Детальная информация
Название | Метод расчета турбулентного числа Прандтля для SST-модели турбулентности // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Сер.: Физико-математические науки. – 2019. – Т. 12, № 1 |
---|---|
Авторы | Зайцев Д. К. ; Смирнов Е. М. |
Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого |
Выходные сведения | Санкт-Петербург: Изд-во Политехн. ун-та, 2019 |
Коллекция | Общая коллекция |
Тематика | Механика ; Гидромеханика и аэромеханика ; турбулентные течения ; расчет турбулентных течений ; турбулентное число Прандтля ; Прандтля турбулентное число ; численное моделирование ; SST-модели турбулентности ; turbulent flow ; calculation of turbulents flow ; Prandtl turbulent number ; turbulent number Prandtl ; numerical simulation ; SST turbulence models |
УДК | 532 |
ББК | 22.253 |
Тип документа | Статья, доклад |
Тип файла | Другой |
Язык | Русский |
DOI | 10.18721/JPM.12103 |
Права доступа | Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\61462 |
Дата создания записи | 10.09.2019 |
В работе представлена новая модель для турбулентного числа Прандтля, обеспечивающая улучшение предсказательных возможностей популярной полуэмпирической модели турбулентности SST (Shear Stress Transport – модель переноса сдвиговых напряжений) при ее использовании для расчетов пристенного теплообмена. Начальное тестирование разработанной модели проведено на задачах установившегося течения и теплообмена в круглой трубе и плоскопараллельном канале при варьировании числа Прандтля в широких пределах: от 0,004 до 95. По результатам тестов погрешность расчета теплоотдачи во всем диапазоне значений числа Прандтля снизилась в два раза и более. Наибольший положительный эффект от использования разработанной модели наблюдается при числах Прандтля, меньших 0,1.
We present a new model for turbulent Prandtl number that provides an improvement of prediction capabilities of the SST turbulence model in application to wall heat transfer problems. The model was calibrated using Kader’s empirical correlation for near-wall temperature profile. To get an initial assessment of the model we performed computations of the fully developed flow in a round tube and a flat channel with Prandtl number varying from 0.004 to 95; the simulation results were validated against benchmark DNS data and empirical correlations for the Nusselt number. According to the tests, applying the new model resulted in considerable reduction of the Nusselt number prediction error (by factor two and more) in the whole range of Prandtl number considered; the most pronounced effect was observed at Prandtl number values below 0.1.
Количество обращений: 431
За последние 30 дней: 13