Hydraulic resistance of plane channels and annulus with different roughness on opposite walls


Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

A new method for prediction of hydraulic resistance for a turbulent flow in plane channels and annulus is proposed. In spite of the importance of this issue, only very few publications devoted to the investigation into hydrodynamics in these channels are available, and there are no methods for predicting hydraulic resistance of a flow in these channels at all. The flow in channels with different roughness on the walls is described using the Prandtl semiempirical theory of a turbulent boundary layer. The flow in a channel cross-section is divided into two noninteracting layers of different thickness flowing along the walls with different roughness. The basic balance correlations are derived for a plane channel. To match the velocity profiles of both layers at the interface point, a logarithmic velocity profile is used. This yields a closed system of equations for predicting hydraulic resistance in plane channels with a given different roughness on opposite walls. It is demonstrated that the obtained correlation may be used for predicting hydraulic resistance in annulus as well. Experiments were carried out with a water flow in an annulus. Each annuli consisted of a pipe having a smooth wall into which a rod with artificial roughness on the surface was inserted coaxially. Two types of roughness were investigated: trapezoid and threadlike ones. Comparison of the predictions with the experimental data confirmed the validity of the proposed method. It can be used in designing flowpaths of various power installations.

Об авторах

A. Korsun

National Research Nuclear University MEPhI (Moscow Engineering Physics Institute)

Email: Peace579@mail.ru
Россия, Kashirskoe shosse 31, Moscow, 115409

K. Kutsenko

National Research Nuclear University MEPhI (Moscow Engineering Physics Institute)

Email: Peace579@mail.ru
Россия, Kashirskoe shosse 31, Moscow, 115409

M. Pisarevsky

National Research Nuclear University MEPhI (Moscow Engineering Physics Institute)

Автор, ответственный за переписку.
Email: Peace579@mail.ru
Россия, Kashirskoe shosse 31, Moscow, 115409

V. Fedoseev

National Research Nuclear University MEPhI (Moscow Engineering Physics Institute)

Email: Peace579@mail.ru
Россия, Kashirskoe shosse 31, Moscow, 115409

Y. Balberkina

National Research Nuclear University MEPhI (Moscow Engineering Physics Institute)

Email: Peace579@mail.ru
Россия, Kashirskoe shosse 31, Moscow, 115409

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Inc., 2017

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».