Si può leggere come un testo scritto da uno studio contro il proprio interesse. Resta comunque la verità [1] [2].
Quando la CFD non serve
Quando esiste una correlazione standard. Perdita di carico in un tubo rettilineo, monofase, in regime sviluppato — Darcy-Weisbach e l'abaco di Moody danno la risposta in pochi secondi, e in modo più affidabile della CFD, perché poggiano sull'esperimento.
Quando l'apparecchio è a catalogo e il punto di funzionamento sta dentro il campo di catalogo. La curva del costruttore è già stata misurata.
Quando la decisione non è sensibile al risultato. Se prendereste la stessa decisione anche con un errore del 20 %, un numero più preciso non ha valore.
Dove la CFD ripaga davvero il suo costo
Quando la geometria non è standard. Le correlazioni non valgono fuori dalla famiglia geometrica da cui sono state ricavate.
Quando conta la distribuzione del campo. Se ciò che conta non è la media ma dove accadono le cose — punto caldo, zona di separazione, volume morto — la CFD non ha sostituti.
Quando la misura è impossibile o molto costosa. Condizioni di volo, alte temperature, volumi interni inaccessibili.
Quando vanno confrontate molte alternative. Confrontare dieci progetti in un modello anziché costruirli e provarli.
Quando cercate la causa di un problema. La misura vi dice il risultato; la CFD vi mostra il motivo.
La zona grigia in mezzo
La maggior parte dei problemi sta fra i due. L'approccio giusto lì è fare prima un calcolo a mano per fissare l'ordine di grandezza, poi usare la CFD per confermare quell'ordine e rivelare il dettaglio. Se calcolo a mano e CFD differiscono di un ordine di grandezza, questo va capito per primo — e l'errore di solito sta nella CFD.
Riferimenti
- Ferziger, J. H., Perić, M. & Street, R. L. (2020). Computational Methods for Fluid Dynamics, 4th ed. Springer. DOI: 10.1007/978-3-319-99693-6
- Shah, R. K. & Sekulić, D. P. (2003). Fundamentals of Heat Exchanger Design. John Wiley & Sons. DOI: 10.1002/9780470172605