KR102298706B1 - Fluid analysis devices, methods, and computer programs capable of reducing memory usage - Google Patents

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Abstract

컴퓨터에 의해 수행되는 유체해석 시 메모리 사용을 절감할 수 있는 유체해석 방법이 개시된다. 유체 및 유체가 유동하는 구조체에 대하여 복수의 격자요소를 생성하는 단계; 복수의 격자요소 중에서 해석 영역에 포함되는 대상 격자요소를 선택하는 단계; 복수의 격자요소에 대하여 메모리 공간을 할당하는 단계 및 메모리 공간을 이용하여 유동을 해석하는 단계를 포함한다.Disclosed is a fluid analysis method capable of reducing memory usage during fluid analysis performed by a computer. generating a plurality of grid elements for a fluid and a structure through which the fluid flows; selecting a target grid element included in the analysis area from among a plurality of grid elements; Allocating a memory space for a plurality of grid elements and analyzing the flow using the memory space.

Description

메모리 사용을 절감할 수 있는 유체해석 장치, 방법 및 컴퓨터 프로그램{FLUID ANALYSIS DEVICES, METHODS, AND COMPUTER PROGRAMS CAPABLE OF REDUCING MEMORY USAGE}Fluid analysis device, method and computer program that can reduce memory usage {FLUID ANALYSIS DEVICES, METHODS, AND COMPUTER PROGRAMS CAPABLE OF REDUCING MEMORY USAGE}

본 발명은 유체해석 시 메모리 사용을 절감할 수 있는 유체해석 장치, 방법 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 격자요소를 이용한 유체해석 시 요구되는 메모리 사용을 절감할 수 있는 유체해석 장치, 방법 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.The present invention relates to a fluid analysis apparatus, method, and computer program that can reduce the use of memory during fluid analysis, and more particularly, to a fluid analysis device capable of reducing the memory usage required for fluid analysis using a grid element, It relates to methods and computer programs.

일반적으로 유동현상을 해석하기 위해 연구자는 해석하고자 하는 대상을 격자(Mesh) 형상으로 구분하여 각각의 격자에 대하여 3차원 메모리를 할당하는 FDM(Finite Difference Method, 유한차분법)을 이용하고 있다. 즉, 공간 도메인(spatial domain)을 매우 작은 공간 격자(volume mesh or grid)로 이산화하고, 각각의 격자에 대해 운동 방정식을 세워 적절한 수치 알고리즘을 이용하여 계산하고 있다.In general, to analyze the flow phenomenon, researchers use FDM (Finite Difference Method, Finite Difference Method), which divides the object to be analyzed into a mesh shape and allocates 3D memory to each grid. That is, the spatial domain is discretized into a very small volume mesh or grid, and a motion equation is established for each grid and calculated using an appropriate numerical algorithm.

이때, 형상이 복잡한 주조품 용탕의 유동현상을 해석하기 위해서는 다른 해석에 비해 많은 양의 계산 격자가 필요하고, 계산에 사용되는 주 메모리의 양 또한 많이 필요하게 된다. 그 결과 해석용 컴퓨터의 주 메모리 크기에 따라 해석 가능한 격자의 수가 제한적일 수 있으며, 복잡한 형상의 주조품 일수록 유동현상 해석에 더 많은 계산시간이 소요될 수 있다.At this time, in order to analyze the flow phenomenon of the molten metal casting having a complex shape, a large amount of calculation grid is required compared to other analysis, and a large amount of main memory used for calculation is also required. As a result, the number of grids that can be analyzed may be limited depending on the size of the main memory of the computer for analysis, and the more complex the casting, the more computation time may be required to analyze the flow phenomenon.

따라서 주물(casting) 현장의 복잡한 형상에 대한 해석도 가능하면서도 메모리 사용을 최소화하여 손실을 절감하기 위한 메모리 최적화 연구가 요구된다.Therefore, it is possible to analyze the complex shape of the casting site, and a memory optimization study is required to reduce the loss by minimizing the use of memory.

특히, 유동장과 온도 해석이 복합되어 있지 않는 경우, 격자요소 중 용탕에 해당되는 격자와 주형에 해당되는 격자의 취급을 달리하여 적용 가능한 유체해석 방법의 개발이 필요한 실정이다.In particular, when the flow field and temperature analysis are not combined, it is necessary to develop a fluid analysis method that can be applied by different handling of the grid corresponding to the molten metal and the grid corresponding to the mold among the grid elements.

본 발명의 일 실시예는 압력장 또는 열유동 등 유체해석의 대상 별로 격자요소의 취급을 달리하여 메모리 사용을 절감할 수 있는 유체해석 장치, 방법 및 컴퓨터 프로그램을 제공하고자 한다.An embodiment of the present invention is to provide a fluid analysis apparatus, method, and computer program capable of reducing the use of memory by different handling of grid elements for each object of fluid analysis such as a pressure field or heat flow.

본 발명의 일 실시예는 유체해석 시 불필요한 격자요소에 할당되는 메모리를 절감할 수 있는 유체해석 장치, 방법 및 컴퓨터 프로그램을 제공하고자 한다.An embodiment of the present invention is to provide a fluid analysis apparatus, method, and computer program capable of reducing the memory allocated to unnecessary grid elements during fluid analysis.

본 발명의 일 실시예는 유체해석 시 유체해석 시간을 단축시킬 수 있는 유체해석 장치, 방법 및 컴퓨터 프로그램을 제공하고자 한다.An embodiment of the present invention is to provide a fluid analysis apparatus, method, and computer program capable of reducing fluid analysis time during fluid analysis.

본 발명의 일 측면에 따르면, 컴퓨터에 의해 수행되는 유체해석 시 메모리 사용을 절감할 수 있는 유체해석 방법으로서, 유체 및 상기 유체가 유동하는 구조체에 대하여 복수의 격자요소를 생성하는 단계; 상기 복수의 격자요소 중에서 대상 격자요소를 선택하는 단계; 상기 복수의 격자요소에 대하여 메모리 공간을 할당하는 단계 및 상기 메모리 공간을 이용하여 유동을 해석하는 단계를 포함하는, 메모리 사용을 절감할 수 있는 유체해석 방법이 제공된다.According to one aspect of the present invention, there is provided a fluid analysis method capable of reducing memory usage during fluid analysis performed by a computer, comprising: generating a plurality of grid elements for a fluid and a structure in which the fluid flows; selecting a target grid element from among the plurality of grid elements; A fluid analysis method capable of reducing memory usage is provided, comprising allocating a memory space to the plurality of grid elements and analyzing a flow using the memory space.

이때, 상기 유체는 용융 상태의 용탕이며 상기 구조체는 주형일 수 있다.In this case, the fluid may be a molten metal in a molten state, and the structure may be a mold.

이때, 상기 유체해석은 속도장 또는 압력장 해석일 수 있다.In this case, the fluid analysis may be a velocity field or a pressure field analysis.

이때, 상기 대상 격자요소를 선택하는 단계는, 상기 유체에 해당되는 제 1격자요소를 선택하는 단계를 포함할 수 있다.In this case, the selecting of the target grid element may include selecting a first grid element corresponding to the fluid.

이때, 상기 대상 격자요소를 선택하는 단계는, 상기 구조체 중에서 상기 제 1격자요소와 접하는 제 2격자요소를 선택하는 단계를 더 포함할 수 있다.In this case, the selecting of the target grid element may further include selecting a second grid element in contact with the first grid element from among the structures.

이때, 상기 복수의 격자요소에 대하여 메모리 공간을 할당하는 단계는, 상기 대상 격자요소에 개별 인덱스를 부여하는 단계; 상기 대상 격자요소 외 제 3격자요소에 동일 인덱스를 부여하는 단계 및 상기 개별 인덱스를 참조하여 상기 대상 격자요소에 유동변수를 매칭하는 단계를 포함할 수 있다.In this case, allocating a memory space to the plurality of grid elements may include: assigning individual indexes to the target grid elements; It may include assigning the same index to a third grid element other than the target grid element, and matching the flow variable to the target grid element with reference to the individual index.

이때, 상기 동일 인덱스가 부여된 제 3격자요소에 상수를 매칭하는 단계를 더 포함할 수 있다.In this case, the method may further include matching a constant to the third grid element to which the same index is assigned.

이때, 상기 유동변수는 속도, 압력, 충전 정도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.In this case, the flow variable may include at least one of a speed, a pressure, and a filling degree.

이때, 상기 유체의 열유동을 해석하는 단계를 추가적으로 포함하고, 상기 유체의 열유동을 해석하는 단계는, 상기 제 1, 2 및 3격자요소에 대하여 메모리 공간을 할당하는 단계를 포함할 수 있다.In this case, the method may further include analyzing the heat flow of the fluid, and the analyzing of the heat flow of the fluid may include allocating a memory space to the first, second, and third grid elements.

본 발명의 다른 일 측면에 따르면, 전술한 유체해석 방법을 이용하여 유체를 해석하는 유체해석 장치로서, 상기 유체 및 상기 유체가 유동하는 구조체에 대하여 복수의 격자요소를 생성하는 격자 생성부; 상기 복수의 격자요소 중에서 대상 격자요소를 선택하는 격자 선택부; 상기 복수의 격자요소에 대하여 메모리 공간을 할당하는 메모리 할당부 및 상기 메모리 공간을 이용하여 유동을 해석하는 유동 해석부를 포함하는, 메모리 사용을 절감할 수 있는 유체해석 장치가 제공된다. According to another aspect of the present invention, there is provided a fluid analysis apparatus for analyzing a fluid using the above-described fluid analysis method, comprising: a lattice generating unit generating a plurality of lattice elements with respect to the fluid and a structure in which the fluid flows; a grid selection unit for selecting a target grid element from among the plurality of grid elements; A fluid analysis apparatus capable of reducing memory usage is provided, including a memory allocator for allocating a memory space for the plurality of grid elements and a flow analysis unit for analyzing a flow using the memory space.

본 발명의 또 다른 일 측면에 따르면, 컴퓨터를 이용하여 전술한 유체해석 방법을 실행하기 위하여 매체에 저장된, 메모리 사용을 절감할 수 있는 컴퓨터 프로그램이 제공된다.According to another aspect of the present invention, there is provided a computer program that can reduce the use of memory, stored in a medium in order to execute the above-described fluid analysis method using a computer.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 격자요소를 구분하여 유체해석에 미치는 영향이 없는 격자요소를 제외하고 해석을 수행함으로써 메모리 사용을 절감할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, memory usage can be reduced by classifying the grid elements and performing the analysis except for the grid elements that do not have an effect on the fluid analysis.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 메모리 사용을 절감함으로써 유체해석에 소요되는 시간을 절약할 수 있으며, 또한 보다 복잡한 구조체를 대상으로 하는 하는 유체해석을 원활히 수행할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, time required for fluid analysis can be saved by reducing memory usage, and fluid analysis for a more complex structure can be smoothly performed.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 유체해석 장치의 구성도이다.
도 2은 본 발명의 일 실시예에 따른 유체해석 장치에 의해 격자요소가 생성된 유체 및 구조체를 나타낸 사시도이다.
도 3는 도 2의 정면도이다.
도 4은 본 발명의 일 실시예에 따른 유체해석 방법을 나타내는 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 유체해석 방법에서 격자요소를 선택하는 단계를 나타내는 순서도이다.
도 6는 본 발명의 일 실시예에 따른 유체해석 방법에서 메모리 공간을 할당하는 단계를 나타내는 순서도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 유체해석 방법을 이용한 장치가 전체 영역에 대하여 격자요소를 생성하는 것을 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 유체해석 방법을 이용한 장치가 대상 격자요소에 개별 인덱스를 부여하는 것을 나타낸 도면이다.
도 9는 도 8에 도시된 개별 인덱스와 이에 대응되는 통합 인덱스를 나타낸 메모리 참조용 테이블의 일례이다.
도 10은 유체해석 시 상호참조에 의한 오류가 발생하는 장치가 대상 격자요소에 개별 인덱스를 부여하는 것을 나타낸 도면이다.
도 11은 도 10에 도시된 개별 인덱스와 이에 대응되는 통합 인덱스를 나타낸 메모리 참조용 테이블의 일례이다.
1 is a block diagram of a fluid analysis apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is a perspective view showing a fluid and a structure in which a grid element is generated by the fluid analysis apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a front view of FIG. 2 ;
4 is a flowchart illustrating a fluid analysis method according to an embodiment of the present invention.
5 is a flowchart illustrating a step of selecting a grid element in a fluid analysis method according to an embodiment of the present invention.
6 is a flowchart illustrating a step of allocating a memory space in a fluid analysis method according to an embodiment of the present invention.
7 is a view showing that the apparatus using the fluid analysis method according to an embodiment of the present invention generates a grid element for the entire area.
8 is a diagram illustrating that the apparatus using the fluid analysis method according to an embodiment of the present invention assigns individual indexes to target grid elements.
9 is an example of a memory reference table showing the individual indexes shown in FIG. 8 and the corresponding integrated indexes.
FIG. 10 is a diagram showing that a device in which an error due to cross-reference occurs during fluid analysis assigns individual indexes to target grid elements.
FIG. 11 is an example of a memory reference table showing individual indexes shown in FIG. 10 and integrated indexes corresponding thereto.

이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 붙였다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings, the embodiments of the present invention will be described in detail so that those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains can easily implement them. The present invention may be embodied in many different forms and is not limited to the embodiments described herein. In order to clearly explain the present invention in the drawings, parts irrelevant to the description are omitted, and the same reference numerals are assigned to the same or similar components throughout the specification.

또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "…모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 여기서 하드웨어는 CPU 또는 다른 프로세서(processor)를 포함하는 데이터 처리 기기를 포함할 수도 있다. 또한, 하드웨어에 의해 구동되는 소프트웨어는 실행중인 프로세스, 객체(object), 실행파일(executable), 실행 스레드(thread of execution), 프로그램(program) 등을 지칭할 수 있다.In addition, terms such as “…unit”, “…group”, and “…module” described in the specification mean a unit that processes at least one function or operation, which may be implemented by hardware or software or a combination of hardware and software. can Here, the hardware may include a data processing device including a CPU or other processor. In addition, software driven by hardware may refer to a running process, an object, an executable file, a thread of execution, a program, and the like.

본 발명의 일 실시예에 따른 메모리 사용을 절감할 수 있는 유체해석 장치, 방법 및 컴퓨터 프로그램(이하 '유체해석 장치, 방법 및 컴퓨터 프로그램')은 전산 유체 역학과 관련된 유체해석 시 메모리 사용량을 절감할 수 있는 유체해석 장치, 방법 및 컴퓨터 프로그램이다. Fluid analysis apparatus, method, and computer program (hereinafter 'fluid analysis apparatus, method and computer program') capable of reducing memory usage according to an embodiment of the present invention can reduce memory usage during fluid analysis related to computational fluid dynamics. It is a fluid analysis apparatus, method and computer program that can be used.

상세하게, 격자모델을 기초로 하여 컴퓨터에 의해 수행되는 유체해석 시 해석에 영향을 미치지 않는 격자요소에 할당되는 메모리를 최소화하는 장치 및 방법이다.In detail, it is an apparatus and method for minimizing the memory allocated to grid elements that do not affect the analysis during fluid analysis performed by a computer based on the grid model.

이때, 유체를 해석한다는 것의 의미는 파이프, 주형과 같은 구조체를 유동하는 유체에 있어서, 유체의 예상되는 거동 또는 물성치의 분포 등을 컴퓨터를 통해 미리 시뮬레이션 하는 것을 의미할 수 있다.At this time, the meaning of analyzing the fluid may mean that in a fluid flowing through a structure such as a pipe or a mold, an expected behavior or distribution of physical properties of the fluid is simulated in advance through a computer.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 유체해석 장치의 구성도이다. 1 is a block diagram of a fluid analysis apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 1를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 유체해석 장치(100)는 입력부(150), 격자 생성부(110), 격자 선택부(120), 메모리 할당부(130) 및 유동 해석부(140)를 포함할 수 있다. 도면에서는 입력부(150)가 유체해석 장치(100)와 별개의 구성인 것으로 도시하였으나, 입력부(150)는 유체해석 장치(100)에 포함될 수도 있다.Referring to FIG. 1 , a fluid analysis apparatus 100 according to an embodiment of the present invention includes an input unit 150 , a grid generation unit 110 , a grid selection unit 120 , a memory allocation unit 130 , and a flow analysis unit. (140). Although the drawing shows that the input unit 150 is a separate component from the fluid analysis apparatus 100 , the input unit 150 may be included in the fluid analysis apparatus 100 .

본 발명의 일 실시예에서, 유체해석 장치(100)가 유체해석을 하기 위해서 먼저 해석하고자 하는 유체 해석과 관련된 데이터가 입력부(150)를 통해 입력될 수 있다. 여기서, 데이터는 모델 정보, 유동 변수(Variable) 등을 포함할 수 있다.In an embodiment of the present invention, in order for the fluid analysis apparatus 100 to perform a fluid analysis, data related to a fluid analysis to be analyzed first may be input through the input unit 150 . Here, the data may include model information, variable variables, and the like.

이때, 모델 정보는 유동 예측 모델에 대한 정보이다. In this case, the model information is information about the flow prediction model.

상세하게, 본 발명의 일 실시예에 따른 유체해석 장치(100)는 1개 이상의 유동 예측 모델을 이용함으로써 실제 유체유동 시스템의 조건에 맞는 유동을 예측할 수 있다. 여기서, 모델 정보는 유동 예측 모델을 구성하는 것으로서 유동변수에 따라 해석과 관련된 해를 구하는 적어도 하나 이상의 방정식을 포함할 수 있다.In detail, the fluid analysis apparatus 100 according to an embodiment of the present invention may predict a flow that meets the conditions of an actual fluid flow system by using one or more flow prediction models. Here, the model information constitutes a flow prediction model and may include at least one or more equations for obtaining a solution related to an analysis according to a flow variable.

한편, 유동변수는 유체유동시스템을 구성하는 정보로서 유체의 종류, 유체의 초기 유입속도, 유체의 초기 물성치, 구조체의 형상 또는 마찰계수 등을 포함할 수 있다. 일례로, 유동변수는 속도, 압력, 충전 정도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.Meanwhile, the flow variable is information constituting the fluid flow system, and may include a type of fluid, an initial inflow velocity of the fluid, initial physical properties of the fluid, a shape of a structure or a coefficient of friction, and the like. As an example, the flow variable may include at least one of a speed, a pressure, and a degree of filling.

사용자는 이러한 정보를 모두 입력부(150)에 입력하거나 이미 입력된 정보를 저장부(미도시)로부터 불러와 입력해야 할 정보의 일부 또는 전부를 입력할 수 있다.The user may input all or part of the information to be inputted by inputting all of such information into the input unit 150 or by retrieving previously inputted information from the storage unit (not shown).

도 2은 본 발명의 일 실시예에 따른 유체해석 장치에 의해 격자요소가 생성된 유체 및 구조체를 나타낸 사시도이다. 도 3은 도 2의 정면도이다. 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 유체해석 방법을 나타내는 순서도이다. 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 유체해석 방법에서 격자요소를 선택하는 단계를 나타내는 순서도이다. 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 유체해석 방법에서 메모리 공간을 할당하는 단계를 나타내는 순서도이다. 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 유체해석 장치가 전체 영역에 대하여 격자요소를 생성하는 것을 나타낸 도면이다.2 is a perspective view showing a fluid and a structure in which a grid element is generated by the fluid analysis apparatus according to an embodiment of the present invention. 3 is a front view of FIG. 2 ; 4 is a flowchart illustrating a fluid analysis method according to an embodiment of the present invention. 5 is a flowchart illustrating a step of selecting a grid element in a fluid analysis method according to an embodiment of the present invention. 6 is a flowchart illustrating a step of allocating a memory space in a fluid analysis method according to an embodiment of the present invention. 7 is a view showing that the fluid analysis apparatus according to an embodiment of the present invention generates a grid element for the entire area.

본 발명의 일 실시예에서, 도 3을 참조하면, 격자 생성부(110)는 유체해석의 대상이 되는 유체 및 구조체를 소정의 격자단위로 분리하는 복수의 격자요소를 생성할 수 있다.(S10) 전술한 바와 같이 본 발명의 일 실시예에서 유체해석은 유동 예측 모델에 의해 이루어지는데, 격자요소가 이러한 유동 예측 모델의 기본단위가 되며 다른 격자요소와 상호작용을 수행할 수 있다.In one embodiment of the present invention, referring to FIG. 3 , the grid generating unit 110 may generate a plurality of grid elements that separate a fluid and a structure, which are objects of fluid analysis, into a predetermined grid unit. (S10) ) As described above, in an embodiment of the present invention, fluid analysis is performed by a flow prediction model, and a grid element becomes a basic unit of this flow prediction model and can interact with other grid elements.

도 2 및 3을 참조하면, 격자 생성부(110)는 유체(10), 구조체(30) 및 이를 제외한 영역(50)의 모든 객체를 일정한 크기의 격자요소로 나눌 수 있다. Referring to FIGS. 2 and 3 , the grid generating unit 110 may divide the fluid 10 , the structure 30 , and all objects in the region 50 excluding them into grid elements of a predetermined size.

이때, 격자요소는 3차원으로 형성될 수 있으며, 모든 변의 길이가 동일한 정육각형 형상의 다면체로 이루어질 수 있다. 그러나, 격자요소의 형상이 이에 제한되는 것은 아니다. 다만, 본 명세서에서는 반복되는 설명을 피하고, 이해를 돕기 위해 도 3과 같이 일차원 정사각형 격자요소를 상정하여 기술할 것이다.In this case, the lattice element may be formed in three dimensions, and may be formed of a polyhedron having a regular hexagonal shape in which all sides have the same length. However, the shape of the grid element is not limited thereto. However, in this specification, a one-dimensional square lattice element will be assumed as shown in FIG. 3 to avoid repeated description and to help understanding.

또한, 도 7을 참조하면, 격자 생성부(110)는 생성된 격자요소의 식별을 위하여 각각 통합 인덱스를 부여할 수 있다. 이와 같이 격자요소에 통합 인덱스를 부여하는 것은 각각의 격자요소에 대응되는 유동변수를 매칭시키기 위함이다.Also, referring to FIG. 7 , the grid generating unit 110 may assign an integrated index to each of the generated grid elements for identification. In this way, the integrated index is given to the grid elements to match the flow variables corresponding to each grid element.

통합 인덱스는 일례로, 도면에 도시되는 바와 같이 좌에서 우로 이동하며 순차적으로 값이 증가하도록 번호를 부여할 수 있다. 그러나, 통합 인덱스 부여 방법이 이에 한정되는 것은 아니고, 다양한 규칙성을 가지고 부여될 수 있다. As an example, the integrated index may be numbered so that the value sequentially increases while moving from left to right as shown in the figure. However, the integrated index assignment method is not limited thereto, and may be assigned with various regularities.

도 3 및 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에서, 격자 선택부(120)는 상기와 같이 생성된 복수의 격자요소 중에서 대상 격자요소(10, 32)를 선택할 수 있다.(S20)3 and 5 , in an embodiment of the present invention, the grid selector 120 may select the target grid elements 10 and 32 from among the plurality of grid elements generated as described above. (S20)

이때, 대상 격자요소(10, 32)란 유체 해석에 지대한 영향을 미치는 격자요소를 의미한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 유체해석 장치(100)는 유체해석에 큰 영향을 미치는 대상 격자요소(10, 32)와 그 외 격자요소, 즉 제 3격자요소(34, 50)를 구분하고, 제 3격자요소(34, 50)에 할당되는 메모리를 감소시킴으로써 발명의 목적을 달성할 수 있다.In this case, the target grid elements 10 and 32 mean grid elements that have a great influence on fluid analysis. The fluid analysis apparatus 100 according to an embodiment of the present invention distinguishes the target grid elements 10 and 32 that have a great influence on the fluid analysis and other grid elements, that is, the third grid elements 34 and 50, The object of the invention can be achieved by reducing the memory allocated to the third grid elements 34 and 50 .

일례로, 주물 공정에서 용탕의 압력장 또는 속도장을 해석하는 경우, 주형에 포함되는 격자요소 중 경계면을 제외한 대부분(34)은 이동하지 않으며, 유체의 압력 및 속도에 미치는 영향이 전혀 없다. 따라서 이를 해석에서 제외함으로써 효율성을 도모할 수 있다. 이러한 효율 도모는 특히 비압축성 유체의 유체해석에서 더욱 효과적일 것이다. For example, when analyzing the pressure field or velocity field of the molten metal in the casting process, most 34 except for the interface among the grid elements included in the mold do not move, and have no effect on the pressure and velocity of the fluid. Therefore, efficiency can be promoted by excluding it from the analysis. This efficiency improvement will be particularly effective in fluid analysis of incompressible fluids.

다만 이와 대비하여, 열유체해석의 경우 용탕뿐만 아니라 주형에 해당되는 모든 격자요소가 해석에 고려되어야 하므로 주형의 격자요소(34)를 제외하는 것이 불가하거나 제외 가능한 격자요소가 매우 제한적일 것이다. However, in contrast to this, in the case of thermal fluid analysis, not only the molten metal but also all lattice elements corresponding to the mold must be considered in the analysis, so it is impossible to exclude the lattice elements 34 of the mold or the lattice elements that can be excluded will be very limited.

따라서 본 발명의 일 실시예에 따른 유체해석 장치(100)는 특히 유체의 압력장 또는 속도장 해석과 같이 구조체가 유동에 미치는 영향이 없는 경우에 효과적으로 적용될 수 있다.Therefore, the fluid analysis apparatus 100 according to an embodiment of the present invention can be effectively applied to a case in which the structure has no effect on the flow, such as a pressure field or a velocity field analysis of a fluid.

본 발명의 일 실시예에서, 도 2 및 5를 참조하면, 격자 선택부(120)는 대상 격자요소로서 유체에 해당되는 격자요소, 즉 제 1격자요소(10)를 포함할 수 있다.(S21) 만약 주물 공정의 경우, 용탕에 포함되는 격자요소가 제 1격자요소(10) 일 수 있다. 유체 해석은 유체의 유동 양상을 살피기 위한 것이므로 제 1격자요소(10)가 대상 격자요소로서 포함되는 것은 당연할 것이다.In an embodiment of the present invention, referring to FIGS. 2 and 5 , the grid selector 120 may include a grid element corresponding to a fluid as a target grid element, that is, the first grid element 10 ( S21 ). ) If the casting process, the grid element included in the molten metal may be the first grid element (10). Since the fluid analysis is for examining the flow pattern of the fluid, it will be natural that the first grid element 10 is included as the target grid element.

격자 선택부(120)는 대상 격자요소로서 구조체(30)를 이루는 복수의 격자요소 중에서 제 1격자요소(10)와 접하는 제 2격자요소(32)를 더 포함할 수 있다.(S22)The grid selector 120 may further include a second grid element 32 in contact with the first grid element 10 among a plurality of grid elements constituting the structure 30 as a target grid element. (S22)

대상 격자요소로서 제 2 격자요소(32)가 선택되는 것은 후술될 유동 해석부(140)에서 유동을 해석할 때(S40) 발생할 수 있는 상호참조 오류를 방지하기 위함이다.The second grid element 32 is selected as the target grid element in order to prevent cross-reference errors that may occur when the flow analysis unit 140 analyzes the flow ( S40 ), which will be described later.

보다 상세히, 유체해석의 속도장 계산 시 제 1격자요소(10)의 속도값 또는 속도구배 등을 계산할 때, 인접 격자요소에 대한 정보가 필요한 경우가 발생한다. 이때, 도 10과 같이 유체에 해당되는 제 1격자요소(10)만을 대상 격자요소로 지정하고 개별 인덱스를 부여할 경우, 최외각의 제 1격자요소(10)의 경우(예를 들면, 도10에서 22번 또는 31번 격자요소) 인접한 격자요소가 식별력이 없는 동일 인덱스(도10에서 -1)를 포함하므로 상호참조 오류가 발생할 수 있다. 이에 대해서는 메모리 할당부(130)를 설명하는 부분에서 자세히 설명하기로 한다.In more detail, when calculating the velocity value or velocity gradient of the first lattice element 10 when calculating the velocity field of fluid analysis, information on adjacent lattice elements may be required. At this time, as shown in FIG. 10 , when only the first grid element 10 corresponding to the fluid is designated as the target grid element and an individual index is given, in the case of the outermost first grid element 10 (for example, FIG. 10 ) In the grid element number 22 or 31), cross-referencing errors may occur because adjacent grid elements include the same index (-1 in FIG. 10) without discrimination. This will be described in detail in the section describing the memory allocator 130 .

이러한 오류를 방지하기 위해서는 코딩 시 if 문과 같은 또 다른 조건문을 필요로 하는데, 이에 의할 경우 계산 량을 줄이기 위한 본 발명의 목적이 다소 퇴색될 수 있다.In order to prevent such an error, another conditional statement such as an if statement is required at the time of coding, and in this case, the purpose of the present invention for reducing the amount of calculation may be somewhat tarnished.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 유체해석 방법을 이용한 장치가 대상 격자요소에 개별 인덱스를 부여하는 것을 나타낸 도면이다. 도 9는 도 8에 도시된 개별 인덱스와 이에 대응되는 통합 인덱스를 나타낸 메모리 참조용 테이블의 일례이다. 도 10은 유체해석 시 상호참조에 의한 오류가 발생하는 장치가 대상 격자요소에 개별 인덱스를 부여하는 것을 나타낸 도면이다. 도 11은 도 10에 도시된 개별 인덱스와 이에 대응되는 통합 인덱스를 나타낸 메모리 참조용 테이블의 일례이다.8 is a diagram illustrating that the apparatus using the fluid analysis method according to an embodiment of the present invention assigns individual indexes to target grid elements. 9 is an example of a memory reference table showing the individual indexes shown in FIG. 8 and the corresponding integrated indexes. FIG. 10 is a diagram showing that a device in which an error due to cross-reference occurs during fluid analysis assigns individual indexes to target grid elements. FIG. 11 is an example of a memory reference table showing individual indexes shown in FIG. 10 and integrated indexes corresponding thereto.

본 발명의 일 실시예에서, 도 6을 참조하면, 메모리 할당부(130)는 복수의 격자요소에 메모리 공간을 할당할 수 있다.(S30) 여기서 메모리 공간을 할당한다는 것은 각 격자요소 별로 뒤따르는 유체해석을 수행할 때(S40) 사용될 메모리 공간을 사전에 배분하는 것을 의미할 수 있다.In one embodiment of the present invention, referring to FIG. 6 , the memory allocator 130 may allocate a memory space to a plurality of grid elements. (S30) Here, allocating a memory space means that each grid element follows. It may mean pre-allocating a memory space to be used when performing fluid analysis (S40).

이때, 메모리 할당부(130)는 각각의 대상 격자요소(10, 32) 별로 메모리 공간을 효과적으로 할당하기 위해 대상 격자요소(10, 32)에 개별 인덱스를 부여할 수 있다.(S31)In this case, the memory allocator 130 may assign individual indexes to the target grid elements 10 and 32 in order to effectively allocate a memory space for each target grid element 10 and 32 . (S31)

도 8를 참조하면, 도면에서 해칭(제 1격자요소) 및 음영(제 2격자요소) 처리가 된 격자요소의 위에는 통합 인덱스가 표시되어 있고, 아래에는 개별 인덱스가 표시되어 있다.Referring to FIG. 8 , in the drawing, an integrated index is displayed above the grid elements that have been hatched (first grid element) and shaded (second grid element), and individual indexes are displayed below.

이와 같이, 메모리 할당부(130)는 제 1 및 제 2격자요소(10, 32)에 개별 인덱스를 부여할 수 있다. 일례로, 도시된 바와 같이 통합 인덱스와 같은 방식으로 좌에서 우로 이동하면서 순차적으로 인덱스 번호가 증가하도록 개별 인덱스를 부여할 수 있다. 또한, 서로 동일한 개별 인덱스가 없도록 인덱스가 부여될 수 있다.In this way, the memory allocator 130 may assign individual indexes to the first and second grid elements 10 and 32 . For example, as shown, individual indexes may be assigned to sequentially increase index numbers while moving from left to right in the same manner as the integrated index. In addition, indexes may be assigned so that no individual indexes are identical to each other.

메모리 할당부(130)는 대상 격자요소(10, 32) 외의 제 3격자요소(34)에는 동일한 인덱스를 부여할 수 있다.(S32) 전술한 바와 같이 제 3격자요소(34)는 유체해석에 중요한 영향을 미치지 않으므로 구체적으로 식별될 필요가 없다. 해당 격자요소가 제 3격자요소(34)라는 사실만 식별 가능하면 된다. 일례로 도 8에서는 제 3격자요소(34)에 대하여 모두 '-1'의 동일한 인덱스를 부여하였다.The memory allocator 130 may assign the same index to the third grid element 34 other than the target grid elements 10 and 32. (S32) As described above, the third grid element 34 is used for fluid analysis. It has no significant effect and does not need to be specifically identified. Only the fact that the corresponding grid element is the third grid element 34 may be identified. For example, in FIG. 8 , the same index of '-1' is assigned to all of the third grid elements 34 .

본 발명의 일 실시예에서, 메모리 할당부(130)는 개별 인덱스를 참조하여 할당된 메모리 공간에 개별 제 1 및 제 2격자요소(10, 32)에 해당되는 유동변수를 매칭할 수도 있다.(S33) In an embodiment of the present invention, the memory allocator 130 may match the floating variables corresponding to the individual first and second grid elements 10 and 32 to the allocated memory space with reference to the individual index. ( S33)

이때, 메모리 할당부(130)는 유동변수를 저장부(미도시)로부터 불러올 수 있다. 여기서 저장부는 통합 인덱스가 부여된 전체 격자요소에 대한 유동변수를 사전에 입력부(110)로부터 전달받아 저장할 수 있다. In this case, the memory allocator 130 may call the floating variable from the storage unit (not shown). Here, the storage unit may receive and store the flow variables for all grid elements to which the integrated index is given from the input unit 110 in advance.

상세하게, 전술한 바와 같이 열유체해석의 경우 주형에 포함되는 모든 격자요소(10, 32, 34 및 50)에 대한 유동변수가 필요하다. 따라서 저장부는 모든 유체해석에 적용 가능하도록 전체 격자요소에 대한 정보를 포함하고 있을 수 있다. In detail, as described above, in the case of thermal fluid analysis, flow parameters for all grid elements 10, 32, 34 and 50 included in the mold are required. Therefore, the storage unit may contain information on the entire grid element to be applicable to all fluid analysis.

이때, 본 발명의 일 실시예에 따른 유체해석 장치(100)는 전체 격자요소를 포함하여 열유체해석을 수행한 후, 압력장 또는 속도장 해석의 경우에만 선택적으로 대상 격자요소(10, 32)를 적용하여 해석을 수행함으로써 메모리 사용을 절감할 수도 있다.At this time, the fluid analysis apparatus 100 according to an embodiment of the present invention performs thermal fluid analysis including all grid elements, and then selectively targets grid elements 10 and 32 only in the case of pressure field or velocity field analysis. It is also possible to reduce memory usage by performing the analysis by applying .

도 8 및 9를 참조하면, 대상 격자요소는 통합 인덱스와 개별 인덱스를 모두 가지고 있으며, 이때 개별 인덱스와 통합 인덱스는 서로 일대일 대응된다. 따라서 개별 인덱스는 저장부로부터 각 격자요소에 대한 유체변수를 불러오는 주소로서 기능할 수 있다. Referring to FIGS. 8 and 9 , the target grid element has both an integrated index and an individual index, and in this case, the individual index and the integrated index correspond to each other one-to-one. Therefore, the individual index can function as an address to retrieve the fluid variable for each grid element from the storage unit.

이와 같이 메모리 공간에 매칭된 유동변수는 후술될 유체해석 수행 시(S40) 입력 변수로서 이용될 수 있을 것이다. 이때, 메모리 할당부(130)는 통합 인덱스가 부여된 전체 격자요소로부터 이에 대응되는 대상 격자요소의 유동변수를 용이하게 불러오기 위해 도 9와 같은 메모리 참조용 테이블을 생성할 수 있다.As such, the flow variable matched to the memory space may be used as an input variable when performing fluid analysis (S40), which will be described later. In this case, the memory allocator 130 may generate a memory reference table as shown in FIG. 9 in order to easily call the flow variable of the target grid element corresponding thereto from all grid elements to which the integrated index is assigned.

보다 상세하게, 개별 인덱스 '6'이 부여된 격자요소의 통합 인덱스는 '21'이므로, 메모리 할당부(130)는 통합 인덱스 '21'이 부여된 격자요소의 유동변수를 불러올 수 있다.In more detail, since the integrated index of the grid element to which the individual index '6' is assigned is '21', the memory allocator 130 may call the flow variable of the grid element to which the integrated index '21' is assigned.

또한, 메모리 할당부(130)는 경우에 따라, 각 격자요소와 인접한 격자요소의 유동변수를 필요로 할 수도 있다. 이 역시 마찬가지로 메모리 참조용 테이블을 이용하여 유동변수를 불러올 수 있다. In addition, the memory allocator 130 may require a flow variable of each grid element and adjacent grid elements in some cases. In the same way, floating variables can be called using the memory reference table.

일례로, 다시 도 8 및 9를 참조하면, 개별 인덱스 '6'이 부여된 격자요소의 우측의 유동변수를 불러오는 과정을 살펴보면 다음과 같다. 개별 인덱스 '6'에 대응되는 통합인덱스는 '21'이고, 통합인덱스 '21'의 우측은 '22'이며, 통합인덱스 '22'에 대응되는 개별인덱스는 '7'이므로, 개별인덱스 '7'이 부여된 격자요소의 유동변수를 불러오게 된다. 즉, 이 과정에서 최소 3회의 상호참조가 발생되게 된다.As an example, referring again to FIGS. 8 and 9 , the process of calling the flow variable on the right side of the grid element to which the individual index '6' is assigned will be described as follows. The integrated index corresponding to the individual index '6' is '21', the right side of the integrated index '21' is '22', and the individual index corresponding to the integrated index '22' is '7', so the individual index '7' The flow variable of this given grid element is called. That is, in this process, cross-referencing occurs at least three times.

따라서, 제 1격자요소(10)만을 해석의 대상이 되는 대상 격자요소로 선택할 경우 상호참조에 의한 오류가 발생될 수 있다. Therefore, when only the first grid element 10 is selected as the target grid element to be analyzed, an error due to cross-reference may occur.

예를 들어, 도 10 및 11을 참조하면, 개별 인덱스 '3'이 부여된 격자요소의 우측의 유동변수를 불러오는 경우, 개별 인덱스 '3'은 통합 인덱스 '22'에 대응되고, 통합 인덱스 '22'의 우측은 '23'이며, '23'에 대응되는 개별 인덱스는 -1(동일한 인덱스 값의 예)이 된다. 이때, 동일 인덱스는 식별력이 없으므로, 메모리 할당부(130)는 상호참조 오류가 발생될 수 있다.For example, referring to FIGS. 10 and 11 , when the flow variable on the right side of the grid element to which the individual index '3' is assigned is called, the individual index '3' corresponds to the integrated index '22', and the integrated index '22' The right side of ' is '23', and the individual index corresponding to '23' becomes -1 (example of the same index value). In this case, since the same index has no distinguishing power, the memory allocator 130 may generate a cross-referencing error.

따라서 대상 격자요소로서 유체에 해당되는 제 1격자요소(10) 뿐만 아니라, 유체와 접하는 제 2격자요소(32)도 포함하는 것이 계산 효율의 측면에서 바람직하다.Therefore, it is preferable in terms of calculation efficiency to include not only the first grid element 10 corresponding to the fluid as the target grid element, but also the second grid element 32 in contact with the fluid.

한편, 메모리 할당부(130)는 동일한 인덱스가 부여된 제 3격자요소(34)의 메모리 공간의 경우, 적절한 상수를 매칭할 수 있다.(S34) Meanwhile, in the case of the memory space of the third grid element 34 to which the same index is assigned, the memory allocator 130 may match an appropriate constant. (S34)

일례로 속도장 해석의 경우, 제 3격자요소(34)의 메모리 공간에 저장된 상수는 모두 정지 상태를 의미하는 '0'의 값을 가질 수 있다.For example, in the case of velocity field analysis, all of the constants stored in the memory space of the third grid element 34 may have a value of '0' indicating a stationary state.

본 발명의 일 실시예에 따른 유체해석 장치(100)의 유동 해석부(140)는 각 격자요소 별로 할당된 메모리 공간을 이용하여 유동을 해석할 수 있다. The flow analysis unit 140 of the fluid analysis apparatus 100 according to an embodiment of the present invention may analyze the flow using a memory space allocated for each grid element.

앞서 살펴본 과정을 통해 유체해석 대상을 격자요소로 이산화함으로써 비선형 편미분 방정식(예를 들어, 나비에-스토크스 방정식(Navier-Stokes Equations)을 대수 방정식으로 변환하는 것이 가능하다. 즉, 각 격자요소 단위로 수치 기법(numerical methods)의 알고리즘을 사용하여 유체의 유동 문제를 해석할 수 있다. 이때, 각 격자요소 별 수치해석을 위해 할당된 메모리의 유동변수가 이용될 것이며, 각 격자요소 별 연산을 수행하는 과정에서 처리될 빅데이터를 위해 할당된 메모리 공간이 이용될 것이다.Through the process discussed above, it is possible to convert nonlinear partial differential equations (e.g., Navier-Stokes Equations) into algebraic equations by discretizing the fluid analysis target into lattice elements. That is, each lattice element unit The fluid flow problem can be analyzed by using the algorithm of numerical methods, at this time, the flow variables in the memory allocated for numerical analysis for each grid element will be used, and calculations for each grid element are performed. In the process, the allocated memory space for big data to be processed will be used.

다시 도 1을 참조하면, 처리된 결과는 출력부(160)를 통해 사용자가 확인 가능한 형태로 표현될 수 있을 것이다. 필요에 따라서는 유체의 유동을 가시적으로 표현하기 위해 이미지 렌더링 기술이 적용될 수도 있을 것이다.Referring back to FIG. 1 , the processed result may be expressed in a form that can be confirmed by the user through the output unit 160 . If necessary, an image rendering technique may be applied to visually express the flow of a fluid.

살펴본 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 유체해석 장치 및 방법은 구조체에 해당되는 격자요소의 일부에 메모리가 할당되어 불필요한 계산이 발생하는 것을 방지함으로써 메모리 사용을 절감할 수 있다. As described above, in the fluid analysis apparatus and method according to an embodiment of the present invention, memory usage can be reduced by allocating memory to a part of a grid element corresponding to a structure and preventing unnecessary calculations from occurring.

그 결과, 복잡한 연산이 수반되는 유체해석에 소요되는 시간을 현저히 감소시킬 수 있는 장점이 있다. 특히, 본 발명의 발명자는 본 발명의 일 실시예에 따른 유체해석 장치 및 방법을 통해 1차원 격자요소 기반의 유체해석에서 메모리 사용량을 평소 대비 60% 절감하는 효과를 얻을 수 있었다. 이를 3차원 격자요소에 적용할 경우, 메모리 사용 절감 효과는 더욱 클 것이다.As a result, there is an advantage that can significantly reduce the time required for fluid analysis involving complex calculations. In particular, the inventor of the present invention was able to obtain the effect of reducing the memory usage by 60% compared to usual in the fluid analysis based on a one-dimensional grid element through the fluid analysis apparatus and method according to an embodiment of the present invention. If this is applied to a 3D grid element, the memory usage reduction effect will be even greater.

이상에서 본 발명의 일 실시예에 대하여 설명하였으나, 본 발명의 사상은 본 명세서에 제시되는 실시 예에 제한되지 아니하며, 본 발명의 사상을 이해하는 당업자는 동일한 사상의 범위 내에서, 구성요소의 부가, 변경, 삭제, 추가 등에 의해서 다른 실시 예를 용이하게 제안할 수 있을 것이나, 이 또한 본 발명의 사상범위 내에 든다고 할 것이다.Although one embodiment of the present invention has been described above, the spirit of the present invention is not limited to the embodiments presented herein, and those skilled in the art who understand the spirit of the present invention can add components within the scope of the same spirit. , changes, deletions, additions, etc. may easily suggest other embodiments, but this will also fall within the scope of the present invention.

10 제 1격자요소 30 대상 격자요소
32 제 2격자요소 34 제 3격자요소
50 구조체 주변환경 100 유체해석 장치
10 First grid element 30 Target grid element
32 Second Grid Element 34 Third Grid Element
50 Structure surrounding environment 100 Fluid analysis device

Claims (11)

컴퓨터에 의해 수행되는 유체해석 시 메모리 사용을 절감할 수 있는 유체해석 방법으로서,
유체 및 상기 유체가 유동하는 구조체에 대하여 복수의 격자요소를 생성하는 단계;
상기 복수의 격자요소 중에서 대상 격자요소를 선택하는 단계;
상기 복수의 격자요소에 대하여 메모리 공간을 할당하는 단계 및
상기 메모리 공간을 이용하여 유동을 해석하는 단계를 포함하고,
상기 대상 격자요소는,
상기 유체에 해당되는 제 1격자요소 및 상기 구조체 중에서 상기 제 1격자요소와 접하는 제 2격자요소를 포함하고,
상기 복수의 격자요소에 대하여 메모리 공간을 할당하는 단계는,
상기 대상 격자요소에 대해서만 유동변수를 매칭하고, 상기 복수의 격자요소 중 상기 대상 격자요소를 제외한 제 3격자요소에 대해서는 상수를 매칭하는, 메모리 사용을 절감할 수 있는 유체해석 방법.
As a fluid analysis method that can reduce memory usage in fluid analysis performed by a computer,
generating a plurality of grid elements for a fluid and a structure in which the fluid flows;
selecting a target grid element from among the plurality of grid elements;
allocating a memory space for the plurality of grid elements; and
Analyzing the flow using the memory space,
The target grid element,
a first grid element corresponding to the fluid and a second grid element in contact with the first grid element among the structures;
Allocating a memory space for the plurality of grid elements comprises:
A fluid analysis method capable of reducing memory usage by matching flow variables only with respect to the target grid element, and matching constants with respect to a third grid element excluding the target grid element among the plurality of grid elements.
제 1항에 있어서,
상기 유체는 용융 상태의 용탕이며 상기 구조체는 주형인, 메모리 사용을 절감할 수 있는 유체해석 방법.
The method of claim 1,
The fluid is a molten metal in a molten state, and the structure is a mold, a fluid analysis method that can reduce memory usage.
제 1항에 있어서,
상기 유체해석은 속도장 또는 압력장 해석인, 메모리 사용을 절감할 수 있는 유체해석 방법.
The method of claim 1,
The fluid analysis is a velocity field or pressure field analysis, a fluid analysis method that can reduce memory usage.
삭제delete 삭제delete 제 1항에 있어서,
상기 복수의 격자요소에 대하여 메모리 공간을 할당하는 단계는,
상기 복수의 격자요소 전체에 대하여 통합 인덱스를 부여하는 단계;
상기 복수의 격자요소 전체 중에서 상기 제 1 격자요소 및 상기 제 2 격자요소에 개별 인덱스를 부여하는 단계;
상기 제 3격자요소에 동일한 인덱스를 부여하는 단계 및
상기 통합 인덱스와 상기 개별 인덱스를 이용하여 상기 대상 격자요소에 상기 유동변수를 매칭하는 단계를 포함하는, 메모리 사용을 절감할 수 있는 유체해석 방법.
The method of claim 1,
Allocating a memory space for the plurality of grid elements comprises:
assigning an integrated index to all of the plurality of grid elements;
assigning individual indexes to the first grid element and the second grid element among all the plurality of grid elements;
assigning the same index to the third grid element; and
Comprising the step of matching the flow variable to the target grid element using the integrated index and the individual index, the fluid analysis method that can reduce the use of memory.
제 6항에 있어서,
상기 동일 인덱스가 부여된 제 3격자요소에 상수를 매칭하는 단계를 더 포함하는, 메모리 사용을 절감할 수 있는 유체해석 방법.
7. The method of claim 6,
A fluid analysis method capable of reducing memory usage, further comprising the step of matching a constant to the third grid element to which the same index is assigned.
제 6항에 있어서,
상기 유동변수는 속도, 압력, 충전 정도 중 적어도 하나를 포함하는, 메모리 사용을 절감할 수 있는 유체해석 방법.
7. The method of claim 6,
The flow variable includes at least one of speed, pressure, and a degree of filling, a fluid analysis method capable of reducing memory usage.
제 1항에 있어서,
상기 유체의 열유동을 해석하는 단계를 추가적으로 포함하고,
상기 유체의 열유동을 해석하는 단계는,
상기 제 1, 2 및 3격자요소에 대하여 메모리 공간을 할당하는 단계를 포함하는, 메모리 사용을 절감할 수 있는 유체해석 방법.
The method of claim 1,
Further comprising the step of analyzing the heat flow of the fluid,
Analyzing the heat flow of the fluid comprises:
A fluid analysis method capable of reducing memory usage, comprising allocating a memory space for the first, second and third grid elements.
제 1항 내지 제 3항 및 제 6항 내지 제 9항 중 어느 한 항에 따른 유체해석 방법을 이용하여 유체를 해석하는 유체해석 장치로서,
상기 유체 및 상기 유체가 유동하는 구조체에 대하여 복수의 격자요소를 생성하는 격자 생성부;
상기 복수의 격자요소 중에서 대상 격자요소를 선택하는 격자 선택부;
상기 복수의 격자요소에 대하여 메모리 공간을 할당하는 메모리 할당부 및
상기 메모리 공간을 이용하여 유동을 해석하는 유동 해석부를 포함하는, 메모리 사용을 절감할 수 있는 유체해석 장치.
A fluid analysis device for analyzing a fluid using the fluid analysis method according to any one of claims 1 to 3 and 6 to 9, comprising:
a grid generating unit generating a plurality of grid elements with respect to the fluid and the structure in which the fluid flows;
a grid selection unit for selecting a target grid element from among the plurality of grid elements;
a memory allocator for allocating a memory space for the plurality of grid elements; and
A fluid analysis device capable of reducing memory usage, including a flow analysis unit that analyzes the flow using the memory space.
컴퓨터를 이용하여 제 1항 내지 제 3항 및 제 6항 내지 제 9항 중 어느 한 항에 따른 방법을 실행하기 위하여 매체에 저장된, 메모리 사용을 절감할 수 있는 컴퓨터 프로그램.A computer program capable of reducing memory usage, stored in a medium for executing the method according to any one of claims 1 to 3 and 6 to 9 using a computer.
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