重力流在斜坡及坡道转换处的大涡模拟研究
发布时间:2025-04-18 03:14
大涡模拟是一种重要的研究重力流的模拟方法,它能够反映其大尺度的流动特征。本研究采用大涡模拟对带坡道转换的连续释放重力流实验进行了模拟,对比二维和三维大涡以及雷诺平均模拟得到的密度云图,分析速度、浓度、深度平均速度、深度平均浓度、断面比能、密度弗雷德数和整体理查德森数的变化规律,并将模拟结果与实验数据进行比较,得出如下一些具体结论:(1)三维大涡模拟与二维相比,三维大涡模拟能够更好地反映出重力流的可解尺度部分运动;二维大涡模拟无横向延展,二维涡在深度方向过分发展;(2)时间、距离步长对大涡模拟影响很大,而时间步长在0.1 s至0.01 s的范围内变化对k-ε模拟没有明显的影响;(3)本研究基于科尔莫夫假设的量纲分析推出重力流三维大涡模拟所需的最佳时间及距离步长对于我们模拟说采用的网格分别为0.02 s,略大于小涡特征时间0.017 s,最小距离步长为0.001 m时,大于小涡特征长度一个数量级时,三维大涡模拟重力流的剖面速度、深度平均速度、浓度与实验数据拟合较好,高于k-ε所模拟的;而二维大涡模拟重力流的统计量还不如k-ε模拟结果;(4)三维大涡模拟断面比能曲线比密度弗雷德数能更准确地反映...
【文章页数】:71 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 重力流研究的概述
1.2 数值模拟重力流的国内外研究现状
1.2.1 直接数值模拟
1.2.2 雷诺平均方法
1.2.3 大涡模拟
1.3 课题研究内容
1.4 课题研究的意义
1.5 本章小结
第二章 大涡模拟理论基础
2.1 大涡模拟的求解方法
2.2 大涡模拟的控制方程
2.3 边界条件
2.4 亚格子模型
2.4.1 Smagorinsky模型
2.4.2 尺度相似模型和混合模型
2.4.3 WALE模型
2.5 控制方程的离散
2.6 本章小结
第三章 带坡道转换的重力流的二维模拟
3.1 模型网格设置
3.2 网格的敏感性测试
3.3 模拟结果的分析
3.3.1 密度云图
3.3.2 速度云图
3.3.3 二维LES模拟与k-ε模拟重力流对比
3.4 与k-ε模拟和实验数据的比较
3.5 本章小结
第四章 带坡道转换的重力流的三维模拟
4.1 模型网格设置
4.2 模拟结果分析
4.2.1 密度云图
4.2.2 纵剖面速度
4.2.3 深度平均速度
4.2.4 深度平均浓度
4.3 LES与k-ε模拟和实验数据的比较
4.4 二维及三维LES模拟深度平均速度与浓度的比较
4.5 本章小结
第五章 大涡模拟数据的断面比能、密度弗雷德数和整体理查德森数分析
5.1 重力流断面比能定义
5.2 密度弗雷德数和整体理查德森数
5.3 重力流三维大涡模拟数据分析
5.3.1 LES模拟盐水流厚度与实验数据比较
5.3.2 断面比能对比分析
5.3.3 密度弗雷德数和整体理查德森数对比分析
5.4 本章小结
第六章 结论与展望
6.1 结论
6.2 展望
参考文献
在学研究成果
致谢
本文编号:4040435
【文章页数】:71 页
【学位级别】:硕士
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摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 重力流研究的概述
1.2 数值模拟重力流的国内外研究现状
1.2.1 直接数值模拟
1.2.2 雷诺平均方法
1.2.3 大涡模拟
1.3 课题研究内容
1.4 课题研究的意义
1.5 本章小结
第二章 大涡模拟理论基础
2.1 大涡模拟的求解方法
2.2 大涡模拟的控制方程
2.3 边界条件
2.4 亚格子模型
2.4.1 Smagorinsky模型
2.4.2 尺度相似模型和混合模型
2.4.3 WALE模型
2.5 控制方程的离散
2.6 本章小结
第三章 带坡道转换的重力流的二维模拟
3.1 模型网格设置
3.2 网格的敏感性测试
3.3 模拟结果的分析
3.3.1 密度云图
3.3.2 速度云图
3.3.3 二维LES模拟与k-ε模拟重力流对比
3.4 与k-ε模拟和实验数据的比较
3.5 本章小结
第四章 带坡道转换的重力流的三维模拟
4.1 模型网格设置
4.2 模拟结果分析
4.2.1 密度云图
4.2.2 纵剖面速度
4.2.3 深度平均速度
4.2.4 深度平均浓度
4.3 LES与k-ε模拟和实验数据的比较
4.4 二维及三维LES模拟深度平均速度与浓度的比较
4.5 本章小结
第五章 大涡模拟数据的断面比能、密度弗雷德数和整体理查德森数分析
5.1 重力流断面比能定义
5.2 密度弗雷德数和整体理查德森数
5.3 重力流三维大涡模拟数据分析
5.3.1 LES模拟盐水流厚度与实验数据比较
5.3.2 断面比能对比分析
5.3.3 密度弗雷德数和整体理查德森数对比分析
5.4 本章小结
第六章 结论与展望
6.1 结论
6.2 展望
参考文献
在学研究成果
致谢
本文编号:4040435
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