Nel corso degli ultimi anni si è assistito a continui miglioramenti nelle capacità predittive dei codici CFD, grazie alla combinazione dell'aumento della potenza di calcolo e di software sempre più efficaci ed efficienti.
Nel presente articolo sarà illustrata la storia delle potenze di calcolo disponibili, e cosa ciò ha comportato per il progetto aerodinamico, per poi discutere le prospettive per i prossimi anni e le loro implicazioni.
Questi impressionanti miglioramenti hanno ovviamente comportato che la CFD ha assunto un ruolo sempre più importante nell'ambito del progetto aerodinamico. Non solo: grazie alla maggiore accuratezza dei risultati, ormai notevole, e alla rapidità con la quale questi sono ottenuti, si è assistito anche a un rilevante incremento del ruolo dell'aerodinamica nel progetto generale.
Un aspetto da tenere in considerazione, per non rimanere "spiazzati" dai futuri sviluppi nel campo del calcolo, è la previsione delle future capacità di calcolo, in modo da non trovarsi impreparati e iniziare già a immaginare le modifiche all'approccio del progetto aerodinamico che saranno necessarie. Sono quindi descritte le prospettive di sviluppo delle capacità di calcolo, attraverso un'analisi dei futuri processori e delle possibili architetture che i software dovranno gestire nei prossimi anni.
L'uso di GPU (Graphic Processor Unit), possibile nel codice ANSYS-FLUENT, appare molto promettente, ed è stato testato in via preliminare su delle macchine di limitata potenza. I risultati sono promettenti, e questa sembra una strada che offre buone possibilità di forti incrementi nelle capacità computazionali.
Già ora è possibile risolvere flussi complessi con grande accuratezza nella rappresentazione dei dettagli. In un futuro prossimo modelli matematici come le LES e le DES diventeranno lo standard, e si potranno affrontati problemi sempre più complessi.
The evolution of computational resources has been a key enabler for the progressive integration of Computational Fluid Dynamics (CFD) into aerodynamics analysis and design. From early potential-flow solvers running on mainframe systems to modern high-performance computing (HPC) clusters, increasing computational power has allowed the transition toward large-scale RANS simulations, unsteady flow analysis, thermo-aerodynamics, optimization procedures, and fluid-structure interaction.
The availability of parallel architectures and fast networks has significantly reduced turnaround times while enabling the use of finer grids and more realistic geometries. This evolution has strengthened the synergy between CFD and experimental testing, positioning numerical simulation as a central tool in industrial design processes, particularly in automotive, naval, and aerospace applications.
Current trends toward massively parallel systems, GPU acceleration, and reduced memory per core highlight the need for new software paradigms and methodologies to further improve efficiency, accuracy, and predictive capability in future CFD-driven design workflows.
Conference/Journal: 2nd Future Automotive AeroDynamics Conference, Berlin (DE), 2013
Alberto Ciampa, Enrico Mazzoni, Giovanni Lombardi, Marco Maganzi
2008
Cubit, INFN
Abstract
Il fortissimo sviluppo delle potenze di calcolo, in particolare il sempre maggior impiego di calcolatori paralleli con elevato numero di processori, ha aperto il problema del raffreddamento delle sale di calcolo, diventato un aspetto critico per il corretto funzionamento dei nuovi supercalcolatori.
È chiaro che è comunque possibile pensare di avere una potenza termica di raffreddamento adeguata, ma questo comporta, con le potenze di calcolo in gioco, grossi impianti, con conseguenti problemi sia di costi che di installazione dei medesimi. Si è quindi ritenuto opportuno affrontare il problema dello studio del comportamento termo-fluidodinamico di una sala di calcolo, in modo da poter configurare in maniera ottima i flussi all'interno della sala, con conseguente riduzione delle potenze termiche necessarie.
L'attività è svolta in collaborazione tra il Dipartimento di Ingegneria Aerospaziale di Pisa e l'INFN-sezione di Pisa, alla cui sala di calcolo viene fatto riferimento nel presente lavoro.
Si è deciso di affrontare il problema per via numerica, attraverso l'uso del codice ANSYS FLUENT. L'approccio numerico presenta il vantaggio di poter variare in maniera rapida la configurazione, e poter analizzare parametricamente il problema in tempi contenuti.
Conference/Journal: XI FLUENT Italia User Meeting, Venezia (IT), 2008
Authors: G. Lombardi, M. Maganzi, A. Ciampa, E. Mazzoni
Keywords: sala di calcolo, raffreddamento, termo-fluidodinamica, supercalcolatori, ANSYS FLUENT, data center
Alberto Ciampa, Giovanni Lombardi, Maurizio Davini, Stefano Vannucci
2007
Cubit, INFN, Università di Pisa
Abstract
The aerodynamic of a keel of an America's Cup yacht is quite complex: in fact, the geometry is characterized by a "flapped wing", with a large slender body (the bulb) and two winglets placed at the tip. Therefore, a systematic analysis taking into account the effects of all the parameters appears to be difficult.
In order to tackle this problem resort was made to a direct numerical optimization technique; this approach was attractive, as it made it possible to address the problem systematically, and offered flexibility in the choice of the design variables. This approach is extremely flexible, and capable of meeting multi-disciplinary requirements. The optimization procedure is completely described in the paper.
Because the flow complexity, the aerodynamic solutions require a RANS solver, and FLUENT 6.2.16 was used. For the parametric CAD model, used for the optimization loop, CATIA V5R16 was used, and an automatic procedure for the grid generation was developed by Gambit 2.3.16. The procedure was driven by the multidisciplinary optimization code modeFRONTIER 3.2.
The objective function was a weighted combination of the drag in different conditions, with fixed total lift values. The effect of the centre of gravity position and the maneuvering performance reduction with the bulb length were taken into account, and several constraints were considered.
Conference/Journal: X FLUENT Italia User Meeting, Milano (IT) & International Aerospace Computing Conference, Paris (FR), 2007
Authors: G. Lombardi, S. Vannucci, A. Ciampa, M. Davini
