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High Reynold number 조건을 위한 adjoint solver 개발 및

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Academic year: 2023

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높은 레이놀즈 수 조건에 대한 수반 솔버 및 차량 후처리 시스템의 사용 사례 개발. 높은 레이놀즈 수 조건을 위한 Adjoint 솔버 개발 및 자동차 후처리 시스템 적용.

서 론

또한 수반 방정식은 일반적으로 연속 또는 이산의 두 가지 접근 방식으로 나뉩니다. 높은 레이놀즈 수 5 조건에서 로그 법칙 벽 함수의 수반 방정식 유도.

그런 다음 거의 항상 행렬이 없는 접근 방식인 이 연관 방정식을 풉니다. 𝐽는 일반적으로 𝑢와 𝑚의 항을 사용하는 간단한 형태이며, 미분 형태는 손으로 쉽게 계산할 수 있을 만큼 간단합니다. d𝑚로 표현되는 해의 매개변수에 대한 야코비 행렬은 계산하기 어렵습니다.

High Reynold number조건하의 RANS 방정식의 adjoint 유도

추가방정식의 도출은 CFD 분야에서 일반적으로 도출되는 라그랑주 승수법을 이용하여 도출하였다. 연속 수반 방정식에는 경계에 수반 방정식이 포함됩니다. 이 벽 함수는 다음 단계에서 난류 모델의 변수(예: k-epsilon)와 실제 CFD 코드의 벽 전단력을 수정합니다.

여기서 벽에 교정할 인접 𝜈𝑒𝑓𝑓*는 다음과 같이 정의할 수 있습니다. 수학식 21)의 수반방정식이 만족되면 매개변수 𝑚의 설계 민감도는 다음과 같이 감소될 수 있다.

표  2 adjoint  속도의  경계조건
표 2 adjoint 속도의 경계조건

간단한 예로 편미분방정식(63)을 다음과 같이 OpenFOAM의 프로그래밍 언어로 표현하면 다음과 같다. 또한 대부분의 상용 전산유체역학 프로그램은 솔버, 메시 생성 프로그램, 후처리 프로그램이 포함된 패키지를 제공합니다. 대신 Fluent와 같은 다른 프로그램으로 만든 메시를 가져올 수 있습니다.

후처리 프로그램도 마찬가지다. OpenFOAM 전용 후처리 프로그램을 개발하는 대신, OpenFOAM 계산 결과를 ParaView, Ensight 등의 프로그램을 통해 후처리할 수 있도록 파일 형식 변환을 지원합니다.

Low Reynold의 경우 k-epsilon 모델을 적용하지 않은 경우가 FD에서 계산한 설계 민감도와 더 일치함을 알 수 있다. 특히 일부 칼럼에서는 k-epsilon 모델이 반대 부호를 갖고 있으며 추세도 잘못된 것으로 확인됐다. 난류 모델 방정식이 추가로 고려되기 때문에 생성된 소스 항이 수렴성과 정확도에 부정적인 영향을 미친 것으로 추정됩니다.

낮은 레이놀드의 경우와 달리, 높은 레이놀드수에서 k-epsilon 모델을 적용한 경우가 FD로 계산된 설계 민감도와 더 일치함을 알 수 있다. 높은 레이놀즈수에서는 낮은 레이놀즈와 달리 고려하고 무시했던 수반난류모델의 부호가 반전되어 추세가 틀린 부분은 없었고 거의 동일한 경향이 나타났다. 정밀도가 효과적으로 수행되었습니다.

그림  2 Reynold 1000인  경우  상단곡률부  설계민감도
그림 2 Reynold 1000인 경우 상단곡률부 설계민감도

적용사례 연구 : 차량용 배기계 최적화

개념설계 모델

제품을 개발하기 전, 여러 가지 디자인 요소를 활용하여 개념적 디자인 모델을 준비합니다. 우선, 터보차저의 흐름을 최대한 균일하게 만들기 위해 기존 개선사례와 벤치마킹을 통해 제한된 범위 내에서 적용할 수 있는 그림 7, 8과 같은 개념설계모델을 제작하였다. 개념설계모델은 총 3가지 설계요소로 구성된다.

본 개념설계 모델의 작동 메커니즘은 다음과 같다. 제한된 공간 내에서 개념설계모델이 존재할 수 있는 차원이다.

그림  8  개념설계모델
그림 8 개념설계모델

촉매담체 모델

또한, 도 3의 ③ 위치에서 시작하여 시계방향, 반시계방향으로 도 3의 ③ 모양을 통해 배기가스의 흐름을 분리시켜 배기가스를 고르게 분산시킨다. 따라서 당 압력 강하는 길이 단위 : 식 (66)과 같은 관계식을 이용하여 수치해석에 필요한 투과계수 α, β를 구할 수 있으며, 촉매 담지체의 운동량 방정식 대신 이 단순화된 계산식을 사용한다.

목적함수

배기계 유동해석

1) 첫 번째 단계에서는 실험설계 방법을 이용하여 개념설계상의 모델들 중 전역적으로 근사된 직접결합을 선택한 후, 2) 두 번째 단계에서는 설계인자 조합으로 구성된 최적의 형태로 Adjoint Optimization을 수행한다. 본 장에서는 첫 번째 단계인 실험설계에서 분석모델, 요인 수준, 1차 최적화 평가 결과만을 간략하게 소개하고, 다음 절에서는 해당 최적화 단계를 주로 다루겠습니다.

Takachi 기술에서는 교란 요인의 영향에 대해 품질을 강력하게 유지하기 위해 SN 비율(신호 대 잡음 비율)이 사용됩니다. 배기가스의 열화를 일으키는 제어할 수 없는 요인 중 엔진과 터보차저의 작동상태로 큰 영향을 미치는 소음 요인을 선정하였다.

표  6  설계인자  수준
표 6 설계인자 수준

시험검증

즉, 동일한 촉매 온도 조건에서 CO의 정화율은 HC의 정화율보다 높다. 대량 생산된 샘플의 경우 촉매 주입구의 흐름이 불균일할 것으로 예상되는 반면, HC 정화율이 높은 데에는 두 가지 이유를 예상할 수 있습니다. 또한, 배기가스 온도가 높은 고부하 운전 조건에서는 촉매의 불균일한 가열로 인해 촉매에 열적 손상이 발생할 수 있으므로 배기가스 흐름이 고르지 않은 것을 피하는 것이 바람직하다.

따라서, 배기가스를 균일하게 공급하는 조건에서 국부적인 산소 농도가 부족한 것을 방지하여 DPF 하류에서 측정된 CO 및 HC 농도가 낮아질 것으로 판단된다. 이러한 결과는 양산 샘플에 비해 1년차 샘플과 2년차 샘플에서 촉매 입구에서의 배기가스 흐름 균일성이 향상되었음을 의미하는 것으로 판단된다. 또한, 2년차 샘플은 부분부하 대량생산 제품과 동일하며, 전부하 대량생산 제품보다 더 좋은 정화효율을 나타내어 모든 면에서 더 적합하고 성공적으로 개선된 결과라고 판단할 수 있다. 작동 조건.

본 연구에서는 발주처에서 요청한 3가지 DOC 샘플의 CO 및 HC 제거율을 테스트하고 비교했습니다.

그림  16  엔진다이나모  시험장치
그림 16 엔진다이나모 시험장치

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표  2 adjoint  속도의  경계조건
표  4 adjoint  난류에너지의  경계조건
표  5 adjoint  난류소산율의  경계조건
그림  1 Adjoint solver  코드  검증모델
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Referensi

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