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Scale-resolving modeling of heat and mass transfer in IC engine-relevant impinging flow configurations: Sensitized RANS-RSM-based turbulence anisotropy characterization

Bopp, Maximilian (2024)
Scale-resolving modeling of heat and mass transfer in IC engine-relevant impinging flow configurations: Sensitized RANS-RSM-based turbulence anisotropy characterization.
Technische Universität Darmstadt
doi: 10.26083/tuprints-00027399
Ph.D. Thesis, Primary publication, Publisher's Version

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Item Type: Ph.D. Thesis
Type of entry: Primary publication
Title: Scale-resolving modeling of heat and mass transfer in IC engine-relevant impinging flow configurations: Sensitized RANS-RSM-based turbulence anisotropy characterization
Language: English
Referees: Jakirlic, Apl. Prof. Suad ; Hussong, Prof. Dr. Jeanette ; Hasse, Prof. Dr. Christian
Date: 5 June 2024
Place of Publication: Darmstadt
Collation: xiv, 137 Seiten
Date of oral examination: 23 January 2024
DOI: 10.26083/tuprints-00027399
Abstract:

The present work provides insights into momentum, heat and species transport phenomena occurring under highly anisotropic turbulent conditions, such as those encountered in conventional, wall-parallel channel flows, variously designed wall-perpendicular flow impingement configurations, and complex internal combustion (IC) engine intake flow configuration. The main focus of the present thesis is to investigate the predictive performance of a baseline second-moment closure Reynolds-Averaged Navier-Stokes Reynolds-Stress Model (RANS-RSM) and its scale-resolving extension, the Improved Instability- Sensitive Reynolds-Stress Model (IISRSM) (Jakirlić and Maduta, 2015), employed within a sensitized RANS concept in conjunction with first- and second-order modeling approaches for the turbulent heat and species flux. A comparative assessment of the predictive performance of the two RANS-RSM related models in terms of their ability to correctly predict coupled, simultaneously occurring momentum, heat and species transport processes is performed for a turbulent channel, slot-jet impingement, axisymmetric-jet impingement, double-slot-jet impingement and IC intake flow configuration. As an important step in model development all respective flow configurations are compared with corresponding reference Direct Numerical Simulations (DNS) and Large Eddy Simulations (LES). To evaluate the general physical realizibility of the momentum transport, the turbulence anisotropy is characterized by utilizing the invariant maps of Lumley and Newman (1977) and Choi and Lumley (2001) as well as the related barycentric map suggested by Banerjee, Krahl, Durst, and Zenger (2007). To further represent the second-order Reynolds stress anisotropy tensor field within the computational domain, a barycentric coloring approach (Emory and Iaccarino, 2014) is applied to all numerical datasets. The modeling of the turbulent heat and species flux within the corresponding temperature and species transport equation is realized by the isotropic simple gradient diffusion (SGDH) and anisotropic modeling approaches, such as the generalized gradient diffusion (GGDH) or the higher order quadratic gradient diffusion hypothesis (HOGGDH) originally proposed by Abe and Suga (2001). The baseline RSM in combination with the considered heat flux models provided a reasonable prediction for temperature and species transfer and the corresponding distribution of some relevant integral properties, such as the Nusselt number. The scale-resolving IISRSM provided significantly better predictions for velocity, Reynolds stress components, and temperature and concentration profiles, closely following the DNS and LES reference. To accurately predict the near wall behavior of thermal and species fields, a RANS-based model, whether in the conventional or sensitized RANS framework, must capture not only the underlying velocity field but also the anisotropic Reynolds stress tensor. Sensitizing a second-order Reynolds stress model to adequately resolve the fluctuating turbulence can significantly improve the prediction of the flow structure in terms of all dependent flow properties, such as velocity, Reynolds stress, species and thermal fields, considering that a significant fraction of the turbulent spectrum has been resolved.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage

Die vorliegende Arbeit liefert Einblicke in die Quantifizierung von Impuls, Wärme und Stofftransportprozessen unter stark anisotropen, turbulenten Strömungsbedingungen, wie sie sowohl in generischen Kanalströmungen als auch in verschiedenen wandnormalen Strömungen und komplexen Ansaugströmungen eines Verbrennungsmotors auftreten. Der Schwerpunkt der vorliegenden Dissertation liegt auf der Untersuchung der Vorhersagegenauigkeit eines Reynolds-Averaged Navier-Stokes Reynolds-Spannungsmodells (RANS-RSM) und dessen skalenauflösenden Erweiterung, des Improved-Instability-Sensitive Reynolds-Spannungsmodells (IISRSM) (Jakirlić und Maduta, 2015), welches in Verbindung mit verschiedenen Modellansätzen zur Erfassung des turbulenten Wärme- und Stofftransports untersucht wird. Eine Bewertung der Vorhersagegenauigkeit beider RANS-Reynoldsspannungsmodelle in Bezug auf ihre Fähigkeit, simultan auftretende Transportprozesse von Impuls, Wärme und Stoff korrekt vorherzusagen, wird für eine turbulente Kanalströmung, wandnormale Schachtprallströmung, achsensymmetrische Prallströmung, Doppelschachtprallströmung sowie die Ansaugströmung eines Verbrennungsmotors durchgeführt. Die Ergebnisse dieser numerischen Studien werden zur genauen Quantifizierung mit entsprechenden Referenzdaten unterschiedlicher direkter numerischer Simulationen (DNS) und Grobstruktursimulationen (LES) verglichen. Um die allgemeine physikalische Realisierbarkeit des Impulstransports zu bewerten, wird die Turbulenzanisotropie anhand der Invariantenkarten von Lumley und Newman (1977) und Choi und Lumley (2001) sowie dem damit zusammenhängenden baryzentrischen Turbulenzdreieck nach Banerjee, Krahl, Durst und Zenger (2007) charakterisiert. Um den anisotropen Charakter des Reynoldsspannungs-Tensorfelds zweiter Ordnung im Rechengebiet darzustellen, wird ein baryzentrischer Färbungsansatz (Emory und Iaccarino, 2014) auf alle numerischen Datensätze angewandt. Dies liefert eine klare und verständliche Darstellung anisotroper Impulstransportprozesse. Die Modellierung des turbulenten Wärme- und Stofftransports in der entsprechenden Temperatur- und Stofftransportgleichung erfolgt durch isotrope einfache Gradientendiffusion (SGDH) sowie anisotrope Modellierungsansätze wie die generalisierte Gradientendiffusion (GGDH) oder die Hypothese der quadratischen Gradientendiffusion höherer Ordnung (HOGGDH) (Abe und Suga, 2001). Hierbei liefert das Standard-RSM in Kombination mit den betrachteten turbulenten Flussmodellen sinnvolle Vorhersagen für die Temperatur- und Stoffübertragung sowie die entsprechende Verteilung einiger relevanter integraler Eigenschaften wie der Nusselt-Zahl. Das skalenauflösende IISRSM liefert hierbei im Vergleich signifikant verbesserte Vorhersagen für Geschwindigkeit, Reynolds-Spannungskomponenten sowie Temperatur- und Konzentrationsprofile, welche in sehr guter Übereinstimmung mit den DNS- und LES-Referenzen liegen. Zusammenfassend lässt sich erkennen, dass um das wandnahe Verhalten des Temperatur- und Stofftransports genau vorherzusagen, ein RANS-basiertes Modell, sei es im Umfeld konventioneller oder sensibilisierter RANS-Modellierungsstrategien, nicht nur das zugrunde liegende Geschwindigkeitsfeld, sondern auch den an- isotropen Reynolds-Spannungstensor erfassen muss. Die Sensibilisierung eines Reynolds-Spannungsmodells zweiter Ordnung zur angemessenen Auflösung der fluktuierenden Turbulenz kann die Vorhersagegenauigkeit der Strömungsstruktur in Bezug auf alle abhängigen Strömungseigenschaften erheblich verbessern. Hierbei wird ein überwiegender Anteil der fluktuierenden Geschwindigkeits-, Reynolds-Spannungs-, Stoff- und Temperaturfelder aufgelöst, was direkt zu einer erheblichen Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit führt.

German
Status: Publisher's Version
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-273992
Classification DDC: 600 Technology, medicine, applied sciences > 620 Engineering and machine engineering
Divisions: 16 Department of Mechanical Engineering > Fluid Mechanics and Aerodynamics (SLA) > Modelling and simulation of turbulent flows
Date Deposited: 05 Jun 2024 12:22
Last Modified: 06 Jun 2024 07:33
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/27399
PPN: 518844293
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