Прямое численное моделирование

Область промежуточных чисел Рейнольдса. Для течений, характеризующихся промежуточными значениями числа Рейнольдса, обычно возможны только экспериментальные исследования, позволяющие установить некоторые эмпирические соотношения. В настоящее время в связи с бурным развитием вычислительной техники существует тенденция ко все большей замене экспериментов численными расчетами. Основные усилия направлены на решение так называемых усредненных по Рейнольдсу уравнений Навье — Стокса (см. 2.2.1) с использованием более или менее детальных моделей турбулентности. Конечной целью является численное решение полных временных уравнений Навье — Стокса, включая прямое численное моделирование крупномасштабных турбулентных вихрей. При этом модельное описание остается необходимым только для мелких вихрей, размер которых меньше шага разностной сетки. Предполагая, что существующие тенденции развития вычислительной техники сохранятся и в будущем, можно заключить, что к 1990 г. станут реальными расчеты течений с учетом турбулентных вихрей на сетке, состоящей из 10 —10 узлов [12]. [c.136]

Прямое численное моделирование турбулентности [c.121]

Вопрос об истинной роли реакции 9 — это вопрос о том, какой из процессов преобладает — рекомбинация или диссоциация, т. е. куда сдвинута реакция в целом. Этот вопрос решается достаточно просто прямым численным моделированием и анализом сдвига К по стадиям 9, 12, 14, 20, 21. [c.271]

Знание максимального механизма позволяет прямым численным моделированием не только выявить реальные механизмы в разных участках параметрического портрета, но и решить другую задачу — найти адекватные модели заданного уровня представительности. Для уровня представительности 0,7 для областей А—Е, IV (см. рис. 31) кинетические механизмы имеют вид [83] [c.303]

Выражение (4.26) может служить оценкой размеров сетки, необходимой для прямого численного моделирования турбулентного течения с заданным числом Рейнольдса. [c.15]

Альтернативный подход, в котором лишь наиболее крупные вихри разрешаются непосредственно расчетом, а более мелкие моделируются, получил название метода моделирования крупных вихрей. Не вдаваясь в детали, отметим, что указанный метод имеет опредатенное преимущество, состоящее в меньшем эмпиризме в сравнении с подходом осреднения по Рейнольдсу и в меньшем вычислительном бремени в сравнении с прямым численным моделированием. Выполненное в [140] на основе данного подхода моделирование корректно предсказывает существование вторичных течений в квадратном канале и их влияние на среднее течение и статистически турбулентные величины при Re = 5810, где [c.118]

Прямое численное моделирование [c.195]

Несмотря на указанные проблемы, прямое численное моделирование возможно для небольших значений К (в настоящее время — для К < 1000) в очень небольших трехмерных областях с одной или двумя химическими реакциями или в двумерных областях с детальными химическими реакциями (рис. 12.3). Такие решения для малых значений К далеки от практики, но представляют огромный интерес для исследования деталей турбулентных потоков. Для практических приложений решение уравнений Навье-Стокса для турбулентных реагирующих потоков пока еще невозможно. Однако имеется множество различных приближенных решений, полученных в рамках разнообразных подходов к данной проблеме. Но перед тем как приступить к их обсуждению, сформулируем несколько важных концепций (см. 12.3-12.5). [c.197]

Даже если кто-то путем прямого численного моделирования и получил бы решение для турбулентного реагирующего потока, имеющего практический интерес, такое решение содержало бы столь огромное количество деталей (во времени и пространстве), что оно имело бы мало практического смысла. Скорее всего, необходимо было бы усреднить выходные параметры по времени для того, чтобы найти типичные параметры реагирующего потока средний расход горючего, среднюю мощность, среднюю скорость образования вредных выбросов и т.д. Вполне естественно для описания этих величин искать не зависящие от времени уравнения. Предположение о том, что турбулентный поток является случайным хаотическим процессом, который может быть адекватно описан статистически, позволило добиться значительных успехов в моделировании турбулентных потоков. [c.197]

Многие из выполненных численных исследований оказались в состоянии отразить существование вторичных течений, но согласие с экспериментальными данными не является вполне удовлетворительным, поскольку разница с измеренными значениями может достигать порядка самой величины. Расхождение обусловлено не только погрешностью самого эксперимента, но и возможным эмпиризмом, имеющим место при моделировании различных корреляций в уравнениях переноса. Другая особенность состоит в том, что информация о развитии вторичных течений должна существовать в индивидуальных реализациях турбулентного поля течения. Поэтому как альтернативу к методу осреднения по Рейнольдсу необходимо использовать зависящие от времени уравнения Навье — Стокса, обеспечивающие разрешение по всем временным и пространственным масштабам турбулентного течения. Такое прямое численное моделирование не требует каких-либо моделей турбулентности и может давать полезную информацию о структуре турбулентности. Так как этот метод разрешает все масштабы длины, вычислительная область очень велика, что требует большого времени счета и поэтому ограничивается низкими числами Re. [c.118]

Сравнение результатов, получаемых при решении иерархических уравнений, с результатами прямого численного моделирования двумерной турбулентности показывает, что модель не воспроизводит характерных для двумерной турбулентности когерентных вихрей и связанного с ними крутого участка спектра. Причиной тому служит отсутствие в модели взаимодействий между вихрями-соседями (нет горизонтальных связей в иерархическом дереве рис.6.7.). Модель теряет, таким образом, черты турбулентности, связанные с процессами самоорганизации в физическом пространстве. В то же время она наглядно иллюстрирует тот факт, что неоднородность каскадного процесса (перемежаемость) возникает и благодаря самим нелинейным взаимодействиям обмена энергии в иерархической структуре. [c.87]

В течение ряда лет опубликовано достаточно большое число теоретических и экспериментальЕгых работ, посвященных изучению указанных течений в криволинейных каналах [2, 6—141 и трубах [151 и др. Неоднократно предпринимались попытки построения приближенных методов расчета турбулентных течений около выпуклой и вогнутой поверхностей [16] и др. Однако, как отмечается в [17], существующие методы предсказания течений па криволинейной стенке не вполне корректны даже в применении к относительно простым криволинейным поверхностям. Следует признать, что пока не существует высокоэффективных и универсальных методов расчета этого класса пространственных течений. Во всяком случае, анализ современной литературы отчетливо показывает, что ясного понимания механизма влияния продольгшй кривизны пока еще нет, а существующие модели течения не позволяют получить вполне адекватных результатов. Некоторые полуэмпирические подходы к решению подобных задач, основанные преимущественно на использовании опытных данных, обсуждаются в [18]. В последнее время вследствие бурного развития численных методов в этом направлении есть несомненное продвижение (см., например, [19]). Выполненное в этой работе прямое численное моделирование трехмерных уравнений Навье— Стокса для турбулентного течения в канале умеренной кривизны при низких числах Re позволило устатювить ряд интересных свойств течения. Показано, в частности, что распределения характерных турбулентных величин совпадают на выпуклой и вогнутой поверхностях, если они масштабируются в локальных переменных закона стенки. Причем обнаруженные вихри Тейлора—Гертлера прямо ответственны за приблизительно половину разницы в рейнольдсовых касательных напряжениях между противоположными стенками канала. [c.165]

Такое поведение соответствует качественным представлениям о поведении магнитного поля в турбулентной проводящей среде. В то же время, известные попытки прямого численного моделирования МГД-турбулентности, вопреки ожиданиям, дают рост магнитного поля только до уровня, в несколько раз меньшего уровня кинетической энергии потока. Приведенный результат решения каскадных уравнений дает возможную интерпретацию этого факта. Дело в том, что самые продолжительные численные решения полных уравнений не выходят за временной интервал [c.133]

С одной стороны, влияние процесса перехода против направления потока проявляется в искажении среднего течения вблизи точки отрыва при возбуждении волн неустойчивости, о чем сообщалось в начале этой главы. Стимулирование перехода к турбулентности в оторвавшемся слое приводит к уменьшению размеров отрывной зоны и соответствующему изменению профиля средней скорости на ламинарном участке течения (см. пример на рис. 6.4). Более того, аналогичное явление может наблюдаться и в ламинарных областях отрыва с неустойчивым течением, возникающих безотносительно к ламинарно-турбулентному переходу в этом случае изменение поля средней скорости вызвано возмущением ламинарного течения, усиленным в пределах отрывной зоны до нелинейной амплитуды [Бойко и др., 1991]. Воздействие нарастающих колебаний на среднее течение не препятствует, между тем, анализу линейной устойчивости теоретические данные хорошо согласуются с результатами экспериментов и прямого численного моделирования (см. п. 6.2). [c.256]

Рассмотренное выше прямое численное моделирование двухфазной фильтрации жидкости в бипористой среде может быть с успехом использовано для определения осредненных характеристик среды с двойной пористостью. Дело в том, что эти характеристики обычно определяются лабораторными исследованиями образцов довольно малых размеров, и перенос результатов этих экспериментов с учетом геометрического подобия на блок с характерным размером 1 м является условным. Кроме того, условия лабораторных исследований, когда образец окружен практически чистой водой, отличаются от условий, в которых находится пористый блок, окруженный трещинами, где течет смесь нефть-вода. Численный [c.184]

Проведение научно-обоснованного анализа динамики изменения во времени и построение на топографической карте местности зон возможного распространения жидких транспортируемых продуктов на местности с учетом состояния окружающей среды по данным прямого численного моделирования возможных аварийных ситуаций, связанных с загрязнениями и распространением транспортируемых продуктов в водоемах и реках [c.43]

Общий алгоритм анализа криволинейных участков трубопроводов также состоит из трех последовательных взаимосвязанных этапов моделирования с использованием балочных, оболочечных и объемных КЭ-моделей. Кроме того, для корректного учета начального НДС гнутых участков алгоритм дополняется процедурами прямого численного моделирования процесса холодного гнутья труб. Рассмотрим некоторые особенности анализа сложного нелинейного НДС холодногнутых труб МТ с коррозионными дефектами более подробно. [c.321]

Применять результаты нелинейного динамического прочностного анализа с использованием континуальных критериев разрушения для оценки зон осколочного поражения и моделирования образования кратера при авариях на газопроводах высокого давления предложил В.Е. Селезнев в конце прошлого века. Компьютерная реализация данного предложения была осуществлена В.В. Алешиным и К.И. Дикаревым. При этом определение зон осколочного поражения проводится на базе прямого численного моделирования разрушения трубопроводной конструкции. Такой подход позволяет получать результаты требуемой точности как для прогнозирования последствий возможных аварий, так и для анализа причин и построения расчетных сценариев произошедших разрушений трубопроводов. [c.346]

В более поздних исследованиях [55-59] методы прямого численного моделирования успешно использовались для расчетов слабозапыленных течений с обратным влиянием частиц на характеристики течения несущей фазы. В этом случае вычисления проводят в несколько итераций. Сначала рассчитывают параметры движения чистого газа. Для этого обычно полагают, что пульсации скорости газа подчиняются нормальному закону. В известном поле скоростей газа производят расчеты траекторий частиц интегрированием уравнений их движения. Затем, имея достаточно представительный ансамбль частиц, находят осредненные характеристики дисперсной фазы, которые используют для расчета течения газовой фазы на следующем этапе. Получаемое таким образом новое поле скоростей газа становится основой для проведения расчетов траекторий частиц на следующей итерации и т.д. Расчеты проводятся до тех пор, пока различие между найденными характеристиками движения обеих фаз гетерогенного течения на предыдущей и последующей итерации не будет находиться в пределах заданной погрешности. [c.56]

Рис. 12.3. Прямое численное моделирование водородно-воздушного пламени предварительно перемешанной смеси [Lange et al., 1998]. Времена взаимодействия с турбулентным полем потока (сверху вниз) равны 0,90 0,95 1,00 и 1,05 мс. Начальная интенсивность турбулентности описывается числом Рейнольдса Re/ = 175 при i = О

Рис. .7. Сравнение результатов эксперимента и прямого численного моделирования по развитию Л-структуры в пограничном слое плоской пластины. 1—4 — шипы 3 — слой сильного сдвига, а — эксперимент [Borodulin, Ka hanov, 1994] б — моделирование [Rist, 1996].

Предваряя дальнейшее изложение материала, отметим, что в интересующем нас случае линейный анализ устойчивости оказывается действительно правомерным, о чем свидетельствуют данные экспериментальных исследований и прямого численного моделирования в сравнении с результатами теории. Между тем, принципиальная возможность применения линейной теории устойчивости к отрывным течениям не очевидна. Это вызвано тем, что в переходном режиме поле скорости во всей области отрыва, в том числе на ее ламинарном участке, ще развиваются волны неустойчивости, зависит от возмушен-ного течения ниже по потоку в зоне перехода и присоединения оторвавшегося слоя. Вследствие этого возбуждение колебаний малых амплитуд сопровождается изменением средних характеристик течения, величина которого зависит от амплитуды колебаний (рис. 6.3). В итоге [c.229]

Такие же распределения амплитуды колебаний дает прямое численное моделирование нестационарного течения в областях отрыва пограничного слоя. Авторами работы [Gruber et al., 1987] рассчитано развитие двумерной монохроматической волны в отрывной зоне, ин-дуцированнои локальным изменением градиента давления в потоке над гладкой поверхностью. Решения уравнений Навье — Стокса качественно совпадают с данными линейной теории и эксперимента. В аналогичной постановке численное моделирование проведено авторами [Mau her et al., 1994]. Его результаты сопоставлены с данными расчетов по локальной теории устойчивости в приближении параллельности течения, выполненных в этой же работе с решениями уравнения Орра — Зоммерфельда для среднего течения, полученного при осреднении по времени численного решения уравнений Навье — Стокса. Авторы работы отмечают хорошее совпадение результатов на участке малых амплитуд возмущений. [c.233]

Ряд нелинейных механизмов воспроизведен прямым численным моделированием взаимодействия колебаний. В работах [Rist, Mau her, 1994 Rist, 1994] приводятся данные расчетов течения в зоне отрыва пограничного слоя, индуцированной локальным изменением градиента давления во внешнем потоке, при различном начальном спектре возмущений. Вычисления показали эффективность нелинейного взаимодействия трехмерных колебаний — двух симметричных наклонных [c.252]

Прямое численное моделирование этого метода управления на примере периодического вдува-отсоса проведено в [Lamien, Kleiser, 1989]. Показано, что такой способ управления эффективен на ранней, двумерной стадии перехода. [c.287]

Смотреть страницы где упоминается термин Прямое численное моделирование: [c.8] [c.95] [c.55] [c.267] [c.213] [c.221] [c.241] [c.249] [c.259] [c.118] [c.123] [c.73] [c.82] [c.88] [c.106] [c.112] [c.119] [c.134] [c.173] [c.174] [c.237] [c.43] [c.46]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология