Simulace výpočetní dynamiky kapalin

Analýza konečných prvků (FEA) se úspěšně používá pro vývoj výrobků po celá desetiletí. Spolu s tím byly neustále vyvíjeny přístupy k vysoce věrnému modelování a pragmatičtější přístupy, které umožňují rychleji získat dostatečně přesné výsledky.

Inženýři si dnes mohou a musí zvolit úroveň přesnosti, která nejlépe vyhovuje jejich potřebám, aby mohli odpovídat na technické otázky s minimálním výpočetním úsilím. Úroveň přesnosti se pohybuje od vysoce věrných modelovacích technik, které umožňují předpovídat skutečné chování v rámci několika procent nebo dokonce méně, až po rychlé metody, které umožňují rychlé předpovědi trendů.

V současné době jsou certifikační a verifikační procesy pro simulační nástroje MKP dobře zavedené. Budou i nadále rozhodující složkou pokroku FEA, její spolehlivosti a důvěry v digitální dvojčata a jejího zavádění v nových oblastech. Prediktivní simulace sice bude neustále snižovat potřebu nákladných měření a prototypování, ale bude i nadále vyžadovat přísné metody konečných prvků a validaci osvědčených postupů prostřednictvím experimentů. 

Meshfree CFD metodiky nabízejí atraktivní alternativní přístup k metodám založeným na síti pro vybrané aplikace. Když je rychlé získání výsledků prioritou před nejvyšší přesností, je vyhlazená částicová hydrodynamika (SPH) účinným nástrojem. Obě metody však mají své místo a v závislosti na požadavcích na dobu řešení vs. požadovanou přesnost může být výhodné zvolit síťový nebo bezsíťový přístup.

Většina toků kolem nás a souvisejících s vývojem produktů je svou povahou turbulentní. V průběhu desetiletí věda a průmysl navázaly úzké vztahy, aby začlenily popisy turbulencí do Navier-Stokesovy rovnice. Například vytvoření sítě nejvhodnějšího modelu turbulence pro danou aplikaci a projekt CFD silně závisí na požadavcích na přesnost a rychlost simulace.

Obecně lze modelování turbulence rozdělit do tří hlavních kategorií: statistické modelování, známé také jako Reynoldsův průměrný Navier-Stokes (RANS), simulace s rozlišením měřítka (SRS), jako je simulace velkých vírů (LES) nebo simulace oddělených vírů (DES) a nakonec přímá numerická simulace (DNS), která nevytváří žádné předpoklady modelování turbulence.

Naučit se CFD vyžaduje čas, odhodlání, důkladné studium a praxi. Je důležité porozumět základní fyzice dynamiky tekutin a Navier-Stokesově rovnici, pochopit numerické metody a jejich omezení a procvičit si praktické použití skutečného výpočetního softwarového nástroje pro dynamiku tekutin. Díky automatizaci a neustálému zlepšování uživatelských rozhraní v moderním softwaru pro výpočetní dynamiku tekutin se budou překážky pro vysoce věrné CFD dále snižovat na všech úrovních, čímž se posune prostor pro zkoumání výsledků a rozhodování na základě simulace.  Je také důležité porozumět základní dynamice tekutin, abyste mohli posoudit výsledky a činit smysluplná inženýrská rozhodnutí na základě výsledků CFD.

Výběr hardwaru pro CFD projekt skutečně závisí na vašem projektu, rozpočtu a aktuálních prioritách. Některá doporučení: Procesory x86 již dlouho provozují simulace. Každý řešič byl původně vyvinut a ověřen pro tuto platformu. Hledejte CFD hardware s maximální mezipamětí – servery, pracovní stanice a notebooky. Grafické procesory (GPU) dnes podporují mnoho řešičů a software se tomu bude ještě více přizpůsobovat. Toto řešení je velmi energeticky úsporné. Věnujte velkou pozornost tomu, aby požadované řešiče byly podporovány a splňovaly požadavky na paměť vašeho případu použití. To vám umožní vytěžit maximum z pracovních stanic a clusterů GPU s více GPU. Procesory ARM podporují vše kromě grafického uživatelského rozhraní. Jedná se o přístup k nákladově efektivnímu výpočetnímu prostředí, zejména v cloudových službách. Za předpokladu, že váš výpočetní nástroj pro simulaci dynamiky tekutin podporuje technologii ARM. Obecně platí, že cloudová simulace CFD je přímočarým řešením. Žádné investice do drahého počítačového hardwaru, žádné nečinné náklady a škálovatelnost na vyžádání.