Simított részecskedinamika Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH)

Hasonló dokumentumok
Differenciálegyenletek numerikus integrálása április 9.

Molekuláris dinamika I. 10. előadás

A mikroskálájú modellek turbulencia peremfeltételeiről

Differenciálegyenletek numerikus megoldása

Lagrange egyenletek. Úgy a virtuális munka mint a D Alembert-elv gyakorlati alkalmazását

Euleri és Lagrange szemlélet, avagy a meteorológia deriváltjai

mérlegegyenlet. ϕ - valamely SKALÁR additív (extenzív) mennyiség térfogati

Meghatározás: Olyan egyenlet, amely a független változók mellett tartalmaz egy vagy több függvényt és azok deriváltjait.

Mátrixhatvány-vektor szorzatok hatékony számítása

MÉSZÁROS JÓZSEFNÉ, NUMERIKUS MÓDSZEREK

RENDSZERTECHNIKA 8. GYAKORLAT

Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához

Fluid-structure interaction (FSI)

Végeselem modellezés alapjai 1. óra

Differenciálegyenletek. Vajda István március 4.

Jelek és rendszerek MEMO_03. Pletl. Belépő jelek. Jelek deriváltja MEMO_03

MODELLEZÉS - SZIMULÁCIÓ

A Richardson-extrapoláció és alkalmazása a Dániai Euleri Modellben

I. Fejezetek a klasszikus analízisből 3

Szilárd testek rugalmas alakváltozásai Nyú y j ú tás y j Hooke törvény, Hooke törvén E E o Y un un modulus a f eszültség ffeszültség

Molekuláris dinamika. 10. előadás

Technikai áttekintés SimDay H. Tóth Zsolt FEA üzletág igazgató

Felületi feszültség: cseppfolyós-gáz határfelületen a vonzerő kiegyensúlyozatlan: rugalmas hártyaként viselkedik.

Mátrix-exponens, Laplace transzformáció

Lineáris algebra numerikus módszerei

Tartalomjegyzék. Typotex Kiadó, 2010

Előszó.. Bevezetés. 1. A fizikai megismerés alapjai Tér is idő. Hosszúság- és időmérés.

Geometriai vagy kinematikai természetű feltételek: kötések vagy. kényszerek. 1. Egy apró korong egy mozdulatlan lejtőn vagy egy gömb belső

Boros Zoltán február

Differenciálegyenletek

Pelletek térfogatának meghatározása Bayes-i analízissel

valós számot tartalmaz, mert az ilyen részhalmazon nem azonosság.

ACM Snake. Orvosi képdiagnosztika 11. előadás első fele

Mérhetőség, σ-algebrák, Lebesgue Stieltjes-integrál, véletlen változók és eloszlásfüggvényeik

Runge-Kutta módszerek

A legjobb közeĺıtés itt most azt jelentette, hogy a lineáris

SZAKDOLGOZAT VIRÁG DÁVID

1.9. B - SPLINEOK B - SPLINEOK EGZISZTENCIÁJA. numerikus analízis ii. 34. [ a, b] - n legfeljebb n darab gyöke lehet. = r (m 1) n = r m + n 1

Nemlineáris anyagviselkedés peridinamikus modellezése. Ladányi Gábor, PhD hallgató

Matematikai háttér. 3. Fejezet. A matematika hozzászoktatja a szemünket ahhoz, hogy tisztán és világosan lássa az igazságot.

Mozgásmodellezés. Lukovszki Csaba. Navigációs és helyalapú szolgáltatások és alkalmazások (VITMMA07)

Egyesített funkcionális renormálási csoport egyenlet

{ } x x x y 1. MATEMATIKAI ÖSSZEFOGLALÓ. ( ) ( ) ( ) (a szorzás eredménye:vektor) 1.1. Vektorok közötti műveletek

ANALÍZIS III. ELMÉLETI KÉRDÉSEK

Artériás véráramlások modellezése

Mechanika. Kinematika

F. F, <I> F,, F, <I> F,, F, <J> F F, <I> F,,

Konzulensek: Czeglédi Ádám Dr. Bojtár Imre

Optimalizálás alapfeladata Legmeredekebb lejtő Lagrange függvény Log-barrier módszer Büntetőfüggvény módszer 2017/

Egzakt hidrodinamikai megoldások alkalmazása a nehézionfizikai fenomenológiában néhány új eredmény

1. Számsorok, hatványsorok, Taylor-sor, Fourier-sor

2014. november Dr. Vincze Szilvia

Energiatételek - Példák

A talajok összenyomódásának vizsgálata

Az inga mozgásának matematikai modellezése

Gépészeti rendszertechnika (NGB_KV002_1)

A numerikus előrejelző modellek fejlesztése és alkalmazása az Országos Meteorológiai Szolgálatnál

DIFFERENCIÁLEGYENLETEK. BSc. Matematika II. BGRMA2HNND, BGRMA2HNNC

Hő- és füstelvezetés, elmélet-gyakorlat

Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( )

Artériás véráramlások modellezése

YBL - SGYMMAT2012XA Matematika II.

GPK M1 (BME) Interpoláció / 16

A spin. November 28, 2006

Biomechanika előadás: Háromdimenziós véráramlástani szimulációk

r a sugara, h a magassága a hengernek a maximalizálandó függvényünk a V (r, h) = πr 2 h. Az érintkezési pontokban x 2 + y 2 = r 2 és z = h/2.

Az elméleti mechanika alapjai

Meteorológiai előrejelzések

1. Komplex függvények dierenciálhatósága, Cauchy-Riemann egyenletek. Hatványsorok, elemi függvények

Többváltozós, valós értékű függvények

Közönséges differenciál egyenletek megoldása numerikus módszerekkel: egylépéses numerikus eljárások

HÍDTARTÓK ELLENÁLLÁSTÉNYEZŐJE

PTE PMMFK Levelező-távoktatás, villamosmérnök szak

A Hamilton-Jacobi-egyenlet

Lagrange és Hamilton mechanika

Matematika A1. 8. feladatsor. Dierenciálás 2. Trigonometrikus függvények deriváltja. A láncszabály. 1. Határozzuk meg a dy/dx függvényt.

DIFFERENCIÁLEGYENLETEK. BSc. Matematika II. BGRMA2HNND, BGRMA2HNNC

Irányítástechnika GÁSPÁR PÉTER. Prof. BOKOR JÓZSEF útmutatásai alapján

Modellezési esettanulmányok. elosztott paraméterű és hibrid példa

Kétváltozós függvények differenciálszámítása

Valószínűségi változók. Várható érték és szórás

BME HDS CFD Tanszéki beszámoló

Numerikus szimuláció a városklíma vizsgálatokban

Számítógépes gyakorlat MATLAB, Control System Toolbox

Ejtési teszt modellezése a tervezés fázisában

4. Laplace transzformáció és alkalmazása

6. ELŐADÁS DIFFERENCIÁLSZÁMÍTÁS II. DIFFERENCIÁLÁSI SZABÁLYOK. BSc Matematika I. BGRMA1HNND, BGRMA1HNNC

Lássuk be, hogy nem lehet a három pontot úgy elhelyezni, hogy egy inerciarendszerben

2014/2015. tavaszi félév

Evans-Searles fluktuációs tétel

Hidrosztatika, Hidrodinamika

Hő- és füstelvezetés, elmélet-gyakorlat

Matematika III előadás

(kidolgozta: Dr. Nagy Zoltán egyetemi adjunktus)

Fourier transzformáció

Mechanika IV.: Hidrosztatika és hidrodinamika. Vizsgatétel. Folyadékok fizikája. Folyadékok alaptulajdonságai

rnök k informatikusoknak 1. FBNxE-1 Klasszikus mechanika

Áramlástan feladatgyűjtemény. 6. gyakorlat Bernoulli-egyenlet instacionárius esetben

időpont? ütemterv számonkérés segédanyagok

Hidraulika. 1.előadás A hidraulika alapjai. Szilágyi Attila, NYE, 2018.

Átírás:

Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) Áramlások numerikus modellezése II. Tóth Balázs BME-ÉMK Vízépítési és Vízgazdálkodási Tanszék

Numerikus módszerek Osztályozás A numerikus sémák két csoportosítási szempontja Hálóalapú Részecskealapú Euleri Lagrange-i - 2 -

Részecskealapú módszerek Áttekintés A numerikus modellezést több mint 50 évig a hálóalapú módszerek jelentették. Bár a részecskealapú sémák ötlete nem új, a módszerek lényegi feljődése az elmúlt 20-25 évre tehető. Motiváció: topológiaváltozással járó jelenségek (pl. törések, szabadfelszínű áramlások) peremfeltétel nélküli problémák (pl. csillagközi gázok, galaxisok) diszperz közegek, molekuladinamika kapcsolt számítások anyagi pályák követése áramlásokban hálógenerálás (és újragenerálás) nehézségei - 3 -

Részecskealapú módszerek Csoportosítás Diszkrét közeg egy részecske = egy atom, molekula, szemcse az elemek közötti interakció közvetlen modellezése Kontinuum közeg egy részecske = a közeg egy elemi része DEM, MD,... SPH, EFG, RKPM,... a részecskék közötti interakciókat a közeget leíró, lokálisan értelmezett PDEek megoldása vezérli - 4 -

Definíciók Definíció: egység felosztása (Partition of unity) Adott Ω R ( (d = 1,2,3) egy nyílt tartomány. Legyenek Ω 0, Ω 1, Ω 3 R ( nyílt résztartományok úgy, hogy 3 1. Ω 5 Ω 6 670, 2. Léteznek φ 6 C ; R (, (k > 0) függvények, melyekre igaz, hogy supp φ 6 Ω 6, 3. 0 φ 6 x 1, x Ω 6, 3 4. F φ 6 x 670 = 1, x Ω Ekkor a {φ 0, φ 1, φ 3 } függvények reprezentálják az egység felosztását az Ω tartományon. - 5 -

Definíciók Egység felosztása (partitionof unity) Ω φ 6 x = 1 6 φ 0 x φ 1 x φ K x φ L x φ M x φ N x φ 6 x : simítófüggvények - 6 -

Részecskealapú módszerek Simítófüggvények tulajdonságai φ C ; R (, supp φ(x x Q ) B S, B S = x x x Q < σ, x R (, vagyis egy σ sugarú x Q középpontú gömb, φ x > 0, ha x < σ φ x dω = 1 \ ] Analitikus függvények, pl: polinomok, spline-görbék, exponenciális függvények - 7 -

Konvolúció (az interpoláció általánosítása) A r = ` A r δ(r r ) dr c A: tetszőleges függvény δ: Dirac-delta Két probléma: 1. δ x x e numerikusan nem kezelhető, 2. az integrálás csak analitikus függvények esetében végezhető el. - 8 -

1. Probléma A numerikusan nem kezelhető δ x x e simítófüggvényre: függvényt lecseréljük a már ismert A r ` A r φ(r r ) dr c 2. Probléma Ez már csak közelítés! Képezzük a kontinuum konvolúció egy diszkrét reprezentációját: A r 6 = F A r g φ r 6 r g m g ρ g g Diszkrét konvolúció m g : j. anyagi ponthoz rendelt tömeg ρ g : j. anyagi ponthoz rendelt sűrűség - 9 -

Deriváltak közelítése A r = ` A r e φ r r e dr e = k = ` A r e φ r r e dr e ` A r e φ r r e dr e = k k = ` φ r r e A r e ds ` A r e φ r r e dr e = ` A r e φ r r e l k k dr e = 0, mert φ σ = 0 Tehát bármely függvény deriváltja visszavezethető a simítófüggvény deriváltjával vett konvolúcióra. Diszkrét alakban: A r 6 = F A r g φ r 6 r g m g ρ g g - 10 -

Konzisztencia Adott egy Pu = f alakú PDE, és egy P pq v = f numerikus séma. A sémát n-ed rendig konzisztensnek nevezzük, ha tetszőleges, sima A függvény esetén: lim PA P pqa = 0. pq Q - 11 -

Konzisztencia Vizsgáljuk meg a kapott elsőrendű SPH differenciál-operátor nulladrendű konzisztenciáját egy A = const. függvény segítségével! m g y A z y A 6 = 0 F A g y φ r 6 r g 0 6 ρ g g Csak akkor teljesül a nulladrendű konzisztencia, ha a mintavételi pontok eloszlása egyenletes. Ez az SPH esetében nem elvárható! A konzisztencia rendjének javítására számos módszer létezik. Alkalmazzuk az a diszkrét konvolúciót az alábbi azonosságra: A = 1 ρ ; ρ; A A ρ ; ρ;. - 12 -

Elsőrendű differenciáloperátor A kapott operátor: A 6 = 1 ρ 6 F A g A 6 m g φ r 6 r g, g Melyet magasabb rendű konzisztenciája miatt használnak. Ezenkívül sok egyéb operátor is létezik, melyek különböző tulajdonságokkal rendelkeznek. A megfelelő operátor kiválasztását a megoldandó differenciálegyenlet alakja határozza meg. Ez analóg a végeselem módszer esetében megszokott elemtípussal. - 13 -

Másodrendű differenciáloperátor Hasonló megfontolásokkal a második derivált: ΔA 6 = F 2 A g A 6 r 6g g r 6g 1 m g ρ g φ r 6 r g, Fontos: itt a simítófüggvénynek csak az elsőrendű deriváltja szerepel! - 14 -

Folyadékok modellezése Kontinuitási egyenlet lagrange-i vonatkoztatási rendszerben: ρ ρ + ρv = + v ρ + ρ v, t t dρ dt = ρ v Melynek SPH-diszkretizált alakja: dρ dt z 6 = F v g v 6 m g φ r 6 r g. g - 15 -

Folyadékok modellezése Euler-egyenlet lagrange-i vonatkoztatási rendszerben: v dv + v v = t dt = 1 p + g ρ Melynek SPH-diszkretizált alakja: dv dt z 6 = F p 6 ρ 6 1 + p g ρ g 1 m g φ r 6 r g + g, g - 16 -

Folyadékok modellezése Mivel a nyomás- és sebességmező között kinematikai kényszert most nem írunk fel, a nyomás számítására állapotegyenletet alkalmazunk: p 6 = c 1 ρ 6 ρ Q, Ahol c a közeg hangsebessége, ρ Q pedig a referenciasűrűség. Az állapotegyenlet segítségével a közeg kompresszibilitása kontrollálható, víz esetében az 1%-os sűrűségingadozás ad műszaki szempontból elfogadható eredményt. - 17 -

Folyadékok modellezése Peremfeltételek: - 18 -

Folyadékok modellezése Peremfeltételek: - Térben rögzített folyadékrészecskék, u 0 - Sok fali részecske - Egyszerű implementáció - Nemtriviális no-slip - Matematikailag korrekt - Fali potenciál (Kelvin-Voigt model) - Egyszerű implementáció - Kis számítási igény - Matematikailag inkorrekt - Tetszőleges geometria nr 0 (u, y) u tr 1 (u, y) - 19 -

Folyadékok modellezése Lamináris áramlás sík lapok között Analitikus sebességeloszlás: u y = 1 p y(h y) 2μ x p x = 0.1ρg y y [m] 1,2 1 0,8 0,6 0,4 Sebességeloszlás 0,2 1 m u 0 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 x u [m/s] - 20 -

Folyadékok modellezése Egyik oldal által gerjesztett áramlás négyzet keresztmetszetű üregben Re = 500 u = 1 m s Vízszintes sebesség Függőleges sebesség 0,5 0,3 0,4 0,2 1 m y [m] 0,3 0,2 0,1 0-0,4-0,1 0,1 0,6 v [m/s] 0,1 0-0,5-0,3-0,1 0,1 0,3 0,5-0,1-0,2-0,2-0,3-0,4-0,3-0,4-0,5 u [m/s] -0,5 x [m] - 21 -

Folyadékok modellezése Az egyenletek megoldása numerikus integrálással, egy arra alkalmas sémával, például másodrendű Runge-Kutta (RK2) módszerrel kapható meg: A ±²0 1 = A ± + Δt 2 da dt z± A ±²0 = A ± + Δt da 0 dt z±² 1-22 -

Numerikus stabilitás A megoldás numerikus stabilitásához: - Adaptívidőlépés (CFL) σ Δt = 0.2 min, σ max a 6 c 6 - Fizikai disszipáció hiányában mesterséges diffúzió (pl. a kontinuitási és mozgásegyenletben): dρ dt z r 6g = F v g v 6 m g φ r 6 r g + 0.2cσ F ρ g ρ 6 6 1 φ r 6 r 6 g g r 6g dv dt z = F p 6 6 1 ρ + p g 1 6 ρ m r 6g g φ r 6 r g + 0.01cσ F v g v 6 1 φ r 6 r 6 g r 6g g g m g ρ g m g ρ g, - 23 -

Összefoglalás Tulajdonságok: - Teljesen hálómentes - Lagrange-i - Explicit és implicit modellek (implict: pressure-velocity coupling) - Átfedő diszkretizáció, változó konfiguráció - A véges differencia módszerének egyfajta általánosítása Alkalmazási területek: - Asztrofizika - Törések, szabadfelszínű áralmások, robbanások modellezése - Többfázisú áramlások monolitikus modellezése - Kapcsolt feladatok - Nyomkövetés áramlásokban - 24 -

Köszönöm a figyelmet! - 25 -