FLOW-3D Glossary

FLOW-3D 용어 사전 / 용어 설명

FLOW-3D 용어 사전 / 용어 설명

Drift Flux

드리프트 모델은 밀도가 서로 다른 두 혼합 유체 구성 요소의 상대적 흐름을 설명합니다. 구성 요소는 상이 다를 수도 있고, 상이 같지만(불가침) 유체가 다를 수도 있습니다. 분산된 위상 입자 크기가 클 경우 드리프트 모델의 적용성에 대한 제한이 존재할 수 있습니다. 이러한 제한은 일반적으로 메쉬 셀 크기의 10% 미만으로 분산된 위상 입자 크기를 유지함으로써 방지할 수 있습니다.

배플

얇은 기하학적 조각을 나타내는데 사용되는 2 차원 객체입니다. 이들은 전처리기에 의해 셀면으로 이동하고 유체의 흐름을 부분적으로 또는 완전히 차단하도록 작용합니다. 배플은 지정된 열 전달 계수를 지정할 수 있으며, 배플을 통과하는 유량(유속 표면)을 측정하는 데 사용할 수 있습니다.

경계 조건

도메인의 범위에서 솔루션을 정의합니다. 경계 위치에서 흐름의 실제 조건을 나타내는 경계 조건을 선택하는 것이 중요합니다.

CFD

CFD (Computational Fluid Dynamics)는 수치적 솔루션을 통해 컴퓨터의 유체 흐름을 시뮬레이션 하는 유체 역학의 학문적 분기입니다.

Complements

The inverse of a shape defines the complement. For example, the complement of a solid sphere is a spherical hole surrounded by solid material.

형상의 역은 complement를 정의합니다. 예를 들어, 솔리드 구의 complement은 솔리드 재료로 둘러싸인 구형 구멍입니다.

Client

클라이언트 컴퓨터는 FLOW-3D를 실행하지만 다른 컴퓨터 (서버 컴퓨터)에서 소프트웨어 라이센스를 획득하는 컴퓨터입니다.

Components

Components는 공간의 개체를 정의하며 하위 구성 요소로 구성됩니다. 구성 요소는 열 전도성, 비열 및 표면 거칠기와 같은 재료 특성을 가질 수 있습니다.

Custom result

시뮬레이션 중 또는 완료 후 사용자가 생성한 데이터를 그래픽으로 표시합니다. 생성하려면 사용자가 flsgrf결과 파일을 연 다음 플로팅 매개 변수(예 : 플로팅 할 도메인 부분, 플로팅 할 수량 등)를 선택해야합니다.

Domain

지배 방정식이 solved되는 영역. 이것은 메쉬의 범위에 의해 정의됩니다.

Diagnostics

전 처리기 및 솔버의 진행 상황과 오류 및 경고에 대한 정보가 포함된 파일 세트입니다.

EPSI

압력/연속 반복이 어느 지점에서 수렴되는지를 결정하는데 사용된 수렴 기준입니다. 기본 숫자 설정을 사용하면 이 값은 FLOW-3D에 의해 자동으로 계산되며 시간 단계가 증가함에 따라 작아집니다.

Existing result

prpplt.* 또는 flsplt.* 파일은 전처리 종료 솔버 실행 종료시 또는 자동으로 생성되는 플롯 파일입니다.

F3D_HOME

FLOW-3D 프로그램 파일이 있는 디렉토리를 정의하는 환경 변수.

Floating license

FLOW-3D는 서버 시스템에 라이센스를 액세스하는 각 클라이언트 컴퓨터와 컴퓨터 네트워크에서 실행합니다. 허용하는 라이센스 최대 동시 시뮬레이션 수는 구매한 솔버 토큰 수에 의해 제한됩니다.

Flsgrf file

솔버가 생성한 결과 파일. 이 파일은 사전 정의된 시간 간격으로 생성된 정보를 포함하며 그래픽 디스플레이를 생성하는 데 사용됩니다. 사용자 지정 플로팅 중에 포스트 프로세서에서 사용합니다.

Flsplt file

솔버가 자동으로 생성한 플롯 파일입니다. 이 파일에는 시뮬레이션의 히스토리 데이터, 메시 등에 대한 기본 정보와의 $GRAFIC 이름 목록에 사전 정의된 그래픽 요청이 포함되어 prepin.* 파일 안에 있습니다.

Fluid #1 surface area

선택한 길이 단위의 자유 표면 영역이 제곱 됩니다. 인터페이스가 예리한 문제에만 해당됩니다.

Fluid thermal energy

영역에 존재하는 모든 유체에 포함된 총 열 에너지 (에너지 전송이 켜져 있는 시뮬레이션에만 해당).

Free surface

유체와 유체 사이의 인터페이스. FLOW-3D에서 이 인터페이스는 전단이 없는 것으로 가정되며, 이는 빈 공간에 있는 가스가 유체에 무시할 수 있는 트랙션을 발휘함을 의미한다.

GUI

” Graphical User Interface”.  GUI는 사용자가 FLOW-3D를 제어할 수 있는 그래픽 패널, 대화 상자 및 창을 제공합니다.

Iteration count

각 시간 단계에서 필요한 압력/연속 반복 횟수입니다. 유체량을 유지하고 유체 전체의 정확한 압력을 계산하려면 압력/연속 반복이 필요합니다.

License file

사용자가 FLOW-3D 를 실행할 수 있도록 암호화된 정보가 포함된 Flow Science에서 제공 한 전자 파일 입니다.

License server

플로팅 라이센스 시스템의 작동을 활성화하기 위해 FLEXlm 라이센스 소프트웨어가 설치된 시스템. FLOW-3D는 License Server에 설치할 필요가 없습니다.

Licensing

FLOW-3D 실행을 제어하는 ​​FLEXlm 소프트웨어.

Max. residual

압력/연속 반복의 최종 반복에 대한 연속성 방정식의 실제 차이. 이 값은 일반적으로 xxxx 반복에서 압력 반복이 수렴되지 않는 한 epsi보다 작다.

Mean kinetic energy

도메인에 존재하는 유체의 총 질량으로 나눈 모든 계산 셀의 운동 에너지의 합계. 시간이 지남에 따라 이 양이 변동이 멈추면 정상 상태에 도달했다는 좋은 지표다.

Node-locked license

특정 컴퓨터에 고정된 라이센스. 노드 잠금 라이센스는 네트워크를 통해 액세스 할 수 없으므로 일반적으로 모든 작업을 한 컴퓨터에서 수행해야하는 경우에만 사용됩니다.

Non-inertial reference frame

가속하는 기준 프레임. 비 관성 기준 프레임은 이동 컨테이너를 모방하는데 사용될 수 있습니다.

Pltfsi

1D 및 2D 플롯을 생성하는 FLOW-3D에 포함된 그래픽 디스플레이 프로그램.

Postprocessor

내 프로그램 FLOW-3D 읽을 수 있는 생산 데이터 파일에 해결사 출력 데이터 처리 FLOW-3D 의 또는 타사의 시각화 프로그램 또는 생산 텍스트 데이터는 타사 소프트웨어 프로그램에서 읽을 수 있습니다.

Prepin file

FLOW-3D 시뮬레이션을 생성하는 데 필요한 모든 정보가 포함된 텍스트 파일. GUI를 사용하거나 텍스트 편집기를 사용하여 수동으로 작성할 수 있습니다.

Preprocessor

솔버의 실행을 준비하기 위해 입력 파일을 기반으로 메쉬 및 초기 조건을 생성하는 FLOW-3D 내의 프로그램.

Prpgrf file

전처리기에 의해 생성된 결과 파일. 전 처리기의 정보를 포함하며 후 처리기에서 사용자 플롯을 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 이 파일은 미리보기 버튼을 선택하거나 시뮬레이션에서 사전 프로세서(runpre 사용)를 실행하는 경우에만 실행됩니다.

Prpplt file

전처리기에 의해 자동으로 생성된 파일을 플롯 합니다. 메시, 구성 요소, 초기 조건 및 재료 특성에 대한 정보가 포함되어 있습니다.

Restart simulation

이전 시뮬레이션에서 계속 이어지는 시뮬레이션. 이전 시뮬레이션의 결과는 재시작을 위한 초기 조건 및 (선택적으로) 경계 조건을 생성하는 데 사용된다.

Server

라이센스 서버를 호스팅하는 시스템

Stability limit

각 시간 단계에서 사용할 수 있는 최대 시간 단계. 더 큰 시간 단계는 수치적 불안정성과 비물리적 결과로 이어질 것이다.

STL (Stereolithography) File

.STL 파일 형식은 일련의 삼각형이 있는 솔리드 모델의 표면에 근접한 표준 데이터 전송 형식이다. 삼각형은 가장자리에서 결합해야 하며 일관된 방향을 가리키는 정규식이 있어야 한다.

Solid fraction

응고된 영역의 유체 분율 (응고 모델이 켜져 있는 시뮬레이션에만 해당).

Solver

입력 파일에 정의된 흐름 문제를 시뮬레이션 하는 방정식 시스템을 해결하는 FLOW-3D 내의 프로그램입니다.

STL Viewer

스테레오리소그래피(STL) 파일을 표시하는 특수 유틸리티입니다. STL 파일은 CAD 소프트웨어로 제작되며 3 차원 객체의 표면을 형성하는 많은 삼각형으로 구성됩니다. 의 STL 뷰어 FLOW-3D는 메인 메뉴에서 유틸리티/STL 뷰어를 클릭하여 GUI를 통해 액세스 할 수 있습니다. 그러면 뷰어가 별도의 창에서 열립니다. 메쉬 및 형상 탭에서 STL 파일을 열고 볼 수도 있습니다.

Subcomponents

하위 구성 요소는 구성 요소라고하는 더 큰 모양을 형성하기 위해 결합할 수 있는 기하학적 모양입니다. 하위 구성 요소는 재료를 추가하거나 (고체로) 다른 하위 구성 요소에서 재료를 제거하거나 (구멍으로) 또는 모양 외부에 재료를 추가하도록 정의할 수 있습니다.

Time-step size

계산에 사용된 실제 시간 단계. 이 값은 안정성 한계와 같거나 작을 수 있습니다.

단위

단위는 물리적 특성에 설정된 값을 기반으로 합니다. 메쉬 블록 범위 및 셀 길이와 같은 항목은 이러한 물리적 속성을 설정하는 데 사용되는 단위를 자동으로 따릅니다.

Volume error (%)

유체 부피의 백분율은 주어진 시간에 도메인에 존재하는 총 유체의 백분율로 설명되지 않습니다. 따라서, 존재하는 총 부피가 작기 때문에 유체가 시스템에서 배출되는 시뮬레이션의 경우 부피 백분율 오차가 발생할 수 있습니다.

Volume of fluid #1

선택한 길이 단위로 입방체에 존재하는 유체 # 1의 총 부피입니다. 2 유체 문제의 경우, 유체 # 2의 부피는 항상 도메인 부피에서 유체 # 1의 부피를 뺀 값입니다.

Wall shear stress

FLOW-3D의 사용자가 또는 벽과 객체 인터페이스에서의 전단 응력의 계산 끌 수 있습니다 옵션을 선택합니다. “no-slip” 인터페이스의 효과를 모델링하려면 벽 전단 응력을 설정해야 합니다.

Workspace

작업 공간은 시뮬레이션 프로젝트를 위한 파일 컨테이너입니다. 작업 공간은 사용자가 FLOW-3D 뿐만 아니라 하드 드라이브에서도 작업을 구성하는 데 도움아 됩니다.F

FLOW-3D 및TruVOF는 미국 및 기타 국가에서 등록 상표입니다.

레이저 용접 수치해석 (FLOW-3D WELD)

FLOW-3D WELD Products

레이저 용접 수치해석 (FLOW-3D WELD)

FLOW-3D@ WELD는 레이저 용접 공정에 대한 정확한 시뮬레이션 기능을 제공하여 최적화된 공정을 개발하게 합니다. 더 나은 공정 제어를 통해 기공, 열 영향 영역을 최소화하고 미세 구조 변화를 제어할 수 있습니다.

레이저 용접 프로세스를 정확하게 시뮬레이션하기 위해 FLOW-3D@ WELD는 레이저 열원, 레이저-재료 상호 작용, 유체 흐름, 열 전달, 표면 장력, 응고, 다중 레이저 반사 및 위상 변화와 같은 모든 관련 물리 모델을 제공합니다.

Laser Welding

최근에는 뛰어난 생산성과 속도, 낮은 열 입력이 결합되어 기존의 용접 프로세스를 대체하는 레이저 용접 프로세스가 주목 받고 있습니다. 레이저 용접이 제공하는 장점은 용접강도가 좋고, 열 영향 부위가 작으며, 정밀도가 낮고 변형이 적으며, 강철, 알루미늄, 티타늄 및 이종 금속을 포함한 광범위한 금속 및 합금을 용접 할 수 있는 기능이 있습니다.

FLOW-3D@는 레이저 용접 공정에 대한 강력한 통찰력을 제공하고 궁극적으로 프로세스 최적화를 달성하는 데 도움이 됩니다.

보다 나은 프로세스 제어를 통해 기공을 최소화할 수 있습니다. 열 영향부위 및 미세조직을 제어가 가능합니다. FLOW-3D는 자유표면 추적 알고리즘을 통해 매우 복잡한 용접 POOL 시뮬레이션을 해석하는데 매우 적합합니다.

용접 모듈은 레이저 소스에 의해 생성된 Heat flux, 용융 금속에 대한 증발압력, shield gas 효과, 용융 풀의 반동압력 및 다중 레이저 반사와 같은 물리적 모델을 FLOW-3D에 적용하기 위해 개발되었습니다. 키홀 용접과 같은 현실적인 프로세스 시뮬레이션을 위해서는 모든 관련 물리적 현상을 적용하는 것이 중요합니다.

FLOW-3D는 레이저 용접의 conduction and keyhole 방식을 시뮬레이션 할 수 있습니다. 전 세계의 연구원들은 FLOW-3D를 사용하여 용접역학을 분석하고, 공정 매개 변수를 최적화하여 기공을 최소화하며, 레이저 용접공정에서의 dendrite 결정 성장 양상을 예측합니다.

Shallow penetration weld (top left); deep penetration weld with shield gas effects (top right); deep penetration weld with shield gas and evaporation pressure (bottom left); and deep penetration weld with shield gas, evaporation pressure and multiple laser reflections effects (bottom right).

Full Penetration Laser Welding Experiments

한국 카이스트와 독일 BAM은 16K kW레이저를 사용하여 10mm강판에 완전 침투 레이저 용접 실험을 수행하였습니다. CCD카메라의 도움을 받아 완전 용입 레이저 용접으로 형성된 상단 및 하단 용융풀 거동을 확인할 수 있었습니다. 그들은 또한 FLOW-3D 로 용접 공정 해석으로 해석과 실험결과의 경향이 일치하는 것을 알 수 있었습니다.

Experimental setup with CCD cameras observing the top and bottom molten pools
Schematic of computation domain in FLOW-3D

 

Simulation results at the top show melt pool lengths of 8mm and 15mm, whereas experiments indicated melt pool lengths of 7mm and 13mm

Laser Welding Porosity Case Study

General Motors, Michigan, 중국의 상하이 대학교는 용접 공정 변수, 즉 keyhole 용접에서 기공의 발생에 대해 용접 속도 및 용접 각도와 같은 공정 매개 변수가 미치는 영향을 알아보기 위해 협력하여 연구를 진행하였습니다.

레이저 용접된 Al 접합부 단면의 기공을 분석합니다. Keyhole이 유도 된 기공들은 유동 역학으로 인해 발생되고 균열을 일으킬 수 있습니다. 최적화 공정의 매개변수는 이러한 종류의 기공을 완화할 수 있습니다. FLOW-3D를 사용하여 연구원들은 증발 및 반동 압력, 용융풀, 온도에 따른 표면장력 및 Keyhole내의 다중 레이저 반사, 프레넬 흡수를 포함한 모든 중요한 물리적 현상을 설명했습니다.

연구진은 시뮬레이션 모델을 기반으로 Keyhole 용접에서 생성된 기공들의 주요 원인으로 불안정한 Keyhole을 규정하였습니다. 아래 이미지에서 볼 수 있듯이 뒤쪽 용융 풀의 과도한 재순환은 뒤쪽 용융 풀이 앞쪽 용융 풀 경계를 무너뜨리며 기공들을 생성시킵니다. 갇힌 공간이 증가하는 응고 전면에 의해 갇혔을때 기공들이 발생되었습니다.

Distribution of porosity in longitudinal welding sections as seen in simulations (top) and experiments (bottom)

용접 속도가 빠를수록 더 큰 keyhole이 생성되며 이로 인해, 보다 안정적인 keyhole이 생성됩니다. 연구진은 FLOW-3D를 사용하여 용접 속도와 용접 경사각으로 기공들의 생성을 완화시킬 수 있었습니다.

컴팩트 디스크 ELISA 칩 [2]

컴팩트 디스크 미세 유체 장치: Optimizing Real Estate

Compact Disc Microfluidic Devices: Optimizing Real Estate

미세 유체 장치 사용자의 증가하는 기대를 충족하려면 작은 미세 유체 장치에서 제한된 공간을 최적화하는 것이 중요합니다. 사용자는 단일 미세 유체 장치에서 최대의 기능과 여러 병렬 작업을 기대합니다. 제한된 공간을 최적화하는 문제는 이러한 장치의 많은 물리적 이점에도 불구하고 회전하는 미세 유체 장치로 확장됩니다. 회전 에너지를 이용하여 미세 유체 작업을 수행하는 회전 장치를 컴팩트 디스크 (CD) 미세 유체 장치라고합니다.

컴팩트 디스크 ELISA 칩 [1]
컴팩트 디스크 ELISA 칩 [2]
컴팩트 디스크 ELISA 칩 [2]

10 년 넘게 CD는 혈액 진단을위한 신속한 면역 분석 및 임상 생화학에서 지속적으로 장점을 보여 왔습니다. 마이크로 토탈 분석 시스템 (μTAS)으로 사용되며, 여러 개별 분석이 내장되어 단일 칩에서 동시에 실행됩니다. 핸즈프리 제어를 위해 프로그래밍 된 간단하고 저렴한 모터에서 작동하며 자석이나 표면 처리와 같은 외부 액추에이터가 필요하지 않습니다. 기본적으로 CD는 훌륭합니다! 그러나 공짜 점심 같은 것은 없습니다. 단방향 (방사형) 원심력으로 인해 CD는 회전하지 않는 미세 유체 장치보다 빠르게 공간이 부족합니다. 유체는 방사형으로 바깥쪽으로 만 이동하므로 CD가 수행 할 수있는 분석 단계의 수가 제한됩니다.

그림 3. CD 채널 내부의 방사형 물 기둥에 적용되는 다양한 신체 힘을 강조하는 회로도. 방사상으로 바깥쪽으로 작용하는 원심력을 확인합니다.
그림 3. CD 채널 내부의 방사형 물 기둥에 적용되는 다양한 신체 힘을 강조하는 회로도. 방사상으로 바깥쪽으로 작용하는 원심력을 확인합니다.

CD의 단 방향성 극복

Gorkin    [3]에서는 CD의 단 방향성 제약을 극복하기 위해 공압 펌핑이 제안되었습니다. 아이디어는 원심 에너지를 압축 에너지로 저장하고 다시 풀어서 유체를 중심으로 발사하는 것입니다. 아래 이미지는 로딩 챔버, 흡입 하위 구획 및 압축 하위 구획의 세 개의 챔버가있는 비교적 간단한 미세 유체 칩을 보여줍니다.

그림 4. CD 사진
그림 4. CD 사진
그림 5. FLOW-3D에서 모방 된 CD 디자인
그림 5. FLOW-3D에서 모방 된 CD 디자인

공압 펌핑 프로세스

유체가 로딩 챔버로 들어간 다음, 흡입 하위 구획을 통해 공기가 갇힌 압축 하위 구획으로 이동합니다. 공기가 갇 히면 CD가 특정 각속도로 회전하여 갇힌 공기가 압축됩니다. 공기가 더 이상 압축 할 수없는 경우 (안정 상태에 도달했기 때문에), 회전 속도가 감소하거나 완전히 꺼져 (누군가이 작업을 수행하고 있습니까? 아니면 장치가 수행하고 있습니까?) 유체가 로딩 챔버로 다시 펌핑됩니다. 이 마지막 단계는 이완 단계입니다. 공압 펌핑 공정의 5 단계는 다음과 같습니다.

그림 6. CD의 5 단계 공압 펌핑 [3]
그림 6. CD의 5 단계 공압 펌핑 [3]

회전 속도의 영향

회전 속도가 다르면 압축 하위 구획에서 공기의 압축 수준이 다릅니다. 회전 속도가 높을수록 유체가 공기에 더 세게 밀려 공기가 더 많이 압축됩니다. 그러나 공기가 압축 될 수있는 양에는 한계가 있습니다. 사실, 공기의 압축은 특정 회전 속도 이상으로 점진적으로 증가합니다. 압축 하위 구획의 부피는 회전 속도가 증가함에 따라 감소합니다. 흡입구의 액체 위치는 디스크 중앙에서 흡입 하위 구획의 유체 수준까지의 거리입니다. 이 거리는 증가합니다. 즉, 회전 속도가 증가함에 따라 유체가 중심에서 멀어집니다.

그림 7. 회전 주파수가 증가하면 압축이 증가합니다. [3]
그림 7. 회전 주파수가 증가하면 압축이 증가합니다. [3]

CD 미세 유체 장치 모델링

실험은 미세 유체 장치 설계의 핵심입니다. 그러나 충분한 실험을 수행하고 각 실험에 대한 완벽한 제어 환경을 유지하는 것은 불가능할 수 있습니다. 복잡한 설계에는 복잡한 실험 설정 및 분석이 필요합니다. FLOW-3D 의 정확하고 포괄적 인 다중 물리  모델링 기능 은 미세 유체 설계에 대한 통찰력과이를 최적화하는 방법을 제공합니다. FLOW-3D가  위에서 논의한 CD 미세 유체 장치에 대한 실험적 및 이론적 결과와 어떻게 비교되는지 보여 드리겠습니다  .

CD 미세 유체 장치에 대한 실험적 및 이론적 결과와 비교
CD 미세 유체 장치에 대한 실험적 및 이론적 결과와 비교

이미지 시퀀스는 실험 및 FLOW-3D  시뮬레이션 결과 의 시각적 비교를 제공합니다  . 두 유체 (공기 및 물) 압축 가능 모델을 사용하여 서로 다른 회전 속도에 대해 챔버 내부의 유체 역학을 시뮬레이션했습니다. 회귀 분석을 사용하여 아래 플롯에서 이러한 시각적 비교를 정량화하면 FLOW-3D  와 실험 결과,  FLOW-3D  및 분석 결과 간에 탁월한 상관 관계 (R 2 > 0.99)가 제공  됩니다.

그림 9. FLOW-3D 데이터와 실험 데이터의 비교. (Poly는 다항식 곡선 맞춤을 의미합니다.)
그림 9. FLOW-3D 데이터와 실험 데이터의 비교. (Poly는 다항식 곡선 맞춤을 의미합니다.)

시뮬레이션은 또한 다양한 회전 속도에 대한 정상 상태에 대한 접근 방식을 보여줍니다. 아래의 애니메이션은 CD의 운동 에너지 변동을 1000rpm nd 7000rpm에서 보여줍니다. 더 빠른 속도는 더 빠른 정상 상태를 강제하지만 정상 상태에 도달할 때까지 수위를 빠르게 변동시킵니다. 저속 시뮬레이션의 경우 그 반대입니다.

Mean kinetic energy fluctuations for the CD rotating at 1000 rpm
Mean kinetic energy fluctuations for the CD rotating at 1000 rpm
Mean kinetic energy fluctuations for the CD rotating at 7000 rpm
Mean kinetic energy fluctuations for the CD rotating at 7000 rpm

전반적으로  FLOW-3D  는 실험 결과를 정확하게 검증합니다. 사소한 오류는 부정확 한 지오메트리 (CAD) 생성 및 / 또는 물과 공기 사이의 인터페이스를 엄격하게 정의하기 때문일 수 있습니다. 이 사례 연구는 FLOW-3D  가 실험 결과를 검증하고 컴팩트 디스크 설계의 신뢰도를 높이는 데 효과적으로 사용될 수 있음을 보여줍니다  .

References

[1] He, Hongyan et al. “Design and Testing of a Microfluidic Biochip for Cytokine Enzyme-Linked Immunosorbent Assay”. Biomicrofluidics 3(2):22401 February 2009

[2] Roy, Emmanuel, et al. “From Cellular Lysis to Microarray Detection, an Integrated Thermoplastic Elastomer (TPE) Point of Care Lab on a Disc.” Lab on a Chip, vol. 15, no. 2

[3] Gorkin III, Robert et al. “Pneumatic pumping in centrifugal microfluidic platforms”. February 2010 Springerlink.com

World Users Conference 2021

FLOW-3D World Users Conference

World Users Conference 2021
World Users Conference 2021

FLOW-3D World Users Conference 는 2021 년 6 월 7 일부터 9 일 까지 독일 뮌헨 의 Maritim Hotel 에서 개최됩니다 . 세계에서 가장 유명한 회사 및 기관의 엔지니어, 연구원 및 과학자와 함께 시뮬레이션 기술을 연마하고 새로운 모델링 접근 방식을 탐색하며 최신 소프트웨어 개발에 대해 알아보십시오. 이 컨퍼런스에는 금속 주조 및 물 및 환경 응용 프로그램 트랙, 고급 교육 세션, 고객의 심층 기술 프레젠테이션, Flow Science의 선임 기술 직원이 발표 한 최신 제품 개발이 포함됩니다. 이 컨퍼런스는 Flow Science Deutschland 가 공동 주최합니다 .

우리는 BMW의 Hubert Lang이 컨퍼런스 기조 연설자가 될 것이라는 점을 매우 기쁘게 생각합니다.초록을 요청하십시오!온라인 등록

기조 연설 발표! 

Hubert Lang, BMW, 기조 연설자
Hubert Lang, BMW, FLOW-3D 세계 사용자 컨퍼런스 2021의 기조 연설자

 BMW에서 15 년 동안  FLOW-3D 사용

Hubert Lang은 Landshut University of Applied Sciences에서 자동차 공학에 중점을두고 기계 공학을 전공했습니다. 1998 년에 그는 Landshut에있는 BMW의 Light Metal Foundry에서 도구 설계 부서에서 일하면서 6 기통 엔진용 주조 도구 개발을 감독했습니다. 2005 년에 Hubert는 파운드리의 시뮬레이션 부서로 옮겨 FLOW-3D 의 금속 주조 기능을 소개 받았습니다 . 그 이후로 그는 시뮬레이션의 분야에서 FLOW-3D 사용에 있어 상당한 확장을 이끌었습니다 .

오늘날 BMW는 모래 주조, 영구 금형 중력 주조, 저압 다이캐스팅, 고압 다이캐스팅 및 로스트 폼 주조에 FLOW-3D 를 사용합니다 . FLOW-3D 는 또한 코어 건조 모델 개발을 통한 모래 코어용 무기 바인더 시스템 개발 지원과 같은 BMW의 여러 특수 프로젝트에도 적용되었습니다. (실린더 라이너 코팅 중 열 입력 계산; 주입기 주조 절차를위한 주조 형상의 개발, 그리고 주조 도구를위한 냉각 시스템의 레이아웃과 치수 등)

BMW 박물관 투어

컨퍼런스 제공의 일환으로 BMW 박물관 투어를 제공하게되어 기쁘게 생각합니다  . 투어는 6 월 8 일 화요일 기술 진행 후 17:30에 진행됩니다 . 컨퍼런스 등록을 하시면 투어에 등록 하실 수 있습니다 .

BMW 박물관 투어
BMW Welt 건물의 외부 건축 세부 사항.

컨퍼런스 정보

중요한 날짜들

  • 2 월 25 일 : 초록 마감
  • 3 월 11 일 : 초록 수락
  • 5 월 3 일 : 프레젠테이션 마감
  • 6 월 7 일 : 고급 교육 세션
  • 6 월 7 일 : 개막식
  • 6 월 8 일 : BMW 박물관 견학
  • 6 월 8 일 : 컨퍼런스 디너

등록비

  • 컨퍼런스 1 일 및 2 일 : 300 €
  • 컨퍼런스 첫째 날 : 200 €
  • 컨퍼런스 둘째 날 : 200 €
  • 손님 수수료 : 50 €
  • 오프닝 리셉션 : 등록에 포함
  • BMW 투어 : 등록에 포함
  • 컨퍼런스 디너 : 등록에 포함

고급 교육 주제

해당 분야의 선임 기술 직원과 전문가가 가르치는 고급 교육 주제  에는 FLOW-3D  CAST 및 FLOW-3D  AM 사용자를 위한 Version Up 세미나와 문제 해결 기술 및 애플리케이션에 초점을 맞춘 세션이 포함됩니다. 이 과정은 응용 프로그램에 관계없이 모든 사람이 문제 해결 세션에 참여할 수 있도록 설계되었습니다. 온라인으로 등록 할 때 이러한 교육 세션에 등록 할 수 있습니다 .

교육 시간 및 비용

  • 6 월 7 일 – 13:00 – 14:00 – 버전 업 : FLOW-3D CAST  – 100 €
  • 6 월 7 일 – 14:00 – 15:00 – 버전 업 : FLOW-3D AM  – 100 €
  • 6 월 7 일 – 13:00 – 15:00 – 시립 신청 – 200 €
  • 6 월 7 일 – 15:00 – 17:00 – 문제 해결 – 200 유로

고급 교육 주제

초록 요청

경험을 공유하고 성공 사례를 제시하며 FLOW-3D  사용자 커뮤니티와 당사의 선임 기술 직원 으로부터 소중한 피드백을 얻으십시오  . 다음 응용 프로그램에 초점을 맞춘 주제를 포함한 모든 주제에 대한 초록을 환영합니다.

  • 금속 주조
  • 첨가제 제조
  • 토목 및 시립 유압
  • 소비재
  • 마이크로 / 나노 / 바이오 플루이 딕스
  • 에너지
  • 항공 우주
  • 자동차
  • 코팅
  • 해안 공학
  • 해상
  • 일반 응용

초록에는 제목, 저자 및 200 단어 설명이 포함되어야합니다. 새로운 초록 마감일은 2021 년 2 월 25 일입니다. 초록을 info@flow3d.com으로 이메일을 보내주십시오 .

발표자에게는 등록 및 교육비가 면제됩니다.

발표자 정보

각 발표자는 Q & A를 포함하여 30 분의 강연 시간을 갖게됩니다. 모든 프레젠테이션은 컨퍼런스 참석자에게 배포되며 컨퍼런스가 끝난 후 웹 사이트를 통해 배포됩니다. 이 회의에는 전체 논문이 필요하지 않습니다. 컨퍼런스 발표에 대해 궁금한 점이 있으시면 연락 주시기 바랍니다  . Flow Science Deutschland는 각 트랙에 대해 Best Presentation Awards를 후원합니다.

컨퍼런스 디너

아우 구 스티 너 켈러 컨퍼런스 디너

이 컨퍼런스 만찬은 항상 ​​인기있는 Augustiner-Keller 에서 개최됩니다  . 모든 컨퍼런스 참석자와 그들의 손님은 6 월 8 일 화요일에 아름답고 유명한 비어 가든에서 독일 전통 축제에 초대됩니다. 회의 만찬은 BMW 투어 이후에 진행됩니다.

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벨기에 Zele에서 나온 WWTP의 개략도

활성화 된 슬러지 모델링

Activated Sludge Model

폐수 처리 플랜트 (WWTP) 내부의 생화학 적 반응 및 유체 역학에 대한 자세한 이해는 설계자와 엔지니어가 새로운 플랜트 설계를 평가하고, 관리 결정을 정량화하고, 새로운 제어 계획을 개발하고, 안전한 작업자 교육을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 블로그에서는 독자들에게 대규모 생화학 반응 시스템을 동적으로 해결 하는 FLOW-3D 의 새로운 ASM (Activated Sludge Model)을 소개합니다.

폭기조

폭기조는 대부분의 생화학 반응이 WWTP의 2 차 처리 부분에서 발생하는 곳입니다. 일반적으로 폭기 탱크는 대부분의 생화학 반응이 완료되는 데 걸리는 시간을 허용하는 긴 경로를 가지고 있습니다. 종이 폭기조의 전체 길이를 횡단하는 데 걸리는 시간을 잔류 시간이라고합니다. 폭기조에 산소가 주입되어 폐수에서 박테리아가 증식합니다. 박테리아는 산소를 사용하여 물에있는 폐기물을 분해하고 그렇게하면서 플록 또는 슬러지 블랭킷이라고하는 응집체를 형성합니다. 활성화 된 슬러지의 일부는 폐수의 생화학 적 처리를 더욱 촉진하기 위해 폭기조로 다시 재활용됩니다.

벨기에 Zele에서 나온 WWTP의 개략도
벨기에 Zele에서 나온 WWTP의 개략도

생화학 반응의 표준 시스템

국제 물 협회 (IWA)는 지난 40 년간 생화학 적 반응을 설명하는 세 가지 주요 수학적 시스템을 제안했다. 이러한 각 시스템 인 ASM-1, ASM-2 및 ASM-3은 폭기조 내부의 다양한 종의 성장 및 붕괴 역학을 다양한 세부 수준으로 포착합니다. ASM-3이 가장 포괄적입니다. 첫 번째 시스템 인 ASM-1은 아래 표 형식과 확장 형식으로 표시됩니다.

결합 편미분 방정식의 확장 시스템으로서의 생화학 반응의 ASM-1 시스템
결합 편미분 방정식의 확장 시스템으로서의 생화학 반응의 ASM-1 시스템

ASM 솔버 기능

대부분의 생화학 반응은 Monod 모델 또는 유사한 모델을 기반으로합니다. Monod 모델은 미생물의 성장 및 붕괴 속도를 예측하는 수학적 모델이며 간단한 방정식으로 설명됩니다.

여기서 a 와 k 는 최대 비 성장률 상수이고 기질 농도는 최대 비 성장률의 절반에 해당합니다. C 는 시간에 따라 변화하는 미생물 종의 농도 t 입니다. Monod 모델은 종의 농도에 따라 반응의 순서를 동적으로 변경하는 특성이 있습니다.

For C   >> A는 , 변화율 C는  0 차에 접근한다.

For C   << a는 , 변화율 C는 일차 접근한다.

이 모든 것은 미생물 종의 농도가 높으면 썩고 자라는 속도가 빨라지고, 종의 양이 적으면 썩거나 자라는 속도가 느리다는 것입니다. Monod 방정식의 해는 다음과 같이 Lambert 함수에 의해 제공됩니다.

간단한 Monod 방정식에 대한 분석 솔루션과 FLOW-3D 솔루션의 비교
간단한 Monod 방정식에 대한 분석 솔루션과 FLOW-3D 솔루션의 비교

생화학 반응을 설명하는 표준 시스템에는 Monod 용어의 긴 사슬이 포함되어 있습니다. FLOW-3D 의 ASM 모델은 WWTP에서 박테리아 종의 Monod 기반 성장 및 붕괴를 완벽하게 추적 할 수 있습니다. ASM 모델은 FLOW-3D 의 유체 역학 솔버 와 통합되어 속도 및 압력 장을 기반으로 한 박테리아의 움직임이 성장 및 붕괴 속도와 결합 될 수 있습니다.

FLOW-3D 의 ASM 솔버 결과가 벨기에 Zele의 폐수 처리장 (WWTP)에서 배출 될 때 다양한 유입수 종 농도의 붕괴 및 성장에 대해 보여줄 것 입니다. 종 및 유체 역학 계산을 정확하게 추적하면 폐수 처리 전문가가 정량적으로 뒷받침되는 설계 및 운영 결정을 내릴 수 있습니다.

Zele WWTP

Zele WWTP는 1983 년 50,000 명의 주민을 위해 벨기에에서 건설되었습니다. 일반적으로이 WWTP의 유입수는 가정용 폐수 40 %와 산업 폐수 60 %로 구성됩니다. 1 차 처리 공정 후 유입수는 생물학적 활성 슬러지 처리장으로 흘러 재활용 활성 슬러지와 혼합됩니다.

벨기에 Zele에서 나온 WWTP의 개략도 [2]. 녹색 상자는 2 차 처리 과정을 나타냅니다.
벨기에 Zele에서 나온 WWTP의 개략도 [2]. 녹색 상자는 2 차 처리 과정을 나타냅니다.

활성 오니 조 또는 폭기조는 약 400 m의 레인 6으로 분할되어 하나의 플러그 유동 폭기조 구성 3 각. 폭기조에서 나오는 유출 물은 각각 2050 m 3 용적의 2 개의 2 차 정화기 (SC1 및 SC2)로 이동합니다 . 최종 폐수는 인근 하천으로 배출됩니다. 2 차 정화기 아래에서 활성 슬러지의 일부는 폭기조로 다시 재활용되어 2 차 처리의 효율성을 높입니다.

우리는 2 차 처리 구성 요소의 기하학적 구조와 다양한 종의 유입 농도에 대한 자세한 정보를 이용할 수 있기 때문에 사례 연구를 위해이 WWTP를 선택했습니다. 정보는 상세하지만 완전하지는 않으며이 불완전한 정보는 폐수 농도에 중대한 영향을 미칠 것이며 나중에 논의 할 것입니다.

기하학, 메싱 및 물리학

지오메트리 생성 및 메싱은 간단했습니다. FLOW-3D 에는 완전한 WWTP를 완전히 정의하는 데 사용 된 기본 지오메트리 모양 모음이 있습니다. 이러한 모양은 생성하기 쉽고 외부 CAD 소프트웨어를 사용하여 생성 된 일부 지오메트리와 달리 오류가 없습니다. 마찬가지로, 구조화 된 그리드를 사용하면 구조화되지 않은 그리드 생성과 관련된 일반적인 오류를 처리하는 시간이 절약되었습니다.

폭기조 내부의 물리학은 복잡하며 질량 및 운동량 보존 방정식 (Navier-Stokes 방정식), 종 수송, 반응 역학, 산소 용해 및 연속 밀도 평가의 완전한 시스템을 해결해야합니다. FLOW-3D 는 가장 정확한 계산을 위해 완전히 결합 된 방식으로 이러한 모든 물리학을 설명합니다.

FLOW-3D의 Zele WWTP 설정. 화살표는 흐름 방향을 나타내며 유입수는 녹색 화살표의 시작 부분에서 도메인으로 들어갑니다.
FLOW-3D의 Zele WWTP 설정. 화살표는 흐름 방향을 나타내며 유입수는 녹색 화살표의 시작 부분에서 도메인으로 들어갑니다.

세 가지 표준 수학적 모델 인 ASM-1, ASM-2 및 ASM-3 중에서 연구자들은이 WWTP에서 ASM-1 수학적 모델을 사용합니다. 이는 간단하면서도 많은 중요한 생화학 과정을 다루기 때문입니다. ASM-1 모델은 일반적으로 폐수에서 발견되거나 처리 과정에서 생성되는 13 종의 진화를 고려합니다 [표 1].

종 IDZele의 초기 유입 농도 (mg / l)
가용성 불활성 유기물SI7.5
쉽게 생분해되는 기질SS400.0
미립자 불활성 유기물XI40.0
천천히 생분해되는 기질XS40.0
활성 종속 영양 바이오 매스XB, H120.0
활성 독립 영양 바이오 매스XB, A5.0
바이오 매스 붕괴로 인한 미립자 제품XP0.0
산소SO0.0
질산염 및 아질산염 질소SNO0.0
암모늄 질소SNH15.0
용해성 생분해 성 유기 질소SND8.2
미립자 생분해 성 유기 질소XND11.3
알칼리도SALKNot included

표 1. 표준 ASM-1 수학 시스템의 종 목록과 Zele WWTP에서 측정 된 초기 유입수 농도. 이러한 초기 농도 중 일부는 추론되며 큰 불확실성이 관련 될 수 있습니다. S와 X는 각각 용해성 물질과 미립자 물질을 나타냅니다.

이들 종 각각은 반응하지 않는 불활성 종 (SI 및 XI)을 제외하고 하나 이상의 생화학 적 과정에 의존합니다. 불활성 종의 유입 및 유출 농도는 XI의 경우와 같이 침전으로 인해 달라질 수 있습니다. SALK는 WWTP에서 측정되지 않았기 때문에이 사례 연구에서 무시되었습니다.

관심 유출량

폐수 엔지니어가 관심을 갖는 주요 유출량은 총 화학적 산소 요구량 (COD tot ), 암모늄 질소 (SNH) 농도, 아질산염 및 질산염 질소 (SNO) 및 총 킬달 질소 (TKN)입니다.

  • COD tot = SI + SS + XI + XS
  • TKN ~ XND + SND + SNH

이 양은 처리 된 물의 전반적인 품질을 나타냅니다.

유출량측정 된 유입 농도 (mg / l)FLOW-3D 유출 농도 (mg / l)
CODtot600264.04
SNH1530.34
SNO01.86
TKN3537.28

총 COD, SNH 및 TKN의 농도는 폐수가 폭기조를 통과하여 WWTP를 빠져 나 가면서 감소해야합니다. 이 동작은 총 COD [표 2]에 대해 올바르게 예측되지만 SNH 및 TKN에 대해서는 그렇지 않습니다. SNO의 농도는 증가 할 것으로 예상되며 이는 ASM 솔버에 의해 정확하게 예측됩니다. 모든 폐수 종의 농도는 아래 애니메이션에 표시됩니다.

Zele WWTP에 있는 모든 종의 진화에 대한 시뮬레이션 결과

애니메이션은 Zele WWTP에있는 모든 종의 진화에 대한 시뮬레이션 결과를 보여줍니다.

WWTP 데이터에 대한 결과의 민감도

나는 폐수에서 일부 종의 잘못된 진화를 모델링의 가정과 누락된 WWTP 데이터에 기인합니다. 유입수에서 측정 된 종 농도의 불확실성; 초기 농도에 대한 정보 누락; 그리고 입자상 물질의 침강 특성에 대한 누락 된 데이터는 폐수의 종 농도에 영향을 미쳤을 가능성이 있습니다.

마찬가지로 불완전한 지오메트리 사양은 WWTP 내부의 유체 역학 계산의 정확성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 폭기조에 산소를 살포하는 것에 대한 정보는 부분적으로 만있었습니다. 산소는 다른 종의 부패와 성장에 큰 영향을 미치는 중요한 구성 요소입니다.

WWTP의 모든 데이터를 항상 측정 할 수있는 것은 아닙니다. 이러한 경우 보정 된 수치 모델을 가상 실험실로 효과적으로 사용하여 다양한 WWTP 설계를 테스트 할 수 있습니다. 이 사례 연구는 특히 폭기조에서 WWTP의 2 차 처리 부분에서 종의 농도를 추적 할 수 있음을 보여줍니다. 그리고 이것은 유체 역학 효과를 고려하면서 할 수 있습니다. 완전한 WWTP 데이터와 문제 사양이 존재하는 경우 엔지니어와 설계자는 WWTP 플랜트 운영 및 설계 최적화에 대해 더 나은 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다.

우리는 활성 슬러지 모델을 추가로 개발하고 보정하기 위해 폐수 처리 산업의 연구원 및 전문가와 협력 할 수 있습니다. 귀하의 WWTP 프로젝트 및 연구에 대해 논의하려면 adwaith@flow3d.com 으로 이메일을 보내 주십시오 .

참고 문헌

[1] Henze M., Lossdrecht M.C.M., Ekama G.A., Brdjanovic D., Biological Wastewater Treatment, Principles, Modelling and Design, IWA publishing 2008.

[2] Peterson B., Vanrollenghem P.A., Gernaey K., Henze M. (2002) Evaluation of an ASM-1 model calibration procedure on a municipal–industrial wastewater treatment plant, Journal of Hydroinformatics, 4(1): 15-38.

[3] Henze, M., Grady, C. P. L. Jr., Gujer, W., Marais, G. v. R. & Matsuo, T. (1987) Activated Sludge Model No. 1. IAWPRC Scientific and Technical Reports No. 1. London, UK.

Simulation results from FLOW-3D highlighting the droplet formation and the input pressure pulse

연속 잉크젯 인쇄

Continuous Inkjets

연속 잉크젯 인쇄는 약 150 년 동안 축적 된 기술입니다. 간단히 말해, 프린트 헤드가 작동하면 연속적인 유체 흐름이있는 액적 생성 방법입니다. 이 개념은 1867 년 Lord Kelvin에 의해 처음 특허를 받았지만 80 년 이상 지난 1951 년 Siemens가 최초의 상용 장치를 선보였습니다. 처음에 이 기술은 만료일, 배치 코드, 이름 및 제품 로고와 같은 가변 정보의 비접촉식 고속 인쇄에 사용되었습니다.

물방울 생성

노즐 크기 선택

액적 생성을위한 시스템 매개 변수를 계산하기 위해 Rayleigh 제트 불안정성 이론을 사용할 수 있습니다. 이 이론에 따르면 물방울 형성으로 이어지는 제트 분리에 대한 자극의 최적 파장 (λ)은 대략 다음과 같습니다.

Nozzle size selection
Nozzle size selection

작동 주파수 선택

최적의 드롭 생성 주파수는 최적의 파장에서 직접 계산할 수 있습니다. 위의 이론과 알려진 산업 매개 변수를 사용하여 FLOW-3D 에서 계산 모델을 설정하는 동안 125μm의 노즐 반경과 10kHz의 주파수가 사용되었습니다

FLOW-3D 결과 검증

FLOW-3D 는 강력하고 정확한 표면 장력 모델로 인해 연속 잉크젯 인쇄와 같은 액적 기반 공정을 시뮬레이션하는 데 적합합니다.

아래 시뮬레이션 결과에서 10kHz의 주파수에서 진동하는 입력 압력 펄스를 볼 수 있습니다. 평균 액적 크기는 약 240 μm이며 이론적으로 추정 된 액적 크기 약 250 μm와 잘 일치합니다.

Simulation results from FLOW-3D highlighting the droplet formation and the input pressure pulse
Simulation results from FLOW-3D highlighting the droplet formation and the input pressure pulse

OLED Mura Problem

이론적으로는 정확히 동일한 진폭으로 압력 펄스를 생성 할 수 있습니다. 그러나 OLED의 잉크젯 인쇄와 같은 산업 응용 분야에서 모든 노즐은 본질적으로 불완전한 제조 또는 작동 매개 변수로 인해 약간 다릅니다. 이러한 모든 결함은 액적 부피의 변동을 일으켜 OLED 패널의 각 하위 픽셀에 증착 된 유기 화합물의 부피를 변화시켜 증착 된 필름 두께의 비례적인 변화를 초래합니다. 이러한 두께 변화는 잉크젯 인쇄 OLED 디스플레이에서 패널 휘도 불균일의 가장 중요한 원인 중 하나입니다 (Madigan et al. ). 이러한 패널 휘도의 불균일성을 “무라 효과”라고합니다.

무라 문제를 해결하는 한 가지 접근 방식은 평균 법칙을 사용하는 것입니다. 이것이 의미하는 바는 서로 다른 노즐 (픽셀 내 혼합)의 방울을 무작위로 결합하여 방울 부피의 양 및 음 오류를 평균화하여 방울 부피 오류를 거의 0에 가깝게 만드는 것입니다.

FLOW-3D 에서 픽셀 내 혼합 과정을 시뮬레이션하기 위해 입력 압력 펄스 진폭에 약간의 임의성이 추가되었습니다. 최대 변동의 크기는 1.7MPa의 원래 압력 진폭에 더하여 200kPa로 설정되었습니다. 아래 애니메이션은 무작위성이있는 케이스와 무작위성이없는 초기 케이스의 비교를 보여줍니다.

압력 펄스의 무작위성 대 일정한 진폭의 경우를 비교하는 애니메이션.

예상대로 액적 생성은 액적 모양, 액적 크기, 액적 간 간격 및 비행 속도 측면에서 균일하지 않습니다. 그러나 오른쪽의 일정한 진폭 케이스는 균일 한 모양과 크기의 균일 한 간격의 물방울을 생성합니다.

연속 잉크젯 인쇄는 저장소에서 마이크로 미터 크기의 노즐 뱅크로 액체를 보내는 고압 펌프로 시작하여 진동하는 압전 결정의 진동에 의해 결정되는 주파수에서 연속적인 물방울 흐름을 생성합니다. 특히 인쇄 응용 분야의 경우, 잉크 방울은 외부 전기장의 존재로 인해 연속 흐름에서 편향됩니다. 이것은 인쇄 매체의 표면에 패턴을 생성합니다. 이 기술의 장점 중 일부는 높은 처리량, 높은 액적 속도, 프린트 헤드에서 기판까지의 거리 증가, 연속 작동으로 인한 노즐 막힘 없음입니다. 이러한 긍정적 인 특성 덕분에이 기술은 오늘날 종이에 일반 인쇄 잉크에서 다양한 재료 (생존 세포 포함)를 증착하는 것으로 발전했습니다.

Continuous inkjet animation

결론

FLOW-3D 는 연속 잉크젯 인쇄 프로세스와 관련된 물리학에 대한 이해를 촉진하는 데 사용되었습니다. 강력한 표면 장력 모델 덕분에 FLOW-3D 는 다양한 고급 액적 생성 및 증착 응용 분야에서도 유용 할 수 있습니다. 예를 들어 OLED 프린팅의 경우 FLOW-3D 를 사용하여 픽셀 내 혼합 중에 발생하는 액 적의 변화를 효과적으로 이해하여 OLED 패널의 품질을 높일 수 있습니다.

References

Madigan C. F., Hauf C. R., Barkley L. D., Harjee N., Vronsky E., Slyke S. A. V., Advancements in Inkjet Printing for OLED Mass Production. Kateeva, Inc.

Gravitational and sedimentation microfluidic technique (Huh et al. Anal Chem 2007)의 중력 회로도를 사용한 입자 분류

중력을 사용한 미세 유체 입자 분류

Microfluidics Particle Sorting Using Gravity

미세 유체 입자 분류는 진단, 화학적 및 생물학적 분석, 식품 및 화학 처리, 환경 평가에 적용됩니다. 이전 블로그에서 유체 역학을 사용한 미세 유체 입자 분류에 대해 이야기했습니다 . 같은 주제를 바탕으로 중력을 사용하여 미세 입자를 분류하는 또 다른 방법에 대해 논의하겠습니다. 아래 애니메이션에서 볼 수 있습니다.

유비쿼터스 중력(Ubiquitous gravity)은 미세 유체 장치에서 미세 입자를 분류하는 데 사용할 수 있습니다. 중력이 입자의 움직임에 수직으로 작용할 때 입자는 반경에 따른 속도로 안정됩니다. 또한 입자의 운동은 입자의 밀도, 유체의 밀도 및 유체의 점도 사이의 차이에서 비롯된 유체 역학적 효과의 영향을받습니다. 아래 이미지는 중력 분류 기술 회로도를 보여줍니다.

Gravitational and sedimentation microfluidic technique (Huh et al. Anal Chem 2007)의 중력 회로도를 사용한 입자 분류
Gravitational and sedimentation microfluidic technique (Huh et al. Anal Chem 2007)의 중력 회로도를 사용한 입자 분류

부력 대 항력

앞서 언급했듯이 중력은 서로 다른 입자가 서로 다른 속도로 침전되도록합니다. 모든 입자의 밀도가 같고 입자 밀도가 주변 유체의 밀도보다 낮 으면 부력 우세와 항력 우세라는 두 가지 유형의 분류를 사용할 수 있습니다. 반경이 더 큰 입자는 더 많은 부력을 경험하고 작은 입자 위의 경로를 따르는 경향이 있습니다. 그러나 외장 액체 (입자를 운반하는 용액)의 유입 속도가 충분히 높으면 항력 효과가 우세하기 시작하고 더 큰 입자가 더 작은 입자의 경로 아래로 이동하는 경향이 있습니다.

FLOW-3D 시뮬레이션 결과

경쟁하는 부력과 항력은 아래 FLOW-3D 에서 얻은 시뮬레이션 결과에서 명확하게 볼 수 있습니다 . 그림 1은 부력 지배적 인 입자 분류의 경우를 보여줍니다. 더 큰 (빨간색) 입자는 수평 채널의 상단을 향해 정렬됩니다. Fig. 2에 나타난 결과는 부력이 우세한 경우의 유입 초 속도를 20 배로 설정 한 후 얻은 것이다. 더 높은 입구 속도에서 더 큰 입자는 더 많은 운동량을 전달하므로 그 위치는 수직 부력의 영향을받지 않습니다. 따라서 입자는 수평 채널의 상단으로 올라가지 않습니다. 대신 그들은 계속해서 바닥으로 이동합니다.

부력

Buoyancy dominant sorting
Buoyancy dominant sorting

Drag

Figure 2. Drag dominant sorting
Figure 2. Drag dominant sorting

LOW-3D 의 입자 모델은입자 분류 또는 기타 입자 역학과 관련된 미세 유체 시뮬레이션에 성공적이고 쉽게 사용할 수 있습니다. 지금까지 우리는 FLOW-3D 의 입자 모델을사용하여 두 가지 입자 분류 기술을 보았습니다. 하나는 유체 역학을 사용하고 다른 하나는 중력을 사용합니다.

중간 단계, 땅은 여전히 ​​대부분 물에 젖은 상태임

폭우에 따른 홍수 시뮬레이션

Flash Flood Simulation

최근에는 우리나라에서도 국지성 폭우가 빈발하고, 기상 이변에 따라 단시간의 폭우에 의해 돌발 홍수가 발생하고 있습니다.

FLOW-3D를 이용한 수치해석으로 홍수 발생시 주요 피해지역이 어떻게 분포될지, 상류피해 영역과 하류피해 영역을 사전에 검토하여 피해를 최소화할 수 있는 의사결정에 도움을 줄 수 있습니다.

FLOW-3D 사용자들이 이미 알고 있듯이, 우리는 보통 극단적인 이벤트 모델링, 복잡한 자유 표면 등을 매우 잘 예측합니다. 이상하게도 첫 번째 질문은 강수량을 모형화할 수 있는가 하는 것이었습니다. 역사적으로 우리의 소프트웨어는 홍수 평야/방류형 문제에 특별히 사용되지 않았습니다. 2D 솔루션이 대부분 잘 작동하기 때문에 이것을 해결하기 위해 일주일 동안 아침을 먹었는데, 돌발 홍수의 경우, 내 결론은 우리가 그것을 매우 잘 한다는 것이다.

돌발홍수 연구에 사용된 지형
돌발홍수 연구에 사용된 지형, 상부 층은 다공성이고 하부 층은 기반암임

여기에 사용된 두 가지 주요 모델은 매스 소스 와 다공성 매체 모델 입니다.

강우전 초기상태
강우전 초기상태

이 시뮬레이션을 설정하는 방법은 다공성 매체인 상부층이있는 지형이 있다는 것입니다. 이 층은 불투과성 기반암과 겹칩니다. 또한 상부 층은 상부 표면의 유체 공급원으로 정의됩니다.

이 시뮬레이션에서 180분 동안 지속되는 강수와 함께 돌발 홍수를 모델링하고 있습니다. 하층은 기반암이며 초기에 예상 한대로 흐름은 상층, 투과성 층으로의 침투와 일반적인 이류 / 네비어스톡스 현상에 의해 제어됩니다. 투과 층이 포화되면 지표수 현상이 더 많이 나타나기 시작하며, 이는 차례로 협곡의 더 낮은 고도에서 급류 흐름으로 이어집니다.

중간 단계, 땅은 여전히 ​​대부분 물에 젖은 상태임
중간 단계, 땅은 여전히 ​​대부분 물에 젖은 상태임

노력의 결과로 중요하고 실행 가능한 정보를 쉽게 시각화할 수 있습니다. 이 경우 우리는 두 가지 상황을 동시에 시뮬레이션했습니다: 협곡(도메인 오른쪽)에서 형성된 런오프와 후속 급류 그리고 미니 캐니언에서 인접한 이미 존재하는 수역(도메인 왼쪽)으로의 런오프.

강수량 맵은 전체 영역에 걸쳐 공간적으로 또는 일시적으로 모두 완전히 정의될 수 있으며, 다공성 행동은 포화 매체와 비포화 매체 모두에 대해 모델링할 수 있습니다.

폭우 후 급류 형성
폭우 후 급류 형성. 오른쪽의 협곡에서 물이 고이고 주요 급류가 형성되고 왼쪽의 기존 수역으로 무거운 방류 줄기가 있습니다.

마지막으로 큰 부피의 흐름과 물이 고이는 것을 볼 것으로 예상했던 하단 (고도 측면) 근처에 위치한 프로브에 위치한 수심의 시계열을 보는 것은 매우 흥미 롭습니다. 

처음에는 다공성 층이 물을 적극적으로 흡수하는 동안 지표수 풀링이 보이지 않습니다. 그런 다음 층이 포화되면 강수 유입과 급류를 통한 유출 사이의 정상 상태 균형을 관찰 할 때까지 수심의 급격한 증가를 관찰됩니다.

마지막으로 영역을 다양한 하위 구성 요소로 타일링하여 강수율 매핑을 훨씬 더 정교하게 만들 수 있습니다.

CFD가 레이저 용접을 만나면 : 불꽃이 어떻게 날아갑니까?

Pareekshith Allu Senior CFD Engineer | Additive Manufacturing | Laser Welding | Business Development

When CFD meets laser welding: How sparks fly!

CFD 또는 전산 유체 역학은 수치적 방법을 사용하여 유체 흐름을 연구하는 것입니다. 유체 흐름의 기본 방정식에는 솔루션 해가 없으므로 컴퓨터를 사용하여 방정식을 반복적으로 계산하는 수치해석 방법으로 해결합니다. 일반적으로 CFD 도구는 공기 역학, 엔진 연소, 물 및 환경 흐름, 미세 유체 및 제조 공정에서 광범위한 연구 및 엔지니어링 문제에 적용될 수 있습니다. CFD가 개발에 중요한 역할을 한 기술을 매일 접할 가능성이 있습니다. FLOW-3D 소프트웨어 제품 제조업체인 Flow Science Inc.에서는 자유 표면 흐름 문제 라고하는 특수한 문제 해결에 중점을 둡니다 . 

자유 표면 흐름이란 무엇입니까? 밀도 차이가 큰 두 유체간에 인터페이스가 공유되는 분야는 자유 표면 흐름입니다. 예를 들어, 기체-액체 경계면이 제한되지 않고 시간에 따라 자유롭게 움직이고 변경할 수 있다는 점에서 강의 물과 주변 공기 사이에 자유 표면이 존재합니다. FLOW-3D 솔버의 기본 DNA 인 Volume of Fluid 또는 VoF 방법 은 자유 표면의 진화를 추적하는 강력한 계산 기술입니다. 우리는 지난 40 년 동안 이 문제에 거의 전적으로 집중했습니다.

자유 표면 흐름은 제조산업 분야에서도 널리 사용됩니다. 금속 주조에서는 용융 금속과 용융 금속이 채우는 금형 또는 다이의 공기 사이에 자유 표면이 존재합니다. L-PBF ( Laser Powder Bed fusion) 라고하는 적층 제조 공정에서 레이저를 사용하여 분말 입자를 녹이고 융합하여 공정에서 자유 표면 용융 풀을 만듭니다. 그리고 레이저 용접에서는 레이저 빔에 의해 녹아서 두 개의 금속 부품 / 부품을 함께 융합 할 때 형성되는 자유 표면 용융 풀이 있습니다. 

이 게시물에서는 레이저 용접 공정에 대한 CFD 시뮬레이션이 유용한 이유를 설명합니다.

레이저 기술은 지난 몇 년 동안 상당히 발전했으며 이제 다른 레이저 제조업체는 다양한 파장에서 펄싱 기능이 있는 고출력 레이저를 제공 할 수 있습니다. 레이저와 로봇 자동화 시스템, 컨트롤러 및 프로세스 센서의 통합은 다양한 제조 산업에서 사용을 확대하여 열 입력이 적고 열 영향 영역이 더 작은 레이저 용접 조인트를 가능하게합니다. 

레이저-재료 상호 작용은 복잡하며이를 정확하게 모델링하려면 이러한 시간적 및 공간적 규모와 관련된 물리학을 구현해야합니다. 레이저 열원은 표면에 에너지를 축적하여 기판을 녹이고 용융 금속 풀을 만듭니다. 용융 풀은 전력, 속도 및 스캔 경로와 같은 레이저 가공 매개 변수와 용융 풀의 자유 표면에 동적 증기압을 적용하는 차폐 가스의 영향을 더 많이받습니다. 또한 용접되는 기판의 재료 특성이 중요한 역할을합니다. 용융된 풀의 상 변화와 증발은 용융 풀을 더욱 압박하는 반동 압력을 유발할 수있는 반면 표면 장력은 풀 내의 유체 대류에 영향을줍니다. 키홀 링이있는 경우 레이저 광선이 키홀 내에 갇혀 추가 반사 영향을 받을 수 있습니다. 기판에 더 많은 에너지를 전달합니다. 불안정한 키홀이 붕괴되면 갇힌 공극이 진행되는 응고 경계에 의해 포착되는 다공성 형성으로 이어질 수 있습니다. 

분명히 많은 일이 진행되고 있습니다. 이것이 CFD 시뮬레이션이 강력 할 수있는 곳이며 FLOW-3D WELD를 개발할 때 레이저-재료 상호 작용을 이해하는 데 많은 노력을 기울이는 이유입니다. 자유 표면 추적 및 레이저 에너지 증착, 차폐 가스 역학, 상 변화, 반동 압력, 표면 장력, 레이저 광선 추적 및 응고와 함께 유체 및 열 흐름 방정식을 통합하는 물리 기반 모델은 레이저의 복잡한 상호 작용을 캡처하는 데 매우 정확합니다. 용접과정을 해석하는 기능은 용융 풀의 안정성에 대한 다양한 공정 매개 변수의 영향을 분리하고 엔지니어와 연구원이 용접 일정을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

CFD 시뮬레이션은 레이저 용접 프로세스를 분석하고 개선하는데 도움이되는 프레임 워크를 제공 할 수 있습니다. 불안정한 용융 풀은 키홀 유발 다공성, 파열 및 스패 터와 같은 결함을 초래할 수 있기 때문에 용융 풀의 작동 방식을 이해하는 것은 조인트의 품질에 매우 중요합니다. 그 후, FLOW-3D WELD 모델의 출력인 응고된 용융 풀 데이터 및 열 구배와 같은 결과를 미세 구조 또는 유한 요소 분석 모델에 입력하여 각각 결정 성장 및 열 응력 진화를위한 길을 닦을 수 있습니다.

이 게시물이 CFD를 사용하여 레이저 용접 프로세스를 시뮬레이션하는 이점을 이해하는데 도움이 되기를 바랍니다.

레이저 용접 공정을 더 잘 이해하기 위해 CFD 시뮬레이션 적용을 고려해 보셨습니까? 어떤 특징 / 물리 현상이 모델링되기를 원하십니까? 질문과 의견이 있으면 언제든지 flow3d@stikorea.co.kr 또는 미국 본사의 paree.allu@flow3d.com에게 연락하십시오.

바람이 개방형 철광석 골재 저장소에 미치는 영향 분석 (비산먼지 배출 방지 연구)

다양한 구성에 대한 비산 먼지 배출

이 기사는 Dhananjay Sharma, EI, CFM, 유압 모델링 엔지니어, AECOM 에 의해 기고되었습니다  .

바람이 개방형 골재 저장소에 미치는 영향은 전 세계적으로 환경 문제가 되고 있습니다. 2.7km2 철골 저장소 부지에서 이런 문제가 관찰되었습니다. 이 시설은 철도 운송차량를 통해 광석을 공급받는데, 이 운송차량은 자동 덤프에 의해 비워집니다. 그런 다음 이 광석은 일련의 컨베이어와 이송 지점을 통과하여 저장 장소중 하나로 운송됩니다. 비산먼지 배출은 풍력이 비축된량에 미치는 영향의 결과로 관찰된 결과입니다.

두 가지 다른 구성(옵션 A와 B)을 FLOW-3D로 모델링하여 비산먼지 배출의 영향을 연구했습니다. 옵션 A에는 4줄에 9개 더미가 있는 36개의 비축량이 있고 옵션 B에는 1줄에 총 16개의 비축량이 있습니다.

또한 장벽이 있는 공기와 장벽이 없는 공기의 속도를 비교하기 위해 비축물 주변을 따라 30미터 높이의 장벽을 모델링할 수도 있습니다. 10m 높이에서 기준 초속 7.5m(m/s)의 풍속이 두 구성을 모두 모델링하는데 사용되었습니다. 비축 옵션 A와 B에 대해 네 가지 풍향 방향이 분석되었습니다.

물리적 및 수치 적 모델링

초기 모델 설정

FLOW-3D 에서 비산 먼지 배출을 모델링하기  위해, 공기 온도는 15 ° C로 가정되었습니다. 단일의 균일한 비압축성 유체 옵션이 선택되었습니다. z 방향에서 -9.81 m / s의 중력이 사용되었습니다. 유체는 점성과 난류로 간주되었습니다. 2- 방정식 (ke) 모델은 옵션 A 및 B 구성 모두에 대해 표면 마찰없이 난류를 계산하는데 사용되었습니다.

초기 조건

1/7 power 법칙 (pproximately a logrithmic law-of-the-wall distribution)에 기반한 속도 프로파일이 각 시뮬레이션에 대한 초기 조건으로 지정되었습니다. 비축 분석에서 가장 관심있는 기준 속도는 12 및 7.5m / s입니다. 풍속을 증가시키고 파일에 인접한 속도에 미치는 영향을 측정하여 분석을 수행했으며, 레이놀즈 스케일링이 이러한 속도에 대해 유지된다는 것을 확인했습니다 (즉, 들어오는 풍속 스케일링과 파일에 인접한 속도 스케일링 간의 선형 관계).   그런 다음 7.5m / s의 속도 만 사용하여 FLOW-3D 시뮬레이션을 구성했습니다. 이러한 시뮬레이션의 결과는 12m / s 조건을 충족하도록 확장 할 수 있습니다.

풍력 프로파일 power 법칙을 사용하여 10m에서 7.5m / s 이상 및 이하의 다양한 높이에 대한 속도를 추정했습니다. 경계에서 속도를 적용하는 이 방법은 경계를 따라 지형 변화를 허용하지 않습니다. 기준 속도는 서쪽, 남서부 및 남풍 방향에 대해 해발 10 미터에서 할당되었습니다. 동풍의 경우, 속도는 뒤쪽 (Y- 최대) 경계에서 경사 10 미터 위의 기준 높이에 할당되었습니다.

풍력 프로파일 power 법칙은 z 방향으로 최대 360m까지 모든 미터에서 계산되었습니다. 속도는 메쉬 크기와 동일한 간격으로 평균화되었습니다. 속도가 할당된 높이 간격은 2, 4, 6, 8, 10, 20, 70, 181, 270 및 360 미터입니다. 속도 프로파일을 설정 한 후 각 높이 간격에 대한 값은 네 가지 풍향 (서쪽, 남서쪽, 남쪽 및 동쪽) 각각에 대해 X 및 Y 구성 요소로 세분화되었습니다. 초기 조건은 메쉬 블록의 외부면에 할당되어 비축에 도달하기 전에 속도 프로파일이 개발 될 수있는 충분한 수평 공간을 남겼습니다.

풍력 프로필 power 법칙은 다음과 같습니다.

\ displaystyle {{u} _ {x}} = {{u} _ {r}} {{\ left ({\ frac {{{{z} _ {x}}}} {{{{z} _ { r}}}}} \ right)} ^ {\ propto}}, 여기서

U x  = 높이에서의 풍속 x
U r  = 기준 높이에서의 풍속
Z x  = 높이 x
Z r  = 기준 높이
α = 1/7 ‐ 대기 안정성 계수

지형

3 개의 지형파일인 스테레오리소그래피 (STL) 파일이 생성되어 모델에 통합되었습니다. 개별 파일은 지형, 창고 및 기둥에 해당합니다. 옵션 A와 B에 대해 다른 STL 파일이 생성되었습니다.

메싱

모델 도메인은 각 풍향에 대해 조정되었습니다. 메쉬 크기는 옵션 A의 경우 240 만에서 330 만 셀, 옵션 B의 경우 130 만 셀입니다. 정확하게 기둥 근처에 높이 2m, 길이 4m, 너비 4m의 셀 크기를 사용했습니다. 해당 지역의 속도를 계산합니다.

경계 조건

비축 시뮬레이션에는 네 가지 경계 유형이 사용되었습니다. 모든 풍향에 대해 상단 경계 (Z-max)가 정체 압력으로 지정되었습니다. 바람의 방향에 따라 두 개의 측벽이 유출 경계 조건으로 지정되었습니다. 나머지 두 측벽에는 그리드 오버레이 경계가 지정되었습니다. 그리드 오버레이를 사용하면 초기 조건의 속도를 모델에 입력 할 수 있습니다. 중첩 된 블록을 사용하여 원하는 메시 해상도와 배율을 만들었습니다. 내포된 블록 사이의 경계면에서 대칭 경계 조건이 사용되었습니다. 대칭을 사용하면 블록간에 정보를 전송할 수 있습니다. 그림 1은 서쪽 풍향 (y 방향)에 대한 경계 조건 설정을 보여줍니다. 다른 풍향의 경우 경계 조건을 적용하는 데 유사한 방법이 사용되었습니다.

경계 조건 서쪽 풍향
그림 1. 서쪽 풍향의 경계 조건

장벽

FLOW-3D 의 배플 기능은 비축된 곳의 주변에 바람 장벽을 만드는데 사용되었습니다. 옵션 A와 B의 배플은 높이가 30 미터였으며 지형을 따라 여러 부분으로 구성되었습니다. 모델링된 장벽은 본질적으로 다공성입니다. 34 %의 다공성 값 (즉, 34 % 개방 면적) 및 해당 속도 대 압력 강하 값은 장벽 제조업체에서 얻었습니다. FLOW-3D의  모델과 연관된 흐름 다공성 손실이 지정될 수있는 배플 알고리즘을 사용합니다. 배플은 무한히 얇고 부피를 차지하지 않습니다.

시뮬레이션 결과

옵션 A

옵션 A의 경우 풍속 7.5m / s에 대한 장벽이 있거나없는 4 가지 풍향을 분석하고 시뮬레이션했습니다.

바람의 방향배리어없는 최대 속도 (m / s)배리어가있는 최대 속도 (m / s)최대 속도 감소
서부13.58611.27817 %
남서부13.04510.79617 %
남쪽12.35212.122 %
동쪽9.768.59712 %

각 시뮬레이션의 최대 속도와 장벽과 장벽이 없는 경우 사이의 최대 속도 감소는 위의 표 1에 나와 있습니다. 장벽은 남풍의 최대 속도에 가장 적은 영향을 미칩니다. 옵션 A에 대한 장벽 추가로 최대 속도가 2 % 감소했습니다. 장벽은 서풍 또는 남서풍이있는 전체 파일 케이스의 속도에 가장 큰 영향을 미쳤습니다. 최대 속도는 서풍과 남서풍 모두에서 17 % 감소했습니다.

옵션 B

옵션 B의 경우 풍속 7.5m / s에 대한 장벽이 있거나없는 네 가지 풍향을 분석하고 시뮬레이션했습니다.

그림 2. 옵션 A : 장벽이없는 서풍의 비축량에서 계산 된 속도 크기
장벽이있는 속도 크기 서풍
그림 3. 옵션 A : 장벽이있는 서풍 방향의 비축에서 계산 된 속도 크기
바람의 방향배리어없는 최대 속도 (m / s)배리어 포함 최대 속도 (m / s)최대 속도 감소
서부15.9711.3629 %
남서부15.149.2139 %
남쪽13.410.124 %
동쪽12.787.1544 %
그림 4. 옵션 B. 장벽이없는 동풍의 비축량에서 계산 된 속도 크기
그림 5. 옵션 B : 장벽이있는 동풍의 비축에서 계산 된 속도 크기

결론

모델 결과는 비축물 주변에 장벽을 추가하는 것이 속도를 줄이고 비산먼지 배출을 방지하는데 도움이 된다는 것을 분명히 보여주었습니다. 현장 주변의 장벽 추가와 관련된 비용이 있지만, 이 옵션은 먼지 배출량을 줄임으로써 환경 규범을 달성하는 데 도움이 될 것입니다. 모델 결과를 보면 FLOW-3D가 비산먼지 방출을 연구하기 위한 정확하고 신뢰할 수 있는 도구로 사용될 수 있다는 것이 분명합니다. 추가 설계 변경과 철골 배치의 새로운 옵션이 제안될 경우 FLOW-3D에서 쉽게 모델링하여 비용 및 환경적으로 효과적인 최적의 구성을 결정할 수 있습니다.

FLOW-3D 분말 소결 적층 조형 프로세스 해석

FLOW-3D 분말 소결 적층 조형 프로세스 해석

FLOW-3D DEM

FLOW-3D@ DEM을 이용하여 분말 적층 공정(파우더 베드 방식) 해석이 가능합니다. 여기에서는 재질: Ni 합금 (Inconel 718), 적층 피치 60μm 정도를 실시한 사례입니다. 지름 20um의 입자를 기준으로 지정하고, 자유낙하에 의해 베드를 형성합니다. 입자는 높이 방향으로 3개 정도로 적층되었습니다. 일정한 입경(case 1)에 미세한 입자를 섞은 것(case2)은 충전율이 높아졌습니다. 한편 굵은 입자를 지정한 케이스(case3)는 충전율이 나빠지는 결과를 확인할 수 있었습니다.

FLOW-3D DEM을 이용한 분말적층공정
FLOW-3D DEM을 이용한 분말적층공정

FLOW-3D WELD 용융지 형성 후 다시 응고되어 가는 모습 확인

FLOW-3D@ DEM에서 얻은 입자 배드에 레이저를 조사하여 용융 해석을 실시한 사례입니다. FLOW-3D@ WELD에서는 레이저에 의한 에너지 밀도 분포를 부여하여 열, 유동 해석을 실시합니다. 용융지가 형성되었다가 다시 응고되어 가는 모습을 확인할 수 있습니다.

입자 충전율이 높은 경우(case2)에서는 용융지가 비교적 직선으로 늘어나지만 충전율이 낮은 경우에 구불구불한 형태로 용융지가 형성되었습니다. 입자가 형성되는 표면 형상, 틈새가 비드 형성에 영향을 준다는 것을 알 수 있습니다.

FLOW-3D WELD 온도  Contour Map
FLOW-3D WELD 온도 Contour Map

F.SAI를 이용한 열응력 해석

FEM mesh 데이터와 FLOW-3D@ 결과 파일에서 구조 인터페이스 F.SAI를 이용하여 온도 데이터를 추출합니다.

여기에서는 case2의 결과를 이용하여 온도 데이터를 추출하여 얻을 수 있고, 온도 데이터를 하중 데이터로 하여 각종 구조해석 소프트웨어에서 열응력 해석을 실시했습니다.

오른쪽 그림에 NX Nastran, MSC Nastran, Marc의 결과를 보여 줍니다. 수축에 의한 응력의 발생과 변위의 모습을 확인할 수 있습니다.

FEM 메시  데이터와 FLOW-3D결과 파일에서 구조 인터페이스를 통한 열응력해석
FEM 메시 데이터와 FLOW-3D결과 파일에서 구조 인터페이스를 통한 열응력해석

Ti-6Al-4V 금속 분말에 의한 선택적 레이저 용융법 수치 해석

Ti-6Al-4V 금속 분말에 의한 선택적 레이저 용융법 수치 해석

선택적 레이저 용융법(SLM: Selective Laser Melting)은 3D 프린팅 기술의 하나로 최근 주목 받고 있습니다. SLM에서는 레이저 조사 중 높은 온도 구배로 인해, 용융과 재응고 현상이 일어나므로 용융금속 유체의 거동이 중요한 역할을 담당하고 있어, 구성 부품의 최종 구조를 결정합니다.

FLOW-3D@ WELD를 이용하여 T-6Al-4V(64티타늄 합금)에 대한 선택적 레이저 용융법 (SLM) 시뮬레이션이 가능합니다.

SLM 개념도
SLM 개념도

금속 분말을 얇게 깔아 생긴 분말층에 레이저를 조사하면 조사된 부분만 용융, 응고 됩니다. 이 공정을 반복하면서 적층하여 3차원 형상을 만듭니다. 금속을 재료로 하여 고강도 제품을 만들수 있으므로, 기존의 시작 제품(Rapid Prototyping)뿐만 아니라, 짧은 납기일, 저비용, 고기능 등을 목적으로 한 Additive Manufactuing 기술로서 주목받고 있습니다.

FLOW-3D@ WELD를 이용한 해석을 통해서, 표면의 경사에 따라 용융지의 형상과 온도 분포가 결정된다는 것을 알 수 있습니다.

용융 풀의 최대 깊이는 SLM의 형태학적 변화에 따라 달라지며 평균 깊이는 42μm입니다.

선택적 레이저 용융법 (SLM) 해석 결과
선택적 레이저 용융법 (SLM) 해석 결과

 *Source: National Cheng Kung University, Department of Materials Science and Engineering, Taiwan YC Wu, WS Hwang

코어 가스(Core Gas)

코어 가스(Core Gas)

 

코어로 주조 모델링 (Modeling Castings with Cores)

모래 속의 화학 결합제는 용융 된 금속에 의해 가열 될 때 가스를 생성 할 수 있으며 적절하게 환기되지 않으면 가스가 금속으로 흘러 가스의 다공성 결함이 발생할 수 있습니다. 이것은 빠르게 가열되고 긴 환기 경로를 갖는 주물의 얇은 내부 특징을 형성하는 코어에서 가장 가능성이 높습니다. FLOW-3D CAST의 코어 가스 모델은 이러한 가스 결함의 가능성을 예측하고 코어에서 모든 갇히는 가스들을 안전하게 배출 할 수있는 코어 벤팅을 설계하는 데 도움이됩니다.

 

알루미늄 및 철 주조의 결함 모델링 (Modeling Defects in Aluminum and Iron Castings)

‘Core Gas’ 모델은 철 주물 (그림 1)과 알루미늄 주물 (그림 2) 모두에서 수지 결합 코어의 결함을 예측합니다. 충전 및 응고 모델과 동시에 작동이 가능하며 주조의 충전 중 및 충전 후 갇히는 가스 생성 및 흐름을 계산합니다.

 

그림 1 : 열린 플라스크 부분 V8 Al 블록 어셈블리의 채우기. 두 개의 코어는 블록의 워터 재킷 공동을 형성합니다. 플라스크 바닥에 Al이 20 초 안에 채워집니다.

그림 2 : 환기가 되지 않을 때 워터 재킷 코어는 충전 중에 금속에 가스를 불어 넣습니다.

분말 베드 용융 결합의 Mesoscopic 열 유동해석

분말 베드 용융 결합의 Mesoscopic 열 유동해석

자료 제공: 오하이오 주립대학교
자료 제공: FLOW Science Japan

오하이오 주립대학의 YS Lee W.Zhang 등에 의한 Mesoscopic Simulation of Heat Transfer and Fluid Flow in Laser Powder Bed Additive Manufactuing는 FLOW-3D를 이용하여 금속 분말층의 레이저에 의한 용융 결합 (L-PBF)을 분석하고 있습니다. 논문에서는 DEM으로 생성한 임의의 분말층을 분석 대상으로 하고, FSJ 에서 개발한 FLOW-3D WELD(레이저 용접 모듈) 모듈을 이용하여 균일한 분말을 바닥에 분사한 후 그 결과를 비교했습니다.

Mesoscopic Simulation of Heat Transfer and Fluid Flow in Laser Powder Bed Additive Manufactuing
Mesoscopic Simulation of Heat Transfer and Fluid Flow in Laser Powder Bed Additive Manufactuing 해석 모델
Mesoscopic Simulation of Heat Transfer and Fluid Flow in Laser Powder Bed Additive Manufactuing 해석 결과
Mesoscopic Simulation of Heat Transfer and Fluid Flow in Laser Powder Bed Additive Manufactuing 해석 결과

위 사례를 통해 열전도나 용융금속의 거동, 용접속도의 차이에 의한 영향 등, 같은 분말 베드에서도 정상적인 해석이 가능한 것을 알 수 있습니다.

온도분포등의 결과의 차이는 분말층의 차이로 발생될 수 있으며, 향후, FLOW-3D@ DEM(FSJ 개별요소법 모듈)을 이용한 분말층 생성기능도 개발 예정입니다.

탠덤 빔 레이저(Tandem laser)에 의한 플럭스리스 브레이징

탠덤 빔 레이저(Tandem laser)에 의한 플럭스리스 브레이징

자료 제공: 오사카대학
자료 제공: FLOW Science Japan

자동차 경량화를 위해 주요 구성 재료인 철강과 비강도가 높은 알루미늄 접합 기술이 요구되고 있습니다. FLOW-3D Weld 에서는 플럭스의 사용을 피하기 위해 주빔에 더해 예열빔을 이용한 탠덤빔에 의한 레이저 브레이징 과정을 검토할 수 있습니다.

탠덤 빔 레이저에 의한 플럭스리스 브레이징
탠덤 빔 레이저에 의한 플럭스리스 브레이징

주빔의 영향을 용융재 초기 온도, 예열빔의 영향을 모재의 온도 분포로 각각 모델화하고, 알루미늄 합금과 아연도금강의 레이저 브레이징 과정에서의 용융재료의 젖음과 유동성을 해석하였습니다. 여기에서는 아연도금강이 ScG270(GA)인 경우와 l170(GI)인 경우를 비교하고 있습니다.

불균일한 온도장에서 FLOW3D의 표면장력 접촉각기능을 통해 누수확대 재현
불균일한 온도장에서 FLOW3D의 표면장력 접촉각기능을 통해 누수확대 재현

GI강 조인트는 GA강 조인트에 비해 용융 밀림, 퍼짐성이 뛰어납니다. FLOW-3D@에 의한 해석 결과도 실험 결과와 잘 일치합니다. 이음매의 차이 이 외에도 주빔/예열빔 출력, 빔 간의 어긋남 거리등의 최적화 설계가 가능합니다.

레이저 용접에서의 키홀 동력학과 유도를 통한 Porosity 형성

레이저 용접에서의 Key Hole 동력학과 유도를 통한 Porosity 형성

자료 제공: General Motors Company, Shanghai Jiao Tong University
자료 제공: FLOW Science Japan

이 사례를 통해 FLOW-3D@ WELD를 이용하여 레이저 용접 프로세스의 키홀 형성 유도를 통한 porosity 형성에 대하여 검토가 가능한 것을 알 수 있습니다.

  • porosity 형성을 유도하는 키홀의 메커니즘
  • 레이저 출력과 용접 속도의 영향
  • 레이저 빔의 경사각의 영향으로 porosity 형성을 유도하는 키홀의 메커니즘
Porosity 형성을 유도하는 Key Hole 해석모델
Porosity 형성을 유도하는 Key Hole 해석모델

위 그림과 같이 온도에 따른 표면장력 값과 강한 우회전 소용돌이에 의해 후방으로의 유동은 거의 억제되는 것을 확인할 수 있습니다. 강한 용융 유동에 의한 Key Hole 붕괴는 초기 porosity 형성의 원인이 되지만, Key Hole 재개나 기포가 자유표면으로 빠져 나가도록 반드시 porosity를 이끌지는 않습니다.

그러나 키홀 바닥부에서 강한 소용돌이에 의해 기포가 키홀 용융지 후방 저부로 운반될 때는 높은 열전도율로 응고면이 빠르게 이동하므로, 응고면에 의해 포획될 위험이 매우 높습니다.

또한 용융 시의 알루미늄은 소용돌이가 강하기 때문에, 기포를 용융지의 바닥 후방에 있는 상태에서 배출시키는 것은 거의 불가능합니다. 기포가 응고면에 의해 포획될 경우 porosity가 형성됩니다.

레이저 출력과 용접속도의 영향

일반적으로 용접속도를 크게 하면 결합부에서 Porosity가 감소합니다. 이는 용접 속도 상승으로 모재 내 용해 및 키홀 깊이가 감소하여 키홀이 안정되기 때문입니다.

레이저 출력과 용접 속도의 영향
레이저 출력과 용접 속도의 영향
저속과 고속의 2 케이스에서 예측된 용융지의 유속장과 온도 분포
저속과 고속의 2 케이스에서 예측된 용융지의 유속장과 온도 분포

실험에 의한 길이 방향 단면의 Porisity 분포와 FLOW-3D@ WELD에 의한 분석 결과를 보여줍니다. 3번 케이스도 실험과 비슷한 용해 깊이를 가지고 있으며, 분석 결과도 실험과 매우 잘 일치하고 있습니다.

용접 단면의 Porosity 분포
용접 단면의 Porosity 분포

용접 단면의 Porosity 분포를 보면, 레이저 조사 각도가 증가할 수록 Porosity가 뚜렷이 감소하고 있음을 알 수 있습니다. 위의 오른쪽 그림에 용융지 내의 유속장과 온도분포를 보면 레이저 빔의 경사각도는 키홀의 생성 방향을 결정하여 후방의 용융지와 용융유동에 영향을 미치고 있습니다.

또한, 레이저의 경사각도가 작을 경우 강력한 증발 반력이나 중력에 의해 용융금속이 다른 방향으로 이동합니다. 이는 강한 소용돌이 흐름의 원인이 되는 구동력으로 작용하여 키홀 붕괴로 이어지기 쉽다는 것을 확인할 수 있습니다.

2 Fluid, 2 Temperature 모델

2 Fluid, 2 Temperature 모델

우주선 및 자동차 연료 탱크 및 특정 미세 유체 장치는 안전하고 효율적인 작동을 위해 정확한 액체 및 기체 상태 모델링이 필요합니다. 이러한 시스템에 유체 계면이 존재하는 것 외에도, 열 전달 및 상 변화의 물리학도 정확하게 포착해야합니다. 얼마나 복잡합니까!

이러한 복잡한 시나리오를 시뮬레이션하기 위해 FLOW-3D v12.0에는 2 Fluid, 2 Temperature 모델이 도입되었습니다.

 

단순화 된 모델 : 2 Fluid, 1 Temperature

FLOW-3D 의 인터페이스 추적 방법인 TruVOF는 열 전달 및 위상 변화를 포함하여 2 Fluid 모델과 함께 작동합니다. 그러나,이 모델의 단순화 중 하나는, 인터페이스를 갖는 메쉬 셀의 온도가 다음의 개략도에 도시 된 바와 같이 혼합물 온도 (따라서 단순화 된 모델) Tmix로 표현된다는 것입니다.

온도가 경계면을 가로 질러 연속적이고 매끄러 울 때 혼합물 근사치가 적절하지만, 열-물리적 특성의 큰 차이로 인해 액체 및 가스가 있는 경우에는 이를 추정 할 수 없습니다. 이러한 시스템에서 용액의 정확도는 액체-기체 혼합물을 함유하는 셀에서 유체 에너지 및 온도의 평균으로부터 발생하는 과도한 수치 확산에 의해 압도 될 수 있습니다. 단순화 된 온도 슬립 모델은 이러한 경우 부분적인 솔루션만 제공합니다.

단순화 된 모델-2 Fluid, 1 Temperature

종합 모델 : 2 Fluid, 2 Temperature

1 Temperature 접근 방식의 결함을 극복하기 위해 2 Fluid 솔루션에 대한 2 Temperature 모델이 버전 11.3에 도입되었습니다. 여기에는 아래 회로도에 표시된 것처럼 각 유체에 대한 에너지 전달 방정식을 해결하고 각 상의 온도를 저장하는 작업이 포함됩니다. 자유 표면이 있는 메쉬 셀은 이제 액체 (T1)와 가스 (T2) 온도를 모두 나타냅니다.

종합 모델 : 2 유체, 2 온도

탱크 슬로싱(Tank sloshing)

탱크 슬로싱에 대한 이 사례 연구에서, 액체는 초기 온도 300K이고 가스는 400K입니다. 단순화 된 모델과 포괄적인 모델 사이의 수치 확산 정도의 차이는 아래 애니메이션에 나와 있습니다. 온도 윤곽에서 시간이 지남에 따라 용액의 수치 확산은 1 Temperature 접근 방식으로 보여지고 계면 물리를 완전히 가리게 됩니다.

단순화 된 모델 : 2 Fluid, 1 Temperature

종합 모델 : 2 Fluid, 2 Temperature

공기중 드롭 용접(Drop welding in air)

이 낙하 용접 사례 연구에서 액체 금속은 중력 하에서 2300K에서 공기를 통해 고체화 된 금속 베드로 떨어집니다. 공기 및 베드 초기 온도는 293K입니다. simplified model에서는 수치 확산으로 인해 액체 금속 낙하 온도가 베드에 도달하기 전에도 급격히 감소하기 시작합니다. 반면에 comprehensive model에서는 방울이 초기 온도를 유지하여 훨씬 더 나은 솔루션을 제공합니다.

단순화 된 모델을 사용한 온도 필드 진화

종합 모델의 온도 필드

FLOW-3D의 2 Fluid, 2 Temperature 모델과 유체 인터페이스 추적을 결합하면 사용자는 특히 연료 슬로싱 시스템과 같이 복잡한 열전달 및 위상 변화 문제를 정확하게 모델링 할 수 있습니다.

이 새로운 모델에 대한 제안이나 의견은 adwaith@flow3d.com에 문의하십시오.

FLOW-3D 해석용컴퓨터 선택 가이드

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

2020-09-08 업데이트 / ㈜에스티아이씨앤디 솔루션사업부

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

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 2020 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.

CPU의 선택

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

고급 사용자를 위한 하이엔드 CPU 시장은 AMD Ryzen Threadripper 3970X(Cores: 32 Threads: 64), AMD Ryzen Threadripper 3990X (Cores: 64 Threads: 128)Intel Xeon Gold 6248R (@3GHz Cores: 24 Threads: 48) , Intel 18코어 i9-10980XE가 장악하고 있다. 특히 AMD 제품이 인텔의 최상위 제품을 가격에서 압도한다. 모든 코어를 다 활용할 정도로 어마어마한 프로덕션 수준의 워크로드를 다루는 게 아니라면 보통 이 정도 수준의 CPU까지는 필요하지 않다. 하지만 필요할 경우를 대비해 말해두자면 AMD 두 제품 모두 눈부시게 빠른 게이밍 속도를 보장할 것이다. ‘파 크라이 5’처럼 쓰레드리퍼만의 멀티 다이 아키텍처 때문에 반응이 느린 게임도 있지만 어디까지나 극소수의 예외에 불과하다. editor@itworld.co.kr

2020-08-20일 현재

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

CPU 성능 분석 방법

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

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

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

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

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

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

<참고>

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

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

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

<SPEC CPU 벤치마크 보고서>

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

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

<보고서 샘플>

  • SPEC CPU 2017

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

클럭 대 코어

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

CPU 아키텍처

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

오버클럭

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

하이퍼스레딩

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

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

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

스케일링

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

AMD Ryzen 또는 Epyc CPU

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

<관련 기사>

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

Graphics 고려 사항

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

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

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

원격데스크탑 사용시 고려 사항

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

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

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

RAM 고려 사항

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

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

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

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

HDD 고려 사항

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

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

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

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

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

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

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FLOW-3D 용접해석 개요

FLOW-3D 용접해석 개요

자료 제공: FLOW Science Japan

용접은 금속의 상변화, 용융시의 유동, 방열에 의한 응고 등을 포함한 복잡한 물리 현상입니다. FLOW-3D@에는 그 현상을 정밀하게 모델링하는 기능이 있고, 용접 현상을 충실하게 재현할 수 있습니다.

특히 용융 금속의 유동은 표면 장력의 영향이 강하고, 그 해석은 정확한 자유 계면의 추적이 필요합니다.

FLOW-3D@의 정확한 계면 추적 기능인 TruVOF®는 그 현상을 파악하기에 매우 적합합니다.

해석 조건으로 레이저의 power, spot size, distance, 움직임(분사방향) 등을 입력할 수 있으며, 보호가스는 밀도와 유속으로 설정 할 수 있습니다. 스패터의 분출 해석은 현재 지원되지 않습니다.

해석 결과로 용접 비드의 폭, 깊이, 기공의 유무 등 관찰할 수 있습니다.

열응력 해석은 FLOW-3D 유동 해석 결과를 Abaqus 등의 구조해석 프로그램에서 불러와서 별도로 열응력 해석을 수행해야 합니다.

해석 필요성

FLOW-3D 를 이용한 용접해석은

  • 높은 방사 강도와 고온으로 직접 관찰하기 어려운 내부 현상의 상세 내용을 가시화
  • 온도, 열, 용접 속도, 위치 관계, 재료 물성 등의 파라미터 연구 검토
  • 결함 예측 (공기연행, 응고 수축, 금속 산화) 등의 필요성

해석을 통해 얻는 이점

금속의 상변화, 용융시의 유체의 힘, 방열에 의한 응고 등의 물리모델 용접 현상을 분석할 수 있습니다.

또한 용융시에는 표면장력의 영향이 강하고, 자유계면을 추적하는 수치해석 방법에 대해 높은 정밀도가 요구됩니다. FLOW-3D@는 이러한 요구사항을 잘 처리할 수 있는 장점을 가지고 있어, 용접 용융-응고의 연속적인 현상을 정확하게 파악합니다.

Rivulet Formation in Slide Coating

Simulation of Transient and Three-Dimensional Coating Flows Using a Volume-of-Fluid Technique

Volume-of-Fluid 기법을 사용한 과도 및 3 차원 코팅 흐름 시뮬레이션

슬라이드 코팅 흐름은 정밀 필름 코팅 제품의 제조에 널리 사용됩니다. 코팅 속도를 높이고 코팅 필름의 성능을 향상시키기 위해 슬라이드 코팅 공정을 더 잘 이해하기 위해 상당한 노력을 기울이고 있습니다. 예를 들어 Chen1과 같이 잘 정의 된 한계 이상으로 코팅 속도를 높이면 코팅 비드가 완전히 파손될 수 있음이 입증되었습니다.

이 논문에서는 유체 표면의 임의, 3 차원 및 시간에 따른 변형을 설명 할 수있는 계산 방법에서 얻은 슬라이드 코팅 흐름의 시뮬레이션 결과를 제시합니다. 상용 프로그램에서 사용할 수있는이 방법은 VOF (Volume-of-Fluid) 기술 3,4로 유체를 추적하는 고정 그리드를 사용합니다. 표면 장력, 벽 접착력, 유체 운동량 및 점성 응력은 분석에서 완전히 설명됩니다.

기본 방법은 딥 코팅 데이터와의 비교를 통해 설명됩니다 5. 그런 다음 접촉 선과 동적 접촉각이 우리의 방법에서 암시 적으로 처리되는 방법에 대한 논의를 제시합니다. VOF 기술을 사용하기 때문에 유체를 포함하는 각 제어 볼륨에 작용하는 힘의 합계 만 필요합니다. 그러면 접촉 선의 위치와 동적 접촉각이 계산 된 힘 균형에서 자동으로 발생합니다. 우리의 기술은 코팅 흐름에서 시작 및 비드 분해 현상의 예와 함께 설명됩니다.

그림에서 볼 수 있듯이 신속한 공정의 경우 당사의 접근 방식은 기존 분석 방법으로는 달성하기 어려운 코팅 공정 설계 및 최적화 시뮬레이션을위한 효율성과 견고성을 제공합니다.

Introduction

모든 코팅 공정에는 일정한 조건을 달성하기 전에 코팅 재료가 큰 변형을 겪는 일종의 시작 기간이 포함됩니다. 시작 프로세스의 우수한 특성화는 낭비를 줄이고 프로세스가 원하는 한계 내에서 작동하는지 확인하는 데 종종 중요합니다.

다양한 섭동에 대한 코팅 흐름의 과도 ​​응답에 대한 유사한 이해가 또한 바람직하여 코팅 비드의 파손 및 코팅의 불균일성을 피할 수 있습니다. 코팅 흐름의 역학은 일반적으로 비선형이고 다양한 경쟁 물리적 프로세스의 결합 된 상호 작용을 포함하기 때문에 이론적 조사를 수행하기 위해 특수한 계산 도구에 의존해야합니다.

이 작업을 위해 선택한 모델링 도구의 장점은 고정 그리드를 통해 임의의 유체 변형을 추적 할 수있는 강력한 수치 기법 인 VOF (Volume-of-Fluid) 방법을 사용한다는 것입니다. 코팅 흐름 분석에 중요한 프로그램의 다른 기능과 함께 이것이 수행되는 방식은 다음 섹션에서 설명합니다.

Overview of Numerical Method

여기에 사용 된 수치 프로그램 FLOW-3D®는 1960 년대 중반 Los Alamos National Laboratory에서 개발 된 Marker-and-Cell (MAC) 방법 6에서 유래되었습니다. 원래 MAC 방법에 대한 많은 개선이 수년에 걸쳐 이루어졌습니다.

본 출원에서 가장 흥미로운 것은 유체 영역을 찾기 위해 연속적인 유체 부피 함수에 의해 개별 마커 입자를 대체하는 것입니다. VOF 방법에서는 관심있는 계산 영역을 포함하는 사각형 제어 볼륨의 고정 그리드가 구성됩니다. 각 제어 볼륨에 대해 숫자 F는 액체가 차지하는 볼륨의 비율을 표시하기 위해 유지됩니다.

F 함수를 사용하는 것 외에도 VOF 방법은 날카로운 액체-가스 인터페이스를 유지하는 방식으로 직사각형 셀의 고정 그리드를 통해 F 함수를 전진시키기 위해 특수 수치 기법을 사용합니다. 마지막으로 VOF 방법은 경계면에서 적절한 법선 및 접선 응력 조건을 충족하기 위해 신중하게 구현 된 자유 표면 경계 조건 세트를 사용합니다. 접근 방식의 또 다른 특징은 복잡한 기하학적 영역을 정의하는 방식입니다.

장애물은 제어 볼륨의 일부를 차단할 수 있도록하여 고정 그리드에 포함됩니다. 각 제어 볼륨에서 흐름을 위해 열린 분수 영역 및 볼륨은 지오메트리 표현으로 저장됩니다. FAVOR 방법 7이라고하는이 방법은 형상을 질량, 운동량 및 에너지에 대한 이산화 된 방정식에 자동으로 통합합니다. VOF 및 FAVOR 방법을 사용하면 코팅 문제에 대한 지오메트리 및 초기 유체 구성을 정의하는 데 필요한 복잡한 그리드 생성 프로세스가 없기 때문에 시간과 노력이 절약됩니다.

다음 섹션에서는 플랫 시트에 코팅을 담그는 응용 프로그램과 함께 기본적인 수치 방법의 유용성을 설명합니다.

Dip Coating – A Validation Test

Lee와 Tallmadge는 액체 수조에서 수직으로 인출 된 평판에 딥 코팅하는 과정에 대해 광범위한 조사를 수행했습니다.

이 프로세스는 다양한 상업용 응용 프로그램에서 널리 사용됩니다. 그들의 연구는 2 차원 흐름 (즉, 가장자리 효과 없음)에 초점을 맞추고 실험 데이터에 맞는 경험적 매개 변수를 포함하는 분석 표면 프로파일로 구성되었습니다. 0.085에서 23.9 사이의 모세관 수에 대한 실험 데이터가 수집되었으며, 레이놀즈 수는 0.044에서 12.7 사이입니다. 필름 두께에 대한 실험 데이터는 약 10 % 이하로 추정되는 오류를 가졌습니다.

이 실험에 대한 계산 모델은 코팅 할 시트의 수직 (접선) 속도와 동일한 수직 (접선) 속도가 주어진 직사각형 욕조로 구성되어 매우 간단합니다. 처음에 코팅액은 수평면을 가지며 시트는 충동 적으로 시작됩니다 (그림 1c 참조). 다양한 모세관 수 사례가 시뮬레이션되었으며 모든 경우에 예측 된 필름 두께는 실험 오차 범위 내에있었습니다. 예를 들어 모세관 번호 1.17에 해당하는 경우를 고려하십시오. 시트를 3.31cm / s에서 수조 (밀도 0.885gm / cc, 표면 장력 32.7dynes / cm 및 점도 1159.4cp를 갖는 점성 윤활유)에서 꺼냈다. 우리는 2.5cm의 욕조 너비와 2.0cm의 깊이 (35 x 25 그리드 셀)를 사용했습니다.

필름 흐름을 캡처하기 위해 욕조 위의 2.0cm 영역이 모델에 포함되었습니다 (수직으로 추가 25 개 셀 필요). 수조의 오른쪽은 유체 높이가 일정하게 유지되고 압력이 수압이고 흐름이 계산 영역으로 들어갈 수있는 열린 경계 였지만 휴식에서 시작해야했습니다. 이른바 “정체”경계 조건은 움직이는 시트의 오른쪽으로 충분히 멀리 떨어져있는 경우 수평 무한 욕조에 대한 좋은 근사치입니다. 모델링이 필요한 수조의 폭을 설정하기 위해 여러 가지 계산이 수행되었으며, 필름 두께가이 폭에 크게 민감하지 않다는 것이 밝혀졌으며 그 결과는 실험에서도 발견되었습니다.

그림 1a는 초기 조건, 그림 1b는 계산 된 과도 상태의 스냅 샷, 그림 1c는 최종 정상 상태 결과를 보여줍니다. 처음에 시트에 의해 그려지는 액체 팁의 모양은 정적 접촉각 (즉, 시트와 액체 사이의 접착력)에 따라 달라지며 임의로 10 도로 취해졌습니다. 액체가 끌어 올려짐에 따라, 배출되는 액체 필름을 대체하기 위해 시트쪽으로 흐름이 시작되어야한다는 신호로서 함몰 파가 나머지 수조에 대한 신호로 오른쪽으로 이동합니다. 약 5.0 초만에 정상 상태에 도달합니다. 필름 두께는 0.145cm로 계산되었으며, 이는 0.142cm의 측정 값과 매우 일치합니다.

Rivulet Formation in Slide Coating
Rivulet Formation in Slide Coating

자세한 내용은 본문을 참고하시기 바랍니다.

FLOW-3D WELD를 이용한 해석과 실험 결과의 비교

FLOW-3D@ WELD를 이용한 해석과 실험 결과의 비교

자료 제공: SHILOH INDUSTRIES, INC
자료 제공: FLOW Science Japan

미국 Shiloh사는 주조 및 용접, 프레스 가공 등을 다루는 부품업체로 경량화, 원재료 절약, 원가에서 경쟁력을 갖춘 머티리얼 전문회사입니다. 그 동안 Shiloh사는 FLOW-3D@ 주조 문제 해결에 사용해 왔으나, 최근 FLOW-3D@ WELD 용접 모듈에 주목하여 FLOW-3D@ WELD를 이용하여 해석을 실시하였으며, 그 결과를 Shiloh사의 레이저 용접 실험 결과와 비교한 내용입니다.

두 금속은 사용하는 플레이트의 두께가 다르며 CASE2에서는 금속간 갭이 있습니다.

해석 결과 (실험과 비교)

FLOW-3D@ WELD를 사용하여 CASE1, CASE2 분석을 실시했습니다. CASE1은 바닥 직전까지 용해 시키지만, CASE2는 완전히 관통하고 있습니다. 관통시에도 바닥이 빠지지 않는 것은 표면 장력과 대류의 영향에 의한 것으로 생각됩니다.

Summary

CASE1, CASE2 모두 단면 형상에서 2개의 경사가 나타나고 있으며,그 특징은 분석 결과에서도 뚜렷하게 관찰됩니다.

CASE2는 용융 영역의 팽창도 잘 재현할 수 있었습니다. FLOW-3D@ WELD는 레이저 용접의 대략적인 형상, 용융폭 등 레이저 용접 경향을 잘 파악하는 것을 확인할 수 있습니다.

열전달(Heat Transfer)

열전달(Heat Transfer)

열전달은 전도, 대류 및 복사를 통한 열 에너지의 전달입니다. 일반적이지만 매우 중요한 물리적 현상입니다. 재료 특성 및 기타 물리적 현상은 온도 (또는 열에너지)에 매우 민감합니다. FLOW-3DFLOW-3D  CAST의 열전달 모델은 전도, 대류 및 복사를 통해 유체 내, 고체 및 공극 내에서 열전달을 처리하는 완전 복합 열전달 방정식을 해석합니다.

또한, 이 모델은 사용자가 다양한 애플리케이션을 모델링 할 수 있도록 유연하고 편리한 옵션을 제공합니다.

  • 명시적 및 암시적인 열전달 옵션을 모두 사용할 수 있습니다. 암시적 방법을 사용하여 명시적 접근과 관련된 시간 단계별 크기의 안정성 제한을 제거 할 수 있습니다. 전도성 또는 열전달의 안정성 제한이 시뮬레이션에서 다른 안정성 제한보다 실질적으로 작을 때, 암시적 방법을 사용하면 계산 효율성이 크게 향상 될 수 있습니다.

  • 각기 다른 매체 사이의 열전달 계수는 흐름 유형에 따라 사용자 정의되거나 자동으로 계산 될 수 있습니다.


  • 1차 및 2차 열에너지의 이류 알고리즘을 모두 사용할 수 있습니다. 1차 옵션은 효율적이고 견고하며 대부분의 열전달 문제에 적합하지만 높은 열 구배가 예상되는 시뮬레이션의 경우 인공적인 열 확산으로 이어질 수 있습니다. 2차 옵션은 가령, 부력 중심의 흐름에서 온도 구배를 해결하는 것이 중요한 상황에 적합합니다.


  • 유체와 고체 사이의 열전달을 모델링하기 위해 여러 가지 옵션을 사용할 수 있습니다 (지정된 열유속에서 전원, 규정 온도까지). 이러한 옵션은 다양한 프로세스 및 응용 프로그램을 모델링 할 수 있는 유연성과 성능을 제공합니다.

다른 물리 모델과 함께 FLOW-3DFLOW-3D  CAST의 열전달 모델은 고급 모델링 기능을 위한 견고한 토대가 됩니다. 예를 들어, 액체 / 고체 및 액체 / 증기 상 변화 모델을 사용하여 금속 응고, 물의 건조 및 비등, 분무 냉각을 시뮬레이션 할 수 있습니다. 점성 가열은 고속 점성 흐름에도 포함될 수 있습니다.

[FLOW-3D 이론] 1. 개요

  1. 개요

FLOW-3D는 범용 전산 유체 역학(CFD) 소프트웨어입니다. 유체의 운동 방정식을 계산하기 위해 특별히 개발된 수치 기법을 사용하여 다중 스케일, 다중 물리 흐름 문제에 대해 과도적 3차원 해결책을 얻습니다. 다양한 물리적 및 수치 옵션을 통해 사용자는 다양한 유체 흐름 및 열 전달 현상 분석을 위해 FLOW-3D를 적용할 수 있습니다.

유체 운동은 비선형, 과도, 2차 미분 방정식으로 설명됩니다. 이러한 방정식을 풀기 위해 유체 운동 방정식을 사용해야합니다. 이러한 방법을 개발하는 과학을 전산 유체 역학이라고 합니다. 이 방정식의 수치해는 대수적 표현으로 다양한 항을 근사화 합니다. 그런 다음 결과 방정식을 해결하여 원래 문제에 대한 대략적인 해결책을 제시합니다. 이 과정을 시뮬레이션이라고 합니다. FLOW-3D에서 사용할 수 있는 수치해석 알고리즘의 개요는 운동 방정식에 대한 섹션에 나옵니다.

일반적으로 수치 모델은 계산 Mesh 또는 그리드로 시작합니다. 이것은 여러 개의 서로 연결된 요소 또는 셀로 구성됩니다. 이러한 셀은 물리적 공간을 해당 볼륨과 관련된 여러 노드가 있는 작은 볼륨으로 세분화합니다. 노드는 압력, 온도 및 속도와 같은 미지수의 값을 저장하는데 사용됩니다. Mesh는 사실상 원래의 물리적 공간을 대체하는 숫자 공간입니다. 또한 별도의 위치에서 흐름 파라미터를 정의하고, 경계 조건을 설정하고, 유체 운동 방정식의 수치 근사치를 개발하는 방법을 제공합니다. FLOW-3D 접근 방식은 흐름 영역을 직사각형 셀의 격자로 세분하는 것입니다. 이 격자는 brick elements라고도 합니다.

계산 Mesh는 물리적 공간을 효과적으로 이산화 시킵니다. 각 유체 매개 변수는 불연속 지점에서 값 배열에 의해 Mesh로 표시됩니다. 실제 물리적 파라미터는 공간에서 연속적으로 변하기 때문에 노드 사이의 간격이 미세한 Mesh는 더 거친 Mesh보다 현실을 더욱 잘 표현해줍니다. 그런 다음 수치 근사치의 기본 속성에 도달합니다. 그리드 간격이 줄어들면 유효한 모든 유효한 수치 근사가 원래 방정식에 접근합니다. 근사치가 이 조건을 만족하지 않으면 올바르지 않은 것으로 간주해야 합니다.

동일한 물리적 공간에 대해 격자 간격을 줄이거나 Mesh를 조정하면 더 많은 요소와 노드가 생겨 수치 모델의 크기가 커집니다. 그러나 유체 흐름 및 열 전달의 실제 현실과는 별도로, 시뮬레이션 엔지니어들이 적절한 크기의 Mesh를 선택하도록 하는것과 밀접한 관계에 있는 설계 주기, 컴퓨터 하드웨어 및 마감일의 현실적인 문제도 있습니다. 이러한 제약 조건을 만족시키는 것과 사용자가 정확한 결과를 얻는 것 사이에서 타협점을 찾는 것은, CFD 모델 개발 못지않은 중요한 균형 잡힌 행위입니다.

직사각형 그리드는 규칙적이거나 구조적인 특성 때문에 생성 및 저장이 매우 쉽습니다. 균일하지 않은 그리드 간격은 복잡한 흐름 도메인을 매칭할 때 유연성을 더합니다. 연산 셀은 세 개의 지수를 사용하여 연속적으로 번호가 매겨집니다. 즉, x 방향은 i, y 방향은 j, z 방향은 k입니다. 이 방법으로 3차원 Mesh의 각 셀은 물리적 공간의 점의 좌표와 유사한 고유한 주소(i, j, k)로 식별할 수 있습니다.

구조화된 직사각형 그리드는 수치적 방법의 개발의 상대적 용이성, 원래의 물리적 문제와의 관계에 대한 후자의 투명성, 그리고 마지막으로 수치적 해결의 정확성과 안정성의 추가적인 이점을 가지고 있습니다. 유한 차분법과 유한 체적법에 기초한 가장 오래된 수치 알고리즘은 원래 이러한 Mesh에서 개발되었습니다. 이것은 FLOW-3D에서 수치적 접근방식의 핵심을 형성합니다. 유한차분법은 테일러 확장의 특성과 파생된 정의의 직접적인 적용에 기초합니다. 미분 방정식에 대한 수치적 해결책을 얻기 위해 적용된 방법 중 가장 오래된 방법이며, 첫 번째 적용은 1768년 오일러에 의해 개발된 것으로 간주됩니다. 유한체적법은 유체 운동을 위한 보존법의 일체형태에서 직접 파생되므로 자연적으로 보존 특성을 보유합니다.

FLOW-3D는 일반적인 유체 방정식의 다른 제한 사례에 해당하는 여러 모드에서 작동할 수 있습니다. 예를 들어, 하나의 모드는 압축 가능한 흐름을 위한 것이고 다른 하나는 압축할 수 없는 흐름 상황을 위한 것입니다. 후자의 경우 유체의 밀도와 에너지가 일정하다고 가정할 수 있으므로 계산할 필요가 없습니다. 또한 1유체 모드와 2유체 모드가 있습니다. 자유 표면은 단일 유체 비압축 모드에 포함될 수 있습니다. 이러한 작동 모드는 동작 방정식에 대한 다양한 선택에 해당합니다.

자유 표면은 FLOW-3D로 수행된 많은 시뮬레이션에서 존재합니다. 유량 매개변수와 재료 특성(밀도, 속도, 압력 등)이 불연속성을 경험하기 때문에 모든 계산 환경에서 자유 표면을 모델링하는 것은 어렵습니다. FLOW-3D에서는, 액체에 인접한 가스의 관성이 무시되고, 가스에 의해 점유되는 부피는 균일한 압력과 온도로만 표현되는 빈 공간, 질량의 공백으로 대체됩니다. 대부분의 경우 가스 모션의 세부 사항은 훨씬 무거운 액체의 움직임에 중요하지 않기 때문에 이 접근 방식은 계산 노력을 줄이는 이점이 있습니다. 자유 표면은 액체의 외부 경계 중 하나가 됩니다. 자유 표면의 경계 조건에 대한 적절한 정의는 자유 표면 역학을 정확하게 포착하기 위해 중요합니다.

VOF(Volume of Fluid) 방법은 이러한 목적으로 FLOW-3D에 사용됩니다. 유체 함수의 볼륨 정의, VOF 전송 방정식 해결 방법, 자유 표면의 경계 조건 설정 등 세 가지 주요 구성요소로 구성됩니다.

일부 물리 및 수치 모델은 Flow Science의 기술 노트: http://users.flow3d.com/technical-notes/ 에 자세히 설명되어 있으며, 여기에는 예제도 포함되어 있습니다.

Cavitation | 캐비테이션

캐비테이션이란 무엇입니까?

The spillways of the Glen Canyon dam in 1983 (Lee and Hoopes, 1996).

캐비테이션은 유체 흐름의 매우 낮은 압력 또는 포화 압력을 높이는 온도 상승으로 인해 유체 내에서 증기 또는 기포가 빠르게 발생하는 것입니다. 기포의 갑작스런 출현 (및 후속 붕괴)은 비압축성 유체 내에서 압력의 급격한 변화를 일으켜 심각한 기계적 손상을 일으킬 수 있습니다. 캐비테이션에 의해 유도 된 힘은 1983 년 Glen Canyon 댐의 배수로에서 경험 한 손상에서 볼 수 있듯이 며칠 내에 수 피트의 암석을 침식 할 가능성이 있습니다 (Lee and Hoopes, 1996).

또한 고압 다이 캐스팅에서 캐비테이션이 발생할 수 있습니다. 다이의 수축 및 곡선을 통한 용융 합금의 빠른 이동은 급속한 압력 강하를 초래하고 후속 캐비테이션으로 이어질 수 있습니다. 생성된 증기 기포는 최종 주조에서 다공성을 유발하거나 더 나쁜 경우 다이에 손상을 일으켜 주조품을 훼손시키고 다이 수명을 감소시킬 수 있습니다.

캐비테이션은 터빈과 파이프에 손상을 줄 수 있고, 댐의 배수로에서 콘크리트를 침식하는 등의 원인이 될 수 있습니다. 아래 이미지는 댐의 배수로 바닥 근처의 콘크리트 침식을 보여줍니다. 댐에 사용되는 콘크리트는 일반적으로 강도가 높지만 캐비테이션은 여전히 그것을 부식시킬 수 있습니다.

Eroded concrete due to cavitation on the spillway of a dam

캐비테이션은 때때로 오염 물질과 유기 분자를 분해하고, 소수성 화학 물질을 결합하고, 캐비테이션 기포의 파열로 인해 생성 된 충격파를 통해 신장 결석을 파괴하고, 혼합을위한 난류를 증가시켜 수질 정화와 같은 특정 산업 응용 분야에서 의도적으로 유도됩니다.

따라서 캐비테이션이 발생할 가능성이있는 위치와 그 강도를 이해하는 것이 중요합니다. 캐비테이션을 실험을 수행하거나 실험 결과의 현상을 시각화하는 것이 어렵고, 잠재적으로 손상 될 수 있으므로 수치해석 시뮬레이션으로 검토하는 것이 매우 필요하고, 유용합니다.

Real-World Applications | 실제 응용 분야

  • 물 및 환경 구조 내에서 손상을 주는 캐비테이션 시뮬레이션
  • 다이 손상 및 주조 다공성을 유발할 수 있는 고압 다이 캐스팅 중 캐비테이션 시뮬레이션
  • MEMS 장치 내의 열 거품 형성 시뮬레이션
  • 열 전달 표면의 비등 거동 예측
  • 캐비테이션 역학으로 인한 혼합 예측

Modeling Cavitation in FLOW-3D

FLOW-3D의 캐비테이션 모델은 thermal bubble jets 와 MEMS devices를 시뮬레이션하는데 성공적으로 사용되었습니다. FLOW-3D는 “active”또는 “passive” 모델 옵션을 제공합니다. Active 모델은 기포 영역을 열고 수동 모델은 흐름을 통해 캐비테이션 기포의 존재를 추적하고 전파하지만, 기포 영역의 형성을 시작하지는 않습니다.

Active모델은 더 큰 캐비테이션 영역이 예상되고 유동장에 영향을 미치는 경우에 가장 적합하며, Passive모델은 작은 기포의 간단한 모양이 예상되는 시뮬레이션에 가장 적합합니다. 활성 모델과 에너지 전송 계산을 통해 위상 변화도 옵션입니다. 기포는 계면에서의 증발 또는 응축으로 인해 추가로 팽창하거나 수축 할 수 있습니다.

Sample Results

아래 시뮬레이션은 수축 노즐을 보여줍니다. 애니메이션은 매우 일시적인 진동 동작을 보여주는 캐비테이션 버블의 진화를 보여줍니다. 캐비테이션 부피 분율은 초기 연속 액체에서 캐비테이션의 시작을 시각화하기 위해 플롯됩니다.

아래 애니메이션은 진입 속도가 8m/s이고 수렴 기울기가 18 °이고 발산 기울기가 8 ° 인 벤츄리 내의 캐비테이션을 보여줍니다. 다시 말하지만, 캐비테이션의 과도 동작은 잘 모델링되어 있으며, 모델은 22ms의 실험 결과와 비교하여 17.4ms의 캐비테이션주기 기간을 예측합니다 (Stutz and Reboud 1997).

Cavitation in a venturi

물 탱크를 통해 이동하는 고속 발사체를 시뮬레이션하여 발사체 후류에서 생성 된 저압 영역의 공동 기둥을 보여줍니다. 발사체의 초기 속도는 600m / s입니다. 아래는 탱크의 움직임과 후행하는 캐비테이션 유체의 애니메이션입니다. 발사체가 감속함에 따라 캐비테이션 기둥의 반경이 좁아집니다.

@

High-speed bullet

References

Lee, W., Hoopes, J.A., 1996, Prediction of Cavitation Damage for Spillways, Journal of Hydraulic Engineering, 122(9): 481-488.

Plesset, M.S., Prosperetti, A., 1977, Bubble Dynamics and Cavitation, Annual Revue of Fluid Mech, 9: 145-185.

Rouse, H., 1946. Elementary Mechanics of Fluids, New York: Dover Publications, Inc.

Stutz, B., Reboud, J.L., 1997, Experiments on unsteady cavitation, Experiments in Fluids, 22: 191-198.

The realm of operations of FLOW-3D

ADDITIVE MANUFACTURING SIMULATIONS

Capabilities of FLOW-3D

FLOW-3D는 자유 표면 유체 흐름 시뮬레이션을 전문으로하는 다중 물리 CFD 소프트웨어입니다. 자유 표면의 동적 진화를 추적하는 소프트웨어의 알고리즘인 VOF (Volume of Fluid) 방법은 Flow Science의 설립자인 Tony Hirt 박사가 개척했습니다.

또한 FLOW-3D에는 금속 주조, 잉크젯 인쇄, 레이저 용접 및 적층 제조 (AM)와 같은 광범위한 응용 분야를 시뮬레이션하기위한 물리 모델이 내장되어 있습니다.
적층 제조 시뮬레이션 소프트웨어, 특히 L-PBF (레이저 파우더 베드 융합 공정)의 현상 유지는 열 왜곡, 잔류 응력 및지지 구조 생성과 같은 부분 규모 모델링에 도움이되는 열 기계 시뮬레이션에 초점을 맞추고 있습니다.

유용하지만 용융 풀 역학 및 볼링 및 다공성과 같은 관련 결함에 대한 정보는 일반적으로 이러한 접근 방식의 영역 밖에 있습니다. 용융 풀 내의 유체 흐름, 열 전달 및 표면 장력이 열 구배 및 냉각 속도에 영향을 미치며 이는 다시 미세 구조 진화에 영향을 미친다는 점을 명심하는 것도 중요합니다.

FLOW-3D와 이산 요소법 (DEM) 및 WELD 모듈을 사용하여 분말 및 용융 풀 규모에서 시뮬레이션 할 수 있습니다.
구현되는 관련 물리학에는 점성 흐름, 열 전달, 응고, 상 변화, 반동 압력, 차폐 가스 압력, 표면 장력, 움직이는 물체 및 분말 / 입자 역학이 포함됩니다. 이러한 접근 방식은 합금에 대한 공정을 성공적으로 개발할 수 있게 하고, AM 기계 제조업체와 AM 기술의 최종 사용자 모두에게 관심있는 미세 구조 진화에 대한 통찰력을 제공하는데 도움이 됩니다.

The realm of operations of FLOW-3D
The realm of operations of FLOW-3D

FLOW-3D는 레이저 분말 베드 융합 (L-PBF), 직접 에너지 증착 (DED) 및 바인더 제트 공정으로 확장되는 기능을 가지고 있습니다.
FLOW-3D를 사용하면 분말 확산 및 패킹, 레이저 / 입자 상호 작용, 용융 풀 역학, 표면 형태 및 후속 미세 구조 진화를 정확하게 시뮬레이션 할 수 있습니다. 이러한 기능은 FLOW-3D에 고유하며 계산 효율성이 높은 방식으로 달성됩니다.

예를 들어 1.0mm x 0.4mm x 0.3mm 크기의 계산 영역에서 레이저 빔의 단일 트랙을 시뮬레이션하기 위해 레이저 용융 모델은 단 8 개의 물리적 코어에서 약 2 시간이 걸립니다.
FLOW-3D는 모든 관련 물리 구현 간의 격차를 해소하는 동시에 업계 및 연구 표준에서 허용하는 시간 프레임으로 결과를 생성합니다. 분말 패킹, 롤러를 통한 파워 확산, 분말의 레이저 용융, 용융 풀 형성 및 응고를 고려하고 다층 분말 베드 융합 공정을 위해 이러한 단계를 순차적으로 반복하여 FLOW-3D에서 전체 AM 공정을 시뮬레이션 할 수 있습니다.

FLOW-3D의 다층 시뮬레이션은 이전에 응고된 층의 열 이력을 저장한다는 점에서 독특하며, 열 전달을 고려하여 이전에 응고된 층에 확산된 새로운 분말 입자 세트에 대해 시뮬레이션이 수행됩니다.
또한, 응고 된 베드의 열 왜곡 및 잔류 응력은 FLOW-3D를 사용하여 평가할 수 있으며, 보다 복잡한 분석을 수행하기 위해 FLOW-3D의 압력 및 온도 데이터를 Abaqus 및 MSC Nastran과 같은 FEA 소프트웨어로 내보낼 수 있습니다.

Sequence of a multi-layer L-PBF simulation setup in FLOW-3D

Ease of Use

FLOW-3D는 다양한 응용 분야에서 거의 40 년 동안 사용되어 왔습니다. 사용자 피드백을 기반으로 UI 개발자는 소프트웨어를 사용하기 매우 직관적으로 만들었으며 새로운 사용자는 시뮬레이션 설정의 순서를 거의 또는 전혀 어려움없이 이해합니다.
사용자는 FLOW3D에서 구현 된 다양한 모델의 이론에 정통하며 새로운 실험을 설계 할 수 있습니다. 실습 튜토리얼, 비디오 강의, 예제 시뮬레이션 및 기술 노트의 저장소도 사용할 수 있습니다.
사용자가 특정 수준의 경험에 도달하면 고급 수치 교육 및 소프트웨어 사용자 지정 교육을 사용할 수 있습니다.

Available Literature

실험 데이터에 대해 FLOW-3D 모델을 검증하는 몇 가지 독립적으로 발표된 연구가 있습니다. 여기에서 수록된 저널 논문은 레이저 용접 및 적층 제조 공정으로 제한됩니다. 더 많은 참조는 당사 웹 사이트에서 확인할 수 있습니다.

Laser Welding

  1. L.J.Zhang, J.X.Zhang, A.Gumenyuk, M.Rethmeier, S.J.Na, Numerical simulation of full penetration laser welding of thick steel plate with high power high brightness laser, Journal of Materials Processing Technology, Volume 214, Issue 8, 2014.
    A study by researchers from BAM in Germany, KAIST in Korea, and State Key Laboratory of Mechanical Behavior of Materials in China that focuses on keyhole dynamics and full penetration laser welding of steel plates.
  2. Runqi Lin, Hui-ping Wang, Fenggui Lu, Joshua Solomon, Blair E.
    Carlson, Numerical study of keyhole dynamics and keyhole-induced porosity formation in remote laser welding of Al alloys, International Journal of Heat and Mass Transfer, Volume 108, Part A, 2017.
    General Motors (GM) and Shangai University collaborated on a study on the influence of welding speed and weld angle of inclination on porosity occurrence in laser keyhole welding.
  3. Koji Tsukimoto, Masashi Kitamura, Shuji Tanigawa, Sachio Shimohata, and Masahiko Mega, Laser Welding Repair for Single Crystal Blades, International Gas Turbine Congress, Tokyo, 2015.
    Mitsubishi Heavy Industry’s study on laser welding repair using laser cladding for single Ni crystal alloys used in gas turbine blades.

Additive Manufacturing

  1. Yu-Che Wu, Cheng-Hung San, Chih-Hsiang Chang, Huey-Jiuan Lin, Raed Marwan, Shuhei Baba, Weng-Sing Hwang, Numerical modeling of melt-pool behavior in selective laser melting with random powder distribution and experimental validation, Journal of Materials Processing Technology, Volume 254, 2018
    This paper discusses powder bed compaction with random packing for different powder-size distributions, and the importance of considering evaporation effects in the melting process to validate the melt pool dimensions.
  2. Lee, Y.S., and W.Zhang, Mesoscopic simulation of heat transfer and fluid flow in laser powder bed additive manufacturing, Proceedings of the Annual International Solid Freeform Fabrication Symposium, Austin, TX, USA. 2015
    A study conducted by Ohio State University researchers to understand the influence of process parameters in formation of balling defects.
  3. Y.S. Lee, W.Zhang, Modeling of heat transfer, fluid flow and solidification microstructure of nickel-base superalloy fabricated by laser powder bed fusion, Additive Manufacturing, Volume 12, Part B, 2016
    A study conducted by Ohio State University researchers to understand the influence of solidification parameters, calculated from the temperature fields, on solidification morphology and grain size using existing theoretical models in laser powder bed fusion processes.

 

 

자유 표면 모델링 방법

본 자료는 국내 사용자들의 편의를 위해 원문 번역을 해서 제공하기 때문에 일부 오역이 있을 수 있어서 원문과 함께 수록합니다. 자료를 이용하실 때 참고하시기 바랍니다.

Free Surface Modeling Methods

An interface between a gas and liquid is often referred to as a free surface. The reason for the “free” designation arises from the large difference in the densities of the gas and liquid (e.g., the ratio of density for water to air is 1000). A low gas density means that its inertia can generally be ignored compared to that of the liquid. In this sense the liquid moves independently, or freely, with respect to the gas. The only influence of the gas is the pressure it exerts on the liquid surface. In other words, the gas-liquid surface is not constrained, but free.

자유 표면 모델링 방법

기체와 액체 사이의 계면은 종종 자유 표면이라고합니다.  ‘자유’라는 호칭이 된 것은 기체와 액체의 밀도가 크게 다르기 때문입니다 (예를 들어, 물 공기에 대한 밀도 비는 1000입니다).  기체의 밀도가 낮다는 것은 액체의 관성에 비해 기체의 관성은 일반적으로 무시할 수 있다는 것을 의미합니다.  이러한 의미에서, 액체는 기체에 대해 독립적으로, 즉 자유롭게 움직입니다.  기체의 유일한 효과는 액체의 표면에 대한 압력입니다.  즉, 기체와 액체의 표면은 제약되어있는 것이 아니라 자유롭다는 것입니다.

In heat-transfer texts the term ‘Stephen Problem’ is often used to describe free boundary problems. In this case, however, the boundaries are phase boundaries, e.g., the boundary between ice and water that changes in response to the heat supplied from convective fluid currents.

열전달에 관한 문서는 자유 경계 문제를 묘사할 때 “Stephen Problem’”라는 용어가 자주 사용됩니다.  그러나 여기에서 경계는 상(phase) 경계, 즉 대류적인 유체의 흐름에 의해 공급된 열에 반응하여 변화하는 얼음과 물 사이의 경계 등을 말합니다.

Whatever the name, it should be obvious that the presence of a free or moving boundary introduces serious complications for any type of analysis. For all but the simplest of problems, it is necessary to resort to numerical solutions. Even then, free surfaces require the introduction of special methods to define their location, their movement, and their influence on a flow.

이름이 무엇이든, 자유 또는 이동 경계가 존재한다는 것은 어떤 유형의 분석에도 복잡한 문제를 야기한다는 것은 분명합니다. 가장 간단한 문제를 제외한 모든 문제에 대해서는 수치 해석에 의존할 필요가 있습니다. 그 경우에도 자유 표면은 위치, 이동 및 흐름에 미치는 영향을 정의하기 위한 특별한 방법이 필요합니다.

In the following discussion we will briefly review the types of numerical approaches that have been used to model free surfaces, indicating the advantages and disadvantages of each method. Regardless of the method employed, there are three essential features needed to properly model free surfaces:

  1. A scheme is needed to describe the shape and location of a surface,
  2. An algorithm is required to evolve the shape and location with time, and
  3. Free-surface boundary conditions must be applied at the surface.

다음 설명에서는 자유 표면 모델링에 사용되어 온 다양한 유형의 수치적 접근에 대해 간략하게 검토하고 각 방법의 장단점을 설명합니다. 어떤 방법을 사용하는지에 관계없이 자유롭게 표면을 적절히 모델화하는 다음의 3 가지 기능이 필요합니다.

  1. 표면의 형상과 위치를 설명하는 방식
  2. 시간에 따라 모양과 위치를 업데이트 하는 알고리즘
  3. 표면에 적용할 자유 표면 경계 조건

Lagrangian Grid Methods

Conceptually, the simplest means of defining and tracking a free surface is to construct a Lagrangian grid that is imbedded in and moves with the fluid. Many finite-element methods use this approach. Because the grid and fluid move together, the grid automatically tracks free surfaces.

라그랑주 격자 법

개념적으로 자유 표면을 정의하고 추적하는 가장 간단한 방법은 유체와 함께 이동하는 라그랑주 격자를 구성하는 것입니다. 많은 유한 요소 방법이 이 접근 방식을 사용합니다. 격자와 유체가 함께 움직이기 때문에 격자는 자동으로 자유 표면을 추적합니다.

At a surface it is necessary to modify the approximating equations to include the proper boundary conditions and to account for the fact that fluid exists only on one side of the boundary. If this is not done, asymmetries develop that eventually destroy the accuracy of a simulation.

표면에서 적절한 경계 조건을 포함하고 유체가 경계의 한면에만 존재한다는 사실을 설명하기 위해 근사 방정식을 수정해야합니다. 이것이 수행되지 않으면 결국 시뮬레이션의 정확도를 훼손하는 비대칭이 발생합니다.

The principal limitation of Lagrangian methods is that they cannot track surfaces that break apart or intersect. Even large amplitude surface motions can be difficult to track without introducing regridding techniques such as the Arbitrary-Lagrangian-Eulerian (ALE) method. References 1970 and 1974 may be consulted for early examples of these approaches.

라그랑지안 방법의 주요 제한은 분리되거나 교차하는 표면을 추적 할 수 없다는 것입니다. ALE (Arbitrary-Lagrangian-Eulerian) 방법과 같은 격자 재생성 기법을 도입하지 않으면 진폭이 큰 표면 움직임도 추적하기 어려울 수 있습니다. 이러한 접근법의 초기 예를 보려면 참고 문헌 1970 및 1974를 참조하십시오.

The remaining free-surface methods discussed here use a fixed, Eulerian grid as the basis for computations so that more complicated surface motions may be treated.

여기에서 논의된 나머지 자유 표면 방법은 보다 복잡한 표면 움직임을 처리할 수 있도록 고정된 오일러 그리드를 계산의 기준으로 사용합니다.

Surface Height Method

Low amplitude sloshing, shallow water waves, and other free-surface motions in which the surface does not deviate too far from horizontal, can be described by the height, H, of the surface relative to some reference elevation. Time evolution of the height is governed by the kinematic equation, where (u,v,w) are fluid velocities in the (x,y,z) directions. This equation is a mathematical expression of the fact that the surface must move with the fluid:

표면 높이 법

낮은 진폭의 슬로 싱, 얕은 물결 및 표면이 수평에서 너무 멀리 벗어나지 않는 기타 자유 표면 운동은 일부 기준 고도에 대한 표면의 높이 H로 설명 할 수 있습니다. 높이의 시간 진화는 운동학 방정식에 의해 제어되며, 여기서 (u, v, w)는 (x, y, z) 방향의 유체 속도입니다. 이 방정식은 표면이 유체와 함께 움직여야한다는 사실을 수학적으로 표현한 것입니다.

Finite-difference approximations to this equation are easy to implement. Further, only the height values at a set of horizontal locations must be recorded so the memory requirements for a three-dimensional numerical solution are extremely small. Finally, the application of free-surface boundary conditions is also simplified by the condition on the surface that it remains nearly horizontal. Examples of this technique can be found in References 1971 and 1975.

이 방정식의 유한 차분 근사를 쉽게 실행할 수 있습니다.  또한 3 차원 수치 해법의 메모리 요구 사항이 극도로 작아지도록 같은 높이의 위치 값만을 기록해야합니다.  마지막으로 자유 표면 경계 조건의 적용도 거의 수평을 유지하는 표면의 조건에 의해 간소화됩니다.  이 방법의 예는 참고 문헌의 1971 및 1975을 참조하십시오.

Marker-and-Cell (MAC) Method

The earliest numerical method devised for time-dependent, free-surface, flow problems was the Marker-and-Cell (MAC) method (see Ref. 1965). This scheme is based on a fixed, Eulerian grid of control volumes. The location of fluid within the grid is determined by a set of marker particles that move with the fluid, but otherwise have no volume, mass or other properties.

MAC 방법

시간 의존성을 가지는 자유 표면 흐름의 문제에 대해 처음 고안된 수치 법이 MAC (Marker-and-Cell) 법입니다 (참고 문헌 1965 참조).  이 구조는 컨트롤 볼륨 고정 오일러 격자를 기반으로합니다.  격자 내의 유체의 위치는 유체와 함께 움직이고, 그 이외는 부피, 질량, 기타 특성을 갖지 않는 일련의 마커 입자에 의해 결정됩니다.

Grid cells containing markers are considered occupied by fluid, while those without markers are empty (or void). A free surface is defined to exist in any grid cell that contains particles and that also has at least one neighboring grid cell that is void. The location and orientation of the surface within the cell was not part of the original MAC method.

마커를 포함한 격자 셀은 유체로 채워져있는 것으로 간주되며 마커가 없는 격자 셀은 빈(무효)것입니다.  입자를 포함하고, 적어도 하나의 인접 격자 셀이 무효인 격자의 자유 표면은 존재하는 것으로 정의됩니다.  셀 표면의 위치와 방향은 원래의 MAC 법에 포함되지 않았습니다.

Evolution of surfaces was computed by moving the markers with locally interpolated fluid velocities. Some special treatments were required to define the fluid properties in newly filled grid cells and to cancel values in cells that are emptied.

표면의 발전(개선)은 국소적으로 보간된 유체 속도로 마커를 이동하여 계산되었습니다.  새롭게 충전된 격자 셀의 유체 특성을 정의하거나 비어있는 셀의 값을 취소하거나 하려면 특별한 처리가 필요했습니다.

The application of free-surface boundary conditions consisted of assigning the gas pressure to all surface cells. Also, velocity components were assigned to all locations on or immediately outside the surface in such a way as to approximate conditions of incompressibility and zero-surface shear stress.

자유 표면 경계 조건의 적용은 모든 표면 셀에 가스 압력을 할당하는 것으로 구성되었습니다. 또한 속도 성분은 비압축성 및 제로 표면 전단 응력의 조건을 근사화하는 방식으로 표면 위 또는 외부의 모든 위치에 할당되었습니다.

The extraordinary success of the MAC method in solving a wide range of complicated free-surface flow problems is well documented in numerous publications. One reason for this success is that the markers do not track surfaces directly, but instead track fluid volumes. Surfaces are simply the boundaries of the volumes, and in this sense surfaces may appear, merge or disappear as volumes break apart or coalesce.

폭넓게 복잡한 자유 표면 흐름 문제 해결에 MAC 법이 놀라운 성공을 거두고 있는 것은 수많은 문헌에서 충분히 입증되고 있습니다.  이 성공 이유 중 하나는 마커가 표면을 직접 추적하는 것이 아니라 유체의 체적을 추적하는 것입니다.  표면은 체적의 경계에 불과하며, 그러한 의미에서 표면은 분할 또는 합체된 부피로 출현(appear), 병합, 소멸 할 가능성이 있습니다.

A variety of improvements have contributed to an increase in the accuracy and applicability of the original MAC method. For example, applying gas pressures at interpolated surface locations within cells improves the accuracy in problems driven by hydrostatic forces, while the inclusion of surface tension forces extends the method to a wider class of problems (see Refs. 1969, 1975).

다양한 개선으로 인해 원래 MAC 방법의 정확성과 적용 가능성이 증가했습니다. 예를 들어, 셀 내 보간 된 표면 위치에 가스 압력을 적용하면 정 수력으로 인한 문제의 정확도가 향상되는 반면 표면 장력의 포함은 방법을 더 광범위한 문제로 확장합니다 (참조 문헌. 1969, 1975).

In spite of its successes, the MAC method has been used primarily for two-dimensional simulations because it requires considerable memory and CPU time to accommodate the necessary number of marker particles. Typically, an average of about 16 markers in each grid cell is needed to ensure an accurate tracking of surfaces undergoing large deformations.

수많은 성공에도 불구하고 MAC 방법은 필요한 수의 마커 입자를 수용하기 위해 상당한 메모리와 CPU 시간이 필요하기 때문에 주로 2 차원 시뮬레이션에 사용되었습니다. 일반적으로 큰 변형을 겪는 표면의 정확한 추적을 보장하려면 각 그리드 셀에 평균 약 16 개의 마커가 필요합니다.

Another limitation of marker particles is that they don’t do a very good job of following flow processes in regions involving converging/diverging flows. Markers are usually interpreted as tracking the centroids of small fluid elements. However, when those fluid elements get pulled into long convoluted strands, the markers may no longer be good indicators of the fluid configuration. This can be seen, for example, at flow stagnation points where markers pile up in one direction, but are drawn apart in a perpendicular direction. If they are pulled apart enough (i.e., further than one grid cell width) unphysical voids may develop in the flow.

마커 입자의 또 다른 한계는 수렴 / 발산 흐름이 포함된 영역에서 흐름 프로세스를 따라가는 작업을 잘 수행하지 못한다는 것입니다. 마커는 일반적으로 작은 유체 요소의 중심을 추적하는 것으로 해석됩니다. 그러나 이러한 유체 요소가 길고 복잡한 가닥으로 당겨지면 마커가 더 이상 유체 구성의 좋은 지표가 될 수 없습니다. 예를 들어 마커가 한 방향으로 쌓여 있지만 수직 방향으로 떨어져 있는 흐름 정체 지점에서 볼 수 있습니다. 충분히 분리되면 (즉, 하나의 그리드 셀 너비 이상) 비 물리적 공극이 흐름에서 발생할 수 있습니다.

Surface Marker Method

One way to limit the memory and CPU time consumption of markers is to keep marker particles only on surfaces and not in the interior of fluid regions. Of course, this removes the volume tracking property of the MAC method and requires additional logic to determine when and how surfaces break apart or coalesce.

표면 마커 법

마커의 메모리 및 CPU 시간의 소비를 제한하는 방법 중 하나는 마커 입자를 유체 영역의 내부가 아니라 표면에만 보존하는 것입니다.  물론 이는 MAC 법의 체적 추적 특성이 배제되기 때문에 표면이 분할 또는 합체하는 방식과 시기를 특정하기위한 논리를 추가해야합니다.

In two dimensions the marker particles on a surface can be arranged in a linear order along the surface. This arrangement introduces several advantages, such as being able to maintain a uniform particle spacing and simplifying the computation of intersections between different surfaces. Surface markers also provide a convenient way to locate the surface within a grid cell for the application of boundary conditions.

2 차원의 경우 표면 마커 입자는 표면을 따라 선형으로 배치 할 수 있습니다.  이 배열은 입자의 간격을 균일하게 유지할 수있는 별도의 표면이 교차하는 부분의 계산이 쉽다는 등 몇 가지 장점이 있습니다.  또한 표면 마커를 사용하여 경계 조건을 적용하면 격자 셀의 표면을 간단한 방법으로 찾을 수 있습니다.

Unfortunately, in three-dimensions there is no simple way to order particles on surfaces, and this leads to a major failing of the surface marker technique. Regions may exist where surfaces are expanding and no markers fill the space. Without markers the configuration of the surface is unknown, consequently there is no way to add markers. Reference 1975 contains examples that show the advantages and limitations of this method.

불행히도 3 차원에서는 표면에 입자를 정렬하는 간단한 방법이 없으며 이로 인해 표면 마커 기술이 크게 실패합니다. 표면이 확장되고 마커가 공간을 채우지 않는 영역이 존재할 수 있습니다. 마커가 없으면 표면의 구성을 알 수 없으므로 마커를 추가 할 방법이 없습니다.
참고 문헌 1975이 방법의 장점과 한계를 보여주는 예제가 포함되어 있습니다.

Volume-of-Fluid (VOF) Method

The last method to be discussed is based on the concept of a fluid volume fraction. The idea for this approach originated as a way to have the powerful volume-tracking feature of the MAC method without its large memory and CPU costs.

VOF (Volume-of-Fluid) 법

마지막으로 설명하는 방법은 유체 부피 분율의 개념을 기반으로합니다. 이 접근 방식에 대한 아이디어는 대용량 메모리 및 CPU 비용없이 MAC 방식의 강력한 볼륨 추적 기능을 갖는 방법에서 시작되었습니다.

Within each grid cell (control volume) it is customary to retain only one value for each flow quantity (e.g., pressure, velocity, temperature, etc.) For this reason it makes little sense to retain more information for locating a free surface. Following this reasoning, the use of a single quantity, the fluid volume fraction in each grid cell, is consistent with the resolution of the other flow quantities.

각 격자 셀 (제어 체적) 내에서 각 유량 (예 : 압력, 속도, 온도 등)에 대해 하나의 값만 유지하는 것이 일반적입니다. 이러한 이유로 자유 표면을 찾기 위해 더 많은 정보를 유지하는 것은 거의 의미가 없습니다. 이러한 추론에 따라 각 격자 셀의 유체 부피 분율인 단일 수량의 사용은 다른 유량의 해상도와 일치합니다.

If we know the amount of fluid in each cell it is possible to locate surfaces, as well as determine surface slopes and surface curvatures. Surfaces are easy to locate because they lie in cells partially filled with fluid or between cells full of fluid and cells that have no fluid.

각 셀 내의 유체의 양을 알고 있는 경우, 표면의 위치 뿐만 아니라  표면 경사와 표면 곡률을 결정하는 것이 가능합니다.  표면은 유체 가 부분 충전 된 셀 또는 유체가 전체에 충전 된 셀과 유체가 전혀없는 셀 사이에 존재하기 때문에 쉽게 찾을 수 있습니다.

Slopes and curvatures are computed by using the fluid volume fractions in neighboring cells. It is essential to remember that the volume fraction should be a step function, i.e., having a value of either one or zero. Knowing this, the volume fractions in neighboring cells can then be used to locate the position of fluid (and its slope and curvature) within a particular cell.

경사와 곡률은 인접 셀의 유체 체적 점유율을 사용하여 계산됩니다.  체적 점유율은 계단 함수(step function)이어야 합니다, 즉, 값이 1 또는 0 인 것을 기억하는 것이 중요합니다.  이 것을 안다면, 인접 셀의 부피 점유율을 사용하여 특정 셀 내의 유체의 위치 (및 그 경사와 곡률)을 찾을 수 있습니다.

Free-surface boundary conditions must be applied as in the MAC method, i.e., assigning the proper gas pressure (plus equivalent surface tension pressure) as well as determining what velocity components outside the surface should be used to satisfy a zero shear-stress condition at the surface. In practice, it is sometimes simpler to assign velocity gradients instead of velocity components at surfaces.

자유 표면 경계 조건을 MAC 법과 동일하게 적용해야 합니다.  즉, 적절한 기체 압력 (및 대응하는 표면 장력)을 할당하고, 또한 표면에서 제로 전단 응력을 충족 시키려면 표면 외부의 어떤 속도 성분을 사용할 필요가 있는지를 확인합니다.  사실, 표면에서의 속도 성분 대신 속도 구배를 지정하는 것이보다 쉬울 수 있습니다.

Finally, to compute the time evolution of surfaces, a technique is needed to move volume fractions through a grid in such a way that the step-function nature of the distribution is retained. The basic kinematic equation for fluid fractions is similar to that for the height-function method, where F is the fraction of fluid function:

마지막으로, 표면의 시간 변화를 계산하려면 분포의 계단 함수의 성질이 유지되는 방법으로 격자를 통과하고 부피 점유율을 이동하는 방법이 필요합니다.  유체 점유율의 기본적인 운동학방정식은 높이 함수(height-function) 법과 유사합니다.  F는 유체 점유율 함수입니다.

A straightforward numerical approximation cannot be used to model this equation because numerical diffusion and dispersion errors destroy the sharp, step-function nature of the F distribution.

이 방정식을 모델링 할 때 간단한 수치 근사는 사용할 수 없습니다.  수치의 확산과 분산 오류는 F 분포의 명확한 계단 함수(step-function)의 성질이 손상되기 때문입니다.

It is easy to accurately model the solution to this equation in one dimension such that the F distribution retains its zero or one values. Imagine fluid is filling a column of cells from bottom to top. At some instant the fluid interface is in the middle region of a cell whose neighbor below is filled and whose neighbor above is empty. The fluid orientation in the neighboring cells means the interface must be located above the bottom of the cell by an amount equal to the fluid fraction in the cell. Then the computation of how much fluid to move into the empty cell above can be modified to first allow the empty region of the surface-containing cell to fill before transmitting fluid on to the next cell.

F 분포가 0 또는 1의 값을 유지하는 같은 1 차원에서이 방정식의 해를 정확하게 모델링하는 것은 간단합니다.  1 열의 셀에 위에서 아래까지 유체가 충전되는 경우를 상상해보십시오.  어느 순간에 액체 계면은 셀의 중간 영역에 있고, 그 아래쪽의 인접 셀은 충전되어 있고, 상단 인접 셀은 비어 있습니다.  인접 셀 내의 유체의 방향은 계면과 셀의 하단과의 거리가 셀 내의 유체 점유율과 같아야 한다는 것을 의미합니다.  그 다음 먼저 표면을 포함하는 셀의 빈 공간을 충전 한 후 다음 셀로 유체를 보내도록 위쪽의 빈 셀에 이동하는 유체의 양의 계산을 변경할 수 있습니다.

In two or three dimensions a similar procedure of using information from neighboring cells can be used, but it is not possible to be as accurate as in the one-dimensional case. The problem with more than one dimension is that an exact determination of the shape and location of the surface cannot be made. Nevertheless, this technique can be made to work well as evidenced by the large number of successful applications that have been completed using the VOF method. References 1975, 1980, and 1981 should be consulted for the original work on this technique.

2 차원과 3 차원에서 인접 셀의 정보를 사용하는 유사한 절차를 사용할 수 있지만, 1 차원의 경우만큼 정확하게 하는 것은 불가능합니다.  2 차원 이상의 경우의 문제는 표면의 모양과 위치를 정확히 알 수없는 것입니다.  그래도 VOF 법을 사용하여 달성 된 다수의 성공 사례에서 알 수 있듯이 이 방법을 잘 작동시킬 수 있습니다.  이 기법에 관한 초기의 연구 내용은 참고 문헌 1975,1980,1981를 참조하십시오.

The VOF method has lived up to its goal of providing a method that is as powerful as the MAC method without the overhead of that method. Its use of volume tracking as opposed to surface-tracking function means that it is robust enough to handle the breakup and coalescence of fluid masses. Further, because it uses a continuous function it does not suffer from the lack of divisibility that discrete particles exhibit.

VOF 법은 MAC 법만큼 강력한 기술을 오버 헤드없이 제공한다는 목표를 달성 해 왔습니다.  표면 추적이 아닌 부피 추적 기능을 사용하는 것은 유체 질량의 분할과 합체를 처리하는 데 충분한 내구성을 가지고 있다는 것을 의미합니다.  또한 연속 함수를 사용하기 때문에 이산된 입자에서 발생하는 숫자를 나눌 수 없는 문제를 겪지 않게 됩니다.

Variable-Density Approximation to the VOF Method

One feature of the VOF method that requires special treatment is the application of boundary conditions. As a surface moves through a grid, the cells containing fluid continually change, which means that the solution region is also changing. At the free boundaries of this changing region the proper free surface stress conditions must also be applied.

VOF 법의 가변 밀도 근사

VOF 법의 특수 처리가 필요한 기능 중 하나는 경계 조건의 적용입니다.  표면이 격자를 통과하여 이동할 때 유체를 포함하는 셀은 끊임없이 변화합니다.  즉, 계산 영역도 변화하고 있다는 것입니다.  이 변화하고있는 영역의 자유 경계에는 적절한 자유 표면 응력 조건도 적용해야합니다.

Updating the flow region and applying boundary conditions is not a trivial task. For this reason some approximations to the VOF method have been used in which flow is computed in both liquid and gas regions. Typically, this is done by treating the flow as a single fluid having a variable density. The F function is used to define the density. An argument is then made that because the flow equations are solved in both liquid and gas regions there is no need to set interfacial boundary conditions.

유체 영역의 업데이트 및 경계 조건의 적용은 중요한 작업입니다.  따라서 액체와 기체의 두 영역에서 흐름이 계산되는 VOF 법에 약간의 근사가 사용되어 왔습니다.  일반적으로 가변 밀도를 가진 단일 유체로 흐름을 처리함으로써 이루어집니다.  밀도를 정의하려면 F 함수를 사용합니다.  그리고, 흐름 방정식은 액체와 기체의 두 영역에서 계산되기 때문에 계면의 경계 조건을 설정할 필요가 없다는 논증이 이루어집니다.

Unfortunately, this approach does not work very well in practice for two reasons. First, the sensitivity of a gas region to pressure changes is generally much greater than that in liquid regions. This makes it difficult to achieve convergence in the coupled pressure-velocity solution. Sometimes very large CPU times are required with this technique.

공교롭게도 이 방법은 두 가지 이유로 인해 실제로는 그다지 잘 작동하지 않습니다.  하나는 압력의 변화에 대한 기체 영역의 감도가 일반적으로 액체 영역보다 훨씬 큰 것입니다.  따라서 압력 – 속도 결합 해법 수렴을 달성하는 것은 어렵습니다.  이 기술은 필요한 CPU 시간이 매우 커질 수 있습니다.

The second, and more significant, reason is associated with the possibility of a tangential velocity discontinuity at interfaces. Because of their different responses to pressure, gas and liquid velocities at an interface are usually quite different. In the Variable-Density model interfaces are moved with an average velocity, but this often leads to unrealistic movement of the interfaces.

두 번째 더 중요한 이유는 계면에서 접선 속도가 불연속이되는 가능성에 관련이 있습니다.  압력에 대한 반응이 다르기 때문에 계면에서 기체와 액체의 속도는 일반적으로 크게 다릅니다.  가변 밀도 모델은 계면은 평균 속도로 동작하지만, 이는 계면의 움직임이 비현실적으로 되는 경우가 많습니다.

Even though the Variable-Density method is sometimes referred to as a VOF method, because is uses a fraction-of-fluid function, this designation is incorrect. For accurately tracking sharp liquid-gas interfaces it is necessary to actually treat the interface as a discontinuity. This means it is necessary to have a technique to define an interface discontinuity, as well as a way to impose the proper boundary conditions at that interface. It is also necessary to use a special numerical method to track interface motions though a grid without destroying its character as a discontinuity.

가변 밀도 방법은 유체 분율 함수를 사용하기 때문에 VOF 방법이라고도하지만 이것은 올바르지 않습니다. 날카로운 액체-가스 인터페이스를 정확하게 추적하려면 인터페이스를 실제로 불연속으로 처리해야합니다. 즉, 인터페이스 불연속성을 정의하는 기술과 해당 인터페이스에서 적절한 경계 조건을 적용하는 방법이 필요합니다. 또한 불연속성으로 특성을 훼손하지 않고 격자를 통해 인터페이스 동작을 추적하기 위해 특수한 수치 방법을 사용해야합니다.

Summary

A brief discussion of the various techniques used to numerically model free surfaces has been given here with some comments about their relative advantages and disadvantages. Readers should not be surprised to learn that there have been numerous variations of these basic techniques proposed over the years. Probably the most successful of the methods is the VOF technique because of its simplicity and robustness. It is this method, with some refinement, that is used in the FLOW-3D program.

여기에서는 자유 표면을 수치적으로 모델링 할 때 사용하는 다양한 방법에 대해 상대적인 장점과 단점에 대한 설명을 포함하여 쉽게 설명하였습니다.  오랜 세월에 걸쳐 이러한 기본적인 방법이 많이 제안되어 온 것을 알고도 독자 여러분은 놀라지 않을 것입니다.  아마도 가장 성과를 거둔 방법은 간결하고 강력한 VOF 법 입니다.  이 방법에 일부 개량을 더한 것이 현재 FLOW-3D 프로그램에서 사용되고 있습니다.

Attempts to improve the VOF method have centered on better, more accurate, ways to move fluid fractions through a grid. Other developments have attempted to apply the method in connection with body-fitted grids and to employ more than one fluid fraction function in order to model more than one fluid component. A discussion of these developments is beyond the scope of this introduction.

VOF 법의 개선은 더 나은, 더 정확한 방법으로 유체 점유율을 격자를 통과하여 이동하는 것에 중점을 두어 왔습니다.  기타 개발은 물체 적합 격자(body-fitted grids) 관련 기법을 적용하거나 여러 유체 성분을 모델링하기 위해 여러 유체 점유율 함수를 채용하기도 했습니다.  이러한 개발에 대한 논의는 여기에서의 설명 범위를 벗어납니다.

References

1965 Harlow, F.H. and Welch, J.E., Numerical Calculation of Time-Dependent Viscous Incompressible Flow, Phys. Fluids 8, 2182.

1969 Daly, B.J., Numerical Study of the Effect of Surface Tension on Interface Instability, Phys. Fluids 12, 1340.

1970 Hirt, C.W., Cook, J.L. and Butler, T.D., A Lagrangian Method for Calculating the Dynamics of an Incompressible Fluid with Free Surface, J. Comp. Phys. 5, 103.

1971 Nichols, B.D. and Hirt, C.W.,Calculating Three-Dimensional Free Surface Flows in the Vicinity of Submerged and Exposed Structures, J. Comp. Phys. 12, 234.

1974 Hirt, C.W., Amsden, A.A., and Cook, J.L.,An Arbitrary Lagrangian-Eulerian Computing Method for all Flow Speeds, J. Comp. Phys., 14, 227.

1975 Nichols, B.D. and Hirt, C.W., Methods for Calculating Multidimensional, Transient Free Surface Flows Past Bodies, Proc. of the First International Conf. On Num. Ship Hydrodynamics, Gaithersburg, ML, Oct. 20-23.

1980 Nichols, B.D. and Hirt, C.W., Numerical Simulation of BWR Vent-Clearing Hydrodynamics, Nucl. Sci. Eng. 73, 196.

1981 Hirt, C.W. and Nichols, B.D., Volume of Fluid (VOF) Method for the Dynamics of Free Boundaries, J. Comp. Phys. 39, 201.

업무에 적합한 올바른 CFD 소프트웨어 선택 방법

업무에 적합한 올바른 CFD 소프트웨어 선택 방법

많은 제품들이 모두 자신의 소프트웨어가 가장 적합하다고 말하기 떄문에, 사람들은 자신의 업무에 적합한 CFD 소프트웨어 선택에 어려움을 겪습니다. 그 이유는 유체 흐름 및 열 전달 분석을 위한 소프트웨어 패키지는 다양한 형태로 제공됩니다. 이러한 패키지는 물리적 근사치와 수치적 솔루션 기법이 크게 다르기 때문에 적합한 패키지를 선택하는 것이 어렵습니다.

아래 내용에서 올바른 CFD 소프트웨어를 선택할 때 고려해야 할 중요한 항목을 설명합니다.

Spillway’s tailrace over natural rock

1. 메싱 및 지오메트리

유한 요소 또는 “바디 맞춤 좌표”를 사용하는 솔루션 방법은 유동 영역의 기하학적 구조를 준수하는 해석용 그리드를 생성해야합니다. 정확한 수치 근사를 위해 허용 가능한 요소 크기와 모양으로 이러한 그리드를 생성하는 것은 쉽지 않은 작업입니다. 복잡한 경우 이러한 유형의 그리드 생성에는 며칠 또는 몇주의 노력이 소요될 수 있습니다. 일부 프로그램은 직사각형 그리드 요소만 사용하여 이러한 생성 문제를 제거하려고 시도하지만 흐름 및 열 전달 특성을 변경하는 “계단현상” 경계 문제를 해결해야 합니다. FLOW-3D는 FAVOR ™ (분수 면적 / 체적) 방법을 사용하여 기하학적 특성이 매끄럽게 포함된 생성하기 쉬운 직사각형 그리드를 사용하여 두 문제를 모두 해결합니다. 간단하고 강력한 솔리드 모델러가 FLOW-3D와 함께 패키지로 제공되거나 사용자가 CAD 프로그램에서 기하학적 데이터를 가져올 수 있습니다.

2. 운동량 방정식과 대략적인 흐름 모델

유체 운동량의 정확한 처리는 여러 가지 이유로 중요합니다. 첫째, 복잡한 지오메트리를 통해 유체가 어떻게 흐를지 예측할 수 있는 유일한 방법입니다. 둘째, 유체에 의해 가해지는 동적 힘 (즉, 압력)은 모멘텀을고려하여야만 계산할 수 있습니다. 마지막으로, 열 에너지의 대류 이동을 계산하려면 개별 유체 입자가 다른 유체 입자 및 제한 경계와 관련하여 어떻게 움직이는지를 정확하게 파악할 수 있어야 합니다.

이것은 운동량의 정확한 처리를 의미합니다. 모멘텀의 보존을 대략적으로만 하는 단순화된 흐름 모델은 실제적인 유체 구성과 온도 분포를 예측하는데 사용할 수 없기 때문에 FLOW-3D에서는 사용되지 않습니다.

3. 액체-고체 열 전달 영역

액체와 고체 (예 : 금속-금형) 사이의 열 전달에는 계면 영역의 정확한 추정이 필요합니다. 계단 경계는 이 영역을 과대 평가합니다. 예를 들어, 실린더의 표면적은 27 %의 비율로 과대 평가됩니다. FLOW-3D 전 처리기의 각 제어 볼륨에 대해 FAVOR ™ 방법에 의해 정확한 계면 영역이 자동으로 계산됩니다.

4. 액체-고체 열 전달에 대한 볼륨 효과 제어

제어 볼륨의 크기는 액체 / 고체 인터페이스를 포함하는 제어 볼륨에서도 열이 흐르기 때문에 액체와 고체 사이에서 교환되는 열의 속도와 양에 영향을 미칠 수 있습니다. FLOW-3D에서는 액체-고체 인터페이스에서 열 전달 속도를 계산할 때 체적 크기와 전도도가 고려됩니다.

5. 암시성(Implicitness)과 정확성

비선형 및 결합 방정식에 대한 암시적 방법에는 각 반복에서 under-relaxation 특성이 있는 반복 솔루션 방법이 필요합니다. 이 동작은 일부 상황에서 심각한 오류 (또는 매우 느린 수렴)를 일으킬 수 있습니다 (예 : 큰 종횡비로 제어 볼륨을 사용하거나 실제로 중요하지 않은 효과를 예상하여 암시성이 사용되는 경우).

FLOW-3D에서는 계산 노력FLOW-3D에서는 계산 작업이 덜 필요하기 때문에 가능한 경우 언제나 명시적 수치 방법을 사용하며, 수치 안정성 요구 사항은 정확도 요구 사항과 동일합니다. Implicit vs. Explicit Numerical Methods 문서에서 자세히 알아보세요.

6. 대류 전송을 위한 암시적 수치 방법 (Implicit Numerical Methods)

임의적으로 큰 시간 단계 크기를 계산에 사용할 수 있는 암시적 수치 기법은 CPU 시간을 줄이는데 널리 사용되는 방법입니다. 불행히도 이러한 방법은 대류 해석에 정확하지 않습니다. 암시적 방법은 근사 방정식에 확산 효과를 도입하여 시간 단계 독립성을 얻습니다. 물리적 확산(예 : 열전도)에 수치적 확산을 추가하는 것은 확산 속도만 수정하기 때문에 심각한 문제를 일으키지 않을 수 있습니다. 그러나 대류 과정에 수치 확산을 추가하면 모델링되는 물리적 현상의 특성이 완전히 바뀝니다. FLOW-3D에서 시간 단계는 프로그램에 의해 자동으로 제어되어 정확한 시간 근사치를 보장합니다.

7. 이완 및 수렴 매개 변수 (Relaxation and Convergence Parameters)

암시적 근사를 사용하는 수치 방법은 하나 이상의 수렴 및 이완 매개 변수를 선택해야합니다. 이러한 매개 변수를 잘못 선택하면 발산 또는 수렴 속도가 느려질 수 있습니다. FLOW-3D에서는 하나의 수렴 및 하나의 이완 매개 변수만 사용되며, 두 매개 변수는 프로그램에 의해 동적으로 선택됩니다. 사용자는 수치해석 솔버를 제어하는 ​​매개 변수를 설정할 필요가 없습니다.

8. 자유 표면 추적

액체-가스 인터페이스 (즉, 자유 표면)를 모델링하는 데 사용되는 두 가지 방법이 있습니다. 그 중 하나는 액체 및 가스 영역의 흐름을 계산하고 계면을 유체 밀도의 급격한 변화로 처리하는 것입니다. 일반적으로 밀도 불연속성은 고차 수치 근사를 사용하여 모델링됩니다.

불행히도, 이 치료는 몇몇 그리드 셀에 걸쳐 인터페이스가 매끄럽게 진행되도록 해주며, 그러한 인터페이스에 일반적으로 존재하는 접선 유속의 급격한 변화는 설명하지 않습니다. 또한 이 기법은 가스가 계산 영역으로 유입되는 액체로 대체될 경우 탈출 포트 또는 가스의 싱크로도 보완해야 합니다. 또한 이러한 방법은 일반적으로 유체의 비압축성을 만족시키기 위해 더 많은 노력을 기울여야 합니다.  가스 영역은 거의 균일한 압력 조정을 통해 솔루션 수렴 속도를 늦추는 경향이 있기 때문에 이러한 현상이 발생합니다.

FLOW-3D에서는 다른 기술인 VOF (Volume-of-Fluid) 방법이 사용됩니다. 이것은 인터페이스가 단계 불연속으로 긴밀하게 유지되는 진정한 3 차원 인터페이스 추적 체계입니다. 또한 선택적 표면 장력을 포함하여 수직 및 접선 응력 경계 조건이 인터페이스에 적용됩니다. 가스 영역은 사용자가 모델에 포함되도록 요청하지 않는 한 계산되지 않습니다.

FLOW-3D – CFD Software Simulation Gallery


FLOW-3D – CFD Software Simulation Gallery

FLOW-3D는 광범위한 산업 응용 분야 및 물리적 공정에서 액체 및 가스의 동적 거동을 연구하는 엔지니어를 위한 완전하고 다양한 CFD 시뮬레이션 플랫폼을 제공합니다. FLOW-3D는 자유 표면 및 다상 응용 분야에 매우 큰 강점을 가지고 있으며, 미세 유체 공학, 생물 의학 장치, 수자원 사회 기반 시설, 항공 우주, 소비재, 적층 제조, 잉크젯 인쇄, 레이저 용접, 자동차, 해양, 에너지 등 광범위한 산업에 사용됩니다.
https://www.flow3d.co.kr에서 FLOW-3D를 살펴봐 주시기 바랍니다.

 






접촉선의 고정(Contact Line Pinning)

접촉선의 고정(Contact Line Pinning)

증발하는 빗방울에서 남은 잔류의 물은 새로 씻은 자동차에서 좋지 못할 수 있습니다. 그러나, 동일한 증발 공정은, 예를 들어, 드롭 잔류 물이 인쇄 된 이미지 또는 텍스트의 일부가되는 잉크젯 인쇄에서 유리할 수있다. 그러나 동일한 증발 과정이 어떤 경우엔 도움이 될 수 있습니다 예를 들면, 잉크 찌꺼기가 인쇄 된 이미지나 텍스트의 일부가 되는 잉크젯 인쇄가 그렇습니다.

액체 방울의 증발로 인한 잔류의 물이 예상치 못한 방식으로 나타날 수 있습니다. 커피 링 얼룩이 잘 알려진 예이며, 커피의 잔류의 물이 물방울의 바깥 쪽 가장자리에 모여 얇은 원형 링 얼룩이 남습니다. 이 현상은 흥미로운 유체역학적인 과정의 결과입니다. 커피 링 얼룩이 형성 되려면 액체가 증착 된 고체 표면에 고정 된 접촉선이 있어야합니다. 고정 된 접촉선은 액체 방울이 고체 기판과 교차하는 액체 방울의 외부의 가장자리가 방울이 증발함에 따라 정지 상태를 유지함을 의미합니다. 증발은 기판의 열에 의해 발생하며 방울의 얇은 외부의 가장자리에서 가장 크게 생깁니다. 표면 장력은 액체가 증발하면서 손실 된 액체를 대체하기 위해 가장자리를 향해 발생하게 됩니다. 이는 결국 더 많은 용질을 가장자리로 운반하며 모든 액체가 증발 한 후, 결과적으로 커피 링 얼룩을 형성하게하는 더 높은 농도의 용질 잔류 물을 생성합니다.

모델링 접근법

FLOW-3D v12.0의 최신 업데이트로 인해 ‘접촉선의 고정’ 모델이 개발되었으며, 소프트웨어의 기능이 표면 장력 중심의 애플리케이션으로도 광범위하게 확장되었습니다. 표면 접촉의 고정 및 비고정 특성은 잉크젯 인쇄, 코팅 및 스프레이 냉각에서 중요한 역할을 합니다. 습윤 특성에 대한 표면 공법은 미세 유체 장치에서 액체 샘플의 이동을 제어하는 ​​데 사용될 수 있습니다. 모델의 주요 특징은 방울의 가장자리를 고정 위치에 고정하는 수단을 제공하는 것입니다. 형상 구성 요소 및 하위 구성 요소중에 표면에 ‘고정’ 속성을 지정할 수 있습니다. 유체의 접촉선은 처음 표면과 접촉하는 곳에 고정됩니다. 전방 속도를 0으로 유지하면 고정이 적용됩니다. 유체는 접촉선과 표면을 따라 이동하는 것이 아니라 롤오버하여 접촉점을 지나야만 이동할 수 있습니다.

커피 링 얼룩 검증

그림 1은 평평한 수평 표면에 놓인 원형 물방울의 결과를 보여줍니다. 표면은 30 ℃의 일정한 온도로 유지됩니다. 초기 유체 온도는 20 ℃이고 주변 공극의 온도는 일정한 20 ℃입니다. 유체는 밀도 0.967 g/cm3, 점도 0.02022 poise, 비열 1.645e+07 cm2/s/K, 열전도도 1.2964e+4 g*cm/s3/K, 표면 장력 계수 33.15 g/cm2의 일반적인 잉크를 나타냅니다.

그림 1. 고정 된 접촉선을 사용하여 건조 공정 중의 물방울 모양의 변화.

액적 표면의 초기 곡률 반경은 7.5e-03 cm이고, 차지하는 공간은 반경 4.5e-03 cm의 원이며, 겉보기의 초기 접촉각은 37.87 도입니다. 그림 1-a를 참조하시기 바랍니다. 지정된 정적 접촉각은 0 도입니다.

정압에 의한 상변화 모델이 활성화됩니다. 공극 내의 증기 분압은 0이고 상변화 수용 계수는 Rsize = 0.01 입니다.

잉크가 건조될 때 기판 상에 고체가 잔류하는 물이 형성되는 것을 포착하기 위해 잔류 물 모델도 켜집니다. 유체에 용해 된 안료의 농도는 초기 농도 0.01 g/cm3 이고 최대 농도 rmax = 1.1625 g/cm3 에서 운반이 가능한 스칼라로 표시됩니다. 용해 된 안료는 질량 평균을 기준으로 안료의 단위질량당 0.05 poise의 속도로 유체의 순 점도를 향상시킵니다.

이 공정은 3.0 도의 방위 방향으로 하나의 셀에 걸쳐있는 축 대칭 원통형 메쉬로 모델링됩니다. (x 간격 = 6e-05 cm, z 간격 = 4e-05 cm.)

그림 1은 유체가 증발함에 따라 접촉선이 고정 된 상태를 유지하고 있음을 보여줍니다. 0 도의 정적 접촉각 조건은 액적의 중심을 향한 압력 구배를 가져오고, 이는 접촉선 방향으로의 유동을 생성합니다. 용해 된 안료의 농도는 증발로 인해 자유 표면 근처에서 증가하며, 흐름을 따라 농도는 접촉선을 향해 더욱 재분배합니다. (그림 2). 액체가 계속 증발함에 따라, 남아있는 액체의 안료 농도는 증가합니다. 농도가 최대 rmax에 도달하면, 과잉된 안료는 고체가 잔류하는 물로 전환됩니다.

그림2. g / cm3 단위의 안료 농도 및 t = 2.0ms에서의 흐름 패턴. 흐름은 고정 된 접촉선을 향하여 안료 농도가 증가합니다.

접촉선 근처의 유체가 먼저 건조되어 고체가 잔류하는 물이 남습니다. 해당 영역의 유체에 안료 농도가 높기 때문에 고체가 잔류하는 물의 특징인 ‘커피 링’ 패턴이 기판 표면에 생성됩니다. (그림 3 및 4). 안료의 총 질량(용해 + 건조 잔류 물)은 초기 질량의 0.025 % 이내로 보존됩니다.

그림 3. 모든 유체가 증발 된 후 기판 표면에 건조된 잔류 물의 분포 (단위 : g / cm3) .
가장 높은 농도는 고정 된 접촉선의 위치에 있으며, 이는 ‘커피 링’ 효과를 만들어냅니다.
그림 4. 유체가 완전히 증발 한 후 초기 액적의 반경을 따라 건조된 잔류 물의 예상 분포.

물방울 벽의 검증

그림5. 수직 벽에 고정 된 물방울의 변형 : t = 0 ms (파란색), t = 4e-02 ms (연한 파랑) t = 0.2 ms (빨간색).
해당 이미지는 “Effects of microscale topography”, Y.V.Kalinin, V.Berejnov and R. E. Thorne, Langmuir 25, 5391-5397. (2009). 에서의 이미지입니다.

접촉선 고정 응용의 두 번째 예는 수직의 벽에 고정 된 한 방울의 액체 알루미늄의 거동입니다. 유체 밀도는 2.7 g / cm3, 표면 장력 계수 200 g / cm2 및 점도 0.27 poise입니다. 정적 접촉각은 0 도입니다.

초기의 겉보기의 접촉각이 90도가 되도록 반경 0.5cm의 물방울을 수직 벽에 놓습니다 (그림 5). 7e+06 cm/s2의 중력 크기는 표면 장력의 복원 작용을 없애고 액적이 눈에 띄도록 변형시키기 위하여 인위적으로 향상되었습니다. 결과들은 비슷한 크기의 물방울에 대한 실험 결과와의 질적 비교를 포함하여 그림 5에서 보여줍니다.

요약

FLOW-3D의 접촉선 고정 모델은 표면 장력 및 벽의 접착 기능을 확장하여 표면 공법에서 복잡한 상호 작용을 모델링합니다. 접촉선 고정이 실제로 응용되는 분야에 관하여 더 많은 예시와 추가적인 참조를 찾으신다면 여기에서 찾을 수 있습니다.

Spraying

Spraying

Dispensing Liquids with Swirl Spray Nozzles

소용돌이-스프레이(Swirl-spray) 노즐은 화학 청소기, 의약품 및 연료에 액체를 분사하는 일반적인 방법입니다. 액체의 성공적인 분무화를 위해서는 노즐에 침투하는 공기 코어(air core)를 형성해야 합니다. CFD는 최적의 스프레이 콘을 위한 기하학, 스월 속도(swirl velocity) 및 유체 특성의 영향을 탐구하는 효과적인 방법입니다.

FLOW-3D simulation of a swirl spray nozzle

이 예에서는 2차원 축 대칭 스월 흐름(axisymmetric swirl flow)이 시뮬레이션되었습니다. 대칭 축을 따른 공기 코어가 노즐 전체 길이까지 거의 침투했습니다. 왼쪽 그림은 벡터가 평면에서 속도 분포를 나타내는 압력 분포입니다. 오른쪽 그림은 속도의 스월 성분에 의해 색상이 지정되고 빨간색은 더 높은 값을 나타냅니다.

스프레이 콘과 방울 크기의 눈금이 너무 넓기 때문에 스프레이의 전체 분자를 직접 계산할 수 없습니다. 또한, 원자화는 외부 동요, 노즐의 미세한 결함 및 기타 영향과 밀접하게 연관된 혼란스러운 과정입니다. 그러나 스프레이 콘이 노즐을 빠져나갈 때(즉, 벽 두께, 원뿔 각도, 축 속도 및 방위각 속도) 스프레이 콘의 특성을 예측할 수 있다는 것은 이러한 유형의 흐름 장치를 최적화하는 데 큰 도움이 됩니다.

Capillary Flows/Capillary Filling/Thermocapillary Switch/Capillary Absorption/Marangoni flow

Capillary Flows

모세관 흐름은 일반적으로 미세 유체 장치에서 발생합니다. 예를 들어, 바이오 칩 설계에서는 한 곳에서 다른 곳으로 액체 용액을 전달하기 위해 긴 마이크로 채널이 자주 사용됩니다. 입구 채널은 액체 저장소에 연결되고 표면 장력은 액체를 마이크로 채널로 끌어 당깁니다 (액체가 칩 표면에 “젖은”경우). 이 페이지에서는 충진, 흡수 및 전환과 같은 모세관 흐름 분석에서 FLOW-3D의 특정 응용 분야를 다룹니다.

Marangoni flow in a dish of water that is heated at its center.

Marangoni flow는 중앙에서 데워진 물이 담긴 접시에 흐릅니다. 불균일한 표면 장력에 의해 생성 된 흐름은 20ºC의 초기 온도에서 0.75cm 깊이의 얕은 8.0cm 직경의 물 접시에 의해 입증됩니다. 원형 접시의 중앙에는 직경 0.5cm의 원통형 막대가 있습니다. 80 Cº의 온도로 가열하고 0.05 cm 깊이까지 수면에 담근다. 핫로드 근처의 물이 가열됨에 따라 표면 장력이 0.1678 dyne / cm / ºC만큼 감소하여 표면이 접시의 바깥 쪽 테두리쪽으로 후퇴합니다. Retraction는 처음에 표면에 뿌려진 질량없는 마커 입자로 표시됩니다.

Capillary Absorption

고체 물질의 기공에 모세관 흡수 때문에 액체와 고체 사이의 접착 발생합니다. 이 같은 흡수의 간단하면서도 유용한 시험은 핀란드 ABO Akademi 대학의 마르티 Toivakka에 의해 제안되었습니다. 테스트 기공은 ± 1.0 μm의 측면 벽 1.0 μm의 반경 원호입니다. 팽창 목에 연결된 넓은 2차원 채널로 구성되어 있습니다. 체적력의 부재 하에서, 표면장력 과 wall adhesion pull liquid 는 액체와 고체 사이의 static contact angle에 의해 결정됩니다. 첨부된 그림은 FLOW-3D가 올바르게 특정 접촉 각도 (유체는 적색표현) 충전 레벨을 계산하는 것을 나타냅니다.

Thermocapillary Switch

액체의 작은 덩어리나 가벼운 빔의 경로에서 움직이는 굴절, 혹은 반사로 다른 길로 리디렉션 할 수 있습니다. 이 개념은 특히나 한번 빔 내부 반사로 인해 갇혀 있는 섬유에 들어가 광학 섬유로 연결에서 매력적입니다. 어떠한 복잡성의 광 회로를 만들려면, 하나의 광섬유에서 다른 가벼운 방향을 바꿀 수 있는“스위치”를 둘 필요가 있습니다.

The animation above shows a FLOW-3D simulation of a drop of water in a 14mm-wide channel that is being heated at the bottom.

Capillary Filling

모세관 충전 과정을 이해하는 것은 칩 설계에 중요합니다.. 액체 흐름 통로의 다른 형상 포획 기포의 가능성 등의 충전 공정의 기술은, 같은 챔버와 칩의 내부 구조를 배치 기둥 분할하고, 밸브 결합에 설계자 안내 등 다양한 모세관 충전 동작이 발생할 수 있습니다.

시뮬레이션은 아래의 모세관 작용의 분석 예측의 유효성을 검사합니다. 모세관 채우기는 정확하게 표면 장력과 중력에 의해 균형을 잡습니다.이것은 FLOW-3D에 의해서 정확하게 예측되는 기본적인 과정입니다.

Porous Materials

Porous Materials

다공성 매체에서의 유체 수송을 수치적으로 모델링하는 것은 어려운 일이 될 수 있지만, FLOW-3D에는 다공성 물질과 관련된 문제를 해결하기 위한 많은 중요한 기능이 포함되어 있습니다. FAVOR™  기술에는 사용자가 연속적인 다공성 미디어를 나타낼 수 있도록 필요한 다공성 변수가 포함되어 있습니다. FLOW-3D를 사용하면 포화 및 불포화 유량 조건을 모두 시뮬레이션할 수 있습니다. 전력 법칙 관계를 통해 사용자는 불포화 유량 조건에서 모세관 압력(capillary pressure)과 포화도 사이의 비선형 관계를 모형화할 수 있습니다.

별도의 주입 및 배출 곡선을 사용하여 이력 현상을 모델링할 수 있습니다. 서로 직접 접촉하는 경우에도 서로 다른 다공성, 투과성 및 습윤성 특성을 서로 다른 장애물에 할당할 수 있습니다. 투과성은 흐름 방향에 따라 지정할 수 있으므로 다공성 매체의 비등방성 동작을 모델링할 수 있습니다. 유체와 다공성 매체 사이의 열 전달이 고려될 수 있습니다.

Non-Newtonian Fluids

Non-Newtonian Fluids

혈액, 케첩, 치약, 샴푸, 페인트 및 로션과 같은 비 뉴턴 유체는 점도가 다양한 복잡한 유변학을 가지고 있습니다. FLOW-3D는 변형 및 온도에 따라 달라지는 비 뉴턴 점도를 가진 유체를 모델링합니다. 전단 및 온도 의존 점도는 Carreau, 거듭 제곱 법칙 함수 또는 단순히 표 형식 입력을 통해 설명됩니다. 일부 폴리머, 세라믹 및 반고체 금속의 특성인 시간 의존적 또는 요 변성 거동(thixotropic behavior)도 시뮬레이션 할 수 있습니다.

Hand Lotion Pump

핸드 로션 펌프는 종종 몇 가지 설계 문제와 관련이 있습니다. 펌프가 공극을 막지 않고 효과적으로 작동하고 로션을 연속적으로 생성하는 것이 중요합니다. 좋은 디자인은 노력을 덜 필요로하며 이상적으로는 로션을 원하는 위치로 향하게합니다. FLOW-3D의 움직이는 물체 모델은 노즐이 아래로 밀리는 것을 시뮬레이션하여 저장소의 로션을 가압하는 데 사용됩니다. 로션의 압력과 로션을 추출하는 데 필요한 힘을 연구 할 수 있습니다. 동일한 고정 구조화 된 메시 내에서 여러 설계 변수를 쉽게 분석 할 수 있습니다.

FLOW-3D’s TruVOF method accurately captures the pulsating lotion as the ball regulates the frequency of dispensing lotion.

Mixing

Mixing

지난 수십 년 동안 주로 컴퓨터 측정 및 시뮬레이션 기술의 발전으로 인해 혼합을 이해하는 데 많은 진전이있었습니다. 흐름 모델링 기술의 지속적인 발전 덕분에 혼합 장비의 흐름 에 의존적인 프로세스에 대한 자세한 통찰력을 CFD 소프트웨어를 사용하여 쉽게 시뮬레이션하고 이해할 수 있습니다.

오늘날, 블렌딩에서 solid suspension, 자켓형 반응기의 열 전달에서 발효에 이르기까지 다양한 응용 분야가 FLOW-3D의 혼합 기술을 사용하여 모델링됩니다. FLOW-3D 시뮬레이션은 임펠러의 모든 구성에서 혼합 시간, 순환 및 전력 수와 모든 용기 형상에 대한 혼합 조건과 같은 주요 혼합 매개 변수를 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이러한 시뮬레이션은 실험 방법을 사용하여 보완합니다. CFD 소프트웨어를 사용하여 이러한 장비의 흐름에 따른 프로세스를 예측하고 이해하면 제품 품질을 향상시키고 많은 제품의 출시 시간과 비용을 줄일 수 있습니다.

Food Processing

Food Processing

식품 가공 산업은 분사 장비를 최적으로 설계 및 제조하기 위해 일반적으로 뉴턴이 아닌 유체, 슬러리, 고형물과 유체의 혼합물 등 복잡한 유체를 관리하기 위한 다양한 요구사항을 가지고 있습니다. 이는 상업용 등급 장비의 일관성 및 내구성과 품질에 필수적입니다. 또한, 포장 디자인의 혁신은 한 제품을 다른 제품과 명확하게 구별할 수 있습니다. 예를 들어, 꿀, 케첩 또는 크리머(creamer)를 깨끗하고 정확하게 분사하는 것은 소비자가 상점에서 선택하는 것일 수 있습니다. 운송 및 보관 요구 사항은 모양을 보다 효율적으로 엔지니어링하고 컨테이너 자재를 더 많이 선택해야 합니다. 1.5리터의 물 또는 세탁 세제를 이동 또는 떨어뜨리는 동안 유체 하중은 업스트림 설계의 중요한 부분이 될 수 있습니다.

Velocity contours of a non-Newtonian fluid such as ketchup out of a slit nozzle.

꿀, 옥수수 시럽, 치약과 같은 점성 액체는 보통 단단한 표면에 접촉할 때 코일을 형성하는 경향을 보입니다. 이러한 효과는 관찰하기에 흥미롭고 재미있지만, 제품 안에 공기가 들어가 포장을 어렵게 만들 수 있는 포장 공정에서는 달갑지 않을 수 있습니다.

코일링이 발생하는 조건은 유체의 점성, 유체가 떨어지는 거리 및 유체의 속도에 따라 달라집니다. FLOW-3D는 다양한 물리적 프로세스 매개변수를 연구하기 위한 정확한 도구를 제공하여 효율적인 프로세스를 설계하는 데 도움이 됩니다.

Flushing

Flushing

화장실이 어떻게 작동하는지 궁금한 적이 있습니까? 사실 꽤 복잡합니다. 손잡이를 밀면 물이 용기를 채우기 시작합니다. 용기의 유체 레벨이 트랩 상단 (보울 뒤) 위로 올라가면 위어 유형의 흐름이 시작됩니다. 흐름이 충분히 빠르면 트랩 상단에 거품이 형성되어 사이펀이 생성됩니다. 그 시점에서 사이펀은 용기에서 물을 빼내고 변기가 내립니다.

많은 지역에서 물 절약은 중요한 문제이며 가정과 상업용 모두에 저 유량 화장실이 필요합니다. 그러나 화장실이 첫 번째 시도에서 작업을 완료하지 못하면 물 절약 목표가 실패합니다. FLOW-3D는 최적의 결과를 얻기 위해 다양한 설계를 모델링하는 데 사용할 수 있습니다.

Toilet Flushing Examples

아래 3D 애니메이션에서 FLOW-3D는 물 동작의 세척 순서를 보여줍니다. 물의 두 영역이 공과 함께 초기화됩니다. 공은 6 자유도의 완전 결합 유체-고체 모션을 시뮬레이션하기 위해 움직이는 물체 모델(GMO)을 사용하여 모델링됩니다. 중력은 수세식 탱크에서 물을 용기로 밀어 넣습니다. 분석은 정체 영역과 공이 영역을 벗어나는 기간을 나타내는 흐름 프로파일과 압력 윤곽을 보여줍니다. 공 대신 다른 질량과 모양을 사용할 수 있습니다. 플러싱 과정에서 잔여 물도 분석 할 수 있습니다.

아래의 횡단면 플롯은 수조의 흐름 재순환과 상세한 흐름 프로필을 보여줍니다. Collision 모델은 규정된 반발 및 마찰 계수를 기반으로 바운싱을 예측하는 공을 시뮬레이션하는 데 사용되었습니다. 물과 공기 사이의 일시적인 예리한 경계면은 FLOW-3D의 TruVOF 방법을 사용하여 잘 유지됩니다.

Filling / 충진

Filling / 충진

재료 비용을 줄이고 사이클 시간을 개선하기 위해 소비재 회사는 슬로 싱, 튀기 및 공기 혼입을 포함한 많은 자유 표면 유체 문제를 처리해야합니다.

Predicting Entrained Air in a Bottle Filling Example

혼입된 공기는 생산 라인에서 컨테이너가 채워질 때 액체의 부피를 증가시킬 수 있습니다. 아래 왼쪽 이미지는 높이가 약 20cm인 병에 1.2 초 동안 채우는 것을 보여줍니다. 색상 음영은 액체에서 공기의 부피 비율을 나타냅니다. 병에서 짧은 시간과 높은 수준의 혼합으로 인해 공기가 표면으로 올라와 빠져 나갈 시간이 없었습니다. 그러나 오른쪽 이미지에서 볼 수 있듯이 약 1.7 초의 추가 시간이 지나면 표면으로 상승하는 공기로 인한 액체 부피 감소가 명확하게 보입니다. FLOW-3D의 드리프트 플럭스 모델을 사용하면 액체의 기포와 같은 성분을 분리하여 분리 할 수 있습니다.

Air entrainment (left) and separation of air and liquid (right)

In by 9, out by 5 – Rapid evaluation of Tide® bottle filling

FLOW-3D를 사용하여 새로운 Tide 병 디자인의 채우기를 모델링하는 방법을 설명하는이 기사는 The Procter and Gamble Company의 기술 부문 책임자 인 John McKibben이 기고했습니다.

오전 9시에 긴급한 이메일을 받았다고 상상해보십시오.

새로운 Tide® 병 디자인 중 하나가 핸들을 채우고 충전 장비에 문제가있을 수 있음을 방금 깨달았습니다. 프로토 타입 병도없고 몇 주 동안도 없을 것입니다. 디자이너와 소비자는 디자인의 모양을 좋아하지만 그것이 채우는 방식은 우리 생산 시설의 쇼 스토퍼가 될 수 있습니다.
이 상황을 접했을 때 저는 3D 지오메트리 (그림 1)의 스테레오 리소그래피 (.stl) 파일을 요청하여 응답을 시작했고 제가 할 수있는 일을 확인했습니다. FLOW-3D는 .stl 파일을 사용하여 지오메트리를 입력 할 수 있으며 채우기에 대한 자유 표면 문제를 해결할 수 있어야한다는 것을 알고있었습니다. 나는 이것이 잠재적 인 문제에 대한 좋은 질적 이해를 제공 할 것으로 기대했지만,이 응용 프로그램에 대해 얼마나 정확한지에 대해서는 약간 불확실했습니다.

Setting up and Running the Simulation

오후 1 시경에 지오메트리 파일, 유량 및 유체 속성을 받았습니다. 몇 시간 내에 시뮬레이션이 실행되어 예비 결과를 제공했습니다. 저는 제 고객을 초대하여 결과를 간단히 살펴 보았고 그는 “보스의 상사”도 함께 살펴 보았습니다. 그래서 저녁 5 시까 지 예비 결과를보고 원래 우려 사항이 문제가 아니라고 판단했습니다.

그러나 결과는 몇 가지 다른 질문을 제기했습니다. 핸들을 채우면 유입되는 유체 분사가 많이 분리되었습니다. 나는 이것이 동반 된 공기와 거품의 양을 증가시킬 것이라는 것을 알고 있었다 (우리는 결국 세탁 세제를 채우고있다). FLOW-3D 공기 혼입 모델을 테스트하기로 결정했습니다. 이 모델은 원래 난류 제트 용으로 개발되었으며,이 층류 문제를 볼 때 얼마나 잘 수행 될지 확신 할 수 없었습니다.

Figure 2: Filled results
Experimental comparison of bottle filling model with and without the air entrainment model, courtesy of The Procter & Gamble Company.

그림 2는 공기 유입 모델이 있거나없는 병 충전 모델의 결과를 보여줍니다. 혼입 된 공기가 포함되면 충전 레벨이 크게 증가합니다. 혼입 된 공기가 병 상단에서 액체를 밀어 내지는 않지만 공기 혼입 정확도를 확인해야 할만큼 충분히 가깝습니다.

그림 3은 몇 주 후에 실행 된 실험의 이미지와 공기 혼입 수준을 비교합니다 (시제품 병이 제공되었을 때). 제트 분리 및 충진 수준의 정 성적 일치는 우수하며 시뮬레이션이 병 설계를 선별하기에 충분히 정확하다는 것을 확인했습니다.

Consumer Products

Products

자유 표면 흐름은 가정과 사무실 환경 모두에서 사용되는 소비자 제품의 설계 및 제조에서 일반적입니다.

예를 들어, 병 채우기는 매일 대규모로 진행되는 프로세스입니다. 생산 속도를 최대화하면서 낭비를 최소화하도록 이러한 프로세스를 설계하면 시간이 지남에 따라 상당한 비용 절감으로 이어질 수 있습니다. FLOW-3D는 또한 스프레이 노즐을 설계하고 다공성 재료 및 기타 소비재 구성 요소의 흡수 기능을 모델링하는 데 사용할 수 있습니다.

공기 혼입, 다공성 매질 및 표면 장력을 포함한 FLOW-3D의 고급 다중 물리 모델을 사용하면 소비자 제품 설계를 정확하게 시뮬레이션하고 최적화 할 수 있습니다.

Energy

Energy

전 세계 에너지 부문의 엔지니어는 전산 유체 역학(CFD)을 통해 해결책을 찾기 위해 광범위한 프로세스에서 매일 복잡한 설계 문제에 직면합니다. 특히 자유 표면 흐름과 관련이 높은 이러한 문제의 대부분은 FLOW-3D가 매우 정확한 분석을 제공하여 문제 해결에 적합합니다.

  • Fuel or cargo sloshing inside containers on the high seas
  • Wave effects on offshore platforms
  • Performance optimization for separation devices undergoing 6 DOF motion
  • Design of devices to capture energy from waves

Energy Case Studies

천연자원이 계속 감소함에 따라, 대체 자원과 방법을 탐구하고 가능한 한 효과적으로 현재 공급량을 사용하고 있습니다. 엔지니어는 사고를 예방하고 채굴 및 기타 에너지 수확 기법으로 인한 환경적 영향을 평가하기 위해 FLOW-3D를 사용합니다.

잔해물 수송 테스트를 CFD 모델링과 결합하면 ECCS 스트레이너가 견딜 수 있어야 하는 잔해물 부하를 다른 방법으로는 가정해야하는 지나치게 보수적 인 값에서 크게 줄일 수 있습니다. CFD는 또한 수두 손실 테스트를 지원하기 위해 ECCS 스트레이너 주변의 흐름 패턴, 수두 손실 테스트 및 플랜트 설계 수정을 식별하는데 있어 containment pool 수위 변화를 식별하는데 유용함이 입증되었습니다.
( By combining debris transport testing with CFD modeling, the debris loads that the ECCS strainers must be able to withstand can be significantly reduced from the overly conservative values that must otherwise be assumed. CFD has also proved to be valuable in identifying containment pool water level changes, flow patterns in the vicinity of the ECCS strainer to support head loss testing, and plant design modifications.
-Tim Sande & Joe Tezak, Alion Science and Technology)


Architects Achieve LEED Certification in Sustainable Buildings

Comparing HVAC System Designs

Debris Transport in a Nuclear Reactor Containment Building

Evaluation of the Wind Effects on the Iron-Ore Stock Pile

Mining

Mining

점성이 높은 유체, 비 뉴턴 흐름, 슬러리 또는 심지어 입상 흐름의 형태를 취할 수있는 많은 채광 응용 프로그램에서, 남은 잔여물인 테일링은 까다로운 시뮬레이션 문제를 제공합니다. FLOW-3D는 비 뉴턴 유체, 슬러리 및 입상 흐름에 대한 특수 모델을 포함하여 이러한 분석을 수행하는 데 필요한 모든 도구를 제공합니다. FLOW-3D의 자유 표면 유동 모델링 기능과 결합되어, 이러한 어렵고 환경 적으로 민감한 문제에 대한 탁월한 모델링 솔루션을 제공합니다.

풍력 강제 분석 하에서 광석 비축더미 먼지 표류 현상은 밀접하게 관련되어 있습니다. 여기서 FLOW-3D의 드리프트 플럭스 모델을 사용하면 엔지니어가 광석 침착 및 혼입 패턴과 개선 솔루션의 효과를 연구 할 수 있습니다.

Mining Simulations

Example of a tailing breach simulation using FLOW-3D‘s granular flow model.

액화 작용과 기계적 방해 모두 균열의 동적 특징의 일부이며, 이는 결국 물과 같은 뉴턴의 흐름과는 대조적으로 미세한 흐름의 매우 독특한 특성으로 자신을 멈추게 됩니다.

Oil & Gas Separators

Oil & Gas Separators

FLOW-3D는 오일 및 물과 같은 혼합 불가능한 유체를 모델링할 수 있으며, 개방된 환경(주변 공기)에 관련된 구성 요소 간의 고유한 인터페이스를 정확하게 추적할 수 있습니다.

전체 영역에 영향을 미치는 역학 관계로 유체가 자유롭게 혼합될 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 유체는 연속 위상과 분산 위상 사이의 표류 관계에 따라 다시 분리됩니다.

중력 분리기의 성능은 CFD 모델링을 통해 향상 될 수 있습니다 :

  • Develop vessel inlet configurations to improve uniformity of gas and liquid flows and avoid mixing of oil & water due to wave-induced sloshing
  • Determine the influence of internal equipment on hydraulic efficiency and separation performance
  • Gauge the effects of changes in operating conditions
  • Accurately model small-scale phenomena (multi-phase flows, drops, particles, bubbles)

원자력 시설물의 잔해물 거동 예측

Debris Transport in a Nuclear Reactor Containment Building

원자로 격리 건물에서 파편 운송

이 기사는 FLOW-3D가 원자력 시설에서 봉쇄 시설의 성능을 모델링하는데 사용된 방법을 설명하며, Alion Science and Technology의 Tim Sande & Joe Tezak이 기고 한 바 있습니다.

가압수형 원자로 원자력 발전소에서 원자로 노심을 통해 순환되는 물은 약 2,080 psi 및 585°F의 압력과 온도로 유지되는 1차 배관 시스템에 밀폐됩니다. 수압이 높기 때문에 배관이 파손되면 격납건물 내에 여러 가지 이물질 유형이 생성될 수 있습니다. 이는 절연재가 장비와 균열 주변 영역의 배관에서 떨어져 나가기 때문에 발생합니다. 생성될 수 있는 다양한 유형의 이물질의 일반적인 예가 나와 있습니다(오른쪽).

Emergency Core Cooling System (ECCS)

파이프 파손 후 ECCS (비상 코어 냉각 시스템)가 활성화됩니다. 격리 건물 압력을 낮추고 대기에서 방사성 물질을 제거하기 위해 격리 스프레이를 켤 것입니다. 물은 부식 열을 제거하고 용융을 방지하기 위해 코어에 주입됩니다. 이 물은 이후 파이프 파손 부위에서 흘러 나옵니다. 격납 스프레이와 부식 열 제거에서 나온 물은 외부 탱크에서 ECCS 펌프에 의해 격납용기로 펌핑됩니다. 스프레이 및 브레이크 흐름을 통해 격리실로 펌핑된 물의 양은 격리실 바닥에 모이고 풀을 형성합니다.

Sump Strainers and Debris

외부 탱크의 물이 고갈된 후에는 ECCS 펌프에 대한 흡입기가 격납건물 내 하나 이상의 섬프로 전환됩니다(두 개의 섬프 스트레이너 예가 왼쪽에 표시됨). 섬프의 기능은 원자로 건물 풀에서 펌프 흡입구로 물을 재순환하는 것입니다. 각 섬프에는 이물질이 ECCS 펌프로 빨려 들어가 막힘이나 손상이 발생하는 것을 방지하기 위해 스트레이너 시스템이 있습니다. 그러나 스트레이너에 쌓인 이물질로 인해 펌프가 요구하는 순정 흡수헤드(NPSH)를 초과하는 헤드 손실이 발생하여 펌프가 고장을 일으키고 발전소를 안전하게 정지시킬 수 없습니다. 원자력규제위원회 일반안전문제(GSI) 191의 핵심입니다.

FLOW-3D Applied to Evaluate Performance

FLOW-3D는 격납용기 풀을 모델링하고 스트레이너에 도달할 수 있는 이물질의 양을 결정하는 데 사용됩니다. 파이프 파손, 직접 분무 구역(분무기가 비처럼 POOL에 유입되는 지역), 유출 분무 구역(분무수가 더 높은 고도에서 바닥에서 흘러나와 폭포처럼 POOL에 유입되는 지역)은 질량-모멘텀 소스 입자가 밀집된 지역으로 모델링되며, 적절한 유량과 속도가 할당됩니다. 후자는 POOL 표면까지의 자유 낙하 거리에 따라 달라집니다. 여과기 영역은 격납용기 POOL에서 물을 끌어오는 흡입구로 모델링됩니다.

Containment pool simulation

모델을 자유 표면으로 실행하여 (풀의 섬프 흡입 또는 초크 포인트로 인한) 상당한 수위 변화를 식별하고, RNG 모델을 활성화하여 풀의 난류를 예측합니다. 파괴된 절연체가 격납용기 풀을 통해 이동할 수 있는 능력은 정착 속도(정지 상태에서 이동할 수 있는 기능)와 텀블링 속도(바닥을 가로질러 이동할 수 있는 기능)의 기능입니다. 안착 속도는 절연체를 고정하는 데 필요한 운동 에너지의 양과 관련이 있습니다. 이러한 안착 및 텀블링 속도는 연도 및 탱크 테스트를 통해 결정되며, FLOW-3D 모델에 의해 계산된 값입니다.

모델이 정상 상태 상태에 도달한 후에는 FLOW-3D 결과가 후처리되어 다양한 이물질 유형을 POOL 바닥(빨간색으로 표시됨)으로 넘어뜨릴 수 있을 정도로 속도가 높은 영역 또는 난류가 서스펜션의 이물질을 운반할 수 있을 정도로 높은 영역(노란색으로 표시됨)을 결정합니다.

그런 다음 속도 벡터를 빨간색 및 노란색 영역과 함께 사용하여 흐름이 이물질을 스트레이너 쪽으로 운반하는지 여부를 확인합니다. 그런 다음 이러한 영역을 초기 이물질 분포 영역과 비교하여 각 이물질의 유형 및 크기에 대한 운송 분율을 결정합니다.

Conclusions

이물질 잔해 수송 테스트를 CFD 모델링과 결합하면 ECCS 스트레이너가 견딜 수 있어야하는 잔해 부하를 다른 방법으로는 가정해야하는 지나치게 보수적인 값에서 크게 줄일 수 있습니다. CFD는 또한 수두 손실 테스트를 지원하기 위해 ECCS 스트레이너 주변의 흐름 패턴, 수두 손실 테스트 및 플랜트 설계 수정을 식별하는 데있어 격납용 POOL 수위 변화를 식별하는데 유용함이 입증되었습니다.

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1Alion Science and Technology is a consulting engineering company with the ITS Operation comprised of engineering professionals skilled at developing and completing diverse projects vital to power plant operations. Alion ITSO provides engineering, program management, system integration, human-systems integration, design review, testing, and analysis for nuclear, electrical and mechanical systems, as well as environmental services. Alion ITSO has developed a meticulous Quality Assurance Program, which is compliant with 10CFR50 Appendix B, 10CFR21, ASME NQA-1, ANSI N45.2 and applicable daughter standards. Alion ITSO has provided a myriad of turnkey services to customers, delivering the highest levels of satisfaction for almost 15 years.

Aerospace Electric Charge Distribution

Electric Charge Distribution

비행중 또는 급유 중에 항공기 연료가 슬로싱되면 전하가 발생하여 인터페이스의 fuel-vapor 혼합물이 전도성이됩니다. 과도 전위 및 필드 분포 분석은 연료 탱크의 최적 배출 위치를 식별하는 데 도움이됩니다. FLOW-3D를 사용한 이 전하 분포 시뮬레이션은 일련의 yaw, pitch 및 roll motion에서 회전을 통해 가속하는 동안 항공기 연료 탱크 내부의 연료 거동을 보여줍니다.

Aerospace PMDs

PMDs

우주선에 사용되는 많은 전력 시스템은 내장된 연료 탱크에 저장된 액체 연료로 작동합니다. 제대로 작동하려면 이러한 시스템에 증기가없는 연료를 안정적으로 공급해야합니다. 미세 중력 환경에서 작동하는 연료 수집 시스템을 설계하는 것은 표면 장력이 연료의 움직임과 위치를 제어하는 경향 때문에 필요할 때 탱크 배출구에 있다는 것을 보장하기 어렵 기 때문에 매우 어렵습니다. PMD (Propellent Management Device)는 증기가없는 연료가 전력 시스템에 지속적으로 전달되도록 설계 할 수 있습니다.

FLOW-3D는 우주선 설계자가 높은 신뢰도를 가지고 PMD을 설계 할 수 있게 하고 연료의 실제 거동을 관찰할 수 있게 해줍니다. FLOW-3D는 또한 표면 장력 및 벽부착 모델, 자유 표면 Advection, non-inertial reference frames 등 검증된 물리 모델을 사용자에게 제공합니다.

아래는 PMD Technology사의 호의에 의해 제공된 시뮬레이션 PMD 해석 예입니다.

Simulation Examples of PMDs

Wave Energy Devices

파동 에너지 장치 모델링
최근 몇 년 동안 파력 에너지와 같은 재생 가능 자원을 사용하여 환경 영향이 적은 에너지를 생산하는 신기술 개발에 대한 국제적인 관심이 기하 급수적으로 증가했습니다. 바다 (해류, 파도 등)에서 전기를 유도하는 파동 에너지 장치는 특히 중요하며 FLOW-3D로 정확하게 모델링 할 수 있습니다.

포인트 흡수 장치
점 흡수 장치는 수면의 파도를 사용하여 에너지를 생성하는 많은 파도 장치 중 하나입니다. 포인트 흡수 에너지 장치는 기본적으로 파도에서 에너지를 흡수하고 바닥에 대한 부력 상단의 움직임을 전력으로 변환하는 부동 구조입니다.

이 시뮬레이션은 부력 구형 구조가 위에 있는 포인트 흡수기 장치를 보여주고, 들어오는 파동의 파고와 수조에 따라 위아래로 움직입니다. FLOW-3D의 이동 객체 모델은 x 또는 y 방향으로 이동을 제한하면서 z 방향으로 커플링 모션을 허용하는 데 사용됩니다. 스톡스 유형의 파장은 진폭 5m, 파장은 100m로 사용되었습니다. RNG 모델은 파동이 포인트 업소버 장치와 상호작용할 때 발생하는 난류를 포착하기 위해 사용되었습니다. 예상대로, 많은 난류 운동 에너지가 장치 근처에서 생성됩니다. 그림은 난류로 인해 장치 근처의 복잡한 속도장이 진화하기 때문에 질량 중심의 불규칙한 순환 운동을 보여줍니다.

Multi-Flap, Bottom-Hinged Wave Energy Converter

Oscillating flap은 바다의 파동으로부터 에너지를 추출하여 기계 에너지로 변환합니다. 암은 Water wave에 반응하여 피벗 조인트에 장착된 진자로 진동합니다. 플랩을 배열로 구성하여 멀티플랩파 에너지 변환기를 만들 수 있습니다. 3개의 플랩 배열이 아래 왼쪽에 표시된 CFD 시뮬레이션에서 시뮬레이션됩니다. 모든 플랩은 하단에 힌지로 연결되며 폭 15m x 높이 10m x 두께 2m입니다. 어레이는 깊이 30m에서 주파수가 10초인 4m 진폭 파형으로 작동 중입니다. 시뮬레이션은 한 플랩이 배열 내의 다른 플랩에 미치는 영향을 연구하는 데 중요한 중심 평면을 따라 복잡한 속도 ISO 표면을 보여줍니다. 3개의 플랩이 유사한 동적 모션으로 시작하는 동안, 곧 플랩의 상호 작용 효과가 모션을 위상 밖으로 렌더링합니다. 우측에는 유사한 플랩 에너지 변환기가 표시되어 있습니다. 이 시뮬레이션에서 플랩은 가장 낮은 지점에서 완전히 물에 잠깁니다. 이러한 에너지 변환기를 표면 천공 플랩 에너지 변환기라고 합니다. 이 두 시뮬레이션 예는 모두 미네르바 다이내믹스에 의해 제공되었습니다.

Oscillating Water Column

진동하는 물 기둥은 부분적으로 잠긴 속이 빈 구조입니다. 그것은 물의 기둥 위에 공기 기둥을 둘러싸고 수선 아래의 바다로 열려 있습니다. 파도는 물 기둥을 상승 및 하강시키고, 차례로 공기 기둥을 압축 및 감압합니다. 이 갇힌 공기는 일반적으로 기류의 방향에 관계없이 회전 할 수있는 터빈을 통해 대기로 흐르게됩니다. 터빈의 회전은 전기를 생성하는 데 사용됩니다.

위의 CFD 시뮬레이션은 진동하는 water columns를 보여줍니다. FLOW-3D로 포착된 물리학을 강조하기 위해 물기둥이 중공 구조에서 상승 및 하강하는 부분만 모델링합니다. 시뮬레이션은 파형 생성의 다른 선택을 제외하고 유사한 결과를 전달합니다. 왼쪽의 시뮬레이션은 웨이브 유형 경계 조건을 사용하고 오른쪽의 시뮬레이션은 움직이는 물체 모델을 사용하여 실험실에서 수행한 것처럼 차례로 웨이브를 생성하는 움직이는 플런저를 생성합니다. 각 시뮬레이션에 대해 속이 빈 구조의 압력 플롯이 표시됩니다. 결국 그 압력에 기초하여 터빈이 회전 운동으로 설정되기 때문에 챔버에서 얼마나 많은 압력이 생성되는지 아는 것이 중요합니다.

Sloshing & Slamming

Sloshing & Slamming

LNG 선과 같은 전 세계 항해 선박의 내부 슬로싱 운동에 의해 유발되는 가속 및 하중은 이러한 선박의 안전 설계에 중요한 요소입니다. 선박은 이러한 파도 슬로싱 역학으로 인해 상당한 내부 강제력을 경험할 수 있으며,화물 탱크는 격리 시스템 및 지지 구조물에 추가 하중을 경험할 수 있습니다. FLOW-3D의 비관성 기준 프레임 모델을 사용하면 컨테이너에서 유체 모션을 정확하게 추적하기 위해 복잡한 모션 매개 변수를 규정 할 수 있습니다. FLOW-3D는 연료 탱크의 액체화물과 추진체 움직임을 정확하게 예측합니다.

슬래밍 분석과 “그린 워터”(파동 스프레이 또는 선체 오버 토핑의 결과로 데크를 덮는 물)는 FLOW-3D의 일반적인 응용 분야이며, 이러한 문제에 대한 FLOW-3D의 TruVOF 접근 방식은 엔지니어에게 고유 한 기능을 제공합니다.

이 시뮬레이션은 FLOW-3D로 캡처한 것처럼 파도로 움직이는 LNG 유조선의 복잡하고 완전히 결합된 동작을 보여줍니다. 탱크에서 유체의 슬로싱은 선박의 역학에 영향을 미치며, 여기에는 bilge keels 과 bulbous bow가 포함되어 입사파에서 안정성을 유지하는데 도움이됩니다. 또한 탱크의 유체 슬로싱은 예상대로 선박의 움직임에서 위상 이동이 있습니다. FLOW-3D의 움직이는 물체 모델, 밀도 평가 모델 및 파동 생성 경계 조건은 해양 엔지니어가 유사한 문제를 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Optofluidics

Optofluidics

광유체학(Optofluidics)은 광학 분야와 미세유체학 분야를 합친 것입니다. 대부분의 광유체 응용은 렌즈를 만들기 위해 다양한 굴절률의 유체를 사용하는 것을 포함합니다. 이 접근 방식의 주요 장점은 렌즈의 동적 재구성 가능성입니다. 또한, 미세 유체 흐름은 이전에는 달성할 수 없었던 해상도를 달성하는 현미경에 이 기술을 쉽게 통합할 수 있도록 합니다. 마이크로 유체 소자에 빛을 집중시키는 마이크로 유체 소자 분야에서는 광학적 특성화가 필요한 랩온 어 칩 애플리케이션에 중요합니다. 마이크로 채널에서 나오는 빛의 효율적인 조명과 반사는 장치의 성능에 매우 중요합니다.

FLOW-3D는 L2 (Liquid core-liquid cladding) 렌즈와 같은 미세 유체 렌즈의 형성과 관련된 유체 역학을 시뮬레이션하는 데 사용됩니다.