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J-GLOBAL ID：201702212794492991   整理番号：17A0309715

乱流チャネル流内の重い粒子の分散特性で使用されるLangevinモデル定式化の概観【Powered by NICT】

Overview of existing Langevin models formalism for heavy particle dispersion in a turbulent channel flow

著者 (4件)： Taniere A. (Universite de Lorraine, LEMTA, UMR 7563, Vandoeuvre-les-Nancy, F-54500, France) ,  Taniere A. (CNRS, LEMTA, UMR 7563, Vandoeuvre-les-Nancy, F-54500, France) ,  Arcen B. (Universite de Lorraine, LRGP, UMR 7274, Nancy, F-54501, France) ,  Arcen B. (CNRS, LRGP, UMR 7274, Nancy, F-54501, France)
資料名： International Journal of Multiphase Flow  (International Journal of Multiphase Flow)
巻： 82  ページ： 106-118  発行年： 2016年06月 
JST資料番号： H0378B  ISSN： 0301-9322  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 論文の目的は,乱流チャネル流における分散慣性粒子の予測のための確率モデルの成功した二家族を比較することである。両モデルはLangevin方程式に基づいている;にもかかわらず,それらは異なる経路に従って開発した。考慮した最初のモデルは,「ドリフト補正モデル(DCM)」であり,第二は「一般化Langevinモデル(GLM)」である。両モデルの能力を調べるために,直接数値シミュレーション(DNS)から得られたものとDCMとGLM型分散モデルによる予測結果の比較を行った。消滅粒子慣性の極限では,両モデルは二次統計量を正確に予測できる。も,期待されないので,同じ関数形で書かれているときは非常に類似していることが注目されている。比較も粒子を含んだチャネル流のDNSデータを用いて行われた。粒子統計量(濃度,平均およびrms粒子速度,三次粒子速度相関のような)の比較は,両確率モデルを二次統計量まで非常に満足な結果を与えることを示した。研究したDCMとGLM型分散モデルは粒子を含む乱流チャネル流を支配する主な物理的機構を捉えることができた。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： Langevin方程式 ,  *チャネル流 ,  ドリフト ,  統計量 ,  定式化 ,  粒子速度 ,  確率モデル ,  *乱流 ,  二相流
準シソーラス用語： 分散モデル ,  直接計算機シミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 分散した乱流2相流 ,  Lagrange粒子確率モデル ,  DNS ,  乱流分散

分類 (1件)： 不均質流  (BC02060J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 乱流 ,  チャネル流 ,  モデル ,  定式化