불균일 경계 조건에서 시뮬레이션 설정을 어떻게 다뤘는지를 봅니다. 단순 소프트웨어 사용이 아니라 문제 조건을 어떻게 정의하고 모델링했는지 기술 이해를 평가합니다.
이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
덕트 내부 유동 불균일 조건에서 시뮬레이션을 설정할 때 입구 경계 조건에 실측 속도 프로파일을 직접 입력하는 방식을 사용했습니다. 균일 조건 가정으로 시작했다가 실험값과 차이가 크게 나서, CFD 소프트웨어에서 입구 속도를 포인트별로 분포 형태로 정의하는 방식으로 전환했습니다. 시뮬레이션 결과를 분석할 때는 속도 벡터 분포와 함께 압력 손실 구간을 시각화해서 흐름이 어디서 왜곡되는지를 파악했습니다. 이 과정에서 경계 조건 설정의 정확도가 시뮬레이션 신뢰도를 결정한다는 것을 직접 경험했습니다.
입력 조건 설정에 더 많은 시간을 쓰는 것이 시뮬레이션 전체 신뢰도를 높이는 가장 효과적인 방법이라는 것을 그때 배웠습니다.
덕트 내부 유동이 불균일한 조건을 시뮬레이션할 때 가장 먼저 고려한 것은 경계조건 설정이었습니다. 입구 속도 프로파일이 균일하지 않다면 실제 측정 데이터나 CFD 선행 해석 결과를 입구 경계조건으로 직접 적용했습니다. 유동 불균일 구간에서는 메쉬 밀도를 높이고, 특히 경계층과 유속 변화가 큰 구간에 집중 격자를 배치했습니다. 수렴 기준도 균일 유동보다 더 작은 잔류값으로 설정해 해의 안정성을 확인했습니다. 불균일 유동은 수렴 속도가 느려지는 경향이 있어 반복 횟수를 넉넉하게 잡았습니다.
불균일 유동은 경계조건 정확도와 메쉬 밀도가 결과를 결정합니다. 실측 데이터를 입구 경계조건으로 쓰는 것이 현실에 가깝습니다. 수렴 기준을 엄격하게 설정하는 것이 중요합니다.
덕트 내 불균일 유동 시뮬레이션에서 난류 모델 선택이 결과 정확도에 큰 영향을 줬습니다. 균일 유동에서는 k-epsilon 모델이 잘 맞지만, 불균일 유동이나 강한 곡률이 있는 영역에서는 k-omega SST가 경계층 분리 현상을 더 잘 포착합니다.
실험값이 있을 때는 두 모델 결과를 비교해 더 가까운 쪽을 선택하는 방식으로 진행했습니다. 또한 초기조건을 균일 유동으로 수렴시킨 뒤 불균일 조건으로 전환하는 두 단계 접근이 수렴 안정성을 높이는 데 도움이 됐습니다. 난류 모델 선택이 불균일 유동 정확도를 결정합니다.
k-omega SST가 경계층 분리 예측에 더 적합합니다. 실험값 비교로 모델을 검증하는 것이 중요합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 LG전자 SW·시스템 R&D 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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