Strömungssimulation
Computational Fluid Dynamics als Schlüssel zur Optimierung
Komplexe Strömungsphänomene analysieren und Kosten senken
Computational Fluid Dynamics (CFD) ist in zahlreichen Anwendungsbereichen entscheidend – von der Luft- und Raumfahrt über die Automobilindustrie bis hin zur Energie- und Verfahrenstechnik. Durch numerische Simulationen lassen sich Strömungsphänomene detailliert untersuchen und der Aufwand für kostenintensive Experimente reduzieren.
Physikalische Prozesse realistisch abbilden und nutzen
Durch die Integration geeigneter Modelle können komplexe physikalische Prozesse präzise abgebildet und anwendungsrelevante Bedingungen realistisch simuliert werden. So lassen sich aerodynamische Designstudien unter turbulenten Strömungsbedingungen durchführen, Wärmeübertragungsprobleme analysieren oder Mehrphasenströmungen detailliert erfassen. Diese Erkenntnisse bilden die Grundlage für die Optimierung technischer Systeme.
Mit Supercomputing an modernen CFD-Methoden forschen
An unserem Institut forschen wir an innovativen Modellierungsansätzen und Algorithmen zur Weiterentwicklung der CFD-Technologien und deren Anwendung in interdisziplinären Projekten. Hierbei kommen sowohl kommerzielle (Simcenter STAR-CCM+) als auch open-source (OpenFOAM) Lösungen zum Einsatz. Durch die Nutzung der Rechenressourcen von Höchstleistungsrechenzentren (bwHPC), können auch großskalige Probleme effizient simuliert werden.
Turbulente Verbrennung
In vielen Energiewandlungsprozessen spielt Verbrennung eine zentrale Rolle. Über chemische Reaktionen wird thermische Energie freigesetzt, die dann im Weiteren in mechanische Arbeit oder elektrische Energie überführt werden kann. Am ATF werden effiziente Modellierungen zur Abbildung von Verbrennungsprozessen entwickelt und zur Auslegung von bspw. Fluggasturbinen eingesetzt.
Nicht-ideale Gasdynamik
Bei hohen Drücken weicht das thermodynamische Verhalten von dem eines idealen Gases ab. Zur Berücksichtigung dieser sogenannten Realgas-Effekte sind präzise Modelle erforderlich. Am ATF werden solche Modelle unter Einbeziehung künstlicher neuronaler Netze eingesetzt, um die Strömung in transsonischen Turbinen zu simulieren, die mit organischen Arbeitsfluiden, insbesondere Silikonölen, betrieben werden.
Multi-Physik
Die numerische Strömungssimulation (CFD) ermöglicht die Kopplung verschiedener physikalischer Phänomene in sogenannten Multi-Physik-Modellen. Diese berücksichtigen neben der Strömungsmechanik auch Wärmeübertragung, chemische Reaktionen und Mehrphasenströmungen. Am ATF werden beispielsweise Blasensäulenreaktoren untersucht, in denen das Zusammenspiel von Gasblasen, Flüssigkeit, Stoff- und Wärmeübergängen sowie chemischen Prozessen eine zentrale Rolle spielt.
Aerodynamik
Ein zentrales Thema der Strömungsmechanik ist die Bestimmung aerodynamischer Kräfte auf umströmte Objekte, beispielsweise Fahrzeuge. Zur Optimierung aerodynamischer Eigenschaften werden am ATF CFD-Methoden eingesetzt. Ein besonderer Fokus liegt auf der Weiterentwicklung des Rennfahrzeugs des lokalen Formula Student Teams DeltaRacing sowie dem Vergleich mit experimentellen Messungen im institutseigenen Windkanal.
Effiziente Tabellierung
Die Simulation technischer Verbrennungsprozesse ist typischerweise sehr rechenintensiv. Hauptursache dafür ist die Vielzahl chemischer Verbindungen, die miteinander reagieren. Eine effiziente Methode zur Reduzierung des numerischen Aufwands ist die Vorab-Berechnung chemischer Reaktionen anhand geeigneter Modellflammen. Dadurch kann der thermo-chemische Zustandsraum in Tabellenform gespeichert und während der Simulation über spezifische Kontrollparameter abgerufen werden. Dieser als Flamelet-Generated-Manifold (FGM) bekannte Ansatz wird am ATF weiterentwickelt und für spezifische Anwendungen eingesetzt.
Open-Source-Tools
Die Anforderungen an Verbrennungssimulationen sind ebenso vielfältig wie die zugrundeliegenden Anwendungen. Standardisierte Vorgehensweisen reichen daher oft nicht aus, um die unterschiedlichen Fragestellungen hinreichend zu beantworten. Aus diesem Grund liegt am ATF der Fokus auf der Nutzung frei zugänglicher Programme wie OpenFOAM, Cantera oder CoolProp. Die Möglichkeit, spezifische, auf eine Problemstellung zugeschnittene Prozessketten zu implementieren, ermöglicht den Einsatz geeigneter Modelle und eine zielgerichtete Auswertung der Simulationsergebnisse.
Künstliche Neuronale Netze
Die rasante Entwicklung im Bereich des maschinellen Lernens eröffnet auch in der numerischen Strömungssimulation neue Möglichkeiten. Künstliche neuronale Netze können beispielsweise eingesetzt werden, um komplexe physikalische Modelle zu ersetzen, deren Auswertung während der Strömungssimulation unnötig wird, und so signifikant Rechenzeit zu sparen. Entscheidend für die Qualität ist hierbei der Prozess des Anlernens. Am ATF werden Methoden entwickelt, um das thermodynamische Verhalten komplexer Moleküle in Turbinen mithilfe geeigneter neuronaler Netze abzubilden.