Negli ultimi anni si sono affrontate enormi sfide riguardanti i motori a combustione interna, sia dal punto di vista delle prestazioni che da quelle legislative rimanendo sempre entro un range di costi il pi๠possibile limitato e con dei tempi di sviluppo il pi๠ristretto possibile. Tutto questo ਠpossibile grazie all'analisi fluidodinamica CFD-3D (Computational Fluid Dynamics); la CFD, infatti, ਠla scienza che predice il flusso del fluido, il trasferimento di massa, le reazioni chimiche e i fenomeni correlati risolvendo le equazioni matematiche che governano questi processi utilizzando un processo numerico. Lo scopo dell'elaborato ਠproprio la comparazione tra due solutori CFD-3D in ambito motoristico. I due software presi in esame sono STAR-ICE, add-on di STAR-CCM+, distribuito da Siemens e STAR-CD e il suo tools es-ise. Avere quindi un solutore efficace ed affidabile che risolva il pi๠fedelmente possibile il campo di moto interno cilindro con tempi di setting e di calcolo della simulazione ridotto con interfaccia grafica il pi๠user-friendly possibile ਠla chiave del successo moderno. Per la comparazione si ਠdeciso di andare a studiare un caso d'interesse per l'Università  degli studi di Modena e Reggio Emilia, il motore della Formula Student del 2019. Il team della Formula Student, ha scelto come motore a combustione interna, per la vettura il Ducati 959 Panigale come base dell'unità  endotermica del nuovo veicolo. Per mantenere il motopropulsore compatto e al di sotto della massima cilindrata d 710 cc, un pistone ਠstato rimosso e il motore elettrico ਠstato installato nello spazio vuoto. Nell'elaborato si tratta solo della parte endotermica e lo studio di comparazione parte proprio dalla diversa metodologia di meshing tra i due software; quindi di fondamentale importanza sarà  quello di avere un settaggio identico tra i due software.

ANALISI COMPARATIVA DI SOLUTORI CFD 3D PER LA SIMULAZIONE DEI PROCESSI INTERNO CILINDRO: APPLICAZIONE AL MOTORE DELLA FORMULA STUDENT

2019

Abstract

Negli ultimi anni si sono affrontate enormi sfide riguardanti i motori a combustione interna, sia dal punto di vista delle prestazioni che da quelle legislative rimanendo sempre entro un range di costi il pi๠possibile limitato e con dei tempi di sviluppo il pi๠ristretto possibile. Tutto questo ਠpossibile grazie all'analisi fluidodinamica CFD-3D (Computational Fluid Dynamics); la CFD, infatti, ਠla scienza che predice il flusso del fluido, il trasferimento di massa, le reazioni chimiche e i fenomeni correlati risolvendo le equazioni matematiche che governano questi processi utilizzando un processo numerico. Lo scopo dell'elaborato ਠproprio la comparazione tra due solutori CFD-3D in ambito motoristico. I due software presi in esame sono STAR-ICE, add-on di STAR-CCM+, distribuito da Siemens e STAR-CD e il suo tools es-ise. Avere quindi un solutore efficace ed affidabile che risolva il pi๠fedelmente possibile il campo di moto interno cilindro con tempi di setting e di calcolo della simulazione ridotto con interfaccia grafica il pi๠user-friendly possibile ਠla chiave del successo moderno. Per la comparazione si ਠdeciso di andare a studiare un caso d'interesse per l'Università  degli studi di Modena e Reggio Emilia, il motore della Formula Student del 2019. Il team della Formula Student, ha scelto come motore a combustione interna, per la vettura il Ducati 959 Panigale come base dell'unità  endotermica del nuovo veicolo. Per mantenere il motopropulsore compatto e al di sotto della massima cilindrata d 710 cc, un pistone ਠstato rimosso e il motore elettrico ਠstato installato nello spazio vuoto. Nell'elaborato si tratta solo della parte endotermica e lo studio di comparazione parte proprio dalla diversa metodologia di meshing tra i due software; quindi di fondamentale importanza sarà  quello di avere un settaggio identico tra i due software.
2019
it
Dipartimento di Ingegneria "Enzo Ferrari"
Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14242/304656
Il codice NBN di questa tesi è URN:NBN:IT:UNIMORE-304656