A Lagrangian-Lagrangian Model for Two-Phase Bubbly Flow around Circular Cylinder
Notice bibliographique
Résumé
A Lagrangian-Lagrangian model is developed using an in-house code to simulate bubble trajectory in two-phase bubbly flow around circular cylinder. Random Vortex Method (RVM) which is a Lagrangian approach is used for solving the liquid phase. The significance of RVM relative to other RANS/LES methods is its capability in directly modelling the turbulence. In RVM, turbulence is modeled by solving the vorticity transport equation and there is no need to use turbulence closure models. Another advantage of RVM relative to other CFD approaches is its independence from mesh generation. For the bubbles trajectory, equation of motion of bubbles which takes into account effect of different forces are coupled with the RVM. Comparison of the results obtained from current model with the experimental data confirms the validity of the model. Effect of different parameters including flow Reynolds number, bubble diameter and injection point on the bubbles' trajectory are investigated. Results show that increase in the Reynolds number reduces the rising velocity of the bubbles. Similar behavior is observed for the bubbles when their diameter was decreased. According to the analysis carried out, present Lagrangian-Lagrangian model solves the issues of mesh generation and turbulence modelling which exist in common two phase flow modelling schemes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».