Modelowanie numeryczne w środowisku OpenFOAM. Zaawansowane wprowadzenie do numerycznej mechaniki płynów z Octave, Python i C++

  • Dodaj recenzję:
  • Kod: 5449
  • Producent: Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
  • Autor: Tomasz P. Kozłowski

  • szt.
  • Cena netto: 84,76 zł 89,00 zł

Modelowanie numeryczne w środowisku OpenFOAM. Zaawansowane wprowadzenie do numerycznej mechaniki płynów z Octave, Python i C++

rok wydania: 2023
ISBN: 978-83-7493-262-2
ilość stron: 136
format: 17x24 cm
oprawa: miękka

Opis

Publikacja jest omówieniem narzędzi, które mogą zostać wykorzystane w numerycznej mechanice płynów. Otwiera ją rozdział zawierający podstawowe informacje dotyczące powłoki systemowej Bash pozwalającej na sprawną pracę w systemie Linux i automatyzację wielu procesów związanych z modelowaniem numerycznym w środowisku OpenFOAM. Po matematycznych podstawach mechaniki płynów, równaniu ciągłości, równaniu Naviera–Stokesa w postaci zachowawczej, a także podstawach rachunku tensorowego przedstawiono algorytm rozwiązywania równań ruchu płynu, stosowany do poszukiwania związku między polem prędkości a ciśnienia. Podano dwa najczęściej stosowane modele turbulencji, uzupełnione o wybrane funkcje ścianki. Funkcje te, ogólnie, pozwalają zaoszczędzić zasoby pamięci, moc obliczeniową, a tym samym zapewnić krótszy czas oczekiwania na wyniki. Przedstawiono również sposób, w jaki w OpenFOAM można budować warunki brzegowe z wykorzystaniem języka C++. Aby przybliżyć zagadnienie generacji siatek numerycznych, uwagę poświęcono programowi snappyHexMesh. Wprowadzono uproszczony model przepływu nieściśliwego z wymianą ciepła oraz wykonano obliczenia testowe dotyczące wymiany ciepła w rurze osiowosymetrycznej. W kolejnych rozdziałach omówiono również narzędzia służące do pobierania wyników z obszaru obliczeniowego, a także narzędzia ułatwiające tworzenie i konfigurowanie zdefiniowanych przez użytkownika informacji, które są potrzebne podczas przetwarzania końcowego oraz analizy i obróbki wyników obliczeń. Poruszono również kwestię wizualizacji wyników oraz odpowiedniego do tego oprogramowania, m.in. języka Python, dzięki któremu cały proces tworzenia przypadku obliczeniowego można łatwo automatyzować.