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난류 및 공동 모형에 따른 러더 캐비테이션 예측 수치해석 연구

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Academic year: 2023

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난류 및 캐비티 모델을 이용한 방향타 캐비테이션 예측의 수치 분석. 의 경우 비점성 포텐셜 흐름 가정을 통해 캐비테이션의 수치해석을 진행하였으나, 받음각이 상대적으로 클 때 발생하는 재진입 반응성 현상으로 인해 캐비테이션 형태가 나타난다. 모양)은 변화를 제대로 예측할 수 없다는 한계가 있습니다. 본 연구에서는 RANS 방정식을 기반으로 다양한 난류 및 캐비티 모델의 적용에 따른 캐비테이션 예측의 정확도를 비교 분석하였다.

연구배경

특히, 선로에서 발생하는 플레이트 캐비테이션은 스퍼를 증가시켜 유압 동력 손실을 증가시키는 경향이 있습니다. 캐비테이션에 대한 효과가 더 크기 때문에 캐비테이션은 익형의 뒷전 근처에서 발생합니다. 반면, 미끄럼 강도가 증가하면 캐비테이션 불안정성이 완화되어 최대 캐비테이션 길이가 거의 일정하게 유지됩니다.

Figure  1  Sheet  Cavitation  in  Tokyo  University  Laboratory
Figure 1 Sheet Cavitation in Tokyo University Laboratory

연구현황

연구목적

본 연구에서 사용된 유동 가정은 다음과 같다. 3) 유체는 물과 증기의 균일한 혼합물로 가정된다. 지배방정식과 다상유동으로는 연속방정식과 운동량 보존방정식을 사용하였다.

난류 모델

기존 k-ε 모델과 관련하여 이를 개선합니다. 기존 k-Ω 모델에서 k는 운동에너지를 나타내고, Ω는 소산율을 나타낸다. 기존 k-Ω 모델은 벽과 천이 흐름을 과대 예측하는 경향이 있습니다.

캐비테이션 모델

캐비테이션이 발생하려면 캐비테이션이 발생한 부위의 국부적인 압력이 증기압보다 낮아야 합니다. 증기 수송 방정식은 단순화된 Ginzburg-Landau 관계를 사용합니다. 기포의 성장과 붕괴를 설명하기 위해 기포 반경()이 시간에 따라 변합니다.

캐비테이션 발생은 Rayleigh-Plesset 방정식을 적용하여 예측했습니다. 해당 에어포일은 프로펠러의 날개 부분에 주로 사용되는 에어포일이다.

Figure  3  NACA  66  (MOD)
Figure 3 NACA 66 (MOD)

자동 메쉬 기능을 사용하여 캐비테이션 터널을 위한 약 2,000개의 셀을 생성했습니다. 날개 벽의 첫 번째 그리드는 프리즘 레이어를 y+ 값 약 10으로 설정하여 생성되었으며 벽에는 벽 기능이 적용되었습니다. 해석 솔버는 시간에 따라 불규칙한 URANS 방정식을 사용하는 interPhaseChange–Foam을 사용했습니다.

Figure  4  Cavitation  Tunnel
Figure 4 Cavitation Tunnel

수치해석 결과

중앙 쉬트 캐비테이션

전연 쉬트 캐비테이션

수치해석 조건

캐비테이션 터널의 크기는 터널벽의 영향을 받지 않도록 Kunz[24]의 해석 결과를 참고하여 캐비테이션 터널의 유동면적을 더 크게 설정하였다. 사용된 유동조건은 군함에서 실제로 사용되는 유동조건을 고려하였다. 브랜치로서 상용 소프트웨어 Star-CCM+를 사용하여 비정형 그리드를 생성하여 만든 이미지입니다.

양의 방향으로만 각도를 조정하여 해석을 수행하였다.

수치해석 결과

이런 일이 반복적으로 일어나는 것을 확인할 수 있습니다. 이는 비정상 유동 솔버를 사용하였음에도 불구하고 시간에 따라 유속이 불규칙하게 변하는 준고정 형상임을 알 수 있었다. 나중에 전개되는 변화 과정을 볼 수 있습니다.

캐비테이션이 일정 길이 이상 커지면 재진입 제트가 생성되고 캐비테이션의 모양은 시간이 지남에 따라 불안정하게 변합니다. 캐비테이션은 시간이 지남에 따라 규칙적인 주기를 가지며, 캐비테이션의 길이는 에어포일의 흡입 표면에 따라 달라집니다.

Figure  12  Rudder  Cavitation  with  Various  A.O.A  at  σ=1.0,  Re= ×    (a)  α  =  5°  (b)  α  =  10°  (c)  α  =  15°  (d)  α  =  20°
Figure 12 Rudder Cavitation with Various A.O.A at σ=1.0, Re= ×  (a) α = 5° (b) α = 10° (c) α = 15° (d) α = 20°

들어올리고 당기는 힘도 시간에 따라 불규칙하게 변동하는 것을 볼 수 있습니다. 재진입 제트에 의해 생성 및 분리된 구름 캐비테이션이 시간이 지남에 따라 반복적으로 발생하는 것을 볼 수 있습니다. 따라서 유동조건 하에서 캐비테이션이 발생하는 기간을 확인할 수 있었다.

작은 캐비테이션이 익형 중심에서 뒷전으로 이동함에 따라 캐비테이션의 크기는 상대적으로 빠르게 감소하고 캐비테이션은 뒷전에서 익형에서 분리됩니다. 10°에서 양력은 거의 변동 없이 일정하게 유지되었습니다.

Figure  14  Rudder  Cavitation  with  Various  A.O.A  at  σ  =  1.44,  Re  =   ×    (a)  α  =  5°  (b)  α  =  10°  (c)  α  =  15°  (d)  α  =  20°
Figure 14 Rudder Cavitation with Various A.O.A at σ = 1.44, Re =  ×  (a) α = 5° (b) α = 10° (c) α = 15° (d) α = 20°

이는 5°에서 발생하는 캐비테이션의 형태와 유사하였다. 얕은 캐비테이션은 익형의 앞쪽 가장자리에서 주기적으로 발생하며 나타났다 사라지기를 반복한다는 것을 보여줍니다. 그러나 상대적으로 캐비테이션 수가 많기 때문에 캐비테이션 길이는 익형 길이의 1/3 미만으로 발생하여 사라졌습니다.

본 연구에서는 캐비테이션 터널 내부 익형에서 발생하는 캐비테이션에 대해 연구하였다. 난류모델과 캐비테이션 모델의 조합을 통해 캐비테이션 예측 수치해석의 성능을 조사하였다. 난류 모델은 NACA 66(MOD) 형상에 대해 구현 가능한 k-ε 모델과 SST k-Ω 모델을 먼저 사용하였으며, 캐비테이션 모델은

캐비테이션 해석 성능 검증은 Kunz 모델과 SchnerrSauer 모델을 이용하여 수행하였다. 결과적으로 해당 모델 조합을 적용하여 임펠러 형상에 대한 캐비테이션 유동 해석을 수행하였다. 연으로 이어지는 중앙 캐비테이션이 발생합니다.

난류유동모델 중 구현 가능한 k-ε 모델의 경우 실제 길이보다 긴 캐비테이션을 예측하는데 한계를 보였으며, SST k-Ω 모델의 경우 실제 길이와 유사한 예측이 가능하였다. 유속의 변화에 ​​따라 캐비테이션 개수가 다르기 때문에 동일한 받음각을 가지더라도 캐비테이션이 발생하지 않음을 확인하였다. 무거운 물체 주위의 캐비테이션 유동 현상에 관한 연구, 한국전산유체공학회 Vol.

Figure  16  Rudder  Cavitation  with  Various  A.O.A  at  σ=2.25,  Re= ×    (a)  α  =  5°  (b)  α  =  10°  (c)  α  =  15°  (d)  α  =  20°
Figure 16 Rudder Cavitation with Various A.O.A at σ=2.25, Re= ×  (a) α = 5° (b) α = 10° (c) α = 15° (d) α = 20°

Gambar

Figure  1  Sheet  Cavitation  in  Tokyo  University  Laboratory
Figure  2  Cloud  Cavitation  in  Tokyo  University  Laboratory
Figure  3  NACA  66  (MOD)
Figure  4  Cavitation  Tunnel
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Referensi

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