【摘要】：CFD-DEM耦合方法已越來(lái)越廣泛地應(yīng)用于多相流研究,流體體積分?jǐn)?shù)模型是其連接宏觀尺度(連續(xù)介質(zhì))與微觀尺度(離散介質(zhì))的橋梁。該文提出了一種基于特征點(diǎn)剖分的SKM(statistical kernel method)改進(jìn)型體積分?jǐn)?shù)算法,通過(guò)在顆�？臻g影響范圍的三維方向上布置特征點(diǎn),實(shí)現(xiàn)對(duì)所影響CFD網(wǎng)格的標(biāo)記和對(duì)顆粒體積的分解,將CFD網(wǎng)格的迭代搜索轉(zhuǎn)化為空間特征點(diǎn)的識(shí)別;結(jié)合算法參數(shù)優(yōu)化,有效解決傳統(tǒng)算法在并行計(jì)算中內(nèi)部邊界處的截?cái)嗾`差,顯著提升計(jì)算效率。數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明:改進(jìn)的算法可以有效處理顆粒粒徑D與CFD網(wǎng)格尺寸L相當(dāng)時(shí)的情形,覆蓋傳統(tǒng)的顆粒不解析(unresolved particle,LD)耦合方法與顆粒解析(resolved particle,DL)耦合方法間的過(guò)渡區(qū)域。該算法有助于拓展CFD-DEM耦合計(jì)算中顆粒粒徑的適用范圍,在大規(guī)模固液耦合模擬計(jì)算中具有廣泛應(yīng)用前景。

【相似文獻(xiàn)】

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