We performed numerical simulations of blood flow in an arterial cerebral artery aneurysm to investigate the hemodynamic behavior after coil embolization. A patient-specific model was created based on CTA data. We also conducted the coil embolization simulation to obtain the coil placement within the aneurysm. Blood was assumed to be an incompressible Newtonian fluid, and both the vessel and coil were considered rigid walls. The pulsatile boundary condition was applied at the inlet, and the outflow boundary conditions were used at the outlets. Our findings demonstrated that the coil embolization significantly reduces the blood volume flowrate entering the aneurysm by effectively blocking the inflow jet, leading to a decrease in both TAWSS and WSS, especially at the systolic peak in the impingement zone. While several high OSI regions disappeared over the aneurysm surface, we observed high OSI regions with a relatively small area where the coil did not completely occlude the aneurysm. Overall, these results quantitatively analyzed the effectiveness of coil embolization by focusing on hemodynamic indicators, potentially preventing aneurysm rupture. The present work could contribute to the development of patient-specific coil embolization.
유도무기 형상에 대한 풍동시험 데이터를 다양한 반경험식 기반 코드 및 CFD해석 코드를 이용한 공력 해석 결과와 비교하였다. 주날개 형상 2종과 주날개와 꼬리날개가 일렬로 늘어선 inline 형상 및 서로 교차되는 interdigitate 형상 등 총 3가지 형상에 대해 시험결과와 비교하였으며, 형상의 특징에 따라 코드별로 차이가 있는 것을 확인하였다. 추가적으로 CFD해석결과를 유동가시화 시험결과와 비교함으로써 CFD 해석 코드가 와류의 흐름을 정확하게 예측하는 것을 확인하였다.
디젤 차량의 유해배출가스인 질소산화물 저감을 위해서는 정화성능이 우수한 요소첨가 선택적 촉매환원장치가 장착되어야 한다. 본 연구에서는 3차원 오일러리안-라그랑지안 전산유체해석을 통해 요소첨가 선택적 촉매환원장치의 수송현상에 따른 화학반응과 다상유동 특성을 수치적으로 예측한다. 이때, 수치적인 분무형상은 가시화실험에서 측정된 분사속도, 분무관통길이, 분무반경, 평균액적지름과 비교를 통해 보정되었다. 그리고 해석 결과는 실제 엔진 및 차량 시험에서 측정한 질소산화물 저감효율과 비교를 통해 검증되었으며, 상대오차 5% 이하의 정확도를 보여준다. 검증된 전산모델은 요소첨가 선택적 촉매환원장치의 내부유동해석에 사용되었으며, 이를 통해 압력강하와 속도증가 특성을 분석하고, 암모니아의 농도균일도와 과잉분포 위치를 예측한다.
돛 요트, 패러글라이더, 또는 고공 풍력 등의 설계에 있어, 3차원 모델에 가해지는 측풍공기력을 해석하는 일은 다양한 기계의 성능을 예측하기 위해 매우 중요하다. 3차원 형상 주위의 본질적인 유동 물리를 이해하기 위하여, 본 연구에서는 간략화된 강체 모델들이 제안되었다. 자유류 속도, 받음각, 종횡비, 그리고 캠버가 독립변수로서 고려되었다. 양력과 항력 계수들은 ANSYS-CFX를 이용한 전산유체역학 해석을 통하여 계산되었고, 유동장의 후처리된 가시화 결과는 유체역학의 관점에서 해석되었다.
전산유체역학은 유체현상을 기술하는 미분방정식의 근사해를 컴퓨터를 이용하여 풀고 해석하는 학문으로, 다양한 종류의 변수의 계산을 필요로 한다. 대용량의 유동해석 데이터의 경우, 스토리지의 제약으로 계산한 변수들 중 필수적인 변수만을 저장하고, 데이터 분석 시점에 필요한 2차 변수를 계산하는 경우가 많다. 본 논문에서는 전산유체역학 응용에서 많이 사용하는 2차 변수의 종류를 정리하고, 임의의 초기 변수가 주어졌을 때 최적의 2차 변수 계산 경로를 효율적으로 추정하기 위한 방법으로 2차 변수 종속 그래프를 일반적인 유향 그래프로 변환하는 기법과 이를 이용한 최단 경로 탐색 기법을 소개한다. 또한 제안하는 기법을 실제 데이터 분석 및 가시화 도구에 적용하여 효용성을 측정하였다.
본 연구에서는, 충격파 터널을 이용하여 한국형발사체의 발사 후 마하수 6을 돌파하는 고도 65 km에서의 고공환경모사 연구를 수행하였다. 시험모델을 고정하는 지지대로 인한 유동교란 최소화를 위해 여러 다른 지지대 형상을 고려하였으며, 교란이 최소화된 지지대를 적용한 추력기 시험모델을 사용하여 단발-플룸의 추진기관을 포함한 고공환경모사 실험을 수행하였다. 가시화기법을 통한 추력기 시험을 통해 충격파 패턴뿐만 아니라 배기 플룸과 자유류 유동 간의 상호작용으로 발생하는 전반적인 유동 패턴을 실험적으로 확인하였다. 전산해석결과와 실험결과와의 비교를 통해 선단에서의 충격파 위치는 동일, 후단과 노즐부에서는 불필요 충격파로 인한 ${\pm}7%$의 오차 발생이 확인되었다.
일반상선 중 액화천연가스(LNG) 재기화 선박은 기존의 LNG 운반선에 액화된 LNG를 다시 기화할 수 있는 추가설비를 갖춘 선박이다. 이 선박은 해상에서 천연가스를 해저 터미널을 통해 이송하는 수중 터렛 시스템을 보유한다. 하역작업을 완료한 선박이 운항 시에는 수중 터렛이 없음으로 인해 선수부 바닥이 열려 있는 개구부 즉, 오프닝 상태가 발생한다. 본 연구의 주 목적은 오프닝 상태로 운항 시 발생되는 속도손실을 CFD를 이용한 유동해석과 예인수조에서의 모형시험을 통하여 정확하게 파악하였다. 모형시험에서는 나선 상태와 오프닝 상태에서 저항 및 자항성능을 평가하였다. 실험에서는 터프트 법에 의한 유선조사시험을 이용하여 오프닝 내부유동의 변화를 정량적 또는 정성적으로 보다 더 상세한 조사를 하였다.
The evaluation of the drag and lift as the aerodynamic performance of airfoils is essential. In addition, the analysis of the velocity and pressure fields is needed to support the physical mechanism of the force coefficients of the airfoil. Thus, the present study aims at establishing two different deep learning models to predict force coefficients and flow fields of the airfoil. One is the convolutional neural network (CNN) model to predict drag and lift coefficients of airfoil. Another is the Encoder-Decoder (ED) model to predict pressure distribution and velocity vector field. The images of airfoil section are applied as the input data of both models. Thus, the computational fluid dynamics (CFD) is adopted to form the dataset to training and test of both CNN models. The models are established by the convergence performance for the various hyperparameters. The prediction capability of the established CNN model and ED model is evaluated for the various NACA sections by comparing the true results obtained by the CFD, resulting in the high accurate prediction. It is noted that the predicted results near the leading edge, where the velocity has sharp gradient, reveal relatively lower accuracies. Therefore, the more and high resolved dataset are required to improve the highly nonlinear flow fields.
본 논문은 국방과학연구소 엔진 시험장에 설치된 페리스코프 시스템의 설계 및 해석에 대해 다루고 있다. 페리스코프 시스템은 엔진 후단, 디퓨저 상단에 설치되어 있는 잠망경 모양의 관측 시스템이며 엔진 후단 고온(2300 K)의 연소 생성물 등에 직접적으로 영향을 받아서 파손 위험이 높다. 따라서 1차원 열전달 계산 및 2차원, 3차원 CFD 해석을 통해 열유속 및 정온도 분포를 확인하고 이를 통해 냉각 성능을 검증하였다. 현재의 설계에서 페리스코프 시스템을 통해 화염 형상 및 노즐 제어, 배출 유동의 안정성을 가시적으로 확인 가능하다.
본 연구에서는 Fire Dynamics Simulator (FDS)를 이용한 공연장 화재 축소모형 전산시뮬레이션(Numerical simulation)을 통해 공연장 화재 시 방화막 설치 여부 및 무대부 자연배출구 개폐 영향을 검토하였다. 기존의 축소모형 실험 연구를 바탕으로, 실존하는 공연장에 대해 상사법칙을 적용하여 1/14 비율로 축소하여 설정한 축소모형 및 조건을 대상으로 하였다. 축소모형 전산시뮬레이션을 통해 연기 유동을 가시화하고, 무대부 및 객석부 온도, 자연배출구를 통한 유출 질량 유량, 객석부로의 연기 유출 시작 시점을 측정하고 분석하였다. 전반적으로, 본 전산시뮬레이션에서 예측된 방화막 설치 여부 및 무대부 자연배출구 개폐 영향에 대한 일반적인 경향은 기존 축소모형 실험에서와 유사한 것으로 나타났다. 본 전산시뮬레이션 결과와 기존 축소모형 실험 결과 간 정량적인 비교를 위해 무대부 및 객석부 온도, 자연배출구를 통한 유출 질량 유량에 대해 평균 백분율 오차를 계산하였고, 본 전산시뮬레이션 결과와 기존 축소모형 실험 결과가 비교적 일치함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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