Drag on prolate spheroids in wall-bounded shear flow

阻力 长椭球 机械 物理 经典力学 流量(数学) 粒子(生态学) 斯托克斯流 球体 雷诺数 剪切流 寄生阻力 参数空间 斯托克斯定律 阻力系数 统计物理学 颗粒流 空格(标点符号) 阻力方程 直接数值模拟 细长体理论 剪切(地质) 斯托克斯数 纵横比(航空) 弹道 复杂流体
作者
Jianzhi Yang,Chenghuan HE,Luoqin Liu,Chenyue Xie,Xi‐Yun Lu
出处
期刊:Journal of Fluid Mechanics [Cambridge University Press]
卷期号:1039
标识
DOI:10.1017/jfm.2026.11826
摘要

The dynamics of non-spherical particles in wall-bounded flows plays a fundamental role in numerous natural and industrial processes, such as pollen dispersion, fibre suspensions and biomedical flows. Predictive simulations of such systems often employ an Euler–Lagrange approach, for which the accuracy hinges on the drag model used. Although reliable correlations exist for particles in unbounded flow or in direct contact with a wall, the intermediate regime of finite wall distance has received little attention, despite its prevalence in practical applications. For prolate spheroids – a common non-spherical particle shape – the drag force in this regime results from a complex interplay among the particle Reynolds number, the wall-normal distance and the particle’s three-dimensional orientation. In this work, we develop a drag model for prolate spheroids (aspect ratio lamda equals 2 λ = 2 $\lambda = 2$ ) that incorporates these coupled effects through a hierarchical framework based on three reference orientations and wall correction factors. The formulation recovers the exact unbounded Stokes behaviour and establishes near-wall asymptotic limits. Validation against direct numerical simulations across the parameter space considered yields a mean relative error below 2 %. Within its validated range, the proposed model accurately captures orientation-dependent wall effects for drag predictions, and is applicable in Euler–Lagrange simulations of non-spherical particles in wall-bounded flows.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
精神稳定发布了新的文献求助10
1秒前
开心尔蓝完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
3秒前
阳光冰菱发布了新的文献求助10
3秒前
zj完成签到,获得积分10
3秒前
cdercder应助科研通管家采纳,获得10
3秒前
华仔应助科研通管家采纳,获得10
3秒前
cdercder应助科研通管家采纳,获得10
3秒前
NexusExplorer应助科研通管家采纳,获得10
3秒前
动听凝旋应助山语采纳,获得10
3秒前
4秒前
orixero应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
垚垚应助执着如霜采纳,获得10
4秒前
Moonpie应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
4秒前
4秒前
zzz完成签到,获得积分10
6秒前
winter完成签到 ,获得积分10
7秒前
科研通AI6.4应助少卿采纳,获得10
7秒前
张玉建发布了新的文献求助10
7秒前
xuan发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
pudding完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
灰灰发布了新的文献求助10
9秒前
daifei完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
10秒前
dde应助初景采纳,获得10
11秒前
舒适小翠发布了新的文献求助10
13秒前
英俊qiang发布了新的文献求助10
13秒前
cjx96221发布了新的文献求助10
13秒前
Pluto发布了新的文献求助10
14秒前
14秒前
凝黛发布了新的文献求助10
15秒前
拾三发布了新的文献求助10
17秒前
17秒前
123发布了新的文献求助10
17秒前
18秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
Pediatric Dermoscopy Trichoscopy & Onychoscopy 2030
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
Additive Manufacturing Design and Applications (ASM Handbook, Volume 24A) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7576585
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9156198
关于积分的说明 19587954
捐赠科研通 7160479
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3265053
关于科研通互助平台的介绍 2430187
邀请新用户注册赠送积分活动 2255662