USOS DE ALGORITMOS DE DECOMPOSIÇÃO DINÂMICA DE MODOS PARA ACELERAÇÃO DE SOLUÇÕES NUMÉRICAS EM SIMULAÇÕES DE FLUIDOS
Documento
Informações da Dissertação
Título
USOS DE ALGORITMOS DE DECOMPOSIÇÃO DINÂMICA DE MODOS PARA ACELERAÇÃO DE SOLUÇÕES NUMÉRICAS EM SIMULAÇÕES DE FLUIDOS
Autor
Felipe Ignacio Munoz Toledo
Resumo
Neste estudo, um modelo de ordem reduzida (ROM) foi acoplado diretamente a um solucionador físico para prever a evolução do sistema e substituir progressivamente as soluções do modelo de ordem completa (FOM). A Decomposição em Modos Dinâmicos (DMD), implementada por meio da biblioteca PyDMD, foi empregada para realizar as previsões do ROM. Dois problemas clássicos de dinâmica de fluidos computacional foram considerados como estudos de caso: o escoamento em torno de um cilindro 2D com número de Reynolds Re = 100 e o problema da cavidade com tampa móvel (lid-driven cavity) com Re = 400. O solucionador FOM utiliza a plataforma FEniCSx. A qualidade da aproximação do modelo DMD online foi avaliada utilizando a norma residual gerada exclusivamente pela previsão DMD, garantindo que as predições de velocidade e pressão permanecessem dentro de uma tolerância aceitável. Além disso, a norma de Frobenius foi empregada para monitorar a precisão das matrizes de velocidade e pressão previstas, avaliando a capacidade não intrusiva do DMD em capturar e reproduzir a dinâmica do sistema. Experimentos foram conduzidos variando o número de modos dinâmicos necessários para atingir a precisão desejada. O uso do DMD como alternativa ao solucionador não linear reduziu o tempo computacional das simulações numéricas em até 20% para o caso do escoamento do cilindro e aproximadamente 30% para o problema da cavidade, com pouca ou nenhuma perda na qualidade da solução.
Abstract
In this study, a reduced-order model (ROM) was directly coupled to a physicsbased solver in order to predict the system evolution and progressively replace the solutions of the full-order model (FOM). Dynamic Mode Decomposition (DMD), implemented through the PyDMD library, was employed to perform the ROM predictions. Two classical computational fluid dynamics problems were considered as case studies: the two-dimensional flow around a cylinder with Reynolds number Re = 100 and the lid-driven cavity problem with Re = 400. The FOM solver is implemented using the FEniCSx platform. The quality of the online DMD approximation was evaluated using the residual norm generated exclusively from the DMD prediction, ensuring that the predicted velocity and pressure fields remained within an acceptable tolerance. In addition, the Frobenius norm was employed to monitor the accuracy of the predicted velocity and pressure matrices, assessing the non-intrusive capability of DMD to capture and reproduce the system dynamics. Numerical experiments were conducted by varying the number of dynamic modes required to achieve the desired level of accuracy. The use of DMD as an alternative to the nonlinear solver reduced the computational time of the numerical simulations by up to 20% for the cylinder flow case and approximately 30% for the cavity problem, with little or no loss in solution quality.
Ano
2026
Orientadores
Álvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho | Renato Nascimento Elias
