The purpose of this study is to analyze numerically the movement of particles included in turbulent fluid flow characteristics of metallic surfaces. To describe fluid flew, the incompressible Navier-Stokes equation discretized by the finite volume method were solved on the non-orthogonal coordinates with non-staggered variable arrangement, and the k-$\xi$ turbulence model was adapted. After fluid flow was calculated, particle movement was predicted from the Lagrangian approaches. Non-essential complexities were avoided by assuming that the particles had spherical shapes and the Stoke's drag formula only consisted of external farces acting upon them. In order to validate the numerical calculations, the results were compared with the experimental data reported in literature and agreed well with them. The drag force coefficient equation showed better agreement with the experimental data in the prediction of particle movement than the correction factor equation. Impact velocity and impact angle increased as inlet turbulence intensity decreased, relative jet height was lower. or the Reynolds number was larger.
The prediction of multimode flutter relies, to a larger extent than bimodal flutter, on accurate modeling of the self-excited forces since it is challenging to perform experimental validation by using aeroelastic tests for a multimode case. This paper sheds some light on the accuracy of predicted self-excited forces by comparing numerical predictions of self-excited forces with measured forces from wind tunnel tests considering the flutter vibration mode. The critical velocity and the corresponding flutter vibration mode of the Hardanger Bridge are first determined using the classical multimode approach. Then, a section model of the bridge is forced to undergo a motion corresponding to the flutter vibration mode at selected points along the bridge, during which the forces that act upon it are measured. The measured self-excited forces are compared with numerical predictions to assess the uncertainty involved in the modeling. The self-excited lift and pitching moment are captured in an excellent manner by the aerodynamic derivatives. The self-excited drag force is, on the other hand, not well represented since second-order effects dominate. However, the self-excited drag force is very small for the cross-section considered, making its influence on the critical velocity marginal. The self-excited drag force can, however, be of higher importance for other cross-sections.
Won Jun Choi;Jae Hyung Park;Juhyeong Lee;Jihun Im;Yunsik Cho;Yonghee Kim;Sung Joong Kim
Nuclear Engineering and Technology
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제56권3호
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pp.1002-1012
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2024
To remove insoluble fission products, which could possibly cause reactor instability and significantly reduce heat transfer efficiency from primary system of molten salt reactor, a helium bubbling method is employed into a passive molten salt fast reactor. In this regard, two-phase flow behavior of molten salt and helium bubbles was investigated experimentally because the helium bubbles highly affect the circulation performance of working fluid owing to an additional drag force. As the helium flow rate is controlled, the change of key thermal-hydraulic parameters was analyzed through a two-phase experiment. Simultaneously, to assess the applicability of numerical model for the analysis of two-phase flow behavior, the numerical calculation was performed using the OpenFOAM 9.0 code. The accuracy of the numerical analysis code was evaluated by comparing it with the experimental data. Generally, numerical results showed a good agreement with the experiment. However, at the high helium injection rates, the prediction capability for void fraction of helium bubbles was relatively low. This study suggests that the multiphaseEulerFoam solver in OpenFOAM code is effective for predicting the helium bubbling but there exists a room for further improvement by incorporating the appropriate drag flux model and the population balance equation.
The incompressible Reynolds-averaged Navier-Stokes equations are solved to predict the aerodynamic characteristics of an airship hull. The concept of pseudo-compressibility is employed to couple the pressure field with the velocity field. The upwind differencing method for spatial discretization and a line relaxation scheme for time integration are used. The flowfield around the low drag airship hull of fineness ratio 4 is solved for two Reynolds numbers with a wide range of angle of attack. The effect of Reynolds number and transition position is briefly examined together with the change in aerodynamic coefficients due to a gondola attached to the hull, and the results will be used as basic data for the design of a low drag airship hull.
A new design approach for a delicate treatment of complex geometries such as a wing/body configuration is arranged using overset mesh technique under large scale computing environment for turbulent viscous flow. Various pre- and post-processing techniques which are required of overset flow analysis and sensitivity analysis codes are discussed for design optimization problems based on gradient based optimization method (GBOM). The overset flow analysis code is validated by comparing with the experimental data of a wing/body configuration (DLR-F4) from the 1st Drag Prediction Workshop (DPW-I). In order to examine the applicability of the present design tools, careful design works for the drag minimization problem of a wing/body configuration are carried out by using the developed aerodynamic shape optimization tools for the viscous flow over multiple-body aircraft geometries.
The motion of a spinning table-tennis ball is investigated in both theory and experiment. The equation of motion of spinning table-tennis ball is made using aerodynamics and calculated by C++ program In theoretical part, gravity, drag force and lift force are regarded as main force. Velocity, angular velocity, mass and Drag and lift coefficients are considered as a independent variable. Experiments are made by a digital stroboscope, a digital camera and a mirror, and snap multi-exposed images were took as a dependent result In experimental part, both magnitude and direction of velocity and angular velocity are changed in each situation. The predicted three-dimensional trajectories of spinning balls are compared with experimental trajectories. As a result the theoretical trajectories were predicted within 10% of experimental trajectories.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제13권3호
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pp.307-316
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2012
Numerical simulations of 3D aircraft configurations are performed in order to understand the effects of turbulence models on the prediction of aircraft's aerodynamic characteristics. An in-house CFD code that solves 3D RANS equations and two-equation turbulence model equations are used. The code applies Roe's approximated Riemann solver and an AF-ADI scheme. Van Leer's MUSCL extrapolation with van Albada's limiter is also adopted. Various versions of Menter's $k-{\omega}$ SST turbulence models as well as Coakley's $q-{\omega}$ model are incorporated into the CFD code. Menter's $k-{\omega}$ SST models include the standard model, the 2003 model, the model incorporating the vorticity source term, and the model containing controlled decay. Turbulent flows over a wing are simulated in order to validate the turbulence models contained in the CFD code. The results from these simulations are then compared with computational results from the $3^{rd}$ AIAA CFD Drag Prediction Workshop. Numerical simulations of the DLR-F6 wing-body and wing-body-nacelle-pylon configurations are conducted and compared with computational results of the $2^{nd}$ AIAA CFD Drag Prediction Workshop. Aerodynamic characteristics as well as flow features are scrutinized with respect to the turbulence models. The results obtained from each simulation incorporating Menter's $k-{\omega}$ SST turbulence model variations are compared with one another.
The evaluation of the drag and lift as the aerodynamic performance of airfoils is essential. In addition, the analysis of the velocity and pressure fields is needed to support the physical mechanism of the force coefficients of the airfoil. Thus, the present study aims at establishing two different deep learning models to predict force coefficients and flow fields of the airfoil. One is the convolutional neural network (CNN) model to predict drag and lift coefficients of airfoil. Another is the Encoder-Decoder (ED) model to predict pressure distribution and velocity vector field. The images of airfoil section are applied as the input data of both models. Thus, the computational fluid dynamics (CFD) is adopted to form the dataset to training and test of both CNN models. The models are established by the convergence performance for the various hyperparameters. The prediction capability of the established CNN model and ED model is evaluated for the various NACA sections by comparing the true results obtained by the CFD, resulting in the high accurate prediction. It is noted that the predicted results near the leading edge, where the velocity has sharp gradient, reveal relatively lower accuracies. Therefore, the more and high resolved dataset are required to improve the highly nonlinear flow fields.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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