Turbolenza: fenomenologia, modellazione e calcolo ad alte prestazioni

Responsabile didattico: Cristian Marchioli

Durata: 28 ore

Periodo didattico: annuale

Programma

SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE: ING-IND/06

28h - prof. Cristian Marchioli

 

PROGRAMMA:

MODULO I: Fenomenologia e modellazione della turbolenza (14h)

CONTENUTI PRINCIPALI: 

1. Introduzione alla turbolenza (3h):

            a. Fenomenologia della turbolenza;

            b. Teoria idi Kolmogorov;

            c. Cascata di energia e spettri. 

2. Modellazione della turbolenza (9h):

            a. Le equazioni della turbolenza (4h): 

                     i. Navier-Stokes; 

                     ii. Trasporto e bilancio dell'energia cinetica turbolenta. 

            b. Approcci numerici alla simulazione di flussi turbolenti (3h):

                     i. Simulazione numerica diretta;

                     ii. Simulazione Large-Eddy;

                     iii. Simulazione RANS-based.

            c. Introduzione ai metodi spettrali/pseudo-spettrali (2h):

                     i. Equazioni lineari e non-lineari;

                     ii. Trasformate di Fourier e Chebyshev; 

                     iii. Proprietà dei metodi spettrali/pseudo-spettrali (convergenza, accuratezza, stabilità, costo computazionale).

3. Esempi di applicazioni in ambito ingegneristico/fisico (2h).

 

MODULO II: Turbolenza e calcolo ad alte prestazioni (14h)

CONTENUTI PRINCIPALI:

1. Introduzione al calcolo parallelo e distribuito (6h):

           a. Strategie di parallelizzazione:

                     i. Architetture HPC (CPU/GPU);

                     ii. MPI, OpenMPI e calcolo CPU-based;

                     iii. Acceleratori grafici e calcolo GPU-based;

                     iv. Scalabilità e tempo di calcolo;

           b. Strategie di risoluzione numerica di PDE (con particolare riferimento ai flussi turbolenti) tramite calcolo parallel;

           c. Librerie numeriche per il calcolo ad alte prestazioni.

2. Approfondimenti (6h):

           a. Quantificazione dell'incertezza (Uncertaninty Quantification):

                    i. Problemi diretti e inversi;

                    ii. Metodi UQ (Polynomial chaos expansions, Processi Gaussiani, Metodi Monte Carlo);

                    iii. Esempi di applicazione e casi test;

          b. Modellazione di ordine ridotto (Reduced Order Modelling):

                    i. Introduzione alla modellazione di ordine ridotto;

                    ii. Modellazione di sistemi non-lineari.

3. Esempi di applicazioni in ambito ingegneristico/fisico (2h).

 

OBIETTIVO DEL CORSO: Fornire le nozioni fondamentali della fluidodinamica computazionale e del calcolo ad alte prestazioni, fornendo gli strumenti necessari per sviluppare codici di calcolo complessi finalizzati alla simulazione distribuita di problemi fluidodinamici caratterizzati dalla presenza di flussi turbolenti. 


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