고속열차의 공기역학적 특성 분석 넥스트폼은 그동안 G7, KTX, KTX 산천, HEMU, EMU, 하이퍼튜브 등 국내의 모든 고속열차에 대해 CFD를 이용한 공력 분석을 수행하였습니다. 고속열차의 공기역학적 특성은 저항 감소를 통한 에너지 효율 향상 뿐 아니라 안정성과 승차감에 큰 영향을 주기 때문에, 이를 정확히 해석하고 분석하는 것이 매우 중요합니다. 고속열차 공력해석은 매우 긴 차량의 길이, 복잡한 차량 형상, 압축성 유동 특성,동적 격자를 이용한 비정상 계산 등의 문제 때문에 아주 까다롭습니다. 많은 계산 자원과 시간이 소요되기 때문에, 정확도를 해치지 않는 범위에서 형상 및 모델의 단순화 수준을 결정하는 것이 중요합니다. 주요 수행 프로젝트는 개활지와 터널에서의 주행 저항, 측풍 안정성, 열차풍의 영향, 터널내 압력파, 교행에 의한 측력, 터널 내부 1D/3D 하이브리드 해석, 전두부 형상 최적화,
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고속열차 전두부 형상 최적화
고속열차 전두부 형상 최적화
차세대 고속열차의 공력성능 최적화를 위한 전두부 형상최적설계 연구입니다. 베지에 (Bezier) 곡선 및 곡면을 활용하여 일반적인 고속열차 전두부를 모사할 수 있는 형상 모델 및 27개의 형상매개변수를 도출하였습니다. 500개의 sample case를 buoyantSimpleNFoam으로 해석하여 Surrogate model을 생성하였으며, NSGA-II 기법으로 항력/미기압파/전도모멘트 등 여 모든 목적함수에서 5~20%의 전반적 성능 개선이 가능함을 확인하였으며, 사용자가 목적함수 가중치를 조작하면 그에 맞는 최적 형상을 도출하는 프레임워크를 구현하였습니다.
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무인이동체 매개변수 기반 형상 유동해석 자동화 프레임워크 구성
무인이동체 매개변수 기반 형상 유동해석자동화 프레임워크 구성 무인이동체 매개변수 기반 형상 자동화 프레임워크에서 생성된 CAD 파일을 이용하여, 격자 생성과 유동해석의 자동화 모듈을 개발하였습니다. CFD 해석은 넥스트폼이 개발한 OpenFOAM 기반 솔버를 사용합니다. 프로펠러의 회전은 actuator disk 모델을 사용하여 짧은 시간에 결과를 얻을 수 있도록 하였습니다. 형상 파일은 propeller, boom, fuselage, spinner, motor, carnard, wing 등으로 구성되는데 각 부분들에 대해 표면격자 크기 및 featur 해석 조건은 excel 파일에서 비행조건(속도, 받음각, 옆미끄럼각), Actuator disk 적용을 위한 로터 특성(Cp, Ct, lift direction), 계산조건(반복계 격자생성 – 유동해석 – 후처리의 전과정은 하나의 파이썬 스크립트로 실행됩니다.
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캐비테이션 해석
캐비테이션 해석 캐비테이션(Cavitation) 현상은 유체의 속도 변화에 의한 압력의 변화로 인해 유체 내부에서 상변화가 발생하는 현상입니다. 유체의 속도가 높아지면 액체의 압력이 낮아지는데 이 때 압력이 포화증기압 이하로 낮아지면 액체 내에 증기 기포가 발생합니다. 캐비테이션 현상은 관내 유동에 서 노즐이나 밸브 등과 같이 유속이 크게 변하는 영역이나, 펌프, 프로펠러 등과 같이 운동하는 물체 주위에서 많이 나타납니다. 발생된 기포가 소멸할 때 소음이나 진동이 발생하고 벽에 부딪히면 침식의 원인이 되기 때문에 공동현상의 수치적 모사는 여러 분야에서 많은 관심을 갖고 있습니다. 전산유체역학으로 캐비테이션 현상을 해석할 때 VOF 이상유동 해석과 동일한 지배방정식과 수치해석 알고리즘을 사용합니다. 여기에 상변화의 영향을 고려하기 위해 질량분율에 대한 방정식을 추가하고 질량과 물성값의 변화 및 중력의 영향을 처리해 주어야 합니다. 넥스트폼은 단상 비압축성유동 및 열전달 해석에서 OpenFOAM 성능 개선을 위해 NextFOAM을 개발하여 공개하였습니다. NextFOAM의 알고리즘 및 라이브러리들을 바탕으로 정상상태 및 비정상상태의 캐비테이션 현상을 모사할 수 있는 해석자를 개발하였습니다.
넥스트폼은 그동안 G7, KTX, KTX 산천, HEMU, EMU, 하이퍼튜브 등 국내의 모든 고속열차에 대해 CFD를 이용한 공력 분석을 수행하였습니다.
고속열차의 공기역학적 특성은 저항 감소를 통한 에너지 효율 향상 뿐 아니라 안정성과 승차감에 큰 영향을 주기 때문에, 이를 정확히 해석하고 분석하는 것이 매우 중요합니다.
고속열차 공력해석은 매우 긴 차량의 길이, 복잡한 차량 형상, 압축성 유동 특성,동적 격자를 이용한 비정상 계산 등의 문제 때문에 아주 까다롭습니다.
많은 계산 자원과 시간이 소요되기 때문에, 정확도를 해치지 않는 범위에서 형상 및 모델의 단순화 수준을 결정하는 것이 중요합니다.
주요 수행 프로젝트는 개활지와 터널에서의 주행 저항, 측풍 안정성, 열차풍의 영향, 터널내 압력파, 교행에 의한 측력, 터널 내부 1D/3D 하이브리드 해석, 전두부 형상 최적화,
차세대 고속열차의 공력성능 최적화를 위한 전두부 형상최적설계 연구입니다.
베지에 (Bezier) 곡선 및 곡면을 활용하여 일반적인 고속열차 전두부를 모사할 수 있는 형상 모델 및 27개의 형상매개변수를 도출하였습니다.
500개의 sample case를 buoyantSimpleNFoam으로 해석하여 Surrogate model을 생성하였으며, NSGA-II 기법으로 항력/미기압파/전도모멘트 등 여
모든 목적함수에서 5~20%의 전반적 성능 개선이 가능함을 확인하였으며, 사용자가 목적함수 가중치를 조작하면 그에 맞는 최적 형상을 도출하는 프레임워크를 구현하였습니다.
무인이동체 매개변수 기반 형상 자동화 프레임워크에서 생성된 CAD 파일을 이용하여, 격자 생성과 유동해석의 자동화 모듈을 개발하였습니다.
CFD 해석은 넥스트폼이 개발한 OpenFOAM 기반 솔버를 사용합니다. 프로펠러의 회전은 actuator disk 모델을 사용하여 짧은 시간에 결과를 얻을 수 있도록 하였습니다.
형상 파일은 propeller, boom, fuselage, spinner, motor, carnard, wing 등으로 구성되는데 각 부분들에 대해 표면격자 크기 및 featur
해석 조건은 excel 파일에서 비행조건(속도, 받음각, 옆미끄럼각), Actuator disk 적용을 위한 로터 특성(Cp, Ct, lift direction), 계산조건(반복계
격자생성 – 유동해석 – 후처리의 전과정은 하나의 파이썬 스크립트로 실행됩니다.
캐비테이션(Cavitation) 현상은 유체의 속도 변화에 의한 압력의 변화로 인해 유체 내부에서 상변화가 발생하는 현상입니다.
유체의 속도가 높아지면 액체의 압력이 낮아지는데 이 때 압력이 포화증기압 이하로 낮아지면 액체 내에 증기 기포가 발생합니다.
캐비테이션 현상은 관내 유동에 서 노즐이나 밸브 등과 같이 유속이 크게 변하는 영역이나, 펌프, 프로펠러 등과 같이 운동하는 물체 주위에서 많이 나타납니다.
발생된 기포가 소멸할 때 소음이나 진동이 발생하고 벽에 부딪히면 침식의 원인이 되기 때문에 공동현상의 수치적 모사는 여러 분야에서 많은 관심을 갖고 있습니다.
전산유체역학으로 캐비테이션 현상을 해석할 때 VOF 이상유동 해석과 동일한 지배방정식과 수치해석 알고리즘을 사용합니다.
여기에 상변화의 영향을 고려하기 위해 질량분율에 대한 방정식을 추가하고 질량과 물성값의 변화 및 중력의 영향을 처리해 주어야 합니다.
넥스트폼은 단상 비압축성유동 및 열전달 해석에서 OpenFOAM 성능 개선을 위해 NextFOAM을 개발하여 공개하였습니다.
NextFOAM의 알고리즘 및 라이브러리들을 바탕으로 정상상태 및 비정상상태의 캐비테이션 현상을 모사할 수 있는 해석자를 개발하였습니다.