Figure 4. Structure of artificial neural network [37]

Turbulent Flow Modeling at Tunnel Spillway Concave Bends and Prediction of Pressure using Artificial Neural Network

터널 배수로 오목 굴곡에서 난류 유동 모델링 인공 신경망을 이용한 압력 예측 및 예측

Zeinab Bashari Moghaddam 1
Hossein Mohammad Vali Samani2
Seyed Habib Mousavi Jahromi 3

Abstract

터널 배수로는 높은 자유 표면 유속이 설정되는 배수로 유형 중 하나입니다. 회전 가속과 난류 흐름의 불규칙성으로 인해 오목한 수직 굽힘에서 압력이 증가합니다. 물리적 모델은 이 현상을 분석하는 가장 좋은 도구입니다.

모든 실제 프로토 타입 상태 분석을 포괄하는 데 필요한 물리적 모델의 수가 너무 많아 배치 및 비용 측면에서 비실용적입니다. 따라서 FLOW-3D 소프트웨어는 가능한 모든 실제 대안을 포괄하는 오목한 굴곡 터널의 난류 흐름 데이터베이스를 분석하고 생성하기 위해 선택되었습니다.

이 소프트웨어는 방전과 형상이 다른 다양한 터널을 시뮬레이션했습니다. 수치 결과는 Alborz Dam 터널 배수로의 건설 된 물리적 모델의 실험 결과로 검증되었으며 만족스러운 동의를 얻었습니다. 차원 분석은 문제의 관련 변수를 차원 없는 매개 변수로 그룹화하는 데 사용됩니다.

이러한 매개 변수는 인공 신경망 시뮬레이션에 사용됩니다. 결과는 Flow-3D 소프트웨어로 얻은 무 차원 매개 변수와 신경망에 의해 예측된 변수 사이의 상관 계수 R2 = 0.95를 보여 주었으며, 이와 관련하여 난류 모델링을 통해 얻은 데이터베이스를 기반으로 한 인공 신경망이 결론을 내릴 수있었습니다. 압력 예측을 위한 강력한 도구입니다.

Keywords: Flow-3D, Tunnel spillway concave bend, Numerical simulation, Turbulent flow,
Artificial neural network

본문 내용 생략 : 본문 내용은 내용 하단부에 첨부된 본문 링크를 참조하시기 바랍니다.

Figure 2. Flow in the curvature of the flip bucket

Figure 3. The location of piezometers on the bed of the concave curvature of tunnel spillway in Alborz Dam

Figure 5. Correlation coefficient of the Neural Network simulation and Flow-3D in the training
stage

Figure 6. Correlation coefficient of the Neural Network simulation and Flow-3D in the validation stage

Figure 7. Comparison 0f the Simulated Neural Network and Flow-3D Results of the validation stage

Figure 8. Correlation coefficient of the Flow-3D numerical results and Equation (1)

Figure 9. Correlation coefficient of the Flow-3D numerical results and Equation (2)

Figure 10. Correlation coefficient of the Flow-3D numerical results and Equation (3)

현재 연구에서 FLOW-3D 소프트웨어는 처음에 다양한 크기와 배출의 터널 배수로에서 난류 흐름을 시뮬레이션하는데 사용되었습니다. 결과는 이란 에너지부 물 연구소에서 제공한 Alborz 저장 댐에서 얻은 실제 데이터와 비교하여 검증되었습니다.

시뮬레이션에는 다양한 난류 모델이 사용되었으며 RNG 방법이 관찰된 실제 결과와 가장 잘 일치하는 것으로 나타났습니다. 직경이 3 ~ 15m 인 다양한 터널 배수로, 곡률 반경 3 개, 거의 모든 실제 사례를 포괄하는 3개의 배출이 시뮬레이션에 사용되었습니다.

차원 분석을 사용하여 무 차원 매개 변수를 생성하고 문제의 변수 수를 줄였으며 마지막으로 두 개의 주요 무 차원 그룹이 결정되었습니다. 이러한 무 차원 변수 간의 관계를 얻기 위해 신경망을 사용하고 터널 배수로의 오목한 굴곡에서 압력 예측 단계에서 0.95의 상관 계수를 얻었습니다.

압력 계산 결과는 다른 일반적인 방법으로 얻은 결과와 비교되었습니다. 비교는 신경망 결과가 훨씬 더 정확하고 배수로 터널의 오목한 곡률에서 압력을 예측하는 강력한 도구로 간주 될 수 있음을 나타냅니다.

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Fig. 1 Fixed staff gauge for head measurement at the upstream side of the Yuanshanzi Flood Diversion Work in the Keelung River, Taiwan

Velocity distribution and discharge calculation at a sharp-crested weir

Shun-Chung Tsung • Jihn-Sung Lai •
Der-Liang Young

sharp-crested weir에서 속도 분포 및 배출 계산

개방 수로의 harp-crested 위어는 수두-방류 관계를 통해 방류를 계산하는데 유용한 장치입니다. 그러나 수위 측정 사이트와 배출 계수는 배출 계산 정확도에 큰 영향을 미칩니다. 따라서 본 연구는 각각 16MHz MicroADV와 FLOW-3D를 사용하여 위어 부분의 속도 분포를 측정하고 시뮬레이션합니다. 감마 확률 밀도 함수를 사용하여 속도 분포를 특성화하기 위해 위어 섹션의 수심 및 표면 속도가 선택됩니다. 본 연구에서는 측정된 수심과 수면 속도에서 도출된 속도 분포를 기반으로 속도-면적 통합 방법으로 정확한 배출을 계산합니다. 이 연구의 주요 기여는 정확한 측정 사이트를 제공하고, 속도 분포와 방류를 연결하고, 방류 계수 영향을 피하고, 방류 계산 정확도를 향상시키는 것입니다.

A sharp-crested weir in open channel is a useful device to calculate discharge via head-discharge relationship. However, water stage measurement site and discharge coefficient significantly influence discharge calculation accuracy. Therefore, this study measures and simulates velocity distribution at the weir section using 16-MHz MicroADV and FLOW-3D, respectively. The water depth and surface velocity at the weir section are selected to characterize velocity distribution using gamma probability density function. In this study, accurate discharge is calculated by velocity–area integration method based on velocity distribution derived from measured water depth and surface velocity. The main contributions of this study are to give an exact measurement site, link velocity distribution and discharge, avoid discharge coefficient influence, and improve discharge calculation accuracy.

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planar representation (cross-section at tank centre).

Analysis of cryogenic propellant behaviour in microgravity and low thrust environments*

미세 중력 및 저 추력 환경에서 극저온 추진체 거동 분석

M.F. Fisher, G.R. Schmidt and J.J. Martin
NASA Marshall Space Flight Center, Huntsville, AL 35824, USA

Abstract

우주선 비행 작업 (예 : 엔진 재시동 및 유체 전달) 중 극저온 추진제의 동작과 반응을 이해하는 것은 추진체 설계에서 매우 중요한 측면입니다. 엔진 연소 전 적절한 안정과 임무의 모든 단계에서 효과적인 차량 제어를 보장하려면 유체 움직임 및 슬로시 증폭에 대한 정확한 예측이 필요합니다.

이러한 유형의 분석을 강화하기 위해 Marshall Space Flight Center (MSFC)는 최근 Flow Sciences Inc에서 개발 한 CFD 패키지인 FLOW-3D를 인수했습니다. 이 문서에서는 FLOW-3D 모델 예측을 MSFC 드롭 타워 테스트 데이터와 비교한 최근 검증에 대해 설명합니다. 테스트는 원래 Saturn S-IVB 단계 액체 수소 (LH 2) 탱크의 설계 및 성능 평가를 지원하기 위해 1960 년대에 수행되었지만, 데이터는 FLOW-3D 모델의 정확성을 검증하는데 유용한 것으로 입증되었습니다.

Understanding the behaviour and response of cryogenic propellants during spacecraft flight operations (e.g., engine restart and fluid transfer) is an extremely important aspect of vehicle design. Accurate predictions of fluid motion and slosh amplification are needed to ensure proper settling prior to engine burn and effective vehicle control throughout all phases of the mission. To augment analyses of this type, Marshall Space Flight Center (MSFC) recently acquired FLOW-3D, a CFD package developed by Flow Sciences Inc. This paper describes a recent validation in which FLOW-3D model predictions were compared with MSFC drop tower test data. Although the tests were originally conducted in the 1960s to support design and performance assessments of the Saturn S-IVB stage liquid hydrogen (LH 2) tank, the data have proven useful for verifying the accuracy of the FLOW3D model.

Keywords: space cryogenics; propellants; microgravity

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Figure 2.1. Test Setup.The test setup consists of a clear plastic scale model tank attached to a rigid aluminum frame by three multi-axis load cells driven by a position-controlled servo hydraulic system.(Data acquisition cabling removed for clarity).

Coupled Simulation of Vehicle Dynamics and Tank Slosh. Phase 1 Report. Testing and Validation of Tank Slosh Analysis

Prepared byGlenn R. WendelSteven T. GreenRussell C. Burkey

Abstract:

차량 동력학의 컴퓨터 시뮬레이션은 차량 설계에서 귀중한 도구가 되었다. 그러나 그들은 차량의 탱크에서 유체 슬로싱의 복잡한 역학을 정확하게 시뮬레이션할 수 없다.

유체 슬로쉬를 예측할 수 있는 컴퓨터 유체역학 CFD 분석 소프트웨어를 이용할 수 있지만, 군용 차량 애플리케이션용 유체 슬로쉬를 정확하게 예측하는데 이 소프트웨어의 사용은 입증되지 않았다. 이것은 차량 역학 분석과 결합된 CFD 분석의 사용을 개발 및 입증하여 유체 수송 시스템의 역학을 보다 정확하게 예측하는 다중 효소 프로그램의 첫 번째 단계다.

이 단계의 목적은 일반적인 기동에 직면한 차량의 움직임에 따른 탱크에서 슬로시 역학을 예측하는 CFD 분석을 검증하는 것이다. 이를 위해, 5톤 FMTV 트럭을 시뮬레이션하는 시험 설비뿐만 아니라, 1/4 규모의 TOD 탱크 모델이 건설되었다. CFD 분석과 실험실 시험의 반응력과 유동 운동을 차선 변경과 요철을 포함한 6가지 모의 차량 기동에서 비교했다.

CFD 분석은 상용 소프트웨어 패키지인 FLOW-3D-로 수행되었다. 테스트 탱크의 해당 측정값과 비교하기 위해 빈 탱크의 강체 동적 해석의 힘과 모멘트 예측에 순유체 힘과 모멘트 예측이 추가되었다.

전반적으로, 그 결과는 CFD가 트럭에 탑재된 수상 수송 탱크의 유체 운동 및 유체 구조 상호작용 연구에 성공적으로 적용될 수 있음을 보여준다. 예측된 롤 모멘트와 측정된 롤 모멘트 사이에는 좋은 상관관계가 있다.

여기에 제시된 CFD 시뮬레이션의 빠른 전환 시간을 감안할 때, 전술에 대한 전체 차량 반응의 높은 충실도 시뮬레이션을 위해 차량 강체 차체 동적 분석을 유체 역학 분석과 결합하는 것이 바람직하다는 전망이 나온다.

Computer simulation of vehicle dynamics has become a valuable tool in the design of vehicles. They are, however, unable to accurately simulate the complex dynamics of fluid sloshing in a tank on the vehicle. Computational Fluid Dynamics CFD analysis software is available that can predict fluid slosh, however, the use of this software in accurately predicting fluid slosh for a military vehicle application has not been demonstrated. This is the first phase of a multiphase program to develop and demonstrate the use of CFD analysis, coupled with vehicle dynamics analysis, to more accurately predict the dynamics of a fluid transport system. The objective of this phase is to validate the CFD analysis in predicting slosh dynamics on a tank subjected to motions of a vehicle encountering typical maneuvers. To accomplish this, a one-quarter-scale model of a TOLD tank was constructed, as well as a test fixture to simulate a five-ton FMTV truck. The reaction forces and the fluid motions of the CFD analysis and the laboratory test were compared for six simulated vehicle maneuvers including lane changes and bumps. The CFD analysis was conducted with the commercially available software package, FLOW-3D-. The net fluid force and moment predictions were added to the force and moment predictions of a rigid body dynamic analysis of the empty tank alone to compare to the corresponding measured values for the test tank. Overall, the results show that CFD can successfully be applied to the study of fluid motions and the fluid- structure interactions in truck-mounted water transport tanks. There is good correlation between the predicted and measured roll moment. Given the rapid turnaround time for the CFD simulations presented here, the outlook is encouraging for coupling a vehicle rigid body dynamics analysis to a fluid dynamics analysis for a high fidelity simulation of the complete vehicle response to maneuvers.

Keywords

Keywords: COMPUTATIONAL,FLUID,DYNAMICS,VEHICLES,*SLOSHING,TEST,AND,EVALUATION,COMPUTER,PROGRAMS,COMPUTERIZED,SIMULATION,COUPLING(INTERACTION),SIMULATION,ROLL,LABORATORY,TESTS,PREDICTIONS,VALIDATION,INTERACTIONS,MILITARY,VEHICLES,REACTION,TIME,MOTION,RESPONSE,TRANSPORT,MILITARY,APPLICATIONS,FLUIDS,TRUCKS,MANEUVERS,RIGIDITY,TEST,FIXTURES,WATER,TANKS

CFD 분석과 실험실 테스트의 작용력과 유체 운동은 다음과 같은 시뮬레이션 된 차량 기동에 대해 비교되었습니다.

AVTP Lane Change at 20 mph
AVTP Lane Change at 40 mph
9” Half-Round Symmetric Bump at 10 mph
12” Half-Round Symmetric Bump at 5 mph
9” Trapezoidal Asymmetric Bump at 15 mph
12” Trapezoidal Asymmetric Bump at 10 mph

CFD 분석은 상용 소프트웨어 패키지 FLOW-3D를 사용하여 수행되었습니다.

Rear Axle Roll Moment, 40-mph Lane Change.

Figure 2.2. Test Setup Drawing.The load cell locations and the coordinate systems used in the testing and analysis are defined as shown.

Figure 3.1. Computational Mesh Definition

Figure 3.2. Rear Axle Roll Moment, 20-mph Lane Change

Figure 3.3. Rear Axle Roll Moment, 40-mph Lane Change

Figure 3.4. Rear Axle Roll Moment, 9” Trapezoidal Bump at 15 mph

Figure 3.5. Rear Axle Roll Moment, 12” Trapezoidal Bump at 10 mph

Figure 3.8. Fluid Configuration for 20-mph Lane Change.The viewpoint in these images is from the front of the vehicle looking in the negative y-direction. Theinset in the video image is viewing the tank from the left side of the vehicle.

Figure 3.9. Fluid Configuration for 12” Trapezoidal Bump at 10 mph.The viewpoint in these images is from the front of the vehicle looking in the negative y-direction. Theinset in the video image is viewing the tank from the left side of the vehicle.

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Fig. 4 Current lines in the horizontal level in: a 0.70 and b 14 cm from the streambed in tandem pies

3D numerical simulation of flow field around twin piles

트윈 말뚝 주위의 유동장 3D 수치 시뮬레이션

Amini, A; Parto, AA
Amini, A (reprint author), AREEO, Kurdistan Agr & Nat Resources Res & Educ Ctr, Sanandaj, Iran.
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Abstract

이 연구에서는, 파일 그룹 주위의 흐름 패턴과 국소적 스크루 메커니즘을 식별하기 위해, 플로우 필드를 FLOW-3D 소프트웨어를 사용해 시뮬레이션했다. 편평한 침대 채널에 나란히 배열되어 있는 한 쌍의 말뚝이 조사되었다. Navier-Stokes 방정식을 확립하기 위해 RNGk-epsilon 난류 모델을 사용하였고 실험 데이터를 사용하여 결과를 검증하였다. FLOW-3D 기능의 경우, 소프트웨어가 파일 그룹 간의 예상 상호작용을 적절히 시뮬레이션할 수 있는 것으로 확인되었다. 플로우 필드 시뮬레이션 결과는 레이놀즈 숫자와 말뚝 간격이 vortices 형성에 가장 큰 영향을 미치는 변수라는 것을 보여주었다. 탠덤 더미 주변의 흐름과 웨이크 바이크 주변의 하향 흐름은 측면 배치와 단일 더미에 비해 더 강렬하고 복잡했다.

In this study to identify the flow pattern and local scour mechanism around pile groups, the flow field was simulated using FLOW-3D software. A pair of pile on a flat-bed channel with side by side and tandem arrangements was investigated. To establish Navier–Stokes equations, the RNGk-e turbulence model was used and the results were verified using experimental data. In case of FLOW-3D capability, it was found that the software was able to properly simulate the expected interaction between the pile groups. The results of flow field simulation showed that Reynolds number and the pile spacing are the most influential variables in forming vortices. The flow around tandem pile and the downward flow around wake vortices were more intense and complicate in comparison with side by side arrangements and single pile.

Keywords : Bridge, Sediment, Flow pattern, Pile group, Local scour

Fig. 1 General view of the channel and measured points a side by side b tandem arrangement

Fig. 2 Meshing around the two side by side piles: a plan and b side view

Fig. 3 Meshing around the two tandem piles: a plan and b side view

Fig. 5 Current lines in the horizontal level in: a 0.70 cm, and b 14 cm from the streambed in side by side piles

Fig. 6 Comparing iso-velocity line in longitudinal direction (u): a observed in 0.7 cm; b observed in 14 cm; c simulated in 0.7 cm and d simulated in 14 cm

Fig. 7 Comparing iso-velocity line in latitudinal direction (v): a observed in 0.7 cm; b observed in 14 cm; c simulated in 0.7 cm and d simulated in 14 cm

Fig. 8 3D velocity profiles in x–z plane in the center of the pile (Y = 0): a x = - 1.65D; b x = - 6.59D; c x = 0.69D; d x = 1.32D; e x = 3.69D and f x = 7.60D — Fig. 8 3D velocity profiles in x–z plane in the center of the pile (Y = 0): a x = – 1.65D; b x = – 6.59D; c x = 0.69D; d x = 1.32D; e x = 3.69D and f x = 7.60D

Fig. 9 Comparison of simulated and observed velocity in x–y plane in center of piles

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Figure 1. Sketch map of the port Laozi on Lake Hongze

FLOW-3D software for substantiation the layout of the port water area

항구 수역의 레이아웃을 입증하기 위한 FLOW-3D 소프트웨어

B Pan1

and N Belyaev2
1 Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, St. Petersburg, Russia
pan3.b@edu.spbstu.ru

Abstract

방파제 설계시 항만 내 수역 및 접안 시설에서 중대한 파도 발생을 배제 할 필요가 있다. 이 기사는 항구 지역의 물 이동 계산 결과를 제시합니다. 항구 입구의 위치와 주어진 물체의 크기에 대한 가장 안전한 옵션이 확인되었습니다. FLOW – 3D 프로그램을 사용하여 항구 수역의 예비 배치 단계에서 계획되고 건설적인 솔루션을 선택할 가능성이 입증되었습니다.

Introduction

항구를 설계 할 때 계류선의 가장 합리적인 구성과 항구 수역의 레이아웃을 선택하여 항구의 영토를 배치하는 것이 필요합니다. 러시아 연방의 항구 수역 배치는 항구 수역 요소에 대한 사양을 포함하는 해로, 페어웨이 및 기동 구역에 대한 설계 표준의 요구 사항에 따라 수행됩니다 [1, 2].

항구 물은 파도, 퇴적물 축적 및 얼음으로부터 보호되어야 합니다. 항구 계획을 작성할 때, 선박의 기동 및 연안 계류 중뿐만 아니라 선적 및 하역 및 기타 항구 운영 중에 선박 계류에 대한 정상적인 조건이 생성되도록 파도로부터 수역을 보호하는 정도를 제공해야 합니다.

설계 결정은 새로운 포트를 설계하거나 기존 포트를 개발할 때 물리적 또는 수학적 모델링을 기반으로 합니다 [2]. 항구 수역에서 계산 된 물 흐름의 매개 변수는 수문 기상 조사, 장기 현장 관찰 및 실험실 연구의 결과를 기반으로 하도록 권장됩니다.

공학 수문 기상 측량 데이터가 불충분하면 계산 방법을 기반으로 설계 폭풍의 파도 매개 변수를 결정할 수 있습니다. 사용된 계산 방법이 국제 실무에서 동일한 목적으로 채택된 방법 (모델)에 부합하는지 표시하는 것이 좋습니다 [3].

Figure 2. The location of the port entrance on Lake Hongze: a – variant 1; b – variant 2; c – variants 3-5

Figure 4. Modeling of variant 1 with the movement of waves in the port water area

Figure 5. Modeling of variant 2: a is prevailing movement of water towards the enclosed water area; b is prevailing reverse movement of water

Figure 9. Plan of the port water area with design points

Figure 10. Change in water depth at point A: a – variant 1; b – variant 2

Figure 11. Change in water depth at point A: a – variant 3; b – variant 4; c – variant 5

Figure 12. Change in water depth at points A (a) and C (b) for variant 3

Figure 13. Change in water depth at points A (a) and B (b) for variant 3

Figure 14. Scheme of vessel traffic: a – variant 3; b – variant 4

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Numerical Simulation Analysis of Liquid Transportation in Capsule-type Vane Tank under Microgravity

Microgravity 하에서 캡슐형 베인 탱크의 액체 수송에 대한 수치 시뮬레이션 분석

Abstract

Li Yong-Qiang1,2 & Dong Jun-Yan1 & Rui Wei
1Received: 17 June 2019 /Accepted: 4 December 2019
#Springer Nature B.V. 2020

In order to research the influence of the guide vane on liquid transmission performance in a tank under microgravity, simulation analysis was carried out with FLOW-3D software. Firstly, it compared the working condition under the charging rate of 10% with the corresponding experiment results of the drop tower and validated the correctness of the simulation process. And then it changed the structure parameters of the guide vane, researched the influence of different quantity, gap and thickness on climbing rate of liquid, and analyzed the causing reasons of these effects in-depth. This paper provided a reference for the design of internal guiding vane of microgravity tank.

본 논문은 가이드 베인이 미세 중력 상태의 탱크에서 액체 전달 성능에 미치는 영향을 연구하기 위해 FLOW-3D 소프트웨어를 사용하여 시뮬레이션 분석을 수행했습니다. 첫째, 10 % 충전율 하에서 작업 조건을 드롭 타워의 해당 실험 결과와 비교하여 시뮬레이션 프로세스의 정확성을 검증했다. 그리고 가이드 베인의 구조 매개 변수를 변경하고, 액체의 상승 속도에 대한 양, 간격 및 두께의 영향을 연구하고 이러한 영향의 원인을 심도있게 분석했습니다. 이 논문은 미세 중력 탱크의 내부 안내 날개 설계에 대한 참고 자료를 제공했습니다.

The relationship curve between the square of climbing height and time with a = 6 mm

The relationship curve between the vane’s liquid transportation and time under different width a

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Figure Top view of velocity distribution of tailings mortar

Study on discharge velocity of tailings mortar in dam break based on FLOW-3D

Jiahao Hu¹, Chengwei Na¹, Yi Wang^1*
College of Water Conservancy,Shenyang Agricultural University ,Shenyang,
Liaoning, 110866, China
*Corresponding author’s e-mail: yiwang@syau.edu.cn

Abstract

Tailings pond is used to store the tailings discharged from the mine after separation
and mining. As a potential hazard source with high potential energy, the tailings mortar with
high potential energy after dam break is transformed into high-speed dynamic energy sand
flow to impact the downstream area through energy conversion. In this paper, through the
establishment of a three-dimensional model of a tailings pond, the FLOW-3D software is used
for numerical simulation, and the influence of correlation coefficient on the discharge speed of
tailings mortar after dam break is analyzed, and the relevant migration law is obtained. The
test in this paper can provide a reference for the corresponding disaster and protection
engineering research.

Tailings pond은 분리와 채굴 후 광산에서 방출된 Tailings 을 보관하는 데 사용됩니다. 잠재적 위험원으로서 댐 붕괴 후 높은 잠재적 에너지를 가진 Tailings Mortar는 고속 동적 에너지 및 흐름으로 변환되어 에너지 변환을 통해 다운스트림 영역에 영향을 미칩니다. 본 논문에서는 Tailings pond의 3차원 모델 구축을 통해 FLOW-3D 소프트웨어를 수치 시뮬레이션에 활용하고 댐 붕괴 후 Tailings Mortar의 배출 속도에 대한 상관계수의 영향을 분석하여 관련 이주법을 도출하였습니다. 본 문서의 테스트는 해당 재해 및 보호 엔지니어링 연구에 대한 참조를 제공할 수 있습니다.

Figure 1 Calculation model of a tailings pond

Figure 6 Relationship between velocity and time of tailings mortar movement at 200m and 400m away from the breach

Figure Relationship between migration distance and time of tailings mortar

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Figure 7. Formation of incident and reflected waves.

Investigate Impact Force of Dam-Break Flow against Structures by Both 2D and 3D Numerical Simulations

2D 및 3D 수치 시뮬레이션에 의한 댐 붕괴유동의 구조물 충격력 조사

¹Faculty of Water Resources Engineering, Thuyloi University, 175 Tay Son, Dong Da, Ha Noi 116705, Vietnam
²Hydraulic Construction Institute, 3/95 Chua Boc, Dong Da, Ha Noi 116705, Vietnam
* Author to whom correspondence should be addressed.
Academic Editor: Costanza Aricò
Water 2021, 13(3), 344;

Abstract

본 논문의 목적은 일부 2D 및 3D 수치 모델이 침수 지역에 고립된 건물 또는 건물 배열이 있는 곳에서 홍수 파동을 시뮬레이션하는 능력을 조사하는 것이었습니다.

먼저, 제안된 2D 수치 모델은 구조화된 메시에서 2D 천수(shallow water) 방정식(2D-SWEs)을 해결하기 위한 유한 볼륨 방법(FVM)을 기반으로 했습니다.

FDS (flux-difference splitting)은 정확한 질량 균형을 얻기 위해 사용되었고 Roe 체계는 Riemann 문제를 근사하기 위해 호출되었습니다.

둘째, 상업적으로 이용 가능한 3D CFD 소프트웨어 패키지가 선택되었으며, 여기에는 두 가지 난류 모델이 포함된 Flow 3D 모델이 포함되어 있습니다.

RNG(Renormalized Group) 및 LES(Large-eddy Simulation)를 사용하는 레이놀즈 평균 Navier-Stokes(RAN)입니다. 댐 붕괴 흐름으로 인한 장애물에 대한 충격력의 수치 결과는 3D 솔루션이 2D 솔루션보다 훨씬 낫다는 것을 보여주었습니다.

건물 배열에 작용하는 충격력의 3D 수치 힘 결과를 보유하고 있는 실험 데이터와 비교함으로써, 속도 유도력이 동적 힘에 미치는 영향은 Froude 숫자의 함수와 사고 파동의 수심 함수에 의해 정량화 되었습니다. 또한, 우리는 힘의 강도의 피크 값의 3D 계산 결과에 대한 초기 물 단계와 댐 붕괴 폭의 영향을 조사했습니다.

The aim of this paper was to investigate the ability of some 2D and 3D numerical models to simulate flood waves in the presence of an isolated building or building array in an inundated area. Firstly, the proposed 2D numerical model was based on the finite-volume method (FVM) to solve 2D shallow-water equations (2D-SWEs) on structured mesh. The flux-difference splitting method (FDS) was utilized to obtain an exact mass balance while the Roe scheme was invoked to approximate Riemann problems. Secondly, the 3D commercially available CFD software package was selected, which contained a Flow 3D model with two turbulent models: Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANs) with a renormalized group (RNG) and a large-eddy simulation (LES). The numerical results of an impact force on an obstruction due to a dam-break flow showed that a 3D solution was much better than a 2D one. By comparing the 3D numerical force results of an impact force acting on building arrays with the existence experimental data, the influence of velocity-induced force on a dynamic force was quantified by a function of the Froude number and the water depth of the incident wave. Furthermore, we investigated the effect of the initial water stage and dam-break width on the 3D-computed results of the peak value of force intensity.

Keywords: dam-break wave; 2D numerical model; Flow 3D model; structures; impact force

Introduction

홍수 위험 분석에 따른 도시 계획은 최근에 큰 연구 과제였습니다.

건물 또는 건물 그룹에 대한 홍수 파동의 영향에 대한 연구는 하류 지역에 대한 조기 경고 또는 안전 의식 향상에 중요한 역할을 했습니다. 기본적으로 댐 파괴 흐름에 대한 연구는 실험 측정이나 수치 시뮬레이션을 통해 추정 할 수 있습니다 [1,2,3,4,5,6].

컴퓨터 처리 능력의 증가로 인해 불연속 흐름에 대한 수치 연구가 비용 효율적이되었습니다. 지난 10 년 동안 천수(shallow water) 솔버는 정확성과 계산 능력면에서 크게 향상되었습니다. 침수 가능 지역의 수심 및 속도 프로파일과 같은 유체 역학적 매개 변수에 많은주의를 기울였습니다 [1,2,3,4,5,6,7,8].

Migot et al. [9]는 도시 홍수의 실험적 모델링에 관한 많은 기사를 검토했습니다. 그 논문에 언급 된 45 개의 작품 중 단 4 개의 프로젝트 만이 장애물에 가해지는 일정한 또는 비정상적인 흐름의 힘 또는 압력을 측정했습니다.

또한 물리적 및 2D 수치 모델에서 건물 또는 건물 그룹에 돌발 홍수가 미치는 영향에 대한 연구는 거의 없었습니다. 천수(shallow water) 모델은 [10,11]에서 고립된 장애물에 대한 충격의 힘을 예측하는데 사용되었습니다.

한편 Shige-eda [12]는 액체와 건물 배열 간의 상호 작용을 결정하기 위해 물리적 모델과 2D 수치 체계를 선택했습니다. Aureli와 Shige-eda는 수직 속도와 가속도를 무시하기 때문에 댐 파괴 흐름의 힘을 추정하기 위한 2D 천수(shallow water) 방정식 (SWE)의 단점을 보여주었습니다 [10,12].

Migot [9]은 또한 장애물 주변의 시뮬레이션된 홍수 흐름에 대한 2D SWE에 대한 여러 출판물이 있었지만 이 주제에 대한 3D 수치 모델에 대한 연구는 거의 없다고 지적했습니다. 최근 전산 유체 역학 (CFD) 3D 시뮬레이션은 유체 흐름과 관련된 문제를 해결하기위한 광범위한 도구가되었습니다.

댐 파괴 파의 특성은 [13,14,15,16]에 의해 주목되었고 Issakhov [17]는 다양한 종류의 장애물이 압력 분포에 미치는 영향을 조사하기 위해 CFD 방법을 사용했습니다. 그들은 분포가 댐 표면에서 3 배 더 낮다는 것을 밝혔다.

Aureli [10]는 댐 파괴 파가 구조물에 미치는 영향의 정적 힘을 평가하기 위해 실험 테스트와 2D 및 3D 수치 모델을 사용했습니다. Mokarani [18]는 댐 브레이크 흐름 영향의 VOF 시뮬레이션에서 피크 압력 안정성 조건을 연구했습니다.

앞서 언급한 작품에서 구조물이나 구조물 군에 작용하는 힘은 압력에 의한 정 수력 또는 정력이었다. 한편, 급류에서 속도로 인한 힘은 압력 력보다 크거나 같았습니다 [19]. Armanini [20]는 정상 흐름에 대해이 항을 추정하기 위한 분석적 표현 만을 제시했습니다. 우리가 아는 한, 건물 그룹에 작용하는 비정상 흐름의 동적 힘을 생성하기 위해 2D 및 3D 수학적 모델을 모두 사용하는 작업은 없습니다.

따라서 본 연구에서는 제안된 2D 수치 모델과 3D 수학적 모델 모두에 의해 고립 된 장애물 또는 장애물 그룹에 대한 급격한 비정상 흐름의 테스트 사례를 재현했습니다. 수심 및 유속 수문 그래프와 같은 몇 가지 수력 학적 특성이 추정되었으며 측정 된 데이터와 매우 잘 일치했습니다.

특히 댐 브레이크 흐름이 서로 다른 건물에 가하는 동적인 힘도 시뮬레이션했습니다. 속도 유도 힘이 동적 힘에 미치는 영향 수준을 나타내는 매개 변수는 Froude 수와 입사 파동의 수심의 함수인 것으로 밝혀졌습니다. 또한 붕괴된 댐 사이트 폭 (b)과 초기 수위 (h0)는 충격력의 최대 값에 영향을 미치는 변수로 고려되었습니다.

Figure 1. (a) Configuration of experiment test (dimension in meters); (b) Gauges on the vertical front face of building.

Figure 2. (a) Distributed pressure profiles at centerline of front face of column; (b) Comparison of load-time histories simulated by different numerical models

Figure 3. Group of buildings in flooded area.

Figure 4. Water depth and u-velocity profiles at gauge b.

Figure 5. Water hydrographs at gauges a and c.

Figure 6. Velocity component profiles at gauges a and c.

Figure 8. Snapshots of streamlines of Froude number at different times: 1.0 s, 2.0 s, 5.0 s and 10 s.

Figure 9. Force in the flow direction exerted on 6 buildings.

Figure 10. The linear regression between forces per unit width (F) and q2b/h0.

Conclusions

댐 붕괴 흐름으로 인한 홍수 파도는 높은 속도 또는 큰 깊이가 관련되었을 때 건물에 큰 영향을 미칩니다. 본 논문에서는 2D 및 3D 수치 모델의 건물 및 건물 그룹에 대한 빠른 흐름에 의해 발생하는 유압 특성과 충격 부하를 추정할 수 있는 능력을 조사했습니다. 천수(shallow water) 방정식에 기초한 2D 수학 모델은 FDS 방법으로 해결되었으며, FDS 방법은 최신 버전의 Flow 3D 유체 역학 모델과 함께 사용되었습니다. 연구의 주요 발견은 다음과 같습니다.
(1) 수심 또는 속도 프로파일을 공식화하기 위해 2D 및 3D 수치 솔루션은 모두 매우 유사합니다. 제안된 2D 수치 모델은 정적 힘의 최대 값 뿐만 아니라 수심 및 속도 구성 요소를 포함하는 유압 특성을 예측하는 데 적합합니다. 그러나 LES 및 RAN 난류 모듈이 포함된 3D 유체역학 모델은 2D 얕은 흐름 모델이 1개만 제공하는 동안 두 개의 최고 충격 부하를 잘 포착할 수 있습니다. 일반적으로 3D 결과는 실험 결과와 더 가깝습니다.
(2) 여러 건물에 대한 정적 및 동적 힘은 모두 LES 모듈을 사용하여 Flow 3D에 의해 계산되었습니다. 건물에서 속도에 의한 힘과 압력의 역할은 위치에 따라 다릅니다. 댐 현장 근처에서, 속도 유도 힘은 댐 파괴 파동의 주 방향에서 멀리 떨어져 있거나 두 번째 배열에서 압력 힘이 더 중요합니다. 속도 유도 힘의 영향은 매개 변수 α에 의해 정량화되며, 이는 사고파의 Froude 숫자와 수심 함수로 수행됩니다. q2b/h0과 정적 힘과 동적 힘의 피크 강도 사이의 선형 회귀 관계는 합리적인 R-제곱 양으로 해결됩니다.

추가 연구에서, 제시된 2D 수치 모델의 견고성과 효과는 더 명확하게 드러날 것입니다. 대규모 도메인에 대한 홍수 흐름을 시뮬레이션하는 데 쉽게 적용할 수 있습니다. 또한, α 매개변수의 제안된 방정식(21)은 실제 사례 연구에서 다운스트림 영역의 건물에 대한 속도 유도 힘의 영향을 정확하게 평가하기 위한 매우 의미가 있습니다. 이 매개 변수의 정확도 수준을 높이려면 서로 다른 조건에서 장애물에 작용하는 여러 가지 힘 실험이 구현되어야 합니다.

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A Numerical Study on the Keyhole Formation During Laser Powder Bed Fusion Process

Keyhole에 대한 수치적 연구 : 레이저 분말 중 형성 베드 퓨전 공정

Subin Shrestha¹
J.B. Speed School of Engineering,University of Louisville,Louisville, KY 40292
e-mail: subin.shrestha@louisville.edu

Y. Kevin Chou
J.B. Speed School of Engineering,University of Louisville,Louisville, KY 40292
e-mail: kevin.chou@louisville.edu

LPBF (Laser Powder Bed fusion) 공정 중 용융 풀의 동적 현상은 복잡하고 공정 매개 변수에 민감합니다. 에너지 밀도 입력이 특정 임계 값을 초과하면 키홀이라고 하는 거대한 증기 함몰이 형성 될 수 있습니다.

이 연구는 수치 분석을 통해 LPBF 과정에서 키홀 거동 및 관련 기공 형성을 이해하는 데 중점을 둡니다. 이를 위해 이산 분말 입자가 있는 열 유동 모델이 개발되었습니다.

이산 요소 방법 (DEM)에서 얻은 분말 분포는 계산 영역에 통합되어 FLOW-3D를 사용하는 3D 프로세스 물리학 모델을 개발합니다.

전도 모드 중 용융 풀 형성과 용융의 키홀 모드가 식별되고 설명되었습니다. 높은 에너지 밀도는 증기 기둥의 형성으로 이어지고 결과적으로 레이저 스캔 트랙 아래에 구멍이 생깁니다.

또한 다양한 레이저 출력과 스캔 속도로 인한 Keyhole 모양을 조사합니다. 수치 결과는 동일한 에너지 밀도에서도 레이저 출력이 증가함에 따라 Keyhole크기가 증가 함을 나타냅니다. Keyhole은 더 높은 출력에서 안정되어 레이저 스캔 중 Keyhole 발생을 줄일 수 있습니다.

The dynamic phenomenon of a melt pool during the laser powder bed fusion (LPBF) process is complex and sensitive to process parameters. As the energy density input exceeds a certain threshold, a huge vapor depression may form, known as the keyhole. This study focuses on understanding the keyhole behavior and related pore formation during the LPBF process through numerical analysis. For this purpose, a thermo-fluid model with discrete powder particles is developed. The powder distribution, obtained from a discrete element method (DEM), is incorporated into the computational domain to develop a 3D process physics model using flow-3d. The melt pool formation during the conduction mode and the keyhole mode of melting has been discerned and explained. The high energy density leads to the formation of a vapor column and consequently pores under the laser scan track. Further, the keyhole shape resulted from different laser powers and scan speeds is investigated. The numerical results indicated that the keyhole size increases with the increase in the laser power even with the same energy density. The keyhole becomes stable at a higher power, which may reduce the occurrence of pores during laser scanning.

Keywords: additive manufacturing, keyhole, laser powder bed fusion, porosity

Fig. 1 (a) Powder added to the dispenser platform and (b) powder particles settled over build plate after the recoating process

Fig. 2 3D computational domain used for single-track simulation

Fig. 3 Temperature-dependent material properties of Ti-6Al-4V

Fig. 4 Powder and substrate melting during laser application

Fig. 5 Melt region formed after complete melting and solidification

Fig. 6 Melt pool boundary comparison between the experiment [25] and the simulation

Fig. 7 Equilibrium points during the formation of vapor column [27]

Fig. 8 Multiple reflection vectors from the keyhole wall

Fig. 9 (a) Velocity field, keyhole profile, and breakage of the keyhole to form bubble and (b) 2D temperature and velocity field along the longitudinal section

Fig. 10 Fluid flow in the transverse direction during keyhole melting

Fig. 11 Melt pool boundary compared with the experiment [21] for 195 W laser power and 400 mm/s scan speed

Fig. 12 Melt region formed after complete melting and solidification

Fig. 13 2D images of the pores formed at the beginning of the single track and their 3D-rendered morphology

Fig. 14 Pore number and volume from a different level of power with LED = 0.4 J/mm [29]

Fig. 15 Keyhole shape at different time steps from different parameters: (a) P = 100 W, v = 250 mm/s, (b) P = 200 W, v = 500 mm/s, (c) P = 300 W, v = 750 mm/s, and (d) P = 400 W, v = 1000 mm/s

Fig. 16 Intensity dependence in the relationship between vapor column and evaporation pressure [27]

Fig. 17 Temperature distribution when laser has moved 0.8 mm with P = 300 W, v = 750 mm/s and P = 400 W, v = 1000 mm/s

Fig. 18 Melt region with different level of power with LED of 0.4 J/mm

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Figure 12 Experimental set-up of particle image velocimetry (PIV) system.

A comparison study between CFD analysis and PIV technique for velocity distribution over the Standard Ogee crested spillways

Rizgar Ahmed Karim¹, Jowhar Rasheed Mohammed²Affiliations expand

PMID: 33088948
PMCID: PMC7566097
DOI: 10.1016/j.heliyon.2020.e05165

Free PMC article

Abstract

실험 및 수치 모델을 사용하여 표준 Ogee-crested 여수로에서 유속, 평균 속도, 수직 속도 분포 및 최대 속도 d_m이 발생하는 위치를 비교하기 위해 포괄적인 연구가 수행되었습니다. 미국 육군 공병대 (USACE)의 사양에 따라 rigid foam으로 5 가지 다른 모델이 제작되었습니다.

유동의 속도는 0.50, 1.00 및 1.33의 다른 비 차원 수두 비 H/H_d를 갖는 모든 모델에 대해 모델의 하류 곡선을 따라 기록되었습니다. 입자 이미지 유속계 (PIV)를 사용하여 유속을 측정했습니다. 속도 분포는 Matlab 코드를 사용하여 캡처된 일련의 이미지를 분석하여 얻었습니다.

시판되는 CFD (Computational Fluid Dynamics) 소프트웨어 패키지인 Flow-3D가 실험 모델 설정을 모델링하는데 사용되었습니다. Flow-3D는 레이놀즈 평균 Navier-Stokes 방정식을 분석하고 배수로 흐름 분석 분야에서 사용하기 위해 널리 검증되었습니다.

수치와 실험의 최대 차이는 수두비의 모든 값에 대해 6.2 %를 초과하지 않는 평균 속도 값을 나타냅니다. PIV 기법에 의해 기록 된 최대 속도의 보간된 값은 수치적으로 계산 된 값보다 작습니다.

낮은 d _m위치에서 이 지역 간의 백분율 차이는 -8.65 %에 이릅니다. 상위 위치는 2.87 %입니다. 수직 위치 (d_m)는 상류 수두가 증가하면 아래쪽 위치로 떨어지고 배수로 축으로부터의 거리가 선형으로 감소합니다.

A comprehensive study was performed to compare flow rate, mean velocity, vertical velocity distribution, and locations where the maximum velocity, d _m , occurs on standard Ogee-crested spillways using experimental and numerical models. Five different models were constructed from rigid foam according to the specifications of the United States Army Corps of Engineers (USACE). The velocity of the flow was recorded along the downstream curve of the model for all models with different non-dimensional head ratios H/H _d of 0.50, 1.00, and 1.33. Particle Image Velocimetry (PIV) was used to measure the flow velocities. Velocity distributions were obtained by analyzing a series of captured images using Matlab codes. A commercially available Computational Fluid Dynamics (CFD) software package, Flow-3D, was used for modelling the experimental model setups. Flow-3D analyzes the Reynolds-averaged Navier-Stokes equations and is widely verified for use in the field of spillway flow analysis. The maximum difference between numerical and experimental results in mean velocity values that do not exceed 6.2% for all values of head ratios. The interpolated values of recorded maximum velocity by the PIV technique are smaller than those values numerically computed. In the lower d _m locations, the percent difference between these regions reaches -8.65%; the upper locations are 2.87%. The vertical location (d _m ) drops to the lower location when the upstream head increases, and the distance from the spillway axis decreases linearly.

Keywords: Applied fluid mechanics; Civil engineering; Computational fluid dynamics; Finite element methods; Hydraulics; Hydrodynamics; Ogee-crested spillway; Particle image velocimetry; Physical model; Velocity distribution.

Figure 1 Dimensions of standard ogee-crested spillway, (a) dimensions and flow parameters, and (b) detail of upstream quadrant.

Figure 2 Side view of the experimental model.

Figure 4 Discharge Coefficients of Experimental and Numerical results plotted together with USACE-WES Published Data, (a) for model No. 1, (b) for model No. 3.

Figure 5 Rating curves of theoretical discharge and flowmeter reading.

Figure 9 Boundary conditions of the Modeling.

Figure 10 Normalized discharge comparison.

Figure 11 Relative percent difference in discharge.

Figure 13 (a) Spillway Model setup, (b) Raw Image, and (c) Post-processed Image.

Figure 15 Velocity field and streamlines measured by PIV and simulated with CFD for flow over ogee spillway, (a) model no. 1 and (b) model no. 3.

Figure 16 Comparison of head-mean velocity of experimental and numerical analysis for all models.

Figure 17 Sketch of velocity profile and its position for model no. 1.

Figure 18 Vertical Distribution of Velocity for Different Runs of model No. 1.

Figure 19 Vertical location of maximum velocity.

Conclusions

이 연구는 최대 속도를위한 수직 위치를 선택하는 동시에 설계 헤드보다 높은 수두에 대해 제어 된 환경에서 Ogee 볏이있는 배수로의 흐름을 더 잘 이해하는 데 기여하기 위해 수행되었습니다. 여기에서 5 개의 실험 모델이 USACE-WES 표준 여수로 모양에 따라 설계 및 제작되었으며 실험실 수로에서 테스트되었습니다. PIV 카메라는 유속을 측정하는 데 사용되었으며 CFD 소프트웨어는 실험 설정을 모델링하는 데 사용되었습니다.

수치 결과는 실험과 잘 일치했습니다. 등급 곡선 결과는 수치 값과 PIV 값의 최대 차이가 평균 속도 값이 모든 수 두비 값에 대해 5.59 %를 초과하지 않음을 나타냅니다. 정규화 된 WES 공개 데이터와 실험 결과 간의 최대 차이는 -7.54 %였습니다.

PIV 카메라로 기록 된 평균 속도는 CFD 모델에서 수치 적으로 분석되었으며, 비교 결과는 수치 데이터와 실험 데이터가 잘 일치 함을 보여줍니다. 최대 차이는 모든 헤드 비율에 대해 6.54 %를 초과하지 않습니다.

속도 비 (v / vmax.)의 실험적 보간 데이터는 dm 이하의 위치에서 수치 적으로 계산 된 데이터보다 작지만 반대로 dm보다 높은 위치에 있습니다. 이 현상은 수치 모델링에서 표면 거칠기를 고려하지 않았기 때문에 발생합니다. 방수로 모델의 표면은 매끄러운 표면으로 가정되었습니다. 최대 속도가 발생하는 수직 위치는 상류 수두가 증가함에 따라 낮은 위치에 있습니다. 위치는 방수로 축으로부터의 거리에 따라 거의 선형 적으로 증가합니다.

필요한 메시 미세 조정 및 구성은 원하는 데이터 유형에 따라 다릅니다. 일반적으로 속도 프로파일을 모델링하는 데는 0.33cm 메쉬로 충분했으며 더 작은 그리드 크기도 평가했지만 변경 사항은 없습니다.

실험적 모델링과 수치 적 모델링의 비교와 관련하여 실험적 모델링이 여전히 더 확립되어 있음이 분명합니다. CFD 모델은 실험 모델보다 속도와 난류에 대해 더 자세한 정보를 제공 할 수 있지만 경우에 따라 더 경제적 일 수 있습니다.

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Figure 1. Experimental flume used (a) Side view of the flume; (b) Pool detail.

Modelling of Pool-Type Fishways Flows: Efficiency and Scale Effects Assessment

by Ana L. Quaresma *OrcID andAntónio N. PinheiroOrcID
CERIS—Civil Engineering for Research and Innovation for Sustainability, Instituto Superior Técnico (IST), Universidade de Lisboa, 1049-001 Lisboa, Portugal*
Author to whom correspondence should be addressed.
Academic Editor: Bommanna Krishnappan
Water 2021, 13(6), 851; https://doi.org/10.3390/w13060851
Received: 16 January 2021 / Revised: 8 March 2021 / Accepted: 18 March 2021 / Published: 20 March 2021
(This article belongs to the Special Issue Ecohydraulics of Pool-Type Fishways)

Abstract

이 연구에서는 전산 유체 역학 (CFD) 소프트웨어 (FLOW-3D®)를 사용하여 바닥 오리피스가 있는 풀형 어로에서 흐름의 3D 수치 모델링을 수행했습니다. 수치 결과는 음향 도플러 속도계 (ADV) 및 입자 이미지 속도계 (PIV) 측정에서 얻은 실험 데이터와 비교되었습니다.

흐름 깊이, 흐름 패턴, 수속, 난류 운동 에너지, Reynolds 수직 응력 및 바닥 구성 요소에 평행한 Reynolds 전단 응력과 같이 어로 효율에 영향을 미치는 여러 유체 역학적 변수를 정성 및 정량적으로 비교했습니다.

수치 모델은 복잡한 유동장을 정확하게 재현하여 수치 모델 예측과 분석 된 변수에 대한 실험 데이터 사이에 전반적으로 좋은 일치를 보여줍니다. 분석중인 모든 매개 변수에 대한 수치 모델 검증 수행의 중요성이 강조되었습니다.

또한 프로토 타입 어로의 업 스케일 된 수치 모델을 실행하여 스케일링 효과를 분석했습니다. 스케일 효과의 증거없이 실제 모델과 프로토 타입 치수 모두에 대해 유사한 정확도로 모델을 수행했습니다.

현재 연구는 CFD 모델 (즉, FLOW-3D®)이 새로운 수영장 유형 어로 형상을 위한 적절하고 효율적인 설계 및 분석 도구로 사용될 수 있으며 물리적 모델 테스트를 줄이고 보완 할 수 있다고 결론지었습니다.

In this study, the 3D numerical modelling of flow in a pool-type fishway with bottom orifices was performed using computational fluid dynamics (CFD) software (FLOW-3D^®). Numerical results were compared with experimental data obtained from acoustic Doppler velocimetry (ADV) and particle image velocimetry (PIV) measurements. Several hydrodynamic variables that influence fishways efficiencies, such as flow depths, flow patterns, water velocity, turbulent kinetic energy, Reynolds normal stresses, and Reynolds shear stress parallel to the bottom component, were qualitatively and quantitatively compared. The numerical model accurately reproduced the complex flow field, showing an overall good agreement between the numerical model predictions and the experimental data for the analysed variables. The importance of performing a numerical model validation for all the parameters under analyses was highlighted. Additionally, scaling effects were analysed by running an upscaled numerical model of the prototype fishway. The model performed with similar accuracy for both physical model and prototype dimensions with no evidence of scale effects. The present study concludes that CFD models (namely FLOW-3D^®) may be used as an adequate and efficient design and analysis tool for new pool-type fishways geometries, reducing and complementing physical model testing.Keywords: pool-type fishways; 3D numerical modelling; LES; scale effects; flow patterns; CFD model assessment

Introduction

강의 종단 연결성을 복원하는 것은 담수 생태계의 회복에있어 여전히 중요한 문제입니다 [1,2]. 잘 설계되고 건설된 경우 어로는 물고기가 댐과 둑을 지나 계속 이동할 수 있는 경로를 제공합니다.

물고기 통과 효율성에 대한 검토에서 Noonan et al. [3]은 기존의 많은 어로의 설계 특성이 어종의 요구를 적절하게 충족시키지 못했지만, 풀형 어로가 모든 어류 그룹에 대해 가장 높은 효율성을 보여 주었다는 것을 발견했습니다.
여러 어종에 적합한 수영 조건을 제공하는 것은 어항의 흐름과 난류 패턴이 성공에 중요한 역할을 하기 때문에 다소 어려운 일입니다 [2,4,5,6,7,8,9,10,11,12].

물리적 모델링은 풀형 유형 어로의 유체 역학을 연구하기 위한 주요 접근 방식이었습니다 (예 : [13,14,15,16,17,18,19,20,21,22]). 그러나 물리적 실험은 비용과 시간이 많이 소요됩니다. 따라서 컴퓨터 기술의 발전으로 인해 물리적 모델 테스트를 줄이기 위해 복잡한 기하학적 구조를 가진 유압 구조의 흐름 패턴을 분석하는 데 전산 유체 역학 (CFD) 3 차원 (3D) 모델이 점점 더 많이 사용되고 있습니다 [23,24].

따라서 이러한 모델은 어로 유체 역학 연구 및 효율적인 어로 설계에 필수적인 역할을 할 수 있습니다.
어로에 대한 수치 모델링 연구는 주로 수직 슬롯 어로에 초점을 맞추고 있습니다 [12,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37]. 수영장의 주요 부분에서 수직 슬롯 어로 흐름은 거의 2 차원 (2D)이고 수직 속도 구성 요소가 수평 요소 [26]보다 훨씬 작기 때문에 이러한 연구의 대부분은 2D 모델을 사용했습니다.

바닥 오리피스가있는 수영장 유형 어로에서는 흐름이 매우 복잡하고 3D이므로 정확한 유동장 특성화를 얻기 위해 3D 모델을 사용해야합니다. 이 어로 구성을 모델링하는 것은 높은 속도 구배, 높은 와도 및 높은 전단 영역을 포함하기 때문에 다소 어렵습니다.

이 연구에서는 FLOW-3D® (Flow Science, Inc., Santa Fe, NM, USA)를 사용하여 바닥 오리피스가 있는 수영장 유형 어로의 3D 수치 시뮬레이션을 수행하여 흐름 깊이, 속도 및 난류 패턴을 예측하는 능력을 평가했습니다. .

최근 몇 년 동안 실내에 가까운 프로토 타입 수영장 형 어로가 사이프 린드 종의 행동과 움직임을 연구하는데 사용되었습니다 [1,7,8,11,38,39,40,41,42,43]. Silva et al. [38]은 노치, 급락 및 스트리밍에 대한 두 가지 다른 유동 체제와 관련하여 조정 가능한 치수를 가진 침수된 오리피스와 표면 노치의 동시 존재에 대한 Iberian barbel Luciobarbus bocagei (Steindachner, 1864)의 반응을 평가했습니다.

이 연구의 결과는 이베리아 바벨이 어로를 협상하기 위해 오리피스 (76 %)를 선호했으며 어로에 들어가는 데 걸리는 시간도 오리피스에 비해 훨씬 적다는 것을 보여주었습니다.

Silva et al. [39] 오프셋 및 직선 오리피스가있는 수영장 유형 어로의 이베리아 바벨에 대한 적합성을 테스트했습니다. 이 연구는 오프셋 구성이 직선 오리피스 레이아웃 (28 %)에 비해 물고기 통과 성공률 (68 %)이 훨씬 더 높음을 발견했습니다. 어로를 성공적으로 협상하는 데 걸리는 시간도 오프셋 구성, 특히 작은 성인의 경우 훨씬 더 낮았습니다.

이 연구에서는 유속과 난류 매개 변수가 물고기 수영 성능에 미치는 영향을 분석했습니다. 수영장의 유동장을 특성화하기 위해 음향 도플러 속도계가 사용되었습니다.

이 연구의 결과에 따르면 레이놀즈 전단 응력은 어로 내 이베리아 미늘의 움직임에 가장 큰 영향을 미치는 매개 변수임이 입증되었습니다. Branco et al. [40] 두 가지 다른 흐름을 가진 오리피스와 노치가 있는 풀형 유형 어로에서 형태 학적 및 생태학적 특성이 다른 두 종, 바닥 지향 이베리아 바벨 Luciobarbus bocagei 및 물기둥 수영 자 Iberian chub Squalius pyrenaicus의 거동과 성능을 평가했습니다.

풀의 유체 역학을 특성화하기 위해 음향 도플러 속도계가 사용되었습니다. 결과는 두 종 모두 흐름 흐름이있는 노치를 선호했으며 이 흐름 체제로 상류로 이동하는데 더 성공적이었습니다.
이 연구에서는 이 시설의 1 : 2.5 스케일 어로 모델을 사용하여 Silva et al.에 의해 테스트된 바닥 오리피스 구성이 있는 풀형 유형 어로의 속도와 난류를 측정했습니다.

[7,38] 효과가 입증된 바벨 사용. 2D 입자 이미지 속도계 (PIV) 시스템 및 음향 도플러 속도계 (ADV)를 사용하여 순간 속도의 광범위한 측정을 수행하고, 후 처리하고, 수치 모델 정확도를 평가하는 데 사용했습니다.

Haque et al. [44] 대부분의 경우 수치 모델의 검증에 사용할 수있는 실험 데이터 세트에 높은 측정 오류가 있고 / 또는 측정 메시가 너무 거칠어 서 이들의 예측 기능을 올바르게 평가할 수없는 문제를 언급했습니다.

모델. Blocken과 Gualtieri [23]는 검증 및 검증 연구가 필수적이며 CFD 연구를 검증하기위한 데이터를 제공하기 위해 고품질 실험이 필요하다고 언급합니다.

Fuentes-Pérez et al. [35]는 특히 난류 메트릭에 대한 어로 연구에서 수치 모델 검증 데이터를 찾는 데 어려움을 언급합니다. 두 가지 측정 기술을 사용하고 상당한 양의 실험 데이터를 얻었기 때문에 이 연구에서는 이러한 문제를 극복했습니다.

물리적 모델은 종종 Froude 수 유사성을 기반으로하며, 두 유사성 법칙을 모두 충족하는 데 어려움이있어 무시되는 레이놀즈 수 유사성입니다. 프로토 타입 레이놀즈 수가 일반적으로 훨씬 더 크기 때문에 레이놀즈 수 관련 스케일 효과가 도입될 수 있습니다.

레이놀즈 수 증가는 속도 분포와 경계층 속성에 영향을 미칠 수 있습니다 [45]. 척도 효과를 평가하기 위해 수치 시뮬레이션을 사용할 수 있습니다 [46,47]. 따라서 본 연구에서는 바닥 오리피스 흐름이있는 풀형어도에 대한 스케일 효과를 분석하기 위해 두 가지 크기의 수치 모델을 개발했습니다.

프로토 타입 치수의 대형 모델과 물리적 모델 치수의 스케일 된 소형 모델입니다. .
바닥 오리피스가있는 수영장 형 어로의 유동장은 수직 슬롯 어로 (VSF)의 유동장보다 매우 3 차원 적이며 훨씬 더 복잡합니다. 이는 어로 수치 모델 검증에 대한 이전 연구에서 더 자주 고려 된 설계입니다 [26, 27,28,29,35].

저자가 아는 한, 이것은 바닥 오리피스가있는 풀형 어로에 대한 최초의 CFD 연구이며, 여기에는 실험 속도 데이터와 풀형 어로에 대한 3 차원 수치 모델링 결과 간의 가장 광범위한 비교도 포함됩니다. 두 가지 다른 측정 기술 (PIV 및 ADV)이 사용되어 자세한 비교가 가능하고 이러한 유형의 유동장에 대한 CFD 시뮬레이션 결과에 대한 확신을 제공합니다.

이 연구는 다른 어로 유형의 이전 수치 모델 연구에서 제시되지 않았던 난류 매개 변수를 포함하여 수치 모델 결과와 측정 간의 일치에 대한 통계적 테스트를 통해 정성적 비교 뿐만 아니라 상세한 정량적 비교도 제공합니다. 스케일 효과도 다룹니다.

따라서 이 연구는 전 세계적으로 가장 많이 사용되는 풀 유형 어로의 CFD 모델 검증을 원활하게 할 것이며 [10] 설계자들의 사용을 장려 할 것입니다.
또한 새로운 풀 유형 어로 형상을 위한 설계 도구로 CFD 모델 (즉, FLOW 3D®)을 사용하는 방법에 대해 설명합니다.

Figure 2. Three dimensional representations of a pool showing the measurement planes and the acoustic Doppler velocimetry (ADV) measurement grid (a) measurement planes parallel to the flume bottom; (b) vertical measurement planes (ADV measurement grid is only shown in one plane).

Figure 3. Computational domain, showing Pool 3 mesh block.

Figure 4. Streamlines of time-averaged velocities (left: PIV; right: mesh Amodel): (a,b) plane 2 (z = 0.088 m); (c,d) plane 5 (y = 0.20 m).

Figure 5. Longitudinal variation of velocity components: (a,c,e) planes 1 and 6 intersection (y = 0.36 m and z = 0.04 m); (b,d,f) planes 2 and 5 intersection (y = 0.20 m and z = 0.088 m).

Figure 6. Longitudinal variation of Reynolds normal stress components and Reynolds shear stress parallel to the bottom component: (a,c,e,g) planes 1 and 6 intersection (y = 0.36 m and z = 0.04m); (b,d,f,h) planes 2 and 5 intersection (y = 0.20 m and z = 0.088 m).

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Figure 5. Flow pattern of operating condition 1: (a) Physical model flow diagram; (b) Simulation model flow.

Numerical Study of Fluctuating Pressure on Stilling Basin Slab with Sudden Lateral Enlargement and Bottom Drop

급격한 측면 확대 및 바닥 낙하에 따른 정류지(stilling basin) 슬래브의 변동 압력에 대한 수치 연구

by Yangliang Lu,Jinbu Yin *OrcID,Zhou Yang,Kebang Wei andZhiming Liu
College of Water Resources and Architectural Engineering, Northwest A&F University, Weihui Road, Yangling 712100, China*
Author to whom correspondence should be addressed.
Water 2021, 13(2), 238; https://doi.org/10.3390/w13020238
Received: 6 November 2020 / Revised: 7 January 2021 / Accepted: 11 January 2021 / Published: 19 January 2021
(This article belongs to the Special Issue Physical Modelling in Hydraulics Engineering)

Abstract

갑작스런 확장 및 바닥 낙하가 있는 고요한 정류지(stilling basin) 유역은 복잡한 수력 특성, 특히 3D 공간 수력 점프 아래에서 변동하는 압력 분포로 이어집니다.

이 논문은 FLOW-3D 소프트웨어를 기반으로 한 LES (Large Eddy Simulation) 모델과 TruVOF 방법을 사용하여 시간 평균 압력, 변동 압력의 RMS (Root Mean Square), 정물(stilling basin) 조 슬래브의 최대 및 최소 압력을 시뮬레이션했습니다.

실제 모델 결과와 비교하여 시뮬레이션 결과는 LES 모델이 정물 유역의 변동하는 수류 압력을 안정적으로 시뮬레이션 할 수 있음을 보여줍니다. 변동 압력의 RMS의 최대 값은 정수조 전면과 측벽의 연장선 부근에 나타납니다.

이 논문은 변동 압력의 생성 메커니즘과 Navier-Stokes 방정식에서 파생된 Poisson 방정식을 기반으로 영향 요인 (변동 속도, 속도 구배, 변동 와도)의 정량 분석과 특성의 정성 분석을 결합하는 연구 방법을 제공합니다.

변동하는 압력의. 정류 지의 소용돌이 영역과 벽에 부착 된 제트 영역의 변동 압력 분포는 주로 각각 와류 및 변동 유속의 영향을 받으며 충돌 영역의 분포는 변동 속도, 속도 구배 및 변동에 의해 발생합니다.

A stilling basin with sudden enlargement and bottom drop leads to complicated hydraulic characteristics, especially a fluctuating pressure distribution beneath 3D spatial hydraulic jumps. This paper used the large eddy simulation (LES) model and the TruVOF method based on FLOW-3D software to simulate the time-average pressure, root mean square (RMS) of fluctuating pressure, maximum and minimum pressure of a stilling basin slab. Compared with physical model results, the simulation results show that the LES model can simulate the fluctuating water flow pressure in a stilling basin reliably. The maximum value of RMS of fluctuating pressure appears in the vicinity of the front of the stilling basin and the extension line of the side wall. Based on the generating mechanism of fluctuating pressure and the Poisson Equation derived from the Navier–Stokes Equation, this paper provides a research method of combining quantitative analysis of influencing factors (fluctuating velocity, velocity gradient, and fluctuating vorticity) and qualitative analysis of the characteristics of fluctuating pressure. The distribution of fluctuating pressure in the swirling zone of the stilling basin and the wall-attached jet zone is mainly affected by the vortex and fluctuating flow velocity, respectively, and the distribution in the impinging zone is caused by fluctuating velocity, velocity gradient and fluctuating vorticity.

Keywords: submerged jump; sudden lateral enlargement and bottom drop; large eddy simulation; vortex; fluctuating pressure

Figure 1. Schematic design of model test: (a) Sectional view; (b) Plan view.

Figure 2. Model layout in laboratory: (a) Discharge chute; (b) The stilling basin.

Table 1. Operating conditions.

Condition	Flow Discharge (m³/s)	Inflow Froude Number	Inflow Velocity (m/s)	Inflow Water Depth (m)
1	0.942	5.295	5.611	0.114
2	0.643	4.545	4.489	0.097
3	0.232	4.227	3.018	0.052

Figure 3. Schematic diagram of fluctuating pressure data-processing process.

Figure 4. 3D simulation model: (a) Boundary conditions; (b) Grid mesh.

Table 2. Grid independence test.

Grid	Containing Block Cell Size (m)	Nested Block Cell Size (m)	Discharge (m³/s)	Relative Error (%)
1	0.050	0.025	0.990	5.10
2	0.040	0.020	0.969	2.70
3	0.030	0.015	0.956	1.49
4	0.020	0.010	0.952	1.06

Figure 6. Numerical simulation of water surface profile and x-z plane flow rate vector.

Figure 7. Comparison of bottom velocity.

Figure 8. Comparison of pressure at 10 pressure measurement points: (a) Comparison of root mean square (RMS) of fluctuating and time-average pressure; (b) Comparison of maximum and minimum pressure.

Figure 9. The distribution diagram of time-average pressure and RMS of fluctuating pressure of bottom of stilling basin under three cases.

Figure 10. Speed vector in stilling basin at z = 40 cm horizontal plane and bottom plate plane in three cases.

Figure 11. Distribution of fluctuating velocity and vorticity in the horizontal section of the stilling basin slab: (a) Distribution of fluctuating velocity; (b) Distribution of fluctuating vorticity.

Figure 12. Distribution of root time-average square fluctuating pressure of x = 50 cm cross-section of bottom plate: (a) Distributions of fluctuating velocity and fluctuating pressure; (b) Distributions of fluctuating vorticity and fluctuating pressure.

Figure 13. Variance of fluctuating pressure coefficient (Cp′).

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Publisher’s Note: MDPI stays neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

FIGURE 1. - FLOW-3D MODEL OF K-SITE TANK PRESSUR-IZATION.

Prediction of the Ullage Gas Thermal Stratification in a NASP Vehicle Propellant Tank Experimental Simulation Using FLOW-3D

FLOW-3D를 사용한 NASP 차량 추진 탱크 실험 시뮬레이션에서 Ullage 가스 열 층화 예측

Personal Author

Hardy, T. L.; Tomsik, T. M.

NASP (National Aero-Space Plane) 프로젝트의 일환으로 2D 온도 프로파일에 대한 중력, 초기 탱크 압력, 초기 유면 온도 및 열 전달 속도의 다차원 효과를 연구했습니다.

상업용 유한 차분 유체 흐름 모델인 FLOW-3D가 평가에 사용되었습니다. 이러한 효과는 기체 수소 가압제를 사용한 이전 액체 수소 실험 데이터를 기반으로 조사되었습니다.

FLOW-3D 결과는 기존 1D 모델과 비교되었습니다. 또한 메쉬 크기와 수렴 기준이 분석 결과에 미치는 영향을 조사했습니다. NASP 탱크 모델링을위한 향후 수정 및 FLOW-3D 사용에 대한 제안도 제공됩니다.

Keywords

Aerospace planesComputer programsFluid flowHeat transferNational aerospace plane programPropellant tanksUllageComputational gridsConvergenceFinite difference theoryLiquid hydrogenMathematical modelsSimulationStratificationTemperature profiles

FIGURE 3. - EFFECT OF GRAVITY ON TEMPERATURE CONTOURS — FIGURE 3. – EFFECT OF GRAVITY ON TEMPERATURE CONTOURS

FIGURE 6.- EFFECT OF INITIAL PRESSURE ON VELOCITY PROFILE

FIGURE 10. - EFFECT OF INITIAL TEMPERATURE ON TEMPERATURE CONTOURS — FIGURE 10. – EFFECT OF INITIAL TEMPERATURE ON TEMPERATURE CONTOURS

FIGURE 13. - EFFECT OF HEAT TRANSFER ON TEMPERATURE CONTOURS — FIGURE 13. – EFFECT OF HEAT TRANSFER ON TEMPERATURE CONTOURS

FIGURE 16. - EFFECT OF CONVERGENCE CRITERIA ON TEMPERATURE CONTOURS, 55 PERCENT ULLAGE, Pi = 17.4 PSI, 6 = 32.2 FT/SECZ, 24 SEC PRESSURIZATION — FIGURE 16. – EFFECT OF CONVERGENCE CRITERIA ON TEMPERATURE CONTOURS, 55 PERCENT ULLAGE, Pi = 17.4 PSI, 6 = 32.2 FT/SECZ, 24 SEC PRESSURIZATION

FIGURE 17. - COMPAR ISON OF CENTERLINE TEMPERATURES USING VARIOUS CONVERGENCE CRITERIA, 55 PERCENT ULLAGE, G = 32,2 FT/SEC2, P;= 17.4 PSI, 24 SEC PRESSURIZATION. — FIGURE 17. – COMPAR ISON OF CENTERLINE TEMPERATURES USING VARIOUS CONVERGENCE CRITERIA, 55 PERCENT ULLAGE, G = 32,2 FT/SEC2, P;= 17.4 PSI, 24 SEC PRESSURIZATION.

FIGURE 19. – EFFECT OF CONVERGENCE CRITERIA ON VELOCITY PROFILE,

FIGURE 21. - EFFECT OF MESH SIZE ON TEMPERA- TURE CONTOURS, 55 PERCENT ULLAGE, Pi = 17.4 PSI, G = 0.0 FT/SEC2, , e = . 02, dt = , 005 SEC, 24 SEC PRESSURIZATION. — FIGURE 21. – EFFECT OF MESH SIZE ON TEMPERA- TURE CONTOURS, 55 PERCENT ULLAGE, Pi = 17.4 PSI, G = 0.0 FT/SEC2, , e = . 02, dt = , 005 SEC, 24 SEC PRESSURIZATION.

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Figure 6. Scour depth (in negative value) at different views around pier

Three-dimensional numerical simulation of local scour around circular bridge pier using Flow-3D software

Flow-3D 소프트웨어를 이용한 원형 교각 주변 지역 scour의 3 차원 수치 시뮬레이션

To cite this article: Halah Kais Jalal and Waqed H. Hassan 2020 IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. 745 012150

Halah Kais Jalal1
, Waqed H. Hassan2
1 Graduate student, Civil Engineering Department, University of Kerbala, Kerbala, Iraq.
2 Professor, University of Kerbala, Kerbala, Iraq.
E-mail: halah.q@s.uokerbala.edu.iq, Waaqidh@uokerbala.edu.iq

Abstract

주어진 값의 내부 드리프트를 나타내는 다항식 순서 또는 자체 정의 함수 목록을 제공 할 수 있습니다. 이 드리프트는 kriging 보간 동안 내부적으로 적합합니다. 다음에서는 선형 드리프트가 추가된 인공 데이터를 생성합니다. 그런 다음 결과 샘플은 Universal kriging의 입력으로 사용됩니다. 그런 다음 보간 중에 “선형”드리프트가 추정됩니다. 추정된 평균 / 드리프트에만 액세스하기 위해 호출 루틴에 스위치 only_mean을 제공합니다. 원형 교각 주변의 국부 수색 문제는 Flow-3D 모델을 사용하여 전산 유체 역학 (CFD)에서 국부적 진화를 나타냅니다. 교각 설계에서 중요한 scour 및 scour 구멍의 최대 깊이. 이 연구의 목적은 교각 주변의 수색 깊이를 정확하게 시뮬레이션하고 예측하는 수치 시뮬레이션 모델 Flow-3D의 능력을 검증하는 것입니다. 이 검증은 수치 결과를 Melville 실험실 실험 모델과 비교하여 수행됩니다. 30 분후 수치 결과에서 얻은 원형 부두 주변의 최대 scour 깊이는 3.6cm이고 Melville 모델에서 얻은 scour 깊이는 4cm입니다. 이 결과에 따르면 수치 모델과 실험 모델 간의 오류율 비율은 10 %에 가깝습니다. 결과는 실험 결과와 함께 좋은 검증을 보여주었습니다. 마지막으로 제안 된 Flow-3D 모델은 교각 주변의 수색 깊이를 예측하고 시뮬레이션 하는데 효과적인 도구를 고려하고 잠재적인 결과를 예측하는 경제적인 방법을 고려했습니다.

The problem of local scouring around circular bridge pier has been studied numerically
by Computational Fluid Dynamics (CFD) using Flow-3D model to represent the evolution of local
scour and the maximum depth of the scour hole which is important in the bridge pier design. The
aim of this study is to verify the ability of the numerical simulation model Flow-3D to accurately
simulate and predict the scour depth around the bridge pier. This verification is conducted by
comparison the numerical results with Melville laboratory experimental model. The maximum
scours depth around the circular pier obtained from numerical results after 30 min is 3.6 cm, while
the scouring depth obtained from Melville model is 4 cm. According to these results, the error rate
ratio between the numerical and experimental models is close to 10%. The results showed a good
validation with experimental results. Finally, the proposed Flow-3D model considered an effective
tool in predicting and simulating the scour depth around bridge pier and considered an economic
method to predict potential results.
Keywords: Local scour, Flow-3D, CFD, Verfication

scour은 흐르는 물의 침식 작용으로 정의 할 수 있으며, 이는 가까운 교각 및 교각에서 베드를 제거하고 침식합니다 [1]. 다리의 교각 주변을 scour하는 것은 다리의 실패 원인이 충돌 및 과부하와 함께 엄청난 인명 손실과 경제적 영향으로 이어지는 주요 원인 중 하나로 간주됩니다 [2], 지역 scour 예측, 특히 최대 scour 깊이는 다음과 같습니다.

교량 설계, 유지 보수 및 평가에 필수적입니다. 전 세계의 많은 연구자들은 다양한 관점과 다양한 조건에서 광범위하게 scour 문제를 연구했습니다.

교량 부지에서 만든 scour에는 일반적으로 세 가지 유형이 포함되어 있습니다. 일반 scour, 수축 scour 및 국부 scour [3], 세 가지 scour 유형 중, scour는 다리와 관련된 위험에서 가장 중요한 역할을 하기 때문에, local scour는 이 연구의 중요한 부분으로 간주됩니다.

많은 선행 연구가 경험적 테스트를 사용하여 교량의 국부 scour을 분석하는 기술과 방법론을 목표로 했습니다 [4], [5], [6], [7], [8], [9], [10], [11] . 이러한 경험적 scour 테스트의 대부분은 비용이 많이 들고 노동 집약적이기 때문에 크고 중요한 교량에서 종종 수행됩니다.

그러나 가장 인기 있는 고속도로 교량의 경우 경험적 테스트가 적용되지 않지만 이러한 일반 교량에서 scour이 자주 발생하지만 일부 연구에서는 경제적이고 실용적인 목적으로 교량 scour에 대한 분석 솔루션을 조사했습니다.

지난 몇 년 동안 전산 유체 역학 (CFD를 사용하여 산업 및 환경 응용 분야에서 유체 흐름 동작을 결정하는 데 사용)을 더 많이 사용할 수 있는 컴퓨터 및 소프트웨어의 기능이 증가함에 따라 scour의 3 차원 시뮬레이션 방법이 더욱 널리 보급되었습니다.

FLUENT, CFX, PHOENIX와 같은 CFD 소프트웨어는 실험 설정과 여러면에서 유사하므로 이 수치 시뮬레이션의 원래 개념은 속도계와 같은 확장된 부속품을 사용하여 물리적 모델을 설계하고 구성하는 것입니다. 복잡한 모델 실험실 조건에서 모델링하기 어려운 모델은 수치 시뮬레이션을 사용하여 간단하게 모델링 할 수 있습니다.

좋은 수치 모델은 확실히 모델 테스트를 보완 할 수 있으며 설계 엔지니어가 모델 테스트를 수행 할 수 있는 가장 중요한 사례를 식별하는 데 도움이 될 수 있다는 것이 널리 알려져 있습니다.

복잡한 문제와 대규모 모델 연구를 해결할 수 있는 매력적인 아이디어입니다. 실제 결과를 결정하기 위해 추가 작업자 또는 기존의 대규모 설정이 필요하지 않습니다.

CFD (Computational Fluid Dynamics) 방법은 Navier-Stokes의 이산화 및 해석과 계산 셀의 연속성 방정식을 통해 유동 프로세스 시뮬레이션에 항상 사용됩니다. 현재 연구에서 상용 코드 Flow-3D는 교각 주변의 scour 깊이를 모델링하는 데 사용됩니다.

Flow-3D 모델은 유압 공학 응용을 위한 특수 장치가 있는 CFD 패키지입니다. 수치 기법은 다중 스케일 다중 물리 흐름 문제를 얻기 위해 과도 및 3 차원 솔루션에 대한 유체 운동 방정식을 해결하는 데 사용됩니다.

물리적 옵션과 수치 옵션의 조합을 통해 사용자는 Flow-3D를 광범위한 유체 흐름 및 열 전달 현상에 적용 할 수 있으며 다양한 유압 문제를 해결하는 데 널리 사용됩니다 [12]. Flow-3D에 의한 scour의 수치 시뮬레이션은 많은 연구자들에 의해 제안 되었습니다.

Flow-3D에 의한 Scour의 수치 시뮬레이션은 많은 연구자들에 의해 제안 되었습니다.

예를 들어, [13]은 Scour Hole 내의 원형 브리지 부두의 기초에서 발생하는 흐름을 시뮬레이션하기 위해 Flow-3D를 사용했고, [14]는 조수 아래의 복잡한 브리지 피어에서 국소 스캐닝을 시뮬레이션하기 위해 숫자 모델을 사용했고 [15]는 Flow-3D를 사용했습니다.다양한 조건에서 국부적 골절 깊이의 더미 모양과 [16] CFD 코드를 사용하여 3D 흐름과 다양한 모양의 교량 부두 주위의 국부적 스캐닝을 시뮬레이션했습니다.

이 모든 연구는 맑은 물 조건에서 흐르는 물이 주로 흐름과 강바닥 사이의 대부분의 상호 작용으로 이어진다는 가설을 세웠습니다.

본 논문에서는 [4]의 실험실 모델에 의한 수치 시뮬레이션 검증을 통해 교량 주변의 국부 scour 실험 결과를 CFD 코드 Flow-3D의 수치 시뮬레이션 결과와 비교하여 검증을 목적으로 합니다. 이 검증의 주요 목적은 교량 부두 주변의 scour 깊이를 예측할 때 수치 모델 Flow-3D의 효과를 테스트하는 것입니다.

Figure 1. Plan view of Melville experimental setup [4]

Figure 2. Geometry of the numerical model configured by the FLOW-3D

Figure 3. Effect of Cell Size on Scour Depth

Figure 4. Meshing Plane Structure Around a Circular Pier

Figure 7. Contour Lines Represented the Depth of Scour Around Circular Bridge Pier for Melville Model

Figure 8. Contour Lines Represented the Depth of Scour Around the bridge Pier for the Numerical model

Figure 9. Scour depth against time around cylindrical pier.

Figure 10. Contour map of flow velocity around a pier at 30 min resulted by Melville [4]

Figure 11. Contour map of flow velocity distribution around a pier at 30 min resulted by numerical simulation.

Conclusion

이 연구는 교각에서 scour깊이의 발달을 예측하는 데 있어 이 수치 시뮬레이션의 효과를 검증하는 것을 목표로 합니다. 검증은 30 분의 scour 깊이 공식화 후 Flow-3D의 수치 결과를 Melville 실험 모델과 비교하여 결론을 내립니다.

결과의 비교는 최대 수세공 깊이에 대한 오류율이 10 %임을 나타내며,이 관찰은 수치 및 실험 작업 사이에 좋은 검증을 보여 주므로 수치 시뮬레이션은 scour 깊이를 성공적으로 재현합니다.

이러한 결과에 따르면 제안된 수치 모델 Flow-3D는 교각 주변의 scour 깊이와 유동장을 시뮬레이션하고 예측하는데 효과적인 도구로 간주되었습니다.

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Abb. 3 Detail des Rechens am Vorversuch zum Seilrechen – Blick in Fließrichtung

Implementation of an angled trash rack in the 3D-numerical simulation with FLOW-3D

Abstract

Sebastian Krzyzagorski · Roman Gabl · Jakob Seibl · Heidi Böttcher · Markus Aufleger
Online publiziert: 17. Februar 2016
© Die Autor(en) 2016. Dieser Artikel ist auf Springerlink.com mit Open Access verfügbar.

지난 몇 년 동안 과학자와 엔지니어는 기초 연구와 유압 구조 계획에 3D 수리적 흐름 시뮬레이션을 점점 더 많이 사용해 왔다. 그러나 수력발전소 취수장 앞의 쓰레기통은 수치 시뮬레이션에 있어 특별한 문제를 나타낸다. 그 이유는 다른 건축 요소들에 비해 trash rack bars들의 기하학적 구조가 특히 단편화되었기 때문이다. 폐기물 랙 손실을 FLOW-3D로 3D 수리적 시뮬레이션에 포함시키기 위한 대안적 접근법으로 배플을 사용할 수 있다. 월디 외 연구진(Exsterreichische Wasser- und Abfallwichtschaft 67:1–2, 2015)은 그러한 배플이 쓰레기 수거함의 손실을 모형화하는 유망한 방법임을 입증했다. 서로 다른 개념의 이러한 비교는 계산면을 따라 그리드 방향을 갖는 수직 쓰레기장으로 제한되었다. 실제 논문은 각이 진 쓰레기 보관대의 배플을 이용하여 쓰레기 보관대 손실을 모델링하는 것에 초점을 맞추고 있으며, 따라서 월디 외 연구소의 조사를 업그레이드한다

Over the last years, scientists and engineers have used more and more 3D-numerical flow simulations for basic research and the planning of hydraulic constructions. However, trash racks in front of the intakes of hydroelectric power plants represent a particular problem for numerical simulations. The reason for this is the especially fragmented geometry of the trash rack bars in comparison to other construction elements. As an alternative approach to include trash rack losses into a 3D-numerical simulation with FLOW-3D a baffle can be used. Waldy et al. (Österreichische Wasser- und Abfallwirtschaft 67:1–2, 2015) demonstrated that such a baffle is a promising method to model the losses at trash racks. These comparisons of different concepts were limited to a vertical trash rack, which had its grid orientation along the computational plane. The actual paper focuses on the modelling of the trash rack losses by means of a baffle at an angled trash rack and thus upgrades the survey of Waldy et al. (Österreichische Wasser- und Abfallwirtschaft 67:1–2, 2015).

Vertikal geneigte Rechenstäbe mit Winkel a nach Definition von Meusburger (2002) und b Seilrechen mit Winkel d

Abb. 2 Modellgeometrie, Grundriss (GR) und Schnitte für den geraden Rechen und exemplarisch der GR für den 30° geneigten Rechen – Einheiten in [m]

3D-Ansicht der Nullvariante, geneigter Rechen, d=30°, Netz N4

Zellenweise Auswertung der Wasserspiegelhöhen ohne Interpolation mit MATLAB für die Nullvariante, geneigter Rechen, d=30°, Netz N4

Auswertung Einfluss der Rechenneigung für Netz N4

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Grundriss mit tiefengemittelten Geschwindigkeiten und Geschwindigkeitsvektoren, geneigter Rechen, d=30°, Netz N

Figure 4.9 Flow analysis results using FLOW3D of the metal flow and solidification in the main cavity. (The velocity is in m/s.)

Numerical Analysis of Die-Casting Process in Thin Cavities Using Lubrication Approximation

Alexandre Reikher
A Dissertation Submitted in
Partial Fulfillment of the
Requirements for the Degree of
Doctor of Philosophy
In Engineering
at
The University of Wisconsin Milwaukee
December 2012

ABSTRACT

얇은 벽 부품의 주조는 오늘날 다이 캐스트 산업의 현실이 되었습니다. 전산 유체 역학 분석은 생산 개발 프로세스의 필수적인 부분입니다. 일반적으로 에너지 방정식과 결합 된 3 차원 Navier-Stokes 방정식은 유동 및 응고 패턴, 유동 선단의 위치, 함수로서 고체-액체 인터페이스의 위치를 이해하기 위해 해결되어야 합니다.

캐비티 충전 및 응고 과정에서 시간. 얇은 벽 주조에 대한 지배 방정식의 일반적인 솔루션에는 많은 수의 계산 셀이 필요하므로 솔루션을 생성하는 데 비현실적으로 오랜 시간이 걸립니다.

Hele Shaw 유동 모델링 접근법을 사용하면 평면 외 유동을 무시함으로써 얇은 캐비티의 유동 문제 해결을 단순화 할 수 있습니다. 추가적인 이점으로, 문제는 3 차원 문제에서 2 차원 문제로 축소됩니다. 그러나 Hele-Shaw 근사는 흐름의 점성력이 관성력보다 훨씬 더 높아야하며,이 경우 Navier-Stokes 방정식은 Reynolds의 윤활 방정식으로 축소됩니다.

그러나 다이 캐스트 공정의 빠른 사출 속도로 인해 관성력을 무시할 수 없습니다. 따라서 윤활 방정식은 흐름의 관성 효과를 포함하도록 수정되어야 합니다.

이 박사 학위 논문에서는 얇은 공동에서 응고와 함께 액체 금속의 정상 상태 및 과도 흐름을 모델링하기 위한 빠른 수치 알고리즘이 개발되었습니다. 설명된 문제는 저온 챔버, 고압 다이 캐스트 공정, 특히 얇은 환기 채널에서 관찰되는 금속 흐름 현상과 밀접한 관련이 있습니다.

채널의 금속 흐름 속도가 고체-액체 계면 속도보다 훨씬 높다는 사실을 사용하여 두께에 따른 열 전달을 처리하면서 금속 흐름을 주어진 시간 단계에서 안정된 것으로 처리하여 새로운 수치 알고리즘을 개발했습니다.

일시적인 방향. 얇은 캐비티의 흐름은 채널 두께에 대한 운동량과 연속성 방정식을 통합 한 후 2 차원으로 처리되고 열 전달은 두께 방향의 1 차원 현상으로 모델링 됩니다. 엇갈린 격자 배열은 유동 지배 방정식을 이산화하는데 사용되며 결과적인 편미분 방정식 세트는 SIMPLE (Semi-Implicit Method for Pressure Linked Equations) 알고리즘을 사용하여 해결됩니다.

상 변화를 수반하는 두께 방향 열 전달 문제는 제어 볼륨 공식을 사용하여 해결됩니다. 고체-액체 계면의 위치와 모양은 솔루션의 일부로 Stefan 조건을 사용하여 찾을 수 있습니다. 시뮬레이션 결과는 응고와 함께 전체 3 차원 흐름 및 열 전달 방정식을 해결하는 상용 소프트웨어 FLOW-3D®의 예측과 잘 비교되는 것으로 나타났습니다.

제안된 수치 알고리즘은 또한 얇은 채널에서 일시적인 금속 충전 및 응고 문제를 해결하기 위해 적용되었습니다. 움직이는 고체-액체 인터페이스의 존재는 이제 반복적으로 해결되는 일련의 흐름 방정식에 비선형 성을 도입합니다.

다시 한번, FLOW3D®의 예측과 잘 일치하는 것이 관찰되었습니다.

이 두 연구는 제안 된 관성 수정 레이놀즈의 윤활 방정식과 함께 두께를 통한 열 손실 및 응고 모델을 성공적으로 구현하여 다이 캐스트 공정 중에 얇은 채널에서 액체 금속의 유동 및 응고에 대한 빠른 분석을 제공 할 수 있음을 나타냅니다. CPU 시간을 대폭 절약하여 얻은 이러한 시뮬레이션 결과는 다이 캐스트 다이의 환기 채널을 설계하는 동안 빠른 초기 분석을 제공하는 데 사용할 수 있습니다.

Figure 1.3. Schematic representation of steps in the hot chamber die-cast process: a. plunger pushes metal from the sleeve through the gating system into the cavity; b. after solidification process is complete, the die opens; c. the part is ejected from the cavity.

Figure 1.5. Schematic representation of steps in the cold chamber die-cast process: a. molten metal is ladled into the shot sleeve; b. hydraulic cylinder applies pressure on plunger; c. plunger pushes metal from the sleeve through the gating system into the cavity; d. high pressure is maintained during solidification; e. after solidification is complete, the die opens; f. the part is ejected from the cavity.

Figure 4.6 A schematic of a die-cast die with shot sleeve and plunger: 1) Shot sleeve, 2) Plunger, 3) Stationary half of the die-cast die, 4) Ejector half of the die-cast die, 5) Mold cavity, 6) Ventilation channel.

Figure 4.8 A picture (a ‘full shot’) of a part made using the die-cast process. The overflows are created when the metal front, after filling the main cavity, fills up the machined ‘overflow’ pockets in the die-cast mold. Ventilation channel is last to fill-up.

Figure 4.10 Temperature distribution in the considered cavity of the die-cast die, filled with liquid metal at the end of the fill process. (The temperature is in 0C.)

Figure 4.16 Experimentally observed solidified metal in the ventilation channel; a) Measured length of metal flow in the ventilation channel after solidification stops it; b) Enlarged image of the solidified metal in the channel

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Comparison of FLOW-3D calculations with very large amplitude slosh data

매우 큰 진폭 슬로시 데이터와 FLOW-3D 계산 비교

소속 표시 : Sicilian, J. M.;Tegart, J. R.

Abstract

액체 모션 및 유체력의 3차원 흐름 컴퓨터 시뮬레이션은 기존 테스트 데이터와 상관관계가 있습니다. 하나의 실험 데이터 세트는 우주 왕복선 외부 탱크의 산소 탱크의 스케일 모델을 기반으로 하며, 다른 세트는 서브 스케일 탱크에서 제어된 가속 환경을 생성하는 낙하 탑 테스트에서 파생됩니다.

다양한 드롭 타워 실험의 시뮬레이션은 큰 유체 변위 조건에서 총 유체 움직임을 예측하는 신뢰할 수 있는 능력을 보여줍니다. 컨테이너에 유체가 가해지는 힘의 예측은 이전 계산에 비해 개선되고, 예측된 힘은 측정된 데이터와 타이밍과 추세에 동의하며, 양력 측정 및 예측의 크기에 대한 불확실성은 그 사이의 관찰된 차이를 설명하기에 충분하다는 점에 유의합니다.

IN: Computational experiments; Proceedings of the ASME/JSME Pressure Vessels and Piping Conference, Honolulu, HI, July 23-27, 1989 (A90-32339 13-31). New York, American Society of Mechanical Engineers, 1989, p. 23-30.

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Optimization of a Tilt Pour Casting

경동 주조 최적화

최적화 목표

연소 엔진 피스톤의 경동 주조를 최적화하여 공기 혼입을 최소화합니다.

엔지니어링 과제

이 최적화의 목적은 경동 주조 중에 공기 혼입 및 난류의 양을 최소화하는 것입니다. 이 목표는 주물 채우기 모션의 프로필을 수정하여 달성됩니다. 공기 혼입과 난류를 최소화하면 주조에 결함이 발생할 가능성이 줄어 듭니다. 또한 충전 매개 변수를 최적화하면 비용 증가 없이 품질을 높일 수 있습니다.

최적화 솔루션

사용자가 경동 주조 시뮬레이션의 여러 반복을 실행할 수 있는 워크 플로우를 생성합니다. FLOW-3D (x) 는 노드를 사용하여 최적화를위한 자동화 된 워크 플로를 구성합니다. 세 가지 프로세스 변수 (회전 시작, 회전 지속 시간 및 체적 유량)는 변수 입력으로 사용되며 시뮬레이션이 반복 될 때마다 달라집니다.

FLOW-3D (x) 워크 플로우

Excel 스프레드 시트 노드는 금형 회전의 시작 및 지속 시간과 충전 프로파일의 체적 유량에 대한 테이블을 정의하는 데 사용됩니다. 계산기 노드는 프로파일 설명을 레이들 동작을 규정하는 movin.inp 파일로 변환합니다. 다음으로 FLOW-3D 노드는 시뮬레이션을 실행하는 데 사용됩니다. 각 시뮬레이션의 출력은 후 처리 노드에 의해 결과에서 추출된 총 충전 비율과 동반 공기량 비율입니다. 채우기 비율은 시뮬레이션의 동적 종료 조건으로 사용되어 금형이 완전히 채워지도록 합니다. 최적화 연구에 허용되는 예산 또는 시뮬레이션 수는 30 개로 설정됩니다. 단일 시뮬레이션 실행은 약 15 분입니다.

최적화 결과

사용 FLOW-3D (X) 의 데이터를 분석 도구를 결과 Pareto Front 그래픽 표현이 혼입된 공기의 최소량과 높은 충전 분율 최적 충전 프로파일에 있는 시뮬레이션 대응을 보여준다. 시뮬레이션 및 반복 설계 기능은 모두 FLOW-3D (x)에 의해 자율적으로 생성됩니다 . 또한 각 개별 시뮬레이션의 이미지와 비디오를 출력하도록 설정할 수 있습니다.

다음은 원래의 주입 속도와 주입 시간 (왼쪽)과 오른쪽의 최적화 된 값을 비교 한 것입니다. 주입 속도가 약간 증가하고 주입이 약간 더 일찍 완료됩니다.

다음은 원래 금형 회전 속도 및 기간 (왼쪽)과 오른쪽의 최적화 된 값을 비교한 것입니다. 회전 속도가 증가하고 회전 시간이 원본보다 짧다는 것을 알 수 있습니다.

FLOW-3D (X)에 대한 자세한 내용은 기술 문의 담당자에게 문의 바랍니다.

Calibrating Simulation Parameters

시뮬레이션 매개 변수 보정

교정 연구의 목표

계단식 배수로에서 공기 유입 시뮬레이션에 대한 다양한 수치 매개 변수의 영향을 조사합니다.

엔지니어링 과제

쉽게 실험 데이터와 일치하도록 공기 유입 및 도움말 보정의 최초의 시뮬레이션에 수치 매개 변수의 영향을 연구에 사용할 수 있는 자동화된 워크 플로우 생성 ¹ .

연구할 매개 변수는 메쉬 크기, 난류 모델, 난류 길이 스케일 및 동적 대 고정 난류 길이 스케일입니다. 또한 FLOW-3D (x) 는 마지막 시간 단계에서 유입된 공기 농도의 이미지와 시뮬레이션에서 공기 유입의 진화를 보여주는 애니메이션을 생성합니다.

FLOW-3D (x) 워크 플로우

시뮬레이션은 동반된 공기의 양을 보고하기 위해 3, 4, 5 단계의 샘플링 볼륨으로 설정됩니다. FLOW-3D (x) 는 노드를 사용하여 자동화된 워크 플로를 구성합니다.

첫 번째 노드는 .csv 파일에서 시뮬레이션 매개 변수를 읽는데 사용됩니다. 그런 다음 매개 변수는 시뮬레이션을 실행 하기 위해 FLOW-3D 노드로 전송됩니다 . 후 처리 노드는 배수로의 각 단계에서 샘플링 볼륨에서 동반된 공기 볼륨을 추출하고, 마지막 시간 단계에서 동반된 공기의 이미지를 생성하고, 공기 동반 애니메이션을 생성합니다. 마지막 노드는 샘플링 볼륨에서 보고된 동반 공기 값을 .csv 파일에 씁니다.

매개 변수 정의 입력 파일에 18 개의 매개 변수 세트가 지정되어 있으므로 예산 또는 허용되는 반복 횟수가 18로 설정되었습니다. 단일 시뮬레이션의 런타임은 각 반복에서 사용되는 메시 크기에 따라 다릅니다.

매개 변수 연구 결과

사용 FLOW-3D (X) 의 데이터 분석 기능 및 자동 화상 생성하면 빠른 시각적 평가 결과의 검증을 허용합니다. 또한 각 시뮬레이션 실행에 대한 각 단계의 공기 유입 값은 보고된 .csv 파일에서 쉽게 액세스 할 수 있습니다. 최적화 연구 시간을 절약하기 위해 배치 실행이 사용되었습니다.

교정 전

0.01m의 메쉬 크기, k-ω 난류 모델 및 0.005m와 동일한 난류 길이 척도를 사용하는 시뮬레이션의 마지막 시간 단계에서 유입 공기

References

메쉬 크기 = 0.005m, k-ω 난류 모델 및 0.005m와 같은 난류 길이 척도의 시뮬레이션에서 마지막 시간 단계에서 혼입된 공기. 2 배 더 미세한 메쉬를 사용한 공기 혼입의 시작은 0.01m 메쉬보다 실험 결과와 유사하게 비교됩니다.

참고 문헌

¹ Felder, Stefan (2013). Air-water flow properties on stepped spillways for embankment dams: Aeration, energy dissipation and turbulence on uniform, non-uniform and pooled stepped chutes. PhD Thesis, School of Civil Engineering, The University of Queensland.

Characterizing Contact Tank Performance

접촉 탱크 성능 특성화

성과 목표

다양한 박테리아 부하가있는 활성 슬러지 공정에서 염소 소독 접촉 탱크의 성능을 특성화합니다. 모델은 Evans와 Kothandramm (2000) ¹ 의 논문을 기반으로 설정되었습니다 .

엔지니어링 과제

사용자가 다양한 박테리아 부하 및 염소 주입 농도로 시뮬레이션의 여러 반복을 실행할 수 있는 워크 플로우를 자동화합니다. 이는 시스템 배출구에서 박테리아 농도를 최소화하는 데 필요한 최소 염소량을 찾기 위해 설정됩니다.

FLOW-3D (x) 워크 플로우

초기 시뮬레이션은 주어진 유속에서 시스템의 유체 역학만을 계산합니다. 3000 초에서 정상 상태 조건이 발견됩니다. 이 시뮬레이션의 유동장을 사용하여 반응 역학 모델을 도입하기 위해 재시작 시뮬레이션이 생성됩니다. 유입 파이프를 통해 염소와 박테리아가 유입됩니다. 배출구에는 반응물 (염소 및 박테리아)의 농도를 측정하기 위해 플럭스 표면이 배치됩니다.

FLOW-3D (x) 는 노드를 사용하여 최적화를위한 자동화된 워크플로를 구성합니다. 유입 박테리아 농도 변수는 1.0e9 ~ 10.0e9 범위로 지정되고 염소 농도 변수는 1.0e-6 ~ 9.0e-5 범위로 지정됩니다. FLOW-3D 노드를 사용하여 시뮬레이션이 실행됩니다. 후 처리 노드는 결과에서 염소와 박테리아의 농도를 추출하고 출구에서 박테리아를 최소화하는데 필요한 최소 염소를 나타내는 Pareto fronts를 만듭니다.

예산 또는 허용되는 시뮬레이션 수는 20 개로 설정한 다음 50 개로 설정하여 예산 증가가 Pareto fronts의 품질에 미치는 영향을 보여주었습니다. 단일 시뮬레이션의 런타임은 약 15 분입니다.

Performance Results

시뮬레이션 20회

시뮬레이션 50 회

FLOW-3D(x)의 데이터 분석 도구를 사용하여 염소 농도에 대한 박테리아 농도의 Pareto fronts을 20회 사례와 50회 사례 모두에 대해 컴파일합니다. 예산이 클수록 최적화 엔진은 보다 정확한 Pareto를 위해 보고할 시간과 데이터를 더 많이 확보할 수 있습니다.

시스템 설계자는 FLOW-3D(x)에 의해 생성된 Pareto fronts을 통해 접촉 탱크에 주입해야 하는 염소의 양을 신속하게 평가하여 주어진 유속 하에서 탱크 출구의 박테리아를 최소화할 수 있습니다. 다른 유량의 경우, 탱크 유체역학을 정의하는 원래 시뮬레이션은 새로운 유량으로 실행되고 동일한 FLOW-3D(x) 프로젝트가 실행되며, 흡입 박테리아와 염소 변수의 범위가 다를 수 있습니다.

References

¹Evans, R. and Kothandraman, V., “Design and Performance of Chlorine Contact Tanks, “Circular 119 STATE OF ILLINOIS DEPARTMENT OF REGISTRATION AND EDUCATION 2000.

Optimizing Design Performance with Baffle Placement

배플 배치로 설계 성능 최적화

최적화 목표

배플이 있는 액체 저장 탱크의 슬로시 댐핑

최적화 과제

사용자가 슬로싱 시뮬레이션을 여러번 반복하여 대형 원통형 탱크에서 댐핑을 최대화하는 최적의 링 배플 위치를 찾을 수 있는 워크플로를 생성합니다. 여기에서 시뮬레이션된 사례는 Maleki 및 Ziyaeifar (2008)¹ 의 물리적 실험을 기반으로합니다 .

최적화 솔루션

시뮬레이션은 수직으로 배치된 원통형 탱크에서 0.6m의 유체 높이에서 처음에 수평에서 5도 배치된 유체의 슬로싱의 자유 붕괴를 나타냅니다. 링 배플의 위치는 z 방향으로 변환할 수 있습니다. 목표는 가장 많은 양의 슬로시 댐핑을 발생시키는 배플의 위치를 찾는 것입니다. 각 시뮬레이션은 12 개의 CPU 코어에서 약 10 분 동안 실행됩니다.

예산 범위에서 30 회 반복 또는 허용되는 시뮬레이션 반복 횟수가 지정됩니다. FLOW-3D (x) 는 30 개의 시뮬레이션을 실행하여 시스템의 동작을 나타내는 반응 표면을 생성합니다. 이를 통해 최상의 솔루션을 찾을 수 있습니다.

FLOW-3D (x) 워크 플로우

FLOW-3D (x) 는 노드를 사용하여 최적화를 위한 자동화된 워크 플로를 구성합니다. 이 워크 플로우를 시작할 때 z 방향의 초기 배플 위치가 제공됩니다. 배플 위치는 규정된 경계 사이에서 수직으로 이동하도록 허용됩니다. 그런 다음 각 시뮬레이션은 반복 시뮬레이션을 실행하는 FLOW-3D 노드로 공급됩니다. 시뮬레이션 결과는 감쇠 계산을 수행하는 계산기 노드에 연결됩니다. 그런 다음 최적화 엔진은 지속적으로 개선되는 응답 표면을 기반으로 배플의 또 다른 z 좌표를 선택하고 다른 시뮬레이션 실행을 계속합니다.

결과

FLOW-3D(x)의 내장 데이터 분석 도구를 사용하여 결과를 그래픽으로 표시하면 0.55m의 배플 높이가 최대 댐핑 비율을 제공한다는 것을 알 수 있습니다. 시뮬레이션 및 반복 설계 기능은 모두 프로그램과 함께 자동화됩니다. 또한 각 시뮬레이션의 영상과 비디오를 출력으로 설정할 수 있습니다.

References

¹Maleki, A. and Ziyaeifar, M., 2008. Sloshing damping in cylindrical liquid storage tanks with baffles. Journal of Sound and Vibration, 311(1-2), pp.372-385.

FLOW-3D (x)

Achieve Better CFD Workflows with FLOW-3D (x)

FLOW-3D(x) 는 자동화, 최적화 및 배치 처리를 CFD 워크 플로에 연결하여 CFD를 수행하는 방식을 크게 변화시킵니다. FLOW-3D(x)를 사용하면 자동화 및 최적화 워크 플로우를 그래픽적이고 직관적으로 구축 할 수 있을 뿐만 아니라 Solidworks, Rhino 및 Excel과 같은 외부 프로그램을 연결하여 시뮬레이션에 정보를 동적으로 제공할 수 있습니다.

설계 매개 변수 공간을 실행하거나 실험 설계에 관심이 있거나 최상의 성능을 위해 형상 부품을 최적화 하는 경우 FLOW-3D(x)를 사용하면 배치 워크 플로우를 구성하고 고급 매개 변수 형상 연구를 수행하며 자동화 및 최적화를 결합하여 신속하게 설계 목표를 충족하고 최적의 해결 방안에 도달할 수 있습니다.

FLOW-3D (x) Case Studies

FLOW-3D (x) case study - sloshing — Optimizing Design Performance with Baffle

FLOW-3D (x) case study - contact tank — Characterizing Contact Tank Performance

FLOW-3D (x) case study - stepped spillway — Calibrating Simulation Parameters

FLOW-3D (x) case study - tilt pour — Optimization of a Tilt Pour Casting

FLOW-3D (x) Features

OPTIMIZATION

최적의 설계 매개 변수를 식별하여 제품 성능을 향상시킵니다.

WORKFLOW AUTOMATION

일반적인 시뮬레이션 작업 자동화 : 사전 정의된 매개 변수 세트를 실행하고 시뮬레이션 결과를 추출하고 그래픽 출력을 생성합니다.

SIMULATION CALIBRATION

원하는 결과를 얻는데 필요한 시뮬레이션 매개 변수를 식별합니다.

PARAMETER SENSITIVITY

입력 매개 변수에 대한 시뮬레이션의 민감도를 결정합니다.

PYTHON INTEROPERABILITY

Python 스크립트를 실행하여 POST 처리 및 입력 사용자 지정을 제공합니다.

EXPERIMENTAL/LAB RESULTS

기존 실험실 데이터에 대한 반응 표면을 만듭니다.

CAD PLUGINS

FLOW-3D (x) 내에서 직접 매개 변수화 된 CAD 모델과 상호 작용 합니다.
Solidworks, Rhino/Grasshopper, PTC Creo, NX, Spaceclaim, Catia 및 Autodesk Inventor.

DISTRIBUTED SOLVING

최대의 효율성을 위해 원격 Windows 및 Linux 워크스테이션에서 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다.

MICROSOFT EXCEL PLUGIN

Excel의 강력한 기능을 활용할 수 있습니다.

계단식 여수로의 흐름 시뮬레이션

FLOW-3D 는 매끄러운 여수로에서 유량 매개 변수를 결정하는데 널리 사용됩니다. 일반적으로 여수로에서 에너지 손실을 찾는 것이 목적인데, 이는 stilling basins 및 other energy dissipaters 를 설계하는 데 사용됩니다.

계단식 여수로에서 에너지 손실을 계산하기 위해 FLOW-3D 를 사용하는 것에 대한 관심이 증가하고 있습니다. 계단식 여수로 모델링 프로세스는 다음 지침에 따라 도움이 될 수 있습니다.

igure 1. Typical geometric representation of a smooth and a stepped spillway.

소개

계단식 여수로의 흐름은 네 가지 일반 범주로 나뉩니다. 낮잠 흐름, 과도 흐름, 비 공기 스키밍 흐름 및 폭기 스키밍 흐름. 다음 팁은 경사면에서 최대 45도까지 환기되지 않는 계단식 여수로의 Nappe 흐름, 과도기 흐름 및 비 통기성 skimming flow Model에서 개발되었습니다. 추가 비 통기성 skimming 결과는 Bombardelli et al 에서 찾을 수 있습니다. (2010, FloSci-Bib33-10) 및 Meireles et al (2010, FloSci-Bib61-10), 폭기 스키밍 흐름 모델 결과는 Sarfaraz 및 Attari (2011, FloSci-Bib34-11)에서 확인할 수 있습니다.

2 차원으로 시작하고 VOF 방법 선택

지오메트리 또는 흐름에 3D 불일치가없는 한(일반적으로 사실임) 여수로 시뮬레이션을 먼저 2D 사례로 실행합니다. 에너지 손실에 대한 결과는 2D에서 3D로 크게 변하지 않습니다. 이것은 메쉬 크기를 상당히 절약하고 훨씬 더 빠른 시뮬레이션 실행을 가능하게 합니다.

스키밍 및 전환 흐름의 경우 기본 VOF (Volume-of-Fluid-Advection) 방법이 적절해 보입니다 (IFVOF = 4). Nappe 흐름의 경우 분할 Lagrangian VOF 방법 (IFVOF = 6)을 사용하여 제트 곡률을 해결하는 것이 좋습니다. 흐름 체제가 미리 알려지지 않은 경우 Split Lagrangian 방법을 사용합니다.

메시 해상도

계단식 여수로 Weir 흐름은 상류 속도와 여수로의 형상에 따라 다른 영역을 나타냅니다. 이러한 서로 다른 정권을 스키밍, 과도기 및 Nappe 흐름이라고합니다. 흐름 영역을 정확하게 예측하려면 메쉬 셀이 흐름 매개 변수를 캡처할 수 있을만큼 충분히 작은지 확인해야 합니다.

스키밍 및 과도적 흐름의 경우 상대적으로 낮은 해상도가 허용될 수 있습니다. 계단의 가장 짧은 길이 / 높이를 분석하기 위한 4 ~ 5 개의 셀이 여러 테스트를 기반으로 충분 해 보이지만 여수로 경사가 45도 이상 더 클 때 메시가 상당히 미세해야 합니다. 에너지 손실 계산을 크게 향상시키는 추가 해상도는 발견되지 않았습니다. 반면에 Nappe 흐름은 떨어지는 제트를 해결하기 위해 매우 미세한 메쉬가 필요합니다.

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Numerical Modeling on Internal Solitary Wave propagation over an obstacle using Flow-3D

Keyword: Internal solitary waves, Numerical, Flow-3D, Computational Fluid Dynamics

연구자 : Yu-Ren Chen
지도교수 : Dr John R C Hsu
June 2012

기술과 수치 알고리즘의 발전으로 파도가 해양이나 항만 구조물에 미치는 영향에 대한 많은 연구가 개발되었으며,보다 정확한 결과를 얻기 위해 고효율 수치 계산 소프트웨어를 사용할 수 있습니다. 현재 내부 파 생성, 전송, 파동의 물리적 메커니즘은 국내외 해양 분야에서 중요한 연구 주제 중 하나입니다.

이 연구는 FLOW-3D 전산 유체 역학 (Computational Fluid Dynamics, CFD) 소프트웨어를 사용하여 상층의 담수와 하층의 담수를 시뮬레이션합니다. 바닷물의 밀도 계층화 유체는 중력 혼합 붕괴 방식을 사용하여 내부 파도를 생성하고 긴 경사와 같은 일반적인 장애물을 통해 파형 진화 및 유동장 분포를 탐구합니다.

짧은 플랫폼 사다리꼴 경사와 이등변 삼각형. 이 기사에서는 또한 소프트웨어 작동 설정과 FLOW-3D를 내부 파 실험에 적용하는 방법을 소개하고, 이전 실험 조건과 결과를 참조하여 내부 파 전송 과정을 시뮬레이션합니다. 시뮬레이션 결과는 실험 데이터를 확인하고 첫 번째 분석을 시뮬레이션합니다.

중력 붕괴 방식의 게이트의 개방 속도가 내부 파의 전송 시간 및 진폭에 미치는 영향; 시뮬레이션 결과는 게이트 개방 속도가 빠르고 내부 파의 진폭이 크고 전송 속도가 빠릅니다. ; 반대로 게이트 개방 속도가 느리면 내부 파의 진폭이 작고 전송 속도가 느리지 만 둘 다 비선형 비례 관계.

이 연구는 또한 다양한 장애물 (긴 기울기, 사다리꼴 기울기가있는 짧은 플랫폼, 이등변 삼각형)을 통한 내부 고독 파의 전송 과정을 시뮬레이션하고 단일 장애물을 통과하는 내부 파도의 파형 진화, 와류 및 유동장 변화를 논의합니다.

연구를 통해 우리가 매우 미세한 그리드를 사용하고 수치 시뮬레이션의 그래픽 출력을 열심히 분석 할 수 있다면 실험실 실험 관찰보다 내부 고독 파의 전송 특성을 더 잘 이해할 수 있다고 믿습니다.

요약

서로 다른 특성을 가진 두 유체의 계면에있는 파동을 계면 파라고합니다. 바다에서는 표층의 기압 변화에 의해 형성된 바람 장이 공기와 바다의 경계 파인 해면에 불어 올 때 변동을 일으킨다. 기체 또는 유체의 밀도 층화가 발생할 때 외부 힘 (예 : 바람, 압력, 파도 및 조류, 중력 등)에 의해 교란되면 내부 파도라고하는 경계면에서 변동이 발생할 수 있으므로 내부 파도가 발생할 수 있습니다. 웨이브는 밀도가 다른 층화 된 유체의 웨이브 현상입니다.

대기의 내부 파도와 같이 일상 생활에서 볼 수있는 내부 파도는 특히 오후 또는 비가 내리기 전에 깊고 얕은 altocumulus 구름 층으로 하늘에 자주 나타납니다. 대기 중의 내부 파의 움직임은 공기의 흐름에 영향을 주어 기류를 상승시키고 공기 중의 수증기가 물방울로 응축되어 구름이되도록합니다.

반대로 기류가 가라 앉으면 수증기가 응결이 쉽지 않습니다. 구름이 있어도 내부의 파도가 응결하기 어렵습니다. 소산되어 루버와 같은 altocumulus 구름을 형성합니다. 안정된 밀도와 층화 상태의 자연 수체는 외부 세계에 의해 교란 될 때 내부 파동 운동을 겪게됩니다.

예를 들어, 밀도가 안정되고 층화가 분명한 호수에서 바람 장은 수면에 파도에서 파생 된 내부 파동을 일으켜 물의 질량이 전달되고 호수 가장자리로 물이 축적되어 수위가 높아집니다. 위치 에너지를 형성하는 축적 영역; 수역이 가라 앉기 시작하면 위치 에너지를 운동 에너지로 변환하고 남미 콜롬비아의 Babine Lake의 내부 파동 거동과 같은 내부 파동 운동을 생성 할 수도 있습니다 (Farmer, 1978). ). 염분, 밀도 또는 온도가 안정된 바다에서는 조수와 지형의 영향으로 수역이 행성의 중력에 따라 움직입니다.

격렬한 기복이있는 지형을 통과 할 때 내부 파동이 발생합니다. ; 중국 해에서 발견되는 남쪽 내부 파도에서와 같이 (Hsu et al., 2000). 파동은 심해에서 얕은 물로 전달되며, 얕아 짐, 깨짐, 혼합, 소용돌이, 굴절, 회절 및 반사가있을 것입니다. 내부 파 전달은 일종의 파동이기 때문에 위에서 언급 한 파동 특성도 갖습니다.

해양 내부 파도는 길이가 수백 미터에서 수십 킬로미터에 이르는 광범위한 파장을 가지고 있으며,주기는 몇 분 정도 빠르며 수십 시간 정도 느리며 진폭은 몇 미터에서 수백 미터. 해양 내부 파도가 움직일 때 층화 위와 아래의 물 흐름 방향이 반대가되어 현재 전단 작용으로 인해 층화 경계면에서 큰 비틀림 힘이 발생합니다.

바다에 기초 말뚝과 같은 구조물이있는 경우 석유 시추 플랫폼의 고정 케이블은 큰 비틀림을 견딜 수 없어 파손될 가능성이 매우 높습니다 (Bole et al. 1994). 빽빽한 클라인 경계 근처에서 항해하는 잠수함이 해양 내부 파도 활동을 만나게되면 내부 파도에 의한 상승 전류로 인해 잠수함이 해저에 수면에 닿거나 충돌하여 잠수함이 손상 될 수 있습니다.

그러나 바다의 내부 파는 바람직하지 않으며 매우 중요한 역할을합니다. 예를 들어, 내부 파가 심해 지역에서 근해 대륙붕으로 전달되면 상하수 체가 교환됩니다. 해저에 영양분을 운반합니다. 선반 가장자리까지 생물학적 성장을 촉진하고 해당 지역의 생태 환경을 조절하며 (Osborne and Bruch et al., 1980; Sandstorm and Elliot et al., 1984) 어업 자원을 풍부하게합니다.

위에서 언급 한 항목 외에도 해저에 대한 케이블 및 파이프 라인, 수중 음파 탐지기, 해양 생물 환경, 군사 활동 등이 해양 내부 파도의 영향에 포함되므로 해양 내부 파도에 대한 연구가 매우 중요합니다.

최근 내부 파를 연구하는 방법에는 분석 이론 도출, 현장 조사 및 관찰, 실험실 실험 분석이 포함됩니다. 그러나 과학 기술의 급속한 발전, 발전과 발전, 컴퓨터의 대중화, 수치 계산 방법의 진화로 해양 공학과 관련된 많은 파동 효과는 일반적으로 수치 시뮬레이션 방법으로 해결됩니다.

또한 수치 연산 방법의 비용이 현장 조사 관측 및 실험실 실험 해석보다 저렴하고 시뮬레이션 결과를 더 빨리 얻을 수 있기 때문에 본 논문에서는 전산 유체 역학 (전산 유체 역학, 참조)의 FLOW-를 선정 하였다. 3D 소프트웨어는 내부 파 생성, 전송, 장애물 통과, 점차 소멸하는 움직임 과정을 시뮬레이션하고, 내부 파의 변화 과정을 분석하고 비교하기 위해 이전 실험실 모델 실험을 참조합니다.

圖3. 3 實驗室下沉型內孤立波經過13°斜坡梯形障礙物的連續組圖（鄭明宏，2011）

圖3. 3 (a) 實驗室下沉型內孤立波（鄭明宏，2011；θ=13°，T = t0 = 42 s）

圖3. 5 比較實驗室（上圖）內孤立波（圖3. 3 (a)）與FLOW-3D模擬（下圖）的傳遞波形（θ=13°，t = 42 s）

圖4. 53 內波在三角形前坡反轉為順時針渦流，後坡面上形成逆時針渦流（t = 63 s）

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Reference

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Study on Swirl and Cross Flow of 3D-Printed Rotational Mixing Vane in 2×3 Subchannel

A thesis/dissertation
submitted to the Graduate School of UNIST
in partial fulfillment of the
requirements for the degree of
Master of Science
Haneol Park
07/09/2019
Approved by
_________________________
Advisor
In Cheol Bang

Abstract

가압 수로 (PWR)에서는 연료봉 번들 사이에 위치한 연료봉 번들을 지지하기 위해 스페이서 그리드가 설치됩니다. 혼합 베인은 스페이서 그리드 위에 설치되어 소용돌이 및 교차 흐름을 생성합니다. 소용돌이와 교차 흐름은 열 전달을 향상시키고 PWR의 임계 열유속을 촉진 할 수 있습니다.

PWR의 안전 마진은 열 전달 성능과 CHF로 추정 할 수 있습니다. 따라서 소용돌이 및 교차 흐름 생성은 안전 마진과 전력 증가율 향상을 가져올 수 있습니다.

3D 프린팅 기술을 통해 정교한 믹싱 베인 블레이드 부품을 생산할 수 있습니다. 믹싱 베인 부분은 3D 프린팅으로 제작되었습니다. 일반적인 재료는 석고이고 다른 하나는 금속, 스테인레스 스틸입니다.

믹싱 베인은 3D 프린팅으로도 만들어진 스페이서 그리드 위에 부착됩니다. 회전 혼합 베인은 연료봉 사이의 소용돌이 발생기이며 교차 흐름 및 열 전달 특성을 향상시킵니다. 원심력은 연료봉 표면에서 기포를 분리합니다. 다양한 유형의 회전 혼합 베인 (RV)이 연구됩니다.

팬 베인 (FV), 임펠러 베인 (IV), 풍력 터빈 베인 (WT)입니다. 각 RV는 서로 다른 혼합 성능과 압력 강하를 보여줍니다. FV는 평균 혼합 성능과 압력 강하 증가를 보여줍니다. IV는 혼합 성능이 가장 높고 WT는 압력 강하가 가장 적습니다. 실험적 접근 방식 인 입자 이미지 유속계 (PIV) 실험 기술은 유동장을 시각화하고 혼합 성능을 평가합니다.

흐름 패턴 시각화는 2×3 하위 채널, 2.5 배 확장 테스트 섹션 내에서 수행됩니다. 테스트는 흐름 패턴 추적을 보여주고 압력 강하를 측정합니다. 이 테스트는 서브 채널에 장착 된 3D 프린팅 믹싱 베인 부품의 내구성과 유지 보수성을 보장합니다. 수치 분석은 CFD (전산 유체 역학) 코드 FLOW-3D를 사용하여 광고를 사용하여 수행됩니다.

GMO (General Moving Object) 방법은 유동 구동 결합 회전 동작을 시뮬레이션하는 데 사용됩니다. 유체-구조 상호 작용 (FSI) 문제는 분석적으로 해결하기에는 너무 복잡하므로 회전 운동을 검증하는 계산 기술도 연구됩니다.

회전 혼합 베인의 혼합 성능은 냉각수의 소용돌이와 교차 흐름에 의해 평가됩니다. 교차 흐름 및 소용돌이는 혼합 매개 변수로서 혼합 성능을 검증합니다. 측면 속도, 와도 및 기포 추적 방법은 혼합 매개 변수로 냉각수의 혼합을 보여줍니다.

압력 강하도 측정되고 마찰 계수 평가는 원자로의 시스템 안전을 보장하기 위해 수행됩니다. 권장 사항을 위해 3D 프린팅 된 믹싱 베인의 추가 최적화는 계속 연구 될 것입니다. 실험 및 수치 분석을위한 열 전달 특성 및 열 성능 향상은 확장 된 하위 채널에서 검증됩니다. PWR에 회전식 혼합 베인을 채택하면 열 전달 성능, 안전 마진 및 전력 향상이 향상 될 수 있습니다.

INTRODUCTION

Figure. 1. 1 Mesh structure of rotational motion CFD simulation models

Table. 1. 1 Previous research of experiment of subchannel with mixing vane

(a) Bare Grid (BG) and Fixed Split Vane (SV) (b) Rotational Vane (RV)

(a) Fan Vane (FV) (b) Impeller Vane (IV) (c) Wind Turbine Vane (WT)

Figure. 2.3 The Gypsum 3D printed rotational mixing vanes (a) Fixed Split Vane (FSV) (b) Rotational Fan Vane (RFV) (c) Rotational Impeller Vane (RIV) (d) Rotational Wind Turbine vane (RWT)

Figure. 3. 1 Rotational speed evaluation (a) from GMO model of FLOW-3D (10 FPS) (b) from high speed camera experiment (16 FPS)

Figure 3. 2 Lateral velocity flow field by PIV experiment (Q=145 lpm, v=0.7 m/s, Re=12,750)

Figure. 3. 5 (b) 2D-Flow field with lateral velocity vector (m/s), Fixed mixing vane

Figure. 3. 11 Bubble generation test in CFD analysis, Q=145 lpm

3D 프린팅 된 믹싱 베인과 스페이서 그리드 부품은 석고와 금속으로 제조되었습니다. 회전 운동과 부착, 내구성은 PWR 채택의 첫 단계로 테스트되었습니다. 회전 혼합 베인 (RV)은 소용돌이 및 교차 흐름을 제공하며, 흐름 구동 회전 운동을 통해 CHF 향상 및 압력 강하 감소를 제공합니다.

팬 베인 (FV), 임펠러 베인 (IV) 및 풍력 터빈 베인 (WT)이 RV 유형의 후보로 설계되었습니다. 유동 구동 운동은 GMO (General Moving Object) 방법을 사용하여 FLOW-3D 코드로 실험 방법과 CFD 분석으로 검증되었습니다. 교차 흐름 및 소용돌이는 2×3 서브 채널이 장착 된 혼합 베인에서 표시되었습니다.

FLOW-3D 코드를 사용한 PIV 실험 및 CFD 분석은 흐름 패턴을 보여줍니다. 유동 구동 회전 혼합 베인의 혼합 효과는 혼합 베인에 의해 구동되는 소용돌이 및 교차 흐름으로 평가되었습니다. 흐름의 혼합을 평가하기 위해 소용돌이와 교차 흐름을 횡 속도와 와도로 연구했습니다.

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CFD Stirs Up Mixing 일반

CFD (전산 유체 역학) 전문가가 필요하고 때로는 실행하는데 몇 주가 걸리는 믹싱 시뮬레이션의 시대는 오래 전입니다. 컴퓨팅 및 관련 기술의 엄청난 도약에 힘 입어 Ansys, Comsol 및 Flow Science와 같은 회사는 엔지니어의 데스크톱에 사용하기 쉬운 믹싱 시뮬레이션을 제공하고 있습니다.

“병렬화 및 고성능 컴퓨팅의 발전과 템플릿화는 비전문 화학 엔지니어에게 정확한 CFD 시뮬레이션을 제공했습니다.”라고 펜실베이니아 주 피츠버그에있는 Ansys Inc.의 수석 제품 마케팅 관리자인 Bill Kulp는 말합니다 .

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예를 들어, 회사는 휴스턴에있는 Nalco Champion과 함께 프로젝트를 시작했습니다. 이 프로젝트는 시뮬레이션 전문가가 아닌 화학 엔지니어에게 Ansys Fluent 및 ACT (분석 제어 기술) 템플릿 기반 시뮬레이션 앱에 대한 액세스 권한을 부여합니다. 새로운 화학 물질을위한 프로세스를 빠르고 효율적으로 확장합니다.

Giving Mixing Its Due

“화학 산업은 CFD와 같은 계산 도구를 사용하여 많은 것을 얻을 수 있지만 혼합 프로세스는 단순하다고 가정하기 때문에 간과되는 경우가 있습니다. 그러나 최신 수치 기법을 사용하여 우수한 성능을 달성하는 흥미로운 방법이 많이 있습니다.”라고 Flow Science Inc. , Santa Fe, NM의 CFD 엔지니어인 Ioannis Karampelas는 말합니다 .

이러한 많은 기술이 회사의 Flow-3D Multiphysics 모델링 소프트웨어 패키지와 전용 포스트 프로세서 시각화 도구 인 FlowSight에 포함되어 있습니다.

“모든 상업용 CFD 패키지는 어떤 형태의 시각화 도구와 번들로 제공되지만 FlowSight는 매우 강력하고 사용하기 쉽고 이해하기 쉽게 설계되었습니다. 예를 들어, 프로세스를 재 설계하려는 엔지니어는 다양한 설계 변경의 효과를 평가하기 위해 매우 직관적인 시각화 도구가 필요합니다.”라고 그는 설명합니다.

이 접근 방식은 실험 측정을 얻기 어려운 공정 (예 : 쉽게 측정 할 수없는 매개 변수 및 독성 물질의 존재로 인해 본질적으로 위험한 공정)을 더 잘 이해하고 최적화하는데 특히 효과적입니다.

동일한 접근 방식은 또한 믹서 관련 장비 공급 업체가 고객 요구에 맞게 제품을보다 정확하게 개발하고 맞춤화하는 데 도움이되었습니다. “이는 불필요한 프로토 타이핑 비용이나 잠재적 인 과도한 엔지니어링을 방지합니다. 두 가지 모두 일부 공급 업체의 문제였습니다.”라고 Karampelas는 말합니다.

CFD 기술 자체는 계속해서 발전하고 있습니다. 예를 들어, 수치 알고리즘의 관점에서 볼 때 구형 입자의 상호 작용이 열 전달을 적절하게 모델링하는 데 중요한 다양한 문제에 대해 이산 요소 모델링을 쉽게 적용 할 수있는 반면, LES 난류 모델은 난류 흐름 패턴을 정확하게 시뮬레이션하는 데 이상적입니다.

컴퓨팅 리소스에 대한 비용과 수요에도 불구하고 Karampelas는 난류 모델의 전체 제품군을 제공 할 수있는 것이 중요하다고 생각합니다. 특히 LES는 이미 대부분의 학계와 일부 산업 (예 : 전력 공학)에서 선택하는 방법이기 때문입니다. .

그럼에도 불구하고 CFD의 사용이 제한적이거나 비실용적 일 수있는 경우는 확실히 있습니다. 여기에는 나노 입자에서 벌크 유체 증발을 모델링하는 것과 같이 관심의 규모가 다른 규모에 따라 달라질 수있는 문제와 중요한 물리적 현상이 아직 알려지지 않았거나 제대로 이해되지 않았거나 아마도 매우 복잡한 문제 (예 : 모델링)가 포함됩니다. 음 펨바 효과”라고 Karampelas는 경고합니다.

반면에 더욱 강력한 하드웨어와 업데이트 된 수치 알고리즘의 출현은 CFD 소프트웨어를 사용하여 과다한 설계 및 최적화 문제를 해결하기위한 최적의 접근 방식이 될 것이라고 그는 믿습니다.

“복잡한 열교환 시스템 및 새로운 혼합 기술과 같이 점점 더 복잡한 공정을 모델링 할 수있는 능력은 가까운 장래에 가능할 수있는 일을 간단히 보여줍니다. 수치적 방법 사용의 주요 이점은 설계자가 상상력에 의해서만 제한되어 소규모 믹서에서 대규모 반응기 및 증류 컬럼에 이르기까지 다양한 화학 플랜트 공정을 최적화 할 수있는 길을 열어 준다는 것입니다. 실험적 또는 경험적 접근 방식은 항상 관련성이 있지만 CFD가 미래의 엔지니어를위한 선택 도구가 될 것이라고 확신합니다.”라고 그는 결론을 내립니다.

Seán Ottewell은 Chemical Processing의 편집장입니다. sottewell@putman.net으로 이메일을 보낼 수 있습니다 .

기사 원문 : https://www.chemicalprocessing.com/articles/2017/cfd-stirs-up-mixing/

Figure 10.—Temperature contour time sequence for an EDS scale propellant tank at a jet mixing velocity of 0.06 m/s.

Computational Fluid Dynamics (CFD) Simulations of Jet Mixing in Tanks of Different Scales

NASA/TM—2010-216749

Kevin Breisacher and Jeffrey Moder
Glenn Research Center, Cleveland, Ohio

Prepared for the57th Joint Army-Navy-NASA-Air Force (JANNAF) Propulsion Meetingsponsored by the JANNAF Interagency Propulsion CommitteeColorado Springs, Colorado, May 3–7, 2010

Abstract

극저온 추진제의 장기 공간 저장을 위해 축류 제트 믹서는 탱크 압력을 제어하고 열 층화를 줄이기위한 하나의 개념입니다. 1960 년대부터 현재까지 10 피트 이하의 탱크 직경에 대한 광범위한 지상 테스트 데이터가 존재합니다.

Ares V EDS (Earth Departure Stage) LH2 탱크 용으로 계획된 것과 같이 직경이 30 피트 정도 인 탱크 용 축류 제트 믹서를 설계하려면 훨씬 더 작은 탱크에서 사용 가능한 실험 데이터를 확장하고 미세 중력을 설계해야 합니다.

이 연구는 10 배 차이가 나는 2 개의 탱크 크기에서 기존의 지상 기반 축류 제트 혼합 실험의 시뮬레이션을 수행하여 이러한 규모의 변화를 처리하는 전산 유체 역학 (CFD)의 능력을 평가합니다. 저궤도 (LEO) 해안 동안 Ares V 스케일 EDS LH2 탱크에 대한 여러 축 제트 구성의 시뮬레이션이 평가되고 선택된 결과도 제공됩니다.

두 가지 탱크 크기 (직경 1 및 10 피트)의 물을 사용하여 General Dynamics에서 1960 년대에 수행한 제트 혼합 실험 데이터를 사용하여 CFD 정확도를 평가합니다. 제트 노즐 직경은 직경 1 피트 탱크 실험의 경우 0.032 ~ 0.25 인치, 직경 10 피트 탱크 실험의 경우 0.625 ~ 0.875 인치였습니다.

제트 믹서를 켜기 전에 두 탱크에서 열 층화 층이 생성되었습니다. 제트 믹서 효율은 층화 층이 섞일 때까지 탱크의 열전대 레이크의 온도를 모니터링하여 결정되었습니다. 염료는 층화된 탱크에 자주 주입되었고 침투가 기록되었습니다. 실험 데이터에서 사용 가능한 속도나 난류량은 없었습니다.

제시된 시뮬레이션에는 자유 표면 추적 (Flow Science, Inc.의 FLOW-3D)이 포함된 시판되고 시간 정확도가 높은 다차원 CFD 코드가 사용됩니다. 서로 다른 시간에 탱크의 다양한 축 위치에서 계산 된 온도와 실험적으로 관찰된 온도를 비교합니다. 획득한 합의에 대한 다양한 모델링 매개 변수의 영향을 평가합니다.

Introduction

Constellation 프로그램의 일부인 Ares V는 우주 비행사를 달로 돌려 보내도록 설계된 무거운 리프트 발사기입니다. Ares V 스택의 일부인 EDS (Earth Departure Stage)는 지구의 중력에서 벗어나 승무원 차량과 달 착륙선을 달로 보내는데 필요합니다.

이러한 차량의 질량과 달로 보내는 데 필요한 에너지 때문에 EDS의 액체 수소(LH2)와 액체 산소(LO2) 추진제 탱크는 매우 클 것입니다(직경 10m). 탱크 내부로의 환경적 열 누출로 인해 혼합 장치를 포함한 열역학적 환기 시스템(TV)은 설계 한계 내에서 탱크 압력을 유지하고 엔진 시동에 필요한 한도 내에서 액체 온도를 유지하기 위해 며칠의 순서에 따라 공간 내 저장 기간 동안 필요할 수 있습니다.

이러한 혼합 장치 중 하나는 그림 1과 2와 같이 탱크 바닥 근처에 있는 (순가속과 관련하여) 탱크 축을 따라 중심에 있는 축 제트입니다. 축방향 제트 혼합기와 TVS에 통합된 것은 1960년대 중반부터 연구되어 왔으며(참조 1~5), 광범위한 축방향 제트 접지 테스트 데이터(비사이로젠(참조 1~9), 극저온(참조 10~16) 유체 사용), 에탄올을 사용한 일부 드롭 타워 테스트 데이터(참조 17 및 18)가 있습니다. 극저온 추진제를 사용하는 축방향 제트에 대한 기존 접지 테스트 데이터는 3m(10ft) 이하의 탱크 직경으로 제한됩니다.

저자가 알고 있는 바와 같이, 현재 임계 미달의 극저온 추진체를 사용하는 폐쇄형 탱크에 축방향 제트가 포함된 낙하탑, 항공기 또는 우주 비행 시험 데이터는 없습니다.

축방향 제트(Axial jet)는 지구 저궤도(LEO) 연안의 며칠 동안 EDS LH2 탱크에서 작동하는 혼합 장치의 후보 중 하나입니다. 제안된 EDS 탱크 척도의 극저온 저장 탱크에서 작동하는 축 제트 실험 데이터가 존재하지 않기 때문에, EDS 탱크를 위한 축 제트 TV의 초기 설계는 기존 데이터에 대해 고정된 상관 관계 및 CFD 분석에 의존할 필요가 있습니다.

이 연구는 두 개의 탱크 척도에서 크기 순서로 다른 축방향 제트 열분해 성능을 예측하기 위한 CFD 정확도 평가의 현재 진행 상황을 보고합니다. CFD 시뮬레이션은 물을 작동 유체로 사용하는 접지 테스트 축 제트 데이터(참조 1 – 4)와 비교됩니다. 이 평가를 위해 선택된 CFD 코드는 Flow Science(참조 21)의 상용 코드 FLOW-3D로, 극저온 저장 탱크 및 축방향 제트(참조 22~24)의 이전 분석에서 사용되었습니다.

LEO의 대표적인 EDS LH2 탱크에 대한 예비 축 제트 시뮬레이션도 여러 축 제트 구성에 대해 수행됩니다. 이러한 축방향 제트 구성의 열분해 성능을 평가하고 선택된 결과를 제시합니다.

이러한 예비 축방향 제트 EDS 시뮬레이션은 비교적 짧은 시간 동안 혼합기 성능만 평가합니다. 탱크 열 누출, 위상 변화 및 일반적인 자기 압력(제트 오프)/압력 붕괴(제트 온) 사이클을 포함한 보다 상세한 시뮬레이션이 향후 작업에서 추진될 수 있습니다.

Figure 1.—Schematic of the small water tank / Figure 2.—Schematic of the large water tank

Figure 5.—Temperature contours for large tank jet mixing simulation. (Temperature contour range 294 to 302 K)

상세 내용은 원문을 참조하시기 바랍니다.

Figure 9.—Schematic of a representative EDS scale propellant tank.

Figure 14.—Temperature contour at t = 1000 s for the five jet mixer with a 0.06 m/s jet velocity

Summary and Conclusions

사용 가능한 유사성 상관 관계를 사용하는 스케일링 전략은 EDS 클래스 제트 믹서에 대한 적절한 제트 크기 및 작동 조건을 결정하기 위해 개발되었습니다. 물 탱크 시뮬레이션에서 결정된 모델링 매개 변수를 사용하여 열 층화를 제어하기 위해 제트 믹서를 사용하여 EDS 등급 추진제 탱크의 혼합 이력에 대한 CFD 시뮬레이션을 수행했습니다.

시뮬레이션 결과는 다양한 믹싱 동작을 보여 주며 유사성 매개 변수의 사용에서 예상되는 것과 일치했습니다. 이러한 결과는 하위 규모 테스트 및 유사성 상관 관계와 함께 CFD 시뮬레이션이 EDS 등급 탱크를위한 효율적인 제트 믹서 설계를 허용 할 것이라는 확신을 제공합니다.

CFD 시뮬레이션은 다양한 크기의 직경과 제트를 가진 탱크의 제트 믹서에서 수행되었습니다. 1 피트 직경의 물 탱크에서 제트 혼합에 대해 사용 가능한 실험 데이터와 합리적으로 일치하는 모델링 매개 변수가 결정되었습니다. 동일한 모델링 매개 변수를 사용하여 대략 10 배 정도 떨어져있는 스케일로 워터 제트 혼합 실험에서 혼합을 시뮬레이션했습니다. 시뮬레이션 결과는 실험 온도 데이터와 잘 일치하는 것으로 나타났습니다.

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Figure 2.6 ESI apparatus for offline analysis with microscope imaging.

MODELING AND CHARACTERIZATION OF MICROFABRICATED EMITTERS: IN PURSUIT OF IMPROVED ESI-MS PERFORMANCE

미세 가공 방사체의 모델링 및 특성화 : 개선된 ESI-MS 성능 추구

by XINYUN WU

A thesis submitted to the Department of Chemistry in conformity with the requirements for the degree of Master of Science Queen’s University Kingston, Ontario, Canada December, 2011 Copyright © Xinyun Wu, 2011

Abstract

ESI (Electrospray ionization)는 특히 탁월한 감도, 견고성 및 단순성으로 대형 생체 분자를 분석하는 데있어 질량 분석 (MS)에 매우 귀중한 기술이었습니다. ESI 기술 개발에 많은 노력을 기울였습니다. 그 형태와 기하학적 구조가 전기 분무 성능과 추가 MS 감지에 중추적 인 것으로 입증 되었기 때문입니다.

막힘 및 낮은 처리량을 포함하여 전통적인 단일 홀 이미터의 본질적인 문제는 기술의 적용 가능성을 제한합니다. 이 문제를 해결하기 위해 현재 프로젝트는 향상된 ESI-MS 분석을위한 다중 전자 분무(MES) 방출기를 개발하는데 초점을 맞추고 있습니다.

이 논문에서는 스프레이 전류 측정을 위한 전기 분무와 오프라인 전기 분무 실험을 위한 전산 유체 역학 (CFD) 시뮬레이션의 공동 작업이 수행되었습니다. 전기 분무 성능에 대한 다양한 이미터 설계의 영향을 테스트하기 위해 수치 시뮬레이션이 사용되었으며 실험실 결과는 가이드 및 검증으로 사용되었습니다.

CFD 코드는 Taylor-Melcher 누설 유전체 모델(LDM)을 기반으로 하며 과도 전기 분무 공정이 성공적으로 시뮬레이션되었습니다.

이 방법은 750 μm 내경 (i.d.) 이미 터를 통해 먼저 검증되었으며 20 μm i.d.에 추가로 적용되었습니다. 모델. 전기 분무 공정의 여러 단계가 시각적으로 시연되었으며 다양한 적용 전기장 및 유속에서 분무 전류의 변화에 대한 정량적 조사는 이전 시뮬레이션 및 측정과 잘 일치합니다.

단일 조리개 프로토 타입을 기반으로 2 홀 및 3 홀 이미터로 MES 시뮬레이션을 수행했습니다. 시뮬레이션 예측은 실험 결과와 유사하게 비교되었습니다. 이 작업의 증거는 CFD 시뮬레이션이 MES의 이미 터 설계를 테스트하는 효과적인 수치 도구로 사용될 수 있음을 입증했습니다.

이 작업에서 달성 된 마이크로 스케일 에미 터 전기 분무의 성공적인 시뮬레이션에 대한 벤치마킹 결과는 현재까지 발표 된 전기 분무에 대한 동적 시뮬레이션의 가장 작은 규모로 여겨집니다.

Co-Authorship

공동 저자: 이 논문에 대한 모든 연구는 Natalie M. Cann 박사와 Richard D. Oleschuk 박사의 지도하에 완료되었습니다. 다중 전자 분무에 관한 4 장에서 제시된 연구 작업의 일부는 Ramin Wright가 공동 저술했으며, 이 작업은 press에서 다음 논문에서 인용되었습니다.

ibson,G.T.T.; Wright, R.D.; Oleschuk, R.D. Multiple electrosprays generated from a single poly carbonate microstructured fibre. Journal of Mass Spectrometry, 2011, in press.

Chapter 1 Introduction

소프트 이온화 방법으로 ESI (electrospray ionization)의 도입은 질량 분석법 (MS)의 적용 가능성에 혁명을 일으켰습니다. 이 기술의 부드러운 특징은 상대적으로 높은 전하를 가진 이온을 생성하는 고유한 이점으로 인해 액상에서 직접 펩티드 및 단백질과 같은 큰 생체 분자를 분석 할 수 있게했습니다 [1].

지난 10 년 동안 ESI-MS는 놀라운 성장을 보였으며 현재는 단백질 체학, 대사 체학, 글리코 믹스, 합성 화학자를 위한 식별 도구 등 다양한 생화학 분야에서 광범위하게 채택되고 있습니다 [2-3].

ESI-MS는 겔 전기 영동과 같은 생물학적 분자에 대한 기존의 질량 측정 기술보다 훨씬 빠르고 민감하며 정확합니다. 또한, 액체상에서 직접 분석 할 수 있는 큰 비 휘발성 분자의 능력은 고성능 액체 크로마토 그래피 (HPLC) 및 모세관 전기 영동 (CE)과 같은 업스트림 분리 기술과의 결합을 가능하게합니다 [4].

일반적인 ESI 공정은 일반적으로 액적 형성, 액적 수축 및 기상 이온의 최종 형성을 포함합니다. 일렉트로 스프레이의 성능에 영향을 미치는 많은 요소 중에서 스프레이를 위한 이미터의 구조 (즉, 기하학, 모양 등)가 중요한 요소입니다.

전통적인 전기 분무 이미터는 일반적으로 풀링 또는 에칭 기술로 제작 된 단일 채널 테이퍼 형 또는 비 테이퍼 형입니다. 그러나 이러한 이미터는 종종 막힘, 부적절한 처리량 등과 같은 문제로 어려움을 겪습니다. [5]

향상된 감도 및 샘플 활용을 위해 다중 스프레이를 생성하는 새로운 이미터 설계 개발로 분명한 발전이 있었습니다. 새로운 ESI 이미터 설계에 대한 연구는 실험적으로나 이론적으로 큰 관심을 불러 일으켰습니다 [3]. 그러나 ESI의 복잡한 물리적 과정은 팁 형상 외에도 많은 다른 변수에 의존하기 때문에 연구간 직접 비교의 어려움은 장애물이 됩니다.

또한 새로운 나노 이미터 제조 및 테스트 비용이 상당히 높을 수 있습니다. 이 논문은 CFD 시뮬레이션 도구를 활용하여 가상 랩을 설정함으로써 이러한 문제를 해결합니다. 다른 매개 변수로 인해 상호 연결된 변경 없이 다양한 이미터 설계를 비교할 수 있도록 이상적으로 균일한 물리적 조건을 제공합니다.

맞춤 제작된 프로토 타입의 실험 측정 값도 수집되어 더 나은 계산 체계를 형성하는 데 도움이 되는 지침과 검증을 모두 제공합니다. 특히 이 분야의 주요 미래 플랫폼으로 여겨지는 다중 노즐 이미 터 설계에 중점을 둘 것입니다.

전기 분무 거동에 영향을 미치는 요인에 대한 추가 기본 연구는 다양한 기하학적 및 작동 매개 변수와 관련하여 수행됩니다. 이는 보다 효율적이고 견고한 이미터의 개발을 가능하게 할 뿐만 아니라 더 넓은 영역에서 ESI의 적용을 향상시킬 수 있습니다.

Figure 1.1Schematic setup for ESI-MS technique

Figure 1.2 Schematic of major processes occurring in electrospray [5].

Figure 1.3 Illustration of detailed geometric parameters of a spraying Taylor cone wherera is the radius of curvature of the best fitting circle at the tip of the cone; re is the radius of the emission region for droplets at the tip of a Taylor cone;is the liquid cone angle.

Figure 1.4 (A)Externally tapered emitter (B) Optical image of a clogged tapered emitter with normal use [46].

Figure 1.5 (A)Three by three configuration of an emitter array made with polycarbonate using laser ablation; (B) Photomicrograph of nine stable electrosprays generated from the nine-emitter array [52]

Figure 1.6 SEM images of the distal ends of four multichannel nanoelectrospray emitters and a tapered emitter: (A) 30 orifice emitter; (B) 54 orifice emitter; (C) 84 orifice emitter; (D) 168 orifice emitter; Scale bars in A, B, and C represent 50 μm, and 100 μm in D[54]

Figure 1.7 Photomicrographs of electrospray from of a 168-hole MCN emitter at different flow rates. (A) A traditional integrated Taylor cone observed from offline electrospray of water with 0.1% formic acid at 300 nL/min; (B) A mist of coalesced Taylor cones observed from offline electrospray at 25 nL/min[54]

Figure 1.8 Circular arrays of etched emitters for better electric field homogeneity [53].

Figure 3.9 Typical panel for displaying instant simulation result during simulation process.

Figure 5.3 Generation of a Taylor cone-jet mode (simulation) plotted with iso-potential lines at times (Top to bottom panels correspond to 0.002 s, 0.012 s, 0.018 s, 0.08 s respectively).

Figure 5.8 (A) Taylor cone-jet profiles with different contact angle of 30 degrees and 20 degrees (B) under the same physical conditions of 6 kV and 0.04 m/s. (C) Cone-jet profile generated from a tapered tip with a 20 degree contact angle at 6 kV and 0.04 m/s (as a comparison with (B)).

Omit below: Please refer to the original text for the full content.

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FLOW-3D 유틸리티 프로그램 안내

이 문서에서는 FLOW-3D에서 사용할 수 있는 일부 Utility Program에 대해 설명합니다. 유틸리티 프로그램의 목적은 시뮬레이션을 수행할 때 반드시 필요한 것은 아니지만 특정 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 돕는 것입니다. 각 개별 유틸리티의 사용법은 다음과 같습니다.

파일 변환 및 STL 품질 검사 도구

FLOW-3D는 중립 형식인 STL파일 형식만 지원하며 대부분의 CAD 패키지에서 STL형식을 지원하지만 형상을 STL형식으로 만들 수 없는 이유가 있을 수 있습니다. 이로 인해 FLOW-3D 사용자는 여러 파일 변환 유틸리티를 사용할 필요가 있을 수 있습니다. 또한 STL 파일 품질을 확인하는데 사용할 수 있는 여러 유틸리티도 사용할 수 있습니다. 아래 나열된 이러한 유틸리티는 다음 섹션에서 자세히 설명합니다.

Cad2Stl : 다양한 CAD 형식에서 변환 파일을 사용하는.STL파일
Topo2STL : 파일을topo형식에서.STL파일로 변환하는 데 사용
MiniMagics :.STL파일의 오류를 확인하는 데 사용
qAdmesh :.STL파일의 오류를 확인하고 사소한 문제를 해결하는데 사용

Cad2Stl

Cad2Stl 은 다른 CAD 파일 형식을 FLOW-3D에서 사용되는 STL 파일 형식으로 변환하기 위한 파일 변환 도구입니다. Cad2Stl 은 다음 파일 형식을 STL 형식으로 변환합니다.

Autodesk 3D Max :.3ds
Autodesk 별명 :.obj
IGES: .igs,.iges
BREP :.brep
단계 : .stp,.step
아바쿠스 6.2+ :.inp
NASTRAN :.blk
Marc Mentat : 고정 형식과 쉼표로 구분.dat

Cad2Stl 은 파일에서 역 법선 벡터를 보정하는 기능도 있습니다. 이 유틸리티는 유지 보수 계약이 유효한 모든 FLOW-3D 고객에게 무료로 제공되며 FLOW-3D Usre Site의 유틸리티 페이지에서 다운로드 할 수 있습니다.

Cad2Stl 은 Flow Science Japan에서 FLOW-3D 사용자를 위해 개발되었습니다 .

변환 목록에 변환할 파일 추가
- 추가 -변환 목록에 파일을 추가합니다.
- 제거 -변환 목록에서 파일을 제거합니다. 제거하려면 변환 목록에서 파일을 강조 표시하고 제거를 선택하십시오.
- 기본적으로 파일 이름은 import file 이름과 일치하는 CAD파일을 STL파일 이름으로 지정하는데 변경이 필요하면 더블 클릭하고 이름을 바꾸면 변경할 수 있습니다.
구체화 옵션을 사용하여 STL 파일의 품질을 선택하십시오. 선택하고 볼 수 있는 네 가지 수준의 정확도가 있습니다. 파일이 변환될 때마다 STL로 작성된 파일이 표시되므로 사용자가 만족스럽거나 더 높은 수준의 세분화가 필요한지 여부를 결정할 수 있습니다. 정확성이 향상되면 파일 크기는 증가하지만 처리 시간은 크게 증가하지 않습니다. 다른 파일 형식을 한 번에 로드하고 변환할 수 있습니다. 또한 변환 프로세스가 완료되면 파일을 로드하고 표시하기 위한 대화 상자가 열립니다. 이것은 BREP, IGES및 STEP 파일 형식에만 적용됩니다.
원하는 작업을 선택하십시오. 다른 파일 형식을 한 번에 로드하고 변환할 수 있습니다. 또한 변환 프로세스가 완료되면 파일을 로드하고 표시하기 위한 대화 상자가 열립니다.
- 변환 -파일을 변환합니다. 한 파일을 변환하려면 로드할 파일 목록에서 해당 파일을 강조 표시하여 변환하십시오.
- 모두 변환 -모든 파일을 변환
- 표시 -변환된 파일을 강조 표시합니다
- 면 방향 수정 -일반 수정 루틴
- 변환 목록 숨기기 -더 나은 부품 표시를 위해 보기 화면을 증가 시킵니다.
- 와이어 프레임 오버레이 -각 STL 패싯의 패싯 모서리를 오버레이 합니다. 이것은 오른쪽 하단의 확인란입니다.
- 로그 지우기 – 변환 로그 텍스트 상자에 대한 모든 데이터 출력을 지웁니다.
종료 -프로그램을 닫습니다

qAdmesh

qAdmesh는 .STL파일에 오류 가 있는지 확인하는 도구이며 연결이 끊어진 패싯, 반전된 법선, 연결이 끊어진 패싯 및 누락된 패싯과 같은 사소한 문제를 해결하는 데 사용할 수 있습니다. qAdmesh를 시작하려면:

GUI에서: Model Setup 탭의 Tools ‣ qAdmesh로 이동하십시오.
Windows: 바탕 화면 아이콘을 클릭하거나 시작 메뉴에서 FLOW-3D v12.0 폴더의 형상 도구 하위 디렉토리에 있는 Admesh 항목으로 이동하십시오.
Linux의 경우: $F3D_HOME/utilities/qAdmesh을 실행하십시오.

명령: qAdmesh를 열고 찾아보기 버튼을 사용하여 지오메트리 파일을 로드 하십시오. 문제를 해결하고 수정 사항으로 새 형상 파일을 생성하려면 기본 옵션을 그대로 두고 출력 유형을 선택하고 새 형상 파일의 경로를 지정하십시오. 이진 STL 은 ASCII STL 옵션 보다 작은 파일을 생성하므로 권장됩니다 (이진 및 ASCII 형식 만 FLOW-3D 로 인식됨). 그런 다음 적용을 클릭하여 파일을 확인하고 수정하십시오.

qAdmesh의 출력은 인터페이스의 메시지 섹션에 표시됩니다. 출력에는 감지된 오류와 출력 옵션이 선택된 경우 이러한 문제점을 해결하기 위해 수행할 조치가 표시됩니다.

사용자 정의 검사 옵션은 파일을 고정할 때 프로그램이 어떤 작업을 수행하는지에 대한 자세한 제어를 제공할 수 있습니다. 또한 변형 및 공차 탭에는 .STL 파일의 회전, 미러링, 크기 조정, 변환 및 병합 기능을 제공하는 옵션이 있습니다.

qAdmesh는 무료 유틸리티입니다만 FSI에서 지원하지 않습니다. qAdmesh가 문제를 해결하는 능력은 심각도에 따라 다릅니다. 문제의 수가 증가함에 따라 qAdmesh 가 문제를 해결할 수 있는 가능성이 줄어 듭니다. 문제를 해결할 수 없는 경우 CAD 패키지를 사용하여 .STL 파일을 재생성 하는 것이 좋습니다.

MiniMagics

MiniMagics 는 무료 STL파일 시각화 및 복구 유틸리티입니다. 설치는 FLOW-3D 홈 디렉토리 의 Utilites 폴더에서 찾을 수 있으며 파일 분석 및 복구를 위한 유용한 도구로 qAdmesh에서 수행된 수정 사항을 시각화하거나 qAdmesh의 대안으로 사용할 수 있습니다.

$F3D_HOME/UtilitiesSTL

Topo2STL

FLOW-3D가 지원하는 유일한 CAD 파일 형식은 .STL이지만 형식을 포함하여 다른 형식의 지형 데이터를 갖는 것은 드문 일이 아닙니다. Topo2STL의 유틸리티로 변환할 수 있습니다. Topo2STL 은 Windows 시스템에서만 사용 가능하며 유틸리티 드롭 다운 메뉴에서 액세스 할 수 있습니다.

명령

지형 파일은 다음 형식의 ASCII 파일입니다. 각 선은 점을 나타내며 동일한 단위 시스템에서 3 개의 좌표 (일반적으로 피트 또는 미터)를 포함합니다. 좌표는 공백으로 구분됩니다. 선의 좌표 순서는 XYZ 여야 합니다. 여기서 Z는 표고입니다. 두 좌표는 동일한 XY 점을 공유할 수 없습니다. 포인트의 순서 (파일의 줄)는 중요하지 않습니다. 좌표를 포함하지 않는 머리글 줄이나 꼬리 줄이 없어야 합니다.
Topo2stl.exe유틸리티가 추출된 위치에 있는 파일을 실행하여 Topo2STL에 액세스 할 수 있습니다.
유틸리티를 시작하면 변환할 파일을 선택하라는 topo 파일 찾아보기 창이 나타납니다. 파일 찾아보기 창을 이용하여 파일을 선택합니다.
topo파일이 선택되면, Topo2STL의 창이 나타나고, X, Y의 범위와 Z 계산할 topo데이터 익스텐트가 계산되면 Topo 데이터 익스텐트 및 데이터의 총 포인트 수에 대한 정보가 Information: Topo data extents 아래에 표시됩니다.

변환에 필요한 사용자 입력은 공간 분해능 및 STL 최소 Z 좌표입니다. 기본적으로 공간 해상도는 0.002 * min (X 범위, Y 범위)이고 STL 최소 Z 좌표는 ZMIN-(ZMAX-ZMIN)입니다. 여기서 ZMIN 및 ZMAX는 Topo 데이터의 범위입니다.
- 공간 해상도는 STL 파일을 생성하는 동안 Topo 데이터가 얼마나 정밀하게 분석되는지 제어합니다.
- STL 최소 Z 좌표는 Topo 데이터의 ZMAX보다 작은 값이어야 합니다. 이것은 STL파일의 최소 Z 두께를 효과적으로 설정합니다.
Browse 버튼은 파일 출력 위치를 설정하는 데 사용할 수 있습니다.
변환을 클릭하면 변환 프로세스가 시작됩니다. 이 시점에서 변환 취소를 사용하여 변환이 완료되거나 종료될 때까지 Topo2STL 창을 닫을 수 없습니다.

변환이 완료 (또는 종료)되면 변환 단추가 변환 추가로 변경되어 사용자가 변환할 다른 Topo 파일을 선택할 수 있습니다.

FSAI를 사용한 유한 요소 메쉬 파일 형식 변환

FSAI의 도구에서 유한 요소 메시를 변환하는 유틸리티입니다 Abaqus6.2 이후 형식과 NASTRAN 벌크 형식에 사용되는 형식을 변환하는 FSAI는 유틸리티 드롭 다운 메뉴에서 액세스 할 수 있습니다. FSAI를 사용하려면 다음을 수행하십시오. EXODUS II

적절한 모드에서 유틸리티를 엽니다 (초기 메쉬의 Abaqus 형식인지 NASTRAN 형식인지 여부에 따라 다름 )
파일에서 생성 필드에서 입력 유한 요소 메쉬를 찾습니다.
생성된 파일 위치 필드에서 원하는 출력 위치를 찾으십시오.
생성된 파일 이름 필드에서 원하는 출력 파일 이름을 설정하십시오.
생성을 누릅니다.

노트

이 FSAI 프로그램을 사용하려면 FLOW-3D 와 별개의 라이센스가 필요합니다. 자세한 내용은 FLOW-3D 영업 담당자에게 문의하십시오.

계산기

유틸리티 드롭 다운 메뉴에 여러 계산기가 추가되어 알려진 매개 변수 (예: 유체 속성 등)를 기반으로 입력 수량을 추정할 수 있습니다. 사용 가능한 계산기는 다음을 계산합니다.

냉각 채널의 열전달 계수
재료 특성 및 시뮬레이션 시간에 따른 열 침투 깊이
샷 슬리브의 유체 높이
고압 다이캐스팅을 위한 피스톤 속도
밸브 압력 계수

MPDB (Material Properties Database) 확장

MPDB (Material Properties Database)는 FLOW-3D 와 별도로 Flow Science, Inc 에서 구입할 수 있는 타사 데이터베이스입니다. 여기에는 문헌의 다양한 온도 의존성 고체 재료 특성이 포함되어 있습니다. FLOW-3D 용 MPDB는 사용자가 FLOW-3D의 기본 데이터베이스와 호환되는 파일 형식을 내보낼 수 있도록 하여 데이터를 FLOW-3D 로 편리하게 가져올 수 있는 MPDB 독점 버전입니다. MPDB의 재료 특성은 대부분 고체상입니다. 따라서 FLOW-3D의 모든 모델 고체 특성을 요구하는 데이터, 특히 유체 구조 상호 작용, 응고 및 열 응력 진화 모델을 활용할 수 있습니다.

MPDB는 다양한 형식으로 데이터를 내보낼 수 있는 독립형 데이터베이스로 사용될 수 있습니다. MPDB에 대한 일반적인 지침은 JAHM Software, Inc.를 방문하십시오. 여기에서는 FLOW-3D 와 함께 MPDB를 사용하는 방법에 대한 지침을 제공합니다. FLOW-3D 와 제대로 통합하려면 MPDB 용 실행 파일이 Windows와 Linux에 있어야 합니다. 실행 파일은 FLOW-3D GUI에 의해 감지되며 재료 메뉴 아래 MPDB에서 재료 가져오기 메뉴 항목 이 활성화됩니다. 이러한 조건 중 하나라도 충족되지 않으면 FLOW-3D GUI를 통해 액세스 할 수 없습니다. MPDB%F3D_HOME%\Utilities$F3D_HOME/UtilitiesMPDB_for_FLOW-3D

material를 클릭 MPDB에서 가져오기 및 사용자 인터페이스 MPDB는 별도의 창에서 열립니다. 재료는 주요 요소로 분류되었습니다. Materials 탭, 테이블에서 요소를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여, 사용자는 해당 요소를 포함하는 물질의 목록을 볼 수 있습니다.

예를 들어 다음 그림은 철 (Fe)이 포함된 데이터베이스의 재료 목록을 보여줍니다.

사용자는 다른 합금, 세라믹, 유리 또는 기타 분류되지 않은 재료를 분류하는 다른 탭으로 전환할 수도 있습니다. 다음 그림은 Al & Cu 합금 목록을 보여줍니다.

FLOW-3D MPDB(Fe,Ni - 1006 (UNS G10060)) — FLOW-3D MPDB(Fe,Ni – 1006 (UNS G10060))

재료가 식별되면 재료를 두 번 클릭하면 해당 재료에 사용할 수 있는 속성 목록이 있는 별도의 창이 나타납니다. 예를 들어 Fe 및 Ni 합금에서 1006 (UNS G10060)을 엽니다. 이러한 속성이 모두 FLOW-3D에 사용되는 것은 아닙니다.

각 속성은 이 창의 오른쪽에서 선택할 수 있는 다른 형식으로 파일에 표시, 플로팅 또는 저장할 수 있습니다. 그러나 이러한 속성 중 일부가 FLOW-3D 로 인식되는 것은 아닙니다.

FLOW-3D 와 호환되는 파일 형식을 생성하려면 재료 창을 닫고 FLOW-3D/SolidWorks/ANSYS 메뉴에서 시작하십시오. 재료의 특성으로 FLOW-3D로 가져올 수 있는 세 가지 파일 형식이 있습니다. 유체 데이터베이스 형식(.f3d_dbf 확장), 고체 데이터베이스 형식 (.f3d_dbs 확장), 일반 쉼표로 구분된 값(CSV형식)으로 부터 시뮬레이션에 적합한 FLOW-3D 호환 형식을 선택하십시오. MPDB의 재료는 대부분 고체이지만 사용자가 응고된 유체의 특성을 가져오려면 FLOW-3D에서 응고된 유체 특성이 유체 특성의 일부이므로 Fluids 데이터베이스 형식을 선택해야 합니다. 솔리드 및 유체 데이터베이스 파일 형식과 파일은 현재 사용자의 문서 폴더와 Windows 및 Linux에 저장됩니다.

CSV<My Documents>\FLOW-3D\gui\MaterialsDatabase/home/<user>/FLOW-3D/gui/MaterialsDatabase

이러한 위치는 FLOW-3D의 데이터베이스가 사용자 정의 재료를 찾는 곳입니다. MPDB에서 이러한 위치로 내보낸 모든 자료는 FLOW-3D의 기본 데이터베이스에 의해 선택됩니다.

1006 (UNS G10060) 철 합금을 선택하십시오.

이전에 사용 가능했던 일부 특성은 FLOW-3D 와 관련이 없기 때문에 사용 불가능 합니다. 각 속성이 처리되자 마자 플롯 되거나 해당 데이터가 표시되면 참조 및 메모 섹션이 활성화됩니다. 참조 탭 속성에서 찍은 위치를 나타내는 참고 섹션은 일반적으로 데이터의 구성과 정확성에 관한 사항이 포함되어 있습니다.

온도에 따른 특성의 동작을 이해하는 데 도움이 되도록 각 특성을 플롯 할 수 있습니다. 또한 데이터의 유효성에 대한 경고가 있을 수 있습니다.

예를 들어 열전도도를 먼저 플로팅하면 저온 경고가 표시됩니다. 온도의 함수로 플롯을 표시하기 전에 .f3d_dbs파일을 쓰려면 데이터베이스에 추가 버튼을 클릭하고 다음 창에서 파일에 쓸 속성을 선택하십시오. 사용 가능한 단계에 대한 속성을 선택할 수 있습니다. 속성이 선택되면 데이터 쓰기 및 닫기를 클릭하십시오.

재료 창을 닫습니다. FLOW-3D/SolidWorks/ANSYS 메뉴에서 데이터베이스를 닫습니다.

.f3d_dbs파일을 쓰려면 데이터베이스에 추가 버튼을 클릭하고 다음 창에서 파일에 쓸 속성을 선택하십시오. 사용 가능한 단계에 대한 속성을 선택할 수 있습니다. 속성이 선택되면 데이터 쓰기 및 닫기를 클릭하십시오. 재료 창을 닫습니다. FLOW-3D/SolidWorks/ANSYS 메뉴에서 데이터베이스를 닫습니다.

경우에 따라 재료에 사용자에게 필요한 속성이 없습니다. 데이터베이스에 사용 가능한 속성을 추가한 후 이러한 상황에서 누락된 속성은 유사한 속성을 가진 합금 (사용자의 위험 부담)에서 얻을 수 있습니다. 데이터베이스가 열려있는 동안 FLOW-3D에서 사용될 하나의 재료에 대해 속성을 혼합하고 일치시킬 수 있습니다.

FLOW-3D MPDB(Select properties to write to file)

데이터베이스를 닫은 후 파일 이름을 묻는 메시지가 사용자에게 표시됩니다. 기본값은 MPDB 가 재료에 지정하는 것입니다. FLOW-3D 가 재료를 사용자 정의 재료로 인식하도록 파일의 위치와 확장자가 미리 설정되어 있습니다.

CSV파일을 선택한 경우에도 동일한 프로세스가 적용됩니다. 데이터가 파일에 기록되면 각 테이블 형식 속성 창의 값 가져오기 버튼에서 데이터를 검색할 수 있습니다.

첫 번째 열은 항상 온도입니다.

grfedit를 사용하여 flsgrf 파일 편집

명령 줄 유틸리티이므로 runscript와 같은 적절한 환경에서 실행해야 합니다 ( Runscripts 사용 참조 ).

Runscripts 사용

실행 스크립트는 작업 문제 디렉토리에서 실행되도록 설계되었습니다. 스크립트는 $F3D_HOME/local디렉토리에 있습니다. 스크립트를 사용하려면 다음 환경 변수를 설정해야합니다.

F3D_HOME: FLOW-3D 설치 디렉터리 의 경로를 지정합니다 .
F3DTKNUX_LICENSE_FILE: FLOW-3D 라이선스 서버 의 위치를 지정 합니다.
PATH: PATH포함하도록 환경 변수를 수정해야합니다. $F3D_HOME/local그렇지 않으면 실행 스크립트를 찾을 수 없습니다.
F3D_VERSION: 사용할 솔버 버전을 지정합니다. 유효한 옵션은 double배정 밀도 버전 및 prehyd사용자 지정 배정 밀도 솔버입니다.

명령 줄에서 실행하려면 :

명령 프롬프트 또는 터미널을 엽니 다.
필요한 환경 변수를 설정하십시오.
- Windows : FLOW-3D 를 시작하는 데 사용되는 배치 파일에서 환경을 복사하여 수행 할 수 있습니다 . 배치 파일의 내용은 FLOW-3D 아이콘 을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭 하고 편집을 선택 하여 액세스 할 수 있습니다 .
- Linux : 설치 디렉토리 에서 파일을 flow3dvars.sh가져옵니다 local.
솔버가 실행중인 디렉토리로 변경하십시오.
원하는 runscript 명령을 입력하십시오. runhyd <ext2>

grfedit를 연 후 사용자에게 소스 파일 (flsgrf.*데이터가 복사될 파일)의 경로를 묻는 메시지가 표시됩니다. 파일의 전체 경로 (예 c:\users\username\FLOW-3D\simulation\flsgrf.simulation:)를 입력하고 <enter>를 누르십시오.
이제, 파일 입력 확장의 목표 예를 들어, (데이터를 기록할 위치로 파일) 파일을 new_output. 데이터가 파일에 기록됩니다 c:\users\username\FLOW-3D\simulation\flsgrf.new_output. 대상 파일이 존재하면 파일을 덮어쓰거나 대상 파일에 데이터를 추가하라는 메시지가 표시됩니다. 대상 파일의 시간보다 늦게 시뮬레이션 시간을 가진 소스 파일 편집 만 추가됩니다.
이 시점에서 프로그램은 어떤 히스토리 데이터 편집, 데이터 편집 재시작 및 대상 파일에 쓰기 위해 선택된 데이터 편집을 묻습니다. 프롬프트에 따라 작성할 데이터 편집을 선택하십시오.
대상 파일을 작성한 후 프로그램이 닫히고 다른 flsgrf.*파일처럼 사용할 수 있습니다.

노트

grfedit는 FLOW-3D v11.1 이상에서 작성된 결과 파일에서만 작동합니다.
소스 flsgrf.*파일은 grfedit에 의해 수정되지 않습니다
FLOW-3D/MP의 출력 파일로 작업할 때는 flsgrf1의 위로 flsgrf 교체 하십시오 .
소스 및 대상 파일 모두에 허용되는 유일한 이름은 flsgrf및 flsgrf1입니다.

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

FLOW-3D Glossary | FLOW-3D 용어 사전

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 형상 조각을 나타내는데 사용되는 2 차원 개체입니다. 이들은 전처리기에 의해 셀면으로 이동되고 유체의 흐름을 부분적으로 또는 완전히 차단하는 역할을 합니다. 배플은 지정된 열 전달 계수를 가질 수 있으며 배플을 통과하는 양(플럭스 표면)을 측정하는 데 사용할 수 있습니다.

Two-dimensional objects that are used to represent thin pieces of geometry. They are moved by the preprocessor to cell faces and act to partially, or completely block the flow of fluid. Baffles can have heat transfer coefficients specified and can be used to measure quantities that pass through them (a flux surface).

경계 조건

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

Defines the solution at the extents of the domain. It is important to choose boundary conditions that represent the true condition of the flow at the boundary location.

CFD

CFD (Computational Fluid Dynamics)는 수치 솔루션을 통해 컴퓨터의 유체 흐름을 시뮬레이션 하는 유체 역학의 한 분야입니다.

Computational Fluid Dynamics (CFD), the branch of fluid mechanics dedicated to simulating the flow of fluid on a computer via numerical solutions.

Complements

Complements를 정의합니다. 예를 들어, 솔리드 구의 complements는 솔리드 재료로 둘러싸인 구형 구멍입니다.

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

Client

클라이언트 컴퓨터는 자신이 FLOW-3D를 실행하고 있지만, FLOW-3D 소프트웨어 라이선스는 다른 컴퓨터 (서버 컴퓨터)에서 획득하는 컴퓨터를 의미합니다.

A client machine is a computer that runs FLOW-3D but acquires the software license from a different machine (the server machine)

Components

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

Components define objects in space and are comprised of subcomponents. A component can have material properties such as thermal conductivity, specific heat and surface roughness.

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 선택해야 합니다.

Graphical displays of data generated by the user during the simulation or after it has completed. To generate, the user must open an flsgrf results file and then select the plotting parameter (e.g., portion of domain to plot, quantity to plot, etc.).

Domain

지배 방정식을 풀 영역입니다. 이것은 메쉬의 범위에 의해 정의됩니다.

The region in which the governing equations are to be solved. This is defined by the extents of the mesh.

Diagnostics

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

A suite of files that contain information on the progress of the preprocessor and solver as well as errors and warnings.

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.

The convergence criterion that was used to determine at what point the pressure/continuity iterations have converged. With the default numerical settings, this value is automatically computed by FLOW-3D and becomes smaller as the time step increases.

Existing result

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

A plot file that is automatically created, either at the end of preprocessing or the end of the solver run- prpplt.* or flsplt.*.

F3D_HOME

FLOW-3D 프로그램 파일이 있는 디렉토리를 정의하는 환경 변수.

Environment variable that defines the directory where the FLOW-3D program files are located.

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.

A license that allows FLOW-3D to be run on a network of computers with each client machine accessing the license on a server machine. The maximum number of concurrent simulations is limited by the number of solver tokens purchased.

Flsgrf file

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

Results file produced by the solver. This file contains information produced at predefined time intervals and is used to produce graphical displays. Used by the postprocessor during custom plotting.

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.

Plot file produced automatically by the solver. This file contains basic information on history data, mesh, etc. from the simulation as well as any pre-defined graphics requests in the $GRAFIC namelist in prepin.*.

Fluid #1 surface area

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

The free-surface area in the chosen length units squared. This is only relevant for problems with a sharp interface.

Fluid thermal energy

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

The total thermal energy contained by all the fluid present in the domain (relevant only for simulations with energy transport turned on).

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.

The interface between fluid and void. In FLOW-3D , this interface is assumed to be shear-free, meaning that any gas in the void space exerted negligible traction on the fluid.

GUI

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

“Graphical User Interface”. The GUI presents the graphical panels, dialog boxes and windows that allow the user to control FLOW-3D .

Iteration count

각 시간 단계에서 필요한 압력/연속 반복 횟수입니다. 압력/연속성 반복은 유체 볼륨이 유지되도록 하고 유체 전체에서 올바른 압력을 계산하는 데 필요합니다.

The number of pressure/continuity iterations required at each time step. The pressure/continuity iterations are necessary to ensure that the fluid volume is maintained and to compute the correct pressure throughout the fluid.

License file

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

Electronic file provided by Flow Science that contains encrypted information enabling the user to run FLOW-3D .

License server

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

Computer on which the FLEXlm licensing software is installed to enable the operation of a floating license system. FLOW-3D does not need to be installed on the license server.

Licensing

FLOW-3D 실행을 제어하는 FLEXlm 소프트웨어.

FLEXlm software that controls the running of FLOW-3D .

Max. residual

압력/연속성 반복의 최종 반복에서 연속성 방정식의 실제 발산. 이 값은 메시지가 나타나지 않는 한 일반적으로 epsi보다 작습니다 .

The actual divergence of the continuity equation on the final iteration of the pressure/continuity iterations. This value is usually smaller than epsi unless the message, pressure iteration did not converge in xxxx iterations appears.

Mean kinetic energy

모든 계산 셀의 운동 에너지의 합을 도메인에 존재하는 총 유체 질량으로 나눈 값입니다. 이 양이 시간이 지남에 따라 변하지 않으면 정상 상태에 도달했음을 나타내는 좋은 지표입니다.

The sum of kinetic energy of all the computational cells, divided by the total mass of fluid present in the domain. When this quantity ceases to change over time, it is a good indicator that steady-state has been reached.

Node-locked license

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

A license that is locked to a particular computer. A node-locked license cannot be accessed across a network, and so is typically only used when all work is to be done on one computer.

Non-inertial reference frame

가속화되는 참조 프레임. 비 관성 참조 프레임은 움직이는 컨테이너를 모방하는 데 사용할 수 있습니다.

A frame of reference that is accelerating. A non-inertial reference frame can be used to mimic a moving container.

Pltfsi

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

Graphics display program included with FLOW-3D that produces 1D and 2D plots.

Postprocessor

FLOW-3D 내의 Postprocessor 프로그램은 FLOW-3D 또는 타사 시각화 프로그램에서 읽을 수 있는 데이터 파일을 생성하거나 타사 소프트웨어 프로그램에서 읽을 텍스트 데이터를 생성하는 솔버 출력 데이터를 처리하는 프로그램입니다.

The program within FLOW-3D that processes the solver output data to produce data files that can be read by FLOW-3D ’s or third-party’s visualization programs, or produce text data to be read by third party software programs.

Prepin file

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

Text file that contains all of the information necessary to create a FLOW-3D simulation. It can be created using the GUI or manually with a text editor.

Preprocessor

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

The program within FLOW-3D that generates the mesh and initial conditions based on the input file in preparation for the running of the solver.

Prpgrf file

전처리기에 의해 생성된 결과 파일로 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.

Results file produced by the preprocessor. Contains information from the preprocessor and can be used by the postprocessor to create custom plots. This file is produced only when the Preview button is selected or if only the pre-processor is run on the simulation (using runpre).

Prpplt file

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

Plot file produced automatically by the preprocessor. Contains information on meshing, components, initial conditions and material properties.

Restart simulation

이전 시뮬레이션에서 계속되는 시뮬레이션입니다. 이전 시뮬레이션의 결과는 다시 시작 시뮬레이션을 위한 초기 조건 및 (선택적으로) 경계 조건을 생성하는 데 사용됩니다.

A simulation which continues from a previous simulation. The results from the previous simulation are used to generate the initial conditions and (optionally) boundary conditions for the restart simulation.

Server

라이센스 서버를 호스팅하는 시스템

The machine that hosts the license server.

Stability limit

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

The maximum time step that can be used during each time step. A larger time step will lead to numerical instabilities and nonphysical results.

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.

The .STL file format is a standard data transmission format that approximates the surfaces of a solid model with a series of triangles. The triangles must join at the edges and must have normals that point in a consistent direction.

Solid fraction

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

The fraction of fluid in the domain that has become solidified (relevant only for simulations where the solidification model has been turned on).

Solver

입력 파일에 정의된 흐름 문제를 시뮬레이션하는 방정식을 계산하는 FLOW-3D 내의 솔버 프로그램 입니다.

The program within FLOW-3D that solves the system of equations that simulate the flow problem defined in the input file.

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.

A special utility that displays stereolithography (STL) files. STL files are produced by CAD software and are composed of many triangles that form the surface of a three-dimensional object. The STL Viewer in FLOW-3D is accessible via the GUI by clicking Utilities/STL Viewer in the main menu. This causes the viewer to open in a separate window. STL files can also be opened and viewed in the Meshing and Geometry tab.

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.

Subcomponents are geometric shapes that can be combined to form larger shapes, called components. A subcomponent can be defined to add material (as solids), remove material from other subcomponents (as holes), or add material outside of the shape (as a complement).

Time-step size

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

The actual time step used in the computation. This value can be equal to or less than the stability limit.

Units

Units are based upon the values set for the physical properties. Items such as mesh block extents and cell lengths automatically conform to the units used for setting these physical properties.

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 (%)

주어진 시간에 도메인에 존재하는 총 유체의 백분율로 설명되지 않은 유체 부피의 백분율을 의미합니다. 따라서 단순히 총 부피가 작기 때문에 유체가 시스템 밖으로 배출되는 시뮬레이션에서 큰 비율의 부피 오류가 발생할 수 있습니다.

The percentage of fluid volume not accounted for as a percentage of the total fluid present in the domain at a given time. Therefore, a large percentage volume error can occur for simulations where fluid is draining out of the system simply because the total volume present is small.

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.

The total volume of fluid #1 present in the system, in the chosen length units cubed. For two-fluid problems, the volume of fluid #2 is always the domain volume minus the volume of fluid #1.

Wall shear stress

FLOW-3D 옵션은 벽면 및 객체 인터페이스에서 전단 응력 계산을 켜거나 끌 수 있도록 해줍니다. “no-slip” 인터페이스의 효과를 모델링 하려면 벽면 전단 응력을 켜야 합니다.

The FLOW-3D option that allows the user to turn on or off the computation of shear stress at wall and object interfaces. Wall shear stress must be turned on to model the effect of “no-slip” interfaces.

Workspace

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

A workspace is a file container for simulation projects. Workspaces help the user organize their work, not only within FLOW-3D , but also on their hard drive.

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

FLOW-3D 기술자료로 이동

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.

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.

결론

비교에서 표면의 기울기는 용융 풀과 온도 분포의 형태 결정에 지배적이다.
용융 풀의 최대 깊이는 SLM 중의 형태 변화에 의존하고 있으며, 평균 깊이는 42μm였다.

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

CASE2-실험 결과와 FLOW-3D WELD에 의한 해석 결과와의 비교(단면 형상)

FLOW-3D WELD 용접 사례

FLOW-3D WELD를 이용한 용접 해석 사례를 소개합니다.

열전도 형 용접 (레이저)
　 두께가 다른 모재 맞대기
하이브리드
　 레이저 / 아크 하이브리드
깊이 용해 형 (키 홀)
　 알루미늄 평판에 의한 용해 깊이, 형상 확인
레이저 고기 모듬
　 파우더 공급 및 용해
아크 용접
　 오버레이 피팅 관통 평가
레이저 용접 (무릎 관절)
　 무릎 관절의 실험과의 비교
Selective Laser Sintering (3D printing)
　 3 차원 프린터에의 응용

레이저 용접의 특징

열전도 형 용접

열전도 형 용접 결과

하이브리드

강판의 레이저 / 아크 하이브리드 용접의 분석을 실시했습니다.

분석 조건

메쉬

해석과 실험과의 비교

온도의 단위는 [K]입니다.

깊이 용해형 (키 홀)

레이저 금속 침전 Laser Metal Deposition (LMD)

파우더 공급 레이저에 의한 용해

아크 용접

분석 조건

분석 결과 : 온도 등고선 [K]

분석 결과 : 용융 부의 교반

분석 결과 : 용융 부 교반 유속 벡터

분석 결과 : 구슬 모양

분석 결과 : 고출력의 경우 온도 등고선 [K]

레이저 용접 (무릎 관절)

분석 결과와 실제의 단면 비교

Selective Laser Sintering (3D printing)

선택적 레이저 용융 분석

Figure 9: Predicted three-dimensional spreading splats for a 90 µm diameter Nylon-11 droplet.

Effect of Substrate Roughness on Splatting Behavior of HVOF Sprayed Polymer Particles: Modeling and Experiments

International Thermal Spray Conference – ITSC-2006
Seattle, Washington, U.S.A., May 2006

M. Ivosevic, V. Gupta, R. A. Cairncross, T. E. Twardowski, R. Knight,
Drexel University, Philadelphia, Pennsylvania, USA
J. A. Baldoni
Duke University, North Carolina, USA

Abstract

거친 표면에 대한 입자 충격 및 변형의 3 차원 모델이 HVOF 스프레이 폴리머 입자에 대해 개발되었습니다. 유체 흐름 및 입자 변형은 FLOW-3D® 소프트웨어를 사용하는 유체 부피 (VoF) 방법으로 예측되었습니다. 스플래팅(splatting) 및 최종 스플랫 모양(splat shapes)의 역학에 대한 거칠기의 영향은 몇 가지 프로토타입 거친 표면을 사용하여 탐색 되었습니다 (예: 단계와 그루브)

또한 실제 그릿 블라스팅(grit blasted)된 강철 표면의 광학 간섭 측정에 의해 생성된 보다 사실적인 거친 표면의 수치 표현도 모델에 통합되었습니다. 예측된 스플랫 모양을 그릿 블라스팅 된 강철 기판에 증착된 나일론 11 스플랫의 SEM 이미지와 비교했습니다. 거친 기판은 부드러운 기판의 스플래팅 시뮬레이션에서 거의 관찰되지 않는 손가락 및 기타 비대칭 3 차원 불안정성을 생성했습니다.

Introduction

기판 거칠기가 용사 코팅의 접착력과 접착력을 향상 시킨다는 사실은 잘 알려져 있으며 일반적으로 받아 들여지고 있습니다 [1]. 스프레이하기 전에 기판 표면은 일반적으로 알루미나 또는 SiC와 같은 50 – 300 µm 각 세라믹 입자로 그릿 블라스팅으로 거칠게 처리됩니다.

기판 표면에 증착된 초기 스플랫의 형태는 코팅 / 기판 인터페이스의 무결성과 결과 코팅의 접착 강도에 중요한 역할을합니다. 단단하고 불규칙한 표면에 대한 열 스프레이 액적의 충격 및 변형은 액적 표면의 복잡한 대규모 3 차원 변형이 특징입니다.

충돌하는 물방울의 “스플래싱”이 발생하는 경우, 운지법 또는 위성 입자 생성 및 분리 중 새로운 표면 생성은 일반적으로 축 대칭이 아니므로 사실적인 splat 예측을 위해 3 차원 모델이 필요합니다. 이것은 정확한 3 차원 스플래팅 모델의 개발에 많은 수치적 도전을 야기합니다.

Fauchais et al. [2]는 스플랫 형성 과정과 관련하여 발표 된 논문의 대부분 (~ 98 %)이 매끄러운 표면에 대한 정상적인 액적 충격을 설명한다고보고했습니다. 게시된 작업의 2 % 미만은 매끄러운 표면에 대한 비정상적인 입자 영향과 관련이 있으며 ~ 0.1 %만이 거친 기판과 관련됩니다.

여러 저자 [3, 4]는 2 차원 모델을 사용하여 비평면 표면과 물방울의 상호 작용을 연구했거나 평행 그루브가 있는 표면에 대한 3 차원 충격 [5]을 연구했습니다. 그러나 이 접근법의 주요 단점은 거친 표면에 스플래팅의 비축 대칭 측면을 연구합니다.

최근 Raessi et al. [6] 이전에 개발된 VoF 모델 [7]을 확장하여 평평한 기판에 액적 스플래팅을 프로토 타입 거친 표면과 액적 상호 작용으로 확장했습니다. 표면 거칠기는 규칙적으로 정렬 된 정사각형 블록으로 근사화 되었습니다. Feng et al. [8]은 평평한 표면의 마찰 조건에 의해 표면 거칠기가 근사된 3 차원 Lagrangian 유한 요소 모델을 사용했습니다.

이 접근 방식은 소규모 점성 및 축 대칭 자유 표면 흐름과 관련하여 매우 정확할 수 있지만 fingering 생성 또는 satellites 생성 및 breakups 중 새로운 표면 생성과 관련된 물방울이 튀기는 경계 맞춤 기술에 적합하지 않습니다.

또한, 열 분무에 사용되는 그릿 블라스팅 표면의 평균 표면 거칠기 (Ra)는 일반적으로 50μm의 평균 액적 크기에 비해 ~ 5 ~ 30 % (~ 2 ~ 15μm)입니다. 평평한 표면에 간단한 마찰 흐름.

본 연구의 목표는 임의의 거친 기질에 영향을 미치는 HVOF 분무 중합체 입자의 모델을 개발하는 것이다. 매끄럽지 않은 표면에 대한 입자 분할 모델은 표면의 기하학적 불규칙성이 분할 거동과 최종 분할 형태에 어떻게 영향을 미치는지 더 잘 이해할 수 있게 해줄 것입니다.

HVOF 제트에서 미크론 크기의 공급 원료 입자로의 강제 대류는 높은 대류 열 전달 계수 (h ~ 5000 – 17,000 W / (m2 K))를 특징으로 합니다. 이로 인해 입자 표면 온도가 급격히 증가하지만 폴리머 입자의 높은 내부 열 저항 (높은 Bi 수)은 입자 내부가 동일한 속도로 가열되는 것을 방지합니다. 결과적으로 더 큰 (예 : 90 µm 직경) 나일론 11 입자는 기판에 충격을 주기 전에 코어와 표면 사이에 급격한 온도 구배를 나타냅니다 (그림 1) [9, 10, 11].

Figure 1: Temperature of a 90 µm diameter Nylon 11 particle with respect to normalized particle radius (r/R) [10].

Figure 2: (a) Velocity field within a spreading 90 µm diameter particle; (Left): velocity magnitude, (Right): velocity vectors, (b) example Nylon 11 splat deposited via swipe test onto a room temperature glass slide.

또한 가파른 내부 온도 구배를 가진 HVOF 스프레이 폴리머 입자가 얇은 디스크 중앙에 크고 거의 반구형 인 코어가있는 특징적인 “튀김 달걀”모양으로 퍼졌다고 보고되었습니다 [10]. 이 모양은 저온, 고점도 코어와 고온, 저점도 표면의 유동 특성 간에 큰 방사형 차이가 있음을 나타냅니다.

변형된 입자의 예측 된 모양 (그림 2a)은 유리 슬라이드에 증착된 실험적으로 관찰 된 스플랫과 좋은 질적 일치를 나타 냈습니다 (그림 2b). 액적의 오른쪽에 표시된 속도 장 벡터 (그림 2a)는 저점도 “피부”가 고점도 코어 주위를 흐르면서 특징적인 “튀김 달걀” splat 모양이 형성되었음을 나타냅니다.

이 작업에서 보고된 실험 중에 사용된 HVOF 스프레이 매개 변수는 나일론 11을 증착하는데 사용할 수 있는 일반적인 HVOF 스프레이 매개 변수를 나타냅니다. 그러나 실험 기준 매개 변수를 중심으로 개발된 수치 모델은 개별 스플랫의 흐름 거동을 더 잘 이해하는 데 사용할 수 있습니다. 증착 효율 향상을 위한 공정 최적화를 지원합니다.

Figure 3: Boundary conditions, initial conditions and crosssection of a typical mesh used in Flow-3D

Figure 5: Cross section of four steel substrates: (a) polished with ~1 Pm alumina suspension, (b) grit blasted with #120 grit, (c) grit blasted with #50 grit, (d) grit blasted with #12 grit. Top image shows optical interferometry scan of # 120 grit blasted surface.

Figure 6: Nylon-11 splats deposited during a single run over steel substrates with roughnesses as per Figure 5.

Figure 7: Nylon-11 splat on a grit blasted steel substrate, (a) close up of a peripheral splat finger.

Figure 8: Cross-sections of predicted three-dimensional spreading splats for a 90 µm diameter Nylon-11 particle on four different surface roughnesses (dimensionless time t* = t/(D/v o (p))).

중략…….

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Modeling and characterization of a carbon fiber emitter for electrospray ionization

A K Sen1, J Darabi1, D R Knapp2 and J Liu2
1 MEMS and Microsystems Laboratory, Department of Mechanical Engineering,
University of South Carolina, 300 Main Street, Columbia, SC 29208, USA
2 Department of Pharmacology, Medical University of South Carolina, 173 Ashley Avenue,
Charleston, SC 29425, USA
E-mail: darabi@engr.sc.edu

뾰족한 탄소 섬유(CF)를 사용하는 새로운 마이크로 스케일 이미터는 질량 분석 (MS) 분석에서 전기 분무에 사용할 수 있습니다. 탄소 섬유는 360 µm OD 및 75 µm ID의 용융 실리카 모세관과 동축에 위치하며 날카로운 팁은 튜브 말단에서 30 µm 연장됩니다.

Abstract

전기 분무 이온화 (ESI) 프로세스는 전기 유체 역학을 해결하기 위한 Taylor–Melcher 누설 유전체 유체 모델 및 액체-가스 인터페이스 추적을 위한 유체 부피 (VOF) 접근 방식을 기반으로 하는 전산 유체 역학 (CFD) 코드를 사용하여 시뮬레이션 됩니다. CFD 코드는 먼저 기존 지오메트리에 대해 검증한 다음 CF 이미터 기반 ESI 모델을 시뮬레이션하는데 사용됩니다.

시뮬레이션된 전류 흐름 및 전류 전압 결과는 CF 이미터의 실험 결과와 잘 일치합니다. 이미터 형상, 전위차, 유속 및 액체의 물리적 특성이 CF 이미터의 전기 분무 거동에 미치는 영향을 철저히 조사합니다.

스프레이 전류와 제트 직경은 액체의 유속, 전위차 및 물리적 특성과 상관 관계가 있으며 상관 결과는 문헌에 보고된 결과와 정량적으로 비교됩니다. (이 기사의 일부 그림은 전자 버전에서만 색상입니다)

Introduction

1980 년대 후반부터 매트릭스 보조 레이저 탈착 이온화 (MALDI)와 전기 분무 이온화 (ESI)의 두 가지 이온화 기술을 구현하여 감도, 속도 및 구조 정보 수준 측면에서 MS 분석이 엄청나게 성장했습니다. 1980 년대 초까지 전자 충격 (EI) 또는 화학 이온화 (CI) 방법은 가스 크로마토 그래피에 적합한 작은 생체 분자를 이온화 하는 데 사용되었습니다.

그러나 크고 열에 민감한 비 휘발성 샘플은 적절한 사전 처리 없이 EI 또는 CI-MS 기술로 분석 할 수 없습니다 [1]. ESI 기술을 사용하면 액체상에서 직접 이러한 큰 분자를 분석 할 수 있습니다 [2]. Zeleny [3, 4]는 출구에 높은 전위를 적용하여 모세관에서 액체 용액을 분사 할 수 있음을 보여주었습니다.

Dole [5, 6] 및 Fenn [7]의 선구적인 연구는 ESI를 고분자 및 생체 분자와 같은 대형 화합물의 이온화 방법으로 표시했습니다. 이에 이어이 기술에 의한 기상 이온 발생에 관련된 과정과 메커니즘이 널리 조사되고 있습니다.

ESI 방법에서 기체 이온화 된 분자는 강한 전계가 있는 상태에서 미세한 물방울을 생성하여 액체 용액에서 생성됩니다. ESI 프로세스의 이러한 능력은 단백질 및 기타 생체 분자 연구에 자연적으로 적용됨을 발견했습니다. ESI 방법과 관련된 다양한 프로세스가 그림 1에 나와 있습니다.

ESI 전위는 일반적으로 전도성 물질로 코팅 된 이미 터 튜브를 통해 외부에서 샘플 액체에 적용되지만 액체 샘플 내부에 적용될 수도 있습니다. Herring과 Qin [8]은 이미 터 팁에 삽입된 팔라듐 와이어를 통해 전기 분무 전위가 적용되는 모세관 전기 영동 (CE)을위한 ESI 인터페이스를 보여주었습니다.

Chiou의 설계 [9]에서는 작은 PDMS 칩에 있는 샘플 저장소, 마이크로 채널 및 실리카 모세관 노즐과 통합 된 내장 전극을 통해 전기 분무를 위한 고전압이 적용되었습니다.

Cao and Moini [10]는 ESI 전압이 모세관 내부에 위치한 전극을 통해인가되고 전기적 접촉이 출구 근처 모세관 벽의 작은 구멍을 통해 유지되는 전기 분무 방출기를 설계했습니다. 작은 모세관 직경 (~ 10 µm)을 가진 이미 터를 사용하여 낮은 전압에서 전기 분무가 가능하지만, 더 작은 구멍은 과도한 배압으로 인해 쉽게 막힐 수 있습니다.

직경이 더 큰 (> 50µm) 이미 터를 처리하는 것이 더 쉽습니다. 그러나 그들은 더 작은 직경의 이미 터만큼 효율적이지 않습니다 [11]. 일반적으로 ESI 전압을 적용하기 위해 유리 또는 용융 실리카와 같은 절연 재료로 제작 된 저 유량 이미 터의 외주에 전도성 코팅이 적용됩니다.

용융 실리카 모세관의 끝 부분에있는 스퍼터 코팅 된 귀금속 층은 내구성에 빠르게 영향을 미치는 것으로 관찰되었습니다. 코팅의 빠른 열화는 방전, 전기 화학적 반응 및 층과 용융 실리카 표면 사이의 불량한 기계적 결합으로 인해 발생할 수 있습니다.

이러한 에미 터의 수명은 스퍼터 코팅 후에 금을 전기 도금하거나 [12] 스퍼터 코팅 된 금 위에 SiOx를 코팅하여 증가시킬 수 있습니다 [13]. 크롬 또는 니켈 합금의 접착층 위에 금으로 코팅 된 이미 터는 우수한 결합력을 제공 할 수 있으며 음극으로 작동 할 때 내구성이 있습니다.

그러나 양극으로 작동하는 동안 접착층은 금 막을 통해 화학적으로 용해됩니다. 이미 터의 안정성과 내구성을 향상시키기 위해 대체 전도성 코팅이 평가되었습니다.

안정적인 ESI 작동을 위해 콜로이드 흑연 코팅 이미 터가 사용되었으며 수명이 길었습니다 [14]. 폴리아닐린 (PANI) 코팅 이미 터는 두꺼운 코팅으로 인해 높은 내구성을 보여주고 방전에 강합니다. PANIcoated와 gold-coated nanospray emitter의 electrospray ionization 거동을 비교 한 결과 PANIcoated emitter는 goldcoated emitter와 비슷한 향상된 감도를 제공합니다 [15].

그라파이트-폴리이 미드 혼합물은 또한 무 접착 전기 분무 방출기의 경우 전도성 코팅으로 사용되었습니다. 전도성 코팅의 안정성은 산화 스트레스 동안 좋은 성능을 나타내는 전기 화학적 방법에 의해 조사되었습니다 [16].

탄소 코팅 이미 터의 기능은 마이크로 스프레이 및 시스리스 CE 및 ESI 응용 분야에서 입증되었습니다. 이 이미 터는 견고하지는 않지만 방수가 되지 않는 CE 또는 ESI 애플리케이션에 충분히 내구성이있었습니다 [17].

우리는 막힘 문제를 제거하고 시료 액체와 금층 사이의 접촉 문제를 피할 수있는 뾰족한 탄소 섬유 기반의 새로운 ESI 방출기를 도입하여 ESI 시스템의 적용 성, 신뢰성 및 내구성을 향상 시켰습니다 [18]. 이 작업에서 탄소 섬유 기반 ESI 이미 터는 전산 유체 역학 (CFD) 소프트웨어 패키지 FLOW-3D [19]를 사용하여 시뮬레이션됩니다.

실험은 새로운 CF 이미 터를 사용하여 수행됩니다. 모델 예측은 실험 결과와 비교됩니다. 새로운 이미 터의 ESI 성능은 이미 터의 기하학적 구조, 유속, 액체의 물리적 특성과 같은 다양한 매개 변수에 대한 반응을 연구하여 평가됩니다.

스프레이 전류 및 제트 직경은 유량 및 액체의 특성과 상관 관계가 있으며 상관 결과는 문헌에보고 된 결과와 정량적으로 비교됩니다. 다음 섹션에서 ESI 공정을 지배하는 전기 유체 역학 이론은 Taylor–Melcher 누설 유전체 모델 [20]을 참조하여 설명됩니다.

그런 다음 Hartman 등이 사용하는 ESI 구성을 고려하여 CFD 코드의 유효성을 확인합니다 [21]. 또한 CF 기반 ESI 모델에 대한 시뮬레이션 및 실험 결과가 제시되고 논의됩니다. 마지막으로 모수 연구 결과와 상관 관계를 제시하고 논의합니다.

Figure 3. Schematic of the ESI model studied by Hartman et al [21].

Figure 6. Cone-Jet profile and the electric potential contours at 19 kV; cone length is 4.3 mm.

Figure 7. A photograph of the experimental cone shape; cone length is 4.2 ± 0.2 mm [21].

Figure 15. Electric field contours at various time steps

Figure 20. Top: image of electrospray, bottom: cone-jet profile using the CF emitter. Distance between the carbon fiber tip and the counter electrode is 4.0 mm, potential difference is 3500 V, flow rate is 300 nL min−1 .

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Simulation of EPS foam decomposition in the lost foam casting process

X.J. Liu a,∗, S.H. Bhavnani b,1, R.A. Overfelt c,2
a United States Steel Corporation, Great Lakes Works, #1 Quality Drive, Ecorse, MI 48229, United States b 213 Ross Hall, Department of Mechanical Engineering, Auburn University, Auburn, AL 36849-5341, United States c 202 Ross Hall, Department of Mechanical Engineering, Materials Engineering Program, Auburn University, Auburn, AL 36849-5341, United States
Received 17 April 2006; received in revised form 14 July 2006; accepted 21 August 2006

Keywords: Lost foam casting; Heat transfer coefficient; Gas pressure; VOF-FAVOR

LFC (Loss Foam Casting) 공정에서 부드러운 몰드 충진의 중요성은 오랫동안 인식되어 왔습니다. 충진 공정이 균일할수록 생산되는 주조 제품의 품질이 향상됩니다. 성공적인 컴퓨터 시뮬레이션은 금형 충전 공정에서 복잡한 메커니즘과 다양한 공정 매개 변수의 상호 작용을 더 잘 이해함으로써 새로운 주조 제품 설계의 시도 횟수를 줄이고 리드 타임을 줄이는데 도움이 될 수 있습니다.

이 연구에서는 용융 알루미늄의 유체 흐름과 금속과 발포 폴리스티렌 (EPS) 폼 패턴 사이의 계면 갭에 관련된 열 전달을 시뮬레이션하기 위해 전산 유체 역학 (CFD) 모델이 개발되었습니다.

상업용 코드 FLOW-3D는 VOF (Volume of Fluid) 방법으로 용융 금속의 전면을 추적 할 수 있고 FAVOR (Fractional Area / Volume Ratios) 방법으로 복잡한 부품을 모델링 할 수 있기 때문에 사용되었습니다. 이 코드는 폼 열화 및 코팅 투과성과 관련된 기체 갭 압력을 기반으로 다양한 계면 열 전달 계수 (VHTC)의 효과를 포함하도록 수정되었습니다.

수정은 실험 연구에 대해 검증되었으며 비교는 FLOW-3D의 기본 상수 열 전달 (CHTC) 모델보다 더 나은 일치를 보여주었습니다. 금속 전면 온도는 VHTC 모델에 의해 실험적 불확실성 내에서 예측되었습니다. 몰드 충전 패턴과 1-4 초의 충전 시간 차이는 여러 형상에 대해 CHTC 모델보다 VHTC 모델에 의해 더 정확하게 포착되었습니다. 이 연구는 전통적으로 매우 경험적인 분야에서 중요한 프로세스 및 설계 변수의 효과에 대한 추가 통찰력을 제공했습니다.

지난 20 년 동안 LFC (Loss Foam Casting) 공정은 코어가 필요없는 복잡한 부품을 제조하기 위해 널리 채택되었습니다. 이는 자동차 제조업체가 현재 LFC 기술을 사용하여 광범위한 엔진 블록과 실린더 헤드를 생산하기 때문에 알루미늄 주조 산업에서 특히 그렇습니다.

기본 절차, 적용 및 장점은 [1]에서 찾을 수 있습니다. LFC 프로세스는 주로 숙련 된 실무자의 경험적 지식을 기반으로 개발되었습니다. 발포 폴리스티렌 (EPS) 발포 분해의 수치 모델링은 최근에야 설계 및 공정 변수를 최적화하는 데 유용한 통찰력을 제공 할 수있는 지점에 도달했습니다. LFC 공정에서 원하는 모양의 발포 폴리스티렌 폼 패턴을 적절한 게이팅 시스템이있는 모래 주형에 배치합니다.

폼 패턴은 용융 금속 전면이 패턴으로 진행될 때 붕괴, 용융, 기화 및 열화를 겪습니다. 전진하는 금속 전면과 후퇴하는 폼 패턴 사이의 간격 인 운동 영역은 Warner et al. [2] LFC 프로세스를 모델링합니다. 금형 충진 과정에서 분해 산물은 운동 영역에서 코팅층을 통해 모래로 빠져 나갑니다.

용융 금속과 폼 패턴 사이의 복잡한 반응은 LFC 공정의 시뮬레이션을 극도로 어렵게 만듭니다. SOLA-VOF (SOLution AlgorithmVolume of Fluid) 방법이 Hirt와 Nichols [3]에 의해 처음 공식화 되었기 때문에 빈 금형을 사용한 전통적인 모래 주조 시뮬레이션은 광범위하게 연구되었습니다.

Lost foam 주조 공정은 기존의 모래 주조와 많은 특성을 공유하기 때문에이 새로운 공정을 모델링하는 데 적용된 이론과 기술은 대부분 기존의 모래 주조를 위해 개발 된 시뮬레이션 방법에서 비롯되었습니다. 패턴 분해 속도가 금속성 헤드와 금속 전면 온도의 선형 함수라고 가정함으로써 Wang et al. [4]는 기존의 모래 주조의 기존 컴퓨터 프로그램을 기반으로 복잡한 3D 형상에서 Lost foam 주조 공정을 시뮬레이션했습니다.

Liu et al. [5]는 금속 앞쪽 속도를 예측하기 위한 간단한 1D 수학적 모델과 함께 운동 영역의 배압을 포함했습니다. Mirbagheri et al. [6]은 SOLA-VOF 기술을 기반으로 금속 전면의 자유 표면에 대한 압력 보정 방식을 사용하는 Foam 열화 모델을 개발했습니다.

Kuo et al.에 의해 유사한 배압 방식이 채택되었습니다. [7] 운동량 방정식에서이 힘의 값은 실험 결과에 따라 패턴의 충전 순서를 연구하기 위해 조정되었습니다.

이러한 시뮬레이션의 대부분은 LFC 공정의 충전 속도가 기존의 모래 주조 공정보다 훨씬 느린 것으로 성공적으로 예측합니다. 그러나 Foam 분해의 역할은 대부분 모델의 일부가 아니며 시뮬레이션을 수행하려면 실험 데이터 또는 경험적 함수가 필요합니다.

현재 연구는 일정한 열전달 계수 (CHTC)를 사용하는 상용 코드 FLOW-3D의 기본 LFC 모델을 수정하여 Foam 열화와 관련된 기체 갭 압력에 따라 다양한 열전달 계수 (VHTC)의 영향을 포함합니다. 코팅 투과성. 수정은 여러 공정 변수에 대한 실험 연구에 대해 검증되었습니다.

또한, 손실 된 폼 주조에서 가장 중요한 문제인 결함 형성은 문헌에서 인용 된 수치 작업에서 모델링되지 않았습니다. 접힘, 내부 기공 및 표면 기포와 같은 열분해 결함은 LFC 작업에서 많은 양의 스크랩을 설명합니다. FLOW-3D의 결함 예측 기능은 프로세스를 이해하고 최적화하는데 매우 중요합니다.

Fig. 7. Comparison of mold filling times for a plate pattern with three ingates: (a) measured values by thermometric technique [18]; (b) predicted filling times based on basic CHTC model with gravity effect; and (c) predicted filing times based on the VHTC model with heat transfer coefficient changing with gas pressure; (d) mold filling time at the right-and wall of the mold for the plate pattern with three ingates.

Fig. 10. Defects formation predicted by (a) basic CHTC model with gravity effect; (b) VHTC model with heat transfer coefficient based on both gas pressure and coating thickness; and (c) improved model for two ingates. Color represents probability for defects (blue is the lowest and red highest).

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References

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Liquid Metal 3D Printing

This article was contributed by V.Sukhotskiy^1,2, I. H. Karampelas³, G. Garg ¹, A. Verma¹, M. Tong ¹, S. Vader², Z. Vader², and E. P. Furlani^1
1University at Buffalo SUNY, ²Vader Systems, ³Flow Science, Inc.

Drop-on-demand 잉크젯 인쇄는 상업 및 소비자 이미지 재생을 위한 잘 정립 된 방법입니다. 이 기술을 주도하는 동일한 원리는 인쇄 및 적층 제조 분야에도 적용될 수 있습니다. 기존의 잉크젯 기술은 폴리머에서 살아있는 세포에 이르기까지 다양한 재료를 증착하고 패턴화하여 다양한 기능성 매체, 조직 및 장치를 인쇄하는 데 사용되었습니다 [1, 2]. 이 작업의 초점은 잉크젯 기반 기술을 3D 솔리드 금속 구조 인쇄로 확장하는 데 있습니다 [3, 4]. 현재 대부분의 3D 금속 프린팅 응용 프로그램은 고체 물체를 형성하기 위해 레이저 [6] 또는 전자 빔 [7]과 같은 외부 지향 에너지 원의 영향을 받아 증착 된 금속 분말 소결 또는 용융을 포함합니다. 그러나 이러한 방법은 비용 및 프로세스 복잡성 측면에서 단점이 있습니다. 예를 들어, 3D 프린팅 프로세스에 앞서 분말을 생성하기 위해 시간과 에너지 집약적인 기술이 필요합니다.

이 기사에서는 MHD (자기 유체 역학) drop-on-demand 방출 및 움직이는 기판에 액체 방울 증착을 기반으로 3D 금속 구조의 적층 제조에 대한 새로운 접근 방식에 대해 설명합니다. 프로세스의 각 부분을 연구하기 위해 많은 시뮬레이션이 수행되었습니다.

단순화를 위해 이 연구는 두 부분으로 나뉘었습니다.

첫 번째 부분에서는 MHD 분석을 사용하여 프린트 헤드 내부의 Lorentz 힘 밀도에 의해 생성 된 압력을 추정 한 다음 FLOW-3D 모델의 경계 조건으로 사용됩니다. 액적 방출 역학을 연구하는 데 사용되었습니다.

두 번째 부분에서는 이상적인 액적 증착 조건을 식별하기 위해 FLOW-3D 매개 변수 분석을 수행했습니다. 모델링 노력의 결과는 그림 1에 표시된 장치의 설계를 안내하는데 사용되었습니다.

코일은 배출 챔버를 둘러싸고 전기적으로 펄스되어 액체 금속을 투과하고 폐쇄 루프를 유도하는 과도 자기장을 생성합니다. 그 안에 일시적인 전기장. 전기장은 순환 전류 밀도를 발생시키고, 이는 과도장에 역 결합되고 챔버 내에서 자홍 유체 역학적 로렌츠 힘 밀도를 생성합니다. 힘의 방사형 구성 요소는 오리피스에서 액체 금속 방울을 분출하는 역할을 하는 압력을 생성합니다. 분출된 액적은 기질로 이동하여 결합 및 응고되어 확장된 고체 구조를 형성합니다. 임의의 형태의 3 차원 구조는 입사 액적의 정확한 패턴 증착을 가능하게 하는 움직이는 기판을 사용하여 층별로 인쇄 될 수 있습니다. 이 기술은 상표명 MagnetoJet으로 Vader Systems (www.vadersystems.com)에 의해 특허 및 상용화되었습니다.

MagnetoJet 프린팅 공정의 장점은 상대적으로 높은 증착 속도와 낮은 재료 비용으로 임의 형상의 3D 금속 구조를 인쇄하는 것입니다 [8, 9]. 또한 고유한 금속 입자 구조가 존재하기 때문에 기계적 특성이 개선된 부품을 인쇄 할 수 있습니다.

프로토타입 디바이스 개발

Vader Systems의 3D 인쇄 시스템의 핵심 구성 요소는 두 부분의 노즐과 솔레노이드 코일로 구성된 프린트 헤드 어셈블리입니다. 액체화는 노즐의 상부에서 발생합니다. 하부에는 직경이 100μm ~ 500μm 인 서브 밀리미터 오리피스가 있습니다. 수냉식 솔레노이드 코일은 위 그림에 표시된 바와 같이 오리피스 챔버를 둘러싸고있습니다 (냉각 시스템은 도시되지 않음). 다수의 프린트 헤드 디자인의 반복적인 개발은 액체 금속 배출 거동뿐만 아니라, 액체 금속 충전 거동에 대한 사출 챔버 기하적인 효과를 분석하기 위해 연구되었습니다.

이 프로토타입 시스템은 일반적인 알루미늄 합금으로 만들어진 견고한 3D 구조를 성공적으로 인쇄했습니다 (아래 그림 참조). 액적 직경, 기하학, 토출 빈도 및 기타 매개 변수에 따라 직경이 50 μm에서 500 μm까지 다양합니다. 짧은 버스트에서 최대 5000 Hz까지 40-1000 Hz의 지속적인 방울 분사 속도가 달성 되었습니다.

Computational Models

프로토 타입 장치 개발의 일환으로, 성능 (예 : 액적 방출 역학, 액적-공기 및 액적-기질 상호 작용)에 대한 설계 개념을 스크리닝하기 위해 프로토타입 제작 전에 계산 시뮬레이션을 수행했습니다. 분석을 단순화하기 위해 CFD 분석 뿐만 아니라 컴퓨터 전자기(CE)를 사용하는 두 가지 다른 보완 모델이 개발되었습니다. 첫 번째 모델에서는 2 단계 CE 및 CFD 분석을 사용하여 MHD 기반 액적 분출 거동과 효과적인 압력 생성을 연구했습니다. 두 번째 모델에서는 열-유체 CFD 분석을 사용하여 기판상의 액적 패턴화, 유착 및 응고를 연구했습니다.

MHD 분석 후, 첫 번째 모델에서 등가 압력 프로파일을 추출하여 액적 분출 및 액적-기질 상호 작용의 과도 역학을 탐구하도록 설계된 FLOW-3D 모델의 입력으로 사용되었습니다. FLOW-3D 시뮬레이션은 액적 분출에 대한 오리피스 안과 주변의 습윤 효과를 이해하기 위해 수행되었습니다. 오리피스 내부와 외부 모두에서 유체 초기화 수준을 변경하고 펄스 주파수에 의해 결정된 펄스 사이의 시간을 허용함으로써 크기 및 속도를 포함하여 분출 된 액 적의 특성 차이를 식별 할 수있었습니다.

Droplet 생성

MagnetoJet 인쇄 프로세스에서, 방울은 전압 펄스 매개 변수에 따라 일반적으로 1 – 10m/s 범위의 속도로 배출되고 기판에 충돌하기 전에 비행 중에 약간 냉각됩니다. 기판상의 액적들의 패터닝 및 응고를 제어하는 능력은 정밀한 3D 솔리드 구조의 형성에 중요합니다. 고해상도 3D 모션베이스를 사용하여 패터닝을 위한 정확한 Droplet 배치가 이루어집니다. 그러나 낮은 다공성과 원하지 않는 레이어링 artifacts가 없는 잘 형성된 3D 구조를 만들기 위해 응고를 제어하는 것은 다음과 같은 제어를 필요로하기 때문에 어려움이 있습니다.

냉각시 액체 방울로부터 주변 물질로의 열 확산,
토출된 액적의 크기,
액적 분사 빈도 및
이미 형성된 3D 물체로부터의 열 확산.

이들 파라미터를 최적화 함으로써, 인쇄된 형상의 높은 공간 분해능을 제공하기에 충분히 작으며, 인접한 액적들 및 층들 사이의 매끄러운 유착을 촉진하기에 충분한 열 에너지를 보유 할 것입니다. 열 관리 문제에 직면하는 한 가지 방법은 가열된 기판을 융점보다 낮지만 상대적으로 가까운 온도에서 유지하는 것입니다. 이는 액체 금속 방울과 그 주변 사이의 온도 구배를 감소시켜 액체 금속 방울로부터의 열의 확산을 늦춤으로써 유착을 촉진시키고 고형화하여 매끄러운 입체 3D 덩어리를 형성합니다. 이 접근법의 실행 가능성을 탐구하기 위해 FLOW-3D를 사용한 파라 메트릭 CFD 분석이 수행되었습니다.

액체 금속방울 응집과 응고

우리는 액체 금속방울 분사 주파수뿐만 아니라 액체 금속방울 사이의 중심 간 간격의 함수로서 가열된 기판에서 내부 층의 금속방울 유착 및 응고를 조사했습니다. 이 분석에서 액체 알루미늄의 구형 방울은 3mm 높이에서 가열 된 스테인리스 강 기판에 충돌합니다. 액적 분리 거리 (100)로 변화 될 때 방울이 973 K의 초기 온도를 가지고, 기판이 다소 943 K.도 3의 응고 온도보다 900 K로 유지됩니다. 실선의 인쇄 중에 액적 유착 및 응고를 도시 50㎛의 간격으로 500㎛에서 400㎛까지 연속적으로 유지하고, 토출 주파수는 500Hz에서 일정하게 유지 하였습니다.

방울 분리가 250μm를 초과하면 선을 따라 입자가 있는 응고된 세그먼트가 나타납니다. 350μm 이상의 거리에서는 세그먼트가 분리되고 선이 채워지지 않은 간극이 있어 부드러운 솔리드 구조를 형성하는데 적합하지 않습니다. 낮은 온도에서 유지되는 기질에 대해서도 유사한 분석을 수행했습니다(예: 600K, 700K 등). 3D 구조물이 쿨러 기질에 인쇄될 수 있지만, 그것들은 후속적인 퇴적 금속 층들 사이에 강한 결합의 결여와 같은 바람직하지 않은 공예품을 보여주는 것이 관찰되었습니다. 이는 침전된 물방울의 열 에너지 손실률이 증가했기 때문입니다. 기판 온도의 최종 선택은 주어진 용도에 대해 물체의 허용 가능한 인쇄 품질에 따라 결정될 수 있습니다. 인쇄 중에 부품이 커짐에 따라 더 높은 열 확산에 맞춰 동적으로 조정할 수도 있습니다.

FLOW-3D 결과 검증

위 그림은 가열된 기판 상에 인쇄된 컵 구조 입니다. 인쇄 과정에서 가열된 인쇄물의 온도는 인쇄된 부분의 순간 높이를 기준으로 실시간으로 733K (430 ° C)에서 833K (580 ° C)로 점차 증가했습니다. 이것은 물체 표면적이 증가함에 따라 국부적인 열 확산의 증가를 극복하기 위해 행해졌습니다. 알루미늄의 높은 열전도율은 국부적인 온도 구배에 대한 조정이 신속하게 이루어져야 하기 때문에 특히 어렵습니다. 그렇지 않으면 온도가 빠르게 감소하고 층내 유착을 저하시킵니다.

결론

시뮬레이션 결과를 바탕으로, Vader System의 프로토타입 마그네슘 유체 역학 액체 금속 Drop-on-demand 3D 프린터 프로토 타입은 임의의 형태의 3D 솔리드 알루미늄 구조를 인쇄할 수 있었습니다. 이러한 구조물은 서브 밀리미터의 액체 금속방울을 층 단위로 패턴화하여 성공적으로 인쇄되었습니다. 시간당 540 그램 이상의 재료 증착 속도는 오직 하나의 노즐을 사용하여 달성 되었습니다.

이 기술의 상업화는 잘 진행되고 있지만 처리량, 효율성, 해상도 및 재료 선택면에서 최적의 인쇄 성능을 실현하는 데는 여전히 어려움이 있습니다. 추가 모델링 작업은 인쇄 과정 중 과도 열 영향을 정량화하고, 메니스커스 동작뿐만 아니라 인쇄된 부품의 품질을 평가하는 데 초점을 맞출 것입니다.

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Figure 2: Computational domain and boundary conditions for the two-dimensional flow problem

3-D transient simulation of viscoelastic coating flows

점탄성 코팅 흐름의 3-D 과도 시뮬레이션

James M. Brethour
Flow Science, Inc.
Santa Fe, New Mexico USA 87505
Presented at the 13th International Coating Science and Technology Symposium, September 10-
13, 2006, Denver, Colorado1

일시적인 프로세스의 3 차원 시뮬레이션은 자유 표면 이동 중에 왜곡을 방지하기 위해 시뮬레이션 중에 업데이트 해야 하는 복잡한 메시를 생성하기 때문에 일반적으로 사용자와 컴퓨터 모두에게 매우 어렵고 지루합니다.

고정된 규칙적인 메시를 통해 유체 운동을 추적하는 Eulerian 기술을 사용하면 이러한 어려움이 제거됩니다. 이러한 방식으로, 큰 유체 변형과 심지어 분열을 계산할 수 있습니다.

이 작업에 사용된 계산 소프트웨어인 FLOW-3D® [1]는 지속적으로 변화하는 유체 영역의 자유 표면을 추적하기 위해 Volume-of-Fluid 기반 기술의 독창적이고 진정한 형태 인 TruVOF®를 사용합니다.

이 모델에 추가 된 것은 점탄성 흐름의 시뮬레이션을 가능하게 하는 사용자 정의입니다. 점탄성 모델은 형태 텐서 [2]를 사용하여 각 유체 요소의 변형 및 회전 이력을 추적합니다. 이러한 계산은 이미 흐름 모델에 존재하는 질량 보존 및 운동량 방정식과 함께 해결됩니다. 필요한 추가 매개 변수는 탄성 계수와 이완 시간입니다.

계산 결과는 슬롯 코팅 [3]에서 하류 접촉 라인이 불안정해질 때까지 코팅액의 공급이 점차 감소하는 저 유량 한계의 실험 결과와 비교됩니다. 계산 결과는 모세관 수의 변화와 유체의 탄성 모두에 대한 실험과 잘 연관되어 있습니다.

Figure 1: Two-dimensional slice of slot coating process; in the experiments, the coating gap was maintained at 100 μm, the slot gap was 125 μm, and the vacuum pressure and web speed were continously varied.

Figure 3: Plot of low flow limits in slot coating as a function of capillary number and fluid elasticity. The solid markers indicate simulation results while the open markers indicate experimental results [3]. The lines represent best-fit power-law curves.

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Simulation Gallery | 시뮬레이션 갤러리

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FLOW-3D AM 은 레이저 파우더 베드 융합, 바인더 제트 및 직접 에너지 증착과 같은 적층 제조 공정을 시뮬레이션하고 분석합니다. FLOW-3D AM 의 다중 물리 기능은 공정 매개 변수의 분석 및 최적화를 위해 분말 확산 및 압축, 용융 풀 역학, L-PBF 및 DED에 대한 다공성 형성, 바인더 분사 공정을 위한 수지 침투 및 확산에 대한 매우 정확한 시뮬레이션을 제공합니다.

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Micro and meso scale simulations using FLOW-3D AM help us understand the mixing of different materials in the melt pool and the formation of potential defects such as lack of fusion and porosity. In this simulation, the stainless steel and aluminum powders have independently-defined temperature dependent material properties that FLOW-3D AM tracks to accurately capture the melt pool dynamics. Learn more about FLOW-3D AM’s mutiphysics simulation capabilities at https://www.flow3d.com/products/flow3…

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FLOW-3D WELD 는 레이저 용접 공정에 대한 강력한 통찰력을 제공하여 공정 최적화를 달성합니다. 더 나은 공정 제어로 다공성, 열 영향 영역을 최소화하고 미세 구조 진화를 제어 할 수 있습니다. 레이저 용접 공정을 정확하게 시뮬레이션하기 위해 FLOW-3D WELD 는 레이저 열원, 레이저-재료 상호 작용, 유체 흐름, 열 전달, 표면 장력, 응고, 다중 레이저 반사 및 위상 변화를 특징으로 합니다.

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Keyhole welding simulation | FLOW-3D WELD

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FLOW-3D 는 물고기 통로, 댐 파손, 배수로, 눈사태, 수력 발전 및 기타 수자원 및 환경 공학 과제 모델링을 포함하여 유압 산업에 대한 많은 응용 분야를 가지고 있습니다. 엔지니어는 수력 발전소의 기존 인프라 용량을 늘리고, 어류 통로, 수두 손실을 최소화하는 흡입구, 포 이베이 설계 및 테일 레이스 흐름을위한 개선 된 설계를 개발하고, 수세 및 퇴적 및 공기 유입을 분석 할 수 있습니다.

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금속 주조 시뮬레이션 갤러리

FLOW-3D CAST 에는 캐스팅을 위해 특별히 설계된 광범위하고 강력한 물리적 모델이 포함되어 있습니다. 이러한 특수 모델에는 lost foam casting, non-Newtonian fluids, and die cycling에 대한 알고리즘이 포함됩니다. FLOW-3D CAST 의 강력한 시뮬레이션 엔진과 결함 예측을 위한 새로운 도구는 설계주기를 단축하고 비용을 절감 할 수 있는 통찰력을 제공합니다.

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HPDC |Comparison of slow shot profiles and entrained air during a filling simulation |FLOW-3D CAST

Shown is a video comparing two slow shot profiles. The graphs highlight the shot profiles through time and the difference in entrained air between the slow shots. Note the lack of air entrained in shot sleeve with calculated shot profile which yields a much better controlled flow within the shot sleeve.

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Coastal & Maritime Applications | FLOW-3D

FLOW-3D는 선박 설계, 슬로싱 다이내믹스, 파동 충격 및 환기 등 연안 및 해양 애플리케이션에 이상적인 소프트웨어입니다. 연안 애플리케이션의 경우 FLOW-3D는 연안 구조물에 심각한 폭풍과 쓰나미 파장의 세부 정보를 정확하게 예측하고 플래시 홍수 및 중요 구조물 홍수 및 손상 분석에 사용됩니다.

[embedyt] https://www.youtube.com/watch?v=0WkmdSpYvM0[/embedyt]

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Particles | 입자

입자 / Particles

본질적으로 Lagrangian 입자는 복잡한 흐름에서 물리량을 추적하는 독특한 방법을 가지고 있습니다. 이들의 속성은 메시 해상도에 의해 덜 제한되며, 동시에 질량, 운동량 및 열 전달을 통해 유체 및 고체와 함께 매우 세부적이고 사실적으로 상호 작용할 수 있습니다. 후 처리(Post Processing) 측면에서 입자는 시각화를 향상 시킬 수 있습니다.

FLOW-3D의 Lagrangian 입자 모델

FLOW-3D의 입자 모델은 전기장 효과 및 유체 흐름과의 양방향 커플 링을 포함하여 마커에서 크기와 밀도가 다른 질량 입자로 진화했습니다. 이 모델은 공기 중의 오염 물질, 금속 함유물 및 분리기에서 포착되는 파편을 추적하는데 성공적으로 적용되었습니다. 최근에는 FLOW-3D의 입자 모델이 기능을 확장하기 위한 큰 변화가 있었습니다. 현재 모델에서 입자는 기본 기능에 따라 클래스로 그룹화됩니다.

마커 입자 는 단순한 질량이 없는 마커로 유체 흐름을 추적하는 데 가장 적합합니다.
질량 입자 는 모래 알갱이 또는 내포물과 같은 고체 물체를 나타냅니다.
액체 입자 는 유체로 만들어지며 모든 유체 속성을 상속합니다.
가스 입자 는 주변 유체의 온도 및 압력 부하에 따라 크기가 변하는 기포를 나타냅니다.
보이드 입자 는 가스 입자와 유사하지만 그 특정 기능은 붕괴된 기포를 표시하고 추적하는 것입니다. 이는 다른 응용 분야에서 주조시 금형 충전 중에 생성되는 잠재적 다공성 결함을 예측하는 데 유용합니다.
프로브 입자 는 해당 위치에서 변수 값을 기록하고 보고하는 진단 장치로 사용됩니다. 다른 클래스의 입자로 만들 수 있습니다.
사용자 입자 는 소스 코드에서 사용자 정의 함수를 통해 사용자 정의를 할 수 있습니다.

각 입자 클래스에는 드래그 계수 및 각 숫자 입자가 물리적 입자의 구름을 나타낼 수 있는 매크로 입자 계수와 같이 클래스의 모든 입자에 적용되는 속성이 있습니다. 사용자 클래스의 입자에는 사용자가 사용자 정의 할 수 있는 세 가지 추가 속성이 있습니다.

다양한 크기와 밀도의 입자를 나타내는 재료 입자 클래스 내에서 여러 종을 정의 할 수 있습니다. 주변 유체와의 열 전달은 모든 재료 입자, 즉 질량, 액체, 가스, 보이드 및 사용자 입자에 적용되는 또 다른 기능입니다.

가스 입자의 압력은 상태 방정식과 온도 변화에 따른 변화를 사용하여 계산됩니다. 기체 입자가 유체가 없는 표면을 벗어나면 기체 영역에 부피를 추가합니다.

액체 입자의 유체는 응고 뿐만 아니라 증발 및 응축으로 인해 상 변화를 겪을 수 있습니다. 응고된 입자는 질량 입자와 유사한 고체 물체로 작동하지만 일단 들어가서 다시 녹으면 유체로 변환됩니다. 또한 2 유체 상 변화 모델이 활성화되면 액체 입자가 기체 내에서 이동하면서 증발 및 응축될 수 있으므로 스프레이 냉각 모델링에 유용합니다.

각 파티클 클래스는 FLOW-3D POST 에서 별도의 개체로 시각화 할 수 있습니다. 속도, 온도, 입자 수명 또는 고유 ID와 같은 개별 입자 속성을 색상에 사용할 수 있습니다. 표시된 입자 크기는 클래스 내에서의 변화를 반영합니다.

Lagrangian 입자를 직접 금속 증착에 적용

직접 금속 증착은 동일한 금속의 분말 스트림이 주입되는 고체 금속 기판에 용융 풀을 형성하기 위해 레이저를 사용하는 적층 제조 공정의 한 유형입니다. 분말 입자가 풀 내부에서 녹고, 풀이 다시 응고되면 일반적으로 두께가 0.2-0.8mm이고 너비가 1-2mm 인 고형화된 금속 층이 형성됩니다.

laser/powder gun 어셈블리가 기판 표면을 계속 스캔하므로 복잡한 모양을 층별로 만들 수 있습니다. 레이저 출력, 속도 및 분말 공급 사이의 적절한 균형은 공정의 성공과 효율성을 위해 중요합니다. 엔지니어의 주요 관심 사항은 다음과 같습니다.

용융 풀의 크기와 모양
금속 흐름 및 그 내부의 냉각 속도
응고된 층의 형상

이 섹션에서 설명하는 시뮬레이션은 이러한 특성을 정확하게 예측합니다. 레이저와 기판의 움직임은 좌표계를 레이저에 부착함으로써 반전됩니다. Inconel 718 합금의 기판은 10mm/s의 일정 속도로 움직입니다. 레이저는 1.8kW의 출력으로 반경 1mm의 원형 열원으로 모델링됩니다. 3 개의 파우더 건은 0.684 g/s의 속도로 레이저 충돌 점에서 고체 금속 입자를 전달합니다. 각 건은 크기가 2 x 2 mm이고 초당 입자 비율은 10⁵ 입니다.

입자는 액체 입자 클래스를 사용하여 모델링됩니다. 모든 입자의 직경은 40 μm입니다. 매크로 입자 배율 10은 시뮬레이션에서 입자 수를 줄이는데 사용됩니다. 3백만 개의 물리적 입자를 나타내는 매 초당 시뮬레이션에서 3 x 10⁵ 개의 숫자 입자가 생성됩니다. 입자의 초기 온도는 480°C입니다. 즉, 풀에 충돌하기 전에 고체 상태입니다.
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시뮬레이션은 분말을 첨가하기 전에 용융 풀이 형성 될 수 있도록, 시작한 후 2초 후에 입자 소스를 활성화하여 10초 동안 실행했습니다. 일단 풀에 들어가면 입자가 녹아 금속으로 전환되어 금속의 부피가 증가하여 궁극적으로 레이저에서 하류의 재응고 금속 층을 형성합니다. 용융 풀 모양은 대칭 평면에 표시됩니다.

새로운 Lagrangian 입자 모델은 FLOW-3D의 현재 기능을 크게 확장 할 뿐만 아니라 금속의 핵심 가스 버블 추적과 같은 향후 확장을 위한 강력한 개발 플랫폼을 만듭니다.

Laser Metal Deposition and Fluid Particles

FLOW-3D는 신규 모듈을 개발 하면서, 입자 모델의 새로운 입자 클래스 중 하나인 유체 입자의 기능에 초점을 맞출 것입니다. 유체 입자는 증발 및 응고를 포함하여 유체 속성을 본질적으로 부여합니다. 유체 입자가 비교적 간단한 강우 모델링(아래의 애니메이션)에서 복잡한 레이저 증착(용접) 모델링에 이르기까지 다양한 사례가 있을 수 있습니다.

Fluid Particles

FLOW-3D에서 유체 입자 옵션이 활성화 되면 사용자는 다양한 직경과 밀도로 다양한 유체 입자 종을 설정할 수 있습니다. 또한 유체 입자의 동력학은 확산 계수, 항력 계수, 난류 슈미트 수, 반발 계수 및 응고된 반발 계수와 같은 특성에 의해 제어 될 수 있습니다. 유체 입자는 열적 및 전기적 특성을 지정할 수 있습니다.

사용자는 유체 입자 생성을 위해 여러 소스를 설정할 수 있습니다. 각 소스는 이전에 정의 된 모든 유체 입자 종 또는 일부 유체 입자 종의 혼합을 가질 수 있습니다. 또한 사용자는 무작위 또는 균일한 입자 생성을 선택하고 입자가 소스에서 방출되는 속도를 정의 할 수 있습니다.

Laser Metal Deposition

레이저 금속 증착은 미세한 금속 분말을 함께 융합하여 3차원 금속 부품을 제작하는 3D printing 공정입니다. 레이저 금속 증착은 항공 우주 및 의료 정형 외과 분야에서 다양한 응용 분야에 적용됩니다. 레이저 금속 증착의 개략도는 아래와 같습니다. 전력 강도 분포, 기판의 이동 속도, 차폐 가스 압력 및 용융/응고, 상 변화 및 열전달과 같은 물리적 제어와 같은 제어 매개 변수가 함께 작동하여 레이저 금속 증착을 효과적인 적층 제조 공정으로 만듭니다.

Setting Up Laser Metal Deposition

새로운 유체 입자 모델은 분말 강도 분포를 할당하고 용융 풀 내부 및 주변에서 발생하는 복잡한 입자 – 기판 상호 작용을 포착하기 때문에 레이저 금속 증착 시뮬레이션을 설정하는 데 없어서는 안될 부분입니다.

일반 사용자들은 FLOW-3D에서 시뮬레이션을 쉽게 설정할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 레이저 금속 증착 설정의 경우에도 다른 점은 없습니다. IN-718의 물리적 특성, 형상 생성, 입자 분말 강도 분포, 메쉬 생성 및 시뮬레이션 실행과 같은 모든 설정 단계가 간단하고 사용자 친화적입니다.

IN-718의 물성은 기판과 응고된 유체 입자 모두에 사용됩니다. 40 미크론 유체 입자가 무작위 방식으로 초당 500,000의 속도로 입자 영역에서 계산 영역으로 주입됩니다. 입자 빔은 기판의 운동 방향이 변화 될 때마다 순간적으로 정지되어 용융 풀이 급격한 속도 변화에 적응하도록 합니다.

이렇게 하면 기판에서 입자가 반사되는 것을 방지 할 수 있습니다. 기판이 5초마다 회전하기 때문에 입자 생성 속도는 아래 그림과 같이 5 초마다 0으로 떨어집니다. 기판 이동 자체는 표 형식의 속도 데이터를 사용하여 FLOW-3D에 지정됩니다. 입자는 응고된 유체 입자로 주입되어 고온의 용융 풀에 부딪혀 녹아 용융 풀 유체의 일부가 됩니다.

Substrate velocity

입자 모델 외에도 FLOW-3D의 밀도 평가, 열 전달, 표면 장력, 응고 및 점도 모델이 사용됩니다. 보다 구체적으로, 온도에 따른 표면 장력은 증착된 층의 형태에 큰 영향을 주는 Marangoni 효과를 일으킵니다.

레이저를 복제하기 위해 100 % 다공성 구성 요소가 있는 매우 기본적인 설정이 열원으로 사용됩니다. 100 % 다공성은 구성 요소 주변의 유동 역학에 영향을 미치지 않습니다. 오히려 그것은 특정 영역의 기판에 열을 효과적으로 추가합니다. 이 예비 가열 메커니즘을 자회사인 Flow Science Japan이 개발한 고급 레이저 모듈로 교체하는 작업이 현재 본격적으로 진행 중입니다. 가열 다공성 구성 요소는 각각의 층이 동일한 양의 열을 얻도록 각 층이 증착된 후에 약간 위로 이동됩니다.

Results and discussion

아래 애니메이션은 다중 층 증착을 이용한 레이저 금속 증착 공정을 보여줍니다. 기판이 방향을 변경할 때마다 입자 빔 모션이 일시적으로 중지됩니다. 또한 층이 증착됨에 따라 다공성 열원에서 각 층에 불균등 한 열이 추가되어 새로운 층의 모양이 변경됩니다. 각 층을 증착 한 후에 열원을 위로 이동해야 하는 양을 측정하는 것은 현재의 기능에서는 어렵습니다. 다만 준비중인 Flow Science Japan의 레이저 모듈은 이 문제를 해결할 수 있습니다.

전반적으로 입자 모델은 레이저 금속 증착에서 매우 중요한 공정 매개 변수인 분말 강도 분포를 정확하게 재현합니다. 입자 모델에 대한 이러한 수준의 제어 및 정교함은 적층 제조 분야의 사용자와 공급자 모두가 제조 공정을 미세 조정하는 데 도움이 될 것으로 기대합니다.

Hydraulic Jump in a Trench Type Pump Sump

트렌치 형 펌프 배수 조의 유압 점프

이 기사는 Ibis Group의 대표인 Steve Saunders가 기고했습니다.

유압 점프는 개방형 채널 애플리케이션으로 작업하는 사람들에게 친숙한 흐름 현상입니다. Wikipedia는 수력 점프를 “개방형 채널 흐름이 초-임계에서 아임계로 갑자기 변환되는 조건”으로 정의합니다. 점프가 발생하는 위치에서 속도 헤드가 수면 상승으로 거래되는 것을 관찰 할 수 있습니다. 방수로와 같은 흐름 제어 응용 분야에서 수압 점프는 침식을 완화하기 위해 에너지를 소산하는 수단으로 의도적으로 설정됩니다. 또한 레크리에이션 목적으로 사용됩니다. 유압 점프로 생성된 정상 파도는 어떤 바다에서든 수천 마일 떨어진 서핑 공원에서 타는 방법을 서퍼를 훈련시키는데 사용됩니다. 유압 점프의 새로운 응용 분야는 점프의 에너지 전달이 다시 중단되고 정상적인 펌핑 작업 중에 침전된 고형물을 제거하는 자가 세척 트렌치 유형 펌프 섬프(sump)입니다.

트렌치 유형 집수 펌프 시뮬레이션
FLOW-3D는 유압 점프 시뮬레이션에서 신뢰할 수 있는 도구로 입증되었으며 자가 세척 트렌치 유형 펌프 섬프의 설계 및 시연에 사용되었습니다. 트렌치 형 펌프 섬프는 펌프 흡입 라인이 있는 좁은 채널로 구성됩니다. 일반적인 응용 분야는 들어오는 물에서 모래와 자갈을 걸러내는 입구 스크린이 없는 빗물 수집입니다. 아래 회로도에 예가 나와 있습니다.

이 수치는 ANSI / HI 9.8 펌프 흡기 설계 매뉴얼에서 발췌한 것이며 4 개의 펌프가 설치된 섬프의 평면도 및 입면도를 보여줍니다. 유입 암거, 웅덩이 바닥 및 펌프 흡입 바닥을 벗어난 높이의 배열은 이 설계 유형의 자체 청소 기능에 매우 중요합니다. 유입 암거는 최소 작동 웅덩이 수위보다 높은 고도에 있습니다. 또한 유입단의 트렌치 벽은 Ogee 모양입니다. 마지막으로, 트렌치의 맨 끝에 있는 펌프 흡입 벨은 상류 펌프의 절반 높이에 설정됩니다.

Designing for Storm Events

폭풍이 닥친 후 모래와 자갈이 웅덩이 바닥에 쌓입니다. 그들은 점진적인 유압 점프를 통해 다시 매달리고 빠져 나갑니다. 청소 주기 동안 물은 유입 암거를 통해 유입되는 것보다 더 빠른 속도로 트렌치의 맨 끝에 있는 하부 펌프에 의해 배출됩니다.

이 시퀀스 동안 유압 점프는 두 가지 중요한 역할을 수행합니다. 점프 업스트림의 초임계 부분은 섬프 바닥의 모래와 자갈을 휘감아 펌핑이 되도록 다시 일시 중단합니다. 애니메이션의 색상 스케일을 보면 ogee 바닥의 수색 속도가 약 9ft/sec에 가깝다는 것을 알 수 있습니다. 한편, 점프 하류의 계단식 수면 상승은 하단 펌프에 충분한 잠수를 제공하여 섬프가 펌핑 될 때까지 계속 작동합니다.

물이 최소 정상 작동 수준 아래로 떨어지면 유입이 Ogee 모양의 벽 아래로 가속되어 궁극적으로 초임계가됩니다. 섬프의 수위가 바닥에 가까워지면 수압 점프가 형성되고 하단 원단 펌프가 흡입력을 잃을 때까지 섬프를 따라 진행됩니다. 아래 애니메이션에서 이런 일이 일어나는 것을 관찰 할 수 있습니다.

[embedyt] https://www.youtube.com/watch?v=2imky2GUUlU[/embedyt]

The Magnolia Storm Water Pumping Station

이 자체 세척 섬프 응용 분야에 FLOW-3D를 사용하면 트렌치 형상을 쉽게 조정하여 유압 점프 동작을 최적화 할 수 있습니다. 텍사스 엘파소에있는 Magnolia Storm Water Pumping Station은 FLOW-3D가 설계 및 평가 도구로 사용 된 예입니다. 2016 년에 시운전 된 Magnolia Storm Water Pumping Station은 폭우시 고속도로 10 번의 홍수를 방지하기 위해 건설되었습니다.

Magnolia 스테이션은자가 세척 트렌치 유형 섬프에 3 개의 대형 수직 터빈 펌프로 구성됩니다. 섬프 설계 과정에서 FLOW-3D를 사용하여 몇 가지 기하학적 변형을 평가하여 자체 세척 기능을 통해 펌프 작동 효율성 및 유지 보수 용이성에 이상적인 구성에 도달했습니다.

원문 보기

Figure 2. Diagram. Schematic design of a living snow fence. Source: Wyatt et al., 2012b

Design of Living Barriers to Reduce the Impacts of Snowdrifts on Illinois Freeways

눈사태가 일리노이 고속도로에 미치는 영향을 줄이기 위한 생활장벽 설계

John Petrie, et al. (2020) 일리노이 교통 센터 시리즈 번호 20-019, 연구 보고서 번호 FHWA-ICT-20-012.

Prepared By
John Petrie, Washington State University
Yan Qi, Southern Illinois University Edwardsville
Mark Cornwell, Sustainable Salting Solutions, LLC
Md Al Adib Sarker, Southern Illinois University Edwardsville
Pranesh Biswas, Southern Illinois University Edwardsville
Sen Du, Washington State University
Xianming Shi, Washington State University
Research Report No. FHWA-ICT-20-012

이 프로젝트의 목표는 일리노이 고속도로의 눈사태를 최소화하기 위해 살아있는 눈 울타리(LSF)의 설계와 배치에 대한 권고안을 개발하는 것입니다. 일리노이 고속도로에서 더 효과적이고 효율적인 눈길 및 빙판 조절 운영은 상당한 경제적, 환경적, 사회적 이익을 가져올 수 있습니다.

따라서, 일리노이 고속도로에 대한 수동적이면서도 지속 가능한 눈과 얼음 통제 수단으로서 생활 장벽의 사용을 개선하는 것이 바람직합니다. LSF는 구조용 스노우 펜스에 대한 새로운 대안으로서, 눈 표류에 대한 지속적이고 낮은 유지 보수와 비용 효율적인 솔루션을 제공하므로, 과도한 쟁기, 화학 물질 또는 도로 폐쇄의 필요성을 줄이고 겨울철 도로 안전을 개선합니다.

본 연구 이전에는 스노우 드리프트의 영향을 줄이기 위한 LSF의 현장별 설계에 대한 연구가 부족했으며, 현재의 설계 프로토콜은 반 경험적 가정을 기반으로 하여 LSF의 적절한 배치와 설계를 안내할 수 없었습니다. 이 프로젝트는 다음 접근 방식을 사용하여 수행되었습니다.

먼저, 연구팀은 일리노이주 교통부(IDOT)의 과거 스노우 이벤트 보고서를 조사하여 스노우 드리프트 동안 도로를 개방하는 데 사용되는 인력, 장비 및 자재의 자원 지출 정도를 조사했습니다. 둘째, 연구팀은 다른 북부 주들의 장벽 처리와 정책을 검토했습니다. 여기에는 역사, 설계 프로토콜, 배치 정책, 이점, 과제, 눈 울타리 수치 모델링 등이 포함됩니다. 셋째, 연구팀은 LSF 주변의 눈 표류를 수치적으로 시뮬레이션하기 위해 계산 유체 역학(CFD) 모델을 개발했습니다. 그 뒤를 이어 일리노이 고속도로 시스템에서 선택된 LSF의 현장 테스트와 모델 검증 및 교정이 실시되었습니다.

Figure 3. Diagram. Schematic of geometry and flow features for a living snow fence.

확립된 모델은 LSF의 배치 및 설계와 권고사항 개발을 지원하기 위해 사용되었습니다. 이 프로젝트는 북부 주에 있는 실무자들의 문헌과 설문 응답 모두를 검토했습니다. 최근 점점 더 많은 교통부(DOT)가 스노우 펜스의 이점을 인식하고 스노우 펜스 프로그램, 특히 LSF를 등록하거나 구현할 계획을 세우고 있습니다.

조사 결과에 따르면 거의 모든 대응 기관들이 특정 조건에 따라 다양한 설계 및 착석 프로토콜을 통해 해당 지역에 스노우 펜스 프로그램을 시작한 것으로 나타났습니다. 효과와 효율성에 영향을 미치는 요소들을 조사하여 설원의 설계방침을 보여주었습니다.

눈 울타리의 높이, 다공성 및 길이는 주요 설계 매개변수이며, 바닥 간격과 바람 방향도 고려해야 합니다. 눈 울타리가 도로에 눈사태가 발생하는 것을 방지하기 위해 좌석 위치를 고려해야 합니다. 구조적 스노우 펜스를 위해 개발된 동일한 설계 및 착석 원칙이 LSF에도 적용됩니다.

그러나 LSF의 높이, 다공성 및 스노우 드리프트 길이는 식물이 성장함에 따라 시간이 지남에 따라 변경되기 때문에 일부 수정이 필요합니다. 적절하게 설계 및 배치될 경우, 눈 울타리는 도로 안전을 개선하고 다른 이점을 제공할 수 있습니다. LSF는 환경 및 토지 소유자에게 더 비용 효과적이고 유익하기 때문에 DOT와 농부 모두에게 선호됩니다.

그러나 좁은 선로설비(ROW)가 있는 지역의 사유지에 설원을 설치할 때 몇 가지 문제가 발생합니다. 눈 울타리가 직면하고 있는 가장 큰 도전은 생산적인 땅에 울타리를 세우기 위한 토지 소유자들과의 합의를 얻는 데 어려움이 있다는 것입니다. 일부 DOT는 농부들을 보상하기 위한 특정 프로그램을 확립하는 데 성공했습니다.

본 연구에서는 IDOT’s의 눈 및 얼음 제거 비용 데이터(지역 및 주 전체, 특히 2017-18년 및 2018-19년 겨울 시즌)를 검토하여 일리노이 주에서 발생하는 눈길에 대처하는 데 사용되는 자원 지출의 범위를 파악했습니다. 겨울철 기상 심각도가 주요 영향 요인이며 해마다 다르지만 2015-16~2018-19년 겨울 동안 겨울철 제설 작업, 제빙 작업, 장비 및 재료 지출은 전반적으로 증가했습니다.

9개 IDOT 지역 중에서 1구역이 동계 운영비 지출이 가장 높았고 2, 3, 4, 6, 5, 8, 7, 9구역(6,403,000~1,2,368,000달러)이 뒤를 이었습니다. IDOT는 2016-17 시즌부터 제설비용 데이터를 별도로 수집하기 시작했습니다. 모든 팀 섹션이 눈길 구간 마일리지 조사에 응답한 것은 아니지만, 응답한 지역의 데이터를 보면 2, 3, 4, 5구역이 다른 지역보다 눈길 구간 비율(30-50%)이 더 높은 것으로 나타났습니다.

이는 겨울 총 제설 및 얼음 제거 비용에 대한 데이터와 일치하며, 제설 비용이 겨울 총 유지관리 비용의 상당 부분을 차지한다는 것을 나타냅니다. 이것은 제설 비용 데이터를 통해 확인되었습니다. 본 연구는 수치 모델을 교정하고 LSF의 효과를 평가하기 위한 데이터를 제공하기 위해 일리노이 주 고속도로 시스템에서 선택된 7개의 LSF에 대한 현장 테스트를 수행했습니다.

활동에는 사이트 선택, 사이트 설정, 사이트 모니터링, 데이터 수집 및 분석이 포함됩니다. 각 사이트에 대해 눈 깊이를 측정하여 눈 축적 패턴을 파악하고 LSF가 눈을 캡처할 가능성을 판단했습니다. 시험 장소는 두 번의 겨울 계절에 걸쳐 모니터링되었고, 몇 번의 눈 이벤트가 매년 겨울에 기록되었습니다.

눈 울타리 현장에 쌓인 눈의 양은 그들의 통제와 비교하기 위해 계산되었습니다. 수집된 데이터를 보면, 일반적으로 눈 울타리 장벽 바로 뒤의 적설량이 더 높았고, 눈 울타리에서 도로까지의 거리가 증가함에 따라 점차 감소했습니다.

적설량 결과는 거의 모든 울타리 부지의 적설량이 그들의 통제량보다 더 높은 것을 보여주었습니다. 과거 연구에서 제시한 바와 같이, 도로로부터 긴 후퇴 거리가 없음에도 불구하고, 일리노이에서 실험된 LSF는 연구 동안 경험했던 온화한 겨울 동안 눈을 날리는 데 효과적이었습니다.

그 장소들의 도로에 많은 양의 눈이 쌓였다는 증거는 없었습니다. 이 결과는 적절한 눈 울타리 후퇴 거리가 지역의 일반적인 겨울 날씨 조건을 고려해야 한다는 것을 나타내며, ROW 내의 눈 울타리는 여전히 기관에 유익할 수 있습니다.

다공성 펜스 주위의 흐름에 대한 일련의 수치 시뮬레이션은 CFD 소프트웨어 FLOW-3D-3D를 사용하여 수행되었습니다. 모델링 접근 방식은 바람 터널에서 수집된 실험실 데이터를 사용하여 균일하지 않은 다공성을 가진 울타리 주위의 흐름을 검증했습니다.

Figure 4. Diagram. (a) Streamlines and (b) velocity vectors in m/s from a CFD simulation demonstrating the recirculation region and reattachment length Lr in a pipe with a sudden expansion. Source: Carrillo et al., 2014

검증 후, 펜스 다공성 모델을 테스트하고 두 줄의 초목으로 구성된 펜스에 대한 행 간격의 영향을 조사하기 위해 수치 접근 방식을 사용했습니다. 시뮬레이션은 평탄한 지형에 대한 평균 풍속과 울타리 다공성 범위에 초점을 맞췄으며, 이러한 시뮬레이션의 결과는 임계 전단 속도를 사용하여 제설 영역을 추정하는 데 사용되었습니다.

지형이 평평하다고 간주할 수 없는 부지의 경우 다른 울타리 구성의 제방에 대해 시뮬레이션이 수행되었습니다. CFD 시뮬레이션은 울타리 특성의 함수로 제설량이 예상되는 지역의 길이를 추정합니다. 이후 시뮬레이션 결과를 사용하여 LSF에 대한 설계 지침을 개발합니다.

이 지침은 평평한 지형에 LSF를 배치하고 경사가 약한 LSF(수평에서 < 15°)에 대해 제시됩니다. 펜스 차질, 바람 특성, 펜스 방향, 펜스 높이 및 다공성 여부를 결정하기 위한 지침이 제공됩니다. 서 있는 옥수수 줄과 같은 여러 줄로 구성된 울타리도 다루어집니다.

Figure 7. Diagram. Diagram of the fence concept used to estimate wind-transported snow. Source: Tabler, 2003

Figure 8. Diagram. Schematic design of a living snow fence. Source: Wyatt et al. 2012b

경사가 가파른 제방이 있는 부지의 경우, 기단에는 담장을, 제방에는 담장을 1개 이상 포함하는 지침이 제공됩니다. 설계 절차에서는 현장에서 사용 가능한 ROW를 사용하여 도로에 눈이 쌓이지 않도록 적절한 울타리 특성(예: 높이 및 다공성)을 결정합니다. 담장 특성을 결정하기 위해 사용 가능한 길이를 사용하는 이 방법은 이전의 눈 울타리 설계 절차와 다릅니다.

과거의 절차는 겨울 시즌 동안의 총 설상 운송량을 추정하며, 전체 겨울 시즌 동안 도로에서 멀리 떨어진 곳에 눈을 저장하는 데 필요한 울타리의 특성과 차질을 결정합니다. 이러한 설계는 효과적이었지만, 결과적인 차질은 ROW가 제한된 현장에서는 달성하기가 어려울 수 있습니다.

(1) LSF의 크기를 확장하기 위해 인접한 토지 소유자와의 파트너십을 활성화하기 위한 전략입니다.
(2) ROW의 대체 사용 및 관련 비용 편익 분석입니다.
(3) LSF를 도로 사이트에 구현하는 비용과 편익을 더 잘 정량화합니다.
(4) 눈의 특징, 다양한 눈 운송 방법, 현장 경작 방법 등을 설명합니다.
ROW에 인접한 육상에서의 작업은 눈 침적과 LSF의 효율성에 영향을 미칩니다.
(5) 다양한 LSF를 구현하는 경제적인 방법입니다.
(6) 다양한 식물종이 피침에 어떻게 반응하는지 검토 후 방법을 조사합니다.
LSF의 효과를 극대화하기 위한 복사 절차를 위한 최적의 종입니다.
(7) 다양한 LSF의 성능과 수명에 영향을 미치는 환경적 요인입니다.

Figure 12. Chart. Total blowing snow and ice removal costs per district.

원문 보기

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.

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

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.

$Figure 2. Ink fraction contours for mesh 1 through 4 (left to right) at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs.$

Coupled CFD-Response Surface Method (RSM) Methodology for Optimizing Jettability Operating Conditions

분사성 작동 조건을 최적화하기 위한 결합된 CFD-Response Surface Method(RSM)

Nuno Couto 1, Valter Silva 1,2,* , João Cardoso 2, Leo M. González-Gutiérrez 3 and Antonio Souto-Iglesias 41
INEGI-FEUP, Faculty of Engineering, Porto University, 4200-465 Porto, Portugal;
nunodiniscouto@hotmail.com
2 VALORIZA, Polytechnic Institute of Portalegre, 7300-110 Portalegre, Portugal; jps.cardoso@ipportalegre.pt
3 CEHINAV, DMFPA, ETSIN, Universidad Politécnica de Madrid, 28040 Madrid, Spain; leo.gonzalez@upm.es
4 CEHINAV, DACSON, ETSIN, Universidad Politécnica de Madrid, 28040 Madrid, Spain;
antonio.souto@upm.es

Correspondence: valter.silva@ipportalegre.pt; Tel.: +351-245-301-592

소개

물방울 생성에 대한 이해는 여러 산업 응용 분야에서 매우 중요합니다 [ 1 ]. 잉크젯 프린팅 프로세스는 일반적으로 10 ~ 100 μm [ 1 ] 범위의 독특하고 작은 액적 크기를 특징으로 하며 연속적 또는 충동적 흐름을 사용하여 얻을 수 있습니다 (마지막 방식은 주문형 드롭 (DoD)이라고도 함). 잉크젯).

여러 장점 덕분에 DoD 방법은 산업 환경에서 상당한 수용을 얻고 있습니다 [ 2 ].DoD는 복잡한 프로세스이며 유체 속성, 노즐 형상 및 구동 파형 [ 1 , 3 ]의 세 가지 주요 범주로 분류되는 여러 매개 변수에 따라 달라집니다 .그러나 길이와 시간 척도가 모두 마이크로 오더 [ 4 ] 이기 때문에 실험을하기가 어렵습니다 .

결과적으로 실험 설정은 항상 비용이 많이 들고 복잡하며 CFD (전산 유체 역학)와 같은 고급 수치 접근 방식이 엄격한 요구 사항입니다 [ 5 , 6 ]. VOF (volume-of-fluid) 접근 방식은 액체 분해 및 액적 생성에 대한 다상 공정을 시뮬레이션하기위한 적절한 대안으로 밝혀졌으며 과거 연구에서 그대로 사용되었습니다 [ 7 , 8], 인쇄 프로세스의 맥락에서 전자는 여전히 현재 연구의 주제입니다.

또한 VOF 체계를 사용하면 단일 운동량 방정식 세트를 해결하고 도메인 전체에 걸쳐 각 유체의 체적 분율을 추적하여 명확하게 정의된 인터페이스로 둘 이상의 혼합 불가능한 유체를 효과적으로 시뮬레이션 할 수 있습니다. Feng [ 9 ]는 VOF 접근 방식을 사용하여 일시적인 유체 인터페이스 변형 및 중단을 효과적으로 추적하는 패키지 FLOW-3D를 사용하여 낙하 배출 중 복잡한 유체 역학 프로세스를 시뮬레이션하는 선구자 작업 중 하나를 수행했습니다.

주요 목표는 볼륨 및 속도와 같은 민감한 변수를 더 잘 이해하면서 장치 개발에서 일반적인 설계 규칙을 구현하는 것이 었습니다. 이러한 종류의 공정과 관련된 주요 질문 중 하나는 안정적인 액적 형성을 위한 작동 범위의 정의입니다.

Fromm [ 10 ]은 Reynolds 수와 Weber 수의 제곱근 비율이 2보다 작으면 안정적인 방울을 생성 할 수 없다는 것을 확인했습니다. 이 무차원 값은 나중에 Z 번호로 알려졌으며 분사 가능성 범위 [ 11 ]를 정의합니다 . 문헌에서 분사 가능성을 위한 Z 간격은 1 ~ 10 [ 12 ], 4 ~ 14 [ 13 ] 또는 0.67 ~ 50 [ 14]을 찾을 수 있습니다.

이것은 Z 값 만으로는 분사 가능성 조건을 나타낼 수 없음을 분명히 의미합니다. 실제로, 다른 속성을 가진 유체는 다른 인쇄 품질을 나타내면서 동일한 Z 값을 나타낼 수 있습니다. 액적 생성 공정과 해당 분사 성은 주로 전체 공정 품질에 큰 영향을 미치는 매개 변수 세트에 의해 결정됩니다.

토대 메커니즘을 더 잘 이해하려면 확장 된 작동 조건 및 매개 변수 세트를 고려하여 여러 실험 또는 수치 실행을 수행해야 합니다. DoE (design-of-experiment) 접근 방식과 같은 체계적인 접근 방식이 없으면 이것은 달성하기 매우 어려운 작업이 될 수 있습니다. 최적화 문제를 해결하기 위해 반응 표면 방법을 사용하여 처음으로 체계화된 접근 방식이 개발된 Box and Wilson [ 15 ] 의 선구자 기사 이후 ,이 입증된 방법론은 많은 화학 및 산업 공정[ 16 ] 및 기타 관련 학계에 성공적으로 적용되었습니다.

예를 들어 Silva와 Rouboa [ 17 ]는 직접 메탄올 연료 전지의 출력 밀도에 영향을 미치는 관련 매개 변수를 식별하기 위해 반응 표면 방법론 (RSM)을 사용했습니다. 많은 실제 산업 응용 분야에서 실험 연구는 작동 매개 변수를 조절하기 어렵 기 때문에 제한적이지만 주로 설정을 개발하거나 실험을 실행하는 데 드는 비용이 높기 때문입니다.

따라서 솔루션은 주요 시스템 응답을 시뮬레이션하고 예측할 수 있는 효과적인 수학적 모델의 개발에 의존합니다. DoE와 같은 최적화 방법론을 수치 모델과 결합하면 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리는 실험을 피하고 다양한 입력 조합을 사용하여 최적의 조건을 얻을 수 있습니다 [ 16 ].

실바와 루 보아 [ 18] CFD 프레임 워크 하에서 개발 된 2D Eulerian-Eulerian 바이오 매스 가스화 모델에서 얻은 결과를 RSM과 결합하여 다양한 응용 분야에서 합성 가스를 생성하기 위한 최적의 작동 조건을 찾습니다.

저자는 입력 요인으로 인한 최상의 응답과 최소한의 변동을 모두 보장하는 작동 조건을 찾을 수 있었습니다. Frawley et al. [ 19 ] CFD 및 DoE 기술 (특히 RSM)을 결합하여 파이프의 팔꿈치에서 고체 입자 침식에 대한 다양한 주요 요인의 영향을 조사하여 침식 예측 모델을 개발할 수 있습니다.우리가 아는 한, DoD 잉크젯 프로세스의 개선 및 더 나은 이해에 적용되는 DoE 접근법 (실험적으로 또는 모든 종류의 수치 모델과 결합)을 구현하는 연구는 없습니다. 선도 기업이 이러한 접근 방식을 적용 할 가능성이 있지만 관련 결과는 민감할 수 있으므로 더 넓은 커뮤니티에서 사용할 수 없습니다. 이 사실은 DoD 잉크젯 공정에서 액적 생성에 대한 여러 매개 변수의 영향을 평가하기 위한 이러한 종류의 연구로서 현재 논문의 영향을 증가 시킬 수 있습니다.

CFD 프레임 워크 내에서 VOF 접근 방식을 사용하여 여러 컴퓨터 실험의 설계를 개발하고 RSM을 분석 도구로 사용했습니다. 충분한 수치 정확도와 수용 가능한 시간 계산 시뮬레이션의 균형을 맞추기 위해 메쉬 수렴 연구가 수행되었습니다. 설계 목적을 위해 점도, 표면 장력, 입구 속도 및 노즐 직경이 입력 요인으로 선택되었습니다. 응답은 break-up 시간과 break-up 길이였습니다.

Figure 1. Schematic of the computational domain

Figure 2. Ink fraction contours for mesh 1 through 4 (left to right) at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs.

Figure 3. Comparison between surface tensions at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs

Figure 4. Comparison between viscosity values at the following four time steps: (a) 6 μs, (b) 12 μs, (c) 18 μs, and (d) 24 μs.

Figure 5. Comparison between different nozzle diameters at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs

Figure 6. Comparison between different inlet velocities at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs

Figure 8. Contour response plots for break-up time as a function of (a) surface tension and viscosity, (b) nozzle diameter and viscosity, (c) inlet velocity and viscosity, (d) nozzle diameter and surface tension, (e) inlet velocity and surface tension, and (f) inlet velocity and nozzle diameter.

Figure 12. Break-up length as a function of the We–Ca space (obtained from the 25 runs).

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Result of simulation by changing surface tension

잉크젯 프린팅에서 해상력에 관한 컴퓨터 시뮬레이션 연구

A Study on the Simulation of the Resolution for Ink-Jet Printing

Lee, Ji-Eun (Dept. of Graphic Arts Engineering, Graduate School, Pukyong National University) ;
Youn, Jong-Tae (Dept. of Graphic Arts Information, College of Engineering, Pukyong National University) ;
Koo, Chul-Whoi (Dept. of Graphic Arts Information, College of Engineering, Pukyong National University)

이지은 (부경대학교 대학원 인쇄공학과) ;
윤종태 (부경대학교 공과대학 인쇄정보공학과) ;
구철회 (부경대학교 공과대학 인쇄정보공학과)

초록

Ink-jet is part of the non impact printing that shooting the ink drop from the nozzle to paper. It is very silence and express good color. There are two types of printing that continuous and drop on demand. But drop on demand process is becoming the mainstream. these days, LCD, PDP is passed more than semiconductor industry. And we expect organic EL, FED as a next display. But product equipment, main component and technology have a gap between an advanced country and us nevertheless physical development. Expecially, previous process part is depended on imports. Ink-jet printing technology that there isn’t complicated photo lithography process is attracted, so ink-jet printing resolution is more embossed. But there were not many of ink-jet resolution thesis but ink-jet head or nozzle. Because, to out of the ink from the nozzle is unseeable and hard to experiment. Therefore this thesis was experimented and simulated how can ink-jet printer improved resolution by flow-3d simulation package program.

잉크젯은 노즐에서 종이로 잉크 방울을 분사하는 비 충격 인쇄의 일부입니다. 매우 조용하고 좋은 색상을 표현합니다. 연속 및 요청시 드롭되는 두 가지 유형의 인쇄가 있습니다. 그러나 주문형 드롭 프로세스가 주류가되고 있습니다. 요즘 LCD, PDP는 반도체 산업을 넘어서고 있습니다. 그리고 우리는 유기 EL, FED를 다음 디스플레이로 기대합니다. 그러나 제품 장비, 주요 부품 및 기술은 선진국과 우리의 물리적 발달 사이에 격차가 있습니다. 특히 이전 공정 부분은 수입품에 의존합니다. 복잡한 포토 리소그래피 공정이없는 잉크젯 프린팅 기술이 매료되어 잉크젯 프린팅 해상도가 더욱 강조됩니다. 하지만 잉크젯 해상도 논문은 많지 않고 잉크젯 헤드 나 노즐이 많았습니다. 왜냐하면 노즐에서 잉크가 빠져 나가는 것은 보이지 않고 실험하기 어렵 기 때문입니다. 따라서이 논문은 flow-3d 시뮬레이션 패키지 프로그램을 통해 잉크젯 프린터가 해상도를 향상시킬 수있는 방법을 실험하고 시뮬레이션했습니다.

국내 및 해외에 다양한 인쇄 기술이 보급되어 있는 상황에서 잉크젯 기술은 1990년대 후반부터 궤도에 올랐다. 잉크젯은 비접촉성 인쇄 기술의 하나로 인쇄 표면에 잉크 방울 들을 투사해 전자적으로 조정하기 때문에 여러 가지 장점들이 있다. 원하는 양을 원하는 때 제작 가능하고 2,400dpi이상의 높은 해상도를 가지며 잉크 방울의 크기를 조절하여 보다 정확한 이미지인 그레이 스케일 이미지를 얻을 수 있다. 따라서 사진과 같은 이미 지를 만들 수 있다. 또한 기존의 붓을 이용한 디자인에 비해 높은 해상도의 이미지를 손 쉽게 만들 수 있으므로 그래픽 디자인에 대한 적용 범위를 확장할 수 있다. 그리고 카트 리지에 저장되어 있는 잉크를 이미지에 필요한 양만큼 소비하기 때문에 생산비 절감에 유리하다. 이는 코팅 기술이 가지고 있는 원료의 소모를 획기적으로 개선할 수 있다.또 한 코팅 방법과는 달리 기판에 영향을 주지 않는다. 거칠거나 민감한 모든 종류의 표면 위에 인쇄가 가능하며, 1분당 100,000라인의 인쇄 속도로 고속 처리에 적합하다. 현재 잉 크젯 프린터의 성능을 평가하는 방법 중에 가장 기본적인 것은 해상도이다. 그렇기 때문 에 인쇄물의 해상도에서는 dpi가 무척 중요하다. dpi는 dot per inch의 약자로 1인치당 찍은 점의 수이다. dpi는 인쇄물의 해상력을 결정하는 단위이다. 예를 들어 300dpi는 1인 치에 300개의 점을 찍는 밀도로 잉크 점을 찍어 인쇄를 한다는 뜻이다. 당연히 dpi는 숫 자가 클수록 인쇄물이 더 정교해진다. 그러나 제조업체에 따라 출력 dpi 수가 다르며 요 구되는 최적의 해상도도 프린터 엔진의 특성에 따라 다르다. 일반적인 인쇄물은 200dpi 면 좋은 품질이며, 300dpi를 넘으면 매우 우수한 품질이 된다. 우리가 일상생활에서 보 는 대부분의 인쇄물은 100~300dpi 정도롤 사용한다. 잉크젯 프린터에 1,440dpi라고 쓰여 있는 것은 dot의 실질적인 것을 말하는 것이 아니라, 이상적인 종이에 잉크 방울을 려 구현할 수 있는 이론상의 수치이다. 종이에 작은 잉크 입자돌을 뿌려 번지게 하는 방법 으로 인해, 표시된 해상력만큼 재현하지 못하는 경우가 많다. 따라서 실제로는 600dpi 잉크젯 프린터라고 해도 인쇄소에서 300dpi로 출력한 것보다 품질이 떨어지기도 한다. 그러므로 좋은 품질을 얻기 위해서는 목표로 한 해상력 보다 높게 인쇄해야 하는데 그 러기 위해서는 잉크젯의 해상력에 관한 연구가 필수적이다. 잉크에서는 주로 헤드와 노즐에 관한 연구들이 많이 있지만,~9 본 논문에서는 잉크젯의 해상력에 관한 연구를 하고자 한다. 본 연구의 목적은 FLOW-3D 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 액적의 비산 모양을 시뮬레이션 함으로서 해상력에 대한 예측을 하기 위한 것이다. 잉크 방울의 크기가 해상 력에 미친다는 것을 알고, 잉크의 물성을 변화시켜가며 액적을 줄이기 위한 시뮬레이션 을 하였다.

ZSimulation of the bubble jet printing by FLOW-3D

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The Coating Application Using the Excellent Flow Modeling Software FLOW-3D

우수한 플로우 모델링 소프트웨어 FLOW-3D를 이용한 코팅 적용 연구

FLOW-3D는 미국 Flow Science Inc.에 의해 개발된 고유한 계산 유체 동적 프로그램입니다. FORE-3D는 FORDR(장애물 표현의 단편 영역 볼륨) 유한 차이 체계를 기반으로 Navier-Stokes 전체 솔버를 가지고 있습니다.

실제 VOF(Volume of Fluid) 알고리즘은 FLOW-3D에 통합되어 신뢰할 수 있는 자유 표면 흐름 분석을 제공합니다. FLOW-3D에는 다양한 물리적 모델이 있습니다. 따라서 FLOW-3D는 잉크젯 또는 코팅 등 광범위한 산업 영역에 사용됩니다.

본 논문에서는 FLOW-3D의 특징과 동적 접촉선의 직접 연산, 코팅 적용 예제를 설명합니다.

표면 파를 수반하는 세류의 시트 모양 흐름/세류가 축퇴하여 액적을 형성하는 예

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Pinned contact line resulting in coffee ring deposits (a). Constant contact angle and mixed mode resulting in moderately more uniform deposits (b).

Inkjet Printability of Electronic Materials Important to the Manufactur Manufacture of Fully Printed O ully Printed OTFTs

Sooman Lim
Western Michigan University, sooman.lim@gmail.com

초록

본 연구에서는 OTFT(Printed Organic Thin Film Transistors) 제작에 중요한 재료의 잉크젯 인쇄성이 조사되었습니다. 잉크젯 인쇄 잉크의 분사 진화를 이해하기 위해 나노 구리 및 나노 입자 은 잉크로 시뮬레이션이 수행되었습니다. 나노 구리 잉크의 잉크젯 적합성을 예측하기 위해 온도 차이가 있는 Z와 Oh 수를 측정했습니다. FLOW-3D를 이용한 시뮬레이션 연구의 결과를 Dimatix 잉크젯 프린터를 사용하여 얻은 실험 결과와 비교했습니다.

반도체 잉크의 경우, 두 유기 반도체의 잉크젯 인쇄성 P2TDC17FT4(poly[(3,7-dipdecdecyltheno[3,2-b]theno[2′,3′:4,5]theno[2,3-diopneo] 티오페인-2,6-diopeo[2,6-diotyl)]입니다.HT(poly-3 hexylthiophene)를 비교하여 낙하 속도, 낙하 볼륨 및 점화 전압 간의 관계를 확인하고, 낙하 간격 및 기판 온도가 인쇄 품질에 미치는 영향을 확인했습니다.

이러한 연구를 통해 인쇄 가능성과 인쇄 품질은 잉크젯으로 인쇄된 상단 게이트 OTFT를 완벽하게 구현하기에 충분했습니다. 주변 조건에서 인쇄되는 P2TDC17FT4의 성능은 저비용 완전 인쇄 OTFT의 실현에 중요한 영향을 미칩니다.

후처리 연구로 은색 잉크의 유망한 대체품인 나노 구리 잉크를 IPL(Incensive Pulsed Light)로 소결시키는 것이 연구되었습니다. 잉크 필름 두께와 소결 시 필요한 에너지 사이의 관계가 확인되었습니다. 잉크 필름 두께와 관련하여 유리와 PET에 소결하는데 필요한 에너지 수준을 비교한 결과, 이 잉크의 처리 요구 사항에 대한 기판의 열적 기여도가 밝혀졌습니다. 이 조사 결과는 자재 특성 요구 사항에 대한 현재의 이해와 완전히 잉크젯으로 인쇄된 OTFT를 달성하기 위한 과제를 진전시킵니다.

Schematic design showing the principles of operation of a continuous inkjet (CIJ) printer.

Illustration of the piezo movement under an applied voltage.

Construction of a traditional piezoelectric squeeze type print head.

Marangoni effect, where Tc is the CT line temperature, Ta is the drop apex temperature, and a is the drop apex surface tension

Comparison of drop evolution and drop ejection pictures droplet obtained experimentally and using CFD software for the nano copper ink

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FIG. 2. Sequence of images showing capillary-driven neck evolution and droplet formation for low-viscosity fluids

Computational analysis of self-similar capillary-driven thinning and pinch-off dynamics during dripping using the volume-of-fluid method

낙하 형성 및 분리는 표면 장력 구동 흐름으로 인해 가늘어지는 유체 목의 형성을 포함하여 큰 위상 변화를 수반하며, 목의 pinch-off에서 Laplace pressure와 같은 속성은 유한한 시간 특이성을 나타냅니다. 드롭 형성 중에 발생하는 큰 위상 변형과 비선형성을 정확하게 시뮬레이션하는 것은 일반적으로 pinch-off 순간에 가까운 작은 특징을 해결하기 위해서는 고해상도 및 정확도가 필요하기 때문에 수치 시뮬레이션이 계산적으로 요구됩니다.

필요한 질량 및 계산 시간을 보존하고 인터페이스를 추적하는 데 내재된 이점에도 불구하고, 초기 실무자들이 물 점도가 10배 이상인 유체에 대한 수렴 문제를 보고했기 때문에 낙하 형성 연구에 VOF(Volume-of-fluid) 방법을 활용하는 연구는 거의 없습니다.

이 기여에서, 우리는 FLOW-3D에 구현된 VOF 방법을 사용하여 물 점도보다 4배 더 높은 점도 값을 포함하여 뉴턴 유체에 대한 드리프트의 원형 자유 표면 흐름을 시뮬레이션합니다. 우리는 이 연구의 일부로 수행된 실험에 대해 시뮬레이션된 목 모양, 목 진화 속도 및 헤어짐 길이를 벤치마킹합니다.

핀치오프 역학은 관성, 점성 및 모세관 응력의 복잡한 상호 작용에 의해 결정되며, 여기서 실험과 시뮬레이션 모두에서 대조되는 자기 유사 스케일링 법칙은 종종 역학에 대해 설명합니다. 우리는 시뮬레이션된 반지름 진화 프로파일이 축 대칭 흐름에 대한 뉴턴 유체에 대해 실험적으로 관찰되고 이론적으로 예측되는 핀치오프 역학과 일치함을 보여준다. 또한, 우리는 가는 목 안에서 법칙, 속도 및 변형 필드의 스케일링에 대한 사전 요인을 결정하고, 우리는 실험과 비교할 수 있는 중단 시간과 길이뿐만 아니라 사전 요인을 VOF 방법을 사용하여 시뮬레이션할 수 있음을 보여줍니다.

experimental setup, as shown schematically in Fig. 1(a), includes a dispensing system

A numerical simulation of drop formation from a cylindrical nozzle at a constant flow rate is performed. (c) Graphical representation of the VOF approach

FIG. 3. Computed evolution of the minimum radius of the water neck during the drop formation and detachment process. The instantaneous neck radius of water and the inertio-capillary fit are shown. The inset shows a self-similar nature of neck thinning dynamics close to a pinch-off moment. The characteristic cone angle of 18.1◦ as predicted by Day et al.50 and visualized in experiments52 is captured well using the VOF method.

FIG. 5. Glycerol thinning image sequence and break-up length visualization for three cases. (a) Glycerol thinning is shown through a sequence of snapshots with a time step ∆t = 5 ms and reveals quite different dynamics compared to previously seen for low viscosity fluids. The length of a filament changes significantly when the glycerol content increases above 70 wt. %. (b) Final lengths of the simulated liquid filaments before pinch-off for three cases of glycerol + water mixtures (0 wt. %, 70 wt. %, and 100 wt. %).

FIG. 8. Comparison of experiments and simulations for the case of a drop formation for 80 wt. % glycerol and water mixture. (a) A set of images obtained from experiments (upper row) and simulations (bottom row) with a time step of 1 ms show good agreement. The simulated drop profiles shown in the bottom row are colored by the velocity magnitude [ranging from 0 (dark blue) to 100 cm/s (red) and colored online], and velocity vectors are shown in the images. (b) Radius evolution with time of liquid filament formed during the drop formation process is shown on a log-log plot for the two cases.

논문 원문 링크

Tag: FLOW-3D

터널 배수로 오목 굴곡에서 난류 유동 모델링 인공 신경망을 이용한 압력 예측 및 예측

Abstract

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Conclusions

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Keyhole에 대한 수치적 연구 : 레이저 분말 중 형성 베드 퓨전 공정

References

Abstract

Conclusions

References

Abstract

Introduction

급격한 측면 확대 및 바닥 낙하에 따른 정류지(stilling basin) 슬래브의 변동 압력에 대한 수치 연구

Abstract

References

FLOW-3D를 사용한 NASP 차량 추진 탱크 실험 시뮬레이션에서 Ullage 가스 열 층화 예측

Flow-3D 소프트웨어를 이용한 원형 교각 주변 지역 scour의 3 차원 수치 시뮬레이션

Abstract

Conclusion

Abstract

ABSTRACT

매우 큰 진폭 슬로시 데이터와 FLOW-3D 계산 비교

Abstract

경동 주조 최적화

최적화 목표

엔지니어링 과제

최적화 솔루션

FLOW-3D (x) 워크 플로우

최적화 결과

시뮬레이션 매개 변수 보정

교정 연구의 목표

엔지니어링 과제

FLOW-3D (x) 워크 플로우

매개 변수 연구 결과

교정 전

References

참고 문헌

접촉 탱크 성능 특성화

성과 목표

엔지니어링 과제

FLOW-3D (x) 워크 플로우

Performance Results

시뮬레이션 20회

시뮬레이션 50 회

References

배플 배치로 설계 성능 최적화

최적화 목표

최적화 과제

최적화 솔루션

FLOW-3D (x) 워크 플로우

결과

References

Achieve Better CFD Workflows with FLOW-3D (x)

FLOW-3D (x) Case Studies

FLOW-3D (x) Features

OPTIMIZATION

WORKFLOW AUTOMATION

SIMULATION CALIBRATION