3D-CFD

Eine 1D-Simulation beschreibt Strömungs- und Systemverhalten entlang vereinfachter Leitungen, Volumina und Komponenten. Sie ist sehr effizient und eignet sich gut für Gesamtsysteme, Kennfelder, Motorprozesse, Ladungswechsel, Turbo-Matching oder Kühlkreisläufe. 3D-CFD berechnet dagegen das räumliche Strömungsfeld in einer realen Geometrie mit lokalen Geschwindigkeiten, Drücken, Temperaturen, Wirbeln und Ablösungen. 1D-Simulation beantwortet meist die Systemfrage: Welche Betriebszustände, Massenströme und Drücke ergeben sich im Gesamtsystem? 3D-CFD beantwortet die Detailfrage: Wo entstehen lokale Verluste, Hotspots, Fehlverteilungen oder kritische Strömungsstrukturen? In der Entwicklung sind beide Methoden keine Gegensätze, sondern ergänzen sich sehr gut, z.B. indem 1D-Simulation Randbedingungen für 3D-CFD liefert oder 3D-CFD Kennwerte für 1D-Modelle erzeugt.

Ein Abbruchkriterium legt fest, wann eine Simulation oder ein Iterationsprozess beendet wird. Typische Kriterien sind ausreichend kleine Residuen, stabile Monitorwerte, erreichte physikalische Zeit oder eine maximale Iterationszahl. In der industriellen CFD sollten Abbruchkriterien nicht nur mathematisch, sondern auch technisch begründet sein. Entscheidend ist, ob die relevanten Ergebnisgrößen für die Fragestellung ausreichend stabil und belastbar sind.

Adaptive Netzverfeinerung ist eine Methode, bei der das Rechennetz während oder zwischen Simulationen gezielt verfeinert wird. Die Verfeinerung erfolgt dort, wo hohe Gradienten, Wirbel, Schocks, Grenzflächen oder andere wichtige Strömungsdetails auftreten. Dadurch kann die Genauigkeit erhöht werden, ohne das gesamte Rechengebiet unnötig fein zu vernetzen. AMR ist besonders nützlich bei instationären Strukturen, Mehrphasenströmungen, Stoßwellen und lokal begrenzten Phänomenen.

Advektion beschreibt den Transport einer physikalischen Größe durch die mittlere Strömungsgeschwindigkeit. Der Begriff wird häufig verwendet, wenn ein Skalar wie Temperatur, Konzentration oder Turbulenzgröße mit der Strömung mitgeführt wird. Advektion ist eng mit Konvektion verwandt, wird aber oft mathematischer und enger für den Transport durch das Geschwindigkeitsfeld benutzt. In CFD ist die numerische Behandlung der Advektion entscheidend für Stabilität und Genauigkeit.

Eine Anfangsbedingung beschreibt den Startzustand einer Simulation. Sie legt zu Beginn z.B. Druck, Geschwindigkeit, Temperatur, Turbulenzgrößen oder Konzentrationen im Rechengebiet fest. Bei stationären Simulationen beeinflusst sie vor allem die Stabilität und Geschwindigkeit der Konvergenz. Bei transienten Simulationen kann sie auch den berechneten zeitlichen Verlauf und Übergangszustand wesentlich beeinflussen.

Ansys CFX ist eine kommerzielle CFD-Software, die häufig für Turbomaschinen, Pumpen, Verdichter, Turbinen und rotierende Strömungsmaschinen eingesetzt wird. Sie ist für robuste stationäre und transiente Berechnungen rotierender Maschinen bekannt. Im Vergleich zu Ansys Fluent ist CFX stärker mit klassischen Turbomaschinen-Workflows verbunden. Die Wahl zwischen CFX, Fluent und anderen CFD-Werkzeugen hängt stark von Anwendung, vorhandenen Modellen, Vernetzung und Auswerteprozess ab.

Ansys Fluent ist eine weit verbreitete kommerzielle CFD-Software von Ansys. Sie wird für Strömungssimulation, Wärmeübertragung, Mehrphasenströmungen, Verbrennung, Reaktionstechnik und viele industrielle Anwendungen eingesetzt. Fluent ist besonders bekannt für seine breite Modellvielfalt und lange industrielle Nutzungsgeschichte. In der Praxis wird es häufig mit STAR-CCM+, Ansys CFX oder OpenFOAM verglichen, abhängig von Workflow, Lizenzmodell, Automatisierung und Anwendungsfall.

Eine Auslassrandbedingung beschreibt, wie Fluid das Rechengebiet verlässt. Häufig wird ein statischer Druck, ein Massenstrom oder eine spezielle Behandlung für Rückströmung definiert. Die Lage des Auslasses sollte so gewählt werden, dass sie die interessierende Strömung nicht künstlich beeinflusst. Besonders bei Rezirkulation, instationärer Strömung oder mehreren Auslässen ist die Auslassrandbedingung ein wichtiger Stabilitäts- und Qualitätsfaktor.

Eine automatisierte CFD-Simulation nutzt standardisierte Abläufe für Geometrievorbereitung, Vernetzung, Randbedingungen, Berechnung und Auswertung. Dadurch können Varianten schneller, konsistenter und mit geringerem manuellem Aufwand berechnet werden. Automatisierung ist besonders wertvoll bei Parameterstudien, Designstudien, Optimierung und Surrogatmodellen. Sie reduziert Bedienfehler und macht CFD besser in moderne Entwicklungsprozesse integrierbar.

Ein bewegtes Netz beschreibt eine CFD-Methode, bei der sich das Rechennetz mit einer Geometrie oder einem Bauteil bewegt. Dadurch können reale Bewegungen wie Rotation, Translation, Öffnen, Schließen oder Hubbewegungen abgebildet werden. Bewegte Netze sind wichtig, wenn die Geometriebewegung die Strömung direkt beeinflusst. Je nach Verformung und Relativbewegung kommen Sliding Mesh, Overset Mesh oder verformbare Netze zum Einsatz.

CFD und FEM sind unterschiedliche numerische Methoden bzw. Anwendungsfelder in der CAE-Welt. CFD wird für Strömungen, Wärmeübertragung, Druckverluste, Fluidkräfte, Mischung oder Mehrphasenphänomene eingesetzt. FEM, im Englischen häufig FEA genannt, wird vor allem für Strukturmechanik, Spannungen, Verformungen, Eigenfrequenzen, Festigkeit und thermomechanische Belastungen genutzt. In vielen Entwicklungsprojekten greifen beide Methoden ineinander, z.B. wenn ein CFD-Druckfeld als Last für eine FEM-Strukturanalyse verwendet wird. CFD betrachtet primär das Fluid, FEM primär den Festkörper. Bei gekoppelten Aufgaben wie Fluid-Struktur-Interaktion, thermischer Verformung oder Bauteilkühlung müssen beide Welten sauber verbunden werden.

CFD und Windkanal sind zwei unterschiedliche Wege, aerodynamisches Verhalten zu untersuchen. CFD liefert detaillierte Einblicke in Druckfelder, Geschwindigkeitsfelder, Wirbel, Nachläufe und lokale Ursachen von Kräften. Der Windkanal liefert reale Messdaten unter definierten Versuchsbedingungen und ist besonders wertvoll für Validierung und finale Absicherung. CFD ist flexibel, variantenfähig und früh im Entwicklungsprozess einsetzbar, hängt aber stark von Modellannahmen, Netz, Randbedingungen und Validierung ab. Der Windkanal ist physikalisch realer, aber teurer, langsamer und auf Modellaufbau, Messzugang und Skalierungseffekte angewiesen. In guten Entwicklungsprozessen ersetzt CFD den Windkanal nicht pauschal, sondern reduziert Versuchsaufwand und macht Messkampagnen zielgerichteter.

CFD-Postprocessing bezeichnet die Auswertung und Darstellung der berechneten Simulationsergebnisse. Dazu gehören Schnittebenen, Stromlinien, Druck- und Temperaturfelder, Kraftauswertungen, Massenbilanzen, Diagramme und Vergleichstabellen. Gutes Postprocessing macht aus Rohdaten technische Erkenntnisse. Entscheidend ist nicht nur ein schönes Strömungsbild, sondern die belastbare Interpretation der relevanten Ergebnisgrößen.

CFD-Preprocessing umfasst alle Arbeitsschritte vor der eigentlichen Berechnung. Dazu gehören Geometrieaufbereitung, Definition des Rechengebiets, Vernetzung, Materialauswahl, Randbedingungen, physikalische Modelle und Löserkonfiguration. Die Qualität des Preprocessings entscheidet maßgeblich darüber, ob eine Simulation stabil läuft und technisch sinnvolle Ergebnisse liefert. Viele CFD-Probleme entstehen nicht im Löser, sondern bereits durch falsche Annahmen im Preprocessing.

Eine CFD-Simulation berechnet das Verhalten von Fluiden wie Luft, Wasser, Öl, Kühlmittel oder Gasen mit numerischen Verfahren. Typische Ergebnisgrößen sind Geschwindigkeit, Druck, Temperatur, Druckverlust, Massenstrom, Kräfte und Wärmeübergang. Die Simulation basiert auf physikalischen Erhaltungsgleichungen, die auf einem Rechennetz gelöst werden. In der industriellen Entwicklung wird CFD genutzt, um Bauteile und Systeme vor dem Bau oder Testen zu bewerten und zu optimieren.

Die CFL-Zahl, auch Courant-Zahl genannt, beschreibt, wie weit sich eine Strömungsinformation innerhalb eines Zeitschritts relativ zur Zellgröße bewegt. Sie verbindet damit Zeitschrittweite, lokale Geschwindigkeit und Netzauflösung. In transienten CFD-Simulationen ist sie ein wichtiges Kriterium für Stabilität und zeitliche Genauigkeit. Hohe CFL-Werte können je nach Löser und Verfahren zulässig sein, müssen aber bewusst bewertet werden.

DDES steht für Delayed Detached Eddy Simulation und ist eine Weiterentwicklung von DES. Der Ansatz soll verhindern, dass die Simulation in wandnahen Grenzschichten zu früh von RANS auf LES-artige Modellierung umschaltet. Dadurch werden unerwünschte Effekte durch zu grobe Wandauflösung reduziert. DDES wird häufig genutzt, wenn abgelöste Strömungen mit großen Wirbelstrukturen untersucht werden, aber eine vollständige wandaufgelöste LES zu teuer wäre.

DES steht für Detached Eddy Simulation und ist ein hybrider Ansatz zwischen RANS und LES. In wandnahen Bereichen wird meist RANS verwendet, während abgelöste Strömungsbereiche stärker LES-artig berechnet werden. Damit soll der Rechenaufwand gegenüber reiner LES reduziert werden, ohne große instationäre Wirbelstrukturen vollständig zu verlieren. DES eignet sich besonders für abgelöste Außenströmungen, Nachläufe und aerodynamische Anwendungen mit relevanten unsteady effects.

DES ist ein hybrider Turbulenzmodellierungsansatz zwischen RANS und LES. In wandnahen Bereichen arbeitet DES meist RANS-artig, während abgelöste Strömungsbereiche LES-artig berechnet werden. LES versucht dagegen, große turbulente Strukturen im gesamten relevanten Strömungsfeld direkt aufzulösen. Der Vorteil von DES liegt im reduzierten Rechenaufwand gegenüber einer vollwertigen LES, besonders bei hohen Reynolds-Zahlen und wanddominierten Außenströmungen. Der Nachteil ist, dass DES stärker von Netz, Umschaltkriterien und Modellannahmen abhängt. LES ist physikalisch direkter, aber oft wirtschaftlich deutlich anspruchsvoller.

Eine Designstudie untersucht verschiedene konstruktive Varianten mit Hilfe von Simulationen. Ziel ist es, geometrische oder funktionale Änderungen hinsichtlich Strömung, Druckverlust, Wärmeübertragung, Kräften oder Bauraum zu bewerten. Im Unterschied zur einfachen Parameterstudie steht meist der Vergleich konkreter Designvarianten im Vordergrund. Designstudien unterstützen frühe Entwicklungsphasen, weil sie Optimierungspotenziale vor dem Bau von Prototypen sichtbar machen.

Dichte beschreibt die Masse eines Fluids pro Volumen. Sie ist eine zentrale Materialgröße für Massenstrom, Auftrieb, Druckkräfte, Trägheit und Kompressibilität. Bei Flüssigkeiten ist die Dichte oft näherungsweise konstant, bei Gasen hängt sie stark von Druck und Temperatur ab. In CFD-Simulationen ist die richtige Dichtemodellierung besonders wichtig bei kompressiblen Strömungen, natürlicher Konvektion, Mehrphasenströmungen und Wärmeübertragung.

Ein dichtebasierter Löser verwendet die Dichte bzw. konservative Variablen als zentrale Lösungsgrößen. Er ist besonders geeignet für kompressible Strömungen, hohe Mach-Zahlen, starke Druckwellen und Stoßphänomene. Solche Löser werden häufig in Hochgeschwindigkeitsaerodynamik, Düsenströmungen, Turbomaschinen oder kompressiblen Gasströmungen eingesetzt. Für langsame inkompressible Strömungen ist ein druckbasierter Löser oft effizienter.

Diffusion ist der Ausgleich von Konzentrations-, Temperatur- oder Impulsunterschieden durch molekulare oder turbulente Transportprozesse. In Strömungen wirkt Diffusion meist quer zu Gradienten und glättet lokale Unterschiede. In CFD ist Diffusion wichtig für Speziestransport, Wärmeübertragung, Viskosität und turbulente Mischung. Sie sollte von Konvektion unterschieden werden, bei der ein Stoff hauptsächlich durch die mittlere Strömungsbewegung transportiert wird.

Diskretisierung bedeutet, kontinuierliche Gleichungen, Geometrien und Felder in berechenbare Einzelwerte zu überführen. In der CFD werden dazu Rechengebiet, Zeit und physikalische Gleichungen in Zellen, Zeitschritte und algebraische Gleichungen zerlegt. Erst dadurch kann ein Computer die Strömung numerisch berechnen. Die Diskretisierung beeinflusst Genauigkeit, Stabilität, Rechenzeit und mögliche numerische Fehler einer Simulation.

Die Dissipationsrate beschreibt, wie schnell turbulente kinetische Energie durch viskose Effekte in Wärme umgewandelt wird. Sie wird häufig mit epsilon bezeichnet und ist eine zentrale Größe im k-Epsilon-Modell. Hohe Dissipationsraten treten oft in Bereichen mit kleinen turbulenten Skalen, starker Scherung oder Wandnähe auf. In CFD beeinflusst die Dissipationsrate die berechnete turbulente Viskosität und damit Mischung, Druckverlust und Wärmeübergang.

DNS steht für Direct Numerical Simulation und löst alle relevanten turbulenten Skalen direkt auf, ohne Turbulenzmodell. Dadurch ist DNS physikalisch sehr genau, aber extrem rechenaufwendig. Für industrielle Strömungen mit hohen Reynolds-Zahlen ist DNS praktisch meist nicht einsetzbar. Der Ansatz wird vor allem in der Grundlagenforschung genutzt, um Turbulenz, Modellannahmen und Referenzdaten besser zu verstehen.

Druckabfall beschreibt die Druckdifferenz zwischen zwei Punkten oder Flächen in einer Strömung. Der Begriff wird in der Praxis oft ähnlich wie Druckverlust verwendet. Technisch ist es sinnvoll zu unterscheiden: Druckabfall ist zunächst eine messbare Differenz, während Druckverlust den irreversiblen Energieverlust der Strömung meint. In CFD-Auswertungen sollte daher klar definiert werden, ob statischer Druck, totaler Druck oder ein gemittelter Druck verglichen wird.

Ein druckbasierter Löser verwendet den Druck als zentrale Kopplungsgröße zwischen Kontinuitäts- und Impulsgleichung. Er wird häufig für inkompressible und schwach kompressible Strömungen eingesetzt. Typische Anwendungen sind Kühlströmungen, Innenströmungen, Aerodynamik bei niedriger Mach-Zahl und viele industrielle Strömungsprobleme. Bei stark kompressiblen Strömungen oder Stoßwellen kann ein dichtebasierter Löser geeigneter sein.

Das Druckfeld beschreibt die räumliche Verteilung des statischen oder totalen Drucks in einer Strömung. Es ist wichtig für die Bewertung von Druckverlusten, Kräften, Auftrieb, Abtrieb, Durchströmung und Belastung von Bauteilen. Druckgradienten treiben Strömungen an und können gleichzeitig Ablösungen oder ungünstige Rückströmungen verursachen. In technischen CFD-Projekten ist das Druckfeld oft eine zentrale Grundlage für Optimierung und Auslegung.

Druckverlust beschreibt den irreversiblen Verlust mechanischer Energie in einer Strömung. Er entsteht durch Reibung, Umlenkungen, Querschnittsänderungen, Einbauten, Turbulenz oder Ablösung. In CFD-Projekten ist Druckverlust eine der wichtigsten Zielgrößen bei Kanälen, Kühlern, Filtern, Ventilen, Abgasanlagen und Ansaugsystemen. Ein niedriger Druckverlust reduziert den Leistungsbedarf von Pumpen, Lüftern oder Verdichtern.

Druckverlust und Strömungswiderstand hängen eng zusammen, sind aber nicht identisch. Druckverlust beschreibt die Druck- bzw. Energieabnahme einer Strömung zwischen zwei Punkten oder über ein Bauteil. Strömungswiderstand beschreibt allgemeiner, wie stark ein Bauteil, Kanal oder System die Bewegung des Fluids behindert. Ein hoher Strömungswiderstand führt häufig zu hohem Druckverlust, aber die genaue Beziehung hängt von Volumenstrom, Dichte, Geometrie und Betriebszustand ab. In CFD wird Druckverlust meist als konkrete Ergebnisgröße ausgewertet. Strömungswiderstand ist eher der konstruktive oder physikalische Grund, warum dieser Verlust entsteht.

Die dynamische Viskosität beschreibt den inneren Reibungswiderstand eines Fluids gegen Scherung. Je höher die dynamische Viskosität ist, desto stärker widersteht das Fluid einer relativen Bewegung benachbarter Schichten. Sie beeinflusst Grenzschichten, Druckverlust, Reynolds-Zahl und Wärmeübertragung. In CFD muss die dynamische Viskosität korrekt als Materialeigenschaft oder temperaturabhängige Funktion definiert werden.

Eine Einlassrandbedingung beschreibt, wie Fluid in das Rechengebiet eintritt. Je nach Fragestellung werden z.B. Massenstrom, Volumenstrom, Geschwindigkeit, Gesamtdruck, statischer Druck, Temperatur oder Turbulenzgrößen vorgegeben. Die Einlassrandbedingung sollte den realen Betriebszustand möglichst gut abbilden. Ungenaue Einlassdaten können Druckverluste, Durchströmung, Kühlleistung und Strömungsablösungen im Ergebnis stark beeinflussen.

Eine Einphasenströmung besteht aus nur einer Fluidphase, z.B. ausschließlich Gas oder ausschließlich Flüssigkeit. Sie ist im Vergleich zu Mehrphasenströmungen meist einfacher zu modellieren und numerisch robuster. Viele typische CFD-Anwendungen wie Luftströmung um Fahrzeuge, Wasserströmung in Kanälen oder Ölströmung in Leitungen können als Einphasenströmung behandelt werden. Die Annahme ist nicht mehr ausreichend, wenn Tropfen, Blasen, Partikel, Verdampfung oder Kondensation relevant sind.

Energieerhaltung beschreibt die Bilanz von innerer Energie, kinetischer Energie, Wärme und Arbeit in einem System. In CFD wird sie benötigt, wenn Temperaturänderungen, Wärmeübertragung, Kompressibilität, Reibungswärme oder chemische Reaktionen eine Rolle spielen. Für reine isotherme Strömungen kann die Energiegleichung teilweise entfallen. Bei Kühlung, Verbrennung, Wärmetauschern und Hochgeschwindigkeitsströmungen ist sie dagegen zentral.

Die Energiegleichung beschreibt, wie Energie in einer Strömung transportiert, gespeichert und umgewandelt wird. Sie wird aktiviert, wenn Temperaturen, Wärmeübergänge, Verdichtung, Expansion oder thermische Quellen berücksichtigt werden müssen. In Kühl- und Thermomanagement-Simulationen ist sie unverzichtbar. Sie koppelt das Strömungsfeld mit dem Temperaturfeld und ermöglicht die Bewertung thermischer Belastungen.

Ein entkoppelter Löser berechnet die Gleichungen nacheinander statt gleichzeitig. Dadurch ist der Speicherbedarf oft geringer und der Ansatz kann für viele industrielle Anwendungen sehr effizient sein. Die Kopplung zwischen den Gleichungen wird iterativ hergestellt, z.B. zwischen Druck und Geschwindigkeit. Bei stark gekoppelten oder numerisch schwierigen Fällen kann ein entkoppelter Löser jedoch mehr Iterationen benötigen.

Erhaltungsgleichungen beschreiben, dass physikalische Größen wie Masse, Impuls und Energie in einem System bilanziert werden müssen. In der CFD werden diese Gleichungen auf viele kleine Zellen des Rechennetzes angewendet. Dadurch entsteht ein großes Gleichungssystem, das numerisch gelöst wird. Die Qualität einer CFD-Simulation hängt stark davon ab, ob diese Erhaltungsgleichungen physikalisch sinnvoll modelliert und numerisch stabil gelöst werden.

Das Euler-Euler-Modell beschreibt mehrere Phasen jeweils als ineinander durchdringende kontinuierliche Felder. Für jede Phase werden eigene Erhaltungsgleichungen gelöst, z.B. für Volumenanteil, Impuls und Energie. Dieser Ansatz eignet sich besonders für Strömungen mit hohem Phasenanteil, vielen Blasen, Tropfen oder Partikeln, bei denen eine Einzelverfolgung nicht wirtschaftlich wäre. Die Qualität des Modells hängt stark von den verwendeten Wechselwirkungsmodellen zwischen den Phasen ab.

Das Euler-Lagrange-Modell beschreibt die kontinuierliche Phase, z.B. Gas oder Flüssigkeit, im Euler’schen Rechengitter und verfolgt Partikel, Tropfen oder Blasen entlang ihrer Bahn. Es eignet sich besonders für verdünnte Mehrphasenströmungen, bei denen die disperse Phase einzeln oder paketweise verfolgt werden kann. Typische Anwendungen sind Sprays, Partikelabscheidung, Tropfentransport oder Kraftstoffeinspritzung. Bei hohen Partikel- oder Tropfenkonzentrationen kann der Aufwand stark steigen oder ein Euler-Euler-Ansatz geeigneter sein.

Die Finite-Differenzen-Methode ersetzt Ableitungen in Differentialgleichungen durch Differenzen zwischen benachbarten Gitterpunkten. Sie ist mathematisch anschaulich und historisch eine wichtige Grundlage numerischer Strömungsberechnung. Für einfache und strukturierte Rechengitter kann sie sehr effizient sein. Bei komplexen Industriegeometrien wird jedoch häufig die Finite-Volumen-Methode bevorzugt, weil sie flexibler mit unstrukturierten Netzen umgehen kann.

Die Finite-Elemente-Methode zerlegt ein Gebiet in kleine Elemente und nähert die gesuchten Größen über Ansatzfunktionen an. Sie ist besonders aus der Strukturmechanik und Festigkeitsberechnung bekannt. Auch Strömungs- und Wärmeprobleme können mit der Finite-Elemente-Methode berechnet werden. In der industriellen CFD ist sie jedoch je nach Software und Anwendung weniger dominant als die Finite-Volumen-Methode.

Die Finite-Volumen-Methode ist ein numerisches Verfahren, bei dem das Rechengebiet in kleine Kontrollvolumen unterteilt wird. Die Erhaltungsgleichungen werden über jedes dieser Volumen bilanziert. Dadurch eignet sich die Methode besonders gut für Strömungsprobleme, bei denen Massen-, Impuls- und Energieerhaltung exakt eingehalten werden sollen. Viele industrielle CFD-Programme verwenden die Finite-Volumen-Methode als zentrale Diskretisierungsmethode.

Die Finite-Volumen-Methode und die Finite-Elemente-Methode sind zwei wichtige numerische Diskretisierungsmethoden. Die Finite-Volumen-Methode bilanziert Erhaltungsgrößen wie Masse, Impuls und Energie über kleine Kontrollvolumen. Deshalb ist sie in der industriellen CFD besonders verbreitet. Die Finite-Elemente-Methode arbeitet mit Elementen und Ansatzfunktionen und ist besonders stark in Strukturmechanik, Festigkeit und thermomechanischen Problemen. Beide Methoden können prinzipiell für Strömungs- und Wärmeprobleme eingesetzt werden. In der Praxis hängt die Wahl stark von Software, Physik, Netztyp, Genauigkeitsanforderung und Workflow ab.

Fluiddynamik ist der Teil der Strömungsmechanik, der bewegte Fluide betrachtet. Sie beschäftigt sich mit Strömungsgeschwindigkeiten, Beschleunigungen, Druckfeldern, Wirbeln, Turbulenz und Energieübertragung. In der CFD ist Fluiddynamik der zentrale physikalische Hintergrund für die Berechnung technischer Strömungen. Der Begriff wird vor allem verwendet, wenn die Bewegung des Fluids im Vordergrund steht.

Ein gekoppelter Löser berechnet mehrere Gleichungen, z.B. Druck und Geschwindigkeit, gleichzeitig in einem gemeinsamen Lösungsverfahren. Dadurch kann die Kopplung zwischen den physikalischen Größen robuster und schneller erfasst werden. Gekoppelte Löser sind oft vorteilhaft bei stark gekoppelten Strömungen, schwieriger Konvergenz oder kompressiblen Effekten. Sie benötigen jedoch häufig mehr Speicher und können pro Iteration rechenintensiver sein.

Das Geschwindigkeitsfeld zeigt Richtung und Betrag der lokalen Strömungsgeschwindigkeit im gesamten Rechengebiet. Es macht sichtbar, wie das Fluid durch Kanäle, Kühler, Öffnungen, Motorraumbereiche oder um Außenflächen strömt. Aus dem Geschwindigkeitsfeld lassen sich Beschleunigungen, Totzonen, Rezirkulationen und ungleichmäßige Durchströmungen erkennen. Es ist eine der wichtigsten Ergebnisgrößen jeder CFD-Simulation.

Eine Gitterkonvergenzstudie untersucht systematisch, wie sich das Simulationsergebnis bei zunehmender Netzverfeinerung verändert. Sie dient dazu, den Diskretisierungsfehler abzuschätzen und die numerische Qualität einer Simulation zu bewerten. Im Unterschied zur einfachen Plausibilitätsprüfung betrachtet sie gezielt den Einfluss des Rechengitters auf die Lösung. Für kritische Entwicklungsentscheidungen ist eine Gitterkonvergenzstudie ein wichtiger Nachweis für die Robustheit der Simulation.

Ein gleitendes Netz wird verwendet, wenn sich ein Teil des Rechennetzes relativ zu einem anderen bewegt, z.B. bei rotierenden Bauteilen. Die Kopplung erfolgt über eine Schnittstelle, an der die Strömungsgrößen zwischen den bewegten Netzbereichen übertragen werden. Im Gegensatz zu stationären Ersatzmodellen kann ein gleitendes Netz zeitabhängige Interaktionen zwischen Rotor und Stator abbilden. Es ist daher wichtig für Lüfter, Pumpen, Turbinen, Verdichter und andere rotierende Maschinen.

Die Grenzschichtauflösung beschreibt, wie fein das Rechennetz die Strömung nahe an Wänden abbildet. In der Grenzschicht ändern sich Geschwindigkeit, Turbulenzgrößen und Temperatur oft sehr stark über eine kleine Distanz. Eine gute Grenzschichtauflösung ist entscheidend für Wandreibung, Druckverlust, Wärmeübergang, Strömungsablösung und aerodynamische Kräfte. Je nach Modellierungsansatz wird die Grenzschicht entweder wandaufgelöst oder über Wandfunktionen angenähert.

IDDES steht für Improved Delayed Detached Eddy Simulation und ist ein weiterentwickeltes hybrides Turbulenzmodell. Es kombiniert RANS-nahe Wandbehandlung mit LES-artiger Auflösung größerer Wirbelstrukturen in geeigneten Strömungsbereichen. Ziel ist eine bessere Balance zwischen Rechenaufwand, Wandmodellierung und instationärer Detailauflösung. IDDES wird vor allem für komplexe abgelöste Strömungen, Fahrzeugumströmung, Nachläufe und aerodynamische Detailanalysen eingesetzt.

Impulserhaltung beschreibt, wie sich die Bewegung eines Fluids durch Kräfte ändert. Dazu gehören Druckkräfte, Reibungskräfte, Trägheitskräfte und ggf. äußere Kräfte wie Gravitation oder Rotation. In der CFD ist die Impulserhaltung die Grundlage für Geschwindigkeitsfelder, Druckverteilungen, Schubspannungen und Strömungskräfte. Sie erklärt z.B., warum Druckverluste entstehen oder warum eine Strömung an einer Wand ablöst.

Die Impulsgleichung beschreibt die Bewegung eines Fluids unter dem Einfluss von Kräften. Sie berücksichtigt u.a. Druckgradienten, Reibung, Beschleunigung und äußere Kräfte. In ihrer viskosen Form ist sie eng mit den Navier-Stokes-Gleichungen verbunden. Für industrielle CFD-Simulationen ist sie eine der zentralen Gleichungen zur Berechnung von Druckfeldern, Geschwindigkeiten, Kräften und Verlusten.

Eine inkompressible Strömung ist eine Strömung, bei der Dichteänderungen vernachlässigbar klein sind. Das gilt häufig für Flüssigkeiten und für Gase bei niedrigen Mach-Zahlen. Inkompressible Modelle vereinfachen die Berechnung und sind für viele Kühl-, Rohr-, Innenströmungs- und Niedergeschwindigkeits-Aerodynamikfälle geeignet. Wichtig ist, die Annahme nicht bei starken Druck-, Temperatur- oder Geschwindigkeitsänderungen ungeprüft zu verwenden.

Eine instationäre Simulation beschreibt eine Strömung, deren Größen sich mit der Zeit ändern. Sie wird benötigt, wenn Wirbelablösung, Pulsationen, Druckwellen, bewegte Bauteile, Lastwechsel oder periodische Vorgänge das Ergebnis beeinflussen. Im Vergleich zur stationären Simulation ist sie meist deutlich rechenintensiver. Dafür liefert sie zeitabhängige Informationen, die für viele reale Betriebszustände entscheidend sind.

Eine stationäre Strömung ändert sich an einem festen Ort zeitlich nicht oder nur vernachlässigbar. Eine instationäre Strömung weist zeitliche Änderungen von Geschwindigkeit, Druck, Temperatur oder Turbulenzstrukturen auf. In der Praxis können reale Strömungen instationär sein, obwohl eine stationäre Simulation für bestimmte Mittelwerte trotzdem brauchbar ist. Entscheidend ist, ob die zeitlichen Schwankungen die technische Zielgröße beeinflussen. Beispiele für instationäre Strömungen sind Wirbelablösung, pulsierende Abgasströmung, Pumpenströmung, Rotor-Stator-Interaktion und Lastwechsel. Der Unterschied beschreibt also die Physik der Strömung, nicht nur die gewählte Simulationsart.

Eine isotherme Strömung wird unter der Annahme berechnet, dass die Temperatur konstant bleibt oder Temperaturänderungen für die Fragestellung unwichtig sind. Dadurch kann die Energiegleichung oft entfallen, was die Simulation vereinfacht und beschleunigt. Isotherme Annahmen sind sinnvoll, wenn Wärmeübertragung, Kompression oder thermische Auftriebe keine relevante Rolle spielen. Bei Kühlung, Verbrennung, Wärmetauschern oder temperaturabhängigen Materialdaten ist diese Vereinfachung meist ungeeignet.

Eine Iteration ist ein einzelner numerischer Lösungsschritt innerhalb einer CFD-Berechnung. Bei stationären Simulationen nähert sich die Lösung über viele Iterationen einem stabilen Zustand an. Bei transienten Simulationen können zusätzlich innere Iterationen innerhalb eines Zeitschritts erforderlich sein. Die Anzahl der Iterationen beeinflusst Rechenzeit, Konvergenz und die Genauigkeit der gekoppelten Gleichungslösung.

Das k-Epsilon-Modell ist ein klassisches RANS-Turbulenzmodell mit zwei Transportgleichungen für turbulente kinetische Energie k und Dissipationsrate epsilon. Es ist robust, rechenzeiteffizient und in vielen industriellen Anwendungen etabliert. Besonders bei freien Scherströmungen, Innenströmungen und vollständig turbulenten Strömungen kann es gute Ergebnisse liefern. Bei starker Ablösung, ungünstigen Druckgradienten oder wandnahen Effekten ist es jedoch oft weniger genau als z.B. SST-k-Omega.

Die kinematische Viskosität ist das Verhältnis aus dynamischer Viskosität und Dichte. Sie beschreibt, wie stark sich viskose Impulseffekte im Fluid ausbreiten. Die kinematische Viskosität ist besonders wichtig für die Reynolds-Zahl und damit für die Einordnung von laminarer, turbulenter oder übergangsartiger Strömung. In Gasen und Flüssigkeiten kann sie sich durch Temperatur- und Dichteänderungen deutlich unterscheiden.

Das k-Omega-Modell ist ein RANS-Turbulenzmodell mit Transportgleichungen für turbulente kinetische Energie k und spezifische Dissipationsrate omega. Es eignet sich besonders gut für wandnahe Strömungen und Grenzschichten. Im freien Strömungsbereich kann es jedoch empfindlich auf Randbedingungen für omega reagieren. Aus diesem Grund wird in der industriellen Praxis häufig das SST-k-Omega-Modell als robuste Kombination genutzt.

Eine kompressible Strömung ist eine Strömung, bei der Dichteänderungen wesentlich für das Verhalten des Fluids sind. Sie tritt typischerweise bei Gasströmungen mit höheren Mach-Zahlen, starken Druckänderungen, Verdichtung, Expansion oder Stoßwellen auf. Kompressible CFD erfordert geeignete Dichtemodelle, Energiegleichung und oft spezielle Löser. Typische Anwendungen sind Turbolader, Düsen, Abgasströmungen, Gasturbinen und Hochgeschwindigkeitsaerodynamik.

Eine inkompressible Strömung wird unter der Annahme berechnet, dass Dichteänderungen vernachlässigbar sind. Das ist häufig bei Flüssigkeiten und bei Gasen mit niedriger Mach-Zahl sinnvoll. Eine kompressible Strömung berücksichtigt relevante Dichteänderungen durch Druck, Temperatur, Verdichtung, Expansion oder hohe Geschwindigkeit. Sie ist wichtig bei Düsen, Turboladern, Abgasströmungen, Gasturbinen, Hochgeschwindigkeitsaerodynamik und Druckwellen. Die Wahl zwischen kompressibel und inkompressibel beeinflusst Löser, Randbedingungen, Energiegleichung und Rechenaufwand. Eine falsche Vereinfachung kann Druckverluste, Massenströme und Temperaturen deutlich verfälschen.

Konjugierte Wärmeübertragung beschreibt die gekoppelte Berechnung von Strömung im Fluid und Wärmeleitung im Festkörper. Dadurch kann simuliert werden, wie ein Fluid ein Bauteil erwärmt oder kühlt und wie sich die Wärme im Material ausbreitet. CHT ist wichtig, wenn Wandtemperaturen nicht einfach vorgegeben werden können, sondern aus der Wechselwirkung zwischen Fluid und Bauteil entstehen. Typische Beispiele sind Kühlkanäle, Kühler, Batteriekühlplatten, Motorkomponenten und Turbomaschinen.

Die Kontinuitätsgleichung ist die mathematische Form der Massenerhaltung. Sie stellt sicher, dass in der Simulation keine unphysikalische Masse entsteht oder verschwindet. Bei inkompressiblen Strömungen führt sie vereinfacht dazu, dass das Geschwindigkeitsfeld divergenzfrei sein muss. In CFD-Lösern ist die Kontinuitätsgleichung eng mit der Druck-Geschwindigkeits-Kopplung verbunden.

Kontinuumsmechanik beschreibt Materie als kontinuierlich verteiltes Medium, statt einzelne Moleküle zu betrachten. Diese Annahme erlaubt es, Strömungen mit Feldern wie Druck, Temperatur, Dichte und Geschwindigkeit zu beschreiben. Für die meisten technischen CFD-Anwendungen ist diese Betrachtungsweise sehr gut geeignet. Nur bei sehr kleinen Skalen, extrem verdünnten Gasen oder molekularen Effekten stößt die Kontinuumsannahme an Grenzen.

Konvektion beschreibt den Transport von Wärme, Impuls oder Stoffen durch die Bewegung eines Fluids. In technischen Strömungen ist Konvektion oft der dominante Mechanismus für Kühlung, Mischung und Energieübertragung. Man unterscheidet erzwungene Konvektion, z.B. durch Lüfter oder Pumpen, und freie Konvektion durch Dichteunterschiede infolge von Temperaturgradienten. In CFD muss Konvektion numerisch stabil und möglichst wenig künstlich diffusionsbehaftet abgebildet werden.

Konvergenz bedeutet, dass sich die numerische Lösung mit weiteren Iterationen nur noch geringfügig verändert. In der CFD wird Konvergenz häufig über Residuen, stabile Massenströme, konstante Kräfte, Druckverluste oder Temperaturen bewertet. Eine formal konvergierte Simulation ist jedoch nicht automatisch physikalisch richtig. Deshalb müssen numerische Konvergenz, Plausibilität und ggf. Vergleich mit Messdaten immer zusammen betrachtet werden.

Ein Lagrange-Partikelmodell verfolgt einzelne Partikel, Tropfen oder Partikelpakete durch das berechnete Strömungsfeld. Dabei werden Kräfte wie Strömungswiderstand, Trägheit, Auftrieb, Schwerkraft oder ggf. Verdampfung und Wärmeübertragung berücksichtigt. Das Modell ist nützlich, wenn die Bahn der dispersen Phase technisch wichtig ist, z.B. bei Sprays, Staub, Tröpfchenabscheidung oder Ölnebel. Entscheidend ist, ob die Partikel die Strömung nur passiv mitverfolgen oder durch Rückwirkung auch das Strömungsfeld beeinflussen.

Eine laminare Strömung verläuft geordnet in Schichten, ohne starke turbulente Durchmischung. Geschwindigkeits- und Temperaturprofile sind vergleichsweise glatt und gut vorhersagbar. Laminare Strömung tritt häufig bei kleinen Reynolds-Zahlen, hoher Viskosität oder sehr kleinen Geometrien auf. In technischen Anwendungen ist sie z.B. bei Mikrokanälen, zähflüssigen Medien oder bestimmten Wärmeübertragungsfällen relevant.

Eine laminare Strömung ist geordnet und verläuft in Schichten mit relativ glatten Geschwindigkeitsprofilen. Eine turbulente Strömung enthält ungeordnete, dreidimensionale und zeitlich schwankende Bewegungen. Turbulenz erhöht Mischung, Impulsübertragung und Wärmeübergang, verursacht aber häufig auch höhere Druckverluste. Ob eine Strömung laminar oder turbulent ist, hängt u.a. von Reynolds-Zahl, Geometrie, Rauheit, Störungen und Betriebszustand ab. Viele technische Strömungen in Fahrzeugen, Motoren, Kühlern und Rohrleitungen sind turbulent. Für CFD ist die Unterscheidung wichtig, weil turbulente Strömungen meist ein Turbulenzmodell oder eine hochaufgelöste Simulation benötigen.

LES steht für Large Eddy Simulation und berechnet große turbulente Wirbel direkt, während nur die kleineren Skalen modelliert werden. Dadurch kann LES instationäre Wirbelstrukturen, Mischung und Ablösung oft realistischer abbilden als RANS. Der Rechenaufwand ist jedoch deutlich höher, insbesondere nahe an Wänden und bei hohen Reynolds-Zahlen. LES wird häufig für Detailanalysen, Forschung, Aeroakustik, komplexe Mischungsprozesse oder Validierungsfälle eingesetzt.

Der Löser ist der numerische Algorithmus, der die Gleichungssysteme einer CFD-Simulation berechnet. Er bestimmt, wie Druck, Geschwindigkeit, Temperatur, Turbulenzgrößen und weitere Variablen miteinander gekoppelt und gelöst werden. Die Wahl des Lösers hängt stark von Strömungsart, Kompressibilität, Mach-Zahl, Netzqualität und Stabilitätsanforderungen ab. Ein ungeeigneter Löser kann zu schlechter Konvergenz, hoher Rechenzeit oder unzuverlässigen Ergebnissen führen.

Die Mach-Zahl ist das Verhältnis der lokalen Strömungsgeschwindigkeit zur lokalen Schallgeschwindigkeit. Sie beschreibt, ob Kompressibilitätseffekte in einer Gasströmung relevant sind. Bei niedrigen Mach-Zahlen kann eine Strömung oft näherungsweise inkompressibel behandelt werden, bei höheren Mach-Zahlen werden Dichteänderungen, Druckwellen und Stoßphänomene wichtig. In CFD beeinflusst die Mach-Zahl die Wahl von Löser, Randbedingungen und physikalischen Modellen.

Massenerhaltung bedeutet, dass Masse in einem abgeschlossenen System weder erzeugt noch vernichtet wird. Für Strömungen heißt das, dass Massenströme an Einlässen, Auslässen und im Rechengebiet konsistent bilanziert werden müssen. In der CFD ist die Massenerhaltung besonders wichtig für Druckverlustanalysen, Durchströmung, Leckagepfade und Kühlkreisläufe. Fehler in der Massenbilanz sind ein starkes Warnsignal für ein numerisches oder modelltechnisches Problem.

Der Massenstrom gibt an, welche Masse eines Fluids pro Zeit durch eine Fläche, einen Kanal oder ein Bauteil strömt. Er wird typischerweise in Kilogramm pro Sekunde angegeben. In CFD ist der Massenstrom eine zentrale Größe für Einlass- und Auslassrandbedingungen, Massenbilanzen, Kühlkreisläufe und Turbomaschinen. Eine konsistente Massenstrombilanz ist ein wichtiger Plausibilitätscheck für die Simulation.

Eine Mehrphasenströmung enthält mehrere Phasen, z.B. Gas und Flüssigkeit, Flüssigkeit und Partikel oder verschiedene nicht mischbare Fluide. Sie ist deutlich komplexer als eine Einphasenströmung, weil Phasengrenzen, Schlupfgeschwindigkeiten, Tropfen, Blasen, Verdampfung oder Kondensation auftreten können. In CFD gibt es dafür verschiedene Modellierungsansätze wie Euler-Euler, Euler-Lagrange oder Volume of Fluid. Typische Anwendungen sind Sprays, Kraftstoffeinspritzung, Kühlmittel mit Gasanteil, Öl-Luft-Strömungen und Kondensation.

Ein Messdatenabgleich vergleicht Simulationsergebnisse mit realen Messungen. Ziel ist es, Modellannahmen, Randbedingungen, Materialdaten, Turbulenzmodelle oder Wärmeübergangsansätze zu überprüfen und ggf. anzupassen. Ein guter Messdatenabgleich erhöht das Vertrauen in die Simulation und verbessert ihre Vorhersagefähigkeit. Besonders bei Motoren, Kühlsystemen, Aerodynamik und thermischen Anwendungen ist er ein zentraler Schritt im Entwicklungsprozess.

Mischung beschreibt, wie sich unterschiedliche Fluide, Temperaturen, Konzentrationen oder Impulsströme in einer Strömung verteilen. Sie wird durch Turbulenz, Scherung, Wirbel, Diffusion und Geometrieeffekte beeinflusst. In CFD ist Mischung wichtig bei Verbrennung, Abgasrückführung, Wasserstoff-Luft-Gemischen, Kühlmittelverteilung und chemischen Prozessen. Eine gute Mischungsbewertung betrachtet nicht nur Mittelwerte, sondern auch lokale Ungleichverteilungen und Totzonen.

Morphing Mesh bezeichnet die gezielte Veränderung eines bestehenden Rechennetzes, ohne die Geometrie vollständig neu zu vernetzen. Es wird häufig für Designvarianten, Optimierung, Formänderungen oder parametrische Studien eingesetzt. Der Vorteil liegt darin, dass ähnliche Varianten schnell und konsistent berechnet werden können. Die Methode funktioniert besonders gut bei moderaten Geometrieänderungen, stößt aber bei großen Formänderungen oder schlechter Netzqualität an Grenzen.

Moving Reference Frame, kurz MRF, ist ein stationärer Modellierungsansatz für rotierende oder bewegte Bereiche. Ein rotierender Bereich wird dabei in einem bewegten Bezugssystem berechnet, während angrenzende Bereiche stationär bleiben können. MRF eignet sich gut für erste Auslegungen, Kennfeldpunkte und Fälle, bei denen zeitabhängige Wechselwirkungen nicht im Vordergrund stehen. Für echte transienten Rotor-Stator-Effekte ist eine Sliding-Mesh-Methode meist geeigneter.

Moving Reference Frame, kurz MRF, ist ein stationärer Ersatzansatz für rotierende Bereiche. Die Rotation wird über ein rotierendes Bezugssystem mit entsprechenden Zusatztermen berücksichtigt, ohne die reale Bewegung zeitlich aufzulösen. Sliding Mesh berechnet dagegen die echte Relativbewegung zwischen rotierenden und stationären Netzbereichen transient. MRF ist schneller und gut für erste Auslegungen, mittlere Kennfeldpunkte oder Fälle mit schwacher Rotor-Stator-Interaktion. Sliding Mesh ist genauer, wenn die relative Position von Schaufeln, Öffnungen oder Bauteilen zeitabhängige Effekte verursacht. Die Wahl hängt davon ab, ob mittlere Werte ausreichen oder die zeitliche Interaktion selbst relevant ist.

Der Nachlauf ist der gestörte Strömungsbereich hinter einem Körper, Bauteil oder Hindernis. Er enthält häufig geringere Geschwindigkeiten, Wirbel, Turbulenz und Druckverluste. In der Aerodynamik beeinflusst der Nachlauf Luftwiderstand, Abtrieb, Seitenkräfte und nachfolgende Bauteile. In CFD ist die korrekte Auflösung des Nachlaufs wichtig für Fahrzeuge, Lüfter, Turbomaschinen, Kühler, Leitbleche und alle umströmten Komponenten.

Die Navier-Stokes-Gleichungen beschreiben die Impulserhaltung in viskosen Fluiden. Sie bilden zusammen mit der Kontinuitätsgleichung und ggf. der Energiegleichung die wichtigste mathematische Grundlage der CFD. In ihnen werden Druckkräfte, Trägheitskräfte, Reibungskräfte und äußere Kräfte bilanziert. Da die Gleichungen für reale technische Strömungen meist nicht analytisch lösbar sind, werden sie in der CFD numerisch gelöst.

Netzgenerierung bezeichnet die Erstellung des Oberflächen- und Volumennetzes für eine CFD-Simulation. Dabei wird die CAD-Geometrie so aufbereitet, dass daraus ein numerisch berechenbares Rechennetz entsteht. Ziel ist ein Netz, das die relevanten Strömungsbereiche ausreichend genau auflöst und gleichzeitig wirtschaftlich berechenbar bleibt. Eine gute Netzgenerierung ist oft entscheidender für die Ergebnisqualität als eine nachträgliche Änderung einzelner Löserparameter.

Netzqualität beschreibt, wie geeignet ein Rechennetz für eine stabile und genaue numerische Berechnung ist. Wichtige Kriterien sind z.B. Zellverzerrung, Seitenverhältnis, Orthogonalität, Glattheit der Zellgrößenänderung und Grenzschichtauflösung. Schlechte Netzqualität kann zu Konvergenzproblemen, unphysikalischen Ergebnissen oder erhöhter numerischer Diffusion führen. Deshalb ist die Prüfung der Netzqualität ein fester Bestandteil eines seriösen CFD-Workflows.

Eine Netzunabhängigkeitsstudie prüft, ob ein CFD-Ergebnis noch stark von der gewählten Netzauflösung abhängt. Dazu werden Simulationen mit unterschiedlich feinen Netzen verglichen. Wenn sich zentrale Ergebnisgrößen wie Druckverlust, Kraft, Massenstrom oder Wärmeübergang bei weiterer Verfeinerung kaum noch ändern, gilt das Ergebnis als weitgehend netzunabhängig. Solche Studien erhöhen die Belastbarkeit und Nachvollziehbarkeit von CFD-Ergebnissen.

Eine nichtisotherme Strömung weist relevante Temperaturunterschiede im Fluid oder an den Wänden auf. Dadurch beeinflussen Wärmeübertragung, Dichteänderungen, Viskositätsänderungen oder thermischer Auftrieb die Strömung. In CFD muss dafür die Energiegleichung gelöst und die thermische Randbedingung sorgfältig definiert werden. Nichtisotherme Strömungen treten häufig bei Kühlung, Abgasführung, Batterien, Wärmetauschern und thermisch belasteten Maschinenkomponenten auf.

Numerische Diffusion ist eine künstliche Glättung der Lösung, die durch Diskretisierung und numerische Verfahren entstehen kann. Sie kann Gradienten, Wirbel, Scherschichten oder Temperaturunterschiede abschwächen. In der Praxis kann dadurch eine Strömung stabiler erscheinen, aber physikalisch zu stark verschmiert werden. Besonders bei Konvektion, instationären Strukturen und groben Netzen muss numerische Diffusion kritisch bewertet werden.

Numerische Dissipation beschreibt die künstliche Dämpfung von Schwankungen oder Strukturen durch das numerische Verfahren. Sie kann helfen, eine Simulation stabil zu halten, kann aber auch reale instationäre Strukturen zu stark abschwächen. Der Begriff wird besonders bei transienten Simulationen, Turbulenz, Akustik und Wirbelstrukturen relevant. Eine gute CFD-Einstellung vermeidet unnötige numerische Dissipation, ohne die Stabilität der Rechnung zu gefährden.

Numerische Genauigkeit beschreibt, wie nahe die berechnete Lösung an der mathematisch und physikalisch erwarteten Lösung liegt. Sie wird von Netzauflösung, Zeitschrittweite, Diskretisierungsschema, Konvergenz und Modellannahmen beeinflusst. Hohe numerische Genauigkeit bedeutet nicht automatisch hohe physikalische Genauigkeit, wenn Randbedingungen oder Modelle falsch gewählt sind. Deshalb muss numerische Genauigkeit immer zusammen mit Validierung und Plausibilitätsprüfung betrachtet werden.

Numerische Stabilität beschreibt, ob eine Simulation ohne unkontrolliertes Anwachsen von Fehlern berechnet werden kann. Sie hängt u.a. von Netzqualität, Zeitschrittweite, Löser, Diskretisierung, Randbedingungen und Relaxationsparametern ab. Eine instabile Simulation zeigt sich häufig durch steigende Residuen, unphysikalische Werte oder Abbruch des Lösers. Numerische Stabilität ist Voraussetzung für belastbare Ergebnisse, garantiert aber noch keine physikalische Richtigkeit.

Numerische Strömungsmechanik ist das Fachgebiet, das Strömungen mit mathematischen Modellen und rechnergestützten Lösungsverfahren untersucht. Sie kombiniert Strömungsmechanik, Thermodynamik, Mathematik, Numerik und Softwaretechnik. Das Ziel ist, Strömungsfelder und thermische Vorgänge in technischen Systemen berechenbar zu machen. In der Praxis wird der Begriff häufig synonym mit CFD verwendet.

Die Nusselt-Zahl ist eine dimensionslose Kennzahl für den konvektiven Wärmeübergang an einer Oberfläche. Sie vergleicht den tatsächlichen Wärmeübergang durch Strömung mit reiner Wärmeleitung. Hohe Nusselt-Zahlen zeigen einen starken konvektiven Wärmeübergang an. In CFD wird die Nusselt-Zahl verwendet, um Kühlkonzepte, Wärmetauscher, Wandwärmeübergang und Ähnlichkeit zwischen verschiedenen Betriebszuständen zu bewerten.

Das Oberflächennetz beschreibt die Geometrie eines Bauteils oder Rechengebiets mit kleinen Flächenzellen. Es bildet Kanten, Rundungen, Öffnungen, Wandflächen und Details der CAD-Geometrie für die CFD ab. Ein sauberes Oberflächennetz ist die Grundlage für ein stabiles und hochwertiges Volumennetz. Fehler im Oberflächennetz, z.B. Lücken, Überschneidungen oder stark verzerrte Flächen, können die gesamte Simulation beeinträchtigen.

OpenFOAM ist eine quelloffene CFD-Softwarebibliothek mit vielen Lösern, Modellen und Erweiterungsmöglichkeiten. Sie wird in Forschung, Entwicklung und Industrie eingesetzt, besonders wenn hohe Anpassbarkeit, Automatisierung oder eigene Modellimplementierungen wichtig sind. OpenFOAM erfordert meist mehr methodisches und softwaretechnisches Know-how als viele kommerzielle Komplettpakete. Dafür bietet es große Flexibilität bei Spezialfällen, Skripting, HPC-Nutzung und individuellen CFD-Workflows.

OpenFOAM und Ansys Fluent sind beide leistungsfähige CFD-Werkzeuge, folgen aber unterschiedlichen Philosophien. OpenFOAM ist quelloffen und bietet große Freiheit bei Lösern, Modellen, Skripting und eigener Entwicklung. Das macht es attraktiv für Forschung, Spezialanwendungen, HPC-Umgebungen und stark angepasste Workflows. Ansys Fluent ist eine kommerzielle Software mit ausgereifter Benutzeroberfläche, umfangreicher Dokumentation, Supportstruktur und vielen etablierten Industriemodellen. Fluent ist oft einfacher in standardisierte Industrieprozesse einzuführen, während OpenFOAM mehr Eigenverantwortung und CFD-Kompetenz im Team verlangt. Fachlich zählt am Ende nicht der Name der Software, sondern ob Modellierung, Randbedingungen, Vernetzung, Verifikation und Validierung zur Aufgabe passen.

OpenFOAM und STAR-CCM+ unterscheiden sich vor allem in Offenheit, Bedienkonzept und industrieller Prozessintegration. OpenFOAM ist quelloffen, sehr flexibel und gut geeignet, wenn eigene Modelle, Skripte oder spezielle numerische Anpassungen benötigt werden. Dafür erfordert es meist mehr CFD-Methodenwissen, Linux-Erfahrung, Programmierverständnis und eigene Prozessdisziplin. STAR-CCM+ ist kommerziell, integriert Geometrieaufbereitung, Vernetzung, Löser, Auswertung und Automatisierung sehr stark in einer Benutzeroberfläche. Das erleichtert robuste Industrieprozesse, kostet aber Lizenzgebühren und ist weniger offen für tiefe Code-Anpassungen. Die Entscheidung hängt davon ab, ob maximale Anpassbarkeit oder ein integrierter produktiver Engineering-Workflow wichtiger ist.

Overset Mesh bezeichnet eine Vernetzungsmethode, bei der sich mehrere Rechennetze überlappen und über Schnittstellen gekoppelt werden. Dadurch lassen sich bewegte oder rotierende Geometrien simulieren, ohne das gesamte Netz bei jeder Bewegung neu zu erzeugen. Typische Anwendungen sind Ventile, Kolbenbewegungen, rotierende Räder, Klappen, Rotoren oder Relativbewegungen mehrerer Bauteile. Wichtig sind eine saubere Überlappungszone, passende Zellgrößen und eine stabile Interpolation zwischen den Netzen.

Overset Mesh und Sliding Mesh sind Methoden für bewegte oder rotierende Geometrien in der CFD. Beim Overset Mesh überlappen sich mehrere Netze, die über Interpolation miteinander gekoppelt werden. Das ist sehr flexibel für komplexe Bewegungen, große Relativbewegungen oder Bauteile, die sich durch ein Hintergrundnetz bewegen. Beim Sliding Mesh gleiten Netzbereiche an definierten Schnittstellen aneinander vorbei. Das ist besonders geeignet für rotierende Maschinen mit klarer Rotor-Stator-Trennung. Overset Mesh bietet mehr geometrische Bewegungsfreiheit, während Sliding Mesh oft effizienter und direkter für periodische Rotation ist.

Eine Parameterstudie vergleicht mehrere Simulationen, bei denen gezielt einzelne Parameter verändert werden. Beispiele sind unterschiedliche Massenströme, Öffnungsquerschnitte, Wandtemperaturen, Geometrievarianten oder Betriebszustände. Sie zeigt, wie sich technische Zielgrößen wie Druckverlust, Kühlleistung, Kraft oder Temperatur ändern. Parameterstudien sind ein wichtiges Werkzeug, um Zusammenhänge zu verstehen und Entwicklungsentscheidungen datenbasiert zu treffen.

Eine periodische Randbedingung koppelt zwei zueinander passende Flächen so, dass sich die Strömung periodisch fortsetzt. Sie wird verwendet, wenn eine Geometrie aus wiederkehrenden Segmenten besteht, z.B. bei Schaufelkanälen, Rohrsegmenten, Wärmetauscherstrukturen oder rotierenden Maschinen. Dadurch muss nur ein repräsentativer Ausschnitt berechnet werden. Die periodische Annahme ist nur sinnvoll, wenn Geometrie und Betriebsbedingungen tatsächlich wiederholbar sind.

Eine Plausibilitätsprüfung bewertet, ob CFD-Ergebnisse technisch sinnvoll und physikalisch nachvollziehbar sind. Dabei werden z.B. Massenbilanzen, Druckniveaus, Strömungsrichtungen, Temperaturen, Kräfte und Größenordnungen geprüft. Sie ist auch dann notwendig, wenn Residuen niedrig und die Simulation formal konvergiert ist. In der industriellen Praxis ist die Plausibilitätsprüfung ein wichtiger Schutz vor schön aussehenden, aber falschen Simulationsergebnissen.

Ein Tetraeder-Netz besteht aus tetraedrischen Zellen und lässt sich relativ einfach für komplexe Geometrien erzeugen. Es kann jedoch bei gleicher Genauigkeit mehr Zellen benötigen und ungünstiger für numerische Diffusion oder Konvergenz sein. Ein Polyeder-Netz besteht aus Zellen mit vielen Flächen und kann Strömungsgrößen oft über mehr Nachbarzellen stabiler austauschen. In vielen industriellen CFD-Anwendungen führen Polyeder-Netze zu robusterer Konvergenz und geringerer Zellzahl als reine Tetraeder-Netze. Tetraeder-Netze bleiben trotzdem nützlich für schnelle Vernetzung, komplexe CAD-Geometrien oder als Zwischenschritt. Die bessere Wahl hängt von Geometrie, Löser, Grenzschichtnetz und Qualitätsanforderung ab.

Die Prandtl-Zahl ist eine dimensionslose Kennzahl, die Impulstransport und Wärmetransport in einem Fluid vergleicht. Sie hängt von Viskosität, Wärmeleitfähigkeit, Dichte und Wärmekapazität ab. Eine niedrige Prandtl-Zahl bedeutet, dass Wärme relativ schnell diffundiert, eine hohe Prandtl-Zahl deutet auf stärkeren Impulstransport gegenüber Wärmediffusion hin. In CFD ist sie wichtig für Wärmeübertragung, Grenzschichten und thermische Ähnlichkeitsbetrachtungen.

Eine Prismenschicht ist eine geordnete Zellschicht direkt an festen Wänden. Sie wird verwendet, um den wandnahen Bereich der Strömung besser aufzulösen, insbesondere Grenzschichten, Wandreibung und Wärmeübergang. Prismenschichten sind in der industriellen CFD wichtig, weil viele relevante Verluste und thermische Effekte direkt an Oberflächen entstehen. Ihre Höhe, Anzahl und Wachstumsrate müssen zum Turbulenzmodell und zum gewünschten y+-Bereich passen.

Eine Randbedingung legt fest, wie das Rechengebiet mit seiner Umgebung verbunden ist. Sie definiert z.B., wie Fluid eintritt, austritt oder sich an festen Wänden verhält. Typische Randbedingungen sind Einlass, Auslass, Wand, Symmetrieebene oder periodische Randbedingung. Falsch gewählte Randbedingungen können auch bei gutem Netz zu physikalisch falschen Ergebnissen führen.

RANS steht für Reynolds-averaged Navier-Stokes und bezeichnet einen Ansatz, bei dem turbulente Schwankungen zeitlich oder statistisch gemittelt werden. Dadurch werden nicht alle Wirbel direkt berechnet, sondern ihre mittlere Wirkung über Turbulenzmodelle erfasst. RANS ist in der industriellen CFD sehr verbreitet, weil es vergleichsweise robust und rechenzeiteffizient ist. Typische Anwendungen sind stationäre Aerodynamik, Druckverlustanalysen, Kühlung und viele Designvergleiche.

RANS und LES sind zwei wichtige Ansätze zur Modellierung turbulenter Strömungen in der CFD. RANS mittelt turbulente Schwankungen zeitlich oder statistisch und modelliert deren Wirkung über Turbulenzmodelle. Dadurch ist RANS vergleichsweise robust, schnell und für viele industrielle Designstudien geeignet. LES löst große turbulente Wirbel direkt auf und modelliert nur die kleineren Skalen. Dadurch kann LES instationäre Wirbelstrukturen, Ablösung, Mischung und Aeroakustik oft realistischer abbilden, benötigt aber deutlich mehr Rechenzeit und Netzauflösung. Für viele Entwicklungsaufgaben ist RANS der wirtschaftliche Standard, während LES eher für Detailanalysen, Validierung, Forschung oder stark instationäre Phänomene eingesetzt wird.

Das Realizable-k-Epsilon-Modell ist eine Weiterentwicklung des Standard-k-Epsilon-Modells. Es enthält verbesserte Modellannahmen für turbulente Viskosität und bestimmte Strömungszustände, wodurch es bei Rotation, Umlenkung oder komplexeren Scherströmungen robuster sein kann. Es bleibt vergleichsweise effizient und wird häufig in industriellen CFD-Anwendungen eingesetzt. Trotzdem sollte es bei wandnaher Ablösung und stark anisotroper Turbulenz kritisch mit Alternativen verglichen werden.

Das Rechengebiet ist der räumliche Bereich, der in einer CFD-Simulation berechnet wird. Es kann z.B. der Innenraum eines Rohres, der Motorraum eines Fahrzeugs, ein Kühlluftkanal oder die Umgebung eines Fahrzeugs sein. Die Wahl des Rechengebiets beeinflusst Randbedingungen, Rechenzeit und Ergebnisqualität. Ein zu kleines Rechengebiet kann die Strömung künstlich beeinflussen, ein zu großes erhöht unnötig den Rechenaufwand.

Das Rechennetz unterteilt das Rechengebiet einer CFD-Simulation in viele kleine Zellen oder Elemente. In diesen Zellen werden Größen wie Druck, Geschwindigkeit, Temperatur oder Turbulenzgrößen numerisch berechnet. Die Netzauflösung bestimmt, wie gut lokale Gradienten, Grenzschichten, Wirbel oder enge Spalte erfasst werden. Ein zu grobes Netz kann wichtige Strömungseffekte übersehen, während ein zu feines Netz Rechenzeit und Speicherbedarf stark erhöht.

Ein Residuum ist ein Maß dafür, wie gut die diskretisierten Gleichungen in der aktuellen Lösung erfüllt sind. Sinkende Residuen zeigen, dass der numerische Fehler innerhalb der Gleichungslösung kleiner wird. Für sich allein reichen Residuen aber nicht aus, um die Qualität einer CFD-Simulation zu beurteilen. Wichtige technische Zielgrößen wie Druckverlust, Kraft, Massenstrom oder Temperatur müssen ebenfalls stabil und plausibel sein.

Das Reynolds-Spannungsmodell ist ein RANS-Turbulenzmodell, das die einzelnen Reynolds-Spannungen direkter berechnet als einfache Wirbelviskositätsmodelle. Dadurch kann es anisotrope Turbulenz, Rotation, starke Krümmung und komplexe Sekundärströmungen besser erfassen. Der Rechenaufwand und die numerische Empfindlichkeit sind jedoch höher als bei k-Epsilon- oder SST-k-Omega-Modellen. Es wird eingesetzt, wenn einfache Turbulenzmodelle wichtige Strömungsphänomene nicht ausreichend beschreiben.

Die Reynolds-Zahl ist eine dimensionslose Kennzahl, die das Verhältnis von Trägheitskräften zu viskosen Kräften beschreibt. Sie hilft einzuschätzen, ob eine Strömung eher laminar, turbulent oder im Übergangsbereich ist. Die Reynolds-Zahl hängt von Geschwindigkeit, charakteristischer Länge, Dichte und Viskosität ab. In CFD ist sie wichtig für Turbulenzmodellierung, Ähnlichkeitsbetrachtungen, Grenzschichten und die Übertragbarkeit von Versuchen auf reale Systeme.

Rezirkulation bezeichnet einen Bereich, in dem die Strömung lokal zurückläuft oder in einer Wirbelzone kreist. Solche Bereiche entstehen häufig hinter Kanten, in Totzonen, nach plötzlichen Erweiterungen oder infolge von Strömungsablösung. Rezirkulation kann Mischung fördern, aber auch Druckverlust, Ablagerungen, Hotspots oder schlechte Durchströmung verursachen. In CFD sind Rezirkulationszonen wichtige Hinweise auf geometrische Schwachstellen oder ungünstige Randbedingungen.

Ein rotierendes Bezugssystem beschreibt die Strömung aus Sicht eines mitrotierenden Koordinatensystems. Dadurch können rotierende Bauteile wie Lüfter, Pumpenräder oder Verdichterlaufräder häufig stationär angenähert werden. Die Rotation wird über zusätzliche Scheinkräfte wie Coriolis- und Zentrifugalkräfte berücksichtigt. Diese Methode ist effizient, bildet aber keine echten zeitabhängigen Rotor-Stator-Wechselwirkungen ab.

Rückströmung bedeutet, dass Fluid entgegen der erwarteten Hauptströmungsrichtung zurück in einen Bereich oder über eine Randfläche strömt. Sie kann physikalisch real sein, z.B. in Rezirkulationszonen, oder numerisch problematisch auftreten, z.B. an ungünstig platzierten Auslässen. In CFD sollte Rückströmung immer geprüft werden, weil sie Randbedingungen und Konvergenz stark beeinflussen kann. Bei Auslassrandbedingungen ist eine geeignete Rückströmungsbehandlung besonders wichtig.

Schubspannung ist eine tangential wirkende Spannung, die durch Reibung und Geschwindigkeitsgradienten im Fluid entsteht. Sie beschreibt, wie stark benachbarte Fluidschichten oder Fluid und Wand aneinander ziehen. In der Strömungsmechanik ist sie wichtig für Reibungsverluste, Wandbelastung, Grenzschichten und viskose Effekte. In CFD kann Schubspannung im Fluid oder direkt an Wänden ausgewertet werden.

Eine Sensitivitätsanalyse untersucht, wie stark ein Simulationsergebnis auf Änderungen einzelner Eingangsgrößen reagiert. Typische Parameter sind Randbedingungen, Materialdaten, Netzauflösung, Turbulenzmodell, Geometrievarianten oder Betriebszustände. Dadurch lässt sich erkennen, welche Einflussgrößen für das Ergebnis wirklich entscheidend sind. Sensitivitätsanalysen helfen, robuste Designs zu entwickeln und unnötige Detailoptimierung an unwichtigen Parametern zu vermeiden.

Simcenter STAR-CCM+ ist eine kommerzielle CAE-Software von Siemens für CFD, Multiphysik und automatisierte Simulationsprozesse. Sie wird in der Industrie häufig für Strömungssimulation, Wärmeübertragung, Mehrphasenströmung, bewegte Netze, Aerodynamik und Thermomanagement eingesetzt. Ein wichtiger Vorteil ist die integrierte Prozesskette aus Geometrieaufbereitung, Vernetzung, Berechnung, Auswertung und Automatisierung. Für komplexe Entwicklungsaufgaben ist STAR-CCM+ besonders interessant, wenn viele Varianten robust und reproduzierbar berechnet werden sollen.

SimScale ist eine cloudbasierte Simulationsplattform für CFD, Strukturmechanik und thermische Analysen. Der Zugang erfolgt über den Browser, wodurch lokale Hardwareanforderungen und Installation reduziert werden. SimScale eignet sich besonders für standardisierte Simulationsaufgaben, schnelle Machbarkeitsstudien, Ausbildung und kleinere bis mittlere Entwicklungsprojekte. Für sehr spezielle Modelle, tiefgehende Automatisierung oder stark angepasste Workflows können klassische Desktop- oder HPC-basierte CFD-Umgebungen geeigneter sein.

Die Sliding Mesh Methode berechnet die reale Relativbewegung zwischen bewegten und stationären Netzbereichen zeitabhängig. Sie ist genauer als stationäre MRF-Ansätze, wenn die Position von Rotor und Stator, Schaufeln, Klappen oder Öffnungen den Strömungsverlauf zeitlich beeinflusst. Dafür benötigt sie transiente Berechnungen und mehr Rechenzeit. Typische Anwendungen sind Lüfter, Pumpen, Turbomaschinen, rotierende Räder und periodisch bewegte Bauteile.

Speziestransport beschreibt den Transport verschiedener chemischer Komponenten oder Stoffarten in einer Strömung. Dazu gehören z.B. Luftbestandteile, Kraftstoffdampf, Wasserstoff, Abgaskomponenten, Schadstoffe oder Konzentrationen in Mischprozessen. In CFD wird Speziestransport durch Konvektion, Diffusion und ggf. chemische Reaktionen bestimmt. Er ist wichtig für Verbrennung, Gasdurchmischung, Emissionen, Leckageanalysen und viele thermofluidische Prozesse.

Die spezifische Dissipationsrate beschreibt die Dissipation turbulenter Energie bezogen auf die turbulente kinetische Energie. Sie wird meist mit omega bezeichnet und ist eine zentrale Größe im k-Omega- und SST-k-Omega-Modell. Die Größe ist besonders nützlich für die Modellierung wandnaher Strömungen und Grenzschichten. In der CFD beeinflusst sie, wie stark Turbulenz in Wandnähe, Scherschichten und Ablösebereichen modelliert wird.

Das SST-k-Omega-Modell kombiniert Vorteile des k-Omega-Modells in Wandnähe mit Vorteilen des k-Epsilon-Verhaltens im freien Strömungsbereich. SST steht für Shear Stress Transport und verbessert die Vorhersage von Ablösung unter ungünstigen Druckgradienten. Es ist eines der meistgenutzten RANS-Modelle in der industriellen CFD. Typische Anwendungen sind Aerodynamik, Turbomaschinen, Innenströmungen, Kühlsysteme und Druckverlustanalysen.

STAR-CCM+ ist die gebräuchliche Kurzbezeichnung für Simcenter STAR-CCM+. Die Software wird für industrielle 3D-CFD-Simulationen eingesetzt, z.B. in Automotive, Motorsport, Energie, Maschinenbau und Produktentwicklung. Sie unterstützt u.a. RANS, LES, Mehrphasenmodelle, CHT, Overset Mesh, Sliding Mesh und automatisierte Designstudien. Für Felsaris ist STAR-CCM+ ein zentrales Werkzeug, um komplexe Strömungs- und Thermomanagementaufgaben effizient zu bearbeiten.

STAR-CCM+ und Ansys Fluent sind zwei der wichtigsten kommerziellen CFD-Programme in der Industrie. Beide können Strömung, Wärmeübertragung, Turbulenz, Mehrphasenströmung und viele Spezialmodelle abbilden. STAR-CCM+ ist besonders stark in integrierten Workflows, automatisierter Vernetzung, Variantenstudien und durchgängiger Prozessführung innerhalb einer Oberfläche. Ansys Fluent ist sehr breit etabliert, verfügt über eine große Modellvielfalt und ist stark in vielen klassischen CFD-Anwendungsfeldern. Die bessere Wahl hängt weniger von einer pauschalen Software-Rangfolge ab, sondern von Anwendung, Lizenzumgebung, Teamwissen, Automatisierungsbedarf und Validierungshistorie. Für professionelle CFD ist entscheidend, ob der Workflow reproduzierbar, validiert und für die konkrete Fragestellung geeignet ist.

Eine stationäre Simulation berechnet einen zeitlich unveränderlichen oder zeitlich gemittelten Zustand. Sie eignet sich, wenn die relevanten Ergebnisgrößen nicht wesentlich von zeitabhängigen Effekten abhängen. Typische Anwendungen sind viele Druckverlustanalysen, mittlere Durchströmungen, stationäre Kühlfälle oder erste Designvergleiche. Bei stark pulsierenden, ablösenden oder bewegten Strömungen kann eine stationäre Simulation jedoch wichtige Effekte übersehen.

Eine stationäre Simulation berechnet einen zeitlich unveränderlichen oder zeitlich gemittelten Zustand. Sie ist effizient und eignet sich gut für viele Druckverlustanalysen, mittlere Durchströmungen, stationäre Kühlfälle und erste Designvergleiche. Eine transiente Simulation berechnet den zeitlichen Verlauf einer Strömung, Temperaturverteilung oder Systemantwort. Sie ist notwendig, wenn Wirbelablösung, Pulsationen, bewegte Bauteile, Druckwellen, Lastsprünge oder Aufheizvorgänge relevant sind. Stationär ist nicht automatisch schlechter, sondern oft die richtige Vereinfachung, wenn die Zielgröße nicht wesentlich zeitabhängig ist. Transient ist aussagekräftiger für dynamische Vorgänge, kostet aber deutlich mehr Rechenzeit und erfordert passende Zeitschritte.

Die Strouhal-Zahl ist eine dimensionslose Kennzahl für periodische instationäre Strömungsvorgänge. Sie verbindet Frequenz, charakteristische Länge und Strömungsgeschwindigkeit. Typische Anwendungen sind Wirbelablösung, Schwingungsanregung, pulsierende Strömungen und aeroakustische Effekte. In CFD und Versuch hilft die Strouhal-Zahl, instationäre Phänomene zwischen unterschiedlichen Maßstäben oder Geschwindigkeiten vergleichbar zu machen.

Strömungsablösung entsteht, wenn die Grenzschicht einer Wand der Geometrie nicht mehr folgen kann und sich von der Oberfläche löst. Häufige Ursachen sind ungünstige Druckgradienten, starke Umlenkungen, abrupte Querschnittsänderungen oder zu geringe Strömungsenergie in Wandnähe. Ablösung kann Druckverlust, Geräusche, instationäre Kräfte, schlechteren Wärmeübergang oder aerodynamische Verluste verursachen. In CFD ist ihre Vorhersage stark von Netzauflösung, Turbulenzmodell und Wandbehandlung abhängig.

Das Strömungsfeld beschreibt die räumliche Verteilung der Strömungsgrößen in einem Rechengebiet. Dazu gehören insbesondere Geschwindigkeit, Druck, Temperatur, Turbulenzgrößen und ggf. Konzentrationen. In der CFD wird das Strömungsfeld für jede Zelle des Rechennetzes berechnet. Seine Analyse zeigt, wo Beschleunigungen, Ablösungen, Rezirkulationen, Verluste oder ungleichmäßige Durchströmungen auftreten.

Die Strömungsgeschwindigkeit beschreibt, wie schnell und in welche Richtung sich ein Fluid lokal bewegt. In CFD wird sie als Geschwindigkeitsfeld im gesamten Rechengebiet berechnet. Sie beeinflusst Druckverlust, Wärmeübergang, Mischverhalten, Turbulenz und Kräfte auf Bauteile. Besonders hohe oder sehr ungleichmäßige Strömungsgeschwindigkeiten können auf Engstellen, Fehlverteilung, Ablösung oder ungünstige Geometrien hinweisen.

Strömungsmechanik ist die Lehre vom Verhalten von Flüssigkeiten und Gasen. Sie beschreibt, wie Druck, Geschwindigkeit, Dichte, Viskosität und Kräfte in ruhenden oder bewegten Fluiden zusammenhängen. Sie bildet die physikalische Grundlage für CFD-Simulation, Aerodynamik, Hydraulik, Kühlung und viele Maschinenbauanwendungen. Ohne strömungsmechanisches Verständnis lassen sich CFD-Ergebnisse nur schwer korrekt bewerten.

Eine Strömungssimulation beschreibt, wie sich ein Fluid durch eine Geometrie oder um ein Bauteil bewegt. Sie zeigt z.B. Beschleunigungen, Totwassergebiete, Rezirkulationen, Strömungsablösungen und Druckverluste. Je nach Fragestellung kann die Simulation stationär, transient, isotherm oder mit Wärmeübertragung durchgeführt werden. Strömungssimulationen werden u.a. in Automotive, Motorsport, Energietechnik, Maschinenbau und Anlagenbau eingesetzt

Strömungswiderstand beschreibt, wie stark ein Bauteil, Kanal oder System die Bewegung eines Fluids behindert. Er entsteht durch Reibung, Formgebung, Umlenkungen, Einbauten oder Strömungsablösung. Ein hoher Strömungswiderstand führt meist zu höherem Druckverlust und größerem Energiebedarf. In der Produktentwicklung wird Strömungswiderstand gezielt reduziert, um Effizienz, Durchsatz, Kühlleistung oder aerodynamische Performance zu verbessern.

Eine Symmetrieebene nutzt geometrische und physikalische Symmetrie, um nur einen Teil des Systems zu simulieren. Dadurch lassen sich Zellzahl, Rechenzeit und Speicherbedarf deutlich reduzieren. Die Symmetrieebene ist nur zulässig, wenn Geometrie, Randbedingungen und erwartete Strömung tatsächlich symmetrisch sind. Wird sie falsch eingesetzt, können asymmetrische Effekte wie Wirbel, Ablösungen oder Querströmungen künstlich unterdrückt werden.

Das Temperaturfeld beschreibt die räumliche Verteilung der Temperatur in einem Rechengebiet. In CFD-Simulationen zeigt es, wo Bauteile, Fluide oder Grenzflächen warm oder kalt sind. Es ist besonders wichtig bei Kühlung, Wärmetauschern, Batterien, Motoren, Leistungselektronik und thermisch belasteten Bauteilen. Aus dem Temperaturfeld lassen sich Hotspots, Temperaturgradienten und die Wirksamkeit eines Kühlkonzepts bewerten.

Eine thermische Simulation berechnet Temperaturen, Wärmeströme und Wärmeverteilungen in Bauteilen oder Gesamtsystemen. Sie wird eingesetzt, um Hotspots, thermische Überlastung, Aufheizverhalten oder Kühlbedarf zu erkennen. In Verbindung mit CFD kann zusätzlich der Einfluss von Luft- oder Flüssigkeitsströmungen auf die Temperaturverteilung bewertet werden. Typische Anwendungen sind Batteriekühlung, Leistungselektronik, Motorkühlung, Wärmetauscher und Fahrzeug-Thermomanagement.

Ein Totwassergebiet ist ein Bereich mit sehr geringer Strömungsgeschwindigkeit oder ausgeprägter Rezirkulation. Dort wird Fluid nur schlecht ausgetauscht, wodurch sich Wärme, Partikel, Gasblasen oder Schadstoffe ansammeln können. In Kühl- und Durchströmungsaufgaben sind Totwassergebiete häufig unerwünscht, weil sie Hotspots oder schlechte Spülung verursachen. In CFD lassen sie sich über Geschwindigkeitsfelder, Stromlinien und Verweilzeiten sichtbar machen.

Eine transiente Simulation berechnet den zeitlichen Verlauf einer Strömung, Temperaturverteilung oder Systemantwort. Der Begriff wird in der Praxis oft ähnlich wie instationäre Simulation verwendet, betont aber besonders Übergänge zwischen Zuständen. Beispiele sind Aufheizvorgänge, Lastsprünge, Druckaufbau, Startvorgänge oder zeitabhängige Kühlung. Die Zeitschrittweite und Anfangsbedingung haben dabei großen Einfluss auf Stabilität und Aussagekraft der Ergebnisse.

Turbulente kinetische Energie beschreibt die Bewegungsenergie der turbulenten Geschwindigkeitsschwankungen. Sie wird meist mit k bezeichnet und ist eine zentrale Größe in vielen Turbulenzmodellen, z.B. k-Epsilon und k-Omega. Hohe Werte zeigen Bereiche mit intensiver Turbulenz, starker Scherung, Ablösung oder Mischung an. In CFD ist sie wichtig, um Turbulenzniveau, Wandnähe, Nachlauf und Mischungsprozesse zu bewerten

Eine turbulente Strömung ist durch ungeordnete, dreidimensionale und zeitlich schwankende Bewegungen gekennzeichnet. Sie führt zu stärkerer Mischung, höherem Impuls- und Wärmetransport, aber oft auch zu höherem Druckverlust. Die meisten technischen Strömungen in Fahrzeugen, Rohren, Kühlern, Motoren und Anlagen sind turbulent. In CFD wird Turbulenz meist über RANS-, LES- oder hybride Modelle beschrieben.

Turbulente Viskosität beschreibt die modellierte Zusatzviskosität, die durch turbulente Durchmischung entsteht. Sie ist eng mit der Wirbelviskosität verwandt und wird in vielen CFD-Programmen praktisch gleichbedeutend verwendet. Eine hohe turbulente Viskosität bedeutet, dass Impuls, Wärme oder Stoffe durch Turbulenz stark ausgetauscht werden. In der Auswertung hilft sie, Bereiche intensiver turbulenter Mischung oder mögliche Modellierungsprobleme zu erkennen.

Das Turbulenzfeld beschreibt die räumliche Verteilung turbulenter Größen in einer Strömung. Dazu gehören z.B. turbulente kinetische Energie, turbulente Viskosität, Dissipationsrate oder spezifische Dissipationsrate. In der industriellen CFD wird Turbulenz meist nicht vollständig aufgelöst, sondern über Turbulenzmodelle beschrieben. Das Turbulenzfeld beeinflusst Mischung, Impulsaustausch, Wärmeübergang, Druckverlust und Strömungsablösung.

Ein Turbulenzmodell beschreibt die Wirkung turbulenter Schwankungen, ohne alle turbulenten Skalen direkt aufzulösen. Es ist notwendig, weil reale technische Strömungen meist turbulent sind und eine vollständige Auflösung aller Wirbel extrem rechenaufwendig wäre. Typische Turbulenzmodellklassen sind RANS, LES, DES und hybride Ansätze. Die Wahl des Turbulenzmodells beeinflusst Druckverlust, Ablösung, Wärmeübergang, Mischung und Kräfte oft stärker als viele andere Simulationsparameter.

Unterrelaxation ist eine numerische Dämpfung, bei der Änderungen einer Lösung pro Iteration bewusst begrenzt werden. Sie wird verwendet, um instabile oder stark schwankende Lösungsverläufe zu beruhigen. Besonders bei stationären Simulationen mit schwieriger Kopplung kann Unterrelaxation die Konvergenz verbessern. Zu starke Unterrelaxation macht die Simulation jedoch langsam, während zu schwache Unterrelaxation zu Divergenz führen kann.

URANS steht für unsteady RANS und erweitert den RANS-Ansatz auf zeitabhängige Strömungen. Dabei werden weiterhin turbulente Schwankungen modelliert, aber große instationäre Änderungen des mittleren Strömungsfeldes zeitlich berechnet. URANS wird eingesetzt, wenn stationäre RANS-Simulationen wesentliche zeitabhängige Effekte nicht ausreichend erfassen. Für stark instationäre, breitbandige Turbulenz oder komplexe Wirbelstrukturen kann LES oder ein hybrider Ansatz geeigneter sein.

URANS ist eine zeitabhängige Erweiterung des RANS-Ansatzes. Dabei werden große Änderungen des gemittelten Strömungsfeldes transient berechnet, während turbulente Schwankungen weiterhin modelliert werden. LES berechnet dagegen große turbulente Wirbel direkt und liefert dadurch eine höhere zeitliche und räumliche Detailtiefe. URANS ist deutlich günstiger und kann sinnvoll sein, wenn periodische oder dominante instationäre Effekte betrachtet werden, z.B. Pulsationen, grobe Wirbelablösung oder Rotor-Stator-Effekte. LES ist geeigneter, wenn breitbandige Turbulenz, komplexe Mischung, Nachlaufstrukturen oder Aeroakustik im Fokus stehen. Der Unterschied liegt also nicht nur in stationär vs. transient, sondern in der Frage, welche turbulenten Strukturen wirklich aufgelöst werden.

Übergangsströmung beschreibt den Bereich zwischen laminarer und turbulenter Strömung. In diesem Zustand können lokale Störungen, Rauheit, Druckgradienten oder Geometrieeffekte entscheiden, wann und wo Turbulenz entsteht. Übergangsströmungen sind numerisch anspruchsvoll, weil einfache Annahmen über vollständig laminare oder vollständig turbulente Strömung oft nicht ausreichen. Sie sind wichtig bei Aerodynamik, Grenzschichten, Turbomaschinen und Wärmeübertragung.

Validierung prüft, ob ein Simulationsmodell die reale Physik ausreichend gut abbildet. Dazu werden CFD-Ergebnisse mit Messdaten, Prüfstandsdaten, Windkanaldaten oder bekannten Referenzfällen verglichen. Validierung beantwortet die Frage, ob das richtige Modell für die reale Aufgabe verwendet wird. Sie ist besonders wichtig, wenn Simulationsergebnisse für Entwicklungsentscheidungen, Auslegung oder Nachweise genutzt werden.

Ein verformbares Netz passt seine Zellpositionen an eine sich verändernde Geometrie an. Es wird eingesetzt, wenn sich Bauteile bewegen oder verformen, ohne dass die Topologie des Rechengebiets vollständig neu aufgebaut werden soll. Typische Anwendungen sind Ventilbewegungen, Membranen, Klappen, kleine Strukturverformungen oder gekoppelte Fluid-Struktur-Probleme. Die Netzqualität muss dabei überwacht werden, weil starke Verformungen zu schlechten Zellen und numerischen Problemen führen können.

Verifikation prüft, ob das Simulationsmodell numerisch korrekt gelöst wurde. Dabei geht es um Aspekte wie Netzqualität, Konvergenz, Zeitschritt, Diskretisierung und mögliche Bedien- oder Implementierungsfehler. Verifikation beantwortet die Frage, ob die Gleichungen richtig gerechnet wurden. Sie unterscheidet sich von Validierung, denn ein numerisch korrekt gelöstes Modell kann trotzdem physikalisch ungeeignet sein.

Verifikation und Validierung werden oft verwechselt, beantworten aber unterschiedliche Fragen. Verifikation prüft, ob das Simulationsmodell numerisch richtig gelöst wurde. Dazu gehören Netzqualität, Konvergenz, Zeitschritt, Diskretisierung, Randbedingungen und Bedienfehler. Validierung prüft, ob das Modell die reale Physik ausreichend gut abbildet. Dazu werden Simulationsergebnisse mit Messdaten, Prüfstandsdaten, Windkanalwerten oder Referenzfällen verglichen. Kurz gesagt: Verifikation fragt, ob richtig gerechnet wurde, Validierung fragt, ob das richtige physikalische Modell für die Realität verwendet wurde.

Das Volumennetz füllt das Rechengebiet mit dreidimensionalen Zellen aus. In diesen Zellen werden die Strömungsgleichungen numerisch gelöst und die Ergebnisgrößen berechnet. Die Zellform und Zellverteilung müssen zur Geometrie und zur erwarteten Strömung passen. Besonders in Grenzschichten, engen Spalten, Umlenkungen oder Bereichen mit starken Gradienten ist eine gezielte Netzverfeinerung wichtig.

Der Volumenstrom gibt an, welches Fluidvolumen pro Zeit durch eine Fläche oder Leitung strömt. Er wird z.B. in Kubikmeter pro Sekunde oder Liter pro Minute angegeben. Im Unterschied zum Massenstrom hängt der Volumenstrom bei Gasen stark von Druck, Temperatur und Dichte ab. In der Praxis wird er häufig bei Lüftern, Pumpen, Kühlluftpfaden, Rohrleitungen und Prüfstandsbedingungen verwendet.

Der Wandabstand y+ ist eine dimensionslose Kennzahl für die Lage der ersten Zellmitte relativ zur Wand. Er verbindet die physikalische Wandnähe mit lokaler Strömungsgeschwindigkeit, Dichte und Viskosität. In der CFD zeigt y+, ob die wandnahe Strömung direkt aufgelöst wird oder ob eine Wandfunktion verwendet werden sollte. Ein ungeeigneter y+-Bereich kann Wandreibung, Wärmeübergang und Ablösungsvorgänge deutlich verfälschen.

Eine Wandfunktion ist ein Modell für den wandnahen Bereich einer turbulenten Strömung. Sie ersetzt die sehr feine direkte Auflösung der viskosen Unterschicht durch eine empirisch oder halbempirisch beschriebene Wandbehandlung. Dadurch kann die Zellzahl deutlich reduziert werden, was industrielle CFD-Simulationen wirtschaftlicher macht. Wandfunktionen sind jedoch nur zuverlässig, wenn Netz, y+-Bereich, Turbulenzmodell und Strömungssituation zusammenpassen.

Eine Wandfunktion modelliert den wandnahen Bereich einer turbulenten Strömung, ohne die viskose Unterschicht vollständig mit sehr feinen Zellen aufzulösen. Das reduziert den Netzaufwand und ist für viele industrielle RANS-Simulationen wirtschaftlich sinnvoll. Eine wandaufgelöste Simulation bildet den Bereich nahe der Wand deutlich feiner ab und kann Wandreibung, Wärmeübergang und Ablösung direkter berechnen. Sie benötigt aber viel kleinere erste Zellhöhen, mehr Prismenschichten und deutlich mehr Rechenzeit. Wandfunktionen sind effizient, aber stärker modellabhängig. Wandaufgelöste Simulationen sind genauer für kritische Wandphänomene, setzen aber ein konsequent passendes Netz und Modell voraus.

Eine Wandrandbedingung beschreibt das Verhalten des Fluids an festen Oberflächen. Sie legt z.B. Haftbedingung, Wandbewegung, Rauheit, Wandtemperatur, Wärmestrom oder thermische Kopplung fest. In der CFD ist die Wandrandbedingung besonders wichtig, weil Wandreibung, Druckverlust und Wärmeübergang direkt an Oberflächen entstehen. Bei bewegten Wänden, rotierenden Bauteilen oder thermisch aktiven Wänden muss sie sorgfältig definiert werden.

Wandschubspannung ist die Schubspannung direkt an einer festen Oberfläche. Sie entsteht durch die Haftbedingung und den Geschwindigkeitsgradienten in der wandnahen Grenzschicht. In CFD ist sie wichtig für Reibungswiderstand, Druckverlust, Wärmeübergang, Erosion, Ablagerungen und Strömungsablösung. Eine korrekte Berechnung der Wandschubspannung erfordert passende Grenzschichtauflösung, y+-Werte und Wandbehandlung.

Der Wärmestrom beschreibt, wie viel Wärmeenergie pro Zeit übertragen wird. Er wird typischerweise in Watt angegeben und ist damit eine Leistung. In thermischen Simulationen ist der Wärmestrom wichtig, um Kühlleistung, Wärmeabfuhr und thermische Lasten zu quantifizieren. Er sollte nicht mit der Wärmestromdichte verwechselt werden, die sich auf eine Fläche bezieht und meist in Watt pro Quadratmeter angegeben wird.

Der Wärmeübergangskoeffizient beschreibt, wie gut Wärme zwischen einer Wand und einem strömenden Fluid übertragen wird. Er hängt stark von Strömungsgeschwindigkeit, Turbulenz, Fluiddaten, Geometrie und Wandnähe ab. In CFD wird er häufig verwendet, um Kühlleistung, Bauteiltemperaturen und Wärmetauscherverhalten zu bewerten. Ein hoher Wärmeübergangskoeffizient bedeutet nicht automatisch ein gutes Gesamtsystem, weil auch Druckverlust und Temperaturdifferenz berücksichtigt werden müssen.

Eine Wärmeübertragungssimulation untersucht, wie Wärme durch Wärmeleitung, Konvektion oder Wärmestrahlung transportiert wird. In technischen Systemen treten diese Mechanismen oft gleichzeitig auf und beeinflussen die Temperaturverteilung stark. Besonders wichtig ist die Wärmeübertragungssimulation bei Kühlkonzepten, Wärmetauschern, thermisch belasteten Bauteilen und fluiddurchströmten Komponenten. Sie hilft, Kühlleistung, Bauteiltemperaturen und thermische Sicherheitsreserven zu bewerten.

Der Widerstandsbeiwert ist eine dimensionslose Kennzahl für den Strömungswiderstand eines Körpers oder Bauteils. In der Aerodynamik wird er häufig als cW-Wert bzw. drag coefficient verwendet. Er erlaubt den Vergleich unterschiedlicher Geometrien unabhängig von Geschwindigkeit, Dichte und Referenzfläche. In der CFD wird der Widerstandsbeiwert genutzt, um aerodynamische Varianten, Gehäuse, Fahrzeuge oder Strömungskörper objektiv zu bewerten.

Ein Wirbel ist eine rotierende Strömungsstruktur, in der Fluid um eine lokale Achse kreist. Wirbel entstehen z.B. durch Scherung, Ablösung, Kanten, rotierende Bauteile oder Strömungsumlenkungen. Sie können Mischung und Wärmeübergang verbessern, aber auch Druckverlust, Schwingungen, Geräusche oder unsteady loads verursachen. In CFD werden Wirbel über Geschwindigkeitsfelder, Wirbelstärke, Q-Kriterium oder Stromlinien analysiert.

Wirbelablösung beschreibt die periodische oder unregelmäßige Ablösung von Wirbeln hinter einem Körper oder an einer Kante. Sie kann zu schwankenden Kräften, Druckpulsationen, Geräuschen und Schwingungsanregung führen. Typische Beispiele sind Zylinderumströmung, Spiegel, Leitbleche, Fahrwerkskomponenten, Kühlerstrukturen oder Abgaskomponenten. In CFD erfordert die Untersuchung von Wirbelablösung meist eine transiente Simulation mit ausreichend feinem Netz und passender Zeitschrittweite.

Eine Wirbelstruktur beschreibt die räumliche Form und Organisation von Wirbeln in einer Strömung. Dazu gehören z.B. Längswirbel, Querwirbel, Randwirbel, Ablösewirbel oder komplexe Wirbelsysteme. Wirbelstrukturen sind wichtig, weil sie Impuls, Wärme und Stoffe transportieren und viele instationäre Effekte prägen. In CFD helfen sie, die Ursache von Druckverlusten, Geräuschen, Mischungsverhalten oder aerodynamischen Kräften zu verstehen.

Wirbelviskosität ist ein Modellbegriff aus der Turbulenzmodellierung. Sie beschreibt die zusätzliche scheinbare Viskosität, die durch turbulente Wirbel und deren Impulsaustausch entsteht. In vielen RANS-Modellen wird Turbulenz über eine solche Wirbelviskosität abgebildet, statt alle turbulenten Schwankungen direkt zu berechnen. Das Konzept ist recheneffizient, kann aber bei stark anisotroper Turbulenz, Rotation oder komplexer Ablösung an Grenzen kommen.

Der Zeitschritt ist der zeitliche Abstand zwischen zwei berechneten Zuständen in einer transienten CFD-Simulation. Er bestimmt, wie fein zeitabhängige Vorgänge wie Druckwellen, Wirbelablösung, Pulsationen oder Aufheizvorgänge aufgelöst werden. Ein zu großer Zeitschritt kann wichtige Dynamik glätten oder numerische Instabilitäten verursachen. Ein zu kleiner Zeitschritt erhöht dagegen die Rechenzeit, ohne zwangsläufig bessere technische Aussagen zu liefern.

Die Zeitschrittweite beschreibt die Größe eines einzelnen Zeitschritts in einer zeitabhängigen Simulation. Sie muss zur Strömungsgeschwindigkeit, Zellgröße und zur relevanten physikalischen Zeitskala passen. Besonders bei bewegten Geometrien, akustischen Effekten, schnellen Lastwechseln oder instationären Wirbeln ist die Wahl der Zeitschrittweite entscheidend. Häufig wird sie über die CFL-Zahl, Konvergenz innerhalb des Zeitschritts und Vergleich mit Messdaten bewertet.

Die Zellgröße beschreibt die räumliche Auflösung des Rechennetzes in einer CFD-Simulation. Kleine Zellen können lokale Gradienten, Grenzschichten, Wirbel, enge Spalte oder starke Temperaturänderungen genauer erfassen. Gleichzeitig erhöhen kleinere Zellen die Zellzahl, die Rechenzeit und den Speicherbedarf. Eine gute Zellgrößenverteilung ist daher immer ein Kompromiss zwischen Genauigkeit und wirtschaftlichem Simulationsaufwand.

Eine Zweiphasenströmung ist eine Strömung mit genau zwei Phasen, z.B. Gas und Flüssigkeit oder Flüssigkeit und Feststoffpartikel. Typische Beispiele sind Luftblasen in Kühlmittel, Öl-Luft-Gemische, Tropfen in Gasströmungen oder Wasser-Dampf-Strömungen. In CFD ist die Modellierung anspruchsvoll, weil Phasenanteile, Grenzflächen, Schlupfgeschwindigkeiten und Wechselwirkungen zwischen den Phasen berücksichtigt werden müssen. Je nach Anwendung werden dafür Euler-Euler-, Euler-Lagrange- oder Volume-of-Fluid-Ansätze verwendet.