Beitrag zum 1st Automotive CFD Prediction Workshop

Wir werden aerodynamische Simulationsergebnisse auf dem 1st Automotive CFD Prediction Workshop in Oxford vom 11.-12. Dezember 2019 präsentieren. Im Fokus stehen hierbei unser automatische, adaptive Gitterverfeinerungsprozess (engl. adaptive mesh refinement = AMR) sowie der Einfluss von verschiedenen RANS / DES Modellen auf die Vorhersagegenauigkeit.

Das Video zeigt die Anwendung des adaptiven Gitterverfeinerungsprozesses (AMR) auf die RANS-Simulation eines generischen SAE Stufenheckmodells. Das initiale Gitter wurde hierbei automatisch generiert, wobei nur die Geometrieoberfläche verfeinert wurde. Anschließend bestimmt die allgemeingültig anwendbare Sensorfunktion iterativ Regionen im Gitter, die verfeinert werden müssen. Wir sehen AMR als eine Schlüsseltechnologie für automatisierte CFD-Prozesse an, um zukünftig sowohl die Vorhersagegenauigkeit von Simulationen zu erhöhen als auch Rechenzeit und Benutzerinteraktion zu minimieren.

Ergebnisse eines neuartigen Detached-Eddy Simulation (DES) Ansatzes werden außerdem vorgestellt. DES löst instationäre, dreidimensionale turbulente Wirbel in Regionen mit massiver Ablösung auf, wodurch die Vorhersagegenauigkeit in der Regel in diesen Regionen wesentlich besser ist als für RANS. Obwohl die benötigte Rechenzeit deutlich über der von reiner RANS liegt, wird der Overhead durch die Verwendung von RANS in anliegenden Grenzschichten in beherrschbaren Rahmen gehalten. Die Abbildung zeigt die komplexen turbulenten Strukturen des Nachlaufs, die mittels DES aufgelöst werden können.