Simulacija dinamike fluidov z mrežno Boltzmannovo metodo v programskem okolju Python : magistrsko delo

Konjar, Jure

| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Prva stran > Izpis gradiva

Izpis gradiva

Naslov:	Simulacija dinamike fluidov z mrežno Boltzmannovo metodo v programskem okolju Python : magistrsko delo
Avtorji:	ID Konjar, Jure (Avtor) ID Bogataj, Miloš (Mentor) Več o mentorju... ID Nemet, Andreja (Komentor)
Datoteke:	MAG_Konjar_Jure_2026.pdf (8,41 MB) MD5: B77B8707AA0F2A6A2C216BD07DF3373A
Jezik:	Slovenski jezik
Vrsta gradiva:	Magistrsko delo/naloga
Tipologija:	2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:	FKKT - Fakulteta za kemijo in kemijsko tehnologijo
Opis:	Delo obravnava razvoj, implementacijo in analizo simulacij toka fluidov z uporabo mrežne Boltzmannove metode (LBM) v programskem okolju Python. Delo se osredotoča na razvoj numeričnih modelov na podlagi mrežnega Bhatnagar-Gross-Krook (LBGK) modela ter njegove razširitve s Shan-Chenovim (SC) modelom, pri čemer sta bila modela implementirana iz osnovnih enačb. Razvita modela sta bila validirana s simulacijami klasičnih testnih primerov, ki obsegajo Poiseuillov tok, Couettejev tok, tok ob valju ter pokrovno-gnano votlino. Za Poiseuillov in Couettejev tok so bili rezultati primerjani z analitičnimi rešitvami, kar je pokazalo visoko stopnjo natančnosti ter pravilno obravnavo robnih pogojev. Pri zahtevnejših primerih, kot sta tok ob valju in pokrovno-gnana votlina sta modela uspešno reproducirala značilne tokovne pojave. Analiza je pokazala, da modela dobro simulirata tokove pri nižjih Reynoldsovih številih, vendar postaneta numerično nestabilna pri višjih vrednostih. Med primerjanima modeloma je SC model kazal izboljšano numerično stabilnost ter večjo natančnost. Dodatno je bila za Poiseuillov tok izvedena analiza občutljivosti na ločljivost mreže, ki je pokazala konvergenčno obnašanje metode ter izpostavila vpliv diskretizacije na natančnost in obravnavo robnih pogojev. Rezultati kažejo na to, da Python predstavlja prilagodljivo in učinkovito okolje za implementacijo LBM, primerno za uporabo kljub računsko zmogljivostnim omejitvam. Razviti modeli predstavljajo dobro osnovo za nadaljnje razširitve in optimizacije, ki bi bile primerne za kompleksnejše tokovne probleme.
Ključne besede:	mrežna Boltzmannova metoda (LBM), računska dinamika fluidov (CFD), Python, Shan-Chenov model, simulacija fluidov
Kraj izida:	Maribor
Kraj izvedbe:	Maribor
Založnik:	[J. Konjar]
Leto izida:	2026
Št. strani:	1 spletni vir (1 datoteka PDF (XII, 87 str.))
PID:	20.500.12556/DKUM-97800
UDK:	519.876.5:532.51/.54(043.2)
COBISS.SI-ID:	279034371
Datum objave v DKUM:	05.05.2026
Število ogledov:	174
Število prenosov:	23
Metapodatki:
Področja:	KTFMB - FKKT
:	Kopiraj citat

Skupna ocena:	(0 glasov)
Vaša ocena:	Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:	CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna

Povezava:	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:	Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:	15.04.2026

Sekundarni jezik

Jezik:	Angleški jezik
Naslov:	Simulation of fluid dynamics using the lattice Boltzmann method in a Python programming environment
Opis:	This work presents the development, implementation and analysis of fluid simulations using the lattice Boltzmann method (LBM) in a Python programming environment. The work focuses on the construction of numerical models based on the Bhatnagar-Gross-Krook (LBGK) model and its extension with the Shan-Chen (SC) model, both implemented from first principles. The developed models were validated by classic benchmark cases, including Poiseuille flow, Couette flow, flow past a cylinder and lid-driven cavity. For Poiseuille and Couette flows, the results were compared with analytical solutions, demonstrating a high degree of accuracy and a correct handling of boundary conditions. For more complex cases, such as flow past a cylinder and lid-driven cavity, the models successfully reproduced characteristic flow features. Analysis shows that the models simulate flows well at lower Reynolds numbers but become numerically unstable at higher values. Among the compared models, the SC model exhibited improved numerical and greater accuracy. Additionally, a grid resolution sensitivity analysis was performed for Poiseuille flow, demonstrating convergence behaviour and highlighting the effect of discretization on accuracy and the handling of boundary conditions. Results show that Python provides a flexible and effective environment for the implementation of LBM, suitable for use despite computational limitations. The developed models provide a good framework for further extensions and optimizations, which would be suitable for more complex flow cases
Ključne besede:	Lattice Boltzmann method (LBM), computational fluid dynamics (CFD), Python, Shan-Chen model, fluid simulation

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)

0 - 0 / 0

Ni komentarjev!

Nazaj