Turbulent premixed combustion simulation with Conditional Source-term Estimation and Linear-Eddy Model formulated PDF and SDR models
Notice bibliographique
Résumé
Computational fluid dynamics (CFD) is indispensable in the development of complex engines due to its low cost and time requirement compared to experiments. Nevertheless, because of the strong coupling between turbulence and chemistry in premixed flames, the prediction of chemical reaction source terms continues to be a modelling challenge. This work focuses on the improvement of turbulent premixed combustion simulation strategies requiring the use of presumed probability density function (PDF) models. The study begins with the development of a new PDF model that includes the effect of turbulence, achieved by the implementation of the Linear-Eddy Model (LEM). Comparison with experimental burners reveals that the LEM PDF can capture the general PDF shapes for methane-air combustion under atmospheric conditions with greater accuracy than other presumed PDF models. The LEM is additionally used to formulate a new, pseudo-turbulent scalar dissipation rate (SDR) model. Conditional Source-term Estimation (CSE) is implemented in the Large Eddy Simulation (LES) of the Gülder burner as the closure model for the chemistry-turbulence interactions. To accommodate the increasingly parallel computational environments in clusters, the CSE combustion module has been parallelised and optimised. The CSE ensembles can now dynamically adapt to the changing flame distributions by shifting their spatial boundaries and are no longer confined to pre-allocated regions in the simulation domain. Further, the inversion calculation is now computed in parallel using a modified version of an established iterative solver, the Least-Square QR-factorisation (LSQR). The revised version of CSE demonstrates a significant reduction in computational requirement — a reduction of approximately 50% — while producing similar solutions as previous implementations. The LEM formulated PDF and SDR models are subsequently implemented in conjunction with the optimised version of CSE for the LES of a premixed methane-air flame operating in the thin reaction zone. Comparison with experimental measurements of temperature reveals that the LES results are very comparable in terms of the flame height and distribution. This outcome is encouraging as it appears that this work represents a significant step towards the correct direction in developing a complete combustion simulation strategy that can accurately predict flame characteristics in the absence of ad hoc parameters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».