Forcing homogeneous turbulence in direct numerical simulation of particulate flow with interface resolution and gravity

物理 湍流 同种类的 机械 微粒 强迫(数学) 分层流 流量(数学) 分辨率(逻辑) 接口(物质) 直接数值模拟 经典力学 计算物理学 统计物理学 大气科学 雷诺数 计算机科学 生物 最大气泡压力法 人工智能 气泡 生态学
作者
Agathe Chouippe,Markus Uhlmann
出处
期刊:Physics of Fluids [American Institute of Physics]
卷期号:27 (12) 被引量:66
标识
DOI:10.1063/1.4936274
摘要

We consider the case of finite-size spherical particles which are settling under gravity in a homogeneous turbulent background flow. Turbulence is forced with the aid of the random forcing method of Eswaran and Pope [“An examination of forcing in direct numerical simulations of turbulence,” Comput. Fluids 16(3), 257-278 (1988)], while the solid particles are represented with an immersed-boundary method. The forcing scheme is used to generate isotropic turbulence in vertically elongated boxes in order to warrant better decorrelation of the Lagrangian signals in the direction of gravity. Since only a limited number of Fourier modes are forced, it is possible to evaluate the forcing field directly in physical space, thereby avoiding full-size transforms. The budget of box-averaged kinetic energy is derived from the forced momentum equations. Medium-sized simulations for dilute suspensions at low Taylor-scale Reynolds number Reλ = 65, small density ratio ρp/ρf = 1.5, and for two Galileo numbers Ga = 0 and 120 are carried out over long time intervals in order to exclude the possibility of slow divergence. It is shown that the results at zero gravity are fully consistent with previous experimental measurements and available numerical reference data. Specific features of the finite-gravity case are discussed with respect to a reduction of the average settling velocity, the acceleration statistics, and the Lagrangian auto-correlations.
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
1秒前
宋虹完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
易研丁真发布了新的文献求助10
3秒前
ninao发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
5秒前
heypee完成签到,获得积分10
5秒前
xny发布了新的文献求助10
5秒前
咕噜咕噜发布了新的文献求助10
6秒前
请叫我韩独秀完成签到,获得积分10
7秒前
活泼采萱完成签到,获得积分20
7秒前
机器猫nzy发布了新的文献求助10
9秒前
10秒前
hh发布了新的文献求助10
11秒前
13秒前
13秒前
ani完成签到,获得积分10
13秒前
16秒前
SciGPT应助sxx采纳,获得10
17秒前
17秒前
高挑的小蕊完成签到,获得积分10
18秒前
科研通AI6.2应助ninao采纳,获得10
18秒前
18秒前
19秒前
21秒前
harry发布了新的文献求助10
22秒前
精明梦柏发布了新的文献求助10
22秒前
认真道消发布了新的文献求助10
23秒前
adgcxvjj完成签到,获得积分10
23秒前
loii应助qingqing采纳,获得20
24秒前
技术k拉发布了新的文献求助10
24秒前
27秒前
28秒前
Kyle完成签到 ,获得积分10
28秒前
Lucas应助lymph采纳,获得10
29秒前
儒雅的夏翠完成签到,获得积分10
29秒前
王智完成签到,获得积分10
32秒前
欣喜书易完成签到 ,获得积分10
32秒前
黄锐完成签到,获得积分10
32秒前
高分求助中
(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
Health Psychology 800
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Electric machines: theory, operating applications, and controls 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
When Is Two-Stage Sample Robust Optimization Asymptotically Optimal? 500
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 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 7593369
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9170536
关于积分的说明 19629116
捐赠科研通 7171265
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3267600
关于科研通互助平台的介绍 2432450
邀请新用户注册赠送积分活动 2260208