Méthode de Boltzmann sur réseau

La méthode de Boltzmann sur réseau est une méthode de dynamique des fluides (CFD). À la place des équations de Navier-Stokes, l'équation discrète de Boltzmann est résolue pour simuler à une échelle mésoscopique le comportement de fluides newtoniens et non newtoniens à l'aide d'un schéma de collision-propagation. Par la simulation de ce procédé de collision et de propagation, il est possible de reproduire des comportements complexes de fluides.

Algorithme

La méthode LBM est une méthode relativement récente permettant de reproduire le comportement de fluides complexes et suscite l’intérêt de nombreux chercheurs en physique numérique. C'est une alternative intéressante qui permet de simuler des phénomènes physiques complexes par sa nature mésoscopique. Son importante capacité de parallélisation la rend également attractive afin de réaliser des simulations rapides sur du matériel parallèle. La méthode de Boltzmann sur réseau est une méthode alternative de simulation d'écoulements de fluides. Contrairement à l'approche traditionnelle basée sur les équations de Navier-Stokes, la méthode consiste à discrétiser l'équation de Boltzmann, correspondant à une modélisation statistique de la dynamique des particules constituant le fluide. La méthode de Boltzmann sur réseau présente de bons avantages sur les méthodes conventionnelles, notamment pour le traitement de domaines de simulation complexes. Pour la méthode de Boltzmann sur réseau, la collision et la propagation des particules est décrite de la manière suivante, en utilisant l'opérateur BGK :

Collision: $f_{i}^{\ast }({\vec {x}},t+\Delta t)=f_{i}({\vec {x}},t)+{\frac {1}{\tau }}(f_{i}^{eq}-f_{i})\,$

Propagation: $f_{i}({\vec {x}}+{\vec {v}}_{i}\Delta t,t+\Delta t)=f_{i}^{t}({\vec {x}},t+\Delta t)\,$

Avec ${\vec {v}}_{i}=\lambda {\vec {\boldsymbol {e}}}_{i}$ représentant les différents vecteurs vitesses élémentaires données aux particules du réseau. De plus, ${\textstyle \lambda ={\frac {\Delta x}{\Delta t}}}$ est la vitesse du réseau et ${\vec {\boldsymbol {e}}}_{i}$ sont les différents vecteurs de direction élémentaires données aux particules du réseau. Les quantités macroscopiques du fluide sont alors définies de la manière suivante:

$$\rho ({\vec {x}},t)=\sum _{i}f_{i}({\vec {x}},t),\quad {\vec {j}}({\vec {x}},t)=\rho ({\vec {x}},t){\vec {u}}({\vec {x}},t)=\sum _{i}{\vec {v}}_{i}f_{i}({\vec {x}},t),$$

Ci-dessus, la densité du fluide et la vitesse macroscopique du fluide.

Maillages et classifications $D_{n}Q_{m}$

Une méthode de Boltzmann sur réseau peut être appliquée sur plusieurs types de maillage (ou réseau), généralement cubique ou triangulaire, avec une discrétisation plus ou moins fine des directions de propagation.

Une méthode populaire pour classifier les différentes méthodes par maillage est le schéma $D_{n}Q_{m}$. Dans ce cas, n intervient sur la dimension du domaine de simulation et m définit le nombre de directions de propagation du ou des fluides considérés. Par exemple, un schéma D3Q19 est un schéma à $3$ dimensions avec $19$ directions de propagation du fluide. Les plus utilisés sont les suivants: D2Q9, D3Q15, D3Q19, D3Q27. Chaque direction est associée à un vecteur ${\vec {\boldsymbol {e}}}_{i}$. On donne ici les vecteurs associés aux schémas D2Q9, D3Q15, et D3Q19:

$${\vec {\boldsymbol {e}}}_{i}={\begin{cases}(0,0)&i=0\\(1,0),(0,1),(-1,0),(0,-1)&i=1,2,3,4\\(1,1),(-1,1),(-1,-1),(1,-1)&i=5,6,7,8\\\end{cases}},\quad {\vec {\boldsymbol {e}}}_{i}={\begin{cases}(0,0,0)&i=0\\(\pm 1,0,0),(0,\pm 1,0),(0,0,\pm 1)&i=1,...,6\\(\pm 1,\pm 1,\pm 1)&i=7,...,14\\\end{cases}},$$

$${\vec {\boldsymbol {e}}}_{i}={\begin{cases}(0,0,0)&i=0\\(\pm 1,0,0),(0,\pm 1,0),(0,0,\pm 1)&i=1,\ldots ,6\\(\pm 1,\pm 1,0),(\pm 1,0,\pm 1),(0,\pm 1,\pm 1)&i=7,...,18\\\end{cases}}.$$

Dimensionnement et conversion d'unités

La méthode de Boltzmann sur réseau est une technique complètement non-dimensionnée. Cependant, réaliser des simulations physiques imposent des résultats aux unités réelles. Le pas d'espace, généralement noté $\Delta x$ et le pas de temps du réseau, généralement noté $\Delta t$ doivent être convertibles en unité réelle. Cette conversion se fait généralement par le biais de nombres non-dimensionnés conservés comme le nombre de Reynolds.

Évolutions de la méthode de Boltzmann

La méthode de Boltzmann est une méthode très attractive pour de nombreux chercheurs dans le monde. Cela a permis d'augmenter les possibilités de la méthode depuis quelques années. Voici quelques exemples d'améliorations :

• mise en place de modèles pour des fluides à plusieurs phases (gazeuse, liquide ou solide) et possibilités d'intégrer plusieurs composants physiques en interaction ;

• mise en place de modèles thermiques reliés à la méthode de Boltzmann : simulation de diffusion thermique, d'échanges thermiques et de changement de phase de fluides.

Parallélisme et processeurs graphiques

La méthode de Boltzmann est une méthode attractive pour son importante capacité de parallélisation. De ce fait, les simulations sont accélérées par l'émergence des processeurs multi-cœurs. L'apparition de calculateurs hautes performances utilisant des accélérateurs graphiques (GPU) a également suscité l'intérêt des chercheurs.

Pour aller plus loin

• Luc Mieussens, « Transport de particules : modèles, simulation, et applications », sur Université Bordeaux-I
• Deutsch, Andreas et Sabine Dormann, Cellular Automaton Modeling of Biological Pattern Formation, Birkhäuser Verlag, 2004 (ISBN 978-0-8176-4281-5).
• (en) Succi, Sauro, The Lattice Boltzmann Equation for Fluid Dynamics and Beyond, Oxford, Oxford University Press, 2001 (ISBN 0-19-850398-9).
• Wolf-Gladrow, Dieter, Lattice-Gas Cellular Automata and Lattice Boltzmann Models : An Introduction, Springer Verlag, 2000, 314 p. (ISBN 978-3-540-66973-9, lire en ligne).
• Sukop, Michael C. et Daniel T. Thorne, Jr., Lattice Boltzmann Modeling : An Introduction for Geoscientists and Engineers, Springer, 2007, 172 p. (ISBN 978-3-540-27981-5).
• (en) Jian Guo Zhou, Lattice Boltzmann Methods for Shallow Water Flows : with 50 figures, Berlin, Springer, 2004, 112 p. (ISBN 3-540-40746-4, lire en ligne).
• He, X., Chen, S. et Doolen, G., A Novel Thermal Model for the Lattice Boltzmann Method in Incompressible Limit, Academic Press, 1998.
• Guo, Z. L. et Shu, C, Lattice Boltzmann Method and Its Applications in Engineering, World Scientific Publishing, 2013.

Liens externes

• OpenLB, forum de discussion lié aux activités de recherche sur les LBMs, les implémentations, les évènements liés aux LBMs.
• palabos.org, site incluant de nombreuses ressources liées aux LBMs.
• [1]
• Modèle de Boltzmann à entropie
• dsfd.org, site de la conférence annuelle DSFD
• Site de la conférence annuelle ICMMES