Изучение влияния трехмерности на стабилизацию фронта пламени в дозвуковом течении с перемешанным горением

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Представлены результаты трехмерных расчетов эксперимента P. Magre et al. (ONERA) с горением предварительно перемешанной метановоздушной смеси в модельном канале с уступом. Расчеты производились с моделью EPaSR (Extended Partially Stirred Reactor (PASR)) для учета влияния турбулентности на среднюю скорость реакций горения. Обсуждаются проблемы, связанные с переходом к небуссинесковым моделям класса DRSM (Differential Reynolds Stress Models). Предложено решение проблемы отсутствия производства кинетической энергии турбулентности на фронте пламени, возникающей в расчетах с DRSM моделями. Показано существенное влияние небуссинесковой модели на структуру течения в поперечных сечениях. Показано влияние поперечной неравномерности поля скорости на образование области проскока пламени вверх по потоку. В результате применения двухканальной модели взаимодействия турбулентности и горения EPaSR-PrOm показано, что наличие теплоотвода на боковых стенках существенно влияет на поле турбулентных чисел Прандтля, уменьшая их значения по сравнению с двумерным расчетом.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Роман Алексеевич Балабанов

Московский физико-технический институт; Центральный аэродинамический институт им. проф. Н. Е. Жуковского (ЦАГИ)

Автор, ответственный за переписку.
Email: balabanov.ra@phystech.edu

(р. 1999) — аспирант Московского физико-технического института; инженер Центрального аэродинамического института им. проф. Н. Е. Жуковского (ЦАГИ)

Россия, 9 Institutsky Lane, Dologoprudny 141701, Moscow Region; 1 Zhukovsky Str., Zhukovsky 140180, Moscow Region

Список литературы

  1. Magre P., Moreau P., Collin G., Borghi R., P alat M. 1987. Further studies by CARS of premixed turbulent combustion in a high velocity flow // Combust. Flame, 1987. Vol 71. No. 2. P. 147–168. doi: 10.1016/0010-2180(88)90004-1.
  2. Балабанов Р. A., Власенко В. В., Ноздрачев А. Ю. Описание предварительно перемешанного турбулентного горения в канале со ступенькой при помощи моделей класса PaSR // Физика горения и взрыва, 2024. Т. 60. № 4. С. 44–45. doi: 10.15372/FGV2024.9453.
  3. Lewis B., von Elbe G. Combustion, flames and explosions of gases. — 3rd ed. — Orlando, FL, USA: Academic Press, 1987. 740 p.
  4. Matyushenko A. A., Garbaruk A. V. Non-linear correction for the – SST turbulence model // J. Phys. Conf. Ser., 2017. Vol. 929. P. 012102. doi: 10.1088/1742-6596/929/1/012102.
  5. Cecora R.-D., Radespiel R., Eisfeld B., Probst A. Differential Reynolds stress modeling for aeronautics // AIAA J., 2015. Vol. 53. No. 3. P. 739–755. doi: 10.2514/1.J053250.
  6. Pettersson Reif, B., Andersson H. Prediction of turbulence-generated secondary mean flow in a square duct // Flow Turbul. Combust., 2002. Vol. 68. P. 41–61. doi: 10.1023/A:1015611721026.
  7. Oh M. T. Assessment of Reynolds stress turbulence closures for separated flow over backward-facing step // Transactions Korean Society Mechanical Engineers, 1995. Vol. 19. No. 11. P. 3014–3021. doi: 10.22634/ KSME.1995.19.11.3014.
  8. Gibson M. M., Launder B. E. 1978. Ground effects on pressure fluctuations in the atmospheric boundary layer // J. Fluid Mech., 1978. Vol. 86. No. 3. P. 491–511. doi: 10.1017/S0022112078001251.
  9. Petrova N. Turbulence chemistry interaction models for numerical simulation of aeronautical propulsion systems: PhD Diss. — Palaiseau: Ecole polytechnique, 2015. 316 p.
  10. Ширяева А. А. 2018. Моделирование высокоскоростных течений со смешанными режимами турбулентного горения на основе трехмерных уравненийРейнольдса. Дис. ... канд. физ.-мат. наук. — Жуковский, 2018. 217 c.
  11. Fureby C. Comparison of flamelet and finite rate chemistry LES for premixed turbulent combustion. AIAA Paper No. 2007-1413, 2007.
  12. Балабанов Р. А., Власенко В. В., Ширяева А. А. Опыт валидации моделей турбулентного горения класса PaSR и планы развития этих моделей применительно к камерам сгорания газотурбинных установок // Горение и взрыв, 2022. Т. 15. № 4. С. 48–57.
  13. Ferrarotti M., Li Z., Parente A. On the role of mixing models in the simulation of MILD combustion using finite-rate chemistry combustion models // P. Combust. Inst., 2019. Vol. 37. No. 4. P. 531–4538. doi: 10.1016/ j.proci.2018.07.043.
  14. Menter F. R. Two-equation eddy-viscosity turbulence models for engineering applications // AIAA J., 1994. Vol. 32. No. 8. P. 1598–1605.
  15. Menter F. R., Kuntz M., Langtry R. Ten years of industrial experience with the SST turbulence model // Turbulence Heat Mass Transfer, 2003. Vol. 4. No. 1. P. 625–632.
  16. Sabelnikov V., Fureby C. LES combustion modeling for high Re flames using a multi-phase analogy // Combust. Flame, 2013. Vol. 160. No. 1. P. 83–96. doi: 10.1016/j.combustflame.2012.09.008.
  17. Басевич В., Беляев А., Фролов С. «Глобальные» кинетические механизмы для расчета турбулентных реагирующих течений // Химическая физика, 1998. Т. 17. № 9. С. 117–129.
  18. Libby P. A., Bray K. N. C. Countergradient diffusion in premixed turbulent flames // AIAA J., 1981. Vol. 19. No. 2. P. 205–213.
  19. Zhang S., Rutland C. J. Premixed flame effects on turbulence and pressure- related terms // Combust. Flame, 1995. Vol. 102. No. 4. P. 447–461. doi: 10.1016/0010-2180(95)00036-6.
  20. Sabelnikov V. A., Lipatnikov A. N., Nishiki S., et al. Dissipation and dilatation rates in premixed turbulent flames // Phys. Fluids, 2021. Vol. 33. No. 3. doi: 10.1063/5.0039101.
  21. Lindstedt R. P., Vaos E. M. 1999. Modeling of premixed turbulent flames with second moment methods // Combust. Flame, 1999. Vol. 116. No. 4. P. 461–485. doi: 10.1016/S0010-2180(98)00058-3.
  22. Lebedev A. B., Yakubovskii K. Y., Toktaliev P. D. Numerical modeling of steady and unsteady combustion regimes of methane–air mixture in research combustion chamber with step // J. Phys. Conf. Ser., 2018. Vol. 1261. No. 1. P. 012020. doi: 10.1088/1742-6596/1261/1/012020.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Геометрия расчетной области

Скачать (209KB)
3. Рис.2. Сравнение полей кинетической энергии турбулентности в двухмерном расчете эксперимента ONERA: (а) модель EPaSR с SSG-LRR-ω; (б) модель EPaSR с BSL k–ω

Скачать (327KB)
4. Рис.3. Исправленное мгновенное поле кинетической энергии турбулентности в трехмерном расчете, моделирующем эксперимент ONERA, с моделью EPaSR и SSG-LRR-ω с учетом поправки на дилатацию

Скачать (165KB)
5. Рис. 4. Сравнение мгновенных изоповерхностей температуры, раскрашенных вертикальной скоростью: (а) EPaSR с Baseline k–ω и моделью PrOm; (б) EPaSR с SSG-LRR-ω с учетом поправки на дилатацию

Скачать (309KB)
6. Рис. 5. Сравнение профилей температуры в двухмерных (сплошные кривые) и трехмерных (штриховые кривые) расчетах с моделями EPaSR Baseline k-ω (верхний ряд), EPaSR PrOm Baseline k-ω (нижний ряд, черные кривые) и EPaSR SSG-LRR-ω (нижний ряд, серые кривые) с экспериментом (значки): (а) x=0,1 м; (б) 0,25; (в) х=0,34 м

Скачать (585KB)
7. Рис.6. Сравнение поперечных скоростей и линий тока в расчетах с моделями EPaSR PrOm Baseline k–ω (а) и EPaSR SSG-LRR-ω (б)

Скачать (665KB)
8. Рис. 7. Связь поперечных вихрей с поперечной неоднородностью фронта пламени, вызванной областями проскока в расчете с EPaSR SSG-LRR-ω

Скачать (259KB)
9. Рис. 8. Поле турбулентных чисел Прандтля в двухмерном (а) и в трехмерном (б) расчете

Скачать (323KB)

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».