[논문]치차의 형상에 따른 폐골자재 선별기 성능 평가

김광훈; 박정홍; 문병영; 곽광훈; 정유철; 오창욱

문제 정의

본 연구에서는 선행연구를 통해 확인된 문제점 해결을 위해 치차의 형상을 변화시키면서 선별되는 성능을 평가하고자 한다. 그림 1 과 같이 구성된 치차선별기는 그 회전되는 방향으로 요구입자보다도 큰 입자가 치차의 빈공간에 들어가 선별됨으로 실제 선별성능을 떨어뜨리는 단점이 있다.

제안 방법

그림 1 과 같이 구성된 치차선별기는 그 회전되는 방향으로 요구입자보다도 큰 입자가 치차의 빈공간에 들어가 선별됨으로 실제 선별성능을 떨어뜨리는 단점이 있다. 이와 같은 단점을 보완하기 위해 치차의 개수, 치아의 높이를 변화시키면서 그 성능을 평가하였다.
전체 모델의 해석은 모델의 용량이 일반 전산해석 컴퓨터의 용량을 초과하는 제한점이 있었고 해석 시간의 단축을 위해서는 단순화한 모델을 재구성할 필요가 있다. 이를 위하여 열당 3 개의 치차와 4 개의 스페이서를 총 8 열을 가지는 축소 해석 모델을 그림 2 와 같이 재구성하였다.
선별기의 물리적인 선별 현상을 실제와 동일한 상황으로 모델링하는 데에는 한계가 있기 때문에 단순화 하거나 대표적인 물리적 상태만을 고려하여 해석할 수밖에 없다. 따라서 본 해석에서는 선별기의 선별 성능을 알아보기 위하여 속도를 120 rpm 으로 설정하였다. 또한 선행연구에서 요구입자가 4 mm 임에도 큰 입자가 아래로 떨어지는 현상이 발생하므로 해석을 위한 입자모델의 크기를 요구입자보다 큰 20 mm 로 하였으며 총 20 개의 입자모델을 사용하였다.
또한 선행연구에서 요구입자가 4 mm 임에도 큰 입자가 아래로 떨어지는 현상이 발생하므로 해석을 위한 입자모델의 크기를 요구입자보다 큰 20 mm 로 하였으며 총 20 개의 입자모델을 사용하였다. 각 입자는 치차면과 접촉을설정하였으며, 입자가 치차를 벗어나는 것을 막고, 치차와의 접촉을 계속 유지시키기 위해 사면을 모델의 일정외곽을 벽면으로 막았다.
폐골자재의 재활용을 위한 선별능력을 평가하기 위해 치차의 형상을 그림 3 과 같이 대표적으로 3 가지 형상을 선택하였다. 치차는 앞에서 언급한 것처럼 치차의 잇수와 깊이가 치차의 형상을 구성하는데 중요한 역할을 하는 인자이므로 이 두 가지를 고려하여 모델링하였다. A 는 선행연구에서 제시된 모델로 비교를 위한 기준모델로 선택하였다.
치차의 각 모델별 선별성능을 평가하기 위해 동일 시간 동안 치열의 아래로 떨어지는 개수를 비교하였다. 가장 이상적인 경우는 요구입자 크기보다 시뮬레이션 입자모델이 크기 때문에 모든 입자가 그대로 치열의 윗부분에 존재하는 것이다.

대상 데이터

해석에서 설정한 기본 모델은 목표선별 크기가 4mm 인 선별기를 대상으로 하였고 이때 치차 두께는 16mm, 치차 사이 공간은 5mm 로 설정하였다. 개발중인 선별기는 실제로 1 열당 34 개의 치차를 가지며 총 18 열을 가진다.
폐골자재의 재활용을 위한 선별능력을 평가하기 위해 치차의 형상을 그림 3 과 같이 대표적으로 3 가지 형상을 선택하였다. 치차는 앞에서 언급한 것처럼 치차의 잇수와 깊이가 치차의 형상을 구성하는데 중요한 역할을 하는 인자이므로 이 두 가지를 고려하여 모델링하였다.
치차는 앞에서 언급한 것처럼 치차의 잇수와 깊이가 치차의 형상을 구성하는데 중요한 역할을 하는 인자이므로 이 두 가지를 고려하여 모델링하였다. A 는 선행연구에서 제시된 모델로 비교를 위한 기준모델로 선택하였다. B 는 A 잇수의 절반이며 최고 깊이가 동일한 모델이고, C 는 A 잇수의 절반이며 최고 깊이가 두 배인 모델이다.
따라서 본 해석에서는 선별기의 선별 성능을 알아보기 위하여 속도를 120 rpm 으로 설정하였다. 또한 선행연구에서 요구입자가 4 mm 임에도 큰 입자가 아래로 떨어지는 현상이 발생하므로 해석을 위한 입자모델의 크기를 요구입자보다 큰 20 mm 로 하였으며 총 20 개의 입자모델을 사용하였다. 각 입자는 치차면과 접촉을설정하였으며, 입자가 치차를 벗어나는 것을 막고, 치차와의 접촉을 계속 유지시키기 위해 사면을 모델의 일정외곽을 벽면으로 막았다.

이론/모형

치차형 선별기의 모델링과 해석은 동역학 및 시스템 해석 해석 전문 소프트웨어인 ADAMS(version 2005, USA)를 사용하였다. 동역학 모델을 구성하기 전에 먼저 치차 형상의 CAD 파일을 솔리드 파일로 변환하여 ADAMS 에 입력하였다.

성능/효과

시뮬레이션의 한계점과 무수히 많은 입자, 그리고 다양한 입자의 크기와 조건을 고려하지 않았기 때문에 연구의 제한성이 존재하지만 본 연구에서는 치차의 형상에 따른 입자 선별 효과에 차이가 있음을 확인할 수 있으며, 이 경우 동일한 회전속도에서 입자와 치차 간의 접촉각이 작은 것이 보다 선별성능이 우수한 것으로 나왔다. 향후 연구에서는 치차와 입자의 접촉 조건 및 크기별, 속도별 해석을 통한 다각적인 성능평가가 필요하다.

후속연구

개발중인 선별기는 실제로 1 열당 34 개의 치차를 가지며 총 18 열을 가진다. 전체 모델의 해석은 모델의 용량이 일반 전산해석 컴퓨터의 용량을 초과하는 제한점이 있었고 해석 시간의 단축을 위해서는 단순화한 모델을 재구성할 필요가 있다. 이를 위하여 열당 3 개의 치차와 4 개의 스페이서를 총 8 열을 가지는 축소 해석 모델을 그림 2 와 같이 재구성하였다.
시뮬레이션의 한계점과 무수히 많은 입자, 그리고 다양한 입자의 크기와 조건을 고려하지 않았기 때문에 연구의 제한성이 존재하지만 본 연구에서는 치차의 형상에 따른 입자 선별 효과에 차이가 있음을 확인할 수 있으며, 이 경우 동일한 회전속도에서 입자와 치차 간의 접촉각이 작은 것이 보다 선별성능이 우수한 것으로 나왔다. 향후 연구에서는 치차와 입자의 접촉 조건 및 크기별, 속도별 해석을 통한 다각적인 성능평가가 필요하다.

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