El cálculo de las fuerzas internas y externas en un modelo de dinámica de fluidos, particularmente en simulaciones de rompimiento de represas sobre un lecho seco, es fundamental para entender los efectos de la presión, la viscosidad y la gravedad sobre las partículas del fluido. La simulación de estos procesos puede lograrse a través de un conjunto de ecuaciones que representan tanto las interacciones entre las partículas como las condiciones físicas que afectan el fluido. A continuación, se presentan los componentes esenciales de estos cálculos, centrándose en los detalles de las fuerzas internas (presión, viscosidad) y las fuerzas externas (gravedad).

En primer lugar, es importante recordar que las partículas en el modelo están sometidas a una serie de fuerzas, que incluyen tanto las fuerzas hidrostáticas como las dinámicas. Las fuerzas hidrostáticas se calculan utilizando la densidad del fluido y la altura de las partículas en relación con una partícula de referencia situada en la superficie del agua. Estas fuerzas se pueden expresar de la siguiente manera:

Fuerza hidrostaˊtica=ρ(i)g(x(referencia,2)x(i,2))\text{Fuerza hidrostática} = \rho(i) \cdot g \cdot (x(\text{referencia}, 2) - x(i, 2))

Donde ρ(i)\rho(i) es la densidad de la partícula ii, gg es la aceleración debido a la gravedad y x(i,2)x(i, 2) representa la altura de la partícula ii. A esta fuerza se le debe añadir la presión dinámica, que se calcula a partir de la ecuación de Tait para el fluido, como se describe más adelante.

La ecuación de Tait, que describe la relación entre la presión y la densidad en un fluido en compresión, se utiliza para obtener la presión dinámica en función de la densidad del fluido y de las propiedades termodinámicas, como la velocidad del sonido csonidoc_{\text{sonido}}, la densidad de referencia ρ0\rho_0 y el exponente adiabático γ\gamma. La fórmula es la siguiente:

p(i)=b((ρ(i)ρ0)γ1)p(i) = b \left( \left( \frac{\rho(i)}{\rho_0} \right)^\gamma - 1 \right)

Donde el parámetro bb depende de la velocidad del sonido y la densidad de referencia, csonidoc_{\text{sonido}} y ρ0\rho_0, respectivamente. Este término añade la presión dinámica a la presión hidrostática, y la presión total sobre una partícula se calcula como la suma de ambas.

Además de la presión, es esencial considerar las fuerzas viscosas que resultan de las interacciones entre partículas cercanas. El cálculo de estas fuerzas se basa en la viscosidad del fluido y la velocidad relativa de las partículas, lo que contribuye a la resistencia interna del fluido. Las fuerzas viscosas se calculan a partir de las derivadas del campo de velocidad, utilizando el kernel de interpolación para obtener las diferencias de velocidad entre las partículas y aplicar la viscosidad local:

Fuerza viscosa=(viscosidad(j)+viscosidad(i))m(j)(ρ(i)ρ(j)r(i,j)2+0.01hsml(i)2)r(i,j)(v(j,1)v(i,1))\text{Fuerza viscosa} = \frac{(\text{viscosidad}(j) + \text{viscosidad}(i)) \cdot m(j)}{(\rho(i) \cdot \rho(j) \cdot r(i,j)^2 + 0.01 \cdot hsml(i)^2)} \cdot r(i,j) \cdot \left( v(j,1) - v(i,1) \right)

Este término de viscosidad, junto con otros factores, permite modelar la fricción interna entre las partículas, un aspecto crucial en la simulación de flujos de alta viscosidad o en el estudio de dinámicas de fluidos en medios porosos.

El cálculo de las fuerzas externas, en particular la gravedad, es igualmente relevante, ya que afecta a todas las partículas de manera uniforme. La fuerza gravitacional sobre una partícula es simplemente:

Fuerza externa=m(i)g\text{Fuerza externa} = m(i) \cdot g

Donde m(i)m(i) es la masa de la partícula ii y gg es la aceleración debido a la gravedad. Esta fuerza se integra en el modelo global para obtener el comportamiento dinámico del fluido.

Por último, es importante mencionar el uso de la corrección de presión en la aproximación de las interacciones entre partículas cercanas. Esta corrección permite mejorar la precisión del cálculo de las fuerzas de presión al considerar las interacciones de las partículas a través de la aproximación de la corrección de presión de tipo CSPM (Computation of Smoothed Pressure Matrix), que ajusta las fuerzas de presión y viscosidad en función de las distancias entre partículas y sus propiedades dinámicas.

En resumen, el cálculo de las fuerzas internas y externas es fundamental para simular correctamente el comportamiento de los fluidos en modelos numéricos. Las interacciones entre las partículas, las fuerzas de presión, viscosidad y gravedad deben integrarse de manera coherente para obtener una representación precisa del flujo y el impacto de eventos como el rompimiento de una represa. La precisión en el cálculo de estas fuerzas es esencial para garantizar la estabilidad y exactitud del modelo.

Es relevante para el lector que, además de comprender estos cálculos, se debe tener en cuenta la precisión de los parámetros utilizados, como la viscosidad, la densidad, y la longitud de suavizado, así como el impacto de las condiciones iniciales y las propiedades del fluido en el modelo numérico. Es decir, estos cálculos no son independientes entre sí y requieren una consideración cuidadosa de la interacción entre los parámetros del sistema, lo que puede influir en los resultados finales de la simulación.

¿Cómo afectan las colisiones con planos a las partículas en simulaciones de dinámica de fluidos?

En el campo de la simulación de fluidos, especialmente en contextos de modelos de ruptura de presas bidimensionales sobre un lecho seco, las interacciones de las partículas con los planos de contorno juegan un papel crucial en la evolución del sistema. La dinámica de estas colisiones se modela mediante la reflexión de las partículas sobre los planos, ajustando sus posiciones y velocidades de acuerdo a las leyes de la conservación de la cantidad de movimiento y la energía. A continuación, se detalla cómo se lleva a cabo este proceso en un modelo de simulación y qué aspectos adicionales deben considerarse para una interpretación adecuada de los resultados.

En primer lugar, cuando una partícula entra en contacto con un plano, su comportamiento se ve influenciado por un coeficiente de restitución (CR), que determina la cantidad de energía que se conserva tras la colisión. Si CR es mayor que cero, se refleja la posición final del centro de masa de la partícula dentro del dominio de simulación, considerando el radio de la partícula y la distancia hasta el plano de colisión. Si CR es igual a cero, la partícula se refleja de manera más simple, sin una "recuperación" del impacto.

En el código proporcionado, se muestra cómo las partículas, representadas por sus coordenadas en el espacio, son ajustadas después de una colisión contra uno de los cuatro planos que delimitan el dominio de simulación. Las posiciones reflejadas se calculan usando vectores normales a los planos, de modo que el ángulo de incidencia y el de reflexión sean iguales, lo que respeta las leyes físicas de la reflexión en mecánica clásica. Este proceso ocurre en cada paso temporal de la simulación, actualizando continuamente las coordenadas de las partículas y sus velocidades.

Un aspecto crucial de este modelo es la forma en que la velocidad de las partículas se invierte tras la colisión. El cálculo de la nueva velocidad se realiza mediante la multiplicación por el coeficiente de restitución, lo que implica que la velocidad en la dirección de la normal al plano se invierte. Este ajuste garantiza que las partículas reboten de manera realista, aunque sin perder toda la energía en el proceso.

La simulación también debe considerar las interacciones más complejas entre partículas y los esquinas formadas por la intersección de dos planos. En estos casos, se puede generar un bucle infinito de colisiones si las partículas continúan rebotando entre los planos sin alejarse de la intersección. Para evitar este problema, se implementan condiciones adicionales que verifican si la distancia entre la partícula y dos planos adyacentes es igual al radio de la partícula, lo que indica que la partícula está en una situación de colisión con una esquina. Si esto ocurre, el sistema marca la colisión como "reflexión en esquina" para gestionar correctamente el comportamiento del sistema.

Es esencial también que, al actualizar las posiciones de las partículas tras cada colisión, se mantengan los cálculos precisos para evitar desajustes numéricos que puedan afectar la estabilidad de la simulación. Cada movimiento de las partículas debe ser monitorizado y corregido para reflejar adecuadamente las interacciones físicas del sistema.

Además de las consideraciones descritas en el código, es importante tener en cuenta los siguientes puntos clave para una comprensión completa del modelo y sus implicaciones en simulaciones de dinámica de fluidos:

  1. Efectos del coeficiente de restitución (CR): Este parámetro no solo regula la pérdida de energía en las colisiones, sino que puede afectar el comportamiento global de la simulación, especialmente en sistemas donde la interacción de las partículas es intensa. En simulaciones de flujo turbulento o de alto impacto, un CR bajo puede generar resultados más realistas, mientras que un CR alto puede no captar correctamente las pérdidas de energía.

  2. Consideraciones sobre la precisión numérica: En simulaciones de partículas, es fundamental mantener un balance entre la precisión de los cálculos y la eficiencia computacional. Los pequeños errores numéricos en los cálculos de las posiciones y velocidades de las partículas pueden acumularse con el tiempo, afectando la estabilidad de la simulación.

  3. Modelado de las interacciones más complejas: Además de las colisiones con los planos, es importante considerar cómo las partículas pueden interactuar entre sí, especialmente en situaciones de alta densidad de partículas. Estos efectos de interacción mutua no están reflejados en el código proporcionado, pero son cruciales para representar flujos más complejos, como los que ocurren en el caso de las avalanchas de partículas o el flujo de materiales en una presa que se rompe.

  4. Condiciones de frontera y su influencia: El comportamiento de las partículas cerca de las fronteras del dominio de simulación puede ser decisivo para la precisión de los resultados. Las condiciones de frontera no solo determinan cómo se reflejan las partículas, sino también cómo se comporta el sistema en su conjunto. Es necesario verificar que las condiciones de contorno sean apropiadas para cada tipo de simulación, ya sea con condiciones de no deslizamiento, reflexión perfecta o incluso absorción de partículas.

¿Cómo calcular la intersección de una línea con varios planos en un espacio tridimensional?

En un modelo tridimensional, cuando una partícula se mueve a lo largo de una trayectoria, puede llegar a encontrarse con diversos planos. Estos planos representan superficies que dividen el espacio y que son descritas por una ecuación matemática. Para determinar si la partícula colisiona con un plano, es necesario calcular la intersección de la línea (representada por la partícula en movimiento) con el plano en cuestión.

Para este tipo de cálculos, en los que se trabaja con ecuaciones vectoriales, uno de los métodos más comunes es el cálculo de los productos escalares. A continuación, describimos el proceso para calcular la intersección entre una línea y varios planos:

Supongamos que tenemos la partícula en una posición P0(i)P_0(i) y una línea representada por un vector de dirección aa. Los planos están definidos por sus vectores normales nn y un punto X0X_0 que pertenece al plano. Para hallar el punto de intersección entre la línea y el plano, se realiza una serie de cálculos vectoriales que permiten encontrar el valor de ss, que es la distancia entre el punto inicial P0(i)P_0(i) y el punto de intersección PI(i)P_I(i).

Primero, calculamos la diferencia entre el punto X0X_0 del plano y el punto P0(i)P_0(i) de la línea. Esta diferencia se obtiene con los siguientes componentes:

aux1=X0(1,1)P0(i,2),aux2=X0(2,1)P0(i,3),aux3=X0(3,1)P0(i,4).\text{aux}_1 = X_0(1,1) - P_0(i,2), \quad \text{aux}_2 = X_0(2,1) - P_0(i,3), \quad \text{aux}_3 = X_0(3,1) - P_0(i,4).

Luego, calculamos el producto escalar entre la diferencia X0P0X_0 - P_0 y el vector normal nn al plano:

esc1=aux1n(1,1),esc2=aux2n(2,1),esc3=aux3n(3,1).\text{esc}_1 = \text{aux}_1 \cdot n(1,1), \quad \text{esc}_2 = \text{aux}_2 \cdot n(2,1), \quad \text{esc}_3 = \text{aux}_3 \cdot n(3,1).

Sumando estos componentes obtenemos el producto escalar total num_escalarnum\_escalar. De manera similar, se realiza el producto escalar entre el vector de dirección de la línea y el vector normal del plano:

esc4=a(1)n(1,1),esc5=a(2)n(2,1),esc6=a(3)n(3,1).\text{esc}_4 = a(1) \cdot n(1,1), \quad \text{esc}_5 = a(2) \cdot n(2,1), \quad \text{esc}_6 = a(3) \cdot n(3,1).

Este producto escalar se denomina den_escalarden\_escalar, y la distancia ss entre el punto de intersección y el punto inicial se calcula como:

s=num_escalarden_escalar.s = \frac{num\_escalar}{den\_escalar}.

Con el valor de ss, podemos determinar el punto de intersección PI(i)P_I(i) con el plano. Las nuevas coordenadas del punto de colisión PI(i)P_I(i) se obtienen mediante:

PI(i,2)=P0(i,2)+sa(1),PI(i,3)=P0(i,3)+sa(2),PI(i,4)=P0(i,4)+sa(3).P_I(i,2) = P_0(i,2) + s \cdot a(1), \quad P_I(i,3) = P_0(i,3) + s \cdot a(2), \quad P_I(i,4) = P_0(i,4) + s \cdot a(3).

De este modo, PI(i)P_I(i) se convierte en el punto en el que la línea intersecta el plano, y con esto, también podemos calcular el vector PIP0(i)PIP0(i), que es la distancia entre el punto de intersección y el punto inicial P0(i)P_0(i).

Este proceso se repite para cada uno de los planos con los que la línea podría colisionar. Si el plano en cuestión está presente (es decir, su valor no es cero), se realiza el cálculo de intersección, lo que nos permitirá determinar si la partícula efectivamente colisiona con dicho plano y dónde ocurre la colisión. Este procedimiento es fundamental en simulaciones que modelan el movimiento de partículas en un entorno tridimensional y es esencial para la simulación de fenómenos como el rompimiento de diques, el flujo de agua o el comportamiento de partículas en un lecho seco.

Además, es importante destacar que la precisión de este tipo de cálculos depende de la exactitud en la representación de los vectores normales y las posiciones de los puntos, así como de la correcta implementación de las operaciones matemáticas involucradas. En contextos más complejos, como simulaciones a gran escala o en tiempo real, estos cálculos pueden ser optimizados para mejorar la eficiencia del proceso.