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J-GLOBAL ID:202102238032891475   整理番号:21A0989563

内燃機関のスケール分解シミュレーションのためのRNG k-ε乱流モデルの修正バージョン【JST・京大機械翻訳】

A Modified Version of the RNG k-ε Turbulence Model for the Scale-Resolving Simulation of Internal Combustion Engines
著者 (4件):
資料名:
巻: 10  号: 12  ページ: 2116  発行年: 2017年12月 
JST資料番号: U7016A  ISSN: 1996-1073  CODEN: ENERGA  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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乱流運動の非定常およびランダム特性は,内燃機関(ICE)の多次元モデリングの鍵となる側面である。典型的な用例は,現代の高ダウンサイズのガソリン直接噴射(GDI)エンジンにおけるサイクル-サイクル変動(CCV)の予測に見つかることができ,それは,乱流シリンダ内流れ構造の正確なシミュレーションに強く依存している。ICEにおける乱流モデリングのための現在の標準は,Reynold平均Navier Stokes方程式(URANS)の非定常形式によってまだ表現され,それは比較的低い計算コストで完全なエンジンサイクルのシミュレーションを可能にする。しかし,URANSベースの方法は,運動の全スケールの影響が完全にモデル化されるので,乱流の統計的記述を再現できるだけである。したがって,過去10年間,大規模渦シミュレーション(LES)またはハイブリッドURANS/LESアプローチのようなスケール解決方法は,エンジンモデリングコミュニティの間でますます注目を集めている。本論文では,一般的なRNG k-ε URANSモデルのスケール解決可能な修正を提案した。修正は,分離渦シミュレーション(DES)フレームワークに基づいており,計算領域の異なるゾーンにおけるモデルの挙動(URANS,DESまたはLES)を明示的に設定することを可能にする。得られた帯状定式化を2つの参照試験事例で試験し,数値予測を利用可能な実験データセットと以前の計算研究と比較した。全体として,計算した流れのスケール分解部分は,予想される流れ物理と一致し,従って,提案したシミュレーション方法論の妥当性を確認した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
分類
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送風機,圧縮機,風車  ,  風力エネルギー 
引用文献 (45件):
  • Spalart, P.R.; Wou, W.H.; Strelets, M.; Allmaras, S.R. Comments on the feasibility of LES for wings, and on a hybrid RANS/LES approach. In Advances in DNS/LES; Liu, C., Liu, Z., Eds.; Greyden Press: Columbus, OH, USA, 1997; pp. 137-147.
  • Tucker, P.G. Computation of unsteady turbomachinery flows: Part 2-LES and hybrids. Prog. Aerosp. Sci. 2011, 47, 546-569.
  • Tucker, P.G.; DeBonis, J.R. Aerodynamics, computers and the environment. Philos. Trans. R. Soc. A 2014, 372.
  • Buhl, S.; Hartmann, F.; Hasse, C. Identification of large-scale structure fluctuations in IC engines using POD-based conditional averaging. Oil Gas Sci. Technol. 2016, 71, 1.
  • Buhl, S.; Dietzsch, F.; Buhl, C.; Hasse, C. Comparative study of turbulence models for scale-resolving simulations of internal combustion engine flows. Comput. Fluids 2017, 156, 66-80.
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