KR101975919B1 - Velocity pressure enthalpy coupled analyzing method and computing system implementing the same - Google Patents
Velocity pressure enthalpy coupled analyzing method and computing system implementing the same Download PDFInfo
- Publication number
- KR101975919B1 KR101975919B1 KR1020180076978A KR20180076978A KR101975919B1 KR 101975919 B1 KR101975919 B1 KR 101975919B1 KR 1020180076978 A KR1020180076978 A KR 1020180076978A KR 20180076978 A KR20180076978 A KR 20180076978A KR 101975919 B1 KR101975919 B1 KR 101975919B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- pressure
- module
- flux
- enthalpy
- velocity
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G06F17/5009—
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
Landscapes
- Measuring Fluid Pressure (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 속도 압력 엔탈피 연계 해석 방법 및 이를 이용한 컴퓨팅 시스템에 대한 것이며, 구체적으로는 충격파가 있는 압축성 유동에서의 속도 압력 엔탈피 연계 해석 방법 및 이를 수행하기 위한 컴퓨팅 시스템에 대한 것이다.The present invention relates to a velocity pressure enthalpy linked analysis method and a computing system using the same, and more particularly, to a velocity pressure enthalpy linked analysis method in a compressible flow with a shock wave and a computing system for performing the same.
상기의 압축성 유동은 기체유동에 있어서는 압축성 효과(유동에 의해 야기되는 현저한 밀도변화)를 전제로 하는데, 기체가 음속에 가까운 속도로 움직일 때 밀도의 변화가 중요하게 되고, 유동은 압축성이 된다. 이 점을 고려해서 구분하는 기준이 Mach 수(Ma=V/a) 이며 다음과 같다.The compressible flow is premised on the compressible effect (significant density change caused by the flow) in the gas flow. The change of density becomes important when the gas moves at a speed close to the speed of sound, and the flow becomes compressible. Considering this point, the criteria for classification are Mach numbers (Ma = V / a).
- Ma < 0.3 :비압축성(Incompressible)으로, 밀도 효과는 무시된다.Ma <0.3: Incompressible, the density effect is ignored.
- 0.3 < Ma < 0.8 :아음속(subsonic)유동으로서, 밀도 효과는 중요하나 충격파는 발생하지 않는다.0.3 <Ma <0.8: As a subsonic flow, the density effect is important but no shock wave occurs.
- 0.8 < Ma < 1.2 :천 음속(transonic)유동으로서, 충격파가 최초로 나타나고, 아음속 및 초음속유동영역으로 나뉜다. 천 음속영역에서의 동력비행은 유동장의 혼합된 특성으로 인하여 어렵다.-0.8 <Ma <1.2: Transonic flow, shock wave first appears and subdivided into subsonic and supersonic flow zones. Power flight in the transonic region is difficult due to the mixed nature of the flow field.
- 1.2 < Ma < 3.0 : 초음속(supersonic)유동으로서, 충격파는 존재하나 아음속영역이 없다.-1.2 <Ma <3.0: Supersonic flow, shock wave present but no subsonic region.
- Ma < 3.0 : 극 초음속유동으로서, 충격파 및 기타 유동변화가 특히 강하다. -Ma <3.0: Ultrasonic flow, shock wave and other flow changes are particularly strong.
한편, 상기 충격파는 공기 등과 같은 기체 속을 음속보다도 빨리 전달되는 강력한 압력파로서, 기체 내의 압력파는 압축된 부분과 팽창된 부분이 다같이 소리와 같은 일정한 속도로 전달되는 것이 보통이지만, 압력변화가 급격히 생기면 팽창부는 서서히, 압축부는 급격하게 변화되어 파형이 찌그러져, 그 파가 통과할 때는 압력이나 밀도, 속도 등이 갑작스럽게 증가하는 것으로 느껴진다. 이것이 충격파이다. 보통의 경우는 Ma수가 작다면 유체 밀도의 변화는 유동장내의 모든 곳에서 작고, 에너지 방정식은 독립적이 되고, 상태방정식은 밀도가 거의 일정하다는 단순한 서술이 되므로, 비압축성 유동은 단지 운동량과 연속성 해석만을 필요로 한다.On the other hand, the shock wave is a powerful pressure wave that is delivered in the gas, such as air faster than the speed of sound, the pressure wave in the gas is usually delivered at a constant speed, such as the sound of the compressed portion and the expanded portion, but the pressure change is If it suddenly occurs, the expanded portion is gradually changed, and the compressed portion is rapidly changed and the waveform is distorted. As the wave passes, it is felt that the pressure, density, speed, etc. increase abruptly. This is a shock wave. Normally, if the number of Ma is small, the change in fluid density is small everywhere in the flow field, the energy equation becomes independent, and the state equation is a simple statement that the density is almost constant, so incompressible flow only needs to analyze the momentum and continuity. Shall be.
그러나, 압축성 유동에서는 밀도변화가 중요하고, 상태방정식에 의하여 압력과 온도의 변화도 중요하게 된다. 그래서 기존의 2개의 기본방정식으로부터 4개의 방정식으로 확대 해석하여야 한다.However, density change is important in compressible flow, and pressure and temperature change are also important by the state equation. Therefore, it should be expanded to four equations from two basic equations.
1. 연속 방정식 (Continuity equation)Continuity equation
2. 운동량 방정식 (Momentum equation)2. Momentum equation
3. 에너지 방정식 (Energy equation)3. Energy equation
4. 상태 방정식 (equation of state) 4. equation of state
이와 같은 압축성 유동에서의 해석은 열유체, 조선, 철도 및 내부 유동 및 항공기와 같은 외부 공력 해석과 같은 다양한 유체역학 분야의 요소 거동 해석에서 중요한 역할을 차지한다.Analysis in such compressible flows plays an important role in the analysis of elemental behavior in various hydrodynamic fields such as thermal fluids, shipbuilding, railroads, and internal aerodynamics such as aircraft.
이 중 도 1을 참조하여 종래의 압력-속도 연계 해석기법을 설명하면, 압력 기반 연계 해석자(Pressure Based Coupled Solver)가 운동량 방정식의 ∇p 항의 압력값과 압력에 관한 식으로 변형된 연속 방정식의 ∇Φ 항의 속도값을 현재의 반복시점에 계산되는 값들을 사용하는 방법이다. 이는 기존의 격리 해석자(Segregated Solver)에 비해 압축성 유동 영역에서 보다 강건하게 계산을 수행할 수 있는 장점이 있으나, 메모리 용량 및 한번의 반복 계산당 요구되는 계산 시간이 증가하는 단점이 존재한다. 한편, 열에너지(엔탈피)에 의해 밀도의 변화가 급격하게 발생하는 유동의 경우에는 에너지 방정식을 해석한 후, 연속 방정식을 다시 해석해야 하는 불편함이 있다.Referring to FIG. 1, a conventional pressure-velocity coupled analysis technique is described. The pressure-based coupled solver transforms the equation of the continuous equation transformed into the equation for the pressure value and pressure of the term 항 p of the momentum equation. This method uses the speed value of the term Φ to be calculated at the current iteration time. This has the advantage of being able to perform the calculation more robustly in the compressible flow region than the conventional segregated solver, but has the disadvantage of increasing the memory capacity and the computation time required per one iteration. On the other hand, in the case of a flow in which a change in density is suddenly caused by thermal energy (enthalpy), there is an inconvenience of analyzing the energy equation and then analyzing the continuous equation again.
도 2를 참조하여 기존의 SIMPLE (Semi-Implicit Method for Pressure-Linked Equations)알고리즘에서 압력식을 해석하는 부분에서 엔탈피를 해석하는 에너지식을 사용하는 종래의 압력-엔탈피 연계 해석기법을 설명하면, 압력-엔탈피 연계 해석기법은 온도에 의한 압력 변화가 큰 유동의 경우에는 속도와 압력의 연계보다 압력과 엔탈피의 연계를 사용한 수치 해석 알고리즘 적용이 해석 강건성면에서 유리하고, 속도-압력 연계 해석 알고리즘과 대비하여 에너지 변화가 큰 유동에 적용하기 용이하다. Referring to FIG. 2, a conventional pressure-enthalpy linkage analysis method using an energy equation for analyzing enthalpy in a portion of analyzing a pressure equation in a conventional SIMPLE (Semi-Implicit Method for Pressure-Linked Equations) algorithm will be described. -Enthalpy-linked analysis technique is advantageous in terms of analysis robustness in terms of analytical robustness in terms of analysis robustness in the case of flows with large pressure changes due to temperature, rather than velocity-pressure coupling. The energy change is easy to apply to large flow.
이와 같은 충격파나 노즐 문제와 같이 속도의 변화가 크고 에너지의 변화 또한 크게 나타나는 유동 해석의 경우 종래와 같은 속도-압력 연계 알고리즘이나 압력-엔탈피 연계 알고리즘을 적용하기에는 한계가 존재한다.In the case of a flow analysis such as a shock wave or a nozzle problem that has a large speed change and a large energy change, there is a limit to applying a conventional speed-pressure coupling algorithm or a pressure-enthalpy coupling algorithm.
본 발명에서는 앞서 설명한 두 개의 알고리즘의 한계를 극복하고, 충격파 등의 불연속적인 유동 해석을 위한 플럭스 분할(flux splitting) 기법을 적용하여 다양한 종류의 충격파가 존재하는 압축성 유동에 적용 가능하고, 보정의 정확성 향상과 해석 정확성을 크게 증가시킬 수 있는 속도-압력-엔탈피 연계 알고리즘과 이를 이용한 전산유체역학 해석 컴퓨팅 시스템을 제공하고자 한다.The present invention overcomes the limitations of the two algorithms described above, and can be applied to compressible flows in which various kinds of shock waves exist by applying a flux splitting technique for discontinuous flow analysis such as shock waves, and correcting accuracy. To provide a speed-pressure-enthalpy linkage algorithm and a computational fluid dynamics analysis computing system using the same, which can greatly improve the accuracy and accuracy of analysis.
본 발명에 따른 속도 압력 엔탈피 연계 해석 방법은, 소정의 속도, 압력, 온도를 입력하는 단계(101); 압력-속도-엔탈피 연계 루프(coupled loop)를 연산하는 단계(102); 밀도 필드(density field)를 연산하는 단계(103); 속도와 압력 필드를 연산하는 단계(104); 압력에 의한 제1 플럭스 보정단계(105); 상기 제1 플럭스를 Kurganov-Tadmor 기법에 의한 필드 값으로 분할하는 단계(106); 밀도 필드(density field)를 재연산하는 단계(107); 압력과 온도 필드를 연산하는 단계(108); 압력에 의한 제2 플럭스 보정단계(109); 상기 제2 플럭스를 Kurganov-Tadmor 기법에 의한 필드 값으로 분할하는 단계(110); 및 iter<innerIter를 판단하는 단계(111)를 포함한다.Speed pressure enthalpy linkage analysis method according to the present invention, the step of inputting a predetermined speed, pressure, temperature (101); Computing 102 a pressure-velocity-enthalpy coupled loop; Calculating 103 a density field; Calculating 104 a velocity and pressure field; A first flux correction step 105 by pressure; Dividing (106) the first flux into field values by the Kurganov-Tadmor technique; Recalculating a density field (107);
본 발명에 따른 속도 압력 엔탈피 연계 해석 방법에서는, 상기 iter<innerIter를 판단하는 단계(111)의 결과가 긍정(Yes)인 경우 상기 단계(103)으로 회귀할 수 있다.In the velocity pressure enthalpy linkage analysis method according to the present invention, if the result of the step 111 of determining iter <innerIter is affirmative, the process may return to the step 103.
본 발명에 따른 속도 압력 엔탈피 연계 해석 방법에서는, 상기 iter<innerIter를 판단하는 단계(111)의 결과가 부정(No)인 경우 난류 방정식을 실행하고, 밀도 필드를 갱신하고, 수렴 여부를 판단하는 단계를 추가로 포함할 수 있다.In the velocity pressure enthalpy linkage analysis method according to the present invention, if the result of the step 111 of determining iter <innerIter is No, executing the turbulence equation, updating the density field, and determining whether to converge. It may further include.
본 발명에 따른 속도 압력 엔탈피 연계 해석 방법에서는, 상기 수렴 여부를 판단하는 단계의 결과가 긍정(Yes)인 경우 종료되고, 상기 수렴 여부를 판단하는 단계의 결과과 부정(No)인 경우, 새로운 속도, 새로운 압력, 새로운 온도의 값을 이용하여 상기 단계(103)로 회귀할 수 있다.In the velocity pressure enthalpy linkage analysis method according to the present invention, if the result of the step of determining whether the convergence is positive (Yes) is terminated, and if the result of the step of determining the convergence and negative (No), the new speed, The value of new pressure, new temperature can be used to return to step 103 above.
본 발명에 따른 속도 압력 엔탈피 연계 해석을 수행하는 컴퓨팅 시스템은, 소정의 속도, 압력, 온도를 입력하는 모듈(201); 압력-속도-엔탈피 연계 루프(coupled loop)를 연산하는 모듈(202); 밀도 필드(density field)를 연산하는 모듈(203); 속도와 압력 필드를 연산하는 모듈(204); 압력에 의한 제1 플럭스 보정 모듈(205); 상기 제1 플럭스를 Kurganov-Tadmor 기법에 의한 필드 값으로 분할하는 모듈(206); 밀도 필드(density field)를 재연산하는 모듈(207); 압력과 온도 필드를 연산하는 모듈(208); 압력에 의한 제2 플럭스 보정 모듈(209); 상기 제2 플럭스를 Kurganov-Tadmor 기법에 의한 필드 값으로 분할하는 모듈(210); 및 iter<innerIter를 판단하는 모듈(211)을 포함한다.Computing system for performing a speed pressure enthalpy linked analysis according to the present invention, the module 201 for inputting a predetermined speed, pressure, temperature; A module 202 for computing a pressure-velocity-enthalpy coupled loop; A module 203 for calculating a density field; A module 204 for calculating velocity and pressure fields; A first flux correction module 205 by pressure; A module 206 for dividing the first flux into field values by the Kurganov-Tadmor technique; A
본 발명에 따른 속도 압력 엔탈피 연계 해석을 수행하는 컴퓨팅 시스템에서는, 상기 iter<innerIter를 판단하는 모듈(211)의 판단결과가 긍정(Yes)인 경우 상기 모듈(203)을 다시 실행하는 것으로 회귀할 수 있다.In the computing system for performing the velocity pressure enthalpy linkage analysis according to the present invention, when the determination result of the module 211 for determining the iter <innerIter is affirmative, the module 203 may be executed again. have.
본 발명에 따른 속도 압력 엔탈피 연계 해석을 수행하는 컴퓨팅 시스템에서는, 상기 iter<innerIter를 판단하는 모듈(211)의 판단결과가 부정(No)인 경우 난류 방정식을 실행하고, 밀도 필드를 갱신하고, 수렴 여부를 판단하는 모듈을 추가적으로 포함할 수 있다.In the computing system for performing velocity pressure enthalpy linkage analysis according to the present invention, if the determination result of the module 211 for determining the iter <innerIter is No, the turbulence equation is executed, the density field is updated, and converged. It may further include a module for determining whether or not.
본 발명에 따른 속도 압력 엔탈피 연계 해석을 수행하는 컴퓨팅 시스템에서는, 상기 수렴 여부의 판단 결과가 긍정(Yes)인 경우 상기 컴퓨팅 시스템을 종료하고, 상기 수렴 여부의 판단 결과가 부정(No)인 경우, 새로운 속도, 새로운 압력, 새로운 온도의 값을 이용하여 상기 모듈(203)을 다시 실행하는 것으로 회귀할 수 있다.In the computing system for performing the velocity pressure enthalpy linkage analysis according to the present invention, when the determination result of the convergence is yes, the computing system is terminated, and when the determination result of the convergence is negative, The values of new speed, new pressure, and new temperature can be used to return to running the module 203 again.
첫째, 본 발명에 따른 속도-압력-엔탈피 연계 해석 방법과 이를 실행하는 컴퓨팅 시스템(장치)에 따르면 외부 유동 조건 이외에도 난류 모델이나 연소와 같은 물리 모듈을 적용할 수가 있다.First, according to the velocity-pressure-enthalpy linkage analysis method and a computing system (apparatus) implementing the same, a physical module such as a turbulence model or combustion can be applied in addition to external flow conditions.
둘째, 본 발명에 따른 속도-압력-엔탈피 연계 해석 방법과 이를 실행하는 컴퓨팅 시스템(장치)에 따르면 밀도 필드 연산 후 압력에 의한 1차 플럭스 보정을 한 후 재차 밀도 필드를 연산한 후 2차 플럭스 보정을 수행하여 속도 보정의 정확도를 크게 향상시킬 수 있다.Second, according to the velocity-pressure-enthalpy linkage analysis method and a computing system (apparatus) executing the same, the first flux correction by pressure after the density field calculation and the second flux correction after calculating the density field again This can greatly improve the accuracy of the speed correction.
셋째, 본 발명에 따른 속도-압력-엔탈피 연계 해석 방법과 이를 실행하는 컴퓨팅 시스템(장치)에 따르면 충격파나 압축성 효과가 두드러지는 고속 유동 해석에서의 압력 기반 해석자의 불안정성을 해소할 수 있고, 밀도 기반의 격리 해석자(segregated solver)의 경우, 높은 정확도에 비해 낮은 CFL 수(Courant Friedrichs Lewy number)를 요구하며 기존의 오픈폼(OpenFOAM) 플랫폼의 해석 프로그램으로 해석이 어려운 문제점을 연계 해석(coupled solving)을 채용함으로써 해결할 수 있다.Third, according to the velocity-pressure-enthalpy linkage analysis method and the computing system implementing the same, the instability of the pressure-based solver in the high-speed flow analysis in which the shock wave or the compressive effect is prominent can be solved, and the density-based The segregated solver of CEM requires low CFL number (Courant Friedrichs Lewy number) compared to high accuracy, and solves problems that are difficult to solve with existing OpenFOAM platform solver. It can solve by employing.
넷째, 열에너지(엔탈피)에 의해 밀도의 변화가 급격하게 발생하는 유동의 경우에 에너지 방정식 해석 후 연속 방정식을 재해석하지 않고 연속 방정식과 에너지 방정식을 동시에 연계 행렬을 통하여 해석할 수 있게 된다.Fourth, in the case of a flow in which a change in density is rapidly generated by thermal energy (enthalpy), the continuous equation and the energy equation can be analyzed simultaneously through the linking matrix without reinterpreting the continuous equation after the energy equation analysis.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.Effects of the present invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
도 1은 종래의 압력-속도 연계 해석기법을 설명하는 흐름도이다.
도 2는 종래의 압력-엔탈피 연계 해석기법을 설명하는 흐름도이다.
도 3은 압축성 유동 해석 알고리즘 개선을 위한 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 4는 본 발명에 따른 속도-압력-엔탈피 연계 해석 방법을 보여주는 흐름도이다.
도 5는 본 발명에 따른 속도-압력-엔탈피 연계 해석 방법을 수행하는 컴퓨팅 시스템의 구조를 보여주는 도면.
도 6 내지 도 17은 본 발명에 따른 해석 방법에 따른 예시적 해석 결과를 보여준다.1 is a flow chart illustrating a conventional pressure-velocity coupled analysis technique.
2 is a flowchart illustrating a conventional pressure-enthalpy linkage analysis technique.
3 is a flow chart illustrating a method for improving the compressible flow analysis algorithm.
4 is a flow chart showing a speed-pressure-enthalpy linkage analysis method according to the present invention.
5 is a diagram showing the structure of a computing system for performing the velocity-pressure-enthalpy linkage analysis method according to the present invention.
6 to 17 show exemplary analysis results according to the analysis method according to the present invention.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 예시적 실시예를 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 통상의 기술자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described an exemplary embodiment of the present invention. Advantages and features of the present invention and methods for achieving them will be apparent with reference to the embodiments described below in detail with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various different forms, only the embodiments to make the disclosure of the present invention complete, and to those skilled in the art to fully know the scope of the invention. It is provided for the purposes of illustration and the invention is defined only by the scope of the claims.
비록 제1, 제2 등이 다양한 구성요소, 모듈 및/또는 섹션들을 서술하기 위해서 사용되나, 구성요소, 모듈 및/또는 섹션들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소, 모듈 또는 섹션들을 다른 구성요소, 모듈 또는 섹션들과 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소, 제1 모듈 또는 제1 섹션은 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소, 제2 모듈 또는 제2 섹션일 수도 있음은 물론이다.Although the first, second, etc. are used to describe various components, modules and / or sections, the components, modules and / or sections are of course not limited by these terms. These terms are only used to distinguish one component, module or section from other components, modules or sections. Therefore, the first component, the first module or the first section mentioned below may be a second component, a second module or a second section within the technical spirit of the present invention.
본 명세서에서 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다.In this specification, the singular forms also include the plural unless specifically stated otherwise in the phrases.
본 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 모듈 및/또는 섹션 외에 하나 이상의 다른 구성 요소, 모듈 및/또는 섹션의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.As used herein, "comprises" and / or "comprising" refers to the presence or addition of one or more other components, modules and / or sections in addition to the components, modules and / or sections mentioned. Do not exclude
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms used in the present specification (including technical and scientific terms) may be used in a sense that can be commonly understood by those skilled in the art. Also, the terms defined in the dictionary are not to be interpreted ideally or excessively unless they are specifically defined clearly.
도 3을 참조하여 압축성 유동 해석 알고리즘 개선을 위한 방안을 설명하면, 압력 기반 알고리즘에 플럭스 분할(flux splitting) 기법을 적용하는 것은 불연속적인 유동 해석을 위해 플럭스 분할(flux splitting) 기법 적용의 필요가 있고, 압력 기반 플럭스 분할 중앙 기법(Pressure based flux splitting central scheme)을 적용하고 격자 면에서의 플럭스(flux) 계산에 적용과, Kurganov-Tadmor flux splitting scheme과 낮은 마하수 보정(Low Mach number correction)을 채용한다.Referring to FIG. 3, the method for improving the compressible flow analysis algorithm is described. Applying the flux splitting method to the pressure-based algorithm requires the application of the flux splitting method for the discontinuous flow analysis. Apply pressure based flux splitting central scheme, apply flux calculation on grid side, Kurganov-Tadmor flux splitting scheme and low Mach number correction. .
도 4와 같은 본 발명의 속도 압력 엔탈피 연계 해석 방법은, 소정의 속도, 압력, 온도를 입력하는 단계(101), 압력-속도-엔탈피 연계 루프 연산하는 단계(102), 밀도 필드(density field)를 연산하는 단계(103), 속도 및 압력 필드를 연산하는 단계(104), 압력에 의하여 제1 플럭스를 보정하는 단계(105), 제1 플럭스를 Kurganov-Tadmor 기법에 의한 새로운 필드 값으로 분할하는 단계(106), 밀도 필드를 재연산하는 단계(107), 압력 및 온도 필드를 연산하는 단계(108), 압력에 의하여 제2 플럭스를 보정하는 단계(109), 제2 플럭스를 Kurganov-Tadmor 기법에 의한 새로운 필드 값으로 분할하는 단계(110), iter<innerIter 판단하는 단계(111)를 포함한다.In the velocity pressure enthalpy linkage analysis method of the present invention as shown in FIG. 4, a step 101 of inputting a predetermined speed, pressure, and temperature, a step of calculating a pressure-speed-enthalpy linkage loop 102, and a density field Calculating (103), calculating the velocity and pressure fields (104), correcting the first flux by pressure (105), and dividing the first flux into new field values by the Kurganov-Tadmor technique. Step 106, recalculating the
여기서 pUpH는 이하 부호의 설명에서 설명하는 바와 같이, 압력(p), 속도(U), 엔탈피(에너지)를 상호 연계하여 해석하는 것을 나타내기 위한 것으로, 본 발명에서의 압력-속도-엔탈피 연계 루프를 의미하는 것이다.Here, pUpH is used to indicate that the pressure (p), the speed (U), the enthalpy (energy) is to be interpreted in conjunction with each other, as described in the description of the following sign, the pressure-speed-enthalpy linkage loop in the present invention It means.
또한, 상기 iter<innerIter 판단하는 단계(111)의 판단결과가 긍정(예, Yes)인 경우에는 위 밀도 필드(density field)를 연산하는 단계(103)로 회귀하여 루프를 계속하게 된다. 반면에 상기 iter<innerIter 판단하는 단계(111)의 판단결과가 부정(아니요, No)인 경우에는 난류 방정식(112)을 거쳐서 밀도 필드 갱신 단계(113)를 수행한다. 그리고 나서 수렴여부를 판단하는 단계(115)를 수행한 후 수렴하는 경우에는 루프를 종료하고 수렴하지 않는 경우에는 새로운 속도, 압력, 온도 값(114)을 이용하여 밀도 필드(density field)를 연산하는 단계(103)를 다시 수행한다.In addition, when the determination result of the step 111 of determining iter <innerIter is affirmative (Yes), the process returns to the step 103 of calculating a density field and continues the loop. On the other hand, when the determination result of the step 111 of determining iter <innerIter is negative (No, No), the density
상기 "iter<innerIter"라는 용어는 본 발명에서 상기 수렴여부를 판단하는 단계(115)에 이르기 전에 내부 반복 계산의 필요성 여부를 판단하기 위한 단계로서, 내부 반복 계산 값의 판단식을 의미한다. 즉, CFL(Courant Friedrichs Lewy number)을 크게 지정하는 경우에 내부 반복 횟수를 증가시켜서 수렴을 시키게 되는데 이러한 사용자가 입력하는 값, 다시 말해 사용자가 지정한 내부 반복값에 따른 내부 반복 여부를 결정하는 프로세스를 의미한다.The term "iter <innerIter" is a step for determining whether an internal iteration calculation is necessary before reaching the determining 115 in the present invention, and means an expression of an internal iteration calculation value. In other words, when the CFL (Courant Friedrichs Lewy number) is large, convergence is made by increasing the number of internal repetitions. The process of determining whether to repeat the internal repetition according to the internal repetition value specified by the user it means.
본 발명에 따르면, 도 3에서와 같은 압축성 유동 해석 알고리즘을 개선하여 iter<innerIter 판단하는 단계(111)와 난류 방정식(112)을 거쳐서 밀도 필드 갱신 단계(113)를 수행하기 전에 압력에 의한 플럭스 보정을 2회로 분할해서 수행 하고(105, 109) 이를 위하여 밀도 필드의 연산도 2차례로 나누어서 수행하게 된다.According to the present invention, a flux correction by pressure before performing the density
즉, 최초에 속도, 압력 필드를 연산(104)한 후 제1 플럭스를 압력 보정(105)한 이후 도 4에서와 같은 Kurganov-Tadmor 기법에 의한 새로운 필드 값으로 플럭스를 분할(splitting)(106)하고 재차 밀도 필드를 연산(107)해서 압력, 온도 필드를 계산하여 다시 압력에 의해 제2 플럭스 보정을 하게 된다(109).That is, after first calculating the velocity and pressure fields (104) and then pressure compensating the first flux (105), the flux is split into new field values by the Kurganov-Tadmor technique as shown in FIG. Then, the density field is calculated (107), the pressure and temperature fields are calculated, and the second flux is corrected again by the pressure (109).
상기 Kurganov-Tadmor 기법에 대해서는 다음 문헌을 참조할 수 있다.For the Kurganov-Tadmor technique, reference may be made to the following document.
M.Kraposhin(ISP RAS), S. Strizhak(HP) and A. Bovtrikova(ISP RAS), "Adaptation of Kurganov-Tadmor's numerical scheme for applying in combination with the PISO method in numerical simulation of flows in a wide range of Mach numbers", Procedia Computer Science, Vol. 66, 2015, pp43-52M. Kraposhin (ISP RAS), S. Strizhak (HP) and A. Bovtrikova (ISP RAS), "Adaptation of Kurganov-Tadmor's numerical scheme for applying in combination with the PISO method in numerical simulation of flows in a wide range of Mach numbers ", Procedia Computer Science, Vol. 66, 2015, pp 43-52
또한, 밀도 필드 연산 단계(103, 107)는 연속 방정식(continuity equation)에 의할 수 있고, 연속 방정식은 어떤 물리량이 보존되는 상태로 이송되는 것을 기술하는 방정식으로서, 다음의 식 (1)과 같은 형태를 가진다.In addition, the density field calculation steps 103 and 107 may be based on a continuity equation, and the continuity equation is an equation describing that a certain physical quantity is transferred in a state of being preserved. Has a form.
[식 (1)] [Equation (1)]
여기서 ρ는 주어진 물리량이고, 는 그 물리량의 유량(flux)을 나타내는 함수이다(또는 그 물리량이 생성되거나 감소되는 양까지 반영한 값을 나타낸다).Where ρ is a given physical quantity, Is a function representing the flux of the physical quantity (or the value reflecting the amount of the physical quantity generated or reduced).
또한, 속도 및 압력 필드를 연산하는 단계(104)는 운동량 방정식(Momentum Equation)과 연속 방정식이 연계 내지 결합된 행렬을 이용하는데 운동량 방정식은 아래 식 (2)와 같다. In addition, the step 104 of calculating the velocity and pressure fields uses a matrix in which a momentum equation and a continuous equation are linked or combined. The momentum equation is represented by
[식 (2)] [Equation (2)]
또한, 압력 및 온도 필드를 연산하는 단계(108)에서는 상기 연속 방정식과 에너지 방정식이 연계된 행렬을 이용하는데 그 에너지 방정식은 아래 식 (3)과 같다.In
[식 (3)] [Equation (3)]
이런 점에서 본 발명은 위 식(1) 내지 (3)의 연속 방정식, 운동량 방정식, 에너지 방정식을 결합하여(연계하여) 해석하는 독창적 특징을 가지게 된다.In this regard, the present invention has the unique feature of analyzing (combining) the continuous equations, momentum equations, and energy equations of Equations (1) to (3) above.
특히, 제1 플럭스를 Kurganov-Tadmor 기법에 의한 새로운 필드 값으로 분할하는 단계(106)에서는 상기 압력에 의하여 제1 플럭스를 보정하는 단계(105)의 보정 후의 속도가 정확하지 못할 수 있는데, 이를 연속 방정식에 의하여 밀도 필드를 재연산하는 단계(107)를 거친 후 압력에 의하여 플럭스를 재보정하는 단계(109)를 수행하는데 보다 세부적으로, 압력 및 온도 필드를 연산하는 단계(108)를 거친후 다시 2차 보정하는 단계(109)를 수행한 후 다시 플럭스 분할을 함으로써(110), 1차에 이어 2차 보정된 압력에 의해서 속도 정확성이 크게 증가될 수 있는 유리한 효과를 기대할 수 있다.In particular, in the step 106 of dividing the first flux into new field values by the Kurganov-Tadmor technique, the speed after the correction of the step 105 of correcting the first flux by the pressure may not be accurate. Recalculating the flux by pressure after
앞서 도 4를 참조한 본 발명에 따른 속도 압력 엔탈피 연계 해석 방법을 수행하기 위한 컴퓨팅 장치 역시 본 발명의 권리범위에 속하며, 예시적으로 도 5와 같은 상기 컴퓨팅 장치를 구성하는 여러 모듈을 포함하여 각 모듈은 도 4의 본 발명에 따른 속도 압력 엔탈피 연계 해석 방법을 수행하기 위한의 각 단계들에 대응하는 기능을 하게 된다. Computing device for performing the velocity pressure enthalpy linked analysis method according to the present invention with reference to FIG. 4 also belongs to the scope of the present invention, for example, each module including a number of modules constituting the computing device as shown in FIG. The function of corresponding to each step of to perform the velocity pressure enthalpy linked analysis method according to the present invention of FIG.
즉, 도 5에서와 같은 예시적인 본 발명의 속도 압력 엔탈피 연계 해석 방법을 수행하기 위한 컴퓨팅 시스템은, 소정의 속도, 압력, 온도 입력 모듈(201), pUpH 연계 루프 연산 모듈(202), 밀도 필드 연산 모듈(203), 속도 및 압력 필드 연산 모듈(204), 압력에 의한 제1 및 제2 플럭스 보정 모듈(205 및 209), 제1 및 제2 플럭스를 Kurganov-Tadmor 기법에 의한 새로운 필드 값으로 분할하는 모듈(206 및 210), 밀도 필드 재연산 모듈(207), 압력 및 온도 필드 연산 모듈(208), iter<innerIter 판단 모듈(211), 난류 방정식 모듈(212), 밀도 필드 갱신 모듈(213), 수렴여부 판단 모듈(215)을 포함할 수 있고, 도 5에는 표시하지 않았으나 새로운 속도, 새로운 압력, 새로운 온도를 배정하는 모듈(214)을 포함할 수도 있다.That is, a computing system for performing an exemplary speed pressure enthalpy linked analysis method of the present invention as shown in FIG. 5 includes a predetermined speed, pressure, temperature input module 201, pUpH linked loop operation module 202, and a density field. Calculation module 203, velocity and pressure field calculation module 204, first and second flux correction modules 205 and 209, and first and second flux by pressure to new field values by Kurganov-Tadmor technique Splitting modules 206 and 210, density
도 5에서는 압력에 의한 제1 및 제2 플럭스 보정 모듈(205 및 209), 제1 및 제2 플럭스를 Kurganov-Tadmor 기법에 의한 새로운 필드 값으로 분할 모듈(206 및 210)을 하나의 모듈로 도시하였으나 각각 도면부호가 2개씩 할당된 것에서 할 수 있다시피, 도 4의 해석 방법을 수행하는 데 있어서 이들은 각각 2개의 개별 모듈로 구성될 수도 있다.5 shows the first and second flux correction modules 205 and 209 due to pressure, and the first and second flux splitting modules 206 and 210 as new field values by the Kurganov-Tadmor technique as one module. However, as shown in FIG. 4, two reference numerals may be assigned to each of the two reference modules, respectively.
이 때, 상기 본 발명의 모듈은, 데스크톱(desk top), 랩톱(lap top) 등과 같은 개인용 컴퓨터(Personal Computer; PC)일 수 있다. 또는, 본 발명의 모듈은 스마트폰(smartphone), PDA(Personal Digital Assistant), 태블릿 PC(tablet PC) 등과 같은 휴대용 전자 장치일 수 있다. 본 발명의 모듈은 프로세서, 입출력 장치, 통신 장치를 포함하는 예시되지 않은 다른 컴퓨터 장치일 수도 있다.In this case, the module of the present invention may be a personal computer (PC) such as a desktop, a laptop, and the like. Alternatively, the module of the present invention may be a portable electronic device such as a smartphone, a personal digital assistant (PDA), a tablet PC, or the like. The module of the present invention may be other computer device, not illustrated, including a processor, an input / output device, and a communication device.
또한, 본 발명의 컴퓨팅 장치는 각종 컴퓨팅 시스템으로서 구성될 수 있으며, 이러한 각종 "시스템”은 특별히 달리 한정되지 않는 한, 데스크톱(desk top), 랩톱(lap top) 등과 같은 개인용 컴퓨터(Personal Computer; PC), 스마트폰(smartphone), PDA(Personal Digital Assistant), 태블릿 PC(tablet PC) 등과 같은 휴대장치, 또는 이러한 것들을 제어하는 서버 또는 소프트웨어, 또는 그러한 서버나 소프트웨어를 포함하는 다른 컴퓨팅 장치일 수 있다.In addition, the computing device of the present invention may be configured as various computing systems, and such various "systems" may be personal computers (PCs) such as desktop tops, laptop tops, and the like, unless specifically limited otherwise. ), A portable device such as a smartphone, a personal digital assistant (PDA), a tablet PC, or the like, or a server or software controlling these, or other computing device including such a server or software.
본 발명의 2개 이상의 모듈은 도 5에서와 같이 각기 네트워크로 연결되어 있을 수 있으며, 또는 그 기능상 도 5의 수렴여부 판단모듈(215), 밀도 필드 연산 모듈(203)과 같이 상호간에 네트워크로 연결될 수 있다. 상기 네트워크는 유선 또는 무선일 수 있다. 네트워크는 WAN(Wide Area Netrowk), MAN(Metropolitan Area Network), LAN(Local Area Network) 중 하나 이상 또는 이들의 결합으로 구성될 수 있다. 네트워크는 GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multiple Access), WCDMA(Wideband CDMA), WiFi, Wibro(Wireless Broadband) 등과 같은 이동 통신 네트워크를 포함할 수도 있다.Two or more modules of the present invention may be connected to each other as shown in FIG. 5, or may be functionally connected to each other such as convergence determination module 215 and density field calculation module 203 of FIG. 5. Can be. The network may be wired or wireless. The network may be composed of one or more of a wide area netrow (WAN), a metropolitan area network (MAN), a local area network (LAN), or a combination thereof. The network may include a mobile communication network such as Global System for Mobile Communication (GSM), Code Division Multiple Access (CDMA), Wideband CDMA (WCDMA), WiFi, Wireless Broadband (Wibro), or the like.
도 6 내지 도 17은 본 발명에 따른 해석 방법에 따른 예시적 해석 결과를 보여준다. 도 6은 1D Sod problem의 해석결과를 비교해서 보여주고, 도 7은 1D Lax problem의 해석결과를 비교해서 보여주고, 도 8은 1D Shu & Osher problem의 해석결과를 비교해서 보여주고, 도 9 내지 도 15는 2D Euler 10% bump의 해석결과를 비교해서 보여주고, 도 16 내지 도 17은 JPL 노즐 테스트 결과를 보여주며, 이를 통해서 본 발명의 해석 방법과 그 컴퓨팅 시스템의 우수성을 알 수 있다. 6 to 17 show exemplary analysis results according to the analysis method according to the present invention. Figure 6 shows a comparison of the analysis results of the 1D Sod problem, Figure 7 shows a comparison of the analysis results of the 1D Lax problem, Figure 8 shows a comparison of the analysis results of the 1D Shu & Osher problem, Figure 9 to FIG. 15 shows a comparison of the analysis results of the
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명하였지만, 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.Although embodiments of the present invention have been described in detail with reference to the accompanying drawings, those skilled in the art will understand that the present invention can be implemented in other specific forms without changing the technical spirit or essential features. Therefore, it should be understood that the embodiments described above are exemplary in all respects and not restrictive.
또한 이상 설명한 본 발명의 시스템이나 방법의 구성 요소와 단계들을 선택적으로 결합한 실시예 역시 본 발명의 권리범위에 속한다는 것은 당연하다.In addition, it is obvious that the embodiments selectively combining the components and the steps of the system or method of the present invention described above also belong to the scope of the present invention.
p: 압력
U: 속도
H: 엔탈피(에너지)
pU: 압력-속도 연계 루프
pH: 압력-엔탈피(에너지) 연계 루프
pUpH: 압력-속도-엔탈피(에너지) 연계 루프
101, 201: 소정의 속도, 압력, 온도 입력 단계(모듈)
102, 202: pUpH 연계 루프 연산 단계(모듈)
103, 203: 밀도 필드 연산 단계(모듈)
104, 204: 속도 및 압력 필드 연산 단계(모듈)
105(205), 109(209): 압력에 의한 제1 및 제2 플럭스 보정 단계(모듈)
106(206), 110(210): 제1 및 제2 플럭스를 Kurganov-Tadmor 기법에 의한 새로운 필드 값으로 분할하는 단계(모듈)
107(207): 밀도 필드 재연산 단계(모듈)
108(208): 압력 및 온도 필드 연산 단계(모듈)
111(211): iter<innerIter 판단 단계(모듈)
112(212): 난류 방정식 단계(모듈)
113(213): 밀도 필드 갱신 단계(모듈)
114(214): 새로운 속도, 새로운 압력, 새로운 온도를 배정하는 단계(모듈)(214)
115(215): 수렴여부 판단 단계(모듈) p: pressure
U: speed
H: Enthalpy (Energy)
pU: pressure-velocity loop
pH: pressure-enthalpy (energy) linkage loop
pUpH: pressure-velocity-enthalpy (energy) linkage loop
101, 201: predetermined speed, pressure, temperature input step (module)
102, 202: pUpH linked loop operation step (module)
103, 203: Density field calculation step (module)
104, 204: Velocity and pressure field calculation steps (module)
105 (205), 109 (209): first and second flux correction step (module) by pressure
106 (206), 110 (210): dividing the first and second flux into new field values by the Kurganov-Tadmor technique (module)
107 (207): Density field recalculation step (module)
108 (208): Pressure and Temperature Field Computation Step (Module)
111 (211): iter <innerIter judgment step (module)
112 (212): Turbulent Equation Step (Module)
113 (213): Density Field Update Step (Module)
114 (214): Assigning New Velocity, New Pressure, New Temperature (Module) (214)
115 (215): Determination of convergence step (module)
Claims (8)
압력-속도-엔탈피 연계 루프(coupled loop)를 연산하는 단계(102),
밀도 필드(density field)를 연산하는 단계(103),
속도와 압력 필드를 연산하는 단계(104),
압력에 의한 제1 플럭스 보정단계(105),
상기 제1 플럭스를 Kurganov-Tadmor 기법에 의한 필드 값으로 분할하는 단계(106),
밀도 필드(density field)를 재연산하는 단계(107),
압력과 온도 필드를 연산하는 단계(108),
압력에 의한 제2 플럭스 보정단계(109),
상기 제2 플럭스를 Kurganov-Tadmor 기법에 의한 필드 값으로 분할하는 단계(110), 및
iter<innerIter를 판단하는 단계(111)를 포함하는 속도 압력 엔탈피 연계 해석 방법.Inputting a predetermined speed, pressure, temperature (101),
Calculating 102 a pressure-velocity-enthalpy coupled loop,
Calculating 103 a density field;
Calculating 104 a velocity and pressure field,
First flux correction step 105 by pressure,
Dividing the first flux into field values by the Kurganov-Tadmor technique (106),
Recalculating a density field (107),
Calculating 108 the pressure and temperature fields,
Second flux correction step 109 by pressure,
Dividing the second flux into field values by a Kurganov-Tadmor technique (110), and
Velocity pressure enthalpy linkage analysis method comprising the step (111) of determining iter <innerIter.
상기 iter<innerIter를 판단하는 단계(111)의 결과가 긍정(Yes)인 경우 상기 단계(103)으로 회귀하는 것을 특징으로 하는 속도 압력 엔탈피 연계 해석 방법.The method of claim 1
If the result of the step (111) of determining the iter <innerIter is yes (Yes), the speed pressure enthalpy linked analysis method, characterized in that to return to the step (103).
상기 iter<innerIter를 판단하는 단계(111)의 결과가 부정(No)인 경우 난류 방정식을 실행하고, 밀도 필드를 갱신하고, 수렴 여부를 판단하는 단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 속도 압력 엔탈피 연계 해석 방법.The method of claim 1,
If the result of the step 111 of determining iter <innerIter is No, the method further includes executing a turbulent equation, updating the density field, and determining whether to converge. Linkage analysis method.
상기 수렴 여부를 판단하는 단계의 결과가 긍정(Yes)인 경우 종료되고,
상기 수렴 여부를 판단하는 단계의 결과가 부정(No)인 경우, 새로운 속도, 새로운 압력, 새로운 온도의 값을 이용하여 상기 단계(103)로 회귀하는 것을 특징으로 하는 속도 압력 엔탈피 연계 해석 방법.The method of claim 3,
If the result of the step of determining whether the convergence is affirmative (Yes) is terminated,
If the result of the step of determining whether the convergence is negative (No), the speed pressure enthalpy linked analysis method, characterized in that to return to the step (103) using the value of the new speed, new pressure, new temperature.
압력-속도-엔탈피 연계 루프(coupled loop)를 연산하는 모듈(202),
밀도 필드(density field)를 연산하는 모듈(203),
속도와 압력 필드를 연산하는 모듈(204),
압력에 의한 제1 플럭스 보정 모듈(205),
상기 제1 플럭스를 Kurganov-Tadmor 기법에 의한 필드 값으로 분할하는 모듈(206),
밀도 필드(density field)를 재연산하는 모듈(207),
압력과 온도 필드를 연산하는 모듈(208),
압력에 의한 제2 플럭스 보정 모듈(209),
상기 제2 플럭스를 Kurganov-Tadmor 기법에 의한 필드 값으로 분할하는 모듈(210), 및
iter<innerIter를 판단하는 모듈(211)을 포함하는 속도 압력 엔탈피 연계 해석을 수행하는 컴퓨팅 시스템.A module 201 for inputting a predetermined speed, pressure and temperature,
A module 202 for calculating a pressure-velocity-enthalpy coupled loop,
A module 203 for calculating a density field,
A module 204 for calculating velocity and pressure fields,
First flux correction module 205 by pressure,
A module 206 for dividing the first flux into field values by a Kurganov-Tadmor technique,
A module 207 for recomputing a density field,
A module 208 for calculating pressure and temperature fields,
Second flux correction module 209 by pressure,
A module 210 for dividing the second flux into field values by a Kurganov-Tadmor technique, and
Computing system for performing velocity pressure enthalpy linkage analysis comprising a module 211 for determining iter <innerIter.
상기 iter<innerIter를 판단하는 모듈(211)의 판단결과가 긍정(Yes)인 경우 상기 모듈(203)을 다시 실행하는 것으로 회귀하는 것을 특징으로 하는 속도 압력 엔탈피 연계 해석을 수행하는 컴퓨팅 시스템.The method of claim 5
And if the determination result of the module (211) for determining the iter < innerIter is affirmative (Yes), return to executing the module (203) again.
상기 iter<innerIter를 판단하는 모듈(211)의 판단결과가 부정(No)인 경우 난류 방정식을 실행하고, 밀도 필드를 갱신하고, 수렴 여부를 판단하는 모듈을 추가적으로 포함하는 것을 특징으로 하는 속도 압력 엔탈피 연계 해석을 수행하는 컴퓨팅 시스템.The method of claim 5,
Velocity pressure enthalpy further comprises a module for executing a turbulence equation, updating the density field, and determining whether convergence is determined if the determination result of the module 211 for determining the iter <innerIter is No. Computing system that performs linkage analysis.
상기 수렴 여부의 판단 결과가 긍정(Yes)인 경우 상기 컴퓨팅 시스템을 종료하고,
상기 수렴 여부의 판단 결과가 부정(No)인 경우, 새로운 속도, 새로운 압력, 새로운 온도의 값을 이용하여 상기 모듈(203)을 다시 실행하는 것으로 회귀하는 것을 특징으로 하는 속도 압력 엔탈피 연계 해석을 수행하는 컴퓨팅 시스템.The method of claim 7, wherein
If the determination result of the convergence is affirmative (Yes), the computing system is terminated,
When the determination result of the convergence is negative, the speed pressure enthalpy linkage analysis is performed by returning to executing the module 203 again using the values of the new speed, the new pressure, and the new temperature. Computing system.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020180076978A KR101975919B1 (en) | 2018-07-03 | 2018-07-03 | Velocity pressure enthalpy coupled analyzing method and computing system implementing the same |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020180076978A KR101975919B1 (en) | 2018-07-03 | 2018-07-03 | Velocity pressure enthalpy coupled analyzing method and computing system implementing the same |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR101975919B1 true KR101975919B1 (en) | 2019-08-28 |
Family
ID=67775362
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020180076978A KR101975919B1 (en) | 2018-07-03 | 2018-07-03 | Velocity pressure enthalpy coupled analyzing method and computing system implementing the same |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR101975919B1 (en) |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20180041363A (en) * | 2016-10-14 | 2018-04-24 | 국방과학연구소 | A method for deducing flow velocity and flow angle of flight |
-
2018
- 2018-07-03 KR KR1020180076978A patent/KR101975919B1/en active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20180041363A (en) * | 2016-10-14 | 2018-04-24 | 국방과학연구소 | A method for deducing flow velocity and flow angle of flight |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
"압축성 유동 해석을 위한 압력 기반 해석자의 개선된 알고리즘 개발", 한국전산유체공학회지 22(4)(pp. 28-35), 2017.12.06. * |
"외부 유동 해석에 대한 오픈 소스 코드, OpenFOAM의 검증", 한국항공우주학회지 39(8)(pp. 702-710), 2011.08. * |
Numerical Heat Transfer, Part B, 45: 410-.444, 2014, M. Darwish and F. Moukalled, "A FULLY COUPLED NAVIER-STOKES SOLVER FOR FLUID FLOW AT ALL SPEEDS" |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Leifsson et al. | Multi-fidelity design optimization of transonic airfoils using physics-based surrogate modeling and shape-preserving response prediction | |
JP6824624B2 (en) | Methods and equipment for modeling thermal mixing to predict multiple flows | |
Skujins et al. | Reduced-order modeling of unsteady aerodynamics across multiple mach regimes | |
Salimipour | A modification of the k-kL-ω turbulence model for simulation of short and long separation bubbles | |
Giangaspero et al. | Surrogate models for the prediction of the aerodynamic performance of exhaust systems | |
Hao et al. | Improved γ-Reθt model for heat transfer prediction of hypersonic boundary layer transition | |
Qin et al. | A laminar kinetic energy transition model appropriate for hypersonic flow heat transfer | |
US20150186333A1 (en) | Numerical method for solving an inverse problem in subsonic flows | |
Hazra et al. | Simultaneous pseudo-timestepping for aerodynamic shape optimization problems with state constraints | |
KR102287504B1 (en) | Improved velocity pressure enthalpy coupled analyzing method and computing system implementing the same using energy equation | |
KR101975919B1 (en) | Velocity pressure enthalpy coupled analyzing method and computing system implementing the same | |
Daneshkhah et al. | An inverse blade design method for subsonic and transonic viscous flow in compressors and turbines | |
Bartels et al. | Computational aeroelastic modelling of airframes and turbomachinery: progress and challenges | |
Zhong et al. | Coupled fluid structure analysis for wing 445.6 flutter using a fast dynamic mesh technology | |
Chen et al. | Direct numerical simulation of real-gas effects within turbulent boundary layers for fully-developed channel flows | |
Chen et al. | Aeroelastic modeling using geometrically nonlinear solid-shell elements | |
Yamashita et al. | Full-field sonic boom simulation in real atmosphere | |
Vedeneev et al. | Effect of nonequilibrium reacting flow on flutter at hypersonic flight speed | |
Nejati et al. | Application of the adjoint optimisation of shock control bump for ONERA-M6 wing | |
Yang et al. | Behaviors of hypersonic wing under aerodynamic heating | |
Mayer et al. | Transition onset predictions for oblique breakdown in a Mach 3 boundary layer | |
Mazaheri et al. | The application of the gradient-based adjoint multi-point optimization of single and double shock control bumps for transonic airfoils | |
Aguirre et al. | An analytical shock-loss model fully integrated to a streamline curvature method for axial-flow compressors | |
Xu et al. | An application of data-driven modeling for hydroelasticity of an elastically supported semi-circular pipe conveying fluid | |
Ghoreyshi et al. | CFD calculation of aerodynamic indicial functions for a generic fighter configuration |