МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА ONERA С ДОЗВУКОВЫМ ПРЕДВАРИТЕЛЬНО ПЕРЕМЕШАННЫМ ТУРБУЛЕНТНЫМ ГОРЕНИЕМ В КАНАЛЕ С ОБРАТНЫМ УСТУПОМ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Рассматривается предварительно перемешанное дозвуковое турбулентное горение метано-воздушной смеси в канале с обратным уступом (P. Magre и др., ONERA, 1975-1989). В экспериментах воспроизведены базовые физические механизмы, характерные для процессов горения в газотурбинных установках. Дан краткий обзор предыдущих работ по численному моделированию этих экспериментов. Представлены новые результаты численного исследования режима стабилизированного горения в данной экспериментальной установке. Описан выбор модели турбулентности и ее влияние на структуру течения. Несколько подходов к описанию турбулентного горения из класса PaSR (Partially Stirred Reactor модели реактора частичного перемешивания) сравниваются с квазиламинарным подходом. Даны рекомендации по выбору между глобальным и многоступенчатым кинетическими механизмами в сочетании с различными подходами к описанию турбулентного горения. Описано влияние модели переменных турбулентных чисел Прандтля и Шмидта на моделирование данного течения. Сформулированы идеи для дальнейших исследований.

Об авторах

В. В. Власенко

ФАУ ЦАГИ; МФТИ

Автор, ответственный за переписку.
Email: vlasenko.vv@yandex.ru
Россия, Жуковский; Долгопрудный

Р. А. Балабанов

ФАУ ЦАГИ; МФТИ

Email: vlasenko.vv@yandex.ru
Россия, Жуковский; Долгопрудный

Вэньчао Лю

МФТИ

Email: vlasenko.vv@yandex.ru
Россия, Долгопрудный

С. С. Молев

ФАУ ЦАГИ

Email: vlasenko.vv@yandex.ru
Россия, Жуковский

А. В. Сабельников

ФАУ ЦАГИ

Email: vlasenko.vv@yandex.ru
Россия, Жуковский

Список литературы

  1. Власенко В. В., Балабанов Р. А., Лю Вэньчао, Молев С. С., Сабельников В. А. Модели для описания дозвуковых течений с предварительно перемешанным турбулентным горением в каналах // ПММ. 2024. Т. 88. № 6. С. 828–836.
  2. Correa S. S. Non-equilibrium step-stabilized combustion of hydrogen in supersonic air // 24th AIAA/ASME/SAE/ASEE J. Propulsion Conf.: Massachusetts, USA. AIAA paper. 1988. V. 88. 3223. 9 p.
  3. Ueda T., Mizomoto M. Effect of slot gas injection to the flow field and coherent structure characteristics of a backstep flow // Int. J. Heat Mass Transfer. 2001. V. 44. № 14. Pp. 2711–2726.
  4. Magre P., Moreau P., Collin G., Borghi R., Péalat M. Further studies by CARS of premixed turbulent combustion in a high velocity flow // Combust. & Flame. 1988. V. 71. № 2. Pp. 147–168.
  5. Petrova N. Turbulence-chemistry interaction models for numerical simulation of aeronautical propulsion systems. Ph.D. Thesis. Paris: École Polytechnique, 2015. 316 p. https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-01113856/
  6. Poinsot T., Veynante D. Theoretical and Numerical Combustion. Flourtown: RT Edwards Inc., 2005. 522 p.
  7. Peters N. Turbulent Combustion. Cambridge: University Press, 2000. 304 p.
  8. Lipatnikov A. Fundamentals of Premixed Turbulent Combustion. Boca Raton: CRC Press, 2012. 548 p.
  9. Dupoirieux F., Vincent A., Bertier N., Banh A. Numerical simulation of a premixed CH₄‑air burner for comparison of RANS and LES methodologies // NEPCAP 2016. October 2016. Sochi, Russia. 17 p. hal‑01400311.
  10. Лебедев А. Б., Токталиев П. Д., Якубовский К. Я. Расчетное исследование турбулентного гомогенного горения смеси метан/воздух методами RANS и LES в малоэмиссионной камере сгорания // Горение и взрыв. 2017. Т. 10. № 4. С. 8–16.
  11. Токталиев П. Д., Якубовский К. Я., Лебедев А. Б. Расчетное исследование неустойчивых режимов гомогенного горения смеси метан/воздух в малоэмиссионной камере сгорания // Горение и взрыв. 2017. Т. 11. № 1. С. 35–46.
  12. Sainte‑Rose B. Simulations numériques d’écoulements réactifs massivement écolés par une approche hybride RANS/LES. PhD Thesis. Paris: École Centrale, 2010. 186 p.
  13. Colin O., Ducros F., Veynante D., Poinsot T. A thickened flame model for large eddy simulations of turbulent premixed combustion // Phys. Fluids. 2000. V. 12. Pp. 1843–1863.
  14. Legiert J. P., Poinsot T. Dynamically thickened flame LES model for premixed and nonpremixed turbulent combustion // Studying Turbulence Using Numerical Simulation Databases. 2000. V. VIII. Pp. 157–168.
  15. Refloch A., Courbet B., Murrone A., Villedieu P., Laurent C., Gilbank P., Troyes J., Tessé L., Chaineray G., Dargaud J. B., Quémerais E., Vuillo F. CEDRE Software. https://web.archive.org/web/20200216012255/http://www.aerospacelab‑journal.org/sites/www.aerospacelab‑journal.org/files/AL2‑11.pdf
  16. Sabelnikov V., Fureby C. LES combustion modeling for high Re flames using a multi‑phase analogy // Combust. & Flame. 2013. V. 160. № 1. Pp. 83–96.
  17. Berglund M., Fedina E., Fureby C., Tegnér J., Sabel’nikov V. Finite rate chemistry large‑eddy simulation of self‑ignition in supersonic combustion ramjet // AIAA J. 2010. V. 48. № 3. Pp. 540–550.
  18. Petrova N., Sabelnikov V., Bertier N. Numerical simulation of a backward‑facing step combustor using RANS/Extended Partially Stirred Reactor model // EUCASS‑2015. 17 p.
  19. Лаборатория физического и численного моделирования течений с турбулентностью и горением. http://tsagi.ru/institute/lab220/
  20. Трошин А. И., Молев С. С., Власенко В. В., Михайлов С. В., Бахнэ С., Матяш С. В. Моделирование турбулентных течений на основе подхода iddes с помощью программы zflare // Вычисл. мех. сплошн. сред. 2023. Т. 16. № 2. С. 203–218.
  21. Moule Y., Sabelnikov V., Mura A. Highly resolved numerical simulation of combustion in supersonic hydrogen‑air coflowing jets // Combust. & Flame. 2014. V. 161. № 10. Pp. 2647–2668.
  22. Власенко В. В., Ноздрачев А. Ю., Сабельников В. А., Ширяева А. А. Анализ механизмов стабилизации турбулентного горения по данным расчётов с применением модели реактора частичного перемешивания // Горение и взрыв. 2019. Т. 12. № 1. С. 43–57.
  23. Власенко В. В., Кажан Е. В., Матяш Е. С., Михайлов С. В., Трошин А. И. Численная реализация неявной схемы и различных моделей турбулентности в расчетном модуле ZEUS // Тр. ЦАГИ. 2015. № 2735. С. 5–49.
  24. Балабанов Р. А., Власенко В. В., Ширяева А. А. Опыт валидации моделей турбулентного горения класса PaSR и планы развития этих моделей применительно к камерам сгорания газотурбинных установок // Сб.: Неравновесные процессы: плазма, горение, атмосфера. NEPCAP‑2022 / под ред. Фролова С. М., Ланшина А. И. М.: Торус Пресс, 2022. С. 94–99.
  25. Лю В. Влияние модели химической кинетики на результаты численного моделирования турбулентных течений с горением / Дисс. … к. ф.-м. н. М.: МФТИ, ВЦ им. А. А. Дородницына РАН, 2023. 154 p. https://www.frccsc.ru/sites/default/files/docs/ds/002‑073‑03/008-lu/24‑1‑224‑02_008_Lu_main.pdf?738
  26. ANSYS CFD. https://www.ansys.com/products/fluids#tab1-2
  27. Menter F. R., Kuntz M., Langtry R. Ten years of industrial experience with the SST turbulence model // Turbul., Heat Mass Transfer. 2003. V. 4. № 1. Pp. 625–632.
  28. Menter F. R. Two-equation eddy‑viscosity turbulence models for engineering applications // AIAA J. 1994. V. 32. № 8. Pp. 1598–1605.
  29. Басевич В. Я., Беляев А. А., Фролов С. М. Глобальные кинетические механизмы для расчета турбулентных реагирующих течений. Ч. 1. Основной химический процесс тепловыделения // Хим. физ. 1998. Т. 7. № 9. С. 112–128.
  30. Franzelli B., Riber E., Gicquel L. Y., Poinsot T. Large eddy simulation of combustion instabilities in a lean partially premixed swirled flame // Combust. & Flame. 2012. V. 159. № 2. Pp. 621–637.
  31. Smooke M. D. Reduced Kinetic Mechanisms and Asymptotic Approximations for Methane-Air Flames: A Topical Volume / Lecture Notes in Phys. Vol. 384. Berlin: Springer, 1991. 251 p.
  32. Bosnyakov S., Kursakov I., Lysenkov A., Matyash S., Mikhailov S., Vlasenko V., Quest J. Computational tools for supporting the testing of civil aircraft configurations in wind tunnels // Progr. Aerosp. Sci. 2008. V. 44. Pp. 67–120.
  33. Ширяева А. А. Моделирование высокоскоростных течений со смешанными режимами турбулентного горения на основе трёхмерных уравнений Рейнольдса / Дисс. … к. ф.-м. н. М.: МФТИ, 2019. 217 p.
  34. Zeldowitsch J. B., Frank‑Kamenetzki D. A. A theory of thermal propagation of flame // In: Dynamics of Curved Fronts. Academic Press, 1988. Pp. 131–140.
  35. Berglund M., Fedina E., Fureby C., Tegnér J., Sabel’nikov V. Finite rate chemistry large‑eddy simulation of self‑ignition in supersonic combustion ramjet // AIAA J. 2010. V. 48. № 3. Pp. 540–550.
  36. Magnussen B. F. The eddy dissipation concept: A bridge between science and technology // ECCOMAS Thematic Conf. on Comput. Combust. Lisbon: 2005.
  37. Chomiak J., Karlsson A. Flame liftoff in diesel sprays // Int. Symp. on Combustion. Elsevier, 1996. V. 26. № 2. Pp. 2557–2564.
  38. Wilcox D. C. Turbulence Modeling for CFD. La Cañada: DCW Industries, 2006. 544 p.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».