Modulbeschreibung

Titel Title	Applied Computational Fluid Dynamics
Modulcode Module Code	ACFD
Modulverantwortliche Responsible Members of Staff	Prof. Dr.-Ing. Olaf Frommann
Kompetenzziele des Moduls Module Competence Goals	Deutsch English Nach erfolgreichem Absolvieren des Moduls können die Studierenden ... Wissen und Verstehen Wissensverbreiterung, Wissensvertiefung, Wissensverständnis die grundlegende Bedeutung numerischer Strömungssimulation für industrielle und wissenschaftliche Anwendungen erläutern. die Erhaltungssätze für Masse, Impuls und Energie in der Strömungsmechanik beschreiben. die Navier-Stokes-Gleichungen, Euler-Gleichungen sowie einfache Modellgleichungen wie Konvektions- und Diffusionsgleichungen einordnen. die Grundprinzipien räumlicher Diskretisierungsverfahren wie Finite-Differenzen-, Finite-Volumen- und Finite-Elemente-Verfahren erklären. die Bedeutung von Zeitschrittverfahren, Stabilität, Konsistenz und Konvergenz für numerische Strömungssimulationen erläutern. Einsatz, Anwendung und Erzeugung von Wissen Nutzung und Transfer, wissenschaftliche Innovation geeignete numerische Verfahren für einfache strömungsmechanische Aufgabenstellungen auswählen. Differentialgleichungen der Strömungsmechanik mithilfe grundlegender Diskretisierungsverfahren numerisch formulieren. CFD-Simulationen für zwei- und dreidimensionale Geometrien vorbereiten, durchführen und auswerten. Rechennetze für einfache 2D- und 3D-Geometrien erstellen und hinsichtlich ihrer Eignung für CFD-Simulationen beurteilen. Simulationsergebnisse mit geeigneten Postprocessing-Methoden visualisieren, analysieren und hinsichtlich ihrer Plausibilität bewerten. industrielle strömungsmechanische Aufgabenstellungen mit CFD-Software, z. B. OpenFOAM oder Fluent, bearbeiten. Kommunikation und Kooperation numerische Modelle, Randbedingungen, Simulationsergebnisse und deren Aussagekraft fachgerecht dokumentieren und präsentieren. Ergebnisse numerischer Strömungssimulationen im Rahmen technischer Aufgabenstellungen diskutieren und begründen. Wissenschaftliches Selbstverständnis oder Professionalität die Grenzen numerischer Strömungssimulationen hinsichtlich Modellannahmen, Diskretisierung, Netzqualität und numerischer Fehler reflektieren. eigenständig Lösungsstrategien für anwendungsorientierte CFD-Aufgabenstellungen entwickeln und die gewählten Vorgehensweisen kritisch bewerten. After successfully completing the module, students are able to ... Knowledge and Understanding Broadening and deepening of knowledge, understanding of knowledge explain the fundamental role of numerical flow simulation in industrial and scientific applications. describe the conservation laws of mass, momentum, and energy in fluid mechanics. classify the Navier-Stokes equations, Euler equations, and simple model equations such as convection and diffusion equations. explain the basic principles of spatial discretization methods such as finite difference, finite volume, and finite element methods. explain the relevance of time-stepping methods, stability, consistency, and convergence for numerical flow simulations. Use, Application and Generation of Knowledge Application and transfer, scientific innovation select appropriate numerical methods for basic fluid-mechanical problems. formulate fluid-mechanical differential equations numerically using fundamental discretization methods. prepare, perform, and evaluate CFD simulations for two- and three-dimensional geometries. generate computational meshes for simple 2D and 3D geometries and assess their suitability for CFD simulations. visualize, analyze, and evaluate simulation results using appropriate post-processing methods. solve industrial fluid-mechanical problems using CFD software such as OpenFOAM or Fluent. Communication and Cooperation document and present numerical models, boundary conditions, simulation results, and their significance in a professional manner. discuss and justify the results of numerical flow simulations in the context of technical engineering tasks. Scientific Self-Concept or Professionalism reflect on the limitations of numerical flow simulations with regard to model assumptions, discretization, mesh quality, and numerical errors. independently develop solution strategies for application-oriented CFD tasks and critically evaluate the chosen approaches.
Lehrinhalte Content	Ziel des Moduls ist die Vermittlung der Grundlagen anwendungsorientierter numerischer Strömungssimulation. Die Studierenden lernen die theoretischen und numerischen Grundlagen der Computational Fluid Dynamics kennen und wenden diese auf praxisnahe strömungsmechanische Aufgabenstellungen an. Dabei werden sowohl die mathematisch-physikalischen Grundlagen als auch die praktische Durchführung von CFD-Simulationen einschließlich Netzgenerierung, Simulation und Postprocessing behandelt. Einführung in die Computational Fluid Dynamics Historische Entwicklung der numerischen Strömungssimulation Wirtschaftliche und industrielle Bedeutung von CFD Typische Anwendungsfelder in Luftfahrt, Maschinenbau, Fahrzeugtechnik und Energietechnik Theoretische Grundlagen der Strömungsmechanik Erhaltungssätze für Masse, Impuls und Energie Navier-Stokes-Gleichungen Euler-Gleichungen Einfache Modellgleichungen, z. B. Konvektions- und Diffusionsgleichungen Grundlagen numerischer Verfahren Diskretisierung von Differentialgleichungen Konsistenz, Stabilität und Konvergenz Numerische Fehler und deren Einfluss auf Simulationsergebnisse Zeitschrittverfahren Explizite und implizite Verfahren Stabilitätskriterien Zeitabhängige und stationäre Problemstellungen Räumliche Diskretisierung Finite-Differenzen-Verfahren Finite-Volumen-Verfahren Finite-Elemente-Verfahren Vergleich der Verfahren hinsichtlich Anwendungsbereich und Genauigkeit Numerische Integration der Navier-Stokes-Gleichungen Behandlung von Konvektion und Diffusion Druck-Geschwindigkeits-Kopplung Rand- und Anfangsbedingungen Grundlegende Aspekte turbulenter Strömungen und Modellierung Anwendung von CFD-Verfahren Netzgenerierung für 2D- und 3D-Geometrien Festlegung physikalischer Modelle und Randbedingungen Durchführung numerischer Simulationen mit CFD-Software, z. B. OpenFOAM oder Fluent Überwachung von Residuen und Konvergenzverhalten Postprocessing und Visualisierung von Simulationsergebnissen Bewertung und Plausibilisierung numerischer Ergebnisse The aim of the module is to provide the fundamentals of application-oriented numerical flow simulation. Students become familiar with the theoretical and numerical foundations of Computational Fluid Dynamics and apply them to practical fluid-mechanical problems. The module covers both the mathematical and physical foundations as well as the practical workflow of CFD simulations, including mesh generation, simulation setup, numerical computation, and post-processing. Introduction to Computational Fluid Dynamics Historical development of numerical flow simulation Economic and industrial relevance of CFD Typical fields of application in aerospace engineering, mechanical engineering, automotive engineering, and energy technology Theoretical foundations of fluid mechanics Conservation laws of mass, momentum, and energy Navier-Stokes equations Euler equations Simple model equations, e.g. convection and diffusion equations Fundamentals of numerical methods Discretization of differential equations Consistency, stability, and convergence Numerical errors and their influence on simulation results Time-stepping methods Explicit and implicit methods Stability criteria Time-dependent and steady-state problems Spatial discretization Finite difference methods Finite volume methods Finite element methods Comparison of methods regarding applicability and accuracy Numerical integration of the Navier-Stokes equations Treatment of convection and diffusion Pressure-velocity coupling Boundary and initial conditions Basic aspects of turbulent flows and modelling Application of CFD methods Mesh generation for 2D and 3D geometries Definition of physical models and boundary conditions Execution of numerical simulations using CFD software such as OpenFOAM or Fluent Monitoring of residuals and convergence behavior Post-processing and visualization of simulation results Assessment and plausibility checks of numerical results
Lehrende Lecturers	Prof. Dr.-Ing. Olaf Frommann
Lehr- und Lernmethoden Teaching Format	Seminaristischer Unterricht (SU)
Lernform Study Format	Präsenzstudium, angeleitetes Selbststudium
Prüfungsform Examination	Klausur nach Prüfungsordnung
Prüfungsdauer Test Duration	90 Minuten
Voraussetzungen für die Teilnahme Required Experience	Siehe aktuelle Prüfungsordnung
Verwendbarkeit Applicability	tbd
Studentische Arbeitsbelastung Hours	56 + 124
Präsenzstudium Contact Hours per week	56
Selbststudium Self Study Hours	124
ECTS-Leistungspunkte ECTS-Credits	6
Häufigkeit des Angebotes Frequency	1 Mal pro Studienjahr im 2. Semester / Wintersemester
Sprache Language	English
Bemerkungen Comments	Die Prüfung findet in Form der Praktischen Anwendung (PA) statt. Dabei sind in fixen Zeitabständen (z.B. alle 14 Tage) praktische Aufgabenstellungen zu lösen und die Ergebnisse in Form einer schriftlichen Ausarbeitung abzugeben.
Literatur Literature	Die aktuellen Literaturlisten werden zu Beginn des Semesters verteilt.
Angebot Courses	Semester Studiengang SWS Form Gültigkeitsbeginn Gültigkeitsende Wahlpflicht 2 AT 4 Seminar 2013 2100 Wahlpflichtmodul 2 CBME 4 Seminar 2005 2012 Pflichtmodul

Zu jedem Modul (ausgenommen Sprachmodule und die Bachelorthesis) gehört in den Bachelorstudiengängen zusätzlich eine modulbezogene Übung im Umfang von 1 SWS.