interaction fundamentals and efficient electromagnetic-associated heating strategies. Materials 9(4), 231 (2016). https://doi.org/10.3390/ma9040231ADS Article Google Scholar 
  2. 2.E. Ghasali, A. Fazili, M. Alizadeh, K. Shirvanimoghaddam, T. Ebadzadeh, Evaluation of microstructure and mechanical properties of Al-TiC metal matrix composite prepared by conventional, electromagnetic and spark plasma sintering methods. Materials 10(11), 1255 (2017). https://doi.org/10.3390/ma10111255ADS Article Google Scholar 
  3. 3.D. Agrawal, Latest global developments in electromagnetic materials processing. Mater. Res. Innov. 14(1), 3–8 (2010). https://doi.org/10.1179/143307510×12599329342926Article Google Scholar 
  4. 4.S. Singh, P. Singh, D. Gupta, V. Jain, R. Kumar, S. Kaushal, Development and characterization of electromagnetic processed cast iron joint. Eng. Sci. Technol. Int. J. (2018). https://doi.org/10.1016/j.jestch.2018.10.012Article Google Scholar 
  5. 5.S. Singh, D. Gupta, V. Jain, Electromagnetic melting and processing of metal–ceramic composite castings. Proc. Inst. Mech. Eng. Part B J. Eng. Manuf. 232(7), 1235–1243 (2016). https://doi.org/10.1177/0954405416666900Article Google Scholar 
  6. 6.S. Singh, D. Gupta, V. Jain, Novel electromagnetic composite casting process: theory, feasibility and characterization. Mater. Des. 111, 51–59 (2016). https://doi.org/10.1016/j.matdes.2016.08.071Article Google Scholar 
  7. 7.J. Lucas, J, What are electromagnetics? LiveScience. (2018). https://www.livescience.com/50259-Electromagnetics.html
  8. 8.R. Samyal, A.K. Bagha, R. Bedi, the casting of materials using electromagnetic energy: a review. Mater. Today Proc. (2020). https://doi.org/10.1016/j.matpr.2020.02.255Article Google Scholar 
  9. 9.S. Singh, D. Gupta, V. Jain, Processing of Ni-WC-8Co MMC casting through electromagnetic melting. Mater. Manuf. Process. (2017). https://doi.org/10.1080/10426914.2017.1291954Article Google Scholar 
  10. 10.R. Singh, S. Singh, V. Mahajan, Investigations for dimensional accuracy of investment casting process after cycle time reduction by advancements in shell moulding. Procedia Mater. Sci. 6, 859–865 (2014). https://doi.org/10.1016/j.mspro.2014.07.103Article Google Scholar 
  11. 11.R.R. Mishra, A.K. Sharma, On melting characteristics of bulk Al-7039 alloy during in-situ electromagnetic casting. Appl. Therm. Eng. 111, 660–675 (2017). https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2016.09.122Article Google Scholar 
  12. 12.S. Zhang, 10 Different types of casting process. (2021). MachineMfg.com, https://www.machinemfg.com/types-of-casting/
  13. 13.Envirocare, Foundry health risks. (2013). https://envirocare.org/foundry-health-risks/
  14. 14.S.S. Gajmal, D.N. Raut, A review of opportunities and challenges in electromagnetic assisted casting. Recent Trends Product. Eng. 2(1) (2019)
  15. 15.R.R. Mishra, A.K. Sharma, Electromagnetic-material interaction phenomena: heating mechanisms, challenges and opportunities in material processing. Compos. Part A (2015). https://doi.org/10.1016/j.compositesa.2015.10.035Article Google Scholar 
  16. 16.S. Chandrasekaran, T. Basak, S. Ramanathan, Experimental and theoretical investigation on electromagnetic melting of metals. J. Mater. Process. Technol. 211(3), 482–487 (2011). https://doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2010.11.001Article Google Scholar 
  17. 17.C.R. Bird, J.M. Mertz, U.S. Patent No. 4655276. (U.S. Patent and Trademark Office, Washington, DC, 1987)
  18. 18.R.R. Mishra, A.K. Sharma, Experimental investigation on in-situ electromagnetic casting of copper. IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. 346, 012052 (2018). https://doi.org/10.1088/1757-899x/346/1/012052Article Google Scholar 
  19. 19.V. Gangwar, S. Kumar, V. Singh, H. Singh, Effect of process parameters on hardness of AA-6063 in-situ electromagnetic casting by using taguchi method, in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, vol. 804(1) (IOP Publishing, 2020), p. 012019
  20. 20.X. Ye, S. Guo, L. Yang, J. Gao, J. Peng, T. Hu, L. Wang, M. Hou, Q. Luo, New utilization approach of electromagnetic thermal energy: preparation of metallic matrix diamond tool bit by electromagnetic hot-press sintering. J. Alloy. Compd. (2018). https://doi.org/10.1016/j.jallcom.2018.03.183Article Google Scholar 
  21. 21.S. Das, A.K. Mukhopadhyay, S. Datta, D. Basu, Prospects of Electromagnetic processing: an overview. Bull. Mater. Sci. 32(1), 1–13 (2009). https://doi.org/10.1007/s12034-009-0001-4Article Google Scholar 
  22. 22.K.L. Glass, D.M. Ashby, U.S. Patent No. 9050656. (U.S. Patent and Trademark Office, Washington, DC, 2015)
  23. 23.S. Verma, P. Gupta, S. Srivastava, S. Kumar, A. Anand, An overview: casting/melting of non ferrous metallic materials using domestic electromagnetic oven. J. Mater. Sci. Mech. Eng. 4(4), (2017). p-ISSN: 2393-9095; e-ISSN: 2393-9109
  24. 24.S.S. Panda, V. Singh, A. Upadhyaya, D. Agrawal, Sintering response of austenitic (316L) and ferritic (434L) stainless steel consolidated in conventional and electromagnetic furnaces. Scripta Mater. 54(12), 2179–2183 (2006). https://doi.org/10.1016/j.scriptamat.2006.02.034Article Google Scholar 
  25. 25.Y. Zhang, S. Yang, S. Wang, X. Liu, L. Li, Microwave/freeze casting assisted fabrication of carbon frameworks derived from embedded upholder in tremella for superior performance supercapacitors. Energy Storage Mater. (2018). https://doi.org/10.1016/j.ensm.2018.08.006Article Google Scholar 
  26. 26.D. Thomas, P. Abhilash, M.T. Sebastian, Casting and characterization of LiMgPO4 glass free LTCC tape for electromagnetic applications. J. Eur. Ceram. Soc. 33(1), 87–93 (2013). https://doi.org/10.1016/j.jeurceramsoc.2012.08.002Article Google Scholar 
  27. 27.M.H. Awida, N. Shah, B. Warren, E. Ripley, A.E. Fathy, Modeling of an industrial Electromagnetic furnace for metal casting applications. 2008 IEEE MTT-S Int. Electromagn. Symp. Digest. (2008). https://doi.org/10.1109/mwsym.2008.4633143Article Google Scholar 
  28. 28.P.K. Loharkar, A. Ingle, S. Jhavar, Parametric review of electromagnetic-based materials processing and its applications. J. Market. Res. 8(3), 3306–3326 (2019). https://doi.org/10.1016/j.jmrt.2019.04.004Article Google Scholar 
  29. 29.E.B. Ripley, J.A. Oberhaus, WWWeb search power page-melting and heat treating metals using electromagnetic heating-the potential of electromagnetic metal processing techniques for a wide variety of metals and alloys is. Ind. Heat. 72(5), 65–70 (2005)Google Scholar 
  30. 30.J. Campbell, Complete Casting Handbook: Metal Casting Processes, Metallurgy, Techniques and Design (Butterworth-Heinemann, 2015)Google Scholar 
  31. 31.B. Ravi, Metal Casting: Computer-Aided Design and Analysis, 1st edn. (PHI Learning Ltd, 2005)Google Scholar 
  32. 32.D.E. Clark, W.H. Sutton, Electromagnetic processing of materials. Annu. Rev. Mater. Sci. 26(1), 299–331 (1996)ADS Article Google Scholar 
  33. 33.A.D. Abdullin, New capabilities of software package ProCAST 2011 for modeling foundry operations. Metallurgist 56(5–6), 323–328 (2012). https://doi.org/10.1007/s11015-012-9578-8Article Google Scholar 
  34. 34.J. Ha, P. Cleary, V. Alguine, T. Nguyen, Simulation of die filling in gravity die casting using SPH and MAGMAsoft, in Proceedings of 2nd International Conference on CFD in Minerals & Process Industries (1999) pp. 423–428
  35. 35.M. Sirviö, M. Woś, Casting directly from a computer model by using advanced simulation software FLOW-3D Cast Ž. Arch. Foundry Eng. 9(1), 79–82 (2009)Google Scholar 
  36. 36.NOVACAST Systems, Nova-Solid/Flow Brochure, NOVACAST, Ronneby (2015)
  37. 37.AutoCAST-X1 Brochure, 3D Foundry Tech, Mumbai
  38. 38.EKK, Inc. Metal Casting Simulation Software and Consulting Services, CAPCAST Brochure
  39. 39.P. Muenprasertdee, Solidification modeling of iron castings using SOLIDCast (2007)
  40. 40.CasCAE, CT-CasTest Inc. Oy, Kerava
  41. 41.E. Dominguez-Tortajada, J. Monzo-Cabrera, A. Diaz-Morcillo, Uniform electric field distribution in electromagnetic heating applicators by means of genetic algorithms optimization of dielectric multilayer structures. IEEE Trans. Electromagn. Theory Tech. 55(1), 85–91 (2007). https://doi.org/10.1109/tmtt.2006.886913ADS Article Google Scholar 
  42. 42.B. Warren, M.H. Awida, A.E. Fathy, Electromagnetic heating of metals. IET Electromagn. Antennas Propag. 6(2), 196–205 (2012)Article Google Scholar 
  43. 43.S. Ashouri, M. Nili-Ahmadabadi, M. Moradi, M. Iranpour, Semi-solid microstructure evolution during reheating of aluminum A356 alloy deformed severely by ECAP. J. Alloy. Compd. 466(1–2), 67–72 (2008). https://doi.org/10.1016/j.jallcom.2007.11.010Article Google Scholar 
  44. 44.Penn State, Metal Parts Made In The Electromagnetic Oven. ScienceDaily. (1999) Retrieved May 8, 2021, from www.sciencedaily.com/releases/1999/06/990622055733.htm
  45. 45.R.R. Mishra, A.K. Sharma, A review of research trends in electromagnetic processing of metal-based materials and opportunities in electromagnetic metal casting. Crit. Rev. Solid State Mater. Sci. 41(3), 217–255 (2016). https://doi.org/10.1080/10408436.2016.1142421ADS Article Google Scholar 
  46. 46.D.K. Ghodgaonkar, V.V. Varadan, V.K. Varadan, Free-space measurement of complex permittivity and complex permeability of magnetic materials at Electromagnetic frequencies. IEEE Trans. Instrum. Meas. 39(2), 387–394 (1990). https://doi.org/10.1109/19.52520Article Google Scholar 
  47. 47.J. Baker-Jarvis, E.J. Vanzura, W.A. Kissick, Improved technique for determining complex permittivity with the transmission/reflection method. Microw. Theory Tech. IEEE Trans. 38, 1096–1103 (1990)ADS Article Google Scholar 
  48. 48.M. Bologna, A. Petri, B. Tellini, C. Zappacosta, Effective magnetic permeability measurementin composite resonator structures. Instrum. Meas. IEEE Trans. 59, 1200–1206 (2010)Article Google Scholar 
  49. 49.B. Ravi, G.L. Datta, Metal casting–back to future, in 52nd Indian Foundry Congress, (2004)
  50. 50.D. El Khaled, N. Novas, J.A. Gazquez, F. Manzano-Agugliaro. Microwave dielectric heating: applications on metals processing. Renew. Sustain. Energy Rev. 82, 2880–2892 (2018). https://doi.org/10.1016/j.rser.2017.10.043Article Google Scholar 
  51. 51.H. Sekiguchi, Y. Mori, Steam plasma reforming using Electromagnetic discharge. Thin Solid Films 435, 44–48 (2003)ADS Article Google Scholar 
  52. 52.J. Sun, W. Wang, C. Zhao, Y. Zhang, C. Ma, Q. Yue, Study on the coupled effect of wave absorption and metal discharge generation under electromagnetic irradiation. Ind. Eng. Chem. Res. 53, 2042–2051 (2014)Article Google Scholar 
  53. 53.K.I. Rybakov, E.A. Olevsky, E.V. Krikun, Electromagnetic sintering: fundamentals and modeling. J. Am. Ceram. Soc. 96(4), 1003–1020 (2013). https://doi.org/10.1111/jace.12278Article Google Scholar 
  54. 54.A.K. Shukla, A. Mondal, A. Upadhyaya, Numerical modeling of electromagnetic heating. Sci. Sinter. 42(1), 99–124 (2010)Article Google Scholar 
  55. 55.M. Chiumenti, C. Agelet de Saracibar, M. Cervera, On the numerical modeling of the thermomechanical contact for metal casting analysis. J. Heat Transf. 130(6), (2008). https://doi.org/10.1115/1.2897923Article MATH Google Scholar 
  56. 56.B. Ravi, Metal Casting: Computer-Aided Design and Analysis. (PHI Learning Pvt. Ltd., 2005)
  57. 57.J.H. Lee, S.D. Noh, H.-J. Kim, Y.-S. Kang, Implementation of cyber-physical production systems for quality prediction and operation control in metal casting. Sensors 18, 1428 (2018). https://doi.org/10.3390/s18051428ADS Article Google Scholar 
  58. 58.B. Aksoy, M. Koru, Estimation of casting mold interfacial heat transfer coefficient in pressure die casting process by artificial intelligence methods. Arab. J. Sci. Eng. 45, 8969–8980 (2020). https://doi.org/10.1007/s13369-020-04648-7Article Google Scholar 
  59. 59.S.S. Miriyala, V.R. Subramanian, K. Mitra, TRANSFORM-ANN for online optimization of complex industrial processes: casting process as case study. Eur. J. Oper. Res. 264(1), 294–309 (2018). https://doi.org/10.1016/j.ejor.2017.05.026MathSciNet Article MATH Google Scholar 
  60. 60.J.K. Kittu, G.C.M. Patel, M. Parappagoudar, Modeling of pressure die casting process: an artificial intelligence approach. Int. J. Metalcast. (2015). https://doi.org/10.1007/s40962-015-0001-7Article Google Scholar 
  61. 61.W. Chen, B. Gutmann, C.O. Kappe, Characterization of electromagnetic-induced electric discharge phenomena in metal-solvent mixtures. ChemistryOpen 1, 39–48 (2012)Article Google Scholar 
  62. 62.J. Walker, A. Prokop, C. Lynagh, B. Vuksanovich, B. Conner, K. Rogers, J. Thiel, E. MacDonald, Real-time process monitoring of core shifts during metal casting with wireless sensing and 3D sand printing. Addit. Manuf. (2019). https://doi.org/10.1016/j.addma.2019.02.018Article Google Scholar 
  63. 63.G.C. Manjunath Patel, A.K. Shettigar, M.B. Parappagoudar, A systematic approach to model and optimize wear behaviour of castings produced by squeeze casting process. J. Manuf. Process. 32, 199–212 (2018). https://doi.org/10.1016/j.jmapro.2018.02.004Article Google Scholar 
  64. 64.G.C. Manjunath Patel, P. Krishna, M.B. Parappagoudar, An intelligent system for squeeze casting process—soft computing based approach. Int. J. Adv. Manuf. Technol. 86, 3051–3065 (2016). https://doi.org/10.1007/s00170-016-8416-8Article Google Scholar 
  65. 65.M. Ferguson, R. Ak, Y.T. Lee, K.H. Law, Automatic localization of casting defects with convolutional neural networks, in 2017 IEEE International Conference on Big Data (Big Data) (Boston, MA, USA, 2017), pp. 1726–1735. https://doi.org/10.1109/BigData.2017.8258115.
  66. 66.P.K.D.V. Yarlagadda, Prediction of die casting process parameters by using an artificial neural network model for zinc alloys. Int. J. Prod. Res. 38(1), 119–139 (2000). https://doi.org/10.1080/002075400189617Article MATH Google Scholar 
  67. 67.G.C. ManjunathPatel, A.K. Shettigar, P. Krishna, M.B. Parappagoudar, Back propagation genetic and recurrent neural network applications in modelling and analysis of squeeze casting process. Appl. Soft Comput. 59, 418–437 (2017). https://doi.org/10.1016/j.asoc.2017.06.018Article Google Scholar 
  68. 68.J. Zheng, Q. Wang, P. Zhao et al., Optimization of high-pressure die-casting process parameters using artificial neural network. Int. J. Adv. Manuf. Technol. 44, 667–674 (2009). https://doi.org/10.1007/s00170-008-1886-6Article Google Scholar 
  69. 69.E. Mares, J. Sokolowski, Artificial intelligence-based control system for the analysis of metal casting properties. J. Achiev. Mater. Manuf. Eng. 40, 149–154 (2010)Google Scholar 
  70. 70.K.S. Senthil, S. Muthukumaran, C. Chandrasekhar Reddy, Suitability of friction welding of tube to tube plate using an external tool process for different tube diameters—a study. Exp. Tech. 37(6), 8–14 (2013)Article Google Scholar 
  71. 71.N.K. Bhoi, H. Singh, S. Pratap, P.K. Jain, Electromagnetic material processing: a clean, green, and sustainable approach. Sustain. Eng. Prod. Manuf. Technol. (2019). https://doi.org/10.1016/b978-0-12-816564-5.00001-3Article Google Scholar 
  72. 72.K.S. Senthil, D.A. Daniel, An investigation of boiler grade tube and tube plate without block by using friction welding process. Mater. Today Proc. 5(2), 8567–8576 (2018)Article Google Scholar 
  73. 73.E. Hetmaniok, D. Słota, A. Zielonka, Restoration of the cooling conditions in a three-dimensional continuous casting process using artificial intelligence algorithms. Appl. Math. Modell. 39(16), 4797–4807 (2015). https://doi.org/10.1016/j.apm.2015.03.056Article MATH Google Scholar 
  74. 74.C.V. Kumar, S. Muthukumaran, A. Pradeep, S.S. Kumaran, Optimizational study of friction welding of steel tube to aluminum tube plate using an external tool process. Int. J. Mech. Mater. Eng. 6(2), 300–306 (2011)Google Scholar 
  75. 75.T. Adithiyaa, D. Chandramohan, T. Sathish, Optimal prediction of process parameters by GWO-KNN in stirring-squeeze casting of AA2219 reinforced metal matrix composites. Mater. Today Proc. 150, 1598 (2020). https://doi.org/10.1016/j.matpr.2019.10.051Article Google Scholar 
  76. 76.B.P. Pehrson, A.F. Moore (2014). U.S. Patent No. 8708031 (U.S. Patent and Trademark Office, Washington, DC, 2014)
  77. 77.Liu, J., & Rynerson, M. L. (2008). U.S. Patent No. 7,461,684. Washington, DC: U.S. Patent and Trademark Office.
  78. 78.K. Salonitis, B. Zeng, H.A. Mehrabi, M. Jolly, The challenges for energy efficient casting processes. Procedia CIRP 40, 24–29 (2016). https://doi.org/10.1016/j.procir.2016.01.043Article Google Scholar 
  79. 79.R.R. Mishra, A.K. Sharma, Effect of solidification environment on microstructure and indentation hardness of Al–Zn–Mg alloy casts developed using electromagnetic heating. Int. J. Metal Cast. 10, 1–13 (2017). https://doi.org/10.1007/s40962-017-0176-1Article Google Scholar 
  80. 80.R.R. Mishra, A.K. Sharma, Effect of susceptor and Mold material on microstructure of in-situ electromagnetic casts of Al–Zn–Mg alloy. Mater. Des. 131, 428–440 (2017). https://doi.org/10.1016/j.matdes.2017.06.038Article Google Scholar 
  81. 81.S. Kaushal, S. Bohra, D. Gupta, V. Jain, On processing and characterization of Cu–Mo-based castings through electromagnetic heating. Int. J. Metalcast. (2020). https://doi.org/10.1007/s40962-020-00481-8Article Google Scholar 
  82. 82.S. Nandwani, S. Vardhan, A.K. Bagha, A literature review on the exposure time of electromagnetic based welding of different materials. Mater. Today Proc. (2019). https://doi.org/10.1016/j.matpr.2019.10.056Article Google Scholar 
  83. 83.F.J.B. Brum, S.C. Amico, I. Vedana, J.A. Spim, Electromagnetic dewaxing applied to the investment casting process. J. Mater. Process. Technol. 209(7), 3166–3171 (2009). https://doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2008.07.024Article Google Scholar 
  84. 84.M.P. Reddy, R.A. Shakoor, G. Parande, V. Manakari, F. Ubaid, A.M.A. Mohamed, M. Gupta, Enhanced performance of nano-sized SiC reinforced Al metal matrix nanocomposites synthesized through electromagnetic sintering and hot extrusion techniques. Prog. Nat. Sci. Mater. Int. 27(5), 606–614 (2017). https://doi.org/10.1016/j.pnsc.2017.08.015Article Google Scholar 
  85. 85.V.R. Kalamkar, K. Monkova, (Eds.), Advances in Mechanical Engineering. Lecture Notes in Mechanical Engineering. (2021) https://doi.org/10.1007/978-981-15-3639-7
  86. 86.V. Bist, A.K. Sharma, P. Kumar, Development and microstructural characterisations of the lead casting using electromagnetic technology. Manager’s J. Mech. Eng. 4(4), 6 (2014). https://doi.org/10.26634/jme.4.4.2840Article Google Scholar 
  87. 87.A. Sharma, A. Chouhan, L. Pavithran, U. Chadha, S.K. Selvaraj, Implementation of LSS framework in automotive component manufacturing: a review, current scenario and future directions. Mater Today: Proc. (2021). https://doi.org/10.1016/J.MATPR.2021.02.374Article Google Scholar 
Intel Fortran Compiler 2019

Customer Notification: Intel Fortran Compiler Update

이 알림은 향후 버전에서 컴파일 빌드 도구를 업데이트하고 있음을 알려 드리기 위한 것입니다.

솔버를 사용자 정의 (즉, 소스 코드 수정 및 재 컴파일)하지 않는 경웨는 별도의 조치가 필요하지 않습니다. 솔버를 사용자 정의(사용자가 프로그램 모듈에 사용자의 수식을 추가한 경우)하는 사용자는 새 버전이 출시 될 때 원활한 전환을 보장하기 위해 이 업데이트에 대한 알림에 대해 준비를 해야 합니다.

변경 사항은 다음과 같습니다.

FLOW-3D의 다음 주요 릴리스인 FLOW-3D v12.1 및 FLOW-3D CAST v5.1은 인텔 ® FORTRAN 컴파일러 버전 19.0.3.203 빌드 20190206 (Windows) 및 버전 19.0.3.199 빌드 20190206 (Linux)로 빌드됩니다.

Intel Fortran Compiler 2019
Intel Fortran Compiler 2019

솔버를 사용자 지정하는 Windows 사용자는 Microsoft Visual Studio 2017 Professional도 필요합니다.
현재 버전인 FLOW-3D v12.0 및 FLOW-3D CAST v5.0 및 후속 업데이트는 Intel® FORTRAN 버전 16.0.1 및 Microsoft Visual Studio 2010/2013 Professional을 사용하여 계속 빌드됩니다.
다시 알려드리지만,이 알림은 FLOW-3D 솔버용으로 제공된 소스 코드를 수정하여 재 컴파일(즉, 사용자 정의)하는 사용자에게만 적용됩니다.

솔버를 사용자 정의(커스텀 코드 추가한 경우)하지 않은 경우에는 조치가 필요하지 않습니다. 이 컴파일러 업데이트에 대한 질문이 있는 경우 support@flow3d.com으로 지원 팀에 문의하십시오.

Simulation Gallery

Simulation Gallery

Simulation Gallery | 시뮬레이션 갤러리

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…

Laser Welding Simulation Gallery

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.

Keyhole welding simulation | FLOW-3D WELD

물 및 환경 시뮬레이션 갤러리

FLOW-3D 는 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.

금속 주조 시뮬레이션 갤러리

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.

Coastal & Maritime Applications | FLOW-3D

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.

FLOW-3D 수치해석용 컴퓨터 선택 가이드 (update)

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

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

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

개요

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

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

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

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

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

CPU 최신 뉴스

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

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

CPU의 선택

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

PassMark – CPU Mark High End CPUs

2021년 4월 14일 기준

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

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

PassMark – CPU Mark Single Thread Performance

2021년 4월 14일 기준

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

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

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

CPU 성능 분석 방법

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

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

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

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

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

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

<참고>

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

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

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

<SPEC CPU 벤치마크 보고서>

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

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

<보고서 샘플>

  • SPEC CPU 2017

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

클럭 대 코어

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

CPU 아키텍처

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

오버클럭

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

하이퍼스레딩

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

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

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

스케일링

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

AMD Ryzen 또는 Epyc CPU

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

<관련 기사>

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

Graphics 고려 사항

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

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

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

PassMark – G3D Mark High End Videocards

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

원격데스크탑 사용시 고려 사항

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

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

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

RAM 고려 사항

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

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

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

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

HDD 고려 사항

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

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

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

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

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

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

PassMark – Disk Rating High End Drives

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

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

참고 : 테스트 환경

페이지 보기

주조 분야

Metal Casting

주조제품, 금형의 설계 과정에서 FLOW-3D의 사용은 회사의 수익성 개선에 직접적인 영향을 줍니다.
(주)에스티아이씨앤디에서는  FLOW-3D를 통해 해결한 수많은 경험과 전문 지식을 엔지니어와 설계자에게 제공합니다.

품질 및 생산성 문제는 빠른 시간 안에 시뮬레이션을 통해 예측 가능하므로 낮은 비용으로 해결 할수 있습니다. FLOW-3D는 특별히 주조해석의 정확성 향상을 위한 다양한 설계 물리 모델들을 포함하고 있습니다.

이 모델에는 Lost Foam 주조, Non-newtonian 유체 및 금형의 다이싸이클링 해석에 대한 알고리즘 등을 포함하고 있습니다. 시뮬레이션의 정확성과 주조 제품의 품질을 향상시키고자 한다면, FLOW-3D는 여러분들의 이러한 요구를 충족시키는 제품입니다.

Ladle Pour Simulation by Nemak Poland Sp. z o.o.


관련 기술자료

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.

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FLOW-3D CAST

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.

FLOW-3D CAST Continuous Casting WorkspaceFLOW-3D CAST Gravity Die Casting Workspace
FLOW-3D CAST HPDC WorkspaceFLOW-3D CAST Investment Casting WorkspaceFLOW-3D CAST Low Pressure Sand Casting Workspace
FLOW-3D CAST Low Pressure Die Casting WorkspaceFLOW-3D CAST Sand Casting WorkspaceFLOW-3D CAST Sand Core Making Workspace
Lost Foam CastingFLOW-3D CAST Tilt Pour Casting
HPDC Oxides Simulation | FLOW-3D CAST
BMW Injector Casting Process – Innovative ingate system for gravity casting
Continuous Slab Casting | FLOW-3D CAST
Horizontal Centrifugal Pipe Casting | FLOW-3D CAST

코어 가스(Core Gas)

코어 가스(Core Gas)

 

코어로 주조 모델링 (Modeling Castings with Cores)

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-3D CAST의 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.

화학기반 응고모델 / chemistry-based solidification

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

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.

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.

FLOW-3D CAST Bibliography

FLOW-3D CAST bibliography

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.

33-20     Eric Riedel, Martin Liepe Stefan Scharf, Simulation of ultrasonic induced cavitation and acoustic streaming in liquid and solidifying aluminum, Metals, 10.4; 476, 2020. doi.org/10.3390/met10040476

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

72-19   Santosh Reddy Sama, Eric Macdonald, Robert Voigt, and Guha Manogharan, Measurement of metal velocity in sand casting during mold filling, Metals, 9:1079, 2019. doi.org/10.3390/met9101079

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.

52-19     S. Lakkum and P. Kowitwarangkul, Numerical investigations on the effect of gas flow rate in the gas stirred ladle with dual plugs, International Conference on Materials Research and Innovation (ICMARI), Bangkok, Thailand, December 17-21, 2018. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Vol. 526, 2019. doi.org/10.1088/1757-899X/526/1/012028

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

04-19   Santosh Reddy Sama, Tony Badamo, Paul Lynch and Guha Manogharan, Novel sprue designs in metal casting via 3D sand-printing, Additive Manufacturing, Vol. 25, pp. 563-578, 2019. doi.org/10.1016/j.addma.2018.12.009

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

92-18   Fast, 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

64-18   Vasilios Fourlakidis, Ilia Belov and Attila Diószegi, Strength prediction for pearlitic lamellar graphite iron: Model validation, Metals, Vol. 8, No. 9, 2018. doi.org/10.3390/met8090684

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

41-17   Y. N. Wu et al., Numerical Simulation on Filling Optimization of Copper Rotor for High Efficient Electric Motors in Die Casting Process, Materials Science Forum, Vol. 898, pp. 1163-1170, 2017.

12-17   A.M.  Zarubin and O.A. Zarubina, Controlling the flow rate of melt in gravity die casting of aluminum alloys, Liteynoe Proizvodstvo (Casting Manufacturing), pp 16-20, 6, 2017. In Russian.

10-17   A.Y. Korotchenko, Y.V. Golenkov, M.V. Tverskoy and D.E. Khilkov, Simulation of the Flow of Metal Mixtures in the Mold, Liteynoe Proizvodstvo (Casting Manufacturing), pp 18-22, 5, 2017. In Russian.

08-17   Morteza Morakabian Esfahani, Esmaeil Hajjari, Ali Farzadi and Seyed Reza Alavi Zaree, Prediction of the contact time through modeling of heat transfer and fluid flow in compound casting process of Al/Mg light metals, Journal of Materials Research, © Materials Research Society 2017

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.

100-16  Robert Watson, New numerical techniques to quantify and predict the effect of entrainment defects, applied to high pressure die casting, PhD Thesis: University of Birmingham, 2016.

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.

61-16   M. Koru and O. Serçe, Experimental and numerical determination of casting mold interfacial heat transfer coefficient in the high pressure die casting of a 360 aluminum alloy, ACTA PHYSICA POLONICA A, Vol. 129 (2016)

59-16   R. Pirovano and S. Mascetti, Tracking of collapsed bubbles during a filling simulation, La Metallurgia Italiana – n. 6 2016

43-16   Kevin Lee, Understanding shell cracking during de-wax process in investment casting, Ph.D Thesis: University of Birmingham, School of Engineering, Department of Chemical Engineering, 2016.

35-16   Konstantinos Salonitis, Mark Jolly, Binxu Zeng, and Hamid Mehrabi, Improvements in energy consumption and environmental impact by novel single shot melting process for casting, Journal of Cleaner Production, doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.06.165, Open Access funded by Engineering and Physical Sciences Research Council, June 29, 2016

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.

89-15   B.W. Zhu, L.X. Li, X. Liu, L.Q. Zhang and R. Xu, Effect of Viscosity Measurement Method to Simulate High Pressure Die Casting of Thin-Wall AlSi10MnMg Alloy Castings, Journal of Materials Engineering and Performance, Published online, November 2015, doi.org/10.1007/s11665-015-1783-8, © ASM International.

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.

83-15   Zu-Qi Hu, Xin-Jian Zhang and Shu-Sen Wu, Microstructure, Mechanical Properties and Die-Filling Behavior of High-Performance Die-Cast Al–Mg–Si–Mn Alloy, Acta Metall. Sin. (Engl. Lett.), doi.org/10.1007/s40195-015-0332-7, © The Chinese Society for Metals and Springer-Verlag Berlin Heidelberg 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.

44-15   Ulrich E. Klotz, Tiziana Heiss and Dario Tiberto, Platinum investment casting material properties, casting simulation and optimum process parameters, Jewelry Technology Forum 2015

41-15   M. Barkhudarov and R. Pirovano, Minimizing Air Entrainment in High Pressure Die Casting Shot Sleeves, GIFA 2015, Düsseldorf, Germany

40-15   M. Todte, A. Fent, and H. Lang, Simulation in support of the development of innovative processes in the casting industry, GIFA 2015, Düsseldorf, Germany

19-15   Bruce Morey, Virtual casting improves powertrain design, Automotive Engineering, SAE International, March 2015.

15-15   K.S. Oh, J.D. Lee, S.J. Kim and J.Y. Choi, Development of a large ingot continuous caster, Metall. Res. Technol. 112, 203 (2015) © EDP Sciences, 2015, doi.org/10.1051/metal/2015006, www.metallurgical-research.org

14-15   Tiziana Heiss, Ulrich E. Klotz and Dario Tiberto, Platinum Investment Casting, Part I: Simulation and Experimental Study of the Casting Process, Johnson Matthey Technol. Rev., 2015, 59, (2), 95, doi.org/10.1595/205651315×687399

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.

99-14   R. Bhola and S. Chandra, Predicting Castability for Thin-Walled HPDC Parts, Foundry Management Technology, December 2014

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.

77-14   Andrei Y. Korotchenko, Development of Scientific and Technological Approaches to Casting Net-Shaped Castings in Sand Molds Free of Shrinkage Defects and Hot Tears, Post-doctoral thesis: Russian State Technological University, 2014. In Russian.

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)

42-14  Bing Zhou, Yong-lin Kang, Guo-ming Zhu, Jun-zhen Gao, Ming-fan Qi, and Huan-huan Zhang, Forced convection rheoforming process for preparation of 7075 aluminum alloy semisolid slurry and its numerical simulation, Trans. Nonferrous Met. Soc. China 24(2014) 1109−1116

37-14    A. Karwinski, W. Lesniewski, P. Wieliczko, and M. Malysza, Casting of Titanium Alloys in Centrifugal Induction Furnaces, Archives of Metallurgy and Materials, Volume 59, Issue 1, doi.org/10.2478/amm-2014-0068, 2014.

26-14    Bing Zhou, Yonglin Kang, Mingfan Qi, Huanhuan Zhang and Guoming ZhuR-HPDC Process with Forced Convection Mixing Device for Automotive Part of A380 Aluminum Alloy, Materials 2014, 7, 3084-3105; doi.org/10.3390/ma7043084

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.

19-14    A.Y. Korotchenko, N.A. Nikiforova, E.D. Demjanov, N.C. Larichev, The Influence of the Filling Conditions on the Service Properties of the Part Side Frame, Russian Foundryman, 1 (January), pp 40-43, 2014. In Russian.

11-14 B. Fuchs and C. Körner, Mesh resolution consideration for the viability prediction of lost salt cores in the high pressure die casting process, Progress in Computational Fluid Dynamics, Vol. 14, No. 1, 2014, Copyright © 2014 Inderscience Enterprises Ltd.

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

94-13    Randall S. Fielding, J. Crapps, C. Unal, and J.R.Kennedy, Metallic Fuel Casting Development and Parameter Optimization Simulations, International Conference on Fast reators and Related Fuel Cycles (FR13), 4-7 March 2013, Paris France

90-13  A. Karwińskia, M. Małyszaa, A. Tchórza, A. Gila, B. Lipowska, Integration of Computer Tomography and Simulation Analysis in Evaluation of Quality of Ceramic-Carbon Bonded Foam Filter, Archives of Foundry Engineering, doi.org/10.2478/afe-2013-0084, Published quarterly as the organ of the Foundry Commission of the Polish Academy of Sciences, ISSN, (2299-2944), Volume 13, Issue 4/2013

88-13  Litie and Metallurgia (Casting and Metallurgy), 3 (72), 2013, N.V.Sletova, I.N.Volnov, S.P.Zadrutsky, V.A.Chaikin, Modeling of the Process of Removing Non-metallic Inclusions in Aluminum Alloys Using the FLOW-3D program, pp 138-140. In Russian.

85-13    Michał Szucki,Tomasz Goraj, Janusz Lelito, Józef S. Suchy, Numerical Analysis of Solid Particles Flow in Liquid Metal, XXXVII International Scientific Conference Foundryman’ Day 2013, Krakow, 28-29 November 2013

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.

46-13  Nicholas P. Orenstein, 3D Flow and Temperature Analysis of Filling a Plutonium Mold, LA-UR-13-25537, Approved for public release; distribution is unlimited. Los Alamos Annual Student Symposium 2013, 2013-07-24 (Rev.1)

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.

35-13   A. Pari, Real Life Problem Solving through Simulations in the Die Casting Industry – Case Studies, © Die Casting Engineer, July 2013.

34-13  Martin Lagler, Use of Simulation to Predict the Viability of Salt Cores in the HPDC Process – Shot Curve as a Decisive Criterion, © Die Casting Engineer, July 2013.

24-13    I.N.Volnov, Optimizatsia Liteynoi Tekhnologii, (Casting Technology Optimization), Liteyshik Rossii (Russian Foundryman), 3, 2013, 27-29. In Russian

23-13  M.R. Barkhudarov, I.N. Volnov, Minimizatsia Zakhvata Vozdukha v Kamere Pressovania pri Litie pod Davleniem, (Minimization of Air Entrainment in the Shot Sleeve During High Pressure Die Casting), Liteyshik Rossii (Russian Foundryman), 3, 2013, 30-34. In Russian

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.

107-12  F.K. Arslan, A.H. Hatman, S.Ö. Ertürk, E. Güner, B. Güner, An Evaluation for Fundamentals of Die Casting Materials Selection and Design, IMMC’16 International Metallurgy & Materials Congress, Istanbul, Turkey, 2012.

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.

109-12 Alexandre Reikher, Numerical Analysis of Die-Casting Process in Thin Cavities Using Lubrication Approximation, Ph.D. Thesis: The University of Wisconsin Milwaukee, Engineering Department (2012) Theses and Dissertations. Paper 65.

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.

78-12   A. Pari, Real Life Problem Solving through Simulations in the Die Casting Industry – Case Studies, 2012 Die Casting Congress & Exposition, © NADCA, October 8-10, 2012, Indianapolis, IN.

77-12  Y. Wang, K. Kabiri-Bamoradian and R.A. Miller, Rheological behavior models of metal matrix alloys in semi-solid casting process, 2012 Die Casting Congress & Exposition, © NADCA, October 8-10, 2012, Indianapolis, IN.

76-12  A. Reikher and H. Gerber, Analysis of Solidification Parameters During the Die Cast Process, 2012 Die Casting Congress & Exposition, © NADCA, October 8-10, 2012, Indianapolis, IN.

75-12 R.A. Miller, Y. Wang and K. Kabiri-Bamoradian, Estimating Cavity Fill Time, 2012 Die Casting Congress & Exposition, © NADCA, October 8-10, 2012Indianapolis, IN.

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 boundaryInternational 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.

46-12  Bin Zhang and Dave Salee, Metal Flow and Heat Transfer in Billet DC Casting Using Wagstaff® Optifill™ Metal Distribution Systems, 5th International Metal Quality Workshop, United Arab Emirates Dubai, March 18-22, 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.

44-12    Antoni Drys and Stefano Mascetti, Aluminum Casting Simulations, Desktop Engineering, September 2012

42-12   Huizhen Duan, Jiangnan Shen and Yanping Li, Comparative analysis of HPDC process of an auto part with ProCAST and FLOW-3D, Applied Mechanics and Materials Vols. 184-185 (2012) pp 90-94, Online available since 2012/Jun/14 at www.scientific.net, © (2012) Trans Tech Publications, Switzerland, doi:10.4028/www.scientific.net/AMM.184-185.90.

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

10-12  H. Vladimir Martínez and Marco F. Valencia (2012). Semisolid Processing of Al/β-SiC Composites by Mechanical Stirring Casting and High Pressure Die Casting, Recent Researches in Metallurgical Engineering – From Extraction to Forming, Dr Mohammad Nusheh (Ed.), ISBN: 978-953-51-0356-1, InTech

07-12     Amir H. G. Isfahani and James M. Brethour, Simulating Thermal Stresses and Cooling Deformations, Die Casting Engineer, March 2012

06-12   Shuisheng Xie, Youfeng He and Xujun Mi, Study on Semi-solid Magnesium Alloys Slurry Preparation and Continuous Roll-casting Process, Magnesium Alloys – Design, Processing and Properties, ISBN: 978-953-307-520-4, InTech.

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.

93-11  Olga Kononova, Andrejs Krasnikovs ,Videvuds Lapsa,Jurijs Kalinka and Angelina Galushchak, Internal Structure Formation in High Strength Fiber Concrete during Casting, World Academy of Science, Engineering and Technology 59 2011

76-11  J. Hartmann, A. Trepper, and C. Körner, Aluminum Integral Foams with Near-Microcellular Structure, Advanced Engineering Materials 2011, Volume 13 (2011) No. 11, © Wiley-VCH

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.

65-11     V.A. Chaikin, A.V. Chaikin, I.N.Volnov, A Study of the Process of Late Modification Using Simulation, in Zagotovitelnye Proizvodstva v Mashinostroenii, 10, 2011, 8-12. In Russian.

54-11  Ngadia Taha Niane and Jean-Pierre Michalet, Validation of Foundry Process for Aluminum Parts with FLOW-3D Software, Proceedings of the 2011 International Symposium on Liquid Metal Processing and Casting, 2011.

51-11    A. Reikher and H. Gerber, Calculation of the Die Cast parameters of the Thin Wall Aluminum Cast Part, 2011 Die Casting Congress & Tabletop, Columbus, OH, September 19-21, 2011

50-11   Y. Wang, K. Kabiri-Bamoradian, and R.A. Miller, Runner design optimization based on CFD simulation for a die with multiple cavities, 2011 Die Casting Congress & Tabletop, Columbus, OH, September 19-21, 2011

48-11 A. Karwiński, W. Leśniewski, S. Pysz, P. Wieliczko, The technology of precision casting of titanium alloys by centrifugal process, Archives of Foundry Engineering, ISSN: 1897-3310), Volume 11, Issue 3/2011, 73-80, 2011.

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.

44-11  Bin Zhang and Craig Shaber, Aluminum Ingot Thermal Stress Development Modeling of the Wagstaff® EpsilonTM Rolling Ingot DC Casting System during the Start-up Phase, Materials Science Forum Vol. 693 (2011) pp 196-207, © 2011 Trans Tech Publications, July, 2011.

43-11 Vu Nguyen, Patrick Rohan, John Grandfield, Alex Levin, Kevin Naidoo, Kurt Oswald, Guillaume Girard, Ben Harker, and Joe Rea, Implementation of CASTfill low-dross pouring system for ingot casting, Materials Science Forum Vol. 693 (2011) pp 227-234, © 2011 Trans Tech Publications, July, 2011.

40-11  A. Starobin, D. Goettsch, M. Walker, D. Burch, Gas Pressure in Aluminum Block Water Jacket Cores, © 2011 American Foundry Society, International Journal of Metalcasting/Summer 2011

37-11 Ferencz Peti, Lucian Grama, Analyze of the Possible Causes of Porosity Type Defects in Aluminum High Pressure Diecast Parts, Scientific Bulletin of the Petru Maior University of Targu Mures, Vol. 8 (XXV) no. 1, 2011, ISSN 1841-9267

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.

27-11  A. Pari, Optimization of HPDC Process using Flow Simulation Case Studies, Die Casting Engineer, July 2011

26-11    A. Reikher, H. Gerber, Calculation of the Die Cast Parameters of the Thin Wall Aluminum Die Casting Part, Die Casting Engineer, July 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.

19-11 Jon Spangenberg, Cem Celal Tutum, Jesper Henri Hattel, Nicolas Roussel, Metter Rica Geiker, Optimization of Casting Process Parameters for Homogeneous Aggregate Distribution in Self-Compacting Concrete: A Feasibility Study, © IEEE Congress on Evolutionary Computation, 2011, New Orleans, USA

16-11  A. Starobin, C.W. Hirt, H. Lang, and M. Todte, Core Drying Simulation and Validations, AFS Proceedings 2011, © American Foundry Society, Presented at the 115th Metalcasting Congress, Schaumburg, Illinois, April 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.

10-11 Abbas A. Khalaf and Sumanth Shankar, Favorable Environment for Nondentric Morphology in Controlled Diffusion Solidification, DOI: 10.1007/s11661-011-0641-z, © The Minerals, Metals & Materials Society and ASM International 2011, Metallurgical and Materials Transactions A, March 11, 2011.

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 & ExhibitionFebruary 14-18, 2010, Seattle, WA.

68-10  A. Reikher, H. Gerber, K.M. Pillai, T.-C. Jen, Natural Convection—An Overlooked Phenomenon of the Solidification Process, Die Casting Engineer, January 2010

54-10    Andrea Bernardoni, Andrea Borsi, Stefano Mascetti, Alessandro Incognito and Matteo Corrado, Fonderia Leonardo aveva ragione! L’enorme cavallo dedicato a Francesco Sforza era materialmente realizzabile, A&C – Analisis e Calcolo, Giugno 2010. In  Italian.

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.

47-10  A.V. Chaikin, I.N. Volnov, and V.A. Chaikin, Development of Dispersible Mixed Inoculant Compositions Using the FLOW-3D Program, Liteinoe Proizvodstvo, October, 2010, in Russian.

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.

39-10  Liu Zheng, Jia Yingying, Mao Pingli, Li Yang, Wang Feng, Wang Hong, Zhou Le, Visualization of Die Casting Magnesium Alloy Steering Bracket, Special Casting & Nonferrous Alloys, ISSN: 1001-2249, CN: 42-1148/TG, 2010-04. In Chinese.

37-10  Morris Murray, Lars Feldager Hansen, and Carl Reinhardt, I Have Defects – Now What, Die Casting Engineer, September 2010

36-10  Stefano Mascetti, Using Flow Analysis Software to Optimize Piston Velocity for an HPDC Process, Die Casting Engineer, September 2010. Also available in Italian: Ottimizzare la velocita del pistone in pressofusione.  A & C, Analisi e Calcolo, Anno XII, n. 42, Gennaio 2011, ISSN 1128-3874.

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.

27-10 For an Aerospace Diecasting, Littler Uses Simulation to Reveal Defects, and Win a New Order, Foundry Management & Technology, July 2010

23-10 Michael R. Barkhudarov, Minimizing Air Entrainment, The Canadian Die Caster, June 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)

06-10 A. Pari, Optimization of HPDC Process using Flow Simulation – Case Studies, CastExpo ’10, NADCA, Orlando, Florida, March 2010

05-10 M.C. Carter, S. Palit, and M. Littler, Characterizing Flow Losses Occurring in Air Vents and Ejector Pins in High Pressure Die Castings, CastExpo ’10, NADCA, Orlando, Florida, March 2010

04-10 Pamela Waterman, Simulating Porosity Factors, Foundry Management Technology, March 2010, Article available at Foundry Management Technology

03-10 C. Reilly, M.R. Jolly, N.R. Green, JC Gebelin, Assessment of Casting Filling by Modeling Surface Entrainment Events Using CFD, 2010 TMS Annual Meeting & Exhibition (Jim Evans Honorary Symposium), Seattle, Washington, USA, February 14-18, 2010

02-10 P. Väyrynen, S. Wang, J. Laine and S.Louhenkilpi, Control of Fluid Flow, Heat Transfer and Inclusions in Continuous Casting – CFD and Neural Network Studies, 2010 TMS Annual Meeting & Exhibition (Jim Evans Honorary Symposium), Seattle, Washington, USA, February 14-18, 2010

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

56-09  Jozef Kasala, Ondrej Híreš, Rudolf Pernis, Start-up Phase Modeling of Semi Continuous Casting Process of Brass Billets, Metal 2009, 19.-21.5.2009

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

41-09 O.Smirnov, P.Väyrynen, A.Kravchenko and S.Louhenkilpi, Modern Methods of Modeling Fluid Flow and Inclusions Motion in Tundish Bath – General View, Proceedings of Steelsim 2009 – 3rd International Conference on Simulation and Modelling of Metallurgical Processes in Steelmaking, Leoben, Austria, September 8-10, 2009

21-09 A. Pari, Case Studies – Optimization of HPDC Process Using Flow Simulation, Die Casting Engineer, July 2009

20-09 M. Sirvio, M. Wos, Casting directly from a computer model by using advanced simulation software, FLOW-3D Cast, Archives of Foundry Engineering Volume 9, Issue 1/2009, 79-82

19-09 Andrei Starobin, C.W. Hirt, D. Goettsch, A Model for Binder Gas Generation and Transport in Sand Cores and Molds, Modeling of Casting, Welding, and Solidification Processes XII, TMS (The Minerals, Metals & Minerals Society), June 2009

11-09 Michael Barkhudarov, Minimizing Air Entrainment in a Shot Sleeve during Slow-Shot Stage, Die Casting Engineer (The North American Die Casting Association ISSN 0012-253X), May 2009

10-09 A. Reikher, H. Gerber, Application of One-Dimensional Numerical Simulation to Optimize Process Parameters of a Thin-Wall Casting in High Pressure Die Casting, Die Casting Engineer (The North American Die Casting Association ISSN 0012-253X), May 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

2-09 C. Reilly, N.R. Green and M.R. Jolly, Oxide Entrainment Structures in Horizontal Running Systems, TMS 2009, San Francisco, California, February 2009

30-08 I.N.Volnov, Computer Modeling of Casting of Pipe Fittings, © 2008, Pipe Fittings, 5 (38), 2008. Russian version

28-08 A.V.Chaikin, I.N.Volnov, V.A.Chaikin, Y.A.Ukhanov, N.R.Petrov, Analysis of the Efficiency of Alloy Modifiers Using Statistics and Modeling, © 2008, Liteyshik Rossii (Russian Foundryman), October, 2008

27-08 P. Scarber, Jr., H. Littleton, Simulating Macro-Porosity in Aluminum Lost Foam Castings, American Foundry Society, © 2008, AFS Lost Foam Conference, Asheville, North Carolina, October, 2008

25-08 FMT Staff, Forecasting Core Gas Pressures with Computer Simulation, Foundry Management and Technology, October 28, 2008 © 2008 Penton Media, Inc. Online article

24-08 Core and Mold Gas Evolution, Foundry Management and Technology, January 24, 2008 (excerpted from the FM&T May 2007 issue) © 2008 Penton Media, Inc.

22-08 Mark Littler, Simulation Eliminates Die Casting Scrap, Modern Casting/September 2008

21-08 X. Chen, D. Penumadu, Permeability Measurement and Numerical Modeling for Refractory Porous Materials, AFS Transactions © 2008 American Foundry Society, CastExpo ’08, Atlanta, Georgia, May 2008

20-08 Rolf Krack, Using Solidification Simulations for Optimising Die Cooling Systems, FTJ July/August 2008

19-08 Mark Littler, Simulation Software Eliminates Die Casting Scrap, ECS Casting Innovations, July/August 2008

13-08 T. Yoshimura, K. Yano, T. Fukui, S. Yamamoto, S. Nishido, M. Watanabe and Y. Nemoto, Optimum Design of Die Casting Plunger Tip Considering Air Entrainment, Proceedings of 10th Asian Foundry Congress (AFC10), Nagoya, Japan, May 2008

08-08 Stephen Instone, Andreas Buchholz and Gerd-Ulrich Gruen, Inclusion Transport Phenomena in Casting Furnaces, Light Metals 2008, TMS (The Minerals, Metals & Materials Society), 2008

07-08 P. Scarber, Jr., H. Littleton, Simulating Macro-Porosity in Aluminum Lost Foam Casting, AFS Transactions 2008 © American Foundry Society, CastExpo ’08, Atlanta, Georgia, May 2008

06-08 A. Reikher, H. Gerber and A. Starobin, Multi-Stage Plunger Deceleration System, CastExpo ’08, NADCA, Atlanta, Georgia, May 2008

05-08 Amol Palekar, Andrei Starobin, Alexander Reikher, Die-casting end-of-fill and drop forge viscometer flow transients examined with a coupled-motion numerical model, 68th World Foundry Congress, Chennai, India, February 2008

03-08 Petri J. Väyrynen, Sami K. Vapalahti and Seppo J. Louhenkilpi, On Validation of Mathematical Fluid Flow Models for Simulation of Tundish Water Models and Industrial Examples, AISTech 2008, May 2008

53-07   A. Kermanpur, Sh. Mahmoudi and A. Hajipour, Three-dimensional Numerical Simulation of Metal Flow and Solidification in the Multi-cavity Casting Moulds of Automotive Components, International Journal of Iron & Steel Society of Iran, Article 2, Volume 4, Issue 1, Summer and Autumn 2007, pages 8-15.

36-07 Duque Mesa A. F., Herrera J., Cruz L.J., Fernández G.P. y Martínez H.V., Caracterización Defectológica de Piezas Fundida por Lost Foam Casting Mediante Simulación Numérica, 8° Congreso Iberoamericano de Ingenieria Mecanica, Cusco, Peru, 23 al 25 de Octubre de 2007 (in Spanish)

27-07 A.Y. Korotchenko, A.M. Zarubin, I.A.Korotchenko, Modeling of High Pressure Die Casting Filling, Russian Foundryman, December 2007, pp 15-19. (in Russian)

26-07 I.N. Volnov, Modeling of Casting Processes with Variable Geometry, Russian Foundryman, November 2007, pp 27-30. (in Russian)

16-07 P. Väyrynen, S. Vapalahti, S. Louhenkilpi, L. Chatburn, M. Clark, T. Wagner, Tundish Flow Model Tuning and Validation – Steady State and Transient Casting Situations, STEELSIM 2007, Graz/Seggau, Austria, September 12-14 2007

11-07 Marco Actis Grande, Computer Simulation of the Investment Casting Process – Widening of the Filling Step, Santa Fe Symposium on Jewelry Manufacturing Technology, May 2007

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 FormEurope Order Form.

07-07 I.N. Volnov, Casting Modeling Systems – Current State, Problems and Perspectives, (in Russian), Liteyshik Rossii (Russian Foundryman), June 2007

05-07 A.N. Turchin, D.G. Eskin, and L. Katgerman, Solidification under Forced-Flow Conditions in a Shallow Cavity, DOI: 10.1007/s1161-007-9183-9, © The Minerals, Metals & Materials Society and ASM International 2007

04-07 A.N. Turchin, M. Zuijderwijk, J. Pool, D.G. Eskin, and L. Katgerman, Feathery grain growth during solidification under forced flow conditions, © Acta Materialia Inc. Published by Elsevier Ltd. All rights reserved. DOI: 10.1016/j.actamat.2007.02.030, April 2007

03-07 S. Kuyucak, Sponsored Research – Clean Steel Casting Production—Evaluation of Laboratory Castings, Transactions of the American Foundry Society, Volume 115, 111th Metalcasting Congress, May 2007

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

30-06 X.J. Liu, S.H. Bhavnani, R.A. Overfelt, Simulation of EPS foam decomposition in the lost foam casting process, Journal of Materials Processing Technology 182 (2007) 333–342, © 2006 Elsevier B.V. All rights reserved.

25-06 Michael Barkhudarov and Gengsheng Wei, Modeling Casting on the Move, Modern Casting, August 2006; Modeling of Casting Processes with Variable Geometry, Russian Foundryman, December 2007, pp 10-15. (in Russian)

24-06 P. Scarber, Jr. and C.E. Bates, Simulation of Core Gas Production During Mold Fill, © 2006 American Foundry Society

7-06 M.Y.Smirnov, Y.V.Golenkov, Manufacturing of Cast Iron Bath Tubs Castings using Vacuum-Process in Russia, Russia’s Foundryman, July 2006. In Russian.

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

1-06 Michael Barkhudarov, Using Simulation to Control Microporosity Reduces Die Iterations, Die Casting Engineer, January 2006, pp. 52-54

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

13-05 Xiaogang Yang, Xiaobing Huang, Xiaojun Dai, John Campbell and Joe Tatler, Numerical Modelling of the Entrainment of Oxide Film Defects in Filling of Aluminium Alloy Castings, International Journal of Cast Metals Research, 17 (6), 2004, 321-331

10-05 Carlos Evaristo Esparza, Martha P. Guerro-Mata, Roger Z. Ríos-Mercado, Optimal Design of Gating Systems by Gradient Search Methods, Computational Materials Science, October 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

3-05 Joerg Frei, Casting Simulations Speed Up Development, Die Casting World, March 2005, p. 14

2-05 David Goettsch and Michael Barkhudarov, Analysis and Optimization of the Transient Stage of Stopper-Rod Pour, Shape Casting: The John Campbell Symposium, The Minerals, Metals & Materials Society, 2005

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.

32-04 D.H. Kirkwood and P.J Ward, Numerical Modelling of Semi-Solid Flow under Processing Conditions, steel research int. 75 (2004), No. 8/9

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)

28-04 Z. Cao, Z. Yang, and X.L. Chen, Three-Dimensional Simulation of Transient GMA Weld Pool with Free Surface, Supplement to the Welding Journal, June 2004.

23-04 State 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

20-04 J.-C. Gebelin, M.R. Jolly, A. M. Cendrowicz, J. Cirre and S. Blackburn, Simulation of Die Filling for the Wax Injection Process – Part II Numerical Simulation, Metallurgical and Materials Transactions, Volume 35B, August 2004

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

2-03 J-C Gebelin, AM Cendrowicz, MR Jolly, Modeling of the Wax Injection Process for the Investment Casting Process – Prediction of Defects, presented at the Third International Conference on Computational Fluid Dynamics in the Minerals and Process Industries, December 10-12, 2003, Melbourne, Australia, pp. 415-420

29-03 C. W. Hirt, Modeling Shrinkage Induced Micro-porosity, Flow Science Technical Note (FSI-03-TN66)

28-03 Thixoforming at the University of Sheffield, Diecasting World, September 2003, pp 11-12

26-03 William Walkington, Gas Porosity-A Guide to Correcting the Problems, NADCA Publication: 516

22-03 G F Yao, C W Hirt, and M Barkhudarov, Development of a Numerical Approach for Simulation of Sand Blowing and Core Formation, in Modeling of Casting, Welding, and Advanced Solidification Process-X”, Ed. By Stefanescu et al pp. 633-639, 2003

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

12-03 J-C Gebelin & M.R. Jolly, Modeling Filters in Light Alloy Casting Processes,  Trans AFS, 2002, 110, pp. 109-120

11-03 M.R. Jolly, Casting Simulation – How Well Do Reality and Virtual Casting Match – A State of the Art Review, Intl. J. Cast Metals Research, 2002, 14, pp. 303-313

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

20-02 C.W. Hirt and M.R. Barkhudarov, Predicting Defects in Lost Foam Castings, Modern Casting, December 2002, pp 31-33

19-02 Mark Jolly, Mike Cox, Ric Harding, Bill Griffiths and John Campbell, Quiescent Filling Applied to Investment Castings, Modern Casting, December 2002 pp. 36-38

18-02 Simulation Helps Overcome Challenges of Thin Wall Magnesium Diecasting, Foundry Management and Technology, October 2002, pp 13-15

17-02 G Messmer, Simulation of a Thixoforging Process of Aluminum Alloys with FLOW-3D, Institute for Metal Forming Technology, University of Stuttgart

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

8-02 Sayavur I. Bakhtiyarov, and Ruel A. Overfelt, Experimental and Numerical Study of Bonded Sand-Air Two-Phase Flow in PUA Process, Auburn University, 2002 American Foundry Society, AFS Transactions 02-091, Kansas City, MO

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

26-01 C. W. Hirt., Predicting Defects in Lost Foam Castings, December 13, 2001

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

19-01 L. Wang, T. Nguyen, M. Murray, Simulation of Flow Pattern and Temperature Profile in the Shot Sleeve of a High Pressure Die Casting Process, CSIRO Manufacturing Science and Technology, Melbourne, Victoria, Australia, Presented by North American Die Casting Association, Oct 29-Nov 1, 2001, Cincinnati, To1-014

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

5-01 Michael Barkhudarov, Simulation Helps Overcome Challenges of Thin Wall Magnesium Diecasting, Diecasting World, March 2001, pp. 5-6

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

7-99 Fred L. Church, Virtual Reality Predicts Cast Metal Flow, Modern Metals, September, 1999, pp. 67F-J

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

5-98 J. Righi, Computer Simulation Helps Eliminate Porosity, Die Casting Management Magazine, pp. 36-38, January 1998

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

15-97 M. R. Barkhudarov, Advanced Simulation of the Flow and Heat Transfer Process in Simultaneous Engineering, Flow Science report, presented at the Casting 1997 – International ADI and Simulation Conference, Helsinki, Finland, May 28-30, 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

10-97 J. P. Greene and J. O. Wilkes, Numerical Analysis of Injection Molding of Glass Fiber Reinforced Thermoplastics – Part 2 Fiber Orientation, Body-in-White Center, General Motors Corp. and Dept. Chemical Engineering, University of Michigan, Polymer Engineering and Science, Vol. 37, No. 6, June 1997

9-97 J. P. Greene and J. O. Wilkes, Numerical Analysis of Injection Molding of Glass Fiber Reinforced Thermoplastics. Part 1 – Injection Pressures and Flow, Manufacturing Center, General Motors Corp. and Dept. Chemical Engineering, University of Michigan, Polymer Engineering and Science, Vol. 37, No. 3, March 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.

6-97 M. R. Barkhudarov, Is Fluid Flow Important for Predicting Solidification, Flow Science report, 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

9-96 M. R. Barkhudarov and C. W. Hirt, Thixotropic Flow Effects under Conditions of Strong Shear, Flow Science report FSI96-00-2, to be presented at the “Materials Week ’96” TMS Conference, Cincinnati, OH, 7-10 October 1996

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

1-95 K. Venkatesan and R. Shivpuri, Numerical Investigation of the Effect of Gate Velocity and Gate Size on the Quality of Die Casting Parts, NAMRC, 1995.

15-94 D. Liang, Y. Bayraktar, S. A. Moir, M. Barkhudarov, and H. Jones, Primary Silicon Segregation During Isothermal Holding of Hypereutectic AI-18.3%Si Alloy in the Freezing Range, Dept. of Engr. Materials, U. of Sheffield, Metals and Materials, February 1994

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)

10-94 M. R. Barkhudarov and S. B. Chin, Stability of a Numerical Algorithm for Gas Bubble Modelling, University of Sheffield, Sheffield, U.K., International Journal for Numerical Methods in Fluids, Vol. 19, 415-437 (1994)

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, 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)

Tilt Pour Casting Workspace, 경동주조

Tilt Pour Casting Workspace Highlights, 경동주조

  • 금형의 모션 제어
  • 최첨단 금형온도관리, 동적 냉각 채널, 스프레이 냉각, 금형온도 싸이클링
  • 정확한 가스 고립 및 기공 예측

Workspace Overview

경동주조(Tilt Pour Casting) Workspace는 엔지니어가 FLOW-3D  CAST로 경동주조(Tilt Pour Casting)을 성공적으로 모델링 할 수 있도록 설계된 직관적인 모델링 환경입니다 . 작업 공간에는 프로세스별 특정 다이 및 재료 유형이 포함되어 있으며, 정확한 기계 기능에 맞게 회전 동작을 쉽게 정의 할 수 있습니다. 

기포 결함의 완전한 분석을 위해 충진 분석에 벤트 및 배압이 포함되어 있으며, 다이사이클링 및 최신 응고 모델은 작업 공간의 하위 프로세스 아키텍처를 통해 충진시 매끄럽게 연결됩니다. Tilt Pour Casting Workspace는 단순하지만 다양한 모델링 환경에서 시뮬레이션의 모든 측면을 위한 완전하고 정확한 솔루션을 제공합니다.

Tilt Pour Simulation | FLOW-3D CAST
Tilt Pour Casting | FLOW-3D CAST
8-Cavity Tilt Pour | FLOW-3D CAST v5.1

프로세스 모델링

  • 틸트 주입
  • 역 틸트 주입

유연한 격자 생성

  • FAVOR ™ 단순 격자 생성 도구
  • 멀티 블록
  • Conforming mesh

금형 온도 관리

  • 다이 사이클링
  • 열 포화
  • 완전 열전달 모델링

고급 응고

  • 다공성 예측
  • 수축
  • 핫스팟 식별
  • 열 계수
  • 기계적 특성 예측

모래 코어

  • 핵심 가스 진화
  • 코어 특성에 대한 재료 정의

금형 동작 제어

  • 6 개의 회전축
  • 회전 속도를위한 테이블 형식 입력

결함 예측

  • 매크로 및 미세 다공성
  • 가스 다공성
  • 조기 응고
  • 산화물 형성
  • 표면 결함 분석

다이나믹 시뮬레이션 제어

  • 모션 제어를위한 이벤트 프로브 기반 트리거

완벽한 분석 패키지

  • 다중 뷰포트가있는 애니메이션-3D, 2D, 히스토리 플롯, 볼륨 렌더링
  • 다공성 분석 도구
  • 병렬 시뮬레이션 결과 비교
  • 용융 온도, 고체 분율 측정 용 센서
  • 입자 추적기
  • 일괄 배치 처리
  • 보고서 생성

Lost Foam Casting Workspace, 소실모형주조

Lost Foam Casting Workspace Highlights, 소실모형주조

  • 최첨단 Foam 잔여물 추적
  • 진보된 Foam 증발 및 금속 유동 모델링
  • 응고, 다공성 및 표면 결함 분석

Workspace Overview

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.

Lost Foam Casting Workspace | FLOW-3D CAST
Lost Foam Residue Tracking – Filling Simulation | FLOW-3D CAST
Lost Foam Impeller Tree – Filling Simulation | FLOW-3D CAST
Lost Foam Residue Simulation | FLOW-3D CAST

PROCESSES MODELED

  • Filling
  • Solidification
  • Cooling

FLEXIBLE MESHING

  • Structured meshing for fast, easy generation
  • Multi-block meshing for localized accuracy control
  • Foam-conforming meshes for memory optimization

MOLD MODELING

  • Ceramic filters
  • Inserts – standard and porous
  • Air vents
  • Chills
  • Insulating and exothermic sleeves
  • Moving ladles and stoppers

ADVANCED SOLIDIFICATION

  • Chemistry-based solidification
  • Dimensionless Niyama criteria
  • Cooling rates, SDAS, grain size mechanical properties

FILLING ACCURACY

  • Foam/melt interface tracking
  • Gas/bubble entrapment
  • Automatic melt flow drag calculation in filters

DEFECT PREDICTION

  • Foam residue defect tracking
  • Cold shuts
  • Porosity prediction
  • Shrinkage
  • Hot spots

DYNAMIC SIMULATION CONTROL

  • Probe-controlled pouring control

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
  • Particle tracers
  • Batch post-processing
  • Report generation

Sand Core Making Workspace, 사형 중자성형

Sand Core Making Workspace Highlights, 사형 중자성형

  • 세분화된 흐름 공기/모래 및 모래 충전
  • 압력에 의한 모배 미충진부 예측
  • 데이터베이스는 경화를 위한 유기(고온 및 저온 박스)및 무기 바인더의 모든 자료 보유

Workspace Overview

Sand Core Making Workspace는 사용자에게 모래 중자의 충진 및 경화 해석을 위한 사용하기 쉬운 도구를 제공합니다. 사용자는 다양한 모래 및 바인더 조합의 shooting을 모델링하여 코어 박스가 채워지는 방법을 예측하고, 부적합한 충전이 발생하는 지역을 찾은 다음 배기구를 배치하고 크기를 조정하여 해당 구역의 충전을 개선 할 수 있습니다. 

콜드 박스, 핫 박스 및 무기 공정을 포함한 모든 현재의 코어 경화 공정을 모델링할 수 있습니다. 모래 밀도 분포 및 공기 흐름과 같은 shooting 특성을 쉽게 시각화 할 수 있습니다.  

Sand Sand Core Drying | FLOW-3D CAST

Sand Core Blowing Simulation | FLOW-3D CAST
Sand Core Shooting | FLOW-3D CAST
Sand Core Shooting | FLOW-3D CAST
Sand Core Blowing Simulation | FLOW-3D CAST

모델링 된 프로세스

  • 콜드 박스
  • 핫 박스
  • 무기
 

열 코어 박스 모델링

  • 콜드 박스
  • 핫 박스
  • 무기
 

대류 및 복사열 전달

 

링크 된 메시와 일치하는 메시를 포함한 멀티 블록 메시

 

완벽한 분석 패키지

  • 다중 뷰포트가있는 애니메이션-3D, 2D, 히스토리 플롯, 볼륨 렌더링
  • 다공성 분석 도구
  • 병렬 시뮬레이션 결과 비교
  • 용융 온도, 고체 분율 측정 용 센서
  • 입자 추적기
  • 배치 후 처리
  • 보고서 생성

Sand Casting Workspace, 사형주조

Sand Casting Workspace Highlights, 사형주조

  • 모래 특성의 통합에는 투과성, 코어 가스 및 수분 함량이 포함됩니다.
  • 주입 컵 채우기 조건에 따라 동적 래들 주입 및 동적 래들 동작
  • 첨단 솔루션을 통해 정확한 가스 포집 및 다공성 제공

Workspace Overview

Sand Casting Workspace(사형주조)는 샌드 캐스터에 주입, 응고 및 냉각 분석을 시뮬레이션하는 데 필요한 모든 도구를 제공합니다. Sand Casting Workspace는 엔지니어의 언어를 사용하여, 사용이 간편한 인터페이스를 제공하도록 설계되어 있습니다.

사형주조의 결함은 흔히 충전 단계에서 추적할 수 있습니다. FLOW3D CAST는 뛰어난 금속 흐름 예측에 대해 뛰어난 정확도를 제공하여, 쉽게 결함을 파악할 수 있습니다. 산화물 형성 및 콜드샷을 정확하게 추적하여 최종 주물에서의 발생 위치를 확인합니다. 압탕의 크기를 조정하고 핫 스팟(최종응고부)에 배치하는 한편, 진보된 응고 및 수축 분석을 통해 가장 까다로운 제조 환경에서도 최종적으로 최적화된 설계를 달성할 수 있습니다.

프로세스 모델링

  • 충전재
  • 응고
  • 냉각

유연한 메쉬

  • 빠르고 쉬운 생성을 위한 체계적인 메쉬
  • 국지적인 정확도 제어를 위한 멀티 블록 메쉬
  • 메모리 최적화를 위한 캐스팅 적합 메쉬

주형 모델링

  • 가스 및 수분 배출이 가능한 투과성 금형
  • 국소 냉각을 위한 코일
  • 다공성 및 표준 인서트
  • 세라믹 필터
  • 공기 통로

고급 응고

  • 화학 기반 응고
  • 치수 없는 니야마(Niyama ) 기준
  • 냉각 속도, SDAS, 입자 크기 기계적 특성

충전 정확도

  • 가스/버블 포획
  • 표면 산화물 형성
  • 필터의 자동 드래그 계산
  • 난류 모델링

코어 모델링

  • 가스 생성을 포함한 모래 코어
  • 소금 코어

결함 예측

  • 혼입 공기
  • 산화물 형성 및 추적
  • 콜드 샷
  • 다공성 예측
  • 수축
  • 핫 스팟

라이저 공구

  • 발열체 조립체
  • 절연 및 발열 슬리브

완전한 분석

  • 다중 뷰 포트를 사용한 애니메이션-3D, 2D, 기록 플롯, 볼륨 렌더링
  • 다공성 분석 도구
  • 사이드 바이 사이드 시뮬레이션 결과 비교
  • 용해 온도, 고체 부분을 측정하기 위한 센서
  • 입자 추적기
  • 일괄 처리
  • 보고서 생성

Low Pressure Die Casting Workspace, 저압주조

Workspace Highlights, 저압주조

  • 매우 정확한 충진을 위한 압력 제어 주입
  • 공극, 배기 및 역압 효과를 포함한 전체 프로세스 모델링
  • 다공성과 같은 정밀한 조기 동결 및 응고 결함을 해결하기 위한 향상된 응고 및 열 전달 제어

Workspace Overview

저압주조 Workspace 는 엔지니어가 FLOW-3D CAST를 통해 저압주조 제품을 성공적으로 모델링하도록 설계된 직관적인 모델링 환경입니다. 

유연한 압력 제어를 통해 엔지니어는 가압, 벤트 및 배압 조건을 정확하게 재현하여 주입, 공기 갇힘 및 미세수축결함에 대한 완전한 분석을 수행할 수 있습니다.

금형온도해석 및 최첨단 응고 모델은 작업 공간의 서브 프로세스 아키텍처를 통해 원활하게 충전 상태에 연결됩니다. 저압주조 Workspace은 단순하면서도 다목적 모델링 환경에서 시뮬레이션의 모든 측면을 위한 완전하고 정확한 솔루션을 제공합니다.

프로세스 모델링

  • 중력 저 압력 다이 캐스트 주조

유연한 메쉬

  • FAVOR™단순 메시 생성 도구
  • 멀티 블록 메쉬
  • 중첩된 메쉬

다이 열 관리

  • 열사이 사이클
  • 열 포화도
  • 풀 열 전달 모델링

고급 응고

  • 다공성 예측
  • 수축
  • 핫 스폿 식별
  • 기계적 특성 예측
  • 마이크로 아키텍처 예측

모래 코어

  • 핵심 가스 진화
  • 코어 특성에 대한 재료 정의

진공 및 환기

  • 대화형 프로브 배치
  • 면적 및 손실 계수 계산기

LADLE운동

  • 6도의 자유 동작 정의

주입 정확도

  • 가스 및 기포 걸림
  • 표면 산화물 계산
  • RNG및 LES난류 모델
  • 배경 압력

결함 예측

  • 매크로 및 마이크로 다공성
  • 가스 다공성
  • 조기 응고
  • 산화물 형성
  • 표면 결함 분석

동적 시뮬레이션 컨트롤

  • 프로브 기반 트리거
  • 열 제어
  • 진공 및 환기 컨트롤

완전한 분석

  • 다중 뷰 포트를 사용한 애니메이션-3D, 2D, 기록 플롯, 볼륨 렌더링
  • 다공성 분석 도구
  • 사이드 바이 사이드 시뮬레이션 결과 비교
  • 용해 온도, 고체 부분을 측정하기 위한 센서
  • 입자 추적기
  • 일괄 처리
  • 보고서 생성

Low Pressure Sand Casting (LPSC) Workspace, 저압사형주조

Workspace Highlights, 저압사형주조

  • 투과성, 코어 가스 및 수분 함량을 포함한 모래 특성 통합
  • 전체 프로세스 모델링에는 보이드, 환기 및 역압 영향이 포함됨
  • 고급 다이내믹스에는 채우기 후 고체화 틸트 동작이 포함됨

Workspace Overview

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.

프로세스 모델링

  • 압력 또는 용량 제어 바닥 공급
  • 회전식 응고

유연한 메쉬

  • 빠르고 쉬운 생성을 위한 체계적인 메쉬
  • 국지적인 정확도 제어를 위한 멀티 블록 메쉬
  • 메모리 최적화를 위한 캐스팅 구성 메쉬

주형 모델링

  • 가스 및 수분 배출이 포함된 허용 가능한 금형
  • 국소 냉각을 위한 코일
  • 다공성 및 표준 인서트
  • 세라믹 필터
  • 에어벤트

고급 응고

  • 화학 기반 응고
  • 치수 없는 니야마 기준
  • 냉각 속도, SDAS, 입자 크기 기계적 특성

라이저 공구

  • 발열체 데이터베이스
  • 발열성 및 절연성 슬리브

주입 정확도

  • 가스/버스/자갈 끼임
  • 표면 산화물 형성
  • 필터의 자동 드래그 계산

몰드 모션 컨트롤

  • 시간 제어 금형 회전

결함 예측

  • 다공성 예측
  • 수축
  • 핫 스팟

동적 시뮬레이션 컨트롤

  • 문제가 제어되는 주입 속도

완전한 분석

  • 다중 뷰 포트를 사용한 애니메이션-3D, 2D, 기록 플롯, 볼륨 렌더링
  • 다공성 분석 도구
  • 사이드 바이 사이드 시뮬레이션 결과 비교
  • 용해 온도, 고체 부분을 측정하기 위한 센서
  • 입자 추적기
  • 일괄 처리
  • 보고서 생성

High Pressure Die Casting Workspace, 고압다이캐스팅

High Pressure Die Casting Workspace Highlights

  • 주입 정확도가 탁월합니다.
  • 전체 프로세스 모델링에는 고급 환기, PQ2 및 스프레이 냉각이 포함됩니다.
  • 동적 시뮬레이션 제어를 통해 동적 런타임 프로세스를 제어할 수 있습니다.
  • 최첨단 알루미늄 실리콘 합금 고형화입니다.

고압 다이 캐스팅 Workspace

고압 다이 캐스팅 Workspace은 엔지니어가 FLOW-3D CAST를 사용하여, 고압 다이 캐스팅 제품을 성공적으로 모델링할 수 있도록 설계된 직관적인 모델링 환경입니다.

FLOW-3D CAST v5.1은 첨단 다이 열 제어, 기계 파라미터 모델링,주입 및 배압 조건의 정확한 해석기능과 결합된 샷 슬리브 모션의 완전한 제어는 가장 까다로운 HPDC 시뮬레이션에 필요한 최적화된 솔루션입니다. HPDC Workspace에는 진보된 미세수축공 예측 및 후처리 기능 외에도 Al-Si 및 Al-Cu 기반 합금에 대한 최첨단 화학 기반 응고 및 재료 강도 모델이 포함되어 있습니다.

모델링된 프로세스

  • 고압 다이 주조
 

유연한 메시

  • FAVOR™ 간단한 메쉬 생성 도구
  • 멀티 블록 메시
  • 중첩 메시
 

다이 열 관리

  • 열 다이 사이클링
  • 열 포화도
  • 전체 열 전달 모델링
  • 스마트 냉각 채널 제어
  • 스프레이 냉각 경로 모델링
 

고급 응고

  • 다공성 예측
  • 수축
  • 핫스팟 식별
  • 기계적 특성 예측
  • 미세 구조 예측
 

국자 모션

  • 자유 모션 정의 6도
 

진공 및 환기

  • 대화형 프로브 배치
  • 지역 및 손실 계수 계산기
 

충전 정확도

  • 느리고 빠른 샷 모델링
  • 강화 압력 효과
  • 가스 및 버블 함정
  • 표면 산화물 계산
  • RNG 및 레 난류 모델
  • 역압력
 

결함 예측

  • 매크로 및 마이크로 다공성
  • 가스 다공성
  • 조기 응고
  • 산화물 형성
  • 표면 결함 분석
 

표면 결함 분석

  • PQ2 분석
  • 프로브 기반 트리거
  • 열 제어
  • 진공 및 환기 제어
 

전체 분석 패키지

  • 다중 뷰포트가 있는 애니메이션 – 3D, 2D, 기록 플롯, 볼륨 렌더링
  • 다공성 분석 도구
  • 나란히 시뮬레이션 결과 비교
  • 용융 온도, 고체 분획 측정을 위한 센서
  • 파티클 트레이서
  • 배치 후 처리
  • 보고서 생성

Gravity Die Casting Workspace, 중력주조

Gravity Die Casting Workspace Highlights, 중력주조

  • 최첨단 다이 열 관리, 동적 냉각 채널, 분무 냉각 및 열 순환
  • Ladle 주입 조건에 따라 동적 Ladle 모션이 있는 Ladle 주입
  • 첨단 유량 솔루션으로 정확한 가스 갇힘 및 가스 다공성 제공

Workspace Overview

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
  • Particle tracers
  • Batch post-processing
  • Report generation
customcode_sample

Users customize the solver

FLOW-3D Solver Custom 개발

<주의 사항>
Flow Science, Inc.는 사용자가 추가한 사용자 정의 Code에 대해 어떠한 책임도 지지 않습니다. FLOW-3D 유지보수 지원에는 사용자 커스터마이징 문제 해결이 포함되지 않습니다.

Custom Developer Tools 에 대한 정보

Flow Science가 표준 설치의 일부로 배포하는 서브 루틴을 사용자가 커스터마이즈하여 사용자가 원하는 수식을 반영 개발하고자 할 경우 버전에 따라 아래와 같은 버전의 컴파일러가 필요합니다.

  1. 다음 주요 릴리스 인  FLOW-3D  v12.1 및  FLOW-3D  CAST  v5.1은 인텔 ® FORTRAN 컴파일러 버전 19.0.3.203 빌드 20190206 (Windows) 및 버전 19.0.3.199 빌드 20190206 (Linux)으로 빌드됩니다. 솔버를 사용자 지정하는 Windows 사용자는 Microsoft Visual Studio 2017 Professional도 필요합니다.
  2. 현재 버전 인  FLOW-3D  v12.0 및  FLOW-3D  CAST  v5.0 및 후속 업데이트는 Intel® FORTRAN 버전 16.0.1 및 Microsoft Visual Studio 2010/2013 Professional을 사용하여 계속 빌드됩니다.
customcode_sample

향후 업그레이드되는 버전의 경우 다음과 같이 변경됨을 참고하시기 바랍니다.

  1. 다음 주요 릴리스인 FLOW-3D v12.1 및 FLOW-3D CAST v5.1
    Intel® FORTRAN 컴파일러 버전 19.0.3.203 빌드 20190206(윈도우즈) 및 버전 19.0.3.19 빌드 20190206(리눅스) 를 사용해야 합니다.
    사용자가 Solver의 Custom Code를 개발하여 사용하기를 원하는 Windows 사용자들은 Microsoft Visual Studio 2017 Professional이 필요합니다.
  2. 현재 버전인 FLOW-3D v12.0 및 FLOW-3D CAST v5.0과 그에 대한 후속 업데이트는 Intel® FORTRAN 버전 16.0.1 및 Microsoft Visual Studio 2010/2013 Professional을 계속 사용하는 것을 유의하십시오.

이 내용은 Solver에 대해 제공된 소스 코드를 수정하고 다시 컴파일(즉, 사용자 정의)하는 커스텀 코드 개발 사용자에게만 적용됩니다. 솔버를 사용자 정의하여 개발하지 않을 경우 어떠한 조치도 필요하지 않습니다. 이 컴파일러 업데이트에 대해 궁금한 점이 있으면 언제든지 flow3d@stikorea.co.kr 로 문의하십시오.

일반 사용자 정의 정보

FLOW-3D는 사용자가 솔버의 기능을 사용자 정의할 수 있도록 FORTRAN 소스 서브 루틴 파일을 제공하여 사용자에게 필요한 요구 사항을 충족합니다. 제공된 FORTRAN 서브 루틴을 통해 사용자는 경계 조건을 사용자 정의할 수 있고, 고유한 재료 특성의 상관 관계를 포함할 수도 있으며, 사용자가 정의한 유체 힘(예: 전자기력)을 지정하고, 물리적 모델을 추가하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

사용자가 사용자 정의에 사용할 수 있는 여러 “더미”변수가 제공되었습니다. 사용자 정의를 위해 사용자 정의가 가능한 목록도 제공합니다.

 Linux 및 Windows 배포용 Makefile이 제공되고 Windows 배포용 Visual Studio 솔루션 파일이 제공되어 자신의 사용자 정의 코드를 포함시켜 사용자가 FLOW-3D를 다시 컴파일 할 수 있습니다.

  • FLOW-3D그래픽 인터페이스를 통해 Custom Double Precision 버전을 실행하려면 Model Setup‣General dock widget의 Version Options 영역에서 Queued When Prompt 옵션을 선택하십시오. 그런 다음 버전을 묻는 메시지가 나타나면 Custom double precision을 선택하십시오. 또는 로컬 및 원격 시스템의 기본 설정 ‣ 기본 버전 옵션에서 기본값으로 설정할 수 있습니다.
  • 배치 모드 또는 명령 프롬프트를 통해 사용자 정의 버전을 실행하려면사용자 정의 배정도를 위한 환경 변수 F3D_VERSION을 prehyd로 설정해야 합니다.

Windows에서FLOW-3D 사용자 정의

Windows에서 현재 버전의 FLOW-3D 솔버를 사용자 정의하려면 다음 소프트웨어가 필요합니다.

  • Microsoft Visual Studio 2010 Professional Edition 또는 Microsoft Visual Studio 2013 Professional Edition
  • Intel® FORTRAN 16.0.1

명령행 빌드 환경을 선호하는 경우 Intel  FORTRAN 16.0.1 및 Windows Platform SDK 설치를 고려하십시오. 인텔  FORTRAN 16.0.1의 시스템 요구 사항에 대한 자세한 내용은 컴파일러와 함께 제공된 설명서를 참조하십시오.

Visual Studio 2010 Professional Edition 용 Visual Studio 솔루션 파일custom_double_vs2010.sln은 prehyd디렉토리에 있습니다. 솔루션 파일 이름은 *.sln 으로 지정됩니다.

솔루션 파일은 Visual Studio 내에서 솔버 실행 파일을 빌드하는 데 사용됩니다. FORTRAN 소스 파일의 확장자 .F90는 C:\flow3d\v12.0\prehyd디렉토리에 있습니다. 오브젝트 파일은 편집할 수 없는 파일로 확장자가 .OBJ인 파일로 있으며 소스 파일의 컴파일 된 버전입니다.

Intel Fortran 컴파일러 문법 설명서
https://software.intel.com/en-us/fortran-compiler-developer-guide-and-reference-a-to-z-reference

Visual Studio 솔루션 파일: 컴파일 및 링크

Visual Studio솔루션 파일은 Visual Studio에서 실행 파일을 빌드하는데 필요한 파일을 추적하는 데 사용됩니다. 여기에는 프로젝트의 모든 파일 목록과 종속성 목록이 포함됩니다. 종속성은 특정 파일의 변경으로 인해 영향을 받는 파일을 추적하는데 사용됩니다. 

솔루션 탐색기에는 Visual Studio에서 소스 파일, 오브젝트 파일, 모듈 및 라이브러리, 실행 파일을 빌드하는 데 필요한 모든 파일의 목록이 포함되어 있습니다. 파일은 알파벳 순서로 정렬됩니다. 소스 파일을 편집하려면 솔루션 탐색기*.F90에서 해당 파일을 두 번 클릭하면 상황에 맞는 편집 창에서 열립니다.

소스 파일을 변경한 후에는 파일을 저장하고 빌드 메뉴에서 솔루션 빌드를 선택하여 실행 파일을 다시 빌드하십시오. Visual Studio 구성 관리자를 사용하여 프로젝트를 릴리스 모드 및 x64 모드로 설정하십시오. 

수정한 파일을 컴파일하고 새 실행 파일을 만듭니다. 새로운 hydr3d.exe실행 파일이 생성되어 C:\flow3d\v12.0\prehyd하위 디렉토리에 배치됩니다.

Build 방법

컴파일 및 링크하려면 /prehyd 에서 솔루션 파일 custom_double_vs2010.sln을 여십시오. Visual Studio 구성 관리자를 사용하여 프로젝트를 릴리스 모드 및 x64 모드 로 설정하십시오. 소스 코드를 필요한대로 변경하고 저장한 다음 빌드 메뉴에서 솔루션 빌드를 선택하십시오.

사용자에게 제공되는 소스 디렉토리 구조

FLOW-3D customization이 가능한 서브 루틴 및 표준 배포 실행 파일의 디렉토리 구조는 다음과 같습니다.

-- double -- hydr3d
-- prehyd -- comdeck
             prep3d
             hydr3d
             utility
-- source--  comdeck
             prep3d
             hydr3d
             utility

디렉토리 /opt/flow3d/v12.0/double에는 (customization 할 수 없는) 솔버의 공식 릴리스가 hydr3d 포함되어 있습니다. customization 가능한 소스 코드는 /opt/flow3d/v12.0/prehyd 디렉토리에 있습니다.

customizable디렉토리 아래 source에는 4 개의 하위 디렉토리가 있습니다. 전처리기와 솔버가 공유하는 서브 루틴은 utility 라는 디렉토리에 있습니다. 전처리기만 사용하는 서브 루틴은 제목이 지정된 디렉토리 prep3d에 있으며 솔버만 사용하는 서브 루틴은 hydr3d에 있습니다.

FORTRAN 포함 문

FLOW-3D 서브 루틴, 글로벌 변수에 대한 일반적인 블록 선언문은 디렉토리 comdeck에 있는 파일에 있습니다. 이러한 comdeck파일은 “Header File”이며 “include”문을 사용하여 서브 루틴에 통합됩니다. 일반적인 “include”문은 다음과 같습니다.

 include ‘../comdeck/params.f90’

컴파일시 comdeck파일의 FORTRAN 소스는 “include”문을 포함하는 서브 루틴에 인라인 됩니다. 공통 블록 및 설명을 일관되게 정의할 수 있습니다. 예를 들어 특정 셀의 인접 항목에 대한 색인 계산과 같이 자주 사용되는 FORTRAN 소스 코드가 포함된 comdeck 파일도 있습니다. 이 경우 comdeck 파일은 일반적으로 사용되는 소스 코드를 인라인 하는 간단한 방법입니다.

comdeck파일의 공통 블록, 모듈 또는 매개 변수는 제공된 루틴으로 오브젝트 파일로 이미 컴파일 되었으므로 변경하지 마십시오. 이러한 정의를 변경하면 불일치가 발생하여 FLOW-3D 가 예측할 수 없는 방식으로 작동합니다. 

Customization 가능 이름 목록 USRDAT 그리고 공통 블록 cbusr이 파일을 참조하는 모든 서브 루틴이 다시 컴파일 되면 변경될 수 있습니다 (이를 참조하는 모든 루틴이 소스 파일로 제공됨). 추가 공통 블록은 새 comdeck파일에 정의될 수 있으며, 필요에 따라 소스 파일에 포함될 수 있습니다.

<주의>

comdeck파일의 공통 블록, 모듈 또는 매개 변수는 제공된 루틴으로 오브젝트 파일로 이미 컴파일 되었으므로 변경하지 마십시오. 이러한 정의를 변경하면 불일치가 발생하여 FLOW-3D 가 예측할 수 없는 방식으로 작동합니다.

FLOW-3D 솔버의 서브 루틴 및 기능에서 일반적으로 사용되는 일부 include 파일에 대한 자세한 설명은 FLOW-3D 설치 파일에 포함되어 있는 Help 파일을 참고하시기 바랍니다.

Low Pressure Die Casting Workspace (저압 주조)

저압 주조의 장점

  • 높은 수준의 자동화로 다수확
  • 그물 모양의 주조로 인한 가공비 절감
  • 재료 보존으로 인한 생산 향상 및 불량률 감소

저압 주조의 workflow


재질 및 구성요소 선택

  • 모든 금속 및 금형의 성질은 사용자가 정의할 수 있음
  • 재질 데이터베이스가 준비됨

CAD → MESH

  • FLOW-3D CAST는 어떤 형상일지라도 쉽고 자동적으로 격자를 생성해줌
  • FAVOR 기능
  • 격자 속성의 조정없이도 새로운 형상을 쉽고 빠르게 업로드함

응고 모델

  • 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

Output 선택 & 후처리 과정

  • 정확한 출력 변수를 정의
  • FlowSight를 이용하여 고품질의 시각적 데이터를 쉽게 렌더링

Lost Foam Workspace | FLOW-3D CAST

Lost Foam의 장점

  • 공차가 엄격하고 복잡한 부품 모델링
    -표면 마감은 2.5~25㎛
    -크기는 파운드에서 톤까지 다양함
    -2.5mm의 최소 두께를 요구함
    -주철, 알루미늄 합금, 니켈 합금 및 강철과 같은 금속이 Lost Foam에 사용됨 (때로는 스테인리스 스틸 및 구리도 사용)
  • 코어가 필요 없음
    -코어는 바인더로 만들어지며 열분해로 인한 다공성 결함을 유발할 수 있음
  • 분리선이 필요 없음
    -분리선이 발생할 수 있음

결함 예측

  • 시뮬레이션은 결함 영역을 정확하게 식별하고 결함의 원인에 대한 통찰력을 제공할 수 있음
    -탕경
    -기포
    -접힘
    -기포 잔여물
    -초과 및 잔류 모멘텀

모델링 가정

  1. 모든 폴리머 패턴은 기체로 제거됨
  2. 코팅, 모래의 투과성, 패턴은 기체를 제거하는데 충분함
  3. 금속 속도는 열전달 및 기포 분해 특성에 의해 제어됨
  4. 금속과 패턴의 접점에서 금속의 온도는 패턴을 기체로 완전히 분해하고 금속과 패턴의 접점 뒤의 모래 손실로 인해 필요한 에너지의 결과

복잡하게 채워지는 동작


Lost Foam 작업 공간

  • 2000년 일반 모터 회사, AFS Lost Foam Consortium, 미국 에너지부 및 앨라배마 버밍엄 대학과 공동으로 개발
  • GM의 연구원은 Lost Foam casting 시뮬레이션과 실제 주조 시험과 연관시킴
  • 기포와 금속의 접정을 분석하여 금속의 흐름이 어떻게 결함을 발전시키고 주조의 품질에 영향을 미치는지 알아냄

GM “Box Cast” 검증


Permanent Mold Workspace | FLOW-3D CAST

영구 금형 주조의 장점

  • 높은 생산률에 적합
  • 모래에 비해 복잡한 금형에 용이하고 표면 조도 및 치수 정확도가 높음
  • 재료 보존으로 인한 수율 향상 및 금형 관련 결함 발생이 감소

영구 금형의 workflow


재료와 구성요소의 선택

  • 모든 금속 & 주형의 재질은 사용자로부터 제작될 수 있음.
  • 재질의 데이터는 갖추어짐.

CAD → MESH

  • FLOW-3D CAST는 사용자가 만든 stl파일에 알맞게 쉽고 자동으로 격자를 생성해줌.
  • FAVOR = Fractional Area-Volume Obstacle Representation
  • 격자의 성질의 조정없이 빠르고 쉽게 새로운 모형을 업로드

응고 모델


출력 선택 & 후처리 과정

  • 정확한 출력 변수를 정의
  • FlowSight로 고품질의 시각적 데이터를 쉽게 렌더링

Fluid dynamics modelling for additive manufacturing

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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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Fluid dynamics modelling for additive manufacturing | FLOW-3D
/fluid-dynamics-modelling-for-additive-manufacturing/
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Fluid dynamics modelling for additive manufacturing

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0
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FLOW-3D 교육 안내

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HIGH-END TOP CLASS
FLOW-3D CFD EDUCATION


(주)에스티아이씨앤디에서는 FLOW-3D 제품군의 사용자 교육을 지원하고 있습니다. 홈페이지에 안내되어 있는 교육 일정과 교육신청 절차를 참고하시어 교육을 받으실 수 있습니다.

  • 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 : 수처리 분야

정수처리 및 하수처리 공정에서 각 시설물들의 특성에 맞는 최적 운영조건 검토 및 설계 검토을 위한 유동해석 방법을 소개하는 교육 과정입니다. 취수부터 시작하여 혼화지, 분배수로, 응집지, 침전지, 여과지, 정수지, 협기조, 호기조, 소독조 등 각 공정별 유동 특성을 검토하기 위한 해석 모델을 설정하는 방법에 대해 알려드립니다.

  • 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 : Micro/Bio/Nano Fluidics 분야

점성력 및 모세관력 같은 유체 표면에 작용하는 힘이 지배적인 미세 유동의 특성을 정확하게 표현할 수 있는 해석 방법에 대해 소개하는 교육 과정입니다. 열적, 전기적 물리 현상을 구현할 수 있도록 관련 예제와 함께 해석 방법을 알려드립니다.

  • 교육 과정명 : 코팅 분야 과정

코팅 공정에 따른 코팅액의 두께, 균일도, 유동 특성 분석을 위한 해석 방법을 소개하는 교육 과정입니다. Slide coating, Dip coating, Spin coating, Curtain coating, Slot coating, Roll coating, Gravure coating 등 각 공정별 예제와 함께 적절한 기능을 습득하실 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.

  • 교육 과정명 : 해안/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 : 우주/항공 분야

항공기 및 우주선의 연료 탱크와 추진체 관리장치의 내부 유동, 엔진 및 터빈 노즐 내부의 유동해석을 하실 수 있도록 관련 메뉴에 대한 설명, 설정 방법을 소개하는 과정입니다. 경계조건 설정, Mesh 방법 등 유동해석을 위한 기본적인 내용과 함께 관련 예제를 통해 기능들을 습득하실 수 있습니다.

기타 고객 맞춤형 과정

상기 과정 이외의 경우 고객의 사업 업무 환경에 적합한 사례를 중심으로 맞춤형 교육을 실시합니다. 필요하신 부분이 있으시면 언제든지 교육 담당자에게 연락하여 협의해 주시기 바랍니다.

고객센터 및 교육 담당자

  • 전화 : 02)2026-0455, 02)2026-0450
  • 이메일 : flow3d@stikorea.co.kr

교육은 정해진 일정에 시행되는 정기 교육과 고객의 요청에 의해 시행되는 특별 교육이 있습니다. 특별 교육이 실시될 경우 홈페이지를 통해 사전 공지를 합니다.

1. 연간교육 일정
FLOW-3D 연간교육일정

2. 교육 내용 : FLOW-3D Basic
  1. FLOW-3D 소개 및 이론
    • FLOW-3D 소개  – 연혁, 특징 등
    • FLOW-3D 기본 개념
      • VOF
      • FAVOR
    • 해석사례 리뷰
  2. GUI 소개 및 사용법
    • 해석 모델 작성법  – 물리 모델 설정
      • 모델 형상 정의
      • 격자 분할
      • 초기 유체 지정
      • 경계 조건 설정
    • 해석 결과 분석 방법  – 해석 모델 설명
  3. 해석 모델 작성 실습
    • 해석 모델 작성 실습  – 격자 분할
      • 물리 모델 설정
      • 모델 형상 및 초기 조건 정의
      • 경계 조건 설정
      • 해석 과정 모니터링
      • 해석 결과 분석
    • 질의 응답 및 토의

3. 교육 과정 : FLOW-3D Advanced
  1. Physics Ⅰ
    • Density evaluation
    • Drift flux
    • Scalars
    • Sediment scour
    • Shallow water
  2. Physics Ⅱ
    • Gravity and non-inertial reference frame
    • Heat transfer
    • Moving objects
    • Solidification
  3. FLOW-3D POST (Post-processor)
    • FLOW-3D POST 소개
    • Interface Basics
    • 예제 실습
Education Banner
  • 교육 신청은 홈페이지의 교육 신청 창에서 최소 3일 전에 신청합니다.
  • 모든 교육과정은 신청 인원이 2인 이상일때 개설되며, 선착순 마감입니다.
  • 교육 신청을 완료하시면, 신청시 입력하신 메일주소로 교육 담당자가 확인 메일을 보내드립니다.
  • 교육 시간은 Basic : 오전10시~오후5시, Advanced : 오후1시30분~오후5시30분까지입니다.
  • 교육비 안내
    • FLOW-3D Basic (2일) : 기업 66만원, 학생 55만원
    • FLOW-3D Basic 레이저용접, 3D 프린팅(2일) : 기업 88만원, 학생 66만원
    • FLOW-3D Advanced (1일) : 기업 33만원, 학생 25만원
    • 상기 가격은 부가세 포함 가격입니다.
  • 교육비는 현금(계좌이체)로 납부 가능하며, 교재 및 중식이 제공됩니다.
  • 세금계산서 발급을 위해 사업자등록증 또는 신분증 사본을 함께 첨부하여 신청해 주시기 바랍니다.
  • 교육 종료 후 이메일로 수료증이 발급됩니다.
고객센터 및 교육 담당자
  • 전화 : 02)2026-0455, 02)2026-0450
  • 이메일 : flow3d@stikorea.co.kr
교육 장소 안내
  • 지하철 1호선/가산디지털단지역 (8번출구), 지하철 7호선/가산디지털단지역 (5번출구)
  • 우림라이온스밸리 B동 302호 또는 교육장
  • 당사 건물에 주차할 경우 무료 주차 1시간만 지원되오니, 가능하면 대중교통을 이용해 주시기 바랍니다.
오시는 길

Prediction of Shrinkage Defects During Investment Casting Process

Indianapolis Storm-Water System

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 ProcessTransactions 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.

Detecting Porosity with the Core Gas Model

Detecting Porosity with the Core Gas Model

Producing High Quality Castings

 

Results options such as core gas flux, binder weight fraction and out-gassing rate can be analyzed using the core gas model

주조공장의 첫 번째 시험에서 주조 품질을 보장하기 위해 많은 선행 엔지니어링을 수행해야 합니다. 최근에는 금속 흐름, 응고, 미세 구조 진화 및 잔류 응력을 모델링하기 위한 수치 도구가 보편화되었습니다. 그러나 아직 완전히 다루어지지 않은 주조 결함 중 하나는 일반적인 코어 가스 불량 결함입니다. 이 문제의 물리학은 금속, 코어 및 바인더 사이의 복잡한 상호 작용을 포함합니다. 이를 해결하지 않으면 고철 수준이 높아질 수 있습니다. 대부분의 문제는 고온의 주입 온도를 사용하고 영향을 받는 영역에 벽체를 추가하여 문제를 관리하지만 완전히 해결할 수는 없습니다.

Designing the Optimum Break-Down

과거에는 재료 및 주조 엔지니어가 코어 가스 버블로 인해 다공성 결함 문제를 발견했을 경우 바인더 함량을 줄이거나 코어 환기량을 늘리거나 코어 환기 시간을 늘리거나 코어를 미리 굽거나 하는 등 일련의 표준 문제를 해결할 수 있었습니다. 가스가 따라가는 경로를 보는 것은 불가능했기 때문에 이것은 한 부분을 완성하는 데 수주가 걸리는 긴 인출 과정이었습니다. 그리고 다른 부분에 문제가 있을 때마다 반복해야 했습니다.

이 가공 일정을 단축해야 하는 시장 중심의 필요성 때문에 주조 시뮬레이션 소프트웨어가 개발되었습니다. 설계 및 제조에 모두 유용한 컴퓨터 기반 모델링을 통해 엔지니어는 실제 비용을 낭비 없이 다양한 접근 방식을 테스트 할 수 있습니다. 주조 공장이 환기 설계에 시뮬레이션을 적용 할 수 있도록 Flow Science는 주조 해석 기능에 핵심 가스 모델을 추가했습니다.

GM engine block water jacket, showing binder weight fraction

Applying CFD Methods to Core Gas Flow

수지 기반 바인더의 화학적 복잡성으로 인해 샌드 코어 열 차단 후 가스가 어디서 어떻게 흐르는 지 이해하는 것은 복잡합니다. 그러나 Flow Science는 여러 그룹과 협력하여 실험 데이터를 얻고 이를 수치 모델의 결과와 비교합니다. 이 회사는 General Motors, Graham-White Manufacturing 및 AlchemCast의 핵심 가스 유량 정보를 수집하여 알루미늄, 철 및 강철과 함께 사용되는 모래 수지 코어에 대한 실제 데이터를 얻었습니다.

GM Powertrain의 캐스팅 분석 엔지니어 인 David Goettsch 박사는 금속 주조물의 충진 및 응고 분석을 위해 15 년 동안 FLOW-3D를 사용했습니다. 새로운 코어 가스 모델은 설계 단계에서 자켓 코어 배출을 최적화하는 데 매우 유용합니다. 모든 요구 사항이 핵심 인화물에 있는 코어 박스에 vent tracks를 구현하기는 매우 어렵습니다.  “핵심 가스 배출에 대한 선행 분석 작업을 통해 시동 시 높은 스크랩률로 부터 벗어날 수 있습니다.”라고 그는 설명합니다. “아마도 프로세스 변경으로 문제가 해결 될 수 있습니다. 그러나 그 시점에 도달하려면 오랜 테스트 기간이 필요할 수 있습니다. “

현재 FLOW-3D에서 사용할 수 있는 코어 가스 모델을 통해 Goettsch는 다양한 삽입 및 배출 위치를 시도하고 글로벌 진단을 받을 수 있습니다. 가스가 얼마나 많이 발생하는지, 어디로 가는지, 금속 프런트가 따라 잡기 전에 얼마만큼 빠져 나오는지 확인하십시오.

Multi-Core Challenges

Core prints for casting with internal geometries

GM Powertrain jacket slab assembly

또 다른 노련한 주조공장 엔지니어인 Graham-White Manufacturing Co.의 Elizabeth Ryder는 가스 다공성은 항상 조사하기가 어려웠다고 주장했다. 그녀는 “특히 다중 코어의 경우, 어떤 코어가 문제의 원인인지 정확하게 찾아 내기가 어려웠으며 전체적인 시스템을 처리 하려고 했습니다. “

1700개의 부품으로 구성된 지속적인 생산으로, 그 중 일부는 연간 10,000개의 부품으로 구성되었으며, Graham-White는 시뮬레이션을 통해 제조 공정을 개선하는 데 매우 익숙했습니다.

Graham-White는 레이저 스캐닝으로 제작한 회주철 부품(약 3 x 4in)의 3D 모델로 작업하면서 평가를 위해 현재 vent 디자인을 제공했습니다. 이 탕구 디자인은 수평으로 분할된 금형에서 패턴 플레이트당 4개의 인상이 포함되었으며, 각 인상은 각 코어에 대한 vent가 있습니다. 중앙 sprue는 2 초 이내에 각각의 몰드를 충진할 수 있게 해주었습니다.

FLOW-3D를 이용한 시뮬레이션은 주입률을 확인시켜 주었지만, 또한 한 코어의 배출량이 충분하지 않다는 것을 보여주었다. Graham-White는 기존 분출구를 통해 가스를 더 많이 공급할 수 있도록 코어에 깊은 구멍을 뚫기 시작했습니다. 새로운 vent 디자인으로 전환한 이후, 회사는 코어 블로우 스크랩을 약 30% 감소 시켰습니다.

Ryder는 FLOW-3D 결과가 디자인 초점을 결정하는데 도움을 주었고, 어떤 코어 (멀티 코어 디자인)가 문제였는지, 코어의 어느 부분이 문제의 근원인지에 대해 파악할 수 있었습니다.

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FLOW-3D 는 세계에서 가장 어려운 CFD문제를 해결하는 소프트웨어로, 3차원 자유표면 해석 분야에서 널리 사용되는 최적의 수치해석 소프트웨어 입니다. 특히 자유표면(자유수면)을 가진 유동흐름을 정확하게 예측하는 분야에서는 타의 추종을 불허하는 정확성을 자랑합니다.

FLOW-3D 는 핵폭탄 개발 프로젝트로 유명한 미국 국립 연구소 LANL(LosAlamos National Laboratory)의 허트(C. W. Hirt) 박사가 새로운 자유표면 추적기법(free surface tracking method)인 VOF(Volume ofFluid) 방법을 연구 개발한 후, 수 많은 유동현상에 대한 물리 모델을 추가하고 성능을 개선하여, 설계 및 운영단계에서 사용되면서 엔지니어에게 귀중한 통찰력을 제공하는 세계적인 CFD 소프트웨어 입니다.

FLOW-3D 는 정확한 자유표면 추적, 압축성/비압축성 유동, 층류/난류, 열전달(전도, 대류, 복사), 점성발열, 상변화(응고,증발)/공동현상, 표면장력, 다상유동, 물질확산, 자연대류/밀도류, 뉴턴/비뉴턴유체, 틱소트로피, 다공성매질, 가속도계/관성계, 입자추적, 전기섭동/전기삼투압/주울발열, 열모세관현상 등 수많은 물리 모델을 제공합니다.

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FLOW-3D 는 당사의 주력 제품으로 강력하고 매우 정확한 다중 물리 전산 유체역학(CFD) 패키지 프로그램…
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FLOW-3D  WELDAM은 레이저 용접 공정 제어를 통해 다공성, 열 영향 영역을 최소화하고, 미세 구조 변화를 제어 할 수 있습니다. …
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FLOW-3D Cast 는 다양한 주조 공정의 충전 및 응고, 결함 분포 예측이 가능한 3차원 유동해석 프로그램…
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참조 : YS Lee and W. Zhang, Modeling of heat transfer, fluid flow and solidification microstructure of nickel-base superalloy fabricated by laser powder bed fusion , S2214-8604 (16) 30087-2, doi.org/10.1016/j.addma .2016.05.003 , ADDMA 86.

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Aluminum Integral Foam Molding Process

Aluminum Integral Foam Molding Process

This application note was contributed by Johannes Hartmann and Vera Jüchter, Department of Materials Science, Chair of Metals Science and Technology, University of Erlangen-Nuremberg

 

알루미늄 폼은 우수한 댐핑 및 높은 에너지 흡수율 및 굴곡 강성과 같은 예외적인 특성을 보여줍니다[1]. 강성은 특히 하중 지지 및 경량 구조에 사용하기에 특히 매력적입니다. 중량별 강성을 높이고 보다 우수한 하중 전달을 위해 알 Aluminum Foam Sandwiches (AFS)와 같은 컴팩트한 특성이 필요합니다 [2].

Erlangen-Nuremberg 대학의 금속 공학과 기술 위원장은 알루미늄 발포 특성을 점차적으로 생산하기 위해 다이캐스팅 공정인 Integral Foam Molding 개발하였습니다(그림 1 참조). 이 공정은 폴리머의 사출 성형으로 개발되었으며 따라서 컴팩트한 층을 가진 복잡한 폼을 비용 효율적으로 대량 생산에 적합합니다. 이 노트에 설명 된 시뮬레이션 기법은 프로세스 매개 변수를 선택하는데 도움을 주기 위한 모델링프로세스를 확인할 수 있습니다.

Figure 1. Cross section of an aluminum integral foam with a compact skin, a transition region with decreasing relative density and smaller pores, as well as a foamed core.

Aluminum Integral Foam Molding Technology

일정량의 발포제 (수소화 마그네슘, MgH2)가 러너 시스템에 배치되고 샷 챔버는 알루미늄 용융물로 채워진다 (공정은 그림 2에 묘사되어 있으며, 공정은 [3]에 자세히 설명되어있다). 피스톤이 진행됨에 따라, 분말은 난류 방식으로 주형에 이송된다. 기술 변형 “고압 일체형 폼 몰딩 (HP-IFM)”의 경우 표준 다이캐스팅 공정에서 알 수 있듯이 이 부품은 주변의 높은 압력에서 완전히 채워져 우수한 표면 품질을 보장합니다. 템퍼링된 금형 표면에서 시작하여 용융물은 일체형으로 고형화되기 시작합니다. 몇 밀리 초가 지나면 금형은 코어 풀러 시스템 위에 열리고 부피는 국부적으로 증가하고 압력은 감소하여 열분해 및 수소화 마그네슘 입자의 수소 방출로 인해 여전히 반고체 내부 영역에서 기공 성장을 시작합니다. 모든 발포제 입자는 이웃하는 공극의 역압에 의해 멈추어 질 때까지 공극의 성장을 지속합니다. 발포된 입자의 벽은 알루미늄 합금의 응고된 입자에 의해 안정화가 되며 이를 endogenous stabilization이라고 합니다[4].

Figure 2. Schematic process cycle of “High Pressure Integral Foam Molding (HP-IFM)” of aluminum.

주조 부품의 전체 부피에서 균일한 형태에 대한 전제조건은 분해 순간의 양호한 입자분포입니다. 또한, 발포제 유입시의 용융물의 온도는 수소화 마그네슘의 분해를 결정하며 (그림 3 참조), 게다가 발포시 solid phase의 양을 결정한다. 그러나 고상의 양이 너무 많으면 기공의 강성이 증가하고 현상 기공의 구형화를 방해하여 구조가 파괴된다 [2].

Microcellular Aluminum Integral Foams – Approaching the Process Limits

일체형 발포 성형 공정시뮬레이션은 새로운 부품 설계의 몰드 충진 특성을 조사하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 입자 침투도 예측하고 비용을 절약할 수 있게 발포 공정 조건을 결정할 수 있는 강력한 도구입니다. 현재 연구의 목표는 다공성 수준을 일정하게 유지하면서 기공 크기를 줄이는 것입니다. 전산 유체 역학 (CFD) 시뮬레이션은 가능한 한 현재의 프로세스 한계에 가깝게 접근할 수 있습니다. 발포 형태의 개선은 기계적 물성에서 균질 한 구조를 유도 할뿐만 아니라 기계적 성질에 의해 더 얇은 부품의 생산이 가능할 것입니다. 이 목적은 용융물 내에서의 높은 입자 분포 밀도와 동시에 응집 현상의 감소와 함께 완전히 안정된 기공 성장에 의해서만 달성 될 수 있다.

Figure 3. Schematic curves of decomposition of magnesium hydride as a function of the melt temperature, calculated by the Johnson-Mehl-Avrami approach [2]

Figure 4. Adjustment of heat transfer by comparisons of a real solidification curve (black) to the growth rate of the solidified skin in simulation (red).

Adapting the Simulation Parameters to Practical Integral Foam Molding Experiments

입자 거동이나 온도장에 대한 신뢰성 있는 예측을 위한 CFD 시뮬레이션을 사용할 수 있으려면 실제 실험과 일치하도록 매개 변수를 결정해야 합니다. 이를 위해, 30-130 ms의 지연 시간을 갖는 일체형 발포 부품을 제작하였으며 성형 팽창 및 기공 성장 개시 순간에 고상분율 때문에 발포 형성이 불가능한 다른 밀도의 형상을 만들었습니다. 열 전달 계수 (완전한 액체 용융물과 완전 응고된 용융물)를 변화시켜 합금 AlSi9Cu3 (Fe)의 주조 사이클을 시뮬레이션하면 응고 곡선을 적용할 수 있습니다. 이러한 목표를 달성하기 위해 시뮬레이션을 피스톤 이동이 시작되기 전에 실제 온도분포를 묘사해야 합니다. 온도는 배치된 열에 의해 숏 챔버에서 국부적으로 측정되었으며 시뮬레이션 내 실제 데이터와 잘 일치하여 성공적으로 묘사 될 수 있었습니다. 금형 충진 중에 금형 표면에서 온도 측정을 참조 할 수도 있습니다. 시간 경과에 따른 그 변화는 시뮬레이션 결과와 잘 일치합니다.

표면장력이나 응고 항력계수와 같은 용융의 유동을 정의하는 추가 매개 변수 단계에서는 다른 설정과 시뮬레이션을 비교하여 조정됩니다. 시뮬레이션 내에서 용융물의 흐름이 실제 시험과 일치하는 즉시 매개 변수가 설정됩니다

Figure 5. Adjustment of melt flow defining parameters such as the surface tension by comparisons of real experiments (left) to simulations (right)

냉각 및 용해 흐름 특성을 정의한 후 입자의 유입을 시뮬레이션 합니다. 입자 / 유체 의 상호 작용에 대한 시뮬레이션을 조정하기 위해 매개 변수계수의 X 선 샘플과 비교가 되며 구리선 입자에서는 수산화 마그네슘보다 높은 함량 입자가 적용됩니다. (그림 6 참조). 시뮬레이션 결과는 실험과 매우 잘 어울리므로 프로세스 매개 변수의 함수로서 입자 분포의 신뢰할 수 있습니다.

Figure 6. Adjustment of parameters influencing particle/melt-interactions by comparisons of x-rayed samples left); produced by the entrainment of copper particles) to simulations (right)

Conclusion

전체적으로 FLOW-3D는 실제 생산 전에 새로운 부품 제조의 잠재적 결함을 조사하는 중요한 수단이 될 수 있다는 것을 증명할 수 있었습니다. 이러한 방식으로, 차가운 흐름 또는 데드 존이 없는 성공적인 충전 및 발포제 분포가 보장 될 수 있다. 또한, 예상되는 온도 필드의 정확한 묘사로, 수소화 마그네슘의 분해 특성 및 기공형성을 예측할 수 있습니다. 이는 일체형 폼 구조와 관련하여 고객의 요구를 충족시키기 위한 공정 변수를 정의 할 수 있는 가능성을 제공합니다

1 Criterion is the solid phase fraction where the shear strength and therefore the resistance to pore evolution increases drastically.

References

[1] C. Körner, R. F. Singer, Adv. Eng. Mater. 20002 (4), pp. 159-165.
[2] C. Körner, in Integral Foam Molding of Light Metals – Technology, Foam Physics and Foam Simulation, Springer, Berlin, Heidelberg, Germany 2008.
[3] H. Wiehler, C. Körner, R. F. Singer, Adv. Eng. Mater. 200810 (3), pp. 171-178.
[4] J. Hartmann, A. Trepper, C. Körner, Adv. Eng. Mater. 201113 (11), pp. 1050-1055.

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Integration of CFD Analysis into Die-Cast Process Design

Integration of CFD Analysis into Die-Cast Process Design

This article was contributed by Alex Reikher, Ph.D., of Shiloh Industries

 

오늘날의 조직은 오래되고, 잘 구축되었으며, 빠르게 성장하는 새로운 경제로부터 점점 더 많은 압박을 받고 있습니다. 시장의 세계화는 기업들이 그들의 경쟁 우위를 유지하기 위한 방안을 찾고 있습니다. 인터넷 기술의 급격한 발전과 자유로운 정보 교환은 기업이 경쟁 우위를 유지할 수 있는 기간을 단축하는 요인들입니다. 조직이 업계에서 선두 자리를 유지할 수 있는 방법 중 하나는 혁신기술을 시장에 도입하는데 필요한 시간을 줄이는 것입니다. 다이캐스팅 공정 개발 시간 단축이라는 목표를 가지고, FLOW-3D로 모델링하는 것은 Shiloh Industries의 엔지니어링 부서의 핵심 부분이 되었습니다.

우리는 7년이 넘게 다이캐스팅 모델링 도구인 FLOW-3D를 사용하여 예측 결과의 정확성과 신뢰성을 입증할 수 있었습니다. 이러한 결과는 실제 주조 결함, 온도 분포 및 흐름 패턴과 좋은 상관 관계를 가지고 있습니다.

Shiloh Industries의 새로운 프로젝트는 게이트와 러너의 컨셉개발에서 시작되며 대략적인 slow shot profile, shot 실린더 직경, 최소 환기 영역 및 프로세스압력 요구 조건사항이 필요합니다. 유동분석은 최상의 유동패턴을 개발하고 공기 유입을 최소화하기 위해 수행됩니다. 러너설계가 완료된 후 열 분석을 실행하여 waterline 배치를 최적화합니다

Figure 1: The casting part

FLOW-3D의 매력적인 특징은 프로세스의 단계마다 별도의 분석을 실행할 수 있는 기능입니다. 이를 통해 올바른 shot 프로파일, 게이트 디자인 및 워터 라인 위치를 선택할 수 있습니다. 완전히 결합된 흐름과 열 분석은 모든 구성 요소가 잘 작동하는지 확인하기 위해 한번만 수행하면 됩니다. GMO(움직이는 물체)모델을 도입하면 저속 촬영단계에서 샷 슬리브의 최고 플런저 속도를 설정할 수 있습니다. 여기에 설명된 프로젝트에서 부품 설계는 현재 생산 버전에서 크게 변경되었습니다.

부품 형상은 그림 1에 나와 있습니다. 요구되는 주조 품질을 보장하기 위해 충전 및 응고 과정에서 어려움이 있습니다. 예를 들어, 응고 및 후속 냉각 중에 높은 내부 응력이 발생하여 바람직하지 않은 변형력이 발생할 수 있습니다.

설계 프로세스의 초기 단계에서 평가를 위해 21 개의 러너 구성이 제안되었습니다. FLOW-3D는 모든 변형을 평가하는데 사용되었습니다. 그림 2는 고려된 주 디자인 중 일부를 보여줍니다.

Figure 2: Three of the twenty-one runner systems modeled in FLOW-3D

러너 시스템의 초기 평가 기준은 유동패턴이었습니다. 설계 프로세스의 첫 번째 단계가 완료된 후, 추가 평가를 위해 그림 3에 표시된 두 가지의 러너 설계가 추가평가를 위해 채택되었습니다.

Figure 3: Runners selected for further evaluation based on the flow pattern 

응고 분석은 두 번째 단계에서 평가하였습니다. 주조물뿐만 아니라 다이의 온도 분포도 분석하였습니다. 그림 4는 최종 러너 시스템 설계를 하여 응고가 끝날 때 부품의 온도 분포를 보여줍니다.

Figure 4: Different views of the final runner system chosen based on temperature distribution in the part at the end of solidification

Conclusion

7년이 넘는 기간 동안 우리는 다이 캐스팅공정 도구인 FLOW-3D를 사용하여 예측 결과의 정확성과 신뢰성을 입증할 수 있었습니다. 이러한 결과는 실제 주조 결함, 온도 분포 및 흐름 패턴과 좋은 상관 관계를 가지고 있습니다.

우리는 다이 캐스팅 공정 시뮬레이션뿐만 아니라 일반적인 CFD 모델링도 FLOW-3D를 사용하고 있습니다. 프로세스 개발 중에 설계 변경을 고객에게 권장해야 하는 경우 FLOW-3D를 사용하면 이러한 변경 사항을 신속하고 안정적으로 평가할 수 있으며 제안된 변경 사항뿐만 아니라 변경사항이 부품 성능에 미칠 영향을 고객에게 제시할 수 있습니다.

 

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Improving High Pressure Die Casting Designs

Improving High Pressure Die Casting Designs

The content for this article was contributed by Mark Littler of Littler Diecast Corporation.

고압 다이캐스팅 생산 업체인 Littler Diecast Corporation은 최근 우주 항공분야에서 전기 스위치 프레임을 재설계하고 다이캐스팅할 수 있었습니다. 이전에는 다른 제조업체에서 생산했기 때문에 많은 수의 주조에 결함 문제가 있었고 스크랩 비율을 낮추기 위해서는 새로운 디자인이 필요했습니다. Littler Diecast는 문제에 대한 사전 지식없이 시뮬레이션을 통해 결함을 찾아낼 수 있음을 입증할 수 있었습니다. 이것은 고객들이 그들에게 일을 맡길 수 있을 만큼 충분한 감명을 주었습니다.

Identifying the Problem

스위치는 A380 알루미늄으로 만들어졌으며 크기는 약 1¼ x 1x 1/2 입니다. Littler Diecast는 다공성 문제가 판과 굴뚝의 두 부분에서 문제가 되고 있음을 발견했습니다. 이는 고객이 확인한 것입니다. 각 부분이 채워지는 길 때문에 구멍이 각 위치에 형성되었습니다. 이 흐름은 그림 1과 같이 하나의 게이트를 통해 들어 와서 플레이트의 먼 쪽으로 분사한 다음 다시 채워지며 조기 응고로 인해 항상 닫히지 않는 현상으로 나타납니다. 굴뚝에서도 같은 문제가 발견되었습니다. 유체가 가장 먼 곳으로 분사되고 다시 채워지면 분리선을 통해 배출될 수 없는 갇힌 공기가 생성됩니다.

X-ray of original part, showing porosity problems

Figure 1: Original design with a single gate. Plot colored by velocity magnitude..

Figure 2: Final design with three gates. Plot colored by velocity magnitude.

The Original Part Design

기존의 부품 설계에는 다른 문제가 있었습니다. lock washer와 플레이트 밑면의 밀봉된 표면주위에 많은 다이의 침식이 있었습니다. 부품 모서리에 있는 overflow는 결함이 흘러 나오기에 충분하지 않았습니다.

FLOW-3D를 사용하여 Littler Diecast는 유동의 거동을 분석하고 현상을 시각적으로 확인할 수 있었습니다. 이러한 분석으로 인해 조기 응고는 얇은 부분의 급속 냉각으로 인해 문제가 되었습니다. 만약 부품과 후면을 가로질러 유동이 흐른다면, 액체는 냉각되고 갇힌 공기를 만들어 낼 시간이 많이 필요합니다. 마지막으로 뜨거운 액체가 들어오는 것이 가장 좋습니다. 이를 염두에 두고 Littler Diecast는 여러 가지 아이디어를 테스트하고 문제의 가능성을 최소화하고 프로세스 창을 극대화 한 디자인을 달성했습니다.

The Final Part Design

세 가지 주요 설계 변경 후 부품 품질이 크게 향상되었습니다. 첫째, 게이트와 러너를 세 개의 게이트를 통해 들어갈 수 있도록 재설계하였습니다. 이것은 큰 오버플로를 생성하는 두 번째 설계 변경과 함께, 온도가 가장 높은 유체가 마지막으로 들어갈 수 있으며 플레이트에 역류가 훨씬 적다는 것을 의미했습니다. 셋째, 진입 각도와 게이트 위치가 변경되어 역류를 방지하는데 도움이 되었습니다.

또한, 이 새로운 디자인은 공구에서 다이의 침식될 수 있는 가능성을 줄였습니다. 대신 유체는 굴뚝의 중심구멍에 사용된 코어 핀 위로 분사됩니다. 코어 핀은 금형 강철을 수리하는 것보다 훨씬 쉽고 빠르게 교체할 수 있습니다. 이러한 금형 설계 변경은 새로운 금형을 절단하기 전에 이루어졌으며 금형 제작이 완료된 후에 문제가 발견되면 비용이 많이 드는 프로세스를 제거하였습니다.

Physical Verification

생산 도구의 시운전 후 Littler Diecast는 short shots, x-rays 및 파괴 테스트를 통해 설계 변경 사항을 확인할 수 있었습니다. short shot은 균형 잡힌 러너를 보여 주었으며 엑스레이에는 다공성이 보이지 않았습니다. 파단 테스트는 공극이 없는 일정한 결정립 조직을 보여 주었고, 파손은 재료의 강도 때문이 아니라 주조 결함 때문인 것으로 나타났습니다.

X-rays at different angles of a sample final part that was picked up from the shop floor.

 

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Increasing Productivity by Reducing Ejection Times

Increasing Productivity by Reducing Ejection Times

This article was contributed by Eugene Moore of Hellebusch Tool & Die

시뮬레이션 소프트웨어는 설계자와 엔지니어가 주조 공정의 세부 사항을 이해하고 경쟁사보다 저렴한 비용으로 고품질 부품을 일관성 있게 제작할 수 있게 해주는 유용한 도구입니다. 고압 다이캐스팅에서 시뮬레이션 소프트웨어는 주조 내로 금속을 공급하고 난류로 인한 공기 유입을 방지하기 위해 샷 슬리브 팁의 타이밍을 개선하고 오버 플로우에 대한 가장 효과적인 위치를 식별하는 더 나은 게이팅 시스템을 설계하는 데 사용됩니다. 이 기사에서는 프로세스 시간을 단축하기 위해 부품을 다이에서 배출하기 전에 시간을 줄이는 방법을 살펴 보겠습니다.

비스킷은 주조 과정에서 고형화 된 마지막 장소이기 때문에 우리의 노력에 집중할 수 있는 자연스러운 곳이며 따라서 부품을 언제 꺼낼 수 있는지를 결정합니다. 따라서 비스킷의 응고 시간을 줄일 수 있다면 전반적인 공정 시간을 줄일 수 있습니다. 이를 수행하는 한 가지 방법은 유체와 접촉하는 영역의 양을 늘려 샷팁을 통해 금속에서 더 많은 열을 제거하는 것입니다. 이 경우 정확하게 적용할 수는 없지만, 아래에 표시된 정상상태 대류 방정식을 사용하면 이 접근법의 기초가 가장 쉽게 표시됩니다.

이 방정식에서 열 흐름은 대류 열 전달 계수이고, 금속 팁과 샷 팁 온도의 차이이며, 금속과 접촉하는 샷 팁의 표면적입니다. 그림 1에서 볼 수 있듯이 오늘날 시장에서 볼 수 있는 다양한 형태의 플런저 팁이 금속과 접촉하는 표면적을 증가시키도록 설계되었습니다.

Figure 1: Plunger tips varying in size and surface area [1]

비스킷에서 제거된 열을 증가시키는 또 다른 방법은 비스켓에서 샷 팁과 금속 사이의 온도 차이를 조절하는 것입니다. 이는 그림 2 에서처럼 냉각 선을 팁에 추가하여 수행됩니다. 이 접근법의 단점은 피스톤 어셈블리에 상당한 복잡성을 추가한다는 것입니다.

Figure 2: Cooling within plunger tip [2]

New design

이 기사에서 FLOW-3D Cast를 사용하여 새로운 플런저 팁 디자인을 분석하고 수정되지 않은 표준 원통형 팁과 비교했습니다. 그림 3에서와 같이 끝 부분에 별 모양의 컷 아웃이 있는 원통형 팁으로 구성된 수정된 팁은 수정되지 않은 샷 팁보다 20 % 더 많은 표면적을 갖습니다. 팁은 분석을 위해 물로 냉각되지 않습니다.

Figure 3: Shape of the modified tip to give 20% increase in area

 

Analysis

각 샷 팁 디자인에 대해 충진 (샷 팁 모션 포함) 및 응고 (플로우 미포함) 시뮬레이션을 실행했습니다. 모든 다른 매개 변수는 사례간에 동일합니다. 주요 관심사는 두 가지입니다. 즉, 충전 중 흐름 패턴과 전반적인 응고 시간입니다. 샷 팁 디자인이 파동 및 공기 유입을 유발하는 경우 팁 또는 샷 슬리브 프로파일을 다시 설계해야 하기 때문에 충진 중 흐름 패턴이 중요합니다.

첫 번째 비교는 그림 4에 표시된 샷 슬리브의 흐름 패턴입니다. 이 그림은 수정 된 팁이 있거나 없는 샷 슬리브 중 유체의 이미지를 보여 주며 팁의 모양이 샷 슬리브에 영향을 주지 않는 것으로 나타났습니다. 흐름 패턴. 샷 프로파일에 거의 영향을 주지 않기 때문에 응고에 집중할 수 있습니다.

Figure 4: Flow patterns in the shot sleeves from both tips.

 

두 번째 비교는 응고 시간입니다. 그림 5는 시간의 함수로서 팁의 평균 온도, 시간의 함수로서 금속으로부터 팁으로의 열 유속 및 추출시의 액체 금속의 온도 프로파일을 비교합니다

Figure 5: The above time plots show the average temperature in tip on the upper left hand corner and the heat flux from the metal to the tip in the upper right hand corner. The images below this show the metal temperature within the biscuit of the two castings.

그림 5에서 볼 수 있듯이, 그래프는 금속에서 더 많은 열을 추출했기 때문에 수정 된 팁의 평균 온도가 더 높음을 보여줍니다. 이것은 또한 열 유속 플롯에 표시됩니다. 그래프 아래의 이미지는 비스킷과 탄환의 경계면에서 액체금속을 보여줍니다. 데이터는 수정된 팁을 사용하여 열 제거가 12.7 % 증가한 것을 보여줍니다.

Conclusions

샷 팁 디자인은 주조 부품의 응고 시간에 눈에 띄는 영향을 미칩니다. 시뮬레이션 소프트웨어는 효과를 분석하고 이 지식을 사용하여 프로세스 매개변수를 최적화하는 방법을 제공합니다.

 

References
[1] http://www.metalminotti.it/copper-alloys-semi-and-finished-products/plunger-tips-for-die-casting/
[2] http://www.castool.com/product/plunger-rod

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Cooling and Feeding System Design

Cooling and Feeding System Design

공동 또는 다공성 결함은 일반적으로 마지막 응고 위치에서 형성됩니다. 라이저는 일반적으로 주조물이 굳을 때 녹은 금속을 주조물에 제공하여 이러한 결함을 방지하는데 사용됩니다. 그러나 라이저가 효과를 발휘하려면 적절한 크기에 적절한 위치에 배치하여 수축량을 보상할 수 있는 충분한 재료를 포함해야 합니다. FLOW-3D CAST에서는 캐스터가 결점 없는 주물을 위한 냉각 및 공급 시스템을 설계할 수 있도록 두 가지 새로운 도구가 개발되었습니다. 즉, 마지막으로 응고될 장소의 예측과 열 계수 계산입니다.

Last Places to Freeze

마지막으로 응고딜 장소는 주물 내 가장 늦게 응고되는 위치와 수축 다공성 결함이 형성될 가능성이 있는 위치를 직접 표시합니다. 이러한 장소는 고체 분율 진화 또는 응고 시간으로부터 파생될 수 있지만, 보다 직접적인 시각화 방법이 항상 선호됩니다.

특수 유형의 고정 입자는 “핫 스폿”이라고 불리는 마지막 응고 위치를 식별하고 시각화하는 데 사용됩니다. 이 출력은 응고 모델을 사용할 때 자동으로 생성됩니다. 핫 스폿 입자는 그림 1에 도식적으로 나타난 바와 같이, 모든 인접 영역이 고체화된 후에 응고될 때 셀에 삽입됩니다.

이러한 입자는 최종 자유도 위치를 파악하는 것 외에 이러한 위치에서 수축 다공성 결함의 가능성과 크기를 결정하는 데 사용할 수 있는 다른 속성을 가지고 있습니다. 즉, 셀 응고 시간, 핫 스폿 ID 및 핫 스폿크기,  셀이 응고되는 시간입니다. 핫 스폿 ID는 핫 스폿이 첫번째 지점, 두번째 지점인 순서를 나타냅니다. 마지막으로 핫 스팟크기는 다음 공식으로 계산됩니다.

이 입자들은 마지막으로 동결된 위치를 식별하는 것 외에도 이러한 위치에서 수축 다공성 결함의 가능성 및 크기, 즉 셀 응고 시간, 핫 스폿 ID 및 핫 스폿 크기를 결정하는 데 사용할 수 있는 다른 속성을 가지고 있습니다. 셀 응고 시간은 셀이 응고되는 시간입니다. 핫 스폿 ID는 핫 스폿이 굳어지는 순서를 나타냅니다. 1은 첫 번째, 2는 두 번째 등. 마지막으로, 핫 스폿 크기는 다음 방정식으로 계산됩니다.

 

  • hsm(i) 는 입자 i에 대한 핫스팟 크기입니다.
  • t0 는 입자 위치에서의 세포 응고 시간입니다.
  • νliq(t) 는 시간 t에서 입자를 포함하는 액체 영역의 부피입니다.

Figure 1. A hot spot particle is inserted at the center of a cell when it solidifies after its immediate neighbors become solid.

Figure 2. 핫스팟 입자를 포함하는 액체 부피의 진행상태 예시 : t3> t2> t1.

그림 2는 연결된 액체 지역의 부피가 입자 속도의 함수로서 어떻게 변하는지를 보여 준다. 그런 다음 계산된 양을 정규화하여 모든 핫 스팟 크기 값을 0과 1사이의 범위로 가져옵니다. 이를 통해 다공성 형성에 미치는 잠재적인 영향과 관련하여 주물 내 여러 핫 스폿을 간단하게 비교 분석할 수 있습니다. 값이 높을수록 응고하는 동안 연결된 액체 영역이 커지며 최종-동결 위치에서 다공성 결함이 줄어들 가능성이 높아집니다.

 

The Thermal Modulus Method

열 계수 법은 일반적인 라이저 설계 시 가장 많이 사용되는 방법 중 하나이며, 특히 알루미늄 합금 및 강철 주물에 사용됩니다. 주어진 주물 부품의 경우, 그 계수는 다음과 같이 정의됩니다.

  • V는 주조 부품의 체적이며
  • A는 주조 부품의 표면적입니다.

주물의 기하학적 계수는 구체나 블록과 같은 정규 형상에 대해 계산하기 쉽습니다. 그보다 더 복잡한 것은 보통 모양으로 주조 섹션을 지루하게 근사치를 구하는 것입니다. 또한, 기하학적 계수형 접근 방식은 주물의 기하학적 구조에 전적으로 의존합니다.

실제 주조물은 냉각제와 절연체를 사용하여 응고 진행을 제어합니다. 이러한 형상은 기하 계수 접근 방식에서는 무시된다. 계수 계산을 자동화하고, 동결 융해, 단열 및 기타 주형 변형과 관련된 열 영향을 고려하기 위해 열 계수라고 하는 혁신적인 접근법이 라이저 디자인에 사용된다.

열 계수 접근 방식의 경우 먼저 주조물의 응고 시뮬레이션이 실행됩니다. 시뮬레이션이 완료되면, Cavorinov의 규칙에 근거한 응고 시간으로부터 주물 전체의 등가 계수를 계산할 수 있습니다. 이 접근법을 사용하여 계산된 등가 계수를 열 계수라고 한다. 그것은 라이저 설계를 가이드하기 위해 기하학적 계수와 동일한 방법으로 사용될 수 있다.

 

Chvorinov의 법칙은 응고 시간과의 관계를 나타내며 그 계수는 다음과 같이 쓸 수 있습니다.

  • t is the casting solidification time,
  • N is a constant (usually equal to 2), and
  • B is the mold constant. It can be calculated using the following formula:

주조 공정을 설계할 때 라이저는 적절한 유동을 위해 라이저의 응고 시간이 인접 주조 섹션의 응고 시간보다 긴 방식으로 설계됩니다. Chvorinov의 규칙에 따르면 응고 시간은 주물의 계수에 정비례합니다. 따라서 응고 시간을 비교할 때 모듈화를 직접 비교할 수 있습니다. 모듈형은 기하학적인 양이기 때문에, 모듈형의 비교는 훨씬 단순하게 설계를 할수있습니다. 금속 주조 엔지니어는 실제 주조 공정의 세부 사항을 고려하지 않고도 부품을 적절하게 이송할 수 있도록 계수가 큰 라이저를 설계할 수 있습니다.

 

Application of the New Tools to Cooling and Feeding System Design  

예를 들어, 새로운 도구를 사용하는 증기 터빈 실린더의 절반에 대한 냉각 및 공급 시스템 설계가 제공되고 이 섹션에서 Flow Science China 도움을 받아 논의됩니다. 부품의 외부 치수는 2.83×2.34×1.10미터이고 총 부피는 아래와 같이 약 0.95 세제곱미터입니다. 주물 재료는 탄소강이며 주입 온도는 150°C입니다.

Figure 3. Casting part geometry

첫째, 냉각제와 라이저가 없는 주조물의 응고 시뮬레이션을 실행합니다. 그 목적은 핫 스폿 위치를 확인하고 응고 건조기 및 라이저의 위치와 라이저의 크기를 결정하는 것입니다. 두개의 새로운 도구는 냉기와 라이저 설계를 개선하는 데 사용됩니다.

입자를 응고할 마지막 위치는 각각 셀 응고 시간, 입자 ID 및 핫 스폿 크기로 표시된 다음 그림과 같습니다. 이러한 그림을 통해 핫 스폿 위치와 수축 다공성 결함을 형성할 가능성을 직접 확인할 수 있습니다. 주물의 기하학적 특성에 기초하여, 라이저를 배치하는 위치는 그림의 마지막 프레임과 같이 쉽게 확인할 수 있습니다.

그러나 하단 쉘에 몇개의 핫 스폿이 있으며 이는 라이저를 배치하는 데 적합하지 않습니다. 이러한 위치에서 다공성 결함의 수축을 방지하기 위해 냉각제를 사용하여 응고 패턴을 변경하고 마지막으로 라이저 영역까지 응고시킬 수 있습니다.

Figure 4. Hot spot locations colored by three attributes (clockwise from top left): hot spot solidification time, particle id and hot spot magnitude.

 

Thermal Modulus Computation

계산 된  thermal modulus는 오른쪽에 표시됩니다. 더 큰 값은 응고될 마지막 위치와 일치합니다. 또한 열 모듈러스를 사용하여 핫스팟 위치에서 라이저의 크기를 결정할 수 있습니다.

냉각 및 라이저가 결정되면 냉각 및 라이저 설계를 확인하기 위해 냉각 및 라이저가 포함된 두 번째 응고 시뮬레이션이 실행됩니다. 핫스팟 크기로 채색된 마지막 응고 위치 입자와 thermal modulus가 그림 6에 나와 있습니다. 냉각이 마지막 장소를 라이저 영역으로 성공적으로 응고시키는 것을 볼 수 있습니다. 그러나 라이저 아래에는 여전히 위험한 핫 스팟이 있습니다. 실제로 실제 주조는 아래 그림에 표시된 것처럼 핫스팟 입자로 식별된 위치에서 수축 다공성 결함을 보여줍니다.

 

 

 

Figure 5. Calculated thermal modulus

Calculated thermal modulus 마지막으로 동결할 장소는 라이저가 아닌 주물 안에 있습니다. 즉, 라이저 위치와 크기가 올바르게 결정되더라도 주물이 라이저 쪽 방향으로 굳지 않도록 응고 패턴이 올바르지 않다는 것을 의미합니다. 한 가지 해결책은 발열 라이저 슬리브를 사용하여 응고 패턴을 수정하는 것입니다. 이것은 본 기사의 범위를 벗어나기 때문에, 더 이상 논의되지 않을 것입니다.

 

Figure 6. 핫 스폿 위치(왼쪽 위), 계측된 주조물을 사용하여 계산된 열적 계수(오른쪽 위) 및 수축 결함이 관찰된 위치

 

 

Metal Casting Models

Metal Casting Models

FLOW-3D CAST는 금속 주조를 위해 특별히 설계된 다양한 물리적 모델을 포함하고 있습니다. 이는 모든 종류의 금속 주조 용도와 관련된 문제에 대한 가장 정확한 해결책을 제공합니다. 이를 통해 고객은 보다 적은 시간과 비용으로 지속적으로 주조 수율과 품질을 개선할 수 있습니다.

자유 표면 흐름을 정확하게 예측할 수 있는 특수 기능을 갖춘 FLOW-3D CAST는 금형 용탕 충진 및 공기 주입과 같은 관련된 결함을 시뮬레이션하는 데 가장 적합합니다. 강력하고 유연한 열전달 모델은 응고, 냉각 채널, 열 다이 사이클 시뮬레이션과 같은 금속과 금형 사이의 열 교환을 빠르고 정확하게 예측할 수 있습니다. 금형 용탕 충진과 결합할 수 있는 응고 및 수축 모델은 과도한 수축공과 기공 영역을 정확히 찾아내어 결함이 완화됩니다. granular media 모델과 수분 건조 모델을 사용하여 모래 코어의 blowing과 건조 공정을 시뮬레이션 할 수 있습니다. FLOW-3D CAST의 유한 요소 기반 열 응력 모델을 사용하면, 고객이 응력이 발생하는 위치와 주조 변형이 일어나는 이유를 정확하게 예측할 수 있으므로 열 변형 결함을 제거할 수 있습니다. 주철 모델은 공정 반응하는 동안 흑연, 감마 – 철 및 탄화물 형성을 예측하여, FLOW-3D CAST의 적용 범위를 확장합니다. 코어 가스 제품 군의 고유한 특징은 코어 가스 생성 및 모래 코어에서의 흐름을 모델링 하여 금속 주물의 코어 가스 관련 결함을 예측하는 데 사용할 수 있습니다.

FLOW-3D CAST는 금속 주조 모델링 및 시뮬레이션 분야의 선두 프로그램입니다. 금속 주조 업계에 대한 당사의 헌신은 금속 주조와 관련된 모델과 용도에 대한 당사의 지속적인 개발로 입증되었습니다. 당사는 고객과 지속적으로 협력하여 실제 애플리케이션을 위해 개발하여 품질과 생산성을 향상시키고 지속적으로 혁신할 수 있도록 지원할 것입니다.

Jewelry Casting

Core Making

Core Making

FLOW-3D CAST의 모델링 기능을 사용하면 주조 엔지니어가 코어 주입과 건조와 같은 코어 제작 프로세스를 쉽게 시뮬레이션 할 수 있습니다.

Core Shooting

샌드 코어는 모래-공기 혼합물을 주형으로 분사하여 생성됩니다. 주조 엔지니어의 목표는 모래 내의 공기 불순물 유입을 방지하는 것 인데, 이때 사용자는 안정적으로 FLOW-3D CAST의 모델링 기능을 통해 모래가 주입되는 노즐의 개수와 위치 및 공기가 빠져나가는 벤트 노즐의 개수와 위치를 변경하여 최적의 노즐 구성을 얻을 수 있습니다.

Core Drying

코어 건조 모델은 모래가 코어 금형으로 주입된 후 남아 있는 습기의 건조 과정을 계산합니다. 일반적으로 건조는 금형에 있는 동안 코어를 통해 뜨거운 공기를 불어넣음으로써 이루어집니다. 코어의 저온 부분에서 가열, 수분 증발 및 일시적인 습기 응결을 시뮬레이션하여 건조 과정을 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 완전한 건조를 보장하는 동시에 공기의 가열 및 배출과 관련된 에너지 비용을 최소화할 수 있습니다.

Core Drying Validation

A comparison made by BMW between simulation and experiment of the drying of an inorganic core.

 

Continuous Casting

Continuous Casting

연속 주조는 용강이 반제품 빌렛, 블룸 또는 슬래브로 응고되어 후속 압연기에서 압연하는 공정입니다. 연속 주조시, 용강은 레들에서 주조기로 이송됩니다. 주조 작업이 시작되면 레들의 바닥에 있는 슬라이딩 셔터가 열리고 철강은 제어된 속도로 턴디쉬 안으로 그리고 턴디쉬에서 하나 이상의 주형으로 흐릅니다.

1950 년대에 연속 주조가 도입되기 전에 철강은 고정 금형에 붓고 잉곳을 성형했습니다. 그 이후로 지속적인 주조는 수율, 품질, 생산성 및 비용 효율성을 향상시키기 위해 발전해 왔습니다. 주조 회사는 공정 개선을 위해 항상 노력하고 있으며, FLOW-3D CAST를 사용한 시뮬레이션은 물리적 시행 착오없이 비용을 절감할 수 있는 기회를 제공합니다.

Semi-Continuous Casting of a 600 mm Slab with Stress Calculation

이 시뮬레이션에서는 600mm직경 슬래브의 반 연속 주조의 공정이 모델링 됩니다. 액체 금속, A7050 합금은 세라믹 노즐을 통해 상단에서 들어가 흑연 주형을 통과하고, 표면 열전달계수와 지정된 온도로 모델링 된 물 분무에 의해 냉각됩니다. 하단의 강철 캡은 금속의 이동을 시작하여 액체 금속이 유출되는 것을 방지합니다. 캡은 0.3mm/sec의 일정한 속도로 아래쪽으로 이동하는 General Moving Object 물리 모델로 모델링 됩니다. 열응력 해석 모델은 균일하지 않은 냉각 및 수축으로 인해 고상 금속에서 발생하는 응력 및 변형을 예측하는 데 사용됩니다. 이 애니메이션은 Von Mises stress 결과를 보여 주는데, 400배로 확대된 결과입니다.

Continuous Casting Simulations

Rotational channel continuous casting example.

 

Solid fraction contours of the continuous casting process of a cylindrical steed rod using the general moving object and solidification models.

 

A 2D axisymmetric slice showing transient solidification contours through the transition region during continuous casting of a cylindrical steel rod.

Centrifugal Casting

Centrifugal Casting

원심 주조에서는 금형이 고속으로 회전하고 용해된 금속은 그 안으로 주입됩니다. 용해된 금속은 금형 내부에서 바깥쪽으로 방사되어 냉각되면서 응고됩니다. 중심 가속도와 관련된 더 높은 압력이 결함을 회전축 쪽으로 미는데, FLOW-3D CAST의 non-inertial reference frame model은 속도와 결함들의 위치를 수정할 수 있는 기능을 통해, 이러한 회전조건을 설정하여 매우 정확한 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있습니다.

 

Centrifugal Casting Examples

강철 임펠러 원심 주조 공정의 부분 주입 시뮬레이션. 회전 속도는 250rpm으로 설정되었습니다.

FLOW-3D CAST는 임펠러 베인을 주조할 때 초기 응고 문제를 시뮬레이션하고 보여 주는 데 사용됩니다.

 

Centrifugal casting simulations, courtesy Metaltek.

Lost Foam

Gravity Pour

Gravity Pour

중력 주조는 큰 부품(일반적으로 철, 청동, 황동 또는 알루미늄)을 만드는 데 사용됩니다. 사형 주조 및 영구 금형을 포함한 대부분의 주조 공장 주조 공정은 FLOW-3D CAST를 사용하여 모델링 할 수 있습니다. 주입 프로세스는 고압 다이 캐스팅에 비해 덜하지만 과도한 공기 주입으로 인한 공기 유입으로 인해 품질이 저하될 수 있습니다. 주입하는 동안 잠재적 결함의 위치와 온도의 변화 뿐만 아니라, 용탕 표면의 움직임도 정확하게 예측됩니다. 충진이 완료된 후 용탕의 응고 및 수축을 모델링 할 수도 있습니다.

 

Accurate Filling Simulations

주조 공정에서 주입 작업은 결함들이 라이저로 이동하는지, 또는 부품에 갇힌 채로 남아 있는지 여부와 같은 주입 패턴 및 관련 결함을 분석하는 작업으로 이루어집니다. 시뮬레이션 분석을 사용하면 설계의 효율성을 검증하고 비용을 절감하면서 생산에 들어가기 전에 설계를 테스트할 수 있습니다. 주입의 정확성은 산화물의 결함과 갇힌 공기의 위치를 추적하는 데 중요할 뿐만 아니라, 응고 결과의 핵심입니다. 올바른 주입 패턴은 주입 마지막의 올바른 열 분포를 의미합니다. 이 열 분포는 응고 분석의 기초가 됩니다.

Solidification of Castings for Foundry Applications

편석, 열응력, 마이크로 및 매크로 기공 등 응고와 관련된 다양한 결함들이 있습니다. 정확한 응고 결과를 얻기 위한 중요한 첫번째 단계는, 정확한 주입입니다. 정확한 주입은 응고 모델링의 초기 조건인 올바른 열 프로필을 캡처하는데, FLOW-3D CAST는 주조 부품을 보다 신속하게 설계하고 폐기율을 낮출 수 있는 많은 응고 관련 결함을 감지할 수 있습니다.

Tilt Pour

Tilt Pour

경동 주조에서는 금형이 수평 위치에 있는 동안 용탕이 주입 래들에 주입됩니다. 그런 다음 사전에 설정된 사이클 시간을 사용하여 주조 기계가 수직 위치로 상승하고, 용탕이 느리고 연속적인 주입 속도로 금형으로 들어갈 수 있습니다. 경동 주조 방법은 다양한 주조 형태를 가능하게 하는 런너-게이트 유연성 때문에 일반적인 주조 용도에 적합합니다.

Temperature profile during a tilt pour filling cycle

아래와 같은 예에서는 케이블 탭으로 연결되는 알루미늄 커플러 케이블에 대해 경동 주조의 시뮬레이션을 수행하여, 부품의 무결성과 표면 품질을 보장했습니다. 경동 회전을 완료하는 데 걸리는 시간은 중요합니다. 회전 속도는 FLOW-3D CAST에서 쉽게 수정할 수 있으므로 사용자가 이 속도를 최적화할 수 있습니다. 회전 속도가 너무 빠르면 공기가 유입되어 더 느리게 표면 결함이 나타날 수 있습니다. 온도 프로파일은 최대 및 최소 그래프 값을 각각 액상과 고상 온도로 설정하여 시각화 합니다. 여기서 부품이 반쯤 채워져 있고 용탕 온도가 고상 온도에 가깝지 않기 때문에 조기 응고는 나타나지 않습니다.

Simulation of the tilt pour process using FLOW-3D Cast.

Tilt pour casting simulations

수상 래프팅 장비에 사용되는 경량 알루미늄 부품은 고품질의 마감이 필요하며, 이상적으로 표면이 없고 결함이 없도록 주조됩니다. 이러한 경동 주조 프로세스의 시뮬레이션은 주입 프로세스를 통해 갇힌 표면 산화물 및 침입 공기의 잠재적 영역을 보여줍니다. 이러한 결점의 움직임을 알면 주조 엔지니어가 더 나은 게이트, 런너 및 라이저를 설계하여, 주물 내의 결점을 제거하는 데 도움이 됩니다. FLOW-3D CAST는 독자적인 6자유도 이동 기능을 통해, 금형의 복잡한 경사 순서와 각도 가속도를 시뮬레이션하는 데 사용할 수 있습니다.

Predicting metal casting defects

Surface oxide and entrained air defects in a tilt pour casting

Visualizing non-inertial reference frame motion

 casting with non-inertial reference frame motion on the left and stationary motion on the right

 

 blog 에서 FLOW-3D CAST v4.2의 FlowSight 에 대해 자세히 알아보십시오.

 

Low Pressure Die Casting

LPDC (Low Pressure Die Casting)

High Pressure Die Casting

Permanent Mold

Permanent Mold

영구 금형과 모래 금형의 차이점은 영구 금형을 재사용 할 수 있다는 것입니다. 금형을 재사용하는 주조 공정에는 중력, 경동, 저압 다이캐스팅 및 고압 다이 캐스팅이 포함됩니다. 영구 금형에는 금속과 흑연의 두 가지 유형이 있고 몰드 유형의 사용은 주조 금속에 달려 있습니다. 금속 주형에 사용되는 주조 금속은 알루미늄, 구리 합금, 아연 및 마그네슘을 포함합니다. 흑연 주형에 사용되는 주조 금속은 강 및 철입니다. 또한 내부 공동을 생성하기 위해 샌드 코어를 사용하는 반영구적인 금형이 있습니다. FLOW-3D CAST는 금형의 충진, 응고 및 열응력과 관련된 주조 결함을 포착하여 처음 프로세스를 올바르게 설계하고 궁극적으로 시간과 비용을 절약 할 수 있습니다.

Simulation of a low pressure die casting showing the filling temperature of a tire rim.

 

Customer Examples of Permanent Mold Castings

Courtesy Peugeot PSA Courtesy Littler Diecast Courtesy SANDEN Manufacturing

Validations

Validations

금속 주조 설계 과정에서 FLOW-3D CAST의 사용은 회사의 비용 절감 방안을 제시하여 수익성을 개선할 수 있습니다. FLOW-3D CAST 는 엔지니어와 설계자에게 경험과 전문지식을 향상시킬 수 있는 강력한 도구가 될 수 있습니다. 보통 수익성은 비용 절감과 비용 회피에서 찾을 수 있습니다. 지금, 품질과 생산성 문제는 제품개발 단계에서 다양한 시뮬레이션 통해 짧은 공정시간, 낮은 비용으로 해결 할 수 있는 방안을 찾을 수 있습니다. 새로운 개발도구인 FLOW-3D CAST의 효율성은 생산이 시작되기 전에 문제를 해결할 수 있는 방안을 제시하여 생산성을 크게 개선할 수 있습니다.

Ladle Pour

샷 슬리브 공정을 최적화하는 것은 고품질 부품을 확보하는 데 필수적입니다. FLOW-3D CAST의 시뮬레이션 결과와 실제 사례의 비교를 통해, 시뮬레이션을 사용하여 엔지니어가 값 비싼 툴링을 제작하기 전에 설계를 개선하는 방법을 강조합니다. FLOW-3D CAST는 프로세스 전반에 걸쳐 유체의 움직임을 정확하게 포착할 수 있으므로, 엔지니어가 실제 레들 주입 공정에서 신속하게 파악할 수 있습니다. 시뮬레이션은 Nemak Poland Sp. z o.o로부터 제공받았습니다.

Gravity Casting

열전대 데이터를 기반으로 한 실제 충진 재구성과 비교 한 중력 주조 시뮬레이션. Courtesy of XC Engineering and Peugeot PSA.

Foundry: Simulating a Flow Fill Pattern


사형 주조 충진중의 X- 레이 검증

X -레이 결과와 FLOW-3D CAST 시뮬레이션 결과를 나란히 비교합니다. A356 알루미늄 합금으로 사형 주조의 3 차원 충진 색상은 금속의 압력을 나타냅니다. 시뮬레이션 결과는 수직 대칭 평면에 표시됩니다. Modeling of Casting, Welding, and Advanced Solidification Processes VII, London, 1995.

HPDC: Flow Pattern


Short sleeve validation – 시뮬레이션 결과와 주조 부품, Littler Diecast Corporation의 예

Modeling Air Entrapment


디젤 엔진 용 오일 필터 하우징의 X-ray vs. FLOW-3D CAST 검증.

디젤 엔진 용 오일 필터 하우징의 X- 레이 검증, 380 다이캐스팅 합금. 결과는 혼입 된 공기의 비율로 표시됩니다. X- 레이의 상세한 영역은 최대 다공도 농도를 나타냅니다.

HPDC Filling


FLOW-3D 결과를 실제 부품과 비교하는 HPDC 캐스팅 검증

Short Shot Simulation


실제 주조 부품의 유효성 검사. 스냅 샷과 FLOW-3D CAST 시뮬레이션 결과. 왼쪽에서 오른쪽으로 : 변속기 하우징, 오일 팬 및 자동차 부품.

HPDC Air Entrapment Defects


Antrametal에 의한 주조 시뮬레이션 대 실험 결과의 성공적인 비교.

Antmetetal의 고객 검증은 FLOW-3D CAST의 Air Entrapment 모델을 사용하여 실험 결과와 시뮬레이션을 비교 한 결과를 보여줍니다. 세탁기 용 전동 모터의 앞 커버의 HPDC입니다. 공기 관련 결함은 이미지의 색상에 정 성적으로 표시됩니다. FLOW-3D CAST 내의 다른 수치 기능에 의해 포착 된 물리적 공기 포켓 또한 명확하게 표현됩니다.

Core Drying


시뮬레이션과 무기 코어의 건조 실험 사이의 BMW에 의한 비교.

Predicting Die Erosion


캐비테이션으로 인한 다이 침식 영역은 FLOW-3D CAST 결과를 실제 사례와 비교하여 올바르게 배치되었습니다.

Predicting Lost Foam Filling


Lost foam L850 블록 벌크 헤드 슬라이스에 대한 실시간 X-ray 및 FLOW-3D CAST 유동 시뮬레이션 결과의 비교. 시뮬레이션은 GM Powertrain의 예입니다.

Porosity Defects


Porosity due to entrained air

Predicting Shrinkage Porosity


A380 diesel engine block casting

 

FLOW-3D CAST Suites

FLOW-3D CAST Suites

FLOW-3D CAST v5 comes in Suites of relevant casting processes: 

HIGH PRESSURE DIE CASTING SUITE

Process Workspace

High Pressure Die Casting

Features

Thermal Die Cycling
– Cooling/heating channels
– Spray cooling
Filling
– Shot sleeve with Plunger
– Shot motion
– Ladles, stoppers
– Venting efficiency
– PQ^2 analysis
– HPDC machine database
Solidification
– Squeeze pins
Cooling


PERMANENT MOLD CASTING SUITE

Process Workspaces

Permanent Mold Casting
Low Pressure Die Casting
Tilt Pour Casting

Features

Thermal Die Cycling
– Cooling/heating channels
Filling
– Tilt pouring
Solidification
– Squeeze pins
Cooling


SAND CASTING SUITE

Process Workspaces

Sand Casting
Low Pressure Sand Casting

Features

Filling
– Permeable molds
– Moisture evaporation in molds
– Gas generation in cores
– Ladle model
Solidification
– Exothermic sleeves
– Chills
– Cast iron solidification
Cooling


LOST FOAM CASTING SUITE

Process Workspaces

Lost Foam
Sand Casting
Low Pressure Sand Casting

Features

Filling
– Permeable molds
– Moisture evaporation in molds
– Gas generation in cores
– Ladle model
– Lost foam pattern evaporation models (Fast model and Full model)
– Lost foam defect prediction
Solidification
– Exothermic sleeves
– Chills
– Cast iron solidification
Cooling

 


ALL SUITES INCLUDE THESE CORE FEATURES:

Solver Engine

  • TruVOF – The most accurate filling simulation tool in the industry
  • Heat transfer and solidification
  • Shrinkage – Rapid Shrinkage model and Shrinkage with flow model
  • Temperature dependent properties
  • Multi-block meshing including conforming meshes
  • Turbulence models
  • Non-Newtonian viscosity (shear thinning/thickening, thixotropic)
  • Flow tracers
  • Active Simulation Control with Global Conditions
  • Surface tension model
  • Thermal stress analysis with warpage
  • General moving geometry w/6 DOF

FlowSight

  • Multi-case analysis
  • Porosity analysis tool

Defect Prediction Tools

  • Gas entrainment model
  • Thermal Modulus output
  • Hot Spot identification
  • Micro and macro porosity prediction
  • Surface defect prediction
  • Shrinkage
  • Cavitation and Cavitation Potential
  • Particle models (Inclusion modeling, collapsed bubble tracking)

User Conveniences

  • Process-oriented workspaces
  • Configurable Simulation Monitor
  • Metal and solid material databases
  • Heat transfer database
  • Filter database
  • Remote solving queues
  • Quick Analyze/Display tool

ALL NEW FLOW-3D CAST v5

ALL NEW FLOW-3D CAST v5

HPC version of FLOW-3D CAST v5 releasedALL NEW FLOW-3D CAST v5 는 금속 주조 시뮬레이션 및 공정 모델링에 있어 큰 발전입니다. 이제 FLOW-3D CAST는 시뮬레이션 할 프로세스를 선택할 수 있으며, 소프트웨어는 적절한 프로세스 매개 변수, 지오메트리 유형 및 합리적인 기본 값을 제공합니다. 이렇게 하면 시뮬레이션 설정이 상당히 간소화됩니다. 또한 FLOW-3D CAST의 강력한 시뮬레이션 엔진과 결함 예측을 위한 새로운 도구는 설계 주기를 단축하고 비용을 절감하는 통찰력을 제공합니다. 대표적인 개발 기능으로 응고 시뮬레이션을 위한 열 계수 및 핫 스팟 식별 출력, 갇혀 있는 가스를 식별하고 환기 효율을 예측하기 위한 결함 채우기 도구 등이 포함됩니다. 그리고 더 빠르고 더 강력한 압력과 및 응력 해소 기능이 모두 포함합니다.

ALL NEW FLOW-3D CAST v5 는 관련 프로세스가 포함된 Suite제품으로 제공됩니다. 영구 금형 제품군은 중력 다이 캐스팅, 저압 다이캐스팅(LPDC), 틸트 주입 주조와 같은 프로세스 작업 공간을 포함합니다. 각 프로세스에 대해 사용자 인터페이스는 특정 프로세스와 관련된 내용만 표시합니다. 모래 주조 Suite에는 중력 사형 주조 및 저압 사형 주조(LPSC)와 같은 프로세스가 포함되어 있습니다. 소실 폼 제품 군에는 사형 주조 Suite의 모든 것과 소실 폼 공정 작업 공간이 포함됩니다. HPDC 제품군은 열 응력 및 변형을 포함하여 고압 다이 캐스팅과 관련된 모든 것을 포함합니다. 각 프로세스 작업 공간 내에서 채우기, 응고 및 냉각과 같은 하위 프로세스는 서로 연결된 시뮬레이션으로, 처음부터 끝까지 차례로 전체 프로세스를 모델링 합니다. 사용자가 그것을 작업장 바닥에서 하는 것처럼. 사용자는 레들을 용융 풀 안에 담갔다가, 숏 슬리브 또는 주입 컵에 옮겨, 전체 이동 및 주입과 같은 단계를 포함하도록 프로세스를 확장할 수 있습니다. LPDC의 경우 프로세스 엔지니어는 도가니의 가압 및 금속 흐름을 주형으로 모델링 할 수 있습니다.  FLOW-3D CAST v5를 사용하면 가능성이 무한해 집니다.

WYSIWYN Process Workspaces

What-You-See-Is-What-You-Need (WYSIWYN) 프로세스 작업 공간은 FLOW-3D CAST의 다기능성을 간소화하여 사용 편의성과 탁월한 솔루션입니다. 대부분의 인터페이스는 사용자가 제공해야 하는 정보만을 요구하고, 사용자 설계 원칙을 적용하여 단순화되었습니다.

FLOW-3D CAST v4.2에 도입된 프로세스 중심 작업 공간은 중력 다이 주조, 저압 주조 및 경사 주입, 모래 등과 같은 영구 금형 공정으로 확장되었습니다. 중력 모래 주조, 저압 모래 주조 및 소실 폼과 같은 주조 공정 지속적인 주조, 투자 주조, 모래 코어 제작, 원심 주조를 포함한 더 많은 공정 작업 공간이 현재 진행 중에 있습니다.

Simulation setup is simplified by only showing the components applicable for a given process.

Types of casting components available in a HPDC simulation. Mold pieces available in a high pressure die casting include cover and ejector dies, sliders, and shot sleeves.

Defect Prediction / 결함 예측

Identify Filling Defects using Particles  결함 예측 및 입자를 이용한 주입 결함 식별

파티클을 사용하는 FLOW-3D CAST v5를 통해 유입된 가스로 인한 충전 결함을 식별하는 것이 훨씬 쉬워 졌습니다. 결함을 식별하기가 훨씬 용이할 뿐만 아니라, 결함 예측에 따른 계산 비용도 크게 절감되었습니다.

붕괴된 가스 지역을 나타내는 보이드 입자가 도입되었습니다. 이전에 붕괴된 가스 영역은 너무 압축되어 수치 메쉬에서 해결할 수 없으면 시뮬레이션에서 사라졌습니다. 보이드 입자는 작은 기포처럼 작용하며 드래그와 압력을 통해 금속과 상호 작용합니다. 주변의 금속 압력에 따라 크기가 변하며, 주입이 끝난 후 최종 위치를 보면 공기 침투 및 산화물로 인한 잠재적인 결함이 있음을 알 수 있습니다.

Predict filling defects caused by entrapped gas using the Particle Model.

Metal/Wall Contact Time 금속/벽 접촉 시간

벽면 접촉 시간은 금형 표면에서 다른 부위보다 금속에 더 오래 노출된 부위를 식별하는 데 유용합니다. 금속 접촉 시간은 금속이 고체 구성 요소와 접촉한 시간을 나타냅니다. 예를 들어 모래 입자가 핵분해 부위의 역할을 하기 때문에 미세 먼지가 발생할 수 있습니다. 개별 솔리드 구성 요소와의 금속 접촉 시간 출력이 모든 구성 요소와의 접촉 시간을 포함하도록 확장되었습니다. 접촉 시간 계산은 출력 탭에서 벽 접촉 시간을 선택하여 활성화합니다.

Identify solidification defects with the new Thermal Modulus output.

Solidification Defect Identification 응고 결함 식별

일반적으로 라이저 크기 조정에 사용되는 열 모듈은 이제 응고 시뮬레이션에서 출력됩니다.

Risers will likely need to be placed on the circled regions.

Hot Spots  핫 스팟

또 다른 결과인 “핫 스팟”은 라이저를 찾고 크기를 조정하며, 응고 관련 결함의 가능성을 식별하는 데 유용합니다. 핫 스팟은 최종적으로 응고된 부위를 나타냅니다. 이것들은 입자들로 표현되고 뜨거운 점 크기에 의해 색깔이 변하기도 합니다. 라이저는 핫 스팟 크기가 가장 큰 곳에 배치해야 합니다.

Porosity Analysis Tool

FlowSight의 새로운 Porosity Analysis Tool은 실제적인 측면에서 porosity-related 결점을 식별합니다. 결점은 이제 순 볼륨, 최대 선형 범위, 모양 인자 및 total count로 식별됩니다.

New defect identification tools allow users to analyze porosity.

Arbitrary 2D Clips 임의 2D 클립

기능 지향적인 2D 클립은 결함을 찾기 위해 전면적으로 살펴 볼 때 유용합니다. 이전에는 클립에 표시된 금속 영역이 솔리드에 의해 점유된 셀로 확장되었습니다. 잡식의 FLOW-3D CAST v5에서 이 클립은 구성 요소를 숨기는 옵션을 선택해야만 열린 공간(예:주조 부품)의 금속을 보여 줄 수 있습니다.

Intensification Pressure 강화 압력

고압 주조 시뮬레이션에 지정된 강화 압력은 이제 매크로 및 마이크로 Porosity모델 모두에 결합되어 형성 사이의 보다 현실적인 관계를 형성합니다. 이러한 결함의 크기 및 플런저에 의해 가해지는 압력의 크기입니다.

Adjusting Shrinkage Porosity 수축 기공 조절

사용자가 금속의 특성을 수정할 필요 없이 수축 다공성의 양과 크기를 미세 조정할 수 있도록 수축 조정 계수가 추가되었습니다. 계수를 사용하면 응고 중에 체적 수축의 양을 전화로 설정하거나 줄일 수 있습니다.

Gas Pressure and Venting Efficiency  가스 압력 및 밴트 효율성 검토

사용자가 충전 결함을 식별하고 다이캐스트에서 밴트 시스템을 설계하는 데 도움을 주기 위해 마지막 국부적인 가스 압력 및 밴트 효율성 검토 결과가 주조 시뮬레이션 출력에 추가되었습니다. 가스 압력은 셀이 금속으로 채워지기 전에 셀의 마지막 보이드 압력을 기록하며, 밴트 효율은 환기구를 배치하는 것이 밴트 위치에서 공기를 배출하는 데 가장 효율적인 영역을 보여 줍니다.

Databases 데이터베이스

주조 공정에서 일반적으로 사용되는 정보의 데이터베이스는 설정 오류를 줄이고 시뮬레이션 workflow 를 개선합니다.

Configurable Simulation Monitor 구성 가능한 시뮬레이션 모니터

시뮬레이션을 실행할 때 발생하는 중요하지만 종종 힘든 작업은 시뮬레이션을 모니터링하는 것입니다. FLOW-3D CAST를 사용하면 다음과 같은 일반적인 시뮬레이션 목표를 모니터링할 수 있습니다.

  • 게이트 속도
    주형 내 고상 분율
    최저/최고 용탕 온도 및 금형 온도
    다양한 프로브 위치에서의 온도
    시뮬레이션 진단(예:시간 스텝, 안정성 한계)

Plotting Capabilities  Plotting기능

이제 시뮬레이션 관리자에는 더 많은 플롯 기능이 포함됩니다. 플롯은 사용자가 구성할 수 있으며 구성은 다른 시뮬레이션에서 사용하기 위해 데이터베이스에 저장됩니다. 사용자는 시뮬레이션 런타임 그래프와 history-data 에서 모니터링할 이력 데이터 변수를 지정할 수 있습니다. 다중 변수를 각 그래프에 입력합니다.

Conforming Meshes

임의 형상의 활성 계산 영역을 정의할 수 있도록 적합한 메쉬 기능이 확장되었습니다. 이는 메쉬 블록이 준수할 수 있는 열린 볼륨과 솔리드 볼륨을 모두 포함하여 계산 도메인의 영역을 정의하는 meshing구성 요소라고 하는 새로운 유형의 지오메트리 구성 요소를 사용합니다.
메쉬 블록은 냉각 채널이나 공동에 선택적으로 조합할 수 있어 사용자가 이러한 기하학적 객체에 대해 최적의 해상도를 선택할 수 있습니다. 이제 확인할 수 있는 메쉬가 FAVORize 탭에 표시될 수 있습니다.

Summary Views of Components/Cooling Channels

FLOW-3D CAST v5의 인터페이스는 주조 시뮬레이션에서 다양한 형상 구성 요소를 꽉 차게 보여줍니다. 2개의 새로운 형상 요약 뷰인 구성 요소 요약 뷰와 냉각 채널 요약 뷰는 기하학적 구성 요소 및 냉각 채널의 플라이 아웃을 제공하여 사용자가 신속하게 수행할 수 있도록 합니다. 중요 설정을 한 눈에 파악하고 필요한 경우 변경 할 수 있습니다.

Under the Hood

FLOW-3D CAST의 많은 강력한 구성 요소들은 Solver Engine이라고 부르는 것 들에서 중요합니다. 아래에서는 이면에서 무거운 작업을 수행하는 데 도움이 되는 몇가지 중요한 사항을 설명합니다.

Thermal Die Cycling (TDC) Model TDC(열 다이 사이클)모델

열 다이 사이클 시뮬레이션의 주입/응고 단계는 균일하지 않은 캐비티 온도를 사용하여 개선할 수 있습니다. 이제 캐비티에 있는 금속의 초기 온도는 재시작 중에 채우기 시뮬레이션을 통해 지정하거나 초기 유체 영역을 사용하는 사용자 정의 분포에서 지정할 수 있습니다. 이 기능은 옵션으로 사용할 수 있는 균일한 초기 금속 온도에 비해 다이 사이클링의 열해석의 정확성과 현실성을 높여줍니다.

Melt temperatures in the casting cavity read from a filling simulation are applied to ejector die during filling/solidification stage of thermal die cycling simulation.

Heat Transfer Coefficient Calculator for Spray Cooling 분사 냉각을 위한 열 전달 계수 계산기

스프레이 유체와 다이 표면 사이의 열 전달 계수(HTC)를 추정하는 것은 어려운 일입니다. 계산 또는 측정을 통해 값을 사용할 수 있는 경우 사용자는 이러한 값을 스프레이 거리 및 각도의 함수로 직접 지정할 수 있습니다. 새로운 기능을 통해 노즐의 스프레이 액의 유량을 기준으로 HTC를 동적으로 계산할 수 있습니다. 단일 조정 계수를 통해 스프레이 유출량을 기준으로 HTC를 미세 조정할 수 있습니다.

FLOW-3D CAST 소개

FLOW-3D CAST

FLOW-3D CAST는 광범위한 금속 주조 공정을 위한 완벽한 해석 솔루션을 제공합니다. 시뮬레이션을 통해 다양한 종류의 다공성, 표면 산화물, 공기 및 기포, 열 응력 및 변형 등과 같은 다양한 결함을 추적하면서, 주조 부품의 충진 및 응고에 대한 상세한 통찰력을 제공합니다. 금형을 분석하거나 FLOW-3D CAST로 코어의 가스 처리 같은 열 특성 및 기타 특성을 제거 할 수 있습니다.

최적화된 시뮬레이션을 통한 설계는 생산 현장에서의 개발 시간이 단축되고 출시 시간이 단축되며 생산량이 늘어나게 됩니다. FLOW-3D CAST는 담당자가 새로운 주조 공정 또는 합금을 배치 할 때 설계 및 개발 비용을 절감 할 수 있습니다.

직관적이고 편의성 높은 사용자 인터페이스를 결합한 FLOW-3D CAST는 성공적인 프로젝트를 통해 충진 및 응고 결함에 대한 정확한 예측을 제공합니다. 공정 요구 사항에 가장 적합한 샌드 캐스팅, 금형 주조 및 고압 다이 캐스팅을 사용할 수 있습니다.

High Performance Computing: in-House or in the Cloud

대규모 시뮬레이션의 경우 많은 계산 시간이 필요하게 되는데 이를 극복하기 위한 최고의 컴퓨팅 성능이 필요하십니까? FLOW-3D CAST는 필요 시 고성능 클라우드 컴퓨팅 환경인 클러스터 버전으로 손 쉽게 전활할 수 있습니다.

Courtesy Littler Diecasting Corporation

금속 주조 애플리케이션은 매우 어려운 시뮬레이션 중 하나입니다. 관련된 물리학의 복잡성과 적용 범위, 박막 주조, 주조 장비 정교함 등 고객의 높은 눈높이가 증가함에 따라 FLOW-3D CAST도 이를 충족하기 위한 다양한 솔루션과 기능을 제공합니다. 사형 주조, LPDC, HPDC, LostForm, 원심주조 등 FLOW-3D CAST사용자 인터페이스 안에는 고유의 전용 모델링 워크 플로우가 있습니다.

FLOW-3D CAST는 매우 정확한 흐름과 응고 결과를 통해 표면 산화물, 발생 기포, 매크로 및 미세 극성을 포함한 중요한 주조 결함을 포착할 수 있습니다. 다른 고유한 모델링 기능으로는 로봇 스프레이 냉각 및 윤활을 모델링 할 수 있는 열 다이 사이클링, 샷 슬리브 흐름 프로파일, 압착 핀 및 열 스트레스가 있습니다.

Customer Case Studies

금속 주물의 결함 식별, 보다 가볍고 강한 주조 부품을 위한 새로운 재료로 부품 설계 또는 최적 설계를 위한 반복 설계 작업은 다음과 같은 방법 중 일부입니다. 고객은 당사의 소프트웨어를 사용하여 작업 요구 사항을 충족하고 폐기율을 줄이고 시장 진출 시간을 단축하며 경쟁 업체보다 앞서 나감으로써 조직을 위한 비용을 절감합니다.

“ The more you can do on a computer ahead of time, the better. It all comes down to saving time.”

“컴퓨터에서 좀 더 많은 것을 할 수 있으면 더욱 좋습니다. 모든 것은 시간 절약에 달려있습니다.”

– Elizabeth Ryder of Graham-White Manufacturing Co.

FLOW-3D 해석용 컴퓨터 안내 – 2018년 2분기 업데이트

FLOW-3D 수치해석용 컴퓨터 선택 가이드

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

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

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

현재 고성능컴퓨터는 장기적인 전망으로 보는 Quantum Computing, DNA-based Computing, Optical Computing 등의 미래의 컴퓨팅 기술과 단기적인 고성능 컴퓨터 기술인  Symmetric -Multi Processing 기술과 MPP(Massively Pallel Processing)기술이 일반화되고 있습니다. (아래 그림 참조)

일반적으로 슈퍼컴퓨터로 불리는 고성능 HPC는 규모가 큰 운영관리시설과 전문인력이 필요하고 매우 고가이기 때문에, 실제 업무를 수행하는 대부분의 기업이나 기관에서는 단일 SMP 컴퓨터를 많이 사용하고 있습니다.

FLOW-3D에 적합한 일반적인 최소 권장사양은 아래 사양을 참고하시면 됩니다.

다만, 가능하면 최신 CPU의 고성능, 저전력 등 최신기술이 반영된 제품을 선택하는 것은 언제나 투자비와 연관되어 있기 때문에 항상 고민의 대상인 것은 틀림없는것 같습니다.

1) Processors

– FLOW-3D는  x86-64 (Intel/AMD) 프로세스를 지원합니다.

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

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

2) Operating Systems
  • 64-bit Windows 7, Windows 8, Windows 8.1, Windows 10, Windows Server 2008, and Windows Server 2012
  • 64-bit Red Hat Enterprise Linux 6, Red Hat Enterprise Linux 7 and SUSE 11*

Windows 및 Linux에 대한 시뮬레이션 시간은 대등합니다. 사용자가 사용하기 편리한 운영 체제를 선택하면 됩니다.

3) Graphics Support
FLOW-3D는 OpenGL 드라이버가 만족스럽게 수행되는 최신 그래픽 카드가 필요합니다. 최소한 OpenGL 3.0을 지원하는 것이 좋습니다. FlowSight는 DirectX 11 이상을 지원하는 그래픽 카드에서 가장 잘 작동합니다. 권장 옵션은 엔비디아의 쿼드로 K 시리즈와 AMD의 파이어 프로 W 시리즈입니다. 엔비디아의 GTX 게이밍 하드웨어는 볼륨 렌더링의 속도가 느리거나 오동작 등 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 일반적으로 노트북에 내장된 통합 그래픽 카드보다는 개별 그래픽 카드를 강력하게 추천합니다. 최소한 그래픽 메모리는 512MB 이상을 권장합니다.
4) Memory and Processor Speed

프로세서 코어 당 최소 2GB의 RAM을 권장합니다. 예를 들어, 두 개의 6 코어 CPU가 있을 경우 워크스테이션의 메모리는 최소 24 GB가 있어야합니다. 필요한 RAM의 양은 해석 대상 문제에 매우 의존적입니다. 큰 도메인 또는 복잡한 형상에서 좋은 해상도를 원하는 시뮬레이션은 필요한 최소한 RAM보다 훨씬 더 많은 RAM이 필요합니다. 메모리 속도는 시뮬레이션 시간에 영향을 적게 받지만 통상적으로 1333MHz 또는 1600 MHz이면 충분합니다.

5) HDD

수치해석은 해석결과 데이터 양이 매우 크기 때문에 읽고 쓰는데 속도면에서 매우 빠른 SSD를 적용하면 성능면에서 큰 도움이 됩니다. 다만 SSD 가격이 비싸서 가성비 측면을 고려하여 적정수준에서 결정이 필요합니다.
그리고 SSD를 선택할 경우에도 SSD 종류 중에서 PCI Express 타입은 매우 빠르지만 가격 또한 매우 고가이므로 예산 범위내에서 선택을 고민해야 합니다.

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

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

컨설팅 실적

FLOW-3D Case Studies
FLOW-3D Case Studies

수행 실적

No사업명발주처
1성남정수장 3차원 유동해석한국수자원공사
2소양강댐 홍수방지벽 설치공사 실시설계용역(수치모형실험)도화종합기술공사
3용담댐 도수터널 취수탑 유입수량 유속분포(수치모형실험)한국수자원공사
4대곡댐 여수로 문비설치 기본 및 실시설계(수치해석)도화종합기술공사
5영천댐 치수능력 증대방안 실시설계(실시모형실험)도화종합기술공사
6시화조력발전소 축조공사 턴키설계를 위한 CFD 수치모형실험대우건설
7평화의댐 2단계사업 시설공사 실시설계(수치모형실험)도화종합, 삼안건설, 한국종합개발기술공사
8광동달방댐 치수능력증대사업 기본 및 실시설계영역(수치모형실험)도화종합, 삼안건설기술공사
9광양 3단계 공업용수도 실시설계용역(여수로 수치모형실험,수어댐)삼안건설기술공사
10탐진 다목적댐 치수능력 증대방안용역(수치해석)삼안건설기술공사
11댐 상수원 설계표준도 작성용역삼안건설기술공사
12보성강댐 정밀안전진단(3D모델링 수치해석)한국시설안전관리공단
13반월정수장 노후시설 개량 기본 및 실시설계용역(수치해석 부분)한국종합엔지니어링
14청송양수발전소 1,2호기 설계기술용역/여수로 3차원 수치해석용역현대엔지니어링
15소양강댐 보조여수로 설치공사 기본설계입찰 수치모형실험용역SK건설
16잠실 수중보 어도개선 기본 및 실시설계도화종합기술공사
17서귀포시 동부하수종말처리장 고도처리시설 기본 및 실시설계용역삼안건설기술공사
18서귀포시 서부하수종말처리장 고도처리시설 기본 및 실시설계용역선진엔지니어링
19오산 제2하수처리장 건설사업입찰 기본설계용역 중 3차원 수치유동해석 분야엘지건설
20당진화력 7,8호기 취수로 수치모델링한국동서발전주식회사
21녹산배수펌프장 건설공사 대안설계용역 중 펌프장 흐름해석 부문한국종합기술개발공사
22대암댐 치수능력증대사업 기본 및 실시설계(2차) 수치해석현대엔지니어링
23용인흥덕 쓰레기 이송관로 입찰설계벽산엔지니어링
24군산하수처리장 고도처리사업 턴키공사 기본설계 전산유체해석부강테크(GS건설)
25임하댐 비상여수로 건설공사 기본설계용역(수치모형실험)삼안건설기술공사
26대청댐 비상여수로 건설공사 턴키설계용역(수치해석)삼안건설기술공사
27섬진강댐 재개발 실시설계용역(수치모형실험)삼안건설기술공사
28한강하류권급수체계구축사업 제3공구 생활용수정수장 대안설계신우엔지니어링
29임하댐 취수설비 개선공사 기본 및 실시설계용역 중 전산유체유동해석유신코퍼레이션
30광명 소하 쓰레기 자동집하시설 건설공사 T/K 기본설계용역유신코퍼레이션
31공주막여과정수장 수처리구조물의 합리적 설계를 위한 전산유체해석한국수자원공사
32김포장기지구 쓰레기 자동집하시설의 수치해석한화건설
33군장국가산단(장항지구)호안도로 축조공사 갑문수치모의실험항도엔지니어링(포스코건설)
34대청댐 비상여수로 건설공사 턴키설계용역(주)삼안
35성남판교 자동크린넷시설공사 T/K 기본설계(설계용역)건화엔지니어링
36영등포정수장 재건설 및 고도정수처리 시설공사 턴키설계용역중 수리구조물 전산 유체 해석부분삼성건설
37보령7,8호기 배수로 수치해석한국전력기술
38보령1~6호기 배수로 수치해석한국전력기술
39LNG 지하저장 실증기술개발 중 유속에 의한 Ice Ring 형성조건연구한국지질자원연구원
40LNG 지하저장 실증기술개발 중 유속에 의한 Ice Ring 형성조건연구SK건설
41파주 운정지구 쓰레기 집하시설 수집관로 수치해석건화엔지니어링
42마그네슘블록 유동,응고,응력 해석대림기업(주)
43군남홍수조절지건설공사 기본 및 실시설계용역도화종합기술공사
44안동댐 비상여수로 기본설계용역 수치모형실험에스케이건설
45세탁기 Duct 부품의 Aluminum Die-Casting CAE 해석방안 개발엘지전자
46광양 2~3연주기 고속 주조시 몰드내 열유동응고해석포스코
47Cam-shaft 다이캐스팅용 금형설계 및 주조방안 해석한국생산기술연구원
48팔당수력댐 가능최대홍수량(PMF:Probable Maximum Flood)에 의한 댐체 월류시 수리 및 구조적 안정성 검토용역한국시설안전기술공단
49담체거동을 고려한 호기조 유동해석한수테크니컬서비스
50피스톤 쿨링젯 해석기술 개발 기술용역현대자동차
51아산 방조제 배수갑문확장사업 1단계 대안설계삼안건설기술공사
52하동화력 7,8호기 냉각수 배수구 전면 저류지 축조공사 3차원 수치모형실험 해석제이슨기술단
53의암수력댐 가능최대홍수량(PMF:Probable Maximum Flood)에 의한 댐체 월류시 수리 및 구조적 안정성 검토용역한국시설안전기술공단
54춘천 및 보성강댐 가능최대홍수량(PMF:Probable Maximum Flood)에 의한 댐체 월류시 수리 및 구조적 안정성 검토용역한국시설안전기술공단
55소양강댐 여수로 방류흐름개선을 위한 수치모형실험 용역한국시설안전기술공단
56제천시 하수관거정비 임대형 민자사업(BTL) 기본설계용역 중 수충격검토(주)바셈
57금강살리기 행복지구 생태하천 조성공사계룡건설산업
58첫마을지구 생활폐기물 자동집하시설 건설공사 기본설계 T/K도화종합기술공사
59괴산댐 가능최대홍수량에 대한 댐체월류시 구조적 안정성 검토용역한국시설안전기술공단
60충남도청 이전신도시 자동집하시설 건설공사 T/K입찰 기본설계 용역(주)건화
61영등포정수장 3D 모델링(주)대우건설
62화순홍수조절지 기본 및 실시설계 용역(주)도화종합기술공사
63재천시 하수관거정비 임대형 민자사업(BTL) 기본설계용역 중 수충격검토(주)바셈
64한탄강댐본댐 및 부대시설 공사 설계 변경 용역(주)삼안
65새만금 방수제 만경5공구 건설공사 기본설계 용역(3차원 수치해석)(주)삼안
66연속 주조시 발생되는 몰드 내 열응력 영향 해석(주)엔지비
67낙동강하구둑 배수문 증설공사 기본설계용역 중3차원 수치해석(주)유신
68뚝도정수센터 시설현대화 및 고도정수처리시설 실시설계 수치해석 용역신우엔지니어링
69파주운정쓰레기 자동집하시설 건설공사(T/K)태영건설
70거제평프장도화
71광교댐수치해석도화
72Slag Pouring 및 이송 시 열유동해석매탈젠텍(POSCO)
73LICC DP매탈젠텍(POSCO)
74PFC DP 공정 해석매탈젠텍(RIST)
75행복도시하수처리장이산
76다이캐스팅 주조방안 및 해석코다코(캐스트맨 매출)
77전착성능해석용 차체모델링+전착 이차흐름현대기아기술연구소
78고열전도성 다이캐스팅 경량 방열부품개발현대자동차
79엔진/변속기1 (전륜8속 TM 케이스 및 하우징 방안설계 최적화)현대자동차
80쇽업쇼버 케이스 해석 용역현대자동차
81엔진/변속기2 (세타/실린더헤드 및 후륜 다단변속기 케이스2개 제품)현대자동차
82엔진/변속기3 / 6월현대자동차
83엔진/변속기4 / 8월현대자동차
84고강도 저밀도 산합금 열물성 DB 및 주조해석현대자동차
85진공밸브 최적화현대자동차
86Bloom 해석(연주기 몰드 내 용강 유동해석)현대제철
87상수도관망 최적관리시스템 구축사업(고성군)태성종합기술
88신월빗물저류배수시설 3차원수치해석선진ENG
89실러류 해석기술 개발현대기아기술연구소
90고덕하수처리장 수치해석그레넥스
91고덕하수처리장 수치해석엔바이로솔루션
92라오스수력발전프로젝트SK건설
93슬리브내 역비산기아차
94송석지 싸이폰 여수로농어촌공사(충남도본부 예산지사)
95고풍지 싸이폰 여수로농어촌공사(충남도본부)
96광교저수지 싸이폰 여수로지자체(수원시)
97장수지 싸이폰 여수로지자체(전남공흥군)
98광폭 마그네슘 주조기 용해로 열변형 해석용역포스코
99350톤 양수냄비 다이캐스팅 개발해피콜
100Mg 빌렛 해석HMK
101관망해석 프로그램 개발국민대학교
102충주댐 하류가물막이 수치해석대림산업
103충주댐 하류가적치 수치해석대림산업
104충주댐 하류가적치 수치해석대림산업
105평화의댐 하류부지 계획고 조정에 따른 3D 수치해석 용역대림산업
106봉화댐 실시설계 3차원 수치모형 실험도화엔지니어링
107원통수조 교반해석도화엔지니어링
108DAF 실증시설 부상조 수치해석삼진정밀
109EI과제 프로그램 개발(건기연(정우식박사))오투엔비
110SEMANGKA HEPP 수치모형 실험이산
111공릉저수지 조류 및 유속분포 유동해석한국건설기술연구원
112교육 및 해석 기술 자문한국건설기술연구원
113터빈하우징 로스트폼 주조 용역한국생산기술연구원
114터빈하우징 로스트폼 주조 용역한국생산기술연구원
115교육 및 해석 기술 자문해안해양기술
116새만금 남북2축 도로 제 3공구해석E&H컨설턴트
117달천교 교각세굴 해석E&H컨설턴트
118Lean Amine Air Cooler 부식원인 분석을 위한 유동해석GS칼텍스
119Xe Pian 하류 변경안 해석SK건설
120멤브레인 CFD 프로그램 개발국민대학교
121원형관 내부 유동해석서울시립대학교
122우수저류지 세척 시스템 해석선일엔바이로
123MD 열교환 해석(2차)알이디
124모듈조합프로그램 개발오투앤비
125해양 구조물 세굴해석전남대학교
126하우징 다이캐스팅 해석제이에스테크
127막묘듈 열교환 해석한국건설기술연구원
128두량지 PK Weir 방류량 해석한국농어촌공사
129관내 유동해석GS칼텍스
130정수장 분배수로 응집지 해석그린텍환경컨설팅
131정수장 분배수로 응집지 해석그린텍환경컨설팅
132주조제일테크
133해저구조물 세굴 및 선박유동 해석창원대학교(ADD)
134고출력 저압 램프용 자외선 반응기 해석한국건설기술연구원
135고출력 중압 램프용 자외선 반응기 해석한국건설기술연구원
136과제 해석한국건설기술연구원
137이동식보&팬스한국건설기술연구원
138Point source 기반의 하천 녹조 발생 현황 2차원 mapping 시스템한국건설기술연구원
139해석지원한국종합기술
140데이터교환customizing한국항공우주연구원
141엔진소재의 주조방안 최적화를 위한 주조해석 기술용역현대자동차
142배관유동GS건설
143울산 소수력 수치해석 용역유신
144한국건설기술연구원-이동형 해수담수화 시스템 개발 컨설팅한국건설기술연구원
145Water Dynamometer 해석두산중공업
146약액 침전 외 2건 해석세메스
147Ladle 내 Dam 및 노출부 형상변화에 따른 Vortex 거동 해석(재)포항산업과학연구원
148VMD 모듈 3D모델링알이디
149칠서정수장 기술진단 3차원 수치해석(주)그린텍환경컨설팅
150충주댐 유출부 감세지 3차원 수치해석대림산업
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 수리/수자원 분야
01 교량 설치에 따른 하천흐름 및 세굴영향 검토
컨설팅내용
  • 교량 설치로 인한 3차원 모형의 수리영향 검토
  • 세굴방지공 설치로 교량의 수리적 안정성 확보
필요데이터
  • 교각 3차원 형상 또는 도면
  • 하천 수심측량 자료 및 수치지형도
  • 하천 상/하류 홍수위 및 홍수량
해석방법
  • 하천의 유동해석 수행 후 최고유속에 해당하는 교각 선정
  • 선정교각 대상을 중심으로 세굴 모형 적용
결과물
  • 하천 유동흐름, 수위분석
  • 평형세굴심 도달시간
  • 최대세굴심 및 최대퇴적고 등
02 댐체 월류 시 수리/수문 구조적 안정성 검토
컨설팅내용
  • 상류 댐 붕괴 시 급격한 방류로 인하여 하류 댐에 미치는 영향을 검토하기 위해 댐체 월류 시 수리/수문 구조적 안정성검토
필요데이터
  • 공도교 및 수문 구조물 상세 도면
  • 하천 수심측량자료 및 주변 수치지형도
  • 하천 상/하류 홍수위 및 홍수량
해석방법
  • 상류 댐 붕괴시 홍수위/홍수량 정보입력
  • 구조물/수문 분리 후 취약한 수문 선정
  • 수문 구조해석 및 Total 힘 분석
결과물
  • 수문/구조물 받는 힘 분석
  • 굥도교 월류 여부 및 수위/유속 분포
  • 방류량 및 구조물 부압 등
 수처리 분야
01 정수처리시설 구조물 최적설계
컨설팅내용
  • 정수시설 구조물에 대한 유동, 유량, 압력, 온도분포 분석
  • 수처리과정에 발생하는 현상분석
필요데이터
  • 정수시설 구조물의 제원
  • 분배수로, 침전지 등 도면 및 3D CAD 자료
  • 초기 수위데이터 등
해석방법
  • 정수시설 구조물의 경계조건 설정
  • 형상에 따른 유동흐름 및 유량 등 초기조건 
결과물
  • 정수시설물에 작용하는 압력분포 확인
  • 유동 유입에 따른 유동양상, 유량, 유속데이터 분석
  • 온도변화에 따른 유동 및 침전효율 분석

02 하수처리시설 방류량 및 유동양상 분석
컨설팅내용
  • 토출수조의 수위 및 유동현상검토
  • 각 방류 Box의 방류유량분포 및 유속분석 
필요데이터
  • 구조물관련 설계도면 자료
  • 전체 모형 작성 및 지형데이터
  • 유체 유입량, 초기 수위관련 자료
해석방법
  • 시설 구조물에 따른 경계조건 설정
  • 초기 수위조건 및 유동현상 등 조건 확인
결과물
  • 토출 수조의 수위량 및 유동흐름
  • 유동 유입에 따른 유량, 유속데이터 분석
  • 구조물 단면의 유량흐름 데이터
 
 주조 분야
01 수축 결함최소화를 위한 주조해석
컨설팅내용
  • 주조 시 산화물 혼입방지 설계
  • 조립부 수축결함 최소화 
필요데이터
  • Frame형상 제원
  • 금형, 형상 도면자료 및 3D CAD자료
  • 초기 용탕 주입시간, 충진속도, 온도 등의 데이터
해석방법
  • 금형형상에 따른 주조해석 경계조건 설정
  • 초기 조건설정에 따른 파라미터분석
결과물
  • 충진시 산화물발생 위치 및 수축공 발생 위치
  • Solidification 확인, 결함부 현상분석
  • Gate, Runner 위치 최적화
         
02 금형 최적설계를 위한 주조해석
컨설팅내용
  • 충진 온도유지 및 제품 결함 최소화를 위한 최적설계
필요데이터
  • 금형관련 제원
  • 금형, 형상 도면자료 및 3D CAD자료
  • 초기 주조 공정조건 데이터
해석방법
  • 금형형상에 맞는 Runner, Gate 모델링
  • 용탕온도, 속도, 압력 등 조건에 따른 제품 최적설계
결과물
  • 충진시 압력분포 및 산화물 발생 위치분석
  • Solid Fraction, Solidification 등 현상분석
  • 결함부위 최소화를 위한 Gate, Runner 위치 최적화
 코팅 분야
01 Nozzle 분사를 이용한 Slit Coating 해석
컨설팅내용
  • 표면 Coating에 적합한 Nozzle 형상 설계
  • Coating 구동조건 및 압력분포 분석
필요데이터
  • 초기 Nozzle 형상 제원
  • 형상 도면자료 및 3D CAD자료
  • 초기 Coating 도포현상 및 구동조건 데이터
해석방법
  • Nozzle 구동에 따른 Coating 분석
  • 액상조건에 따른 Coating 도포형상 분석
결과물
  • Nozzle 형상 파라미터에 따른 Coating 현상분석
  • Coating 분포에 따른 높이 균일성 확인
  • 액상 온도에 따른 도포량분석
  
 MEMS 분야
01 연료전지 시스템의 최적설계를 위한 유동해석
컨설팅내용
  • 연료전지 내부형상에 따른 유동장변화 데이터
  • 유량분배에 적절한 최적의 형상조건 설계
필요데이터
  • 초기 형상 도면자료 및 3D CAD자료
  • 연료전지의 구동조건 및 물성조건
  • Actuator의 작동, 토출량, 유동 등의 데이터
해석방법
  • Micro-Channel에서의 유동분배 설정
  • 액체의 특성에 따른 토출조건 확인
결과물
  • Actuator의 속도에 따른 유동량 분석
  • Micro-Channel에서의 유동양상
  • 공동현상 최소화를 위한 최적의 구동조건