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Timestamp: 2018-01-21 13:20:57+00:00

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Non-Deterministische CFD Simulationen in FINE /Turbo - PDF
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1 Non-Deterministische CFD Simulationen in FINE /Turbo Dipl.-Ing. (FH) Peter Thiel Dr.-Ing. Thomas Hildebrandt NUMECA Ingenieurbüro NUMECA, a New Wave in Fluid Dynamics
2 Überblick 1. Motivation: Warum non-deterministische CFD Simulationen? 2. Arbeitsablauf 3. Implementierungen in FINE /Turbo 4. Anwendungsbeispiele: NASA Rotor Diskussion
3 Motivation Warum non-deterministische Simulationen? Ziel: Non-deterministische Simulationen als Methode um den Einfluss von Unsicherheiten vorherzusagen. CFD Simulationen sind (und werden) immer mit einer Anzahl von Fehlerquellen behaftet sein. Unsicherheiten in den Randbedingungen (Temperaturen, Drücke, turbulente Größen) Herstellungstoleranzen und Ungenauigkeiten (Rauhigkeit, Winkel, Radien, Formabweichungen) Unsicherheiten in der Modellierung (Turbulenzmodell, Netzauflösung) Numerische Unsicherheiten (Diskretisierungsschema endlicher Ordnung)
4 Motivation Warum non-deterministische Simulationen? Ziel: Non-deterministische Simulationen als Methode um den Einfluss von Unsicherheiten vorherzusagen. Diese Unsicherheiten stellen ein ernst zu nehmendes Risiko im Designprozess dar mit der Folge: Unnötig erhöhter Sicherheitsmargen (Kosten, Größe, Gewicht...), oder erhöhter (oder unbekannter) Versagenswahrscheinlichkeit des fertigen Produktes.
5 Arbeitsablauf Der Arbeitsablauf einer non-deterministischen CFD Simulation: 1. Identifizierung der wichtigsten Unsicherheiten (Was weiß ich nicht?) 2. Quantifizierung dieser Unsicherheiten (Wahrscheinlicher Bereich?) Falls eine empirische, statistische Datenverteilung verfügbar ist (Stichproben), dann kann mit einfachen Mitteln eine Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (pdf) angenähert werden (Ausgleichskurve). Falls nur Maximum, Minimum und wahrscheinlichster Wert bekannt sind kann eine β- Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionsverteilung (β-pdf distribution) angenähert werden.
6 Arbeitsablauf Der Arbeitsablauf einer non-deterministischen CFD Simulation: 3. Fortpflanzung der Unsicherheiten (Auswirkungen?) Mathematische Methoden zur Abbildung der Wirkung stochastischer Eingabedaten oder Modellparameter auf die Lösung der partiellen Differentialgleichungen. 4. Beurteilung des Einflusses der Unsicherheiten und Erstellen eines Vertrauensbereichs für das CFD Ergebnis.
7 Implementierung Fortpflanzung der Unsicherheiten (1) Mathematische und algorithmische Methoden werden angewendet um die Wirkung stochastischer Eingabedaten oder Modellparameter auf die Lösung der partiellen Differentialgleichungen abzubilden Die Polynomial Chaos Method (PCM) scheint sich als eine geeignete Methode zu erweisen (Wiener, 1938). Die zufällige Verteilung von Strömungs- und Geometriegrößen wird dabei durch Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen (pdf) für jede Variable an jedem Punkt und zu jeder Zeit ausgedrückt. Alle Zufallsgrößen r u = u x t (,, ξ,..., ξ ) r P r u x,, t = u x, t Ψ ( ξ ) ( ξ ) k ( ) k = 0 1 werden ausgedrückt durch wobei Ψκ(ξ) orthogonale Polynome darstellen, die wiederum Typen von Zufallsvariablen entsprechen. n k
8 Implementierung Methoden der Implementierung der PCM Zwei Methoden sind verfügbar: 1. Intrusive PCM (I-PCM) 2. Non Intrusive PCM (NI-PCM)
9 Implementierung Implementierung in FINE /Turbo (I-PCM) Intrusive PCM (I-PCM) ist als neue Funktionalität im blockstrukturierten Strömungslöser FINE /Turbo implementiert. Bei der intrusiven Methode wird jede Strömungsvariable durch eine Polynomial Chaos Reihe (Expansion) ausgedrückt. Diese Reihen werden zusätzlich zu den Strömungsvariablen in die partiellen Differentialgleichungen des Strömungslösers eingeführt. Die Lösung enthält dann einen Satz gekoppelter Gleichungen für die PCM-Koeffizienten die numerisch integriert werden können. Diese Art der Implementierung ist intrusiv, da sie weitgehende Modifikationen des deterministischen Strömungslösers verlangt.
10 Implementierung Implementierung in FINE /Turbo (I-PCM) I-PCM im block-strukturierten Strömungslöser FINE /Turbo Nicht-deterministische CFD Simulation ähnlich wie bisher in FINE /Turbo, aber mit einer Vorgabe von pdf s als Randbedingung. Analyse aller relevanten statistischen Parameter (Mittelwert, Median, Standardabweichung, pdf) für die vorgegebenen Auslegungsziele (Wirkungsgrad, Leistungsaufnahme etc....). Nicht-Determin. Efficiency η Mittelwert Median Std. Dev. P(Ra) P(η) 85,2% 84.9% 0.65% Ra η
11 Implementierung Implementierung in FINE /Turbo (NI-PCM) Non-Intrusive PCM (NI-PCM) in FINE /Turbo FINE /Turbo wird als black box betrachtet. Der deterministische Strömungslöser errechnet einige stochastisch verteilte Beispielexemplare (stochastischer Raum). Die Lösungen werden nach statistischen Methoden ausgewertet, um die relevanten statistischen Größen zu extrahieren. (Probabilistic Collocation Method, Probabilistic Radial Basis Function Approach and Chaos Collocation) Die nicht-intrusive Methode verlangt keine inneren Modifikationen des deterministischen Strömungslösers.
12 Implementierung Implementierung in FINE /Turbo (NI-PCM) Non-Intrusive PCM (NI-PCM) in FINE /Turbo Probenverteilung (Random, DOE) und deterministische Strömungslösung über die Bandbreite der Unsicherheiten einzelner Werte. Auswertung der Ergebnisse nach statistischen Methoden. Abschätzung aller relevanten statistischen Parameter (Mittelwert, Median, Standardabweichung, pdf) für die vorgegebenen Auslegungsziele (Wirkungsgrad, Leistungsaufnahme etc....). Determin. Sampling Post-Processing Efficiency η Mittelwert Median Std. Dev. P(Ra) Ra η 85.2% P(η) 84.9% 0.65% Ra n n η
13 Testfall NASA Rotor 37 Testfall: NASA Rotor 37 (AGARD AR-355) Auswahl von zwei Konfigurationen: 1. Quasi 2D Unsicherheit: Statischer Druck am Austritt p D Unsicherheiten: Statischer Druck am Austritt p 2 Spaltweite Code: FINE /Turbo 8.6 Turbulenzmodell: Spalart-Allmaras
14 Testfall NASA Rotor 37: Quasi-2D Netz: ~ Punkte, y+~ D Konfiguration für schnelle Untersuchungen Unsicherheit im statischen Druck: p 2 = Pa σ(p 2 ) = Pa VarK(p 2 ) = 4% Normalverteilung I-PCM: PC-Reihe 2. Ordnung NI-PCM: Reihen 2., 3., und 4. Ordnung b2b-netz
15 Testfall NASA Rotor 37: Quasi-2D Ergebnisse NI-PCM: Druckfeld und Verschiebung der Stoß-Lage: NI-PCM Lösung 4. Ordnung
16 Testfall NASA Rotor 37: Quasi-2D Vergleich: NI-PCM & I-PCM Mittlerer statischer Druck Zellen 30 and 55 entsprechen den Stoß-Lagen Gute Übereinstimmung im mittleren statischen Druck
17 Testfall NASA Rotor 37: Quasi-2D Vergleich: NI-PCM & I-PCM Standardabweichung statischer Druck Verschiebung der Stoß-Lage ist die Ursache für Abweichungen in der Standardabweichung.
18 Testfall NASA Rotor 37: 3D Unsicherheit p 2 Netz: ~ Punkte, y+~1...2 Unsicherheit im statischen Druck: p 2 = Pa σ(p 2 ) = Pa VarK (p 2 ) = 4% Normalverteilung I-PCM: PC-Reihe 2. Ordnung NI-PCM: Reihen 2. Ordnung Druckverlauf auf 3 b2b Ebenen 3 deterministische Simulationen
19 Testfall NASA Rotor 37: 3D Unsicherheit p 2 Vergleich: NI-PCM & I-PCM Mittlerer statischer Druck Gute Übereinstimmung im mittleren statischen Druck
20 Testfall NASA Rotor 37: 3D Unsicherheit p 2 Vergleich: NI-PCM & I-PCM Standardabweichung statischer Druck Unterschiede in der Standardabweichungen an den Stoßlagen
21 Testfall NASA Rotor 37: 3D Unsicherheit p 2 Non-deterministische Kennlinie Unsicherheit im statischen Druck: p 2 = Pa VarK (p 2 ) = 4% Normalverteilung I-PCM: 2. Ordnung, Betriebspunkte NI-PCM: 2. Ordnung, Betriebspunkte 1...7
22 Testfall NASA Rotor 37: 3D Unsicherheit p 2 Non-deterministische Kennlinie 2. Ordnung NI-PCM Fehlerbalken = +/- σ/2 Druckverhältnis Wirkungsgrad Auswirkung von Unsicherheiten steigen zur Pumpgrenze hin an!
23 Testfall NASA Rotor 37: 3D Unsicherheit p 2 Radiale Verteilungen (98% Sperrmassenstrom, p 2 = Pa) Fehlerbalken = +/- σ Wirkungsgrad Druckverhältnis Temperaturverhältnis Auswirkung von Unsicherheiten steigen zum Gehäuse hin an!
24 Testfall NASA Rotor 37: 3D Unsicherheit Spaltweite Netz: ~ Punkte, 37 Punkte radial im Spalt Unsicherheit im Radialspalt Δr = mm Variation = [0.5Δr; 1.5Δr] Verteilung = β-pdf NI-PCM: Reihen 2. Ordnung
25 Testfall NASA Rotor 37: 3D Unsicherheit Spaltweite Non-deterministische Kennlinie 2. Ordnung NI-PCM Fehlerbalken = +/- σ Druckverhältnis Wirkungsgrad Auswirkung von Unsicherheiten steigen zur Pumpgrenze hin an!
26 NUMECA International User Conference November 2009, Brüssel Vielen Dank! NUMECA, a New Wave in Fluid Dynamics
Histogramme in der Datenbankoptimierung. Marian Marx 26.06.2008
Histogramme in der Datenbankoptimierung Marian Marx 26.06.2008 Inhaltsverzeichnis 1. Histogramme im Allgemeinen 1.1 Definition Histogramm 1.2 Beispiel Histogramm 2. Histogramme in der Datenbankoptimierung

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