Dissertação de Mestrado Ciclo de Estudos Integrados Conducentes ao Grau de Mestre em Engenharia Mecânica Trabalho efectuado sob a orientação do Doutor Hélder de Jesus Fernades Puga Professor Doutor José Joaquim Carneiro Barbosa
ABSTRACT
논문의 일부로 튜터 선택 가능성과 해결해야 할 주제가 설정되는 매개변수를 염두에 두고 개발 주제 ‘Flow- 3D ®에 의한 저압 충전 시스템 최적화’가 선택되었습니다. 이를 위해서는 달성해야 할 목표와 이를 달성하기 위한 방법을 정의하는 것이 필요했습니다.
충전 시스템을 시뮬레이션하고 검증할 수 있는 광범위한 소프트웨어에도 불구하고 Flow-3D®는 시장에서 최고의 도구 중 하나로 표시되어 전체 충전 프로세스 및 행동 표현과 관련하여 탁월한 정확도로 시뮬레이션하는 능력을 입증했습니다.
이를 위해 관련 프로세스를 더 잘 이해하고 충진 시스템 시뮬레이션을 위한 탐색적 기반 역할을 하기 위해 이 도구를 탐색하는 것이 중요합니다. 지연 및 재료 낭비에 반영되는 실제적인 측면에서 충전 장치의 치수를 완벽하게 만드는 비용 및 시간 낭비. 이러한 방식으로 저압 주조 공정에서 충진 시스템을 설계하고 물리적 모델을 탐색하여 특성화하는 방법론을 검증하기 위한 것입니다.
이를 위해 다음 주요 단계를 고려하십시오.
시뮬레이션 소프트웨어 Flow 3D® 탐색; 충전 시스템 모델링; 모델의 매개변수를 탐색하여 모델링된 시스템의 시뮬레이션, 검증 및 최적화.
따라서 연구 중인 압력 곡선과 주조 분석에서 가장 관련성이 높은 정보의 최종 마이닝을 검증하기 위한 것입니다.
사용된 압력 곡선은 수집된 문헌과 이전에 수행된 실제 작업을 통해 얻었습니다. 결과를 통해 3단계 압력 곡선이 층류 충진 체계의 의도된 목적과 관련 속도가 0.5 𝑚/𝑠를 초과하지 않는다는 결론을 내릴 수 있었습니다.
충전 수준이 2인 압력 곡선은 0.5 𝑚/𝑠 이상의 속도로 영역을 채우는 더 난류 시스템을 갖습니다. 열전달 매개변수는 이전에 얻은 값이 주물에 대한 소산 거동을 확증하지 않았기 때문에 연구되었습니다.
이러한 방식으로 주조 공정에 더 부합하는 새로운 가치를 얻었습니다. 달성된 결과는 유사한 것으로 나타난 NovaFlow & Solid®에 의해 생성된 결과와 비교되어 시뮬레이션에서 설정된 매개변수를 검증했습니다. Flow 3D®는 주조 부품 시뮬레이션을 위한 강력한 도구로 입증되었습니다.
As part of the dissertation and bearing in mind the parameters in which the possibility of a choice of tutor and the subject to be addressed is established, the subject for development ’Optimization of filling systems for low pressure by Flow 3D ®’ was chosen. For this it was necessary to define the objectives to achieve and the methods to attain them. Despite the wide range of software able to simulate and validate filling systems, Flow 3D® has been shown as one of the best tools in the market, demonstrating its ability to simulate with distinctive accuracy with respect to the entire process of filling and the behavioral representation of the fluid obtained. To this end, it is important to explore this tool for a better understanding of the processes involved and to serve as an exploratory basis for the simulation of filling systems, simulation being one of the great strengths of the current industry due to the need to reduce costs and time waste, in practical terms, that lead to the perfecting of the dimensioning of filling devices, which are reflected in delays and wasted material. In this way it is intended to validate the methodology to design a filling system in lowpressure casting process, exploring their physical models and thus allowing for its characterization. For this, consider the following main phases: The exploration of the simulation software Flow 3D®; modeling of filling systems; simulation, validation and optimization of systems modeled by exploring the parameters of the models. Therefore, it is intended to validate the pressure curves under study and the eventual mining of the most relevant information in a casting analysis. The pressure curves that were used were obtained through the gathered literature and the practical work previously performed. Through the results it was possible to conclude that the pressure curve with 3 levels meets the intended purpose of a laminar filling regime and associated speeds never exceeding 0.5 𝑚/𝑠. The pressure curve with 2 filling levels has a more turbulent system, having filling areas with velocities above 0.5 𝑚/𝑠. The heat transfer parameter was studied due to the values previously obtained didn’t corroborate the behavior of dissipation regarding to the casting. In this way, new values, more in tune with the casting process, were obtained. The achieved results were compared with those generated by NovaFlow & Solid®, which were shown to be similar, validating the parameters established in the simulations. Flow 3D® was proven a powerful tool for the simulation of casting parts.
[1] E. Stanley and D. B. Sc, “Fluid Flow Aspects of Solidification Modelling : Simulation of Low Pressure Die Casting .” [2] Y. Sahin, “Computer aided foundry die-design,” Metallography, vol. 24, no. 8, pp. 671–679, 2003. [3] F. Bonollo, J. Urban, B. Bonatto, and M. Botter, “Gravity and low pressure die casting of aluminium alloys : a technical and economical benchmark,” La Metall. Ital., vol. 97, no. 6, pp. 23–32, 2005. [4] P. a and R. R, “Study of the effect of process parameters on the production of a nonsimmetric low pressure die casting part,” La Metall. Ital., pp. 57–63, 2009. [5] “Fundição em baixa pressão | Aluinfo.” [Online]. Available: http://www.aluinfo.com.br/novo/materiais/fundicao-em-baixa-pressao. [Accessed: 18- Sep-2015]. [6] “Low Pressure Sand Casting by Wolverine Bronze.” [Online]. Available: http://www.wolverinebronze.com/low-pressure-sand-casting.php. [Accessed: 18-Sep2015]. [7] A. Reikher, “Numerical Analysis of Die-Casting Process in Thin Cavities Using Lubrication Approximation,” no. December, 2012. [8] P. Fu, A. a. Luo, H. Jiang, L. Peng, Y. Yu, C. Zhai, and A. K. Sachdev, “Low-pressure die casting of magnesium alloy AM50: Response to process parameters,” J. Mater. Process. Technol., vol. 205, no. 1–3, pp. 224–234, 2008. [9] X. Li, Q. Hao, W. Jie, and Y. Zhou, “Development of pressure control system in counter gravity casting for large thin-walled A357 aluminum alloy components,” Trans. Nonferrous Met. Soc. China, vol. 18, no. 4, pp. 847–851, 2008. [10] J. a. Hines, “Determination of interfacial heat-transfer boundary conditions in an aluminum low-pressure permanent mold test casting,” Metall. Mater. Trans. B, vol. 35, no. 2, pp. 299–311, 2004. [11] A. Lima, A. Freitas, and P. Magalhães, “Processos de vazamento em moldações permanentes,” pp. 40–49, 2003. [12] Y. B. Choi, K. Matsugi, G. Sasaki, K. Arita, and O. Yanagisawa, “Analysis of Manufacturing Processes for Metal Fiber Reinforced Aluminum Alloy Composite Fabricated by Low-Pressure Casting,” Mater. Trans., vol. 47, no. 4, pp. 1227–1231, 68 2006. [13] G. Mi, X. Liu, K. Wang, and H. Fu, “Numerical simulation of low pressure die-casting aluminum wheel,” China Foundry, vol. 6, no. 1, pp. 48–52, 2009. [14] J. Kuo, F. Hsu, and W. Hwang, “ADVANCED Development of an interactive simulation system for the determination of the pressure ± time relationship during the ® lling in a low pressure casting process,” vol. 2, pp. 131–145, 2001. [15] S.-G. Liu, F.-Y. Cao, X.-Y. Zhao, Y.-D. Jia, Z.-L. Ning, and J.-F. Sun, “Characteristics of mold filling and entrainment of oxide film in low pressure casting of A356 alloy,” Mater. Sci. Eng. A, vol. 626, pp. 159–164, 2015. [16] “Casting Training Class – Lecture 10 – Solidification and Shrinkage-Casting.” FLOW3D®. [17] “UAB Casting Engineering Laboratory.” [Online]. Available: file:///C:/Users/Jos%C3%A9 Belo/Desktop/Artigo_Software/UAB Casting Engineering Laboratory.htm. [Accessed: 09-Nov-2015]. [18] A. Louvo, “Casting Simulation as a Tool in Concurrent Engineering,” pp. 1–12, 1997. [19] T. R. Vijayaram and P. Piccardo, “Computers in Foundries,” vol. 30, 2012. [20] M. Sadaiah, D. R. Yadav, P. V. Mohanram, and P. Radhakrishnan, “A generative computer-aided process planning system for prismatic components,” Int. J. Adv. Manuf. Technol., vol. 20, no. 10, pp. 709–719, 2002. [21] Ministry_of_Planning, “Digital Data,” vol. 67, pp. 1–6, 2004. [22] S. Shamasundar, D. Ramachandran, and N. S. Shrinivasan, “COMPUTER SIMULATION AND ANALYSIS OF INVESTMENTCASTING PROCESS.” [23] J. M. Siqueira and G. Motors, “Simulation applied to Aluminum High Pressure Die Casting,” pp. 1–5, 1998. [24] C. Fluid, COMPUTATIONAL FLUID DYNAMICS. Abdulnaser Sayma & Ventus Publishing ApS, 2009. [25] C. a. Felippa, “1 – Overview,” Adv. Finite Elem. Methods, pp. 1–9. [26] a. Meena and M. El Mansori, “Correlative thermal methodology for castability simulation of ductile iron in ADI production,” J. Mater. Process. Technol., vol. 212, no. 11, pp. 2484–2495, 2012. [27] T. R. Vijayaram, S. Sulaiman, a. M. S. Hamouda, and M. H. M. Ahmad, “Numerical simulation of casting solidification in permanent metallic molds,” J. Mater. Process. 69 Technol., vol. 178, pp. 29–33, 2006. [28] “General CFD FAQ — CFD-Wiki, the free CFD reference.” [Online]. Available: http://www.cfd-online.com/Wiki/General_CFD_FAQ. [Accessed: 10-Nov-2015]. [29] “FEM | FEA | CFD.” [Online]. Available: http://fem4analyze.blogspot.pt/. [Accessed: 09-Nov-2015]. [30] “Fundição; revista da Associação portuguesa de fundição,” Fundição, vol. N o 227. [31] “Casting Training Class – Lecture 1 – Introduction_to_FLOW-3D – Casting.” FLOW3D®. [32] F. Science, “FLOW-3D Cast Documentation,” no. 3.5, p. 80, 2012. [33] “Casting Training Class – Lecture 4 – Geometry Building – General.” FLOW-3D®. [34] F. Science, “FLOW-3D v11.0.3 User Manual,” pp. 1–132, 2015. [35] “Casting Training Class – Lecture 5 Meshing Concept – General.” FLOW-3D®. [36] “Casting Training Class – Lecture 6 – Boundary_Conditions – Casting.” FLOW-3D®. [37] “Casting Training Class – Lecture 9 – Physical Models-castings.” FLOW-3D®. [38] P. A. D. Jácome, M. C. Landim, A. Garcia, A. F. Furtado, and I. L. Ferreira, “The application of computational thermodynamics and a numerical model for the determination of surface tension and Gibbs–Thomson coefficient of aluminum based alloys,” Thermochim. Acta, vol. 523, no. 1–2, pp. 142–149, 2011. [39] J. P. Anson, R. A. L. Drew, and J. E. Gruzleski, “The surface tension of molten aluminum and Al-Si-Mg alloy under vacuum and hydrogen atmospheres,” Metall. Mater. Trans. B Process Metall. Mater. Process. Sci., vol. 30, no. 6, pp. XVI–1032, 1999.
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 2022년 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
2024년 04월 01일 기준
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.
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.
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. 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.
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.
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.
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.
FLOW-3D는 OpenGL 드라이버가 만족스럽게 수행되는 최신 그래픽 카드가 필요합니다. 최소한 OpenGL 3.0을 지원하는 것이 좋습니다. 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.
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. 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. POST Processor를 사용하여 후처리 작업을 할 경우 충분한 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.
상기 벤치마크 테스트는 테스트 조건에 따라 그 성능 곡선이 달라질 수 있기 때문에 조건을 확인할 필요가 있습니다. 예를 들어 Windows7, windows8, windows10 , windows11 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.
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.
References
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/ma9040231ADSArticleGoogle Scholar
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/ma10111255ADSArticleGoogle Scholar
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.2014.07.103ArticleGoogle Scholar
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.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.2018.03.183ArticleGoogle Scholar
22.K.L. Glass, D.M. Ashby, U.S. Patent No. 9050656. (U.S. Patent and Trademark Office, Washington, DC, 2015)
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.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.2006.02.034ArticleGoogle Scholar
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.2018.08.006ArticleGoogle Scholar
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.2008.4633143ArticleGoogle Scholar
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.J. Campbell, Complete Casting Handbook: Metal Casting Processes, Metallurgy, Techniques and Design (Butterworth-Heinemann, 2015)Google Scholar
31.B. Ravi, Metal Casting: Computer-Aided Design and Analysis, 1st edn. (PHI Learning Ltd, 2005)Google Scholar
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.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
38.EKK, Inc. Metal Casting Simulation Software and Consulting Services, CAPCAST Brochure
39.P. Muenprasertdee, Solidification modeling of iron castings using SOLIDCast (2007)
40.CasCAE, CT-CasTest Inc. Oy, Kerava
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.2006.886913ADSArticleGoogle Scholar
42.B. Warren, M.H. Awida, A.E. Fathy, Electromagnetic heating of metals. IET Electromagn. Antennas Propag. 6(2), 196–205 (2012)ArticleGoogle Scholar
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.2007.11.010ArticleGoogle Scholar
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/10.1080/10408436.2016.1142421ADSArticleGoogle Scholar
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/10.1109/19.52520ArticleGoogle Scholar
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)ADSArticleGoogle Scholar
48.M. Bologna, A. Petri, B. Tellini, C. Zappacosta, Effective magnetic permeability measurementin composite resonator structures. Instrum. Meas. IEEE Trans. 59, 1200–1206 (2010)ArticleGoogle Scholar
49.B. Ravi, G.L. Datta, Metal casting–back to future, in 52nd Indian Foundry Congress, (2004)
51.H. Sekiguchi, Y. Mori, Steam plasma reforming using Electromagnetic discharge. Thin Solid Films 435, 44–48 (2003)ADSArticleGoogle Scholar
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)ArticleGoogle Scholar
56.B. Ravi, Metal Casting: Computer-Aided Design and Analysis. (PHI Learning Pvt. Ltd., 2005)
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/s18051428ADSArticleGoogle Scholar
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/s13369-020-04648-7ArticleGoogle Scholar
61.W. Chen, B. Gutmann, C.O. Kappe, Characterization of electromagnetic-induced electric discharge phenomena in metal-solvent mixtures. ChemistryOpen 1, 39–48 (2012)ArticleGoogle Scholar
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.2019.02.018ArticleGoogle Scholar
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.2018.02.004ArticleGoogle Scholar
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/s00170-016-8416-8ArticleGoogle Scholar
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.
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.2017.06.018ArticleGoogle Scholar
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.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)ArticleGoogle Scholar
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)ArticleGoogle Scholar
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.2015.03.056ArticleMATHGoogle Scholar
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.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.2019.10.051ArticleGoogle Scholar
76.B.P. Pehrson, A.F. Moore (2014). U.S. Patent No. 8708031 (U.S. Patent and Trademark Office, Washington, DC, 2014)
77.Liu, J., & Rynerson, M. L. (2008). U.S. Patent No. 7,461,684. Washington, DC: U.S. Patent and Trademark Office.
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/s40962-017-0176-1ArticleGoogle Scholar
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.2017.08.015ArticleGoogle Scholar
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.4.4.2840ArticleGoogle Scholar
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.2021.02.374ArticleGoogle Scholar
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시뮬레이션 비디오 갤러리에서 FLOW-3D 제품군으로 모델링 할 수 있는 다양한 가능성을 살펴보십시오 .
적층 제조 시뮬레이션 갤러리
FLOW-3D AM 은 레이저 파우더 베드 융합, 바인더 제트 및 직접 에너지 증착과 같은 적층 제조 공정을 시뮬레이션하고 분석합니다. FLOW-3D AM 의 다중 물리 기능은 공정 매개 변수의 분석 및 최적화를 위해 분말 확산 및 압축, 용융 풀 역학, L-PBF 및 DED에 대한 다공성 형성, 바인더 분사 공정을 위한 수지 침투 및 확산에 대한 매우 정확한 시뮬레이션을 제공합니다.
Multi-material Laser Powder Bed Fusion | FLOW-3D AM
Micro and meso scale simulations using FLOW-3D AM help us understand the mixing of different materials in the melt pool and the formation of potential defects such as lack of fusion and porosity. In this simulation, the stainless steel and aluminum powders have independently-defined temperature dependent material properties that FLOW-3D AM tracks to accurately capture the melt pool dynamics. Learn more about FLOW-3D AM’s mutiphysics simulation capabilities at https://www.flow3d.com/products/flow3…
FLOW-3D WELD 는 레이저 용접 공정에 대한 강력한 통찰력을 제공하여 공정 최적화를 달성합니다. 더 나은 공정 제어로 다공성, 열 영향 영역을 최소화하고 미세 구조 진화를 제어 할 수 있습니다. 레이저 용접 공정을 정확하게 시뮬레이션하기 위해 FLOW-3D WELD 는 레이저 열원, 레이저-재료 상호 작용, 유체 흐름, 열 전달, 표면 장력, 응고, 다중 레이저 반사 및 위상 변화를 특징으로 합니다.
FLOW-3D는 물고기 통로, 댐 파손, 배수로, 눈사태, 수력 발전 및 기타 수자원 및 환경 공학 과제 모델링을 포함하여 유압 산업에 대한 많은 응용 분야를 가지고 있습니다. 엔지니어는 수력 발전소의 기존 인프라 용량을 늘리고, 어류 통로, 수두 손실을 최소화하는 흡입구, 포 이베이 설계 및 테일 레이스 흐름을위한 개선 된 설계를 개발하고, 수세 및 퇴적 및 공기 유입을 분석 할 수 있습니다.
FLOW-3D CAST 에는 캐스팅을 위해 특별히 설계된 광범위하고 강력한 물리적 모델이 포함되어 있습니다. 이러한 특수 모델에는 lost foam casting, non-Newtonian fluids, and die cycling에 대한 알고리즘이 포함됩니다. FLOW-3D CAST 의 강력한 시뮬레이션 엔진과 결함 예측을 위한 새로운 도구는 설계주기를 단축하고 비용을 절감 할 수 있는 통찰력을 제공합니다.
HPDC |Comparison of slow shot profiles and entrained air during a filling simulation |FLOW-3D CAST
Shown is a video comparing two slow shot profiles. The graphs highlight the shot profiles through time and the difference in entrained air between the slow shots. Note the lack of air entrained in shot sleeve with calculated shot profile which yields a much better controlled flow within the shot sleeve.
FLOW-3D는 선박 설계, 슬로싱 다이내믹스, 파동 충격 및 환기 등 연안 및 해양 애플리케이션에 이상적인 소프트웨어입니다. 연안 애플리케이션의 경우 FLOW-3D는 연안 구조물에 심각한 폭풍과 쓰나미 파장의 세부 정보를 정확하게 예측하고 플래시 홍수 및 중요 구조물 홍수 및 손상 분석에 사용됩니다.
Dissertação de MestradoCiclo de Estudos Integrados Conducentes aoGrau de Mestre em Engenharia MecânicaTrabalho efectuado sob a orientação doDoutor Hélder de ...
TianLiabJ.M.T.DaviesaXiangzhenZhucaUniversity of Birmingham, Birmingham B15 2TT, United KingdombGrainger and Worrall Ltd, Bridgnorth WV15 5HP, United KingdomcBrunel Centre for Advanced Solidification ...
A360 합금의 HPDC에 대한 바나듐, 붕소 및 스트론튬 첨가 특성 특성 OzenGursoyaMuratColakbKazimTurcDeryaDispinarde aUniversity of Padova, Department of Management and Engineering, ...
FLOW-3D POST 2023R2는 EXODUS II 형식을 기반으로 하는 완전히 새로운 결과 파일 형식을 도입하여 더 빠른 후처리를 가능하게 합니다. 이 새로운 파일 형식은 크고 복잡한 시뮬레이션의 후처리 작업에 소요되는 시간을 크게 줄이는 동시에(평균 최대 5배!) 다른 시각화 도구와의 연결성을 향상시킵니다.
FLOW-3D POST 2023R2 에서 사용자는 이제 flsgrf , EXODUS II 또는 flsgrf 및 EXODUS II 파일 형식 으로 선택한 데이터를 쓸 수 있습니다 . 새로운 EXODUS II 파일 형식은 각 객체에 대해 유한 요소 메쉬를 활용하므로 사용자는 다른 호환 가능한 포스트 프로세서 및 FEA 코드를 사용 하여 FLOW-3D 결과를 열 수도 있습니다. 새로운 워크플로우를 통해 사용자는 크고 복잡한 사례를 신속하게 시각화하고 임의 슬라이싱, 볼륨 렌더링 및 통계를 사용하여 보조 정보를 추출할 수 있습니다.
새로운 결과 파일 형식은 솔버 엔진의 성능을 저하시키지 않으면서 flsgrf 에 비해 시각화 작업 흐름에서 놀라운 속도 향상을 자랑합니다.
이 흥미로운 새로운 개발은 결과 분석의 속도와 유연성이 향상되어 사용자에게 원활한 시뮬레이션 경험을 제공합니다. FLOW-3D POST 의 새로운 시각화 기능 에 대해 자세히 알아보세요 .
정수압 초기화
사용자가 사전 정의된 금속 영역에서 정수압을 초기화해야 하는 경우가 종종 있습니다. 크고 복잡한 시뮬레이션에서는 정수압 솔버의 수렴 속도가 느려지는 경우가 있습니다. FLOW-3D CAST 2023R2는 정수압 솔버의 성능을 크게 향상시켜 전처리 단계에서 최대 6배 빠르게 수렴할 수 있도록 해줍니다.
FLOW-3D CAST 2023R2 의 재설계된 열 다이 사이클링(TDC) 모델은 고압 다이 캐스팅 및 기타 영구 금형 주조 공정의 프로세스 시트와 더 잘 일치하는 더 간단하고 직관적인 설정 프로세스를 제공합니다.
이제 TDC 시퀀스는 충전 단계의 시작 부분 에서 시작되어 하위 프로세스 전반에 걸쳐 시간에 따른 냉각/가열 라인 정의에 대한 더 높은 정확성과 정렬을 제공합니다. 향상된 스프레이 냉각 모델을 통해 사용자는 부품별로 처리 일정을 정의할 수 있을 뿐만 아니라 스프레이, 세척 및 코팅 처리에 대한 옵션을 처방할 수 있습니다. 슬라이더 동작도 포함되며 이제 냉각 채널과 가열 요소가 슬라이더와 함께 이동합니다.
이러한 기능은 다양한 단계, 일정, 이동, 처리 및 조립 단계를 보여주는 깔끔하고 직관적인 프로세스 개요를 제공하는 새로운 Thermal Die Cycling 대화 상자를 통해 제어됩니다.
이러한 개발은 개선된 열 솔루션뿐만 아니라 TDC와 관련된 공정의 응고 및 납땜에 대한 더 나은 예측을 촉진합니다.
FLOW-3D CAST 2023R1 의 새로운 기능
FLOW-3D 소프트웨어 제품군의 모든 제품은 2023R1에서 IT 관련 개선 사항을 받았습니다.
FLOW-3DCAST 2023R1은 이제 Windows 11 및 RHEL 8을 지원합니다. Linux 설치 프로그램은 누락된 종속성을 보고하도록 개선되었으며 더 이상 루트 수준 권한이 필요하지 않으므로 설치가 더 쉽고 안전해집니다. 그리고 워크플로를 자동화한 분들을 위해 입력 파일 변환기에 명령줄 인터페이스를 추가하여 스크립트 환경에서도 워크플로가 업데이트된 입력 파일로 작동하는지 확인할 수 있습니다.
FLOW-3D CAST 2023R1 의 고급 기능을 통해 사용자는 다음을 수행할 수 있습니다.
기가캐스팅 제작 시 등 샷 성능 최적화
툴링 마모 해결
고급 탄소강 및 저합금강 주조 시뮬레이션
거시적 분리의 효과를 설명합니다.
플런저 모션 개선
우리는 슬로우 샷 계산기를 개선하여 정확성을 높이고, 공기 혼입을 줄이며, 낮은 충전 수준을 더 잘 처리할 수 있도록 유효성 범위를 확장했습니다. 또한 사용자 인터페이스를 간소화했으며 향상된 슬로우 샷 계산기와 결합하여 인상적인 결과를 제공합니다. 이제 플런저 위치 또는 시간 기반 정의에서 슬로우 샷 계산기의 데이터를 쉽게 사용할 수 있습니다. 새로운 계산기는 또한 슬로우 샷이 끝날 때 혼입되는 공기를 크게 줄이는 세련된 샷 프로필을 제공합니다.
확장된 PQ 2 분석
대형 주조는 계산 비용이 많이 들고 기가 주조는 시뮬레이션 소프트웨어를 한계까지 밀어붙일 수 있습니다. 속도 경계 조건이나 금속 입력을 사용하여 샷 슬리브와 플런저를 근사화하는 것은 런타임을 줄이는 유용한 단순화 방법입니다. 그러나 PQ
2 분석 없이는 HPDC 기계가 한계에 가깝게 작동하고 예상대로 작동하지 않아 부품 품질을 위협하는지 알 수 없습니다.
우리는 매우 유능한 PQ 2 분석을 수행 하고 이를 금속 입력 및 속도 경계 조건에 적용하여 이 문제를 해결했습니다. 이는 가장 크고 가장 복잡한 주조에서도 충전 정확도를 유지하면서 처리 시간을 크게 줄이는 것을 의미합니다.
주조 금형과 다이는 기계적 스트레스 요인을 포함한 다양한 이유로 마모됩니다. 기존 전단 하중 측정법은 이 마모를 연구할 때 도움이 되지만 지금까지는 금형에 대한 금속의 충돌을 설명하지 못했고 모래 주조 금형에 포함된 모래의 최종 위치를 예측할 수 없었습니다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 이 마모 메커니즘을 더 잘 이해할 수 있도록 새로운 출력을 추가했습니다. 새로운 출력에는 이러한 유형의 침식이 발생할 가능성이 있는 지역과 모래 함유물의 예상 위치가 표시됩니다.
알루미늄 주조에 사용되는 영구 다이는 용융된 알루미늄이 다이의 철과 결합하여 화학적 마모를 겪게 되며, 이는 부품 품질뿐만 아니라 다이의 수명과 유지 관리 요구 사항에 영향을 미치는 땜납을 형성합니다. 이 마모 메커니즘의 중요성으로 인해 우리는 납땜의 위치와 심각도를 모두 예측하는 모델을 구축하게 되었습니다.
화학 기반 탄소 및 저합금강 응고 모델
우리의 장기 개발 목표 중 하나의 결과는 석출 반응, 응고 및 재용해 경로, 미세 구조 특징 및 결함을 정확하게 설명하는 탄소강 및 저합금강에 대한 강력한 화학 기반 응고 모델 입니다. 이 모델은 또한 중요한 3상 포정반응과 델타 페라이트에서 오스테나이트로의 전이로 인한 대량 수축과 관련된 결함을 설명합니다.
이 모델은 실험과의 탁월한 일치를 보여주며, 예를 들어 과포정 합금이 응고가 끝날 때 페라이트 영역을 개발할 수 있는 이유와 같은 비직관적이고 시간 의존적인 동작에 대한 통찰력을 제공합니다.
거시 분리 예측
대규모 분리는 주조품의 품질과 다운스트림 처리에 중요한 영향을 미칠 수 있으므로 이를 화학 기반 응고 모델에 추가했습니다. 이 모델은 매크로 분리 관련 결함이 발생할 수 있는 위치를 예측하므로 캐스팅 전에 이를 예측하고 완화할 수 있습니다.
FLOW-3D CAST 2022R2 의 새로운 기능
FLOW-3DCAST 2022R2 제품군 출시로 Flow Science는 FLOW-3D CAST 의 워크스테이션과 HPC 버전을 통합하여 단일 노드 CPU 구성에서 다중 노드 병렬 고성능 컴퓨팅 실행. 추가 개발에는 점탄성 흐름을 위한 새로운 로그 형태 텐서 방법, 지속적인 솔버 속도 성능 개선, 고급 냉각 채널 및 팬텀 구성요소 제어, 개선된 동반 공기 기능이 포함됩니다.
통합 솔버
우리는 FLOW-3D 제품을 단일 통합 솔버로 마이그레이션하여 로컬 워크스테이션이나 고성능 컴퓨팅 하드웨어 환경에서 원활하게 실행했습니다.
많은 사용자가 노트북이나 로컬 워크스테이션에서 모델을 실행하지만, 고성능 컴퓨팅 클러스터에서도 더 큰 모델을 실행합니다. 2022R2 릴리스에서는 통합 솔버를 통해 사용자가 HPC 솔루션의 OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화와 동일한 이점을 활용하여 워크스테이션과 노트북에서 실행할 수 있습니다.
솔버 성능 개선
멀티 소켓 워크스테이션
다중 소켓 워크스테이션은 이제 매우 일반적이며 대규모 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. 새로운 통합 솔버를 사용하면 이러한 유형의 하드웨어를 사용하는 사용자는 일반적으로 HPC 클러스터 구성에서만 사용할 수 있었던 OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화를 활용하여 모델을 실행할 수 있어 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있습니다.
낮은 수준의 루틴으로 향상된 벡터화 및 메모리 액세스
대부분의 테스트 사례에서 10~20% 정도의 성능 향상이 관찰되었으며 일부 사례에서는 20%를 초과하는 런타임 이점이 나타났습니다.
정제된 체적 대류 안정성 한계
시간 단계 안정성 제한은 모델 런타임의 주요 동인이며, 2022R2에서는 새로운 시간 단계 안정성 제한인 3D 대류 안정성 제한을 숫자 위젯에서 사용할 수 있습니다. 실행 중이고 대류가 제한된(cx, cy 또는 cz 제한) 모델의 경우 새 옵션은 일반적인 속도 향상을 30% 정도 보여줍니다.
압력 솔버 프리컨디셔너
경우에 따라 까다로운 흐름 구성의 경우 과도한 압력 솔버 반복으로 인해 실행 시간이 길어질 수 있습니다. 이러한 어려운 경우 2022R2에서는 모델이 너무 많이 반복되면 FLOW-3D가 자동으로 새로운 사전 조절기를 활성화하여 압력 수렴을 돕습니다. 테스트의 런타임은 1.9에서 335까지 더 빨라졌습니다!
점탄성 유체에 대한 로그 형태 텐서 방법
점탄성 유체에 대한 새로운 솔버 옵션을 사용자가 사용할 수 있으며 특히 높은 Weissemberg 수에 효과적입니다.
활성 시뮬레이션 제어 확장
능동 시뮬레이션 제어 기능이 확장되어 연속 주조 및 적층 제조 응용 분야에 일반적으로 사용되는 팬텀 개체는 물론 주조 및 기타 여러 열 관리 응용 분야에 사용되는 냉각 채널에도 사용됩니다.
FLOW-3D CAST 아카이브 의 새로운 기능
FLOW-3D CAST는 다양한 금속 주조 해석이 가능한 완벽한 열유동 해석 프로그램으로, 매우 정확한 모델링과 다기능성, 사용 용이성 및 고성능 클라우드 컴퓨팅 기능을 결합한 최첨단 금속 주조 해석 시뮬레이션 플랫폼입니다. 모든 금속 주조 공정에 대해 FLOW-3D CAST는 빠르고 직관적인 해석이 가능한 작업 공간을 제공합니다. 11개 공정에 대한 Workspace, 강력한 후처리, 충진 예측, 응고 및 결함 분석을 통해 FLOW-3D CAST는 최적의 주조 제품 설계에 필요한 도구와 로드맵을 모두 제공합니다.
FLOW-3D Cast는 거의 모든 주조 공정을 모델링 할 수 있도록 설계되었습니다. FLOW-3D Cast의 매우 정확한 유동 및 응고 결과는 표면 산화물, 혼입된 공기, 매크로 및 미세 다공성과 같은 중요한 주조 결함을 포착합니다. 다른 특별한 모델링 기능으로는 로봇 스프레이 냉각 및 윤활, 샷 슬리브 흐름 프로필, 스퀴즈 핀 및 열 응력을 모델링 할 수있는 열 다이 사이클링이 있습니다.
최적화된 시뮬레이션 설계를 통해 개발 시간을 단축하고 출시 시간을 단축하며 수율을 높일 수 있습니다. FLOW-3D CAST를 사용하면 설계 및 개발 비용을 절감할 수 있습니다.
모래 속의 화학 결합제는 용융 된 금속에 의해 가열 될 때 가스를 생성 할 수 있으며 적절하게 환기되지 않으면 가스가 금속으로 흘러 가스의 다공성 결함이 발생할 수 있습니다. 이것은 빠르게 가열되고 긴 환기 경로를 갖는 주물의 얇은 내부 특징을 형성하는 코어에서 가장 가능성이 높습니다. FLOW-3DCAST의 코어 가스 모델은 이러한 가스 결함의 가능성을 예측하고 코어에서 모든 갇히는 가스들을 안전하게 배출 할 수있는 코어 벤팅을 설계하는 데 도움이됩니다.
알루미늄 및 철 주조의 결함 모델링 (Modeling Defects in Aluminum and Iron Castings)
‘Core Gas’ 모델은 철 주물 (그림 1)과 알루미늄 주물 (그림 2) 모두에서 수지 결합 코어의 결함을 예측합니다. 충전 및 응고 모델과 동시에 작동이 가능하며 주조의 충전 중 및 충전 후 갇히는 가스 생성 및 흐름을 계산합니다.
FLOW-3D CAST v5.1의 새로운 최첨단 화학 기반 응고 모델은 업계를 주조 시뮬레이션의 다음 개척지로 발전시켜 사용자에게 캐스트 부품의 강도와 무결성을 예측하는 동시에 스크랩을 줄이고 제품 안전 및 성능 요구 사항을 충족합니다.
응고 모델 기능
새로운 응고 모델은 핵 생성, 분리 및 냉각 조건을 고려한 온도 및 화학의 진화로부터 잠열, 열전도율, 열용량, 밀도, 점도 등 응고 경로 및 재료 특성을 계산합니다.
응고 모델은 SDAS (secondary dendrite arm sapcing) 및 입자 크기와 같은 구성 및 냉각 조건을 기반으로 미세 구조 진화를 예측합니다. 또한 확산 및 이류로 인한 거시적 분리를 예측합니다. 기계적 특성과 미세 구조 간의 경험적 관계는 실험 측정을 기반으로합니다. 독특하고 강력한 미세 구조 및 기계적 특성 예측 기능을 갖춘 새로운 응고 모델은 미세 다공성 예측을위한 무 차원 Niyama 기준과 같은 다른 모델의 기반을 마련합니다.
응고 미세 구조 및 다공성 결함은 주조의 기계적 특성에 영향을 미치는 주요 요인입니다. 차례로 국부적 인 미세 구조는 합금의 화학적 조성, 응고 속도 및 합금 원소의 분리로 인한 화학적 비균질성에 의해 결정됩니다. 새로운 응고 모델을 사용하여 공정 설계자는 다양한 공정 매개 변수 및 합금 구성이 기계적 특성에 미치는 영향을 결정하여 가능한 최고 품질의 안전한 제품을 생산하기 위해 주조 성능을 최적화 할 수 있습니다.
Solidification of AlSi9Cu3
Aluminium A356
모델 유연성
응고 모델에는 전체 모델과 단순화 된 모델이 모두 포함되어있어 사용자가 시뮬레이션 워크 플로를 더 잘 제어 할 수 있습니다. 전체 모델은 용융물이 응고됨에 따라 화학적 조성과 상 변화를 고려하는 반면, 단순화 된 모델은 더 빠른 런타임을 제공하고 전체 모델만큼 많은 메모리를 필요로하지 않습니다. 전체 모델을 기반으로 한 재시작 시뮬레이션은 단순화 된 모델에서 시작할 수 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 이는 시뮬레이션의 여러 단계뿐만 아니라 다양한 유형의 시뮬레이션에 적합한 모델을 사용할 수있는 완벽한 유연성을 제공합니다.
어떤 모델을 사용하는 경우
리소스를 적게 사용한다는 분명한 이점이 있으므로 사용자는 가능한 한 단순화 된 모델을 사용하는 것이 좋습니다. 사용자는 매크로 분리가 중요한 경우 전체 모델을 사용하는 것이 좋습니다. 열 다이 사이클링 시뮬레이션의 경우 이러한 모델링 시나리오에서는 전체 분석이 필요하지 않기 때문에 소프트웨어에 의해 단순화 된 모델이 적용됩니다.
벽이 얇은 일부 주조의 경우 확산 및 이류에 기반한 매크로 분리는 중요하지 않습니다. 이러한 주물에서 응고 경로는 전체적으로 거의 동일하며 각 개별 계산 셀에 대해 응고 중에 조성 및 위상 진화를 추적 할 필요가 없습니다. 이러한 유형의 시나리오의 경우 사용자가 단순화 된 응고 모델을 사용하여 솔루션에 더 빨리 도달하는 것이 좋습니다.
아래는 FSI의 금속 주조 참고 문헌에 수록된 기술 논문 모음입니다. 이 모든 논문에는 FLOW-3D CAST 해석 결과가 수록되어 있습니다. FLOW-3D CAST를 사용하여 금속 주조 산업의 응용 프로그램을 성공적으로 시뮬레이션하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오.
Below is a collection of technical papers in our Metal Casting Bibliography. All of these papers feature FLOW-3D CAST results. Learn more about how FLOW-3D CAST can be used to successfully simulate applications for the Metal Casting Industry.
20-20 Wu Yue, Li Zhuo and Lu Rong, Simulation and visual tester verification of solid propellant slurry vacuum plate casting, Propellants, Explosives, Pyrotechnics, 2020. doi.org/10.1002/prep.201900411
17-20 C.A. Jones, M.R. Jolly, A.E.W. Jarfors and M. Irwin, An experimental characterization of thermophysical properties of a porous ceramic shell used in the investment casting process, Supplimental Proceedings, pp. 1095-1105, TMS 2020 149th Annual Meeting and Exhibition, San Diego, CA, February 23-27, 2020. doi.org/10.1007/978-3-030-36296-6_102
12-20 Franz Josef Feikus, Paul Bernsteiner, Ricardo Fernández Gutiérrez and Michal Luszczak , Further development of electric motor housings, MTZ Worldwide, 81, pp. 38-43, 2020. doi.org/10.1007/s38313-019-0176-z
09-20 Mingfan Qi, Yonglin Kang, Yuzhao Xu, Zhumabieke Wulabieke and Jingyuan Li, A novel rheological high pressure die-casting process for preparing large thin-walled Al–Si–Fe–Mg–Sr alloy with high heat conductivity, high plasticity and medium strength, Materials Science and Engineering: A, 776, art. no. 139040, 2020. doi.org/10.1016/j.msea.2020.139040
07-20 Stefan Heugenhauser, Erhard Kaschnitz and Peter Schumacher, Development of an aluminum compound casting process – Experiments and numerical simulations, Journal of Materials Processing Technology, 279, art. no. 116578, 2020. doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2019.116578
05-20 Michail Papanikolaou, Emanuele Pagone, Mark Jolly and Konstantinos Salonitis, Numerical simulation and evaluation of Campbell running and gating systems, Metals, 10.1, art. no. 68, 2020. doi.org/10.3390/met10010068
102-19 Ferencz Peti and Gabriela Strnad, The effect of squeeze pin dimension and operational parameters on material homogeneity of aluminium high pressure die cast parts, Acta Marisiensis. Seria Technologica, 16.2, 2019. doi.org/0.2478/amset-2019-0010
94-19 E. Riedel, I. Horn, N. Stein, H. Stein, R. Bahr, and S. Scharf, Ultrasonic treatment: a clean technology that supports sustainability incasting processes, Procedia, 26th CIRP Life Cycle Engineering (LCE) Conference, Indianapolis, Indiana, USA, May 7-9, 2019.
93-19 Adrian V. Catalina, Liping Xue, Charles A. Monroe, Robin D. Foley, and John A. Griffin, Modeling and Simulation of Microstructure and Mechanical Properties of AlSi- and AlCu-based Alloys, Transactions, 123rd Metalcasting Congress, Atlanta, GA, USA, April 27-30, 2019.
84-19 Arun Prabhakar, Michail Papanikolaou, Konstantinos Salonitis, and Mark Jolly, Sand casting of sheet lead: numerical simulation of metal flow and solidification, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, pp. 1-13, 2019. doi.org/10.1007/s00170-019-04522-3
71-19 Sebastian Findeisen, Robin Van Der Auwera, Michael Heuser, and Franz-Josef Wöstmann, Gießtechnische Fertigung von E-Motorengehäusen mit interner Kühling (Casting production of electric motor housings with internal cooling), Geisserei, 106, pp. 72-78, 2019 (in German).
58-19 Von Malte Leonhard, Matthias Todte, and Jörg Schäffer, Realistic simulation of the combustion of exothermic feeders, Casting, No. 2, pp. 28-32, 2019. In English and German.
47-19 Bing Zhou, Shuai Lu, Kaile Xu, Chun Xu, and Zhanyong Wang, Microstructure and simulation of semisolid aluminum alloy castings in the process of stirring integrated transfer-heat (SIT) with water cooling, International Journal of Metalcasting, Online edition, pp. 1-13, 2019. doi.org/10.1007/s40962-019-00357-6
31-19 Zihao Yuan, Zhipeng Guo, and S.M. Xiong, Skin layer of A380 aluminium alloy die castings and its blistering during solution treatment, Journal of Materials Science & Technology, Vol. 35, No. 9, pp. 1906-1916, 2019. doi.org/10.1016/j.jmst.2019.05.011
25-19 Stefano Mascetti, Raul Pirovano, and Giulio Timelli, Interazione metallo liquido/stampo: Il fenomeno della metallizzazione, La Metallurgia Italiana, No. 4, pp. 44-50, 2019. In Italian.
20-19 Fu-Yuan Hsu, Campbellology for runner system design, Shape Casting: The Minerals, Metals & Materials Series, pp. 187-199, 2019. doi.org/10.1007/978-3-030-06034-3_19
19-19 Chengcheng Lyu, Michail Papanikolaou, and Mark Jolly, Numerical process modelling and simulation of Campbell running systems designs, Shape Casting: The Minerals, Metals & Materials Series, pp. 53-64, 2019. doi.org/10.1007/978-3-030-06034-3_5
18-19 Adrian V. Catalina, Liping Xue, and Charles Monroe, A solidification model with application to AlSi-based alloys, Shape Casting: The Minerals, Metals & Materials Series, pp. 201-213, 2019. doi.org/10.1007/978-3-030-06034-3_20
17-19 Fu-Yuan Hsu and Yu-Hung Chen, The validation of feeder modeling for ductile iron castings, Shape Casting: The Minerals, Metals & Materials Series, pp. 227-238, 2019. doi.org/10.1007/978-3-030-06034-3_22
02-19 Jingying Sun, Qichi Le, Li Fu, Jing Bai, Johannes Tretter, Klaus Herbold and Hongwei Huo, Gas entrainment behavior of aluminum alloy engine crankcases during the low-pressure-die-casting-process, Journal of Materials Processing Technology, Vol. 266, pp. 274-282, 2019. doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2018.11.016
92-18Fast, Flexible… More Versatile, Foundry Management Technology, March, 2018.
82-18 Xu Zhao, Ping Wang, Tao Li, Bo-yu Zhang, Peng Wang, Guan-zhou Wang and Shi-qi Lu, Gating system optimization of high pressure die casting thin-wall AlSi10MnMg longitudinal loadbearing beam based on numerical simulation, China Foundry, Vol. 15, no. 6, pp. 436-442, 2018. doi: 10.1007/s41230-018-8052-z
80-18 Michail Papanikolaou, Emanuele Pagone, Konstantinos Salonitis, Mark Jolly and Charalampos Makatsoris, A computational framework towards energy efficient casting processes, Sustainable Design and Manufacturing 2018: Proceedings of the 5th International Conference on Sustainable Design and Manufacturing (KES-SDM-18), Gold Coast, Australia, June 24-26 2018, SIST 130, pp. 263-276, 2019. doi.org/10.1007/978-3-030-04290-5_27
51-18 Xue-feng Zhu, Bao-yi Yu, Li Zheng, Bo-ning Yu, Qiang Li, Shu-ning Lü and Hao Zhang, Influence of pouring methods on filling process, microstructure and mechanical properties of AZ91 Mg alloy pipe by horizontal centrifugal casting, China Foundry, vol. 15, no. 3, pp.196-202, 2018. doi.org/10.1007/s41230-018-7256-6
47-18 Santosh Reddy Sama, Jiayi Wang and Guha Manogharan, Non-conventional mold design for metal casting using 3D sand-printing, Journal of Manufacturing Processes, vol. 34-B, pp. 765-775, 2018. doi.org/10.1016/j.jmapro.2018.03.049
42-18 M. Koru and O. Serçe, The Effects of Thermal and Dynamical Parameters and Vacuum Application on Porosity in High-Pressure Die Casting of A383 Al-Alloy, International Journal of Metalcasting, pp. 1-17, 2018. doi.org/10.1007/s40962-018-0214-7
41-18 Abhilash Viswanath, S. Savithri, U.T.S. Pillai, Similitude analysis on flow characteristics of water, A356 and AM50 alloys during LPC process, Journal of Materials Processing Technology, vol. 257, pp. 270-277, 2018. doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2018.02.031
29-18 Seyboldt, Christoph and Liewald, Mathias, Investigation on thixojoining to produce hybrid components with intermetallic phase, AIP Conference Proceedings, vol. 1960, no. 1, 2018. doi.org/10.1063/1.5034992
28-18 Laura Schomer, Mathias Liewald and Kim Rouven Riedmüller, Simulation of the infiltration process of a ceramic open-pore body with a metal alloy in semi-solid state to design the manufacturing of interpenetrating phase composites, AIP Conference Proceedings, vol. 1960, no. 1, 2018. doi.org/10.1063/1.5034991
88-16 M.C. Carter, T. Kauffung, L. Weyenberg and C. Peters, Low Pressure Die Casting Simulation Discovery through Short Shot, Cast Expo & Metal Casting Congress, April 16-19, 2016, Minneapolis, MN, Copyright 2016 American Foundry Society.
20-16 Fu-Yuan Hsu, Bifilm Defect Formation in Hydraulic Jump of Liquid Aluminum, Metallurgical and Materials Transactions B, 2016, Band: 47, Heft 3, 1634-1648.
15-16 Mingfan Qia, Yonglin Kanga, Bing Zhoua, Wanneng Liaoa, Guoming Zhua, Yangde Lib,and Weirong Li, A forced convection stirring process for Rheo-HPDC aluminum and magnesium alloys, Journal of Materials Processing Technology 234 (2016) 353–367
112-15 José Miguel Gonçalves Ledo Belo da Costa, Optimization of filling systems for low pressure by FLOW-3D, Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Mecânica, 2015.
88-15 Peng Zhang, Zhenming Li, Baoliang Liu, Wenjiang Ding and Liming Peng, Improved tensile properties of a new aluminum alloy for high pressure die casting, Materials Science & Engineering A651(2016)376–390, Available online, November 2015.
82-15 J. Müller, L. Xue, M.C. Carter, C. Thoma, M. Fehlbier and M. Todte, A Die Spray Cooling Model for Thermal Die Cycling Simulations, 2015 Die Casting Congress & Exposition, Indianapolis, IN, October 2015
81-15 M. T. Murray, L.F. Hansen, L. Chilcott, E. Li and A.M. Murray, Case Studies in the Use of Simulation- Improved Yield and Reduced Time to Market, 2015 Die Casting Congress & Exposition, Indianapolis, IN, October 2015
80-15 R. Bhola, S. Chandra and D. Souders, Predicting Castability of Thin-Walled Parts for the HPDC Process Using Simulations, 2015 Die Casting Congress & Exposition, Indianapolis, IN, October 2015
76-15 Prosenjit Das, Sudip K. Samanta, Shashank Tiwari and Pradip Dutta, Die Filling Behaviour of Semi Solid A356 Al Alloy Slurry During Rheo Pressure Die Casting, Transactions of the Indian Institute of Metals, pp 1-6, October 2015
74-15 Murat KORU and Orhan SERÇE, Yüksek Basınçlı Döküm Prosesinde Enjeksiyon Parametrelerine Bağlı Olarak Döküm Simülasyon, Cumhuriyet University Faculty of Science, Science Journal (CSJ), Vol. 36, No: 5 (2015) ISSN: 1300-1949, May 2015
69-15 A. Viswanath, S. Sivaraman, U. T. S. Pillai, Computer Simulation of Low Pressure Casting Process Using FLOW-3D, Materials Science Forum, Vols. 830-831, pp. 45-48, September 2015
68-15 J. Aneesh Kumar, K. Krishnakumar and S. Savithri, Computer Simulation of Centrifugal Casting Process Using FLOW-3D, Materials Science Forum, Vols. 830-831, pp. 53-56, September 2015
59-15 F. Hosseini Yekta and S. A. Sadough Vanini, Simulation of the flow of semi-solid steel alloy using an enhanced model, Metals and Materials International, August 2015.
138-14 Christopher Thoma, Wolfram Volk, Ruben Heid, Klaus Dilger, Gregor Banner and Harald Eibisch, Simulation-based prediction of the fracture elongation as a failure criterion for thin-walled high-pressure die casting components, International Journal of Metalcasting, Vol. 8, No. 4, pp. 47-54, 2014. doi.org/10.1007/BF03355594
107-14 Mehran Seyed Ahmadi, Dissolution of Si in Molten Al with Gas Injection, ProQuest Dissertations And Theses; Thesis (Ph.D.), University of Toronto (Canada), 2014; Publication Number: AAT 3637106; ISBN: 9781321195231; Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 76-02(E), Section: B.; 191 p.
92-14 Warren Bishenden and Changhua Huang, Venting design and process optimization of die casting process for structural components; Part II: Venting design and process optimization, Die Casting Engineer, November 2014
90-14 Ken’ichi Kanazawa, Ken’ichi Yano, Jun’ichi Ogura, and Yasunori Nemoto, Optimum Runner Design for Die-Casting using CFD Simulations and Verification with Water-Model Experiments, Proceedings of the ASME 2014 International Mechanical Engineering Congress and Exposition, IMECE2014, November 14-20, 2014, Montreal, Quebec, Canada, IMECE2014-37419
89-14 P. Kapranos, C. Carney, A. Pola, and M. Jolly, Advanced Casting Methodologies: Investment Casting, Centrifugal Casting, Squeeze Casting, Metal Spinning, and Batch Casting, In Comprehensive Materials Processing; McGeough, J., Ed.; 2014, Elsevier Ltd., 2014; Vol. 5, pp 39–67.
69-14 L. Xue, M.C. Carter, A.V. Catalina, Z. Lin, C. Li, and C. Qiu, Predicting, Preventing Core Gas Defects in Steel Castings, Modern Casting, September 2014
68-14 L. Xue, M.C. Carter, A.V. Catalina, Z. Lin, C. Li, and C. Qiu, Numerical Simulation of Core Gas Defects in Steel Castings, Copyright 2014 American Foundry Society, 118th Metalcasting Congress, April 8 – 11, 2014, Schaumburg, IL
51-14 Jesus M. Blanco, Primitivo Carranza, Rafael Pintos, Pedro Arriaga, and Lakhdar Remaki, Identification of Defects Originated during the Filling of Cast Pieces through Particles Modelling, 11th World Congress on Computational Mechanics (WCCM XI), 5th European Conference on Computational Mechanics (ECCM V), 6th European Conference on Computational Fluid Dynamics (ECFD VI), E. Oñate, J. Oliver and A. Huerta (Eds)
47-14 B. Vijaya Ramnatha, C.Elanchezhiana, Vishal Chandrasekhar, A. Arun Kumarb, S. Mohamed Asif, G. Riyaz Mohamed, D. Vinodh Raj , C .Suresh Kumar, Analysis and Optimization of Gating System for Commutator End Bracket, Procedia Materials Science 6 ( 2014 ) 1312 – 1328, 3rd International Conference on Materials Processing and Characterisation (ICMPC 2014)
20-14 Johannes Hartmann, Tobias Fiegl, Carolin Körner, Aluminum integral foams with tailored density profile by adapted blowing agents, Applied Physics A, doi.org/10.1007/s00339-014-8377-4, March 2014.
08-14 FY Hsu, SW Wang, and HJ Lin, The External and Internal Shrinkages in Aluminum Gravity Castings, Shape Casting: 5th International Symposium 2014. Available online at Google Books
103-13 B. Fuchs, H. Eibisch and C. Körner, Core Viability Simulation for Salt Core Technology in High-Pressure Die Casting, International Journal of Metalcasting, July 2013, Volume 7, Issue 3, pp 39–45
84-13 Körner, C., Schwankl, M., Himmler, D., Aluminum-Aluminum compound castings by electroless deposited zinc layers, Journal of Materials Processing Technology (2014), doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2013.12.01483-13.
77-13 Antonio Armillotta & Raffaello Baraggi & Simone Fasoli, SLM tooling for die casting with conformal cooling channels, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, doi.org/10.1007/s00170-013-5523-7, December 2013.
64-13 Johannes Hartmann, Christina Blümel, Stefan Ernst, Tobias Fiegl, Karl-Ernst Wirth, Carolin Körner, Aluminum integral foam castings with microcellular cores by nano-functionalization, J Mater Sci, doi.org/10.1007/s10853-013-7668-z, September 2013.
42-13 Yang Yue, William D. Griffiths, and Nick R. Green, Modelling of the Effects of Entrainment Defects on Mechanical Properties in a Cast Al-Si-Mg Alloy, Materials Science Forum, 765, 225, 2013.
39-13 J. Crapps, D.S. DeCroix, J.D Galloway, D.A. Korzekwa, R. Aikin, R. Fielding, R. Kennedy, C. Unal, Separate effects identification via casting process modeling for experimental measurement of U-Pu-Zr alloys, Journal of Nuclear Materials, 15 July 2013.
09-13 M.C. Carter and L. Xue, Simulating the Parameters that Affect Core Gas Defects in Metal Castings, Copyright 2012 American Foundry Society, Presented at the 2013 CastExpo, St. Louis, Missouri, April 2013
08-13 C. Reilly, N.R. Green, M.R. Jolly, J.-C. Gebelin, The Modelling Of Oxide Film Entrainment In Casting Systems Using Computational Modelling, Applied Mathematical Modelling, http://dx.doi.org/10.1016/j.apm.2013.03.061, April 2013.
03-13 Alexandre Reikher and Krishna M. Pillai, A fast simulation of transient metal flow and solidification in a narrow channel. Part II. Model validation and parametric study, Int. J. Heat Mass Transfer (2013), http://dx.doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2012.12.061.
02-13 Alexandre Reikher and Krishna M. Pillai, A fast simulation of transient metal flow and solidification in a narrow channel. Part I: Model development using lubrication approximation, Int. J. Heat Mass Transfer (2013), http://dx.doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2012.12.060.
116-12 Jufu Jianga, Ying Wang, Gang Chena, Jun Liua, Yuanfa Li and Shoujing Luo, “Comparison of mechanical properties and microstructure of AZ91D alloy motorcycle wheels formed by die casting and double control forming, Materials & Design, Volume 40, September 2012, Pages 541-549.
103-12 WU Shu-sen, ZHONG Gu, AN Ping, WAN Li, H. NAKAE, Microstructural characteristics of Al−20Si−2Cu−0.4Mg−1Ni alloy formed by rheo-squeeze casting after ultrasonic vibration treatment, Transactions of Nonferrous Metals Society of China, 22 (2012) 2863-2870, November 2012. Full paper available online.
97-12 Hong Zhou and Li Heng Luo, Filling Pattern of Step Gating System in Lost Foam Casting Process and its Application, Advanced Materials Research, Volumes 602-604, Progress in Materials and Processes, 1916-1921, December 2012.
93-12 Liangchi Zhang, Chunliang Zhang, Jeng-Haur Horng and Zichen Chen, Functions of Step Gating System in the Lost Foam Casting Process, Advanced Materials Research, 591-593, 940, DOI: 10.4028/www.scientific.net/AMR.591-593.940, November 2012.
91-12 Hong Yan, Jian Bin Zhu, Ping Shan, Numerical Simulation on Rheo-Diecasting of Magnesium Matrix Composites, 10.4028/www.scientific.net/SSP.192-193.287, Solid State Phenomena, 192-193, 287.
89-12 Alexandre Reikher and Krishna M. Pillai, A Fast Numerical Simulation for Modeling Simultaneous Metal Flow and Solidification in Thin Cavities Using the Lubrication Approximation, Numerical Heat Transfer, Part A: Applications: An International Journal of Computation and Methodology, 63:2, 75-100, November 2012.
82-12 Jufu Jiang, Gang Chen, Ying Wang, Zhiming Du, Weiwei Shan, and Yuanfa Li, Microstructure and mechanical properties of thin-wall and high-rib parts of AM60B Mg alloy formed by double control forming and die casting under the optimal conditions, Journal of Alloys and Compounds, http://dx.doi.org/10.1016/j.jallcom.2012.10.086, October 2012.
65-12 X.H. Yang, T.J. Lu, T. Kim, Influence of non-conducting pore inclusions on phase change behavior of porous media with constant heat flux boundary, International Journal of Thermal Sciences, Available online 10 October 2012. Available online at SciVerse.
55-12 Hejun Li, Pengyun Wang, Lehua Qi, Hansong Zuo, Songyi Zhong, Xianghui Hou, 3D numerical simulation of successive deposition of uniform molten Al droplets on a moving substrate and experimental validation, Computational Materials Science, Volume 65, December 2012, Pages 291–301.
52-12 Hongbing Ji, Yixin Chen and Shengzhou Chen, Numerical Simulation of Inner-Outer Couple Cooling Slab Continuous Casting in the Filling Process, Advanced Materials Research (Volumes 557-559), Advanced Materials and Processes II, pp. 2257-2260, July 2012.
47-12 Petri Väyrynen, Lauri Holappa, and Seppo Louhenkilpi, Simulation of Melting of Alloying Materials in Steel Ladle, SCANMET IV – 4th International Conference on Process Development in Iron and Steelmaking, Lulea, Sweden, June 10-13, 2012.
45-12 D.R. Gunasegaram, M. Givord, R.G. O’Donnell and B.R. Finnin, Improvements engineered in UTS and elongation of aluminum alloy high pressure die castings through the alteration of runner geometry and plunger velocity, Materials Science & Engineering.
41-12 Deniece R. Korzekwa, Cameron M. Knapp, David A. Korzekwa, and John W. Gibbs, Co-Design – Fabrication of Unalloyed Plutonium, LA-UR-12-23441, MDI Summer Research Group Workshop Advanced Manufacturing, 2012-07-25/2012-07-26 (Los Alamos, New Mexico, United States)
29-12 Dario Tiberto and Ulrich E. Klotz, Computer simulation applied to jewellery casting: challenges, results and future possibilities, IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng.33 012008. Full paper available at IOP.
28-12 Y Yue and N R Green, Modelling of different entrainment mechanisms and their influences on the mechanical reliability of Al-Si castings, 2012 IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. 33,012072.Full paper available at IOP.
27-12 E Kaschnitz, Numerical simulation of centrifugal casting of pipes, 2012 IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. 33 012031, Issue 1. Full paper available at IOP.
15-12 C. Reilly, N.R Green, M.R. Jolly, The Present State Of Modeling Entrainment Defects In The Shape Casting Process, Applied Mathematical Modelling, Available online 27 April 2012, ISSN 0307-904X, 10.1016/j.apm.2012.04.032.
12-12 Andrei Starobin, Tony Hirt, Hubert Lang, and Matthias Todte, Core drying simulation and validation, International Foundry Research, GIESSEREIFORSCHUNG 64 (2012) No. 1, ISSN 0046-5933, pp 2-5
04-12 J. Spangenberg, N. Roussel, J.H. Hattel, H. Stang, J. Skocek, M.R. Geiker, Flow induced particle migration in fresh concrete: Theoretical frame, numerical simulations and experimental results on model fluids, Cement and Concrete Research, http://dx.doi.org/10.1016/j.cemconres.2012.01.007, February 2012.
01-12 Lee, B., Baek, U., and Han, J., Optimization of Gating System Design for Die Casting of Thin Magnesium Alloy-Based Multi-Cavity LCD Housings, Journal of Materials Engineering and Performance, Springer New York, Issn: 1059-9495, 10.1007/s11665-011-0111-1, Volume 1 / 1992 – Volume 21 / 2012. Available online at Springer Link.
104-11 Fu-Yuan Hsu and Huey Jiuan Lin, Foam Filters Used in Gravity Casting, Metall and Materi Trans B (2011) 42: 1110. doi:10.1007/s11663-011-9548-8.
99-11 Eduardo Trejo, Centrifugal Casting of an Aluminium Alloy, thesis: Doctor of Philosophy, Metallurgy and Materials School of Engineering University of Birmingham, October 2011. Full paper available upon request.
71-11 Fu-Yuan Hsu and Yao-Ming Yang Confluence Weld in an Aluminum Gravity Casting, Journal of Materials Processing Technology, Available online 23 November 2011, ISSN 0924-0136, 10.1016/j.jmatprotec.2011.11.006.
46-11 Daniel Einsiedler, Entwicklung einer Simulationsmethodik zur Simulation von Strömungs- und Trocknungsvorgängen bei Kernfertigungsprozessen mittels CFD (Development of a simulation methodology for simulating flow and drying operations in core production processes using CFD), MSc thesis at Technical University of Aalen in Germany (Hochschule Aalen), 2011.
31-11 Johannes Hartmann, André Trepper, Carolin Körner, Aluminum Integral Foams with Near-Microcellular Structure, Advanced Engineering Materials, 13: n/a. doi: 10.1002/adem.201100035, June 2011.
21-11 Thang Nguyen, Vu Nguyen, Morris Murray, Gary Savage, John Carrig, Modelling Die Filling in Ultra-Thin Aluminium Castings, Materials Science Forum (Volume 690), Light Metals Technology V, pp 107-111, 10.4028/www.scientific.net/MSF.690.107, June 2011.
15-11 J. J. Hernández-Ortega, R. Zamora, J. López, and F. Faura, Numerical Analysis of Air Pressure Effects on the Flow Pattern during the Filling of a Vertical Die Cavity, AIP Conf. Proc., Volume 1353, pp. 1238-1243, The 14th International Esaform Conference on Material Forming: Esaform 2011; doi:10.1063/1.3589686, May 2011. Available online.
08-11 Hai Peng Li, Chun Yong Liang, Li Hui Wang, Hong Shui Wang, Numerical Simulation of Casting Process for Gray Iron Butterfly Valve, Advanced Materials Research, 189-193, 260, February 2011.
04-11 C.W. Hirt, Predicting Core Shooting, Drying and Defect Development, Foundry Management & Technology, January 2011.
76-10 Zhizhong Sun, Henry Hu, Alfred Yu, Numerical Simulation and Experimental Study of Squeeze Casting Magnesium Alloy AM50, Magnesium Technology 2010, 2010 TMS Annual Meeting & Exhibition, February 14-18, 2010, Seattle, WA.
48-10 J. J. Hernández-Ortega, R. Zamora, J. Palacios, J. López and F. Faura, An Experimental and Numerical Study of Flow Patterns and Air Entrapment Phenomena During the Filling of a Vertical Die Cavity, J. Manuf. Sci. Eng., October 2010, Volume 132, Issue 5, 05101, doi:10.1115/1.4002535.
42-10 H. Lakshmi, M.C. Vinay Kumar, Raghunath, P. Kumar, V. Ramanarayanan, K.S.S. Murthy, P. Dutta, Induction reheating of A356.2 aluminum alloy and thixocasting as automobile component, Transactions of Nonferrous Metals Society of China 20(20101) s961-s967.
41-10 Pamela J. Waterman, Understanding Core-Gas Defects, Desktop Engineering, October 2010. Available online at Desktop Engineering. Also published in the Foundry Trade Journal, November 2010.
32-10 Guan Hai Yan, Sheng Dun Zhao, Zheng Hui Sha, Parameters Optimization of Semisolid Diecasting Process for Air-Conditioner’s Triple Valve in HPb59-1 Alloy, Advanced Materials Research (Volumes 129 – 131), Vol. Material and Manufacturing Technology, pp. 936-941, DOI: 10.4028/www.scientific.net/AMR.129-131.936, August 2010.
29-10 Zheng Peng, Xu Jun, Zhang Zhifeng, Bai Yuelong, and Shi Likai, Numerical Simulation of Filling of Rheo-diecasting A357 Aluminum Alloy, Special Casting & Nonferrous Alloys, DOI: CNKI:SUN:TZZZ.0.2010-01-024, 2010.
15-10 David H. Kirkwood, Michel Suery, Plato Kapranos, Helen V. Atkinson, and Kenneth P. Young, Semi-solid Processing of Alloys, 2010, XII, 172 p. 103 illus., 19 in color., Hardcover ISBN: 978-3-642-00705-7.
09-10 Shannon Wetzel, Fullfilling Da Vinci’s Dream, Modern Casting, April 2010.
08-10 B.I. Semenov, K.M. Kushtarov, Semi-solid Manufacturing of Castings, New Industrial Technologies, Publication of Moscow State Technical University n.a. N.E. Bauman, 2009 (in Russian)
07-10 Carl Reilly, Development Of Quantitative Casting Quality Assessment Criteria Using Process Modelling, thesis: The University of Birmingham, March 2010 (Available upon request)
60-09 Somlak Wannarumon, and Marco Actis Grande, Comparisons of Computer Fluid Dynamic Software Programs applied to Jewelry Investment Casting Process, World Academy of Science, Engineering and Technology 55 2009.
59-09 Marco Actis Grande and Somlak Wannarumon, Numerical Simulation of Investment Casting of Gold Jewelry: Experiments and Validations, World Academy of Science, Engineering and Technology, Vol:3 2009-07-24
51-09 In-Ting Hong, Huan-Chien Tung, Chun-Hao Chiu and Hung-Shang Huang, Effect of Casting Parameters on Microstructure and Casting Quality of Si-Al Alloy for Vacuum Sputtering, China Steel Technical Report, No. 22, pp. 33-40, 2009.
42-09 P. Väyrynen, S. Wang, S. Louhenkilpi and L. Holappa, Modeling and Removal of Inclusions in Continuous Casting, Materials Science & Technology 2009 Conference & Exhibition, Pittsburgh, Pennsylvania, USA, October 25-29, 2009
7-09 Andrei Starobin, Simulation of Core Gas Evolution and Flow, presented at the North American Die Casting Association – 113th Metalcasting Congress, April 7-10, 2009, Las Vegas, Nevada, USA
6-09 A.Pari, Optimization of HPDC PROCESS: Case Studies, North American Die Casting Association – 113th Metalcasting Congress, April 7-10, 2009, Las Vegas, Nevada, USA
09-07 Alexandre Reikher and Michael Barkhudarov, Casting: An Analytical Approach, Springer, 1st edition, August 2007, Hardcover ISBN: 978-1-84628-849-4. U.S. Order Form; Europe Order Form.
02-07 Fu-Yuan Hsu, Mark R. Jolly and John Campbell, The Design of L-Shaped Runners for Gravity Casting, Shape Casting: 2nd International Symposium, Edited by Paul N. Crepeau, Murat Tiryakioðlu and John Campbell, TMS (The Minerals, Metals & Materials Society), Orlando, FL, Feb 2007
6-06 M. Barkhudarov, and G. Wei, Modeling of the Coupled Motion of Rigid Bodies in Liquid Metal, Modeling of Casting, Welding and Advanced Solidification Processes – XI, May 28 – June 2, 2006, Opio, France, eds. Ch.-A. Gandin and M. Bellet, pp 71-78, 2006.
2-06 J.-C. Gebelin, M.R. Jolly and F.-Y. Hsu, ‘Designing-in’ Controlled Filling Using Numerical Simulation for Gravity Sand Casting of Aluminium Alloys, Int. J. Cast Met. Res., 2006, Vol.19 No.1
30-05 H. Xue, K. Kabiri-Bamoradian, R.A. Miller, Modeling Dynamic Cavity Pressure and Impact Spike in Die Casting, Cast Expo ’05, April 16-19, 2005
22-05 Blas Melissari & Stavros A. Argyropoulous, Measurement of Magnitude and Direction of Velocity in High-Temperature Liquid Metals; Part I, Mathematical Modeling, Metallurgical and Materials Transactions B, Volume 36B, October 2005, pp. 691-700
21-05 M.R. Jolly, State of the Art Review of Use of Modeling Software for Casting, TMS Annual Meeting, Shape Casting: The John Campbell Symposium, Eds, M. Tiryakioglu & P.N Crepeau, TMS, Warrendale, PA, ISBN 0-87339-583-2, Feb 2005, pp 337-346
20-05 J-C Gebelin, M.R. Jolly & F-Y Hsu, ‘Designing-in’ Controlled Filling Using Numerical Simulation for Gravity Sand Casting of Aluminium Alloys, TMS Annual Meeting, Shape Casting: The John Campbell Symposium, Eds, M. Tiryakioglu & P.N Crepeau, TMS, Warrendale, PA, ISBN 0-87339-583-2, Feb 2005, pp 355-364
19-05 F-Y Hsu, M.R. Jolly & J Campbell, Vortex Gate Design for Gravity Castings, TMS Annual Meeting, Shape Casting: The John Campbell Symposium, Eds, M. Tiryakioglu & P.N Crepeau, TMS, Warrendale, PA, ISBN 0-87339-583-2, Feb 2005, pp 73-82
18-05 M.R. Jolly, Modelling the Investment Casting Process: Problems and Successes, Japanese Foundry Society, JFS, Tokyo, Sept. 2005
6-05 Birgit Hummler-Schaufler, Fritz Hirning, Jurgen Schaufler, A World First for Hatz Diesel and Schaufler Tooling, Die Casting Engineer, May 2005, pp. 18-21
4-05 Rolf Krack, The W35 Topic—A World First, Die Casting World, March 2005, pp. 16-17
36-04 Ik Min Park, Il Dong Choi, Yong Ho Park, Development of Light-Weight Al Scroll Compressor for Car Air Conditioner, Materials Science Forum, Designing, Processing and Properties of Advanced Engineering Materials, 449-452, 149, March 2004.
30-04 Haijing Mao, A Numerical Study of Externally Solidified Products in the Cold Chamber Die Casting Process, thesis: The Ohio State University, 2004 (Available upon request)
23-04State of the Art Use of Computational Modelling in the Foundry Industry, 3rd International Conference Computational Modelling of Materials III, Sicily, Italy, June 2004, Advances in Science and Technology, Eds P. Vincenzini & A Lami, Techna Group Srl, Italy, ISBN: 88-86538-46-4, Part B, pp 479-490
22-04 Jerry Fireman, Computer Simulation Helps Reduce Scrap, Die Casting Engineer, May 2004, pp. 46-49
21-04 Joerg Frei, Simulation—A Safe and Quick Way to Good Components, Aluminium World, Volume 3, Issue 2, pp. 42-43
14-04 Sayavur I. Bakhtiyarov, Charles H. Sherwin, and Ruel A. Overfelt, Hot Distortion Studies In Phenolic Urethane Cold Box System, American Foundry Society, 108th Casting Congress, June 12-15, 2004, Rosemont, IL, USA
13-04 Sayavur I. Bakhtiyarov and Ruel A. Overfelt, First V-Process Casting of Magnesium, American Foundry Society, 108th Casting Congress, June 12-15, 2004, Rosemont, IL, USA
5-04 C. Schlumpberger & B. Hummler-Schaufler, Produktentwicklung auf hohem Niveau (Product Development on a High Level), Druckguss Praxis, January 2004, pp 39-42 (in German).
3-04 Charles Bates, Dealing with Defects, Foundry Management and Technology, February 2004, pp 23-25
1-04 Laihua Wang, Thang Nguyen, Gary Savage and Cameron Davidson, Thermal and Flow Modeling of Ladling and Injection in High Pressure Die Casting Process, International Journal of Cast Metals Research, vol. 16 No 4 2003, pp 409-417
21-03 E F Brush Jr, S P Midson, W G Walkington, D T Peters, J G Cowie, Porosity Control in Copper Rotor Die Castings, NADCA Indianapolis Convention Center, Indianapolis, IN September 15-18, 2003, T03-046
10-03 Gebelin., J-C and Jolly, M.R., Modeling of the Investment Casting Process, Journal of Materials Processing Tech., Vol. 135/2-3, pp. 291 – 300
9-03 Cox, M, Harding, R.A. and Campbell, J., Optimised Running System Design for Bottom Filled Aluminium Alloy 2L99 Investment Castings, J. Mat. Sci. Tech., May 2003, Vol. 19, pp. 613-625
8-03 Von Alexander Schrey and Regina Reek, Numerische Simulation der Kernherstellung, (Numerical Simulation of Core Blowing), Giesserei, June 2003, pp. 64-68 (in German)
7-03 J. Zuidema Jr., L Katgerman, Cyclone separation of particles in aluminum DC Casting, Proceedings from the Tenth International Conference on Modeling of Casting, Welding and Advanced Solidification Processes, Destin, FL, May 2003, pp. 607-614
6-03 Jean-Christophe Gebelin and Mark Jolly, Numerical Modeling of Metal Flow Through Filters, Proceedings from the Tenth International Conference on Modeling of Casting, Welding and Advanced Solidification Processes, Destin, FL, May 2003, pp. 431-438
5-03 N.W. Lai, W.D. Griffiths and J. Campbell, Modelling of the Potential for Oxide Film Entrainment in Light Metal Alloy Castings, Proceedings from the Tenth International Conference on Modeling of Casting, Welding and Advanced Solidification Processes, Destin, FL, May 2003, pp. 415-422
21-02 Boris Lukezic, Case History: Process Modeling Solves Die Design Problems, Modern Casting, February 2003, P 59
16-02 Barkhudarov, Michael, Computer Simulation of Lost Foam Process, Casting Simulation Background and Examples from Europe and the USA, World Foundrymen Organization, 2002, pp 319-324
15-02 Barkhudarov, Michael, Computer Simulation of Inclusion Tracking, Casting Simulation Background and Examples from Europe and the USA, World Foundrymen Organization, 2002, pp 341-346
14-02 Barkhudarov, Michael, Advanced Simulation of the Flow and Heat Transfer of an Alternator Housing, Casting Simulation Background and Examples from Europe and the USA, World Foundrymen Organization, 2002, pp 219-228
7-02 A Habibollah Zadeh, and J Campbell, Metal Flow Through a Filter System, University of Birmingham, 2002 American Foundry Society, AFS Transactions 02-020, Kansas City, MO
6-02 Phil Ward, and Helen Atkinson, Final Report for EPSRC Project: Modeling of Thixotropic Flow of Metal Alloys into a Die, GR/M17334/01, March 2002, University of Sheffield
5-02 S. I. Bakhtiyarov and R. A. Overfelt, Numerical and Experimental Study of Aluminum Casting in Vacuum-sealed Step Molding, Auburn University, 2002 American Foundry Society, AFS Transactions 02-050, Kansas City, MO
4-02 J. C. Gebelin and M. R. Jolly, Modelling Filters in Light Alloy Casting Processes, University of Birmingham, 2002 American Foundry Society AFS Transactions 02-079, Kansas City, MO
3-02 Mark Jolly, Mike Cox, Jean-Christophe Gebelin, Sam Jones, and Alex Cendrowicz, Fundamentals of Investment Casting (FOCAST), Modelling the Investment Casting Process, Some preliminary results from the UK Research Programme, IRC in Materials, University of Birmingham, UK, AFS2001
49-01 Hua Bai and Brian G. Thomas, Bubble formation during horizontal gas injection into downward-flowing liquid, Metallurgical and Materials Transactions B, Vol. 32, No. 6, pp. 1143-1159, 2001. doi.org/10.1007/s11663-001-0102-y
45-01 Jan Zuidema; Laurens Katgerman; Ivo J. Opstelten;Jan M. Rabenberg, Secondary Cooling in DC Casting: Modelling and Experimental Results, TMS 2001, New Orleans, Louisianna, February 11-15, 2001
43-01 James Andrew Yurko, Fluid Flow Behavior of Semi-Solid Aluminum at High Shear Rates,Ph.D. thesis; Massachusetts Institute of Technology, June 2001. Abstract only; full thesis available at http://dspace.mit.edu/handle/1721.1/8451 (for a fee).
33-01 Juang, S.H., CAE Application on Design of Die Casting Dies, 2001 Conference on CAE Technology and Application, Hsin-Chu, Taiwan, November 2001, (article in Chinese with English-language abstract)
32-01 Juang, S.H. and C. M. Wang, Effect of Feeding Geometry on Flow Characteristics of Magnesium Die Casting by Numerical Analysis, The Preceedings of 6th FADMA Conference, Taipei, Taiwan, July 2001, Chinese language with English abstract
21-01 P. Scarber Jr., Using Liquid Free Surface Areas as a Predictor of Reoxidation Tendency in Metal Alloy Castings, presented at the Steel Founders’ Society of American, Technical and Operating Conference, October 2001
20-01 P. Scarber Jr., J. Griffin, and C. E. Bates, The Effect of Gating and Pouring Practice on Reoxidation of Steel Castings, presented at the Steel Founders’ Society of American, Technical and Operating Conference, October 2001
18-01 Rajiv Shivpuri, Venkatesh Sankararaman, Kaustubh Kulkarni, An Approach at Optimizing the Ingate Design for Reducing Filling and Shrinkage Defects, The Ohio State University, Columbus, OH, Presented by North American Die Casting Association, Oct 29-Nov 1, 2001, Cincinnati, TO1-052
2-01 J. Grindling, Customized CFD Codes to Simulate Casting of Thermosets in Full 3D, Electrical Manufacturing and Coil Winding 2000 Conference, October 31-November 2, 20
20-00 Richard Schuhmann, John Carrig, Thang Nguyen, Arne Dahle, Comparison of Water Analogue Modelling and Numerical Simulation Using Real-Time X-Ray Flow Data in Gravity Die Casting, Australian Die Casting Association Die Casting 2000 Conference, September 3-6, 2000, Melbourne, Victoria, Australia
15-00 M. Sirvio, Vainola, J. Vartianinen, M. Vuorinen, J. Orkas, and S. Devenyi, Fluid Flow Analysis for Designing Gating of Aluminum Castings, Proc. NADCA Conf., Rosemont, IL, Nov 6-8, 1999
14-00 X. Yang, M. Jolly, and J. Campbell, Reduction of Surface Turbulence during Filling of Sand Castings Using a Vortex-flow Runner, Conference for Modeling of Casting, Welding, and Advanced Solidification Processes IX, Aachen, Germany, August 2000
13-00 H. S. H. Lo and J. Campbell, The Modeling of Ceramic Foam Filters, Conference for Modeling of Casting, Welding, and Advanced Solidification Processes IX, Aachen, Germany, August 2000
12-00 M. R. Jolly, H. S. H. Lo, M. Turan and J. Campbell, Use of Simulation Tools in the Practical Development of a Method for Manufacture of Cast Iron Camshafts,” Conference for Modeling of Casting, Welding, and Advanced Solidification Processes IX, Aachen, Germany, August, 2000
14-99 J Koke, and M Modigell, Time-Dependent Rheological Properties of Semi-solid Metal Alloys, Institute of Chemical Engineering, Aachen University of Technology, Mechanics of Time-Dependent Materials 3: 15-30, 1999
12-99 Grun, Gerd-Ulrich, Schneider, Wolfgang, Ray, Steven, Marthinusen, Jan-Olaf, Recent Improvements in Ceramic Foam Filter Design by Coupled Heat and Fluid Flow Modeling, Proc TMS Annual Meeting, 1999, pp. 1041-1047
10-99 Bongcheol Park and Jerald R. Brevick, Computer Flow Modeling of Cavity Pre-fill Effects in High Pressure Die Casting, NADCA Proceedings, Cleveland T99-011, November, 1999
8-99 Brad Guthrie, Simulation Reduces Aluminum Die Casting Cost by Reducing Volume, Die Casting Engineer Magazine, September/October 1999, pp. 78-81
19-98 Grun, Gerd-Ulrich, & Schneider, Wolfgang, Numerical Modeling of Fluid Flow Phenomena in the Launder-integrated Tool Within Casting Unit Development, Proc TMS Annual Meeting, 1998, pp. 1175-1182
18-98 X. Yang & J. Campbell, Liquid Metal Flow in a Pouring Basin, Int. J. Cast Metals Res, 1998, 10, pp. 239-253
15-98 R. Van Tol, Mould Filling of Horizontal Thin-Wall Castings, Delft University Press, The Netherlands, 1998
14-98 J. Daughtery and K. A. Williams, Thermal Modeling of Mold Material Candidates for Copper Pressure Die Casting of the Induction Motor Rotor Structure, Proc. Int’l Workshop on Permanent Mold Casting of Copper-Based Alloys, Ottawa, Ontario, Canada, Oct. 15-16, 1998
10-98 C. W. Hirt, and M.R. Barkhudarov, Lost Foam Casting Simulation with Defect Prediction, Flow Science Inc, presented at Modeling of Casting, Welding and Advanced Solidification Processes VIII Conference, June 7-12, 1998, Catamaran Hotel, San Diego, California
9-98 M. R. Barkhudarov and C. W. Hirt, Tracking Defects, Flow Science Inc, presented at the 1st International Aluminum Casting Technology Symposium, 12-14 October 1998, Rosemont, IL
3-98 P. Kapranos, M. R. Barkhudarov, D. H. Kirkwood, Modeling of Structural Breakdown during Rapid Compression of Semi-Solid Alloy Slugs, Dept. Engineering Materials, The University of Sheffield, Sheffield S1 3JD, U.K. and Flow Science Inc, USA, Presented at the 5th International Conference Semi-Solid Processing of Alloys and Composites, Colorado School of Mines, Golden, CO, 23-25 June 1998
1-98 U. Jerichow, T. Altan, and P. R. Sahm, Semi Solid Metal Forming of Aluminum Alloys-The Effect of Process Variables Upon Material Flow, Cavity Fill and Mechanical Properties, The Ohio State University, Columbus, OH, published in Die Casting Engineer, p. 26, Jan/Feb 1998
8-97 Michael Barkhudarov, High Pressure Die Casting Simulation Using FLOW-3D, Die Casting Engineer, 1997
14-97 M. Ranganathan and R. Shivpuri, Reducing Scrap and Increasing Die Life in Low Pressure Die Casting through Flow Simulation and Accelerated Testing, Dept. Welding and Systems Engineering, Ohio State University, Columbus, OH, presented at 19th International Die Casting Congress & Exposition, November 3-6, 1997
13-97 J. Koke, Modellierung und Simulation der Fließeigenschaften teilerstarrter Metallegierungen, Livt Information, Institut für Verfahrenstechnik, RWTH Aachen, October 1997
8-97 H. Grazzini and D. Nesa, Thermophysical Properties, Casting Simulation and Experiments for a Stainless Steel, AT Systemes (Renault) report, presented at the Solidification Processing ’97 Conference, July 7-10, 1997, Sheffield, U.K.
7-97 R. Van Tol, L. Katgerman and H. E. A. Van den Akker, Horizontal Mould Filling of a Thin Wall Aluminum Casting, Laboratory of Materials report, Delft University, presented at the Solidification Processing ’97 Conference, July 7-10, 1997, Sheffield, U.K.
22-96 Grun, Gerd-Ulrich & Schneider, Wolfgang, 3-D Modeling of the Start-up Phase of DC Casting of Sheet Ingots, Proc TMS Annual Meeting, 1996, pp. 971-981
4-96 C. W. Hirt, A Computational Model for the Lost Foam Process, Flow Science final report, February 1996 (FSI-96-57-R2)
3-96 M. R. Barkhudarov, C. L. Bronisz, C. W. Hirt, Three-Dimensional Thixotropic Flow Model, Flow Science report, FSI-96-00-1, published in the proceedings of (pp. 110- 114) and presented at the 4th International Conference on Semi-Solid Processing of Alloys and Composites, The University of Sheffield, 19-21 June 1996
1-96 M. R. Barkhudarov, J. Beech, K. Chang, and S. B. Chin, Numerical Simulation of Metal/Mould Interfacial Heat Transfer in Casting, Dept. Mech. & Process Engineering, Dept. Engineering Materials, University of Sheffield and Flow Science Inc, 9th Int. Symposium on Transport Phenomena in Thermal-Fluid Engineering, June 25-28, 1996, Singapore
11-95 Barkhudarov, M. R., Hirt, C.W., Casting Simulation Mold Filling and Solidification-Benchmark Calculations Using FLOW-3D, Modeling of Casting, Welding, and Advanced Solidification Processes VII, pp 935-946
10-95 Grun, Gerd-Ulrich, & Schneider, Wolfgang, Optimal Design of a Distribution Pan for Level Pour Casting, Proc TMS Annual Meeting, 1995, pp. 1061-1070
9-95 E. Masuda, I. Itoh, K. Haraguchi, Application of Mold Filling Simulation to Die Casting Processes, Honda Engineering Co., Ltd., Tochigi, Japan, presented at the Modelling of Casting, Welding and Advanced Solidification Processes VII, The Minerals, Metals & Materials Society, 1995
6-95 K. Venkatesan, Experimental and Numerical Investigation of the Effect of Process Parameters on the Erosive Wear of Die Casting Dies, presented for Ph.D. degree at Ohio State University, 1995
5-95 J. Righi, A. F. LaCamera, S. A. Jones, W. G. Truckner, T. N. Rouns, Integration of Experience and Simulation Based Understanding in the Die Design Process, Alcoa Technical Center, Alcoa Center, PA 15069, presented by the North American Die Casting Association, 1995
2-95 K. Venkatesan and R. Shivpuri, Numerical Simulation and Comparison with Water Modeling Studies of the Inertia Dominated Cavity Filling in Die Casting, NUMIFORM, 1995
13-94 Deniece Korzekwa and Paul Dunn, A Combined Experimental and Modeling Approach to Uranium Casting, Materials Division, Los Alamos National Laboratory, presented at the Symposium on Liquid Metal Processing and Casting, El Dorado Hotel, Santa Fe, New Mexico, 1994
12-94 R. van Tol, H. E. A. van den Akker and L. Katgerman, CFD Study of the Mould Filling of a Horizontal Thin Wall Aluminum Casting, Delft University of Technology, Delft, The Netherlands, HTD-Vol. 284/AMD-Vol. 182, Transport Phenomena in Solidification, ASME 1994
11-94 M. R. Barkhudarov and K. A. Williams, Simulation of ‘Surface Turbulence’ Fluid Phenomena During the Mold Filling Phase of Gravity Castings, Flow Science Technical Note #41, November 1994 (FSI-94-TN41)
16-93 K. Venkatesan and R. Shivpuri, Numerical Simulation of Die Cavity Filling in Die Castings and an Evaluation of Process Parameters on Die Wear, Dept. of Industrial Systems Engineering, Presented by: N.A. Die Casting Association, Cleveland, Ohio, October 18-21, 1993
15-93 K. Venkatesen and R. Shivpuri, Numerical Modeling of Filling and Solidification for Improved Quality of Die Casting: A Literature Survey (Chapters II and III), Engineering Research Center for Net Shape Manufacturing, Report C-93-07, August 1993, Ohio State University
1-93 P-E Persson, Computer Simulation of the Solidification of a Hub Carrier for the Volvo 800 Series, AB Volvo Technological Development, Metals Laboratory, Technical Report No. LM 500014E, Jan. 1993
13-92 D. R. Korzekwa, M. A. K. Lewis, Experimentation and Simulation of Gravity Fed Lead Castings, in proceedings of a TMS Symposium on Concurrent Engineering Approach to Materials Processing, S. N. Dwivedi, A. J. Paul and F. R. Dax, eds., TMS-AIME Warrendale, p. 155 (1992)
12-92 M. A. K. Lewis, Near-Net-Shaiconpe Casting Simulation and Experimentation, MST 1992 Review, Los Alamos National Laboratory
2-92 M. R. Barkhudarov, H. You, J. Beech, S. B. Chin, D. H. Kirkwood, Validation and Development of FLOW-3D for Casting, School of Materials, University of Sheffield, Sheffield, UK, presented at the TMS/AIME Annual Meeting, San Diego, CA, March 3, 1992
1-92 D. R. Korzekwa and L. A. Jacobson, Los Alamos National Laboratory and C.W. Hirt, Flow Science Inc, Modeling Planar Flow Casting with FLOW-3D, presented at the TMS/AIME Annual Meeting, San Diego, CA, March 3, 1992
12-91 R. Shivpuri, M. Kuthirakulathu, and M. Mittal, Nonisothermal 3-D Finite Difference Simulation of Cavity Filling during the Die Casting Process, Dept. Industrial and Systems Engineering, Ohio State University, presented at the 1991 Winter Annual ASME Meeting, Atlanta, GA, Dec. 1-6, 1991
3-91 C. W. Hirt, A FLOW-3D Study of the Importance of Fluid Momentum in Mold Filling, presented at the 18th Annual Automotive Materials Symposium, Michigan State University, Lansing, MI, May 1-2, 1991 (FSI-91-00-2)
11-90 N. Saluja, O.J. Ilegbusi, and J. Szekely, On the Calculation of the Electromagnetic Force Field in the Circular Stirring of Metallic Melts, accepted in J. Appl. Physics, 1990
10-90 N. Saluja, O. J. Ilegbusi, and J. Szekely, On the Calculation of the Electromagnetic Force Field in the Circular Stirring of Metallic Molds in Continuous Castings, presented at the 6th Iron and Steel Congress of the Iron and Steel Institute of Japan, Nagoya, Japan, October 1990
9-90 N. Saluja, O. J. Ilegbusi, and J. Szekely, Fluid Flow in Phenomena in the Electromagnetic Stirring of Continuous Casting Systems, Part I. The Behavior of a Cylindrically Shaped, Laboratory Scale Installation, accepted for publication in Steel Research, 1990
8-89 C. W. Hirt, Gravity-Fed Casting, Flow Science Technical Note #20, July 1989 (FSI-89-TN20)
6-89 E. W. M. Hansen and F. Syvertsen, Numerical Simulation of Flow Behaviour in Moldfilling for Casting Analysis, SINTEF-Foundation for Scientific and Industrial Research at the Norwegian Institute of Technology, Trondheim, Norway, Report No. STS20 A89001, June 1989
1-88 C. W. Hirt and R. P. Harper, Modeling Tests for Casting Processes, Flow Science report, Jan. 1988 (FSI-88-38-01)
2-87 C. W. Hirt, Addition of a Solidification/Melting Model to FLOW-3D, Flow Science report, April 1987 (FSI-87-33-1)
경동주조(Tilt Pour Casting) Workspace는 엔지니어가 FLOW-3D CAST로 경동주조(Tilt Pour Casting)을 성공적으로 모델링 할 수 있도록 설계된 직관적인 모델링 환경입니다 . 작업 공간에는 프로세스별 특정 다이 및 재료 유형이 포함되어 있으며, 정확한 기계 기능에 맞게 회전 동작을 쉽게 정의 할 수 있습니다.
기포 결함의 완전한 분석을 위해 충진 분석에 벤트 및 배압이 포함되어 있으며, 다이사이클링 및 최신 응고 모델은 작업 공간의 하위 프로세스 아키텍처를 통해 충진시 매끄럽게 연결됩니다. Tilt Pour Casting Workspace는 단순하지만 다양한 모델링 환경에서 시뮬레이션의 모든 측면을 위한 완전하고 정확한 솔루션을 제공합니다.
Lost Foam Casting Workspace(소실모형주조) 는 Lost Foam Casting에 필요한 충진, 응고 및 냉각 하위 프로세스를 시뮬레이션하는 모든 도구를 제공합니다. 각 하위 프로세스는 해석 엔지니어가 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공하도록 맞춤화된 템플릿 디자인을 기반으로합니다.
Lost Foam Casting 의 결함은 충진 프로파일에서 추적할 수 있기 때문에 FLOW-3D CAST 의 용탕유동 및 소실모형(foam)의 연소 시뮬레이션의 탁월한 정확도는 고품질의 Lost Foam Casting 주물을 생산하는 데 귀중한 통찰력을 제공합니다. 기포. 잔류물 형성과 같은 주입 결함은 최종 주조에서 정확하게 추적되고 처리됩니다.
Sand 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 Casting Workspace(사형주조)는 샌드 캐스터에 주입, 응고 및 냉각 분석을 시뮬레이션하는 데 필요한 모든 도구를 제공합니다. Sand Casting Workspace는 엔지니어의 언어를 사용하여, 사용이 간편한 인터페이스를 제공하도록 설계되어 있습니다.
사형주조의 결함은 흔히 충전 단계에서 추적할 수 있습니다. FLOW–3D CAST는 뛰어난 금속 흐름 예측에 대해 뛰어난 정확도를 제공하여, 쉽게 결함을 파악할 수 있습니다. 산화물 형성 및 콜드샷을 정확하게 추적하여 최종 주물에서의 발생 위치를 확인합니다. 압탕의 크기를 조정하고 핫 스팟(최종응고부)에 배치하는 한편, 진보된 응고 및 수축 분석을 통해 가장 까다로운 제조 환경에서도 최종적으로 최적화된 설계를 달성할 수 있습니다.
저압 사형 주조(LPSC) Workspace 는 주조 공장에서 일반적으로 사용되는 모든 공정을 시뮬레이션할 수 있는 간편한 도구를 제공합니다. 새로운 LPSC Workspace를 통해 사용자는 프로세스 파라미터를 모델링하고 최적화하는 데 필요한 도구를 사용할 수 있습니다.
필터는 하단 충진 스프로(sprues)에 삽입하여 충진 패턴을 추가로 제어하고, 용해 시 불순물을 제거할 수 있습니다. FLOW-3D CAST는 충전 중 흐름에 미치는 영향을 모델링하기 위한 세라믹 필터를 제공합니다. LPSC Workspace는 응고중의 수축 및 미세수축결함을 해결하기 위해 발열 압탕어셈블리 및 단열 슬리브를 제공합니다.
FLOW-3D CAST의 틸트 기능을 사용하면 응고 전에 몰드를 거꾸로 뒤집어 충전 스프루(sprues)가 라이저 역할을 할 수 있습니다. 이 접근 방식은 충진 스프루(sprues)가 적절하게 설계된 경우 추가 라이저가 필요하지 않습니다.
고압 다이 캐스팅 Workspace은 엔지니어가 FLOW-3D CAST를 사용하여, 고압 다이 캐스팅 제품을 성공적으로 모델링할 수 있도록 설계된 직관적인 모델링 환경입니다.
FLOW-3D CAST v5.1은 첨단 다이 열 제어, 기계 파라미터 모델링,주입 및 배압 조건의 정확한 해석기능과 결합된 샷 슬리브 모션의 완전한 제어는 가장 까다로운 HPDC 시뮬레이션에 필요한 최적화된 솔루션입니다. HPDC Workspace에는 진보된 미세수축공 예측 및 후처리 기능 외에도 Al-Si 및 Al-Cu 기반 합금에 대한 최첨단 화학 기반 응고 및 재료 강도 모델이 포함되어 있습니다.
Gravity Die Casting Workspace(중력주조)는 엔지니어가 FLOW-3D CAST를 사용하여 중력주조 제품을 성공적으로 모델링할 수 있도록 설계된 직관적인 모델링 환경입니다.
Ladle 모션, 벤트 및 배압이 충진해석에 포함되어 공기 갇힘 및 미세 응고수축공의 정확한 예측과 금형온도분포 및 상태 예측이 가능합니다.-첨단 응고 모델은 Workspace의 하위 프로세스 아키텍처를 통해 충준해석기능에 원활하게 연결됩니다. Gravity Die Casting Workspace는 다목적 모델링 환경에서 시뮬레이션의 모든 측면을 위한 완전하고 정확한 솔루션을 제공합니다.
PROCESSES MODELED
Gravity die casting
Vacuum die casting
FLEXIBLE MESHING
FAVOR™ simple mesh generation tool
Multi-block meshing
Nested meshing
MOLD MODELING
Localized die heating elements and cooling channels
Spray cooling of the die surface
Ceramic filters
Air vents
ADVANCED SOLIDIFICATION
Porosity
Shrinkage
Hot spots
Mechanical property
Microstructure
SAND CORES
Core gas evolution
Material definitions for core properties
DIE THERMAL MANAGEMENT
Thermal die cycling
Heat saturation
Full heat transfer
LADLE MOTION
6 degrees of freedom motion definition
DEFECT PREDICTION
Macro and micro porosity
Gas porosity
Early solidification
Oxide formation
Surface defect analysis
VACUUM AND VENTING
Interactive probe placement
Area and loss coefficient calculator
MACRO AND MICRO POROSITY
Gas porosity
Early solidification
Oxide formation
Surface defect analysis
FILLING ACCURACY
Gas and bubble entrapment
Surface oxide calculation
RNG and LES turbulence models
Backpressure
COMPLETE ANALYSIS PACKAGE
Animations with multi-viewports – 3D, 2D, history plots, volume rendering
Porosity analysis tool
Side-by-side simulation results comparison
Sensors for measuring melt temperature, solid fraction
<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.
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.
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.
FLOW-3D 제품군의 다가오는 2023R2 release는 현재 빌드 도구를 업데이트하고 있습니다. 이는 FLOW-3D, FLOW-3D HYDRO 및 FLOW-3D CAST에 영향을 미칩니다.
2023R2 제품의 소스 코드를 사용자 정의하고 재컴파일하려는 사용자에게는 다음이 포함된 Intel oneAPI 버전 2022.3.1이 필요합니다.
Windows: Intel® MPI 라이브러리 및 Fortran 컴파일러 버전 2021.7.1 빌드 20221019 및 Microsoft Visual Studio 2019 Professional
Linux: Intel® MPI 라이브러리 및 Fortran 컴파일러 버전 2021.7.1 빌드 20221019 이전 버전의 빌드 도구는 변경되지 않았습니다.
이전 버전에 대한 안내
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.
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.
Custom Code Sample
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 FLOW-3D 솔버 사용자 정의에 대해 안내합니다.
이전 버전을 기준으로 설명을 드립니다.
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 2010/2013 Professional Edition 용 Visual Studio 솔루션 파일custom_double_vs2010/2013.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.
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-3D의 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.
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
코드 편집 중 코드 에디터 나가기 제목 추가 Fluid dynamics modelling for additive manufacturing 텍스트 또는 HTML 입력
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
패널 토글: All In One SEO Pack 메인 설정소셜 설정 Help 프로 버전으로 업그레이드 하기 스니펫 미리보기 Fluid dynamics modelling for additive manufacturing | FLOW-3D /fluid-dynamics-modelling-for-additive-manufacturing/ 타이틀 Fluid dynamics modelling for additive manufacturing
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수치해석(CFD)이 필요하십니까? 아마 FLOW-3D 는 귀하가 찾으시는 분야에 가장 적합한 최적의 수치해석 소프트웨어일 것입니다. 천천히 당사의 홈페이지 내용을 살펴보시면 FLOW-3D 의 기술적인 강점과 어떤 분야에 어떻게 적용하여 효과를 볼 수 있는지 알 수 있습니다.FLOW-3D 는 범용 3 차원 수치해석(CFD) 소프트웨어로, 특히 자유표면(자유수면)을 가진 유동흐름을 정확하게 예측하는 분야에서는 타의 추종을 불허하는 성능을 자랑합니다. FLOW-3D 는 수 많은 물리적 유동현상에 대한 시뮬레이션 모델을 제공하여 설계 및 운영단계에서 엔지니어에게 귀중한 통찰력을 제공할 수 있는 세계적인 CFD 소프트웨어입니다.FLOW-3D 는 해석에 필요한 모든 기능을 제공하는 풀 패키지 소프트웨어로, 격자 및 결과 분석에 추가 비용이 필요 없습니다. 또한 기존의 CAD 시스템이나 타 소프트웨어에서 생성된 모델데이터를 STL로 읽을 수 있기 때문에 기존 모델데이터를 쉽게 활용할 수 있습니다. FLOW-3D 의 가장 큰 특징은 단 몇번의 조작만으로 격자를 생성할 수 있으며, 초보자도 쉽게 시작할 수 있고, 매우 뛰어난 정확성을 가지고 있다는 점 입니다.
FLOW-3D 는 FDM (Finite Difference Method : 유한차분법)에 따라 비정상 흐름을 해석하는범용 3 차원 CFD 소프트웨어로, 비압축성 및 압축성을 고려한 2차원 / 3차원 열 유동 문제, 상 변화, 다양한 점성 현상 및 유체–구조 연성 등의 다중 물리 문제를 해석할 수 있으며, 특히 자유표면 및 두 유체사이 계면에 대한 고속 · 고정밀도 해석에 탁월합니다.
하부 테일워터를 위한 USBR 및 쐐기형 배플 블록 분지를 사용한 유압 점프의 수치적 조사 Muhammad Waqas Zaffar; Ishtiaq Hassan; Zulfiqar Ali; Kaleem Sarwar; Muhammad Hassan; Muhammad Taimoor Mustafa; Faizan Ahmed ...
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(주)에스티아이씨앤디에서는 FLOW-3D 제품군의 사용자 교육을 지원하고 있습니다. 홈페이지에 안내되어 있는 교육 일정과 교육신청 절차를 참고하시어 교육을 받으실 수 있습니다.
FLOW-3D 분야별 교육 과정 안내
교육 과정명 : 수리 분야
댐, 하천의 여수로, 수문 등 구조물 설계 및 방류, 월류 등 흐름 검토를 하기 위한 유동 해석 방법을 소개하는 교육 과정입니다. 유입 조건(수위, 유량 등)과 유출 조건에 따른 방류량 및 유속, 압력 분포 등 유체의 흐름을 검토를 할 수 있도록 관련 예제를 통해 적절한 기능을 습득하실 수 있습니다.
교육 과정명 : 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 : 해양/항만 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.
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)2026-0450, 02)2026-0455
이메일 : flow3d@stikorea.co.kr
교육 일정 안내
교육은 매월 정해진 일정에 시행되는 정기 교육과 고객의 요청에 의해 시행되는 비정기 교육이 있습니다. 비정기 교육은 별도문의 바랍니다.
하수도 시스템은 액션영화의 도피 루트로 사용되지 않는 한 흥미롭지 않을 것입니다. 폭우로 인해 이산화탄소 수치가 올라갈 때까지 여러분은 그것에 대해 생각조차 하지 않을 것입니다. 불행하게도, 770개 이상의 오래 된 미국 도시들 아래에 있는 하수구 시스템은 심한 폭풍으로 오염 문제를 일으킵니다. 이러한 구형 설계는 하수 및 폭풍 유실을 위한 비용 효율적인 단일 스타일 파이프를 사용했으며 연결된 파이프로 강 및 호수에 하수를 내보냅니다(CSO).
1994년 미국 환경보호청(EPA)은 주로 북동부 및 그레이트 레이크 지역의 관련 지방 자치 단체들에게 CSO관련 문제를 줄이거나 제거하도록 하는 정책을 발표했습니다. (2000년 “Clean Water Act”의 일부로 법률화된 정책). 인디애나 폴리스(Indianapolis)는 가벼운 비 폭풍으로 인해 하수 오물의 백업 및 범람이 발생할 수 있는 도시 중 하나였으므로, 주요 건설 조건에서 2025년까지 문제를 해결하는 것이 필요하였습니다.
인디애나 폴리스는 국제 디자인 회사인 AECOM에 Citizens Energy Group이 건설하고 있는 3개의 깊은 암석 저장 터널 중 첫 번째를 설계할 것을 요청했습니다. 총 25마일인 이 시스템은 대규모 지하 펌프장과 기존의 하수구에서 CSO를 수직으로 떨어뜨리는 연결 구조물을 포함합니다. 첫 번째 터널의 경우, 강우가 가라 앉은 후에 3 개의 커다란 강하 구조물이 CSO를 저장 터널로 전환하여 후속 처리를 수행했습니다.
프로젝트를 해결하기 위해 AECOM은 여러 가능한 낙하 구조물 설계의 동작을 시뮬레이션하기 위해 FLOW-3D를 선택하여, 구축 및 평가 예산이 책정 된 물리적 모델에 대한 재 작업의 필요성을 최소화했습니다. 테스트 결과는 예측 값과 일치하였으므로 재설계가 필요하지 않았습니다. 또한, 이제 AECOM은 유압 설계작업의 첫 번째 단계를 일반적으로 CFD시뮬레이션을 사용합니다.
Large Scale Project on a Tight Delivery Schedule
촉박한 납품 일정에 따른 대규모 프로젝트
20세기에 건설된 하수 처리장은 주거용, 상업용, 환경유출물의 유출로 무엇을 해야 할 것인지에 대한 새로운 인식을 가져다 주었습니다. CSO 방전은 정상적으로 운영되는 동안 처리시설로 직접 이동되며 모든 과정이 양호하게 운영됩니다. 불행하게도, 대규모 폭풍이 발생하는 동안, 발전소들의 초과 용량문제를 피하기 위해 인근 수역으로 과도한 유량을 방출합니다. 이들 배출은 기름과 살충제, 야생동물 배설물에 이르기까지 다양한 오염 물질을 포함합니다. 고무적인 성공의 신호로, 1990 년대에 착공된 새로운 CSO 분리, 저장 및 처리 시설로 오염의 영향에 대해 67 %의 개선을 이루었지만, 여전히 많은 연구가 이루어져야 합니다. 인디애나 폴리스의 경우, 인디애나 폴리스시 공공사업부가 CSO 장기 통제계획을 준비한 2008년에 그러한 노력이 시작되었습니다. 정상적인 처리 공장에서 처리 할 수 있을 때까지 오버플로우가 발생하는 “저장 및 운송”접근법의 핵심은 인디애나 폴리스 터널 저장 시스템 또는 인디애나라고 합니다.
이 시스템의 첫번째 단계는 딥 록 터널 커넥터(DRTC)라고 불리는 1억 8천만달러 가치의 프로젝트입니다. DRTC는 길이 7마일의 18피트 직경의 지하 터널로, 기존의 인디애나 폴리스의 3개의 서버 대 계층 유출 연결의 흐름 경로를 다시 만들 것입니다(그림 1). 목표는 과잉 강우 유출을 기존 하수구와 새 터널 사이의 낙하 구조를 통해 이들 대피소에서 거대한 터널로 안전하게 재배치하고, 폭풍 후 처리를 위해 처리장으로 펌핑 될 수있을 때까지 유지합니다.
Fig. 1. City of Indianapolis Deep Rock Tunnel Connector (DRTC), a “storage and transport” concept being built to handle combined sewage overflow (CSO) during heavy storms. Three vertical drop structures will capture this flow and divert it downwards to 18-foot-diameter storage tunnels running more than 250 feet underground; the tunnels store the CSO until sewage treatment plant capacity becomes available. (Image courtesy Citizens Energy Group)
평균적으로 지표면 아래 250피트 깊이에서, DRTC는 건설과 궁극적인 운영 동안 위의 주변 지역에 대한 혼란을 최소화하도록 설계되었습니다. 그러나 이 프로젝트의 규모와 복잡성은 AECOM의 과제에 긴급성을 더했습니다. 세 장소 각각에 대한 가능한 낙하 구조 설계와 평가, 구조물 설계의 60%를 7개월 이내에 마무리 지었습니다.
이러한 구조물의 목적은 표준 도시 하수 시스템에서 깊은 저장 터널로 하수 흐름을 전달하는 동시에, 효율적 손실( 느린 속도 또는 백업)과 장기적인 도심을 방지하는 것입니다. 각 섹션의 크기와 모양이 유입 흐름의 볼륨 및 속도와 세심하게 일치하지 않을 경우 발생할 수 있는 구조적 손상입니다. AECOM의 수석 기술 전문가인 라이언 에디슨 컨설턴트는 계약의 스케줄링 요구 사항이 유효성 검사를 위해서는, 단 하나의 모델에만 물리적 건물과 테스트 활동을 제한할 것이라는 것을 알게되었습니다. 다른 주요 건설 프로젝트에 15년간 FLOW-3D 시뮬레이션 소프트웨어를 사용해 왔기 때문에, 난류, 과전압 및 에너지 낭비를 예측하는 능력은 충분하지 않고 디자인 프로젝트에 적합하다고 자신했습니다. 또한 여러 검증(what-if) 시나리오를 실행하기 위한 소프트웨어 옵션을 통해 설계 세부 사항을 다시 실행해야 하는 위험을 최소화할 수 있었습니다. 변경 사항이 적용될 경우 상당한 이점은 여러개의 병렬 시공 트랙이 있는 프로젝트에 있습니다. 시간 제약에도 불구하고, 에디슨은 특히 이 도전에 만족했습니다. 왜냐하면 “CFD로 드롭 구조 설계를 만들고 물리학에서 이것들은 너무 큰 구조이기 때문입니다.”라고 그는 말합니다. 그것들은 CFD는 실제로 사용되지 않는데 보통 물리적 모델이나 손으로 계산하는 것으로 이루어집니다.
DRTC 프로젝트를 위해서, 그는 먼저 시뮬레이션된 작동 조건에 대해서 컴퓨터 설계를 테스트할 것입니다. 에디슨은 3차원의 일시적이고 격동적인 흐름 조건을 모델링 할 수 있는 소프트웨어 패키지인 FLOW-3D를 사용했습니다. 각 설계에 대한 계산 메쉬를 변경하지 않고도 여러 설계 지오 메트리를 모델링 할 수 있는 기능이였습니다. 시뮬레이션 데이터로 무장한 에디슨은 그 결과를 아이오와 대학교 II. 시설에서 시험한 1:10 크기의 물리적 모델의 작동 데이터와 비교하였습니다. (후자는 원래 아이오와 유압 연구소라고 불렸지만, 지금은 그룹의 다양한 범위를 반영하여 IIHR-Hydroscience & Engineering으로 알려져 있습니다.)
Zeroing in on the Drop-Structure Challenge
드롭 구조 과제에서 영점 조정
가장 제한적인 DRTC 사이트의 지오 메트리는 CSO 008로 지정된 레귤레이터에서 발생합니다. 기존 CSO 레귤레이터(기울기 약 75피트 아래)를 새 18피트 직경의 수집 터널과 연결하려면, 이 위치에서 150피트 이상의 수직 방향 주행이 필요합니다. 각 낙하 구조에 7백만달러 이상이 소요되는 경우, 프로젝트 관리자들은 물리적 모델이 구축된 후 비용과 시간이 많이 소요되는 재설계가 필요한 가능성을 낮추려고 애썼습니다.
역사적으로 낙하 구조는 이전 프로젝트를 적용하여 설계된 후 축소 모델로 구축되었으며, 테스트만으로도 6개월 이상이 소요될 수 있습니다. 가속화된 이 프로젝트에서, 2009년 가을에 시작한 AECOM의 초기 과제는 두가지 표준 개념 중에서 하나를 선택하는 것이었습니다. 포장-파운드 스타일과 접선 vortex버전, 둘 다 시속 35마일의 폭풍이 몰아치는 물 속에서 속도를 늦추고 통제하기 위해서 직접 계산 및 FLOW-3D에서 결정한 일반 구조 직경 및 구성 요소 크기를 사용한 초기 CFD분석으로, AECOM은 시공 가능성 및 비용 고려 사항을 평가하는 데 사용했습니다. CSO 008의 현장 요구 사항과 비용 효율성을 고려할 때, 시 당국과 AECOM은 접선 소용돌이 낙하 구조를 선택했습니다. 이 설계의 핵심 요소는 흐름을 먼저 환상적인 제트로 유도한 다음, vortex 유도 나선형 흐름을 생성하는 테이퍼(확대) 접근 채널에 의해 공급되는 수직 튜브(드롭 샤프트)입니다. 이 통제 된 하강은 속도가 느려지고 하루 3 억 갤런 (mgd) 이상에 이르는 흐름을 안전하게 처리합니다. 스토리지 터널의 파괴적인 난류를 방지하는 것이 핵심 목표이므로 드롭 샤프트 흐름의 사전 차단이 설계의 핵심입니다.
구조 자체는 6 개의 주요 부분으로 구성됩니다. 1) 접근 채널 (기존의 하수 터널에서 나온 것), 2) 수평 흐름을 넓히고 수직 드롭 샤프트로 수평 흐름을 전달하는 직사각형 전이 테이퍼 채널, 3) 드롭 샤프트 자체 4) 탈 기실 (유량을 수평 방향으로 방향을 바꾸고 공기 유입을 감소시키는), 5) 수직 공기 배출구를 통해 낙하에서 유입 된 공기를 제거하고 적하 유체의 공기 코어가 열려 있고 6) 탈기 챔버와 저장 터널 챔버를 연결하는 파이프 (adit) (그림 2).
Fig. 2. CAD diagram of proposed Indianapolis DRTC combined sewage overflow (CSO) vertical drop structure, showing approach channel, taper channel and vortex dropshaft. Using FLOW-3D CFD analysis software, AECOM simulated the flow behavior, gaining confidence in the system performance prior to physical model testing. (Image courtesy AECOM) Prediction of Shrinkage Defects During Investment Casting Process
This article was contributed by Dr. S. Savithri, Senior Principal Scientist at CSIR-NIIST
인베스트먼트 주조공정은 가장 오래된 주조 공정 중 하나로 기원전 4000년 이후에 보편화되었습니다. 이 과정은 용해된 금속을 소모품패턴으로 생성된 세라믹 쉘에 주입하는 과정을 수반합니다. 일찍이 그것은 금, 은, 구리와 청동 합금으로 장신구와 우상을 만드는데 사용되었습니다.
인베스트먼트 주조공정은 1897년 아이오와 주, 위원회 블러프스의 Barabas Frederick Philbrook이 묘사한 대로 치과의사들이 왕관과 인레이를 만들기 위해 그것을 사용하기 시작한 19세기 말 현대 산업공정으로 사용되기 시작했다. 1940년대에는 제2차 세계대전 당시 기존 방법으로는 형성될 수 없거나 지나치게 많은 가공이 필요한 특수 합금의 정밀 순모형 제조 기술에 대한 수요로 인해 투자 주조 공정이 증가하였다.
오늘날 투자 주조 공정은 표면 마감 및 치수 정확도가 우수하여 거의 순 형태에 가까운 철, 비철 및 초합금의 소형 산업용 부품을 생산하는데 주로 사용됩니다.
인베스트먼트 주조 공정은 다음 네 가지 주요 단계로 구성됩니다.
왁스 패턴 생성 후, 패턴 클러스터를 만들기 위해 게이트 시스템으로 청소 및 조립합니다.
나무는 세라믹 쉘을 얻기 위해 미세 모래와 Course한 모래 입자의 슬러리로 번갈아 코팅됩니다.
용기는 건조되고, 왁스를 녹이기 위해 가열되며, 강도를 높이고 주입 준비합니다.
마침내 주조 합금이 용해되어 예열된 쉘에 주입됩니다. 응고 후에 쉘이 파손되어 주조 부품을 얻습니다.
Figure 1. Solid model of the casting geometry
인베스트먼트 주조 공정에서 얻은 부품은 많은 중요한 용도에 사용되므로 내부적인 결함이 없어야 합니다. 투자 주조 공정에서 발생하는 주요 결함은 세라믹 포함, 균열, 변형, 플래시, 주탕불량, 수축, 슬래그 포함, 탕경계등입니다. 얻은 주조물의 품질을 예측하려면 금속-몰드 열 전달계수, 주입 온도 등 다양한 주조 공정 매개 변수의 영향을 연구해야 합니다. 즉, 쉘 두께 및 쉘 열 전달계수가 그것입니다. 현대 컴퓨터 시스템 및 시뮬레이션 소프트웨어의 출현과 함께 금형 충진 및 응고 시뮬레이션은 주조공장에서 결함을 예측하고 설계를 최적화하는데 점점 더 많이 사용되고 있습니다.
이 연구의 주요 목적은 투자 주조 공정에서 주요 요소인 복사 열 전달과 인베스트먼트 주조공정에 고유한 쉘 금형이 FLOW-3D에서 효과적으로 구현될 수 있는지를 조사하는 것입니다. FLOW-3D를 사용하여 간단한 형상을 위한 인베스트먼트 주조공정의 주입 및 응고 시뮬레이션을 수행함으로써 두 구성요소의 서로 다른 효과를 조사합니다. 다양한 위치에서 얻은 온도의 수치는 문헌 [1]에보고 된 실험 결과로 검증됩니다. 복사 열 전달계수, 쉘 몰드 두께, 탕구 및 게이트의 위치에 대한 영향도 조사했습니다.
Figure 2. Shell mold
Methodology
현재 연구에서 사용된 계산 형상은 그림 1에 나와 있습니다. 쉘 몰드는 다음 단계를 사용하여 작성되었습니다.
구성 요소 1로 형상을 FLOW-3D로 가져오고 지정된 셀 크기로 가져온 형상을 중심으로 메쉬 블록을 작성합니다.
“보완”유형의 component1의 첫 번째 하위 구성 요소를 만들어 하위 구성 요소 외부의 모든 항목을 메쉬의 범위까지 확고하게 만듭니다.
솔리드 데이터베이스에서 이 솔리드 블록의 금형 재질 특성을 정의하십시오.
솔리드 특성 GUI의 구성 요소 특성에서 “열 침투 깊이”를 정의하는 옵션이 있습니다. 여기서 쉘 두께 값을 정의 할 수 있습니다.
이제 전처리기를 실행하십시오.
분석 탭> 3D 탭으로 이동 한 다음 이전 단계에서 생성 한 prpgrf 파일을 엽니다. ‘Iso-surface’와 ‘color variable’에서 “열 활성화 구성 요소 볼륨”을 선택하고 “렌더링”을 선택하십시오.
Display에 이제 형상의 셸 부분 만 표시됩니다.
개체 목록 (창의 왼쪽 하단)에서 “구성 요소 1″을 선택하고 “구성 요소 1″을 마우스 오른쪽 단추로 클릭 한 다음 “stl로 내보내기”를 선택하여 이 곡면을 STL 파일로 저장하십시오.
Figure 3. The view of the two mesh blocks for the creation of a void with discretization
쉘 몰드 용 STL 파일을 만든 후 파일을 구성 요소 1로 새 시뮬레이션으로 가져오고 이전에 작성한 주조 형상을 하위 구성 요소로 가져오고 유형을 ‘hole’으로 선택합니다. 쉘 몰드와 함께 주조 형상이 그림 2에 나와 있습니다. 이것은 우리의 계산 영역으로 사용됩니다. 다음은 계산 영역을 cubical/rectangular셀로 분할하기 위한 메쉬를 만드는 것입니다. 메쉬 블록을 작성하여 FLOW-3D에서 메쉬를 생성합니다. 현재의 작업을 위해 우리는 2.5mm의 고정된 셀 크기가 선택된 그림 3에 표시된 균일한 메쉬 옵션을 선택했습니다. 입력 위치 주변에 메시 블록 2가 사용되는 현재 시뮬레이션을 위해 메시 블록 2개가 생성되었습니다. 쉘과 주변 공기 사이의 30°C에서의 열 전달을 고려하여 쉘 주위에 보이드 영역이 정의됩니다. 이 영역은 ‘열 전달 유형 1’이 있는 보이드 영역으로 선택되며 셸과 주변 공기 사이에 열 전달 계수 값이 지정됩니다. 열 전달 유형 1은 방사선을 포함한 종합 열 전달 계수가 됩니다.
쉘 주형에 선택된 재료는 zircon이며 열 특성은 Sabau and Vishwanathan에 의해 수행된 실험에서 얻을 수 있습니다[2]. 표 1은 연구에 사용된 재료에 대해 지정된 값을 보여 줍니다.
MATERIAL
PROPERTY
VALUE
UNIT
Fluid –AluminiumA356
alloy
Density
2437
kg/m³
Thermal conductivity
116.8
W/(mK)
Specific heat
1074
J/(kgK)
Latent heat
433.22
kJ/m³
Liquidus temperature
608
°C
Solidus temperature
552.4
°C
Zircon Mold
Thermal conductivity
1.09
W/(mK)
Specific heat* Density
1.63E+06
J/( m³K)
Initial and boundary conditions used are show in Table 2.
Mold temperature
430°C
Melt pouring temperature
680°C
Filling time
7 s
Interface heat transfer coefficient
850 W/m2K
Heat transfer coefficient between ambient and mold (radiation effect)
30 -100 W/m2K
Table 2. Initial and boundary conditions used for the simulation
탕구저에 들어가는 용융물의 초기 속도와 온도는 메시 블록 2의 상단 경계에서 속도 경계 조건으로 주어집니다. 기본적으로 다른 모든 경계는 대칭 유형으로 설정됩니다.
Results & Discussion
Validation with reported experimental results
충전 및 응고 동안 냉각 곡선을 얻기 위한 실험에서 Sabuet.al[1]에 의해 선택된 네 개의 위치가 검증 목적으로 사용되었습니다. 그들은 C1, C2, S11, S12및 S21로 언급됩니다. C1과 C2지점은 주물의 플레이트의 중심에 있으며 S11, S12및 S21은 모두 쉘에 위치합니다. 이러한 위치에서의 온도 변화는 그림 4와 같습니다.
온도 프로파일의 수치 및 실험결과의 차이가 허용한계 안에 있음을 알 수 있습니다. 프로브 포인트 C1과 C2의 경우, 수치와 실험 결과 사이의 차이는 응고 중에 5%, 응고 후 냉각 시 12% 이내입니다. 쉘의 점에 대한 수치 결과는 실험 결과보다 약 5% 높습니다. 이는 쉘 재료에 열 물리학적 특성을 할당할 때 발생하는 가정과 쉘 열 전달 계수의 값 때문일 수 있습니다.
Fill sequence & solidification pattern for two different sprue locations
두 가지 다른 스프 루 위치의 채우기 순서 및 응고 패턴
2 개의 상이한 탕구 위치에 주물충전 순서는5a 및5b에 나와 있습니다. 최종 탕구가 더 많은 스플라인을 생성하므로 결함으로 이어질 수 있습니다. 탕구가 중간에 놓여지면 흐름은 보다 균일 해지고 두 주조 단면에서 비슷한 온도 분포를 보입니다. 50 % 응고 후의 온도 프로파일의 2D 도면은 두 경우 모두 그림 5c 및 5d에 나와 있습니다. 수축 위치에서 볼 때 두 탕구 위치가 결함을 일으키는 것은 분명합니다.
Figure 5a. Fill sequence at different time intervals when the sprue is located at one end
Figure 5b. Fill sequence at different time intervals when the sprue is located in the middle
Figure 5c. 2D temperature profile after 50% solidification when the sprue is located at one end
Figure 5d. 2D temperature profile after 50% solidification when the sprue is located in the middle
Effect of shell thickness
인베스트먼트 주조에 대한 쉘 두께의 효과를 연구하기 위해 두께가 7.2, 10, 15 및 20 mm인 주물을 선정하였습니다. 그림 6a 및 6b는 주조품의 특정 위치에서 냉각 곡선을 나타내며, 이는 C1으로 나타내고 쉘 몰드 내의 특정 위치에 있으며, 응고 중에 S11로 나타납니다. 세라믹 쉘의 두께가 7.2 mm에서 15 mm로 증가하면 냉각 속도가 감소하여 응고 시간이 길어지는 것을 볼 수 있습니다.
Effect of shell heat transfer coefficient
셸 열 전달 계수는 열이 셸 금형의 외부 벽에서 방사선을 통해 주변 공기로 열을 방출하는 속도를 나타냅니다. 이 효과를 조사하기 위해 열 전달 계수의 값을 20에서 80W/m2K까지 다양하게 했습니다. 7a 및 7b로부터, h의 변화는 주조 재료 및 쉘의 냉각 속도에 중요한 영향을 미친다는 것을 알 수 있습니다. 열 전달 계수가 20에서 80W/m2K로 증가하면 C1에서의 응고 시간이 812 초에서 334 초 (약 44 %)로 감소되었음을 알 수 있습니다. 따라서, h의 값을 변화시키는 것은 주물의 미세 구조에 영향을 미칩니다.
Figure 6a. Temperature profile at location C1 (casting) for the casting geometry where the sprue is located at one end for various shell thickness values
F
Figure 6b. Temperature profile at location S11 (shell) for the casting geometry where the sprue is located at one end for various shell thickness values
Figure 7a. Temperature profile at location C1 (casting) for the casting geometry where the sprue is located at one end for various heat transfer coefficient values between the shell mold & ambient
Figure 7b. Temperature profile at location S11 (shell) for the casting geometry where the sprue is located at one end for various heat transfer coefficient values between the shell mold & ambient
Conclusions
인베스트먼트 주조 공정의 몰드 충진 및 응고 시뮬레이션은 FLOW-3D를 사용하여 수행되었습니다. 주조 공정에 대한 주조 매개변수의 영향을 연구하기 위해 파라메트릭 연구가 수행되었습니다. 본 연구에서 다음과 같은 결론을 도출 할 수 있습니다.
FLOW-3D는 멀티 캐비티 몰드의 주입 및 응고 모델링이 가능합니다. 프로브 위치의 예측 온도 프로파일은 실험 데이터의 허용오차 이내였다.
쉘 두께의 경우, 두 경우 모두 셸의 임계 두께가 있으며, 그 이상으로 열 전달 특성이 역행하는 것으로 확인되었습니다. 셸 두께가 증가함에 따라 응고 시간이 임계 두께까지 증가하여 감소하기 시작했습니다. 원래 형상의 경우 임계 두께는 15~20mm인 반면 수정된 형상의 경우 10mm와 15mm 사이에 있다.
쉘과 대기 사이의 열 전달 계수 h는 열 전달 특성에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. h가 20에서 80W/m2K로 4 배 증가할 때 탕구의 중심에서 응고 시간이 40 % 이상 감소했습니다.
References
Sabau, A.S., Numerical Simulation of the Investment Casting Process, Transactions of the American Foundry Society, vol. 113, Paper No. 05-160, 2005.
Sabau, A.S., and Viswanathan, S., Thermophysical Properties of Zircon and Fused Silica-based Shells used in the Investment Casting Process, Transactions of the American Foundry Society, vol. 112, Paper No. 04-081, 2004.
Design and CFD Analysis
설계 및 CFD분석
일반적인 소용돌이 설계는 널리 받아들여지고 있지만, 각 낙하 구조는 최적의 접선 흐름 특성을 보장하기 위해 인디애나 폴리스의 위상에 맞는 적절한 크기를 가져야 했습니다. 특히, 가능한 설계에 대한 AECOM의 계획은 세가지 목표를 가지고 있었습니다. 결합된 접근법과 테이퍼 채널을 짧은 길이로 제한하는 현장, 고유의 제약이 있었는지를 결정합니다. 허용 가능하지만 접근 방식에서 과도한 난류 조건이 발생하지 않았습니다. 테이퍼 채널에 안정적인 흐름 조건이 존재하는지 확인하고 다양한 흐름 조건에서 흐름 안정성을 평가했고, 논리적 기준점은 밀워키 인라인 스토리지 프로젝트라고 불리는 잘 알려지고 문서화된 시스템이었습니다.
Edison은 DRTC 프로젝트 규모에 맞춰 H-4로 지정된 Milwaukee 드롭 구조 설계를 기반으로 초기 설계를 기반으로했습니다. 166 피트의 기본 낙하 길이를 포함하고 체적 유량, 벽, 대칭 및 기타 초기 매개 변수를 지정하는 FLOW-3D 분석을 설정합니다. 그는 우리가 CFD를 통해 발견한 것은 밀워키에서 이 디자인을 사용하면 우리의 어플리케이션에 잘 맞지 않는다는 것이라고 말합니다. FLOW-3D는 이것을 보여 주고 있었기 때문에 CFD를 사용하여 변형을 시도하고 우리의 수정된 디자인을 고안했습니다. 더 넓은 접근 경로, 더 넓은 테이퍼 및/또는 더 깊은 테이퍼 깊이를 사용한 수정은 에디슨은 FLOW-3D에서 각 변동 사항을 설정하는 것이 매우 빠르다고 말합니다. (그림 3,4,5). 개선의 진전은 고무적이었습니다. 시뮬레이션 결과의 높은 수준은 심지어 절삭(침식)을 개선하기 위해 드롭 축의 바닥에 의문스러운 플레이트가 수직 흐름이 수평으로 전환되는 난류 분리 및 감소가되도록 기능을 추가하도록 설득했습니다.
Figs. 3, 4 and 5. Tangential drop structure flow simulated with FLOW-3D. Structure dimensions were optimized through multiple design iterations. (Image courtesy AECOM)
9번째 설계 변동에 대한 FLOW-3D 출력 동작인 V9는 접근 섹션을 확장했으며, 모든 흐름 볼륨 레벨에서 300mg/d까지 양호한 흐름 안정성을 보였으며 유압식 점프는 없었습니다. 그리고 양호한 Froude numners(유체 움직임에 미치는 중력의 영향을 나타내기 위해 사용되는 치수 없는 수량), 2010년 2월부터 AECOM이 물리적 시험과 검증을 위해 선택하였습니다(그림 6). 그 계획은 아이오와 연구소의 시험 결과에 기초하여 CFD와 최적화를 추가하는 것이였습니다.
Fig. 6. Scale model (1:10) of vertical drop structure, tested at University of Iowa IIHR Hydroscience & Engineering facility. (Image courtesy AECOM)
에디슨은 V9에서 결정된 치수 매개 변수에 대해 그 디자인을 아이오와 주에 가져가서 CFD를 이용해 만들었는데 완벽하게 작동했습니다. (II.)직원들은 실제로 무언가를 설치한 것은 이번이 처음이며, 변경하라고 말할 만한 것이 아무것도 없다고 말했습니다. 측정된 데이터는 드롭 샤프트 연결 구조 내의 수면 높이, Adit내 공기 침투의 정량, 벤트 샤프트 위로 공기 흐름을 포함했습니다. 흐름이 증가함에 따라 와류량이 증가함에 따라 축 벽에 부착되어 탈산소까지 원활하게 회전하는 모습이 포착되었습니다(그림 7).
에디슨은 후속 실험을 위해 여러번 시험장을 돌아다녔습니다. 물리적 모델이 처음부터 올바르게 작동했기 때문에 시험 프로그램을 확장할 시간이 있었습니다. “재미 있는 것은 환기구를 움직이는 것과 같이 우리가 궁금했던 것들을 탐구해서 지적으로 그것을 가지고 놀 시간이 있었다는 것입니다.” 에디슨은 예정보다 앞서 있었기 때문에 잔여 프로젝트 시간을 이용해 탈염소와 adit 내의 유압 장치를 조사할 수 있었습니다.
Fig. 7. Operation of scale-model vertical drop structure, showing test run of 300 million gallons per day (mgd). Flow vortex development shows good rotation and attachment to the shaft wall all the way down to the de-aeration chamber. No design modifications were necessary to the simulated design. (Image courtesy AECOM)
Final Results
AECOM은 2010년 7월 DRTC에 대한 전반적인 작업을 마쳤습니다. 2013년 3월부터 18구경 터널을 굴착하기 시작했고, CSO드롭 구조 3개(CFD로 설계된 나머지 2개의 구조물만 있음)는 모두 현재 공사 중입니다.
에디슨의 의견으로는, 토목 공학은 전체적으로 CFD를 채택하는 데 느린 편이었습니다. 이를 입증하기 위해 그는 인천 국제 공항을 처음 방문한 당시 접선 소용돌이 모형의 소위 “묘지”에서 본것을 기술했습니다. 그러나 그는 이들을 다시 처리해야 했다고 말했습니다. 그는 유압 설계를 위한 시뮬레이션 사용으로 판매되는 것을 권장하고 있습니다.
에디슨은 DRTC노력을 요약하면서 “정말 재미 있었습니다. 물리적 모델링이 필요한 위치에 대해 더 자세히 알아보았고, 그렇다면 어떤 경우에는 순수한 RAID기반 설계를 수행할 수 있습니다. 많은 DRTC작업들이 그것의 증거입니다. 물리적 모델은 실제로 필요하지 않았지만 검증을 통해 위험을 줄일 수 있었습니다. 프로젝트에서 이 두가지를 모두 수행할 수 있었다는 것은 믿을 수 없는 일입니다.”라고 말했습니다.
This article first appeared in WaterWorld Magazine.
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.
Learn more about the versatility and power of modeling metal casting processes with FLOW-3D Cast>
New results file format, Hydrostatic pressure initialization, New Thermal Die Cycling (TDC) model, Expanded PQ2 analysis, Mold erosion prediction, Die soldering prediction....
New results file format, New visualization capabilities, Better quantification of model outputs, Improved ray tracing, Representing flow fields with Surface LIC, Animated streamlines
FLOW-3D는 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-3D는 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-3D는 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.
FLOW-3D는 오늘날 복잡한 자유 표면 및 제한된 흐름 문제를 분석하는 데 사용할 수 있는 가장 강력한 도구 중 하나입니다. 사용하기 쉬운 모델링 인터페이스를 제공하며 지난 15년 이상 제가 작업한 수력 발전, 환경, 수자원 및 처리 관련 프로젝트의 설계에 필수적인 도구였습니다. Flow Science의 기술 지원 팀과 개발자는 함께 작업하기 쉽고, 조언을 제공하고, 코드의 잠재적 개선 사항에 대한 사용자의 의견을 듣고, 발생하는 문제를 신속하게 해결하고자 합니다. Flow Science의 전체 팀은 함께 일하기에 훌륭했고 모든 엔지니어에게 훌륭한 자원입니다.
FLOW-3D is one of the most powerful tools available to analyze complex free surface and confined flow problems out there today. It provides an easy-to-use modeling interface and has been an integral tool in the design of hydroelectric, environmental, water resource and treatment related projects I’ve worked on over the last 15+ years. Flow Science’s technical support team and developers are easy to work with and are eager to provide advice, hear input from its users on potential enhancements to the code as well as quickly resolving issues that arise. The entire team at Flow Science have been great to work with and are a great resource to all engineers.
FLOW-3D CAST는 우리의 품질 프로그램에 엄청난 자산이었습니다. 6가지 주조 시뮬레이션 소프트웨어를 평가한 후 Howell Foundry는 FLOW-3D CAST를 구매하기로 결정했습니다. 이 결정의 일부 요인에는 설정 다양성, 비용 및 가장 중요한 시뮬레이션의 현실 정확도가 포함됩니다. 업데이트된 결과 뷰어와 결합된 FLOW-3D CAST 의 강력한 시뮬레이션 기능은 가장 복잡한 작업에서 특히 첫 번째 타설에서 고품질 주조를 보장하는 데 도움이 되었습니다.
FLOW-3D CAST has been a tremendous asset to our quality program. After having evaluated six different casting simulation software, Howell Foundry made the decision to purchase FLOW-3D CAST. Some of the factors in this decision include its setup versatility, cost, and most importantly its accuracy of the simulation to reality. FLOW-3D CAST’s powerful simulation ability coupled with its updated results viewer has been especially helpful on our most complex jobs to make sure we have a quality casting on the first pour.
우리는 FLOW-3D를 사용하여 지난 20년 동안 많은 소모성 발사체 시스템에 대한 추진제 슬로시 및 풀스루 시뮬레이션을 개발했습니다. 보다 최근에는 Flow Science 지원 직원이 차량 기동으로 인한 ullage collapse effects를 포착하기 위해 극저온 추진제 탱크 시뮬레이션에 열 전달을 추가하는 데 중요한 역할을 했습니다.
We have used FLOW-3D to develop propellant slosh and pull-through simulations for a number of expendable launch vehicle systems over the last 20 years. More recently, the Flow Science support staff has been instrumental in helping us add heat transfer to cryogenic propellant tank simulations in order to capture ullage collapse effects due to vehicle maneuvers.
저는 연구 및 산업 응용 분야에서 유체 흐름 문제를 해결하는 데 15년 이상 FLOW-3D를 사용해 왔습니다 . 우리는 강 및 해안 구조물, 수처리 장치, 댐, 여수로, 깊은 터널 및 CSO 전환 구조물의 설계에 이 소프트웨어를 광범위하게 사용합니다. FLOW-3D는 수치 솔버 기술, 클라우드 컴퓨팅, 전처리 및 후처리 도구의 최신 기술을 통합하여 고객에게 상당한 시간과 비용을 절감합니다. FLOW-3D 영업 및 기술 지원 팀은 훌륭합니다!
I have used FLOW-3D for over 15 years solving fluid flow problems in research and industrial applications. We use the software extensively in the design of river and coastal structures, water treatment units, dams, spillways, deep tunnels, and CSO diversion structures. FLOW-3D integrates state of the art in numerical solver techniques, cloud computing, pre- and post-processing tools resulting in substantial time and cost savings to our clients. FLOW-3D sales and technical support teams are excellent!
FLOW-3D 는 다른 소프트웨어로 시각화하거나 정량화하기 어려운 복잡한 유압 문제에 대한 통찰력을 제공하는 정교한 도구입니다. 정교함에도 불구하고 소프트웨어는 매우 사용자 친화적이며 Flow Science는 훌륭한 문서와 기술 지원을 제공합니다. FLOW-3D 모델 에서 얻은 결과는고객과 사내 비모델러 모두에게 깊은 인상을 남겼습니다.
FLOW-3D is a sophisticated tool that provides insight into complex hydraulic problems that would be difficult to visualize or quantify with other software. Despite the sophistication, the software is very user friendly, and Flow Science provide great documentation and technical support. The results we have obtained from our FLOW-3D models have impressed both our clients and non-modelers in-house.
4C-Technologies에서 우리는 거의 35년 동안 다양한 소프트웨어 흐름 시뮬레이션 솔루션을 사용하는 선구자였습니다. 다양한 금속 합금으로 주조된 HPDC 부품에서 부품 설계 및 도구/러너 설계를 최적화합니다. 2008년부터 우리는 FLOW-3D를 사용하여 지금까지 최고의 정확도를 제공하는 것으로 나타났습니다. 또한 FLOW-3D 팀 의 지원은 탁월합니다.
At 4C-Technologies we have been pioneers in using various software flow simulation solutions for nearly 35 years. We optimize part designs and tool/runner designs on casted HPDC parts in various metal alloys. Since 2008 we have solely been using FLOW-3D as it turned out to give by far the best accuracy. Furthermore, the support from the FLOW-3D team is outstanding.
20년 이상 FLOW-3D 와 함께 CFD 분석을 사용하면서 우리의 신뢰 수준은 이제 일반 연구 목적 및 최종 설계 응용 프로그램에 CFD 모델링을 사용하는 데 확신을 가질 정도로 높아졌습니다. 이 소프트웨어는 개념적 세부 사항과 구성을 신속하게 변경할 수 있는 유연성을 제공하여 설계를 단계적으로 진행할 수 있도록 합니다.
From using CFD analysis with FLOW-3D for over twenty years, our level of trust has increased to the point that we are now confident in using CFD modeling for general study purposes and final design applications. The software gives us flexibility to quickly change conceptual details and configurations allowing the design to advance in stages.
우리는 FLOW-3D AM을 사용하여 기초 과학의 경계를 발전시켜 왔습니다 . FLOW-3D AM은 다중 합금 3D 프린팅 중 복잡한 현상을 지배하는 물리학에 대한 우리의 가설을 테스트하는 훌륭한 도구였습니다. FLOW-3D AM은 우리가 열 프로필의 진화와 관련된 물질 전달 및 복잡한 적층 구조에서 열 응력의 발달을 이해하는 데 도움이 되었습니다.
We have been using FLOW-3D AM to advance the boundaries of fundamental science. FLOW-3D AM has been a great tool to test our hypotheses about the physics governing complex phenomena during multi-alloy 3D printing. FLOW-3D AM has helped us understand the evolution of thermal profiles and the associated mass transport and development of thermal stresses in complicated additively-built structures.
FLOW-3D 는 많은 응용 프로그램이 있는 강력한 도구입니다. 우리는 FLOW-3D를 사용하여 물 전환 구조의 흐름과 수력을 효과적으로 해결했습니다. 우리는 또한 제안된 물고기 통로를 통한 물 흐름을 모델링했습니다. 우리는 정확성, 계산 속도, 특히 사용자 친화적인 GUI에 깊은 인상을 받았습니다. 그리고 우리 고객들은 모델 출력과 포스트 프로세서에 의해 생성된 애니메이션에 깊은 인상을 받았습니다. 우리는 또한 매우 반응이 좋은 지원 직원에게 감사합니다.
FLOW-3D is a powerful tool with many applications. We used FLOW-3D to effectively resolve flow through and hydraulic forces on a water diversion structure. We also modeled water flow through a proposed fish passage. We have been impressed with the accuracy, computational speed, and especially the user friendly GUI. And, our clients have been impressed with the model output, as well as, animations created by the post-processer. We are also appreciative of the highly responsive support staff.
수년에 걸쳐 FLOW-3D는 기존의 유압 모델링 도구로는 해결하기 매우 어려웠을 복잡한 유압 문제를 해결하는 데 도움을 주었습니다. 우리는 FLOW-3D 팀에게 매우 감사합니다 . 그들은 수년에 걸쳐 지속적으로 소프트웨어를 개선해 왔으며 우리의 요구에 매우 신속하게 대응해 왔습니다.
Over the years, FLOW-3D has helped us solve complex hydraulic problems that would have otherwise been very difficult to solve with conventional hydraulic modeling tools. We are very thankful to the team at FLOW-3D. They have constantly been making the software better over the years, and have been very responsive to our needs.
FLOW-3D 는 당사의 우주 공학 연구 및 개발 프로세스에서 필수적인 도구입니다. FLOW-3D는 극저온 연료 역학의 프로세스를 더 잘 이해하여 질량을 줄이고 발사기 성능을 향상시키는데 도움이 됩니다.
FLOW-3D is an essential tool in our space engineering research & development process. FLOW-3D helps us better understand processes in cryogenic fuel dynamics, leading to savings in mass and improved launcher performance.
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FLOW-3D를 사용하여 PKW 둑의 흐름 수력학에 대한 베이스 노즈 모양의 영향을 분석하기 위한 실험 및 수치 연구 수행 Behshad Mardasi 1Rasoul Ilkhanipour Zeynali 2Majid Heydari 3 Abstract Weirs are essential ...
바인더 제트 3D 프린팅 중 계면 유체-입자 상호 작용에 대한 CFD-DEM 결합 시뮬레이션 Joshua J. Wagner, C. Fred Higgs III https://doi.org/10.1016/j.cma.2024.116747 Abstract The coupled dynamics of interfacial fluid phases and unconstrained solid particles during ...
Kalix Bridge 디지털 트윈: 미래 극한 기후 현상으로 인한 구조적 부하 Este documento está relacionado con un proyecto en curso para el cual se está desarrollando e implementando un gemelo ...
번역된 기고 제목: 해류의 영향에 따른 어뢰 앵커 설치의 유체 역학 특성에 대한 수치 분석 Translated title of the contribution: NUMERICAL ANALYSIS OF THE HYDRODYNAMICS CHARACTERISTICS OF TORPEDO ANCHOR INSTALLATION ...
다양한 수력학적 및 기하학적 조건에서 아래에 반원형 게이트가 결합된 두 개의 직사각형 복합 웨어의 배수 계수 ABSTRACT Two-component composite hydraulic structures are commonly employed in irrigation systems. The first component, ...
프로필 오목부가 탁도 퇴적물에 미치는 영향: 전 세계 대륙 경계에 대한 해저 협곡의 통찰력 Kaiqi Yu a, Elda Miramontes bc, Matthieu J.B. Cartigny d, Yuping Yang a, Jingping Xu aaDepartment of Ocean Science and Engineering, Southern University of Science and Technology, 1088 Xueyuan Rd., ...
다양한 기질 수준 변화를 갖는 침식성 층 위의 댐 파손 흐름에 대한 수치 조사 Alireza Khoshkonesh1, Blaise Nsom2, Saeid Okhravi3*, Fariba Ahmadi Dehrashid4, Payam Heidarian5,Silvia DiFrancesco61 Department of Geography, School ...
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.2000, 2 (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.2008, 10 (3), pp. 171-178. [4] J. Hartmann, A. Trepper, C. Körner, Adv. Eng. Mater.2011, 13 (11), pp. 1050-1055.
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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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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
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.
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
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.
Key Framing in FLOW-3D CAST – Short Tutorial
Check out this short tutorial that shows you how to use the keyframing capability in FlowSight to open the die halves “visually” during filling and display the solid temperature on the die faces while showing the metal filling the dies.
Learn more about the advances in FLOW-3D CAST v5 at https://www.flow3d.com/products/flow-3d-cast/flow-3d-cast-v5-0/
FLOW-3D CAST는 엔지니어가 주조 공정 설계 개념을 빠르고 효율적으로 탐구하고 최적화 할 수 있게 합니다. FLOW-3D CAST를 사용하여 위해 귀금속 주조를 포함한 다양한 주물 공정은 보석을 만들기 위해 모델링하고 최적화 할 수 있습니다. 완벽성이 중요한 보석 산업에서 FLOW-3D CAST의 매우 정확한 주입 및 응고 시뮬레이션은 표면 산화물, 공기 침투, 수축 및 기공을 포함한 중요한 보석 주조 결함을 예측합니다. Flow Science의 고도로 숙련 된 기술 엔지니어 팀은 포괄적인 교육은 물론, 전화, 전자 메일 및 금속 주조 산업에 대한 전문가의 지원을 제공합니다.
Centrifugal Casting of a Jewelry Ring Tree
FLOW-3D CAST simulation of centrifugal casting with non-inertial reference frame motion on the top and stationary motion on the bottom left.
Gravity Pour Ring Casting
Gravity casting of a jewelry tree containing 2 rings. Fluid is injected into the tree in an asymmetrical manner – the center of inflow source is offset the center of the crucible.
Single Ring Centrifugal Casting
하나의 백금 링을 FLOW-3D CAST를 사용하여 원심력으로 주조했습니다. 주조 공정에서 중요한 단계인 충진 과정은 주조 엔지니어가 주조 링의 표면 결함, 공기 유입 및 주입 온도를 자세하게 볼 수 있게 시뮬레이션 됩니다.
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.
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.
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.
소실모형주조는 얇은 벽, 다른 미세한 크기, 조립이 적은 개스킷이 필요한 부품으로 매우 복잡한 그물 모양의 부품을 생산할 수 있기 때문입니다. 그리고 모래에서 바인더를 사용할 필요가 거의 없기 때문에, 사용된 모래는 재사용 할 수 있어 비용을 절약할 수 있습니다. 주조에 성공하려면 높은 수준의 컨트롤이 있어야 합니다. FLOW-3D CAST에는 주조 엔지니어가 이러한 어려운 문제를 해결하는 데 도움이 되도록 소실모형 주조 공정을 시뮬레이션 할 수 있는 특수 모델이 있습니다. 이러한 모델을 사용하여 사용자는 Lost foam 몰드의 주입과 이후 용탕의 응고를 시뮬레이션 할 수 있습니다. 더욱 중요한 것은, FLOW-3D CAST를 사용하면 고립된 폼과 관련하여 접힘이나 기타 결함이 발생할 가능성이 높은 곳을 예측할 수 있습니다.
Simulation of lost foam residue. Courtesy of Alchemcast.
Lost Foam Filling
주조 부품들의 많은 결함들은 용해된 금속이 금형 내부로 난류에 의해 흐르는 동안 갇힌 공기와 산화물들에 의해 발생합니다. 소실모형 주조 공정은 먼저 단단한 폼 패턴을 캐비티에 배치한 다음, 용탕 주입에 의해 연소되면서 결함을 줄입니다. 따라서 주입 속도는 발열 속도에 의해 제어되어, 금속 전면에서 원활한 흐름을 유지하는 데 도움이 됩니다. FLOW-3D CAST의 소실모형 주조 시뮬레이션은 주입 온도 및 압력, 게이트 크기 및 위치, 폼 물성과 같은 주입 프로세스 매개 변수를 설계하는 데 필요한 통찰력을 엔지니어에게 제공합니다.
Courtesy of GM.
Courtesy of BMW.
Modeling Solidification
응고 과정을 시뮬레이션하면 편석, 마이크로 및 매크로 기공과 같은 결함들을 예측하고 제어하는 데 도움이 되며, 이는 다시 주조 부품의 기계적 특성에 영향을 미칩니다. 아래의 시뮬레이션은 소실모형 주조 공정을 사용하여 알루미늄 V-6엔진 블록 주물을 응고시킨 것입니다. 이 비디오는 응고 후 수축공의 위치를 보여 줍니다.
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.
BMW Injector Casting Process – Innovative ingate system for gravity casting. Courtesy BMW and Flow Science Deutschland.
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.
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.
Example of a low pressure die casting, predicting an incorrect fill pattern. Courtesy Form Stampi, SRL.
저압다이캐스팅(LPDC)은 세라믹 튜브가 위의 강철 금형에 연결되어 있고, 아래의 용융로로 연장되는 프로세스입니다. 그런 다음 용광로는 스프루를 통해 유체를 강제로 밀어 넣어 부품을 채웁니다. 주물이 고상화되면 공기 압력이 감소되어, 튜브의 액체 형태로 남아있는 나머지 금속이 용광로로 되돌아 갈 수 있게 됩니다. 저압다이캐스팅은 높은 생산 속도, 더 나은 표면 품질 및 강도 향상을 위한 고온 열처리가 필요한 경우, 최대 2.5mm의 두꺼운 부품에 사용됩니다.
FLOW-3D CAST는 열 다이 사이클링, 충진 및 열응력 및 변위를 포함한 응고 모델링을 통해 저압 다이 캐스팅의 여러 측면을 보다 잘 설계할 수 있습니다. 생산 이전의 디자인 개선으로 실험을 통해 시행 착오를 완화하고, 보다 신속하게 설계에 적용할 수 있습니다. 둘 모두 시간을 절약하고 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다.
HPDC(High Pressure Die Casting)는 주조 시뮬레이션 소프트웨어의 가장 큰 당면 과제 중 일부입니다. FLOW-3D CAST는 사용자가 매우 정확한 TruVOF를 포함하여, 채우기 프로세스를 비판적으로 분석할 수 있도록 금형 채우기 시뮬레이션의 정확성을 크게 향상시키는 몇 가지 기능을 가지고 있습니다. 움직이는 금속 전면을 추적하기 위한 알고리즘과, 일반적으로 고압 다이캐스팅과 관련된 복잡한 형상을 정확하게 나타내는 FAVOR™ 또한 FLOW-3D CAST는 공기 침입, 미세 기공, 접힘 및 개재물 등의 결함을 탐지하기위한 수많은 모델을 보유하고 있습니다.
Thermal Die Cycling
수천개의 주물을 생산하기 위해 동일한 금형을 반복적으로 사용하기 때문에, 고압 다이캐스팅에는 열 다이 사이클 시뮬레이션이 필수적입니다. 금형의 뒤틀림으로 인해 금형 온도가 일정하게 유지되어 치수 불안정을 초래합니다. FLOW-3D CAST를 사용하면 다이 가열, 분사 및 공기 블로우-오프 효과와 냉각 채널 및 삽입물의 위치를 적절하게 예상해서 온도 분포 결과가 정확하고 효과적일 수 있습니다
Shot Sleeve Optimization
고압 다이캐스팅 시, 샷 실린더는 용탕을 신속하게 금형 안으로 밀어 넣습니다. 수평 방향으로 향하여, 용탕은 상단의 주입구를 통해 그 안으로 주입되고 피스톤은 용탕을 실린더 아래로 밀어낸다. 올바르게 설계된 샷 슬리브 프로파일의 목적은 용탕을 금형에 최대한 빨리 밀어 넣어, 불완전하거나 결함 있는 주입을 유발하는 조기 응고를 방지하는 것입니다. 그러나 피스톤이 너무 빠르게 움직이면 용탕이 접혀 최종 주조 부품에 내부 결함으로 나타날 수 있는 공기가 갇힙니다.
FLOW-3D CAST를 사용하여 몇 분 내에 여러 샷 프로파일을 계산할 수 있습니다. 여기에 표시된 것은 두가지 샷 프로파일의 시뮬레이션입니다. 일정한 속도의 2단계 프로세스와 FLOW-3D CAST내에서 상당한 차이를 보이는 점진적 가속 데이터로 계산된 또 다른 것입니다.
Filling Simulations
가장 복잡한 고압 다이캐스팅 문제는 용탕이 고압에서 고속으로 금형 내부로 들어갈 때 용탕을 정확하게 추적하는 것입니다. 이로 인해 용탕이 공동 현상에 튀는 것은 소프트웨어의 결함 예측에 상당한 어려움을 겪게 됩니다. TruVOF 방법을 사용하면 게이트의 위치를 파악하여 최적의 흐름 패턴, 오버 플로우의 위치 및 초기 응고 현상과 결함 여부를 확인할 수 있습니다.
Modeling Solidification
FLOW-3D CAST는 엔지니어가 최종 부품의 품질에 영향을 미칠 수 있는 내부 다공성의 형성을 조사하는 데 도움이 됩니다. 또한 FLOW-3D CAST를 사용하면 이종 합금의 편석에 대한 조사가 가능합니다. 마지막으로, 온도 이력에 대한 자세한 설명을 통해 냉각 라인을 추가해야 하는지 또는 추가해야 하는지 여부와 초기 금속 온도를 변경해야 하는지 여부를 판단할 수 있습니다. FLOW-3D CAST를 통해 엔지니어는 내부 기공, 열응력 및 이종 합금 편석의 형성 여부를 조사할 수 있습니다.
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.
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.
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.
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