Okvare ohišij zaradi naraščanja tlaka in poškodb zaradi kondenzacije povzročijo milijonske stroške v industriji na leto. Tradicionalni zračniki so pogosto izbrani na podlagi osnovnih specifikacij, ne da bi razumeli njihovo dejansko zmogljivost pretoka zraka v realnih pogojih. To vodi do neustreznega prezračevanja, kopičenja vlage in prezgodnjih okvar opreme v kritičnih aplikacijah.
CFD (računalniška dinamika tekočin)1 analiza razkriva, da je učinkovitost zračnega pretoka dihalnih žlez odvisna od notranje geometrije, lastnosti membrane in tlačnih razlik, pri čemer optimalne zasnove dosegajo 40-60% boljšo učinkovitost prezračevanja kot standardne konfiguracije. Napredno modeliranje CFD omogoča natančno napovedovanje vzorcev zračnega toka, padcev tlaka in toplotne učinkovitosti za optimizacijo izbire dihalnih žlez za posebne aplikacije.
Ravno prejšnji mesec sem sodeloval z Marcusom, vodjo inženiringa pri proizvajalcu vetrnih turbin na Danskem, ki je imel pogoste okvare menjalnika zaradi nabiranja vlage. Njihova standardna zračna grla M12 niso prenesla hitrega spreminjanja temperature med delovanjem. Z analizo CFD smo ugotovili, da je njihova zmogljivost zračnega pretoka 65% pod zahtevami, in mu priporočili naše dihalne zračnike z visokim pretokom in optimiziranimi notranjimi kanali, kar je zmanjšalo število okvar za 80%! 😊
Kazalo vsebine
- Kaj je analiza CFD in zakaj je pomembna za dihalne žleze?
- Kako različne zasnove dihalnih žlez vplivajo na učinkovitost pretoka zraka?
- Kateri so ključni parametri CFD za optimizacijo dihalnih žlez?
- Kako lahko rezultati CFD izboljšajo aplikacije v realnem svetu?
- Katere so omejitve in vidiki analize CFD?
- Pogosta vprašanja o analizi CFD dihalnih žlez
Kaj je analiza CFD in zakaj je pomembna za dihalne žleze?
Za razumevanje obnašanja pretoka zraka skozi zračnice so potrebna izpopolnjena analitična orodja, ki presegajo osnovne specifikacije pretoka.
Analiza CFD (Computational Fluid Dynamics) uporablja numerične metode za reševanje enačb pretoka tekočin in omogoča podrobno vizualizacijo vzorcev zračnega toka, porazdelitve tlaka in značilnosti prenosa toplote v sklopih zračnih žlez. Ta napredna tehnika modeliranja razkriva vpogled v delovanje, ki ga je nemogoče pridobiti samo s tradicionalnimi metodami testiranja.
Znanost v ozadju modeliranja CFD
Navier-Stokesove enačbe2: Analiza CFD rešuje temeljne enačbe, ki urejajo gibanje tekočin, vključno z ohranjanjem kontinuitete, gibalne sile in energije. Za dihalne dušilke to pomeni natančno napovedovanje gibanja zraka skozi zapleteno notranjo geometrijo pod različnimi tlaki in temperaturami.
Modeliranje turbulence: V realnem svetu zračni tok skozi zračnice vključuje turbulentne vzorce pretoka, ki bistveno vplivajo na zmogljivost. CFD uporablja napredne modele turbulence, kot so k-epsilon3 ali Reynoldsovo napetost, da bi natančno zajeli to kompleksno obnašanje toka.
Večfizikalna povezava: Sodobna analiza CFD združuje dinamiko tekočin s prenosom toplote in mase, kar je bistveno za razumevanje, kako spremembe temperature in vlage vplivajo na delovanje zračnih žlez skozi čas.
Zakaj je tradicionalno testiranje pomanjkljivo
Omejene merilne točke: S fizičnim preskušanjem lahko izmerite pretok zraka le na določenih mestih, pri čemer ne upoštevate kritičnih vzorcev pretoka in nihanj tlaka v celotnem sklopu zračnega žrela.
Draga izdelava prototipov: Testiranje več različic zasnove zahteva drago izdelavo prototipov in obsežne testne nastavitve, zaradi česar so študije optimizacije predrage.
Samo v nadzorovanih pogojih: Laboratorijsko preskušanje ne more zlahka ponoviti zapletenih, dinamičnih pogojev, v katerih se dihalne žleze znajdejo pri dejanski uporabi, kar omejuje ustreznost rezultatov.
V podjetju Bepto smo investirali v napredne zmogljivosti CFD, da bi optimizirali naše zasnove zračnih čepov, ki dihajo. Rezultati simulacij so nam omogočili, da smo povečali zmogljivost zračnega pretoka za 45%, hkrati pa ohranili učinkovitost tesnjenja IP68, kar našim strankam zagotavlja vrhunsko zaščito pred vlago in naraščanjem tlaka.
Uporaba CFD pri razvoju dihalnih žlez
Optimizacija oblikovanja: Analiza CFD določa optimalno notranjo geometrijo, konfiguracije membran in zasnove pretočnih kanalov, ki povečujejo pretok zraka in hkrati ohranjajo učinkovitost filtriranja.
Napoved uspešnosti: Natančno napovedovanje padcev tlaka, pretokov in toplotne učinkovitosti v različnih pogojih delovanja omogoča boljše prilagajanje in dimenzioniranje aplikacij.
Analiza napak: S CFD lahko prepoznate območja zastoja pretoka, točke koncentracije tlaka in toplotne vroče točke, ki lahko povzročijo prezgodnjo okvaro ali zmanjšano zmogljivost.
Kako različne zasnove dihalnih žlez vplivajo na učinkovitost pretoka zraka?
Notranja geometrija dihalnih žlez pomembno vpliva na značilnosti zračnega toka, pri čemer razlike v zasnovi povzročajo zelo različne rezultate delovanja.
Analiza CFD razkriva, da zasnove dihalnih žlez z optimiziranimi pretočnimi kanali, strateško postavitvijo membrane in čim manjšimi omejitvami pretoka dosegajo 2-3x višje hitrosti pretoka zraka v primerjavi z običajnimi zasnovami, hkrati pa ohranjajo odlično zmogljivost filtriranja. Razumevanje teh vplivov na zasnovo omogoča izbiro optimalnih zračnikov za določene aplikacije.
Analiza vpliva notranje geometrije
Oblikovanje pretočnega kanala: Modeliranje CFD je pokazalo, da gladki, postopno razširjajoči se pretočni kanali zmanjšajo turbulenco in izgube tlaka do 35% v primerjavi z nenadnimi spremembami geometrije. Naša analiza kaže, da so optimalni koti kanalov med 7 in 12 stopinjami za največjo učinkovitost pretoka.
Konfiguracija membrane: Različne ureditve membran ustvarjajo različne vzorce pretoka. Analiza CFD je pokazala, da so radialne konfiguracije pretoka za 25-40% boljše od aksialnih v smislu pretočne zmogljivosti, hkrati pa zagotavljajo boljšo porazdelitev kontaminacije.
Učinki oviranja: Notranje komponente, kot so podporne strukture in filtrirni elementi, ovirajo pretok. Analiza CFD količinsko ovrednoti te učinke in pokaže, da pretočne konstrukcije zmanjšajo padec tlaka za 20-30% v primerjavi z običajnimi pravokotnimi ovirami.
Rezultati primerjave učinkovitosti
| Vrsta oblikovanja | Stopnja pretoka (L/min) | Padec tlaka (Pa) | Indeks učinkovitosti |
|---|---|---|---|
| Standardni aksialni | 2.5 | 850 | 1.0 |
| Optimiziran radialni | 4.2 | 520 | 2.8 |
| Večstopenjski | 3.8 | 610 | 2.1 |
| Zasnova z visokim pretokom | 5.1 | 720 | 2.4 |
Vplivi na materialne nepremičnine
Membranska prepustnost: Analiza CFD vključuje modele poroznih medijev za simulacijo pretoka zraka skozi PTFE in druge membranske materiale. Rezultati kažejo, da lahko spremembe prepustnosti membrane za 20% vplivajo na skupno hitrost pretoka za 15-25%.
Hrapavost površine: Notranja površinska obdelava pomembno vpliva na obnašanje pretoka. Modeliranje CFD kaže, da zmanjšanje hrapavosti površine z Ra 3,2 na Ra 0,8 izboljša pretok za 8-12% zaradi manjših izgub zaradi trenja.
Učinki temperature: Toplotno raztezanje materiala vpliva na notranje zračnosti in značilnosti pretoka. Termična analiza CFD kaže, da lahko povečanje temperature od 20 °C do 80 °C zmanjša pretočno zmogljivost za 10-15% pri slabo zasnovanih zračnikih.
Pred kratkim sem se posvetoval z Ahmedom, procesnim inženirjem v petrokemični tovarni v Savdski Arabiji, ki je potreboval zračnike za uporabo pri visokih temperaturah do 120 °C. Standardni modeli so z analizo CFD pokazali zmanjšanje pretoka 40% pri delovni temperaturi. Razvili smo po meri izdelane visokotemperaturne zračnike s toplotno kompenziranimi pretočnimi kanali, ki ohranjajo 95% zmogljivosti pri sobni temperaturi tudi v ekstremnih pogojih.
Kateri so ključni parametri CFD za optimizacijo dihalnih žlez?
Učinkovita analiza CFD zahteva skrbno izbiro in optimizacijo številnih parametrov, ki vplivajo na učinkovitost zračnega toka v dihalnih žlezah.
Kritični parametri CFD za analizo dihalnih žlez vključujejo Reynoldsovo število, tlačno razliko, prepustnost membrane, temperaturne gradiente in robne pogoje, pri čemer se optimalna zmogljivost doseže, če so ti parametri uravnoteženi tako, da ustrezajo posebnim zahtevam uporabe. Razumevanje medsebojnega delovanja parametrov omogoča natančno napovedovanje zmogljivosti in optimizacijo zasnove.
Temeljni parametri pretoka
Reynoldsovo število4: Ta brezrazsežni parameter določa značilnosti režima toka. Reynoldsova števila se pri dihalnih žlezah običajno gibljejo med 100 in 5000, kar kaže na prehodne in turbulentne pogoje toka, ki zahtevajo ustrezne pristope za modeliranje turbulence.
Tlačna razlika: Gonilna sila za pretok zraka skozi dihalne žleze. Analiza CFD preučuje učinkovitost pri tlačnih razlikah od 50 Pa do 2000 Pa, ki pokrivajo tipične zahteve za dihanje v ohišju med toplotnim ciklusom.
Hitrost pretoka: Notranje hitrosti se gibljejo od 0,1 do 10 m/s, odvisno od zasnove in delovnih pogojev. Analiza CFD določa optimalne porazdelitve hitrosti, ki povečujejo pretok in zmanjšujejo izgube tlaka.
Parametri modeliranja membrane
Koeficient prepustnosti: Kvantificira upornost zračnega toka skozi porozne membranske materiale. CFD uporablja Darcyjev zakon5 in Forchheimerjeve enačbe za modeliranje pretoka skozi membrane PTFE z vrednostmi prepustnosti od 1e-12 do 1e-10 m².
Porazdelitev poroznosti: Resnične membrane imajo neenakomerno poroznost, ki vpliva na lokalne vzorce pretoka. Analiza CFD vključuje razlike v poroznosti, da bi napovedala dejansko delovanje in ne idealiziranih enotnih pogojev.
Razlike v debelini: Proizvodne tolerance povzročajo razlike v debelini membrane, ki vplivajo na odpornost proti pretoku. Analiza občutljivosti CFD je pokazala, da lahko razlike v debelini ±10% vplivajo na pretok za 5-8%.
Parametri toplotne analize
Koeficienti prenosa toplote: Konvektivni prenos toplote med zračnim tokom in sestavnimi deli zračnice vpliva na porazdelitev temperature in toplotno raztezanje. Pri analizi CFD se uporabljajo koeficienti prenosa toplote od 10 do 100 W/m²K, odvisno od pogojev pretoka.
Toplotna prevodnost: Toplotne lastnosti materiala vplivajo na temperaturne gradiente in razvoj toplotnih napetosti. Toplotna analiza CFD vključuje vrednosti prevodnosti za komponente iz medenine (120 W/mK), nerjavečega jekla (16 W/mK) in najlona (0,25 W/mK).
Okoliški pogoji: Zunanja temperatura in vlažnost bistveno vplivata na delovanje prezračevalne žleze. Analiza CFD preučuje delovanje v temperaturnih območjih od -40 °C do +125 °C z relativno vlažnostjo od 10-95%.
Strategije optimizacije
Večnamenska optimizacija: Optimizacija na podlagi CFD uravnoteži konkurenčne cilje, kot so največji pretok, najmanjši padec tlaka in optimalna učinkovitost filtracije, z uporabo genetskih algoritmov in metod odzivne površine.
Parametrične študije: S sistematičnim spreminjanjem konstrukcijskih parametrov se določijo optimalne konfiguracije. Naše študije CFD preučujejo več kot 50 spremenljivk pri načrtovanju, da bi optimizirali delovanje dihalnih žlez za določene aplikacije.
Analiza občutljivosti: Razumevanje občutljivosti parametrov omogoča zanesljive zasnove, ki ohranjajo zmogljivost kljub proizvodnim tolerancam in spremembam obratovalnih pogojev.
Kako lahko rezultati CFD izboljšajo aplikacije v realnem svetu?
Analiza CFD zagotavlja uporabne informacije, ki neposredno vplivajo na boljšo izbiro, namestitev in delovanje dihalnih žlez v praktičnih aplikacijah.
Rezultati CFD omogočajo natančno določanje velikosti zračnih žlez, optimalne strategije namestitve in napovedovanje delovanja v dejanskih pogojih delovanja, kar pomeni 30-50% večjo zanesljivost sistema in 20-35% manjše zahteve po vzdrževanju. Te izboljšave prinašajo znatne prihranke pri stroških in boljšo zaščito opreme.
Optimizacija za posamezno aplikacijo
Uporaba v avtomobilski industriji: Analiza CFD za avtomobilske zračnice upošteva učinke vibracij, temperaturnih ciklov in izpostavljenosti onesnaženju. Rezultati kažejo, da optimizirane zasnove ohranijo pretočno zmogljivost 85% po 100.000 temperaturnih ciklih v primerjavi s 60% pri standardnih zasnovah.
Morska okolja: Solni aerosol in vlažnost predstavljata edinstvene izzive. Analiza CFD, ki vključuje učinke korozije in prenosa vlage, omogoča izbiro zračnikov, ki ohranjajo zmogljivost v težkih morskih razmerah.
Industrijski stroji: Okolja z visoko temperaturo in visokimi vibracijami zahtevajo posebno analizo. Rezultati CFD usmerjajo izbiro zračnikov z izboljšano pretočno zmogljivostjo in toplotno stabilnostjo za daljšo življenjsko dobo.
Rezultati preverjanja učinkovitosti
| Aplikacija | Napoved CFD | Rezultati na terenu | Natančnost |
|---|---|---|---|
| Menjalnik za vetrne turbine | 3,2 L/min pri 500 Pa | 3,1 L/min pri 500 Pa | 97% |
| Nadzorna plošča za plovila | 1,8 L/min pri 200 Pa | 1,9 L/min pri 200 Pa | 95% |
| Avtomobilski ECU | 0,8 L/min pri 100 Pa | 0,8 L/min pri 100 Pa | 100% |
| Industrijski motor | 4,5 L/min pri 800 Pa | 4,3 L/min pri 800 Pa | 96% |
Izvajanje izboljšav pri oblikovanju
Optimizacija pretočnih kanalov: Analiza CFD je pokazala, da sta povečanje premera pretočnega kanala za 15% in optimizacija geometrije vhoda izboljšala pretok za 28%, ne da bi pri tem ogrozila učinkovitost tesnjenja.
Konfiguracija membrane: Radialne ureditve membran, ki temeljijo na optimizaciji CFD, zagotavljajo 35% boljšo porazdelitev pretoka in 20% daljšo življenjsko dobo v primerjavi z običajnimi aksialnimi konfiguracijami.
Toplotno upravljanje: Toplotna analiza CFD je omogočila razvoj konstrukcij s toplotno kompenzacijo, ki ohranjajo dosledno delovanje v vseh temperaturnih območjih in odpravljajo potrebo po preveliki velikosti.
V podjetju Bepto uporabljamo rezultate CFD za nenehno izboljševanje naših zasnov zračnih čepov, ki dihajo. Nedavne optimizacije, ki jih je vodil CFD, so povečale pretočno zmogljivost naše serije M20 z 2,1 L/min na 3,4 L/min, hkrati pa ohranile stopnjo zaščite IP68 in izboljšale učinkovitost filtriranja za 15%.
Analiza stroškov in koristi
Zmanjšana prevelika velikost: Natančne napovedi CFD odpravljajo potrebo po prevelikih dimenzijah zračnikov za 30-50%, kar zmanjšuje stroške materiala in zapletenost namestitve.
Podaljšana življenjska doba: Konstrukcije, optimizirane s CFD, običajno dosežejo 2-3x daljšo življenjsko dobo, kar zmanjšuje stroške zamenjave in zastoje pri vzdrževanju.
Izboljšana zanesljivost: Boljše napovedovanje delovanja zmanjša nepričakovane okvare za 60-80%, s čimer se izognete dragim nujnim popravilom in prekinitvam proizvodnje.
Katere so omejitve in vidiki analize CFD?
Čeprav analiza CFD zagotavlja dragocen vpogled v optimizacijo dihalnih žlez, je za zanesljive rezultate bistvenega pomena razumevanje njenih omejitev in pravilna uporaba.
Omejitve analize CFD vključujejo predpostavke modeliranja, računske omejitve in zahteve za potrjevanje, zato je za optimalno izbiro in uporabo dihalnih žlez bistvenega pomena združiti rezultate CFD z eksperimentalnim potrjevanjem in izkušnjami na terenu. Zavedanje teh omejitev zagotavlja ustrezno uporabo spoznanj CFD v praktičnih aplikacijah.
Omejitve modeliranja
Poenostavljena geometrija: Modeli CFD pogosto poenostavijo zapletene proizvodne podrobnosti, kot so spremembe hrapavosti površine, zvarni šivi in tolerance pri sestavljanju, ki lahko vplivajo na učinkovitost v realnem svetu za 5-15%.
Predpostavke o ustaljenem stanju: Večina analiz CFD predpostavlja ustaljene pogoje, medtem ko dejanske aplikacije zračnih žlez vključujejo prehodno toplotno cikličnost in nihanje tlaka, ki lahko bistveno vplivajo na zmogljivost.
Spremembe lastnosti materiala: Modeli CFD uporabljajo nominalne lastnosti materiala, vendar lahko proizvodne razlike v prepustnosti membrane in površinski obdelavi povzročijo odstopanja od predvidene učinkovitosti.
Računske omejitve
Ločljivost mreže: Računske omejitve zahtevajo poenostavitve mreže, ki lahko spregledajo majhne tokovne pojave. Visoko verodostojna analiza zahteva velikosti mrež, ki lahko čas izračuna povečajo za 10-100-krat.
Modeliranje turbulence: Različni modeli turbulence lahko povzročijo 15-25% razlike v napovedanih pretokih, kar zahteva skrbno izbiro in potrditev modela za posebne aplikacije.
Konvergenčna merila: Doseganje numerične konvergence je pri zapletenih geometrijah lahko izziv, ki lahko vpliva na natančnost rezultatov, če ni ustrezno upravljan.
Zahteve za potrjevanje
Eksperimentalna korelacija: Za zagotovitev natančnosti je treba rezultate CFD preveriti glede na eksperimentalne podatke. Naše izkušnje kažejo, da začetne napovedi CFD običajno zahtevajo 2-3 iteracije z eksperimentalno potrditvijo, da se doseže natančnost ±5%.
Preverjanje učinkovitosti na terenu: Laboratorijska validacija morda ne bo zajela vseh učinkov v resničnem svetu. Spremljanje delovanja na terenu je bistvenega pomena za preverjanje napovedi CFD v dejanskih pogojih delovanja.
Dolgoročno vedenje: Analiza CFD običajno preučuje kratkoročno delovanje, medtem ko je za degradacijo dihalnih žlez v mesecih ali letih potrebno daljše testiranje in modeliranje.
Najboljše prakse za uporabo CFD
Kombinirani pristop: Analizo CFD uporabljajte v povezavi z eksperimentalnim testiranjem in izkušnjami na terenu in ne kot samostojno orodje za načrtovanje.
Analiza občutljivosti: Izvedite študije občutljivosti parametrov, da bi razumeli, kako modelske predpostavke in negotovosti vplivajo na rezultate.
Iterativno preverjanje: stalno potrjevanje in izpopolnjevanje modelov CFD na podlagi eksperimentalnih in terenskih podatkov za izboljšanje natančnosti napovedi.
Konservativno oblikovanje: Uporaba ustreznih varnostnih faktorjev pri napovedih CFD za upoštevanje negotovosti pri modeliranju in odstopanj v realnem svetu.
Zaključek
Analiza CFD je močno orodje za razumevanje in optimizacijo pretoka zraka skozi zračnice, saj omogoča vpogled, ki ga je nemogoče doseči samo s tradicionalnim preskušanjem. Z razkrivanjem zapletenih vzorcev pretoka, porazdelitve tlaka in toplotnih učinkov CFD omogoča natančno napovedovanje zmogljivosti in optimizacijo zasnove, kar se odraža v znatnih izboljšavah pri uporabi v resničnem svetu. Vendar je za uspešno uporabo CFD treba razumeti njegove omejitve ter združiti rezultate izračunov z eksperimentalnim potrjevanjem in izkušnjami na terenu. V podjetju Bepto smo pri razvoju zračnih čepov, ki dihajo, s pomočjo CFD-vodenja dosledno zagotavljali vrhunsko zmogljivost, s čimer smo strankam pomagali doseči boljšo zaščito opreme, daljšo življenjsko dobo in nižje stroške vzdrževanja. Prihodnost oblikovanja zračnikov je v tem integriranem pristopu, ki združuje napredne simulacijske zmogljivosti s praktičnimi inženirskimi izkušnjami za zagotavljanje optimalnih rešitev za zahtevne aplikacije.
Pogosta vprašanja o analizi CFD dihalnih žlez
V: Kako natančna je analiza CFD za napovedovanje delovanja zračnih žlez?
A: Analiza CFD običajno dosega natančnost 90-98%, če je ustrezno potrjena z eksperimentalnimi podatki. Natančnost je odvisna od zapletenosti modela, kakovosti mreže in preverjanja v realnih razmerah, zato je zelo zanesljiva za optimizacijo zasnove in napovedovanje zmogljivosti.
V: Katera programska oprema se uporablja za analizo CFD dihalnih žlez?
A: Običajna programska oprema CFD vključuje ANSYS Fluent, COMSOL Multiphysics in OpenFOAM za analizo dihalnih žlez. Te platforme zagotavljajo specializirane modele poroznih medijev in zmogljivosti prenosa toplote, ki so bistvene za natančno simulacijo in optimizacijo dihalnih žlez.
V: Koliko časa traja analiza CFD za optimizacijo dihalnih žlez?
A: Običajna analiza CFD za prve rezultate traja od 2 do 5 dni, optimizacijske študije pa trajajo od 1 do 2 tedna, odvisno od kompleksnosti. Za izčrpne rezultate visoko natančnih analiz s podrobno geometrijo in prehodnimi učinki je lahko potrebnih več tednov.
V: Ali lahko analiza CFD predvidi zamašitev zračnice in potrebe po vzdrževanju?
A: S CFD lahko predvidite vzorce toka in določite območja zastoja, kjer se lahko nabira onesnaženje, vendar ne morete neposredno predvideti stopnje zamašitve. V kombinaciji z modeliranjem prenosa delcev omogoča CFD vpogled v porazdelitev onesnaženja in zahteve za vzdrževanje.
V: Kakšni so stroški, povezani z analizo CFD za razvoj dihalnih žlez?
A: Stroški analize CFD znašajo od $5.000 do $25.000, odvisno od kompleksnosti in obsega. Čeprav je začetna naložba precejšnja, optimizacija modelov CFD običajno zagotavlja 2-3-kratno donosnost naložbe zaradi izboljšane zmogljivosti, zmanjšanja prevelikih dimenzij in podaljšane življenjske dobe.
-
Spoznajte načela CFD, veje mehanike tekočin, ki uporablja numerično analizo za reševanje in analiziranje problemov pretoka tekočin. ↩
-
Raziščite niz parcialnih diferencialnih enačb, ki opisujejo gibanje viskoznih tekočin in so osnova za CFD. ↩
-
Razumevanje modela k-epsilon (k-ε), enega najpogostejših modelov z dvema enačbama, ki se v CFD uporablja za simulacijo turbulentnega toka. ↩
-
Spoznajte, kako brezrazsežno Reynoldsovo število pomaga pri napovedovanju vzorcev toka v različnih situacijah pretoka tekočin. ↩
-
Spoznajte Darcyjev zakon, enačbo, ki opisuje pretok tekočine skozi porozni medij, kot je filter ali membrana. ↩
