ESSS Italy: Soluzioni software Ansys per la simulazione di ingegneria

Il futuro della simulazione CFD con PyFluent

Scritto da Valerio Caputo | Sep 20, 2024 7:00:00 AM

La simulazione fluidodinamica computazionale (CFD) è un componente fondamentale dell'ingegneria moderna, utilizzata per prevedere e analizzare il comportamento dei fluidi in una vasta gamma di applicazioni, dall'aerodinamica alle industrie automobilistiche, dall'ingegneria civile alle energie rinnovabili. Tuttavia, l'uso di strumenti CFD tradizionali spesso comporta una curva di apprendimento ripida, processi laboriosi e una gestione complessa dei dati. Con l'avvento di PyFluent, una libreria Python sviluppata da Ansys, il futuro della simulazione CFD sta rapidamente evolvendo verso una maggiore accessibilità, flessibilità e integrazione con le più recenti tecnologie di analisi dei dati.

Cos'è PyFluent?

PyFluent è un interfaccia Python che consente agli utenti di interagire con Ansys Fluent, uno dei software di simulazione CFD più avanzati e potenti sul mercato. Fluent è rinomato per la sua capacità di gestire simulazioni complesse di flussi di fluidi, trasferimenti di calore e dinamiche multifase. Tuttavia, la sua interfaccia tradizionale può risultare complessa per alcuni utenti, specialmente per quelli abituati a linguaggi di programmazione moderni come Python.

PyFluent mira a risolvere queste problematiche fornendo un API Python intuitiva e potente, che permette agli utenti di creare e gestire simulazioni CFD direttamente dal loro ambiente di sviluppo Python preferito. Questo approccio rende il processo di simulazione più semplice, veloce e integrato con altre librerie Python per l'elaborazione dei dati, come NumPy, SciPy, Pandas e Matplotlib.

I Vantaggi di PyFluent

L'adozione di PyFluent offre numerosi vantaggi rispetto ai metodi tradizionali di simulazione CFD:

  1. Automazione e Efficienza: PyFluent consente di automatizzare l'intero flusso di lavoro CFD, dalla preparazione della geometria alla configurazione della simulazione, fino all'analisi dei risultati. Questo riduce significativamente il tempo necessario per eseguire simulazioni complesse, eliminando operazioni ripetitive e riducendo la possibilità di errori manuali.
  2. Integrazione con l'Ecosistema Python: Essendo costruito su Python, PyFluent si integra facilmente con altre librerie e strumenti di elaborazione dei dati. Ciò consente agli utenti di effettuare analisi avanzate, visualizzazioni personalizzate e ottimizzazioni direttamente nel loro flusso di lavoro Python.
  3. Maggiore Efficienza Operativa: L'uso di script Python riduce il tempo necessario per le simulazioni ripetitive e consente di eseguire più scenari in parallelo, migliorando la produttività. Inoltre le modifiche ai modelli, alle condizioni al contorno o alle impostazioni di simulazione possono essere implementate rapidamente, consentendo una maggiore sperimentazione e adattamento.
  4. Accesso alla Piattaforma Fluent: PyFluent mantiene tutte le potenti funzionalità di Fluent, come i modelli avanzati di turbolenza, la simulazione multifase e la gestione della mesh, consentendo di ottenere risultati accurati e affidabili.

Un Esempio di Simulazione: Il Caso del "Mixing Elbow"

Per illustrare come PyFluent può essere utilizzato in pratica, consideriamo l'esempio della simulazione del "mixing elbow". Questo caso di studio è un esempio comune di flusso in un sistema di tubazioni, dove due flussi di fluidi a diverse temperature vengono miscelati in un raccordo a forma di gomito. Questo tipo di simulazione è utile per analizzare la distribuzione di temperatura, il comportamento del flusso e l'efficienza della miscelazione.

Passaggi per Creare la Simulazione

Ecco come PyFluent può essere utilizzato per configurare ed eseguire una simulazione del "mixing elbow":

 1. Importazione delle Librerie Necessarie

Per iniziare, importiamo PyFluent e altre librerie necessarie, inoltre questo include il download e l’importazione del file della geometria:

 2. Avvio di Fluent

Lanciamo un'istanza di Fluent in modalità risolutore con precisione doppia in esecuzione su due processori:

3. Importazione ed esecuzione del controllo della mesh

Importiamo ed eseguiamo un controllo della mesh, che elenca i valori minimi e massimi di x, y e z della mesh. La verifica della mesh riporta anche una serie di altre caratteristiche della mesh che sono state controllate. Vengono segnalati eventuali errori nella mesh.

4. Configurazione dei Modelli di Simulazione

Impostiamo i modelli CFD necessari, attivando il trasferimento di calore aggiungendo l'equazione dell'energia e selezionando il modello di turbolenza "k-omega":

5. Definizione delle Condizioni al Contorno

Specifichiamo le condizioni al contorno per i diversi ingressi, come velocità e temperatura: 

 

6. Esecuzione della Simulazione

Eseguiamo la simulazione per un numero specifico di iterazioni:

 

7. Analisi dei Risultati

Una volta completata la simulazione, è possibile ottenere i risultati e visualizzare le variabili di interesse, come la distribuzione della velocità del flusso:

Di seguito l’immagine relativa alla distribuzione della velocità del flusso creata con il codice precedente: 

I risultati possono essere ulteriormente elaborati utilizzando librerie Python per la visualizzazione, come Matplotlib, per creare grafici e immagini personalizzati.

Conclusioni

PyFluent rappresenta un'importante evoluzione per la simulazione CFD, portando una maggiore accessibilità, flessibilità e potenza agli ingegneri e agli sviluppatori. Attraverso la possibilità di automatizzare e integrare le simulazioni CFD con altri strumenti di analisi e sviluppo, PyFluent apre nuove opportunità per migliorare l'efficienza e l'accuratezza delle analisi fluidodinamiche. Il caso di studio del "mixing elbow" è solo un esempio di come questa libreria possa essere utilizzata per affrontare problemi complessi in modo più rapido e intuitivo.

 

La simulazione fluidodinamica computazionale (CFD) è un componente fondamentale dell'ingegneria moderna, utilizzata per prevedere e analizzare il comportamento dei fluidi in una vasta gamma di applicazioni, dall'aerodinamica alle industrie automobilistiche, dall'ingegneria civile alle energie rinnovabili. Tuttavia, l'uso di strumenti CFD tradizionali spesso comporta una curva di apprendimento ripida, processi laboriosi e una gestione complessa dei dati. Con l'avvento di PyFluent, una libreria Python sviluppata da Ansys, il futuro della simulazione CFD sta rapidamente evolvendo verso una maggiore accessibilità, flessibilità e integrazione con le più recenti tecnologie di analisi dei dati.