ANÁLISE NUMÉRICA COMPUTACIONAL DO ESCOAMENTO E TROCAS DE CALOR EM UMA CABINE DE AERONAVE

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1 ANÁLISE NUMÉRICA COMPUTACIONAL DO ESCOAMENTO E TROCAS DE CALOR EM UMA CABINE DE AERONAVE Sinjin Deni Machado Yano injin.yano@gmail.com.br Reumo. O projeto conite em etudar e analiar, atravé do método numérico da mecânica do Fluido Computacional, o comportamento do ecoamento e troca de calor que ocorrem em uma cabine de aeronave. Ao longo do projeto, erão feito etudo obre modelo de turbulência mai adequado, aim como o modelo de radiação a erem aplicado. Para tornar poível a análie, também erá realizado um etudo obre independência de malha para garantir a melhor relação entre convergência e cuto computacional. Poteriormente, com o reultado obtido, erá feita uma comparação com o dado empírico em um mocup térmico aim como o etudo da aplicação na imulaçõe de UDF ( uer defined function ), que tem o objetivo de implementarem na imulaçõe correlaçõe para levar em conideração dado empiricamente obtido. Palavra chave:. Cabine de aeronave, Conforto térmico, CFD. 1. Introdução A atual conjuntura da indútria aeronáutica, ainda que afetada pelo cenário da crie econômica mundial, encontra-e em um etado de equiparação em quetõe de técnica de vôo. Io ignifica que, alva a diferença entre a filoofia de controle de vôo exitente, por exemplo, entre Boeing e Airbu (no que e refere ao uo do Fly By Wire ), a qualidade do cruzeiro da aeronave e a ua repectiva egurança ão equivalente. Obervando o comportamento humano, percebe-e uma padronização entre ua ecolha, uma vez que dado um critério e/ou uma neceidade peoal atifeita, imediatamente da mema forma ua neceidade ecundária paam a ter igual relevância dentre ua ecolha. Poto io, um etudo obre conforto térmico em cabine de aeronave paa a er de extrema importância, já que a indútria aeronáutica buca atifazer a neceidade de eu conumidore, proporcionando-lhe um ambiente mai agradável para eu tralado (de longa duração ou não), etabelecendo, dea, forma um diferencial entre eu concorrente. Para que tal etudo eja feito, uma abordagem numérica computacional é propota, com o objetivo de e reduzir cuto com análie empírica e a fim de e acelerar a obtenção de dado como o padrão de ecoamento do ar e a troca de calor envolvida na cabine. Utiliza-e, para tanto, da Mecânica do Fluido Computacional ou, em última análie, o Método do Volume Finito. 2. Objetivo O objetivo do preente trabalho é o de apreentar o etudo realizado obre a geometria propota para o etudo do ecoamento e troca de calor em uma cabine de aeronave. Simplificaçõe da geometria da cabine ão propota com o objetivo de acelerar a geração de malha, aumentar a qualidade de eu elemento e, poteriormente, reduzir o cuto computacional da imulaçõe e comparar o reultado com a diferente geometria (implificada e não implificada). Uma apreentação obre o modelo de turbulência utilizado (-épilon) erá feita, uma vez que pelo etudo preliminare e pela experiência anteriore, ete (e ua variaçõe) e apreenta inicialmente como o modelo de turbulência mai adequado a er utilizado no momento. Além dio, ão apreentado também o modelo junto à parede, utilizado e tetado da mema forma. Da mema forma, o modelo de radiação mai adequado erá introduzido, aim como a ua vantagen em relação ao outro. 3. Etudo e implificação da Geometria A geração de malha e a imulaçõe previta a erem realizada erão feita em etapa. Primeiramente foram feita imulaçõe em uma geometria implificada a partir da montagem completa do componente da cabine. Da mema forma a imulaçõe foram feita com uma geometria mai complexa que e aproxima quae que completamente à geometria real. Apó io, manequin térmico e numérico foram poicionado com o objetivo de realizar imulaçõe com efeito de rediação. Para a geração de malha para análie em CFD (Conputational Fluid Dynamic), alguma realva devem er feita. Primeiramente, a geometria deve er muito bem deenhada no ambiente CAD para que não exita defeito que cauem a inviabilidade de e gerar a malha, proceo comumente chamado de limpeza de geometria. O parâmetro (ou tamanho da dicretização) da malha devem er ajutado de forma a repreentar bem a geometria propota. E para a comparação entre imulaçõe com geometria diferente, a fim de e obervar o efeito da implificação, o memo parâmetro de geração de malha que, em última análie, controla também a qualidade do reultado, devem er o memo. A Figura (1) motra a geometria inicial completa, em implificaçõe, e a geometria completa final com o manequin 1

2 Figura 1- Geometria completa em implificação. 4. Geração de Malha Uma vez que e têm dua geometria, em certo apecto emelhante, a geração de malha para amba deve er emelhante também, ainda que ejam utilizada para a imulação de fenômeno emelhante. Deve-e garantir que, não ó o tamanho do elemento eja igual, ma também que a qualidade dee elemento eja parecida. A metodologia da geração de malha utilizada foi a mema, gerando primeiramente uma malha uperficial e depoi a volumétrica. Tal metodologia proporciona um melhor controle obre a qualidade do elemento uperficiai que, por ua vez, facilitam e melhoram a qualidade da malha volumétrica. Faz-e a realva que o parâmetro da geometria complexa diferem em número com relação ao parâmetro da geometria imple devido ao maior nível de detalhamento. O que ignifica que, para e obter a mema qualidade, temo que reduzir o tamanho do elemento. 5. Etudo Preliminar de CFD (modelo -épilon) O ecoamento encontrado na indútria ão, em ua maioria, turbulento. O modelo numérico deve er capaz de capturar ee fenômeno para repreentar adequadamente a fíica do problema. Exitem, atualmente, divero modelo de turbulência para erem aplicado a problema de CFD. Não exite um único modelo de turbulência univeral, que poa er empregado em todo o tipo de ecoamento e cada modelo poui a ua aplicabilidade. Dentre o divero modelo exitente, podemo citar o Spalart-Allmara (modelo a uma equação), o -epilon (modelo a dua equaçõe mai aplicado na indútria), o -omega (modelo a dua equaçõe aplicado a ecoamento de baixo Número de Reynold), RSM (do inglê, Reynold-Stre Model, que reolve o tenor de Reynold), LES (do inglê, Large-Eddy Simulation), entre outro. O critério utilizado para caracterização de um ecoamento turbulento é dado pelo número de Reynold, definido por: força de inércia Re = (1) força vi co a Em ua forma mai geral, o número de Reynold é definido por: ρul = µ Re (2) onde ρ é a maa epecífica, U é a velocidade, L é um comprimento caracterítico e µ é a vicoidade dinâmica. No preente trabalho, apreenta-e o modelo de turbulência -épilon, que é um modelo de dua equaçõe que oferece uma boa relação entre o cuto computacional da imulação e ua exatidão. Nee modelo de dua equaçõe, a ecala de velocidade turbulenta é computada atravé da energia cinética turbulenta, aim como a ecala turbulenta é etimada também pela ua energia cinética turbulenta e ua taxa de diipação, que é obtida atravé da olução de ua equação de tranporte. A equaçõe de tranporte reolvida pelo modelo -épilon ão a eguinte:

3 t t x t ( ρ) + ( ρu j ) = µ + + G + G b ρε YM + S x j x x j µ σ µ x j ε x j t ( ρε) + ( ρεu ) = µ + + C ( G + C G ) C ρ + Sε i i j σ 1ε ε 3ε b 2ε ε (3) (4) Poteriormente, etão previto etudo mai aprofundado obre o modelo de turbulência, ua variaçõe e o modelo de parede. 6.Modelo de radiação Para o etudo da nova geometria, ou nova configuração, que e reume em levar em conideração a preença do corpo humano, devem er contabilizado o efeito de radiação que ee dever ter na divera parte da geometria e também o efeito que tai oura parte fazem no corpo humano. Obviamente, a modelagem do problema com o acrécimo do efeito de radiação não e tornam imple, poi envolvem a determinação de divero outro parâmetro como a taxa de geração de calor do corpo humano, a temperatura da parte do corpo, aim como o valore de emiividade de cada elemento preente na análie. Como motrado poteriormente, alguma implificaçõe do problema foram impota (como deconiderar a troca de calor por condução no aento) para que, no início do etudo com radiação, a modelagem do problema foe mai imple. Dea forma poderemo ter mai controla obre a determinação do parâmetro que regem a análie de CFD e, ao pouco, poderemo acrecentar e levar em conideração um número maior de efeito de troca de calor relevante, para podermo chegar a uma condição mai próxima da real ituação. O olver utilizado, atualmente, poui o eguinte modelo de radiação diponívei, já citando a ua vantagen e devantagen: - DTRM (Dicrete Tranfer Radiation Model); Sua principal vantagem etá no fato de er um modelo relativamente imple. Sua acurácia, no entanto, pode er aumentado o número de raio. Sua primeira devantagem etá no fato de ela coniderar toda a uperfície difua. Sua implementação aume que o todo o corpo ão cinzento. Com relação ao olver, aumentar o número de raio implicará também em um acrécimo exceivo de cuto computacional. Fora io, O DTRM não etá compatível ainda para proceamento em paralelo. Não é o cao da atual análie, ma vale realtar ainda que tal modelo não aceita malha com interface não conforme e malha móvei. - P 1 Radiation Model; Para o modelo P1 de radiação, a equação de tranporte radiativo é uma equação de difuão, o que torna o modelo muito barato computacionalmente. É um modelo que leva em conideração o efeito de epalhamento e, portanto, funciona muito bem com análie que levam em conideração a combutão. O principal problema dee modelo é que ele pode uperetimar fluxo radiativo de pequena fonte de calor, como é o cao da lâmpada. - Roeland radiation model; A maior vantagem dee modelo obre o previamente apreentado e a ua maior rapidez. No entanto ele não etá diponível para modelo preure-baed, que é o cao da imulação da cabine, uma vez que não temo efeito compreívei. - Surface-to-Surface (S2S) radiation model; Comparado com o DTRM e o DO, o modelo S2S é muito mai rápido e é o mai adequado para problema com troca de calor em ambiente fechado em um meio participante, que é o cao do problema com troca de calor em uma cabine de aeronave. Entretanto, o modelo S2S não aceita problema com periodicidade que é o cao da cabine, poi ela poui uma condição de periodicidade na uperfície frontal e lateral. Pode-e concluir, portanto, atravé de uma breve comparação qualitativa e da viabilidade do modelo de radiação preente no olver, que o modelo DO (Dircrete Ordinate) é o mai adequado para a imulação. - Dicrete Ordinate Radiation Model. O modelo DO etá apto a reolver problema com todo o comprimento de onda e também problema que vão dede radiação entre uperfície até problema com combutão. Seu cuto computacional é moderado. 3

4 O modelo DO aceita modelagen com o efeito de epalhamento, uperfície emi-tranparente e efeito de particulado. Pode-e concluir, portanto, atravé de uma breve comparação qualitativa e da viabilidade do modelo de radiação preente no olver, que o modelo DO (Dircrete Ordinate) é o mai adequado para a imulação. 7.O Modelo DO(Dicrete Ordinate) A equação de tranporte radiativo geral é a eguinte: r r 4 4π di( r r 2 σt σ r r r + ( a + σ ) I( = an + I( r, ' ) φ( ' ) dω' d π 4π Onde: r = vetor de poição r = vetor de direção r ' = vetor de direção doepalhamento = comprimento a = coeficiente de aborção n = índice refrativo σ = coeficiente deepalhamento σ = con tan te de Stefan Boltzmann I = int enidadede radiação T = temperaturalocal φ = função de fae Ω ' = ângulo ólido 0 O modelo DO reolve a Equação de Tranporte Radiativo para um número dicreto de ângulo ólido, cada um aociado a um vetor de direção r fixado no itema de coordenada carteiana global (x, y, z). O uuário, então, tem a liberdade de ecolher a denidade de ângulo oldo a erem reolvido. Como o modelo DO conidera a Equação de Tranporte Radiativo como uma equação de campo na direção r, ela pode er reecrita da eguinte forma: 4 4π r r r r r 2 σt σ r r r ( I( ) + ( a + σ ) I( = an + I( r, ') φ( ') dω' (6) π 4π A mema equação para intenidade epectral pode er definida da eguinte forma: 4 4π r r r r r 2 σt σ r r r ( I λ ( ) + ( a + σ ) I λ ( = aλn + I bλ ( r, ') φ( ') dω' π 4π 0 Onde λ é o comprimento de onda, a o coeficiente de aborção epectral e λ 0 I bλ a intenidade de um corpo negro dada pela função de Planc. O coeficiente de epalhamento, a função de epalhamento e o índice de refração ão dado como independente do comprimento de onda. A implementação do DO divide a radiação em um epectro de N banda de comprimento de onda. Aim a equação de tranporte radiativo e integrada em cada um do intervalo do comprimento de onda para a quantidade. O comportamento dea banda é dado como cinzento. A emião do corpo negro na banda do comprimento de I λ λ onda por unidade do ângulo ólido é dada por: 4 2 σt [ F(0 nλ2 T ) F(0 nλ1t )] n (8) π Onde F é a fração de energia radiante emitida no corpo negro dentro da faixa de comprimento de onda definido em uma temperatura T e um índice de refração n. A intenidade total, portanto, para uma direção e entido definido é dada por: r r I ( = I ( r, λ ) 8.Condiçõe de contorno r r λ A Figura (2) a eguir reume a condiçõe de contorno utilizada para a realização da imulaçõe em o manequin. Vale realtar ainda que para ea parte inicial do projeto, o efeito de troca de calor ainda não foram coniderado, uma vez que o modelo que repreentam ee fenômeno ainda não foram etudado. (5) (7) (9)

5 Figura 2 Condiçõe de Contorno Para a imulaçõe com manequin, o efeito de radiação foram coniderado e a condiçõe de contorno dee manequin foi de uma temperatura precrita em ua uperfície. 9. Análie do reultado Para toda a imulaçõe apreentada, como padrão do olver Fluent, a oluçõe foram coniderada convergida quando o reíduo atingiram valore menore que 0, Simulação da geometria implificada em manequin O modelo da geometria implificada apreentou um total de 800mil elemento volumétrico. Um etudo de independência de malha foi realizado com uma malha de, aproximadamente 1,7 milhõe de elemento volumétrico. O reultado obtido da imulaçõe apreentaram intabilidade numérica omente em um do cao: modelo de turbulência -ε Standard e modelo de parede Standard. A imulação com modelo RNG e modelo de parede nonequilibrium apreentou a menor taxa de convergência dentre toda a outra imulaçõe. Na Figura (3) ão motrada a linha de corrente obtida em uma da 9 imulaçõe realizada com a malha de 800mil elemento volumétrico. Notou-e a diferença no padrão do ecoamento, ainda que poteriore reultado indiquem que há forte emelhança entre a oluçõe. Figura 3 Linha de corrente para o modelo RNG com modelo de parede Enhanced 5

6 A Figura (4) motra o plano tranveral no qual foram obtido o contorno de velocidade, o contorno de velocidade, o vetore de velocidade e o contorno de temperatura para o memo modelo de turbulência Figura 4 Plano Tranveral, contorno de velocidade e vetore de velocidade. Sei ponto de monitoramento foram impoto para realizar a comparação quantitativa entre o modelo utilizado. São ele: cabeça (1,1m), abdômen (0,6m) e pé (0,1m) para doi paageiro entado lado a lado. A tabela a eguir motram a diferença encontrada (máxima de 0,97 C para a temperatura e 0,075m/ para a velocidade). Com ea diferença encontrada, pode-e concluir que a grandeza dea diferença pode er coniderada como irrelevante, dado o fato dee valore e encontrarem abaixo da precião eperada para o dado experimentai. abdômen cabeça pé dir. eq. dir. eq. dir. eq. -e Standard Standard ( C) 31,12 31,09 32,28 31,25 29,79 30,36 -e Standard non-equilibrium ( C) 30,54 30,49 32,29 30,62 29,31 30,34 -e Standard enhanced ( C) 31,44 31,42 32,92 31,59 29,7 30,23 -e realizável Standard ( C) 31,37 31,21 32,82 31, ,52 -e realizável non-equilibrium ( C) 30,87 30,69 32,33 30,81 29,5 30,52 -e realizável enhanced ( C) 31,42 31,36 32,73 31,53 29,81 30,35 -e RNG Standard ( C) 31,17 31,19 32,67 31,29 29,64 30,1 -e RNG non-equilibrium ( C) 30,73 30,69 32,44 30,8 29,26 30,46 -e RNG enhanced ( C) 31,17 31,19 32,7 31,29 29,65 30,11 -e realiz. enhanced (*)( C) 30,92 30,93 32,81 31,05 29,42 30,0 variação máxima 0,9 0,93 0,64 0,97 0,74 0,52 Tabela 1 - Valore de temperatura no Ponto de controle. abdômen cabeça pé dir. eq. dir. eq. dir. eq. -e Standard Standard (m/) 0,037 0,045 0,085 0,041 0,016 0,018 -e Standard non-equilibrium (m/) 0,032 0,044 0,136 0,018 0,013 0,021 -e Standard enhanced (m/) 0,031 0,046 0,111 0,014 0,014 0,012 -e realizável Standard (m/) 0,034 0,043 0,124 0,011 0,019 0,007 -e realizável non-equilibrium (m/) 0,042 0,042 0,145 0,024 0,013 0,02 -e realizável enhanced (m/) 0,033 0,048 0,125 0,012 0,013 0,01 -e RNG Standard (m/) 0,033 0,063 0,135 0,022 0,012 0,014 -e RNG non-equilibrium 0,056 0,07 0,117 0,054 0,015 0,038 -e RNG enhanced (m/) 0,033 0,062 0,137 0,022 0,012 0,014 -e realiz. enhanced (*)(m/) 0,037 0,061 0,16 0,018 0,008 0,01 variação máxima 0,025 0,028 0,075 0,043 0,011 0,031 Tabela 2 - Valore de velocidade no Ponto de controle.

7 9.2. Etudo de independência de malha O valore da Tab.(1) e Tab. (2) indicando o modelo -e realiz. enhanced (*) ão referente a uma malha mai refinada da geometria implificada (1,7 milhõe de elemento). Io ignifica que foram comparado o valore de uma malha mai groeira e uma mai refinada com o objetivo de identificar a influência do número de elemento. Obtido o valore motrado, vê-e que não há quae variação alguma, o que indica a adequação do parâmetro de geração da malha mai groeira. Dea forma, poteriormente, para a geometria não-implificada, erão utilizado o memo parâmetro, para que e reduza o tempo computacional e e garanta a boa convergência da imulação e confiabilidade no reultado finai Simulação da Geometria Não-Simplificada em manequin Reultado da imulaçõe da geometria não-implificada em manequin Para a Geometria não-implificada, a mema imulaçõe foram feita utilizando o modelo -ε e ua variaçõe anteriormente citada e explicada. Da mema forma, foram também variado o modelo de parede (Standard, Nonequilibrium e Enhanced). O reultado da imulaçõe, 9 em eu total, foram comparado para ea geometria não implificada e também foi realizada a comparação com o reultado obtido na imulaçõe com a geometria implificada já apreentada. Para a geometria não-implificada, alguma realva devem er feita com relação à imulação. Realva que podem influenciar na comparação entre o reultado obtido com a geometria implificada e a não-implificada. Ea poui um nível de detalhe muito maior, neceitando de uma dicretização melhor junto à regiõe de parede. Dea forma, o número de elemento volumétrico utilizado em toda a imulaçõe previamente citada contém, aproximadamente, 3,3 milhõe de elemento em ua malha computacional. Procurou-e manter a qualidade do repectivo elemento equivalente para que não houvee mai uma variável a er levada em conideração na obtenção da comparação entre a dua geometria. Ao contrário do encontrado na imulação da geometria implificada, a utilização do modelo -ε Standard com modelo de parede Standard não levou a uma intabilidade numérica. Entretanto, tal modelo ainda e motrou pouco confiável dada a diferença entre o comportamento da dua imulaçõe, que utilizaram a mema metodologia na geração de malha e mema condiçõe de contorno. Além dio, o número de iteraçõe neceário para a ua convergência (237 iteraçõe) é muito maior do que toda a outra 8 imulaçõe analiada (média de 70 iteraçõe). Como motrado mai adiante, o reultado, ou a variação dee reultado, não jutificam a utilização dee modelo de turbulência com modelo de parede Standard na análie poteriore com nova geometria e nova condiçõe de contorno. A Figura (5) motra o o contorno de velocidade, e o contorno de temperatura e a linha de corrente da geometria não-implificada com o modelo RNG enhanced. Figura 5 Contorno de velocidade, contorno de temperatura e linha de corrente para RNG enhanced Comparação da imulaçõe entre a dua geometria utilizada em manequin Realizando uma análie profunda da configuração da imulaçõe no que e refere ao valore do coeficiente utilizado, aim como condiçõe de contorno impota na parede, entrada e aída. Foi encontrada uma diferença na condiçõe de epecificação na modelagem da turbulência na condiçõe de contorno da entrada. Há de e verificar e exatamente ea diferença é a reponável pela divergêcia entre o reultado da dua geometria. A diferença encontrada foi na utilização do método de e épilon (não-implificada) e utilização de intenidade turbulenta e ecala do comprimento de turbulência (10% e 0,005, repectivamente) na geometria implificada. Dea 7

8 forma, vê-e claramente que o reultado iriam er muito diferente, uma vez que o método aplicado à geometria imple melhor repreenta o fenômeno que ocorrem na entrada do ar, até pela ecala do diâmetro dea entrada Comparação da imulaçõe da geometria não-implificada Da mema forma, a comparação da 9 imulaçõe (da geometria não-implificada) entre i é feita atravé de gráfico que indicam a variação da propriedade no ponto de controle para cada modelo de turbulência, ua variaçõe e o modelo de parede utilizado. Dea análie (Fig. (6) e fig. (7)), conclui-e que a diferença encontrada ão muito pequena e também, aim como ocorreu na análie da geometria implificada, a ordem de grandeza da diferença encontrada é menor que a ordem de grandeza eperada para o erro na mediçõe do tete empírico, o que faz com que tal diferença eja irrelevante.

9 9.4 Simulaçõe da configuração com manequin Para a análie do reultado obtido na imulação da cabine com o manequin térmico e numérico, um plano de corte foi traçado para a viualização do contorno de velocidade e temperatura, como motra a figura (8). Da mema forma a linha de corrente foram plotada a partir da entrada uperiore e inferiore, como motra a figura (9). Figura 9 Linha de corrente A figura (10) motra vetore de velocidade em um plano de corte. Figura 10 Vetore de velocidade 9

10 10. Aplicação de Uer Defined Function A Uer defined Function (UDF ) ão funçõe do olver Fluent, compilada em linguagem C, que poibilitam que o uuário implemente, modifique e cutomize parâmetro como condiçõe de contorno, termo fonte, taxa de reação (uperficial e volumétrica), inicialização da olução, ajute de funçõe por iteração e também a modificação de coeficiente epecífico do modelo. Com o objetivo de começar a tetar a implementação da UDF no preente problema (projeto), ão colocada dua rotina que erão utilizada para controlar o perfil de velocidade na entrada de inulflamento, para impor um perfil de temperatura na uperfície do manequim térmico e a última que, a cada iteração, relaciona a temperatura de uma uperfície à ecolha do uuário com outra. A rotina 1 motra como podemo impor o perfil de temperatura em função de uma variável, no cao poição x, para uma determinada uperfície. Pode-e obervar também que a funçõe matemática da biblioteca contida no compiladore de linguagem C também podem er uada. Além dio, macro adicionai da própria biblioteca do olver Fluent também ão utilizada para acear variávei calculada e elemento e nó da malha. A rotina2 impõe um perfil de velocidade na uperfície a er ecolhida no olver. Ou eja, a UDF entrará como endo o valor da condição de contorno de entrada em determinada uperfície. Dea forma podemo impor um perfil conhecido e velocidade e economizar em cuto computacional, uma vez que não eria mai neceária a criação de uma extenão do domínio na entrada para que houvee um deenvolvimento do ecoamento e a definição de um perfil apropriado. Vale enfatizar o caráter experimental da implementação dea UDF, já que ela ainda não atifazem totalmente a neceidade do projeto. Serão ela apena útei para a identificação da ua real viabilidade, dado incompatibilidade de itema operacionai e compiladore de linguagem C adequado ao par olver-itema. 11. Concluõe A metodologia aplicada à imulaçõe realizada, em amba a geometria aplicada, ão adequada à modelagem do problema da análie do ecoamento e troca de calor envolvido dentro da cabine da aeronave. Deve-e configurar o coeficiente preente no modelo do olver utilizado, para que não haja divergência entre o reultado de imulaçõe de geometria diferente. Da mema forma, tai coeficiente afetam o reultado obtido, fazendo com que eu repectivo valore não ejam condizente com a realidade. O ponto de controle utilizado para a comparaçõe e verificaçõe da propriedade e motraram muito eficiente e devem er mantido como parâmetro na imulaçõe que e eguem no projeto. O etudo realizado obre a funçõe pré-definida do olver (UDF Uer defined function) motrou que a ua utilização é adequada para que e poa monitorar e calcular coeficiente de análie de conforto térmico. Ainda mai, exite a poibilidade de implementar a correlaçõe neceária para a modelagem da temperatura na uperfície do corpo humano. Entretanto, a imulaçõe deverão, então, paar a erem traniente no tempo. Para a utilização da referida UDF, o itema operacional neceário deverá er o Linux, uma vez que e torna inviável, ainda, compilar a funçõe na plataforma do Window Vita 64-bit. 12. Referência FLUENT, 1998, Fluent Uer Guide, Verion 6.0. Fluent Inc.Lebanon NH, USA. VERSTEEG, H.K.; MALALASEKERA, W. An introduction to computational fluid dynamic: The finite volume method. Malayia: Longman, CRUZ, D.A.; Análie para Avaliação de Conforto Térmico em Cabine de Aeronave: imulação numérica. Trabalho de Graduação, EPUSP, São Paulo, NUMERICAL COMPUTATIONAL ANALISYS OF A FLOW AND HEAT EXCHANGES IN A THERMAL MOCKUP Sinjin Deni Machado Yano Polytechnic School of the Univerity of São Paulo, Av. Prof. Mello Morae, São Paulo - SP - Brail injin.yano@poli.up.br Abtract. The project will, through numerical method of the Computational fluid Dynamic, tudy and analyze the behavior of the flow and heat exchange in a thermal mocup. There will be alo a brief dicuion about turbulence model and it effectivene in the current problem. Another tudy, in order to mae the previou poible, Will be done about the independency of the grid to enure the convergence of the imulation and to reduce computational cot. Then, with the reult, a comparion Will alo tae place in order to validate it with experimental data. Keyword.Thermal Mocup, CFD