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Large Eddy Simulation in the Scalar Field

Huai, Ying :
Large Eddy Simulation in the Scalar Field.
[Online-Edition]
TU Darmstadt
[Ph.D. Thesis], (2006)

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Item Type: Ph.D. Thesis
Title: Large Eddy Simulation in the Scalar Field
Language: English
Abstract:

Focusing on Large Eddy Simulation (LES) in the scalar field, this work has threefold achievement: ï¼ The development, validation and application of a new anisotropy subgrid scale (SGS) model that is designed to better describe the behavior of SGS scalar flux transport In the frame of LES, a new developed anisotropy model is proposed and implemented. Unlike the isotropic SGS scalar flux models, the new model involves the anisotropic diffusivity and takes into account the scalar gradients in different directions of flows. This model is validated in different engineering related configurations of various complexities, which include a mixing layer problem, a jet in cross flow and jet in channel flow configuration. Thereby mixing processes involving low Schmidt number and high Schmidt number effects have been carefully examined. It is shown that the proposed model achieves a good agreement with the experimental data and significantly outperforms isotropic form models. ï¼ The characterization and quantification of turbulent mixing processes, in terms of scalar structures and degree of mixing along with implementation of passive and active modification techniques To provide a methodic analysis of turbulent mixing processes, a representation of mixing is involved, which includes its physical nature, scales and resolution study. With this understanding, the so-called â€Mixing parameters†are introduced. The ability of these parameters to retrieve the mixing mechanism is clearly established within different mixing processes. A mixedness parameter (MIX) can represent the probability of mixed fluids in the computational domain. The following two are the spatial mixing deficiency (SMD) and the temporal mixing deficiency (TMD) parameters for characterizing the macromixing and micromixing. ï¼ The attempt towards an optimization of mixing A numerical mixing optimization procedure is demonstrated using LES. The motivation is that LES has the approved ability to obtain detailed, accurate and comprehensive data of mixing quantities, which meets the requirement of mixing optimization design. Although the principal focus is a specific impingement mixing mixer problem, the methodology developed is equally applicable to virtually any aspect of technology and engineering, where mixing processes are important.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage
Durch Anwendung der Grobstruktursimulation (LES) zur Bestimmung von skalaren Verteilungen konnte diese Arbeit wissenschaftliche Erkenntnisse erzielen, die sich in drei Bereichen unterteilen lassen: • Im Rahmen des LES-Verfahrens wurde ein neues Anisotropie-Modell erstellt und so implementiert, dass es eine verbesserte Beschreibung des Skalarflusstransports der Feinstrukturkomponenten liefert. Dieses Modell wurde auf etliche technisch relevante Konfigurationen unterschiedlicher Komplexität appliziert, die sowohl die Mischungsschichtproblematik seitlich umströmter Freistrahlströmungen als auch Rohrströmungen umfassten. Dabei wurden Mischungsprozesse sowohl mit kleinen Schmidt-Zahlen als auch mit hohen Schmidt-Zahlen sorgfältig untersucht, und es konnte gezeigt werden, dass das hier verwendete Modell eine gute Ãbereinstimmung mit experimentellen Daten, besonders im isotropen Fall, erzielt. • Um eine methodische Analyse der turbulenten Mischung zu erhalten, wurde die Mischung so beschrieben, dass die physikalischen Prozesse, Skalen und Strukturen korrekt wiedergegeben werden. Im Rahmen dieser Beschreibung wurden die sog. â€Mischungsparameter†eingeführt. Die Fähigkeit dieser Parameter, Mischungsprozesse korrekt zu beschreiben ist mit der Anwendung unterschiedlicher Mischungsprozesse zu erklären. Der Vermischungsparameter (MIX) repräsentiert die Wahrscheinlichkeit von vermischten Komponenten im betrachteten Berechnungsgebiet. Die weiteren verwendeten Parameter zur Charakterisierung der Makro- und Mikromischung sind der räumliche Mischungsmangel (SMD) und der zeitliche Mischungsmangel (TMD). • Eine numerische Prozedur zur Mischungsoptimierung wird mittels der LES-Methode veranschaulicht. Obwohl der Schwerpunkt auf die Wechselwirkung zwischen Mischung und Mixer gelegt wurde, können die hier entwickelten und angewandten Methoden auf beliebige ingenieurtechnischen Problematiken, die Mischungsprozesse enthalten, appliziert werden.German
Uncontrolled Keywords: Feinstrukturkomponenten, Mischung
Alternative keywords:
Alternative keywordsLanguage
Feinstrukturkomponenten, MischungGerman
SGS model, MixingEnglish
Classification DDC: 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften
Divisions: Fachbereich Maschinenbau
Date Deposited: 17 Oct 2008 09:22
Last Modified: 07 Dec 2012 11:52
Official URL: http://elib.tu-darmstadt.de/diss/000709
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-7095
License: Simple publication rights for ULB
Referees: Hassel, Prof. Dr.I Egon P. and Sadiki, Prof. Dr. Amsini
Advisors: Janicka, Prof. Dr.- Johannes
Refereed: 6 December 2005
URI: http://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/709
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