Modelo computacional 2.5D de un sistema de alta sustentación
Uno de los campos de estudio de la mecánica de fluidos computacional conocido en sus siglas en inglés como CFD (Computational Fluid Dynamics) son las configuraciones de alta sustentación en aviones. El cuarto taller propuesto por el Instituto Americano de Aeronáutica y Astronáutica (AIAA) junto con...
- Autores:
-
Vargas Torres, María Alejandra
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/68012
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/68012
- Palabra clave:
- CFD
SU2
Alta Sustentación
Spalart Allmaras (SA)
Detached Eddy Simulation (DES)
Aerodinámica
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Ingeniería
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Uno de los campos de estudio de la mecánica de fluidos computacional conocido en sus siglas en inglés como CFD (Computational Fluid Dynamics) son las configuraciones de alta sustentación en aviones. El cuarto taller propuesto por el Instituto Americano de Aeronáutica y Astronáutica (AIAA) junto con la Administración Nacional de Aeronáutica y el espacio (NASA), tiene como objetivo estudiar estos modelos. El taller en cuestión provee la geometría de estudio la cual es una sección bidimensional del modelo HL-CRM (High Lift Common Research Model HL-CRM, por sus siglas en inglés) junto con la familia de mallas no estructuradas para realizar las simulaciones. Se trabajó con un ángulo de ataque de 16° con una deflexión del slat y del flap de 30° y 37° respectivamente, el modelo de turbulencia con utilizado fue el Spalart Allmaras (SA). Este proyecto terminará el taller realizando las mallas 6 y 7 que no se habían podido realizar anteriormente debido al costo computacional, las simulaciones se ejecutaron en el clúster de la Universidad de los Andes. Una vez terminado el taller, el siguiente paso fue tomar la malla 1 debido a su bajo costo computacional y realizar las simulaciones con los modelos de turbulencia Detached Eddy Simulation (DES) y Delayed Detached Eddy Simulation (DDES), con el propósito de evaluar el comportamiento de la solución, si hay alguna mejora y evaluar los tiempos de simulación. Teniendo los resultados con los diferentes modelos se tomó como objetivo principal estudiar las diferencias entre los resultados de las simulaciones de los modelos 2D y 2.5D en la predicción del comportamiento del fluido. Para realizar el nuevo enmallado se tomaron las mallas 1 y 3 modificando la envergadura para tener dos configuraciones: 10 y 25 celdas. Se utilizó el software SALOME para realizar las mallas, como solver SU2 y para el post-procesamiento Para-view. Las simulaciones del 2.5D se realizaron con los tres modelos de turbulencia mencionados anteriormente, el prime-ro en estado estacionario y las dos últimas en transitorio, para estas últimas solo se utilizó la malla 1. Se encontró que los resultados del 2.5D se ven afectados por el modelo de turbulencia y el número de celdas, con SA no se tiene ninguna mejora con ninguna de las configuraciones comparándolas con su correspondiente en el 2D y se utilizan más recursos computacionales, mientras que con los modelos DES y DDES se pueden observar fluctuaciones en los coeficientes aero-dinámicos, en las velocidades y las viscosidades con los elementos que se ven afectados por la estela, también se pudo observar en la gráfica del contorno de la viscosidad turbulenta el comportamiento de la turbulencia. Con respecto al número de celdas, se identificó que al aumentar su número hay una mejora en la visualización de la turbulencia. |
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Huck, «Grid study for Delayed Detached Eddy-Simulation's grid of a pre-stalled wing,» de Canadian Aeronautics and Space Institute's AERO 2019 Conference, Laval, 2019. J. D. Anderson, Fundamentals of Aerodynamics, McGraw-Hill Series in Aeronautical and Aerospace Engineering., 2003. CFD Online, «CFD Online,» 25 Octubre 2008. [En línea]. Available: https://www.cfd-online.com/Wiki/Sutherland%27s_law. J. Tu , G. H. Yeoh y C. Liu , Computational fluid dynamics: a practical approach, Butterworth-Heinemann, 2018. Aerospace Engineering, «Aerospace Engineering,» 21 Abril 2012. [En línea]. Available: https://aerospaceengineeringblog.com/high-lift-devices/. P. Sofotasiou, «Aerodynamic optimisation of sports stadiums towards wind comfort,» 2017. I. B. Celik, U. Ghia, P. J. Roache, C. J. Freitas, H. Coleman y P. E. 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Rodríguez Hidalgo, «SIMULACIÓN DE UNA SECCIÓN DEL MODELO CRM-HL DE ALTA SUSTENTACIÓN,» Bogotá D.C., 2019. J. D. Alarcón, «Predicción por CFD de un perfil aerodinámico 2D en configuración de alta sustentación con SU2,» Bogotá D.C., 2022. 4th AIAA CFD High Lift Prediction Workshop, «High Lift Prediction Workshop,» National Aeronautics and Space Administration (NASA) - American Institute of Aeronautics and Astronautics(AIAA), [En línea]. Available: https://hiliftpw.larc.nasa.gov/Workshop4/results.html. [Último acceso: 2022]. HPCWIKI, «Scaling,» 3 Junio 2022. [En línea]. Available: https://hpc-wiki.info/hpc/Scaling. X. Li, «PDC Blog,» KTH vetenskap och konst, [En línea]. Available: https://www.kth.se/blogs/pdc/2018/11/scalability-strong-and-weak-scaling/. [Último acceso: 9 Noviembre 2018]. idealsimulations, «idealsimulations,» [En línea]. 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Las simulaciones del 2.5D se realizaron con los tres modelos de turbulencia mencionados anteriormente, el prime-ro en estado estacionario y las dos últimas en transitorio, para estas últimas solo se utilizó la malla 1. Se encontró que los resultados del 2.5D se ven afectados por el modelo de turbulencia y el número de celdas, con SA no se tiene ninguna mejora con ninguna de las configuraciones comparándolas con su correspondiente en el 2D y se utilizan más recursos computacionales, mientras que con los modelos DES y DDES se pueden observar fluctuaciones en los coeficientes aero-dinámicos, en las velocidades y las viscosidades con los elementos que se ven afectados por la estela, también se pudo observar en la gráfica del contorno de la viscosidad turbulenta el comportamiento de la turbulencia. 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