MARC

 008260126s2024        us                              c    eng  d
■001000017361288
■00520260202105827
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798263343651
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32309480
■035    ▼a(MiAaPQ)GeorgiaTech76931
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a629.13
■1001  ▼aLeibenguth,  Chase  Michael.
■24510▼aVidec-cfd:  A  Methodology  for  Variational  Integration  of  a  Discrete  Exterior  Calculus-based  Computational  Fluid  Dynamics  Formulation
■260    ▼a[Sl]▼bGeorgia  Institute  of  Technology▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a495  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-05,  Section:  A.
■500    ▼aAdvisor:  Mavris,  Dimitri.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Georgia  Institute  of  Technology,  2024.
■520    ▼aThe  following  dissertation  contains  research  related  to  a  new  formulation  for  Computational  Fluid  Dynamics  for  modeling  unsteady,  turbulent,  compressible  flows  in  conceptual  design.  The  formulation  is  based  on  techniques  from  discrete  differential  geometry,  discrete  exterior  calculus,  Lie  algebra,  algebraic  topology,  and  discrete  variational  integration  and  their  applications  in  computational  mechanics.  The  language  of  discrete  differential  forms  enabled  an  invariant  preserving  discretization  of  the  governing  equations  on  a  discrete  spatial  domain.  Stokes'  Theorem,  among  others,  are  only  conserved  in  the  limit  of  an  infinitely  refined  mesh,  a  converged  solution,  and/or  on  average  in  conventional  methodologies  but  are  exactly  preserved  in  this  formulation.  Lie  algebra  and  algebraic  topology  formed  a  bridge  between  abstract  and  applied  concepts  of  geometric  analysis  and  partial  differential  equations  on  a  manifold.  Finally,  discrete  variational  integration  enabled  exact  preservation  of  energy,  angular  momentum,  and  other  fundamental  invariants  in  discretized  space-time.The  motivation  for  this  project  had  multiple  sources.  The  initial  motivation  came  from  a  fuel  slosh  project  the  author  was  assigned  while  working  as  an  intern  at  NASA  Goddard  Space  Flight  Center.  The  goal  was  to  create  a  higher  fidelity  fuel  slosh  model  than  the  standard  pendulum-based  mechanical  models  with  minimal  sacrifice  in  model  runtime.  The  idea  was  based  on  papers  by  Stam  who  developed  rapid,  unconditionally  stable  fluid  models  for  graphic  design.  Further  papers  by  Elcott,  Marsden,  Mullen,  and  many  others  expanded  on  those  ideas  for  accurately  capturing  the  underlying  physics  of  incompressible  flows.  These  papers  cited  earlier  works  by  Tonti,  Truesdell,  and  others  that  were  instrumental  in  further  development  of  this  dissertation's  methodology.Another  source  of  motivation  stemmed  from  the  author's  experience  using  CFD  on  research  projects  as  a  graduate  research  assistant,  literature  searches,  discussions  with  experts  at  conferences  and  research  sponsor  meetings,  class  projects,  and  team  design  projects  while  in  school.  CFD  is  a  useful  design  tool  but  not  without  drawbacks.  Turbulent  flows,  complex  geometries,  and  multi-physics  problems  are  difficult  to  model.  Such  problems  require  copious  amounts  of  computational  resources,  wall  time,  and  experts  for  problem  setup  and  results  interpretation.  Further,  results  from  models  can  be  inconsistent  and/or  model  dependent.  For  example,  the  same  flow  over  an  airfoil  at  a  high  angle  of  attack  may  have  different  results  based  on  the  turbulence  model  used,  the  choice  of  initial  conditions,  and/or  the  numerical  integration  scheme.The  final  source  of  motivation  came  from  the  author's  research  into  hypersonic  vehicle  simulation,  flight  testing,  and  design.  The  initial  research  interest  and  goal  was  related  to  uncertainty  quantification  regarding  this  process.  The  non-linearity  of  hypersonic  modeling,  the  intense  interdisciplinary  coupling,  and  the  inherent  integrated  nature  of  air-breathing  hypersonic  vehicles  create  vast  amounts  of  uncertainty  about  a  designed  vehicle's  final  performance.These  motivations  led  to  a  deeper  literature  search  into  simulating  compressible  turbulent  flows,  computational  mechanics,  aerodynamic  coupling  with  other  disciplines,  and  the  use  of  CFD  in  engineering  design.  Many  methods  exist  for  turbulent  CFD.  The  problem  is  that  few  have  shown  promise  in  resolving  the  fundamental  problems  mentioned  previously  for  a  wide  range  of  applications.  Further,  the  ones  that  show  promise  have  focused  primarily  on  the  novelty  of  the  method,  are  useful  for  a  narrow  range  of  application,  and/or  require  extensive  computational  resources.  Novelty  alone  is  not  enough.  New  methodologies  and  codes  must  be  capable  of  resolving  fundamental  problems  with  CFD  and  answering  questions  related  to  phenomena  pertinent  to  industry  problems  over  a  wide  range  of  possible  flow  conditions.
■590    ▼aSchool  code:  0078.
■650  4▼aAeronautics
■650  4▼aCalculus
■650  4▼aThermodynamics
■650  4▼aFluid  dynamics
■650  4▼aComputer  peripherals
■650  4▼aSymmetry
■650  4▼aMathematics
■650  4▼aEnergy
■650  4▼aAlgebra
■650  4▼aVehicles
■650  4▼aAircraft
■650  4▼aPhysics
■650  4▼aPartial  differential  equations
■650  4▼aViscosity
■650  4▼aAerodynamics
■650  4▼aDesign
■650  4▼aReynolds  number
■650  4▼aGeometry
■650  4▼aAerospace  engineering
■650  4▼aComputer  science
■650  4▼aFluid  mechanics
■650  4▼aTransportation
■690    ▼a0791
■690    ▼a0389
■690    ▼a0405
■690    ▼a0348
■690    ▼a0605
■690    ▼a0538
■690    ▼a0984
■690    ▼a0204
■690    ▼a0709
■71020▼aGeorgia  Institute  of  Technology.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-05A.
■790    ▼a0078
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17361288▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서