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Ansys Polyflow(Fluent Workspace)를 활용한 점탄성 물성 모델링 방법

Ansys Polyflow(Fluent Workspace)를 활용한 점탄성 물성 모델링 방법

Ansys Polyflow®의 Rheometry를 활용한 점탄성 물성 모델링 방법을 소개한다.

1. Introduction

Ansys Polyflow는 중공성형, 열성형, 압출성형에 대해 유한요소법(FEA)을 기반으로 유변 해석을 수행하는 프로그램이다. 이러한 유변 해석에 앞서서 가장 핵심이 될 수 있는 부분은 유변 물성에 대한 모델링이다. 유변 물성은 전단 속도 및 온도에 따라 점성 및 탄성이 변화하므로, 물성 모델링 과정은 프로그램 설정 중 매우 중요한 요소이다. 지난 ANZINE 58호(ANZINE_Vol.58)에서 마찬가지로 Ansys Polyflow에서 물성 모델링 방법을 소개한 바 있으나, 해당 내용은 이후 Polyflow Classic으로 명칭이 변경되었다. 원고에서는 Ansys Fluent®의 Workspace에 통합된 새로운 UI 기반의 Ansys Polyflow를 활용해 물성 모델링 방법을 다시 소개하고자 한다. 

2. Polyflow Rheometry

Ansys Polyflow는 기존 사용자에게 친숙하지는 않지만 Ansys Fluent 사용자에게는 친숙한 UI로 구성되어 있다. 다만 물성 모델링 작업의 경우 기존 프로그램 사용 방식과 다르게 격자 파일을 입력하지 않은 상태에서 진행할 수 있다. [그림 1]과 같이 상단 리본 메뉴 또는 좌측 트리구조의 Rheometry를 통해 설정을 시작할 수 있다.
 
[그림 1] Ansys Polyflow GUI 내 Rheometry 설정 부분 

Rheometry 설정 부분에서는 다음과 같은 절차로 물성 모델링을 진행할 수 있다.


1) Fluid Model 설정
: Bird-Carraue, Cross, Bingham 등과 같이 유변 모델을 선택해야 한다. 특정 유변 물질에서 주로 사용되는 모델이 없다면 실험값과 유사한 물성치를 구하기 위해 모델에 대한 Case Study를 진행하도록 한다.
2) Experimental Curve 입력
: 측정 장비를 통해 얻은 실험값인 전단 속도 대비 점도 데이터를 입력하여 Curve Fitting를 위한 사전 작업을 진행한다. 여기서 물성이 비등온 모델인 경우 구간별로 각각 데이터를 입력해줘야 한다. (예: 470K, 490K, 510K 온도 에서의 전단속도-점도 데이터)
3) Fitting 진행
: 실험값과 실험값으로 Fitting된 결과를 Plot 창에서 비교하여 물성의 정확도를 확인한다. 점탄성 물성의 경우 실험값과 모델링 값의 차이가 눈에 띄게 벌어질 수 있지만 점도 데이터 결과는 실험값과 유사한 결과가 나와야 하기 때문에 부정확한 Fitting 값을 도출하였을 경우 Fluid Model의 재선정이 필요하다.


위의 절차대로 진행해보기 위해 Ansys에서 제공하는 Rheometry 예제를 통해 물성 모델링 작업을 위한 실험 데이터 및 각종 입력 선택지에 대한 설명을 하겠다.

3. 비등온 점도 모델링 예제

첫 번째 예제로 비등온 점도 모델링 예제는 온도 4가지 구간을 사용한 Curve Fitting을 진행하는 것이다. 온도 범위 내 데이터는 많으면 많을수록 정확하긴 하나 실제 사례에서는 한 개의 데이터를 추출하는 것이 적지 않은 비용이 소모되기 때문에 최소 3개 정도의 데이터가 권장된다. 해당 예제에서 사용되는 데이터는 473.15[K], 493.15[K], 513.15[K], 533.15[K] 총 4개의 온도에 대한 점도 데이터가 해당한다. 각 온도 데이터의 내용은 아래 [표 1]과 같다.
 

T = 473K

T = 493K

T = 513K

T = 533K

Shear-rate [1/s] / Viscosity [Pa-s]

0.601

4970

0.588

3810

0.565

2870

0.568

2280

1.31

3360

1.25

2740

1.21

2110

1.17

1710

3.15

1980

2.99

1690

2.86

1370

2.69

1210

7.67

1100

7.23

983

6.43

903

6.54

771

17.5

599

16.2

559

15.1

516

14.7

463

41

313

39.1

292

37.5

268

35.9

249

98.7

158

91.8

153

88.5

141

85.7

132

197

90.2

184

89.7

177

83.9

171

79

 [표 1] 온도별 Shear rate(좌)[1/s] - Shear viscosity(우)[Pa-s] 데이터

예제 작업을 위해 기존 Polyflow 실행 방식이 아닌 Ansys Fluent를 단독으로 실행한 뒤 좌측 Workspace 선택지에서 Polyflow를 선택하여 실행하도록 한다. 이후 Ansys Polyflow 창이 켜지면 좌측에 나타난 Treeview 부분에서 Rheometry 카테고리를 이용하여 작업을 진행하도록 한다. Rheometry에서 가장 먼저 선행되어야 하는 부분은 Fluid Model의 선정이다. 현 예제에서는 점탄성 모델링이 아닌 점도 모델링이기 때문에 Model Type은 Generalized Newtonian Model로 선택한다. 해당 타입 중 상세 점도 모델은 Carreau-Yasuda Model을 사용할 것이고, 온도 모델은 많이 사용되는 Arrhenius Model을 사용한다. 모델에 입력될 수치는 실험값의 Curve Fitting으로 계산될 부분이기 때문에 기본값을 가져가되 Reference Temperature 수치는 Fitting 버튼을 클릭하여 Fixed Value로 변경 후 고정값 513.15K을 입력하고 Shift를 Vertical and Horizontal로 변경한다. [그림 2]를 참고하여 변경하도록 한다.

[그림 2] Fluid Model 내 점도 모델 상세 설정

실험 데이터의 경우 [표 1]의 내용이 기록된 csv 확장자 파일을 사용하면 된다. 입력 방법은 Rheometry -> Fitting -> Experimental Curves를 통해 파일 입력, Curve Type, 온도를 입력하면 된다. 데이터는 각각 입력이 필요하기 때문에 하나씩 진행하도록 하며 [그림 3]을 참고하여 실험값 입력을 진행하도록 한다.

[그림 3] 점도 실험 데이터 입력

실험값이 입력되어 있으면 그래프로 해당 데이터를 사전 확인 및 추후 Fitting 결과와 비교하기 위해 상단 리본메뉴의 Rheometry 탭에서 Draw rheometric curves 기능으로 중앙 Window에 표시하도록 한다. 이후 Run Fitting을 클릭하여 실험값 대비 Curve Fitting이 진행된 결과를 비교하도록 한다. Curve Fitting 작업은 [그림 4]를 참고하여 순서대로 차트에 표시하도록 한다.

[그림 4] 실험 데이터 및 Curve Fitting 작업을 통한 모델링 결과 표시

차트에 표시된 실험값과 Curve Fitting이 완료된 값을 비교하여 해당 모델의 사용이 적절한 이 판단하도록 한다. 일반적인 점도 모델은 값이 차이가 크게 벗어나지 않기 때문에 보다 점도 모델에 따라 높은 정확도를 요구할 수 있다. [그림 5]는 차트에 나타난 실험값 및 Curve Fitting 값의 Plot 결과이다.

[그림 5] 점도 모델의 실험 데이터 기준 Curve Fitting 결과

Curve Fitting이 완료된 물성 모델링 결과는 기존에 설정하였던 Fluid Model로 돌아가서 확인해 보면 Fitting된 수치들이 입력되어 있는 것을 확인할 수 있다. 해당 내용은 [그림 6]을 통해 확인할 수 있으며 Rheometry -> Export 기능을 통해 따로 저장하여 유변 해석 시 활용할 수 있다.

[그림 6] Curve Fitting 결과에 따른 점도 모델의 Parameter 수치 변화

4. 비등온 점탄성 모델링 예제

두 번째 예제로 비등온 점탄성 모델링 예제는 온도 3가지 구간 및 탄성 관련 물성이 포함된 데이터를 가지고 Curve Fitting을 진행하는 것이다. 탄성 관련 물성은 Storage Modulus(G’) 및 Loss Modulus(G’’)이 있으며 모두 Shear-rate 대비 실험값이 요구된다. 점도는 마찬가지로 온도 구간별 데이터가 존재하면 된다.
이전 예제와 마찬가지로 Rheometry 작업을 통해 관련 설정을 진행하도록 한다. Fluid Model에서는 점탄성 모델을 선택해야 하는 차이점이 있으며, 상세 설정으로 들어가면 모델에 Mode라는 입력부분이 있다. 점탄성 모델의 매개변수 입력부는 기본적으로 점도, 완화 시간, 그 외 모델별 매개변수가 있다. 그 중 완화 시간이라는 특성 때문에 Mode라는 것이 존재한다. 예를 들면 앞서 비등온 점도 모델링 작업 시 여러 온도 구간을 설계하였던 것처럼 탄성 관련 실험값 또한 완화 시간별 측정 구간이 존재하기 때문이다. 이러한 Mode이 사용은 Curve Fitting을 진행하였을 때 실험값과의 비교 정확성을 도출할 수 있기 때문에 중요한 요소이다. 해당 예제에서는 3개의 Mode를 사용하여 점탄성 모델에 대한 모델링을 진행하도록 한다.
Fluid Model 설정은 Model Type을 Differential Viscoelastic Model을 선택한다. 부가적인 설명을 하자면 압출 해석인지 블로우 성형인지에 따라 선호되는 점탄성 모델에 차이가 있으며 Differential 또는 Integral 중 선택하여 사용하도록 한다. 선택된 Model Type에서 상세 모델은 Giesekus Model을 선택한 후 Mode는 3개로 설정한다. 이외 나머지 값은 그대로 둔 상태에서 온도에 대한 부분은 마찬가지로 Arrhenius Mode 및 Reference Temperature을 설정한 후 마치도록 한다. Fluid Model 설정은 [그림 7]과 위의 내용을 참고하여 진행하도록 한다.

[그림 7] Fluid Model 내 점탄성 모델 상세 설정

실험값 입력의 경우 점도 데이터는 이전 예제를 참고하여 진행하도록 하고 탄성 관련 데이터는 Curve Type만 변경하여 입력하도록 한다. 또한 온도 값의 경우 Reference Temperature에 입력된 값과 동일하게 입력한다. 실험 데이터 상세 값은 [표 2]와 같으며 실험값 입력은 [그림 8]을 참고하여 진행하도록 한다

Storage Modulus(G’)

Loss Modulus(G’’)

Shear-rate [1/s] / Modulus

0.1

593.16

0.1

3215.8

0.1585

1178.4

0.1585

4782

0.2512

2207.6

0.2512

6932.5

0.3981

3917.3

0.3981

9740.3

0.631

6559.3

0.631

13239

1

10419

1

17346

1.585

15724

1.585

22001

2.512

22596

2.512

27050

3.9813

31232

3.9813

32279

6.3101

41570

6.3101

37352

10.001

53470

10.001

42321

15.85

66881

15.85

46851

25.121

81509

25.121

51123

39.813

97119

39.813

55108

63.101

113520

63.101

59097

100

130360

100

63270

[표 2]
[그림 8] 점탄성 실험 데이터 추가 입력: 저장탄성계수(G’) 및 손실탄성계수(G’’)
점탄성 물성 모델링의 경우 완화시간 수치에 민감하기 때문에 Fitting Parameter 수정이 필요하다. Rheometry -> Fitting -> Fitting Parameters로 이동하여 [그림 9]를 참고하여 완화시간 최댓값 및 최솟값을 0.1~10초로 수정한다.

[그림 9] 점탄성 데이터의 Curve Fitting을 위한 Fitting Parameter 설정

이후 Curve Fitting의 경우 이전 예제에서의 [그림 4]를 참고하여 진행하고, [그림 10]과같이 점도 모델링의 Curve Fitting 결과보다 실험값과의 정확도가 조금 떨어지는 모습을 확인할 수 있다.

[그림 10] 점탄성 모델의 실험 데이터 기준 Curve Fitting 결과 

정확도의 경우 완화시간의 미세한 조정과 Mode의 추가로 조정할 수 있는 부분이지만 Mode 수가 증가할 경우 해석 시간 증가 및 수렴성 감소가 발생할 수 있기 때문에 예제와 같은 수준에서 해석하는 것이 결과 도출 측면에서 유리하다.

맺음말

Fluent workspace 기반의 Ansys Polyflow는 그동안 베타 기능으로 제공되었기 때문에 사용자에게 다소 낯설 수 있다. 그러나 기존 Ansys Polyflow에 비해 사용자 친화성이 높고, 해석 진행 상황을 직관적으로 확인할 수 있어 작업 효율이 향상된다. 또한 본 원고에서 다룬 Rheometry를 활용하여 현장에서 획득한 실험 데이터를 기반으로 물성 모델링을 원활하게 진행할 수 있다. 모델링된 물성은 즉시 유변 모델에 적용해 해석을 진행할 수 있으며, 실험값과 Fitting된 물성을 비교하는 차트도 깔끔하게 제공된다. 만약 데이터 매칭이 원활하지 않을 경우 물성값, 체류시간, Fitting 매개변수 등 다양한 설정을 즉각적으로 조정할 수 있다는 점도 장점이다. 본 원고의 내용을 통해 실험 데이터를 활용한 물성 모델링을 충분히 수행할 수 있으며, 향후 더 많은 Ansys Polyflow 사용자가 Fluent workspace 활용도를 높이는 계기가 될 것으로 기대된다.
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