[논문]집속효율 향상을 위한 외장유동노즐 가속 구간의 최적설계 연구

이진우; 진정민; 김윤제

doi:10.9766/kimst.2019.22.6.763

집속효율 향상을 위한 외장유동노즐 가속 구간의 최적설계 연구
Optimal Design of Sheath Flow Nozzle Acceleration Section for Improving the Focusing Efficiency 원문보기

韓國軍事科學技術學會誌 = Journal of the KIMST, v.22 no.6, 2019년, pp.763 - 772

이진우 (성균관대학교 일반대학원 기계공학과) , 진정민 (성균관대학교 일반대학원 기계공학과) , 김윤제 (성균관대학교 기계공학부)

Abstract ▼ AI-Helper

There is a need to use sheath flow nozzle to detect bioaerosol such as virus and bacteria due to their characteristics. In order to enhance the detection performance depending on nozzle parameters, numerical analysis was carried out using a commercial code, ANSYS CFX. Eulerian-lagrangian approach method is used in this simulation. Multiphase flow characteristics between primary fluid and solid were considered. The detection performance was evaluated based on the results of flow field in nozzle chamber such as focusing efficiency and swirl strength. In addition, Latin hypercube sampling(LHS) of design of experiment(DOE) was used for generating a near-random sampling. Then, the acceleration section is optimized using response surface method(RSM). Results show that the optimized model achieved a 6.13 % in a focusing efficiency and 11.47 % increase in swirl strength over the reference model.

주제어

표/그림 (15)

그림 Fig. 1. Schematic of the experimental setup for observing the aerosol stream focused^[8]
그림 Fig. 2. Schematic of sheath flow nozzle
그림 Fig. 3. Grid system applied in the present study
표 Table 1. Specification of the sheath flow nozzle
표 Table 2 Boundary condition of present simulation
그림 Fig. 4. Grid dependency test
표 Table 3. Design parameters applied in this study
그림 Fig. 5. Design points for optimization at axial cross-section of the nozzle
표 Table 4. Design points of design of experiments
그림 Fig. 6. Diagram of the neural network process
그림 Fig. 7. The particle behavior in the chamber
표 Table 5. The results of optimization and reference
그림 Fig. 8. Sensitivity analysis for design parameters
$Fig. 9. The distribution of volume fraction of TiO<sub>2</sub> at cross-section(A-A’ in Fig. 7(a))$ 그림 Fig. 9. The distribution of volume fraction of TiO₂ at cross-section(A-A’ in Fig. 7(a))
그림 Fig. 10. The swirling strength contour at outer nozzle outlet

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 연구에서는 에어로졸 입자 탐지 성능에 대해 노즐 출구로부터 20 mm 떨어진 탐지영역(detection area) 에서의 집속효율(focusing efficiency)과 외부노즐 출구 영역에서 스월 강도(swirl strength)를 목적함수로 선정 하였는데, 집속효율은 다음 식으로 표현된다.
이와 같이 에어로졸 입자 탐지를 위한 입자 집속율 향상이 중요한 것을 앞서 언급한 연구를 통해 알 수 있다. 본 연구에서는 에어로졸 집속율 향상을 위한 외장유동 노즐 내부 유동을 수치적으로 해석하였고 결과를 바탕으로 최적화 연구를 수행하였다.
본 연구에서는 외장유동 노즐의 가속 구간이 에어로졸 집속 효율에 미치는 영향을 고찰하였다. 노즐을 구성하는 직경 D ₁, D ₂, d ₁ , d ₂를 고정하여 유로 면적을 일정하게 하여 변수 x ₃에 의해 유로 최소 면적 위치가 결정되도록 설정하였다.

제안 방법

(1) 민감도 분석을 통해 선정된 설계 변수는 매개변수에 따라 노즐 내 유속과 목적함수에 미치는 영향을 확인하였다. 각 설계변수들은 유속에 영향을 주는 것으로 확인되었고 내부 노즐의 가속 구간 x ₁ 과 노즐 간 거리 x₂ 는 길어질수록, 외부 노즐의 가속 구간 x ₂ 는 짧아질수록 집속 효율에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다.
2에 도시하였다. Design Modeler를 이용하여 3차원 형상을 설계하였고 내부 노즐과 외부 노즐의 결합은 압입 후 볼트 체결로 구성되나 유체 거동 해석에 큰 영향을 미치지 않아 유동장만 구현하였다.
본 연구에서는 외장유동 노즐의 가속 구간이 에어로졸 집속 효율에 미치는 영향을 고찰하였다. 노즐을 구성하는 직경 D ₁, D ₂, d ₁ , d ₂를 고정하여 유로 면적을 일정하게 하여 변수 x ₃에 의해 유로 최소 면적 위치가 결정되도록 설정하였다. 외부 노즐과 내부 노즐의 출구 길이와 노즐 간 거리를 설계 변수로 설정하였고 실험계획법을 사용하여 중복되지 않는 15개의 설계점을 도출하여 해석을 수행하였다.
47 % 감소하였다. 따라서 기준 모델 대비 집속 효율이 개선되고 스월 강도로 인한 영향이 작은 외장유동 노즐 형상을 도출하였다. Fig.
아음속 유동의 경우 공기역학적으로 좁아지는 유로 형상에 의해 가속되며 입자는 수송유체에 의해 입자의 거동 특성이 결정된다. 따라서 본 연구에 서는 노즐 직경을 제외한 속도에 영향을 미치는 노즐 출구길이와 노즐간 거리를 설계변수로 선정하여 해석을 진행하였다(Fig. 5 참조). 여기서 x ₁ 은 내부 노즐 출구길이, x ₂ 은 두 노즐 간 거리, 그리고 x₃ 은 외부 노즐 출구길이이다.
격자수가 증가할수록 정확성은 향상되지만 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 격자 의존성을 판단하기 위해 격자수를 20만개부터 500만개 까지 늘리며 격자의존성 평가를 수행하였다. 노즐을 통한 유체의 분사는 압력에 의한 원리이므로 챔버 내부에 압력장이 충분히 발달되는 격자수를 선정하기 위해 챔버 내부의 압력분포로 목적함수를 선정하여 이를 Fig.
다목적 유전 알고리즘은 목적함수가 2개 이상인 유전 알고리즘을 의미하며 다목적(multi-objective) 최적화에 특히 적합하여 비선형성이 강한 유체기계 설계에 많이 활용되고 있다 ^[21-23] . 본 연구는 상용프로그램인 ANSYS Ver. 18.1을 사용하여 집속효율은 Max, 스월강 도는 Min으로 설정하였으며 집속효율의 가중치를 높여 집속효율을 우선시하는 최적설계를 수행하였다.
본 연구에서는 외장유동 노즐의 가속 구간을 설계변수로 선정하여 실험계획법과 반응표면법을 통해 최적설계를 수행하였고 다음과 같은 결론을 도출하였다.
5배에서 2배가 되도록 숨겨진 층에 대한 뉴런 개수를 결정함으로써 비선형적인 곡률 문제에 대해 적절한 해석이 가능하다. 본 연구에서는 은닉층 뉴런 개수를 입력층 뉴런 개수의 2배가 되도록 하여 입력 층의 뉴런 개수와 은닉층 뉴런 개수를 각각 3개와 6 개로 각각 설정하였다.
운동량 방정식을 계산하기 위해 난류 분산력, 부력, 그리고 항력을 고려하였으며 Schiller-Naumann 상관식을 사용하였다 ^[11]. 선행 연구를 참고하여 초킹유동을 방지하여 작동 유체가 원활히 분사할 수 있도록 입자 탐지에 효과적인 1 LPM(L/min)의 공기 유입량을 선정하였다. 에어로졸 입자는 TiO₂ 로 물성과 경계조건을 Table 2에 나타내었다^[5].
노즐을 구성하는 직경 D ₁, D ₂, d ₁ , d ₂를 고정하여 유로 면적을 일정하게 하여 변수 x ₃에 의해 유로 최소 면적 위치가 결정되도록 설정하였다. 외부 노즐과 내부 노즐의 출구 길이와 노즐 간 거리를 설계 변수로 설정하였고 실험계획법을 사용하여 중복되지 않는 15개의 설계점을 도출하여 해석을 수행하였다. 해석결과를 기반으로 반응표면법을 통해 민감도 분석을 진행하였으며 다목적 유전 알고리즘을 통해 집속효율과 스월강도에 대한 최적점을 도출하여 결과를 Table 5에 기술하였다.
게다가 에어로졸의 작은 크기로 인해 광원에 노출되는 입자 수가 적어 적절한 신호가 수집되지 못하거나 크기와 모양에 의한 관성에 영향을 많이 받아 효과적인 탐지가 어렵다. 이를 해결하기 위해 공기역학적 관점으로 설계된 노즐을 활용하여 입자를 집속시킨다. 미국 육군 연구소는 미세 에어로졸 입자를 효과적으로 탐지하기 위해 입자 집속 연구를 수행하였는데 외장유동이 적용된 3세대 노즐을 제시하고 특정 유량에서 효율적으로 입자 탐지가 되는 것을 실험적으로 확인하였다^[5].
입자의 거동은 체류시간에 따라 Stokes 항력의 영향을 받게 되는데 체류시간 동안 입자가 광원에 노출되는 시간이 길수록 입자 탐지 성능에 영향을 미칠 것으로 유추되지만 본 연구에서는 스월 강도에 의한 입자의 분사각 확장^[13]과 소음 진동이 노즐 내부 유동의 안정성에 미치는 영향을 고려하여^[14]스월 강도를 목적함수로 선정하였다.
해석결과를 기반으로 반응표면법을 통해 민감도 분석을 진행하였으며 다목적 유전 알고리즘을 통해 집속효율과 스월강도에 대한 최적점을 도출하여 결과를 Table 5에 기술하였다. 집속효 율이 높은 점을 선정하여 수치적으로 해석하였고 결과를 비교하였다. 외장유동 노즐을 통해 분사되는 입자 거동을 전산해석과 측정사진 ^[5] 을 Fig.
그 결과 약 300만개 이상 에서 비교적 수렴되어 이를 최종 격자계로 선정하였다. 챔버 외벽으로부터 전달되는 열영동(thermophoresis) 현상은 무시하였고, 외장유동과 에어로졸 입자 간 거동특성만 해석하였다.

대상 데이터

4에 도시하였다. 그 결과 약 300만개 이상 에서 비교적 수렴되어 이를 최종 격자계로 선정하였다. 챔버 외벽으로부터 전달되는 열영동(thermophoresis) 현상은 무시하였고, 외장유동과 에어로졸 입자 간 거동특성만 해석하였다.
본 연구에서는 미국 육군 연구소에서 생화학 무기 탐지를 위해 제시한 3세대 외장유동 노즐 제원을 사용하였다 ^[5]. 외장유동 노즐의 경우 외부 노즐(outer nozzle), 내부 노즐(inner nozzle), 그리고 챔버(chamber)로 구성되는데 모델 형상을 Fig.

데이터처리

외부 노즐과 내부 노즐의 출구 길이와 노즐 간 거리를 설계 변수로 설정하였고 실험계획법을 사용하여 중복되지 않는 15개의 설계점을 도출하여 해석을 수행하였다. 해석결과를 기반으로 반응표면법을 통해 민감도 분석을 진행하였으며 다목적 유전 알고리즘을 통해 집속효율과 스월강도에 대한 최적점을 도출하여 결과를 Table 5에 기술하였다. 집속효 율이 높은 점을 선정하여 수치적으로 해석하였고 결과를 비교하였다.

이론/모형

(2) 본 연구에서는 최적화 기법 중 반응표면법을 활용하여 최적설계를 수행하였다. 반응표면법은 관심 영역 전체에서 속한 임의 변수의 수준에서 결과값을 예측하고, 이를 통해 원하는 결과값을 얻을 수 있도록 변수 수준을 최적화하는 통계 분석법을 의미하며 반응표면법에 따라 도출되는 최적해를 가질 수 있음을 의미한다.
이 모델의 경우 입자 분산에는 Eulerian -Lagrangian 접근법을 기반으로 계산하지만, 연속체 유체 유동에 대해서는 Navier-Stokes 방정식에 의해 계산 된다. 따라서 본 연구에서는 수치해석을 위한 지배방정식으로 비압축성 유동 및 시간 평균 Navier-Stokes 방정식을 사용하였다.
본 연구에서 사용한 난류모델은 의 장점이 결합된 k-∊ 기반의 SST(shear stress transport)모델을 사용하였다.
하지만 실험계획법은 반응모델을 구성하는데 필요한 실험 횟수를 최소한으로 줄여줌과 동시에 높은 신뢰도를 갖는 반응모델을 만들 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 대표적인 전산실험계획 방법 중 하나인 LHS(Latin Hypercube Sampling) 기법을 사용하 였다. LHS의 경우 실험공간 전체에서 실험점이 골고루 추출되도록 각 입력 변수의 범위를 n개의 범위로 나눈 후, 각 구간에서 하나씩 추출하되 중복되지 않게 n개의 설계점을 추출하는 방법이다^[16] .
본 연구에서는 외부 노즐과 내부 노즐에서의 작동 유체가 다르기 때문에 다상유동 해석 기법 중 하나인 Lagrangian particle tracking 기법을 사용하여 수치해석을 수행하였다. 이 모델의 경우 입자 분산에는 Eulerian -Lagrangian 접근법을 기반으로 계산하지만, 연속체 유체 유동에 대해서는 Navier-Stokes 방정식에 의해 계산 된다.
본 연구에서는 최적설계 방법으로 다목적 유전 알고리즘(Multi-Objective Genetic Algorithm, MOGA)을 사용하였다. 유전 알고리즘(genetic algorithm)은 유전학과 자연 친화를 흉내낸 적응 탐색 기법으로 부모의 유전자로부터 자손 유전자를 생성하는 유성생식과 자연환 경의 진화원리를 모방한다 ^[20].
LHS의 경우 실험공간 전체에서 실험점이 골고루 추출되도록 각 입력 변수의 범위를 n개의 범위로 나눈 후, 각 구간에서 하나씩 추출하되 중복되지 않게 n개의 설계점을 추출하는 방법이다^[16] . 여기서 n은 총실험점의 수인데, 본 연구에서는 LHS의 총 실험점 구성을 위한 샘플 유형으로 CCD(Central Composite Design) 기법을 사용하였다. CCD의 경우 설계변수의 개수가 적을 때 실험 횟수를 최소화하고 효율을 증대 시킬 수 있다는 장점과 요인점, 축점, 그리고 중심점으로 구성되며 직교성(orthogonality)과 회전가능성의 장점을 가진다 ^[17].
는 체적력(body force)을 의미한다. 운동량 방정식을 계산하기 위해 난류 분산력, 부력, 그리고 항력을 고려하였으며 Schiller-Naumann 상관식을 사용하였다 ^[11]. 선행 연구를 참고하여 초킹유동을 방지하여 작동 유체가 원활히 분사할 수 있도록 입자 탐지에 효과적인 1 LPM(L/min)의 공기 유입량을 선정하였다.
본 연구에서는 외부 노즐과 내부 노즐에서의 작동 유체가 다르기 때문에 다상유동 해석 기법 중 하나인 Lagrangian particle tracking 기법을 사용하여 수치해석을 수행하였다. 이 모델의 경우 입자 분산에는 Eulerian -Lagrangian 접근법을 기반으로 계산하지만, 연속체 유체 유동에 대해서는 Navier-Stokes 방정식에 의해 계산 된다. 따라서 본 연구에서는 수치해석을 위한 지배방정식으로 비압축성 유동 및 시간 평균 Navier-Stokes 방정식을 사용하였다.

성능/효과

(1) 민감도 분석을 통해 선정된 설계 변수는 매개변수에 따라 노즐 내 유속과 목적함수에 미치는 영향을 확인하였다. 각 설계변수들은 유속에 영향을 주는 것으로 확인되었고 내부 노즐의 가속 구간 x ₁ 과 노즐 간 거리 x₂ 는 길어질수록, 외부 노즐의 가속 구간 x ₂ 는 짧아질수록 집속 효율에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다. 또한, x ₂를 제외한 x ₁과 x ₃는 스월강도에 미치는 설계인자인 것을 확인하였다.
이는 내부 노즐을 통해 유입된 에어로졸 입자는 외부 노즐을 통해 유입된 수송 유체에 의해 확산이 억제되어 챔버로 집속 분사되는 것으로 유추할 수 있다. 노즐을 통해 토출되는 입자가 분산되지 않고 수송유체에 의해 집속되는 것을 확인할 수 있으며, 에어로졸 입자의 운동 방향성이 수송 유체에 의해 축 방향으로 변화함을 알 수 있다. 이는 챔버 내부 입자 평균자유행로 (mean free path)가 길어져 입자의 집속효율 향상으로 이어진다는 것을 유추할 수 있다.
또한 본 연구에서는 일정한 출구 면적을 가지고 수행했기 때문에 x ₃ 에 의해 노즐의 최소 면적의 위치가 결정되는 것을 유추할 수 있으며 변수 x₃ 을 출구길이뿐만 아니라 토출구로부터 떨어진 최소면 적의 위치로 정의할 수 있을 것으로 판단된다. 선정된 최적점의 전산해석 결과 오차는 3.11 %로 선정된 최적점의 타당성을 확인하였고, 기준 모델 대비 집속효율은 6.13 % 증가하였고 난류강도는 11.47 % 감소하였다. 따라서 기준 모델 대비 집속 효율이 개선되고 스월 강도로 인한 영향이 작은 외장유동 노즐 형상을 도출하였다.
하지만 뉴런 수가 증가할 경우 시뮬레이션은 수행되지만 곡률 영역에서 과도 해석으로 문제가 발생할 수 있다. 이러한 연구결과로 입력 층 뉴런 개수의 1.5배에서 2배가 되도록 숨겨진 층에 대한 뉴런 개수를 결정함으로써 비선형적인 곡률 문제에 대해 적절한 해석이 가능하다. 본 연구에서는 은닉층 뉴런 개수를 입력층 뉴런 개수의 2배가 되도록 하여 입력 층의 뉴런 개수와 은닉층 뉴런 개수를 각각 3개와 6 개로 각각 설정하였다.
또한, x ₂를 제외한 x ₁과 x ₃는 스월강도에 미치는 설계인자인 것을 확인하였다. 집속효율과 스월 강도를 다목적유전알고리즘을 통해 최적점을 선정하여 집속효율은 6.13 %이 증가하고 스월 강도는 11.47 % 감소하여 최대 집속효율을 가졌으며, 기준모델 대비 스월강도가 개선된 모델을 도출하였다.

후속연구

따라서 정량적 실험 연구를 통해 수치해석의 유효성 및 재현성을 확인하여 외장유동 노즐에 적합한 최적화 기법을 확립하는 것이 중요하다. 향후 본 연구 결과가 외장유동 노즐 성능 개선 최적화 정립을 위한 기초 자료로 활용될 수 있길 바란다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	외장유동 노즐(sheath flow nozzle)은 무엇인가	외장유동 노즐(sheath flow nozzle)은 형광분석기(SPFS, Single-Particle Fluorescence Spectrometer)의 구성 요소 중 하나로 에어로졸 입자를 탐지할 수있도록 외장유동에 의한 입자 집속(focusing)을 높여준다. 이때 집속된 입자들에 조사된 광원이 반사되어 파장으로 측정 장비에 기록 되어 입자 크기를 검출할 수 있어 다양한 연구에 활용되고 있다 [1,2] (Fig.
	외장유동 노즐의 구성요소는 무엇인가	본 연구에서는 미국 육군 연구소에서 생화학 무기 탐지를 위해 제시한 3세대 외장유동 노즐 제원을 사용하였다 [5]. 외장유동 노즐의 경우 외부 노즐(outer nozzle), 내부 노즐(inner nozzle), 그리고 챔버(chamber)로 구성되는데 모델 형상을 Fig. 2에 도시하였다.
	생화학무기(BWAs, Biological Warfare Agents)을 효과적으로 탐지하기 어려운 이유는 무엇인가	군사적 관점에서 전시에 사용되는 생화학무기(BWAs, Biological Warfare Agents)는 바이오에어로졸(bioaerosol)형태로 심각한 사고를 초래하는 유해한 물질로 알려져 있다 [3,4]. 게다가 에어로졸의 작은 크기로 인해 광원에 노출되는 입자 수가 적어 적절한 신호가 수집되지 못하거나 크기와 모양에 의한 관성에 영향을 많이 받아 효과적인 탐지가 어렵다. 이를 해결하기 위해 공기역학적 관점으로 설계된 노즐을 활용하여 입자를 집속시킨다.

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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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