Desenvolvimento do método de partículas na representação de corpos flutuantes em ondas altamente não-lineares.

• Ano de defesa: 2006
• Autor(a) principal: Tsukamoto, Marcio Michiharu
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Free surface; Gridless method; Lagrangian method; Método de partículas; Método lagrangeano; Método MPS; Modelagem sem malha; MPS method; Numerical simulation; Particle method; Simulação numérica; Superfície livre
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3135/tde-19092006-111325/

O método numérico para fluidos incompressíveis desenvolvido no presente estudo é o Moving Particle Semi-Implicit Method (MPS) que enxerga o domínio discretizado em partículas, é baseado em representação lagrangeana e não tem a necessidade de utilização de malhas. O método MPS tem como equações governantes uma forma particular da equação de Navier-Stokes e a equação da continuidade para fluidos incompressíveis e não viscosos. Os métodos de simulação de fluidos mais comumente utilizados são baseados em representação euleriana e utilizam malhas para descrever a geometria do domínio a ser simulado. Devido a essas diferenças, uma das grandes virtudes do método de partículas é a facilidade de investigação de fenômenos altamente não-lineares como o de superfície livre com quebra de ondas, de líquidos no interior de uma embarcação em movimento, de ondas batendo na parte externa do casco de um navio, etc. Em artigos já publicados, resultados de experimentos físicos mostraram boa aderência aos resultados numéricos de simulações realizadas com o método MPS. No presente trabalho, resultados das forças de excitação das simulações com ondas regulares foram comparados com os resultados do programa Wave Analysis MIT (WAMIT) que é um programa consagrado no meio científico. Houve uma boa concordância de resultados entre os dois programas. A otimização do cálculo de vizinhança forneceu uma grande economia de tempo computacional. A maior contribuição deste estudo foi a otimização da função que resolve o sistema linear implementando no código desenvolvido um código paralelizado de uso público existente chamado Portable, Extensible Toolkit for Scientific Computation (PETSc) que proporcionou um bom ganho de desempenho.