稀疏拉格朗日颗粒方法模拟湍流非预混火焰

发布时间：2020-05-21 01:25

【摘要】：概率密度函数(probability density function,PDF)能有效地计算湍流与化学反应相互作用,已经成功地模拟了许多实验室尺度的火焰。通常PDF方法在网格中使用大量的颗粒以近似当地物理量的概率密度函数,并在颗粒上计算化学反应。由于化学反应计算的刚性,导致PDF方法模拟时会消耗较多的计算资源。稀疏拉格朗日过滤密度函数(Sparse-Lagrangian filtered density function,稀疏FDF)方法,期望在保证统计结果可靠的前提下,使用的总颗粒数小于总网格数,从而大幅减小模拟所需的计算量。由于颗粒数量较少,使得稀疏FDF方法与传统FDF方法有许多不同:稀疏FDF方法无法通过网格内的颗粒系综得到瞬态的概率密度函数;稀疏FDF方法求解标量的FDF方程时,需要采用广义多维映射条件(multiple mapping conditioning,MMC)模型保证混合的当地性,同时需要采用全新的混合时间尺度模型;稀疏FDF方法中的密度耦合方法也需要重新设计。本文针对稀疏FDF方法中的混合时间尺度模型以及反应流中的密度耦合方法进行了深入研究。将现有稀疏FDF方法中的密度耦合方法作了改进,以颗粒上等效焓源项的条件平均值,作为源项直接耦合到大涡模拟(large eddy simulation,LES)求解的等效焓输运方程中。在LES程序基础上开发了能够实现稀疏FDF方法的并行计算程序。并对Sandia火焰D、E、F进行了模拟。Sandia火焰D、E计算结果与实验结果符合很好,表明改进的密度耦合方法比较合理,可以减少LES结果与实验结果间的偏差,同时也验证了稀疏FDF方法与程序的有效性。但Sandia火焰F的模拟结果与实验结果在局部熄火程度上存在差异,这表明现有的稀疏FDF方法与模型在预测熄火程度高的火焰时还存在有待改进之处。
【图文】：

2稀疏FDF方法狡特卡洛计算部分的流程圈

“ＬＥＳ”标示；红线是颗粒场得到的值，以“ＭＭＣ”标示。符号是实验值，以“ｅｘｐ”标逡逑示。后续的图４．３．３、图４．４．３和图４．５．１也使用此规则逡逑ｘ／Ｄ＝７．５逦ｘ／Ｄ＝１５逦ｘ／Ｄ＝３０逦ｍｍｃ逡逑２０００逦２０００、逦２０００逦？邋ｅｘｐ逡逑Ｓｉｏｏｏ＾Ａ＾逦ｌｏｏａ＾／＾Ｘ＾＾逦１。。0逡逑°０逦２逦４逦°０逦２逦４逦°０逦２逦４逡逑ｒ／Ｄ逦ｒ／Ｄ逦ｒ／Ｄ逡逑图４．２．２火焰Ｄ在ｘ／Ｄ＝７．５、１５、３０处温度平均值的径向分布逡逑圆点为实验值以“ｅｘｐ”标示，线为计算值以“ＭＭＣ”标示。后续的图４．３．６、图４．４．４和逡逑图４．５．２也使用此规则逡逑图４．２．２展示了三个截面上通过稀疏ＦＤＦ方法的颗粒计算得到温度平均值的逡逑径向分布。可以看到在ｘ／Ｄ＝７．５处颗粒统计得到的温度平均值的峰值位置与实验逡逑结果大致相同，而温度峰值比实验结果稍小。由于Ｓａｎｄｉａ火焰Ｄ几乎没有局部逡逑熄火的现象，，平均温度计算和实验的结果可以与图４．２．１得到的混合物分数结果逡逑相互印证。在ｘ／Ｄ＝７．５处虽然计算的混合物分数与实验结果接近，但颗粒计算的逡逑混合物分数均方根比试验结果大，导致颗粒计算的温度与实验结果相比存在偏差。逡逑在ｘ／Ｄ邋＝１５处颗粒得到的结果与实验结果相当接近，这也与图４．２．１中颗粒计算逡逑３６逡逑
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TK16

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本文编号：2673512