Metodi di riduzione computazionale in fluidodinamica numerica: stato dell’arte e sviluppi verso applicazioni industriali
Gianluigi Rozza, professore di Analisi numerica e direttore dell’Area matematica e del mathLab della SISSA, sarà ospite del corso Laboratorio di matematica computazionale della Laurea magistrale in Matematica dell’Università di Udine.
Vengono presentate alcune linee di ricerca sviluppate presso il laboratorio di matematica applicata SISSA mathLab.
In particolare vengono presentati lo stato dell’arte e sviluppi recenti dei metodi di riduzione d’ordine per equazioni parametriche, con un focus sulla fluidodinamica numerica. La necessità di incrementare il numero di Reynolds comporta l’utilizzo di tecniche di stabilizzazione ad hoc fino all’adattamento di alcuni modelli di turbolenza.
Vengono presentati gli sviluppi anche in un’ottica di tecnologia del calcolo, grazie a procedure di calcolo offline e online e vengono forniti esempi di applicazioni industriali, ambientali e biomedicali basate su recenti sviluppi dei metodi di riduzione d’ordine, anche nell’ambito di problemi di ottimizzazione e controllo.
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Gianluigi Rozza, professor of Numerical analysis and head of SISSA’s Mathematics Area and mathLab, will be a guest lecturer in the course Laboratory of computational mathematics at the MSc in Mathematics of the University of Udine, with a lecture entitled Computational reduction methods in numerical fluid dynamics: state of the art and developments towards industrial applications.
Some lines of research developed at the SISSA mathLab laboratory of applied mathematics are presented.
In particular, the state of the art and recent developments of model order reduction methods for parametric equations are presented, with a focus on computational fluid dynamics. The need to increase the Reynolds number involves the use of ad hoc stabilization techniques up to the adoption of some turbulence models.
Developments are also presented with a focus to computational technology, thanks to offline and online computing procedures and by providing some examples of industrial, environmental and biomedical applications, based on recent developments in model order reduction methods, also in the field of optimization and control problems.
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