MATLAB et Simulink supportent l'enseignement et la recherche en thermofluidique, notamment les environnements d'enseignement interactifs, les méthodes symboliques et numériques destinées aux modélisations et aux analyses physiques, et bien plus encore. Les enseignants peuvent utiliser ces outils pour combiner les connaissances théoriques avec des modèles de calcul et des workflows expérimentaux.
Avec MATLAB et Simulink, les universitaires peuvent :
- Améliorer l'enseignement de sujets fondamentaux en thermofluidique (thermodynamique, mécanique des fluides et transfert de chaleur) en utilisant des applications et des live scripts interactifs
- Étendre la portée des méthodes analytiques et expérimentales en utilisant des outils symboliques et de calcul
- Utiliser la modélisation de réseaux physiques pour prototyper et modéliser des systèmes thermofluidiques rapidement et exécuter des modèles au niveau système
- Développer des phénomènes physiques fondamentaux à des applications concrètes, telles que le design d'échangeurs de chaleur pour les systèmes de gestion thermique
- Créer des versions numériques d'expériences pour analyser et approfondir la compréhension des systèmes et des processus
Exemples industriels
Thermodynamique, mécanique des fluides et transfert de chaleur
Enseignement de la thermofluidique
Enseignez aux étudiants les concepts fondamentaux de la thermodynamique, de la mécanique des fluides et du transfert de chaleur en utilisant des applications et des live scripts. Combinez les concepts théoriques de la thermofluidique avec des visualisations et des pratiques interactives pour améliorer l'apprentissage des étudiants.
Ressources proposées
Outils de calcul pour la thermofluidique
Étendez la portée de vos solutions analytiques avec Symbolic Math Toolbox. Évaluez l'analyse par éléments finis (FEA) pour le transfert de chaleur avec Partial Differential Equation Toolbox. Implémentez des algorithmes pour la dynamique des fluides numérique avec MATLAB.
Ressources proposées
- Résoudre l'équation aux dérivées partielles du transfert de chaleur non linéaire
- Équation de la chaleur non homogène sur un domaine carré
- Problème de transfert de chaleur avec des propriétés dépendantes de la température
- Résoudre l'équation aux dérivées partielles d'un modèle de tsunami
- Modélisation de l'écoulement dans une cavité à couvercle mobile
Modélisation physique avec Simscape Fluids
Modélisez des systèmes physiques simples ou complexes avec des phénomènes physiques fondamentaux et des composants dans Simscape Fluids, et connectez-les à d'autres domaines (électrique, multicorps, transmission, batterie) pour représenter des systèmes réels.
Ressources proposées
- Conduction thermique à travers une tige de fer
- Transfert de chaleur dans une conduite de liquide thermique
- Perte de pression et débit massique dans une conduite de liquide thermique
- Paramétrage d'un échangeur de chaleur simple
- Design du système de refroidissement de la batterie d'un véhicule électrique
Ressources proposées
- Acquérir des données de température à partir d'un thermocouple
- Acquérir et analyser des données de pression acoustique à partir d'un microphone IEPE
- PIVLab – Outil de vélocimétrie par images de particules (PIV) avec interface graphique – Contribution de la communauté
- Analyser les données des fichiers TDMS en utilisant les tall arrays et le Machine Learning
- Démarrer avec les dispositifs National Instruments™
Travaux pratiques numériques
Créez des modèles de calcul de vos expériences de laboratoire pour améliorer la compréhension de l'expérience. Étendez l'accès au laboratoire pédagogique en proposant la version numérique des expériences pour les travaux préparatoires et de suivi. Effectuez des tests dans des conditions non reproductibles lors d'expériences réelles.
Exemples pédagogiques
Autoformations en ligne
MATLAB et Simulink pour les applications thermiques et fluidiques
Applications industrielles
- Optimisation de l’efficacité énergétique des véhicules électriques avec Simulink et Simscape (24:39)
- Simulation d’un système d’échantillonnage de flux multiphasique (22:39)
- Utilisation du Machine Learning pour corréler les propriétés des fluides (21:22)
- Utilisation du Deep Learning et des filtres de Kalman pour la détection douce de la température (19:29)
- Systèmes à pile à combustible : un défi pour les simulations multiphysiques (20:05)
- Design de systèmes de refroidissement de moteurs avec Motor-CAD et Simscape (36:27)
Présentations MathWorks
- Optimisation d’un système de gestion thermique de véhicule électrique à batterie (20:06)
- Analyse rapide au niveau système et design du contrôle pour la gestion thermique des VE (16:53)
- Système de refroidissement de moteur : les bases de Simscape pour les équipes d’étudiants en automobile (9:40)
- Développement de systèmes de refroidissement pour centres de données avec MATLAB et Simscape (36:08)
- Modélisation d’une station de ravitaillement en hydrogène (9:00)
- Maintenance prédictive d’un échangeur de chaleur (14:06)
- Modélisation et analyse électrothermiques de packs de batteries (19:50)
