Periodico bimestrale
ISSN 1128-3874
Nautica

Automazione di codici CFD open-source per la progettazione di scafi da competizione su piattaforme HPC: uno studio di fattibilità

R. Ponzini, R. Pieri, P. Motta, A. Penza, F. Pasqua

I codici VPP (Velocity Prediction Program) hanno come principale scopo quello di determinare le prestazioni ottime delle imbarcazioni, in condizioni determinate di vento e navigazione, attraverso la variazione di specifici parametri che, se modificati, influenzano le azioni fluidodinamiche agenti sul sistema barca, fornendo la migliore condizione di navigazione possibile.

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@ Loris Von Siebenthal

 

I Velocity Prediction Programs (VPP) valutano le prestazioni di un’imbarcazione trovando i valori dei parametri specifici di ottimizzazione per un determinato assetto della barca, e delle sue componenti quali ad esempio vele ed appendici. Grazie ai VPP è pertanto possibile effettuare studi preliminari necessari alla progettazione dei parametri connessi con l’analisi dei carichi aerodinamici e idrodinamici che agiscono su un’imbarcazione a vela. In altre parole un VPP è in grado di effettuare un’ottimizzazione vincolata che minimizza/massimizza una data funzione obiettivo (solitamente massimizza la velocità dell’imbarcazione) soddisfacendo le equazioni di equilibrio della barca stessa. Un VPP può essere pertanto utilizzato per soddisfare alcuni vincoli progettuali connessi con limiti strutturali, carichi aerodinamici e idrodinamici agendo sui componenti della barca, come ad esempio la forma dello scafo, il tipo di appendici e la scelta delle vele. I dati richiesti per alimentare correttamente un VPP possono essere ottenuti attraverso:

semplici modelli analitici, utilizzati ad esempio per studi preliminari o progetti a basso budget;
dati sperimentali (in vasca navale e/o in galleria del vento);
utilizzando i dati in-silico (forniti cioè da campagne numeriche).
Oggi sono disponibili diverse tecniche numeriche e con l’aumento della potenza di calcolo disponibile, le analisi tridimensionali (3D) con codici CFD RANS, ormai uno standard de-facto in molti ambiti industriali grazie alla loro duttilità e alla capacità di gestire geometrie complesse, risulterebbero certamente una scelta di elezione poiché potenzialmente più accurate e sicuramente applicabili ad un ampio spettro di configurazioni (flussi attaccati o separati, monofase o multifase, ecc.). Tuttavia per ottenere risultati accurati tramite i codici VPP bisogna poter effettuare molteplici variazioni nei range dei valori dei parametri in gioco sino ad ottenere centinaia (o anche migliaia) di configurazioni in tempi che possono essere molto ridotti. L’utilizzo dei metodi RANS all’interno di grandi campagne di acquisizione dati è storicamente stato molto limitato a causa dei costi elevati in termini sia di tempo di calcolo che di licenza software.
Per questo motivo, vogliamo illustrare con questo articolo una possibile metodologia automatica, che faccia uso allo stesso tempo di:
piattaforme High Performance Computing (HPC) per superare le limitazioni legate ai tempi di calcolo con codici CFD RANS 3D;
codici open-source per lo sviluppo e la risoluzione dei modelli computazionali svincolandosi da limiti di budget.

HPC e open-source per lo studio di uno scafo da competizione
Nel 2012, presso il suo dipartimento SCAI [1], CINECA ha intrapreso uno studio di fattibilità della durata di 12 mesi per la valutazione di OpenFOAM [2] (Open source Field Operation And Manipulation), una libreria numerica open-source in grado di risolvere problemi di fluidodinamica computazionale in ambienti di calcolo distribuito ed utilizzando le più moderne e robuste tecniche di calcolo. Come primo caso di indagine è stata effettuata l’analisi idrodinamica estensiva di una carena utilizzata industrialmente per test comparativi e già ampiamente studiata in letteratura (DTMB-5415), mostrato in figura 1, si è valutata la possibilità di costruire un flusso di lavoro fortemente automatizzato per la cosiddetta configurazione captive (ovvero a zero gradi di libertà) che ben rappresenta i test effettuati in vasca navale. In figura 2

 

Figura 1 - DTMB 5415: rendering di un calcolo CFD ottenuto attraverso la metodologia proposta.

 

 

Figura 2 - Work-flow automatico proposto.

è indicato il flusso di lavoro per come è implementato sulle infrastrutture HPC presso CINECA. OpenFOAM è una libreria open source che include non solo gli strumenti per la risoluzione delle equazioni della dinamica dei fluidi, ma contiene al suo interno anche le applicazioni di pre/post elaborazione richieste per un trattamento completo di un problema CFD. In particolare, vi è un generatore di griglie di calcolo (pre-processing) estremamente potente ed automatizzabile, in grado di gestire secondo criteri prestabiliti la generazione automatica della griglia di calcolo. Inoltre i formati di output sono processabili con un visualizzatore (post-processing) anch’esso open-source che rappresenta lo stato dell’arte (Paraview, Kitware Inc.).
Per sfruttare le prospettive offerte dal work-flow proposto uno degli scenari più interessanti è senza dubbio quello della progettazione di imbarcazioni a vela da competizione. Per questo motivo, insieme con personale SCS [3], è stato avviato nel giugno 2014 uno studio di fattibilità per valutare come applicare queste metodologie allo scenario dei catamarani di Classe-C [4].

 

Figura 3 - Classe C: rendering di un calcolo CFD selezionato. Il disegno della carena è fornito da Hydros.

Il Classe-C è un catamarano che utilizza tecnologie simili a quelle adottate in competizioni di categorie di stazza superiore (come ad esempio le vele ad ala rigida) ed è considerato come una sorta di laboratorio di sviluppo di tecnologie e soluzioni innovative. Le imbarcazioni di questa categoria si sfidano in un campionato dall’alto tasso tecnologico, ospitato quest’anno nel mese di settembre presso il lago di Ginevra proprio in collaborazione con Hydros [5]. Quando un nuovo design è concepito, il numero di casi CFD richiesto per una progettazione basata sul VPP può facilmente raggiungere le centinaia di configurazioni per singolo design di scafo e solitamente il numero di disegni di scafo considerati può variare da 5 a 10. Il tempo per chiudere lo sviluppo del design dello scafo è un altro vincolo importante nel disegno della carena Classe-C essendo molto limitato (da 3 a 6 mesi). Al fine di fornire quindi migliaia di calcoli 3D CFD RANS in un periodo di tempo così ristretto l’uso delle infrastrutture HPC accoppiato con una automazione robusta è obbligatorio, ma l’adozione di software open-source è da considerarsi altrettanto vincolante e può fare la differenza quando anche il budget entra in gioco come parametro. Nello scenario da noi analizzato attraverso la soluzione sviluppata risulta plausibile fornire fino a 10 punti barca al giorno (in configurazione captive), su mesh da 5-6 milioni di celle, permettendo quindi di chiudere una campagna completa di ottimizzazione tramite VPP in soli 3 mesi. Allo stesso tempo, grazie alle scelte tecniche evidenziate si stima di poter avere anche forte contenimento del budget richiesto rispetto ad altre soluzioni che sfruttino codici commerciali o indagini sperimentali (vasca navale).
In Figura 3 è possibile apprezzare un rendering dei risultati CFD ottenuti tramite il work-flow qui proposto per il design di partenza di uno scafo di un catamarano di Classe-C in una determinata condizione di navigazione.

Conclusioni
Grazie al continuo e rapido sviluppo delle infrastrutture di calcolo ad alte prestazioni oggi è possibile migliorare la progettazione in ambito navale utilizzando applicativi quali i VPP associati con metodi CFD RANS 3D valutando in anticipo le prestazioni dello scafo sotto differenti condizioni di navigazione e di configurazione in tempi ristretti. Inoltre l’utilizzo di software open-source, in questo caso OpenFOAM, unito con un’opportuna automazione, permette di personalizzare il flusso di lavoro per conciliare vincoli di accuratezza, time-to-result e budget contenuto.

Riferimenti
[1]  SCAI – CINECA: http://www.hpc.cineca.it/
[2] OpenFOAM - The Open Source Computational Fluid Dynamics (CFD) Toolbox, http://www.openfoam.com
[3] SCS Italy: http://www.scsitaly.com/
[4] Class-C competition: littlecup.org
[5] Hydros: http://www.hydros.ch/en/


Ringraziamenti
Gli autori ringraziano Francesca Delliponti, SCAI - SuperComputing Applications and Innovation – CINECA, per il supporto nella generazione delle immagini pubblicate in questo articolo attraverso tecniche di rendering e foto inserimento realistico di dati provenienti da simulazioni fluidodinamiche computazionali.

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