Figure 4 A view of the ogee spillway and Type 2 piers in the 3D CFD model

NUMERICAL ANALYSIS AND THE REAL WORLD : IT LOOKS PRETTY BUT IS IT RIGHT?

D. K. H. Ho, S. M. Donohoo, K. M. Boyes and C. C. Lock
Advanced Analysis, Worley Pty Limited
L7, 116 Miller Street, North Sydney, NSW 2060 Australia
Tel: +61 2 8923 6817 e-mail: david.ho@worley.com.au

Abstract

엔지니어링 설계에서 유한 요소, 유한 차분 및 전산 유체 역학 분석 소프트웨어와 같은 수치 도구의 일상적인 사용이 최근 몇 년 동안 증가했습니다. 소프트웨어 및 하드웨어 기술의 발전은보다 비선형적이고 복잡한 3 차원 분석이 수행되고 있음을 의미합니다.

그러나 본질적으로 “블랙 박스”인 이러한 강력한 소프트웨어는 “컴퓨팅”기술을 보유하고 있지만 광범위한 엔지니어링 경험이 필요하지 않은 분석가의 손에 “컴퓨터 보조 재해”로 이어질 수 있습니다. 품질 보증 절차의 엄격한 구현은 수치 모델이나 분석 기법이 정확한지 확인할 필요가 없을 수 있습니다.

이 백서에서는 복잡성이 증가하는 세 가지 실제 토목 공학 응용 프로그램에서 수치 분석 결과를 검증하는 방법을 설명합니다. 여기에는 유한 요소법을 이용한 수조 탱크의 구조 해석, 전산 유체 역학법을 이용한 수력 구조물 위의 홍수 조사, 유한 ​​차분법을 이용한 안벽 시공 시뮬레이션 등이 있습니다. 입력 데이터의 불확실성 수준과 각 사례에 대한 계산 결과의 신뢰성에 대해 논의합니다. 분석 과정에서 몇 가지 흥미로운 결과가 발견되었습니다.

첫 번째 사례 연구는 시공의 질이 구조물의 성능에 상당한 영향을 미친다는 것을 보여주었습니다. 그러나 설계자는 설계 단계에서 이러한 상황을 수량화하고 분석하지 못할 수도 있습니다. 필요할 경우 향후 역분석은 물론 설계 검증의 기준점이 될 수 있도록 공사 종료 시 모니터링의 중요성이 필수적입니다. 유한 요소 분석은 복잡한 문제를 분석할 수 있는 강력한 수치 도구이지만, 분석가들은 문제의 행동이 단순하고 잘 이해되는 것처럼 보일 수 있는 상황에서 예상치 못한 결과를 만날 수 있도록 준비해야 합니다.

두 번째 사례 연구에서는 중요한 배수로 구조에 전산 유체 역학 분석이 처음으로 적용 되었기 때문에 엄격한 검증 프로세스가 강조됩니다. 그것은 2D ogee 방수로 프로파일로 시작하여 문제의 방수로의 3D 모델을 분석하기 위해 진행되는 방식으로 수행되었습니다.
계산된 결과를 각 단계에서 이론 및 물리적 테스트 데이터와 비교했습니다. 유체 흐름 문제의 비선형적 특성에도 불구하고, 분석은 확신을 가지고 실제 설계 목적에 적합한 결과를 제공할 수 있었습니다.

최종 사례 연구에서는 안벽의 거동이 시공 이력과 매립 방식에 영향을 받은 것으로 나타났습니다. 벽의 움직임은 매우 가변적인 토양 속성에도 불구하고 질적으로도 단순한 비선형 토양 모델을 사용하여 정확하게 예측되었습니다. 지속적인 모니터링 기록이 없기 때문에 검증은 어려웠습니다. 계산된 결과를 검증하는 열쇠는 수치 소프트웨어 도구를 사용하지 않는 독립적인 계산을 찾는 것입니다. 대부분의 경우 이러한 솔루션을 사용할 수 있습니다. 그러나 다른 경우에는 실험실 또는 현장 관찰에만 의존할 수 있습니다.

Introduction

오늘날 수치 해석은 대부분의 엔지니어링 설계에서 필수적인 부분을 형성합니다. 따라서 결과 검증의 필요성은 분석 기술 / 방법론을 신뢰할 수 있고 설계자가 계산 된 결과에 대한 확신을 가질 수 있도록 설계 프로세스 전반에 걸쳐 매우 중요합니다.

일반적인 관행은 고전 이론, 실험 데이터, 게시 된 데이터, 유사한 구조의 성능 및 다른 사람이 수행 한 수치 계산에 대해 결과를 검증하는 것입니다. 때때로 소프트웨어 개발자가 제공 한 벤치 마크 또는 검증 예제가 이러한 목적으로 사용될 수 있지만 전체 범위의 문제를 포괄 할만큼 포괄적 인 경우는 거의 없습니다.

수치 해석을 시작하기 전에 분석가는 입력 데이터의 신뢰성, 소프트웨어 도구가 문제의 문제를 해결할 수 있는지 여부 및 결과를 검증하는 방법을 결정해야합니다. 검증 프로세스가 많은 실무자들에 의해 품질 보증 절차의 일부로 채택되었지만 비용이 많이 드는 실패가 여전히 발생했습니다 [1].

Validation

결과 검증의 필요성은 수치 분석의 사용 (남용)에서 일부 나쁜 업계 관행을 관찰함으로써 강화 될 수 있습니다. 수치 계산을 수행하기 위해 고용 된 일부 엔지니어 / 분석가는 계산 뒤에있는 기본 이론을 완전히 이해하지 못하거나 숨겨진 함정을 처리 할 수있는 실제 엔지니어링 경험이 충분하지 않을 수 있습니다.

일부 소프트웨어가 “CAD와 유사”해지고 많은 사람들이 작동하기 쉽다고 주장하기 때문에 엔지니어링 회사가 대학원 엔지니어 대신 초보를 고용하여 수치 모델링 및 분석을 수행하는 경향이 점차 증가하고 있습니다.

사용자는 복잡한 지오메트리 모델을 생성하고, 적절한 요소와 메시를 만들고, 각 하중 케이스에 대한 경계 조건 (접촉, 하중 및 고정)을 적용하고, 속성을 할당하고, 제출에 필요한 모든 플래그 / 스위치 / 버튼을 설정하는 데 상당한 노력을 기울일 것입니다.

분석이 실행됩니다. 자체 검사를위한 일부 품질 보증 절차는 전처리 단계에서 따를 수 있지만 계산이 완료되고 결과가 후 처리 될 때까지 많은 사용자는 출력이 어느 정도 정확하다고 쉽게 믿을 것입니다. 지오메트리 생성은 수치 모델링 프로세스의 일부일뿐입니다. 가장 어려운 문제 중 하나는 전체 설계 프로세스에서 불확실성을 다루는 것입니다. 재료 속성 및 로딩 순서와 같은 입력과 관련된 불확실성이 있습니다.

예를 들어 모델이 선형 또는 비선형 방식으로 동작하는지 여부와 같이 솔루션 유형의 적절성과 관련된 불확실성이 있습니다. 마지막으로 결과 해석과 관련된 불확실성이 있습니다. 수치 분석에서 결과를 검증하고 문제를 발견하는 데있어 분석가를위한 좋은 방법에 대한 간단한 지침은 없습니다. 그러나 다음 방법을 통해 점차적으로 달성 할 수 있습니다.

• 수치 적 방법 과정에 대한 좋은 이해 – 이것은 학부 및 / 또는 대학원 수준의 공식 교육을 통해 얻을 수 있으며 지속적인 전문성 개발의 일환으로 자습을 통해 더욱 향상 될 수 있습니다.
• 특정 유형의 문제에 대한 기본 이론과 해결책의 범위를 잘 이해합니다. 이 역시 위와 같은 교육을 통해 이루어질 수 있습니다.
• 실제 문제를 해결하는 데 공학적 판단을 사용하고 수치 분석을 수행 한 경험이 있습니다. 이는 숙련 된 엔지니어가 분석가를 적절하게 감독하는 환경에서 작업함으로써 얻을 수 있습니다.

품질 보증 시스템의 구현이 실행 가능한 솔루션으로 이어지는 엔지니어링 판단을 대체하는 것은 아니라는 점에 유의해야합니다. 복잡한 대규모 모델을 분석하기 전에 시뮬레이션 기술과 문제의 근본적인 동작을 완전히 이해하기 위해 간단한 테스트 모델을 사용하여 수치 “실험”을 수행해야하는 경우가 매우 많습니다.

경험에 따르면 때때로 테스트 모델 자체가 분석가가 최종 설계 솔루션에 도달 할 수있는 충분한 정보를 제공 할 수 있습니다. 해당 대형 복합 모델의 분석은 설계 기대치를 확인하는 것입니다. 다음 사례 연구는 결과 검증이 수행 된 방법과 신뢰 수준 및 불확실성이 해결된 방법을 보여줍니다.

Applications

일반적인 토목 공학 프로젝트에서 수치 분석은 구조 역학, 기하학 및 유체 역학의 세 가지 기본 분야 중 하나 또는 조합을 포함 할 수 있습니다. 문제의 성격은 토양-구조 상호 작용, 유체-구조 상호 작용 또는 토양-유체 상호 작용 중 하나로 분류 될 수 있습니다.

어떤 경우에는 세 가지 모두를 포함 할 수 있습니다. 잠재적 인 복잡성을 고려하여, 정확도를 잃지 않고 실제 목적을 위해 중요한 동작을 캡처하지 않고 문제를 단순화하기 위해 몇 가지 가정과 이상화가 이루어져야합니다. 이러한 문제를 해결할 수있는 범용 및 특수 수치 분석 소프트웨어가 있습니다. 두 가지 유형의 소프트웨어가 사례 연구에 사용되었습니다.

Case 1 – Deflection of a steel water tank

직경 약 90m의 대형 원형 강철 물 탱크는 처음 채울 때 큰 벽면이 휘어지면서 탱크의 장기적인 구조적 무결성에 대한 우려를 불러 일으켰습니다.

물의 높이는 전체 저장 용량에서 약 10m였습니다. 지붕 구조는 탱크 내부에있는 기둥으로 거의 전적으로지지되었습니다. 스트레이크(strakes)는 벽의 바닥 1/3이 더 두꺼운 고급 강판으로 구성되었습니다. 1 차 윈드 거더는 탱크 상단 주위에 용접되었고 2 차 윈드 거더는베이스 위 2/3에 위치했습니다. 하단 스트레이 크는 환형베이스 플레이트에 필렛 용접되었습니다. 내부 기둥의 기초를 제외한 전체 바닥은 용접 된 강판으로 덮여있었습니다.

이 탱크는 유능한 중간층 사암과 미사암 기반암 위에 압축된 채움물 위에 세워졌습니다. 일련의 축 대칭 유한 요소 분석 (FEA)을 수행하여 관찰된 처짐을 예측할 수 있는지 여부를 결정하고 매일 물을 채우고 비울 때 피로 파괴가 발생할 가능성으로 인해 벽 바닥의 응력 상태를 계산했습니다.

내부 기둥과 지붕 빔을 포함하는 탱크의 12 분의 1 섹터에 대한 3 차원 모델을 처음에 분석하여 벽이 얼마나 많은 지붕 자중을지지하고 축 대칭 가정의 타당성을 조사했는지 조사했습니다. 이 분석의 결과는 지붕 구조의 강성 기여도가 중요하지 않아 후속 축 대칭 모델에 포함되지 않았 음을 보여주었습니다.

그러나 지붕 자체 무게의 작은 부분이 벽에 적용됩니다. 축 대칭 모델은 모든 강철 섹션, 필렛 및 맞대기 용접 및 기초로 구성되었습니다 (그림 1). 그것들은 몇 개의 3 노드 삼각형 축 대칭 요소가있는 4 노드 비 호환 모드 사변형으로 이산화되었습니다.

용접 재료를 통해서만 하중 전달이 허용되도록 용접이 모델링되었습니다. 용접 연결부에 미세한 메시를 사용하여 응력 상태를 정확하게 포착했습니다. 롤러 지지대는 모델의 측면 및 하단 경계에 적용되었습니다. 다음과 같은 하중이 적용되었습니다 :

철골 구조물의 자중, 지붕 자중, 벽의 정수압, 수위에 따른 바닥의 균일 한 압력. 한 모델은 용접 또는베이스의 강판이 플라스틱 힌지를 형성하기 위해 항복되었다고 가정했습니다. 이 경우 벽 바닥에서 핀 연결이 모델링되었습니다.

Partial FE mesh of tank/foundation. Insert shows mesh and stress distribution at wall base
그림2 Partial FE mesh of tank/foundation. Insert shows mesh and stress distribution at wall base

벽 처짐은 그림 2에 나와 있습니다. 측정 범위와 계산 된 결과는 비교 목적으로 표시됩니다. 계산 된 벽 처짐을 검증하기 위해 두 벽 두께에 대한 Timoshenko 및 Woinowsky-Krieger [2]에 기반한 고전 이론도 그림에 표시되었습니다. 계산 된 편향은 이론적 계산에 의해 제한됨을 관찰 할 수 있습니다.

벽 두께의 변화로 인한 전이가 분석에서 포착되었습니다. 이것은 유한 요소 모델에 대한 확신을 제공했습니다. 윈드 거더와 구속 된베이스의 영향도 볼 수 있습니다. 윈드 거더 설치로 인해 초기 변형이 발생하여 공사가 끝날 때 벽 상단이 안쪽으로 당겨질 수 있습니다. 굽힘 동작이 발생한베이스 근처를 제외하고는 후프 동작이 벽 동작을 지배했습니다.

계산된 최대 처짐이 측정된 순서와 동일하더라도 최대 돌출이 발생한 높이는 예측되지 않았습니다. 실제로 조사 데이터는 몇 가지 가능한 시나리오를 제안했습니다.베이스에 플라스틱 힌지 형성 (그러나이 영역에서 계산 된 응력은 항복 강도를 초과하지 않았습니다). 지반 재료의 국부적 인 베어링 고장 (다시 현장에서 균열과 같은 명백한 지시 신호가 보이지 않음); 또는 탱크 건설이 끝날 때 내장 된 기하학적 결함이있었습니다. 사전 변형 된 탱크에서 역 분석을 수행하여 측정 된 처짐이 정수압 하에서 “회복”되었습니다. 그러나 계산된 응력은 수율을 훨씬 초과했습니다. 불행히도 탱크는 완성 후 첫 번째 충전 전에 즉시 조사되지 않았습니다.

Figure 2 Wall deflection of water tank
Figure 2 Wall deflection of water tank

탱크의 원래 디자인과 건설이 2000 년대 초에 수행되었다는 점은 흥미 롭습니다. 설계 계산에 관련 표준 [3]을 사용했습니다. 이 표준은 탱크 벽이 후프 동작만으로 작용한다고 가정하고이 구조의 경우가 아닌베이스의 제약 조건을 무시합니다. 벽 처짐의 크기는 기초 강성을 고려한 Rish [4]가 개발 한 고전 이론 [2] 또는 FEA와 같은 수치 분석에 의해 결정될 수 있습니다. 고급 강철을 사용하면 설계자는 강도에는 적합하지만 서비스 가능성에는 필요하지 않은 더 얇은 섹션을 선택해야합니다. 굽힘 강성은 큐브 두께에 의해 결정됩니다. 수중 부하에서 후속 벽 변형 프로파일은 제작 품질에 영향을받습니다. 이것은 설계 단계에서 추정하기 어려웠을 것입니다.

사례 2 – 배수로 배출

호주의 많은 댐 구조는 제한된 수 문학적 정보로 1950 년대와 60 년대에 설계 및 건설되었습니다. 이러한 기존 방수로 구조는 수정 된 가능한 최대 홍수 수준에 대처하기 위해 크기가 작습니다. 증가 된 홍수 조건 하에서 방수로 꼭대기에 대한 음압 생성과 같은 잠재적 인 문제가 발생할 수 있습니다. 이는 방수로 및 게이트 구조에 불안정성 또는 캐비테이션 손상을 유발할 수 있습니다. 역사적으로 스케일링 된 물리적 모델은 이러한 동작을 연구하기 위해 수력 학 실험실에서 구성되었지만 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리며 스케일링 효과와 관련된 많은 어려움이 있습니다. 오늘날 고성능 컴퓨터와보다 효율적인 전산 유체 역학 (CFD) 코드를 사용하여 수리적 구조의 동작을 합리적인 시간과 비용으로 수치 적으로 조사 할 수 있습니다. 이 분석 기법은 대도시 지역에 주요 상수원을 제공하는 가장 큰 콘크리트 중력 댐에 호주에서 처음으로 적용 되었기 때문에 검증을 수행 할 필요가있었습니다. 이것은 그림 3과 같이 조사 프로세스에 통합되었습니다. 순서도는 간단한 2D에서 상세한 3D 방수로 모델로 어떻게 발전했는지 보여줍니다.

Figure 3 Flowchart showing the validation process
Figure 3 Flowchart showing the validation process

미 육군 공병대 [5]에서 발표 한 광범위한 데이터가 있기 때문에 검증을 위해 ogee 방수로 프로필 (그림 4 참조)이 선택되었습니다. 계산 된 결과는 조사의 각 단계에서 검토되었습니다. 게시 된 데이터에서 크게 벗어나면 프로젝트가 중단됩니다. 이것은 프로젝트가 시작되기 전에 고객과 상호 합의되었습니다.

Figure 4 A view of the ogee spillway and Type 2 piers in the 3D CFD model
Figure 4 A view of the ogee spillway and Type 2 piers in the 3D CFD model

이러한 종류의 분석의 초기 어려움 중 하나는 개방 채널 중력 흐름 문제에서 자유 표면의 정확한 계산이었습니다. 자유 표면을 추적하는 데 적응 형 메싱 및 반복 방법을 사용하는 것은 일부 유한 체적 CFD 코드에서 사용되었지만 성공은 제한적이었습니다. 본 연구에 사용 된 코드는 SOLA-VOF 방법으로 Navier-Stokes 방정식을 해결합니다. 유체 운동의 과도 동작을 해결하기 위해 유한 차분 방법이 사용되었습니다. 유체의 부피 (VOF) 함수는 자유 표면 운동을 계산하는 데 사용됩니다 [6].

분석에 대한 자세한 내용은 [7]에 설명되어 있습니다. 계산 된 파고 압력 분포, 자유 표면 프로파일 및 정상 상태에서의 배출 속도는 검증 목적으로 사용되었습니다. 다른 상류 수두 (H) 아래의 배수로 꼭대기를 따라 압력 분포가 그림 5에 나와 있습니다. 일부 압력 진동은 코드가 일반 메시와 곡선 배수로 장애물 사이의 인터페이스에서 계산을 처리하는 방식에 기인 할 수 있습니다. 훨씬 더 미세한 메쉬는 이러한 불규칙성을 부드럽게 만들었습니다. 압력 분포에 대한 교각의 영향은 3D 모델에서 올바르게 예측되었습니다 (그림 6).

계산된 자유 표면 프로파일 (그림 7)도 게시 된 데이터와 잘 일치했습니다. Savage와 Johnson [8]은 분석 기법에 대한 신뢰도를 높이는 동일한 CFD 코드를 사용하여 유사한 유효성 검사를 수행했습니다. 문제의 배수로에 대한 후속 분석은 스케일링 된 물리적 모델 테스트에서 얻은 결과와 비교할 때 상당히 좋은 결과를 제공했습니다.

Figure 5 Comparison of crest pressure for various heads (2D model), Hd is the design head
Figure 5 Comparison of crest pressure for various heads (2D model), Hd is the design head
Figure 6 Comparison of crest pressure next to pier (3D model)
Figure 6 Comparison of crest pressure next to pier (3D model)
Figure 7 Upper nappe profile next to pier
Figure 7 Upper nappe profile next to pier

분석에서 배수로의 기하학적 구조와 물 속성이 잘 정의되었습니다. 물은 비압축성이며 고정 된 온도에서 일정한 특성을 가지고 있다고 가정했습니다. 실제로 좋은 품질의 콘크리트 표면 마감을 얻을 수 있기 때문에 배수로 경계는 매끄럽다 고 가정했습니다. 불확실성은 메쉬 밀도와 적절한 난류 모델의 선택이라는 두 가지 소스에서 비롯됩니다. 메쉬 크기는 메모리 양과 컴퓨터의 클럭 속도에 의해 제한됩니다.

높은 레이놀즈 수의 난류 흐름은 소용돌이와 소용돌이의 형성을 포착 할 수있는 매우 미세한 메시로 계산할 수 있지만 현재 메시 밀도는 검증 및 설계 목적에 필요한 변수를 예측하기에 충분히 미세했습니다. 조사 결과는 큰 와류, k-ε 및 RNG 모델과 같은 난류 모델의 선택에 의해 크게 영향을받지 않는 것으로 나타났습니다. 분명히 벽 거칠기와 난류 모델의 도입은 방전율을 감소시킬 것입니다. 그러나 다시 분석 결과는 사용 된 메시에 거의 영향을 미치지 않음을 보여줍니다. 향후 분석은 다른 메쉬 밀도로 인한 이산화 오류를 조사 할 것입니다.

사례 3 – 안벽 건설
주요 컨테이너 항구 시설은 설계 단계에서 최소한의 수치 분석을 수행하여 약 25 년 전에 건설되었습니다. 당시에는 이러한 분석 도구를 사용하는 것이 비용 효율적이지 않은 것으로 간주되었습니다. 다수의 컨테이너 크레인이 측면을 따라 이어지는 2km 길이의 안벽을 건설하기 위해 광범위한 준설 및 매립 작업이 수행되었습니다.

시설이 완공 된 이후 일련의 콘크리트 카운터 포트 유닛으로 구성된 안벽과 후방 크레인 빔은 크레인이 할 수 있도록 후방 빔에 대한 레벨 조정 작업이 수행 될 정도로 지속적으로 이동하고 있습니다. 정상적으로 작동합니다. 그러나 영향을받는 두 구조물의 움직임을 저지하기 위해보다 영구적 인 해결책을 모색했습니다. 토양-구조 상호 작용 및 시공 시뮬레이션을 처리 할 수있는 명시 적 유한 차이 분석을 사용하여 다양한 교정 옵션의 순위를 지정했습니다.

그라우트 기둥, 타이백 앵커 및 말뚝 지지대와 같은 다양한 제안 된 개선을 분석하기 전에, 토양 및 구조적 특성과 시공 과정의 선택이 적절하도록 계산 모델을 관찰에 대해 보정해야한다고 결정했습니다. 지질 및 지질 공학 정보는 현장 및 실험실 테스트 데이터를 포함하는 현장 조사 보고서에서 평가되었습니다. 시설의 범위를 고려할 때 현장에서 만나는 특정 토양 유형에 대해 상당한 분산 테스트 데이터가 예상됩니다. 수력 모래 충전재에 대한 표준 침투 테스트 (SPT) 블로우 횟수 (N) 및 콘 침투 테스트 (CPT) 저항 (qc)에 대한 몇 가지 일반적인 기록이 그림 8과 9에 나와 있습니다.

Figure 8 SPT ‘N’ profiles
Figure 8 SPT ‘N’ profiles
Figure 9 CPT profiles
Figure 9 CPT profiles

이 결과로부터 평균 해수면 위와 아래에있는 모래 채우기의 강도와 강성의 대비를 관찰 할 수 있습니다. 이 현상은 배치 방법에 기인한다고 제안되었다 [9]. 또한 기초 수준에서 진동 압축 된 모래의 특성에도 변동이있었습니다. 분석을 위해 선택된 토양 특성은 테스트 데이터, 인근 사이트의 경험 및 유사한 토양 조건에 대한 발표 된 데이터를 기반으로합니다. 그것들은 표 1에 요약되어 있습니다. 일반적으로 시설의 건설 순서는 다음과 같습니다.

  1. Removal of pockets of soft marine clay by dredging
  2. Dredging of sand to the required level
  3. Vibro-compaction of the sand on which the counterfort units were to be founded
  4. Placement of gravel for the quay wall foundation.
  5. Placement of concrete counterfort units weighing 360 tonne each
  6. Placement of hydraulic sand fill behind the units
  7. Surcharging the fill just behind the capping beam
  8. Construct capping beam and place more sand fill to the finished level
  9. Additional surcharge prior to the operation of container cranes.

Table 1 Soil properties used in the construction
simulation of the quay wall

Table 1 Soil properties used in the construction simulation of the quay wal
Table 1 Soil properties used in the construction simulation of the quay wal

2D 평면 변형 모델의 수치 시뮬레이션에서 구성 순서 (그림 10)와 하중은 다음 단계에 따라 단순화 / 이상적입니다.

  1. The starting condition of the seabed consisted of the vibrocompacted sand, gravel bed, native sand, clay and fissured clay at depth. The “in-situ” stresses were also switched on in this step.
  2. Placement of counterfort unit (using equivalent linear elastic beam elements) with a vertical force applied through the centre of gravity of the unit to represent the buoyant self-weight.
  3. Sequentially placing hydraulic sand fill behind the unit to the level prior to surcharging.
  4. Apply an equivalent trapezoidal pressure to represent the surcharge.
  5. Placement of capping beam and the sand fill to the required level.
  6. Apply additional surcharge.
  7. Application of repeated loads from the crane seaward and landward legs.
Figure 10 Construction sequence
Figure 10 Construction sequence

분석에서는 침수 된 물질과 평균 해수면 위에있는 물질을 나타 내기 위해 적절한 밀도를 사용했습니다. 안벽의 장기적인 움직임이 중요했기 때문에 배수 된 토양 매개 변수가 사용되었습니다. 토양은 분석에서 Mohr-Coulomb 실패 기준을 따르는 것으로 가정되었습니다. 단순한 탄성-완전 소성 응력-변형 거동이 가정되었습니다. 일련의 강체 다이어그램으로 표현 된 안벽 이동의 역사는 그림 11에 나와 있습니다. 벽의 상단과 바닥에서 계산 된 수직 및 수평 이동은 그림 12와 13에 표시됩니다. 수치는 모니터링 된 데이터와 해당 상한 및 하한 (해당 상자에 표시됨)입니다. 측정에서 산란의 양에도 불구하고 벽 건설에 대해 계산 된 움직임은 합리적으로 잘 비교되었습니다. 조사 데이터와 예측을 일치시키기 위해 분석에서 토양 속성을 변경하려는 시도가 없었습니다. 반복되는 크레인 하중의 래칫 효과를 관찰 할 수 있습니다. 불행히도 반복적 인 크레인 하중 하에서 벽 이동에 대한 기준이 없었기 때문에 이러한 예상 이동을 비교할 수 없었습니다. 문제의 복잡성과 고도로 가변적 인 토양 특성을 고려할 때 계산 된 결과는 매우 고무적입니다.

Figure 11 Wall deformations
Figure 11 Wall deformations

토양에서 플라스틱 구역의 발달도 분석에서 계산되었습니다. 벽의 발가락 아래의 토양이 여러 번 과도하게 압박을받는 것으로 밝혀졌습니다. 접촉 압력은 경사 하중으로 인한 베어링 고장에 대한 안전 지표 (FOS)를 결정하는 데 사용되었습니다. 지지력은 계산 방법에 의해 크게 영향을 받았다고보고되었습니다 [10]. 원래의 기초 디자인은 덴마크 코드 [11]를 기반으로했기 때문에이 경우 일관성을 위해 사용되었습니다. 편심의 함수로서 FOS의 발전과 수평 대 수직 추력 (H / V)의 비율이 각각 그림 14와 15에 나와 있습니다.

Figure 12 Wall top movements
Figure 12 Wall top movements
Figure 13 Wall base movements
Figure 13 Wall base movements
Figure 14 ‘FOS’ vs. eccentricity
Figure 14 ‘FOS’ vs. eccentricity
Figure 15 ‘FOS’ vs. H/V ratio
Figure 15 ‘FOS’ vs. H/V ratio

그림은 벽이 추가 요금과 반복적 인 적재 단계 동안 국부적 인 베어링 고장에 가까웠음을 보여줍니다. 크레인 하중 하에서 FOS의 명백한 증가는 벽에 대한 수직 하중이 증가하는 반면 유지된 토양의 수평 압력이 다소 일정하게 유지됨에 따라 편심이 감소했기 때문입니다.

끝 맺는 말
세 가지 매우 다른 실제 응용 프로그램의 유효성 검사 프로세스가 설명되었습니다. 각 사례의 주요 특징과 결과는 표 2에 요약되어 있습니다. 재료 및 하중 불확도 및 예상 결과가 강조 표시됩니다. 건설 품질은 구조의 성능에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타났습니다.

이는 분석가가 프로젝트의 설계 단계에서 정량화하고 정확하게 분석하지 못할 수도 있습니다. 구조가 완료된 직후 모니터링의 중요성을 간과해서는 안됩니다. 이것은 미래의 역 분석을위한 유용한 자료가 될 것입니다. 수치 도구가 이러한 복잡한 문제를 분석 할 수 있다는 사실에도 불구하고 분석가는 어떤 매개 변수가 중요하거나 중요하지 않은지 식별 할 준비가되어 있어야합니다.

익숙하지 않은 문제를 분석 할 때 유효성 검사 프로세스를 점진적으로 수행해야합니다. 아마도 검증 방법을 찾는 핵심은 수치 분석 도구를 사용하지 않고 솔루션에 도달 할 수있는 다른 방법이 있는지 묻는 것입니다. 많은 경우 이러한 솔루션은 광범위한 문헌 검색 후에 존재합니다. 그러나 다른 경우에는 실험실 테스트와 현장 관찰이 유일한 대안이 될 것입니다.

자세한 내용은 원문을 참고하시기 바랍니다.

References
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Debris Transport in a Nuclear Reactor Containment Building

원자로 격리 건물에서 파편 운송

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

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

Emergency Core Cooling System (ECCS)

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

Sump Strainers and Debris

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

FLOW-3D Applied to Evaluate Performance

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

Containment pool simulation

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

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

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

Conclusions

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

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

Wave Energy Devices

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

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

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

Multi-Flap, Bottom-Hinged Wave Energy Converter

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

Oscillating Water Column

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

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

FLOW-3D CAST Bibliography

FLOW-3D CAST bibliography

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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Low Pressure Die Casting Workspace, 저압주조

Workspace Highlights, 저압주조

  • 매우 정확한 충진을 위한 압력 제어 주입
  • 공극, 배기 및 역압 효과를 포함한 전체 프로세스 모델링
  • 다공성과 같은 정밀한 조기 동결 및 응고 결함을 해결하기 위한 향상된 응고 및 열 전달 제어

Workspace Overview

저압주조 Workspace 는 엔지니어가 FLOW-3D CAST를 통해 저압주조 제품을 성공적으로 모델링하도록 설계된 직관적인 모델링 환경입니다. 

유연한 압력 제어를 통해 엔지니어는 가압, 벤트 및 배압 조건을 정확하게 재현하여 주입, 공기 갇힘 및 미세수축결함에 대한 완전한 분석을 수행할 수 있습니다.

금형온도해석 및 최첨단 응고 모델은 작업 공간의 서브 프로세스 아키텍처를 통해 원활하게 충전 상태에 연결됩니다. 저압주조 Workspace은 단순하면서도 다목적 모델링 환경에서 시뮬레이션의 모든 측면을 위한 완전하고 정확한 솔루션을 제공합니다.

프로세스 모델링

  • 중력 저 압력 다이 캐스트 주조

유연한 메쉬

  • FAVOR™단순 메시 생성 도구
  • 멀티 블록 메쉬
  • 중첩된 메쉬

다이 열 관리

  • 열사이 사이클
  • 열 포화도
  • 풀 열 전달 모델링

고급 응고

  • 다공성 예측
  • 수축
  • 핫 스폿 식별
  • 기계적 특성 예측
  • 마이크로 아키텍처 예측

모래 코어

  • 핵심 가스 진화
  • 코어 특성에 대한 재료 정의

진공 및 환기

  • 대화형 프로브 배치
  • 면적 및 손실 계수 계산기

LADLE운동

  • 6도의 자유 동작 정의

주입 정확도

  • 가스 및 기포 걸림
  • 표면 산화물 계산
  • RNG및 LES난류 모델
  • 배경 압력

결함 예측

  • 매크로 및 마이크로 다공성
  • 가스 다공성
  • 조기 응고
  • 산화물 형성
  • 표면 결함 분석

동적 시뮬레이션 컨트롤

  • 프로브 기반 트리거
  • 열 제어
  • 진공 및 환기 컨트롤

완전한 분석

  • 다중 뷰 포트를 사용한 애니메이션-3D, 2D, 기록 플롯, 볼륨 렌더링
  • 다공성 분석 도구
  • 사이드 바이 사이드 시뮬레이션 결과 비교
  • 용해 온도, 고체 부분을 측정하기 위한 센서
  • 입자 추적기
  • 일괄 처리
  • 보고서 생성

Investment Casting Workspace, 정밀주조

Workspace Highlights

  • 주조 패턴으로 쉘 생성을 능률적으로 수행할 수 있습니다.
  • 고급 방사 모델은 쉘 표면 사이의 완전한 복사 열 전달을 계산합니다.
  • 고급 모션 컨트롤에는 Bridgman, 레들 및 스핀 모션이 포함됩니다.

Workspace Overview

Investment Casting Workspace는 쉘 생성, 충전, 응고 (정적 또는 움직이는 Bridgman 쉘 금형) 및 냉각을 포함한 Investment Casting 주조의 모든 측면을 시뮬레이션하기 위한 사용하기 쉬운 도구를 Investment Casting 엔지니어에게 제공합니다.

쉘 몰드 생성 도구는 빠르고 신뢰할 수 있는 쉘 형상 생성을 위해 제공되며, radiative heat 및 view factor 모델은 쉘의 여러 부분 간의 복사 열전달(radiation heat transfer)을 정확하게 재현합니다. Directional solidification를 위해 쿨러 하부 단면과 분리된 뜨거운 상부 섹션이 있는 moving oven은 Bridgman 프로세스를 재현합니다. 용융 표면 진행 뿐만 아니라 몰드의 이동, 충진 양상 및 응고 패턴은 직관적인 후처리 도구를 통해 쉽게 평가되므로 공정 조건을 수정하여 주조 공정을 구현할 수 있습니다.

 프로세스 모델링

  • 유동
  • 고화 -고정 및 브리지먼
  • 냉각
 

쉘 몰드 생성

 

열 금형 모델링

  • 뷰 인자를 가진 전체 방사 모델링
  • 대류 및 전도 열 전달
 

멀티 블록 메시

 

유동 해석의 탁월한 정확도

  • 가스/버블 고립
  • 표면 산화물 계산
  • RNG 및 LES 난류 모델
 

래들 주입

 응고해석
  • 기공 예측
  • 수축 예측
  • 방향성 응고
 

결함 예측

  • 기공 예측
  • 공기 고립 예측
  • 조기 응고
  • 산화물 형성
 

동적 시뮬레이션 제어

  • 용탕 주입 제어
 

전체 분석 패키지

  • 다중 뷰포트가 있는 애니메이션 – 3D, 2D, 기록 플롯, 볼륨 렌더링
  • 다공성 분석 도구
  • 여러가지 해석 결과 비교
  • 용융 온도, 응고 분율 측정을 위한 센서 추가 기능
  • 파티클 트레이서
  • 일괄 후 처리
  • 보고서 생성

High Pressure Die Casting Workspace, 고압다이캐스팅

High Pressure Die Casting Workspace Highlights

  • 주입 정확도가 탁월합니다.
  • 전체 프로세스 모델링에는 고급 환기, PQ2 및 스프레이 냉각이 포함됩니다.
  • 동적 시뮬레이션 제어를 통해 동적 런타임 프로세스를 제어할 수 있습니다.
  • 최첨단 알루미늄 실리콘 합금 고형화입니다.

고압 다이 캐스팅 Workspace

고압 다이 캐스팅 Workspace은 엔지니어가 FLOW-3D CAST를 사용하여, 고압 다이 캐스팅 제품을 성공적으로 모델링할 수 있도록 설계된 직관적인 모델링 환경입니다.

FLOW-3D CAST v5.1은 첨단 다이 열 제어, 기계 파라미터 모델링,주입 및 배압 조건의 정확한 해석기능과 결합된 샷 슬리브 모션의 완전한 제어는 가장 까다로운 HPDC 시뮬레이션에 필요한 최적화된 솔루션입니다. HPDC Workspace에는 진보된 미세수축공 예측 및 후처리 기능 외에도 Al-Si 및 Al-Cu 기반 합금에 대한 최첨단 화학 기반 응고 및 재료 강도 모델이 포함되어 있습니다.

모델링된 프로세스

  • 고압 다이 주조
 

유연한 메시

  • FAVOR™ 간단한 메쉬 생성 도구
  • 멀티 블록 메시
  • 중첩 메시
 

다이 열 관리

  • 열 다이 사이클링
  • 열 포화도
  • 전체 열 전달 모델링
  • 스마트 냉각 채널 제어
  • 스프레이 냉각 경로 모델링
 

고급 응고

  • 다공성 예측
  • 수축
  • 핫스팟 식별
  • 기계적 특성 예측
  • 미세 구조 예측
 

국자 모션

  • 자유 모션 정의 6도
 

진공 및 환기

  • 대화형 프로브 배치
  • 지역 및 손실 계수 계산기
 

충전 정확도

  • 느리고 빠른 샷 모델링
  • 강화 압력 효과
  • 가스 및 버블 함정
  • 표면 산화물 계산
  • RNG 및 레 난류 모델
  • 역압력
 

결함 예측

  • 매크로 및 마이크로 다공성
  • 가스 다공성
  • 조기 응고
  • 산화물 형성
  • 표면 결함 분석
 

표면 결함 분석

  • PQ2 분석
  • 프로브 기반 트리거
  • 열 제어
  • 진공 및 환기 제어
 

전체 분석 패키지

  • 다중 뷰포트가 있는 애니메이션 – 3D, 2D, 기록 플롯, 볼륨 렌더링
  • 다공성 분석 도구
  • 나란히 시뮬레이션 결과 비교
  • 용융 온도, 고체 분획 측정을 위한 센서
  • 파티클 트레이서
  • 배치 후 처리
  • 보고서 생성

Gravity Die Casting Workspace, 중력주조

Gravity Die Casting Workspace Highlights, 중력주조

  • 최첨단 다이 열 관리, 동적 냉각 채널, 분무 냉각 및 열 순환
  • Ladle 주입 조건에 따라 동적 Ladle 모션이 있는 Ladle 주입
  • 첨단 유량 솔루션으로 정확한 가스 갇힘 및 가스 다공성 제공

Workspace Overview

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
  • Particle tracers
  • Batch post-processing
  • Report generation

Centrifugal Casting Workspace, 원심주조

원심주조 워크 스페이스 하이라이트

  • 고급 모션 컨트롤을 통해 모든 스핀 조건의 정밀한 시뮬레이션
  • 수평 파이프 주조, 수직 보석 주조, 수직 대형 회전 등의 솔루션 제공
  • 응고 중 동적 스핀 속도 제어

작업 영역 개요

원심 주조 Workspace는 원심 주조 사용자에게 수평 및 수직 진정한 원심 주조, 부분 원심 주조 및 원심 주조 시뮬레이션을 위한 편리한 도구를 제공합니다. 새로운 원심 주조 Workspace를 사용하면 사용자가 프로세스를 모델링하고 설계 매개 변수를 최적화하는데 필요한 모든 도구를 찾을 수 있습니다. 금형을 고정시키고 회전하는 메쉬를 통해 사용자는 ladle 붓기를 포함하여 상상할 수 있는 모든 금형 모션을 모델링할 수 있는 유연성을 제공합니다.

원통형 메싱은 가능한 최고의 흐름 모델링 정확도를 제공하는 반면, 다중 블록 메싱은 주조물의 높은 전단 및 고온 구배 영역에서 훨씬 더 높은 정확도를 위한 효율적인 방법을 제공합니다. 이 솔루션은 적합하지 않은 금형 회전 속도에 따라 비처럼 떨어지는 것과 같은 흐름 관련 문제, 공기 유입 또는 응고 부위의 재용해과 같은 결함을 예측합니다. 몰드 예열 온도, 냉각 구성 및 금형 회전률과 같은 프로세스 매개변수는 모두 모델 설정의 일부가 될 수 있습니다.

모델링된 프로세스

  • 수평 및 수직 진정한 원심 공정
  • 반원심 공정
  • 분리기

열 금형 모델링

  • 가열 요소와 지역화 다이 가열 제어
  • 대류 및 복사 열 전달

유연한 메시

  • 최고의 정확도를 위한 원통형 저술
  • 다중 블록 메시는 흐름과 온도 그라데이션을 캡처합니다.

충전 정확도

  • 용융 픽업 및 강우 예측
  • 가스/버블 함정
  • 표면 산화물 계산
  • RNG 및 레 난류 모델

금형 모션 제어

  • 수직 및 수평 회전
  • 가변 스핀 속도

국자 붓기

고급 응고

  • 수축
  • 방향 응고

결함 예측

  • 다공성 예측
  • 실내 공기
  • 조기 응고
  • 산화물 형성

동적 시뮬레이션 제어

  • 흐름 역학에 따라 제어 부기

전체 분석 패키지

  • 다중 뷰포트가 있는 애니메이션 – 3D, 2D, 기록 플롯, 볼륨 렌더링
  • 다공성 분석 도구
  • 나란히 시뮬레이션 결과 비교
  • 용융 온도, 고체 분획 측정을 위한 센서
  • 파티클 트레이서
  • 배치 후 처리
  • 보고서 생성

Design of a Sewer Transition

Design of a Sewer Transition

This article was contributed by Daniel Valero, Rafael García-Bartual, Ignacio Andrés and Francisco Valles of the Polytechnic University of Valencia.

2010년 12월 새로운 고속 열차 MADRID-VALENCIA가 개통 되었습니다. 공사 전에 극복해야 할 많은 기술적인 문제들 중 하나는 도심에서의 철도 진입이었습니다. 터널로 구성되어 있었기 때문에 발렌시아에서 주요 하수도를 벗어나게 되었습니다. 교차의 길이는 143m이며, 아래에 자세히 설명된 복잡한 유압 설계를 포함하여 기존의 경사면과 단면에 대한 중요한 변경사항이 적용됩니다. 그것의 유압 성능은 FLOW-3D로 수치 시뮬레이션과 발렌시아 공과대학의 유압실험실에서 물리적 모델을 모두를 사용하여 검증하였습니다. 최대 용량이 100 m3/s 인 경우 테스트가 수행되었습니다.

The Sewer                          

그림 1은 배수관의 기하학적 설계에 대한 주요 특징을 보여 줍니다. 여기에는 철도터널을 통과한 직후 표준 WES 프로파일이 포함됩니다. 이 weir는 높은 유속으로 초 임계 흐름을 가합니다. 하류에 바람직하지 않은 유량조건의 형성을 방지하기 위해, 습지 바로 아래에 계단식 유역을 설계했습니다. 이러한 장치는 연결된 하류 하수도에서 높은 에너지 손실과 임계 유동조건을 수반하는 유압을 가합니다. 다양한 방출 조건에서 흐름의 거동을 유지하기 위해, 채널 내 삼각형 블록의 두 개 세로 행에 포함되었고, 유압 점프를 유지하기 위해 에너지 소산기로 작동했습니다. 그 계단의 길이에서 수압 점프. 새로운 변형 채널과 기존 도달 지점(upstream and downstream)사이는 기하학적 요소로 부드럽게 연결합니다.(그림 2).

Figure 1. Geometry of the sewer

Figure 2. Reach 2 of the sewer

FLOW-3D Simulations

문제의 정확한 해결을 위해 계산 리소스를 최적화하며, 하수구를 여러 범위로 나누어 유압 솔루션의 연속성을 높였습니다. 또한 각 범위에서 미세한 격자를 형성하였습니다. 정수지에서 가장 복잡한 흐름이 발생하기 때문에 이러한 영역은 윤곽선과 하단 블록에서 중앙 흐름 영역에 이르기까지 셀 크기가 점차적으로 변하면서 최고 해상도 (6.000.000격자)로 해결합니다 hydraulic jump에 대한 해석 영상은 이 기사의 끝에서 확인할 수 있습니다.

Figure 3. Velocity magnitude distribution

Figure 4. Turbulent kinetic energy distribution.

Figure 5. Air entrained prediction with turbulent air entrainment model

k-e RNG난류모델이 선택되었으며, explicit 2차 보존방법을 적용하였습니다. Split Lagrangian방법은 자유 표면의 구현을 위해 사용되었습니다. steady state, Transient state의 흐름은 Coarser메쉬로 시뮬레이션 하였습니다. 그림 3과 4는 수치 시뮬레이션의 관련 결과를 보여 줍니다. 또한 유압 점프의 수치 시뮬레이션을 보여주는 동영상은 이 기술노트에 첨부합니다.

유압 점프에서 발생하는 air-entrainment현상, 특히 난류와 자유 표면 사이의 상호 작용을 설명하기 위해 추가 시뮬레이션이 수행되었습니다. 그림 5는 밀도 옵션을 선택한 상태에서 FLOW-3D의 air entrainment model을 사용한 결과와 Cair = 0.5의 기본 계수를 사용한 결과를 보여 줍니다.

Comparison with the Physical Model

발렌시아 Polytechnic University의 수압 실험실에 실물 모형을 구축하였습니다. 모형에 사용된 척도는 1/20이었습니다. 그림 6은 weir 상단 바로 위에 있는 임계 단면의 프로파일을 보여 줍니다. 발견된 평균 깊이의 오차는 1.3% 였습니다. 유동의 다른 구조적 특성은 FLOW-3D에 의해 적절하게 재현되었다. 예를 들어, 예를 들어, 하수도가 만곡된 범위에 따른 자유 표면의 형상과 Weir의 상류로의 흐르는 자유 표면의 현상입니다.

Figure 6. Relative error at the critical section. Comparison between FLOW-3D, physical model, and HEC-RAS (US Army Corps of Engineers).

Conclusions

실험실 결과와 FLOW-3D시뮬레이션 간의 약간의 차이가 확인되지만 연구 결과는 매우 만족스럽습니다. 아래 동영상을 통해 실험 및 수치해석 결과를 비교해 보시길 바랍니다.
FLOW-3D는 가능한 많은 형상 또는 유압 설계를 테스트할 때 실험실의 실험 횟수를 줄일 수 있습니다. 또한 FLOW-3D의 파일이 속도, 와도, 난류 등과 같은 관련 분야의 상세한 시공간 분포를 제공하므로 최종 설계와 관련하여 실험실에서 수행 된 결과와 측정을 확장하는 데 도움이 될 수 있습니다. 결합된 기술은 연구에서 언급한 것과 같은 유압 기반시설의 설계, 검증 및 최적화를 위한 강력한 도구입니다.

FLOW-3D 제품소개

About FLOW-3D


HPC-enabled FLOW-3D v12.0

FLOW-3D 개발 회사

Flow Science Inc Logo Green.svg
IndustryComputational Fluid Dynamics Software
Founded1980
FounderDr. C.W. “Tony” Hirt
Headquarters
Santa Fe, New Mexico, USA
United States
Key people
Dr. Amir Isfahani, President & CEO
ProductsFLOW-3D, FLOW-3D CAST, FLOW-3D AM, FLOW-3D CLOUD, FlowSight
ServicesCFD consultation and services

FLOW-3D 개요

FLOW-3D는 미국 뉴멕시코주(New Mexico) 로스알라모스(Los Alamos)에 있는 Flow Scicence, Inc에서 개발한 범용 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics) 프로그램입니다. 로스알라모스 국립연구소의 수치유체역학 연구실에서 F.Harlow, B. Nichols 및 T.Hirt 등에 의해 개발된 MAC(Marker and Cell) 방법과 SOLA-VOF 방식을 기초로 하여, Hirt 박사가 1980년에 Flow Science, Inc사를 설립하여 계속 프로그램을 발전시켰으며 1985년부터 FLOW-3D를 전세계에 배포하였습니다.

유체의 3차원 거동 해석을 수행하는데 사용되는 CFD모형은 몇몇 있으나, 유동해석에 적용할 물리모델 선정은 해석의 정밀도와 밀접한 관계가 있으므로, 해석하고자 하는 대상의 유동 특성을 분석하여 신중하게 결정하여야 합니다.

FLOW-3D는 자유표면(Free Surface) 해석에 있어서 매우 정확한 해석 결과를 제공합니다. 해석방법은 자유표면을 포함한 비정상 유동 상태를 기본으로 하며, 연속방정식, 3차원 운동량 보전방정식(Navier-Stokes eq.) 및 에너지 보존방정식 등을 적용할 수 있습니다.

FLOW-3D는 유한차분법을 사용하고 있으며, 유한요소법(FEM, Finite Element Method), 경계요소법(Boundary Element Method)등을 포함하여 자유표면을 포함하는 유동장 해석(Fluid Flow Analysis)에서 공기와 액체의 경계면을 정밀하게 표현 가능합니다.

유체의 난류 해석에 대해서는 혼합길이 모형, 난류 에너지 모형, RNG(Renormalized Group Theory)  k-ε 모형, k-ω 모형, LES 모형 등 6개 모형을 적용할 수 있으며, 자유표면 해석을 위하여 VOF(Volume of Fluid) 방정식을 사용하고, 격자 생성시 사용자가 가장 쉽게 만들 수 있는 직각형상격자는 형상을 더욱 정확하게 표현하기 위해 FAVOR(Fractional Area Volume Obstacle Representation) 기법을 각 방정식에 적용하고 있습니다.

FLOW-3D는 비압축성(Incompressible Fluid Flow), 압축성 유체(Compressible Fluid Flow)의 유동현상 뿐만 아니라 고체와의 열전달 현상을 해석할 수 있으며, 비정상 상태의 해석을 기본으로 합니다.

FLOW-3D v12.0은 모델 설정을 간소화하고 사용자 워크 플로우를 개선하는 GUI(그래픽 사용자 인터페이스)의 설계 및 기능에 있어 중요한 변화를 가져왔습니다. 최첨단 Immersed Boundary Method는 FLOW-3Dv12.0솔루션의 정확도를 높여 줍니다. 다른 특징적인 주요 개발에는 슬러지 안착 모델, 2-유체 2-온도 모델, 사용자가 자유 표면 흐름을 훨씬 더 빠르게 모델링 할 수 있는 Steady State Accelerator등이 있습니다.

물리 및 수치 모델

Immersed Boundary Method

힘과 에너지 손실에 대한 정확한 예측은 솔리드 바디 주변의 흐름과 관련된 많은 엔지니어링 문제를 모델링하는 데 중요합니다. FLOW-3D v12.0의 릴리스에는 이러한 문제 해결을 위해 설계된 새로운 고스트 셀 기반 Immersed Boundary Method (IBM)가 포함되어 있습니다. IBM은 내부 및 외부 흐름을 위해 벽 근처 해석을 위해 보다 정확한 솔루션을 제공하여 드래그 앤 리프트 힘의 계산을 개선합니다.

Two-field temperature for the two-fluid model

2유체 열 전달 모델은 각 유체에 대한 에너지 전달 공식을 분리하도록 확장되었습니다. 이제 각 유체에는 고유한 온도 변수가 있어 인터페이스 근처의 열 및 물질 전달 솔루션의 정확도를 향상시킵니다. 인터페이스에서의 열 전달은 시간의 표 함수가 될 수 있는 사용자 정의 열 전달 계수에 의해 제어됩니다.

슬러지 침전 모델 / Sludge settling model

중요 추가 기능인 새로운 슬러지 침전 모델은 도시 수처리 시설물 응용 분야에 사용하면 수처리 탱크 및 정화기의 고형 폐기물 역학을 모델링 할 수 있습니다. 침전 속도가 확산된 위상의 방울 크기에 대한 함수인 드리프트-플럭스 모델과 달리, 침전 속도는 슬러지 농도의 함수이며 기능적인 형태와 표 형태로 모두 입력 할 수 있습니다.

Steady-state accelerator for free surface flows

이름이 암시하듯이, 정상 상태 가속기는 안정된 상태의 솔루션에 대한 접근을 가속화합니다. 이는 작은 진폭의 중력과 모세관 현상을 감쇠하여 이루어지며 자유 표면 흐름에만 적용됩니다.

꾸준한 상태 가속기

Void particles

보이드 입자가 버블 및 위상 변경 모델에 추가되었습니다. 보이드 입자는 항력과 압력 힘을 통해 유체와 상호 작용하는 작은 기포의 역할을 하는 붕괴된 보이드 영역을 나타냅니다. 주변 유체 압력에 따라 크기가 변경되고 시뮬레이션이 끝난 후 최종 위치는 공기 침투 가능성을 나타냅니다.

Sediment scour model

침전물의 정확성과 안정성을 향상시키기 위해 침전물의 운반과 침식 모델을 정밀 조사하였다. 특히, 침전물 종에 대한 질량 보존이 크게 개선되었습니다.

Outflow pressure boundary condition

고정 압력 경계 조건에는 이제 압력 및 유체 비율을 제외한 모든 유량이 해당 경계의 상류에 있는 흐름 조건을 반영하는 ‘유출’ 옵션이 포함됩니다. 유출 압력 경계 조건은 고정 압력 및 연속성 경계 조건의 혼합입니다.

Moving particle sources

시뮬레이션 중에 입자 소스는 이동할 수 있습니다. 시간에 따른 변환 및 회전 속도는 표 형식으로 정의됩니다. 입자 소스의 운동은 소스에서 방출 된 입자의 초기 속도에 추가됩니다.

Variable center of gravity

중력 및 비 관성 기준 프레임 모델에서 시간 함수로서의 무게 중심의 위치는 외부 파일의 표로 정의할 수 있습니다. 이 기능은 연료를 소모하는 로켓을 모델링하고 단계를 분리할 때 유용합니다.

공기 유입 모델

가장 간단한 부피 기반 공기 유입 모델 옵션이 기존 질량 기반 모델로 대체되었습니다.  질량 기반 모델은 부피와 달리 주변 유체 압력에 따라 부피가 변화하는 동안 흡입된 공기량이 보존되기 때문에 물리학적 모델입니다.

Air entrainment model in FLOW-3D v12.0

Tracer diffusion / 트레이서 확산

유동 표면에서 생성된 추적 물질은 분자 및 난류 확산 과정에 의해 확산될 수 있으며, 예를 들어 실제 오염 물질의 거동을 모방합니다.

모델 설정

시뮬레이션 단위

이제 온도를 포함하여 단위계 시스템을 완전히 정의해야 합니다. 표준 단위 시스템이 제공됩니다. 또한 사용자는 선택한 옵션에서 질량, 시간 및 길이 단위를 정의하여 편리하며, 사용자 정의된 단위를 사용할 수 있습니다. 사용자는 또한 압력이 게이지 단위로 정의되는지 절대 단위로 정의되는지 여부를 지정해야 합니다. 기본 시뮬레이션 단위는 Preferences(기본 설정)에서 설정할 수 있습니다. 단위를 완벽하게 정의하면 FLOW-3D는 물리적 수량에 대한 기본 값을 정의하고 범용 상수를 설정할 수 있으므로 사용자가 필요로 하는 작업량을 최소화할 수 있습니다.

Shallow water model

얕은 물 모델에서 매닝의 거칠기

Manning의 거칠기 계수는 지형 표면의 전단 응력 평가를 위해 얕은 물 모델에서 구현되었습니다. 표면 결함의 크기를 기반으로 기존 거칠기 모델을 보완하며이 모델과 함께 사용할 수 있습니다. 표준 거칠기와 마찬가지로 매닝 계수는 구성 요소 또는 하위 구성 요소의 속성이거나 지형 래스터 데이터 세트에서 가져올 수 있습니다.

메시 생성

하단 및 상단 경계 좌표의 정의만으로 수직 방향의 메시 설정이 단순화되었습니다.

구성 요소 변환

사용자는 이제 여러 하위 구성 요소로 구성된 구성 요소에 회전, 변환 및 스케일링 변환을 적용하여 복잡한 형상 어셈블리 설정 프로세스를 단순화 할 수 있습니다. GMO (General Moving Object) 구성 요소의 경우, 이러한 변환을 구성 요소의 대칭 축과 정렬되도록 신체에 맞는 좌표계에 적용 할 수 있습니다.

런타임시 스레드 수 변경

시뮬레이션 중에 솔버가 사용하는 스레드 수를 변경하는 기능이 런타임 옵션 대화 상자에 추가되어 사용 가능한 스레드를 추가하거나 다른 태스크에 자원이 필요한 경우 스레드 수를 줄일 수 있습니다.

프로브 제어 열원

활성 시뮬레이션 제어가 형상 구성 요소와 관련된 heat sources로 확장되었습니다.  history probes로 열 방출을 제어 할 수 있습니다.

소스에서 시간에 따른 온도

질량 및 질량/모멘트 소스의 유체 온도는 이제 테이블 입력을 사용하여 시간의 함수로 정의 할 수 있습니다.

방사율 계수

공극으로의 복사 열 전달을위한 방사율 계수는 이제 사용자가 방사율과 스테판-볼츠만 상수를 지정하도록 요구하지 않고 직접 정의됩니다. 후자는 이제 단위 시스템을 기반으로 솔버에 의해 자동으로 설정됩니다.

Output

  • 등속 필드 솔버 옵션을 사용할 때 유량 속도를 선택한 데이터로 출력 할 수 있습니다.
  • 벽 접착력으로 인한 지오메트리 구성 요소의 토크는 기존 벽 접착력 출력과 함께 별도의 수량으로 일반 이력 데이터에 출력됩니다.
  • 난류 모델 출력이 요청 될 때 난류 에너지 및 소산과 함께 전단 속도 및 y +가 선택된 데이터로 자동 출력됩니다.
  • 공기 유입 모델 출력에 몇 가지 수량이 추가되었습니다. 자유 표면을 포함하는 모든 셀에서 혼입 된 공기 및 빠져 나가는 공기의 체적 플럭스가 재시작 및 선택된 데이터로 출력되어 사용자에게 공기가 혼입 및 탈선되는 위치 및 시간에 대한 자세한 정보를 제공합니다. 전체 계산 영역 및 각 샘플링 볼륨 에 대해이 두 수량의 시간 및 공간 통합 등가물이 일반 히스토리 로 출력됩니다.
  • 솔버의 출력 파일 flsgrf 의 최종 크기는 시뮬레이션이 끝날 때 보고됩니다.
  • 2 유체 시뮬레이션의 경우, 기존의 출력 수량 유체 체류 시간 및 유체 가 이동 한 거리는 이제 유체 # 1 및 # 2와 유체의 혼합물에 대해 별도로 계산됩니다.
  • 질량 입자의 경우, 각 종의 총 부피 및 질량이 계산되어 전체 계산 영역, 샘플링 볼륨 및 플럭스 표면에 대한 일반 히스토리 로 출력되어 입자 종 수에 대한 현재 출력을 보완합니다.
  • 최종 로컬 가스 압력 은 사용자가 가스 포획을 식별하고 연료 탱크의 배기 시스템 설계를 지원하는 데 도움이되는 선택적 출력량으로 추가되었습니다. 이 양은 유체로 채워지기 전에 셀의 마지막 공극 압력을 기록하며 단열 버블 모델과 함께 사용됩니다.

새로운 맞춤형 소스 루틴

새로운 사용자 정의 가능 소스 루틴이 추가되었으며 사용자의 개발 환경에서 액세스 할 수 있습니다.

소스 루틴 이름기술
cav_prod_calCavitation 생성과 소산 비율
sldg_uset슬러지 침전 속도
phchg_mass_flux증발 및 응축으로 인한 질량 플럭스
flhtccl유체 # 1과 # 2 사이의 열전달 계수
dsize_cal2 상 흐름에서 동적 액적 크기 모델의 응집 및 분해 속도
elstc_custom점탄성 유체에 대한 응력 방정식의 Source Terms

새로운 사용자 인터페이스

FLOW-3D 사용자 인터페이스는 완전히 새롭게 디자인되어 현대적이고 평평한 구조로 사용자의 작업 흐름을 획기적으로 간소화합니다.

Setup dock widgets

Physics, Fluids, Mesh 및 FAVOR ™를 포함한 모든 설정 작업이 지오 메트리 윈도우 주변에서 독 위젯으로 변환되어 모델 설정을 단일 탭으로 요약할 수 있습니다. 이러한 전환으로 인해 이전 버전의 복잡한 접이식 트리가 훨씬 깨끗하고 효율적인 메뉴 프레젠테이션으로 대체되어 사용자는 ModelSetup탭을 떠나지 않고도 모든 매개 변수에 쉽게 액세스 할 수 있습니다.

New Model Setup icons

새로운 모델 설정 디자인에는 설정 프로세스의 각 단계를 나타내는 새로운 아이콘이 있습니다.

Model setup icons - FLOW-3D v12.0

New Physics icons

RSS feed

새 RSS 피드부터 FLOW-3D v12.0의 시뮬레이션 관리자 탭이 개선되었습니다. FLOW-3D 를 시작하면 사용자에게 Flow Science의 최신 뉴스, 이벤트 및 블로그 게시물이 표시됩니다.

RSS feed - FLOW-3D

Configurable simulation monitor

시뮬레이션을 실행할 때 중요한 작업은 모니터링입니다. FLOW-3Dv1.0에서는 사용자가 시뮬레이션을 더 잘 모니터링할 수 있도록 SimulationManager의 플로팅 기능이 향상되었습니다. 사용자는 시뮬레이션 런타임 그래프를 통해 모니터링할 사용 가능한 모든 일반 기록 데이터 변수를 선택하고 각 그래프에 여러 변수를 추가할 수 있습니다. 이제 런타임에서 사용할 수 있는 일반 기록 데이터는 다음과 같습니다.

  • 최소/최대 유체 온도
  • 프로브 위치의 온도
  • 유동 표면 위치에서의 유량
  • 시뮬레이션 진단(예:시간 단계, 안정성 한계)
출입문에 유동 표면이 있는 대형 댐
Runtime plots of the flow rate at the gates of the large dam

Conforming 메쉬 시각화

사용자는 이제 새로운 FAVOR ™ 독 위젯을 통해 적합한 메쉬 블록을 시각화 할 수 있습니다.Visualize conforming mesh blocks

Large raster and STL data

데이터를 처리하는 데 걸리는 시간 때문에 큰 지오 메트리 데이터를 처리하는 것은 수고스러울 수 있습니다. 대형 지오 메트리 데이터를 처리하는 데는 여전히 상당한 시간이 걸릴 수 있지만, FLOW-3D는 이제 이러한 대규모 데이터 세트를 백그라운드 작업으로 로드하여 사용자가 데이터를 처리하는 동안 완전히 응답하고 중단 없는 인터페이스에서 작업을 계속할 수 있습니다

Free Surface Fluid Flow

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

Free Surface Fluid Flow

Fluid flow problems often involve free surfaces in complex geometry and in many cases are highly transient. Examples in hydraulics are flows over spillways, in rivers, around bridge pilings, flood overflows, flows in sluices, locks, and a host of other structures. A capability to computationally model these types of flows is attractive if such computations can be done accurately and with reasonable computational resources. To be useful, simulations should be much faster and less expensive than using physical models.

자유 표면 유체 흐름

유체 흐름 문제는 복잡한 기하학적 구조의 자유 표면과 관련되는 경우가 많으며 대부분 매우 일시적입니다. 수력학의 예로는 배수로, 강, 교각 주변, 홍수 범람, 수문, 잠금 장치 및 다수의 기타 구조물의 흐름이 있습니다. 이러한 유형의 흐름을 계산적으로 모델링 하는 능력은 이러한 계산이 정확하고 합리적인 계산 자원으로 수행될 수 있다면 매력적입니다. 유용하게 사용하려면 시뮬레이션은 물리적 모델을 사용하는 것보다 훨씬 빠르고 저렴해야 합니다.

Many computer programs can solve the partial differential equations describing the dynamics of fluids. Not many programs are capable of including free surfaces in their simulations. The difficulty is a classical mathematical one often referred to as the free-boundary problem. A free boundary poses the difficulty that on the one hand the solution region changes when its surface moves, and on the other hand, the motion of the surface is in turn determined by the solution. Changes in the solution region include not only changes in size and shape, but in some cases, may also include the coalescence and break up of regions (i.e., the loss and gain of free surfaces).

많은 컴퓨터 프로그램은 유체의 역학을 설명하는 편미분 방정식을 풀 수 있습니다. 시뮬레이션에 자유 표면을 포함 할 수있는 프로그램은 많지 않습니다.  그 이유는 Free Surface 경계 문제로 잘 알려진 수학적인 문제입니다.  자유 경계 문제는 다루기 어려운 표면이 이동함에 따라 계산 영역이 변화하는 한편, 그 표면 이동 자체가 계산에 의해 결정된다는 점에 있습니다.  계산 영역의 변화는 그 크기와 모양의 변화뿐만 아니라, 경우에 따라서는 영역의 결합과 분리(즉, 자유 표면의 발생과 소멸)을 포함합니다.

In this note a computational modeling technique for fluid flows with arbitrary free surfaces is discussed. The technique is based on the Volume-of-Fluid (VOF) technique. This technique has many unique properties that make it especially applicable to flows having free surfaces. The goal of this discussion is to show why the VOF approach offers a natural way to capture free surfaces and their evolution with great efficiency.

이 책에서는 모든 자유 표면을 고려한 유체흐름 현상을 수치 해석용으로 모델링하는 방법에 대해 설명합니다.  이 기술은 VOF (Volume-of-Fluid) 법에 근거한 것으로, 특히 자유 표면 흐름에 적합한 다양한 기능을 제공합니다.  이 책에서는 VOF 법이 자유 표면과 그 발생과 소멸을 해석하는데 가장 자연스럽고 매우 효율적인 방법을 제시합니다.

A good recommendation for the VOF method is to demonstrate its capabilities on a simple hydraulic flow problem, one that is far from trivial. The example selected is of flow over a step. This flow has conceptual simplicity and good experimental data available for validation (see N. Rajaratnam and M.R. Chamani, “Energy Loss at Drops,” J. Hydraulic Res. Vol. 33, p.373, 1995).

VOF 법의 특징을 잘 보여주기 위해 간단하지만 매우 중요한 유동 현상에 관한 문제를 다룹니다.  여기에서는 계단 낙차형상의 낙하류를 예로 들어 있습니다.  개념적으로 간단한 흐름인 동시에 결과의 타당성을 확인하기위한 좋은 실험 데이터도 제공되어 있습니다 (N. Rajaratnam and MR Chamani “Energy Loss at Drops”J. Hydraulic Res. Vol. 33 p.373,1995 참조).

Prototype Hydraulic Flow with Free Surfaces

Figure 1a shows the flow problem after it has reached a steady-state condition. The overflow (sheet of liquid or nappe) leaving the top of the step has both an upper and lower free surface. At the bottom of the overflow a pool has formed between the overflow and the face of the step, while downstream, liquid is flowing to the right with a flat, steady surface. Strictly speaking, the flow conditions in the pool region are not steady because turbulent mixing is generated in the pool by the impinging fluid. There is, however, an average configuration and that is what is reported in the experiments.

자유 표면을포함한 유동 현상의 프로토타입

그림 1a는 정상 상태에 도달 한 후 흐름의 문제를 보여줍니다.  계단 낙차형상 상부로부터의 월류(액체 또는 스냅 시트)에는 상하 모두의 자유 표면이 있습니다.  월류의 아래쪽에는 월류와 계단 가공면 사이에 웅덩이가 형성되어 있으며, 하류에서는 액체는 평평한 정상 표면에서 오른쪽으로 흐르고 있습니다.  엄밀히 말하면, 웅덩이 영역의 흐름 상태는 정상입니다.  이것은 충돌하는 액체에 의해 풀에 난류 혼합이 발생하고 있기 때문입니다.  그러나 평균적인 구성이 존재하고 그것은 실험에서도 보고됩니다.

For all practical purposes the flow is two-dimensional, that is, it does not have any significant variation in the direction normal to the illustration in Fig. 1a. In actuality, to have an air space above the pool there must be some opening to the atmosphere otherwise it would close up.

실용 목적은 흐름은 항상 2 차원입니다.  즉, 그림 1a에서 수직 방향에서는 큰 변화는 없습니다.  현실에서는 웅덩이 위쪽으로 공간을 만들기 위해서는 대기에 여유공간이 필요하고, 그게 없으면 닫힐 것입니다.

The flow speed at the top of the step is critical, that is, it has a speed equal to or greater than the speed of surface waves, so that no disturbances from downstream can penetrate through this region to affect flow upstream (to the left of the step), which is why the flow is exceptionally smooth and steady in that region.

계단 낙차형상 상단의 유속은 중요합니다.  즉, 이것은 표면파와 같거나 그 이상의 속도이기 때문에 하류에서의 교란이 영역을 관통하고 상류 흐름 (계단 낙차형상의 왼쪽)에 영향을 줄 수 없습니다.  따라서 이 영역에서의 흐름은 예외적으로 원활하고 정상입니다.

There are many geometric features in this problem that can be compared with a numerical simulation; such as flow heights before and after the step, the angle of the overflow stream when it strikes the bottom and the depth of the pool formed under the overflow. Additionally, an important comparison for practical applications is the amount of energy (i.e., kinetic plus potential) lost by the flow in passing over the step.

이 문제는 수치 시뮬레이션과 비교할 수 있는 기하 형상 기능이 많이 있습니다.  예를 들어, 계단 낙차형상의 전후 흐름의 높이, 월류가 바닥에 충돌 할 때의 각도, 월류 아래에 형성되는 웅덩이의 깊이 등입니다.  또한 실용화를 위한 중요한 비교 항목으로는, 계단 낙차형상을 통해 떨어지는 낙하 류에 의해 손실되는 에너지의 양 (운동 에너지와 위치 에너지의 합)가 있습니다.

Simulation of Prototype Problem

Figure 1a is from a simulation. For this example all of the geometric and material properties used in the experiments were used in the simulation. The height of the step used in the laboratory test is 62cm and the fluid is ordinary water (density=1.0 gm/cc and dynamic viscosity=0.01dynes/cm). The depth of water entering the computational region was 15.5cm and was given a near critical velocity of 123.0cm/s. Of course, gravity was in the vertical direction with magnitude g=-980cm/s^2.

프로토 타입 문제의 시뮬레이션

그림 1a는 시뮬레이션의 결과입니다.  이 예에서는 실험에 사용된 모든 기하 형상 및 물질의 특성이 시뮬레이션에 사용되었습니다.  실험실 테스트에서 사용한 계단 낙차형상의 높이가 62cm에서 액체는 보통의 물 (밀도 = 1.0gm / cc 어떻게 점성 = 0.01dynes / cm)입니다.  계산 영역에 들어가는 물의 깊이는 15.5cm에서 속도가 임계에 가까운 123.0cm/s 였습니다.  물론, 중력은 수직 방향으로 크기는 g = -980cm / s^2입니다.

 

Figure 1a. Simulation of flow over a step.
Figure 1b. Grid used in simulation.

Because some turbulence was expected to develop in the pool to the left of the overflow, a turbulence model (the Renormalization Group or RNG model) was used in the simulation. Subsequent simulations without a turbulence model produced very similar results, which is not too surprising since most of the important elements of the flow are smooth (i.e., non-turbulent) inflow, overflow and outflow streams.

월류 왼쪽에 있는 웅덩이에 난류가 발생 할 것으로 예상 되었기 때문에, 시뮬레이션에서는 난류 모델 (the Renormalization Group, 즉 RNG 모델)을 사용했습니다.  그 후, 난류 모델을 사용하지 않고 한 시뮬레이션에서도 비슷한 결과를 얻을 수 있었지만, 이것은 그다지 놀라운 일이 아닙니다.  흐름의 중요한 요소의 대부분은 매끄러운 (즉 난류가 아닌) 유입, 유출, 월류 때문입니다.

The simulation region shown in Fig. 1b is 170cm wide and 100cm high and has been subdivided into a grid of equal sized rectangular cells consisting of 80 cells in the horizontal direction and 60 cells in the vertical direction, for a total of 4800 cells. This grid is used as the basis for finite-difference approximations of the governing differential equations of fluid dynamics (the Navier-Stokes equations). The number and size of the grid cells was chosen with the goal of capturing the smallest expected features of the flow. The number can be easily increased or decreased if the results seem to warrant some adjustment. In fact, it is often a good idea to repeat a simulation with a change of resolution to make sure that the solution is not too sensitive to such changes.

그림 1b 시뮬레이션 영역은 폭 170cm, 높이 100cm에 가로 80 개, 세로 60 개, 총 4800 개의 셀로 구성되는 같은 크기의 사각형 셀의 격자로 세분화되어 있습니다.  이 격자는 유체 역학의 지배 미분 방정식 (나비에 – 스토크스 방정식)의 유한 차분 근사의 기초로 사용됩니다.  격자 셀의 수와 크기는 흐름 속에서 예측되는 최소의 특성을 파악하는 목적으로 선택되었습니다.  결과를보고 어떤 조정이 필요하다고 생각되는 경우는 숫자를 쉽게 늘리거나 줄일 수 있습니다.  사실, 해상도를 바꾸어 시뮬레이션을 반복하여 계산이 그러한 변화에 영향을 많이 들어 있지 않은지 확인하는 것이 좋습니다.

The left boundary was a specified velocity boundary (also with a specified fluid height). The right boundary was an outflow boundary where all flow quantities have a zero gradient normal to the boundary to encourage a uniform outflow. The top and bottom boundaries are rigid walls, while in the third direction the boundaries were treated as planes of symmetry (i.e., walls with zero viscous drag). The surface of the step was also treated as a free-slip boundary.

왼쪽의 경계는 지정된 속도 경계입니다 (유체의 높이도 지정).  오른쪽의 경계는 유출 경계에서 모든 유량이 경계에 수직 제로 기울기이며, 균일 한 유출이 촉진됩니다.  상하 경계는 단단한 벽으로 세 번째 방향의 경계는 대칭면 (점성 저항 제로의 벽)으로 처리되었습니다.  계단 낙차형상의 표면도 자유-미끄럼(free slip) 경계로 처리되었습니다.

Initial conditions could have been set to roughly approximate the expected flow arrangement, but since the flow configuration is one of the things that one would like to compute, especially for situations where one doesn’t know what the distribution of fluid is likely to be, a simpler approach is needed. Because a transient flow simulator was used for this example a simple initial condition could be defined that consisted of just a block of fluid on top of the step, Fig. 1a with the same horizontal velocity and height assigned to the left boundary. The simulation then followed the development of the steady flow, which occurs after about 8.0s. The simulation was run out to a time of 10.0s to assure that steady conditions had been reached. Figure 2 shows two intermediate times; 2.b at 0.2s and 2.c at 0.5s plus the final time in 2.d at 10.0s.

초기 조건은 예측되는 흐름의 배열을 대략적으로 근사하도록 설정할 수 있었지만, 흐름의 구성은 계산하고 싶은 것 중 하나이기 때문에 유체가 어떻게 분포되는지를 모르는 경우에는 간단한 방법이 필요합니다.  이 예제에서는 비정상 흐름 시뮬레이터를 사용했기 때문에 그림 1a의 계단 낙차형상에 유체의 블록만 있고 왼쪽 경계의 같은 수평 속도와 높이가 할당된 간단한 초기 조건을 정의할 수 있습니다.  시뮬레이션은 이후 정상 흐름으로 발전하고 있지만, 이것은 약 8.0 초 후에 발생합니다.  시뮬레이션은 정상 상태에 도달 한 것을 보장하기 위해, 10.0 초의 시간까지 실행되었습니다.  그림 2는 중간 시간을 두 보여줍니다.  도 2b는 0.2 초, 그림 2c는 0.5 초 시점에서 그림 2d는 마지막 10.0 초 시점을 보여줍니다.

 

Figures 2a-2d. Simulation times of 0.0, 0.2, 0.5 and 10.0s.

It should be noted that what starts as a single, connected free surface changes to two independent free surfaces (upper and lower nappe surfaces) after the fluid strikes the bottom. No difficulties are experienced with this separation of the flow into portions flowing to the left and right of the impact point on the bottom boundary. This will be discussed at further length in the next section.

처음에는 단일 결합하고 있는 자유 표면이었던 것이 액체가 바닥에 충돌한 후 2 개의 독립적인 자유 표면 (상하 스냅 표면)으로 변화하는 것에 주목하십시오.  아래 경계의 충격점의 좌우로 흐름이 분리되도 문제는 없습니다.  이에 대해서는 다음 섹션에서 자세히 설명합니다.

Comparisons between experiment and simulation are given in the following table and are in excellent agreement.

실험과 시뮬레이션의 비교는 다음 표와 같으며 매우 잘 일치하고 있습니다.

Comparison Table Experimental Results Simulation Results
Outflow Height/Step Height 0.094 0.094
Pool Height/Step Height 0.41 0.41
Angle of Nappe at Bottom 57° 59°
Energy Loss/Initial Energy 0.29 0.296

In view of these results it might be expected that a considerable amount of computational time would be required to achieve such accuracy. In fact, the total cpu time on a desktop Pentium 4, 3.20GHz computer was only 88s. Such a short computational time requires explanation and that is the purpose of the following sections.

이러한 결과를 고려하면이 같은 정밀도를 달성하려면 상당한 계산시간이 필요할 것으로 생각될지도 모릅니다.  그러나 실제로는 Pentium 4, 3.20GHz의 데스크톱 컴퓨터의 총 CPU 시간은 단 88 초였습니다. 계산시간이 너무 짧은 것은 설명이 필요하며, 이것은 다음 섹션의 목적입니다.

 

Figures 2a-2d. Simulation times of 0.0, 0.2, 0.5 and 10.0s.

Why the VOF Technique Works Well / VOF 법이 적합한 이유

There are a few general concepts about computational methods and the VOF technique in particular that can be used to gain an understanding of how and why VOF works so efficiently.

VOF 법의 구조와 그것이 매우 효율적인 방법인 이유를 이해하기 위해 다양한 계산법 중에서도 특히 VOF 법에 대한 몇 가지 기본 개념을 나타냅니다.

Basic Theory

All numerical methods must use some simplification to reduce a fluid flow problem to a finite set of numerical values that can then be manipulated using elementary arithmetical operations. A typical procedure for approximating a continuous fluid by a discrete set of numerical values is to subdivide the space occupied by the fluid into a grid consisting of a set of small, often rectangular “bricks.” Within each element an averaging process is applied to obtain representative element values for the fluid’s pressure, density, velocity and temperature.

모든 수치해석 방법에서 흐름의 문제를 단순하게 산술 계산하도록 유한의 수치 세트로 단순화해야합니다.  연속 유체를 이산화된 수치 세트에 근사하기 위해서 일반적으로 사용되는 것이 유체가 차지하는 공간을 격자로 분할하는 방법입니다.  이 격자는 일반적으로 다수의 작은 직사각형의 블록(요소)로 구성됩니다.  이러한 각 요소에 대해 평균화 처리를 실시함으로써 그 요소의 유체의 압력, 밀도, 속도 및 온도의 대표 값을 얻을 수 있습니다.

Simple equations can be devised to approximate how each element’s values interact with neighboring elements over time. For instance, the density of an element can only change when there is a net flow of mass exchanged between an element and its neighbors (i.e., conservation of mass). The material velocity that carries mass between elements is computed from the conservation of momentum principal, usually expressed in the form of the Navier-Stokes equations, which uses the pressures and viscous stresses acting between neighboring elements to approximate the changing fluid velocities in the elements.

간단한 수식을 사용해, 어느 시간에 걸친 각 요소 값과 인접한 요소의 상호 작용을 근사할 수 있습니다.  예를 들어, 요소의 밀도는 그 요소와 인접 요소 사이에서 (질량 보존에 의한) 질량 유량이 교환된 경우에만 변경됩니다.  요소 사이에서 질량이 교환되는 물질의 속도는 운동량 보존 법칙에 의해 계산되며 일반적으로 나비에-스토크스 방정식으로 표현됩니다.  나비에-스토크스 방정식은 인접한 요소 사이에 작용하는 압력과 점성 응력을 이용하여 요소에서 변화하는 유체 속도를 근사합니다.

This idea of an element interacting with its neighbors is essentially what is meant by a partial differential equation; that is, evaluating the effects of small changes caused by the variation in quantities nearby. Partial differential equations are typically derived in engineering text books as the limit of approximations made with small control volumes whose sizes are then reduced to infinitesimal values. In a numerical simulation the same thing is done except that the control volume sizes cannot be taken to the limit because that would require too many elements to keep track of. In practice, the goal is to use enough elements to resolve the phenomena of interest, and no more, so that computing times are kept to a minimum.

이러한 요소와 인접 요소 사이의 상호 작용에 따른 아이디어는 편미분 방정식 근방의 양의 변화에 의해 생기는 작은 변화의 효과를 평가하는 것과 본질적으로 동일합니다.  공학계의 교과서에서 파생된 작은 컨트롤 볼륨을 사용하여 그 크기를 무한대까지 작게 한 근사치의 극한으로 편미분 방정식이 유도됩니다.  수치 시뮬레이션에서도 같은 방식을 취하고 있지만, 요소 수가 너무 많으면 추적이 어렵게  되어 컨트롤 볼륨의 크기를 최대한 작게 만들 수 없습니다.  실제 시뮬레이션 현상을 해결하는데 충분하고 계산 시간을 최소한으로 억제 할 수 있는 요소수를 설정하는 것이 목표입니다.

Arithmetical operations associated with an element generally involve only simple addition, subtraction, multiplication and division. For instance, the change of mass in an element involves the addition and subtraction of mass entering and leaving through the faces of the element over a fixed interval of time. A simulation requires that these operations be done for thousands or even millions of elements as well as repeated for many small time intervals. Computers are ideal for performing these types of repetitive operations very rapidly.

요소에 사용되는 연산은 기본적으로 더하기, 빼기, 곱하기 및 나누기만 포함된 간단한 것입니다.  예를 들어, 요소의 질량의 변화는 일정한 시간 간격에 걸쳐 요소의 측면에서 유입 및 유출된 질량의 가산 및 감산에서 구할 수 있습니다. 그러나 시뮬레이션에서는 이러한 연산을 수천, 때로는 수백만 요소에 대해 매우 짧은 시간 간격에 대해 반복 계산해야합니다.  따라서 이러한 반복 계산의 고속 처리는 컴퓨터가 적합합니다.

Simulating fluid motion with free surfaces introduces the complexity of having to deal with solution regions whose shapes are changing. A convenient way to deal with this is to use the Volume of Fluid (VOF) technique described next.

자유 표면을 수반하는 유체 운동의 시뮬레이션에서는 형상이 변화하는 계산 영역을 다루어야합니다.  이 복잡성에 대응할 수있는 분석 방법이 아래에서 설명하는 VOF 법입니다.

The VOF Concept

The VOF technique is based on the idea of recording in each grid cell the fractional portion of the cell volume that is occupied by liquid. Typically the fractional volume is represented by the quantity F. Because it is a fractional volume, F must have a value between 0.0 and 1.0.

VOF 법은 각 격자 셀의 체적 중 액체가 차지하는 비율, 즉 체적 점유율을 기록한다는 생각에 근거합니다.  일반적으로 부피 점유율은  F로 표시됩니다.  F는 부피 점유율이기 때문에 값이 취할 수있는 범위는 0.0 ~ 1.0입니다.

In interior regions of liquid the value of F would be 1.0, while outside of the liquid, in regions of gas (air for example), the value of F is zero. The location of a free surface is where F changes from 0.0 to 1.0. Thus, any element having an F value lying between 0.0 and 1.0 must contain a surface.

액체 내부의 영역에서는 F 값은 1.0이 액체의 외부, 즉 (공기 등) 기체 영역에서 F 값은 0입니다.  F 값이 0.0과 1.0 사이에서 변화하는 장소가 자유 표면이 존재하는 위치입니다.  즉 0.0보다 크고 1.0보다 작은 F 값을 가지는 요소는 반드시 표면을 가지고 있습니다.

It is important to emphasize that the VOF technique does not directly define a free surface, but rather defines the location of bulk fluid. It is for this reason that fluid regions can coalesce or break up without causing computational difficulties. Free surfaces are simply a consequence of where the fluid volume fraction passes from 1.0 to 0.0. This is a very desirable feature that makes the VOF technique applicable to just about any kind of free surface problem.

여기서 유의해야 할 것은 VOF 법에서 자유 표면을 직접적으로 정의하는 것이 아니라 벌크 유체의 위치를 정의한다는 점입니다.  이렇게하면 계산상의 어려움을 초래하지 않고 유체 영역을 결합 또는 분할 할 수 있습니다.  자유 표면은 단순히 유체의 체적 점유율이 1.0과 0.0 사이에서 변화하는 장소로 정의됩니다.  이것은 자유 표면을 수반하는 거의 모든 문제에 적용 할 수 VOF 법의 뛰어난 특징이기도합니다.

Another important feature of the VOF technique is that it records the location of fluid by assigning a single numerical value (F) to each grid element. This is completely consistent with the recording of all other fluid properties in an element such as pressure and velocity components by their average values.

또한 격자의 각 요소에 단일 수치 (F)를 할당하여 유체의 위치를 기록 할 수 있는 점도 VOF 법의 중요한 특징입니다.  이것은 평균값을 기준으로 압력과 속도 등 다른 모든 유체 물성의 기록과 완전히 일치합니다.

Some Details of the VOF Technique

 

Figure 3. Surface in 1D column of elements.

For accuracy purposes it is desirable to have a way to locate a free surface within an element. Considering the F values in neighboring elements can easily do this. For example, imagine a one-dimensional column of elements in which a portion of the column is filled with liquid, Fig. 3. The liquid surface is in an element in the central region of the column, which will be referred to as the surface element. Because we assume the values of F must be either 0.0 or 1.0, except in the surface element, we can use this to locate the exact position of the surface. First a test is made to see if the surface is a top or bottom surface. If the element above the surface element is empty of liquid, the surface must be a top surface. It the element above is full of liquid then, of course, the surface is a bottom surface. For a top surface we compute its exact location as lying above the bottom edge of the surface element by a distance equal to F times the vertical size of the element. A bottom surface is similarly located a distance equal to F times the vertical size of the element below the top edge of the surface element. Locating the surface within an element in this way follows from the definition of F as a fractional volume of liquid in the element.

정확도를 위해 요소 내에 자유 표면을 배치하는 방법을 갖는 것이 바람직합니다. 인접 요소의 F 값을 고려하면 이를 쉽게 할 수 있습니다.  예를 들어, 열의 일부에 액체가 충전되어있는 1 차원 요소를 상상하십시오 (그림 3).  액체의 표면은 열 중앙 영역의 요소에 있습니다.  이것을 표면 요소라고합니다.  여기에서는 표면 요소를 제외하고 F 값은 0.0 또는 1.0이어야한다고 가정하고 있기 때문에 이를 사용하여 표면의 정확한 위치를 파악할 수 있습니다.  우선, 표면이 표면 또는 바닥을 확인하는 테스트를 실시합니다.  표면요소에 대해 액체가 없을 경우에는 표면으로 간주합니다.  위의 요소에 액체가 들어있는 경우는 물론, 그 표면은 바닥입니다.  윗면에 관해서는 정확한 위치는 표면 요소의 아래쪽에서 위쪽으로 요소의 세로 크기를 F 배 한 거리에있는로 계산합니다.  바닥도 마찬가지로 표면 요소의 상단에서 아래로, 요소의 세로 크기를 F 배 한 거리에 있습니다.  이 방법에 의한 요소의 표면 위치의 특정은 요소 내의 액체의 부피 점유율로 F를 정의한 후에 합니다.

Calculating surface locations in one-dimensional columns is simple, accurate and requires very little arithmetic. In two and three dimensional situations, however, computing a location is a little more complicated because there is a continuous range of surface orientations possible within a surface cell. Nevertheless, dealing with this is not difficult. A two-dimensional example, Fig. 4, will illustrate a simple way to not only compute the location of the surface, but also to get a good idea of its slope and curvature.

1 차원 열의 표면 위치 계산은 간단하고 정확하며 계산이 거의 필요없습니다. 그러나 2 차원 및 3 차원의 경우 하나의 표면 셀에 연속적인 표면 방향이 존재할 가능성이 있기 때문에 위치 계산은 조금 복잡해집니다.  그럼에도 불구하고 이를 취급하는 것은 어렵지 않습니다.  그림 4의 이차원의 예는 표면의 위치를 계산할 뿐만 아니라 경사와 곡률도 이해할 수 있는 쉬운 방법을 보여줍니다.

 

Figure 4. Surface in 2D grid of elements.

As in the one-dimensional case, it is first necessary to find the approximate orientation of the surface by testing the neighboring elements. In Fig. 4 the outward normal would be closest to the upward direction because the difference in neighboring values in that direction is larger than in any other direction. Next, local heights of the surface are computed in element columns that lie in the approximate normal direction. For the two-dimensional case in Fig. 4 these heights are indicated by arrows. Finally, the height in the column containing the surface element gives the location of the surface in that element, while the other two heights can be used to compute the local surface slope and surface curvature.

1 차원의 경우처럼 먼저 인근 요소를 테스트하여 표면의 대략적인 방향을 찾아야합니다.  그림 4는 바깥 쪽의 법선이 상승 방향에 가장 가깝게 됩니다.  이것은 그 방향 밖의 값의 차이가 다른 방향보다 크기 때문입니다.  그럼 거의 수직으로 있는 요소 열에서 표면의 국소적인 높이가 계산됩니다.  그림 4의 2 차원의 경우에는 이러한 높이가 화살표로 표시되어 있습니다.  마지막으로, 표면 요소를 포함하는 컬럼의 높이에 따라 그 요소의 표면의 위치를 확인합니다.  다른 2 개의 높이를 사용하면 국소적인 표면 경사와 표면 곡률을 계산할 수 있습니다.

In three-dimensions the same procedure is used although column heights must be evaluated for nine columns around the surface element. Although a little more computation is needed, it consists primarily of simple summations in the columns and then sums and differences of column heights for evaluating the slope and curvature. Based on this discussion, the reader should now see how the fractional fluid volume can be used to quickly and easily evaluate all the information needed to define free surfaces.

3 차원에서도 동일한 절차를 사용하지만, 표면 요소의 주위에 있는 9개의 열에 대해 열 높이를 요구해야합니다.  필요한 계산은 조금 더 걸리지만, 주된 내용은 열의 간단한 덧셈과 경사와 곡률을 추구하는 열의 높이의 합과 차이가 있습니다.  이 토론을 토대로, 이제 자유 표면을 정의하는 데 필요한 모든 정보를 빠르고 쉽게 평가하기 위해 부분 유체 체적을 사용하는 방법을 알아야합니다.

There are two remaining issues to deal with. One issue is that a simulation like that in Figs. 1 and 2 is only solving for the fluid dynamics in regions where there is fluid. This is another reason for the computational efficiency of the VOF method. The region occupied by fluid in the flow over a step problem is much less than half of the open region in the computational grid. If it were necessary to also solve for the flow of gas surrounding the liquid, then considerably more computational time would be required. In order to perform solutions only in the liquid, however, it is necessary to specify boundary conditions at free surfaces. These conditions are the vanishing of the tangential stress and application of a normal pressure at the surface that equals the pressure of the gas.

다루어야 할 문제가 앞으로 2 개 남아 있습니다.  하나는 그림 1 및 2와 같은 시뮬레이션은 유체가 존재하는 영역에는 유체 역학만으로 해결합니다.  이것은 VOF 법의 계산 효율이 높은 또 하나의 이유입니다.  계단 형상의 낙하류의 문제로 유체가 차지하는 영역은 계산 격자의 오픈 공간의 절반 이하입니다.  액체를 둘러싼 기체의 흐름을 계산할 필요가 있다면 필요한 계산 시간이 크게 늘어납니다.  그러나 액체만으로 계산을 할 경우 자유 표면 경계 조건을 지정해야합니다.  이 조건은 접선 응력의 소실과 기체의 압력에 동일한 표준 압력을 표면에 추가하는 것입니다.

A second issue is that movement and deformation of a free surface must be computed by solving for the fraction of fluid variable, F, as it moves with the fluid. Because the variable F is discontinuous (i.e., primarily 0.0 or 1.0) some care must be taken to maintain this discontinuity as it moves through a computational grid. In the VOF method, special advection algorithms are used for this purpose.

두 번째 문제는 자유 표면이 유체와 함께 움직일 때의 움직임과 변형을 유체 점유율 변수 F를 구함으로써 계산해야 한다는 것입니다.  변수 F는 불연속 (주로 0.0 또는 1.0)이기 때문에 계산 격자를 이동할 때 이 불연속성이 유지되도록주의해야합니다.  VOF 법은이 목적으로 특수 이류(advection) 알고리즘이 사용되고 있습니다.

Illustration of Free-Surface Tracking by VOF Technique

Figure 6a is an illustration of how well this works; the fluid volume fraction is colored uniformly in each grid element to represent its value in that element. The free surface is sharply defined nearly everywhere. Only in the lowest and narrowest part of the nappe is there any noticeable loss of a sharp fluid fraction distribution, Fig. 5b. This was expected because in this region the nappe is less than three elements in thickness and this allows some of the smaller F values associated with partially filled surface elements to mix in with the central element, which should have a value of 1.0. For computational purposes this doesn’t really matter because the simulation method treats elements interior to the liquid as though they are pure liquid elements.

그림 6a는 이것의 적합 여부를 보여줍니다.  유체의 체적 점유율은 격자 요소마다 균일하게 분류되고 그 요소의 값을 나타냅니다.  자유 표면은 거의 모든 곳에서 선명하게 정의되어 있습니다.  스냅의 가장 낮은 가장 좁은 부분에만 선명한 유체 분포의 손실을 확인할 수 있습니다 (그림 5b).  이것은 예상대로입니다.  이 영역에서는 스냅의 두께는 3 가지 요소보다 작고, 따라서 부분 충전된 표면 요소에 연결된 작은 F 값이 어떤 중심 요소 (값 1.0)에 혼입하기 때문입니다.  계산 목적으로 이 것은 별로 문제가 되지 않습니다.  이 시뮬레이션 방법은 액체 내부의 요소는 순수한 액체 성분과 같은 방식으로 처리되기 때문입니다.

It should also be pointed out that in the region shown in Fig. 5b turbulence and air entrainment are observed in actual experiments. Thus, the appearance of fluid fraction values a little less than unity is somewhat realistic. This is not entirely accidental because the intersection of jet of liquid with a pool, which is responsible for turbulence and air entrainment, is also responsible for the “entrainment” of fluid fraction values into the interior of the liquid.

그림 5b에 나타내는 영역에서는 실제 실험에서 난류 및 공기 혼입이 관찰된 것도 지적해 두지 않으면 안됩니다.  따라서 유체 점유율의 값을 1보다 조금 작게 보이는 것이 다소 현실적입니다.  이것은 전혀 의외라는 것은 없습니다.  난류와 공기 유입을 담당하는 풀의 액체 제트의 교점은 난류와 공기 유입의 원인이 되지만, 유체 점유율 값(fluid fraction values )은 액체 내부에 “유입” 원인이 되기 때문에 실수가 아닙니다.

 

Figure 5a (left): Fluid fraction values in elements, showing sharpness of surface definition. Figure 5b (right): Close up of fluid fraction values where the overflow hits bottom.

Summary

At first it may seem somewhat magical that a computer can simply perform repeated arithmetic operations on arrays of numbers and produce a realistic simulation of a complex, time-dependent, fluid dynamics problem. It was the purpose of this discussion to explain an approach that does this with relatively elementary procedures.

Using a simple, but non-trivial, hydraulic flow example it has been demonstrated that computational simulations can produce detailed results in excellent agreement with physical measurements. It has been further demonstrated that the simulation, which was based on the Volume of Fluid (VOF) technique, uses simple approximation methods that are both accurate and efficient.

Clearly, real world examples involving complex hydraulic structures such as those used in hydroelectric power stations, must consume more than the few seconds of computational time used in our example to obtain useful results. Nevertheless, those results can be generated in reasonable times (both man and computer) and contain a richness of detail rarely possible in physical experiments. For examples visit our water and environmental application pages. In addition, the ability to easily test the influence of just about any kind of change in geometry, flow condition or fluid property is another powerful reason to employ simulations. Current software and hardware for hydraulic flow simulations offer a significant cost advantage over traditional physical modeling.

처음에는 컴퓨터가 단순히 반복적인 산술 연산을 수행하고, 복잡하고 시간에 의존적인 유체 역학 문제에 대해, 현실적인 시뮬레이션을 할 수 있다는 것이 다소 마술처럼 보일 수 있습니다. 이 논의의 목적은 비교적 기본적인 절차로 이를 수행하는 접근법을 설명하는 것입니다.

간단하지만 사소한 유압 흐름 예제를 사용하여 계산된 시뮬레이션이 물리적인 측정 결과와 매우 일치하는 세부 결과를 생성 할 수 있음이 입증되었습니다. VOF (Volume of Fluid) 기술을 기반으로 한 시뮬레이션은 정확하고, 매우 효율적인 것이 추가로 입증되었습니다.

분명하게, 수력 발전소에서 사용되는 것과 같은 복잡한 유압 구조와 관련된 실제 예는 유용한 결과를 얻기 위해서는 이 예에서 사용되는 몇 초 이상의 많은 계산 시간을 소비해야합니다. 그럼에도 불구하고 이러한 결과는 합리적인 시간 (사람과 컴퓨터 모두)에서 수행 될 수 있으며, 실제 실험에서는 거의 불가능한 세부 사항들을 포함합니다. 또한, 지오메트리, 유동 조건 또는 유체 특성의 거의 모든 종류의 변화의 영향을 쉽게 테스트 할 수있는 능력은 시뮬레이션을 사용하는 또 다른 강력한 이유입니다. 기술의 발전에 따라 hydraulic flow 시뮬레이션을 위한 현재 소프트웨어 및 하드웨어는 기존의 물리적 모델링에 비해 상당한 비용 이점을 제공합니다.

Postscript

The first detailed description of the VOF method was in 1981 by C.W. Hirt and B.D. Nichols, J. Comp. Phys., 39, p.201. All simulations appearing in this article were performed with the commercial software package FLOW-3D developed by Flow Science, Inc. This program uses an enhanced variant of the VOF concept called TruVOF.

Aerospace Sloshing Dynamics

Sloshing Dynamics

우주선의 연료 탱크에서 추진체의 움직임에 대한 지식은 작동 및 성능의 다양한 측면을 이해하는 데 필수적입니다. 추진체 운동은 액체 배출, 가스 배출 및 가압과 같은 추진 기능에 영향을 미칩니다. 어떤 경우에는 추진체 운동에 의해 생성되는 힘도 알아야합니다. 이것은 액체 질량이 전체 우주선 질량의 상당 부분을 포함할 때 특히 그렇습니다.

Visualizing Non-Inertial Reference Frame Motion

연료 탱크 슬로싱은 연료의 slosh 역학을 구성하며, 여기서 연료의 역학은 컨테이너와 상호 작용하여 시스템 역학을 변경할 수 있습니다. 일반적으로 연료에는 자유 표면이 있습니다. FLOW-3D는 TruVOF를 사용한 정확한 자유 표면 추적으로 인해 연료 슬로싱 역학을 시뮬레이션하는 데 탁월한 소프트웨어입니다. 또한 FLOW-3D의 NIRF (Non-Inertial Reference Frame) 모듈을 사용하면 고정된 참조 프레임에서 연료 및 움직이는 컨테이너 (연료 탱크)를 시각화하기 위한 쉽고 계산 효율적인 설정이 가능합니다.

FLOW-3D의 NIRF 모듈 기능을 강조하기 위해 우주 왕복선의 연료 슬로 싱을 보여주는 샘플 시뮬레이션이 설정됩니다. 우주 왕복선은 처음 25 초 동안 위쪽으로 가속한 다음, 다음 25 초 동안 같은 양만큼 감속합니다. 그 후 각 가속도를 사용하여 셔틀이 90도 회전한 다음 다시 선형 가속을 계속합니다. 이 복잡한 우주 왕복선 기동 중에 복잡한 자유 표면 유체 운동을 보는 것은 흥미롭습니다. RNG 난류 모델은 유체의 난류 운동 에너지를 추정하는데 사용됩니다.

애니메이션의 왼쪽 창에는 FlowSight에서 생성 된 NIRF 시각화가 표시되고 오른쪽 뷰포트에는 FlowSight를 사용하여 다시 생성된 비 NIRF 시각화가 표시됩니다. NIRF 시각화는 고정된 기준 프레임에서 유체와 탱크의 움직임을 이해하는데 도움이되므로 시스템의 전반적인 역학을 보다 관련성 있게 강조 할 수 있습니다.

FLOW-3D/MP Performance Benchmarks

HPC Benchmarks

HPC벤치 마크

아래에는 물 및 환경, 금속 주조, 미세 유체 역학, 항공 우주 등 소프트웨어의 일반적인 응용 분야에 대한 HPC지원 FLOW-3D v12.0의 성능 분석 및 최대 2560개 코어까지 확장되는 것으로 나타난 lid-drived캐비티 시뮬레이션에 대한 전형적인 CFD벤치 마크 검증이 나와 있다.

하드웨어 정보

Skylake – Intel® Xeon® Gold 6148 CPU @ 2.40GHz, 40 Cores/Node, 384GB/Node RAM
Interconnect – Intel Omni-Path®

물과 환경–HYDRAULICJUMP

이 시뮬레이션에서 유압 점프와 레일 위의 전체 흐름이 연구되었습니다.
메쉬:146만개 셀
실제 모델: 동적으로 계산된 최대 난류 혼합 길이의 자유 표면 추적, 중력, 공기 침투 및 RNG난류 모델
수치 모델:GMRERE

고압 분사–엔진 블록

이 시뮬레이션에서는 엔진 블록의 중력 주조를 연구했습니다.
메쉬:360만개 셀
물리적 모델: 자유 표면 추적, 중력, 열 전달, 응고 및 점성 층류
수치 모델:GMRERE

마이크로 데이터–PrinterNOZ내의 INKDROP LE

이 시뮬레이션에서 프린터 노즐의 잉크 방울의 형성과 배출을 연구했습니다.
메쉬:200만개 셀
물리적 모델: 자유 표면 추적, 층류 점성 및 표면 장력
수치 모델:GMRERE

AEROspace–항공기 연료 탱크 부싱

이 시뮬레이션에서는 다양한 비행 조건에서 F-16항공기 연료 탱크에서 연료 슬로싱을 연구했다.
메쉬:0.7만개 셀
물리적 모델: 동적으로 계산된 최대 난류 혼합 길이를 가진 자유 표면 추적, 비이상적 기준 프레임, 중력, 전기 전위 및 RNG난류 모델
수치 모델: ImplicitAdvection, GMrrs 및 분할 LagrangianVOF

BestCaseSCENARIO–LiDDrivenCavity

표준 뚜껑 구동 공동 문제는 FLow-3D의 스케일링 잠재력을 보여 주기 위해 시뮬레이션되었다. 이 시뮬레이션은 표준 CFD코드 검증에 자주 사용되는 완전하게 채워진 완벽한 부하 분산 시뮬레이션입니다.
메쉬:10.0만 셀
물리적 모델: 점성과 RNG난류.
수치 모델:GMRERE

자세한 내용은 STI C&D 솔루션팀에 문의하시기 바랍니다.
flow3d@stikorea.co.kr or 02-2026-0455, 02-2026-0450.

FLOW-3D/MP Features List

FLOW-3D/MP Features

FLOW-3D/MP v6.1 은 FLOW-3D v11.1 솔버에 기초하여 물리 모델, 특징 및 그래픽 사용자 인터페이스가 동일합니다. FLOW-3D v11.1의 새로운 기능은 아래 파란색으로 표시되어 있으며 FLOW-3D/MP v6.1 에서 사용할 수 있습니다. 새로운 개발 기능에 대한 자세한 설명은 FLOW-3D v11.1에서 새로운 기능을 참조하십시오.

Meshing & Geometry

  • Structured finite difference/control volume meshes for fluid and thermal solutions
  • Finite element meshes in Cartesian and cylindrical coordinates for structural analysis
  • Multi-Block gridding with nested, linked, partially overlapping and conforming mesh blocks
  • Fractional areas/volumes (FAVOR™) for efficient & accurate geometry definition
  • Mesh quality checking
  • Basic Solids Modeler
  • Import CAD data
  • Import/export finite element meshes via Exodus-II file format
  • Grid & geometry independence
  • Cartesian or cylindrical coordinates
Flow Type Options
  • Internal, external & free-surface flows
  • 3D, 2D & 1D problems
  • Transient flows
  • Inviscid, viscous laminar & turbulent flows
  • Hybrid shallow water/3D flows
  • Non-inertial reference frame motion
  • Multiple scalar species
  • Two-phase flows
  • Heat transfer with phase change
  • Saturated & unsaturated porous media
Physical Modeling Options
  • Fluid structure interaction
  • Thermally-induced stresses
  • Plastic deformation of solids
  • Granular flow
  • Moisture drying
  • Solid solute dissolution
  • Sediment transport and scour
  • Cavitation (potential, passive tracking, active tracking)
  • Phase change (liquid-vapor, liquid-solid)
  • Surface tension
  • Thermocapillary effects
  • Wall adhesion
  • Wall roughness
  • Vapor & gas bubbles
  • Solidification & melting
  • Mass/momentum/energy sources
  • Shear, density & temperature-dependent viscosity
  • Thixotropic viscosity
  • Visco-elastic-plastic fluids
  • Elastic membranes & walls
  • Evaporation residue
  • Electro-mechanical effects
  • Dielectric phenomena
  • Electro-osmosis
  • Electrostatic particles
  • Joule heating
  • Air entrainment
  • Molecular & turbulent diffusion
  • Temperature-dependent material properties
  • Spray cooling
Flow Definition Options
  • General boundary conditions
    • Symmetry
    • Rigid and flexible walls
    • Continuative
    • Periodic
    • Specified pressure
    • Specified velocity
    • Outflow
    • Grid overlay
    • Hydrostatic pressure
    • Volume flow rate
    • Non-linear periodic and solitary surface waves
    • Rating curve and natural hydraulics
    • Wave absorbing layer
  • Restart from previous simulation
  • Continuation of a simulation
  • Overlay boundary conditions
  • Change mesh and modeling options
  • Change model parameters
Thermal Modeling Options
  • Natural convection
  • Forced convection
  • Conduction in fluid & solid
  • Fluid-solid heat transfer
  • Distributed energy sources/sinks in fluids and solids
  • Radiation
  • Viscous heating
  • Orthotropic thermal conductivity
  • Thermally-induced stresses
Turbulence Models
  • RNG model
  • Two-equation k-epsilon model
  • Two-equation k-omega model
  • Large eddy simulation
Metal Casting Models
  • Thermal stress & deformations
  • Iron solidification
  • Sand core blowing
  • Sand core drying
  • Permeable molds
  • Solidification & melting
  • Solidification shrinkage with interdendritic feeding
  • Micro & macro porosity
  • Binary alloy segregation
  • Thermal die cycling
  • Surface oxide defects
  • Cavitation potential
  • Lost-foam casting
  • Semi-solid material
  • Core gas generation
  • Back pressure & vents
  • Shot sleeves
  • PQ2 diagram
  • Squeeze pins
  • Filters
  • Air entrainment
  • Temperature-dependent material properties
  • Cooling channels
  • Fluid/wall contact time
Numerical Modeling Options
  • TruVOF Volume-of-Fluid (VOF) method for fluid interfaces
  • First and second order advection
  • Sharp and diffuse interface tracking
  • Implicit & explicit numerical methods
  • GMRES, point and line relaxation pressure solvers
  • User-defined variables, subroutines & output
  • Utilities for runtime interaction during execution
Fluid Modeling Options
  • One incompressible fluid – confined or with free surfaces
  • Two incompressible fluids – miscible or with sharp interfaces
  • Compressible fluid – subsonic, transonic, supersonic
  • Stratified fluid
  • Acoustic phenomena
  • Mass particles with variable density or diameter
Shallow Flow Models
  • General topography
  • Raster data interface
  • Subcomponent-specific surface roughness
  • Wind shear
  • Ground roughness effects
  • Laminar & turbulent flow
  • Sediment transport and scour
  • Surface tension
  • Heat transfer
  • Wetting & drying
Advanced Physical Models
  • General Moving Object model with 6 DOF–prescribed and fully-coupled motion
  • Rotating/spinning objects
  • Collision model
  • Tethered moving objects (springs, ropes, mooring lines)
  • Flexing membranes and walls
  • Porosity
  • Finite element based elastic-plastic deformation
  • Finite element based thermal stress evolution due to thermal changes in a solidifying fluid
  • Combusting solid components
Chemistry Models
  • Stiff equation solver for chemical rate equations
  • Stationary or advected species
Porous Media Models
  • Saturated and unsaturated flow
  • Variable porosity
  • Directional porosity
  • General flow losses (linear & quadratic)
  • Capillary pressure
  • Heat transfer in porous media
  • Van Genunchten model for unsaturated flow
Discrete Particle Models
  • Massless marker particles
  • Mass particles of variable size/mass
  • Linear & quadratic fluid-dynamic drag
  • Monte-Carlo diffusion
  • Particle-Fluid momentum coupling
  • Coefficient of restitution or sticky particles
  • Point or volumetric particle sources
  • Charged particles
  • Probe particles
Two-Phase & Two-Component Models
  • Liquid/liquid & gas/liquid interfaces
  • Variable density mixtures
  • Compressible fluid with a dispersed incompressible component
  • Drift flux
  • Two-component, vapor/non-condensable gases
  • Phase transformations for gas-liquid & liquid-solid
  • Adiabatic bubbles
  • Bubbles with phase change
  • Continuum fluid with discrete particles
  • Scalar transport
  • Homogeneous bubbles
  • Super-cooling
Coupling with Other Programs
  • Geometry input from Stereolithography (STL) files – binary or ASCII
  • Direct interfaces with EnSight®, FieldView® & Tecplot® visualization software
  • Finite element solution import/export via Exodus-II file format
  • PLOT3D output
  • Neutral file output
  • Extensive customization possibilities
  • Solid Properties Materials Database
Data Processing Options
  • State-of-the-art post-processing tool, FlowSight™
  • Batch post-processing
  • Report generation
  • Automatic or custom results analysis
  • High-quality OpenGL-based graphics
  • Color or B/W vector, contour, 3D surface & particle plots
  • Moving and stationary probes
  • Measurement baffles
  • Arbitrary sampling volumes
  • Force & moment output
  • Animation output
  • PostScript, JPEG & Bitmap output
  • Streamlines
  • Flow tracers
User Conveniences
  • Active simulation control (based on measurement of probes)
  • Mesh generators
  • Mesh quality checking
  • Tabular time-dependent input using external files
  • Automatic time-step control for accuracy & stability
  • Automatic convergence control
  • Mentor help to optimize efficiency
  • Change simulation parameters while solver runs
  • Launch and manage multiple simulations
  • Automatic simulation termination based on user-defined criteria
  • Run simulation on remote servers using remote solving
Multi-Processor Computing

FLOW-3D Features

The features in blue are newly-released in FLOW-3D v12.0.

Meshing & Geometry

  • Structured finite difference/control volume meshes for fluid and thermal solutions
  • Finite element meshes in Cartesian and cylindrical coordinates for structural analysis
  • Multi-Block gridding with nested, linked, partially overlapping and conforming mesh blocks
  • Conforming meshes extended to arbitrary shapes
  • Fractional areas/volumes (FAVOR™) for efficient & accurate geometry definition
  • Closing gaps in geometry
  • Mesh quality checking
  • Basic Solids Modeler
  • Import CAD data
  • Import/export finite element meshes via Exodus-II file format
  • Grid & geometry independence
  • Cartesian or cylindrical coordinates

Flow Type Options

  • Internal, external & free-surface flows
  • 3D, 2D & 1D problems
  • Transient flows
  • Inviscid, viscous laminar & turbulent flows
  • Hybrid shallow water/3D flows
  • Non-inertial reference frame motion
  • Multiple scalar species
  • Two-phase flows
  • Heat transfer with phase change
  • Saturated & unsaturated porous media

Physical Modeling Options

  • Fluid structure interaction
  • Thermally-induced stresses
  • Plastic deformation of solids
  • Granular flow
  • Moisture drying
  • Solid solute dissolution
  • Sediment transport and scour
  • Sludge settling
  • Cavitation (potential, passive tracking, active tracking)
  • Phase change (liquid-vapor, liquid-solid)
  • Surface tension
  • Thermocapillary effects
  • Wall adhesion
  • Wall roughness
  • Vapor & gas bubbles
  • Solidification & melting
  • Mass/momentum/energy sources
  • Shear, density & temperature-dependent viscosity
  • Thixotropic viscosity
  • Visco-elastic-plastic fluids
  • Elastic membranes & walls
  • Evaporation residue
  • Electro-mechanical effects
  • Dielectric phenomena
  • Electro-osmosis
  • Electrostatic particles
  • Joule heating
  • Air entrainment
  • Molecular & turbulent diffusion
  • Temperature-dependent material properties
  • Spray cooling

Flow Definition Options

  • General boundary conditions
    • Symmetry
    • Rigid and flexible walls
    • Continuative
    • Periodic
    • Specified pressure
    • Specified velocity
    • Outflow
    • Outflow pressure
    • Outflow boundaries with wave absorbing layers
    • Grid overlay
    • Hydrostatic pressure
    • Volume flow rate
    • Non-linear periodic and solitary surface waves
    • Rating curve and natural hydraulics
    • Wave absorbing layer
  • Restart from previous simulation
  • Continuation of a simulation
  • Overlay boundary conditions
  • Change mesh and modeling options
  • Change model parameters

Thermal Modeling Options

  • Natural convection
  • Forced convection
  • Conduction in fluid & solid
  • Fluid-solid heat transfer
  • Distributed energy sources/sinks in fluids and solids
  • Radiation
  • Viscous heating
  • Orthotropic thermal conductivity
  • Thermally-induced stresses

Numerical Modeling Options

  • TruVOF Volume-of-Fluid (VOF) method for fluid interfaces
  • Steady state accelerator for free-surface flows
  • First and second order advection
  • Sharp and diffuse interface tracking
  • Implicit & explicit numerical methods
  • Immersed boundary method
  • GMRES, point and line relaxation pressure solvers
  • User-defined variables, subroutines & output
  • Utilities for runtime interaction during execution

Fluid Modeling Options

  • One incompressible fluid – confined or with free surfaces
  • Two incompressible fluids – miscible or with sharp interfaces
  • Compressible fluid – subsonic, transonic, supersonic
  • Stratified fluid
  • Acoustic phenomena
  • Mass particles with variable density or diameter

Shallow Flow Models

  • General topography
  • Raster data interface
  • Subcomponent-specific surface roughness
  • Wind shear
  • Ground roughness effects
  • Manning’s roughness
  • Laminar & turbulent flow
  • Sediment transport and scour
  • Surface tension
  • Heat transfer
  • Wetting & drying

Turbulence Models

  • RNG model
  • Two-equation k-epsilon model
  • Two-equation k-omega model
  • Large eddy simulation

Advanced Physical Models

  • General Moving Object model with 6 DOF–prescribed and fully-coupled motion
  • Rotating/spinning objects
  • Collision model
  • Tethered moving objects (springs, ropes, breaking mooring lines)
  • Flexing membranes and walls
  • Porosity
  • Finite element based elastic-plastic deformation
  • Finite element based thermal stress evolution due to thermal changes in a solidifying fluid
  • Combusting solid components

Chemistry Models

  • Stiff equation solver for chemical rate equations
  • Stationary or advected species

Porous Media Models

  • Saturated and unsaturated flow
  • Variable porosity
  • Directional porosity
  • General flow losses (linear & quadratic)
  • Capillary pressure
  • Heat transfer in porous media
  • Van Genunchten model for unsaturated flow

Discrete Particle Models

  • Massless marker particles
  • Multi-species material particles of variable size and mass
  • Solid, fluid, gas particles
  • Void particles tracking collapsed void regions
  • Non-linear fluid-dynamic drag
  • Added mass effects
  • Monte-Carlo diffusion
  • Particle-fluid momentum coupling
  • Coefficient of restitution or sticky particles
  • Point or volumetric particle sources
  • Initial particle blocks
  • Heat transfer with fluid
  • Evaporation and condensation
  • Solidification and melting
  • Coulomb and dielectric forces
  • Probe particles

Two-Phase & Two-Component Models

  • Liquid/liquid & gas/liquid interfaces
  • Variable density mixtures
  • Compressible fluid with a dispersed incompressible component
  • Drift flux with dynamic droplet size
  • Two-component, vapor/non-condensable gases
  • Phase transformations for gas-liquid & liquid-solid
  • Adiabatic bubbles
  • Bubbles with phase change
  • Continuum fluid with discrete particles
  • Scalar transport
  • Homogeneous bubbles
  • Super-cooling
  • Two-field temperature

Coupling with Other Programs

  • Geometry input from Stereolithography (STL) files – binary or ASCII
  • Direct interfaces with EnSight®, FieldView® & Tecplot® visualization software
  • Finite element solution import/export via Exodus-II file format
  • PLOT3D output
  • Neutral file output
  • Extensive customization possibilities
  • Solid Properties Materials Database

Data Processing Options

  • State-of-the-art post-processing tool, FlowSight™
  • Batch post-processing
  • Report generation
  • Automatic or custom results analysis
  • High-quality OpenGL-based graphics
  • Color or B/W vector, contour, 3D surface & particle plots
  • Moving and stationary probes
  • Visualization of non-inertial reference frame motion
  • Measurement baffles
  • Arbitrary sampling volumes
  • Force & moment output
  • Animation output
  • PostScript, JPEG & Bitmap output
  • Streamlines
  • Flow tracers

User Conveniences

  • Active simulation control (based on measurement of probes)
  • Mesh generators
  • Mesh quality checking
  • Tabular time-dependent input using external files
  • Automatic time-step control for accuracy & stability
  • Automatic convergence control
  • Mentor help to optimize efficiency
  • Units on all variables
  • Custom units
  • Component transformations
  • Moving particle sources
  • Change simulation parameters while solver runs
  • Launch and manage multiple simulations
  • Automatic simulation termination based on user-defined criteria
  • Run simulation on remote servers using remote solving
  • Copy boundary conditions to other mesh blocks

Multi-Processor Computing

  • Shared memory computers
  • Distributed memory clusters

FlowSight

  • Particle visualization
  • Velocity vector fields
  • Streamlines & pathlines
  • Iso-surfaces
  • 2D, 3D and arbitrary clips
  • Volume render
  • Probe data
  • History data
  • Vortex cores
  • Link multiple results
  • Multiple data views
  • Non-inertial reference frame
  • Spline clip