JPH11211744A - Mixing data analysis system - Google Patents
Mixing data analysis systemInfo
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- JPH11211744A JPH11211744A JP10012676A JP1267698A JPH11211744A JP H11211744 A JPH11211744 A JP H11211744A JP 10012676 A JP10012676 A JP 10012676A JP 1267698 A JP1267698 A JP 1267698A JP H11211744 A JPH11211744 A JP H11211744A
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- particle
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- Pending
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-
- B29C47/92—
Landscapes
- Indicating Or Recording The Presence, Absence, Or Direction Of Movement (AREA)
- Extrusion Moulding Of Plastics Or The Like (AREA)
Abstract
Description
【0001】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、押出スクリュや攪
拌機等の混合機及び混合機の一部の混合性能をソフトウ
エア的に評価する混合性能解析システムに関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a mixer such as an extruder screw or a stirrer and a mixing performance analysis system for evaluating the mixing performance of a part of the mixer by software.
【0002】[0002]
【従来の技術】混合性能の定量的な評価方法として、従
来より、装置内に微小量注入されたトレーサの分散状態
の実験結果をもとに判断するものがあり、具体的には、
装置内濃度分布のベクトル表示によるもの(化学工学論
文集,1986年版,12号,459頁)、情報エント
ロピーによるもの(化学工学,1974年版,38号,
815頁)などがある。2. Description of the Related Art As a method for quantitatively evaluating the mixing performance, there has been conventionally a method of judging based on an experimental result of a dispersion state of a tracer injected in a minute amount into an apparatus.
Vector representation of concentration distribution in the apparatus (Chemical Engineering Transactions, 1986 Edition, No. 12, p. 459), information entropy (Chemical Engineering, 1974 Edition, No. 38,
815).
【0003】[0003]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記し
た従来の評価方法は、装置内に微小量注入されたトレー
サの分散状態の実験結果をもとに判断するため、再現性
を確保するために複数回、同じ条件で実験を繰り返す必
要があり、1つの条件の評価を行うのに時間と手間とが
かかるといった問題があった。また、複雑な混合機形状
を持つシステムについては、試作機の製造や結果の評価
の困難さ等の点から、この評価方法を採用することは困
難である。また、設計に利用する場合には、異なる設計
パラメータごとに試作品を作らなければならず、設計の
自由度が小さく、コストがかかり、かつ開発時間が長く
なるといった問題があった。However, in the above-mentioned conventional evaluation method, the judgment is made based on the experimental result of the dispersion state of the tracer injected into the apparatus in a very small amount. Each time, it is necessary to repeat the experiment under the same conditions, and it takes time and effort to evaluate one condition. In addition, for a system having a complicated mixer shape, it is difficult to adopt this evaluation method from the viewpoint of difficulty in manufacturing a prototype and evaluating the results. In addition, when using for design, a prototype must be created for each different design parameter, and there is a problem that the degree of freedom of design is small, the cost is high, and the development time is long.
【0004】本発明は係る問題点を解決すべく創案され
たもので、その目的は、熱流動解析結果の流速場データ
に基づいて混合性能を固有値という概念を用いて評価す
ることにより、設計の自由度が大きく、また設計期間や
設計コストも削減できる混合性能解析システムを提供す
ることにある。SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and its object is to evaluate the mixing performance using the concept of eigenvalues based on the flow velocity field data obtained as a result of the heat flow analysis, thereby designing the design. An object of the present invention is to provide a mixed performance analysis system having a large degree of freedom and capable of reducing a design period and a design cost.
【0005】[0005]
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するた
め、本発明の混合性能解析システムは、対象とする混合
系に対し、被混合物の流路を多面体セル要素を用いて3
次元微小領域に分割し、この分割されたメッシュデータ
に対し熱流動を支配する連続の式、運動方程式、エネル
ギー方程式、構成方程式の3次元成分すべてを所定の境
界条件及び被混合物の物性値データのもとで解くことに
より、メッシュのそれぞれの格子点に対してその座標と
流速とからなる流速場データを求める熱流動解析部と、
物理的な大きさと質量とを持たない仮想粒子を被混合物
流路内の所定の位置に所定の個数だけ初期配置し、前記
熱流動解析の結果得られる離散化された流速場データを
もとに、仮想粒子位置における流速を内挿又は外挿する
ことにより結合して、各仮想粒子の流跡線データを求め
る粒子追跡解析部と、粒子追跡解析部によって求められ
た各仮想粒子の流跡線に対して、その流跡線上の点と、
この点から所定距離内に存在する近傍の流跡線群上の点
とを結ぶベクトルの所定時間(発展時間)後の変化を計
算し、線形近似によりベクトルの変化を表す変換行列を
求め、この変換行列により任意の3次元領域を変換した
際の領域の固有ベクトル方向への引伸ばし率の最大値に
対応する固有値の最大成分をその区間における領域の引
伸ばし率とし、この引伸ばし率を前記所定時間ごとに流
跡線の所定の位置まで繰り返し求め、その平均値により
各流跡線に沿った混合の履歴を指標化し、各流跡線に対
して得られた指標値データの平均値により混合系の性能
を解析する混合性能評価解析部とを備えている。In order to solve the above-mentioned problems, a mixing performance analysis system of the present invention uses a polyhedral cell element to form a flow path of an object to be mixed with a target mixing system.
The three-dimensional components of the continuous mesh, motion equation, energy equation, and constitutive equation governing heat flow are divided into predetermined three-dimensional components and the physical property data of the mixture to be mixed. By solving under the above conditions, for each grid point of the mesh, a heat flow analysis unit that obtains flow velocity field data consisting of its coordinates and flow velocity,
Initially place a predetermined number of virtual particles having no physical size and mass at a predetermined position in the mixture flow path, based on the discretized flow velocity field data obtained as a result of the heat flow analysis. A particle tracking analysis unit that obtains trajectory data of each virtual particle by interpolating or extrapolating the flow velocity at the virtual particle position, and a trajectory of each virtual particle obtained by the particle tracking analysis unit And a point on the trajectory,
A change after a predetermined time (development time) of a vector connecting a point on a nearby trajectory group existing within a predetermined distance from this point is calculated, and a conversion matrix representing the change of the vector is obtained by linear approximation. The maximum component of the eigenvalue corresponding to the maximum value of the stretch rate in the eigenvector direction of the area when an arbitrary three-dimensional area is converted by the conversion matrix is defined as the stretch rate of the area in the section, and this stretch rate is set to the predetermined value. Iteratively obtains to the predetermined position of the trajectory every time, indexes the mixing history along each trajectory by the average value, and mixes by the average value of the index value data obtained for each trajectory. A mixed performance evaluation analysis unit for analyzing the performance of the system.
【0006】[0006]
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て、図面を参照して説明する。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
【0007】図1は、本発明の混合性能評価解析システ
ムの全体構成図であって、大別するとモデル形状作成部
1、熱流動解析部2、粒子追跡解析部3及び混合性能評
価解析部4によって構成されている。FIG. 1 is an overall configuration diagram of a mixing performance evaluation and analysis system according to the present invention, which is roughly divided into a model shape creating section 1, a heat and fluid analysis section 2, a particle tracking analysis section 3, and a mixing performance evaluation and analysis section 4. It is constituted by.
【0008】モデル形状作成部1及び熱流動解析部2の
より具体的な構成を図2に示す。モデル形状作成部1
は、対象とする混合系に対し、被混合物の流路を多面体
(6面体又は4面体)セル要素を用いて3次元微小領域
に分割し、熱流動解析を行うためのメッシュデータを作
成するプリプロセッサ(メッシュジェネレータ)によっ
て形成されており、プリプロセッサは、混合機内を特徴
づける主要のパラメータと3次元各方向の分割数とを規
定した入力データに基づいてメッシュデータを作成す
る。FIG. 2 shows a more specific configuration of the model shape creation unit 1 and the heat flow analysis unit 2. Model shape creation unit 1
Is a preprocessor that divides the flow path of the mixture into a three-dimensional minute area using a polyhedral (hexahedral or tetrahedral) cell element for the target mixing system, and creates mesh data for performing thermal fluid analysis. (Mesh generator), and the preprocessor creates mesh data based on input data defining main parameters characterizing the inside of the mixer and the number of divisions in each of three-dimensional directions.
【0009】熱流動解析部2は、この作成されたメッシ
ュデータに対し、熱流動を支配する連続の式、運動方程
式、エネルギー方程式、構成方程式の3次元成分すべて
を所定の境界条件(壁面温度等)及び被混合物の物性値
データのもとで解く流動解析を行うが、大きく分けて流
動解析部と温度解析部とからなり、両者の収束計算によ
り全体が安定計算段階に至るまで(すなわち、温度場、
流速場ともに安定状態(定常状態)に至るまで)繰り返
し計算を行い、メッシュの各格子点に対して、離散化さ
れた流速場(座標と速度ベクトル)、温度場(座標と温
度)、応力場(座標と応力テンソル)、ひずみ場(座標
とひずみテンソル)の各データを出力として得る。The heat-fluid analysis unit 2 converts all three-dimensional components of the continuous equation, the equation of motion, the energy equation, and the constitutive equation governing the heat flow into predetermined boundary conditions (wall temperature, etc.) for the generated mesh data. ) And the flow analysis to be solved based on the physical property value data of the mixture. The flow analysis is roughly divided into a flow analysis section and a temperature analysis section. Place,
The flow velocity field is repeatedly calculated until it reaches a stable state (steady state). For each grid point of the mesh, the flow velocity field (coordinates and velocity vectors), temperature field (coordinates and temperature), and stress field are discretized. (Coordinates and stress tensor) and strain field (coordinates and strain tensor) are obtained as output.
【0010】すなわち、ここでいう熱流動解析とは、被
混合物流路データ(メッシュデータ)に対し、各種条件
(境界壁面温度、被混合物温度、混合ロータ回転速度な
ど)のもとで、対象とする混合系に対して流速場、温度
場、応力場、ひずみ場を最終的に収束解が得られるまで
繰り返し計算し、求めることが可能なものをさす。その
手法としては、有限要素法、有限差分法、有限体積法な
どが代表的であるが、流速場が求められるものであれ
ば、上記以外のものであってもかまわない。[0010] That is, the heat flow analysis referred to here means that the flow path data (mesh data) to be mixed is determined based on various conditions (boundary wall temperature, temperature of the mixture, rotation speed of the mixing rotor, etc.). The flow field, the temperature field, the stress field, and the strain field are repeatedly calculated until a convergent solution is finally obtained for a mixed system. As the method, a finite element method, a finite difference method, a finite volume method and the like are typical. However, any method other than the above may be used as long as a flow velocity field is required.
【0011】粒子追跡解析部3は、熱流動解析によって
得られた離散化された流速場から流跡線データを計算す
る。図3は、粒子追跡解析部3での解析フローチャート
を示している。The particle tracking analysis unit 3 calculates trajectory data from the discretized flow velocity field obtained by the heat flow analysis. FIG. 3 shows an analysis flowchart in the particle tracking analysis unit 3.
【0012】すなわち、プリプロセッサ1で作成したメ
ッシュデータと、熱流動解析の結果から得られた流速場
データとを各ファイルから読み込む(ステップS1)。
次に、入力データで規定される解析領域の大きさと、質
量を持たない仮想粒子を被混合物流路内の所定の位置に
所定の個数だけ初期配置する(ステップS2)。そし
て、この仮想粒子の位置座標を検出し、この座標の含ま
れる要素と、その周りの要素との流速から、その仮想粒
子の流速を内挿計算し(ステップS3)、その位置での
流速に基づき、微小単位時間ステップdt後の変位を計
算する(ステップS4)。そして、その位置での流速を
計算し(ステップS5,S6からステップS3へ)、次
の微小単位時間ステップdt後の変位を計算する(ステ
ップS4)。このような流速の計算と変位の計算とを、
仮想粒子が入力データで規定する座標値もしくは時間
(Tend)になるまで繰り返すことにより(ステップ
S5,ステップS6)、微小単位時間ステップdtごと
に、時刻tとその時刻の仮想粒子の座標(x,y,z)
とを記述した流跡線データが、初期配置における仮想粒
子の数に対応するだけ求まることになる(ステップS
7)。このような粒子追跡解析部3の解析手順自体は、
従来から行われている通常の手順で十分に対応できる。That is, the mesh data created by the preprocessor 1 and the flow velocity field data obtained from the results of the heat flow analysis are read from each file (step S1).
Next, a predetermined number of virtual particles having no size and mass of the analysis region defined by the input data are initially arranged at predetermined positions in the flow path of the mixture (step S2). Then, the position coordinates of the virtual particle are detected, and the flow velocity of the virtual particle is interpolated from the flow velocity of the element including the coordinate and the surrounding elements (step S3). Based on this, the displacement after the minute unit time step dt is calculated (step S4). Then, the flow velocity at that position is calculated (from step S5, S6 to step S3), and the displacement after the next minute unit time step dt is calculated (step S4). The calculation of such flow velocity and the calculation of displacement
By repeating the process until the virtual particle reaches the coordinate value or time (Tend) specified by the input data (steps S5 and S6), for each minute unit time step dt, the time t and the coordinates (x, y, z)
Is obtained as many as the number of virtual particles in the initial arrangement (step S).
7). The analysis procedure itself of the particle tracking analysis unit 3 is as follows.
A conventional procedure that has been performed conventionally can sufficiently cope with the problem.
【0013】混合性能評価解析部4は、以下に示すアル
ゴリズムに従って混合系の混合性能を評価する。The mixing performance evaluation / analysis unit 4 evaluates the mixing performance of the mixing system according to the following algorithm.
【0014】図4に示すように、ある1つの流跡線上の
ある時刻tにおける点[r0 t ]から所定の半径εの球
状領域(同図左)を設定し、その球状領域の内部にある
近傍流跡線上の点[ri t ](i=1,・・・,M)を
探し出す。そして、[r0 t]と[ri t ]とを結ぶベ
クトルを[yi t ]とすると、[yi t ]は下式(1)
となる。As shown in FIG. 4, a spherical area (left in FIG. 4) having a predetermined radius ε is set from a point [r 0 t ] on a certain trajectory line at a certain time t, and the inside of the spherical area is set. A point [r i t ] (i = 1,..., M) on a certain nearby trajectory is searched for. Then, assuming that a vector connecting [r 0 t ] and [r i t ] is [y i t ], [y i t ] is given by the following equation (1).
Becomes
【0015】[0015]
【数1】 (Equation 1)
【0016】[r0 t ]及び[ri t ](i=1,・・
・,n)の微小な単位時間ステップdt後の位置[r0
t+dt],[ri t+dt](i=1,・・・,M)を計算
し、[r0 t+dt]と[ri t+dt]とを結ぶベルトルを
[yi t+dt]とすると、[yi t+ dt]は下式(2)とな
る。[R 0 t ] and [r i t ] (i = 1,...)
., N) the position [r 0 after a minute unit time step dt
t + dt ], [r i t + dt ] (i = 1,..., M), and calculates the Bertle connecting [r 0 t + dt ] and [r i t + dt ] to [y i t + dt ], [y i t + dt ] is given by the following equation (2).
【0017】[0017]
【数2】 (Equation 2)
【0018】球の半径ε及び単位時間ステップdtを十
分に小さくとれば、[yi t+dt]と[yi t ]とは線形
近似が可能であり、ある行列Gi を用いて、If the radius ε of the sphere and the unit time step dt are made sufficiently small, [y i t + dt ] and [y i t ] can be linearly approximated, and using a certain matrix G i ,
【0019】[0019]
【数3】 (Equation 3)
【0020】として表すことができる。具体的にG
i は、次式(4)で表される誤差Can be expressed as Specifically G
i is the error represented by the following equation (4)
【0021】[0021]
【数4】 (Equation 4)
【0022】が最小となるように、最小2乗法によって
決定する。すなわち、Gi の第kl成分をgklとした場
合、極小条件は、Is determined by the least-squares method so that is minimized. That is, when the first kl component of G i was g kl, minimum conditions,
【0023】[0023]
【数5】 (Equation 5)
【0024】となる。上式において計算を行うと、結
局、Gi は次式で与えられる。## EQU1 ## When performing the calculation in the above equation, eventually, G i is given by the following equation.
【0025】[0025]
【数6】 (Equation 6)
【0026】ただし、上式における行列V,Cのkl成
分は、Where the kl components of the matrices V and C in the above equation are:
【0027】[0027]
【数7】 (Equation 7)
【0028】である。本発明の場合、物理的に
[yi t ]の縮退は起こり得ないため、3次元の場合、
n≧3であれば、上式により一意的にGi が決定でき
る。Is as follows. In the case of the present invention, physical degeneration of [y i t ] cannot occur, so in the case of three dimensions,
If n ≧ 3, uniquely G i from the above equation can be determined.
【0029】次に、図5に示すように、微小単位時間ス
テップdtの総和が所定の発展時間T0に至るまで、上
記の処理[(1)式〜(8)式の計算]を繰り返し、微
小単位時間ステップdtごとに領域の変換を表す変換行
列Gt を線形近似により求める。Next, as shown in FIG. 5, until the sum of the minute unit time steps dt reaches a predetermined development time T0, the above processing [calculation of the equations (1) to (8)] is repeated. a transformation matrix G t representing a transformation area per unit time step dt is obtained by linear approximation.
【0030】その後、所定の発展時間T0の間の領域の
変換を表す行列Gall を各ステップあたりの行列Gt を
合成することにより求める。Thereafter, a matrix G all representing the transformation of the area during the predetermined development time T0 is obtained by synthesizing the matrix G t for each step.
【0031】なお、上記の処理[(1)式〜(8)式の
計算]における微小球の半径ε、発展時間T0はパラメ
ータであり、変換行列の線形近似が成り立つ範囲に設定
できる。すなわち、The radius ε of the microsphere and the development time T0 in the above processing [calculation of the equations (1) to (8)] are parameters, and can be set to a range in which the linear approximation of the transformation matrix can be established. That is,
【0032】[0032]
【数8】 (Equation 8)
【0033】となる。ここで、Gall は物理的に3次元
空間から3次元空間への写像(変換)を表すため、異な
る3つの固有値とそれぞれに対応する一次独立な固有ベ
クトルとを持つ。そこで、上記手順によって得られたG
all に対し、計算により求めた固有値をそれぞれλ1 ,
λ2 ,λ3 (ただし、λ1 >λ2 >λ3 )とすると、こ
の固有値λ1 ,λ2 ,λ3 と固有ベクトルとは、以下の
性質を持つ。## EQU1 ## Here, G all physically represents a mapping (transformation) from a three-dimensional space to a three-dimensional space, and thus has three different eigenvalues and linearly independent eigenvectors corresponding to the three eigenvalues. Then, G obtained by the above procedure
For all , the calculated eigenvalues are λ 1 ,
Assuming that λ 2 , λ 3 (where λ 1 > λ 2 > λ 3 ), the eigenvalues λ 1 , λ 2 , λ 3 and the eigenvector have the following properties.
【0034】すなわち、それぞれの固有値λ1 ,λ2 ,
λ3 に対応する固有ベクトルをそれぞれe1 ,e2 ,e
3 とすると、That is, each eigenvalue λ 1 , λ 2 ,
The eigenvectors corresponding to λ 3 are e 1 , e 2 , e
Assuming 3 ,
【0035】[0035]
【数9】 (Equation 9)
【0036】が成立する。e1 ,e2 ,e3 は一次独立
であるため、3次元空間の任意のベクトルはe1,
e2 ,e3 で一意的に表すことができる。すなち、3次
元空間の任意のベクトルRに対して、The following holds. e 1, e 2, e 3 is for a linearly independent, any vector in three-dimensional space e 1,
It can be uniquely expressed by e 2 and e 3 . That is, for any vector R in the three-dimensional space,
【0037】[0037]
【数10】 (Equation 10)
【0038】を満たすl,m,nがただ一組存在する。
また、RのGall による写像は、There is only one set of l, m, n that satisfies.
The mapping of R by G all is
【0039】[0039]
【数11】 [Equation 11]
【0040】である。従って、図6に示すように、固有
値λ1 ,λ2 ,λ3 は空間のそれぞれの固有ベクトル方
向への引伸ばし率(縮小率)に対応する。Is as follows. Therefore, as shown in FIG. 6, the eigenvalues λ 1 , λ 2 , λ 3 correspond to the enlargement ratio (reduction ratio) in the respective eigenvector directions of the space.
【0041】そこで、最大の引伸ばし率に対応する固有
値λ1 をその区間における混合性指標とする。Therefore, the eigenvalue λ 1 corresponding to the maximum stretching rate is used as the mixture index in that section.
【0042】次に、図7に示すように、前区間の終点を
次区間の起点にし、次の発展時間T0までの指標値(固
有値)λ1 を求める。Next, as shown in FIG. 7, the end point of the previous section is set as the starting point of the next section, and an index value (eigenvalue) λ 1 until the next development time T0 is obtained.
【0043】各流跡線に対して、上記の処理〔(1)式
〜(12)式の計算〕を発展時間T0の総和である所定
の時間に達するまで、又は流跡線の所定の位置まで繰り
返す。そして、各流跡線に対して、発展時間T0ごとに
λ1 を求め、その平均値により混合系全体の混合性能を
評価する。For each trajectory, the above processing (calculation of equations (1) to (12)) is performed until a predetermined time which is the sum of the development times T0 is reached, or a predetermined position of the trajectory is obtained. Repeat until Then, for each flow trajectories, seek lambda 1 for each development time T0, to evaluate the mixing performance of the entire mixing system by the average value.
【0044】図8は、混合性能評価解析部4での上記処
理手順を示すフローチャートである。このフローチャー
トに沿って再度簡単に説明すると、まず詳細コントロー
ルデータの球半径εに従って、ある1つの流跡線上のあ
る時刻tにおける点[r0 t]から所定半径εの球状領
域を設定する(ステップS11)。そして、その球状領
域の内部にある近傍流跡線上の点[ri t ]を探し出
し、[r0 t ]及び[r i t ]の微小単位時間ステップ
dt後の位置[r0 t+dt]及び[ri t+dt]を計算する
(ステップS12)。FIG. 8 shows the processing performed by the mixing performance evaluation and analysis unit 4.
6 is a flowchart showing a management procedure. This floater
If you briefly explain again along with the
According to the sphere radius ε of the
At time t0 t] And a spherical area with a predetermined radius
An area is set (step S11). And the spherical area
Point [r] on the nearby trajectory inside the areai t]
And [r0 t] And [r i t] Minute unit time step
dt position [r0 t + dt] And [ri t + dtCalculate
(Step S12).
【0045】そして、図4及び図5に示すように、この
微小単位時間ステップdt後に、上記(1)式〜(8)
式の計算を行って、微小単位時間ステップdt後の領域
の変換を表す変換行列Gt を計算する(ステップS1
3)。また、上記(9)式〜(12)式の計算を行っ
て、微小単位時間ステップdt後の、最大の引伸ばし率
に対応する固有値λ1 を計算する(ステップS14)。
このようにして、微小単位時間ステップdtの総和が所
定の発展時間T0に至るまで、上記(1)式〜(12)
式の計算を繰り返し(ステップS15,S16)、図6
に示すように、発展時間T0ごとに、領域の変換を表す
変換行列Gall を計算するとともに、最大の引伸ばし率
に対応する指標値(固有値)λ1 を計算する。Then, as shown in FIGS. 4 and 5, after this minute unit time step dt, the above equations (1) to (8)
Performing formula calculation, it calculates a transformation matrix G t representing a transformation region after time small unit step dt (step S1
3). Further, the above formulas (9) to (12) are calculated to calculate the eigenvalue λ 1 corresponding to the maximum stretching rate after the minute unit time step dt (step S14).
In this way, until the sum of the minute unit time steps dt reaches the predetermined development time T0, the above equations (1) to (12)
The calculation of the equation is repeated (steps S15 and S16), and FIG.
As shown in ( 1 ), a transformation matrix G all representing the transformation of the area is calculated for each development time T0, and an index value (eigenvalue) λ 1 corresponding to the maximum enlargement ratio is calculated.
【0046】次に、図7に示すように、前区間の終点を
次区間の起点として、次の発展時間T0までの指標値λ
1 を求め、発展時間T0が所定の時間(終了時間Ten
d)に達するまで、ステップS11〜ステップS18の
処理を繰り返す。その結果、1つの流跡線に対する混合
性指標(求めたλ1 の平均値)が求まるので(ステップ
S19)、このような処理を全ての流跡線に対して繰り
返し行い(ステップS20,S21)、全ての流跡線に
対して発展時間T0ごとに求めたλ1 の平均値を計算す
る(ステップS22)。そして、この平均値に基づいて
混合系全体の混合性能を評価する。Next, as shown in FIG. 7, the index value λ until the next development time T0 is set with the end point of the previous section as the start point of the next section.
1 and the development time T0 is set to a predetermined time (end time Ten
Until d) is reached, the processing of steps S11 to S18 is repeated. As a result, the mixed index for one trajectories (average value of the obtained lambda 1) is obtained (step S19), repeats for such process all the trajectories (step S20, S21) Then, the average value of λ 1 obtained for each trajectory for each development time T0 is calculated (step S22). Then, the mixing performance of the entire mixing system is evaluated based on the average value.
【0047】なお、本発明では、混合性能を熱流動解析
による流速場をもとに評価しているため、評価できる被
混合物は、熱流動解析により流速場を求めることが可能
なものであれば何であってもよい。例えば、水、アルコ
ール等の完全流体や、ポリ塩化ビニル樹脂、ポリエチレ
ン、ポリスチレン等の粘弾性流体以外にも、構成方程式
が既知で熱流動解析が実施可能なものであれば、混相流
や粉体流であってもよい。 次に、上記構成の混合性能
解析システムを、図9に示す山ありロータ混合機の混合
性能の評価に用いた実施例について説明する。In the present invention, the mixing performance is evaluated on the basis of the flow velocity field obtained by the heat flow analysis. Anything is fine. For example, in addition to a complete fluid such as water and alcohol, and a viscoelastic fluid such as polyvinyl chloride resin, polyethylene, and polystyrene, if the constitutive equation is known and a thermohydraulic analysis can be performed, a multiphase flow or powder It may be a flow. Next, an embodiment in which the mixing performance analysis system having the above configuration is used for evaluating the mixing performance of the crested rotor mixer shown in FIG. 9 will be described.
【0048】すなわち、図9に示す山ありロータを想定
し、図10のように定義した山部での圧縮率B/A(す
なわち、山の高さBとクリアランスAとの比)を変えて
解析を行い、それぞれのケースに対して混合性能(この
場合は混練性能)を評価した。That is, assuming a peaked rotor shown in FIG. 9, the compression ratio B / A (ie, the ratio between the peak height B and the clearance A) at the peak defined as shown in FIG. 10 is changed. The analysis was performed, and the mixing performance (kneading performance in this case) was evaluated for each case.
【0049】図9及び表1に、山ありロータ混合機に対
する入力パラメータを示す。FIG. 9 and Table 1 show the input parameters for the crested rotor mixer.
【0050】[0050]
【表1】 [Table 1]
【0051】ここで、図9及び表1中の各変数の意味は
以下の通りである。すなわち、被混合物流路に対して、
ロータの半径方向分割数(NR)、周方向分割数(NT
H)、軸方向分割数(NZ)、バレル内半径(RO)、
ロータ外半径(RI)、ロータ高さ(H)、山の底幅
(W)、山の仰角(MA)、山数(NM)、圧縮比(P
RA)である。また、図11はメッシュ分割したときの
鳥瞰図である。Here, the meaning of each variable in FIG. 9 and Table 1 is as follows. That is, for the flow path of the mixture,
Number of rotor divisions in the radial direction (NR), number of divisions in the circumferential direction (NT)
H), number of axial divisions (NZ), inner radius of barrel (RO),
Rotor outer radius (RI), rotor height (H), peak width (W), peak elevation angle (MA), peak number (NM), compression ratio (P
RA). FIG. 11 is a bird's-eye view at the time of mesh division.
【0052】熱流動解析部2では、図11に示すように
メッシュ分割された被混合物流路のメッシュデータに対
し、熱流動を支配する連続の式、運動方程式、エネルギ
ー方程式、構成方程式の3次元成分すべてを所定の境界
条件(壁面温度等)及び被混合物の物性値データのもと
で解く流動解析を行う。すなわち、流動解析部と温度解
析部との収束計算により全体が安定計算段階に至るまで
繰り返し計算を行う。温度境界条件は、ロータ壁面及び
バレル壁面の実現象に規定される温度を設定する。ここ
では140℃とた。また、流動境界条件は、計算に用い
る座標系により異なるが、静止座標系での解析の場合、
ロータ部のロータ回転速度に規定される周速度をバレル
部において0、すなわち壁面において滑り無しとする境
界条件を設定した。また、被混練物としては、重合度1
000の硬質ポリ塩化ビニル樹脂とし、粘度モデルはべ
き乗則モデル(Pawer−lawモデル)を使用し
た。The heat-fluid analysis unit 2 converts the mesh data of the flow path of the mixture to be mixed into meshes as shown in FIG. 11 into three-dimensional equations of a continuous equation governing the heat flow, a kinetic equation, an energy equation, and a constitutive equation. A flow analysis is performed in which all components are solved under predetermined boundary conditions (such as wall surface temperature) and physical property value data of the mixture. That is, the calculation is repeatedly performed until the whole reaches the stable calculation stage by the convergence calculation of the flow analysis unit and the temperature analysis unit. The temperature boundary condition sets a temperature defined by actual phenomena on the rotor wall surface and the barrel wall surface. Here, the temperature was 140 ° C. In addition, the flow boundary conditions differ depending on the coordinate system used for calculation, but in the case of analysis in the stationary coordinate system,
A boundary condition was set such that the peripheral speed defined by the rotor rotation speed of the rotor portion was 0 in the barrel portion, that is, there was no slip on the wall surface. The kneaded material has a degree of polymerization of 1
000 rigid polyvinyl chloride resin, and a viscosity model used was a power-law model (Power-law model).
【0053】以上の条件のもとで、温度場、流速場とも
に安定状態(定常状態)に達するまで収束計算を繰り返
し、メッシュの各格子点に対して、離散化された流速場
(座標と速度ベクトル)を出力として得た。Under the above conditions, the convergence calculation is repeated until both the temperature field and the flow velocity field reach a stable state (steady state), and the discretized flow velocity field (coordinates and velocity) is calculated for each grid point of the mesh. Vector) as output.
【0054】粒子追跡解析部3は、プリプロセッサ1で
作成したメッシュデータと、熱流動解析の結果から得ら
れた流速場データとを各ファイルから読み込み、入力デ
ータで規定される解析領域の大きさと、質量を持たない
仮想粒子を被混合物流路内の所定の位置に所定の個数だ
け初期配置する。そして、この仮想粒子の位置座標を検
出し、この座標の含まれる要素と、その周りの要素との
流速から、その仮想粒子の流速を内挿計算する。その
後、仮想粒子をその流速で移動させ、移動後の仮想粒子
位置座標を求め、流速を求めるといった処理を繰り返
し、仮想粒子が入力データで規定する座標値もしくは時
間になるまでこの処理を繰り返す。そして、それぞれの
仮想粒子について各時刻の仮想粒子の座標データを流跡
線データとして出力する。本実施例では、モデル流路の
中央面に、半径方向に15個、周方向に180個の計2
700個の粒子を初期配置させた。The particle tracking analysis unit 3 reads the mesh data created by the preprocessor 1 and the flow velocity field data obtained from the results of the heat flow analysis from each file, and determines the size of the analysis area defined by the input data, A predetermined number of virtual particles having no mass are initially arranged at predetermined positions in the flow path of the mixture. Then, the position coordinates of the virtual particle are detected, and the flow velocity of the virtual particle is interpolated from the flow velocity of the element including the coordinate and the surrounding elements. Thereafter, the virtual particle is moved at the flow velocity, the coordinates of the virtual particle position after the movement are obtained, and the processing of obtaining the flow velocity is repeated. This processing is repeated until the virtual particle reaches the coordinate value or time specified by the input data. Then, for each virtual particle, the coordinate data of the virtual particle at each time is output as trajectory data. In the present embodiment, a total of 15 pieces in the radial direction and 180 pieces in the circumferential direction
700 particles were initially placed.
【0055】混合性能評価解析部4は、粒子追跡解析部
3によって求められた各仮想粒子の流跡線データと、混
合性能評価解析のコントロールパラメータとを読み込
む。本実施例においては、球半径ε=1(mm)、発展
時間T0=5(sec)、終了時間Tend=480
(sec)とした。次に、各流跡線に対して発展時間T
0ごとの領域変換行列を計算し、さらに単位球状領域の
引伸ばし率の最大値に対応する領域変換行列の固有値の
最大成分を求め、流跡線の位置での局所的な混合性指標
とした。以上の計算を各流跡線に対して終了時間Ten
dまで繰り返した後、局所的な混合性指標の平均値を求
めて、混合系全体の混合性能評価指標とした。The mixing performance evaluation analysis unit 4 reads the trajectory data of each virtual particle obtained by the particle tracking analysis unit 3 and control parameters for the mixing performance evaluation analysis. In this embodiment, the spherical radius ε = 1 (mm), the development time T0 = 5 (sec), and the end time Tend = 480.
(Sec). Next, for each trajectory, the development time T
Calculate the area conversion matrix for each 0, further obtain the maximum component of the eigenvalue of the area conversion matrix corresponding to the maximum value of the stretching rate of the unit spherical area, and use it as the local mixing index at the position of the trajectory . The above calculation is applied to the end time Ten for each trajectory
After repeating up to d, the average value of the local mixing index was obtained and used as the mixing performance evaluation index of the entire mixed system.
【0056】このようにして混合性能を評価した解析結
果を表2に示す。また、ポリ塩化ビニル樹脂の混練実施
時のパラメータの一覧を表3に示す。Table 2 shows the analysis results of evaluating the mixing performance in this way. Table 3 shows a list of parameters at the time of kneading the polyvinyl chloride resin.
【0057】[0057]
【表2】 [Table 2]
【0058】[0058]
【表3】 [Table 3]
【0059】表2中において、圧縮率(圧縮比B/A)
0の場合は円筒ロータ(山なしロータ)に対応する。こ
の場合、剪断力による混練のみが生じており、指標は
1.2と引伸ばしによる混練はそれぼと大きくないこと
が分かる。圧縮率が0.4〜0.8の山ありロータの場
合、剪断力による混練に加え、山部で延伸による混練も
なされるため、混練度合いは円筒ロータの場合よりも大
きくなる。表2の結果でも、山ありロータの混練性能が
高くなっており、延伸による混練の効果が評価できてい
ることが分かる。In Table 2, the compression ratio (compression ratio B / A)
A value of 0 corresponds to a cylindrical rotor (rotor without ridges). In this case, only the kneading due to the shearing force occurs, and the index is 1.2, which indicates that the kneading due to the stretching is not so large. In the case of a rotor having a peak having a compression ratio of 0.4 to 0.8, in addition to kneading by shearing force, kneading by stretching is performed at the peak, so that the degree of kneading is larger than that of a cylindrical rotor. The results in Table 2 also show that the kneading performance of the crested rotor is high, and that the effect of kneading by stretching can be evaluated.
【0060】ここで、対比例として、上記実施例とほぼ
同様の形状を持つプラストミルによりポリ塩化ビニル樹
脂を混練した場合のポリ塩化ビニル樹脂の崩壊度の測定
結果を表4に示す。Here, as a comparative example, Table 4 shows the measurement results of the degree of disintegration of the polyvinyl chloride resin when the polyvinyl chloride resin was kneaded with a plastmill having substantially the same shape as in the above example.
【0061】[0061]
【表4】 [Table 4]
【0062】崩壊度は1次粒子の凝集した構造のポリ塩
化ビニル樹脂が混練の作用により破壊され、1次粒子が
ばらばらに分散した状態になる割合を表し、混練後の被
混練物の断面を顕微鏡観察することで得られる。ポリ塩
化ビニル樹脂においては、崩壊度が混練の強さを表現す
る1つの指標として用いられている。崩壊度は圧縮率が
0.6の場合が最も大きくなっており、この条件で最も
混練度が強いことを表している。本発明による混合性能
評価解析システムにおいても、圧縮率0.6付近が最も
混練度が高くなっており、正しい解析ができていること
が証明された。The degree of disintegration indicates the rate at which the polyvinyl chloride resin having a structure in which the primary particles are agglomerated is broken by the action of kneading and the primary particles are dispersed separately. Obtained by microscopic observation. In polyvinyl chloride resin, the disintegration degree is used as one index expressing the strength of kneading. The degree of collapse is greatest when the compression ratio is 0.6, which means that the kneading degree is the strongest under these conditions. Also in the mixing performance evaluation and analysis system according to the present invention, the kneading degree was highest near the compression ratio of 0.6, which proved that the correct analysis was performed.
【0063】[0063]
【発明の効果】本発明の混合性能解析システムは、熱流
動解析結果の流速場データに基づき、混合性能を固有値
という概念を用いて評価している。従って、熱流動解析
では密度、比熱、粘度等の被混合物の物性データや、壁
面温度、回転数、入流量などの各種混合条件、及び混合
機の翼の長さや枚数などの形状パラメータを比較的簡単
に変更できるため、様々なパラメータを変更した場合の
混合及び混合性能を机上で簡単に評価できる。そのた
め、設計の自由度が大きくなるとともに、設計期間や設
計コストが削減できる。また、混合性能を定量的に記述
できるため、モデル形状や物性データ及びその評価結果
をデータベースとして蓄積することにより、新製品設計
の際に利用することができる。また、流跡線ごとに混合
を指標化するため、混合系システム全体の中のある特定
部分の混合の状態を定量的に把握できるので、より明確
な設計指針をもって設計することができる。According to the mixing performance analysis system of the present invention, the mixing performance is evaluated using the concept of eigenvalue based on the flow velocity data obtained from the heat flow analysis. Therefore, in the heat flow analysis, the physical property data of the mixture such as density, specific heat, viscosity, etc., various mixing conditions such as wall temperature, rotation speed, incoming flow rate, and shape parameters such as the length and number of blades of the mixer are relatively determined. Since it can be easily changed, mixing and mixing performance when various parameters are changed can be easily evaluated on a desk. Therefore, the degree of freedom in design is increased, and the design period and design cost can be reduced. In addition, since the mixing performance can be quantitatively described, the model shape, physical property data, and evaluation results thereof can be stored as a database and used when designing a new product. In addition, since the mixing is indexed for each trajectory, the mixing state of a specific portion in the entire mixing system can be quantitatively grasped, so that the design can be performed with clearer design guidelines.
【図1】本発明の混合性能評価解析システムの全体構成
図である。FIG. 1 is an overall configuration diagram of a mixed performance evaluation / analysis system of the present invention.
【図2】モデル形状作成部及び熱流動解析部のより具体
的な構成図である。FIG. 2 is a more specific configuration diagram of a model shape creation unit and a heat flow analysis unit.
【図3】粒子追跡解析部での解析手順を説明するための
フローチャートである。FIG. 3 is a flowchart illustrating an analysis procedure in a particle tracking analysis unit.
【図4】微小時間ステップの領域変換行列の概念図であ
る。FIG. 4 is a conceptual diagram of an area conversion matrix of a minute time step.
【図5】発展時間の領域変換行列の概念図である。FIG. 5 is a conceptual diagram of a development time transformation matrix.
【図6】領域変換行列と固有値との関係を示す概念図で
ある。FIG. 6 is a conceptual diagram illustrating a relationship between a domain transformation matrix and eigenvalues.
【図7】発展時間ごとの計算の進め方を示す概念図であ
る。FIG. 7 is a conceptual diagram showing how to proceed with calculation for each development time.
【図8】混合性能評価解析部での解析手順を説明するた
めのフローチャートである。FIG. 8 is a flowchart illustrating an analysis procedure in a mixed performance evaluation analysis unit.
【図9】山ありロータの平面図である。FIG. 9 is a plan view of a crested rotor.
【図10】山ありロータの山部の拡大図である。FIG. 10 is an enlarged view of a peak portion of a peaked rotor.
【図11】被混練物流路のメッシュ分割状態を示す鳥瞰
図である。FIG. 11 is a bird's-eye view showing a mesh-divided state of a kneaded material flow path.
【符号の説明】 1 モデル形状作成部 2 熱流動解析部 3 粒子追跡解析部 4 混合性能評価解析部[Description of Signs] 1 Model shape creation unit 2 Heat flow analysis unit 3 Particle tracking analysis unit 4 Mixing performance evaluation analysis unit
Claims (1)
路を多面体セル要素を用いて3次元微小領域に分割し、
この分割されたメッシュデータに対し熱流動を支配する
連続の式、運動方程式、エネルギー方程式、構成方程式
の3次元成分すべてを所定の境界条件及び被混合物の物
性値データのもとで解くことにより、メッシュのそれぞ
れの格子点に対してその座標と流速とからなる流速場デ
ータを求める熱流動解析部と、 物理的な大きさと質量とを持たない仮想粒子を被混合物
流路内の所定の位置に所定の個数だけ初期配置し、前記
熱流動解析の結果得られる離散化された流速場データを
もとに、仮想粒子位置における流速を内挿又は外挿する
ことにより結合して、各仮想粒子の流跡線データを求め
る粒子追跡解析部と、 前記粒子追跡解析部によって求められた各仮想粒子の流
跡線に対して、その流跡線上の点と、この点から所定距
離内に存在する近傍の流跡線群上の点とを結ぶベクトル
の所定時間後の変化を計算し、線形近似によりベクトル
の変化を表す変換行列を求め、この変換行列により任意
の3次元領域を変換した際の領域の固有ベクトル方向へ
の引伸ばし率の最大値に対応する固有値の最大成分をそ
の区間における領域の引伸ばし率とし、この引伸ばし率
を前記所定時間ごとに流跡線の所定の位置まで繰り返し
求め、その平均値により各流跡線に沿った混合の履歴を
指標化し、各流跡線に対して得られた指標値データの平
均値により混合系の性能を解析する混合性能評価解析部
とを備えたことを特徴とする混合性能解析システム。1. A flow path of a mixture to be mixed is divided into three-dimensional minute regions using a polyhedral cell element for a target mixing system,
By solving all three-dimensional components of the continuous equation governing heat flow, the equation of motion, the energy equation, and the constitutive equation for the divided mesh data under predetermined boundary conditions and physical property value data of the mixture, A thermal-hydraulic analysis unit that obtains flow velocity field data consisting of its coordinates and flow velocity for each grid point of the mesh, and virtual particles having no physical size and mass are placed at predetermined positions in the flow path of the mixture. Initially arranged by a predetermined number, based on the discretized flow velocity field data obtained as a result of the heat flow analysis, by interpolating or extrapolating the flow velocity at the virtual particle position, and combining A particle tracking analysis unit that obtains trajectory data; and a trajectory line of each virtual particle obtained by the particle tracing analysis unit, a point on the trajectory line, and a near point existing within a predetermined distance from this point. Calculates the change of the vector connecting the points on the trajectory group after a predetermined time, obtains a conversion matrix representing the change in the vector by linear approximation, and calculates the area when any three-dimensional area is converted using this conversion matrix. The maximum component of the eigenvalue corresponding to the maximum value of the stretch rate in the eigenvector direction as the stretch rate of the area in that section, repeatedly determine the stretch rate every predetermined time to a predetermined position of the trajectory, A mixing performance evaluation analysis unit that indexes the mixing history along each trajectory with the average value and analyzes the performance of the mixing system with the average value of the index value data obtained for each trajectory A mixed performance analysis system.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP10012676A JPH11211744A (en) | 1998-01-26 | 1998-01-26 | Mixing data analysis system |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP10012676A JPH11211744A (en) | 1998-01-26 | 1998-01-26 | Mixing data analysis system |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH11211744A true JPH11211744A (en) | 1999-08-06 |
Family
ID=11811991
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP10012676A Pending JPH11211744A (en) | 1998-01-26 | 1998-01-26 | Mixing data analysis system |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH11211744A (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7720658B2 (en) * | 2005-06-02 | 2010-05-18 | Institut Francais Du Petrole | Method of upscaling absolute permeabilities to construct a flow simulation model |
-
1998
- 1998-01-26 JP JP10012676A patent/JPH11211744A/en active Pending
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7720658B2 (en) * | 2005-06-02 | 2010-05-18 | Institut Francais Du Petrole | Method of upscaling absolute permeabilities to construct a flow simulation model |
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