Development of novel CFD methodologies for the optimal design of modern green propulsion systems

The progressive increment of energy demand and CO2 emissions has produced severe environmental effects in the last five decades. For this reason, the signing of global agreements has indicated aggressive actions to promote decarbonization. Although energy transition cannot occur at the same pace in every sector, emission reduction can be accomplished by shifting to electrical systems, adopting carbon-neutral fuels, or letting these two options coexist. Electric propulsion may embody the modern core technology used in aerospace because it provides precise thrust control while satisfying stringent environmental criteria. In this regard, the design of complex electric configurations includes efficiency requirements and seeks to minimize energy consumption. At the same time, mitigation of thermal stress avoids an excessive reduction in the electronics' lifetime. For that, systems should be optimized overall. Unconstrained optimization performed via Computational Fluid Dynamic (CFD) simulations is expensive. An analytical optimization methodology would allow to quickly and reliably predict the overall best configuration or severely limit the range of admissible layouts while reducing the computational cost and time. Conversely, biofuels or carbon-neutral propellants represent the key to enabling the transition to a low-carbon and resource-efficient combustion in hard-to-abate sectors. However, an upgrade of the current generation of propulsion systems may be required when new mixtures are adopted. In turn, this leads to carrying out many experiments or CFD simulations. Computationally, the presence of active chemical species in the domain increases the overall simulation cost and time. The recent interest in heterogeneous supercomputing has moved the focus to exploiting Graphics Processing Units (GPUs) to develop hybrid methodologies. A novel heterogeneous paradigm would allow rapidly performing reactive CFD simulation campaigns while taking advantage of the most advanced apparatus available in modern GPU-accelerated high-availability clusters.

Il progressivo incremento della domanda energetica e delle emissioni di CO2 ha prodotto gravi effetti ambientali negli ultimi cinquant'anni. Per questo motivo con la firma di accordi globali sono state indicate azioni aggressive per favorire la decarbonizzazione. Sebbene la transizione energetica non possa avvenire allo stesso ritmo in tutti i settori industriali, la riduzione delle emissioni può essere ottenuta con una transizione verso l'uso di sistemi elettrici, o adottando combustibili a emissioni zero, oppure permettendo che entrambe le soluzioni coesistano. La propulsione elettrica può incarnare la moderna tecnologia di base da utilizare nel settore aerospaziale perché fornisce un controllo preciso della spinta pur soddisfacendo criteri ambientali rigorosi. A questo proposito, la progettazione di configurazioni elettriche complesse deve includere requisiti di efficienza e cercare di minimizzare il consumo di energia. Al contempo, la mitigazione dello stress termico permette di evitare un'eccessiva riduzione della durata dell'elettronica. Per questo, tali sistemi devono essere ottimizzati nel loro complesso. L'ottimizzazione non vincolata eseguita tramite simulazioni di Fluidodinamica Computazionale (CFD) è costosa. Al contrario, un'ottimizzazione analitica consentirebbe di individuare in modo rapido e affidabile la migliore configurazione, o quantomeno di limitare fortemente la gamma di configurazioni ammissibili, riducendo così i costi e i tempi di calcolo. Diversamente, i biocarburanti o i propellenti ``carbon-neutral'' rappresentano in settori ``hard-to-abate'' la chiave per consentire la transizione verso una combustione a basse emissioni di carbonio oltre che efficiente in termini di risorse. L'adozione di nuove miscele può però comportare la necessità di dover aggiornare l'attuale generazione di sistemi di propulsione. A sua volta, questo porta a svolgere una lunga serie di esperimenti o simulazioni CFD. Computazionalmente, la presenza di specie chimiche attive nel dominio implica un incremento di tempi e costi complessivi della simulazione. Il recente interesse per il supercalcolo eterogeneo ha spostato l'attenzione verso lo sfruttamento della potenza messa a disposizione dalle unità di elaborazione grafica (GPU) per sviluppare metodologie ibride. Un nuovo metodo eterogeneo consentirebbe di eseguire più rapidamente campagne di simulazione CFD su problemi reattivi sfruttando i più avanzati e moderni server di calcolo accelerati da GPU.