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Dentro da simulação, encontramos diferentes técnicas de computador, como a Dinâmica de Fluidos Computacional, que se tornou muito importante hoje em dia devido a suas muitas vantagens, como o nível de detalhes que oferece, a economia de tempo e a redução de custos. Seus diferentes procedimentos simulam o comportamento real de fluidos por meio de métodos numéricos, com o objetivo de obter mais informações. Portanto, eles são aplicáveis em muitas áreas, como aeroespacial, automotiva, ambiental, biomédica e energia eólica.

Para tirar o máximo proveito dessas técnicas, são necessários conhecimentos avançados, que são cada vez mais procurados no mercado de trabalho, e é por isso que a TECH criou um Programa avançado de Técnicas de CFD. Esse curso tem como objetivo fornecer aos alunos uma boa base especializada nos diferentes métodos numéricos de CFD, para que eles possam trabalhar nessa área com a mais alta qualidade.

Dessa forma, foi criado um conteúdo que se aprofunda em Mecânica dos Fluidos, Computação de Alto Desempenho, Matemática Avançada para CFD, Métodos de Volume Finito e Métodos Avançados para CFD, entre outros tópicos relevantes.

Tudo isso por meio de um conteúdo 100% online que dá aos alunos total liberdade para organizar seus estudos e horários da maneira que acharem melhor, permitindo que eles combinem o programa com suas outras atividades diárias. Além disso, o aluno terá à disposição materiais multimídia dinâmicos, exercícios práticos, informações totalmente atualizadas e as mais recentes tecnologias de ensino.

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• O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático do plano de estudos fornece informações científicas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional
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• Destaque especial para as metodologias inovadoras
• Lições teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual
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O corpo docente deste curso inclui profissionais da área que transferem a experiência do seu trabalho para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de sociedades científicas de referência e universidades de prestigio.

O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais.

A estrutura deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, onde o profissional deverá tentar resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do curso acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos.

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Módulo 1. Mecânica dos fluidos e computação de alto desempenho

1.1. Dinâmica da mecânica dos fluidos computacional

1.1.1. A origem da Turbulência
1.1.2. A necessidade de modelagem
1.1.3. Processo de trabalho CFD

1.2. As equações da mecânica dos fluidos

1.2.1. A equação de continuidade
1.2.2. A equação de Navier-Stokes
1.2.3. A equação de energia
1.2.4. As equações de média de Reynolds

1.3. O problema do fechamento de equações

1.3.1. A hipótese de Bousinesq
1.3.2. Viscosidade turbulenta em um spray
1.3.3. Modelagem CFD

1.4. Números adimensionais e similaridade dinâmica

1.4.1. Números adimensionais na mecânica dos fluidos
1.4.2. O princípio da similaridade dinâmica
1.4.3. Exemplo prático: modelagem em túnel de vento

1.5. Modelagem de turbulência

1.5.1. Simulações numéricas diretas
1.5.2. Simulações de grandes redemoinhos
1.5.3. Métodos RANS
1.5.4. Outros métodos

1.6. Técnicas experimentais

1.6.1. PIV
1.6.2. Fio quente
1.6.3. Túneis de vento e água

1.7. Ambientes de supercomputação

1.7.1. Supercomputação. Ide futuro
1.7.2. Operação de um supercomputador
1.7.3. Ferramentas para uso

1.8. Software em arquiteturas paralelas

1.8.1. Ambientes distribuídos: MPI
1.8.2. Memória compartilhada: GPU
1.8.3. Registro de dados: HDF5

1.9. Computação em grade

1.9.1. Descrição de fazendas de computadores
1.9.2. Problemas paramétricos
1.9.3. Sistemas de filas de computação em grade

1.10. GPUs, o futuro da CFD

1.10.1. Ambiente GPU
1.10.2. Programação de GPU
1.10.3. Exemplo prático: inteligência artificial em fluidos usando GPUs

Módulo 2. Matemáticas avançadas para CFD

2.1. Fundamentos matemáticos

2.1.1. Gradientes, divergências e rotações. Total de derivativos
2.1.2. Equações diferenciais ordinárias
2.1.3. Equações de derivadas parciais

2.2. Estatística

2.2.1. Médias e momentos
2.2.2. Funções de densidade de probabilidade
2.2.3. Espectros de correlação e energia

2.3. Soluções fortes e fracas de uma equação diferencial

2.3.1. Bases funcionais. Soluções fortes e fracas
2.3.2. O método de volume finito. A equação de calor
2.3.3. O método de volume finito. Navier-Stokes

2.4. Teorema de Taylor e discretização no tempo e no espaço

2.4.1. Diferenças finitas em uma dimensão. Ordem de erro
2.4.2. Diferenças finitas em 2 dimensões
2.4.3. De equações contínuas a equações algébricas

2.5. Resolução de problemas algébricos, método LU

2.5.1. Métodos de resolução de problemas algébricos
2.5.2. O método LU em matrizes completas
2.5.3. O método LU em matrizes esparsas

2.6. Resolução de problemas algébricos, métodos iterativos I

2.6.1. Métodos iterativos. Resíduos
2.6.2. Métodos de pesquisa
2.6.3. Generalização do método de Jacobi

2.7. Resolução de problemas algébricos, métodos iterativos II

2.7.1. Métodos de múltiplas malhas: Ciclo em V: interpolação
2.7.2. Métodos de várias grades: Ciclo V: extrapolação
2.7.3. Métodos de várias grades: ciclo W
2.7.4. Estimativa de erros

2.8. Valores e vetores próprios

2.8.1. O problema algébrico
2.8.2. Aplicação à equação de calor
2.8.3. Estabilidade de equações diferenciais

2.9. Equações de evolução nolinear

2.9.1. Equação de calor: métodos explícitos
2.9.2. Equação de calor: métodos implícitos
2.9.3. Equação de calor: métodos Runge-Kutta

2.10. Equações nolineares estacionárias

2.10.1. O método Newton-Raphson
2.10.2. Aplicativos em 1D
2.10.3. Aplicativos em 2D

Módulo 3. CFD em ambientes de aplicação: métodos de volume finito

3.1. Métodos de volumes finitos

3.1.1. Definições no FVM
3.1.2. Antecedentes históricos
3.1.3. MVF em estruturas

3.2. Termos de origem

3.2.1. Forças volumétricas externas
3.2.1.1. Gravidade, força centrífuga
3.2.2. Termo de origem volumétrica (massa) e de pressão (evaporação, cavitação, química)
3.2.3. Termo de fonte escalar

3.2.3.1. Temperatura, espécies

3.3. Aplicações de condições de contorno

3.3.1. Entradas e saídas
3.3.2. Condição de simetria
3.3.3. Condição da parede

3.3.3.1. Valores fiscais
3.3.3.2. Valores a serem resolvidos por cálculo paralelo
3.3.3.3. Modelos de parede

3.4. Condições de contorno

3.4.1. Condições de contorno: Dirichlet

3.4.1.1. Cicatrizes
3.4.1.2. Vetorial

3.4.2. Condições de limite com derivada conhecida: Neumann

3.4.2.1. Gradiente zero
3.4.2.2. Gradiente finit

3.4.3. Condições de limite cíclicas: Nascido-von Karman
3.4.4. Outras condições de limite: Robin

3.5. Integração temporária

3.5.1. Euler explícito e implícito
3.5.2. Etapa de tempo de Lax-Wendroff e variantes (Richtmyer e MacCormack)
3.5.3. Etapa de tempo de vários estágios Runge-Kutta

3.6. Esquemas Upwind

3.6.1. O problema de Riemman
3.6.2. Principais esquemas upwind: MUSCL, Van Leer, Roe, AUSM
3.6.3. Projeto de um esquema espacial upwind

3.7. Alta ordem

3.7.1. Galerkin descontínuo de alta ordem
3.7.2. ENO e WENO
3.7.3. Esquemas de alta ordem. Vantagens e desvantagens

3.8. Loop de convergência de pressão-velocidade

3.8.1. PISO
3.8.2. SIMPLE, SIMPLER e SIMPLEC
3.8.3. PIMPLE
3.8.4. Loops transitórios

3.9. Contornos móveis

3.9.1. Técnicas de sobreposição
3.9.2. Mapeamento: sistema de referência móvel
3.9.3. Método de limite imerso
3.9.4. Malhas sobrepostas

3.10. Erros e incertezas na modelagem CFD

3.10.1. Precisão e exatidão
3.10.2. Erros numéricos
3.10.3. Incertezas de modelos físicos e de entrada

Módulo 4. Métodos Avançados para CFD

4.1. Método dos Elementos Finitos (MEF)

4.1.1. Discretização do domínio. O elemento finito
4.1.2. Funções de forma. Reconstrução do campo contínuo
4.1.3. Montagem da matriz de coeficientes e condições de contorno
4.1.4. Resolução do sistema de equações

4.2. Um estudo FEM:. Desenvolvimento de um simulador MEF

4.2.1. Funções de forma
4.2.2. Montagem da matriz de coeficientes e aplicação de condições de contorno
4.2.3. Resolução do sistema de equações
4.2.4. Pós-processo

4.3. Hidrodinâmica de Partículas Suavizadas (SPH) - “Smoothed Particle Hydrodynamics”

4.3.1. Mapeamento do campo fluido a partir dos valores das partículas
4.3.2. Avaliação de derivadas e interação entre partículas
4.3.3. A função de suavização. O kernel
4.3.4. Condições de contorno

4.4. SPH: Desenvolvimento de um simulador baseado em SPH

4.4.1. O kernel
4.4.2. Armazenamento e ordenação das partículas em voxels
4.4.3. Desenvolvimento das condições de contorno
4.4.4. Pós-processo

4.5. Simulação Direta de Montecarlo (DSMC - Direct Simulation Monte Carlo)

4.5.1. Teoria cinético-molecular
4.5.2. Mecânica estatística
4.5.3. Equilíbrio molecular

4.6. DSMC: metodologia

4.6.1. Aplicabilidade do método DSMC
4.6.2. Modelização
4.6.3. Considerações sobre a aplicabilidade do método

4.7. DSMC: aplicativos

4.7.1. Exemplo em 0-D: relaxamento térmico
4.7.2. Exemplo 1-D: onda de choque normal
4.7.3. Exemplo bidimensional: cilindro supersônico
4.7.4. Exemplo em 3D: curva supersônica
4.7.5. Exemplo complexo: ônibus espacial

4.8. Método do Lattice-Boltzmann (LBM - Lattice Boltzmann Method)

4.8.1. Equação de Boltzmann e distribuição de equilíbrio
4.8.2. De Boltzmann para Navier-Stokes. Expansão de Chapman-Enskog
4.8.3. De distribuição probabilística para magnitude física
4.8.4. Conversão de unidades. De magnitudes físicas para magnitudes de lattice

4.9. LBM: Aproximação numérica

4.9.1. O algoritmo LBM. Passo de transferência e passo de colisão
4.9.2. Operadores de colisão e normalização de momentos
4.9.3. Condições de contorno
4.10. Um estudo LB

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