Tesi etd-04042023-145538 |
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Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
MARGHERITI, GIOVANNI
URN
etd-04042023-145538
Titolo
Analisi e ottimizzazione di un innovativo sistema air vent per applicazioni automotive
Dipartimento
INGEGNERIA CIVILE E INDUSTRIALE
Corso di studi
INGEGNERIA AEROSPAZIALE
Relatori
relatore Prof. Lombardi, Giovanni
tutor Ing. Berti, Andrea
relatore Ing. Maganzi, Marco
tutor Ing. Berti, Andrea
relatore Ing. Maganzi, Marco
Parole chiave
- Air multiplier
- effetto Coanda
- Coanda effect
- star ccm+
- Air vent
- bocchetta
- optimization
- ottimizzazione
- CFD
- computational fluid dynamics
- fluidodinamica computazionale
Data inizio appello
02/05/2023
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
02/05/2093
Riassunto
In questa tesi viene presentata un’analisi e successiva ottimizzazione di un innovativo sistema air vent per impiego automotive che sfrutti l’effetto Coanda per la moltiplicazione della portata all’uscita.
Per la preparazione del modello CAD è stato utilizzato CATIA V5 e grazie all’ambiente di “generative shape design” è stato possibile ottenere una geometria predisposta per l’analisi CFD in STAR CCM+ senza necessità di ulteriori passaggi.
Durante la fase di analisi, mediante il solutore STAR CCM+, è stato valutato il comportamento di una geometria di riferimento, analizzando le caratteristiche del flusso a valle della bocchetta e quindi sono stati individuati dei parametri e dei vincoli, utili al successivo step di ottimizzazione. Parallelamente è stata effettuata un’analisi di sensibilità alla mesh al fine di scegliere una discretizzazione del dominio che prevedesse il minor numero di celle necessarie ad ottenere risultati utili per i confronti successivi. Inoltre, è stata effettuata una valutazione delle tempistiche necessarie alla simulazione in funzione del numero di core utilizzati, per poter poi stimare la durata complessiva del processo di ottimizzazione.
Il successivo step ha previsto un impiego del software ModeFrontier, per l’implementazione dell’algoritmo genetico MOGA II, congiuntamente a CATIA V5 per la gestione dei parametri e della geometria, STAR CCM+ come solutore CFD e MATLAB per il post-processing dei dati. Dall’analisi dettagliata delle informazioni estratte sono stati evidenziati i parametri che più influenzano il comportamento dell’air vent e sono state selezionate una serie di geometrie ottimizzate, successivamente analizzate nel dettaglio e confrontate con quella di riferimento.
Lo studio ha necessitato risorse computazionali molto elevate, in quanto il numero elevato di design totali ha richiesto l’impiego simultaneo di 2560 core per tutto il tempo necessario all’ottimizzazione, ma il lavoro è comunque stato possibile grazie all’utilizzo di un cluster HPC a 9216 core.
Per la preparazione del modello CAD è stato utilizzato CATIA V5 e grazie all’ambiente di “generative shape design” è stato possibile ottenere una geometria predisposta per l’analisi CFD in STAR CCM+ senza necessità di ulteriori passaggi.
Durante la fase di analisi, mediante il solutore STAR CCM+, è stato valutato il comportamento di una geometria di riferimento, analizzando le caratteristiche del flusso a valle della bocchetta e quindi sono stati individuati dei parametri e dei vincoli, utili al successivo step di ottimizzazione. Parallelamente è stata effettuata un’analisi di sensibilità alla mesh al fine di scegliere una discretizzazione del dominio che prevedesse il minor numero di celle necessarie ad ottenere risultati utili per i confronti successivi. Inoltre, è stata effettuata una valutazione delle tempistiche necessarie alla simulazione in funzione del numero di core utilizzati, per poter poi stimare la durata complessiva del processo di ottimizzazione.
Il successivo step ha previsto un impiego del software ModeFrontier, per l’implementazione dell’algoritmo genetico MOGA II, congiuntamente a CATIA V5 per la gestione dei parametri e della geometria, STAR CCM+ come solutore CFD e MATLAB per il post-processing dei dati. Dall’analisi dettagliata delle informazioni estratte sono stati evidenziati i parametri che più influenzano il comportamento dell’air vent e sono state selezionate una serie di geometrie ottimizzate, successivamente analizzate nel dettaglio e confrontate con quella di riferimento.
Lo studio ha necessitato risorse computazionali molto elevate, in quanto il numero elevato di design totali ha richiesto l’impiego simultaneo di 2560 core per tutto il tempo necessario all’ottimizzazione, ma il lavoro è comunque stato possibile grazie all’utilizzo di un cluster HPC a 9216 core.
File
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Tesi non consultabile. |
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