아주대 A+ 전산열유체 역학 프로젝트1 보고서(Two-dimensional laminar flow over a circular cylinder)

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최초 등록일
2021.07.18
최종 저작일
2016.11
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소개글

"아주대 A+ 전산열유체 역학 프로젝트1 보고서(Two-dimensional laminar flow over a circular cylinder)"에 대한 내용입니다.

목차

A. Re = 4
1) Residual vs. iteration을 그려라.
2) Drag coefficient()와 lift coefficient() vs. iteration을 그려라.
3) Residual convergence criterion을 얼마로 정했는가? a)와 b)의 그래프들을 보았을 때, 적절한 값을 선택했다고 볼 수 있는가?
4) Velocity vector field를 그리고 간단히 설명하라.
5) Pressure contour를 그리고 간단히 설명하라.
6) Vorticity contour를 그리고 간단히 설명하라.
7) Streamlines를 그리고 간단히 설명하라.

B. Re = 80
1) Drag coefficient()과 lift coefficient() vs. time을 각각 그려라. Time-averaged 와 Time-averaged 은 무엇인가?
2) Lift coefficient()의 주기는 얼마인가? 이로부터 Strouhal number를 구하여라.
3) Velocity vector filed를 그리고 간단히 설명하라.
4) Pressure contour를 그리고 간단히 설명하라.
5) Vorticity contour를 그리고 간단히 설명하라.
6) Vorticity contour로부터 다음과 같은 Vortex shedding을 관찰할 수 있는가?
7) Streamlines를 그리고 간단히 설명하라.
8) Steady로 가정하고 계산을 수행하라. 계산이 수렴된 이후 Drag coefficient()의 값은 얼마이고 unsteady 계산과 다른가? Reference와 비교하여 어느 쪽이 더 정확하다고 볼 수 있는가?


본문내용

A. Re = 4
여기에서 논문이라 함은 Jeongyoung Park*, Kiyoung Kwon** and Haecheon Choi*,***, “ Numerical Solutions of Flow Past a Circular Cylinder at Reynolds Numbers up to 160”, KSME International Journal, Vol. 12, No. 6, pp. 1200~ 1205, 1998 의 것을 인용했음을 미리 밝혀둔다.

1) Residual vs. iteration을 그려라.

2) Drag coefficient()와 lift coefficient() vs. iteration을 그려라.
1. vs. iteration (해석 결과 4.6781e+00으로 수렴, 논문의 경우 4.53으로 수렴)

※ 튀지 않는 부분인 iteration 5000부터의 Data를 이용하여 Plot함.

2. vs. iteration (=2.0578e-110으로 수렴)

※ 튀지 않는 부분인 iteration 3000부터의 Data를 이용하여 Plot함.

3) Residual convergence criterion을 얼마로 정했는가? a)와 b)의 그래프들을 보았을 때, 적절한 값을 선택했다고 볼 수 있는가?

Residual convergence criterion을 1e-11으로 선정하였다. Residual의 정의는 으로 exact값인 와 iterative sol인 로 이루어져있다. 다시 말해, Residual의 값이 작으면 작을수록 더 정확한 값을 얻을 수 있다는 의미이다. 여러 번의 시행착오 끝에 논문과 가장 근접한 값을 산출하는 Residual 값으로 1e-11을 선정했다. 그 결과 총 15540회의 iteration이 이루어졌으며 양력계수 =2.0578e-110으로 수렴하였으며 항력계수 는 iteration 10148째부터 4.6781e+00으로 수렴하였다. 적절한 값을 선택했다고 볼 수 있다. 약간 아쉬웠던 점은 가 논문값인 4.53으로 정확히 수렴하지 못했다는 것인데, 이는 mesh의 개수 차이가 가장 큰 요인으로 작용했다고 생각된다. 논문의 경우 여러 가지 시행착오 끝에 얻은 최적의 mesh 개수인 154,481개의 mesh를 사용한 반면 본 과제 수행에 사용된 mesh의 경우 28,720개가 사용되었다.

참고 자료

없음
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