Simulazione numerica per analizzare problematiche di termofluidodinamica
CFD (Computational Fluid Dyamics) permette di simulare la fluidodinamica interna ed esterna di locali ed apparecchiature di processo, consentendo inoltre di affrontare problematiche di scambio termico. Grazie all’impiego di software dedicati, CFD risolve le equazioni descrittive della dinamica dei fluidi, ossia le equazioni di Navier-Stokes, oltrepassando i limiti tecnologici derivanti dalle semplificazioni connesse alla soluzione analitica di tali funzioni. In questo senso, la CFD è un ramo complementare alla fluidodinamica sperimentale e teorica, che attraverso mezzi alternativi e più economici permette di testare il moto dei sistemi fluidi, anche in condizioni che renderebbero altrimenti impossibile o estremamente difficile ogni tipo di misurazione.
I vantaggi del CFD
CFD è un sistema che offre risultati migliori rispetto alla sola misurazione sperimentale dei fluidi: un vantaggio competitivo che è diventato ancora più importante, grazie alla maggiore accessibilità di tecnologie e competenze.
Progettazione
Simulazione del progetto per analizzare gli aspetti critici, ottimizzando tempi e costi.
Troubleshooting
Analisi del comportamento dei sistemi esistenti per identificare cause di malfunzionamenti.
Qualità di prodotto
Studio preliminare di singoli componenti, per migliorarne le funzionalità.
Conoscenza del sistema
Analisi di criticità e limiti operativi, per aumentare la robustezza del sistema, anche in termini di risparmio energetico.
WORK FLOW: le varie fasi di una simulazione CFD
1. CREAZIONE DELLA GEOMETRIA
Modellazione geometrica del sistema con ausilio di software CAD e studio delle possibili semplifi-cazioni, ad esempio in caso di simmetrie.
2. DISCRETIZZAZIONE SPAZIALE
Creazione della griglia di calcolo (mesh) attraverso software dedicati.
3. SOLUZIONE E POST-PROCESSING
Discretizzazione del sistema di equazioni PDEs in forma algebrica, soluzione del sistema e analisi dei risultati.
4. VALIDAZIONE RISULTATI
Attività di benchmarking volta a valutare il grado di confidenza ottenibile dalle simulazioni. Attuabile mediante paragone con case studies o mediante
misure sperimentali.