Two nonlinear κ-ε models with the wall function method are applied to the fully developed turbulent flow in a square duct. Typical predicted quantities such as axial and secondary velocities, turbulent kinetic energy and Reynolds stresses are compared in details both qualitatively and quantitatively with each other. A nonlinear κ-ε model with the wall function method capable of predicting accurately duct flows involving turbulence-driven secondary motion is presented in the present paper. The nonlinear κ-ε model of Shih et al.[1] adopted in a commercial code is found to be unable to predict accurately duct flows with the prediction level of secondary flows one order less than that of the experiment.
With the advent of high performance computers and more efficient numerical algorithms, computational fluid dynamics(CFD) has come out as a modem alternative for reducing the use of wind tunnels test in automotive engineering. However, in spite of the fact that many competent researchers have made all their talents in developing turbulence model over since the past dozen or more years, it has been an important impediment in using the CFD effectively to design machinery and to diagnose or to improve engineering problems in the industry since the turbulence model has been acting as the Achilles' tendon in aspect of the reliability even to this time. In this study, Reynolds-averaged Wavier-Stokes equations were solved to simulate an incompressible turbulent flow around a bus-like bluff body near ground plane. In order to investigate the effect of the discretisation schemes and turbulence model on the aerodynamic forces several turbulence models with five convective difference schemes are adopted. From the results of this study, it is clear that choice of turbulence model and discretisation scheme profoundly affects the computational outcome. The results also show that the adoption of RNG $k-\varepsilon$ turbulence model and nonlinear quadratic turbulence model with the second order accurate discretisation scheme predicts fairly well the aerodynamic coefficients.
Fully developed turbulent flow in a square duct is numerically predicted with two nonlinear low-Reynolds-number ${\kappa}-{\varepsilon}$ models. Typical predicted quantities such as axial and secondary velocities, turbulent kinetic energy and Reynolds stresses are compared in detail with each other. It is found that the nonlinear low-Reynolds-number ${\kappa}-{\varepsilon}$ model adopted in a commercial code is unable to predict accurately duct flows involving turbulence-driven secondary motion with the prediction level of secondary flows one order less than that of the experiment.
Three nonlinear κ-ε models with the wall function method are applied to the fully developed turbulent flow in a triangular subchannel of a bare rod bundle. Typical predicted quantities such as axial and secondary velocities, turbulent kinetic energy and wall shear stress are compared in details both qualitatively and quantitatively with both each other and experimental data. The nonlinear κ-ε models by Speziale[1] and Myong and Kasagi[2] are found to be capable of predicting accurately noncircular duct flows involving turbulence-driven secondary motion. The nonlinear κ-ε model by Shih et aL.[3] adopted in a commercial code is found to be unable to predict accurately noncircular flows with the prediction level of secondary flows one order less than that of the experiment.
The turbulent flow is of fundamental interest because the conservation equations for thermodynamics, mass and momentum are linked together. This turbulent flow consists of some coherent time- and space-organized vortical structures. Research has already shown that some dynamic systems and experimental models still cannot provide a good nonlinear analysis of turbulent time series. In the real turbulent flow, very complicated nonlinear behaviors, which are affected by many vague factors are present. In this paper, a kernel-based machine for fuzzy nonlinear regression analysis is proposed to predict the nonlinear time series of turbulent flows. In order to show the practicality and usefulness of this model, we present an example of predicting the near-wall turbulence time series as a verifiable model and compare with fuzzy piecewise regression. The results of practical applications show that the proposed method is appropriate and appears to be useful in nonlinear analysis and in fuzzy environments to predict the turbulence time series.
A new low Reynolds number nonlinear second moment turbulence closure was introduced to analyze a square sectioned 180.deg. bend flow. Inclusion of nonlinear return to isotropy term and cubic mean pressure strain term has brought out a marked improvement in the level of agreement with measured velocity profiles. Optimization of present closure was performed by comparison of computed velocity profiles with the experimental ones with variation of nonlinear return to isotropy term and quadratic and cubic pressure-strain model. Progressive vortex breakdown due to the interaction of primary and secondary flows was well captured by using the optimized second moment turbulence closure.
A low-Reynolds-number second moment turbulence closure was developed with the aid of DNS data. Model coefficients of nonlinear return to isotropy term were derived by use of Cayley-Hamilton theorem and two component turbulence limit condition as the functions of invariances of anisotropy and turbulent Reynolds number. Launder and Tselepidakis' cubic mean pressure strain model was modified to fit the predicted pressure-strain components to the DNS data. Two component turbulence limit condition was the precondition to be satisfied in developing the second moment turbulence closure for the realizable Reynolds stress prediction. But the satisfactions of Reynolds stress level and pressure-strain level of each component were compromised because the satisfaction of both levels was impossible.
A supersonic base flow is computed to investigate the effect of the eddy viscosity coefficient to the linear ${\kappa}-{\varepsilon}$ turbulence models. Slight modifications to the eddy viscosity coefficient, which are based on the realizability condition, are given to the Launder-Sharma turbulence model so that present models satisfy the realizability condition. Numerical results for supersonic base flow show that turbulence models with the weaky-nonlinear eddy viscosity coefficient can lead to reasonable enhancements in the prediction of the velocity and turbulent kinetic energy profiles.
The wall friction correlations of oscillatory natural circulation loops are highly loop-specific, making it difficult to perform 1-D system simulations before obtaining specific experimental data. To better predict the friction characteristics, the nonlinear dynamics of a toroidal single-phase natural circulation loop were numerically investigated, and the transition effect was considered. The k-kL-ω transitional turbulence and k-ω SST turbulence models were used to compute the flow characteristics of the loop under different heating powers varying from 0.48 to 1.0 W/cm2, and the results of both models were compared with previous experiments. The mass flow rates and friction factors predicted by the k-kL-ω model showed a better agreement with the experimental data than the results of the k-ω SST model. The oscillation frequencies calculated using both models agreed well with the experimental data. The k-kL-ω transitional turbulence model provided better friction-factor predictions in oscillatory natural circulation loops because it can reproduce the temporal and spatial variation of the wall shear stress more accurately by capturing the movement of laminar, transition turbulent zones inside unstable natural circulation loops. This study shows that transition effects are a possible explanation for the highly loop-specific friction correlations observed in various oscillatory natural circulation loops.
As the first step to investigate the nonlinear interactions between turbulence and marine structures inside a viscous NWT, a LES technique was applied to solve the turbulent channel flow for =150. The employed turbulence models included 4 types: the Smagorinsky model, the Dynamic SGS model, the Structure Function model, and the Generalized Normal Stress model. The simulated data in time-series for the LESs were averaged in both time and space, and statistical analyses were performed. The results of the LESs were compared with those of a DNS, developed in the present study and two spectral methods by Yoon et al.(2003) and Kim et a1.(1987). Based on this research, the accuracy of LESs has been found to be still related to the number of grids for fine grid size).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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