Conducao

(1)

Método dos Volumes Finitos em

Condução-Convecção

(2)

Sumário

• Introdução.

• Equações básicas.

• Grade computacional.

• Coeficientes difusivos na interface. • Não linearidades.

(3)

Introdução

• Nos problemas associados à transferência de calor por condução, os termos convectivos da forma geral das equações de conservação são omitidos.

• Esta classe de problemas fornece um ponto de partida conveniente para a metodologia aplicada através do método dos volumes finitos, pois os processos físicos são fáceis de entender e não existe complicação matemática. • Além disto, esta classe de método numérico não está

(4)

Introdução

• Outros fenômenos físicos são governados por equações matemáticas muito similares, tais como:

– Escoamento potencial. – Difusão de massa.

– Escoamento através de meios porosos. – Escoamentos desenvolvidos em dutos. – Campos eletromagnéticos.

(5)

Equações básicas

• Considere o problema de difusão em regime permanente governado por:

• Para o caso unidimensional (1D), tem-se:

• Sendo k a condutividade térmica, T a temperatura e S a







S 0      0 d d S dx dx  _ _{ }    

(6)

Equações básicas

• A equação discretizada é expressa por: • Sendo que: ( ) e E e k a x   ( ) w W w k a x   P P E E W W a T  a T  a T b P E W P a  a  a  S x b  S_C x W P E Δx (δx)_w _(δx)_e w e (δx)_e– (δx)_e+

(7)

Grade computacional

• Para obtenção da grade computacional existem dois procedimentos, a saber:

– Prática A. – Prática B.

• Nestes procedimentos, os pontos nodais são numerados consecutivamente em ordem crescente na direção do eixo coordenado.

(8)

Grade computacional:

Prática A

• Na Prática A, primeiramente os pontos nodais no domínio de interesse são definidos e, em seguida, as interfaces são localizadas nas posições médias entre os pontos.

W w P e E

x

1 2 3 N

(9)

Grade computacional:

Prática B

• Na Prática B, as interfaces dos volumes de controle no domínio de cálculo são definidas e, em seguida, os pontos nodais são localizados no centro de cada volume de controle.

W w P e E

x

1 2 3 N

(10)

Grade computacional

• Na Prática A, as interfaces estão em uma posição equidistante dos pontos nodais, tornando mais precisa a aproximação numérica dos fluxos difusivos entre dois nós. Entretanto, em grades não uniformes, os pontos nodais não estão centrados nos volumes de controle.

• Por isso, os valores das variáveis dependentes calculados nestes pontos não serão tão representativos quanto os calculados pela Prática B. Além disso, dificuldades semelhantes ocorrem quando as propriedades de transporte ou os termos fonte não forem uniformes.

(11)

Grade computacional

• O domínio de cálculo de alguns problemas é composto por um conjunto de regiões homogêneas separadas por fronteiras bem definidas.

• Nestes casos, a Prática B permite facilmente a distribuição dos volumes de controle no domínio, de forma que cada um esteja inteiramente contido numa região homogênea. • Nesta disciplina, a obtenção da grade computacional será

(12)

Coeficientes difusivos na interface

• Os fluxos difusivos são definidos nas interfaces dos volumes de controle, porém os coeficientes difusivos (Γ =

k, neste caso) são definidos e armazenados nos pontos

nodais.

• Portanto, é necessária a determinação dos valores de k nas interfaces dos volumes de controle.

W P E

k_W

w e

(13)

Coeficientes difusivos na interface

• Para tal, uma representação do fluxo de calor (fluxo

difusivo), q_e, na interface e, na forma discretizada, pode

ser expressa por:

• Ou ainda:





 

e P E e e k T T q x   





 

P

 

E e e e T T q x x  _  _       

(14)

Coeficientes difusivos na interface

• Comparando as duas expressões, tem-se que:

 

1 1 1 e e e P E e e k x x x k x k        _ _{ } _  _                  E P (δx)_e e (δx)_e– (δx)_e+

(15)

Coeficientes difusivos na interface

• Se a grade computacional for uniforme,

(δx)_e+ = (δx)_e– = (δx)_e / 2, o coeficiente difusivo na

interface e será expresso por:

• Tal que, k_e é a média harmônica de k_P e k_E.

2 _E _P e E P k k k k k  

(16)

Coeficientes difusivos na interface

• Com isto, o coeficiente a_E pode ser escrito como:

• Uma expressão análoga pode ser escrita para a_W.

• Claramente, a_E representa a condutância do material

entre os pontos P e E. 1 ( ) ( ) E e e P E a x x k k  _  _        

(17)

Não linearidades

• Na equação algébrica linear proveniente da discretização, é possível que k seja dependente da temperatura,

k = k(T), ou o termo fonte pode ser uma função não linear

da temperatura, S = S(não linear de T).

• Estas duas situações causam a não linearidades das equações discretizadas.

• Devido à facilidade de resolução de sistemas lineares de equações, recorre-se, então, a um processo iterativo de solução, que preserva a linearidade do sistema.

(18)

Não linearidades:

k = k(T)

• Quando k = k(T), adota-se o seguinte procedimento:

1. Valores de T* são estimados para todos os pontos nodais da grade.

2. Os coeficientes da equação discretizada são, então, calculados. 3. O sistema linearizado de equações algébricas é resolvido T* 4. Repetem-se os passos 2 e 3 até a convergência do problema.

• A solução do sistema converge quando de uma iteração para a próxima os valores de T não variam mais do que um pequeno valor pré-estabelecido (critério de parada).

(19)

Não linearidades:

S = S(não linear de T)

• Quando S = S(não linear de T), o termo fonte da equação da condução de calor deve ser linearizado.

• Existem diversas opções para este procedimento, porém a recomendação é que a reta tangente à função S(T) em cada ponto nodal seja utilizada sempre que possível.





* * dS * S S T T dT    _ _   

(20)

Não linearidades:

exemplos de linearização do termo fonte

a) Para S = 5 – 4T:

1 S_C = 5

S_P = – 4

• Procedimento recomendado • Não requer iteração

2 S_C = (5 – 4T*)

S_P = 0

• Apropriado para expressões complexas de S • Requer iteração

3 S_C = (5 + 7T*)

S_P = – 11

• Apropriado na presença de outras não linearidades • Requer iteração

(21)

Não linearidades:

exemplos de linearização do termo fonte

b) Para S = 3 + 7T:

1 S_C = 3

S_P = 7

• Pode causar resultados fisicamente não realistas • Não requer iteração

2 S_C = (3 + 7T*)

S_P = 0

• Conveniente quando S_P não é negativo • Requer iteração

3 S_C = (3 + 9T*)

S_P = – 2

• Utilização de S_P artificial retarda a convergência • Requer iteração

(22)

Não linearidades:

exemplos de linearização do termo fonte

c) Para S = 4 – 5T3_:

1 S_C = (4 – 5T*3₎

S_P = 0

• Apropriado para expressões complexas de S • Requer iteração

2 S_C = 4

S_P = – 5T*2

• Não representa bem a variação de S com T • Requer iteração

3 S_C = (4 + 10T*3₎

S_P = – 15T*2

• Esta linearização tangencia S(T) em T* • Requer iteração

4 S_C = (4 + 20T*3₎

S_P = – 25T*2

• Tetarda a convergência • Requer iteração

(23)

Não linearidades:

exemplos de linearização do termo fonte

• Neste exemplo c), a opção 3 corresponde à formulação recomendada. Note que:

• Resultando em:









* 3 2 * dS * 4 5 * 15 * * S S T T T T T T dT    _ _       



3

 

2



4 10 * 15 * _C _P S   T   T T  S  S T

(24)

Não linearidades:

(25)

Tratamento das condições de contorno

• As condições de contorno caracterizam cada solução particular da equação de difusão.

• Na condução de calor, existem três condições de contorno típicas:

1. Condição de Dirichlet: temperatura prescrita. 2. Condição de Neumann: fluxo de calor prescrito. 3. Condição de Robin: convecção.

(26)

Tratamento das condições de contorno:

condição de Dirichlet

• Quando o valor de T é definido em uma fronteira do

domínio, T_b, ele deixa de ser uma incógnita na equação do

volume de controle de fronteira correspondente.

2 i (δx)_i 1 3 b (δx)_b Δx

(27)

Tratamento das condições de contorno:

condição de Dirichlet

• Sendo que:



3 2



( ) i i i T T dT k k dx  x   _{ }     0 i i b b dT dT k k S dx dx dx   _  _ _        





T2 T1



dT k k    _{ }   S  S  S T i b S dx  S x



(28)

Tratamento das condições de contorno:

condição de Dirichlet

• Com isto, a equação discretizada é expressa por:

• Ou ainda:



3 2





2 1

_{ }

_

2 0 ( ) ( ) i b C P i b T T T T k k S S T x x x          2 3 1 ( ) ( ) ( ) ( ) i b i b P C i b i b k k k k S x T T T S x x x x x                 

(29)

Tratamento das condições de contorno:

condição de Dirichlet

• Ou ainda, na forma algébrica, a equação discretizada pode ser expressa por:

• Sendo que:



a3   a1 SP x T



2  a T3 3  a T1 1  SC x 3 ( ) i i k a x   ₁ ( ) b b k a x  

(30)

Tratamento das condições de contorno:

condição de Dirichlet

• Os termos desta equação (algébrica) discretizada

associados ao ponto nodal 1 (ponto de fronteira), a₁ e

a₁T₁, podem ser enfocados de duas maneiras diferentes:

– Primeiro enfoque: eles representam os termos do ponto nodal vizinho à esquerda do ponto nodal 2.

– Segundo enfoque: eles representam termos fonte adicionais, associados à condição de contorno (considera-se que o ponto nodal 2 não possui vizinho à esquerda).

(31)

Tratamento das condições de contorno:

condição de Dirichlet

• A equação discretizada nos dois enfoques é a mesma e os resultados numéricos deverão ser os mesmos para uma mesma grade, porém o tratamento em um programa computacional será distinto.

(32)

Tratamento das condições de contorno:

condição de Dirichlet

• No primeiro enfoque, a equação discretizada na forma algébrica é dada por:

• Sendo que seus coeficientes são expressos por:

3 ( ) i E i k a a x    ₁ ( ) b W b k a a x    2 P E W P a  a  a  a  S x C b  S x P P E E W W a T  a T  a T b

(33)

Tratamento das condições de contorno:

condição de Dirichlet

• No segundo enfoque, a equação discretizada na forma algébrica é dada por:

3 ( ) i E i k a a x    a_W  0



1



( _A ) P E P E P P a  a  a   S x a  S  S x P P E E a T  a T b

(34)

Tratamento das condições de contorno:

condição de Dirichlet

• E seus termos fonte adicionais definidos por:

• Ou seja: 1 A b C a T S x   1 A P a S x   



CA C

 

PA P



P S  S  S  S  S T

(35)

Tratamento das condições de contorno:

condição de Neumann

• Para um fluxo de calor especificado na fronteira b, q_b,

tem-se que: b b dT k q dx   _ _    i (δx)_i b (δx)_b

(36)

Tratamento das condições de contorno:

condição de Neumann

• Sendo que:



3 2



( ) i i i T T dT k k dx  x   _{ }     0 i i b b dT dT k k S dx dx dx   _  _ _        



b b dT k q dx  _{  }     S  SC  S TP 2 i b S dx  S x



(37)

Tratamento das condições de contorno:

condição de Neumann

• Com isso, a equação discretizada é expressa por:

• Ou ainda:



3 2



_

_

2 0 ( ) i b C P i T T k q S S T x x        2 3 ( ) ( ) i i P b C i i k k S x T T q S x x x              

(38)

Tratamento das condições de contorno:

condição de Neumann

• Sendo que: 3 ( ) i i k a x  



3



2 3 3 b P C q a S x T a T S x x      _  _   

(39)

Tratamento das condições de contorno:

condição de Neumann

• Considerando o segundo enfoque, a equação discretizada na forma algébrica é dada por:

3 ( ) i E i k a a x    a_W  0 a_P  a_E  S_P x ( ) A b C C C q b S x S S x x    _  _       P P E E a T  a T b

(40)

Tratamento das condições de contorno:

condição de Neumann

A b C q S x   SPA  0

(41)

Tratamento das condições de contorno:

condição de Neumann

• Após a convergência da solução, o valor de T₁ é obtido,

numericamente, como: • Ou, finalmente:





 

2 1 b b b _b T T dT q k k dx  x     _ _    

 

1 2 b _b b q x T T k   

(42)

Tratamento das condições de contorno:

condição de Robin

• Neste caso, os valores do coeficiente convectivo h e de T_f

associados a um fluido em contato com a fronteira b são fornecidos, de maneira que:



f 1



b dT k h T T dx   _ _     2 i (δx)_i 1 3 b (δx)_b h, T_f

(43)

Tratamento das condições de contorno:

condição de Robin

• Sendo que: S  S  S T



T2 T1



_

_

dT k k  h T T  _{ } _ _  



3 2



( ) i i i T T dT k k dx  x   _{ }     i b S dx  S x



0 i i b b dT dT k k S dx dx dx   _  _ _        



(44)

Tratamento das condições de contorno:

condição de Robin

• Além disto, tem-se que:







_{ }

₂ ₁





2

_{ }



1 1 f f b b b b T T T T h T T k x x h k              

(45)

Tratamento das condições de contorno:

condição de Robin

• Com isto, a equação discretizada é expressa por:









 

2





3 2 2 0 ( ) ₁ f i C P i _b b T T T T k S S T x x x h k                

(46)

Tratamento das condições de contorno:

condição de Robin

• Ou ainda por:

 

2 3 1 ( ) ₁ ( ) ₁ i P i _b b f i C i _b b k S x T x x x h k T k T S x x x x h k              _ _      _ _          _  _     _ _     

(47)

Tratamento das condições de contorno:

condição de Robin

 

3 2 3 3 1 1 1 P b b f C b b a S x T x x h k T a T S x x x h k            _ _ _ _    _ _          _  _     _ _     

(48)

Tratamento das condições de contorno:

condição de Robin

• Sendo que: 3 ( ) i i k a x  

(49)

Tratamento das condições de contorno:

condição de Robin

• Considerando o segundo enfoque, a equação discretizada na forma algébrica é dada por:

3 ( ) i E i k a a x    0 W a  P P E E a T  a T b

(50)

Tratamento das condições de contorno:

condição de Robin

 

1 1 P E P b b a a S x x x h k      _  _     _ _     



A



P E P P a  a  S  S x

 





1 A f C C C b b T b S x S S x x x h k     _  _       _ _     

(51)

Tratamento das condições de contorno:

condição de Robin

• Após a convergência da solução, o valor de T₁ pode ser

obtido numericamente.

 

1 A f C b b T S x x h k          

 

1 1 A P b b S x x h k           

(52)

Tratamento das condições de contorno:

condição de Robin

• Nas fronteiras do lado direito do domínio computacional, o tratamento das condições de contorno típicas é feito de maneira análoga.

• Entretanto, neste caso, o ponto nodal do volume de controle de fronteira não possui vizinho à direita, ou seja,

(53)

Lista de exercícios:

Questão 5

A. Considere o problema de condução 1D em regime permanente numa parede plana, com as condições indicadas na figura a seguir. Determine a solução numérica da temperatura para a malha computacional indicada e compare com os valores da solução analítica nos mesmos pontos. Dados do problema:

 Δx = 1 m (malha uniforme).  q” = 400 W/m2_.  q = 300 W/m3_.  k = 30 W/(m.K).  h = 50 W/(m2_.K).  T = 20°C.

(54)

Lista de exercícios:

Questão 5

B. A equação de quantidade de movimento para o escoamento desenvolvido no interior de dutos tem a mesma forma que a equação da difusão. Por exemplo, no escoamento entre placas paralelas:

Sendo u a velocidade, µ a viscosidade dinâmica e (dp/dx) o gradiente de pressão constante. Devido à semelhança das equações, o método numérico desenvolvido pode ser utilizado também para escoamentos desenvolvidos. Determine a distribuição de velocidade no escoamento desenvolvido entre placas paralelas estacionárias, separadas pela distância (2H). Faça uso da simetria do escoamento, resolvendo a equação apenas para a metade do espaço entre as placas. Utilize uma malha uniforme com 5 volumes de controle no interior do domínio, adotando a Prática B. Generalize a sua solução, resolvendo uma forma adimensional da equação (Sugestão: adote Y = y/H e U = uµ/[(-dp/dx)H2_].

0 u p y  y x     _  _    _  _ 

(55)

Referências

• PATANKAR, Suhas V. Numerical heat transfer and fluid

flow. Boca Raton, FL: CRC Press, c1980. 197 p. (Series in

computational and physical processes in mechanics and thermal sciences). ISBN 0-89116-522-3.

• VERSTEEG, H. K.; MALALASEKERA, W. An introduction to

computational fluid dynamics: the finite volume method. 2nd ed. Harlow, Essex: Pearson Education,

(56)

Referências:

complementares

• ALTEMANI, C. A. C., 2010. Notas de Aula: IM535 –

Método dos Volumes de Controle. Campinas, SP:

FEM/Unicamp.

• MALISKA, C. R. Transferência de calor e mecânica dos

fluídos computacional. 2. ed. rev. e ampl. Rio de Janeiro,