Bibliographie & annexes
Présentation
En anglais
RÉSUMÉ
La mécanique des fluides numérique (CFD) consiste à appliquer le calcul numérique à la mécanique de fluides. Cet article a pour objet la présentation des avantages de cette technique, mais aussi ses limites. Il présente les outils de mise en œuvre dont les logiciels commerciaux, expose les modèles physiques les plus répandus, les différentes étapes d’une simulation, et comment évaluer au final la pertinence des résultats obtenus. Pour terminer, deux exemples sont retenus pour illustration.
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Lire l’articleAuteur(s)
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David Frederick FLETCHER : Chercheur à l’Université de Sydney, Australie - Chercheur invité au CNRS-LGC UMR 5503
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Catherine XUEREB : Directrice de Recherche, CNRS-LGC UMR 5503
INTRODUCTION
Cet article présente la mécanique des fluides numérique en tant qu’outil pour l’ingénieur. L’objectif est donc de sensibiliser l’utilisateur à la CFD, en lui présentant le plus clairement possible les capacités de cet outil, mais également ses limites. En particulier, l’accent sera mis sur la méthodologie à adopter pour mener à bien une simulation, et sur les questions qu’il convient de se poser aux différentes étapes de sa mise en œuvre. Les modèles physiques classiquement proposés par les codes de calcul seront décrits, ainsi que la façon de s’assurer de la pertinence des résultats d’une simulation. Au moment de se lancer dans la pratique de la CFD, l’utilisateur devra avoir recours à des descriptions beaucoup plus avancées des modèles et, éventuellement, des méthodes utilisées, qu’il pourra trouver dans des traités de mécanique des fluides numériques plus exhaustifs.
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Évolutions attendues de la CFD
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4. Quelques exemples
Voici quelques exemples de problèmes classiques de génie chimique pour lesquels la CFD s’avère un outil d’étude très intéressant.
4.1 Cas d’une cuve agitée
Le mélange de deux liquides réactifs ou non, le contact et les transferts entre un liquide et un gaz, la mise en suspension de solides en cuve agitée, sont des opérations très souvent rencontrées en génie des procédés. La CFD peut alors aider à la sélection des agitateurs, à leur implantation, au positionnement des éventuelles entrées-sorties des fluides et à la détermination des conditions opératoires.
HAUT DE PAGE4.1.1 Problème lié à une géométrie variable dans le temps
La cuve agitée est le cas typique où la géométrie de l’appareil simulé change à chaque instant, de par la rotation de l’agitateur par rapport à tous les autres éléments qui sont fixes (corps de cuve, chicanes, éventuellement entrée-sortie, etc.). Il existe trois façons principales de prendre en compte cette complexité dans les simulations.
HAUT DE PAGE
Dans l’approche boîte noire, les simulations sont faites dans un domaine stationnaire et l’agitateur n’est pas modélisé directement : des données expérimentales sont utilisées pour définir les conditions limites de vitesse et éventuellement de turbulence autour du volume balayé par l’agitateur (la boîte noire). Il faut donc disposer de ces données, dans des conditions de similitude géométrique exacte, sous peine de ne pas tenir compte de l’influence pourtant importante de la présence de chicanes, de la proximité de parois, des interactions entre agitateurs... La simulation est alors très simple et rapide, mais les résultats ne sont pas complets (les phénomènes à l’intérieur de la boîte noire ne sont pas calculés). Il n’est pas possible de ce fait de calculer par exemple la consommation énergétique du système. C’est la...
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Quelques exemples
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - VERSTEEG (H.K.), MALALASEKERA (W.) - An introduction to computational fluid dynamics : the finite volume method. - Longman (1998).
-
(2) - FERZIGER (J.H.), PERIC (M.) - Computational methods for fluid dynamics. - Springer (1996).
-
(3) - WILCOX (D.C.) - Turbulence modelling for CFD. - DCW Industries (1993).
-
(4) - HIRSCH (C.) - Numerical computation of internal and external flows. - Wiley (1992).
-
(5) - LIBBY (P.A.) - Introduction to turbulence. - Taylor and Francis (1996).
-
(6) - PATANKAR (S.V.) - Numerical heat transfer and fluid flow. - Taylor and Francis (1980).
-
(7) - KUO (K.K.) - Principles...
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