Improved SST turbulence model for supersonic flows with APG/separation

雷诺平均Navier-Stokes方程 湍流 超音速 雷诺应力方程模型 Kε湍流模型 湍流动能 湍流模型 K-omega湍流模型 雷诺应力 机械 唤醒 计算流体力学 物理 雷诺分解 统计物理学
作者
Chao Wang,Mingbo Sun,Yixin Yang,Hongbo Wang,X. Liu,Dapeng Xiong,Yanan Wang
出处
期刊:Computers & Fluids [Elsevier BV]
卷期号:274: 106237-106237 被引量:5
标识
DOI:10.1016/j.compfluid.2024.106237
摘要

A goal in modeling the turbulent flows in computational fluid dynamics is to find an empirical yet universal model to address the complex scenarios. Menter's Shear Stress Transfer (SST) [1] is a Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) based two-equation turbulence model and has been one of the most widely used turbulence models for numerical simulation of viscous flows. However, in some practical cases on supersonic, the standard SST model shows unsatisfactory prediction of flow separation and the often underestimation of Reynolds stress. The error mainly comes from the inappropriate use of Bradshaw's assumption which is proposed under turbulent kinetic energy (TKE) equilibrium flow conditions. This paper proposes an improved SST turbulence model which combines the structural parameter with the ratio of the turbulence generation term to the dissipation term and imposes a mixing function to correct the logarithmic and wake parts of the region. Several supersonic test cases are carried out to verify the new model. The calculation results show that the new model exhibits better performance in capturing the separation zones than the baseline model (BSL) and the standard SST model.

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