이 논문은 FLOW-3D를 적용하여 다양한 흐름 배출 및 식생 시나리오가 유속(종방향, 횡방향 및 수직 속도 포함)에 미치는 영향을 조사합니다.
실험적 측정을 통한 검증 후 식생직경, 식생높이, 유출량에 대한 민감도 분석을 수행하였습니다. 종방향 속도의 경우 흐름 구조에 대한 가장 큰 영향은 배출보다는 식생 직경에서 비롯됩니다.
그러나 식생 높이는 수직 분포의 변곡점을 결정합니다. 식생 지역, 즉 상류와 하류의 두 위치에서 횡단 속도를 비교하면 수심을 따라 대칭 패턴이 식별됩니다. 식생 지역의 횡단 및 수직 유체 순환 패턴을 포함하여 흐름 또는 식생 시나리오에 관계없이 수직 속도에서도 동일한 패턴이 관찰됩니다.
또한 식생 직경이 클수록 이러한 패턴이 더 분명해집니다. 상부 순환은 식생 캐노피 근처에서 발생합니다. 식생 지역의 가로 세로 방향 순환에 관한 이러한 발견은 수중 식생을 통한 3차원 흐름 구조를 밝혀줍니다.
This paper applies the Flow-3D to investigate the impacts of different flow discharge and vegetation scenarios on the flow velocity (including the longitudinal, transverse and vertical velocities). After the verification by using experimental measurements, a sensitivity analysis is conducted for the vegetation diameter, the vegetation height and the flow discharge. For the longitudinal velocity, the greatest impact on the flow structure originates from the vegetation diameter, rather than the discharge. The vegetation height, however, determines the inflection point of the vertical distribution. Comparing the transverse velocities at two positions in the vegetated area, i.e., the upstream and the downstream, a symmetric pattern is identified along the water depth. The same pattern is also observed for the vertical velocity regardless of the flow or vegetation scenario, including both transverse and vertical fluid circulation patterns in the vegetated area. Moreover, the larger the vegetation diameter is, the more evident these patterns become. The upper circulation occurs near the vegetation canopy. These findings regarding the circulations along the transverse and vertical directions in the vegetated region shed light on the 3-D flow structure through the submerged vegetation.
Key words
Submerged rigid vegetation
longitudinal velocity
transverse velocity
vertical velocity
References
[1]Angelina A., Jordanova C. S. J. Experimental study of bed load transport through emergent vegetation [J]. Journal of Hydraulic Engineering, ASCE, 2003, 129(6): 474–478.ArticleGoogle Scholar
[2]Li Y., Wang Y., Anim D. O. et al. Flow characteristics in different densities of submerged flexible vegetation from an open-channel flume study of artificial plants [J]. Geomorphology, 2014, 204: 314–324.ArticleGoogle Scholar
[3]Bai F., Yang Z., Huai W. et al. A depth-averaged two dimensional shallow water model to simulate flow-rigid vegetation interactions [J]. Procedia Engineering, 2016, 154: 482–489.ArticleGoogle Scholar
[4]Huai W. X., Song S., Han J. et al. Prediction of velocity distribution in straight open-channel flow with partial vegetation by singular perturbation method [J]. Applied Mathematics and Mechanics (Engilsh Editon), 2016, 37(10): 1315–1324.MathSciNetArticleGoogle Scholar
[5]Wang P. F., Wang C. Numerical model for flow through submerged vegetation regions in a shallow lake [J]. Journal of Hydrodynamics, 2011, 23(2): 170–178.ArticleGoogle Scholar
[6]Wang W. J., Cui X. Y., Dong F. et al. Predictions of bulk velocity for open channel flow through submerged vegetation [J]. Journal of Hydrodynamics, 2020, 32(4): 795–799.ArticleGoogle Scholar
[7]Zhang M., Li C. W., Shen Y. Depth-averaged modeling of free surface flows in open channels with emerged and submerged vegetation [J]. Applied Mathematical Modelling, 2013, 37(1–2): 540–553.MathSciNetArticleGoogle Scholar
[8]Huai W., Wang W., Hu Y. et al. Analytical model of the mean velocity distribution in an open channel with double-layered rigid vegetation [J]. Advances in Water Resources, 2014, 69: 106–113.ArticleGoogle Scholar
[9]Panigrahi K., Khatua K. K. Prediction of velocity distribution in straight channel with rigid vegetation [J]. Aquatic Procedia, 2015, 4: 819–825.ArticleGoogle Scholar
[10]Huai W. X., Zeng Y. H., Xu Z. G. et al. Three-layer model for vertical velocity distribution in open channel flow with submerged rigid vegetation [J]. Advances in Water Resources, 2009, 32(4): 487–492.ArticleGoogle Scholar
[11]Chen S. C., Kuo Y. M., Li Y. H. Flow characteristics within different configurations of submerged flexible vegetation [J]. Journal of Hydrology, 2011, 398(1–2): 124–134.ArticleGoogle Scholar
[12]Yagci O., Tschiesche U., Kabdasli M. S. The role of different forms of natural riparian vegetation on turbulence and kinetic energy characteristics [J]. Advances in Water Resources, 2010, 33(5): 601–614.ArticleGoogle Scholar
[13]Wu F. S. Characteristics of flow resistance in open channels with non-submerged rigid vegetation [J]. Journal of Hydrodynamics, 2008, 20(2): 239–245.ArticleGoogle Scholar
[14]Huai W., Hu Y., Zeng Y. et al. Velocity distribution for open channel flows with suspended vegetation [J]. Advances in Water Resources, 2012, 49: 56–61.ArticleGoogle Scholar
[15]Pu J. H., Hussain A., Guo Y. K. et al. Submerged flexible vegetation impact on open channel flow velocity distribution: An analytical modelling study on drag and friction [J]. Water Science and Engineering, 2019, 12(2): 121–128.ArticleGoogle Scholar
[16]Zhang M. L., Li C. W., Shen Y. M. A 3D non-linear k-ε turbulent model for prediction of flow and mass transport in channel with vegetation [J]. Applied Mathematical Modelling, 2010, 34(4): 1021–1031.MathSciNetArticleGoogle Scholar
[17]Anjum N., Tanaka N. Numerical investigation of velocity distribution of turbulent flow through vertically double-layered vegetation [J]. Water Science and Engineering, 2019, 12(4): 319–329.ArticleGoogle Scholar
[18]Wang W., Huai W. X., Gao M. Numerical investigation of flow through vegetated multi-stage compound channel [J]. Journal of Hydrodynamics, 2014, 26(3): 467–473.ArticleGoogle Scholar
[19]Ghani U., Anjum N., Pasha G. A. et al. Numerical investigation of the flow characteristics through discontinuous and layered vegetation patches of finite width in an open channel [J]. Environmental Fluid Mechanics, 2019, 19(6): 1469–1495.ArticleGoogle Scholar
[20]Aydin M. C., Emiroglu M. E. Determination of capacity of labyrinth side weir by CFD [J]. Flow Measurement and Instrumentation, 2013, 29: 1–8.ArticleGoogle Scholar
[21]Hao W. L., Wu W. Q., Zhu C. J. et al. Experimental study on vertical distribution of flow velocity in vegetated river channel [J]. Water Resources and Power, 2015, 33(2): 85–88(in Chinese).Google Scholar
[22]Pietri L., Petroff A., Amielh M. et al. Turbulent flows interacting with varying density canopies [J]. Mécanique and Industries, 2009, 10(3–4): 181–185.ArticleGoogle Scholar
[23]Li Y., Du W., Yu Z. et al. Impact of flexible emergent vegetation on the flow turbulence and kinetic energy characteristics in a flume experiment [J]. Journal of Hydro-environment Research, 2015, 9(3): 354–367.ArticleGoogle Scholar
[24]Li W. Q., Wang D., Jiao J. L. et al. Effects of vegetation patch density on flow velocity characteristics in an open channel [J]. Journal of Hydrodynamics, 2018, 31(5): 1052–1059.ArticleGoogle Scholar
[25]Langre E. D., Gutierrez A., Cossé J. On the scaling of drag reduction by reconfiguration in plants [J]. Comptes Rendus Mécanique, 2012, 340(1–2): 35–40.ArticleGoogle Scholar
[26]Fathi-Maghadam M., Kouwen N. Nonrigid, nonsubmerged, vegetative roughness on floodplains [J]. Journal of Hydraulic Engineering, ASCE, 1997, 123(1): 51–57.ArticleGoogle Scholar
[27]Liang D., Wu X. A random walk simulation of scalar mixing in flows through submerged vegetations [J]. Journal of Hydrodynamics, 2014, 26(3): 343–350.MathSciNetArticleGoogle Scholar
[28]Ghisalberti M., Nepf H. Mass transport in vegetated shear flows [J]. Environmental Fluid Mechanics, 2005, 5(6): 527–551.
Effect of carrier gases on the entrainment defects within AZ91 alloy castings
Tian Liab J.M.T.Daviesa Xiangzhen Zhuc aUniversity of Birmingham, Birmingham B15 2TT, United Kingdom bGrainger and Worrall Ltd, Bridgnorth WV15 5HP, United Kingdom cBrunel Centre for Advanced Solidification Technology, Brunel University London, Kingston Ln, London, Uxbridge UB8 3PH, United Kingdom
Abstract
An entrainment defect (also known as a double oxide film defect or bifilm) acts a void containing an entrapped gas when submerged into a light-alloy melt, thus reducing the quality and reproducibility of the final castings. Previous publications, carried out with Al-alloy castings, reported that this trapped gas could be subsequently consumed by the reaction with the surrounding melt, thus reducing the void volume and negative effect of entrainment defects. Compared with Al-alloys, the entrapped gas within Mg-alloy might be more efficiently consumed due to the relatively high reactivity of magnesium. However, research into the entrainment defects within Mg alloys has been significantly limited. In the present work, AZ91 alloy castings were produced under different carrier gas atmospheres (i.e., SF6/CO2, SF6/air). The evolution processes of the entrainment defects contained in AZ91 alloy were suggested according to the microstructure inspections and thermodynamic calculations. The defects formed in the different atmospheres have a similar sandwich-like structure, but their oxide films contained different combinations of compounds. The use of carrier gases, which were associated with different entrained-gas consumption rates, affected the reproducibility of AZ91 castings.
연행 결함(이중 산화막 결함 또는 이중막 결함이라고도 함)은 경합금 용융물에 잠길 때 갇힌 가스를 포함하는 공극으로 작용하여 최종 주물의 품질과 재현성을 저하시킵니다. Al-합금 주조로 수행된 이전 간행물에서는 이 갇힌 가스가 주변 용융물과의 반응에 의해 후속적으로 소모되어 공극 부피와 연행 결함의 부정적인 영향을 줄일 수 있다고 보고했습니다. Al-합금에 비해 마그네슘의 상대적으로 높은 반응성으로 인해 Mg-합금 내에 포집된 가스가 더 효율적으로 소모될 수 있습니다. 그러나 Mg 합금 내 연행 결함에 대한 연구는 상당히 제한적이었습니다. 현재 작업에서 AZ91 합금 주물은 다양한 캐리어 가스 분위기(즉, SF 6 /CO2 , SF 6 / 공기). AZ91 합금에 포함된 엔트레인먼트 결함의 진화 과정은 미세조직 검사 및 열역학적 계산에 따라 제안되었습니다. 서로 다른 분위기에서 형성된 결함은 유사한 샌드위치 구조를 갖지만 산화막에는 서로 다른 화합물 조합이 포함되어 있습니다. 다른 동반 가스 소비율과 관련된 운반 가스의 사용은 AZ91 주물의 재현성에 영향을 미쳤습니다.
키워드
마그네슘 합금주조Oxide film, Bifilm, Entrainment 불량, 재현성
1 . 소개
지구상에서 가장 가벼운 구조용 금속인 마그네슘은 지난 수십 년 동안 가장 매력적인 경금속 중 하나가 되었습니다. 결과적으로 마그네슘 산업은 지난 20년 동안 급속한 발전을 경험했으며 [1 , 2] , 이는 전 세계적으로 Mg 합금에 대한 수요가 크게 증가했음을 나타냅니다. 오늘날 Mg 합금의 사용은 자동차, 항공 우주, 전자 등의 분야에서 볼 수 있습니다. [3 , 4] . Mg 금속의 전 세계 소비는 특히 자동차 산업에서 앞으로 더욱 증가할 것으로 예측되었습니다. 기존 자동차와 전기 자동차 모두의 에너지 효율성 요구 사항이 설계를 경량화하도록 더욱 밀어붙이기 때문입니다 [3 , 5, 6] .
Mg 합금에 대한 수요의 지속적인 성장은 Mg 합금 주조의 품질 및 기계적 특성 개선에 대한 광범위한 관심을 불러일으켰습니다. Mg 합금 주조 공정 동안 용융물의 표면 난류는 소량의 주변 대기를 포함하는 이중 표면 필름의 포획으로 이어질 수 있으므로 동반 결함(이중 산화막 결함 또는 이중막 결함이라고도 함)을 형성합니다. ) [7] , [8] , [9] , [10] . 무작위 크기, 수량, 방향 및 연행 결함의 배치는 주조 특성의 변화와 관련된 중요한 요인으로 널리 받아들여지고 있습니다 [7] . 또한 Peng et al. [11]AZ91 합금 용융물에 동반된 산화물 필름이 Al 8 Mn 5 입자에 대한 필터 역할을 하여 침전될 때 가두는 것을 발견했습니다 . Mackie et al. [12]는 또한 동반된 산화막이 금속간 입자를 트롤(trawl)하는 작용을 하여 입자가 클러스터링되어 매우 큰 결함을 형성할 수 있다고 제안했습니다. 금속간 화합물의 클러스터링은 비말동반 결함을 주조 특성에 더 해롭게 만들었습니다.
연행 결함에 관한 이전 연구의 대부분은 Al-합금에 대해 수행되었으며 [7 , [13] , [14] , [15] , [16] , [17] , [18] 몇 가지 잠재적인 방법이 제안되었습니다. 알루미늄 합금 주물의 품질에 대한 부정적인 영향을 줄이기 위해. Nyahumwa et al., [16] 은 연행 결함 내의 공극 체적이 열간 등방압 압축(HIP) 공정에 의해 감소될 수 있음을 보여줍니다. Campbell [7] 은 결함 내부의 동반된 가스가 주변 용융물과의 반응으로 인해 소모될 수 있다고 제안했으며, 이는 Raiszedeh와 Griffiths [19]에 의해 추가로 확인되었습니다 ..혼입 가스 소비가 Al-합금 주물의 기계적 특성에 미치는 영향은 [8 , 9]에 의해 조사되었으며 , 이는 혼입 가스의 소비가 주조 재현성의 개선을 촉진함을 시사합니다.
Al-합금 내 결함에 대한 조사와 비교하여 Mg-합금 내 연행 결함에 대한 연구는 상당히 제한적입니다. 연행 결함의 존재는 Mg 합금 주물 [20 , 21] 에서 입증 되었지만 그 거동, 진화 및 연행 가스 소비는 여전히 명확하지 않습니다.
Mg 합금 주조 공정에서 용융물은 일반적으로 마그네슘 점화를 피하기 위해 커버 가스로 보호됩니다. 따라서 모래 또는 매몰 몰드의 공동은 용융물을 붓기 전에 커버 가스로 세척해야 합니다 [22] . 따라서, Mg 합금 주물 내의 연행 가스는 공기만이 아니라 주조 공정에 사용되는 커버 가스를 포함해야 하며, 이는 구조 및 해당 연행 결함의 전개를 복잡하게 만들 수 있습니다.
SF 6 은 Mg 합금 주조 공정에 널리 사용되는 대표적인 커버 가스입니다 [23] , [24] , [25] . 이 커버 가스는 유럽의 마그네슘 합금 주조 공장에서 사용하도록 제한되었지만 상업 보고서에 따르면 이 커버는 전 세계 마그네슘 합금 산업, 특히 다음과 같은 글로벌 마그네슘 합금 생산을 지배한 국가에서 여전히 인기가 있습니다. 중국, 브라질, 인도 등 [26] . 또한, 최근 학술지 조사에서도 이 커버가스가 최근 마그네슘 합금 연구에서 널리 사용된 것으로 나타났다 [27] . SF 6 커버 가스 의 보호 메커니즘 (즉, 액체 Mg 합금과 SF 6 사이의 반응Cover gas)에 대한 연구는 여러 선행연구자들에 의해 이루어졌으나 표면 산화막의 형성과정이 아직 명확하게 밝혀지지 않았으며, 일부 발표된 결과들도 상충되고 있다. 1970년대 초 Fruehling [28] 은 SF 6 아래에 형성된 표면 피막이 주로 미량의 불화물과 함께 MgO 임을 발견 하고 SF 6 이 Mg 합금 표면 피막에 흡수 된다고 제안했습니다 . Couling [29] 은 흡수된 SF 6 이 Mg 합금 용융물과 반응하여 MgF 2 를 형성함을 추가로 확인했습니다 . 지난 20년 동안 아래에 자세히 설명된 것처럼 Mg 합금 표면 필름의 다양한 구조가 보고되었습니다.(1)
단층 필름 . Cashion [30 , 31] 은 X선 광전자 분광법(XPS)과 오제 분광법(AES)을 사용하여 표면 필름을 MgO 및 MgF 2 로 식별했습니다 . 그는 또한 필름의 구성이 두께와 전체 실험 유지 시간에 걸쳐 일정하다는 것을 발견했습니다. Cashion이 관찰한 필름은 10분에서 100분의 유지 시간으로 생성된 단층 구조를 가졌다.(2)
이중층 필름 . Aarstad et. al [32] 은 2003년에 이중층 표면 산화막을 보고했습니다. 그들은 예비 MgO 막에 부착된 잘 분포된 여러 MgF 2 입자를 관찰 하고 전체 표면적의 25-50%를 덮을 때까지 성장했습니다. 외부 MgO 필름을 통한 F의 내부 확산은 진화 과정의 원동력이었습니다. 이 이중층 구조는 Xiong의 그룹 [25 , 33] 과 Shih et al. 도 지지했습니다 . [34] .(삼)
트리플 레이어 필름 . 3층 필름과 그 진화 과정은 Pettersen [35]에 의해 2002년에 보고되었습니다 . Pettersen은 초기 표면 필름이 MgO 상이었고 F의 내부 확산에 의해 점차적으로 안정적인 MgF 2 상 으로 진화한다는 것을 발견했습니다 . 두꺼운 상부 및 하부 MgF 2 층.(4)
산화물 필름은 개별 입자로 구성 됩니다. Wang et al [36] 은 Mg-alloy 표면 필름을 SF 6 커버 가스 하에서 용융물에 교반 한 다음 응고 후 동반된 표면 필름을 검사했습니다. 그들은 동반된 표면 필름이 다른 연구자들이 보고한 보호 표면 필름처럼 계속되지 않고 개별 입자로 구성된다는 것을 발견했습니다. 젊은 산화막은 MgO 나노 크기의 산화물 입자로 구성되어 있는 반면, 오래된 산화막은 한쪽 면에 불화물과 질화물이 포함된 거친 입자(평균 크기 약 1μm)로 구성되어 있습니다.
Mg 합금 용융 표면의 산화막 또는 동반 가스는 모두 액체 Mg 합금과 커버 가스 사이의 반응으로 인해 형성되므로 Mg 합금 표면막에 대한 위에서 언급한 연구는 진화에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 연행 결함. 따라서 SF 6 커버 가스 의 보호 메커니즘 (즉, Mg-합금 표면 필름의 형성)은 해당 동반 결함의 잠재적인 복잡한 진화 과정을 나타냅니다.
그러나 Mg 합금 용융물에 표면 필름을 형성하는 것은 용융물에 잠긴 동반된 가스의 소비와 다른 상황에 있다는 점에 유의해야 합니다. 예를 들어, 앞서 언급한 연구에서 표면 성막 동안 충분한 양의 커버 가스가 담지되어 커버 가스의 고갈을 억제했습니다. 대조적으로, Mg 합금 용융물 내의 동반된 가스의 양은 유한하며, 동반된 가스는 완전히 고갈될 수 있습니다. Mirak [37] 은 3.5% SF 6 /기포를 특별히 설계된 영구 금형에서 응고되는 순수한 Mg 합금 용융물에 도입했습니다. 기포가 완전히 소모되었으며, 해당 산화막은 MgO와 MgF 2 의 혼합물임을 알 수 있었다.. 그러나 Aarstad [32] 및 Xiong [25 , 33]에 의해 관찰된 MgF 2 스팟 과 같은 핵 생성 사이트 는 관찰되지 않았습니다. Mirak은 또한 조성 분석을 기반으로 산화막에서 MgO 이전에 MgF 2 가 형성 되었다고 추측했는데 , 이는 이전 문헌에서 보고된 표면 필름 형성 과정(즉, MgF 2 이전에 형성된 MgO)과 반대 입니다. Mirak의 연구는 동반된 가스의 산화막 형성이 표면막의 산화막 형성과 상당히 다를 수 있음을 나타내었지만 산화막의 구조와 진화에 대해서는 밝히지 않았습니다.
또한 커버 가스에 캐리어 가스를 사용하는 것도 커버 가스와 액체 Mg 합금 사이의 반응에 영향을 미쳤습니다. SF 6 /air 는 용융 마그네슘의 점화를 피하기 위해 SF 6 /CO 2 운반 가스 [38] 보다 더 높은 함량의 SF 6을 필요로 하여 다른 가스 소비율을 나타냅니다. Liang et.al [39] 은 CO 2 가 캐리어 가스로 사용될 때 표면 필름에 탄소가 형성된다고 제안했는데 , 이는 SF 6 /air 에서 형성된 필름과 다릅니다 . Mg 연소 [40]에 대한 조사 에서 Mg 2 C 3 검출이 보고되었습니다.CO 2 연소 후 Mg 합금 샘플 에서 이는 Liang의 결과를 뒷받침할 뿐만 아니라 이중 산화막 결함에서 Mg 탄화물의 잠재적 형성을 나타냅니다.
여기에 보고된 작업은 다양한 커버 가스(즉, SF 6 /air 및 SF 6 /CO 2 )로 보호되는 AZ91 Mg 합금 주물에서 형성된 연행 결함의 거동과 진화에 대한 조사 입니다. 이러한 캐리어 가스는 액체 Mg 합금에 대해 다른 보호성을 가지며, 따라서 상응하는 동반 가스의 다른 소비율 및 발생 프로세스와 관련될 수 있습니다. AZ91 주물의 재현성에 대한 동반 가스 소비의 영향도 연구되었습니다.
2 . 실험
2.1 . 용융 및 주조
3kg의 AZ91 합금을 700 ± 5 °C의 연강 도가니에서 녹였습니다. AZ91 합금의 조성은 표 1 에 나타내었다 . 가열하기 전에 잉곳 표면의 모든 산화물 스케일을 기계가공으로 제거했습니다. 사용 된 커버 가스는 0.5 %이었다 SF 6 / 공기 또는 0.5 % SF 6 / CO 2 (부피. %) 다른 주물 6L / 분의 유량. 용융물은 15분 동안 0.3L/min의 유속으로 아르곤으로 가스를 제거한 다음 [41 , 42] , 모래 주형에 부었습니다. 붓기 전에 샌드 몰드 캐비티를 20분 동안 커버 가스로 플러싱했습니다 [22] . 잔류 용융물(약 1kg)이 도가니에서 응고되었습니다.
표 1 . 본 연구에 사용된 AZ91 합금의 조성(wt%).
알
아연
미네소타
시
철
니
마그네슘
9.4
0.61
0.15
0.02
0.005
0.0017
잔여
그림 1 (a)는 러너가 있는 주물의 치수를 보여줍니다. 탑 필링 시스템은 최종 주물에서 연행 결함을 생성하기 위해 의도적으로 사용되었습니다. Green과 Campbell [7 , 43] 은 탑 필링 시스템이 바텀 필링 시스템에 비해 주조 과정에서 더 많은 연행 현상(즉, 이중 필름)을 유발한다고 제안했습니다. 이 금형의 용융 흐름 시뮬레이션(Flow-3D 소프트웨어)은 연행 현상에 관한 Reilly의 모델 [44] 을 사용하여 최종 주조에 많은 양의 이중막이 포함될 것이라고 예측했습니다( 그림 1 에서 검은색 입자로 표시됨) . NS).
수축 결함은 또한 주물의 기계적 특성과 재현성에 영향을 미칩니다. 이 연구는 주조 품질에 대한 이중 필름의 영향에 초점을 맞추었기 때문에 수축 결함이 발생하지 않도록 금형을 의도적으로 설계했습니다. ProCAST 소프트웨어를 사용한 응고 시뮬레이션은 그림 1c 와 같이 최종 주조에 수축 결함이 포함되지 않음을 보여주었습니다 . 캐스팅 건전함도 테스트바 가공 전 실시간 X-ray를 통해 확인했다.
모래 주형은 1wt를 함유한 수지 결합된 규사로 만들어졌습니다. % PEPSET 5230 수지 및 1wt. % PEPSET 5112 촉매. 모래는 또한 억제제로 작용하기 위해 2중량%의 Na 2 SiF 6 을 함유했습니다 .. 주입 온도는 700 ± 5 °C였습니다. 응고 후 러너바의 단면을 Sci-Lab Analytical Ltd로 보내 H 함량 분석(LECO 분석)을 하였고, 모든 H 함량 측정은 주조 공정 후 5일째에 실시하였다. 각각의 주물은 인장 강도 시험을 위해 클립 신장계가 있는 Zwick 1484 인장 시험기를 사용하여 40개의 시험 막대로 가공되었습니다. 파손된 시험봉의 파단면을 주사전자현미경(SEM, Philips JEOL7000)을 이용하여 가속전압 5~15kV로 조사하였다. 파손된 시험 막대, 도가니에서 응고된 잔류 Mg 합금 및 주조 러너를 동일한 SEM을 사용하여 단면화하고 연마하고 검사했습니다. CFEI Quanta 3D FEG FIB-SEM을 사용하여 FIB(집속 이온 빔 밀링 기술)에 의해 테스트 막대 파괴 표면에서 발견된 산화막의 단면을 노출했습니다. 분석에 필요한 산화막은 백금층으로 코팅하였다. 그런 다음 30kV로 가속된 갈륨 이온 빔이 산화막의 단면을 노출시키기 위해 백금 코팅 영역을 둘러싼 재료 기판을 밀링했습니다. 산화막 단면의 EDS 분석은 30kV의 가속 전압에서 FIB 장비를 사용하여 수행되었습니다.
2.2 . 산화 세포
전술 한 바와 같이, 몇몇 최근 연구자들은 마그네슘 합금의 용탕 표면에 형성된 보호막 조사 [38 , 39 , [46] , [47] , [48] , [49] , [50] , [51] , [52 ] . 이 실험 동안 사용된 커버 가스의 양이 충분하여 커버 가스에서 불화물의 고갈을 억제했습니다. 이 섹션에서 설명하는 실험은 엔트레인먼트 결함의 산화막의 진화를 연구하기 위해 커버 가스의 공급을 제한하는 밀봉된 산화 셀을 사용했습니다. 산화 셀에 포함된 커버 가스는 큰 크기의 “동반된 기포”로 간주되었습니다.
도 2에 도시된 바와 같이 , 산화셀의 본체는 내부 길이가 400mm, 내경이 32mm인 폐쇄형 연강관이었다. 수냉식 동관을 전지의 상부에 감았습니다. 튜브가 가열될 때 냉각 시스템은 상부와 하부 사이에 온도 차이를 만들어 내부 가스가 튜브 내에서 대류하도록 했습니다. 온도는 도가니 상단에 위치한 K형 열전대로 모니터링했습니다. Nieet al. [53] 은 Mg 합금 용융물의 표면 피막을 조사할 때 SF 6 커버 가스가 유지로의 강철 벽과 반응할 것이라고 제안했습니다 . 이 반응을 피하기 위해 강철 산화 전지의 내부 표면(그림 2 참조)) 및 열전대의 상반부는 질화붕소로 코팅되었습니다(Mg 합금은 질화붕소와 접촉하지 않았습니다).
실험 중에 고체 AZ91 합금 블록을 산화 셀 바닥에 위치한 마그네시아 도가니에 넣었습니다. 전지는 1L/min의 가스 유속으로 전기 저항로에서 100℃로 가열되었다. 원래의 갇힌 대기(즉, 공기)를 대체하기 위해 셀을 이 온도에서 20분 동안 유지했습니다. 그런 다음, 산화 셀을 700°C로 더 가열하여 AZ91 샘플을 녹였습니다. 그런 다음 가스 입구 및 출구 밸브가 닫혀 제한된 커버 가스 공급 하에서 산화를 위한 밀폐된 환경이 생성되었습니다. 그런 다음 산화 전지를 5분 간격으로 5분에서 30분 동안 700 ± 10°C에서 유지했습니다. 각 유지 시간이 끝날 때 세포를 물로 켄칭했습니다. 실온으로 냉각한 후 산화된 샘플을 절단하고 연마한 다음 SEM으로 검사했습니다.
3 . 결과
3.1 . SF 6 /air 에서 형성된 엔트레인먼트 결함의 구조 및 구성
0.5 % SF의 커버 가스 하에서 AZ91 주물에 형성된 유입 결함의 구조 및 조성 6 / 공기는 SEM 및 EDS에 의해 관찰되었다. 결과는 그림 3에 스케치된 엔트레인먼트 결함의 두 가지 유형이 있음을 나타냅니다 . (1) 산화막이 전통적인 단층 구조를 갖는 유형 A 결함 및 (2) 산화막이 2개 층을 갖는 유형 B 결함. 이러한 결함의 세부 사항은 다음에 소개되었습니다. 여기에서 비말동반 결함은 생물막 또는 이중 산화막으로도 알려져 있기 때문에 B형 결함의 산화막은 본 연구에서 “다층 산화막” 또는 “다층 구조”로 언급되었습니다. “이중 산화막 결함의 이중층 산화막”과 같은 혼란스러운 설명을 피하기 위해.
그림 4 (ab)는 약 0.4μm 두께의 조밀한 단일층 산화막을 갖는 Type A 결함을 보여줍니다. 이 필름에서 산소, 불소, 마그네슘 및 알루미늄이 검출되었습니다( 그림 4c). 산화막은 마그네슘과 알루미늄의 산화물과 불화물의 혼합물로 추측됩니다. 불소의 검출은 동반된 커버 가스가 이 결함의 형성에 포함되어 있음을 보여주었습니다. 즉, Fig. 4 (a)에 나타난 기공 은 수축결함이나 수소기공도가 아니라 연행결함이었다. 알루미늄의 검출은 Xiong과 Wang의 이전 연구 [47 , 48] 와 다르며 , SF 6으로 보호된 AZ91 용융물의 표면 필름에 알루미늄이 포함되어 있지 않음을 보여주었습니다.커버 가스. 유황은 원소 맵에서 명확하게 인식할 수 없었지만 해당 ESD 스펙트럼에서 S-피크가 있었습니다.
도 5 (ab)는 다층 산화막을 갖는 Type B 엔트레인먼트 결함을 나타낸다. 산화막의 조밀한 외부 층은 불소와 산소가 풍부하지만( 그림 5c) 상대적으로 다공성인 내부 층은 산소만 풍부하고(즉, 불소가 부족) 부분적으로 함께 성장하여 샌드위치 모양을 형성합니다. 구조. 따라서 외층은 불화물과 산화물의 혼합물이며 내층은 주로 산화물로 추정된다. 황은 EDX 스펙트럼에서만 인식될 수 있었고 요소 맵에서 명확하게 식별할 수 없었습니다. 이는 커버 가스의 작은 S 함량(즉, SF 6 의 0.5% 부피 함량 때문일 수 있음)커버 가스). 이 산화막에서는 이 산화막의 외층에 알루미늄이 포함되어 있지만 내층에서는 명확하게 검출할 수 없었다. 또한 Al의 분포가 고르지 않은 것으로 보입니다. 결함의 우측에는 필름에 알루미늄이 존재하지만 그 농도는 매트릭스보다 높은 것으로 식별할 수 없음을 알 수 있다. 그러나 결함의 왼쪽에는 알루미늄 농도가 훨씬 높은 작은 영역이 있습니다. 이러한 알루미늄의 불균일한 분포는 다른 결함(아래 참조)에서도 관찰되었으며, 이는 필름 내부 또는 아래에 일부 산화물 입자가 형성된 결과입니다.
무화과 도 4 및 5 는 SF 6 /air 의 커버 가스 하에 주조된 AZ91 합금 샘플에서 형성된 연행 결함의 횡단면 관찰을 나타낸다 . 2차원 단면에서 관찰된 수치만으로 연행 결함을 특성화하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 더 많은 이해를 돕기 위해 테스트 바의 파단면을 관찰하여 엔트레인먼트 결함(즉, 산화막)의 표면을 더 연구했습니다.
Fig. 6 (a)는 SF 6 /air 에서 생산된 AZ91 합금 인장시험봉의 파단면을 보여준다 . 파단면의 양쪽에서 대칭적인 어두운 영역을 볼 수 있습니다. 그림 6 (b)는 어두운 영역과 밝은 영역 사이의 경계를 보여줍니다. 밝은 영역은 들쭉날쭉하고 부서진 특징으로 구성되어 있는 반면, 어두운 영역의 표면은 비교적 매끄럽고 평평했습니다. 또한 EDS 결과( Fig. 6 c-d 및 Table 2) 불소, 산소, 황 및 질소는 어두운 영역에서만 검출되었으며, 이는 어두운 영역이 용융물에 동반된 표면 보호 필름임을 나타냅니다. 따라서 어두운 영역은 대칭적인 특성을 고려할 때 연행 결함이라고 제안할 수 있습니다. Al-합금 주조물의 파단면에서 유사한 결함이 이전에 보고되었습니다 [7] . 질화물은 테스트 바 파단면의 산화막에서만 발견되었지만 그림 1과 그림 4에 표시된 단면 샘플에서는 검출되지 않았습니다 . 4 및 5 . 근본적인 이유는 이러한 샘플에 포함된 질화물이 샘플 연마 과정에서 가수분해되었을 수 있기 때문입니다 [54] .
표 2 . EDS 결과(wt.%)는 그림 6에 표시된 영역에 해당합니다 (커버 가스: SF 6 /공기).
도 1 및 도 2에 도시된 결함의 단면 관찰과 함께 . 도 4 및 도 5 를 참조하면, 인장 시험봉에 포함된 연행 결함의 구조를 도 6 (e) 와 같이 스케치하였다 . 결함에는 산화막으로 둘러싸인 동반된 가스가 포함되어 있어 테스트 바 내부에 보이드 섹션이 생성되었습니다. 파괴 과정에서 결함에 인장력이 가해지면 균열이 가장 약한 경로를 따라 전파되기 때문에 보이드 섹션에서 균열이 시작되어 연행 결함을 따라 전파됩니다 [55] . 따라서 최종적으로 시험봉이 파단되었을 때 Fig. 6 (a) 와 같이 시험봉의 양 파단면에 연행결함의 산화피막이 나타났다 .
3.2 . SF 6 /CO 2 에 형성된 연행 결함의 구조 및 조성
SF 6 /air 에서 형성된 엔트레인먼트 결함과 유사하게, 0.5% SF 6 /CO 2 의 커버 가스 아래에서 형성된 결함 도 두 가지 유형의 산화막(즉, 단층 및 다층 유형)을 가졌다. 도 7 (a)는 다층 산화막을 포함하는 엔트레인먼트 결함의 예를 도시한다. 결함에 대한 확대 관찰( 그림 7b )은 산화막의 내부 층이 함께 성장하여 SF 6 /air 의 분위기에서 형성된 결함과 유사한 샌드위치 같은 구조를 나타냄을 보여줍니다 ( 그림 7b). 5 나 ). EDS 스펙트럼( 그림 7c) 이 샌드위치형 구조의 접합부(내층)는 주로 산화마그네슘을 함유하고 있음을 보여주었다. 이 EDS 스펙트럼에서는 불소, 황, 알루미늄의 피크가 확인되었으나 그 양은 상대적으로 적었다. 대조적으로, 산화막의 외부 층은 조밀하고 불화물과 산화물의 혼합물로 구성되어 있습니다( 그림 7d-e).
Fig. 8 (a)는 0.5%SF 6 /CO 2 분위기에서 제작된 AZ91 합금 인장시험봉의 파단면의 연행결함을 보여준다 . 상응하는 EDS 결과(표 3)는 산화막이 불화물과 산화물을 함유함을 보여주었다. 황과 질소는 검출되지 않았습니다. 게다가, 확대 관찰( 도 8b)은 산화막 표면에 반점을 나타내었다. 반점의 직경은 수백 나노미터에서 수 마이크론 미터까지 다양했습니다.
산화막의 구조와 조성을 보다 명확하게 나타내기 위해 테스트 바 파단면의 산화막 단면을 FIB 기법을 사용하여 현장에서 노출시켰다( 그림 9 ). 도 9a에 도시된 바와 같이 , 백금 코팅층과 Mg-Al 합금 기재 사이에 연속적인 산화피막이 발견되었다. 그림 9 (bc)는 다층 구조( 그림 9c 에서 빨간색 상자로 표시)를 나타내는 산화막에 대한 확대 관찰을 보여줍니다 . 바닥층은 불소와 산소가 풍부하고 불소와 산화물의 혼합물이어야 합니다 . 5 와 7, 유일한 산소가 풍부한 최상층은 도 1 및 도 2에 도시 된 “내층”과 유사하였다 . 5 및 7 .
연속 필름을 제외하고 도 9 에 도시된 바와 같이 연속 필름 내부 또는 하부에서도 일부 개별 입자가 관찰되었다 . 그림 9( b) 의 산화막 좌측에서 Al이 풍부한 입자가 검출되었으며, 마그네슘과 산소 원소도 풍부하게 함유하고 있어 스피넬 Mg 2 AlO 4 로 추측할 수 있다 . 이러한 Mg 2 AlO 4 입자의 존재는 Fig. 5 와 같이 관찰된 필름의 작은 영역에 높은 알루미늄 농도와 알루미늄의 불균일한 분포의 원인이 된다 .(씨). 여기서 강조되어야 할 것은 연속 산화막의 바닥층의 다른 부분이 이 Al이 풍부한 입자보다 적은 양의 알루미늄을 함유하고 있지만, 그림 9c는 이 바닥층의 알루미늄 양이 여전히 무시할 수 없는 수준임을 나타냅니다 . , 특히 필름의 외층과 비교할 때. 도 9b에 도시된 산화막의 우측 아래에서 입자가 검출되어 Mg와 O가 풍부하여 MgO인 것으로 추측되었다. Wang의 결과에 따르면 [56], Mg 용융물과 Mg 증기의 산화에 의해 Mg 용융물의 표면에 많은 이산 MgO 입자가 형성될 수 있다. 우리의 현재 연구에서 관찰된 MgO 입자는 같은 이유로 인해 형성될 수 있습니다. 실험 조건의 차이로 인해 더 적은 Mg 용융물이 기화되거나 O2와 반응할 수 있으므로 우리 작업에서 형성되는 MgO 입자는 소수에 불과합니다. 또한 필름에서 풍부한 탄소가 발견되어 CO 2 가 용융물과 반응하여 탄소 또는 탄화물을 형성할 수 있음을 보여줍니다 . 이 탄소 농도는 표 3에 나타낸 산화막의 상대적으로 높은 탄소 함량 (즉, 어두운 영역) 과 일치하였다 . 산화막 옆 영역.
표 3 . 도 8에 도시된 영역에 상응하는 EDS 결과(wt.%) (커버 가스: SF 6 / CO 2 ).
테스트 바 파단면( 도 9 ) 에서 산화막의 이 단면 관찰은 도 6 (e)에 도시된 엔트레인먼트 결함의 개략도를 추가로 확인했다 . SF 6 /CO 2 와 SF 6 /air 의 서로 다른 분위기에서 형성된 엔트레인먼트 결함 은 유사한 구조를 가졌지만 그 조성은 달랐다.
3.3 . 산화 전지에서 산화막의 진화
섹션 3.1 및 3.2 의 결과 는 SF 6 /air 및 SF 6 /CO 2 의 커버 가스 아래에서 AZ91 주조에서 형성된 연행 결함의 구조 및 구성을 보여줍니다 . 산화 반응의 다른 단계는 연행 결함의 다른 구조와 조성으로 이어질 수 있습니다. Campbell은 동반된 가스가 주변 용융물과 반응할 수 있다고 추측했지만 Mg 합금 용융물과 포획된 커버 가스 사이에 반응이 발생했다는 보고는 거의 없습니다. 이전 연구자들은 일반적으로 개방된 환경에서 Mg 합금 용융물과 커버 가스 사이의 반응에 초점을 맞췄습니다 [38 , 39 , [46] , [47], [48] , [49] , [50] , [51] , [52] , 이는 용융물에 갇힌 커버 가스의 상황과 다릅니다. AZ91 합금에서 엔트레인먼트 결함의 형성을 더 이해하기 위해 엔트레인먼트 결함의 산화막의 진화 과정을 산화 셀을 사용하여 추가로 연구했습니다.
.도 10 (a 및 d) 0.5 % 방송 SF 보호 산화 셀에서 5 분 동안 유지 된 표면 막 (6) / 공기. 불화물과 산화물(MgF 2 와 MgO) 로 이루어진 단 하나의 층이 있었습니다 . 이 표면 필름에서. 황은 EDS 스펙트럼에서 검출되었지만 그 양이 너무 적어 원소 맵에서 인식되지 않았습니다. 이 산화막의 구조 및 조성은 도 4 에 나타낸 엔트레인먼트 결함의 단층막과 유사하였다 .
10분의 유지 시간 후, 얇은 (O,S)가 풍부한 상부층(약 700nm)이 예비 F-농축 필름에 나타나 그림 10 (b 및 e) 에서와 같이 다층 구조를 형성했습니다 . ). (O, S)가 풍부한 최상층의 두께는 유지 시간이 증가함에 따라 증가했습니다. Fig. 10 (c, f) 에서 보는 바와 같이 30분간 유지한 산화막도 다층구조를 가지고 있으나 (O,S)가 풍부한 최상층(약 2.5μm)의 두께가 10분 산화막의 그것. 도 10 (bc) 에 도시 된 다층 산화막 은 도 5에 도시된 샌드위치형 결함의 막과 유사한 외관을 나타냈다 .
도 10에 도시된 산화막의 상이한 구조는 커버 가스의 불화물이 AZ91 합금 용융물과의 반응으로 인해 우선적으로 소모될 것임을 나타내었다. 불화물이 고갈된 후, 잔류 커버 가스는 액체 AZ91 합금과 추가로 반응하여 산화막에 상부 (O, S)가 풍부한 층을 형성했습니다. 따라서 도 1 및 도 3에 도시된 연행 결함의 상이한 구조 및 조성 . 4 와 5 는 용융물과 갇힌 커버 가스 사이의 진행 중인 산화 반응 때문일 수 있습니다.
이 다층 구조는 Mg 합금 용융물에 형성된 보호 표면 필름에 관한 이전 간행물 [38 , [46] , [47] , [48] , [49] , [50] , [51] 에서 보고되지 않았습니다 . . 이는 이전 연구원들이 무제한의 커버 가스로 실험을 수행했기 때문에 커버 가스의 불화물이 고갈되지 않는 상황을 만들었기 때문일 수 있습니다. 따라서 엔트레인먼트 결함의 산화피막은 도 10에 도시된 산화피막과 유사한 거동특성을 가지나 [38 ,[46] , [47] , [48] , [49] , [50] , [51] .
SF 유지 산화막와 마찬가지로 6 / 공기, SF에 형성된 산화물 막 (6) / CO 2는 또한 세포 산화 다른 유지 시간과 다른 구조를 가지고 있었다. .도 11 (a)는 AZ91 개최 산화막, 0.5 %의 커버 가스 하에서 SF 표면 용융 도시 6 / CO 2, 5 분. 이 필름은 MgF 2 로 이루어진 단층 구조를 가졌다 . 이 영화에서는 MgO의 존재를 확인할 수 없었다. 30분의 유지 시간 후, 필름은 다층 구조를 가졌다; 내부 층은 조밀하고 균일한 외관을 가지며 MgF 2 로 구성 되고 외부 층은 MgF 2 혼합물및 MgO. 0.5%SF 6 /air 에서 형성된 표면막과 다른 이 막에서는 황이 검출되지 않았다 . 따라서, 0.5%SF 6 /CO 2 의 커버 가스 내의 불화물 도 막 성장 과정의 초기 단계에서 우선적으로 소모되었다. SF 6 /air 에서 형성된 막과 비교하여 SF 6 /CO 2 에서 형성된 막에서 MgO 는 나중에 나타났고 황화물은 30분 이내에 나타나지 않았다. 이는 SF 6 /air 에서 필름의 형성과 진화 가 SF 6 /CO 2 보다 빠르다 는 것을 의미할 수 있습니다 . CO 2 후속적으로 용융물과 반응하여 MgO를 형성하는 반면, 황 함유 화합물은 커버 가스에 축적되어 반응하여 매우 늦은 단계에서 황화물을 형성할 수 있습니다(산화 셀에서 30분 후).
4 . 논의
4.1 . SF 6 /air 에서 형성된 연행 결함의 진화
Outokumpu HSC Chemistry for Windows( http://www.hsc-chemistry.net/ )의 HSC 소프트웨어를 사용하여 갇힌 기체와 액체 AZ91 합금 사이에서 발생할 수 있는 반응을 탐색하는 데 필요한 열역학 계산을 수행했습니다. 계산에 대한 솔루션은 소량의 커버 가스(즉, 갇힌 기포 내의 양)와 AZ91 합금 용융물 사이의 반응 과정에서 어떤 생성물이 가장 형성될 가능성이 있는지 제안합니다.
실험에서 압력은 1기압으로, 온도는 700°C로 설정했습니다. 커버 가스의 사용량은 7 × 10으로 가정 하였다 -7 약 0.57 cm의 양으로 kg 3 (3.14 × 10 -6 0.5 % SF위한 kmol) 6 / 공기, 0.35 cm (3) (3.12 × 10 – 8 kmol) 0.5%SF 6 /CO 2 . 포획된 가스와 접촉하는 AZ91 합금 용융물의 양은 모든 반응을 완료하기에 충분한 것으로 가정되었습니다. SF 6 의 분해 생성물 은 SF 5 , SF 4 , SF 3 , SF 2 , F 2 , S(g), S 2(g) 및 F(g) [57] , [58] , [59] , [60] .
그림 12 는 AZ91 합금과 0.5%SF 6 /air 사이의 반응에 대한 열역학적 계산의 평형 다이어그램을 보여줍니다 . 다이어그램에서 10 -15 kmol 미만의 반응물 및 생성물은 표시되지 않았습니다. 이는 존재 하는 SF 6 의 양 (≈ 1.57 × 10 -10 kmol) 보다 5배 적 으므로 영향을 미치지 않습니다. 실제적인 방법으로 과정을 관찰했습니다.
이 반응 과정은 3단계로 나눌 수 있다.
1단계 : 불화물의 형성. AZ91 용융물은 SF 6 및 그 분해 생성물과 우선적으로 반응하여 MgF 2 , AlF 3 및 ZnF 2 를 생성 합니다. 그러나 ZnF 2 의 양 이 너무 적어서 실제적으로 검출되지 않았을 수 있습니다( MgF 2 의 3 × 10 -10 kmol에 비해 ZnF 2 1.25 × 10 -12 kmol ). 섹션 3.1 – 3.3에 표시된 모든 산화막 . 한편, 잔류 가스에 황이 SO 2 로 축적되었다 .
2단계 : 산화물의 형성. 액체 AZ91 합금이 포획된 가스에서 사용 가능한 모든 불화물을 고갈시킨 후, Mg와의 반응으로 인해 AlF 3 및 ZnF 2 의 양이 빠르게 감소했습니다. O 2 (g) 및 SO 2 는 AZ91 용융물과 반응하여 MgO, Al 2 O 3 , MgAl 2 O 4 , ZnO, ZnSO 4 및 MgSO 4 를 형성 합니다. 그러나 ZnO 및 ZnSO 4 의 양은 EDS에 의해 실제로 발견되기에는 너무 적었을 것입니다(예: 9.5 × 10 -12 kmol의 ZnO, 1.38 × 10 -14 kmol의 ZnSO 4 , 대조적으로 4.68 × 10−10 kmol의 MgF 2 , X 축의 AZ91 양 이 2.5 × 10 -9 kmol일 때). 실험 사례에서 커버 가스의 F 농도는 매우 낮고 전체 농도 f O는 훨씬 높습니다. 따라서 1단계와 2단계, 즉 불화물과 산화물의 형성은 반응 초기에 동시에 일어나 그림 1과 2와 같이 불화물과 산화물의 가수층 혼합물이 형성될 수 있다 . 4 및 10 (a). 내부 층은 산화물로 구성되어 있지만 불화물은 커버 가스에서 F 원소가 완전히 고갈된 후에 형성될 수 있습니다.
산화막 내의 MgAl 2 O 4 및 Al 2 O 3 의 양은 도 4에 도시된 산화막과 일치하는 검출하기에 충분한 양이었다 . 그러나, 도 10 에 도시된 바와 같이, 산화셀에서 성장된 산화막에서는 알루미늄의 존재를 인식할 수 없었다 . 이러한 Al의 부재는 표면 필름과 AZ91 합금 용융물 사이의 다음 반응으로 인한 것일 수 있습니다.(1)
Al 2 O 3 + 3Mg + = 3MgO + 2Al, △G(700°C) = -119.82 kJ/mol(2)
Mg + MgAl 2 O 4 = MgO + Al, △G(700°C) = -106.34 kJ/mol이는 반응물이 서로 완전히 접촉한다는 가정 하에 열역학적 계산이 수행되었기 때문에 HSC 소프트웨어로 시뮬레이션할 수 없었습니다. 그러나 실제 공정에서 AZ91 용융물과 커버 가스는 보호 표면 필름의 존재로 인해 서로 완전히 접촉할 수 없습니다.
3단계 : 황화물과 질화물의 형성. 30분의 유지 시간 후, 산화 셀의 기상 불화물 및 산화물이 고갈되어 잔류 가스와 용융 반응을 허용하여 초기 F-농축 또는 (F, O )이 풍부한 표면 필름, 따라서 그림 10 (b 및 c)에 표시된 관찰된 다층 구조를 생성합니다 . 게다가, 질소는 모든 반응이 완료될 때까지 AZ91 용융물과 반응했습니다. 도 6 에 도시 된 산화막 은 질화물 함량으로 인해 이 반응 단계에 해당할 수 있다. 그러나, 그 결과는 도 1 및 도 5에 도시 된 연마된 샘플에서 질화물이 검출되지 않음을 보여준다. 4 와 5, 그러나 테스트 바 파단면에서만 발견됩니다. 질화물은 다음과 같이 샘플 준비 과정에서 가수분해될 수 있습니다 [54] .(삼)
Mg 3 N 2 + 6H 2 O = 3Mg(OH) 2 + 2NH 3 ↑(4)
AlN+ 3H 2 O = Al(OH) 3 + NH 3 ↑
또한 Schmidt et al. [61] 은 Mg 3 N 2 와 AlN이 반응하여 3원 질화물(Mg 3 Al n N n+2, n=1, 2, 3…) 을 형성할 수 있음을 발견했습니다 . HSC 소프트웨어에는 삼원 질화물 데이터베이스가 포함되어 있지 않아 계산에 추가할 수 없습니다. 이 단계의 산화막은 또한 삼원 질화물을 포함할 수 있습니다.
4.2 . SF 6 /CO 2 에서 형성된 연행 결함의 진화
도 13 은 AZ91 합금과 0.5%SF 6 /CO 2 사이의 열역학적 계산 결과를 보여준다 . 이 반응 과정도 세 단계로 나눌 수 있습니다.
1단계 : 불화물의 형성. SF 6 및 그 분해 생성물은 AZ91 용융물에 의해 소비되어 MgF 2 , AlF 3 및 ZnF 2 를 형성했습니다 . 0.5% SF 6 /air 에서 AZ91의 반응에서와 같이 ZnF 2 의 양 이 너무 작아서 실제적으로 감지되지 않았습니다( 2.67 x 10 -10 kmol의 MgF 2 에 비해 ZnF 2 1.51 x 10 -13 kmol ). S와 같은 잔류 가스 트랩에 축적 유황 2 (g) 및 (S)의 일부분 (2) (g)가 CO와 반응하여 2 SO 형성하는 2및 CO. 이 반응 단계의 생성물은 도 11 (a)에 도시된 필름과 일치하며 , 이는 불화물만을 함유하는 단일 층 구조를 갖는다.
2단계 : 산화물의 형성. ALF 3 및 ZnF 2 MgF로 형성 용융 AZ91 마그네슘의 반응 2 , Al 및 Zn으로한다. SO 2 는 소모되기 시작하여 표면 필름에 산화물을 생성 하고 커버 가스에 S 2 (g)를 생성했습니다. 한편, CO 2 는 AZ91 용융물과 직접 반응하여 CO, MgO, ZnO 및 Al 2 O 3 를 형성 합니다. 도 1에 도시 된 산화막 . 9 및 11 (b)는 산소가 풍부한 층과 다층 구조로 인해 이 반응 단계에 해당할 수 있습니다.
커버 가스의 CO는 AZ91 용융물과 추가로 반응하여 C를 생성할 수 있습니다. 이 탄소는 온도가 감소할 때(응고 기간 동안) Mg와 추가로 반응하여 Mg 탄화물을 형성할 수 있습니다 [62] . 이것은 도 4에 도시된 산화막의 탄소 함량이 높은 이유일 수 있다 . 8 – 9 . Liang et al. [39] 또한 SO 2 /CO 2 로 보호된 AZ91 합금 표면 필름에서 탄소 검출을 보고했습니다 . 생성된 Al 2 O 3 는 MgO와 더 결합하여 MgAl 2 O 4 [63]를 형성할 수 있습니다 . 섹션 4.1 에서 논의된 바와 같이, 알루미나 및 스피넬은 도 11 에 도시된 바와 같이 표면 필름에 알루미늄 부재를 야기하는 Mg와 반응할 수 있다 .
3단계 : 황화물의 형성. AZ91은 용융물 S 소비하기 시작 2 인 ZnS와 MGS 형성 갇힌 잔류 가스 (g)를. 이러한 반응은 반응 과정의 마지막 단계까지 일어나지 않았으며, 이는 Fig. 7 (c)에 나타난 결함의 S-함량 이 적은 이유일 수 있다 .
요약하면, 열역학적 계산은 AZ91 용융물이 커버 가스와 반응하여 먼저 불화물을 형성한 다음 마지막에 산화물과 황화물을 형성할 것임을 나타냅니다. 다른 반응 단계에서 산화막은 다른 구조와 조성을 가질 것입니다.
4.3 . 운반 가스가 동반 가스 소비 및 AZ91 주물의 재현성에 미치는 영향
SF 6 /air 및 SF 6 /CO 2 에서 형성된 연행 결함의 진화 과정은 4.1절 과 4.2 절 에서 제안되었습니다 . 이론적인 계산은 실제 샘플에서 발견되는 해당 산화막과 관련하여 검증되었습니다. 연행 결함 내의 대기는 Al-합금 시스템과 다른 시나리오에서 액체 Mg-합금과의 반응으로 인해 효율적으로 소모될 수 있습니다(즉, 연행된 기포의 질소가 Al-합금 용융물과 효율적으로 반응하지 않을 것입니다 [64 , 65] 그러나 일반적으로 “질소 연소”라고 하는 액체 Mg 합금에서 질소가 더 쉽게 소모될 것입니다 [66] ).
동반된 가스와 주변 액체 Mg-합금 사이의 반응은 동반된 가스를 산화막 내에서 고체 화합물(예: MgO)로 전환하여 동반 결함의 공극 부피를 감소시켜 결함(예: 공기의 동반된 가스가 주변의 액체 Mg 합금에 의해 고갈되면 용융 온도가 700 °C이고 액체 Mg 합금의 깊이가 10 cm라고 가정할 때 최종 고체 제품의 총 부피는 0.044가 됩니다. 갇힌 공기가 취한 초기 부피의 %).
연행 결함의 보이드 부피 감소와 해당 주조 특성 사이의 관계는 알루미늄 합금 주조에서 널리 연구되었습니다. Nyahumwa와 Campbell [16] 은 HIP(Hot Isostatic Pressing) 공정이 Al-합금 주물의 연행 결함이 붕괴되고 산화물 표면이 접촉하게 되었다고 보고했습니다. 주물의 피로 수명은 HIP 이후 개선되었습니다. Nyahumwa와 Campbell [16] 도 서로 접촉하고 있는 이중 산화막의 잠재적인 결합을 제안했지만 이를 뒷받침하는 직접적인 증거는 없었습니다. 이 결합 현상은 Aryafar et.al에 의해 추가로 조사되었습니다. [8], 그는 강철 튜브에서 산화물 스킨이 있는 두 개의 Al-합금 막대를 다시 녹인 다음 응고된 샘플에 대해 인장 강도 테스트를 수행했습니다. 그들은 Al-합금 봉의 산화물 스킨이 서로 강하게 결합되어 용융 유지 시간이 연장됨에 따라 더욱 강해짐을 발견했으며, 이는 이중 산화막 내 동반된 가스의 소비로 인한 잠재적인 “치유” 현상을 나타냅니다. 구조. 또한 Raidszadeh와 Griffiths [9 , 19] 는 연행 가스가 반응하는 데 더 긴 시간을 갖도록 함으로써 응고 전 용융 유지 시간을 연장함으로써 Al-합금 주물의 재현성에 대한 연행 결함의 부정적인 영향을 성공적으로 줄였습니다. 주변이 녹습니다.
앞서 언급한 연구를 고려할 때, Mg 합금 주물에서 혼입 가스의 소비는 다음 두 가지 방식으로 혼입 결함의 부정적인 영향을 감소시킬 수 있습니다.
(1) 이중 산화막의 결합 현상 . 도 5 및 도 7 에 도시 된 샌드위치형 구조 는 이중 산화막 구조의 잠재적인 결합을 나타내었다. 그러나 산화막의 결합으로 인한 강도 증가를 정량화하기 위해서는 더 많은 증거가 필요합니다.
(2) 연행 결함의 보이드 체적 감소 . 주조품의 품질에 대한 보이드 부피 감소의 긍정적인 효과는 HIP 프로세스 [67]에 의해 널리 입증되었습니다 . 섹션 4.1 – 4.2 에서 논의된 진화 과정과 같이 , 동반된 가스와 주변 AZ91 합금 용융물 사이의 지속적인 반응으로 인해 동반 결함의 산화막이 함께 성장할 수 있습니다. 최종 고체 생성물의 부피는 동반된 기체에 비해 상당히 작았다(즉, 이전에 언급된 바와 같이 0.044%).
따라서, 혼입 가스의 소모율(즉, 산화막의 성장 속도)은 AZ91 합금 주물의 품질을 향상시키는 중요한 매개변수가 될 수 있습니다. 이에 따라 산화 셀의 산화막 성장 속도를 추가로 조사했습니다.
도 14 는 상이한 커버 가스(즉, 0.5%SF 6 /air 및 0.5%SF 6 /CO 2 ) 에서의 표면 필름 성장 속도의 비교를 보여준다 . 필름 두께 측정을 위해 각 샘플의 15개의 임의 지점을 선택했습니다. 95% 신뢰구간(95%CI)은 막두께의 변화가 가우시안 분포를 따른다는 가정하에 계산하였다. 0.5%SF 6 /air 에서 형성된 모든 표면막이 0.5%SF 6 /CO 2 에서 형성된 것보다 빠르게 성장함을 알 수 있다 . 다른 성장률은 0.5%SF 6 /air 의 연행 가스 소비율 이 0.5%SF 6 /CO 2 보다 더 높음 을 시사했습니다., 이는 동반된 가스의 소비에 더 유리했습니다.
산화 셀에서 액체 AZ91 합금과 커버 가스의 접촉 면적(즉, 도가니의 크기)은 많은 양의 용융물과 가스를 고려할 때 상대적으로 작았다는 점에 유의해야 합니다. 결과적으로, 산화 셀 내에서 산화막 성장을 위한 유지 시간은 비교적 길었다(즉, 5-30분). 하지만, 실제 주조에 함유 된 혼입 결함은 (상대적으로 매우 적은, 즉, 수 미크론의 크기에 도시 된 바와 같이 ,도 3. – 6 및 [7]), 동반된 가스는 주변 용융물로 완전히 둘러싸여 상대적으로 큰 접촉 영역을 생성합니다. 따라서 커버 가스와 AZ91 합금 용융물의 반응 시간은 비교적 짧을 수 있습니다. 또한 실제 Mg 합금 모래 주조의 응고 시간은 몇 분일 수 있습니다(예: Guo [68] 은 직경 60mm의 Mg 합금 모래 주조가 응고되는 데 4분이 필요하다고 보고했습니다). 따라서 Mg-합금 용융주조 과정에서 포획된 동반된 가스는 특히 응고 시간이 긴 모래 주물 및 대형 주물의 경우 주변 용융물에 의해 쉽게 소모될 것으로 예상할 수 있습니다.
따라서, 동반 가스의 다른 소비율과 관련된 다른 커버 가스(0.5%SF 6 /air 및 0.5%SF 6 /CO 2 )가 최종 주물의 재현성에 영향을 미칠 수 있습니다. 이 가정을 검증하기 위해 0.5%SF 6 /air 및 0.5%SF 6 /CO 2 에서 생산된 AZ91 주물 을 기계적 평가를 위해 테스트 막대로 가공했습니다. Weibull 분석은 선형 최소 자승(LLS) 방법과 비선형 최소 자승(비 LLS) 방법을 모두 사용하여 수행되었습니다 [69] .
그림 15 (ab)는 LLS 방법으로 얻은 UTS 및 AZ91 합금 주물의 연신율의 전통적인 2-p 선형 Weibull 플롯을 보여줍니다. 사용된 추정기는 P= (i-0.5)/N이며, 이는 모든 인기 있는 추정기 중 가장 낮은 편향을 유발하는 것으로 제안되었습니다 [69 , 70] . SF 6 /air 에서 생산된 주물 은 UTS Weibull 계수가 16.9이고 연신율 Weibull 계수가 5.0입니다. 대조적으로, SF 6 /CO 2 에서 생산된 주물의 UTS 및 연신 Weibull 계수는 각각 7.7과 2.7로, SF 6 /CO 2 에 의해 보호된 주물의 재현성이 SF 6 /air 에서 생산된 것보다 훨씬 낮음을 시사합니다. .
또한 저자의 이전 출판물 [69] 은 선형화된 Weibull 플롯의 단점을 보여주었으며, 이는 Weibull 추정 의 더 높은 편향과 잘못된 R 2 중단을 유발할 수 있습니다 . 따라서 그림 15 (cd) 와 같이 Non-LLS Weibull 추정이 수행되었습니다 . SF 6 /공기주조물 의 UTS Weibull 계수 는 20.8인 반면, SF 6 /CO 2 하에서 생산된 주조물의 UTS Weibull 계수는 11.4로 낮아 재현성에서 분명한 차이를 보였다. 또한 SF 6 /air elongation(El%) 데이터 세트는 SF 6 /CO 2 의 elongation 데이터 세트보다 더 높은 Weibull 계수(모양 = 5.8)를 가졌습니다.(모양 = 3.1). 따라서 LLS 및 Non-LLS 추정 모두 SF 6 /공기 주조가 SF 6 /CO 2 주조 보다 더 높은 재현성을 갖는다고 제안했습니다 . CO 2 대신 공기를 사용 하면 혼입된 가스의 더 빠른 소비에 기여하여 결함 내의 공극 부피를 줄일 수 있다는 방법을 지원합니다 . 따라서 0.5%SF 6 /CO 2 대신 0.5%SF 6 /air를 사용 하면(동반된 가스의 소비율이 증가함) AZ91 주물의 재현성이 향상되었습니다.
그러나 모든 Mg 합금 주조 공장이 현재 작업에서 사용되는 주조 공정을 따랐던 것은 아니라는 점에 유의해야 합니다. Mg의 합금 용탕 본 작업은 탈기에 따라서, 동반 가스의 소비에 수소의 영향을 감소 (즉, 수소 잠재적 동반 가스의 고갈 억제, 동반 된 기체로 확산 될 수있다 [7 , 71 , 72] ). 대조적으로, 마그네슘 합금 주조 공장에서는 마그네슘을 주조할 때 ‘가스 문제’가 없고 따라서 인장 특성에 큰 변화가 없다고 널리 믿어지기 때문에 마그네슘 합금 용융물은 일반적으로 탈기되지 않습니다 [73] . 연구에 따르면 Mg 합금 주물의 기계적 특성에 대한 수소의 부정적인 영향 [41 ,42 , 73] , 탈기 공정은 마그네슘 합금 주조 공장에서 여전히 인기가 없습니다.
또한 현재 작업에서 모래 주형 공동은 붓기 전에 SF 6 커버 가스 로 플러싱되었습니다 [22] . 그러나 모든 Mg 합금 주조 공장이 이러한 방식으로 금형 캐비티를 플러싱한 것은 아닙니다. 예를 들어, Stone Foundry Ltd(영국)는 커버 가스 플러싱 대신 유황 분말을 사용했습니다. 그들의 주물 내의 동반된 가스 는 보호 가스라기 보다는 SO 2 /공기일 수 있습니다 .
따라서 본 연구의 결과는 CO 2 대신 공기를 사용 하는 것이 최종 주조의 재현성을 향상시키는 것으로 나타났지만 다른 산업용 Mg 합금 주조 공정과 관련하여 캐리어 가스의 영향을 확인하기 위해서는 여전히 추가 조사가 필요합니다.
7 . 결론
1.
AZ91 합금에 형성된 연행 결함이 관찰되었습니다. 그들의 산화막은 단층과 다층의 두 가지 유형의 구조를 가지고 있습니다. 다층 산화막은 함께 성장하여 최종 주조에서 샌드위치 같은 구조를 형성할 수 있습니다.2.
실험 결과와 이론적인 열역학적 계산은 모두 갇힌 가스의 불화물이 황을 소비하기 전에 고갈되었음을 보여주었습니다. 이중 산화막 결함의 3단계 진화 과정이 제안되었습니다. 산화막은 진화 단계에 따라 다양한 화합물 조합을 포함했습니다. SF 6 /air 에서 형성된 결함 은 SF 6 /CO 2 에서 형성된 것과 유사한 구조를 갖지만 산화막의 조성은 달랐다. 엔트레인먼트 결함의 산화막 형성 및 진화 과정은 이전에 보고된 Mg 합금 표면막(즉, MgF 2 이전에 형성된 MgO)의 것과 달랐다 .삼.
산화막의 성장 속도는 SF하에 큰 것으로 입증되었다 (6) / SF보다 공기 6 / CO 2 손상 봉입 가스의 빠른 소비에 기여한다. AZ91 합금 주물의 재현성은 SF 6 /CO 2 대신 SF 6 /air를 사용할 때 향상되었습니다 .
감사의 말
저자는 EPSRC LiME 보조금 EP/H026177/1의 자금 지원 과 WD Griffiths 박사와 Adrian Carden(버밍엄 대학교)의 도움을 인정합니다. 주조 작업은 University of Birmingham에서 수행되었습니다.
참조 [1] MK McNutt , SALAZAR K. 마그네슘, 화합물 및 금속, 미국 지질 조사국 및 미국 내무부 레 스톤 , 버지니아 ( 2013 ) Google 학술검색 [2] 마그네슘 화합물 및 금속, 미국 지질 조사국 및 미국 내무부 ( 1996 ) Google 학술검색 [삼] I. Ostrovsky , Y. Henn ASTEC’07 International Conference-New Challenges in Aeronautics , Moscow ( 2007 ) , pp. 1 – 5 8월 19-22일 Scopus에서 레코드 보기Google 학술검색 [4] Y. Wan , B. Tang , Y. Gao , L. Tang , G. Sha , B. Zhang , N. Liang , C. Liu , S. Jiang , Z. Chen , X. Guo , Y. Zhao 액타 메이터. , 200 ( 2020 ) , 274 – 286 페이지 기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기 [5] JTJ Burd , EA Moore , H. Ezzat , R. Kirchain , R. Roth 적용 에너지 , 283 ( 2021 ) , 제 116269 조 기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기 [6] AM 루이스 , JC 켈리 , 조지아주 Keoleian 적용 에너지 , 126 ( 2014 ) , pp. 13 – 20 기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기 [7] J. 캠벨 주물 버터워스-하이네만 , 옥스퍼드 ( 2004 ) Google 학술검색 [8] M. Aryafar , R. Raiszadeh , A. Shalbafzadeh J. 메이터. 과학. , 45 ( 2010 년 ) , PP. (3041) – 3051 교차 참조Scopus에서 레코드 보기 [9] R. 라이자데 , WD 그리피스 메탈. 메이터. 트랜스. B-프로세스 메탈. 메이터. 프로세스. 과학. , 42 ( 2011 ) , 133 ~ 143페이지 교차 참조Scopus에서 레코드 보기 [10] R. 라이자데 , WD 그리피스 J. 합금. Compd. , 491 ( 2010 ) , 575 ~ 580 쪽 기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기 [11] L. Peng , G. Zeng , TC Su , H. Yasuda , K. Nogita , CM Gourlay JOM , 71 ( 2019 ) , pp. 2235 – 2244 교차 참조Scopus에서 레코드 보기 [12] S. Ganguly , AK Mondal , S. Sarkar , A. Basu , S. Kumar , C. Blawert 코로스. 과학. , 166 ( 2020 ) [13] GE Bozchaloei , N. Varahram , P. Davami , SK 김 메이터. 과학. 영어 A-구조체. 메이터. 소품 Microstruct. 프로세스. , 548 ( 2012 ) , 99 ~ 105페이지 Scopus에서 레코드 보기 [14] S. 폭스 , J. 캠벨 Scr. 메이터. , 43 ( 2000 ) , PP. 881 – 886 기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기 [15] M. 콕스 , RA 하딩 , J. 캠벨 메이터. 과학. 기술. , 19 ( 2003 ) , 613 ~ 625페이지 Scopus에서 레코드 보기 [16] C. Nyahumwa , NR Green , J. Campbell 메탈. 메이터. 트랜스. A-Phys. 메탈. 메이터. 과학. , 32 ( 2001 ) , 349 ~ 358 쪽 Scopus에서 레코드 보기 [17] A. Ardekhani , R. Raiszadeh J. 메이터. 영어 공연하다. , 21 ( 2012 ) , pp. 1352 – 1362 교차 참조Scopus에서 레코드 보기 [18] X. Dai , X. Yang , J. Campbell , J. Wood 메이터. 과학. 기술. , 20 ( 2004 ) , 505 ~ 513 쪽 Scopus에서 레코드 보기 [19] EM 엘갈라드 , MF 이브라힘 , HW 도티 , FH 사무엘 필로스. 잡지. , 98 ( 2018 ) , PP. 1337 – 1359 교차 참조Scopus에서 레코드 보기 [20] WD 그리피스 , NW 라이 메탈. 메이터. 트랜스. A-Phys. 메탈. 메이터. 과학. , 38A ( 2007 ) , PP. 190 – 196 교차 참조Scopus에서 레코드 보기 [21] AR Mirak , M. Divandari , SMA Boutorabi , J. 캠벨 국제 J. 캐스트 만났습니다. 해상도 , 20 ( 2007 ) , PP. 215 – 220 교차 참조Scopus에서 레코드 보기 [22] C. 칭기 주조공학 연구실 Helsinki University of Technology , Espoo, Finland ( 2006 ) Google 학술검색 [23] Y. Jia , J. Hou , H. Wang , Q. Le , Q. Lan , X. Chen , L. Bao J. 메이터. 프로세스. 기술. , 278 ( 2020 ) , 제 116542 조 기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기 [24] S. Ouyang , G. Yang , H. Qin , S. Luo , L. Xiao , W. Jie 메이터. 과학. 영어 A , 780 ( 2020 ) , 제 139138 조 기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기 [25] 에스엠. Xiong , X.-F. 왕 트랜스. 비철금속 사회 중국 , 20 ( 2010 ) , pp. 1228 – 1234 기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기 [26] 지브이리서치 그랜드뷰 리서치 ( 2018 ) 미국 Google 학술검색 [27] T. 리 , J. 데이비스 메탈. 메이터. 트랜스. , 51 ( 2020 ) , PP. 5,389 – (5400) 교차 참조Scopus에서 레코드 보기 [28] JF Fruehling, 미시간 대학, 1970. Google 학술검색 [29] S. 쿨링 제36회 세계 마그네슘 연례 회의 , 노르웨이 ( 1979 ) , pp. 54 – 57 Scopus에서 레코드 보기Google 학술검색 [30] S. Cashion , N. Ricketts , P. Hayes J. 가벼운 만남. , 2 ( 2002 ) , 43 ~ 47페이지 기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기 [31] S. Cashion , N. Ricketts , P. Hayes J. 가벼운 만남. , 2 ( 2002 ) , PP. 37 – 42 기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기 [32] K. Aarstad , G. Tranell , G. Pettersen , TA Engh SF6에 의해 보호되는 마그네슘의 표면을 연구하는 다양한 기술 TMS ( 2003년 ) Google 학술검색 [33] 에스엠 Xiong , X.-L. 리우 메탈. 메이터. 트랜스. , 38 ( 2007 년 ) , PP. (428) – (434) 교차 참조Scopus에서 레코드 보기 [34] T.-S. 시 , J.-B. Liu , P.-S. 웨이 메이터. 화학 물리. , 104 ( 2007 ) , 497 ~ 504페이지 기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기 [35] G. Pettersen , E. Øvrelid , G. Tranell , J. Fenstad , H. Gjestland 메이터. 과학. 영어 , 332 ( 2002 ) , PP. (285) – (294) 기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기 [36] H. Bo , LB Liu , ZP Jin J. 합금. Compd. , 490 ( 2010 ) , 318 ~ 325 쪽 기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기 [37] A. 미락 , C. 데이비슨 , J. 테일러 코로스. 과학. , 52 ( 2010 ) , PP. 1992 년 – 2000 기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기 [38] BD 리 , UH 부리 , KW 리 , GS 한강 , JW 한 메이터. 트랜스. , 54 ( 2013 ) , 66 ~ 73페이지 Scopus에서 레코드 보기 [39] WZ Liang , Q. Gao , F. Chen , HH Liu , ZH Zhao China Foundry , 9 ( 2012 ) , pp. 226 – 230 교차 참조Scopus에서 레코드 보기 [40] UI 골드슐레거 , EY 샤피로비치 연소. 폭발 충격파 , 35 ( 1999 ) , 637 ~ 644페이지 Scopus에서 레코드 보기 [41] A. Elsayed , SL Sin , E. Vandersluis , J. Hill , S. Ahmad , C. Ravindran , S. Amer Foundry 트랜스. 오전. 파운드리 Soc. , 120 ( 2012 ) , 423 ~ 429페이지 Scopus에서 레코드 보기 [42] E. Zhang , GJ Wang , ZC Hu 메이터. 과학. 기술. , 26 ( 2010 ) , 1253 ~ 1258페이지 Scopus에서 레코드 보기 [43] NR 그린 , J. 캠벨 메이터. 과학. 영어 A-구조체. 메이터. 소품 Microstruct. 프로세스. , 173 ( 1993 ) , 261 ~ 266 쪽 기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기 [44] C 라일리 , MR 졸리 , NR 그린 MCWASP XII 논문집 – 주조, 용접 및 고급 Solidifcation 프로세스의 12 모델링 , 밴쿠버, 캐나다 ( 2009 ) Google 학술검색 [45] HE Friedrich, BL Mordike, Springer, 독일, 2006. Google 학술검색 [46] C. Zheng , BR Qin , XB Lou 기계, 산업 및 제조 기술에 관한 2010 국제 회의 , ASME ( 2010 ) , pp. 383 – 388 2010년 미트 교차 참조Scopus에서 레코드 보기Google 학술검색 [47] SM Xiong , XF 왕 트랜스. 비철금속 사회 중국 , 20 ( 2010 ) , pp. 1228 – 1234 기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기 [48] SM Xiong , XL Liu 메탈. 메이터. 트랜스. A-Phys. 메탈. 메이터. 과학. , 38A ( 2007 ) , PP. (428) – (434) 교차 참조Scopus에서 레코드 보기 [49] TS Shih , JB Liu , PS Wei 메이터. 화학 물리. , 104 ( 2007 ) , 497 ~ 504페이지 기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기 [50] K. Aarstad , G. Tranell , G. Pettersen , TA Engh 매그. 기술. ( 2003 ) , PP. (5) – (10) Scopus에서 레코드 보기 [51] G. Pettersen , E. Ovrelid , G. Tranell , J. Fenstad , H. Gjestland 메이터. 과학. 영어 A-구조체. 메이터. 소품 Microstruct. 프로세스. , 332 ( 2002 ) , 285 ~ 294페이지 기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기 [52] XF 왕 , SM Xiong 코로스. 과학. , 66 ( 2013 ) , PP. 300 – 307 기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기 [53] SH Nie , SM Xiong , BC Liu 메이터. 과학. 영어 A-구조체. 메이터. 소품 Microstruct. 프로세스. , 422 ( 2006 ) , 346 ~ 351페이지 기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기 [54] C. Bauer , A. Mogessie , U. Galovsky Zeitschrift 모피 Metallkunde , 97 ( 2006 ) , PP. (164) – (168) 교차 참조Scopus에서 레코드 보기 [55] QG 왕 , D. Apelian , DA Lados J. 가벼운 만남. , 1 ( 2001 ) , PP. (73) – 84 기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기 [56] S. Wang , Y. Wang , Q. Ramasse , Z. Fan 메탈. 메이터. 트랜스. , 51 ( 2020 ) , PP. 2957 – 2974 교차 참조Scopus에서 레코드 보기 [57] S. Hayashi , W. Minami , T. Oguchi , HJ Kim 카그. 코그. 론분슈 , 35 ( 2009 ) , 411 ~ 415페이지 교차 참조Scopus에서 레코드 보기 [58] K. 아르스타드 노르웨이 과학 기술 대학교 ( 2004년 ) Google 학술검색 [59] RL 윌킨스 J. Chem. 물리. , 51 ( 1969 ) , p. 853 -& Scopus에서 레코드 보기 [60] O. Kubaschewski , K. Hesselemam 무기물의 열화학적 성질 Springer-Verlag , 벨린 ( 1991 ) Google 학술검색 [61] R. Schmidt , M. Strobele , K. Eichele , HJ Meyer 유로 J. Inorg. 화학 ( 2017 ) , PP. 2727 – 2735 교차 참조Scopus에서 레코드 보기 [62] B. Hu , Y. Du , H. Xu , W. Sun , WW Zhang , D. Zhao 제이민 메탈. 분파. B-금속. , 46 ( 2010 ) , 97 ~ 103페이지 Scopus에서 레코드 보기 [63] O. Salas , H. Ni , V. Jayaram , KC Vlach , CG Levi , R. Mehrabian J. 메이터. 해상도 , 6 ( 1991 ) , 1964 ~ 1981페이지 Scopus에서 레코드 보기 [64] SSS Kumari , UTS Pillai , BC 빠이 J. 합금. Compd. , 509 ( 2011 ) , pp. 2503 – 2509 기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기 [65] H. Scholz , P. Greil J. 메이터. 과학. , 26 ( 1991 ) , 669 ~ 677 쪽 Scopus에서 레코드 보기 [66] P. Biedenkopf , A. Karger , M. Laukotter , W. Schneider 매그. 기술. , 2005년 ( 2005년 ) , 39 ~ 42 쪽 Scopus에서 레코드 보기 [67] HV 앳킨슨 , S. 데이비스 메탈. 메이터. 트랜스. , 31 ( 2000 ) , PP. 2981 – 3000 교차 참조Scopus에서 레코드 보기 [68] EJ Guo , L. Wang , YC Feng , LP Wang , YH Chen J. 썸. 항문. 칼로리. , 135 ( 2019 ) , PP. 2001 년 – 2008 년 교차 참조Scopus에서 레코드 보기 [69] T. Li , WD Griffiths , J. Chen 메탈. 메이터. 트랜스. A-Phys. 메탈. 메이터. 과학. , 48A ( 2017 ) , PP. 5516 – 5528 교차 참조Scopus에서 레코드 보기 [70] M. Tiryakioglu , D. Hudak는 J. 메이터. 과학. , 42 ( 2007 ) , pp. 10173 – 10179 교차 참조Scopus에서 레코드 보기 [71] Y. Yue , WD Griffiths , JL Fife , NR Green 제1회 3d 재료과학 국제학술대회 논문집 ( 2012 ) , pp. 131 – 136 교차 참조Scopus에서 레코드 보기Google 학술검색 [72] R. 라이자데 , WD 그리피스 메탈. 메이터. 트랜스. B-프로세스 메탈. 메이터. 프로세스. 과학. , 37 ( 2006 ) , PP. (865) – (871) Scopus에서 레코드 보기 [73] ZC Hu , EL Zhang , SY Zeng 메이터. 과학. 기술. , 24 ( 2008 ) , 1304 ~ 1308페이지 교차 참조Scopus에서 레코드 보기
적층 제조(AM) 기술은 복잡한 형상의 3D 부품을 쉽게 만들고 미세 구조 제어를 통해 재료 특성을 크게 제어할 수 있기 때문에 많은 관심을 받았습니다. PBF(Powderbed fusion) 방식의 AM 공정에서는 금속 분말을 레이저나 전자빔으로 녹이고 응고시키는 과정을 반복하여 3D 부품을 제작합니다.
일반적으로 응고 미세구조는 Hunt[Mater. 과학. 영어 65, 75(1984)]. 그러나 CET 이론이 일반 316L 스테인리스강에서도 높은 G와 R로 인해 PBF형 AM 공정에 적용될 수 있을지는 불확실하다.
본 연구에서는 미세구조와 응고 조건 간의 관계를 밝히기 위해 전자빔 조사에 의해 유도된 316L 강의 응고 미세구조를 분석하고 CtFD(Computational Thermal-Fluid Dynamics) 방법을 사용하여 고체/액체 계면에서의 응고 조건을 평가했습니다.
CET 이론과 반대로 높은 G 조건에서 등축 결정립이 종종 형성되는 것으로 밝혀졌다. CtFD 시뮬레이션은 약 400 mm s-1의 속도까지 유체 흐름이 있음을 보여 주며 수상 돌기의 파편 및 이동의 영향으로 등축 결정립이 형성됨을 시사했습니다.
Additive manufacturing（AM）technologies have attracted much attention because it enables us to build 3D parts with complicated geometry easily and control material properties significantly via the control of microstructures. In the powderbed fusion（PBF）type AM process, 3D parts are fabricated by repeating a process of melting and solidifying metal powders by laser or electron beams. In general, the solidification microstructures can be predicted from solidification conditions defined by the combination of temperature gradient G and solidification rate R on the basis of columnar-equiaxed transition（CET）theory proposed by Hunt [Mater. Sci. Eng. 65, 75（1984）]. However, it is unclear whether the CET theory can be applied to the PBF type AM process because of the high G and R, even for general 316L stainless steel. In this study, to reveal relationships between microstructures and solidification conditions, we have analyzed solidification microstructures of 316L steel induced by electronbeam irradiation and evaluated solidification conditions at the solid/liquid interface using a computational thermal-fluid dynamics （CtFD）method. It was found that equiaxed grains were often formed under high G conditions contrary to the CET theory. CtFD simulation revealed that there is a fluid flow up to a velocity of about 400 mm s-1, and suggested that equiaxed grains are formed owing to the effect of fragmentations and migrations of dendrites.
Keywords
Additive Manufacturing, 316L Stainless Steel, Powder Bed Fusion, Electron Beam Melting, Computational Thermal Fluid Dynamics Simulation
Fig. 1 Width, height, and height differences calculated from laser
microscope analysis of melt tracks formed by scanning electron
beam.
Fig. 2（a）Scanning electron microscope（SEM）image and（b）
corresponding electron back-scattering diffraction（EBSD）
IPF-map taken from the electron-beam irradiated region in
P900-V100 sample.
Fig. 3 Average grain size and their aspect ratio calculated from EBSD
IPF-map taken from the electron-beam irradiated region.Fig. 4 Comparison of experimental SEM image and computational
thermal fluid dynamics（CtFD）simulated melt pool with a beam
diameter of 700 μm and absorption rates of（a）0.3,（b）0.5, and
（c）0.7. Electron beam power and scan speed are 900 W and
100 mm s-1, respectively.
Fig. 5 Comparison of experimental SEM image and CtFD simulated
melt pool with beam diameters of（a）700 μm,（b）1000 μm,
and（c）1300 μm and an absorption rate of 0.3. Electron beam
power and scan speed are 900 W and 100 mm s-1, respectivelyFig. 6 Depth of melt tracks calculated from experimental SEM image
and CtFD simulation results.Fig. 7 G-R plots of 316L steel colored by（a）aspect ratio of crystalline
grains and（b）fluid velocity. Fig. 8 Comparison of solidification microstructure（EBSD IPF-map）of
melt region formed by scanning electron beam and corresponding
snap shot of CtFD simulation colored by fluid velocity
References
1） M.C. Sow, T. De Terris, O. Castelnau, Z. Hamouche, F. Coste, R. Fabbro and P. Peyre: “Influence of beam diameter on Laser Powder
Bed Fusion（L-PBF）process”, Addit. Manuf. 36（2020）, 101532. 2） J.C. Simmons, X. Chen, A. Azizi, M.A. Daeumer, P.Y. Zavalij, G. Zhou and S.N. Schiffres: “Influence of processing and microstructure on the local and bulk thermal conductivity of selective laser melted 316L stainless steel”, Addit. Manuf. 32（2020）, 100996. 3） S. Dryepondt, P. Nandwana, P. Fernandez-Zelaia and F. List: “Microstructure and High Temperature Tensile properties of 316L Fabricated by Laser Powder-Bed Fusion”, Addit. Manuf. 37（2020）, 101723. 4） S.H. Sun, T. Ishimoto, K. Hagihara, Y. Tsutsumi, T. Hanawa and T. Nakano: “Excellent mechanical and corrosion properties of austenitic stainless steel with a unique crystallographic lamellar microstructure via selective laser melting”, Scr. Mater. 159（2019）, 89-93. 5） T. Ishimoto, S. Wu, Y. Ito, S.H. Sun, H. Amano and T. Nakano: “Crystallographic orientation control of 316L austenitic stainless steel via selective laser melting”, ISIJ Int. 60（2020）, 1758-1764. 6） T. Ishimoto, K. Hagihara, K. Hisamoto, S.H. Sun and T. Nakano: “Crystallographic texture control of beta-type Ti-15Mo-5Zr3Al alloy by selective laser melting for the development of novel implants with a biocompatible low Young’s modulus”, Scr. Mater. 132（2017）, 34-38. 7） X. Ding, Y. Koizumi, D. Wei and A. Chiba: “Effect of process parameters on melt pool geometry and microstructure development for electron beam melting of IN718: A systematic single bead analysis study”, Addit. Manuf. 26（2019）, 215-226. 8） K. Karayagiz, L. Johnson, R. Seede, V. Attari, B. Zhang, X. Huang, S. Ghosh, T. Duong, I. Karaman, A. Elwany and R. Arróyave: “Finite interface dissipation phase field modeling of Ni-Nb under additive manufacturing conditions”, Acta Mater. 185（2020）, 320-339. 9） M.M. Kirka, Y. Lee, D.A. Greeley, A. Okello, M.J. Goin, M.T. Pearce and R.R. Dehoff: “Strategy for Texture Management in Metals Additive Manufacturing”, JOM, 69（2017）, 523-531. 10） S.S. Babu, N. Raghavan, J. Raplee, S.J. Foster, C. Frederick, M. Haines, R. Dinwiddie, M.K. Kirka, A. Plotkowski, Y. Lee and R.R. Dehoff: “Additive Manufacturing of Nickel Superalloys: Opportunities for Innovation and Challenges Related to Qualification”, Metall. Mater. Trans. A. 49（2018）, 3764-3780. 11） M.R. Gotterbarm, A.M. Rausch and C. Körner: “Fabrication of Single Crystals through a μ-Helix Grain Selection Process during Electron Beam Metal Additive Manufacturing”, Metals, 10（2020）, 313. 12） J.D.D. Hunt: “Steady state columnar and equiaxed growth of dendrites and eutectic”, Mater. Sci. Eng. 65（1984）, 75-83. 13） S. Bontha, N.W. Klingbeil, P.A. Kobryn and H.L. Fraser: “Effects of process variables and size-scale on solidification microstructure in beam-based fabrication of bulky 3D structures”, Mater. Sci. Eng. A. 513-514（2009）, 311-318. 14） J. Gockel and J. Beuth: “Understanding Ti-6Al-4V microstructure control in additive manufacturing via process maps”, 24th Int. SFF Symp. – An Addit. Manuf. Conf. SFF 2013.（2013）, 666-674. 15） B. Schoinochoritis, D. Chantzis and K. Salonitis: “Simulation of metallic powder bed additive manufacturing processes with the finite element method: A critical review”, Proc. of Instit. Mech. Eng., Part B: J. Eng. Manuf. 231（2017）, 96-117. 16）小泉雄一郎: “計算機シミュレーションを用いたAdditive Manufacturing プロセス最適化予測”, スマートプロセス学会誌， 8-4（2019）, 132-138. 17） Y. Zhao, Y. Koizumi, K. Aoyagi, D. Wei, K. Yamanaka and A. Chiba: “Molten pool behavior and effect of fluid flow on solidification conditions in selective electron beam melting（SEBM）of a biomedical Co-Cr-Mo alloy”, Addit. Manuf. 26（2019）, 202-214. 18） C. Tang, J.L. Tan and C.H. Wong: “A numerical investigation on the physical mechanisms of single track defects in selective laser melting”, Int. J. Heat Mass Transf. 126（2018）, 957-968. 19） Technical data for Iron, [Online]. Available: http://periodictable.com/ Elements/026/data.html. [Accessed: 8-Feb-2021]. 20） N. Raghavan, R. Dehoff, S. Pannala, S. Simunovic, M. Kirka, J. Turner, N. Carl-son and S.S. Babu: “Numerical modeling of heattransfer and the influence of process parameters on tailoring the grain morphology of IN718 in electron beam additive manufacturing”, Acta Mater. 112（2016）, 303-314. 21） S. Morita, Y. Miki and K. Toishi: “Introduction of Dendrite Fragmentation to Microstructure Calculation by Cellular Automaton Method”, Tetsu-to-Hagane. 104（2018）, 559-566. 22） H. Esaka and M. Tamura: “Model Experiment Using Succinonitrile on the Formation of Equiaxed Grains caused by Forced Convection”, Tetsu-to-Hagane. 86（2000）, 252-258.
a State Key Laboratory of Hydraulics and Mountain River Engineering, College of Water Resource and Hydropower, Sichuan University, Chengdu, 610065, China
b State Key Laboratory of Hydraulics and Mountain River Engineering, Sichuan University, College Of Water Resource and Hydropower, Chengdu, 610065, China
c faculty of Engineering & Informatics, University of Bradford, BD7 1DP, UK
Abstract
The bed slope and the tailwater depth are two important ones among the factors that affect the propagation of the dam-break flood and Favre waves. Most previous studies have only focused on the macroscopic characteristics of the dam-break flows or Favre waves under the condition of horizontal bed, rather than the internal movement characteristics in sloped channel. The present study applies two numerical models, namely, large eddy simulation (LES) and shallow water equations (SWEs) models embedded in the CFD software package FLOW-3D to analyze the internal movement characteristics of the dam-break flows and Favre waves, such as water level, the velocity distribution, the fluid particles acceleration and the bed shear stress, under the different bed slopes and water depth ratios. The results under the conditions considered in this study show that there is a flow state transition in the flow evolution for the steep bed slope even in water depth ratio α = 0.1 (α is the ratio of the tailwater depth to the reservoir water depth). The flow state transition shows that the wavefront changes from a breaking state to undular. Such flow transition is not observed for the horizontal slope and mild bed slope. The existence of the Favre waves leads to a significant increase of the vertical velocity and the vertical acceleration. In this situation, the SWEs model has poor prediction. Analysis reveals that the variation of the maximum bed shear stress is affected by both the bed slope and tailwater depth. Under the same bed slope (e.g., S0 = 0.02), the maximum bed shear stress position develops downstream of the dam when α = 0.1, while it develops towards the end of the reservoir when α = 0.7. For the same water depth ratio (e.g., α = 0.7), the maximum bed shear stress position always locates within the reservoir at S0 = 0.02, while it appears in the downstream of the dam for S0 = 0 and 0.003 after the flow evolves for a while. The comparison between the numerical simulation and experimental measurements shows that the LES model can predict the internal movement characteristics with satisfactory accuracy. This study improves the understanding of the effect of both the bed slope and the tailwater depth on the internal movement characteristics of the dam-break flows and Favre waves, which also provides a valuable reference for determining the flood embankment height and designing the channel bed anti-scouring facility.
댐붕괴 홍수와 파브르 파도의 전파에 영향을 미치는 요인 중 하상경사와 후미수심은 두 가지 중요한 요소이다. 대부분의 선행 연구들은 경사 수로에서의 내부 이동 특성보다는 수평층 조건에서 댐파괴류나 Favre파동의 거시적 특성에만 초점을 맞추었다.
본 연구에서는 CFD 소프트웨어 패키지 FLOW-3D에 내장된 LES(Large Eddy Simulation) 및 SWE(Shallow Water Equation) 모델의 두 가지 수치 모델을 적용하여 댐-파괴 흐름 및 Favre 파도의 내부 이동 특성을 분석합니다.
수위, 속도 분포, 유체 입자 가속도 및 층 전단 응력, 다양한 층 경사 및 수심 비율로. 본 연구에서 고려한 조건하의 결과는 수심비 α = 0.1(α는 저수지 수심에 대한 tailwater 깊이의 비율)에서도 급경사면에 대한 유동상태 전이가 있음을 보여준다. 유동 상태 전이는 파면이 파단 상태에서 비정형으로 변하는 것을 보여줍니다.
수평 경사와 완만한 바닥 경사에서는 이러한 흐름 전이가 관찰되지 않습니다. Favre 파의 존재는 수직 속도와 수직 가속도의 상당한 증가로 이어집니다. 이 상황에서 SWE 모델은 예측이 좋지 않습니다.
분석에 따르면 최대 바닥 전단 응력의 변화는 바닥 경사와 꼬리 수심 모두에 영향을 받습니다. 동일한 바닥 경사(예: S0 = 0.02)에서 최대 바닥 전단 응력 위치는 α = 0.1일 때 댐의 하류에서 발생하고 α = 0.7일 때 저수지의 끝쪽으로 발생합니다.
동일한 수심비(예: α = 0.7)에 대해 최대 바닥 전단 응력 위치는 항상 S0 = 0.02에서 저수지 내에 위치하는 반면, S0 = 0 및 0.003에 대해 흐름이 진화한 후 댐 하류에 나타납니다. 수치적 시뮬레이션과 실험적 측정을 비교한 결과 LES 모델이 내부 움직임 특성을 만족스러운 정확도로 예측할 수 있음을 알 수 있습니다.
본 연구는 댐 파절류 및 Favre파의 내부 이동 특성에 대한 하상 경사 및 후미 수심의 영향에 대한 이해를 향상 시키며, 이는 또한 제방 높이를 결정하고 수로 저반위 설계를 위한 귀중한 참고자료를 제공한다.
Keywords
Figure Numerical study of the dam-break waves and Favre waves down sloped wet rigid-bed at laboratory scale
A comparative performance analysis of the CFD platforms OpenFOAM and FLOW-3D is presented, focusing on a 3D swirling turbulent flow: a steady hydraulic jump at low Reynolds number. Turbulence is treated using RANS approach RNG k-ε. A Volume Of Fluid (VOF) method is used to track the air–water interface, consequently aeration is modeled using an Eulerian–Eulerian approach. Structured meshes of cubic elements are used to discretize the channel geometry. The numerical model accuracy is assessed comparing representative hydraulic jump variables (sequent depth ratio, roller length, mean velocity profiles, velocity decay or free surface profile) to experimental data. The model results are also compared to previous studies to broaden the result validation. Both codes reproduced the phenomenon under study concurring with experimental data, although special care must be taken when swirling flows occur. Both models can be used to reproduce the hydraulic performance of energy dissipation structures at low Reynolds numbers.
CFD 플랫폼 OpenFOAM 및 FLOW-3D의 비교 성능 분석이 3D 소용돌이치는 난류인 낮은 레이놀즈 수에서 안정적인 유압 점프에 초점을 맞춰 제시됩니다. 난류는 RANS 접근법 RNG k-ε을 사용하여 처리됩니다.
VOF(Volume Of Fluid) 방법은 공기-물 계면을 추적하는 데 사용되며 결과적으로 Eulerian-Eulerian 접근 방식을 사용하여 폭기가 모델링됩니다. 입방체 요소의 구조화된 메쉬는 채널 형상을 이산화하는 데 사용됩니다. 수치 모델 정확도는 대표적인 유압 점프 변수(연속 깊이 비율, 롤러 길이, 평균 속도 프로파일, 속도 감쇠 또는 자유 표면 프로파일)를 실험 데이터와 비교하여 평가됩니다.
모델 결과는 또한 결과 검증을 확장하기 위해 이전 연구와 비교됩니다. 소용돌이 흐름이 발생할 때 특별한 주의가 필요하지만 두 코드 모두 실험 데이터와 일치하는 연구 중인 현상을 재현했습니다. 두 모델 모두 낮은 레이놀즈 수에서 에너지 소산 구조의 수리 성능을 재현하는 데 사용할 수 있습니다.
Keywords
CFDRANS, OpenFOAM, FLOW-3D ,Hydraulic jump, Air–water flow, Low Reynolds number
Ahmed, F., Rajaratnam, N., 1997. Three-dimensional turbulent boundary layers: a review. J. Hydraulic Res. 35 (1), 81e98. Ashgriz, N., Poo, J., 1991. FLAIR: Flux line-segment model for advection and interface reconstruction. Elsevier J. Comput. Phys. 93 (2), 449e468. Bakhmeteff, B.A., Matzke, A.E., 1936. .The hydraulic jump in terms dynamic similarity. ASCE Trans. Am. Soc. Civ. Eng. 101 (1), 630e647. Balachandar, S., Eaton, J.K., 2010. Turbulent dispersed multiphase flow. Annu. Rev. Fluid Mech. 42 (2010), 111e133. Bayon, A., Lopez-Jimenez, P.A., 2015. Numerical analysis of hydraulic jumps using
OpenFOAM. J. Hydroinformatics 17 (4), 662e678. Belanger, J., 1841. Notes surl’Hydraulique, Ecole Royale des Ponts et Chaussees (Paris, France). Bennett, N.D., Crok, B.F.W., Guariso, G., Guillaume, J.H.A., Hamilton, S.H., Jakeman, A.J., Marsili-Libelli, S., Newhama, L.T.H., Norton, J.P., Perrin, C., Pierce, S.A., Robson, B., Seppelt, R., Voinov, A.A., Fath, B.D., Andreassian, V., 2013. Characterising performance of environmental models. Environ. Model. Softw. 40, 1e20. Berberovic, E., 2010. Investigation of Free-surface Flow Associated with Drop Impact: Numerical Simulations and Theoretical Modeling. Imperial College of Science, Technology and Medicine, UK. Bidone, G., 1819. Report to Academie Royale des Sciences de Turin, s eance. Le Remou et sur la Propagation des Ondes, 12, pp. 21e112. Biswas, R., Strawn, R.C., 1998. Tetrahedral and hexahedral mesh adaptation for CFD problems. Elsevier Appl. Numer. Math. 26 (1), 135e151. Blocken, B., Gualtieri, C., 2012. Ten iterative steps for model development and evaluation applied to computational fluid dynamics for environmental fluid mechanics. Environ. Model. Softw. 33, 1e22. Bombardelli, F.A., Meireles, I., Matos, J., 2011. Laboratory measurements and multiblock numerical simulations of the mean flow and turbulence in the nonaerated skimming flow region of steep stepped spillways. Springer Environ. Fluid Mech. 11 (3), 263e288. Bombardelli, F.A., 2012. Computational multi-phase fluid dynamics to address flows past hydraulic structures. In: 4th IAHR International Symposium on Hydraulic Structures, 9e11 February 2012, Porto, Portugal, 978-989-8509-01-7. Borges, J.E., Pereira, N.H., Matos, J., Frizell, K.H., 2010. Performance of a combined three-hole conductivity probe for void fraction and velocity measurement in airewater flows. Exp. fluids 48 (1), 17e31. Borue, V., Orszag, S., Staroslesky, I., 1995. Interaction of surface waves with turbulence: direct numerical simulations of turbulent open channel flow. J. Fluid Mech. 286, 1e23. Boussinesq, J., 1871. Theorie de l’intumescence liquide, applelee onde solitaire ou de translation, se propageantdans un canal rectangulaire. Comptes Rendus l’Academie Sci. 72, 755e759. Bradley, J.N., Peterka, A.J., 1957. The hydraulic design of stilling Basins : hydraulic jumps on a horizontal Apron (Basin I). In: Proceedings ASCE, J. Hydraulics Division. Bradshaw, P., 1996. Understanding and prediction of turbulent flow. Elsevier Int. J. heat fluid flow 18 (1), 45e54. Bung, D.B., 2013. Non-intrusive detection of airewater surface roughness in selfaerated chute flows. J. Hydraulic Res. 51 (3), 322e329. Bung, D., Schlenkhoff, A., 2010. Self-aerated Skimming Flow on Embankment Stepped Spillways-the Effect of Additional Micro-roughness on Energy Dissipation and Oxygen Transfer. IAHR European Congress. Caisley, M.E., Bombardelli, F.A., Garcia, M.H., 1999. Hydraulic Model Study of a Canoe Chute for Low-head Dams in Illinois. Civil Engineering Studies, Hydraulic Engineering Series No-63. University of Illinois at Urbana-Champaign. Carvalho, R., Lemos, C., Ramos, C., 2008. Numerical computation of the flow in hydraulic jump stilling basins. J. Hydraulic Res. 46 (6), 739e752. Celik, I.B., Ghia, U., Roache, P.J., 2008. Procedure for estimation and reporting of uncertainty due to discretization in CFD applications. ASME J. Fluids Eng. 130 (7), 1e4. Chachereau, Y., Chanson, H., 2011. .Free-surface fluctuations and turbulence in hydraulic jumps. Exp. Therm. Fluid Sci. 35 (6), 896e909. Chanson, H. (Ed.), 2015. Energy Dissipation in Hydraulic Structures. CRC Press. Chanson, H., 2007. Bubbly flow structure in hydraulic jump. Eur. J. Mechanics-B/ Fluids 26.3(2007) 367e384. Chanson, H., Carvalho, R., 2015. Hydraulic jumps and stilling basins. Chapter 4. In: Chanson, H. (Ed.), Energy Dissipation in Hydraulic Structures. CRC Press, Taylor & Francis Group, ABalkema Book. Chanson, H., Gualtieri, C., 2008. Similitude and scale effects of air entrainment in hydraulic jumps. J. Hydraulic Res. 46 (1), 35e44. Chanson, H., Lubin, P., 2010. Discussion of “Verification and validation of a computational fluid dynamics (CFD) model for air entrainment at spillway aerators” Appears in the Canadian Journal of Civil Engineering 36(5): 826-838. Can. J. Civ. Eng. 37 (1), 135e138. Chanson, H., 1994. Drag reduction in open channel flow by aeration and suspended load. Taylor & Francis J. Hydraulic Res. 32, 87e101. Chanson, H., Montes, J.S., 1995. Characteristics of undular hydraulic jumps: experimental apparatus and flow patterns. J. hydraulic Eng. 121 (2), 129e144. Chanson, H., Brattberg, T., 2000. Experimental study of the airewater shear flow in a hydraulic jump. Int. J. Multiph. Flow 26 (4), 583e607. Chanson, H., 2013. Hydraulics of aerated flows: qui pro quo? Taylor & Francis J. Hydraulic Res. 51 (3), 223e243. Chaudhry, M.H., 2007. Open-channel Flow, Springer Science & Business Media. Chen, L., Li, Y., 1998. .A numerical method for two-phase flows with an interface. Environ. Model. Softw. 13 (3), 247e255. Chow, V.T., 1959. Open Channel Hydraulics. McGraw-Hill Book Company, Inc, New York. Daly, B.J., 1969. A technique for including surface tension effects in hydrodynamic calculations. Elsevier J. Comput. Phys. 4 (1), 97e117. De Padova, D., Mossa, M., Sibilla, S., Torti, E., 2013. 3D SPH modeling of hydraulic jump in a very large channel. Taylor & Francis J. Hydraulic Res. 51 (2), 158e173. Dewals, B., Andre, S., Schleiss, A., Pirotton, M., 2004. Validation of a quasi-2D model for aerated flows over stepped spillways for mild and steep slopes. Proc. 6th Int. Conf. Hydroinformatics 1, 63e70. Falvey, H.T., 1980. Air-water flow in hydraulic structures. NASA STI Recon Tech. Rep. N. 81, 26429. Fawer, C., 1937. Etude de quelquesecoulements permanents a filets courbes (‘Study of some Steady Flows with Curved Streamlines’). Thesis. Imprimerie La Concorde, Lausanne, Switzerland, 127 pages (in French). Gualtieri, C., Chanson, H., 2007. .Experimental analysis of Froude number effect on air entrainment in the hydraulic jump. Springer Environ. Fluid Mech. 7 (3), 217e238. Gualtieri, C., Chanson, H., 2010. Effect of Froude number on bubble clustering in a hydraulic jump. J. Hydraulic Res. 48 (4), 504e508. Hager, W., Sinniger, R., 1985. Flow characteristics of the hydraulic jump in a stilling basin with an abrupt bottom rise. Taylor & Francis J. Hydraulic Res. 23 (2), 101e113. Hager, W.H., 1992. Energy Dissipators and Hydraulic Jump, Springer. Hager, W.H., Bremen, R., 1989. Classical hydraulic jump: sequent depths. J. Hydraulic Res. 27 (5), 565e583. Hartanto, I.M., Beevers, L., Popescu, I., Wright, N.G., 2011. Application of a coastal modelling code in fluvial environments. Environ. Model. Softw. 26 (12), 1685e1695. Hirsch, C., 2007. Numerical Computation of Internal and External Flows: the Fundamentals of Computational Fluid Dynamics. Butterworth-Heinemann, 1. Hirt, C., Nichols, B., 1981. .Volume of fluid (VOF) method for the dynamics of free boundaries. J. Comput. Phys. 39 (1), 201e225. Hyman, J.M., 1984. Numerical methods for tracking interfaces. Elsevier Phys. D. Nonlinear Phenom. 12 (1), 396e407. Juez, C., Murillo, J., Garcia-Navarro, P., 2013. Numerical assessment of bed-load discharge formulations for transient flow in 1D and 2D situations. J. Hydroinformatics 15 (4). Keyes, D., Ecer, A., Satofuka, N., Fox, P., Periaux, J., 2000. Parallel Computational Fluid Dynamics’ 99: towards Teraflops, Optimization and Novel Formulations. Elsevier. Kim, J.J., Baik, J.J., 2004. A numerical study of the effects of ambient wind direction on flow and dispersion in urban street canyons using the RNG keε turbulence model. Atmos. Environ. 38 (19), 3039e3048. Kim, S.-E., Boysan, F., 1999. Application of CFD to environmental flows. Elsevier J. Wind Eng. Industrial Aerodynamics 81 (1), 145e158. Liu, M., Rajaratnam, N., Zhu, D.Z., 2004. Turbulence structure of hydraulic jumps of low Froude numbers. J. Hydraulic Eng. 130 (6), 511e520. Lobosco, R., Schulz, H., Simoes, A., 2011. Analysis of Two Phase Flows on Stepped Spillways, Hydrodynamics – Optimizing Methods and Tools. Available from. : http://www.intechopen.com/books/hyd rodynamics-optimizing-methods-andtools/analysis-of-two-phase-flows-on-stepped-spillways. Accessed February 27th 2014. Long, D., Rajaratnam, N., Steffler, P.M., Smy, P.R., 1991. Structure of flow in hydraulic jumps. Taylor & Francis J. Hydraulic Res. 29 (2), 207e218. Ma, J., Oberai, A.A., Lahey Jr., R.T., Drew, D.A., 2011. Modeling air entrainment and transport in a hydraulic jump using two-fluid RANS and DES turbulence models. Heat Mass Transf. 47 (8), 911e919. Matos, J., Frizell, K., Andre, S., Frizell, K., 2002. On the performance of velocity measurement techniques in air-water flows. Hydraulic Meas. Exp. Methods 2002, 1e11. http://dx.doi.org/10.1061/40655(2002)58. Meireles, I.C., Bombardelli, F.A., Matos, J., 2014. .Air entrainment onset in skimming flows on steep stepped spillways: an analysis. J. Hydraulic Res. 52 (3), 375e385. McDonald, P., 1971. The Computation of Transonic Flow through Two-dimensional Gas Turbine Cascades. Mossa, M., 1999. On the oscillating characteristics of hydraulic jumps, Journal of Hydraulic Research. Taylor &Francis 37 (4), 541e558. Murzyn, F., Chanson, H., 2009a. Two-phase Gas-liquid Flow Properties in the Hydraulic Jump: Review and Perspectives. Nova Science Publishers. Murzyn, F., Chanson, H., 2009b. Experimental investigation of bubbly flow and turbulence in hydraulic jumps. Environ. Fluid Mech. 2, 143e159. Murzyn, F., Mouaze, D., Chaplin, J.R., 2007. Airewater interface dynamic and free surface features in hydraulic jumps. J. Hydraulic Res. 45 (5), 679e685. Murzyn, F., Mouaze, D., Chaplin, J., 2005. Optical fiber probe measurements of bubbly flow in hydraulic jumps. Elsevier Int. J. Multiph. Flow 31 (1), 141e154. Nagosa, R., 1999. Direct numerical simulation of vortex structures and turbulence scalar transfer across a free surface in a fully developed turbulence. Phys. Fluids 11, 1581e1595. Noh, W.F., Woodward, P., 1976. SLIC (Simple Line Interface Calculation), Proceedings of the Fifth International Conference on Numerical Methods in Fluid Dynamics June 28-July 2. 1976 Twente University, Enschede, pp. 330e340. Oertel, M., Bung, D.B., 2012. Initial stage of two-dimensional dam-break waves: laboratory versus VOF. J. Hydraulic Res. 50 (1), 89e97. Olivari, D., Benocci, C., 2010. Introduction to Mechanics of Turbulence. Von Karman Institute for Fluid Dynamics. Omid, M.H., Omid, M., Varaki, M.E., 2005. Modelling hydraulic jumps with artificial neural networks. Thomas Telford Proc. ICE-Water Manag. 158 (2), 65e70. OpenFOAM, 2011. OpenFOAM: the Open Source CFD Toolbox User Guide. The Free Software Foundation Inc. Peterka, A.J., 1984. Hydraulic design of spillways and energy dissipators. A water resources technical publication. Eng. Monogr. 25. Pope, S.B., 2000. Turbulent Flows. Cambridge university press. Pfister, M., 2011. Chute aerators: steep deflectors and cavity subpressure, Journal of hydraulic engineering. Am. Soc. Civ. Eng. 137 (10), 1208e1215. Prosperetti, A., Tryggvason, G., 2007. Computational Methods for Multiphase Flow. Cambridge University Press. Rajaratnam, N., 1965. The hydraulic jump as a Wall Jet. Proc. ASCE, J. Hydraul. Div. 91 (HY5), 107e132. Resch, F., Leutheusser, H., 1972. Reynolds stress measurements in hydraulic jumps. Taylor & Francis J. Hydraulic Res. 10 (4), 409e430. Romagnoli, M., Portapila, M., Morvan, H., 2009. Computational simulation of a hydraulic jump (original title, in Spanish: “Simulacioncomputacional del resaltohidraulico”), MecanicaComputacional, XXVIII, pp. 1661e1672. Rouse, H., Siao, T.T., Nagaratnam, S., 1959. Turbulence characteristics of the hydraulic jump. Trans. ASCE 124, 926e966. Rusche, H., 2002. Computational Fluid Dynamics of Dispersed Two-phase Flows at High Phase Fractions. Imperial College of Science, Technology and Medicine, UK. Saint-Venant, A., 1871. Theorie du movement non permanent des eaux, avec application aux crues des riviereset a l’introduction de mareesdansleurslits. Comptesrendus des seances de l’Academie des Sciences. Schlichting, H., Gersten, K., 2000. Boundary-layer Theory. Springer. Spalart, P.R., 2000. Strategies for turbulence modelling and simulations. Int. J. Heat Fluid Flow 21 (3), 252e263. Speziale, C.G., Thangam, S., 1992. Analysis of an RNG based turbulence model for separated flows. Int. J. Eng. Sci. 30 (10), 1379eIN4. Toge, G.E., 2012. The Significance of Froude Number in Vertical Pipes: a CFD Study. University of Stavanger, Norway. Ubbink, O., 1997. Numerical Prediction of Two Fluid Systems with Sharp Interfaces. Imperial College of Science, Technology and Medicine, UK. Valero, D., García-Bartual, R., 2016. Calibration of an air entrainment model for CFD spillway applications. Adv. Hydroinformatics 571e582. http://dx.doi.org/ 10.1007/978-981-287-615-7_38. P. Gourbesville et al. Springer Water. Valero, D., Bung, D.B., 2015. Hybrid investigations of air transport processes in moderately sloped stepped spillway flows. In: E-Proceedings of the 36th IAHR World Congress, 28 June e 3 July, 2015 (The Hague, the Netherlands). Van Leer, B., 1977. Towards the ultimate conservative difference scheme III. Upstream-centered finite-difference schemes for ideal compressible flow. J. Comput. Phys 23 (3), 263e275. Von Karman, T., 1930. MechanischeAhnlichkeit und Turbulenz, Nachrichten von der Gesellschaft der WissenschaftenzuGottingen. Fachgr. 1 Math. 5, 58 € e76. Wang, H., Murzyn, F., Chanson, H., 2014a. Total pressure fluctuations and two-phase flow turbulence in hydraulic jumps. Exp. Fluids 55.11(2014) Pap. 1847, 1e16 (DOI: 10.1007/s00348-014-1847-9). Wang, H., Felder, S., Chanson, H., 2014b. An experimental study of turbulent twophase flow in hydraulic jumps and application of a triple decomposition technique. Exp. Fluids 55.7(2014) Pap. 1775, 1e18. http://dx.doi.org/10.1007/ s00348-014-1775-8. Wang, H., Chanson, H., 2015a. .Experimental study of turbulent fluctuations in hydraulic jumps. J. Hydraul. Eng. 141 (7) http://dx.doi.org/10.1061/(ASCE) HY.1943-7900.0001010. Paper 04015010, 10 pages. Wang, H., Chanson, H., 2015b. Integral turbulent length and time scales in hydraulic jumps: an experimental investigation at large Reynolds numbers. In: E-Proceedings of the 36th IAHR World Congress 28 June e 3 July, 2015, The Netherlands. Weller, H., Tabor, G., Jasak, H., Fureby, C., 1998. A tensorial approach to computational continuum mechanics using object-oriented techniques. Comput. Phys. 12, 620e631. Wilcox, D., 1998. Turbulence Modeling for CFD, DCW Industries. La Canada, California (USA). Witt, A., Gulliver, J., Shen, L., June 2015. Simulating air entrainment and vortex dynamics in a hydraulic jump. Int. J. Multiph. Flow 72, 165e180. ISSN 0301-
http://dx.doi.org/10.1016/j.ijmultiphaseflow.2015.02.012. http://www. sciencedirect.com/science/article/pii/S0301932215000336. Wood, I.R., 1991. Air Entrainment in Free-surface Flows, IAHR Hydraulic Design Manual No.4, Hydraulic Design Considerations. Balkema Publications, Rotterdam, The Netherlands. Yakhot, V., Orszag, S., Thangam, S., Gatski, T., Speziale, C., 1992. Development of turbulence models for shear flows by a double expansion technique, Physics of Fluids A: fluid Dynamics (1989-1993). AIP Publ. 4 (7), 1510e1520. Youngs, D.L., 1984. An interface tracking method for a 3D Eulerian hydrodynamics code. Tech. Rep. 44 (92), 35e35. Zhang, G., Wang, H., Chanson, H., 2013. Turbulence and aeration in hydraulic jumps: free-surface fluctuation and integral turbulent scale measurements. Environ. fluid Mech. 13 (2), 189e204. Zhang, W., Liu, M., Zhu, D.Z., Rajaratnam, N., 2014. Mean and turbulent bubble velocities in free hydraulic jumps for small to intermediate froude numbers. J. Hydraulic Eng.
The optimal spillway design is of great significance since these structures can reduce erosion downstream of the dams. This study proposes a risk-based optimization framework for a stepped spillway to achieve an economical design scenario with the minimum loss in hydraulic performance. Accordingly, the stepped spillway was simulated in the FLOW-3D® model, and the validated model was repeatedly performed for various geometric states.
The results were used to form a Multilayer Perceptron artificial neural network (MLP-ANN) surrogate model. Then, a risk-based optimization model was formed by coupling the MLP-ANN and NSGA-II. The concept of conditional value at risk (CVaR) was utilized to reduce the risk of the designed spillway malfunctions in high flood flow rates, while minimizing the construction cost and the loss in hydraulic performance.
Lastly, given the conflicting objectives of stakeholders, the non-cooperative graph model for conflict resolution (GMCR) was applied to achieve a compromise on the Pareto optimal solutions. Applicability of the suggested approach in the Jarreh Dam, Iran, resulted in a practical design scenario, which simultaneously minimizes the loss in hydraulic performance and the project cost and satisfies the priorities of decision-makers.
최적의 배수로 설계는 이러한 구조가 댐 하류의 침식을 줄일 수 있기 때문에 매우 중요합니다. 본 연구에서는 유압 성능 손실을 최소화하면서 경제적인 설계 시나리오를 달성하기 위해 계단형 여수로에 대한 위험 기반 최적화 프레임워크를 제안합니다. 따라서 FLOW-3D® 모델에서 계단식 배수로를 시뮬레이션하고 다양한 기하학적 상태에 대해 검증된 모델을 반복적으로 수행했습니다.
결과는 다층 퍼셉트론 인공 신경망(MLP-ANN) 대리 모델을 형성하는 데 사용되었습니다. 그런 다음 MLP-ANN과 NSGA-II를 결합하여 위험 기반 최적화 모델을 구성했습니다. 위험 조건부 값(CVaR)의 개념은 높은 홍수 유량에서 설계된 방수로 오작동의 위험을 줄이는 동시에 건설 비용과 수리 성능 손실을 최소화하기 위해 활용되었습니다.
마지막으로 이해관계자의 상충되는 목표를 고려하여 파레토 최적해에 대한 절충안을 달성하기 위해 갈등 해결을 위한 비협조적 그래프 모델(GMCR)을 적용하였다. 이란 Jarreh 댐에서 제안된 접근 방식의 적용 가능성은 수력 성능 손실과 프로젝트 비용을 동시에 최소화하고 의사 결정자의 우선 순위를 만족시키는 실용적인 설계 시나리오로 귀결되었습니다.
Hyung Ju Yoo1 Sung Sik Joo2 Beom Jae Kwon3 Seung Oh Lee4* 유 형주1 주 성식2 권 범재3 이 승오4* 1Ph.D Student, Dept. of Civil & Environmental Engineering, Hongik University2Director, Water Resources & Environment Department, HECOREA3Director, Water Resources Department, ISAN4Professor, Dept. of Civil & Environmental Engineering, Hongik University 1홍익대학교 건설환경공학과 박사과정 2㈜헥코리아 수자원환경사업부 이사 3㈜이산 수자원부 이사 4홍익대학교 건설환경공학과 교수*Corresponding Author
ABSTRACT
최근 기후변화로 인해 강우강도 및 빈도의 증가에 따른 집중호우의 영향 및 기존 여수로의 노후화에 대비하여 홍수 시 하류 하천의 영향을 최소화할 수 있는 보조 여수로 활용방안 구축이 필요한 실정이다. 이를 위해, 수리모형 실험 및 수치모형 실험을 통하여 보조 여수로 운영에 따른 흐름특성 변화 검토에 관한 연구가 많이 진행되어 왔다.
그러나 대부분의 연구는 여수로에서의 흐름특성 및 기능성에 대한 검토를 수행하였을 뿐 보조 여수로의 활용방안에 따른 하류하천 영향 검토 및 호안 안정성 검토에 관한 연구는 미비한 실정이다.
이에 본 연구에서는 기존 여수로 및 보조 여수로 방류 조건에 따른 하류영향 분석 및 호안 안정성 측면에서 최적 방류 시나리오 검토를 3차원 수치모형인 FLOW-3D를 사용하여 검토하였다. 또한 FLOW-3D 수치모의 수행을 통한 유속, 수위 결과와 소류력 산정 결과를 호안 설계허용 기준과 비교하였다.
수문 완전 개도 조건으로 가정하고 계획홍수량 유입 시 다양한 보조 여수로 활용방안에 대하여 수치모의를 수행한 결과, 보조 여수로 단독 운영 시 기존 여수로 단독운영에 비하여 최대유속 및 최대 수위의 감소효과를 확인하였다. 다만 계획홍수량의 45% 이하 방류 조건에서 대안부의 호안 안정성을 확보하였고 해당 방류량 초과 경우에는 처오름 현상이 발생하여 월류에 대한 위험성 증가를 확인하였다.
따라서 기존 여수로와의 동시 운영 방안 도출이 중요하다고 판단하였다. 여수로의 배분 비율 및 총 허용 방류량에 대하여 검토한 결과 보조 여수로의 방류량이 기존 여수로의 방류량보다 큰 경우 하류하천의 흐름이 중심으로 집중되어 대안부의 유속 저감 및 수위 감소를 확인하였고, 계획 홍수량의 77% 이하의 조건에서 호안의 허용 유속 및 허용 소류력 조건을 만족하였다.
이를 통하여 본 연구에서 제안한 보조 여수로 활용방안으로는 기존 여수로와 동시 운영 시 총 방류량에 대하여 보조 여수로의 배분량이 기존 여수로의 배분량보다 크게 설정하는 것이 하류하천의 영향을 최소화 할 수 있는 것으로 나타났다.
그러나 본 연구는 여수로 방류에 따른 대안부에서의 영향에 대해서만 검토하였고 수문 전면 개도 조건에서 검토하였다는 한계점은 분명히 있다. 이에 향후에는 다양한 수문 개도 조건 및 방류 시나리오를 적용 및 검토한다면 보다 효율적이고, 효과적인 보조 여수로 활용방안을 도출이 가능할 것으로 기대 된다.
키워드
보조 여수로, FLOW-3D, 수치모의, 호안 안정성, 소류력
Recently, as the occurrence frequency of sudden floods due to climate change increased and the aging of the existing spillway, it is necessary to establish a plan to utilize an auxiliary spillway to minimize the flood damage of downstream rivers. Most studies have been conducted on the review of flow characteristics according to the operation of auxiliary spillway through the hydraulic experiments and numerical modeling. However, the studies on examination of flood damage in the downstream rivers and the stability of the revetment according to the operation of the auxiliary spillway were relatively insufficient in the literature. In this study, the stability of the revetment on the downstream river according to the outflow conditions of the existing and auxiliary spillway was examined by using 3D numerical model, FLOW-3D. The velocity, water surface elevation and shear stress results of FLOW-3D were compared with the permissible velocity and shear stress of design criteria. It was assumed the sluice gate was fully opened. As a result of numerical simulations of various auxiliary spillway operations during flood season, the single operation of the auxiliary spillway showed the reduction effect of maximum velocity and the water surface elevation compared with the single operation of the existing spillway. The stability of the revetment on downstream was satisfied under the condition of outflow less than 45% of the design flood discharge. However, the potential overtopping damage was confirmed in the case of exceeding the 45% of the design flood discharge. Therefore, the simultaneous operation with the existing spillway was important to ensure the stability on design flood discharge condition. As a result of examining the allocation ratio and the total allowable outflow, the reduction effect of maximum velocity was confirmed on the condition, where the amount of outflow on auxiliary spillway was more than that on existing spillway. It is because the flow of downstream rivers was concentrated in the center due to the outflow of existing spillway. The permissible velocity and shear stress were satisfied under the condition of less than 77% of the design flood discharge with simultaneous operation. It was found that the flood damage of downstream rivers can be minimized by setting the amount allocated to the auxiliary spillway to be larger than the amount allocated to the existing spillway for the total outflow with simultaneous operation condition. However, this study only reviewed the flow characteristics around the revetment according to the outflow of spillway under the full opening of the sluice gate condition. Therefore, the various sluice opening conditions and outflow scenarios will be asked to derive more efficient utilization of the auxiliary spillway in th future.KeywordsAuxiliary spillway FLOW-3D Numerical simulation Revetment stability Shear stress
1. 서 론
최근 기후변화로 인한 집중호우의 영향으로 홍수 시 댐으로 유입되는 홍수량이 설계 홍수량보다 증가하여 댐 안정성 확보가 필요한 실정이다(Office for Government Policy Coordination, 2003). MOLIT & K-water(2004)에서는 기존댐의 수문학적 안정성 검토를 수행하였으며 이상홍수 발생 시 24개 댐에서 월류 등으로 인한 붕괴위험으로 댐 하류지역의 극심한 피해를 예상하여 보조여수로 신설 및 기존여수로 확장 등 치수능력 증대 기본계획을 수립하였고 이를 통하여 극한홍수 발생 시 홍수량 배제능력을 증대하여 기존댐의 안전성 확보 및 하류지역의 피해를 방지하고자 하였다. 여기서 보조 여수로는 기존 여수로와 동시 또는 별도 운영하는 여수로로써 비상상황 시 방류 기능을 포함하고 있고(K-water, 2021), 최근에는 기존 여수로의 노후화에 따라 보조여수로의 활용방안에 대한 관심이 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는 3차원 수치해석을 수행하여 기존 및 보조 여수로의 방류량 조합에 따른 하류 영향을 분석하고 하류 호안 안정성 측면에서 최적 방류 시나리오를 검토하고자 한다.
기존의 댐 여수로 검토에 관한 연구는 주로 수리실험을 통하여 방류조건 별 흐름특성을 검토하였으나 최근에는 수치모형 실험결과가 수리모형실험과 비교하여 근사한 것을 확인하는 등 점차 수치모형실험을 수리모형실험의 대안으로 활용하고 있다(Jeon et al., 2006; Kim, 2007; Kim et al., 2008). 국내의 경우, Jeon et al.(2006)은 수리모형 실험과 수치모의를 이용하여 임하댐 바상여수로의 기본설계안을 도출하였고, Kim et al.(2008)은 가능최대홍수량 유입 시 비상여수로 방류에 따른 수리학적 안정성과 기능성을 3차원 수치모형인 FLOW-3D를 활용하여 검토하였다. 또한 Kim and Kim(2013)은 충주댐의 홍수조절 효과 검토 및 방류량 변화에 따른 상·하류의 수위 변화를 수치모형을 통하여 검토하였다. 국외의 경우 Zeng et al.(2017)은 3차원 수치모형인 Fluent를 활용한 여수로 방류에 따른 흐름특성 결과와 측정결과를 비교하여 수치모형 결과의 신뢰성을 검토하였다. Li et al.(2011)은 가능 최대 홍수량(Probable Maximum Flood, PMF)조건에서 기존 여수로와 신규 보조 여수로 유입부 주변의 흐름특성에 대하여 3차원 수치모형 Fluent를 활용하여 검토하였고, Lee et al.(2019)는 서로 근접해있는 기존 여수로와 보조여수로 동시 운영 시 방류능 검토를 수리모형 실험 및 수치모형 실험(FLOW-3D)을 통하여 수행하였으며 기존 여수로와 보조 여수로를 동시운영하게 되면 배수로 간섭으로 인하여 총 방류량이 7.6%까지 감소되어 댐의 방류능력이 감소하였음을 확인하였다.
그러나 대부분의 여수로 검토에 대한 연구는 여수로 내에서의 흐름특성 및 기능성에 대한 검토를 수행하였고. 이에 기존 여수로와 보조 여수로 방류운영에 따른 하류하천의 흐름특성 변화 및 호안 안정성 평가에 관한 추가적인 검토가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기존 여수로 및 보조 여수로 방류 조건에 따른 하류하천의 흐름특성 및 호안 안정성분석을 3차원 수치모형인 FLOW-3D를 이용하여 검토하였다. 또한 다양한 방류 배분 비율 및 허용 방류량 조건 변화에 따른 하류하천의 흐름특성 및 소류력 분석결과를 호안 설계 허용유속 및 허용 소류력 기준과 비교하여 하류하천의 영향을 최소화 할 수 있는 최적의 보조 여수로 활용방안을 도출하고자 한다.
2. 본 론
2.1 이론적 배경
2.1.1 3차원 수치모형의 기본이론
FLOW-3D는 미국 Flow Science, Inc에서 개발한 범용 유체역학 프로그램(CFD, Computational Fluid Dynamics)으로 자유 수면을 갖는 흐름모의에 사용되는 3차원 수치해석 모형이다. 난류모형을 통해 난류 해석이 가능하고, 댐 방류에 따른 하류 하천의 흐름 해석에도 많이 사용되어 왔다(Flow Science, 2011). 본 연구에서는 FLOW-3D(version 12.0)을 이용하여 홍수 시 기존 여수로의 노후화에 대비하여 보조 여수로의 활용방안에 대한 검토를 하류하천의 호안 안정성 측면에서 검토하였다.
2.1.2 유동해석의 지배방정식
1) 연속 방정식(Continuity Equation)
FLOW-3D는 비압축성 유체에 대하여 연속방정식을 사용하며, 밀도는 상수항으로 적용된다. 연속 방정식은 Eqs. (1), (2)와 같다.
(1)
∇·v=0
(2)
∂∂x(uAx)+∂∂y(vAy)+∂∂z(wAz)=RSORρ
여기서, ρ는 유체 밀도(kg/m3), u, v, w는 x, y, z방향의 유속(m/s), Ax, Ay, Az는 각 방향의 요소면적(m2), RSOR는 질량 생성/소멸(mass source/sink)항을 의미한다.
2) 운동량 방정식(Momentum Equation)
각 방향 속도성분 u, v, w에 대한 운동방정식은 Navier-Stokes 방정식으로 다음 Eqs. (3), (4), (5)와 같다.
여기서, Gx, Gy, Gz는 체적력에 의한 가속항, fx, fy, fz는 점성에 의한 가속항, bx, by, bz는 다공성 매체에서의 흐름손실을 의미한다.
2.1.3 소류력 산정
호안설계 시 제방사면 호안의 안정성 확보를 위해서는 하천의 흐름에 의하여 호안에 작용하는 소류력에 저항할 수 있는 재료 및 공법 선택이 필요하다. 국내의 경우 하천공사설계실무요령(MOLIT, 2016)에서 계획홍수량 유하 시 소류력 산정 방법을 제시하고 있다. 소류력은 하천의 평균유속을 이용하여 산정할 수 있으며, 소류력 산정식은 Eqs. (6), (7)과 같다.
여기서, τ는 소류력(N/m2), R은 동수반경(m), γ는 물의 단위중량(10.0 kN/m3), I는 에너지경사, C는 Chezy 유속계수, V는 평균유속(m/s)을 의미한다.
2) Manning 조도계수를 고려한 공식
Chezy 유속계수를 대신하여 Manning의 조도계수를 고려하여 소류력을 산정할 수 있다.
(7)
τ=γn2V2R1/3
여기서, τ는 소류력(N/m2), R은 동수반경(m), γ는 물의 단위중량(10.0 kN/m3), n은 Manning의 조도계수, V는 평균유속(m/s)을 의미한다.
FLOW-3D 수치모의 수행을 통하여 하천의 바닥 유속을 도출할 수 있으며, 본 연구에서는 Maning 조도계수롤 고려하여 소류력을 산정하고자 한다. 소류력을 산정하기 위해서 여수로 방류에 따른 대안부의 바닥유속 변화를 검토하여 최대 유속 값을 이용하였다. 최종적으로 산정한 소류력과 호안의 재료 및 공법에 따른 허용 소류력과 비교하여 제방사면 호안의 안정성 검토를 수행하게 된다.
2.2 하천호안 설계기준
하천 호안은 계획홍수위 이하의 유수작용에 대하여 안정성이 확보되도록 계획하여야 하며, 호안의 설계 시에는 사용재료의 확보용이성, 시공상의 용이성, 세굴에 대한 굴요성(flexibility) 등을 고려하여 호안의 형태, 시공방법 등을 결정한다(MOLIT, 2019). 국내의 경우, 하천공사설계실무요령(MOLIT, 2016)에서는 다양한 호안공법에 대하여 비탈경사에 따라 설계 유속을 비교하거나, 허용 소류력을 비교함으로써 호안의 안정성을 평가한다. 호안에 대한 국외의 설계기준으로 미국의 경우, ASTM(미국재료시험학회)에서 호안블록 및 식생매트 시험방법을 제시하였고 제품별로 ASTM 시험에 의한 허용유속 및 허용 소류력을 제시하였다. 일본의 경우, 호안 블록에 대한 축소실험을 통하여 항력을 측정하고 이를 통해서 호안 블록에 대한 항력계수를 제시하고 있다. 설계 시에는 항력계수에 의한 블록의 안정성을 평가하고 있으나, 최근에는 세굴의 영향을 고려할 수 있는 호안 안정성 평가의 필요성을 제기하고 있다(MOLIT, 2019). 관련된 국내·외의 하천호안 설계기준은 Table 1에 정리하여 제시하였고, 본 연구에서 하천 호안 안정성 평가 시 하천공사설계실무요령(MOLIT, 2016)과 ASTM 시험에서 제시한 허용소류력 및 허용유속 기준을 비교하여 각각 0.28 kN/m2, 5.0 m/s 미만일 경우 호안 안정성을 확보하였다고 판단하였다.
Table 1.
Standard of Permissible Velocity and Shear on Revetment
Country (Reference)
Material
Permissible velocity (Vp, m/s)
Permissible Shear (τp, kN/m2)
Korea
River Construction Design Practice Guidelines (MOLIT, 2016)
Vegetated
5.0
0.50
Stone
5.0
0.80
USA
ASTM D’6460
Vegetated
6.1
0.81
Unvegetated
5.0
0.28
JAPAN
Dynamic Design Method of Revetment
–
5.0
–
2.3. 보조여수로 운영에 따른 하류하천 영향 분석
2.3.1 모형의 구축 및 경계조건
본 연구에서는 기존 여수로의 노후화에 대비하여 홍수 시 보조여수로의 활용방안에 따른 하류하천의 흐름특성 및 호안안정성 평가를 수행하기 위해 FLOW-3D 모형을 이용하였다. 기존 여수로 및 보조 여수로는 치수능력 증대사업(MOLIT & K-water, 2004)을 통하여 완공된 ○○댐의 제원을 이용하여 구축하였다. ○○댐은 설계빈도(100년) 및 200년빈도 까지는 계획홍수위 이내로 기존 여수로를 통하여 운영이 가능하나 그 이상 홍수조절은 보조여수로를 통하여 조절해야 하며, 또한 2011년 기존 여수로 정밀안전진단 결과 사면의 표층 유실 및 옹벽 밀림현상 등이 확인되어 노후화에 따른 보수·보강이 필요한 상태이다. 이에 보조여수로의 활용방안 검토가 필요한 것으로 판단하여 본 연구의 대상댐으로 선정하였다. 하류 하천의 흐름특성을 예측하기 위하여 격자간격을 0.99 ~ 8.16 m의 크기로 하여 총 격자수는 49,102,500개로 구성하였으며, 여수로 방류에 따른 하류하천의 흐름해석을 위한 경계조건으로 상류는 유입유량(inflow), 바닥은 벽면(wall), 하류는 수위(water surface elevation)조건으로 적용하도록 하였다(Table 2, Fig. 1 참조). FLOW-3D 난류모형에는 혼합길이 모형, 난류에너지 모형, k-ϵ모형, RNG(Renormalized Group Theory) k-ϵ모형, LES 모형 등이 있으며, 본 연구에서는 여수로 방류에 따른 복잡한 난류 흐름 및 높은 전단흐름을 정확하게 모의(Flow Science, 2011)할 수 있는 RNG k-ϵ모형을 사용하였고, 하류하천 호안의 안정성 측면에서 보조여수로의 활용방안을 검토하기 위하여 방류시나리오는 Table 3에 제시된 것 같이 설정하였다. Case 1 및 Case 2를 통하여 계획홍수량에 대하여 기존 여수로와 보조 여수로의 단독 운영이 하류하천에 미치는 영향을 확인하였고 보조 여수로의 방류량 조절을 통하여 호안 안정성 측면에서 보조 여수로 방류능 검토를 수행하였다(Case 3 ~ Case 6). 또한 기존 여수로와 보조 여수로의 방류량 배분에 따른 하류하천의 영향 검토(Case 7 ~ Case 10) 및 방류 배분에 따른 허용 방류량을 호안 안정성 측면에서 검토를 수행하였다(Case 11 ~ Case 14).
수문은 완전개도 조건으로 가정하였으며 하류하천의 계획홍수량에 대한 기존 여수로와 보조여수로의 배분량을 조절하여 모의를 수행하였다. 여수로는 콘크리트의 조도계수 값(Chow, 1959)을 채택하였고, 댐 하류하천의 조도계수는 하천기본계획(Busan Construction and Management Administration, 2009) 제시된 조도계수 값을 채택하였으며 FLOW-3D의 적용을 위하여 Manning-Strickler 공식(Vanoni, 2006)을 이용하여 조도계수를 조고값으로 변환하여 사용하였다. Manning-Strickler 공식은 Eq. (8)과 같으며, FLOW-3D에 적용한 조도계수 및 조고는 Table 4와 같다.
(8)
n=ks1/68.1g1/2
여기서, kS는 조고 (m), n은 Manning의 조도계수, g는 중력가속도(m/s2)를 의미한다.
시간에 따라 동일한 유량이 일정하게 유입되도록 모의를 수행하였으며, 시간간격(Time Step)은 0.0001초로 설정(CFL number < 1.0) 하였다. 또한 여수로 수문을 통한 유량의 변동 값이 1.0%이내일 경우는 연속방정식을 만족하고 있다고 가정하였다. 이는, 유량의 변동 값이 1.0%이내일 경우 유속의 변동 값 역시 1.0%이내이며, 수치모의 결과 1.0%의 유속변동은 호안의 유속설계기준에 크게 영향을 미치지 않는다고 판단하였다. 그 결과 모든 수치모의 Case에서 2400초 이내에 결과 값이 수렴하는 것을 확인하였다.
Table 2.
Mesh sizes and numerical conditions
Mesh
Numbers
49,102,500 EA
Increment (m)
Direction
Existing Spillway
Auxiliary Spillway
∆X
0.99 ~ 4.30
1.00 ~ 4.30
∆Y
0.99 ~ 8.16
1.00 ~ 5.90
∆Z
0.50 ~ 1.22
0.50 ~ 2.00
Boundary Conditions
Xmin / Ymax
Inflow / Water Surface Elevation
Xmax, Ymin, Zmin / Zmax
Wall / Symmetry
Turbulence Model
RNG model
Table 3.
Case of numerical simulation (Qp : Design flood discharge)
Case
Existing Spillway (Qe, m3/s)
Auxiliary Spillway (Qa, m3/s)
Remarks
1
Qp
0
Reference case
2
0
Qp
3
0
0.58Qp
Review of discharge capacity on auxiliary spillway
4
0
0.48Qp
5
0
0.45Qp
6
0
0.32Qp
7
0.50Qp
0.50Qp
Determination of optimal division ratio on Spillways
8
0.61Qp
0.39Qp
9
0.39Qp
0.61Qp
10
0.42Qp
0.58Qp
11
0.32Qp
0.45Qp
Determination of permissible division on Spillways
12
0.35Qp
0.48Qp
13
0.38Qp
0.53Qp
14
0.41Qp
0.56Qp
Table 4.
Roughness coefficient and roughness height
Criteria
Roughness coefficient (n)
Roughness height (ks, m)
Structure (Concrete)
0.014
0.00061
River
0.033
0.10496
Fig. 1
Layout of spillway and river in this study
2.3.2 보조 여수로의 방류능 검토
본 연구에서는 기존 여수로와 보조 여수로의 방류량 배분에 따른 하류하천 대안부의 유속분포 및 수위분포를 검토하기 위해 수치모의 Case 별 다음과 같이 관심구역을 설정하였다(Fig. 2 참조). 관심구역(대안부)의 길이(L)는 총 1.3 km로 10 m 등 간격으로 나누어 검토하였으며, Section 1(0 < X/L < 0.27)은 기존 여수로 방류에 따른 영향이 지배적인 구간, Section 2(0.27 < X/L < 1.00)는 보조 여수로 방류에 따른 영향이 지배적인 구간으로 각 구간에서의 수위, 유속, 수심결과를 확인하였다. 기존 여수로의 노후화에 따른 보조 여수로의 방류능 검토를 위하여 Case 1 – Case 6까지의 결과를 비교하였다.
보조 여수로의 단독 운영 시 기존 여수로 운영 시 보다 하류하천의 대안부의 최대 유속(Vmax)은 약 3% 감소하였으며, 이는 보조 여수로의 하천 유입각이 기존 여수로 보다 7°작으며 유입하천의 폭이 증가하여 유속이 감소한 것으로 판단된다. 대안부의 최대 유속 발생위치는 하류 쪽으로 이동하였으며 교량으로 인한 단면의 축소로 최대유속이 발생하는 것으로 판단된다. 또한 보조 여수로의 배분량(Qa)이 증가함에 따라 하류하천 대안부의 최대 유속이 증가하였다. 하천호안 설계기준에서 제시하고 있는 허용유속(Vp)과 비교한 결과, 계획홍수량(Qp)의 45% 이하(Case 5 & 6)를 보조 여수로에서 방류하게 되면 허용 유속(5.0 m/s)조건을 만족하여 호안안정성을 확보하였다(Fig. 3 참조). 허용유속 외에도 대안부에서의 소류력을 산정하여 하천호안 설계기준에서 제시한 허용 소류력(τp)과 비교한 결과, 유속과 동일하게 보조 여수로의 방류량이 계획홍수량의 45% 이하일 경우 허용소류력(0.28 kN/m2) 조건을 만족하였다(Fig. 4 참조). 각 Case 별 호안설계조건과 비교한 결과는 Table 5에 제시하였다.
하류하천의 수위도 기존 여수로 운영 시 보다 보조 여수로 단독 운영 시 최대 수위(ηmax)가 약 2% 감소하는 효과를 보였으며 최대 수위 발생위치는 수충부로 여수로 방류시 처오름에 의한 수위 상승으로 판단된다. 기존 여수로의 단독운영(Case 1)의 수위(ηref)를 기준으로 보조 여수로의 방류량이 증가함에 따라 수위는 증가하였으나 계획홍수량의 58%까지 방류할 경우 월류에 대한 안정성(ηmax/ηref<0.97(=기설제방고))은 확보되었다(Fig. 5 참조). 그러나 계획홍수량 조건에서는 월류에 대한 위험성이 존재하기 때문에 기존여수로와 보조여수로의 적절한 방류량 배분 조합을 도출하는 것이 중요하다고 판단되어 진다.
Fig. 2
Region of interest in this study
Fig. 3
Maximum velocity and location of Vmax according to Qa
Fig. 4
Maximum shear according to Qa
Fig. 5
Maximum water surface elevation and location of ηmax according to Qa
Table 5.
Numerical results for each cases (Case 1 ~ Case 6)
Case
Maximum Velocity (Vmax, m/s)
Maximum Shear (τmax, kN/m2)
Evaluation in terms of Vp
Evaluation in terms of τp
1 (Qa = 0)
9.15
0.54
No Good
No Good
2 (Qa = Qp)
8.87
0.56
No Good
No Good
3 (Qa = 0.58Qp)
6.53
0.40
No Good
No Good
4 (Qa = 0.48Qp)
6.22
0.36
No Good
No Good
5 (Qa = 0.45Qp)
4.22
0.12
Accpet
Accpet
6 (Qa = 0.32Qp)
4.04
0.14
Accpet
Accpet
2.3.3 기존 여수로와 보조 여수로 방류량 배분 검토
기존 여수로 및 보조 여수로 단독운영에 따른 하류하천 및 호안의 안정성 평가를 수행한 결과 계획홍수량 방류 시 하류하천 대안부에서 호안 설계 조건(허용유속 및 허용 소류력)을 초과하였으며, 처오름에 의한 수위 상승으로 월류에 대한 위험성 증가를 확인하였다. 따라서 계획 홍수량 조건에서 기존 여수로와 보조 여수로의 방류량 배분을 통하여 호안 안정성을 확보하고 하류하천에 방류로 인한 피해를 최소화할 수 있는 배분조합(Case 7 ~ Case 10)을 검토하였다. Case 7은 기존 여수로와 보조여수로의 배분 비율을 균등하게 적용한 경우이고, Case 8은 기존 여수로의 배분량이 보조 여수로에 비하여 많은 경우, Case 9는 보조 여수로의 배분량이 기존 여수로에 비하여 많은 경우를 의미한다. 최대유속을 비교한 결과 보조 여수로의 배분 비율이 큰 경우 기존 여수로의 배분량에 의하여 흐름이 하천 중심에 집중되어 대안부의 유속을 저감하는 효과를 확인하였다. 보조여수로의 방류량 배분 비율이 증가할수록 기존 여수로 대안부 측(0.00<X/L<0.27, Section 1) 유속 분포는 감소하였으나, 신규여수로 대안부 측(0.27<X/L<1.00, Section 2) 유속은 증가하는 것을 확인하였다(Fig. 6 참조). 그러나 유속 저감 효과에도 대안부 전구간에서 설계 허용유속 조건을 초과하여 제방의 안정성을 확보하지는 못하였다. 소류력 산정 결과 유속과 동일하게 보조 여수로의 방류량이 기존 여수로의 방류량 보다 크면 감소하는 것을 확인하였고 일부 구간에서는 허용 소류력 조건을 만족하는 것을 확인하였다(Fig. 7 참조).
따라서 유속 저감효과가 있는 배분 비율 조건(Qa>Qe)에서 Section 2에 유속 저감에 영향을 미치는 기존 여수로 방류량 배분 비율을 증가시켜 추가 검토(Case 10)를 수행하였다. 단독운영과 비교 시 하류하천에 유입되는 유량은 증가하였음에도 불구하고 기존 여수로 방류량에 의해 흐름이 하천 중심으로 집중되는 현상에 따라 대안부의 유속은 단독 운영에 비하여 감소하는 것을 확인하였고(Fig. 8 참조), 호안 설계 허용유속 및 허용 소류력 조건을 만족하는 구간이 발생하여 호안 안정성도 확보한 것으로 판단되었다. 최종적으로 각 Case 별 수위 결과의 경우 여수로 동시 운영을 수행하게 되면 대안부 전 구간에서 월류에 대한 안정성(ηmax/ηref<0.97(=기설제방고))은 확보하였다(Fig. 9 참조). 각 Case 별 대안부에서 최대 유속결과 및 산정한 소류력은 Table 6에 제시하였다.
Fig. 6
Maximum velocity on section 1 & 2 according to Qa
Fig. 7
Maximum shear on section 1 & 2 according to Qa
Fig. 8
Velocity results of FLOW-3D (a: auxiliary spillway operation only , b : simultaneous operation of spillways)
Fig. 9
Maximum water surface elevation on section 1 & 2 according to Qa
Table 6.
Numerical results for each cases (Case 7 ~ Case 10)
Case (Qe & Qa)
Maximum Velocity (Vmax, m/s)
Maximum Shear (τmax, kN/m2)
Evaluation in terms of Vp
Evaluation in terms of τp
Section 1
Section 2
Section 1
Section 2
Section 1
Section 2
Section 1
Section 2
7 Qe : 0.50QpQa : 0.50Qp
8.10
6.23
0.64
0.30
No Good
No Good
No Good
No Good
8 Qe : 0.61QpQa : 0.39Qp
8.88
6.41
0.61
0.34
No Good
No Good
No Good
No Good
9 Qe : 0.39QpQa : 0.61Qp
6.22
7.33
0.24
0.35
No Good
No Good
Accept
No Good
10 Qe : 0.42QpQa : 0.58Qp
6.39
4.79
0.30
0.19
No Good
Accept
No Good
Accept
2.3.4 방류량 배분 비율의 허용 방류량 검토
계획 홍수량 방류 시 기존 여수로와 보조 여수로의 배분 비율 검토 결과 Case 10(Qe = 0.42Qp, Qa = 0.58Qp)에서 방류에 따른 하류 하천의 피해를 최소화시킬 수 있는 것을 확인하였다. 그러나 대안부 전 구간에 대하여 호안 설계조건을 만족하지 못하였다. 따라서 기존 여수로와 보조 여수로의 방류 배분 비율을 고정시킨 후 총 방류량을 조절하여 허용 방류량을 검토하였다(Case 11 ~ Case 14).
호안 안정성 측면에서 검토한 결과 계획홍수량 대비 총 방류량이 감소하면 최대 유속 및 최대 소류력이 감소하고 최종적으로 계획 홍수량의 77%를 방류할 경우 하류하천의 대안부에서 호안 설계조건을 모두 만족하는 것을 확인하였다(Fig. 10, Fig. 11 참조). 각 Case 별 대안부에서 최대 유속결과 및 산정한 소류력은 Table 7에 제시하였다. 또한 Case 별 수위 검토 결과 처오름으로 인한 대안부 전 구간에서 월류에 대한 안정성(ηmax/ηref<0.97(=기설제방고))은 확보하였다(Fig. 12 참조).
Table 7.
Numerical results for each cases (Case 11 ~ Case 14)
Case (Qe & Qa)
Maximum Velocity (Vmax, m/s)
Maximum Shear (τmax, kN/m2)
Evaluation in terms of Vp
Evaluation in terms of τp
Section 1
Section 2
Section 1
Section 2
Section 1
Section 2
Section 1
Section 2
11 Qe : 0.32QpQa : 0.45Qp
3.63
4.53
0.09
0.26
Accept
Accept
Accept
Accept
12 Qe : 0.35QpQa : 0.48Qp
5.74
5.18
0.23
0.22
No Good
No Good
Accept
Accept
13 Qe : 0.38QpQa : 0.53Qp
6.70
4.21
0.28
0.11
No Good
Accept
Accept
Accept
14 Qe : 0.41QpQa : 0.56Qp
6.54
5.24
0.28
0.24
No Good
No Good
Accept
Accept
Fig. 10
Maximum velocity on section 1 & 2 according to total outflow
Fig. 11
Maximum shear on section 1 & 2 according to total outflow
Fig. 12
Maximum water surface elevation on section 1 & 2 according to total outflow
3. 결 론
본 연구에서는 홍수 시 기존 여수로의 노후화로 인한 보조 여수로의 활용방안에 대하여 하류하천의 호안 안정성 측면에서 검토하였다. 여수로 방류로 인한 하류하천의 흐름특성을 검토하기 위하여 3차원 수치모형인 FLOW-3D를 활용하였고, 여수로 지형은 치수능력 증대사업을 통하여 완공된 ○○댐의 제원을 이용하였다. 하류하천 조도 계수 및 여수로 방류량은 하천기본계획을 참고하여 적용하였다. 최종적으로 여수로 방류로 인한 하류하천의 피해를 최소화 시킬 수 있는 적절한 보조 여수로의 활용방안을 도출하기 위하여 보조 여수로 단독 운영과 기존 여수로와의 동시 운영에 따른 하류 하천의 흐름특성 및 소류력의 변화를 검토하였다.
수문은 완전 개도 상태에서 방류한다는 가정으로 계획 홍수량 조건에서 보조 여수로 단독 운영 시 하류하천 대안부의 유속 및 수위를 검토한 결과 기존 여수로 단독운영에 비하여 최대 유속 및 최대 수위가 감소하는 것을 확인할 수 있었으며, 이는 보조 여수로 단독 운영 시 하류하천으로 유입각도가 작아지고, 유입되는 하천의 폭이 증가되기 때문이다. 그러나 계획 홍수량 조건에서 하천호안 설계기준에서 제시한 허용 유속(5.0 m/s)과 허용 소류력(0.28 kN/m2)과 비교하였을 때 호안 안정성을 확보하지 못하였으며, 계획홍수량의 45% 이하 방류 시에 대안부의 호안 안정성을 확보하였다. 수위의 경우 여수로 방류에 따른 대안부에서 처오름 현상이 발생하여 월류에 대한 위험성을 확인하였고 이를 통하여 기존 여수로와의 동시 운영 방안을 도출하는 것이 중요하다고 판단된다. 따라서 기존 여수로와의 동시 운영 측면에서 기존 여수로와 보조 여수로의 배분 비율 및 총 방류량을 변화시켜가며 하류 하천의 흐름특성 및 소류력의 변화를 검토하였다. 배분 비율의 경우 기존 여수로와 보조 여수로의 균등 배분(Case 7) 및 편중 배분(Case 8 & Case 9)을 검토하여 보조 여수로의 방류량이 기존 여수로의 방류량보다 큰 경우 하류하천의 중심부로 집중되어 대안부의 최대유속, 최대소류력 및 최대수위가 감소하는 것을 확인하였다. 이를 근거로 기존 여수로의 방류 비율을 증가(Qe=0.42Qp, Qa=0.58Qp)시켜 검토한 결과 대안부 일부 구간에서 허용 유속 및 허용소류력 조건을 만족하는 것을 확인하였다. 이를 통하여 기존 여수로와 보조 여수로의 동시 운영을 통하여 적절한 방류량 배분 비율을 도출하는 것이 방류로 인한 하류하천의 피해를 저감하는데 효과적인 것으로 판단된다. 그러나 설계홍수량 방류 시 전 구간에서 허용 유속 및 소류력 조건을 만족하지 못하였다. 최종적으로 전체 방류량에서 기존 여수로의 방류 비율을 42%, 보조 여수로의 방류 비율을 58%로 설정하여 허용방류량을 검토한 결과, 계획홍수량의 77%이하로 방류 시 대안부의 최대유속은 기존여수로 방류의 지배영향구간(section 1)에서 3.63 m/s, 기존 여수로와 보조 여수로 방류의 영향구간(section 2)에서 4.53 m/s로 허용유속 조건을 만족하였고, 산정한 소류력도 각각 0.09 kN/m2 및 0.26 kN/m2로 허용 소류력 조건을 만족하여 대안부 호안의 안정성을 확보하였다고 판단된다.
본 연구 결과는 기후변화 및 기존여수로의 노후화로 인하여 홍수 시 기존여수로의 단독운영으로 하류하천의 피해가 발생할 수 있는 현시점에서 치수증대 사업으로 완공된 보조 여수로의 활용방안에 대한 기초자료로 활용될 수 있고, 향후 계획 홍수량 유입 시 최적의 배분 비율 및 허용 방류량 도출에 이용할 수 있다. 다만 본 연구는 여수로 방류에 따른 제방에 작용하는 수충력은 검토하지 못하고, 허용 유속 및 허용소류력은 제방과 유수의 방향이 일정한 구간에 대하여 검토하였다. 또한 여수로 방류에 따른 대안부에서의 영향에 대해서만 검토하였고 수문 전면 개도 조건에서 검토하였다는 한계점은 분명히 있다. 이에 향후에는 다양한 수문 개도 조건 및 방류 시나리오를 적용 및 검토하여 보다 효율적이고, 효과적인 보조 여수로 활용방안을 도출하고자 한다.
Acknowledgements
본 결과물은 K-water에서 수행한 기존 및 신규 여수로 효율적 연계운영 방안 마련(2021-WR-GP-76-149)의 지원을 받아 연구되었습니다.
References
1 Busan Construction and Management Administration (2009). Nakdonggang River Master Plan. Busan: BCMA. 2 Chow, V. T. (1959). Open-channel Hydraulics. McGraw-Hill. New York. 3 Flow Science (2011). Flow3D User Manual. Santa Fe: NM. 4 Jeon, T. M., Kim, H. I., Park, H. S., and Baek, U. I. (2006). Design of Emergency Spillway Using Hydraulic and Numerical Model-ImHa Multipurpose Dam. Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference. 1726-1731. 5 Kim, D. G., Park, S. J., Lee, Y. S., and Hwang, J. H. (2008). Spillway Design by Using Numerical Model Experiment – Case Study of AnDong Multipurpose Dam. Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference. 1604-1608. 6 Kim, J. S. (2007). Comparison of Hydraulic Experiment and Numerical Model on Spillway. Water for Future. 40(4): 74-81. 7 Kim, S. H. and Kim, J. S. (2013). Effect of Chungju Dam Operation for Flood Control in the Upper Han River. Journal of the Korean Society of Civil Engineers. 33(2): 537-548. 10.12652/Ksce.2013.33.2.537 8 K-water (2021). Regulations of Dam Management. Daejeon: K-water. 9 K-water and MOLIT (2004). Report on the Establishment of Basic Plan for the Increasing Flood Capacity and Review of Hydrological Stability of Dams. Sejong: K-water and MOLIT. 10 Lee, J. H., Julien, P. Y., and Thornton, C. I. (2019). Interference of Dual Spillways Operations. Journal of Hydraulic Engineering. 145(5): 1-13. 10.1061/(ASCE)HY.1943-7900.0001593 11 Li, S., Cain, S., Wosnik, M., Miller, C., Kocahan, H., and Wyckoff, R. (2011). Numerical Modeling of Probable Maximum Flood Flowing through a System of Spillways. Journal of Hydraulic Engineering. 137(1): 66-74. 10.1061/(ASCE)HY.1943-7900.0000279 12 MOLIT (2016). Practice Guidelines of River Construction Design. Sejong: MOLIT. 13 MOLIT (2019). Standards of River Design. Sejong: MOLIT. 14 Prime Minister’s Secretariat (2003). White Book on Flood Damage Prevention Measures. Sejong: PMS. 15 Schoklitsch, A. (1934). Der Geschiebetrieb und Die Geschiebefracht. Wasserkraft Wasserwirtschaft. 4: 1-7. 16 Vanoni, V. A. (Ed.). (2006). Sedimentation Engineering. American Society of Civil Engineers. Virginia: ASCE. 10.1061/9780784408230 17 Zeng, J., Zhang, L., Ansar, M., Damisse, E., and González-Castro, J. A. (2017). Applications of Computational Fluid Dynamics to Flow Ratings at Prototype Spillways and Weirs. I: Data Generation and Validation. Journal of Irrigation and Drainage Engineering. 143(1): 1-13. 10.1061/(ASCE)IR.1943-4774.0001112
Korean References Translated from the English
1 건설교통부·한국수자원공사 (2004). 댐의 수문학적 안정성 검토 및 치수능력증대방안 기본계획 수립 보고서. 세종: 국토교통부. 2 국무총리실 수해방지대책단 (2003). 수해방지대책 백서. 세종: 국무총리실. 3 국토교통부 (2016). 하천공사 설계실무요령. 세종: 국토교통부. 4 국토교통부 (2019). 하천설계기준해설. 세종: 국토교통부. 5 김대근, 박선중, 이영식, 황종훈 (2008). 수치모형실험을 이용한 여수로 설계 – 안동다목적댐. 한국수자원학회 학술발표회. 1604-1608. 6 김상호, 김지성 (2013). 충주댐 방류에 따른 댐 상하류 홍수위 영향 분석. 대한토목학회논문집. 33(2): 537-548. 10.12652/Ksce.2013.33.2.537 7 김주성 (2007). 댐 여수로부 수리 및 수치모형실험 비교 고찰. Water for Future. 40(4): 74-81. 8 부산국토관리청 (2009). 낙동강수계 하천기본계획(변경). 부산: 부산국토관리청. 9 전태명, 김형일, 박형섭, 백운일 (2006). 수리모형실험과 수치모의를 이용한 비상여수로 설계-임하댐. 한국수자원학회 학술발표회. 1726-1731. 10 한국수자원공사 (2021). 댐관리 규정. 대전: 한국수자원공사.
Triangular Macroroughnesses 대한 잠긴 수압 점프의 유동장 수치 시뮬레이션
by Amir Ghaderi 1,2,Mehdi Dasineh 3,Francesco Aristodemo 2 andCostanza Aricò 4,*1Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, University of Zanjan, Zanjan 537138791, Iran2Department of Civil Engineering, University of Calabria, Arcavacata, 87036 Rende, Italy3Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, University of Maragheh, Maragheh 8311155181, Iran4Department of Engineering, University of Palermo, Viale delle Scienze, 90128 Palermo, Italy*Author to whom correspondence should be addressed.Academic Editor: Anis YounesWater2021, 13(5), 674; https://doi.org/10.3390/w13050674
Abstract
The submerged hydraulic jump is a sudden change from the supercritical to subcritical flow, specified by strong turbulence, air entrainment and energy loss. Despite recent studies, hydraulic jump characteristics in smooth and rough beds, the turbulence, the mean velocity and the flow patterns in the cavity region of a submerged hydraulic jump in the rough beds, especially in the case of triangular macroroughnesses, are not completely understood. The objective of this paper was to numerically investigate via the FLOW-3D model the effects of triangular macroroughnesses on the characteristics of submerged jump, including the longitudinal profile of streamlines, flow patterns in the cavity region, horizontal velocity profiles, streamwise velocity distribution, thickness of the inner layer, bed shear stress coefficient, Turbulent Kinetic Energy (TKE) and energy loss, in different macroroughness arrangements and various inlet Froude numbers (1.7 < Fr1 < 9.3). To verify the accuracy and reliability of the present numerical simulations, literature experimental data were considered.
수중 유압 점프는 강한 난류, 공기 동반 및 에너지 손실로 지정된 초임계에서 아임계 흐름으로의 급격한 변화입니다. 최근 연구에도 불구하고, 특히 삼각형 거시적 거칠기의 경우, 평활 및 거친 베드에서의 수압 점프 특성, 거친 베드에서 잠긴 수압 점프의 공동 영역에서 난류, 평균 속도 및 유동 패턴이 완전히 이해되지 않았습니다.
이 논문의 목적은 유선의 종방향 프로파일, 캐비티 영역의 유동 패턴, 수평 속도 프로파일, 스트림 방향 속도 분포, 두께를 포함하여 서브머지드 점프의 특성에 대한 삼각형 거시 거칠기의 영향을 FLOW-3D 모델을 통해 수치적으로 조사하는 것이었습니다.
내부 층의 층 전단 응력 계수, 난류 운동 에너지(TKE) 및 에너지 손실, 다양한 거시 거칠기 배열 및 다양한 입구 Froude 수(1.7 < Fr1 < 9.3). 현재 수치 시뮬레이션의 정확성과 신뢰성을 검증하기 위해 문헌 실험 데이터를 고려했습니다.
Introduction
격렬한 난류 혼합과 기포 동반이 있는 수압 점프는 초임계에서 아임계 흐름으로의 변화 과정으로 간주됩니다[1]. 자유 및 수중 유압 점프는 일반적으로 게이트, 배수로 및 둑과 같은 수력 구조 아래의 에너지 손실에 적합합니다. 매끄러운 베드에서 유압 점프의 특성은 널리 연구되었습니다[2,3,4,5,6,7,8,9].
베드의 거칠기 요소가 매끄러운 베드와 비교하여 수압 점프의 특성에 어떻게 영향을 미치는지 예측하기 위해 거시적 거칠기에 대한 자유 및 수중 수력 점프에 대해 여러 실험 및 수치 연구가 수행되었습니다. Ead와 Rajaratnam[10]은 사인파 거대 거칠기에 대한 수리학적 점프의 특성을 조사하고 무차원 분석을 통해 수면 프로파일과 배출을 정규화했습니다.
Tokyayet al. [11]은 두 사인 곡선 거대 거칠기에 대한 점프 길이 비율과 에너지 손실이 매끄러운 베드보다 각각 35% 더 작고 6% 더 높다는 것을 관찰했습니다. Abbaspur et al. [12]는 6개의 사인파형 거대 거칠기에 대한 수력학적 점프의 특성을 연구했습니다. 그 결과, 꼬리수심과 점프길이는 평상보다 낮았고 Froude 수는 점프길이에 큰 영향을 미쳤습니다.
Shafai-Bejestan과 Neisi[13]는 수압 점프에 대한 마름모꼴 거대 거칠기의 영향을 조사했습니다. 결과는 마름모꼴 거시 거칠기를 사용하면 매끄러운 침대와 비교하여 꼬리 수심과 점프 길이를 감소시키는 것으로 나타났습니다. Izadjoo와 Shafai-Bejestan[14]은 다양한 사다리꼴 거시 거칠기에 대한 수압 점프를 연구했습니다.
그들은 전단응력계수가 평활층보다 10배 이상 크고 점프길이가 50% 감소하는 것을 관찰하였습니다. Nikmehr과 Aminpour[15]는 Flow-3D 모델 버전 11.2[16]를 사용하여 사다리꼴 블록이 있는 거시적 거칠기에 대한 수력학적 점프의 특성을 조사했습니다. 결과는 거시 거칠기의 높이와 거리가 증가할수록 전단 응력 계수뿐만 아니라 베드 근처에서 속도가 감소하는 것으로 나타났습니다.
Ghaderi et al. [17]은 다양한 형태의 거시 거칠기(삼각형, 정사각형 및 반 타원형)에 대한 자유 및 수중 수력 점프 특성을 연구했습니다. 결과는 Froude 수의 증가에 따라 자유 및 수중 점프에서 전단 응력 계수, 에너지 손실, 수중 깊이, 미수 깊이 및 상대 점프 길이가 증가함을 나타냅니다.
자유 및 수중 점프에서 가장 높은 전단 응력과 에너지 손실은 삼각형의 거시 거칠기가 존재할 때 발생했습니다. Elsebaie와 Shabayek[18]은 5가지 형태의 거시적 거칠기(삼각형, 사다리꼴, 2개의 측면 경사 및 직사각형이 있는 정현파)에 대한 수력학적 점프의 특성을 연구했습니다. 결과는 모든 거시적 거칠기에 대한 에너지 손실이 매끄러운 베드에서보다 15배 이상이라는 것을 보여주었습니다.
Samadi-Boroujeni et al. [19]는 다양한 각도의 6개의 삼각형 거시 거칠기에 대한 수력 점프를 조사한 결과 삼각형 거시 거칠기가 평활 베드에 비해 점프 길이를 줄이고 에너지 손실과 베드 전단 응력 계수를 증가시키는 것으로 나타났습니다.
Ahmed et al. [20]은 매끄러운 베드와 삼각형 거시 거칠기에서 수중 수력 점프 특성을 조사했습니다. 결과는 부드러운 침대와 비교할 때 잠긴 깊이와 점프 길이가 감소했다고 밝혔습니다. 표 1은 다른 연구자들이 제시한 과거의 유압 점프에 대한 실험 및 수치 연구의 세부 사항을 나열합니다.
Table 1. Main characteristics of some past experimental and numerical studies on hydraulic jumps.
-Smooth and rough beds-Rectangular channel-With side slopes of 45 degrees for two trapezoidal and triangular macroroughnesses and of 60 degrees for other trapezoidal macroroughnesses-Free jump
CL = 9 CW = 0.295 CH = 0.32
-Sinusoidal-Triangular-Trapezoidal with two side-Rectangular-(RH = 18 and corrugation wavelength = 65)
-Smooth and rough beds-Rectangular channel-Free and submerged jump
CL = 4.50 CW = 0.75 CH = 0.70
-Triangular, square and semi-oval macroroughnesses (RH = 40 and distance of roughness of I = 40, 80, 120, 160 and 200)
1.70–9.30
-Horizontal velocity distributions-Bed shear stress coefficient-Sequent depth ratio and submerged depth ratio-Jump length-Energy loss
Present study
Rectangular channel Smooth and rough beds Submerged jump
CL = 4.50 CW = 0.75 CH = 0.70
-Triangular macroroughnesses (RH = 40 and distance of roughness of I = 40, 80, 120, 160 and 200)
1.70–9.30
-Longitudinal profile of streamlines-Flow patterns in the cavity region-Horizontal velocity profiles-Streamwise velocity distribution-Bed shear stress coefficient-TKE-Thickness of the inner layer-Energy loss
이전에 논의된 조사의 주요 부분은 실험실 접근 방식을 기반으로 하며 사인파, 마름모꼴, 사다리꼴, 정사각형, 직사각형 및 삼각형 매크로 거칠기가 공액 깊이, 잠긴 깊이, 점프 길이, 에너지 손실과 같은 일부 자유 및 수중 유압 점프 특성에 어떻게 영향을 미치는지 조사합니다.
베드 및 전단 응력 계수. 더욱이, 저자[17]에 의해 다양한 형태의 거시적 거칠기에 대한 수력학적 점프에 대한 이전 발표된 논문을 참조하면, 삼각형의 거대조도는 가장 높은 층 전단 응력 계수 및 에너지 손실을 가지며 또한 가장 낮은 잠긴 깊이, tailwater를 갖는 것으로 관찰되었습니다.
다른 거친 모양, 즉 정사각형 및 반 타원형과 부드러운 침대에 비해 깊이와 점프 길이. 따라서 본 논문에서는 삼각형 매크로 거칠기를 사용하여(일정한 거칠기 높이가 T = 4cm이고 삼각형 거칠기의 거리가 I = 4, 8, 12, 16 및 20cm인 다른 T/I 비율에 대해), 특정 캐비티 영역의 유동 패턴, 난류 운동 에너지(TKE) 및 흐름 방향 속도 분포와 같은 연구가 필요합니다.
CFD(Computational Fluid Dynamics) 방법은 자유 및 수중 유압 점프[21]와 같은 복잡한 흐름의 모델링 프로세스를 수행하는 중요한 도구로 등장하며 수중 유압 점프의 특성은 CFD 시뮬레이션을 사용하여 정확하게 예측할 수 있습니다 [22,23 ].
본 논문은 초기에 수중 유압 점프의 주요 특성, 수치 모델에 대한 입력 매개변수 및 Ahmed et al.의 참조 실험 조사를 제시합니다. [20], 검증 목적으로 보고되었습니다. 또한, 본 연구에서는 유선의 종방향 프로파일, 캐비티 영역의 유동 패턴, 수평 속도 프로파일, 내부 층의 두께, 베드 전단 응력 계수, TKE 및 에너지 손실과 같은 특성을 조사할 것입니다.
Figure 1. Definition sketch of a submerged hydraulic jump at triangular macroroughnesses.
Table 2. Effective parameters in the numerical model.
Bed Type
Q (l/s)
I (cm)
T (cm)
d (cm)
y1 (cm)
y4 (cm)
Fr1= u1/(gy1)0.5
S
Re1= (u1y1)/υ
Smooth
30, 45
–
–
5
1.62–3.83
9.64–32.10
1.7–9.3
0.26–0.50
39,884–59,825
Triangular macroroughnesses
30, 45
4, 8, 12, 16, 20
4
5
1.62–3.84
6.82–30.08
1.7–9.3
0.21–0.44
39,884–59,825
Figure 2. Longitudinal profile of the experimental flume (Ahmed et al. [20]).
Table 3. Main flow variables for the numerical and physical models (Ahmed et al. [20]).
Models
Bed Type
Q (l/s)
d (cm)
y1 (cm)
u1 (m/s)
Fr1
Numerical and Physical
Smooth
45
5
1.62–3.83
1.04–3.70
1.7–9.3
T/I = 0.5
45
5
1.61–3.83
1.05–3.71
1.7–9.3
T/I = 0.25
45
5
1.60–3.84
1.04–3.71
1.7–9.3
Figure 3. The boundary conditions governing the simulations.Figure 4. Sketch of mesh setup.
Table 4. Characteristics of the computational grids.
Mesh
Nested Block Cell Size (cm)
Containing Block Cell Size (cm)
1
0.55
1.10
2
0.65
1.30
3
0.85
1.70
Table 5. The numerical results of mesh convergence analysis.
Parameters
Amounts
fs1 (-)
7.15
fs2 (-)
6.88
fs3 (-)
6.19
K (-)
5.61
E32 (%)
10.02
E21 (%)
3.77
GCI21 (%)
3.03
GCI32 (%)
3.57
GCI32/rp GCI21
0.98
Figure 5. Time changes of the flow discharge in the inlet and outlet boundaries conditions (A): Q = 0.03 m3/s (B): Q = 0.045 m3/s.
Figure 6. The evolutionary process of a submerged hydraulic jump on the smooth bed—Q = 0.03 m3/s.Figure 7. Numerical versus experimental basic parameters of the submerged hydraulic jump. (A): y3/y1; and (B): y4/y1.
Figure 8. Velocity vector field and flow pattern through the gate in a submerged hydraulic jump condition: (A) smooth bed; (B) triangular macroroughnesses.Figure 9. Velocity vector distributions in the x–z plane (y = 0) within the cavity region.Figure 10. Typical vertical distribution of the mean horizontal velocity in a submerged hydraulic jump [46].
Figure 11. Typical horizontal velocity profiles in a submerged hydraulic jump on smooth bed and triangular macroroughnesses.Figure 12. Horizontal velocity distribution at different distances from the sluice gate for the different T/I for Fr1 = 6.1Figure 13. Stream-wise velocity distribution for the triangular macroroughnesses with T/I = 0.5 and 0.25.Figure 14. Dimensionless horizontal velocity distribution in the submerged hydraulic jump for different Froude numbers in triangular macroroughnesses.Figure 15. Spatial variations of (umax/u1) and (δ⁄y1).Figure 16. The shear stress coefficient (ε) versus the inlet Froude number (Fr1).Figure 17. Longitudinal turbulent kinetic energy distribution on the smooth and triangular macroroughnesses: (A) Y/2; (B) Y/6.Figure 18. The energy loss (EL/E3) of the submerged jump versus inlet Froude number (Fr1).
Conclusions
본 논문에서는 유선의 종방향 프로파일, 공동 영역의 유동 패턴, 수평 속도 프로파일, 스트림 방향 속도 분포, 내부 층의 두께, 베드 전단 응력 계수, 난류 운동 에너지(TKE)를 포함하는 수중 유압 점프의 특성을 제시하고 논의했습니다. ) 및 삼각형 거시적 거칠기에 대한 에너지 손실. 이러한 특성은 FLOW-3D® 모델을 사용하여 수치적으로 조사되었습니다. 자유 표면을 시뮬레이션하기 위한 VOF(Volume of Fluid) 방법과 난류 RNG k-ε 모델이 구현됩니다. 본 모델을 검증하기 위해 평활층과 삼각형 거시 거칠기에 대해 수치 시뮬레이션과 실험 결과를 비교했습니다. 본 연구의 다음과 같은 결과를 도출할 수 있다.
개발 및 개발 지역의 삼각형 거시 거칠기의 흐름 패턴은 수중 유압 점프 조건의 매끄러운 바닥과 비교하여 더 작은 영역에서 동일합니다. 삼각형의 거대 거칠기는 거대 거칠기 사이의 공동 영역에서 또 다른 시계 방향 와류의 형성으로 이어집니다.
T/I = 1, 0.5 및 0.33과 같은 거리에 대해 속도 벡터 분포는 캐비티 영역에서 시계 방향 소용돌이를 표시하며, 여기서 속도의 크기는 평균 유속보다 훨씬 작습니다. 삼각형 거대 거칠기(T/I = 0.25 및 0.2) 사이의 거리를 늘리면 캐비티 영역에 크기가 다른 두 개의 소용돌이가 형성됩니다.
삼각형 거시조도 사이의 거리가 충분히 길면 흐름이 다음 조도에 도달할 때까지 속도 분포가 회복됩니다. 그러나 짧은 거리에서 흐름은 속도 분포의 적절한 회복 없이 다음 거칠기에 도달합니다. 따라서 거시 거칠기 사이의 거리가 감소함에 따라 마찰 계수의 증가율이 감소합니다.
삼각형의 거시적 거칠기에서, 잠수 점프의 지정된 섹션에서 최대 속도는 자유 점프보다 높은 값으로 이어집니다. 또한, 수중 점프에서 두 가지 유형의 베드(부드러움 및 거친 베드)에 대해 깊이 및 와류 증가로 인해 베드로부터의 최대 속도 거리는 감소합니다. 잠수 점프에서 경계층 두께는 자유 점프보다 얇습니다.
매끄러운 베드의 난류 영역은 게이트로부터의 거리에 따라 생성되고 자유 표면 롤러 영역 근처에서 발생하는 반면, 거시적 거칠기에서는 난류가 게이트 근처에서 시작되어 더 큰 강도와 제한된 스위프 영역으로 시작됩니다. 이는 반시계 방향 순환의 결과입니다. 거시 거칠기 사이의 공간에서 자유 표면 롤러 및 시계 방향 와류.
삼각 거시 거칠기에서 침지 점프의 베드 전단 응력 계수와 에너지 손실은 유입구 Froude 수의 증가에 따라 증가하는 매끄러운 베드에서 발견된 것보다 더 큽니다. T/I = 0.50 및 0.20에서 최고 및 최저 베드 전단 응력 계수 및 에너지 손실이 평활 베드에 비해 거칠기 요소의 거리가 증가함에 따라 발생합니다.
거의 거칠기 요소가 있는 삼각형 매크로 거칠기의 존재에 의해 주어지는 점프 길이와 잠긴 수심 및 꼬리 수심의 감소는 결과적으로 크기, 즉 길이 및 높이가 감소하는 정수조 설계에 사용될 수 있습니다.
일반적으로 CFD 모델은 다양한 수력 조건 및 기하학적 배열을 고려하여 잠수 점프의 특성 예측을 시뮬레이션할 수 있습니다. 캐비티 영역의 흐름 패턴, 흐름 방향 및 수평 속도 분포, 베드 전단 응력 계수, TKE 및 유압 점프의 에너지 손실은 수치적 방법으로 시뮬레이션할 수 있습니다. 그러나 거시적 차원과 유동장 및 공동 유동의 변화에 대한 다양한 배열에 대한 연구는 향후 과제로 남아 있다.
References
White, F.M. Viscous Fluid Flow, 2nd ed.; McGraw-Hill University of Rhode Island: Montreal, QC, Canada, 1991. [Google Scholar]
Launder, B.E.; Rodi, W. The turbulent wall jet. Prog. Aerosp. Sci.1979, 19, 81–128. [Google Scholar] [CrossRef]
McCorquodale, J.A. Hydraulic jumps and internal flows. In Encyclopedia of Fluid Mechanics; Cheremisinoff, N.P., Ed.; Golf Publishing: Houston, TX, USA, 1986; pp. 120–173. [Google Scholar]
Federico, I.; Marrone, S.; Colagrossi, A.; Aristodemo, F.; Antuono, M. Simulating 2D open-channel flows through an SPH model. Eur. J. Mech. B Fluids2012, 34, 35–46. [Google Scholar] [CrossRef]
Khan, S.A. An analytical analysis of hydraulic jump in triangular channel: A proposed model. J. Inst. Eng. India Ser. A2013, 94, 83–87. [Google Scholar] [CrossRef]
Mortazavi, M.; Le Chenadec, V.; Moin, P.; Mani, A. Direct numerical simulation of a turbulent hydraulic jump: Turbulence statistics and air entrainment. J. Fluid Mech.2016, 797, 60–94. [Google Scholar] [CrossRef]
Daneshfaraz, R.; Ghahramanzadeh, A.; Ghaderi, A.; Joudi, A.R.; Abraham, J. Investigation of the effect of edge shape on characteristics of flow under vertical gates. J. Am. Water Works Assoc.2016, 108, 425–432. [Google Scholar] [CrossRef]
Azimi, H.; Shabanlou, S.; Kardar, S. Characteristics of hydraulic jump in U-shaped channels. Arab. J. Sci. Eng.2017, 42, 3751–3760. [Google Scholar] [CrossRef]
De Padova, D.; Mossa, M.; Sibilla, S. SPH numerical investigation of characteristics of hydraulic jumps. Environ. Fluid Mech.2018, 18, 849–870. [Google Scholar] [CrossRef]
Ead, S.A.; Rajaratnam, N. Hydraulic jumps on corrugated beds. J. Hydraul. Eng.2002, 128, 656–663. [Google Scholar] [CrossRef]
Tokyay, N.D. Effect of channel bed corrugations on hydraulic jumps. In Proceedings of the World Water and Environmental Resources Congress 2005, Anchorage, AK, USA, 15–19 May 2005; pp. 1–9. [Google Scholar]
Abbaspour, A.; Dalir, A.H.; Farsadizadeh, D.; Sadraddini, A.A. Effect of sinusoidal corrugated bed on hydraulic jump characteristics. J. Hydro-Environ. Res.2009, 3, 109–117. [Google Scholar] [CrossRef]
Shafai-Bejestan, M.S.; Neisi, K. A new roughened bed hydraulic jump stilling basin. Asian J. Appl. Sci.2009, 2, 436–445. [Google Scholar] [CrossRef]
Izadjoo, F.; Shafai-Bejestan, M. Corrugated bed hydraulic jump stilling basin. J. Appl. Sci.2007, 7, 1164–1169. [Google Scholar] [CrossRef]
Nikmehr, S.; Aminpour, Y. Numerical Simulation of Hydraulic Jump over Rough Beds. Period. Polytech. Civil Eng.2017, 64, 396–407. [Google Scholar] [CrossRef]
Flow Science Inc. FLOW-3D V 11.2 User’s Manual; Flow Science Inc.: Santa Fe, NM, USA, 2016. [Google Scholar]
Ghaderi, A.; Dasineh, M.; Aristodemo, F.; Ghahramanzadeh, A. Characteristics of free and submerged hydraulic jumps over different macroroughnesses. J. Hydroinform.2020, 22, 1554–1572. [Google Scholar] [CrossRef]
Elsebaie, I.H.; Shabayek, S. Formation of hydraulic jumps on corrugated beds. Int. J. Civil Environ. Eng. IJCEE–IJENS2010, 10, 37–47. [Google Scholar]
Samadi-Boroujeni, H.; Ghazali, M.; Gorbani, B.; Nafchi, R.F. Effect of triangular corrugated beds on the hydraulic jump characteristics. Can. J. Civil Eng.2013, 40, 841–847. [Google Scholar] [CrossRef]
Ahmed, H.M.A.; El Gendy, M.; Mirdan, A.M.H.; Ali, A.A.M.; Haleem, F.S.F.A. Effect of corrugated beds on characteristics of submerged hydraulic jump. Ain Shams Eng. J.2014, 5, 1033–1042. [Google Scholar] [CrossRef]
Viti, N.; Valero, D.; Gualtieri, C. Numerical simulation of hydraulic jumps. Part 2: Recent results and future outlook. Water2019, 11, 28. [Google Scholar] [CrossRef]
Gumus, V.; Simsek, O.; Soydan, N.G.; Akoz, M.S.; Kirkgoz, M.S. Numerical modeling of submerged hydraulic jump from a sluice gate. J. Irrig. Drain. Eng.2016, 142, 04015037. [Google Scholar] [CrossRef]
Jesudhas, V.; Roussinova, V.; Balachandar, R.; Barron, R. Submerged hydraulic jump study using DES. J. Hydraul. Eng.2017, 143, 04016091. [Google Scholar] [CrossRef]
Rajaratnam, N. The hydraulic jump as a wall jet. J. Hydraul. Div.1965, 91, 107–132. [Google Scholar] [CrossRef]
Hager, W.H. Energy Dissipaters and Hydraulic Jump; Kluwer Academic Publisher: Dordrecht, The Netherlands, 1992; pp. 185–224. [Google Scholar]
Long, D.; Steffler, P.M.; Rajaratnam, N. LDA study of flow structure in submerged Hydraulic jumps. J. Hydraul. Res.1990, 28, 437–460. [Google Scholar] [CrossRef]
Chow, V.T. Open Channel Hydraulics; McGraw-Hill: New York, NY, USA, 1959. [Google Scholar]
Wilcox, D.C. Turbulence Modeling for CFD, 3rd ed.; DCW Industries, Inc.: La Canada, CA, USA, 2006. [Google Scholar]
Hirt, C.W.; Nichols, B.D. Volume of fluid (VOF) method for the dynamics of free boundaries. J. Comput. Phys.1981, 39, 201–225. [Google Scholar] [CrossRef]
Pourshahbaz, H.; Abbasi, S.; Pandey, M.; Pu, J.H.; Taghvaei, P.; Tofangdar, N. Morphology and hydrodynamics numerical simulation around groynes. ISH J. Hydraul. Eng.2020, 1–9. [Google Scholar] [CrossRef]
Choufu, L.; Abbasi, S.; Pourshahbaz, H.; Taghvaei, P.; Tfwala, S. Investigation of flow, erosion, and sedimentation pattern around varied groynes under different hydraulic and geometric conditions: A numerical study. Water2019, 11, 235. [Google Scholar] [CrossRef]
Zhenwei, Z.; Haixia, L. Experimental investigation on the anisotropic tensorial eddy viscosity model for turbulence flow. Int. J. Heat Technol.2016, 34, 186–190. [Google Scholar]
Carvalho, R.; Lemos Ramo, C. Numerical computation of the flow in hydraulic jump stilling basins. J. Hydraul. Res.2008, 46, 739–752. [Google Scholar] [CrossRef]
Bayon, A.; Valero, D.; García-Bartual, R.; López-Jiménez, P.A. Performance assessment of Open FOAM and FLOW-3D in the numerical modeling of a low Reynolds number hydraulic jump. Environ. Model. Softw.2016, 80, 322–335. [Google Scholar] [CrossRef]
Daneshfaraz, R.; Ghaderi, A.; Akhtari, A.; Di Francesco, S. On the Effect of Block Roughness in Ogee Spillways with Flip Buckets. Fluids2020, 5, 182. [Google Scholar] [CrossRef]
Ghaderi, A.; Abbasi, S. CFD simulation of local scouring around airfoil-shaped bridge piers with and without collar. Sādhanā2019, 44, 216. [Google Scholar] [CrossRef]
Ghaderi, A.; Daneshfaraz, R.; Dasineh, M.; Di Francesco, S. Energy Dissipation and Hydraulics of Flow over Trapezoidal–Triangular Labyrinth Weirs. Water2020, 12, 1992. [Google Scholar] [CrossRef]
Yakhot, V.; Orszag, S.A. Renormalization group analysis of turbulence. I. basic theory. J. Sci. Comput.1986, 1, 3–51. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
Biscarini, C.; Di Francesco, S.; Ridolfi, E.; Manciola, P. On the simulation of floods in a narrow bending valley: The malpasset dam break case study. Water2016, 8, 545. [Google Scholar] [CrossRef]
Ghaderi, A.; Daneshfaraz, R.; Abbasi, S.; Abraham, J. Numerical analysis of the hydraulic characteristics of modified labyrinth weirs. Int. J. Energy Water Resour.2020, 4, 425–436. [Google Scholar] [CrossRef]
Alfonsi, G. Reynolds-averaged Navier–Stokes equations for turbulence modeling. Appl. Mech. Rev.2009, 62. [Google Scholar] [CrossRef]
Abbasi, S.; Fatemi, S.; Ghaderi, A.; Di Francesco, S. The Effect of Geometric Parameters of the Antivortex on a Triangular Labyrinth Side Weir. Water2021, 13, 14. [Google Scholar] [CrossRef]
Celik, I.B.; Ghia, U.; Roache, P.J. Procedure for estimation and reporting of uncertainty due to discretization in CFD applications. J. Fluids Eng.2008, 130, 0780011–0780013. [Google Scholar]
Khan, M.I.; Simons, R.R.; Grass, A.J. Influence of cavity flow regimes on turbulence diffusion coefficient. J. Vis.2006, 9, 57–68. [Google Scholar] [CrossRef]
Javanappa, S.K.; Narasimhamurthy, V.D. DNS of plane Couette flow with surface roughness. Int. J. Adv. Eng. Sci. Appl. Math.2020, 1–13. [Google Scholar] [CrossRef]
Nasrabadi, M.; Omid, M.H.; Farhoudi, J. Submerged hydraulic jump with sediment-laden flow. Int. J. Sediment Res.2012, 27, 100–111. [Google Scholar] [CrossRef]
Pourabdollah, N.; Heidarpour, M.; Abedi Koupai, J. Characteristics of free and submerged hydraulic jumps in different stilling basins. In Water Management; Thomas Telford Ltd.: London, UK, 2019; pp. 1–11. [Google Scholar]
Rajaratnam, N. Turbulent Jets; Elsevier Science: Amsterdam, The Netherlands, 1976. [Google Scholar]
Aristodemo, F.; Marrone, S.; Federico, I. SPH modeling of plane jets into water bodies through an inflow/outflow algorithm. Ocean Eng.2015, 105, 160–175. [Google Scholar] [CrossRef]
Shekari, Y.; Javan, M.; Eghbalzadeh, A. Three-dimensional numerical study of submerged hydraulic jumps. Arab. J. Sci. Eng.2014, 39, 6969–6981. [Google Scholar] [CrossRef]
Khan, A.A.; Steffler, P.M. Physically based hydraulic jump model for depth-averaged computations. J. Hydraul. Eng.1996, 122, 540–548. [Google Scholar] [CrossRef]
De Dios, M.; Bombardelli, F.A.; García, C.M.; Liscia, S.O.; Lopardo, R.A.; Parravicini, J.A. Experimental characterization of three-dimensional flow vortical structures in submerged hydraulic jumps. J. Hydro-Environ. Res.2017, 15, 1–12. [Google Scholar] [CrossRef]
Publisher’s Note: MDPI stays neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.
Karim Badr Hussein and Mohamed Ibrahim Lecturer of Irrigation and Hydraulics, Faculty of Engineering, Al-Azhar University Corresponding author E-mail: badrkarim713@yahoo.com
Abstract
방파제의 주요 목적은 항만 내부의 안정을 유지하여 선박의 안전과 운영의 용이성을 달성하는데 도움이 되기 때문에 강한 파도와 폭풍으로부터 항만, 해변 또는 해변 시설을 보호하는 것입니다.
이 연구는 수직 방파제에 대한 비전통적인 대안을 연구하는 것을 목표로 합니다. 이 연구에서는 유체역학적 성능의 연구 및 평가를 위해 구현된 수직파 장벽의 두 가지 다른 모델을 선택했습니다.
첫 번째 모델은 원형 슬롯이 있는 수직 벽이고 두 번째 모델은 사각형 슬롯이 있는 수직 벽입니다. 두 모델을 비교한 결과 정사각형 슬롯은 원형 슬롯보다 파동의 전송을 5~20% 감소시키는 것으로 나타났습니다.
두 개의 원형 홈이 있는 벽을 사용하면 단일 벽에 비해 파동 전송이 최대 30% 감소하고 파동 에너지 분산이 최대 40% 증가합니다. 상대 길이(h/L)가 증가함에 따라 수평파력이 증가합니다.
다공성 = 0.25에서 상대파력(F/Fo)은 다공성 = 0.50에서보다 10~30% 더 컸습니다. 개구부에서 파동 속도가 높고 파동 에너지 소산 계수도 높습니다. 파동 진폭이 클수록 파동 에너지 소산 계수가 커집니다.
모든 국가에서 해안 지역은 가장 중요하고 중요한 지역 중 하나입니다. 연안지역과 항만은 대외무역 촉진, 연안관광 개발 및 활성화 등 다양한 분야에 기여하고 있어 경제적 파급효과가 매우 크며, 일자리 창출은 물론 도시근린 정착 및 안정에도 기여한다. 젊은이들에게 강력한 수익을 제공하는 가능성과 어항을 건설하여 어획량을 늘리는 것입니다. [1].
그러나 해안선 부근의 파도, 바람, 조수, 조류 등의 자연 현상은 해변과 해안 지역의 안정성에 영향을 미칩니다. 따라서 연안 보전 서비스는 연안 환경의 균형을 유지하고 보존하는 데 중요한 역할을 합니다. 거센 파도로부터 항구와 해변 시설을 보호하는 방파제 방파제. 방파제는 선박이 안전하게 정박할 수 있는 조용한 지역을 제공하고 건설 및 석유 및 광물 발견 동안 임시 보호를 제공합니다.
파도는 방파제에 부딪힐 때 많은 에너지를 잃습니다. 방파제는 눈에 보이거나 떠 있거나 수중일 수 있으며 다양한 크기, 재료 및 출력 표준이 있습니다[11]. 전통적인 장벽 또는 눈에 보이는 격벽은 매우 효율적이지만 해변의 미적 비전을 가립니다. 많은 건축 자재가 필요하고 건설 비용이 증가합니다[9].
이에 반해 부유방벽은 자재가 필요없고 공사비가 저렴하지만 그 효과는 제한적입니다. 결과적으로 수중 파티션은 이러한 종류의 단점을 방지하기 때문에 더 나은 옵션 중 하나로 간주됩니다.
수중 방벽은 가장 중요한 해변 방어 시설 중 하나이며, 수중 방벽의 장점 중 하나는 투명 방벽에 비해 건설 비용이 비교적 저렴하고 물이 앞에서 뒤로 흐를 수 있다는 것입니다[3].
멤브레인 아래에서 물이 재생됩니다. 또한 바다의 미적 이미지를 왜곡하지 않고 조망을 방해하지 않아 인근 해변에 미치는 영향도 미미하다[18]. 반면에 잠긴 방파제는 건설 후 가라앉으면서 파도 에너지를 분산시키고 해안선을 방어하는 효과를 잃습니다. 장벽의 품질은 높은 수위의 영향도 받습니다.
결과적으로 해안 보호의 가장 중요한 측면 중 하나는 수중 방파제의 효율성을 향상시키는 것입니다. 수직 방파제 이러한 유형의 방파제는 바다를 향한 수직면이 있는 설비입니다[10]. 이러한 장벽은 파도 에너지의 일부가 해안이나 보호할 수역에 도달하는 것을 방지하여 파도를 진정시키는 역할을 합니다[16].
수직 방파제는 블록, 케이슨, 시트 파일 또는 셀룰러로 구성될 수 있습니다. 이 연구는 정사각형 및 원형 구멍이 있는 천공된 수직 방파제의 유체역학적 성능에 대한 연구를 제시하는 것을 목적으로 합니다.
이 논문은 또한 제안된 모델의 유체역학적 효율뿐만 아니라 이 분야의 유사한 연구와 비교되었습니다. 이것은 다음 헤드라인으로 이 백서에 나와 있습니다.
Materials and methods. Results and discussion. Conclusions and recommendations.
Fig. 1. The open channelFig. 2. Breakwaters model (a) perforated wall with circular slots and (b)
perforated wall with square slots.Fig. 3. Breakwaters model in Flow-3D with meshing geometry and
boundary (a) circular slots (b) square slots.Fig. 4. Details and dimensions of proposed breakwaterFig 5 .Wave profiles using (Flow-3D) at wave period (T) = 1.2 sec for
perforated walls with circular slots at behind model (Ht).Fig. 11. Velocity distribution through slots at (a) quarter wave period, (b)
half wave period and (c) three quarters wave period.Fig. 13. Velocity vectors at front, between and behind barriers.
Conclusion & Recommendations
얻어진 결과에 대한 이전 분석을 바탕으로 도달한 결론은 다음과 같습니다. 결과와 연구에 따르면 FLOW-3D는 수직으로 구멍이 뚫린 벽이 있는 선형 파동과 파동의 관계를 설명하는 강력한 능력을 가지고 있습니다. 또한 실험실 데이터 및 반분석 결과의 가장 중요한 측면을 복제할 수 있습니다. FLOW-3D에 의해 생성된 수치적 결과는 훌륭합니다. 사각슬롯은 원형슬롯에 비해 파동의 투과율이 5:20% 감소합니다. 한 쌍의 원형 슬롯 벽을 사용하면 단일 벽에 비해 파동 투과율이 최대 30% 감소하고 파동 에너지 분산이 최대 40% 증가합니다. 수평파력은 상대길이(h/L)가 증가할수록 증가한다. 다공성 = 0.25에서 상대파력(F/Fo)은 다공성 = 0.50에서보다 10~30% 더 높았다. 파도가 원 모양으로 움직이고 큰 원이 위쪽에 있었다가 점차 아래쪽으로 내려갑니다. 개구부에서 파동 속도가 높았고 파동 에너지 소산 계수도 높았습니다. 파동 진폭이 높을수록 파동 에너지 소산 계수가 높아집니다.
REFERENCES
[1] Bahaa Elsharnouby and Mohamed, E. (2012). “Study of environment friendly porous suspended breakwater for the Egyptian Northwestern Coast” J. of Ocean Engineering, Vol. 48, 47-58. [2] Huang Z. (2007) “Wave interaction with one or two rows of closely spaced rectangular cylinders” J. Ocean Eng Vol. 34,1584–1591. [3] Huang, C. J.; Chang, H. H.; and Hwung, H. H., 2003. “Structural permeability effects on the interaction of a solitary wave and a submerged breakwater,” Coastal Engineering. Vol. 49, pp. 1-24. [4] Hsu, H-H. & Wu, Y-C., 1999. “Numerical solution for the second-order wave interaction with porous structures.” International Journal for Numerical Methods in Fluids, Vol. 29 Issue 3, pp. 265-288. [5] Isaacson, M., Baldwim, J., Premasiro, S. and Yang, G., (1999) “Wave interaction with double slotted barriers.” J. Applied Ocean Research, Vol. 21, No. 2, pp. 81-91. [6] Isaacson, M., Premasiro, S. and Yang, G. (1998) “Wave Interaction with Vertical Slotted Barrier” J. Waterway, Port, Coastal and Ocean Eng., ASCE, Vol. 124, No. 3. [7] Ji, C.H. and Suh, K.D. (2010) “Wave interactions with multiple-row curtainwall-pile breakwaters” J.Coastal Engineering vol. 57 issue 5, p. 500-512. [8] Koraim, A. S., Iskander, M.M. and Elsayed, W. R. (2014) “Hydrodynamic performance of double rows of piles suspending horizontal c shaped bars” J. Coastal Engineering, Vol. 84, P. 81-96. [9] Koraim, A. S., Iskander, M.M. and Elsayed, W. R. (2013) “Hydrodynamic performance of double rows of piles suspending horizontal c shaped bars” J. Coastal Engineering, Vol. 84, P. 81-96. [10] Koraim, A. S. and Salem, T. N. (2012) “The hydrodynamic characteristics of a single suspended row of half pipes under regular waves” J. Ocean Engineering, Vol. 50, P. 1-9. [11] Laju, K., Sundar, V. & Sundaravadivelu, R., 2011. “Hydrodynamic characteristics of pile supported skirt breakwater models.” Journal of Ocean Re, 33,12-22. [12] Lin, P.; and Karunarathna, .S.A., 2007. “Numerical study of solitary wave interaction with porous breakwaters,” J. of waterway, port, coastal and ocean engineering. , pp. 352-363. [13] Moh. Ibrahim (2017) “Linear Wave Interaction with Permeable Breakwaters” A Thesis Submitted for Partial Fulfillment of Doctor of Philosophy Degree in Civil Eng., al-Azhar University. [14] Mansard, E .P. D. & Funke, E. R., 1980. “The measurement of incident and reflected spectra using a least squares method.” In Proc. 17th Coastal Eng. Conf., Sydney, Australia, pp 159-174. [15] Nadji Chioukh et al (2017) “Reflection and Transmission of Regular Waves from/Through Single and Double Perforated Thin Walls” China Ocean Eng., 2017, Vol. 31, No. 4, P. 466–475. [16] Rageh, O., Koraim, A. (2010b). “Hydraulic performance of vertical walls with horizontal slots used as breakwater”. J.Coastal Engineering, Vol. 57, 745–746. 12. [17] Suh KD, Jung HY and Pyun CK (2007) “Wave reflection and transmission by curtain wall–pile breakwaters using circular piles”. J. Ocean Eng,Vol. 34(14–15), 2100–2106. [18] Suh, K. D., Shin, S. & Cox, D. T., 2006. “Hydrodynamic characteristics of Pile-Supported vertical wall breakwaters.” J. of Waterways, Port, Coastal and Ocean Engineering, Vol.132, No.2, pp.83-96.
J.B. Speed School of Engineering, University of Louisville, Louisville, KY 40292, United States
Abstract
The surface morphology of parts made by the laser powder bed fusion (L-PBF) process is governed by the flow of the melt pool. The nature of the molten metal flow depends on the material properties, process parameters, and powder-bed particles, etc., and may result in potentially significant variations along a laser scanning path.
This study investigates the formation of transient and steady-state zones through a single-track l-PBF experiment using Inconel 625 powder. Single tracks with lengths of 1 mm and 2 mm were fabricated using 195 W laser power and scan speeds of 400 mm/s or 800 mm/s. The surface morphology of the track was analyzed using a white light interferometer (WLI), and an individual single track can be divided into three distinct zones based on the track width and height.
The initial transient region has a wider and taller solidified track geometry, the region near the end of a scan has a tapered profile with a decreasing track width and height, while the steady-state region in the middle has a smaller variation in the width and height.
A mesoscale numerical model was further developed using FLOW-3D to examine the formation of the transient and steady-state zones. At the start of a scan, strong flow occurs outward and backward, leading to the formation of a wider track with a bump. As the scan continues, the thermal gradient stabilizes, leading to a steady state, which resulted in a very small fluctuation in the width. Furthermore, the tapered end of the scan track is due to the half-lemniscate shape of the melt pool during laser scanning.
L-PBF(Laser Powder Bed fusion) 공정으로 만든 부품의 표면 형태는 용융 풀의 흐름에 따라 결정됩니다. 용융 금속 흐름의 특성은 재료 특성, 공정 매개변수 및 분말층 입자 등에 따라 달라지며 레이저 스캐닝 경로를 따라 잠재적으로 상당한 변동이 발생할 수 있습니다.
이 연구는 Inconel 625 분말을 사용하여 단일 트랙 l-PBF 실험을 통해 과도 및 정상 상태 영역의 형성을 조사합니다. 1 mm 및 2 mm 길이의 단일 트랙은 195 W 레이저 출력과 400 mm/s 또는 800 mm/s의 스캔 속도를 사용하여 제작되었습니다. 트랙의 표면 형태는 백색광 간섭계(WLI)를 사용하여 분석되었으며 개별 단일 트랙은 트랙 너비와 높이에 따라 3개의 별개 영역으로 나눌 수 있습니다.
초기 과도 영역은 더 넓고 더 높은 응고된 트랙 형상을 가지며, 스캔 끝 근처의 영역은 트랙 너비와 높이가 감소하는 테이퍼 프로파일을 갖는 반면, 중간의 정상 상태 영역은 너비와 높이에서 더 작은 변동을 가집니다. 신장. 중간 규모 수치 모델은 과도 및 정상 상태 영역의 형성을 조사하기 위해 FLOW-3D를 사용하여 추가로 개발되었습니다.
스캔이 시작될 때 강한 흐름이 바깥쪽과 뒤쪽으로 발생하여 범프가 있는 더 넓은 트랙이 형성됩니다. 스캔이 계속됨에 따라 열 구배가 안정화되어 정상 상태로 이어지며 폭의 변동이 매우 작습니다. 또한 스캔 트랙의 끝이 가늘어지는 것은 레이저 스캔 중 용융 풀의 반-렘니케이트 모양 때문입니다.
A study of transient and steady-state regions from single-track deposition in laser powder bed fusion
Keywords
Additive manufacturing, Laser powder bed fusion, Numerical modelling, Transient region
Analysis of Scour Phenomenon around Offshore Wind Foundation using Flow-3D Mode
Abstract
국내․외에서 다양한 형태의 석유 대체에너지는 온실효과 가스를 배출하지 않는 청정에너지로 개발되고 있으며, 특히 해상풍력은 풍력 자원이 풍부하고 육상보다 풍력 감소가 상대적으로 작아 다양하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 해상 풍력기초의 세굴현상을 분석하기 위해서 Flow-3D 모형을 이용하여 모노 파일과 삼각대 파일 기초에 대하여 수치모의를 수행 하였다. 직경이 다른(D=5.0 m, d=1.69 m) 모노 파일 형식과 직경이 동일한(D=5.0 m) 모노파일에 대하여 세굴현상을 평가하 였다. 수치해석 결과, 동일한 직경을 가진 모노파일에서 하강류가 증가되었으며, 최대세굴심은 약 1.7배 이상 발생하였다. 삼각대 파일에 대하여 관측유속과 극치파랑 조건을 상류경계조건으로 각각 적용한 후 세굴현상을 평가하였다. 극치파랑조건 을 적용한 경우 최대 세굴심은 약 1.3배 정도 깊게 발생하였다. LES 모형을 적용하였을 경우 세굴심은 평형상태에 도달한 반면, RNG 모형은 해석영역 내 전반적으로 세굴현상이 발생하였으며, 세굴심은 평형상태에 도달하지 않았다. 해상풍 력기초에 대하여 세굴현상을 평가하기 위해서 수치모형 적용시 파랑조건 및 LES 난류모형을 적용하는 것이 타당할 것으로 판단된다.
Various types of alternative energy sources to petroleum are being developed both domestically and internationally as clean energy that does not emit greenhouse gases. In particular, offshore wind power has been studied because the wind resources are relatively limitless and the wind power is relatively smaller than onshore. In this study, to analyze the scour phenomenon around offshore wind foundations, mono pile and tripod pile foundations were simulated using a FLOW-3D model. The scour phenomenon was evaluated for mono piles: one is a pile with a 5 m diameter and d=1.69 m and the other is a pile with a 5 m diameter. Numerical analysis showed that in the latter, the falling-flow increased and the maximum scour depth occurred more than 1.7 times. For a tripod pile foundation, the measured velocity and the maximum wave condition were applied to the upstream boundary condition, respectively, and the scour phenomenon was evaluated. When the maximum wave condition was applied, the maximum scour depth occurred more than about 1.3 times. When the LES model was applied, the scour depth reached equilibrium, whereas the numerical results of the RNG model show that the scour phenomenon occurred in the entire boundary area and the scour depth did not reach equilibrium. To evaluate the scour phenomenon around offshore wind foundations, it is reasonable to apply the wave condition and the LES turbulence model to numerical model applications.
지구환경문제에 대한 관심이 증가되고 있는 현실에 서, 풍력발전은 석유 대체에너지로서 뿐만 아니라, 이산 화탄소 등 온실효과 가스를 배출하지 않는 청청에너지의 발전방식으로 국내․외에서 개발이 증가되고 있다. 특 히, 해상풍력은 풍력 자원이 풍부하고, 육상보다 풍력 감 소가 상대적으로 작아 전기 출력량이 크기 때문에 신재 생에너지원 확보 차원에서 국내․외 해상풍력단지 사업 계획이 수립되어 추진되고 있는 실정이다. Fig. 1은 세계 최대 네델란드 해상풍력단지인 Nysted Offshore Wind Farm의 사진이다.
Fig. 1. Nysted Offshore Wind Farm
하천 내 교각 주변에서 세굴 현상은 발생하며 교각의 안정성 측면에서 세굴보호공을 설치한다. 해양에서 해상 풍력발전 기초를 설치할 경우 구조물로 인해 교란된 흐 름은 세굴을 유발시킨다. 따라서 해상풍력기초를 계획할 경우 안정성 측면에서 세굴현상을 검토할 필요가 있다. 특히 하천의 경우 교각 세굴보호공에 대하여 다양한 공 법들이 설계에 반영되고 있으나, 해양구조물 기초에 대 한 연구는 미흡한 상태이다.
이에 본 연구에서는 수치모 형을 이용하여 해상풍력기초에 대한 세굴현상을 분석하 였다. 수치모형을 이용하여 세굴현상을 예측함에 있어서 본 연구와 연관된 연구동향으로는 양원준과 최성욱(2002) 은 FLOW-3D 모형을 이용하여 세굴영향 평가를 함에 있어서 난류모형을 비교․분석 하였다. 전반적으로 수리 모형실험 자료와 좀 더 잘 일치하는 난류모형은 LES 모 형으로 분석되었다[1]. 여창건 등(2010)은 세굴영향 평 가를 위해 FLOW-3D 모형을 이용할 경우 세굴에 미치 는 중요한 인자에 대하여 매개변수 민감도분석을 수행하 였다.
검토결과, 세굴에 민감한 변수는 유사의 입경, 세 굴조절계수, 안식각 등의 순서로 민감한 것으로 검토되 었다[2]. 오명학 등(2012)은 해상풍력발전기초 시설 주 변에서 FLOW-3D 모형을 이용하여 세굴영향 검토를 수 행하였다. 오명학 등이 검토한 지역은 본 연구 지역과 동 일한 지역이나 경계조건 및 세굴평가에서 가장 중요한 평균입경이 다르다. 세굴검토를 위해 수치모형에 입력한 경계조건은 대조기 창조 최강유속 1.0 m/s을 상류경계조 건으로, 평균입경은 0.0353 mm를 적용하였다. 이와 같은 조건에서 모노파일에서 발생하는 최대세굴심은 약 5.24 m로 분석되었다[3].
Stahlmann과 Schlurmann(2010)은 본 과업에서 적용할 해상풍력기초와 유사한 기초를 가진 구조물에 대하여 수리모형실험을 수행하였다. 연구대상 지역은 독일 해안가에 의한 해상풍력단지에 대하여 삼각 대 형식의 해상풍력기초에 대하여 1/40과 1/12 축척으로 각각 수리모형실험을 수행하였다. 1/40과 1/12 축척에 따라서 세굴분포양상 및 최대세굴심의 위치가 다르게 관 측되었다[4].
본 연구에서는 3차원 수치모형인 Flow-3D를 이용하 여 세굴현상을 평가함에 있어서, 파일 형상 변화, 경계조 건이 다른 경우 및 서로 다른 난류모형을 적용하였을 경 우에 대하여 수치해석이 국부세굴 현상에 미치는 영향을 검토하였다. 이와 같은 연구는 향후 수치모형을 이용하 여 해상풍력발전 기초에 대하여 세굴현상을 평가함에 있 어서 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Fig. 2. Shape of PileFig. 3. Boundary Area and Grid of Flow-3DFig. 4. Scour around MonopileFig. 5. Velocity Development around MonopileFig. 6. Flow Phenomenon and Scour around Tripod Pile FoundationFig. 7. Scour according to Turbulence Models(RNG k-e & LES Model)
결론
본 연구에서는 해상풍력기초 형식이 모노파일과 삼각 대 파일일 경우 세굴현상을 평가하기 위해서 3차원 수치 모형인 Flow-3D를 이용하였다. 직경이 서로 다른(D=5.0 m, d=1.69 m) 모노파일과 직경이 동일한(D=5.0 m) 모노파일에 대하여 LES 모형 을 적용하여 세굴현상을 평가하였다. 서로 다른 직경을 가진 모노파일 주변에서 최대 세굴심은 4.13 m, 동일한 직경을 가진 모노파일 주변에서는 7.13 m의 최대 세굴 심이 발생하였다. 또한 동일한 직경을 가진 파일에서 하 강류가 증가되어 최대세굴심이 증가된 것으로 분석되었 다. 수치해석 결과, 세굴에 대한 기초의 안정성 측면에서 서로 다른 직경을 가진 기초 형식이 유리한 것으로 분석 되었다. 수치모형을 이용하여 세굴현상을 평가함에 있어서 경 계조건 및 난류모형의 선정은 중요하다. 본 연구에서는 서로 다른 직경을 가진 삼각대 형식의 해상풍력기초에 대하여 상류경계조건으로 관측유속과 극치파랑조건을 각각 적용하였을 경우 세굴현상을 평가하였다. 극치파랑 조건을 적용하였을 경우가 최대세굴심이 약 1.3배 정도 깊게 발생하였다. 또한 극치파랑조건에서 RNG 과 LES 모형을 적용하여 세굴현상을 평가하였다. LES 모 형을 적용하였을 경우 파일 주변에서 세굴현상이 발생하 였으며, 세굴심은 일정시간이 경과된 후에는 증가되지 않는 평형상태에 도달하였다. 그러나 RNG 모형을 적용한 경우는 평형상태에 도달하지 않고 계속해서 세굴 이 진행되어 세굴심을 평가할 수 없었다. 현재 해양구조 물 기초에 대한 세굴현상 연구는 미흡한 상태로 하천에 서 교각 세굴현상을 검토하기 위해서 적용되는 경계조건 을 적용하기보다는 해상 조건인 파랑조건을 적용하여 검 토하는 것이 기초의 안정성 측면에서 유리할 것으로 판 단된다. 또한 정확한 세굴현상을 예측하기 위해서는 RNG 모형보다는 LES 모형을 적용하는 것이 타당 할 것으로 판단된다. 향후 해상풍력기초에 대한 세굴관측을 수행하여 수치 모의 결과와 비교․분석이 필요하며, 또한 다양한 파랑 조건에서 난류모형에 대한 비교․분석이 필요할 것으로 생각된다.
References
[1] W. J. Yang, S. U. Choi. “Three- Dimensional Numerical Simulation of Local Scour around the Bridge Pier using Large Eddy Simulation”, Journal of KWRA, vol. 22, no. 4-B, pp. 437-446, 2002. [2] C. G. Yeo, J. E. Lee, S. O. Lee, J. W. Song. “Sensitivity Analysis of Sediment Scour Model in Flow-3D”, Proceedings of KWRA, pp. 1750-1754, 2010. [3] M. H. Oh, O. S. Kwon, W. M. Jeong, K. S. Lee. “FLOW-3D Analysis on Scouring around Offshore Wind Foundation”, Journal of KAIS, vol. 13, no. 3, pp. 1346-1351, 2012. DOI: http://dx.doi.org/10.5762/KAIS.2012.13.3.1346
[4] A. Stahlmann, T. Schlurmann, “Physical Modeling of Scour around Tripod Foundation Structures for Offshore Wind Energy Converters”, Proceedings of 32nd Conference on Coastal Engineering, Shanghai, China, no. 32, pp. 1-12, 2010. [5] Flow Science. Flow-3D User’s Manual. Los Alamos, NM, USA, 2016. [6] KEPRI. 『Test Bed for 2.5GW Offshore Wind Farm at Yellow Sea』 Interim Design Report(in Korea), 2014. [7] Germanischer Lloyd. Guideline for the Certification of Offshore Wind Turbines. Hamburg, Germany, 2005. [8] B. M. Sumer, J. Fredsøe, The Mechanics of Scour in the Marine Environment. World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd. 2002. [9] S. J. Ahn, U. Y. Kim, J. K. Lee. “Experimental Study for Scour Protection around Bridge Pier by Falling-Flow Interruption”, Journal of KSCE, vol. 19, no. II-1, pp. 57-65, 1999. [10] V. Yakhot, S. A. Orszag, S. Thangam, T. B. Gatski, C. G. Speziale, “Development of turbulence models for shear flows by a double expansion technique”, Physics of Fluids, vol. 4, no. 7, pp. 1510-1520, 1992. DOI: https://doi.org/10.1063/1.858424
Rasoul Daneshfaraz*, Ehsan Aminvash**, Silvia Di Francesco***, Amir Najibi**, John Abraham****
토목공학의 수치해석법
Abstract
The main purpose of this study is to provide a method to increase energy dissipation on an inclined drop. Therefore, three types of rough elements with cylindrical, triangular and batshaped geometries are used on the inclined slope in the relative critical depth range of 0.128 to 0.36 and the effect of the geometry of these elements is examined using Flow 3D software. The results showed demonstrate that the downstream relative depth obtained from the numerical analysis is in good agreement with the laboratory results. The application of rough elements on the inclined drop increased the downstream relative depth and also the relative energy dissipation. The application of rough elements on the sloping surface of the drop significantly reduced the downstream Froude number, so that the Froude number in all models ranging from 4.7~7.5 to 1.45~3.36 also decreased compared to the plain drop. Bat-shaped elements are structurally smaller in size, so the use of these elements, in addition to dissipating more energy, is also economically viable.
이 연구의 주요 목적은 경사진 낙하에서 에너지 소산을 증가시키는 방법을 제공하는 것입니다. 따라서 0.128 ~ 0.36의 상대 임계 깊이 범위에서 경사면에 원통형, 삼각형 및 박쥐 모양의 형상을 가진 세 가지 유형의 거친 요소가 사용되며 이러한 요소의 형상의 영향은 Flow 3D 소프트웨어를 사용하여 조사됩니다. 결과는 수치 분석에서 얻은 하류 상대 깊이가 실험실 결과와 잘 일치함을 보여줍니다. 경 사진 낙하에 거친 요소를 적용하면 하류 상대 깊이와 상대 에너지 소산이 증가했습니다. 낙차 경사면에 거친 요소를 적용하면 하류의 Froude 수를 크게 감소시켜 4.7~7.5에서 1.45~3.36 범위의 모든 모델에서 Froude 수도 일반 낙차에 비해 감소했습니다. 박쥐 모양의 요소는 구조적으로 크기가 더 작기 때문에 더 많은 에너지를 분산시키는 것 외에도 이러한 요소를 사용하는 것이 경제적으로도 가능합니다.
Keywords: Downstream depth, Energy dissipation, Froude number, Inclined drop, Roughness elements
Introduction
급수 네트워크 시스템, 침식 수로, 수처리 시스템 및 경사가 큰 경우 흐름 에너지를 더 잘 제어하기 위해 경사 방울을 사용할 수 있습니다. 낙하 구조는 지반의 자연 경사를 설계 경사로 변환하여 에너지 소산, 유속 감소 및 수심 증가를 유발합니다. 따라서 흐름의 하류 에너지를 분산 시키기 위해 에너지 분산 구조를 사용할 수 있습니다. 난기류와 혼합된 물과 공기의 형성은 에너지 소비를 증가 시키는 효과적인 방법입니다. 흐름 경로에서 거칠기 요소를 사용하는 것은 에너지 소산을 위한 알려진 방법입니다. 이러한 요소는 흐름 경로에 배치됩니다. 그들은 종종 에너지 소산을 증가시키기 위해 다른 기하학적 구조와 배열을 가지고 있습니다. 이 연구의 목적은 직사각형 경사 방울에 대한 거칠기 요소의 영향을 조사하는 것입니다.
Fig. 1: Model made in Ardabil, IranFig. 2: Geometric and hydraulic parameters of an inclined drop
equipped with roughness elementsFig. 3: Views of the incline with (a) Bat-shaped, (b)
Cylindrical, (c) Triangular roughness elementsFig. 4: Geometric profile of inclined drop and boundary
conditions with the bat-shape roughness elementFig. 5: Variation of the RMSE varying cell sizeFig. 6: Numerical and laboratory comparison of the
downstream relative depthFig. 7: Flow profile on inclined drop in discharge of 5 L/s: (a)
Without roughness elements; (b) Bat-shaped roughness
element; (c) Cylindrical roughness element; (d) Triangular
roughness elementFig. 8: Relative edge depth versus the relative critical depthFlow on the inclined drop with bat-shaped elements: (a)
Non-submerged flowFig. 9: Flow on the inclined drop with bat-shaped elements: (b) Submerged flowFig. 10: Relative downstream depth versus the relative
critical depth
Fig. 11: Relative downstream depth versus the relative critical
depth
Conclusions
현재 연구에서 FLOW-3D 소프트웨어를 사용하여 한 높이, 한 각도, 밀도 15% 및 지그재그 배열에서 삼각형, 원통형 및 박쥐 모양의 형상을 가진 세 가지 유형의 거칠기 요소를 사용하여 경사 낙하 수리학적 매개변수에 대한 거칠기 요소 형상의 영향 평가되었다. VOF 방법을 사용하여 자유 표면 흐름을 시뮬레이션하고 초기에 3개의 난류 모델 RNG, k-ɛ 및 kω를 검증에 사용하고 이를 검토한 후 RNG 방법을 사용하여 다른 모델을 시뮬레이션했습니다. 1- 수치 결과에서 얻은 부드러운 경사 방울의 하류 상대 깊이는 실험실 데이터와 매우 좋은 상관 관계가 있으며 원통형 요소가 장착 된 경사 방울의 상대 에지 깊이 값이 가장 높았습니다. 2- 하류 상대깊이는 임계상대깊이가 증가함에 따라 상승하는 경향을 나타내어 박쥐형 요소를 구비한 경사낙하와 완만한 경사낙하가 각각 하류상대깊이가 가장 높고 가장 낮았다. 3- 하류 깊이의 증가로 인해 상대적 임계 깊이가 증가함에 따라 상대적 에너지 소산이 감소합니다. 한편, 가장 높은 에너지 소산은 박쥐 모양의 요소가 장착된 경사 낙하와 관련이 있으며 가장 낮은 에너지 소산은 부드러운 낙하와 관련이 있습니다. 삼각형, 원통형 및 박쥐 모양의 거친 요소가 장착된 드롭은 부드러운 드롭보다 각각 65%, 76% 및 85% 더 많은 흐름 에너지를 소산합니다. 4- 낙차의 경사면에 거친 요소를 적용하여 다운 스트림 Froude 수를 크게 줄여 4.7 ~ 7.5에서 1.45 ~ 3.36까지의 모든 모델에서 Froude 수가 부드러운 낙하에 비해 감소했습니다. 또한, 다른 원소보다 부피가 작은 박쥐 모양의 거칠기의 부피로 인해 이러한 유형의 거칠기를 사용하는 것이 경제적입니다.
References
References: [1] Abbaspour, A., Shiravani, P., and Hosseinzadeh dalir, A., “Experimental study of the energy dissipation on the rough ramps”, ISH journal of hydraulic engineering, 2019, p. 1-9. [2] Abraham, J.P., Sparrow, E.M., Gorman, J.M., Zhao, Y., and Minkowycz, W.J., “Application of an Intermittency model for laminar, transitional, and turbulent internal flows”, Journal of Fluids Engineering, vol. 141, 2019, paper no. 071204. [3] Ahmad, Z., Petappa, N.M., and Westrich, B., “Energy dissipation on block ramps with staggered boulders”, Journal of hydraulic engineering, vol. 135(6), 2009, p. 522-526. [4] Babaali, H.R., Shamsai, A., and Vosoughifar, H.R., “Computational modeling of the hydraulic jump in the stilling basin with convergence walls using CFD codes”, Arabian Journal for Science and Engineering, vol. 40(2), 2014, p. 381-395. [5] Castillo, L.G., Carrillo, J.M., and Cacía, J.T., “Numerical simulations and laboratory measurements in hydraulic jumps”, International conference on hydroinformatics. (2014, August) New York city. [6] Daneshfaraz, R., Aminvash, E., Esmaeli, R., Sadeghfam, S., and Abraham, J., “Experimental and numerical investigation for energy dissipation of supercritical flow in sudden contractions”, Journal of groundwater science and engineering, vol. 8(4), 2020a, p. 396-406. [7] Daneshfaraz, R., Aminvash, E., Ghaderi, A., Kuriqi, A., and Abraham, J., “Three-dimensional investigation of hydraulic properties of vertical drop in the presence of step and grid dissipators”, Symmetry, vol. 13 (5), 2021a, p. 895. [8] Daneshfaraz, R., Aminvash, E., Ghaderi, A., Abraham, J., and Bagherzadeh, M., “SVM performance for predicting the effect of horizontal screen diameters on the hydraulic parameters of a vertical drop”, Applied sciences, vol. 11 (9), 2021b, p. 4238. [9] Daneshfaraz, R., Bagherzadeh, M., Esmaeeli, R., Norouzi, R., and Abraham, J. “Study of the performance of support vector machine for predicting vertical drop hydraulic parameters in the presence of dual horizontal screens”, Water supply, vol 21(1), 2021c, p. 217-231. [10] Daneshfaraz, R., and Ghaderi, A., “Numerical investigation of inverse curvature ogee spillways”, Civil engineering journal, vol. 3(11), 2017, p. 1146-1156. [11] Daneshfaraz, R., Majedi Asl, M., and Bagherzadeh, M., “Experimental Investigation of the Energy Dissipation and the Downstream Relative Depth of Pool in the Sloped Gabion Drop and the Sloped simple Drop”, AUT Journal of Civil Engineering, 2020b (In persian). [12] Daneshfaraz, R., Majedi Asl, M., Bazyar, A., Abraham, J., Norouzi, R., “The laboratory study of energy dissipation in inclined drops equipped with a screen”, Journal of Applied Water Engineering and Research, 2020c, p. 1-10. [13] Daneshfaraz, R., Minaei, O., Abraham, J., Dadashi, S., and Ghaderi, A., “3-D Numerical simulation of water flow over a broad-crested weir with openings”, ISH Journal of Hydraulic Engineering, 2019, p.1-9. [14] Daneshfaraz, R., Sadeghfam, S., and Kashani, M., “Numerical simulation of flow over stepped spillways”, Research in civil engineering and environmental engineering, vol. 2(4), 2014, p. 190-198. [15] Ghaderi, A., Abbasi, S., Abraham, J., and Azamathulla, H.M., “Efficiency of trapezoidal labyrinth shaped stepped spillways”, Flow measurement and instrumentation, vol. 72, 2020a. [16] Ghaderi, A., Daneshfaraz, R., Dasineh, M., and Di Francesco, S., “Energy dissipation and hydraulics of flow over trapezoidaltriangular labyrinth weirs”, Water, vol. 12(7), 2020b, p. 1-18. [17] Ghaderi, A., Daneshfaraz, R., Torabi, M., Abraham, and Azamathulla, H.M. “Experimental investigation on effective scouring parameters downstream from stepped spillways”, Water supply, vol. 20(4), 2020c, p. 1-11. [18] Ghare, A.D., Ingle, R.N., Porey, P.D., and Gokhale, S.S. “Block ramp design for efficient energy dissipation”, Journal of energy dissipation, vol. 136(1), 2010, p. 1-5. [19] Gorman, J.M., Sparrow, E.M., Smith, C.J., Ghoash, A., Abraham, J.P., Daneshfaraz, R., Rezezadeh, J., “In-bend pressure drop and post-bend heat transfer for a bend with partial blockage at its inlet”, Numerical Heat Transfer A, vol, 73, 2018, p. 743-767. [20] Jamil, M., and Khan, S.A., “Theorical study of hydraulic jump in circular channel section”, ISH journal of hydraulic engineering, vol. 16(1), 2010, p. 1-10. [21] Katourani, S., and Kashefipour, S.M., “Effect of the geometric characteristics of baffle on hydraulic flow condition in baffled apron drop”, Irrigation sciences and engineering, vol. 37(2), 2012, p. 51-59. [22] Lai, Y.G., and Wu, K.A., “Three-dimensional flow and sediment transport model for free surface open channel flow on unstructured flexible meshes”, Fluids, vol. 4(1), 2019, p. 1-19.
[23] Nayebzadeh, B., Lotfollahi yaghin, M.A., and Daneshfaraz, R., “Numerical investigation of hydraulic characteristics of vertical drops with screens and gradually wall expanding”, Amirkabir journal of civil engineering, 2020 (In Persian). [24] Nurouzi, R., Daneshfaraz, R., and Bazyar, A., “The study of energy dissipation due to the use of vertical screen in the downstream of inclined drop by adaptive Neuro-Fuzzy inference system (ANFIS)”, AUT journal of civil engineering, 2019, (In Persian). [25] Ohtsu, I., and Yasuda, Y., “Hydraulic jump in sloping channel”, Journal of hydraulic engineering, vol. 117(7), 1991, p. 905-921. [26] Olsen, L., Abraham, J.P., Cheng, L.K., Gorman, J.M., and Sparrow, E.M., “Summary of forced-convection fluid flow and heat transfer for square cylinders of different aspect ratios ranging from the cube to a two-dimensional cylinder”, Advances in Heat Transfer, Vol. 51, 2019, p. 351-457. [27] Pagliara, S., Das, R., and Palermo, M., “Energy dissipation on submerged block ramps”, Journal of irrigation and drainage engineering, vol. 134(4), 2008, p.527-532. [28] Pagliara, S., and Palermo, M., “Effect of stilling basin geometry on the dissipative process in the presence of block ramps”, Journal of irrigation and drainage engineering, vol. 138(11), 2012, p. 1027-1031. [29] Simsek, O., Akoz, M.S, and Soydan, N.G., “Numerical validation of open channel flow over a curvilinear broad-creasted weir”, Progress in computational fluid dynamics an international journal, vol. 16(6), 2016, p. 364-378. [30] Sharif, N., and Rostami, A., “Experimental and numerical study of the effect of flow sepration on dissipating energy in compound bucket”, APCBEE procedia, vol. 9, 2014, p. 334-338. [31] Sparrow, E.M., Tong, J.C.K., and Abraham, J.P., “Fluid flow in a system with separate laminar and turbulent zones”, Numerical Heat Transfer A, vol. 53(4), 2008, p. 341-353. [32] Sparrow, E.M., Gorman, J.M., Abraham, J.P., and Minkowycz, W.J., “Validation of turbulence models for numerical simulation of fluid flow and convective heat transfers”, Advances in Heat Transfer, vol. 49, 2017, p. 397-421. [33] Wagner, W.E., “Hydraulic model studies of the check intake structure-potholes East canal”, Bureau of reclamation hydraulic laboratory report hyd, 1956, 411.
냉각 속도 및 온도 구배와 같은 FLOW-3D AM 데이터를 미세 구조 모델에 입력하여 결정 성장 및 수상 돌기 암 간격을 예측할 수 있습니다.
레이저 파우더 베드 융합으로 제작 된 니켈 기반 초합금의 열전달, 유체 흐름 및 응고 미세 구조 모델링
오하이오 주립 대학의 연구원들은 니켈 기반 초합금의 미세 구조 진화를 예측하기 위해 용융 풀과 고체 / 액체 인터페이스의 적절한 위치에서 열 구배 및 냉각 속도 데이터를 추출했습니다.
참조 : YS Lee and W. Zhang, Modeling of heat transfer, fluid flow and solidification microstructure of nickel-base superalloy fabricated by laser powder bed fusion , S2214-8604 (16) 30087-2, doi.org/10.1016/j.addma .2016.05.003 , ADDMA 86.
열 응력 | Thermal Stresses
FLOW-3D AM 시뮬레이션의 결과를 ABAQUS 또는 MSC NASTRAN과 같은 FEA 소프트웨어에 입력하여 추가 열 응력 분석을 실행할 수 있습니다. 여기에서 T- 조인트의 레이저 용접 시뮬레이션 결과를 추가 응력 분석을 위해 ABAQUS로 가져 오는 방법을 볼 수 있습니다. 마찬가지로 LPBF 시뮬레이션에서 응고 된 용융 풀 데이터의 결과를 사용하여 다른 FEA 소프트웨어에서 열 응력 및 왜곡 분석을 연구 할 수 있습니다.
DED (Directed Energy Deposition)는 레이저 또는 전자 빔과 같은 에너지 소스를 사용하여 가열 및 융합되는 와이어 또는 분말을 증착하여 부품을 만드는 적층 제조 공정입니다. FLOW-3D AM 은 분말 또는 와이어 이송 속도 및 크기 특성, 레이저 출력 및 스캔 속도와 같은 공정 매개 변수를 고려하여 DED 공정을 시뮬레이션 할 수 있습니다. 또한, 기판과 분말 재료의 서로 다른 합금에 대해 독립적 인 열 물리적 재료 특성을 정의하여 다중 재료 DED 프로세스를 시뮬레이션 할 수 있습니다.
레이저 물리학의 구현과 열 전달, 응고, 표면 장력, 차폐 가스 효과 및 반동 압력을 포함한 압력 효과를 통해 연구원은 결과 용접 비드의 강도 및 균일성에 대한 공정 매개 변수의 영향을 정확하게 분석 할 수 있습니다. 또한 이러한 시뮬레이션을 여러 레이어로 확장하여 후속 레이어 간의 융합을 분석 할 수 있습니다.
FLOW DEM 은 FLOW-3D 의 기체 및 액체 유동 해석에 DEM(Discrete Element Method : 개별 요소법)공법인 입자의 거동을 분석해주는 모듈입니다.
주요 기능 :
고체 요소의 충돌, 스프링(Spring) / 대시 포트(Dash Pot) 모델 적용 Void, 1 fluid, 2 fluid(자유 계면 포함) 각각의 모드에 대응 가변 밀도 / 가변 직경 입자 크기조절로 입자 특성을 유지하면서 입자 수를 감소 독립적인 DEM의 Sub Time Step 이용
Discrete Element Method : 개별 요소법
다수의 고체 요소의 충돌 운동을 분석하는 데 유용합니다. 유동 해석과 함께 사용하면 광범위한 용도에 응용을 할 수 있습니다.
입자 간의 충돌
Voigt model은 스프링(Spring) 및 대시 포트(Dash pot)의 조합에 의해 입자 충돌 시의 힘을 평가합니다. 탄성력 부분은 스프링 모델에서, 비탄성 충돌의 에너지 소산부분은 대시 포트 모델에서 시뮬레이션되고 있으며, 중량 및 항력은 작용하는 외력으로 고려 될 수 있습니다.
분석 모드
기본적으로 이용하는 운동 방정식은 FLOW-3D 에 사용되는 질량 입자의 운동 방정식과 같은 것이지만, 여기에 DEM으로 평가되는 항목이 추가되기 형태로되어 있으며, 실제 시뮬레이션으로는 ‘void + DEM’, ‘1 Fluid + DEM’ , ‘ 1 Fluid 자유계면 + DEM ‘을 기본 유동 모드로 취급이 가능합니다.
입자 유형
입자 타입도 표준 기능의 질량 입자 모델처럼 입자 크기 (반경)와 밀도가 동일한 것 외, 크기는 같지만 밀도가 다른 것이나 밀도는 같지만 크기가 다른 것 등도 취급 가능합니다. 이로 인해 표준 질량 입자 모델에서는 입자 간의 상호 작용이 고려되어 있지 않기 때문에 모든 아래에 가라 앉아 버리고 있었지만, FLOW DEM을 이용하여 기하학적 관계를 평가하는 것이 가능합니다.
DEM은 일반적으로 다수의 입자를 필요로하는 분석을 상정하고 있습니다. 다만 이 경우, 계산 부하가 높아 지므로 현실적인 계산자원을 고려하면, 입자 수가 너무 많아 현실적으로 취급 할 수 없는 경우 입자의 특성은 유지하고 숫자를 줄여 가시화할 필요가 있습니다 . 일반적인 유동해석 계산의 메쉬 해상도에 해당합니다. 메쉬 수 많음 (계산 부하 큼) → 소 (계산 부하 적음) 입자 수 다 (계산 부하 큼) → 소 (계산 부하 적음)
원래 입자수
입자 사이즈를 키운경우
그룹 가시화
입자 수를 줄이기 위해 그대로 입경을 크게했을 경우와 그룹 가시화 한 경우의 비교.
입자 크기를 크게하면 개별 입자 특성이 달라지기 때문에 거동이 달라진다. (본 사례에서는 부력이 커진다.)
그룹 가시화의 경우 개별 특성은 동일 원래의 거동과 대체로 일치한다.
주조 시뮬레이션에 DEM 적용
그룹 가시화 비교 예
그룹 가시화한 경우와 입경을 크게하여 수를 줄인 경우, 입경을 크게하면 개별 입자 특성이 변화하여 거동이 바뀌어 버리기 때문에 실제 계산으로는 사용할 수 어렵습니다.
중자 모래 분사 분석
DEM에서의 계산부하를 생각할 때는 입자모델에 의한 안정제한을 고려해야 하지만 서브타임스텝이라는 개념을 도입함으로써 입자의 경우와 유체의 경우의 타임스텝을 바꾸고 필요이상으로 계산시간을 들이지 않고 효율적으로 계산하는 것을 가능하게 하고 있습니다.
이를 통해 예를 들어 중자사 분사 시뮬레이션 실험에서는 이러한 문제로 자주 이용되는 빙엄 유체에서는 실험과의 정합성이 별로 좋지 않기 때문에 당사에서는 이전부터 입상류 모델이라는 모델을 개발하고 연속체로부터의 접근에서도 실험과의 높은 정합성을 실현할 수 있는 모델화를 해왔는데, 이번에 DEM을 사용해도 그것과 거의 같은 결과를 얻습니다. 할 수 있음을 확인할 수 있었다.
Reference :
Lefebvre D., Mackenbrock A., Vidal V., Pavan V. and Haigh PM, 2004,
Development and use of simulation in the Design of Blown Cores and Moulds
FLOW-3D AM 2025R1은 FLOW-3D, FLOW-3D WELD, FLOW-3D DEM의 기능을 매끄럽게 통합하여 획기적인 사용 편의성을 제공합니다. 사용자는 하나의 간소화된 인터페이스 내에서 모든 관련 물리 모델을 활성화할 수 있으며, 단일 또는 이중 합금 적용을 위한 모든 필요한 재료 특성을 정의할 수 있습니다.
신규 프로세스 탬플릿
FLOW-3D AM 2025R1에 새로 추가된 사전 로드 템플릿은 복잡한 시뮬레이션 설정을 그 어느 때보다 쉽게 만들어 줍니다. 사용자는 분말 작업, 레이저 용융, 능동 입자가 포함된 레이저 용융의 세 가지 새로운 템플릿 중 하나로 시뮬레이션을 시작할 수 있습니다. 이후에는 프로세스 시뮬레이션의 다양한 단계 간을 손쉽게 이동할 수 있으며, FLOW-3D AM 내에서 프로젝트의 연속성을 완벽하게 유지할 수 있습니다.
Restrat 워크플로우 향상
모든 입자 데이터, 재료 및 유체 특성을 이제 Restart 시뮬레이션을 위한 초기 유체 영역으로 직접 변환할 수 있습니다. 또한 사용자는 이전 분말층 적층 시뮬레이션에서 생성된 입자층을 시각화하면서 레이저 용융 시뮬레이션을 설정할 수 있습니다.
퍼포먼스 향상
이번 릴리스를 통해 FLOW-3D AM 2025R1은 고성능 컴퓨팅(HPC) 플랫폼을 지원하여 시뮬레이션 처리 속도를 대폭 향상시킵니다. 코어 솔버의 고급 OpenMP – MPI 기능을 활용함으로써, HPC 플랫폼에서의 적층 제조(AM) 시뮬레이션은 일반 워크스테이션 대비 최대 약 9배 빠르게 실행됩니다. 이를 통해 적층 제조 전문가들은 보다 빠른 시뮬레이션 수행으로 핵심 AM 애플리케이션의 시장 출시 시간을 단축할 수 있습니다.
고해상도 단일 트랙 레이저 용융 시뮬레이션에 대한 스케일링 비교
반사 모델 향상
용융 표면의 에너지 반사는 특히 키홀 영역을 시뮬레이션할 때 중요한 요소가 될 수 있습니다. FLOW-3D WELD의 개선된 반사 모델은 레이저 반사를 보다 정확하게 표현할 수 있습니다.
열원 통합 및 개선
업그레이드된 열원 정의 옵션을 통해 사용자는 나선형 및 스큐 라인과 같은 복잡한 레이저 경로를 더 정밀하게 정의할 수 있습니다. 추가적인 제어 기능을 통해 다중 소스 시뮬레이션을 위한 열원 속성을 전송할 수 있어 시간을 절약하고 오류 발생 가능성을 줄입니다.
입자-입자 상호작용
FLOW-3D AM에 새롭게 통합된 DEM 기능은 이제 파티클 위젯 내에서 기본적으로 제공되며, 다양한 입자 클래스에서 지원됩니다. DEM 모델은 병렬화되어 있으며 고성능 컴퓨팅(HPC) 플랫폼과도 호환됩니다.
개선된 반사 모델은 실제 키홀(keyhole) 역학을 보다 정밀하게 재현하기 위해 에너지 반사를 정확하게 포착함
FLOW-3D POST 지원
유체, 용융 영역, 열원, 반사 및 입자를 위한 새로운 사전 구성 객체는 FLOW-3D WELD 시뮬레이션의 시각화를 용이하게 합니다. 일반적으로 사용되는 출력의 주석은 FLOW-3D POST에서 결과 파일을 열면 자동으로 제공되므로 후처리 워크플로우가 가속화됩니다.
FLOW-3D AM-product
와이어 파우더 기반 DED | Wire Powder Based DED
일부 연구자들은 부품을 만들기 위해 더 넓은 범위의 처리 조건을 사용하여 하이브리드 와이어 분말 기반 DED 시스템을 찾고 있습니다. 예를 들어, 이 시뮬레이션은 다양한 분말 및 와이어 이송 속도를 가진 하이브리드 시스템을 살펴봅니다.
와이어 기반 DED는 분말 기반 DED보다 처리량이 높고 낭비가 적지만 재료 구성 및 증착 방향 측면에서 유연성이 떨어집니다. FLOW-3D AM 은 와이어 기반 DED의 처리 결과를 이해하는데 유용하며 최적화 연구를 통해 빌드에 대한 와이어 이송 속도 및 직경과 같은 최상의 처리 매개 변수를 찾을 수 있습니다.
FLOW-3D AM은 레이저 파우더 베드 융합 (L-PBF), 바인더 제트 및 DED (Directed Energy Deposition)와 같은 적층 제조 공정 ( additive manufacturing )을 시뮬레이션하고 분석하는 CFD 소프트웨어입니다. 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 대해 매우 정확한 시뮬레이션을 제공합니다.
3D 프린팅이라고도하는 적층 제조(additive manufacturing)는 일반적으로 층별 접근 방식을 사용하여, 분말 또는 와이어로 부품을 제조하는 방법입니다. 금속 기반 적층 제조 공정에 대한 관심은 지난 몇 년 동안 시작되었습니다. 오늘날 사용되는 3 대 금속 적층 제조 공정은 PBF (Powder Bed Fusion), DED (Directed Energy Deposition) 및 바인더 제트 ( Binder jetting ) 공정입니다. FLOW-3D AM 은 이러한 각 프로세스에 대한 고유 한 시뮬레이션 통찰력을 제공합니다.
파우더 베드 융합 및 직접 에너지 증착 공정에서 레이저 또는 전자 빔을 열원으로 사용할 수 있습니다. 두 경우 모두 PBF용 분말 형태와 DED 공정용 분말 또는 와이어 형태의 금속을 완전히 녹여 융합하여 층별로 부품을 형성합니다. 그러나 바인더 젯팅(Binder jetting)에서는 결합제 역할을 하는 수지가 금속 분말에 선택적으로 증착되어 층별로 부품을 형성합니다. 이러한 부품은 더 나은 치밀화를 달성하기 위해 소결됩니다.
FLOW-3D AM 의 자유 표면 추적 알고리즘과 다중 물리 모델은 이러한 각 프로세스를 높은 정확도로 시뮬레이션 할 수 있습니다. 레이저 파우더 베드 융합 (L-PBF) 공정 모델링 단계는 여기에서 자세히 설명합니다. DED 및 바인더 분사 공정에 대한 몇 가지 개념 증명 시뮬레이션도 표시됩니다.
레이저 파우더 베드 퓨전 (L-PBF)
LPBF 공정에는 유체 흐름, 열 전달, 표면 장력, 상 변화 및 응고와 같은 복잡한 다중 물리학 현상이 포함되어 공정 및 궁극적으로 빌드 품질에 상당한 영향을 미칩니다. FLOW-3D AM 의 물리적 모델은 질량, 운동량 및 에너지 보존 방정식을 동시에 해결하는 동시에 입자 크기 분포 및 패킹 비율을 고려하여 중규모에서 용융 풀 현상을 시뮬레이션합니다.
FLOW-3D DEM 및 FLOW-3D WELD 는 전체 파우더 베드 융합 공정을 시뮬레이션하는 데 사용됩니다. L-PBF 공정의 다양한 단계는 분말 베드 놓기, 분말 용융 및 응고,이어서 이전에 응고 된 층에 신선한 분말을 놓는 것, 그리고 다시 한번 새 층을 이전 층에 녹이고 융합시키는 것입니다. FLOW-3D AM 은 이러한 각 단계를 시뮬레이션하는 데 사용할 수 있습니다.
파우더 베드 부설 공정
FLOW-3D DEM을 통해 분말 크기 분포, 재료 특성, 응집 효과는 물론 롤러 또는 블레이드 움직임 및 상호 작용과 같은 기하학적 효과와 관련된 분말 확산 및 압축을 이해할 수 있습니다. 이러한 시뮬레이션은 공정 매개 변수가 후속 인쇄 공정에서 용융 풀 역학에 직접적인 영향을 미치는 패킹 밀도와 같은 분말 베드 특성에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 정확한 이해를 제공합니다.
다양한 파우더 베드 압축을 달성하는 한 가지 방법은 베드를 놓는 동안 다양한 입자 크기 분포를 선택하는 것입니다. 아래에서 볼 수 있듯이 세 가지 크기의 입자 크기 분포가 있으며, 이는 가장 높은 압축을 제공하는 Case 2와 함께 다양한 분말 베드 압축을 초래합니다.
세 가지 다른 입자 크기 분포를 사용하여 파우더 베드 배치세 가지 다른 입자 크기 분포를 사용한 분말 베드 압축
입자-입자 상호 작용, 유체-입자 결합 및 입자 이동 물체 상호 작용은 FLOW-3D DEM을 사용하여 자세히 분석 할 수도 있습니다 . 또한 입자간 힘을 지정하여 분말 살포 응용 분야를 보다 정확하게 연구 할 수도 있습니다.
이 FLOW-3D AM 시뮬레이션은 이산 요소 방법 (DEM)을 사용하여 역 회전하는 원통형 롤러로 인한 분말 확산을 연구합니다. 비디오 시작 부분에서 빌드 플랫폼이 위로 이동하는 동안 분말 저장소가 아래로 이동합니다. 그 직후, 롤러는 분말 입자 (초기 위치에 따라 색상이 지정됨)를 다음 층이 녹고 구축 될 준비를 위해 구축 플랫폼으로 펼칩니다. 이러한 시뮬레이션은 저장소에서 빌드 플랫폼으로 전송되는 분말 입자의 선호 크기에 대한 추가 통찰력을 제공 할 수 있습니다.
Melting | 파우더 베드 용해
DEM 시뮬레이션에서 파우더 베드가 생성되면 STL 파일로 추출됩니다. 다음 단계는 CFD를 사용하여 레이저 용융 공정을 시뮬레이션하는 것입니다. 여기서는 레이저 빔과 파우더 베드의 상호 작용을 모델링 합니다. 이 프로세스를 정확하게 포착하기 위해 물리학에는 점성 흐름, 용융 풀 내의 레이저 반사 (광선 추적을 통해), 열 전달, 응고, 상 변화 및 기화, 반동 압력, 차폐 가스 압력 및 표면 장력이 포함됩니다. 이 모든 물리학은 이 복잡한 프로세스를 정확하게 시뮬레이션하기 위해 TruVOF 방법을 기반으로 개발되었습니다.
레이저 출력 200W, 스캔 속도 3.0m / s, 스폿 반경 100μm에서 파우더 베드의 용융 풀 분석.
용융 풀이 응고되면 FLOW-3D AM 압력 및 온도 데이터를 Abaqus 또는 MSC Nastran과 같은 FEA 도구로 가져와 응력 윤곽 및 변위 프로파일을 분석 할 수도 있습니다.
Multilayer | 다층 적층 제조
용융 풀 트랙이 응고되면 DEM을 사용하여 이전에 응고된 층에 새로운 분말 층의 확산을 시뮬레이션 할 수 있습니다. 유사하게, 레이저 용융은 새로운 분말 층에서 수행되어 후속 층 간의 융합 조건을 분석 할 수 있습니다.
해석 진행 절차는 첫 번째 용융층이 응고되면 입자의 두 번째 층이 응고 층에 증착됩니다. 새로운 분말 입자 층에 레이저 공정 매개 변수를 지정하여 용융 풀 시뮬레이션을 다시 수행합니다. 이 프로세스를 여러 번 반복하여 연속적으로 응고된 층 간의 융합, 빌드 내 온도 구배를 평가하는 동시에 다공성 또는 기타 결함의 형성을 모니터링 할 수 있습니다.
키홀링 중 다공성은 어떻게 형성됩니까? 이것은 TU Denmark의 연구원들이 FLOW-3D AM을 사용하여 답변한 질문이었습니다. 레이저 빔의 적용으로 기판이 녹으면 기화 및 상 변화로 인한 반동 압력이 용융 풀을 압박합니다. 반동 압력으로 인한 하향 흐름과 레이저 반사로 인한 추가 레이저 에너지 흡수가 공존하면 폭주 효과가 발생하여 용융 풀이 Keyholing으로 전환됩니다. 결국, 키홀 벽을 따라 온도가 변하기 때문에 표면 장력으로 인해 벽이 뭉쳐져서 진행되는 응고 전선에 의해 갇힐 수 있는 공극이 생겨 다공성이 발생합니다. FLOW-3D AM 레이저 파우더 베드 융합 공정 모듈은 키홀링 및 다공성 형성을 시뮬레이션 하는데 필요한 모든 물리 모델을 보유하고 있습니다.
Binder jetting 시뮬레이션은 모세관 힘의 영향을받는 파우더 베드에서 바인더의 확산 및 침투에 대한 통찰력을 제공합니다. 공정 매개 변수와 재료 특성은 증착 및 확산 공정에 직접적인 영향을 미칩니다.
Scan Strategy | 스캔 전략
스캔 전략은 온도 구배 및 냉각 속도에 영향을 미치기 때문에 미세 구조에 직접적인 영향을 미칩니다. 연구원들은 FLOW-3D AM 을 사용하여 결함 형성과 응고된 금속의 미세 구조에 영향을 줄 수 있는 트랙 사이에서 발생하는 재 용융을 이해하기 위한 최적의 스캔 전략을 탐색하고 있습니다. FLOW-3D AM 은 하나 또는 여러 레이저에 대해 시간에 따른 방향 속도를 구현할 때 완전한 유연성을 제공합니다.
레이저 출력 및 스캔 전략 외에도 레이저 빔 모양과 열유속 분포는 LPBF 공정에서 용융 풀 역학에 큰 영향을 미칩니다. AM 기계 제조업체는 공정 안정성 및 처리량에 대해 다중 코어 및 임의 모양의 레이저 빔 사용을 모색하고 있습니다. FLOW-3D AM을 사용하면 멀티 코어 및 임의 모양의 빔 프로파일을 구현할 수 있으므로 생산량을 늘리고 부품 품질을 개선하기 위한 최상의 구성에 대한 통찰력을 제공 할 수 있습니다.
GM과 University of Utah의 연구원들은 FLOW-3D WELD 를 사용 하여 레이저 키홀 용접을 통한 이종 금속의 혼합을 이해했습니다. 그들은 반동 압력 및 Marangoni 대류와 관련하여 구리와 알루미늄의 혼합 농도에 대한 레이저 출력 및 스캔 속도의 영향을 조사했습니다. 그들은 시뮬레이션을 실험 결과와 비교했으며 샘플 내의 절단 단면에서 재료 농도 사이에 좋은 일치를 발견했습니다.
이종 금속의 레이저 키홀 용접에서 금속 혼합 조사참조 : Wenkang Huang, Hongliang Wang, Teresa Rinker, Wenda Tan, 이종 금속의 레이저 키홀 용접에서 금속 혼합 조사 , Materials & Design, Volume 195, (2020). https://doi.org/10.1016/j.matdes.2020.109056
방향성 에너지 증착
FLOW-3D AM 의 내장 입자 모델 을 사용하여 직접 에너지 증착 프로세스를 시뮬레이션 할 수 있습니다. 분말 주입 속도와 고체 기질에 입사되는 열유속을 지정함으로써 고체 입자는 용융 풀에 질량, 운동량 및 에너지를 추가 할 수 있습니다. 다음 비디오에서 고체 금속 입자가 용융 풀에 주입되고 기판에서 용융 풀의 후속 응고가 관찰됩니다.
Electromagnetic metal casting (EMC) is a casting technique that uses electromagnetic energy to heat metal powders. It is a faster, cleaner, and less time-consuming operation. Solid metals create issues in electromagnetics since they reflect the electromagnetic radiation rather than consume it—electromagnetic energy processing results in sounded pieces with higher-ranking material properties and a more excellent microstructure solution. For the physical production of the electromagnetic casting process, knowledge of electromagnetic material interaction is critical. Even where the heated material is an excellent electromagnetic absorber, the total heating quality is sometimes insufficient. Numerical modelling works on finding the proper coupled effects between properties to bring out the most effective operation. The main parameters influencing the quality of output of the EMC process are: power dissipated per unit volume into the material, penetration depth of electromagnetics, complex magnetic permeability and complex dielectric permittivity. The contact mechanism and interference pattern also, in turn, determines the quality of the process. Only a few parameters, such as the environment’s temperature, the interference pattern, and the rate of metal solidification, can be controlled by AI models. Neural networks are used to achieve exact outcomes by stimulating the neurons in the human brain. Additive manufacturing (AM) is used to design mold and cores for metal casting. The models outperformed the traditional DFA optimization approach, which is susceptible to local minima. The system works only offline, so real-time analysis and corrections are not yet possible.
Korea Abstract
전자기 금속 주조 (EMC)는 전자기 에너지를 사용하여 금속 분말을 가열하는 주조 기술입니다. 더 빠르고 깨끗하며 시간이 덜 소요되는 작업입니다.
고체 금속은 전자기 복사를 소비하는 대신 반사하기 때문에 전자기학에서 문제를 일으킵니다. 전자기 에너지 처리는 더 높은 등급의 재료 특성과 더 우수한 미세 구조 솔루션을 가진 사운드 조각을 만듭니다.
전자기 주조 공정의 물리적 생산을 위해서는 전자기 물질 상호 작용에 대한 지식이 중요합니다. 가열된 물질이 우수한 전자기 흡수재인 경우에도 전체 가열 품질이 때때로 불충분합니다. 수치 모델링은 가장 효과적인 작업을 이끌어 내기 위해 속성 간의 적절한 결합 효과를 찾는데 사용됩니다.
EMC 공정의 출력 품질에 영향을 미치는 주요 매개 변수는 단위 부피당 재료로 분산되는 전력, 전자기의 침투 깊이, 복합 자기 투과성 및 복합 유전율입니다. 접촉 메커니즘과 간섭 패턴 또한 공정의 품질을 결정합니다. 환경 온도, 간섭 패턴 및 금속 응고 속도와 같은 몇 가지 매개 변수 만 AI 모델로 제어 할 수 있습니다.
신경망은 인간 뇌의 뉴런을 자극하여 정확한 결과를 얻기 위해 사용됩니다. 적층 제조 (AM)는 금속 주조용 몰드 및 코어를 설계하는 데 사용됩니다. 모델은 로컬 최소값에 영향을 받기 쉬운 기존 DFA 최적화 접근 방식을 능가했습니다. 이 시스템은 오프라인에서만 작동하므로 실시간 분석 및 수정은 아직 불가능합니다.
electromagnetic metal casting computation designs Fig1electromagnetic metal casting computation designs Fig2electromagnetic metal casting computation designs Fig3electromagnetic metal casting computation designs Fig4electromagnetic metal casting computation designs Fig5electromagnetic metal casting computation designs Fig6electromagnetic metal casting computation designs Fig7electromagnetic metal casting computation designs Fig8electromagnetic metal casting computation designs Fig9
References
1.J. Sun, W. Wang, Q. Yue, Review on electromagnetic-matter interaction fundamentals and efficient electromagnetic-associated heating strategies. Materials 9(4), 231 (2016). https://doi.org/10.3390/ma9040231ADSArticleGoogle Scholar
2.E. Ghasali, A. Fazili, M. Alizadeh, K. Shirvanimoghaddam, T. Ebadzadeh, Evaluation of microstructure and mechanical properties of Al-TiC metal matrix composite prepared by conventional, electromagnetic and spark plasma sintering methods. Materials 10(11), 1255 (2017). https://doi.org/10.3390/ma10111255ADSArticleGoogle Scholar
10.R. Singh, S. Singh, V. Mahajan, Investigations for dimensional accuracy of investment casting process after cycle time reduction by advancements in shell moulding. Procedia Mater. Sci. 6, 859–865 (2014). https://doi.org/10.1016/j.mspro.2014.07.103ArticleGoogle Scholar
19.V. Gangwar, S. Kumar, V. Singh, H. Singh, Effect of process parameters on hardness of AA-6063 in-situ electromagnetic casting by using taguchi method, in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, vol. 804(1) (IOP Publishing, 2020), p. 012019
20.X. Ye, S. Guo, L. Yang, J. Gao, J. Peng, T. Hu, L. Wang, M. Hou, Q. Luo, New utilization approach of electromagnetic thermal energy: preparation of metallic matrix diamond tool bit by electromagnetic hot-press sintering. J. Alloy. Compd. (2018). https://doi.org/10.1016/j.jallcom.2018.03.183ArticleGoogle Scholar
22.K.L. Glass, D.M. Ashby, U.S. Patent No. 9050656. (U.S. Patent and Trademark Office, Washington, DC, 2015)
23.S. Verma, P. Gupta, S. Srivastava, S. Kumar, A. Anand, An overview: casting/melting of non ferrous metallic materials using domestic electromagnetic oven. J. Mater. Sci. Mech. Eng. 4(4), (2017). p-ISSN: 2393-9095; e-ISSN: 2393-9109
24.S.S. Panda, V. Singh, A. Upadhyaya, D. Agrawal, Sintering response of austenitic (316L) and ferritic (434L) stainless steel consolidated in conventional and electromagnetic furnaces. Scripta Mater. 54(12), 2179–2183 (2006). https://doi.org/10.1016/j.scriptamat.2006.02.034ArticleGoogle Scholar
25.Y. Zhang, S. Yang, S. Wang, X. Liu, L. Li, Microwave/freeze casting assisted fabrication of carbon frameworks derived from embedded upholder in tremella for superior performance supercapacitors. Energy Storage Mater. (2018). https://doi.org/10.1016/j.ensm.2018.08.006ArticleGoogle Scholar
27.M.H. Awida, N. Shah, B. Warren, E. Ripley, A.E. Fathy, Modeling of an industrial Electromagnetic furnace for metal casting applications. 2008 IEEE MTT-S Int. Electromagn. Symp. Digest. (2008). https://doi.org/10.1109/mwsym.2008.4633143ArticleGoogle Scholar
29.E.B. Ripley, J.A. Oberhaus, WWWeb search power page-melting and heat treating metals using electromagnetic heating-the potential of electromagnetic metal processing techniques for a wide variety of metals and alloys is. Ind. Heat. 72(5), 65–70 (2005)Google Scholar
30.J. Campbell, Complete Casting Handbook: Metal Casting Processes, Metallurgy, Techniques and Design (Butterworth-Heinemann, 2015)Google Scholar
31.B. Ravi, Metal Casting: Computer-Aided Design and Analysis, 1st edn. (PHI Learning Ltd, 2005)Google Scholar
34.J. Ha, P. Cleary, V. Alguine, T. Nguyen, Simulation of die filling in gravity die casting using SPH and MAGMAsoft, in Proceedings of 2nd International Conference on CFD in Minerals & Process Industries (1999) pp. 423–428
35.M. Sirviö, M. Woś, Casting directly from a computer model by using advanced simulation software FLOW-3D Cast Ž. Arch. Foundry Eng. 9(1), 79–82 (2009)Google Scholar
38.EKK, Inc. Metal Casting Simulation Software and Consulting Services, CAPCAST Brochure
39.P. Muenprasertdee, Solidification modeling of iron castings using SOLIDCast (2007)
40.CasCAE, CT-CasTest Inc. Oy, Kerava
41.E. Dominguez-Tortajada, J. Monzo-Cabrera, A. Diaz-Morcillo, Uniform electric field distribution in electromagnetic heating applicators by means of genetic algorithms optimization of dielectric multilayer structures. IEEE Trans. Electromagn. Theory Tech. 55(1), 85–91 (2007). https://doi.org/10.1109/tmtt.2006.886913ADSArticleGoogle Scholar
42.B. Warren, M.H. Awida, A.E. Fathy, Electromagnetic heating of metals. IET Electromagn. Antennas Propag. 6(2), 196–205 (2012)ArticleGoogle Scholar
43.S. Ashouri, M. Nili-Ahmadabadi, M. Moradi, M. Iranpour, Semi-solid microstructure evolution during reheating of aluminum A356 alloy deformed severely by ECAP. J. Alloy. Compd. 466(1–2), 67–72 (2008). https://doi.org/10.1016/j.jallcom.2007.11.010ArticleGoogle Scholar
45.R.R. Mishra, A.K. Sharma, A review of research trends in electromagnetic processing of metal-based materials and opportunities in electromagnetic metal casting. Crit. Rev. Solid State Mater. Sci. 41(3), 217–255 (2016). https://doi.org/10.1080/10408436.2016.1142421ADSArticleGoogle Scholar
46.D.K. Ghodgaonkar, V.V. Varadan, V.K. Varadan, Free-space measurement of complex permittivity and complex permeability of magnetic materials at Electromagnetic frequencies. IEEE Trans. Instrum. Meas. 39(2), 387–394 (1990). https://doi.org/10.1109/19.52520ArticleGoogle Scholar
47.J. Baker-Jarvis, E.J. Vanzura, W.A. Kissick, Improved technique for determining complex permittivity with the transmission/reflection method. Microw. Theory Tech. IEEE Trans. 38, 1096–1103 (1990)ADSArticleGoogle Scholar
48.M. Bologna, A. Petri, B. Tellini, C. Zappacosta, Effective magnetic permeability measurementin composite resonator structures. Instrum. Meas. IEEE Trans. 59, 1200–1206 (2010)ArticleGoogle Scholar
49.B. Ravi, G.L. Datta, Metal casting–back to future, in 52nd Indian Foundry Congress, (2004)
51.H. Sekiguchi, Y. Mori, Steam plasma reforming using Electromagnetic discharge. Thin Solid Films 435, 44–48 (2003)ADSArticleGoogle Scholar
52.J. Sun, W. Wang, C. Zhao, Y. Zhang, C. Ma, Q. Yue, Study on the coupled effect of wave absorption and metal discharge generation under electromagnetic irradiation. Ind. Eng. Chem. Res. 53, 2042–2051 (2014)ArticleGoogle Scholar
56.B. Ravi, Metal Casting: Computer-Aided Design and Analysis. (PHI Learning Pvt. Ltd., 2005)
57.J.H. Lee, S.D. Noh, H.-J. Kim, Y.-S. Kang, Implementation of cyber-physical production systems for quality prediction and operation control in metal casting. Sensors 18, 1428 (2018). https://doi.org/10.3390/s18051428ADSArticleGoogle Scholar
58.B. Aksoy, M. Koru, Estimation of casting mold interfacial heat transfer coefficient in pressure die casting process by artificial intelligence methods. Arab. J. Sci. Eng. 45, 8969–8980 (2020). https://doi.org/10.1007/s13369-020-04648-7ArticleGoogle Scholar
61.W. Chen, B. Gutmann, C.O. Kappe, Characterization of electromagnetic-induced electric discharge phenomena in metal-solvent mixtures. ChemistryOpen 1, 39–48 (2012)ArticleGoogle Scholar
62.J. Walker, A. Prokop, C. Lynagh, B. Vuksanovich, B. Conner, K. Rogers, J. Thiel, E. MacDonald, Real-time process monitoring of core shifts during metal casting with wireless sensing and 3D sand printing. Addit. Manuf. (2019). https://doi.org/10.1016/j.addma.2019.02.018ArticleGoogle Scholar
63.G.C. Manjunath Patel, A.K. Shettigar, M.B. Parappagoudar, A systematic approach to model and optimize wear behaviour of castings produced by squeeze casting process. J. Manuf. Process. 32, 199–212 (2018). https://doi.org/10.1016/j.jmapro.2018.02.004ArticleGoogle Scholar
64.G.C. Manjunath Patel, P. Krishna, M.B. Parappagoudar, An intelligent system for squeeze casting process—soft computing based approach. Int. J. Adv. Manuf. Technol. 86, 3051–3065 (2016). https://doi.org/10.1007/s00170-016-8416-8ArticleGoogle Scholar
65.M. Ferguson, R. Ak, Y.T. Lee, K.H. Law, Automatic localization of casting defects with convolutional neural networks, in 2017 IEEE International Conference on Big Data (Big Data) (Boston, MA, USA, 2017), pp. 1726–1735. https://doi.org/10.1109/BigData.2017.8258115.
67.G.C. ManjunathPatel, A.K. Shettigar, P. Krishna, M.B. Parappagoudar, Back propagation genetic and recurrent neural network applications in modelling and analysis of squeeze casting process. Appl. Soft Comput. 59, 418–437 (2017). https://doi.org/10.1016/j.asoc.2017.06.018ArticleGoogle Scholar
69.E. Mares, J. Sokolowski, Artificial intelligence-based control system for the analysis of metal casting properties. J. Achiev. Mater. Manuf. Eng. 40, 149–154 (2010)Google Scholar
70.K.S. Senthil, S. Muthukumaran, C. Chandrasekhar Reddy, Suitability of friction welding of tube to tube plate using an external tool process for different tube diameters—a study. Exp. Tech. 37(6), 8–14 (2013)ArticleGoogle Scholar
72.K.S. Senthil, D.A. Daniel, An investigation of boiler grade tube and tube plate without block by using friction welding process. Mater. Today Proc. 5(2), 8567–8576 (2018)ArticleGoogle Scholar
73.E. Hetmaniok, D. Słota, A. Zielonka, Restoration of the cooling conditions in a three-dimensional continuous casting process using artificial intelligence algorithms. Appl. Math. Modell. 39(16), 4797–4807 (2015). https://doi.org/10.1016/j.apm.2015.03.056ArticleMATHGoogle Scholar
74.C.V. Kumar, S. Muthukumaran, A. Pradeep, S.S. Kumaran, Optimizational study of friction welding of steel tube to aluminum tube plate using an external tool process. Int. J. Mech. Mater. Eng. 6(2), 300–306 (2011)Google Scholar
75.T. Adithiyaa, D. Chandramohan, T. Sathish, Optimal prediction of process parameters by GWO-KNN in stirring-squeeze casting of AA2219 reinforced metal matrix composites. Mater. Today Proc. 150, 1598 (2020). https://doi.org/10.1016/j.matpr.2019.10.051ArticleGoogle Scholar
76.B.P. Pehrson, A.F. Moore (2014). U.S. Patent No. 8708031 (U.S. Patent and Trademark Office, Washington, DC, 2014)
77.Liu, J., & Rynerson, M. L. (2008). U.S. Patent No. 7,461,684. Washington, DC: U.S. Patent and Trademark Office.
79.R.R. Mishra, A.K. Sharma, Effect of solidification environment on microstructure and indentation hardness of Al–Zn–Mg alloy casts developed using electromagnetic heating. Int. J. Metal Cast. 10, 1–13 (2017). https://doi.org/10.1007/s40962-017-0176-1ArticleGoogle Scholar
84.M.P. Reddy, R.A. Shakoor, G. Parande, V. Manakari, F. Ubaid, A.M.A. Mohamed, M. Gupta, Enhanced performance of nano-sized SiC reinforced Al metal matrix nanocomposites synthesized through electromagnetic sintering and hot extrusion techniques. Prog. Nat. Sci. Mater. Int. 27(5), 606–614 (2017). https://doi.org/10.1016/j.pnsc.2017.08.015ArticleGoogle Scholar
86.V. Bist, A.K. Sharma, P. Kumar, Development and microstructural characterisations of the lead casting using electromagnetic technology. Manager’s J. Mech. Eng. 4(4), 6 (2014). https://doi.org/10.26634/jme.4.4.2840ArticleGoogle Scholar
87.A. Sharma, A. Chouhan, L. Pavithran, U. Chadha, S.K. Selvaraj, Implementation of LSS framework in automotive component manufacturing: a review, current scenario and future directions. Mater Today: Proc. (2021). https://doi.org/10.1016/J.MATPR.2021.02.374ArticleGoogle Scholar
2 Water Engineering Department, Faculty of Civil Engineering, Tabriz University, Tabriz, Iran
Abstract
A stepped spillway is a hydraulic and cost-effective measure to dissipate the energy of large water flow over the spillway. Due to some limitations in stepped spillways, this study has intended a plan to increase and improve the effectiveness of energy depreciation. For this purpose, the effect of the wedge-shaped elements on the velocity and pressure changes over the steps, water level, and energy dissipation downstream the stepped spillway are evaluated.In this regard, several forms of wedge elements are studied with changes in wedge arrangement and the rate of discharge by using a numerical model of Flow-3D, and the appropriate models from the aspect of the most energy depreciation are selected and studied in the laboratory.In the laboratory, 25 experiments were performed on 5 physical models. Numerical and experimental results show that the addition of wedge elements on the stepped spillway has reduced the velocity and water depth downstream of the spillway to about 80% and 30%, respectively, and the energy dissipation over the stepped spillway increased by about 2.7 times. Also, by drawing the distribution profiles of pressure on the edge and the floor of steps, it was observed that the negative pressure in the horizontal section turned into a positive one. Also, negative pressure in the vertical section decreased up to 96% and positive pressure increased about 2 times. As well as increasing the density of the elements, the results that increase the energy dissipation are going to be more remarkable.
요약계단식 배수로는 배수로를 통해 큰 물 흐름의 에너지를 분산시키는 유압적이고 비용 효율적인 조치입니다. 계단식 배수로의 일부 한계로 인해 본 연구는 에너지 감가 상각의 효과를 높이고 개선하기위한 계획을 세웠습니다. 이를 위해 계단, 수위 및 계단식 배수로 하류의 에너지 소실에 대한 속도 및 압력 변화에 대한 쐐기 모양 요소의 영향을 평가합니다. 이와 관련하여 Flow-3D의 수치 모델을 이용하여 쐐기 배열 및 배출 속도의 변화로 여러 형태의 쐐기 요소를 연구하고 가장 에너지 감가 상각 측면에서 적절한 모델을 선택하여 실험실에서 연구합니다. .실험실에서는 5 개의 물리적 모델에 대해 25 개의 실험이 수행되었습니다. 수치 및 실험 결과에 따르면 계단식 배수로에 쐐기 요소를 추가하면 배수로 하류의 속도와 수심이 각각 약 80 % 및 30 %로 감소했으며 계단식 배수로에 대한 에너지 소산은 약 2.7 배 증가했습니다. 또한 계단의 가장자리와 바닥의 압력 분포 프로파일을 그려서 수평 단면의 부압이 양압으로 변하는 것을 관찰했습니다. 또한 수직 부의 부압은 96 %까지 감소했고 양압은 약 2 배 증가했습니다. 요소의 밀도를 높이는 것 외에도 에너지 소산을 증가시키는 결과가 더욱 두드러 질 것입니다.
키워드
Stepped spillway Wedge elements Change of the velocity and pressure Energy dissipation Flow-3D, 계단식 방수로, 웨지 요소 , 속도와 압력의 변화 , 에너지 소산
Fig. 1. Geometry and alignment of the wedges in the numerical study Fig. 2. Secondary water depth versus unit flow rate in the simple stepped spillway and stepped spillway with wedge elements.Fig6. 실험실 연구에서 계단식 오버 플로우에 대한 쐐기 요소의 선택된 형상 및 배열
[1] H. CHANSON. Comparison of energy dissipation between nappe and skimming flow regimes on stepped chutes. Journal of hydraulic research, 32.1994, 213-218. [2] M. R. CHAMANI & N. RAJARATNAM. Jet flow on stepped spillways. Journal of Hydraulic Engineering, 120.1994, 254-259. [3] J.A. KELLS. Comparison of energy dissipation between nappe and skimming flow regimes on stepped chutes discussion. IAHR Journal of Hydraulic Research 33.1995, 128-133. [4] M. TABBARA, J. CHATILA & R. AWWAD. Computational simulation of flow over stepped spillways. Computers & structures, 83.2005, 2215-2224. [5] S. RAZI, F. SALMASI & A. H. DALIR. Laboratory Study of the Effects of Step Number, Slope and Particle Size on Energy Dissipation in Gabion Stepped Spillways. Amir Kabir Civil Engineering Journal, 2018.
Oscar HERRERA-GRANADOS1,, Abhijit LADE2, , Bimlesh KUMAR3 1 Faculty of Civil Engineering, Wroclaw University of Science and Technology, Poland email: Oscar.Herrera-Granados@pwr.edu.pl 2 3Department of Civil Engineering, Indian Institute of Technology, Guwahati, India email: lade176104013@iitg.ac.in email: bimk@iitg.ac.in
ABSTRACT
Extraction of sand from river beds has a variety of effects on the hydraulic and morphological characteristicsof the fluvial systems. Recent studies on mining pit have revealed that downstream reaches of the mining pitare more prone to erosion due to increased bed shear stresses. Bridge piers in the vicinity of such mining pitsare also prone to streambed instabilities due to turbulence alterations as suggested by a few recent studies.Thus, a numerical study was carried out to study the effects of a mining pit on the hydrodynamics around acircular pier. The numerical experiments were conducted with the Computational Fluid Dynamics (CFD) codeFlow-3D, which can run several turbulence model closures. In this contribution, the authors applied theclassical RANS equations with the volume of fluid (VOF) method (Savage and Johnson, 2001).
강바닥에서 모래를 추출하는 것은 하강 시스템의 수력 학적 및 형태 학적 특성에 다양한 영향을 미칩니다. 광산 구덩이에 대한 최근 연구에 따르면 광산 구덩이의 하류 도달은 베드 전단 응력 증가로 인해 침식되기 쉽습니다. 이러한 광산 구덩이 근처의 교각은 최근 몇 가지 연구에서 제안한 바와 같이 난류 변화로 인해 유동 불안정성이 발생하기 쉽습니다. 따라서 원형 부두 주변의 유체 역학에 대한 광산 구덩이의 영향을 연구하기 위해 수치 연구가 수행되었습니다. 수치 실험은 CFD (Computational Fluid Dynamics) 코드 Flow-3D로 수행되었으며, 여러 난류 모델 폐쇄를 실행할 수 있습니다. 이 공헌에서 저자는 VOF (volume of fluid) 방법 (Savage and Johnson, 2001)과 함께 고전적인 RANS 방정식을 적용했습니다.
1. Set-up and boundary conditions
두 번의 수치 실행 결과가 이 기여도에서 비교됩니다. 첫 번째 실험에서 0.044 [m3-s-1]의 정상 유량이 원통 부두가 있는 1.0 [m] 폭의 채널을 따라 흐르는 상류 경계 조건으로 설정되었습니다. 계산 영역은 IIT Guwahati 수력학 실험실 (Lade et al., 2019b)의 틸팅 유체 크기를 기반으로 정의됩니다. 두 번째 실행에서는 동일한 배출물이 실린더의 상류에 있는 준설 사다리꼴 구덩이와 함께 실린더 주위로 통과되었습니다. 구덩이의 깊이는 0.1 [m]이고 수로 전체에 걸쳐 확장되었습니다. 수로의 길이 방향을 따라 피트의 상단 너비는 0.67 [m], 하단 너비는 0.33 [m]였습니다.
이 연구의 주요 초점은 채굴 구덩이 (그림 1의 PF2)가있을 때 구덩이 하류 (그림 1의 PF1)와 실린더 하류의 흐름 특성의 변화를 조사하는 것이 었습니다. 따라서 채널 베드는 고정 베드 모델을 사용하여 시뮬레이션 되었습니다. 두 실험의 수압 조건은 CFD 경계 조건으로 설정된 표 1에 나와 있습니다. 배출구 (하류 경계 조건)는 실험실 기록 중에 측정된 수심을 사용하여 설정되었습니다 (Lade et al., 2019a).
Fig. 1. A) Computational domain showing the cylinder, the profiles PF1, PF2 and the mining pit as set-up in the laboratory (B).Fig. 2. Output of the CFD model (velocity magnitude) without the sand pit (left side) and with the trapezoidal sand pit (right side).Fig. 3. Output of the CFD model. Streamwise velocity ux, TKE as well as Lt profiles along the locations PF1 and PF2
References
Herrera-Granados O (2018) Turbulence flow modeling of one-sharp-groyne field. In Free surface flows and transport processes : 36th International School of Hydraulics. Geoplanet: Earth and Planetary Series. Springer IP AG, 207-218. Lade AD, Deshpande V, Kumar B (2019a) Study of flow turbulence around a circular bridge pier in sand-mined stream channel. Proceedings of the Institution of Civil Engineers – Water Management,https://doi.org/10.1680/jwama.19.00041 Lade AD, A, DT, Kumar B (2019b) Randomness in flow turbulence around a bridge pier in a sand mined channel..Physica A 535 122426 Savage, BM, Johnson, M.C (2001). Flow over ogee spillway: Physical and numerical model case study. J. Hydraulic Eng., 127(8), 640–649.
Parked vehicles can be directly affected by the floods and at a certain flow velocity and depth, vehicles can be easily swept away. Therefore, studying flooded vehicles stability limits is required. Herein, an attempt has been done to assess numerically the floating instability mode of a small passenger car with a scaled-down ratio of 1:10 using FLOW-3D. The 3D car model was placed inside a closed box and the six degrees of freedom numerical simulation was conducted. Later, numerical results validated experimentally and analytically. Results showed that buoyancy depths were 3.6 and 3.8 cm numerically and experimentally, respectively with a percentage difference of 5.4%. Further, the buoyancy forces were 8.95 N and 8.97 N numerically and analytically, respectively with a percentage difference of 0.2%. With this small difference, it can be concluded that the numerical modeling for such cases using FLOW-3D software can give an acceptable prediction on the vehicle stability limits.
주차된 차량은 홍수의 직접적인 영향을 받을 수 있으며 특정 유속과 깊이에서 차량을 쉽게 쓸어 버릴 수 있습니다. 따라서 침수 차량 안정성 한계를 연구해야 합니다. 여기에서는 FLOW-3D를 사용하여 축소 비율이 1:10 인 소형 승용차의 부동 불안정 모드를 수치 적으로 평가하려는 시도가 이루어졌습니다. 3D 자동차 모델은 닫힌 상자 안에 배치되었고 6 개의 자유도 수치 시뮬레이션이 수행되었습니다. 나중에 수치 결과는 실험적으로 그리고 분석적으로 검증되었습니다. 결과는 부력 깊이가 각각 5.4 %의 백분율 차이로 수치 및 실험적으로 3.6 및 3.8 cm임을 보여 주었다. 또한 부력은 수치적으로 8.95N과 분석적으로 8.97N이었고 백분율 차이는 0.2 %였다. 이 작은 차이로 인해 FLOW-3D 소프트웨어를 사용한 이러한 경우의 수치 모델링은 차량 안정성 한계에 대한 허용 가능한 예측을 제공 할 수 있다는 결론을 내릴 수 있습니다.
Keywords
Floating instability Small passenger car Numerical simulation FLOW-3D Subcritical flowe
References
1.Hung, C.L.J., James, L.A., Carbone, G.J., Williams, J.M.: Impacts of combined land-use and climate change on streamflow in two nested catchments in the southeastern united states. Ecol. Eng. 143, 105665 (2020)CrossRefGoogle Scholar
2.Bui, D.T., Hoang, N.D., Martínez-Álvarez, F., Ngo, P.T.T., Hoa, P.V., Pham, T.D., Samui, P., Costache, R.: A novel deep learning neural network approach for predicting flash flood susceptibility: a case study at a high frequency tropical storm area. Sci. Total Environ. 701, 134413 (2020)CrossRefGoogle Scholar
3.Shah, S.M.H., Mustaffa, Z., Martínez-Gomariz, E., Yusof, K.W., Al-Qadami, E.H.H.: A review of safety guidelines for vehicles in floodwaters. Int. J. River Basin Manage. 1–17 (2019)Google Scholar
4.Shah, S.M.H., Mustaffa, Z., Yusof, K.W.: Disasters worldwide and floods in the malaysian region: a brief review. Indian J. Sci. Technol. 10(2), (2017)Google Scholar
5.Xia, J., Falconer, R.A., Lin, B., Tan, G.: Numerical assessment of flood hazard risk to people and vehicles in flash floods. Environ. Model Softw. 26(8), 987–998 (2011)CrossRefGoogle Scholar
6.Bonham, A.J., Hattersley, R.T.: Low level causeways. Technical report, University of New South Wales, Water Research Laboratory (1967)Google Scholar
7.Gordon, A.D., Stone, P.B.: Car stability on road causeways. Technical report No. 73/12, Institution (1973)Google Scholar
8.Keller, R.J., Mitsch, B.: Safety aspects of the design of roadways as floodways. Research Report No. 69, Urban Water Research Association of Australia, Melbourne (1993)Google Scholar
9.Shah, S.M.H., Mustaffa, Z., Martinez-Gomariz, E., Kim, D.K., Yusof, K.W.: Criterion of vehicle instability in floodwaters: past, present and future. Int. J. River Basin Manage. 1–23 (2019)Google Scholar
11.Xia, J., Teo, F.Y., Lin, B., Falconer, R.A.: Formula of incipient velocity for flooded vehicles. Nat. Hazards 58(1), 1–14 (2011)CrossRefGoogle Scholar
12.Shu, C., Xia, J., Falconer, R.A., Lin, B.: Incipient velocity for partially submerged vehicles in floodwaters. J. Hydraul. Res. 49(6), 709–717 (2011)CrossRefGoogle Scholar
13.Toda, K., Ishigaki, T., Ozaki, T.: Experiments study on floating car in flooding. In: International Conference on Flood Resilience: Experiences in Asia and Europe (2013)Google Scholar
14.Xia, J., Falconer, R.A., Xiao, X., Wang, Y.: Criterion of vehicle stability in floodwaters based on theoretical and experimental studies. Nat. Hazards 70(2), 1619–1630 (2014)CrossRefGoogle Scholar
15.Martínez-Gomariz, E., Gómez, M., Russo, B., Djordjević, S.: A new experiments-based methodology to define the stability threshold for any vehicle exposed to flooding. Urban Water J. 14(9), 930–939 (2017)CrossRefGoogle Scholar
16.Smith, G.P., Modra, B.D., Tucker, T.A., Cox, R.J.: Vehicle stability testing for flood flows. Technical report 7, Water Research Laboratory, School of Civil and Environmental Engineering (2017)Google Scholar
17.Xia, J., Falconer, R.A., Lin, B., Tan, G.: Modelling flash flood risk in urban areas. In: Proceedings of the Institution of Civil Engineers-Water Management, vol. 164 (6), pp. 267–282. Thomas Telford Ltd, (2011)Google Scholar
18.Arrighi, C., Alcèrreca-Huerta, J.C., Oumeraci, H., Castelli, F.: Drag and lift contribution to the incipient motion of partly submerged flooded vehicles. J. Fluids Struct. 57, 170–184 (2015)CrossRefGoogle Scholar
19.Gómez, M., Martínez, E., Russo, B.: Experimental and numerical study of stability of vehicles exposed to flooding. In: Advances in Hydroinformatics, pp. 595–605. Springer, Singapore (2018). http://doi.org/10.1007/978-981-10-7218-5_42
20.Al-Qadami, E.H.H., Abdurrasheed, A.S.I., Mustaffa, Z., Yusof, K.W., Malek, M.A., Ab Ghani, A.: Numerical modelling of flow characteristics over sharp crested triangular hump. Results Eng. 4, 100052 (2019)Google Scholar
1 Professor, Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, University of Maragheh, Iran. 2 M.sc student, Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, University of Maragheh, Iran. 3 M.sc student, Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, University of Maragheh, Iran
Abstract
One of the methods of controlling and reducing flow energy is the use of energy dissipating structures and the formation of hydraulic jumps. One of these types of structures is the constriction elements in the flow path, which leads to a decrease in the energy of the passing flow. In the present study, the effect of crescent-shaped contraction as an energy dissipating structure in the supercritical flow path has been investigated using FLOW-3D software. Examining the simulation results, the RNG turbulence model due to its higher accuracy and lower relative error and absolute error percentage than other models, among the RNG turbulence models, k-ε, k-ω and LES was selected. In this study, the amplitude of the Froude number after the gate as the most effective dimensionless parameter in energy dissipation varied from 2.8 to 7.5 and the values of stenosis on both sides are 5 and 7.5 cm. The results show that in all cases of using the crescent-shaped contractions, the energy consumption due to the contraction is 5 and 7.5 cm, respectively, based on the energy drop relative to the upstream of 24.62% and 29.84% and compared to the downstream 46.14% and 48.42% more than the classic free jump. Also, by examining the obtained results, it was observed that the crescent-shaped contractions have a better performance in terms of energy loss compared to the sudden contraction, obtained from the studies of previous researchers. Based on the simulation results, with increasing the upstream Froude number, the relative energy dissipation to the upstream and downstream crescent-shaped contraction increased so that the use of contraction elements reduces the downstream Froude number of the contracted section in the range of 1.6 to 3/2.
흐름 에너지를 제어하고 줄이는 방법 중 하나는 에너지 소산 구조를 사용하고 유압 점프를 형성하는 것입니다. 이러한 유형의 구조 중 하나는 흐름 경로의 수축 요소로, 통과하는 흐름의 에너지를 감소시킵니다. 현재 연구에서는 초 임계 유동 경로에서 에너지 소산 구조로서 초승달 모양의 수축 효과가 FLOW-3D 소프트웨어를 사용하여 조사되었습니다. 시뮬레이션 결과를 살펴보면 RNG 난류 모델 중 k-ε, k-ω, LES 중에서 다른 모델보다 정확도가 높고 상대 오차와 절대 오차 비율이 낮은 RNG 난류 모델을 선택했습니다. 이 연구에서 에너지 소산에서 가장 효과적인 무 차원 매개 변수 인 게이트 뒤의 Froude 수의 진폭은 2.8에서 7.5까지 다양했으며 양쪽의 협착 값은 5cm와 7.5cm입니다. 결과는 초승달 모양의 수축을 사용하는 모든 경우에서 수축으로 인한 에너지 소비는 각각 5cm와 7.5cm로 상류에 비해 에너지 강하가 24.62 % 및 29.84 %이고 하류와 비교됩니다. 고전적인 자유 점프보다 46.14 % 및 48.42 % 더 많습니다. 또한 얻어진 결과를 살펴보면 초승달 모양의 수축이 이전 연구자들의 연구에서 얻은 갑작스런 수축에 비해 에너지 손실 측면에서 더 나은 성능을 보이는 것으로 나타났습니다. 시뮬레이션 결과에 따르면 상류 Froude 수를 증가 시키면 상류 및 하류 초승달 모양의 수축에 대한 상대적 에너지 소산이 증가하여 수축 요소를 사용하면 수축 된 부분의 하류 Froude 수가 1.6 ~ 3/2 범위에서 감소합니다. .
The most widely used method of flushing of reservoirs is to remove the deposited sediment through the bottom outlets. The size and shape of gates affect the outflow volume of water, the volume of removed sediments, and flushing efficiency. The purpose of this study is to investigate the effect of the area, number and shape of the bottom outlet gates on the velocity, concentration, and volume of the removed sediments and the dimensions of the flushing cone. Four different shapes with the same area were used for this purpose. Moreover, to study the effect of area and number of gates on flushing efficiency, circular gates with two different diameters were used. In this research, various pressure flushing modes were simulated using the Flow-3D model. Calibration and evaluation of this model were performed based on experimental findings. Results showed the parameters of the Flow-3D measures such as length, width, maximum depth, and flushing cone size with an average error of 3%, which is in good agreement with experimental results. As the area of the outlet gates increases, flushing is less risky in viewpoints of the operation process. Furthermore, the gate with a horizontal-rectangular section has an optimal shape with the highest flushing efficiency.
저수지를 세척하는 가장 널리 사용되는 방법은 바닥 배출구를 통해 침전된 침전물을 제거하는 것입니다. 게이트의 크기와 모양은 물의 유출량, 제거 된 퇴적물의 양 및 세척 효율에 영향을 미칩니다.
이 연구의 목적은 제거된 퇴적물의 속도, 농도 및 부피와 플러싱 콘의 크기에 대한 바닥 출구 게이트의 면적, 수 및 모양의 영향을 조사하는 것입니다.
이 목적을 위해 동일한 면적을 가진 4 개의 다른 모양이 사용되었습니다. 또한 플러싱 효율에 대한 면적과 게이트 수의 영향을 연구하기 위해 두 가지 직경의 원형 게이트를 사용했습니다. 이 연구에서는 Flow-3D 모델을 사용하여 다양한 압력 플러싱 모드를 시뮬레이션했습니다.
이 모델의 보정 및 평가는 실험 결과를 기반으로 수행되었습니다. 결과는 길이, 너비, 최대 깊이 및 플러싱 콘 크기와 같은 Flow-3D 측정의 매개 변수를 보여 주며 평균 오차는 3 %로 실험 결과와 잘 일치합니다. 출구 게이트의 면적이 증가함에 따라 작동 과정의 관점에서 플러싱이 덜 위험합니다. 또한 수평 직사각형 단면의 게이트는 최고의 세척 효율로 최적의 모양을 갖습니다.
Keywords
Computer model
Scouring
Flushing
Bottom outlet
Flow-3D
Sedimentation
Fig1 3D flow simulation to improve the design and operation of the dam bottom outletsFig2 3D flow simulation to improve the design and operation of the dam bottom outletsFig8 3D flow simulation to improve the design and operation of the dam bottom outletsFig10 3D flow simulation to improve the design and operation of the dam bottom outlets
References
Atkinson E (1996) The feasibility of flushing sediment from the reservoir. Report OD 137. Wallingford.
Brandt SA (2000) A review of reservoir desiltation. International Journal of Sediment Research. 15:321–342Google Scholar
Brethour J, Burnham J (2010) Modeling sediment erosion and deposition with the FLOW-3D sedimentation & scour model. Flow Science Technical Note. FSI-10-TN85, pp: 1-22.
Dawdy DR, Vanoni VA (1986) Modeling alluvial channels. Water Resources Research. Vol. 22(9S):71S–81SGoogle Scholar
Dehghani AA, Mosaedi A, Imamgholizadeh S, Meshkati ME (2010) Experimental investigation of pressure flushing technique in reservoir storages. Application Plans of the Ministry of Energy
Esmaeili T, Sumi T, Kantoush SA, Kubota Y, Haun S, Rüther N (2017) Three-dimensional numerical study of free-flow sediment flushing to increase the flushing efficiency: a case-study reservoir in Japan. Water. Vol. 9. No. 11, p. 900. https://doi.org/10.3390/w9110900 .
Fang D, Cao S (1996) An experimental study on scour funnel in front of a sediment flushing outlet of a reservoir. Proceedings of the 6th Federal Interagency Sedimentation Conference. Las Vegas. March 10-14, pp: I.78-I.84.
Hemphil RG (1931) Silting and life of southwestern reservoirs. Proceedings of the American Society of Civil Engineers. 56(5):967–980Google Scholar
Holly FM, Cunge JA (1975) Time dependent mass dispersion in natural streams. In: Modelling Techniques. ASCE, San Francisco, pp 1121–1137Google Scholar
Huan CC, Lai JS, Lee FZ, Tan Y C (2018) Physical model-based investigation of reservoir sedimentation processes. Water. Vol. 10, No. 4, p. 352. https://doi.org/10.3390/w10040352.
Lyn H (1987) Unsteady sediment transport modeling. Journal of Hydraulic Engineering. ASCE 110(4):450–466Google Scholar
Meshkati ME, Dehghani AA, Naser G, Emamgholizadeh S, Mosaedi A (2009) Evolution of developing flushing cone during the pressurized flushing in reservoir storage. World Academy of Science. Engineering and Technology 58:1107–1111Google Scholar
Morris GL (1995) Reservoir sedimentation and sustainable development in India: problem scope and remedial strategies. Sixth International Symposium on River Sedimentation, Management of Sediment: Philosophy, Aims, and Techniques, New Delhi.
Morris GL, Fan J (1998) Reservoir sedimentation handbook: design and management of dams, reservoirs, and watersheds for sustainable use. McGraw Hill, New York. USAGoogle Scholar
Sawadogo O, Basson GR, Schneiderbauer S (2019) Physical and coupled fully three-dimensional numerical modeling of pressurized bottom outlet flushing processes in reservoirs. International Journal of Sediment Research. 34:461–474. https://doi.org/10.1016/j.ijsrc.2019.02.001ArticleGoogle Scholar
Scheuerlein H, Tritthart M, Nunez-Gonzalez F (2004) Numerical and physical modeling concerning the removal of sediment deposits from reservoirs. Conference proceeding of Hydraulic of Dams and River Structures, Tehran, Iran, pp 245–254Google Scholar
Török GT, Baranya S, Rüther N (2017) 3D CFD modeling of local scouring, bed armoring and sediment deposition. Water. Vol. 9, No. 1, p. 56, https://doi.org/10.3390/w9010056.
White WR, Bettess R (1984) The feasibility of flushing sediments through reservoirs. challenges in African hydrology and water resources Proceedings of the Harare Symposium, IAHS Publication, No.144, pp. 577-587.
Xie Z (2011) Theoretical and numerical research on sediment transport in pressurized flow conditions. The University of Nebraska-Lincoln.
Yucel O, Graf WH (1973) Bed load deposition and delta formation: a mathematical model. December 1973. Fritz Laboratory Reports. 2062.
Surface roughness of laser powder bed fusion (L-PBF) printed overhang regions is a major contributor to deteriorated shape accuracy/surface quality. This study investigates the mechanisms behind the evolution of surface roughness (Ra) in overhang regions. The evolution of surface morphology is the result of a combination of border track contour, powder adhesion, warp deformation, and dross formation, which is strongly related to the overhang angle (θ). When 0° ≤ θ ≤ 15°, the overhang angle does not affect Ra significantly since only a small area of the melt pool boundaries contacts the powder bed resulting in slight powder adhesion. When 15° < θ ≤ 50°, powder adhesion is enhanced by the melt pool sinking and the increased contact area between the melt pool boundary and powder bed. When θ > 50°, large waviness of the overhang contour, adhesion of powder clusters, severe warp deformation and dross formation increase Ra sharply.
레이저 파우더 베드 퓨전 (L-PBF) 프린팅 오버행 영역의 표면 거칠기는 형상 정확도 / 표면 품질 저하의 주요 원인입니다. 이 연구 는 오버행 영역에서 표면 거칠기 (Ra ) 의 진화 뒤에 있는 메커니즘을 조사합니다 . 표면 형태의 진화는 오버행 각도 ( θ ) 와 밀접한 관련이있는 경계 트랙 윤곽, 분말 접착, 뒤틀림 변형 및 드로스 형성의 조합의 결과입니다 . 0° ≤ θ ≤ 15° 인 경우 , 용융풀 경계의 작은 영역 만 분말 베드와 접촉하여 약간의 분말 접착이 발생하기 때문에 오버행 각도가 R a에 큰 영향을 주지 않습니다 . 15° < θ 일 때 ≤ 50°, 용융 풀 싱킹 및 용융 풀 경계와 분말 베드 사이의 증가된 접촉 면적으로 분말 접착력이 향상됩니다. θ > 50° 일 때 오버행 윤곽의 큰 파형, 분말 클러스터의 접착, 심한 휨 변형 및 드 로스 형성이 Ra 급격히 증가 합니다.
KEYWORDS: Laser powder bed fusion (L-PBF), melt pool dynamics, overhang region, shape deviation, surface roughness
1. Introduction
레이저 분말 베드 융합 (L-PBF)은 첨단 적층 제조 (AM) 기술로, 집중된 레이저 빔을 사용하여 금속 분말을 선택적으로 융합하여 슬라이스 된 3D 컴퓨터 지원에 따라 층별로 3 차원 (3D) 금속 부품을 구축합니다. 설계 (CAD) 모델 (Chatham, Long 및 Williams 2019 ; Tan, Zhu 및 Zhou 2020 ). 재료가 인쇄 층 아래에 존재하는지 여부에 따라 인쇄 영역은 각각 솔리드 영역 또는 돌출 영역으로 분류 될 수 있습니다. 따라서 오버행 영역은 고체 기판이 아니라 분말 베드 바로 위에 건설되는 특수 구조입니다 (Patterson, Messimer 및 Farrington 2017). 오버행 영역은지지 구조를 포함하거나 포함하지 않고 구축 할 수 있으며, 지지대가있는 돌출 영역의 L-PBF는 지지체가 더 낮은 밀도로 구축된다는 점을 제외 하고 (Wang and Chou 2018 ) 고체 기판의 공정과 유사합니다 (따라서 기계적 강도가 낮기 때문에 L-PBF 공정 후 기계적으로 쉽게 제거 할 수 있습니다. 따라서지지 구조로 인쇄 된 오버행 영역은 L-PBF 공정 후 지지물 제거, 연삭 및 연마와 같은 추가 후 처리 단계가 필요합니다.
수평 내부 채널의 제작과 같은 일부 특정 경우에는 공정 후 지지대를 제거하기가 어려우므로 채널 상단 절반의 돌출부 영역을 지지대없이 건설해야합니다 (Hopkinson and Dickens 2000 ). 수평 내부 채널에 사용할 수없는지지 구조 외에도 내부 표면, 특히 등각 냉각 채널 (Feng, Kamat 및 Pei 2021 ) 에서 발생하는 복잡한 3D 채널 네트워크의 경우 표면 마감 프로세스를 구현하는 것도 어렵습니다 . 결과적으로 오버행 영역은 (i) 잔류 응력에 의한 변형, (ii) 계단 효과 (Kuo et al. 2020 ; Li et al. 2020 )로 인해 설계된 모양에서 벗어날 수 있습니다 .) 및 (iii) 원하지 않는 분말 소결로 인한 향상된 표면 거칠기; 여기서, 앞의 두 요소는 일반적으로 mm 길이 스케일에서 ‘매크로’편차로 분류되고 후자는 일반적으로 µm 길이 스케일에서 ‘마이크로’편차로 인식됩니다.
열 응력에 의한 변형은 오버행 영역에서 발생하는 중요한 문제입니다 (Patterson, Messimer 및 Farrington 2017 ). 국부적 인 용융 / 냉각은 용융 풀 내부 및 주변에서 큰 온도 구배를 유도하여 응고 된 층에 집중적 인 열 응력을 유발합니다. 열 응력에 의한 뒤틀림은 고체 영역을 현저하게 변형하지 않습니다. 이러한 영역은 아래의 여러 레이어에 의해 제한되기 때문입니다. 반면에 오버행 영역은 구속되지 않고 공정 중 응력 완화로 인해 상당한 변형이 발생합니다 (Kamat 및 Pei 2019 ). 더욱이 용융 깊이는 레이어 두께보다 큽니다 (이전 레이어도 재용 해되어 빌드 된 레이어간에 충분한 결합을 보장하기 때문입니다 [Yadroitsev et al. 2013 ; Kamath et al.2014 ]),응고 된 두께가 설계된 두께보다 크기 때문에형태 편차 (예 : 드 로스 [Charles et al. 2020 ; Feng et al. 2020 ])가 발생합니다. 마이크로 스케일에서 인쇄 된 표면 (R a 및 S a ∼ 10 μm)은 기계적으로 가공 된 표면보다 거칠다 (Duval-Chaneac et al. 2018 ; Wen et al. 2018 ). 이 문제는고형화 된 용융 풀의 가장자리에 부착 된 용융되지 않은 분말의 결과로 표면 거칠기 (R a )가 일반적으로 약 20 μm인 오버행 영역에서 특히 심각합니다 (Mazur et al. 2016 ; Pakkanen et al. 2016 ).
오버행 각도 ( θ , 빌드 방향과 관련하여 측정)는 오버행 영역의 뒤틀림 편향과 표면 거칠기에 영향을 미치는 중요한 매개 변수입니다 (Kamat and Pei 2019 ; Mingear et al. 2019 ). θ ∼ 45 ° 의 오버행 각도 는 일반적으로지지 구조없이 오버행 영역을 인쇄 할 수있는 임계 값으로 합의됩니다 (Pakkanen et al. 2016 ; Kadirgama et al. 2018 ). θ 일 때이 임계 값보다 크면 오버행 영역을 허용 가능한 표면 품질로 인쇄 할 수 없습니다. 오버행 각도 외에도 레이저 매개 변수 (레이저 에너지 밀도와 관련된)는 용융 풀의 모양 / 크기 및 용융 풀 역학에 영향을줌으로써 오버행 영역의 표면 거칠기에 영향을줍니다 (Wang et al. 2013 ; Mingear et al . 2019 ).
용융 풀 역학은 고체 (Shrestha 및 Chou 2018 ) 및 오버행 (Le et al. 2020 ) 영역 모두에서 수행되는 L-PBF 공정을 포함한 레이저 재료 가공의 일반적인 물리적 현상입니다 . 용융 풀 모양, 크기 및 냉각 속도는 잔류 응력으로 인한 변형과 표면 거칠기에 모두 영향을 미치므로 처리 매개 변수와 표면 형태 / 품질 사이의 다리 역할을하며 용융 풀을 이해하기 위해 수치 시뮬레이션을 사용하여 추가 조사를 수행 할 수 있습니다. 거동과 표면 거칠기에 미치는 영향. 현재까지 고체 영역의 L-PBF 동안 용융 풀 동작을 시뮬레이션하기 위해 여러 연구가 수행되었습니다. 유한 요소 방법 (FEM)과 같은 시뮬레이션 기술 (Roberts et al. 2009 ; Du et al.2019 ), 유한 차분 법 (FDM) (Wu et al. 2018 ), 전산 유체 역학 (CFD) (Lee and Zhang 2016 ), 임의의 Lagrangian-Eulerian 방법 (ALE) (Khairallah and Anderson 2014 )을 사용하여 증발 반동 압력 (Hu et al. 2018 ) 및 Marangoni 대류 (Zhang et al. 2018 ) 현상을포함하는 열 전달 (온도 장) 및 물질 전달 (용융 흐름) 프로세스. 또한 이산 요소법 (DEM)을 사용하여 무작위 분산 분말 베드를 생성했습니다 (Lee and Zhang 2016 ; Wu et al. 2018 ). 이 모델은 분말 규모의 L-PBF 공정을 시뮬레이션했습니다 (Khairallah et al. 2016) 메조 스케일 (Khairallah 및 Anderson 2014 ), 단일 트랙 (Leitz et al. 2017 )에서 다중 트랙 (Foroozmehr et al. 2016 ) 및 다중 레이어 (Huang, Khamesee 및 Toyserkani 2019 )로.
그러나 결과적인 표면 거칠기를 결정하는 오버행 영역의 용융 풀 역학은 문헌에서 거의 관심을받지 못했습니다. 솔리드 영역의 L-PBF에 대한 기존 시뮬레이션 모델이 어느 정도 참조가 될 수 있지만 오버행 영역과 솔리드 영역 간의 용융 풀 역학에는 상당한 차이가 있습니다. 오버행 영역에서 용융 금속은 분말 입자 사이의 틈새로 아래로 흘러 용융 풀이 다공성 분말 베드가 제공하는 약한 지지체 아래로 가라 앉습니다. 이것은 중력과 표면 장력의 영향이 용융 풀의 결과적인 모양 / 크기를 결정하는 데 중요하며, 결과적으로 오버행 영역의 마이크로 스케일 형태의 진화에 중요합니다. 또한 분말 입자 사이의 공극, 열 조건 (예 : 에너지 흡수,2019 ; Karimi et al. 2020 ; 노래와 영 2020 ). 표면 거칠기는 (마이크로) 형상 편차를 증가시킬뿐만 아니라 주기적 하중 동안 미세 균열의 시작 지점 역할을함으로써 기계적 강도를 저하시킵니다 (Günther et al. 2018 ). 오버행 영역의 높은 표면 거칠기는 (마이크로) 정확도 / 품질에 대한 엄격한 요구 사항이있는 부품 제조에서 L-PBF의 적용을 제한합니다.
본 연구는 실험 및 시뮬레이션 연구를 사용하여 오버행 영역 (지지물없이 제작)의 미세 형상 편차 형성 메커니즘과 표면 거칠기의 기원을 체계적이고 포괄적으로 조사합니다. 결합 된 DEM-CFD 시뮬레이션 모델은 경계 트랙 윤곽, 분말 접착 및 뒤틀림 변형의 효과를 고려하여 오버행 영역의 용융 풀 역학과 표면 형태의 형성 메커니즘을 나타 내기 위해 개발되었습니다. 표면 거칠기 R의 시뮬레이션 및 단일 요인 L-PBF 인쇄 실험을 사용하여 오버행 각도의 함수로 연구됩니다. 용융 풀의 침몰과 관련된 오버행 영역에서 분말 접착의 세 가지 메커니즘이 식별되고 자세히 설명됩니다. 마지막으로, 인쇄 된 오버행 영역에서 높은 표면 거칠기 문제를 완화 할 수 있는 잠재적 솔루션에 대해 간략하게 설명합니다.
The shape and size of the L-PBF printed samples are illustrated in Figure 1Figure 2. Borders in the overhang region depending on the overhang angle θFigure 3. (a) Profile of the volumetric heat source, (b) the model geometry of single-track printing on a solid substrate (unit: µm), and (c) the comparison of melt pool dimensions obtained from the experiment (right half) and simulation (left half) for a calibrated optical penetration depth of 110 µm (laser power 200 W and scan speed 800 mm/s, solidified layer thickness 30 µm, powder size 10–45 µm).Figure 4. The model geometry of an overhang being L-PBF processed: (a) 3D view and (b) right view.Figure 5. The cross-sectional contour of border tracks in a 45° overhang region.Figure 6. Evolution of melt pool in the overhang region (θ = 45°, P = 100 W, v = 1000 mm/s, the streamlines are shown by arrows).Figure 7. The overhang contour is contributed by (a) only outer borders when θ ≤ 60° (b) both inner borders and outer borders when θ > 60°.Figure 8. Schematic of powder adhesion on a 45° overhang region.Figure 9. The L-PBF printed samples with various overhang angle (a) θ = 0° (cube), (b) θ = 30°, (c) θ = 45°, (d) θ = 55° and (e) θ = 60°.Figure 10. Two mechanisms of powder adhesion related to the overhang angle: (a) simulation-predicted, θ = 45°; (b) simulation-predicted, θ = 60°; (c, e) optical micrographs, θ = 45°; (d, f) optical micrographs, θ = 60°. (e) and (f) are partial enlargement of (c) and (d), respectively.Figure 11. Simulation-predicted surface morphology in the overhang region at different overhang angle: (a) θ = 15°, (b) θ = 30°, (c) θ = 45°, (d) θ = 60° and (e) θ = 80° (Blue solid lines: simulation-predicted contour; red dashed lines: the planar profile of designed overhang region specified by the overhang angles).Figure 12. Effect of overhang angle on surface roughness Ra in overhang regionsFigure 13. Surface morphology of L-PBF printed overhang regions with different overhang angle: (a) θ = 15°, (b) θ = 30°, (c) θ = 45° and (d) θ = 60° (overhang border parameters: P = 100 W, v = 1000 mm/s).Figure 14. Effect of (a) laser power (scan speed = 1000 mm/s) and (b) scan speed (lase power = 100 W) on surface roughness Ra in overhang regions (θ = 45°, laser power and scan speed referred to overhang border parameters, and the other process parameters are listed in Table 2).
References
Cai, Chao, Chrupcala Radoslaw, Jinliang Zhang, Qian Yan, Shifeng Wen, Bo Song, and Yusheng Shi. 2019. “In-Situ Preparation and Formation of TiB/Ti-6Al-4V Nanocomposite via Laser Additive Manufacturing: Microstructure Evolution and Tribological Behavior.” Powder Technology 342: 73–84. doi:10.1016/j.powtec.2018.09.088. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Cai, Chao, Wei Shian Tey, Jiayao Chen, Wei Zhu, Xingjian Liu, Tong Liu, Lihua Zhao, and Kun Zhou. 2021. “Comparative Study on 3D Printing of Polyamide 12 by Selective Laser Sintering and Multi Jet Fusion.” Journal of Materials Processing Technology 288 (August 2020): 116882. doi:10.1016/j.jmatprotec.2020.116882. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Cai, Chao, Xu Wu, Wan Liu, Wei Zhu, Hui Chen, Jasper Dong Qiu Chua, Chen Nan Sun, Jie Liu, Qingsong Wei, and Yusheng Shi. 2020. “Selective Laser Melting of Near-α Titanium Alloy Ti-6Al-2Zr-1Mo-1V: Parameter Optimization, Heat Treatment and Mechanical Performance.” Journal of Materials Science and Technology 57: 51–64. doi:10.1016/j.jmst.2020.05.004. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Charles, Amal, Ahmed Elkaseer, Lore Thijs, and Steffen G. Scholz. 2020. “Dimensional Errors Due to Overhanging Features in Laser Powder Bed Fusion Parts Made of Ti-6Al-4V.” Applied Sciences 10 (7): 2416. doi:10.3390/app10072416. [Crossref], [Google Scholar]
Chatham, Camden A., Timothy E. Long, and Christopher B. Williams. 2019. “A Review of the Process Physics and Material Screening Methods for Polymer Powder Bed Fusion Additive Manufacturing.” Progress in Polymer Science 93: 68–95. doi:10.1016/j.progpolymsci.2019.03.003. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Du, Yang, Xinyu You, Fengbin Qiao, Lijie Guo, and Zhengwu Liu. 2019. “A Model for Predicting the Temperature Field during Selective Laser Melting.” Results in Physics 12 (November 2018): 52–60. doi:10.1016/j.rinp.2018.11.031. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Duval-Chaneac, M. S., S. Han, C. Claudin, F. Salvatore, J. Bajolet, and J. Rech. 2018. “Experimental Study on Finishing of Internal Laser Melting (SLM) Surface with Abrasive Flow Machining (AFM).” Precision Engineering 54 (July 2017): 1–6. doi:10.1016/j.precisioneng.2018.03.006. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Feng, Shaochuan, Shijie Chen, Amar M. Kamat, Ru Zhang, Mingji Huang, and Liangcai Hu. 2020. “Investigation on Shape Deviation of Horizontal Interior Circular Channels Fabricated by Laser Powder Bed Fusion.” Additive Manufacturing 36 (December): 101585. doi:10.1016/j.addma.2020.101585. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Feng, Shaochuan, Chuanzhen Huang, Jun Wang, Hongtao Zhu, Peng Yao, and Zhanqiang Liu. 2017. “An Analytical Model for the Prediction of Temperature Distribution and Evolution in Hybrid Laser-Waterjet Micro-Machining.” Precision Engineering 47: 33–45. doi:10.1016/j.precisioneng.2016.07.002. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Feng, Shaochuan, Amar M. Kamat, and Yutao Pei. 2021. “Design and Fabrication of Conformal Cooling Channels in Molds: Review and Progress Updates.” International Journal of Heat and Mass Transfer. doi:10.1016/j.ijheatmasstransfer.2021.121082. [Crossref], [PubMed], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Flow-3D V11.2 Documentation. 2016. Flow Science, Inc. [Crossref], [Google Scholar]
Foroozmehr, Ali, Mohsen Badrossamay, Ehsan Foroozmehr, and Sa’id Golabi. 2016. “Finite Element Simulation of Selective Laser Melting Process Considering Optical Penetration Depth of Laser in Powder Bed.” Materials and Design 89: 255–263. doi:10.1016/j.matdes.2015.10.002. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
“Geometrical Product Specifications (GPS) — Surface Texture: Profile Method — Rules and Procedures for the Assessment of Surface Texture (ISO 4288).” 1996. International Organization for Standardization. https://www.iso.org/standard/2096.html. [Google Scholar]
Günther, Johannes, Stefan Leuders, Peter Koppa, Thomas Tröster, Sebastian Henkel, Horst Biermann, and Thomas Niendorf. 2018. “On the Effect of Internal Channels and Surface Roughness on the High-Cycle Fatigue Performance of Ti-6Al-4V Processed by SLM.” Materials & Design 143: 1–11. doi:10.1016/j.matdes.2018.01.042. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Hopkinson, Neil, and Phill Dickens. 2000. “Conformal Cooling and Heating Channels Using Laser Sintered Tools.” In Solid Freeform Fabrication Conference, 490–497. Texas. doi:10.26153/tsw/3075. [Crossref], [Google Scholar]
Hu, Zhiheng, Haihong Zhu, Changchun Zhang, Hu Zhang, Ting Qi, and Xiaoyan Zeng. 2018. “Contact Angle Evolution during Selective Laser Melting.” Materials and Design 139: 304–313. doi:10.1016/j.matdes.2017.11.002. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Hu, Cheng, Kejia Zhuang, Jian Weng, and Donglin Pu. 2019. “Three-Dimensional Analytical Modeling of Cutting Temperature for Round Insert Considering Semi-Infinite Boundary and Non-Uniform Heat Partition.” International Journal of Mechanical Sciences 155 (October 2018): 536–553. doi:10.1016/j.ijmecsci.2019.03.019. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Huang, Yuze, Mir Behrad Khamesee, and Ehsan Toyserkani. 2019. “A New Physics-Based Model for Laser Directed Energy Deposition (Powder-Fed Additive Manufacturing): From Single-Track to Multi-Track and Multi-Layer.” Optics & Laser Technology 109 (August 2018): 584–599. doi:10.1016/j.optlastec.2018.08.015. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Kadirgama, K., W. S. W. Harun, F. Tarlochan, M. Samykano, D. Ramasamy, Mohd Zaidi Azir, and H. Mehboob. 2018. “Statistical and Optimize of Lattice Structures with Selective Laser Melting (SLM) of Ti6AL4V Material.” International Journal of Advanced Manufacturing Technology 97 (1–4): 495–510. doi:10.1007/s00170-018-1913-1. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Kamat, Amar M, and Yutao Pei. 2019. “An Analytical Method to Predict and Compensate for Residual Stress-Induced Deformation in Overhanging Regions of Internal Channels Fabricated Using Powder Bed Fusion.” Additive Manufacturing 29 (March): 100796. doi:10.1016/j.addma.2019.100796. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Kamath, Chandrika, Bassem El-Dasher, Gilbert F. Gallegos, Wayne E. King, and Aaron Sisto. 2014. “Density of Additively-Manufactured, 316L SS Parts Using Laser Powder-Bed Fusion at Powers up to 400 W.” International Journal of Advanced Manufacturing Technology 74 (1–4): 65–78. doi:10.1007/s00170-014-5954-9. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Karimi, J., C. Suryanarayana, I. Okulov, and K. G. Prashanth. 2020. “Selective Laser Melting of Ti6Al4V: Effect of Laser Re-Melting.” Materials Science and Engineering A (July): 140558. doi:10.1016/j.msea.2020.140558. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Khairallah, Saad A., and Andy Anderson. 2014. “Mesoscopic Simulation Model of Selective Laser Melting of Stainless Steel Powder.” Journal of Materials Processing Technology 214 (11): 2627–2636. doi:10.1016/j.jmatprotec.2014.06.001. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Khairallah, Saad A., Andrew T. Anderson, Alexander Rubenchik, and Wayne E. King. 2016. “Laser Powder-Bed Fusion Additive Manufacturing: Physics of Complex Melt Flow and Formation Mechanisms of Pores, Spatter, and Denudation Zones.” Edited by Adedeji B. Badiru, Vhance V. Valencia, and David Liu. Acta Materialia 108 (April): 36–45. doi:10.1016/j.actamat.2016.02.014. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Kuo, C. N., C. K. Chua, P. C. Peng, Y. W. Chen, S. L. Sing, S. Huang, and Y. L. Su. 2020. “Microstructure Evolution and Mechanical Property Response via 3D Printing Parameter Development of Al–Sc Alloy.” Virtual and Physical Prototyping 15 (1): 120–129. doi:10.1080/17452759.2019.1698967. [Taylor & Francis Online], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Le, K. Q., C. H. Wong, K. H. G. Chua, C. Tang, and H. Du. 2020. “Discontinuity of Overhanging Melt Track in Selective Laser Melting Process.” International Journal of Heat and Mass Transfer 162 (December): 120284. doi:10.1016/j.ijheatmasstransfer.2020.120284. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Lee, Y. S., and W. Zhang. 2016. “Modeling of Heat Transfer, Fluid Flow and Solidification Microstructure of Nickel-Base Superalloy Fabricated by Laser Powder Bed Fusion.” Additive Manufacturing 12: 178–188. doi:10.1016/j.addma.2016.05.003. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Leitz, K. H., P. Singer, A. Plankensteiner, B. Tabernig, H. Kestler, and L. S. Sigl. 2017. “Multi-Physical Simulation of Selective Laser Melting.” Metal Powder Report 72 (5): 331–338. doi:10.1016/j.mprp.2016.04.004. [Crossref], [Google Scholar]
Li, Jian, Jing Hu, Yi Zhu, Xiaowen Yu, Mengfei Yu, and Huayong Yang. 2020. “Surface Roughness Control of Root Analogue Dental Implants Fabricated Using Selective Laser Melting.” Additive Manufacturing 34 (September 2019): 101283. doi:10.1016/j.addma.2020.101283. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Li, Yingli, Kun Zhou, Pengfei Tan, Shu Beng Tor, Chee Kai Chua, and Kah Fai Leong. 2018. “Modeling Temperature and Residual Stress Fields in Selective Laser Melting.” International Journal of Mechanical Sciences 136 (February): 24–35. doi:10.1016/j.ijmecsci.2017.12.001. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Mazur, MacIej, Martin Leary, Matthew McMillan, Joe Elambasseril, and Milan Brandt. 2016. “SLM Additive Manufacture of H13 Tool Steel with Conformal Cooling and Structural Lattices.” Rapid Prototyping Journal 22 (3): 504–518. doi:10.1108/RPJ-06-2014-0075. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Mingear, Jacob, Bing Zhang, Darren Hartl, and Alaa Elwany. 2019. “Effect of Process Parameters and Electropolishing on the Surface Roughness of Interior Channels in Additively Manufactured Nickel-Titanium Shape Memory Alloy Actuators.” Additive Manufacturing 27 (October 2018): 565–575. doi:10.1016/j.addma.2019.03.027. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Pakkanen, Jukka, Flaviana Calignano, Francesco Trevisan, Massimo Lorusso, Elisa Paola Ambrosio, Diego Manfredi, and Paolo Fino. 2016. “Study of Internal Channel Surface Roughnesses Manufactured by Selective Laser Melting in Aluminum and Titanium Alloys.” Metallurgical and Materials Transactions A 47 (8): 3837–3844. doi:10.1007/s11661-016-3478-7. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Patterson, Albert E., Sherri L. Messimer, and Phillip A. Farrington. 2017. “Overhanging Features and the SLM/DMLS Residual Stresses Problem: Review and Future Research Need.” Technologies 5 (4): 15. doi:10.3390/technologies5020015. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Roberts, I. A., C. J. Wang, R. Esterlein, M. Stanford, and D. J. Mynors. 2009. “A Three-Dimensional Finite Element Analysis of the Temperature Field during Laser Melting of Metal Powders in Additive Layer Manufacturing.” International Journal of Machine Tools and Manufacture 49 (12–13): 916–923. doi:10.1016/j.ijmachtools.2009.07.004. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Shrestha, Subin, and Kevin Chou. 2018. “Computational Analysis of Thermo-Fluid Dynamics with Metallic Powder in SLM.” In CFD Modeling and Simulation in Materials Processing 2018, edited by Laurentiu Nastac, Koulis Pericleous, Adrian S. Sabau, Lifeng Zhang, and Brian G. Thomas, 85–95. Cham, Switzerland: Springer Nature. doi:10.1007/978-3-319-72059-3_9. [Crossref], [Google Scholar]
Sing, S. L., and W. Y. Yeong. 2020. “Laser Powder Bed Fusion for Metal Additive Manufacturing: Perspectives on Recent Developments.” Virtual and Physical Prototyping 15 (3): 359–370. doi:10.1080/17452759.2020.1779999. [Taylor & Francis Online], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Šmilauer, Václav, Emanuele Catalano, Bruno Chareyre, Sergei Dorofeenko, Jérôme Duriez, Nolan Dyck, Jan Eliáš, et al. 2015. Yade Documentation. 2nd ed. The Yade Project. doi:10.5281/zenodo.34073. [Crossref], [Google Scholar]
Tan, Pengfei, Fei Shen, Biao Li, and Kun Zhou. 2019. “A Thermo-Metallurgical-Mechanical Model for Selective Laser Melting of Ti6Al4V.” Materials & Design 168 (April): 107642. doi:10.1016/j.matdes.2019.107642. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Tan, Lisa Jiaying, Wei Zhu, and Kun Zhou. 2020. “Recent Progress on Polymer Materials for Additive Manufacturing.” Advanced Functional Materials 30 (43): 1–54. doi:10.1002/adfm.202003062. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Wang, Xiaoqing, and Kevin Chou. 2018. “Effect of Support Structures on Ti-6Al-4V Overhang Parts Fabricated by Powder Bed Fusion Electron Beam Additive Manufacturing.” Journal of Materials Processing Technology 257 (February): 65–78. doi:10.1016/j.jmatprotec.2018.02.038. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Wang, Di, Yongqiang Yang, Ziheng Yi, and Xubin Su. 2013. “Research on the Fabricating Quality Optimization of the Overhanging Surface in SLM Process.” International Journal of Advanced Manufacturing Technology 65 (9–12): 1471–1484. doi:10.1007/s00170-012-4271-4. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Wen, Peng, Maximilian Voshage, Lucas Jauer, Yanzhe Chen, Yu Qin, Reinhart Poprawe, and Johannes Henrich Schleifenbaum. 2018. “Laser Additive Manufacturing of Zn Metal Parts for Biodegradable Applications: Processing, Formation Quality and Mechanical Properties.” Materials and Design 155: 36–45. doi:10.1016/j.matdes.2018.05.057. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Wu, Yu-che, Cheng-hung San, Chih-hsiang Chang, Huey-jiuan Lin, Raed Marwan, Shuhei Baba, and Weng-Sing Hwang. 2018. “Numerical Modeling of Melt-Pool Behavior in Selective Laser Melting with Random Powder Distribution and Experimental Validation.” Journal of Materials Processing Technology 254 (November 2017): 72–78. doi:10.1016/j.jmatprotec.2017.11.032. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Yadroitsev, I., P. Krakhmalev, I. Yadroitsava, S. Johansson, and I. Smurov. 2013. “Energy Input Effect on Morphology and Microstructure of Selective Laser Melting Single Track from Metallic Powder.” Journal of Materials Processing Technology 213 (4): 606–613. doi:10.1016/j.jmatprotec.2012.11.014. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Yu, Wenhui, Swee Leong Sing, Chee Kai Chua, and Xuelei Tian. 2019. “Influence of Re-Melting on Surface Roughness and Porosity of AlSi10Mg Parts Fabricated by Selective Laser Melting.” Journal of Alloys and Compounds 792: 574–581. doi:10.1016/j.jallcom.2019.04.017. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Zhang, Dongyun, Pudan Zhang, Zhen Liu, Zhe Feng, Chengjie Wang, and Yanwu Guo. 2018. “Thermofluid Field of Molten Pool and Its Effects during Selective Laser Melting (SLM) of Inconel 718 Alloy.” Additive Manufacturing 21 (100): 567–578. doi:10.1016/j.addma.2018.03.031. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
수치 모델링 도구는 일반적이지만 원인을 파악하기가 너무 어렵 기 때문에 코어 가스 블로우 결함을 거의 이해하지 못합니다. FLOW-3D 소프트웨어는 코어 가스 흐름을 모델링하여 더 나은 품질의 주조로 이어집니다.
파운드리는 첫 번째 시험에서 주조 품질을 달성하기 위해 많은 선행 엔지니어링을 수행해야합니다. 최근 몇 년 동안 금속 흐름, 응고, 미세 구조 진화 및 잔류 응력 모델링을위한 수치 도구가 보편화되었습니다.
그러나 아직 완전히 해결되지 않은 주조 결함 중 하나는 일반적인 코어 가스 블로우 결함입니다. 이 문제의 물리학은 금속, 코어 및 바인더 간의 복잡한 상호 작용을 포함하며 해결되기 전에 많은 주물을 스크랩 할 수 있습니다. 대부분의 경우, 문제는 더 높은 타설 온도를 사용하고 영향을받는 영역에 더 많은 벽 스톡을 추가함으로써 단순히 관리되지만 완전히 해결되지는 않습니다.
그러나 부품 설계가 복잡할수록 제조 문제가 발생할 가능성이 커집니다. 내부 세부 사항이 필요한 주조 조각의 경우 화학적으로 결합 된 모래 코어를 “인쇄”하여 모양을 만들고 금형 내부에 배치해야 합니다. 코어는 부품의 궁극적 인 기능에 중요한 내부 모양을 형성하며 제조 공정의 각 단계는 설계에 제약을 가합니다. 다양한 요구 사항이 코어 송풍 공정, 취급, 조립 및 가스 배출에 적용됩니다. 코어 디자인의 기술은 코어를 가열하는 동안 모양을 유지할 수 있을 만큼 견고하게 만드는 것과 부품이 냉각되었을 때 모래를 제거 할 수 있을 만큼 접착력이 끊어지는 것 사이의 미세한 균형입니다.
최적의 분해 설계
계획된 코어 분해의 메커니즘은 고체에서 가스로의 열 변환이지만 금형 설계는 그 가스가 코어 프린트를 통해 빠져 나갈 수 있도록해야합니다. 그렇지 않으면 금속이 기포를 가두어 모공을 형성 할 수 있습니다. 기껏해야 다공성은 표면 가공으로 밝혀집니다. 최악의 경우 부품이 더 아래쪽에서 실패합니다.
과거에 재료 및 주조 엔지니어가 코어 가스 기포로 인한 다공성 결함 문제를 발견하면 바인더 함량 감소, 코어 환기 증가, 코어 코팅 또는 베이킹과 같은 일련의 표준 문제 해결 작업을 수행했습니다. 미리 코어. 가스가 따라가는 경로를 볼 수 없었기 때문에 하나의 금형을 완료하는 데 종종 몇 주가 걸리는 긴 인출 공정이었습니다. 그리고 다른 부분에 문제가있을 때마다 반복해야했습니다.
이 처리 타임 라인을 압축해야하는 시장 주도적 요구는 주조 시뮬레이션 소프트웨어의 개발을 촉발했습니다. 설계와 제조 모두에 유용한 컴퓨터 기반 모델링을 통해 엔지니어는 실제 부품 비용이나 낭비없이 다양한 접근 방식을 테스트 할 수 있습니다. 파운드리가 특히 환기 설계에 시뮬레이션을 적용 할 수 있도록 Flow Science 는 최근 FLOW-3D 주조 해석 기능에 코어 가스 모델링을 추가했습니다.
흐름에 따라
FLOW-3D는 유체가 공기, 물, 용융 금속 또는 가스인지 여부에 관계없이 광범위한 일시적인 유체 흐름 프로세스에 대한 통찰력을 제공하는 전산 유체 역학 (CFD) 소프트웨어 패키지입니다. 다른 CFD 패키지와 비교할 때 움직이는 유체 표면을 모델링하고 추적하는 방식으로 인해 특히 정확합니다.
코어 가스 흐름에 CFD 방법을 적용하는 것은 어려운 일입니다. 수지 기반 바인더의 화학적 복잡성으로 인해 모래 코어 열 분해 후 가스가 흐르는 위치와 방식을 이해하는 것은 복잡한 과정입니다. 그러나 Flow Science는 여러 그룹과 협력하여 실험 데이터를 얻고 시뮬레이션 된 모델의 결과와 비교했습니다. 이 회사는 General Motors, Graham-White Manufacturing Co. 및 AlchemCast에서 코어 가스 유량 정보를 수집하여 알루미늄, 철 및 강철과 함께 사용되는 모래 수지 코어에 대한 실제 데이터를 얻었습니다.
GM Powertrain의 주조 분석 엔지니어 인 David Goettsch 박사는 15 년 동안 금속 주조의 충진 및 응고 분석에 FLOW-3D를 사용해 왔습니다. 새로운 코어 가스 모델은 설계 단계에서 재킷 코어 벤팅을 최적화하는 데 매우 유용했습니다. 코어 프린트에 대한 다른 모든 요구 사항이있는 기존 코어 박스에 벤트 트랙을 구현하는 것은 매우 어렵습니다. “코어 가스 배출에 대한 사전 분석 작업을 통해 시작하는 동안 높은 불량률을 줄일 수 있습니다.”라고 그는 설명합니다. “아마도 프로세스 기회가 문제를 해결할 수 있습니다. 하지만 그 지점에 도달하려면 테스트 기간이 오래 걸릴 수 있습니다.”
흐름 매개 변수 정의
도에 따라 금속 헤드 압력이 동일한 값에 도달하기 전에 가스 압력이 최고조에 달하여 가스가 거품을 형성 할 수 있습니다. 게이트 설계의 약간의 변경은 주입 속도를 높이는 데 도움이 될 수 있으므로 금속 압력이 더 빨리 생성되고 가스를 먼저 밀어 낼 수 있지만 물리적 시행 착오 접근 방식은 시간이 걸립니다. 가상 모델을 사용하여 지오메트리를 변경하는 방법을 식별하는 것은 코어 가스 시뮬레이션 소프트웨어 개발의 주요 목표였습니다.
Flow Science의 개발자는 바인더 분해 가스 공급원, 모래의 섬도, 무게 비율에 따른 바인더의 양, 작동 온도 및 코어의 물리적 투과성과 같은 프로세스 별 매개 변수와 흐름이면의 물리학을 결합했습니다. 이 모든 값은 샌드 쉘 바인더 및 폴리 우레탄 콜드 박스 바인더 (PUCB)의 산업 보정 샘플을 사용하여 검증되었습니다.
FLOW-3D 분석은 일정한 조성의 이상 기체를 가정하고 전체 바인더 분해의 최악의 시나리오를 취합니다. 타설하는 동안 코어 내에서 조건이 변화함에 따라 소프트웨어는 가스 압력의 변화, 가스 유동장의 기하학적 구조, 결합제 열화 영역 발생 및 금속으로의 가스 분사 가능한 표면 위치를 계산합니다. 모든 데이터는 사후 처리에 사용할 수 있습니다. 사용자는 가스 흐름을 쉽게 시각화하고 확대하고 특정 값을 얻기 위해 포인트를 클릭 할 수 있습니다.
이제 FLOW-3D v9.4에서 사용할 수있는 코어 가스 모델을 통해 Goettsch는 다양한 삽입 및 배출 위치를 시도하고 글로벌 진단을받을 수 있습니다. 가스 발생량, 가스 발생 위치, 금속 전면이 잡히기 전에 유출 된 가스량 확인 그것까지. “실제로 문제의 근본 원인을 확인할 수있을 때 매우 좋습니다.”라고 그는 말합니다. “이러한 시각화는 실제 현상이 무엇을하고 있는지에 대한 작은 창을 확보하는 데 유용합니다.”
멀티 코어 문제 Graham-White Manufacturing의 또 다른 숙련 된 파운드리 엔지니어 인 Elizabeth Ryder는 가스 다공성이 항상 조사하기 어려웠다는 의견을 반영합니다. 그녀는“특히 다중 코어의 경우 어떤 코어가 문제의 원인인지 파악하기가 어려웠습니다. 전체 시스템을 다루려고했습니다.”
1,700 개의 부품을 지속적으로 생산하고 있으며 그중 일부는 연간 10,000 개의 부품을 생산하는 Graham-White는 시뮬레이션을 통해 제조 프로세스를 개선하는 데 매우 만족했습니다. 얇은 벽 부품은 코어 대 금속 비율이 높고 가스가 많이 발생하는 특별한 문제입니다.
Graham-White는 레이저 스캐닝으로 생성 된 회색 철 부품 (약 34 인치)의 3D 모델을 사용하여 평가를 위해 현재 벤팅 설계를 제공했습니다. 이 게이팅 디자인은 수평으로 분할 된 몰드에서 패턴 플레이트 당 4 개의 인상으로 구성되었으며 각 인상에는 각 코어에 대한 통풍구가 있습니다. 중앙 스프 루를 통해 2 초 이내에 각 금형을 채울 수 있습니다.
FLOW-3D 소프트웨어를 사용한 시뮬레이션은 채움 률을 확인했지만 하나의 코어에 환기가 충분하지 않은 것으로 나타났습니다. Graham-White는 코어에 더 깊은 구멍을 뚫어 기존 통풍구를 통해 더 많은 가스를 전달하기 시작했습니다. 새로운 벤팅 설계로 접근 방식을 전환 한 후이 회사는 코어 블로우 스크랩이 약 30 % 감소했습니다.
또한 Flow Science 분석을 기반으로 엔지니어링 그룹은 문제가 있는 코어에 대한 추가 변경 사항을 평가하여 각 부품에 대한 추가 환기를 통해 두 부분으로 나눕니다. Ryder는 FLOW-3D 결과가 설계 초점을 좁히는데 도움이 되었고, 어떤 코어 (멀티 코어 설계)가 범인인지, 심지어 코어의 어느 영역이 문제의 원인인지 즉시 제로화 할 수 있었습니다. “미리 컴퓨터에서 더 많은 일을 할수록 더 좋습니다.”라고 그녀는 말합니다. “모든 것은 시간 절약으로 귀결됩니다.”
Where to go from here
파운드리 스크랩을 줄이고 주조 시뮬레이션 소프트웨어의 도움으로 자신의 핵심 인쇄 디자인의 효율성을 향상시킬 수 있습니다. Flow Science의 FLOW-3D CFD 분석 패키지의 새로운 코어 가스 모델은 중요한 다공성 계수를 시뮬레이션하여 설계자가 첫 번째 주조 전에 다양한 벤팅 설계를 평가하는 데 도움이 되기 때문에 중요합니다. 추가 재료 및 충진 방향에 대한 코어 가스 모델을 검증하는 개발이 계속됩니다.
1Faculty of Navigation, Gdynia Maritime University, 81-225 Gdynia, Poland 2AREX Ltd., 81-212 Gdynia, Poland 3Institute of Hydro-Engineering of Polish Academy of Sciences, 80-328 Gdansk, Poland *Author to whom correspondence should be addressed. Academic Editor: Remco J. WiegerinkSensors2021, 21(6), 2216; https://doi.org/10.3390/s21062216 Received: 20 January 2021 / Revised: 9 March 2021 / Accepted: 18 March 2021 / Published: 22 March 2021(This article belongs to the Special Issue Sensing in Flow Analysis)
Abstract
본 논문은 자유 표면 효과를 포함한 균일한 흐름 하에서 회전하는 실린더 (로터)에 발생하는 유체 역학적 힘의 실험 테스트 설정 및 측정 방법을 제시합니다. 실험 테스트 설정은 고급 유량 생성 및 측정 시스템을 갖춘 수로 탱크에 설치된 고유 한 구조였습니다.
테스트 설정은 로터 드라이브가 있는 베어링 장착 플랫폼과 유체 역학적 힘을 측정하는 센서로 구성되었습니다. 낮은 길이 대 직경 비율 실린더는 얕은 흘수 강 바지선의 선수 로터 방향타 모델로 선택되었습니다. 로터 역학은 최대 550rpm의 회전 속도와 최대 0.85m / s의 수류 속도에 대해 테스트되었습니다.
실린더의 낮은 종횡비와 자유 표면 효과는 생성 된 유체 역학적 힘에 영향을 미치는 현상에 상당한 영향을 미쳤습니다. 회전자 길이 대 직경 비율, 회전 속도 대 유속 비율 및 양력에 대한 레이놀즈 수의 영향을 분석했습니다. 실험 결과에 대한 계산 모델의 유효성이 표시됩니다. 결과는 시뮬레이션 및 실험에 대한 결과의 유사한 경향을 보여줍니다.
The paper presents the experimental test setup and measurement method of hydrodynamic force generated on the rotating cylinder (rotor) under uniform flow including the free surface effect. The experimental test setup was a unique construction installed in the flume tank equipped with advanced flow generating and measuring systems.
The test setup consisted of a bearing mounted platform with rotor drive and sensors measuring the hydrodynamic force. The low length to diameter ratio cylinders were selected as models of bow rotor rudders of a shallow draft river barge. The rotor dynamics was tested for the rotational speeds up to 550 rpm and water current velocity up to 0.85 m/s. The low aspect ratio of the cylinder and free surface effect had significant impacts on the phenomena influencing the generated hydrodynamic force. The effects of the rotor length to diameter ratio, rotational velocity to flow velocity ratio, and the Reynolds number on the lift force were analyzed. The validation of the computational model against experimental results is presented. The results show a similar trend of results for the simulation and experiment.
Figure 1. The push barge model in 1:20 geometrical scale during field experiments.Figure 2. Scheme of the measurement area.Figure 3. The force measuring part of the experimental test setup: (a) side view: 1—bearing-mounted platform, 2—drive system, 3—cylinder, 4—support frame, 5—force sensors, and 6—adjusting screw; (b) top view.Figure 4. Location of the rotor, rotor drive, and supporting frame in the wave flume.Figure 5. Lift force obtained from the measurements in the wave flume for different flow velocities and cylinder diameters.Figure 6. Variation of the lift coefficient with rotation rate for various free stream velocities and various cylinder diameters—experimental results.Figure 7. Boundary conditions for rotor-generated flow field simulation—computing domain with free surface level.Figure 8. General view and the close-up of the rotor wall sector applied for the rotor simulation.Figure 9. Structured mesh used in FLOW-3D and the FAVORTM technique—the original shape of the rotor and the shape of the object after FAVOR discretization technique for 3 mesh densities.Figure 10. Parameter y+ for the studied turbulence models and meshes.Figure 11. Results of numerical computations in time for the cylinder with D2 diameter at 500 rpm rotational speed and current speed V = 0.82 m/s using LES model in dependence of mesh density: (a) FX and (b) FYFigure 12. Results of 3D flow simulation for V = 0.40 m/s: (a) perspective view of velocity field on the free surface, (b) top view of velocity field on the free surface, (c) velocity field in the horizontal plane at half-length section of the rotor, and (d) velocity field in the rotor symmetry plane.
Figure 13. Results of 3D flow simulation for V = 0.50 m/s: (a) perspective view of velocity field on the free surface, (b) top view of velocity field on the free surface, (c) velocity field in the horizontal plane at half-length section of the rotor, and (d) velocity field in the rotor symmetry plane.Figure 14. Results of 3D flow simulation for V = 0.82 m/s: (a) perspective view of velocity field on the free surface, (b) top view of velocity field on the free surface, (c) velocity field in the horizontal plane at half-length section of the rotor, and (d) velocity field in the rotor symmetry plane.Figure 15. Flow chart of validation of the computational model against experimental results.Figure 16. Measured (EXP) and computed (CFD) lift force values.
결론
결론은 다음과 같습니다. 계산 결과가 일반적으로 실험 데이터와 일치하는 경우 계산 결과는 검증 된 것으로 간주되며 추가 예측에 사용할 수 있습니다. 검증 실험을 통해 메쉬 밀도와 난류 모델을 결정할 수있었습니다. 작은 전류 속도 0.4m / s 및 0.5m / s에서 직경 D3의 로터에 대해 계산 된 양력 값은 회전 속도가 200rpm 이상일 때의 실험 값과 달랐습니다. 그 이유는 실험 중에 관찰 된 강한 진동과 수치 시뮬레이션에서 모델링되지 않은 유동 분리 때문이었습니다. D2 직경을 가진 로터의 경우 작은 rpm에서 양력의 반대 부호가 관찰되었습니다. 이 현상은 시뮬레이션 중에 관찰되지 않았습니다. 제시된 실험 테스트 설정은 드라이브,지지 구조물 및 측정 장치에 손상을 주지 않고 진동을 포함한 모든 현상을 관찰 할 수 있도록 구성되었습니다. Wang et al. [14]는 동일한 α 값에서 실린더 종횡비가 증가함에 따라 와류 유발 진동이 증가하는 것을 관찰했습니다. 실험의 원활한 진행은 장치 손상 가능성과 함께 약 4의 α에 영향을 미쳤습니다. 본 연구에서는 α = 4.8에서 시작하는 가장 큰 직경의 실린더에서 가장 강한 진동이 관찰되었습니다. 제시된 연구는 로터 생성 흐름의 능동적 제어에 대한 추가 연구의 첫 번째 부분으로 유체 역학적 힘의 신뢰할 수 있는 실험적 예측 방법을 설명했습니다 [22]. , 바람, 파도 [23]. 논문의 참신함은 저상 실린더에 대해 회 전자에서 생성 된 유체 역학적 힘을 모델링 할 수있는 가능성에 대한 조사입니다. 이 방법의 주요 장점은 자유 표면 효과 및 유동 유도 회 전자 진동과 관련된 현상을 포함하여 회 전자 생성 유동장 및 유체 역학적 힘을 관찰 할 수 있다는 것입니다. 제안 된 테스트 설정 구성은 유체 역학적 힘의 매개 변수 연구, 스케일 효과 조사 및 낮은 전류 속도와 큰 회전 속도에서 큰 불일치가 확인 된 CFD 시뮬레이션 모델의 검증에 사용될 것입니다.
References
Abramowicz-Gerigk, T.; Burciu, Z.; Jachowski, J. An Innovative Steering System for a River Push Barge Operated in Environmentally Sensitive Areas. Pol. Marit. Res.2017, 24, 27–34. [Google Scholar] [CrossRef]
Abramowicz-Gerigk, T.; Burciu, Z.; Krata, P.; Jachowski, J. Steering system for a waterborne inland unit. Patent 420664, 2017. [Google Scholar]
Abramowicz-Gerigk, T.; Burciu, Z.; Jachowski, J. Parametric study on the flow field generated by river barge bow steering systems. Sci. J. Marit. Univ. Szczec.2019, 60, 9–17. [Google Scholar]
Gerigk, M.; Wójtowicz, S. An Integrated Model of Motion, Steering, Positioning and Stabilization of an Unmanned Autonomous Maritime Vehicle. TransnavInt. J. Mar. Navig. Saf. Sea Transp.2015, 9, 591–596. [Google Scholar] [CrossRef]
Thouault, N.; Breitsamter, C.; Adams, N.A.; Seifert, J.; Badalamenti, C.; Prince, S.A. Numerical Analysis of a Rotating Cylinder with Spanwise Disks. AIAA J.2012, 50, 271–283. [Google Scholar] [CrossRef]
Badr, H.M.; Coutanceau, M.; Dennis, S.C.R.; Menard, C. Unsteady flow past a rotating circular cylinder at Reynolds numbers 10 3 and 10 4. J. Fluid Mech.1990, 220, 459. [Google Scholar] [CrossRef]
Karabelas, S.; Koumroglou, B.; Argyropoulos, C.; Markatos, N. High Reynolds number turbulent flow past a rotating cylinder. Appl. Math. Model.2012, 36, 379–398. [Google Scholar] [CrossRef]
Chen, W.; Rheem, C.-K. Experimental investigation of rotating cylinders in flow. J. Mar. Sci. Technol.2019, 24, 111–122. [Google Scholar] [CrossRef]
Zhou, B.; Wang, X.; Guo, W.; Gho, W.M.; Tan, S.K. Experimental study on flow past a circular cylinder with rough surface. Ocean Eng.2015, 109, 7–13. [Google Scholar] [CrossRef]
Tokumaru, P.T.; Dimotakis, P.E. The lift of a cylinder executing rotary motions in a uniform flow. J. Fluid Mech.1993, 255, 1–10. [Google Scholar] [CrossRef]
Wong, K.W.L.; Zhao, J.; Jacono, D.L.; Thompson, M.C.; Sheridan, J. Experimental investigation of flow-induced vibration of a rotating circular cylinder. J. Fluid Mech.2017, 829, 486–511. [Google Scholar] [CrossRef]
Bourguet, R.; Jacono, D.L. Flow-induced vibrations of a rotating cylinder. J. Fluid Mech.2014, 740, 342–380. [Google Scholar] [CrossRef]
Carstensen, S.; Mandviwalla, X.; Vita, L.; Schmidt, P. Lift of a Rotating Circular Cylinder in Unsteady Flows. J. Ocean Wind Energy2014, 1, 41–49. Available online: http://www.isope.org/publications (accessed on 15 January 2021).
Wang, W.; Wang, Y.; Zhao, D.; Pang, Y.; Guo, C.; Wang, Y. Numerical and Experimental Analysis of the Hydrodynamic Performance of a Three-Dimensional Finite-Length Rotating Cylinder. J. Mar. Sci. Appl.2020, 19, 388–397. [Google Scholar] [CrossRef]
Babarit, A.; Delvoye, S.; Arnal, V.; Davoust, L.; Wackers, J. Wave and Current Generation in Wave Flumes Using Axial-Flow Pumps. In Proceedings of the 36th International Conference on Ocean, Offshore and Artic Engineering (OMAE2017), Trondheim, Norway, 25–30 June 2017; pp. 1–10. [Google Scholar] [CrossRef]
Stachurska, B.; Majewski, D. Propagation of Surface waves under currents—Analysis of measurements in wave flume of IBW PAN. IMiG2014, 4, 280–290. [Google Scholar]
Lohrmann, A.; Cabrera, R.; Kraus, N. Acoustic-Doppler Velocimeter (ADV) for laboratory use. In Fundamentals and Advancements in Hydraulic Measuremensts and Experimentation; Buffalo: New York, NY, USA, 1994. [Google Scholar]
Stachurska, B.; Majewski, D. Experimental Measurements of Current Velocity in Wave Flume of IBW PAN; Internal Report; Institute of Hydro-Engineering of Polish Academy of Sciences: Gdańsk, Poland, 2013. (In Polish) [Google Scholar]
He, J.W.; Glowinski, R.; Metcalfe, R.; Nordlander, A.; Periaux, J. Active control and drag optimization for flow past a circular cylinder: Oscillatory cylinder rotation. J. Comput. Phys.2000, 163, 83–117. [Google Scholar] [CrossRef]
Lebkowski, A. Analysis of the Use of Electric Drive Systems for Crew Transfer Vessels Servicing Offshore Wind Farms. Energies2020, 13, 1466. [Google Scholar] [CrossRef]
This paper demonstrates that the Volume of Fluid (TruVOF) method in FLOW-3D (a general purpose CFD software) is an effective tool for studying droplet dynamics and mixing in microfluidic devices. The first example studied is a T-junction where flow patterns for both droplet generation and passive mixing are analyzed. The second example studied is a co-flowing device where the formation and breakup of bubbles is simulated. The effect of viscosity on bubble formation is also analyzed. For a T-junction the bubble size is corroborated with experimental data. Both the bubble size and frequency are studied and corroborated with experimental data for a co-flowing device. The third example studied is the electrowetting phenomenon observed in a small water droplet resting on a dielectric material. The steady-state contact angle is plotted against the voltage applied. The results are compared with both the Young-Lippmann curve and experimental results.
이 논문은 FLOW-3D (범용 CFD 소프트웨어)의 유체 부피 (TruVOF) 방법이 미세 유체 장치에서 액적 역학 및 혼합을 연구하는데 효과적인 도구임을 보여줍니다.
연구된 첫 번째 예는 액적 생성 및 수동 혼합에 대한 흐름 패턴이 분석되는 T- 접합입니다. 연구된 두 번째 예는 기포의 형성 및 분해가 시뮬레이션 되는 동시 유동 장치입니다.
기포 형성에 대한 점도의 영향도 분석됩니다. T 접합의 경우 기포 크기는 실험 데이터로 확증됩니다. 기포 크기와 빈도 모두 공동 유동 장치에 대한 실험 데이터로 연구되고 확증됩니다.
연구된 세 번째 예는 유전 물질 위에 놓인 작은 물방울에서 관찰 된 전기 습윤 현상입니다. 정상 상태 접촉각은 적용된 전압에 대해 플롯됩니다. 결과는 Young-Lippmann 곡선 및 실험 결과와 비교됩니다.
Simulation of Droplet Dynamics and Mixing in Microfluidic Devices using a VOF-Based Method Fig 1Simulation of Droplet Dynamics and Mixing in Microfluidic Devices using a VOF-Based Method Fig 2
Open surface microfluidic systems are becoming increasingly popular in the fields of biology, biotechnology, medicine, point-of-care (POC) and home care systems. The design of such systems usually involves fluid being transported by capillary forces. Capillarity can enhance fluid transport for small volumes of fluid and can provide a reliable alternative to micro-scale pumping mechanisms. Advantages of capillary systems include:
Low cost due to easy and fast fabrication
User friendliness due to the simplicity of their design
Increased portability ensured by the capillary actuation of fluids
Enhanced accessibility caused by the open-surface nature of their design
Complete elimination of air bubbles guaranteed by the uniformly moving fluid front
For these reasons, open capillary systems are the preferred design option for various POC systems.
개방형 표면 미세 유체 시스템은 생물학, 생명 공학, 의학, POC (Point-of-Care) 및 홈 케어 시스템 분야에서 점점 인기를 얻고 있습니다. 이러한 시스템의 설계에는 일반적으로 모세관 힘에 의해 유체가 운반됩니다. 모세관은 소량의 유체에 대한 유체 수송을 향상시킬 수 있으며 마이크로 규모 펌핑 메커니즘에 대한 신뢰할 수있는 대안을 제공 할 수 있습니다. 모세관 시스템의 장점은 다음과 같습니다.
쉽고 빠른 제작으로 인한 저렴한 비용
디자인의 단순성으로 인한 사용자 편의성
유체의 모세관 작동으로 인한 휴대 성 향상
디자인의 개방형 특성으로 인한 접근성 향상
균일하게 움직이는 유체 전면으로 보장되는 기포의 완전한 제거
이러한 이유로 개방형 모세관 시스템은 다양한 POC 시스템에서 선호되는 설계 옵션입니다.
모세관 흐름의 시작 조건
그림 1. V 홈 채널의 단면 치수 : W = 150 μm, h1 = 300 μm, h2 = 1200 μm, α = 14.5ο.
University at Buffalo와 University of Grenoble의 연구원들의 최근 논문에서 마이크로 그루브가 잠재적으로 모세관 효과를 향상시킬 수있는 방법을 보여주었습니다 [1]. 이 논문의 결과를 바탕으로, FLOW-3D를 사용하여 평행 한 플레이트로 대체 된 좁은 V- 홈 마이크로 채널 내부 유체의 자발적 모세관 흐름 (SCF)에 대한 사례 연구를 논의 할 것 입니다. 모세관 흐름의 시작에 대한 특정 조건이 충족되면 혈류를 모니터링하기위한 POC 시스템의 설계를 위해 전혈과 같은 점성 유체를 사용해도 큰 유체 속도를 얻을 수 있습니다.
모세관 흐름의 조건은 Gibbs 자유 에너지의 최소화를 기반으로 한 정적 접근 방식을 사용하여 이론적으로 설정할 수 있습니다. 보다 구체적으로, 입구 압력이 0 일 때 모세관 흐름이 시작되는 조건은 다음과 같습니다.
(수식 1) pF/pW < cos θ
여기서 θ 는 영 접촉각이고 p F 및 p W 는 각각 유동의 임의 단면에서 자유 및 습식 둘레입니다. 그림 1에 표시된 것과 같은 반각 α 를 갖는 V- 홈 마이크로 채널의 경우 몇 가지 수학적 조작 후 eq. 1은 다음과 같이 다시 작성할 수 있습니다.
(수식 2) sin α = cos θ
우리의 경우 α ≈ 14.5 ο 가 있으므로 모세관 흐름의 조건은 θ <75.5 o 입니다.
FLOW-3D 에서 시뮬레이션
정적 접근 방식이 SCF의 시작에 관한 중요한 정보를 제공하지만 수치 접근 방식은 현장 진료 장치에서 유동 역학을 연구하는 데 더 적합합니다. 접촉각이 37 ° 이고 전혈의 유체 특성 을 갖는 V- 홈 마이크로 채널에 대해 CFD 분석을 수행했습니다 . 혈액의 점도는 거의 일정하기 때문에 흐름 체제는 뉴턴으로 간주됩니다 [1]. 유체 운동이 모세관 효과에 의해서만 발생하도록 모든 경계와 계산 영역 전체에 균일 한 주변 압력이 적용되었습니다. 시뮬레이션은 처음 4mm의 유체 이동을 포함하는 초기 시뮬레이션과 4mm에서 8mm의 유체 이동을 예측하는 재시작 시뮬레이션의 두 부분으로 나뉩니다.
결과 및 검증
처음 8mm 이동에 대한 유동 역학은 그림 2에 나와 있습니다.이 그림은 세 가지 다른 시간에 슬롯에서 전진 인터페이스의 모양을 보여줍니다. 필라멘트 (Concus-Finn 필라멘트)의 점진적인 확장은 주 흐름보다 앞서 볼 수 있습니다.
그림 2. 세 가지 다른 시간에서 FLOW-3D를 사용하여 진행하는 모세관 흐름의 동적 계산 : (a) 0.04, (b) 0.07 및 (c) 0.11 초와 삽입물 (i1), (i2) 및 (i3) Concus-Finn 필라멘트의 진화 [1].
분석, 수치 및 실험 결과 간의 비교는 그림 3에 나와 있습니다. 수치 예측과 실험 간에는 탁월한 일치가 있습니다. 분석 솔루션도 플롯되었지만 채널 하단에있는 Concus – Finn 필라멘트의 효과가 고려되지 않았기 때문에 수치 및 실험 결과에 대한 유효한 비교를 나타내지 않을 수 있습니다.
그림 3. (A) 시간의 함수로서 채널의 속도. 빨간색 점 : FLOW-3D 시뮬레이션 (중간 높이에서); 녹색 점 : 실험 관찰 (채널 중앙 높이); 파선 녹색 선 : 하단 V 홈의 효과를 무시한 분석 속도. (B) 시간의 함수로서 액체 전면의 원점으로부터의 거리. 빨간색 점 : FLOW-3D 시뮬레이션 (중간 높이에서); 녹색 점 : 실험 관찰 (채널 중앙 높이); 파선 녹색 선 : 하단 V 홈의 효과를 무시한 분석 속도 [1].
전혈 이외에도 식용 색소로 착색 한 물과 점성이 높은 알기 네이트 용액을 포함하여 장치가 고점도 유체를 이동시킬 수있는 가능성을 테스트하는 등 다양한 유체를 연구했습니다. 혈액과 같은 고점도 액체는 1 초 이내에 이동할 수 있습니다 (아래 애니메이션 참조).https://www.youtube.com/embed/v4OYoHStJ1w?controls=1&rel=0&playsinline=0&modestbranding=0&autoplay=0&enablejsapi=1&origin=https%3A%2F%2Fwww.flow3d.com&widgetid=1
사례 연구는 상대적으로 큰 점도 (물의 4 배)를 갖는 전혈의 경우 최대 7.5cm / s의 속도를 달성했음을 보여줍니다. 실험 결과 및 FLOW-3D 예측에 따라 전체 채널은 0.2 초 이내에 혈액으로 채워졌습니다. FLOW-3D 시뮬레이션 결과는 실험 관찰 결과와 매우 일치하며, V-groove 내부의 거리에 따라 속도가 감소하지만 장치의 전체 길이에 걸쳐 중요 함을 나타냅니다.
참고 문헌
Berthier, J., K. Brakke, E. P. Furlani, I. H. Karampelas, and G. Delapierre. “Open-surface microfluidics.” In Proceedings of the Nanotech International Conference, pp. 15-19. 2014.
Hirt, Cyril W., and Billy D. Nichols. “Volume of fluid (VOF) method for the dynamics of free boundaries.” Journal of computational physics 39, no. 1 (1981): 201-225.
Rajaratnam, N., and M. R. Chamani. “Energy loss at drops.” Journal of Hydraulic Research 33, no. 3 (1995): 373-384.
Junichi Saeki and Tsutomu Kono Production Engineering Research Laboratory, Hitachi Ltd. 292, Y shida-cho, Totsuka-ku, Yokohama, 244-0817 Japan
Abstract
Thermosetting molding compounds are widely used for encapsulating semiconductor devices and electronic modules. In recent years, the number of electronic parts encapsulated in an electronic module has increased, in order to meet the requirements for high performance. As a result, the configuration of inserted parts during molding has become very complicated. Meanwhile, package thickness has been reduced in response to consumer demands for miniaturization. These trends have led to complicated flow patterns of molten compounds in a mold cavity, increasing the difficulty of predicting the occurrence of void formation or gold-wire deformation.
A method of three-dimensional (3-D) flow analysis of thermosetting compounds has been developed with the objective of minimizing the trial term before mass production and of enhancing the quality of molded products. A constitutive equation model was developed to describe isothermal viscosity changes as a function of time and temperature. This isothermal model was used for predicting non-isothermal viscosity changes. In addition, an empirical model was developed for calculating the amount of wire deformation as a function of viscosity, wire configuration, and other parameters. These models were integrated with FLOW-3D® software, which is used for multipurpose 3-D flow analysis.
The mold-filling dynamics of an epoxy compound were analyzed using the newly developed modeling software during transfer molding of an actual high performance electronic module. The changes in the 3-D distributions of parameters such as temperature, viscosity, velocity, and pressure were compared with the flow front patterns. The predicted results of cavity filling behavior corresponded well with actual short shot data. As well, the predicted amount of gold-wire deformation at each LSI chip with a substrate connection also corresponded well with observed data obtained by X-ray inspection of the molded product.
Korea Abstract
열경화성 몰딩 컴파운드는 반도체 장치 및 전자 모듈을 캡슐화하는 데 널리 사용됩니다. 최근에는 고성능에 대한 요구 사항을 충족시키기 위해 전자 모듈에 캡슐화되는 전자 부품의 수가 증가하고 있습니다.
그 결과 성형시 삽입 부품의 구성이 매우 복잡해졌습니다. 한편, 소비자의 소형화 요구에 부응하여 패키지 두께를 줄였다. 이러한 경향은 몰드 캐비티에서 용융된 화합물의 복잡한 흐름 패턴을 야기하여 보이드 형성 또는 금선 변형의 발생을 예측하기 어렵게합니다.
열경화성 화합물의 3 차원 (3-D) 유동 분석 방법은 대량 생산 전에 시험 기간을 최소화하고 성형 제품의 품질을 향상시킬 목적으로 개발되었습니다. 시간과 온도의 함수로서 등온 점도 변화를 설명하기 위해 구성 방정식 모델이 개발되었습니다. 이 등온 모델은 비등 온 점도 변화를 예측하는 데 사용되었습니다.
또한 점도, 와이어 구성 및 기타 매개 변수의 함수로 와이어 변형량을 계산하기위한 경험적 모델이 개발되었습니다. 이 모델은 다목적 3D 흐름 분석에 사용되는 FLOW-3D® 소프트웨어와 통합되었습니다.
실제 고성능 전자 모듈의 트랜스퍼 몰딩 과정에서 새로 개발 된 모델링 소프트웨어를 사용하여 에폭시 화합물의 몰드 충전 역학을 분석했습니다. 온도, 점도, 속도 및 압력과 같은 매개 변수의 3D 분포 변화를 유동 선단 패턴과 비교했습니다.
캐비티 충전 거동의 예측 결과는 실제 미 성형 데이터와 잘 일치했습니다. 또한, 기판 연결이 있는 각 LSI 칩에서 예상되는 금선 변형량은 성형품의 X-ray 검사에서 얻은 관찰 데이터와도 잘 일치했습니다.
Fig.1 A system of three-dimensional flow analysis for thermosetting compoundsFig.2 Procedure for determining viscosity changes of thermosetting compoundsFig.4 Schematic of a package structureFig.6 Calculated results of filling behavior and temperature
distribution in the runnerFig.8 Comparison of cavity filling
1)J.Saeki et al. ,6th annual meeting of PPS, 12KN1(1990) 2)J.Saeki et al. , JSME International Journal Series Ⅱ, 33,486(1990) 3)J.Saeki et al.,SEIKEI KAKOU,12,67(2000) 4) J.Saeki et al.,SEIKEI KAKOU,12,788(2000) 5) J.Saeki et al.,SEIKEI KAKOU,13,49(2001)
Won-Ik Cho, Peer Woizeschke Bremer Institut für angewandte Strahltechnik GmbH, Klagenfurter Straße 5, Bremen 28359, Germany
Received 30 July 2020, Revised 3 October 2020, Accepted 18 October 2020, Available online 1 November 2020.
Abstract
Molten pool flow and heat transfer in a laser welding process using beam oscillation and filler wire feeding were calculated using computational fluid dynamics (CFD). There are various indirect methods used to analyze the molten pool dynamics in fusion welding. In this work, based on the simulation results, the surface fluctuation was directly measured to enable a more intuitive analysis, and then the signal was analyzed using the Fourier transform and wavelet transform in terms of the beam oscillation frequency and buttonhole formation. The 1st frequency (2 x beam oscillation frequency, the so-called chopping frequency), 2nd frequency (4 x beam oscillation frequency), and beam oscillation frequency components were the main components found. The 1st and 2nd frequency components were caused by the effect of the chopping process and lumped line energy. The beam oscillation frequency component was related to rapid, unstable molten pool behavior. The wavelet transform effectively analyzed the rapid behaviors based on the change of the frequency components over time.
Korea Abstract
빔 진동 및 필러 와이어 공급을 사용하는 레이저 용접 공정에서 용융 풀 흐름 및 열 전달은 CFD (전산 유체 역학)를 사용하여 계산되었습니다. 용융 용접에서 용융 풀 역학을 분석하는 데 사용되는 다양한 간접 방법이 있습니다.
본 연구에서는 시뮬레이션 결과를 바탕으로 보다 직관적 인 분석이 가능하도록 표면 변동을 직접 측정 한 후 빔 발진 주파수 및 버튼 홀 형성 측면에서 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환을 사용하여 신호를 분석했습니다.
1 차 주파수 (2 x 빔 발진 주파수, 이른바 초핑 주파수), 2 차 주파수 (4 x 빔 발진 주파수) 및 빔 발진 주파수 성분이 발견 된 주요 구성 요소였습니다. 1 차 및 2 차 주파수 성분은 쵸핑 공정과 집중 라인 에너지의 영향으로 인해 발생했습니다.
빔 진동 주파수 성분은 빠르고 불안정한 용융 풀 동작과 관련이 있습니다. 웨이블릿 변환은 시간 경과에 따른 주파수 구성 요소의 변화를 기반으로 빠른 동작을 효과적으로 분석했습니다.
1 . 소개
융합 용접에서 용융 풀 역학은 용접 결함과 시각적 이음새 품질에 직접적인 영향을 미칩니다. 이러한 역학을 연구하기 위해 고속 카메라를 사용하는 직접 방법과 광학 또는 음향 신호를 사용하는 간접 방법과 같은 다양한 측정 방법을 사용하여 여러 실험 방법을 고려했습니다. 시간 도메인의 원래 신호는 특별히 주파수 도메인에서 변환 된 신호로 변환되어 용융 풀 동작에 영향을 미치는 주파수 성분을 분석합니다. Kotecki et al. (1972)는 고속 카메라를 사용하여 가스 텅스텐 아크 용접에서 용융 풀을 관찰했습니다. [1]. 그들은 120Hz 리플 DC 출력을 가진 용접 전원을 사용할 때 용융 풀 진동 주파수가 120Hz임을 보여주었습니다. 전원을 끈 후 진동 주파수는 용융 풀의 고유 주파수를 나타내는 용융 풀 크기와 관련이 있습니다. 진동은 응고 중에 용접 표면 스케일링을 생성했습니다. Zacksenhouse and Hardt (1983)는 레이저 섀도 잉 동작 측정 기술을 사용하여 가스 텅스텐 아크 용접에서 완전히 관통 된 용융 풀의 동작을 측정했습니다 [2] . 그들은 2.5mm 두께의 강판에서 6mm 풀 반경 (고정 용접)에 대해 용융 풀의 고유 주파수가 18.9Hz라는 것을 발견했습니다. Semak et al. (1995) 고속 카메라를 사용하여 레이저 스폿 용접에서 용융 풀 및 키홀 역학 조사 [3]. 그들은 깊이가 약 3mm이고 반경이 약 3mm 인 용융 풀에서 200Hz의 낮은 체적 진동 주파수를 관찰했습니다. 0.45mm Aendenroomer와 den Ouden (1998)은 강철의 펄스 가스 텅스텐 아크 용접에서 용융 풀 진동을보고했습니다 [4] . 그들은 침투 깊이에 따라 진동 모드 변화를 보였고 주파수는 50Hz에서 150Hz 사이에서 변화했습니다. 주파수는 완전히 침투 된 용융 풀에서 더 낮았습니다. Hermans와 den Ouden (1999)은 단락 가스 금속 아크 용접에서 용융 풀 진동을 분석했습니다. [5]. 그들은 용융 풀의 단락 주파수와 고유 주파수가 같을 때 부분적으로 침투 된 용융 풀의 경우 공정 안정성이 향상되었음을 보여주었습니다. Yudodibroto et al. (2004)는 가스 텅스텐 아크 용접에서 용융 풀 진동에 대한 필러 와이어의 영향을 조사했습니다 [6] . 그들은 금속 전달이 특히 부분적으로 침투 된 용융 풀에서 진동 거동을 방해한다는 것을 보여주었습니다. Geiger et al. (2009) 레이저 키홀 용접에서 발광 분석 [7]. 신호의 주파수 분석을 사용하여 용융 풀 (1.5kHz 미만)과 키홀 (약 3kHz)에 해당하는 진동 주파수 범위를 찾았습니다. Kägeler와 Schmidt (2010)는 레이저 용접에서 용융 풀 크기의 변화를 관찰하기 위해 고속 카메라를 사용했습니다 [8] . 그들은 용융 풀에서 지배적 인 저주파 진동 성분 (100Hz 미만)을 발견했습니다. Shi et al. (2015) 고속 카메라를 사용하여 펄스 가스 텅스텐 아크 용접에서 용융 풀 진동 주파수 분석 [9]. 그들은 용접 침투 깊이가 작을수록 용융 풀의 진동 빈도가 더 높다는 것을 보여주었습니다. 추출 된 진동 주파수는 완전 용입 용접의 경우 85Hz 미만 이었지만 부분 용입 용접의 경우 110Hz에서 125Hz 사이였습니다. Volpp와 Vollertsen (2016)은 레이저 키홀 역학을 분석하기 위해 광학 신호를 사용했습니다 [10] . 그들은 공간 레이저 강도 분포로 인해 0.8에서 154 kHz 사이의 고주파 범위에서 피크를 발견했습니다. 위에서 언급 한 실험적 접근법은 공정 조건, 측정 방법 및 측정 된 위치에 따라 수십 Hz에서 수십 kHz까지 광범위한 용융 풀 역학에 대한 결과를 보여 주었다는 점에 유의해야합니다.
융합 용접에서 용융 풀 역학을 연구하기 위해 분석 접근 방식도 사용되었습니다. Zacksenhouse와 Hardt (1983)는 2.5mm 두께의 강판에서 대칭형 완전 관통 용융 풀의 고유 진동수를 계산했습니다 [2] . 매스 스프링 해석 모델을 사용하여 용융 풀 반경 6mm (고정 용접)에 대해 20.4Hz (실험에서 18.9Hz)의 고유 진동수와 3mm 풀 반경 (연속 용접)에 대해 40Hz의 고유 진동수를 예측했습니다. ). Postacioglu et al. (1989)는 원통형 용융 풀과 키홀을 가정하여 레이저 용접의 용융 풀에서 키홀 진동의 고유 진동수를 계산했습니다 .. 특정 열쇠 구멍 모양의 경우 약 900Hz의 기본 주파수가 계산되었습니다. Postacioglu et al. (1991)은 또한 레이저 용접에서 용접 속도를 고려하기 위해 타원형 용융 풀의 고유 진동수를 계산했습니다 [12] . 그들은 타원형 용융 풀의 모양이 고유 진동수에 영향을 미친다는 것을 보여주었습니다. 고유 진동수는 축의 길이 비율이 낮았으며, 즉 타원의 반장 축과 반 단축의 비율이 낮았습니다. Kroos et al. (1993)은 축 대칭 용융 풀과 키홀을 가정하여 레이저 키홀 용접의 동적 거동에 대한 이론적 모델을 개발했습니다 .. 키홀 폐쇄 시간은 0.1ms였으며 안정성 분석은 약 500Hz의 주파수에서 공진과 같은 진동을 예측했습니다. Maruo와 Hirata (1993)는 완전 관통 아크 용접에서 용융 풀을 모델링했습니다 [14] . 그들은 녹은 웅덩이가 정적 타원 모양을 가지고 있다고 가정했습니다. 그들은 고유 진동수와 진동 모드 사이의 관계를 조사하고 용융 풀 크기가 감소함에 따라 고유 진동수가 증가한다는 것을 보여주었습니다. Klein et al. (1994)는 원통형 키홀 모양을 사용하여 완전 침투 레이저 용접에서 키홀 진동을 연구했습니다 [15] . 그들은 점성 감쇠로 인해 키홀 진동이 낮은 kHz 범위로 제한된다는 것을 보여주었습니다. Klein et al. (1996)은 또한 레이저 출력의 작은 변동이 강한 키홀 진동으로 이어질 수 있음을 보여주었습니다[16] . 그들은 키홀 진동의 주요 공진 주파수 범위가 500 ~ 3500Hz라는 것을 발견했습니다. Andersen et al. (1997)은 고정 가스 텅스텐 아크 용접 [17] 에서 고정 된 원통형 모양을 가정하여 용융 풀의 고유 진동수를 예측 했으며 완전 용입 용접에서 용융 풀 폭이 증가함에 따라 감소하는 것으로 나타났습니다. 3.175mm 두께의 강판의 경우 주파수는 20Hz ~ 100Hz 범위였습니다. 위에 표시된 분석 방법은 일반적으로 단순한 용융 풀 모양을 가정하고 고유 진동수를 계산했습니다. 이것은 단순한 용융 풀 모양으로 고정 용접 공정을 분석하는 데 충분하지만 대부분의 용접 사례를 설명하는 과도 용접 공정에서 용융 풀 역학 분석에는 적합하지 않습니다.
반면에 수치 접근 방식은 고온 및 강한 빛과 같은 실험적 제한없이 자세한 정보를 제공하기 때문에 용융 풀 역학을 분석하는 이점이 있습니다. 전산 유체 역학 (CFD)의 수치 시뮬레이션 기술이 발전함에 따라 용융 풀 역학 분석에 대한 많은 연구가 수행되었습니다. 실제 용융 표면 변화는 VOF (체적 부피) 방법을 사용하여 계산할 수 있습니다. Cho et al. (2010) CO 2 레이저-아크 하이브리드 용접 공정을 위한 수학적 모델 개발 [18], 구형 방울이 생성 된 금속 와이어의 용융 과정이 와이어 공급 속도와 일치한다고 가정합니다. 그들은 필러 와이어가 희석되는 용융 풀 동작을 보여주었습니다. Cho et al. (2012)는 높은 빔 품질과 높은 금속 흡수율로 인해 업계에서 널리 사용되는 디스크 레이저 키홀 용접으로 수학적 모델을 확장했습니다 [19] . 그들은 열쇠 구멍에서 레이저 광선 번들의 다중 반사를 고려하고 용융 풀에서 keyholing과 같은 빠른 표면 변화를 자세히보고했습니다. 최근 CFD 시뮬레이션은 험핑 (Otto et al., 2016 [20] ) 및 기공 (Lin et al., 2017 [21] )과 같은보다 구체적인 현상을 분석하는데도 사용되었습니다 .) 레이저 용접에서. 그러나 용융 풀 역학과 관련된 연구는 거의 수행되지 않았습니다. Ko et al. (2000)은 수치 시뮬레이션을 사용하여 가스 텅스텐 아크 용접 풀의 동적 거동을 조사했습니다 [22] . 그들은 완전히 침투 된 용융 풀이 부분적으로 침투 된 풀보다 낮은 주파수에서 진동한다는 것을 보여주었습니다. 진동은 수십 분의 1 초 내에 무시할 수있는 크기로 감쇠되었습니다. Geiger et al. (2009)는 또한 수치 시뮬레이션을 사용하여 레이저 용접에서 용융 풀 거동을 보여주었습니다 [7]. 그들은 계산 된 증발 속도를 주파수 분석에 사용하여 공정에서 나오는 빛의 실험 결과와 비교했습니다. 판금 레이저 용접에서 중요한 공간 빔 진동 및 추가 필러 재료가있는 공정에 대한 용융 풀 역학에 대한 연구도 불충분합니다. Hu et al. (2018)은 금속 전달 메커니즘을 밝히기 위해 전자빔 3D 프린팅에서 와이어 공급 모델링을 수행했습니다. 그들은 주로 열 입력에 의해 결정되는 액체 브리지 전이, 액적 전이 및 중간 전이의 세 가지 유형의 금속 전달 모드를 보여주었습니다 .. Meng et al. (2020)은 레이저 빔 용접에서 용융 풀에 필러 와이어에 의해 추가 된 추가 요소의 전자기 교반 효과를 모델링했습니다. 용가재의 연속적인 액체 브릿지 이동이 가정되었고, 그 결과 전자기 교반의 영향이 키홀 깊이에 미미한 반면 필러 와이어 혼합을 향상 시켰습니다 [24] . Cho et al. (2017) 용접 방향에 수직 인 1 차원 빔 진동과 용접 라인을 따라 공급되는 필러 와이어를 사용하여 레이저 용접을위한 시뮬레이션 모델 개발 [25]. 그들은 시뮬레이션을 사용하여 특정 용접 현상, 즉 용융 풀의 단추 구멍 형성을 보여주었습니다. Cho et al. (2018)은 다중 반사 수와 전력 흡수량의 푸리에 변환을 사용하여 주파수 영역에서 소위 쵸핑 주파수 (2 x 빔 발진 주파수) 성분을 발견했습니다 [26] . 그러나 그들은 용융 풀 역학을 분석하기 위해 간접 신호를 사용했습니다. 따라서보다 직관적 인 분석을 위해서는 표면의 변동을 직접 측정해야합니다.
이 연구는 이전 연구에서 개발 된 레이저 용접 모델을 사용하여 3 차원 과도 CFD 시뮬레이션을 수행하여 빔 진동 및 필러 와이어 공급을 포함한 레이저 용접 공정에서 용융 풀 역학을 조사합니다. 용융 된 풀 표면의 시간적 변화는 시뮬레이션 결과에서 추출되었습니다. 추출 된 데이터는 주파수 영역뿐만 아니라 시간-주파수 영역에서도 분석되었습니다. 신호 처리를 통해 도출 된 결과는 특징적인 용융 풀 역학을 나타내며 빔 진동 주파수 및 단추 구멍 형성 측면에서 레이저 용접의 역학을 줄일 수있는 잠재력을 제공합니다.
2 . 방법론
그림 1도 1은 용접 방향에 수직 인 1 차원 빔 진동과 용접 라인을 따라 공급되는 필러 와이어를 사용하는 레이저 용접 프로세스의 개략적 설명을 보여줍니다. 1mm 두께의 알루미늄 합금 (AlSi1MgMn) 시트는 시트 표면에 초점을 맞춘 멀티 kW 파이버 레이저 (YLR-8000S, IPG Photonics, USA)를 사용하여 용접되었습니다. 시트는 에어 갭이있는 맞대기 이음으로 정렬되었습니다. 1 차원 스캐너 (ILV DC-Scanner, Ingenieurbüro für Lasertechnik + Verschleiss-Schutz (ILV), 독일)를 사용하여 레이저 빔의 1 차원 정현파 진동을 실현했습니다. 이 스캔 시스템에서 최대 진동 폭은 250Hz의 진동 주파수에서 1.4mm입니다. 오정렬에 대한 공차를 개선하기 위해 동일한 최대 너비 값이 사용되었습니다. 와이어 공급 시스템은 1을 공급했습니다. 2mm 직경의 알루미늄 합금 (AlSi5) 필러 와이어를 일정한 공급 속도로 에어 갭을 채 웁니다. 1mm 에어 갭의 경우 와이어 이송 속도는 용접 속도의 1.5 배 값으로 설정되었으며 참조 실험 조건은 문헌에서 얻었습니다 (Schultz, 2015 참조).[27] ).
CFD 시뮬레이션은 레이저 용접에서 열 전달 및 용융 풀 동작을 계산하기 위해 수행되었습니다. 그림 2 는 CFD 시뮬레이션을위한 계산 영역을 보여줍니다. 실온에서 1.2mm 직경의 필러 와이어가 공급되고 레이저 빔이 진동했습니다. 1mm 두께의 공작물이 용접 속도로 왼쪽에서 오른쪽으로 이동했습니다. 0.1mm의 최소 메쉬 크기가 도메인에서 생성되었습니다. 침투 깊이가 더 깊은 이전 연구의 메쉬 테스트 결과는 0.2mm 이하의 메쉬 크기로 시뮬레이션 정확도가 확보 된 것으로 나타 났으므로 [28] 본 연구에서 사용 된 메쉬 크기가 적절할 수 있습니다. 도메인을 구성하는 세포의 수는 약 120 만 개였습니다. 1 번 테이블사용 된 레이저 용접 매개 변수를 보여줍니다. 용융 풀 역학 측면에서 다양한 진동 주파수와 에어 갭 크기가 고려되었으며 12 개의 용접 사례가 표 2 에 나와 있습니다. 표 3 은 시뮬레이션에 사용 된 알루미늄 합금과 순수 알루미늄 (Cho et al., 2018 [26] )의 표면 장력 계수를 제외하고 온도와 무관 한 열-물리적 재료 특성을 보여줍니다 . 여기서 표면 장력 계수는 액체 온도에서 온도와 표면 장력 계수 사이의 선형 관계를 가진 유일한 온도 의존적 특성이었습니다.
시뮬레이션을 위해 단상 뉴턴 유체와 비압축성 층류가 가정되었습니다. 질량, 운동량 및 에너지 보존의 지배 방정식을 해결하여 계산 영역에서 속도, 압력 및 온도 분포를 얻었습니다. VOF 방법은 자유 표면 경계를 찾는 데 사용되었습니다. 스칼라 보존 방정식을 추가로 도입하여 용융 풀에서 충전재의 부피 분율을 계산했습니다. 시뮬레이션에 사용 된 레이저 용접의 수학적 모델은 다음과 같습니다. 레이저 빔은 가우스와 같은 전력 밀도 분포를 기반으로 697 개의 광선 에너지 번들로 나뉩니다. 광선 추적 방법을 사용하여 다중 반사를 고려했습니다. 재료에 대한 레이저 빔의 반사 (또는 흡수) 에너지는 프레 넬 반사 모델을 사용하여 계산되었습니다. 온도에 따른 흡수율의 변화를 고려 하였다. 혼합물의 흡수율은베이스 및 충전제 물질 분획의 가중 평균을 사용하여 계산되었습니다. 반동 압력과 부력도 고려되었습니다. 경계 조건으로 에너지와 압력의 균형은 VOF 방법으로 계산 된 자유 표면에서 고려되었습니다. 레이저 용접 모델과 지배 방정식은 FLOW-3D v.11.2 (2017), Flow Science, Inc.에서 유한 차분 방법과 유한 체적 방법을 사용하여 이산화되고 해결되었습니다. 경계 조건으로 에너지와 압력의 균형은 VOF 방법으로 계산 된 자유 표면에서 고려되었습니다. 레이저 용접 모델과 지배 방정식은 FLOW-3D v.11.2 (2017), Flow Science, Inc.에서 유한 차분 방법과 유한 체적 방법을 사용하여 이산화되고 해결되었습니다. 경계 조건으로 에너지와 압력의 균형은 VOF 방법으로 계산 된 자유 표면에서 고려되었습니다. 레이저 용접 모델과 지배 방정식은 FLOW-3D v.11.2 (2017), Flow Science, Inc.에서 유한 차분 방법과 유한 체적 방법을 사용하여 이산화되고 해결되었습니다.[29] . 계산에는 48GB RAM이 장착 된 Intel® Xeon® 프로세서 E5649로 구성된 워크 스테이션이 사용되었습니다. 계산 시스템을 사용하여 0.2 초 레이저 용접을 시뮬레이션하는 데 약 18 시간이 걸렸습니다. 지배 방정식 (Cho and Woizeschke, 2020 [30] ) 및 레이저 용접 모델 (Cho et al., 2018 [26] )에 대한 자세한 설명은 부록 A 에서 확인할 수 있습니다 .
그림 3 은 용융 풀 변동의 직접 측정에 대한 개략적 설명을 보여줍니다. 용융 풀의 역학을 분석하기 위해 시뮬레이션 중에 용융 풀 표면의 시간적 변동 운동을 측정했습니다. 상단 및 하단 표면 모두에서 10kHz의 샘플링 주파수로 변동을 측정 한 반면, 측정 위치는 X 축의 레이저 빔 위치에서 2mm 떨어진 용접 중심선에있었습니다. 그림 4시간 신호를 분석하는 데 사용되는 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환의 개략적 설명을 보여줍니다. 측정 된 시간 신호는 고속 푸리에 변환 (FFT) 방법을 사용하여 주파수 영역으로 변환되었습니다. 결과는 측정 기간 동안 평균화 된 주파수 성분의 크기를 보여줍니다. 웨이블릿 변환 방법은 시간-주파수 영역에서 국부적 인 특성을 찾는 데 사용되었습니다. 결과는 주파수 구성 요소의 크기뿐만 아니라 시간 변화도 보여줍니다.
3 . 결과
이 연구 에서는 표 2에 표시된 12 가지 용접 사례 를 시뮬레이션했습니다. 그림 5 는 3 차원 시뮬레이션 결과를 평면도 와 바닥면으로 보여줍니다. 결과는 용융 된 풀의 거동에 따라 분류 할 수 있습니다 : 단추 구멍 형성 없음 (녹색), 안정 또는 불안정 단추 구멍 있음 (파란색), 불안정한 단추 구멍으로 인한 구멍 결함 (빨간색). 일반적인 열쇠 구멍보다 훨씬 큰 직경을 가진 단추 구멍은 레이저 용접의 특정 진동 조건에서 나타날 수 있습니다 (Vollertsen, 2016 [31]). 진동 주파수가 증가함에 따라 용접 이음 부 코스 및 스케일링 측면에서 시각적 이음새 품질이 향상되었습니다. 고주파에서 스케일링은 무시할 수있을 정도 였고 코스는 균질했습니다. 언더컷 결함의 발생도 감소했습니다. 그러나 관통 결함 부족 (case 7, case 10)이 나타났다. 에어 갭은 단추 구멍 형성에 중요했습니다. 에어 갭 크기가 증가함에 따라 단추 구멍이 더 쉽게 형성되었지만 구멍 결함으로 더 쉽게 남아 있습니다. 안정적인 단추 구멍 형성은 고려 된 공극 조건의 좁은 영역에서만 나타납니다.
그림 6 은 시뮬레이션과 실험에서 융합 영역의 모양을 보여줍니다. 버튼 홀이없는 경우 1, 불안정한 버튼 홀 형성이있는 경우 8, 안정적인 버튼 홀 형성이있는 경우 11의 3 가지 경우에 대해 시뮬레이션 결과와 실험 결과를 비교하여 유사성을 나타냈다. 본 연구에서 고려한 용접 조건의 경우 표면 품질 결과는 Fig. 5 와 같이 큰 차이를 보였으 나 단면 융착 영역 [26] 과 형상은 큰 차이를 보이지 않았다.
무화과. 7 과 8 은 각각 100Hz와 250Hz의 진동 주파수에서 시뮬레이션 결과를 기반으로 분석 된 용융 풀 역학과 시뮬레이션 및 실험 결과를 보여줍니다. 이전 연구에서 볼 수 있듯이 레이저 빔의 진동 주파수는 단추 구멍 형성과 밀접한 관련이 있습니다 (Cho et al., 2018 [26] 참조 ). 그림 7 (a) 및 (b)는 각각 시뮬레이션 및 실험을 기반으로 한 진동 주파수 100Hz에서 대표적인 용융 풀 동작을 보여줍니다. 완전히 관통 된 키홀 및 버튼 홀 형성은 관찰되지 않았으며 응고 후 거친 비드 표면이 남았습니다. 그림 7(c)와 (d)는 각각 윗면과 바닥면의 표면 변동에 대한 시뮬레이션 결과를 기반으로 한 용융 풀 역학 분석을 보여줍니다. 샘플링 데이터는 상단 표면이 공작물의 상단 표면 위치에서 평균적으로 변동하는 반면 하단 표면은 공작물의 하단 표면 위치에서 평균적으로 변동하는 것으로 나타났습니다. 표면 변동의 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환 결과는 명확한 1 차 주파수 (2 x 빔 발진 주파수, 이른바 초핑 주파수, Cho et al., 2018 [26] 참조 ) 및 2 차 주파수 (4 x 빔 발진)를 보여줍니다. 주파수) 두 표면의 구성 요소, 그러나 바닥 표면과 첫 번째에 대한 결과주파수 성분이 더 강합니다. 반면 그림 8 (a)와 (b)에서 보는 바와 같이 250Hz의 진동 주파수에서 시뮬레이션과 실험 결과는 안정된 버튼 홀 형성과 응고 후 매끄러운 비드 표면을 나타냈다. 그림 8 의 샘플링 신호의 진폭은 그림 7 의 진폭 보다 작으며 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환의 결과에서 중요한 주파수 성분이 발견되지 않았습니다.
Fig. 9 는 진동 주파수 200Hz에서 시뮬레이션 결과를 바탕으로 분석 된 용융 풀 역학과 시뮬레이션 및 실험 결과를 보여준다. 이 주파수에서 Fig. 9 (a)와 (b) 에서 보는 바와 같이 , 시뮬레이션과 실험 모두에서 불안정한 buttonhole 거동이 관찰되었다. 바닥면에서 샘플링 데이터의 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환의 결과 빔 발진 주파수 성분이 발견되었습니다.
4 . 토론
시뮬레이션 및 실험 결과는 비드 표면 품질이 향상되고 빔 진동 주파수가 증가함에 따라 버튼 홀이 형성되는 것으로 나타났습니다. 표면의 변동 데이터에 대한 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환의 결과에 따라 다음과 같은 주요 주파수 구성 요소가 발견되었습니다. 1 차 및 2 차버튼 홀 형성이없는 주파수, 불안정한 용융 풀 거동이있는 빔 진동 주파수, 안정적인 버튼 홀 형성이있는 중요한 주파수 성분이 없습니다. 이들 중 불안정한 용융 풀 동작과 관련된 빔 진동 주파수 성분은 완전히 관통 된 키홀과 반복적으로 생성 및 붕괴되는 불안정한 버튼 홀의 특성으로 인해 웨이블릿 변환 결과에서 명확한 실선 형태로 나타나지 않았습니다. 분석 결과는 윗면보다 바닥면에서 더 분명했습니다. 이는 필러 와이어 공급 및 키홀 링 공정에서 강한 하향 흐름으로 인해 용융 풀 역학이 바닥 표면 영역에서 더 강했기 때문입니다. 진동 주파수가 증가함에 따라 용융 풀 역학과 상단 표면과 하단 표면 간의 차이가 감소했습니다.
첫 번째 주파수 (2 x 빔 진동 주파수)는이 연구에서 관찰 된 가장 분명한 구성 요소였습니다. Schultz et al. (2018)은 또한 실험을 통해 동일한 성분을 발견했습니다 [32] , 용융 풀 표면 운동에 대한 푸리에 분석을 수행했습니다. 첫 번째 주파수 성분은 빔 발진주기 당 두 개의 주요 이벤트가 있음을 의미합니다. 이것은 레이저 빔이 빔 진동주기 당 두 번 와이어를 절단하거나 절단하는 프로세스와 일치합니다. 용융 된 와이어 팁은 낮은 진동 주파수에서 고르지 않고 날카로운 모서리를 갖는 것으로 나타났습니다 (Cho et al., 2018 [26] ). 이것은 첫 번째 원인이 될 수 있습니다.용융 된 풀에서 지배적이되는 주파수 성분. 진동 주파수가 증가하면 용융 된 와이어 팁이 더 균일 해 지므로 효과가 감소합니다. 용접 방향으로의 정현파 횡 방향 빔 진동을 통한 에너지 집중도 빔 진동주기 당 두 번 발생합니다. 그림 10 은 발진 주파수에 따른 레이저 빔의 라인 에너지 (단위 길이 당 에너지)의 변화를 보여줍니다. 그림 10 b) 의 라인 에너지 는 레이저 출력을 공정 속도로 나누어 계산했습니다. 여기서 처리 속도는(w이자형엘디나는엔지에스피이자형이자형디)2+(디(에스나는엔유에스영형나는디ㅏ엘wㅏV이자형나는엔에프나는지.10ㅏ))디티)2. 낮은 발진 주파수에서 라인 에너지는 발진 폭의 양쪽 끝에 과도하게 집중됩니다. 이러한 집중된 에너지는 과도한 키홀 링 프로세스를 초래하므로 언더컷 결함이 나타날 수있는 높은 흐름 역학이 발생합니다. 진동 주파수가 증가함에 따라 집중 에너지는 더 작은 조각으로 나뉩니다. 따라서 높은 진동 주파수에서 과도한 키홀 링 및 수반되는 언더컷 결함의 발생이 감소되었습니다. 위에서 언급 한 두 가지 현상 (불균일 한 와이어 팁과 집중된 라인 에너지)은 빔 발진주기 당 두 번 발생하며 발진 주파수가 증가하면 그 효과가 감소합니다. 따라서 저주파 에서 2 차 주파수 성분 (4 x 빔 발진 주파수)이 나타나는 것은이 두 현상의 동시 작용입니다.
두 가지 현상 중 첫 번째 주파수 에 대한 주된 효과 는 집중된 라인 에너지입니다. Cho et al. (2018)은 전력 흡수 데이터를 푸리에 변환을 사용하여 분석했을 때 1 차 주파수 성분이 더 우세 해졌고, 2 차 주파수 성분은 발진 주파수가 증가함에 따라 상대적으로 약화 되었음을 보여주었습니다 [26] . 용융 된 와이어 팁은 또한 빈도가 증가함에 따라 더욱 균일 해졌습니다. 결과는 진동 주파수의 증가가 용융 풀에 대한 와이어의 영향을 제거하는 것으로 나타났습니다. 따라서 발진 주파수가 증가함에 따라 라인 에너지 집중의 영향 만 남을 수 있습니다. 그림 10 과 같이, 집중 선 에너지가 작은 조각으로 분할되기 때문에 효과도 감소하지만 최대 값이 변경되지 않았기 때문에 여전히 효과적입니다.
빔 진동 주파수 성분은 불안정한 단추 구멍 및 열쇠 구멍 붕괴를 수반하는 불안정한 용융 풀 동작과 관련이 있습니다. 언더컷 결함이있는 케이스 8 (발진 주파수 200Hz)에서 발진 주파수 성분이 관찰되었습니다. 이것은 특히 완전히 관통 된 열쇠 구멍과 불안정한 단추 구멍에서 불안정한 용융 풀 동작을 보여주었습니다. 경우 10 (진동 주파수 250Hz)의 경우 상대적으로 건강한 비드가 형성 되었으나, 도 11 (a) 와 같이 웨이블릿 변환 결과에서 t1의 시간 간격으로 진동 주파수 성분이 관찰되었다 . 이 시간 간격 t1의 용융 풀 거동은 그림 11에 나와 있습니다.(비). 완전히 관통 된 열쇠 구멍이 즉시 무너지는 것이 분명하게 관찰되었습니다. 이것은 진동 주파수 성분이 불안정한 용융 풀 거동과 밀접한 관련이 있음을 보여줍니다. 발견 된 주파수 성분으로부터 완전히 관통 된 열쇠 구멍과 같은 불안정한 용융 풀 거동을 예측할 수 있습니다. 완전히 관통 된 키홀이 반복적으로 붕괴되기 때문에 빔 진동 주파수 성분은 그림 9 (d) 와 같이 웨이블릿 변환 결과에서 명확한 실선 형태로 보이지 않습니다 .
Cho and Woizeschke (2020)에 따르면 단추 구멍 형성은 자체 지속 가능한 카테 노이드처럼 작용하기 때문에 용융 풀 역학을 감소시킬 수 있습니다 [30] . 그림 12 는 버튼 홀 형성 측면에서 t2의 시간 간격에서 용융 풀 거동의 변화를 보여줍니다. 단추 구멍은 t2의 간헐적 인 부분에만 형성되었습니다. 1st 이후이 시간 동안 웨이블릿 변환의 결과로 주파수 성분이 사라졌고, 버튼 홀 형성은 용융 풀 역학을 줄이는 데 효과적이었습니다. 따라서, 웨이블릿 변환의 결과로 주파수 성분이 지워지는 것을 관찰함으로써 버튼 홀 형성을 예측할 수있다. 이와 관련하여 웨이블릿 변환 기술은 시간에 따른 용융 풀 변화를 나타낼 수 있습니다. 이 기술은 향후 용융 풀 동작을 모니터링하는 데 사용될 수 있습니다.
5 . 결론
CFD 시뮬레이션 결과를 사용하여 빔 진동 및 필러 와이어 공급을 통한 레이저 용접에서 용융 풀 역학을 분석 할 수있었습니다. 용융 풀 표면의 변동 데이터의 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환은 여기서 용융 풀 역학을 분석하는 데 사용되었습니다. 결과는 다음과 같은 결론으로 이어집니다.1.
1 차 주파수 (2 x 빔 발진 주파수, 이른바 초핑 주파수), 2 차 주파수 (4 x 빔 발진 주파수) 및 빔 발진 주파수 성분은 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환 분석에서 발견 된 주요 성분이었습니다.2.
1 차 주파수와 2 차 주파수 성분 의 출현은 두 가지 사건, 즉 레이저 빔에 의한 필러 와이어의 절단 공정과 집중된 레이저 라인 에너지의 효과의 결과였습니다. 이는 빔 진동주기 당 두 번 발생했습니다. 따라서 두 번째 주파수 성분은 동시 작용으로 인해 발생했습니다. 빔 진동 주파수 성분은 불안정한 용융 풀 동작과 관련이 있습니다. 구성 요소는 열쇠 구멍과 단추 구멍의 붕괴와 함께 나타났습니다.삼.
낮은 발진 주파수에서는 1 차 주파수와 2 차 주파수 성분이 함께 나타 났지만 발진 주파수가 증가함에 따라 그 크기가 함께 감소했습니다. 집중 선 에너지는 주파수가 증가함에 따라 최대 값이 변하지 않는 반면, 잘게 잘린 선단이 평평 해져 그 효과가 사라졌기 때문에 쵸핑 프로세스보다 더 큰 영향을 미쳤습니다.4.
용융 풀 거동의 빠른 시간적 변화는 웨이블릿 변환 방법을 사용하여 분석되었습니다. 따라서이 방법은 열쇠 구멍 및 단추 구멍의 형성 및 붕괴와 같은 일시적인 용융 풀 변화를 해석하는 데 사용할 수 있습니다.
CRediT 저자 기여 성명
조원익 : 개념화, 방법론, 소프트웨어, 검증, 형식 분석, 조사, 데이터 큐 레이션, 글쓰기-원고, 글쓰기-검토 및 편집. Peer Woizeschke : 감독, 프로젝트 관리, 작문-검토 및 편집.
경쟁 관심의 선언
저자는이 논문에보고 된 작업에 영향을 미칠 수있는 경쟁적인 재정적 이해 관계 나 개인적 관계가 없다고 선언합니다.
감사의 말
이 작업은 알루미늄 합금 용접 역량 센터 (Centr-Al)에서 수행되었습니다. Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, 프로젝트 번호 290705638 , “용접 풀 캐비티를 생성하여 레이저 깊은 용입 용접에서 매끄러운 이음매 표면”) 의 자금은 감사하게도 인정됩니다.
-대량 보존 방정식,(A1)∇·V→=미디엄˙에스ρ어디, V→속도 벡터입니다. ρ밀도이고 미디엄˙에스필러 와이어를 공급하여 질량 소스의 비율입니다. 단위미디엄에스단위 부피당 질량입니다. WFS (와이어 공급 속도) 및 필러 와이어의 직경과 같은 매스 소스 및 필러 와이어 조건,디w계산 영역에서 다음과 같은 관계가 있습니다.(A2)미디엄=∫미디엄에스디V=미디엄0+씨×ρ×W에프에스×π디w24×티어디, 미디엄총 질량, 미디엄0초기 총 질량, V볼륨입니다.씨단위 변환 계수입니다. 티시간입니다.
-운동량 보존 방정식,(A3)∂V→∂티+V→·∇V→=−1ρ∇피+ν∇2V→−케이V→+미디엄˙에스ρ(V에스→−V→)+지어디, 피압력입니다. ν동적 점도입니다. 케이뭉툭한 영역의 다공성 매체 모델에 대한 항력 계수, V에스→질량 소스에 대한 속도 벡터입니다. 지신체 힘으로 인한 신체 가속도입니다.
-에너지 절약 방정식,(A4)∂h∂티+V→·∇h=1ρ∇·(케이∇티)+h˙에스어디, h특정 엔탈피입니다. 케이열전도율, 티온도이고 h˙에스특정 엔탈피 소스로, Eq 의 질량 소스와 연관됩니다 . (A1) . 계산 영역의 총 에너지,이자형다음과 같이 계산됩니다.(A5)이자형=∫미디엄에스h에스디V=∫미디엄에스씨Vw티w디V어디, 씨Vw질량 원의 비열, 티w질량 소스의 온도입니다.
또한, 엔탈피 기반 연속체 모델을 사용하여 고체-액체 상 전이를 고려했습니다.
-VOF 방정식,(A6)∂에프∂티+∇·(V→에프)=에프˙에스어디, 에프유체가 차지하는 부피 분율이며 0과 1 사이의 값을 가지며 에프˙에스질량의 소스와 연결된 유체의 체적 분율의 비율 식. (A1) . 질량 공급원에 해당하는 부피 분율은 다음에 할당됩니다.에프에스.
-스칼라 보존 방정식,(A7)∂Φ∂티+∇·(V→Φ)=Φ˙에스어디, Φ필러 와이어의 스칼라 값입니다. 셀의 유체가 전적으로 필러 와이어로 구성된 경우Φ1이고 유체에 대한 필러 와이어의 부피 분율에 따라 0과 1 사이에서 변경됩니다. Φ˙에스Eq 에서 질량 소스에 연결된 스칼라 소스의 비율입니다 . (A1) . 스칼라 소스는 전적으로 필러 와이어이기 때문에 1에 할당됩니다. 확산 효과는 고려되지 않았습니다.
흡수율을 계산하기 위해 프레 넬 반사 모델을 사용했습니다. ㅏ=1−ρ씨재료의 표면 상에 도시 된 바와 같이 수학 식. (A8) 원 편광 빔의 경우.(A8)ㅏ=1−ρ씨=1−12(ρ에스+ρ피)어디,ρ에스=(엔1씨영형에스θ−피)2+큐2(엔1씨영형에스θ+피)2+큐2,ρ에스=(피−엔1에스나는엔θ티ㅏ엔θ)2+큐2(피+엔1에스나는엔θ티ㅏ엔θ)2+큐2,피2=12{[엔22−케이22−(엔1에스나는엔θ)2]2+2엔22케이22+[엔22−케이22−(엔1에스나는엔θ)2]},큐2=12{[엔22−케이22−(엔1에스나는엔θ)2]2+2엔22케이22−[엔22−케이22−(엔1에스나는엔θ)2]}.어디, 복잡한 인덱스 엔1과 케이1반사 지수와 공기의 흡수 지수이며 엔2과 케이2공작물을위한 것입니다. θ입사각입니다. 도시 된 바와 같이 수학 식. (A9)에서 , 혼합물의 흡수율은 식에서 얻은 모재 및 필러 와이어 분획의 가중 평균이됩니다 . (A7) .(A9)ㅏ미디엄나는엑스티유아르 자형이자형=Φㅏw나는아르 자형이자형+(1−Φ)ㅏ비ㅏ에스이자형어디, ㅏ비ㅏ에스이자형과 ㅏw나는아르 자형이자형각각 비금속과 필러 와이어의 흡수율입니다.
자유 표면 경계에서의 반동 압력 에이 싱은 Eq. (A10) .(A10)피아르 자형(티)≅0.54피에스ㅏ티(티)=0.54피0이자형엑스피(엘V티−티비아르 자형¯티티비)어디, 피에스ㅏ티포화 압력, 피0대기압입니다. 엘V기화의 잠열, 티비끓는 온도이고 아르 자형¯보편적 인 기체 상수입니다.
참고 문헌
D.J. Kotecki, D.L. Cheever, D.G. Howden Mechanism of ripple formation during weld solidification Weld. J., 51 (8) (1972), pp. 386s-391s Google Scholar [2] M. Zacksenhouse, D.E. Hardt Weld pool impedance identification for size measurement and control J. Dyn. Syst. Meas. Control, 105 (3) (1983), pp. 179-184 CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar [3] V.V. Semak, J.A. Hopkins, M.H. McCay, T.D. McCay Melt pool dynamics during laser welding J. Phys. D, 28 (1995), pp. 2443-2450 CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar [4] A.J.R. Aendenroomer, G. den Ouden Weld pool oscillation as a tool for penetration sensing during pulsed GTA welding Weld. J., 77 (5) (1998), pp. 181s-187s Google Scholar [5] M.J.M. Hermans, G. den Ouden Process behavior and stability in short circuit gas metal arc welding Weld. J., 78 (4) (1999), pp. 137-141 View Record in ScopusGoogle Scholar [6] B.Y.B. Yudodibroto, M.J.M. Hermans, Y. Hirata, G. den Ouden Influence of filler wire addition on weld pool oscillation during gas tungsten arc welding Sci. Technol. Weld. Join., 9 (2) (2004), pp. 163-168 View Record in ScopusGoogle Scholar [7] M. Geiger, K.-H. Leitz, H. Koch, A. Otto A 3D transient model of keyhole and melt pool dynamics in laser beam welding applied to the joining of zinc coated sheets Prod. Eng. Res. Dev., 3 (2009), pp. 127-136 CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar [8] C. Kägeler, M. Schmidt Frequency-based analysis of weld pool dynamics and keyhole oscillations at laser beam welding of galvanized steel sheets Phys. Procedia, 5 (2010), pp. 447-453 ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar [9] Y. Shi, G. Zhang, X.J. Ma, Y.F. Gu, J.K. Huang, D. Fan Laser-vision-based measurement and analysis of weld pool oscillation frequency in GTAW-P Weld. J., 94 (2015), pp. 176s-187s Google Scholar [10] J. Volpp, F. Vollertsen Keyhole stability during laser welding—part I: modelling and evaluation Prod. Eng.-Res. Dev., 10 (2016), pp. 443-457 CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar [11] N. Postacioglu, P. Kapadia, J. Dowden Capillary waves on the weld pool in penetration welding with a laser J. Phys. D, 22 (1989), pp. 1050-1061 CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar [12] N. Postacioglu, P. Kapadia, J. Dowden Theory of the oscillations of an ellipsoidal weld pool in laser welding J. Phys. D, 24 (1991), pp. 1288-1292 CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar [13] J. Kroos, U. Gratzke, M. Vicanek, G. Simon Dynamic behaviour of the keyhole in laser welding J. Phys. D, 26 (1993), pp. 481-486 View Record in ScopusGoogle Scholar [14] H. Maruo, Y. Hirata Natural frequency and oscillation modes of weld pools. 1st Report: weld pool oscillation in full penetration welding of thin plate Weld. Int., 7 (8) (1993), pp. 614-619 CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar [15] T. Klein, M. Vicanek, J. Kroos, I. Decker, G. Simon Oscillations of the keyhole in penetration laser beam welding J. Phys. D, 27 (1994), pp. 2023-2030 CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar [16] T. Klein, M. Vicanek, G. Simon Forced oscillations of the keyhole in penetration laser beam welding J. Phys. D, 29 (1996), pp. 322-332 View Record in ScopusGoogle Scholar [17] K. Andersen, G.E. Cook, R.J. Barnett, A.M. Strauss Synchronous weld pool oscillation for monitoring and control IEEE Trans. Ind. Appl., 33 (2) (1997), pp. 464-471 View Record in ScopusGoogle Scholar [18] W.-I. Cho, S.-J. Na, M.-H. Cho, J.-S. Lee Numerical study of alloying element distribution in CO2 laser-GMA hybrid welding Comput. Mater. Sci., 49 (2010), pp. 792-800 ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar [19] W.-I. Cho, S.-J. Na, C. Thomy, F. Vollertsen Numerical simulation of molten pool dynamics in high power disk laser welding J. Mater. Process. Technol., 212 (2012), pp. 262-275 ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar [20] A. Otto, A. Patschger, M. Seiler Numerical and experimental investigations of humping phenomena in laser micro welding Phys. Procedia, 83 (2016), pp. 1415-1423 ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar [21] R. Lin, H.-P. Wang, F. Lu, J. Solomon, B.E. Carlson Numerical study of keyhole dynamics and keyhole-induced porosity formation in remote laser welding of Al alloys Int. J. Heat Mass Trans., 108 (2017), pp. 244-256 ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar [22] S.H. Ko, C.D. Yoo, D.F. Farson, S.K. Choi Mathematical modeling of the dynamic behavior of gas tungsten arc weld pools Metall. Mater. Trans. B., 31B (2000), pp. 1465-1473 CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar [23] R. Hu, X. Chen, G. Yang, S. Gong, S. Pang Metal transfer in wire feeding-based electron beam 3D printing: modes, dynamics, and transition criterion Int. J. Heat Mass Transf., 126 (2018), pp. 877-887 ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar [24] X. Meng, A. Artinov, M. Bachmann, M. Rethmeier Theoretical study of influence of electromagnetic stirring on transport phenomena in wire feed laser beam welding J. Laser Appl., 32 (2020), Article 022026 CrossRefGoogle Scholar [25] W.-I. Cho, V. Schultz, F. Vollertsen Simulation of the buttonhole formation during laser welding with wire feeding and beam oscillation L. Overmeyer, U. Reisgen, A. Ostendorf, M. Schmidt (Eds.), Proceedings of the Lasers in Manufacturing, German Scientific Laser Society, Munich, Germany (2017) Google Scholar [26] W.-I. Cho, V. Schultz, P. Woizeschke Numerical study of the effect of the oscillation frequency in buttonhole welding J. Mater. Process. Technol., 261 (2018), pp. 202-212 ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar [27] V. Schultz, T. Seefeld, F. Vollertsen Bridging Large Air Gaps by Laser Welding with Beam Oscillation International Conference on Application of Lasers in Manufacturing, New Delhi, India (2015), pp. 31-32 CrossRefGoogle Scholar [28] W.-I. Cho, S.-J. Na Impact of wavelengths of CO2, disk, and green lasers on fusion zone shape in laser welding of steel J. Weld. Join., 38 (3) (2020), pp. 235-240 CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar [29] FLOW-3D User Manual. 2017. Version 11.2.1.06, Flow Science Inc. Google Scholar [30] W.-I. Cho, P. Woizeschke Analysis of molten pool behavior with buttonhole formation in laser keyhole welding of sheet metal Int. J. Heat Mass Transf., 152 (2020), Article 119528 ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar [31] F. Vollertsen Loopless production: definition and examples from joining 69th IIW Annual Assembly and International Conference, Melbourne, Australia (2016) Google Scholar [32] V. Schultz, W.-I. Cho, A. Merkel, P. Woizeschke Deep penetration laser welding with high seam surface quality due to buttonhole welding Proc. of the IIW Annual Assembly, Com. IV, Bali, Indonesia (2018) IIW-Doc. IV-1390-18
Department of mechanical engineering, Technical University of Denmark (DTU), Building 425, 2800 Kgs., Lyngby, Denmark
Received 21 August 2020, Revised 18 November 2020, Accepted 25 November 2020, Available online 15 December 2020.
Abstract
Several different interfacial forces affect the free surface of liquid metals during metal additive manufacturing processes. One of these is thermo-capillarity or the so-called Marangoni effect. In this work, a novel framework is introduced for unraveling the effects of thermo-capillarity on the melt pool morphology/size and its thermo-fluid conditions during the Laser Powder Bed Fusion (L-PBF) process. In this respect, a multi-physics numerical model is developed based on the commercial software package Flow-3D. The model is verified and validated via mesh-independency analysis and by comparison of the predicted melt pool profile with those from lab-scale single-track experiments. Two sets of parametric studies are carried out to find the role of both positive and inverse thermo-capillarity on the melt pool shape and its thermal and fluid dynamics conditions. The thermo-fluid conditions of the melt pool are further investigated using appropriate dimensionless numbers. The results show that for the higher Marangoni number cases, the melt pool temperature drops, and at the same time, the temperature field becomes more uniform. Also, it is shown that at higher Marangoni numbers, temperature gradients decrease, thus reducing the role of conduction in the heat transfer from the melt pool. Furthermore, for the first time, a novel methodology is introduced for the calculation of the melt pool’s average Nusselt number. The average Nusselt numbers calculated for the positive and inverse thermo-capillarity are then used for finding the effective liquid conductivity required for a computationally cheaper pure heat conduction simulation. The results show that the deviation between the average melt pool temperature, using the pure conduction model with effective conductivity, and the one obtained from the advanced fluid dynamics model is less than 2%.
Keywords
Thermo-capillarity, Melt pool, Heat and fluid flow, Numerical model, L-PBF
Korea Abstract
금속 적층 제조 공정 중 액체 금속의 자유 표면에 여러 가지 다른 계면력이 영향을 미칩니다. 이들 중 하나는 열 모세관 또는 소위 Marangoni 효과입니다.
이 작업에서는 L-PBF (Laser Powder Bed Fusion) 공정 중 용융 풀 형태 / 크기 및 열 유동 조건에 대한 열 모세관의 영향을 밝히기 위한 새로운 프레임워크가 도입되었습니다.
이러한 점에서 상용 소프트웨어 패키지 Flow-3D를 기반으로 다중 물리 수치 모델이 개발되었습니다. 모델은 메쉬 독립 분석을 통해 그리고 예측 된 용융 풀 프로필을 실험실 규모의 단일 트랙 실험에서 얻은 프로필과 비교하여 검증 및 검증됩니다.
용융 풀 모양과 열 및 유체 역학 조건에 대한 양 및 역 열 모세관의 역할을 찾기 위해 두 세트의 매개 변수 연구가 수행됩니다. 용융 풀의 열 유동 조건은 적절한 무 차원 숫자를 사용하여 추가로 조사됩니다.
결과는 Marangoni 수가 더 높은 경우 용융 풀 온도가 떨어지고 동시에 온도 필드가 더 균일 해짐을 보여줍니다. 또한 Marangoni 수가 높을수록 온도 구배가 감소하여 용융 풀에서 열 전달에서 전도의 역할이 감소하는 것으로 나타났습니다.
또한 용융 풀의 평균 Nusselt 수를 계산하기위한 새로운 방법론이 처음으로 도입되었습니다. 그런 다음 양수 및 역 열 모세관에 대해 계산 된 평균 Nusselt 수는 계산적으로 더 저렴한 순수 열 전도 시뮬레이션에 필요한 효과적인 액체 전도도를 찾는 데 사용됩니다. 결과는 유효 전도도가 있는 순수 전도 모델을 사용한 평균 용융 풀 온도와 고급 유체 역학 모델에서 얻은 편차가 2 % 미만임을 보여줍니다.
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig1A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig2A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig3A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig4A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig5A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig6A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig7A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig8A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig9A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig10A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig11
Time resolved PIV encompassing moving and/or deformable objects interfering with the light source requires the employment of dynamic masking (DM). A few DM techniques have been recently developed, mainly in microfluidics and multiphase flows fields. Most of them require ad-hoc design of the experimental setup, and may spoil the accuracy of the resulting PIV analysis. A new DM technique is here presented which envisages, along with a dedicated masking algorithm, the employment of fluorescent coating to allow for accurate tracking of the object. We show results from measurements obtained through a validated PIV setup demonstrating the need to include a DM step even for objects featuring limited displacements. We compare the proposed algorithm with both a no-masking and a static masking solution. In the framework of developing low cost, flexible and accurate PIV setups, the proposed algorithm is made available through a freeware application able to generate masks to be used by an existing, freeware PIV analysis package.
광원을 방해하는 이동 또는 변형 가능한 물체를 포함하는 시간 해결 PIV는 동적 마스킹 (DM)을 사용해야 합니다. 주로 미세 유체 및 다상 흐름 분야에서 몇 가지 DM 기술이 최근 개발되었습니다. 대부분은 실험 설정의 임시 설계가 필요하며 결과 PIV 분석의 정확도를 떨어 뜨릴 수 있습니다. 여기에는 전용 마스킹 알고리즘과 함께 형광 코팅을 사용하여 물체를 정확하게 추적 할 수있는 새로운 DM 기술이 제시되어 있습니다. 제한된 변위를 특징으로 하는 물체에 대해서도 DM 단계를 포함해야 하는 필요성을 보여주는 검증 된 PIV 설정을 통해 얻은 측정 결과를 보여줍니다. 제안 된 알고리즘을 no-masking 및 static masking 솔루션과 비교합니다. 저비용, 유연하고 정확한 PIV 설정 개발 프레임 워크에서 제안 된 알고리즘은 기존 프리웨어 PIV 분석 패키지에서 사용할 마스크를 생성 할 수 있는 프리웨어 애플리케이션을 통해 사용할 수 있습니다.
PIV (입자 영상 속도계)의 사용은 70 년대 후반 (Archbold 및 Ennos 1972 )이 반점 계측의 확장 (Barker and Fourney 1977 ) 으로 도입된 이래 실험 유체 역학에서 중심적인 역할을 했습니다 . PIV 기술의 기본 아이디어는 유체에 주입된 입자의 속도를 측정하여 유동장을 재구성하는 것입니다. 입자의 크기와 밀도는 확실하게 선택되고 유동을 만족스럽게 따르게 됩니다.
흐름은 레이저 / LED 소스를 통해 조명되고 입자에 의해 산란 된 빛은 추적을 허용합니다. 독자는 리뷰 작품 Grant ( 1997 ), Westerweel et al. ( 2013 년)에 대한 자세한 설명을 참조하십시오. 기본 2D 기술은 고유한 설정으로 발전했으며, 가장 진보 된 것은 단일 / 다중 평면 입체 PIV (Prasad 2000 ) 및 체적 / 단층 PIV (Scarano 2013 )입니다. 광범위한 유동장의 비 침습적 측정이 필요한 산업 및 연구 응용 분야에서 광범위하게 사용되었습니다.
조사된 유동장이 단단한 서있는 경계의 영향을 받는 경우 정적 마스킹 (SM) 접근 방식을 사용하여 PIV 분석을 수행하는 영역에서 솔리드 객체와 그림자가 차지하는 영역을 빼기 위해 주의를 기울여야 합니다. 실제로 이러한 영역에서는 파종 입자를 식별 할 수 없으므로 유속 재구성을 수행 할 수 없습니다. 제대로 처리되지 않으면 이 마스킹 단계는 잘못된 예측으로 이어질 수 있으며, 불행히도 그림자 영역 경계의 근접성에 국한되지 않습니다.
PIV 기술은 획득 프레임 속도를 관심있는 시간 척도로 조정하여 정상 상태 또는 시간 변화 흐름에 적용 할 수 있습니다. 시간의 가변성이 고체 물체의 위치 / 모양과 관련된 경우 이미지를 동적으로 마스킹하기 위해 추가 노력이 필요합니다. 고체 물체뿐만 아니라 다른 유체 단계도 가려야한다는 점에 유의해야합니다 (Foeth et al. 2006).
이 프로세스는 고체 물체의 움직임이 선험적으로 알려진 경우 비교적 쉬우므로 SM 알고리즘에 대한 최소한의 수정이 목적에 부합 할 수 있습니다. 그러나 고체 물체의 위치 및 / 또는 모양이 알려지지 않은 방식으로 시간에 따라 변할 경우 물체를 동적으로 추적 할 수 있는 마스킹 기술이 필요합니다. PIV 분석을위한 동적 마스킹 (DM) 접근 방식은 현재 상당한 주목을 받고 있습니다 (Sanchis and Jensen 2011 , Masullo 및 Theunissen 2017 , Anders et al. 2019 ) . 시간 분해 PIV 시스템의 확산 덕분에 고속 카메라의 가용성이 높아집니다.
DM 기술의 주요 발전은 마이크로 PIV 분야에서 비롯됩니다 (Lindken et al. 2009) 마이크로 및 나노 스위 머 (Ergin et al. 2015 ) 및 다상 흐름 (Brücker 2000 , Khalitov 및 Longmire 2002 ) 주변의 유동장을 조사 하려면 정확하고 유연한 알고리즘이 필요합니다. DM 기술은 상용 PIV 분석 소프트웨어 패키지 (TSI Instruments 2014 , DantecDynamics 2018 )에 포함되어 있습니다. 최근 개발 (Vennemann 및 Rösgen 2020 )은 신경망 자동 마스킹 기술의 적용을 예상하지만, 네트워크를 훈련하려면 합성 데이터 세트를 생성해야합니다.
많은 알고리즘은 이미지 처리 기술을 사용하여 개체를 추적하며, 대부분 사용자는 획득 한 이미지에서 추적 할 개체를 강조 표시 할 수있는 임시 실험 설정을 개발해야합니다. 따라서 실험 설정의 설계는 알고리즘의 최종 정확도에 영향을줍니다.
몇 가지 해결책을 구상 할 수 있습니다. 다음에서는 간단한 2D PIV 설정을 참조하지만 대부분의 고려 사항은 더 복잡한 설정으로 확장 할 수 있습니다. PIV 설정에서 객체를 쉽고 정확하게 추적 할 수 있도록 렌더링하는 가장 간단한 방법은 일반적으로 PIV 레이저 시트에 대략 수직 인 카메라를 향한 반사를 최대화하는 방향을 가리키는 추가 광원을 사용하여 조명하는 것입니다. 이 순진한 솔루션과 관련된 주요 문제는 PIV의 ROI (관심 영역)를 비추 지 않고는 광원을 움직이는 물체에만 겨냥하는 것이 사실상 불가능하여 시딩에 의해 산란 된 레이저 광 사이의 명암비를 감소 시킨다는 것입니다. 입자와 어두운 배경.
카메라의 프레임 속도가 높을수록 센서에 닿는 빛의 양이 적다는 사실로 인해 상황이 가혹 해집니다. 고체 물체의 움직임과 유동 입자가 모두 사용 된 설정의 획득 속도에 비해 충분히 느리다면, 가능한 해결책은 레이저 펄스 쌍 사이에 단일 확산 광 샷을 삽입하는 것입니다 (반드시 대칭 삽입은 아님). 그리고 카메라 샷을 둘 모두에 동기화합니다. 각 레이저 커플에서 물체의 위치는 확산 광에 의해 생성 된 이전 샷과 다음 샷의 두 위치를 보간하여 결정될 수 있습니다. 이 접근 방식에는 레이저, 카메라 및 빛을 제어 할 수있는 동기화 장치가 필요합니다.
이 문제에 대한 해결책이 제안되었으며 유체 인터페이스 (Foeth et al. 2006 ; Dussol et al. 2016 ) 의 밝은 반사를 활용 하여 이미지에서 많은 양의 산란 레이저 광을 획득 할 수 있습니다. 고체 표면에는 효과를 높이기 위해 반사 코팅이 제공 될 수 있습니다. 그런 다음 물체는 비정상적으로 큰 입자로 식별되고 경계를 쉽게 추적 할 수 있습니다. 이 솔루션의 단점은 물체 표면에서 산란 된 빛이 레이저 시트에 있지 않은 많은 시딩 입자를 비추어 PIV 분석의 정확도를 점진적으로 저하 시킨다는 것입니다.
위의 접근 방식의 개선은 다른 파장 의 두 번째 동일 평면 레이저 시트 (Driscoll et al. 2003 )를 사용합니다. 첫 번째 레이저 파장을 중심으로 한 좁은 반사 대역. 전체 설정은 매우 비쌀 수 있습니다. 파장 방출의 차이를 이용하여 설정을 저렴하게 만들 수 있습니다. 서로 다른 필터가 장착 된 두 대의 카메라를 적용하면 인터페이스로부터의 반사와 독립적으로 형광 시드 입자를 식별 할 수 있습니다 (Pedocchi et al. 2008 ).
객체의 변위가 작을 때 기본 솔루션은 실제 시간에 따라 변하는 음영 영역에 가장 근접한 하나의 정적 마스크를 추출하는 것입니다. 일반적인 경험 법칙은 예상되는 음영 영역보다 약간 더 크게 마스크를 그려 분석에 포함 된 조명 영역의 양을 단순화하고 최소화하는 것 사이의 최상의 균형을 찾는 것입니다.
본 논문에서는 PIV 분석을위한 DM 문제에 대한 새로운 실험적 접근법을 제안합니다. 우리의 방법은 형광 페인팅을 사용하여 물체를 쉽게 추적 할 수 있도록 하는 기술과 시변 마스크를 생성 할 수있는 특정 오픈 소스 알고리즘을 포함합니다. 이 접근법은 레이저 광에 불투명 한 물체의 큰 변위를 허용함으로써 효과적인 것으로 입증되었습니다.
우리의 방법인 NM (no-masking)과 SM (static masking) 접근 방식을 비교합니다. 우리의 접근 방식의 타당성을 입증하는 것 외에도 이 백서는 마스킹 단계가 정확한 결과를 얻기 위해 가장 중요하다는 것을 확인합니다. 실제로 물체의 변위가 무시할 수 없는 경우 DM에 대한 리조트는 필수이며 SM 접근 방식은 음영 처리 된 영역의 주변 환경에 국한되지 않는 부정확성을 유발합니다.
논문의 구조는 다음과 같습니다. 먼저 형광 코팅 기술과 마스킹 소프트웨어를 설명하는 제안된 접근법의 근거를 소개합니다. 그런 다음 PIV 설정에 대한 설명 후 두 벤치 마크 사례를 통해 전체 PIV 체인 분석의 신뢰성을 평가합니다. 그런 다음 제안 된 DM 방법의 결과를 NM 및 SM 솔루션과 비교합니다. 마지막으로 몇 가지 결론이 도출됩니다.
행동 양식
제안 된 DM 기술은 PIV 분석을 위해 캡처 한 동일한 이미지에서 쉽고 정확한 추적 성을 허용하기 위해 움직이는 물체 표면의 형광 코팅을 구상합니다. 물체가 가시화되면 특정 알고리즘이 물체 추적을 수행하고 레이저 위치가 알려지면 (그림 1 참조 ) 음영 영역의 마스킹을 수행합니다.
형광 코팅
코팅은 구조적 매트릭스 에 시판되는 형광 분말 (fluorescein (Taniguchi and Lindsey 2018 ; Taniguchi et al. 2018 )) 의 분산액으로 구성됩니다 . 단단한 물체의 경우 매트릭스는 폴리 에스터 / 에폭시 (대상 재료와의 화학적 호환성에 따라) 투명 수지 일 수 있습니다. 변형 가능한 물체의 경우 매트릭스는 투명한 실리콘 고무로 만들 수 있습니다. 형광 코팅 된 물체는 실행 중에 지속적으로 빛을 방출하기 위해 실험 전에 충분히 오랫동안 조명을 비춰 야합니다. 우리는 4W LED 소스 (그림 2 에서 볼 수 있음)에 20 초 긴 노출이 실험 실행 (몇 초)의 짧은 기간 동안 일관된 형광 방출을 제공하기에 충분하다는 것을 발견했습니다.
우리 실험에서 물체와 입자 크기 사이의 상당한 차이를 감안할 때 전자를 식별하는 것은 간단합니다. 그림 3 은 씨 뿌리기 입자와 물체 모양이 서로 다른 세 번에 겹쳐진 모습을 보여줍니다 (색상은 다른 순간을 나타냄).
대신, 이러한 크기 기반 분류가 가능하지 않은 경우 입자와 물체의 파장을 분리해야합니다. 이러한 분리는 시드 입자에 의해 산란 된 빛과 현저하게 다른 파장에서 방출되는 형광 코팅을 선택하여 달성 할 수 있습니다. 또는 레이저에서 멀리 떨어진 대역에서 방출되는 형광 입자를 이용하는 것 (Pedocchi et al. 2008 ). 두 경우 모두 컬러 이미지 획득의 채널 분리 또는 멀티 카메라 설정의 애드혹 필터링은 물체 식별을 크게 촉진 할 수 있습니다. 우리의 경우에는 그러한 파장 분리를 달성 할 필요가 없습니다. 실제로 형광 코팅의 방출 스펙트럼의 피크는 540nm입니다 (Taniguchi and Lindsey 2018 ; Taniguchi et al. 2018), 사용 된 레이저의 532 nm에 매우 가깝습니다.
마스킹 소프트웨어
DM 용으로 개발 된 알고리즘 은 무료 PIV 분석 패키지 PIVlab (Thielicke 2020 , Thielicke 및 Stamhuis 2014 ) 과 함께 작동하도록 고안된 오픈 소스 프리웨어 GUI 기반 도구 (Prestininzi 및 Lombardi 2021 )입니다. 이것은 세 단계의 순차적 실행으로 구성됩니다 (그림 1 에서 a–b–c라고 함 ). 첫 번째 단계 (a)는 장면에서 레이저 위치를 찾는 데 사용됩니다 (즉, 소스의 좌표를 계산합니다. 장애물에 부딪히는 빛); 두 번째 항목 (b)은 개체 위치를 추적하고 각 프레임의 음영 영역을 계산합니다. 세 번째 항목 (c)은 추적 된 개체 영역과 음영 처리 된 개체 영역을 PIV 알고리즘을위한 단일 마스크로 병합합니다.
각 단계에 대한 자세한 내용은 다음과 같습니다.
(ㅏ)레이저 위치는 프레임 (즉, 획득 한 프레임의 시야 (FOV)) 내에서 가시적 일 수도 있고 아닐 수도 있습니다. 전자의 경우 사용자는 GUI에서 레이저 소스를 클릭하여 찾기 만하면됩니다. 후자의 경우, 사용자는 음영 영역의 경계에 속하는 두 개의 세그먼트 (두 쌍의 점)를 그리도록 요청받습니다. 그러면 FOV 외부에있는 레이저 위치가 두 선의 교차점으로 계산됩니다. 세그먼트로 구성됩니다. 개체 그림자는 ROI 프레임 상자에 도달하는 것으로 간주됩니다.
(비)레이저 위치가 알려지면 물체 추적은 다음과 같이 수행됩니다. 각 프레임의 하나의 채널 (이 경우 RGB 색상 공간이 사용되기 때문에 녹색 채널이지만 GUI는 선호하는 채널을 지정할 수 있음)은 다음과 같습니다. 로컬 적응 임계 값을 사용하여 이진화 됨 (Bradley and Roth 2007), 후자는 이웃 주변의 로컬 평균 강도를 사용하여 각 픽셀에 대해 계산됩니다. 그런 다음 입자와 물체로 구성된 이진 이미지가 영역으로 변환됩니다. 우리 실험에 존재하는 유일한 장애물은 모든 입자에 비해 더 큰 크기를 기준으로 식별됩니다. 다른 전략은 이전에 논의되었습니다. 그런 다음 장애물 영역의 경계 다각형은 사용자 정의 포인트 밀도로 결정됩니다. 여기에서는 그림자 결정을 위해 광선 투사 (RC) 접근 방식을 채택했습니다. RC는 컴퓨터 그래픽을 기반으로하는 “경 운송 모델링”의 틀에 속합니다. 수치 적으로 정확한 그림자를 제공하기 때문에 여기에서 선택됩니다. 정확도는 떨어지지 만 주로 RC의 계산 부하를 줄이는 것을 목표로하는 몇 가지 다른 방법이 개발되었습니다.2015 ), 여기서 간략히 회상합니다. 각 프레임 (명확성을 위해 여기에 색인화되지 않음)에 대해 광선아르 자형나는 j아르 자형나는제이레이저 위치 L 에서 i 번째 정점 으로 캐스트됩니다.피나는 j피나는제이의 J 오브젝트의 경계 다각형 일; 목표는피나는 j피나는제이 하위 집합에 속 ㅏ제이ㅏ제이 레이저에 의해 직접 조명되는 경계 정점의 피나는 j피나는제이 에 추가됩니다 ㅏ제이ㅏ제이 만약 아르 자형나는 j아르 자형나는제이 적어도 한쪽을 교차 에스k j에스케이제이( j 번째 개체 경계 다각형 의 모든면에 걸쳐있는 k )피나는 j피나는제이 (그것이 교차로 큐나는 j k큐나는제이케이 레이저 위치와 정점 사이에 있지 않습니다. 피나는 j피나는제이). 두 개의 광선, 즉ρ1ρ1 과 ρ2ρ2추가면을 가로 지르지 않는는 저장됩니다.
(씨)일단 정점 세트, 즉 ㅏ제이ㅏ제이 레이저에 의해 직접 비춰지고 식별되었으며 ROI 프레임 상자의 음영 부분은 후자와 교차하여 결정됩니다. ρ1ρ1 과 ρ2ρ2. 두 교차점은 다음에 추가됩니다.ㅏ제이ㅏ제이. 점으로 둘러싸인 영역ㅏ제이ㅏ제이 마침내 마스크로 변환됩니다.
레이저 소스가 여러 개인 경우 각각에 RC 알고리즘을 적용해야하며 음영 영역의 결합이 수행됩니다. 레이 캐스팅 절차의 의사 코드는 Alg에보고됩니다. 1.
그림 1
DM 검증
이 섹션에서는 제안 된 DM으로 수행 된 PIV 측정과 두 가지 다른 접근 방식, 즉 no-masking (NM)과 static masking (SM) 간의 비교를 제시합니다.
그림 2그림 3
실험 설정
진동 유도기 (VI)의 성능을 분석하기 위해 PIV 설정을 설계하고 현재 DM 기술을 개발했습니다 (Curatolo et al. 2019 , 2020 ). 후자는 비 맥동 유체 흐름에서 역류에 배치 된 캔틸레버의 규칙적이고 넓은 진동을 유도 할 수있는 윙렛입니다. 이러한 VI는 캔틸레버의 끝에 장착되며 (그림 2 참조 ) 진동 운동의 어느 지점에서든 캔틸레버의 중립 구성을 향해 양력을 생성 할 수있는 두 개의 오목한 날개가 있습니다.
VI는 캔틸레버 표면에 장착 된 압전 패치를 사용하여 고정 유체 흐름에서 기계적 에너지 추출을 향상시킬 수 있습니다. 그림 2 에서 강조된 날개의 전체 측면 가장자리는 Sect에 설명 된 사양에 따라 형광 페인트로 코팅되어 있습니다. 2.1 . 실험은 Roma Tre University 공학부 수력 학 실험실의 자유 표면 채널에서 수행됩니다. 10.8cm 길이의 캔틸레버는 채널의 중심선에 배치되고 상류로 향하며 수직-세로 평면에서 진동합니다. 세라믹 페 로브 스카이 트 (PZT) 압전 패치 (7××캔틸레버의 윗면에는 Physik Instrumente (PI)에서 만든 3cm)가 부착되어 있습니다. 흐름 유도 진동 하에서 변형으로 인해 AC 전압 차이를 제공합니다. VI 왼쪽 날개의 수직 중앙면에있는 2D 속도 필드는 수제 수중 PIV 장비를 통해 얻었습니다.각주1 연속파, 저비용, 저전력 (150mW), 녹색 (532nm) 레이저 빔이 2mm 두께의 부채꼴 시트에 퍼집니다.120∘120∘그림 2 와 같이 VI의 한쪽 날개를 절반으로 교차 합니다. 물은 평균 직경이 100 인 폴리 아미드 입자로 시드됩니다.μμm 및 1016 Kg / m의 밀도삼삼. 레이저 소스는 VI의 15cm 위쪽 (자유 표면 아래 약 4cm)과 VI의 하류 5cm에 경사지게 배치됩니다.5∘5∘상류. 위의 설정은 주로 날개의 후류를 조사하기 위해 고안되었습니다. 날개의 상류면과 하류 부분의 일부는 레이저 시트에 직접 맞지 않습니다. 레이저 시트에 수직으로 촬영하는 고속 상용 카메라 (Sony RX100 M5)를 사용하여 동영상을 촬영합니다. 후자는 1920의 프레임 크기로 500fps의 높은 프레임 속도 모드로 기록됩니다.×× 1080px, 나중에 더 작은 655로 잘림 ××이미지 분석 중에 분석 할 850px ROI. 시간 해결, 프리웨어, 오픈 소스, MatLab 용 PIV 분석 도구가 사용됩니다 (Thielicke and Stamhuis 2014 ). 이 도구는 질의 영역 (IA) 변형 (우리의 경우 64×× 64, 32 ×× 32 및 26 ××26). 각 패스에서 각 IA의 경계와 모서리에서 추가 변위 정보를 얻기 위해 인접한 IA 사이에 50 %의 중첩이 허용됩니다. 첫 번째 통과 후, 입자 변위 정보가 보간되어 IA의 모든 픽셀의 변위를 도출하고 그에 따라 변형됩니다.
시딩 입자 수 밀도는 첫 번째 패스에서 IA 당 약 5입니다. Keane과 Adrian ( 1992 )에 따르면 이러한 밀도 값은 95 % 유효한 탐지 확률을 보장합니다. IA는 프레임 커플 내에서 입자의 충분한 영구성을 보장하기 위해 크기가 조정됩니다. 분석 된 유동 역학은 0.4 ~ 0.7m / s 범위의 유동 속도를 특징으로합니다. 따라서 입자는 권장 최소값 인 2 프레임 (Keane and Adrian 1992 ) 보다 큰 약 3-4 프레임의 세 번째 패스 IA에 나타납니다 .
PIV 체인 분석 평가
사용 된 PIV 알고리즘의 정확성은 이전에 문헌에서 광범위하게 평가되었습니다 (예 : Guérin et al. ( 2020 ), Vennemann and Rösgen ( 2020 ), Mohammadshahi et al. ( 2020 ), Narayan et al. ( 2020 )). 그러나 PIV 측정의 물리적 일관성을 보장하기 위해 두 가지 벤치 마크 사례가 여기에 나와 있습니다.
첫 번째는 Sect에 설명 된 동일한 PIV 설정을 통해 측정 된 세로 유속의 수직 프로파일을 비교합니다. 3.1 분석 기준 용액이있는 실험 채널에서. 후자는 플로팅 트레이서로 수행되는 PTV (입자 추적 속도계) 측정을 통해 보정되었습니다. 분석 속도 프로파일은 Eq. 1 (Keulegan 1938 ).u ( z) =유∗[5.75 로그(지δ) +8.5];유(지)=유∗[5.75로그(지δ)+8.5];(1)
여기서 u 는 수평 유속 성분, z 는 수직 좌표,δδ 침대 거칠기 및 V∗V∗ 균일 한 흐름 공식에 의해 주어진 것으로 가정되는 마찰 속도, 즉 유∗= U/ C유∗=유/씨; U 는 깊이 평균 유속이고 C 는 다음 과 같이 주어진 마찰 계수입니다.씨= 5.75로그( 13.3에프R / δ)씨=5.75로그(13.3에프아르 자형/δ), R = 0.2아르 자형=0.2 m은 유압 반경이고 에프= 0.92에프=0.92유한 폭 채널의 형상 계수. 그림 4 는 4 초의 시간 창에 걸쳐 순간 값을 평균화하여 얻은 분석 프로필과 PIV 측정 간의 비교를 보여줍니다. 국부적 인 변동은 대략 0.5 초의 시간 척도에서 진화하는 것으로 밝혀졌습니다. PTV 결과에 가장 적합하면 다음과 같은 값이 산출됩니다.δ= 1δ=1cm, 베드 거칠기의 경우 Eq. 1 , 실험 채널 침대 표면의 실제 조건과 호환됩니다. VI의 휴지 구성 위치에서 유속의 분석 값은 그림에서 검은 색 십자가로 표시됩니다. 비교는 놀라운 일치를 보여 주므로 실험 설정과 PIV 알고리즘의 조합이 분석 된 설정에 대해 신뢰할 수있는 것으로 간주 될 수 있음을 증명합니다.
두 번째 벤치 마크는 VI 뒷면에 재 부착 된 흐름의 양을 비교합니다. 실제로 이러한 장치의 높은 캠버를 고려할 때 흐름은 하류 표면에서 분리되어 결국 다시 연결됩니다. 첨부 흐름을 나타내는 표면의 양 (Curatolo 외. 발견 2020 ) 흥미로운 압전 패치 (즉, 효율이 큰 경우에 더 빠르게 진동이 유발되는 것이다)에서 VI의 효율과 상관된다. 여기에서는 PIV 분석을 통해 측정 된 진동의 상사 점에서 재 부착 된 흐름의 길이를 CFD (전산 유체 역학) 상용 코드 FLOW-3D® (Flow Science 2019 )로 예측 한 길이와 비교하여 RANS를 해결합니다. 결합 식 (비어 스톡스 레이놀즈 평균) 케이 -ϵϵ구조화 된 그리드의 난류 폐쇄 (시뮬레이션을 위해 1mm 간격이 선택됨). 다운 스트림 측면의 흐름은 이러한 높은 캠버 VI를 위해 여러 위치에서 분리 및 재 부착됩니다. 이 벤치 마크에서 비교 된 양은 VI의 앞쪽 가장자리와 가장 가까운 흐름 재 부착 위치 사이의 호 길이입니다. 그림 5를 참조 하면 CFD 모델에 의해 예측 된 호의 길이는 측정 된 호의 길이보다 10 % 더 큽니다. 이 작업에 제시된 DM 기술을 사용하는 PIV 분석은 물리적으로 건전한 측정을 제공하는 것으로 입증됩니다. 후류의 유체 역학에 대한 자세한 분석과 VI의 전반적인 효율성과의 상관 관계는 현재 진행 중이며 향후 작업의 대상이 될 것입니다.
그림 4그림 5
결과
그림 6을 참조하여 순간 유속 장의 관점에서 세 가지 접근법의 결과를 비교합니다. 선택한 순간은 진동의 상사 점에 해당합니다.
제안 된 DM (그림 6 의 패널 a )은 부드러운 유동장을 생성하여 후류에서 일관된 소용돌이 구조를 나타냅니다.
NM 접근법 (그림 6 의 패널 b1 )도 후류의 와류 구조를 정확하게 예측하지만 음영 영역에서 대부분 부정확 한 값을 산출합니다. 또한 비교에서 합리적인 기준을 추론 할 수 없기 때문에 획득 한 유동장 의 사후 필터링이 실현 가능하지 않다는 것이 분명합니다 . 실제로 유속은 그림 6 의 패널 c1에서 볼 수 있듯이 가장 큰 오류가 생성되는 위치에서도 “합리적인”크기를 갖습니다. , DM 및 NM 접근 방식으로 얻은 속도 필드 간의 차이가 표시됩니다. 더욱이 후류에서 발생하는 매우 불안정한 소용돌이 운동이 이러한 위치에 가깝게 이동하기 때문에 그럴듯한 흐름 방향을 가정하더라도 필터링 기준을 공식화 할 수 없습니다. 모델러가 그러한 부정확성을 알고 있었다하더라도 NM 접근법은 “합리적”이지만 여전히 날개의 내부 현과 그 바로 아래에있는 유동장의 대부분은 부정확합니다. 이러한 행동은 매우 오해의 소지가 있습니다.
그림 6 의 패널 b2는 SM 접근법으로 얻은 유속 장을 보여주고 패널 c2는 SM과 DM 접근법으로 얻은 결과 간의 차이를 보여줍니다. SM 접근법은 NM 대응 물에 비해 전반적으로 더 나은 정확도를 명확하게 보여 주지만, 이는 레이저 소스의 위치가 진동 중에 음영 영역이 많이 움직이지 않기 때문입니다 (그림 3 참조). 한 번의 진동 동안 VI가 경험 한 최대 변위를 육안으로 검사합니다. 즉, 분석 된 사례의 경우 정적 마스크를 그리기위한 중립 구성을 선택하면 NM 접근 방식보다 낮은 오류를 얻을 수 있습니다. 더 큰 물체 변위를 포함하는 실험 설정은 NM이 일관되게 더 정확해질 수 있기 때문에 NM보다 SM의 우월성은 일반화 될 수 없음을 강조하고 싶습니다.
그림 6 은 분석 된 접근법에 의해 생성 된 차이를 철저히 보여 주지만 결과에 대한보다 정량적 인 평가를 제공하기 위해 오류의 빈도 분포를 계산했습니다. 그림 7 에서 이러한 분포를 살펴보면 SM 접근법이 NM보다 전체적인 예측이 더 우수하고 SM 분포가 더 정점에 있음을 확인합니다. 그럼에도 불구하고 SM은 여전히 비정상적인 강도의 스파이크를 생성합니다. 분포의 꼬리로 표시되는 이러한 값은 정적 마스크 범위의 과대 평가 (왼쪽 꼬리) 및 과소 평가 (오른쪽 꼬리)에 연결됩니다. 그러나 주파수의 크기는 고려되는 경우에 SM과 NM의 적용 가능성을 배제하여 DM에 대한 리조트를 의무적으로 만듭니다.
그림 6그림 7
결론
이 작업에서는 PIV 분석 도구에 DM (Dynamic Masking) 모듈을 제공하기위한 새로운 실험 기법을 제시합니다. 동적 마스킹은 유체 흐름에 잠긴 불투명 이동 / 변형 가능한 물체를 포함하는 시간 해결 PIV 설정에서 필요한 단계입니다. 마스킹 알고리즘과 함께 형광 코팅을 사용하여 물체를 정확하게 추적 할 수 있습니다. 우리는 제안 된 DM과 두 가지 다른 접근 방식, 즉 no-masking (NM)과 static masking (SM)을 비교하여 자체적으로 설계된 저비용 PIV 설정을 통해 수행 된 측정을 제시합니다. 분석 된 유동 역학은 고체 물체의 제한된 변위를 포함하지만 정량적 비교는 DM 기술을 채택해야하는 필수 필요성을 보여줍니다. 여기에서 정확성이 입증 된 현재의 실험적 접근 방식은
메모
1.실험 데이터 세트는 PIV 분석의 복제를 허용하기 위해 요청시 제공됩니다.
참고 문헌
Anders S, Noto D, Seilmayer M, Eckert S (2019) 스펙트럼 랜덤 마스킹 : 다상 흐름에서 piv를위한 새로운 동적 마스킹 기술. Experim 유체 60 (4) : 1–6조Google 학술 검색
Archbold E, Ennos A (1972) 이중 노출 레이저 사진에서 변위 측정. Optica Acta Int J Opt 19 (4) : 253–271조Google 학술 검색
Barker D, Fourney M (1977) 얼룩 패턴으로 유체 속도 측정. Opt Lett 1 (4) : 135–137조Google 학술 검색
Bradley D, Roth G (2007) 적분 이미지를 사용한 적응 형 임계 값. J 그래프 도구 12 (2) : 13–21조Google 학술 검색
Brücker C (2000) Piv의 다상 흐름. 입자 이미지 유속계 및 관련 기술, 강의 시리즈, p 1
Driscoll K, Sick V, Gray C (2003) 고밀도 연료 스프레이에서 동시 공기 / 연료 위상 piv 측정. Experim 유체 35 (1) : 112–115조Google 학술 검색
Dussol D, Druault P, Mallat B, Delacroix S, Germain G (2016) 불안정한 인터페이스, 거품 및 움직이는 구조를 포함하는 piv 이미지에 대한 자동 동적 마스크 추출. Comptes Rendus Mécanique 344 (7) : 464–478조Google 학술 검색
Ergin F, Watz B, Wadhwa N (2015) 장거리 micropiv를 사용하여 작은 평영 수영 선수 주변의 픽셀 정확도 동적 마스킹 및 흐름 측정. 에서 : 입자 이미지 유속계 -PIV15에 관한 제 11 회 국제 심포지엄. 캘리포니아 주 산타 바바라, 9 월, 14 ~ 16 쪽
CRUI-CARE 계약에 따라 Università degli Studi Roma Tre가 제공하는 오픈 액세스 자금.
작가 정보
제휴
이탈리아 Roma, Università Roma Tre 공학과Valentina Lombardi, Michele La Rocca, Pietro Prestininzi
교신 저자
Valentina Lombardi에 대한 서신 .
추가 정보
발행인의 메모
Springer Nature는 출판 된지도 및 기관 소속의 관할권 주장과 관련하여 중립을 유지합니다.
권리와 허가
오픈 액세스이 기사는 크리에이티브 커먼즈 저작자 표시 4.0 국제 라이선스에 따라 사용이 허가되었습니다.이 라이선스는 귀하가 원저자와 출처에 대해 적절한 크레딧을 제공하는 한 모든 매체 또는 형식으로 사용, 공유, 개작, 배포 및 복제를 허용합니다. 크리에이티브 커먼즈 라이센스에 대한 링크를 제공하고 변경 사항이 있는지 표시합니다. 이 기사의 이미지 또는 기타 제 3 자 자료는 자료에 대한 크레딧 라인에 달리 명시되지 않는 한 기사의 크리에이티브 커먼즈 라이선스에 포함됩니다. 자료가 기사의 크리에이티브 커먼즈 라이센스에 포함되어 있지 않고 의도 된 사용이 법적 규정에 의해 허용되지 않거나 허용 된 사용을 초과하는 경우 저작권 보유자로부터 직접 허가를 받아야합니다. 이 라이센스의 사본을 보려면 다음을 방문하십시오.http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ .
a Department of Mechanical Engineering, Technical University of Denmark, Building 425, Lyngby, Denmark
b Department of Energy Conversion and Storage, Technical University of Denmark, Building 301, Lyngby, Denmark
Received 15 December 2020, Revised 12 April 2021, Accepted 19 April 2021, Available online 8 May 2021.
Abstract
The Directed Energy Deposition (DED) process of metals, has a broad range of applications in several industrial sectors. Surface modification, component repairing, production of functionally graded materials and more importantly, manufacturing of complex geometries are major DED’s applications. In this work, a multi-physics numerical model of the DED process of maraging steel is developed to study the influence of the powder stream specifications on the melt pool’s thermal and fluid dynamics conditions. The model is developed based on the Finite Volume Method (FVM) framework using the commercial software package Flow-3D. Different physical phenomena e.g. solidification, evaporation, the Marangoni effect and the recoil pressure are included in the model. As a new feature, the powder particles’ dynamics are modeled using a Lagrangian framework and their impact on the melt pool conditions is taken into account as well. In-situ and ex-situ experiments are carried out using a thermal camera and optical microscopy. The predicted track morphology is in good agreement with the experimental measurements. Besides, the predicted melt pool evolution follows the same trend as observed with the online thermal camera. Furthermore, a parametric study is carried out to investigate the effect of the powder particles incoming velocity on the track morphology. It is shown that the height-to-width ratio of tracks increases while using higher powder velocities. Moreover, it is shown that by tripling the powder particles velocity, the height-to-width ratio increases by 104% and the wettability of the track decreases by 24%.
Korea Abstract
금속의 DED (Directed Energy Deposition) 공정은 여러 산업 분야에서 광범위한 응용 분야를 가지고 있습니다. 표면 수정, 부품 수리, 기능 등급 재료의 생산 및 더 중요한 것은 복잡한 형상의 제조가 DED의 주요 응용 분야입니다.
이 작업에서는 용융 풀의 열 및 유체 역학 조건에 대한 분말 스트림 사양의 영향을 연구하기 위해 강철 마레이징 DED 공정의 다중 물리 수치 모델이 개발되었습니다. 이 모델은 상용 소프트웨어 패키지 FLOW-3D를 사용하여 FVM (Finite Volume Method) 프레임 워크를 기반으로 개발되었습니다.
다른 물리적 현상 예 : 응고, 증발, 마랑고니 효과 및 반동 압력이 모델에 포함됩니다. 새로운 기능으로 분말 입자의 역학은 Lagrangian 프레임 워크를 사용하여 모델링되며 용융 풀 조건에 미치는 영향도 고려됩니다.
현장 및 현장 실험은 열 화상 카메라와 광학 현미경을 사용하여 수행됩니다. 예측된 트랙 형태는 실험 측정과 잘 일치합니다. 게다가 예측된 용융 풀 진화는 온라인 열 화상 카메라에서 관찰된 것과 동일한 추세를 따릅니다. 또한, 분말 입자 유입 속도가 트랙 형태에 미치는 영향을 조사하기 위해 매개 변수 연구가 수행됩니다.
더 높은 분말 속도를 사용하는 동안 트랙의 높이 대 너비 비율이 증가하는 것으로 나타났습니다. 또한 분말 입자 속도를 3 배로 늘림으로써 높이 대 너비 비율이 104 % 증가하고 트랙의 젖음성은 24 % 감소하는 것으로 나타났습니다.
Keywords
Multi-physics modelDEDHeat and fluid flowFVMParticle motion
On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-FigOn the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig2On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig3On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig4On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig5On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig6On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig7On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig8On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig9On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig10On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig11
Open Journal of Marine Science Vol.06 No.02(2016), Article ID:65874,6 pages 10.4236/ojms.2016.62026
FLOW-3D 소프트웨어를 사용하여 다양한 조건에서 Seawalls의 흐름 속도 변경 모델링
Maryam Deilami-Tarifi1, Mehdi Behdarvandi-Askar2*, Vahid Chegini3, Sadegh Haghighi-Pour4 1Department of Coastal Engineering, Khorramshahr University of Marine Science and Technology, Khorramshahr, Iran
방파벽은 파도힘의 수준을 감소시키고 다른 구조물로부터 보호하기 위해 건설되는 보호 구조물 중 하나입니다. 이와 관련하여 이러한 구조에 대한 보다 정확한 조사는 다른 관점에서 매우 중요합니다. 이 연구는 다른 레이아웃과 경사면에서 장애물을 고려하여 방파제 크라운의 속도 변화를 조사합니다. FLOW-3D는 모델링을 위한 이 연구에서 사용되었습니다. 모델링의 결과는 장애물의 존재가 방파벽의 크라운의 유량을 줄이는 결정적인 역할을 한다는 것을 보여줍니다. 또한, 예상대로, 상류 방파의 경사계는 벽의 가장 낮은 속도가 D-상태 레이아웃과 45°의 경사에서 발생하므로 이 속도를 줄이는 데 매우 결정적입니다.
방파벽은 파도의 속도를 감소시키고 다른 구조물을 보호하기 위해 건설되는 보호 구조물 중 하나입니다. 등대는 일반적으로 방파벽에 의해 보호되는 구조 중 하나입니다. 따라서, 방파성상에 통과하는 물의 부피의 중요성 외에도, 이 구조물에 대한 크라운의 통과-흐름의 속도는 이러한 벽 뒤에 있는 구조물에 추진력과 충동을 만드는 속도 요인의 중요성 때문에 매우 중요하다. 기본적으로 업스트림 경사면에서 장애물을 생성하고 업스트림 경사의 속도는 이 속도의 양을 줄이는 데 매우 효과적일 수 있습니다. 그러나 특정 경사면에서 최적의 장애물 레이아웃에 도달하기 위해 모델링하여 이 문제를 정확하게 조사해야 합니다. 본 연구에서는, FLOW-3D의 3차원 모델이 언급된 문제점을 조사하는 데 사용된다 [1].
여러 연구는 파도가 해양 구조물을 덮어 넘나는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이러한 방법은 지속적으로 바다 파도로부터 해안을 보호하기 위해 구조물의 오버 토핑을 정확하게 예측했다. 2002년까지 거의 6,500건의 시험이 실시되었습니다. 일반 파도의 물리적 모델도 미국에서 수행되었습니다 [2] . 무작위 파도의 가장 완벽한 세트는 오웬에 의해 완료되었다 (1980). 오웬은 오버 토핑과 바다 벽의 높이와 오버 토핑의 정도 사이의 관계를 연구하기 위해 물리적 모델 테스트의 번호를 수행 [3] . 그는 오버 토핑의 정도는 파도 높이 및 파도 기간과 같은 환경 조건뿐만 아니라 구조 재료의 기하학 및 유형에 따라 달라지며 있음을 보여주었습니다. 이러한 요인의 조합을 조사해야 합니다. 폰 마이어와 듀발 (1992) 연구의 또 다른 시리즈를 수행 [4] .
이 연구에서는 68개의 다양한 형상이 모델링용 소프트웨어에 제공되며 다음 표 1에간단히 소개됩니다. 이 68 개의 다른 기하학에는 4 개의 다른 슬로프, 4 개의 다른 레이아웃 및 4 개의 다른 장애물 높이및 장애물이없는 4 개의 상태및 다른 경사에서만 포함 [5] . 그런 다음, 이러한 서로 다른 형상 및 상태는 FLOW-3D 3차원 모델을 사용하여 동일한 조건에서 평가 및 분석됩니다.
FLOW-3D 소프트웨어는 3차원 유동 필드 분석을 통해 유체 역학 분야에서 강력한 유압 시뮬레이터 응용 프로그램입니다. 모델에서 지배하는 방정식은 다른 유사한 모델과 마찬가지로 Navier-Stokes 방정식과 질량 방정식의 보존[6]입니다.
이 응용 프로그램의 채널을 모델링하려면 일반 조건(모든 시스템의 시뮬레이션 포함), 물리적 조건, 형상 및 모델 해결 네트워크, 출력 및 관련 옵션을 조정해야 합니다. 온도도는 시스템 단위, SI 및 온도에 대해 선택되었습니다.
물리적 인 측면에서, 소프트웨어는 현상을 지배하는 물리학의 원칙에 따라 관련 조건을 선택할 수 있습니다. 이 연구를 지배하는 물리적 조건은 중력과 점도와 난기류입니다. 이 소프트웨어의 난기류는 5 가지 모델에 의해 자극되고이 연구에 사용되는 모델은 재정상화 그룹 (RNG)이었습니다. 난기류의 이 모델에서, K-모델에서 실험적으로 계산된 상수값은 암시적으로 파생된다[7].
그 후 유체를 정의해야 합니다. 이 연구의 선택된 유체는 섭씨 20도물[ 8]이다.
다음 단계는 형상을 정의하고 시뮬레이션에서 중요한 네트워크를 해결하는 것입니다 [9]. FLOW3D를 사용하면 소프트웨어에서 사용할 수 있는 도구로 많은 유체 현상을 묘사할 수 있습니다. 채널 형상을 정의하면 네트워크를 해결해야 합니다. 소프트웨어의 정의된 해결 네트워크는 네트워크 크기, 셀 수 및 X, Y 및 Z 및 경계 조건의 세 가지 좌표에서 해당 치수를 포함한 일반(입방) 해결 네트워크의 형태입니다. 네트워크 셀 치수의 크기가 작을수록 시뮬레이션을 위한 프로그램의 기능과 정밀도가 높을수록[10]이됩니다.
다른 그림에서 관찰할 수 있으므로 다이어그램은 두 가지 유형으로, 먼저 그림 1-4를 포함하는 소프트웨어의 직접 출력과 다른 숫자 5-7을 변경 프로세스의 다이어그램으로 포함합니다. 그러나 그림 1-4에서는 경사면 중 하나에서 출력이 소프트웨어 출력에서 직접 가져온다는 점을 언급해야 합니다.
언급된 수치와 관련하여, 이러한 속도는 장애물없이 상태의 상류 경사면에서 최대인 반면 방파제의 상류 경사면에서 가장 높은 속도 비율이 발생한다는 것을 이해할 수 있다. 흥미로운 점은 가장 낮은 속도는 일반적으로 방파제 크라운에 존재한다는 것입니다.
그림 5-8에서 볼 수 있듯이, 상류 방파제의 모든 다른 경사 상태에서, 가장 높은 유량 속도는 10cm 높이와 가장 낮은 속도의 장애물과 관련이 있으며 50cm 높이의 장애물과 관련이 있다. 그 이유는 장애물과의 충돌로 인해 잠재적 에너지로 변환되는 유동 운동 에너지의 가치가 장애물의 높이를 증가시켜 증가하기 때문입니다. 따라서, 높이가
해당 유동 운동 에너지는 각 장애물에 대한 흐름의 충돌에서 잠재적 에너지의 해당 높이로 변환되며, 흐름 속도가 잠시 0이 되고 장애물을 건너면 속도가 증가한다. 장애물의 높이가 낮은 것이든, 순간적인 제로 속도 상태가 줄어들고 흐름은 더 높은 속도와 함께 계속 움직입니다.
Also, as it can be observed, the highest difference of velocity in all the figures is between the obstacles with 10 cm height and the obstacles with 50 cm height. Also, this amount of difference in velocity for difference between the obstacles with 10 cm and 20 cm heights is higher than that of the differences in the obstacles with 20 cm and 30 cm heights which can be related to the special conditions in flow hydraulic in that range of height.
또한, 관찰할 수 있으므로 모든 수치에서 속도의 가장 높은 차이는 높이 가 10cm의 장애물과 높이가 50cm인 장애물 사이에 있습니다. 또한, 10cm와 20cm 높이의 장애물 사이의 차이에 대한 속도차이는 20cm 및 30cm 높이의 장애물의 차이보다 높으며, 이는 그 높이 범위에서 유압의 특별한 조건과 관련이 있을 수 있다.
메리암 데일라미-타리피, 메디 베다르반디-아스카르, 바히드 체기니, 사데 그 하그하이-부어(2016) FLOW-3D 소프트웨어를 사용하여 다양한 조건하에서 해벽에 흐르는 속도의 변화를 모델링한다. 해양 과학의 오픈 저널,06,317-322. doi: 10.4236/ojms.2016.62026
1. Owen, M.W. (1980) Design of Seawalls Allowing for Wave Overtopping. Rep. EX924, Hydraulics Research Wallingford, England. [Citation Time(s):1]
2. van der Meer, J.W. and Janssen, J.P.F.M. (1995) Wave Run-Up and Wave Overtopping at Dikes. In: Kobayashi, N. and Demirbilek, Z., Eds., Wave Forces on Inclined and Vertical Wall Structures, ASCE, New York. [Citation Time(s):1]
3. CIRIA/CUR (1995) Manual on the Use of Rock in Hydraulic Engineering. CUR/RWS Report 169, A.A. Balkema, Rotterdam. [Citation Time(s):1]
4. Pullen, T., Allsop, N.W.H., Bruce, T., Kortenhaus, A., Schuttrumpf, H. and van der Meer, J.W. (2007) EurOtop— Wave Overtopping of Seadefences and Related Structures Assessment Manual. http://www.overtopping-manual.com/manual.html? [Citation Time(s):1]
5. De Wall, J.P. and Van der Meer, J.W. (1992) Wave Run-Up and Overtopping at Coastal Structures. ASCE, Proceeding of 23rd ICCE, Venice, 1758-1771. [Citation Time(s):1]
6. De Gerloni, M., Franco, L. and Passoni, G. (1991) The Safety of Breakwaters against Wave Overtopping. Proceedings of ICE Conference on Breakwaters and Coastal Structures, Thomas Telford, London. [Citation Time(s):1]
8. Owen, M.W. (1982) Design of Seawalls Allowing for Wave Overtopping. Rep. EX924, Hydraulics Research Wallingford, England. [Citation Time(s):1]
9. Allsop, W., Bruce, T., Pearson, J. and Besley, P. (2006) Wave Overtopping at Vertical and Steep Seawall. [Citation Time(s):1]
10. TAW (1974) Technical Advisory Committee on Protection against Inundation, Wave Run-Up and Overtopping. Government Publishing Office, The Hague. [Citation Time(s):1]
by Hui Hu,Jianfeng Zhang andTao Li * State Key Laboratory Base of Eco-Hydraulic Engineering in Arid Area, School of Water Resources and Hydropower, Xi’an University of Technology, Xi’an 710048, China *Author to whom correspondence should be addressed. Appl. Sci.2018, 8(12), 2456; https://doi.org/10.3390/app8122456Received: 14 October 2018 / Revised: 20 November 2018 / Accepted: 29 November 2018 / Published: 2 December 2018
Abstract
The objective of this study was to evaluate the applicability of a flow model with different numbers of spatial dimensions in a hydraulic features solution, with parameters such a free surface profile, water depth variations, and averaged velocity evolution in a dam-break under dry and wet bed conditions with different tailwater depths. Two similar three-dimensional (3D) hydrodynamic models (Flow-3D and MIKE 3 FM) were studied in a dam-break simulation by performing a comparison with published experimental data and the one-dimensional (1D) analytical solution. The results indicate that the Flow-3D model better captures the free surface profile of wavefronts for dry and wet beds than other methods. The MIKE 3 FM model also replicated the free surface profiles well, but it underestimated them during the initial stage under wet-bed conditions. However, it provided a better approach to the measurements over time. Measured and simulated water depth variations and velocity variations demonstrate that both of the 3D models predict the dam-break flow with a reasonable estimation and a root mean square error (RMSE) lower than 0.04, while the MIKE 3 FM had a small memory footprint and the computational time of this model was 24 times faster than that of the Flow-3D. Therefore, the MIKE 3 FM model is recommended for computations involving real-life dam-break problems in large domains, leaving the Flow-3D model for fine calculations in which knowledge of the 3D flow structure is required. The 1D analytical solution was only effective for the dam-break wave propagations along the initially dry bed, and its applicability was fairly limited.
이 연구의 목적은 자유 표면 프로파일, 수심 변화 및 건식 및 댐 파괴에서 평균 속도 변화와 같은 매개 변수를 사용하여 유압 기능 솔루션에서 서로 다른 수의 공간 치수를 가진 유동 모델의 적용 가능성을 평가하는 것이었습니다.
테일 워터 깊이가 다른 습식베드 조건. 2 개의 유사한 3 차원 (3D) 유체 역학 모델 (Flow-3D 및 MIKE 3 FM)이 게시된 실험 데이터와 1 차원 (1D) 분석 솔루션과의 비교를 수행하여 댐 브레이크 시뮬레이션에서 연구되었습니다.
결과는 FLOW-3D 모델이 다른 방법보다 건식 및 습식 베드에 대한 파면의 자유 표면 프로파일을 더 잘 포착함을 나타냅니다. MIKE 3 FM 모델도 자유 표면 프로파일을 잘 복제했지만, 습식 조건에서 초기 단계에서 과소 평가했습니다. 그러나 시간이 지남에 따라 측정에 더 나은 접근 방식을 제공했습니다.
측정 및 시뮬레이션 된 수심 변화와 속도 변화는 두 3D 모델 모두 합리적인 추정치와 0.04보다 낮은 RMSE (root mean square error)로 댐 브레이크 흐름을 예측하는 반면 MIKE 3 FM은 메모리 공간이 적고 이 모델의 계산 시간은 Flow-3D보다 24 배 더 빠릅니다.
따라서 MIKE 3 FM 모델은 대규모 도메인의 실제 댐 브레이크 문제와 관련된 계산에 권장되며 3D 흐름 구조에 대한 지식이 필요한 미세 계산을 위해 Flow-3D 모델을 남겨 둡니다. 1D 분석 솔루션은 초기 건조 층을 따라 전파되는 댐 파괴에만 효과적이었으며 그 적용 가능성은 상당히 제한적이었습니다.
1. Introduction
저수지에 저장된 물의 통제되지 않은 방류[1]로 인해 댐 붕괴와 그로 인해 하류에서 발생할 수 있는 잠재적 홍수로 인해 큰 자연 위험이 발생한다. 이러한 영향을 최대한 완화하기 위해서는 홍수[2]로 인한 위험을 관리하고 감소시키기 위해 홍수의 시간적 및 공간적 진화를 모두 포착하여 댐 붕괴 파동의 움직임을 예측하고 댐 붕괴 파동의 전파 과정 효과를 다운스트림[3]으로 예측하는 것이 중요하다.
그러나 이러한 수량을 예측하는 것은 어려운 일이며, 댐 붕괴 홍수의 움직임을 정확하게 시뮬레이션하고 유동장에 대한 유용한 정보를 제공하기 위한 적절한 모델을 선택하는 것은 그러므로 필수적인 단계[4]이다.
적절한 수학적 및 수치적 모델의 선택은 댐 붕괴 홍수 분석에서 매우 중요한 것으로 나타났다.분석적 해결책에서 행해진 댐 붕괴 흐름에 대한 연구는 100여 년 전에 시작되었다.
리터[5]는 먼저 건조한 침대 위에 1D de 생베넌트 방정식의 초기 분석 솔루션을 도출했고, 드레슬러[6,7]와 휘담[8]은 마찰저항의 영향을 받은 파동학을 연구했으며, 스토커[9]는 젖은 침대를 위한 1D 댐 붕괴 문제에 리터의 솔루션을 확장했다.
마샬과 멩데즈[10]는 고두노프가 가스 역학의 오일러 방정식을 위해 개발한 방법론[11]을 적용하여 젖은 침대 조건에서 리만 문제를 해결하기 위한 일반적인 절차를 고안했다. Toro [12]는 습식 및 건식 침대 조건을 모두 해결하기 위해 완전한 1D 정밀 리만 용해제를 실시했다.
Chanson [13]은 특성 방법을 사용하여 갑작스러운 댐 붕괴로 인한 홍수에 대한 간단한 분석 솔루션을 연구했다. 그러나 이러한 분석 솔루션은 특히 댐 붕괴 초기 단계에서 젖은 침대의 정확한 결과를 도출하지 못했다[14,15].과거 연구의 발전은 이른바 댐 붕괴 홍수 문제 해결을 위한 여러 수치 모델[16]을 제공했으며, 헥-라스, DAMBRK, MIK 11 등과 같은 1차원 모델을 댐 붕괴 홍수를 모델링하는 데 사용하였다.
[17 2차원(2D) 깊이 평균 방정식도 댐 붕괴 흐름 문제를 시뮬레이션하는 데 널리 사용되어 왔으며[18,19,20,21,22] 그 결과 천수(shallow water) 방정식(SWE)이 유체 흐름을 나타내는 데 적합하다는 것을 알 수 있다. 그러나, 경우에 따라 2D 수치해결기가 제공하는 해결책이 특히 근거리 분야에서 실험과 일관되지 않을 수 있다[23,24]. 더욱이, 1차원 및 2차원 모델은 3차원 현상에 대한 일부 세부사항을 포착하는 데 한계가 있다.
[25]. RANS(Reynolds-averageed Navier-Stok크스 방정식)에 기초한 여러 3차원(3D) 모델이 천수(shallow water) 모델의 일부 단점을 극복하기 위해 적용되었으며, 댐 붕괴 초기 단계에서의 복잡한 흐름의 실제 동작을 이해하기 위해 사용되었다 [26,27,28]장애물이나 바닥 실에 대한 파장의 충격으로 인한 튜디 댐 붕괴 흐름 [19,29] 및 근거리 영역의 난류 댐 붕괴 흐름 거동 [4] 최근 상용화된 수치 모델 중 잘 알려진 유체 방식(VOF) 기반 CFD 모델링 소프트웨어 FLOW-3D는 컴퓨터 기술의 진보에 따른 계산력 증가로 인해 불안정한 자유 표면 흐름을 분석하는 데 널리 사용되고 있다.
이 소프트웨어는 유한 차이 근사치를 사용하여 RANS 방정식에 대한 수치 해결책을 계산하며, 자유 표면을 추적하기 위해 VOF를 사용한다 [30,31]; 댐 붕괴 흐름을 모델링하는 데 성공적으로 사용되었다 [32,33].그러나, 2D 천수(shallow water) 모델을 사용하여 포착할 수 없는 공간과 시간에 걸친 댐 붕괴 흐름의 특정한 유압적 특성이 있다.
실생활 현장 척도 시뮬레이션을 위한 완전한 3D Navier-Stokes 방정식의 적용은 더 높은 계산 비용[34]을 가지고 있으며, 원하는 결과는 천수(shallow water) 모델[35]보다 더 정확한 결과를 산출하지 못할 수 있다. 따라서, 본 논문은 3D 모델의 기능과 그 계산 효율을 평가하기 위해 댐 붕괴 흐름 시뮬레이션을 위한 단순화된 3D 모델-MIKE 3 FM을 시도한다.
MIK 3 모델은 자연 용수 분지의 여러 유체 역학 시뮬레이션 조사에 적용되었다. 보치 외 연구진이 사용해 왔다. [36], 니콜라오스 및 게오르기오스 [37], 고얄과 라토드[38] 등 현장 연구에서 유체역학 시뮬레이션을 위한 것이다. 이러한 저자들의 상당한 연구에도 불구하고, MIK 3 FM을 이용한 댐 붕괴의 모델링에 관한 연구는 거의 없었다.
또한 댐 붕괴 홍수 전파 문제를 해결하기 위한 3D 천수(shallow water)과 완전한 3D RANS 모델의 성능을 비교한 연구도 아직 보고되지 않았다. 이 공백을 메우기 위해 현재 연구의 주요 목표는 댐 붕괴 흐름을 시뮬레이션하기 위한 단순화된 3D SWE, 상세 RANS 모델 및 분석 솔루션을 평가하여 댐 붕괴 문제에 대한 정확도와 적용 가능성을 평가하는 것이다.실제 댐 붕괴 문제를 해결하기 위해 유체역학 시뮬레이션을 시도하기 전에 수치 모델을 검증할 필요가 있다.
일련의 실험 벤치마크를 사용하여 수치 모델을 확인하는 것은 용인된 관행이다. 현장 데이터 확보가 어려워 최근 몇 년 동안 제한된 측정 데이터를 취득했다.
본 논문은 Ozmen-Cagatay와 Kocaman[30] 및 Khankandi 외 연구진이 제안한 두 가지 테스트 사례에 의해 제안된 검증에서 인용한 것이다. [39] 오즈멘-카가테이와 코카만[30]이 수행한 첫 번째 실험에서, 다른 미숫물 수위에 걸쳐 초기 단계 동안 댐 붕괴 홍수파가 발생했으며, 자유 지표면 프로파일의 측정치를 제공했다. Ozmen-Cagatay와 Kocaman[30]은 초기 단계에서 Flow-3D 소프트웨어가 포함된 2D SWE와 3D RANS의 숫자 솔루션에 의해 계산된 자유 표면 프로필만 비교했다.
Khankandi 등이 고안한 두 번째 실험 동안. [39], 이 실험의 측정은 홍수 전파를 시뮬레이션하고 측정된 데이터를 제공하는 것을 목적으로 하는 수치 모델을 검증하기 위해 사용되었으며, 말기 동안의 자유 표면 프로필, 수위의 시간 진화 및 속도 변화를 포함한다. Khankandi 등의 연구. [39] 주로 실험 조사에 초점을 맞추었으며, 초기 단계에서는 리터의 솔루션과의 수위만을 언급하고 있다.
경계 조건(상류 및 하류 모두 무한 채널 길이를 갖는 1D 분석 솔루션에서는 실험 결과를 리터와 비교하는 것이 타당하지 않기 때문이다(건조 be)d) 또는 스토커(웨트 베드) 솔루션은 벽의 반사가 깊이 프로파일에 영향을 미쳤을 때, 그리고 참조 [39]의 실험에 대한 수치 시뮬레이션과의 추가 비교가 불량할 때. 이 논문은 이러한 문제를 직접 겨냥하여 전체 댐 붕괴 과정에서의 자유 표면 프로필, 수심 변화 및 속도 변화에 대한 완전한 비교 연구를 제시한다.
여기서 댐 붕괴파의 수치 시뮬레이션은 초기에 건조하고 습한 직사각형 채널을 가진 유한 저장소의 순간 댐 붕괴에 대해 두 개의 3D 모델을 사용하여 개발된다.본 논문은 다음과 같이 정리되어 있다. 두 모델에 대한 통치 방정식은 숫자 체계를 설명하기 전에 먼저 도입된다.
일반적인 단순화된 시험 사례는 3D 수치 모델과 1D 분석 솔루션을 사용하여 시뮬레이션했다. 모델 결과와 이들이 실험실 실험과 비교하는 방법이 논의되고, 서로 다른 수심비에서 시간에 따른 유압 요소의 변동에 대한 시뮬레이션 결과가 결론을 도출하기 전에 제시된다.
2. Materials and Methods
2.1. Data
첫째, 수평 건조 및 습식 침상에 대한 초기 댐 붕괴 단계 동안의 자유 표면 프로필 측정은 Ozmen-Cagatay와 Kocaman에 의해 수행되었다[30]. 이 시험 동안, 매끄럽고 직사각형의 수평 채널은 그림 1에서 표시한 대로 너비 0.30m, 높이 0.30m, 길이 8.9m이었다.
채널은 채널 입구에서 4.65m 떨어진 수직 플레이트(담) 즉, 저장소의 길이 L0=4.65mL0에 의해 분리되었다., 및 다운스트림 채널 L1=4.25 mL1. m저수지는 댐의 좌측에 위치하고 처음에는 침수된 것으로 간주되었다; 저수지의 초기 상류 수심 h는0 0.25m로 일정했다.
오른쪽의 초기 수심 h1h1 건식침대의 경우 0m, 습식침대의 경우 0.025m, 0.1m이므로 수심비 α=h1/h0α으로 세 가지 상황이 있었다. 0, 0.1, 0.4의 습식침대 조건은 플룸 끝에 낮은 보를 사용함으로써 만들어졌다. 물 표면 프로필은 3개의 고속 디지털 카메라(50프레임/s)를 사용하여 초기에 관찰되었으며, 계측 측정의 정확도는 참고문헌 [30]에서 입증되었다. In the following section, the corresponding numerical results refer to positions x = −1 m (P1), −0.5 m (P2), −0.2 m (P3), +0.2 m (P4), +0.5 m (P5), +1 m (P6), +2 m (P7), and +2.85 m (P8), where the origin of the coordinate system x = 0 is at the dam site. 3수심비 ααα 0, 0.1, 0.4의 경우 x,yx의 경우 좌표는 h0.으로 정규화된다.
<중략> ……
Figure 1. Schematic view of the experimental conditions by Ozmen-Cagatay and Kocaman [30]: (a) α = 0; (b) α = 0.1; and (c) α = 0.4.Figure 2. Schematic view of the experimental conditions by Khankandi et al. [39]: (a) α = 0 and (b) α = 0.2.Figure 3. Typical profiles of the dam-break flow regimes for Stoker’s analytical solution [9]: Wet-bed downstreamFigure 4. Sensitivity analysis of the numerical simulation using Flow-3D for the different mesh sizes of the experiments in Reference [30].Figure 5. Sensitivity analysis of the numerical simulation using MIKE 3 FM for the different mesh sizes of the experiments in Reference [30].Figure 6. Comparison between observed and simulated free surface profiles at dimensionless times T = t(g/h0)1/2 and for dry-bed (α=0). The experimental data are from Reference [30].Figure 7. Comparison between observed and simulated free surface profiles at dimensionless times T = t(g/h0)1/2 and for a wet-bed (α = 0.1). The experimental data are from Reference [30].Figure 8. Comparison between observed and simulated free surface profiles at dimensionless times T = t(g/h0)1/2 and for the wet-bed (α = 0.4). The experimental data are from Reference [30].Figure 9. Experimental and numerical comparison of free surface profiles h/h0(x/h0) during late stages at various dimensionless times T after the failure in the dry-bed by Khankandi et al. [39].
Table 2. RMSE values for the free surface profiles observed by Khankandi et al. [39].
Table 2. RMSE values for the free surface profiles observed by Khankandi et al. [39].Figure 10. Measured and computed water level hydrograph at various positions for dry-bed by Khankandi et al. [39]: (a) G1 (−0.5 m); (b) G2 (−0.1 m); (c) G3 (0.1 m); (d) G4 (0.8 m); (e) G6 (1.2 m); (f) G8 (5.5 m).Figure 11. Measured and computed water level hydrographs at various positions for the wet-bed by Khankandi et al. [39]: (a) G1 (−0.5 m); (b) G2 (−0.1 m); (c) G4 (0.8 m); and (d) G5 (1.0 m).
Table 3. RMSE values for the water depth variations observed by Khankandi et al. [39] at the late stage.
Table 3. RMSE values for the water depth variations observed by Khankandi et al. [39] at the late stage.Figure 13. Comparison of simulated velocity profiles at various locations upstream and downstream of the dam at t = 0.8 s, 2 s, and 5 s for water depth ratios α = 0.1 by Ozmen-Cagatay and Kocaman [30]: (a) P1(−1 m); (b) P3 (+0.2 m); (c) P5 (+1 m); and (d) P6 (+2 m).Table 5. The required computational time for the two models to address dam break flows in all cases
References
Gallegos, H.A.; Schubert, J.E.; Sanders, B.F. Two-dimensional high-resolution modeling of urban dam-break flooding: A case study of Baldwin Hills, California. Adv. Water Resour.2009, 32, 1323–1335. [Google Scholar] [CrossRef]
Kim, K.S. A Mesh-Free Particle Method for Simulation of Mobile-Bed Behavior Induced by Dam Break. Appl. Sci.2018, 8, 1070. [Google Scholar] [CrossRef]
Robb, D.M.; Vasquez, J.A. Numerical simulation of dam-break flows using depth-averaged hydrodynamic and three-dimensional CFD models. In Proceedings of the Canadian Society for Civil Engineering Hydrotechnical Conference, Québec, QC, Canada, 21–24 July 2015. [Google Scholar]
LaRocque, L.A.; Imran, J.; Chaudhry, M.H. 3D numerical simulation of partial breach dam-break flow using the LES and k-ε. J. Hydraul. Res.2013, 51, 145–157. [Google Scholar] [CrossRef]
Ritter, A. Die Fortpflanzung der Wasserwellen (The propagation of water waves). Z. Ver. Dtsch. Ing.1892, 36, 947–954. [Google Scholar]
Dressler, R.F. Hydraulic resistance effect upon the dam-break functions. J. Res. Nat. Bur. Stand.1952, 49, 217–225. [Google Scholar] [CrossRef]
Dressler, R.F. Comparison of theories and experiments for the hydraulic dam-break wave. Int. Assoc. Sci. Hydrol.1954, 38, 319–328. [Google Scholar]
Whitham, G.B. The effects of hydraulic resistance in the dam-break problem. Proc. R. Soc. Lond.1955, 227A, 399–407. [Google Scholar] [CrossRef]
Stoker, J.J. Water Waves: The Mathematical Theory with Applications; Wiley and Sons: New York, NY, USA, 1957; ISBN 0-471-57034-6. [Google Scholar]
Marshall, G.; Méndez, R. Computational Aspects of the Random Choice Method for Shallow Water Equations. J. Comput. Phys.1981, 39, 1–21. [Google Scholar] [CrossRef]
Godunov, S.K. Finite Difference Methods for the Computation of Discontinuous Solutions of the Equations of Fluid Dynamics. Math. Sb.1959, 47, 271–306. [Google Scholar]
Toro, E.F. Shock-Capturing Methods for Free-Surface Shallow Flows; Wiley and Sons Ltd.: New York, NY, USA, 2001. [Google Scholar]
Chanson, H. Application of the method of characteristics to the dam break wave problem. J. Hydraul. Res.2009, 47, 41–49. [Google Scholar] [CrossRef][Green Version]
Cagatay, H.; Kocaman, S. Experimental Study of Tail Water Level Effects on Dam-Break Flood Wave Propagation; 2008 Kubaba Congress Department and Travel Services: Ankara, Turkey, 2008; pp. 635–644. [Google Scholar]
Stansby, P.K.; Chegini, A.; Barnes, T.C.D. The initial stages of dam-break flow. J. Fluid Mech.1998, 374, 407–424. [Google Scholar] [CrossRef]
Soares-Frazao, S.; Zech, Y. Dam Break in Channels with 90° Bend. J. Hydraul. Eng.2002, 128, 956–968. [Google Scholar] [CrossRef]
Zolghadr, M.; Hashemi, M.R.; Zomorodian, S.M.A. Assessment of MIKE21 model in dam and dike-break simulation. IJST-Trans. Mech. Eng.2011, 35, 247–262. [Google Scholar]
Bukreev, V.I.; Gusev, A.V. Initial stage of the generation of dam-break waves. Dokl. Phys.2005, 50, 200–203. [Google Scholar] [CrossRef]
Soares-Frazao, S.; Noel, B.; Zech, Y. Experiments of dam-break flow in the presence of obstacles. Proc. River Flow2004, 2, 911–918. [Google Scholar]
Aureli, F.; Maranzoni, A.; Mignosa, P.; Ziveri, C. Dambreak flows: Acquisition of experimental data through an imaging technique and 2D numerical modelling. J. Hydraul. Eng.2008, 134, 1089–1101. [Google Scholar] [CrossRef]
Rehman, K.; Cho, Y.S. Bed Evolution under Rapidly Varying Flows by a New Method for Wave Speed Estimation. Water2016, 8, 212. [Google Scholar] [CrossRef]
Wu, G.F.; Yang, Z.H.; Zhang, K.F.; Dong, P.; Lin, Y.T. A Non-Equilibrium Sediment Transport Model for Dam Break Flow over Moveable Bed Based on Non-Uniform Rectangular Mesh. Water2018, 10, 616. [Google Scholar] [CrossRef]
Ferrari, A.; Fraccarollo, L.; Dumbser, M.; Toro, E.F.; Armanini, A. Three-dimensional flow evolution after a dam break. J. Fluid Mech.2010, 663, 456–477. [Google Scholar] [CrossRef]
Liang, D. Evaluating shallow water assumptions in dam-break flows. Proc. Inst. Civ. Eng. Water Manag.2010, 163, 227–237. [Google Scholar] [CrossRef]
Biscarini, C.; Francesco, S.D.; Manciola, P. CFD modelling approach for dam break flow studies. Hydrol. Earth Syst. Sci.2010, 14, 705–718. [Google Scholar] [CrossRef][Green Version]
Oertel, M.; Bung, D.B. Initial stage of two-dimensional dam-break waves: Laboratory versus VOF. J. Hydraul. Res.2012, 50, 89–97. [Google Scholar] [CrossRef]
Quecedo, M.; Pastor, M.; Herreros, M.I.; Merodo, J.A.F.; Zhang, Q. Comparison of two mathematical models for solving the dam break problem using the FEM method. Comput. Method Appl. Mech. Eng.2005, 194, 3984–4005. [Google Scholar] [CrossRef]
Shigematsu, T.; Liu, P.L.F.; Oda, K. Numerical modeling of the initial stages of dam-break waves. J. Hydraul. Res.2004, 42, 183–195. [Google Scholar] [CrossRef]
Soares-Frazao, S. Experiments of dam-break wave over a triangular bottom sill. J. Hydraul. Res.2007, 45, 19–26. [Google Scholar] [CrossRef]
Ozmen-Cagatay, H.; Kocaman, S. Dam-break flows during initial stage using SWE and RANS approaches. J. Hydraul. Res.2010, 48, 603–611. [Google Scholar] [CrossRef]
Vasquez, J.; Roncal, J. Testing River2D and FLOW-3D for Sudden Dam-Break Flow Simulations. In Proceedings of the Canadian Dam Association’s 2009 Annual Conference: Protecting People, Property and the Environment, Whistler, BC, Canada, 3–8 October 2009. [Google Scholar]
Ozmen-Cagatay, H.; Kocaman, S. Dam-break flow in the presence of obstacle: Experiment and CFD simulation. Eng. Appl. Comput. Fluid2011, 5, 541–552. [Google Scholar] [CrossRef]
Ozmen-Cagatay, H.; Kocaman, S.; Guzel, H. Investigation of dam-break flood waves in a dry channel with a hump. J. Hydro-Environ. Res.2014, 8, 304–315. [Google Scholar] [CrossRef]
Gu, S.L.; Zheng, S.P.; Ren, L.Q.; Xie, H.W.; Huang, Y.F.; Wei, J.H.; Shao, S.D. SWE-SPHysics Simulation of Dam Break Flows at South-Gate Gorges Reservoir. Water2017, 9, 387. [Google Scholar] [CrossRef]
Evangelista, S. Experiments and Numerical Simulations of Dike Erosion due to a Wave Impact. Water2015, 7, 5831–5848. [Google Scholar] [CrossRef][Green Version]
Bocci, M.; Chiarlo, R.; De Nat, L.; Fanelli, A.; Petersen, O.; Sorensen, J.T.; Friss-Christensen, A. Modelling of impacts from a long sea outfall outside of the Venice Lagoon (Italy). In Proceedings of the MWWD—IEMES 2006 Conference, Antalya, Turkey, 6–10 November 2006; MWWD Organization: Antalya, Turkey, 2006. [Google Scholar]
Nikolaos, T.F.; Georgios, M.H. Three-dimensional numerical simulation of wind-induced barotropic circulation in the Gulf of Patras. Ocean Eng.2010, 37, 355–364. [Google Scholar]
Goyal, R.; Rathod, P. Hydrodynamic Modelling for Salinity of Singapore Strait and Johor Strait using MIKE 3FM. In Proceedings of the 2011 2nd International Conference on Environmental Science and Development, Singapore, 26–28 February 2011. [Google Scholar]
Khankandi, A.F.; Tahershamsi, A.; Soares-Frazão, S. Experimental investigation of reservoir geometry effect on dam-break flow. J. Hydraul. Res.2012, 50, 376–387. [Google Scholar] [CrossRef]
Flow Science Inc. FLOW-3D User’s Manuals; Flow Science Inc.: Santa Fe, NM, USA, 2007. [Google Scholar]
Danish Hydraulic Institute (DHI). MIKE 3 Flow Model FM. Hydrodynamic Module-User Guide; DHI: Horsholm, Denmark, 2014. [Google Scholar]
Pilotti, M.; Tomirotti, M.; Valerio, G. Simplified Method for the Characterization of the Hydrograph following a Sudden Partial Dam Break. J. Hydraul. Eng.2010, 136, 693–704. [Google Scholar] [CrossRef]
Hooshyaripor, F.; Tahershamsi, A.; Razi, S. Dam break flood wave under different reservoir’s capacities and lengths. Sādhanā2017, 42, 1557–1569. [Google Scholar] [CrossRef]
Kocaman, S.; Ozmen-Cagatay, H. Investigation of dam-break induced shock waves impact on a vertical Wall. J. Hydrol.2015, 525, 1–12. [Google Scholar] [CrossRef]
Liu, H.; Liu, H.J.; Guo, L.H.; Lu, S.X. Experimental Study on the Dam-Break Hydrographs at the Gate Location. J. Ocean Univ. China2017, 16, 697–702. [Google Scholar] [CrossRef]
Marra, D.; Earl, T.; Ancey, C. Experimental Investigations of Dam Break Flows down an Inclined Channel. In Proceedings of the 34th World Congress of the International Association for Hydro- Environment Research and Engineering: 33rd Hydrology and Water Resources Symposium and 10th Conference on Hydraulics in Water Engineering, Brisbane, Australia, 26 June–1 July 2011. [Google Scholar]
Wang, J.; Liang, D.F.; Zhang, J.X.; Xiao, Y. Comparison between shallow water and Boussinesq models for predicting cascading dam-break flows. Nat. Hazards2016, 83, 327–343. [Google Scholar] [CrossRef]
Yang, C.; Lin, B.L.; Jiang, C.B.; Liu, Y. Predicting near-field dam-break flow and impact force using a 3D model. J. Hydraul. Res.2010, 48, 784–792. [Google Scholar] [CrossRef]
이 조사의 목적은 실험 모델 f Khaled Hamad의 박사 학위 논문 인 Submerged Vanes의 실험적 난류 분석을 기반으로 FLOW 3D 컴퓨터 패키지를 사용하여 3 차원 수치 모델링을 개발하여 수치 및 실험 모델 둘 사이의 속도와 압력 결과를 비교하는 것입니다.
이 조사는 모래층에 설치된 침수 베인과 상호 작용할 때 흐름의 거동을 평가하고 이러한 유형의 수력 구조물을 구현할 때 퇴적물 수송 능력이 어떻게 변하는지 분석했습니다.
보정된 모델을 얻기 위해 민감도 분석이 수행되었고 보정은 메쉬 크기, 계산 비용, 시뮬레이션 시간 및 난류 모델을 정의했습니다. 원하는 결과가 얻어 질 때까지 23 번의 테스트가 수행되었고 실험 모델과 같았습니다.
난류 분석은 보정 된 모델 속도, 레이놀즈 전단, 난류 운동 에너지 및 그 소산 속도, 난류 강도 및 Kolmogorov 스케일로 수행되었습니다. 실험 모델과 수치 모델에서 얻은 결과를 비교했습니다. 수치 모형과 실험 모형의 결과를 비교하여 차이와 오차의 비율을 결정하여 수치 모형의 값을 검증 하였습니다.
FIGURA 1.2. (ARRIBA) EROSIÓN DE UN BANCO DE SEDIMENTOS POR LA CORRIENTE
NATURAL;(ABAJO) MITIGACIÓN DE LA EROSIÓN MEDIANTE LA INSTALACIÓN DE PANELES
SUMERGIDOS
FUENTE: (Odgaard, 2009)FIGURA 1.3. REDISTRIBUCIÓN DEL FLUJO POR ACCIÓN DE PANELES SUMERGIDOS
DENTRO DE UNA SECCIÓN TRANSVERSAL DEL CANAL
FUENTE: (Odgaard, 2009)FIGURA 2.2. BOSQUEJO DE LA CIRCULACIÓN INDUCIDA POR UNA SERIE DE TRES
PANELES SUMERGIDOS
FUENTE: (Odgaard, 2009)FIGURA 2.3. ESQUEMA QUE MUESTRA EL CAMBIO PROVOCADO POR TRES PANELES
SUMERGIDOS EN EL PERFIL DE LA CAMA DE SEDIMENTOS
FUENTE: (Odgaard, 2009)FIGURA 2.4. ESQUEMA DEL TRANSPORTE DE SEDIMENTOS
FUENTE: (Sarango, 2013)FIGURA 2.5. FORMAS DEL TRANSPORTE DE SEDIMENTOS
FUENTE: (Garcia & Maza, 1996)FOTOGRAFÍA 3.1. VISTA EN PLANTA DEL CANAL
FUENTE: (Hamad, 2015)FOTOGRAFÍA 3.2. PANEL SUMERGIDO INSTALADO
FUENTE: (Hamad, 2015)FOTOGRAFÍA 3.3. SISTEMA DE COORDENADAS DEL PANEL SUMERGIDO
FUENTE: (Hamad, 2015)FIGURA 4.9. DISTRIBUCIÓN DE PRESIONES SOBRE EL PANEL SUMERGIDO
ELABORADO: Jurado – Oñate, 2020FOTOGRAFÍA 4.1. TOPOGRAFÍA FINAL DEL LECHO DE ARENA EN MODELO
EXPERIMENTAL
FUENTE: (Hamad, 2015)FIGURA 4.15. TOPOGRAFÍA FINAL DEL LECHO DE ARENA TRAZADA EN MATLAB
FUENTE: (Hamad, 2015)TABLA 4.6. TENSIONES DE REYNOLDS TANTO PARA EL MODELO NUMÉRICO (PRUEBA 23)
COMO PARA EL MODELO EXPERIMENTAL PARA LOS PUNTOS DE ESTUDIO
S. Noruzi1 and J. Ahadiyan2* 1– M.Sc. Student, Faculty of Water Sciences Engineering, Shahid Chamran University of Ahvaz, Iran. 2*-Corresponding Author, Associate Professor, Faculty of Water Sciences Engineering, Shahid Chamran University of Ahvaz, Iran.
Abstract
The discharge coefficient of morning glory spillway is decreased with eddies created by vortex at the inlet part of weir. However, a series of specific blades can reduce vortices which result in the spillway efficiency is increased. Hence, in this research numerical modeling of installed breaker blade on morning glory spillway was evaluated using Flow-3D model. To achieve these purposes, morning glory spillway was modeled without and with blades 3, 4 and 6 blades at 45 degree angle. To simulate the turbulence fluctuations, the modified k-e model (RNG k-e) was used and its results were compared to the experimental data. Results showed that by installing blades, the discharge coefficient increases up to 42 percent with 25 percent decreasing in the upstream water level. Moreover, among the three different arrangements of blades, the six-blade model was found to have more satisfactory results than other models. In comparison to control model, for H/D between 0 to 0.1 and 0.1 to 0.2 the discharge coefficient has been increased 40 and 57 percent for six-blade arrangement, respectively.
모닝 글로리의 방류계수는 위어 입구 부분의 와류에 의해 생성된 소용돌이로 감소합니다. 그러나 일련의 특정 블레이드는 와류를 줄여 여수로 효율성을 높일 수 있습니다. 따라서 본 연구에서는 모닝 글로리 여수로에 설치된 브레이커 블레이드의 수치 모델링을 FLOW-3D 모델을 사용하여 평가했습니다. 이러한 목적을 달성하기 위해 모닝 글로리 여수로는 45도 각도로 블레이드 3, 4 및 6 블레이드 있는 모델과 없는 모델로 모델링되었습니다. 난류 변동을 시뮬레이션하기 위해 수정된 k-e 모델 (RNG k-e)을 사용하고 그 결과를 실험 데이터와 비교했습니다. 결과에 따르면 블레이드를 설치하면 상류 수위가 25 % 감소하면서 배출 계수가 42 %까지 증가합니다. 또한 3 개의 서로다른 블레이드 배열 중 6 개 블레이드 모델이 다른 모델보다 더 만족스러운 결과를 나타냈다. 기본 모델과 비교하여 H / D가 0 ~ 0.1 및 0.1 ~ 0.2 인 경우, 6개 블레이드 배열에서 방류계수가 각각 40 % 및 57 % 증가했습니다.
Figure 1 – Dimensions of the vortex bladeFigure 3 – A (Physical model of lotus overflow without blade, b) Physical model of lotus overflow with eddy blades.Figure 5 – Modeling a simple lotus overflow symmetrically in FLOW-3D softwareFigure 7 – Comparison of Ashley flow chart with numerical model and laboratoryFigure 8 – Comparison of flow coefficient diagram – immersion ratio of numerical model with laboratory: a (overflow without blade, b) overflow with three blades, c (overflow with four blades, d) overflow with six blades
Reference
1 -حیدری ارجلو، س.، موسوی جهرمی، س. ح. و ادیب، ا. 1386 .بررسی تاثیر شیب بر تعداد بهینه پلکانها در سرریزهای پلکانی، مجله علوم و مهندسی .)123-136 :)2(33 ،كشاورزی علمی )آبیاری 2 -حاجیپور، گ. 1363 .بررسی آزمایشگاهی تأثیر تیغههای گردابشکن بر هیدرولیک جریان سرریز نیلوفری. پایاننامه كارشناسی ارشد رشته سازههای آبی، دانشکده مهندسی علوم آب، دانشگاه شهید چمران اهواز. 3 -رنجبر ملکشاه، م.، 1363 .بررسی رفتار سرریز نیلوفری با پایین دست تاج پلکانی بوسیله مدلسازی رایانهای، پایاننامه كارشناسی ارشد مهندسی عمران، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه خواجه نصیر طوسی. 4 -رمضانی، س. كاویانپور، م ر. و ع. حسنی نژاد. 1362 .بررسی پارامترهای مؤثر بر آبگذری سرریزهای نیلوفری. هفتمین كنگره ملی مهندسی عمران، دانشکده مهندسی شهید نیکبخت، زاهدان. 1 -سامانی، م. 1331 .طراحی سازههای هیدرولیکی. انتشارات شركت مهندسی مشاور دز آب اهواز 1 -قاسمزاده، ف. 1362 .شبیه سازی مسائل هیدرولیکی در 3D-FLOW .تهران، نوآور. 3 -كمانبدست، 1 ،.موسوی، س.ر. 1361 .مطالعه آزمایشگاهی تأثیر تعداد و زاویه گرداب شکن بر مشخصات جریان در سرریز نیلوفری مربعی، نشریه علوم آب و خاک )غعلوم و فنون كشاورزی و منابع طبیعی(، سال بیستم، شماره 38 ،صفحه 182-131 . 8 -نظری پوركیانی، ع ا. 1363 .بررسی فشار و سرعت جریان در سرریز نیلوفری سد البرز با استفاده از نرمافزار 3D-FLOW .اولین كنفرانس سراسری توسعه محوری مهندسی عمران، معماری، برق و مکانیک ایران. 6 -نوحانی، ا.، جمالی امام قیس، ر. 1364 .بررسی آزمایشگاهی تأثیرشکل تیغه های ضد گرداب برراندمان تخلیهی سرریزهای نیلوفری، نشریه آبیاری و زهکشی ایران، جلد 6 ،شماره 1 ،صفحه 346-341 . 10-Akbari, A A., Nohani, E and A. Afrous. 2015. Numerical study of the effect of anti-vortex plates on the inflow pattern in shaft spillways. Indian Journal of Fundamental and Applied Life Sciences, 5(S1): 3819-3826. 11-Anonymous, 1965. Design of Small Dams. Water Resources Technical publication, U.S Department of the interior Bureau of Reclamation. 12-Bagheri, A., Shafai Bajestan, M., Mousavi Jahromi, H., Kashkuli, H. and H. Sedghi. 2010. Hydraulic evaluation of the flow over polyhedral morning glory spillways. Word Applied Sciences Journal, 9(7): 712-717. 13- Fattor, C. A. and J. D. Bacchiega. 2003. Analysis of instabilities in the charge of regime in morning glory spillways. Journal of Hydraulic Research, 40(4): 114-123. 14- Khatsuria, R. M. 2005. Hydraulics of spillways and energy dissipaters. Marcel Dekker. Department of Civil and Environmental Engineering Georgia, Institute of Technology Atlanta, Newyork, USA. 15-Mousavi. S. R., Kamanbedast, A.A., and H. Fathian. 2013. Experimental investigation of the effect of number of anti-vortex piers on submergence threshold in morning glory spillway with square inlet. Technical Journal of Engineering and Applied Sciences, 3(24): 3534-3540. 16- Novak, P. 2007. Hydraulic Structures, Fourth edition published by Taylor and Francis. University of New Castle upon, Tyne, UK, Landon and Network. 17-Tavana, M H., Mousavi Jahromi, H., Shafai Bajestan, M., Masjedi, A. R. and H. Sedghi. 2011. Optimization of number and direction of vortex breakers in the morning glory spillway using physical model. Economy, Environmental and Conservation Journal, 17(2): 435-440. 18-Vresteeg. H. K and W. Malalasekera. 1995. An introduction to computational fluid dynamics. Longman Scientific and Technical. New York. 19-Yakhot. V and L. M. Smith. 1992. The renormalization group. The e-expansion and of turbulence models. Journal of Computing, 7(1): 35-61.
1 Water resource expert Khuzestan Water and Power Authority 2 shahid chamran univercity of ahwaz
Since the characteristics of density current is affected by different parameters, the effect of discharge rate changes, gradient and the concentration of density current on speed of the forehead and also the speed distribution in density current’s body have been investigated by physical and three-dimensional mathematical model (Flow-3d) in this research. For these purposes, different tests in the form of salty density current were done with three inflow discharge rates (0.7, 1 and 1.3 liters per second) and three different slopes (0, 1 and 2.2 percent). As well as to evaluate the effect of density changes on the flow characteristics, the concentration of 10, 15 and 20 grams per liter were used. In order to measure the speed of the forehead, velocity distribution in the body and its changes with flow, density and different slopes, video camera and ultrasound profiler speedometer were used in this study. Then, forehead speed and velocity distribution in the current’s body were achieved using six different turbulence models which are available on the software of “Flow-3D”. Comparing the results of physical and mathematical model showed that Eddy turbulence model and laminar flow mode have better accuracy in relation to other turbulent models. It should be noted that Reynolds number on experiments are at the range of 2000-4000.
밀도 흐름의 특성은 서로 다른 파라미터에 의해 영향을 받기 때문에 방출 속도 변화, 구배 및 밀도 흐름의 농도가 수두 속도에 미치는 영향과 밀도 흐름의 볼륨 속도 분포도 물리적 및 3차원 수학 모델(Flow-3d)에 의해 조사되었습니다.
이러한 목적을 위해 세 가지 유입 배출 속도(초당 0.7, 1 및 1.3L)와 세 가지 다른 경사도(0, 1, 2.2%)로 염분 밀도 흐름 형태의 다른 테스트가 수행되었습니다.
밀도 변화가 흐름 특성에 미치는 영향을 평가하기 위해 리터당 10, 15, 20g의 농도를 사용했습니다. 이 연구에서는 수두의 속도를 측정하기 위해 체내의 속도 분포와 흐름, 밀도 및 다양한 기울기와 함께 변화된 속도, 비디오 카메라 및 초음파 프로파일러 속도계를 사용했습니다.
그런 다음, “Flow-3D” 소프트웨어에서 사용할 수 있는 6가지 난류 모델을 사용하여 현재 볼륨의 수두 속도와 속도 분포를 달성했습니다.
물리적 모델과 수학적 모델의 결과를 비교한 결과, 에디 난류 모델과 층류 모드가 다른 난류 모델과 비교하여 더 나은 정확도를 가지고 있다는 것을 보여주었습니다.
레이놀즈 실험 번호는 2000-4000 범위라는 점에 유의해야 합니다.
Figure 1 – General diagram of the forehead and body of the concentratedFigure 2 – Dimensional profile of velocity distribution in concentrated flow (Graph and Altinacar, 1662)Figure 1 – Schematic drawing of the physical model usedFigure 0 – Sample of the concentrated flow created in the laboratory (front and body of concentrated flow)Figure 6 – Mixing intensity values against Richardson number and comparing it with the results of other researchers
Reference
1- حقی آبی، ا. 1383. بررسی اثر شیب کف بر پروفیل سرعت جریان غلیظ رساله دکتری رشته سازه های آبی ، دانشکده مهندسی علوم آب، دانشگاه شهید چمران اهواز.
2- کاهه، م. قمشی، م. و س، ح، موسوی جهرمی، 1391. بررسی آزمایشگاهی سرعت پیشروی جریان غلیظ بر روی سطوح زبر. علوم و مهندسی آبیاری، 35(1): 101-110.
3- کشتکار، ش. ایوب زاده، س ع. و ب، فیروزآبادی، 1389 . بررسی پروفیل سرعت و غلظت جریان گل آلود با استفاده از مدل فیزیکی. پژوهشهای آبخیزداری،87(2): 43-36.
4- کوتی، ف. کاشفی پور، س، م. و م قمشی، 1391. تجزیه و تحلیل پروفیل های سرعت در جریان غلیظ. مجله ی علوم و فنون کشاورزی و منابع طبیعی، علوم آب و خاک، 59: 29-15.
5- Altinakar, M.S., Graf, W.H. and , E.J, Hopfinger. 1990. Weakly depositing turbidity current on a small slope. Journal of Hydraulic Research. 28(1): 55-80.
6- Baas, J.H. McCaffrey, W.D. Haughton P.D.W. and C, Choux. 2005. Coupling between suspended sediment distribution and turbulence structure in a laboratory turbidity current. Journal of Geophysics Research, 110: 20-32.
7- Barahmand, N. and A, Shamsai. 2010. Experimental and theoretical study of density jumps on smooth and rough beds”. Lakes and Reservoirs: Research and Management, 15(4): 285-307.
8- Britter, R.E. and P, Linden. 1980.The motion of the front of a gravity current traveling down an incline. Journal of Fluid Mechanics, 99(3): 531- 543.
9- Buckee, C. Kneller, B. and J, Peakall. 2001. Turbulence structure in steady solute-driven gravity currents Blackwell Oxford pp, 173-188.
10- Choux, C.M.A. Baas, J.H. McCaffrey, W.D. and P.D.W, Haughton. 2005. Comparison of spatio–temporal evolution of experimental particulate gravity flows at two different initial concentrations based on velocity grain size and density data. Sedimentary Geology, 179: 49-69.
11- FathiMoghadam, M. TorabiPoudeh, H. Ghomshi, M. and M, Shafaei. 2008. The density current head velocity in expansion reaches. Lakes & Reservoirs: Research & Management, 13(1): 63-68.
12- Ghomeshi, M. 1995. Reservoir sedimentationmodeling. Ph.D. Thesis. University of Wollongong. Australia.
Graf, W.H. and M, S, Altinakar. 1998. Fluvial Hydraulics, Flow and Transport Processes in Channels of Simple Geometry. John Wiley and Sons, Ltd, England.
14- Ieong, K, K. Mok, K,M. and H, Yeh. 2006. Fluctuation of the front propagation speed of developed gravity current. Journal of Hydrodynamics, 18(3): 351-355.
15- LaRocca, M. Adduce, C. Sciortino, G. And A, B, Pinzon. 2008. Experimental and numerical simulation of three-dimensional gravity currents on smooth and rough bottom. Physics of Fluids, 20, 106603.
16- McCaffrey, W, D. Choux, C, M. Baas, J, H. And P, D, W, Haughton. 2003. Spatio-temporal evolution of velocity structure concentration and grainsize stratification within experimental particulate gravity currents. Marine and Petroleum Geology. 20: 851-860.
17- Sequeiros, O, E. Spinewine, B. Beaubouef, R, T. Sun, T. Garcia, H. M., and G, Parker. 2010. Characteristics of Velocity and Excess Density Profiles of Saline Underflows and Turbidity Currents Flowing over a Mobile Bed”. Journal of Hydraulic Engineering, 136(7): 167-180.
18- Turner, J, S. 1973. Buoyancy Effects in Fluids. Cambridge University Press London, U.K, pp. 178-181.
19- Yu, W, S. Lee, H, Y. And M, S, Hsu. 2000. Experiments on deposition behavior of fine in a reservoir. Journal of Hydraulic Engineering, 126(12): 912-920.
FLOW-3D 수치 모델을 이용하여 미로 위어 평면도의 형상 변화가 유량 계수 증가에 미치는 영향 연구
E. Zamiri 1 , H. Karami 2* and S. Farzin3 1- M.S. Student, Department of Civil Engineering, Semnan University, Semnan, Iran. 2 *
Corresponding Author, Assistant Professor, Department of Civil Engineering, Semnan University, Semnan, Iran. (hkarami@semnan.ac.ir). 3- Assistant Professor, Department of Civil Engineering, Semnan University, Semnan, Iran.
Weirs are hydraulic structures used to measure, regulate and control the water levels and are fixed upon open channels and rivers width. Growing magnitude of probable maximum flood events (PMF) has highlighted the demand for increasing discharge capacity. Application of labyrinth weir has been suggested as a solution for increasing discharge capacity. Tullis et al. (1995) evaluated the effective parameters in determining the capacity of a labyrinth weir. They introduced total head, the effective crest length and the discharge coefficient as parameters influencing the discharge capacity of a labyrinth weir. Khode et al. (2011) experimentally studied the parameters of a flow-over labyrinth weir for different side wall angles (α) from 8 to 30°. They found that discharge coefficient increases by growing side wall angle values. Crookston and Tullis (2012a) studied performance of different labyrinth weirs by making differences between geometric shapes of weirs in plan. The results indicated that discharge capacity of the arced labyrinth weirs is more than the discharge capacity of horseshoe weirs. Seo et al. (2016) investigated the effect of weir shapes on discharge of weirs. It was shown that the discharge of the labyrinth weir had an increase of approximately 71% in comparison with the linear ogee weir. In this research, labyrinth weir with sidewall angle equal to 6° was simulated through Flow3D model, using experimental results of previous researchers. After validation, the changes of discharge coefficient of weir with angles of 45° and 85° and apex shapes of triangular and halfcircular shapes were analyzed.
Weirs는 수위를 측정, 조절 및 제어하는 데 사용되는 수력 구조물이며 열린 수로 및 강 폭에 고정됩니다. 예상되는 최대 홍수 사건 (PMF)의 규모가 커짐에 따라 배출 용량 증가에 대한 요구가 강조되었습니다. 미로 위어 (labyrinth weir)의 적용은 배출 용량을 증가시키기 위한 해결책으로 제안 되었습니다.
Tullis et al. (1995)는 미로 위어의 용량을 결정하는데 효과적인 매개 변수를 평가했습니다. 그들은 미로 위어의 배출 용량에 영향을 미치는 매개 변수로 총 수두, 유효 문장 길이 및 배출 계수를 도입했습니다.
Khode et al. (2011)은 8 ~ 30 °의 다양한 측벽 각도 (α)에 대한 유동-오버 래비 린스 위어의 매개 변수를 실험적으로 연구했습니다.
그들은 측벽 각도 값이 증가함에 따라 방전 계수가 증가한다는 것을 발견했습니다. Crookston과 Tullis (2012a)는 평면에서 위어의 기하학적 모양을 차이를 만들어 서로 다른 미로 위어의 성능을 연구했습니다.
결과는 호형 미로 위어의 배출 용량이 말굽 위어의 배출 용량보다 더 많다는 것을 나타냅니다. Seo et al. (2016)은 위어의 배출에 대한 위어 모양의 영향을 조사했습니다. 미로 위어의 배출량은 선형 오지 위어에 비해 약 71 % 증가한 것으로 나타났습니다.
이 연구에서는 이전 연구자들의 실험 결과를 사용하여 Flow3D 모델을 통해 측벽 각도가 6 ° 인 미로 위어를 시뮬레이션했습니다. 검증 후 각 45 °, 85 °의 위어의 배출 계수 변화와 삼각형 및 반원 형태의 정점 형태를 분석 하였다.
Fig.1- Schematic of trapezoidal, triangular, and rectangular congressional overflowFig.2- Richard Dam overflow in AmericaFig.3- Plan of geometric parameters of
congressional overflowFig. 4- The boundary conditions of the congressional overflow modelFig.5- View of a simulated congressional overflowFig. 6- Comparison of discharge coefficients resulted from numerical and experimental
models
Fig.7- The relationship between Cd and Q for different angles of the congressional
overflow wall
Fig. 8- The relationship between Cd and HT/p for different angles of the congressional overflow wallTable 3- The correlation of Q and HT/p with Cd for different angles of the overflow wallFig. 9- The congressional overflow with linear, semicircular and triangular spansFig. 10- The relationship between Cd and Q for different forms of congressional overflowFig. 11- The relationship of Cd and HT/p under different forms of congressional overflowFig. 12- The relationship Cd other/Cd simple and HT/p in a congressional overflowFig. 13- Comparison of discharge coefficients resulted from a numerical model and proposed relation Fig. 14- Comparison of Cd from the present study and other studies for 6 angle congressional overflowFig. 15- The relationship between the discharge coefficient and HT/p for 6
◦ angle
congressional overflow
Results
오버행의 넘침 흐름을 증가시키는 것이 중요하기 때문에 본 연구에서는 넘침 벽의 돌출부에 6, 45 및 85 도의 세 가지 값을 채점하고 넘침 개구부에 삼각형 및 반원 모양을 제안함으로써 , 오버 플로우의 오버 플로우 계수를 변경하여 3D 숫자 래치를 사용하십시오.
Irene Par Vahsh Bareh에서 얻은 결과는 다음과 같습니다.
1- 흐름을 따라 포병의 범람 벽 각도를 늘리면 방출 계수가 증가합니다. 벽 각도가 85도 및 45 도인 포병의 범람 계수는 벽 각도가 6 도인 범람 계수 평균의 2.28 및 1.24 배입니다.
2-구부러진 양고기를 먹은 상태에서 배수로 모양의 변화는 배출 계수를 증가시킨다. 삼각형과 비 삼각형 개구부가있는 오버플로의 배출 계수는 온대 개구부가있는 오버플로의 배출 계수에 비해 양고기가 50.29 및 4.16 % 증가했습니다.
3- 오버플로 양 (p / HT)의 부하와 함께 부하 부하의 무 차원 비율 값을 늘리면 혼잡 한 오버플로의 방전 계수가 감소합니다. 또한 p <HT / 0.5의 값에서 세 가지 형태의 오버플로 개구에 대한 배출 계수의 값은 서로 가깝고 오버플로 모양의 각 끝은 값에서 동일한 기능을 갖습니다. p / HT <0.5. 4-유량이 증가함에 따라 유량 계수가 감소합니다.
References
1- Azhdary Moghaddam, M. and Jafari Nodoushan, E., 2013. Optimization of Geometry of trapezoidallabyrinth Spillway with using ANFIS Models and Genetic Algorithms (Ute Dam Case Study in the United States of America). Journal of Civil Engineering. 24(2), pp. 129-138. (In Persian). 2- Canholi, J. F., Canholi, A. P. and Sobral, V., 2011. Hydraulic Design of a Labyrinth Weir in Aclimação´s Lake. 12nd International Conference on Urban Drainage, Porto Alegre/Brazil. 3- Crookston, B. M. and Tullis, B. P., 2012a. Arced labyrinth weirs. Journal of Hydraulic Engineering. 138(6), pp.555-562. 4- Crookston, B. M. and Tullis, B. P., 2012b, Hydraulic design and analysis of labyrinth weirs. I: Discharge relationships. Journal of Irrigation and Drainage Engineering. 139(5), pp.363-370. 5- Esmaeili Varaki, M. and Safarrazavi Zadeh, M., 2013. Study of Hydraulic Features of Flow Over Labyrinth Weir with Semi-circular Plan form. Journal of Water and Soil. 27(1), pp. 224-234. (In Persian). 6- Farzin, S., Karami, H. and Zamiri, E., 2016. Study of the Flow over Rubber Dam Using Computational Hydrodynamics. Journal of Dam and Hydroelectric Powerplant. 3(9), pp.1-11. (In Persian). 7- Hirt, C. W. and Richardson, J. E., 1999. The modeling of shallow flows, Flow Science, Technical Notes. 48, pp.1-14. 8- Hosseini, K., Tajnesaie, M. and Jafari Nodoush, E., 2015. Optimization of the Geometry of Triangular Labyrinth Spillways, Using Fuzzy‐Neural System and Differential Evolution Algorithm. Journal of Civil and Environmental Engineering. 45(1), PP.81-91. (In Persian). 9- Khode, B. V., Tembhurkar, A. R., Porey, P. D. and Ingle, R. N., 2011. Experimental studies on flow over labyrinth weir. Journal of Irrigation and Drainage Engineering. 138(6), pp.548-552. 10- Nezami, F., Farsadizadeh, D., Hosseinzadeh Delir, A. and Salmasi, F., 2012. Experimental Study of Discharge Coefficient of Trapezoidal Labyrinth Side-Weirs. Journal of Water and Soil Science. 23(1), PP.247-257. (In Persian). 11- Nikpiek, P. and Kashefipour, S. M., 2014. Effect of the hydraulic conditions and structure geometry on mathematical modelling of discharge coefficient for duckbill and oblique weirs. Journal of Irrigation Science and Engineering. 39(1), pp.1-10. (In Persian). 12- Noori, B. M. and Aaref, N. T., 2017. Hydraulic Performance of Circular Crested Triangular Plan Form Weirs. Arabian Journal for Science and Engineering. pp.1-10. 13- Noruzi, S. and Ahadiyan, J., 2016. Effect of Vortex Breaker Blades 45 Degree on Discharge Coefficient of Morning Glory Spillway Using Flow-3D. Journal of Irrigation Science and Engineering. 39(4), PP. 47-58. (In Persian). 14- Paxson, G. and Savage, B., 2006. Labyrinth spillways: comparison of two popular USA design methods and consideration of non-standard approach conditions and geometries. Proceedings of the international junior researcher and engineer workshop on hydraulic structures, Montemor-o-Novo, Portugal, Division of Civil Engineering, 37. 15- Payri, R., Tormos, B., Gimeno, J. and Bracho, G., 2010. The potential of Large Eddy Simulation (LES) code for the modeling of flow in diesel injectors. Mathematical and Computer Modelling. 52(7), pp.1151-1160. 16- Rezaee, M., Emadi, A. and Aqajani Mazandarani, Q., 2016. Experimental Study of Rectangular Labyrinth Weir. Journal of Water and Soil. 29(6), pp. 1438-1446. (In Persian). 17- Seo, I. W., Do Kim, Y., Park, Y. S. and Song, C. G. 2016, Spillway discharges by modification of weir shapes and overflow surroundings. Environmental Earth Sciences. 75(6), pp.1-13. 18- Suprapto, M., 2013. Increase spillway capacity using Labyrinth Weir. Procedia Engineering. 54, pp. 440-446. 19- Tullis, J. P., Amanian, N. and Waldron, D., 1995. Design of labyrinth spillways. Journal of Hydraulic Engineering. 121(3), pp.247-255. 20- Zamiri, E., Karami, H. and Farzin, S., 2016. Numerical Study of Labyrinth Weir Using RNG Turbulence Model. 15th Iranian Hydraulic Conference, Imam Khomeini International University, Qazvin, Iran. (In Persian).
1 MS Student, Department of Water Structures, Faculty of Water and Environmental Engineering, Shahid Chamran University of Ahvaz, Ahvaz, Iran.
2 Professor, Department of Water Structures, Faculty of Water and Environmental Engineering, Shahid Chamran University of Ahvaz, Ahvaz, Iran.
3 shahid chamran university
Abstract
Due to the crisis of water scarcity, water resources management has become inevitable in Iran. Dam reservoirs are among the most important used water resources. Construction of a dam on a river reduces the flow velocity in the reservoir, finally resulting in the deposit of sediments in it. The depositing of sediments in the dam reservoir reduces its useful volume and disturbs the dam’s performance in terms of water storage. Therefore, solutions have always been proposed to manage and discharge sediments in the reservoir during the service period. In this regard, pressurized flushing is a common solution for eliminating sediments. In this method, by opening the bottom gates, the upstream water pressure discharges the sediments through the orifice. The volume of the exited sediments is a function of factors, such as gate diameter, sediments type and size, water height upstream the gate, and outflow discharge. Numerous studies have been conducted on the effect of the mentioned factors on the volume of sediments exited from an orifice. Shahmirzadi et al. (2010) experimentally evaluated the effect of the diameter of bottom dischargers on the dimensions of the flushing cone. Powell and Khan (2015) conducted tests to investigate the flow pattern upstream of a dam orifice under the fixed bed and equilibrium scour (mobile bed) conditions. Their results demonstrated that the velocity’s horizontal component was almost equal for both fixed and equilibrium scour conditions. The same conditions were also the case for the vertical component of the velocity.
물 부족의 위기로 이란에서는 수자원 관리가 불가피해졌습니다. 댐 저수지는 가장 중요한 사용 수자원 중 하나 입니다. 강에 댐을 건설하면 저수지의 유속이 감소하여 결국 침전물이 퇴적됩니다. 댐 저수지에 퇴적물이 쌓이면 유용한 부피가 줄어들고 물 저장 측면에서 댐의 성능이 저하됩니다.
따라서 서비스 기간 동안 저수지의 퇴적물을 관리하고 배출하는 솔루션이 항상 제안 되었습니다. 이와 관련하여 가압 플러싱은 침전물 제거를 위한 일반적인 솔루션입니다.
이 방법에서는 하단 게이트를 열면 상류 수압이 오리피스를 통해 퇴적물을 배출합니다. 배출된 퇴적물의 부피는 게이트 직경, 퇴적물의 유형 및 크기, 게이트 상류의 수위, 유출 배출과 같은 요인의 함수입니다.
오리피스에서 배출되는 퇴적물의 양에 대한 언급 된 요인의 영향에 대한 수많은 연구가 수행되었습니다. Shahmirzadi et al. (2010)은 바닥 배출기의 직경이 플러싱 콘의 치수에 미치는 영향을 실험적으로 평가했습니다.
Powell and Khan (2015)은 고정층 아래의 댐 오리피스 상류의 유동 패턴과 평형 수색 (이동 층) 조건을 조사하기 위해 테스트를 수행했습니다. 그들의 결과는 속도의 수평 성분이 고정 및 평형 수색 조건 모두에서 거의 동일하다는 것을 보여주었습니다. 속도의 수직 성분에 대해서도 동일한 조건이 적용되었습니다.
세예드 아마드가 헤리 네 자드1 , Mehdi Behdarvandi Askar2 , 모하마드 안사리 고이 가르3, 에산 파르시4 1 공학, 해안, 항만 및 & amp; 해양 구조물 _ 코람 샤르 해양 과학 기술 대학교 2 코람 샤르 해양 과학 기술 대학교 해양 공학부 해양 구조학과 3 이란 카라 지 테헤란 대학교 농업 및 천연 자원 대학 관개 및 매립 공학과. 4 연구 전문가, Arvand Water and Energy Consulting Engineers Company, Ahvaz, Iran.
Abstract
The development of water waves through submerged and non-submerged vegetation is accompanied by a loss of energy through the resistive force of the vegetation, resulting in a decrease in wave height. Wave damping by vegetation is a function of cover characteristics such as geometry and structure, immersion ratio, density, hardness, and spatial arrangement, as well as wave conditions such as input wave height, duration, and wave direction. In the present study, the effect of geometric arrangement of vegetation with variable height on wave damping has been investigated using the Flow 3D numerical model. For this purpose, a channel with a length of 480 cm and a width of 10.8 cm, which has been previously used by Cox and Wu (2015) to study the effect of plant density with variable height on wave damping, is modeled. The operation of the three arrangements, including long to short arrangement, short to long arrangement, and zigzag arrangement, is examined under four different waves, all of which are linear waves. It should be noted that in this study, wave height is considered as an damping index. The results obtained by measuring the height of the waves at four different points along the channel show that the behavior of the waves in dealing with different arrangements follows a fixed pattern and also changes in the geometry of the vegetation can greatly lead to Increase the damping of the waves. The results show that a change in height arrangement can cause a change in damping of up to 7.1%.
물에 잠긴 초목과 물에 잠기지 않은 초목을 통한 물결의 발달은 초목의 저항력을 통한 에너지 손실을 동반하여 파고가 감소합니다. 식생에 의한 파동감쇠는 기하와 구조, 몰입도, 밀도, 경도, 공간배열 등 커버 특성과 입력파동 높이, 지속시간, 파동방향 등의 파동조건의 함수입니다.
본 연구에서는 Flow 3D 수치 모델을 사용하여 가변 높이 식물이 파동 댐핑에 미치는 기하학적 배치가 조사되었습니다. 이를 위해 Cox와 Wu (2015)가 이전에 파동 댐핑에 대한 가변 높이의 발전소 밀도가 미치는 영향을 연구하기 위해 사용한 길이 480cm, 폭 10.8cm의 채널을 모델링합니다.
장파에서 단파, 단파에서 장파까지, 지그재그 배열을 포함한 세 가지 배열의 작동은 4개의 다른 파장에서 조사됩니다. 모두 선형파입니다.
본 연구에서는 파고가 감쇠 지수로 간주된다는 점에 유의해야 합니다.
채널을 따라 네 곳의 서로 다른 지점에서 파도의 높이를 측정하여 얻은 결과는 다른 배열을 다루는 파도의 동작이 고정된 패턴을 따르며 또한 초목의 기하학적인 변화가 파도의 감쇠를 증가 시키는 것으로 크게 이어질 수 있다는 것을 보여줍니다.
결과는 높이 배열의 변화가 최대 7.1%의 댐핑 변화를 일으킬 수 있음을 보여줍니다.
Figure 1 – Geometry used by Cox and Wu (2015) to study the effect of plant density on wave dampingFigure 2 – Schematic of Erie waveAbf – Three-dimensional view of the abbot from short to long to short
References
خلیلی نفتچالی، آ. خزیمهنژاد، ح. اکبرپور، ا. ورجاوند، پ. 1394. بررسی آزمایشگاهی تأثیر تراکم پوشش گیاهی بر مشخصههای جریان غلیظ. نشریه آبیاری و زهکشی ایران. 9 (1): 95-83. زارعی، م. فتحیمقدم، م. داوودی، ل. 1395. بررسی اثر پوشش گیاهی ساحلی بر میرایی نیروی مخرب امواج منفرد ناشکنا در سواحل شیبدار. نشریه مهندسی آبیاری و آب ایران. 7 (26): 75-62. گرمئی، ا. امامی، ح. خراسانی، ر. 1396. اثر تراکم سه نوع پوشش گیاهی بر میزان رواناب و رسوب در حاشیه شهر مشهد. نشریه آبیاری و زهکشی ایران. 11 (1): 20-11. فضلی، س. نور، ح. 1396. شبیهسازی و ارزیابی اثر سناریوهای مختلف درصد پوشش گیاهی بر فرسایش خاک. نشریه آبیاری و زهکشی ایران. 11 (4): 571-562. قنبری عدیوی، ا. فتحی مقدم، م. 1393. مروری بر تحقیقات استهلاک و میرایی امواج دریا از طریق پوشش گیاهی ساحلی. فصلنامه علوم و فناوری دریا. 18 (70): 62-54. معتمدینژاد، ع. فتحیمقدم، م. زارعی، م. 1394. بررسی آزمایشگاهی اثر پوشش گیاهی ساحلی بر کاهش نیروی امواج شکنا. دهمین سمینار بین المللی مهندسی رودخانه. دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران. میرزاخانی، گ. قنبری عدیوی، ا. فتاحینافچی، ر. 1398. میرایی موج توسط پوشش گیاهی صلب در سواحل. دومین همایش ملی مدیریت منابع طبیعی با محوریت آب، سیل و محیط زیست. دانشگاه گنبد کاووس، گنبد کاووس، ایران. Asano, T. S. Sutsui, T. and Sakai.T. 1988. Wave damping characteristics due to seaweed. Proceedings of the 35th Coastal Engineering Conference in Japan. JSCE. 138-142 (in Japanese). Asano, T., Deguchi, H. and N. Kobayashi. 1992. Interactions between water waves and vegetation. Proceedings of the 23rd International Conference on Coastal Engineering. ASCE. 2710-2723. Augustin, L.N., Irish, J.L. and Lynett, P. 2009. Laboratory and numerical studies of wave damping by emergent and nearemergent wetland vegetation. Coastal Engineering. 56(3): 332-340. Cavallaro L., Re, C.L., Paratore, G., Viviano, A. and Foti, E. 2010. Response of Posidonia oceanic to wave motion in shallowwaters: Preliminary experimental results. Proceedings of the 32nd International Conference on Coastal Engineering. Coastal Engineering Research Council. 1-10. Cook, H.L. and Campbell, F.B. 1939. Characteristics of some meadow strip vegetation. Agricultural Engineering. 20:345-348. Cooper, N.J. 2005. Wave dissipation across intertidal surfaces in the Wash Tidal inlet, Eastern England. Journal of Coastal Research. 21(1): 28-40. Dean, R.G. 1979. Effects of vegetation on shoreline erosional processes. Wetland Function and Values: The State of Our Understanding. 1: 415-426. Dean, R.G., and Dalrymple, R.A. 1991. Water Wave Mechanics for Engineers and Scientist. World Scientific Publishing.Singapore. Dubi, A. 1995. Damping of water waves by submerged vegetation: A case study on Laminaria hyperborea. PhD thesis. University of Trondheim, the Norwegian Institute of Technology, Trondheim, Norway. Fathi Moghadam, M., Drikundi, K.h., Masjidi, A. and M. 2012. Investigation of the Effect of Vegetation Density and Flexibility on Roughness Coefficients in Riverside and Flood Plains, Iranian Water Resources Research Quarterly, Year 8, Issue 2, Fall 91. Fathi Moghadam, M. and Zaraei, M. 2016. Investigation of the Effect of Coastal Vegetation on the Damping of Destructive Force of Unbreakable Individual Waves on Shabidar Coasts, Journal of Irrigation and Water Engineering, Year 7, No. 26. Furukawa, K., Wolanski, E. and Mueller, H. 1997. Currents and sediment transport in mangrove forests. Estuar Coast Shelf Sci 44:301–310. Harada, K. and Imamura, F. 2006. Experimental study on the resistance by mangrove under unsteady flow, Proc. Congress. Asian and Pacific Coastal Engineering Dalia, 984-975. Jellilund, R., M. Zeid Ali, L. Nouri Hindi and M. 2012. Investigating the advantages and disadvantages of protection and organization of beaches with vegetation against morphological changes, Fifth National Conference and Specialized Environment Exhibition, 90. Journal 629, Guide to the Design and Implementation of a Coastal Protection Structure. Kongko, W. 2004. Study on tsunami energy dissipation in mangrove forest, Master Thesis Report, wate University, Japan, 43 pages. Kutija, V. and Erduran, K. S. 2003. Quasi-three-dimensional numerical model for flow through flexible, rigid, submerged and non-sub merged vegetation. Journal of Hydro informatics. 35(3): 189-202. Li, R.M. and Shen, H.W. 1973. Effect of tall vegetations on flow and sediment. Journal of the Hydraulics Division, ASCE. 99(5):739-814. Wu, W.C. and Cox, D, T. 2015. Effects of Vertical Variation in Vegetation Density on Wave Attenuation. Journal of Waterway, Port, Coastal and Ocean Engineering. Volume 142 Issue 2.
Spillways are constructed to evacuate flood discharge safely so that a flood wave does not overtop the dam body. There are different types of spillways, with the ogee type being the conventional one. A stepped spillway is an example of a nonconventional spillway. The turbulent flow over a stepped spillway was studied numerically by using the Flow-3D package. Different fluid flow characteristics such as longitudinal flow velocity, temperature distribution, density and chemical concentration can be well simulated by Flow-3D. In this study, the influence of slope changes on flow characteristics such as air entrainment, velocity distribution and dynamic pressures distribution over a stepped spillway was modelled by Flow-3D. The results from the numerical model were compared with an experimental study done by others in the literature. Two models of a stepped spillway with different discharge for each model were simulated. The turbulent flow in the experimental model was simulated by the Renormalized Group (RNG) turbulence scheme in the numerical model. A good agreement was achieved between the numerical results and the observed ones, which are exhibited in terms of graphics and statistical tables.
배수로는 홍수가 댐 몸체 위로 넘치지 않도록 안전하게 홍수를 피할 수 있도록 건설되었습니다. 다른 유형의 배수로가 있으며, ogee 유형이 기존 유형입니다. 계단식 배수로는 비 전통적인 배수로의 예입니다. 계단식 배수로 위의 난류는 Flow-3D 패키지를 사용하여 수치적으로 연구되었습니다.
세로 유속, 온도 분포, 밀도 및 화학 농도와 같은 다양한 유체 흐름 특성은 Flow-3D로 잘 시뮬레이션 할 수 있습니다. 이 연구에서는 계단식 배수로에 대한 공기 혼입, 속도 분포 및 동적 압력 분포와 같은 유동 특성에 대한 경사 변화의 영향을 Flow-3D로 모델링 했습니다.
수치 모델의 결과는 문헌에서 다른 사람들이 수행한 실험 연구와 비교되었습니다. 각 모델에 대해 서로 다른 배출이 있는 계단식 배수로의 두 모델이 시뮬레이션되었습니다. 실험 모델의 난류 흐름은 수치 모델의 Renormalized Group (RNG) 난류 계획에 의해 시뮬레이션되었습니다. 수치 결과와 관찰 된 결과 사이에 좋은 일치가 이루어졌으며, 이는 그래픽 및 통계 테이블로 표시됩니다.
댐 구조는 물 보호가 생활의 핵심이기 때문에 물을 저장하거나 물을 운반하는 전 세계에서 가장 중요한 프로젝트입니다. 그리고 여수로는 댐의 가장 중요한 부분 중 하나로 분류됩니다. 홍수로 인한 파괴 나 피해로부터 댐을 보호하기 위해 여수로가 건설됩니다.
수력 발전, 항해, 레크리에이션 및 어업의 중요성을 감안할 때 댐 건설 및 홍수 통제는 전 세계적으로 매우 중요한 문제로 간주 될 수 있습니다. 많은 유형의 배수로가 있지만 가장 일반적인 유형은 다음과 같습니다 : ogee 배수로, 자유 낙하 배수로, 사이펀 배수로, 슈트 배수로, 측면 채널 배수로, 터널 배수로, 샤프트 배수로 및 계단식 배수로.
그리고 모든 여수로는 입구 채널, 제어 구조, 배출 캐리어 및 출구 채널의 네 가지 필수 구성 요소로 구성됩니다. 특히 롤러 압축 콘크리트 (RCC) 댐 건설 기술과 더 쉽고 빠르며 저렴한 건설 기술로 분류 된 계단식 배수로 건설과 관련하여 최근 수십 년 동안 많은 계단식 배수로가 건설되었습니다 (Chanson 2002; Felder & Chanson 2011).
계단식 배수로 구조는 캐비테이션 위험을 감소시키는 에너지 소산 속도를 증가시킵니다 (Boes & Hager 2003b). 계단식 배수로는 다양한 조건에서 더 매력적으로 만드는 장점이 있습니다.
계단식 배수로의 흐름 거동은 일반적으로 낮잠, 천이 및 스키밍 흐름 체제의 세 가지 다른 영역으로 분류됩니다 (Chanson 2002). 유속이 낮을 때 nappe 흐름 체제가 발생하고 자유 낙하하는 낮잠의 시퀀스로 특징 지워지는 반면, 스키밍 흐름 체제에서는 물이 외부 계단 가장자리 위의 유사 바닥에서 일관된 흐름으로 계단 위로 흐릅니다.
또한 주요 흐름에서 3 차원 재순환 소용돌이가 발생한다는 것도 분명합니다 (예 : Chanson 2002; Gonzalez & Chanson 2008). 계단 가장자리 근처의 의사 바닥에서 흐름의 방향은 가상 바닥과 가상으로 정렬됩니다. Takahashi & Ohtsu (2012)에 따르면, 스키밍 흐름 체제에서 주어진 유속에 대해 흐름은 계단 가장자리 근처의 수평 계단면에 영향을 미치고 슈트 경사가 감소하면 충돌 영역의 면적이 증가합니다. 전이 흐름 체제는 나페 흐름과 스키밍 흐름 체제 사이에서 발생합니다. 계단식 배수로를 설계 할 때 스키밍 흐름 체계를 고려해야합니다 (예 : Chanson 1994, Matos 2000, Chanson 2002, Boes & Hager 2003a).
CFD (Computational Fluid Dynamics), 즉 수력 공학의 수치 모델은 일반적으로 물리적 모델에 소요되는 총 비용과 시간을 줄여줍니다. 따라서 수치 모델은 실험 모델보다 빠르고 저렴한 것으로 분류되며 동시에 하나 이상의 목적으로 사용될 수도 있습니다. 사용 가능한 많은 CFD 소프트웨어 패키지가 있지만 가장 널리 사용되는 것은 FLOW-3D입니다. 이 연구에서는 Flow 3D 소프트웨어를 사용하여 유량이 서로 다른 두 모델에 대해 계단식 배수로에서 공기 농도, 속도 분포 및 동적 압력 분포를 시뮬레이션합니다.
Roshan et al. (2010)은 서로 다른 수의 계단 및 배출을 가진 계단식 배수로의 두 가지 물리적 모델에 대한 흐름 체제 및 에너지 소산 조사를 연구했습니다. 실험 모델의 기울기는 각각 19.2 %, 12 단계와 23 단계의 수입니다. 결과는 23 단계 물리적 모델에서 관찰 된 흐름 영역이 12 단계 모델보다 더 수용 가능한 것으로 간주되었음을 보여줍니다. 그러나 12 단계 모델의 에너지 손실은 23 단계 모델보다 더 많았습니다. 그리고 실험은 스키밍 흐름 체제에서 23 단계 모델의 에너지 소산이 12 단계 모델보다 약 12 % 더 적다는 것을 관찰했습니다.
Ghaderi et al. (2020a)는 계단 크기와 유속이 다른 정련 매개 변수의 영향을 조사하기 위해 계단식 배수로에 대한 실험 연구를 수행했습니다. 그 결과, 흐름 체계가 냅페 흐름 체계에서 발생하는 최소 scouring 깊이와 같은 scouring 구멍 치수에 영향을 미친다는 것을 보여주었습니다. 또한 테일 워터 깊이와 계단 크기는 최대 scouring깊이에 대한 실제 매개 변수입니다. 테일 워터의 깊이를 6.31cm에서 8.54 및 11.82cm로 늘림으로써 수세 깊이가 각각 18.56 % 및 11.42 % 증가했습니다. 또한 이 증가하는 테일 워터 깊이는 scouring 길이를 각각 31.43 % 및 16.55 % 감소 시킵니다. 또한 유속을 높이면 Froude 수가 증가하고 흐름의 운동량이 증가하면 scouring이 촉진됩니다. 또한 결과는 중간의 scouring이 횡단면의 측벽보다 적다는 것을 나타냅니다. 계단식 배수로 하류의 최대 scouring 깊이를 예측 한 후 실험 결과와 비교하기 위한 실험식이 제안 되었습니다. 그리고 비교 결과 제안 된 공식은 각각 3.86 %와 9.31 %의 상대 오차와 최대 오차 내에서 scouring 깊이를 예측할 수 있음을 보여주었습니다.
Ghaderi et al. (2020b)는 사다리꼴 미로 모양 (TLS) 단계의 수치 조사를 했습니다. 결과는 이러한 유형의 배수로가 확대 비율 LT / Wt (LT는 총 가장자리 길이, Wt는 배수로의 폭)를 증가시키기 때문에 더 나은 성능을 갖는 것으로 관찰되었습니다. 또한 사다리꼴 미로 모양의 계단식 배수로는 더 큰 마찰 계수와 더 낮은 잔류 수두를 가지고 있습니다. 마찰 계수는 다양한 배율에 대해 0.79에서 1.33까지 다르며 평평한 계단식 배수로의 경우 대략 0.66과 같습니다. 또한 TLS 계단식 배수로에서 잔류 수두의 비율 (Hres / dc)은 약 2.89이고 평평한 계단식 배수로의 경우 약 4.32와 같습니다.
Shahheydari et al. (2015)는 Flow-3D 소프트웨어, RNG k-ε 모델 및 VOF (Volume of Fluid) 방법을 사용하여 배출 계수 및 에너지 소산과 같은 자유 표면 흐름의 프로파일을 연구하여 스키밍 흐름 체제에서 계단식 배수로에 대한 흐름을 조사했습니다. 실험 결과와 비교했습니다. 결과는 에너지 소산 율과 방전 계수율의 관계가 역으로 실험 모델의 결과와 잘 일치 함을 보여 주었다.
Mohammad Rezapour Tabari & Tavakoli (2016)는 계단 높이 (h), 계단 길이 (L), 계단 수 (Ns) 및 단위 폭의 방전 (q)과 같은 다양한 매개 변수가 계단식 에너지 소산에 미치는 영향을 조사했습니다. 방수로. 그들은 해석에 FLOW-3D 소프트웨어를 사용하여 계단식 배수로에서 에너지 손실과 임계 흐름 깊이 사이의 관계를 평가했습니다. 또한 유동 난류에 사용되는 방정식과 표준 k-ɛ 모델을 풀기 위해 유한 체적 방법을 적용했습니다. 결과에 따르면 스텝 수가 증가하고 유량 배출량이 증가하면 에너지 손실이 감소합니다. 얻은 결과를 다른 연구와 비교하고 경험적, 수학적 조사를 수행하여 결국 합격 가능한 결과를 얻었습니다.
METHODOLOGY
ListenReadSpeaker webReader: ListenFor all numerical models the basic principle is very similar: a set of partial differential equations (PDE) present the physical problems. The flow of fluids (gas and liquid) are governed by the conservation laws of mass, momentum and energy. For Computational Fluid Dynamics (CFD), the PDE system is substituted by a set of algebraic equations which can be worked out by using numerical methods (Versteeg & Malalasekera 2007). Flow-3D uses the finite volume approach to solve the Reynolds Averaged Navier-Stokes (RANS) equation, by applying the technique of Fractional Area/Volume Obstacle Representation (FAVOR) to define an obstacle (Flow Science Inc. 2012). Equations (1) and (2) are RANS and continuity equations with FAVOR variables that are applied for incompressible flows.
(1)
(2)where is the velocity in xi direction, t is the time, is the fractional area open to flow in the subscript directions, is the volume fraction of fluid in each cell, p is the hydrostatic pressure, is the density, is the gravitational force in subscript directions and is the Reynolds stresses.
Turbulence modelling is one of three key elements in CFD (Gunal 1996). There are many types of turbulence models, but the most common are Zero-equation models, One-equation models, Two-equation models, Reynolds Stress/Flux models and Algebraic Stress/Flux models. In FLOW-3D software, five turbulence models are available. The formulation used in the FLOW-3D software differs slightly from other formulations that includes the influence of the fractional areas/volumes of the FAVORTM method and generalizes the turbulence production (or decay) associated with buoyancy forces. The latter generalization, for example, includes buoyancy effects associated with non-inertial accelerations.
The available turbulence models in Flow-3D software are the Prandtl Mixing Length Model, the One-Equation Turbulent Energy Model, the Two-Equation Standard Model, the Two-Equation Renormalization-Group (RNG) Model and large Eddy Simulation Model (Flow Science Inc. 2012).In this research the RNG model was selected because this model is more commonly used than other models in dealing with particles; moreover, it is more accurate to work with air entrainment and other particles. In general, the RNG model is classified as a more widely-used application than the standard k-ɛ model. And in particular, the RNG model is more accurate in flows that have strong shear regions than the standard k-ɛ model and it is defined to describe low intensity turbulent flows. For the turbulent dissipation it solves an additional transport equation:
(3)where CDIS1, CDIS2, and CDIS3 are dimensionless parameters and the user can modify them. The diffusion of dissipation, Diff ɛ, is
(4)where u, v and w are the x, y and z coordinates of the fluid velocity; , , and , are FLOW-3D’s FAVORTM defined terms; and are turbulence due to shearing and buoyancy effects, respectively. R and are related to the cylindrical coordinate system. The default values of RMTKE, CDIS1 and CNU differ, being 1.39, 1.42 and 0.085 respectively. And CDIS2 is calculated from turbulent production () and turbulent kinetic energy ().The kinematic turbulent viscosity is the same in all turbulence transport models and is calculated from
(5)where : is the turbulent kinematic viscosity. is defined as the numerical challenge between the RNG and the two-equation k-ɛ models, found in the equation below. To avoid an unphysically large result for in Equation (3), since this equation could produce a value for very close to zero and also because the physical value of may approach to zero in such cases, the value of is calculated from the following equation:
(6)where : the turbulent length scale.
VOF and FAVOR are classifications of volume-fraction methods. In these two methods, firstly the area should be subdivided into a control volume grid or a small element. Each flow parameter like velocity, temperature and pressure values within the element are computed for each element containing liquids. Generally, these values represent the volumetric average of values in the elements.Numerous methods have been used recently to solve free infinite boundaries in the various numerical simulations. VOF is an easy and powerful method created based on the concept of a fractional intensity of fluid. A significant number of studies have confirmed that this method is more flexible and efficient than others dealing with the configurations of a complex free boundary. By using VOF technology the Flow-3D free surface was modelled and first declared in Hirt & Nichols (1981). In the VOF method there are three ingredients: a planner to define the surface, an algorithm for tracking the surface as a net mediator moving over a computational grid, and application of the boundary conditions to the surface. Configurations of the fluids are defined in terms of VOF function, F (x, y, z, t) (Hirt & Nichols 1981). And this VOF function shows the volume of flow per unit volume
(7)
(8)
(9)where is the density of the fluid, is a turbulent diffusion term, is a mass source, is the fractional volume open to flow. The components of velocity (u, v, w) are in the direction of coordinates (x, y, z) or (r, ). in the x-direction is the fractional area open to flow, and are identical area fractions for flow in the y and z directions. The R coefficient is based on the selection of the coordinate system.
The FAVOR method is a different method and uses another volume fraction technique, which is only used to define the geometry, such as the volume of liquid in each cell used to determine the position of fluid surfaces. Another fractional volume can be used to define the solid surface. Then, this information is used to determine the boundary conditions of the wall that the flow should be adapted for.
In this study, the experimental results of Ostad Mirza (2016) was simulated. In a channel composed of two 4 m long modules, with a transparent sidewall of height 0.6 m and 0.5 m width. The upstream chute slope (i.e. pseudo-bottom angle) Ɵ1 = 50°, the downstream chute slope Ɵ2 = 30° or 18.6°, the step heights h = 0.06 m, the total number of steps along the 50° chute 41 steps, the total number of steps along the 30° chute 34 steps and the total number of steps along the 18.6° chute 20 steps.
The flume inflow tool contained a jetbox with a maximum opening set to 0.12 meters, designed for passing the maximum unit discharge of 0.48 m2/s. The measurements of the flow properties (i.e. air concentration and velocity) were computed perpendicular to the pseudo-bottom as shown in Figure 1 at the centre of twenty stream-wise cross-sections, along the stepped chute, (i.e. in five steps up on the slope change and fifteen steps down on the slope change, namely from step number −09 to +23 on 50°–30° slope change, or from −09 to +15 on 50°–18.6° slope change, respectively).
Sketch of the air concentration C and velocity V measured perpendicular to the pseudo-bottom used by Mirza (Ostad Mirza 2016).
Sketch of the air concentration C and velocity V measured perpendicular to the pseudo-bottom used by Mirza (Ostad Mirza 2016).
Pressure sensors were arranged with the x/l values for different slope change as shown in Table 1, where x is the distance from the step edge, along the horizontal step face, and l is the length of the horizontal step face. The location of pressure sensors is shown in Table 1.Table 1
Location of pressure sensors on horizontal step faces
Θ(°)
L(m)
x/l (–)
50.0
0.050
0.35
0.64
–
–
–
30.0
0.104
0.17
0.50
0.84
–
–
18.6
0.178
0.10
0.30
0.50
0.7
0.88
Location of pressure sensors on horizontal step faces
Inlet boundary condition for Q = 0.235 m3/s and fluid elevation 4.21834 m.
Inlet boundary condition for Q = 0.235 m3/s and fluid elevation 4.21834 m.
A 3D numerical model of hydraulic phenomena was simulated based on an experimental study by Ostad Mirza (2016). The water surcharge and flow pressure over the stepped spillway was computed for two models of a stepped spillway with different discharge for each model. In this study, the package was used to simulate the flow parameters such as air entrainment, velocity distribution and dynamic pressures. The solver uses the finite volume technique to discretize the computational domain. In every test run, one incompressible fluid flow with a free surface flow selected at 20̊ was used for this simulation model. Table 2 shows the variables used in test runs.Table 2
Variables used in test runs
Test no.
Θ1 (°)
Θ2 (°)
h(m)
d0
q (m3s−1)
dc/h (–)
1
50
18.6
0.06
0.045
0.1
2.6
2
50
18.6
0.06
0.082
0.235
4.6
3
50
30.0
0.06
0.045
0.1
2.6
4
50
30.0
0.06
0.082
0.235
4.6
Table 2 Variables used in test runs
For stepped spillway simulation, several parameters should be specified to get accurate simulations, which is the scope of this research. Viscosity and turbulent, gravity and non-inertial reference frame, air entrainment, density evaluation and drift-flux should be activated for these simulations. There are five different choices in the ‘viscosity and turbulent’ option, in the viscosity flow and Renormalized Group (RNG) model. Then a dynamical model is selected as the second option, the ‘gravity and non-inertial reference frame’. Only the z-component was inputted as a negative 9.81 m/s2 and this value represents gravitational acceleration but in the same option the x and y components will be zero. Air entrainment is selected. Finally, in the drift-flux model, the density of phase one is input as (water) 1,000 kg/m3 and the density of phase two (air) as 1.225 kg/m3. Minimum volume fraction of phase one is input equal to 0.1 and maximum volume fraction of phase two to 1 to allow air concentration to reach 90%, then the option allowing gas to escape at free surface is selected, to obtain closer simulation.
The flow domain is divided into small regions relatively by the mesh in Flow-3D numerical model. Cells are the smallest part of the mesh, in which flow characteristics such as air concentration, velocity and dynamic pressure are calculated. The accuracy of the results and simulation time depends directly on the mesh block size so the cell size is very important. Orthogonal mesh was used in cartesian coordinate systems. A smaller cell size provides more accuracy for results, so we reduced the number of cells whilst including enough accuracy. In this study, the size of cells in x, y and z directions was selected as 0.015 m after several trials.
Figure 3 shows the 3D computational domain model 50–18.6 slope change, that is 6.0 m length, 0.50 m width and 4.23 m height. The 3D model of the computational domain model 50–30 slope changes this to 6.0 m length, 0.50 m width and 5.068 m height and the size of meshes in x, y, and z directions are 0.015 m. For the 50–18.6 slope change model: both total number of active and passive cells = 4,009,952, total number of active cells = 3,352,307, include real cells (used for solving the flow equations) = 3,316,269, open real cells = 3,316,269, fully blocked real cells equal to zero, external boundary cells were 36,038, inter-block boundary cells = 0 (Flow-3D report). For 50–30 slope change model: both total number of active and passive cells = 4,760,002, total number of active cells equal to 4,272,109, including real cells (used for solving the flow equations) were 3,990,878, open real cells = 3,990,878 fully blocked real cells = zero, external boundary cells were 281,231, inter-block boundary cells = 0 (Flow-3D report).
Figure3 The 3D computational domain model (50–18.6) slope change, and boundary condition for (50–30 slope change) model.
The 3D computational domain model (50–18.6) slope change, and boundary condition for (50–30 slope change) model.
When solving the Navier-Stokes equation and continuous equations, boundary conditions should be applied. The most important work of boundary conditions is to create flow conditions similar to physical status. The Flow-3D software has many types of boundary condition; each type can be used for the specific condition of the models. The boundary conditions in Flow-3D are symmetry, continuative, specific pressure, grid overlay, wave, wall, periodic, specific velocity, outflow, and volume flow rate.
There are two options to input finite flow rate in the Flow-3D software either for inlet discharge of the system or for the outlet discharge of the domain: specified velocity and volume flow rate. In this research, the X-minimum boundary condition, volume flow rate, has been chosen. For X-maximum boundary condition, outflow was selected because there is nothing to be calculated at the end of the flume. The volume flow rate and the elevation of surface water was set for Q = 0.1 and 0.235 m3/s respectively (Figure 2).
The bottom (Z-min) is prepared as a wall boundary condition and the top (Z-max) is computed as a pressure boundary condition, and for both (Y-min) and (Y-max) as symmetry.
The air concentration distribution profiles in two models of stepped spillway were obtained at an acquisition time equal to 25 seconds in skimming flow for both upstream and downstream of a slope change 50°–18.6° and 50°–30° for different discharge as in Table 2, and as shown in Figure 4 for 50°–18.6° slope change and Figure 5 for 50°–30° slope change configuration for dc/h = 4.6. The simulation results of the air concentration are very close to the experimental results in all curves and fairly close to that predicted by the advection-diffusion model for the air bubbles suggested by Chanson (1997) on a constant sloping chute.
Figure 4
Experimental and simulated air concentration distribution for steps number −5, +1, +5, +8, +11 and +15 along the 50°–18.6° slope change for dc/h = 4.6.
VIEW LARGEDOWNLOAD SLIDE
Experimental and simulated air concentration distribution for steps number −5, +1, +5, +8, +11 and +15 along the 50°–18.6° slope change for dc/h = 4.6.
Experimental and simulated air concentration distribution for steps number −5, +1, +5, +8, +11 and +15 along the 50°–18.6° slope change for dc/h = 4.6.
Figure5 Experimental and simulated air concentration distribution for steps number −5, +1, +5, +11, +19 and +22 along the 50°–30° slope change, for dc/h = 4.6.
Experimental and simulated air concentration distribution for steps number −5, +1, +5, +11, +19 and +22 along the 50°–30° slope change, for dc/h = 4.6.
Figure 6 Experimental and simulated dimensionless velocity distribution for steps number −5, −1, +1, +5, +8, +11 and +15 along the 50°–18.6° slope change for dc/h = 2.6.
Experimental and simulated dimensionless velocity distribution for steps number −5, −1, +1, +5, +8, +11 and +15 along the 50°–18.6° slope change for dc/h = 2.6.
Figure 7 Experimental and simulated dimensionless velocity distribution for steps number −5, −1, +1, +5. +11, +15 and +22 along the 50°–30° slope change for dc/h = 2.6.
Experimental and simulated dimensionless velocity distribution for steps number −5, −1, +1, +5. +11, +15 and +22 along the 50°–30° slope change for dc/h = 2.6.
But as is shown in all above mentioned figures it is clear that at the pseudo-bottom the CFD results of air concentration are less than experimental ones until the depth of water reaches a quarter of the total depth of water. Also the direction of the curves are parallel to each other when going up towards the surface water and are incorporated approximately near the surface water. For all curves, the cross-section is separate between upstream and downstream steps. Therefore the (-) sign for steps represents a step upstream of the slope change cross-section and the (+) sign represents a step downstream of the slope change cross-section.
The dimensionless velocity distribution (V/V90) profile was acquired at an acquisition time equal to 25 seconds in skimming flow of the upstream and downstream slope change for both 50°–18.6° and 50°–30° slope change. The simulation results are compared with the experimental ones showing that for all curves there is close similarity for each point between the observed and experimental results. The curves increase parallel to each other and they merge near at the surface water as shown in Figure 6 for slope change 50°–18.6° configuration and Figure 7 for slope change 50°–30° configuration. However, at step numbers +1 and +5 in Figure 7 there are few differences between the simulated and observed results, namely the simulation curves ascend regularly meaning the velocity increases regularly from the pseudo-bottom up to the surface water.
Figure 8 (50°–18.6° slope change) and Figure 9 (50°–30° slope change) compare the simulation results and the experimental results for the presented dimensionless dynamic pressure distribution for different points on the stepped spillway. The results show a good agreement with the experimental and numerical simulations in all curves. For some points, few discrepancies can be noted in pressure magnitudes between the simulated and the observed ones, but they are in the acceptable range. Although the experimental data do not completely agree with the simulated results, there is an overall agreement.
Figure 8 Comparison between simulated and experimental results for the dimensionless pressure for steps number −1, −2, −3 and +1, +2 +3 and +20 on the horizontal step faces of 50°–18.6° slope change configuration, for dc/h = 4.6, x is the distance from the step edge.
Comparison between simulated and experimental results for the dimensionless pressure for steps number −1, −2, −3 and +1, +2 +3 and +20 on the horizontal step faces of 50°–18.6° slope change configuration, for dc/h = 4.6, x is the distance from the step edge.
Figure 9 Comparison between simulated and experimental results for the dimensionless pressure for steps number −1, −2, −3 and +1, +2 and +30, +31 on the horizontal step face of 50°–30° slope change configuration, for dc/h = 4.6, x is the distance from the step edge.
Comparison between simulated and experimental results for the dimensionless pressure for steps number −1, −2, −3 and +1, +2 and +30, +31 on the horizontal step face of 50°–30° slope change configuration, for dc/h = 4.6, x is the distance from the step edge.
The pressure profiles were acquired at an acquisition time equal to 70 seconds in skimming flow on 50°–18.6°, where p is the measured dynamic pressure, h is step height and ϒ is water specific weight. A negative sign for steps represents a step upstream of the slope change cross-section and a positive sign represents a step downstream of the slope change cross-section.
Figure 10 shows the experimental streamwise development of dimensionless pressure on the 50°–18.6° slope change for dc/h = 4.6, x/l = 0.35 on 50° sloping chute and x/l = 0.3 on 18.6° sloping chute compared with the numerical simulation. It is obvious from Figure 10 that the streamwise development of dimensionless pressure before slope change (steps number −1, −2 and −3) both of the experimental and simulated results are close to each other. However, it is clear that there is a little difference between the results of the streamwise development of dimensionless pressure at step numbers +1, +2 and +3. Moreover, from step number +3 to the end, the curves get close to each other.
Figure 10 Comparison between experimental and simulated results for the streamwise development of the dimensionless pressure on the 50°–18.6° slope change, for dc/h = 4.6, and x/l = 0.35 on 50° sloping chute and x/l = 0.3 on 18.6° sloping chute.
Comparison between experimental and simulated results for the streamwise development of the dimensionless pressure on the 50°–18.6° slope change, for dc/h = 4.6, and x/l = 0.35 on 50° sloping chute and x/l = 0.3 on 18.6° sloping chute.
Figure 11 compares the experimental and the numerical results for the streamwise development of the dimensionless pressure on the 50°–30° slope change, for dc/h = 4.6, and x/l = 0.35 on 50° sloping chute and x/l = 0.17 on 30° sloping chute. It is apparent that the outcomes of the experimental work are close to the numerical results, however, the results of the simulation are above the experimental ones before the slope change, but the results of the simulation descend below the experimental ones after the slope change till the end.
Figure 11 Comparison between experimental and simulated results for the streamwise development of the dimensionless pressure on the 50°–30° slope change, for dc/h = 4.6, and x/l = 0.35 on 50° sloping chute and x/l = 0.17 on 30° sloping chute.
Comparison between experimental and simulated results for the streamwise development of the dimensionless pressure on the 50°–30° slope change, for dc/h = 4.6, and x/l = 0.35 on 50° sloping chute and x/l = 0.17 on 30° sloping chute.
In this research, numerical modelling was attempted to investigate the effect of abrupt slope change on the flow properties (air entrainment, velocity distribution and dynamic pressure) over a stepped spillway with two different models and various flow rates in a skimming flow regime by using the CFD technique. The numerical model was verified and compared with the experimental results of Ostad Mirza (2016). The same domain of the numerical model was inputted as in experimental models to reduce errors as much as possible.
Flow-3D is a well modelled tool that deals with particles. In this research, the model deals well with air entrainment particles by observing their results with experimental results. And the reason for the small difference between the numerical and the experimental results is that the program deals with particles more accurately than the laboratory. In general, both numerical and experimental results showed that near to the slope change the flow bulking, air entrainment, velocity distribution and dynamic pressure are greatly affected by abrupt slope change on the steps. Although the extent of the slope change was relatively small, the influence of the slope change was major on flow characteristics.
The Renormalized Group (RNG) model was selected as a turbulence solver. For 3D modelling, orthogonal mesh was used as a computational domain and the mesh grid size used for X, Y, and Z direction was equal to 0.015 m. In CFD modelling, air concentration and velocity distribution were recorded for a period of 25 seconds, but dynamic pressure was recorded for a period of 70 seconds. The results showed that there is a good agreement between the numerical and the physical models. So, it can be concluded that the proposed CFD model is very suitable for use in simulating and analysing the design of hydraulic structures.
이 연구에서 수치 모델링은 두 가지 다른 모델과 다양한 유속을 사용하여 스키밍 흐름 영역에서 계단식 배수로에 대한 유동 특성 (공기 혼입, 속도 분포 및 동적 압력)에 대한 급격한 경사 변화의 영향을 조사하기 위해 시도되었습니다. CFD 기술. 수치 모델을 검증하여 Ostad Mirza (2016)의 실험 결과와 비교 하였다. 오차를 최대한 줄이기 위해 실험 모형과 동일한 수치 모형을 입력 하였다.
Flow-3D는 파티클을 다루는 잘 모델링 된 도구입니다. 이 연구에서 모델은 실험 결과를 통해 결과를 관찰하여 공기 혼입 입자를 잘 처리합니다. 그리고 수치와 실험 결과의 차이가 작은 이유는 프로그램이 실험실보다 입자를 더 정확하게 다루기 때문입니다. 일반적으로 수치 및 실험 결과는 경사에 가까워지면 유동 벌킹, 공기 혼입, 속도 분포 및 동적 압력이 계단의 급격한 경사 변화에 크게 영향을받는 것으로 나타났습니다. 사면 변화의 정도는 상대적으로 작았지만 사면 변화의 영향은 유동 특성에 큰 영향을 미쳤다.
Renormalized Group (RNG) 모델이 난류 솔버로 선택되었습니다. 3D 모델링의 경우 계산 영역으로 직교 메쉬가 사용되었으며 X, Y, Z 방향에 사용 된 메쉬 그리드 크기는 0.015m입니다. CFD 모델링에서 공기 농도와 속도 분포는 25 초 동안 기록되었지만 동적 압력은 70 초 동안 기록되었습니다. 결과는 수치 모델과 물리적 모델간에 좋은 일치가 있음을 보여줍니다. 따라서 제안 된 CFD 모델은 수력 구조물의 설계 시뮬레이션 및 해석에 매우 적합하다는 결론을 내릴 수 있습니다.
In order to study the impact of tailings reservoir dam failure on downstream villages，the effectiveness and necessity of engineering measures are analyzed by comparing the changes in the flow rate of the point before and after the engineering measures are taken and the flow rate through the section. In this paper，an actual tailings reservoir is used as an example to simulate three -dimensional numerical values through FLOW -3D software. Taking a tailings reservoir as an example，a three-dimensional numerical model of the physical terrain and houses and villages within 3 km of the tailings reservoir and its downstream is established，and the dynamic process of the gradual dam failure of the tailings reservoir is simulated. And on the basis of the original tailings reservoir model，a dam is added at the foot of the dam to compare and analyze the impact of dam failure on the downstream. The results showed that after the engineering measures were taken，the water level of the monitoring point decreased significantly，the flow rate of the section flow slowed down，and delays the section time at which the maximum flow rate occurs. It is proved that the engineering measures are effective
Korea Abstract
Tailings reservoir 댐 고장이 하류 마을에 미치는 영향을 연구하기 위해 엔지니어링 조치를 취하기 전과 후 지점의 유량 변화와 섹션을 통한 유량을 비교하여 엔지니어링 조치의 효과 및 필요성을 분석합니다.
이 논문에서 실제 tailings reservoir는 FLOW-3D 소프트웨어를 통해 3 차원 수치 값을 시뮬레이션 하기 위한 예로 사용됩니다. tailings reservoir를 예로 들어, 물리적 지형과 그 안의 주택과 마을에 대한 3 차원 수치 모델 tailings reservoir의 3km와 그 하류가 확립되고, 광미 저수지의 점진적인 댐 고장의 동적 과정이 시뮬레이션됩니다.
그리고 원래 tailings reservoir 모델을 기반으로 댐 아래에 댐이 추가됩니다. 댐 고장이 하류에 미치는 영향을 비교하고 분석합니다.
결과는 엔지니어링 조치를 취한 후 모니터링 지점의 수위가 감소하는 것으로 나타났습니다. 대폭적으로 단면 흐름의 유속이 느려지고 최대 유속이 발생하는 구간 시간이 지연됩니다. 엔지니어링 조치가 효과적인 것으로 입증되었습니다.
Jiahao Hu1, Chengwei Na1 and Yi Wang1
Key words：Tailings pond, Gradual dam break, Sedimentation, FLOW-3D
Author Svoboda, Jiří Contributors Jandora, Jan (advisor); Holomek, Petr (referee)
Abstract
이 학위 논문의 주제는 Boskovice 상수도의 안전 배수로에서 유량 수치 모델링 솔루션입니다. 디플로마 논문의 소개에서는 기본 오버플로를 일반적으로 설명하고 모양과 유형에 따라 구분합니다. 수역에 사용되는 안전 배수로도 있습니다. 그 다음에는 오버 플로우 계산에 대한 설명, 수학적 모델링 및 사용 된 난류 모델에 대한 설명이 이어집니다. 또한이 작업은 Boskovice 상수도에 대한 기술적 설명, AutoCAD 2020 소프트웨어의 안전 배수로, 경사 및 미끄러짐의 가상 3D 모델 생성, Blender 소프트웨어에서의 검사 및 수리를 다룹니다. 결론적으로 Flow-3D 소프트웨어의 흐름 수치 모델링 결과와 토목 공학부 유압 공학과에서 수행 된 유압 모델 연구와의 후속 비교가 제시됩니다.
The goal of the diploma thesis is the numerical modelling of flow in planned spillway of the Boskovice dam. In the introduction of this diploma thesis are described and divided basic spillways according to their types and profiles. There are also mentioned emergency spillways. Then the thesis introduces the description of calculation of overflow quantity, the description of mathematic modelling and used turbulent models. The next part is concerned with the technical description of the Boskovice dam, the creation of virtual 3D model of spillway and spillway chute in the AutoCAD 2020 software and concerned with the control and revision of model in the Blender software. In the end of the thesis are mentioned results of numeric modelling of flow gained from the Flow-3D software and the comparison of results with the research of hydraulic model implemented at Water structures institute of Faculty of Civil Engineering of BUT.
상수도 (VD)는 인구에게 식수 공급, 홍수 방지, 발전 등과 같은 긍정적 인 효과만 있는 것이 아닙니다. 안타깝게도 물 작업, 특히 더 많은 양의 물이 남아있는 작업도 중요한 위협 요소가 될 수 있습니다. 수술 중에 자연의 힘이나 심지어 인적 요인의 실패로 인해 사고가 발생할 수 있습니다. 흐름의 수치 모델링을 위해 안전 배수로를 선택한 VD Boskovice의 경우,이 작업은 1 차 범주에 포함됩니다.
이론적 사고는 극도로 높은 경제적 피해를 입히고 환경에 피해를 줄 수 있으며 국가 규모에 사회적 영향을 미치고 큰 인명 손실을 초래할 수 있습니다. 가설적인 사고는 여러 가지 이유로 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 홍수가 극심한 동안의 배수로에서 배수로의 마루가 넘쳐 댐의 공기 경사면이 표면 침식으로 이어지고 이후 배수로가 파열 될 수 있습니다.
이러한 사고를 방지하기 위해 VD에 안전 유출 구조물을 구축하고 있으며, 유출이 넘치지 않도록 관련 VD 범주에 해당하는 충분한 용량이 있어야 합니다. 안타깝게도 VD 운영의 역사에서 안전 배수로에 충분한 용량이 없었고 극심한 홍수 흐름 중에 댐이 유출되고 VD 댐이 파열되는 경우가 있습니다. 이러한 이유로 안전 배수로를 설계하는 것은 비용과 시간이 많이 드는 프로세스입니다.
설계 중에는 설계 홍수파 (NPV) 및 제어 홍수파 (KPV)를 안전하게 전달하기 위해 충분한 용량이 사용됩니다. 적절한 설계를 확인하기 위해 안전 배수로의 흐름 모델링이 사용되며, 여기서 물리적 모델이 일반적으로 사용되며 실험실에서 축소 된 규모로 생성됩니다. 수년 동안 컴퓨터 기술 사용 가능성이 증가함에 따라 다양한 소프트웨어에서 수치 모델링을 사용하여 CFD (유체 흐름 시뮬레이션)를 사용하여 안전 배수로의 흐름을 모델링하여 재정 비용을 크게 줄일 수 있었습니다.
<중략>………….
Figure 1: Basic type of sharp-edged overflow (Bazin’s overflow) [1]Figure 3: Overflow with a wide crown [1]Figure 4: Schematic longitudinal section of shaft overflow [14]Figure 5: Overflow over overflow of general cross-section [1]Figure 6: Imperfect overflow [1]Figure 7: Types of overflows according to floor plan [1]Figure 8: Lateral contraction and lateral constriction coefficient of pillars [1]Figure 9: Schematic comparison of a pressureless jet surface with a pressure and vacuum surface [22]Figure 14: Situation of external relations of VD Boskovice [17]Figure 15: Air slope of VD Boskovice [24]Figure 16: Guide slope of VD Boskovice [24]Figure 17: Sampling tower of VD Boskovice [24]Figure 18: Fountain front safety spillway [24]Figure 19: Sliding of the security object VD Boskovice [24]Figure 20: Slip and divergent broth of the security object VD Boskovice [24]Figure 21: Probable course of the theoretical PV10 000 in Bělá in the profile of the VD Boskovice dam [6]Figure 22: Floor plan of the safety spillway and part of the VD Boskovice slip [12]Figure 23: Longitudinal section of BP and slope in the plane of symmetry [12]Figure 24: Modified floor plan of the overflow and chute of VD Boskovice for the creation of a 3D modelFigure 25: Created overflow structure without modificationFigure 26: Created overflow structure after treatmentFigure 27: Detail of the modified overflow shapeFigure 33: 3D model with normals shown in blueFigure 37: Improperly selected mesh block sizeFigure 45: Flow profile in Flow-3D without 3D model displayedFigure 47: The course of the level on the physical model [22]Figure 51: Comparison of levels in PFm4aFigure 52: Isoline of overflow pressures at flow Q = 173.49 m3/s
결론
이 학위 논문에서는 Flow-3D 소프트웨어에서 Boskovice 상수도의 계획된 안전 오버플로 흐름을 시뮬레이션했습니다. 계획된 안전 범람의 범람 가장자리 길이는 21.99m입니다. 그러나 VD Boskovice의 재건 내에서 VD Boskovice [7]의 수력 학적 모델 연구 결과에 따라 안전 개체 VD Boskovice [7]의 결론에 따라 24.60m로 증가했습니다.
MBH 수준 (해발 432.30m)에서는 최고 유량 Q10 000 = 186.5 m3 / s로 제어 홍수 파 KPV10 000의 안전한 전송이 없지만 유량 Q = 167.0 m3 / s 만 있기 때문에 에스. 이 진술은 Flow-3D에서 난류 RNG k – ε 모델을 사용한 수치 적 흐름 모델링에 의해 확인되었으며 MBH에서 173.49 m3 / s의 유속을보고했습니다.
따라서 수력학적 모델 연구 [7]와 Flow3D의 수치 적 흐름 모델링 간의 차이는 약 3.7 % 였는데, 이는 물리적 모델의 형상 또는 생성 된 형상의 가능한 오류와 같은 다양한 요인으로 인한 것일 수 있습니다. 가상 3D 모델. 또한 실제 모델에서 측정하는 동안 발생할 수 있는 오류 (예 : 오버플로 높이 또는 흐름 값을 결정할 때의 장치 오류). 수치 모델의 경우 차이는 사용 된 셀 네트워크 셀 크기, 거칠기, 전류 폭기의 무시, 수치 적 방법에 의해 주어진 불확실성 또는 3D 모델의 단순화로 인한 것일 수 있습니다.
이러한 요소는 Flow-3D 소프트웨어에서 시뮬레이션 된 레벨의 과정에 영향을 미칠 수 있습니다. 일부 영역에서는 유압 모델 연구 [7]의 현재 깊이와 센티미터 단위 만 다릅니다. 그러나 일부 영역에서는 이러한 차이가 수십 센티미터 정도, 예외적으로 1m 측벽에서 더 두드러지며 이는 Flow-3D 소프트웨어의 유동 시뮬레이션에서는 발생하지 않았습니다.
Flow-3D의 흐름에 의한 수치 모델링에 따르면, Q10 000 = 186.5 m3 / s의 피크 흐름을 가진 제어 홍수 파 KPV10 000은 해발 432.40 m의 탱크 레벨에서만 안전 오버플로를 통해 전송됩니다. 즉, MBH 레벨보다 10cm 높음. 이 계산은 오버플로 가장자리 21.99m의 너비에 대해 수행되었지만 이미 재구성 된 안전 오버플로 VD Boskovice의 너비는 24.60m입니다.
이전 평가에서 생성 된 항목에 수치 모델링 만 사용하는 것이 완전히 신뢰할 수있는 것은 아님이 분명합니다. 민감도 분석 및 물리적 모델에 대한 수리적 연구와의 후속 비교가 없는 가상 3D 모델. 그러나 향후 몇 년 동안 물리적 모델로 평가할 필요 없이 수치 적 흐름 모델링의 결과가 충분히 신뢰할 수 있다면 실험실에서 수행되는 더 많은 비용이 드는 수력학적 모델 연구를 점진적으로 대체 할 수 있습니다.
Reference
[1] JANDORA, Jan a Jan ŠULC. Hydraulika: Modul 01. Brno: AKADEMICKÉ NAKLADATELSTVÍ CERM, 2007. ISBN 978-80-7204-512-9. [2] BOOR, B., J. KUNŠTÁTSKÝ a C. PATOČKA. Hydraulika pro vodohospodářské stavby. Praha: SNTL, 1968. ISBN 04-710-68. [3] STARA, Vlastimil a Helena KOUTKOVÁ. 3. Vodohospodářská konference s mezinárodní účastí: Součinitel přepadu přelivu s kruhově zaoblenou korunou z fyzikálních experimentů. Brno, 2003. ISBN 80-86433-26-9. [4] ŘÍHA, Jaromír. Hydrotechnické stavby II: Modul 01 Přehrady. Studijní opora. FAST VUT v Brně 2006. [5] JANDORA, Jan. Matematické modelování ve vodním hospodářství. VUT v Brně, 2008. [6] KŘÍŽ, Tomáš. Manipulační řád pro vodní dílo Boskovice na toku Bělá v km 7,400. Brno, 2020. [7] ŠULC, Jan a Michal ŽOUŽELA. Hydraulický modelový výzkum bezpečnostního objektu VD Boskovice na ÚVS Stavební fakulty VUT v Brně. Výzkumná zpráva, LVV-ÚVSFAST VUT v Brně, 2013 [8] Autodesk® AutoCAD® 2020 [Počítačový software]. (2019). https://www.autodesk.cz/ [9] Blender v2.90 [Počítačový software]. (2020). https://www.blender.org/ [10] FLOW-3D® verze 11.0.4 [Počítačový software]. (2015). Santa Fe, NM: Flow Science, Inc. https://www.flow3d.com [11] Why FLOW-3D? Flow-3D [online]. [cit. 2020-11-03]. Dostupné z: https://www.flow3d.com/products/flow-3d/why-flow-3d/ [12] Podklady poskytnuté Ing. Petrem Holomkem (Povodí Moravy, s. p.) [13] CHANSON, H. a J.S. MONTES. Journal of Irrigation and Drainage Engineering: Overflow Characteristics of Circular Weirs: Effcets of Inflow Conditions. 3. Reston: The American Society of Civil Engineers, 1998. ISBN 0733-9437. [14] KRATOCHVÍL, Jiří, Miloš JANDA a Vlastimil STARA. Projektování přehrad: Komplexní projekt HT. Brno: Vysoké učení technické v Brně, 1988. [15] STUDNIČKA, Tomáš. Matematické modelování odlehčovacích komor na stokových sítích. Brno, 2013. Disertační práce. Vysoké učení technické v Brně, Fakulta stavební. Vedoucí práce Ing. Petr Prax, Ph.D. [16] ŘÍHA, Jaromír. Hydraulika podzemních vod: Modul 01. Studijní opora. FAST VUT v Brně 2006.
During the industrial process of semi-solid forming (or thixoforming) of alloy slurries, typically the operation of die filling takes around 0.1s. During this time period the alloy slug is transformed from a solid-like structure capable of maintaining its shape, into a liquid-like slurry able to fill a complex die cavity: this involves a decrease in viscosity of some 6 orders of magnitUde. Many attempts to measure thixotropic breakdown experimentally in alloy slurries have relied on the use of concentric cylindrical viscometers in which viscosity changes have been followed after shear rate changes over times above 1s to in excess of 1000 s, which have little relevance to actual processing conditions and therefore to modelling of flow in industrial practice. The present paper is an attempt to abstract thixotropic breakdown rates from rapid compression tests between parallel plates moving together at velocities of around 1mis, similar to industrial conditions. From this analysis, a model of slurry flow has been developed in which rapid thixotropic breakdown of the slurry occurs at high shear rates.
합금 슬러리의 반고체 성형 (또는 틱소 성형)의 산업 공정 동안, 일반적으로 다이 충진 작업은 약 0.1 초가 걸립니다. 이 기간 동안 합금 슬러그는 모양을 유지할 수있는 고체와 같은 구조에서 액체와 같은 슬러리로 변형됩니다. 복잡한 다이 캐비티를 채우기 위해 : 이것은 약 6 차의 마그 니트 점도 감소를 포함합니다. 합금 슬러리에서 실험적으로 요 변성 파괴를 측정하려는 많은 시도는 전단 속도가 1 초 이상에서 1000 초 이상으로 변화 한 후 점도 변화가 뒤 따르는 동심원 원통형 점도계의 사용에 의존하여 실제 가공 조건과는 거의 관련이 없습니다. 따라서 산업 현장에서 흐름 모델링에. 본 논문은 산업 조건과 유사하게 약 1mis의 속도로 함께 이동하는 평행 판 사이의 빠른 압축 테스트에서 요 변성 파괴 율을 추상화하려는 시도입니다. 이 분석으로부터 슬러리의 급속한 요 변성 분해가 높은 전단 속도에서 발생하는 슬러리 흐름 모델이 개발되었습니다.
Introduction
기존의 다이캐스팅을 위한 다이 설계는 과거에 예비 테스트 및 조정과 함께 축적 된 실무 경험의 문제였으며, 단기 실행, 랩, 다공성 등과 같은 결함을 제거하기 위해 다이 캐스트 제품을 검사했습니다. 이것은 모두 비용이 많이 드는 절차입니다.
시간과 비용, 그리고 프로세스의 컴퓨터 모델링은 이를 줄이거 나 없애기 위해 많은 운영자에 의해 개발되었습니다. 반고체 가공 (thixoforming)에서는 반고체 합금 슬러리의 전단이 내부 구조를 파괴하여 충전 작업 중 시간이 지남에 따라 점도가 낮아짐으로 발생하는 비 뉴턴 점도로 인해 모델링 문제가 더욱 어려워집니다.
시스템 전체에서 균일하지 않습니다. 충전 중에 발생하는 추가 응고로 인해 문제가 더욱 복잡해집니다. 빠른 충전으로 인해 이 단계에서 매우 작은 것으로 간주되기 때문에 현재 분석에서는 무시되었습니다.
우리 모델의 또 다른 한계는 슬러리가 균질한 물질로 거동 한다는 가정이며, 이는 어느 지점에서나 단일 점도로 설명될 수 있습니다. 이것은 빠른 전단의 고려 사항과 정상적인 요 변형성 조건 내에서 0.6 미만의 고형분을 분별하는 것으로 제한합니다.
<중략>……
Figure 1. Steady-state shear stress a as a function of shear rate y
in Sn-Pb alloy [10).Figure 2. Equilibrium viscosity as a function of shear rate in Sn-Pb
alloy, fraction solid:0.36, fitted to Cross Model.Figure 3. Cheng Diagram: shear stress vs. shear rate.Figure 4. Reciprocal of experimental breakdown time vs. y 1.3 for
Sn-Pb alloyFigure 5. Relaxation time, T, as a function of shear rate; see also
figure 4, Fs =0.36.Figure 6. Experimental and modelled results for compression test
on AI-A356 alloy at two temperatures.
Table 1. Calculated parameters for the breakdown in compression tests [20].
Figure 7. Drop-forge results from Yurko and Flemings [7].Figure 8. Prediction of FLOW-3D®.
Conclusions
y에서 전단 된 반고체 슬러리의 틱소 트로픽 분해에 대한 속도 방정식은 다음과 같은 형식으로 제안됩니다. T = l / (a + uym), 여기서 T는 급속 분해 또는 유사 정상 상태 구조에 대한 특성 시간이며, 밴드 m은 상수입니다. 이 관계는 제한된 범위의 전단 속도에서 Sn-Pb 합금의 전단 속도 점프에 의해 실험적으로 확인되었습니다.
이 파괴율 방정식은 AI-Si 합금의 반고체 슬러그에 대한 빠른 압축 테스트에서 실험적으로 얻은 힘-변위 곡선을 시뮬레이션하기 위해 FLOW-3D® (버전 8.2 : FlowScience Inc.)에 도입되었습니다. 담금 시간과 다른 압축 속도에서. 이 분석의 결과는 모든 경우에 요 변성 거동이 관련되어 있음을 나타내지만, 5 분 동안 담근 후 (산업 관행에서와 같이) 구조가 크게 분해되었으며 초기에는 낮은 전단 속도 영역에서 흐름이 뉴턴에 가깝습니다.
파괴율은 100 S-I 이상의 전단율에서 극적으로 증가하는 것으로 가정 됩니다. 이 예측은 높은 전단 속도에서 더 세심한 작업에 의해 테스트되어야 하지만 평균 전단 속도가 1300 sol까지 생성된 드롭 단조 실험에 의해 뒷받침되는 것으로 보입니다 [7].
References
[I] T.Y Liu, H.Y. Atkinson, PJ. Ward, D.H. Kirkwood: Metall.Mater.TransA, 34A (2003), 409/17. [2] A. Zavaliangos and A. Lawley: J. Mater. Eng. Perfonn., 4 (1995),40/47. [3] M.R. Barkhudarov, e.L. Bronisz, e.w. Hirt: ProcAth Int. Conf. onSemi-solid Processing of Alloys and Composites,1996, Sheffield,p.llO. [4] W.R.Loue, M.Suery, J.L.Querbes: Proc.2ndInt.Conf.on Semi-solidProcessing of Alloys and Composites,1992, Cambridge MA , pp266-75. [5] P.Kapranos, D.H.Kirkwood, M.R. Barkhudarov: Proc.5th Int. Conf.on Semi-solid Processing of Alloys and Composites, Golden, Colorado,1998. pp.II-19. [6] T.Y. Liu, H.Y. Atkinson, P. Kapranos, D.H. Kirkwood, S.G. Hogg:Metall. Mater. Trans A, 34A (2003), 1545/54. [7] J.A. Yurko and M.e. Flemings: Metall. Mater. Trans A, 33A (2002),2737/46. [8] M. Modigell and J. Koke: Mechanics of Time Dependent Materials, 3(1999), 15/30. [9] Y. Laxmanan and M.e. Flemings: Metall. Trans. A, IIA( 1980),1927/36. [IO]A.R.A Mclelland, N.G. Henderson, H.Y. Atkinson, D.H. Kirkwood:Mater. Sci. Eng., A232 (1997), 110/18. [II] H.A. Barnes: 1. Non-Newtonian Fluid Mech., 81 (1999),133n8. [12]A.N. Alexandrou, E. Due , Y. Entov: 1. Non-Newtonian Fluid Mech.,96 (2001), 383/403. [13]C.L. Martin, P. Kumar and S. Brown: Acta Mat. Mater., 42 (1994),3603/14. [14]C. Quaak, L. Katgennan and W.H. Kool: Proc. 4th Conf. on Semi-solid Processing of Alloys and Composites, 1996, Sheffield, pp.35/39. [15]D.C-H. Cheng: Int. Journal Cosmetic Science, 9 (1987), pp.151/91. [16]An Introduction to Rheology: H.A. Barnes, J.F. Hutton and K Walters,Elsevier, Amsterdam, 1989. [17]A.M. de Figueredo, A. Kato and M.e. Flemings: Proc.6th Int. Conf.on Semi-solid Processing of Alloys and Composites, 2000, Turin,477/82. [18]1.y’ Chen and Z. Fan: Mater. Sci. Tech., 18 (2002), 237/42. [19]Z. Fan: Int. Mater. Rev., 47 (2002), No.2, 49/85. [20]D.H. Kirkwood and P.J. Ward: Proc. 8th Int. Conf. on Semi-solid Processing of Alloys and Composites, 2004, Cyprus. To be published.
In this study, the nonlinear effect of contactless bubble–bubble interactions in inertial micropumps is characterized via reduced parameter one-dimensional and three-dimensional computational fluid dynamics (3D CFD) modeling. A one-dimensional pump model is developed to account for contactless bubble-bubble interactions, and the accuracy of the developed one-dimensional model is assessed via the commercial volume of fluid CFD software, FLOW-3D. The FLOW-3D CFD model is validated against experimental bubble dynamics images as well as experimental pump data. Precollapse and postcollapse bubble and flow dynamics for two resistors in a channel have been successfully explained by the modified one-dimensional model. The net pumping effect design space is characterized as a function of resistor placement and firing time delay. The one-dimensional model accurately predicts cumulative flow for simultaneous resistor firing with inner-channel resistor placements (0.2L < x < 0.8L where L is the channel length) as well as delayed resistor firing with inner-channel resistor placements when the time delay is greater than the time required for the vapor bubble to fill the channel cross section. In general, one-dimensional model accuracy suffers at near-reservoir resistor placements and short time delays which we propose is a result of 3D bubble-reservoir interactions and transverse bubble growth interactions, respectively, that are not captured by the one-dimensional model. We find that the one-dimensional model accuracy improves for smaller channel heights. We envision the developed one-dimensional model as a first-order rapid design tool for inertial pump-based microfluidic systems operating in the contactless bubble–bubble interaction nonlinear regime
이 연구에서 관성 마이크로 펌프에서 비접촉 기포-기포 상호 작용의 비선형 효과는 감소 된 매개 변수 1 차원 및 3 차원 전산 유체 역학 (3D CFD) 모델링을 통해 특성화됩니다. 비접촉식 기포-버블 상호 작용을 설명하기 위해 1 차원 펌프 모델이 개발되었으며, 개발 된 1 차원 모델의 정확도는 유체 CFD 소프트웨어 인 FLOW-3D의 상용 볼륨을 통해 평가됩니다.
FLOW-3D CFD 모델은 실험적인 거품 역학 이미지와 실험적인 펌프 데이터에 대해 검증되었습니다. 채널에 있는 두 저항기의 붕괴 전 및 붕괴 후 기포 및 유동 역학은 수정 된 1 차원 모델에 의해 성공적으로 설명되었습니다. 순 펌핑 효과 설계 공간은 저항 배치 및 발사 시간 지연의 기능으로 특징 지어집니다.
1 차원 모델은 내부 채널 저항 배치 (0.2L <x <0.8L, 여기서 L은 채널 길이)로 동시 저항 발생에 대한 누적 흐름과 시간 지연시 내부 채널 저항 배치로 지연된 저항 발생을 정확하게 예측합니다. 증기 방울이 채널 단면을 채우는 데 필요한 시간보다 큽니다.
일반적으로 1 차원 모델 정확도는 저수지 근처의 저항 배치와 1 차원 모델에 의해 포착되지 않는 3D 기포-저수지 상호 작용 및 가로 기포 성장 상호 작용의 결과 인 짧은 시간 지연에서 어려움을 겪습니다. 채널 높이가 작을수록 1 차원 모델 정확도가 향상됩니다. 우리는 개발 된 1 차원 모델을 비접촉 기포-기포 상호 작용 비선형 영역에서 작동하는 관성 펌프 기반 미세 유체 시스템을 위한 1 차 빠른 설계 도구로 생각합니다.
REFERENCES
1.S. Hassan and X. Zhang, “ Design and fabrication of capillary-driven flow device for point-of-care diagnostics,” Biosensors 10, 39 (2020). https://doi.org/10.3390/bios10040039, Google ScholarCrossref 2.Q. Shizhi and H. Bau, “ Magneto-hydrodynamics based microfluidics,” Mech. Res. Commun. 36, 10 (2009). https://doi.org/10.1016/j.mechrescom.2008.06.013, Google ScholarCrossref 3.N. Mishchuk, T. Heldal, T. Volden, J. Auerswald, and H. Knapp, “ Micropump based on electroosmosis of the second kind,” Electrophoresis 30, 3499 (2009). https://doi.org/10.1002/elps.200900271, Google ScholarCrossref 4.J. Snyder, J. Getpreecharsawas, D. Fang, T. Gaborski, C. Striemer, P. Fauchet, D. Borkholder, and J. McGrath, “ High-performance, low-voltage electroosmotic pumps with molecularly thin silicon nanomembranes,” Proc. Nat. Acad. Sci. U. S. A. 110, 18425–18430 (2013). https://doi.org/10.1073/pnas.1308109110, Google ScholarCrossref 5.K. Vinayakumar, G. Nadiger, V. Shetty, S. Dinesh, M. Nayak, and K. Rajanna, “ Packaged peristaltic micropump for controlled drug delivery application,” Rev. Sci. Instrum. 88, 015102 (2017). https://doi.org/10.1063/1.4973513, Google ScholarScitation, ISI 6.D. Duffy, H. Gillis, J. Lin, N. Sheppard, and G. Kellogg, “ Microfabricated centrifugal microfluidic systems: Characterization and multiple enzymatic assays,” Anal. Chem. 71, 4669 (1999). https://doi.org/10.1021/ac990682c, Google ScholarCrossref 7.V. Gnyawali, M. Saremi, M. Kolios, and S. Tsai, “ Stable microfluidic flow focusing using hydrostatics,” Biomicrofluidics 11, 034104 (2017). https://doi.org/10.1063/1.4983147, Google ScholarScitation, ISI 8.J. Lake, K. Heyde, and W. Ruder, “ Low-cost feedback-controlled syringe pressure pumps for microfluidics applications,” PLoS One 12, e0175089 (2017). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0175089, Google ScholarCrossref 9.M. I. Mohammed, S. Haswell, and I. Gibson, “ Lab-on-a-chip or chip-in-a-lab: Challenges of commercialization lost in translation,” Procedia Technology 20, 54–59 (2015), proceedings of The 1st International Design Technology Conference, DESTECH2015, Geelong. Google ScholarCrossref 10.E. Torniainen, A. Govyadinov, D. Markel, and P. Kornilovitch, “ Bubble-driven inertial micropump,” Phys. Fluids 24, 122003 (2012). https://doi.org/10.1063/1.4769755, Google ScholarScitation, ISI 11.H. Hoefemann, S. Wadle, N. Bakhtina, V. Kondrashov, N. Wangler, and R. Zengerle, “ Sorting and lysis of single cells by bubblejet technology,” Sens. Actuators, B 168, 442–445 (2012). https://doi.org/10.1016/j.snb.2012.04.005, Google ScholarCrossref 12.B. Hayes, A. Hayes, M. Rolleston, A. Ferreira, and J. Kirsher, “ Pulsatory mixing of laminar flow using bubble-driven micro-pumps,” in Proceedings of the ASME 2018 International Mechanical Engineering Congress and Exposition (2018), Vol. 7. Google ScholarCrossref 13.E. Ory, H. Yuan, A. Prosperetti, S. Popinet, and S. Zaleski, “ Growth and collapse of a vapor bubble in a narrow tube,” Phys. Fluids 12, 1268 (2000). https://doi.org/10.1063/1.870381, Google ScholarScitation, ISI 14.Z. Yin and A. Prosperetti, “‘ Blinking bubble’ micropump with microfabricated heaters,” J. Micromech. Microeng. 15, 1683 (2005). https://doi.org/10.1088/0960-1317/15/9/010, Google ScholarCrossref 15.M. Einat and M. Grajower, “ Microboiling measurements of thermal-inkjet heaters,” J. Microelectromech. Syst. 19, 391 (2010). https://doi.org/10.1109/JMEMS.2010.2040946, Google ScholarCrossref 16.A. Govyadinov, P. Kornilovitch, D. Markel, and E. Torniainen, “ Single-pulse dynamics and flow rates of inertial micropumps,” Microfluid. Nanofluid. 20, 73 (2016). https://doi.org/10.1007/s10404-016-1738-x, Google ScholarCrossref 17.E. Sourtiji and Y. Peles, “ A micro-synthetic jet in a microchannel using bubble growth and collapse,” Appl. Therm. Eng. 160, 114084 (2019). https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2019.114084, Google ScholarCrossref 18.B. Hayes, A. Govyadinov, and P. Kornilovitch, “ Microfluidic switchboards with integrated inertial pumps,” Microfluid. Nanofluid. 22, 15 (2018). https://doi.org/10.1007/s10404-017-2032-2, Google ScholarCrossref 19.P. Kornilovitch, A. Govyadinov, D. Markel, and E. Torniainen, “ One-dimensional model of inertial pumping,” Phys. Rev. E 87, 023012 (2013). https://doi.org/10.1103/PhysRevE.87.023012, Google ScholarCrossref 20.H. Yuan and A. Prosperetti, “ The pumping effect of growing and collapsing bubbles in a tube,” J. Micromech. Microeng. 9, 402–413 (1999). https://doi.org/10.1088/0960-1317/9/4/318, Google ScholarCrossref 21.J. Zou, B. Li, and C. Ji, “ Interactions between two oscillating bubbles in a rigid tube,” Exp. Therm. Fluid Sci. 61, 105 (2015). https://doi.org/10.1016/j.expthermflusci.2014.10.021, Google ScholarCrossref 22.C. Hirt and B. Nichols, “ Volume of fluid (vof) method for the dynamics of free boundaries,” J. Comput. Phys. 39, 201–225 (1981). https://doi.org/10.1016/0021-9991(81)90145-5, Google ScholarCrossref 23.C. Borgnakke and R. E. Sonntag, Fundamentals of Thermodynamics, 8th ed. ( Wiley, 1999). Google Scholar 24.O. E. Ruiz, “ CFD model of the thermal inkjet droplet ejection process,” in Proceeding of Heat Transfer Summer Conference (2007), Vol. 3. Google ScholarCrossref 25.T. Theofanous, L. Biasi, H. Isbin, and H. Fauske, “ A theoretical study on bubble growth in constant and time-dependent pressure fields,” Chem. Eng. Sci. 24, 885–897 (1969). https://doi.org/10.1016/0009-2509(69)85008-6, Google ScholarCrossref 26.S. Timoshenko and J. Goodier, Theory of Elasticity, 3rd ed. ( McGaw-Hill, Inc., 1970). Google Scholar
DNA 프린팅 통합 멀티플렉서 드라이버 Microelectronic Mechanical System Head (IDMH) 및 Microfluidic Flow Estimation
by Jian-Chiun Liou 1,*,Chih-Wei Peng 1,Philippe Basset 2 andZhen-Xi Chen 11School of Biomedical Engineering, Taipei Medical University, Taipei 11031, Taiwan2ESYCOM, Université Gustave Eiffel, CNRS, CNAM, ESIEE Paris, F-77454 Marne-la-Vallée, France*Author to whom correspondence should be addressed.
Abstract
The system designed in this study involves a three-dimensional (3D) microelectronic mechanical system chip structure using DNA printing technology. We employed diverse diameters and cavity thickness for the heater. DNA beads were placed in this rapid array, and the spray flow rate was assessed. Because DNA cannot be obtained easily, rapidly deploying DNA while estimating the total amount of DNA being sprayed is imperative. DNA printings were collected in a multiplexer driver microelectronic mechanical system head, and microflow estimation was conducted. Flow-3D was used to simulate the internal flow field and flow distribution of the 3D spray room. The simulation was used to calculate the time and pressure required to generate heat bubbles as well as the corresponding mean outlet speed of the fluid. The “outlet speed status” function in Flow-3D was used as a power source for simulating the ejection of fluid by the chip nozzle. The actual chip generation process was measured, and the starting voltage curve was analyzed. Finally, experiments on flow rate were conducted, and the results were discussed. The density of the injection nozzle was 50, the size of the heater was 105 μm × 105 μm, and the size of the injection nozzle hole was 80 μm. The maximum flow rate was limited to approximately 3.5 cc. The maximum flow rate per minute required a power between 3.5 W and 4.5 W. The number of injection nozzles was multiplied by 100. On chips with enlarged injection nozzle density, experiments were conducted under a fixed driving voltage of 25 V. The flow curve obtained from various pulse widths and operating frequencies was observed. The operating frequency was 2 KHz, and the pulse width was 4 μs. At a pulse width of 5 μs and within the power range of 4.3–5.7 W, the monomer was injected at a flow rate of 5.5 cc/min. The results of this study may be applied to estimate the flow rate and the total amount of the ejection liquid of a DNA liquid.
이 연구에서 설계된 시스템은 DNA 프린팅 기술을 사용하는 3 차원 (3D) 마이크로 전자 기계 시스템 칩 구조를 포함합니다. 히터에는 다양한 직경과 캐비티 두께를 사용했습니다. DNA 비드를 빠른 어레이에 배치하고 스프레이 유속을 평가했습니다.
DNA를 쉽게 얻을 수 없기 때문에 DNA를 빠르게 배치하면서 스프레이 되는 총 DNA 양을 추정하는 것이 필수적입니다. DNA 프린팅은 멀티플렉서 드라이버 마이크로 전자 기계 시스템 헤드에 수집되었고 마이크로 플로우 추정이 수행되었습니다.
Flow-3D는 3D 스프레이 룸의 내부 유동장과 유동 분포를 시뮬레이션 하는데 사용되었습니다. 시뮬레이션은 열 거품을 생성하는데 필요한 시간과 압력뿐만 아니라 유체의 해당 평균 출구 속도를 계산하는데 사용되었습니다.
Flow-3D의 “출구 속도 상태”기능은 칩 노즐에 의한 유체 배출 시뮬레이션을 위한 전원으로 사용되었습니다. 실제 칩 생성 프로세스를 측정하고 시작 전압 곡선을 분석했습니다. 마지막으로 유속 실험을 하고 그 결과를 논의했습니다. 분사 노즐의 밀도는 50, 히터의 크기는 105μm × 105μm, 분사 노즐 구멍의 크기는 80μm였다. 최대 유량은 약 3.5cc로 제한되었습니다. 분당 최대 유량은 3.5W에서 4.5W 사이의 전력이 필요했습니다. 분사 노즐의 수에 100을 곱했습니다. 분사 노즐 밀도가 확대 된 칩에 대해 25V의 고정 구동 전압에서 실험을 수행했습니다. 얻은 유동 곡선 다양한 펄스 폭과 작동 주파수에서 관찰되었습니다. 작동 주파수는 2KHz이고 펄스 폭은 4μs입니다. 5μs의 펄스 폭과 4.3–5.7W의 전력 범위 내에서 단량체는 5.5cc / min의 유속으로 주입되었습니다. 이 연구의 결과는 DNA 액체의 토 출액의 유량과 총량을 추정하는 데 적용될 수 있습니다.
잉크젯 프린트 헤드 기술은 매우 중요하며, 잉크젯 기술의 거대한 발전은 주로 잉크젯 프린트 헤드 기술의 원리 개발에서 시작되었습니다. 잉크젯 인쇄 연구를 위한 대규모 액적 생성기 포함 [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8]. 연속 식 잉크젯 시스템은 고주파 응답과 고속 인쇄의 장점이 있습니다. 그러나이 방법의 잉크젯 프린트 헤드의 구조는 더 복잡하고 양산이 어려운 가압 장치, 대전 전극, 편향 전계가 필요하다. 주문형 잉크젯 시스템의 잉크젯 프린트 헤드는 구조가 간단하고 잉크젯 헤드의 다중 노즐을 쉽게 구현할 수 있으며 디지털화 및 색상 지정이 쉽고 이미지 품질은 비교적 좋지만 일반적인 잉크 방울 토출 속도는 낮음 [ 9 , 10 , 11 ].
핫 버블 잉크젯 헤드의 총 노즐 수는 수백 또는 수천에 달할 수 있습니다. 노즐은 매우 미세하여 풍부한 조화 색상과 부드러운 메쉬 톤을 생성할 수 있습니다. 잉크 카트리지와 노즐이 일체형 구조를 이루고 있으며, 잉크 카트리지 교체시 잉크젯 헤드가 동시에 업데이트되므로 노즐 막힘에 대한 걱정은 없지만 소모품 낭비가 발생하고 상대적으로 높음 비용. 주문형 잉크젯 기술은 배출해야 하는 그래픽 및 텍스트 부분에만 잉크 방울을 배출하고 빈 영역에는 잉크 방울이 배출되지 않습니다. 이 분사 방법은 잉크 방울을 충전할 필요가 없으며 전극 및 편향 전기장을 충전할 필요도 없습니다. 노즐 구조가 간단하고 노즐의 멀티 노즐 구현이 용이하며, 출력 품질이 더욱 개선되었습니다. 펄스 제어를 통해 디지털화가 쉽습니다. 그러나 잉크 방울의 토출 속도는 일반적으로 낮습니다. 열 거품 잉크젯, 압전 잉크젯 및 정전기 잉크젯의 세 가지 일반적인 유형이 있습니다. 물론 다른 유형이 있습니다.
압전 잉크젯 기술의 실현 원리는 인쇄 헤드의 노즐 근처에 많은 소형 압전 세라믹을 배치하면 압전 크리스탈이 전기장의 작용으로 변형됩니다. 잉크 캐비티에서 돌출되어 노즐에서 분사되는 패턴 데이터 신호는 압전 크리스탈의 변형을 제어한 다음 잉크 분사량을 제어합니다. 압전 MEMS 프린트 헤드를 사용한 주문형 드롭 하이브리드 인쇄 [ 12]. 열 거품 잉크젯 기술의 실현 원리는 가열 펄스 (기록 신호)의 작용으로 노즐의 발열체 온도가 상승하여 근처의 잉크 용매가 증발하여 많은 수의 핵 형성 작은 거품을 생성하는 것입니다. 내부 거품의 부피는 계속 증가합니다. 일정 수준에 도달하면 생성된 압력으로 인해 잉크가 노즐에서 분사되고 최종적으로 기판 표면에 도달하여 패턴 정보가 재생됩니다 [ 13 , 14 , 15 , 16 , 17 , 18 ].
“3D 제품 프린팅”및 “증분 빠른 제조”의 의미는 진화했으며 모든 증분 제품 제조 기술을 나타냅니다. 이는 이전 제작과는 다른 의미를 가지고 있지만, 자동 제어 하에 소재를 쌓아 올리는 3D 작업 제작 과정의 공통적 인 특징을 여전히 반영하고 있습니다 [ 19 , 20 , 21 , 22 , 23 , 24 ].
이 개발 시스템은 열 거품 분사 기술입니다. 이 빠른 어레이에 DNA 비드를 배치하고 스프레이 유속을 평가하기 위해 다른 히터 직경과 캐비티 두께를 설계하는 것입니다. DNA 제트 칩의 부스트 회로 시스템은 큰 흐름을 구동하기위한 신호 소스입니다. 목적은 분사되는 DNA 용액의 양과 출력을 조정하는 것입니다. 입력 전압을 더 높은 출력 전압으로 변환해야 하는 경우 부스트 컨버터가 유일한 선택입니다. 부스트 컨버터는 내부 금속 산화물 반도체 전계 효과 트랜지스터 (MOSFET)를 통해 전압을 충전하여 부스트 출력의 목적을 달성하고, MOSFET이 꺼지면 인덕터는 부하 정류를 통해 방전됩니다.
인덕터의 충전과 방전 사이의 변환 프로세스는 인덕터를 통한 전압의 방향을 반대로 한 다음 점차적으로 입력 작동 전압보다 높은 전압을 증가시킵니다. MOSFET의 스위칭 듀티 사이클은 확실히 부스트 비율을 결정합니다. MOSFET의 정격 전류와 부스트 컨버터의 부스트 비율은 부스트 컨버터의 부하 전류의 상한을 결정합니다. MOSFET의 정격 전압은 출력 전압의 상한을 결정합니다. 일부 부스트 컨버터는 정류기와 MOSFET을 통합하여 동기식 정류를 제공합니다. 통합 MOSFET은 정확한 제로 전류 턴 오프를 달성하여 부스트 변압기를 보다 효율적으로 만듭니다. 최대 전력 점 추적 장치를 통해 입력 전력을 실시간으로 모니터링합니다. 입력 전압이 최대 입력 전력 지점에 도달하면 부스트 컨버터가 작동하기 시작하여 부스트 컨버터가 최대 전력 출력 지점으로 유리 기판에 DNA 인쇄를 하는 데 적합합니다. 일정한 온 타임 생성 회로를 통해 온 타임이 온도 및 칩의 코너 각도에 영향을 받지 않아 시스템의 안정성이 향상됩니다.
잉크젯 프린트 헤드에 사용되는 기술은 매우 중요합니다. 잉크젯 기술의 엄청난 발전은 주로 잉크젯 프린팅에 사용되는 대형 액적 이젝터 [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 ]를 포함하여 잉크젯 프린트 헤드 기술의 이론 개발에서 시작되었습니다 . 연속 잉크젯 시스템은 고주파 응답과 고속 인쇄의 장점을 가지고 있습니다. 잉크젯 헤드의 총 노즐 수는 수백 또는 수천에 달할 수 있으며 이러한 노즐은 매우 복잡합니다. 노즐은 풍부하고 조화로운 색상과 부드러운 메쉬 톤을 생성할 수 있습니다 [ 9 , 10 ,11 ]. 잉크젯은 열 거품 잉크젯, 압전 잉크젯 및 정전 식 잉크젯의 세 가지 주요 유형으로 분류할 수 있습니다. 다른 유형도 사용 중입니다. 압전 잉크젯의 기능은 다음과 같습니다. 많은 소형 압전 세라믹이 잉크젯 헤드 노즐 근처에 배치됩니다. 압전 결정은 전기장 아래에서 변형됩니다. 그 후, 잉크는 잉크 캐비티에서 압착되어 노즐에서 배출됩니다. 패턴의 데이터 신호는 압전 결정의 변형을 제어한 다음 분사되는 잉크의 양을 제어합니다. 압전 마이크로 전자 기계 시스템 (MEMS) 잉크젯 헤드는 하이브리드 인쇄에 사용됩니다. [ 12]. 열 버블 잉크젯 기술은 다음과 같이 작동합니다. 가열 펄스 (즉, 기록 신호) 하에서 노즐의 가열 구성 요소의 온도가 상승하여 근처의 잉크 용매를 증발시켜 많은 양의 작은 핵 기포를 생성합니다. 내부 기포의 부피가 지속적으로 증가합니다. 압력이 일정 수준에 도달하면 노즐에서 잉크가 분출되고 잉크가 기판 표면에 도달하여 패턴과 메시지가 표시됩니다 [ 13 , 14 , 15 , 16 , 17 , 18 ].
3 차원 (3D) 제품 프린팅 및 빠른 프로토 타입 기술의 발전에는 모든 빠른 프로토 타입의 생산 기술이 포함됩니다. 래피드 프로토 타입 기술은 기존 생산 방식과는 다르지만 3D 제품 프린팅 생산 과정의 일부 특성을 공유합니다. 구체적으로 자동 제어 [ 19 , 20 , 21 , 22 , 23 , 24 ] 하에서 자재를 쌓아 올립니다 .
이 연구에서 개발된 시스템은 열 기포 방출 기술을 사용했습니다. 이 빠른 어레이에 DNA 비드를 배치하기 위해 히터에 대해 다른 직경과 다른 공동 두께가 사용되었습니다. 그 후, 스프레이 유속을 평가했다. DNA 제트 칩의 부스트 회로 시스템은 큰 흐름을 구동하기위한 신호 소스입니다. 목표는 분사되는 DNA 액체의 양과 출력을 조정하는 것입니다. 입력 전압을 더 높은 출력 전압으로 수정해야하는 경우 승압 컨버터가 유일한 옵션입니다. 승압 컨버터는 내부 금속 산화물 반도체 전계 효과 트랜지스터 (MOSFET)를 충전하여 출력 전압을 증가시킵니다. MOSFET이 꺼지면 부하 정류를 통해 인덕턴스가 방전됩니다. 충전과 방전 사이에서 인덕터를 변경하는 과정은 인덕터를 통과하는 전압의 방향을 변경합니다. 전압은 입력 작동 전압을 초과하는 지점까지 점차적으로 증가합니다. MOSFET 스위치의 듀티 사이클은 부스트 비율을 결정합니다. MOSFET의 승압 컨버터의 정격 전류와 부스트 비율은 승압 컨버터의 부하 전류의 상한을 결정합니다. MOSFET의 정격 전류는 출력 전압의 상한을 결정합니다. 일부 승압 컨버터는 정류기와 MOSFET을 통합하여 동기식 정류를 제공합니다. 통합 MOSFET은 정밀한 제로 전류 셧다운을 실현할 수 있으므로 셋업 컨버터의 효율성을 높일 수 있습니다. 최대 전력 점 추적 장치는 입력 전력을 실시간으로 모니터링하는 데 사용되었습니다. 입력 전압이 최대 입력 전력 지점에 도달하면 승압 컨버터가 작동을 시작합니다. 스텝 업 컨버터는 DNA 프린팅을 위한 최대 전력 출력 포인트가 있는 유리 기판에 사용됩니다.
MEMS Chip Design for Bubble Jet
이 연구는 히터 크기, 히터 번호 및 루프 저항과 같은 특정 매개 변수를 조작하여 5 가지 유형의 액체 배출 챔버 구조를 설계했습니다. 표 1 은 측정 결과를 나열합니다. 이 시스템은 다양한 히터의 루프 저항을 분석했습니다. 100 개 히터 설계를 완료하기 위해 2 세트의 히터를 사용하여 각 단일 회로 시리즈를 통과하기 때문에 100 개의 히터를 설계할 때 총 루프 저항은 히터 50 개의 총 루프 저항보다 하나 더 커야 합니다. 이 연구에서 MEMS 칩에서 기포를 배출하는 과정에서 저항 층의 면저항은 29 Ω / m 2입니다. 따라서 모델 A의 총 루프 저항이 가장 컸습니다. 일반 사이즈 모델 (모델 B1, C, D, E)의 두 배였습니다. 모델 B1, C, D 및 E의 총 루프 저항은 약 29 Ω / m 2 입니다. 표 1 에 따르면 오류 범위는 허용된 설계 값 이내였습니다. 따라서야 연구에서 설계된 각 유형의 단일 칩은 동일한 생산 절차 결과를 가지며 후속 유량 측정에 사용되었습니다.
Table 1. List of resistance measurement of single circuit resistance.
DNA를 뿌린 칩의 파워가 정상으로 확인되면 히터 버블의 성장 특성을 테스트하고 검증했습니다. DNA 스프레이 칩의 필름 두께와 필름 품질은 히터의 작동 조건과 스프레이 품질에 영향을 줍니다. 따라서 기포 성장 현상과 그 성장 특성을 이해하면 본 연구에서 DNA 스프레이 칩의 특성과 작동 조건을 명확히 하는 데 도움이 됩니다.
설계된 시스템은 기포 성장 조건을 관찰하기 위해 개방형 액체 공급 방법을 채택했습니다. 이미지 관찰을 위해 발광 다이오드 (LED, Nichia NSPW500GS-K1, 3.1V 백색 LED 5mm)를 사용하는 동기식 플래시 방식을 사용하여 동기식 지연 광원을 생성했습니다. 이 시스템은 또한 전하 결합 장치 (CCD, Flir Grasshopper3 GigE GS3-PGE-50S5C-C)를 사용하여 이미지를 캡처했습니다. 그림 1핵 형성, 성장, 거품 생성에서 소산에 이르는 거품의 과정을 보여줍니다. 이 시스템은 기포의 성장 및 소산 과정을 확인하여 시작 전압을 관찰하는 데 사용할 수 있습니다. 마이크로 채널의 액체 공급 방법은 LED가 깜빡이는 시간을 가장 큰 기포 발생에 필요한 시간 (15μs)으로 설정했습니다. 이 디자인은 부적합한 깜박임 시간으로 인한 잘못된 판단과 거품 이미지 캡처 불가능을 방지합니다.
Figure 1. The system uses CCD to capture images.
<내용 중략>…….
Table 2. Open pool test starting voltage results.Figure 2. Serial input parallel output shift registers forms of connection.Figure 3. The geometry of the jet cavity. (a) The actual DNA liquid chamber, (b) the three-dimensional view of the microfluidic single channel. A single-channel jet cavity with 60 μm diameter and 50 μm thickness, with an operating frequency of 5 KHz, in (a) three-dimensional side view (b) X-Z two-dimensional cross-sectional view, at 10, 20, 30, 40 and 200 μs injection conditions.Figure 4. Calculate and simulate the injection of water in a single-channel injection chamber with a nozzle diameter of 60 μm and a thickness of 50 μm, at an operating frequency of 5 KHz, in the X-Y two-dimensional cross-sectional view, at 10, 20, 30, 40 and 200 μs.Figure 5 depicts the calculation results of the 2D X-Z cross section. At 100 μs and 200 μs, the fluid injection orifice did not completely fill the chamber. This may be because the size of the single-channel injection cavity was unsuitable for the highest operating frequency of 10 KHz. Thus, subsequent calculation simulations employed 5 KHz as the reference operating frequency. The calculation simulation results were calculated according to the operating frequency of the impact. Figure 6 illustrates the injection cavity height as 60 μm and 30 μm and reveals the 2D X-Y cross section. At 100 μs and 200 μs, the fluid injection orifice did not completely fill the chamber. In those stages, the fluid was still filling the chamber, and the flow field was not yet stable.Figure 6. Calculate and simulate water in a single-channel spray chamber with a spray hole diameter of 60 μm and a thickness of 50 μm, with an operating frequency of 10 KHz, in an XY cross-sectional view, at 10, 20, 30, 40, 100, 110, 120, 130, 140 and 200 μs injection situation.Figure 7. The DNA printing integrated multiplexer driver MEMS head (IDMH).Figure 8. The initial voltage diagrams of chip number A,B,C,D,E type.Figure 9. The initial energy diagrams of chip number A,B,C,D,E type.Figure 10. A Type-Sample01 flow test.Figure 11. A Type-Sample01 drop volume.Figure 12. A Type-Sample01 flow rate.Figure 13. B1-00 flow test.Figure 14. C Type-01 flow test.Figure 15. D Type-02 flow test.Figure 16. E1 type flow test.Figure 17. E1 type ejection rate relationship.
Conclusions
이 연구는 DNA 프린팅 IDMH를 제공하고 미세 유체 흐름 추정을 수행했습니다. 설계된 DNA 스프레이 캐비티와 20V의 구동 전압에서 다양한 펄스 폭의 유동 성능이 펄스 폭에 따라 증가하는 것으로 밝혀졌습니다.
E1 유형 유량 테스트는 해당 유량이 3.1cc / min으로 증가함에 따라 유량이 전력 변화에 영향을 받는 것으로 나타났습니다. 동력이 증가함에 따라 유량은 0.75cc / min에서 3.5cc / min으로 최대 6.5W까지 증가했습니다. 동력이 더 증가하면 유량은 에너지와 함께 증가하지 않습니다. 이것은 이 테이블 디자인이 가장 크다는 것을 보여줍니다. 유속은 3.5cc / 분이었다. 작동 주파수가 2KHz이고 펄스 폭이 4μs 및 5μs 인 특수 설계된 DNA 스프레이 룸 구조에서 다양한 전력 조건 하에서 유량 변화를 관찰했습니다. 4.3–5.87 W의 출력 범위 내에서 주입 된 모노머의 유속은 5.5cc / 분이었습니다. 이것은 힘이 증가해도 변하지 않았습니다. DNA는 귀중하고 쉽게 얻을 수 없습니다. 이 실험을 통해 우리는 DNA가 뿌려진 마이크로 어레이 바이오칩의 수천 개의 지점에 필요한 총 DNA 양을 정확하게 추정 할 수 있습니다.
<내용 중략>…….
References
Pydar, O.; Paredes, C.; Hwang, Y.; Paz, J.; Shah, N.; Candler, R. Characterization of 3D-printed microfluidic chip interconnects with integrated O-rings. Sens. Actuators Phys.2014, 205, 199–203. [Google Scholar] [CrossRef]
Ohtani, K.; Tsuchiya, M.; Sugiyama, H.; Katakura, T.; Hayakawa, M.; Kanai, T. Surface treatment of flow channels in microfluidic devices fabricated by stereolitography. J. Oleo Sci.2014, 63, 93–96. [Google Scholar] [CrossRef]
Castrejn-Pita, J.R.; Martin, G.D.; Hoath, S.D.; Hutchings, I.M. A simple large-scale droplet generator for studies of inkjet printing. Rev. Sci. Instrum.2008, 79, 075108. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
Asai, A. Application of the nucleation theory to the design of bubble jet printers. Jpn. J. Appl. Phys. Regul. Rap. Short Notes1989, 28, 909–915. [Google Scholar] [CrossRef]
Aoyama, R.; Seki, M.; Hong, J.W.; Fujii, T.; Endo, I. Novel Liquid Injection Method with Wedge-shaped Microchannel on a PDMS Microchip System for Diagnostic Analyses. In Transducers’ 01 Eurosensors XV; Springer: Berlin, Germany, 2001; pp. 1204–1207. [Google Scholar]
Xu, B.; Zhang, Y.; Xia, H.; Dong, W.; Ding, H.; Sun, H. Fabrication and multifunction integration of microfluidic chips by femtosecond laser direct writing. Lab Chip2013, 13, 1677–1690. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
Nayve, R.; Fujii, M.; Fukugawa, A.; Takeuchi, T.; Murata, M.; Yamada, Y. High-Resolution long-array thermal ink jet printhead fabricated by anisotropic wet etching and deep Si RIE. J. Microelectromech. Syst.2004, 13, 814–821. [Google Scholar] [CrossRef]
O’Connor, J.; Punch, J.; Jeffers, N.; Stafford, J. A dimensional comparison between embedded 3D: Printed and silicon microchannesl. J. Phys. Conf. Ser.2014, 525, 012009. [Google Scholar] [CrossRef]
Fang, Y.J.; Lee, J.I.; Wang, C.H.; Chung, C.K.; Ting, J. Modification of heater and bubble clamping behavior in off-shooting inkjet ejector. In Proceedings of the IEEE Sensors, Irvine, CA, USA, 30 October–3 November 2005; pp. 97–100. [Google Scholar]
Lee, W.; Kwon, D.; Choi, W.; Jung, G.; Jeon, S. 3D-Printed microfluidic device for the detection of pathogenic bacteria using size-based separation in helical channel with trapezoid cross-section. Sci. Rep.2015, 5, 7717. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
Shin, D.Y.; Smith, P.J. Theoretical investigation of the influence of nozzle diameter variation on the fabrication of thin film transistor liquid crystal display color filters. J. Appl. Phys.2008, 103, 114905-1–114905-11. [Google Scholar] [CrossRef]
Kim, Y.; Kim, S.; Hwang, J.; Kim, Y. Drop-on-Demand hybrid printing using piezoelectric MEMS printhead at various waveforms, high voltages and jetting frequencies. J. Micromech. Microeng.2013, 23, 8. [Google Scholar] [CrossRef]
Shin, S.J.; Kuka, K.; Shin, J.W.; Lee, C.S.; Oha, Y.S.; Park, S.O. Thermal design modifications to improve firing frequency of back shooting inkjet printhead. Sens. Actuators Phys.2004, 114, 387–391. [Google Scholar] [CrossRef]
Rose, D. Microfluidic Technologies and Instrumentation for Printing DNA Microarrays. In Microarray Biochip Technology; Eaton Publishing: Norwalk, CT, USA, 2000; p. 35. [Google Scholar]
Wu, D.; Wu, S.; Xu, J.; Niu, L.; Midorikawa, K.; Sugioka, K. Hybrid femtosecond laser microfabrication to achieve true 3D glass/polymer composite biochips with multiscale features and high performance: The concept of ship-in-abottle biochip. Laser Photon. Rev.2014, 8, 458–467. [Google Scholar] [CrossRef]
McIlroy, C.; Harlen, O.; Morrison, N. Modelling the jetting of dilute polymer solutions in drop-on-demand inkjet printing. J. Non Newton. Fluid Mech.2013, 201, 17–28. [Google Scholar] [CrossRef]
Anderson, K.; Lockwood, S.; Martin, R.; Spence, D. A 3D printed fluidic device that enables integrated features. Anal. Chem.2013, 85, 5622–5626. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
Avedisian, C.T.; Osborne, W.S.; McLeod, F.D.; Curley, C.M. Measuring bubble nucleation temperature on the surface of a rapidly heated thermal ink-jet heater immersed in a pool of water. Proc. R. Soc. A Lond. Math. Phys. Sci.1999, 455, 3875–3899. [Google Scholar] [CrossRef]
Lim, J.H.; Kuk, K.; Shin, S.J.; Baek, S.S.; Kim, Y.J.; Shin, J.W.; Oh, Y.S. Failure mechanisms in thermal inkjet printhead analyzed by experiments and numerical simulation. Microelectron. Reliab.2005, 45, 473–478. [Google Scholar] [CrossRef]
Shallan, A.; Semjkal, P.; Corban, M.; Gujit, R.; Breadmore, M. Cost-Effective 3D printing of visibly transparent microchips within minutes. Anal. Chem.2014, 86, 3124–3130. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
Cavicchi, R.E.; Avedisian, C.T. Bubble nucleation and growth anomaly for a hydrophilic microheater attributed to metastable nanobubbles. Phys. Rev. Lett.2007, 98, 124501. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
Kamei, K.; Mashimo, Y.; Koyama, Y.; Fockenberg, C.; Nakashima, M.; Nakajima, M.; Li, J.; Chen, Y. 3D printing of soft lithography mold for rapid production of polydimethylsiloxane-based microfluidic devices for cell stimulation with concentration gradients. Biomed. Microdevices2015, 17, 36. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
Shin, S.J.; Kuka, K.; Shin, J.W.; Lee, C.S.; Oha, Y.S.; Park, S.O. Firing frequency improvement of back shooting inkjet printhead by thermal management. In Proceedings of the TRANSDUCERS’03. 12th International Conference on Solid-State Sensors.Actuators and Microsystems. Digest of Technical Papers (Cat. No.03TH8664), Boston, MA, USA, 8–12 June 2003; Volume 1, pp. 380–383. [Google Scholar]
Laio, X.; Song, J.; Li, E.; Luo, Y.; Shen, Y.; Chen, D.; Chen, Y.; Xu, Z.; Sugoioka, K.; Midorikawa, K. Rapid prototyping of 3D microfluidic mixers in glass by femtosecond laser direct writing. Lab Chip2012, 12, 746–749. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
Jae-Seol Shim†, Jinah Kim†, Dong-Chul Kim‡, Kiyoung Heo†, Kideok Do†, Sun-Jung Park ‡ † Coastal Disaster Research Center, Korea Institute of Ocean Science & Technology, 426-744, Ansan, Gyeonggi, Korea jsshim@kiost.ac jakim@kiost.ac kyheo21@kiost.ac kddo@kiost.ac ‡ Technology R&D Institute Hyein E&C Co., Ltd., Seoul 157-861, Korea skkkdc@chol.com Nayana_sj@nate.com
ABSTRACT
Shim, J., Kim, J., Kim, D., Heo, K., Do, K., Park, S., 2013. Storm surge inundation simulations comparing threedimensional with two-dimensional models based on Typhoon Maemi over Masan Bay of South Korea. In: Conley, D.C., Masselink, G., Russell, P.E. and O’Hare, T.J. (eds.), Proceedings 12th International Coastal Symposium (Plymouth, England), Journal of Coastal Research, Special Issue No. 65, pp. 392-397, ISSN 0749-0208. Severe storm surge inundation was caused by the typhoon Maemi in Masan Bay, South Korea in September 2003. To investigate the differences in the storm surge inundation simulated by three-dimensional (3D) and two-dimensional models, we used the ADvanced CIRCulation model (ADCIRC) and 3D computational fluid dynamics (CFD) model (FLOW3D). The simulation results were compared to the flood plain map of Masan Bay following the typhoon Maemi. To improve the accuracy of FLOW3D, we used a high-resolution digital surface model with a few tens of centimeterresolution, produced by aerial LIDAR survey. Comparison of the results between ADCRIC and FLOW3D simulations shows that the inclusion of detailed information on buildings and topography has an impact, delaying seawater propagation and resulting in a reduced inundation depth and flooding area. Furthermore, we simulated the effect of the installation of a storm surge barrier on the storm surge inundation. The barrier acted to decrease the water volume of the inundation and delayed the arrival time of the storm surge, implying that the storm surge barrier provides more time for residents’ evacuation.
Keywords: Typhoon Maemi, digital surface elevation model, Reynolds-Averaged NavierStokes equations.
2003 년 9 월 대한민국 마산만 태풍 매미에 의해 심한 폭풍 해일 침수가 발생했습니다. 3 차원 (3D) 및 2 차원 모델로 시뮬레이션 한 폭풍 해일 침수의 차이를 조사하기 위해 ADvanced CIRCulation 모델 ( ADCIRC) 및 3D 전산 유체 역학 (CFD) 모델 (FLOW3D).
시뮬레이션 결과는 태풍 매미 이후 마산만 범람원 지도와 비교되었다. FLOW-3D의 정확도를 높이기 위해 우리는 항공 LIDAR 측량으로 생성된 수십 센티미터 해상도의 고해상도 디지털 표면 모델을 사용했습니다.
ADCRIC과 FLOW3D 시뮬레이션의 결과를 비교하면 건물과 지형에 대한 자세한 정보를 포함하면 해수 전파가 지연되고 침수 깊이와 침수 면적이 감소하는 것으로 나타났습니다.
또한, 폭풍 해일 침수에 대한 폭풍 해일 장벽 설치의 효과를 시뮬레이션했습니다. 이 장벽은 침수 물량을 줄이고 폭풍 해일 도착 시간을 지연시키는 역할을 하여 폭풍 해일 장벽이 주민들의 대피에 더 많은 시간을 제공한다는 것을 의미합니다.
INTRODUCTION
2003 년 9 월 12 일 태풍 매미로 인한 강한 폭풍 해일이 남해안을 강타했습니다. 마산 만 일대는 심한 폭풍우 침수로 인해 최악의 피해를 입었고 광범위한 홍수를 겪었습니다. 따라서 마산 만에 예방 체계를 구축하기 위해 폭풍 해일에 의한 침수에 대한 수치 예측을 시도하는 선행 연구가 수행되었다 (Park et al. 2011).
그러나 일반적인 2 차원 (2D) 또는 3 차원 (3D) 수압 가정을 사용할 때 지형의 해상도는 복잡한 해안 구조를 표현하기에 충분하지 않습니다. 따라서 우리는 마산 만의 고해상도 지형도를 통해 전산 유체 역학 (CFD)의 침수 시뮬레이션을 제시한다.
태풍 매미는 2003 년 9 월 12 일 12시 (UTC)에 한반도에 상륙하여 남동부 해안을 따라 추적했습니다 (그림 1). 2003 년 9 월 13 일 6시 (UTC)에 동 일본해로 이동하여 온대 저기압이되었습니다.
풍속과 기압면에서 한국을 강타한 가장 강력한 태풍 중 하나입니다. 특히 마산 만에 접해있는 마산시는 폭풍 해일 홍수로 최악의 피해를 입어 32 명이 사망하고 심각한 해안 피해를 입었다. 태풍이 지나가는 동안 중앙 기압은 950hPa, 진행 속도는 45kmh-1로 마산항의 조 위계를 통해 최대 약 2.3m의 서지 높이를 기록했다.
마산 만에 접한 주거 및 상업 지역은 홍수가 심했고 지하 시설은 폭풍 해일로 침수로 어려움을 겪었습니다 (Yasuda et al. 2005). 이 논문에서는 3D CFD 모델 (FLOW 3D)과 2D ADvanced CIRCulation 모델 (ADCIRC)을 사용하여 기록 된 마산 만에서 가장 큰 폭풍 해일 중 하나에 의해 생성 된 해안 침수를 시뮬레이션했습니다.
건물의 높이와 공간 정보를 포함하는 디지털 표면 모델 (DSM)은 LiDAR (Airborne Light Detection and Ranging)에 의해 만들어졌으며, 폭풍 해일 침수 모델, 즉 3D CFD 모델 (FLOW 3D)의 입력 데이터로 사용되었습니다. ). 또한 ADCIRC의 시뮬레이션 결과는 FLOW3D의 경계 조건으로 사용됩니다.
본 연구의 목적은 극심한 침수 높이와 해안 육지로의 범람을 포함하여 마산 만에서 태풍 매미로 인한 폭풍 해일 침수를 재현하는 것이다.
<중략>………………
Figure 1. The best track and the central pressures of the
typhoon Maemi from the Joint Typhoon Warning Center
(JTWC). Open circles indicate the locations of the typhoon in 3
h intervals. Filled circles represent locations of the cited
stations; A, B, C and D indicate Jeju, Yeosu, Tongyoung, and
Masan, respectively.Figure 2. Model domain with FEM mesh for Typhoon Maemi.Figure 3. Validation of surge height for the four major tidal
stations on the south coast of the Korea.
Figure 4. Inundation depth results from (a) ADCIRC, (b)
FLOW3D, and (c) inundation field surveying hazard map
following typhoon Maemi.Figure 5. Inundation depth results computed by Flow3D at each
time period following arrival of storm surge wave at harbor
mouth.Figure 6. Maximum inundation field in simulations with (a) no
barrier on the seawall (red line), (b) a 1 m barrier across the
entire sea wall, and (c) a 1.7 m barrier partially installed on the
seawall.
LITERATURE CITED
Bunya S, Kubatko EJ, Westerink JJ, Dawson C.,2010. A wetting and drying treatment for the Runge–Kutta discontinuous Galerkin solution to the shallow water equations. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, Oceanography and Coastal Research, 198, 1548-1562. Chan, J.C.L. & Shi, J.,1996. Long term trends and interannual variability in tropical cyclone activity over the western North Pacific. Geophysical Research Letters 23, 2765-2767. Choi, B.H., Kim, D.C., Pelinovsky, E. and Woo, S.B., 2007. Threedimensional simulation of tsunami run-up around conical island. Coastal Engineering, 54, 618-629. Choi, B.H., Pelinovsky, E., Kim, D.C., Didenkulova, I. and Woo, S.B., Two- and three-dimensional computation of solitary wave runup on non-plane beach. Nonlinear Processes in Geophysics, 15, 489-502. Choi B.H., Pelinovsky E., Kim D.C., Lee H.J., Min B.I. and Kim K.H., Three-dimensional simulation of 1983 central East (Japan) Sea earthquake tsunami at the Imwon Port (Korea). Ocean Engineering, 35, 1545-1559. Choi, B.H., Eum, H.M., Kim, H.S., Jeong, W.M. & Shim, J.S., 2004. Wave-tide-surge coupled simulation for typhoon Maemi, Workshop on waves and storm surges around Korean peninsula, 121-144. Choi, K.S., & Kim, B.J., 2007. Climatological characteristics of tropical cyclone making landfall over the Korean Peninsula. Journal of the Korean Meteorological Society 43, 97-109. Clark, J.D. & Chu, P., 2002. Interannual variation of tropical cyclone activity over the central North Pacific. Journal of the Meteorological Society of Japan, 80, 403-418. Davies, A.M. & Flather, R.A., 1978. Application of numerical models of the North West European continental shelf and the North Sea to the computation of the storm surges of November to December 1973. Deutsche Hydrographische Zeitschrift Ergänzungsheft Reihe A, 14, 72. Flow Science, 2010. FLOW-3D User’s Manual. Fujita, T., 1952. Pressure distribution in a typhoon. Geophysical Magazine 23. Garratt, J.R., 1977. Review of drag coefficients over oceans and continents. Monthly Weather Review, 105, 915-929. Gary Padgett, 2004. Gary Padgett September 2003 Tropical Weather Summary. Typhoon 2000. Goda Y., Kishira Y. and Kamiyama Y., 1975. Laboratory investigation on the overtopping rate of seawalls by irregular waves, Report of Port and Harbour Research Inst.,14(4), 3-44. Heaps, N.S., 1965. Storm surges on a continental shelf. Philos. Trans. R. Soc. London, Ser. 257, 351-383. Hirt, C.W. and Nichols, B.D., 1981. Volume of fluid (VOF) method for the dynamics of free boundaries. Journal of Computational Physics, 39, 201-225. Holland, G.J., 1980. An Analytic Model of the Wind and Pressure Profiles in Hurricanes. Monthly Weather Review, 108, 1212-1218. Independent Levee Investigation Team, 2006. Investigation of the Performance of the New Orleans Flood Protection Systems in Hurricane Katrina on August 29, 2005 Klotzbach, P. J. , 2006. Trends in global tropical cyclone activity over the past twenty years (1986-2005). Geophysical Research Letters, 33. Large, W.G. & Pond, S., 1981. Open ocean momentum flux measurements in moderate to strong winds. Journal of Physical Oceanography, 11, 324-336. Landsea, C.W., Nicholls, N., Gray, W.M. & Avila, L.A., 1996. Downward trends in the frequency of intense Atlantic hurricanes during the past five decades. Geophysical Research Letters, 23, 1697-1700. Lighthill, J., Holland, G., Gray, W., Landsea, C., Creig, G., Evans, J., Kurikara, Y. and Guard, C., 1994. Global climate change and tropical cyclones. Bulletin of the American Meteorological Society, 75, 2147- 2157. Luettich, R.A. & Westerink, J.J., 2004. Formulation and Numerical Implementation of the 2D/3D ADCIRC finite element model version 44.XX. Matsumoto, K., Takanezawa, T. & Ooe, M., 2000. Ocean tide models developed by assimilating TOPEX/POSEIDON altimeter data into hydrodynamical model: A global model and a regional model around Japan, Journal of Oceanography, 56(5) 567-581. Mitsuyasu, H. and Kusaba, T., 1984. Drag Coefficient over Water Surface Under the Action of Strong Wind. Natural Disaster Science, 6, 43-50. Mitsuyasu, H., F. Tasai, T. Suhara, S. Mizuno, M. Ohkusu, T. Honda and K. Rikiishi, 1980. Observation of the power spectrum of ocean waves using a cloverleaf buoy. Journal of Physical Oceanography, 10, 286- 296. Multiple Lines of Defense Assessment Team, 2007. Comprehensive Recommendations Supporting the Use of the Multiple Lines of Defense Strategy to Sustain Coastal Louisiana. Myers, V.A. and Malkin, W., 1961. Some Properties of Hurricane Wind Fields as Deduced from Trajectories. U.S. Weather Bureau, National Hurricane Research Project, Report 49. Saito, K., T. Fujita, Y. Yamada, J. Ishida, Y. Kumagai, K. Aranami, S. Ohmori, R. Nagasawa, S. Kumagai, C. Muroi, T. Kato, H. Eito and Y. Yamazaki, 2006. The operational JMA Nonhydrostatic Mesoscale Model. Monthly Weather Review, 134, 1266-1298. Shibaki H., Nakai K., Suzuyama K. and Watanabe A., 2004. Multi-level storm surge model incorporating density stratification and wave-setup. Proc. of 29th Int. Conf. on Coastal Eng., ASCE, 1539-1551.JSCE (1999). Hydraulic formulas, page 245 (in Japanese). Shibaki, H., Suzuyama, K., Kim, J.I., & Sun, L., 2007. Numerical simulation of storm surge inundation induced by overflow, overtopping and dike breach. Asian and Pacific Coasts 2007, Nanjing, China. Smagorinsky J., 1963. General circulation experiments with the primitive equations: I. The basic experiment. Monthly Weather Review, 91, 99- 164. Smith, S.D. & Banke, E.G., 1975. Variation of the sea surface drag coefficient with wind speed. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 101, 665-673. Versteeg, H.K., Malalasekera, W., 1995.An introduction to computational fluid dynamics. The Finite Volume Method. Prentice Hall, 257p. Wang Xinian, Yin Qingjiang, Zhang Baoming, 1991. Research and Applications of a Forecasting Model of Typhoon Surges in China Seas. Advances In Water Science. Wu, J., 1982. Wind-Stress Coefficients over Sea Surface from Breeze to Hurricane. Journal of Geophysical Research, 87, 9704-9706. Yeh, H., Liu, P., Synolakis, C., 1996. Long-wave Runup Models. World Scientific. Yakhot, V. and Orszag, S.A., 1986. Renormalization group analysis of turbulence, I. Basic theory. Journal of Scientific Computing, 1, 1-51. Yakhot, V. and Smith, L.M., 1992. The renormalization group, the expansion and derivation of turbulence models, Journal of Scientific Computing, 7, 35-61 Yasuda, T., T. Hiraishi, H. Kawai, K. Nagase, S.W. Kang, and W.M. Jeong, 2005. Field survey and computation analysis of storm surge disaster in Masan due to Typhoon Maemi, Proceedings of Asian and Pacific Coasts 2005, Jeju, Korea.
Bok-Hyun Kang*, Ki-Young Kim Korea University of Technology and Education
코어드 와이어 피딩에 의한 Cu 용탕에의 합금 첨가 시 효율 평가
Abstract
To add alloying elements into a pure copper melt, the wire-feeding efficiency of cored (alloy containing) wire was evaluated using a commercial, computational fluid-dynamics program. The model design was based on an industrial-scale production line. The variables calculated included wire feed rate, melt temperature, wire diameter, melt flow rate and wire temperature. Efficiency was evaluated after a series of calculations based on the penetration depth of the alloy-wire into the molten copper bath. Of the five variables investigated, the wire feed rate and wire diameter were the most influential factors affecting the feeding efficiency of the cored-wire.
Keywords: Cored wire feeding, Cu melt, Efficiency, Alloying elements
1. 서론
소재산업이 고품질, 환경친화적,저에너지 소비기술을 지향하면서 보다 고효율 공정의 활용이 증가하는 추세에 있다. 철강이나 비철소재에 있어서도 탈산, 탈황, 개재물 처리 및 합금화 등과 같은 청정화를 위한 용탕 처리 뿐만 아니라목표하는 합금의 화학 조성의 정확한 조절이 요구되고 있다.
분말 원재료를 금속 피복재 등으로 감싸서 와이어의 형태로 만들고 이를 릴에 감은 후 순차적으로 풀어서 용탕에 투입하는 코어드 와이어(cored wire)방식은 첨가되는 원재료의 손실을 최소화하고 높은 효율성을 얻을 수 있는 이점이 있다.
용강의 탈산을 위한 Ca투입 시에도 Ca분말을 피복하여 사용한 경우의 회수율이 높아지고,미량의 V나 Al를 합금원소로참가할 때에도 효율적이라고 보고되고 있다[1-5]. 그리고 코어드 와이어를 사용할 경우의 용해 메커니즘에 대한 모델 및 열전달에 관한연구도 보고된 바 있다[6-9].
또한 철강산업에서 뿐만 아니라 주철 제조시에도 코어드 와이어법이 이용되고 있는데, 주철의 구상화 처리[10], 선철의 탈황[11]등에서도 활용이 되고 있다.
한편, 비철산업에서는 코어드 와이어법이 아직 활발히 채용이 되지 않고 있는 상태이나, 전자부품 용동 합금소재와 같이정밀한 합금화가 필요하거나 산화가 용이하여 분말로 첨가 시 회수율이 낮은 원소의 합금 시 그 활용이 기대되고 있다.
실제 정확한 장입 계산으로 합금 원소를 투입 하더라도 최종 목표 조성을 관리하는 것은 쉽지 않다. 특히 산화가 쉬운원소의 경우 용탕에 투입했을 때 회수율의 변동성이 심하고, 마이크로 합금화(micro alloying)와 같이 첨가량이 매우 적다면 화학조성의 조절이 더욱 어렵고, 회수율의 예측 또한 힘들다.
일반적으로 동합금의 제조시 합금원소는 용해 라인에서 연속적으로 첨가 되는데, 기존 공정라인에서의 합금화는 배합로에서 합금원소를 덩어리 또는 분말형태로 투입하여 진행한다. 그러나 이러한 배합방식은 많은 양의 분진 발생으로 작업 환경을 나쁘게 하고, 특히 분말의 상태로 용탕과 접촉하므로 산화가 용이하여 회수율의 변동이 심한 단점이 있다.
동합금 제조에 있어서 코어드 와이어법의 적용에 대한 실험실적 연구는 수행된 바 있으나[12], 다양한 공정변수를 고려하기 위해서는 실제 동합금의 용해, 연주라인에서 실험하는 것은 어려우므로, 전산모사를 활용하여 각 변수의 영향을 알아보는 것도 효과적인 방법 중의 하나이다.
본 연구에서는 아직까지 Cu 합금의 제조에 사용되지 않은 코어드 와이어 피딩법의 전산모사를 통하여 와이어 피딩 시의효율에 미치는 공정변수의 영향을 조사하였다.
2.연구방법
Fig. 1은 용해라인에서의 와이어피딩 모식도를 나타낸 것으로, 배합로에서 합금을 투입한다고 가정하였다. 또한 용탕의유속은 연주되는 슬라브의 유량과 용탕유로의 단면적으로 유로내에서의 용탕유속을 산출하였고, 이러한 용탕의 흐름을가정하여 유체의X+ 방향으로의 유속을 정의하였다.
Fig. 2는계산모델을 나타낸 것으로 100×500×20 mm 크기의 모델을 길이 방향으로 50개, 높이 방향으로 250개, 두께 방향으로 10개의 소로 나누었다. 용탕은 순 Cu로 가정하였고, 와이어의 재질은 Cu이며, 튜브 안에 Cu 분말이 들어있는 것으로 가정하였다.
계산상 합금분말은 정의가 안되기 때문에, 코어드 와이어의 밀도는 벌크 재질 밀도의60%의 밀도로 입력 하였다. 계산에 사용한 재질별 물성은T able 1과 같다.
용탕의 흐름, Cu용탕과 와이어 사이의 열 이동은 상용 유체해석 소프트웨어인 Flow-3D를 이용하여 3차원 계산을 수행하였다. 계산 변수는 와이어의 송급속도, 용탕의 온도, 와이어의 직경, 용탕의 흐름 속도 및 와이어의 온도로 하였으며, 상세는 Table2와 같다. 와이어의 송급 속도는 Z- 방향으로 당겨지는 것으로 입력하였다.
Fig. 1.Schematic of wire feeding in a melting line.
<중략>…….
Flg. 2.Three dimensional model for wire feeding simulationFig. 3.Change in solid fraction of the cored wire during feeding: (I)initial heating, (II) transient melting, (III) steady statemeltingFig. 4.Solid fraction contours with wire feed rate at steady state: melt temp. 1473 K, wire dia. 10 mm, melt flow rate 1.7 m/s, wire temp.303 KFig. 5.Effect of wire feed rate on the penetration depth of wire at itssolid fraction of 0.7.ig. 6.Solid fraction contours with melt temperature at steady state: wire feed rate 7 m/s, wire dia. 10 mm, melt flow rate 1.7 m/s, wire temp.303 KFig. 7.Solid fraction contours with wire diameter at steady state: wire feed rate 7 m/s, melt temp. 1473 K, melt flow rate 1.7 m/s, wiretemp.303 KFig. 8.Effect of wire diameter on the penetration depth of wire at itssolid fraction of 0.7ig. 9.Effect of melt flow rate on the penetration depth of wire.Fig. 10.Effect of wire temperature on the penetration depth of wire
<중략>…
4. 결론
코어드와이어 피딩 공정을 와이어의 송급 속도, 용탕의 온도, 와이어의 직경, 용탕의 흐름 속도 및 와이어의 온도를 공정변수로 하여 전산 모사하고, 피딩공정의 효율은 와이어의 침투 깊이로 평가하였다.
그 결과, 와이어의 송급 속도와 와이어의 직경이 와이어의 침투 깊이에 가장 영향이 큰 것으로 나타났다. 즉 와이어가 용탕의 상면 가까이에서 용해되어 버리면 산화가 용이하게 되고, 부상하여 슬래그 중으로 들어가기 쉬우므로 효율이 떨어지나, 용탕의 저부에서 용해되면, 대부분 Cu 용탕 중으로 녹아 들어가므로 첨가하는 합금 원소의 회수율이 높아지게 됨을 기대할 수 있다. 연속 주조 라인에서는 빌렛의 최종 조성의 조절이 중요한데, 와이어의 직경과 적정 송급 속도의 조화가 필요하다.
References
[1] P. Murray, Metallurgist, “Use of cored wire to introducemetallic powders into molten metal”,41(1997) 53-55. [2] S. Basak, R. Kumar Dhal and G. G. Roy, Ironmaking andSteelmaking, “Efficacy and recovery of calcium during CaSicored wire injection in steel melts”,37(2010) 161-168. [3] D.A. Dyudkin, V.V. Kisilenko, V.P. Onishchuk, A.A. Larionov,and B.V. Neboga, Metallurgist, “Effectiveness of alloyingsteel with vanadium from cored wire”,46(2002) 203-204. [4] Y. Heikiki and M. Juha, Scandinavian J. of Metallurgy, “Steelcomposition adjustment by wire feeding at Rautaruukki OyRaaha steel works”,19(1990) 142-145. [5] S.V. Kazakov, A.A. Neretin, S.M. Chumakov, S.D. Zinchenkoand A. B. Lyatin, Metallurgist, “Treatment of converter steelwith calcium-aluminum wire”,42(1998) 173-175. [6] S. Sanyal, S. Chandra, S. Kumar and G.G. Roy, Steel ResearchInt., “Dissolution kinetics of cored wire in molten steel”,77(2006) 541-549. [7] S. Sanyal, S. Chandra, S. Kumar and G.G. Roy, ISIJ Int., “AnImproved Model of Cored Wire Injection in Steel Melts”,44(2004) 1157-1166. [8] S. Sanyal, J.K. Saha, S. Chandra and C. Bhanu, ISIJ Int.,“Model based optimazation of aluminum wire injection insteel melts”,46(2006) 779-781. [9] M.G. Kim, D.C. Hwang, J.J. Choi, S.Y. Yoon, B.J. Ye, J.H.Kim and W.B. Kim, J. KFS, “Heat Flow Analysis of FerriticStainless Steel Melt during Ti wire feeding”,29(2009) 277-283. [10] I. Ruiz, F. Wolfsgruber and J. L. Enriquez, Inter. J. of CastMetals Research, “Production of ductile iron with the coredwire technology”,16(2003) 7-10. [11] A.M. Zborshchik, Metallurgist, “Cost-effectiveness of de-sulfurizing pig iron with magnesium-bearing cored wire”,45(2001) 360-362. [12] B.H. Kang, W.H. Lee, J.Y. Cho, M.J. Lee and K.Y. Kim,Advanced Mater. Reasearch, “Yield of alloying elements fedby cored wire into a copper melt”,690-693(2013) 62-65
Reproduction of Flood Inundation in Marine City, Busan During the Typhoon Chaba Invasion Using ADCSWAN and FLOW-3D Models
요 약 : 최근 연안지역의 대규모 개발로 인해 고파랑 내습과 강한 태풍으로 발생된 월파는 연안지역의 많은 인명 및 재산피해를 발생시 켰으나 연안지역의 특성을 고려한 침수·범람 연구는 미비한 실정이다. 본 연구는 ADCSWAN(ADCIRC+SWAN) 모델과 FLOW-3D 모델을 적용 하여 해일 및 파랑의 복합요소에 대한 침수범람을 재현하기 위한 방법론에 대한 연구이다. 본 연구에서는 ADCSWAN(ADCIRC+SWAN) 모 델을 이용하여 FLOW-3D 모델의 경계자료(해수위, 파랑)를 추출하고, FLOW-3D 모델 입력값으로 적용하여 태풍 차바 통과시 부산 마린시 티를 대상으로 해일과 월파에 의한 침수범람을 재현하였다. 또한 기존 월파량 경험식과 FLOW-3D 모델로 계산된 월파량을 비교하였으며, 침수범람은 한국국토정보공사의 침수흔적도를 활용하여 정성적인 검증을 수행하여, 본 연구의 유효성을 검토하였다.
연안지역에 인접한 도시지역의 침수피해는 일반적인 도 시침수피해의 특성뿐만 아니라 연안지역의 조위상승 및 월 파현상이 포함된 복합적인 형태의 침수피해가 발생한다. 최근 지구온난화로 인한 기후변화는 평균해수면 상승과 태풍 의 강도 증가로 인해 해안지역의 재해 위험을 높이고 있지 만, 해안지역의 대규모 매립과 개발로 인해 인명손실과 재 산피해를 야기하는 위험도를 증가시켰다. 해안지역은 만조시 해수면 상승, 폭풍해일로 인한 월류 및 월파와 같은 요인에 의해 침수가 발생할 수 있다. 실제로 2003년 태풍 매미로 인한 마산만 조수가 예보치와 비교하여 2 m 이상 상승하여 많은 지역이 침수 및 인명·재산 피해가 발생되었으며, 2016년 태풍 차바는 폭풍해일 내습시 동반되 는 고파랑 발생으로 부산 해운대구 마린 시티에 대규모 침 수범람을 발생시켰다. 그러나 국내 연안도시지역의 특성을 고려한 월파 및 침수에 대한 연구는 미비한 실정이다(Song et al., 2017). 하지만 복잡한 지형이나 연안지역의 경우 방파 제 및 구조물의 형상에 따른 월파를 정밀하게 계산하기 위 해 3차원 전산유체 수치모형(CFD)의 가능성 여부가 검토되 어 왔다. 그러나 지금까지 대부분의 전산유체 수치모형은 그 적용성의 한계성과 큰 영역에 대해 직접 수치모의 하여 월파량을 산정한 예는 드물다. Le Roy et al.(2014)는 프랑스 도시지역에서 월파로 인한 해 안 홍수 문제를 해결하기 위해 XBeach 수치모델 및 경험적 (EurOtop) 모델을 사용하여 최대 월파량과 처오름을 추정하 였다. 우리나라의 설계기준서인 “항만 및 어항 설계기준(Ministry of Oceans and Fisheries, 2014)” 경우에는 월파량 산정은 Goda 도표를 단순 직립식 구조물 및 소파호안에 적용하는 것을 제안하였다(Goda, 1970; Goda et al., 1975; Goda, 1985) 월파량 산정과 관련된 최근 연구 경향은 월파량 산정식을 대부분 지수함수 형태로 표현하고 있으며, 여유고와 입사파 고를 입력변수로 하여 월파량 산정이 가능하도록 제시하고 있다(van der Meer and Janssen, 1995; Franco and Franco, 1999; EurOtop, 2007; Anderson and Burcharth, 2009 등). 태풍에 의해 발생하는 폭풍해일의 영향을 예측하기 위해 서는 기본적으로 태풍에 의한 기압 강하, 해상풍, 진행 속도 등에 의한 해수면 변화 양상 및 조석-해일-파랑에 대해 충분 히 재현 가능해야 한다(Kang et al., 2019). 본 연구에서는 태풍 차바 내습시 폭풍해일 ADCSWAN (coupled model of ADCIRC and SWAN)모델과 FLOW-3D 수치 모형 결합을 통해 월파 특성을 재현하고 경험식을 통한 월 파량을 비교·검토하였다.
연구 개요 2.1 대상 태풍
본 연구의 대상지역은 대한민국 부산 해안가에 위치한 수 변도시로, 수영만 매립지 일부에 조성된 주거형 타운 지역 이다. 주요 건물이 해안선에 인접해 있으며, 지역 주민의 바 다를 볼 수 있는 조망권 확보를 위해 월파로 인한 방지대책 이 제한적으로 설치되어 있다. 이러한 지역적 특성으로 인 해 2016년 태풍 차바와 2018년 태풍 콩 라이(Kong-Rai) 때 폭 우와 폭풍해일 동반으로 월파와 강우로 인해 마린 시티 주 변의 많은 도로와 상가 침수가 발생되었다.
Fig. 1. Typhoon Chaba route (KMA & JMA)
ADCSWAN과 FLOW-3D 모델을 이용한 태풍 차바 내습 시 부산 마린시티의 침수범람 재현
Fig. 2. Marine City during Typhoon Chaba in 2016.
2016년 발생한 제 18호 태풍 ‘차바(이하 Chaba로 표기함)’ 는 2016년 9월 28일 오전 3시에 중심기압 1,000 hPa, 최대풍속 18 m/s, 강풍 반경 280 km 크기의 ‘소형’ 열대폭풍으로 미국 괌 동쪽 약 590 km 부근 해상에서 발생하여 한반도의 제주 특별자치도 서귀포시와 경상남도 거제시, 부산광역시를 순 차적으로 통과하여 10월 6일 0시에 일본 센다이 서쪽 약 380 km부근 해상에서 중심기압 985 hPa의 온대저기압으로 세력 이 약화되면서 소멸하였다. 태풍의 일시별 정보와 피해사진 을 Fig. 1 및 Fig. 2에 제시하였다.
2.2 적용 모델 2.2.1 ADCSWAN(ADCIRC+SWAN) model
태풍에 의해 발생되는 폭풍해일의 영향을 예측하기 위해 서는 지형적인 특성과 태풍에 의한 기압강하, 해상풍, 진행 속도 등에 의한 해수면 변화 양상 및 조석-해일-파랑에 대 해 충분히 재현 가능해야 한다(Ferreira et al., 2014a, 2014b). 본 연구에서는 태풍에 의해 발생 가능한 현상에 대해 기존 의 다양한 연구에서 적용 및 활용성이 확보된 폭풍해일ADCIRC(ADvanced CIRCulation) 모델과 SWAN(Simulating WAves Nearshore) 파랑모델이 결합된 ADCSWAN(coupled model of ADCIRC and SWAN) 모델을 이용하였다(Dietrich et al., 2011; Suh et al., 2015; Xie et al., 2016; Deb and Ferreira, 2018). 사용한 ADCIRC 모델은 유한요소 유체역학모델로, 수직적 으로 통합된 일반파 연속방정식(generalised wave continuity equation: GWCE)과 운동량 방정식(각각 식(1)과 (2))을 적용하 는 2D 버전(Luettich and Westerink, 2004)을 사용하였다.
<중략> ….
Fig. 3. Mesh and depth map for the storm surge model of ADCSWAN model.Fig. 5. Simulation boundary of FLOW3D Model [a) Input boundary of wave and storm surge, b) output boundary of wave
overtopping rate].Fig. 6. Verification of tidal level and storm surge during Typhoon Chaba(1618), Pre : tidal predication.Fig. 7. Verification of significant wave height the Typhoon Chaba.Fig. 8. Averaged overtopping rate by empirical formula and FLOW3D model at Marine City during Typhoon Chaba.Fig. 9. Comparison of inundation results due to Typhoon Chaba [a)Archived inundation map on Marine City area, b) Simulation
results obtained from wave overtopping).
<중략>…………
결 론
본 연구에서는 폭풍해일 모델과 3차원 전산유체 모델 연 계를 통해 태풍 차바 통과시 마린시티를 대상으로 침수범람 을 재현하였다. 먼저, 기존 월파량 경험식(EurOtop, 2016)과 FLOW-3D모델 로 산정된 월파량을 비교하였으며. 비교결과 경험식으로 산 정된 월파량은 2.237 m³/m/s이며, FLOW-3D로 계산된 월파량 은 6.438 m³/m/s로 약 2.8배의 차이를 보였다. 이는 경험식이 고파랑에 의한 처오름 등 실제 현상재현에 한계점을 가지고 있기 때문으로 사료된다. 태풍 차바로 인한 수위상승과 폭풍해일 등의 복합적 피해 가 발생한 부산 마린시티 적용결과 현장조사(침수흔적도)와 정량적 비교는 불가능하지만 침수범람 범위의 경우 현장조 사와 비교하여 유효한 결과를 도출할 수 있었다. 기존 월파량 추정은 경험식을 적용하여 산정하였으나, 본 연구에서는 동적모델(FLOW-3D)을 적용하여 월파량을 산정 하였다. 동적모델을 적용할 경우 해당지역의 보다 정확한 형상을 구현할 수 있다는 점에서 기존 경험식에 비하여 정 도 높은 월파량 재현이 가능한 것으로 판단된다. 현재 우리나라 연안을 대상으로 제작된 해안침수예상도 는 해일에 의한 침수범람을 외력요인으로 하고 있으나, 실제 발생하는 침수범람은 해일뿐만 아니라 월파의 영향이 크 게 발생하기도 한다. 본 연구에서는 해일과 월파에 의한 복 합원인에 의한 침수범람을 재현하기 위한 방법론에 대한 연 구를 수행하였다.
References
[1] Anderson, T. L. and H. F. Burcharth(2009), Three-dimensionalinvestigation of wave overtopping on rubble mound structures,Coastal Engineering, Vol. 56, No. 2, pp. 180-189. [2] Booij, N., R. C. Ris, and L. H. Holthuijsen(1999), Athird-generation wave model for coastal regions: 1. Modeldescription and validation, J. Geophys. Res., Vol. 104, No.C4, pp. 7649-7666. [3] Deb, M. and C. M. Ferreira(2018), Simulation of cycloneinduced storm surges in the low-lying delta of Bangladeshusing coupled hydrodynamic and wave model (SWAN +ADCIRC), J. Flood Risk Manag., Vol. 11, No. S2, pp.750-765. [4] Dietrich, J. C., M. Zijlema, J. J. Westerink, L. H. Holthuijsen,C. Dawson, R. A. Luettich, R. E. Jensen, J. M. Smith, G. S.Stelling, and G. W. Stone(2011), Modeling hurricane wavesand storm surge using integrally-coupled scalable computations,Coast Eng., Vol. 58, No. 1, pp. 45-65. [5] Dietrich, J. C., S. Bunya, J. J. Westerink, B. A. Ebersole, J.M. Smith, J. H. Atkinson, R. Jensen, D. T. Resio, R. A.Luettich, C. Dawson, V. J. Cardone, A. T. Cox, M. D.Powell, H. J. Westerink, and H. J. Roberts(2010), A highresolution coupled riverine flow, tide, wind, wind wave andstorm surge model for southern Louisiana and Mississippi.Part II: Synoptic description and analyses of HurricanesKatrina and Rita. Mon. Weather Rev., Vol. 138, No. 2, pp.378-404. [6] EurOtop(2016), Manual on wave overtopping of sea defencesand related structures. An overtopping manual largely basedon European research, but for worldwide application. SecondEdition. Authors: J. W. van der Meer, N. W. H. Allsop, T. Bruce, J. DeRouck, A. Kortenhaus, T. Pullen, H. Schuttrumpf,P. Troch, and B. Zanuttigh, www.overtopping-manual.com. [7] EurOtop(2007), EurOtop – Wave overtopping of sea defencesand related structures: Assessment Manual. [8] Ferreira, C. M., J. L. Irish, and F. Olivera(2014a), Quantifyingthe potential impact of land cover changes due to sea-levelrise on storm surge on lower Texas coast bays, Coast Eng.,Vol. 94, pp. 102-111. [9] Ferreira, C. M., J. L. Irish, and F. Olivera(2014b), Uncertaintyin hurricane surge simulation due to land cover specification,J. Geophys. Res. Ocean., Vol. 119, No. 3, pp. 1812-1827. [10] Goda, Y.(1970), Estimation of the rate of irregular waveovertopping at seawalls, Technical Report of Port and AirportResearch Institute, Vol. 9, No. 4, pp. 3-42. [11] Goda, Y.(1985), Random seas and design of maritimestructures 1st editionth ed. World Scientific Publishing. [12] Goda, Y., Y. Kishira, and Y. Kamiyama(1975), Laboratoryinvestigation on the overtoppping rate of seawalls by irregularwaves, Technical Report of Port and Airport ResearchInstitute, Vol. 14, No. 4, pp. 3-44. [13] Hasselmann, K., T. P. Barnett, E. Bouws, H. Carlson, D. E.Cartwright, E. Enke, J. A. Ewing, H. Gienapp, D. E.Hasselmann, P. Kruseman, A. Meerburg, P. Muller, D. J.Olbers, K. Richter, W. Sell, and H. Walden(1973),Measurement of wind-wave growth and swell decay duringthe Joint North Sea Wave Project (JONSWAP), Dtsch.Hydrogr. Z. Suppl., Vol. 12, No. A8, pp. 1-95. [14] Kang, T. W., S. H. Lee, H. B. Choi, and S. B. Yoon(2019),A Technical Review for Reducing Inundation Damage toHigh-Rise and Underground-Linked Complex Buildings inCoastal Areas (2): Case Analysis for Application, J. KoreanSoc. Hazard Mitig., Vol. 19, No. 5 (Oct.), pp. 45-53. [15] Le Roy, S., R. Pedreros, C. André, F. Paris, S. Lecacheux, F.Marche, C. Vinchon(2014), Coastal flooding of urban areas byovertopping: dynamic modelling application to the Johannastorm (2008) in Gâvres (France), Natural Hazard and EarthSystem Sciences Discussions, Vol. 2, No. 8, pp. 4947-4985l. [16] Luettich, R. A. and J. J. Westerink(2004), Formulation andNumerical Implementation of the 2D/3D ADCIRC FiniteElement Model Version 44.XX. [17] Ministry of Oceans and Fisheries(2014), Harbour and FisheryDesign Criteria. [18] Song, Y., J. Joo, J. Lee, and M. Park(2017), A Study onEstimation of Inundation Area in Coastal Urban Area Applying Wave Overtopping, J. Korean Soc. Hazard Mitig.,Vol. 17(2), pp. 501-510. [19] Suh, S. W., H. Y. Lee, H. J. Kim, and J. G. Fleming(2015),An efficient early warning system for typhoon storm surgebased on time-varying advisories by coupled ADCIRC andSWAN, Ocean Dyn. 65, pp. 617-646. [20] Van der Meer, J. W. and H. Janssen(1995). Wave run-up andovertopping at dikes, Wave forces on inclined and verticalwall structures, ASCE. [21] Xie, D. M., Q. P. Zou, and J. W. Cannon(2016), Applicationof SWAN + ADCIRC to tide-surge and wave simulation inGulf of Maine during Patriot’s Day storm, Water Sci. Eng.,Vol. 9, No. 1, pp. 33-41. [22] Yoon, H. S., J. H. Park, and Y. H. Jeon(2017), A Study onWave Overtopping of the Seawall at Haeundae Marine CityDuring the Passing of Typhoon Chaba, J. Korean Soc. Mar.Environ. Energy, Vol. 20(3), pp. 152-159.
Numerical Simulation Test of Scour around Offshore Jacket Structure using FLOW-3D
J Korean Soc Coast Ocean Eng. 2015;27(6):373-381Publication date (electronic) : 2015 December 31doi : https://doi.org/10.9765/KSCOE.2015.27.6.373Dong Hui Ko*, Shin Taek Jeong,**, Nam Sun Oh****Hae Poong Engineering Inc.**Department of Civil and Environmental Engineering, Wonkwang University***Ocean·Plant Construction Engineering, Mokpo Maritime National University 고동휘*, 정신택,**, 오남선***
*(주)해풍기술**원광대학교 토목환경공학과***목포해양대학교 해양·플랜트건설공학과
Abstract
해상풍력 기기, 해상 플랫폼과 같은 구조물이 해상에서 빈번하게 설치되면서 세굴에 관한 영향도 중요시되고 있다. 이러한 세굴 영향을 검토하기 위해 세굴 수치모의 실험을 수행한다. 일반적으로 수치모의 조건은 일방향 흐름에 대해서만 검토가 이뤄지고 있으며 서해안과 같은 왕복성 조류 흐름에 대해서는 검토되지 않는다. 본 연구에서는 서해안에 설치된 HeMOSU-1호 해상 자켓구조물 주변에서 발생하는 세굴 현상을 FLOW-3D를 이용하여 수치모의하였다. 해석 조건으로는 일방향 흐름과 조석현상을 고려한 왕복성 흐름을 고려하였으며, 이를 현장 관측값과 비교하였다. 10,000초 동안의 수치모의 결과, 일방향의 흐름 조건에서는 1.32 m의 최대 세굴심이 발생하였으며, 양방향 흐름 조건에서는 1.44 m의 최대 세굴심이 발생하였다. 한편, 현장 관측값의 경우 약 1.5~2.0 m의 세굴심이 발생하여 양방향의 흐름에 대한 해석 결과와 근사한 값을 보였다.
As offshore structures such as offshore wind and offshore platforms have been installed frequently in ocean, scour effects are considered important. To test the scour effect, numerical simulation of scour has been carried out. However, the test was usually conducted under the uni-directional flow without bi-directional current flow in western sea of Korea. Thus, in this paper, numerical simulations of scour around offshore jacket substructure of HeMOSU-1 installed in western sea of Korea are conducted using FLOW-3D. The conditions are uni-directional and bi-directional flow considering tidal current. And these results are compared to measured data. The analysis results for 10,000 sec show that under uni-directional conditions, maximum scour depth was about 1.32 m and under bi-directional conditions, about 1.44 m maximum scour depth occurred around the structure. Meanwhile, about 1.5~2.0 m scour depths occurred in field observation and the result of field test is similar to result under bi-directional conditions.
1. 서 론
최근 해상풍력기기, 해상플랫폼과 같은 해상구조물 설치가 빈번해지면서 해상구조물의 안정성을 저하시키는 요인에 대한 대응 연구가 필요하다. 특히 해상에서의 구조물 설치는 육상과 달리 수력학적 하중이 작용하게 되기 때문에 파랑에 의한 구조물과의 진동, 세굴 현상에 대하여 철저한 사전 검토가 요구된다. 특히, 해상 기초에서 발생하는 세굴은 조류 및 파랑 등 유체 흐름과 구조물 사이의 상호작용으로 인해 해저 입자가 유실되는 현상으로 정의할 수 있으며 해상 외력 조건에 포함되어 설계시 고려하도록 제안하고 있다(IEC, 2009).구조물을 해상에 설치하게 되면 구조물이 흐름을 방해하는 장애요인으로 작용하여 구조물 주위에 부분적으로 더 빠른 유속이 발생하게 된다. 이러한 유속 변화는 압력 분포 변화에 기인하게 되어 해양구조물 주위에 아래로 흐르는 유속(downflow), 말굽형 와류(horseshoe vortex) 그리고 후류 와류(wake vortex)가 나타난다. 결국, 유속과 흐름의 변화를 야기하고 하상전단응력과 유사이동 능력을 증가시켜 해저 입자를 유실시키며 구조물의 안정성을 위협하는 요인으로 작용하게 된다. 이러한 세굴 현상이 계속 진행되면 해상풍력 지지구조물 기초의 지지력이 감소하게 될 뿐만 아니라 지지면의 유실로 상부반력 작용에 편심을 유발하여 기초의 전도를 초래한다. 또한 세굴에 의한 기초의 부등 침하가 크게 발생하면 상부 해상풍력 지지구조물에 보다 큰 단면력이 작용하므로 세굴에 의한 붕괴가 발생할 수 있다. 이처럼 세굴은 기초지지구조물을 붕괴하고, 침하와 얕은 기초의 변형을 초래하며, 구조물의 동적 성능을 변화시키기 때문에 설계 및 시공 유지관리시 사전에 세굴심도 산정, 세굴 완화 대책 등을 고려하여야 한다.또한 각종 설계 기준서에서는 세굴에 대해 다양하게 제시하고 있다. IEC(2009), ABS(2013), BSH(2007), MMAF(2005)에서는 세굴에 대한 영향을 검토할 것을 주문하지만 심도 산정 등 세굴에 대한 구체적인 내용은 언급하지 않고 전반적인 내용만 수록하고 있다. 그러나 DNV(2010), CEM(2006)에서는 경험 공식을 이용한 세굴 심도 산정 등 구체적인 내용을 광범위하게 수록하고 있어 세굴에 대한 영향 검토시 활용가능하다. 그 외의 기준서에서는 수치 모델 등을 통한 세굴 검토를 주문하고 있어 사용자들이 직접 판단하도록 제안하고 있다.그러나 세굴은 유속, 수심, 구조물 폭, 형상, 해저입자 등에 의해 결정되기 때문에 세굴의 영향 정도를 정확하게 예측하기란 쉽지 않지만 수리 모형 실험 또는 CFD(Computational Fluid Dynamics)를 이용한 수치 해석을 통해 지반 침식 및 퇴적으로 인한 지형변화를 예측할 수 있다. 한편, 침식과 퇴적 등 구조물 설치로 인한 해저 지형 변화를 예측하는 모델은 다양하지만, 본 연구에서는 Flowscience의 3차원 유동해석모델인 Flow-3D 모델을 사용하였다.해상 구조물은 목적에 따라 비교적 수심이 낮은 지역에 설치가 용이하다. 국내의 경우, 서남해안과 같이 비교적 연안역이 넓고 수심이 낮은 지역에 구조물을 설치하는 것이 비용 및 유지관리 측면에서 유리할 수 있다. 그러나 국내 서남해안 지역은 왕복성 흐름, 즉 조류가 발생하는 지역으로 흐름의 방향이 시간에 따라 변화하게 된다. 따라서, 세굴 수치 모의시 이러한 왕복성 흐름을 고려해야한다. 그러나 대부분의 수치 모델 적용시 조류가 우세한 지역에서도 일방향의 흐름에 대해서만 검토하며 왕복성 흐름에 의한 지층의 침식과 퇴적작용으로 인해 발생하는 해저 입자의 상호 보충 효과는 배제되게 된다. 또한 이로 인해 수치모델 결과에 많은 의구심이 발생하게 되며 현실성이 결여된 해석으로 보여질 수 있다. 이러한 왕복흐름의 영향을 검토하기 위해 Kim and Gang(2011)은 조류의 왕복류 흐름을 고려하여 지반의 수리 저항 성능 실험을 수행하였으며, 양방향이 일방향 흐름보다 세굴이 크게 발생하는 것을 발표하였다. 또한 Kim et al.(2012)은 흐름의 입사각에 따른 수리저항 실험을 수행하였으며 입사각이 커짐에 따라 세굴률이 증가하는 것으로 나타났다.본 연구에서는 단일방향 고정유속 그리고 양방향 변동유속조건에서 발생하는 지형 변화와 세굴 현상을 수치 모의하였으며, 이러한 비선형성 흐름변화에 따른 세굴 영향 정도를 검토하였다. 더불어 현장 관측 자료와의 비교를 통해 서남해안과 같은 왕복성 흐름이 발생하는 지역에서의 세굴 예측시 적절한 모델 수립 방안을 제안하고자 한다.
2. 수치해석 모형
본 연구에서는 Autodesk의 3D max 프로그램을 이용하여 지지구조물 형상을 제작하였으며, 수치해석은 미국 Flowscience가 개발한 범용 유동해석 프로그램인 FLOW-3D(Ver. 11.0.4.5)를 사용하였다. 좌표계는 직교 좌표계를 사용하였으며 복잡한 3차원 형상의 표현을 위하여 FAVOR 기법(Fractional Area/Volume Obstacle Representation Method)을 사용하였다. 또한 유한차분법에 FAVOR 기법을 도입한 유한체적법의 접근법을 사용하였으며 직교좌표계 에서 비압축성 유체의 3차원 흐름을 해석하기 위한 지배방정식으로는 연속방정식과 운동방정식이 사용되었다. 난류모형으로는 RNG(renormalized group)모델을 사용하였다.
2.1 FLOW-3D의 지배방정식
수식은 MathML 표현문제로 본 문서의 하단부의 원문바로가기 링크를 통해 원문을 참고하시기 바랍니다.
2.1.1 연속방정식
직교좌표계 (x,y,z)에서 비압축성 유체는 압축성 유체의 연속방정식에서 유도될 수 있으며 다음 식 (1)과 같다.
(1)
∂∂x(uAx)+∂∂y(vAy)+∂∂z(wAz)=RSORρ∂∂x(uAx)+∂∂y(vAy)+∂∂z(wAz)=RSORρ 여기서, u, v, w는 (x,y,z) 방향별 유체속도, Ax, Ay, Az는 각 방향별 유체 흐름을 위해 확보된 면적비 (Area fraction), ρ는 유체 밀도, RSOR은 질량생성/소멸(Mass source/sink)항이다.
2.1.2 운동방정식
본 모형은 3차원 난류모형이므로 각각의 방향에 따른 운동량 방정식은 다음 식(2)~(4)와 같다.
ρVffz=wsz−{∂∂x(Axτxz)+R∂∂y(Ayτyz)+∂∂z(Azτzz)+ζx(Axτzz)}ρVffz=wsz−{∂∂x(Axτxz)+R∂∂y(Ayτyz)+∂∂z(Azτzz)+ζx(Axτzz)}여기서, wsx, wsy, wsz는 벽전단응력이며, 벽전단응력은 벽 근처에서 벽 법칙 (law of the wall)을 따르며, 식 (8)~(13)에 의해 표현되어진다.
Flow-3D 모델에서 사용하는 sediment scour model은 해저입자의 특성에 따라 해저 입자의 침식, 이송, 전단과 흐름 변화로 인한 퇴적물의 교란 그리고 하상 이동을 계산한다.
2.1.3.1 The critical Shields parameter
무차원 한계소류력(the dimensionless critical Shields parameter)은 Soulsby-Whitehouse 식에 의해 다음 식 (14)와 같이 나타낼 수 있다(Soulsby, 1997).
(14)
θcr,i=0.31+1.2R∗i+0.055[1−exp(−0.02R∗i)]θcr,i=0.31+1.2Ri*+0.055[1−exp(−0.02Ri*)]여기서 무차원 상수, R∗iRi*는 다음 식 (15)와 같다.
(15)
R∗i=ds,i0.1(ρs,i−ρf)ρf∥g∥ds,i−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√μfRi*=ds,i0.1(ρs,i−ρf)ρf‖g‖ds,iμf여기서 ρs, i는 해저 입자의 밀도, ρf는 유체 밀도, ds, i는 해저입자 직경, g는 중력가속도이다.한편, 안식각에 따라 한계소류력은 다음 식 (16)과 같이 표현될 수 있다.
(16)
θ′cr,i=θcr,icosψsinβ+cos2βtan2ψi−sin2ψsin2β−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√tanψiθcr,i′=θcr,icosψsinβ+cos2βtan2ψi−sin2ψsin2βtanψi여기서, β는 하상 경사각, ψi는 해저입자의 안식각, ψ는 유체와 해저경사의 사잇각이다.또한 local Shields number는 국부 전단응력, τ에 기초하여 다음 식 (17)과 같이 계산할 수 있다.
(17)
θi=τ∥g∥ds,i(ρs,i−ρf)θi=τ‖g‖ds,i(ρs,i−ρf)여기서, ||g||g 는 중력 벡터의 크기이며, τ는 식 (8)~(13)의 벽 법칙을 이용하여 계산할 수 있다.
2.1.3.2 동반이행(Entrainment)과 퇴적
다음 식은 해저 지반과 부유사 사이의 교란을 나타내는 동반이행과 퇴적 현상을 계산한다. 해저입자의 동반이행 속도의 계산식은 다음 식 (18)과 같으며 부유사로 전환되는 해저의 양을 계산한다.
(18)
ulift,i=αinsd0.3∗(θi−θ′cr,i)1.5∥g∥ds,i(ρs,i−ρf)ρf−−−−−−−−−−−−−−√ulift,i=αinsd*0.3(θi−θcr,i′)1.5‖g‖ds,i(ρs,i−ρf)ρf여기서, αi는 동반이행 매개변수이며, ns는 the packed bed interface에서의 법선벡터, µ는 유체의 동점성계수 그리고 d*은 무차원 입자 직경으로 다음 식 (19)와 같다.
(19)
d∗=ds,i[ρf(ρs,i−ρf)∥g∥μ2]1/3d*=ds,i[ρf(ρs,i−ρf)‖g‖μ2]1/3또한 퇴적 모델에서 사용하는 침강 속도 식은 다음 식 (20)같이 나타낼 수 있다.
하상이동 모델은 해저면에 대한 단위 폭당 침전물의 체적흐름을 예측하는데 사용되며 다음 식 (21)과 같이 표현되어진다.
(21)
Φi=βi(θi−θ′cr,i)1.5Φi=βi(θi−θcr,i′)1.5여기서 Φi는 무차원 하상이동률이며 βi는 일반적으로 8.0의 값을 사용한다(van Rijn, 1984).단위 폭당 체적 하상이동률, qi는 다음 식 (22)와 같이 나타낼 수 있다.
(22)
qb,i=fb,i Φi[∥g∥(ρs,i−ρfρf)d3s,i]1/2qb,i=fb,i Φi[‖g‖(ρs,i−ρfρf)ds,i3]1/2여기서, fb, i는 해저층의 입자별 체적률이다.또한 하상이동 속도를 계산하기 위해 다음 식 (23)에 의해 해저면층 두께를 계산할 수 있다.
(23)
δi=0.3ds,id0.7∗(θiθ′cr,i−1)0.5δi=0.3ds,id*0.7(θiθcr,i′−1)0.5그리고 하상이동 속도 식은 다음 식 (24)와 같이 계산되어진다.
Fig. 1.Iso-water depth contour map in western sea of Korea.
본 해석 대상 해역은 서해안의 조석 현상이 뚜렷한 지역으로 조류 흐름이 지배적이며 위도의 조화분석의 결과를 보면 조석형태수가 0.21로서 반일주조 형태를 취한다. 또한 북동류의 창조류와 남서류의 낙조류의 특성을 보이며 조류의 크기는 대상 영역에서 0.7~1 m/s의 최강유속 분포를 보이는 것으로 발표된 바 있다. 또한 대상 해역의 시추조사 결과를 바탕으로 해저조건은 0.0353 mm 로 설정하였고(KORDI, 2011), 수위는 등수심도를 바탕으로 15 m로 하였다.한편, 풍황자원 분석을 통한 단지 세부설계 기초자료 제공, 유속, 조류 등 해양 환경변화 계측을 통한 환경영향평가 기초자료 제공을 목적으로 Fig. 2와 같이 해상기상탑(HeMOSU-1호)을 설치하여 운영하고 있다. HeMOSU-1호는 평균해수면 기준 100 m 높이이며, 중량은 100 톤의 자켓구조물로 2010년 설치되었다. 본 연구에서는 HeMOSU-1호의 제원을 활용하여 수치 모의하였으며, 2013년 7월(설치 후 약 3년 경과) 현장 관측을 수행하였다.
Fig. 2.A photo of HeMOSU-1.
2.2.2 모델 구성
본 연구에서는 왕복성 조류의 영향을 살펴보기 위해 2 case에 대하여 해석하였다. 먼저, Case 1은 1 m/s의 고정 유속을 가진 일방향 흐름에 대한 해석이며, Case 2는 -1~1 m/s의 유속분포를 가진 양방향 흐름에 대한 해석이다. 여기서 (-)부호는 방향을 의미한다. Fig. 3은 시간대별 유속 분포를 나타낸 것이다.
Fig. 3.Comparison of current speed conditions.
2.2.3 구조물 형상 및 격자
HeMOSU-1호 기상 타워 자켓 구조물 형상은 Fig. 4, 격자 정보는 Table 1과 같으며, 본 연구에서는 총 2,883,000 개의 직교 가변 격자체계를 구성하였다.
계산영역의 경계 조건으로, Case 1의 경우, 유입부는 유속 조건을 주었으며 유출부는 outflow 조건을 적용하였다. 그리고 Case 2의 경우, 왕복성 흐름을 표현하기 위해 유입부와 유출부 조건을 유속 조건으로 설정하였다. 또한 2가지 경우 모두 상부는 자유수면을 표현하기 위해 pressure로 하였으며 하부는 지반 조건의 특성을 가진 wall 조건을 적용하였다. 양측면은 Symmetry 조건으로 대칭면으로 정의하여 대칭면에 수직한 방향의 에너지와 질량의 유출입이 없고 대칭면에 평행한 방향의 유동저항이 없는 경우로 조건을 설정하였다. 본 연구에서 케이스별 입력 조건을 다음 Table 2에 정리하였다.
Table 2.
Basic information of two scour simulation tests
Case
Structure type
Velocity
Direction
Analysis time
Case 1
Jacket
1 m/s
Unidirectional
10,000 sec
Case 2
−1~1 m/s
Bidirectional
FLOW-3D는 자유표면을 가진 유동장의 계산에서 정상상태 해석이 불가능하므로 비정상유동 난류해석을 수행하게 되는데 정지 상태의 조건은 조위를 설정하였다. 또한 유속의 초기 흐름은 난류상태의 비정상흐름이 되므로 본 해석에서는 정상상태의 해석 수행을 위해 1,000초의 유동 해석을 수행하였으며 그 후에 10,000초의 sediment scour 모델을 수행하였다. 해수의 밀도는 1,025 kg/m3의 점성유체로 설정하였으며 RNG(renormalized group) 난류 모델을 적용하였다.Go to :
3. 수치모형 실험 결과
3.1 Case 1
본 케이스에서는 1 m/s의 유속을 가진 흐름이 구조물 주변을 흐를 때, 발생하는 세굴에 대해서 수치 모의하였다. Fig. 6은 X-Z 평면의 유속 분포도이고 Fig. 7은 X-Y 평면의 유속 분포이다. 구조물 주변에서 약간의 유속 변화가 발생했지만 전체적으로 1 m/s의 정상 유동 상태를 띄고 있다.
Fig. 6.Current speed distribution in computational domain of case 1 at t = 10,000 sec (X–Z plane).
Fig. 7.Current speed distribution in computational domain of case 1 at t = 10,000 sec (X–Y plane).
이러한 흐름과 구조물과의 상호 작용에 의한 세굴 현상이 발생되며 Fig. 8에 구조물 주변 지형 변화를 나타내었다. 유속이 발생하는 구조물의 전면부는 대체로 침식이 일어나 해저지반이 초기 상태보다 낮아진 것을 확인할 수 있으며, 또한 전면부의 지반이 유실되어 구조물 후면부에 최대 0.13 m까지 퇴적된 것을 확인할 수 있다.
Fig. 8.Sea-bed elevation change of case 1 at t = 10,000 sec.
일방향 흐름인 Case 1의 경우에는 Fig. 9와 같이 10,000초 후 구조물 주변에 최대 1.32 m의 세굴이 발생하는 것으로 나타났다. 또한 구조물 뒤쪽으로는 퇴적이 일어났으며, 구조물 전면부에는 침식작용이 일어나고 있다.
Fig. 9.Scour phenomenon around jacket substructure(Case 1).
3.2 Case 2
서해안은 조석현상으로 인해 왕복성 조류 흐름이 나타나고 있으며 대상해역은 -1~1 m/s의 유속분포를 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 특성을 고려한 왕복성 흐름에 대해서 수치모의하였다.다음 Fig. 10은 X-Z 평면의 유속 분포도이며 Fig. 11은 X-Y 평면의 유속 분포도이다.
Fig. 10.Current speed distribution in computational domain of case 2 at t = 10,000 sec (X–Z plane).
Fig. 11.Current speed distribution in computational domain of case 2 at t = 10,000 sec (X–Y plane).
양방향 흐름인 Case 2의 경우에는 Fig. 12와 같이 10,000초후 구조물 주변에 최대 1.44 m의 세굴이 발생하는 것으로 나타났다. 특히 구조물 내부에 조류 흐름 방향으로 침식 작용이 일어나고 있는 것으로 나타났다.
Fig. 12.Sea-bed elevation change of case 2 at t = 10,000 sec.
Fig. 13.Scour phenomenon around jacket substructure(Case 2).
3.3 현장 관측
본 연구에서는 수치모의 실험의 검증을 위해 HeMOSU-1호 기상 타워를 대상으로 하여 2013년 7월 1일 수심 측량을 실시하였다.HeMOSU-1호 주변의 수심측량은 Knudsen sounder 1620과 미국 Trimble사의 DGPS를 이용하여 실시하였다. 매 작업시 Bar-Check를 실시하고, 수중 음파속도는 1,500 m/s로 결정하여 조위 보정을 통해 수심을 측량하였다. 측량선의 해상위치자료는 DGPS를 사용하여 UTM 좌표계로 변환을 실시하였다. 한편, 수심측량은 해면이 정온할 때 실시하였으며 관측 자료의 변동성을 제거하기 위해 2013년 7월 1일 10시~13시에 걸쳐 수심 측량한 자료를 동시간대에 국립해양조사원에서 제공한 위도 자료를 활용해 조위 보정하였다. 다음 Fig. 14는 위도 조위 관측소의 현장관측시간대 조위 시계열 그래프이다.
Fig. 14.Time series of tidal data at Wido (2013.7.1).
2013년 7월 1일 오전 10시부터 오후 1시에 걸쳐 수심측량한 결과를 이용하여 0.5 m 간격으로 등수심도를 작성하였으며 그 결과는 Fig. 15와 같다. 기상탑 내부 해역은 선박이 접근할 수 없기 때문에 측량을 실시하지 않고 Blanking 처리하였다.
Fig. 15.Iso-depth contour map around HeMOSU-1.
대상 해역의 수심은 대부분 -15 m이나 4개의 Jacket 구조물 주변에서는 세굴이 발생하여 수심의 변화가 나타났다. 특히 L-3, L-4 주변에서 최대 1.5~2.0 m의 세굴이 발생한 것으로 보였으며, L-4 주변에서는 넓은 범위에 걸쳐 세굴이 발생하였다. 창조류는 북동, 낙조류는 남서 방향으로 흐르는 조류 방향성을 고려하였을 때, L-4 주변은 조류방향과 동일하게 세굴이 발생하고 있었으며, 보다 상세한 세굴형태는 원형 구조물 내부 방향의 세굴 심도를 측정하여 파악하여야 할 것으로 판단된다.관측결과 최대 1.5~2.0 m인 점을 고려하면 양방향 흐름을 대상으로 장기간에 걸쳐 모의실험을 진행하는 경우, 실제 현상에 더 근접하는 결과를 얻을 수 있을 것으로 사료된다.Go to :
4. 결론 및 토의
본 연구에서는 자켓구조물인 해상기상탑 HeMOSU-1 주변에서 발생하는 세굴현상을 검토하기 위하여 2013년 7월 1일 현장 관측을 수행하고, FLOW-3D를 이용하여 수치모의 실험을 수행하였다. 실험 조건으로는 먼저 1 m/s의 유속을 가진 일방향 흐름과 -1~1 m/s의 흐름 분포를 가진 왕복성 흐름에 대해서 수치모의를 수행하였다. 그 결과 일방향 흐름의 경우, 10,000 초에 이르렀을 때 1.32 m, 왕복성 흐름의 경우 동일 시간에서 1.44 m의 최대 세굴심도가 발생하였다. 동일한 구조물에 대해서 현장 관측 결과는 1.5~2.0 m로 관측되어 일방향 흐름보다 왕복성 흐름의 경우 실제 현상에 더 근사한 것으로 판단되었다. 이는 일방향 흐름의 경우, Fig. 8에서 보는 바와 같이 구조물 후면에 퇴적과 함께 해저입자의 맞물림이 견고해져 해저 지반의 저항력이 커지는 현상에 기인한 것으로 판단된다. 반면 양방향 흐름의 경우, 흐름의 변화로 인해 맞물림이 약해지고 이로 인해 지반의 저항력이 일방향 흐름보다 약해져 세굴이 더 크게 발생하는 것으로 판단되었다.또한 장시간에 걸쳐 모델링을 수행하는 경우, 보다 근사한 결과를 얻을 수 있을 것을 사료되며, 신형식 기초 구조물을 개발하여 세굴을 저감할 수 있는 지 여부를 판단하는 등의 추가 연구가 필요하다.Go to : International Electrotechnical Commission (IEC). (2009). IEC 61400-3: Wind turbines – Part 3: Design Requirements for Offshore Wind Turbines, Edition 1.0, IEC.
감사의 글
본 연구는 지식경제 기술혁신사업인 “승강식 해상플랫폼을 가진 수직 진자운동형 30kW급 파력발전기 개발(과제번호 :20133010071570)”와 첨단항만건설기술개발사업인 “해상풍력 지지구조 설계기준 및 콘크리트 지지구조물 기술 개발(과제번호:20120093)”의 일환으로 수행되었습니다.Go to :
References
American Bureau of Shipping (ABS). (2013). Guide for Building and Classing Bottom-Founded Offshore Wind turbine Installations.
API RP 2A WSD. (2005). Recommended Practice for Planning, Designing and Constructing Fixed Offshore Platforms-Working Stress Design, API.
Det Norske Veritas (DNV). (2010). OS-J101 Design of Offshore Wind Turbine Structures.
Federal Maritime and Hydrographic Agency (BSH). (2007). Standard. Design of Offshore Wind Turbines.
FLOW SCIENCE. (2014). FLOW-3D User’s Manual, Version 11.0.4.5.
International Electrotechnical Commission (IEC). (2009). IEC 61400-3: Wind turbines – Part 3: Design Requirements for Offshore Wind Turbines, Edition 1.0, IEC.
International Organization for Standardization (ISO). (2007). ISO 19902: Petroleum and Natural Gas Industries – Fixed Steel Offshore Structures.
Kim, YS, Kang, GO. (2011). Experimental Study on Hydraulic Resistance of Sea Ground Considering Tidal Current Flow, Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers. 23(1):118-125 (in Korean). Kim, YS, Han, BD, Kang, GO. (2012). Effect of Incidence Angle of Current on the Hydraulic Resistance Capacity of Clayey Soil, Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers. 24(1):26-35 (in Korean). KORDI. (2011). BSPN64710-2275-2. An Analysis on the Marine Characteristics and Design Supporting for Offshore Wind Power Plant (in Korean).
Ministry of Maritime Affairs and Fisheries. (2005). Harbor and fishery design criteria (in Korean).
Soulsby, R. (1997). Dynamics of marine sands. Thomas Telford Publications, London.
U.S. Army Corps of Engineers. (2006). Coastal Engineering Manual, Part II : Coastal Hydrodynamics, Chapter II–2, Meteorology and Wave Climate.
van Rijn, L. (1984). Sediment transport, Part II:bed load transport, Journal of Hydraulic Engineering, 110(10):1431-1456.
이 작업에서 컴퓨터 보조 주조 시뮬레이션 기술을 사용하여 모래, 기계 및 설계 관련 결함을 분석하는 것은 원하는 부품 형상을 제조하는 직접적인 방법 중 하나입니다. 주조 결함으로 인해 단위 비용이 증가하고 작업 현장 직원의 사기가 낮아집니다. Vijaya Ramnath (2014)는 제조 리드 타임을 대폭 단축하는 게이팅 시스템의 최적화를 다루었습니다.
Prabhakara Rao et al (2011)은 ProCAST 소프트웨어의 도움으로 주조 응고 시뮬레이션 프로세스에 대해 논의했습니다. Kermanpur et al (2010)은 FLOW-3D 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하여 두 자동차 주조 부품의 다중 캐비티 주조 금형에서 금속 흐름 및 응고 거동을 연구하고 시뮬레이션 모델을 검증했습니다.
Nandi 등 (2914)은 기존 방법과 컴퓨터 시뮬레이션 기술을 기반으로 다양한 크기의 피더를 사용하는 알루미늄 합금 (LM6)의 응고 거동을 조사하기 위해 플레이트 주조를 연구했습니다. Gajbhiye (2014)는 허용치, 게이팅 시스템 및 피더가있는 패턴에 대해 얻은 설계 치수에 따라 AutoCAST-X 환경에서 응고 시뮬레이션 분석을 수행했습니다. Masoumi (2005)는 금형 충진의 흐름 패턴을 실험적으로 관찰하기 위해 직접 관찰을 사용했습니다.
Dabade (2013)는 실험 설계법 (Taguchi 법)과 컴퓨터 지원 주조 시뮬레이션 기법을 결합한 새로운 주조 결함 분석 방법을 제안하고 연구하여 모래, 몰딩, 녹색 모래 주조의 방법, 충전 및 응고. Rajesh Rajkolhe (2014)와 Vipul Vasava (2013)는 주조 시뮬레이션 기술이 주조 결함 문제 해결 및 방법 최적화를 위한 강력한 도구가 된다고 발표했습니다.
Guharaja (2006)는 가능한 가장 낮은 비용으로 매개 변수 설계의 Taguchis 방법으로 품질을 개선함으로써이를 입증했습니다. 검토를 기반으로이 작업에서는 컴퓨터 지원 주조 시뮬레이션 기술을 사용하여 그린 샌드 주조의 설계 관련 결함을 분석합니다. 주조. 자동차 브레이크 드럼에 사용되는 캘리퍼 브래킷이 분석을 위해 선택됩니다.
캘리퍼 브래킷을 제조하는 동안 수축, 블로우 홀, 몰드 크러쉬 및 샌드 드롭과 같은 결함이 대량 생산에서 발생합니다. 여기에서는 주조 결함 식별, 분석 및 수정에 대한 3 단계 접근 방식을 제시합니다. 모래 관련 결함에서 테스트 매개 변수 및 모래 속성이 수집된 다음 해당 속성을 저널 및 기타 표준과 비교합니다.
기계 관련 주조 결함에서 기계 유지 보수를 관찰 한 다음 유지 보수 일정을 변경하여 브레이크 다운 시간과 유지 보수 비용을 줄입니다. 패턴 관련에서는 “Autodesk 금형 흐름 시뮬레이션 소프트웨어”를 사용하여 패턴의 결함 영역을 찾은 다음 패턴의 재 설계를 수행하여 결함을 줄입니다.
이 작업은 산업 부품의 결함을 줄이기 위해 시뮬레이션 기술을 사용하여 주조 결함을 식별하는 것을 목표로합니다. 주조 부품의 품질을 향상시키기 위해 여러 가지 장점과 지능형 도구 형태를 제공합니다. 이것은 주조의 품질과 수율을 향상시키는 데 확실히 도움이 될 것입니다. 이러한 기술적 인 방법으로 주조 결함을 검사하면 주조 산업에서 불량품 관리 조건을 경고 할 수 있습니다. 이 프로젝트에서는 자동차 브레이크 드럼에 사용되는 캘리퍼 브래킷을 분석을 위해 선택합니다. 캘리퍼 브라켓을 제작하는 동안 양산시 수축, 블로우 홀, 몰드 크러쉬, 샌드 드롭과 같은 결함이 발생합니다. 더 나은 품질의 주조를 얻기 위해 다양한 매개 변수를 찾기 위해 많은 테스트가 수행되었습니다. 모래 매개 변수를 적절하게 선택함으로써 주조 결함을 성공적으로 줄였습니다. 거부가 통제 될 때까지 모래 혼합 공정 매개 변수의 변화를 위해 지속적으로 노력할 수 있습니다. 그런 다음 적절한 유지 보수 정책을 제공하여 CASTING 기계의 성능 수준을 높였습니다. 이로 인해 CASTING 기계의 OEE가 향상되었습니다. 마지막으로 세 가지 이상의 수정 사항이있는 새로운 패턴 디자인이 제안됩니다. 이 새로운 패턴 디자인은 주조 결함을 성공적으로 줄였습니다. 더 나은 품질을 위해 주조 결함에 근거한 주조품의 거부를 가능한 한 줄여야합니다. 분석 결과는 제품 품질의 향상을 보여줍니다. 마지막으로 캐스팅 거부율이 감소합니다.
![Fig. 1. (a) Dimensions of the casting with runners (unit: mm), (b) a melt flow simulation using Flow-3D software together with Reilly's model[44], predicted that a large amount of bifilms (denoted by the black particles) would be contained in the final casting. (c) A solidification simulation using Pro-cast software showed that no shrinkage defect was contained in the final casting.](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Fig.-1a-shows-the-dimensions-of-the-casting-with-runners.png)
![Figure 2. Longitudinal profile of the experimental flume (Ahmed et al. [20]).](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-2.-Longitudinal-profile-of-the-experimental-flume-Ahmed-et-al.-20..png)
![Figure 10. Typical vertical distribution of the mean horizontal velocity in a submerged hydraulic jump [46].](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-10.-Typical-vertical-distribution-of-the-mean-horizontal-velocity-in-a-submerged-hydraulic-jump-46..png)
Copyright © 2016 by authors and Scientific Research Publishing Inc.
![Figure 1. Schematic view of the experimental conditions by Ozmen-Cagatay and Kocaman [30]: (a) α = 0; (b) α = 0.1; and (c) α = 0.4.](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-1.-Schematic-view-of-the-experimental-conditions-by-Ozmen-Cagatay-and-Kocaman-30.png)
![Figure 2. Schematic view of the experimental conditions by Khankandi et al. [39]: (a) α = 0 and (b) α = 0.2.](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-2.-Schematic-view-of-the-experimental-conditions-by-Khankandi-et-al.-39-a-α-0-and-b-α-0.2..png)
![Figure 3. Typical profiles of the dam-break flow regimes for Stoker’s analytical solution [9]: Wet-bed downstream](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-3.-Typical-profiles-of-the-dam-break-flow-regimes-for-Stokers-analytical-solution-9-Wet-bed-downstream.png)
![Figure 4. Sensitivity analysis of the numerical simulation using Flow-3D for the different mesh sizes of the experiments in Reference [30].](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-4.-Sensitivity-analysis-of-the-numerical-simulation-using-Flow-3D-for-the-different-mesh-sizes-of-the-experiments-in-Reference-30..png)
![Figure 5. Sensitivity analysis of the numerical simulation using MIKE 3 FM for the different mesh sizes of the experiments in Reference [30].](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-5.-Sensitivity-analysis-of-the-numerical-simulation-using-MIKE-3-FM-for-the-different-mesh-sizes-of-the-experiments-in-Reference-30..png)
![Figure 6. Comparison between observed and simulated free surface profiles at dimensionless times T = t(g/h0)1/2 and for dry-bed (α=0). The experimental data are from Reference [30].](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/2-and-for-dry-bed-α0.-The-experimental-data-are-from-Reference-30..png)
![Figure 7. Comparison between observed and simulated free surface profiles at dimensionless times T = t(g/h0)1/2 and for a wet-bed (α = 0.1). The experimental data are from Reference [30].](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/2-and-for-a-wet-bed-α-0.1.-The-experimental-data-are-from-Reference-30..png)
![Figure 8. Comparison between observed and simulated free surface profiles at dimensionless times T = t(g/h0)1/2 and for the wet-bed (α = 0.4). The experimental data are from Reference [30].](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/2-and-for-the-wet-bed-α-0.4.-The-experimental-data-are-from-Reference-30..png)
![Figure 9. Experimental and numerical comparison of free surface profiles h/h0(x/h0) during late stages at various dimensionless times T after the failure in the dry-bed by Khankandi et al. [39].](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/h0-during-late-stages-at-various-dimensionless-times-T-after-the-failure-in-the-dry-bed-by-Khankandi-et-al.-39..png)
![Table 2. RMSE values for the free surface profiles observed by Khankandi et al. [39].](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Table-2.-RMSE-values-for-the-free-surface-profiles-observed-by-Khankandi-et-al.-39..png)
![Figure 10. Measured and computed water level hydrograph at various positions for dry-bed by Khankandi et al. [39]: (a) G1 (−0.5 m); (b) G2 (−0.1 m); (c) G3 (0.1 m); (d) G4 (0.8 m); (e) G6 (1.2 m); (f) G8 (5.5 m).](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-10.-Measured-and-computed-water-level-hydrograph-at-various-positions-for-dry-bed-by-Khankandi-et-al.-39-a-G1-−0.5-m-b-G2-−0.1-m-c-G3-0.1-m-d-G4-0.8-m-e-G6-1.2-m-f-G8-5.5-m..png)
![Figure 11. Measured and computed water level hydrographs at various positions for the wet-bed by Khankandi et al. [39]: (a) G1 (−0.5 m); (b) G2 (−0.1 m); (c) G4 (0.8 m); and (d) G5 (1.0 m).](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-11.-Measured-and-computed-water-level-hydrographs-at-various-positions-for-the-wet-bed-by-Khankandi-et-al.-39-a-G1-−0.5-m-b-G2-−0.1-m-c-G4-0.8-m-and-d-G5-1.0-m..png)
![Table 3. RMSE values for the water depth variations observed by Khankandi et al. [39] at the late stage.](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Table-3.-RMSE-values-for-the-water-depth-variations-observed-by-Khankandi-et-al.-39-at-the-late-stage..png)
![Figure 13. Comparison of simulated velocity profiles at various locations upstream and downstream of the dam at t = 0.8 s, 2 s, and 5 s for water depth ratios α = 0.1 by Ozmen-Cagatay and Kocaman [30]: (a) P1(−1 m); (b) P3 (+0.2 m); (c) P5 (+1 m); and (d) P6 (+2 m).](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-13.-Comparison-of-simulated-velocity-profiles-at-various-locations-upstream-and-downstream-of-the-dam-at-t-0.8-s-2-s-and-5-s.png)
is the velocity in xi direction, t is the time, 
is the fractional area open to flow in the subscript directions, 
is the volume fraction of fluid in each cell, p is the hydrostatic pressure, 
is the density, 
is the gravitational force in subscript directions and 
is the Reynolds stresses.
Model, the Two-Equation Renormalization-Group (RNG) Model and large Eddy Simulation Model (
it solves an additional transport equation:
, 
, 
and 
, are FLOW-3D’s FAVORTM defined terms; 
and 
are turbulence due to shearing and buoyancy effects, respectively. R and 
are related to the cylindrical coordinate system. The default values of RMTKE, CDIS1 and CNU differ, being 1.39, 1.42 and 0.085 respectively. And CDIS2 is calculated from turbulent production (
) and turbulent kinetic energy (
).The kinematic turbulent viscosity is the same in all turbulence transport models and is calculated from
: is the turbulent kinematic viscosity. 
is defined as the numerical challenge between the RNG and the two-equation k-ɛ models, found in the equation below. To avoid an unphysically large result for 
in Equation (3), since this equation could produce a value for 
very close to zero and also because the physical value of 
may approach to zero in such cases, the value of 
is calculated from the following equation:
: the turbulent length scale.
is the density of the fluid,
is a turbulent diffusion term, 
is a mass source, 
is the fractional volume open to flow. The components of velocity (u, v, w) are in the direction of coordinates (x, y, z) or (r, 
). 
in the x-direction is the fractional area open to flow, 
and 
are identical area fractions for flow in the y and z directions. The R coefficient is based on the selection of the coordinate system.
![Figure 47: The course of the level on the physical model [22]](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-47-The-course-of-the-level-on-the-physical-model-22.png)
![Figure 1: Basic type of sharp-edged overflow (Bazin's overflow) [1]](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-1-Basic-type-of-sharp-edged-overflow-Bazins-overflow-1.png)
![Figure 3: Overflow with a wide crown [1]](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-3-Overflow-with-a-wide-crown-1.png)
![Figure 4: Schematic longitudinal section of shaft overflow [14]](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-4-Schematic-longitudinal-section-of-shaft-overflow-14.png)
![Figure 5: Overflow over overflow of general cross-section [1]](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-5-Overflow-over-overflow-of-general-cross-section-1.png)
![Figure 6: Imperfect overflow [1]](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-6-Imperfect-overflow-1.png)
![Figure 7: Types of overflows according to floor plan [1]](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-7-Types-of-overflows-according-to-floor-plan-1.png)
![Figure 8: Lateral contraction and lateral constriction coefficient of pillars [1]](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-8-Lateral-contraction-and-lateral-constriction-coefficient-of-pillars-1.png)
![Figure 9: Schematic comparison of a pressureless jet surface with a pressure and vacuum surface [22]](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-9-Schematic-comparison-of-a-pressureless-jet-surface-with-a-pressure-and-vacuum-surface-22.png)
![Figure 14: Situation of external relations of VD Boskovice [17]](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-14-Situation-of-external-relations-of-VD-Boskovice-17.png)
![Figure 15: Air slope of VD Boskovice [24]](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-15-Air-slope-of-VD-Boskovice-24.png)
![Figure 16: Guide slope of VD Boskovice [24]](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-16-Guide-slope-of-VD-Boskovice-24.png)
![Figure 17: Sampling tower of VD Boskovice [24]](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-17-Sampling-tower-of-VD-Boskovice-24.png)
![Figure 18: Fountain front safety spillway [24]](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-18-Fountain-front-safety-spillway-24.png)
![Figure 19: Sliding of the security object VD Boskovice [24]](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-19-Sliding-of-the-security-object-VD-Boskovice-24.png)
![Figure 20: Slip and divergent broth of the security object VD Boskovice [24]](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-20-Slip-and-divergent-broth-of-the-security-object-VD-Boskovice-24.png)
![Figure 21: Probable course of the theoretical PV10 000 in Bělá in the profile of the VD Boskovice dam [6]](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-21-Probable-course-of-the-theoretical-PV10-000-in-Bela-in-the-profile-of-the-VD-Boskovice-dam-6.png)
![Figure 22: Floor plan of the safety spillway and part of the VD Boskovice slip [12]](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-22-Floor-plan-of-the-safety-spillway-and-part-of-the-VD-Boskovice-slip-12.png)
![Figure 23: Longitudinal section of BP and slope in the plane of symmetry [12]](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-23-Longitudinal-section-of-BP-and-slope-in-the-plane-of-symmetry-12.png)
![Table 1. Calculated parameters for the breakdown in compression tests [20].](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Table-1.-Calculated-parameters-for-the-breakdown-in-compression-tests-20..png)
![Figure 7. Drop-forge results from Yurko and Flemings [7].](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-7.-Drop-forge-results-from-Yurko-and-Flemings-7..png)
![Fig. 5. Simulation boundary of FLOW3D Model [a) Input boundary of wave and storm surge, b) output boundary of wave overtopping rate].](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Fig.-5.-Simulation-boundary-of-FLOW3D-Model-a-Input-boundary-of-wave-and-storm-surge-b-output-boundary-of-wave-overtopping-rate..png)
