Verificación y Validación

Laboratorio de Propulsión, DMT-UPM
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S I.
I Aeronáuticos
Verificación y Validación
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I Aeronáuticos
CONTENIDO
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•
•
Introducción
Proceso de simulación
Fuentes de incertidumbre y error
Definiciones: Verificación y Validación
Chequeo de procesos
–
–
–
–
Inspección
p
del p
proceso de convergencia
g
Inspección de la consistencia de la solución
Inspección de la convergencia de la malla
Inspección de la convergencia temporal
• Bibliografía
(JMT)
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INTRODUCCIÓN
•
•
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•
(JMT)
CFD entraña la resolución de sistemas de ecuaciones
parciales sobre dominios
diferenciales en derivadas p
complejos, en las que aparecen gran disparidad de escalas
tanto espaciales como temporales
Existe cierta confusión en q
que y como asegurar
g
la calidad
de los resultados obtenidos mediante CFD
V&V examina las fuentes de error. La Verificación asegura
que la programación e implementación del modelo
conceptual es correcta. La Validación determina si la
simulación obtenida se parece a la realidad
El objetivo final es asegurar la confianza en los resultados
obtenidos para que puedan ser utilizados en tareas de
análisis y diseño
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BIBLIOGRAFIA
Roache, P.
Roache
P J.,
J Verification and Validation in Computational
Science and Engineering, Hermosa Pub.,Alburquerque,
New Mexico, 1998.
AIAA, Guide for the verification and validation of
comp tational flfluid
computational
id d
dynamics
namics simulations
sim lations G
G-077,
077 1998
1998.
http:///www grc nasa gov/WWW/wind/valid/tutotial
http:///www.grc.nasa.gov/WWW/wind/valid/tutotial
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INTRODUCCIÓN: Resultados del CFD
La utilización de resultados obtenidos mediante CFD en
tareas de análisis y diseño en ingeniería puede clasificarse
d fforma generall en ttres niveles:
de
i l
– Obtener información cualitativa
Se obtiene
S
bti
lla morfología
f l í d
dell campo flfluido,
id lla aparición
i ió o no d
de
diferentes estructuras y un conocimiento conceptual de su
origen y efecto. En ocasiones aporta detalles difícilmente
alcanzables para la experimentación
– Obtener valores incrementales
Es posible obtener resultados de alta calidad cancelando
parcialmente los errores actuando por comparación entre dos
casos de simulación
– Obtener
Ob
V
Valores
l
absolutos
b l
Es el nivel mas exigente. La precisión de lo obtenido a menudo
depende de la naturaleza de la variable. No siempre es posible
aplicarlo.
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INTRODUCCIÓN: Características del flujo
La complejidad de la solución obliga que para hacer una
adecuada interpretación de la calidad de los resultados obtenidos
se deben entender las características del flujo:
– El número
ú
d
de M
Mach
hd
determina
i sii ell flflujo
j es subsónico,
b ó i
supersónico o en régimen hipersónico.
– El número de Reynolds determina el carácter laminar/turbulento
del flujo e interacciona directamente con el anterior
– Por último, deben ser incluidos otras características como, por
ejemplo, efectos de gas real, reacción química, geometría
compleja, efectos no-estacionarios, etc..
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INTRODUCCIÓN: Modelos físicos
Dimensión espacial: Utilización de simetrías y situaciones
bidimensionales
Dimensión temporal: Estacionario vs. No-estacionario
Términos difusivos: Diferentes grados de aproximación desde noviscoso (Eq. Euler) a ecuaciones de Navier-Stokes completas
Modelos de turbulencia: Desde los modelos algebraicos a los
SRM, desde funciones de pared a los modelos de integración
detallados
Propiedades termofísicas: Desde el modelo de gas perfecto a
complejas descripciones de las relaciones termodinámicas y
propiedades de transporte
Modelos de reacciones químicas: Transporte de especies y
términos de reacción
reacción. Además
Además, la interrelación con otros
modelos
Condiciones de contorno: Entradas sub/supersónicas, paredes
porosas, contornos lejanos,
p
j
etc..
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PROCESO DE SIMULACIÓN
En general, para llevar a cabo un proceso de simulación en
y que
q seguir
g los siguientes
g
p
pasos
Mecanica de Fluidos hay
¾Formulación del problema
¾Modelado geométrico y definición del dominio fluido
¾Establecimiento de condiciones de contorno e iniciales
¾Generación de la malla de cálculo
¾Establecer la estrategia de simulación
¾Realizar la simulación
¾Monitorizar la simulación
¾Procesar los resultados
¾Analizar y comparar los resultados
¾Repetir el proceso en un análisis de sensibilidad
¾Emitir un informe
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PROCESO DE SIMULACIÓN
F
Formulación
l ió del
d l problema
bl
¿Cuál es el objetivo del análisis?
¿Cuál
C ál es ell camino
i mas sencillo
ill para alcanzar
l
ell objetivo?
bj ti ?
¿Qué geometría debe ser incluida?
Interacción con sistemas CAD
Aproximaciones/Simplificaciones
¿Cuáles son las condiciones de operación?
¿Cuántas dimensiones deben ser tenidas en cuenta?
1-D, cuasi 1-D, 2-D o 3-D
S et as/ e od c dad
Simetrias/Periodicidad
¿Qué evolución temporal debe utilizarse?
Estacionario/No estacionario
¿Qué características del flujo deben tenerse en cuenta?
Incompresible/Compresible
Subsónico/Supersónico
No viscoso/laminar/turbulento
¿Qué modelos para el fluido se deben tener en cuenta?
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FUENTES DE INCERTIDUMBRE Y ERROR
INCERTIDUMBRE: Una deficiencia potencial en alguna fase o actividad
del Proceso de Simulación que es debida a falta de conocimiento
ERROR: Una deficiencia identificada en alguna fase o actividad del
Proceso de Simulación que es debida a falta de conocimiento
En experimentación
p
el error es la
diferencia entre el valor medido y el
real (además, la incertidumbre es la
estimación del error), es decir, un
número no un concepto al no
conocer el valor exacto
(JMT)
Hay ERRORES
IDENTIFICADOS,
como los de redondeo
o discretización y
ERRORES NO
NOIDENTIFICADOS
como los debidos a
mala utilización de las
herramientas
La falta de conocimiento es un
concepto
t relacionado
l i
d con ell
conocimiento limitado de la exacta
naturaleza de los procesos físicos
que tienen lugar: Turbulencia,
reacciones químicas, etc…
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FUENTES DE INCERTIDUMBRE Y ERROR
clasificación
l ifi
ió de
d los
l errores
ERROR NUMÉRICO
ERROR IDENTIFICADO
Convergencia de la
malla (espacial y/o
temporal)
Error en el modelo
Calidad de la malla
(resolución,
alargamiento,
ortogonalidad etc…)
ortogonalidad,
etc )
Modelo físico
Modelos geométrico
Error de redondeo (ordenador)
Error de convergencia
Error de discretización (error numérico)
ERROR NO-IDENTIFICADO
Error de programación
Error de utilización
(JMT)
Interpolación/extrapola
ción en
discontinuidades o
contornos
Representación
R
t ió de
d
ondas de choque,
cortaduras, etc..
Error de truncación
Fuentes de error
dispersivas o
disipativas
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Definiciones: Verificación y Validación
VERIFICACIÓN
El proceso que d
determina
t
i que lla iimplementación
l
t ió d
de un
modelo representa con precisión la descripción
conceptual que el desarrollador tiene del modelo y su
solución (AIAA G-077-1998)
VERIFICACION DEL PROGRAMA: Primero evaluación de errores de
implementación. Chequeos de consistencia (por ejemplo conservación
de la masa) Refinados de la malla, activación o desactivación de
términos y otras técnicas tratan de aislar los diferentes fuentes de error
para que no se enmascares unas con otras
VERIFICACION DEL CALCULO: Estudio de convergencia de la malla
del proceso de iteración y de integración temporal
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Definiciones: Verificación y Validación
VALIDACIÓN
El proceso que d
determina
t
i ell grado
d en ell que un modelo
d l
es preciso representando el mundo real desde la
perspectiva del modelador (AIAA G-077-1998)
EXAMEN DE CONVERGENCIA (ESPACIAL, TEMPORAL Y DE
ITERACIÓN) Y CONSISTENCIA: Se repiten las actividades reseñadas
para la Verificación del código pero realizando un chequeo desde el
punto de vista de la física implicada en los modelos
COMPARAR CON RESULTADOS EXPERIMENTALES: Es el objetivo
últi
último
all que h
hay que añadir,
ñ di sin
i embargo,
b
llos errores d
de llos d
datos
t
experimentales y el analisis de su aplicabilidad
EXAMEN DE LAS INCERTIDUNBRES
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Verificación & Validación
VALIDACIÓN ~
Resolver las ecuaciones
adecuadas
Ámbito científico/ingeniería
g
VERIFICACIÓN ~
Resolver las ecuaciones
adecuadamente
Ámbito matemático/informático
CERTIFICACIÓN
Documentación, calidad, control de
versiones, standares, auditorias,…
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Verificación & Validación
CUALIFICACIÓN
MODELO
CONCEPTUAL
análisis
MUNDO
programación
VERIFICACIÓN
REAL
simulación
MODELO
VALIDACIÓN
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INFORMÁTICO
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VALIDACIÓN: Datos Experimentales
BATERIA DE DATOS EXPERIMENTALES
Problemas simples: Geometrías extremadamente sencillas que analizan
un solo fenómeno físico. Por ejemplo, una placa plana con una capa limite
turbulenta.
Casos de referencia: Geometrías sencillas en las que se analizan un
pareja y su interacción de fenómenos físicos. Por ejemplo interacción onda
de choque - capa limite.
Sistemas simples: Geometrías moderadamente complicadas con
situaciones
it
i
fí
físicas
i
completas.
l t
P
Por ejemplo
j
l una cascada
d bidi
bidimensional
i
ld
de
alabes de compresor
Sistemas completos: Geometría real y modelo físico completo. El nivel
p j
q
que normalmente exige
g experimentos
p
muy
y
máximo de complejidad
costosos y de objetivo dedicado a la Validación. Por ejemplo, calculo
tridimensional en escalones de turbomaquinaria con y sin interacciones.
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CHEQUEO DE PROCESOS
• Inspección
p
del p
proceso de convergencia
g
– RESIDUALES
– RESULTADOS
• Inspección de la consistencia de la solución
– Masa, resistencia, etc..
• Inspección de la convergencia temporal
– Sensibilidad al paso de tiempo
• Inspección
I
ió d
de lla convergencia
i d
de lla malla
ll
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