Bij al deze benaderingen wordt dezelfde basisprocedure gevolgd.

• Tijdens de voorbewerking
  • De geometrie en fysieke grenzen van de probleem kan worden gedefinieerd met behulp van computer aided design (CAD). Van daaruit kunnen gegevens op geschikte wijze worden verwerkt (opgeschoond) en wordt het vloeistofvolume (of vloeistofdomein) geëxtraheerd.
  • Het volume dat door de vloeistof wordt ingenomen, wordt verdeeld in discrete cellen (de mesh). Het gaas kan uniform of niet-uniform, gestructureerd of ongestructureerd zijn, bestaande uit een combinatie van hexahedrische, tetraëdrische, prismatische, piramidale of polyedrische elementen.
  • De fysieke modellering is gedefinieerd – bijvoorbeeld de vloeistofvergelijkingen beweging + enthalpie + straling + soortbehoud
  • Randvoorwaarden zijn gedefinieerd. Dit omvat het specificeren van het vloeistofgedrag en de eigenschappen op alle grensvlakken van het vloeistofdomein. Voor tijdelijke problemen worden ook de beginvoorwaarden gedefinieerd.
• De simulatie wordt gestart en de vergelijkingen worden iteratief opgelost als een stabiele of tijdelijke toestand.
• Tenslotte wordt een postprocessor gebruikt voor de analyse en visualisatie van de resulterende oplossing.

Discretisatiemethoden Bewerken

De stabiliteit van de geselecteerde discretisatie wordt doorgaans eerder numeriek dan analytisch vastgesteld, zoals bij eenvoudige lineaire problemen. Er moet ook speciaal op worden gelet dat de discretisering op een elegante manier omgaat met discontinue oplossingen. De Euler-vergelijkingen en Navier-Stokes-vergelijkingen laten zowel schokken toe als contactoppervlakken.

Enkele van de gebruikte discretisatiemethoden zijn:

Eindige volumemethode Bewerken

De eindige-volumemethode (FVM) is een veelgebruikte benadering die wordt gebruikt in CFD-codes, omdat het een voordeel heeft in geheugengebruik en oplossingssnelheid, vooral voor grote problemen, turbulente stromen met een hoog Reynoldsgetal , en bronterm gedomineerde stromen (zoals verbranding).

In de eindige volumemethode zijn de geldende partiële differentiaalvergelijkingen (typisch de Navier-Stokes-vergelijkingen, de massa- en energiebesparingsvergelijkingen en de turbulentievergelijkingen) herschikt in een conservatieve vorm, en vervolgens opgelost via discrete controlevolumes. Deze discretisering garandeert het behoud van fluxen door een bepaald regelvolume. De eindige volumevergelijking geeft regerende vergelijkingen in de vorm,

∂ ∂ t ∭ Q d V + ∬ F d A = 0, {\ displaystyle {\ frac {\ partiële} {\ partiële t}} \ iiint Q \ , dV + \ iint F \, d \ mathbf {A} = 0,}

waarbij Q {\ displaystyle Q} de vector van geconserveerde variabelen is, F {\ displaystyle F} de vector van fluxen (zie Euler-vergelijkingen of Navier-Stokes-vergelijkingen), V {\ displaystyle V} is het volume van het regelvolume-element en A {\ displaystyle \ mathbf {A}} is het oppervlak van het regelvolume-element.

Eindig element methodEdit

De eindige elementen methode (FEM) wordt gebruikt bij structurele analyse van vaste stoffen, maar is ook toepasbaar op vloeistoffen. De FEM-formulering vereist echter speciale zorg om een conservatieve oplossing te garanderen. De FEM-formulering is aangepast voor gebruik met vloeistofdynamica die vergelijkingen beheersen. Hoewel FEM zorgvuldig moet worden geformuleerd om conservatief te zijn, is het veel stabieler dan de benadering met eindige volumes. FEM kan echter meer geheugen nodig hebben en heeft langzamere oplossingstijden dan de FVM.

Bij deze methode wordt een gewogen restvergelijking gevormd:

R i = ∭ W i Q d V e {\ displaystyle R_ {i} = \ iiint W_ {i} Q \, dV ^ {e}}

Eindige verschil methode Bewerken

Het eindige verschil methode (FDM) heeft historisch belang en is eenvoudig te programmeren. Het wordt momenteel alleen gebruikt in enkele gespecialiseerde codes, die complexe geometrie met hoge nauwkeurigheid en efficiëntie behandelen door ingebedde grenzen of overlappende rasters te gebruiken (waarbij de oplossing over elk raster wordt geïnterpoleerd).

∂ Q ∂ t + ∂ F ∂ x + ∂ G ∂ y + ∂ H ∂ z = 0 {\ displaystyle {\ frac {\ partiële Q} {\ partiële t}} + {\ frac {\ partiële F} {\ partiële x}} + {\ frac {\ partiële G} {\ partiële y}} + {\ frac {\ partiële H} {\ partiële z}} = 0}

Spectrale elementmethode Bewerken

Spectrale elementenmethode is een methode van het type eindige elementen. Het vereist dat het wiskundige probleem (de partiële differentiaalvergelijking) in een zwakke formulering wordt gegoten. Dit wordt meestal gedaan door de differentiaalvergelijking te vermenigvuldigen met een willekeurige testfunctie en deze over het hele domein te integreren. Puur wiskundig gezien zijn de testfuncties volkomen willekeurig: ze behoren tot een oneindig dimensionale functieruimte. Het is duidelijk dat een oneindig-dimensionale functieruimte niet kan worden weergegeven op een discrete spectrale elementennet; dit is waar de spectrale elementdiscretisatie begint. Het meest cruciale is de keuze van interpolatie- en testfuncties.In een standaard, lage orde FEM in 2D, voor vierhoekelementen is de meest typische keuze de bilineaire test of interpolatiefunctie van de vorm v (x, y) = ax + door + cxy + d {\ displaystyle v (x, y) = ax + door + cxy + d}. In een spectrale elementmethode worden de interpolatie- en testfuncties echter gekozen als polynomen van een zeer hoge orde (typisch bijvoorbeeld van de 10e orde in CFD-toepassingen). Dit garandeert de snelle convergentie van de methode. Bovendien moeten zeer efficiënte integratieprocedures worden gebruikt, aangezien het aantal integraties dat in numerieke codes moet worden uitgevoerd groot is. Daarom worden Gauss-integratiekwadraturen van hoge orde gebruikt, omdat ze de hoogste nauwkeurigheid bereiken met het kleinste aantal uit te voeren berekeningen. Op dat moment zijn er enkele academische CFD-codes die zijn gebaseerd op de spectrale elementmethode en er zijn er nog andere in ontwikkeling. sinds de nieuwe tijdstapschema’s ontstaan in de wetenschappelijke wereld.

Lattice Boltzmann-methode Bewerken

De lattice Boltzmann-methode (LBM) met zijn vereenvoudigde kinetische afbeelding op een rooster geeft een computationeel efficiënte beschrijving van de hydrodynamica.In tegenstelling tot de traditionele CFD-methoden, die de instandhoudingsvergelijkingen van macroscopische eigenschappen (dwz massa, momentum en energie) numeriek oplossen, modelleert LBM de vloeistof die bestaat uit fictieve deeltjes , en dergelijke deeltjes voeren opeenvolgende voortplantings- en botsingsprocessen uit over een discrete roostergaas. Bij deze methode werkt men met de discrete in ruimte en tijd versie van de kinetische evolutievergelijking in de Boltzmann Bhatnagar-Gross-Krook (BGK) -vorm.

Boundary element methodEdit

In de boundary element method wordt de grens die wordt ingenomen door de vloeistof verdeeld in een oppervlakte mesh.

Discretisatieschema’s met hoge resolutie Bewerken

Regelingen met hoge resolutie worden gebruikt waar schokken of onderbrekingen aanwezig zijn. Om scherpe veranderingen in de oplossing vast te leggen, is het gebruik van numerieke schema’s van de tweede of hogere orde vereist die geen valse oscillaties introduceren. Dit vereist meestal de toepassing van fluxbegrenzers om ervoor te zorgen dat de oplossing totale variatie afneemt.

Turbulentiemodellen Bewerken

Bij computermodellering van turbulente stromingen is een gemeenschappelijk doel het verkrijgen van een model dat kan van belang zijnde hoeveelheden, zoals vloeistofsnelheid, voorspellen voor gebruik in technische ontwerpen van het systeem dat wordt gemodelleerd. Voor turbulente stromingen maken het bereik van lengteschalen en de complexiteit van verschijnselen die betrokken zijn bij turbulentie de meeste modelbenaderingen onbetaalbaar; de resolutie die nodig is om alle schalen die betrokken zijn bij turbulentie op te lossen, gaat verder dan wat rekenkundig mogelijk is. De primaire benadering in dergelijke gevallen is om numerieke modellen te creëren om onopgeloste verschijnselen te benaderen. Deze sectie bevat een aantal veelgebruikte rekenmodellen voor turbulente stromingen.

Turbulentiemodellen kunnen worden geclassificeerd op basis van rekenkosten, wat overeenkomt met het bereik van schalen die zijn gemodelleerd versus opgelost (de meer turbulente schalen die worden opgelost, hoe fijner de resolutie van de simulatie, en dus hoe hoger de rekenkosten). Als een meerderheid van of alle turbulente schalen niet zijn gemodelleerd, zijn de rekenkosten erg laag, maar de afweging komt in de vorm van verminderde nauwkeurigheid.

Naast het brede scala aan lengte- en tijdschalen en de bijbehorende rekenkosten bevatten de geldende vloeistofdynamica-vergelijkingen een niet-lineaire convectieterm en een niet-lineaire en niet-lokale drukgradiëntterm. Deze niet-lineaire vergelijkingen moeten numeriek worden opgelost met de juiste rand- en beginvoorwaarden.

Reynolds-gemiddelde Navier-StokesEdit

Reynolds-gemiddelde Navier-Stokes (RANS) -vergelijkingen zijn de oudste benadering van turbulentiemodellering. Een ensembleversie van de leidende vergelijkingen is opgelost, die nieuwe schijnbare spanningen introduceert die bekend staan als Reynolds-spanningen. Dit voegt een tweede orde tensor van onbekenden toe waarvoor verschillende modellen verschillende niveaus van afsluiting kunnen bieden. Het is een algemene misvatting dat de RANS-vergelijkingen niet van toepassing zijn op stromen met een in de tijd variërende gemiddelde stroom, omdat deze vergelijkingen “tijdgemiddeld” zijn. In feite kunnen statistisch onstabiele (of niet-stationaire) stromen gelijk worden behandeld. Dit wordt ook wel URANS genoemd. Er is niets inherent aan het gemiddelde van Reynolds om dit uit te sluiten, maar de turbulentiemodellen die worden gebruikt om de vergelijkingen te sluiten, zijn alleen geldig zolang de tijd waarin deze veranderingen in het gemiddelde optreden groot is in vergelijking met de tijdschalen van de turbulente beweging die de meeste de energie.

RANS-modellen kunnen worden onderverdeeld in twee brede benaderingen:

Boussinesq-hypothese Deze methode omvat het gebruik van een algebraïsche vergelijking voor de Reynolds-spanningen, waaronder het bepalen van de turbulente viscositeit, en afhankelijk van het niveau van verfijning van de model, het oplossen van transportvergelijkingen voor het bepalen van de turbulente kinetische energie en dissipatie. Modellen omvatten k-ε (Launder en Spalding), Mixing Length Model (Prandtl) en Zero Equation Model (Cebeci en Smith). De modellen die in deze benadering beschikbaar zijn, worden vaak aangeduid met het aantal transportvergelijkingen dat bij de methode hoort. Het Mixing Length-model is bijvoorbeeld een “Zero Equation” -model omdat er geen transportvergelijkingen worden opgelost; de k – ϵ {\ displaystyle k- \ epsilon} is een “twee vergelijkingen” -model omdat twee transportvergelijkingen (een voor k {\ displaystyle k} en een voor ϵ {\ displaystyle \ epsilon}) zijn opgelost. Reynolds-stressmodel (RSM) Deze benadering tracht transportvergelijkingen voor de Reynolds-spanningen daadwerkelijk op te lossen. Dit betekent de introductie van verschillende transportvergelijkingen voor alle Reynolds-spanningen en daarom is deze benadering veel duurder wat betreft CPU-inspanning.

Grote eddy-simulatie Bewerken

Grote wervelsimulatie (LES) is een techniek waarbij de kleinste schalen van de stroom worden verwijderd door middel van een filteroperatie , en hun effect gemodelleerd met behulp van subgrid-schaalmodellen. Hierdoor kunnen de grootste en belangrijkste schalen van de turbulentie worden opgelost, terwijl de rekenkosten van de kleinste schalen aanzienlijk worden verminderd. Deze methode vereist meer rekenkracht dan RANS-methoden, maar is veel goedkoper dan DNS.

Vrijstaande eddy-simulatie Bewerken

Vrijstaande eddy-simulaties (DES) is een modificatie van een RANS-model waarin het model overschakelt naar een subgrid-schaalformulering in regio’s die goed genoeg zijn voor LES-berekeningen. Gebieden nabij vaste grenzen en waar de turbulente lengteschaal kleiner is dan de maximale roosterdimensie, krijgen de RANS-oplossingsmodus toegewezen. Omdat de turbulente lengteschaal de rasterdimensie overschrijdt, worden de regio’s opgelost met behulp van de LES-modus. Daarom is de rasterresolutie voor DES niet zo veeleisend als pure LES, waardoor de kosten van de berekening aanzienlijk worden verlaagd. Hoewel DES aanvankelijk werd geformuleerd voor het Spalart-Allmaras-model (Spalart et al., 1997), kan het worden geïmplementeerd met andere RANS-modellen (Strelets, 2001), door de lengteschaal die expliciet of impliciet bij het RANS-model betrokken is, op passende wijze aan te passen. . Dus terwijl het op modellen gebaseerde DES van Spalart-Allmaras fungeert als LES met een wandmodel, gedraagt DES op basis van andere modellen (zoals twee vergelijkingsmodellen) zich als een hybride RANS-LES-model. Het genereren van het net is ingewikkelder dan voor een eenvoudig RANS- of LES-geval vanwege de RANS-LES-schakelaar. DES is een niet-zonale benadering en biedt een enkel gelijkmatig snelheidsveld over de RANS- en de LES-gebieden van de oplossingen.

Directe numerieke simulatie Bewerken

Directe numerieke simulatie (DNS) lost het hele bereik van turbulente lengteschalen op. Dit marginaliseert het effect van modellen, maar is extreem duur. De rekenkosten zijn evenredig met R e 3 {\ displaystyle Re ^ {3}}. DNS is onhandelbaar voor stromen met complexe geometrieën of stroomconfiguraties.

Coherente vortex-simulatie Bewerken

De coherente vortex-simulatie-benadering splitst het turbulente stromingsveld op in een coherent deel, bestaande uit georganiseerde vortex-beweging, en het onsamenhangende deel, dat is de willekeurige achtergrondstroom. Deze ontleding wordt gedaan met behulp van wavelet-filtering. De benadering heeft veel gemeen met LES, aangezien het gebruik maakt van ontleding en alleen het gefilterde deel oplost, maar verschilt doordat het geen lineair, laagdoorlaatfilter gebruikt. In plaats daarvan is de filterbewerking gebaseerd op golfjes, en het filter kan worden aangepast naarmate het stromingsveld evolueert. Farge en Schneider testten de CVS-methode met twee stroomconfiguraties en toonden aan dat het coherente deel van de stroom het – 40 39 {\ displaystyle – {\ frac {40} {39}}} energiespectrum vertoonde dat wordt vertoond door de totale stroom, en correspondeert naar coherente structuren (vortexbuizen), terwijl de onsamenhangende delen van de stroom homogeen achtergrondgeluid samenstelden, dat geen georganiseerde structuren vertoonde. Goldstein en Vasilyev pasten het FDV-model toe op grote eddy-simulatie, maar gingen er niet van uit dat het wavelet-filter alle coherente bewegingen van de subfilterschalen volledig elimineerde. Door zowel LES- als CVS-filtering toe te passen, toonden ze aan dat de SFS-dissipatie werd gedomineerd door het coherente deel van het SFS-stroomveld.

PDF-methoden Bewerken

Methoden voor waarschijnlijkheidsdichtheidsfunctie (PDF) voor turbulentie, voor het eerst geïntroduceerd door Lundgren, zijn gebaseerd op het volgen van de eenpunts PDF van de snelheid, f V (v; x , t) dv {\ displaystyle F_ {V} ({\ boldsymbol {v}}; {\ boldsymbol {x}}, t) d {\ boldsymbol {v}}}, die de waarschijnlijkheid van de snelheid op punt x geeft {\ displaystyle {\ boldsymbol {x}}} tussen v {\ displaystyle {\ boldsymbol {v}}} en v + dv {\ displaystyle {\ boldsymbol {v}} + d {\ boldsymbol {v}}}. Deze benadering is analoog aan de kinetische theorie van gassen, waarin de macroscopische eigenschappen van een gas worden beschreven door een groot aantal deeltjes. PDF-methoden zijn uniek omdat ze kunnen worden toegepast in het kader van een aantal verschillende turbulentiemodellen; de belangrijkste verschillen doen zich voor in de vorm van de PDF-transportvergelijking. In de context van grote wervelsimulatie wordt de PDF bijvoorbeeld de gefilterde PDF. PDF-methoden kunnen ook worden gebruikt om chemische reacties te beschrijven, en zijn met name handig voor het simuleren van chemisch reagerende stromen omdat de term chemische bron gesloten is en geen model vereist. De PDF wordt gewoonlijk bijgehouden met behulp van Lagrange-deeltjesmethoden; in combinatie met grote wervelsimulatie leidt dit tot een Langevin-vergelijking voor de evolutie van subfilterdeeltjes.

Vortex-methodeEdit

De vortex-methode is een roostervrije techniek voor de simulatie van turbulente stromingen. Het gebruikt draaikolken als de rekenelementen, die de fysieke structuren in turbulentie nabootsen. Vortex-methoden werden ontwikkeld als een rastervrije methodologie die niet zou worden beperkt door de fundamentele afvlakkingseffecten van rastermethoden. Om praktisch te zijn, vereisen vortex-methoden echter middelen om snel snelheden van de vortex-elementen te berekenen – met andere woorden, ze hebben de oplossing nodig voor een bepaalde vorm van het N-body-probleem (waarin de beweging van N-objecten is gekoppeld aan hun wederzijdse invloeden ). Een doorbraak kwam eind jaren tachtig met de ontwikkeling van de snelle multipoolmethode (FMM), een algoritme van V. Rokhlin (Yale) en L. Greengard (Courant Institute). Deze doorbraak maakte de weg vrij voor praktische berekening van de snelheden van de vortex-elementen en vormt de basis van succesvolle algoritmen.

Software op basis van de vortex-methode biedt een nieuwe manier om lastige problemen met vloeistofdynamica op te lossen met minimale tussenkomst van de gebruiker . Het enige dat nodig is, is een specificatie van de probleemgeometrie en het instellen van grens- en beginvoorwaarden. Een van de belangrijke voordelen van deze moderne technologie:

• Het is praktisch rastervrij, waardoor talrijke iteraties die verband houden met RANS en LES worden geëlimineerd.
• Alle problemen worden identiek behandeld. Er zijn geen modellering of kalibratie-invoer nodig.
• Tijdreekssimulaties, die cruciaal zijn voor een correcte analyse van de akoestiek, zijn mogelijk.
• De kleine en grote schaal worden nauwkeurig gesimuleerd op de dezelfde tijd.

Vorticity-opsluitingsmethode Bewerken

De vorticity-opsluiting (VC) -methode is een Euleriaanse techniek die wordt gebruikt in de simulatie van turbulente kielzog. Het gebruikt een solitaire golf-achtige benadering om een stabiele oplossing te produceren zonder numerieke spreiding. VC kan de kleinschalige functies vastleggen binnen slechts 2 rastercellen. Binnen deze kenmerken wordt een niet-lineaire differentievergelijking opgelost in tegenstelling tot de eindige differentievergelijking. VC is vergelijkbaar met methoden voor het vastleggen van schokken, waarbij aan behoudswetten wordt voldaan, zodat de essentiële integrale grootheden nauwkeurig worden berekend.

Lineair wervelmodel Bewerken

Het lineaire wervelmodel is een techniek die wordt gebruikt om simuleer de convectieve menging die plaatsvindt in turbulente stroming. Specifiek biedt het een wiskundige manier om de interacties van een scalaire variabele binnen het vectorstroomveld te beschrijven. Het wordt voornamelijk gebruikt in eendimensionale weergaven van turbulente stroming, omdat het kan worden toegepast over een breed scala aan lengteschalen en Reynoldsgetallen. Dit model wordt over het algemeen gebruikt als een bouwsteen voor meer gecompliceerde stromingsweergaven, omdat het voorspellingen met hoge resolutie biedt die gelden voor een groot aantal stromingscondities.

Tweefasige stroming Bewerken

Het modelleren van twee- fasestroom is nog in ontwikkeling. Er zijn verschillende methoden voorgesteld, waaronder de Volume of fluid-methode, de level-set-methode en front tracking. Deze methoden houden vaak een afweging in tussen het behouden van een scherp grensvlak of het behouden van massa. Dit is cruciaal omdat de evaluatie van de dichtheid, viscositeit en oppervlaktespanning gebaseerd is op de waarden die gemiddeld over het grensvlak zijn. Lagrangiaanse meerfasemodellen, die worden gebruikt voor verspreide media, zijn gebaseerd op het oplossen van de Lagrangiaanse bewegingsvergelijking voor de verspreide fase.

Oplossingsalgoritmen Bewerken

Discretisatie in de ruimte produceert een systeem van gewone differentiaalvergelijkingen voor onstabiele problemen en algebraïsche vergelijkingen voor constante problemen. Impliciete of semi-impliciete methoden worden over het algemeen gebruikt om de gewone differentiaalvergelijkingen te integreren, waardoor een stelsel van (meestal) niet-lineaire algebraïsche vergelijkingen ontstaat. Het toepassen van een Newton- of Picard-iteratie levert een systeem van lineaire vergelijkingen op dat niet-symmetrisch is in aanwezigheid van advectie en onbepaald in aanwezigheid van onsamendrukbaarheid. Dergelijke systemen, met name in 3D, zijn vaak te groot voor directe oplossers, dus worden iteratieve methoden gebruikt, ofwel stationaire methoden zoals opeenvolgende overontspanning of Krylov-subruimtemethoden. Krylov-methoden zoals GMRES, die doorgaans worden gebruikt met preconditionering, werken door het residu over opeenvolgende subruimten te minimaliseren die door de gepreconditioneerde operator worden gegenereerd.

Multigrid heeft het voordeel van asymptotisch optimale prestaties bij veel problemen. Traditionele oplossers en preconditioners zijn effectief in het verminderen van hoogfrequente componenten van het residu, maar laagfrequente componenten vereisen doorgaans veel iteraties om te verminderen. Door op meerdere schalen te werken, reduceert multigrid alle componenten van het residu met vergelijkbare factoren, wat leidt tot een mesh-onafhankelijk aantal iteraties.

Voor onbepaalde systemen kunnen preconditioners zoals onvolledige LU-factorisatie, additieve Schwarz en multigrid slecht presteren of helemaal niet presteren, dus de probleemstructuur moet worden gebruikt voor effectieve preconditionering. Methoden die vaak worden gebruikt in CFD zijn de SIMPLE- en Uzawa-algoritmen die mesh-afhankelijke convergentiesnelheden vertonen, maar recente ontwikkelingen op basis van block LU-factorisatie gecombineerd met multigrid voor de resulterende definitieve systemen hebben geleid tot preconditioners die mesh-onafhankelijke convergentiesnelheden leveren.

Onstabiele aerodynamicaEdit

CFD brak eind jaren ’70 door met de introductie van LTRAN2, een 2D-code om oscillerende draagvlakken te modelleren op basis van transonische theorie van kleine verstoringen door Ballhaus en medewerkers. Het maakt gebruik van een Murman-Cole-schakelalgoritme voor het modelleren van de bewegende schokgolven. Later werd het uitgebreid naar 3D met gebruik van een geroteerd verschilschema door AFWAL / Boeing dat resulteerde in LTRAN3.

Biomedische engineeringEdit

CFD-onderzoeken worden gebruikt om de kenmerken van aortastroom te verduidelijken in details die buiten de mogelijkheden van experimentele metingen. Om deze condities te analyseren, worden CAD-modellen van het menselijke vasculaire systeem geëxtraheerd met behulp van moderne beeldvormingstechnieken zoals MRI of computertomografie. Op basis van deze gegevens wordt een 3D-model gereconstrueerd en kan de vloeistofstroom worden berekend. Er moet rekening worden gehouden met bloedeigenschappen zoals dichtheid en viscositeit, en realistische randvoorwaarden (bijv. Systemische druk). Daarom is het mogelijk om de stroom in het cardiovasculaire systeem voor verschillende toepassingen te analyseren en te optimaliseren.

CPU versus GPUEdit

Traditioneel worden CFD-simulaties uitgevoerd op CPU’s. In een meer recente trend worden ook simulaties uitgevoerd op GPU’s. Deze bevatten doorgaans langzamere maar meer processors. Voor CFD-algoritmen met goede parallelliteitsprestaties (d.w.z. een goede versnelling door meer kernen toe te voegen) kan dit de simulatietijden aanzienlijk verkorten. Vloeistof-impliciete deeltjes- en rooster-Boltzmann-methoden zijn typische voorbeelden van codes die goed schalen op GPU’s.