• Title/Summary/Keyword: 유체 모델

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Numerical Study of Cavitating flow around Axysimmetric and 2D Body in Cryogenic Fluid (극저온 유체내에서 운행하는 물체 주위의 공동현상 해석에 관한 연구)

  • Lee, Se-Young;Yu, Jung-Min;Lee, Chang-Jin
    • Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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    • 2007.04a
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    • pp.309-312
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    • 2007
  • The cryogenic fluid is the propellant for the liquid rocket engine. The design of space launcher vehicle is guided by minimum size and weight criteria, so the turbo pump solicits high impeller speed. Such high speed results in a zone of pressure drop below vapor pressure causing caivtation around inducer blades. The cryogenic fluid has different characters from isothermal fluid like water. The cryogenic fluid has very sensible thermodynamic properties and the phase change undergoes evaporative cooling. So, the developed code has to be modified cavitation modeling and it is added the energy equation for temperature sensitivity.

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Computation of Oscillating Airfoil Flows with SST Turbulence Model (SST 난류 모델을 이용한 진동하는 익형 주위의 유동장 해석)

  • Lee Bo-sung;Lee Sangsan;Lee Dong Ho
    • 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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    • 1999.05a
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    • pp.131-136
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    • 1999
  • 박리를 수반하는 진동하는 이차원 익형 주위의 비정상 유동장에 대해 SST 난류 모델을 이용하여 해석을 수행하였다. SST 모델은 정상 유동장 해석에서 기존의 난류 모델에 비해 우수한 성능을 보인다고 알려져 있으나 큰 박리영역에서 공력 계수의 진동 현상을 보이는 등 비정상 유동장 해석에 문제점을 보이고 있다. 본 논문에서는 이러한 공력 계수의 진동 현상이 SST 모델을 이차원으로 확장하는 과정에서 발생한 것임을 밝히고 이에 대한 보완을 통하여 수정된 SST 모델을 제시하고자 한다. SST 모델의 기본이 되었던 BSL 모델 및 SST 모델, 수정된 SST 모델을 사용하여 정상 유동장과 비정상 유동장 해석을 수행하여 각 모델의 난류 유동장 해석 특성을 비교하고 이를 통하여 수정된 SST 모델이 박리를 수반하는 비정상 유동장 해석에서 원래의 SST 모델에 비해 향상된 결과를 나타남을 알 수 있었다.

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Incremental Excavation Analysis of Fluid-Saturated Ground (고체/유체 혼합체 이론모델에 의한 지반굴착해석)

  • 구정회;홍순조
    • Computational Structural Engineering
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    • v.6 no.2
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    • pp.17-22
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    • 1993
  • 본 고에서는 다공매체에서 고체/유체의 상호작용을 조합해석할 수 있는 유한요소모델 개발현황을 살펴보고 이를 이용하여 다공매체의 단계적 굴착 시뮬레이션을 수행할 때 현재 널리 사용하고 있는 전응력해석에 의한 결과와의 차이점을 살펴보고자 한다.

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Comparison of FDDO and DSMC Methods in the Analysis of Expanding Rarefied Flows (팽창희박류의 분석에 있어서 FDDO와 직접모사법의 비교)

  • Chung C. H.
    • Journal of computational fluids engineering
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    • v.1 no.1
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    • pp.142-149
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    • 1996
  • 이차원 노즐을 통하여 저밀도 환경으로 팽창하는 희박류의 분석에 있어서 불연속좌표법과 결합된 유한차분법(finite-difference method coupled with the discrete-ordinate method, FDDO)과 직접모사법(direct-simulation Monte-Carlo method, DSMC)이 비교되었다. FDDO를 이용한 분석에서는 충돌적분모델을 도입하여 간단해진 볼츠만식(Boltzmann equation)이 불연속좌표법을 이용하여 물리적 공간에서는 연속이나 분자속도 공간에서는 불연속좌표로 표시되는 편미분방정식군으로 변환되어 유한차분법에의하여 수치해석 되었다. 직접모사법에서는 분자모델로 가변강구모델(variable hard sphere model, VHS)이, 충돌샘플링모델로는 비시계수법(no time counter method, NTC)이 채택되었다. 전혀 다른 두 가지 방법에 의한 노즐 내부에서의 유체흐름 해석결과는 매우 잘 일치하였으며, 노즐 외부의 plume 영역에서는 FDDO에 의한 해석결과가 직접모사법에 의한 해석결과에 비하여 약간 느린 팽창을 보였다.

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수치유체역학 관련 난류모델의 국내 연구현황

  • 최영돈
    • Journal of the KSME
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    • v.29 no.4
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    • pp.360-375
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    • 1989
  • 이 논평에서는 수치해석에 관련된 국내의 난류모델의 연구현황을 살펴보았다. 국내에서 연구가 많이 되었던 혼합거리모델, R, .epsilon. 2차방정식모델, 대수응력모델의 연구현황을 주로 살펴 보았다. 국내에서는 아직 연구인력이 적기 때문에 꼭 필요한 부분이지만 연구가 되지 않은 부 분이 많았으며 현재 연구가 되고 있는 부분도 그 연구량이 적은 형편이다. 앞으로 전산유체역 학에 의해 열유체기계내의 복잡한 난류유동을 해석하여 기계설계와 운전을 개선하는데 활용하기 위해서는 더욱 많은 연구가 요구된다. 그 중에서 특히 더 관심을 갖고 연구될 분야를 열거 해 보면 (1) 벽면부근의 저 레이놀즈 R, .epsilon. 방정식모델과 대수응력모델에 관한 연구 (2) 복잡한 3차원유동을 정확히 해석할 난류모델 개발에 관한 연구 (3) 복잡한 난류유동에서 열전 달모델에 관한 연구 (4) 레이놀즈응력모델에 관한 연구 (5) Large Eddy Simulation에 관한 연구를 들 수 있다. 이들 연구에서는 난류모델의 물리적 의미에 관한 이론적 연구와 이 모델들 을 여러 경우의 실제유동에 적용하여 검증하는 연구가 병행되어야 할 것이다.

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Simulation of Compressible Stratified Flow tty the Finite Difference Lattice Boltzmann Method (차분격자볼츠만법을 이용한 압축성성층유체의 수치계산)

  • Kang Ho-Keun;Tsutaharai Michihisa;Kim Jeong-Hwan;LEE Young-Ho
    • 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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    • 2001.05a
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    • pp.85-92
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    • 2001
  • 중력이 작용하는 압축성유체를 고려함에 있어, 밀도성층 뿐만 아니라 엔트로피 성층의 고려도 중요하다. 본 연구에서 압축성격자볼츠만 유체모델을 이용한 차분계산법을 이용하여 2차원 채널에서 성층류의 전형적인 형상인 선택취수현상을 시뮬레이션 하였으며, 본 모델의 유효성을 확인하였다. 또한 비점성, 비압축성유체의 선택취수흐름과의 차이에 관해서 압축성의 관점에서 고찰하였다.

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An Artificial Neural Network for Efficiently Learning and Representation the Advection and Remove of Fire-Flake Particles (불똥 입자의 이류과 삭제를 효율적으로 학습 표현하는 인공신경망)

  • Kim, Donghui;Kim, Jong-Hyun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.01a
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    • pp.345-348
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    • 2022
  • 본 논문에서는 유체 시뮬레이션(Fluid simulation)중 화염에서 표현되는 불똥 입자(Fire-flake particle)의 생성, 움직임과 삭제를 효율적으로 학습하고 표현할 수 있는 인공지능 기법에 대해 소개한다. 유체 시뮬레이션을 계산하기 위해서는 일반적으로 수치해석학과 같은 학문의 이해가 필요하며 불똥이나 거품과 같은 유체의 2차 효과(Secondary effect)는 기반유체(Underlying fluids)를 통해 추출되기 때문에 복잡하고 계산양이 많아진다. 이러한 문제를 완화하고자 본 논문에서는 인공신경망을 이용한 분류 모델 학습을 통해 격자 내에서 표현되어야 하는 불똥 입자의 생성을 학습하고, 다항 회귀 모델 학습을 통해 불똥 입자의 움직임을 예측한다. 또한, 불똥 입자가 삭제되어야하는 상태를 네트워크 학습을 통해 얻어내며, 수명(Lifespan) 임계값 조절하여 다양한 장면에서 불똥을 제어할 수 있다. 결과적으로 화염의 움직임을 기반으로 불똥의 움직임을 복잡한 수학식이나 디자이너에게 의존하지 않고 인공지능 학습을 통해 쉽게 제어하고 예측하는 결과를 보여준다.

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Prediction of Battery Package Temperature Rise with LSTM(Long Short-Term Memory) (LSTM(Long Short-Term Memory)을 활용한 Battery Package 온도 상승 예측)

  • Cho Jong Hwa;Min Youn A
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2024.01a
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    • pp.339-341
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    • 2024
  • 본 논문에서는 전기 자동차 배터리 팩 설계에서 성능 예측을 위해 전산유체해석 및 Long Short-Term Memory (LSTM)를 활용한다. 두 계산 모두의 예측이 상당한 유사성을 나타내며, 전산유체해석은 시스템 유체 역학을 고려한 상세한 물리 모델을 제공하고, LSTM은 시계열 데이터를 기반으로 한 딥러닝 모델로 효과적으로 패턴을 파악, 향후 온도 상승을 예측한다. 결과는 두 접근 모두가 효과적인 예측을 제공하며 향후 전기 자동차 배터리 팩 설계 및 최적화에서 종합적인 접근의 필요성을 강조한다. 특히, LSTM 기반 예측에 소요되는 시간은 계산 유체 역학의 약 25%로, 약 일주일 정도로 빠르게 확인 가능하다. 이는 현대 산업 환경에서 시간적 효율성이 중요한 측면을 강조하며, 계산 유체 역학의 상세한 물리 모델링과 LSTM의 빠른 예측 속도를 결합한 설계 방법론을 제안한다.

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A Study on the High Temperature Thermal Conductivity Measurement of Nanofluid Using a Two-Phase Model (2상 모델을 이용한 나노유체의 고온 열전도도 측정 연구)

  • Park, Sang-Il;Lee, Wook-Hyun
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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    • v.34 no.2
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    • pp.153-156
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    • 2010
  • The effective thermal conductivity of two-phase materials such as unbonded silica sands saturated with a nanofluid was measured at high temperature using the transient thermal probe method. The nanofluid used in this study was a water-based mixture of 0.1 vol% $Al_2O_3$ nanoparticles with a diameter of 45 nm. The convection problem for fluids was prevented with this measurement method because the fluid was confined to within very small pore spaces. Based on the prediction model for unbonded sands, the thermal conductivities of the saturating nanofluid at high temperatures could be determined with the measured effective thermal conductivities for the two-phase material. In the results, increases in the thermal conductivity ratios of the nanofluid to pure water when temperatures were varied from $30^{\circ}$ to $80^{\circ}C$ were within the range of 4.87%~5.48%.