10 mitów o Obliczeniowej Mechanice Płynów (CFD) - SOLIDEXPERT

10 mitów o Obliczeniowej Mechanice Płynów (CFD)

Obliczenia CFD mają opinie symulacji niezwykle skomplikowanych, czasochłonnych, wymagających potężnych maszyn oraz szerokiej wiedzy na temat procesów fizycznych, metod numerycznych, programowania, transportu ciepła i masy i oczywiście samej mechaniki płynów. Wszystkie te elementy konieczne są do modelowania zjawisk fizycznych a następnie ich zasymulowania, a sama wiedza z tego zakresu przekłada się na dokładność wyników, czas symulacji czy wrażliwość symulacji na dane wejściowe.

Nie mam najmniejszego zamiaru w tym artykule wmawiać Państwu, że jest inaczej, bo w dużej mierze taka właśnie jest rzeczywistość. Modelowanie – właśnie to słowo jest kluczowe w dalszej części artykułu, jest sposobem zapisywania zjawisk fizycznych za pomocą języka matematyki, wymaga ono zatem szerokiej wiedzy na temat zjawiska, następnie znajomości równań fizycznych je opisujących, przekształcenia ich na język znajomy dla komputera, napisania programu bazującego na nich, zbadania czy proponowane modele dobrze opisują zjawisko czy wręcz stworzeniu własnego modelu do opisu rzeczywistości. Mechanika płynów ze względu na swoją pozorną chaotyczność stanowiła największe wyzwanie dla osób opisujących rzeczywistość za pomocą matematyki.

https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/8/8b/Fog_visualization.jpg

Przepływ wokół łopatki turbiny ukazujące wiry koherentne za krańcem łopatki. Zjawisko to jest podwaliną metody RANS, najpopularniejszej metody wykorzystywanej w obliczeniach CFD

Na samym początku istnienia wspomagania komputerowego, modelowanie było tożsame z przeprowadzaniem symulacji, nie istniały odpowiednie modele zjawisk, które należało samemu stworzyć, programy były tworzone pod poszczególne zagadnienie i były tworzone przez grupę programistów, matematyków i fizyków. Z biegiem czasu modele, które sprawdzały się w kontakcie z rzeczywistością, zostały przyjęte jako pewne standardy dla poszczególnych zagadnień i były coraz mocnej rozwijane, programy potrafiły rozwiązać coraz więcej zagadnień i zaczęły powstawać coraz lepsze rozwiązania komercyjne. Wraz z ich rozwojem symulacje przestały być tożsame z modelowaniem komputerowym. Jednakże wszystkie niepochlebne opinie na temat analiz CFD zostały z czasów, gdzie te dwie praktyki były tożsame.

Podstawą do stworzenia poniższego artykułu były artkuł stworzony przez MentorGraphics, producenta „Flow Simulation” o nazwie „ 10 Myths of Computational Fluid Dynamics”, który jest rozwinięciem artykułu „5 Myths of Computational Fluid Dynamics”.

Zatem po krótkim wstępie opisującym źródła powstania danych mitów, przejdźmy do ich przeanalizowania i rozłożenia na czynniki pierwsze.

MIT I: Obliczenia CFD są zbyt skomplikowane i czasochłonne aby je wykonywać na etapie projektowania

Znalezione obrazy dla zapytania nasa cfd computer

Symulacja aerodynamiczna samolotu wymagała superkomputera NASA do wykonania obliczeń oraz wizualizacji wyników. Źródło Taki poziom skomplikowania nie jest konieczny!

Stwierdzenia to odnosi się przede wszystkim do czasów komputerów wyposażonych w procesor klasy Pentium II Xeon wydanym około 20 lat temu. Ówczesne aplikacje często należało dodatkowo oprogramować i sterować procesem tworzenia siatki, nadawania warunków brzegowych z konsoli bądź plików wsadowych, nie było też możliwości podglądu wyników cząstkowych, łącząc to z ówczesną mocą obliczeniową mogliśmy się dowiedzieć po dwóch tygodniach, że jeden średnik w skrypcie niweczył naszą pracę. Nawet jeżeli udało się uzyskać wyniki, ówczesne sposoby wizualizacji powodowały, że dla osób, które nie mają odpowiedniej wiedzy były one nieczytelne, bądź też sama wizualizacja zajmowała jakże potrzebną moc obliczeniową. Powodowało to, że obliczenia CFD mogły być wykonywane tylko przez nieliczne osoby posiadające szeroką wiedze. Dzięki wzrostowi mocy obliczeniowej kody komercyjne poszły w dwie zupełnie inne ścieżki, wzrostu możliwości i stopnia skomplikowania obliczeń dla osób z szeroką wiedza teoretyczną bądź automatyzacji i maksymalnemu uproszczeniu kosztem dokładności wyników, aby były one dostępne dla projektantów.

W obecnych czasach, gdzie satysfakcjonujące wyniki możemy uzyskać do kilku godzin dla średnio skomplikowanego problemu, a oprogramowania komercyjne jest przyjazne w użytkowaniu gdzie proces tworzenia siatki jest zautomatyzowany, nadanie warunków brzegowych jest wykonywane za pomocą myszy na modelu CAD, nie musimy własnoręcznie implementować modeli zjawisk tylko wybrać je z listy dostępnych modeli, wizualizacja trwa ułamek czasu, narzędzia te są jak najbardziej dostępne dla konstruktorów. Obecnie obliczenia CFD głównie wspomagają proces projektowania, dzięki temu możemy w łatwy sposób określić czy założenia projektowe mogą zostać spełnione oraz w którą stronę miałyby zachodzić zmiany projektowe. Wbudowane algorytmy optymalizujące i badania parametryczne same potrafią nam poprawić produkt. Oczywiście by poprawnie wykonać badanie, należy mieć odpowiednią wiedze na temat mechaniki płynów i transportu ciepła i masy, jednakże sama wiedza z zagadnień numerycznych nie jest konieczna.

 

Przedstawienie konwekcyjnego strumienia ciepła oraz trajektorii przepływu wraz z temperaturą wewnątrz żarówki LED

MIT II: Oprogramowanie CFD jest zbyt kosztowne, aby było wykorzystywane przez konstruktorów.

Tutaj ponownie musimy się odnieść do rozwoju oprogramowania oraz ścieżek, które obrali producenci, dla kodów mających wiele modeli do wykorzystania oraz typów analiz. Cena oprogramowania może być ogromna, oczywiście z zamian otrzymujemy narzędzie, które w rękach odpowiednio wyszkolonego specjalisty potrafi przewidzieć zachodzenie zjawisk i z dużą dokładnością – określi parametry realnego urządzenia. Natomiast w przypadku oprogramowania charakteryzującego się pewną automatyzacją, ceny są odpowiednio niższe z możliwościami, które mogą być w pełni wykorzystane przez konstruktora z odpowiednią wiedzą w celu zbudowania projektu o odpowiednich wytycznych. Jeżeli podchodzimy klasycznie do zagadnienia, a wiec na zasadzie budowy prototypów testowania ich i zmiany w projekcie bazując na ręcznych obliczeniach bądź doświadczeniu to ograniczenie liczby prototypów o kilka sztuk w ciągu roku spowoduje zwrot kosztów zakupu licencji.

MIT III: Nie można używać bezpośrednio modelu CAD do obliczeń.

Mit ten związany jest przede wszystkim z koniecznością tworzenia brył, które można traktować jako płyn w różnego rodzaju oprogramowaniu. Obecnie odchodzi się od tego typu metod i w większości „solverów” potrafi utworzyć sobie te obiekty jako bryły wirtualne. Większość programów jest w stanie odczytać geometrie utworzoną w poszczególnych programach i na jej podstawie utworzyć siatkę obliczeniową czy zaimplementować warunki brzegowe w bryłach czy ścianach obiektu.

Przykład wykorzystania oprogramowania CFD w celu zbadania generowanej głośności na ścianach wirnika. Przedstawiono różnice między pierwotnym kątem zgięcia(po prawej) z kątem cechującym się niższą głośnością(po lewej).

MIT IV: Większość produktów nie wymaga analiz CFD

Moglibyśmy się spierać czym jest większość, jak ją skategoryzować, zmierzyć i jak się do niej odnieść. Odchodząc jednak od tego należy zauważyć, że jako ludzkość staramy się stworzyć produkty, które są coraz sprawniejsze, cichsze, mniejsze czy cechujące się szczelnością czy wytrzymałością. Wszystkie te parametry, które sprawiają że produkt jest lepszy wiąże się najczęściej z przebudową konstrukcji. Finalnie może się okazać że po zmniejszeniu obudowy ciepło które jest generowane ma trudności z rozproszeniem, wirniki w wentylatorach generują zbyt duży szum, sprawność produktu jest za niska i nie jesteśmy w stanie otrzymać odpowiedniego certyfikatu.

Standardowa droga zaprojektowania produktu na nowo z kompletnie innymi wytycznymi może okazać się wręcz niemożliwa bez odpowiednich narzędzi, tak jak analiza CFD. Z dużą doza prawdopodobieństwa można zmienić standardowe pytanie” czy potrzebuje analiz numerycznych?” na „kiedy zacznę ich potrzebować?”. Obecnie oprogramowanie jest używane w szerokiej gamie branż, oczywistych dla tego typu rozwiązań jak wymienniki ciepła i rekuperatory, branża automotive czy lotnicza jak i z mniej oczywistych takich branża urządzenia pomiarowe, urządzenia elektroniczne czy branża oświetleniowa gdzie po wprowadzeniu trendu zmniejszania produktów pojawiły się nieznane wcześniej problemy trudne do rozwiązania. Nie zapominajmy także o zastosowaniu w sporcie, gdzie chociażby analiza z największą ilością elementów siatki obliczeniowej w historii utworzoną na rzecz symulacji oporu powietrza w peletonie kolarskich wykonaną na Uniwersytecie w Eindhoven. Szerszy opis możemy znaleźć tutaj.

MIT V: Łatwość w użytkowaniu nie sprzyja uzyskaniu dokładnych wyników i tworzeniu powtarzalnych metodyk obliczania problemów

Stwierdzenie to powiązane jest przede wszystkim z tym, że modelowanie zjawisk fizycznych odpowiedzialnych za transport ciepła i masy jest niezwykle trudne, zatem oprogramowanie służące do symulacji tych procesów również powinno być skomplikowane. Patrząc szerzej na problem związany z obliczeniami użytkownik powinien własnoręcznie ustalić szereg współczynników związany z procesem obliczeniowym czy warunkami brzegowymi. Grono ekspertów, jak i zwyczajnych użytkowników oprogramowania w trakcie udoskonalania produktu wyselekcjonowało cześć operacji, które należało wykonać i zaczęło je grupować w takim aby przeobrazić je w jeden problem, który pewien mechanizm potrafi rozwiązać za pomocą jednej operacji. Tak budowana jest prostota użytkowania. Oczywiście nie każdy problem można tak rozwiązać ze względu na złożoność, ale dla większości problemów te elementy są powtarzalne. Uproszczenie procesu pozwala na uniknięcie błędów, których wyniki moglibyśmy stwierdzić po wynikach symulacji o ile posiadalibyśmy odpowiednią wiedzę i spostrzegawczość.

Zwiększenie prostoty użytkowania niweluje szereg błędów i pozwala stworzyć oprogramowanie dla szerszego grona osób nie będących ekspertami w danej dziedzinie. Prace nad takimi udogodnieniami kosztowały sporo wysiłku i zostały one tak utworzone, abyśmy my, jako użytkownicy mogli bazować na wiedzy zdobywanej przez lata. Niwelujemy błędy, które moglibyśmy popełnić skupiając się nad istotą symulacji, a nie nad skomplikowanymi ustawieniami „solvera”. Zatem jeżeli nasz problem jest dość „standardowy”, spokojnie możemy użyć zaproponowanych przez twórcę oprogramowania ustawień.

MIT VI: Zmniejszenie dokładności jest konieczne przy obliczeniach podczas procesu projektowego

Znalezione obrazy dla zapytania nasa cfd simulation

Program Fundamental Aeronautics NASA rozwija zaawansowane metody CFD, aby lepiej zrozumieć aeromechanikę wirników i poprawić wydajność nowych koncepcji wiropłatów. Poziom dokładności można dostosować do zasobów, przy zachowaniu poprawności wyników. Źródło

Chcesz zrobić coś dobrze czy szybko? Zagadnienie to jest prawdziwe, jednakże czym jest szybko i czym jest wolno w dzisiejszych czasach są to pojęcia względne. Musielibyśmy wrócić tutaj do pierwszego opisywanego zagadnienia dotyczące stopnia skomplikowania i czasu obliczeń. Obecne powszechnie dostępne komputery posiadają bardzo wysoką moc obliczeniową co niweluje czas symulacji. Osobnym zagadnieniem tutaj jest jednak siatka obliczeniowa, której proces tworzenia nie skraca się wraz z mocą obliczeniową jest to praca ludzka konieczna do wykonania, która musiała by być wykonana praktycznie przy każdej, nawet niewielkiej zmianie geometrii. Przy siatce ortogonalnej tak jak np. w programie SOLIDWORKS Flow Simulation siatka może być utworzona w kilka minut i zmiany w geometrii nie będą powodowały konieczności powtarzania procesu budowy siatki na nowo. Myśleniem życzeniowym jednak byłoby stwierdzenie, że takie rozwiązanie automatyczne jest bardziej dokładne od procesu poprawnego nałożenia siatki ręcznie z odpowiednim doborem rodzaju elementu, jego wielkości czy przejścia jednego rodzaju elementu w drugi. Jednakże na etapie projektowania ta niewielka bądź żadna różnica w wynikach jest jak najbardziej akceptowalna przy takim przyśpieszeniu procesu obliczeniowego.

Ilość elementów siatki będzie skutkowała jakością wyników, jednakże przy dalszych zagęszczeniach wyniki te się nie powinny się już zmieniać, proces ten nazywamy badaniem wrażliwości siatki i skutkuje on doborem parametrów siatki niwelujących możliwe błędy oraz czas obliczeń do minimum.

Podsumowując, algorytmy tworzące siatkę jak i zwiększona moc obliczeniowa w połączeniu z badaniem parametrycznym pozwala nam na uzyskanie w relatywnie krótkim czasie odpowiednich wyników oraz tendencji jak będą zmieniały się zjawisko pod wpływem zmiany geometrii czy warunków brzegowych.

MIT VII: Tylko eksperci są w stanie uzyskać dokładne wyniki symulacji

Tutaj musimy rozróżnić dwie drogi, które obrały komercyjne kody. Jeżeli mamy program, który jest przeznaczony dla analityków, osoba która nie ma odpowiedniej wiedzy nie jest wstanie uzyskać satysfakcjonujących wyników bez nadrobienia wiedzy dotyczących samych obliczeń jak i łatwo mogłaby się pogubić w ustawieniach. Sytuacja ma się zupełnie inaczej w aplikacjach stworzonych dla inżynierów czy konstruktorów, gdzie większość parametrów ustawia dla nas program do obliczeń, wówczas po odbyciu szkolenia oraz przeliczeniu kilku projektów jesteśmy w stanie uzyskać satysfakcjonujące wyniki.

Wszystko jest tak naprawdę uzależnione od zagadnienia, niektóre są oczywiście mniej wrażliwe na błędy, niektóre zdecydowanie bardziej. Jednakże w większości przypadków symulowany jest rodzaj zagadnień dla przykładu symulacja maszyn rotodynamicznych, gdzie po znalezieniu odpowiednich parametrów powielamy poprawne ustawienia, które udało się nam wyznaczyć poprzez poprzednie projekty. Eksperci są konieczni/pomocni do znalezienia tych odpowiednich parametrów, dlatego ważna jest obsługa techniczna programu, która pozwala miedzy innymi na znalezienie odpowiedniej kombinacji warunków brzegowych czy parametrów symulacji, my jako dostawca oprogramowania pomagamy je znaleźć, a ja jako osoba odpowiedzialna za tą pomoc staram się aby każdy przeliczony projekt był zasymulowany poprawnie, tak aby wyniki były jak najbardziej zbliżone do rzeczywistości.

MIT VIII: Pliki CAD są zbyt szczegółowe, aby były użyte do analizy CFD

Przy tym micie musimy rozróżnić dwa typy geometrii, które niezbyt dobrze współdziałają z narzędziami CFD, pierwszym są geometrie zbyt szczegółowe takie jak w przypadku elektroniki, gdzie posiadamy złożenie w którym występują śruby i na każdym elemencie wyryte są znaki firmowe, oznaczenia cyfrowe produktów. Na drugim biegunie znajdują się modele utworzone za pomocą arkuszy blach w których występują przerwy i geometria sama w sobie na rozcięciach nie jest szczelna. W pierwszym przypadku programy bazujące na siatce „Body-fitted” (węzły na granicy obiektu są węzłami obu stref) będą miały ogromny problem z utworzeniem siatki dla tak szczegółowych geometrii co będzie powodowało duże błędy, natomiast w przypadku programów, gdzie siatka jest siatką kartezjańską, uzyskamy powierzchnie niezbyt dobrze odzwierciedlającą geometrie, która byłaby zbliżona do uproszczonej geometrii, ale ciągle dające zbliżone do rzeczywistości wyniki). W tym przypadku zalecane jest utworzenie geometrii uproszczonej, ale nie jest to konieczne. Program powinien sobie poradzić ze szczelinami czy wypustkami geometrii i możemy na tej geometrii pracować.

Sposób tworzenia siatki we Flow Simulation radzi sobie z dużą gamą błędów w geometrii, jak przenikanie czy stykające się obiekty tylko i wyłącznie krawędziami. W przypadku geometrii nie szczegółowej, jak w przypadku arkuszu blachy, koniecznym jest zbudowanie modelu, który oddaje rzeczywisty projekt abyśmy mogli zasymulować to co się dzieje w finalnym produkcie, gdzie szczeliny są zaspawane.

Wykres pola prędkości wentylatora promieniowego wraz z wykresem strumienia objętościowego

MIT IX: Programy symulacyjne asocjatywne z programami CAD są słabej jakości

Stwierdzenie to związane jest z faktem, że wiele z wyszukanych ustawień tradycyjnych „solverów” nie może być zautomatyzowane. Natomiast stwierdzenie to jest błędne, wszystkie symulowane zjawiska posiadają swoje przykłady referencyjne dostępne wraz z programem, które potwierdzają dokładność przeprowadzonych symulacji oraz ukazują możliwości oprogramowania.

Mit ten nie jest jednak bezpodstawny, istnieje szereg zjawisk których nie mamy możliwości przeprowadzić w uproszczonych „solverach”, bądź uproszczenia, które dyktuje nam „solver” powodują, że wyniki które otrzymamy będą odbiegały znacząco od wyników eksperymentalnych. Wiąże się to przede wszystkim ze zdecydowanie mniejszą ilością modeli gazów czy turbulencji. Niektóre zjawiska wymagają specjalnego podejścia do obliczeń, gdzie zgodność wyników otrzymujemy tylko przy użyciu określonych modeli turbulencji, bądź gdzie program nie jest w stanie uwzględnić wszystkich aspektów badanego procesu gdzie występują przemiany fazowe bądź jeden z aspektów zjawiska musi być zamodelowany własnoręcznie. Natomiast w większości przypadków takie programy są wystarczające w celu sprawdzenia za pomocą modelu komputerowego w jaki sposób urządzenie będzie działać.

MIT X: W oprogramowaniu CFD liczą się tylko wyniki końcowe

Źródło: https://www.youtube.com/watch?v=hzTCCcsOTg8

Z tym stwierdzeniem spotykam się praktycznie codziennie, oczywiście gdy wyniki takie jak siła ciągu czy wydajność się nie zgadzają nie ma sensu analizować pozostałych wyników. Należy pamiętać jednak o tym że wszelakiej maści kolorowe wykresy, z których większość osób kojarzy symulacje CFD ze względu na zjawiskowość jest wyjątkowo istotną rzeczą związaną z symulacjami. Wynikiem końcowym symulacji nie są poszczególne wartości a całe wyliczone pole prędkości, temperatury, gęstości i ciśnienia. Pola te obrazują nam jak pracuje dane urządzenie i pozwala zaobserwować jak zmiany w geometrii wpływają na nie. Inżynier samoistnie zapamiętuje skutki swoich zmian co w efekcie sprawia że z każdym kolejnym projektem jego poprawki są coraz bliższe ideałowi.

Obliczenia CFD dają nam zatem możliwości które nie dają nam standardowe testy, a więc jak w rzeczywistości pracuje nasze urządzenie nie skupiając się tylko na mierzalnych parametrach. Mam tutaj nadzieje, że każdy użytkownik dowolnego oprogramowania CFD zgodzi się ze mną, że symulacje lepiej zobrazowały mu po co tak naprawdę wprowadza zmiany projektując urządzenie i z czym musi walczyć, aby było ono coraz lepsze.

Podsumowując, nie wszystkie mity które producent oprogramowania wykazał w swoim artykule uważam za rozwiane, ze względu na to, że nie wszystkie realizowane projekty są prostymi zagadnieniami a uproszczenia zastosowane w oprogramowaniu mają swój koszt na uzyskanych wynikach. Jednakże, gdy wziąć pod uwagę ile te uproszczenia ułatwiają nam prace cena jest jak najbardziej adekwatna do zysku.

Sam artykuł nie ma tez na celu w jakikolwiek sposób dyskredytowania ekspertów z dziedziny obliczeniowej mechaniki płynów. Prawda jest taka, że w obecnej sytuacji jest o wiele więcej skomplikowanych projektów, które pchną rozwój techniki do przodu niż osób, które są w stanie się tego podjąć. Programy takie jak Flow Simulation jest w pewnym sensie kompromisem łączącym inżyniera z trudnymi do zasymulowania zjawiskami. Moim skromnym zdaniem do rozwiązania prostych z punktu widzenia modelowania zagadnień, powinniśmy używać jak najprostszych narzędzi zrozumiałych i dostępnych dla jak najszerszej grupy użytkowników.

 Autor: Karol Suchoń, Specjalista Techniczny ds. CAD|SIM  | SOLIDEXPERT

Zapraszamy do bezpośredniego kontaktu:

SOLIDEXPERT
Adam Bednarek  menadżer ds. wsparcia technicznego
SOLIDEXPERT | Rozwiązania dla przemysłu
p: +48 502 498 439
e: bednarek@solidexpert.com