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關注創建者:匿名 創建時間:2021-11-16
多相流模型的視頻教程
基于歐拉多相流模型的鼓泡塔模擬
1. fluent 歐拉多相流模型仿真基本通用流程,各種多相流模型介紹; 2. 各種相間相互作用模型介紹; 3. fluent后處理過程; 4.提供源文件與答疑過程;
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基于歐拉多相流模型的流化床模擬
1. fluent 歐拉多相流模型仿真基本通用流程,各種多相流模型介紹; 2. 流化床仿真設置流程; 3. fluent后處理過程; 4.提供源文件與答疑過程;
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PBM模型講解(基于PBM模型的氣泡破碎與聚并模擬)
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多相流模型的實例教程
關注公眾號:“CFD流”
1 mixture模型概述
Mixture模型是一種簡化的歐拉多相流模型,它有非常廣泛的應用。它可以用來模擬相以不同的速度運動的多相流,但假設在較短的空間尺度上是局部平衡的。該模型還可用于具有很強耦合作用和相運動速度相同的均相多相流模型,并可用于計算非牛頓流體粘度。Mixture模型可以通過求解混合物的動量、連續和能量方程、次相的體積分數方程和相對速度的代數表達式來模擬n相(流體或顆粒)的多相流。典型的應用包括:沉降、旋風分離器、低載荷的顆粒流和低體積分數的氣泡流。
在一些情況下,混合模型是歐拉多相流模型的一個很好的替代方法。當顆粒相分布較廣,或相間規律未知或其可靠性受到質疑時,完整的歐拉多相流模型可能不可行。這時一個簡化的模型,如mixture模型是一個不錯的選擇,它可以類似于完整的多相流模型那樣求解,但求解的變量比完整的多相流模型更少。mixture模型允許選擇顆粒相并計算顆粒相的所有屬性,這適用于液固流動。
Mixture模型的局限性
必須使用壓力基求解器。Mixture模型不適用于密度基求解器;
只有一種相可以被定義為可壓縮的理想氣體。但在用戶定義函數中使用可壓縮流體沒有限制;
在使用mixture模型時,不要以指定的質量流量對沿流向的周期性流動進行模擬;
不能用mixture模型模擬凝固和熔化;
Singhal等人的空化模型(可用于混合模型)與LES湍流模型不兼容;
不能將相關公式與MRF和mixture模型結合使;
Mixture模型不允許無粘性流動;
當DPM模型與mixture模型聯合跟蹤粒子時,無法選擇共享內存方法。(注意,使用消息傳遞或混合方法可以使所有多相流模型與DPM模型兼容。)
展開 計算流體力學的發展為進一步了解多相流的動力學特性提供了基礎。目前多相流數值計算主要有兩種方法:歐拉-拉格朗日法和歐拉-歐拉法。
01—
fluent中的多相流模型
在歐拉-歐拉方法中,不同的相在數學上被視為相互滲透的連續相。由于某一相的體積不能被其他相所占據,因此引入了相體積分數的概念。假設這些體積分數是空間和時間的連續函數,它們的和等于1。推導出各相的守恒方程,得到各相具有相似結構的方程組。這些方程通過提供從經驗獲得的本構關系而封閉,或者,在粒狀流動的情況下,通過動力學理論的應用而封閉。在ANSYS Fluent中,提供了三種歐拉多相流模型: volume of fluid (VOF) 模型, mixture模型, 和 Eulerian 模型。
VOF模型
VOF模型是一種應用于固定歐拉網格的表面跟蹤技術。VOF模型用于兩種或多種不混溶的流體,而流體之間的界面位置是我們感興趣的。在VOF模型中,流體共享一組動量方程,并且在整個域中跟蹤每個計算單元中每種流體的體積分數。VOF模型可應用于:
分層流動、自由表面流動、填充、晃動、大氣泡在液體中的運動、潰壩后液體的運動、射流破裂的預測(表面張力)以及任何液-氣界面的穩態或瞬態跟蹤。
Mixture模型
混合模型可用于兩種或兩種以上的相(流體或顆粒)。在歐拉模型中,相被視為相互滲透的連續體。
展開 多相流通常包括氣-液、液-液、液-固、氣-固、氣-液-液、氣-液-固或氣-液-液-固混合物的流動。本系列文章主要討論氣-液和液-液混合物的建模與仿真,并簡單介紹固-氣和固-液混合物仿真。此外,我們還將介紹 COMSOL 軟件的CFD 模塊和微流體模塊中的一些案例模型和仿真策略。
不同尺度的多相流仿真
通過數值仿真可以研究不同尺度的多相流。最小的尺度在幾分之一微米左右,而最大的尺度可達幾米或幾十米。不同的尺度甚至可以相差大約 8 個數量級,最大的尺度可能比最小的尺度大 1 億倍。這表明在整個尺度范圍內,使用同一個力學模型在數值上無法解析從最小尺度到最大尺度的多相流。因此,多相流仿真通常被劃分為不同的尺度。
在較小的尺度上,可以對相邊界的形狀進行詳細建模;例如,氣泡與液體之間的氣液界面的形狀。在 COMSOL 軟件中,這種模型稱為分離多相流模型,通常使用表面追蹤法來描述此類模型。
在較大的尺度上,如果必須詳細描述相邊界,那么模型方程根本無法求解。反之,我們可以使用場,例如體積分數,來描述不同的相,而在所謂的分散多相流模型方程中,例如表面張力、浮力和相邊界之間的傳遞等相間效應被看作源和匯。
分離多相流模型詳細描述了相邊界,而分散多相流模型只考慮分散在連續相中的相的體積分數。
上圖顯示了分離和分散多相流模型的主要區別。在上述兩個示例中,均使用函數 Φ 來描述氣相和液相。但是,在分離多相流模型中,不同相之間相互排斥,并存在一個清晰的相邊界,在此邊界上相場函數 Φ 發生突變。除了追蹤相邊界的位置以外,相場函數沒有任何物理意義。
在分散多相流模型中,函數 Φ 描述了氣相(分散相)和液相(連續相)的局部平均體積分數。
展開 例如,利用機器學習算法對多相流模型進行優化和參數調整,提高模型的預測能力;通過數據挖掘技術分析多相流模擬數據,發現隱藏的物理規律和特征等;神經網絡生成代理模型,加快復雜裝備優化迭代速度。
圖 7 VirtualFlow中人工智能的應用
多相流模型在核電領域的應用廣泛而深入,涵蓋了核反應堆設計與優化、熱工水力分析、安全分析與評估、事故模擬與研究等多個方面,為核電站的安全、高效運行提供了有力的技術支持。隨著研究的不斷深入和技術的不斷發展,多相流模型在核電領域的應用前景將更加廣闊。
FLUENT多相流模型
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implicit none
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其他:模型、詳細視頻教程、一對一答疑
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