Simulazione fluidodinamica computazionale

L'analisi agli elementi finiti (FEA) è stata utilizzata con successo per l'ingegneria di prodotto per decenni. Inoltre, sono stati continuamente sviluppati approcci di modellazione ad alta fedeltà e più pragmatici, che consentono di ottenere risultati sufficientemente accurati in tempi più rapidi.

Oggi, gli ingegneri possono e devono scegliere il livello di precisione che meglio si adatta alle loro esigenze per rispondere alle domande di progettazione con il minimo sforzo computazionale. Il livello di precisione varia da tecniche di modellazione ad alta fedeltà che consentono la previsione del comportamento reale entro pochi punti percentuali o anche meno a metodi rapidi che consentono previsioni rapide delle tendenze.

Oggi, i processi di certificazione e verifica per gli strumenti di simulazione FEA sono ben consolidati. Rimarranno un ingrediente fondamentale per il progresso della FEA, la sua affidabilità e fiducia nei gemelli digitali e la sua affermazione in nuove aree. Se da un lato la simulazione predittiva ridurrà continuamente la necessità di costose misurazioni e prototipazione, dall'altro continuerà a richiedere rigorosi metodi FE e la convalida delle migliori pratiche attraverso gli esperimenti. 

Le metodologie CFD Meshfree offrono un interessante approccio alternativo ai metodi basati su mesh per applicazioni selezionate. Quando ottenere risultati rapidi è una priorità rispetto alla massima precisione, l'idrodinamica delle particelle levigate (SPH) è uno strumento efficiente. Tuttavia, entrambi i metodi hanno il loro posto e, a seconda dei requisiti di tempo per la soluzione rispetto all'accuratezza richiesta, può essere utile scegliere un approccio basato su mesh o meshless.

La maggior parte dei flussi che ci circondano e che riguardano lo sviluppo dei prodotti sono di natura turbolenta. Nel corso dei decenni, la scienza e l'industria hanno stabilito strette relazioni per incorporare le descrizioni delle turbolenze nell'equazione di Navier-Stokes. Ad esempio, la creazione di mesh del modello di turbolenza più adatto per una determinata applicazione e un progetto CFD dipende in larga misura dai requisiti di precisione rispetto alla velocità di simulazione.

In generale, la modellazione della turbolenza può essere classificata in tre categorie principali: la modellazione statistica, nota anche come Reynolds Average Navier-Stokes (RANS), la simulazione di risoluzione della scala (SRS), come la simulazione di grandi vortici (LES) o le simulazioni di vortici distaccati (DES) e, infine, la simulazione numerica diretta (DNS), che non fa alcuna ipotesi di modellazione sulla turbolenza.

L'apprendimento del CFD richiede tempo, dedizione, studio approfondito e pratica. È fondamentale comprendere la fisica fondamentale alla base della fluidodinamica e l'equazione di Navier-Stokes, comprendere i metodi numerici e i loro limiti e praticare l'uso pratico dell'attuale strumento software di fluidodinamica computazionale. Grazie all'automazione e al continuo miglioramento delle interfacce utente nei moderni software di fluidodinamica computazionale, le barriere alla CFD ad alta fedeltà diminuiranno ulteriormente a tutti i livelli, spostando la possibilità di esplorare i risultati e prendere decisioni basate sulla simulazione.  È inoltre fondamentale comprendere la fluidodinamica fondamentale per giudicare i risultati e prendere decisioni ingegneristiche significative basate sui risultati CFD.

La scelta dell'hardware per un progetto CFD dipende molto dal progetto, dal budget e dalle priorità attuali. Alcune raccomandazioni: le CPU x86 eseguono simulazioni ormai da anni. Ogni solutore è stato inizialmente sviluppato e verificato per questa piattaforma. Cerca hardware CFD con la massima cache: server, workstation e laptop. Al giorno d'oggi, le unità di elaborazione grafica (GPU) supportano molti risolutori e il software si adatterà ulteriormente a questo. Questa soluzione è molto efficiente dal punto di vista energetico. Prestare molta attenzione al fatto che i risolutori richiesti siano supportati e soddisfino i requisiti di memoria del caso d'uso. Ciò consente di ottenere il massimo dalle workstation multi-GPU e dai cluster GPU. I processori ARM supportano tutto tranne l'interfaccia utente grafica. Si tratta di un approccio per un'elaborazione efficiente in termini di costi, in particolare sui servizi cloud. A condizione che lo strumento di simulazione fluidodinamica computazionale supporti la tecnologia ARM. In generale, la simulazione CFD basata su cloud è una soluzione semplice. Nessun investimento in costosi hardware per computer, nessun costo inattivo e scalabile su richiesta.