基于改进多维条件映射模型的稀疏拉格朗日模拟

发布时间：2018-01-14 12:22

本文关键词：基于改进多维条件映射模型的稀疏拉格朗日模拟　出处：《推进技术》2016年07期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：发展基于MMC(多维条件映射模型)的稀疏拉格朗日模拟,可大幅降低PDF方法的计算量。通过计算一系列简单的圆管射流算例来验证改进的MMC模型的适用性,并分析稀疏拉格朗日模拟RMS统计结果中的随机噪音误差。由于MMC模型对标量梯度较大的剪切层作用较为明显,同时考虑粒子数变化对参考空间特征值的影响,提出一个稀疏拉格朗日MMC的普适模型,对MMC模型中的小尺度混合过程的模化进行改进。采用改进的模型对圆管射流问题进行模拟,计算结果表明,提出的模型具有通用性,与文献报道中的给定相空间特征值的方法模拟结果基本一致;同时,开展了稀疏粒子场统计均方根中噪声的产生及变化规律的研究,计算结果表明稀疏的拉格朗日模拟中出现的随机噪音干扰大小取决于LES网格从粒子场取值的方式,选取的粒子越多则噪音越小。
[Abstract]:Based on the development of MMC (multidimensional mapping model) sparse Lagrange simulation, computation can be greatly reduced. The applicability of the PDF method by calculating a series of round jet simple examples to verify the improved MMC model, and analysis of sparse random noise RMS Lagrange simulation error in statistical results. The MMC model of scalar gradient the shear layer greatly is obvious, considering the impact of population change on the spatial reference characteristic value, proposed a sparse Lagrange MMC universal model, the model of small scale mixing process in MMC model was improved. The improved model of circular pipe jet was simulated, the calculation results show that the proposed the model is general, and given the simulation method reported in the literature the characteristics of phase space value consistent results; at the same time, the noise of sparse particle field statistics in RMS The results show that the random noise interference in sparse Lagrange simulation depends on the way of LES grid from particle field. The more particles we choose, the smaller the noise.

【作者单位】：中国科学技术大学热科学与能源工程系;
【基金】：国家自然科学基金重大研究计划面上项目(91441117)
【分类号】：TK16
【正文快照】： 1引言大涡模拟LES方法直接求解流动中的大尺度运动,而小尺度流动通过亚格子模型封闭。经过几十年的发展,大涡模拟(LES)方法在求解无化学反应的湍流流场中取得了很大的进展。对于湍流燃烧的数值模拟,由于化学反应总是发生在湍流最小的尺度内,这部分信息经过了过滤,故LES方法仍

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