Riassunto analitico
Assicurare la qualità e l'affidabilità dei risultati ottenuti con strumenti di fluidodinamica computazionale (CFD) è un'azione cruciale per passare progressivamente dalla strategia di progettazione sperimentale a un approccio più economico e agile basato sulle simulazioni. La presente tesi illustra una metodologia per la garanzia di qualità e la quantificazione dell'incertezza, durante tutte le fasi del processo di verifica e convalida (Verification and Validation) necessario nelle applicazioni CFD. Il processo è poi applicato a un caso di studio, ovvero il sistema di estrazione dell'aria dai compartimenti (sistema CAX) del velivolo Airbus A350. Sono affrontate e quantificate incertezze numeriche, di input e di modellazione. Particolare attenzione è dedicata alla stima dell'errore di discretizzazione, utilizzando tecniche basate sull'estrapolazione di Richardson e l'indice di convergenza di griglia (GCI). Lo studio evidenzia che l'errore di modellazione associato alle quantità di interesse (QoIs) in esame è alternativamente non trascurabile, oppure difficile da stimare a causa di significative incertezze sperimentali. Le incertezze numeriche e di input, invece, giocano un ruolo minore nella definizione della banda di incertezza totale. Lo sviluppo futuro dell’analisi prevede la progettazione di nuovi test sperimentali, caratterizzati da geometrie più semplici e una maggiore precisione nelle misurazioni del flusso, congiuntamente all’utilizzo di modelli CFD a maggiore fedeltà (e.g. il modello di turbolenza RSM).
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Abstract
Ensuring the quality and trustworthiness of computational fluid dynamics (CFD) results is a crucial action to progressively transition from the experimental design strategy to the cost-effective and agile simulation-based approach. The present thesis outlines a methodology for quality assurance and uncertainty quantification, across all the stages of the Verification and Validation (V&V) process required in CFD applications. The process is then applied to a study case, namely the compartments air extraction system (CAX system) of the Airbus A350 aircraft. Numerical, input and model form uncertainties are addressed and quantified. Particular attention is dedicated to discretization error estimation, employing techniques based on the Richardson extrapolation and the Grid Convergence Index (GCI). The study highlights that the model form error associated with the Quantities of interest (QoIs) under scrutiny is either non-negligible or challenging to estimate due to significant experimental uncertainties. Numerical and input uncertainties play instead a minor role in the definition of the total uncertainty band. The way forward necessitates the design of new validation tests, characterized by simpler geometries and higher accuracy in the flow measurements, along with the assessment of higher fidelity CFD models (e.g. RSM turbulence model).
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