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Diego ANGELI
Professore Associato
Dipartimento di Scienze e Metodi dell'Ingegneria
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Insegnamento: Computational Thermo-Fluid Dynamics
Digital Automation Engineering (Offerta formativa 2024)
Obiettivi formativi
Il corso ha l’obiettivo di fornire allo studente una profonda conoscenza di metodi numerici, tecniche di discretizzazione e strategie di implementazione per l’analisi computazionale di problemi di meccanica dei fluidi e scambio termico a diverse scale, e, in maniera più generale, di problemi generici di ingegneria computazionale.
Prerequisiti
Conoscenze di base di analisi matematica, fisica tecnica, programmazione.
Programma del corso
Il programma sarà suddiviso in una parte teorica (3 ECTS) e una di laboratorio (3 ECTS), in parallelo, secondo il seguente ordine:
1. Richiami di calcolo differenziale su campi vettoriali: (Teoria, 0.2 ECTS)
2. Equazioni di governo del moto dei fluidi e di conservazione dell’energia (Teoria, 1 ECTS)
3. Metodi di discretizzazione, differenze e volumi finiti. Accoppiamento velocità-pressione per flussi incomprimibili. (Teoria, 1.8 ECTS).
4. Introduzione all’utilizzo del software OpenFOAM e tutorials guidati (Laboratorio 1.5 ECTS)
5. Modellazione di problemi 0D/1D in linguaggio Python (Laboratorio, 1 ECTS)
6. Applicazione a casi di interesse e impostazione del project work (Laboratorio, 0.5 ECTS)
Metodi didattici
Il corso verrà erogato in lingua inglese e in presenza.
Il corso prevede lezioni teoriche ed esercitazioni pratiche dedicate alla soluzione di problemi di termofluidodinamica computazionale. Circa il 50% del corso è composto da lezioni teoriche in aula, mentre il restante 50% circa è composto da attività laboratoriale che lo studente dovrà svolgere tipicamente in gruppo.
Più in dettaglio:
- la frequenza dell’insegnamento è facoltativa, ma fortemente consigliata, soprattutto per approfittare del supporto che verrà fornito per lo sviluppo delle attività laboratoriali di gruppo.
- le strategie didattiche prevedono l’uso di lezioni teoriche al fine di migliorare le conoscenze e le capacità di comprensione degli studenti, nonché l’applicazione stessa delle conoscenze ottenute. Prevedono inoltre attività laboratoriali da affrontarsi in gruppo, assieme al docente e al suo team di ricerca, al fine di migliorare le abilità di giudizio e comunicative degli studenti, nonché le capacità di interazione reciproca.
Testi di riferimento
Le slide utilizzate durante il corso, le registrazioni video sia della parte teorica che di laboratorio, e gli esercizi svolti in laboratorio assieme alle loro soluzioni saranno resi disponibili sulla piattaforma Moodle e/o MS Teams dedicata al corso prima di ogni lezione. In aggiunta, sulla piattaforma saranno resi disponibili esempi di tesine di ottimo livello svolte nei precedenti anni accademici e presentazioni di applicazioni reali delle tecniche sviluppate.
Gli studenti potranno approfondire i contenuti del corso attraverso i seguenti testi di studio consigliati:
- C.A.. Fletcher, Computational Techniques for Fluid Dynamics vol. 1 & 2, Springer
- R.B. Bird, W.E. Stewart, E.N. Lightfoot, Transport Phenomena, Wiley
Verifica dell'apprendimento
- Modalità di valutazione.
La valutazione è svolta in due fasi:
1) Tesina (50% del voto): sviluppo di un project work di gruppo utilizzando il software OpenFOAM e/o lo sviluppo autonomo di codice in Python. La tesina è assegnata durante il corso, con una precisa data massima di riconsegna. Il risultato del lavoro svolto deve essere presentato da parte degli studenti (in aula o in modalità on-line a seconda dell'evoluzione della pandemia Covid-19). È indispensabile ottenere un voto positivo per passare al successivo esame teorico. Gli studenti che non riescono a svolgere la tesina durante il corso, potranno richiederne una successivamente, ma dovranno svolgere il lavoro da soli.
2) Esame teorico orale (50% del voto): Domande su tutto il programma trattato nelle ore di lezione e di laboratorio.
- Tempi. Il tempo previsto per la presentazione della tesina è di 15 minuti. Gli studenti di ogni gruppo si devono organizzare in autonomia per decidere chi e in che ordine effettuerà la presentazione.
- Modalità di attribuzione del punteggio per il voto finale.
Saranno stabilite almeno sei date di appello nel corso dell'anno accademico per la presentazione della tesina e il contestuale esame orale Gli studenti dovranno iscriversi agli appelli attraverso la piattaforma ESSE3.
Il giorno prima della presentazione della tesina, i gruppi dovranno consegnare via email le slide della presentazione. incluso).
Il voto finale sarà dato dalla media aritmetica tra il voto della tesina e il voto dell’esame teorico.
- Materiali utili per sostenere la prova e consentiti durante la stessa.
La presentazione del lavoro di gruppo può essere fatta usando il proprio computer portatile.
Non sono previste prove intermedie
Risultati attesi
RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI
(1) Conoscenza e capacità di comprensione. Attraverso le lezioni teoriche lo studente comprende i concetti fondamentali legati alle equazioni di governo del moto dei fluidi e dello scambio termico, ai principali metodi numerici per equazioni differenziali alle derivate parziali, alle principali metodologie per la soluzione numerica di problemi di termofluidodinamica, alle pratiche di programmazione in ingegneria computazionale.
(2) Capacità di applicare conoscenza e comprensione. Attraverso le attività teoriche e di laboratorio lo studente applicherà le conoscenze acquisite alla modellazione di dispositivi di scambio termico, attraverso strumenti allo stato dell’arte dell’ingegneria computazionale e programmazione in autonomia.
(3) Autonomia di giudizio. Gli studenti saranno capaci di fare valutazioni autonome sui diversi approcci di discretizzazione proposti per la modellazione numerica di dispositivi di scambio termico, quantificando il numero di dimensioni fisiche e gradi di libertà necessari a formare una rappresentazione di livello ingegneristico di questi sistemi
(4) Abilità comunicative. L’esame finale includerà un lavoro di progetto da presentarsi oralmente. Questo permetterà agli studenti di esercitare le loro abilità comunicative e la loro capacità di presentare correttamente dati scientifici e ingegneristici in una maniera efficace e sintetica, oltre a utilizzare un adeguato vocabolario tecnico.
(5) Capacità di apprendimento. L’insegnamento fornirà capacità durature di apprendimento attraverso la comparazione di diverse fonti (testi, letteratura scientifica e tecnica), metodi e pratiche ingegneristiche, e acquisizione di senso critico.