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La dinámica de fluidos computacionales en la ingeniería


Enviado por   •  5 de Noviembre de 2020  •  Ensayo  •  1.951 Palabras (8 Páginas)  •  159 Visitas

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INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL[pic 1][pic 2]

ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉTRICA. U.P. TICOMÁN

Dinámica de fluidos computacionales

Ingeniería aeronáutica

Lecturas para la primera evaluación departamental (primera parte)

Profesor: Dr. Alfredo Arias Montaño

Alumno: León Zavaleta Ricardo

Grupo: 8AM2

Fecha de entrega: 20/10/2020

ÍNDICE

Introducción        3

El rol de la DFC en la industria aeronáutica        4

Dimensiones de la DFC        5

El futuro de las pruebas experimentales        7

Conclusión        8

Bibliografía        9

Introducción

La Dinámica de Fluidos Computacionales, es una herramienta de tipo software de ingeniería que ayuda a los ingenieros a simular situaciones complejas de un fluido que no podrían ser calculadas por métodos analíticos tradicionales dada su dificultad y enorme número de variables a considerar, así como también, tampoco podrían ser simuladas en un túnel de viento debido al enorme costo que esto conllevaría.

Así pues, la DFC se auxilia de métodos numéricos para “traducir” los sistemas de ecuaciones diferenciales que gobiernan un fluido para dar una solución numérica al análisis de dicho flujo en un determinado momento o situación crítica, tal como podría ser una nave ingresando a la atmósfera, en caso de la ingeniería aeroespacial; la eficiencia de una pelota de golf, en el caso del deporte; la simulación de una reacción de combustión, en el caso de la ingeniería química, entre otras.

A lo largo de los años, la DFC ha incrementado su popularidad gracias a que sus costos se han visto reducidos a lo largo del tiempo y a que el hardware de las computadoras ha evolucionado de forma considerable en tan solo un par de décadas, tal como se muestra en la figura 1, así pues “el producto final de la DFC es una descripción cuantitativa del problema físico. Los avances de la DFC están íntimamente relacionados a los avances de hardware en computadoras, particularmente en la velocidad de ejecución y el procesamiento de datos.” (Wendt, John F., Computational Fluid Dynamics an Introduction, 2009, p. 6)

                    Figura 1: Costos computacionales en función de los años.

[pic 3]

Fuente: Wendt, John F., Computational Fluid Dynamics an Introduction, 2009, p. 8

El rol de la DFC en la industria aeronáutica

Desde la creación de la DFC muchos ingenieros de diversas áreas han asociado su uso a una de las principales áreas de la ingeniería aeronáutica: la aerodinámica. Es sabido que el estudio aerodinámico de las aeronaves incluye ciertos parámetros que sólo podían ser conocidos anteriormente mediante métodos experimentales, tal como el coeficiente de levantamiento y el coeficiente de resistencia al avance.

 Actualmente gracias a la DFC es posible conocer dichos parámetros sin gastar tanto dinero en la construcción de los ambientes propicios para la simulación, así como también nos es posible simular problemas más complejos que los que las limitaciones tecnológicas nos impedían en el pasado, como podrían ser los flujos supersónicos, por mencionar un ejemplo.

Figura 2: Resultados de la DFC en la industria aeroespacial

[pic 4]

Fuente: Tu, Jiyuan. Heng, Guan. Liu, Chaoqun. Computational Fluid Dynamics a Practical Approach, 2008, p. 10

Como podemos observar en la figura 2, la DFC nos permite conocer desde las líneas de flujo alrededor de una aeronave, en este ejemplo el F18, hasta poder realizar una predicción de los coeficientes de presión que se generan en un misil supersónico con un ángulo de ataque de 10°.

En nuestros días, la DFC no sólo nos sirve para simular las condiciones de flujo externo que recibe la aeronave en pleno vuelo, sino que también podemos observar cómo es el comportamiento del aire dentro de las cabinas presurizadas de la aeronave con el fin de garantizar la comodidad de los pasajeros, así como también mantener una temperatura y refrigeración adecuada mediante simulaciones de transferencia de calor.

Se puede decir que “la DFC se está convirtiendo, sin duda, en una herramienta de simulación doméstica dentro de esta industria, ya que la necesidad de ahorrar tiempo y dinero, reducir los costos de desarrollo, acelerar el tiempo de comercialización y mejorar el rendimiento de las configuraciones de los sistemas es cada vez más frecuente.” (Tu, Jiyuan. Heng, Guan. Liu, Chaoqun. Computational Fluid Dynamics a Practical Approach, 2008, p. 10)        

Dimensiones de la DFC

La primera generación de la Dinámica de Fluidos Computacionales surgió alrededor de los 50’s y 60’s por la necesidad de una herramienta computacional que le permitiese a los ingenieros tomar en cuenta variables como las altas temperaturas de reingreso a la atmósfera [Figura 3] y las grandes velocidades que se presentan en dicho análisis. En aquel entonces los ingenieros trabajaban únicamente con métodos analíticos, los cuales no les permitían tomar en consideraciones factores externos tales como las energías vibratorias o reacciones químicas generadas en el ejemplo anterior, debido a la complejidad de los modelos matemáticos que marcaban el comportamiento del fluido.

Figura 3: Componente espacial durante el reingreso a la atmósfera

[pic 5]

Fuente: Ciencia Plus, Europa Press, 2015

“Fue así como las soluciones numéricas para las ecuaciones gobernantes de un fluido mediante el uso de una computadora de alta velocidad se convirtieron en una necesidad absoluta.” (Wendt, John F., Computational Fluid Dynamics an Introduction, 2009, p. 6).

“La segunda generación de soluciones mediante DFC, aquellas que hoy en día son generalmente descritas en la disciplina, involucran la aplicación de las ecuaciones gobernantes en problemas de dinámica de fluidos que son complicados, por sí mismos, y que requieren el uso de una computadora. Problemas tales como los fluidos subsónicos o supersónicos mezclados en los que es necesario que las ecuaciones de Navier – Stokes entreguen una solución exacta.” (Wendt, John F., Computational Fluid Dynamics an Introduction, 2009, p. 7).

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