17-4 PH 스테인리스강의 레이저 분말 베드 융합: 열처리가 미세조직의 진화 및 기계적 특성에 미치는 영향에 대한 비교 연구
panelS.Saboonia, A.Chaboka, S.Fenga,e, H.Blaauwb, T.C.Pijperb,c, H.J.Yangd, Y.T.Peia aDepartment of Advanced Production Engineering, Engineering and Technology Institute Groningen, University of Groningen, Nijenborgh 4, 9747 AG, Groningen, The Netherlands bPhilips Personal Care, Oliemolenstraat 5, 9203 ZN, Drachten, The Netherlands cInnovation Cluster Drachten, Nipkowlaan 5, 9207 JA, Drachten, The Netherlands dShi-changxu Innovation Center for Advanced Materials, Institute of Metal Research, Chinese Academy of Sciences, 72 Wenhua Road, Shenyang 110016, P. R. China eSchool of Mechanical Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing, 100083, P.R. China
Abstract
17-4 PH (precipitation hardening) stainless steel is commonly used for the fabrication of complicated molds with conformal cooling channels using laser powder bed fusion process (L-PBF). However, their microstructure in the as-printed condition varies notably with the chemical composition of the feedstock powder, resulting in different age-hardening behavior. In the present investigation, 17-4 PH stainless steel components were fabricated by L-PBF from two different feedstock powders, and subsequently subjected to different combinations of post-process heat treatments. It was observed that the microstructure in as-printed conditions could be almost fully martensitic or ferritic, depending on the ratio of Creq/Nieq of the feedstock powder. Aging treatment at 480 °C improved the yield and ultimate tensile strengths of the as-printed components. However, specimens with martensitic structures exhibited accelerated age-hardening response compared with the ferritic specimens due to the higher lattice distortion and dislocation accumulation, resulting in the “dislocation pipe diffusion mechanism”. It was also found that the martensitic structures were highly susceptible to the formation of reverted austenite during direct aging treatment, where 19.5% of austenite phase appeared in the microstructure after 15 h of direct aging. Higher fractions of reverted austenite activates the transformation induced plasticity and improves the ductility of heat treated specimens. The results of the present study can be used to tailor the microstructure of the L-PBF printed 17-4 PH stainless steel by post-process heat treatments to achieve a good combination of mechanical properties.
17-4 PH(석출 경화) 스테인리스강은 레이저 분말 베드 융합 공정(L-PBF)을 사용하여 등각 냉각 채널이 있는 복잡한 금형 제작에 일반적으로 사용됩니다. 그러나 인쇄된 상태의 미세 구조는 공급원료 분말의 화학적 조성에 따라 크게 달라지므로 시효 경화 거동이 다릅니다.
현재 조사에서 17-4 PH 스테인리스강 구성요소는 L-PBF에 의해 두 가지 다른 공급원료 분말로 제조되었으며, 이후에 다양한 조합의 후처리 열처리를 거쳤습니다. 인쇄된 상태의 미세구조는 공급원료 분말의 Creq/Nieq 비율에 따라 거의 완전히 마르텐사이트 또는 페라이트인 것으로 관찰되었습니다.
480 °C에서 노화 처리는 인쇄된 구성 요소의 수율과 극한 인장 강도를 개선했습니다. 그러나 마텐자이트 구조의 시편은 격자 변형 및 전위 축적이 높아 페라이트 시편에 비해 시효 경화 반응이 가속화되어 “전위 파이프 확산 메커니즘”이 발생합니다.
또한 마르텐사이트 구조는 직접 시효 처리 중에 복귀된 오스테나이트의 형성에 매우 민감한 것으로 밝혀졌으며, 여기서 15시간의 직접 시효 후 미세 조직에 19.5%의 오스테나이트 상이 나타났습니다.
복귀된 오스테나이트의 비율이 높을수록 변형 유도 가소성이 활성화되고 열처리된 시편의 연성이 향상됩니다. 본 연구의 결과는 기계적 특성의 우수한 조합을 달성하기 위해 후처리 열처리를 통해 L-PBF로 인쇄된 17-4 PH 스테인리스강의 미세 구조를 조정하는 데 사용할 수 있습니다.
Fig. 1. Schematic of (a) geometry of the simulation model, (b) A-A cross-section presenting the locations of point probes for recording temperature history (unit: µm).Fig. 2. Optical (a, b) and TEM (c) micrographs of the wrought 17-4 PH stainless steel.Fig. 3. EBSD micrographs of the as-printed 17-4 PH steel fabricated with “powder A” (a, b) and “powder B” (c, d) on two different cross sections: (a, c) perpendicular to the building direction, and (b, d) parallel to the building direction.Fig. 4. Microstructure of the as-printed 17-4 PH stainless steel fabricated with “powder A” (a) and “powder B” (b).Fig. 5. Simulated temperature history of the probes located at the cross section of the L-PBF 17-4 PH steel sample.Fig. 6. Dependency of the volume fraction of delta ferrite in the final microstructure of L-PBF printed 17-4 PH steel as a function of Creq/Nieq.Fig. 7. IQ + IPF (left column), parent austenite grain maps (middle column) and phase maps (right column, green color = martensite, red color = austenite) of the post-process heat treated 17-4 PH stainless steel: (a-c) direct aged, (d-f) HIP + aging, (g-i) SA + Aging, and (j-l) HIP + SA + aging (all sample were printed with “powder A”).Fig. 8. TEM micrographs of the post process heat treated 17-4 PH stainless steel: (a) direct aging and (b) HIP + aging (printed with “powder A”).Fig. 9. XRD patterns of the post-process heat treated 17-4 PH stainless steel printed with “powder A”.Fig. 10. (a) Volume fraction of reverted austenite as a function of aging time for “direct aging” condition, (b) phase map (green color = martensite, red color = austenite) of the 15 h direct aged specimen printed with “powder A”.Fig. 11. Microhardness variations of the “direct aged” specimens as a function of aging time at 480 °C.Fig. 12. Kernel average misorientation graphs of the as-printed 17-4 PH steel with (a) martensitic structure (printed with “powder A”) and (b) ferritic structure (printed with “powder b”).Fig. 13. Typical stress-strain curves (a) along with the yield and ultimate tensile strengths (b) and elongation (c) of the as-printed and post-process heat treated 17-4 PH stainless steel (all sample are fabricated with “powder A”).Fig. 14. (a) IQ + IPF and (b) phase map (green color = martensite, red color = austenite) of the “direct aged” specimen after tensile test at a location nearby the rupture point (tension direction from left to right).
Atom Probe Tomographic Characterization of nanoscale cu-rich Precipitates in 17-4 precipitate hardened stainless steel tempered at different temperatures
An analytical method to predict and compensate for residual stress-induced deformation in overhanging regions of internal channels fabricated using powder bed fusion
Nano/ultrafine grained austenitic stainless steel through the formation and reversion of deformation-induced martensite: Mechanisms, microstructures, mechanical properties, and TRIP effect
J.B. Ferguson, Benjamin F. Schultz, Dev Venugopalan1, Hugo F. Lopez, Pradeep K. Rohatgi, Kyu Cho, Chang-Soo Kim
On the Superposition of Strengthening Mechanisms in Dispersion Strengthened Alloys and Metal-Matrix Nanocomposites: Considerations of Stress and Energy
Electromagnetic metal casting (EMC) is a casting technique that uses electromagnetic energy to heat metal powders. It is a faster, cleaner, and less time-consuming operation. Solid metals create issues in electromagnetics since they reflect the electromagnetic radiation rather than consume it—electromagnetic energy processing results in sounded pieces with higher-ranking material properties and a more excellent microstructure solution. For the physical production of the electromagnetic casting process, knowledge of electromagnetic material interaction is critical. Even where the heated material is an excellent electromagnetic absorber, the total heating quality is sometimes insufficient. Numerical modelling works on finding the proper coupled effects between properties to bring out the most effective operation. The main parameters influencing the quality of output of the EMC process are: power dissipated per unit volume into the material, penetration depth of electromagnetics, complex magnetic permeability and complex dielectric permittivity. The contact mechanism and interference pattern also, in turn, determines the quality of the process. Only a few parameters, such as the environment’s temperature, the interference pattern, and the rate of metal solidification, can be controlled by AI models. Neural networks are used to achieve exact outcomes by stimulating the neurons in the human brain. Additive manufacturing (AM) is used to design mold and cores for metal casting. The models outperformed the traditional DFA optimization approach, which is susceptible to local minima. The system works only offline, so real-time analysis and corrections are not yet possible.
Korea Abstract
전자기 금속 주조 (EMC)는 전자기 에너지를 사용하여 금속 분말을 가열하는 주조 기술입니다. 더 빠르고 깨끗하며 시간이 덜 소요되는 작업입니다.
고체 금속은 전자기 복사를 소비하는 대신 반사하기 때문에 전자기학에서 문제를 일으킵니다. 전자기 에너지 처리는 더 높은 등급의 재료 특성과 더 우수한 미세 구조 솔루션을 가진 사운드 조각을 만듭니다.
전자기 주조 공정의 물리적 생산을 위해서는 전자기 물질 상호 작용에 대한 지식이 중요합니다. 가열된 물질이 우수한 전자기 흡수재인 경우에도 전체 가열 품질이 때때로 불충분합니다. 수치 모델링은 가장 효과적인 작업을 이끌어 내기 위해 속성 간의 적절한 결합 효과를 찾는데 사용됩니다.
EMC 공정의 출력 품질에 영향을 미치는 주요 매개 변수는 단위 부피당 재료로 분산되는 전력, 전자기의 침투 깊이, 복합 자기 투과성 및 복합 유전율입니다. 접촉 메커니즘과 간섭 패턴 또한 공정의 품질을 결정합니다. 환경 온도, 간섭 패턴 및 금속 응고 속도와 같은 몇 가지 매개 변수 만 AI 모델로 제어 할 수 있습니다.
신경망은 인간 뇌의 뉴런을 자극하여 정확한 결과를 얻기 위해 사용됩니다. 적층 제조 (AM)는 금속 주조용 몰드 및 코어를 설계하는 데 사용됩니다. 모델은 로컬 최소값에 영향을 받기 쉬운 기존 DFA 최적화 접근 방식을 능가했습니다. 이 시스템은 오프라인에서만 작동하므로 실시간 분석 및 수정은 아직 불가능합니다.
electromagnetic metal casting computation designs Fig1electromagnetic metal casting computation designs Fig2electromagnetic metal casting computation designs Fig3electromagnetic metal casting computation designs Fig4electromagnetic metal casting computation designs Fig5electromagnetic metal casting computation designs Fig6electromagnetic metal casting computation designs Fig7electromagnetic metal casting computation designs Fig8electromagnetic metal casting computation designs Fig9
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Abstract:
This paper presents the fabrication of a novel micro-machined cytometric device, and the experimental investigations for its 3D hydrodynamic focusing performance. The proposed device is simple in structure, with the uniqueness that the depth of its microchannels is non-uniform. Using the SU-8 soft lithography containing two exposures, as well as micro-molding techniques, the PDMS device is successfully fabricated. Two kinds of experiments, i.e., the red ink fluidity observation experiments and the fluorescent optical experiments, are then performed for the device prototypes with different step heights, or channel depth differences, to explore the influence laws of the feature parameter on the devices hydrodynamic focusing behaviors. The experimental results show that the introducing of the steps can efficiently enhance the vertical focusing performance of the device. At appropriate geometry and operating conditions, good 3D hydrodynamic focusing can be obtained.
Korea Abstract
이 논문은 새로운 마이크로 머신 세포 측정 장치의 제조와 3D 유체 역학적 초점 성능에 대한 실험적 조사를 제시합니다. 제안 된 장치는 구조가 단순하며, 마이크로 채널의 깊이가 균일하지 않다는 독특함이 있습니다. 두 가지 노출이 포함 된 SU-8 소프트 리소그래피와 마이크로 몰딩 기술을 사용하여 PDMS 장치가 성공적으로 제작되었습니다. 그런 다음 두 종류의 실험, 즉 적색 잉크 유동성 관찰 실험과 형광 광학 실험을 단계 높이 또는 채널 깊이 차이가 다른 장치 프로토 타입에 대해 수행하여 장치 유체 역학적 초점에 대한 기능 매개 변수의 영향 법칙을 탐색합니다. 행동. 실험 결과는 단계의 도입이 장치의 수직 초점 성능을 효율적으로 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. 적절한 형상과 작동 조건에서 우수한 3D 유체 역학적 초점을 얻을 수 있습니다.
Fig.1 Schematic diagram of the novel cytometric deviceFig.2 Overview of the cytometric device fabrication processFig.3 The fabricated micro cytometric device Fig. 4 Experiment setup for focusing performanceFig.5 Horizontal focusing images of two devices with and without stepsFig.6 Channel cross-section fluorescence images for different step heights
Fig.7 Effect of the step height on the 3D focusing at different velocity ratios
Conclusions
In this paper, we presented a novel micro-machined cytometric device and its fabrication process, emphasizing on the experimental investigations for its 3D hydrodynamic focusing performance. The proposed device is simple in structure, low cost, and easy to be batch produced. Besides this, as a device based on standard micro-fabrication methodology, it can be conveniently integrated with other micro-fluidic and/or micro-optical units to form a complete detection and analysis system. The experimental tests for the prototype devices not only verified the design conception, but also gave us a comprehensive understanding of the device hydro-focusing performance. The experimental results show that, as the uniqueness of this design, the introducing of the feature steps can significantly enhance the vertical focusing performance of the devices, which is crucial for the achievement of 3D focusing. In summary, for the proposed novel device, good 3D hydrodynamic focusing can be attained at appropriate geometry and operating conditions. In addition, an improved design can be obtained by replacing the flat cover with an identical device unit, in other words, the same two device units are bonded together (The channels are inward and aligned) to form a new device. Then the sample stream can focused to the center of the assembly outlet channel due to the hydrodynamic forces equally in both horizontal and vertical directions, and thus avoiding the adsorption or friction issues of cells/particles to the top channel wall.
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Surface roughness of laser powder bed fusion (L-PBF) printed overhang regions is a major contributor to deteriorated shape accuracy/surface quality. This study investigates the mechanisms behind the evolution of surface roughness (Ra) in overhang regions. The evolution of surface morphology is the result of a combination of border track contour, powder adhesion, warp deformation, and dross formation, which is strongly related to the overhang angle (θ). When 0° ≤ θ ≤ 15°, the overhang angle does not affect Ra significantly since only a small area of the melt pool boundaries contacts the powder bed resulting in slight powder adhesion. When 15° < θ ≤ 50°, powder adhesion is enhanced by the melt pool sinking and the increased contact area between the melt pool boundary and powder bed. When θ > 50°, large waviness of the overhang contour, adhesion of powder clusters, severe warp deformation and dross formation increase Ra sharply.
레이저 파우더 베드 퓨전 (L-PBF) 프린팅 오버행 영역의 표면 거칠기는 형상 정확도 / 표면 품질 저하의 주요 원인입니다. 이 연구 는 오버행 영역에서 표면 거칠기 (Ra ) 의 진화 뒤에 있는 메커니즘을 조사합니다 . 표면 형태의 진화는 오버행 각도 ( θ ) 와 밀접한 관련이있는 경계 트랙 윤곽, 분말 접착, 뒤틀림 변형 및 드로스 형성의 조합의 결과입니다 . 0° ≤ θ ≤ 15° 인 경우 , 용융풀 경계의 작은 영역 만 분말 베드와 접촉하여 약간의 분말 접착이 발생하기 때문에 오버행 각도가 R a에 큰 영향을 주지 않습니다 . 15° < θ 일 때 ≤ 50°, 용융 풀 싱킹 및 용융 풀 경계와 분말 베드 사이의 증가된 접촉 면적으로 분말 접착력이 향상됩니다. θ > 50° 일 때 오버행 윤곽의 큰 파형, 분말 클러스터의 접착, 심한 휨 변형 및 드 로스 형성이 Ra 급격히 증가 합니다.
KEYWORDS: Laser powder bed fusion (L-PBF), melt pool dynamics, overhang region, shape deviation, surface roughness
1. Introduction
레이저 분말 베드 융합 (L-PBF)은 첨단 적층 제조 (AM) 기술로, 집중된 레이저 빔을 사용하여 금속 분말을 선택적으로 융합하여 슬라이스 된 3D 컴퓨터 지원에 따라 층별로 3 차원 (3D) 금속 부품을 구축합니다. 설계 (CAD) 모델 (Chatham, Long 및 Williams 2019 ; Tan, Zhu 및 Zhou 2020 ). 재료가 인쇄 층 아래에 존재하는지 여부에 따라 인쇄 영역은 각각 솔리드 영역 또는 돌출 영역으로 분류 될 수 있습니다. 따라서 오버행 영역은 고체 기판이 아니라 분말 베드 바로 위에 건설되는 특수 구조입니다 (Patterson, Messimer 및 Farrington 2017). 오버행 영역은지지 구조를 포함하거나 포함하지 않고 구축 할 수 있으며, 지지대가있는 돌출 영역의 L-PBF는 지지체가 더 낮은 밀도로 구축된다는 점을 제외 하고 (Wang and Chou 2018 ) 고체 기판의 공정과 유사합니다 (따라서 기계적 강도가 낮기 때문에 L-PBF 공정 후 기계적으로 쉽게 제거 할 수 있습니다. 따라서지지 구조로 인쇄 된 오버행 영역은 L-PBF 공정 후 지지물 제거, 연삭 및 연마와 같은 추가 후 처리 단계가 필요합니다.
수평 내부 채널의 제작과 같은 일부 특정 경우에는 공정 후 지지대를 제거하기가 어려우므로 채널 상단 절반의 돌출부 영역을 지지대없이 건설해야합니다 (Hopkinson and Dickens 2000 ). 수평 내부 채널에 사용할 수없는지지 구조 외에도 내부 표면, 특히 등각 냉각 채널 (Feng, Kamat 및 Pei 2021 ) 에서 발생하는 복잡한 3D 채널 네트워크의 경우 표면 마감 프로세스를 구현하는 것도 어렵습니다 . 결과적으로 오버행 영역은 (i) 잔류 응력에 의한 변형, (ii) 계단 효과 (Kuo et al. 2020 ; Li et al. 2020 )로 인해 설계된 모양에서 벗어날 수 있습니다 .) 및 (iii) 원하지 않는 분말 소결로 인한 향상된 표면 거칠기; 여기서, 앞의 두 요소는 일반적으로 mm 길이 스케일에서 ‘매크로’편차로 분류되고 후자는 일반적으로 µm 길이 스케일에서 ‘마이크로’편차로 인식됩니다.
열 응력에 의한 변형은 오버행 영역에서 발생하는 중요한 문제입니다 (Patterson, Messimer 및 Farrington 2017 ). 국부적 인 용융 / 냉각은 용융 풀 내부 및 주변에서 큰 온도 구배를 유도하여 응고 된 층에 집중적 인 열 응력을 유발합니다. 열 응력에 의한 뒤틀림은 고체 영역을 현저하게 변형하지 않습니다. 이러한 영역은 아래의 여러 레이어에 의해 제한되기 때문입니다. 반면에 오버행 영역은 구속되지 않고 공정 중 응력 완화로 인해 상당한 변형이 발생합니다 (Kamat 및 Pei 2019 ). 더욱이 용융 깊이는 레이어 두께보다 큽니다 (이전 레이어도 재용 해되어 빌드 된 레이어간에 충분한 결합을 보장하기 때문입니다 [Yadroitsev et al. 2013 ; Kamath et al.2014 ]),응고 된 두께가 설계된 두께보다 크기 때문에형태 편차 (예 : 드 로스 [Charles et al. 2020 ; Feng et al. 2020 ])가 발생합니다. 마이크로 스케일에서 인쇄 된 표면 (R a 및 S a ∼ 10 μm)은 기계적으로 가공 된 표면보다 거칠다 (Duval-Chaneac et al. 2018 ; Wen et al. 2018 ). 이 문제는고형화 된 용융 풀의 가장자리에 부착 된 용융되지 않은 분말의 결과로 표면 거칠기 (R a )가 일반적으로 약 20 μm인 오버행 영역에서 특히 심각합니다 (Mazur et al. 2016 ; Pakkanen et al. 2016 ).
오버행 각도 ( θ , 빌드 방향과 관련하여 측정)는 오버행 영역의 뒤틀림 편향과 표면 거칠기에 영향을 미치는 중요한 매개 변수입니다 (Kamat and Pei 2019 ; Mingear et al. 2019 ). θ ∼ 45 ° 의 오버행 각도 는 일반적으로지지 구조없이 오버행 영역을 인쇄 할 수있는 임계 값으로 합의됩니다 (Pakkanen et al. 2016 ; Kadirgama et al. 2018 ). θ 일 때이 임계 값보다 크면 오버행 영역을 허용 가능한 표면 품질로 인쇄 할 수 없습니다. 오버행 각도 외에도 레이저 매개 변수 (레이저 에너지 밀도와 관련된)는 용융 풀의 모양 / 크기 및 용융 풀 역학에 영향을줌으로써 오버행 영역의 표면 거칠기에 영향을줍니다 (Wang et al. 2013 ; Mingear et al . 2019 ).
용융 풀 역학은 고체 (Shrestha 및 Chou 2018 ) 및 오버행 (Le et al. 2020 ) 영역 모두에서 수행되는 L-PBF 공정을 포함한 레이저 재료 가공의 일반적인 물리적 현상입니다 . 용융 풀 모양, 크기 및 냉각 속도는 잔류 응력으로 인한 변형과 표면 거칠기에 모두 영향을 미치므로 처리 매개 변수와 표면 형태 / 품질 사이의 다리 역할을하며 용융 풀을 이해하기 위해 수치 시뮬레이션을 사용하여 추가 조사를 수행 할 수 있습니다. 거동과 표면 거칠기에 미치는 영향. 현재까지 고체 영역의 L-PBF 동안 용융 풀 동작을 시뮬레이션하기 위해 여러 연구가 수행되었습니다. 유한 요소 방법 (FEM)과 같은 시뮬레이션 기술 (Roberts et al. 2009 ; Du et al.2019 ), 유한 차분 법 (FDM) (Wu et al. 2018 ), 전산 유체 역학 (CFD) (Lee and Zhang 2016 ), 임의의 Lagrangian-Eulerian 방법 (ALE) (Khairallah and Anderson 2014 )을 사용하여 증발 반동 압력 (Hu et al. 2018 ) 및 Marangoni 대류 (Zhang et al. 2018 ) 현상을포함하는 열 전달 (온도 장) 및 물질 전달 (용융 흐름) 프로세스. 또한 이산 요소법 (DEM)을 사용하여 무작위 분산 분말 베드를 생성했습니다 (Lee and Zhang 2016 ; Wu et al. 2018 ). 이 모델은 분말 규모의 L-PBF 공정을 시뮬레이션했습니다 (Khairallah et al. 2016) 메조 스케일 (Khairallah 및 Anderson 2014 ), 단일 트랙 (Leitz et al. 2017 )에서 다중 트랙 (Foroozmehr et al. 2016 ) 및 다중 레이어 (Huang, Khamesee 및 Toyserkani 2019 )로.
그러나 결과적인 표면 거칠기를 결정하는 오버행 영역의 용융 풀 역학은 문헌에서 거의 관심을받지 못했습니다. 솔리드 영역의 L-PBF에 대한 기존 시뮬레이션 모델이 어느 정도 참조가 될 수 있지만 오버행 영역과 솔리드 영역 간의 용융 풀 역학에는 상당한 차이가 있습니다. 오버행 영역에서 용융 금속은 분말 입자 사이의 틈새로 아래로 흘러 용융 풀이 다공성 분말 베드가 제공하는 약한 지지체 아래로 가라 앉습니다. 이것은 중력과 표면 장력의 영향이 용융 풀의 결과적인 모양 / 크기를 결정하는 데 중요하며, 결과적으로 오버행 영역의 마이크로 스케일 형태의 진화에 중요합니다. 또한 분말 입자 사이의 공극, 열 조건 (예 : 에너지 흡수,2019 ; Karimi et al. 2020 ; 노래와 영 2020 ). 표면 거칠기는 (마이크로) 형상 편차를 증가시킬뿐만 아니라 주기적 하중 동안 미세 균열의 시작 지점 역할을함으로써 기계적 강도를 저하시킵니다 (Günther et al. 2018 ). 오버행 영역의 높은 표면 거칠기는 (마이크로) 정확도 / 품질에 대한 엄격한 요구 사항이있는 부품 제조에서 L-PBF의 적용을 제한합니다.
본 연구는 실험 및 시뮬레이션 연구를 사용하여 오버행 영역 (지지물없이 제작)의 미세 형상 편차 형성 메커니즘과 표면 거칠기의 기원을 체계적이고 포괄적으로 조사합니다. 결합 된 DEM-CFD 시뮬레이션 모델은 경계 트랙 윤곽, 분말 접착 및 뒤틀림 변형의 효과를 고려하여 오버행 영역의 용융 풀 역학과 표면 형태의 형성 메커니즘을 나타 내기 위해 개발되었습니다. 표면 거칠기 R의 시뮬레이션 및 단일 요인 L-PBF 인쇄 실험을 사용하여 오버행 각도의 함수로 연구됩니다. 용융 풀의 침몰과 관련된 오버행 영역에서 분말 접착의 세 가지 메커니즘이 식별되고 자세히 설명됩니다. 마지막으로, 인쇄 된 오버행 영역에서 높은 표면 거칠기 문제를 완화 할 수 있는 잠재적 솔루션에 대해 간략하게 설명합니다.
The shape and size of the L-PBF printed samples are illustrated in Figure 1Figure 2. Borders in the overhang region depending on the overhang angle θFigure 3. (a) Profile of the volumetric heat source, (b) the model geometry of single-track printing on a solid substrate (unit: µm), and (c) the comparison of melt pool dimensions obtained from the experiment (right half) and simulation (left half) for a calibrated optical penetration depth of 110 µm (laser power 200 W and scan speed 800 mm/s, solidified layer thickness 30 µm, powder size 10–45 µm).Figure 4. The model geometry of an overhang being L-PBF processed: (a) 3D view and (b) right view.Figure 5. The cross-sectional contour of border tracks in a 45° overhang region.Figure 6. Evolution of melt pool in the overhang region (θ = 45°, P = 100 W, v = 1000 mm/s, the streamlines are shown by arrows).Figure 7. The overhang contour is contributed by (a) only outer borders when θ ≤ 60° (b) both inner borders and outer borders when θ > 60°.Figure 8. Schematic of powder adhesion on a 45° overhang region.Figure 9. The L-PBF printed samples with various overhang angle (a) θ = 0° (cube), (b) θ = 30°, (c) θ = 45°, (d) θ = 55° and (e) θ = 60°.Figure 10. Two mechanisms of powder adhesion related to the overhang angle: (a) simulation-predicted, θ = 45°; (b) simulation-predicted, θ = 60°; (c, e) optical micrographs, θ = 45°; (d, f) optical micrographs, θ = 60°. (e) and (f) are partial enlargement of (c) and (d), respectively.Figure 11. Simulation-predicted surface morphology in the overhang region at different overhang angle: (a) θ = 15°, (b) θ = 30°, (c) θ = 45°, (d) θ = 60° and (e) θ = 80° (Blue solid lines: simulation-predicted contour; red dashed lines: the planar profile of designed overhang region specified by the overhang angles).Figure 12. Effect of overhang angle on surface roughness Ra in overhang regionsFigure 13. Surface morphology of L-PBF printed overhang regions with different overhang angle: (a) θ = 15°, (b) θ = 30°, (c) θ = 45° and (d) θ = 60° (overhang border parameters: P = 100 W, v = 1000 mm/s).Figure 14. Effect of (a) laser power (scan speed = 1000 mm/s) and (b) scan speed (lase power = 100 W) on surface roughness Ra in overhang regions (θ = 45°, laser power and scan speed referred to overhang border parameters, and the other process parameters are listed in Table 2).
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1Department of Chemical and Biomolecular Engineering, ETSIIT, University of Cantabria, Avda. Los Castros s/n, 39005 Santander, Spain
2William G. Lowrie Department of Chemical and Biomolecular Engineering, The Ohio State University, 151 W. Woodruff Ave., Columbus, OH 43210, USA *Author to whom correspondence should be addressed.
The use of functionalized magnetic particles for the detection or separation of multiple chemicals and biomolecules from biofluids continues to attract significant attention. After their incubation with the targeted substances, the beads can be magnetically recovered to perform analysis or diagnostic tests. Particle recovery with permanent magnets in continuous-flow microdevices has gathered great attention in the last decade due to the multiple advantages of microfluidics. As such, great efforts have been made to determine the magnetic and fluidic conditions for achieving complete particle capture; however, less attention has been paid to the effect of the channel geometry on the system performance, although it is key for designing systems that simultaneously provide high particle recovery and flow rates. Herein, we address the optimization of Y-Y-shaped microchannels, where magnetic beads are separated from blood and collected into a buffer stream by applying an external magnetic field. The influence of several geometrical features (namely cross section shape, thickness, length, and volume) on both bead recovery and system throughput is studied. For that purpose, we employ an experimentally validated Computational Fluid Dynamics (CFD) numerical model that considers the dominant forces acting on the beads during separation. Our results indicate that rectangular, long devices display the best performance as they deliver high particle recovery and high throughput. Thus, this methodology could be applied to the rational design of lab-on-a-chip devices for any magnetically driven purification, enrichment or isolation.
생체 유체에서 여러 화학 물질과 생체 분자의 검출 또는 분리를위한 기능화 된 자성 입자의 사용은 계속해서 상당한 관심을 받고 있습니다. 표적 물질과 함께 배양 한 후 비드를 자기 적으로 회수하여 분석 또는 진단 테스트를 수행 할 수 있습니다. 연속 흐름 마이크로 장치에서 영구 자석을 사용한 입자 회수는 마이크로 유체의 여러 장점으로 인해 지난 10 년 동안 큰 관심을 모았습니다.
따라서 완전한 입자 포획을 달성하기 위한 자기 및 유체 조건을 결정하기 위해 많은 노력을 기울였습니다. 그러나 높은 입자 회수율과 유속을 동시에 제공하는 시스템을 설계하는 데있어 핵심이기는 하지만 시스템 성능에 대한 채널 형상의 영향에 대해서는 덜주의를 기울였습니다.
여기에서 우리는 자기 비드가 혈액에서 분리되고 외부 자기장을 적용하여 버퍼 스트림으로 수집되는 YY 모양의 마이크로 채널의 최적화를 다룹니다. 비드 회수 및 시스템 처리량에 대한 여러 기하학적 특징 (즉, 단면 형상, 두께, 길이 및 부피)의 영향을 연구합니다.
이를 위해 분리 중에 비드에 작용하는 지배적인 힘을 고려하는 실험적으로 검증 된 CFD (Computational Fluid Dynamics) 수치 모델을 사용합니다. 우리의 결과는 직사각형의 긴 장치가 높은 입자 회수율과 높은 처리량을 제공하기 때문에 최고의 성능을 보여줍니다.
따라서 이 방법론은 자기 구동 정제, 농축 또는 분리를 위한 랩온어 칩 장치의 합리적인 설계에 적용될 수 있습니다.
Figure 1. (a) Top view of the microfluidic-magnetophoretic device, (b) Schematic representation of the channel cross-sections studied in this work, and (c) the magnet position relative to the channel location (Sepy and Sepz are the magnet separation distances in y and z, respectively).Figure 2. (a) Channel-magnet configuration and (b–d) magnetic force distribution in the channel midplane for 2 mm, 5 mm and 10 mm long rectangular (left) and U-shaped (right) devices.Figure 3. (a) Velocity distribution in a section perpendicular to the flow for rectangular (left) and U-shaped (right) cross section channels, and (b) particle location in these cross sections.Figure 4. Influence of fluid flow rate on particle recovery when the applied magnetic force is (a) different and (b) equal in U-shaped and rectangular cross section microdevices.Figure 5. Magnetic bead capture as a function of fluid flow rate for all of the studied geometries.Figure 6. Influence of (a) magnetic and fluidic forces (J parameter) and (b) channel geometry (θ parameter) on particle recovery. Note that U-2mm does not accurately fit a line.Figure 7. Dependence of bead capture on the (a) functional channel volume and (b) particle residence time (tres). Note that in the curve fitting expressions V represents the functional channel volume and that U-2mm does not accurately fit a line.
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Abstract
Thermosetting molding compounds are widely used for encapsulating semiconductor devices and electronic modules. In recent years, the number of electronic parts encapsulated in an electronic module has increased, in order to meet the requirements for high performance. As a result, the configuration of inserted parts during molding has become very complicated. Meanwhile, package thickness has been reduced in response to consumer demands for miniaturization. These trends have led to complicated flow patterns of molten compounds in a mold cavity, increasing the difficulty of predicting the occurrence of void formation or gold-wire deformation.
A method of three-dimensional (3-D) flow analysis of thermosetting compounds has been developed with the objective of minimizing the trial term before mass production and of enhancing the quality of molded products. A constitutive equation model was developed to describe isothermal viscosity changes as a function of time and temperature. This isothermal model was used for predicting non-isothermal viscosity changes. In addition, an empirical model was developed for calculating the amount of wire deformation as a function of viscosity, wire configuration, and other parameters. These models were integrated with FLOW-3D® software, which is used for multipurpose 3-D flow analysis.
The mold-filling dynamics of an epoxy compound were analyzed using the newly developed modeling software during transfer molding of an actual high performance electronic module. The changes in the 3-D distributions of parameters such as temperature, viscosity, velocity, and pressure were compared with the flow front patterns. The predicted results of cavity filling behavior corresponded well with actual short shot data. As well, the predicted amount of gold-wire deformation at each LSI chip with a substrate connection also corresponded well with observed data obtained by X-ray inspection of the molded product.
Korea Abstract
열경화성 몰딩 컴파운드는 반도체 장치 및 전자 모듈을 캡슐화하는 데 널리 사용됩니다. 최근에는 고성능에 대한 요구 사항을 충족시키기 위해 전자 모듈에 캡슐화되는 전자 부품의 수가 증가하고 있습니다.
그 결과 성형시 삽입 부품의 구성이 매우 복잡해졌습니다. 한편, 소비자의 소형화 요구에 부응하여 패키지 두께를 줄였다. 이러한 경향은 몰드 캐비티에서 용융된 화합물의 복잡한 흐름 패턴을 야기하여 보이드 형성 또는 금선 변형의 발생을 예측하기 어렵게합니다.
열경화성 화합물의 3 차원 (3-D) 유동 분석 방법은 대량 생산 전에 시험 기간을 최소화하고 성형 제품의 품질을 향상시킬 목적으로 개발되었습니다. 시간과 온도의 함수로서 등온 점도 변화를 설명하기 위해 구성 방정식 모델이 개발되었습니다. 이 등온 모델은 비등 온 점도 변화를 예측하는 데 사용되었습니다.
또한 점도, 와이어 구성 및 기타 매개 변수의 함수로 와이어 변형량을 계산하기위한 경험적 모델이 개발되었습니다. 이 모델은 다목적 3D 흐름 분석에 사용되는 FLOW-3D® 소프트웨어와 통합되었습니다.
실제 고성능 전자 모듈의 트랜스퍼 몰딩 과정에서 새로 개발 된 모델링 소프트웨어를 사용하여 에폭시 화합물의 몰드 충전 역학을 분석했습니다. 온도, 점도, 속도 및 압력과 같은 매개 변수의 3D 분포 변화를 유동 선단 패턴과 비교했습니다.
캐비티 충전 거동의 예측 결과는 실제 미 성형 데이터와 잘 일치했습니다. 또한, 기판 연결이 있는 각 LSI 칩에서 예상되는 금선 변형량은 성형품의 X-ray 검사에서 얻은 관찰 데이터와도 잘 일치했습니다.
Fig.1 A system of three-dimensional flow analysis for thermosetting compoundsFig.2 Procedure for determining viscosity changes of thermosetting compoundsFig.4 Schematic of a package structureFig.6 Calculated results of filling behavior and temperature
distribution in the runnerFig.8 Comparison of cavity filling
1)J.Saeki et al. ,6th annual meeting of PPS, 12KN1(1990) 2)J.Saeki et al. , JSME International Journal Series Ⅱ, 33,486(1990) 3)J.Saeki et al.,SEIKEI KAKOU,12,67(2000) 4) J.Saeki et al.,SEIKEI KAKOU,12,788(2000) 5) J.Saeki et al.,SEIKEI KAKOU,13,49(2001)
DNA 프린팅 통합 멀티플렉서 드라이버 Microelectronic Mechanical System Head (IDMH) 및 Microfluidic Flow Estimation
by Jian-Chiun Liou 1,*,Chih-Wei Peng 1,Philippe Basset 2 andZhen-Xi Chen 11School of Biomedical Engineering, Taipei Medical University, Taipei 11031, Taiwan2ESYCOM, Université Gustave Eiffel, CNRS, CNAM, ESIEE Paris, F-77454 Marne-la-Vallée, France*Author to whom correspondence should be addressed.
Abstract
The system designed in this study involves a three-dimensional (3D) microelectronic mechanical system chip structure using DNA printing technology. We employed diverse diameters and cavity thickness for the heater. DNA beads were placed in this rapid array, and the spray flow rate was assessed. Because DNA cannot be obtained easily, rapidly deploying DNA while estimating the total amount of DNA being sprayed is imperative. DNA printings were collected in a multiplexer driver microelectronic mechanical system head, and microflow estimation was conducted. Flow-3D was used to simulate the internal flow field and flow distribution of the 3D spray room. The simulation was used to calculate the time and pressure required to generate heat bubbles as well as the corresponding mean outlet speed of the fluid. The “outlet speed status” function in Flow-3D was used as a power source for simulating the ejection of fluid by the chip nozzle. The actual chip generation process was measured, and the starting voltage curve was analyzed. Finally, experiments on flow rate were conducted, and the results were discussed. The density of the injection nozzle was 50, the size of the heater was 105 μm × 105 μm, and the size of the injection nozzle hole was 80 μm. The maximum flow rate was limited to approximately 3.5 cc. The maximum flow rate per minute required a power between 3.5 W and 4.5 W. The number of injection nozzles was multiplied by 100. On chips with enlarged injection nozzle density, experiments were conducted under a fixed driving voltage of 25 V. The flow curve obtained from various pulse widths and operating frequencies was observed. The operating frequency was 2 KHz, and the pulse width was 4 μs. At a pulse width of 5 μs and within the power range of 4.3–5.7 W, the monomer was injected at a flow rate of 5.5 cc/min. The results of this study may be applied to estimate the flow rate and the total amount of the ejection liquid of a DNA liquid.
이 연구에서 설계된 시스템은 DNA 프린팅 기술을 사용하는 3 차원 (3D) 마이크로 전자 기계 시스템 칩 구조를 포함합니다. 히터에는 다양한 직경과 캐비티 두께를 사용했습니다. DNA 비드를 빠른 어레이에 배치하고 스프레이 유속을 평가했습니다.
DNA를 쉽게 얻을 수 없기 때문에 DNA를 빠르게 배치하면서 스프레이 되는 총 DNA 양을 추정하는 것이 필수적입니다. DNA 프린팅은 멀티플렉서 드라이버 마이크로 전자 기계 시스템 헤드에 수집되었고 마이크로 플로우 추정이 수행되었습니다.
Flow-3D는 3D 스프레이 룸의 내부 유동장과 유동 분포를 시뮬레이션 하는데 사용되었습니다. 시뮬레이션은 열 거품을 생성하는데 필요한 시간과 압력뿐만 아니라 유체의 해당 평균 출구 속도를 계산하는데 사용되었습니다.
Flow-3D의 “출구 속도 상태”기능은 칩 노즐에 의한 유체 배출 시뮬레이션을 위한 전원으로 사용되었습니다. 실제 칩 생성 프로세스를 측정하고 시작 전압 곡선을 분석했습니다. 마지막으로 유속 실험을 하고 그 결과를 논의했습니다. 분사 노즐의 밀도는 50, 히터의 크기는 105μm × 105μm, 분사 노즐 구멍의 크기는 80μm였다. 최대 유량은 약 3.5cc로 제한되었습니다. 분당 최대 유량은 3.5W에서 4.5W 사이의 전력이 필요했습니다. 분사 노즐의 수에 100을 곱했습니다. 분사 노즐 밀도가 확대 된 칩에 대해 25V의 고정 구동 전압에서 실험을 수행했습니다. 얻은 유동 곡선 다양한 펄스 폭과 작동 주파수에서 관찰되었습니다. 작동 주파수는 2KHz이고 펄스 폭은 4μs입니다. 5μs의 펄스 폭과 4.3–5.7W의 전력 범위 내에서 단량체는 5.5cc / min의 유속으로 주입되었습니다. 이 연구의 결과는 DNA 액체의 토 출액의 유량과 총량을 추정하는 데 적용될 수 있습니다.
잉크젯 프린트 헤드 기술은 매우 중요하며, 잉크젯 기술의 거대한 발전은 주로 잉크젯 프린트 헤드 기술의 원리 개발에서 시작되었습니다. 잉크젯 인쇄 연구를 위한 대규모 액적 생성기 포함 [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8]. 연속 식 잉크젯 시스템은 고주파 응답과 고속 인쇄의 장점이 있습니다. 그러나이 방법의 잉크젯 프린트 헤드의 구조는 더 복잡하고 양산이 어려운 가압 장치, 대전 전극, 편향 전계가 필요하다. 주문형 잉크젯 시스템의 잉크젯 프린트 헤드는 구조가 간단하고 잉크젯 헤드의 다중 노즐을 쉽게 구현할 수 있으며 디지털화 및 색상 지정이 쉽고 이미지 품질은 비교적 좋지만 일반적인 잉크 방울 토출 속도는 낮음 [ 9 , 10 , 11 ].
핫 버블 잉크젯 헤드의 총 노즐 수는 수백 또는 수천에 달할 수 있습니다. 노즐은 매우 미세하여 풍부한 조화 색상과 부드러운 메쉬 톤을 생성할 수 있습니다. 잉크 카트리지와 노즐이 일체형 구조를 이루고 있으며, 잉크 카트리지 교체시 잉크젯 헤드가 동시에 업데이트되므로 노즐 막힘에 대한 걱정은 없지만 소모품 낭비가 발생하고 상대적으로 높음 비용. 주문형 잉크젯 기술은 배출해야 하는 그래픽 및 텍스트 부분에만 잉크 방울을 배출하고 빈 영역에는 잉크 방울이 배출되지 않습니다. 이 분사 방법은 잉크 방울을 충전할 필요가 없으며 전극 및 편향 전기장을 충전할 필요도 없습니다. 노즐 구조가 간단하고 노즐의 멀티 노즐 구현이 용이하며, 출력 품질이 더욱 개선되었습니다. 펄스 제어를 통해 디지털화가 쉽습니다. 그러나 잉크 방울의 토출 속도는 일반적으로 낮습니다. 열 거품 잉크젯, 압전 잉크젯 및 정전기 잉크젯의 세 가지 일반적인 유형이 있습니다. 물론 다른 유형이 있습니다.
압전 잉크젯 기술의 실현 원리는 인쇄 헤드의 노즐 근처에 많은 소형 압전 세라믹을 배치하면 압전 크리스탈이 전기장의 작용으로 변형됩니다. 잉크 캐비티에서 돌출되어 노즐에서 분사되는 패턴 데이터 신호는 압전 크리스탈의 변형을 제어한 다음 잉크 분사량을 제어합니다. 압전 MEMS 프린트 헤드를 사용한 주문형 드롭 하이브리드 인쇄 [ 12]. 열 거품 잉크젯 기술의 실현 원리는 가열 펄스 (기록 신호)의 작용으로 노즐의 발열체 온도가 상승하여 근처의 잉크 용매가 증발하여 많은 수의 핵 형성 작은 거품을 생성하는 것입니다. 내부 거품의 부피는 계속 증가합니다. 일정 수준에 도달하면 생성된 압력으로 인해 잉크가 노즐에서 분사되고 최종적으로 기판 표면에 도달하여 패턴 정보가 재생됩니다 [ 13 , 14 , 15 , 16 , 17 , 18 ].
“3D 제품 프린팅”및 “증분 빠른 제조”의 의미는 진화했으며 모든 증분 제품 제조 기술을 나타냅니다. 이는 이전 제작과는 다른 의미를 가지고 있지만, 자동 제어 하에 소재를 쌓아 올리는 3D 작업 제작 과정의 공통적 인 특징을 여전히 반영하고 있습니다 [ 19 , 20 , 21 , 22 , 23 , 24 ].
이 개발 시스템은 열 거품 분사 기술입니다. 이 빠른 어레이에 DNA 비드를 배치하고 스프레이 유속을 평가하기 위해 다른 히터 직경과 캐비티 두께를 설계하는 것입니다. DNA 제트 칩의 부스트 회로 시스템은 큰 흐름을 구동하기위한 신호 소스입니다. 목적은 분사되는 DNA 용액의 양과 출력을 조정하는 것입니다. 입력 전압을 더 높은 출력 전압으로 변환해야 하는 경우 부스트 컨버터가 유일한 선택입니다. 부스트 컨버터는 내부 금속 산화물 반도체 전계 효과 트랜지스터 (MOSFET)를 통해 전압을 충전하여 부스트 출력의 목적을 달성하고, MOSFET이 꺼지면 인덕터는 부하 정류를 통해 방전됩니다.
인덕터의 충전과 방전 사이의 변환 프로세스는 인덕터를 통한 전압의 방향을 반대로 한 다음 점차적으로 입력 작동 전압보다 높은 전압을 증가시킵니다. MOSFET의 스위칭 듀티 사이클은 확실히 부스트 비율을 결정합니다. MOSFET의 정격 전류와 부스트 컨버터의 부스트 비율은 부스트 컨버터의 부하 전류의 상한을 결정합니다. MOSFET의 정격 전압은 출력 전압의 상한을 결정합니다. 일부 부스트 컨버터는 정류기와 MOSFET을 통합하여 동기식 정류를 제공합니다. 통합 MOSFET은 정확한 제로 전류 턴 오프를 달성하여 부스트 변압기를 보다 효율적으로 만듭니다. 최대 전력 점 추적 장치를 통해 입력 전력을 실시간으로 모니터링합니다. 입력 전압이 최대 입력 전력 지점에 도달하면 부스트 컨버터가 작동하기 시작하여 부스트 컨버터가 최대 전력 출력 지점으로 유리 기판에 DNA 인쇄를 하는 데 적합합니다. 일정한 온 타임 생성 회로를 통해 온 타임이 온도 및 칩의 코너 각도에 영향을 받지 않아 시스템의 안정성이 향상됩니다.
잉크젯 프린트 헤드에 사용되는 기술은 매우 중요합니다. 잉크젯 기술의 엄청난 발전은 주로 잉크젯 프린팅에 사용되는 대형 액적 이젝터 [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 ]를 포함하여 잉크젯 프린트 헤드 기술의 이론 개발에서 시작되었습니다 . 연속 잉크젯 시스템은 고주파 응답과 고속 인쇄의 장점을 가지고 있습니다. 잉크젯 헤드의 총 노즐 수는 수백 또는 수천에 달할 수 있으며 이러한 노즐은 매우 복잡합니다. 노즐은 풍부하고 조화로운 색상과 부드러운 메쉬 톤을 생성할 수 있습니다 [ 9 , 10 ,11 ]. 잉크젯은 열 거품 잉크젯, 압전 잉크젯 및 정전 식 잉크젯의 세 가지 주요 유형으로 분류할 수 있습니다. 다른 유형도 사용 중입니다. 압전 잉크젯의 기능은 다음과 같습니다. 많은 소형 압전 세라믹이 잉크젯 헤드 노즐 근처에 배치됩니다. 압전 결정은 전기장 아래에서 변형됩니다. 그 후, 잉크는 잉크 캐비티에서 압착되어 노즐에서 배출됩니다. 패턴의 데이터 신호는 압전 결정의 변형을 제어한 다음 분사되는 잉크의 양을 제어합니다. 압전 마이크로 전자 기계 시스템 (MEMS) 잉크젯 헤드는 하이브리드 인쇄에 사용됩니다. [ 12]. 열 버블 잉크젯 기술은 다음과 같이 작동합니다. 가열 펄스 (즉, 기록 신호) 하에서 노즐의 가열 구성 요소의 온도가 상승하여 근처의 잉크 용매를 증발시켜 많은 양의 작은 핵 기포를 생성합니다. 내부 기포의 부피가 지속적으로 증가합니다. 압력이 일정 수준에 도달하면 노즐에서 잉크가 분출되고 잉크가 기판 표면에 도달하여 패턴과 메시지가 표시됩니다 [ 13 , 14 , 15 , 16 , 17 , 18 ].
3 차원 (3D) 제품 프린팅 및 빠른 프로토 타입 기술의 발전에는 모든 빠른 프로토 타입의 생산 기술이 포함됩니다. 래피드 프로토 타입 기술은 기존 생산 방식과는 다르지만 3D 제품 프린팅 생산 과정의 일부 특성을 공유합니다. 구체적으로 자동 제어 [ 19 , 20 , 21 , 22 , 23 , 24 ] 하에서 자재를 쌓아 올립니다 .
이 연구에서 개발된 시스템은 열 기포 방출 기술을 사용했습니다. 이 빠른 어레이에 DNA 비드를 배치하기 위해 히터에 대해 다른 직경과 다른 공동 두께가 사용되었습니다. 그 후, 스프레이 유속을 평가했다. DNA 제트 칩의 부스트 회로 시스템은 큰 흐름을 구동하기위한 신호 소스입니다. 목표는 분사되는 DNA 액체의 양과 출력을 조정하는 것입니다. 입력 전압을 더 높은 출력 전압으로 수정해야하는 경우 승압 컨버터가 유일한 옵션입니다. 승압 컨버터는 내부 금속 산화물 반도체 전계 효과 트랜지스터 (MOSFET)를 충전하여 출력 전압을 증가시킵니다. MOSFET이 꺼지면 부하 정류를 통해 인덕턴스가 방전됩니다. 충전과 방전 사이에서 인덕터를 변경하는 과정은 인덕터를 통과하는 전압의 방향을 변경합니다. 전압은 입력 작동 전압을 초과하는 지점까지 점차적으로 증가합니다. MOSFET 스위치의 듀티 사이클은 부스트 비율을 결정합니다. MOSFET의 승압 컨버터의 정격 전류와 부스트 비율은 승압 컨버터의 부하 전류의 상한을 결정합니다. MOSFET의 정격 전류는 출력 전압의 상한을 결정합니다. 일부 승압 컨버터는 정류기와 MOSFET을 통합하여 동기식 정류를 제공합니다. 통합 MOSFET은 정밀한 제로 전류 셧다운을 실현할 수 있으므로 셋업 컨버터의 효율성을 높일 수 있습니다. 최대 전력 점 추적 장치는 입력 전력을 실시간으로 모니터링하는 데 사용되었습니다. 입력 전압이 최대 입력 전력 지점에 도달하면 승압 컨버터가 작동을 시작합니다. 스텝 업 컨버터는 DNA 프린팅을 위한 최대 전력 출력 포인트가 있는 유리 기판에 사용됩니다.
MEMS Chip Design for Bubble Jet
이 연구는 히터 크기, 히터 번호 및 루프 저항과 같은 특정 매개 변수를 조작하여 5 가지 유형의 액체 배출 챔버 구조를 설계했습니다. 표 1 은 측정 결과를 나열합니다. 이 시스템은 다양한 히터의 루프 저항을 분석했습니다. 100 개 히터 설계를 완료하기 위해 2 세트의 히터를 사용하여 각 단일 회로 시리즈를 통과하기 때문에 100 개의 히터를 설계할 때 총 루프 저항은 히터 50 개의 총 루프 저항보다 하나 더 커야 합니다. 이 연구에서 MEMS 칩에서 기포를 배출하는 과정에서 저항 층의 면저항은 29 Ω / m 2입니다. 따라서 모델 A의 총 루프 저항이 가장 컸습니다. 일반 사이즈 모델 (모델 B1, C, D, E)의 두 배였습니다. 모델 B1, C, D 및 E의 총 루프 저항은 약 29 Ω / m 2 입니다. 표 1 에 따르면 오류 범위는 허용된 설계 값 이내였습니다. 따라서야 연구에서 설계된 각 유형의 단일 칩은 동일한 생산 절차 결과를 가지며 후속 유량 측정에 사용되었습니다.
Table 1. List of resistance measurement of single circuit resistance.
DNA를 뿌린 칩의 파워가 정상으로 확인되면 히터 버블의 성장 특성을 테스트하고 검증했습니다. DNA 스프레이 칩의 필름 두께와 필름 품질은 히터의 작동 조건과 스프레이 품질에 영향을 줍니다. 따라서 기포 성장 현상과 그 성장 특성을 이해하면 본 연구에서 DNA 스프레이 칩의 특성과 작동 조건을 명확히 하는 데 도움이 됩니다.
설계된 시스템은 기포 성장 조건을 관찰하기 위해 개방형 액체 공급 방법을 채택했습니다. 이미지 관찰을 위해 발광 다이오드 (LED, Nichia NSPW500GS-K1, 3.1V 백색 LED 5mm)를 사용하는 동기식 플래시 방식을 사용하여 동기식 지연 광원을 생성했습니다. 이 시스템은 또한 전하 결합 장치 (CCD, Flir Grasshopper3 GigE GS3-PGE-50S5C-C)를 사용하여 이미지를 캡처했습니다. 그림 1핵 형성, 성장, 거품 생성에서 소산에 이르는 거품의 과정을 보여줍니다. 이 시스템은 기포의 성장 및 소산 과정을 확인하여 시작 전압을 관찰하는 데 사용할 수 있습니다. 마이크로 채널의 액체 공급 방법은 LED가 깜빡이는 시간을 가장 큰 기포 발생에 필요한 시간 (15μs)으로 설정했습니다. 이 디자인은 부적합한 깜박임 시간으로 인한 잘못된 판단과 거품 이미지 캡처 불가능을 방지합니다.
Figure 1. The system uses CCD to capture images.
<내용 중략>…….
Table 2. Open pool test starting voltage results.Figure 2. Serial input parallel output shift registers forms of connection.Figure 3. The geometry of the jet cavity. (a) The actual DNA liquid chamber, (b) the three-dimensional view of the microfluidic single channel. A single-channel jet cavity with 60 μm diameter and 50 μm thickness, with an operating frequency of 5 KHz, in (a) three-dimensional side view (b) X-Z two-dimensional cross-sectional view, at 10, 20, 30, 40 and 200 μs injection conditions.Figure 4. Calculate and simulate the injection of water in a single-channel injection chamber with a nozzle diameter of 60 μm and a thickness of 50 μm, at an operating frequency of 5 KHz, in the X-Y two-dimensional cross-sectional view, at 10, 20, 30, 40 and 200 μs.Figure 5 depicts the calculation results of the 2D X-Z cross section. At 100 μs and 200 μs, the fluid injection orifice did not completely fill the chamber. This may be because the size of the single-channel injection cavity was unsuitable for the highest operating frequency of 10 KHz. Thus, subsequent calculation simulations employed 5 KHz as the reference operating frequency. The calculation simulation results were calculated according to the operating frequency of the impact. Figure 6 illustrates the injection cavity height as 60 μm and 30 μm and reveals the 2D X-Y cross section. At 100 μs and 200 μs, the fluid injection orifice did not completely fill the chamber. In those stages, the fluid was still filling the chamber, and the flow field was not yet stable.Figure 6. Calculate and simulate water in a single-channel spray chamber with a spray hole diameter of 60 μm and a thickness of 50 μm, with an operating frequency of 10 KHz, in an XY cross-sectional view, at 10, 20, 30, 40, 100, 110, 120, 130, 140 and 200 μs injection situation.Figure 7. The DNA printing integrated multiplexer driver MEMS head (IDMH).Figure 8. The initial voltage diagrams of chip number A,B,C,D,E type.Figure 9. The initial energy diagrams of chip number A,B,C,D,E type.Figure 10. A Type-Sample01 flow test.Figure 11. A Type-Sample01 drop volume.Figure 12. A Type-Sample01 flow rate.Figure 13. B1-00 flow test.Figure 14. C Type-01 flow test.Figure 15. D Type-02 flow test.Figure 16. E1 type flow test.Figure 17. E1 type ejection rate relationship.
Conclusions
이 연구는 DNA 프린팅 IDMH를 제공하고 미세 유체 흐름 추정을 수행했습니다. 설계된 DNA 스프레이 캐비티와 20V의 구동 전압에서 다양한 펄스 폭의 유동 성능이 펄스 폭에 따라 증가하는 것으로 밝혀졌습니다.
E1 유형 유량 테스트는 해당 유량이 3.1cc / min으로 증가함에 따라 유량이 전력 변화에 영향을 받는 것으로 나타났습니다. 동력이 증가함에 따라 유량은 0.75cc / min에서 3.5cc / min으로 최대 6.5W까지 증가했습니다. 동력이 더 증가하면 유량은 에너지와 함께 증가하지 않습니다. 이것은 이 테이블 디자인이 가장 크다는 것을 보여줍니다. 유속은 3.5cc / 분이었다. 작동 주파수가 2KHz이고 펄스 폭이 4μs 및 5μs 인 특수 설계된 DNA 스프레이 룸 구조에서 다양한 전력 조건 하에서 유량 변화를 관찰했습니다. 4.3–5.87 W의 출력 범위 내에서 주입 된 모노머의 유속은 5.5cc / 분이었습니다. 이것은 힘이 증가해도 변하지 않았습니다. DNA는 귀중하고 쉽게 얻을 수 없습니다. 이 실험을 통해 우리는 DNA가 뿌려진 마이크로 어레이 바이오칩의 수천 개의 지점에 필요한 총 DNA 양을 정확하게 추정 할 수 있습니다.
<내용 중략>…….
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이 작업에서 컴퓨터 보조 주조 시뮬레이션 기술을 사용하여 모래, 기계 및 설계 관련 결함을 분석하는 것은 원하는 부품 형상을 제조하는 직접적인 방법 중 하나입니다. 주조 결함으로 인해 단위 비용이 증가하고 작업 현장 직원의 사기가 낮아집니다. Vijaya Ramnath (2014)는 제조 리드 타임을 대폭 단축하는 게이팅 시스템의 최적화를 다루었습니다.
Prabhakara Rao et al (2011)은 ProCAST 소프트웨어의 도움으로 주조 응고 시뮬레이션 프로세스에 대해 논의했습니다. Kermanpur et al (2010)은 FLOW-3D 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하여 두 자동차 주조 부품의 다중 캐비티 주조 금형에서 금속 흐름 및 응고 거동을 연구하고 시뮬레이션 모델을 검증했습니다.
Nandi 등 (2914)은 기존 방법과 컴퓨터 시뮬레이션 기술을 기반으로 다양한 크기의 피더를 사용하는 알루미늄 합금 (LM6)의 응고 거동을 조사하기 위해 플레이트 주조를 연구했습니다. Gajbhiye (2014)는 허용치, 게이팅 시스템 및 피더가있는 패턴에 대해 얻은 설계 치수에 따라 AutoCAST-X 환경에서 응고 시뮬레이션 분석을 수행했습니다. Masoumi (2005)는 금형 충진의 흐름 패턴을 실험적으로 관찰하기 위해 직접 관찰을 사용했습니다.
Dabade (2013)는 실험 설계법 (Taguchi 법)과 컴퓨터 지원 주조 시뮬레이션 기법을 결합한 새로운 주조 결함 분석 방법을 제안하고 연구하여 모래, 몰딩, 녹색 모래 주조의 방법, 충전 및 응고. Rajesh Rajkolhe (2014)와 Vipul Vasava (2013)는 주조 시뮬레이션 기술이 주조 결함 문제 해결 및 방법 최적화를 위한 강력한 도구가 된다고 발표했습니다.
Guharaja (2006)는 가능한 가장 낮은 비용으로 매개 변수 설계의 Taguchis 방법으로 품질을 개선함으로써이를 입증했습니다. 검토를 기반으로이 작업에서는 컴퓨터 지원 주조 시뮬레이션 기술을 사용하여 그린 샌드 주조의 설계 관련 결함을 분석합니다. 주조. 자동차 브레이크 드럼에 사용되는 캘리퍼 브래킷이 분석을 위해 선택됩니다.
캘리퍼 브래킷을 제조하는 동안 수축, 블로우 홀, 몰드 크러쉬 및 샌드 드롭과 같은 결함이 대량 생산에서 발생합니다. 여기에서는 주조 결함 식별, 분석 및 수정에 대한 3 단계 접근 방식을 제시합니다. 모래 관련 결함에서 테스트 매개 변수 및 모래 속성이 수집된 다음 해당 속성을 저널 및 기타 표준과 비교합니다.
기계 관련 주조 결함에서 기계 유지 보수를 관찰 한 다음 유지 보수 일정을 변경하여 브레이크 다운 시간과 유지 보수 비용을 줄입니다. 패턴 관련에서는 “Autodesk 금형 흐름 시뮬레이션 소프트웨어”를 사용하여 패턴의 결함 영역을 찾은 다음 패턴의 재 설계를 수행하여 결함을 줄입니다.
이 작업은 산업 부품의 결함을 줄이기 위해 시뮬레이션 기술을 사용하여 주조 결함을 식별하는 것을 목표로합니다. 주조 부품의 품질을 향상시키기 위해 여러 가지 장점과 지능형 도구 형태를 제공합니다. 이것은 주조의 품질과 수율을 향상시키는 데 확실히 도움이 될 것입니다. 이러한 기술적 인 방법으로 주조 결함을 검사하면 주조 산업에서 불량품 관리 조건을 경고 할 수 있습니다. 이 프로젝트에서는 자동차 브레이크 드럼에 사용되는 캘리퍼 브래킷을 분석을 위해 선택합니다. 캘리퍼 브라켓을 제작하는 동안 양산시 수축, 블로우 홀, 몰드 크러쉬, 샌드 드롭과 같은 결함이 발생합니다. 더 나은 품질의 주조를 얻기 위해 다양한 매개 변수를 찾기 위해 많은 테스트가 수행되었습니다. 모래 매개 변수를 적절하게 선택함으로써 주조 결함을 성공적으로 줄였습니다. 거부가 통제 될 때까지 모래 혼합 공정 매개 변수의 변화를 위해 지속적으로 노력할 수 있습니다. 그런 다음 적절한 유지 보수 정책을 제공하여 CASTING 기계의 성능 수준을 높였습니다. 이로 인해 CASTING 기계의 OEE가 향상되었습니다. 마지막으로 세 가지 이상의 수정 사항이있는 새로운 패턴 디자인이 제안됩니다. 이 새로운 패턴 디자인은 주조 결함을 성공적으로 줄였습니다. 더 나은 품질을 위해 주조 결함에 근거한 주조품의 거부를 가능한 한 줄여야합니다. 분석 결과는 제품 품질의 향상을 보여줍니다. 마지막으로 캐스팅 거부율이 감소합니다.
Cristina González Fernández,1 Jenifer Gómez Pastora,2 Arantza Basauri,1 Marcos Fallanza,1 Eugenio Bringas,1 Jeffrey J. Chalmers,2 and Inmaculada Ortiz1,* Author information Article notes Copyright and License information Disclaimer
생체 유체에서 자성 입자의 연속 흐름 분리 : 마이크로 장치 형상이 분리 성능을 어떻게 결정합니까?
Abstract
The use of functionalized magnetic particles for the detection or separation of multiple chemicals and biomolecules from biofluids continues to attract significant attention. After their incubation with the targeted substances, the beads can be magnetically recovered to perform analysis or diagnostic tests. Particle recovery with permanent magnets in continuous-flow microdevices has gathered great attention in the last decade due to the multiple advantages of microfluidics. As such, great efforts have been made to determine the magnetic and fluidic conditions for achieving complete particle capture; however, less attention has been paid to the effect of the channel geometry on the system performance, although it is key for designing systems that simultaneously provide high particle recovery and flow rates. Herein, we address the optimization of Y-Y-shaped microchannels, where magnetic beads are separated from blood and collected into a buffer stream by applying an external magnetic field. The influence of several geometrical features (namely cross section shape, thickness, length, and volume) on both bead recovery and system throughput is studied. For that purpose, we employ an experimentally validated Computational Fluid Dynamics (CFD) numerical model that considers the dominant forces acting on the beads during separation. Our results indicate that rectangular, long devices display the best performance as they deliver high particle recovery and high throughput. Thus, this methodology could be applied to the rational design of lab-on-a-chip devices for any magnetically driven purification, enrichment or isolation.
생체 유체에서 여러 화학 물질과 생체 분자의 검출 또는 분리를 위한 기능화된 자성 입자의 사용은 계속해서 상당한 관심을 받고 있습니다. 표적 물질과 함께 배양 한 후 비드는 자기적으로 회수되어 분석 또는 진단 테스트를 수행 할 수 있습니다.
연속 흐름 마이크로 장치에서 영구 자석을 사용한 입자 회수는 마이크로 유체의 여러 장점으로 인해 지난 10 년 동안 큰 관심을 모았습니다. 따라서 완전한 입자 포획을 달성하기 위한 자기 및 유체 조건을 결정하기 위해 많은 노력을 기울였습니다.
그러나 높은 입자 회수율과 유속을 동시에 제공하는 시스템을 설계하는데 있어 핵심이기는 하지만 시스템 성능에 대한 채널 형상의 영향에 대해서는 덜 주의를 기울였습니다.
여기에서 우리는 자기 비드가 혈액에서 분리되어 외부 자기장을 적용하여 버퍼 스트림으로 수집되는 Y-Y 모양의 마이크로 채널의 최적화를 다룹니다. 비드 회수 및 시스템 처리량에 대한 여러 기하학적 특징 (즉, 단면 형상, 두께, 길이 및 부피)의 영향을 연구합니다.
이를 위해 분리 중에 비드에 작용하는 지배적인 힘을 고려하는 실험적으로 검증된 CFD (Computational Fluid Dynamics) 수치 모델을 사용합니다.
우리의 결과는 직사각형의 긴 장치가 높은 입자 회수율과 높은 처리량을 제공하기 때문에 최고의 성능을 보여줍니다. 따라서 이 방법론은 자기 구동 정제, 농축 또는 분리를 위한 랩 온어 칩 장치의 합리적인 설계에 적용될 수 있습니다.
Figure 1
(a) Top view of the microfluidic-magnetophoretic device, (b) Schematic representation of the channel cross-sections studied in this work, and (c) the magnet position relative to the channel location (Sepy and Sepz are the magnet separation distances in y and z, respectively).Figure 2. (a) Channel-magnet configuration and (b–d) magnetic force distribution in the channel
midplane for 2 mm, 5 mm and 10 mm long rectangular (left) and U-shaped (right) devices. Figure 3. (a) Velocity distribution in a section perpendicular to the flow for rectangular (left) and Ushaped (right) cross section channels, and (b) particle location in these cross sections.Figure 4. Influence of fluid flow rate on particle recovery when the applied magnetic force is (a)
different and (b) equal in U-shaped and rectangular cross section microdevices. Figure 5. Magnetic bead capture as a function of fluid flow rate for all of the studied geometries.Figure 6. Influence of (a) magnetic and fluidic forces (J parameter) and (b) channel geometry (θ
parameter) on particle recovery. Note that U-2mm does not accurately fit a line. Figure 7. Dependence of bead capture on the (a) functional channel volume, and (b) particle residence
time (tres). Note that in the curve fitting expressions V represents the functional channel volume and
that U-2mm does not accurately fit a line.
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Alexandre Reikher A Dissertation Submitted in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree of Doctor of Philosophy In Engineering at The University of Wisconsin Milwaukee December 2012
ABSTRACT
얇은 벽 부품의 주조는 오늘날 다이 캐스트 산업의 현실이 되었습니다. 전산 유체 역학 분석은 생산 개발 프로세스의 필수적인 부분입니다. 일반적으로 에너지 방정식과 결합 된 3 차원 Navier-Stokes 방정식은 유동 및 응고 패턴, 유동 선단의 위치, 함수로서 고체-액체 인터페이스의 위치를 이해하기 위해 해결되어야 합니다.
캐비티 충전 및 응고 과정에서 시간. 얇은 벽 주조에 대한 지배 방정식의 일반적인 솔루션에는 많은 수의 계산 셀이 필요하므로 솔루션을 생성하는 데 비현실적으로 오랜 시간이 걸립니다.
Hele Shaw 유동 모델링 접근법을 사용하면 평면 외 유동을 무시함으로써 얇은 캐비티의 유동 문제 해결을 단순화 할 수 있습니다. 추가적인 이점으로, 문제는 3 차원 문제에서 2 차원 문제로 축소됩니다. 그러나 Hele-Shaw 근사는 흐름의 점성력이 관성력보다 훨씬 더 높아야하며,이 경우 Navier-Stokes 방정식은 Reynolds의 윤활 방정식으로 축소됩니다.
그러나 다이 캐스트 공정의 빠른 사출 속도로 인해 관성력을 무시할 수 없습니다. 따라서 윤활 방정식은 흐름의 관성 효과를 포함하도록 수정되어야 합니다.
이 박사 학위 논문에서는 얇은 공동에서 응고와 함께 액체 금속의 정상 상태 및 과도 흐름을 모델링하기 위한 빠른 수치 알고리즘이 개발되었습니다. 설명된 문제는 저온 챔버, 고압 다이 캐스트 공정, 특히 얇은 환기 채널에서 관찰되는 금속 흐름 현상과 밀접한 관련이 있습니다.
채널의 금속 흐름 속도가 고체-액체 계면 속도보다 훨씬 높다는 사실을 사용하여 두께에 따른 열 전달을 처리하면서 금속 흐름을 주어진 시간 단계에서 안정된 것으로 처리하여 새로운 수치 알고리즘을 개발했습니다.
일시적인 방향. 얇은 캐비티의 흐름은 채널 두께에 대한 운동량과 연속성 방정식을 통합 한 후 2 차원으로 처리되고 열 전달은 두께 방향의 1 차원 현상으로 모델링 됩니다. 엇갈린 격자 배열은 유동 지배 방정식을 이산화하는데 사용되며 결과적인 편미분 방정식 세트는 SIMPLE (Semi-Implicit Method for Pressure Linked Equations) 알고리즘을 사용하여 해결됩니다.
상 변화를 수반하는 두께 방향 열 전달 문제는 제어 볼륨 공식을 사용하여 해결됩니다. 고체-액체 계면의 위치와 모양은 솔루션의 일부로 Stefan 조건을 사용하여 찾을 수 있습니다. 시뮬레이션 결과는 응고와 함께 전체 3 차원 흐름 및 열 전달 방정식을 해결하는 상용 소프트웨어 FLOW-3D®의 예측과 잘 비교되는 것으로 나타났습니다.
제안된 수치 알고리즘은 또한 얇은 채널에서 일시적인 금속 충전 및 응고 문제를 해결하기 위해 적용되었습니다. 움직이는 고체-액체 인터페이스의 존재는 이제 반복적으로 해결되는 일련의 흐름 방정식에 비선형 성을 도입합니다.
다시 한번, FLOW3D®의 예측과 잘 일치하는 것이 관찰되었습니다.
이 두 연구는 제안 된 관성 수정 레이놀즈의 윤활 방정식과 함께 두께를 통한 열 손실 및 응고 모델을 성공적으로 구현하여 다이 캐스트 공정 중에 얇은 채널에서 액체 금속의 유동 및 응고에 대한 빠른 분석을 제공 할 수 있음을 나타냅니다. CPU 시간을 대폭 절약하여 얻은 이러한 시뮬레이션 결과는 다이 캐스트 다이의 환기 채널을 설계하는 동안 빠른 초기 분석을 제공하는 데 사용할 수 있습니다.
Figure 1.3. Schematic representation of steps in the hot chamber die-cast process: a.
plunger pushes metal from the sleeve through the gating system into the cavity; b. after
solidification process is complete, the die opens; c. the part is ejected from the cavity.Figure 1.5. Schematic representation of steps in the cold chamber die-cast process: a.
molten metal is ladled into the shot sleeve; b. hydraulic cylinder applies pressure on
plunger; c. plunger pushes metal from the sleeve through the gating system into the
cavity; d. high pressure is maintained during solidification; e. after solidification is
complete, the die opens; f. the part is ejected from the cavity.Figure 4.6 A schematic of a die-cast die with shot sleeve and plunger: 1) Shot
sleeve, 2) Plunger, 3) Stationary half of the die-cast die, 4) Ejector half of the die-cast die,
5) Mold cavity, 6) Ventilation channel.Figure 4.8 A picture (a ‘full shot’) of a part made using the die-cast process. The
overflows are created when the metal front, after filling the main cavity, fills up the
machined ‘overflow’ pockets in the die-cast mold. Ventilation channel is last to fill-up.
Figure 4.9 Flow analysis results using FLOW3D of the metal flow and solidification in
the main cavity. (The velocity is in m/s.)Figure 4.10 Temperature distribution in the considered cavity of the die-cast die, filled
with liquid metal at the end of the fill process. (The temperature is in 0C.)
Figure 4.16 Experimentally observed solidified metal in the ventilation channel; a)
Measured length of metal flow in the ventilation channel after solidification stops it; b)
Enlarged image of the solidified metal in the channel
산업 박사 프로젝트의 초점은 주조 부품에 최종 기하학적 모양을 제공하는 모래 주형 (녹색 모래)의 생산에 집중되었습니다. 주조 부품의 고품질을 보장하기 위해서는 금형 자체의 제조 공정을 균일하고 안정적으로 제어하는 것이 중요합니다.
따라서 녹사(주물사)의 흐름과 퇴적을 특성화하고 모델링하는 방법에 대한 기본적인 이해를 얻는 것이 중요했기 때문에 모래 주형의 제조 공정 시뮬레이션에 사용할 수 있었습니다. 녹색 모래의 유동성은 모래 샷 중에 모래로 챔버를 채우는 호퍼를 통해 모래가 아래로 흐를 때 중요합니다.
녹색 모래의 유동성은 주로 물과 벤토나이트의 양에 의해 좌우되며 둘 다 감소 시킵니다. 따라서 유동성과 내부 힘은 리브 및 기타 기하학적 장애물로 인한 그림자가 있을 수 있는 복잡한 금형 형상을 얼마나 잘 채울 수 있는지 제어합니다.
흐름이 조기에 중단되면 금형이 완전히 채워지지 않거나 재료 밀도의 변동이 너무 높아 주조 부품의 최종 표면에 영향을 미칠 수 있습니다. 벤토나이트에 의해 생성된 습식 다리는 벤토나이트와 물이 녹색 모래를 매우 응집력 있게 만드는 모래 알갱이를 서로 달라붙게 하고 혼합물을 짜 냄으로써 주조 공정을 위한 강력한 금형을 얻기 위해 금형을 안정시키는 기계적 특성을 얻습니다.
따라서 생사 유동성은 챔버의 적절한 충진을 위해 샌드 샷 중에 중요하며, 후속적으로 압착 공정 동안의 견고한 기계적 특성은 금형의 최종 강도에 중요합니다. 이는 이러한 기계적 거동이 역 관계를 갖기 때문에 문제가 됩니다.
예를 들어 녹색 모래가 너무 건조하면 녹색 모래의 유동성이 매우 높고,특정 수분 함량 수준에 따라 곰팡이의 강도가 낮고 그 반대도 마찬가지입니다. 따라서 정확한 생사 상태를 확보하고 샌드 샷 중에 금형 충진을 개선하는 것이 매우 중요합니다.
이산 요소 방법 (DEM)은 방법의 이산적인 특성이 녹색 모래의 입상 구조를 잘 모의하기 때문에 수치 모델로 선택되었습니다. DEM 모델은 롤링 저항 모델을 사용하여 비 구형 석영 모래 입자의 롤링 저항을 에뮬레이션하고 응집성 모델을 사용하여 벤토나이트에서 석영 모래 입자의 결합을 에뮬레이트합니다.
그린 샌드는 항복 궤적이 발견된 링 전단 테스터로 특성화되었으며 유동성을 정의하는 새로운 방법이 제안 되었습니다. 링 전단 시험기는 DEM 모델의 정적 마찰 계수를 얻기 위해 사용되었습니다.
측정된 높이에서 녹색 모래의 단순한 기계적 거동을 조사하기 위해 모래 더미 실험이 사용되었습니다. 이 높이에서 DEM 모델은 구름 저항 값을 얻고 응집 모델에서 매개 변수를 얻는 것과 관련하여 보정 되었습니다.
이 프로젝트는 DISAMATIC 공정에서 샌드 샷을 사용하여 모래 주형을 생산하는 동안 모래 입자의 흐름과 모래 퇴적을 처리했습니다. 챔버의 녹색 모래 퇴적은 캐비티 내부에 통풍구가 배치된 특수 캐비티 설계로 조사되었습니다.
에어 벤트는 샌드 샷 중에 공기 흐름과 함께 녹색 모래를 운반하는 데 사용됩니다. 챔버와 캐비티의 에어 벤트 설정을 변경함으로써 캐비티 설계에서 좁은 통로의 충진을 개선하여 최종 샌드 몰드도 개선 할 수 있었습니다.
캐비티 디자인을 사용한 샌드 샷은 챔버의 공기 흐름과 통풍구를 통한 공기 흐름을 모델링하기 위해 고전적인 전산 유체 역학 (CFD)과 결합 된 녹색 모래의 흐름을 모델링하는 이산 요소 방법 (DEM)으로 시뮬레이션되었습니다.
이러한 실험과 시뮬레이션은 DISAMATIC 프로세스와이를 개선하는 방법에 대한 유익한 통찰력을 제공했습니다. 또한 유동층을 사용하여 생사의 유동화 특성을 조사하고 새로 개발 된 Anton Paar Powder Cell을 사용하여 유동 점도를 얻었습니다.
상업적 측면 특수 설계된 캐비티 지오메트리에서 그린 샌드로 몰드 챔버를 채우는 것에 대한 지식을 얻었습니다. 에어 탱크에 초기에 적용된 공기 압력과 함께 에어 벤트의 설정은 캐비티의 충진을 개선하여 최종 금형을 개선하는 데 유용한 아이디어를 제공했습니다.
또한, 결합 된CFD-DEM 모델을 사용하여 STAR-CCM +의 상용 소프트웨어를 적용하여 형상의 3D 슬라이스 표현으로 프로세스를 성공적으로 시뮬레이션 할 수있었습니다. 따라서 향후 DISAMATIC 프로세스를 시뮬레이션하기 위한 독립형 코드를 개발하는 것이 더 가능해집니다. DISAMATIC 프로세스의 샌드 샷은 링 전단 테스터가 다음의 견고한 기계적 거동을 나타낼 수 있는 연속체 모델로 모델링 될 수도 있습니다.
Figure 1.1: The DISAMATIC process: 1. The sand shot. 2. Squeezing the mold. 3.
Moving the mold to the chamber front and stripping off the swing plate (SP). 4. Mold
close-up where the pressure plate (PP) pushes the mold out of the molding chamber. 5.
Stripping off the PP where the PP is stripped from the mold and returns to its starting
position in the molding chamber. 6. Closing the molding chamber and repeating a new
cycle. The edited figure and text are from [8]Figure 2.1: The green sand mixture. The figure is from [8]Figure 2.2: The size distribution of the green sand applied in the project. The figure is
from [9]Figure 2.3: The wet bridges created in the bentonite from the water make the bentonite cohesive and thereby the sand grains will stick togetherFigure 2.11: The density as a function of compactability with respect to the number of
rammings 1-10. The first ramming starts from the left indicated by the number. The cross
placed in the middle shows the average value of the batches with an individual color. The
dotted lines are the standard deviations of compactability % as a horizontal line and the
standard deviations of density [ kg
m3 ] as a vertical line.Figure 2.12: (Top) The sequence in the DISAMATIC process (1)-(5). (Middle) The
performed experiments placed on the Mohr circle (I)-(V). (Bottom) The five names of the
mechanical behaviours.Figure 2.13: The high load flow in the DISAMATIC process and the ring shear test placed
on the Mohr circleFigure 2.27: (Left side) The low load flow in the DISAMATIC process. (Right side) The
performed experiments placed on the Mohr circle.
이 논문에서는 시멘트와 충전제의 비 중복 입자 분포를 사용하여 유변학에 대한 분쇄 모래 충전제의 형상 효과를 분리했습니다. 실험 결과는 필러의 종횡비가 증가함에 따라 매트릭스의 유동성이 감소하고 두 종류의 필러에 따라 최대 부피 분율 임계 값이 다양 함을 보여주었습니다. DEM 모델을 사용하여 슬럼프 흐름 테스트를 시뮬레이션하고 실험 결과의 10 % 이내 인 수치 예측을 얻었습니다. 불일치로 인해 모델에 의해 부피 분율 임계 값이 약간 검증되었습니다. 그럼에도 불구하고 수치 결과는 유망 해 보이며 우리는 이산화를 개선하고 다른 상호 작용 모델을 탐색하여 DEM 모델을 추가로 개발할 계획입니다.
Tien-Li Chang a,*, Jung-Chang Wang b , Chun-Chi Chen c , Ya-Wei Lee d , Ta-Hsin Chou a a Mechanical and Systems Research Laboratories, Industrial Technology Research Institute, Rm. 125, Building 22, 195 Section 4, Chung Hsing Road, Chutung, Hsinchu 310, Taiwan, ROC bDepartment of Manufacturing Research and Development, ADDA Corporation, Taiwan cNational Nano Device Laboratories, Taiwan d Research and Development Division, Ordnance Readiness Development Center, Taiwan
Abstract
이 연구는 나노 임프린트 공정에서 Ni 몰드 스탬프와 PMMA (폴리 메틸 메타 크릴 레이트) 기판 사이의 접착 방지 층으로서 새로운 재료를 제시합니다. 폴리 벤족 사진 ((6,6′-bis (2,3-dihydro3-methyl-4H-1,3-benzoxazinyl))) 분자 자기 조립 단층 (PBO-SAM)은 점착 방지 코팅제로 간주되어 불소 함유 화합물은 Ni / PMMA 기판의 나노 임프린트 공정을 개선 할 수 있습니다. 이 작업에서 나노 구조 기반 Ni 스탬프와 각인 된 PMMA 몰드는 각각 전자빔 석판화 (EBL)와 수제 나노 임프린트 장비에 의해 수행됩니다. 제작 된 나노 패턴의 형성을 제어하기 위해 시뮬레이션은 HEL (hot embossing lithography) 공정 동안 PBO-SAM / PMMA 기판의 변형에 대한 온도 분포의 영향을 분석 할 수 있습니다. 여기서 기둥 패턴의 직경은 Ni 스탬프 표면에 200nm 및 400nm 피치입니다. 이 적합성 조건에서 소수성 PBO-SAM 표면을 기반으로하여 Ni 몰드 스탬프의 결과는 품질 및 수량 제어에서 90 % 이상의 개선을 추론합니다.
Introduction
나노 임프린트 리소그래피 (NIL)는 초 미세 패터닝 기판 기술을 대량 생산할 수있는 가장 큰 잠재력입니다 [1,2]. 최근에는 광전자 장치 [3], 양자 컴퓨팅 장치 [4], 바이오 센서 [5] 및 전자 장치 [6]에 요구 될 수있는 NEMS / MEMS 기술의 빠른 개발이 이루어지고 있습니다.
따라서 기존의 포토 리소 그래프는 할당에 적합한 방법이 아닐 수 있습니다 [7]. X 선, 이온빔, 전자빔 리소그래피의 경우 LCD의 도광판 초박막 판과 같은 대 면적 패턴 제작에 적합하지 않습니다. 제어하기 어렵습니다. 일부 제작된 문제를 기반으로 NIL 프로세스는 재료, 패턴 크기, 구조 및 기판 지형면에서 유연성을 제공합니다 [8].
오늘날 NIL 제조 방법은 낮은 비용과 높은 처리량의 높은 패터닝 해상도의 조합으로 학제 간 나노 스케일 연구 및 상용 제품의 새로운 문을 열 수 있는 큰 관심을 받고 있습니다. 그러나 이 나노 임프린트 기술이 산업 규모 공정을 위해 충분히 성숙하기 전에 몇 가지 응용 문제를 해결해야 합니다.
각인된 몰드 공정은 종종 고온 (폴리머의 유리 전이 온도에 대해> 100oC)과 고압 (> 100bar)에서 수행되기 때문에 분명히 바람직하지 않습니다. 가열 및 냉각 공정의 열주기는 금형 및 각인 된 기판의 왜곡을 유발할 수 있습니다. 한 가지 특별한 문제는 스탬프와 폴리머 사이의 접착 방지 층 처리를 제어하여 기계적 결함이 임프린트 품질과 스탬프 수명에 영향을 미칠 수있는 중요한 패턴 결함이되는 것을 방지하는 것입니다.
Schift et al. 플루오르화 트리클로로 실란을 마이크로 미터 체제에서 실리콘에 대한 접착 방지 코팅으로 사용하는 것으로 입증되었습니다 [9]. 또한 Park et al. Ni 몰드 스탬프에 더 나은 접착 방지 코팅 공정을 달성하기 위해 불소화 실란제를 사용했습니다 [10].
그러나 지금까지 Ni 스탬프에 대한 접착 방지 코팅 처리의 NIL 공정에서 비 불소 물질에 대한 시도는 거의 이루어지지 않았습니다. 우리의 생활 환경은 그것을 유지하기 위해 불소가 아닌 물질이 필요합니다. 또한 Ni 계 소재의 부드러운 특성을 바탕으로 가장 중요한 롤러 나노 임프린트 기술을 개발할 수 있습니다.
본 연구의 목적은 Ni 스탬프와 PMMA 기판 사이의 점착 방지 코팅제로 PBO-SAM을 개발하여 나노 제조 기술, 즉 NIL을 향상시키는 것입니다.
Experiment
먼저 4,4′- 이소 프로필 리 덴디 페놀 (비스페놀 -A, BA-m), 포름 알데히드 및 메틸 아민을 반응시켜 폴리 벤족 사진을 제조 하였다. 미국 Aldrich Chemical company, Inc.에서 구입 한 모든 화학 물질. 합성 과정에서 포름 알데히드/디 옥산 및 메틸 아민 / 디 옥산 물질을 10 o C에서 항아리에서 10분 동안 측정하는 벤족 사진 단량체가 필요했습니다.
디 에틸 에테르를 기화시킨 후, 벤족 사진 전구체가 완성되었다. benzoxazine 전구체를 140 o C에서 1 시간 동안 가열하면 BA-m 폴리 벤족 사진을 얻을 수 있습니다. 다음으로 4 인치입니다.
이 연구에서는 p 형 Si (10 0) 웨이퍼를 사용할 수 있습니다. SiO2 기반 Ni (원자량 5.87g / mole) 기판의 제조를 위해 Ti (5nm) 및 SiO2 (20nm)를 순차적으로 증착 한 후 O2- 플라즈마 처리를 수행했습니다. Ni 기판과 SiO2 층 사이의 접착력을 높이기 위해 Ti 중간층이 사용되었습니다. 아세톤, 이소프로판올 및 탈 이온수를 사용하여 세척 한 후 샘플을 포토 레지스트 (ZEP520A-7, Nippon Zeon Co., Ltd.)로 스핀 코팅했습니다.
Fig. 1. Schematic diagram of nanostructures using NIL process: (A) EBL equipment for fabricated mold stamp. (B) HEL equipment for nanoimprint pattern with computer
controlled electronics. (C) A nickel-based pillar mold can imprint into a PBO-SAM polymer resist layer; afterward, the mold removal and pattern transfer are based on
anisotropic etching to remove reside.
마스터 몰드는 그림 1 (A)에서 Ni 필름의 반응성 이온 에칭 (RIE)과 함께 Crestec CABL8210 전자 빔 직접 쓰기 도구 (30 keV, 100 pA)를 사용하여 제작되었습니다. 그런 다음 시뮬레이션된 결과는 NIL 프로세스에서 엠보싱 압력으로 기계적 고장의 효과를 제공할 수 있으며, 이는 우리가 원하는 나노 패턴 설계 및 연구에 도움이 될 수 있습니다.
PBOSAM / PMMA 기판 모델의 변형은 3 차원 접근법에 기반한 유한 체적 방법 (FVM)을 통해 예측할 수 있습니다. Navier-Stokes 방정식 [11]에서 압력과 속도 사이의 결합은 SIMPLE 알고리즘을 사용하여 이루어집니다. 2 차 상향 이산화 방식은 대류 플럭스 및 운동량의 확산 플럭스, 유체의 질량 분율에 대한 중심 차이 방식에 대해 구현됩니다. 완화 부족 요인의 일반적인 값은 0.5입니다.
수렴 기준이 1105로 설정된 연속성을 제외한 모든 변수에 대해 잔차가 1103 미만인 경우 솔루션이 수렴된 것으로 간주됩니다. 여기서 각인된 나노 패턴은 그림 1 (B)와 같이 수제 장비에서 수행한 HEL 공정을 통해 사용할 수 있습니다. PBO-SAM 코팅 방법으로 HEL 절차를 활용 한 나노 패턴의 제작은 그림 1 (C)에 개략적으로 표시되었습니다.
200nm의 얇은 PMMA 필름 (분자량 15kg / mole)을 SiO2 기판에 스핀 코팅 한 후 160oC에서 30 분 동안 핫 플레이트에서 베이킹했습니다. 또한 PBO-SAM 코팅은 접착 방지제입니다. CVD 공정에 의해 증착되었습니다. 마스터는 150oC 및 50bar에서 10 분 동안 PBO-SAM / PMMA 기판 필름에 엠보싱하여 복제되었습니다.
마지막으로, 엠보싱 된 나노 구조물의 바닥에 남아 있던 PBO-SAM / PMMA 층은 RIE 처리로 제거되었습니다. 각 임프린트 후 스탬프 및 기판의 품질이 제작 된 후 현미경을 사용하여 관찰하고 물 접촉각 (CA) 측정을 사용하여 습윤 및 접착 특성을 알아낼 수 있습니다.
Fig. 2. FTIR absorption spectrum of polybenzoxazines indicates the vibrational
modes of molecular bonds.Fig. 3. FE-SEM micrograph of Ni stamps before imprinted PMMA substrate. The
pillar diameter is 200 nm, and its period is 400 nm.Fig. 5. Contact angles of water drops on (A) a PMMA polymer film surface, and (B) a smooth PBO-SAM coating film surfaceFig. 6. Simulation of Ni stamps and PBO-SAM/PMMA substrate in NIL process: (A) A
nanoimprint system geometry, and (B) its grid plot.Fig. 7. Simulation results of temperature distribution between Ni stamps and
PBO-SAM/PMMA substrate in NIL process: (A) stamp cross-sectional, (B) PMMA
substrate cross-sectional, (C) 3-dimensional and (D) intrinsic 3-dimensional views,
respectively. The study of computed condition in nanoimprint process is at 150 o
C
and 50 bar during 10 min. Note that for NIL experimental parameters, the simulated
results have already decided before doing nanoimprint experiment.
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Keywords: Lost foam casting; Heat transfer coefficient; Gas pressure; VOF-FAVOR
LFC (Loss Foam Casting) 공정에서 부드러운 몰드 충진의 중요성은 오랫동안 인식되어 왔습니다. 충진 공정이 균일할수록 생산되는 주조 제품의 품질이 향상됩니다. 성공적인 컴퓨터 시뮬레이션은 금형 충전 공정에서 복잡한 메커니즘과 다양한 공정 매개 변수의 상호 작용을 더 잘 이해함으로써 새로운 주조 제품 설계의 시도 횟수를 줄이고 리드 타임을 줄이는데 도움이 될 수 있습니다.
이 연구에서는 용융 알루미늄의 유체 흐름과 금속과 발포 폴리스티렌 (EPS) 폼 패턴 사이의 계면 갭에 관련된 열 전달을 시뮬레이션하기 위해 전산 유체 역학 (CFD) 모델이 개발되었습니다.
상업용 코드 FLOW-3D는 VOF (Volume of Fluid) 방법으로 용융 금속의 전면을 추적 할 수 있고 FAVOR (Fractional Area / Volume Ratios) 방법으로 복잡한 부품을 모델링 할 수 있기 때문에 사용되었습니다. 이 코드는 폼 열화 및 코팅 투과성과 관련된 기체 갭 압력을 기반으로 다양한 계면 열 전달 계수 (VHTC)의 효과를 포함하도록 수정되었습니다.
수정은 실험 연구에 대해 검증되었으며 비교는 FLOW-3D의 기본 상수 열 전달 (CHTC) 모델보다 더 나은 일치를 보여주었습니다. 금속 전면 온도는 VHTC 모델에 의해 실험적 불확실성 내에서 예측되었습니다. 몰드 충전 패턴과 1-4 초의 충전 시간 차이는 여러 형상에 대해 CHTC 모델보다 VHTC 모델에 의해 더 정확하게 포착되었습니다. 이 연구는 전통적으로 매우 경험적인 분야에서 중요한 프로세스 및 설계 변수의 효과에 대한 추가 통찰력을 제공했습니다.
지난 20 년 동안 LFC (Loss Foam Casting) 공정은 코어가 필요없는 복잡한 부품을 제조하기 위해 널리 채택되었습니다. 이는 자동차 제조업체가 현재 LFC 기술을 사용하여 광범위한 엔진 블록과 실린더 헤드를 생산하기 때문에 알루미늄 주조 산업에서 특히 그렇습니다.
기본 절차, 적용 및 장점은 [1]에서 찾을 수 있습니다. LFC 프로세스는 주로 숙련 된 실무자의 경험적 지식을 기반으로 개발되었습니다. 발포 폴리스티렌 (EPS) 발포 분해의 수치 모델링은 최근에야 설계 및 공정 변수를 최적화하는 데 유용한 통찰력을 제공 할 수있는 지점에 도달했습니다. LFC 공정에서 원하는 모양의 발포 폴리스티렌 폼 패턴을 적절한 게이팅 시스템이있는 모래 주형에 배치합니다.
폼 패턴은 용융 금속 전면이 패턴으로 진행될 때 붕괴, 용융, 기화 및 열화를 겪습니다. 전진하는 금속 전면과 후퇴하는 폼 패턴 사이의 간격 인 운동 영역은 Warner et al. [2] LFC 프로세스를 모델링합니다. 금형 충진 과정에서 분해 산물은 운동 영역에서 코팅층을 통해 모래로 빠져 나갑니다.
용융 금속과 폼 패턴 사이의 복잡한 반응은 LFC 공정의 시뮬레이션을 극도로 어렵게 만듭니다. SOLA-VOF (SOLution AlgorithmVolume of Fluid) 방법이 Hirt와 Nichols [3]에 의해 처음 공식화 되었기 때문에 빈 금형을 사용한 전통적인 모래 주조 시뮬레이션은 광범위하게 연구되었습니다.
Lost foam 주조 공정은 기존의 모래 주조와 많은 특성을 공유하기 때문에이 새로운 공정을 모델링하는 데 적용된 이론과 기술은 대부분 기존의 모래 주조를 위해 개발 된 시뮬레이션 방법에서 비롯되었습니다. 패턴 분해 속도가 금속성 헤드와 금속 전면 온도의 선형 함수라고 가정함으로써 Wang et al. [4]는 기존의 모래 주조의 기존 컴퓨터 프로그램을 기반으로 복잡한 3D 형상에서 Lost foam 주조 공정을 시뮬레이션했습니다.
Liu et al. [5]는 금속 앞쪽 속도를 예측하기 위한 간단한 1D 수학적 모델과 함께 운동 영역의 배압을 포함했습니다. Mirbagheri et al. [6]은 SOLA-VOF 기술을 기반으로 금속 전면의 자유 표면에 대한 압력 보정 방식을 사용하는 Foam 열화 모델을 개발했습니다.
Kuo et al.에 의해 유사한 배압 방식이 채택되었습니다. [7] 운동량 방정식에서이 힘의 값은 실험 결과에 따라 패턴의 충전 순서를 연구하기 위해 조정되었습니다.
이러한 시뮬레이션의 대부분은 LFC 공정의 충전 속도가 기존의 모래 주조 공정보다 훨씬 느린 것으로 성공적으로 예측합니다. 그러나 Foam 분해의 역할은 대부분 모델의 일부가 아니며 시뮬레이션을 수행하려면 실험 데이터 또는 경험적 함수가 필요합니다.
현재 연구는 일정한 열전달 계수 (CHTC)를 사용하는 상용 코드 FLOW-3D의 기본 LFC 모델을 수정하여 Foam 열화와 관련된 기체 갭 압력에 따라 다양한 열전달 계수 (VHTC)의 영향을 포함합니다. 코팅 투과성. 수정은 여러 공정 변수에 대한 실험 연구에 대해 검증되었습니다.
또한, 손실 된 폼 주조에서 가장 중요한 문제인 결함 형성은 문헌에서 인용 된 수치 작업에서 모델링되지 않았습니다. 접힘, 내부 기공 및 표면 기포와 같은 열분해 결함은 LFC 작업에서 많은 양의 스크랩을 설명합니다. FLOW-3D의 결함 예측 기능은 프로세스를 이해하고 최적화하는데 매우 중요합니다.
Fig. 7. Comparison of mold filling times for a plate pattern with three ingates: (a) measured values by thermometric technique [18]; (b) predicted filling times based
on basic CHTC model with gravity effect; and (c) predicted filing times based on the VHTC model with heat transfer coefficient changing with gas pressure; (d)
mold filling time at the right-and wall of the mold for the plate pattern with three ingates.Fig. 10. Defects formation predicted by (a) basic CHTC model with gravity effect; (b) VHTC model with heat transfer coefficient based on both gas pressure and
coating thickness; and (c) improved model for two ingates. Color represents probability for defects (blue is the lowest and red highest).
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금속 주조물의 결함을 식별하고, 가볍고 튼튼한 주조 부품을 위해 새로운 재료로 부품을 설계하거나, 최적의 설계를 위해 반복적인 설계 작업을 수행하는 것은 고객이 당사의 소프트웨어를 사용하여 작업 요구 사항을 충족하고, 고철 비율을 줄임으로써 조직의 비용을 절감하는 일부 방법입니다.
이를 통해 제품 개발 시간을 단축함으로써 제품의 시장 출시 및 경쟁 우위를 위한 시간 확보가 용이해 집니다.
아래는 FSI의 금속 주조 참고 문헌에 수록된 기술 논문 모음입니다. 이 모든 논문에는 FLOW-3D CAST 해석 결과가 수록되어 있습니다. FLOW-3D CAST를 사용하여 금속 주조 산업의 응용 프로그램을 성공적으로 시뮬레이션하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오.
Below is a collection of technical papers in our Metal Casting Bibliography. All of these papers feature FLOW-3D CAST results. Learn more about how FLOW-3D CAST can be used to successfully simulate applications for the Metal Casting Industry.
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Lost Foam Casting Workspace(소실모형주조) 는 Lost Foam Casting에 필요한 충진, 응고 및 냉각 하위 프로세스를 시뮬레이션하는 모든 도구를 제공합니다. 각 하위 프로세스는 해석 엔지니어가 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공하도록 맞춤화된 템플릿 디자인을 기반으로합니다.
Lost Foam Casting 의 결함은 충진 프로파일에서 추적할 수 있기 때문에 FLOW-3D CAST 의 용탕유동 및 소실모형(foam)의 연소 시뮬레이션의 탁월한 정확도는 고품질의 Lost Foam Casting 주물을 생산하는 데 귀중한 통찰력을 제공합니다. 기포. 잔류물 형성과 같은 주입 결함은 최종 주조에서 정확하게 추적되고 처리됩니다.
Gravity Die Casting Workspace(중력주조)는 엔지니어가 FLOW-3D CAST를 사용하여 중력주조 제품을 성공적으로 모델링할 수 있도록 설계된 직관적인 모델링 환경입니다.
Ladle 모션, 벤트 및 배압이 충진해석에 포함되어 공기 갇힘 및 미세 응고수축공의 정확한 예측과 금형온도분포 및 상태 예측이 가능합니다.-첨단 응고 모델은 Workspace의 하위 프로세스 아키텍처를 통해 충준해석기능에 원활하게 연결됩니다. Gravity Die Casting Workspace는 다목적 모델링 환경에서 시뮬레이션의 모든 측면을 위한 완전하고 정확한 솔루션을 제공합니다.
PROCESSES MODELED
Gravity die casting
Vacuum die casting
FLEXIBLE MESHING
FAVOR™ simple mesh generation tool
Multi-block meshing
Nested meshing
MOLD MODELING
Localized die heating elements and cooling channels
Spray cooling of the die surface
Ceramic filters
Air vents
ADVANCED SOLIDIFICATION
Porosity
Shrinkage
Hot spots
Mechanical property
Microstructure
SAND CORES
Core gas evolution
Material definitions for core properties
DIE THERMAL MANAGEMENT
Thermal die cycling
Heat saturation
Full heat transfer
LADLE MOTION
6 degrees of freedom motion definition
DEFECT PREDICTION
Macro and micro porosity
Gas porosity
Early solidification
Oxide formation
Surface defect analysis
VACUUM AND VENTING
Interactive probe placement
Area and loss coefficient calculator
MACRO AND MICRO POROSITY
Gas porosity
Early solidification
Oxide formation
Surface defect analysis
FILLING ACCURACY
Gas and bubble entrapment
Surface oxide calculation
RNG and LES turbulence models
Backpressure
COMPLETE ANALYSIS PACKAGE
Animations with multi-viewports – 3D, 2D, history plots, volume rendering
Porosity analysis tool
Side-by-side simulation results comparison
Sensors for measuring melt temperature, solid fraction
Continuous Casting Workspace는 연속형 빌릿 주조 및 직접 냉간 연속 주조 등 일반적으로 사용되는 모든 주조 공장 공정을 시뮬레이션할 수 있는 사용하기 쉬운 도구를 지속적으로 주조 사용자에게 제공합니다. 새로운 Continuous Casting Workspace를 통해 사용자는 연속 주조 공정을 모델링하고 공정 파라미터를 최적화하는 데 필요한 도구를 찾을 수 있습니다.
멀티 블록 메쉬는 주조물의 높은 전단 및 고온 구배 영역에서 훨씬 더 높은 정확도를 제공하는 효율적인 방법을 제공합니다. Mold 및 Billlet 냉각, 용해 유량, 과열 및 Mold 형상과 같은 공정 매개변수가 분석에 포함됩니다. 용탕 표면의 운동과 몰드의 온동은 후처리 중에 빠르게 시각화되며, 이 과정에서 충진 및 응고 패턴도 쉽게 평가되므로 공정 수정을 자신 있게 구현할 수 있습니다.
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.
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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.
하수도 시스템은 액션영화의 도피 루트로 사용되지 않는 한 흥미롭지 않을 것입니다. 폭우로 인해 이산화탄소 수치가 올라갈 때까지 여러분은 그것에 대해 생각조차 하지 않을 것입니다. 불행하게도, 770개 이상의 오래 된 미국 도시들 아래에 있는 하수구 시스템은 심한 폭풍으로 오염 문제를 일으킵니다. 이러한 구형 설계는 하수 및 폭풍 유실을 위한 비용 효율적인 단일 스타일 파이프를 사용했으며 연결된 파이프로 강 및 호수에 하수를 내보냅니다(CSO).
1994년 미국 환경보호청(EPA)은 주로 북동부 및 그레이트 레이크 지역의 관련 지방 자치 단체들에게 CSO관련 문제를 줄이거나 제거하도록 하는 정책을 발표했습니다. (2000년 “Clean Water Act”의 일부로 법률화된 정책). 인디애나 폴리스(Indianapolis)는 가벼운 비 폭풍으로 인해 하수 오물의 백업 및 범람이 발생할 수 있는 도시 중 하나였으므로, 주요 건설 조건에서 2025년까지 문제를 해결하는 것이 필요하였습니다.
인디애나 폴리스는 국제 디자인 회사인 AECOM에 Citizens Energy Group이 건설하고 있는 3개의 깊은 암석 저장 터널 중 첫 번째를 설계할 것을 요청했습니다. 총 25마일인 이 시스템은 대규모 지하 펌프장과 기존의 하수구에서 CSO를 수직으로 떨어뜨리는 연결 구조물을 포함합니다. 첫 번째 터널의 경우, 강우가 가라 앉은 후에 3 개의 커다란 강하 구조물이 CSO를 저장 터널로 전환하여 후속 처리를 수행했습니다.
프로젝트를 해결하기 위해 AECOM은 여러 가능한 낙하 구조물 설계의 동작을 시뮬레이션하기 위해 FLOW-3D를 선택하여, 구축 및 평가 예산이 책정 된 물리적 모델에 대한 재 작업의 필요성을 최소화했습니다. 테스트 결과는 예측 값과 일치하였으므로 재설계가 필요하지 않았습니다. 또한, 이제 AECOM은 유압 설계작업의 첫 번째 단계를 일반적으로 CFD시뮬레이션을 사용합니다.
Large Scale Project on a Tight Delivery Schedule
촉박한 납품 일정에 따른 대규모 프로젝트
20세기에 건설된 하수 처리장은 주거용, 상업용, 환경유출물의 유출로 무엇을 해야 할 것인지에 대한 새로운 인식을 가져다 주었습니다. CSO 방전은 정상적으로 운영되는 동안 처리시설로 직접 이동되며 모든 과정이 양호하게 운영됩니다. 불행하게도, 대규모 폭풍이 발생하는 동안, 발전소들의 초과 용량문제를 피하기 위해 인근 수역으로 과도한 유량을 방출합니다. 이들 배출은 기름과 살충제, 야생동물 배설물에 이르기까지 다양한 오염 물질을 포함합니다.
고무적인 성공의 신호로, 1990 년대에 착공된 새로운 CSO 분리, 저장 및 처리 시설로 오염의 영향에 대해 67 %의 개선을 이루었지만, 여전히 많은 연구가 이루어져야 합니다. 인디애나 폴리스의 경우, 인디애나 폴리스시 공공사업부가 CSO 장기 통제계획을 준비한 2008년에 그러한 노력이 시작되었습니다. 정상적인 처리 공장에서 처리 할 수 있을 때까지 오버플로우가 발생하는 “저장 및 운송”접근법의 핵심은 인디애나 폴리스 터널 저장 시스템 또는 인디애나라고 합니다.
이 시스템의 첫번째 단계는 딥 록 터널 커넥터(DRTC)라고 불리는 1억 8천만달러 가치의 프로젝트입니다. DRTC는 길이 7마일의 18피트 직경의 지하 터널로, 기존의 인디애나 폴리스의 3개의 서버 대 계층 유출 연결의 흐름 경로를 다시 만들 것입니다(그림 1). 목표는 과잉 강우 유출을 기존 하수구와 새 터널 사이의 낙하 구조를 통해 이들 대피소에서 거대한 터널로 안전하게 재배치하고, 폭풍 후 처리를 위해 처리장으로 펌핑 될 수있을 때까지 유지합니다.
Fig. 1. City of Indianapolis Deep Rock Tunnel Connector (DRTC), a “storage and transport” concept being built to handle combined sewage overflow (CSO) during heavy storms. Three vertical drop structures will capture this flow and divert it downwards to 18-foot-diameter storage tunnels running more than 250 feet underground; the tunnels store the CSO until sewage treatment plant capacity becomes available. (Image courtesy Citizens Energy Group)
평균적으로 지표면 아래 250피트 깊이에서, DRTC는 건설과 궁극적인 운영 동안 위의 주변 지역에 대한 혼란을 최소화하도록 설계되었습니다. 그러나 이 프로젝트의 규모와 복잡성은 AECOM의 과제에 긴급성을 더했습니다. 세 장소 각각에 대한 가능한 낙하 구조 설계와 평가, 구조물 설계의 60%를 7개월 이내에 마무리 지었습니다.
이러한 구조물의 목적은 표준 도시 하수 시스템에서 깊은 저장 터널로 하수 흐름을 전달하는 동시에, 효율적 손실( 느린 속도 또는 백업)과 장기적인 도심을 방지하는 것입니다. 각 섹션의 크기와 모양이 유입 흐름의 볼륨 및 속도와 세심하게 일치하지 않을 경우 발생할 수 있는 구조적 손상입니다.
AECOM의 수석 기술 전문가인 라이언 에디슨 컨설턴트는 계약의 스케줄링 요구 사항이 유효성 검사를 위해서는, 단 하나의 모델에만 물리적 건물과 테스트 활동을 제한할 것이라는 것을 알게되었습니다. 다른 주요 건설 프로젝트에 15년간 FLOW-3D 시뮬레이션 소프트웨어를 사용해 왔기 때문에, 난류, 과전압 및 에너지 낭비를 예측하는 능력은 충분하지 않고 디자인 프로젝트에 적합하다고 자신했습니다. 또한 여러 검증(what-if) 시나리오를 실행하기 위한 소프트웨어 옵션을 통해 설계 세부 사항을 다시 실행해야 하는 위험을 최소화할 수 있었습니다. 변경 사항이 적용될 경우 상당한 이점은 여러개의 병렬 시공 트랙이 있는 프로젝트에 있습니다.
시간 제약에도 불구하고, 에디슨은 특히 이 도전에 만족했습니다. 왜냐하면 “CFD로 드롭 구조 설계를 만들고 물리학에서 이것들은 너무 큰 구조이기 때문입니다.”라고 그는 말합니다. 그것들은 CFD는 실제로 사용되지 않는데 보통 물리적 모델이나 손으로 계산하는 것으로 이루어집니다.
DRTC 프로젝트를 위해서, 그는 먼저 시뮬레이션된 작동 조건에 대해서 컴퓨터 설계를 테스트할 것입니다. 에디슨은 3차원의 일시적이고 격동적인 흐름 조건을 모델링 할 수 있는 소프트웨어 패키지인 FLOW-3D를 사용했습니다. 각 설계에 대한 계산 메쉬를 변경하지 않고도 여러 설계 지오 메트리를 모델링 할 수 있는 기능이였습니다.
시뮬레이션 데이터로 무장한 에디슨은 그 결과를 아이오와 대학교 II. 시설에서 시험한 1:10 크기의 물리적 모델의 작동 데이터와 비교하였습니다. (후자는 원래 아이오와 유압 연구소라고 불렸지만, 지금은 그룹의 다양한 범위를 반영하여 IIHR-Hydroscience & Engineering으로 알려져 있습니다.)
Zeroing in on the Drop-Structure Challenge
드롭 구조 과제에서 영점 조정
가장 제한적인 DRTC 사이트의 지오 메트리는 CSO 008로 지정된 레귤레이터에서 발생합니다. 기존 CSO 레귤레이터(기울기 약 75피트 아래)를 새 18피트 직경의 수집 터널과 연결하려면, 이 위치에서 150피트 이상의 수직 방향 주행이 필요합니다. 각 낙하 구조에 7백만달러 이상이 소요되는 경우, 프로젝트 관리자들은 물리적 모델이 구축된 후 비용과 시간이 많이 소요되는 재설계가 필요한 가능성을 낮추려고 애썼습니다.
역사적으로 낙하 구조는 이전 프로젝트를 적용하여 설계된 후 축소 모델로 구축되었으며, 테스트만으로도 6개월 이상이 소요될 수 있습니다. 가속화된 이 프로젝트에서, 2009년 가을에 시작한 AECOM의 초기 과제는 두가지 표준 개념 중에서 하나를 선택하는 것이었습니다. 포장-파운드 스타일과 접선 vortex버전, 둘 다 시속 35마일의 폭풍이 몰아치는 물 속에서 속도를 늦추고 통제하기 위해서 직접 계산 및 FLOW-3D에서 결정한 일반 구조 직경 및 구성 요소 크기를 사용한 초기 CFD분석으로, AECOM은 시공 가능성 및 비용 고려 사항을 평가하는 데 사용했습니다.
CSO 008의 현장 요구 사항과 비용 효율성을 고려할 때, 시 당국과 AECOM은 접선 소용돌이 낙하 구조를 선택했습니다. 이 설계의 핵심 요소는 흐름을 먼저 환상적인 제트로 유도한 다음, vortex 유도 나선형 흐름을 생성하는 테이퍼(확대) 접근 채널에 의해 공급되는 수직 튜브(드롭 샤프트)입니다. 이 통제 된 하강은 속도가 느려지고 하루 3 억 갤런 (mgd) 이상에 이르는 흐름을 안전하게 처리합니다. 스토리지 터널의 파괴적인 난류를 방지하는 것이 핵심 목표이므로 드롭 샤프트 흐름의 사전 차단이 설계의 핵심입니다.
구조 자체는 6 개의 주요 부분으로 구성됩니다. 1) 접근 채널 (기존의 하수 터널에서 나온 것), 2) 수평 흐름을 넓히고 수직 드롭 샤프트로 수평 흐름을 전달하는 직사각형 전이 테이퍼 채널, 3) 드롭 샤프트 자체 4) 탈 기실 (유량을 수평 방향으로 방향을 바꾸고 공기 유입을 감소시키는), 5) 수직 공기 배출구를 통해 낙하에서 유입 된 공기를 제거하고 적하 유체의 공기 코어가 열려 있고 6) 탈기 챔버와 저장 터널 챔버를 연결하는 파이프 (adit) (그림 2).
Fig. 2. CAD diagram of proposed Indianapolis DRTC combined sewage overflow (CSO) vertical drop structure, showing approach channel, taper channel and vortex dropshaft. Using FLOW-3D CFD analysis software, AECOM simulated the flow behavior, gaining confidence in the system performance prior to physical model testing. (Image courtesy AECOM) Prediction of Shrinkage Defects During Investment Casting Process
This article was contributed by Dr. S. Savithri, Senior Principal Scientist at CSIR-NIIST
인베스트먼트 주조공정은 가장 오래된 주조 공정 중 하나로 기원전 4000년 이후에 보편화되었습니다. 이 과정은 용해된 금속을 소모품패턴으로 생성된 세라믹 쉘에 주입하는 과정을 수반합니다. 일찍이 그것은 금, 은, 구리와 청동 합금으로 장신구와 우상을 만드는데 사용되었습니다.
인베스트먼트 주조공정은 1897년 아이오와 주, 위원회 블러프스의 Barabas Frederick Philbrook이 묘사한 대로 치과의사들이 왕관과 인레이를 만들기 위해 그것을 사용하기 시작한 19세기 말 현대 산업공정으로 사용되기 시작했다. 1940년대에는 제2차 세계대전 당시 기존 방법으로는 형성될 수 없거나 지나치게 많은 가공이 필요한 특수 합금의 정밀 순모형 제조 기술에 대한 수요로 인해 투자 주조 공정이 증가하였다.
오늘날 투자 주조 공정은 표면 마감 및 치수 정확도가 우수하여 거의 순 형태에 가까운 철, 비철 및 초합금의 소형 산업용 부품을 생산하는데 주로 사용됩니다.
인베스트먼트 주조 공정은 다음 네 가지 주요 단계로 구성됩니다.
왁스 패턴 생성 후, 패턴 클러스터를 만들기 위해 게이트 시스템으로 청소 및 조립합니다.
나무는 세라믹 쉘을 얻기 위해 미세 모래와 Course한 모래 입자의 슬러리로 번갈아 코팅됩니다.
용기는 건조되고, 왁스를 녹이기 위해 가열되며, 강도를 높이고 주입 준비합니다.
마침내 주조 합금이 용해되어 예열된 쉘에 주입됩니다. 응고 후에 쉘이 파손되어 주조 부품을 얻습니다.
Figure 1. Solid model of the casting geometry
인베스트먼트 주조 공정에서 얻은 부품은 많은 중요한 용도에 사용되므로 내부적인 결함이 없어야 합니다. 투자 주조 공정에서 발생하는 주요 결함은 세라믹 포함, 균열, 변형, 플래시, 주탕불량, 수축, 슬래그 포함, 탕경계등입니다. 얻은 주조물의 품질을 예측하려면 금속-몰드 열 전달계수, 주입 온도 등 다양한 주조 공정 매개 변수의 영향을 연구해야 합니다. 즉, 쉘 두께 및 쉘 열 전달계수가 그것입니다. 현대 컴퓨터 시스템 및 시뮬레이션 소프트웨어의 출현과 함께 금형 충진 및 응고 시뮬레이션은 주조공장에서 결함을 예측하고 설계를 최적화하는데 점점 더 많이 사용되고 있습니다.
이 연구의 주요 목적은 투자 주조 공정에서 주요 요소인 복사 열 전달과 인베스트먼트 주조공정에 고유한 쉘 금형이 FLOW-3D에서 효과적으로 구현될 수 있는지를 조사하는 것입니다. FLOW-3D를 사용하여 간단한 형상을 위한 인베스트먼트 주조공정의 주입 및 응고 시뮬레이션을 수행함으로써 두 구성요소의 서로 다른 효과를 조사합니다. 다양한 위치에서 얻은 온도의 수치는 문헌 [1]에보고 된 실험 결과로 검증됩니다. 복사 열 전달계수, 쉘 몰드 두께, 탕구 및 게이트의 위치에 대한 영향도 조사했습니다.
Figure 2. Shell mold
Methodology
현재 연구에서 사용된 계산 형상은 그림 1에 나와 있습니다. 쉘 몰드는 다음 단계를 사용하여 작성되었습니다.
구성 요소 1로 형상을 FLOW-3D로 가져오고 지정된 셀 크기로 가져온 형상을 중심으로 메쉬 블록을 작성합니다.
“보완”유형의 component1의 첫 번째 하위 구성 요소를 만들어 하위 구성 요소 외부의 모든 항목을 메쉬의 범위까지 확고하게 만듭니다.
솔리드 데이터베이스에서 이 솔리드 블록의 금형 재질 특성을 정의하십시오.
솔리드 특성 GUI의 구성 요소 특성에서 “열 침투 깊이”를 정의하는 옵션이 있습니다. 여기서 쉘 두께 값을 정의 할 수 있습니다.
이제 전처리기를 실행하십시오.
분석 탭> 3D 탭으로 이동 한 다음 이전 단계에서 생성 한 prpgrf 파일을 엽니다. ‘Iso-surface’와 ‘color variable’에서 “열 활성화 구성 요소 볼륨”을 선택하고 “렌더링”을 선택하십시오.
Display에 이제 형상의 셸 부분 만 표시됩니다.
개체 목록 (창의 왼쪽 하단)에서 “구성 요소 1″을 선택하고 “구성 요소 1″을 마우스 오른쪽 단추로 클릭 한 다음 “stl로 내보내기”를 선택하여 이 곡면을 STL 파일로 저장하십시오.
Figure 3. The view of the two mesh blocks for the creation of a void with discretization
쉘 몰드 용 STL 파일을 만든 후 파일을 구성 요소 1로 새 시뮬레이션으로 가져오고 이전에 작성한 주조 형상을 하위 구성 요소로 가져오고 유형을 ‘hole’으로 선택합니다. 쉘 몰드와 함께 주조 형상이 그림 2에 나와 있습니다. 이것은 우리의 계산 영역으로 사용됩니다. 다음은 계산 영역을 cubical/rectangular셀로 분할하기 위한 메쉬를 만드는 것입니다. 메쉬 블록을 작성하여 FLOW-3D에서 메쉬를 생성합니다. 현재의 작업을 위해 우리는 2.5mm의 고정된 셀 크기가 선택된 그림 3에 표시된 균일한 메쉬 옵션을 선택했습니다. 입력 위치 주변에 메시 블록 2가 사용되는 현재 시뮬레이션을 위해 메시 블록 2개가 생성되었습니다. 쉘과 주변 공기 사이의 30°C에서의 열 전달을 고려하여 쉘 주위에 보이드 영역이 정의됩니다. 이 영역은 ‘열 전달 유형 1’이 있는 보이드 영역으로 선택되며 셸과 주변 공기 사이에 열 전달 계수 값이 지정됩니다. 열 전달 유형 1은 방사선을 포함한 종합 열 전달 계수가 됩니다.
쉘 주형에 선택된 재료는 zircon이며 열 특성은 Sabau and Vishwanathan에 의해 수행된 실험에서 얻을 수 있습니다[2]. 표 1은 연구에 사용된 재료에 대해 지정된 값을 보여 줍니다.
MATERIAL
PROPERTY
VALUE
UNIT
Fluid –AluminiumA356
alloy
Density
2437
kg/m³
Thermal conductivity
116.8
W/(mK)
Specific heat
1074
J/(kgK)
Latent heat
433.22
kJ/m³
Liquidus temperature
608
°C
Solidus temperature
552.4
°C
Zircon Mold
Thermal conductivity
1.09
W/(mK)
Specific heat* Density
1.63E+06
J/( m³K)
Initial and boundary conditions used are show in Table 2.
Mold temperature
430°C
Melt pouring temperature
680°C
Filling time
7 s
Interface heat transfer coefficient
850 W/m2K
Heat transfer coefficient between ambient and mold (radiation effect)
30 -100 W/m2K
Table 2. Initial and boundary conditions used for the simulation
탕구저에 들어가는 용융물의 초기 속도와 온도는 메시 블록 2의 상단 경계에서 속도 경계 조건으로 주어집니다. 기본적으로 다른 모든 경계는 대칭 유형으로 설정됩니다.
Results & Discussion
Validation with reported experimental results
충전 및 응고 동안 냉각 곡선을 얻기 위한 실험에서 Sabuet.al[1]에 의해 선택된 네 개의 위치가 검증 목적으로 사용되었습니다. 그들은 C1, C2, S11, S12및 S21로 언급됩니다. C1과 C2지점은 주물의 플레이트의 중심에 있으며 S11, S12및 S21은 모두 쉘에 위치합니다. 이러한 위치에서의 온도 변화는 그림 4와 같습니다.
온도 프로파일의 수치 및 실험결과의 차이가 허용한계 안에 있음을 알 수 있습니다. 프로브 포인트 C1과 C2의 경우, 수치와 실험 결과 사이의 차이는 응고 중에 5%, 응고 후 냉각 시 12% 이내입니다. 쉘의 점에 대한 수치 결과는 실험 결과보다 약 5% 높습니다. 이는 쉘 재료에 열 물리학적 특성을 할당할 때 발생하는 가정과 쉘 열 전달 계수의 값 때문일 수 있습니다.
Fill sequence & solidification pattern for two different sprue locations
두 가지 다른 스프 루 위치의 채우기 순서 및 응고 패턴
2 개의 상이한 탕구 위치에 주물충전 순서는5a 및5b에 나와 있습니다. 최종 탕구가 더 많은 스플라인을 생성하므로 결함으로 이어질 수 있습니다. 탕구가 중간에 놓여지면 흐름은 보다 균일 해지고 두 주조 단면에서 비슷한 온도 분포를 보입니다. 50 % 응고 후의 온도 프로파일의 2D 도면은 두 경우 모두 그림 5c 및 5d에 나와 있습니다. 수축 위치에서 볼 때 두 탕구 위치가 결함을 일으키는 것은 분명합니다.
Figure 5a. Fill sequence at different time intervals when the sprue is located at one end
Figure 5b. Fill sequence at different time intervals when the sprue is located in the middle
Figure 5c. 2D temperature profile after 50% solidification when the sprue is located at one end
Figure 5d. 2D temperature profile after 50% solidification when the sprue is located in the middle
Effect of shell thickness
인베스트먼트 주조에 대한 쉘 두께의 효과를 연구하기 위해 두께가 7.2, 10, 15 및 20 mm인 주물을 선정하였습니다. 그림 6a 및 6b는 주조품의 특정 위치에서 냉각 곡선을 나타내며, 이는 C1으로 나타내고 쉘 몰드 내의 특정 위치에 있으며, 응고 중에 S11로 나타납니다. 세라믹 쉘의 두께가 7.2 mm에서 15 mm로 증가하면 냉각 속도가 감소하여 응고 시간이 길어지는 것을 볼 수 있습니다.
Effect of shell heat transfer coefficient
셸 열 전달 계수는 열이 셸 금형의 외부 벽에서 방사선을 통해 주변 공기로 열을 방출하는 속도를 나타냅니다. 이 효과를 조사하기 위해 열 전달 계수의 값을 20에서 80W/m2K까지 다양하게 했습니다. 7a 및 7b로부터, h의 변화는 주조 재료 및 쉘의 냉각 속도에 중요한 영향을 미친다는 것을 알 수 있습니다. 열 전달 계수가 20에서 80W/m2K로 증가하면 C1에서의 응고 시간이 812 초에서 334 초 (약 44 %)로 감소되었음을 알 수 있습니다. 따라서, h의 값을 변화시키는 것은 주물의 미세 구조에 영향을 미칩니다.
Figure 6a. Temperature profile at location C1 (casting) for the casting geometry where the sprue is located at one end for various shell thickness values
F
Figure 6b. Temperature profile at location S11 (shell) for the casting geometry where the sprue is located at one end for various shell thickness values
Figure 7a. Temperature profile at location C1 (casting) for the casting geometry where the sprue is located at one end for various heat transfer coefficient values between the shell mold & ambient
Figure 7b. Temperature profile at location S11 (shell) for the casting geometry where the sprue is located at one end for various heat transfer coefficient values between the shell mold & ambient
Conclusions
인베스트먼트 주조 공정의 몰드 충진 및 응고 시뮬레이션은 FLOW-3D를 사용하여 수행되었습니다. 주조 공정에 대한 주조 매개변수의 영향을 연구하기 위해 파라메트릭 연구가 수행되었습니다. 본 연구에서 다음과 같은 결론을 도출 할 수 있습니다.
FLOW-3D는 멀티 캐비티 몰드의 주입 및 응고 모델링이 가능합니다. 프로브 위치의 예측 온도 프로파일은 실험 데이터의 허용오차 이내였다.
쉘 두께의 경우, 두 경우 모두 셸의 임계 두께가 있으며, 그 이상으로 열 전달 특성이 역행하는 것으로 확인되었습니다. 셸 두께가 증가함에 따라 응고 시간이 임계 두께까지 증가하여 감소하기 시작했습니다. 원래 형상의 경우 임계 두께는 15~20mm인 반면 수정된 형상의 경우 10mm와 15mm 사이에 있다.
쉘과 대기 사이의 열 전달 계수 h는 열 전달 특성에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. h가 20에서 80W/m2K로 4 배 증가할 때 탕구의 중심에서 응고 시간이 40 % 이상 감소했습니다.
References
Sabau, A.S., Numerical Simulation of the Investment Casting Process, Transactions of the American Foundry Society, vol. 113, Paper No. 05-160, 2005.
Sabau, A.S., and Viswanathan, S., Thermophysical Properties of Zircon and Fused Silica-based Shells used in the Investment Casting Process, Transactions of the American Foundry Society, vol. 112, Paper No. 04-081, 2004.
Design and CFD Analysis
설계 및 CFD분석
일반적인 소용돌이 설계는 널리 받아들여지고 있지만, 각 낙하 구조는 최적의 접선 흐름 특성을 보장하기 위해 인디애나 폴리스의 위상에 맞는 적절한 크기를 가져야 했습니다. 특히, 가능한 설계에 대한 AECOM의 계획은 세가지 목표를 가지고 있었습니다. 결합된 접근법과 테이퍼 채널을 짧은 길이로 제한하는 현장, 고유의 제약이 있었는지를 결정합니다. 허용 가능하지만 접근 방식에서 과도한 난류 조건이 발생하지 않았습니다. 테이퍼 채널에 안정적인 흐름 조건이 존재하는지 확인하고 다양한 흐름 조건에서 흐름 안정성을 평가했고, 논리적 기준점은 밀워키 인라인 스토리지 프로젝트라고 불리는 잘 알려지고 문서화된 시스템이었습니다.
Edison은 DRTC 프로젝트 규모에 맞춰 H-4로 지정된 Milwaukee 드롭 구조 설계를 기반으로 초기 설계를 기반으로했습니다.
166 피트의 기본 낙하 길이를 포함하고 체적 유량, 벽, 대칭 및 기타 초기 매개 변수를 지정하는 FLOW-3D 분석을 설정합니다.
그는 우리가 CFD를 통해 발견한 것은 밀워키에서 이 디자인을 사용하면 우리의 어플리케이션에 잘 맞지 않는다는 것이라고 말합니다. FLOW-3D는 이것을 보여 주고 있었기 때문에 CFD를 사용하여 변형을 시도하고 우리의 수정된 디자인을 고안했습니다.
더 넓은 접근 경로, 더 넓은 테이퍼 및/또는 더 깊은 테이퍼 깊이를 사용한 수정은 에디슨은 FLOW-3D에서 각 변동 사항을 설정하는 것이 매우 빠르다고 말합니다. (그림 3,4,5). 개선의 진전은 고무적이었습니다. 시뮬레이션 결과의 높은 수준은 심지어 절삭(침식)을 개선하기 위해 드롭 축의 바닥에 의문스러운 플레이트가 수직 흐름이 수평으로 전환되는 난류 분리 및 감소가되도록 기능을 추가하도록 설득했습니다.
Figs. 3, 4 and 5. Tangential drop structure flow simulated with FLOW-3D. Structure dimensions were optimized through multiple design iterations. (Image courtesy AECOM)
9번째 설계 변동에 대한 FLOW-3D 출력 동작인 V9는 접근 섹션을 확장했으며, 모든 흐름 볼륨 레벨에서 300mg/d까지 양호한 흐름 안정성을 보였으며 유압식 점프는 없었습니다. 그리고 양호한 Froude numners(유체 움직임에 미치는 중력의 영향을 나타내기 위해 사용되는 치수 없는 수량), 2010년 2월부터 AECOM이 물리적 시험과 검증을 위해 선택하였습니다(그림 6). 그 계획은 아이오와 연구소의 시험 결과에 기초하여 CFD와 최적화를 추가하는 것이였습니다.
Fig. 6. Scale model (1:10) of vertical drop structure, tested at University of Iowa IIHR Hydroscience & Engineering facility. (Image courtesy AECOM)
에디슨은 V9에서 결정된 치수 매개 변수에 대해 그 디자인을 아이오와 주에 가져가서 CFD를 이용해 만들었는데 완벽하게 작동했습니다. (II.)직원들은 실제로 무언가를 설치한 것은 이번이 처음이며, 변경하라고 말할 만한 것이 아무것도 없다고 말했습니다. 측정된 데이터는 드롭 샤프트 연결 구조 내의 수면 높이, Adit내 공기 침투의 정량, 벤트 샤프트 위로 공기 흐름을 포함했습니다. 흐름이 증가함에 따라 와류량이 증가함에 따라 축 벽에 부착되어 탈산소까지 원활하게 회전하는 모습이 포착되었습니다(그림 7).
에디슨은 후속 실험을 위해 여러번 시험장을 돌아다녔습니다. 물리적 모델이 처음부터 올바르게 작동했기 때문에 시험 프로그램을 확장할 시간이 있었습니다. “재미 있는 것은 환기구를 움직이는 것과 같이 우리가 궁금했던 것들을 탐구해서 지적으로 그것을 가지고 놀 시간이 있었다는 것입니다.” 에디슨은 예정보다 앞서 있었기 때문에 잔여 프로젝트 시간을 이용해 탈염소와 adit 내의 유압 장치를 조사할 수 있었습니다.
Fig. 7. Operation of scale-model vertical drop structure, showing test run of 300 million gallons per day (mgd). Flow vortex development shows good rotation and attachment to the shaft wall all the way down to the de-aeration chamber. No design modifications were necessary to the simulated design. (Image courtesy AECOM)
Final Results
AECOM은 2010년 7월 DRTC에 대한 전반적인 작업을 마쳤습니다. 2013년 3월부터 18구경 터널을 굴착하기 시작했고, CSO드롭 구조 3개(CFD로 설계된 나머지 2개의 구조물만 있음)는 모두 현재 공사 중입니다.
에디슨의 의견으로는, 토목 공학은 전체적으로 CFD를 채택하는 데 느린 편이었습니다. 이를 입증하기 위해 그는 인천 국제 공항을 처음 방문한 당시 접선 소용돌이 모형의 소위 “묘지”에서 본것을 기술했습니다. 그러나 그는 이들을 다시 처리해야 했다고 말했습니다. 그는 유압 설계를 위한 시뮬레이션 사용으로 판매되는 것을 권장하고 있습니다.
에디슨은 DRTC노력을 요약하면서 “정말 재미 있었습니다. 물리적 모델링이 필요한 위치에 대해 더 자세히 알아보았고, 그렇다면 어떤 경우에는 순수한 RAID기반 설계를 수행할 수 있습니다. 많은 DRTC작업들이 그것의 증거입니다. 물리적 모델은 실제로 필요하지 않았지만 검증을 통해 위험을 줄일 수 있었습니다. 프로젝트에서 이 두가지를 모두 수행할 수 있었다는 것은 믿을 수 없는 일입니다.”라고 말했습니다.
This article first appeared in WaterWorld Magazine.
This application note was contributed by Johannes Hartmann and Vera Jüchter, Department of Materials Science, Chair of Metals Science and Technology, University of Erlangen-Nuremberg
알루미늄 폼은 우수한 댐핑 및 높은 에너지 흡수율 및 굴곡 강성과 같은 예외적인 특성을 보여줍니다[1]. 강성은 특히 하중 지지 및 경량 구조에 사용하기에 특히 매력적입니다. 중량별 강성을 높이고 보다 우수한 하중 전달을 위해 알 Aluminum Foam Sandwiches (AFS)와 같은 컴팩트한 특성이 필요합니다 [2].
Erlangen-Nuremberg 대학의 금속 공학과 기술 위원장은 알루미늄 발포 특성을 점차적으로 생산하기 위해 다이캐스팅 공정인 Integral Foam Molding 개발하였습니다(그림 1 참조). 이 공정은 폴리머의 사출 성형으로 개발되었으며 따라서 컴팩트한 층을 가진 복잡한 폼을 비용 효율적으로 대량 생산에 적합합니다. 이 노트에 설명 된 시뮬레이션 기법은 프로세스 매개 변수를 선택하는데 도움을 주기 위한 모델링프로세스를 확인할 수 있습니다.
Figure 1. Cross section of an aluminum integral foam with a compact skin, a transition region with decreasing relative density and smaller pores, as well as a foamed core.
Aluminum Integral Foam Molding Technology
일정량의 발포제 (수소화 마그네슘, MgH2)가 러너 시스템에 배치되고 샷 챔버는 알루미늄 용융물로 채워진다 (공정은 그림 2에 묘사되어 있으며, 공정은 [3]에 자세히 설명되어있다). 피스톤이 진행됨에 따라, 분말은 난류 방식으로 주형에 이송된다. 기술 변형 “고압 일체형 폼 몰딩 (HP-IFM)”의 경우 표준 다이캐스팅 공정에서 알 수 있듯이 이 부품은 주변의 높은 압력에서 완전히 채워져 우수한 표면 품질을 보장합니다. 템퍼링된 금형 표면에서 시작하여 용융물은 일체형으로 고형화되기 시작합니다. 몇 밀리 초가 지나면 금형은 코어 풀러 시스템 위에 열리고 부피는 국부적으로 증가하고 압력은 감소하여 열분해 및 수소화 마그네슘 입자의 수소 방출로 인해 여전히 반고체 내부 영역에서 기공 성장을 시작합니다. 모든 발포제 입자는 이웃하는 공극의 역압에 의해 멈추어 질 때까지 공극의 성장을 지속합니다. 발포된 입자의 벽은 알루미늄 합금의 응고된 입자에 의해 안정화가 되며 이를 endogenous stabilization이라고 합니다[4].
Figure 2. Schematic process cycle of “High Pressure Integral Foam Molding (HP-IFM)” of aluminum.
주조 부품의 전체 부피에서 균일한 형태에 대한 전제조건은 분해 순간의 양호한 입자분포입니다. 또한, 발포제 유입시의 용융물의 온도는 수소화 마그네슘의 분해를 결정하며 (그림 3 참조), 게다가 발포시 solid phase의 양을 결정한다. 그러나 고상의 양이 너무 많으면 기공의 강성이 증가하고 현상 기공의 구형화를 방해하여 구조가 파괴된다 [2].
Microcellular Aluminum Integral Foams – Approaching the Process Limits
일체형 발포 성형 공정시뮬레이션은 새로운 부품 설계의 몰드 충진 특성을 조사하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 입자 침투도 예측하고 비용을 절약할 수 있게 발포 공정 조건을 결정할 수 있는 강력한 도구입니다. 현재 연구의 목표는 다공성 수준을 일정하게 유지하면서 기공 크기를 줄이는 것입니다. 전산 유체 역학 (CFD) 시뮬레이션은 가능한 한 현재의 프로세스 한계에 가깝게 접근할 수 있습니다. 발포 형태의 개선은 기계적 물성에서 균질 한 구조를 유도 할뿐만 아니라 기계적 성질에 의해 더 얇은 부품의 생산이 가능할 것입니다. 이 목적은 용융물 내에서의 높은 입자 분포 밀도와 동시에 응집 현상의 감소와 함께 완전히 안정된 기공 성장에 의해서만 달성 될 수 있다.
Figure 3. Schematic curves of decomposition of magnesium hydride as a function of the melt temperature, calculated by the Johnson-Mehl-Avrami approach [2]
Figure 4. Adjustment of heat transfer by comparisons of a real solidification curve (black) to the growth rate of the solidified skin in simulation (red).
Adapting the Simulation Parameters to Practical Integral Foam Molding Experiments
입자 거동이나 온도장에 대한 신뢰성 있는 예측을 위한 CFD 시뮬레이션을 사용할 수 있으려면 실제 실험과 일치하도록 매개 변수를 결정해야 합니다. 이를 위해, 30-130 ms의 지연 시간을 갖는 일체형 발포 부품을 제작하였으며 성형 팽창 및 기공 성장 개시 순간에 고상분율 때문에 발포 형성이 불가능한 다른 밀도의 형상을 만들었습니다. 열 전달 계수 (완전한 액체 용융물과 완전 응고된 용융물)를 변화시켜 합금 AlSi9Cu3 (Fe)의 주조 사이클을 시뮬레이션하면 응고 곡선을 적용할 수 있습니다. 이러한 목표를 달성하기 위해 시뮬레이션을 피스톤 이동이 시작되기 전에 실제 온도분포를 묘사해야 합니다. 온도는 배치된 열에 의해 숏 챔버에서 국부적으로 측정되었으며 시뮬레이션 내 실제 데이터와 잘 일치하여 성공적으로 묘사 될 수 있었습니다. 금형 충진 중에 금형 표면에서 온도 측정을 참조 할 수도 있습니다. 시간 경과에 따른 그 변화는 시뮬레이션 결과와 잘 일치합니다.
표면장력이나 응고 항력계수와 같은 용융의 유동을 정의하는 추가 매개 변수 단계에서는 다른 설정과 시뮬레이션을 비교하여 조정됩니다. 시뮬레이션 내에서 용융물의 흐름이 실제 시험과 일치하는 즉시 매개 변수가 설정됩니다
Figure 5. Adjustment of melt flow defining parameters such as the surface tension by comparisons of real experiments (left) to simulations (right)
냉각 및 용해 흐름 특성을 정의한 후 입자의 유입을 시뮬레이션 합니다. 입자 / 유체 의 상호 작용에 대한 시뮬레이션을 조정하기 위해 매개 변수계수의 X 선 샘플과 비교가 되며 구리선 입자에서는 수산화 마그네슘보다 높은 함량 입자가 적용됩니다. (그림 6 참조). 시뮬레이션 결과는 실험과 매우 잘 어울리므로 프로세스 매개 변수의 함수로서 입자 분포의 신뢰할 수 있습니다.
Figure 6. Adjustment of parameters influencing particle/melt-interactions by comparisons of x-rayed samples left); produced by the entrainment of copper particles) to simulations (right)
Conclusion
전체적으로 FLOW-3D는 실제 생산 전에 새로운 부품 제조의 잠재적 결함을 조사하는 중요한 수단이 될 수 있다는 것을 증명할 수 있었습니다. 이러한 방식으로, 차가운 흐름 또는 데드 존이 없는 성공적인 충전 및 발포제 분포가 보장 될 수 있다. 또한, 예상되는 온도 필드의 정확한 묘사로, 수소화 마그네슘의 분해 특성 및 기공형성을 예측할 수 있습니다. 이는 일체형 폼 구조와 관련하여 고객의 요구를 충족시키기 위한 공정 변수를 정의 할 수 있는 가능성을 제공합니다
1 Criterion is the solid phase fraction where the shear strength and therefore the resistance to pore evolution increases drastically.
References
[1] C. Körner, R. F. Singer, Adv. Eng. Mater.2000, 2 (4), pp. 159-165.
[2] C. Körner, in Integral Foam Molding of Light Metals – Technology, Foam Physics and Foam Simulation, Springer, Berlin, Heidelberg, Germany 2008.
[3] H. Wiehler, C. Körner, R. F. Singer, Adv. Eng. Mater.2008, 10 (3), pp. 171-178.
[4] J. Hartmann, A. Trepper, C. Körner, Adv. Eng. Mater.2011, 13 (11), pp. 1050-1055.
Learn more about the versatility and power of modeling metal casting processes with FLOW-3D Cast>
What You Should Know About CFD Modeling when Selecting a CFD Package
유체 흐름 및 열 전달 해석용 소프트웨어 패키지에는 여러 형태가 있습니다. 물리적 근사와 수치 해법의 기법이 패키지마다 크게 다르기 때문에 적절한 패키지를 선택하는 것은 매우 어렵습니다. 다음 설명에서는 열유동 시뮬레이션 소프트웨어를 선택할 때 고려해야 할 중요한 몇 가지를 소개합니다.
Software packages for fluid flow and heat transfer analysis come in many forms. These packages differ greatly in their physical approximations and numerical solution techniques, which makes the selection of a suitable package a challenging proposition. The following discussion covers some important items to consider when choosing flow simulation software.
Meshing and Geometry
유한 요소 또는 “body-fitted coordinates”를 채용하고 있는 수치해석 방법은 유체 영역의 기하학적 형상에 적합한 격자를 생성해야 합니다. 정확한 수치 근사치를 얻기 위해 허용 할 수 있는 요소 크기 및 형상에서 이러한 격자를 생성하는 것은 매우 중요한 작업입니다.
복잡한 경우에는 이와 같은 방법으로 격자를 생성하면 며칠 또는 몇 주가 걸릴 수 있습니다. 어떤 프로그램은 사각형의 격자 요소만을 사용함으로써 문제를 해결하려고 하지만, 그럴 경우에는 경계부분에 계단이 생기고 흐름과 열전달 특성이 달라지는 문제에 직면하게 됩니다.
FLOW-3D는 FAVOR™(면적율 / 부피 비율)법 을 사용하여 지오메트리의 특성을 원활하게 포함하므로써, 간단한 사각형 격자만으로도 두 문제를 해결할 수 있습니다. 또한, 간단하고 강력한 솔리드 모델러가 FLOW-3D 패키지에 기본 포함되어 있으며, CAD 프로그램에서 생성한 기하형상 데이터를 가져올 수 있습니다.
Solution methods that employ finite-element or “body-fitted coordinates” require the generation of a solution grid that conforms to the geometry of the flow region. It is a non-trivial task to generate these grids with acceptable element sizes and shapes for accurate numerical approximations. In complicated cases this type of grid generation may consume days or even weeks of effort. Some programs attemptto eliminate this generation problem by using only rectangular grid elements, but then they must contend with “stair-step” boundaries that alter flow and heat-transfer properties. FLOW-3D solves both problems by using easy-to-generate rectangular grids in which geometric features are smoothly embedded using the FAVOR™ (fractional area/volume) method. A simple and powerful solids modeler is packaged with FLOW-3D or users may import geometric data from a CAD program.
Momentum Equation vs. Approximate Flow Models
유체 운동량의 정확한 처리가 중요한 몇 가지 이유가 있습니다. 첫째, 이것은 복잡한 기하학적 형상에서 유체가 어떻게 흐르는지를 예측하는 유일한 방법입니다. 둘째, 액체에 의하여 걸린 동적인 힘(압력)은 운동량에서만 계산할 수 있습니다. 마지막으로, 열 에너지의 대류 수송을 계산하려면 다른 유체 입자 및 경계에 대한 개별 유체 입자의 상대적인 움직임을 정확하게 파악하는 것이 필요합니다. 이것은 운동량의 정확한 처리를 의미합니다. 운동량 보존을 대충 근사하기만 한 CFD 모델은 FLOW-3D에서는 사용되지 않습니다. 이러한 모델은 현실적인 유체 구성 및 온도 분포 예측에 사용할 수 없기 때문입니다.
An accurate treatment of fluid momentum is important for several reasons. First, it is the only way to predict how fluid will flow through complicated geometry. Second, the dynamic forces (i.e., pressures) exerted by the fluid can only be computed from momentum considerations. Finally, to compute the convective transport of thermal energy, it is necessary to have an accurate picture of how individual fluid particles move in relation to other fluid particles and confining boundaries. This implies an accurate treatment of momentum. Simplified flow models that only crudely approximate the conservation of momentum are not used in FLOW-3D because they cannot be used to predict realistic fluid configurations and temperature distributions.
Liquid-Solid Heat Transfer Area
액체와 고체 사이 (금속 주형 등)의 열전달은 경계면 면적의 정확한 추정이 필요합니다. 경계가 계단 모양으로 되어 있는 경우, 보통 이 면적이 크게 추정됩니다. 예를 들어, 실린더의 표면적은 약 27 %정도 크게 추정됩니다. FLOW-3D의 경우 정확한 경계면 면적은 FAVOR™법에 따라 FLOW-3D 전처리기에서 컨트롤 볼륨마다 자동으로 계산됩니다.
Heat transfer between a liquid and a solid (e.g., metal-to-mold) requires an accurate estimate of the interfacial area. Stair-step boundaries over-estimate this area; for example, the surface area of a cylinder would be over-estimated by a factor of 27%. Accurate interfacial areas are automatically computed by the FAVOR™ method for each control volume in the FLOW-3D pre-processor.
Control Volume Effects on Liquid-Solid Heat Transfer
컨트롤 볼륨의 크기가 액체와 고체 사이에서 교환되는 열 비율과 양에 영향을 줄 수 있습니다. 이것은 열이 액체와 고체의 경계면을 포함하는 컨트롤 볼륨을 흐를 필요가 있기 때문입니다. FLOW-3D는 액체와 고체의 경계면에 걸쳐 열 전달률을 계산할 때 컨트롤 볼륨의 크기와 전도율이 고려됩니다.
The size of control volumes can influence the rate and amount of heat exchanged between a liquid and solid because heat must also flow in the control volumes containing the liquid/solid interface. In FLOW-3D control volume sizes and their conductivities are accounted for when computing heat transfer rates across liquid-solid interfaces.
Implicitness and Accuracy
비선형 방정식과 결합 방정식의 Implicit 방법은 반복 될 때마다 under-relaxation 특성을 갖는 반복적 해법이 필요합니다. 이 동작은 상황에 따라 심각한 오류 (또는 수렴 속도의 급격한 하락)가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 비율이 큰 컨트롤 볼륨을 사용하는 경우나, 실제로는 중요하지 않은 효과를 예상하고 암시적인 해법을 사용하는 경우 등입니다. FLOW-3D는 가능한 명시적인 수치해법이 사용되고 있습니다. 이것은 필요한 계산량이 적고, 수치 안정성의 요구 사항이 요구된 정밀도에 상응하기 때문입니다. 자세한 내용은 “암시적인 수치해법과 명시적인 수치해법“을 참조하십시오.
Implicit methods for nonlinear and coupled equations require iterative solution methods that have the character of an under-relaxation in each iteration. This behavior can cause significant errors (or very slow convergence) in some situations, for example, when using control volumes with large aspect ratios or when the implicitness is used in anticipation of an effect that is not actually significant. In FLOW-3D explicit numerical methods are used whenever possible because they require less computational effort, and their numerical stability requirements are equivalent to accuracy requirements. Read more in the Implicit vs. Explicit Numerical Methods article.
Implicit Numerical Methods For Convective Transport
모든 크기의 타임 스텝 크기를 계산에 사용할 수 있는 암시적인 수치 기법은 CPU 시간을 줄이기 위해 많이 사용되는 방법입니다. 불행하게도, 이 방법은 대류 현상 해석에 대해 정확하지 않습니다. 암시적인 해법은 근사 방정식에 확산 효과를 도입함으로써 시간 단계의 독립성을 획득합니다. 수치 확산을 물리적 확산 (열전도 등)에 추가해도 확산율이 변경될 뿐이므로 심각한 문제가 되지 않을 수 있습니다. 그러나 수치 확산(발산)을 대류 과정에 추가하면 모델링 대상의 물리 현상의 특성은 완전히 다르게 됩니다. FLOW-3D는 시간의 정확한 근사치를 보장하기 위해 프로그램에 의해 time step이 자동으로 제어됩니다.
Implicit numerical techniques that allow arbitrarily large time-step sizes to be used in calculations are a popular way to reduce CPU time requirements. Unfortunately, these methods are not accurate for convective processes. Implicit methods gain their time-step independence by introducing diffusive effects into the approximating equations. The addition of numerical diffusion to physical diffusion, e.g., to heat conduction, may not cause a serious problem as it only modifies the diffusion rate. However, adding numerical diffusion to convective processes completely changes the character of the physical phenomena being modeled. In FLOW-3D time steps are automatically controlled by the program to ensure time-accurate approximations.
Relaxation and Convergence Parameters
암시적으로 근사치를 사용하는 수치법은 하나 이상의 수렴 및 완화(이완)의 매개 변수를 선택해야 합니다. 이러한 매개 변수를 신중하게 선택하지 않으면 발산하거나 수렴에 시간이 걸리는 경우가 있습니다. FLOW-3D를 융합하는 매개 변수와 완화(이완) 매개 변수를 하나씩만 사용하여 두 매개 변수는 프로그램에 의해 동적으로 선택됩니다. 수치 해법을 제어하는 매개 변수를 사용자가 설정할 필요는 없습니다.
Numerical methods that use implicit approximations also require the selection of one or more convergence and relaxation parameters. Making poor choices for these parameters can lead to either divergences or slow convergence rates. Only one convergence and one relaxation parameter are used in FLOW-3D, and both parameters are dynamically selected by the program. Users are not required to set any parameters controlling the numerical solver.
Free-Surface Tracking
액체와 기체의 경계면 (자유 표면 등)의 모델링에 사용되는 방법은 두 가지가 있습니다. 하나는 액체, 기체 두 영역의 흐름을 계산하고 경계면을 유체 밀도의 급격한 변화로 처리하는 방법입니다.
일반적으로 밀도의 불연속은 고차 수치 근사를 사용하여 모델링됩니다. 불행하게도 이 프로세스는 소수의 격자 셀에서 경계면이 평탄화되고, 이러한 경계면에 보통 존재하는 유체흐름의 접선 속도의 급격한 변화는 고려되지 않습니다.
기체가 계산 영역에 들어가는 액체로 대체되는 경우에는 이 방법에는 기체의 출구 포트 또는 출구 싱크도 보충 할 필요가 있습니다. 또한 이러한 방법은 일반적으로 유체의 비압축성를 충족하기 위해 더 많은 노력이 필요합니다. 이것이 발생하는 기체 영역에 거의 균일 한 압력 조정이 필요하며, 이를 통해 계산 수렴 시간이 소요되기 때문입니다.
FLOW-3D는 VOF (Volume-of-Fluid) 법 이라는 독창적인 방법이 사용되고 있습니다. 이것은 진정한 3 차원 경계면 추적 방식으로, 경계면을 3 차원 인터페이스로 추적하는 체계입니다. 또한 옵션의 표면 장력을 포함한 일반적인 접선 응력 경계 조건은 경계면에 적용됩니다. 기체 영역은 모델에 포함하도록 사용자가 요청하지 않는 한 계산되지 않습니다.
There are two methods used to model liquid-gas interfaces (i.e., free surfaces). One of these is to compute flow in both the liquid and gas regions and to treat the interface as a sharp change in fluid density. Typically, the density discontinuity is modeled using higher-order numerical approximations. Unfortunately, this treatment allows the interface to smooth out over a few grid cells and does not account for a corresponding sharp change in tangential flow velocity that generally exists at such interfaces. This technique must also be supplemented with escape ports or sinks for the gas if it is to be replaced by liquid entering a computational region. Further, such methods must typically work harder to satisfy the incompressibility of the fluids. This happens because gas regions must have nearly uniform pressure adjustments which tend to slow down the solution convergence rate. A different technique, the Volume-of-Fluid (VOF) method, is used in FLOW-3D. This is a true three-dimensional interface tracking scheme in which the interface is closely maintained as a step discontinuity. Moreover, normal and tangential stress boundary conditions, including optional surface tension forces, are applied at the interface. Gas regions are not computed unless the user requests these regions to be included in the model.
본 자료는 국내 사용자들의 편의를 위해 원문 번역을 해서 제공하기 때문에 일부 오역이 있을 수 있어서 원문과 함께 수록합니다. 자료를 이용하실 때 참고하시기 바랍니다.
공동 또는 다공성 결함은 일반적으로 마지막 응고 위치에서 형성됩니다. 라이저는 일반적으로 주조물이 굳을 때 녹은 금속을 주조물에 제공하여 이러한 결함을 방지하는데 사용됩니다. 그러나 라이저가 효과를 발휘하려면 적절한 크기에 적절한 위치에 배치하여 수축량을 보상할 수 있는 충분한 재료를 포함해야 합니다. FLOW-3D CAST에서는 캐스터가 결점 없는 주물을 위한 냉각 및 공급 시스템을 설계할 수 있도록 두 가지 새로운 도구가 개발되었습니다. 즉, 마지막으로 응고될 장소의 예측과 열 계수 계산입니다.
Last Places to Freeze
마지막으로 응고딜 장소는 주물 내 가장 늦게 응고되는 위치와 수축 다공성 결함이 형성될 가능성이 있는 위치를 직접 표시합니다. 이러한 장소는 고체 분율 진화 또는 응고 시간으로부터 파생될 수 있지만, 보다 직접적인 시각화 방법이 항상 선호됩니다.
특수 유형의 고정 입자는 “핫 스폿”이라고 불리는 마지막 응고 위치를 식별하고 시각화하는 데 사용됩니다. 이 출력은 응고 모델을 사용할 때 자동으로 생성됩니다. 핫 스폿 입자는 그림 1에 도식적으로 나타난 바와 같이, 모든 인접 영역이 고체화된 후에 응고될 때 셀에 삽입됩니다.
이러한 입자는 최종 자유도 위치를 파악하는 것 외에 이러한 위치에서 수축 다공성 결함의 가능성과 크기를 결정하는 데 사용할 수 있는 다른 속성을 가지고 있습니다. 즉, 셀 응고 시간, 핫 스폿 ID 및 핫 스폿크기, 셀이 응고되는 시간입니다. 핫 스폿 ID는 핫 스폿이 첫번째 지점, 두번째 지점인 순서를 나타냅니다. 마지막으로 핫 스팟크기는 다음 공식으로 계산됩니다.
이 입자들은 마지막으로 동결된 위치를 식별하는 것 외에도 이러한 위치에서 수축 다공성 결함의 가능성 및 크기, 즉 셀 응고 시간, 핫 스폿 ID 및 핫 스폿 크기를 결정하는 데 사용할 수 있는 다른 속성을 가지고 있습니다. 셀 응고 시간은 셀이 응고되는 시간입니다. 핫 스폿 ID는 핫 스폿이 굳어지는 순서를 나타냅니다. 1은 첫 번째, 2는 두 번째 등. 마지막으로, 핫 스폿 크기는 다음 방정식으로 계산됩니다.
hsm(i) 는 입자 i에 대한 핫스팟 크기입니다.
t0 는 입자 위치에서의 세포 응고 시간입니다.
νliq(t) 는 시간 t에서 입자를 포함하는 액체 영역의 부피입니다.
Figure 1. A hot spot particle is inserted at the center of a cell when it solidifies after its immediate neighbors become solid.
Figure 2. 핫스팟 입자를 포함하는 액체 부피의 진행상태 예시 : t3> t2> t1.
그림 2는 연결된 액체 지역의 부피가 입자 속도의 함수로서 어떻게 변하는지를 보여 준다. 그런 다음 계산된 양을 정규화하여 모든 핫 스팟 크기 값을 0과 1사이의 범위로 가져옵니다. 이를 통해 다공성 형성에 미치는 잠재적인 영향과 관련하여 주물 내 여러 핫 스폿을 간단하게 비교 분석할 수 있습니다. 값이 높을수록 응고하는 동안 연결된 액체 영역이 커지며 최종-동결 위치에서 다공성 결함이 줄어들 가능성이 높아집니다.
The Thermal Modulus Method
열 계수 법은 일반적인 라이저 설계 시 가장 많이 사용되는 방법 중 하나이며, 특히 알루미늄 합금 및 강철 주물에 사용됩니다. 주어진 주물 부품의 경우, 그 계수는 다음과 같이 정의됩니다.
V는 주조 부품의 체적이며
A는 주조 부품의 표면적입니다.
주물의 기하학적 계수는 구체나 블록과 같은 정규 형상에 대해 계산하기 쉽습니다. 그보다 더 복잡한 것은 보통 모양으로 주조 섹션을 지루하게 근사치를 구하는 것입니다. 또한, 기하학적 계수형 접근 방식은 주물의 기하학적 구조에 전적으로 의존합니다.
실제 주조물은 냉각제와 절연체를 사용하여 응고 진행을 제어합니다. 이러한 형상은 기하 계수 접근 방식에서는 무시된다. 계수 계산을 자동화하고, 동결 융해, 단열 및 기타 주형 변형과 관련된 열 영향을 고려하기 위해 열 계수라고 하는 혁신적인 접근법이 라이저 디자인에 사용된다.
열 계수 접근 방식의 경우 먼저 주조물의 응고 시뮬레이션이 실행됩니다. 시뮬레이션이 완료되면, Cavorinov의 규칙에 근거한 응고 시간으로부터 주물 전체의 등가 계수를 계산할 수 있습니다. 이 접근법을 사용하여 계산된 등가 계수를 열 계수라고 한다. 그것은 라이저 설계를 가이드하기 위해 기하학적 계수와 동일한 방법으로 사용될 수 있다.
Chvorinov의 법칙은 응고 시간과의 관계를 나타내며 그 계수는 다음과 같이 쓸 수 있습니다.
t is the casting solidification time,
N is a constant (usually equal to 2), and
B is the mold constant. It can be calculated using the following formula:
주조 공정을 설계할 때 라이저는 적절한 유동을 위해 라이저의 응고 시간이 인접 주조 섹션의 응고 시간보다 긴 방식으로 설계됩니다. Chvorinov의 규칙에 따르면 응고 시간은 주물의 계수에 정비례합니다. 따라서 응고 시간을 비교할 때 모듈화를 직접 비교할 수 있습니다. 모듈형은 기하학적인 양이기 때문에, 모듈형의 비교는 훨씬 단순하게 설계를 할수있습니다. 금속 주조 엔지니어는 실제 주조 공정의 세부 사항을 고려하지 않고도 부품을 적절하게 이송할 수 있도록 계수가 큰 라이저를 설계할 수 있습니다.
Application of the New Tools to Cooling and Feeding System Design
예를 들어, 새로운 도구를 사용하는 증기 터빈 실린더의 절반에 대한 냉각 및 공급 시스템 설계가 제공되고 이 섹션에서 Flow Science China 도움을 받아 논의됩니다. 부품의 외부 치수는 2.83×2.34×1.10미터이고 총 부피는 아래와 같이 약 0.95 세제곱미터입니다. 주물 재료는 탄소강이며 주입 온도는 150°C입니다.
Figure 3. Casting part geometry
첫째, 냉각제와 라이저가 없는 주조물의 응고 시뮬레이션을 실행합니다. 그 목적은 핫 스폿 위치를 확인하고 응고 건조기 및 라이저의 위치와 라이저의 크기를 결정하는 것입니다. 두개의 새로운 도구는 냉기와 라이저 설계를 개선하는 데 사용됩니다.
입자를 응고할 마지막 위치는 각각 셀 응고 시간, 입자 ID 및 핫 스폿 크기로 표시된 다음 그림과 같습니다. 이러한 그림을 통해 핫 스폿 위치와 수축 다공성 결함을 형성할 가능성을 직접 확인할 수 있습니다. 주물의 기하학적 특성에 기초하여, 라이저를 배치하는 위치는 그림의 마지막 프레임과 같이 쉽게 확인할 수 있습니다.
그러나 하단 쉘에 몇개의 핫 스폿이 있으며 이는 라이저를 배치하는 데 적합하지 않습니다. 이러한 위치에서 다공성 결함의 수축을 방지하기 위해 냉각제를 사용하여 응고 패턴을 변경하고 마지막으로 라이저 영역까지 응고시킬 수 있습니다.
Figure 4. Hot spot locations colored by three attributes (clockwise from top left): hot spot solidification time, particle id and hot spot magnitude.
Thermal Modulus Computation
계산 된 thermal modulus는 오른쪽에 표시됩니다. 더 큰 값은 응고될 마지막 위치와 일치합니다. 또한 열 모듈러스를 사용하여 핫스팟 위치에서 라이저의 크기를 결정할 수 있습니다.
냉각 및 라이저가 결정되면 냉각 및 라이저 설계를 확인하기 위해 냉각 및 라이저가 포함된 두 번째 응고 시뮬레이션이 실행됩니다. 핫스팟 크기로 채색된 마지막 응고 위치 입자와 thermal modulus가 그림 6에 나와 있습니다. 냉각이 마지막 장소를 라이저 영역으로 성공적으로 응고시키는 것을 볼 수 있습니다. 그러나 라이저 아래에는 여전히 위험한 핫 스팟이 있습니다. 실제로 실제 주조는 아래 그림에 표시된 것처럼 핫스팟 입자로 식별된 위치에서 수축 다공성 결함을 보여줍니다.
Figure 5. Calculated thermal modulus
Calculated thermal modulus 마지막으로 동결할 장소는 라이저가 아닌 주물 안에 있습니다. 즉, 라이저 위치와 크기가 올바르게 결정되더라도 주물이 라이저 쪽 방향으로 굳지 않도록 응고 패턴이 올바르지 않다는 것을 의미합니다. 한 가지 해결책은 발열 라이저 슬리브를 사용하여 응고 패턴을 수정하는 것입니다. 이것은 본 기사의 범위를 벗어나기 때문에, 더 이상 논의되지 않을 것입니다.
Figure 6. 핫 스폿 위치(왼쪽 위), 계측된 주조물을 사용하여 계산된 열적 계수(오른쪽 위) 및 수축 결함이 관찰된 위치
영구 금형과 모래 금형의 차이점은 영구 금형을 재사용 할 수 있다는 것입니다. 금형을 재사용하는 주조 공정에는 중력, 경동, 저압 다이캐스팅 및 고압 다이 캐스팅이 포함됩니다. 영구 금형에는 금속과 흑연의 두 가지 유형이 있고 몰드 유형의 사용은 주조 금속에 달려 있습니다. 금속 주형에 사용되는 주조 금속은 알루미늄, 구리 합금, 아연 및 마그네슘을 포함합니다. 흑연 주형에 사용되는 주조 금속은 강 및 철입니다. 또한 내부 공동을 생성하기 위해 샌드 코어를 사용하는 반영구적인 금형이 있습니다. FLOW-3D CAST는 금형의 충진, 응고 및 열응력과 관련된 주조 결함을 포착하여 처음 프로세스를 올바르게 설계하고 궁극적으로 시간과 비용을 절약 할 수 있습니다.
Simulation of a low pressure die casting showing the filling temperature of a tire rim.
금속 주조 설계 과정에서 FLOW-3D CAST의 사용은 회사의 비용 절감 방안을 제시하여 수익성을 개선할 수 있습니다. FLOW-3D CAST 는 엔지니어와 설계자에게 경험과 전문지식을 향상시킬 수 있는 강력한 도구가 될 수 있습니다. 보통 수익성은 비용 절감과 비용 회피에서 찾을 수 있습니다. 지금, 품질과 생산성 문제는 제품개발 단계에서 다양한 시뮬레이션 통해 짧은 공정시간, 낮은 비용으로 해결 할 수 있는 방안을 찾을 수 있습니다. 새로운 개발도구인 FLOW-3D CAST의 효율성은 생산이 시작되기 전에 문제를 해결할 수 있는 방안을 제시하여 생산성을 크게 개선할 수 있습니다.
Ladle Pour
샷 슬리브 공정을 최적화하는 것은 고품질 부품을 확보하는 데 필수적입니다. FLOW-3D CAST의 시뮬레이션 결과와 실제 사례의 비교를 통해, 시뮬레이션을 사용하여 엔지니어가 값 비싼 툴링을 제작하기 전에 설계를 개선하는 방법을 강조합니다. FLOW-3D CAST는 프로세스 전반에 걸쳐 유체의 움직임을 정확하게 포착할 수 있으므로, 엔지니어가 실제 레들 주입 공정에서 신속하게 파악할 수 있습니다. 시뮬레이션은 Nemak Poland Sp. z o.o로부터 제공받았습니다.
X -레이 결과와 FLOW-3D CAST 시뮬레이션 결과를 나란히 비교합니다. A356 알루미늄 합금으로 사형 주조의 3 차원 충진 색상은 금속의 압력을 나타냅니다. 시뮬레이션 결과는 수직 대칭 평면에 표시됩니다. Modeling of Casting, Welding, and Advanced Solidification Processes VII, London, 1995.
HPDC: Flow Pattern
Short sleeve validation – 시뮬레이션 결과와 주조 부품, Littler Diecast Corporation의 예
Modeling Air Entrapment
디젤 엔진 용 오일 필터 하우징의 X-ray vs. FLOW-3D CAST 검증.
디젤 엔진 용 오일 필터 하우징의 X- 레이 검증, 380 다이캐스팅 합금. 결과는 혼입 된 공기의 비율로 표시됩니다. X- 레이의 상세한 영역은 최대 다공도 농도를 나타냅니다.
HPDC Filling
FLOW-3D 결과를 실제 부품과 비교하는 HPDC 캐스팅 검증
Short Shot Simulation
실제 주조 부품의 유효성 검사. 스냅 샷과 FLOW-3D CAST 시뮬레이션 결과. 왼쪽에서 오른쪽으로 : 변속기 하우징, 오일 팬 및 자동차 부품.
HPDC Air Entrapment Defects
Antrametal에 의한 주조 시뮬레이션 대 실험 결과의 성공적인 비교.
Antmetetal의 고객 검증은 FLOW-3D CAST의 Air Entrapment 모델을 사용하여 실험 결과와 시뮬레이션을 비교 한 결과를 보여줍니다. 세탁기 용 전동 모터의 앞 커버의 HPDC입니다. 공기 관련 결함은 이미지의 색상에 정 성적으로 표시됩니다. FLOW-3D CAST 내의 다른 수치 기능에 의해 포착 된 물리적 공기 포켓 또한 명확하게 표현됩니다.
Core Drying
시뮬레이션과 무기 코어의 건조 실험 사이의 BMW에 의한 비교.
Predicting Die Erosion
캐비테이션으로 인한 다이 침식 영역은 FLOW-3D CAST 결과를 실제 사례와 비교하여 올바르게 배치되었습니다.
Predicting Lost Foam Filling
Lost foam L850 블록 벌크 헤드 슬라이스에 대한 실시간 X-ray 및 FLOW-3D CAST 유동 시뮬레이션 결과의 비교. 시뮬레이션은 GM Powertrain의 예입니다.
Filling
– Permeable molds
– Moisture evaporation in molds
– Gas generation in cores
– Ladle model Solidification
– Exothermic sleeves
– Chills
– Cast iron solidification Cooling
LOST FOAM CASTING SUITE
Process Workspaces
Lost Foam Sand Casting Low Pressure Sand Casting
Features
Filling
– Permeable molds
– Moisture evaporation in molds
– Gas generation in cores
– Ladle model
– Lost foam pattern evaporation models (Fast model and Full model)
– Lost foam defect prediction Solidification
– Exothermic sleeves
– Chills
– Cast iron solidification Cooling
ALL SUITES INCLUDE THESE CORE FEATURES:
Solver Engine
TruVOF – The most accurate filling simulation tool in the industry
Heat transfer and solidification
Shrinkage – Rapid Shrinkage model and Shrinkage with flow model
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.
There is increasing interest in the lost foam casting technique because of its ability to produce near-net-shaped components of high complexity. The idea is to first make a prototype of the part to be cast in foam. This is then used as a pattern that can be placed in a box and surrounded by sand. Finally, metal is poured such that it smoothly replaces the foam by melting and/or evaporating it.
The stiffness of the foam makes it possible to cast parts having thin walls or other fine-scale features, and since the foam does not have to be removed at the end of the casting process, parts can be made that require fewer gaskets to assemble. Furthermore, because the foam pattern holds the sand (mold) in place there is little need to use binders in the sand, which means that the sand doesn’t have to be disposed of and can be used again. All these features make the lost foam process highly attractive to manufacturers.
Unfortunately, one rarely gets a free lunch and lost foam casting is no exception. For the process to be successful there must be a high degree of process control. Foams must have the proper characteristics and be coated with just the right material, and pouring sprues and gates for delivering metal to the mold must be carefully arranged. Metal pour temperatures must be sufficiently high to prevent premature solidification. And finally, the filling pattern of a mold should be such that metal fronts do not merge in a way that traps liquefied foam material, which could cause internal defects in the cast part.
To help casters address some of these difficult problems the computational fluid dynamics (CFD) program FLOW-3DÒ has been outfitted with special modeling capabilities to simulate the lost foam process. Using these models, it is possible to simulate the filling of a lost foam mold and the subsequent solidification of the metal. An extra feature in FLOW-3DÒ is the capability to predict where folds or other defects associated with trapped foam products are likely to be located.
The purpose of this paper is to demonstrate the usefulness and accuracy of lost foam predictions made with FLOW-3DÒ by presenting a direct comparison between experimental and computational results. The example chosen for this comparison is described in the next section. Subsequent sections present the comparisons with an emphasis on how the computational results can be used to understand why things happened as they did. This last point is most important, because it offers the user direct evidence and insight into how a casting could be improved.
Overview
The making of resin-bonded sand castings has made great strides in quality over its long history. Even so, there remain some process-related defects that are not fully understood and can cause quality issues. For instance, chemical binders in the sand can produce gas when heated by the molten metal and if not vented adequately, the gas may flow into the metal resulting in a gas porosity defect. This is most likely with cores that form thin interior features of castings that heat up quickly and have long venting paths.
The core gas model in FLOW-3D1 is designed to predict the possibility of such gas defects and is intended to help design core venting that would evacuate safely all the binder product gas
from the cores.
Two major types of binders are used in core making practice: resin-based organic binders and inorganic binders such as sodium silicate [1]. The organic binders are either thermosetting, or cured at room temperature with an aid of a catalyst. These are favored in many applications due to their complete degradation even at aluminum casting temperatures and for the ease of subsequent sand shake out. The core gas model is developed with these binders in mind, but can be extended to inorganic binders if appropriate data on their decomposition is available.
Overview
Making foam patterns for use in the lost foam casting process is a difficult business. To make a pattern foam beads are blown into a mold containing discrete vent locations for the displaced air and steam. This makes the density of the packed beads difficult to control. Patterns typically show final density variations of ±20%. Much larger variations are not uncommon.
One goal of the Lost Foam Consortium is to evaluate techniques for improving the uniformity of patterns. A related goal is to determine to what extent density variations in patterns are significant with respect to the quality of the parts produced.
Recent real-time X-Ray observations of the metal filling process reported by Dr. Wayne Sun (Advanced Lost Foam Casting Technology-Phase V Meeting, June 20-21, 2001) revealed several interesting facts about the behavior of foam patterns. In particular, when the foam has a low degree of fusion metal is observed to move very fast into the foam (e.g., 4 to 5 times faster than in normal fusion foam). The advancement of the metal is typically in the form of fingers, which subsequently spread sideways causing the meeting of metal fronts that result in many fold defects. Furthermore, the location of the fingering is significantly affected by density variations in the foam pattern.
In contrast, when the foam patterns consisted of normal fusion foam, the metal front moved smoothly (i.e., no fingering) and considerably fewer fold defects occur. Also, the presence of density variations in the foam has little effect on the propagation of the metal fronts.
Based on these findings it was concluded that no attempt should be made to model low fusion foam because this in not likely to be choice for production work. Instead, we report here the development and testing of a model for adding a variable foam density to the FLOW-3D® software package from Flow Science, Inc.
Porosity is a common but serious casting defect. One type of porosity is a result of core gas that has evolved and been trapped in the casting during solidification. In order to reduce or eliminate core gas related defects, detailed information regarding the core gas generation, flow, and venting in the core, and the metal flow and solidification behavior in the mold is needed. In this paper, numerical simulations are conducted based on a prototype design, which is a steel casting part from Caterpillar. The core gas in the core and the porosity defects in the casting are analyzed and discussed, and then compared with the real casting results. Using simulations to determine porosity defects can help in optimizing the design.
Keywords: Porosity, Core Gas Defects, Steel Castings, Numerical Simulation, PUCB
다음은 Microfluidics Bibliography의 기술 문서 모음입니다. 이 모든 논문은 FLOW-3D 결과를 특징으로 합니다. 미세 유체 공정 및 장치 를 성공적으로 시뮬레이션하기 위해 FLOW-3D 를 사용 하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오 .
2021년 6월 25일 Update
Below is a collection of technical papers in our Microfluidics Bibliography. All of these papers feature FLOW-3D results. Learn more about how FLOW-3D can be used to successfully simulate microfluidic processes and devices.
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다음은 일반 응용 분야의 기술 문서 모음입니다.
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56-20 Nils Steinau, CFD modeling of ascending Strombolian gas slugs through a constricted volcanic conduit considering a non-linear rheology, Thesis, Universität Hamburg, Hamburg, Germany, 2020.
30-20 Bita Bayatsarmadi, Mike Horne, Theo Rodopoulos and Dayalan Gunasegaram, Intensifying diffusion-limited reactions by using static mixer electrodes in a novel electrochemical flow cell, Journal of The Electrochemical Society, 167.6, 2020. doi.org/10.1149/1945-7111/ab7e8f
75-19 Raphaël Comminal, Marcin Piotr Serdeczny, Navid Ranjbar, Mehdi Mehrali, David Bue Pedersen, Henrik Stang, Jon Spangenberg, Modelling of material deposition in big area additive manufacturing and 3D concrete printing, Proceedings, Advancing Precision in Additive Manufacturing, Nantes, France, September 16-18, 2019.
27-19 Rolands Cepuritis, Elisabeth L. Skare, Evgeny Ramenskiy, Ernst Mørtsell, Sverre Smeplass, Shizhao Li, Stefan Jacobsen, and Jon Spangeberg, Analysing limitations of the FlowCyl as a one-point viscometer test for cement paste, Construction and Building Materials, Vol. 218, pp. 333-340, 2019. doi: 10.1016.j.conbuildmat.2019.05.127
26-19 Shanshan Hu, Lunliang Duan, Qianbing Wan, and Jian Wang, Evaluation of needle movement effect on root canal irrigation using a computational fluid dynamics model, BioMedical Engineering OnLine, Vol. 18, No. 52, 2019. doi: 10.1186/s12938-019-0679-5
83-18 Elisabeth Leite Skare, Stefan Jacobsen, Rolands Cepuritis, Sverre Smeplass and Jon Spangenberg, Decreasing the magnitude of shear rates in the FlowCyl, Proceedings of the 12th fib International PhD Symposium in Civil Engineering, Prague, Czech Republic, August 29-31, 2018.
71-18 Marc Bascompta, Jordi Vives, Lluís Sanmiqeul and José Juan de Felipe, CFD friction factors verification in an underground mine, Proceedings of the 4th World Congress on Mechanical, Chemical, and Material Engineering, August 16 – 18, 2018, Madrid, Spain, Paper No. MMME 105, 2018. doi.org/10.11159/mmme18.105
56-18 J. Spangenberg, A. Uzala, M.W. Nielsen and J.H. Hattel, A robustness analysis of the bonding process of joints in wind turbine blades, International Journal of Adhesion and Adhesives, vol. 85, pp. 281-285, 2018. doi.org/10.1016/j.ijadhadh.2018.06.009
21-18 Zhang Weikang and Gong Hongwei, Numerical Simulation Study on Characteristics of Airtight Water Film with Flow Deflectors, IOP Conference Series: Earth and Environmental Science vol. 153, no. 3, pp. 032025, 2018. doi.org/10.1088/1755-1315/153/3/032025
59-17 Han Eol Park and In Cheol Bang, Design study on mixing performance of rotational vanes in subchannel with fuel rod bundles, Transactions of the Korean Nuclear Society Autumn Meeting, Gyeongju, Korea, October 26-27, 2017.
58-17 Jian Zhou, Claudia Cenedese, Tim Williams and Megan Ball, On the propagation of gravity currents over and through a submerged array of circular cylinders, Journal of Fluid Mechanics, Vol. 831, pp. 394-417, 2017. doi.org/10.1017/jfm.2017.604
24-17 Zhiyuan Ge, Wojciech Nemec, Rob L. Gawthorpe, Atle Rotevatn and Ernst W.M. Hansen, Response of unconfined turbidity current to relay-ramp topography: insights from process-based numerical modelling, doi: 10.1111/bre.12255 This article is protected by copyright. All rights reserved.
06-17 Masoud Hosseinpoor, Kamal H. Khayat, Ammar Yahia, Numerical simulation of self-consolidating concrete flow as a heterogeneous material in L-Box set-up: coupled effect of reinforcing bars and aggregate content on flow characteristics, A. Mater Struct (2017) 50: 163. doi:10.1617/s11527-017-1032-8
94-16 Mehran Seyed Ahmadi, Markus Bussmann and Stavros A. Argyropoulos, Mass transfer correlations for dissolution of cylindrical additions in liquid metals with gas agitation, International Journal of Heat and Mass Transfer, Volume 97, June 2016, Pages 767-778
93-15 James M. Brethour, Modelling of Cavitation within Highly Transient Flows with the Volume of Fluid Method, 1st Pan-American Congress on Computational Mechanics, April 27-29, 2015
90-15 Troy Shinbrot, Matthew Rutala, Andrea Montessori, Pietro Prestininzi and Sauro Succi, Paradoxical ratcheting in cornstarch, Phys. Fluids 27, 103101 (2015); http://dx.doi.org/10.1063/1.4934709
84-15 Nicolas Roussel, Annika Gram, Massimiliano Cremonesi, Liberato Ferrara, Knut Krenzer, Viktor Mechtcherine, Sergiy Shyshko, Jan Skocec, Jon Spangenberg, Oldrich Svec, Lars Nyholm Thrane and Ksenija Vasilic, Numerical simulations of concrete flow: A benchmark comparison, Cem. Concr. Res. (2015), http://dx.doi.org/10.1016/j.cemconres.2015.09.022
02-15 David Souders, FLOW-3D Version 11 Enhances CFD Simulation, Desktop Engineering, January 2015
74-13 Laetitia Martinie, Jean-Francois Lataste, and Nicolas Roussel, Fiber orientation during casting of UHPFRC: electrical resistivity measurements, image analysis and numerical simulations, Materials and Structures, DOI 10.1617/s11527-013-0205-3, November 2013. Available for purchase online at SpringerLink.
60-13 Huey-Jiuan Lin, Fu-Yuan Hsu, Chun-Yu Chiu, Chien-Kuo Liu, Ruey-Yi Lee, Simulation of Glass Molding Process for Planar Type SOFC Sealing Devices, Key Engineering Materials, 573, 131, September 2013. Available for purchase at Scientific.net.
105-12 Jon Spangenberg, Numerisk modellering af formfyldning ved støbning i selvkompakterende beton, Ph.D. Thesis: Technical University of Denmark, ID: 0eeede98-fb07-4800-86e2-0a6baeb1e7a3, 2012.
85-12 Mohd Aminur Rashid, Ismail Abustan, Meor Othman Hamzah, Infiltration Characteristic Modeling Using FLOW-3D within a Modular Pavement, Procedia Engineering, Volume 50, 2012, Pages 658-667, ISSN 1877-7058, 10.1016/j.proeng.2012.10.072.
73-12 Mohd Aminur Rashid, Ismail Abustan, Meor Othman Hamzah, Infiltration Characteristic Modeling Using FLOW-3D within a Modular Pavement, Procedia Engineering, Volume 50, 2012, Pages 658-667, ISSN 1877-7058, 10.1016/j.proeng.2012.10.072.
65-12 X.H. Yang, T.J. Lu, T. Kim, Influence of non-conducting pore inclusions on phase change behavior of porous media with constant heat flux boundary, International Journal of Thermal Sciences, Available online 10 October 2012. Available online at SciVerse.
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49-12 M. Janocko, M.B.J. Cartigny, W. Nemec, E.W.M. Hansen, Turbidity current hydraulics and sediment deposition in erodible sinuous channels: laboratory experiments and numerical simulations, Marine and Petroleum Geology, Available online 17 September 2012. Available for purchase online at SciVerse.
16-12 Yi Fan Fu, Wei Dong, Ying Li, Yi Tan, Ming Hui Yi, Akira Kawasaki, Simulation of the Effects of the Physical Properties on Particle Formation of Pulsated Orifice Ejection Method (POEM), 2012, Advanced Materials Research, 509, 161. Available for purchase online at Scientific.Net.
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80-11 Ismail Abustan, Meor Othman Hamzah, Mohd Aminur Rashid, A 3-Dimensional Numerical Study of a Flow within a Permeable Pavement, OIDA International Conference on Sustainable Development, ISSN 1923-6670, Putrajaya, Malaysia, 5-7th December 2011
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59-17 Han Eol Park and In Cheol Bang, Design study on mixing performance of rotational vanes in subchannel with fuel rod bundles, Transactions of the Korean Nuclear Society Autumn Meeting, Gyeongju, Korea, October 26-27, 2017.
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![Figure 1.1: The DISAMATIC process: 1. The sand shot. 2. Squeezing the mold. 3. Moving the mold to the chamber front and stripping off the swing plate (SP). 4. Mold close-up where the pressure plate (PP) pushes the mold out of the molding chamber. 5. Stripping off the PP where the PP is stripped from the mold and returns to its starting position in the molding chamber. 6. Closing the molding chamber and repeating a new cycle. The edited figure and text are from [8]](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-1.1-The-DISAMATIC-process.png)
![Figure 2.1: The green sand mixture. The figure is from [8]](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-2.1-The-green-sand-mixture.-The-figure-is-from-8.png)
![Figure 2.2: The size distribution of the green sand applied in the project. The figure is from [9]](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-2.2-The-size-distribution-of-the-green-sand-applied-in-the-project.-The-figure-is-from-9.png)
.](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-2.3-The-wet-bridges-created-in-the-bentonite-from-the-water-make-the-bentonite-cohesive-and-thereby-the-sand-grains-will-stick-together.png)
![Figure 2.11: The density as a function of compactability with respect to the number of rammings 1-10. The first ramming starts from the left indicated by the number. The cross placed in the middle shows the average value of the batches with an individual color. The dotted lines are the standard deviations of compactability % as a horizontal line and the standard deviations of density [ kg m3 ] as a vertical line.](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-2.11-The-density-as-a-function-of-compactability-with-respect-to-the-number-of-rammings-1-10.png)
![Fig. 7. Comparison of mold filling times for a plate pattern with three ingates: (a) measured values by thermometric technique [18]; (b) predicted filling times based on basic CHTC model with gravity effect; and (c) predicted filing times based on the VHTC model with heat transfer coefficient changing with gas pressure; (d) mold filling time at the right-and wall of the mold for the plate pattern with three ingates.](https://www.flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Fig.-7.-Comparison-of-mold-filling-times-for-a-plate-pattern-with-three-ingates-a-measured-values-by-thermometric-technique.png)
ALL NEW FLOW-3D CAST 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.
