SU2, Stanford Üniversitesi tarafından geliştirilen açık kaynaklı çok fizikli hesaplamalı akışkanlar dinamiği (CFD) ve şekil optimizasyonu paketidir. Euler, Navier-Stokes ve RANS denklemlerini çözerek aerodinamik, ısı transferi ve yapısal analiz simülasyonları yapar. Python API ile otomasyon ve adjoint tabanlı şekil optimizasyonu desteklenir. Linux, macOS ve Windows üzerinde çalışır; tamamen ücretsiz ve açık kaynaklıdır (LGPL).
Temel Özellikler
- Navier-Stokes, RANS ve LES türbülans modeli desteği
- Adjoint tabanlı gradyan hesaplama ve şekil optimizasyonu
- Çok bloklu ağ desteği: SU2, CGNS, Gmsh formatları
- MPI paralel hesaplama ile büyük ölçekli simülasyonlar
- Python arayüzü: SU2 simülasyonlarını python betiğinden çalıştırma
- ParaView ve Tecplot uyumlu VTK çıktı formatı
- Isı transferi, elektromanyetik ve yapısal analiz modülleri
- Sürekli ve ayrık adjoint yöntemi
SU2 ile basit CFD simülasyonu nasıl başlatılır?
SU2’yi derleyip kurun (ya da hazır binary indirin). Ağ dosyanızı (CGNS veya SU2 mesh formatı) hazırlayın. Yapılandırma dosyasını (.cfg) düzenleyin: çözücü türü (NAVIER_STOKES), ağ dosyası yolu, sınır koşulları ve yakınsama kriterleri. Terminalde SU2_CFD konfigürasyon.cfg komutunu çalıştırın. Paralel çalışma için mpirun -n 4 SU2_CFD konfigürasyon.cfg. Çıktı dosyalarını ParaView ile görselleştirin.
SU2 alternatifleri
OpenFOAM, açık kaynaklı CFD alanında en geniş topluluk desteğine sahip alternatiftir; özelleştirme ve eklenti ekosistemi açısından SU2’den daha gelişmiştir.
Elmer FEM, akışkan-yapı etkileşimi ve çok fizikli simülasyonlar için açık kaynaklı bir alternatiftir; sonlu elemanlar yöntemi kullanır.
Salome-Meca, ağ oluşturma ve görselleştirme konusunda SU2 ile birlikte kullanılabilen açık kaynaklı CAE platformudur.
- Stanford Üniversitesi geliştirme
- Açık kaynak (LGPL-2.1)
- Tasarım optimizasyonu
- Python entegrasyonu
- Aktif araştırma topluluğu
- Derin teknik bilgi gerektirir
- GUI yok
- Türkçe dil desteği yok
İşletim Sistemi: Windows 10/11, macOS, Linux
RAM: 4 GB (8 GB önerilir)
Disk: 500 MB
Diğer: Python 3+ önerilir