Verificación, validación e incertidumbre en CFD
Una simulación que converge no está necesariamente bien planteada. La calidad se construye respondiendo tres preguntas distintas:
- Verificación del código: ¿las ecuaciones implementadas se resuelven correctamente?
- Verificación de la solución: ¿la discretización espacial, temporal e iterativa es suficientemente fina?
- Validación: ¿el modelo representa el fenómeno real con la precisión necesaria para la decisión?
1. Empieza por una cantidad de interés
Evita validar “el campo completo” de forma vaga. Define una quantity of interest (QoI): caída de presión, coeficiente de sustentación, caudal, temperatura máxima o frecuencia de desprendimiento. Especifica unidad, ubicación, promedio y tolerancia antes de ejecutar.
| Elemento | Ejemplo |
|---|---|
| QoI | Caída de presión entre dos planos |
| Definición | promedio de área de p aguas arriba menos aguas abajo |
| Condición | caudal másico de 0.42 kg/s |
| Tolerancia | ±3% respecto al ensayo |
| Exclusiones | primeros 5 diámetros de entrada |
2. Comprueba primero lo barato
Antes de refinar millones de celdas, revisa:
- unidades y dimensiones de propiedades;
- orientación de normales y nombres de patches;
- balance de masa global;
- orden de magnitud de Reynolds, Mach, Courant y y+;
- conservación de energía para casos térmicos;
- dependencia del estado inicial en soluciones estacionarias difíciles.
Un balance puede monitorizarse con function objects y superficies de muestreo. Para un caso incompresible estacionario, documenta el error relativo:
[ arepsilon_m = rac{|dot m_{in}-dot m_{out}|}{max(|dot m_{in}|,epsilon)} ]
Como referencia operativa, un error persistente superior al orden de 0.1–1% exige investigar antes de interpretar detalles locales.
3. Separa convergencia iterativa y discretización
Los residuales informan cuánto cambia la solución algebraica, no cuánto se acerca a la realidad. Acompáñalos con la historia de la QoI. Una solución útil requiere que:
- los residuales caigan y no crezcan cíclicamente sin explicación física;
- la QoI alcance una banda estable;
- los balances cierren;
- aumentar iteraciones o reducir tolerancias no cambie materialmente la QoI.
Después realiza al menos tres niveles de malla con razón de refinamiento razonablemente uniforme. Mantén modelos, fronteras, criterios y esquemas comparables.
4. Construye una jerarquía de validación
Valida primero componentes simples y después el sistema completo:
- Caso analítico: Poiseuille, Couette, difusión 1D o conducción plana.
- Caso canónico: cavidad, escalón hacia atrás, cilindro o placa plana.
- Subsistema experimental: geometría y condiciones controladas.
- Aplicación final: todas las interacciones y fuentes de incertidumbre.
Esta jerarquía evita compensaciones fortuitas: dos errores pueden cancelarse en el resultado final y reaparecer cuando cambian las condiciones.
5. Registra una matriz de evidencia
Para cada conclusión, conserva:
- versión y distribución de OpenFOAM;
- revisión de geometría y scripts;
- malla, estadísticas de calidad y objetivo de y+;
- diccionarios completos y logs;
- criterios de convergencia;
- estudio espacial/temporal;
- comparación con datos y su incertidumbre;
- desviaciones conocidas y decisiones pendientes.
Criterio de cierre
Una simulación está lista para apoyar una decisión cuando la incertidumbre numérica y de entrada es menor que la diferencia que se desea distinguir. Si dos diseños difieren un 1% y la sensibilidad de malla es del 4%, el ranking todavía no es defendible, aunque ambos casos converjan.