FLUENT 와 STAR-CD의 비교(수치해석)

소개글

FLUENT STAR-CD의 비교 주제 논문
분야별 응용, 사례 등 자료사진 및 내용 충실함

목차

1.서론
1.1수치해석이란?····································
1.1.1유한차분법·································
1.1.2유한요소법······································
1.1.3경계요소법·······························
1.2컴퓨터 이용 공학이란?·························
1.3CFD란?·················································

2.본론
2.1FLUENT···············································
2.1.1FLUENT란?····································
2.1.2FLUENT의 적용영역··························
2.1.3FLUENT의 구성요소
2.2.3.1GAMBIT
2.2.3.1.1CAD기능
2.2.3.1.2CAD호환기능
2.2.3.1.3Meshing기능
2.2.3.1.3.1Hexahedral mesh
2.2.3.1.3.2Wedge mesh
2.2.3.1.3.3Tetra / hybrid mesh
2.2.3.1.3.4Boundary layer mesh
2.2.3.2GUI환경
2.2.3.3GAMBIT TURBO
2.1.4FLUENT의 적용범위
2.1.4.1항공분야
2.1.4.2자동차분야
2.1.4.2.1External Aerodynamics
2.1.4.2.2Underhood/Underbody Simulation
2.1.4.2.3Powertrain Components
2.1.4.2.4Climate Control System
2.1.4.3화학 공학 분야
2.1.4.4환경 에너지 분야
2.1.4.5가전분야
2.1.4.6터보기계분야
2.1.4.6.1Moving reference frame
2.1.4.6.2Moving mesh
2.1.4.6.3Mixing plane
2.2STAR-CD란?
2.2.1STAR-CD의 특징
2.2.1.1신속한 문제해결(fast environment)
2.2.1.2CAD와 Data interface
2.2.1.3최고의 memory 성능
2.2.1.4부분별 자동격자 제작 툴 지원
2.2.2STAR-CD의 응용
2.2.2.1유체기계분야(turvomachinery)
2.2.2.1.1Compressor and fans
2.2.2.1.2Blade cooling
2.2.2.1.3Combustors
2.2.2.1.4Tip & casing treatments
2.2.2.1.5Turbines
2.2.2.2자동차 분야(automotive)
2.2.2.3항공분야(aerospace)
2.2.2.4화학공정분야(chemical process)
2.2.2.5생의학 분야(biomedical)
2.2.2.6빌딩 및 환경(building and environmental)
2.2.2.7해양(marine)
2.2.2.8중공업(power generation)
2.3fluent를 이용한 사례
2.3.1아파트 단지내 기류흐름과 실내환기 시뮬레이션
2.3.2배연탈황공정의 덕트내 탈황제 분산율을 높이기 위한 시뮬레이션
2.4STAR-CD를 이용한 사례
2.4.1박물관 공조에너지 절감에 관한 연구
3.결론

본문내용

1. 서 론

컴퓨터가 발달하면서 이전에는 생각할 수도 없던 복잡하고 어려운 문제들을 빠르고 정확한 계산을 할 수 있게 되면서 학문적으로 크게 발전을 거듭하고 있다. 그중 수치해석은 문제의 수치해를 구체적으로 구하는 방법을 다루는 해석학의 한 분야로서 상당한 발전을 이루어왔다. 특히 CFD (Computational Fluid Dynamics)란 분야는 현대 사회전반에 걸쳐 많은 영향을 주었다. 본 논문은 CFD 분야의 2가지 소프트웨어인 FLUENT와 STAR-CD에 대해서 알아 보았다.
1.1 수치해석이란?
수치해석은 연속수학 (continuous mathematics) 문제를 해결하기 위한 알고리즘을 연구하는 학문이다 (이산수학 (Discrete Mathematics) 과 구분된다). 이것은 수치해석이 real variable or complex variable questions, numerical linear algebra over the real or complex fields, 미분방정식의 해, 물리과학 (physical science) 과 공학에서 발생하는 관련 문제들을 주로 다룬다는 것을 의미한다. 연속수학에서 몇몇 문제들은 알고리즘 (Algorithm) 에 의해 정확히 해결될수 있다. 이러한 알고리즘들을 직접방법 (direct methods) 라고 부른다. 예를들면 systems of linear equations 를 풀기위한 Gaussian elimination 과 linear programming 에서의 simplex method 같은 것이다. 그러나 대부분 문제들의 경우 direct methods 는 존재하지 않는다. 이런 경우에는 continuous problem 을 discrete problem 으로 바꾸려고 시도하게 되며 이러한 과정을 이산화 (discretization) 라 부른다. 또다른 가능성은 반복방법 (iteration method) 를 사용하는 것이다. 그러한 방법은 하나의 추측 (guess) 에서 시작하여 해에 수렵하는 성공적인 근사치 (approximation) 를 찾는다 (따라서 정통수학에서는 수치해석을 수학으로 치지도 않는다). 비록 direct method 가 존재하는 경우에도 iterative method 가 더 효율적이기 때문에 선호되는 경향이 있다.

참고 자료

없음