Simulation für numerische Strömungsmechanik

Die Finite-Elemente-Analyse (FEA) wird seit Jahrzehnten erfolgreich in der Produktentwicklung eingesetzt. Parallel dazu wurden kontinuierlich High-Fidelity-Modellierungsansätze und pragmatischere Ansätze entwickelt, mit denen Sie schneller zu ausreichend genauen Ergebnissen kommen.

Heutzutage können und müssen Ingenieure den Genauigkeitsgrad wählen, der ihren Anforderungen am besten entspricht, um technische Fragen mit minimalem Rechenaufwand zu beantworten. Der Genauigkeitsgrad reicht von High-Fidelity-Modellierungstechniken, die die Vorhersage des realen Verhaltens innerhalb weniger Prozent oder sogar weniger ermöglichen, bis hin zu schnellen Methoden, die schnelle Trendvorhersagen ermöglichen.

Heute sind Zertifizierungs- und Verifizierungsprozesse für FEA-Simulationswerkzeuge gut etabliert. Sie werden ein entscheidender Bestandteil für den Fortschritt der FEA, ihre Zuverlässigkeit und ihr Vertrauen in digitale Zwillinge und ihre Etablierung in neuartigen Bereichen bleiben. Während die prädiktive Simulation den Bedarf an teuren Messungen und Prototypen kontinuierlich reduzieren wird, wird sie weiterhin strenge FE-Methoden und die Validierung von Best Practices durch Experimente erfordern. 

Meshfreie CFD-Methoden bieten für ausgewählte Anwendungen eine attraktive Alternative zu netzbasierten Methoden. Wenn das schnelle Erzielen von Ergebnissen Vorrang vor höchster Genauigkeit hat, ist die geglättete Partikelhydrodynamik (SPH) ein effizientes Werkzeug. Beide Methoden haben jedoch ihre Berechtigung, und je nach den Anforderungen an die Zeit bis zur Lösung im Vergleich zur erforderlichen Genauigkeit kann es von Vorteil sein, einen netzbasierten oder netzlosen Ansatz zu wählen.

Die meisten Strömungen, die uns umgeben und für Produktentwicklungen relevant sind, sind turbulenter Natur. Über Jahrzehnte hinweg haben Wissenschaft und Industrie enge Beziehungen aufgebaut, um Turbulenzbeschreibungen in die Navier-Stokes-Gleichung einfließen zu lassen. Zum Beispiel hängt die Vernetzung des am besten geeigneten Turbulenzmodells für eine bestimmte Anwendung und ein CFD-Projekt stark von der Genauigkeit im Vergleich zu den Anforderungen an die Simulationsgeschwindigkeit ab.

Im Allgemeinen kann die Turbulenzmodellierung in drei Hauptkategorien eingeteilt werden: statistische Modellierung, auch bekannt als Reynolds Average Navier-Stokes (RANS), skalenauflösende Simulation (SRS), wie Large-Eddy-Simulation (LES) oder Detached-Eddy-Simulationen (DES) und schließlich direkte numerische Simulation (DNS), die keine Modellierungsannahmen über Turbulenz trifft.

Das Erlernen von CFD erfordert Zeit, Hingabe, gründliches Studium und Übung. Es ist wichtig, die zugrunde liegende fundamentale Physik der Strömungsdynamik und die Navier-Stokes-Gleichung zu verstehen, numerische Methoden und ihre Grenzen zu verstehen und die praktische Anwendung des eigentlichen Softwaretools für numerische Strömungsmechanik zu üben. Dank der Automatisierung und kontinuierlichen Verbesserung von Benutzeroberflächen in moderner numerischer Strömungsmechanik-Software werden die Hürden für High-Fidelity-CFD auf allen Ebenen weiter sinken, indem sich der Spielraum für die Untersuchung von Ergebnissen und das Treffen simulationsbasierter Entscheidungen verschiebt.  Es ist auch wichtig, die grundlegende Strömungsdynamik zu verstehen, um die Ergebnisse zu beurteilen und sinnvolle technische Entscheidungen auf der Grundlage von CFD-Ergebnissen zu treffen.

Die Wahl der Hardware für ein CFD-Projekt hängt wirklich von Ihrem Projekt, Ihrem Budget und Ihren aktuellen Prioritäten ab. Einige Empfehlungen: x86-CPUs führen schon seit Ewigkeiten Simulationen durch. Jeder Solver wurde ursprünglich für diese Plattform entwickelt und verifiziert. Suchen Sie nach CFD-Hardware mit maximalem Cache – Server, Workstations und Laptops. Grafikprozessoren (GPUs) unterstützen heutzutage viele Solver, und die Software wird sich noch weiter daran anpassen. Diese Lösung ist sehr energieeffizient. Achten Sie darauf, dass Ihre erforderlichen Solver unterstützt werden und die Speicheranforderungen Ihres Anwendungsfalls erfüllen. Auf diese Weise können Sie das Beste aus Multi-GPU-Workstations und GPU-Clustern herausholen. ARM-Prozessoren unterstützen alles außer der grafischen Benutzeroberfläche. Dies ist ein Ansatz für kosteneffizientes Computing, insbesondere bei Cloud-Diensten. Vorausgesetzt, Ihr Simulationstool für die numerische Strömungsmechanik unterstützt die ARM-Technologie. Im Allgemeinen ist die Cloud-basierte CFD-Simulation eine unkomplizierte Lösung. Keine Investition in teure Computerhardware, keine Leerlaufkosten und skalierbar nach Bedarf.