Simulation de mécanique des fluides numérique

L'analyse par éléments finis (FEA) est utilisée pour l'ingénierie des produits depuis des décennies. En parallèle, des approches de modélisation à haute fidélité et d'autres plus pragmatiques ont été développées en continu, vous permettant d'obtenir plus rapidement des résultats d'une précision satisfaisante.

Aujourd'hui, les ingénieurs peuvent et doivent choisir le niveau de précision qui correspond le mieux à leurs besoins pour répondre aux questions d'ingénierie avec un minimum d'effort de calcul. Le niveau de précision s'étend des techniques de modélisation haute-fidélité qui permettent de prédire le comportement réel à quelques pour cent près, voire moins, aux méthodes rapides qui permettent de prédire rapidement les tendances.

Aujourd'hui, les processus de certification et de vérification des outils de simulation FEA sont bien établis. Ils resteront un ingrédient essentiel pour l'avancement de la FEA, sa fiabilité, la confiance accordée aux jumeaux numériques et son déploiement dans de nouveaux domaines. Si la simulation prédictive réduira continuellement le besoin de mesures et de prototypage coûteux, elle continuera d'exiger des méthodes EF rigoureuses et la validation des meilleures pratiques par l'expérience. 

Les méthodologies CFD sans maillage offrent une approche alternative attrayante aux méthodes basées sur le maillage pour certaines applications. Lorsque l'obtention rapide de résultats est prioritaire par rapport à la plus grande précision, l'hydrodynamique des particules lissées (SPH) est un outil efficace. Cependant, les deux méthodes ont leur place, et selon les exigences concernant le temps de résolution par rapport à la précision requise, il peut être avantageux de choisir une approche basée sur le maillage ou sans maillage.

La plupart des flux qui nous entourent et qui sont pertinents pour le développement de produits sont de nature turbulente. Au fil des décennies, la science et l'industrie ont établi des relations étroites pour incorporer les descriptions de turbulences dans les équations de Navier-Stokes. Par exemple, le maillage du modèle de turbulence le mieux adapté à une application donnée et un projet CFD dépend fortement des exigences de précision par rapport aux exigences de vitesse de simulation.

Généralement, la modélisation de la turbulence peut être classée en trois catégories principales: la modélisation statistique, également connue sous le nom de Reynolds Average Navier-Stokes (RANS), la simulation à résolution d'échelles (SRS), comme la simulation des grandes échelles (LES) ou les simulations à tourbillons détachés (DES) et, enfin, la simulation numérique directe (DNS), qui ne fait aucune hypothèse de modélisation sur la turbulence.

L'apprentissage de la CFD nécessite du temps, du dévouement, des études approfondies et de la pratique. Il est essentiel de comprendre la physique fondamentale sous-jacente de la mécanique des fluides et les équations de Navier-Stokes, de saisir les méthodes numériques et leurs limites et de pratiquer l'utilisation pratique de l'outil logiciel de mécanique des fluides numérique. Grâce à l'automatisation et à l'amélioration continue des interfaces utilisateur dans les logiciels modernes de mécanique des fluides numérique, les obstacles à la CFD haute-fidélité vont encore diminuer à tous les niveaux, orientant l'attention vers l'analyse des résultats et la prise de décisions fondées sur la simulation. Il est également essentiel de comprendre la mécanique des fluides fondamentale pour juger des résultats et prendre des décisions d'ingénierie significatives basées sur les résultats de la CFD.

Le choix du matériel pour un projet CFD dépend vraiment de votre projet, de votre budget et de vos priorités actuelles. Quelques recommandations: les processeurs x86 exécutent des simulations depuis bien longtemps. Chaque solveur a été initialement développé et vérifié pour cette plateforme. Recherchez du matériel CFD avec un cache maximal (serveurs, postes de travail et ordinateurs portables). De nos jours, les processeurs graphiques (GPU) prennent en charge de nombreux solveurs, et les logiciels s'y adapteront encore davantage. Cette solution est très économe en énergie. Veillez à ce que les solveurs requis soient pris en charge et répondent aux exigences de mémoire de votre cas d'utilisation. Cela vous permet de tirer le meilleur parti des postes de travail multi-GPU et des clusters GPU. Les processeurs ARM prennent tout en charge, sauf l'interface utilisateur graphique. Il s'agit d'une approche pour un calcul rentable, en particulier sur les services cloud. Si votre outil de simulation de mécanique des fluides numérique prend en charge la technologie ARM. En général, la simulation CFD basée sur le cloud est une solution simple. Aucun investissement dans du matériel informatique coûteux, aucun coût d'inactivité et une évolutivité à la demande.

Les logiciels de simulation de mécanique des fluides numérique sont utilisés dans un large éventail d'applications d'ingénierie lorsqu'il est nécessaire de comprendre ou de prévoir l'écoulement fluidique et le transfert de chaleur et les effets qui en résultent sur la conception d'un produit ou d'un système. Dans le domaine de la conception de produits industriels, la simulation de la mécanique des fluides numérique a progressé pour simuler le comportement multiphysique dans des géométries complexes, permettant aux entreprises de comprendre et d'optimiser entièrement la conception de leurs produits virtuellement avant de construire un prototype.

Les principaux secteurs où la mécanique des fluides numérique est largement utilisée sont les suivants:

• Aéronautique
• Automobile
• Produits chimiques
• Produits de consommation
• Marine (conception des navires, des systèmes de propulsion et des moteurs)
• Électronique
• Énergie (nucléaire, pétrole, gaz et production d'électricité)
• Services de construction
• Sciences de la vie
• Turbomachines
• Sport
• Autres applications générales impliquant l'écoulement fluidique et le transfert de chaleur