cfd

• çok karmaşık denklemlerden müteşekkil, paralel çözülmesi elzem, üstüne bir de çeşni niyetine reaksiyonlu, tam gerçek çözümünün olmadığına emin olduğumuz problemlerin numerik yöntemlerle üstesinden gelmemizi sağlayan bilim dalı. geminin denizdeki ilerlemesinden su damlacığının gök yüzünden yer yüzüne olan yolculuğuna, içten yanmalı motorun periyodik hareketinden, reaktör çalışmasına kadar içinde akışkanların olduğu problemleri gerçekçi bir şekilde simüle etmemizi sağlaması yüzünden endüstride sıklıkla kullanılır.
  
  yöntemleri matematik olarak ikiye ayırabiliriz,
  (bkz: sonlu eleman analizi)^*
  (bkz: sonlu hacimler yöntemi)^**
  
  bu programların varlığı akışkanlar mekaniği çalışan mühendisleri inanılmaz rahatlatmıştır. pek çok kere bu programların mühendise gerek bırakmadığı düşünülse de, kazın ayağı öyle değildir. cfd programları yapısı gereği converge eder. yani syntax hatası yoksa veya bilgisayarın ram'i dolmadıysa eğer elinize bir sonuç gelir. ancak bu sonucun analizini yapabilmek için akışkanlar mekaniğini, ısı transferini gerekirse kütle transferini ve reaksiyon kinetiklerini hatmetmiş olmak gerekir.
  
  karmaşık geometriler için gerçekçi simülasyonlar yapmak istediğinizde canavar özelliklere sahip bilgisayar kullanmanız şarttır. (bkz: nvidia quadro fx)(bkz: nvidia quadro k5000). bu programlar sayesinde ekmek yiyorum diyebilirim. ayrıca türkçe kısaltmasını çok seviyorum (bkz: had). haddini bilmekle alakalı kelime esprileri de plase.
• hesaplamalı akışkanlar dinamiğinin ingilizce harflerinden oluşan kısaltmadır. endüstrinin çok büyük kısmı için uygulama ve geliştirme olarak ikiye ayrılsa da yeni trendler buna çok uyumlu değil.
  
  openfoam ve su2 gibi açık kaynak yazılımların giderek popülerleşmesinin sanayiye de birtakım yansımaları oldu. bunların başında açık kaynak yazılımların sanayiyle buluşması geliyor. açık kaynak yazılımları kullanarak analiz yapabilme becerisine sahip cfd mühendisleri artık bir değil birkaç adım öne çıkmaya başladı. peki ama neden?
  
  1) öncelikle adı üzerinde açık kaynak. yani lisans parasından tamamen kurtuluyorsunuz. uygulama mühendislerinin, özellikle de geçmişten gelenlerin, çoğu üniversitede fluent, cfd++, star ccm gibi yazılımlara bu şirketlerin göz yumması ve hatta teşvik etmesi sonucu çok kolay ulaşıyorlar. bunun nedeni o kişilerin bu programları kullanabilme becerilerini vurgulayarak işe girdiklerinde şirketleri bu yazılımlar için para ödemeye zorlamalarıdır.
  
  2) mevcuttaki ticari cfd yazılımlarının birçoğu belirli alanlarda çalışmalar yürüten kişiler tarafından ilk kez geliştirilmiş ve daha sonra şirketler bunun üzerine işlerini büyüterek yazılımlarını geliştirmişlerdir. mesela numeca ilk olarak turbomakinalar üzerine çalışmış ama daha sonra fine/open ve fine/marine gibi genel ve özel maksatlı farklı yazılımlar da çıkarmıştır, ya da star ccm ilk olarak combustion üzerine geliştirilmiş ve sonra daha farklı bir boyut kazanmıştır.
  
  bu durum da birtakım ticari yazılımların bazı yönlerinin aşırı öne çıkmasına yol açmıştır. farklı alanlarda ve farklı fiziklerde cfd analizi ihtiyacı olan şirketlerin farklı seçenekler üzerinden ciddi bir lisans ücreti ödemelerine kapı açılmıştır.
  
  3) yazılımı kendi ihtiyaçlarına göre modify edebilme opsiyonu ticari yazılımların bazılarında imkansız, bazılarında çok kısıtlıdır. kısıtlı olduğu durumlarda da yaptığınız eklentinin kodun göremediğiniz kısımlarında yaratacağı etki hakkında fikir sahibi olamazsınız.
  
  4) bazı yazılımlara parasıyla dahi erişim bazı sektörler için giderek zorlaşmaktadır. türkiye'nin savunma sanayi şirketlerine örtük şekilde uygulanan ambargo birtakım yazılımların ileride ve bugün de alımında birtakım sorunlar yaşatmaya başlayabilir. bu nedenle, ülkenin önde gelen savunma sanayi şirketlerinde genel yönelim artık açık kaynak yazılım kullanımına daha çok ağırlık vermeye, kritik analizler için, ki bunların çoğu multiphysics problemlerdir, solver algoritmaları geliştirmeye kaymaktadır.
  
  5) bazı analiz ihtiyaçlarını karşılayacak ticari yazılımlar henüz piyasada yoktur. bu gerçekten potansiyeli yüksek bir iş sahası olarak görülse de, ileri düzeyde lineer cebir ve diferansiyel denklemler, çoklu fizik, numerik yöntemler, algoritma geliştirme ve kodlama yeteneği gerektirmektedir. ilgili ülkelerde bu kişiler genellikle önde gelen savunma sanayi şirketlerinde inhouse code developer olarak istihdam edilmektedirler çünkü bu kadar farklı alanlarda birden uzmanlaşma başarısı gösterebilmiş bir insanda girişimci ruh yerine başka dürtülerin baskın olması beklenir.
  
  şimdi kendinizi işveren yerine koyarak düşünün, bir cfd mühendisi ilanınız var ve iki aday var. bunlardan biri açık kaynak yazılımda, openfoam ya da su2, analiz yapabilme becerisine sahip diğeri ise ticari yazılımlarda kendini geliştirmiş.
  
  hangisini işe alırsınız?
  
  analiz ihtiyacınızı karşılamak için size lisans parası ödetecek olan mühendisi mi yoksa ödetmeyecek olanı mı?
  
  yeniden düşünün yine iki adayınız var. ikisi de açık kaynak tecrübesine sahip ama biri kendi sınır şartını da yazmış, solver için kendi problemine has eklentiler de yapmışken diğerinin sadece kullanım tecrübesi var.
  
  hangisini işe alırsınız?
  
  ileride kompleksleşeceğini düşündüğünüz analiz ihtiyaçlarınız için geliştirme yapabilecek mühendisi mi yoksa sadece kullanım tecrübesi olanı mı?
  
  evet farkındaysanız ayrım gene geliştirme ve uygulama olarak ikiye ayrıldı ama zemini kaydı. ticari yazılımların aksine açık kaynak cfd yazılımlarında tecrübe kazanmak için daha çok efor sarf etmek gerekiyor.
  
  internette binlerce openfoam tutorial videosu bulabilirsiniz. bu size yazılımı kullanma becerisi katar ama o kadar. yarın kendi probleminize dair bir analiz yaptığınız zaman hangi ayarları kullanacaksınız?
  
  mesela, discretization olarak hangi scheme kullanılacak? bunun getirisi götürüsü ne olacak? mesela transonic ve supersonic rejimler için jst scheme daha çok tercih edilirken, subsonic için roe önerilir. bunu herkes ezber bilgi olarak alır ve neden diye sormaz.
  
  jst ikinci dereceden bir ayrıklaştırma tekniğidir. hata payı düşüktür ama genel davranışı dispersive olur. sonuçlar salınır ve convergence zorlaşır. bu nedenle, artificial viscosity kavramları eklerler. ikinci ve dördüncü dereceden hem de. bundaki amaç ise order ı düşürmektir ama gereken yerlerde düşürmektir. komşu ağlardaki basınç farklarının oran farkına göre şok yediği yerde olup olmadığını anlamaya çalışarak bu artificial viscosity katsayılarını açar veya kapatır.
  
  ikinci derece dissipation pozitif iken dördüncü derece olan dissipation katsayısı negatiftir. bunun anlamı şokun olduğu yerdeki aşırı yüksek yapay viskoziteyi baskılayarak discretization order ına ince ayar çekmektir.
  
  bu sadece bir örnekti ama geçen gün çözmek zorunda kaldığım bir örnekti. açık kaynağa geçtiğiniz zaman öngörünüz, bilginiz ve ufkunuz artar.
  
  1) hangi çözüm ağında hangi discretization kullanmalıyım?
  
  2) karşılaştığım fizik nedir?
  
  3) fiziğe uygun genel solver hangisidir?
  
  4) fiziğe uygun solver yoksa optimizasyona en yakın solver hangisidir?
  
  5) hangi matris çözücüleri kullanmalıyım?
  
  6) matris çözüm teknikleri nelerdir?
  
  7) krylov subspace nedir?
  
  .
  .
  .
  
  bu sorular daha da uzatılabilir. atlanmaması gereken nokta ise şudur. beğenseniz de beğenmeseniz de cfd için genel trend artık açık kaynaklardadır. açık kaynak yazılımların kullanım şekli için onlarca tutorial internette bulunur ama gerçek bir problemle karşılaştığınızda hangi ayarları seçeceğinizi bilmek için bu ayarların ne olduğunu bilmeniz gerekir.
  
  unstructured bir çözüm ağında, gamg kullanırsanız daha çok beklersiniz. coupled ile segregated solver arasındaki farkı bilmezseniz doğru ayarı seçemezsiniz. hangi preconditioner ın paralel computing ile uyumlu olduğunu bilmezseniz analiz bitmez. bunların hepsini ben de tabii ki bilmiyorum. kimini araştırarak, kimini karşılaştırarak çözmek zorunda kaldığım problemler karşıma çıktıkça öğreniyorum.
  
  bu nedenle verebileceğim temel tavsiye, açık kaynak cfd programları için tutorial izleyin ve dosyaların çalışma mantığını öğrenin ama daha sonra preconditioner ne, smoother ne, solver ne, discretization ne, spd matris ne, matris türleri ne, sparse matris ne gibi soruların cevaplarının peşine düşün. başlangıç olarak yousef saad'ın iterative methods for sparse linear systems kitabını alabilirsiniz.
  
  bu adımları tamamladıktan sonra, seçtiğiniz ayarlar için analiz koşarken siz de paralel olarak kafanızda algoritmayı koşturabilirsiniz. analiz patlarsa neden patladığı hakkında fikir yürütebilirsiniz. bir şeyleri değiştirmeye kalkarsanız nereden başlayacağınız hakkında bir fikriniz olur ve belki o zaman okuldaki eğitimi çok teorik bu bir boka yaramıyor diye gömmekten vazgeçersiniz belli mi olur?
  
  edit: imla
• henüz emekleme seviyesinde olan akış analiz metodu. ortalama komplikelikte bir analiz bile günlerinizi alır. ilk analizin sonucu hiç bir zaman doğru değildir. sıradan statik analizlerin aksine elle kontrol edilmesi çok güç oldugundan akılda soru işaretleri bırakabilir.
  
  her işin acil oldugu bir firmada çalısıyorsanız cfd ile harikalar yaratmak, yaratıcı sonuclara ulaşmak oldukça zordur. akademik çalışmalar yapan biriyseniz ise elinizde canlı, piyasaya uygulanabilir sorunlar olmaması bir dezavantajdır. diğer bir yandan, deadline kaygısı iyi bir motivasyon sebebidir.
  
  temel prensip sonlu hacimler metodudur. her bir hücrede ayrı ayrı navier stokes denklemleri, termodinamiğin birinci kanunu, newton'un hareket yasaları, rayleigh denklemleri gibi denklem takımları çözülerek tüm modeldeki zamana bağlı (transient) ya da sürekli (steady state) ısı-akışkan davranışı analiz edilir.
  
  cfd analizleri sayesinde patlama ve yangın gibi deney maliyetleri yüksek araştırma konularının çözüme ulaşması mümkün olmuştur.
  
  (bkz: computational flud dynamics)
  (bkz: hesaplamalı akışkanlar dinamiği)
  (bkz: had)
  
  sıkça karşılaşacağınız bazı anahtar kelimeler:
  
  koşturma süresi
  mesh sayısı
  iterasyon süresi
  travel
  mesh refinement
  türbülans modeli
  adiabatic zones
  boundary conditions
  initial conditions
  static pressure, environmental pressure
  computational domain
• kullanım alanları her geçen gün artan ve “cfd mühendisi” gibi bir meslek kolu oluşmasını sağlayan güzide mühendislik disiplini ve problem çözme aracı.
  
  iki çeşit kariyer yolu sunmaktadır; geliştirme mühendisliği ve uygulama mühendisliği. geliştirme mühendisleri işin teorik boyutuyla ilgilenirler ve algoritma, mesher, çözücü geliştirmekle uğraşırlar. bu insanlar azınlıktadır ve çoğunlukla akademik camiada yer alırlar. uygulama mühendisleri ise fluent, cfx gibi paket programları kullanarak endüstriyel problemlere çözüm ararlar. işin biraz daha detayına inmek isteyenler ise openfoam tarzı açık kaynak kodlu yazılımlara yönelebilirler.
  
  eğer uygulama mühendisi olarak bir kariyer hedefi belirlediyseniz, size tavsiyem büyük ve kurumsal şirketleri hedefleyin. validasyon olmadan simülasyon yapılamaz ve validasyon için de ciddi bir test altyapısı ve insan kaynağı gerekir. orta ölçekli ve küçük firmalarda genellikle buna bütçe ayrılmaz ve metodolojinizi doğrulayamazsınız.
  
  uygulama mühendisi olarak bir şirket bünyesinde çalışıyorsanız sonuç odaklı düşünmeniz gerekir. eğer her çalışmanız için detaylı bir grid independence kontrolü, y+ doğrulaması yapmaya kalkarsanız hiçbir projeyi yetiştiremezsiniz. paket programlar da kullanıcıların bu tür ihtiyaçlarını karşılamak için yazılım kontrollü doğrulama algoritmaları sağlamaya başladı zaten (örn: automatic wall treatment). bu yüzden bu işin eğer teorisiyle ilgileniyorsanız endüstri doğru yer değil, mutsuz olursunuz.
  
  birçok mühendislik disiplininin aksine teorik bilginizin de iyi olması gerekir. eğer yüksek lisans ve doktoraya sıcak bakmıyorsanız bu alanda çok fazla ilerleyemezsiniz. çözüm için kullandığınız algoritmaların probleminize uygunluğunu bilebilmeniz gerekir, bu da lisans seviyesinin ötesinde bir birikim ister. fem ile de uğraşmış birisi olarak bir cfd simülasyonunu yorumlamanın çok daha zor olduğunu söyleyebilirim. çünkü klasik mekanik gözünüzde canlandırabileceğiniz bir şeydir ama kompleks akış simülasyonlarında çok beklenmedik davranışlarla karşılaşabilirsiniz. eğer süpersonik bir akış analizi yapıyorsanız ve bulgularınızı bernoulli ile anlamlandırmaya çalışırsanız işi bilen birinin gözünde prestij kaybı yaşarsınız. veya bir kativasyon analizinde yoğuşmayı göz önünde bulundurmazsanız bulgularınızla bir yere varabilmeniz mümkün değildir. bir cfd simülasyonu mükemmel bir convergence davranışı sergileyebilir, ancak sonuç bir saçmalık olabilir veya öyle görünebilir, bu sebeple dikkatli olmak gerekir.
  
  mesh konusunda diğer simülasyon metodlarına nazaran daha az affı olan bir yöntemdir. ıcem cfd diye bir gerçek vardır. bazen haftalarca mesh atmakla uğraşırsınız çünkü yeterlilik kriterleri çok fazladır.
  
  uygulama mühendisi olarak kariyer yapmayı hedefleyen meslektaşlarıma tavsiyem “girdileri al ,çıktıları ver” şeklinde bir iş modeli benimsemeyin. bütün sürece dahil olmayı deneyin ve mesleki gelişiminiz önceliğiniz olsun, cfd sizin için bir amaç değil araç. size verilen işin ötesini berisini sorgulayın. gerektiğinde tasarım önerilerinde bulunun. bazen bana cfd simülasyonu talebiyle gelen iş arkadaşımın uzun tartışmalar sonucunda aslında fem simülasyonuna ihtiyacı olduğu sonucuna varıyoruz. kullandığınız yöntemin sınırlarını bilen sizsiniz. birisi size simülasyon talebiyle geldiğinde şu konular üzerine düşünün: talep edilen simülasyon yapılabilir mi? basit bir el hesabıyla çözüm bulunabilecek bir mesele için simülasyon yapmam mı isteniyor? zaten literatürde bilinen bir şeyi mi araştırıyorum? elde ettiğim bulguların doğruluğunu test edebilirler mi? neden bu başlangıç parametreleri seçildi? gerçekten bütün kombinasyonlar için simülasyon yapmama gerek var mı? bu gibi sorularla sizden simülasyon talep eden kişiyi sıkıştırmanız gerekir, yoksa çok fazla kullanılırsınız. işin içine girdiğinizde anlayacaksınız ki cfd simülasyonunu iyi yorumlayabilmek için çalıştığınız ürüne ve onun üretim/test süreçlerine hakim olmanız gerekiyor. aksi halde yanlış çıkarımlarda bulunabilirsiniz.
  
  son olarak mesleğin zorluklarını sayalım:
  
  - hiçbir zaman kendinize ait bir işiniz olmayacak, birileri size iş yaptıracak tabiri caizse.
  - teknik bir destek elemanı olduğunuz için dikey kariyer hedeflerinizin gerçekleşmesi pek olası değil. departman müdürü, genel müdür gibi kademelere atama yapılırken üretim altyapısı olan ve proje/ekip yönetimi deneyimine sahip insanlar ilk seçenek olarak düşünülür.
  - yaptıklarınıza hep şüpheyle bakılır. arada sırada simülasyon sonuçlarıyla deneysel veriler örtüşmez. işinizi iyi yaptığınız halde başarısız olabileceğiniz bir alandır :)
  - diğer insanların aksine mesleki gelişim için kendi vaktinizi kullanmanız gerekir.
  
  güzel yanları yok mu?
  
  - piyasada yetkin insan sayısı çok az, eğer işinizde iyiyseniz çok iyi yerlerde ve çok iyi şartlarla çalışabilmeniz mümkün.
  - evden çalışmaya uygun bir meslek. eğer yakın bir tarihte evden çalışma modeline geçilirse bundan ilk faydalanan meslek grubu olacak.
  - bana göre iyi bir altyapıyla harmanlandığında mühendisliğin en keyifli çalışma alanlarından biri. birçok insanın anlamadığı ve özendiği konular olduğu için genellikle saygınlığınız olur.
  - çalışma koşullarınız nispeten rahattır. takım çalışmasına yatkın olmanız gerekmez, bireysel olarak çalışır, insanlarla muhatap olmazsınız.
• cartoon fluid dynamics şeklinde özellikle deneysel akışkanlar dinamiği çalışanları tarafından dalga geçilen hesaplamalı akışkanlar dinamiği namı diğer computational fluid dynamics.
  
  her alanda olduğu gibi yapı karmaşıklaşınca nerdlerin eline düşmüştür ki sonunda inek üzerinde cfd analizi yapmak gibi nerd şakalarına zaman zaman maruz kalmaktadır.
• ks. college fuck desk
  cff lerin bir kısmının üzerinde yapıldığı masalara denir.
• kapsadığı konular ve örnek çalışmalar için şöyle güzel bir sitesi olan akışkanlar mekaniğini matematiksel modellemesinden kodlamasına kadar kapsayan konu.
• ozu discrete element method'dir. eldeki modeli cell'lere ayirip, bu cell'lerin uzerinde enerji, moment, hiz ve diger bir takim skaler degerler icin islem yapilir. residual'larin dusuk tutulmasi gerekir. bunun icin time-step'leri kucultmek veya internal-step size'i buyutmek gerekir. bazi hesaplamalar icin haftalarca beklenmesi gerekebilir. buyuk capli islemler computer cluster'lar uzerinde calistirilir. otomotiv sanayi, yakit verimliligi, nukleer reaktorler, sivi transferi, ruzgar-yapi etkilesimi kullanim alanlarindan sadece bir kismidir.
• öğrenmeye yeltendiğim lakin ar-ge birimi olmamıza rağmen bir kaç tecrübeli arkadaştan boşver zaman kaybetme şeklinde yorum gelmesiyle şimdilik bulaşmadığım metot . biri çıksa dese, birader bil onu şöyle şöyle güzel olur ya da mal mısın boolum git japonca öğren daha iyi , çokoş olurdu. onu diyen mühendis ne güzel mühendis yaptığı hesap ne güzel hesaptır.
• açık kaynak kodlu yazılımların avantajları anlatılmış ancak dezavantajlarından bahsedilmemiş.
  
  öncelikle en güçlü argümandan başlayalım; "lisans ücreti ödemiyorsunuz".
  
  "cost" ve "cost-effective" olarak iki ayrı pencerede incelenmesi gerekir. evet lisans ücreti ödemiyorsunuz ancak oradan elde ettiğiniz kazanç, harcanan ilave insan emeği ve rekabetçi olamadığınız için elinizden kaçırdığınız müşterilerle birlikte kaybolan iş hacmi olarak size geri dönüyor. çünkü aynı simülasyonu openfoam'da gerçekleştirecekseniz bunu yapabilmek için çok daha fazla zamana ihtiyacınız var. ben de bu işin emekleme aşamasındayım ama açın bakın tutorialları adam basit kanal akışı için iki saat text giriyor, gui yok, hiçbir sikim yok, snappyhexmesh diye kabus sayılabilecek bir mesher var. commercial kodlarda hatalı bir model de oluştursan sana iyi kötü bir sonuç veriyor ve nerede hata yaptığını anlayabiliyorsun. ayrıca fluent, cfx, star ccm+ gibi yazılımların entegre çalışan geometry+mesh+solver modülleri var, aynı tasarımın 25 varyasyonunu simüle etmeniz gerektiği durumlarda otomasyon yapabilmişseniz eğer, 1 haftada bitirir teslim edersiniz projeyi. openfoam ile herhalde 1 ay sürer.
  
  eğer müşteriniz ferrari ise ve v6 motorunun egzoz emisyon testlerinden geçebilmesi için ayrı bir benzinli yanma odası modelini acilen sistemine entegre etmesi gerekiyorsa onu bekletme lüksünüz yoktur. siz bu adama "dur ben openfoam ile kendi kodumu yazarak bunu simüle edeceğim" diyemezsiniz, başka bir firma bulup onunla çalışır.
  
  diğer argüman; "koda erişebiliyorsunuz ve modifikasyon imkanınız var."
  
  öncelikle bunu diyen meslektaşlarımın derin bir bilinmezlik içinde bir şeyler yapmaya çabaladığını gördüm hep. koda eriştiğiniz vakit simülasyon dehlizlerinde orgazmik deneyimler vuku bulmuyor yani onu bilin istedim, fluent'te gui'ye girdiği nümerikleri primitive bir siyah arka planda text yığını arasına sıkıştırıyor birçoğunuz. ha, hakkını yemeyeyim, iyi ve özgün çalışmalar ortaya koyanlar vardır ama çooook azınlıktadır bu kişiler. eğer şanslıysanız yapmaya çalıştığınız şeyi daha önce denemiş birilerini bulur ve oradan bir şeyler devşirirsiniz aksi halde yarrak gibi ortada kalmanız olası, çünkü openfoam için destek alabileceğiniz kaynaklar sınırlı. ücretli kodlardaki gibi her ülkeye yayılmış derin bir destek ağı veya her fizik için oluşturulmuş kapsamlı eğitim dökümanları bulamazsınız, bulabileceğiniz en iyi şey forum kullanıcılarıdır. kendi başınızasınız.
  
  dediğim gibi, ben de öğrenmeye ve daha derine inmeye çalışıyorum ve hatta açık kaynak kodlu yazılımlara hakim olan, arka planında yatanları bilerek kullanan insanlara da saygı duyuyorum ama bu bahsettiğim dezavantajlar sebebiyle bunların endüstriyel kullanımının yaygınlaşması için henüz erken olduğunu düşünüyorum.