RESUMEN
Los últimos avances en los métodos de partículas abordan las limitaciones de la hidrodinámica de partículas suavizadas (SPH) convencional, que requiere distribuciones espaciales ideales y uniformes de las partículas para garantizar la convergencia. Partiendo de estos avances, presentamos un marco de SPH «r-adaptativo» basado en ecuaciones diferenciales parciales de partículas en movimiento (MPPDE), diseñado para simulaciones de flujos incompresibles.
En este enfoque, las velocidades de las partículas se determinan mediante una ecuación diferencial parcial mixta (MPPDE) que utiliza una función de monitorización, en lugar de estar limitadas estrictamente a las velocidades del fluido, lo que permite una redistribución dinámica de la resolución espacial al tiempo que se mantiene constante el número total de partículas. Para evitar la pérdida de precisión en distribuciones irregulares de partículas, se aplica una formulación SPH de mínimos cuadrados con plantilla fija (LS-SPH), que mantiene fija la conectividad entre partículas vecinas en el espacio computacional mientras reconstruye las derivadas espaciales directamente a partir de las coordenadas físicas actuales. Además, se introduce una corrección basada en una configuración de referencia en la formulación de la MPPDE para eliminar con éxito el movimiento artificial de las partículas causado por las configuraciones iniciales. Las evaluaciones numéricas exhaustivas (que incluyen el vórtice de Taylor-Green, el flujo en cavidad impulsado por tapa, el flujo escalonado hacia atrás y el flujo alrededor de un cilindro circular) demuestran que el método propuesto ofrece soluciones de alta fidelidad y una eficiencia computacional sólida en comparación con las técnicas SPH convencionales.
PONENTE
Shujiro Fujioka es estudiante de doctorado en el Departamento de Ingeniería Civil de la Escuela de Posgrado de Ingeniería de la Universidad de Kyushu, donde lleva a cabo su investigación en el Laboratorio de Informática de Desastres bajo la supervisión del profesor Mitsuteru Asai. Obtuvo su grado y su máster en Ingeniería Civil en 2022 y 2024, ambos en la Universidad de Kyushu. Su investigación se centra en los métodos de partículas para el análisis de fluidos, con el objetivo de contribuir a la prevención y mitigación de desastres.