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Modelo Conceptual
Descripción
Modelo D4 - Dinámica de Fluidos Computacional
El modelo conceptual busca comprender los mecanismos que dan origen a un comportamiento, y describirlos de la forma más simple posible. Para eso, el comportamiento se segmenta en temas (grupos): cada uno identifica los objetos o variables que participan —tanto en su funcionamiento normal como en sus posibles anomalías o desviaciones— y describe, mediante verbos, la forma en que esos objetos interactúan entre sí. El resultado es lo que llamamos una red semántica: la estructura con la que representamos y comunicamos el modelo conceptual, antes de introducir ecuación alguna.
ID:3097
Estructura de los Grupos
Descripción
El primer paso consiste en analizar la descripción general del modelo e identificar los distintos aspectos que intervienen en el fenómeno y que deben ser representados. Cada uno de estos aspectos se organiza como un grupo, entendido como una unidad conceptual coherente que describe una parte específica del funcionamiento del modelo.
Cada grupo reúne los objetos o conceptos relevantes para ese aspecto y las relaciones o verbos que describen cómo interactúan, se modifican o dependen unos de otros. De esta manera, cada grupo constituye una parte de la red semántica del modelo, mientras que el conjunto de los grupos permite representar de forma estructurada su funcionamiento global.
La división en grupos facilita además separar mecanismos, condiciones, procesos y resultados que cumplen funciones diferentes dentro del modelo, manteniendo al mismo tiempo las relaciones que existen entre ellos. Los grupos no son, por tanto, componentes aislados: pueden compartir conceptos y establecer relaciones entre sí, formando conjuntamente una única representación semántica del fenómeno.
La imagen anterior ofrece una visión general de los distintos aspectos en que se ha estructurado el modelo. A continuación se presentan los grupos identificados, indicando para cada uno su título y una breve descripción del aspecto del modelo que representa.
Grupo 1: Grupo 1: Fundamentos y campos CFD
¿Qué ecuaciones y campos definen la simulación CFD?
Grupo 2: Grupo 2: Régimen turbulento y cierre
¿Por qué se requiere un modelo de turbulencia y cómo representa las escalas no resueltas?
Grupo 3: Grupo 3: Geometría móvil y discretización
¿Cómo se representa el movimiento y deformación del pez dentro del dominio numérico?
Grupo 4: Grupo 4: Fuerzas y desempeño propulsivo
¿Cómo se obtienen arrastre, empuje y eficiencia desde los campos simulados?
Grupo 5: Grupo 5: Validación experimental
¿Cómo se contrasta CFD con el flujo y las fuerzas reales?
Grupo 6: Grupo 6: Aplicaciones y alcance
¿Qué fenómenos permite estudiar CFD y qué cobertura aporta frente a PIV?
ID:1052
Grupo 1: Grupo 1: Fundamentos y campos CFD
Descripción
¿Qué ecuaciones y campos definen la simulación CFD?
Pregunta clave: ¿Qué ecuaciones y campos definen la simulación CFD?
Las ecuaciones que la dinámica de fluidos computacional resuelve numéricamente para describir un flujo incompresible de un fluido newtoniano no son otra cosa que la expresión matemática de la segunda ley de Newton aplicada a un fluido continuo: en cada punto del fluido, la suma de las fuerzas de presión, las fuerzas viscosas y la fuerza de inercia asociada al propio movimiento del fluido es igual a la aceleración que experimenta esa porción de fluido. La dinámica de fluidos computacional es la técnica que resuelve numéricamente las ecuaciones que gobiernan el movimiento del fluido alrededor de un pez que nada, y al hacerlo entrega campos completos de velocidad, presión, vorticidad y estrés en todos los puntos del dominio de fluido que rodea al pez, una información que resulta imposible de obtener experimentalmente con esa misma resolución y cobertura. Cuando la dinámica de fluidos computacional está bien validada, reproduce los mismos patrones de vorticidad que se observan en la estela real, y sus valores de fuerza caen dentro de un margen de entre un cinco y un quince por ciento respecto de los valores medidos experimentalmente, confirmando que los campos completos de velocidad, presión, vorticidad y estrés que esta técnica entrega —imposibles de medir directamente, como se señaló al comienzo de este modelo— efectivamente describen con fidelidad el fluido real que rodea al pez. La validación de la dinámica de fluidos computacional se realiza comparando estos resultados simulados con datos experimentales obtenidos mediante la técnica de velocimetría por imágenes de partículas aplicada a la estela real del pez, y con mediciones directas de fuerza sobre peces reales. A partir de esa simulación del flujo alrededor de la geometría móvil del pez, se obtienen el coeficiente de arrastre, la distribución de presión sobre el cuerpo, la fuerza de empuje y la eficiencia propulsiva, integrando la distribución de presión y el estrés viscoso a lo largo de toda la superficie del pez.
ID:5203
Grupo 2: Grupo 2: Régimen turbulento y cierre
Descripción
¿Por qué se requiere un modelo de turbulencia y cómo representa las escalas no resueltas?
Pregunta clave: ¿Por qué se requiere un modelo de turbulencia y cómo representa las escalas no resueltas?
En el caso de un pez real, el flujo alrededor de su cuerpo es típicamente turbulento, porque el número de Reynolds del nado supera con creces las diez mil unidades, el orden de magnitud a partir del cual el flujo deja de ser ordenado, y esa turbulencia obliga a incorporar, dentro de la misma resolución numérica, un modelo de turbulencia. En el primer camino, ese efecto promedio de las fluctuaciones turbulentas se incorpora a las ecuaciones mediante una viscosidad adicional, ficticia, que se suma a la viscosidad real del fluido y que crece o disminuye según cuán intensa sea la turbulencia local. Estos modelos siguen dos caminos distintos: unos representan solamente el efecto promedio de las fluctuaciones turbulentas que la simulación no resuelve directamente, mientras que otros resuelven de forma explícita las escalas más grandes de esa turbulencia y solo promedian las escalas más pequeñas. Cuando la dinámica de fluidos computacional está bien validada, reproduce los mismos patrones de vorticidad que se observan en la estela real, y sus valores de fuerza caen dentro de un margen de entre un cinco y un quince por ciento respecto de los valores medidos experimentalmente, confirmando que los campos completos de velocidad, presión, vorticidad y estrés que esta técnica entrega —imposibles de medir directamente, como se señaló al comienzo de este modelo— efectivamente describen con fidelidad el fluido real que rodea al pez. En ictiología, esta técnica se usa para estudiar la hidrodinámica de la propulsión, el arrastre de cuerpos con formas distintas, la interacción entre aletas, y la hidrodinámica de cardúmenes completos, a escalas que superan lo que la técnica de velocimetría por imágenes de partículas descrita antes en esta serie logra abarcar.
ID:5204
Grupo 3: Grupo 3: Geometría móvil y discretización
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¿Cómo se representa el movimiento y deformación del pez dentro del dominio numérico?
Pregunta clave: ¿Cómo se representa el movimiento y deformación del pez dentro del dominio numérico?
La geometría del pez que nada no permanece fija dentro de esta simulación: se representa como una frontera que se mueve y se deforma con cada ciclo de nado, y esa deformación se traslada, paso a paso en el tiempo, a la malla computacional que discretiza el dominio de fluido, o bien se maneja dejando la malla fija y tratando la presencia del cuerpo del pez como una condición adicional impuesta sobre esa malla fija, un método alternativo conocido como frontera inmersa. La dinámica de fluidos computacional es la técnica que resuelve numéricamente las ecuaciones que gobiernan el movimiento del fluido alrededor de un pez que nada, y al hacerlo entrega campos completos de velocidad, presión, vorticidad y estrés en todos los puntos del dominio de fluido que rodea al pez, una información que resulta imposible de obtener experimentalmente con esa misma resolución y cobertura. A partir de esa simulación del flujo alrededor de la geometría móvil del pez, se obtienen el coeficiente de arrastre, la distribución de presión sobre el cuerpo, la fuerza de empuje y la eficiencia propulsiva, integrando la distribución de presión y el estrés viscoso a lo largo de toda la superficie del pez. Las ecuaciones que la dinámica de fluidos computacional resuelve numéricamente para describir un flujo incompresible de un fluido newtoniano no son otra cosa que la expresión matemática de la segunda ley de Newton aplicada a un fluido continuo: en cada punto del fluido, la suma de las fuerzas de presión, las fuerzas viscosas y la fuerza de inercia asociada al propio movimiento del fluido es igual a la aceleración que experimenta esa porción de fluido. En el caso de un pez real, el flujo alrededor de su cuerpo es típicamente turbulento, porque el número de Reynolds del nado supera con creces las diez mil unidades, el orden de magnitud a partir del cual el flujo deja de ser ordenado, y esa turbulencia obliga a incorporar, dentro de la misma resolución numérica, un modelo de turbulencia.
ID:5205
Grupo 4: Grupo 4: Fuerzas y desempeño propulsivo
Descripción
¿Cómo se obtienen arrastre, empuje y eficiencia desde los campos simulados?
Pregunta clave: ¿Cómo se obtienen arrastre, empuje y eficiencia desde los campos simulados?
A partir de esa simulación del flujo alrededor de la geometría móvil del pez, se obtienen el coeficiente de arrastre, la distribución de presión sobre el cuerpo, la fuerza de empuje y la eficiencia propulsiva, integrando la distribución de presión y el estrés viscoso a lo largo de toda la superficie del pez. Cuando la dinámica de fluidos computacional está bien validada, reproduce los mismos patrones de vorticidad que se observan en la estela real, y sus valores de fuerza caen dentro de un margen de entre un cinco y un quince por ciento respecto de los valores medidos experimentalmente, confirmando que los campos completos de velocidad, presión, vorticidad y estrés que esta técnica entrega —imposibles de medir directamente, como se señaló al comienzo de este modelo— efectivamente describen con fidelidad el fluido real que rodea al pez. La dinámica de fluidos computacional es la técnica que resuelve numéricamente las ecuaciones que gobiernan el movimiento del fluido alrededor de un pez que nada, y al hacerlo entrega campos completos de velocidad, presión, vorticidad y estrés en todos los puntos del dominio de fluido que rodea al pez, una información que resulta imposible de obtener experimentalmente con esa misma resolución y cobertura. Las ecuaciones que la dinámica de fluidos computacional resuelve numéricamente para describir un flujo incompresible de un fluido newtoniano no son otra cosa que la expresión matemática de la segunda ley de Newton aplicada a un fluido continuo: en cada punto del fluido, la suma de las fuerzas de presión, las fuerzas viscosas y la fuerza de inercia asociada al propio movimiento del fluido es igual a la aceleración que experimenta esa porción de fluido.
ID:5206
Grupo 5: Grupo 5: Validación experimental
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¿Cómo se contrasta CFD con el flujo y las fuerzas reales?
Pregunta clave: ¿Cómo se contrasta CFD con el flujo y las fuerzas reales?
La validación de la dinámica de fluidos computacional se realiza comparando estos resultados simulados con datos experimentales obtenidos mediante la técnica de velocimetría por imágenes de partículas aplicada a la estela real del pez, y con mediciones directas de fuerza sobre peces reales. Cuando la dinámica de fluidos computacional está bien validada, reproduce los mismos patrones de vorticidad que se observan en la estela real, y sus valores de fuerza caen dentro de un margen de entre un cinco y un quince por ciento respecto de los valores medidos experimentalmente, confirmando que los campos completos de velocidad, presión, vorticidad y estrés que esta técnica entrega —imposibles de medir directamente, como se señaló al comienzo de este modelo— efectivamente describen con fidelidad el fluido real que rodea al pez. Las ecuaciones que la dinámica de fluidos computacional resuelve numéricamente para describir un flujo incompresible de un fluido newtoniano no son otra cosa que la expresión matemática de la segunda ley de Newton aplicada a un fluido continuo: en cada punto del fluido, la suma de las fuerzas de presión, las fuerzas viscosas y la fuerza de inercia asociada al propio movimiento del fluido es igual a la aceleración que experimenta esa porción de fluido. La dinámica de fluidos computacional es la técnica que resuelve numéricamente las ecuaciones que gobiernan el movimiento del fluido alrededor de un pez que nada, y al hacerlo entrega campos completos de velocidad, presión, vorticidad y estrés en todos los puntos del dominio de fluido que rodea al pez, una información que resulta imposible de obtener experimentalmente con esa misma resolución y cobertura. En el primer camino, ese efecto promedio de las fluctuaciones turbulentas se incorpora a las ecuaciones mediante una viscosidad adicional, ficticia, que se suma a la viscosidad real del fluido y que crece o disminuye según cuán intensa sea la turbulencia local.
ID:5207
Grupo 6: Grupo 6: Aplicaciones y alcance
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¿Qué fenómenos permite estudiar CFD y qué cobertura aporta frente a PIV?
Pregunta clave: ¿Qué fenómenos permite estudiar CFD y qué cobertura aporta frente a PIV?
En ictiología, esta técnica se usa para estudiar la hidrodinámica de la propulsión, el arrastre de cuerpos con formas distintas, la interacción entre aletas, y la hidrodinámica de cardúmenes completos, a escalas que superan lo que la técnica de velocimetría por imágenes de partículas descrita antes en esta serie logra abarcar. La dinámica de fluidos computacional es la técnica que resuelve numéricamente las ecuaciones que gobiernan el movimiento del fluido alrededor de un pez que nada, y al hacerlo entrega campos completos de velocidad, presión, vorticidad y estrés en todos los puntos del dominio de fluido que rodea al pez, una información que resulta imposible de obtener experimentalmente con esa misma resolución y cobertura.
ID:5208