Summary
여기에서는 공기 흐름 패턴을 조절하여 신선 식품을 통풍 상자에 장기간 보관할 수 있도록 직교 실험 설계에 의해 생성된 샘플 포인트를 최적화하는 범위 분석 방법을 제시합니다.
Abstract
본 연구는 일정한 에너지 소비를 갖는 통기박스의 내부구조 설계를 통해 기류의 이질적인 분포로 인한 통기박스의 기류 혼돈과 성능 저하 문제를 해결하는 것을 목적으로 한다. 최종 목표는 통풍 상자 내부의 공기 흐름을 고르게 분배하는 것입니다. 민감도 분석은 파이프 수, 중간 파이프의 구멍 수, 파이프 내부에서 외부로의 각 증분 수의 세 가지 구조 매개변수에 대해 수행되었습니다. 직교 실험 설계를 사용하여 4개의 수준을 가진 3개의 구조 매개변수로 구성된 총 16개의 무작위 배열 세트를 결정했습니다. 상용 소프트웨어는 선택된 실험 지점에 대한 3D 모델 구성에 사용되었으며,이 데이터는 기류 속도를 얻는 데 사용되었으며, 그 다음 각 실험 지점의 표준 편차를 얻는 데 사용되었습니다. 범위 분석에 따르면 세 가지 구조 매개변수의 조합이 최적화되었습니다. 즉, 통기박스의 성능을 고려한 효율적이고 경제적인 최적화 방법을 확립하여 신선식품의 보관시간을 연장하는데 널리 활용될 수 있었다.
Introduction
신선한 채소와 과일은 맛이 좋고 형태가 매력적일 뿐만 아니라 영양을 섭취하고 건강을 유지하는 데 큰 도움이 되기 때문에 인간 식품 소비의 높은 비율을 차지합니다1. 많은 연구에 따르면 신선한 과일과 채소는 많은 질병을 예방하는 데 독특한 역할을 한다 2,3. 신선한 과일과 채소의 저장 과정에서, 곰팡이, 빛, 온도 및 상대 습도는 열화의 중요한 원인이다 4,5,6,7,8. 이러한 외부 조건은 내부 신진 대사 또는 화학 반응에 영향을 주어 저장된 신선한 과일과 채소의 품질에 영향을 미칩니다9.
과일과 채소에 대한 일반적인 처리 기술에는 비열 및 열 보존이 포함됩니다. 그 중 열처리는 건조 과정에 긍정적인 영향을 미치지만 영양소 손실, 맛과 냄새의 변화, 색상 변화와 같은 제품 품질에 악영향을 미칠 수도 있습니다10,11. 따라서 최근에는 신선한 제품에 대한 소비자의 요구를 충족시키기 위해 제품의 비열 보존이 연구 관점에서 주목을 받고 있습니다. 현재 과일과 채소를 저장하기위한 방사선 처리, 펄스 전기장, 오존 처리, 식용 코팅, 고밀도 상 이산화탄소 및 기타 비 열 보존 기술이 주로 있지만 이러한 기술은 종종 대형 장비의 요구 사항, 높은 가격 및 사용 비용과 같은 단점이 있습니다12. 따라서 간단한 구조, 저렴한 비용 및 보존 장비의 편리한 제어의 설계는 식품 산업에 매우 의미가 있습니다.
과일 및 채소의 보관 환경에서 적절한 공기 순환 시스템은 제품 자체에서 발생하는 열을 제거하고 온도 구배를 줄이며 제품이 위치한 공간의 온도와 습도를 유지하는 데 도움이 됩니다. 적절한 공기 순환은 또한 호흡 및 곰팡이 감염으로 인한 체중 감소를 예방합니다13,14,15. 다양한 구조 내의 공기 흐름에 대한 수많은 연구가 수행되었습니다. Praeger et al.16,17은 센서를 통해 창고의 서로 다른 팬 작동 전력 하에서 서로 다른 위치에서 풍속을 측정한 결과, 수직 높이가 다르기 때문에 풍속의 차이가 7배까지 클 수 있으며 각 위치의 풍속은 팬 작동 전력과 양의 상관관계가 있음을 발견했습니다. 또한, 화물 배치와 팬 수가 공기 흐름에 미치는 영향을 조사한 결과, 일부 팬 위치의 거리를 늘리고 팬 수를 합리적으로 선택하는 것이 효과를 개선하는 데 도움이 된다는 결론을 내렸습니다. Berry et al.18은 포장 상자의 기공 분포에 대한 다양한 과일 저장 환경의 공기 흐름의 영향을 연구했습니다. 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하여 Dehghannya et al.19,20은 포장 벽의 통풍 영역, 수량 및 분포 위치가 다른 패키지의 강제 냉기 전 공기의 공기 흐름 상태를 연구하고 공기 흐름 상태에 대한 각 매개변수의 비선형 영향을 얻었습니다. Delele et al.21은 전산 유체 역학 모델을 적용하여 다양한 형태의 환기 상자에 무작위로 분포된 제품이 공기 흐름에 미치는 영향을 연구했습니다. 그들은 제품 크기, 다공성 및 상자 구멍 비율이 공기 흐름에 더 큰 영향을 미치는 반면 무작위 충전은 더 작은 영향을 미친다는 것을 발견했습니다. Ilangovan et al.22는 세 가지 포장 구조 사이의 기류 패턴과 열 거동을 연구하고 그 결과를 참조 구조 모델과 비교했습니다. 그 결과 통풍구의 위치와 디자인이 다르기 때문에 상자의 열 분포가 균일하지 않은 것으로 나타났습니다. Gong et al.23은 트레이의 가장자리와 용기의 벽 사이의 간격의 너비를 최적화했습니다.
이 백서에 사용된 기술에는 시뮬레이션 및 최적화 방법이 포함됩니다. 전자의 원리는 지배 방정식이 이산화되고 유한 부피 방법21을 사용하여 수치적으로 풀렸다는 것입니다. 본 논문에서 사용된 최적화 방법을 직교 최적화(24)라고 한다. 직교 검정은 일반적인 다단계 및 다단계 분석 방법입니다. 이 방법을 사용하여 구축된 직교 테이블에는 디자인 영역에 균일하게 분포된 대표 점이 포함되어 있어 전체 디자인 영역을 시각적으로 설명하고 검사할 수 있습니다. 즉, 전체 요인 테스트를 나타내는 점수가 적을수록 시간, 인력, 재료 및 재정 자원이 크게 절약됩니다. 직교 시험은 전력 시스템, 화학, 토목 공학 등의 분야에서 실험 설계에 널리 사용되어 왔다25.
이 연구의 목적은 고성능 벤트 박스를 설계하고 최적화하는 것입니다. 벤티드 박스(vented box)는 박스 내에 가스를 균일하게 분산시키는 가스 제어 장치를 포함하는 오리지널 박스로 정의할 수 있다. 속도 균일성은 공기가 벤트 박스를 통해 얼마나 고르게 흐르는지를 나타냅니다. Yun-De et al.26 은 이전에 다공성 물질의 특성이 신선한 야채 상자의 속도 균일성에 중요한 영향을 미친다는 것을 보여주었습니다. 일부 실험에서, 플레넘 또는 변조된 챔버는 강제 또는 유도 공기 중 어느 하나의 균질한 분포를 보장하기 위해 시험 챔버의 상부 및 하부 둘 다에 남겨졌다(27). 이 문서에서 설계한 통풍 상자에는 지그재그 구멍이 있는 파이프 배열이 포함되어 있습니다. 통풍 상자의 공기 흐름 분포를 제어하는 것이 주요 보존 전략입니다. 통풍 상자의 왼쪽과 오른쪽에 평행하게 설정된 동일한 크기의 두 개의 공기 흡입구가 있으며 상자의 위쪽에 배출구가 설정됩니다. 통풍 상자의 내부 구조를 설계하는 것이 이 연구의 핵심입니다. 즉, 파이프와 구멍의 수는 벤트 박스의 내부 구조를 변경하는 중요한 매개 변수입니다. 참조 모델에는 10개의 파이프가 있습니다. 두 개의 중간 파이프에는 각각 10개의 구멍이 있으며 파이프를 가로질러 엇갈리게 배치되어 있습니다. 중간에서 외부 파이프까지의 구멍 수는 한 번에 두 개씩 증가합니다.
즉, 신선한 야채, 과일 및 기타 제품을 보관할 때 지속적이고 안정적인 공기 흐름은 제품의 호흡을 감소시키고 제품 보존을 위한 에틸렌 및 기타 유해 물질을 감소시키며 제품 자체에서 생성되는 온도를 낮출 수 있습니다. 통풍 상자의 매개변수가 다르기 때문에 필요한 공기 흐름 상태를 얻기가 쉽지 않아 통풍 상자의 보존 특성에 영향을 미칩니다. 따라서 프로젝트는 통풍 상자의 내부 기류 속도 균일성을 제어 목표로 삼습니다. 벤티드 박스의 구조적 파라미터에 대한 민감도 분석이 수행되었습니다. 샘플은 직교 실험 설계에 의해 선택되었습니다. 우리는 세 가지 구조 매개변수의 조합을 최적화하기 위해 범위 분석을 사용했습니다. 한편, 최적화 결과의 바람직 함을 확인합니다.
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Protocol
1. 사전 시뮬레이션 처리
참고: 파이프 배열을 고려하여 3차원 소프트웨어를 사용하여 3차원 하단 절반과 벤트 박스 모델의 상단 절반을 설정하고 X_T 파일로 저장하여 전체 치수를 그림 1에 표시합니다. 구성은 재료 표에 나와 있습니다.
- 시뮬레이션 소프트웨어를 실행하고 메시 구성 요소를 "Component Systems"에서 "Project Schematic" 창으로 끕니다. 이름을 "맨 아래"로 지정합니다. 지오메트리(Geometry )를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 찾아보기(Browse )를 클릭하여 맨 아래 X_T 파일을 가져옵니다.
- 지오메트리(Geometry)를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 새 DesignModeler 지오메트리(New DesignModeler Geometry)를 클릭하여 "메쉬-디자인 모델러(Mesh-Designmodeler)" 창으로 이동한 다음 생성(Generate)을 클릭하여 하단 모델을 표시합니다.
- 위쪽 서피스를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 명명된 선택(Named Selection )을 클릭하여 이름을 "vented box_upper"로 바꿉니다. 선택 필터: 바디를 선택합니다. 아래쪽 모델을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 명명된 선택을 선택하고 이름을 "아래쪽"으로 바꿉니다.
- 선택 필터 선택: 얼굴을 선택하고 "모드 선택"을 Box Select로 전환합니다. 모든 내부 서피스를 선택하고 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하여 명명된 선택 항목을 선택한 다음 나중에 기계 인터페이스로 정의된 "내부 surfaces_external"로 이름을 바꿉니다. 초기 창으로 돌아갑니다.
- 아래쪽 메시를 두 번 클릭합니다. "메싱" 창으로 들어갑니다. "물리적 기본 설정"을 기계식 에서 CFD로 변경합니다. 업데이트(Update )를 클릭하여 메쉬 모델을 생성합니다. 초기 창으로 돌아갑니다.
- 메시컴포넌트를 "컴포넌트 시스템"에서 "프로젝트 회로도" 창으로 드래그합니다. 이름을 "top"으로 지정합니다. 지오메트리(Geometry)를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 찾아보기(Browse)를 클릭하여 맨 위에 있는 X_T 파일을 가져옵니다.
- 지오메트리(Geometry)를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 새 DesignModeler 지오메트리(New DesignModeler Geometry)를 클릭하여 "메쉬-디자인모델러(Mesh-Designmodeler)" 창으로 들어갑니다. 생성(Generate)을 클릭하여 최상위 모델을 표시합니다.
- 아래쪽 서피스를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 명명된 선택(Named Selection )을 클릭하여 이름을 "vented box_lower"로 바꿉니다. 선택 필터: 바디를 선택합니다. 맨 위 모델을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 명명된 선택을 선택하고 이름을 "top"으로 바꿉니다.
- 선택 필터: 면을 선택합니다. 위쪽 서피스를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 명명된 선택(Named Selection)을 클릭하여 콘센트로 이름을 바꿉니다. 초기 창으로 돌아갑니다.
- 상단의 메시를 두 번 클릭합니다. "메싱" 창으로 들어갑니다. "물리적 기본 설정"을 기계식 에서 CFD로 변경합니다. Mesh 를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 "Insert"에서 크기를 선택합니다. 선택 필터: 바디를 선택합니다. 최상위 모델을 선택하고 "요소 크기"에 18 을 입력합니다. 업데이트를 클릭합니다. 초기 창으로 돌아갑니다.
- 메시 컴포넌트를 "컴포넌트 시스템"에서 "프로젝트 회로도" 창으로 드래그합니다. 이름을 파이프로 지정합니다. 형상(Geometry)을 클릭하여 파이프 X_T 파일을 가져옵니다.
- "Mesh-Designmodeler" 창으로 들어갑니다. 생성(Generate )을 클릭하여 파이프 모델 디스플레이를 다시 표시합니다.
- 파이프의 두 끝면을 선택하고 "inlet1" 및 "inlet2"로 레이블을 지정하고 파이프를 바디로 선택하고 레이블을 지정하여 파이프로 레이블을 지정합니다.
- 상자 선택에 의한 모든 내부 서피스는 "내부 surfaces_internal"로 레이블이 지정되며 나중에 메쉬 인터페이스로 정의됩니다. 초기 창으로 돌아갑니다.
- 파이프의 메쉬를 Double클릭합니다. "메싱" 창으로 들어갑니다. "물리적 기본 설정"을 기계식 에서 CFD로 변경합니다. 메쉬 모델은 "Update(업데이트)"를 클릭하여 생성할 수 있습니다. 초기 창으로 돌아갑니다.
알림: 그림 2A는 통풍 상자의 아래쪽 절반의 그리드를 보여주고, 그림 2B는 통풍 상자의 위쪽 절반의 그리드를 보여주며, 그림 2C는 파이프 의 그리드를 보여줍니다. 그림 3에서 볼 수 있듯이 그리드 수가 4,137,724개에서 5,490,081개로 증가함에 따라 표준 편차 변화는 0.0008 미만입니다. 계산 능력과 정확도를 고려하여 다음 분석은 4,448,536개의 그리드가 있는 그리드 모델을 기반으로 합니다.
2. 시뮬레이션 분석
참고: 다음 작업은 설정에서 솔루션, 결과에 이르는 일반적인 시뮬레이션 분석 순서를 기반으로 설명됩니다.
- 시뮬레이션 구성 요소를 "Project Schematic" 창으로 끕니다. 세 개의 메시 구성 요소를 시뮬레이션 구성 요소에 연결하고 업데이트하여 입력합니다.
- 설치
참고: "설정"은 일반, 모델, 재료, 셀 영역 조건 및 경계 조건의 5단계로 구성됩니다.- 일반: 메쉬 모델의 유효성을 확인합니다. 메시의 볼륨이 음수인지 확인합니다. 꾸준함을 선택합니다. 완화, 잔차 및 시간 척도 요인의 경우 기본값을 선택합니다. 분할된 그리드 또는 모델 설정에 문제가 있는 경우 오류 메시지가 나타납니다.
- 모델: "점성 모델"의 설정 인터페이스로 들어가 K-엡실론 모델을 선택합니다.
- 재질: "공기" 재질을 설정합니다.
- 셀 영역 조건: 셀 영역 유형을 유체로 변경합니다.
- 경계 조건
- 통풍 box_upper, 통풍 box_lower, 내부 surfaces_external 및 내부 surfaces_internal 유형을 기본 "벽"에서 "인터페이스"로 변환합니다.
참고: 시뮬레이션 소프트웨어는 위의 단계를 종료한 후 즉시 "메시 인터페이스"를 생성합니다. - Mesh Interfaces(메시 인터페이스)를 열고 "Create/Edit Mesh Interfaces(메시 인터페이스 생성/편집)" 창으로 들어갑니다. 내부 surfaces_external 내부 surfaces_internal 일치시킵니다. 성냥은 통풍 box_lower에 box_upper 배출했습니다. 마지막으로, 두 개의 메시 인터페이스가 벤티드 박스에 생성되고 각각 interface1 및 interface2로 명명됩니다.
- "Velocity Inlet" 창에서 모든 흡입구의 풍속을 8.9525m/s로 설정하고 "Pressure Outlet" 창에서 배출구의 게이지 압력을 0으로 설정합니다.
- 통풍 box_upper, 통풍 box_lower, 내부 surfaces_external 및 내부 surfaces_internal 유형을 기본 "벽"에서 "인터페이스"로 변환합니다.
- 용액
- 초기화하기 전에 솔루션 초기화 스타일을 표준 초기화 로 설정합니다.
- 반복 횟수를 2,000으로 설정합니다.
- 계산을 클릭하여 시뮬레이션을 시작하고 시뮬레이션이 끝날 때까지 초기 창으로 돌아갑니다.
- 결과
- 결과를 클릭합니다. "CFD 포스트" 창으로 들어가 도구 상자에서 의 유선형 아이콘을 클릭합니다.
- "시작"에서 콘센트를 선택하고 "방향"에서 뒤 로를 선택합니다. 적용(Apply )을 클릭하여 벤트 박스의 내부 흐름도를 생성합니다.
- "위치"에서 평면을 클릭하고 "방법"에서 ZX 평면을 선택한 다음 입력 값을 0.6으로 선택합니다. 적용(Apply)을 클릭하여 바닥면에서 0.6m 떨어진 평면을 생성합니다.
- 툴박스에서 등고선 아이콘을 클릭하고 "위치"에서 평면 1 을 선택하고, "변수"에서 속도를 선택하고, "범위"에서 로컬 을 선택합니다. 적용(Apply )을 클릭하여 속도 등고선을 생성합니다.
- 위에서 생성된 평면에 대한 유량 데이터를 내보냅니다. 스프레드시트 소프트웨어(예: Excel)에서 유량의 표준 편차를 얻습니다.
참고: vented box의 세 가지 구조적 변수에 대한 민감도 분석이 수행되었습니다. 파이프 수에는 8, 10, 12 및 14의 네 가지 수준이 있습니다. 중간 파이프의 구멍 수는 8, 10, 12 및 14의 네 가지 레벨로 구성됩니다. 파이프의 내부에서 외부로의 각 증분 수에는 0, 2, 4, 6의 네 가지 수준이 있습니다. 이러한 구조 매개변수의 변경에 따라 기본 모델을 수정합니다. 1.1단계부터 2.5단계까지 10회 반복하여 표 1의 데이터를 구한다. 표에서 세 가지 구조 매개변수가 유량의 표준 편차에 일정한 영향을 미친다는 것을 알 수 있습니다.
3. 직교 실험 설계 및 범위 분석
- 통계 분석 소프트웨어를 실행합니다. "직교 설계 "에서 데이터 및 생성을 클릭합니다.
- "요인 이름"에 pipe_number 입력하고 "요인 레이블"에 A를 입력합니다. Add and Define Values(값 추가 및 정의)를 클릭하여 파이프 수에 대해 4개의 레벨을 설정합니다. 계속을 클릭하고 "직교 설계 생성" 창으로 돌아갑니다.
- "요인 이름"에 whole_number 입력하고 "요인 레이블"에 B를 입력합니다. Add and Define Values(값 추가 및 정의)를 클릭하여 구멍 수에 대해 4개의 레벨을 설정합니다. 계속을 클릭하고 "직교 설계 생성" 창으로 돌아갑니다.
- "요인 이름"에 cumulative_number 입력하고 "요인 레이블"에 C를 입력합니다. Add and Define Values(값 추가 및 정의)를 클릭하여 증분 수에 대해 4개의 수준을 설정합니다. 계속을 클릭하고 "직교 설계 생성" 창으로 돌아갑니다.
- 새 데이터 파일 만들기를 클릭하여 16개의 배열 샘플을 생성합니다. 변수 보기(Variable View)를 클릭하여 "측정(Measure)"에서 명목상(Nonomal)을 선택하고 "역할(Role)"에서 입력(Input)을 선택합니다. 이름을 "standard_deviation×100000"으로 바꿉니다.
- 위의 샘플 포인트로 1.1-2.5 단계를 반복하십시오. 결과 16 표준 편차에 100,000을 곱하면 나중에 최적화할 수 있도록 샘플 목록에 채워집니다.
- "General Linear Model"에서 Analyze and Univariate(분석 및 일변량)를 클릭합니다. "종속 변수"에 standard_deviation×100000을 채우고 "고정 계수"에 pipe_number, hole_number, cumulative_number을 입력합니다. 용어 모델링 및 작성을 클릭합니다. 상호 작용을 주 효과로 변경합니다. A, B, C를 "모델"에 채웁니다. 계속을 클릭하고 "일변량" 창으로 돌아갑니다.
- EM Means를 클릭하고 A, B, C를 "Display Means For"에 입력합니다. 계속을 클릭하고 "일변량" 창으로 돌아갑니다.
- 딸깍 하는 소리 OK 최적화 결과를 얻으십시오. 표에서 "평균" 열의 최소값은 최적 변수에 해당합니다. 테이블을 두 번 클릭하고 "피벗 테이블" 창에 들어가 편집을 클릭하고 "그래프 만들기"에서 막대 를 클릭하여 히스토그램을 생성합니다.
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Representative Results
프로토콜에 따라 처음 세 부분이 가장 중요했으며, 여기에는 모델링, 메싱 및 시뮬레이션이 모두 유속의 표준 편차를 얻기 위한 것이었습니다. 이어 직교 실험과 범위 분석을 통해 벤티드 박스의 구조 최적화를 완료했습니다. 프로토콜에 사용되는 모델은 참조에서 얻은 초기 모델인 참조 환기 상자 모델입니다. 도 4는 reference vented box 모델의 유선형 흐름에 대한 결과이고, 도 5는 민감도 분석에 사용된 모델 중 하나인 vented box 모델의 유선형 흐름에 대한 결과이다. 이 통풍 상자 모델은 표 1의 모델 번호 1입니다. 유선형 흐름은 환기 상자 내부의 유체 흐름을 시각화하기 위한 유체 운동의 궤적입니다. 그림 4 및 그림 5에서 볼 수 있듯이 후자의 환기 상자의 유선형 흐름은 환기 상자의 내부 구조로 인해 전자보다 훨씬 더 지저분합니다. 그림6은 기준 통기구 모형 내부의 유속 분포에 대한 결과이고, 도 7은 민감도 해석에 사용되는 모형 중 하나인 통기구 모형 내부의 유속 분포에 대한 결과이다. 그림 6과 그림 7에서 볼 수 있듯이 민감도 분석에 사용되는 모델 중 하나인 벤티드 박스 내부의 유속은 더 고르지 않습니다.
벤티드 박스 내부의 유선형 분포를 보다 직관적으로 이해하기 위해 벤티드 박스 바닥에서 0.6m 떨어진 평면을 설정했습니다. 출력 평면에 있는 각 노드의 유량은 수학적 통계 계산에 사용됩니다. 표준 편차는 다음과 같이 
계산됩니다. 여기서 xi와 μ는 각각 각 노드의 유량과 모든 노드의 평균 유량을 나타냅니다. 표 1은 기준 모델을 포함하여 민감도 분석에 사용된 통기 상자의 10개 그룹에 대한 유량의 표준 편차를 보여줍니다. 세 가지 구조 변수가 유량의 표준 편차에 일정한 영향을 미치고 파이프 수가 유량의 표준 편차에 가장 큰 영향을 미친다는 것을 알 수 있습니다. 큰 표준 편차는 대부분의 유량과 평균 유량 사이에 큰 차이를 나타냅니다. 표준 편차가 작다는 것은 이러한 유량이 평균 유량에 가깝다는 것을 의미합니다. 따라서 벤트 박스의 내부 구조를 변경하면 내부 흐름이 변경되고 유선형이 보다 균일하게 될 수 있음을 알 수 있습니다.
직교 실험을 설계할 때 이 문서에는 파이프 수, 중간 파이프의 구멍 수, 파이프의 안쪽에서 외부로의 각 증분 수의 세 가지 설계 변수가 있습니다. 이 세 변수에는 각각 4개의 수준이 있습니다. 표 2에 나타난 바와 같이, 직교 실험 설계에 의해 16개의 실험 설계 포인트가 얻어졌다. 표준 편차는 시뮬레이션 소프트웨어에 의해 계산되었습니다. 추출한 샘플 포인트의 수에서 직교 실험 설계는 최소한의 테스트 케이스로 최대 매개변수 값 범위를 제공하는 목적을 달성할 수 있음을 알 수 있습니다.
결국, 범위 분석 방법은 최적의 구조 파라미터 조합을 찾기 위한 최적화 방법으로 사용됩니다. 도 8은 배관 수의 구조 파라미터에 대한 최적화 결과를 나타낸 것이다. 이를 통해 파이프 수가 14 일 때 최소값을 얻을 수 있음을 알 수 있습니다. 그림 9는 중간 파이프의 구멍 수에 대한 구조 매개변수에 대한 최적화 결과를 보여줍니다. 이를 통해 중간 파이프의 구멍 수가 14 개일 때 최소값을 얻을 수 있음을 알 수 있습니다. 도 10은 파이프 내부에서 외부로의 증분 수에 대한 구조 파라미터에 대한 최적화 결과를 나타낸다. 이를 통해 파이프 내부에서 외부로의 증분 수가 4 일 때 최소값을 얻을 수 있음을 알 수 있습니다. 위의 분석은 최적의 조합이 "pipe_number 14, hole_number 14, cumulative_number 4""임을 보여줍니다. 정확성을 확인하기 위해 시뮬레이션 소프트웨어로 최적의 사례를 분석했습니다. 그림 4와 그림 11은 참조 모델과 최적화된 모델의 간소화 흐름을 보여줍니다. 그림 6과 그림 12는 참조 모델 내부의 유속 분포와 최적화된 모델을 보여줍니다. 표 3은 최적화 결과와 참조 모델의 결과를 비교한 것입니다. 최적화된 모델로부터 계산된 표준편차는 기준 모델의 표준편차에 비해 낮다는 것을 알 수 있다. 표 4는 표준 편차의 변화가 거의없이 구멍 수가 4 개에서 6 개로 증가한 것을 보여 주며 모델 번호 3은 가공 비용의 관점에서 최적화 된 모델입니다. 이 논문에서는 벤트 박스의 내부 환경을 구조를 최적화하여 개선하고 내부 환경의 품질을 표준 편차로 측정합니다. 표준 편차가 작을수록 벤트 박스 내부의 공기 흐름이 더 균일하며, 이는 이 작업에 채택된 최적화 방법이 효과적이고 실현 가능함을 나타냅니다.
재료 표. 이 표는 고성능 그래픽 처리 장치(GPU)가 있는 필수 컴퓨터와 SolidWorks, Ansys-Workbench 및 SPSS의 세 가지 소프트웨어를 포함하는 이 연구의 기본 구성을 보여줍니다.
표 1: 파라미터 민감도 분석. 이 표는 민감도 분석에 사용되는 통풍 상자의 10개 그룹에 대한 유량의 표준 편차를 보여줍니다. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
표 2: 실험 설계 포인트. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
표 3: 최적화 결과와 참조 모델의 결과 비교. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
표 4 : 14 개의 파이프와 14 개의 구멍의 누적 수 비교. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
그림 1: 통풍 상자의 3D 모델. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 2: 그리드 다이어그램 . (A) 통기 상자의 하부 절반의 격자, (B) 통기 상자의 상부 절반의 격자, 및 (C) 파이프의 격자. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 3: 그리드 독립성 테스트. X축은 메쉬 모델의 서로 다른 총 그리드 수이고 Y축은 표준 편차입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 4: 레퍼런스 벤티드 박스 모델의 흐름 간소화. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 5: 벤티드 박스 모델의 흐름 간소화. 그림은 민감도 분석에 사용되는 모델인 vented box의 유선형 결과를 보여줍니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 6: 레퍼런스 벤트 박스 모델 내부의 유속 분포. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 7: 벤티드 박스 모델 내부의 유속 분포. 그림은 민감도 분석에 사용되는 모델인 vented box 내부의 유속 분포에 대한 결과를 보여줍니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 8: 파이프 수에 대한 최적화 결과. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 9: 중간 파이프의 구멍 수에 대한 최적화 결과. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 10: 내부에서 외부 파이프로의 증분 수에 대한 최적화 결과. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 11: 최적화된 벤티드 박스 모델의 흐름 간소화. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 12: 최적화된 벤티드 박스 모델 내부의 유속 분포. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
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Discussion
고성능과 복잡한 구조로 인해 본 연구에서는 모델링 소프트웨어를 기반으로 통풍 박스를 구축했습니다. 시뮬레이션 소프트웨어로 내부 흐름을 분석했습니다. 시뮬레이션 소프트웨어는 난류 모델링, 단상 및 다상 흐름, 연소, 배터리 모델링, 유체 구조 상호 작용 등을 포함하는 고급 물리 모델링 기능으로 유명합니다. 본 논문에서 사용한 시료 선별 방법은 직교 실험 설계 방법으로 과학적 방법, 간단한 조작, 비용 절감 효과 및 현저한 효과로 인해 기계 생산 및 기타 분야에 적합합니다. 상기 범위분석방법은 간단한 계산을 통해 실험의 1차 및 2차 요인과 최적의 조합을 얻을 수 있다.
결과는 프로토콜 내에서 이 설정의 몇 가지 중요한 구성 요소에 따라 달라집니다. 첫째, 배터리 팩의 3D 모델을 생성할 때 모델의 각 본체와 표면에 쉽게 알아볼 수 있는 이름을 부여하는 것은 이후에 재료를 추가하고, 메쉬 인터페이스를 만들고, 경계 조건을 설정하기 위한 핵심 단계입니다. 둘째, 중요한 구조적 매개변수를 결정하기 전에 매개변수 민감도 분석을 수행하여 더 중요한 구조적 매개변수를 선택해야 합니다. 셋째, 각 소프트웨어를 작동할 때 각 매개변수, 특히 매개변수의 단위를 정확하게 설정해야 합니다.
그리드 모델을 가져온 후 메쉬 모델의 문제를 해결하고 확인을 클릭하여 메쉬에 음의 볼륨이 있는지 확인해야 합니다. 분할된 그리드 또는 모델 설정에 문제가 있는 경우 오류 메시지가 나타납니다. 이 연구의 주요 한계는 사용된 3D 모델이 실제 벤트 박스를 단순화한 후 구축되었다는 것입니다. 시뮬레이션된 통풍 상자의 내부 흐름은 실제와 약간 다릅니다. 결과는 현실에 가까울 수 있지만 정확하지는 않습니다. 이 최적화 방법은 파이프 및 구멍 수와 같은 정수 유형 구조 매개변수에 적용됩니다. 유전 알고리즘 및 어닐링 알고리즘 최적화와 비교할 때 이 논문의 최적화 결과는 알고리즘 최적화 결과보다 열등합니다. 그러나 엔지니어링에서는 측면 정수 유형 매개 변수 구조가 제품 생산에 더 적합합니다.
이 기술은 고품질의 신뢰성이 높은 테스트 데이터 및 테스트 제품을 얻을 수있을뿐만 아니라 테스트 데이터 분석에서 테스트 대상 간의 내부 관계를 마스터하는 데 도움이됩니다. 이 프로토콜은 환기 상자의 에너지 소비와 성능을 동시에 고려하면서 최적화 방법을 확립하는 데 도움이 되며 신선 식품의 보관 시간을 연장하는 데 널리 사용될 수 있습니다. 이 기술은 기계 설계, 건축 설계 및 기타 분야에서도 사용할 수 있습니다.
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Disclosures
저자는 공개 할 것이 없습니다.
Acknowledgments
이 연구는 중국 원저우 과학 기술국(보조금 번호 ZG2020029에 따른 온주 주요 과학 기술 혁신 프로젝트)의 지원을 받습니다. 이 연구는 원저우 과학 기술 협회 (Wenzhou Association for Science and Technology)가 보조금 번호 KJFW09로 자금을 지원합니다. 이 연구는 온주시 핵심 과학 및 연구 프로그램(ZN2022001)의 지원을 받았습니다.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Hardware | |||
| NVIDIA GPU | NVIDIA | N/A | An NVIDIA GPU is needed as some of the software frameworks below will not work otherwise. https://www.nvidia.com |
| Software | |||
| Ansys-Workbench | ANSYS | N/A | Multi-purpose finite element method computer design program software.https://www.ansys.com |
| SOLIDWORKS | Dassault Systemes | N/A | SolidWorks provides different design solutions, reduces errors in the design process, and improves product quality www.solidworks.com |
| SPSS | IBM | N/A | Software products for statistical analytical operations, data mining, predictive analysis, and decision support tasks software.https://www.ibm.com |
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