Solver ecuación de la energía

Código del trabajo de la asignatura de Mecánica de Fluidos Computacional y Experimental

Escrito por:

• Elfidio Ángel Alonso Artal
• Jorge Fernández Chinchón
• Carlos González Pérez
• Diego Jordá Espí
• Luis Navarro García

Instalación

Se recomienda crear un entorno virtual, con Anaconda o cualquier otro método, para mantener las dependencias aisladas. El código utiliza Python 3.10.4, pero debería funcionar en versiones cercanas.

Para instalar el código, clonar el repositorio:

git clone https://github.com/LuisNavarroGarcia/Trabajo_CFD.git

O, si no se desea clonar el repositorio, descargar el .zip de Github: https://github.com/LuisNavarroGarcia/Trabajo_CFD/archive/refs/heads/master.zip y descomprimirlo en la carpeta que se desee.

Después es necesario acceder a la carpeta mediante:

cd Trabajo_CFD

Para instalar las dependencias:

pip install -r requirements.txt

Relizando esto, el software debería estar listo para su uso.

Utilización

Para ejecutar el código, desde la carpeta Trabajo_CFD:

python launcher.py

Éste comando ejecutará el solver con la configuración por defecto que se encuentra en el archivo default_config.txt. Este archivo se puede modificar para cambiar la configuración

El archivo default_config.txt se puede duplicar para crear distintos archivos de configuración. Como los archivos customizados se guardarán con otros nombres, si se desea utilizar un archivo de configuración customizado, se puede hacer con el comando:

python launcher.py --config_file [nombre del archivo con la extensión]

Ejemplo:

python launcher.py --config_file custom_config.txt

Donde custom_config.txt es el archivo de configuración creado por el usuario.

A consinuación se muestra el archivo default_config.txt, con la configuración por defecto:

[fluid properties]
k = 0.024
cv = 718.5
rho = 1.225

[mesh]
num_cells = 4
num_bc = 4

[type boundary conditions]
boundary_1 = neumann
boundary_2 = neumann
boundary_3 = neumann
boundary_4 = neumann

[value boundary conditions]
boundary_1 = lambda x, y, t : 293
boundary_2 = lambda x, y, t : 700
boundary_3 = lambda x, y, t : 1100
boundary_4 = lambda x, y, t : 450

[initial conditions]
u = lambda x, y, t: np.full((len(x), 2), np.array([0., 0.006]))
t0 = 0

[propagators]
propagator = euler_implicit

[integrators]
diffusion_integrator = difusion_cds_weighted
convection_integrator = conv_upwind_order1

[time configuration]
dt_calc = dt_constant
dt0 = 0.01
courant = 10

[stopping criteria]
stop_at_time_flag = 0
stop_at_iteration_flag = 0
stop_at_max_error_flag = 1
stop_at_mean_error_flag = 1

stop_at_time = 10
stop_at_iteration = 1000
stop_at_max_error = 0.007
evaluate_max_error_at_n_last_iterations = 2
stop_at_mean_error = 0.005
evaluate_mean_error_at_n_last_iterations = 2

OR_AND_condition_for_time_condition = 0
OR_AND_condition_for_iteration_condition = 0
OR_AND_condition_for_max_error_condition = 0
OR_AND_condition_for_mean_error_condition = 0


[plot configuration]
active_convergence_plot = 1
plot_max_error = 1
plot_mean_error = 1
plot_frecuency = 5

contour_colormap = inferno
contour_interpolation_method = cubic

En [fluid properties] se introducen:

• k: Conductividad térmica [W/(m·K)]
• cv: Calor específico [J/(kg·K)]
• rho: Densidad [kg/m^3]

En [mesh], se introducen:

• num_cells: Número de celdas de la malla
• num_bc: Número de condiciones de contorno

Los archivos de la malla y condiciones de contorno deben encontrarse dentro de la carpeta mesh y el formato de normbre de los archivos debe ser:

• malla: cells_[# de celdas].dat, y nodes_[# de celdas].dat.
• Condiciones de contorno: bc_[# de condición]_[# de celdas]

En [type of boundary condition] se introduce:

• boundary_1: neumann o dirichlet
• boundary_2: neumann o dirichlet
• boundary_3: neumann o dirichlet
• boundary_4: neumann o dirichlet
• ...

En [value of boundary condition] se introduce:

• boundary_1 = lambda x, y, t: Función dependiente de x, y, t
• boundary_2 = lambda x, y, t: Función dependiente de x, y, t
• boundary_3 = lambda x, y, t: Función dependiente de x, y, t
• boundary_4 = lambda x, y, t: Función dependiente de x, y, t
• ...

En [initial conditions] se introduce:

• u = lambda x, y, t: np.full((len(x), 2), np.array([{1}, {2}])): Donde {1} magnitud de la velocidad en x, puede depender de x, y, t. Y {2} magnitud de la velocidad en y, puede depender de x, y, t.
• t0 : Tiempo inicial

En [propagators] se introduce:

• propagator: Puede ser euler_explicit, euler_implicit, euler_pred_corr, crank_nicolson y runge_kutta4.

En [integrators] se introduce:

• diffusion_integrator: Puede ser diffusion_cds o difusion_cds_weighted
• convection_integrator: Puede ser conv_upwind_order1 o conv_cds

En [time_configuration] se introduce:

• dt_calc: Puede ser dt_constante o dt_adaptative
• dt0: dt inicial
• courant: Constante de Courant

En [stopping criteria] se introduce:

• stop_at_time_flag: 1 para criterio de parada de tiempo activo, 0 inactivo.
• stop_at_iteration_flag: 1 para criterio de parada de iteración máxima activo, 0 inactivo.
• stop_at_max_error_flag: 1 para criterio de parada de error máximo, 0 inactivo.
• stop_at_mean_error_flag: 1 para criterio de parada de error medio activo, 0 inactivo.
• stop_at_time: Tiempo para parar solver
• stop_at_iteration: Iteración para parar solver
• stop_at_max_error: Error máximo para parar solver
• evaluate_max_error_at_n_last_iterations: Celdas donde se evalúa el error máximo (comenzando desde atrás).
• stop_at_mean_error: Error medio para parar solver
• evaluate_mean_error_at_n_last_iterations: Celdas donde se evalúa el error medio (comenzando desde atrás).

Las siguientes flags indican si la condición que indica su nombre actúa un OR o un AND. Si es todo 0, el primer criterio que converja parará el solver, cuando alguna es 1, esa condición se tendrá que cumplir sí o sí.

• OR_AND_condition_for_time_condition: 0/1
• OR_AND_condition_for_iteration_condition: 0/1
• OR_AND_condition_for_max_error_condition: 0/1
• OR_AND_condition_for_mean_error_condition: 0/1

En [plot configuration] se introduce:

• active_convergence_plot: 1 para graficar la evolución del error para observar si se llega a la convergencia (más lento de ejecutar). 0 si no se desea graficar.
• plot_max_error: 1 si se plotea el error máximo, 0 si no.
• plot_mean_error: 1 si se plotea el error medio, 0 si no.
• plot_frecuency: Cada cuántas iteraciones se grafica la gráfica anteriormente mencionada.
• contour_colormap: Mapa de color para la gráfica de contornos. Puede ser inferno, binary, viridis, plasma, magma y cividis.
• contour_interpolation_method: Tipo de interpolación para gráfica de contorno. Puede ser: cubic, nearest y linear.