Particle-laden turbulent flows are ubiquitous in nature and engineering applications. Large-eddy simulation (LES) is the most suitable approach to predict and control the two-phase turbulent flows. The mostly used point-particle model loses its ability to describe the motion of particles when the particle diameter is larger than the Kolmogorov length scale (which is termed as large-size or finite-size particle in this proposal), since the flow field induced by the particle is nonuniform at the particle scale. In order to overcome the limitations of the point-particle model, the particle-resolved Direct Numerical Simulation (DNS) has been emerging as a powerful tool to study the interactions between large-size particles and turbulence, and to formulate such interactions.. In this proposal, we shall use the particle-resolved DNS (1) to study the effects of particle diameter on the statistics of the force (or acceleration PDF), mixing and preferential concentration of particles in decaying isotropic turbulent flows; (2) to study the variations in the scaling exponents of the energy spectrum and the additional turbulent energy dissipation rate due to the suspended particles, then to develop a subgrid scale model to account for the subgrid stress and a second subgrid model to account for the nonlinear drag force correlation at high particle Reynolds number larger than 1. Then we shall introduce the newly developed subgrid scale models into LES of particle-laden turbulent flows where the particle diameter is much less than the filter width.. The main objectives of this proposal are to improve the understanding of the mechanisms in the two-way coupling between the large-size particles and turbulent flows, and to formulate the effects of subgrid scale stress and nonlinear drag force and thus improve the prediction accuracy of particle-laden turbulent flows of practical interest at high Reynolds numbers using the LES method.
颗粒-流体二相湍流在环境和工业流动中广泛存在。大涡模拟方法在二相湍流的预测与控制中有望发挥重要作用。用欧拉-拉格朗日方法描述二相湍流,当颗粒直径大于湍流Kolmogorov 长度尺度(本申请项目称为“大”或“有限”尺寸颗粒)时,解析颗粒的直接数值模拟正成为研究颗粒与湍流相互作用及其模型构建的重要工具。. 我们在本项目中以解析颗粒的直接数值模拟为工具,(1)研究颗粒直径对颗粒在各向同性衰减湍流中受力、混合和聚团的影响;(2)研究颗粒对湍流能谱标度指数的改变及颗粒引起的额外湍流耗散率,以此为基础,发展二相湍流大涡模拟亚格子应力模型和颗粒雷诺数大于1时非线性阻力公式的亚格子模型。然后,我们把所发展的亚格子模型应用于颗粒直径远小于滤波宽度的大涡模拟中进行验证。. 本项目的目标是理解大尺寸颗粒与湍流双向耦合机理和发展二相湍流大涡模拟亚格子模型,提高其预测能力。
携带颗粒的湍流二相流在环境和工业流动中存在着广泛而重要的应用。对惯性颗粒与湍流双向耦合机理的理解是湍流二相流预测和控制的基础。解析颗粒的直接数值模拟是理解颗粒与湍流相互作用机理的有力工具。该方法可以解析大量运动颗粒与流体之间的界面及颗粒与流体相互作用的细节,如颗粒与流体之间的相互作用力及力矩,颗粒所诱导的涡等。在本项目中,我们采用格子波尔兹曼方法作为解析颗粒与流体界面和湍流的直接数值模拟方法,(1)研究了大尺寸颗粒在各向同性湍流中的混合与聚集特性。探索通过重力调控颗粒在湍流中聚集的程度以及颗粒对湍流的调制作用;发现在颗粒的周围会诱导出强烈的湍流旋涡,产生小尺度的流动结构。这种小尺度流动结构会改变湍流的统计特性,如湍流的能谱和能量耗散率等,具体表现为大尺度的能量谱会减弱,而小尺度的能量谱会增强。(2)建立了大尺寸生物质颗粒气化反应动力学的多尺度耦合方法。该方法的特点是考虑了大尺寸颗粒内化学反应的非均匀性,数值实现了木材颗粒气化过程的模拟;(3)发展了颗粒-湍流二相流大涡模拟亚格子模型,提高了大涡模拟方法预测双颗粒扩散的精度。我们以直接数值模拟得到的数据为基础,考察了颗粒与亚格子涡的作用时间随颗粒惯性和滤波宽度的变化;建立了重力作用下该时间尺度的解析表达式;把所发展的时间尺度用于封闭亚格子随机微分方程,提高了预测相对扩散的能力;(4)发展了在有限雷诺数作用下颗粒与壁面润滑力模型。实际的颗粒在湍流中运动时都具有有限的雷诺数,而通常的理论润滑力模型是在Stokes 流动假设下得到的。我们利用解析颗粒的直接数值模拟方法,得到了有限雷诺数下颗粒-壁面相互作用的润滑力模型,大大拓展了通常使用的雷诺数趋于零时Stokes 流动下的润滑力理论模型。在本项目的实施过程中,我们发表SCI 论文7篇,包括Physics of Fluids, New Journal of Physics, Journal of Turbulence等著名流体力学和物理类期刊,培养已毕业硕士生1名,由硕士转为博士研究生3名,目前1名硕士研究生在读。参加国际国内学术会议和研讨会交流6人次,其中邀请报告2次,包括第六届国际非线性力学会议(ICNM-VI, 2013)和第7届世界颗粒技术大学(WCPT7, 2014)。
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数据更新时间:2023-05-31
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