Descripción del proyecto
Un nuevo marco de modelización de la dinámica de fluidos orientado hacia arquitecturas avanzadas emergentes
Todos los tipos de sistemas naturales y artificiales muestran flujos turbulentos reactivos (con la producción de reacciones químicas), desde el flujo sanguíneo arterial al petróleo y el gas en oleoductos y gaseoductos, al aire en las alas de los aviones, los fluidos de trabajo en bombas y turbinas, y los reactivos en los reactores químicos. La utilización de «software» de dinámica de fluidos computacional para la modelización de estos procesos se ha convertido en el procedimiento estándar en los ámbitos relacionados. El «hardware» informático ha evolucionado extremadamente rápido y ha permitido aumentos significativos en la velocidad y la carga computacional que puede ser aceptada. El proyecto REDAFLOW, con el apoyo de las Acciones Marie Skłodowska-Curie, está desarrollando un marco de modelización flexible y generalizado para los flujos turbulentos y reactivos personalizados a fin de aprovechar las arquitecturas informáticas de alto rendimiento emergentes.
Objetivo
REDAFLOW aims to develop a generalised, computationally efficient and scalable modelling framework for simulating turbulent and reacting flows, aimed at the latest and emerging high-performance computing architectures. Current state of the art classic modelling approaches developed from simplifying assumptions (in-compressible, self-similar, non-reacting) limit the generality and application domain of computational fluid dynamic simulations which is becoming the workhorse in industry for virtual prototyping. At the same time, a large number of flow-dependent and reaction-dependent model parameters limit the predictive ability and robustness of numerical simulations. The novelty of the proposed framework is twofold: reconstruction/deconvolution will be employed for modelling in a generalised and parameter-free framework unresolved terms in the governing equations while machine-learning will be employed to model the chemical kinetics including detailed-chemistry effects. The necessary filtering and interpolation schemes as well as all the deconvolution algorithms and chemistry neural network libraries will be developed in-house in stand-alone libraries, and optimised for use with state of the art parallelisation libraries. The proposed framework is expected to reduce the computational time required for tabulation-based reacting flow simulations, improve the simulation predictions, and allow a wider range of practical flows to be simulated under a generalised framework, irrespective of the flow or reaction regime. The tools and libraries developed are expected to attract the interest of a range of industries (chemical, automotive, aerospace, software, consulting) where simulation is the main tool for developing improved processes and designs for a wide range of engineering devices.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
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Palabras clave
Programa(s)
Régimen de financiación
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Coordinador
76 801 Saint-Etienne-du-Rouvray
Francia