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문제 정의
- 본 연구에서는 기본 설계된 선풍기의 기본 날개 형상을 바탕으로 스태킹 라인 최적 설계를 수행하여 성능 향상을 목적으로 한다. 최적화 기법으로 DOE(Design of Experiment) 기법을 이용하여, 선풍기의 기울기 각도(lean angle)외 스윕 각 (sweep angle)을 이용하여 스태킹 라인을 최적화 하였다.
- 본 연구에서는 선풍기의 성능을 향상시키기 위해 블레이드에 대한 최적설계를 수행하여 다음과 같은 결론을 얻었다.
- 수동 대기모드는 리모콘을 이용해 전원을 끄거나 리모컨이 없는 경우는 본체의 전원을 끈 상태이다. 본 연구에서는 소비 전력의 경우 선풍기의 모터 성능 시험 결과를 바탕으로 블레이드에 걸리는 토크를 예측하여 소비 전력을 확인하였다.
제안 방법
- 그리고 k-ω SST 난류 모델의 특성을 이용하여 경계층 내부의 점성을 예측하여 정확한 토크 계산에 활용하였다[11].
- 2 와 같이 충분히 크게 영역을 설정하였다. 그리고 외부의 경계 조건은 유동 출입이 자유로운 개방(Opening) 상태로 설정하였고, 블레이드 표면의 경우 접착 조건(No-slip condition)을 적용하는 벽면(wall)로 설정하였다.
- 본 연구에서 실험 계획의 결과로 얻을 수 있는 특성치는 유량(Q)과 토크( τ)를 목적 함수로 설정하여 선풍기의 성능을 확인하였다.
- 6(b)는 스윕 각과 기울기 각에 따른 토크를 바탕으로 생성한 반응면이다. 생성된 근사 모델을 통해 얻어진 결과를 바탕으로 소비효율등급 부여지표 R을 계산한다.
- 선풍기 블레이드의 전산해석을 위한 계산 시간을 감소하기 위하여 회전 주기 조건(Rotational periodicity)을 사용하여 회전축에 대하여 5등분 하여 72°로 나누어서 계산하였다.
- 1에 나타내었다. 선풍기 블레이드의 회전수는 시중 제품의 3단에서의 회전속도 1,020RPM 으로 설정하였다. 선풍기 블레이드의 기본 모델에 대한 세부적인 제원은 Table 1에 나타내었다.
- 실험계획법을 이용한 최적화 결과를 검증하기 위해 Fig. 11의 시제품을 제작하였고, KS C 9301표준화된 규격에 따라 성능시험을 수행하였다. 최적화된 모델은 기본모델에 비해 낮은 토크로 작동되어 모터의 회전수가 1145 RPM이었다.
- 본 연구에서 실험 계획의 결과로 얻을 수 있는 특성치는 유량(Q)과 토크( τ)를 목적 함수로 설정하여 선풍기의 성능을 확인하였다. 인자는 설계변수로 블레이드의 스윕 각과 기울기 각을 설정하였고 스윕 각과 기울기 각의 조절을 통해 상반각(Dihedral angle)을 조절하였다. 블레이드의 스윕 각, 기울기 각 그리고 상반 각의 정의는 Fig.
- 인자로 선택한 스윕 각과 기울기 각의 최적화를 통해 스태킹라인 최적 설계를 진행하였다. DOE 생성을 위한 실험점(Sampling Points) 배치는 OLHD(Optimal Latin-Hypercube Design)를 이용하였다.
- 전산해석을 위해 선풍기 블레이드 표면 부근의 해석 격자의 y+를 1 이하로 낮추었고, 블레이드 주변에 Inflation을 15겹으로 설정하여 경계층 영역에서 정확한 점성 효과를 예측할 수 있도록 설정하였다. 그리고 선풍기 블레이드의 회전 영역은 5면체(Prismatic) 격자와 4면체(Tetrahedral) 격자를 이용하여 총 70만개로 구성되었고, 선풍기 블레이드 외부의 고정영역은 330만개의 6면체(Hexahedral)격자로 구성되었다.
- 성능 시험은 조용한 대기에서 바닥 면 그리고 외부 물체의 영향을 받지 않는 상태가 되도록 한 후 정격 주파수의 정격 전압을 가하여 최고 속도로 작동시켜 유량을 측정한다. 측정 거리는 날개 지름의 3배만큼 떨어진 축 중심선 위를 지난 수평선 위의 각 측정점에서 풍속을 측정한다. 측정점은 수평선 위의 중심에서 좌우로 각각 2.
대상 데이터
- 전산해석을 위해 선풍기 블레이드 표면 부근의 해석 격자의 y+를 1 이하로 낮추었고, 블레이드 주변에 Inflation을 15겹으로 설정하여 경계층 영역에서 정확한 점성 효과를 예측할 수 있도록 설정하였다. 그리고 선풍기 블레이드의 회전 영역은 5면체(Prismatic) 격자와 4면체(Tetrahedral) 격자를 이용하여 총 70만개로 구성되었고, 선풍기 블레이드 외부의 고정영역은 330만개의 6면체(Hexahedral)격자로 구성되었다. 따라서 선풍기 블레이드 내부와 외부 영역을 포함한 전체 해석영역의 해석격자는 총 400만개로 구성되었다.
- 그리고 선풍기 블레이드의 회전 영역은 5면체(Prismatic) 격자와 4면체(Tetrahedral) 격자를 이용하여 총 70만개로 구성되었고, 선풍기 블레이드 외부의 고정영역은 330만개의 6면체(Hexahedral)격자로 구성되었다. 따라서 선풍기 블레이드 내부와 외부 영역을 포함한 전체 해석영역의 해석격자는 총 400만개로 구성되었다.
이론/모형
- 인자로 선택한 스윕 각과 기울기 각의 최적화를 통해 스태킹라인 최적 설계를 진행하였다. DOE 생성을 위한 실험점(Sampling Points) 배치는 OLHD(Optimal Latin-Hypercube Design)를 이용하였다. OLHD는 Space-filling Sampling 기법 중 하나로, 무질서도(Randomness)에 강점을 가지고 있는 LHD (Latin-Hypercube Design)를 최적화하여 공간 배치성(Space-filling)을 향상시켰다[12].
- 최적화 기법으로 DOE(Design of Experiment) 기법을 이용하여, 선풍기의 기울기 각도(lean angle)외 스윕 각 (sweep angle)을 이용하여 스태킹 라인을 최적화 하였다. KS C 9301[9]에 제시된 선풍기의 성능 시험 방법을 통하여 선풍기의 성능을 확인한다.
- 선풍기 블레이드에 대한 최적의 포인트 선정 과정은 수렴성을 보장하고 Trust region 알고리즘의 개념을 사용한 근사 최적화 알고리즘인 PQRSM (Progrssive Quadratic Response Surface Method)에 따라 진행되었다[14].
- 선풍기 블레이드의 유동해석에 적용된 난류 모델은 정상상태 유동해석을 위하여 k-ω SST(Shear Stress Transport) 모델을 이용하였다.
- 5를 이용하였다. 선풍기의 블레이드의 회전을 묘사하기 위해서 등속도 회전 운동에 대한 정상상태 해석 기법인 MFR(Multiple Frame of Reference)을 사용하였다. MFR 기법은 회전영역과 고정영역을 함께 해석하며, Mixing Plane 혹은 Sliding mesh 의 비정상 상태 해석 기법에 비하여 쉽게 회전 영역을 확인 할 수 있다.
- 선풍기의 성능시험은 KS C 9301[9]의 표준화된 규격에 따라 수행되었다. 성능 시험은 조용한 대기에서 바닥 면 그리고 외부 물체의 영향을 받지 않는 상태가 되도록 한 후 정격 주파수의 정격 전압을 가하여 최고 속도로 작동시켜 유량을 측정한다.
- 선풍기의 유동해석을 위해 상용 CFD 툴인 Ansys 社의 CFX 14.5를 이용하였다. 선풍기의 블레이드의 회전을 묘사하기 위해서 등속도 회전 운동에 대한 정상상태 해석 기법인 MFR(Multiple Frame of Reference)을 사용하였다.
- 스월의 영향으로 발생한 속도 차이를96 최소화 하고자 측정 시간은 원칙적으로 2분으로 하며, 예비 운전을 충분히 한 후에 측정하도록 한다. 선풍기의 풍속은 TSI 社의 Veloclcalc plus를 이용하여 측정되었다. TSI 社의 Veloclcalc plus는 열센서를 이용하여 속도를 측정하며 정확도는 0.
- 성능의 평가 방법은 에너지 관리공단에서 제공하는 소비효율등급 부여지표(R)로 평가한다[13].
- 최적설계는 실험계획법을 이용하여 진행되었다. 실험계획법은 실험 데이터를 분석하는 방법으로 적은 횟수로 최대한 많은 정보를 얻기 위한 방법이다[12].
- 본 연구에서는 기본 설계된 선풍기의 기본 날개 형상을 바탕으로 스태킹 라인 최적 설계를 수행하여 성능 향상을 목적으로 한다. 최적화 기법으로 DOE(Design of Experiment) 기법을 이용하여, 선풍기의 기울기 각도(lean angle)외 스윕 각 (sweep angle)을 이용하여 스태킹 라인을 최적화 하였다. KS C 9301[9]에 제시된 선풍기의 성능 시험 방법을 통하여 선풍기의 성능을 확인한다.
성능/효과
- (1) 선풍기 블레이드의 기본 모델과 최적화된 모델에 대해 CFD를 수행한 결과, 최적화 모델은 기본 모델에 비해 유량은 3.72% 상승하였고, 토크의 경우 4.02 % 감소하였다. 따라서 선풍기 소비효율등급 부여지표(R)는 3.
- (2) 선풍기 블레이드의 기본 모델은 0.625 m 까지만 축방향 속도가 발생하는 것이 예측되었고, 최적 설계된 모델은 더 넓은 범위인 0.725m 까지 유동이 분포하는 것을 확인 할 수 있었다.
- (3) CFD 해석은 성능시험과 동일한 작동조건에서 수행되었고, 유량은 60.44m3/min로 예측 되어 시험결과와는 약 2.26%의 오차를 나타내었다. 또한, 선풍기 블레이드의 축방향 속도분포는 전체적으로 시험 결과와 CFD해석 결과가 일치 하는 경향을 나타내었다.
- k-ω SST 모델은 경계층(Boundary Layer) 내부 영역에서 비교적 정확한 예측을 수행할 수 있는 k-ω의 장점과 경계층 외부 영역에서는 유동을 잘 예측하는 k-ε의 장점을 결합되었다.
- 84 m3/min로 측정되었다. 그리고 소비효율등급 부여지표의 경우 1.2890(기본모델)에서 1.099로 17.29% 향상됨을 확인하였다.
- 98% 감소함을 확인 할 수 있었다. 그리고 최적화 결과의 검증을 위한 CFD 해석 결과는 유량의 경우 근사모델의 추정 값과 0.03%의 오차를 나타내었고, 토크 값은 4.18% 그리고 소비 효율 등급 부여지표는 4.14%의 오차를 나타내어 비교적 신뢰 할 수 있는 결과를 얻었다는 것을 확인하였다.
- 02 % 감소하였다. 따라서 선풍기 성능에 중요한 소비효율등급 부여지표(R)는 기본 모델의 경우보다 3.98% 감소함을 확인 할 수 있었다. 그리고 최적화 결과의 검증을 위한 CFD 해석 결과는 유량의 경우 근사모델의 추정 값과 0.
- 02 % 감소하였다. 따라서 선풍기 소비효율등급 부여지표(R)는 3.98% 감소함으로써 효율이 상승함을 확인하였다.
- Cho 등[1]은 CFD(Computational Fluid Dynamics)를 이용하여 선풍기의 블레이드의 수에 따른 유동 특성을 분석을 하였다. 또한, 선풍기 블레이드를 모델링하여 전산해석 절차를 소개하였으며 날개수가 많을수록 바람이 한곳으로 모이게 되어 더욱 부드러운 자연풍에 가까워짐을 확인하였다. 선풍기의 콘셉트 디자인을 중심으로 Hwang[2]은 선풍기를 편리하게 사용할 수 있도록 조작성에 대한 연구를 통하여 편리한 디자인에 대한 연구를 수행하였다.
- 26%의 오차를 나타내었다. 또한, 선풍기 블레이드의 축방향 속도분포는 전체적으로 시험 결과와 CFD해석 결과가 일치 하는 경향을 나타내었다.
- 05 m 떨어진 측정위치에서 반경에 따른 유량의 크기를 그래프로 나타낸 것이다. 선풍기 블레이드의 기본 모델은 0.625 m 까지만 풍속이 측정된 반면에, 최적 설계된 모델의 경우 더 넓은 범위까지 유동이 분포하는 것을 확인 할 수 있었다.
- 선풍기 블레이드의 축방향 속도분포는 전체적으로 시험 결과와 CFD 해석 결과가 일치하는 경향을 나타내었다. KS C 9301의 표준화된 규격에 따른 시험 결과를 살펴보면, 최적화된 모델의 유량은 61.
- Figure 10은 선풍기 블레이드의 축방향 속도 분포를 나타낸 것이다. 스윕 각이 적용된 최적화 모델은 기본 모델에 비해 축방향 속도 분포가 코드 방향으로 넓게 분포되어 기본 모델보다 높은 유량을 나타냄을 확인할 수 었다.
- 11의 시제품을 제작하였고, KS C 9301표준화된 규격에 따라 성능시험을 수행하였다. 최적화된 모델은 기본모델에 비해 낮은 토크로 작동되어 모터의 회전수가 1145 RPM이었다. 이것은 모터 성능 시험 결과에 따르면 모터에 걸리는 토크가 74 mN∙m 일 때의 회전속도이다.
- 7과 같다. 최적화된 선풍기 블레이드는 기본 모델에 비해 유량은 3.72% 상승하였고, 토크의 경우 4.02 % 감소하였다. 따라서 선풍기 성능에 중요한 소비효율등급 부여지표(R)는 기본 모델의 경우보다 3.
- 26%의 오차를 나타내었다. 측정시험 과정에서 나타나는 측정 오차를 고려하는 경우, 전산해석 기법이 비교적 타당함을 확인 할 수 있었다.
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