本文關(guān)鍵詞：基于MMC模型的稀疏拉格朗日模擬研究

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【摘要】：湍流燃燒過(guò)程廣泛地存在于燃?xì)廨啓C(jī)、內(nèi)燃機(jī)中。由于燃燒過(guò)程在很大程度上控制著燃料的消耗和污染物的排放,有關(guān)燃燒過(guò)程的研究依然是能源和環(huán)境研究中的重點(diǎn)。燃燒設(shè)備中燃燒主要以湍流燃燒的形式出現(xiàn),因而對(duì)湍流燃燒控制問(wèn)題的研究具有重要意義。 湍流燃燒的數(shù)值模擬是研究燃燒問(wèn)題的重要手段之一。將LES與PDF方法結(jié)合起來(lái)發(fā)展的LES/PDF方法,即使用LES求解速度場(chǎng)同時(shí)由PDF方法求解標(biāo)量場(chǎng)的耦合方法來(lái)計(jì)算湍流燃燒問(wèn)題,該方法兼具LES和PDF方法的優(yōu)點(diǎn)而成為近年的研究熱點(diǎn)。 大渦模擬(LES)方法可以直接求解湍流的大尺度信息,而小尺度信息由亞格子模型模化,但此時(shí)過(guò)濾后的組分方程中,化學(xué)反應(yīng)源項(xiàng)仍需燃燒模型進(jìn)行�；Ｔ摲椒ㄒ云溥h(yuǎn)小于DNS方法的計(jì)算量和高于RANS的精度得到了廣泛應(yīng)用。 PDF方法通過(guò)求解PDF輸運(yùn)方程來(lái)獲知湍流場(chǎng)中物理量的單點(diǎn)單時(shí)間統(tǒng)計(jì)信息。對(duì)于湍流燃燒問(wèn)題,出現(xiàn)在PDF輸運(yùn)方程中的化學(xué)反應(yīng)源項(xiàng)是封閉的,不存在任何假設(shè)。因此PDF方法是相對(duì)通用的湍流燃燒模型,能夠模擬任意詳細(xì)的化學(xué)動(dòng)力學(xué)過(guò)程。 但傳統(tǒng)的PDF方法使用密集顆粒的拉格朗日模擬求解,計(jì)算量仍然巨大,不利于使用。發(fā)展基于MMC模型(多維條件映射模型)的稀疏拉格朗日模擬,可大幅降低PDF方法的計(jì)算量。但MMC模型中使用的參考空間特征尺度的選取還沒(méi)有合適的準(zhǔn)則,導(dǎo)致其使用受到限制。 根據(jù)MMC模型對(duì)標(biāo)量梯度較大的剪切層作用較為明顯的特性,同時(shí)考慮顆粒數(shù)密度變化帶來(lái)的影響,本文據(jù)此提出一個(gè)稀疏拉格朗日MMC的普適模型,以給出MMC模型中參考空間特征尺度的值。采用改進(jìn)的模型對(duì)圓管射流問(wèn)題進(jìn)行模擬,結(jié)果表明本文提出的模型具有通用性,與文獻(xiàn)報(bào)道中的給定相空間特征值的方法模擬結(jié)果基本一致；同時(shí),開(kāi)展了稀疏顆粒場(chǎng)統(tǒng)計(jì)均方根中噪聲的產(chǎn)生及變化規(guī)律的研究,計(jì)算結(jié)果表明稀疏的拉格朗日模擬中出現(xiàn)的隨機(jī)噪音干擾大小取決于LES網(wǎng)格從顆粒場(chǎng)取值的方式,選取的顆粒越多則噪音越小。
【關(guān)鍵詞】：MMC模型 條件映射 概率密度函數(shù) 小尺度混合模型 稀疏拉格朗日模擬
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TK16
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 目錄8-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 研究燃燒問(wèn)題的背景10-11
• 1.2 湍流燃燒模型11-14
• 1.2.1 化學(xué)熱力學(xué)建表方法11-12
• 1.2.2 CMC模型12-13
• 1.2.3 PDF模型13-14
• 1.3 湍流數(shù)值計(jì)算方法14-16
• 1.3.1 雷諾平均方法15
• 1.3.2 大渦模擬方法15
• 1.3.3 直接數(shù)值模擬15-16
• 1.4 本文的工作16-18
• 第2章 湍流燃燒的LES/PDF方法18-28
• 2.1 大渦模擬的控制方程18-20
• 2.1.1 大渦模擬過(guò)濾函數(shù)18-19
• 2.1.2 大渦模擬的控制方程19-20
• 2.2 標(biāo)量聯(lián)合PDF輸運(yùn)方程20-22
• 2.3 Monte Carlo求解算法22-23
• 2.4 小尺度混合模型23-28
• 2.4.1 IEM模型24
• 2.4.2 Curl模型24-25
• 2.4.3 Mapping Closure模型25
• 2.4.4 EMST模型25-26
• 2.4.5 MMC模型26-28
• 第3章 基于MMC模型的稀疏拉格朗日模擬28-52
• 3.1 MMC模型28-35
• 3.1.1 傳統(tǒng)的MMC模型28-34
• 3.1.2 廣義的MMC模型34-35
• 3.2 FDF方法35-38
• 3.2.1 聯(lián)合標(biāo)量FDF方程35-36
• 3.2.2 FDF方法隨機(jī)微分方程36-37
• 3.2.3 FDF方法分類37-38
• 3.3 稀疏拉格朗日模擬理論推導(dǎo)38-43
• 3.3.1 稀疏拉格朗日模型38-40
• 3.3.2 廣義MMC中的參考變量40-41
• 3.3.3 MMC-LES模型41-43
• 3.4 程序簡(jiǎn)介43-45
• 3.4.1 大渦模擬程序簡(jiǎn)介43
• 3.4.2 稀疏FDF方法程序簡(jiǎn)介43-45
• 3.5 典型圓管射流算例45-50
• 3.5.1 算例簡(jiǎn)介45-46
• 3.5.2 MMC混合模型參數(shù)46-47
• 3.5.3 計(jì)算結(jié)果與討論47-50
• 3.6 小節(jié)50-52
• 第4章 稀疏FDF模擬中的隨機(jī)噪音分析52-62
• 4.1 模擬結(jié)果中的隨機(jī)噪音52
• 4.2 隨機(jī)噪音產(chǎn)生機(jī)理52-60
• 4.2.1 標(biāo)量場(chǎng)結(jié)果統(tǒng)計(jì)至LES網(wǎng)格點(diǎn)的方式52-53
• 4.2.2 不同取點(diǎn)方式對(duì)隨機(jī)噪音的影響53-57
• 4.2.3 不同顆粒數(shù)密度對(duì)隨機(jī)噪音的影響57-60
• 4.3 結(jié)果討論與小結(jié)60-62
• 第5章 總結(jié)與展望62-64
• 5.1 全文總結(jié)62
• 5.2 展望62-64
• 參考文獻(xiàn)64-68
• 致謝68-69
• 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和取得的其他研究成果69

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：681790