Sviluppo di un framework automatizzato Blender-OpenFOAM per morphing parametrici e simulazioni CFD

Il presente lavoro di tesi propone lo sviluppo e la validazione di un framework automatizzato open-source per l'analisi aerodinamica, volto a superare i limiti intrinseci dell’intervento manuale nella conduzione di intere campagne di simulazione. L'architettura sviluppata integra in un'unica pipeline in linguaggio Python la versatilità della modellazione parametrica di Blender con il solutore CFD OpenFOAM. L'innovazione centrale della ricerca risiede nell'implementazione di una strategia di Design of Experiments (DOE) basata sull'algoritmo Latin Hypercube Sampling (LHS), ottimizzato mediante criteri di Centered Discrepancy e Maximin. Tale approccio garantisce una copertura space-filling del dominio parametrico superiore ai metodi Monte Carlo e Full Factorial, permettendo di mappare con precisione la risposta aerodinamica con un numero ridotto di osservazioni. Il workflow gestisce autonomamente l'intero ciclo operativo: dalla generazione statistica dei punti di design alla deformazione geometrica tramite Shape Keys, fino al setup dei casi e la risoluzione numerica. La robustezza della pipeline è stata validata attraverso lo studio di un profilo alare NACA 4412, soggetto a variazioni parametriche di spessore e deflessione del bordo d'uscita. I risultati hanno confermato l'elevata stabilità numerica del sistema e la sua capacità di eliminare l'errore umano nella gestione massiva dei dati.