자동차 경량화를 위해 주요 구성 재료인 철강과 비강도가 높은 알루미늄 접합 기술이 요구되고 있습니다. FLOW-3D Weld 에서는 플럭스의 사용을 피하기 위해 주빔에 더해 예열빔을 이용한 탠덤빔에 의한 레이저 브레이징 과정을 검토할 수 있습니다.
탠덤 빔 레이저에 의한 플럭스리스 브레이징
주빔의 영향을 용융재 초기 온도, 예열빔의 영향을 모재의 온도 분포로 각각 모델화하고, 알루미늄 합금과 아연도금강의 레이저 브레이징 과정에서의 용융재료의 젖음과 유동성을 해석하였습니다. 여기에서는 아연도금강이 ScG270(GA)인 경우와 l170(GI)인 경우를 비교하고 있습니다.
불균일한 온도장에서 FLOW3D의 표면장력 접촉각기능을 통해 누수확대 재현
GI강 조인트는 GA강 조인트에 비해 용융 밀림, 퍼짐성이 뛰어납니다. FLOW-3D@에 의한 해석 결과도 실험 결과와 잘 일치합니다. 이음매의 차이 이 외에도 주빔/예열빔 출력, 빔 간의 어긋남 거리등의 최적화 설계가 가능합니다.
Additive Manufacturing 기술이 새로운 제조 방식을 계속 발전시키면서 CFD 모델링은 공정 개발 및 최적화와, 재료의 변화를 이해하고, 설계 및 연구를 수행하는 매우 유용한 도구가 되었습니다. 이 웨비나에서는 최첨단 CFD 소프트웨어 FLOW-3D AM이 레이저 파우더 베드 융합 및 직접 에너지 증착 공정에서 용융 풀 역학을 모델링하는데 어떻게 사용되는지 살펴볼 것입니다. 그런 다음 유용한 정보를 얻기 위해 모델 데이터의 추출 및 분석에 집중하고 FLOW-3D AM에서 최근에 구현된 기능에 대해 논의합니다. 마지막으로 레이저 용접 및 적층 제조 응용 분야 모두에 적용할 수 있는 관련 산업 사례 연구를 검토하여 산업 응용 분야에 소프트웨어 사용을 보여줍니다.
Laser Metal Deposition Simulation | FLOW-3D AM | FacebookFLOW-3D – We’ll be presenting and exhibiting at the 2021
등록 링크https://zoom.us/webinar/register/7516034917241/WN_tik88gXJRzult2_HDNIzPA 산지 표준시(미국 및 캐나다)의 2021년 5월 5일 11:00 오전 (현지 시간) 이벤트 주최: FLOW-3D
발표자
Paree AlluSenior CFD Engineer @Flow Science, Inc.Paree Allu is a Senior CFD Engineer with Flow Science, where he leads the technical and business strategy for Flow Science’s additive manufacturing and laser welding software solutions. Paree holds a Master’s Degree in Mechanical Engineering from The Ohio State University.
Allyce JackmanCFD Engineer @Flow Science, Inc.Allyce Jackman is a CFD Engineer with Flow Science, where she specializes in laser welding, coating, and complex multiphysics applications. Allyce holds a Bachelor’s Degree in Mechanical Engineering from the University of New Mexico.
FLOW-3D CAST 2025R1은 주조 엔지니어가 복잡한 비철 주조에서 더 나은 품질, 효율성 및 정밀도를 달성할 수 있도록 지원합니다. 이번 릴리스에는 응고 및 수축 모델, HPDC의 샷 슬리브 모델, 밸브 모델에 대한 개선 사항이 포함되어 있습니다.
응고 수축 모델 개선 사항 이번 신제품에는 새로운 EXODUS 형식의 다공성 출력이 수정된 개선된 응고 수축 모델이 포함되어 있어 사용자가 다공성 분석과 해석을 간소화할 수 있습니다. 이제 다공성 출력에는 분해된 수축 다공성이 포함되어 엔지니어가 누출 경로를 더 잘 시각화할 수 있도록 도와줍니다.
샷 슬리브의 응고된 금속 처리 개선 고압 다이캐스팅(HPDC)에서는 샷 슬리브의 초기 응고로 인해 완성된 주조물의 콜드 셧 및 오선과 같은 결함이 발생할 수 있습니다. 이제 사용자는 다공성 기반 응고 모델을 사용하여 샷 슬리브에서 응고된 금속의 움직임을 포착할 수 있으며, 충전 시 훨씬 더 정확한 열 프로파일을 제공합니다.
EXODUS 파일 형식의 새로운 다공성 표현은 단일 다공성 출력에서 금속의 다공성뿐만 아니라 해상된 수축을 더 잘 설명합니다.
개선된 밸브 모델 FLOW-3D CAST의 밸브와 통풍구 부품은 주조 어셈블리의 환기 시스템을 모델링하는 데 사용되며, 이는 주조 부품의 결함을 제거하는 데 매우 중요할 수 있습니다. 이제 사용자는 밸브와 통풍구에서 배출될 수 있는 목표 금속 부피를 지정하여 개선된 밸브 모델을 통해 최종 결함 위치를 보다 정확하게 예측할 수 있습니다.
새로운 밸브 모델은 금속이 밸브를 통해 배출될 수 있도록 하여, 흐름 결함이 어디로 가는지 더 정확하게 표현합니다 (아래쪽)
FLOW-3D CAST 2024R1은 영구 금형 주조를 위한 여러 가지 개선 사항을 포함하고 있으며, 그 중 첫 번째는 Thermal die cycling 시뮬레이션에서 보다 시각적으로 편리한 냉각 채널 설정입니다. 이를 통해 냉각 채널 타이밍 설정을 더 쉽게 하고 입력 오류의 가능성을 줄일 수 있습니다. 이 개선 사항은 각 냉각 채널이 활성화되는 시점과 관련 속성을 쉽게 확인할 수 있도록 합니다.
냉각 채널은 이제 다른 공정 타이밍과 함께 표시되어 복잡한 시스템을 간단하고 시각적으로 표현합니다.
또한, 간단한 스프레이/금형 처리 모델을 확장하여 캐비티뿐만 아니라 파팅 라인에도 스프레이할 수 있는 옵션을 추가했습니다. 이를 통해 이러한 유형의 금형 처리 방식을 쉽게 그리고 현실적으로 표현할 수 있어 더 나은 열 예측을 할 수 있습니다. 유사하게, 이제 Thermal die cycling 시뮬레이션 중에 플런저의 움직임을 고려하여 열 예측의 정확성을 향상시켰습니다.
또 다른 개발 사항은 초기 단계 금형 설계에서 더 빠른 열 해석을 제공하면서도 해석의 정확도를 유지할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 새로운 열 전달 모드를 기하학적 형태에 대해 활성화하여 사용합니다.
FLOW-3D CAST 2024R1에는 두 가지 새로운 출력이 추가되었습니다. 첫 번째는 금형에 대한 특정 열 전달로, 금형으로 전달되는 열의 속도를 저장하고 금형의 다양한 위치에서 필요한 냉각 능력에 대한 통찰을 제공합니다. 두 번째 출력은 공동 발생 하중으로, 공동 손상이 발생할 가능성이 있는 영역을 표시합니다.
금형으로의 열전달량 표현 공동 발생 하중
마지막으로, 사용자 기대에 더 맞도록 기존 모델에 두 가지 조정을 추가했습니다. 첫 번째는 밸브가 가장 가까운 open volume에 적용되도록 수정하여, 금형 표면이 실수로 밸브를 비활성화하는 가능성을 없앴습니다. 두 번째 조정은 모델을 사용할 때 플런저 가속도의 기본 한계를 더 현실적으로 설정한 것입니다. 이전의 기본값은 노이즈가 발생될 가능성이 있었습니다.
새로운 결과 파일 형식
FLOW-3D POST 2023R2는 EXODUS II 형식을 기반으로 하는 완전히 새로운 결과 파일 형식을 도입하여 더 빠른 후처리를 가능하게 합니다. 이 새로운 파일 형식은 크고 복잡한 시뮬레이션의 후처리 작업에 소요되는 시간을 크게 줄이는 동시에(평균 최대 5배!) 다른 시각화 도구와의 연결성을 향상시킵니다.
FLOW-3D POST 2023R2 에서 사용자는 이제 flsgrf , EXODUS II 또는 flsgrf 및 EXODUS II 파일 형식 으로 선택한 데이터를 쓸 수 있습니다 . 새로운 EXODUS II 파일 형식은 각 객체에 대해 유한 요소 메쉬를 활용하므로 사용자는 다른 호환 가능한 포스트 프로세서 및 FEA 코드를 사용 하여 FLOW-3D 결과를 열 수도 있습니다. 새로운 워크플로우를 통해 사용자는 크고 복잡한 사례를 신속하게 시각화하고 임의 슬라이싱, 볼륨 렌더링 및 통계를 사용하여 보조 정보를 추출할 수 있습니다.
새로운 결과 파일 형식은 솔버 엔진의 성능을 저하시키지 않으면서 flsgrf 에 비해 시각화 작업 흐름에서 놀라운 속도 향상을 자랑합니다.
FLOW-3D POST 의 새로운 EXODUS II 파일 형식 및 Surface LIC 표현의 예
이 흥미로운 새로운 개발은 결과 분석의 속도와 유연성이 향상되어 사용자에게 원활한 시뮬레이션 경험을 제공합니다. FLOW-3D POST 의 새로운 시각화 기능 에 대해 자세히 알아보세요 .
정수압 초기화
사용자가 사전 정의된 금속 영역에서 정수압을 초기화해야 하는 경우가 종종 있습니다. 크고 복잡한 시뮬레이션에서는 정수압 솔버의 수렴 속도가 느려지는 경우가 있습니다. FLOW-3D CAST 2023R2는 정수압 솔버의 성능을 크게 향상시켜 전처리 단계에서 최대 6배 빠르게 수렴할 수 있도록 해줍니다.
새로운 TDC(열 다이 사이클링) 모델
새로운 Thermal Die Cycling 모델로 예측된 샷 슬리브의 온도 분포
FLOW-3D CAST 2023R2 의 재설계된 열 다이 사이클링(TDC) 모델은 고압 다이 캐스팅 및 기타 영구 금형 주조 공정의 프로세스 시트와 더 잘 일치하는 더 간단하고 직관적인 설정 프로세스를 제공합니다.
이제 TDC 시퀀스는 충전 단계의 시작 부분 에서 시작되어 하위 프로세스 전반에 걸쳐 시간에 따른 냉각/가열 라인 정의에 대한 더 높은 정확성과 정렬을 제공합니다. 향상된 스프레이 냉각 모델을 통해 사용자는 부품별로 처리 일정을 정의할 수 있을 뿐만 아니라 스프레이, 세척 및 코팅 처리에 대한 옵션을 처방할 수 있습니다. 슬라이더 동작도 포함되며 이제 냉각 채널과 가열 요소가 슬라이더와 함께 이동합니다.
이러한 기능은 다양한 단계, 일정, 이동, 처리 및 조립 단계를 보여주는 깔끔하고 직관적인 프로세스 개요를 제공하는 새로운 Thermal Die Cycling 대화 상자를 통해 제어됩니다.
FLOW-3D CAST 의 새로운 Thermal Die Cycling 대화 상자
이러한 개발은 개선된 열 솔루션뿐만 아니라 TDC와 관련된 공정의 응고 및 납땜에 대한 더 나은 예측을 촉진합니다.
FLOW-3D CAST 2023R1 의 새로운 기능
FLOW-3D 소프트웨어 제품군의 모든 제품은 2023R1에서 IT 관련 개선 사항을 받았습니다.
FLOW-3DCAST 2023R1은 이제 Windows 11 및 RHEL 8을 지원합니다. Linux 설치 프로그램은 누락된 종속성을 보고하도록 개선되었으며 더 이상 루트 수준 권한이 필요하지 않으므로 설치가 더 쉽고 안전해집니다. 그리고 워크플로를 자동화한 분들을 위해 입력 파일 변환기에 명령줄 인터페이스를 추가하여 스크립트 환경에서도 워크플로가 업데이트된 입력 파일로 작동하는지 확인할 수 있습니다.
FLOW-3D CAST 2023R1 의 고급 기능을 통해 사용자는 다음을 수행할 수 있습니다.
기가캐스팅 제작 시 등 샷 성능 최적화
툴링 마모 해결
고급 탄소강 및 저합금강 주조 시뮬레이션
거시적 분리의 효과를 설명합니다.
플런저 모션 개선
우리는 슬로우 샷 계산기를 개선하여 정확성을 높이고, 공기 혼입을 줄이며, 낮은 충전 수준을 더 잘 처리할 수 있도록 유효성 범위를 확장했습니다. 또한 사용자 인터페이스를 간소화했으며 향상된 슬로우 샷 계산기와 결합하여 인상적인 결과를 제공합니다. 이제 플런저 위치 또는 시간 기반 정의에서 슬로우 샷 계산기의 데이터를 쉽게 사용할 수 있습니다. 새로운 계산기는 또한 슬로우 샷이 끝날 때 혼입되는 공기를 크게 줄이는 세련된 샷 프로필을 제공합니다.
2007년 슬로우 샷 계산기와 2022년 버전 비교. 슬로우 샷이 끝나면 새 계산기를 사용하여 동반 공기량이 감소하는 것을 확인하십시오.
확장된 PQ 2 분석
대형 주조는 계산 비용이 많이 들고 기가 주조는 시뮬레이션 소프트웨어를 한계까지 밀어붙일 수 있습니다. 속도 경계 조건이나 금속 입력을 사용하여 샷 슬리브와 플런저를 근사화하는 것은 런타임을 줄이는 유용한 단순화 방법입니다. 그러나 PQ
2 분석 없이는 HPDC 기계가 한계에 가깝게 작동하고 예상대로 작동하지 않아 부품 품질을 위협하는지 알 수 없습니다.
우리는 매우 유능한 PQ 2 분석을 수행 하고 이를 금속 입력 및 속도 경계 조건에 적용하여 이 문제를 해결했습니다. 이는 가장 크고 가장 복잡한 주조에서도 충전 정확도를 유지하면서 처리 시간을 크게 줄이는 것을 의미합니다.
Mold Erosion Prediction | FLOW-3D CAST
주조 금형과 다이는 기계적 스트레스 요인을 포함한 다양한 이유로 마모됩니다. 기존 전단 하중 측정법은 이 마모를 연구할 때 도움이 되지만 지금까지는 금형에 대한 금속의 충돌을 설명하지 못했고 모래 주조 금형에 포함된 모래의 최종 위치를 예측할 수 없었습니다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 이 마모 메커니즘을 더 잘 이해할 수 있도록 새로운 출력을 추가했습니다. 새로운 출력에는 이러한 유형의 침식이 발생할 가능성이 있는 지역과 모래 함유물의 예상 위치가 표시됩니다.
다이 솔더링 예측
알루미늄 주조에 사용되는 영구 다이는 용융된 알루미늄이 다이의 철과 결합하여 화학적 마모를 겪게 되며, 이는 부품 품질뿐만 아니라 다이의 수명과 유지 관리 요구 사항에 영향을 미치는 땜납을 형성합니다. 이 마모 메커니즘의 중요성으로 인해 우리는 납땜의 위치와 심각도를 모두 예측하는 모델을 구축하게 되었습니다.
시뮬레이션된 솔더(왼쪽)와 관찰된 솔더(오른쪽, 빨간색). 사진은 다이에 관한 것이지만 시뮬레이션에서는 부품을 보여주기 때문에 이미지가 거울처럼 보입니다.
화학 기반 탄소 및 저합금강 응고 모델
우리의 장기 개발 목표 중 하나의 결과는 석출 반응, 응고 및 재용해 경로, 미세 구조 특징 및 결함을 정확하게 설명하는 탄소강 및 저합금강에 대한 강력한 화학 기반 응고 모델 입니다. 이 모델은 또한 중요한 3상 포정반응과 델타 페라이트에서 오스테나이트로의 전이로 인한 대량 수축과 관련된 결함을 설명합니다.
이 모델은 실험과의 탁월한 일치를 보여주며, 예를 들어 과포정 합금이 응고가 끝날 때 페라이트 영역을 개발할 수 있는 이유와 같은 비직관적이고 시간 의존적인 동작에 대한 통찰력을 제공합니다.
거시 분리 예측
대규모 분리는 주조품의 품질과 다운스트림 처리에 중요한 영향을 미칠 수 있으므로 이를 화학 기반 응고 모델에 추가했습니다. 이 모델은 매크로 분리 관련 결함이 발생할 수 있는 위치를 예측하므로 캐스팅 전에 이를 예측하고 완화할 수 있습니다.
강철 주조에 대한 실험과 시뮬레이션 결과를 비교합니다. WT Adams, Jr. 및 KW Murphy, “주강 주물에서 라이저 아래의 심각한 화학 물질 분리를 방지하기 위한 최적의 완전 접촉 상단 라이저”, AFS Trans., 88(1980), pp. 389-404
FLOW-3D CAST 2022R2 의 새로운 기능
FLOW-3DCAST 2022R2 제품군 출시로 Flow Science는 FLOW-3D CAST 의 워크스테이션과 HPC 버전을 통합하여 단일 노드 CPU 구성에서 다중 노드 병렬 고성능 컴퓨팅 실행. 추가 개발에는 점탄성 흐름을 위한 새로운 로그 형태 텐서 방법, 지속적인 솔버 속도 성능 개선, 고급 냉각 채널 및 팬텀 구성요소 제어, 개선된 동반 공기 기능이 포함됩니다.
통합 솔버
우리는 FLOW-3D 제품을 단일 통합 솔버로 마이그레이션하여 로컬 워크스테이션이나 고성능 컴퓨팅 하드웨어 환경에서 원활하게 실행했습니다.
많은 사용자가 노트북이나 로컬 워크스테이션에서 모델을 실행하지만, 고성능 컴퓨팅 클러스터에서도 더 큰 모델을 실행합니다. 2022R2 릴리스에서는 통합 솔버를 통해 사용자가 HPC 솔루션의 OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화와 동일한 이점을 활용하여 워크스테이션과 노트북에서 실행할 수 있습니다.
증가하는 CPU 코어 수를 사용한 성능 확장의 예OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화를 위한 메시 분해의 예
솔버 성능 개선
멀티 소켓 워크스테이션
다중 소켓 워크스테이션은 이제 매우 일반적이며 대규모 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. 새로운 통합 솔버를 사용하면 이러한 유형의 하드웨어를 사용하는 사용자는 일반적으로 HPC 클러스터 구성에서만 사용할 수 있었던 OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화를 활용하여 모델을 실행할 수 있어 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있습니다.
낮은 수준의 루틴으로 향상된 벡터화 및 메모리 액세스
대부분의 테스트 사례에서 10~20% 정도의 성능 향상이 관찰되었으며 일부 사례에서는 20%를 초과하는 런타임 이점이 나타났습니다.
정제된 체적 대류 안정성 한계
시간 단계 안정성 제한은 모델 런타임의 주요 동인이며, 2022R2에서는 새로운 시간 단계 안정성 제한인 3D 대류 안정성 제한을 숫자 위젯에서 사용할 수 있습니다. 실행 중이고 대류가 제한된(cx, cy 또는 cz 제한) 모델의 경우 새 옵션은 일반적인 속도 향상을 30% 정도 보여줍니다.
압력 솔버 프리컨디셔너
경우에 따라 까다로운 흐름 구성의 경우 과도한 압력 솔버 반복으로 인해 실행 시간이 길어질 수 있습니다. 이러한 어려운 경우 2022R2에서는 모델이 너무 많이 반복되면 FLOW-3D가 자동으로 새로운 사전 조절기를 활성화하여 압력 수렴을 돕습니다. 테스트의 런타임은 1.9에서 335까지 더 빨라졌습니다!
점탄성 유체에 대한 로그 형태 텐서 방법
점탄성 유체에 대한 새로운 솔버 옵션을 사용자가 사용할 수 있으며 특히 높은 Weissemberg 수에 효과적입니다.
활성 시뮬레이션 제어 확장
능동 시뮬레이션 제어 기능이 확장되어 연속 주조 및 적층 제조 응용 분야에 일반적으로 사용되는 팬텀 개체는 물론 주조 및 기타 여러 열 관리 응용 분야에 사용되는 냉각 채널에도 사용됩니다.
연속 주조 응용 분야에 대한 가상 물체 속도 제어의 예융합 증착 모델링 애플리케이션을 위한 동적 열 제어의 예산업용 탱크 적용을 위한 동적 냉각 채널 제어의 예
FLOW-3D CAST 아카이브 의 새로운 기능
FLOW-3D CAST는 다양한 금속 주조 해석이 가능한 완벽한 열유동 해석 프로그램으로, 매우 정확한 모델링과 다기능성, 사용 용이성 및 고성능 클라우드 컴퓨팅 기능을 결합한 최첨단 금속 주조 해석 시뮬레이션 플랫폼입니다. 모든 금속 주조 공정에 대해 FLOW-3D CAST는 빠르고 직관적인 해석이 가능한 작업 공간을 제공합니다. 11개 공정에 대한 Workspace, 강력한 후처리, 충진 예측, 응고 및 결함 분석을 통해 FLOW-3D CAST는 최적의 주조 제품 설계에 필요한 도구와 로드맵을 모두 제공합니다.
FLOW-3D Cast는 거의 모든 주조 공정을 모델링 할 수 있도록 설계되었습니다. FLOW-3D Cast의 매우 정확한 유동 및 응고 결과는 표면 산화물, 혼입된 공기, 매크로 및 미세 다공성과 같은 중요한 주조 결함을 포착합니다. 다른 특별한 모델링 기능으로는 로봇 스프레이 냉각 및 윤활, 샷 슬리브 흐름 프로필, 스퀴즈 핀 및 열 응력을 모델링 할 수있는 열 다이 사이클링이 있습니다.
최적화된 시뮬레이션 설계를 통해 개발 시간을 단축하고 출시 시간을 단축하며 수율을 높일 수 있습니다. FLOW-3D CAST를 사용하면 설계 및 개발 비용을 절감할 수 있습니다.
VOF(Volume of Fluid) 방법은 이전의 MAC(Marker-and-Cell) 방법을 기반으로 한다[1]. MAC 방법은 표식기 입자를 사용하여 유체가 고정된 오일러 그리드 내에 존재하는 위치를 찾아냈다. MAC는 자유로운 표면으로 압축할 수 없는 유체의 역학을 시뮬레이션한 최초의 연산 방법이었다. 유체를 추적하기 위한 마커 입자의 사용은 특히 3차원에서 계산적으로 비용이 많이 들고, 입자가 한 그리드 소자에서 다른 그리드 소자로 이동할 때 그리드 요소 특성(질량 등)의 변화가 이산적인 변화를 겪기 때문에 연산 노이즈를 도입한다. 마커 입자를 인터페이스 추적 체계로 대체하려는 다양한 시도가 있었지만, 유체 질량이 종종 분리되거나 결합되어 인터페이스 표면의 생성과 파괴로 이어지기 때문에 대부분 실패했다.
유체 표면 대신 유체 부피를 추적하는 유체 부피(Volume of fluid method)의 발상은 유체 변수의 부피를 사용하는 것이 관례인 2상(물과 증기) 문제에 대한 연구로부터 비롯되었다. 증기의 부피 분율은 물과 증기가 혼합된 상태에서 증기의 양을 기록하는 연속 변수다. 이 체적 개념을 불압성 유체의 자유 표면을 찾기 위해 불연속 변수에까지 확장(예: 액체와 0의 단위 값)한 것은 1975년 간행물 “다차원, 과도 자유 표면 흐름 계산을 위한 방법”[2]에서 니콜스와 허트의 “다차원, 과도 자유 표면 흐름”에서 처음 입증되었다.
계산적 의미 만들기
VOF 개념은 플로우 모델이 일반적으로 압력, 밀도, 온도 등과 같은 종속 변수를 저장하기 위해 각 그리드 요소에서 하나의 숫자 값만 사용하기 때문에 계산이 타당하다. 그렇다면 왜 요소 내의 유체 분포를 정의하기 위해 둘 이상의 변수가 필요할까? 예를 들어, 원소의 유체가 둘 이상의 blob으로 분포된 경우, 각 blob에 대해 더 많은 종속 변수가 필요할 것이다. 이런 관점에서 보면 원소의 유체량만 기록하는 것이 타당하다. 그러나 문제는 체적분율 변수의 추정 불연속적 특성이다. 오일러 그리드를 통한 불연속 유체 인터페이스의 이동을 추적하려면 더 많은 정보가 필요하다.
Making Computational Sense
이 문제는 많은 출판사에서 많은 사람들이 다루어 왔다. 제안된 거의 모든 방법은 인접한 그리드 요소의 볼륨 분율 검사에 기초한 근사치의 어떤 유형에 의존한다. 예를 들어, 1차원 흐름에서는 정확한 방법을 도출하기 쉽다. 액체와 기체를 분리하는 예리한 인터페이스를 가진 1차원 도관을 따라 액체가 흐르고 있다고 가정해 보자. 인터페이스 업스트림 그리드 요소에서, 볼륨 분율은 1과 같고, 인터페이스 다운스트림에서는 볼륨 분율은 0과 같다. 0과 1 사이의 볼륨 비율 값을 갖는 인터페이스를 포함하는 그리드 요소에서 액체는 1의 볼륨 비율을 포함하는 인접 셀에 연결된 셀의 측면에 위치해야 하기 때문에 해당 셀 내에서 인터페이스를 쉽게 찾을 수 있다. 그런 다음 인터페이스는 체적 분율의 곱에 셀의 크기를 곱한 곱에 의해 액체 이웃에 연결된 셀 가장자리로부터 다운스트림 거리에 위치한다. 이 위치는 인터페이스가 날카로운 불연속성을 유지하도록 유체를 삽입할 때 사용할 수 있다. 불행하게도, 2, 3차원에서는 그리드 요소 내에서 인터페이스를 위치시키는 간단한 방법이 존재하지 않는다.
One method proposed for advecting discontinuous fluid interfaces was presented in the 1980 Los Alamos Scientific Laboratory report, “SOLA-VOF: A Solution Algorithm for Transient Fluid Flow with Multiple Free Boundaries,” [3] by Nichols, Hirt and Hotchkiss, and in a 1981 publication, “Volume of Fluid (VOF) Method for the Dynamics of Free Boundaries,쓴 [히트와 니콜스가 쓴 [4]. 주로 경수-원자로 안전 연구를 위한 이 프로그램의 초기 적용은 [5]와 [6]에서 확인할 수 있다.
VOF Variations | VOF 변형 모델
VOF 방법의 많은 변형이 문헌에 보고되었지만, 대부분은 원본에서 사용된 방법을 따르지 않는다[4]. 특히 원래의 VOF 방식은 주변 가스가 아닌 압축 불가능한 액체에서만 유체 역학을 위한 Navier-Stokes 방정식을 해결했다. 대신에 유체가 없는 표면은 경계 조건에 의해 처리되었고 유체가 포함된 그리드 요소의 목록은 지속적으로 업데이트되었다. 원래 모델의 가스 영역은 모멘텀을 무시할 수 있는 낮은 밀도를 가지며, 공간적으로 균일한 가스 압력을 가지는 것으로 가정했다. 다른 대부분의 VOF 모델에서 사용하는 대안은 인터페이스에 경계 조건을 설정하지 않기 위해 2-유체 시뮬레이션을 사용하는 것이다. 이 옵션은 가스 역학을 위해 해결해야 하기 때문에 원래 방법보다 상당히 많은 계산 자원을 필요로 한다. 또한 대부분의 2-유체 모델은 인터페이스에서 가스와 액체 사이에 존재하는 속도 “슬립”의 가능성을 무시한다. 슬립의 존재를 무시하고 가스/액체 혼합물의 평균 속도로 인터페이스를 이동하면 심각한 오류가 발생할 수 있다.
Modeling Fluid Advection | 모델링 유체 부착
대체 VOF 방법 개발자들이 항상 높이 평가하지 않는 또 다른 점은 VOF 유체 분율 수량 F의 첨부를 위해 모델링된 방정식이다. 원래의 방법 [4]은 F에 대한 보수적인 운송 방정식을 사용했다.
∂F∂t+∇∙(Fu→)=0
부착을 위해 레벨 설정 방법을 사용하는 것과 같은 많은 대안 VOF 공식은 비보수적 전송 방정식을 사용한다.
∂F∂t+u→∙∇F=0
보수적인 방법의 장점은 변경되어서는 안 되는 유체량을 쉽게 계산하고 표시하기 때문에 시뮬레이션에서 한 번의 간단한 불압력 정밀도 검사를 제공한다는 것이다.
TruVOF 솔루션
이용 가능한 인기 있는 상용 코드 중 FLOW-3D만이 [4]에서 참조한 원래의 1유체 모델을 기반으로 한다. 물론, 열 전달, 표면 장력, 위상 변화, 이동 장애물 및 유체 구조 상호작용과 같은 다양한 물리적 프로세스에 대한 많은 모델을 포함하여 이 소프트웨어에 대한 많은 개선이 평생에 걸쳐 이루어졌다.
H. Harlow and J. E. Welch, “Numerical Calculation of Time-Dependent Viscous Incompressible Flow,” Phys. Fluids 8, 2182 (1965); J. E. Welch, F. H. Harlow, J. P. Shannon, and B. J. Daly, “THE MAC METHOD: A Computing Technique for Solving Viscous, Incompressible, Transient Fluid-Flow Problems Involving Free Surfaces,” Los Alamos Scientific Laboratory report LA-3425 (March 1966).
D. Nichols and C. W. Hirt, “Methods for Calculating Multi-Dimensional, Transient Free Surface Flows Past Bodies,” Proc. Of the First International Conference on Numerical Ship Hydrodynamics, Gaithersburg, Maryland, October 20-23, 1975.
D. Nichols, C. W. Hirt and R. S. Hotchkiss, “SOLA-VOF: A Solution Algorithm for Transient Fluid Flow with Multiple Free Boundaries,” Los Alamos Scientific Laboratory report LA-8355 (August 1980).
W. Hirt and B. D. Nichols, “Volume of Fluid (VOF) Method for the Dynamics of Free Boundaries,” Jour. Computational Physics, 39, 201 (1981).
D. Nichols and C. W. Hirt, Numerical Simulation of BWR Vent Clearing Hydrodynamics,” Proc. 1978 Annual Meeting ANS, San Diego, CA; Nuc. Sci. Eng. 73, 196 (1980).
W. Hirt and B. D. Nichols, “A Computational Method for Free Surface Hydrodynamics,” ASME 1980 Pressure Vessels and Piping Conf. San Francisco, CA (August 1980) Jour, Pressure Vessel Technology, 103, 136 (1981)
이 기사는 Laurent Bilodeau, ing에 의해 기고되었습니다. Conception des aménagements de production Hydro-Québec Équipement .
이 내용은 특히 유압 에너지 소산율 평가를 위해 FLOW-3D가 제공하는 유압 에너지 흐름과 총 수두의 연산을 검토한다. FLOW-3D 에서는 모델 출력에서 직접 시각화할 수 있는 변수 중 총 유압 헤드가 포함되었다. 그림 1은 강 우회 터널(a river diversion tunnel)을 통한 절토에 걸친 총 유압 헤드 분포(total hydraulic head distribution)를 보여준다. 버전 10에서 FLOW-3D는 플럭스 배플로 계산하고 시계열로 시각화하고 외부 도구로 분석할 수 있는 일체형 값으로 유압 에너지 흐름과 총 수두를 도입했다.
그림 1. 하천변환터널을 통한 단면내 총 유압높이 분포
총 유압 에너지
베르누이의 방정식
수압 에너지, eG는 흐름에서 물의 입자의 잠재력과 운동 에너지의 합이다. 에너지 밀도로서 J/m³으로 표현되며, 베르누이의 방정식(Eq. 1)에 의해 주어진다.
일반적으로 에너지는 스스로를 변형시키지만 결코 손실되지 않는 전통적인 양으로 간주된다. 토목 공학에서 물의 흐름을 나타내기 위해, 에너지 변환을 중력 전위 에너지로 시작하여 운동 에너지로 변환한 다음 열 에너지로 변환하는 계단식 에너지로 상상하기에 충분한 경우가 많다. 또한 처음 두 형태(잠재성과 운동성)의 양만을 명시적으로 모델링하여 에너지 캐스케이드의 범위를 더욱 제한하는 것이 일반적이다.
그림 2. 상층 분지에서 보를 거쳐 정지 분지로 이동하는 물 입자의 일부 궤적.
수압 에너지 캐스케이드는 그림 2와 같이 보에서 풀로의 유량이 떨어지는 경우에 잘 나타난다.
그림에 표시된 입자의 트랙을 따라가십시오.
위치 A에서는 저수지의 상류에서 물 입자는 거의 움직이지 않고 있다.
위치 B에서 입자는 B 위의 자유 표면이 약간 낮아짐에 따라 일부 위치 에너지를 희생하여 속도를 얻었다.
위치 C에서는 입자가 자유 낙하 궤적으로 유체를 따르므로 더 많은 위치 에너지가 운동에너지로 변형되었다.
하강 흐름이 하부 풀의 물과 접촉하면 활발한 모멘텀 교환이 이루어지며 초기 유압 에너지의 상당 부분이 격동의 에너지 폭포와 점성 공정을 통해 열로 손실되었다.
위치 D에서 입자는 위치 A, B, C에 비해 낮은 유압 에너지로 영역을 떠난다.
A에서 B, C로 이동하는 동안, 점성과 난류 과정은 대개 흐름에 거의 영향을 미치지 않는다. 총 유압 에너지 eG는 필요시 작은 손실 조건을 고려하여 질량처럼 보존된 양으로 취급될 수 있다. C의 다운 스트림에서, 이 전통적인 수력 에너지(conservative hydraulic energy)의 모델은 더 큰 규모의 에너지 손실 조건과 흐름에 미치는 영향을 고려함으로써 확장될 수 있다.
질량 및 에너지 예산
볼륨 컨트롤
eG와 질량 밀도 ρ의 수송은 모두 나중에 분명해질 이유로 감시되어야 한다; 이것은 단순히 당연하게 여겨지고 있다.
흐름에 의한 eG와 질량밀도 ρ의 수송은 아래 CV로 표기된 제어량 및 가우스의 발산 법칙의 도움으로 분석하기 쉽다.
eG와 질량 밀도 ρ의 수송은 모두 나중에 분명해질 이유로 감시되어야 한다; 이것은 단지 지금 당연하게 여겨지고 있다. 흐름에 의한 eG와 질량밀도 ρ의 수송은 아래 CV로 표기된 제어량 및 가우스의 발산 법칙의 도움으로 분석하기 쉽다.
CV는 다음 규칙을 따르는 한 하나의 선택사항의 정의 표면으로 둘러싸인 볼륨이다.
정의 표면은 스스로 교차하지 않는 한 임의의 형태를 가질 수 있다.
표면은 각 패치가 다른 패치와 물샐틈없는 가장자리로 연결되어 있는 한 패치로 구성될 수 있다.
CV의 부피는 밀폐된 질량이나 에너지와 같은 적분, 자체 보존 수량을 계산하는 데 사용된다.
CV의 표면은 들어오고 나가는 플럭스를 정의하기 위해 사용되며, 밀폐된 수량에 대한 예산을 세우고 그 시간 이력을 감시할 수 있다.
그림 3은 떨어지는 물 분사기의 특성을 분석하는 데 사용할 수 있는 제어 부피의 예를 제시한다. 이 제어 볼륨으로 유입되고 유출되는 유일한 것은 제트기 자체로서 왼쪽 상단에서 들어오고 오른쪽 하단에서 떠난다.
FLOW-3D의 고정형상 제어량
FLOW-3D를 사용하면 고정된 형태와 위치의 CV를 세 가지 기본 형태의 플럭스 배플의 도움을 받아 쉽게 정의할 수 있다.
구(Sphere)들은 닫힌 표면이다.
실린더는 양끝이 개방되어 있으므로, 실린더의 끝이 흐르지 않도록 유량 한계 밖으로 뻗어나가도록 주의해야 한다.
전체 흐름 영역 또는 하위 도메인을 교차시켜 CV를 조립하는 데 사용할 수 있는 평면 직사각형 패치
그림 4는 세 가지 유형의 플럭스 배플을 계산 메쉬로 렌더링한 후에 볼 수 있는 실제 모델에서 그린 예다. 그것들은 불투명한 것으로 렌더링되지만 그것들이 배플을 측정하는 유일한 플럭스로 정의된다면 흐름에 완전히 스며들 수 있다.
(2) hG≡eG/-gρ
(3) hG=z+
그림 4. 표본 망사 내에 렌더링된 평면, 원통형 및 구형 형상의 플럭스 배플 예제그림 5. 튜브 또는 펜스톡을 절단하는 수직 단면 쌍을 결합하여 정의된 두 개의 제어 볼륨. 흐름은 총 유압 헤드에 따라 색상이 지정된다.
그림 5는 평면 배플 표면을 사용하여 두 가지 제어 볼륨을 정의하는 방법을 보여준다.
제어 볼륨 DC, 긴 입방형 모양은 6개의 면으로 구성되어 있다. 반대편 두 면은 C와 D라고 불리는 배플이다. 밑면과 윗면이 그려지고 그 위치는 흐름 영역보다 훨씬 위아래 있는 한 중요하지 않다. 앞면과 뒷면은 큐브의 남은 두 면이며, 그들의 위치 또한 앞과 뒤가 잘 있는 한 중요하지 않다. 흐름 영역의
제어 볼륨 BA도 마찬가지로 정의된다. 그것은 자유로운 표면 흐름을 포함하는 하위 도메인인 입구 포탈의 일부를 둘러싸고 있다. 자유 표면 흐름은 면 B와 A의 유입량 차이가 수위(및 수량)에 변화 속도를 부여하고 진동을 유발하여 천천히 감쇠하거나 전혀 감쇠하지 않기 때문에 진정한 안정 상태에 이르기 더 어렵다. 이 경우, 질량과 에너지의 신뢰할 수 있는 예산은 성질의 진화가 정지해 있는 에피소드를 식별하고 평균화를 수행하기 위해 흐름의 시계열을 처리함으로써 이루어진다.
그림 5의 수직 플럭스 배플은 사용 가능한 수직 표면(DB, DA, CB, CA)의 순열을 사용하여 몇 개의 다른 CV를 정의하는데 사용할 수 있다.
에너지 예산
수력 에너지 균형은 점성 열 생성을 손실로 명시적으로 표시하기 때문에 정의에 따라 누출된다. 이상적으로, 수력 에너지 캐스케이드는 다른 원인으로 인해 에너지를 잃지 않아야 하며 어떤 것도 얻지 않아야 한다. 여기서 다시 수치 모델로 연습하면 약간 다른 그림이 그려진다. 모든 수치 모델에는 인위적인 소스 또는 수력 에너지 싱크가 있다.
예를 들어, 셀 크기가 에너지 전달 흐름 특징보다 훨씬 작을 때 계산 메쉬에 흐름 간섭이 발생한다. 셀 크기가 충분히 작지 않을 때, 속도 대비는 자연 흐름에서보다 더 큰 공간 범위에 걸쳐 확산된다. 그 확산은 운동 에너지를 약간 작게 만들고 자연 현상보다는 그리드 효과에 기인하는 에너지 방산 역할을 한다.
에너지 예산을 모니터링하면 모델의 신뢰성에 대한 단서를 얻을 수 있으며 다른 매개변수 값이나 그리드 셀 크기를 사용하는 런을 비교하는 데 사용할 수 있다. 인위적인 손익이 관리되고 있을 때 유압 에너지 소산 속도는 종종 수치 모델에서 얻은 중요한 결과 중 하나이며 설계 변동을 구별하는 데 중요하다.
총 유압 헤드
에너지 밀도로서의 총 유압 헤드
아래 hG로 상징되는 총 유압 헤드는 Eq. 1의 총 유압 에너지 eG를 단순히 (-gρ )로 나눈 값이다.
유량에서 측정한 입압 헤드는 물의 국부적 자유 표면 고도를 잘 측정할 수 있는 것으로 간주된다.
저수지 및 강의 평온한 범위에서는 흐름 속도가 운동 에너지 헤드가 무시해도 될 정도로 충분히 낮아서 때때로 hG가 입압 헤드와 동일하다고 간주될 수 있다.
총 유압 헤드 hG는 때로 정체 높이라고 불리기도 한다. 흐름 내에 유체의 입자가 있는 경우, 모든 속도가 갑자기 위쪽으로 향하게 되고 주변 유체가 장애물이 되지 않을 경우 입자가 도달하는 최종 높이다.
총 유압 헤드 hG는 교각과 교대 등 유압 설계에 있어 유비쿼터스 변수다. 그것은 또한 채널과 펜스탁과 같이 에너지가 관리된 방식으로 전달되거나 소멸되어야 할 때마다 흐름의 수압 에너지를 나타낸다. hG는 다른 엔지니어링 작업의 키 높이와 동일한 고도 척도를 사용하여 엔지니어링 도면에 주석으로 나타날 수 있기 때문에 선택의 변수다.
총 유압헤드의 통합값으로부터의 유압에너지 소산
두 흐름 단면 A와 B 사이에 발생하는 에너지 소산에 대한 일체적 접근방식은 흐름의 하향 방향에서 HG의 감소로부터 계산된다.
HG의 도움을 받아 A와 B 사이의 에너지 소산을 계산하기 위해 각 단면에서의 HG 값을 먼저 –ρg에 곱하여 에너지 밀도 흐름으로 만든 다음 Q에 곱하여 총 유압 에너지 흐름으로 주조한다. 두 횡단면의 에너지 흐름의 차이를 보면, 두 횡단면에서 부피 흐름 Q가 동일한 상황에서, 아래와 같이 상류 횡단면에서 다운스트림 단면으로 이동하는 흐름에서 발생하는 유압 에너지 손실을 산출한다.
그림 6. 터널을 통해 흐르는 강물 회항, 왼쪽에서 오른쪽으로 흐르는 흐름 속도에 따라 채색된다.그림 7. 같은 강물 전환, 교차점을 측정하는 물과 유동성만 보여준다.
업스트림 리치는 유입과 배출 흐름의 차이에 따라 수위가 변동하는 볼륨 밸런스의 예를 제시한다. 동시에, 터널을 통과하는 유량의 비율은 상류와 하류 사이의 압력 균형에서 기인하며, 터널 벽의 마찰과 분리된 구조물에서의 흐름 에너지 손실과 통로를 따라의 전환이 큰 역할을 한다. 그림 10은 FLOW-3D에서 플럭스 배플로 알려진 수많은 흐름 측정 단면을 보여준다. 이들의 용도는 다음과 같다.
추가 분석을 위한 유용한 기준으로 특정 모델 실행의 흐름 체계의 안정성 평가
종단 종단 수위 및 수력 에너지 흐름의 그래프 작성 및 분석(수력 에너지 소산율 포함)
설계 변이 간 미세 비교 허용
일반적으로 흐름 동작이 예상에 부합하는지 검증하고, 체크하지 않을 경우 흐름의 진부도를 감소시킬 수 있는 수치적 아티팩트를 검출하고 수정한다.
예제 2 – 자연 암석 표면을 통한 고속 자유 주행
그림 8은 자연 암석의 유유히트레이스와 자유 주행의 예를 보여준다.
이 모델은 지표면의 단위 면적당 수압 에너지 소산율을 평가하는 것을 목적으로 했다. 이 속도는 W/m² 단위로, 자유 주행을 따라 암석 표면의 침식 잠재력을 평가하기 위한 입력값이었다.
그림 8. 플럭스 배플이 어떻게 사용될 수 있는가에 대한 예는 자연 암석에 대한 유출로의 꼬리표에서 찾을 수 있다. 목적은 지표면의 단위 면적당 유압 에너지 소산율을 평가하는 것이다.그림 9. 이 시뮬레이션은 에너지 소산의 추정치를 제공하기 위해 평면과 원통형 흐름 배플이 어디에 위치했는지를 나타낸다.
그림 9는 도구 자체를 확인하고 소산율 평가를 수행하는 데 사용된 계량장치를 나타낸다. 망사블록도 윤곽이 잡힌다.
원하는 소산 속도를 측정하고, 마찬가지로 중요한 것은 흐름의 품질 및 측정 도구의 평가를 위해 평면 및 원통형 플럭스 배플의 종류가 배치되었다.
평면 플럭스 배플은 제어 볼륨을 구성하고 이를 사용하여 CV 내에서 볼륨 흐름의 안정성과 에너지 소산을 모니터링할 수 있다. 테일레이스에서는 사이드월(sidewall)에 의해 흐름이 잘 담겨 있고 횡단면을 가로질러 상당히 균일하다. 에너지 소산율은 25~50kW/m²이었다.
배출 관문 발치에 원통형 유동 배플이 위치한다. 실린더를 통과하는 평균 체적 유량은 정상적인 유량 변동 때문에 시간 경과에 따라 가변적이었지만 적절한 평균 구간을 취할 때 0이 되는 경향이 있었다. 배플을 통한 순유압 에너지 흐름에 대해 동일한 평균을 취했을 때, 예상대로 음의 값이 산출되었고, 이는 면적으로 나누면 30 kW/m²에 가까웠다. 타원형 수평 단면으로 확장된 또 다른 원통형 흐름 배플도 꼬리 경주가 끝날 무렵에 위치했다. 거기서 만들어진 유사한 검증도 비슷한 합의를 보여주었다.
원통형 유동 배플이 유압 에너지 소산 측정에 예상대로 작용했다는 결론이 나왔다. 그런 다음 방산이 가장 높을 것으로 예상되었던 아래쪽 경사면에 놓인 원통형 배플에 주의를 돌렸다.
그림 10은 자유 주행 위에 위치한 원통형 배플 번호 3을 통해 순 부피와 에너지 흐름의 시계열로, 꼬리표에서 자연 암석 표면으로의 전환 근처를 보여준다. 그림은 두 흐름의 높은 진폭 변동이 존재하며 그 흐름들에 의해 어떤 경향도 잘 숨겨져 있음을 보여준다.
그림 10. 시간의 함수로서, 두 번째 예제의 원통형 플럭스 배플 번호 3을 통한 순 부피 흐름(m³/s) 및 순 유압 에너지 흐름(W)
그림 11은 그림 10의 순 부피와 에너지 플럭스의 시간 통합을 나타낸다. 시간 통합은 부피(m³)와 에너지(J)의 값을 산출한다. 볼륨 시계열은 정권이 정지해 있는 시간 간격을 선택할 수 있고, 순 볼륨 변화가 0에 가까워지도록 통합 시간 경계를 선택할 수 있다. 에너지 시계열은 에너지 소산의 예상대로 정기적으로 하향 추세를 보여준다. W/s 단위의 추세의 기울기는 소산율을 추정한다. 그런 다음 원통형 배플 인클로저 베이스의 표면적 영역으로 나누어 면적 단위당 원하는 산란율을 얻을 수 있다. 실린더의 반지름을 선택하여 면적이 100m²에 가까울 수 있도록 했다. 이 경우 소산율이 286kW/m²로 나타났다.
그림 11. 원통형 배플의 부피와 총 에너지는 시간 통합에 의해 얻어진 시간의 함수로써, 임의의 값으로 상쇄되어 영값이 단순히 존재하는 초기 수량이며 알 수 없다.
이러한 결과는 다른 분야의 엔지니어들과의 토론에서 사용되었다. 다른 요인 중에서도 암석 표면이 예비 추정에서 비롯된 공기 주입식 개미가 아니었기 때문에 불확실성의 여백이 크다는 것이 명백해졌다. 또한 수압 에너지가 바위가 아닌 물 속에서 소멸되고, 최대 소산의 위치가 반드시 바위에 대한 최대 작용의 위치가 아니라는 것도 모듈러에 의해 지적되었다. 위에 제시된 분석의 미니어처는 상당한 부담이었지만, 배플이 모델러에게 참신한 방법으로 사용되고 있기 때문에 필요하다고 여겨졌다. 학문 간 논의와 값의 규모 순서는 수치 그 자체보다는 모형의 가장 유용한 결과였다.
결론
FLOW-3D의 플럭스 배플은 이를 통과하는 부피와 유압 에너지 순 흐름에 대한 정밀한 평가를 제공한다. 이들의 연산 알고리즘은 제어 볼륨 접근방식과 함께 사용되는 FLOW-3D의 기본 수치 체계로 정교하게 조정되며, 높은 수준의 일관성이 요구되는 상황에서 대량 보존에 관한 FLOW-3D 자체의 성능 검증을 포함한 수많은 측정을 위해 잘 설계되어 있다.
토탈 유압 헤드의 연산은 수많은 방법으로 이루어질 수 있는데, 토목 및 유압 엔지니어에게 수량의 매우 높은 유용성을 볼 때 놀라운 일이 아니다. FLOW-3D가 제공하는 방법 중 하나는 플럭스 평균 총 유압 헤드의 배플 유량 면적에 대한 계산이다. 여기에서 주어진 유량관을 가로지르는 두 플럭스 배플에서의 값 사이의 차이로 측정한 유량에서의 수압 에너지 손실률은 가우스 발산 정리에 의해 원시 유량 변수와 연결된 제어 볼륨 접근법으로 계산될 수 있는 유량 손실률이 정확히 여기에 나타난다.
Abdulmajid Matinfard(Kabi)1, Mohammad Heidarnejad1*, Javad Ahadian21. Departmentof Irrigation, Science and Research Branch, Islamic Azad University,Khuzestan, Iran2. Assistant Professor, Department of Water Sciences, Shahid Chamran University, Ahwaz, IranCorresponding Author:Mohammad Heidarnejad
ABSTRACT
하천 및 관련 구조물의 특성 및 흐름 거동에 대한 평가는 소프트웨어 사용이 불가피한 복잡한 현상입니다.
Spur dike는 굴곡과 직선 경로에서 하천 조직, 침식 제어 및 강둑 보호에 사용되는 간단한 유압 구조입니다. 이 논문에서, 굴곡부에 지정된 간격을 가진 불 침투성 Spur 둑 주변의 흐름 패턴은 다양한 배출 및 흐름 폭의 다른 좁힘 비율에 대해 평가되고, 서로 비교됩니다.
또한 L 자형 스퍼 제방 주변의 속도 분포는 유한 체적 방법을 사용하여 2 차원 및 3 차원으로 평가됩니다.
수행된 실험에 따르면 최대 속도 제한 및 이에 따라 30 ° 각도의 첫 번째 스퍼 제방에서 강 굴곡에서 90 ° 각도의 물 흐름 방향으로 마지막 스퍼 제방까지 수 세량이 감소했습니다. 그리고 흐름이 마지막 스퍼 제방에 도달하면 흐름의 모든 난류가 손실됩니다.
Figure 1. Example of 180-degree bends of the Karun River. The effect of the spur dike series and ineffectiveness of some of them on the scour and depositionFigure 3. Meshing of the tested area and around a quintuple series of the spur dike in flow3D softwareFigure 4. Distribution of speed around the spur dike seriesFigure 5. Speed distribution around two initial spur dikesFigure 6. Distribution of the flow rate around the spur dikes with a discharge of 18 liters per secondFigure 7. Distribution of the flow rate around the spur dike with a discharge of 25 liters per secondFigure 8. Flow pattern around the spur dikes in three dimensional form at numerical modelFigure 9. formation of scour and deposition around the spur dike in the original model.
REFERENCES Abasi Chenari S, Kamanbedast A, Ahadian J. 2011. Numerical Investigation of Angle and Geometric of L-Shape Groin on the Flow and Erosion Regime at River Bends, World Applied Sciences Journal 15(2), ISSN 1818-4952, pp. 279–284. Garde RJ, Subramanya K, Nambudripad KD.1961. Study of scour around spur dikes, ASCE J. the Hydraulics Division, 87(HY6), pp. 23–37. Gray DH, Leiser AT.1982. Biotechnical Slope Protection and Erosion Control, Van Nostrand Reinhold Company, New York, NY, ISBN-10: 0442212224, pp. 259–263. Hashemi Najafi F. 2008.Experimental investigation of scouring around L-head Groynes under Clear Water Condition, M.Sc. Thesis, Iran, Tarbiat Modarres University. Jahromi AR, Jahromi H, Haghighi S. 2010. Numerical simulation of flow and sediment around spur dike at a bend of 180 degrees using CFD software, 5th National Congress on Civil Engineering, Ferdowsi University of Mashhad. Karami H , Saneie M, Ardeshir A. 2006. Experimental Investigation of Time Effect on Local Scouring Around Groynes, 7th International River Engineering Conference, Ahwaz, Iran. Kuhnle RA, Alonso CV, Shields FD.1999. Geometry of scour holes associated with 90-degree spur dikes, Journal of Hydraulics Engineering, Vol. 125(9), Sep, ASCE, pp. 972–978. Mahmoudi Zanganeh A, Sanei M. 2007. The effect of the length and distance of spur dike on scour pattern, 6th Iranian Hydraulic Conference, Shahrekord University. Melville BW.1992. Local Scour at Bridge Abutments, Journal of Hydraulic Engineering, Vol. 118(4). April, ASCE, pp. 615–631. Mesbahi J. 1992. On Combined Scour near Groynes in River Bends, M.Sc. Thesis, Netherlands, Delft University, Hydraulics Report, HH 132.
CFD simulation of local scour in complex piers under tidal flow
J. A. Vasquez1,2, and B. W. Walsh1,3 1 Northwest Hydraulic Consultants, 30 Gostick Place, North Vancouver, BC, Canada, V7M 3G3; PH (604) 980-6011; FAX (604) 980-9264; 2 email: JVasquez@nhc-van.com 3 email: BWalsh@nhc-van.com
ABSTRACT
우리는 상용 CFD (Computational Fluid Dynamics) 모델 Flow-3D를 사용하여 조수 흐름 아래의 복잡한 교각에서 지역 scour의 질적 시뮬레이션을 보고합니다. 이 모델은 대형 piles 캡과 10 개의 원통형 piles로 구성된 복잡한 부두에서 scour 개발의 초기 단계를 계산하는 데 적용되었습니다. Flow-3D는 piles 사이에서 예상되는 상호 작용을 정확하게 재현 할 수있었습니다. CFD 모델은 또한 조류 역류 하에서 3- piles 그룹의 scour 시뮬레이션을 위해 적용되었습니다. 그 결과는 문헌에보고 된 측정치와 질적으로 일치하여 Flow-3D가 다양한 흐름 조건에서 복잡한 교각을위한 유압 설계 도구로서의 잠재력을 가지고 있음을 보여줍니다.
INTRODUCTION
캐나다 밴쿠버에 있는 프레이저 강과 피트 강 모두에서 현재 여러 다리가 건설 중이거나 최종 설계 단계에 있습니다. 이 다리는 상대적으로 크고 300m에서 1000m 사이의 수로 폭에 걸쳐 있으며 강바닥에 위치한 여러 개의 큰 교각에서 지원됩니다.
일반적으로 케이슨 또는 코퍼 댐을 사용하여 지어진 말뚝 위에 세워진 거대한 단단한 교각이 있는 오래된 교량과 달리, 새로운 교각은 일반적으로 떠 다니는 바지선에서 원통형 말뚝을 땅으로 밀어내어 지어집니다.
말뚝 상단의 수평 말뚝 캡은 수면에 위치하며 상부 구조에서 말뚝 기초까지 힘을 전달하고 선박 충돌을 방지하는 데 사용됩니다. piles 캡의 높이는 하단 및 상단 높이가 최저 및 최고 수위를 덮도록 설계되어 모든 흐름 조건에서 볼 수 있습니다.
piles 캡의 기하학적 구조와 piles의 레이아웃은 다소 복잡 할 수 있으며, 반드시 로컬 scour 예측 변수에서 가정 한 고전적인 교각 모양을 따르는 것은 아닙니다. 그림 1은 6 각형 패턴으로 배열된 두 그룹의 piles 위에 아령 모양의 piles 캡이 있는 프레이저 강의 교각 부두의 예를 보여줍니다.
지속 가능한 환경을 위한 물 공학 (그림 2) 두 개의 다른 직경으로 만들어진 10 개의 piles 위에 둥근 끝이 있는 직사각형 piles 캡으로 만들어진 피트 강의 교각 부두. 복잡한 교각에서 scour을 계산하기위한 일부 분석 공식이 존재합니다.
예를 들어, HEC-18 매뉴얼 (Richardson and Davis 2001)은 교각 스템, piles 캡 및 piles 그룹에 의해 생성된 세 가지 scour 구성 요소를 추가하여 총 scour 깊이를 계산합니다.
말뚝 그룹은 폭이 그룹에 있는 말뚝의 투영된 폭과 동일한 솔리드 말뚝으로 대체되고 말뚝 간격 및 정렬된 행 수의 효과에 대한 수정 계수를 곱합니다. Ataie-Ashtiani와 Beheshti (2006)는 지역 scour (piles 캡이 없는)에서 piles 그룹화의 효과를 연구했습니다.
그들의 실험 결과는 나란히 배열된 매우 밀접하게 배치된 말뚝의 경우 scour 깊이가 50 % 증가할 수 있음을 보여주었습니다. 탠덤 배열의 경우 전면 piles의 scour이 증가하고 후면 차폐 piles의 경우 감소합니다.
어쨌든 말뚝 사이의 간격 S가 말뚝 직경 D의 4 배 (S/D> 4)보다 크면 scour 증폭 효과가 사라지는 경향이 있습니다. 그러나 이러한 공식은 piles이 격자 모양의 레이아웃으로 균일하게 배치되어 있다고 가정합니다.
이는 그림 1과 2에 표시된 교각에서는 분명히 해당되지 않습니다. 문제를 더욱 복잡하게 하기 위해 프레이저 강과 특히 피트 강이 대상입니다.
Figure 1. Example of bridge pier with dumbbell-shaped pile cap and hexagonal pile layout, showing also scour hole measured in a physical model.
교각의 조석 scour은 단방향 scour과 동일한 세부 사항으로 연구되지 않았지만 실제로 주제에 대한 몇 가지 주목할 만한 연구가 있습니다.
Escarameia (1998)는 흐름 방향, 조수주기 기간, 수심, 교각 모양 및 퇴적물 크기에 대한 역전의 영향을 단일 원형 및 직사각형 교각의 국부 scour에 미치는 영향을 평가하여 조류 흐름 조건 하에서 국부 scour의 실험적 조사를 수행했습니다. 예상대로 퇴적물 크기는 국부 scour 깊이에 영향을 미치지 않았습니다.
조수 조건에서 최대 수세 깊이는 베드 폼이 존재하지 않는 경우 일방향 흐름에 대해 항상 평형 scour 깊이 아래로 유지되었습니다 (맑은 물 수세미). 직사각형 교각의 scour 깊이는 정사각형 교각보다 10 ~ 14 % 더 작은 것으로 나타났습니다. 정사각형 교각에서는 조수주기 동안 교각의 상류와 하류에 생성된 scour 구멍이 병합되는데 교각이 직사각형 인 경우에는 발생하지 않습니다.
May and Escarameia (2002)는 정사각형 및 정현파 조수를 사용하여 조수 조건 하에서 지역 scour의 시간적 진화를 연구했습니다. 그들은 맑은 물 scour에서 조수 흐름의 수력 학적 구조에서의 평형 scour이 일방향 유동을 사용하는 scour보다 훨씬 적을 수 있다고 결론지었습니다. 그러나 라이브 베드 scour에서 평형 깊이는 각 조수주기에서 scour 구멍이 더 빠르게 발생하고 구조물 주변에 모래 언덕이 형성되어 단방향 흐름 값에 가까울 수 있습니다.
Margheritini et al. (2006) 은 퇴적물 이동 (살상 조건)과 함께 단방향 및 조수 흐름에서 대 구경 말뚝 주변의 국부 scour 실험을 수행했습니다. 두 경우의 최종 평형 scour은 비슷했습니다. 조수 흐름의 scour 구멍은 대칭이며 원형 모양이고 일방향 scour 구멍보다 부피가 더 큽니다.
현재 물리적 모델링은 사용 가능한 scour 방정식의 가정을 따르지 않는 복잡한 모양을 가진 교각에서 로컬 scour를 평가하기위한 유일한 실용적인 엔지니어링 도구로 보입니다.
3 차원 (3D) 수치 모델링은 단일 원통형 말뚝에서 국부 scour을 재현하기 위해 성공적으로 적용되었지만, 복잡한 교각의 모델 scour이나 조류 역류 하의 말뚝 그룹에는 적용되지 않았습니다. 이 논문의 목적은 상업적으로 이용 가능한 3D 전산 유체 역학 (CFD) 모델을 사용하여 실제 복잡한 부두와 조수 역전 하에서 이상적인 3 파일 그룹에서 지역 scour의 예비 정성 결과를 제시하는 것입니다.
NUMERICAL MODELING OF PIER SCOUR
Olsen과 Melaan (1993)의 초기 작업 이후 여러 3D 수치 모델이 단일 원통형 부두에서 국소 scour을 모델링하는 데 성공적으로 적용되었습니다 (Roulund et al. 2005의 검토 참조). 그러나 복잡한 교각에서 3D scour 시뮬레이션은 거의 시도되지 않았습니다. 그 이유는 두 가지입니다.
대부분의 모델은 복잡한 교각의 형상을 수용하기 어려운 구조화된 곡선 형 경계 맞춤 그리드를 기반으로 합니다. 또 다른 중요한 제한 사항은 계산 시간이며, 이는 실제 모델에서 로컬 scour 테스트를 수행하는 데 필요한 시간보다 훨씬 큽니다.
그럼에도 불구하고 수치 모델은 귀중한 정보를 제공할 수 있으며 컴퓨터 속도가 더욱 향상될 것으로 예상되는 미래에 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 여기에 사용된 CFD 모델은 뉴 멕시코 주 산타페의 Flow Science에서 개발한 Flow-3D입니다. Flow-3D는 유압 엔지니어링 애플리케이션을 위한 특수 모듈이 포함된 상용 CFD 패키지입니다.
구조화된 직교 그리드를 사용함에도 불구하고, 직사각형 계산 셀이 장애물에 의해 부분적으로 차단될 수 있도록 하는 FAVOR (fractional area/volume method)를 적용하여 복잡한 형상을 모델링 할 수 있습니다. 날카로운 자유 표면 (예: 수압 점프, 공기 중 자유 제트)은 VOF (Volume-of-Fluid) 방법으로 모델링 됩니다.
Flow-3D는 Brethour (2001)에 의해 자세히 설명된 대로 지역 scour을 모델링하는 고유 한 기능도 가지고 있습니다. 이러한 기능은 그림 2에 설명되어 있으며, 모델이 맑은 물 조건에서 복잡한 부두의 형상과 scour 개발의 초기 단계를 재현할 수 있는 방법을 보여줍니다.
그림 2에 표시된 복잡한 부두는 길이 51.5m, 너비 12.5m, 두께 6.7m의 끝이 둥근 파일 캡을 포함합니다. 파일 캡 아래에는 세 개의 개별 파일 그룹이 있습니다. 직경이 2.4m 인 3 개의 파일로 구성된 두 그룹 (U & D)은 파일 캡의 상류 및 하류 끝에 위치하며, 4 개의 작은 1.8m 파일 (C)은 중앙 주위에 있습니다.
파일 캡의 바닥은 침대 위 약 13m입니다. 수치 메쉬는 길이 115m, 너비 50m, 높이 22m였으며 균일 한 셀 크기는 0.5m (46,176 셀)입니다. 시뮬레이션은 수심 15.8m, 일정한 유속 1.5m/s, 퇴적물 크기 0.35mm에 대해 수행되었습니다. Flow-3D는 지역 scour에 대한 파일 간섭의 영향을 평가하는 데 사용되었습니다. 과도한 계산 시간이 필요하여 장기 시뮬레이션을 수행할 수 없었기 때문에 처음 1 시간 동안 scour 시작 만 시뮬레이션 했습니다.
말뚝 사이의 상대적 간격 S/D를 고려할 때, 그림 2에 표시된 Flow3D 결과는 Ataie-Ashtiani와 Beheshti (2006)가보고 한 말뚝 간의 상호 작용에 관한 실험적 관찰과 매우 잘 일치합니다. 결과는 부두 중심 주변의 C 말뚝이 2 쌍처럼 나란히 행동한다는 것을 시사합니다.
왼쪽과 오른짝이었는 두 쌍의 말뚝 사이에 간섭이 없는 것으로 보입니다 (C1-C2 및 C3-C4, S/D = 4); 파일 C1 (C2)은 scour (S/D = 2.3)으로부터 파일 C3 (C4)를 보호하는 것처럼 보입니다.
그림 2는 또한 파일 캡의 양쪽 끝에 있는 3 개 파일 그룹 U 및 D의 수세공 구멍이 이미 병합되어 3 개 파일 간의 강력한 상호 작용을 시사합니다 (S/D = 0.9). 또한 3- 파일 그룹 U는 더 작은 파일 C를 보호하지 않는 것 같습니다 (S/D> 5).
Figure 2. Initial scour development computed by Flow-3D in complex pier.
최대 평형 scour 깊이를 계산할 수는 없었지만, 복잡한 부두에서 말뚝과 말뚝 캡 사이의 상호 작용에 대해 얻은 통찰력은 scour 과정과 scour 대책의 잠재적 설계를 이해하는 데 여전히 중요합니다.
MODELING TIDAL SCOUR OF PILE GROUP
지속 가능한 환경을위한 물 공학 말뚝 그룹의 조수 조사 모델링 불안정한 조수 흐름의 잠재적 영향을 평가하기 위해 Flow-3D를 사용한 정성 시뮬레이션이 수행되었습니다.
전체 교각을 시뮬레이션하는 것이 불가능했기 때문에 이상화된 3- piles 그룹 (piles 캡 없음)이 거친 메시를 사용하여 재현되었습니다. 원통형 piles의 직경은 최소 간격 S / D = 0.95로 삼각형 패턴으로 배열 된 2m였습니다. 메쉬 셀 크기는 0.5m입니다.
이러한 메쉬 크기는 piles 주변 흐름의 모든 3D 세부 사항을 해결하기에 충분한 해상도를 제공하지 않지만 계산 시간을 관리 가능한 수준으로 유지하는 데 필요한 것으로 간주되었습니다.
따라서 이러한 예비 시뮬레이션은 정 성적이며 Flow-3D의 기능을 대략적으로 평가하기위한 탐색 적 특성을 가지고 있습니다. 수로는 길이 40m, 너비 16m, 높이 6.5m였습니다. 입구 / 출구의 첫 번째와 마지막 10m는 난류의 완전한 발달을 허용하기 위해 단단한 거친 베드로 만들어졌습니다.
3 개의 말뚝이있는 수로의 중앙 부분은 0.75mm의 모래로 만들어졌습니다. 수심은 2.5m였습니다. 유속의 조석 반전은 정사각형 및 정현파 조석을 사용하여 시뮬레이션되었습니다 (그림 3). 제곱 조는 Escarameia (1998)와 Margheritini et al. (2006). 단방향 흐름의 경우 조수 피크 (2m / s)를 사용했습니다.
Figure 3. idealized tidal velocity used for numerical simulations.
900 초에서 채널 중심선을 따라 세로로 된 베드 프로piles은 그림 4에서 단방향 흐름과 사인 곡선에 대해 보여집니다. 그림 5는 제곱 조수 시나리오에 대해 300 초마다 일련의 3D 이미지를 보여 주지만 화살표는 흐름 방향을 나타냅니다. 마지막으로, 세 가지 흐름 시나리오에 대한 scour의 시간적 진화가 그림 6에 나와 있습니다.
Figure 4. Computed centerline bed profiles after 900 s for unidirectional flow (left) and sinusoidal tide (right).
Figure 5. 3D view of scour under square tide conditions (every 300 s).Figure 6. Temporal evolution of maximum scour depth under steady and tidal flow conditions (grid resolution is 0.5 m)
단방향 흐름에서 scour는 상류에서 발생하고 퇴적물은 더미 뒤에 축적됩니다 (그림 4). 조수 조건에서 흐름 반전은 이전 조수주기에서 개발 된 scour hole을 일시적으로 채웁니다. scour의 계산 된 시간적 진화 (그림 6)는 Margheritini et al.의 실험과 유사합니다(2006). 조석 수조는 처음에 증가하지만 흐름이 역전되면 약간 감소하여 다음주기에 다시 자라납니다.
Flow-3D는 Escarameia (1998)와 일치하여 시뮬레이션의 맑은 물 조건에 대해 조석 정찰이 단방향 정찰보다 약간 낮다고 예측했습니다. 그러나 사용된 거친 0.5m 메시 해상도로 인해 정확한 scour 감소 크기를 정확하게 해결할 수 없습니다. 또한, 모델은 평형 scour 깊이를 달성 할만큼 충분히 오래 실행되지 않았습니다.
CONCLUSION
Flow-3D는 구조화된 경계 맞춤 그리드의 일반적인 제한없이 복잡한 구조에서 로컬 scour을 모델링 할 수 있는 기능을 갖춘 최초의 CFD 상용 모델 일 것입니다.
큰 piles 캡과 여러 개의 piles로 구성된 복잡한 부두에 적용했을 때 Flow-3D는 piles 간의 상호 작용을 정확하게 예측할 수 있었으며 실제 엔지니어링 응용 프로그램을 위한 설계 도구로서의 잠재력을 보여주었습니다.
Flow-3D를 사용하여 맑은 물의 조수 흐름 하에서 이상적인 3- piles 그룹의 정 성적 시뮬레이션은 동일한 최고 속도의 단방향 흐름에 비해 흐름 반전이 있는 조수 조건에서 scour 깊이가 감소함을 보여주었습니다.
이러한 수치 결과는 실험 데이터와 일치합니다. 그러나 모델을 정량적으로 검증하려면 더 미세한 그리드를 사용하는 추가 연구가 필요합니다. 현재 Flow-3D 및 일반적으로 CFD 모델의 주요 실제 제한은 계산 시간입니다.
구조를 모델링하는 데 매우 큰 그리드가 필요한 경우 장기 평형 조사를 계산하려면 물리적 모델을 실행하는 데 필요한 것보다 훨씬 더 많은 계산 시간이 필요할 수 있습니다.
Ataie-Ashtiani, B. and Beheshti, A.A. (2006). “Experimental investigation of clearwater local scour at pile groups”. J. Hyd. Eng., ASCE, 132(10), 1100-1104. Brethour, J. M. (2001). Transient 3-D model for lifting, transporting and depositing solid material. 2001 International Symposium on Environmental Hydraulics, Tempe, Arizona (http://flow3d.info/pdfs/tp/wat_env_tp/FloSci-Bib28-01.pdf). Escarameia, M. (1998). Laboratory investigation of scour around large structures in tidal waters. Conf. Basics of Sediment Transport and Scouring. HR Wallingford (http://kfki.baw.de/conferences/ICHE/1998-Cottbus/55.pdf). May, R.W.P. and Escarameia, M. (2002). Local scour around structures in tidal flows. First International Conference on Scour Foundations, Texas A&M University. Margheritini, L., Martinelli, L., Lamberti, A. and Frigaard, P. (2006). Erosione indotta da onde e correnti di marea attorno a pali di grande diametro. XXX Convegni di Idraulica e Construzioni Idrauliche, Rome, September 2006 (http://www.idra2006.it/referee/files/L356.pdf).
펄스 레이저 용접은 레이저의 고출력 및 고속 주파수 펄스를 생성합니다. 이는 무엇보다도 열에 민감한 장비 주변의 용도에 도움이 될 수 있습니다. 이 예제는 FLOW-3DAM에서 이 효과를 모델링하는 방법을 보여줍니다. 이 시뮬레이션을 실행하려면 FLOW-3DWELD가 필요합니다.
CFD 모델링은 여수로 구조물의 수력학 설계를 평가하기 위한 강력한 도구입니다. 설계 흐름에서 여수로의 용량은 댐 안전성 측면에서 가장 중요합니다(USBR 1987). 노스웨스트 수력학 컨설턴트는 기존 또는 새로운 여수로 설계에 대한 수많은 사례 연구에 CFD 모델링을 적용했습니다. 다음 글은 기존의 사이펀 여수로에서 수행한 샘플 사례 연구를 보여줍니다.
공기 조절식 사이펀 여수로는 상류 수위에 따라 다른 유압 조건에서 작동합니다(McBirney 1957). 유출로의 파고(crest) 위에 있는 비교적 작은 머리들의 경우, 사이펀은 사이펀 배럴 내부에 대기압을 가진 자유 위어처럼 작동합니다(즉, discharge 은 h에w3/2 비례합니다). 헤드가 증가하면 사이펀 배럴 내부의 흐름이 가압된 흐름으로 전환됩니다.
사이펀 배럴은 하위 대기압으로 프라이밍됩니다. 그 단계에서 사이펀 배럴을 통한 배출은 오리피스의 배출과 같습니다(즉o1/2 배출은 h에 비례한다). 프라이밍된 사이펀을 통과하는 드라이빙 헤드는 사이펀 출구의 상류 수위와 하류 바로 아래 수위 사이의 디퍼렌셜 헤드와 동일합니다.
프라이밍드 사이펀(ho)의 유효 헤드는 일반적으로 프리 사이펀(hw)보다 상당히 크기 때문에 프라이밍된 사이펀은 상류 수위(Ervine 1976년)가 약간 증가한 프리 사이펀과 비교할 때 상당히 많은 양의 흐름을 전달할 수 있다.
그러나 이는 사이펀이 실제로 프리임(Tadayon and Ramamurthy, 2013)을 할 경우에만 해당됩니다. 홍수와 비상사태 때, 인간의 개입이 없는 사이펀의 작동은 지극히 중요하지만, 이것이 항상 일어나는 것은 아닙니다.
프라이밍을 강화하기 위해 종종 디플렉터를 사이펀 바닥에 설치하여 제한된 공기량을 둘러싸기 위해 반대쪽 벽을 향해 향하는 제트를 생성합니다. 제트에 의해 발생되는 증가된 난기류는 점차적으로 제한된 공기를 제거하여 통 안의 압력을 떨어뜨립니다.
상류 수위가 내려가면서 사이펀 내 원수가 끊기고 유량이 다시 대기압으로 전환됩니다. 이 전환이 일어나면 헤드 방전 관계가 오리피스에서 보로 전환되면서 배출이 크게 감소합니다.
Schematic section view of siphon spillway; weir flow (left) and orifice flow (right).
FLOW-3DModeling of a Siphon Spillway
노스웨스트 수리학 컨설턴트는 FLOW-3D를 사용하여 기존 3피트 높이의 직사각형 사이펀 유출로의 배출 용량을 평가하였습니다. 기존 사이펀은 홍수 때 셀프 프라이밍 문제가 발생했기 때문에 입구의 후드형 환기구와 배럴 내 바닥 디플렉터가 추가되었습니다. 아래의 첫 번째 애니메이션은 상류 수위 상승과 함께 사이펀의 단면 모델을 보여줍니다.
첫 번째 애니메이션은 기존 유출로의 현장 관찰에서 결정된 고정된 상류 수위(水位)로 진행되었습니다. 플로어 디플렉터에 의한 흐름의 편향으로 인해 배럴 내에 공기량이 제한됩니다. 시간이 지남에 따라 이 공기는 유동에 의해 유입되어 배럴 내의 절대 압력이 대기권(~2,115 lb/ft2)에서 대기권(약 1,500 lb/ft2)으로 떨어집니다. 압력이 배럴 내에서 떨어지면서 공기가 제거되고 물로 대체됩니다. 사이펀을 통한 배출은 사이펀이 프라이밍되면 1cfs 미만에서 16cf 이상으로 증가하며, 배럴은 가득 차게 작동됩니다.
두 번째 애니메이션은 상류 수면 표고가 감소함에 따라 사이펀 프라임 브레이크 액션을 보여줍니다. 사이펀 프라임 브레이크 과정은 사이펀 배럴의 크라운에서 대기 외압과 압력 간의 차이가 사이펀에 공기를 삽입하는 데 필요한 차동 헤드를 초과할 때 발생합니다. 따라서 사이펀 프라임은 깨지고 공기가 배럴 내의 액체를 대체합니다. 이 애니메이션에서 볼 수 있듯이, 사이펀 프라임 브레이크 액션이 완료된 후 배럴을 통한 내부 압력과 방전이 원래의 위어 흐름 값으로 돌아갑니다.
FLOW-3D의 결과는 노스웨스트 유압 컨설턴트의 수력학 연구소에서 수행한 물리적 모델 연구에 의해 확인되었습니다.
References
Ervine, D. A., (1976). “The Design and Modelling of Air-Regulated Siphon Spillways.”, Proceedings of the Institution of Civil Engineers, Vol. 61, pp. 383-400.
McBirney, W. B. (1957). “Some Experiments with Emergency Siphon Spillways.”, US Bureau of Reclamation, PAP-97.
Tadayon, R. and Ramamurthy, A. S., (2013). “Discharge Coefficient for Siphon Spillways.”, ASCE Journal of Irrigation and Drainage Engineering, Vol. 139, No. 3, pp. 267-270.
USBR. (1987). “Design of Small Dams.”, 3rd Ed., U.S. Government Printing Office, Washington, DC.
물 및 환경 산업을 위한 완벽한 CFD 솔루션인 FLOW-3DHYDRO의 신제품 출시를 알립니다.
Santa Fe, NM, 2020년 10월 29일 – Flow Science는 토목 및 환경 엔지니어링 산업을 위한 완벽한 CFD 모델링 솔루션인 FLOW-3D HYDRO를 출시했습니다. FLOW-3D HYDRO는 사용하기 편리한 수처리 해석 사용자 인터페이스를 갖추고 있으며 효율적인 모델링 워크플로우를 위한 새로운 시뮬레이션 템플릿과 토목 또는 환경 엔지니어의 요구에 맞춘 확장된 교육 자료를 제공합니다. FLOW-3D HYDRO의 진보된 솔버 개발에는 mine tailings, multiphase flows, shallow water models이 포함됩니다. 고성능 컴퓨팅을 위해 병렬 처리되고 모든 모델링 숙련도를 위해 설계된 FLOW-3D HYDRO는 사용자의 손에 뛰어난 시뮬레이션 기능을 제공합니다. 새로운 기능에 대한 자세한 설명은 https://flow3d.co.kr/flow-3d-hydro/ 에서 확인할 수 있습니다.
“FLOW-3D HYDRO는 고객의 말을 경청하고 고객의 니즈를 파악한 결과입니다. 수처리 및 환경 고객을 위한 고급 CFD 솔루션을 개발하고 토목 및 환경 엔지니어링 업계에 범용-CFD 플로우-3D를 광범위하게 채택한 것을 바탕으로 소프트웨어 접근성과 사용자 관련성을 높일 수 있는 물 중심 인터페이스를 개발하여, 모델 설정 시간뿐만 아니라 설정 오류도 크게 감소했습니다. 유용성 및 모델링 성공 측면에서 이 신제품이 물과 환경 실무자들에게는 큰 자산이 될 것으로 생각합니다.
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사용자 성공을 위해 FLOW-3D HYDRO는 높은 수준의 지원, 비디오 튜토리얼 및 광범위한 예제 시뮬레이션에 대한 액세스 권한을 제공합니다. 또한 고객은 Flow Science의 CFD 서비스를 활용하여 맞춤형 교육 과정, HPC 리소스 및 유연한 클라우드 컴퓨팅 옵션을 포함한 제품 경험을 강화할 수 있습니다.
FLOW-3D HYDRODOR 릴리즈 웨비나는 12월 3일에 열릴 예정입니다. 온라인 등록은 https://zoom.us/webinar/register/WN_pAh7Gi_fQXWc2Y3BGOrg-A에서 가능합니다.
FLOW-3D HYDRO 2025R1은 새로운 이산 요소 방법(DEM) 모델을 도입했습니다. 이 모델은 사용자가 충돌 및 마찰과 같은 입자-입자 상호작용을 고려할 수 있게 하여 표준 라그랑지안 입자 모델을 넘어서는 유용성을 제공합니다.
물과 환경 프로젝트의 다양한 시나리오에는 암석이나 립랩이 포함됩니다. 예를 들어, 자연 채널 베드나 채널 및 구조물 보호 시스템의 일부가 포함됩니다. DEM 모델은 다양한 흐름 조건에서 암석의 안정성에 대한 통찰력을 제공하여 강둑 및 기타 구조물의 독특한 보호 시스템에 대한 비용 절감과 위험 감소의 흥미로운 가능성을 열어줄 수 있습니다.
FLOW-3D HYRO의 새로운 DEM 모델을 사용한 강둑에 대한 위험 평가
이 모델은 또한 사용자가 그릿 분리 시스템, 빗물 분리기 및 작은 물체들이 서로 상호작용하는 다른 시나리오에 대한 통찰력을 얻는 데 도움을 줄 수 있습니다.
새로운 DEM 모델을 사용하여 빗물 분리기의 미세먼지 오염 물질 추적하기
참고: 이 모델은 별도의 라이선스 토큰이 필요하며, 추가 비용을 지불하고 추가할 수 있습니다.
FLOW-3D HYDRO 2024R1 의 새로운 기능
FLOW-3D HYDRO 2024R1의 흥미로운 새로운 발전은 지형 및 수심과 같은 물체를 지리적 좌표계(예: UTM)에 정의하고 다른 물체를 편리한 로컬 좌표계(예: BIM 좌표)에 정의할 수 있도록 하여 지리적 좌표계 작업을 용이하게 하는 사이트 좌표 시스템(일명 로컬 또는 프로젝트 좌표 시스템이라고도 함)의 도입입니다. 이 새로운 기능은 사이트 좌표 시스템을 설정하기 위한 명확하고 간단한 인터페이스와 Revit 공유 좌표 파일에서 읽기만 하면 모델 설정 중 수동 좌표 변환과 관련된 시간, 노력 및 위험을 줄입니다.
모델링 편의를 위해 별도의 사이트 좌표계(가운데 축)가 정의된 상태에서 UTM 좌표(오른쪽 하단의 축 방향 참조)로 정의된 LandXML 파일
FLOW-3D HYDRO의 두 번째 개발은 LandXML과 삼각형 래스터 표면을 EXODUS II 기반 출력 파일에 포함하는 것입니다. 따라서 후처리 시 전체 지형/수심 측정을 사용할 수 있으므로 모델링 세부 사항이 아닌 스토리에 초점을 맞춘 방식으로 청중에게 결과를 더 쉽게 전달할 수 있습니다.
모델링 영역 내부의 지형(왼쪽)과 삼각형으로 작성된 표면(오른쪽). 산과 하류 계곡은 모델링 영역에 포함되지 않지만 삼각형으로 작성된 표면은 맥락과 명확성을 높이기 위해 이들 지형을 포함한다는 점에 유의하세요.
FLOW-3D HYDRO 2023R2 의 새로운 기능
새로운 결과 파일 형식
FLOW-3D POST 2023R2는 EXODUS II 형식을 기반으로 하는 완전히 새로운 결과 파일 형식을 도입하여 더 빠른 후처리를 가능하게 합니다. 이 새로운 파일 형식은 크고 복잡한 시뮬레이션의 후처리 작업에 소요되는 시간을 크게 줄이는 동시에(평균 최대 5배!) 다른 시각화 도구와의 연결성을 향상시킵니다.
FLOW-3D POST 2023R2 에서 사용자는 이제 선택한 데이터를 flsgrf 또는 EXODUS II 파일 형식으로 쓸 수 있습니다 . 새로운 EXODUS II 파일 형식은 각 개체에 대해 유한 요소 메시를 활용하므로 사용자는 다른 호환 가능한 포스트 프로세서 및 FEA 코드를 사용하여 FLOW-3D HYDRO 결과를 열 수도 있습니다. 새로운 워크플로우를 통해 사용자는 크고 복잡한 사례를 신속하게 시각화하고 임의 슬라이싱, 볼륨 렌더링 및 통계를 사용하여 보조 정보를 추출할 수 있습니다.
FLOW-3D POST 의 새로운 EXODUS II 파일 형식에서 볼륨 렌더링 기능을 사용하여 동반된 공기를 보여주는 예입니다 .
새로운 결과 파일 형식은 hydr3d 솔버의 성능을 저하시키지 않으면서 flsgrf 에 비해 시각화 작업 흐름에서 놀라운 속도 향상을 자랑합니다. 이 흥미로운 새로운 개발은 결과 분석의 속도와 유연성이 향상되어 원활한 시뮬레이션 경험을 제공합니다.
FLOW-3D HYDRO 2023R2는 2방정식(RANS) 난류 모델에 대한 동적 혼합 길이 계산을 크게 개선했습니다. 거의 층류 흐름 체계와 같은 특정 제한 사례에서는 이전 버전의 코드 계산 제한기가 때때로 과도하게 예측되어 사용자가 특정 혼합 길이를 수동으로 입력해야 할 수 있습니다.
새로운 동적 혼합 길이 계산은 이러한 상황에서 난류 길이와 시간 규모를 더 잘 설명하며, 이제 사용자는 고정(물리 기반) 혼합 길이를 설정하는 대신 더 넓은 범위의 흐름에 동적 모델을 적용할 수 있습니다.
적절한 고정 혼합 길이와 비교하여 접촉 탱크의 혼합 시뮬레이션을 위한 기존 동적 혼합 길이 모델과 새로운 동적 혼합 길이 모델 간의 비교
정수압 초기화
사용자가 미리 정의된 유체 영역에서 정수압을 초기화해야 하는 경우가 많습니다. 이전에는 대규모의 복잡한 시뮬레이션에서 정수압 솔버의 수렴 속도가 느려지는 경우가 있었습니다. FLOW-3D HYDRO 2023R2는 정수압 솔버의 성능을 크게 향상시켜 전처리 단계에서 최대 6배 빠르게 수렴할 수 있도록 해줍니다.
확장된 지형 표현 지원
GeoTIFF 지원
2023R2 릴리스에서 FLOW-3D HYDRO는 기본적으로 래스터 지형 및 수심 측량을 위한 GeoTIFF(.tif) 파일 형식을 지원합니다. 이제 사용자는 GeoTIFF 파일을 사용자 인터페이스로 직접 가져올 수 있습니다.
FLOW-3D HYDRO 에서 렌더링된 GeoTIFF(.tif) 래스터 파일의 예
LandXML 지원
측량 데이터가 균일하지 않거나 래스터 표면의 해상도가 충분하지 않은 경우 TIN 표면은 LandXML(.xml) 파일 형식을 통해 향상된 지형 지도를 제공합니다. FLOW-3D HYDRO 2023R2는 기본적으로 LandXML 파일을 가져옵니다.
래스터 파일과의 향상된 상호 작용
래스터 파일은 고해상도에서 넓은 지형 영역을 다루는 경우가 많으므로 사용자 인터페이스에서 3D 표현의 상호 작용 속도가 느려질 수 있습니다. 이제 사용자는 3D 표현의 품질을 제어하여 렌더링 시간을 크게 줄이고 상호 작용성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
FLOW-3D HYDRO 2023R1 의 새로운 기능
FLOW-3D 소프트웨어 제품군의 모든 제품은 2023R1에서 IT 관련 개선 사항을 받았습니다.
FLOW-3D HYDRO 2023R1은 이제 Windows 11 및 RHEL 8을 지원합니다. Linux 설치 프로그램은 누락된 종속성을 보고하도록 개선되었으며 더 이상 루트 수준 권한이 필요하지 않으므로 설치가 더 쉽고 안전해집니다. 그리고 워크플로를 자동화한 분들을 위해 입력 파일 변환기에 명령줄 인터페이스를 추가하여 스크립트 환경에서도 워크플로가 업데이트된 입력 파일로 작동하는지 확인할 수 있습니다.
천수(shallow water) 난류 모델
난류는 물과 환경 흐름장의 주요 측면이며, 특히 천수(shallow water) 근사치로 모델링된 영역에서는 더욱 그렇습니다. 우리는 모델링 위험을 줄이고 더 나은 결과를 제공하기 위해 세 가지 새로운 난류 모델, 일정한 확산도, 혼합 길이 및 Smagorinsky 모델을 포함하도록 천수(shallow water) 모델의 난류 처리를 개선했습니다.
FLOW-3D HYDRO 2022R2 의 새로운 기능
FLOW-3D HYDRO 2022R2 출시로 Flow Science는 FLOW-3DHYDRO 의 워크스테이션과 HPC 버전을 통합하여 단일 노드 CPU 구성에서 다중 노드에 이르기까지 모든 유형의 하드웨어 아키텍처를 활용할 수 있는 단일 솔버 엔진을 제공했습니다. 병렬 고성능 컴퓨팅 실행. 추가 개발에는 향상된 공기 동반 기능과 물 및 환경 응용 분야에 대한 경계 조건 정의 개선이 포함됩니다.
통합 솔버
우리는 FLOW-3D 제품을 단일 통합 솔버로 마이그레이션하여 로컬 워크스테이션이나 고성능 컴퓨팅 하드웨어 환경에서 원활하게 실행했습니다.
많은 사용자가 노트북이나 로컬 워크스테이션에서 모델을 실행하지만, 고성능 컴퓨팅 클러스터에서도 더 큰 모델을 실행합니다. 2022R2 릴리스에서는 통합 솔버를 통해 사용자가 HPC 솔루션의 OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화와 동일한 이점을 활용하여 워크스테이션과 노트북에서 실행할 수 있습니다.
증가하는 CPU 코어 수를 사용한 성능 확장의 예2소켓 워크스테이션에서 OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화를 위한 메시 분해의 예
멀티 소켓 워크스테이션
다중 소켓 워크스테이션은 이제 매우 일반적이며 대규모 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. 새로운 통합 솔버를 사용하면 이러한 유형의 하드웨어를 사용하는 사용자는 일반적으로 HPC 클러스터 구성에서만 사용할 수 있었던 OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화를 활용하여 모델을 실행할 수 있어 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있습니다.
낮은 수준의 루틴으로 향상된 벡터화 및 메모리 액세스
대부분의 테스트 사례에서 10~20% 정도의 성능 향상이 관찰되었으며 일부 사례에서는 20%를 초과하는 런타임 이점이 나타났습니다.
정제된 체적 대류 안정성 한계
시간 단계 안정성 제한은 모델 런타임의 주요 동인이며, 2022R2에서는 새로운 시간 단계 안정성 제한인 3D 대류 안정성 제한을 숫자 위젯에서 사용할 수 있습니다. 실행 중이고 대류가 제한된(cx, cy 또는 cz 제한) 모델의 경우 새 옵션은 일반적인 속도 향상을 30% 정도 보여줍니다.
압력 솔버 프리컨디셔너
경우에 따라 까다로운 흐름 구성의 경우 과도한 압력 솔버 반복으로 인해 실행 시간이 길어질 수 있습니다. 이러한 어려운 경우 2022R2에서는 모델이 너무 많이 반복되면 FLOW-3D가 자동으로 새로운 사전 조절기를 활성화하여 압력 수렴을 돕습니다. 테스트의 런타임은 1.9에서 335까지 더 빨라졌습니다!
점탄성 유체에 대한 로그 형태 텐서 방법
점탄성 유체에 대한 새로운 솔버 옵션을 사용자가 사용할 수 있으며 특히 높은 Weissenberg 수에 효과적입니다.
FLOW-3D HYDRO 경계 조건 개선
FLOW-3D HYDRO 2022R2 에서는 물 적용 경계 조건에 대한 두 가지 개선 사항을 사용할 수 있습니다 . 천수(shallow water)의 유량 경계 조건이 개선되어 보다 현실적이고 공간적으로 변화하는 속도 프로파일을 생성하므로 사용자는 정확도를 잃지 않고 도메인 크기를 줄일 수 있습니다. 자연적인 입구 경계 조건의 경우 정격 곡선 완화 시간 옵션을 사용하여 과도 조건에 대한 응답을 향상시킬 수 있습니다.
입구 경계에서 흐름 방향으로 변하는 속도 프로파일의 예
향상된 공기 동반 기능
디퓨저 및 유사한 기포 흐름 응용 분야의 경우 이제 질량 공급원을 사용하여 물기둥에 공기를 유입할 수 있습니다. 또한, 동반 공기 및 용존 산소의 난류 확산에 대한 기본값이 업데이트되었습니다.
최근 FLOW Science, Inc에서는 토목 및 환경 엔지니어링 산업을위한 완벽한 CFD 모델링 솔루션인 FLOW-3D HYDRO 제품을 출시했습니다. 기존 FLOW-3D 사용자이거나 유압 엔지니어링 관행에 CFD 모델링 기능을 사용하시는 것에 관심이 있는 경우, 언제든지 아래 연락처로 연락주세요. 연락처 : 02-2026-0442 이메일 : flow3d@stikorea.co.kr
FLOW-3D HYDRO 는 더 높은 수준의 정확도와 모델 해상도를 제공하기 위해 3D 비 유압 모델링 기능이 필요한 경우 고급 모델링 도구로 사용할 수 있습니다. 일반적인 모델링 응용 분야는 소형 댐 / 인프라, 운송 수력학, 복잡한 3D 하천 수력학, 열 부력 연기, 배수구 및 오염 물질 수송과 관련됩니다.
FLOW-3D HYDRO의 핵심 기능은 전체 3D 모델과 동적으로 연결될 수있는 천수(shallow water) 모델입니다.
이 기능을 통해 사용자는 멀티 스케일 모델링 애플리케이션을위한 모델 도메인을 확장하여 필요한 모델 해상도로 계산 효율성을 극대화 할 수 있습니다. FLOW-3DHYDRO 또한 강 및 환경 응용 분야에 특화된 추가 기능과 고급 물리학을 포함합니다.
시뮬레이션 템플릿
FLOW-3D HYDRO 의 작업 공간 템플릿으로 시간을 절약하고 실수를 방지하며 일관된 모델을 실행하십시오 . 작업 공간 템플릿은 일반적인 응용 분야에 대한 유체 속성, 물리적 모델, 수치 설정 및 시뮬레이션 출력을 미리로드합니다.
작업 공간 템플릿은 7 가지 모델 클래스에 사용할 수 있습니다.
자유 표면 – TruVOF (기본값)
공기 유입
열 기둥
퇴적물 수송
천수(shallow water)
자유 표면 – 2 유체 VOF
자유 표면 없음
사전로드 된 예제 시뮬레이션
FLOW-3D HYDRO 의 40 개 이상의 사전로드 된 물 중심 예제 시뮬레이션 라이브러리는 애플리케이션 모델링을위한 훌륭한 시작점을 제공합니다. 사전로드 된 예제 시뮬레이션은 모델러에게 모델 설정 및 모범 사례의 로드맵뿐만 아니라 대부분의 애플리케이션에 대한 자세한 시작점을 제공합니다.이전다음
비디오 튜토리얼
비디오 자습서는 새로운 사용자가 다양한 응용 프로그램을 모델링하는 방법을 빠르게 배울 수있는 훌륭한 경로를 제공합니다. FLOW-3D HYDRO 비디오 튜토리얼 기능 :
광범위한 응용 및 물리학을위한 AZ 단계별 기록
“사용 방법”정보
모범 사례를위한 팁
CAD / GIS 데이터, 시뮬레이션 파일 및 후 처리 파일
고급 솔버 개발
Tailings Model
새로운 Tailings Model은 tailings dam failure로 인한 tailings runout을 시뮬레이션하기위한 고급 기능을 제공합니다. tailings정의에 대한 다층 접근 방식과 함께 미세하고 거친 입자 구성을 나타내는 이중 모드 점도 모델은 모든 방법으로 건설 된 tailings 댐의 모델링을 허용합니다.
천수(shallow water), 3D 및 하이브리드 3D / 천수(shallow water) 메싱을 포함한 유연한 메싱을 통해 얕은 지역에서 빠른 솔루션을 제공하면서 다층 tailings의 복잡성을 정확하게 모델링 할 수 있습니다. 점성 경계층의 정확한 표현을 위해 천수(shallow water) 메시에 2 층 Herschel-Bulkley 점도 모델을 사용할 수 있습니다.
모델 하이라이트
미세 입자 및 거친 입자 광미 조성물을위한 이중 모드 점도 모델
침전, 패킹 및 입자 종의 난류 확산을 포함한 Tailings 수송
천수(shallow water) 메시를위한 2 층 Herschel-Bulkley 점도 모델
3D, 천수(shallow water), 3D / 천수(shallow water) 하이브리드 메시를 포함한 유연한 메시 접근 방식
Multi-layer, variable composition tailings for general definition of tailings dam construction
Shallow Water
FLOW-3D HYDRO 의 천수(shallow water) 모델링 기능은 3D 메시를 천수(shallow water) 메시와 결합하여 탁월한 모델링 다양성을 제공하는 고유 한 하이브리드 메시를 사용합니다. 압력 솔버의 수치 개선으로 더 안정적이고 빠른 시뮬레이션이 가능합니다. 하이브리드 메쉬의 하단 전단 응력 계산이 크게 향상되어 정확도가 더욱 향상되었습니다. 지형에 거칠기를 적용하는 새로운 방법에는 Strickler, Chezy, Nikuradse, Colebrook-White, Haaland 및 Ramette 방정식이 포함됩니다.
Two-Fluid VOF Model
sharp 인터페이스가 있거나 없는 압축 가능 또는 비압축성 2 유체 모델은 항상 1 유체 자유 표면 모델과 함께 FLOW-3D 에서 사용할 수 있습니다 . 사실, sharp 인터페이스 처리는 TruVOF 기술을 자유 표면 모델과 공유하며 상용 CFD 소프트웨어에서 고유합니다. 최근 개발에는 2- 필드 온도 및 인터페이스 슬립 모델이 포함되었습니다. 이 모델은 오일 / 물, 액체 / 증기, 물 / 공기 및 기타 2 상 시스템에 성공적으로 적용되었습니다.
FLOW-3D HYDRO 는 2- 유체 솔루션의 정확성과 안정성에서 두 가지 중요한 발전을보고 있습니다. 운동량과 질량 보존 방정식의 강화 된 결합은 특히 액체 / 기체 흐름에서 계면에서 운동량 보존을 향상시킵니다. 연속성 방정식에서 제한된 압축성 항의 확장 된 근사값은 더 빠르고 안정적인 2 유체 압력 솔버를 만듭니다.
예를 들어, 터널 및 드롭 샤프트 설계와 같은 유압 응용 분야에서 공기가 종종 중요한 역할을 하기 때문에 두 개발 모두 FLOW-3DHYDRO 릴리스에 적시에 적용됩니다. 일반적으로 낮은 마하 수로 인해 이러한 경우 물과 공기에 제한된 압축성이 사용됩니다.
고성능 컴퓨팅 및 클라우드
일반 워크스테이션 또는 랩톱으로 많은 작업을 수행 할 수 있지만, 대형 시뮬레이션과 고화질 시뮬레이션은 더 많은 CPU 코어를 활용함으로써 엄청난 이점을 얻을 수 있습니다. FLOW-3D CLOUD 및 고성능 컴퓨팅은 더 빠르고 정확한 모델을 실행할 수있는 더 빠른 런타임과 더 많은 선택권을 제공합니다.
FLOW-3D World Users Conference 는 2021 년 6 월 7 일부터 9 일 까지 독일 뮌헨 의 Maritim Hotel 에서 개최됩니다 . 세계에서 가장 유명한 회사 및 기관의 엔지니어, 연구원 및 과학자와 함께 시뮬레이션 기술을 연마하고 새로운 모델링 접근 방식을 탐색하며 최신 소프트웨어 개발에 대해 알아보십시오. 이 컨퍼런스에는 금속 주조 및 물 및 환경 응용 프로그램 트랙, 고급 교육 세션, 고객의 심층 기술 프레젠테이션, Flow Science의 선임 기술 직원이 발표 한 최신 제품 개발이 포함됩니다. 이 컨퍼런스는 Flow Science Deutschland 가 공동 주최합니다 .
우리는 BMW의 Hubert Lang이 컨퍼런스 기조 연설자가 될 것이라는 점을 매우 기쁘게 생각합니다.
기조 연설 발표!
Hubert Lang, BMW, FLOW-3D 세계 사용자 컨퍼런스 2021의 기조 연설자
BMW에서 15 년 동안 FLOW-3D 사용
Hubert Lang은 Landshut University of Applied Sciences에서 자동차 공학에 중점을두고 기계 공학을 전공했습니다. 1998 년에 그는 Landshut에있는 BMW의 Light Metal Foundry에서 도구 설계 부서에서 일하면서 6 기통 엔진용 주조 도구 개발을 감독했습니다. 2005 년에 Hubert는 파운드리의 시뮬레이션 부서로 옮겨 FLOW-3D 의 금속 주조 기능을 소개 받았습니다 . 그 이후로 그는 시뮬레이션의 분야에서 FLOW-3D 사용에 있어 상당한 확장을 이끌었습니다 .
오늘날 BMW는 모래 주조, 영구 금형 중력 주조, 저압 다이캐스팅, 고압 다이캐스팅 및 로스트 폼 주조에 FLOW-3D 를 사용합니다 . FLOW-3D 는 또한 코어 건조 모델 개발을 통한 모래 코어용 무기 바인더 시스템 개발 지원과 같은 BMW의 여러 특수 프로젝트에도 적용되었습니다. (실린더 라이너 코팅 중 열 입력 계산; 주입기 주조 절차를위한 주조 형상의 개발, 그리고 주조 도구를위한 냉각 시스템의 레이아웃과 치수 등)
BMW 박물관 투어
컨퍼런스 제공의 일환으로 BMW 박물관 투어를 제공하게되어 기쁘게 생각합니다 . 투어는 6 월 8 일 화요일 기술 진행 후 17:30에 진행됩니다 . 컨퍼런스 등록을 하시면 투어에 등록 하실 수 있습니다 .
컨퍼런스 정보
중요한 날짜들
2 월 25 일 : 초록 마감
3 월 11 일 : 초록 수락
5 월 3 일 : 프레젠테이션 마감
6 월 7 일 : 고급 교육 세션
6 월 7 일 : 개막식
6 월 8 일 : BMW 박물관 견학
6 월 8 일 : 컨퍼런스 디너
등록비
컨퍼런스 1 일 및 2 일 : 300 €
컨퍼런스 첫째 날 : 200 €
컨퍼런스 둘째 날 : 200 €
손님 수수료 : 50 €
오프닝 리셉션 : 등록에 포함
BMW 투어 : 등록에 포함
컨퍼런스 디너 : 등록에 포함
고급 교육 주제
해당 분야의 선임 기술 직원과 전문가가 가르치는 고급 교육 주제 에는 FLOW-3D CAST 및 FLOW-3D AM 사용자를 위한 Version Up 세미나와 문제 해결 기술 및 애플리케이션에 초점을 맞춘 세션이 포함됩니다. 이 과정은 응용 프로그램에 관계없이 모든 사람이 문제 해결 세션에 참여할 수 있도록 설계되었습니다. 온라인으로 등록 할 때 이러한 교육 세션에 등록 할 수 있습니다 .
교육 시간 및 비용
6 월 7 일 – 13:00 – 14:00 – 버전 업 : FLOW-3D CAST – 100 €
6 월 7 일 – 14:00 – 15:00 – 버전 업 : FLOW-3D AM – 100 €
6 월 7 일 – 13:00 – 15:00 – 시립 신청 – 200 €
6 월 7 일 – 15:00 – 17:00 – 문제 해결 – 200 유로
고급 교육 주제
초록 요청
경험을 공유하고 성공 사례를 제시하며 FLOW-3D 사용자 커뮤니티와 당사의 선임 기술 직원 으로부터 소중한 피드백을 얻으십시오 . 다음 응용 프로그램에 초점을 맞춘 주제를 포함한 모든 주제에 대한 초록을 환영합니다.
금속 주조
첨가제 제조
토목 및 시립 유압
소비재
마이크로 / 나노 / 바이오 플루이 딕스
에너지
항공 우주
자동차
코팅
해안 공학
해상
일반 응용
초록에는 제목, 저자 및 200 단어 설명이 포함되어야합니다. 새로운 초록 마감일은 2021 년 2 월 25 일입니다. 초록을 info@flow3d.com으로 이메일을 보내주십시오 .
발표자에게는 등록 및 교육비가 면제됩니다.
발표자 정보
각 발표자는 Q & A를 포함하여 30 분의 강연 시간을 갖게됩니다. 모든 프레젠테이션은 컨퍼런스 참석자에게 배포되며 컨퍼런스가 끝난 후 웹 사이트를 통해 배포됩니다. 이 회의에는 전체 논문이 필요하지 않습니다. 컨퍼런스 발표에 대해 궁금한 점이 있으시면 연락 주시기 바랍니다 . Flow Science Deutschland는 각 트랙에 대해 Best Presentation Awards를 후원합니다.
컨퍼런스 디너
이 컨퍼런스 만찬은 항상 인기있는 Augustiner-Keller 에서 개최됩니다 . 모든 컨퍼런스 참석자와 그들의 손님은 6 월 8 일 화요일에 아름답고 유명한 비어 가든에서 독일 전통 축제에 초대됩니다. 회의 만찬은 BMW 투어 이후에 진행됩니다.
폐수 처리 플랜트 (WWTP) 내부의 생화학 적 반응 및 유체 역학에 대한 자세한 이해는 설계자와 엔지니어가 새로운 플랜트 설계를 평가하고, 관리 결정을 정량화하고, 새로운 제어 계획을 개발하고, 안전한 작업자 교육을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 블로그에서는 독자들에게 대규모 생화학 반응 시스템을 동적으로 해결 하는 FLOW-3D 의 새로운 ASM (Activated Sludge Model)을 소개합니다.
폭기조
폭기조는 대부분의 생화학 반응이 WWTP의 2 차 처리 부분에서 발생하는 곳입니다. 일반적으로 폭기 탱크는 대부분의 생화학 반응이 완료되는 데 걸리는 시간을 허용하는 긴 경로를 가지고 있습니다. 종이 폭기조의 전체 길이를 횡단하는 데 걸리는 시간을 잔류 시간이라고합니다. 폭기조에 산소가 주입되어 폐수에서 박테리아가 증식합니다. 박테리아는 산소를 사용하여 물에있는 폐기물을 분해하고 그렇게하면서 플록 또는 슬러지 블랭킷이라고하는 응집체를 형성합니다. 활성화 된 슬러지의 일부는 폐수의 생화학 적 처리를 더욱 촉진하기 위해 폭기조로 다시 재활용됩니다.
벨기에 Zele에서 나온 WWTP의 개략도
생화학 반응의 표준 시스템
국제 물 협회 (IWA)는 지난 40 년간 생화학 적 반응을 설명하는 세 가지 주요 수학적 시스템을 제안했다. 이러한 각 시스템 인 ASM-1, ASM-2 및 ASM-3은 폭기조 내부의 다양한 종의 성장 및 붕괴 역학을 다양한 세부 수준으로 포착합니다. ASM-3이 가장 포괄적입니다. 첫 번째 시스템 인 ASM-1은 아래 표 형식과 확장 형식으로 표시됩니다.
결합 편미분 방정식의 확장 시스템으로서의 생화학 반응의 ASM-1 시스템
ASM 솔버 기능
대부분의 생화학 반응은 Monod 모델 또는 유사한 모델을 기반으로합니다. Monod 모델은 미생물의 성장 및 붕괴 속도를 예측하는 수학적 모델이며 간단한 방정식으로 설명됩니다.
여기서 a 와 k 는 최대 비 성장률 상수이고 기질 농도는 최대 비 성장률의 절반에 해당합니다. C 는 시간에 따라 변화하는 미생물 종의 농도 t 입니다. Monod 모델은 종의 농도에 따라 반응의 순서를 동적으로 변경하는 특성이 있습니다.
For C >> A는 , 변화율 C는 0 차에 접근한다.
For C << a는 , 변화율 C는 일차 접근한다.
이 모든 것은 미생물 종의 농도가 높으면 썩고 자라는 속도가 빨라지고, 종의 양이 적으면 썩거나 자라는 속도가 느리다는 것입니다. Monod 방정식의 해는 다음과 같이 Lambert 함수에 의해 제공됩니다.
간단한 Monod 방정식에 대한 분석 솔루션과 FLOW-3D 솔루션의 비교
생화학 반응을 설명하는 표준 시스템에는 Monod 용어의 긴 사슬이 포함되어 있습니다. FLOW-3D 의 ASM 모델은 WWTP에서 박테리아 종의 Monod 기반 성장 및 붕괴를 완벽하게 추적 할 수 있습니다. ASM 모델은 FLOW-3D 의 유체 역학 솔버 와 통합되어 속도 및 압력 장을 기반으로 한 박테리아의 움직임이 성장 및 붕괴 속도와 결합 될 수 있습니다.
FLOW-3D 의 ASM 솔버 결과가 벨기에 Zele의 폐수 처리장 (WWTP)에서 배출 될 때 다양한 유입수 종 농도의 붕괴 및 성장에 대해 보여줄 것 입니다. 종 및 유체 역학 계산을 정확하게 추적하면 폐수 처리 전문가가 정량적으로 뒷받침되는 설계 및 운영 결정을 내릴 수 있습니다.
Zele WWTP
Zele WWTP는 1983 년 50,000 명의 주민을 위해 벨기에에서 건설되었습니다. 일반적으로이 WWTP의 유입수는 가정용 폐수 40 %와 산업 폐수 60 %로 구성됩니다. 1 차 처리 공정 후 유입수는 생물학적 활성 슬러지 처리장으로 흘러 재활용 활성 슬러지와 혼합됩니다.
벨기에 Zele에서 나온 WWTP의 개략도 [2]. 녹색 상자는 2 차 처리 과정을 나타냅니다.
활성 오니 조 또는 폭기조는 약 400 m의 레인 6으로 분할되어 하나의 플러그 유동 폭기조 구성 3 각. 폭기조에서 나오는 유출 물은 각각 2050 m 3 용적의 2 개의 2 차 정화기 (SC1 및 SC2)로 이동합니다 . 최종 폐수는 인근 하천으로 배출됩니다. 2 차 정화기 아래에서 활성 슬러지의 일부는 폭기조로 다시 재활용되어 2 차 처리의 효율성을 높입니다.
우리는 2 차 처리 구성 요소의 기하학적 구조와 다양한 종의 유입 농도에 대한 자세한 정보를 이용할 수 있기 때문에 사례 연구를 위해이 WWTP를 선택했습니다. 정보는 상세하지만 완전하지는 않으며이 불완전한 정보는 폐수 농도에 중대한 영향을 미칠 것이며 나중에 논의 할 것입니다.
기하학, 메싱 및 물리학
지오메트리 생성 및 메싱은 간단했습니다. FLOW-3D 에는 완전한 WWTP를 완전히 정의하는 데 사용 된 기본 지오메트리 모양 모음이 있습니다. 이러한 모양은 생성하기 쉽고 외부 CAD 소프트웨어를 사용하여 생성 된 일부 지오메트리와 달리 오류가 없습니다. 마찬가지로, 구조화 된 그리드를 사용하면 구조화되지 않은 그리드 생성과 관련된 일반적인 오류를 처리하는 시간이 절약되었습니다.
폭기조 내부의 물리학은 복잡하며 질량 및 운동량 보존 방정식 (Navier-Stokes 방정식), 종 수송, 반응 역학, 산소 용해 및 연속 밀도 평가의 완전한 시스템을 해결해야합니다. FLOW-3D 는 가장 정확한 계산을 위해 완전히 결합 된 방식으로 이러한 모든 물리학을 설명합니다.
FLOW-3D의 Zele WWTP 설정. 화살표는 흐름 방향을 나타내며 유입수는 녹색 화살표의 시작 부분에서 도메인으로 들어갑니다.
세 가지 표준 수학적 모델 인 ASM-1, ASM-2 및 ASM-3 중에서 연구자들은이 WWTP에서 ASM-1 수학적 모델을 사용합니다. 이는 간단하면서도 많은 중요한 생화학 과정을 다루기 때문입니다. ASM-1 모델은 일반적으로 폐수에서 발견되거나 처리 과정에서 생성되는 13 종의 진화를 고려합니다 [표 1].
종
종 ID
Zele의 초기 유입 농도 (mg / l)
가용성 불활성 유기물
SI
7.5
쉽게 생분해되는 기질
SS
400.0
미립자 불활성 유기물
XI
40.0
천천히 생분해되는 기질
XS
40.0
활성 종속 영양 바이오 매스
XB, H
120.0
활성 독립 영양 바이오 매스
XB, A
5.0
바이오 매스 붕괴로 인한 미립자 제품
XP
0.0
산소
SO
0.0
질산염 및 아질산염 질소
SNO
0.0
암모늄 질소
SNH
15.0
용해성 생분해 성 유기 질소
SND
8.2
미립자 생분해 성 유기 질소
XND
11.3
알칼리도
SALK
Not included
표 1. 표준 ASM-1 수학 시스템의 종 목록과 Zele WWTP에서 측정 된 초기 유입수 농도. 이러한 초기 농도 중 일부는 추론되며 큰 불확실성이 관련 될 수 있습니다. S와 X는 각각 용해성 물질과 미립자 물질을 나타냅니다.
이들 종 각각은 반응하지 않는 불활성 종 (SI 및 XI)을 제외하고 하나 이상의 생화학 적 과정에 의존합니다. 불활성 종의 유입 및 유출 농도는 XI의 경우와 같이 침전으로 인해 달라질 수 있습니다. SALK는 WWTP에서 측정되지 않았기 때문에이 사례 연구에서 무시되었습니다.
관심 유출량
폐수 엔지니어가 관심을 갖는 주요 유출량은 총 화학적 산소 요구량 (COD tot ), 암모늄 질소 (SNH) 농도, 아질산염 및 질산염 질소 (SNO) 및 총 킬달 질소 (TKN)입니다.
COD tot = SI + SS + XI + XS
TKN ~ XND + SND + SNH
이 양은 처리 된 물의 전반적인 품질을 나타냅니다.
유출량
측정 된 유입 농도 (mg / l)
FLOW-3D 유출 농도 (mg / l)
CODtot
600
264.04
SNH
15
30.34
SNO
0
1.86
TKN
35
37.28
총 COD, SNH 및 TKN의 농도는 폐수가 폭기조를 통과하여 WWTP를 빠져 나 가면서 감소해야합니다. 이 동작은 총 COD [표 2]에 대해 올바르게 예측되지만 SNH 및 TKN에 대해서는 그렇지 않습니다. SNO의 농도는 증가 할 것으로 예상되며 이는 ASM 솔버에 의해 정확하게 예측됩니다. 모든 폐수 종의 농도는 아래 애니메이션에 표시됩니다.
Zele WWTP에 있는 모든 종의 진화에 대한 시뮬레이션 결과
애니메이션은 Zele WWTP에있는 모든 종의 진화에 대한 시뮬레이션 결과를 보여줍니다.
WWTP 데이터에 대한 결과의 민감도
나는 폐수에서 일부 종의 잘못된 진화를 모델링의 가정과 누락된 WWTP 데이터에 기인합니다. 유입수에서 측정 된 종 농도의 불확실성; 초기 농도에 대한 정보 누락; 그리고 입자상 물질의 침강 특성에 대한 누락 된 데이터는 폐수의 종 농도에 영향을 미쳤을 가능성이 있습니다.
마찬가지로 불완전한 지오메트리 사양은 WWTP 내부의 유체 역학 계산의 정확성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 폭기조에 산소를 살포하는 것에 대한 정보는 부분적으로 만있었습니다. 산소는 다른 종의 부패와 성장에 큰 영향을 미치는 중요한 구성 요소입니다.
WWTP의 모든 데이터를 항상 측정 할 수있는 것은 아닙니다. 이러한 경우 보정 된 수치 모델을 가상 실험실로 효과적으로 사용하여 다양한 WWTP 설계를 테스트 할 수 있습니다. 이 사례 연구는 특히 폭기조에서 WWTP의 2 차 처리 부분에서 종의 농도를 추적 할 수 있음을 보여줍니다. 그리고 이것은 유체 역학 효과를 고려하면서 할 수 있습니다. 완전한 WWTP 데이터와 문제 사양이 존재하는 경우 엔지니어와 설계자는 WWTP 플랜트 운영 및 설계 최적화에 대해 더 나은 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다.
우리는 활성 슬러지 모델을 추가로 개발하고 보정하기 위해 폐수 처리 산업의 연구원 및 전문가와 협력 할 수 있습니다. 귀하의 WWTP 프로젝트 및 연구에 대해 논의하려면 adwaith@flow3d.com 으로 이메일을 보내 주십시오 .
참고 문헌
[1] Henze M., Lossdrecht M.C.M., Ekama G.A., Brdjanovic D., Biological Wastewater Treatment, Principles, Modelling and Design, IWA publishing 2008.
[2] Peterson B., Vanrollenghem P.A., Gernaey K., Henze M. (2002) Evaluation of an ASM-1 model calibration procedure on a municipal–industrial wastewater treatment plant, Journal of Hydroinformatics, 4(1): 15-38.
[3] Henze, M., Grady, C. P. L. Jr., Gujer, W., Marais, G. v. R. & Matsuo, T. (1987) Activated Sludge Model No. 1. IAWPRC Scientific and Technical Reports No. 1. London, UK.
Pareekshith Allu Senior CFD Engineer | Additive Manufacturing | Laser Welding | Business Development
When CFD meets laser welding: How sparks fly!
CFD 또는 전산 유체 역학은 수치적 방법을 사용하여 유체 흐름을 연구하는 것입니다. 유체 흐름의 기본 방정식에는 솔루션 해가 없으므로 컴퓨터를 사용하여 방정식을 반복적으로 계산하는 수치해석 방법으로 해결합니다. 일반적으로 CFD 도구는 공기 역학, 엔진 연소, 물 및 환경 흐름, 미세 유체 및 제조 공정에서 광범위한 연구 및 엔지니어링 문제에 적용될 수 있습니다. CFD가 개발에 중요한 역할을 한 기술을 매일 접할 가능성이 있습니다. FLOW-3D 소프트웨어 제품 제조업체인 Flow Science Inc.에서는 자유 표면 흐름 문제 라고하는 특수한 문제 해결에 중점을 둡니다 .
자유 표면 흐름이란 무엇입니까? 밀도 차이가 큰 두 유체간에 인터페이스가 공유되는 분야는 자유 표면 흐름입니다. 예를 들어, 기체-액체 경계면이 제한되지 않고 시간에 따라 자유롭게 움직이고 변경할 수 있다는 점에서 강의 물과 주변 공기 사이에 자유 표면이 존재합니다. FLOW-3D 솔버의 기본 DNA 인 Volume of Fluid 또는 VoF 방법 은 자유 표면의 진화를 추적하는 강력한 계산 기술입니다. 우리는 지난 40 년 동안 이 문제에 거의 전적으로 집중했습니다.
자유 표면 흐름은 제조산업 분야에서도 널리 사용됩니다. 금속 주조에서는 용융 금속과 용융 금속이 채우는 금형 또는 다이의 공기 사이에 자유 표면이 존재합니다. L-PBF ( Laser Powder Bed fusion) 라고하는 적층 제조 공정에서 레이저를 사용하여 분말 입자를 녹이고 융합하여 공정에서 자유 표면 용융 풀을 만듭니다. 그리고 레이저 용접에서는 레이저 빔에 의해 녹아서 두 개의 금속 부품 / 부품을 함께 융합 할 때 형성되는 자유 표면 용융 풀이 있습니다.
이 게시물에서는 레이저 용접 공정에 대한 CFD 시뮬레이션이 유용한 이유를 설명합니다.
레이저 기술은 지난 몇 년 동안 상당히 발전했으며 이제 다른 레이저 제조업체는 다양한 파장에서 펄싱 기능이 있는 고출력 레이저를 제공 할 수 있습니다. 레이저와 로봇 자동화 시스템, 컨트롤러 및 프로세스 센서의 통합은 다양한 제조 산업에서 사용을 확대하여 열 입력이 적고 열 영향 영역이 더 작은 레이저 용접 조인트를 가능하게합니다.
레이저-재료 상호 작용은 복잡하며이를 정확하게 모델링하려면 이러한 시간적 및 공간적 규모와 관련된 물리학을 구현해야합니다. 레이저 열원은 표면에 에너지를 축적하여 기판을 녹이고 용융 금속 풀을 만듭니다. 용융 풀은 전력, 속도 및 스캔 경로와 같은 레이저 가공 매개 변수와 용융 풀의 자유 표면에 동적 증기압을 적용하는 차폐 가스의 영향을 더 많이받습니다. 또한 용접되는 기판의 재료 특성이 중요한 역할을합니다. 용융된 풀의 상 변화와 증발은 용융 풀을 더욱 압박하는 반동 압력을 유발할 수있는 반면 표면 장력은 풀 내의 유체 대류에 영향을줍니다. 키홀 링이있는 경우 레이저 광선이 키홀 내에 갇혀 추가 반사 영향을 받을 수 있습니다. 기판에 더 많은 에너지를 전달합니다. 불안정한 키홀이 붕괴되면 갇힌 공극이 진행되는 응고 경계에 의해 포착되는 다공성 형성으로 이어질 수 있습니다.
분명히 많은 일이 진행되고 있습니다. 이것이 CFD 시뮬레이션이 강력 할 수있는 곳이며 FLOW-3D WELD를 개발할 때 레이저-재료 상호 작용을 이해하는 데 많은 노력을 기울이는 이유입니다. 자유 표면 추적 및 레이저 에너지 증착, 차폐 가스 역학, 상 변화, 반동 압력, 표면 장력, 레이저 광선 추적 및 응고와 함께 유체 및 열 흐름 방정식을 통합하는 물리 기반 모델은 레이저의 복잡한 상호 작용을 캡처하는 데 매우 정확합니다. 용접과정을 해석하는 기능은 용융 풀의 안정성에 대한 다양한 공정 매개 변수의 영향을 분리하고 엔지니어와 연구원이 용접 일정을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
CFD 시뮬레이션은 레이저 용접 프로세스를 분석하고 개선하는데 도움이되는 프레임 워크를 제공 할 수 있습니다. 불안정한 용융 풀은 키홀 유발 다공성, 파열 및 스패 터와 같은 결함을 초래할 수 있기 때문에 용융 풀의 작동 방식을 이해하는 것은 조인트의 품질에 매우 중요합니다. 그 후, FLOW-3D WELD 모델의 출력인 응고된 용융 풀 데이터 및 열 구배와 같은 결과를 미세 구조 또는 유한 요소 분석 모델에 입력하여 각각 결정 성장 및 열 응력 진화를위한 길을 닦을 수 있습니다.
이 게시물이 CFD를 사용하여 레이저 용접 프로세스를 시뮬레이션하는 이점을 이해하는데 도움이 되기를 바랍니다.
레이저 용접 공정을 더 잘 이해하기 위해 CFD 시뮬레이션 적용을 고려해 보셨습니까? 어떤 특징 / 물리 현상이 모델링되기를 원하십니까? 질문과 의견이 있으면 언제든지 flow3d@stikorea.co.kr 또는 미국 본사의 paree.allu@flow3d.com에게 연락하십시오.
우주선 및 자동차 연료 탱크 및 특정 미세 유체 장치는 안전하고 효율적인 작동을 위해 정확한 액체 및 기체 상태 모델링이 필요합니다. 이러한 시스템에 유체 계면이 존재하는 것 외에도, 열 전달 및 상 변화의 물리학도 정확하게 포착해야합니다. 얼마나 복잡합니까!
이러한 복잡한 시나리오를 시뮬레이션하기 위해 FLOW-3D v12.0에는 2 Fluid, 2 Temperature 모델이 도입되었습니다.
단순화 된 모델 : 2 Fluid, 1 Temperature
FLOW-3D 의 인터페이스 추적 방법인TruVOF는 열 전달 및 위상 변화를 포함하여 2 Fluid 모델과 함께 작동합니다. 그러나,이 모델의 단순화 중 하나는, 인터페이스를 갖는 메쉬 셀의 온도가 다음의 개략도에 도시 된 바와 같이 혼합물 온도 (따라서 단순화 된 모델) Tmix로 표현된다는 것입니다.
온도가 경계면을 가로 질러 연속적이고 매끄러 울 때 혼합물 근사치가 적절하지만, 열-물리적 특성의 큰 차이로 인해 액체 및 가스가 있는 경우에는 이를 추정 할 수 없습니다. 이러한 시스템에서 용액의 정확도는 액체-기체 혼합물을 함유하는 셀에서 유체 에너지 및 온도의 평균으로부터 발생하는 과도한 수치 확산에 의해 압도 될 수 있습니다. 단순화 된 온도 슬립 모델은 이러한 경우 부분적인 솔루션만 제공합니다.
단순화 된 모델-2 Fluid, 1 Temperature
종합 모델 : 2 Fluid, 2 Temperature
1 Temperature 접근 방식의 결함을 극복하기 위해 2 Fluid 솔루션에 대한 2 Temperature 모델이 버전 11.3에 도입되었습니다. 여기에는 아래 회로도에 표시된 것처럼 각 유체에 대한 에너지 전달 방정식을 해결하고 각 상의 온도를 저장하는 작업이 포함됩니다. 자유 표면이 있는 메쉬 셀은 이제 액체 (T1)와 가스 (T2) 온도를 모두 나타냅니다.
종합 모델 : 2 유체, 2 온도
탱크 슬로싱(Tank sloshing)
탱크 슬로싱에 대한 이 사례 연구에서, 액체는 초기 온도 300K이고 가스는 400K입니다. 단순화 된 모델과 포괄적인 모델 사이의 수치 확산 정도의 차이는 아래 애니메이션에 나와 있습니다. 온도 윤곽에서 시간이 지남에 따라 용액의 수치 확산은 1 Temperature 접근 방식으로 보여지고 계면 물리를 완전히 가리게 됩니다.
단순화 된 모델 : 2 Fluid, 1 Temperature
종합 모델 : 2 Fluid, 2 Temperature
공기중 드롭 용접(Drop welding in air)
이 낙하 용접 사례 연구에서 액체 금속은 중력 하에서 2300K에서 공기를 통해 고체화 된 금속 베드로 떨어집니다.공기 및 베드 초기 온도는 293K입니다.simplified model에서는 수치 확산으로 인해 액체 금속 낙하 온도가 베드에 도달하기 전에도 급격히 감소하기 시작합니다.반면에 comprehensive model에서는 방울이 초기 온도를 유지하여 훨씬 더 나은 솔루션을 제공합니다.
단순화 된 모델을 사용한 온도 필드 진화
종합 모델의 온도 필드
FLOW-3D의 2 Fluid, 2 Temperature 모델과 유체 인터페이스 추적을 결합하면 사용자는 특히 연료 슬로싱 시스템과 같이 복잡한 열전달 및 위상 변화 문제를 정확하게 모델링 할 수 있습니다.
FLOW-3D는 자유 표면 유체 흐름 시뮬레이션을 전문으로하는 다중 물리 CFD 소프트웨어입니다. 자유 표면의 동적 진화를 추적하는 소프트웨어의 알고리즘인 VOF (Volume of Fluid) 방법은 Flow Science의 설립자인 Tony Hirt 박사가 개척했습니다.
또한 FLOW-3D에는 금속 주조, 잉크젯 인쇄, 레이저 용접 및 적층 제조 (AM)와 같은 광범위한 응용 분야를 시뮬레이션하기위한 물리 모델이 내장되어 있습니다. 적층 제조 시뮬레이션 소프트웨어, 특히 L-PBF (레이저 파우더 베드 융합 공정)의 현상 유지는 열 왜곡, 잔류 응력 및지지 구조 생성과 같은 부분 규모 모델링에 도움이되는 열 기계 시뮬레이션에 초점을 맞추고 있습니다.
유용하지만 용융 풀 역학 및 볼링 및 다공성과 같은 관련 결함에 대한 정보는 일반적으로 이러한 접근 방식의 영역 밖에 있습니다. 용융 풀 내의 유체 흐름, 열 전달 및 표면 장력이 열 구배 및 냉각 속도에 영향을 미치며 이는 다시 미세 구조 진화에 영향을 미친다는 점을 명심하는 것도 중요합니다.
FLOW-3D와 이산 요소법 (DEM) 및 WELD 모듈을 사용하여 분말 및 용융 풀 규모에서 시뮬레이션 할 수 있습니다. 구현되는 관련 물리학에는 점성 흐름, 열 전달, 응고, 상 변화, 반동 압력, 차폐 가스 압력, 표면 장력, 움직이는 물체 및 분말 / 입자 역학이 포함됩니다. 이러한 접근 방식은 합금에 대한 공정을 성공적으로 개발할 수 있게 하고, AM 기계 제조업체와 AM 기술의 최종 사용자 모두에게 관심있는 미세 구조 진화에 대한 통찰력을 제공하는데 도움이 됩니다.
The realm of operations of FLOW-3D
FLOW-3D는 레이저 분말 베드 융합 (L-PBF), 직접 에너지 증착 (DED) 및 바인더 제트 공정으로 확장되는 기능을 가지고 있습니다. FLOW-3D를 사용하면 분말 확산 및 패킹, 레이저 / 입자 상호 작용, 용융 풀 역학, 표면 형태 및 후속 미세 구조 진화를 정확하게 시뮬레이션 할 수 있습니다. 이러한 기능은 FLOW-3D에 고유하며 계산 효율성이 높은 방식으로 달성됩니다.
예를 들어 1.0mm x 0.4mm x 0.3mm 크기의 계산 영역에서 레이저 빔의 단일 트랙을 시뮬레이션하기 위해 레이저 용융 모델은 단 8 개의 물리적 코어에서 약 2 시간이 걸립니다. FLOW-3D는 모든 관련 물리 구현 간의 격차를 해소하는 동시에 업계 및 연구 표준에서 허용하는 시간 프레임으로 결과를 생성합니다. 분말 패킹, 롤러를 통한 파워 확산, 분말의 레이저 용융, 용융 풀 형성 및 응고를 고려하고 다층 분말 베드 융합 공정을 위해 이러한 단계를 순차적으로 반복하여 FLOW-3D에서 전체 AM 공정을 시뮬레이션 할 수 있습니다.
FLOW-3D의 다층 시뮬레이션은 이전에 응고된 층의 열 이력을 저장한다는 점에서 독특하며, 열 전달을 고려하여 이전에 응고된 층에 확산된 새로운 분말 입자 세트에 대해 시뮬레이션이 수행됩니다. 또한, 응고 된 베드의 열 왜곡 및 잔류 응력은 FLOW-3D를 사용하여 평가할 수 있으며, 보다 복잡한 분석을 수행하기 위해 FLOW-3D의 압력 및 온도 데이터를 Abaqus 및 MSC Nastran과 같은 FEA 소프트웨어로 내보낼 수 있습니다.
Sequence of a multi-layer L-PBF simulation setup in FLOW-3D
Ease of Use
FLOW-3D는 다양한 응용 분야에서 거의 40 년 동안 사용되어 왔습니다. 사용자 피드백을 기반으로 UI 개발자는 소프트웨어를 사용하기 매우 직관적으로 만들었으며 새로운 사용자는 시뮬레이션 설정의 순서를 거의 또는 전혀 어려움없이 이해합니다. 사용자는 FLOW3D에서 구현 된 다양한 모델의 이론에 정통하며 새로운 실험을 설계 할 수 있습니다. 실습 튜토리얼, 비디오 강의, 예제 시뮬레이션 및 기술 노트의 저장소도 사용할 수 있습니다. 사용자가 특정 수준의 경험에 도달하면 고급 수치 교육 및 소프트웨어 사용자 지정 교육을 사용할 수 있습니다.
Available Literature
실험 데이터에 대해 FLOW-3D 모델을 검증하는 몇 가지 독립적으로 발표된 연구가 있습니다. 여기에서 수록된 저널 논문은 레이저 용접 및 적층 제조 공정으로 제한됩니다. 더 많은 참조는 당사 웹 사이트에서 확인할 수 있습니다.
L.J.Zhang, J.X.Zhang, A.Gumenyuk, M.Rethmeier, S.J.Na, Numerical simulation of full penetration laser welding of thick steel plate with high power high brightness laser, Journal of Materials Processing Technology, Volume 214, Issue 8, 2014. A study by researchers from BAM in Germany, KAIST in Korea, and State Key Laboratory of Mechanical Behavior of Materials in China that focuses on keyhole dynamics and full penetration laser welding of steel plates.
Runqi Lin, Hui-ping Wang, Fenggui Lu, Joshua Solomon, Blair E. Carlson, Numerical study of keyhole dynamics and keyhole-induced porosity formation in remote laser welding of Al alloys, International Journal of Heat and Mass Transfer, Volume 108, Part A, 2017. General Motors (GM) and Shangai University collaborated on a study on the influence of welding speed and weld angle of inclination on porosity occurrence in laser keyhole welding.
Koji Tsukimoto, Masashi Kitamura, Shuji Tanigawa, Sachio Shimohata, and Masahiko Mega, Laser Welding Repair for Single Crystal Blades, International Gas Turbine Congress, Tokyo, 2015. Mitsubishi Heavy Industry’s study on laser welding repair using laser cladding for single Ni crystal alloys used in gas turbine blades.
Additive Manufacturing
Yu-Che Wu, Cheng-Hung San, Chih-Hsiang Chang, Huey-Jiuan Lin, Raed Marwan, Shuhei Baba, Weng-Sing Hwang, Numerical modeling of melt-pool behavior in selective laser melting with random powder distribution and experimental validation, Journal of Materials Processing Technology, Volume 254, 2018 This paper discusses powder bed compaction with random packing for different powder-size distributions, and the importance of considering evaporation effects in the melting process to validate the melt pool dimensions.
Lee, Y.S., and W.Zhang, Mesoscopic simulation of heat transfer and fluid flow in laser powder bed additive manufacturing, Proceedings of the Annual International Solid Freeform Fabrication Symposium, Austin, TX, USA. 2015 A study conducted by Ohio State University researchers to understand the influence of process parameters in formation of balling defects.
Y.S. Lee, W.Zhang, Modeling of heat transfer, fluid flow and solidification microstructure of nickel-base superalloy fabricated by laser powder bed fusion, Additive Manufacturing, Volume 12, Part B, 2016 A study conducted by Ohio State University researchers to understand the influence of solidification parameters, calculated from the temperature fields, on solidification morphology and grain size using existing theoretical models in laser powder bed fusion processes.
FLOW-3D는 광범위한 산업 응용 분야 및 물리적 공정에서 액체 및 가스의 동적 거동을 연구하는 엔지니어를 위한 완전하고 다양한 CFD 시뮬레이션 플랫폼을 제공합니다. FLOW-3D는 자유 표면 및 다상 응용 분야에 매우 큰 강점을 가지고 있으며, 미세 유체 공학, 생물 의학 장치, 수자원 사회 기반 시설, 항공 우주, 소비재, 적층 제조, 잉크젯 인쇄, 레이저 용접, 자동차, 해양, 에너지 등 광범위한 산업에 사용됩니다. https://flow3d.co.kr에서 FLOW-3D를 살펴봐 주시기 바랍니다.
많은 문제에서, 유체 및 고체 영역의 내부 경계가 그 안에서 이동할 수 있도록하면서 공간에 고정 된 그리드를 유지하는 것이 유리합니다. 이는 리 메싱의 필요성을 피할 수 있으므로 이러한 경계의 형태에 급격한 변화가 발생할 때마다 적절합니다. 메시 생성도 크게 단순화되었습니다.
고정 그리드 내에서 유체 인터페이스, 침전물, 응고 된 유체 및 탄성 재료의 경계 이동을 모델링하기위한 다양한 접근 방식이 표시됩니다. 유체 경계의 이동은 VOF (Volume-of-Fluid) 방법의 변형으로 수행되며, 각 계산 셀에서 유체의 양을 나타내는 양이 고정 메시를 통해 조정됩니다.
퇴적물의 침식 및 퇴적은 퇴적물 수색 모델을 사용하여 계산됩니다. 국부적 인 침식 속도는 패킹 된 퇴적물 / 유체 경계면에 존재하는 국부적 인 전단 응력을 기반으로하며, 증착은 Stokes 유동 근사치로 예측됩니다.
Emptying of gravure cell (same cell dimensions as filling case); a three-dimensional perspective is shown. The transfer roll surface (block at top) is moving away from the gravure roll at 0.5m/s. The static contact of the fluid with all surfaces is 30°. The elapsed time is 150
충진 층 경계면은 퇴적물 농도와 퇴적물의 포장 분율에 따라 달라집니다. 용융 금속은 온도가 빙점 아래로 떨어지면 굳을 수 있습니다. 응고 된 “유체”는 동결 및 용융을 유발하는 열유속의 양으로부터 결정된대로 표면이 증가하거나 수축하는 고체처럼 처리됩니다.
탄성 응력은 응고 된 재료 / 공기 인터페이스를 예측하는 VOF 방법을 사용하여 동일한 고정 그리드 내의 운동량 균형에 탄성 응력 계산을 추가하여 응고 된 영역에서 계산됩니다.
매우 일시적인 흐름 문제의 경우 유체와 공극 공간 사이 또는 두 개의 혼합 불가능한 유체 사이에있는 유체 인터페이스는 문제의 역학에 따라 자유롭게 움직여야합니다.
한 가지 해결책은 인터페이스와 함께 변형되는 메시를 만드는 것입니다. 이것은 시뮬레이션 중에 인터페이스의 형태가 거의 변경되지 않는 상황에서 잘 작동합니다. 그러나보다 일반적인 경우에는 시뮬레이션 중에 새 메시를 반복적으로 생성해야하거나 변경되지 않은 메시 내에서 자유 표면 경계를 생성하는 방법이 필요합니다. 이 작업은 후자를 제시합니다. VOF (Vol-of-fluid) 함수는 자유 표면의 위치를 추적하는 데 사용됩니다. 또한이 함수는 곡률을 계산하여 표면 장력의 영향을 예측하는 데 사용됩니다.
Debris Transport in a Nuclear Reactor Containment Building
원자로 격리 건물에서 파편 운송
이 기사는 FLOW-3D가 원자력 시설에서 봉쇄 시설의 성능을 모델링하는데 사용된 방법을 설명하며, Alion Science and Technology의 Tim Sande & Joe Tezak이 기고 한 바 있습니다.
가압수형 원자로 원자력 발전소에서 원자로 노심을 통해 순환되는 물은 약 2,080 psi 및 585°F의 압력과 온도로 유지되는 1차 배관 시스템에 밀폐됩니다. 수압이 높기 때문에 배관이 파손되면 격납건물 내에 여러 가지 이물질 유형이 생성될 수 있습니다. 이는 절연재가 장비와 균열 주변 영역의 배관에서 떨어져 나가기 때문에 발생합니다. 생성될 수 있는 다양한 유형의 이물질의 일반적인 예가 나와 있습니다(오른쪽).
Emergency Core Cooling System (ECCS)
파이프 파손 후 ECCS (비상 코어 냉각 시스템)가 활성화됩니다. 격리 건물 압력을 낮추고 대기에서 방사성 물질을 제거하기 위해 격리 스프레이를 켤 것입니다. 물은 부식 열을 제거하고 용융을 방지하기 위해 코어에 주입됩니다. 이 물은 이후 파이프 파손 부위에서 흘러 나옵니다. 격납 스프레이와 부식 열 제거에서 나온 물은 외부 탱크에서 ECCS 펌프에 의해 격납용기로 펌핑됩니다. 스프레이 및 브레이크 흐름을 통해 격리실로 펌핑된 물의 양은 격리실 바닥에 모이고 풀을 형성합니다.
Sump Strainers and Debris
외부 탱크의 물이 고갈된 후에는 ECCS 펌프에 대한 흡입기가 격납건물 내 하나 이상의 섬프로 전환됩니다(두 개의 섬프 스트레이너 예가 왼쪽에 표시됨). 섬프의 기능은 원자로 건물 풀에서 펌프 흡입구로 물을 재순환하는 것입니다. 각 섬프에는 이물질이 ECCS 펌프로 빨려 들어가 막힘이나 손상이 발생하는 것을 방지하기 위해 스트레이너 시스템이 있습니다. 그러나 스트레이너에 쌓인 이물질로 인해 펌프가 요구하는 순정 흡수헤드(NPSH)를 초과하는 헤드 손실이 발생하여 펌프가 고장을 일으키고 발전소를 안전하게 정지시킬 수 없습니다. 원자력규제위원회 일반안전문제(GSI) 191의 핵심입니다.
FLOW-3D Applied to Evaluate Performance
FLOW-3D는 격납용기 풀을 모델링하고 스트레이너에 도달할 수 있는 이물질의 양을 결정하는 데 사용됩니다. 파이프 파손, 직접 분무 구역(분무기가 비처럼 POOL에 유입되는 지역), 유출 분무 구역(분무수가 더 높은 고도에서 바닥에서 흘러나와 폭포처럼 POOL에 유입되는 지역)은 질량-모멘텀 소스 입자가 밀집된 지역으로 모델링되며, 적절한 유량과 속도가 할당됩니다. 후자는 POOL 표면까지의 자유 낙하 거리에 따라 달라집니다. 여과기 영역은 격납용기 POOL에서 물을 끌어오는 흡입구로 모델링됩니다.
Containment pool simulation
모델을 자유 표면으로 실행하여 (풀의 섬프 흡입 또는 초크 포인트로 인한) 상당한 수위 변화를 식별하고, RNG 모델을 활성화하여 풀의 난류를 예측합니다. 파괴된 절연체가 격납용기 풀을 통해 이동할 수 있는 능력은 정착 속도(정지 상태에서 이동할 수 있는 기능)와 텀블링 속도(바닥을 가로질러 이동할 수 있는 기능)의 기능입니다. 안착 속도는 절연체를 고정하는 데 필요한 운동 에너지의 양과 관련이 있습니다. 이러한 안착 및 텀블링 속도는 연도 및 탱크 테스트를 통해 결정되며, FLOW-3D 모델에 의해 계산된 값입니다.
모델이 정상 상태 상태에 도달한 후에는 FLOW-3D 결과가 후처리되어 다양한 이물질 유형을 POOL 바닥(빨간색으로 표시됨)으로 넘어뜨릴 수 있을 정도로 속도가 높은 영역 또는 난류가 서스펜션의 이물질을 운반할 수 있을 정도로 높은 영역(노란색으로 표시됨)을 결정합니다.
그런 다음 속도 벡터를 빨간색 및 노란색 영역과 함께 사용하여 흐름이 이물질을 스트레이너 쪽으로 운반하는지 여부를 확인합니다. 그런 다음 이러한 영역을 초기 이물질 분포 영역과 비교하여 각 이물질의 유형 및 크기에 대한 운송 분율을 결정합니다.
Conclusions
이물질 잔해 수송 테스트를 CFD 모델링과 결합하면 ECCS 스트레이너가 견딜 수 있어야하는 잔해 부하를 다른 방법으로는 가정해야하는 지나치게 보수적인 값에서 크게 줄일 수 있습니다. CFD는 또한 수두 손실 테스트를 지원하기 위해 ECCS 스트레이너 주변의 흐름 패턴, 수두 손실 테스트 및 플랜트 설계 수정을 식별하는 데있어 격납용 POOL 수위 변화를 식별하는데 유용함이 입증되었습니다.
1Alion Science and Technology is a consulting engineering company with the ITS Operation comprised of engineering professionals skilled at developing and completing diverse projects vital to power plant operations. Alion ITSO provides engineering, program management, system integration, human-systems integration, design review, testing, and analysis for nuclear, electrical and mechanical systems, as well as environmental services. Alion ITSO has developed a meticulous Quality Assurance Program, which is compliant with 10CFR50 Appendix B, 10CFR21, ASME NQA-1, ANSI N45.2 and applicable daughter standards. Alion ITSO has provided a myriad of turnkey services to customers, delivering the highest levels of satisfaction for almost 15 years.
Flow Science의 주력 CFD 소프트웨어 최신 버전은 현대화 된 인터페이스, 간소화 된 워크 플로우 및 정확성을 제공합니다.
FLOW-3Dv12.0은 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI)의 설계 및 기능에서 중요한 이정표로 모델 설정을 단순화하고 사용자 워크 플로우를 개선합니다.
최첨단 가상 경계 방법은FLOW-3Dv12.0솔루션의 정확성을 높여줍니다. 다른 주요 기능으로는 슬러지 침강 모델, 2 유체 2 온도 모델 및 스테디 스테이트 액셀러레이터가 있습니다.
FLOW-3D v12.0에는 솔버와 사용자 인터페이스 모두에 새로운 기능과 개발 기능이 포함되어 있습니다. 그러나 분명한 것은 사용자 인터페이스의 돌아감으로 쇼를 훔칩니다. Flow Science의 CEO 인 아미르 이스 파하니 (Amir Isfahani)는 UI 현대화는 크게 개선 된 사용자 경험을 위해 수많은 최적화를 통해 새로운 모습을 결합한다고 덧붙였습니다. 파이프 라인에서는 더 많은 애플리케이션 별 CFD 제품의 기초로 사용됩니다. 계속 지켜봐 주시기 바랍니다.
<주의 사항> Flow Science, Inc.는 사용자가 추가한 사용자 정의 Code에 대해 어떠한 책임도 지지 않습니다. FLOW-3D 유지보수 지원에는 사용자 커스터마이징 문제 해결이 포함되지 않습니다.
이 내용은 Solver에 대해 제공된 소스 코드를 수정하고 다시 컴파일(즉, 사용자 정의)하는 커스텀 코드 개발 사용자에게만 적용됩니다. 솔버를 사용자 정의하여 개발하지 않을 경우 어떠한 조치도 필요하지 않습니다. 이 컴파일러 업데이트에 대해 궁금한 점이 있으면 언제든지 flow3d@stikorea.co.kr 로 문의하십시오.
Custom Developer Tools 에 대한 정보
Flow Science가 표준 설치의 일부로 배포하는 서브 루틴을 사용자가 커스터마이즈하여 사용자가 원하는 수식을 반영 개발하고자 할 경우 버전에 따라 아래와 같은 버전의 컴파일러가 필요합니다.
FLOW-3D 제품군의 다가오는 2023R2 release는 현재 빌드 도구를 업데이트하고 있습니다. 이는 FLOW-3D, FLOW-3D HYDRO 및 FLOW-3D CAST에 영향을 미칩니다.
2023R2 제품의 소스 코드를 사용자 정의하고 재컴파일하려는 사용자에게는 다음이 포함된 Intel oneAPI 버전 2022.3.1이 필요합니다.
Windows: Intel® MPI 라이브러리 및 Fortran 컴파일러 버전 2021.7.1 빌드 20221019 및 Microsoft Visual Studio 2019 Professional
Linux: Intel® MPI 라이브러리 및 Fortran 컴파일러 버전 2021.7.1 빌드 20221019 이전 버전의 빌드 도구는 변경되지 않았습니다.
이전 버전에 대한 안내
다음 주요 릴리스 인 FLOW-3D v12.1 및 FLOW-3D CAST v5.1은 인텔 ® FORTRAN 컴파일러 버전 19.0.3.203 빌드 20190206 (Windows) 및 버전 19.0.3.199 빌드 20190206 (Linux)으로 빌드됩니다. 솔버를 사용자 지정하는 Windows 사용자는 Microsoft Visual Studio 2017 Professional도 필요합니다.
FLOW-3D v12.0 및 FLOW-3D CAST v5.0 및 후속 업데이트는 Intel® FORTRAN 버전 16.0.1 및 Microsoft Visual Studio 2010/2013 Professional을 사용하여 계속 빌드됩니다.
Custom Code Sample
일반 사용자 정의 정보
FLOW-3D는 사용자가 솔버의 기능을 사용자 정의할 수 있도록 FORTRAN 소스 서브 루틴 파일을 제공하여 사용자에게 필요한 요구 사항을 충족합니다. 제공된 FORTRAN 서브 루틴을 통해 사용자는 경계 조건을 사용자 정의할 수 있고, 고유한 재료 특성의 상관 관계를 포함할 수도 있으며, 사용자가 정의한 유체 힘(예: 전자기력)을 지정하고, 물리적 모델을 추가하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
사용자가 사용자 정의에 사용할 수 있는 여러 “더미”변수가 제공되었습니다. 사용자 정의를 위해 사용자 정의가 가능한 목록도 제공합니다.
Linux 및 Windows 배포용 Makefile이 제공되고 Windows 배포용 Visual Studio 솔루션 파일이 제공되어 자신의 사용자 정의 코드를 포함시켜 사용자가 FLOW-3D를 다시 컴파일 할 수 있습니다.
FLOW-3D그래픽 인터페이스를 통해 Custom Double Precision 버전을 실행하려면 Model Setup‣General dock widget의 Version Options 영역에서 Queued When Prompt 옵션을 선택하십시오. 그런 다음 버전을 묻는 메시지가 나타나면 Custom double precision을 선택하십시오. 또는 로컬 및 원격 시스템의 기본 설정 ‣ 기본 버전 옵션에서 기본값으로 설정할 수 있습니다.
배치 모드 또는 명령 프롬프트를 통해 사용자 정의 버전을 실행하려면사용자 정의 배정도를 위한 환경 변수 F3D_VERSION을 prehyd로 설정해야 합니다.
Windows에서FLOW-3D 사용자 정의
Windows에서 FLOW-3D 솔버 사용자 정의에 대해 안내합니다.
이전 버전을 기준으로 설명을 드립니다.
명령행 빌드 환경을 선호하는 경우 Intel FORTRAN 16.0.1 및 Windows Platform SDK 설치를 고려하십시오. 인텔 FORTRAN 16.0.1의 시스템 요구 사항에 대한 자세한 내용은 컴파일러와 함께 제공된 설명서를 참조하십시오.
Visual Studio 2010/2013 Professional Edition 용 Visual Studio 솔루션 파일custom_double_vs2010/2013.sln은 prehyd디렉토리에 있습니다. 솔루션 파일 이름은 *.sln 으로 지정됩니다.
솔루션 파일은 Visual Studio 내에서 솔버 실행 파일을 빌드하는 데 사용됩니다. FORTRAN 소스 파일의 확장자 .F90는 C:\flow3d\v12.0\prehyd디렉토리에 있습니다. 오브젝트 파일은 편집할 수 없는 파일로 확장자가 .OBJ인 파일로 있으며 소스 파일의 컴파일 된 버전입니다.
Visual Studio솔루션 파일은 Visual Studio에서 실행 파일을 빌드하는데 필요한 파일을 추적하는 데 사용됩니다. 여기에는 프로젝트의 모든 파일 목록과 종속성 목록이 포함됩니다. 종속성은 특정 파일의 변경으로 인해 영향을 받는 파일을 추적하는데 사용됩니다.
솔루션 탐색기에는 Visual Studio에서 소스 파일, 오브젝트 파일, 모듈 및 라이브러리, 실행 파일을 빌드하는 데 필요한 모든 파일의 목록이 포함되어 있습니다. 파일은 알파벳 순서로 정렬됩니다. 소스 파일을 편집하려면 솔루션 탐색기*.F90에서 해당 파일을 두 번 클릭하면 상황에 맞는 편집 창에서 열립니다.
소스 파일을 변경한 후에는 파일을 저장하고 빌드 메뉴에서 솔루션 빌드를 선택하여 실행 파일을 다시 빌드하십시오. Visual Studio 구성 관리자를 사용하여 프로젝트를 릴리스 모드 및 x64 모드로 설정하십시오.
수정한 파일을 컴파일하고 새 실행 파일을 만듭니다. 새로운 hydr3d.exe실행 파일이 생성되어 C:\flow3d\v12.0\prehyd하위 디렉토리에 배치됩니다.
Build 방법
컴파일 및 링크하려면 /prehyd 에서 솔루션 파일 custom_double_vs2010.sln을 여십시오. Visual Studio 구성 관리자를 사용하여 프로젝트를 릴리스 모드 및 x64 모드 로 설정하십시오. 소스 코드를 필요한대로 변경하고 저장한 다음 빌드 메뉴에서 솔루션 빌드를 선택하십시오.
사용자에게 제공되는 소스 디렉토리 구조
FLOW-3D customization이 가능한 서브 루틴 및 표준 배포 실행 파일의 디렉토리 구조는 다음과 같습니다.– double — hydr3d — prehyd — comdeck prep3d hydr3d utility — source– comdeck prep3d hydr3d utility
디렉토리 /opt/flow3d/v12.0/double에는 (customization 할 수 없는) 솔버의 공식 릴리스가 hydr3d 포함되어 있습니다. customization 가능한 소스 코드는 /opt/flow3d/v12.0/prehyd 디렉토리에 있습니다.
customizable디렉토리 아래 source에는 4 개의 하위 디렉토리가 있습니다. 전처리기와 솔버가 공유하는 서브 루틴은 utility 라는 디렉토리에 있습니다. 전처리기만 사용하는 서브 루틴은 제목이 지정된 디렉토리 prep3d에 있으며 솔버만 사용하는 서브 루틴은 hydr3d에 있습니다.
FORTRAN 포함 문
FLOW-3D의 서브 루틴, 글로벌 변수에 대한 일반적인 블록 선언문은 디렉토리 comdeck에 있는 파일에 있습니다. 이러한 comdeck파일은 “Header File”이며 “include”문을 사용하여 서브 루틴에 통합됩니다. 일반적인 “include”문은 다음과 같습니다.
include ‘../comdeck/params.f90’
컴파일시 comdeck파일의 FORTRAN 소스는 “include”문을 포함하는 서브 루틴에 인라인 됩니다. 공통 블록 및 설명을 일관되게 정의할 수 있습니다. 예를 들어 특정 셀의 인접 항목에 대한 색인 계산과 같이 자주 사용되는 FORTRAN 소스 코드가 포함된 comdeck 파일도 있습니다. 이 경우 comdeck 파일은 일반적으로 사용되는 소스 코드를 인라인 하는 간단한 방법입니다.
comdeck파일의 공통 블록, 모듈 또는 매개 변수는 제공된 루틴으로 오브젝트 파일로 이미 컴파일 되었으므로 변경하지 마십시오. 이러한 정의를 변경하면 불일치가 발생하여 FLOW-3D 가 예측할 수 없는 방식으로 작동합니다.
Customization 가능 이름 목록 USRDAT 그리고 공통 블록 cbusr이 파일을 참조하는 모든 서브 루틴이 다시 컴파일 되면 변경될 수 있습니다 (이를 참조하는 모든 루틴이 소스 파일로 제공됨). 추가 공통 블록은 새 comdeck파일에 정의될 수 있으며, 필요에 따라 소스 파일에 포함될 수 있습니다.
<주의>
comdeck파일의 공통 블록, 모듈 또는 매개 변수는 제공된 루틴으로 오브젝트 파일로 이미 컴파일 되었으므로 변경하지 마십시오. 이러한 정의를 변경하면 불일치가 발생하여 FLOW-3D 가 예측할 수 없는 방식으로 작동합니다.
FLOW-3D 솔버의 서브 루틴 및 기능에서 일반적으로 사용되는 일부 include 파일에 대한 자세한 설명은 FLOW-3D 설치 파일에 포함되어 있는 Help 파일을 참고하시기 바랍니다.
FLOW-3D의 침전물 이송 모델을 사용하여 세굴 및 침전물을 평가할 수 있으며, 여기서 3차원 유량 구성 요소가 세굴 프로세스를 주도하고 있습니다. Flow-3D의 유체역학 모델은 유체물리학을 설명하는 정전기적이지 않은 레이놀즈-평균화된 Navier-Stokes 방정식을 완벽하게 해결합니다. 유체역학적 솔버는 침전물 운반 모듈과 완전히 결합되어 있어 침전물 운반 및 비접착 토양의 부유식 침식, 인포테인먼트 및 침식을 시뮬레이션합니다(Wei et al., 2014). 베드로드, 인포테인먼트 및 정착 프로세스에 사용되는 모든 경험적 관계는 완전히 사용자 정의 가능하며, 최대 10개의 침전물 종(곡물 크기, 질량 밀도, 임계 전단 응력 등 서로 다른 특성을 가진)을 정의할 수 있습니다. FLOW-3D는 짧은 경과 시간 척도에 대한 국부적 스쿠어를 시뮬레이션하는 데 이상적입니다.
FLOW-3D‘s Sediment Transport model can be used to evaluate scour and deposition, where three-dimensional flow components are driving the scouring process. FLOW-3D’s hydrodynamic model solves the full unsteady non-hydrostatic Reynolds-averaged Navier-Stokes equations that describe the flow physics. The hydrodynamic solver is fully coupled with a sediment transport module that simulates bedload and suspended sediment transport, entrainment and erosion for non-cohesive soils (Wei et al., 2014). All empirical relationships used in bedload, entrainment and settling processes are fully customizable, and up to 10 different sediment species (with different properties such as grain size, mass density and critical shear stress) can be defined. FLOW-3Dis ideal for simulating local scour over short episodic time scales.
Modeling Capabilities – Unsteady 3D mobile bed modeling – Bedload and suspended sediment transport – Non-cohesive sediment – 10 individual grain size fractions – Suspended sediment settling and entrainment – Critical angle of repose
Applications – River and coastal morphodynamics – Bridge pier and abutment scour – Local scour at hydraulic structures – Sedimentation basins – Reservoir flushing
Sediment Transport Model
Sentral Transport 모델은 8.0 버전(Brethour, 2009년)에서 처음 도입되었으며, 11.1 버전(Wei et al., 2014년), 가장 최근에는 12.0 버전(Flow Science, 2019년)에서 광범위한 개정을 거쳤습니다. 숫자 모델에서 시뮬레이션된 물리적 프로세스의 개략도가 아래에 나와 있습니다.
The Sediment Transport model was first introduced in version 8.0 (Brethour, 2009), and has gone through extensive revisions in version 11.1 (Wei et al., 2014), and most recently in version 12.0 (Flow Science, 2019). A schematic of the physical processes simulated in the numerical model is illustrated below.
The different processes modeled by the Sediment Transport Model.
수치 모델에서 침전물은 포장된 Bed로서 일시 중단된 상태로 존재할 수 있습니다. 포장된 Bed는 PRIPT™ 기법을 사용하여 복잡한 솔리드 경계(Hirt 및 Sicilian, 1985)에 표현된 지울 수 없는 솔리드 객체입니다. 이것은 유체역학 용해기의 고체 물체를 나타내는 데 사용되는 방법과 동일합니다. 포장된 Bed의 형태학적 변화는 침전물 질량의 보존에 의해 좌우됩니다.
In the numerical model, sediment can exist as packed bed and in a suspended state. A packed bed is an erodible solid object that is represented using the FAVOR™ technique for complex solid boundaries (Hirt and Sicilian, 1985). This is the same method used to represent solid objects in the hydrodynamic solver. The morphological change in the packed bed is governed by the conservation of sediment mass.
형태학적 변경은 모형에 숫자로 표시되는 여러 가지 물리적 프로세스에 의해 제어됩니다. 이러한 프로세스에는 베드로드 운송, 인포테인먼트 및 증착이 포함됩니다. 베드로드 이송은 침전물이 서스펜션에 전달되지 않고 채널을 따라 횡방향으로 이동하는 물리적 과정입니다. 인포테인먼트란 난류 에디가 패킹 베드 상단의 곡물을 제거하고 일시 중단된 상태로 전환하는 과정입니다. 포장이란 곡물이 현수막에서 안착되어 포장된 침대에 퇴적하는 과정입니다. 수치 모델에서 이것은 일시 중단된 상태에서 포장된 베드 상태로의 전환입니다.
The morphological changes are governed by several different physical processes that are represented numerically in the model. These processes include bedload transport, entrainment and deposition. Bedload transport is the physical process of sediment moving laterally along the channel without being carried into suspension. Entrainment is the process by which turbulent eddies remove the grains from the top of the packed bed and transition to the suspended state. Packing is the process of grains settling out of suspension and depositing onto the packed bed. In the numerical model, this is the transition from the suspended to the packed bed state.
인포테인먼트 및 패킹의 상대적 비율은 포장된 베드와 부유 상태 사이의 침전물 질량 교환을 제어합니다. 이 모델은 Meyer-Peter Müler(1948), Nielsen(1992) 또는 Van Rijn(1984)의 방정식을 사용하여 베드 인터페이스가 포함된 각 메시 셀에서 베드로드 전송을 계산합니다. 메쉬 셀에서 이웃의 각 메쉬 셀로 이동하는 곡물의 양을 결정하기 위해 하위 메쉬 방법이 사용됩니다. 인포테인먼트에서 곡물의 리프팅 속도는 Winterwerp 등(1992)의 방정식을 사용하여 계산됩니다. 안착 속도는 Soulsby(1997년)를 사용하여 계산됩니다. 베드 인터페이스가 포함된 메시 셀에서 인터페이스의 위치, 방향 및 면적을 계산하여 베드 전단 응력, 무차원 전단 응력, 베드로드 전송 속도 및 인포테인먼트 속도를 결정합니다. 3D 난류 흐름의 베드 전단 응력은 표준 벽 함수를 사용하여 중간 곡물 크기에 비례하는 베드 표면 거칠기를 고려하여 평가됩니다.
The relative rates of entrainment and packing control the exchange of sediment mass between the packed bed and suspended states. The model calculates bedload transport in each mesh cell containing the bed interface using the equation of Meyer-Peter Müller (1948), Nielsen (1992) or Van Rijn (1984). A sub-mesh method is employed to determine the amount of grains moving from the mesh cell into each mesh cell in its neighbor. The lifting velocity of grains in entrainment is calculated using the equation of Winterwerp et al. (1992). The settling velocity is calculated using Soulsby (1997). In the mesh cells containing the bed interface, location, orientation and area of the interface are calculated to determine the bed shear stress, dimensionless shear stress, bedload transport rates and entrainment rates. Bed shear stress in 3D turbulent flows is evaluated using the standard wall function with consideration of bed surface roughness that is proportional to the median grain size.
부유된 침전물은 유체의 스칼라 질량 농도로 표시됩니다. 농도는 주어진 셀에서 균일한 것으로 가정되며 유체 셀 밀도 및 점도와 결합됩니다. 각 종에 대해, 부유 침전물 농도는 수송 방정식을 풀어서 계산됩니다.
The suspended sediment is represented as a scalar mass concentration in the fluid. The concentration is assumed to be uniform in a given cell and is coupled with the fluid cell density and viscosity. For each species, the suspended sediment concentration is calculated by solving a transport equation.
Validations
다음 5가지 검증 사례는 실험 데이터와 FLOW-3D의 침전물 이송 모델의 시뮬레이션 결과를 비교합니다.
마오(1986년) Mao는 수중 수평 파이프라인 아래 침대의 무서운 프로파일을 얻기 위해 실험 작업을 수행했습니다. 아래 그림은 FLOW-3D를 사용하여 얻은 결과와 실험 결과를 비교합니다.
그림 A는 파이프라인 아래의 최대 scour깊이를 시간 경과에 따라 비교하는 반면, 그림 B ~ F는 스터디의 scour프로필(빨간색 점으로 표시됨)과 FLOW-3D 프로필을 오버레이합니다.
Chatterjee et al. (1994)
수평 제트 침수로 인해 국부적인 스쿠어 프로파일을 얻기 위한 실험 작업이 수행되었습니다. 아래 그림은 scour구멍 깊이와 둔부 높이에 대한 실험 대 FLOW-3D의 숫자 결과를 시간의 함수로 비교합니다. 이 애니메이션은 scour구멍과 둔부 높이가 최대 1시간 내에 안정된 상태에 도달한다는 것을 보여줍니다.
Gladstone et al. (1998)
In these experiments the propagation and deposition patterns of particle-laden flows were studied. The plot below compares experimental versus FLOW-3D simulation results from three different setups, labeled case A (100% 0.025mm size particles), case D (50% 0.069mm and 50% 0.025mm size particles), and case G (100% 0.069mm size particles).
Faruque et al. (2006)
이 논문에서, 저자들은 실험을 통해 3차원 벽면 제트기를 물에 잠기게 함으로써 국부적인 악취를 연구했습니다. 아래 표는 세 가지 서로 다른 테일워터 비율에 대한 scour 구멍의 3D 형태학적 변화에 대한 실험과 FLOW-3D 수치 결과를 비교합니다.
Equilibrium bed elevation changes predicted by the numerical model for a cylindrical pier. (A) Isometric view of scour and deposition adjacent to the pier. (B) Comparison between numerical results (top) and physical model measurements (bottom).Equilibrium bed elevation changes predicted by the numerical model for the diamond pier. (A) Isometric view of scour and deposition adjacent to the pier. (B) Comparison between numerical results (top) and physical model measurements (bottom).
In this paper, the authors studied local scour by submerged three-dimensional wall jets via experiments. The table below compares the experimental versus FLOW-3D numerical results for 3D morphological changes in the scour hole for three different tailwater ratios.
References
Brethour, J.M., Hirt, C.W., 2009, Drift Model for Two-Component Flows, FSI-14-TN-83, Flow Science, Inc.
Chatterjee, S.S., Ghosh, S.N., and Chatterjee M., 1994, Local scour due to submerged horizontal jet, Journal of Hydraulic Engineering, 120(8), pp. 973-992.
Faruque, M.A.A., Sarathi, P., and Balachandar R., 2006, Clear Water Local Scour by Submerged Three-Dimensional Wall Jets : Effect of Tailwater Depth, Journal of Hydraulic Engineering, 132(6), pp. 575-580.
Flow Science, 2019, FLOW-3D Version 12.0 User Manual, Santa Fe, NM: Flow Science, Inc. https://www.flow3d.com
Gladstone, C., Phillips, J.C., and Sparks R.S.J., 1998, Experiments on bidisperse, constant-volume gravity currents: propagation and sediment deposition, Sedimentology 45, pp. 833-843.
Hirt, C.W. and Sicilian, J.M., 1985, A porosity technique for the definition of obstacles in rectangular cell meshes, 4th International Conference on Numerical Ship Hydrodynamics, Washington, D.C.
Khosronejad, A., Kang, S., & Sotiropoulos, F., 2012. Experimental and computational investigation of local scour around bridge piers, Advances in Water Resources, 37, pp. 73-85.
Mao, Y., 1986. The interaction between a pipeline and an erodible bed, PhD thesis, Institute of Hydrodynamics and Hydraulic Engineering, Technical University of Denmark, Lyngby, Denmark.
Meyer-Peter, E. and Müller, R., 1948, Formulas for bed-load transport, Proceedings of the 2nd Meeting of the International Association for Hydraulic Structures Research. pp. 39–64.
Nielsen, P., 1992, Coastal bottom boundary layers and sediment transport (Vol. 4). World scientific.
Soulsby, R., 1997, Dynamics of Marine Sands, Thomas Telford Publications, London.
Van Rijn, L. C., 1984, Sediment Transport, Part I: Bed load transport, Journal of Hydraulic Engineering 110(10), pp. 1431-1456.
Wei, G., Brethour, J.M., Grüenzner M., and Burnham, J., 2014, The Sediment Scour Model in FLOW-3D, Technical Note FSI-14-TN-99, Flow Science, Inc.
Winterwerp, J.C., Bakker, W.T., Mastbergen, D.R. and Van Rossum, H., 1992, Hyperconcentrated sand-water mixture flows over erodible bed, Journal of Hydraulic Engineering, 118(11), pp. 1508–1525.
Surface Skew Effects on Biofilms in Wastewater Treatment
이 연구는 뉴 멕시코 대학교와 플로우 사이언스의 협력입니다. Flow Science는 연구 지원 프로그램의 일환으로 무료 CFD 소프트웨어 및 CFD 전문 지식을 제공했습니다 .
물리적, 화학적 및 환경 적 장애에 대한 박테리아의 민감성은 폐수 처리장에서 미생물 질화를 유지하는 데 어려움을줍니다. 뉴 멕시코 대학교의 연구원들은 고리 형 질화 생물막 반응기에 대한 표면 거칠기의 영향을 이해하기 위해 일련의 실험을 수행했습니다 (Roveto et al., 2019). 그들의 팀은 FLOW-3D 를 사용 하여 실험 관찰에 대한 가능한 설명을 찾았습니다.
Nitrifying Biofilms
생물막은 세포가 서로 그리고 표면에 달라 붙는 박테리아 세포의 공동체입니다. 생물막은 만성 감염 및 질병을 유발할 수 있으며 근절이 어렵고 농업과 의학에서 문제가됩니다. 그러나 폐수 처리 산업에서는 생물막을 활용하여 하수에서 유기 화합물을 추출하고 소화 할 수 있습니다.
최근, 암모니아 산화 박테리아를 포함하는 특정 유형의 생물막이 폐수 시스템에서 확인되었습니다. 이러한 질화 생물막은 폐수 처리 시스템에서 질화 공정의 효율성을 개선하는 데 사용됩니다. 그들은 또한 살수 필터 (van den Akker et al., 2011) 및 이동 층 생물막 반응기 (MBBRs, Song et al., 2019)에도 사용됩니다.
Annular Biofilm Reactors with Skewness
환형 생물막 반응기는 표준 Taylor-Couette 흐름 설정 (그림 1, 왼쪽 하단) 인 수중 회전 내부 실린더가있는 원통형 반응기로 구성됩니다. 이 반응기는 식수 시스템에서 미생물 군집 역학을 연구하고 회전 속도 증가에 대한 성장률을 결정하는 데 사용되었습니다 (Gomez-Alvarez et al., 2014). 이 연구로 인해 고리 형 생물막 반응기는 반응기의 내부 실린더에 추가 된 스큐와 함께 사용됩니다.
‘Skewness’는 표면 특징 분포의 비대칭 성을 설명하는 거칠기 매개 변수이며 생물막 형성에 영향을 미치는 것으로 생각됩니다. 왜도의 영향을 정량화하기 위해 잘 정의 된 양수 및 음수 왜곡 표면 (그림 1, 오른쪽 하단)을 평평한 (비뚤어지지 않은) 표면에서의 생물막 성장과 비교했습니다.
Figure 1. Annular reactors (top), plan view of annular bioreactor scheme (bottom left) and detail of rotating attachment surface, and outer stationary cylinder illustrating cylindrical Couette flow (bottom right).
CFD 모델링
FLOW-3D 는 포지티브 및 네거티브 스큐 표면의 전단력 분포를 계산하는 데 사용되었습니다. 기울어 진 표면의 누적 전단 응력을 평평한 제어 표면과 서로 비교하기 위해 각 기울어 진 표면의 대표적인 300 마이크로 미터 단면을 길이에 따른 벽 전단 응력에 대해 평가했습니다 (그림 2). 실험적으로 관찰 된 0.35 Pa의 일정한 평면 값 이상의 값은 “고 전단”으로 분류되고 아래 값은 “저 전단”으로 지정되었습니다.
그림 2. 정상 상태 흐름에서 (a) 포지티브 및 (b) 네거티브 스큐 표면을 따라 CFD 생성 2D 전단 응력 프로파일 및 (c) 포지티브 및 (d) 네거티브 스큐 표면에 대한 표면에서 예측 된 로그 전단 응력 값 대표 피처 길이 (300 m). 수평 빨간색 선은 평평한 표면의 전단 응력 (0.35 Pa)을 나타냅니다. 노란색 및 빨간색 음영 섹션은 각각 평평한 표면 전단보다 작거나 큰 전단 값을 나타냅니다.
낮은 전단 응력 값은 대부분의 포지티브 스큐 표면을 따라 예측되었으며 대표 섹션의 86 %는 0.35 Pa 미만의 값과 높은 전단 범위에서 14 %를 나타냅니다 (그림 2c). 네거티브 스큐 표면의 경우 62 %가 평평한 표면보다 낮은 전단 값을 가졌고 38 %는 고전 단으로 분류되었습니다 (그림 2d). 음의 스큐 표면은 양의 스큐 표면에 걸쳐 높은 전단 범위에서 예측 된 전단 벽 응력 값으로 2.5 배 더 많은 면적을 가졌습니다.
결론
실험적으로 음의 비대칭 표면은 생물막 성장 중에 가장 높은 완전 질화 속도를 나타냅니다. FLOW-3D의 CFD 시뮬레이션은 이 현상에 대한 가능한 설명을 제공합니다. 그들은 음의 기울기 표면이 양의 기울기 표면보다 전단력이 큰 영역이 더 크다는 것을 보여줍니다. 이러한 고전 단 영역은 부착 속도와 질량 전달 속도를 증가시켜 생물막의 질화 속도를 증가시킵니다.
이 연구는 폐수 처리장에서 생물막의 질화 효율을 높이는 방법을 제안합니다.
이 연구의 계산 모델링 측면에 대해 자세히 알아 보거나 현재 프로젝트에 FLOW-3D 를 통합하는 방법에 대해 논의하려면 adwaith@flow3d.com 으로 저에게 연락하십시오 .
참조
Roveto, P.M., Gupta, A., Schuler, A.J., 2019.
Effects of Attachment Surface Skew on Growth and Community Dynamics of
Nitrifying Biofilms. Water Research (in review)
Van den Akker, B.,
Holmes, M., Pearce, P., Cromar, N.J., Fallowfield, H.J., 2011.
Structure of nitrifying biofilms in a high-rate trickling filter
designed for potable water pre-treatment. Water Res. 45, 3489–3498. https://doi.org/10.1016/j.watres.2011.04.017
Song,
Z., Zhang, X., Ngo, H.H., Guo, W., Song, P., Zhang, Y., Wen, H., Guo,
J., 2019. Zeolite powder based polyurethane sponges as biocarriers in
moving bed biofilm reactor for improving nitrogen removal of municipal
wastewater. Sci. Total Environ. 651, 1078–1086. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.09.173
Gomez-Alvarez,
V., Schrantz, K.A., Pressman, J.G., Wahman, D.G., 2014. Biofilm
Community Dynamics in Bench-Scale Annular Reactors Simulating Arrestment
of Chloraminated Drinking Water Nitrification. Environ. Sci. Technol.
48, 5448–5457. https://doi.org/10.1021/es5005208
강물은 깨끗하고 재생 가능한 에너지의 믿을만한 원천입니다. 많은 장치들이 이 에너지를 사용하도록 설계되었지만, 리프트 기반 터빈은 발전 시 가장 효율적인 옵션입니다.
저속 전류의 성능을 최적화하기 위해 Gorlov 나선형 교차 흐름 터빈을 사용할 것을 제안합니다. Gorlov 나선형 설계는 수류에서 성능이 입증되었으며, 또한 여러 풍력 터빈의 설계의 기초가 되었습니다.
파워레인저 설계 팀은 스케일 모델인 Gorlov 나선형 크로스 플로우 워터 터빈을 설계, 제작 및 테스트했으며, 이와 유사한 터빈을 공기 스트림에서 사용할 수 있도록 설계, 제작 및 테스트했습니다.
SolidWorks CAD 패키지는 시공 및 가상 분석을 위한 가상 모델을 개발하는 데 사용되었습니다.실제 모델을 구축하기 전에 결과 컴퓨터 모델을 Flow3D에서 유체역학적 특성을 분석하였습니다.허용 가능한 가상 성능을 얻으면, 고속 프로토타입 기계를 사용하여 ABS 블레이드를 인쇄하고 블레이드 및 샤프트 마운팅을 위한 가공 부품을 사용하여 물리적 모델을 제작했습니다.
하나는 프로토 타입의 웨이브 / 토우 탱크에서 테스트되었고 다른 하나는 대학의 풍동실험실에서 테스트되었습니다. 0.25m/s 내지 2.0m/s의 스트림 속도에 대해 0.25m/s의 증분으로 시험을 수행 하였습니다.
각 속도 시험에서 제로 토크 (프리휠)에서 시작하여 터빈이 회전 할 수 없을 때까지 계속해서 브레이크 토크를 높이면서 여러 토우를 수행했습니다. 이 테스트 결과를 분석하여 일반적인 터보 기계 성능 곡선과 비교하기 위해 전력 계수 대 속도 계수 및 전력 대 각도 속도 곡선을 생성했습니다. 윈드 터빈을 테스트하여 자체 시작 기능 및 팁 속도 비 (TSR)를 결정했습니다.
수력 터빈은 발전에서 예상보다 약간 더 나은 성능을 발휘했으며, 목표치보다 효율이 낮았습니다. 달성된 최대 전력 출력은 13와트입니다. Cp vs. Cs 및 Power vs. ωcurves는 기존의 터빈 구성과 유사합니다. 곡선은 전통적인 터빈 구성의 곡선과 매우 유사합니다.
Windturbine은 일반적인 수력 터빈보다 전체 TSR이 낮은 자체 시동 기능을 보여 주어 공기 최적화 헬리컬 터빈의 잠재력을 나타냅니다. 테스트 결과, 터빈이 미래의 최적화 연구를위한 좋은 출발점이라고 믿습니다.
테스트 결과로부터, 우리는 미래에 최적화를 연구하기 위해 건설된 터빈이 좋은 출발점이라고 믿습니다.
Integrates effects of electrophoresis and dielectrophoresis
Induced charges manipulate fluid at micro/nano volumes
Electrowetting on dielectric (EWOD).
Dielectrophoresis (DEP)
DEP는 particle/fluid의 dielectric 특성이 주변 매체의 dielectric 특성과
다를 때만 발생한다.
Inputs required:
Dielectric constant of the fluid and or particles
Dielectric constant of any components, that may influence the electric field
Define electric potential on the components or on the mesh boundaries
Permittivity of vacuum.
섬세한 경계를 가진 두
개의 유체, 표면 장력, electric potential,
fluid electric charge, dielectrophoresis, newtonian viscosity
Electro osmosis
Micro-pump example
Zeta potential
Electric field defined by the electric potential on the components or on the mesh boundaries.
Permittivity of vacuum
Flow rate control through device
Inputs required:
Zeta potential
Electric field defined by the electric potential on the components or on the mesh boundaries.
Permittivity of vacuum
Flow rate control through device
Electro-thermal effects (Joules heating)
전류가 물질을 통해 흐를 때 그 저항성은 물질을 가열하게 하며, 이 효과를 joule heating이라고 한다.
온도 구배 설정 속도 필드 및 장치의 유체 순환
Magneto Hydrodynamics
자력에 의해 입자가 유선으로부터 이탈한다.
Xiaozheng Xue1, Ioannis H. Karampelas1, Chenxu Liu2 and Edward P.
Furlani1,2
1 Department of Chemical and Biological Engineering
2 Department of Electrical Engineering
SUNY at Buffalo FLOW-3D Americas User Conference , Toronto, 2014
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HVAC 시스템 설계 비교이 기사의 내용은 TecsultInc. 의 AlecMercier에 의해 기고되었습니다.
최근 프로젝트에서 Tecsult의 HVAC(난방, 냉방 및 환기)시스템 엔지니어는 강력한 에어컨 시스템의 두 가지 다른 구성을 고려해야 했고 노동자들에게 어떤 것이 가장 쾌적함을 제공하는지 보여주기를 원했습니다. FLOW-3D는 대체 설계를 시뮬레이션하고 비교하는 데 사용되었습니다.
이 발전소는 대형(길이 90m, 너비 33m, 높이 26m)건물로 변압기, 전력선, 조명 등 열 발생 장비를 갖추고 있습니다. 에어컨 시스템의 목적은 건물 내 최대 온도를 35ºC로 제한하는 것입니다. 디퓨저가 하부 레벨에 위치하고 천장 근처의 환기구가 있기 때문에 천장 근처에서 최대 공기 온도가 발생하고 바닥 레벨은 반드시 몇도 더 낮습니다.
Comparing Design Alternatives
시뮬레이션을 통해 두 대안에 대한 발전소 전체의 온도와 흐름 패턴을 상세히 비교하고 Tecsult의 HVAC시스템 엔지니어에게 중요한 데이터를 제공했습니다. 디자인 선택을 하다 이 발전소의 상세 설계의 일환으로, 기술 팀은 에어컨 시스템의 두 가지 다른 구성을 제안했고, 그 수, 크기, 분포를 결정했습니다. 각 유량, 흡기/배기 가스 속도, 투영 각도와 함께 펄스와 환기구를 사용합니다. 두 구성에서 이 시스템은 25ºC의 온도에서 파워 트레인으로 냉기를 불어넣는 덕트 3개와 천장 근처에 위치한 리턴 벤트 3개로 구성됩니다. 두 가지 대안의 차이는 공기 덕트 중 하나의 위치에 있습니다. 첫 번째 대안으로 공기 덕트는 바닥에서 5.6m위에 있는 업 스트림 벽을 따라 움직입니다. 두 번째 대안으로, 에어 덕트는 바닥에서 11.1 m높이의 하류 벽을 따라 달립니다. 그림 1은 대체 1에 해당하는 기류의 동력과 레이아웃을 보여 줍니다.
Figure 1. Alternative 1: General view of the inside of the powerhouse, heat-generating equipment (green), and ducts (light blue).
이러한 유형의 문제에서 흐름 패턴을 지배하는 가장 중요한 현상은 일반적으로 바닥에있는 열 발생 장비에 의해 유도 된 대류 전류와 온도 (즉, 부력)에 따른 공기 밀도의 변화입니다
Modeling Diffusers and Vents with Mass/Momentum Sources
질량/운동량 소스로 디퓨저 및 벤트 모델링
시스템 엔지니어는 FLOW-3D의 mass momentum sources 기능을 사용하여 지정된 속도와 방향으로 정의 된 영역으로 공기를 흐르게 합니다. mass momentum sources 기능은 확산 영역과 배출구가 있는 HVAC 시스템을 시뮬레이션 할 때 특히 유용합니다. 확산 영역과 배출 영역은 수없이 많으며 계산 영역의 가장자리에서 멀리 떨어져 있기 때문입니다. 이것은 구조화 된 메쉬에서 그 설정을 어렵게 만듭니다. mass momentum sources는 메쉬 경계에 대한 근접성을 고려하지 않고 임의로 도메인에 배치 할 수 있습니다.
Conclusion
이 시뮬레이션은 두 가지 대안 모두에 대해 강국 전체의 온도와 흐름 패턴을 상세하게 비교하고 Tecsult의 HVAC 시스템 엔지니어에게 설계 선택을 지원하는 중요한 데이터를 제공했습니다. 그림 2는 층 위 약 1m의 강국의 평면도에서의 온도 분포를 보여줍니다. 표시된 온도는 일반적으로 29 ~ 30.5ºC이며 열 발생 장비 주변의 값이 로컬 값이 높습니다. 최대 온도는 왼쪽 벽에서 약 34ºC입니다.
Figure 2: Plan view, temperature distribution and velocities (heat-generating equipment in grey)
이 기사는영국에서 Peter Arnold, Minerva Dynamics, The Guildhall, High Street Bath에 의해 기고되었다.
자유 표면 흐름 시뮬레이션을 위한 FLOW-3D 성능을 평가하기 위해, 장애물 구성이 포함된 3D댐을 검증 사례 중 하나로 선정했습니다. 이 문제는 문서화되어 있으며 ERCOFTAC데이터베이스에서 다운로드할 수 있도록 생성된 모든 실험 데이터를 사용하여 쉽게 설정할 수 있습니다[1]. 장애물은 선박 갑판의 녹색 물에 노출된 컨테이너를 대표하는 것으로 선택됩니다. 실험은 0.55 m의 물을 고정하는 슬라이딩 도어를 가진 대형 탱크 그림 1로 구성됩니다. 도어는 중량 감소에 의해 수직으로 위쪽으로 열리고 물이 방출되어 장애물을 침해한 후 탱크 벽으로부터 3회 반사됩니다. 자유 표면 고도는 탱크 중심선을 따라 4개 위치에서 측정되며 8개의 압력 센서가 장애물의 선행 수직 및 수평 표면에 내장되어 있습니다(그림2). FLOW-3D를 사용한 CFD시뮬레이션은 연속적으로 미세한 메쉬를 사용하여 6초간 실시간으로 수행되었으며 다른 주문 번호 체계와 난류 모델을 사용했습니다.
Figure 1. Snapshot of SPH simulation and experiment at 0.56 secs
시뮬레이션 방법론
시뮬레이션은 3.22mx1mx1.5m 크기의 도메인에 대해 설정되었습니다. 즉, 탱크 지붕에 대한 수직 분사를 허용하기 위해 z방향에서 0.5m 더 큰 도메인이 설정되었습니다. 기본 메쉬는 x-방향의 간격 161개, y-방향 50개, z-방향의 경우 75개가 균일하게 수용되는 육각 셀을 가지고 있었습니다. 장애물 및 센서 위치를 방해하므로 총 약 603,750개의 셀이 사용됩니다. 장애물은 그 영역에 들어갔고 모든 벽은 미끄러짐이 없는 것으로 간주되었습니다. 물의 초기 위치와 점도를 규정한 후, 층류 시간에 의존하는 시뮬레이션을 실시간으로 총 6초 동안 점진적으로 미세화하였습니다. 기본 60cm 셀 메시에서 시작하는 메쉬. 단순히 각 방향의 셀의 수를 2개의 큐브 루트에 의해 증가시킴으로써 각 점진적 메쉬에 대해 총 셀 카운트를 2배 증가시키는 것이었습니다. 이렇게 총 네개의 메쉬가 생겼습니다. 그런 다음 네개의 위치에서 자유 표면 고도의 시간 이력과 여덟개의 압력 센서로부터의 압력을 실험 데이터에 대해 도표로 작성했습니다. CPU와 시뮬레이션의 경과 시간또한 기록되었습니다.
Figure 2. Locations of water height and pressure measurements
기본 메쉬만 사용하여, 추진력 유도에 사용된 수치 구별 계획의 효과를 조사하였습니다. 디폴트가 1st order, 2nd order monotonicity preserving 그리고 3rd order schem이 모두 사용되었으며 결과를 비교했습니다. 또한 single 과 double precision의 효과를 비교하였습니다.
난류 변동은 주로 직접 시뮬레이션을 통해 모델링되었지만 FLOW-3D에서 사용할 수있는 두 가지 난류 모델, 즉 RNG (Renormalization Group) 모델과 LES (Large Eddy Simulations) 모델의 결과도 비교했습니다. 모든 모델은 가장 거칠고 기본 메쉬에서만 실행되었습니다. 메쉬 해상도에 대한 과도한 요구로 인해 탱크 벽에서 가장 가까운 노드의 거리에 대한 일반적인 난기류 모델 관련 제약 조건을 충족시키지 못했습니다.
또한 흐름이 크게 혼란스럽고 장애물이 날카로울 때 흐름 분리 효과의 예측은 점진적인 구분에 의해서가 아닌 기하학적 변화에 의해서 주도될 것입니다. 질서 정연한 경계 층의 변형 따라서, 우리는 경계 층의 분해능이 주 흐름 특성을 예측하는 관점에서 도메인 내부의 흐름을 해결하는 것보다 덜 관련된다고 가정했습니다.
자유 표면 결과
그림 3과 4는 장애물의 상류 위치 H2와 하류 위치 H1에서 시간에 대해 플롯 된 실험 및 계산 된 자유 표면 고도를 보여줍니다. 크기와 타이밍에 약간의 차이가 있지만 주요 기능이 잘 표현되어 있는지 확인하는 것이 좋습니다. 그러나 실험 데이터에는 오류 막대가 제공되지 않으며 혼란스럽고 분리 된 유동장에서 프로브를 사용하여 자유 표면 고도를 측정하는 것은 자유 표면 고도가 문제가 될 수 있다고 말해야합니다. 단일 한 시간 함수가 될 수 없습니다. 이것은 아마도 약 1 초의 초기 가파른 상승 단계에서 H1 높이의 불일치를 설명합니다. 나머지 H1 레코드는 실험과 잘 일치합니다. H2 플롯은 특히 초기 물 상승 단계에서 더 나은 일치를 보여주고 궁극적으로 물의 최대 높이를 잘 예측합니다.
모든 그림에는 실험 뒤에 있는 시뮬레이션의 시간 지연 특징이 있습니다. 차이의 원인은 불분명하지만 시뮬레이션을 통해 점진적으로 도입되는 것으로 보입니다.
압력 센서 결과
그림 5는 시간에 대해 플롯 된 바닥에서 가장 가까운 전면 압력 센서 P1을 보여 주며, 일반적으로 실험과 시뮬레이션 간의 양호한 일치를 나타냅니다. 이 센서는 압력 피크의 도달 거리와 크기를 가장 정확하게 추정합니다. 장애물과 왼쪽 벽에서 물이 튀어 나오면서 신호가 안정되면서 약 2초간 도달할 때까지 압력 신호에 상당한 변동이 있습니다. 그리고 시뮬레이션 값은 실험 값과 잘 일치합니다.
그림 6은 상부 수평 얼굴 압력 센서 P7을 보여 줍니다. 1초에서 2초 사이에 압력 변동이 크므로 시뮬레이션과 실험 데이터가 안정되고 합의가 개선됩니다.
메쉬 수리, 수치 구성 순서 및 난류 모델
메쉬 정밀도의 효과 측면에서 볼 때, 수치 솔루션이 고유한 솔루션으로 수렴되고 있다는 증거는 거의 없는 것으로 보입니다. 난류 모델을 사용하는 대신 직접 시뮬레이션을 통해 유동장의 난류를 모델링 하려고 시도해 왔기 때문에 이는 놀라운 일이 아닐 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 메쉬가 미세하게 정제되고 초기 조건에서 섭동에 더 민감해 지기 때문에 흐름 필드에서 보다 상세한 정보를 파악할 수 있을 것으로 예상됩니다. 또한 약간 다른 초기 조건을 가진 많은 시뮬레이션의 평균이 메시 정교함으로 평균화된 솔루션으로 수렴될 것으로 예상합니다. 그러나, 실험에 대한 합의의 수준에 있어서는 35배나 더 오래 걸리는 가장 적은 비용과 가장 비싼 해결책 사이에는 차이가 거의 없습니다. 공학적 관점에서 볼 때, 가장 불리한 메쉬 솔루션은 기본 값이 충분히 정확하고 경과된 시뮬레이션이 단지 15분 이상인 것을 고려할 때 매우 좋은 가치를 나타냅니다.
가속도계 숫자 체계 순서의 효과와 단일 또는 이중 정밀도 산술 실행의 효과는 다음과 같이 요약됩니다. 2차 주문과 3차 주문 계획은 매우 유사한 결과를 보여 주는데, 두가지 모두 실험 곡선을 따르는 것이 더 다양한 1차 주문 계획보다 더 가깝습니다. 또한 상위 순서 방식은 보다 정교한 메쉬의 첫번째 순서 방식보다 코어저 기본 메쉬의 실험 곡선을 따르는 것으로 보입니다. 이중 정밀도 곡선은 단일 정밀도 1차 주문 곡선에서 약간 벗어납니다. 높은 순서도와 이중 정밀도 산술을 사용하는 데 드는 상대적으로 적은 비용을 감안할 때 안정성이 훼손되지 않는다면 향후 계산에서 그렇게 하는 것이 합리적일 것입니다.
난류 변동을 모델링 하는 데 사용되는 방법에 대해서는 각 모델의 실험 시간 이력을 보다 정확하게 예측할 수 있는 능력 면에서 확실한 승자가 없습니다. LES모델의 CPU시간을 더 전통적인 RNG제제와 비교할 때 거의 두 배만큼 층류 모델로써 경제적입니다.
결론
FLOW-3D는 매우 까다로운 자유 표면 유동 문제를 시뮬레이션하는 데 사용되었으며 실험 데이터와 정 성적, 양적 계약을 맺었습니다. 주요 불일치는 종종 고유하지 않은 매개 변수의 자유 표면 높이를 측정하는 데 문제가 있기 때문에 쉽게 발생할 수 있습니다. 흐름이 충돌하는 장애물 표면의 압력 예측은 일반적으로 실험 측정과 잘 일치하며, 주 편차는 실험 측정에서 상당한 양의 변동이있는 곳에서 다시 나타납니다. 실험 측정의 반복성은 문헌에서 논의되지 않았지만 적어도 CFD 시뮬레이션의 차이만큼 클 수있다. 또한 4 개의 프로세서를 통한 공유 메모리 구성에서 약 15 분 내에 난류 모델없이 1 차 차분을 사용하여 비교적 거친 메시에서 솔루션을 적절하게 얻을 수 있음을 확인했습니다. 난류 모델이 필요하지 않다는 것은 결과 흐름을 지배하는 난류 구조가이 수준의 메쉬 미세 조정에서 해석 될 수 있음을 시사합니다.
Download a full-length validation study of this work: FLOW-3D Dam Breaking Validation
References
SPH European Research Interest Community SIG, R. Issa and D. Violeau, Test-Case 2 3D dam breaking, http://wimanchester.ac.uk/spheric/index.php/Test2
M.T Kleefsman, Fekken, A.E P Veldman, B. Iwanowski, and B. Buchner, A volume of fluid based simulation method for wave impact problems,J Comp Phs, 206: 363-393, 2005.
하수도 시스템은 액션영화의 도피 루트로 사용되지 않는 한 흥미롭지 않을 것입니다. 폭우로 인해 이산화탄소 수치가 올라갈 때까지 여러분은 그것에 대해 생각조차 하지 않을 것입니다. 불행하게도, 770개 이상의 오래 된 미국 도시들 아래에 있는 하수구 시스템은 심한 폭풍으로 오염 문제를 일으킵니다. 이러한 구형 설계는 하수 및 폭풍 유실을 위한 비용 효율적인 단일 스타일 파이프를 사용했으며 연결된 파이프로 강 및 호수에 하수를 내보냅니다(CSO).
1994년 미국 환경보호청(EPA)은 주로 북동부 및 그레이트 레이크 지역의 관련 지방 자치 단체들에게 CSO관련 문제를 줄이거나 제거하도록 하는 정책을 발표했습니다. (2000년 “Clean Water Act”의 일부로 법률화된 정책). 인디애나 폴리스(Indianapolis)는 가벼운 비 폭풍으로 인해 하수 오물의 백업 및 범람이 발생할 수 있는 도시 중 하나였으므로, 주요 건설 조건에서 2025년까지 문제를 해결하는 것이 필요하였습니다.
인디애나 폴리스는 국제 디자인 회사인 AECOM에 Citizens Energy Group이 건설하고 있는 3개의 깊은 암석 저장 터널 중 첫 번째를 설계할 것을 요청했습니다. 총 25마일인 이 시스템은 대규모 지하 펌프장과 기존의 하수구에서 CSO를 수직으로 떨어뜨리는 연결 구조물을 포함합니다. 첫 번째 터널의 경우, 강우가 가라 앉은 후에 3 개의 커다란 강하 구조물이 CSO를 저장 터널로 전환하여 후속 처리를 수행했습니다.
프로젝트를 해결하기 위해 AECOM은 여러 가능한 낙하 구조물 설계의 동작을 시뮬레이션하기 위해 FLOW-3D를 선택하여, 구축 및 평가 예산이 책정 된 물리적 모델에 대한 재 작업의 필요성을 최소화했습니다. 테스트 결과는 예측 값과 일치하였으므로 재설계가 필요하지 않았습니다. 또한, 이제 AECOM은 유압 설계작업의 첫 번째 단계를 일반적으로 CFD시뮬레이션을 사용합니다.
Large Scale Project on a Tight Delivery Schedule
촉박한 납품 일정에 따른 대규모 프로젝트
20세기에 건설된 하수 처리장은 주거용, 상업용, 환경유출물의 유출로 무엇을 해야 할 것인지에 대한 새로운 인식을 가져다 주었습니다. CSO 방전은 정상적으로 운영되는 동안 처리시설로 직접 이동되며 모든 과정이 양호하게 운영됩니다. 불행하게도, 대규모 폭풍이 발생하는 동안, 발전소들의 초과 용량문제를 피하기 위해 인근 수역으로 과도한 유량을 방출합니다. 이들 배출은 기름과 살충제, 야생동물 배설물에 이르기까지 다양한 오염 물질을 포함합니다.
고무적인 성공의 신호로, 1990 년대에 착공된 새로운 CSO 분리, 저장 및 처리 시설로 오염의 영향에 대해 67 %의 개선을 이루었지만, 여전히 많은 연구가 이루어져야 합니다. 인디애나 폴리스의 경우, 인디애나 폴리스시 공공사업부가 CSO 장기 통제계획을 준비한 2008년에 그러한 노력이 시작되었습니다. 정상적인 처리 공장에서 처리 할 수 있을 때까지 오버플로우가 발생하는 “저장 및 운송”접근법의 핵심은 인디애나 폴리스 터널 저장 시스템 또는 인디애나라고 합니다.
이 시스템의 첫번째 단계는 딥 록 터널 커넥터(DRTC)라고 불리는 1억 8천만달러 가치의 프로젝트입니다. DRTC는 길이 7마일의 18피트 직경의 지하 터널로, 기존의 인디애나 폴리스의 3개의 서버 대 계층 유출 연결의 흐름 경로를 다시 만들 것입니다(그림 1). 목표는 과잉 강우 유출을 기존 하수구와 새 터널 사이의 낙하 구조를 통해 이들 대피소에서 거대한 터널로 안전하게 재배치하고, 폭풍 후 처리를 위해 처리장으로 펌핑 될 수있을 때까지 유지합니다.
Fig. 1. City of Indianapolis Deep Rock Tunnel Connector (DRTC), a “storage and transport” concept being built to handle combined sewage overflow (CSO) during heavy storms. Three vertical drop structures will capture this flow and divert it downwards to 18-foot-diameter storage tunnels running more than 250 feet underground; the tunnels store the CSO until sewage treatment plant capacity becomes available. (Image courtesy Citizens Energy Group)
평균적으로 지표면 아래 250피트 깊이에서, DRTC는 건설과 궁극적인 운영 동안 위의 주변 지역에 대한 혼란을 최소화하도록 설계되었습니다. 그러나 이 프로젝트의 규모와 복잡성은 AECOM의 과제에 긴급성을 더했습니다. 세 장소 각각에 대한 가능한 낙하 구조 설계와 평가, 구조물 설계의 60%를 7개월 이내에 마무리 지었습니다.
이러한 구조물의 목적은 표준 도시 하수 시스템에서 깊은 저장 터널로 하수 흐름을 전달하는 동시에, 효율적 손실( 느린 속도 또는 백업)과 장기적인 도심을 방지하는 것입니다. 각 섹션의 크기와 모양이 유입 흐름의 볼륨 및 속도와 세심하게 일치하지 않을 경우 발생할 수 있는 구조적 손상입니다.
AECOM의 수석 기술 전문가인 라이언 에디슨 컨설턴트는 계약의 스케줄링 요구 사항이 유효성 검사를 위해서는, 단 하나의 모델에만 물리적 건물과 테스트 활동을 제한할 것이라는 것을 알게되었습니다. 다른 주요 건설 프로젝트에 15년간 FLOW-3D 시뮬레이션 소프트웨어를 사용해 왔기 때문에, 난류, 과전압 및 에너지 낭비를 예측하는 능력은 충분하지 않고 디자인 프로젝트에 적합하다고 자신했습니다. 또한 여러 검증(what-if) 시나리오를 실행하기 위한 소프트웨어 옵션을 통해 설계 세부 사항을 다시 실행해야 하는 위험을 최소화할 수 있었습니다. 변경 사항이 적용될 경우 상당한 이점은 여러개의 병렬 시공 트랙이 있는 프로젝트에 있습니다.
시간 제약에도 불구하고, 에디슨은 특히 이 도전에 만족했습니다. 왜냐하면 “CFD로 드롭 구조 설계를 만들고 물리학에서 이것들은 너무 큰 구조이기 때문입니다.”라고 그는 말합니다. 그것들은 CFD는 실제로 사용되지 않는데 보통 물리적 모델이나 손으로 계산하는 것으로 이루어집니다.
DRTC 프로젝트를 위해서, 그는 먼저 시뮬레이션된 작동 조건에 대해서 컴퓨터 설계를 테스트할 것입니다. 에디슨은 3차원의 일시적이고 격동적인 흐름 조건을 모델링 할 수 있는 소프트웨어 패키지인 FLOW-3D를 사용했습니다. 각 설계에 대한 계산 메쉬를 변경하지 않고도 여러 설계 지오 메트리를 모델링 할 수 있는 기능이였습니다.
시뮬레이션 데이터로 무장한 에디슨은 그 결과를 아이오와 대학교 II. 시설에서 시험한 1:10 크기의 물리적 모델의 작동 데이터와 비교하였습니다. (후자는 원래 아이오와 유압 연구소라고 불렸지만, 지금은 그룹의 다양한 범위를 반영하여 IIHR-Hydroscience & Engineering으로 알려져 있습니다.)
Zeroing in on the Drop-Structure Challenge
드롭 구조 과제에서 영점 조정
가장 제한적인 DRTC 사이트의 지오 메트리는 CSO 008로 지정된 레귤레이터에서 발생합니다. 기존 CSO 레귤레이터(기울기 약 75피트 아래)를 새 18피트 직경의 수집 터널과 연결하려면, 이 위치에서 150피트 이상의 수직 방향 주행이 필요합니다. 각 낙하 구조에 7백만달러 이상이 소요되는 경우, 프로젝트 관리자들은 물리적 모델이 구축된 후 비용과 시간이 많이 소요되는 재설계가 필요한 가능성을 낮추려고 애썼습니다.
역사적으로 낙하 구조는 이전 프로젝트를 적용하여 설계된 후 축소 모델로 구축되었으며, 테스트만으로도 6개월 이상이 소요될 수 있습니다. 가속화된 이 프로젝트에서, 2009년 가을에 시작한 AECOM의 초기 과제는 두가지 표준 개념 중에서 하나를 선택하는 것이었습니다. 포장-파운드 스타일과 접선 vortex버전, 둘 다 시속 35마일의 폭풍이 몰아치는 물 속에서 속도를 늦추고 통제하기 위해서 직접 계산 및 FLOW-3D에서 결정한 일반 구조 직경 및 구성 요소 크기를 사용한 초기 CFD분석으로, AECOM은 시공 가능성 및 비용 고려 사항을 평가하는 데 사용했습니다.
CSO 008의 현장 요구 사항과 비용 효율성을 고려할 때, 시 당국과 AECOM은 접선 소용돌이 낙하 구조를 선택했습니다. 이 설계의 핵심 요소는 흐름을 먼저 환상적인 제트로 유도한 다음, vortex 유도 나선형 흐름을 생성하는 테이퍼(확대) 접근 채널에 의해 공급되는 수직 튜브(드롭 샤프트)입니다. 이 통제 된 하강은 속도가 느려지고 하루 3 억 갤런 (mgd) 이상에 이르는 흐름을 안전하게 처리합니다. 스토리지 터널의 파괴적인 난류를 방지하는 것이 핵심 목표이므로 드롭 샤프트 흐름의 사전 차단이 설계의 핵심입니다.
구조 자체는 6 개의 주요 부분으로 구성됩니다. 1) 접근 채널 (기존의 하수 터널에서 나온 것), 2) 수평 흐름을 넓히고 수직 드롭 샤프트로 수평 흐름을 전달하는 직사각형 전이 테이퍼 채널, 3) 드롭 샤프트 자체 4) 탈 기실 (유량을 수평 방향으로 방향을 바꾸고 공기 유입을 감소시키는), 5) 수직 공기 배출구를 통해 낙하에서 유입 된 공기를 제거하고 적하 유체의 공기 코어가 열려 있고 6) 탈기 챔버와 저장 터널 챔버를 연결하는 파이프 (adit) (그림 2).
Fig. 2. CAD diagram of proposed Indianapolis DRTC combined sewage overflow (CSO) vertical drop structure, showing approach channel, taper channel and vortex dropshaft. Using FLOW-3D CFD analysis software, AECOM simulated the flow behavior, gaining confidence in the system performance prior to physical model testing. (Image courtesy AECOM)
Design and CFD Analysis
설계 및 CFD분석
일반적인 소용돌이 설계는 널리 받아들여지고 있지만, 각 낙하 구조는 최적의 접선 흐름 특성을 보장하기 위해 인디애나 폴리스의 위상에 맞는 적절한 크기를 가져야 했습니다. 특히, 가능한 설계에 대한 AECOM의 계획은 세가지 목표를 가지고 있었습니다. 결합된 접근법과 테이퍼 채널을 짧은 길이로 제한하는 현장, 고유의 제약이 있었는지를 결정합니다. 허용 가능하지만 접근 방식에서 과도한 난류 조건이 발생하지 않았습니다. 테이퍼 채널에 안정적인 흐름 조건이 존재하는지 확인하고 다양한 흐름 조건에서 흐름 안정성을 평가했고, 논리적 기준점은 밀워키 인라인 스토리지 프로젝트라고 불리는 잘 알려지고 문서화된 시스템이었습니다.
Edison은 DRTC 프로젝트 규모에 맞춰 H-4로 지정된 Milwaukee 드롭 구조 설계를 기반으로 초기 설계를 기반으로했습니다.
166 피트의 기본 낙하 길이를 포함하고 체적 유량, 벽, 대칭 및 기타 초기 매개 변수를 지정하는 FLOW-3D 분석을 설정합니다.
그는 우리가 CFD를 통해 발견한 것은 밀워키에서 이 디자인을 사용하면 우리의 어플리케이션에 잘 맞지 않는다는 것이라고 말합니다. FLOW-3D는 이것을 보여 주고 있었기 때문에 CFD를 사용하여 변형을 시도하고 우리의 수정된 디자인을 고안했습니다.
더 넓은 접근 경로, 더 넓은 테이퍼 및/또는 더 깊은 테이퍼 깊이를 사용한 수정은 에디슨은 FLOW-3D에서 각 변동 사항을 설정하는 것이 매우 빠르다고 말합니다. (그림 3,4,5). 개선의 진전은 고무적이었습니다. 시뮬레이션 결과의 높은 수준은 심지어 절삭(침식)을 개선하기 위해 드롭 축의 바닥에 의문스러운 플레이트가 수직 흐름이 수평으로 전환되는 난류 분리 및 감소가되도록 기능을 추가하도록 설득했습니다.
Figs. 3, 4 and 5. Tangential drop structure flow simulated with FLOW-3D. Structure dimensions were optimized through multiple design iterations. (Image courtesy AECOM)
9번째 설계 변동에 대한 FLOW-3D 출력 동작인 V9는 접근 섹션을 확장했으며, 모든 흐름 볼륨 레벨에서 300mg/d까지 양호한 흐름 안정성을 보였으며 유압식 점프는 없었습니다. 그리고 양호한 Froude numners(유체 움직임에 미치는 중력의 영향을 나타내기 위해 사용되는 치수 없는 수량), 2010년 2월부터 AECOM이 물리적 시험과 검증을 위해 선택하였습니다(그림 6). 그 계획은 아이오와 연구소의 시험 결과에 기초하여 CFD와 최적화를 추가하는 것이였습니다.
Fig. 6. Scale model (1:10) of vertical drop structure, tested at University of Iowa IIHR Hydroscience & Engineering facility. (Image courtesy AECOM)
에디슨은 V9에서 결정된 치수 매개 변수에 대해 그 디자인을 아이오와 주에 가져가서 CFD를 이용해 만들었는데 완벽하게 작동했습니다. (II.)직원들은 실제로 무언가를 설치한 것은 이번이 처음이며, 변경하라고 말할 만한 것이 아무것도 없다고 말했습니다. 측정된 데이터는 드롭 샤프트 연결 구조 내의 수면 높이, Adit내 공기 침투의 정량, 벤트 샤프트 위로 공기 흐름을 포함했습니다. 흐름이 증가함에 따라 와류량이 증가함에 따라 축 벽에 부착되어 탈산소까지 원활하게 회전하는 모습이 포착되었습니다(그림 7).
에디슨은 후속 실험을 위해 여러번 시험장을 돌아다녔습니다. 물리적 모델이 처음부터 올바르게 작동했기 때문에 시험 프로그램을 확장할 시간이 있었습니다. “재미 있는 것은 환기구를 움직이는 것과 같이 우리가 궁금했던 것들을 탐구해서 지적으로 그것을 가지고 놀 시간이 있었다는 것입니다.” 에디슨은 예정보다 앞서 있었기 때문에 잔여 프로젝트 시간을 이용해 탈염소와 adit 내의 유압 장치를 조사할 수 있었습니다.
Fig. 7. Operation of scale-model vertical drop structure, showing test run of 300 million gallons per day (mgd). Flow vortex development shows good rotation and attachment to the shaft wall all the way down to the de-aeration chamber. No design modifications were necessary to the simulated design. (Image courtesy AECOM)
Final Results
AECOM은 2010년 7월 DRTC에 대한 전반적인 작업을 마쳤습니다. 2013년 3월부터 18구경 터널을 굴착하기 시작했고, CSO드롭 구조 3개(CFD로 설계된 나머지 2개의 구조물만 있음)는 모두 현재 공사 중입니다.
에디슨의 의견으로는, 토목 공학은 전체적으로 CFD를 채택하는 데 느린 편이었습니다. 이를 입증하기 위해 그는 인천 국제 공항을 처음 방문한 당시 접선 소용돌이 모형의 소위 “묘지”에서 본것을 기술했습니다. 그러나 그는 이들을 다시 처리해야 했다고 말했습니다. 그는 유압 설계를 위한 시뮬레이션 사용으로 판매되는 것을 권장하고 있습니다.
에디슨은 DRTC노력을 요약하면서 “정말 재미 있었습니다. 물리적 모델링이 필요한 위치에 대해 더 자세히 알아보았고, 그렇다면 어떤 경우에는 순수한 RAID기반 설계를 수행할 수 있습니다. 많은 DRTC작업들이 그것의 증거입니다. 물리적 모델은 실제로 필요하지 않았지만 검증을 통해 위험을 줄일 수 있었습니다. 프로젝트에서 이 두가지를 모두 수행할 수 있었다는 것은 믿을 수 없는 일입니다.”라고 말했습니다.
This article first appeared in WaterWorld Magazine.
Optimization of Magnetic Blood Cleansing Microdevices
자기 혈액 정화 마이크로 장치의 최적화
이 기사는 스페인 칸타 브리아 대학 (University of Cantabria) 화학과 및 버팔로 (뉴욕), 미국 뉴욕 주립 대학 생화학공학과의 enifer Gómez-Pastora, Eugenio Bringas, Inmaculada Ortiza 및 Edward P. Furlanib에 의해 기고되었습니다.
Separation of toxins with magnetic particles. Why is it so important?
자성 입자와 독소의 분리. 왜 그렇게 중요한가?
자성 입자의 사용은 최근 독성 물질의 혈류에서 다른 독소가 체외로 포획되는 해독 (disoxification) 과정으로 확대되었습니다. 생체 유체의 해독은 많은 수의 임상 상태에서 가장 생각할 수있는 치료법이며, 일부는 패혈증과 같은 높은 사망률과 관련이 있습니다. 이것은 혈류를 통해 퍼지면서 신체의 방어력을 압도하는 미생물 감염에 의한 치명적인 질병입니다. 이는 미국 내에서만 연간 1800 만 명의 사람들에게 고통을주고 매년 20 만 명이 넘는 사망을 초래하는 병원 중환자 실에서의 주요 사망 원인을 나타냅니다. 정확한 치료를 시행하기 전에 사망률이 매 시간마다 9 % 나 증가한다는 것을 볼수 있습니다. 따라서 최첨단 병원 중환자 실에서도 독소를 신속하게 제거하는 것이 가장 중요합니다.
우리는 현재 치료법의 한계가 독소 격리 제로서 자성 비드를 사용하는 것과 같은 새로운 전략의 개발을 필요로한다는 것을 발견했습니다. 입자의 자기 적 특성으로 인해 병원체의 포획이 완료되면 영구 자석에 의해 생성 된 외부 자기장을 사용하여 환자의 혈액과의 분리가 연속적으로 수행 될 수 있습니다. 지난 10 년 동안 개발 된 다중 자기 마이크로 세퍼레이터로부터 우리는 2 상 연속 흐름 시스템의 사용을 제안했습니다. 이러한 시스템은 흐름 제한 및 생체 유체의 임의의 분해 (즉, 포획 영역 내의 세포의 비특이적 포획)가 회피되어 시간 경과에 따른 시스템의 효능 및 용량을 유지하기 때문에 최선의 대안일 것입니다 [1]. 그러나 이러한 프로세스의 최적화는 덜 연구되었고 합리적 설계는 종종 수학적 설명과 관련된 복잡성으로 인해 부족합니다. 따라서 우리는 체외 해독 과정의 설계를 최적화하기 위해 FLOW-3D로 다중 위상 시스템 내부의 흐르는 혈류로부터 자기 구슬의 분리를 모델링했습니다. 그림1에 나타난 제안된 분리기 디자인에서, 비드는 상부 입구를 통해 연속적으로 주입되고, 자기 구배의 적용에 의해 편향되고 유동 버퍼 스트림으로 수집됩니다. 유체 위상의 혼합을 피하면서 효율적인 분리를 달성하기 위해, 자력 및 유체력을 신중하게 연구하고 최적화했습니다. 구슬이 편향 될 때 입자 – 유체 상호 작용에 대한 상세한 연구도 제공됩니다.
그림 1. 제안 된 microfluidic bioseparator의 도식 다이어그램 ([2]에서 채택).
Modeling approach with FLOW-3D
첫번째로 보여지는 생체 분리기 내부의 자기 영동 입자 수송을 예측하기위한 모델은 CFD 기반의 오일러 – 라그랑지안 (Eulerian-Lagrangian) 접근법으로 구성됩니다. Navier-Stokes 방정식을 풀어서 예측 한 유체 이동은 오일러 접근법을 사용하여 계산되지만, 우리는 비드 역학을 모델링하기 위해 라그랑지안 프레임 워크를 사용했습니다. 라그랑지안 (Lagrangian) 접근법에 따르면 입자는 개별 단위로 모델링되었으며 각각의 궤도는 고전적인 뉴턴 역학을 적용하여 추정되었습니다. 분리 동안 입자에 작용하는 힘은 다르지만 영구 자석에 의해 생성 된 자기 구배 하에서 비드 궤적을 예측하기위한 지배적 인 자력 및 유동력만 고려했습니다. 유체의 동일한 유입 속도를 유지하면서 채널의 하부 벽과 자석의 상단 사이의 거리를 변화시킴으로써 다른 입자 궤적 및 따라서 분리 효능을 얻었습니다 (버퍼에 대해 0.035mS-1, m • s-1). 우리가 개발 한 모델링 노력에 대한 자세한 내용은 출판 된 연구 [1, 2]에서 찾을 수 있습니다.
그림 2. 자석과 마이크로 채널 사이의 거리 “d”를 변화시킴으로써 제공되는 서로 다른 자기장 하에서의 입자 궤적 (빨간색 선) ([2]에서 채택). 윤곽 플롯은 채널에서 예상되는 평균 유체 속도 크기를 나타냅니다.
Particle magnetophoresis results
입자 자기 영동 결과
자석의 위치를 변화시킴으로써, 우리는 가변 자장 구배가 발생하고, 따라서 상이한 분리 효율이 얻어짐을 입증했습니다. 그림 2는 자석과 채널 사이의 거리 d가 다른 입자의 궤도를 보여줍니다. 0 ~ 1mm 사이의 거리에서 모든 입자는 입구에서 원래 위치와 별개로 분리됩니다. 더 큰 거리의 경우, 낮은 자기력으로 인해 분리가 불완전합니다. 완전한 입자 분리를 위해서는 중 ~ 고 자력이 필요합니다. 그러나, 우리는 높은 자력이 유체 패턴의 섭동과 유체 계면의 파손으로 이끄는 입자의 극도의 가속으로 인해 해독 목적에 바람직하지 않음을 입증했습니다 (그림 3 참조). 따라서 중간 자력이 나타나게됩니다. 완전한 비드 분리가 혈액의 완전성을 유지하면서 달성 될 수 있기 때문에 이러한 종류의 시스템에 가장 적합할 수 있습니다.
그림 3. 입자가 a) d = 0 mm 및 b) d = 1.15 mm에 대해 상간 경계면을 횡단 할 때의 속도 벡터. c) d = 0 mm 및 b) d = 1.15 mm ([2]에서 채택)에 대한 그 당시의 혈액 체적 분율.
Conclusions
본 연구에서는 다중 위상 연속 흐름 마이크로 디바이스에서 혈액으로부터 자기 비드 분리 과정을 예측하고 최적화 하기위한 새로운 FLOW-3D 모델을 소개했습니다. 이 모델은 입자에 작용하는 우세한 힘을 고려하고 개별 입자의 궤도, 분리에 필요한 시간 및 혈액 / 버퍼 동시 흐름의 섭동을 포함하여 분리 과정의 중요한 세부 사항을 연구하는데 사용될 수 있습니다 . 이 연구의 핵심 요소는 유체 장에서 입자 – 유체 상호 작용의 영향을 고려하면서 장치에서 동시에 흐르는 두 유체 간의 상호 작용을 연구 한 것입니다. 솔루션이 채널의 길이를 따라 독립적으로 흐르고 각각의 출구에서 분리되어 가능한 혈액 손실이나 용해를 피하기 때문에 이러한 문제는 매우 중요합니다. 여기에 이어지는 방법론은 핵심 작동 변수 및 매개 변수를 고려하여 입자 분리를 예측하는 데 사용할 수 있으므로 합리적인 설계 지침을 제공합니다. 일반적으로 혈액 해독 과정뿐만 아니라 미세 유체 장치 내부에 여러 개의 구속 된 액체 상을 포함하는 다른 연구를위한 파라 메트릭 분석 및 최적화에도 적용됩니다. 우리의 미래 연구는 새로운 혈액 해독 과정을 설계하기 위해 전혈을 사용하는 과정의 실험적 분석과 자성 분리 단계의 독소 제거와 통합에 초점을 맞출 것입니다.
References
[1] Gómez-Pastora et al., Separation and Purification Technology, 2017, 172, 16–31.
[2] Gómez-Pastora et al., Journal of Physical Chemistry C, 2017, 121, 7466−7477.
정밀 주조 공정은 가장 오래된 주조 공정 중 하나로 기원전 4000년 이후에 보편화되었습니다. 이 과정은 용해된 금속을 소모품(왁스)패턴으로 생성된 세라믹 쉘에 주입하는 과정을 수반합니다. 일찍이 그것은 금, 은, 구리와 청동 합금으로 장신구와 우상을 만드는데 사용되었습니다.
정밀 주조공정은 1897년 아이오와 주, 위원회 블러프스의 Barabas Frederick Philbrook이 묘사한 대로 치과의사들이 왕관과 인레이를 만들기 위해 그것을 사용하기 시작한 19세기 말 현대 산업공정으로 사용되기 시작했습니다. 1940년대에는 제2차 세계대전 당시 기존 방법으로는 형성될 수 없거나 지나치게 많은 가공이 필요한 특수 합금의 정밀 순모형 제조 기술에 대한 수요로 인해 투자 주조 공정이 증가하였습니다.
오늘날 정밀 주조 공정은 표면 마감 및 치수 정확도가 우수하여 거의 순 형태에 가까운 철, 비철 및 초합금의 소형 산업용 부품을 생산하는데 주로 사용됩니다.
정밀 주조 공정은 다음 네 가지 주요 단계로 구성됩니다.
왁스 패턴 생성 후, 패턴 클러스터 또는 ‘트리’를 만들기 위해 게이트 시스템으로 청소 및 조립합니다.
나무는 세라믹 쉘을 얻기 위해 미세 모래와 Course한 모래 입자의 슬러리로 번갈아 코팅됩니다.
용기는 건조되고, 왁스를 녹이기 위해 가열되며, 강도를 높이고 주입 준비합니다.
마침내 주조 합금이 용해되어 예열된 쉘에 주입됩니다. 응고 후에 쉘이 파손되어 주조 부품을 얻습니다.
Figure 1. Solid model of the casting geometry
정밀 주조 공정에서 얻은 부품은 많은 중요한 용도에 사용되므로 내부적인 결함이 없어야 합니다. 정밀 주조 공정에서 발생하는 주요 결함은 세라믹 포함, 균열, 변형, 플래시, 주탕불량, 수축, 슬래그 포함, 탕경계등입니다. 얻은 주조물의 품질을 예측하려면 금속-몰드 열 전달계수, 주입 온도 등 다양한 주조 공정 매개 변수의 영향을 연구해야 합니다. 즉, 쉘 두께 및 쉘 열 전달계수가 그것입니다. 현대 컴퓨터 시스템 및 시뮬레이션 소프트웨어의 출현과 함께 금형 충진 및 응고 시뮬레이션은 주조공장에서 결함을 예측하고 설계를 최적화하는데 점점 더 많이 사용되고 있습니다.
이 연구의 주요 목적은 정밀 주조 공정에서 주요 요소인 복사 열 전달과 정밀 주조 공정에 고유한 쉘 금형이 FLOW-3D에서 효과적으로 구현될 수 있는지를 조사하는 것입니다. FLOW-3D를 사용하여 간단한 형상을 위한 정밀 주조공정의 주입 및 응고 시뮬레이션을 수행함으로써 두 구성요소의 서로 다른 효과를 조사합니다. 다양한 위치에서 얻은 온도의 수치는 문헌 [1]에보고 된 실험 결과로 검증됩니다. 복사 열 전달계수, 쉘 몰드 두께, 탕구 및 게이트의 위치에 대한 영향도 조사했습니다.
Figure 2. Shell mold
Methodology
현재 연구에서 사용된 계산 형상은 그림 1에 나와 있습니다. 쉘 몰드는 다음 단계를 사용하여 작성되었습니다.
complement 1로 형상을 FLOW-3D로 가져오고 지정된 셀 크기로 가져온 형상을 중심으로 메쉬 블록을 작성합니다.
“complement”유형의 component1의 첫 번째 하위 구성 요소를 만들어 하위 구성 요소 외부의 모든 항목을 메쉬의 범위까지 확고하게 만듭니다.
솔리드 데이터베이스에서 이 솔리드 블록의 금형 재질 특성을 정의하십시오.
솔리드 특성 GUI의 구성 요소 특성에서 “Thermal penetration depth”를 정의하는 옵션이 있습니다. 여기서 쉘 두께 값을 정의 할 수 있습니다.
이제 전처리기를 실행하십시오.
Analyze 탭>3D 탭으로 이동 한 다음 이전 단계에서 생성 한 prpgrf 파일을 엽니다. ‘Iso-surface’와 ‘color variable’에서 “thermally active component volume”을 선택하고 “Render”을 선택하십시오.
Display에 이제 형상의 셸 부분 만 표시됩니다.
개체 목록 (창의 왼쪽 하단)에서 “component 1″을 선택하고 “component 1″을 마우스 오른쪽 단추로 클릭 한 다음 “stl로 내보내기”를 선택하여 이 곡면을 STL 파일로 저장하십시오.
Figure 3. The view of the two mesh blocks for the creation of a void with discretization
쉘 몰드 용 STL 파일을 만든 후에, 이 파일을 component 1로 새 시뮬레이션으로 가져오고 이전에 작성한 주조 형상을 하위 구성 요소로 가져오고 유형을 ‘hole’으로 선택합니다. 쉘 몰드와 함께 주조 형상이 그림 2에 나와 있습니다. 이것은 우리의 계산 영역으로 사용됩니다. 다음은 계산 영역을 cubical/rectangular셀로 분할하기 위한 메쉬를 만드는 것입니다. 메쉬 블록을 작성하여 FLOW-3D에서 메쉬를 생성합니다. 현재의 작업을 위해 2.5mm의 고정된 셀 크기가 선택된 그림 3에 표시된 균일한 메쉬 옵션을 선택했습니다. 입력 위치 주변에 메시 블록 2가 사용되는 현재 시뮬레이션을 위해 메시 블록 2개가 생성되었습니다. 쉘과 주변 공기 사이의 30°C에서의 열 전달을 고려하여 쉘 주위에 보이드 영역이 정의됩니다. 이 영역은 ‘heat transfer type 1’이 있는 보이드 영역으로 선택되며 셸과 주변 공기 사이에 열 전달 계수 값이 지정됩니다. heat transfer type 1은 방사선을 포함한 종합 열 전달 계수가 됩니다.
쉘 주형에 선택된 재료는 zircon이며 열 특성은 Sabau and Vishwanathan에 의해 수행된 실험에서 얻을 수 있습니다[2]. 표 1은 연구에 사용된 재료에 대해 지정된 값을 보여 줍니다.
MATERIAL
PROPERTY
VALUE
UNIT
Fluid –AluminiumA356 alloy
Density
2437
kg/m³
Thermal conductivity
116.8
W/(m K)
Specific heat
1074
J/(kg K)
Latent heat
433.22
kJ/m³
Liquidus temperature
608
0C
Solidus temperature
552.4
0C
Zircon Mold
Thermal conductivity
1.09
W/(m K)
Specific heat* Density
1.63E+06
J/( m³
Initial and boundary conditions used are show in Table 2.
Mold temperature
430°C
Melt pouring temperature
680°C
Filling time
7 s
Interface heat transfer coefficient
850 W/m2K
Heat transfer coefficient between ambient and mold (radiation effect)
30 -100 W/m2K
Table 2. Initial and boundary conditions used for the simulation
Sprue basin에 들어가는 용융물의 초기 속도와 온도는 메시 블록 2의 상단 경계에서 속도 경계 조건으로 주어집니다. 기본적으로 다른 모든 경계는 대칭 유형으로 설정됩니다.
Results & Discussion
Validation with reported experimental results
충전 및 응고 동안 냉각 곡선을 얻기 위한 실험에서 Sabuet.al[1]에 의해 선택된 네 개의 위치가 검증 목적으로 사용되었습니다. 그들은 C1, C2, S11, S12및 S21로 언급됩니다. C1과 C2지점은 주물의 플레이트의 중심에 있으며 S11, S12및 S21은 모두 쉘에 위치합니다. 이러한 위치에서의 온도 변화는 그림 4와 같습니다.
온도 프로파일의 수치 및 실험결과의 차이가 허용한계 안에 있음을 알 수 있습니다. probe points C1과 C2의 경우, 수치와 실험 결과 사이의 차이는 응고 중에 5%, 응고 후 냉각 시 12% 이내입니다. 쉘의 점에 대한 수치 결과는 실험 결과보다 약 5% 높습니다. 이는 쉘 재료에 열 물리학적 특성을 할당할 때 발생하는 가정과 쉘 열 전달 계수의 값 때문일 수 있습니다.
Fill sequence & solidification pattern for two different sprue locations
2 개의 상이한 탕구 위치에서 용탕 충전 순서는 5a 및 5b에 나와 있습니다. 최종 탕구가 더 많은 splashing을 생성하므로 결함으로 이어질 수 있습니다. 탕구가 중간에 놓여지면 흐름은 보다 균일 해지고 두 주조 단면에서 비슷한 온도 분포를 보입니다. 50 % 응고 후의 온도 프로파일의 2D 도면은 두 경우 모두 그림 5c 및 5d에 나와 있습니다. 수축 위치에서 볼 때 두 탕구 위치가 결함을 일으키는 것은 분명합니다.
Figure 5a. Fill sequence at different time intervals when the sprue is located at one end
Figure 5b. Fill sequence at different time intervals when the sprue is located in the middle
Figure 5c. 2D temperature profile after 50% solidification when the sprue is located at one end
Figure 5d. 2D temperature profile after 50% solidification when the sprue is located in the middle
Effect of shell thickness
정밀 주조에 대한 쉘 두께의 효과를 연구하기 위해 두께가 7.2, 10, 15 및 20 mm인 주물을 선정하였습니다. 그림 6a 및 6b는 주조품의 특정 위치에서 냉각 곡선을 나타내며, 이는 C1으로 나타내고 쉘 몰드 내의 특정 위치에 있으며, 응고 중에 S11로 나타납니다. 세라믹 쉘의 두께가 7.2 mm에서 15 mm로 증가하면 냉각 속도가 감소하여 응고 시간이 길어지는 것을 볼 수 있습니다.
Effect of shell heat transfer coefficient
쉘 열 전달 계수는 열이 쉘 몰드의 외부 벽에서 방사선을 통해 주변 공기로 열을 방출하는 속도를 나타냅니다. 이 효과를 조사하기 위해 열 전달 계수의 값을 20에서 80W/m2K까지 다양하게 했습니다. 7a 및 7b로부터, h의 변화는 주조 재료 및 쉘의 냉각 속도에 중요한 영향을 미친다는 것을 알 수 있습니다. 열 전달 계수가 20에서 80W/m2K로 증가하면 C1에서의 응고 시간이 812 초에서 334 초 (약 44 %)로 감소되었음을 알 수 있습니다. 따라서, h의 값을 변화시키는 것은 주물의 미세 구조에 영향을 미칩니다.
Figure 6a. Temperature profile at location C1 (casting) for the casting geometry where the sprue is located at one end for various shell thickness values
Figure 6b. Temperature profile at location S11 (shell) for the casting geometry where the sprue is located at one end for various shell thickness values
Figure 7a. Temperature profile at location C1 (casting) for the casting geometry where the sprue is located at one end for various heat transfer coefficient values between the shell mold & ambient
Figure 7b. Temperature profile at location S11 (shell) for the casting geometry where the sprue is located at one end for various heat transfer coefficient values between the shell mold & ambient
Conclusions
정밀 주조 공정의 몰드 충진 및 응고 시뮬레이션은 FLOW-3D를 사용하여 수행되었습니다. 주조 공정에 대한 주조 매개변수의 영향을 연구하기 위해 파라메트릭 연구가 수행되었습니다. 본 연구에서 다음과 같은 결론을 도출 할 수 있습니다.
FLOW-3D는 멀티 캐비티 몰드의 주입 및 응고 모델링이 가능합니다. 프로브 위치의 예측 온도 프로파일은 실험 데이터의 허용오차 이내였다.
쉘 두께의 경우, 두 경우 모두 셸의 임계 두께가 있으며, 그 이상으로 열 전달 특성이 역행하는 것으로 확인되었습니다. 셸 두께가 증가함에 따라 응고 시간이 임계 두께까지 증가하여 감소하기 시작했습니다. 원래 형상의 경우 임계 두께는 15~20mm인 반면 수정된 형상의 경우 10mm와 15mm 사이에 있다.
쉘과 대기 사이의 열 전달 계수 h는 열 전달 특성에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. h가 20에서 80W/m2K로 4 배 증가할 때 탕구의 중심에서 응고 시간이 40 % 이상 감소했습니다.
References
Sabau, A.S., Numerical Simulation of the Investment Casting Process, Transactions of the American Foundry Society, vol. 113, Paper No. 05-160, 2005.
Sabau, A.S., and Viswanathan, S., Thermophysical Properties of Zircon and Fused Silica-based Shells used in the Investment Casting Process, Transactions of the American Foundry Society, vol. 112, Paper No. 04-081, 2004.
금속 3D 프린팅은 적층제조(Additive Manufacturing) 가공법이라고 불리며 일반적으로 금속 파우더 또는 와이어를 한 층씩 적층하여 제조하는 공법이다. 금속 적층제조 공법에 대한 관심은 지난 몇 년 동안 지속적으로 이루어지고 있으며 이와 관련된 연구개발도 활발히 진행되고 있다. 금속 3D 프린팅은 복잡하거나 특수한 형상을 손쉽게 설계하고 제조할 수 있는 장점을 가지고 있어 조선, 우주 항공, 자동차, 의료,기계 등 다양한 분야에서 사용되고 있다.이러한 금속 3D 프린팅은 크게 Powder Bed Fusion(PBF) 공정과 Directed Energy Deposition(DED) 공정으로 분류할 수 있다.
PBF는 금속 파우더를 소재로 하는 공정으로 파우더를 평평히 깔고, 고밀도 에너지를 가진 레이저 또는 전자빔을 지정된 영역에 조사(Irradiation)하여 파우더를 소결시키거나 용융시켜 한 층씩 적층하는 방법이다. DED는 고출력 레이저 빔을 금속 표면에 조사하면서 동시에 금속 파우더도 같이 분출되어 용융지가 실시간으로 적층되는 공정이다. 용접과 유사한 방법으로 기존 제품에 덧붙여 쌓아 올릴 수 있어 보수 작업에 활용할 수 있다. 그리고, DED 공정에서는 이종 소재의 적층이 가능하여 다양한 금속 파우더를 활용한 합금 제작이나 다른 재질을 소재를 적층할 수 있다
Powder Bed Fusion(PBF) 공정
FLOW-3D의 Weld 모듈을 이용하여 레이저 파워, 열 유속, 레이저 Spot 사이즈, 레이저 움직임과 속도, 실드 가스, 멀티 반사효과, 반사율, 증발압력 효과, 표면장력 설정 등을 고려하여 Powder에 레이저조사 조건을 설정하여 용융거동을 확인할 수 있다.
Directed Energy Deposition(DED) 공정
DED 공정 해석은 FLOW-3D의 Particle 기능을 이용한 방법으로, Base Metal에 입자들이 낙하되면서 레이저의 열유속에 의해 용융 및 적층된다. 이 방법은 입자가 떨어지는 현상을 시각적으로 확인할 수 있다.
FLOW-3D는 유체의 유동 및 열전달 수치 해석 소프트웨어이며, 자유표면(자유수면)을 가진 유체의 흐름을 정확하게 예측한다. FLOW-3D는 수 많은 물리적 유동 현상에 대한 시뮬레이션 모델을 제공하여, 설계 및 운영 단계에서 엔지니어가 쉽고 정확하게 판단할 수 있도록 해주기 때문에 수리, 주조, 기계, 항공, 용접, 적층 공정, 금속 3D 프린팅 등 여러 분야에서 사용되는 소프트웨어이다. 이번 호에서는 FLOW-3D의 다양한 활용 분야 중에서 레이저 용접 분야(Weld 모듈이 연계된 FLOW-3D Weld를 사용)에 대해 자세히 알아보고자 한다.
레이저 용접은 레이저 광선의 출력을 응용한 용접 방법을 말한다. 레이저 용접의 장점은 용접 강도가 좋고, 열 영향 부위가 작으며, 정밀도가 높고 변형이 적으며 강철, 알루미늄, 티타늄 및 이종 금속을 포함한 광범위한 금속 및 합금을 용접할 수 있다는 것이다.
FLOW-3D Weld는 이러한 레이저 용접 공정에 대해 정확한 결과를 얻게 해 주며, 엔지니어가 레이저 프로세스를 최적화하는데 도움을 준다. FLOW-3D Weld는 레이저 소스에 의해 생성된 Heat flux, 용융 금속에 대한 증발 압력, shield gas 효과, 다중 레이저 반사 등과 같은 물리적 모델을 적용하여 Conduction 용접, Keyhole 용접, Porosity, 용융풀 거동 등을 분석할 수 있다.
이번 호에서는 레이저 용접 프로세스 및 결과물을 최적화하기 위해 필요한 물리적 설정과 대표적인 레이저 용접 해석 예제를 설명하고자 한다.
레이저 광원
1. 레이저 광원
레이저 용접을 하는데 있어 레이저 광원의 설정이 필요하다. FLOW-3D Weld에서 사용되는 레이저 광원은 원통형과 원추형으로 설정할 수 있으며, <그림 1>과 같이 Heat flux를 일정한 상태 또는 가우시안 분포(Gaussian distribution) 형태로 나타낼 수 있다.
레이저 광원의 형태를 원추형으로, 가우시안 분포를 가지도록 Heat flux를 설정하면 <그림 2>와 같이 광원이 원추형으로 나타나며, 반경 거리에 따른 Heat flux의 에너지 밀도 차이도 확인할 수 있다.
그리고, <그림 3>과 같이 레이저 광원의 위치 좌표와 속도 벡터를 설정하면, 레이저의 위치에 대한 광원의 움직임 설정이 가능하다.
(주)에스티아이씨앤디에서는 FLOW-3D 제품군의 사용자 교육을 지원하고 있습니다. 홈페이지에 안내되어 있는 교육 일정과 교육신청 절차를 참고하시어 교육을 받으실 수 있습니다.
FLOW-3D 분야별 교육 과정 안내
교육 과정명 : 수리 분야
댐, 하천의 여수로, 수문 등 구조물 설계 및 방류, 월류 등 흐름 검토를 하기 위한 유동 해석 방법을 소개하는 교육 과정입니다. 유입 조건(수위, 유량 등)과 유출 조건에 따른 방류량 및 유속, 압력 분포 등 유체의 흐름을 검토를 할 수 있도록 관련 예제를 통해 적절한 기능을 습득하실 수 있습니다.
교육 과정명 : 해양 분야
해안, 항만, 해양 구조물에 대한 파랑의 영향 및 유체의 수위, 유속, 압력의 영향을 예측할 수 있는 해석 방법을 소개하는 과정입니다. 항주파, 슬로싱, 계류 등 해안, 해양, 에너지, 플랜트 분야 구조물 설계 및 검토에 필요한 유동해석을 하실 수 있는 방법을 알려드립니다. 각 현상에 대한 적절한 예제를 통해 기능을 습득하실 수 있습니다.
교육 과정명 : 주조 분야
주조 분야 사용자들이 쉽게 접근할 수 있도록 각 공정별로 해석 절차 및 해석 방법을 소개하는 교육 과정입니다. 고압다이캐스팅, 저압다이캐스팅, 경동주조, 중력주조, 원심주조, 정밀주조 등 주조 공법 별 관련 예제를 통해 적절한 기능들을 습득할 수 있도록 도와 드립니다.
교육 과정명 : 레이저 용접 분야
레이저 용접 해석을 하기 위한 물리 모델과 용접 조건들을 설정하는 방법에 대해 소개하는 교육 과정입니다. 해석을 통해 용접 공정을 최적화할 수 있도록 관련 예제와 함께 적절한 기능들을 습득할 수 있도록 도와 드립니다.
교육 과정명 : 3D프린팅 분야 과정
Powder Bed Fusion(PBF)와 Directed Energy Deposition(DED) 공정에 대한 해석 방법을 소개하는 교육 과정입니다. 파우더 적층 및 레이저 빔을 조사하면서 동시에 금속 파우더 용융지가 적층되는 공정을 해석하는 방법을 관련 예제와 함께 습득하실 수 있습니다.
고객 맞춤형 과정
상기 과정 이외의 경우 고객의 사업 업무 환경에 적합한 사례를 중심으로 맞춤형 교육을 실시합니다. 필요하신 부분이 있으시면 언제든지 교육 담당자에게 연락하여 협의해 주시기 바랍니다.
고객센터 및 교육 담당자
전화 : 02)2026-0450, 02)2026-0455
이메일 : flow3d@stikorea.co.kr
교육 일정 안내
교육은 매월 정해진 일정에 시행되는 정기 교육과 고객의 요청에 의해 시행되는 비정기 교육이 있습니다. 비정기 교육은 별도문의 바랍니다.
• 일시 : 2018년 10월 23일(화) 13:00~17:40 • 장소 : 여의도 전경련타워 컨퍼런스센터 루비홀
2018 FLOW-3D Korea User Conference는여의도 전경련타워 컨퍼런스센터에서 2018년 10월 23일(화)에 개최되었습니다. 본 컨퍼런스에서는 FLOW-3D를 이용한 새로운 모델링 접근법과 최신 개발 기능 및 글로벌 선진업체의 적용사례 등을 소개하였습니다.
2018 FLOW-3D Korea User Conference를 통해 급변하는 시장에서 어떻게 수주 경쟁력을 올리고 수익성을 개선할 수 있는지 살펴 볼 수 있는 좋은 시간이 될 것입니다. 바쁜 일정 임에도 불구하고 꼭 참석하시어 빠른 변화 속에서 글로벌 경쟁력 구축 및 비즈니스 성장 동력을 찾을 수 있는 귀중한 시간이 되기를 기원합니다. 여러분의 많은 관심과 참여 부탁 드립니다.
• 본 행사는 사전 등록 하신 분에 한하여 참석이 가능하며, 선착순 사전 등록으로 조기 마감될 수 있습니다. • 본 행사는 무료 행사로 좌석이 한정되어 있습니다. • 원활한 행사 진행을 위해 행사 당일 가급적 일찍 도착하셔서 등록을 확인해주시기 바랍니다. • 주차장이 협소하오니, 가급적 대중교통을 이용해주시기 바랍니다. • 참석하신 모든 분들께 소정의 기념품을 드립니다.
고속무선충전기
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전경련회의장 찾아오시는 길
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일반주차
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유의사항
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FLOW-3D는 세계에서 가장 어려운 CFD문제를 해결하는 소프트웨어로, 3차원 자유표면 해석 분야에서 널리 사용되는 최적의 수치해석 소프트웨어 입니다. 특히 자유표면(자유수면)을 가진 유동흐름을 정확하게 예측하는 분야에서는 타의 추종을 불허하는 정확성을 자랑합니다.
FLOW-3D는 핵폭탄 개발 프로젝트로 유명한 미국 국립 연구소 LANL(LosAlamos National Laboratory)의 허트(C. W. Hirt) 박사가 새로운 자유표면 추적기법(free surface tracking method)인 VOF(Volume ofFluid) 방법을 연구 개발한 후, 수 많은 유동현상에 대한 물리 모델을 추가하고 성능을 개선하여, 설계 및 운영단계에서 사용되면서 엔지니어에게 귀중한 통찰력을 제공하는 세계적인 CFD 소프트웨어 입니다.
FLOW-3D는 정확한 자유표면 추적, 압축성/비압축성 유동, 층류/난류, 열전달(전도, 대류, 복사), 점성발열, 상변화(응고,증발)/공동현상, 표면장력, 다상유동, 물질확산, 자연대류/밀도류, 뉴턴/비뉴턴유체, 틱소트로피, 다공성매질, 가속도계/관성계, 입자추적, 전기섭동/전기삼투압/주울발열, 열모세관현상 등 수많은 물리 모델을 제공합니다.
FLOW-3D는 오늘날 복잡한 자유 표면 및 제한된 흐름 문제를 분석하는 데 사용할 수 있는 가장 강력한 도구 중 하나입니다. 사용하기 쉬운 모델링 인터페이스를 제공하며 지난 15년 이상 제가 작업한 수력 발전, 환경, 수자원 및 처리 관련 프로젝트의 설계에 필수적인 도구였습니다. Flow Science의 기술 지원 팀과 개발자는 함께 작업하기 쉽고, 조언을 제공하고, 코드의 잠재적 개선 사항에 대한 사용자의 의견을 듣고, 발생하는 문제를 신속하게 해결하고자 합니다. Flow Science의 전체 팀은 함께 일하기에 훌륭했고 모든 엔지니어에게 훌륭한 자원입니다.
FLOW-3D is one of the most powerful tools available to analyze complex free surface and confined flow problems out there today. It provides an easy-to-use modeling interface and has been an integral tool in the design of hydroelectric, environmental, water resource and treatment related projects I’ve worked on over the last 15+ years. Flow Science’s technical support team and developers are easy to work with and are eager to provide advice, hear input from its users on potential enhancements to the code as well as quickly resolving issues that arise. The entire team at Flow Science have been great to work with and are a great resource to all engineers.
FLOW-3D CAST는 우리의 품질 프로그램에 엄청난 자산이었습니다. 6가지 주조 시뮬레이션 소프트웨어를 평가한 후 Howell Foundry는 FLOW-3D CAST를 구매하기로 결정했습니다. 이 결정의 일부 요인에는 설정 다양성, 비용 및 가장 중요한 시뮬레이션의 현실 정확도가 포함됩니다. 업데이트된 결과 뷰어와 결합된 FLOW-3D CAST 의 강력한 시뮬레이션 기능은 가장 복잡한 작업에서 특히 첫 번째 타설에서 고품질 주조를 보장하는 데 도움이 되었습니다.
FLOW-3D CAST has been a tremendous asset to our quality program. After having evaluated six different casting simulation software, Howell Foundry made the decision to purchase FLOW-3D CAST. Some of the factors in this decision include its setup versatility, cost, and most importantly its accuracy of the simulation to reality. FLOW-3D CAST’s powerful simulation ability coupled with its updated results viewer has been especially helpful on our most complex jobs to make sure we have a quality casting on the first pour.
우리는 FLOW-3D를 사용하여 지난 20년 동안 많은 소모성 발사체 시스템에 대한 추진제 슬로시 및 풀스루 시뮬레이션을 개발했습니다. 보다 최근에는 Flow Science 지원 직원이 차량 기동으로 인한 ullage collapse effects를 포착하기 위해 극저온 추진제 탱크 시뮬레이션에 열 전달을 추가하는 데 중요한 역할을 했습니다.
We have used FLOW-3D to develop propellant slosh and pull-through simulations for a number of expendable launch vehicle systems over the last 20 years. More recently, the Flow Science support staff has been instrumental in helping us add heat transfer to cryogenic propellant tank simulations in order to capture ullage collapse effects due to vehicle maneuvers.
저는 연구 및 산업 응용 분야에서 유체 흐름 문제를 해결하는 데 15년 이상 FLOW-3D를 사용해 왔습니다 . 우리는 강 및 해안 구조물, 수처리 장치, 댐, 여수로, 깊은 터널 및 CSO 전환 구조물의 설계에 이 소프트웨어를 광범위하게 사용합니다. FLOW-3D는 수치 솔버 기술, 클라우드 컴퓨팅, 전처리 및 후처리 도구의 최신 기술을 통합하여 고객에게 상당한 시간과 비용을 절감합니다. FLOW-3D 영업 및 기술 지원 팀은 훌륭합니다!
I have used FLOW-3D for over 15 years solving fluid flow problems in research and industrial applications. We use the software extensively in the design of river and coastal structures, water treatment units, dams, spillways, deep tunnels, and CSO diversion structures. FLOW-3D integrates state of the art in numerical solver techniques, cloud computing, pre- and post-processing tools resulting in substantial time and cost savings to our clients. FLOW-3D sales and technical support teams are excellent!
FLOW-3D 는 다른 소프트웨어로 시각화하거나 정량화하기 어려운 복잡한 유압 문제에 대한 통찰력을 제공하는 정교한 도구입니다. 정교함에도 불구하고 소프트웨어는 매우 사용자 친화적이며 Flow Science는 훌륭한 문서와 기술 지원을 제공합니다. FLOW-3D 모델 에서 얻은 결과는고객과 사내 비모델러 모두에게 깊은 인상을 남겼습니다.
FLOW-3D is a sophisticated tool that provides insight into complex hydraulic problems that would be difficult to visualize or quantify with other software. Despite the sophistication, the software is very user friendly, and Flow Science provide great documentation and technical support. The results we have obtained from our FLOW-3D models have impressed both our clients and non-modelers in-house.
4C-Technologies에서 우리는 거의 35년 동안 다양한 소프트웨어 흐름 시뮬레이션 솔루션을 사용하는 선구자였습니다. 다양한 금속 합금으로 주조된 HPDC 부품에서 부품 설계 및 도구/러너 설계를 최적화합니다. 2008년부터 우리는 FLOW-3D를 사용하여 지금까지 최고의 정확도를 제공하는 것으로 나타났습니다. 또한 FLOW-3D 팀 의 지원은 탁월합니다.
At 4C-Technologies we have been pioneers in using various software flow simulation solutions for nearly 35 years. We optimize part designs and tool/runner designs on casted HPDC parts in various metal alloys. Since 2008 we have solely been using FLOW-3D as it turned out to give by far the best accuracy. Furthermore, the support from the FLOW-3D team is outstanding.
20년 이상 FLOW-3D 와 함께 CFD 분석을 사용하면서 우리의 신뢰 수준은 이제 일반 연구 목적 및 최종 설계 응용 프로그램에 CFD 모델링을 사용하는 데 확신을 가질 정도로 높아졌습니다. 이 소프트웨어는 개념적 세부 사항과 구성을 신속하게 변경할 수 있는 유연성을 제공하여 설계를 단계적으로 진행할 수 있도록 합니다.
From using CFD analysis with FLOW-3D for over twenty years, our level of trust has increased to the point that we are now confident in using CFD modeling for general study purposes and final design applications. The software gives us flexibility to quickly change conceptual details and configurations allowing the design to advance in stages.
우리는 FLOW-3D AM을 사용하여 기초 과학의 경계를 발전시켜 왔습니다 . FLOW-3D AM은 다중 합금 3D 프린팅 중 복잡한 현상을 지배하는 물리학에 대한 우리의 가설을 테스트하는 훌륭한 도구였습니다. FLOW-3D AM은 우리가 열 프로필의 진화와 관련된 물질 전달 및 복잡한 적층 구조에서 열 응력의 발달을 이해하는 데 도움이 되었습니다.
We have been using FLOW-3D AM to advance the boundaries of fundamental science. FLOW-3D AM has been a great tool to test our hypotheses about the physics governing complex phenomena during multi-alloy 3D printing. FLOW-3D AM has helped us understand the evolution of thermal profiles and the associated mass transport and development of thermal stresses in complicated additively-built structures.
FLOW-3D 는 많은 응용 프로그램이 있는 강력한 도구입니다. 우리는 FLOW-3D를 사용하여 물 전환 구조의 흐름과 수력을 효과적으로 해결했습니다. 우리는 또한 제안된 물고기 통로를 통한 물 흐름을 모델링했습니다. 우리는 정확성, 계산 속도, 특히 사용자 친화적인 GUI에 깊은 인상을 받았습니다. 그리고 우리 고객들은 모델 출력과 포스트 프로세서에 의해 생성된 애니메이션에 깊은 인상을 받았습니다. 우리는 또한 매우 반응이 좋은 지원 직원에게 감사합니다.
FLOW-3D is a powerful tool with many applications. We used FLOW-3D to effectively resolve flow through and hydraulic forces on a water diversion structure. We also modeled water flow through a proposed fish passage. We have been impressed with the accuracy, computational speed, and especially the user friendly GUI. And, our clients have been impressed with the model output, as well as, animations created by the post-processer. We are also appreciative of the highly responsive support staff.
수년에 걸쳐 FLOW-3D는 기존의 유압 모델링 도구로는 해결하기 매우 어려웠을 복잡한 유압 문제를 해결하는 데 도움을 주었습니다. 우리는 FLOW-3D 팀에게 매우 감사합니다 . 그들은 수년에 걸쳐 지속적으로 소프트웨어를 개선해 왔으며 우리의 요구에 매우 신속하게 대응해 왔습니다.
Over the years, FLOW-3D has helped us solve complex hydraulic problems that would have otherwise been very difficult to solve with conventional hydraulic modeling tools. We are very thankful to the team at FLOW-3D. They have constantly been making the software better over the years, and have been very responsive to our needs.
FLOW-3D 는 당사의 우주 공학 연구 및 개발 프로세스에서 필수적인 도구입니다. FLOW-3D는 극저온 연료 역학의 프로세스를 더 잘 이해하여 질량을 줄이고 발사기 성능을 향상시키는데 도움이 됩니다.
FLOW-3D is an essential tool in our space engineering research & development process. FLOW-3D helps us better understand processes in cryogenic fuel dynamics, leading to savings in mass and improved launcher performance.
FLOW-3D CAST는CASTMAN, Inc의 제품 개발 및 품질 확보에 매우 큰 도움을 주었습니다. FLOW-3D를 한국에 독점 공급하는 (주)에스티아이씨앤디의 수치해석 컨설팅팀과 협업을 통해 제품 개발 시 FLOW-3D 주조 시뮬레이션을 통해 기술적인 여러 어려움이 있는 제품 개발에 모두 성공하였습니다. 이는 개발 비용, 기술적인 어려움, 개발 기간 및 가장 중요한 시뮬레이션의 정확도가 포함됩니다. FLOW-3D CAST 의 강력한 시뮬레이션 기능은 가장 복잡한 작업에서 고품질 주조를 보장하는 데 도움이 되었습니다.
FLOW-3D 2026 European User Conference 6월 16일부터 17일까지 뒤셀도르프의 Steigenberger Icon Parkhotel에서 열리는 FLOW-3D 2026 European User Conference에 고객 여러분을 초대합니다. 주요 기업 및 기관의 동료 엔지니어, 연구원, 과학자들과 연결하여 ...
용접 및 3D프린팅에 특화된 수치해석 프로그램인 FLOW-3D WELD/AM의 새로운 기능을 소개해 드릴 웨비나를 개최합니다. 이번 웨비나에서는 익숙하지만 놓치고 있었던 FLOW-3D WELD/AM의 핵심 기능과 더욱 강력해진 최신 업데이트 내용을 집중적으로 다룹니다 ...
FLOW-3D CAST는 금속 주조를 위해 특별히 설계된 다양한 물리적 모델을 포함하고 있습니다. 이는 모든 종류의 금속 주조 용도와 관련된 문제에 대한 가장 정확한 해결책을 제공합니다. 이를 통해 고객은 보다 적은 시간과 비용으로 지속적으로 주조 수율과 품질을 개선할 수 있습니다.
자유 표면 흐름을 정확하게 예측할 수 있는 특수 기능을 갖춘 FLOW-3D CAST는 금형 용탕 충진 및 공기 주입과 같은 관련된 결함을 시뮬레이션하는 데 가장 적합합니다. 강력하고 유연한 열전달 모델은 응고, 냉각 채널, 열 다이 사이클 시뮬레이션과 같은 금속과 금형 사이의 열 교환을 빠르고 정확하게 예측할 수 있습니다. 금형 용탕 충진과 결합할 수 있는 응고 및 수축 모델은 과도한 수축공과 기공 영역을 정확히 찾아내어 결함이 완화됩니다. granular media 모델과 수분 건조 모델을 사용하여 모래 코어의 blowing과 건조 공정을 시뮬레이션 할 수 있습니다. FLOW-3D CAST의 유한 요소 기반 열 응력 모델을 사용하면, 고객이 응력이 발생하는 위치와 주조 변형이 일어나는 이유를 정확하게 예측할 수 있으므로 열 변형 결함을 제거할 수 있습니다. 주철 모델은 공정 반응하는 동안 흑연, 감마 – 철 및 탄화물 형성을 예측하여, FLOW-3D CAST의 적용 범위를 확장합니다. 코어 가스 제품 군의 고유한 특징은 코어 가스 생성 및 모래 코어에서의 흐름을 모델링 하여 금속 주물의 코어 가스 관련 결함을 예측하는 데 사용할 수 있습니다.
FLOW-3D CAST는 금속 주조 모델링 및 시뮬레이션 분야의 선두 프로그램입니다. 금속 주조 업계에 대한 당사의 헌신은 금속 주조와 관련된 모델과 용도에 대한 당사의 지속적인 개발로 입증되었습니다. 당사는 고객과 지속적으로 협력하여 실제 애플리케이션을 위해 개발하여 품질과 생산성을 향상시키고 지속적으로 혁신할 수 있도록 지원할 것입니다.
Key Framing in FLOW-3D CAST – Short Tutorial
Check out this short tutorial that shows you how to use the keyframing capability in FlowSight to open the die halves “visually” during filling and display the solid temperature on the die faces while showing the metal filling the dies.
Learn more about the advances in FLOW-3D CAST v5 at https://www.flow3d.com/products/flow-3d-cast/flow-3d-cast-v5-0/
ALL NEW FLOW-3DCAST v5 는 금속 주조 시뮬레이션 및 공정 모델링에 있어 큰 발전입니다. 이제 FLOW-3D CAST는 시뮬레이션 할 프로세스를 선택할 수 있으며, 소프트웨어는 적절한 프로세스 매개 변수, 지오메트리 유형 및 합리적인 기본 값을 제공합니다. 이렇게 하면 시뮬레이션 설정이 상당히 간소화됩니다. 또한 FLOW-3D CAST의 강력한 시뮬레이션 엔진과 결함 예측을 위한 새로운 도구는 설계 주기를 단축하고 비용을 절감하는 통찰력을 제공합니다. 대표적인 개발 기능으로 응고 시뮬레이션을 위한 열 계수 및 핫 스팟 식별 출력, 갇혀 있는 가스를 식별하고 환기 효율을 예측하기 위한 결함 채우기 도구 등이 포함됩니다. 그리고 더 빠르고 더 강력한 압력과 및 응력 해소 기능이 모두 포함합니다.
ALL NEW FLOW-3DCAST v5 는 관련 프로세스가 포함된 Suite제품으로 제공됩니다. 영구 금형 제품군은 중력 다이 캐스팅, 저압 다이캐스팅(LPDC), 틸트 주입 주조와 같은 프로세스 작업 공간을 포함합니다. 각 프로세스에 대해 사용자 인터페이스는 특정 프로세스와 관련된 내용만 표시합니다. 모래 주조 Suite에는 중력 사형 주조 및 저압 사형 주조(LPSC)와 같은 프로세스가 포함되어 있습니다. 소실 폼 제품 군에는 사형 주조 Suite의 모든 것과 소실 폼 공정 작업 공간이 포함됩니다. HPDC 제품군은 열 응력 및 변형을 포함하여 고압 다이 캐스팅과 관련된 모든 것을 포함합니다. 각 프로세스 작업 공간 내에서 채우기, 응고 및 냉각과 같은 하위 프로세스는 서로 연결된 시뮬레이션으로, 처음부터 끝까지 차례로 전체 프로세스를 모델링 합니다. 사용자가 그것을 작업장 바닥에서 하는 것처럼. 사용자는 레들을 용융 풀 안에 담갔다가, 숏 슬리브 또는 주입 컵에 옮겨, 전체 이동 및 주입과 같은 단계를 포함하도록 프로세스를 확장할 수 있습니다. LPDC의 경우 프로세스 엔지니어는 도가니의 가압 및 금속 흐름을 주형으로 모델링 할 수 있습니다. FLOW-3D CAST v5를 사용하면 가능성이 무한해 집니다.
WYSIWYN Process Workspaces
What-You-See-Is-What-You-Need (WYSIWYN) 프로세스 작업 공간은 FLOW-3D CAST의 다기능성을 간소화하여 사용 편의성과 탁월한 솔루션입니다. 대부분의 인터페이스는 사용자가 제공해야 하는 정보만을 요구하고, 사용자 설계 원칙을 적용하여 단순화되었습니다.
FLOW-3D CAST v4.2에 도입된 프로세스 중심 작업 공간은 중력 다이 주조, 저압 주조 및 경사 주입, 모래 등과 같은 영구 금형 공정으로 확장되었습니다. 중력 모래 주조, 저압 모래 주조 및 소실 폼과 같은 주조 공정 지속적인 주조, 투자 주조, 모래 코어 제작, 원심 주조를 포함한 더 많은 공정 작업 공간이 현재 진행 중에 있습니다.
Simulation setup is simplified by only showing the components applicable for a given process.
Types of casting components available in a HPDC simulation. Mold pieces available in a high pressure die casting include cover and ejector dies, sliders, and shot sleeves.
Defect Prediction / 결함 예측
Identify Filling Defects using Particles 결함 예측 및 입자를 이용한 주입 결함 식별
파티클을 사용하는 FLOW-3D CAST v5를 통해 유입된 가스로 인한 충전 결함을 식별하는 것이 훨씬 쉬워 졌습니다. 결함을 식별하기가 훨씬 용이할 뿐만 아니라, 결함 예측에 따른 계산 비용도 크게 절감되었습니다.
붕괴된 가스 지역을 나타내는 보이드 입자가 도입되었습니다. 이전에 붕괴된 가스 영역은 너무 압축되어 수치 메쉬에서 해결할 수 없으면 시뮬레이션에서 사라졌습니다. 보이드 입자는 작은 기포처럼 작용하며 드래그와 압력을 통해 금속과 상호 작용합니다. 주변의 금속 압력에 따라 크기가 변하며, 주입이 끝난 후 최종 위치를 보면 공기 침투 및 산화물로 인한 잠재적인 결함이 있음을 알 수 있습니다.
Predict filling defects caused by entrapped gas using the Particle Model.
Metal/Wall Contact Time 금속/벽 접촉 시간
벽면 접촉 시간은 금형 표면에서 다른 부위보다 금속에 더 오래 노출된 부위를 식별하는 데 유용합니다. 금속 접촉 시간은 금속이 고체 구성 요소와 접촉한 시간을 나타냅니다. 예를 들어 모래 입자가 핵분해 부위의 역할을 하기 때문에 미세 먼지가 발생할 수 있습니다. 개별 솔리드 구성 요소와의 금속 접촉 시간 출력이 모든 구성 요소와의 접촉 시간을 포함하도록 확장되었습니다. 접촉 시간 계산은 출력 탭에서 벽 접촉 시간을 선택하여 활성화합니다.
Identify solidification defects with the new Thermal Modulus output.
Solidification Defect Identification 응고 결함 식별
일반적으로 라이저 크기 조정에 사용되는 열 모듈은 이제 응고 시뮬레이션에서 출력됩니다.
Risers will likely need to be placed on the circled regions.
Hot Spots 핫 스팟
또 다른 결과인 “핫 스팟”은 라이저를 찾고 크기를 조정하며, 응고 관련 결함의 가능성을 식별하는 데 유용합니다. 핫 스팟은 최종적으로 응고된 부위를 나타냅니다. 이것들은 입자들로 표현되고 뜨거운 점 크기에 의해 색깔이 변하기도 합니다. 라이저는 핫 스팟 크기가 가장 큰 곳에 배치해야 합니다.
Porosity Analysis Tool
FlowSight의 새로운 Porosity Analysis Tool은 실제적인 측면에서 porosity-related 결점을 식별합니다. 결점은 이제 순 볼륨, 최대 선형 범위, 모양 인자 및 total count로 식별됩니다.
New defect identification tools allow users to analyze porosity.
Arbitrary 2D Clips 임의 2D 클립
기능 지향적인 2D 클립은 결함을 찾기 위해 전면적으로 살펴 볼 때 유용합니다. 이전에는 클립에 표시된 금속 영역이 솔리드에 의해 점유된 셀로 확장되었습니다. 잡식의 FLOW-3D CAST v5에서 이 클립은 구성 요소를 숨기는 옵션을 선택해야만 열린 공간(예:주조 부품)의 금속을 보여 줄 수 있습니다.
Intensification Pressure 강화 압력
고압 주조 시뮬레이션에 지정된 강화 압력은 이제 매크로 및 마이크로 Porosity모델 모두에 결합되어 형성 사이의 보다 현실적인 관계를 형성합니다. 이러한 결함의 크기 및 플런저에 의해 가해지는 압력의 크기입니다.
Adjusting Shrinkage Porosity 수축 기공 조절
사용자가 금속의 특성을 수정할 필요 없이 수축 다공성의 양과 크기를 미세 조정할 수 있도록 수축 조정 계수가 추가되었습니다. 계수를 사용하면 응고 중에 체적 수축의 양을 전화로 설정하거나 줄일 수 있습니다.
Gas Pressure and Venting Efficiency 가스 압력 및 밴트 효율성 검토
사용자가 충전 결함을 식별하고 다이캐스트에서 밴트 시스템을 설계하는 데 도움을 주기 위해 마지막 국부적인 가스 압력 및 밴트 효율성 검토 결과가 주조 시뮬레이션 출력에 추가되었습니다. 가스 압력은 셀이 금속으로 채워지기 전에 셀의 마지막 보이드 압력을 기록하며, 밴트 효율은 환기구를 배치하는 것이 밴트 위치에서 공기를 배출하는 데 가장 효율적인 영역을 보여 줍니다.
Databases 데이터베이스
주조 공정에서 일반적으로 사용되는 정보의 데이터베이스는 설정 오류를 줄이고 시뮬레이션 workflow 를 개선합니다.
Configurable Simulation Monitor 구성 가능한 시뮬레이션 모니터
시뮬레이션을 실행할 때 발생하는 중요하지만 종종 힘든 작업은 시뮬레이션을 모니터링하는 것입니다. FLOW-3D CAST를 사용하면 다음과 같은 일반적인 시뮬레이션 목표를 모니터링할 수 있습니다.
게이트 속도
주형 내 고상 분율
최저/최고 용탕 온도 및 금형 온도
다양한 프로브 위치에서의 온도
시뮬레이션 진단(예:시간 스텝, 안정성 한계)
Plotting Capabilities Plotting기능
이제 시뮬레이션 관리자에는 더 많은 플롯 기능이 포함됩니다. 플롯은 사용자가 구성할 수 있으며 구성은 다른 시뮬레이션에서 사용하기 위해 데이터베이스에 저장됩니다. 사용자는 시뮬레이션 런타임 그래프와 history-data 에서 모니터링할 이력 데이터 변수를 지정할 수 있습니다. 다중 변수를 각 그래프에 입력합니다.
Conforming Meshes
임의 형상의 활성 계산 영역을 정의할 수 있도록 적합한 메쉬 기능이 확장되었습니다. 이는 메쉬 블록이 준수할 수 있는 열린 볼륨과 솔리드 볼륨을 모두 포함하여 계산 도메인의 영역을 정의하는 meshing구성 요소라고 하는 새로운 유형의 지오메트리 구성 요소를 사용합니다.
메쉬 블록은 냉각 채널이나 공동에 선택적으로 조합할 수 있어 사용자가 이러한 기하학적 객체에 대해 최적의 해상도를 선택할 수 있습니다. 이제 확인할 수 있는 메쉬가 FAVORize 탭에 표시될 수 있습니다.
Summary Views of Components/Cooling Channels
FLOW-3D CAST v5의 인터페이스는 주조 시뮬레이션에서 다양한 형상 구성 요소를 꽉 차게 보여줍니다. 2개의 새로운 형상 요약 뷰인 구성 요소 요약 뷰와 냉각 채널 요약 뷰는 기하학적 구성 요소 및 냉각 채널의 플라이 아웃을 제공하여 사용자가 신속하게 수행할 수 있도록 합니다. 중요 설정을 한 눈에 파악하고 필요한 경우 변경 할 수 있습니다.
Under the Hood
FLOW-3D CAST의 많은 강력한 구성 요소들은 Solver Engine이라고 부르는 것 들에서 중요합니다. 아래에서는 이면에서 무거운 작업을 수행하는 데 도움이 되는 몇가지 중요한 사항을 설명합니다.
Thermal Die Cycling (TDC) Model TDC(열 다이 사이클)모델
열 다이 사이클 시뮬레이션의 주입/응고 단계는 균일하지 않은 캐비티 온도를 사용하여 개선할 수 있습니다. 이제 캐비티에 있는 금속의 초기 온도는 재시작 중에 채우기 시뮬레이션을 통해 지정하거나 초기 유체 영역을 사용하는 사용자 정의 분포에서 지정할 수 있습니다. 이 기능은 옵션으로 사용할 수 있는 균일한 초기 금속 온도에 비해 다이 사이클링의 열해석의 정확성과 현실성을 높여줍니다.
Melt temperatures in the casting cavity read from a filling simulation are applied to ejector die during filling/solidification stage of thermal die cycling simulation.
Heat Transfer Coefficient Calculator for Spray Cooling 분사 냉각을 위한 열 전달 계수 계산기
스프레이 유체와 다이 표면 사이의 열 전달 계수(HTC)를 추정하는 것은 어려운 일입니다. 계산 또는 측정을 통해 값을 사용할 수 있는 경우 사용자는 이러한 값을 스프레이 거리 및 각도의 함수로 직접 지정할 수 있습니다. 새로운 기능을 통해 노즐의 스프레이 액의 유량을 기준으로 HTC를 동적으로 계산할 수 있습니다. 단일 조정 계수를 통해 스프레이 유출량을 기준으로 HTC를 미세 조정할 수 있습니다.
FLOW-3D를 활용한 항공우주 분야의 주요한 사례는 슬로싱(sloshing)에 의한 유체의 유동 영향을 평가하는 해석과 기상(gas phase) 유체에 대한 아음속 및 초음속 유동 해석으로 크게 나눌 수 있다.
슬로싱 유동 해석 슬로싱(sloshing)은 탱크 내부에 적재된 유체가 외부의 가진에 의하여 발생하는 유동 현상이다. 이는 흔히 볼 수 있는 컵 내부 물의 유동부터 항공기 및 선박, 우주선의 연료탱크 내부 유동까지 다양한 분야에서 나타나는 유동 현상이다. 이러한 슬로싱의 영향은 유체와 탱크의 상호 작용으로 충격 압력이 발생하게 되며, 슬로싱에 의한 충격이 계속 반복되면서 탱크 내부에 피로로 인한 균열(crack)로 탱크의 파괴를 초래할 수 있다. 그 동안 슬로싱 현상을 연구하기 위해 많은 실험과 수치 해석이 수행되어 왔다. 우주 로켓의 연료 탱크와 관련된 슬로싱 유동에 대하여 많은 연구들이 진행된 바 있고, 1980년대 이후에는 LNG 수송선이 증가하면서 선박 내의 슬로싱 유동에 대한 많은 연구가 진행되었다. 실험적인 연구 방법은 많은 실험비용과 시간 및 장비가 요구되기 때문에 이를 대치하기 위하여 많은 수치해석이 시도되어 왔다. Faltinsen은 진동하는 2차원 슬로싱 문제에 대하여 수치해석을 하였고, Wu et al은 유한 요소 법을 이용하여 3차원 수치해석을 시도하였다. 자유표면 문제에 대해서 수치적 확산을 줄이기 위하여 Takewaki and Yabe에 의하여 CIP(constrained interpolation profile) 기법이 개발 되었고, Yang and Kim은 2009년 물과 공기의 다상 문제를 해석하는 CCUP(Cip-combined and unified procedure) 기법을 이용하여 슬로싱 문제에 대한 수치해석을 수행하였다. 3차원 열유동 해석 프로그램인 FLOW-3D를 이용한 해석은 2006년 Lee et el.에 의하여 수행된 바 있다. 현재까지 슬로싱 현상을 해석하기 위하여 많은 수치기법들이 개발되고 이용되어 왔지만, 슬로싱의 특성상 강한 비선형 자유표면에 대한 정확한 해석에 어려움이 남아있다. 이러한 비선형 슬로싱 문제에 대하여 FLOW-3D를 이용하여 수치해석하였고, 앞서 진행되었던 실험 및 수치해석 연구 결과의 압력 및 자유표면의 형상을 비교하였다. 해석결과와 실험을 비교하기 위하여 해석을 진행하였으며, 탱크의 형상을 <그림 1>에 나타냈다. 이 모델에 대한 실험은 1991년 히타치(Hitachi) 조선 연구소와 대우조선해양에서 수행한 바 있다.
그림 1. 스키매틱 다이어그램(schematic diagram) without baffles, fluid filling 50%
코팅(coating)이란 기판 위의 공기를 액상의 코팅액으로 대체하는 것을 말하고, 코팅 공정은 고분자 용액, 현탁액, 등의 코팅액이 기판 위에 도포됨으로써 마이크로 단위 이하의 액막을 만드는 공정이라고 할 수 있다.
<슬롯(Slot)코팅의 유동 전개>
코팅 공정의 산업적 응용 범위는 매우 넓다. 예를 들면, LCD/PDP 등과 같은 디스플레이, 자성 또는 광학 디스크, 노광, 고집적회로 기판, 광섬유 등의 일반 산업용 및 가정용에 이르기까지 코팅 공정은 모든 산업의 핵심이 되는 분야라고 할 수 있다. 최근 그 중요성으로 인해 코팅 분야에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는데, 생산 속도를 빠르게 하면서 얇고 정밀한 코팅 제품을 생산하기 위한 최적화, 안정성 연구, 다층 필름 및 동시 양면 코팅 제품 등과 같이 코팅의 기능성을 부여하는 신기술 개발, 환경 문제를 해결하기 위한 비 뉴턴(Non-Newtonian) 특성의 코팅액 개발, 최적의 공정 조건을 도출하고자 하는 이론적, 실험적 연구 등이 그것이다. 코팅 공정을 안정되게 유지하기 위해서는 코팅 비드(bead) 내에 작용하는 관성력, 점성력, 모세관력 그리고 외력의 상관관계를 고찰할 필요가 있다. 이를 위해서는 코팅액의 물성, 다이의 구조, 운전 조건 등의 공정 조건을 체계적으로 분석하여야 한다. 코팅액의 유변학적 물성 중에는 점도, 표면장력, 밀도 등이 동특성에 큰 영향을 준다. 또한 코팅액이 웹(web)에 닿을 때의 접촉각, 웹 특성도 공정 해석에 주요 인자이다. 장비의 설계에 있어서는 다이의 기하구조와 더불어 다이 립(lip)의 배치도 중요하다. 이들은 코팅액의 유동과 압력 분포에 크게 영향을 미치기 때문에 여러 형태의 다이 구조가 제안되고 있다. 운전변수는 생산성을 결정짓는 웹 속도를 비롯하여 필름 두께, 공급 유량, 코팅 갭 등이 있다. 이외에도 외력으로 작용하는 전자기력 또는 상류흐름(upstream) 영역 밖에서 가해주는 압력 강하도 고려되어야 한다. 다양한 공정 변수들의 효과는 여러 무차원수로 표현하여 설명하는 것이 적절하다. 가장 중요한 무차원 변수는 카필러리 수(Capillary number)라고 할 수 있는데 용액의 점도와 웹 속도에 대한 표면장력의 비로 정의된다.
참고로 유체역학에서 모세관수는 서로 섞이지 않는 두 유체의 점도와 표면 장력의 상대적 영향력을 나타내는 무차원 수이다. 한편, 코팅 방식의 종류는 코팅 대상물의 구조 및 종류, 코팅액, 코팅 두께 등에 따라 다음과 같이 분류된다.
토목 분야에서는 경험식, 수리계산식, 실험식, 수리모형실험 등으로 설계를 검토하고 문제점을 해결하여 왔으나 최근 컴퓨터와 프로그램의 발달로 수치해석을 이용하여 이를 해결하는 사례가 증가하고 있다. 토목 분야에서 다루는 하천, 댐, 해안 등은 연직방향에 비해 넓은 영역을 다루어야 하므로 과거 수치해석에는 3차원의 유동 계산이 불가능했으나, 컴퓨터 하드웨어의 발달로 지금은 데스크톱 컴퓨터에서도 이러한 수치해석을 수행할 수 있다.
FLOW-3D에서는 가정하거나 단순하지 않은 완전한 나비에-스토크스(Navier-Stokes) 방정식을 계산하여 3차원 유동을 표현하므로 실제와 같은 물리적인 결과를 얻을 수 있다. 이번 호에서는 FLOW-3D를 이용한 해석사례로서 댐 여수로, 배수갑문 등의 적용 사례를 살펴본다
1. 여수로 해석 사례 여수로는 댐이나 저수지의 안전을 위해 물을 방류시킬 수 있는 중요한 구조물로서 FLOW-3D를 이용하여 이 구조물이 설계기준에 적합한지, 문제점은 없는지 등을 검토한 사례이다.
그림 1. 하천 흐름 검토
FLOW-3D 해석 결과는 <그림 1>과 같이 해석 영역에 대한 유속, 수위, 압력 분포 등 수리모형 실험 결과와 동일한 결과를 얻는다.
그림 2. 수위 방류량 곡선
방류능력은 여수로의 중요한 성능으로 수위에 따른 방류량 관계를 검토해야 한다. FLOW-3D를 이용하여 일정 유입 수위를 설정하고 그 수위에 따른 방류량을 계산할 수 있으며, 해석 결과를 이용하여 <그림 2>와 같은 수위 방류량 곡선을 얻을 수 있다.
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FLOW-3D 물리모델링 Capabilities
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FLOW-3D 해석용컴퓨터 선택 가이드
본 자료는 Flow Science의 IT 매니저 Matthew Taylor가 작성한 자료를 기반으로 STI C&D에서 일부 자료를 보완한 자료입니다. 본 자료를 통해 FLOW-3D 사용자는 최상의 해석용 컴퓨터를 선택할 때 도움을 받을 수 있을 것으로 기대합니다.
수치해석을 하는 엔지니어들은 사용하는 컴퓨터의 성능에 무척 민감합니다. 그 이유는 수치해석을 하기 위해 여러 준비단계와 분석 시간들이 필요하지만 당연히 압도적으로 시간을 소모하는 것이 계산 시간이기 때문일 것입니다.
이 자료는 FLOW-3D 제품을 효과적으로 사용하기 위한 하드웨어 선택에 대해 사전에 검토되어야 할 내용들에 대해 자세히 설명합니다. 그리고 실행 중인 시뮬레이션 유형에 따라 다양한 구성에 대한 몇 가지 아이디어를 제공합니다.
Conference Proceedings
제품 개발회사인 Flow Science, Inc의 홈페이지의 Conference proceedings은 전세계 사용자들로 부터 FLOW-3D의 다양한 활용 방안에 대해 배울 수 있는 좋은 자료를 찾아보실 수 있습니다.기타 궁금하신 사항은 아래 연락처로 연락주시기 바랍니다. 연락처 : 02-2026-0455 이메일 : flow3d@stikorea.co.kr
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수치해석 의뢰
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모든 기술 자료는 대외비로 취급되며, 철저하게 보안을 유지해드립니다.
주요 컨설팅 의뢰 분야
수자원 분야
댐체, 수문, 제반 구조물 안정성 검토
댐, 여수로 유동 해석
여수로 수위별 방류량 해석
여수로 월류 및 수위 검토 해석
발전소 취수로 유동 해석
배수터널 방류향 해석
취수탑 유입 유량 해석
교각주위 세굴 해석
수문 수차 유량 해석
저수지 수위별 유동해석
배수암거 부정류 해석
저수지 연결 터널 유동 해석
교각 유동 작용 힘 검토
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냉각수 취수로 유량 해석
수문 유동 양상 분석
배수터널 방류량 해석
월류 수위별 유량 유속 해석
수처리 분야
Wastewater Treatment Plant
정수지 유동해석
분배수로 유량분배 해석
침전지 유동 및 유속 분포 해석
반응조 농도 및 반응시간 해석
응집지 유동해석
하수처리시설 슬러지 농도 해석
DAF 응집제 농도 해석
수조 최적 교반 해석
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지하수 ICE RING 형성 해석
절리면 모세관 열유동 해석
DAF 실증시설 부상조 해석
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우주 항공분야
발사체 탱크 슬로싱 댐핑 평가 해석
항공기 비행 및 급유 시 연료 탱크 내부 유동 해석
항공기 날개 연료 탱크 내부 유동 해석
항공기 연료 탱크 내부 유동 해석
추진체 관리 장치 내부 유동 해석
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자동차 분야
자동차 연료 탱크에 연료 주입 시 탱크 내부 유동 해석
피스톤 쿨링젯 시스템 해석
전착 도장 해석
자동차 연료 주입구의 주입 유량별 유동 특성 분석
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엔진 실린더 내 피스톤 운동과 배기가스 유동 패턴 해석
베어링 내 윤활을 위한 오일의 유동 양상 해석
해양분야
해양 컨테이너 연료 탱크 슬로싱 해석
방파제 구조물 주변 유동 해석
선박 운항에 따른 항주파 및 유동 특성 분석
사석 방파제 등 구조물 주변 유동 해석
진동수주형 파력 발전 구조물 최적화 모델 해석
선박 및 부유체 계류 시 계류 안정성 및 계류력 해석
발전소 부근 해역 온배수 영향 예측
지진 해일에 의한 영향 해석
주조 해석 분야
고압다이캐스팅 충진 거동 및 응고 해석
저압주조 충진 거동 및 응고 해석
경동주조 충진 거동 및 응고 해석
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원심주조 충진 거동 및 응고 해석
금형온도 분포 해석
제품 및 금형 열응력, 변형 해석
주조 공법 별 온도 분포, 산화물 분포 및 결함 분석
금형 및 몰드 냉각방안 최적화 검토
Micro/Bio/Nano Fluidics 분야
Slit 및 Slot 코팅 해석
Roll 코팅 해석
Gravure / Gravure-offset 프린팅 해석
Curtain 코팅 해석
Multi-layer Slide 코팅 해석
전기 삼투를 이용한 마이크로 펌프 전위 및 유동해석
마이크로 채널 액적 생성 연속성 및 혼합 해석
잉크젯 헤드 조건에 따른 잉크 분사 성능 해석
열모데관 유동해석과 모세관 충진 해석
유전 영동 현상을 이용한 액적 융합 해석
레이저 용접 분야
이종재 레이저 용접 해석
용접속도와 경사도에 따른 키홀 내부의 기공 거동 해석
이종재의 레이저 용접 시 wobbling 해석
레이저 용접 Melt Pool 거동 해석
레이저 파워, 속도에 따른 balling 결함 영향 해석
공기/열 흐름 분야 (HVAC System Designs)
HVAC(난방, 냉방 및 환기)시스템 엔지니어가 고려해야 하는 최적 설계 배치에 대한 검토를 수행
발전소의 경우 대형(길이 90m, 너비 33m, 높이 26m)건물로 변압기, 전력선, 조명 등 열 발생 장비를 갖추고 있어서 여러가지 시설물의 상황을 고려할 수 있음
건물 내 공기를 올바르게 분배하고 적절한 쾌적한 온도를 확보하기 위해 건물 구조와 흡입그 크기 등의 검토 가능
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고객이 제공 한 입력 데이터를 당사 컴퓨터에서 계산 실행
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Figure 2. Initial scour development computed by Flow-3D in complex pier.
Figure 3. idealized tidal velocity used for numerical simulations.
![벨기에 Zele에서 나온 WWTP의 개략도 [2]. 녹색 상자는 2 차 처리 과정을 나타냅니다.](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/벨기에-Zele에서-나온-WWTP의-개략도-2.jpg)
![Figure 3. Schematic of the foam degradation process. Source: [43].](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/image-1440-150x150.webp)
![Fig. 1. End uses of zinc [1]](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/image-1445-150x150.webp)
![(c) 24 h; WZ73-1.5 vol% SiC after (d) 1; (e) 12 and (f) 24 h; WZ73-2.5 vol% SiC after (g) 1; (h) 12 and (i) 24 h. Figure 8. XRD patterns of the surface corrosion layers in WZ73 and MMCs after immersing in 1 wt % NaCl solution for (a) 12 h and (b) 24 h. It has been reported that the corrosion reactions of Mg alloys immersed in a neutral aqueous solution proceed by the following reactions [33–35]: Mg → Mg2+ + 2e− (2) 2H2O + 2e− → H2+ + 2OH− (3) Mg2+ +2OH− → Mg(OH)2 (4) Figure 7. Surface morphology of WZ73 after immersing in 1 wt % NaCl solution for (a) 1; (b) 12 and (c) 24 h; WZ73-1.5 vol % SiC after (d) 1; (e) 12 and (f) 24 h; WZ73-2.5 vol % SiC after (g) 1; (h) 12 and (i) 24 h. Metals 2018, 8, x FOR PEER REVIEW 10 of 16 Figure 7. Surface morphology of WZ73 after immersing in 1 wt % NaCl solution for (a) 1; (b) 12 and (c) 24 h; WZ73](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/image-1425-150x150.webp)
![Fig. 1 Progress trend of various metals used for MMCs until 2022[1].](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/image-1417-150x150.webp)
![Fig. 1.2: Variation in heat input with the power density of heat source [2]](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/image-1389-150x150.webp)
![Figure 5. Images showing backseat applications: (a) 2014 Chevrolet corvette seatback (courtesy of GM); (b) 2015 Mercedes- Benz SLK seatback [37] (courtesy of GF casting solutions) and (c) 2014 BMW i3 seatback [38] (courtesy of BASF).](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/image-1380-150x150.webp)
