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EN3224 Dinâmica de Fluidos Computacional

Universidade Federal do ABC

Aula 6 Geração de Grades

EN3224 Dinâmica de Fluidos Computacional

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TRANSFORMAÇÕES DE COORDENADAS

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Grade de pontos discretos

• A abordagem de diferenças finitas apresentada até agora, que exige que os cálculos sejam feitos sobre um arranjo de pontos de grade discretos.

• A disposição destes pontos discretos ao longo do campo de fluxo é simplesmente chamado de uma grade.

• A determinação de uma grade adequada para o fluxo sobre ou através de uma dada forma geométrica é um problema complexo.

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Geração da grade

• A questão da geração de grade é uma consideração importante em CFD: o tipo de grade escolhida para um dado problema pode ajudar ou prejudicar a solução numérica.

• A geração de grade torna-se uma atividade por si só.

• É assunto de numerosas conferências especiais, bem como vários livros.

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Conversão de grades

• A abordagem de diferenças finitas exige uma grade uniforme.

• Não temos uma forma direta para resolver numericamente as equações de fluxo que regulam mais de uma grade não uniforme dentro do contexto de um método diferenças finitas.

• Em vez disso, a grade não uniforme deve (de alguma forma) ser convertida em uma grade uniforme, retangular.

• As equações diferenciais parciais devem ser reformuladas de modo a aplicarem-se nesta grade retangular transformada.

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Problema...

• Alguns problemas reais não permitem que sejam aplicadas as equações de diferenças finitas diretamente.

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Exemplo

• Deseja-se calcular o fluxo sobre um aerofólio.

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Questões

1. Alguns pontos da grade caem dentro do aerofólio, onde eles estão completamente fora do fluxo.

• Quais são os valores das propriedades de fluxo que atribuiremos a estes pontos?

2. Existem poucos, se algum, os pontos da grade que caem sobre a superfície do perfil aerodinâmico. Isto não é bom, porque a superfície do perfil aerodinâmico é uma condição de contorno vital para a determinação da forma e, consequentemente, a superfície do perfil aerodinâmico deve ser clara e claramente vista pela solução numérica.

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A grid adequada

• Aqui vemos uma grade não uniforme curvilínea que é literalmente desenhada em torno do aerofólio.

• Os pontos a, b, e c, no plano físico correspondem aos pontos a, b, e c no plano computacional.

Plano físico

Plano computacional

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Transformação de coordenadas

• A transformação deve ser definida de tal forma que exista uma correspondência um-para-um entre a grade retangular e a grade física.

• As equações de diferenciais finitas são resolvidas por um método de diferença finita realizado no espaço computacional.

• O resultado é diretamente levado de volta ao plano físico, através da correspondência de um-para-um dos pontos da grade.

• As equações governantes são resolvidas no espaço computacional, que deve ser expresso em termos das variáveis x variáveis e h, em vez de x e y.

• As equações que governam o fluxo devem ser transformadas a partir de (x, y) para (x, h) como as novas variáveis independentes.

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Ações relativas a grades

1. Obter as transformações das coordenadas e das equações.

2. Gerar a grade.

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Transformação das variáveis

• Por simplicidade vamos começar com um fluxo fora do regime, com variáveis independentes x, y e t.

• As variáveis independentes do espaço físico (x,y,t) serão transformadas em (x,h,t), onde

)(

),,(

),,(

t

tyx

tyx

tt

hh

xx

A “Transformação”

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...e as derivadas?

• Usando a regra da cadeia:

• Os subscritos são adicionados para enfatizar que as variáveis são mantidas constantes na diferenciação parcial.

• Em nossas expressões posteriores, os subscritos serão descartados, no entanto, é sempre útil mantê-los em mente.

tytytyty xxxx ,,,,,,,

t

t

h

h

x

x hxtxth

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EN3224 Dinâmica de Fluidos Computacional

d/dx e d/dy

• Assim, para o espaço temos

xxx

h

h

x

x

yyy

h

h

x

x

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EN3224 Dinâmica de Fluidos Computacional

d/dt

• E para o tempo

ou

yxyxyxyx tttt ,,,,,,,

t

t

h

h

x

x hxtxth

tttt

t

t

h

h

x

x

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A métrica da transformação

• Os termos correspondem à métrica da transformação.

yxyx

hhxxe,,

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A segunda derivada

Seja

A segunda derivada em x vale:

txxA

h

h

x

x

txxx

A

x

h

h

x

x2

2

h

hh

hx

xx

x xxxxxx

2

2

22

2

2

Page 18: CFD Aula 6

EN3224 Dinâmica de Fluidos Computacional

A segunda derivada

Chamando e lembrando que

De modo similar

xx xxB

2

xxx

h

h

x

x

xxB

h

xh

x

x

2

2

2

xxxxC

h

h

x

hxhh 2

222

Page 19: CFD Aula 6

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A segunda derivada

• Substituindo na equação original e rearranjando os termos, teremos

xxx

xxxx

xh

xh

h

h

x

x

h

h

x

x

22

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

Page 20: CFD Aula 6

EN3224 Dinâmica de Fluidos Computacional

A segunda derivada

• Seguindo o mesmo processo para y, teremos

yyy

yyyy

xh

xh

h

h

x

x

h

h

x

x

22

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

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A segunda derivada

• E para a segunda derivada mista,

yxyxyx

yxyxyxyx

hxxh

hx

hh

h

xx

x

h

h

x

x

2

2

2

2

2222

2

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Exemplo 1

• Obter a equação de Laplace em (x,y,t) transformada para o espaço (x,h,t),

Equação de Laplace:

02

2

2

2

yx

Page 23: CFD Aula 6

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Exemplo 1: resolução

xxxxxxx

xh

xh

h

h

x

x

h

h

x

x

22

2

22

2

2

2

2

2

2

2

2

2

yyyyyyy

xh

xh

h

h

x

x

h

h

x

x

22

2

22

2

2

2

2

2

2

2

2

2

Somando, igualando a zero, rearranjando e agrupando, chega-se a

0

2

2

2

2

2

2

2

2

2

222

2

222

2

2

yxyx

yyxxyxyx

hh

h

xx

x

xhxh

hx

hh

h

xx

x

02

2

2

2

yx

Page 24: CFD Aula 6

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A transformação inversa

• Também se faz necessária a transformação do espaço computacional para o espaço físico.

• As variáveis independentes do espaço computacional (x,h,t) serão transformadas em (x,y,t):

)(

),,(

),,(

t

thx

thx

tt

yy

xx

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A transformação inversa

• Consideremos a componente u da velocidade. Sua derivada no espaço físico vale:

• Levando para o espaço computacional, teremos

dyy

udx

x

udu

hhh

xxx

d

y

dy

u

d

x

dx

uu

d

y

dy

u

d

x

dx

uu

Page 26: CFD Aula 6

EN3224 Dinâmica de Fluidos Computacional

A transformação inversa

• Considerando um sistema linear,

• usando o método de Cramer, podemos escrever

hhh

xxx

d

y

dy

u

d

x

dx

uu

d

y

dy

u

d

x

dx

uu

hh

xx

hh

xx

d

yxd

yx

d

yud

yu

x

u

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O jacobiano

O denominador da última expressão é o jacobiano determinante, denotado por

hh

xx

hx

d

yxd

yx

yxJ

),(

),(

O Jacobiano é a matriz de todos as derivadas parciais de primeira ordem de um vetor ou de função com valor escalar com respeito a outro vector.

Page 28: CFD Aula 6

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A transformação inversa

Com esta nova notação, teremos

e

Estas fórmulas expressam as derivadas das variáveis do fluxo no espaço físico em termos das derivadas das variáveis do fluxo no espaço computacional.

xhhx

yuyu

Jx

u 1

hxxh

xuxu

Jy

u 1

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Generalizando

• As transformações inversas genéricas ficam

xhhx

yy

Jx

1

hxxh

xx

Jy

1

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Relações envolvendo jacobianos

J

d

yxd

yx

d

y

d

y

xx

hh

xx

hx

hx

xx

hhhh

xx

x

d

y

x

d

y

J

dyx

dyx 1

x

h

h

x

x

h

h

x

d

x

Jdy

d

x

Jy

d

y

Jdx

d

y

Jx

1

1

1

1

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EN3224 Dinâmica de Fluidos Computacional

VERSÃO TRANSFORMADA DAS EQUAÇÕES DE CFD

Page 32: CFD Aula 6

EN3224 Dinâmica de Fluidos Computacional

Forma robusta das equações

Pergunta: dada uma equação do tipo

Podemos obter

?

0

y

G

x

F

t

U

0111

hx

GF

t

U

Page 33: CFD Aula 6

EN3224 Dinâmica de Fluidos Computacional

Forma robusta das equações transformadas

Passo 1: aplicamos as equações de transformação.

0

y

G

y

G

x

F

x

F

t

U h

h

x

x

h

h

x

x

0

y

G

x

F

t

U

Page 34: CFD Aula 6

EN3224 Dinâmica de Fluidos Computacional

Forma robusta das equações transformadas

Passo 2: multiplicamos pelo jacobiano.

0

y

GJ

y

GJ

x

FJ

x

FJ

t

UJ

h

h

x

x

h

h

x

x

0

y

G

y

G

x

F

x

F

t

U h

h

x

x

h

h

x

x

Page 35: CFD Aula 6

EN3224 Dinâmica de Fluidos Computacional

Forma robusta das equações transformadas

Calculamos o operador

xJF

F

xJ

xJF x

xx

x

x

x )/(

xJF

xJF

x

FJ

x

xx

xx

x

)/(

Page 36: CFD Aula 6

EN3224 Dinâmica de Fluidos Computacional

Forma robusta das equações transformadas

De forma similar, para h teremos

E, para G:

xJF

xJF

x

FJ

h

hh

hh

h

)/(

yJG

yJG

y

GJ

x

xx

xx

x

)/(

yJG

yJG

y

GJ

h

hh

hh

h

)/(

Page 37: CFD Aula 6

EN3224 Dinâmica de Fluidos Computacional

Forma robusta das equações transformadas

Substituindo e fatorando, chega-se a

0

yJ

yJG

xJ

xJF

yJG

xJF

yJG

xJF

t

UJ

h

h

x

x

h

h

x

x

hh

h

xx

x 0

0

Page 38: CFD Aula 6

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Forma robusta das equações transformadas

Lembrando que

Então

e

022

xhhxxhhx

h

h

x

x

yyyy

xJ

xJ

x

h

h

x

d

y

Jdxd

y

Jx

1e

1

022

xhhxxhhx

h

h

x

x

xxxx

yJ

yJ

Page 39: CFD Aula 6

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Forma robusta das equações transformadas

Finalmente, temos

onde

0111

hx

GF

t

U

yJG

xJFG

yJG

xJFF

JUU

hh

xx

1

1

1

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EN3224 Dinâmica de Fluidos Computacional

GERAÇÃO ALGÉBRICA DE GRADE ELÍPTICA EM DOMÍNIOS DE BLOCOS ESTRUTURADOS

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EN3224 Dinâmica de Fluidos Computacional

Introdução

• A maioria das técnicas de solução de equações diferenciais parciais busca uma aproximação com a verdadeira solução em grades.

• Estas grades têm de satisfazer certos requisitos no que diz respeito à sua geometria, bem como a sua topologia.

• O tipo de grade escolhida tem grande influência sobre a qualidade dos resultados obtidos.

Page 42: CFD Aula 6

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Classificação de malhas

Malha estruturada - Caracterizada por conectividade regular. - Restringe as escolhas de elementos para quadriláteros em 2D ou em hexaedros em 3D. Malha não estruturada - Caracterizada pela conectividade irregular. - Os requisitos de armazenamento para uma malha não estruturada pode ser substancialmente maior. - Bom para geometria complexa.

Page 43: CFD Aula 6

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Malha estruturada

Page 44: CFD Aula 6

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Malha não estruturada

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Métodos para geração de grade estruturada

Método algébrico - Mais fácil para a geração de malhas. - “Propagação de canto” - “Quebra” das linhas de grade. - Serve como grade inicial para a geração de grade elíptica. Método Elíptico - Produz as grades melhor possível no sentido de suavidade e rede de distribuição de ponto. - Pode ser utilizado com função de controle (Poisson) ou sem função de controle (Laplace).

Page 46: CFD Aula 6

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Método algébrico: equações de geração de grade

• Sistema de equações de Laplace (membranas)

Desvantagem: não fornece qualquer controle sobre a distribuição de pontos internos.

02

02

111222

111222

hhxhxx

hhxhxx

yayaya

xaxaxa

Page 47: CFD Aula 6

EN3224 Dinâmica de Fluidos Computacional

Método elíptico: equações de geração de grade

• Sistema de equações de Laplace (membranas)

Desvantagem: não fornece qualquer controle sobre a distribuição de pontos internos.

02

02

111222

111222

hhxhxx

hhxhxx

yayaya

xaxaxa

Page 48: CFD Aula 6

EN3224 Dinâmica de Fluidos Computacional

Método elíptico: equações de geração de grade

• Sistema de equações de Poisson

Desvantagem: não fornece qualquer controle sobre a distribuição de pontos internos.

hxhhxhxx

hxhhxhxx

yPaPaPayPaPaPayayaya

xPaPaPaxPaPaPaxaxaxa

)2()2(2

)2()2(2

2

2211

2

1212

2

1122

1

2211

1

1212

1

1122111222

2

2211

2

1212

2

1122

1

2211

1

1212

1

1122111222

Sistema original de Laplace

Funções de controle

Page 49: CFD Aula 6

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Método

1. Definir os pontos das bordas.

2. Criar um grid inicial (algébrico).

3. Aplicar interativamente o método de Laplace ou Poisson.

Page 50: CFD Aula 6

EN3224 Dinâmica de Fluidos Computacional

Método

Para Laplace:

com condições de contorno de Dirichlet a discretização fica

4

1,1,,1,1

,

jijijiji

ji

xxxxx

0x

Page 51: CFD Aula 6

EN3224 Dinâmica de Fluidos Computacional

Programa exemplo

//---------------------------------------------------------------------------

// executa um passo no sentido da solução

float dgrid()

{

int i,j;

float xm,ym,erro,mm;

float xx[MAXDIM][MAXDIM];

float yy[MAXDIM][MAXDIM];

mm = 0; erro = 0;

for(i=1;i<(n-1);i++)

for(j=1;j<(m-1);j++) {

xm = (xx[i-1][j] + xx[i+1][j] + xx[i][j-1] + xx[i][j+1])/4;

ym = (yy[i-1][j] + yy[i+1][j] + yy[i][j-1] + yy[i][j+1])/4;

erro += sqr(x[i][j] - xm) + sqr(y[i][j] - ym);

mm += 1.0;

x[i][j] = xm;

y[i][j] = ym;

}

erro = sqrt(erro) / mm;

return erro;

}

4

1,1,,1,1

,

jijijiji

ji

xxxxx