Supercomputers zijn nu in staat turbulente lucht- en vloeistofstromingen na te bootsen. Met betere turbulentievoorspellingen kunnen ingenieurs efficiëntere raceauto’s, turbines en motoren maken.
Als vloeistoffen of luchtstromen snel bewegen, ontstaan er chaotische wervelingen: turbulentie. Je ziet dat al als je een kraan hard aanzet. Als je die rustig open draait, komt er een gladde, gelijkmatige stroom water uit. Als je de kraan steeds verder opendraait, gaat het water sneller stromen en ontstaan er onregelmatigheden en kolken in de straal.
‘Een AI-systeem moet kunnen zeggen: dat is geen goed idee’
Het is belangrijk dat we AI-systemen kunnen vertrouwen. AI-onderzoeker Pınar Yolum stelt dat betrouwbare AI-systemen bezwaar moeten kunnen maken tege ...
Vervelende kolken
Turbulente stromingen kunnen vervelende effecten hebben. Turbulentie zorgt er bijvoorbeeld voor dat de weerstand toeneemt, waardoor je meer kracht nodig hebt om een vloeistof door een buis te pompen. Het stelt zelfs limieten aan de snelheid waarmee een vloeistof door een pijpleiding getransporteerd kan worden. Een hogere snelheid betekent namelijk meer turbulentie.
Turbulente luchtstromen beïnvloeden bijvoorbeeld de werking van windturbines en straalmotoren. Luchtwervelingen hebben ook effect op de aerodynamica van vliegtuigvleugels en raceauto’s.
Ontwerpers van pijpleidingen, windturbines, raceauto’s en straalmotoren proberen die vervelende, kolkende stromingen te voorspellen. Dit doen ze met modellen die zijn gebaseerd op metingen van andere turbulente systemen. Omdat de achterliggende fysische processen erg complex zijn, bestaan er geen modellen die puur vanuit de fysica het wervelend gedrag kunnen voorspellen.
Grafische processors
Engelse onderzoekers hebben dit nu gedeeltelijk opgelost met supercomputers die simulaties draaien op grafische processors die ontwikkeld zijn voor computerspellen. Deze processors kunnen razendsnel digitale beelden genereren.
De simulaties brengen in beeld wat het effect is van een verstoring in een turbulente vloeistof die door een kanaal stroomt. Een voorbeeld daarvan is een stromende rivier waar plots water uit een stuwmeer in gestort wordt.
Om het gemiddelde gedrag van die rivierstroom op deze verstoring te voorspellen, simuleren de onderzoekers een enorme hoeveelheid kleine veranderingen in de waterstroom. Elk van die kleine veranderingen vereist miljarden berekeningen die de supercomputers moeten uitvoeren.
Met deze simulaties kunnen de onderzoekers de modellen die gebaseerd zijn op eerdere metingen controleren. Ook kunnen ze van nieuwe systemen het gedrag voorspellen. Omdat rekentijd op een supercomputer niet goedkoop is, zullen de onderzoekers hun methode vooralsnog vooral gebruiken om bestaande modellen te verbeteren, zodat niet elk nieuw pijpleiding-ontwerp nagerekend hoeft te worden met de simulaties.