CFD-Activities

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Numerische Methoden
-
Einführung
Einführung
Raumdiskretisierung
Numerische Verfahren (FD, FV, FE)
Zeitintegration
Raumdiskretisierung
Numerische Verfahren
Zeitintegration
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Wieso CFD?
• CFD heisst Computational Fluid Dynamics
• Hohe Rechenleistung dank Computertechnik
• Analytische Lösungen haben Einschränkungen
• Verschieden numerische Verfahren - Finite
Differenzen (FD), finite Volumen (FV) und
finite Elemente (FE)
Einführung
Raumdiskretisierung
Numerische Verfahren
Zeitintegration
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Die Raumdiskretisierung
• 1. Schritt: Diskretisierung des Raums, d.h.
Unterteilung in Teilgebiete.
• 2 Haupmöglichkeiten: strukturierte oder
unstrukturierte Netze.
• Netzgenerierung braucht im Allgemeinen
einen Netzgenerator.
• Die Diskretisierung ist häufig schwieriger
als die Rechnung.
Einführung
Raumdiskretisierung
Numerische Verfahren
Zeitintegration
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Strukturierte Gitter
• Jedes Element und
jeder Knoten ist durch
ndim Zeiger identifizierbar.
• Untertypen strukturierter Gitter sind:
N
N
P(5,4)
P(5,4)
2 2
1 1
1
21 2
NN
– Reguläre Gitter,
– Orthogonale Gitter und
– krummlinige Gitter
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Raumdiskretisierung
Numerische Verfahren
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Vor-/Nachteile strukturierter Gitter
• Wenig Speicherbedarf
• Geringer Verwaltungsaufwand, schnelle
Rechenzeiten
• Gut geeignet bei “ausgeschalteten” Teilgebieten
• Geringe, geometrische Flexibilität
• Nicht geeignet bei beweglichen Rändern
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Raumdiskretisierung
Numerische Verfahren
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Vor-/Nachteile strukturierter Gitter
Einführung
Raumdiskretisierung
Numerische Verfahren
Zeitintegration
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Numerische Verfahren
Grundlagen
• Analogie zwischen Experiment und Numerik.
• Anstelle einer kontinuierlichen Variablenverteilung verwenden numerische Verfahren diskrete
Knotenwerte.
• Die Verfahren unterscheiden sich durch die Art,
wie sie aus diskreten Knotenwerten die Variablenverteilung annähern.
• Bekannteste Verfahren sind FD, FV und FE.
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Numerische Verfahren
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Modellgleichung - Poisson Gleichung

 2  f
x
2
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Numerische Verfahren
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Übersicht numerische Methoden
• FD arbeitet mit der Differentialform der
PDGL
– Massenerhaltung ist nicht gewährleistet
• FV benutzt die Integralform der PDGL
– Massenerhaltung im Element ist gewährleistet
• FE stützt sich auf die schwache
Integralform
– Massenerhaltung über Gesamtgebiet i.O.
Einführung
Raumdiskretisierung
Numerische Verfahren
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FD
• Älteste Methode, wurde von Euler 1768 für die
Lösung von Differentialgleichungen erfunden.
• Differentialquotienten werden durch
Differenzenquotienten approximiert, diese sind
u.U. nicht stetig, was zu numerischen Fehlern
führen kann. Aus einer Taylor-Reihenentwicklung
folgt:
  3  1 
  






x
2

x

2 

Einführung
  2   1   3  2 2 
 2   

2
x

 x  2 
Raumdiskretisierung
Numerische Verfahren
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FD
• FD benötigen reguläre Netze, üblicherweise
strukturierte, um die Differenzenapproximation
einfach bilden zu können.
• Die Netze dürfen nur geringe Variationen
aufweisen (Dehnung/Verzerrung der Zellen), da
sonst der numerische Fehler gross wird.
• Grundnetz in 3D bildet ein sechs seitiger Körper,
der den effektiven Rändern angepasst werden
kann.
• Multiblock reduziert diese Einschränkung.
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Raumdiskretisierung
Numerische Verfahren
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FV
• Ueber ein Kontrollvolumen werden die
Flüsse bilanziert: „Rein gleich Raus plus
Quelle/Senke“:
   

 f
x  x 
Einführung
  E   P    P  W
  
integriert 
 xe   xw
Raumdiskretisierung
Numerische Verfahren

  fx

Zeitintegration
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FV
• Wurden von McDonald (1971) bzw. McCormack und
Paullay (1972) zum ersten Mal in 2D verwendet und
1973 von Rizzi auf 3D erweitert.
• Da die Formulierung über Zellvolumen und nicht
Netzschnittpunkte erfolgt, ist hohe geometrische
Flexibilität gegeben. Die Zellen können aus beliebigen
Körpern gebildet werden.
• Man unterscheidet Zellmittelpunkt bzw. Zelleckpunkt
FV-Methoden. Zellmittelpunkt hat Stabilitätsvorteile,
bei Zelleckpunkt lassen sich RB’s besser formulieren.
• FV ist die verbreitetste Diskretisierungsmethode.
Einführung
Raumdiskretisierung
Numerische Verfahren
Zeitintegration
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FE
• FE geht von der schwachen Integralform aus, d.h. die
Ausgangsgleichung wird gewichtet und integriert.
• Durch Integration der gewichteten Ausgangsgleichung über das Gebiet verschwindet der Fehler der
Diskretisierung.
• FE nimmt Verteilfunktionen der Variablen über die
Elemente an, diese sind linear oder Polynome höherer
Ordnung.
Einführung
Raumdiskretisierung
Numerische Verfahren
Zeitintegration
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• Am Punkt A innerhalb des Elements 1 wird die Variable A linear aus den Werten 1 und 2 der Nachbarknoten interpoliert:
 A  1 
X A  X1
X 2  X1
(  2  1 ) 
X2  X A
X 2  X1
1 
X A  X1
X 2  X1
2
• Die Brüche vor den Variablen 1 und 2 nennt man
“Ansatzfunktionen”. Sie werden auch zur Gewichtung
der schwachen Integralform gebraucht. Ansätze höherer
Ordnung sind möglich.
Einführung
Raumdiskretisierung
Numerische Verfahren
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FE
• FE wurde von R. Courant im Jahr 1943 entwickelt.
• Die Elemente werden durch Netzschnittpunkte
gebildet, wo auch die Unbekannten sitzen.
• Die Stabilität ist reduziert aber RB’s lassen sich
einfach formulieren.
• Die Genauigkeit kann durch den Grad der
Ansatzfunktionen beliebig erhöht werden.
• Vergleich der Rechenzeiten mit FV ist schwierig, da
die Genauigkeit bei FE a priori höher ist.
Einführung
Raumdiskretisierung
Numerische Verfahren
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Was sind Verfahren höherer
Ordnung?
• In der Taylor-Reihenentwicklung werden
Terme höherer Ordnung berücksichtigt (FD)
• Berücksichtigung von Ansatzfunktionen
höherer Ordnung (FE).
• Verwendung von MUSCL, mit dem die
Ordnung beliebig erhöht werden kann (FV).
• Achtung: Schemen höherer Ordnung neigen
zu Oszillationen!
Einführung
Raumdiskretisierung
Numerische Verfahren
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Upwind Verfahren
• Bis jetzt waren alle Verfahren sog. “zentrale”
Verfahren, d.h. Information floss von oberund unterstrom mit gleichem Gewicht ein.
• Bei schiessender Strömung ist dieser Ansatz
nicht gerechtfertig, da von unterstrom keine
Beeinflussung stattfinden kann.
• Upwind Verfahren berücksichtigen den Informationsfluss korrekt, d.h. sie gewichten die
Seite stärker, von der Information einfliesst.
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Raumdiskretisierung
Numerische Verfahren
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Upwind Verfahren höherer Ordnung
• Analog wie Verfahren höherer Ordnung, aber
nur Information oberstroms wird berücksichtigt.
Einführung
Raumdiskretisierung
Numerische Verfahren
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Welche Methode eignet sich für
meine Bedürfnisse?
• Grundsätzlich kann man mit jeder Methode
alles machen. Teilweise erfordert die
Anpassung hohes Fachwissen.
• Ich würde bei der Wahl die gewünschte
Netzauflösung in den Vordergrund stellen.
• Keine Methode hat nur Vorteile!
• FV ist sicher für CFD ein sehr guter
Kompromiss.
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Raumdiskretisierung
Numerische Verfahren
Zeitintegration
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ENDE
Einführung
Raumdiskretisierung
Numerische Verfahren
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Randbedingungen
• Zur Lösung der PDG braucht es Randbedingungen.
• Randbedingungen beeinflussen die Lösung am
Rand und oftmals bis tief ins Rechengebiet.
• Schlecht gesetzte RB bewirken eine schlechte Lösung, unabhängig von der Güte der Numerik!
• Als Regel kann gelten: überall wo eine charakteristische Information ins Rechengebiet eintritt, muss
eine RB gesetzt werden.
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Raumdiskretisierung
Numerische Verfahren
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Anfangsbedingungen
• Die Randbedingungen in Zeitrichtung nennt man
Anfangsbedingungen.
• Stationäre Probleme werden oft mit instationären
Algorithmen gelöst. In diesen Fällen spielt die AB
eine untergeordnete Rolle.
• Komplexe, nichtlineare Systeme konvergieren nur,
wenn physikalisch sinnvolle AB gesetzt werden.
Dies kann u.U. die Ruhe sein (h=konst., v=0).
Einführung
Raumdiskretisierung
Numerische Verfahren
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Einführung
Raumdiskretisierung
Numerische Verfahren
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Methode der finiten Differenzen FD
• Die FD geht von der Differentialform der PDG
aus (siehe Modellgleichung).
• Die Variable  wird in einer Taylor-Reihe um 2
entwickelt und als Näherung von 1 benutzt. Daraus resultieren Ausdrücke für die Ableitungen.
Einführung
Raumdiskretisierung
Numerische Verfahren
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2
   1 2    
1   2  x
  x  2   ....
 x  2 2
 x  2
2
   1 2    
 3   2  x
  x  2   ....
 x  2 2
 x  2
• Subtraktion bzw. Addition der beiden,
Gleichungen ergibt:
  3  1 
  


 
 x  2  2x 
Einführung
Raumdiskretisierung
  2 
   3  2 2 

   1

2
 x 2 
x


2 
Numerische Verfahren
Zeitintegration
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Modellgleichung in FD
• Unsere Modellgleichung kann damit angenähert werden durch:
  i 1   i 1  2 i 
fi  

2
x


Einführung
Raumdiskretisierung
Numerische Verfahren
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• Anwendung auf jeden Punkt im Rechengebiet resultiert in:
A·x=b
 2 1 0 0 0 0 0 
 1 2  1 0

.
0
0


 0 1 2 1 .
.
0
1 

A  2  0 0 1 2 1 .
0
x 
0
.
. 1 2 1 0 


.
.  1 2  1
0 0
 0 0 0 0 0 1 2 


Einführung
Raumdiskretisierung
Numerische Verfahren
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Vor-/Nachteile von FD
•
•
•
•
Anschauliche Formulierung
Schnelle Rechenzeiten.
Geringe, geometrische Flexibilität.
Vorsicht bei numerischen Stössen, wo sich
unendliche Gradienten ergeben können!
Einführung
Raumdiskretisierung
Numerische Verfahren
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Methode der finiten Volumen FV
• Die FV geht von der Integralform der Modellgleichung aus. Diese resultiert aus:
   
 
 f
x  x 
integriert
e
     

 
   f dx  0
 x  e  x  w w
  E   P    P  W

 
  x

x
e
w

 
Einführung
Raumdiskretisierung

  fx


Numerische Verfahren
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Vorteil von FV
• Durch die Verwendung der Integralform ist der
Erhalt von Masse, Impuls und Energie gesichert
(Bilanzierung).
• In 2D und 3D ist die Formulierung unabhängig
von der Geometrie der Elemente. Die
geometrische Flexibilität ist grösser als bei FD.
• Schnelle Rechenzeiten.
Einführung
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Methode der finiten Elemente FE
• FE geht von der schwachen Integralform aus.
Diese resultiert durch Anwendung der Methode
der gewichteten Residuen.
• Durch Integration der gewichteten Ausgangsgleichung über das Gebiet verschwindet der Fehler
der Diskretisierung.
Einführung
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• Anwendung der gewichteten Residuen auf die
Modellgleichung ergibt:
   2 
 W   2  
xi 1
  x 
xi

f dx  0


• Es wird angenommen, dass Aenderungen über ein
Element durch ein Polynom angenähert werden
können, im einfachsten Fall durch:
  1   2 x
Einführung
bzw.
 1  1 x1  1 
e     
   K

 2  1 x2   2 
Raumdiskretisierung
Numerische Verfahren
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• Aus den vorhergehenden Gleichungen erhalten wir
die Ansatzfunktionen durch folgende
Umformungen:
  1   2 x
bzw.
 1  1 x1  1 
e     
   K

 2  1 x2   2 
  1 xK 1 e und
N i  1 xK 1
• Von den Ansatzfunktionen wird gefordert, dass sie
den Wert 1 am betreffenden Knoten und den Wert
0 an allen anderen Knoten aufweisen.
Einführung
Raumdiskretisierung
Numerische Verfahren
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• Am Punkt E innerhalb des Elements 1 wird die Variable E linear aus den Werten 1 und 2 der Nachbarknoten interpoliert:
 E  1 
X E  X1
X 2  X1
(  2  1 ) 
X2  XE
X 2  X1
1 
X E  X1
X 2  X1
2
• Die Brüche vor den Variablen 1 und 2 nennt man
“Ansatzfunktionen”. Sie werden auch zur Gewichtung
der schwachen Integralform gebraucht. Ansätze höherer
Ordnung sind möglich.
Einführung
Raumdiskretisierung
Numerische Verfahren
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E
X2  XE
X E  X1

1 
2
X 2  X1
X 2  X1
• Von den Ansatzfunktionen wird gefordert, dass sie
den Wert 1 am betreffenden Knoten und den Wert 0
an allen anderen Knoten aufweisen.
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Raumdiskretisierung
Numerische Verfahren
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• Da die Ansatzfunktionen Polynome sind, sind sie
einfach differenzierbar, d.h. falls die Koeffizienten
 bestimmt sind, so können die Ableitungen der
Ansatzfunktionen einfach entwickelt werden.
• Die Modellgleichung lässt sich diskretisieren
durch Matrixprodukte aus unbekannten Knotenwerten und Ansatzfunktion bzw. deren Ableitung.
• Bei der Methode von Galerkin wird die Gewichtsfunktion identisch der Ansatzfunktion gesetzt.
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