Vor welchen Herausforderungen stehen Ingenieure bei der Modellierung turbulenter Strömungen?

Modelar fluxos turbulentos é uma tarefa complexa e desafiadora devido a uma série de fatores que complicam a descrição matemática e a simulação desses fenômenos. Aqui estão alguns dos principais desafios que os engenheiros enfrentam: Natureza Caótica e Imprevisível: A turbulência é inerentemente caótica, o que significa que pequenas variações nas condições iniciais podem levar a grandes diferenças nos resultados. Isso torna a previsão precisa muito difícil.

Escalas Multidimensionais: Os fluxos turbulentos envolvem uma ampla gama de escalas de tempo e espaço, desde grandes vórtices até pequenos redemoinhos. Modelar todas essas escalas simultaneamente é computacionalmente caro e complexo. Equações de Navier-Stokes: As equações de Navier-Stokes, que governam os fluxos de fluidos, são não-lineares e difíceis de resolver diretamente para condições turbulentas. Isso frequentemente exige métodos numéricos avançados e grande poder computacional.

Modelos de Turbulência: Existem diversos modelos de turbulência (como RANS, LES, e DNS), cada um com suas próprias vantagens e limitações. Escolher o modelo adequado para uma aplicação específica pode ser desafiador e depende de um equilíbrio entre precisão e custo computacional. Resolução de Malha: A resolução espacial e temporal da malha utilizada nas simulações deve ser fina o suficiente para capturar as menores escalas de movimento turbulento, o que aumenta significativamente o custo computacional.

Condições de Contorno: Estabelecer condições de contorno apropriadas para simulações de fluxos turbulentos pode ser complicado, especialmente em geometries complexas e em presença de fenômenos como a separação do fluxo e o recirculação. Validação e Verificação: As simulações precisam ser validadas contra dados experimentais ou soluções analíticas para assegurar sua precisão. Obter dados experimentais precisos em condições turbulentas pode ser difícil e caro.

Boundary layer and the transition zone meshing and adaptive meshing based on the solution is also important. One should be able to anticipate how the solution would behave and increase mesh density where the change gradients are high. One can perform a rough mesh solution to get the idea about the gradients.

Interação com Outros Fenômenos: Em muitas aplicações práticas, a turbulência interage com outros fenômenos físicos, como transferência de calor, reações químicas, e mudanças de fase, complicando ainda mais a modelagem. Computação de Alto Desempenho: Devido à alta demanda computacional, simulações de turbulência frequentemente requerem o uso de supercomputadores e algoritmos paralelos eficientes, o que pode ser um recurso limitado.

Fenômenos de Transição: A transição de um fluxo laminar para um fluxo turbulento é um processo complexo que ainda não é completamente compreendido, representando um desafio adicional na modelagem precisa de tais fenômenos.

GPU based systems have a great potential to speed the turbulent flow solutions compared to CPU based systems. GPU systems have many more FPU units, very high memory bandwidths and very large on chip DDR6 or HBM memory with very small latencies. Key point to watch is the adjustment of CFD software's existing solvers and boundary conditions in an equivalent fashion to CPU based systems. One has to be also careful in selection a system with FPU64 capable GPU.

HPC (High performance Computer) resources are also important because it affects the solution time. Many 3d transient turbulent flow problems requires significant computational resources. Therefore the availability of computational resources dictates level of turbulent model complexity that can be solved on a particular computing systems. Luckily there are many public domain HPC cloud infrastructure (AWS, Azure,google etc) that can be utilized for very large turbulent flow problems. Also software vendors have new flexible licensing offerings for use in the cloud HPC systems. GPU based systems with large DDR5 or HBM memory also have great potential in the near future.