[en] EFFICIENT FLUID SIMULATION IN THE PARAMETRIC SPACE OF THREE-DIMENSIONAL STRUCTURED GRIDS

• Main Author: VITOR BARATA RIBEIRO BLANCO BARROSO
• Other Authors: WALDEMAR CELES FILHO
• Language: pt
• Published: MAXWELL 2017
• Subjects: [pt] DINAMICA DOS FLUIDOS COMPUTACIONAL; [en] COMPUTATIONAL FLUIDS DYNAMICS; [pt] COMPUTACAO PARALELA; [en] PARALLEL COMPUTING; [pt] SIMULACAO EULERIANA; [en] EULERIAN SIMULATION; [pt] PARAMETRIZACAO DE DOMINIOS; [en] DOMAIN PARAMETERIZATION; [pt] TRANSFORMACAO DE COORDENADAS; [en] COORDINATE TRANSFORMATION
• Online Access: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=28689@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=28689@2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.28689

[pt] Fluidos são extremamente comuns em nosso mundo e têm papel central em muitos fenômenos naturais. A compreensão de seu comportamento tem importância fundamental em uma vasta gama de aplicações e diversas áreas de pesquisa, da análise de fluxo sanguíneo até o transporte de petróleo, da exploração do fluxo de um rio até a previsão de maremotos, tempestades e furacões. Na simulação de fluidos, a abordagem conhecida como Euleriana é capaz de gerar resultados bastante corretos e precisos, mas as computações envolvidas podem se tornar excessivamente custosas quando há a necessidade de tratar fronteiras curvas e obstáculos com formas complexas. Este trabalho aborda esse problema e apresenta uma técnica Euleriana rápida e direta para simular o escoamento de fluidos em grades estruturadas parametrizadas tridimensionais. O principal objetivo do método é tratar de forma correta e eficiente as interações de fluidos com fronteiras curvas, incluindo paredes externas e obstáculos internos. Para isso, são utilizadas matrizes Jacobianas por célula para relacionar as derivadas de campos escalares e vetoriais nos espaços do mundo e paramétrico, o que permite a resolução das equações de Navier-Stokes diretamente no segundo, onde a discretização do domínio torna-se simplesmente uma grade uniforme. O trabalho parte de um simulador baseado em grades regulares e descreve como adaptá-lo com a aplicação das matrizes Jacobianas em cada passo, incluindo a resolução de equações de Poisson e dos sistemas lineares esparsos associados, utilizando tanto iterações de Jacobi quanto o método do Gradiente Biconjugado Estabilizado. A técnica é implementada na linguagem de programação CUDA e procura explorar ao máximo a arquitetura massivamente paralela das placas gráficas atuais. === [en] Fluids are extremely common in our world and play a central role in many natural phenomena. Understanding their behavior is of great importance to a broad range of applications and several areas of research, from blood flow analysis to oil transportation, from the exploitation of river flows to the prediction of tidal waves, storms and hurricanes. When simulating fluids, the so-called Eulerian approach can generate quite correct and precise results, but the computations involved can become excessively expensive when curved boundaries and obstacles with complex shapes need to be taken into account. This work addresses this problem and presents a fast and straightforward Eulerian technique to simulate fluid flows in three-dimensional parameterized structured grids. The method s primary design goal is the correct and efficient handling of fluid interactions with curved boundary walls and internal obstacles. This is accomplished by the use of per-cell Jacobian matrices to relate field derivatives in the world and parameter spaces, which allows the Navier-Stokes equations to be solved directly in the latter, where the domain discretization becomes a simple uniform grid. The work builds on a regular-grid-based simulator and describes how to apply Jacobian matrices to each step, including the solution of Poisson equations and the related sparse linear systems using both Jacobi iterations and a Biconjugate Gradient Stabilized solver. The technique is implemented efficiently in the CUDA programming language and strives to take full advantage of the massively parallel architecture of today s graphics cards.