Methods of payment and their impact to target’s shareholders

1. Los estudios realizados han permitido simular numéricamente flujos hidrodinámicos complejos similares a los que pueden encontrarse en estructuras hidráulicas, permitiendo además realizar un análisis y obtener valores de las variables del flujo que han servido para la calibración del modelo con datos experimentales, con resultados satisfactorios. Todo esto avala la utilidad del método SPH como modelo numérico para realizar análisis hidrodinámicos de estructuras hidráulicas.

2. El caso de prueba basado en el resalto hidráulico ha permitido comprobar que la simulación numérica SPH proporciona resultados muy ajustados siempre y cuando se traten correctamente los contornos y se emplee un modelo de turbulencia adecuado.

3. El método SPH en combinación con el modelo de viscosidad artificial de Monaghan permite resolver flujos turbulentos con números de Froude bajos. De acuerdo con el caso de prueba del resalto hidráulico, para garantizar la semejanza del método, es necesario emplear un modelo turbulencia más sofisticado en flujos con números de Froude superiores a 5.

4. El modelo MDST reproduce mucho mejor la disipación viscosa con el modelo de turbulencia k-ε. Esto se traduce en una mejora de la representatividad del modelo para flujos con número de Froude altos, pagando por ello un coste computacional alto al duplicar los tiempos de cálculo, ya de por si largos.

5. Se ha desarrollado una variante original del modelo de viscosidad artificial que denominamos αvor. La novedad del método es que el

parámetro α adopta un valor diferente en cada partícula en función de las características del flujo, de modo que cada partícula disipa una energía turbulenta viscosa diferente. Se ha empleado la vorticidad como indicador debido a la relación directa que existe entre los remolinos y la disipación viscosa. El modelo αvor convierte el

método de viscosidad artificial básico en un LES, pues simula hidrodinámicamente los remolinos de escala mayor al de las partículas, y con el modelo de turbulencia se reproducen los efectos de disipación viscosa de los remolinos de menor escala en función de la vorticidad de la partícula. Además αvor tiene un coste

computacional reducido.

6. El método SPH permite obtener la evolución temporal de las presiones en los contornos de diferentes formas. Una de ellas consiste en promediar la presión de las partículas de fluido en el entorno de la zona de estudio. Sin embargo, los resultados que se obtienen son más ajustados cuando se integra, en una superficie unitaria, la fuerza que actúa sobre unas partículas de contorno. Esto último tiene el problema de proporcionar sólo las presiones que comprimen el contorno pues las fuerzas de repulsión solo actúan cuando las partículas de fluido tratan de atravesarlo. Por último, se pueden obtener las presiones promediando las componentes ortogonales al contorno de las fuerzas que actúan sobre las partículas de fluido y que se encuentran en el entorno de la zona de control. Es recomendable el empleo de los tres métodos para poder hacer un

análisis de sensibilidad siendo conscientes de las ventajas y limitaciones de cada uno.

7. Los registros de presiones obtenidos durante la calibración del modelo muestran que el método SPH reproduce correctamente el campo de presiones en los contornos, especialmente los valores medios, lo que resulta de gran interés para el diseño de estructuras hidráulicas. No obstante, el empleo de fuerzas elásticas de Lenard- Jones para materializar los contornos introduce dispersión en los valores instantáneos de la presión en sus proximidades.

8. El empleo de los modelos de turbulencia k-ε o αvor,, reduce la

dispersión de los valores instantáneos de la presión en los contornos. El contraste espectral de los registros de presión muestra que la señal obtenida el modelo αvor se ajusta muy bien a la registrada en modelo

físico.

9. Se recomienda el empleo del modelo clásico de viscosidad artificial para realizar estudios de viabilidad de soluciones, o cuando la disipación viscosa turbulenta no condicione la validez de los resultados, por ser más económicos. Siempre que la turbulencia tengan relevancia en el fenómeno estudiado o cuando se pretenda analizar con rigor un problema concreto es preferible el empleo del modelo modificado αvor.

10.Para poder abordar estudios de problemas reales en estructuras hidráulicas como los presentados en el capítulo 6 es necesario realizar una simulación tridimensional, lo que supone un incremento de un orden de magnitud en el número de partículas. MDST dispone de una versión paralela MPI que permite trabajar con varios núcleos simultáneamente haciendo posible este tipo de estudios.

11.El estudio del cuenco de la presa de Villar del Rey demuestra la validez del método SPH para reproducir fenómenos hidráulicos muy complejos. Se ha encontrado una buena correspondencia entre las presiones detectadas en el fondo del cuenco del prototipo con los registros SPH.

12.El caudal es una variable derivada en modelos lagrangianos. Para calcularlo se ha realizado una aplicación que cuenta el número de partículas que atraviesan una sección determinada, a partir de los ficheros de salida.

13.Para analizar el comportamiento hidráulico de una estructura es muy útil establecer un régimen permanente. Para ello es necesario recircular las partículas de fluido disponiendo una sección de control que limite el caudal.

14.La calibración con sonda ADV en el estudio de la escala de peces muestra la gran precisión del modelo SPH a la hora de caracterizar el campo de velocidades del flujo. El estudio hidrodinámico de la escala de peces ha detectado un fenómeno de inestabilidad del flujo en la escotadura que conecta los estanques. En esta zona el flujo oscila y además se ha comprobado que varía de orientación con la profundidad. La experimentación física corrobora estas observaciones.

15.La modelización matemática SPH se muestra como una herramienta muy útil para el diseño y análisis de problemas en estructuras hidráulicas. Su uso conjunto con la modelización física constituye la manera más eficiente de experimentación.