Date: 26-28 october 2021
Timetable: 8 a.m. to 6 p.m.
Location: La Spazia
Organiser: NCC Italia

Typology: High performance innovation

The course is an introduction to the OpenFOAM open-source computational fluid dynamics framework, in which the typical numerical modeling work-flow will be shown: pre-processing, computation, post-processing. This use will be shown in an HPC (High Performance Computing) environment for the creation and / or import of real geometries for engineering use, with numerical modeling of increasing complexity. Examples of comparison with ISV codes will be shown.

Prerequisites

  •     Knowledge of Linux environment
  •     Basic knowledge of calculus paradigms
  •     distributed in an HPC environment
  •     Skills in mathematics and linear algebra.

Outgoing skills

  •     Knowledge and basic use of open-source tools for computational fluid dynamics
  •     Basic competence in the use of HPC
  •     Basic knowledge of numerical methods and techniques for computational fluid dynamics.
  •     Basic knowledge of pre- and post-processing tools

Tipologia: High performance innovation

Il corso è un’introduzione al framework di fluidodinamica computazionale open-source OpenFOAM, in cui verrà mostrato il tipico work-flow della modellistica numerica: pre-processing, computazione, post-processing. SI mostrerà tale uso in ambiente HPC (High Performance Computing) per la creazione e/o l’importazione di geometrie reali di uso ingegneristico, con modellistica numerica di complessità crescente. Esempi di comparazione con codici ISV saranno mostrati.

Prerequisiti

  • Conoscenza di ambiente Linux
  • Conoscenza base dei paradigmi a calcoli
  • distribuito in ambiente HPC
  • Competenze di matematica e algebra
  • lineare.

Competenze in uscita

  • Conoscenze e uso basilare di strumenti open-source per la fluidodinamica computazionale
  • Competenza di base nell’uso dell’HPC
  • Conoscenza di base di metodi e tecniche numeriche per la fluidodinamica computazionale.
  • Conoscenza di base di strumenti di pre- e post-processing

https://learn.cineca.it/course/view.php?id=683