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문제 정의
- 본 연구는 고속 양하역을 위한 새로운 개념인 Smart Harbor Crane Ship의 저항을 도출하는데 의의가 있으며, 모형선 실험 및 CFD를 통한 저항추정을 해 보았다.
- 이렇게 도출한 신개념 Smart Harbor Crane Ship의 저항을 이용하여 실선의 저항을 추정하고 최종적으로 마력추정을 통하는 것이 최종목표라 하겠다. 마력추정을 함에 있어 Barge선의 선박 특성을 유념하여 실선의 저항값과 마력추정값을 생각해봐야 하며 앞으로 Crane Ship에 관한 추가연구가 필요할 것이라 생각한다.
제안 방법
- 본 연구에서는 설계목적으로 선체 주위의 유동해석 및 저항추정에서 좋은 결과를 주는 것으로 알려진 Realizable k-ɛ을 사용하였다.(Boo, et al. 2003) 그리고 계산시간은 좀 더 오래 걸리지만 정도 높은 결과를 도출하는 RSM(Reynolds stress model)을 사용하여 정도 높은 결과도 추정해 보았다.
- 본 연구에서는 CFD의 결과와 울산대학교 회류수조에서 실험한 실험값과 비교하였다. CFD 계산에서 사용한 수렴 기준은 CD값이 일정한 값이 나올 때를 기준으로 하였다. 비정상유동으로 해석하였고 Core2 quad로 약 10일~30일 정도의 시간이 소요되었다.
- CFD 저항 추정에 있어서는 두 가지 난류모형을 이용해 해석해 보았고 실험과의 비교를 위해 실선의 크기는 1/100 scale로하고, y+ , 격자개수, 속도를 달리하여 구하였다.
- CFD를 이용한 저항추정에 있어서 격자민감도에 따라 벽 근처의 점성영향을 해석하기 위한 무차원 변수인 y+의 크기 변화를 달리하며 저항을 측정하였고, 격자개수 변화, 속도변화에 따른 각각의 저항도 측정하였다.
- CFD를 이용해 구한 저항 값을 회류수조에서 실험한 저항 값과 비교하였다. 모형선 실험은 울산대학교 조선해양공학 시험동의 회류수조에서 1/100의 크기의 모형선을 제작, 실험하여 저항 값을 도출하였다.
- CFD의 신뢰성을 보여주기 위해 종류를 달리하여 격자계를 구성하였다. 우선 CFD 해석에 있어서 영향을 끼치는 y+를 비교하기 위해 y+의 값을 60, 120으로 구분해서 격자를 구성하였다.
- RSM에 비해 계산시간이 짧은 Realizable k-ɛ을 사용한 모델을 이용하여 y+를 60, 120으로 구분하고 이 두 경우에 대해 해석 가능 한 범위에서 격자수를 10만개, 28만개, 76만개, 214만개로 분류하여 값을 구하였다. 이는 x, y, z 방향으로 mesh 수를 √2배 증가시켜 전저항의 수렴성을 확인하고자 한 것이다.
- Realizable k-ε으로 선 해석을 하여 y+ 와 격자개수에 따른 경향을 확인하고, 격자개수 76만개와 214만개의 전저항계수값에 큰 차이가 없어 해석 컴퓨터와 속도를 고려하여 76만개의 격자개수로 RSM 난류모델을 해석하였다.
- Realizable k-ɛ모델을 사용한 경우에는 약 10일 정도 소요되었고, RSM을 사용한 경우는 약 30일 정도 소요되었다. 값의 비교를 위해 CFD와 회류수조 실험값을 무차원화 하여 전저항 계수로 비교하였다.
- 회류수조내 물의 흐름에 따라 생기는 유속분포는 표면으로 올수록 유속분포가 느려지게 되는데 이를 보완하기 위하여 표면 가속장치 사용하였다. 또한 실선의 선속을 5Knot에서 13Knot까지 1Knot씩 증가시키면서 저항값을 계측하였다. Table 2는 회류 수조의 기본적인 제원이다.
- CFD를 이용해 구한 저항 값을 회류수조에서 실험한 저항 값과 비교하였다. 모형선 실험은 울산대학교 조선해양공학 시험동의 회류수조에서 1/100의 크기의 모형선을 제작, 실험하여 저항 값을 도출하였다.
- 본 연구에서는 CFD를 이용한 저항 값 추정에 있어서 해석모델에 따라 크게 2가지 Case로 구분하였으며 세부적으로는 y+의 크기, 격자개수, 속도의 차이에 따른 저항계수를 도출하였다.
- 본 연구에서는 CFD의 결과와 울산대학교 회류수조에서 실험한 실험값과 비교하였다. CFD 계산에서 사용한 수렴 기준은 CD값이 일정한 값이 나올 때를 기준으로 하였다.
- 수치계산을 위한 기본 좌표로는 선체 길이 방향을 x축, 선체의 폭방향을 y축, 연직 상방향을 z축으로 사용하였으며, 좌표계의 원점은 A.P., 선체 중심면, 수선면으로 정하였다. 격자계는 선체주위 유동 해석에 많이 사용되고 있는 O-H topology형태를 사용하였고(Kim, et al.
- CFD의 신뢰성을 보여주기 위해 종류를 달리하여 격자계를 구성하였다. 우선 CFD 해석에 있어서 영향을 끼치는 y+를 비교하기 위해 y+의 값을 60, 120으로 구분해서 격자를 구성하였다. 또한 y+ (60, 120)을 기준으로 격자수를 10만개, 28만개, 76만개, 214만개로 나누어 격자를 구성하였다.
- 또한 y+ (60, 120)을 기준으로 격자수를 10만개, 28만개, 76만개, 214만개로 나누어 격자를 구성하였다. 자유수면의 처리방식은 수면 위 공기 영역까지 격자계를 생성하고 수렴성을 보장하기 위해 자유수면 근처의 격자 개수를 다른 곳 보다 좀 더 조밀하게 구성하였다.
- 회류수조내 물의 흐름에 따라 생기는 유속분포는 표면으로 올수록 유속분포가 느려지게 되는데 이를 보완하기 위하여 표면 가속장치 사용하였다. 또한 실선의 선속을 5Knot에서 13Knot까지 1Knot씩 증가시키면서 저항값을 계측하였다.
- 회류수조에서 모형선을 고정시키고 수조 내의 물을 일정속도로 회전시켜 유속 및 저항값을 계측하였다.
대상 데이터
- 본 연구에서는 1/100의 축척비를 이용하였으며 제원은 Table 1과 같다. Fig.
- 2007) CFD는 경제적이고 시간적인 면에서 실험적 추정방법에 비해 이점을 지니고 있다. 이에 힘입어 본 연구에서 Smart Harbor의 Crane Ship 저항추정에 CFD를 이용하였다.
데이터처리
- 5.1의 결과를 바탕으로 y+=60 일 때 격자수 76만개의 Case에 대해 실선의 속도 5knot~13knot를 모형선 속도로 변환하여 계산하였다. 회류수조실험에서 1-4knot에서는 측정된 저항값이 계측 오차 및 회류수조의 진동으로 인해 불균일하여 제외하였다.
- 실험값은 실험의 반복성을 점검하기 위해 5번 실험하여 실험의 반복성을 확인하였고, 실험결과에는 큰 오차가 없음을 확인하였다. 그리고 보다 정확한 실험결과를 위하여 반복 실험을 통하여 나온 측정값의 평균을 사용하였다.
- 회류수조실험에서 1-4knot에서는 측정된 저항값이 계측 오차 및 회류수조의 진동으로 인해 불균일하여 제외하였다. 실험값은 속도 별로 5번씩의 실험을 통해 구한 평균값을 이용하였다. 구한 값으로는 Table 5와 같다.
이론/모형
- 격자계는 선체주위 유동 해석에 많이 사용되고 있는 O-H topology형태를 사용하였고(Kim, et al., 2007) 계산 영역의 범위는 -2.5L ≤ x ≤ 2.5L, 0 ≤ y ≤ 1.5L, -1.5L ≤ z ≤ 0로 하였다.
- 그러나 이때 사용되어질 압력장은 유체유동의 해를 계산하기 위한 알맞은 값이라고는 볼 수 없다. 따라서 간접적으로나마 압력장을 구하는 SIMPLE (Semi Implicit Method for Pressure Linked Equation) 계열의 유한체적법을 본 연구에서는 사용하였다.(Kim, et al.
- 벽면조건에 대해서는 자유 수면을 고려하여 정체점, 분리점, 재부착, 고압력구배 유동이 생기는 유동에 결과를 향상시킬 수 있는 non-equilibrium wall function을 사용하였다.
- 본 연구에서는 설계목적으로 선체 주위의 유동해석 및 저항추정에서 좋은 결과를 주는 것으로 알려진 Realizable k-ɛ을 사용하였다.(Boo, et al.
- 선체 표면은 격자 생성 프로그램 Gambit을 이용하여 Modeling 하였다. Fig.
성능/효과
- Fig. 6에서 보듯이 격자개수의 증가에 따라 저항값이 작아지고, 값이 수렴하려는 것을 볼 수 있었으며 y+ 가 120일 때 보다 60일 때 작은 값을 보이는 것을 알 수 있었다. 보통 log-law layer y+≈ 30 ~ 300을 말하지만 100이하의 값을 이용하도록 권장한다.
- RSM 난류모델의 해석결과 실험값과 유사한 값을 얻을 수 있었으며, Realizable k-ε난류모델보다 정도높은 결과를 얻을 수 있었다. 또한 속도를 달리하며 저항을 추정하였을 때는 실험값과 오차가 거의 없는 것을 확인 할 수 있었다.
- 그 결과 난류모형을 Realizable k-ε으로 해석한 경우 y+값이 60일 때가 120일 때 보다 모든 격자 개수에서 작은 값이 나왔고, 격자 개수가 많아짐에 따라 저항과 CT가 수렴하는 것을 알 수 있었다.
- RSM 난류모델의 해석결과 실험값과 유사한 값을 얻을 수 있었으며, Realizable k-ε난류모델보다 정도높은 결과를 얻을 수 있었다. 또한 속도를 달리하며 저항을 추정하였을 때는 실험값과 오차가 거의 없는 것을 확인 할 수 있었다.
- 실험 결과 값과의 오차 비율은 속도별로 오차를 보면 Realizable k-ε의 경우 15%~29%, RSM의 경우 1%~18%로 RSM이 Realizable k-ε보다 정도 높은 결과를 나타내는 것을 알 수 있다.
- 5는 울산대학교 조선해양공학 시험동의 회류수조 시험장치 모습이다. 실험값은 실험의 반복성을 점검하기 위해 5번 실험하여 실험의 반복성을 확인하였고, 실험결과에는 큰 오차가 없음을 확인하였다. 그리고 보다 정확한 실험결과를 위하여 반복 실험을 통하여 나온 측정값의 평균을 사용하였다.
후속연구
- 이렇게 도출한 신개념 Smart Harbor Crane Ship의 저항을 이용하여 실선의 저항을 추정하고 최종적으로 마력추정을 통하는 것이 최종목표라 하겠다. 마력추정을 함에 있어 Barge선의 선박 특성을 유념하여 실선의 저항값과 마력추정값을 생각해봐야 하며 앞으로 Crane Ship에 관한 추가연구가 필요할 것이라 생각한다.
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