[논문]모터의 특성을 고려한 CFD 해석에 의한 축류홴 성능해석

김주한; 허남건; 김욱

모터의 특성을 고려한 CFD 해석에 의한 축류홴 성능해석
ANALYSIS ON CHARACTERISTICS OF AN AXIAL FLOW FAN THROUGH CFD ANALYSIS INCORPORATED WITH MOTOR CHARACTERISTICS 원문보기

한국전산유체공학회지 = Journal of computational fluids engineering, v.15 no.4 = no.51, 2010년, pp.109 - 114

김주한 (전자부품연구원 지능메카트로닉스연구센터) , 허남건 (서강대학교 기계공학과) , 김욱 (서강대학교 기계공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

In a fan design, CFD analysis, which is very useful for mechanical design relating to the heat and fluid dynamics, is one of the most popular tools. However, since the CFD analysis is conventionally carried out with the constant fan speed condition, the speed change, induced by the air flow rate and motor characteristics, is hardly modeled. And, consequently, the remarkable difference exist between analysis and experimental results. In this paper, we has proposed a method of setting the varying fan speed as a boundary condition considering air flow rate and motor torque-speed characteristics. The effectiveness of the proposed method is verified by comparison with experimental results.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

Wang[3]은 자동차 프론트 엔드 냉각 홴 시스템에 회전체 운동해석 기법중에 BFM과 MRF기법을 사용하여 실험결과와 해석 결과를 비교하였고, Lee와 Kim[5]은 축류 패의 블레이드에 대한 형상 최적화를 RANS해석과 래디얼베이스 신경 회로기망법을 통해 수행 하였다. 본 연구에서는 이와 같이 홴-모터 시스템 개발 시에 블레이드와 모터의 개발을 개별적으로 진행하는 연구의 어려움과 정확히 매칭되는 블레이드와 모터의 개발이 어려운 점을 극복하기 위하여 모터의 성능 데이터를 입력조건으로 하는 회전속도 예측 알고리즘을 개발하여 작동영역에서의 홴 시스템의 정확한 성능과 효율을 예측할 수 있는 방법을 제시하였다.
본 연구에서는 홴-모터 시스템의 정확한 성능 예측을 위한 방법으로서 모터 시험 데이터를 입력 조건으로 하여 CFD 해석과 모터 시험 데이터간의 토크에 관한 정보를 주고 받으면서 정확한 회전속도를 예측하게 하는 기법을 연구 하였으며, 축류홴에 적용하여 해석한 결과를 시험결과와 비교 해보니, 정압, 유량, 효율의 해석 정확도가 높다는 것을 알 수 있었다.

제안 방법

그리고 회전하는 영역의 격자에 회전 속도만큼의 spin을 적용하여 실제로 격자가 회전하는 효과를 주게 된다. Fig. 5와 같은 해석모델에 홴의 회전속도 및 입출구 압력을 경계조건으로 설정하고 CFD 시뮬레이션을 수행하였다. 입구와 출구의 압력은 팬의 p-Q 선도를 도출하기 위하여 다양한 압력조건하에서 해석을 수행을 하여야 한다.
또한, 정압 및 유량을 측정은 AMCA standard 210을 기준으로 측정하였고, 회전수를 측정하기 위하여 RPM gauge 및 stroboscope를 이용하였다. 공기 밀도를 측정하기 위하여 air sampler를 사용하였다. Fig.
이는 격자 테스트를 수행한 결과 테스트 한 격자 개수 범위 내에서 풍량은 약1 %범위에서 진동하며 토크는 약 5 %범위에서 격자의 개수가 많아질수록 작아지다가 총 격자수 620만 개 이후에서 일정한 값을 가진다. 따라서 본 연구에서는 해석 정확성 및 해석 시간의 경제성을 고려하여 앞으로 수행될 수치해석에 대하여 620만개의 격자를 사용하여 시뮬레이션 하도록 결정하였다.
입구와 출구의 압력은 팬의 p-Q 선도를 도출하기 위하여 다양한 압력조건하에서 해석을 수행을 하여야 한다. 따라서 압력 부하가 없는 조건(입, 출구 대기압 조건) 및 각각의 압력차 조건에 따라 시뮬레이션을 각각 수행하고 팬 회전에 의한 유량을 도출하였다. 출구에서의 유량을 출력하여 경계조건의 압력과 계산된 유량을 이용하여 홴 성능을 계산 하였다.
모터의 성능 그래프는 일반적으로 dynamo를 이용하여 측정되며 개발 과정에서 쉽게 측정되거나, maxwell 방정식 해석으로 쉽게 얻을 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 모터의 성능 데이터는 dynamo를 이용하여 측정된 데이터를 이용하도록 한다. 그러나, 홴의 블레이드와 유동과의 관계는 블레이드가 회전하여 유동을 발생시키는 과정 자체는 상당히 비선형적인 관계에 있으므로 반드시 CFD 해석을 통하여 예측할 수 밖에 없다
12는 회전속도 예측 알고리즘을 적용한 홴 설계 프로세스이다. 보는 바와 같이 먼저 모터 설계를 통해 결정되는 모터 성능 데이터인 속도(N), 토크(T), 효율등을 홴 블레이드 설계 과정에서 속도 예측 과정에 적용시켜서, CFD(전산유체 해석)를 통해 최종적으로 홴의 성능 데이터인 풍량(Q), 풍압(P), 홴 전체 효율이 결정된다. 이 홴 성능 데이터가 불만족스러우면, 다시 모터나 홴 블레이드 설계 과정을 통해 만족할 때 까지 반복한다.
본 연구에서는 회전속도 예측 적용 해석을 검증하기위하여, 축류홴인 직경이 620 mm이고 회전속도가 2,000 rpm정도인 홴 해석을 수행 하였다. 수치해석에 사용한 프로그램은 상용코드인 STARCCM+ V3.
5는 계산 영역을 나타낸 것으로 홴 테스터와 같은 조건을 적용하였다. 영역크기는 5 x 5 x 10 m이며, 홴의 직경보다8 배 이상 크도록 하여 홴의 주요 유동이 계산 영역의 크기에 영향을 받지 않도록 하였다. 홴의 회전을 고려한 해석을 수행하기 위하여 MRF(Multiple Rotating Reference Frame)을 이용 하였다.
따라서 압력 부하가 없는 조건(입, 출구 대기압 조건) 및 각각의 압력차 조건에 따라 시뮬레이션을 각각 수행하고 팬 회전에 의한 유량을 도출하였다. 출구에서의 유량을 출력하여 경계조건의 압력과 계산된 유량을 이용하여 홴 성능을 계산 하였다.

대상 데이터

본 축류홴 성능시험은 AMCA international로부터 인증받은 multi-nozzle chamber를 이용하였다. 또한, 정압 및 유량을 측정은 AMCA standard 210을 기준으로 측정하였고, 회전수를 측정하기 위하여 RPM gauge 및 stroboscope를 이용하였다.

이론/모형

Fig. 3은 multi-nozzle chamber 개략도를 나타낸 것이며, 기본 이론은 홴의 법칙을 따르며 계산 과정은 ANSI/AMCA standard 210-07, ANSI/ASHRAE 51-07의 시험관을 이용한 홴의 성능측정방법을 따른다. multi-nozzles chamber는 chamber 안에 여러 개의 nozzle로 구성되어 있다.
이 세 가지를 기본으로 하여, 홴의 효율도 정의가 된다. multi-nozzle chamber 법은 가장 정확하고, 재현성이 좋으며, 홴의 base data를 완벽 하게 산출 할 수 있는 방법을 사용했다. nozzle을 이용한 유체 유량의 측정은 Nozzle을 통과할 때의 앞단 및 후단의 차압을 측정함으로서 유량을 측정하게 된다.
본 축류홴 성능시험은 AMCA international로부터 인증받은 multi-nozzle chamber를 이용하였다. 또한, 정압 및 유량을 측정은 AMCA standard 210을 기준으로 측정하였고, 회전수를 측정하기 위하여 RPM gauge 및 stroboscope를 이용하였다. 공기 밀도를 측정하기 위하여 air sampler를 사용하였다.
수치해석에 사용한 프로그램은 상용코드인 STARCCM+ V3.06이고, differencing scheme으로써 LUD(Linear Upwind Scheme), pressure correction method로써 SIMPLE을 사용하였고, 고속으로 회전하는 홴에 의한 난류 효과를 수치해석에서 고려하기 위하여 realizable k-ε turbulence model과 벽법칙을 적용하였다.
영역크기는 5 x 5 x 10 m이며, 홴의 직경보다8 배 이상 크도록 하여 홴의 주요 유동이 계산 영역의 크기에 영향을 받지 않도록 하였다. 홴의 회전을 고려한 해석을 수행하기 위하여 MRF(Multiple Rotating Reference Frame)을 이용 하였다. 이러한 방법은 실제로 격자를 회전시키지 않고도홴의 회전 효과를 계산에 적용할 수 있다.

성능/효과

즉, 미지의 변수 인 회전속도는 토크를 이용하여 결정될 수 있다는 것을 알 수 있다. 따라서, 임의의 회전속도에서부터 출발하여 CFD 해석과 모터 시험 데이터의 참조를 반복하는 알고리즘을 적용할 경우 충분한 계산시간이 지난 후에는 모터 시험 데이터의 토크와 CFD 해석의 토크가 같은 값으로 수렴할 것이며 이때의 회전속도가 홴-모터 시스템의 최종적인 회전속도가 될 것을 예측할 수 있다. Fig.
11은 대형 차량용 냉각 축류홴 회전속도 고정 기존 방식 유동해석 결과와 새롭게 제시된 회전속도 예측 알고리즘을 활용한 홴 유동해석 결과를 비교한 그림이다. 보는 바와같이 기존 유동해석 결과는 실험값과 평균적으로 25 %정도 차이가 났으나, 새롭게 제시된 방식에서의 유동해석 결과는 평균적으로 5 %정도인 것을 알 수 있었다. 향후 홴 성능예측에 많이 활용 할 수 있다.
계산 격자의 수는 6,228,087 개다. 이는 격자 테스트를 수행한 결과 테스트 한 격자 개수 범위 내에서 풍량은 약1 %범위에서 진동하며 토크는 약 5 %범위에서 격자의 개수가 많아질수록 작아지다가 총 격자수 620만 개 이후에서 일정한 값을 가진다. 따라서 본 연구에서는 해석 정확성 및 해석 시간의 경제성을 고려하여 앞으로 수행될 수치해석에 대하여 620만개의 격자를 사용하여 시뮬레이션 하도록 결정하였다.
9,10은 축류홴의 CFD 와 모터 시험 데이터 연동 결과와 일정 회전속도의 시험 결과를 비교한 것으로 연동 해석 결과 유량이 큰 조건에서는 기존 고정 회전속도(2,000 rpm) 보다 회전 속도가 10 %정도 증가하는 결과를 보여주고 있다. 해석한 결과 정압과 풍량은 평균 5 %이내의 정확한 결과를 얻을 수 있었으며, 효율은 평균 10 %정도의 차이의 결과를 가지는 것을 알 수 있었다. 풍량 2-4 CMS에서 해석과 시험결과의 정압차가 나타나는 것은 홴 성능 시험 시 발생하는 오차로 사료된다.

후속연구

이 홴 성능 데이터가 불만족스러우면, 다시 모터나 홴 블레이드 설계 과정을 통해 만족할 때 까지 반복한다. 위에 제시된 새로운 홴 설계 프로세스는 기존 홴 설계 시 모터와 홴 블레이드 설계를 통한 홴 성능 해석오차를 줄이고, 그동안 많은 시간이 소비된 홴 설계해석 기간을 줄일 수 있을 것으로 사료된다.
보는 바와같이 기존 유동해석 결과는 실험값과 평균적으로 25 %정도 차이가 났으나, 새롭게 제시된 방식에서의 유동해석 결과는 평균적으로 5 %정도인 것을 알 수 있었다. 향후 홴 성능예측에 많이 활용 할 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	홴-모터 시스템을 크게 두 가지로 구분하면?	모터는 전기에너지를 기계적 회전 운동에너지로 변환하며 이러한 회전 운동에너지는 홴의 깃을 통하여 유동을 발생시킨다. 이와 같이 홴-모터 시스템은 크게 모터와 블레이드로 구분되어 지며, 실제 개발 및 연구에서도 두 부분을 서로 독립적으로 개발하거나 연구하여 접합하여 시스템을 구성하는 과정을 거치게 된다. 그러나, 블레이드와 모터는 모든 작동 구간에서 동일한 성능을 갖지 않는다.
	블레이드와 모터의 최적의 효율과 성능을 갖는 작동점이 서로 달라 생길수 있는 일은?	즉, 블레이드의경우 사용될 시스템의 특성에 따라서 최적의 효율과 성능을 갖는 작동점이 있으며, 또한 모터도 최적의 효율과 성능을 갖는 작동점이 있다. 따라서, 블레이드와 모터의 개발이 서로 독립적으로 이루어진 경우 최종적으로 통합되어 성능과 효율을 측정하였을 경우 안타깝게도 블레이드와 모터의 최적 성능과 효율을 보여주는 작동 영역이 달라서 애써 개발된 홴과모터의 성능이 서로 잘 맞지 않는 경우도 있다. 또한, 모터 개발 당시에 개발되고 있는 홴의 특성을 잘 알지 못 하므로 최상의 성능과 효율을 갖는 홴 시스템에 쉽게 도달하지 못하는 경우도 있으며 연구의 지루한 반복이 재현되기도 한다. 기존 연구에서는, Bruno Eck[1]은 홴에 관한 설계 기법을 비롯한 효과적인 홴 설치 및 운전에 관한 일반적인 내용들을 집대성 하였고, Jang과 Kim[2]은 축류홴의 피치 각 수정에 따른 성능 변화에 대한 연구를 수행하였고, Kim과 Choi[4]는 자동차 쿨링홴의 소음 감소를 위한 인자 추출 및 설계를 수행하였다.
	모터는 전기에너지를 무엇으로 변환하는가	현재의 홴-모터 시스템의 구성요소는 모터와 홴으로 구성 되어 있다. 모터는 전기에너지를 기계적 회전 운동에너지로 변환하며 이러한 회전 운동에너지는 홴의 깃을 통하여 유동을 발생시킨다. 이와 같이 홴-모터 시스템은 크게 모터와 블레이드로 구분되어 지며, 실제 개발 및 연구에서도 두 부분을 서로 독립적으로 개발하거나 연구하여 접합하여 시스템을 구성하는 과정을 거치게 된다.

참고문헌 (5)

1976, Eck, B., Fans, Pergamon press.
2003, Jang, C.M. and Kim, K.Y., "Numerical Analysis of a Tip Leakage Vortex in an Axial Flow Fan," Proceedings of the KFMA Annual Meeting, pp.404-411.
2005, Wang, A. et al., "Evaluation of the Multiple Reference Frame(MRF) Model in a Truck Fan Simulation," SAE Technical Paper, Canada.
2008, Lee, K.Y., Choi, Y.S., Kim, Y.L. and Yun, J.H., "Design of axial fan using inverse design method," Journal of Mechanical Science and Technology, Vol.22, pp.1883-1888.

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2008, Lee, K.S., Kim, K.Y. and Samad, A., "Design optimization of low-speed axial flow fan blade with three-dimensional RANS analysis," Journal of Mechanical Science and Technology, Vol.22, pp.1864-1869.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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