Laboratorio de Propulsión, DMT-UPM

Transcripción

1 Verificación y Validación

2 CONTENIDO Introducción Proceso de simulación Fuentes de incertidumbre y error Definiciones: Verificación y Validación Chequeo de procesos Inspección del proceso de convergencia Inspección de la consistencia de la solución Inspección de la convergencia de la malla Inspección de la convergencia temporal Bibliografía

3 INTRODUCCIÓN CFD entraña la resolución de sistemas de ecuaciones diferenciales en derivadas parciales sobre dominios complejos, en las que aparecen gran disparidad de escalas tanto espaciales como temporales Existe cierta confusión en que y como asegurar la calidad de los resultados obtenidos mediante CFD V&V examina las fuentes de error. La Verificación asegura que la programación e implementación del modelo conceptual es correcta. La Validación determina si la simulación obtenida se parece a la realidad El objetivo final es asegurar la confianza en los resultados obtenidos para que puedan ser utilizados en tareas de análisis y diseño

4 BIBLIOGRAFIA Roache, P. J., Verification and Validation in Computational Science and Engineering, Hermosa Pub.,Alburquerque, New Mexico, AIAA, Guide for the verification and validation of computational fluid dynamics simulations G-077, gov/www/wind/valid/tutotial

5 INTRODUCCIÓN: Resultados del CFD La utilización de resultados obtenidos mediante CFD en tareas de análisis y diseño en ingeniería puede clasificarse de forma general en tres niveles: Obtener información cualitativa Se obtiene la morfología del campo fluido, la aparición ió o no de diferentes estructuras y un conocimiento conceptual de su origen y efecto. En ocasiones aporta detalles difícilmente alcanzables para la experimentación Obtener valores incrementales Es posible obtener resultados de alta calidad cancelando parcialmente los errores actuando por comparación entre dos casos de simulación Obtener Valores absolutos Es el nivel mas exigente. La precisión de lo obtenido a menudo depende de la naturaleza de la variable. No siempre es posible aplicarlo.

6 INTRODUCCIÓN: Características del flujo La complejidad de la solución obliga que para hacer una adecuada interpretación de la calidad de los resultados obtenidos se deben entender las características del flujo: El número de Mach determina si el flujo es subsónico, supersónico o en régimen hipersónico. El número de Reynolds determina el carácter laminar/turbulento del flujo e interacciona directamente con el anterior Por último, deben ser incluidos otras características como, por ejemplo, efectos de gas real, reacción química, geometría compleja, efectos no-estacionarios, etc..

7 INTRODUCCIÓN: Modelos físicos Dimensión espacial: Utilización de simetrías y situaciones bidimensionales Dimensión temporal: Estacionario vs. No-estacionario Términos difusivos: Diferentes grados de aproximación desde noviscoso (Eq. Euler) a ecuaciones de Navier-Stokes completas Modelos de turbulencia: Desde los modelos algebraicos a los SRM, desde funciones de pared a los modelos de integración detallados Propiedades termofísicas: Desde el modelo de gas perfecto a complejas descripciones de las relaciones termodinámicas y propiedades de transporte Modelos de reacciones químicas: Transporte de especies y términos de reacción. Además, la interrelación con otros modelos Condiciones de contorno: Entradas sub/supersónicas, paredes porosas, contornos lejanos, etc..

8 PROCESO DE SIMULACIÓN En general, para llevar a cabo un proceso de simulación en Mecanica de Fluidos hay yque seguir los siguientes pasos Formulación del problema Modelado geométrico y definición del dominio fluido Establecimiento de condiciones de contorno e iniciales Generación de la malla de cálculo Establecer la estrategia de simulación Realizar la simulación Monitorizar la simulación Procesar los resultados Analizar y comparar los resultados Repetir el proceso en un análisis de sensibilidad Emitir un informe

9 PROCESO DE SIMULACIÓN Formulación del problema Cuál es el objetivo del análisis? Cuál es el camino mas sencillo para alcanzar el objetivo? Qué geometría debe ser incluida? Interacción con sistemas CAD Aproximaciones/Simplificaciones Cuáles son las condiciones de operación? Cuántas dimensiones deben ser tenidas en cuenta? 1-D, cuasi 1-D, 2-D o 3-D Simetrias/Periodicidad e odcdad Qué evolución temporal debe utilizarse? Estacionario/No estacionario Qué características del flujo deben tenerse en cuenta? Incompresible/Compresible Subsónico/Supersónico No viscoso/laminar/turbulento Qué modelos para el fluido se deben tener en cuenta?

10 FUENTES DE INCERTIDUMBRE Y ERROR INCERTIDUMBRE: Una deficiencia potencial en alguna fase o actividad del Proceso de Simulación que es debida a falta de conocimiento ERROR: Una deficiencia identificada en alguna fase o actividad del Proceso de Simulación que es debida a falta de conocimiento En experimentación el error es la diferencia entre el valor medido y el real (además, la incertidumbre es la estimación del error), es decir, un número no un concepto al no conocer el valor exacto Hay ERRORES IDENTIFICADOS, como los de redondeo o discretización y ERRORES NO- IDENTIFICADOS como los debidos a mala utilización de las herramientas La falta de conocimiento es un concepto relacionado con el conocimiento limitado de la exacta naturaleza de los procesos físicos que tienen lugar: Turbulencia, reacciones químicas, etc

11 FUENTES DE INCERTIDUMBRE Y ERROR clasificación ió de los errores ERROR IDENTIFICADO Error en el modelo Modelo físico Modelos geométrico Error de redondeo (ordenador) Error de convergencia Error de discretización (error numérico) ERROR NO-IDENTIFICADO Error de programación Error de utilización ERROR NUMÉRICO Convergencia de la malla (espacial y/o temporal) Calidad de la malla (resolución, alargamiento, ortogonalidad, etc ) Interpolación/extrapola ción en discontinuidades o contornos Representación de ondas de choque, cortaduras, etc.. Error de truncación Fuentes de error dispersivas o disipativas

12 Definiciones: Verificación y Validación VERIFICACIÓN El proceso que determina que la implementación ió de un modelo representa con precisión la descripción conceptual que el desarrollador tiene del modelo y su solución (AIAA G ) VERIFICACION DEL PROGRAMA: Primero evaluación de errores de implementación. Chequeos de consistencia (por ejemplo conservación de la masa) Refinados de la malla, activación o desactivación de términos y otras técnicas tratan de aislar los diferentes fuentes de error para que no se enmascares unas con otras VERIFICACION DEL CALCULO: Estudio de convergencia de la malla del proceso de iteración y de integración temporal

13 Definiciones: Verificación y Validación VALIDACIÓN El proceso que determina el grado en el que un modelo es preciso representando el mundo real desde la perspectiva del modelador (AIAA G ) EXAMEN DE CONVERGENCIA (ESPACIAL, TEMPORAL Y DE ITERACIÓN) Y CONSISTENCIA: Se repiten las actividades reseñadas para la Verificación del código pero realizando un chequeo desde el punto de vista de la física implicada en los modelos COMPARAR CON RESULTADOS EXPERIMENTALES: Es el objetivo último al que hay que añadir, sin embargo, los errores de los datos experimentales y el analisis de su aplicabilidad EXAMEN DE LAS INCERTIDUNBRES

14 Verificación & Validación VALIDACIÓN ~ VERIFICACIÓN ~ CERTIFICACIÓN Resolver las ecuaciones adecuadas Ámbito científico/ingeniería Resolver las ecuaciones adecuadamente Ámbito matemático/informático Documentación, calidad, control de versiones, standares, auditorias,

15 Verificación & Validación CUALIFICACIÓN MODELO CONCEPTUAL MUNDO REAL análisis programación simulación VERIFICACIÓN MODELO INFORMÁTICO VALIDACIÓN

16 VALIDACIÓN: Datos Experimentales BATERIA DE DATOS EXPERIMENTALES Problemas simples: Geometrías extremadamente sencillas que analizan un solo fenómeno físico. Por ejemplo, una placa plana con una capa limite turbulenta. Casos de referencia: Geometrías sencillas en las que se analizan un pareja y su interacción de fenómenos físicos. Por ejemplo interacción onda de choque - capa limite. Sistemas simples: Geometrías moderadamente complicadas con situaciones i físicas completas. Por ejemplo una cascada bidimensional i de alabes de compresor Sistemas completos: Geometría real y modelo físico completo. El nivel máximo de complejidad que normalmente exige experimentos muy costosos y de objetivo dedicado a la Validación. Por ejemplo, calculo tridimensional en escalones de turbomaquinaria con y sin interacciones.

17 CHEQUEO DE PROCESOS Inspección del proceso de convergencia RESIDUALES RESULTADOS Inspección de la consistencia de la solución Masa, resistencia, etc.. Inspección de la convergencia temporal Sensibilidad al paso de tiempo Inspección de la convergencia de la malla