Guida degli insegnamenti

Syllabus

Partially translatedTradotto parzialmente
[W000525] - FLUIDODINAMICA COMPUTAZIONALECOMPUTATIONAL FLUID DYNAMICS
Andrea CRIVELLINI
Lingua di erogazione: ITALIANOLessons taught in: ITALIAN
Laurea Magistrale - [IM09] INGEGNERIA MECCANICA (Curriculum: TERMOMECCANICO) Master Degree (2 years) - [IM09] MECHANICAL ENGINEERING (Curriculum: TERMOMECCANICO)
Dipartimento: [040004] Dipartimento Ingegneria Industriale e Scienze MatematicheDepartment: [040004] Dipartimento Ingegneria Industriale e Scienze Matematiche
Anno di corsoDegree programme year : 2 - Secondo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2019-2020
Anno regolamentoAnno regolamento: 2018-2019
Crediti: 6
Ore di lezioneTeaching hours: 48
TipologiaType: D - A scelta dello studente
Settore disciplinareAcademic discipline: ING-IND/06 - FLUIDODINAMICA

LINGUA INSEGNAMENTO LANGUAGE

Italiano

Italian


PREREQUISITI PREREQUISITES

La conoscenza delle nozioni fondamentali di fluidodinamica è altamente raccomandata

he knowledge of the fundamentals of fluid-dynamics is highly recommended.


MODALITÀ DI SVOLGIMENTO DEL CORSO DEVELOPMENT OF THE COURSE

Lezioni di teoria, 32 ore;
Esercitazioni al calcolatore, 16 ore.

Theoretical lessons, 32 hours;
Exercises at computer, 16 hours.


RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI LEARNING OUTCOMES
Conoscenze e comprensione.

L’insegnamento permette agli studenti di acquisire conoscenze avanzate sulle tecniche di simulazione fluidodinamiche. Tali conoscenze, integrando le nozioni acquisite nella nella precedente preparazione ingegneristica, costituiranno un approfondimento della preparazione di base in campo meccanico con una conoscenza di livello elevato delle problematiche tecnico scientifiche che stanno alla base delle applicazioni e delle innovazioni ingegneristiche in modo che lo studente acquisisca una conoscenza dei principali fenomeni termofluidodinamici e una chiara consapevolezza del più ampio contesto multidisciplinare dell'ingegneria e che venga orientato alla risoluzione di problemi progettuali nuovi.


Capacità di applicare conoscenze e comprensione.

Al fine di affrontare tematiche progettuali avanzate, anche di notevole complessità, e curare l'innovazione e lo sviluppo di nuovi prodotti e di nuovi processi tecnologici attraverso l’applicazione delle conoscenze, lo studente conseguirà la capacità di scegliere e applicare appropriati metodi analitici e di modellazione, basati sull'analisi matematica e numerica, per poter simulare al meglio il comportamento di componenti e impianti al fine di predirne e migliorarne le prestazioni con un chiaro richiamo alla progettazione fluidodinamica di sistemi di scambio termico e di sistemi di propulsione. Tale capacità si estrinsecherà attraverso una serie di abilità professionalizzanti, quali: 1. La conoscenza delle principali tecniche numeriche di simulazione fluidodinamica; 2. La conoscenza delle principali tecniche di modellazione della turbolenza; 3. la capacità di utilizzare un programma di simulazione fluidodinamica e la capacità di analizzarne criticamente i risultati.


Competenze trasversali.

La capacità di risolvere problemi numerici contribuirà a migliorare sia il grado di autonomia di giudizio in generale, sia la capacità comunicativa che deriva dalla consapevolezza delle proprie competenze, sia la capacità di apprendimento in autonomia e di trarre conclusioni dello studente.


Knowledge and Understanding.

The course aims at giving students the advanced knowledge about the computational fluid dynamics subject. Another aim is to integrate the fundamentals of fluid dynamics, gas dynamics and aerodynamics. The course provide advanced knowledge on fluid dynamics simulation techniques. This knowledge completes the previous engineering education enhancing the expertise in the field of mechanical engineering. Students deepen the main thermofluid dynamics phenomena becoming aware of the multidisciplinary context of engineering with particular focus on the issues related to the approach to new design problems.


Capacity to apply Knowledge and Understanding.

In order to apply the acquired knowledge, students should be able to face complex design problems and to manage innovation and development of new products and new technological processes. In particular, they must be able to choose and apply the suitable analytical and modelling tools to simulate at best the behavior of plants/components of both heat transfer and propulsion systems. The final goal is to be able to predict and improve the performance of the system/components under investigation. The main skills acquired in the course are: 1. Knowledge about the numerical discretization of the fluid dynamics governing equations; 2. Knowledge about the turbulence modelling; 3. Ability to use a fluid dynamics simulation tool and the capability to critically analyse of the obtained results.


Transversal Skills.

The ability of solving numerical problems, together with the awareness of their knowledge, will improve the judgement autonomy of students, their communications skills and their learning ability.



PROGRAMMA PROGRAM

Lezioni di teoria (24 ore): Cenni sulla classificazione delle equazioni differenziali. Richiami sulle equazioni di Navier-Stokes e sui legami costitutivi per i flussi Newtoniani. Forma integrale e forma differenziale e conservativa delle equazioni. Flussi incompressibili e flussi compressibili. Condizioni al contorno per le equazioni di Navier-Stokes. Discretizzazione di un’ equazione modello, metodi di discretizzazione di una equazione alle derivate parziale. I metodi alle differenze finite, ai volumi finiti e agli elementi finiti. Consistenza, convergenza e stabilità di uno schema numerico. Ordine di convergenza, errore di dissipazione e dispersione. Integrazione nel tempo con metodi espliciti e impliciti. Metodi ai volumi finiti in più dimensioni e loro applicazioni alle equazioni di Eulero. Approssimazione degli integrali di superficie e di volume. I flussi numerici, i solutori del problema di Riemann esatto approssimati. Trattamento dei flussi diffusivi. Particolarità associate alla soluzione delle equazioni di Navier-Stokes incomprimibili. Derivazione dell’equazione di Poisson per la pressione in forma discreta. La generazione dei reticoli di calcolo per la soluzione dei problemi di fluidodinamica. Modellistica della turbolenza, la media alle Reynolds ed i modelli di chiusura. Equazioni di chiusura ad una o più equazioni differenziali. Modelli LES (Large Eddy Simulation) e la simulazione diretta della turbolenza (DNS). Alle lezioni teoriche si affiancano esercitazioni da eseguire al calcolatore (24 ore). In alcuni casi, al fine di favorire la comprensione da parte dello studente delle proprietà di una discretizzazione numerica, verranno impiegati dei semplici codici di calcolo sviluppati per la soluzioni di equazioni modello. In altre esercitazioni verranno utilizzati programmi commerciali e/o open source per la simulazione di problemi reali di interesse fluidodinamico (aerodinamica, termo-fluidodinamica, etc..).

Theoretical lessons (24 hours): Elements on the classification of partial differential equations; Recalls about the Navier—Stokes equations and about the constitutive equation for Newtonian flows. Integral and differential forms of the equations. Conservative form. Incompressible and compressible governing equations. Boundary conditions for the Navier-Stokes equations. Discretization of a model equation, the finite differences, the finite volumes and finite elements approaches. Consistency, convergence and stability of a numerical scheme. Rate of convergence, dissipation and dispersion errors. Time integration with explicit and implicit schemes. The finite volumes approach in multi-dimensional cases, application of the method to the Euler governing equations. Approximation of volume and surface integrals. Numerical fluxes, the Riemann problem and the exact and approximated solvers. The diffusive terms for Navier-Stokes equations. The peculiarity of the incompressible case, derivation of the discrete Poisson equation for pressure. Grid generation process for fluid dynamics applications. The turbulence modelling: the Reynolds averaged Navier-Stokes equations and the closure models. Differential models with one or more differential equations. Large Eddy Simulation (LES) and Direct Numerical Simulation (DNS) of turbulent flows. Theoretical lessons will be supported by practical exercises (24 hours) in a computer lab. To fully understanding the proprieties of a numerical discretization scheme simple programs for solving model equations will be used. Commercial and/or open source software will be employed for solving real fluid dynamics problems (aerodynamics, termo-fluid dynamics etc.)


MODALITÀ DI SVOLGIMENTO DELL'ESAME DEVELOPMENT OF THE EXAMINATION
Modalità di valutazione dell'apprendimento.

La valutazione della preparazione avviene tramite una prova orale. In questa prova allo studente sarà chiesto di illustrare una o più delle proprietà principali di una discretizzazione numerica e della modellistica della turbolenza introdotti durante il corso. Sarà anche esaminata la capacità dello studente di applicare tali conoscenze nell’utilizzo di un software di fluidodinamica computazionale.


Criteri di valutazione dell'apprendimento.

Viene valutata la capacita dello studente di formulare autonomamente e di impostare correttamente una simulazione fluidodinamica. La capacità di motivare le differenti scelte compiute nell’impostazione del problema sarà verificata come anche la capacità di saper analizzare ed interpretare i risultati ottenuti da una simulazione. Lo studente dovrà inoltre dimostrare di aver compreso le proprietà degli schemi numerici e le caratteristiche dei diversi approcci per la modellazione della turbolenza. La votazione massima è assegnata a studenti che dimostrino piena autonomia nell’impostare e risolvere problemi e completa padronanza delle metodologie e dei modelli matematici e fisici propri della fluidodinamica computazionale. La votazione minima è assegnata a studenti che dimostrino di riuscire a risolvere problemi che gli vengono posti e una sufficiente conoscenza delle metodologie e dei modelli matematici e fisici della fluidodinamica computazionale.


Criteri di misurazione dell'apprendimento.

Attribuzione del voto finale in trentesimi con eventuale lode.


Criteri di attribuzione del voto finale.

L’esame sarà articolato su tre quesiti, ognuno di questi sarà valutabile con un punteggio variabile tra 0 e 10, il voto finale verrà attribuito sommando la valutazione delle tre domande. La lode sarà attribuita agli studenti che, avendo conseguito la valutazione massima, abbiano dimostrato la completa padronanza della materia.


Learning Evaluation Methods.

The method for learning evaluation will consist in an oral interview. During this examination the candidate will be interviewed on the main proprieties of a numerical discretization scheme and about the turbulence modeling introduced during the course. It will be also considered the student’s ability in using those concepts for a proper set up of a computational fluid dynamics model.


Learning Evaluation Criteria.

It will be evaluated the student’s ability to autonomously formulate and set up a computational fluid dynamics simulation. The ability to motivate the choices performed in approaching the computational fluid dynamics problem will be considered as well as the capability to critically analyse and interpret the results of the simulation. Morover, the student must demonstrate his/her knowledge of the main proprieties of a discretization scheme as well as about the turbulence modelling. The maximum mark is awarded to students that demonstrate in the test a complete autonomy in formulating and solving the problems, with an outstanding ability to use the methodologies, the mathematical and physical models proper of the computational fluid dynamics field. The minimum mark is awarded to students that demonstrate the ability to solve the test with sufficient knowledge of the methodologies, the mathematical and physical models proper of the computational fluid dynamics field.


Learning Measurement Criteria.

Grading scheme is based on a scale of 30 points. Successful completion of the examination will lead to grades ranging from 18 to 30, eventually with laude.


Final Mark Allocation Criteria.

The final grade will be the sum of the grades obtained in answering three questions. The maximum grade obtained for each question will be 10 points. The laude grade will be assigned to students who obtained 30 points as well as proved a complete understanding of all the subjects of the course.



TESTI CONSIGLIATI RECOMMENDED READING

Slides delle lezioni scaricabili da https://learn.univpm.it.
Principale testo di riferimento: C. Hirsch , “Numerical Computation of Internal and External Flows: The Fundamentals of Computational Fluid Dynamics”, 2nd Edition, ISBN:9780750665940
Per ulteriori approfondimenti: H. Versteeg, W. Malalasekera, “An Introduction to Computational Fluid Dynamics: The Finite Volume Method”, 2nd Edition, Pearson, ISBN-13: 9780582218840
Anderson, J.D.Jr, "Computational Fluid Dynamics – The Basics with Applications", McGraw-Hill, 1995. ISBN 0-07-001685-2.
Ferziger, J.H. and M. Perić, "Computational Methods for Fluid Dynamic", Springer, 2002. ISBN 3-540-42074-6.

All the slides used during the course, available at https://learn.univpm.it.
Basic reference textbook: C. Hirsch , “Numerical Computation of Internal and External Flows: The Fundamentals of Computational Fluid Dynamics”, 2nd Edition, ISBN:9780750665940
For further investigation: H. Versteeg, W. Malalasekera, “An Introduction to Computational Fluid Dynamics: The Finite Volume Method”, 2nd Edition, Pearson, ISBN-13: 9780582218840
Anderson, J.D.Jr, "Computational Fluid Dynamics – The Basics with Applications", McGraw-Hill, 1995. ISBN 0-07-001685-2.
Ferziger, J.H. and M. Perić, "Computational Methods for Fluid Dynamic", Springer, 2002. ISBN 3-540-42074-6.


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Scheda insegnamento erogato nell’A.A. 2019-2020
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento.
Academic year 2019-2020

 


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