Guida degli insegnamenti

Syllabus

Partially translatedTradotto parzialmente
[W002081] - COMPUTATIONAL FLUID DYNAMICS FOR ENERGY ENGINEERINGCOMPUTATIONAL FLUID DYNAMICS FOR ENERGY ENGINEERING
Alessandra NIGRO
Lingua di erogazione: INGLESELessons taught in: ENGLISH
Laurea Magistrale - [IM15] GREEN INDUSTRIAL ENGINEERING (Curriculum: SUSTAINABLE ENERGY TRANSITION) Master Degree (2 years) - [IM15] GREEN INDUSTRIAL ENGINEERING (Curriculum: SUSTAINABLE ENERGY TRANSITION)
Dipartimento: [040004] Dipartimento Ingegneria Industriale e Scienze MatematicheDepartment: [040004] Dipartimento Ingegneria Industriale e Scienze Matematiche
Anno di corsoDegree programme year : 2 - Primo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2023-2024
Anno regolamentoAnno regolamento: 2022-2023
Obbligatorio
Crediti: 6
Ore di lezioneTeaching hours: 48
TipologiaType: C - Affine/Integrativa
Settore disciplinareAcademic discipline: ING-IND/06 - FLUIDODINAMICA

LINGUA INSEGNAMENTO LANGUAGE

Inglese

English


PREREQUISITI PREREQUISITES

Conoscenze di base di analisi matematica, fisica e fluidodinamica

Fundamentals of mathematical analysis, physics and fluid dynamics


MODALITÀ DI SVOLGIMENTO DEL CORSO DEVELOPMENT OF THE COURSE

Il corso consiste in 48 ore di lezione così suddivise:
• 30 ore di teoria
• 18 ore di esercitazione

The course consists of 48 hours of class lectures, divided as the following:
• 30 hours of theory
• 18 hours of exercises


RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI LEARNING OUTCOMES
Conoscenze e comprensione.

L’obiettivo del corso è quello di fornire le principali conoscenze, sia teoriche che pratiche, necessarie alla comprensione dei fenomeni fluidodinamici relativi alle macchine per la produzione di energia elettrica da fonti rinnovabili.
Durante le ore di teoria si introdurranno le equazioni di governo della fluidodinamica e le principali proprietà dei metodi di discretizzazione numerica delle stesse. Successivamente l’attenzione si focalizzerà sul metodo ai volumi finiti. Infine, si discuterà il regime di moto turbolento sia da un punto di vista fisico che numerico, mettendo in evidenza i metodi numerici utilizzati in ambito industriale per la sua modellazione.
Una volta acquisite tali conoscenze, si affronteranno casi pratici nel corso delle 18 ore di esercitazione. In particolare, si prenderanno in esame simulazioni di fluidodinamica computazionale (CFD) di macchine per la produzione di energia elettrica da fonti rinnovabili.


Capacità di applicare conoscenze e comprensione.

Al termine del corso, lo studente, grazie alle conoscenze teoriche e pratiche acquisite, sarà in grado di:
• Valutare possibili semplificazioni geometriche del dominio computazionale e la sua corretta estensione
• Valutare quali modelli numerici devono essere utilizzati per la corretta risoluzione del campo di moto in base alle caratteristiche fisiche del flusso
• Valutare in maniera critica l’accuratezza dei risultati ottenuti e possibili messe a punto dei parametri dei modelli numerici


Competenze trasversali.

Al termine del corso lo studente avrà sviluppato la capacità di affrontare un problema di fluidodinamica utilizzando il moderno strumento della CFD. Sarà inoltre in grado di valutare in maniera oggettiva le approssimazioni introdotte dai modelli numerici utilizzati, scegliendo dunque, tra i tanti a disposizione, quelli più adatti alla risoluzione del problema specifico in esame. Sarà infine in grado di valutare in maniera critica i risultati ottenuti dalla simulazione numerica.


Knowledge and Understanding.

The aim of the course is to provide the main knowledge, both theoretical and practical, necessary for understanding the fluid dynamics phenomena related to machines that produce electricity from renewable sources.
During the theory hours the necessary basic knowledge of fluid dynamics governing equations and of the main properties of the numerical discretization methods will be discussed. Subsequently, attention will focus on the finite volume method. Finally, the phenomenon of turbulence will be discussed both from a physical and numerical point of view, focusing the attention on the numerical methods used in the industrial field for its modeling.
Once this knowledge has been acquired, practical cases will be faced during the 18 hours of exercise. Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations of machines for production of electricity from renewable sources will be examined.


Capacity to apply Knowledge and Understanding.

At the end of the course, the student, thanks to the theoretical and practical knowledge acquired, will be able to:
• Evaluate possible geometric simplifications of the computational domain and its correct extension
• Evaluate which numerical models must be used for the correct resolution of the flow field based on the physical characteristics of the flow
• Critically evaluate the accuracy of the results obtained and possible fine-tuning of the parameters of the numerical models


Transversal Skills.

At the end of the course the student will develop the ability to face a fluid dynamics problem using the modern CFD tool. He will also be able to objectively evaluate the approximations introduced by the numerical models used, thus choosing, among the many available, those most suitable for solving the specific problem under consideration. Finally, he will be able to critically evaluate the results obtained from the numerical simulation.



PROGRAMMA PROGRAM

PRIMA PARTE: Aspetti teorici di base
1. Introduzione alla CFD
2. Richiami sulle equazioni di governo della fluidodinamica
3. Le principali proprietà degli schemi numerici
SECONDA PARTE: Il metodo ai volumi finiti
1. Formulazione conservative e primitiva
2. Discretizzazione dei termini convettivi e diffusivi
3. Flussi numerici di interfaccia
4. Solutori pressure e density based
TERZA PARTE: La modellazione della turbolenza
1. Introduzione al fenomeno fisico ed alla sua modellazione
2. I principali modelli a 2 equazioni (k-w, k-ε)
3. Cenni sui metodi Large Eddy Simulation (LES) e Direct Numerical Simulation (DNS)

FIRST PART: Basic theoretical aspects
1. Introduction to CFD
2. Review of the fluid dynamics governing equations
3. The main properties of numerical schemes

SECOND PART: The finite volume method
1. Conservative and primitive formulations
2. Discretization of the convective and diffusive terms
3. Numerical flux functions
4. Pressure and density based solvers

THIRD PART: The modeling of turbulence
1. Introduction to the physical phenomenon and its modeling
2. The main 2-equation models (k-w, k-ε)
3. Notes on Large Eddy Simulation (LES) and Direct Numerical Simulation (DNS)


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

L'esame finale consiste in una prova scritta ed in una discussione orale. La prova scritta consterà nella risoluzione autonoma di un problema di CFD specifico che verrà assegnato alla fine del corso ad ogni studente e di cui si dovrà discutere in sede di esame. A valle di tale discussione, e prendendo spunto dalla stessa, seguirà l’esame orale, il cui obiettivo sarà quello di verificare la conoscenza dei metodi numerici utilizzati, delle approssimazioni introdotte dagli stessi e di che impatto tali approssimazioni hanno sull’accuratezza dei risultati.


Criteri di valutazione dell'apprendimento.

Per la prova, sia scritta che orale, si valuteranno:
1) la correttezza metodologica con cui si è affrontato il problema di CFD;
2) la padronanza dei concetti e la conoscenza dei modelli numerici utilizzati;
3) la correttezza e la completezza dei risultati numerici ottenuti;
4) la capacità di valutazione critica dei risultati ottenuti;
5) la chiarezza espositiva e la proprietà di linguaggio.


Criteri di misurazione dell'apprendimento.

Il voto sarà assegnato in trentesimi, con possibilità di lode. La votazione minima per passare l’esame è 18/30.


Criteri di attribuzione del voto finale.

Per superare l’esame lo studente deve dimostrare di conoscere le equazioni di governo della fluidodinamica ed il loro significato fisico. Deve dimostrare di aver compreso i principali metodi di discretizzazione studiati a lezione, sapendo valutare per ognuno di essi pro e contro. Deve inoltre dimostrare di saper applicare le conoscenze teoriche acquisite, e, dunque, di essere in grado di affrontare un problema di CFD in maniera autonoma. La lode verrà assegnata agli studenti che dimostreranno una ottima padronanza della materia e la capacità di estendere i concetti studiati in aula anche a problemi diversi.


Learning Evaluation Methods.

The final exam consists of a written test and an oral discussion. The written test will consist in the autonomous resolution of a specific CFD problem that will be assigned to each student at the end of the course, and that will be discussed during the exam. Following this discussion, and taking a cue from it, the oral exam will follow, the aim of which will be to verify the knowledge of the numerical methods used, the approximations introduced by them and what impact these approximations have on the accuracy of the results.


Learning Evaluation Criteria.

For the exam, both written and oral, the following will be assessed:
1) the methodological correctness with which the CFD problem was performed;
2) the depth knowledge of the concepts and of the numerical models used;
3) the correctness and completeness of the numerical results obtained;
4) the ability to critically evaluate the results obtained;
5) clarity of presentation and property of language.


Learning Measurement Criteria.

The final vote will be assigned with a score in the scale of 30, with the opportunity to obtain a vote “cum laude” for the best students. Minimum vote to pass the exam is 18/30.


Final Mark Allocation Criteria.

To pass the exam, the student must demonstrate knowledge of the governing equations of fluid dynamics and their physical meaning. He must demonstrate that he has understood the main discretization methods studied in class, knowing how to evaluate pros and cons for each of them. He must also demonstrate that he is able to apply the theoretical knowledge acquired, and, therefore, to be able to tackle a CFD problem independently. Honors will be awarded to students who demonstrate an excellent knowledge of the subject and the ability to extend the concepts studied in the classroom to different problems.



TESTI CONSIGLIATI RECOMMENDED READING

Appunti e slides delle lezioni (https://learn.univpm.it);

slides of the lectures (https://learn.univpm.it);


Scheda insegnamento erogato nell’A.A. 2023-2024
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento.
Academic year 2023-2024

 


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