Numerical Modeling of Freestream Turbulence Decay Using Different Commercial Computational Fluid Dynamics Codes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This work models the spatial decay of freestream turbulence using three different commercial computational fluid dynamics (CFD) codes: Fluent, star-ccm+, and cfx. The two-equation shear stress transport k–ω (SST-k–ω) steady Reynolds-averaged-Navier–Stokes (RANS) model was used, within each of these three different commercial codes, and the modeling variations were analyzed. Comparison of the results from the SST-k–ω model with experiments and large eddy simulation (LES) (carried out using star-ccm+) were also made, which reveal that all the commercial CFD codes demonstrate either a higher or slower rate of spatial turbulent kinetic energy (TKE) decay. Attempts were then made to unify the resultant modeling approach between these three CFD tools, by careful manipulation of the inlet boundary conditions and subsequent fine-tuning of the SST-k–ω model constant (β∞∗). The results obtained not only displayed uniformity among the three CFD codes but also demonstrated a much better agreement to the experiments and the LES results. Thereafter, the optimized model coefficient (β∞∗) was integrated with the three-equation k–kl–ω transition model to examine its applicability in modeling a turbulent boundary layer flow over a flat plate with low incoming turbulence. The results showed good agreement with the theoretical boundary layer correlations, with correct prediction of the transition location. The findings from this study can be used as a suitable modeling method to accurately model the effects of freestream turbulence on bluff-body and boundary layer flows.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».