Smoothed Particle Hydrodynamics method and flow dynamics: the case of lava numerical modeling and simulation

Lo Smoothed Particle Hydrodynamics è un metodo Lagrangiano mesh-free che sta riscuotendo interesse nel campo della fluidodinamica computazionale. Grazie alla sua natura, il metodo SPH è in grado di gestire fluidi complessi caratterizzati da reolgie non-Newtoniane, superfici libere, dipendenze dalla temperatura, transizioni di fase, grandi deformazioni, e così via. Il metodo SPH è caratterizzato da una natura intrinsecamente parallela, che ne rende possibile l'esecuzione su hardware per il calcolo parallelo ad alte prestazioni, come ad esempio le moderne schede grafiche (GPU), ottenendo così tempi di simulazione vantaggiosi. In questa tesi lavoreremo su GPUSPH, un'implementazione su GPU del metodo SPH. Studieremo la simulazione di un fluido molto complesso: la lava. La combinazione di superficie libera, topografia naturale, transizioni di fase e la formazione di strutture come argini e tunnel, rende la modellazione e la simulazione della lava un aspetto di interesse nel campo della fluidodinamica computazionale, con un notevole impatto in numerosi campi dell'Ingegneria e della ricerca scientifica. Vedremo l'introduzione in GPUSPH di modelli e strategie che permetteranno di trattare le diverse caratteristiche delle colate laviche, includendo lo sviluppo di uno schema di integrazione semi-implicito, che permetterà la simulazione di fluidi altamente viscosi, assicurando robustezza e riducendo i tempi di simulazione. La nuova implementazione sarà testata per verificarne la correttezza e studiarne i livelli accuratezza e performance raggiunti.

Grantor dc:publisher

Università degli studi di Catania

Year dc:date

2018

Author dc:creator

• ZAGO, VITO

Contributors dc:contributor

• FORTUNA, Luigi
• ARENA, Paolo Pietro

• SPH, lava, GPUSPH, GPU, CUDA

Statement dc:rights

• info:eu-repo/semantics/openAccess
• license:PUBBLICO - Pubblico con Copyright
• license uri:iris.PUB02

Language dc:language

ita

Handle dc:identifier

https://hdl.handle.net/20.500.11769/582728

OAI identifier oai:identifier

oai:www.iris.unict.it:20.500.11769/582728