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VERSATILITY. FUTURE. VISION

Experience the Future with Infinite Possibility,
NFLOW RED

기존 CFD 솔루션의 한계를 뛰어 넘는 완벽한 시뮬레이터,
NFLOW RED

눈으로 볼 수 없는 세계를 보는 혁신 기술
NFLOW RED

기존 격자 (mesh) 기반 CFD는 Eulerian기법으로, 시뮬레이션 공간을 임의의 격자로 분할하여, 이산된 각 셀에서 Navier-Stokes equations의 근사해를 구합니다. 구조물의 형상 및 관심 있는 유동 영역을 정확하게 모델하기 위한 고신뢰성 격자를 생성하는데 많은 시간과 노력을 필요로 합니다. 더 나아가, 기존 CFD는 정상 상태의 유동을 해석하는 방식으로, 비정상 유동의 물리를 해석하는데 한계를 가질 수 있습니다.

최근 CFD 업계에서 각광받는 LBM은 입자 속도에 대한 확률 분포를 계산하는 방식으로 시간에 따라 변하는 값의 예측이 가능하며 NFLOW LBM RED는 Navier-Stokes Equations 기반 CFD 솔루션들에 비해 전처리가 매우 간단합니다. LBM은 기존 CFD 솔루션의 한계를 넘는 새로운 해결책으로서, 특히 GPU 병렬 컴퓨팅 기법에 기반한 NFLOW와 접목될 경우 매우 뛰어난 계산 효율성을 가집니다.

VERSATILITY

기존 전산유체역학 솔버의 한계를 넘어선 높은 차원의 해석 수행

FUTURE

차세대 기술인 전산유체역학 시뮬레이션 중에서도 가장 혁신적인 솔버

VISION

거시적(Macroscopic) 규모를 넘어 중시적(Mesoscopic), 미시적(Microscopic)규모를 관찰하는 새로운 시각에 대한 가능성

LBM 이론 설명

LBM(Lattice Boltzmann methods)

LBM은 Lattice Boltzmann Method의 약자로 입자의 분포함수(distribution function)를 이용해서 유체의 운동을 해석하는 기법입니다. 이때 분포함수는 물리적 공간과 시간에서 특정 속도를 갖는 입자들의 밀도를 의미하며, 이 분포함수를 이용해서 밀도와 운동량 등 거시적인 유동의 물성치를 계산할 수 있습니다. LBM은 입자분포함수의 시간에 따른 변화를 수치적으로 계산하는 방식으로 나비에-스토크스 (Navier-Stokes) 방정식을 수치적으로 계산하는 기존의 유한체적법 (FVM, Finite Volume Method)과는 차이가 있습니다. 이렇게 유체의 운동을 기술하는 방식의 차이로 LBM은 기존의 CFD 대비 전처리가 간단하고 복잡한 형상에도 쉽게 적용이 가능합니다. 또한, 기존 CFD 에서 해석이 어려웠던 미시적 스케일의 유동해석이 가능하여 활용도가 높습니다.

LBM 기법은 LGA (Lattice Gas Automata)로부터 발전되었으며, 볼츠만 방정식으로부터 유도된 격자 볼츠만 방정식(LBE)을 바탕으로 이론적인 토대가 세워지게 되었습니다. 기존의 FVM CFD 대비 간단한 전처리 과정과 지역적 연산의 가능성으로 많은 연구자들의 관심을 받게 되었습니다. 최근 10년 사이에 학계와 산업에서 LBM에 대한 꾸준한 연구가 진행되고 있으며, 기존 LBM의 한계로 인식되었던 초음속 영역의 적용이 가능해졌습니다. 또한, 열, 소음해석 뿐만 아니라, DEM 및 FEM과의 커플링을 통해서 활용 범위를 넓혀가고 있습니다.

THE PERFECT NEXT-GENERATION SOLVER

DIGITAL TRANSFORMING SOLUTION, NFLOW

NFLOW RED CAPABILITIES

  • 비정상 유동 (unsteady flow)
  • 압축성 유동 (compressible flow)
  • 자연 / 강제 대류 (natural / forced convection)
  • 복사 열전달 (radiant heat transfer)
  • 상 변화 (phase change)
  • 회전체 모델 (rotating body model)
  • 고신뢰성 구조물 경계 조건 (interpolated bounce-back method)
  • 비압축성 유동 (incompressible flow)
  • 난류 모델 (turbulence models : LES / RANS)
  • 복합 열전달 (conjugate heat transfer)
  • 다상 유동 (multi-phase flow)
  • 음향 해석 (source export, noise prediction)
  • 다중 블록 구조 격자 (multi-block Cartesian mesh)
  • 적응 격자 세분화 (adaptive mesh refinement)

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