Modelación CFD de casos básicos de convección en ambientes cerrados: Necesidades de principiantes en CFD para adquirir habilidades y confianza en la modelación CFD

La predicción de patrones de flujo de aire, velocidad, temperatura, humedad y concentración de contaminantes son requeridos para el diseño de ambientes interiores saludables y confortables. La Dinámica de Fluidos Computacional (CFD) es la técnica más avanzada para modelar y predecir los flujos de ai...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Cortés,Magdalena, Fazio,Paul, Rao,Jiwu, Bustamante,Waldo, Vera,Sergio
Lenguaje:	Spanish / Castilian
Publicado:	Pontificia Universidad Católica de Chile. Departamento de Ingeniería y Gestión de la Construcción 2014
Materias:	CFD ambientes cerrados nuevos usuarios CFD modelos de turbulencia validación CFD
Acceso en línea:	http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-50732014000100002
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spelling	oai:scielo:S0718-507320140001000022014-06-13Modelación CFD de casos básicos de convección en ambientes cerrados: Necesidades de principiantes en CFD para adquirir habilidades y confianza en la modelación CFDCortés,MagdalenaFazio,PaulRao,JiwuBustamante,WaldoVera,Sergio CFD ambientes cerrados nuevos usuarios CFD modelos de turbulencia validación CFD La predicción de patrones de flujo de aire, velocidad, temperatura, humedad y concentración de contaminantes son requeridos para el diseño de ambientes interiores saludables y confortables. La Dinámica de Fluidos Computacional (CFD) es la técnica más avanzada para modelar y predecir los flujos de aire en ambientes cerrados. Sin embargo, los principales errores en los modelos CFD y en sus resultados están relacionados con el factor humano. Los principiantes en modelación CFD no cuentan con las habilidades, experiencia y juicio ingenieril para generar modelos robustos y confiables. Este proceso no es intuitivo y los nuevos usuarios necesitan orientación. Este artículo busca proveer información más completa sobre la modelación CFD de casos básicos de convección natural, forzados y mixtos que permitirán a los nuevos usuarios adquirir las habilidades y confianza. La modelación CFD incluye la generación de malla, definición de criterios de convergencia y factores de relajación, y la evaluación de modelos de turbulencia para cada caso. Los resultados muestran que es necesaria la experiencia de los usuarios en cada paso de la modelación CFD, incluso para casos simples de convección.info:eu-repo/semantics/openAccessPontificia Universidad Católica de Chile. Departamento de Ingeniería y Gestión de la ConstrucciónRevista ingeniería de construcción v.29 n.1 20142014-01-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-50732014000100002es10.4067/S0718-50732014000100002
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description	La predicción de patrones de flujo de aire, velocidad, temperatura, humedad y concentración de contaminantes son requeridos para el diseño de ambientes interiores saludables y confortables. La Dinámica de Fluidos Computacional (CFD) es la técnica más avanzada para modelar y predecir los flujos de aire en ambientes cerrados. Sin embargo, los principales errores en los modelos CFD y en sus resultados están relacionados con el factor humano. Los principiantes en modelación CFD no cuentan con las habilidades, experiencia y juicio ingenieril para generar modelos robustos y confiables. Este proceso no es intuitivo y los nuevos usuarios necesitan orientación. Este artículo busca proveer información más completa sobre la modelación CFD de casos básicos de convección natural, forzados y mixtos que permitirán a los nuevos usuarios adquirir las habilidades y confianza. La modelación CFD incluye la generación de malla, definición de criterios de convergencia y factores de relajación, y la evaluación de modelos de turbulencia para cada caso. Los resultados muestran que es necesaria la experiencia de los usuarios en cada paso de la modelación CFD, incluso para casos simples de convección.
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Modelación CFD de casos básicos de convección en ambientes cerrados: Necesidades de principiantes en CFD para adquirir habilidades y confianza en la modelación CFD

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