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unilogo Universität Stuttgart
Institut für Technische und Numerische Mechanik

Objektorientierte Partikel-Fluidsimulation

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Beschreibung

(Animation anhalten)

Zur Simulation granularer Medien, d.h. von Vielpartikelsystemen sind kontinuumsmechanische Ansätze wie die Finite Element Methode oder die Finite Volumen Methode aufgrund der fehlenden Kontinuität des simulierten Mediums ungeeignet. Aus diesem Grund werden gitterfreie Methoden verwendet, bei denen die auftretenden Datenstrukturen keine festgelegten Nachbarschaftsbeziehungen aufweisen. Ein Vertreter dieser Methoden, die sog. Diskrete Element Methode wird im Rahmen dieser Arbeit verwendet. Ziel der Arbeit ist, die Simulation eines Vielpartikelsystems mit der Simulation eines das Partikelsystem umgebenden Fluids zu koppeln, um die Simulation von Dispersionen zu ermöglichen. Als Dispersion wird eine Mischung aus Festkörperpartikeln und einem Fluid (Gas oder Flüssigkeit) bezeichnet.

Da numerische Strömungssimulation bei größeren Systemen sehr rechenaufwändig und damit zeitaufwändig ist, wird sie meist als parallele Berechnung auf einem Großrechner oder Cluster ausgeführt. Bei einer solchen Simulation wird das Simulationsgebiet in Teilgebiete aufgeteilt, die von einzelnen Prozessoren parallel bearbeitet werden. Deshalb liegt es nahe, auch die Partikelsimulation in ähnlicher Weise zu strukturieren. Zu Beginn liegt der Schwerpunkt der Arbeit deshalb in der Entwicklung und Implementierung eines effizienten parallelen Partikelsimulationsprogramms. Da sich die Position der Partikel und damit ihre Verteilung im System während der Simulation ändern kann, ist eine adaptive Unterteilung des Simulationsgebiets nötig, die einer Änderung der Systemstruktur folgt. Dies ermöglicht eine optimale und gleichmäßige Auslastung der einzelnen Prozessoren. Ein flexibler Ansatz besteht dabei in einer rekursiven Gebietsunterteilung.

Obwohl eine Parallelisierung die Rechenzeit verkürzt, ist ihr Einfluß auf die Performance des Simulationsprogramms geringer zu bewerten als eine Optimierung der verwendeten Algorithmen. Ein ungünstig implementiertes Programm kann durch eine Aufteilung auf zwei Rechner maximal doppelt so schnell laufen. Durch eine Optimierung der Datenstrukturen und der darauf operierenden Algorithmen kann unter Umständen eine Laufzeitverkürzung auf weniger als ein Zehntel der ursprünglichen Laufzeit erreicht werden. Zur Bewertung der Wirkung dieser Optimierungsstrategien werden Profiling-Programme verwendet, die Aufschluss über das Laufzeitverhalten des Programms, wie dessen Verwendung des Cache-Speichers geben. Ein weiterer Aspekt bei der Rechenzeiteinsparung ist die Verwendung einer Zeitschrittweitensteuerung, welche die Verwendung flexibler, d.h. dem Systemzustand angepasster Schrittweiten erlaubt.

Die Forderung nach Flexibilität und Erweiterbarkeit des Simulationsprogramms legt eine Implementierung in der Sprache C++ nahe. Diese ermöglicht eine Verwendung von objektorientierten Datenstrukturen. Durch die Verwendung von Expression-Template Funktionen für die numerischen Berechnungen wird eine Recheneffizienz ermöglicht, die mit der Leistung der bisher numerische Anwendung dominierenden Sprache Fortran 77 durchaus konkurenzfähig ist. Dies jedoch bei gleichzeitig wesentlich erhöhter Lesbarkeit des Programmcodes.

Technische Anwendungen

Diskrete Elemente Methode

  • Periodische Ränder sind ein wichtiges Hilfsmittel um unendlich ausgedehnte Räme simulieren zu können. Das dargestellte Beispiel zeigt eine einfache Simulation mit 3D periodischen Rändern und Pasimodos Kontaktmodell für nicht konvexe Polyeder.
    Hinweis: Um die Periodizität besser wahrnehmen zu können kann es helfen, sich beim Betrachen des Videos auf den roten Ring zu konzentrieren.

    Implementierung und Modellerstellung: Florian Fleißner


  • Die Verbindung einzelnder Partikel durch Balkenelemente erlaubt schub- und biegeelastische Verbunde. Die Verformung wird hierbei aus den relativen Lagen und Orientierungen der verbundenen Partikel berechnet.
    Entwicklung, Implementierung als Plugin und Modellerstellung: Martin Obermayr (Fraunhofer ITWM)

  • Der Kontaktpunkt zwischen Ellipsoiden wird mittels eines Optimierungsverfahrens berechnet. Das dargestellte Koordinatensystem markiert einen Punkt mit dem jeweils niedrigsten Abstand zu beiden benachbarten Partikeln. Die Optimierungsschleife wird abgebrochen, sobald dieser Punkt ausserhalb der Ellipsioide konvergiert.
    Entwicklung, Implementierung als Plugin und Modellerstellung: Martin Obermayr (Fraunhofer ITWM)

  • 1152 harte Würfel fallen auf eine starre Unterlage. Simulation mit Haft- und Gleitreibung.
    Modellerstellung: Frank Nägele (Studienarbeit), Florian Fleißner

  • Partikel können beliebig zu Verbänden, sog. Compounds, zusammengesetzt werden.
    Modellerstellung: Florian Fleißner

  • Simulation eines ausströmenden Granulats mit unterschiedlicher Farbgebung zur Veranschaulichung der Partikelbewegung.
    Modellerstellung: Florian Fleißner

  • Kugelschüttung mit starren Hindernissen modelliert mit 3D-Oberflächennetzen. Interessant ist das komplett unterschiedliche Verhalten des Mediums bei einer Simulation mit (links) und ohne (rechts) Berücksichtigung von Haft-, Gleit- und Bohrreibung, sowie des Rollwiederstands.
    Modellerstellung: Florian Fleißner

  • Beliebige CAD-Daten können z.B. in Form von STL-Files als Oberflächengeometrien in Pasimodo eingesetzt werden. Dies wird hier durch die komplexe Geometrie eines Einkaufswagens verdeutlicht.
    Modellerstellung: Florian Fleißner

  • Ermittlung des Schüttwinkels geschütteter Glaskugeln. Um die Rotation der Kugeln besser sichtbar zu machen, sind diese farbig dargestellt. Die Simulation berücksichtigt Haft-, Gleit- und Bohrreibung, sowie den Rollwiederstand der Kugeln.
    Modellerstellung: Florian Fleißner

  • Simulation eines Laborversuchs zum Ermittlung des Abbremsverhaltens eines Granulatstroms beim Aufprall auf ein säulenförmiges Hindernis.
    Modellerstellung: Florian Fleißner

  • Wechselwirkung zwischen starren Makrokörpern und Partikeln. Zur Erzeugung kontinuierlicher Partikelströme werden die Partikel durch Partikelquellen und Partikelsenken während der Simulation erzeugt bzw. außerhalb des Simulationsbereichs entfernt.
    Modellerstellung: Florian Fleißner

  • Partikelquellen können beliebig bewegt werden.
    Modellerstellung: Florian Fleißner

  • Beispiele für verschiedene Arten von Strömungsvisualisierungen für Partikelsysteme. Hüllquader mit Geschwindigkeitsglyphen, Stromlinien, Oberflächenrekonstruktion und transparente Oberflächen mit Partikeln.
    Modellerstellung: Florian Fleißner

  • Partikelgetriebenes Rad.
    Modellerstellung: Florian Fleißner

  • Simulation einer Taumelsiebmaschine.
    Modellerstellung: Christian Ergenzinger (Diplomarbeit), Florian Fleißner

  • Simulationen eines Doppelspurwechsels eines Einkammersilofahrzeugs mit granularer Ladung. Die Simulation erfolgte als Co-Simulation zwischen Pasimodo (Granulat) und Simpack (Mehrkörpersystem des Fahrzeugs) mit einer Kopplung auf Basis von Matlab-Simulink und TCP/IP-Verbindungen. Links abgebildet eine Spurgeschwindigkeit von v=17.5 m/s, rechts eine Spurgeschwindigkeit von v=20 m/2.
    Modellerstellung: Vincenzo D'Allessandro (Masterarbeit), Florian Fleißner

Hybride Diskrete Elemente Methode

  • Simulation eines orthogonalen Zerspanprozesses.
    Modellerstellung: Timo Gaugele im Rahmen des DFG SPP 1180

  • Simulation eines Zugversuchs mit einer hochelastischen Silikon-Zugprobe.
    Modellerstellung: Christian Ergenzinger

  • Schottersteine aus brechbar verbundenen Partikeln werden verschiedenen Belastungsszenarien unterworfen:
    1. Zyklische Belastung.
    2. Oedometrische Kompression. (Im Video sind zunaechst alle Partikel dargestellt, anschließend nur diejenigen Partikel, die an Bruchvorgängen beteiligt sind.)
    3. Eindrücken einer Schwelle in ein Schotterbett.
    1. 2. 3.
    Modellerstellung: Christian Ergenzinger im Rahmen des DFG SFB 716

  • Simulation eines mehrachsigen Druckversuchs an einer Gesteinsprobe (Bruchbereiche farbcodiert).
    Modellerstellung: Celine Geiger (Studienarbeit), Christian Ergenzinger

  • Schrägrückprall eines elastischen Balls von einer starren Ebene.
    Modellerstellung: Florian Fleißner

  • Simulation einer nahezu biegeschlaffen Membran, die auf ein Hindernis fällt.
    Modellerstellung: Florian Fleißner

  • Ein Torus fällt auf eine Membran aus elastisch verbundenen kugelförmigen Partikeln. Nur die Verbindungen mit Farbcodierung der darin wirkenden Kräfte sind dargestellt.
    Modellerstellung: Florian Fleißner

  • Simulation eines plastischen Seiles unter Eigengewicht.
    Modellerstellung: Timo Gaugele

  • Simulation eines Flechtvorgangs mit fünf Fäden, modelliert als Kette kugelförmiger Partikel. Die Kugeln werden durch linear elastische Verbindungen zum Faden zusammengehalten.
    Modellerstellung: Florian Fleißner

Smoothed Particle Hydrodynamics

  • Simulation einer in einem Fluid fallenden, starren Kugel.
    Modellerstellung und Simulation: David Vetsch (Versuchsanstalt für Wasserbau, Hydrologie und Gloziologie der ETH Zürich).

  • Simulation eines Abfüllvorganges.
    Abgebildet ist das Ausströmen von Wasser aus einer Düse in einen Standbeutel.

    Modellerstellung: Alexandra Müller

  • Simulation eines Gefrierprozesses.
    Die Temperatur der Partikel am oberen Rand sowie im Zentrum ist konstant über die Zeit.
    Gefrorene Partikel sind in der Darstellung größer als flüssige.

    Modellerstellung: Alexandra Müller

  • Simulation eines Laserschweißprozesses von Aluminium.
    Das Werkstück liegt auf einer schiefen Ebene und die Anfangstemperatur beträgt 20 °C.
    Im Laufe der Simulation bildet sich ein Schmelzbad und die Schmelze fließt nach unten.

    Modellerstellung: Haoyue Hu

  • Simulation eines Phasenübergangs während des Laserschweißens von Aluminium.
    Die blauen Festkörper-Partikel verhalten sich thermoelastisch, die roten Fluid-Partikel folgen den Navier-Stokes-Gleichungen und bilden das Schmelzbad.

    Modellerstellung: Haoyue Hu

  • Simulation eines Laser-Tiefschweißprozesses von Aluminium.
    Die grauen Partikel bilden die feste Phase, die blauen Partikel das flüssige Schmelzbad und die hellgrauen Partikel repräsentieren das erstarrte Material.
    Verdampfung wird durch den Rückstoßdruck auf die Schmelze berücksichtigt, die Gasphase wird aktuell nicht mitmodelliert.

    Modellerstellung: Haoyue Hu

  • Simulation eines Laser-Tiefschweißprozesses von Eis.
    Links ist der Eisblock in grau und das Schmelzbad (Wasser) in blau dargestellt.
    Verdampfung wird durch den Rückstoßdruck auf die Schmelze berücksichtigt, die Gasphase wird aktuell nicht mitmodelliert.
    Rechts sind die absorbierten Intensitäten (Maximum: rot, Minimum: blau) an der Kapillarfront visualisiert, welche mithilfe eines Raytracing-Programms vom IFSW berechnet werden.
    Modellerstellung: Haoyue Hu

  • Simulation von zwei nicht mischbaren Fluiden mit unterschiedlichen Dichten in einem Dammbruch-Szenario.

    Modellerstellung: Weiran Lin (Studienarbeit), Haoyue Hu

  • Eine Rayleigh-Taylor Instabilität tritt an der Grenzfläche zwischen zwei Fluiden mit unterschiedlichen Dichten auf, welche gegeneinander beschleunigt werden.

    Modellerstellung: Weiran Lin (Studienarbeit), Haoyue Hu

  • Simulationen von elastischen Materialien mit Zugversagen.
    Aufgetragen ist entweder die Schädigung der einzelnen Partikel von 0 (unbeschädigt) bis 1 (vollständig beschädigt) oder die von Mises-Spannung.
    Scherversuch mit Basalt. Das Material am oberen Rand wird nach rechts geschoben. Zugversuch mit Basalt. Die letzten Partikelreihen auf der rechten Seite werden nach außen gezogen. Basalt-Zugversuch mit Einkerbungen.
    Kompaktzugversuch (CT-Probe, DIN EN ISO 12737) Aluminium.
    Eine eingekerbte Probe wird ober- und unterhalb der Kerbe auseinandergezogen.
    Modellerstellung: Thomas Erk (Studienarbeit), Alexandra Müller


    Kerbschlagbiegeversuch nach Charpy (DIN 10045) zur Charakterisierung der Eigenschaften des Werkstoffs AlMg3 unter schlagartiger Beanspruchung.
    Der als Starrkörper modellierte Hammer deformiert die gekerbte Probe und wird hierdurch abgebremst.

    Modellerstellung: Fabian Spreng


  • SPH-Simulation eines orthogonalen Zerspanprozesses für den Vergütungsstahl C45E bei einer Schnittgeschwindigkeit von 1,6 m/s (blau = niedrige von Mises-Vergleichsspannung; rot = hohe von Mises-Vergleichsspannung).

    Modellerstellung: Fabian Spreng


    Adaptive SPH-Simulation eines orthogonalen Zerspanprozesses für die Aluminiumlegierung AlMg3 bei einer Schnittgeschwindigkeit von 1,6 m/s (blau = ursprüngliche Partikel; rot = verfeinerte Partikel).

    Modellerstellung: Fabian Spreng


    Dreidimensionale SPH-Simulation eines Zerspanprozesses für den Vergütungsstahl C45E bei einer Schnittgeschwindigkeit von 1,6 m/s (blau = niedrige von Mises-Vergleichsspannung; rot = hohe von Mises-Vergleichsspannung).

    Modellerstellung: Fabian Spreng

  • Simulationen von elastischen Materialien.
    Aufgetragen ist jeweils die von Mises-Spannung.
    Kollision elastischer Ringe. Oszillierende Platte. Die Platte ist am linken Ende fest eingespannt und wird am rechten Ende durch eine aufgebrachte Geschwindigkeit ausgelenkt.
    Modellerstellung: Alexandra Müller

  • Simulation des Schwappverhaltens von Fluiden abhängig von der Viskosität.
    0.001Pas 1Pas 100Pas
    Modellerstellung: Alexandra Müller

  • Adaptive SPH-Simulation eines Dammbruchs mit zwei Hindernissen (blau = ursprüngliche Partikel; rot = verfeinerte Partikel).



    Implementierung SPH-Plugin und Erweiterung um adaptive Verfeinerung/Vergröberung: Alexandra Müller

    Modellerstellung und Simulation: Dirk Schnabel, Fabian Spreng

  • Simulation des Schwappverhaltens von Fluiden in Tanklastzügen.
    Modellerstellung: Alexandra Müller, Florian Fleißner

  • Smoothed Particle Hydrodynamics Simulationen, teilweise mit Diskrete Elemente Simulationen gekoppelt.
    Modellerstellung: Alexandra Müller (Diplomarbeit), Florian Fleißner

Links

Informationen zur Partikelsimulationssoftware Pasimodo, die im Rahmen dieses Projects entwickelt wird.

Ansprechpartner