CFD-Simulation

Unsere Leistungen zur CFD-Simulation im Überblick

Strömung

Wärmeübertragung

Rotation & Bewegung

Partikel

Mehrphasen

Verbrennung

Optimierung

Strömungssimulation

Aerodynamics Simulation Formular 1
CFD-Simulation
CFD Simulation of Flow Around an Airplane Wing

Strömungssimulation

Strömungssimulationen spielen in der heutigen Forschung und Entwicklung eine entscheidende Rolle. Entsprechend vielfältig sind die Einsatzgebiete und damit die Möglichkeiten in Bezug auf die Anwendungen und Produkte. Bei der Strömungssimulation werden im Wesentlichen die Gesetze und Gleichungen der Fluidmechanik numerisch gelöst, man spricht von numerischer Strömungsmechanik oder Computational Fluid Dynamics (CFD bzw. CFD-Simulation). 

Strömungssimulationen erlauben eine schnelle und effiziente Analyse von Fluidströmungen. Durch zunehmende Rechenkapazität und die kontinuierliche Weiterentwicklung der numerischen Modelle und Methoden lassen sich zunehmend komplexere Problemstellungen mithilfe von Simulationen abbilden. Sie werden eingesetzt, um die Strömungsvorgänge in den verschiedensten Anwendungen zu analysieren, zu verstehen und zu optimieren. 

Bei Tplus Engineering verfügen wir über langjährige und umfangreiche Erfahrungen mit CFD-Simulationen für die unterschiedlichsten Anwendungen und mit verschiedener Software. Durch Einblicke in die Strömung und die Analyse der physikalischen Vorgängen können wir Strömungssimulationen einsetzen, um die die Effizienz oder die Effektivität Ihrer Anwendungen und Produkte zu verbessern. 

Unsere Erfahrungen und Methoden

  • stationäre und instationäre Strömungssimulationen
  • inkompressible und kompressible Strömungssimulationen
  • laminare und turbulente Strömungssimulationen
  • druckbasierte, dichtebasierte und gekoppelte Löser
  • Newtonsche und nicht-Newtonsche Fluide für Rheologie oder Viskoelastizität
  • Turbulenzmodellierung oder skalenauflösende Turbulenz mittels DES, LES, o.ä.

Anwendungsbeispiele

  • Aerodynamik, Widerstand und Auftrieb um- oder überströmter Körper
  • Berechnung von Druckverlust 
  • Ermittlung von aerodynamischen Lasten
  • Darstellung von Druck- und Geschwindigkeitsfeldern, Stromlinien, etc. 
  • Ermittlung von Massenstromverteilungen
  • Identifikation von Strömungsverlusten, z.B. durch Verwirbelungen oder Rezirkulationsgebiete
  • Analyse von Mischungsvorgängen

Wärmeübertragung

CFD Simulation of Liquid CPU Cooler
CHT Simulation Graphics Card
Inverter Cooling

Wärmeübertragung

Die verschiedenen Vorgänge der Wärmeübertragung spielen in vielen technischen Anwendungen eine wichtige Rolle. Im Bereich der Strömungssimulation ist der wichtigste Mechanismus der konvektive Wärmeübergang. Je nach Strömungszustand und thermischen Randbedingungen unterscheidet man zwischen der natürlichen oder freien Konvektion und der erzwungenen Konvektion. Es können jedoch auch beide Wärmeübergangsformen gleichzeitig auftreten, man spricht hier von Mischkonvektion. Gegebenenfalls kommt Wärmestrahlung als weiterer Mechanismus hinzu.

Oft sind auch die Wärmeleitprozesse in den Bauteilen wichtig. Werden diese in der Simulation mit berücksichtigt und gemeinsam mit der Strömung berechnet, so spricht man von konjugierter Simulation (Conjugate Heat Transfer, CHT). Solche CHT-Simulationen bieten einen sehr hohen Detaillierungsgrad und die Ergebnisse können oft passender mit Messgrößen verglichen werden, da Bauteiltemperaturen in der Regel einfacher zu bestimmen sind als Fluidtemperaturen. Schwierigkeiten liegen hier in den oftmals sehr unterschiedlichen Zeitskalen: während die Prozesse der konvektiven Wärmeübertragung im Allgemeinen sehr schnell ablaufen, benötigt die Wärmeleitung viel größere Zeiträume bis zum Erreichen eines Gleichgewichtszustands.

Bei Tplus Engineering haben wir uns spezialisiert auf die Vorhersage der verschiedenen Arten der Simulation von Wärmeübertragung und verfügen über ein breites Portfolio an verschiedenen Berechnungsmöglichkeiten – von der Wärmeübergangsberechnung bis hin zu Temperaturverteilungen in komplexen Baugruppen.  

Unsere Erfahrungen und Methoden

  • CFD-Simulation mit Wärmeübertragung für freie und erzwungene Konvektion
  • Simulation stationärer und instationärer Wärmetransportprozesse
  • CHT-Simulation mit gleichzeitigem Wärmeübergang und Wärmeleitung in Bauteilen
  • Mehrskalen-Simulationen für thermische Probleme mit unterschiedlichen Zeitskalen
  • Detaillierte Kenntnisse über die numerischen Anforderungen hochgenauer Wärmeübergangsberechnungen

Anwendungsbeispiele

  • Vorhersage von Temperaturfeldern und Temperaturverteilungen
  • Berechnung von Bauteiltemperaturen
  • Bestimmung von Wärmeübergangskoeffizienten (Heat Transfer Coefficient, HTC)
  • Simulationsbasierte Auslegung, Bewertung und Optimierung von Heiz- oder Kühlkonzepten
  • Simulation von Aufheiz- und Abkühlvorgängen
  • Flüssigkeitskühlung zur Kühlung von Mikro- und Leistungselektronik oder Chipkühlung
  • Kühlung von Elektromotoren
  • Simulation von diversen Kühlern und Wärmetauschern
  • Öl- oder Wasserkühlungen für verschiedene Anwendungen

Rotation und Bewegung

CFD Simulation of a Centrifugal Compressor

Rotation und Bewegung

Für die Realisierung von Drehung oder Bewegung in der Simulation existieren verschiedene Ansätze. In den einfachsten Verfahren wird lediglich der Einfluss der Bewegung anstelle einer tatsächlichen Verschiebung oder Drehung "simuliert". Somit bewegen sich die Körper und damit die Netze in der Simulation nicht, was in einem geringeren Rechenaufwand resultiert. Für rotierende Komponenten wird hier beispielsweise die Methode der verschiedenen Bezugssysteme (Multiple Reference Frame, MRF) verwendet. Bei einer translatorischen Bewegung werden die wirkenden Beschleunigungen als Quellterme in die Impulserhaltungsgleichungen implementiert.

Bei komplexeren Bewegungen oder wenn Körper auf externe Kräfte reagieren sollen, werden die tatsächlichen Bewegungen in der Simulation mit abgebildet. Hierzu müssen sich die Rechengitter entsprechen bewegen oder anpassen. Es kommen typischerweise die Sliding Mesh oder die Overset bzw. Chimera Methode zum Einsatz. Bei kleineren Bewegungen und Verschiebungen kann auch ein Verformen des Gitters (mesh morphing) ein effizienter Ansatz sein.

Durch geschickte Kombination der technischen Möglichkeiten können auch sehr komplexe Bewegungen realisiert werden, sodass beispielsweise sowohl rotierende Komponenten als auch eine vollständige Starrkörperbewegung mit allen Freiheitsgraden (6DoF) im Rahmen einer Simulation beschrieben werden können.

Unsere Erfahrungen und Methoden

  • stationäre und instationäre Simulation von Rotation und Translation 
  • Simulationen stationärer Rotation mit SRF oder MRF Methoden
  • Erfahrung mit Sliding Mesh Methoden für instationäre Rotationsbewegungen
  • Erfahrung mit Overset Methoden für komplexe Bewegungen (Translation, Rotation oder kombiniert)
  • Einsatz und Stabilisierung von Mesh Morphing ggfs. mit automatisierter Neuvernetzung
  • Simulationen komplexer 6-DoF Bewegungen

Anwendungsbeispiele

  • Stationäre oder instationäre Simulation von Strömungs- und Turbomaschinen (Ventilatoren, Verdichter, Turbinen, Pumpen, etc. als Radial- oder Axialmaschinen)
  • Simulationen mit externer Beschleunigung in Schwapp- und Schüttelvorgängen
  • Simulationen von Fahrzeugen aller Art unter translatorischer Bewegung
  • Internal Combustion Engine (ICE) Simulation mit Zylinder-Bewegung
  • Schwimmende Körper und Schiffe, selbst angetrieben oder passiv, ggfs. in Kombination mit Mehrphasensimulationen
  • Aufschwimmen oder Absinken von Körpern

Partikelsimulation

Simulation of Inhaling Device
CFD Simulation of Jet Breakup

Partikelsimulation

Die Partikelsimulation zeichnet sich durch eine kontinuierliche Trägerströmung aus, in welcher eine oder mehrere disperse Phasen von Partikeln vorkommen. Die Partikel wiederum können sehr unterschiedlich und äußerst vielfältig modelliert werden und dabei fast beliebige Formen, Größenverteilungen und Zusammensetzungen annehmen. Je nach Interaktion und Kopplung zwischen Fluid und Partikel oder auch der Partikel untereinander wird zwischen one-way, two-way und four-way Ansatz unterschieden. Der zugrundeliegende Euler-Lagrange Ansatz ermöglicht dabei den Zugang zu einer Vielzahl an technischen Anwendungen. Zusätzlich können für die Partikel verschiedene Submodelle definiert werden, die beispielsweise Zerstäubung, Verdampfung, Wand-Interaktion, Massen- und Wärmetransfer bis hin zu Verbrennung beschreiben können. In Kombination mit Wandfilm-Modellen oder Mehrphasensimulationen sind auch Simulationen mit einem bi-direktionalem Übergang von der kontinuierlichen in die Partikel-Phase darstellbar. Derartige hybride Ansätze stellen ein sehr sehr effizientes Werkzeug für komplexe Vorgänge dar, wie sie mit einer rein kontinuierlichen oder rein partikelbasierten Betrachtung nur schwer realisierbar sind.  

Bei partikelbeladenen Strömungen mit sehr großen Partikeln oder ab einem bestimmten Beladungsgrad, wie bspw. bei Schüttgütern, wird anstelle des Euler-Lagrange Ansatzes häufig die Discrete Element Methode (DEM) verwendet, welche eine effiziente Methode für Simulationen dieser Kategorie darstellt.

Unsere Erfahrungen und Methoden

  • Simulationen für partikelbeladene Strömungen mit der Euler-Lagrange Methode
  • one-way, two-way und four-way Modellierung für Partikel-Trägerströmung oder Partikel-Partikel Interaktion
  • Interphasen Wärme- und Massentransfer für Verdunstung, Verdampfung oder Verbrennung
  • Partikel-Wandfilm-Interaktion mit Splashing, Rebound, Breakup und Deposition
  • Discrete Element Method (DEM) für nicht-sphärische Partikel
  • hybride Methoden mit beidseitigem Phasenübergang

Anwendungsbeispiele

  • Simulation medizinischer Anwendungen für Bluttransport oder für Beatmungs- und und Inhalierhilfen
  • Strahlzerfall, Strahlausbreitung und Spray-Bildung für die Vorhersage von verschiedenen Düsen und Pistolen, Hochdruck-Anwendungen, Verdunstungskühlung, o.ä.
  • Simulation von Ablagerungen oder Lackierprozessen durch Kombination mit Wandfilm-Modellen
  • partikelbasierte Verbrennungssimulation (Verbrennungsmotoren, Brennkammern, etc.)
  • Simulation von Schüttungen und Mischern mittels DEM

Mehrphasensimulation

VOF Simulation of Tank Sloshing

Mehrphasensimulation

In vielen technischen Anwendungen treten mehrere Phasen gleichzeitig in einem System auf. Die Unterscheidung der Phasen erfolgt dabei hinsichtlich des thermodynamischen Aggregatzustands (fest, flüssig oder gasförmig), genauso kann aber das Verhalten unterschiedlicher Fluide des gleichen Aggregatzustands betrachtet werden. Dabei können die Phasen klar getrennt vorliegen, wie beispielsweise bei der Strömung von Luft über einer Wasseroberfläche. Die Phasen können sich jedoch auch mischen, sodass nicht mehr klar separierte sondern kontinuierliche und disperse Phasen vorzufinden sind. Ein anschauliches Beispiel sind Luftbläschen in Wasser. Grundsätzlich werden bei Mehrphasenströmungen auch immer die Grenzflächen der einzelnen Phasen mit berücksichtigt.

Für die Simulation von Mehrphasenströmungen existieren verschiedene Ansätze  zur Berücksichtigung der jeweiligen Phasen und deren Phasengrenzen. Strömungen mit freien Oberfläche und gegebenenfalls wirkender Oberflächenspannung werden üblicherweise mit der Volume-of-Fluid (VOF) Methode berechnet, während hochdynamische Prozesse, wie bspw. unter externer Beschleunigung oder bei Mischungsprozessen, mit der Euler-Euler-Methode abgebildet werden. Partikelsimulationen sind ebenfalls eine Form der Mehrphasensimulation. Zusätzliche Modelle ermöglichen die Vorhersagen von Wärme- und Massentransfer für Verdunstung und Kondensation oder für Schmelzen und Erstarren.  

Entsprechend breit und vielfältig sind die Anwendungsmöglichkeiten und erstrecken sich folglich über viele industrielle Branchen.

Unsere Erfahrungen und Methoden

  • Mehrphasensimulationen mit VOF-Methoden (VOF-Simulation)
  • Mehrphasensimulationen mit Euler-Euler Methoden
  • Mehrphasensimulationen dynamischer Systeme oder Mischungen
  • Modellierungen für Phasengrenzflächen (Widerstand und Wärmeübergang)
  • Modellierungen für mono- und polydisperse Phasen (Blasenströmungen)
  • Modellierungen von Phasenübergängen

Anwendungsbeispiele

  • Strömungen mit freien Oberflächen (Wellen, Meeres- und Fluss-Strömungen, etc.)
  • Schwappvorgänge (z.B. Tankschwappen), ggfs. unter externer Beschleunigung
  • Füll-, Ablass-, Be- und Entlüftungsvorgänge
  • Öl- oder Wasserkühlungen von Verbrennungs- und Elektromotoren
  • Ölsysteme in Getrieben
  • Mischen oder Separieren verschiedener Medien in chemischen Prozessen
  • Siede- und Kavitationsvorgänge (für chemische Prozesse oder in Strömungsmaschinen)

Verbrennungssimulation

Combustion Simulation
Internal Combustion Engine Simulation

Verbrennungssimulation

Die Simulation von Verbrennungsvorgängen ist hochgradig komplex, da theoretisch sehr viele Spezies und Reaktionen betrachtet werden müssen, um den Verbrennungsprozess vollständig beschreiben zu können. Für die Beschreibung eines vermeintlich einfachen Verbrennungsprozesses kommen schnell mehrere tausend Reaktionsgleichungen zusammen, deren exakte Lösung mit einem erheblichen Rechenaufwand verbunden ist. Eine besondere Herausforderung bei der Verbrennungssimulation ist deshalb die effiziente Behandlung der Reaktionskinetik, sei es beispielsweise durch eine intelligente Reduktion des Reaktionsmechanismus oder durch numerische Methoden für eine effiziente Verarbeitung.

Eine genaue Simulation eines Verbrennungsprozesses benötigt darüber hinaus eine zuverlässige Vorhersage des Strömungsfeldes. So reagiert beispielsweise bei nicht vorgemischter Flamme die Verbrennung besonders sensitiv auf die Turbulenz der Hauptströmung (Turbulenz-Chemie-Interaktion). Dementsprechend kommen hier je nach Anwendungsfall skalenauflösende Turbulenzmodelle zum Einsatz 

Die Simulationsergebnisse liefern neben den Strömungsgrößen zusätzliche Informationen zu Temperaturverteilungen, Flammposition, Reaktionsgrad, Emissionen und Schadstoffen (darunter NOx und Ruß), in Kombination mit Abbildung der Wärmeleitung auch eine Vorhersage der sich einstellenden Bauteiltemperaturen.

Unsere Erfahrungen und Methoden

  • stationäre und instationäre Verbrennungssimulation
  • vorgemischte und nicht vorgemischte Verbrennung
  • Definition und Reduktion von Reaktionskinetik
  • ein- oder mehrdimensionale Komponentengleichungen
  • Erfahrung in der Auswahl verschiedener Verbrennungsmodelle (z.B. Equilibrium, Flamelet, laminare Flamelet Generated Manifold, complex chemistry)
  • Erfahrung hinsichtlich Kompromiss aus Rechenzeit und Genauigkeit
  • Erfahrung in der Kombination mit Partikelsimulationen und Netzbewegung

Anwendungsbeispiele

  • stationäre Verbrennungsprozesse beispielsweise für Brennkammern
  • instationäre Verbrennungsprozesse in Verbrennungsmotoren
  • Kombination mit Partikelsimulation für Modellierung von Verdampfung
  • Kombination mit mit Netzbewegung für Kolbenbewegung in Verbrennungsmotoren
  • Abgasbildung sowie Abgasnachbehandlung (AdBlue) für Verbrennungsmotoren
  • Brenner und Hilfsbrenner für verfahrenstechnische Anlagen
  • Vorhersage der Strömungs- und Bauteiltemperaturen in stationären Gasturbinen

 

Optimierung

Adjoint Topolgy Optimization

Optimierung

Bei Tplus Engineering haben wir uns neben der Berechnung auf die Themen Automatisierung und Optimierung spezialisiert. Die Optimierung auf Basis von automatisierten CFD-Simulationen stellt ein sehr mächtiges Werkzeug der modernen Produktentwicklung dar.

Je nach Aufgabenstellung kommen hier verschiedene Methoden zum Einsatz. Für eine erste Ideenfindung können Verfahren der Topologie- und Form-Optimierung (Adjoint-Methoden) verwendet werden.

Häufiger kommen jedoch parameterbasierte Optimierungen zum Einsatz, in denen ausgehend von einem parametrisierten Modell durch Veränderungen bestimmter geometrischer (oder weiterer) Parameter Designvarianten berechnet und bewertet werden. Für eine kleine Anzahl an Designs kann dies manuell erfolgen, für größere Optimierungskampagnen mit mehreren hunderten Designs erfolgen sämtliche Prozessschritte vollautomatisiert. Diese umfassen die CAD-Erstellung (mit entsprechenden Veränderungen), die Vernetzung, die CFD-Simulation eines oder mehrere Betriebspunkte, die Auswertung sowie die Bewertung des Designs.

Derartige automatisierte Simulationsabläufe koppeln wir mit verschiedenen Algorithmen. Soll ein Parameterraum zunächst nur abgesucht werden, kommen Algorithmen für Design of Experiments (DoE) zum Einsatz. Sollen tatsächliche Optimierungen durchgeführt werden, sind insbesondere genetische Algorithmen bei multikriteriellen Optimierungen, wie sie häufig in technischen Anforderungen vorkommen, sehr effizient.

Unsere Erfahrungen und Methoden

  • simulationsbasierte Auslegung und Optimierung von Komponenten oder Baugruppen
  • Design of Experiments für die Analyse von Parameterräumen
  • Genetische Algorithmen für die Mehrziel- / Pareto-Optimierung bei mehreren Zielfunktionen
  • Umfangreiche Erfahrung in der Erstellung vollautomatisierter Simulations-Workflows von CAD-Erstellung über CFD-Simulation bis zu Design-Analyse

Anwendungsbeispiele

  • Optimierungen mithilfe von CFD-Simulationen eignen sich grundsätzlich für fast jede Fragestellung, jedes Produkt und jede beliebige Branche
  • Automatisierte CFD-Simulationen für Neuentwicklungen mit hohem Innovationsgrad (automatisiertes Absuchen eines großen Parameterraums zur Identifikation vielversprechender Designs)
  • Automatisierte Optimierungen für Anwendungen mit widersprüchlichen Zielfunktionen (z.B. maximaler Wärmeübergang bei minimalem Druckverlust)