Resolução numérica de escoamentos compressíveis empregando um método de partículas livre de malhas e o processamento em paralelo (CUDA)
Os métodos numéricos convencionais, baseados em malhas, têm sido amplamente aplicados na resolução de problemas da Dinâmica dos Fluidos Computacional. Entretanto, em problemas de escoamento de fluidos que envolvem superfícies livres, grandes explosões, grandes deformações, descontinuidades, ondas de...
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Universidade do Estado do Rio de Janeiro
2011
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ndltd-IBICT-urn-repox.ist.utl.pt-BDTD_UERJ-oai-www.bdtd.uerj.br-19002019-01-21T18:13:41Z Resolução numérica de escoamentos compressíveis empregando um método de partículas livre de malhas e o processamento em paralelo (CUDA) Numerical resolution of compressible flows employing a mesfree particle method and CUDA Josecley Fialho Góes Helio Pedro Amaral Souto Ricardo Carvalho de Barros Márcio Rentes Borges Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) Métodos de partículas Métodos Lagrangeanos Dinâmica dos fluidos computacional Compute Unified Device Architecture (CUDA) Compute Unified Device Architecture (CUDA) Computational fluid dynamics Lagrangian methods Meshfree particle methods Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) FENOMENOS DE TRANSPORTE Os métodos numéricos convencionais, baseados em malhas, têm sido amplamente aplicados na resolução de problemas da Dinâmica dos Fluidos Computacional. Entretanto, em problemas de escoamento de fluidos que envolvem superfícies livres, grandes explosões, grandes deformações, descontinuidades, ondas de choque etc., estes métodos podem apresentar algumas dificuldades práticas quando da resolução destes problemas. Como uma alternativa viável, existem os métodos de partículas livre de malhas. Neste trabalho é feita uma introdução ao método Lagrangeano de partículas, livre de malhas, Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) voltado para a simulação numérica de escoamentos de fluidos newtonianos compressíveis e quase-incompressíveis. Dois códigos numéricos foram desenvolvidos, uma versão serial e outra em paralelo, empregando a linguagem de programação C/C++ e a Compute Unified Device Architecture (CUDA), que possibilita o processamento em paralelo empregando os núcleos das Graphics Processing Units (GPUs) das placas de vídeo da NVIDIA Corporation. Os resultados numéricos foram validados e a eficiência computacional avaliada considerandose a resolução dos problemas unidimensionais Shock Tube e Blast Wave e bidimensional da Cavidade (Shear Driven Cavity Problem). The conventional mesh-based numerical methods have been widely applied to solving problems in Computational Fluid Dynamics. However, in problems involving fluid flow free surfaces, large explosions, large deformations, discontinuities, shock waves etc. these methods suffer from some inherent difficulties which limit their applications to solving these problems. Meshfree particle methods have emerged as an alternative to the conventional grid-based methods. This work introduces the Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH), a meshfree Lagrangian particle method to solve compressible flows. Two numerical codes have been developed, serial and parallel versions, using the Programming Language C/C++ and Compute Unified Device Architecture (CUDA). CUDA is NVIDIAs parallel computing architecture that enables dramatic increasing in computing performance by harnessing the power of the Graphics Processing Units (GPUs). The numerical results were validated and the speedup evaluated for the Shock Tube and Blast Wave one-dimensional problems and Shear Driven Cavity Problem. 2011-08-25 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis http://www.bdtd.uerj.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=3082 por info:eu-repo/semantics/openAccess application/pdf Universidade do Estado do Rio de Janeiro Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional UERJ BR reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ instname:Universidade do Estado do Rio de Janeiro instacron:UERJ |
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Os métodos numéricos convencionais, baseados em malhas, têm sido amplamente
aplicados na resolução de problemas da Dinâmica dos Fluidos Computacional.
Entretanto, em problemas de escoamento de fluidos que envolvem superfícies livres,
grandes explosões, grandes deformações, descontinuidades, ondas de choque etc., estes
métodos podem apresentar algumas dificuldades práticas quando da resolução destes
problemas. Como uma alternativa viável, existem os métodos de partículas livre de
malhas. Neste trabalho é feita uma introdução ao método Lagrangeano de partículas,
livre de malhas, Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) voltado para a simulação numérica
de escoamentos de fluidos newtonianos compressíveis e quase-incompressíveis.
Dois códigos numéricos foram desenvolvidos, uma versão serial e outra em paralelo,
empregando a linguagem de programação C/C++ e a Compute Unified Device Architecture
(CUDA), que possibilita o processamento em paralelo empregando os núcleos das
Graphics Processing Units (GPUs) das placas de vídeo da NVIDIA Corporation. Os resultados
numéricos foram validados e a eficiência computacional avaliada considerandose
a resolução dos problemas unidimensionais Shock Tube e Blast Wave e bidimensional
da Cavidade (Shear Driven Cavity Problem). === The conventional mesh-based numerical methods have been widely applied
to solving problems in Computational Fluid Dynamics. However, in problems involving
fluid flow free surfaces, large explosions, large deformations, discontinuities,
shock waves etc. these methods suffer from some inherent difficulties which limit
their applications to solving these problems. Meshfree particle methods have emerged
as an alternative to the conventional grid-based methods. This work introduces
the Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH), a meshfree Lagrangian particle method
to solve compressible flows. Two numerical codes have been developed, serial and
parallel versions, using the Programming Language C/C++ and Compute Unified Device
Architecture (CUDA). CUDA is NVIDIAs parallel computing architecture that
enables dramatic increasing in computing performance by harnessing the power of
the Graphics Processing Units (GPUs). The numerical results were validated and the
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