Численное моделирование турбулентного течения в канале с коленом

Обложка
  • Авторы: Балабина Т.Ю.1, Дерюгин Ю.Н.2, Кудряшов Е.А.2
  • Учреждения:
    1. ФГУП «Российский федеральный ядерный центр –Всероссийский научноисследовательский институт экспериментальной физики»
    2. ФГУП «Российский федеральный ядерный центр – Всероссийский научноисследовательский институт экспериментальной физики»
  • Выпуск: Том 26, № 4 (2024)
  • Страницы: 424-441
  • Раздел: Математическое моделирование и информатика
  • Статья получена: 28.12.2024
  • Статья одобрена: 28.12.2024
  • Статья опубликована: 27.11.2024
  • URL: https://journal-vniispk.ru/2079-6900/article/view/274725
  • ID: 274725

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В данной статье приводятся результаты численного исследования структуры турбулентных потоков в рассматриваемых элементах конструкций, для которых построены сеточные модели, отвечающие подходам моделирования турбулентности: подходы, базирующиеся на использовании осредненных по Рейнольдсу уравнений Навье-Стокса (Reynolds Averaged Navier-Stokes – RANS), замкнутых с помощью SST полуэмпирической модели турбулентности, а также вихреразрешающий, в частности метод моделирования крупных вихрей (Large Eddy Simulation –LES). Расчеты течений были выполнены как в стационарной, так и нестационарной постановках по комплексу «ЛОГОС» на параллельном суперкомпьютере. Из анализа полученных результатов делается вывод о том, что осредненные параметры потока в нестационарной постановке с использованием зонного RANS-LES перехода в модели турбулентности качественно и количественно лучше совпадают с экспериментальными данными, чем результаты стационарных расчетов, основанные на использовании RANS подхода. Верификация численной методики проводилась экспериментальными данным, которые были получены на аэродинамическом стенде ФТ-18 на базе НГТУ им. Р. Е. Алексеева. Количественным критерием влияния конструкционных изменений на однородность потока является уровень завихренности.

Об авторах

Татьяна Юрьевна Балабина

ФГУП «Российский федеральный ядерный центр –Всероссийский научноисследовательский институт экспериментальной физики»

Автор, ответственный за переписку.
Email: kaktus2401@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5765-5014

начальник научно-исследовательской группы Института лазерно-физических исследований 

Россия, 607188, Россия, Нижегородская обл., г. Саров, пр-кт Мира, д. 37

Юрий Николаевич Дерюгин

ФГУП «Российский федеральный ядерный центр – Всероссийский научноисследовательский институт экспериментальной физики»

Email: eakudryashov@vniief.ru
ORCID iD: 0000-0002-3955-775X

доктор физико-математических наук, главный научный сотрудник 

Россия, 607188, Россия, Нижегородская обл., г. Саров, пр-кт Мира, д. 37

Евгений Александрович Кудряшов

ФГУП «Российский федеральный ядерный центр – Всероссийский научноисследовательский институт экспериментальной физики»

Email: eakudryashov@vniief.ru
ORCID iD: 0009-0000-7407-8191

начальник научно-исследовательской лаборатории Института лазерно-физических исследований 

Россия, 607188, Россия, Нижегородская обл., г. Саров, ул. пр-кт Мира, д. 37

Список литературы

  1. Харитонов В. В. Теплофизика лазерных зеркал: Учебное пособие. М.: Изд. МИФИ, 1993. 152 с.
  2. Шлихтинг Г. Теория пограничного слоя. М.: НАУКА, 1974. 712 с.
  3. Идельчик И. Е. Справочник по гидравлическим сопротивлениям. М.: Машиностроение, 1992. 672 с.
  4. Xiaofeng G., Martonen T. B. Simulations of flow in curved tubes. Aerosol Sci. Technology, 1997. Vol. 26, no. 6. pp. 485–504. DOI: https://doi.org/10.1080/02786829708965448
  5. Быстров Ю. А., Исаев С. А., Кудрявцев Н. А., Леонтьев А. И. Численное моделирование вихревой интенсификации теплообмена в пакете труб. СПб.: Судостроение, 2005. 390 с
  6. Гарбарук А. В., Стрелец М. Х.,Травин А. К., Шур М. Л. Современные подходы к моделированию турбулентности: Учебное пособие. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2016. 234 с.
  7. Волков К. Н., Емельянов В. Н. Моделирование крупных вихрей в расчетах турбулентных течений. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2008. 368 с.
  8. Menter F. R. Zonal two-equation k - ω turbulence models for aerodynamic flows // AIAAPaper. 1993. Article number: 93–2906. DOI: https://doi.org/10.2514/6.1993-2906
  9. Козелков А. С., Дерюгин Ю. Н., Зеленский Д. К., Полищук С. Н., Лашкин С. В., Жучков Р. Н., Глазунов В. А., Яцевич С. В., Курулин В. В. Многофункциональный пакет программ ЛОГОС: физико-математические модели расчета задач аэро-, гидродинамики и тепломассопереноса. Саров: РФЯЦ-ВНИИЭФ, 2013. – 67 с.
  10. Аношкин Ю. И., Добров А. А., Кузьма М. М., Минеев И В., Мулин М. М., Субарев М. А. Разработка и обоснование экспериментального стенда ФТ-18 для исследования процессов смешения в моделях различной геометрии // Труды НГТУ им. Р.Е. Алексеева. 2019. № 2. С. 94–104. DOI: https://doi.org/10.46960/1816-210X_2019_2_94
  11. Борисенко О. Н., Гиниятуллина А. Г., Кузьменко М. В., Попова Н. В., Потехина Е. В., Смолкина Д. Н., Турусов М. Р., Черенкова М. В., Чухманов Н. В Автоматический генератор неструктурированных многогранных сеток в препроцессоре пакета программ ЛОГОС // Вопросы атомной науки и техники. Cер. Математическое моделирование физических процессов. 2018. Вып. 2. С. 25–39.
  12. Smirnov A., Shi S., Celik I. Random flow generation technique for large eddy simulations and particle-dynamics modeling // J. Fluids Eng. 2001. 123(2). P. 359–371. DOI: https://doi.org/10.1115/1.1369598
  13. Адамьян Д.Ю., Стрелец М. Х., Травин А. К. Эффективный метод генерации синтетической турбулентности на входных границах LES области в рамках комбинированных RANS–LES подходов к расчету турбулентных течений // Математическое моделирование. 2011. Т. 23, № 7. С. 3–19.
  14. Ferziger J. H., Peric M. Computational methods for fluid dynamics. Springer. 2002. 423 р.
  15. Issa R. I. Solution of the implicitly discretised fluid flow equations by operatorsplitting // Journal of Computational Physics. 1986. Vol. 62., Issue 1. P. 40–65. DOI: https://doi.org/10.1016/0021-9991(86)90099-9
  16. Волков К. Н., Запрягаев В. И., Емельянов В. Н., Киселева Н. П., Тетерина И. В., Губанов Д. А., Кавун И. Н. Визуализация данных физического и математического моделирования в газовой динамике. М.: ФИЗМАТЛИТ. 2017. 338 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Балабина Т.Ю., Дерюгин Ю.Н., Кудряшов Е.А., 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».