KR102181988B1 - Sph 기반의 유체 해석 시뮬레이션 장치 및 유체 해석 시뮬레이션 방법 - Google Patents

Sph 기반의 유체 해석 시뮬레이션 장치 및 유체 해석 시뮬레이션 방법 Download PDF

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Abstract

SPH(Smoothed-Particle Hydrodynamics) 기반의 유체 해석 시뮬레이션 장치는 구조물 모델을 생성하는 구조물 생성부, 상기 구조물 모델을 감싸고 복수의 면으로 이루어진 다면체 모델을 생성하는 다면체 생성부, 복수의 입자를 생성하고, 상기 구조물 모델 및 상기 다면체 모델을 이용하여 상기 복수의 입자를 상기 구조물 모델 내부에 배치하는 입자 생성부 및 상기 복수의 입자의 유동 데이터를 계산하고, 상기 유동 데이터에 기초하여 유체 해석 시뮬레이션을 수행하는 유동 데이터 계산부를 포함한다.

Description

SPH 기반의 유체 해석 시뮬레이션 장치 및 유체 해석 시뮬레이션 방법{SPH BASED ON FLUID SIMULATION METHOD AND FLUID ANALYSIS SIMULATION APPARATUS}
본 발명은 SPH 기반의 유체 해석 시뮬레이션 장치 및 유체 해석 시뮬레이션 방법에 관한 것이다.
전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD)은 유체 역학의 한 분야로서, 컴퓨터를 이용하여 유체의 동적인 움직임을 수치해석적 방법으로 계산해 내는 것이다. 전산유체역학은 편미분방정식인 나비에-스토크스 방정식(Naiver-Stokes Equation)을 FDM(Finite Difference Method), FEM(Finite Element Method), FVM(Finite Volume Method) 및 SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics) 등의 방법을 통해 이산화함으로써 유체의 유동을 연산한다.
나비에-스토크스 방정식을 계산하는 방법에는 공간 도메인을 작은 공간 격자(Mesh or Grid)로 이산화하여 연산하는 격자 기반 방법과 유체를 다수의 입자의 집합으로 표현하는 입자 기반 방법이 있다.
입자 기반 방법은 해석 대상을 격자로 표현하는 대신 입자로 표현함으로써, 자연 현상이나 물리 현상에 대한 보다 자연스러운 시뮬레이션이 가능하다. 입자 기반 방법에는 SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics), MPS(Moving Particle Semi-implicit), LBM(Lattice Boltzmann Method) 등이 있다.
입자 기반 방법 중 하나인 SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics) 기반의 유체 해석은, 격자 기반 방법과 달리 격자를 생성하는 단계가 생략되므로 해석의 결과물을 비교적 빠르게 시뮬레이션할 수 있다.
또한, SPH 기반의 유체 해석은 격자를 생성하지 않고 입자를 이용하여 해석하므로, 액체와 기체의 계면과 같은 자유 표면의 해석을 비교적 용이하게 수행할 수 있다.
또한, SPH 기반의 유체 해석은 기체, 액체, 고체 중 두 개 이상을 포함하는 다상 유동의 해석을 비교적 정확하게 수행할 수 있다.
이러한 장점들로 인해 유체의 유동을 시뮬레이션하는데 있어 최근 SPH가 많이 이용되고 있다.
입자 기반 방법에 따르면, 시뮬레이션 영역을 모델링하고, 시뮬레이션 영역 내에 복수의 초기 입자를 배치시킨 후, 시뮬레이션을 수행한다.
이때, 시뮬레이션 영역 내에 초기 입자를 배치하기 위해서는 경계 조건의 지정이 필요하다. 특히, 초기 입자를 시뮬레이션 영역 내에 배치시킬 때, 초기 입자가 시뮬레이션 영역의 내부에 위치하는지 판단되어야 한다.
이를 위해, 종래에는 특정 점에서 한쪽 방향으로 선을 그었을 경우, 선분과 만나는 교점의 개수가 홀수 또는 짝수인지에 기초하여 한 점이 임의의 폐다각형 내에 존재하는지 여부를 판단하는 방법이 이용되었다. 이 방법의 경우, 2차원 공간뿐만 아니라 3차원 공간에서도 적용 가능하나, 3차원 공간에서 교점이 선분의 끝점에 걸리는 경우, 이를 보완하는 방법이 상당히 복잡하다는 단점을 가지고 있다.
다른 예를 들어, 종래에는 한 점을 기준으로 각 선분의 각도를 모두 더하여 360˚이면 내부, 0˚이면 외부로 판단하는 방법이 이용되었다. 이 때, 선분의 방향에 따라 부호의 판별이 필요하다. 이 방법의 경우, 예외 상황이 발생되지 않는다는 장점을 가지고 있으나, 이 방법을 3차원 공간에 적용하는 경우, 3차원에서 각도 개념을 도입하는데 문제가 발생된다는 단점을 가지고 있다.
선행기술문헌: 일본 등록특허 제6009075호
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 초기 입자가 시뮬레이션 영역의 내부에 위치하는지 용이하게 판단할 수 있는 유체 해석 시뮬레이션 장치 및 방법을 제공하고자 한다.
다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 실시예는 구조물 모델을 생성하는 구조물 생성부, 상기 구조물 모델을 감싸고 복수의 면으로 이루어진 다면체 모델을 생성하는 다면체 생성부, 복수의 입자를 생성하고, 상기 구조물 모델 및 상기 다면체 모델을 이용하여 상기 복수의 입자를 상기 구조물 모델 내부에 배치하는 입자 생성부 및 상기 복수의 입자의 유동 데이터를 계산하고, 상기 유동 데이터에 기초하여 유체 해석 시뮬레이션을 수행하는 유동 데이터 계산부를 포함하는 유체 해석 시뮬레이션 장치를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 실시예는 구조물 모델을 생성하는 단계, 상기 구조물 모델을 감싸고 복수의 면으로 이루어진 다면체 모델을 생성하는 단계, 복수의 입자를 생성하고, 상기 구조물 모델 및 상기 다면체 모델을 이용하여 상기 복수의 입자를 상기 구조물 모델 내부에 배치하는 단계 및 상기 복수의 유체의 유동 데이터를 계산하고, 상기 유동 데이터에 기초하여 유체 해석 시뮬레이션을 수행하는 단계를 포함하는 유체 해석 시뮬레이션 방법을 제공할 수 있다.
상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본 발명을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 기재된 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 초기 입자가 시뮬레이션 영역의 내부에 위치하는지 용이하게 판단할 수 있는 유체 해석 시뮬레이션 장치 및 방법유체 해석 시뮬레이션을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 유체 해석 시뮬레이션 장치의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 구조물 모델 및 다면체 모델을 도시한 예시적인 도면이다.
도 3a 및 도 3b는 본 발명의 일 실시예에 따른 복수의 입자를 구조물 모델 내부에 배치하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 4a 및 도 4b는 본 발명의 다른 실시예에 따른 복수의 입자를 구조물 모델 내부에 배치하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 5a 및 도 5b는 본 발명의 일 실시예에 따른 유체 해석 시뮬레이션을 수행하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 유체 해석 시뮬레이션 장치에서 SPH 기반의 유체 해석 시뮬레이션 방법의 순서도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다.
본 명세서에 있어서 단말 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 일 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 유체 해석 시뮬레이션 장치의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 유체 해석 시뮬레이션 장치(1)는 서버, 데스크탑, 노트북, 키오스크(KIOSK) 및 스마트폰(smartphone), 태블릿 PC를 포함할 수 있다. 다만, 유체 해석 시뮬레이션 장치(1)는 앞서 예시된 것들로 한정 해석되는 것은 아니다. 즉, 유체 해석 시뮬레이션 장치(1)는 후술하는 SPH 기반의 유체 해석 시뮬레이션 방법을 수행하는 프로세서를 탑재한 모든 장치를 포함할 수 있다.
유체 해석 시뮬레이션 장치(1)는 유체의 3차원 유동해석을 수행한다. 즉, 유체 해석 시뮬레이션 장치(1)는 3차원 시뮬레이션 영역 및 3차원 시뮬레이션 영역에 위치하는 복수의 입자를 모델링하고, 복수의 입자의 3차원 시뮬레이션 영역 내에서의 유동을 해석한다. 다만, 본원에서는 설명의 편의를 위해 시뮬레이션 영역 및 입자를 2차원으로 표현하여 설명한다.
유체 해석 시뮬레이션 장치(1)는 SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics) 기반으로 유체를 해석하기 위한 시뮬레이션을 수행할 수 있다. SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics)는 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD)에서 사용될 수 있는 입자 방식의 유체 해석 기법의 하나이다. SPH는 유체의 움직임을 시뮬레이션하기 위하여, 해석 대상인 유체를 하나 이상의 입자로 표현할 수 있다. SPH는 각 입자를 추적하면서 입자가 가지는 물리량을 계산할 수 있고, 계산 결과에 기초하여 유체 해석 시뮬레이션을 수행할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 유체 해석 시뮬레이션 방법은 입자 기반의 유체 해석 시뮬레이션 방법으로서, 예를 들어, SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics)를 이용한 것일 수 있다.
본 발명에 따른 유체 해석 시뮬레이션 방법은 유체 해석 시뮬레이션이 실시간으로 계산되는 응용 분야를 포함하지만 이에 한정되지 않고, 유체 해석 시뮬레이션을 필요로 하는 다양한 응용 분야에서도 적용된다.
예시적인 응용 분야는 예를 들어 컴퓨터 게임, 의학 시뮬레이션, 과학 응용 및 컴퓨터 애니메이션을 포함한다.
유체 해석 시뮬레이션 장치(1)는 구조물 생성부(110), 다면체 생성부(120), 입자 생성부(130) 및 유동 데이터 계산부(140)를 포함할 수 있다.
구조물 생성부(110)는 구조물 모델을 생성할 수 있다. 이를 위해, 예를 들어, 구조물 생성부(110)는 사용자로부터 키보드, 마우스, 조이스틱, 터치 스크린 및 마이크 등을 이용하여 입력받은 지형 정보, 구조물 정보, 경계 조건 정보, 입자 물성 정보 및 중력 가속도 정보 등에 기초하여 구조물 모델을 생성할 수 있다. 여기서, 구조물 정보는 밀도, 반발 계수 및 마찰 계수 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 입자 물성 정보는 입자 반경, 밀도, 점성, 음속 및 초기 속도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다면체 생성부(120)는 구조물 모델을 감싸고 복수의 면으로 이루어진 다면체 모델을 생성할 수 있다. 여기서, 다면체 모델은 육면체 모델일 수 있다. 예를 들어, 다면체 생성부(120)는 사각형이 육면으로 이루어진 다면체 모델을 생성할 수 있으며, 삼각형이 육면으로 이루어진 다면체 모델을 생성할 수도 있다.
입자 생성부(130)는 복수의 입자를 생성하고, 구조물 모델 및 다면체 모델을 이용하여 복수의 입자를 구조물 모델 내부에 배치할 수 있다.
입자 생성부(130)는 후보 입자 배치부(131) 및 대상 입자 선정부(132)를 포함할 수 있다.
후보 입자 배치부(131)는 다면체 모델 내부에 복수의 후보 입자를 배치할 수 있다.
입자 생성부(130)는 구조물 모델 외부에 위치하는 복수의 후보 입자(211)를 제외한 복수의 대상 입자를 선정할 수 있다.
잠시 도 2를 참조하여, 복수의 입자를 구조물 모델 내부에 배치시키는 과정에 대해 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 구조물 모델 및 다면체 모델을 도시한 예시적인 도면이다. 도 2를 참조하면, 구조물 생성부(110)는 구조물 모델(200, 파란색 선)을 생성하고, 다면체 생성부(120)는 구조물 모델(200, 파란색 선)을 감싸도록 다면체 모델(210, 빨간색 선)을 생성할 수 있다.
입자 생성부(130)는 복수의 입자를 생성하여, 복수의 입자를 구조물 모델(200) 내부에 배치할 수 있다. 예를 들어, 후보 입자 배치부(131)는 복수의 입자를 복수의 후보 입자로서 다면체 모델(210) 내부에 배치할 수 있다.
다시 도 1로 돌아와서, 대상 입자 선정부(132)는 복수의 후보 입자 각각에 대응하는 구의 표면에 다면체 모델의 복수의 면을 투영시키고, 투영된 복수의 면의 면적에 기초하여 복수의 대상 입자를 선정할 수 있다.
예를 들어, 다면체 모델(210)이 삼각형으로 구성된 육면체 모델인 경우, 대상 입자 선정부(132)는 모든 삼각형의 세 꼭지점을 판별하기 위해 한 점을 중심으로 하는 구의 표면에 투영시킬 수 있다. 이 때, 투영된 삼각형은 구의 중심에서 다면체 모델의 시야각이 될 수 있다. 이후, 대상 입자 선정부(132)는 구의 표면에 투영된 모든 삼각형의 면적을 합산할 수 있다. 이 때, 투영된 삼각형의 회전 방향이 반대인 경우, 해당 삼각형의 면적은 제외될 수 있다.
대상 입자 선정부(132)는 투영된 복수의 면의 면적이 입자에 해당하는 구의 표면적(4πr2)과 동일할 경우, 해당 후보 입자를 대상 입자로 선정할 수 있다.
예를 들어, 다면체 모델이 삼각형으로 구성된 육면체 모델이고, 삼각형의 면들이 구의 표면에 투영된 경우, 투영된 삼각형들은 구의 표면의 전체를 덮게될 수 있다. 이 때, 일부 영역은 면적이 삼중으로 겹쳐질 수 있으나, 부호를 고려하여 더하는 경우 +와 -가 서로 상쇄되어 하나의 부호만 남게됨으로써, 결국 구의 표면 전체를 중복없이 덮게될 수 있다. 즉, 구의 한 점에서 바라본 다면체 모델의 시야각은 전체가 될 수 있다. 이 경우, 대상 입자 선정부(132)는 투영된 복수의 면의 면적이 4πr2으로, 구의 표면적과 동일하므로, 해당 후보 입자를 대상 입자로 선정할 수 있다.
다른 예를 들어, 구의 한 점이 다면체 모델 밖에 위치한 경우, 투영된 삼각형들의 부호가 반대로 서로 상쇄됨에 따라, 면적이 0이 될 수 있다. 이 경우, 대상 입자 선정부(132)는 투영된 복수의 면의 면적이 0으로, 구의 표면적인 4πr2과 동일하지 않으므로, 해당 후보 입자를 대상 입자로 선정하지 않을 수 있다.
잠시, 도 3a 내지 도 4b를 참조하여, 대상 입자를 선정하는 과정에 대해 설명하기로 한다.
도 3a 및 도 3b는 본 발명의 일 실시예에 따른 복수의 입자를 구조물 모델 내부에 배치하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 3a를 참조하면, 대상 입자 선정부(132)는 복수의 후보 입자 각각에 대응하는 구(310)의 표면에 복수의 면(300 내지 302)을 투영시키고, 투영된 복수의 면(300 내지 302)의 면적에 기초하여 복수의 대상 입자를 선정할 수 있다.
예를 들어, 대상 입자 선정부(132)는 복수의 면(300 내지 302) 각각을 한 점(320)을 중심으로 하는 구(310)의 표면에 투영시키고, 구(310)에 투영된 다면체의 면적을 모두 더할 수 있다. 이 때, 면의 법선 방향에 따라 부호 판별이 필요하다.
도 3b를 참조하면, 대상 입자 선정부(132)는 투영된 복수의 면(300 내지 302)의 면적이 구(310)의 표면적과 동일할 경우, 해당 후보 입자를 대상 입자로 선정할 수 있다.
예를 들어, 구(310)의 한 점(320)이 다면체(330) 내부에 존재하는 경우, 다면체(330)의 모든 면을 구(310)에 투영하였을 때, 투영된 면(340)의 면적은 구(310)의 표면의 전체를 완전히 덮은 4πr2이 될 수 있다.
이 경우, 대상 입자 선정부(132)는 투영된 면(340)의 면적과 구(310)의 표면적이 동일하므로, 해당 후보 입자를 대상 입자로 선정할 수 있다.
도 4a 및 도 4b는 본 발명의 다른 실시예에 따른 복수의 입자를 구조물 모델 내부에 배치하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 4a를 참조하면, 대상 입자 선정부(132)는 복수의 후보 입자 각각에 대응하는 구(410)의 표면에 복수의 면(400 내지 403)을 투영시키고, 투영된 복수의 면(400 내지 403)의 면적에 기초하여 복수의 대상 입자를 선정할 수 있다.
예를 들어, 대상 입자 선정부(132)는 복수의 면(400 내지 403) 각각의 한 점(420)을 중심으로 하는 구(410)의 표면에 투영시키고, 구(410)에 투영된 다면체의 면적을 모두 더할 수 있다. 이 때, 면의 법선 방향에 따라 '-' 부호를 포함할 수 있다.
도 4b를 참조하면, 대상 입자 선정부(132)는 투영된 복수의 면의 면적이 구(410)의 표면적과 동일하지 않은 경우, 해당 후보 입자를 대상 입자로 선정하지 않을 수 있다.
예를 들어, 구(410)의 한 점(420)이 다면체(430) 외부에 존재하는 경우, 다면체(430)의 모든 면을 구(410)에 투영하였을 때, 구(410)의 표면의 투영된 면(440)은 부호가 서로 상쇄됨에 따라 투영된 면(440)의 면적의 합은 '0'이 될 수 있다.
이 경우, 대상 입자 선정부(132)는 투영된 면(440)의 면적과 구(310)의 표면적(4πr2)이 동일하지 않으므로, 해당 후보 입자를 대상 입자로 선정하지 않을 수 있다.
다시 도 1로 돌아와서, 유동 데이터 계산부(140)는 복수의 입자의 유동 데이터를 계산하고, 유동 데이터에 기초하여 유체 해석 시뮬레이션을 수행할 수 있다.
잠시, 도 5a 및 도 5b를 참조하여, 유체 해석 시뮬레이션을 수행하는 과정에 대해 설명하도록 한다.
도 5a 및 도 5b는 본 발명의 일 실시예에 따른 유체 해석 시뮬레이션을 수행하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 5a를 참조하면, 입자 기반 방식에서 초기 입자(510)는 도 1 내지 도 4b에 기초하여 한 점이 임의의 다면체 내에 존재하는지 여부가 판단되는 과정을 통해 3차원 공간 내의 구조물 모델(500) 내에 일정한 간격으로 배치될 수 있다.
도 5b를 참조하면, 유동 데이터 계산부(140)는 구조물 모델(500) 내에 초기 입자의 배치가 완료되면, 복수의 입자의 유동 데이터를 계산할 수 있다.
유동 데이터 계산부(140)는 SPH 알고리즘에 기초하여 구조물 모델(500)에 대한 복수의 입자의 유동 데이터를 계산할 수 있다. 예를 들어, 유동 데이터 계산부(140)는 다면체 모델 및 구조물 모델(500) 외부에 위치한 복수의 입자를 제거한 후, 구조물 모델(500)에 대한 복수의 입자의 유동 데이터를 계산할 수 있다.
구체적으로, 유동 데이터 계산부(140)는 SPH 알고리즘을 이용하여 각 입자와 이웃 입자 간의 충돌 또는 각 입자와 구조물 모델을 구성하는 다각형 간의 충돌로 인해 발생하는 유동 데이터를 계산하고, 유동 데이터에 기초하여 유체 해석 시뮬레이션을 수행할 수 있다.
SPH 알고리즘은 각 입자의 물성 정보(예컨대, 질량, 속도, 점성 및 가속도)를 이용하여 각 입자의 유동을 연산하는 것으로서, 각 입자의 물성 정보는 각 입자의 위치를 중심으로 한 방사형 베이시스 함수와 같은 커널 함수(Kernel Function) 세트를 사용하여 보간된다.
이러한 방식으로 각 입자의 물성 정보를 보간하면 나비에-스토크스 방정식과 같은 표준 방정식을 사용하여 유체의 동역학을 계산하는데 사용할 수 있는 압력 필드 및 점성 필드와 같은 연속 필드가 생성된다.
예를 들어, 나비에-스토크스 방정식은 유체를 다음과 같이 모델링한다.
Figure 112019129009960-pat00001
수학식 1에서 "v"는 입자의 속도, "ρ"는 입자의 밀도, "p"는 입자에 대한 압력, "g"는 중력, “μ”는 유체의 점성계수를 나타낸다.
한편, SPH 알고리즘에 의하면, 각 입자의 밀도는 수학식 2에 의해 도출된다.
Figure 112019129009960-pat00002
또한, 각 입자의 압력에 의한 힘은 수학식 3에 의해 도출된다.
Figure 112019129009960-pat00003
또한, 각 입자의 점성에 의한 힘은 수학식 4에 의해 도출된다.
Figure 112019129009960-pat00004
유동 데이터 계산부(140)는 SPH 알고리즘을 이용하여 각 입자의 밀도, 압력 및 점성 등의 유동 데이터의 변화값을 연산한다. 예를 들어, 유동 데이터 계산부(140)는 각 입자의 초기 유동 데이터에 기초하여 다음 시간 스텝(제 1 시간 스텝)에서의 각 입자의 유동 데이터를 연산하고, 이에 기초하여 각 입자의 유동을 연산한다.
또한, 유동 데이터 계산부(140)는 제 1 시간 스텝에서의 각 입자의 유동 데이터에 기초하여 그 다음 시간 스텝에서의 각 입자의 유동 데이터를 연산하고, 이에 기초하여 각 입자의 유동을 연산한다.
유동 데이터 계산부(140)는 각 시간 스텝에서의 각 입자의 유동 데이터를 연산하여 각 입자의 유동을 연산함으로써, 유체 해석 시뮬레이션을 수행할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 유체 해석 시뮬레이션 장치에서 SPH 기반의 유체 해석 시뮬레이션 방법의 순서도이다. 도 6에 도시된 일 실시예에 따른 SPH 기반의 유체 해석 시뮬레이션 방법은 도 1에 도시된 유체 해석 시뮬레이션 장치(1)에서 시계열적으로 처리되는 단계들을 포함한다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 도 1 내지 도 5b에 도시된 실시예에 따라 수행되는 SPH 기반의 유체 해석 시뮬레이션 방법에도 적용된다.
단계 S610에서 유체 해석 시뮬레이션 장치(1)는 구조물 모델을 생성할 수 있다.
단계 S620에서 유체 해석 시뮬레이션 장치(1)는 구조물 모델을 감싸고 복수의 면으로 이루어진 다면체 모델을 생성할 수 있다.
단계 S630에서 유체 해석 시뮬레이션 장치(1)는 복수의 입자를 생성하고, 구조물 모델 및 다면체 모델을 이용하여 복수의 입자를 구조물 모델 내부에 배치할 수 있다.
단계 S640에서 유체 해석 시뮬레이션 장치(1)는 복수의 입자의 유동 데이터를 계산하고, 유동 데이터에 기초하여 유체 해석 시뮬레이션을 수행할 수 있다.
상술한 설명에서, 단계 S610 내지 S640은 본 발명의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 전환될 수도 있다.
도 6을 통해 설명된 유체 해석 시뮬레이션 방법은 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현되거나, 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
1: 유체 해석 시뮬레이션 장치
110: 구조물 생성부
120: 다면체 생성부
130: 입자 생성부
131: 후보 입자 배치부
132: 대상 입자 선정부
140: 유동 데이터 계산부

Claims (11)

  1. SPH(Smoothed-Particle Hydrodynamics) 기반의 유체 해석 시뮬레이션 장치에 있어서,
    구조물 모델을 생성하는 구조물 생성부;
    상기 구조물 모델을 감싸고 복수의 면으로 이루어진 다면체 모델을 생성하는 다면체 생성부;
    복수의 입자를 생성하고, 상기 구조물 모델 및 상기 다면체 모델을 이용하여 상기 복수의 입자를 상기 구조물 모델 내부에 배치하는 입자 생성부; 및
    상기 복수의 입자의 유동 데이터를 계산하고, 상기 유동 데이터에 기초하여 유체 해석 시뮬레이션을 수행하는 유동 데이터 계산부
    를 포함하되,
    상기 입자 생성부는 상기 다면체 모델 내부에 복수의 후보 입자를 배치하는 후보 입자 배치부를 포함하고,
    상기 입자 생성부는 상기 복수의 후보 입자 각각에 대응하는 구의 표면에 상기 복수의 면을 투영시키고, 상기 투영된 복수의 면의 면적에 기초하여 상기 구조물 모델 외부에 위치하는 복수의 후보 입자를 제외한 복수의 대상 입자를 선정하는 대상 입자 선정부
    를 더 포함하는 것인, 유체 해석 시뮬레이션 장치.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 대상 입자 선정부는 상기 투영된 복수의 면의 면적이 상기 구의 표면적과 동일할 경우, 해당 후보 입자를 상기 대상 입자로 선정하는 것인, 유체 해석 시뮬레이션 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 다면체 모델은 육면체 모델인 것인, 유체 해석 시뮬레이션 장치.
  6. 유체 해석 시뮬레이션 장치에서 SPH(Smoothed-Particle Hydrodynamics) 기반의 유체 해석 시뮬레이션 방법에 있어서,
    구조물 모델을 생성하는 단계;
    상기 구조물 모델을 감싸고 복수의 면으로 이루어진 다면체 모델을 생성하는 단계;
    복수의 입자를 생성하고, 상기 구조물 모델 및 상기 다면체 모델을 이용하여 상기 복수의 입자를 상기 구조물 모델 내부에 배치하는 단계; 및
    상기 복수의 유체의 유동 데이터를 계산하고, 상기 유동 데이터에 기초하여 유체 해석 시뮬레이션을 수행하는 단계
    를 포함하고,
    상기 구조물 모델 내부에 배치하는 단계는,
    상기 다면체 모델 내부에 복수의 후보 입자를 배치하는 단계;
    상기 복수의 후보 입자 각각에 대응하는 구의 표면에 상기 복수의 면을 투영시키는 단계; 및
    상기 투영된 복수의 면의 면적에 기초하여 상기 구조물 모델 외부에 위치하는 복수의 후보 입자를 제외한 복수의 대상 입자를 선정하는 단계를 포함하는 것인, 유체 해석 시뮬레이션 방법.
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 제 6 항에 있어서,
    상기 복수의 대상 입자를 선정하는 단계는,
    상기 투영된 복수의 면의 면적이 상기 구의 표면적과 동일할 경우, 해당 후보 입자를 상기 대상 입자로 선정하는 단계를 포함하는 것인, 유체 해석 시뮬레이션 방법.
  10. 제 6 항에 있어서,
    상기 다면체 모델은 육면체 모델인 것인, 유체 해석 시뮬레이션 방법.
  11. 제 6 항, 제 9 항 및 제 10 항 중 어느 한 항에 기록된 방법을 컴퓨팅 장치가 수행하도록 하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20230041328A (ko) * 2021-09-17 2023-03-24 인하대학교 산학협력단 입자기반 유체의 특성을 활용한 관절 탄성 시뮬레이션 방법 및 장치

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113887153B (zh) * 2021-10-19 2022-12-27 山东大学 一种计算流体力学仿真中物性表格选择方法及系统
CN115034156B (zh) * 2022-06-15 2024-10-01 中国石油大学(华东) 一种基于sph和fvm耦合的悬浮液滴电流体动力学行为仿真方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008262364A (ja) * 2007-04-11 2008-10-30 Toshiba Corp 流動解析装置および流動解析方法、記録媒体、並びに流動解析プログラム
KR20120137828A (ko) * 2011-06-13 2012-12-24 한국과학기술원 멀티 레벨 소용돌이를 위한 ｓｐｈ 유체 시뮬레이션 방법, 시스템 및 이를 위한 기록 매체
JP2013175054A (ja) * 2012-02-24 2013-09-05 Toshiba Corp 濃度分布解析装置および濃度分布解析方法
JP2018136947A (ja) * 2011-11-09 2018-08-30 エクサ コーポレイション 流体流れ及び音響挙動のコンピュータシミュレーション

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101214903B1 (ko) * 2011-03-04 2012-12-24 (주)에프엑스기어 입자간의 상호 작용을 이용한 유체 시뮬레이션 시스템 및 방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008262364A (ja) * 2007-04-11 2008-10-30 Toshiba Corp 流動解析装置および流動解析方法、記録媒体、並びに流動解析プログラム
KR20120137828A (ko) * 2011-06-13 2012-12-24 한국과학기술원 멀티 레벨 소용돌이를 위한 ｓｐｈ 유체 시뮬레이션 방법, 시스템 및 이를 위한 기록 매체
JP2018136947A (ja) * 2011-11-09 2018-08-30 エクサ コーポレイション 流体流れ及び音響挙動のコンピュータシミュレーション
JP2013175054A (ja) * 2012-02-24 2013-09-05 Toshiba Corp 濃度分布解析装置および濃度分布解析方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20230041328A (ko) * 2021-09-17 2023-03-24 인하대학교 산학협력단 입자기반 유체의 특성을 활용한 관절 탄성 시뮬레이션 방법 및 장치
KR102546160B1 (ko) 2021-09-17 2023-06-22 인하대학교 산학협력단 입자기반 유체의 특성을 활용한 관절 탄성 시뮬레이션 방법 및 장치

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