Perspectiva histórica de la simulación numérica del flujo en máquinas hidráulicas

En este artículo se hace un breve repaso de la evolución que ha sufrido la simulación del flujo en máquinas hidráulicas en las últimas décadas. Desde el inicio del empleo de técnicas numéricas para analizar el comportamiento del flujo en estas máquinas a principios de los años 70 del siglo pasado hasta la actualidad se han sucedido un buen número de mejoras y cambios en los paradigmas de las simulaciones que han permitido conseguir importantes progresos en el conocimiento y en el diseño de este tipo de turbomaquinaria. Se repasan los importantes cambios metodológicos experimentados desde entonces, incluyendo grados de aproximación (modelos de turbulencia y escalas resueltas), objetivos de las simulaciones planteadas, capacidades de cálculo y carga computacional de los modelos, haciendo especial hincapié en el estado actual del arte. Se concluye avanzando sobre futuros retos y reflexionando el papel que las técnicas numéricas han de tener en el diseño y análisis de las turbomáquinas hidráulicas en los próximos año

Control óptimo de los parámetros de la inestabilidad modulacional inducida en la ecuación no lineal de Schrödinger bajo el efecto de auto dispersión de Ráman

Archivo PDF de la TesisEn esta propuesta de tesis nosotros estudiaremos la inestabilidad modulacional que surge en un modelo que contiene la ecuación no autónoma no lineal de Schrödinger con término de auto-dispersión de Raman que se describa usando el potencial Q(Z,T) que satisface una ecuación cuasi armónica.Secretaria de investigacion y estudios avanzados, UAEME, proyecto 6454/2022CI

Historia de la teoría del Caos contada para escépticos: Cuestiones de génesis y estructura

Tras dejar constancia de las revolucionarias consecuencias filosóficas del nuevo paradigma (que harían torcer el gesto al gran Inmanuel Kant), ofrecemos una panorámica histórica sobre la constitución de la Teoría del Caos en Física y Matemáticas a partir del campo de la Mecánica (Newton, Laplace, Poincaré), de los Sistemas Dinámicos (Smale) y, en especial, de la Meteorología (Lorenz), hasta llegar a las modernas aplicaciones interdisciplinarias (Thom y Prigogine). A continuación, nos centramos en el problema nuclear de la definición del caos, que compromete el mismo cierre de la disciplina, y que ha hecho albergar dudas a múltiples epistemólogos sobre la virtualidad de la Teoría del Caos. Ilustrando matemáticamente los conceptos fundamentales, concluiremos que esta nueva clase de ciencia induce una lectura novedosa del viejo dilema epistemológico predecir/explicar. Nada más práctico que una buena teorí

Simulación de flujos compresibles con openFoam™

Maestría en Ciencias De La Ingeniería - Mención AeroespacialEn esta tesis se describen los resultados obtenidos con las simulaciones numéricas de dos tipos de problemas en los cuales el fluido debe necesariamente ser considerado compresible. En uno, se simula un caso de combustión difusiva turbulenta a baja velocidad y en otro, la simulación se aplica a casos típicos de aerodinámica supersónica. Ambas simulaciones fueron desarrolladas aplicando las herramientas de libre distribución que provee openfoam™. Con la combustión se utilizan ecuaciones de conservación inestacionarias para la masa, los momentos, la energía y la conservación de las especies, promediadas según Favre y para la turbulencia se emplea un modelo k −ε modificado. Para resolver las ecuaciones de conservación discretizadas, se emplea el método PISO (Pressure Implicit with Splitting of Operators), que conlleva a la derivación de una ecuación independiente para la presión. La cinética química es modelada mediante una única reacción global y para tener en cuenta la interacción química-turbulencia se implementa el concepto del reactor parcialmente mezclado. El cálculo de los términos fuentes presentes en las ecuaciones de conservación de las especies químicas, requiere la integración de ecuaciones diferenciales ordinarias stiffs. openFoam proporciona un esquema numérico que garantiza estabilidad en el cómputo de estos términos. La simulación numérica del benchmark conocido como llama D, se compara con datos experimentales obtenidos por Sandia National Laboratories. Las simulaciones numéricas de los flujos supersónicos son desarrolladas empleando los ejecutables sonicFoam y rhoCentralFoam. Las principales diferencias entre estos ejecutables son: sonicFoam usa la presión como variable dependiente y en consecuencia utiliza el método PISO como técnica resolutiva; rhoCentralFoam mantiene la densidad como variable dependiente y en lugar de usar solvers de Riemann como técnica resolutiva, emplea los esquemas alternativos de Kurganov et al. . En esta tesis se evalúan las ventajas y desventajas derivadas de la aplicación en simulaciones supersónicas, de los dos ejecutables citados. Con tal propósito, los siguientes flujos supersónicos fueron considerados: la cuña (o rampa), perfil tipo doble cuña y el cuerpo romo (bidimensional y axisimétrico). Estos flujos tienen solución analítica o cuentan con datos experimentales con que comparar los resultados de las simulaciones numéricas. En todos los casos se supone que el fluido (aire) se comporta como un gas no viscoso y calórico perfecto.This thesis describes results obtained from numerical simulations of two types of problems in which the fluid flow must necessarily be considered compressible. In one type, a low speed diffusive combustion problem is simulated and in the other one, the simulation is applied to typical supersonic aerodynamics problems. Both simulations were developed by employing free distribution tools provided by openFoam. Favre averaged unsteady mass, momentum, energy and species conservation equations are used in the combustion problem and to account for turbulence, a modified k-e model is used. The conservation equations are solved utilizing a pressure implicit with splitting of operators (PISO) algorithm, which requires the addition of an extra equation for the pressure. The chemical kinetics is modeled by only one step global reaction and the partially stirred reactor concept (PaSR) is implemented to consider chemistry-turbulence interactions. To compute source terms in the species conservation equations, sets of stiff ordinary differential equations (ODEs) have to be solved. openFoam provides a numerical scheme that ensure well enough stability in computing these terms. A numerical simulation of the Sandia flame “D” is compared with experimental data available from Sandia National Laboratories (USA). Supersonic flow numerical simulations, are performed with sonicFoam and rhoCentralFoam solvers. The main difference between them arise from the fact that sonicFoam uses the pressure as dependent variable and, consequently, the PISO algorithm, whereas rhoCentralFoam keeps density as a dependent variable and, therefore, can use the central schemes introduced by Kurganov et al. as resolvent technique. In this thesis, the advantages and disadvantages of the cited solvers to handle supersonic flow simulations are evaluated by applying them to three cases: flow over a wedge, a double wedge airfoil and over two dimensional and axial symmetrical blunt bodies. These flow cases have analytical solutions or available experimental data to compare with numerical simulations results. In all cases the flow (air) is assumed to behave as a inviscid and caloric perfect gas.Fil: Gutiérrez Marcantoni, Luis F. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.Fil: Gutiérrez Marcantoni, Luis F. Fuerza Aérea Argentina. Universidad de la Defensa Nacional. Centro Regional Universitario Córdoba IUA; Argentina

Simulación de una turbina radial mediante CFD FLUENT: caso de una turbina Rushton

El presente trabajo está basado en la utilización de un código comercial de CFD (FLUENT)para la simulación del flujo generado por turbinas radiales dentro de recipientes de agitación. Como el propio título indica, el trabajo se centra especialmente en un tipo concreto de impulsor radial, la denominada turbina Rushton. El lector encontrará dentro de este trabajo una breve explicación de las ecuaciones matemáticas que gobiernan el comportamiento de los fluidos, así como la mención de algunos modelos, métodos y estrategias que FLUENT tiene implementados para predecir los efectos que produce la turbulencia. Una gran parte del tiempo dedicado a la realización de este proyecto se destinó a aprender los diferentes métodos que utiliza FLUENT para simular la agitación. Existen tres metodologías, las dos que más se parecen entre ellas se usan cuando se quiere simular en estacionario y la última, la que se diferencia más de las otras dos, en transitorio. Así pues, también se comentan dos de estos métodos, en concreto el “Multiple Reference Frame” (MRF) y el “Sliding Mesh” (SM). También se ha intentado validar el primero de éstos mediante la comparación de resultados de ciertas simulaciones con valores experimentales y se ha conseguido con bastante éxito. Una vez aprendido el modelo MRF, se hicieron muchas simulaciones para determinar como se ven afectados algunos de los parámetros básicos de agitación (NP, NQ, etc.) cuando se varían parámetros geométricos tanto de la misma turbina como del recipiente en el que se encuentra ésta. Además se incluye en pequeño estudio de transferencia de calor para ver cuál es la relación que hay entre la conducción de calor, que se produce cuando hay un gradiente de temperatura entre la pared del tanque y el fluido, y la velocidad de agitación en régimen altamente turbulento. En resumen, CFD FLUENT resulta muy interesante para el diseño en ingeniería. Es una herramienta fácil de usar, con la que se puede abordar un amplio número de problemas y que garantiza, en general, buenos resultados

Simulación de una turbina radial mediante CFD FLUENT: caso de una turbina Rushton

El presente trabajo está basado en la utilización de un código comercial de CFD (FLUENT)para la simulación del flujo generado por turbinas radiales dentro de recipientes de agitación. Como el propio título indica, el trabajo se centra especialmente en un tipo concreto de impulsor radial, la denominada turbina Rushton. El lector encontrará dentro de este trabajo una breve explicación de las ecuaciones matemáticas que gobiernan el comportamiento de los fluidos, así como la mención de algunos modelos, métodos y estrategias que FLUENT tiene implementados para predecir los efectos que produce la turbulencia. Una gran parte del tiempo dedicado a la realización de este proyecto se destinó a aprender los diferentes métodos que utiliza FLUENT para simular la agitación. Existen tres metodologías, las dos que más se parecen entre ellas se usan cuando se quiere simular en estacionario y la última, la que se diferencia más de las otras dos, en transitorio. Así pues, también se comentan dos de estos métodos, en concreto el “Multiple Reference Frame” (MRF) y el “Sliding Mesh” (SM). También se ha intentado validar el primero de éstos mediante la comparación de resultados de ciertas simulaciones con valores experimentales y se ha conseguido con bastante éxito. Una vez aprendido el modelo MRF, se hicieron muchas simulaciones para determinar como se ven afectados algunos de los parámetros básicos de agitación (NP, NQ, etc.) cuando se varían parámetros geométricos tanto de la misma turbina como del recipiente en el que se encuentra ésta. Además se incluye en pequeño estudio de transferencia de calor para ver cuál es la relación que hay entre la conducción de calor, que se produce cuando hay un gradiente de temperatura entre la pared del tanque y el fluido, y la velocidad de agitación en régimen altamente turbulento. En resumen, CFD FLUENT resulta muy interesante para el diseño en ingeniería. Es una herramienta fácil de usar, con la que se puede abordar un amplio número de problemas y que garantiza, en general, buenos resultados

Estudio y optimización de una carena mediante CFD

[SPA]El proyecto “Estudio y optimización de una carena mediante CFD” trata, de estudiar e intentar mejorar la carena de un buque mediante la colocación de un bulbo. Todo esto haciendo un análisis mediante un programa de análisis por elementos finitos, como es el Tdyn. Primeramente se hace una introducción al análisis CFD, a la mecánica de fluidos y al Tdyn. Seguidamente, el proyecto también incorpora un tutorial de introducción al Tdyn en donde se analiza el casco de un buque llamado Wigley. Aquí se pueden seguir todos los pasos necesarios para realizar un análisis CFD de un buque. Finalmente, se hace un análisis CFD de la carena original y otro análisis de la carena modificada, a la que se le ha incorporado el bulbo. Este análisis será prácticamente, siguiendo los pasos del análisis de la carena Wigley y se hace también utilizando el programa de análisis por elementos finitos, Tdyn. Una vez obtenidos los resultados, estos se comparan, se comentan y se redactará una conclusión que dirá si la modificación de la carena ha sido o no satisfactoria.[ENG]The project "Study and optimization of a hull using CFD analysis” try to study and to improve the hull of a vessel incorporating a bulb. All this with analysis using a program of finite element analysis, as is the Tdyn. First of all, there is an introduction to CFD analysis, introduction to the fluid mechanics and Tdyn. Next, the project also includes a tutorial introduction to Tdyn which analyzes the hull of a ship called Wigley. Here you can follow all the steps necessary to perform CFD analysis of a ship. Finally, it’s made an CFD analysis of the original hull and further analysis of the modified hull, which has been incorporated into the bulb. This analysis will be virtually following the steps of analyzing the Wigley hull and is also using the program, Tdyn. After obtaining the results, these will be compared, discussed and a conclusion will be written to tell if the modification of the hull has been successful or not.Escuela Técnica Superior de Ingeniería Naval y OceánicaUniversdiad Politécnica de Cartagen

Mecánica de fluidos en ingeniería

Descripció del recurs: 13 de setembre de 2012BibliografiaEn esta obra se explican los principios de la Mecánica de fluidos y algunas de sus muchas aplicaciones en el ejercicio profesional de la ingeniería. El carácter generalista de esta materia hace que sus fundamentos se utilicen en multitud de campos tecnológicos, a saber: las ingenierías mecánica, energética, química, hidráulica, aeronáutica, medioambiental, bioingeniería, etc., y en otras muchas ciencias aplicadas, como la oceanografía, la meteorología, la geofísica, la biología, etc. Este libro va dirigido, en especial, a los estudiantes de los diversos grados de ingeniería y, en particular, a los ingenieros en activo y, por ello, se ha dividido en bloques de fundamentos, complementos y aplicaciones. En la presentación de los temas se ha dado siempre preferencia a la interpretación de las ecuaciones que a su demostración analítica clásica, lo que permite al lector entrever las implicaciones conceptuales y prácticas de los principios sin incurrir en un formalismo excesivamente académic

Desarrollo de un sistema de optimización de forma para perfiles aerodinámicos mediante algoritmos genéticos

156 p.La optimización de forma en fluidodinámica consiste en encontrar diseños de elementos mecánicos que den flujos con características óptimas. Físicamente se tiene un flujo que interactúa con ciertos elementos mecánicos sólidos de manera que se ejercen esfuerzos mutuamente, que dependen de la forma de dichos elementos. El problema de optimización de forma en fluidodinámica consiste en encontrar formas-diseños de los elementos mecánicos que den esfuerzos óptimos según algún criterio. A este criterio se le llama función objetivo. Un criterio puede ser por ejemplo minimizar la fuerza de arrastre para un valor prefijado de la fuerza de sustentación.La función objetivo se define sobre un espacio de búsqueda multidimensional, siendo estas dimensiones las variables que definen las formas posibles de los elementos, denominadas variables de diseño. Dada la complejidad de los flujos, no se suele disponer de una expresión analítica que permita obtener el valor de la función objetivo en función de las variables de diseño, sino que este valor se obtiene a partir de los resultados del flujo, que debe ser calculado para el diseño concreto. Al valor de la función objetivo se le llama aptitud.Así, para optimizar la función objetivo es necesario emplear un sistema de optimización, que es una plataforma que integra una herramienta de optimización (encargada de encontrar los extremos de la función objetivo en el espacio de búsqueda), una herramienta de análisis fluidodinámico (que evalúa diferentes puntos del espacio de búsqueda), y otras funciones necesarias para realizar ambas tareas.En esta Tesis se ha desarrollado un sistema de optimización de perfiles aerodinámicos, y para ello se han tenido que afrontar varias dificultades importantes que dependen del estado de desarrollo de las técnicas de optimización y de análisis, y de la potencia del hardware disponible, y se exponen a continuación, junto a las soluciones adoptadas ante ellas.En primer lugar los paisajes de búsqueda tienen gran complejidad y suelen presentar múltiples extremos locales, porque los flujos varían de manera fuertemente no lineal con la geometría. Así para poder encontrar los extremos globales es necesario un método de optimización con gran capacidad de exploración, para que no quede atrapado en extremos locales. Por este motivo se empleó un algoritmo genético (GA), que emplea poblaciones con gran número de diseños. Pero esto conlleva el inconveniente de necesitar un gran número de evaluaciones de la función objetivo (análisis fluidodinámicos).En segundo lugar están las dificultades en el análisis. El coste de cada análisis es habitualmente grande o inabordable, y depende del tipo de método empleado. Por otra parte, la precisión de los métodos económicos (en tiempo de cálculo) depende de su capacidad para recoger los efectos físicos principales del tipo de flujo en concreto. Además, es necesario construir automáticamente mallas de calidad para las diferentes geometrías del espacio de búsqueda, lo que en sí mismo constituye todo un reto.Para abordar estos problemas inicialmente se optó por el uso de un modelo de turbulencia muy popular de tipo k-¿, junto con mallas muy económicas. Estas fueron construidas mediante un procedimiento de mallado para geometrías cambiantes que se tuvo que desarrollar, que divide el dominio de fluido en subdominios que varían con la forma del perfil, permitiendo que las mallas tengan suficiente calidad. El sistema de optimización así construido permitió realizar optimizaciones de manera eficiente. Pero se comprobó que los resultados carecían de la precisión suficiente para representar el flujo del fluido.Por ello, se modificó el sistema adoptando un modelo de turbulencia más adecuado para este tipo de flujos, pero que necesitaba de mallas más costosas, y por ello se modificó y mejoró el método de mallado para adaptarlo a las nuevas necesidades. Debido al aumento del coste por evaluación, los cálculos de optimización tuvieron que ser realizados sobre poblaciones más pequeñas. Los perfiles obtenidos dieron aptitudes más altas y formas distintas, mostrando la capacidad del nuevo sistema de optimización

Desarrollo de un sistema de optimización de forma para perfiles aerodinámicos mediante algoritmos genéticos

156 p.La optimización de forma en fluidodinámica consiste en encontrar diseños de elementos mecánicos que den flujos con características óptimas. Físicamente se tiene un flujo que interactúa con ciertos elementos mecánicos sólidos de manera que se ejercen esfuerzos mutuamente, que dependen de la forma de dichos elementos. El problema de optimización de forma en fluidodinámica consiste en encontrar formas-diseños de los elementos mecánicos que den esfuerzos óptimos según algún criterio. A este criterio se le llama función objetivo. Un criterio puede ser por ejemplo minimizar la fuerza de arrastre para un valor prefijado de la fuerza de sustentación.La función objetivo se define sobre un espacio de búsqueda multidimensional, siendo estas dimensiones las variables que definen las formas posibles de los elementos, denominadas variables de diseño. Dada la complejidad de los flujos, no se suele disponer de una expresión analítica que permita obtener el valor de la función objetivo en función de las variables de diseño, sino que este valor se obtiene a partir de los resultados del flujo, que debe ser calculado para el diseño concreto. Al valor de la función objetivo se le llama aptitud.Así, para optimizar la función objetivo es necesario emplear un sistema de optimización, que es una plataforma que integra una herramienta de optimización (encargada de encontrar los extremos de la función objetivo en el espacio de búsqueda), una herramienta de análisis fluidodinámico (que evalúa diferentes puntos del espacio de búsqueda), y otras funciones necesarias para realizar ambas tareas.En esta Tesis se ha desarrollado un sistema de optimización de perfiles aerodinámicos, y para ello se han tenido que afrontar varias dificultades importantes que dependen del estado de desarrollo de las técnicas de optimización y de análisis, y de la potencia del hardware disponible, y se exponen a continuación, junto a las soluciones adoptadas ante ellas.En primer lugar los paisajes de búsqueda tienen gran complejidad y suelen presentar múltiples extremos locales, porque los flujos varían de manera fuertemente no lineal con la geometría. Así para poder encontrar los extremos globales es necesario un método de optimización con gran capacidad de exploración, para que no quede atrapado en extremos locales. Por este motivo se empleó un algoritmo genético (GA), que emplea poblaciones con gran número de diseños. Pero esto conlleva el inconveniente de necesitar un gran número de evaluaciones de la función objetivo (análisis fluidodinámicos).En segundo lugar están las dificultades en el análisis. El coste de cada análisis es habitualmente grande o inabordable, y depende del tipo de método empleado. Por otra parte, la precisión de los métodos económicos (en tiempo de cálculo) depende de su capacidad para recoger los efectos físicos principales del tipo de flujo en concreto. Además, es necesario construir automáticamente mallas de calidad para las diferentes geometrías del espacio de búsqueda, lo que en sí mismo constituye todo un reto.Para abordar estos problemas inicialmente se optó por el uso de un modelo de turbulencia muy popular de tipo k-¿, junto con mallas muy económicas. Estas fueron construidas mediante un procedimiento de mallado para geometrías cambiantes que se tuvo que desarrollar, que divide el dominio de fluido en subdominios que varían con la forma del perfil, permitiendo que las mallas tengan suficiente calidad. El sistema de optimización así construido permitió realizar optimizaciones de manera eficiente. Pero se comprobó que los resultados carecían de la precisión suficiente para representar el flujo del fluido.Por ello, se modificó el sistema adoptando un modelo de turbulencia más adecuado para este tipo de flujos, pero que necesitaba de mallas más costosas, y por ello se modificó y mejoró el método de mallado para adaptarlo a las nuevas necesidades. Debido al aumento del coste por evaluación, los cálculos de optimización tuvieron que ser realizados sobre poblaciones más pequeñas. Los perfiles obtenidos dieron aptitudes más altas y formas distintas, mostrando la capacidad del nuevo sistema de optimización