Modelos de turbulencia: DES y DNS
Dinámica de fluidos computacional. Segunda entrega
- Video:Dr. Evatt R. Hawkes - Simulaciones numéricas directas de llamas premezcladas y elevadas a nivel laboratorio
- Fuente:Canal Clean Combustion Research Center, KAUST / YouTube
On the performance of detached-eddy simulation in fluid-structure interaction problems
Sobre el desempeño de la simulación de remolinos aislados en problemas de interacción de estructura de fluidos
En este documento se empleó una formulación para un modelo ζ-f DES en su forma DES y URANS para calcular el flujo sobre una placa inclinada con el fin de investigar el potencial de DES sobre estructuras en movimiento. Se muestra que, aunque el modelo está en su versión LES, las fluctuaciones no se desarrollan de manera instantánea. Como resultado, se predice con poca frecuencia la energía cinética turbulenta en la zona LES en comparación con el enfoque URANS puro.
Esta ponencia fue elaborada por S. Türk, T. Reimann, D.C. Sternel y M. Schäfer (Technische Universität Darmstadt, Darmstadt, Alemania) para la V International Conference on Computational Methods for Coupled Problems in Science and Engineering (Santa Eulalia, Ibiza, España, 17-19 de junio de 2013), organizada por CIMME Congress Bureau (Barcelona, España). Se encuentra incluida en sus Proceedings (pp 299-310), los cuales fueron editados por S. Idelsohn, M. Papadrakakis y B. Schreer. Correo de contacto: [email protected].
Fine-tuning of DDES and IDDES formulations to the k-ω shear stress transport model
Ajuste de formulaciones DDES e IDDES al modelo de transporte de esfuerzo cortante k-ω
En este documento se proponen modificaciones de dos estrategias híbridas de dinámica de fluidos computacional: simulación retardada de torbellinos aislados (DDES) y DDES con capacidad mejorada de modelado de pared (IDDES). Estos cambios están orientados al ajuste de estos enfoques para el modelo RANS de fondo k-ω SST (modelo de transporte de esfuerzo cortante k-ω). La primera transformación incluye constantes empíricas recalibradas en la función tipo shielding de DDES basado en SA, las cuales resultaron ser subóptimas (no proporcionan un nivel necesario de eliminación del MSD).
Este artículo fue preparado por M. S. Gritskevich, A. V. Garbaruk (St. Petersburg State Polytechnical University, San Petersburgo, Rusia) y F. R. Menter (Software Development Department, ANSYS, Ottering, Alemania). Se encuentra alojado en la Andrey V. Gabaruk’s Personal Page.
