Numerical analysis of the flow around a circular cylinder using RANS and LES
Notice bibliographique
Résumé
The present study is to simulate the flow past a circular cylinder at a Reynolds (Re) number of 5800, which is based on free-stream velocity and the cylinder diameter. The cylinder is slightly heated and the amount of heat is small enough to be considered as a passive scalar. Due to its complexity, the flow around a circular cylinder is considered as a challenging problem for computational fluid dynamics (CFD) simulation. Re-averaged Navier–Stokes (RANS) equations and large eddy simulation (LES) are two commonly used approaches in turbulent flow simulation. In this study, these two methods are both investigated by employing a CFD software called FLUENT. For two-dimensional (2D) simulation, the renormalization group k–ϵ model is used with enhanced wall treatment. Moreover, 2D LES is also tested, which reveals the necessity for three-dimensional (3D) LES computations. For 3D simulations, computations with the Smagorinsky–Lilly subgrid-scale (SGS) model and dynamic SGS model are used. A phase-averaging technique is employed to study turbulence structure in the circular cylinder wake. An instantaneous quantity is decomposed into a time-mean component, a coherent component and an incoherent component (Reynolds and Hussain Citation1972). After the triple decomposition and structural averaging, the coherent contributions to the Reynolds stresses and temperature variance can be analyzed. The reference phase for phase averaging is calculated for the time history of the lift coefficient CL. Both velocity field and temperature field are investigated and compared with the experimental measurements.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».