Los investigadores del ejército han diseñado un modelo informático que calcula de forma más eficaz el comportamiento de la turbulencia atmosférica en entornos complejos. incluyendo ciudades, bosques desiertos y regiones montañosas.

Esta nueva tecnología podría permitir a los soldados predecir los patrones climáticos antes utilizando las computadoras disponibles y evaluar de manera más efectiva las condiciones de vuelo de los vehículos aéreos en el campo de batalla.

Las turbulencias pueden ser invisibles a simple vista, siempre está presente a nuestro alrededor en el aire en forma de cambios caóticos de velocidad y presión.

Los métodos tradicionales de dinámica de fluidos computacional para analizar la turbulencia atmosférica tratan el fluido como un continuo, resolver las ecuaciones diferenciales no lineales de Navier-Stokes que están involucradas.

Sin embargo, calcular la turbulencia en la capa límite planetaria, la capa más baja de la atmósfera, puede ser difícil debido a cómo la presencia de árboles, los edificios altos y otros aspectos del paisaje influyen directamente en su comportamiento.

Los métodos TCFD deben tener en cuenta todos los efectos de los puntos vecinos que rodean el objetivo, lo que crea una inmensa carga computacional que es muy difícil de implementar de manera eficiente en arquitecturas paralelas modernas, como los aceleradores de la unidad de procesamiento de gráficos.

Como resultado, Estos métodos a menudo enfrentan desafíos cuando se enfrentan a entornos más intrincados debido a las limitaciones en el tratamiento de límites de superficie complejos.

En un intento por buscar un enfoque alternativo, un equipo de científicos del Laboratorio de Investigación del Ejército de los EE. UU. dirigido por el Dr. Yansen Wang se dirigió al campo de la mecánica estadística en busca de ideas.

Lo que encontraron fue el método Lattice-Boltzmann, una técnica utilizada por físicos e ingenieros para predecir el comportamiento de los fluidos a muy pequeña escala.

"El método Lattice-Boltzmann se utiliza normalmente para predecir la evolución de un pequeño volumen de flujos de turbulencia, pero nunca se ha utilizado para un área tan grande como la atmósfera, ", Dijo Wang." Cuando lo leí en un artículo de investigación, Pensé que podría aplicarse no solo a un pequeño volumen de turbulencia, sino también a la turbulencia atmosférica ".

A diferencia de los métodos TCFD, el LBM trata el fluido como una colección de partículas en lugar de un continuo y se ha utilizado ampliamente en la simulación de fluidos para representar con precisión la dinámica de fluidos.

Wang y su equipo determinaron que este nuevo enfoque podría modelar con precisión la turbulencia atmosférica y requerir mucho menos cálculo que si hubieran resuelto las ecuaciones diferenciales NS.

Este cambio fundamental esencialmente les permitió ignorar una gran parte de los puntos vecinos en el modelo de cuadrícula, recortando el número de comportamientos vecinos para tener en cuenta y disminuyendo significativamente la carga computacional.

Como resultado de su investigación, los investigadores utilizaron el método Lattice-Boltzmann de tiempo de relajación múltiple recientemente desarrollado para crear un modelo avanzado de entorno de capa límite atmosférica, que trató específicamente el flujo altamente turbulento en dominios complejos y urbanos.

Esta es la primera vez que se ha utilizado un modelo MRT-LBM avanzado para modelar la atmósfera.

El modelo ABLE-LBM recientemente desarrollado allana el camino para un enfoque altamente versátil para la predicción del flujo de la capa límite atmosférica.

Además de proporcionar una velocidad de operación más rápida y una implementación de límites compleja más simple, este enfoque es intrínsecamente paralelo y, por lo tanto, compatible con las arquitecturas paralelas modernas, lo que lo convierte en un método de modelado potencialmente viable en plataformas informáticas tácticas para el ejército de los EE. UU.

"En el campo de batalla, desea datos de turbulencia atmosférica rápidamente, pero no necesariamente tiene supercomputadoras a mano, "Dijo Wang." Sin embargo, tiene una arquitectura de computadora moderna con miles de procesadores que hacen que la computación sea rápida si el algoritmo es apropiado. Con el ABLE-LBM, puede utilizar esas arquitecturas informáticas modernas para calcular las turbulencias en el campo de batalla sin tener que conectarse a un centro informático de alto rendimiento ".

El desarrollo del modelo ABLE-LBM tiene ramificaciones significativas en muchos otros aspectos de las operaciones del Ejército además del pronóstico del tiempo.

La turbulencia atmosférica puede afectar significativamente el comportamiento de las ondas ópticas y acústicas, que impactan directamente en lo que los soldados pueden ver y oír.

Puede actuar como un factor importante en el reconocimiento y cambiar la trayectoria que recorre un láser o cómo se emiten los sonidos de un sistema.

Los pequeños sistemas aéreos no tripulados también están a merced de los vórtices de turbulencia, que puede ocurrir cuando una ráfaga de viento golpea un edificio.

Saber cómo se comportará la turbulencia puede ayudar a los sUAS a evitar colisiones e incluso aprovechar las corrientes ascendentes existentes para volar sin sus hélices y ahorrar energía.

También se pueden encontrar aplicaciones potenciales fuera del ejército en la vida civil.

Un mejor conocimiento de la turbulencia de la capa límite puede ayudar en la planificación civil tanto en la preparación como en la respuesta de emergencia cuando se trata de derrames químicos. incendios industriales y otros desastres naturales o provocados por el hombre.

"Mucha gente está interesada en aplicar este método en varios campos, "Dijo Wang." Esta técnica ha allanado una nueva forma de modelar la turbulencia atmosférica. Nuestra investigación fue la primera en establecer el camino para esta nueva dirección, así que tenemos mucho que demostrar ".

Los detalles de este avance se describen en el documento, "Simulación de flujos estratificados sobre una cresta utilizando un modelo de celosía-Boltzmann" por Yansen Wang, Benjamin T. MacCall, Christopher M. Hocut, Xiping Zeng y Harindra J. S. Fernando en la revista Mecánica de fluidos ambiental .