KR20120078685A

KR20120078685A - Method for automatic analysis of wind field by computational fluid dynamics

Info

Publication number: KR20120078685A
Application number: KR1020120056888A
Authority: KR
Inventors: 윤성욱; 전완호; 최익황
Original assignee: 쎄딕(주)
Priority date: 2012-05-29
Filing date: 2012-05-29
Publication date: 2012-07-10

Abstract

PURPOSE: A method for automatically analyzing wind field based on computational fluid dynamics(CFD) is provided to allow amateurs to analyze the wind filed based on a basic program without the support of professionals. CONSTITUTION: Topography and weather information with respect to a corresponding region is extracted(S10). The topography and weather information is automatically converted into input information for CFD analysis(S20). Analyzing conditions for analyzing the CFD are set(S30). Optimized lattices according to the topographical characteristic of the corresponding region is automatically generated(S40). An analyzed result is automatically deduced from the converted input information based on the CFD(S50). The analyzed result is visualized(S60).

Description

Method of automatic wind field analysis by CFC {METHOD FOR AUTOMATIC ANALYSIS OF WIND FIELD BY COMPUTATIONAL FLUID DYNAMICS}

본 발명은 CFD를 이용한 바람장 해석 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 비전문가 유저라도 전문가의 도움없이 CFD를 이용한 해석을 수행하여 신뢰도가 높은 해석결과를 제공받을 수 있는 CFD에 의한 바람장 해석 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a wind field analysis method using CFD, and more particularly to a wind field analysis method by CFD that can be provided by the CFD analysis without the help of the expert users can be provided with high reliability results. It is about.

전산유체역학(CFD, Computational Fluid Dynamics)이란 유체 현상을 기술한 비선형 편미분 방정식인 나비에-스토크스 방정식(Navier-Stokes Equations)을 FDM(Finite Difference Method), FEM(Finite Element Method), FVM(Finite Volume Method) 등의 방법들을 사용하여 이산화하여 대수 방정식으로 변환하고 이를 수치기법의 알고리즘을 사용하여 유체의 유동에 대하여 해석하는 것이다.Computational Fluid Dynamics (CFD) refers to the Navier-Stokes Equations (FDM), Finite Difference Method (FDM), Finite Element Method (FEM), and Finite Element Method (FVM). Volume methods are used to discretize and convert them into algebraic equations, which are then solved for the flow of fluid using numerical algorithms.

최근, 이러한 CFD 분야에서 각종 지리정보시스템(GIS, Geographic Information System)의 지형 및 건물 정보(data)나 바람지도(wind map)를 상기 CFD의 입력 조건으로 활용하여 특정 지역에서의 바람장을 예측하고 해석하는 기술에 제안되어 왔다.Recently, in the CFD field, the geographic information system (GIS), geographic information system (geographic information) and building data (data) or wind map (wind map) using the input conditions of the CFD to predict the wind field in a specific area It has been proposed in the technique of interpretation.

즉, 수집된 지형 및 기상 정보를 캐드나 통계 프로그램을 이용하여 수작업으로 가공하고, 전문가의 수작업을 통해 외부 컨설팅을 받아 해석 조건을 설정하며, 외부 프로그램을 이용하여 격자를 생성한 후에, 상기 가공된 정보를 상기 CFD를 이용하여 통계적 계산 과정을 통해 해석결과를 도출하는 것이다.That is, the collected terrain and weather information is processed by hand using a CAD or statistical program, external consulting is performed by an expert's manual work, and the analysis conditions are set, and after generating a grid using an external program, the processed Information is derived from the statistical calculation process using the CFD.

그러나, 이러한 종래의 방법은 해당 지역에 대한 새로운 지형 및 기상 정보의 취득이 상당히 어렵고, 통상 유료로 제공되는 국토지리원의 수치지형도는 오래되거나 부정확하기 때문에 정확한 해석 수행이 곤란한 문제가 있다.However, such a conventional method is difficult to obtain new topographical and weather information for the region, and because the digital topographic map of the National Geographic Institute, which is usually paid for, is old or inaccurate, it is difficult to perform accurate analysis.

또한, 이러한 해석결과를 도출하기 위해서는 캐드나 통계 프로그램 및 ICEM과 같은 격자 생성 프로그램(ICEM)을 추가적으로 구입해야 하고, 해석 과정에 있어서 외부 전문가의 도움이 필요한 설정이 존재하며, 해석결과에 대하여 외부 전문가의 컨설팅이 필요한 문제가 있어 비전문가인 유저가 스스로 상기 CFD를 이용하여 바람장을 예측하고 해석하는 것은 거의 불가능한 문제가 있다.In addition, in order to derive the analysis results, additional CAD or statistical programs and grid generation programs (ICEM) such as ICEM must be purchased, and there are settings that require external expert help in the analysis process. There is a problem that requires consulting of a non-expert user is almost impossible to predict and interpret the wind field by using the CFD itself.

본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 비전문가라도 기본으로 제공되는 프로그램을 이용하여 전문가의 도움없이 해석을 수행함으로써 신뢰도가 높은 해석결과를 제공받을 수 있고, 최신의 정확한 지형 정보와 기상 정보를 무료로 활용할 수 있으며, 해석 수행을 위한 추가적인 외부 프로그램을 구입할 필요가 없고, 해석 대상 지형에 대한 다양한 정보가 제공되며, 추가적인 고급 사용자 옵션 기능을 제공하여 전문가의 활용도도 향상되는 CFD에 의한 바람장 자동 해석 방법의 제공을 그 목적으로 한다.The present invention has been made to solve the above-described problems, even non-experts can be provided with reliable analysis results by performing the analysis without the help of experts using the program provided as a basic, the latest accurate terrain information and weather The free access to information, no need to purchase additional external programs to perform the analysis, a variety of information about the terrain to be analyzed, and additional advanced user options to enhance the professional use of the CFD Its purpose is to provide an automatic method of analysis.

상기 목적을 달성하기 위해 본 발명은, 해당 지역에 대한 지형 정보와 기상 정보를 추출하는 정보추출 단계와; 상기 추출된 지형 정보와 기상 정보를 전산유체역학(CFD) 해석을 위한 입력 정보로 자동 변환하는 입력정보 변환 단계와; 상기 전산유체역학(CFD)의 해석을 위한 해석 조건을 설정하는 해석조건 설정 단계와; 상기 해당 지역에 대한 지형 특성에 따른 최적화된 격자를 자동 생성하는 격자 생성 단계와; 상기 설정된 해석 조건과 생성된 격자 조건 하에서 전산유체역학(CFD)을 이용하여 상기 변환된 입력정보로부터 해석결과를 자동으로 도출하는 해석 단계와; 상기 해석결과를 가시화하는 가시화 단계;를 포함하는 CFD에 의한 바람장 자동 해석 방법을 제공한다.In order to achieve the above object, the present invention includes an information extraction step of extracting terrain information and weather information for the area; An input information conversion step of automatically converting the extracted terrain information and weather information into input information for computational fluid dynamics (CFD) analysis; An analysis condition setting step of setting an analysis condition for the analysis of the computational fluid dynamics (CFD); A grid generation step of automatically generating an optimized grid according to a terrain feature for the corresponding area; An analysis step of automatically deriving an analysis result from the converted input information using computational fluid dynamics (CFD) under the set analysis condition and the generated grid condition; It provides a wind field automatic analysis method by CFD comprising a; visualizing step of visualizing the analysis result.

이때, 상기 정보추출 단계는 상기 지형 정보가 50m 이상의 해상도를 갖는 지형고도모델(DEM, Digital Elevat ion Model)이고, 상기 기상 정보가 3km 이상의 해상도를 갖는 바람지도인 것에도 그 특징이 있다.In this case, the information extraction step is characterized in that the terrain information is a terrain elevation model (DEM, Digital Elevat ion Model) having a resolution of 50m or more, and the weather information is a wind map having a resolution of 3km or more.

게다가, 상기 입력정보 변환 단계는, 상기 추출된 지형 정보와 기상 정보를 입력하는 과정과, 해석 대상의 크기를 설정하는 과정과, 전산유체역학(CFD) 해석용 입력정보를 자동으로 생성하는 과정을 포함하는 것에도 그 특징이 있다.In addition, the input information converting step includes inputting the extracted terrain information and weather information, setting a size of an analysis target, and automatically generating input information for computational fluid dynamics (CFD) analysis. It also has its features.

뿐만 아니라, 상기 해석조건 설정 단계는, 유저가 기본 격자 해상도와 풍향 정보를 설정하면 나머지 해석조건은 최적화된 설정값으로 자동 설정되는 것에도 그 특징이 있다.In addition, the analysis condition setting step is characterized in that the remaining analysis conditions are automatically set to an optimized setting value when the user sets the basic grid resolution and the wind direction information.

나아가, 상기 해석조건 설정 단계는, 상기 기본 격자 해상도와 풍향 정보 이외에도 상세 격자 해상도, 상세 바람 정보, 해석 정보 및 가시화 정보를 유저가 입력할 수 있는 고급 사용자 옵션 기능이 포함되어 있는 것에도 그 특징이 있다.Furthermore, the analyzing condition setting step includes an advanced user option function that allows a user to input detailed grid resolution, detailed wind information, analysis information, and visualization information in addition to the basic grid resolution and wind direction information. have.

여기서, 상기 상세 격자 해상도는, X축, Y축 및 Z축에 대한 루트 격자 해상도와, X축, Y축 및 Z축에 대한 서브 격자 해상도를 포함하는 것에도 그 특징이 있다.Here, the detailed lattice resolution is also characterized by including the root lattice resolution for the X, Y and Z axes, and the sub lattice resolution for the X, Y and Z axes.

또한, 상기 상세 바람 정보는, 해석 도메인의 높이, 상기 높이에서의 풍속, 거칠기, 경사도, 난류강도를 포함하는 것에도 그 특징이 있다.Further, the detailed wind information is also characterized by including the height of the analysis domain, the wind speed, roughness, slope, and turbulence intensity at the height.

게다가, 상기 해석 정보는, 난류모델의 종류, 해석 사이클의 횟수, 수렴 기준을 포함하는 것에도 그 특징이 있다.In addition, the analysis information is also characterized by including the type of turbulence model, the number of analysis cycles, and the convergence criteria.

뿐만 아니라, 상기 가시화 정보는, 고도, 풍속, 압력을 포함하는 것에도 그 특징이 있다.In addition, the visualization information is characterized by including altitude, wind speed, and pressure.

그리고, 상기 격자 생성 단계는, 해석 대상 지형을 선택하는 과정과, 상기 지형의 픽셀수를 산출하여 전체 면적을 계산하는 과정과, 조밀한 격자 생성을 위한 지형 검색 과정과, 상기 검색된 지형의 산봉우리나 건물 주변에 조밀한 격자를 생성하는 과정을 포함하는 것에도 그 특징이 있다.The grid generation step may include: selecting a target terrain to be analyzed, calculating a total area by calculating the number of pixels of the terrain, searching a terrain for generating a compact grid, and peaks of the searched terrain. It also features the process of creating a dense grid around the building.

나아가, 상기 해석 단계는, 기 설정된 사이클의 횟수만큼 해석을 반복 수행하여 수렴 기준에 도달할 경우 해석결과를 자동으로 도출하는 것에도 그 특징이 있다.In addition, the analysis step is characterized in that the analysis results are automatically derived when the convergence criterion is reached by repeatedly performing the analysis by a predetermined number of cycles.

아울러, 상기 가시화 단계는, 상기 해석결과가 높이별로 자동으로 나타나는 것에도 그 특징이 있다.In addition, the visualization step is characterized in that the analysis results automatically appear for each height.

또한, 상기 가시화 단계는 풍속, 압력, 난류강도, 밀도로 이루어지는 군으로부터 선택된 1종 이상의 해석결과가 가시화되는 것에도 그 특징이 있다.In addition, the visualization step is characterized in that at least one analysis result selected from the group consisting of wind speed, pressure, turbulence intensity, density is visualized.

본 발명에 의하면, 전 과정이 자동화되고 최적화된 바람장 해석 방법과 그에 따른 정확한 해석결과를 신속히 제공함으로써, 비전문가라도 기본으로 제공되는 프로그램을 사용하여 전문가의 도움없이 해석을 수행함으로써 신뢰도가 높은 해석결과를 제공받을 수 있고, 최신의 정확한 지형 정보와 기상 정보를 무료로 활용할 수 있으며, 해석 수행을 위한 추가적인 외부 프로그램을 구입할 필요없이 해석결과가 자동으로 가시화 되고, 해석 대상 지형에 대한 다양한 정보 및 추가적인 고급 사용자 옵션 기능을 제공하여 전문가의 활용도를 크게 향상시키는 효과가 있다.According to the present invention, the entire process is automated and optimized by providing an optimized wind field analysis method and an accurate analysis result accordingly, and even a non-expert can perform the analysis without the help of an expert using a program provided as a basic, highly reliable analysis results You can be provided with the information, the latest accurate terrain information and weather information free of charge, the analysis results are automatically visualized without the need to purchase additional external programs for performing the analysis, and the various information and additional advanced information about the terrain to be analyzed By providing the user option function, the use of the expert is greatly improved.

도 1(a)는 50m 해상도의 DEM 지형 정보이고, 도 1(b)는 한국에너지기술연구원에서 제공되는 1km 해상도의 바람지도.
도 2(a),(b)는 본 발명의 일실시예에 의하여 지형 정보가 CFD의 입력 정보로 자동 변환된 사진.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 해석조건 설정창을 나타낸 사진.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 최고 높이 부분에 조밀한 격자가 생성된 도면.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 자동 격자 생성후의 사진으로서, (a)는 정면사진, (b)는 평면사진.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 해석결과가 높이에 따라 가시화된 도면으로서, (a)는 풍속을 나타낸 도면, (b)는 압력의 분포를 나타낸 도면.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 해석결과중 난류강도를 높이에 따라 나타낸 도면.
도 8은 본 발명에 따른 해석 방법의 플로우 차트.Figure 1 (a) is 50m resolution DEM terrain information, Figure 1 (b) is a wind map of 1km resolution provided by the Korea Institute of Energy Research.
Figure 2 (a), (b) is a photograph of the terrain information is automatically converted into input information of the CFD according to an embodiment of the present invention.
3 is a photograph showing an analysis condition setting window according to an embodiment of the present invention.
4 is a view showing a dense lattice generated at the highest height portion according to an embodiment of the present invention.
5 is a photograph after the automatic grid generation according to an embodiment of the present invention, (a) is a front photograph, (b) a planar photograph.
6 is a view visualized according to the height according to an embodiment of the present invention, (a) is a view showing the wind speed, (b) is a view showing the distribution of pressure.
7 is a view showing the turbulence strength according to the height of the analysis results according to an embodiment of the present invention.
8 is a flowchart of an analysis method according to the present invention.

이하, 본 발명의 구성에 관하여 도면을 참조하여 상세히 설명한다.Hereinafter, the configuration of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

본 발명에 따른 CFD에 의한 바람장 자동 해석 방법은 별도의 외부 프로그램을 사용하지 않고도 비전문가 유저라도 전문가의 도움없이 기본으로 제공되는 프로그램인 WAAT(Wind Automated Analysis Tool)을 통해 전산유체역학(CFD)를 이용한 바람장 해석을 수행할 수 있고, 신뢰도가 높은 해석결과를 제공할 수 있다.The automatic wind field analysis method by CFD according to the present invention uses CFD (Computational Fluid Dynamics) through WAAT (Wind Automated Analysis Tool), which is a program that is basically provided without the help of an expert even without using an external program. The wind field analysis can be performed and a reliable analysis result can be provided.

본 발명은 먼저 해당 지역에 대한 지형 정보와 기상 정보를 추출하는 정보추출 단계(S10 단계)를 수행한다. 이때, 상기 지형 정보는 도 1(a)에 도시된 바와 같이 50m 이상의 해상도를 갖는 지형고도모델(DEM, Digital Elevat ion Model)을 사용하는 것이 바람직하고, 상기 기상 정보는 도 1(b)에 나타난 바와 같이 3km 이상의 해상도를 갖는 바람지도를 사용하는 것이 바람직하다. 여기서, 상기 바람지도는 풍향, 풍속 등의 바람 자원 정보를 지리적 공간상에 투영한 것으로서, 통상 한국에너지기술연구원에서 제공되는 바람지도를 사용한다.The present invention first performs an information extraction step (step S10) for extracting the topographic information and weather information for the region. In this case, it is preferable to use the terrain elevation model (DEM, Digital Elevat ion Model) having a resolution of 50m or more as shown in Figure 1 (a), the weather information is shown in Figure 1 (b) As such, it is preferable to use a wind map with a resolution of 3 km or more. Here, the wind map is a projection of wind resource information, such as wind direction and wind speed, onto a geographic space, and typically uses a wind map provided by the Korea Institute of Energy Research.

상기 정보추출 단계(S10 단계)의 수행 후에는 상기 추출된 지형 정보와 기상 정보를 전산유체역학(CFD) 해석을 위한 입력 정보로 자동 변환하는 입력정보 변환 단계(S20 단계)를 수행한다. 도 2에 도시된 바와 같이, 이러한 자동 변환에 의하여 상기 지형 정보는 지형의 높이가 하나의 면으로 생성되고, 상기 기상 정보는 상기 CFD에 입력을 위한 값으로 변환된다.After performing the information extraction step (step S10), the input information conversion step (step S20) of automatically converting the extracted terrain information and weather information into input information for computational fluid dynamics (CFD) analysis is performed. As shown in FIG. 2, by the automatic conversion, the terrain information is generated in one plane of the height of the terrain, and the weather information is converted into a value for input to the CFD.

이때, 상기 입력정보 변환 단계(S20 단계)는 상기 입력정보 변환 단계는, 기초 데이터의 변환을 위하여 상기 추출된 지형 정보와 기상 정보가 입력되는 과정과, 해석 대상의 크기를 설정하는 과정과, 프로그램에 의하여 전산유체역학(CFD) 해석용 입력정보를 자동으로 생성하는 과정을 포함한다.In this case, the input information conversion step (S20 step), the input information conversion step, the process of inputting the extracted terrain information and weather information for conversion of the basic data, the process of setting the size of the analysis object, the program By the process of automatically generating input information for computational fluid dynamics (CFD) analysis.

상기 입력정보 변환 단계(S20 단계)의 수행 후에는 상기 전산유체역학(CFD)의 해석을 위한 해석 조건을 설정하는 해석조건 설정 단계(S30 단계)를 수행한다. 이러한 해석조건 설정 단계(S30 단계)는 도 3(a)에 도시된 바와 같이, 유저가 기본 격자 해상도(Grid)와 풍향 정보(Wind)를 설정하면 나머지 해석조건은 최적화된 설정값으로 자동 설정된다. After performing the input information conversion step (step S20), an analysis condition setting step (step S30) for setting an analysis condition for the analysis of the computational fluid dynamics (CFD) is performed. In the analysis condition setting step (step S30), as shown in FIG. 3 (a), when the user sets the basic grid resolution and the wind direction information Wind, the remaining analysis conditions are automatically set to the optimized setting values. .

여기서, 상기 기본 격자 해상도는 루트 격자 해상도(Root mesh size), 서브 격자 해상도(Sub mesh size), 도메인 높이(Domain height), Z축 격자 비율(Z-axis mesh ratio)로 구성되어 유저가 수동으로 설정할 수 있도록 되어 있다.Here, the basic grid resolution is composed of a root mesh size, a sub mesh size, a domain height, a Z-axis mesh ratio, and the user manually. It is possible to set.

또한, 상기 풍향 정보는 해당 지역의 대표값을 사용할 수도 있고, 기상 조건이 변화될 수도 있기 때문에 다른 값을 사용할 수도 있다. In addition, the wind direction information may use a representative value of a corresponding region, or other values may be used because weather conditions may change.

그리고, 이와 같이 자동으로 설정되는 해석 조건은 수많은 해석 사이클의 모의 시뮬레이션 수행에 의해 최적화된 조건이기 때문에 종래처럼 유저가 해석 조건의 최적화를 위하여 수행했던 많은 시간과 노력에 대한 부담이 해소된다.In addition, since the analysis conditions automatically set are optimized conditions by performing simulation simulations of many analysis cycles, the burden on much time and effort that the user has performed to optimize the analysis conditions as in the past is eliminated.

다만, 도 3(b)에 도시된 바와 같이, 상기 기본 격자 해상도와 풍향 정보 이외에도 전문가인 고급 사용자를 위한 고급 사용자 옵션 기능창이 별도로 제공되고, 이는 상세 격자 해상도(Mesh info), 상세 바람 정보(Wind direction info), 해석 정보 (Solving info) 및 가시화 정보(Post info)에 관한 것이며, 이러한 고급 사용자 옵션 기능창에서 전문가 유저가 다양한 해석 조건에 대하여 수동으로 입력 가능하다.However, as shown in FIG. 3 (b), in addition to the basic grid resolution and wind direction information, an advanced user option function window for an advanced user who is an expert is provided separately, which includes detailed grid resolution (Mesh info) and detailed wind information (Wind). direction info, Solving info, and Post info, in which the expert user can manually enter the various analysis conditions.

이때, 상기 상세 격자 해상도(Mesh info)는 X축, Y축 및 Z축에 대한 루트 격자 해상도(Root mesh size)와, X축, Y축 및 Z축에 대한 서브 격자 해상도(Sub mesh size)를 포함하는데, X축, Y축, Z축에 대한 해상도를 서로 다르게 설정할 수 있다.In this case, the mesh information (Mesh info) is the root mesh resolution (Root mesh size) for the X-axis, Y-axis and Z-axis, and the sub-mesh resolution for the X-axis, Y-axis and Z-axis It includes the X, Y, Z axis resolution can be set differently.

또한, 상기 상세 바람 정보(Wind direction info)는 해석 도메인의 높이(Reference height), 상기 높이에서의 풍속(Velocity at the reference height), 거칠기(Roughness), 경사도(Angle), 난류강도(Turbulence intensity)를 포함하는데, 여기서, 상기 해석 도메인의 높이는 해석 대상의 크기를 설정하는 것이고, 그 밖에 거칠기 및 경사도 등 해석 대상의 지형 조건과 난류강도에 관한 기상 조건을 수동으로 입력하여 해석결과의 정확도를 높일 수 있다.Further, the detailed wind information may include reference height of the analysis domain, velocity at the reference height, roughness, angle, and turbulence intensity. In this case, the height of the analysis domain is to set the size of the analysis target, and in addition, by manually inputting the topographic conditions of the analysis target, such as roughness and slope, and weather conditions related to the turbulence intensity, it is possible to increase the accuracy of the analysis results. have.

그리고, 상기 해석 정보(Solving info)는, 난류모델의 종류(turbulence models), 해석 사이클의 횟수(cycle), 수렴 기준(Convergence criteria)를 포함하는데, 여기서, 선택할 수 있는 상기 난류모델의 종류는 총 6가지이나, Standard k-ε, RNG k-ε, LES의 3가지를 주로 사용하고, 상기 해석 사이클의 횟수는 해석의 수행 횟수를 설정하는 것이며, 상기 수렴 기준은 해석 사이클을 반복하여 수행 중에 풍속이나 압력 등이 일정 범위 내로 수렴하게 되면 해석결과로 도출하기 위한 기준 범위를 설정하는 것이다.The analysis information includes turbulence models, cycles of analysis cycles, and convergence criteria, wherein the types of turbulence models that can be selected are total. Six types are used, but three types of standard k-ε, RNG k-ε, and LES are used. The number of analysis cycles is to set the number of analysis runs. The convergence criterion is to repeat the analysis cycles. When pressure or pressure converge within a certain range, the reference range for deriving the analysis result is set.

나아가, 상기 가시화 정보(Post info)는, 고도(Post height), 풍속(Velocity), 압력(Pressure)을 포함하며, 상기 고도는 해석결과 가시화를 위한 고도를 설정하는 것이고, 상기 풍속과 압력은 가시화될 해석결과를 선택하는 것이다.Furthermore, the post info includes post height, velocity and pressure, and the altitude is to set an altitude for visualization of an analysis result, and the wind speed and pressure are visualized. It is to choose the interpretation result.

상기 해석조건 설정 단계(S30 단계)의 수행 후에는 상기 해당 지역에 대한 지형 특성에 따른 최적화된 격자를 자동 생성하는 격자 생성 단계(S40 단계)를 수행한다. 이는 해석 대상 지형을 선택하는 과정과, 상기 지형의 픽셀수를 산출하여 전체 면적을 계산하는 과정과, 조밀한 격자 생성을 위한 지형 검색 과정과, 상기 검색된 지형의 산봉우리나 건물 부분에 조밀한 격자를 생성하는 과정을 수행한다.After performing the analysis condition setting step (step S30), a grid generation step (step S40) of automatically generating an optimized grid according to the terrain characteristics of the corresponding area is performed. This method includes selecting a target to be analyzed, calculating a total area by calculating the number of pixels of the terrain, searching a terrain for generating a compact grid, and applying a dense grid to the peaks or buildings of the searched terrain. Perform the process of creation.

즉, 도 4 및 도 5에 도시된 바와 같이, 조밀한 격자 생성을 위한 지형을 자동 탐색하고, 그 탐색된 결과를 기초로 주변보다 최고 높이에 있는 산봉우리나 건물 주변에 기본 격자의 1/2이상의 해상도로 조밀한 격자를 생성하는 바, 이를 위해 주변보다 최고 높이에 해당하는 산봉우리나 건물과 같은 기준 지점을 생성하고, 상기 산봉우리나 건물의 주변에 조밀한 격자 및 박스를 생성하여 최종적으로 해석을 위한 격자를 자동으로 생성하게 된다.That is, as shown in FIGS. 4 and 5, the terrain is automatically searched for generating a dense grid, and based on the searched results, at least one half of the base grid around a mountain peak or building at the highest height than the surroundings. Create a dense grid at resolution, to create a reference point such as a mountain peak or building that is the highest height around it, and create dense grids and boxes around the mountain peak or building and finally The grid will be created automatically.

상기 격자 생성 단계(S40 단계)의 수행 후에는 S20 단계에서 설정된 해석 조건과 S30 단계에서 생성된 격자 조건 하에서 전산유체역학(CFD)을 이용하여 상기 변환된 입력정보로부터 해석결과를 자동으로 도출하는 해석 단계(S50 단계)를 수행한다. 이때, 상기 해석 단계는 기 설정된 사이클의 횟수만큼 해석을 반복 수행하여 수렴 기준에 도달될 경우 해석결과를 자동으로 도출하게 된다.After performing the grid generation step (step S40), an analysis for automatically deriving an analysis result from the converted input information using computational fluid dynamics (CFD) under the analysis conditions set in step S20 and the grid conditions generated in step S30. Perform step S50. In this case, the analysis step is to automatically derive the analysis result when the convergence criteria is reached by repeatedly performing the analysis as many times as a predetermined number of cycles.

상기 해석 단계(S50 단계)의 수행 후에는 상기 해석결과를 가시화하는 가시화 단계(S60 단계)를 수행한다. 즉, 자동 도출된 해석결과가 높이별로 자동적으로 가시화되고, 도 6 및 도 7에 도시된 바와 같이 가시화된 해석결과는 풍속, 압력, 난류강도, 밀도에 관한 분포가 제공된다. 이때 압력은 지형이 받는 압력을 의미한다.After performing the analysis step (S50 step), a visualization step (S60 step) for visualizing the analysis result is performed. In other words, the automatically derived analysis results are automatically visualized by height, and the analysis results visualized as shown in FIGS. 6 and 7 are provided with distributions of wind speed, pressure, turbulence intensity, and density. In this case, the pressure means the pressure that the terrain receives.

따라서, 본 발명에 따른 CFD에 의한 바람장 자동 해석 방법은 비전문가 유저라도 전문가의 도움없이 기본으로 제공되는 프로그램을 이용하여 CFD를 이용한 해석을 자동으로 수행함으로써 신뢰도가 높은 해석결과를 제공받을 수 있고, 최신의 정확한 지형 정보와 기상 정보를 무료로 활용할 수 있으며, 해석 수행을 위한 추가적인 외부 프로그램을 구입할 필요없이 해석결과가 자동으로 가시화 되고, 해석 대상 지형에 대한 다양한 정보 및 추가적인 고급 사용자 옵션 기능을 제공하여 전문가의 활용도를 크게 향상시킬 수 있다.Therefore, the automatic wind field analysis method by CFD according to the present invention can be provided to the analysis results with high reliability by automatically performing the analysis using the CFD using a program provided basically without the help of experts, The latest accurate terrain and weather information is available free of charge, and analysis results are automatically visualized without the need to purchase additional external programs to perform the analysis. It can greatly improve the utilization of professionals.

본 발명에서 상술한 실시 형태는 하나의 예시로서 본 발명이 여기에 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 특허청구범위에 기재된 기술적 사상과 실질적으로 동일한 구성을 갖고 동일한 작용효과를 이루는 것은 어떠한 것이라도 본 발명의 기술적 범위에 포함된다.Embodiment mentioned above in this invention is an illustration, Comprising: This invention is not limited to this. Anything that has substantially the same configuration as the technical idea described in the claims of the present invention and achieves the same effect is included in the technical scope of the present invention.

Claims

An information extraction step of extracting topographic information and weather information for the corresponding area;
An input information conversion step of automatically converting the extracted terrain information and weather information into input information for computational fluid dynamics (CFD) analysis;
An analysis condition setting step of setting an analysis condition for the analysis of the computational fluid dynamics (CFD);
A grid generation step of automatically generating an optimized grid according to a terrain feature for the corresponding area;
An analysis step of automatically deriving an analysis result from the converted input information using computational fluid dynamics (CFD) under the set analysis condition and the generated grid condition;
Wind field automatic analysis method by CFD comprising a; visualizing step of visualizing the analysis result.

The method of claim 1,
The information extraction step is a wind field automatic analysis by CFD, characterized in that the terrain information is a digital elevation model (DEM) having a resolution of 50m or more, the weather information is a wind map having a resolution of 3km or more Way.

The method of claim 1,
The converting input information includes inputting the extracted terrain information and weather information, setting a size of an analysis target, and automatically generating input information for computational fluid dynamics (CFD) analysis. Wind field automatic analysis method by CFD, characterized in that.

The method of claim 1,
In the analyzing condition setting step, if the user sets the basic grid resolution and the wind direction information, the remaining analysis conditions are automatically set to an optimized setting value.

The method of claim 4, wherein
The setting of the analysis condition may include an advanced user option function that allows a user to input detailed grid resolution, detailed wind information, analysis information, and visualization information in addition to the basic grid resolution and wind direction information. Wind field automatic interpretation method.

The method of claim 5,
The detailed lattice resolution is the root lattice resolution for the X, Y and Z axes,
A wind field automatic analysis method by CFD, comprising sub-grid resolutions for X, Y, and Z axes.

The method of claim 5,
The detailed wind information includes the height of the analysis domain, the wind speed at the height, roughness, slope, turbulence strength, characterized in that the automatic wind field analysis method by CFD.

The method of claim 5,
The analysis information is a wind field automatic analysis method according to CFD, characterized in that the type of turbulence model, the number of analysis cycles, the convergence criteria.

The method of claim 5,
The visualization information, the wind field automatic analysis method by CFD, characterized in that including the altitude, wind speed, pressure.

The method of claim 1,
The grid generation step may include selecting a region to be analyzed, calculating a total area by calculating the number of pixels of the terrain, searching a terrain for generating a compact grid, and surrounding a mountain peak or building of the searched terrain. Automatic wind field analysis method by CFD including the process of generating a dense lattice on the surface.

The method of claim 1,
The analyzing step, the wind field automatic analysis method according to CFD, characterized in that by repeatedly performing the analysis by a predetermined number of cycles when the convergence criteria is reached, the analysis results are automatically derived.

The method of claim 1,
The visualizing step, the wind field automatic analysis method by CFD, characterized in that the analysis results automatically appear for each height.

The method of claim 1,
The visualization step is a wind field automatic analysis method by CFD, characterized in that one or more analysis results selected from the group consisting of wind speed, pressure, turbulence intensity, density is visualized.