Última actualización: 10/04/2018


Curso Académico: 2019/2020

Turbulencia
(12468)
Titulación: Máster Universitario en Matemática Industrial (258)
Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas


Coordinador/a: GARCIA-VILLALBA NAVARIDAS, MANUEL

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Bioingeniería e Ingeniería Aeroespacial

Tipo: Optativa
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Materias que se recomienda haber superado
Ecuaciones diferenciales ordinarias / Sistemas dinámicos Ecuaciones en derivadas parciales Se deberá haber cursado o estar cursando la materia Modelización Básica
Competencias que adquiere el estudiante y resultados del aprendizaje.
COMPETENCIAS Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación, sabiendo traducir necesidades industriales en términos de proyectos de I+D+i en el campo de la Matemática Industrial; Saber aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios, incluyendo la capacidad de integrarse en equipos multidisciplinares de I+D+i en el entorno empresarial; Saber comunicar las conclusiones, junto con los conocimientos y razones últimas que las sustentan, a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades; Poseer las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo, y poder emprender con éxito estudios de doctorado. Alcanzar un conocimiento básico en un área de Ingeniería/Ciencias Aplicadas, como punto de partida para un adecuado modelado matemático, tanto en contextos bien establecidos como en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y multidisciplinares. Modelar ingredientes específicos y realizar las simplificaciones adecuadas en el modelo que faciliten su tratamiento numérico, manteniendo el grado de precisión, de acuerdo con requisitos previamente establecidos. Ser capaz de validar e interpretar los resultados obtenidos, comparando con visualizaciones, medidas experimentales y/o requisitos funcionales del correspondiente sistema físico/de ingeniería. Saber modelar elementos y sistemas complejos o en campos poco establecidos, que conduzcan a problemas bien planteados/formulados. RESULTADOS DEL APRENDIZAJE Comprender algunos de los problemas más complejos de un campo de aplicación en el ámbito de la Ingeniería y las Ciencias Aplicadas Saber modelar elementos complejos en este campo de aplicación, comprendiendo el grado de aproximación efectuado. Entender las dificultades que tanto la simulación numérica como el análisis de estos modelos plantea.
Descripción de contenidos: Programa
1 Introducción 2 Descripción estadística de la turbulencia 2.1 Conceptos de estadística 2.2 Las ecuaciones de Navier Stokes promediadas (Reynolds-averaged Navier Stokes) 2.3 El problema del cierre 3 Flujos de cortadura libre 3.1 Capas de mezcla, chorros, estelas. 4 Las escalas de los flujos turbulentos 4.1 La cascada de energía 5 Flujos de pared 5.1 Canales, tuberías y capas límites. 6 El modelado de la turbulencia: DNS, LES, RANS 7 Introducción al modelado RANS 7.1 Modelos de viscosidad turbulenta 7.2 Modelos de esfuerzos de Reynolds 8 Introducción al modelado LES
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Constará de clases teóricas para introducir la física y el modelado de la turbulencia. Los estudiantes tendrán que resolver problemas sencillos con solución analítica. Además habrán de resolver problemas numéricos utilizando Matlab o cualquier otro entorno de su elección.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 60
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 40
Bibliografía básica
  • S.B. Pope. Turbulent Flows. Cambridge Univ. Press. 2000
Bibliografía complementaria
  • H. Tennekes, J.L. Lumley. A first course in turbulence. MIT Press. 1972
  • P. A. Davidson. Turbulence: An Introduction for Scientists and Engineers: An Introduction for Scientists and Engineers. . Oxford Univ. Press. 2004
  • P. A. Durbin, B.P. Reif. Statistical theory and modeling for turbulent flows.. John Wiley & Sons.. 2011
  • Wilcox, D. C. . Turbulence modeling for CFD . DCW industries. 1998

El programa de la asignatura y la planificación semanal podrían sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.