A computational fluid dynamics study on rimming flow in a rotating cylinder
Notice bibliographique
Résumé
Extensive computational fluid dynamics (CFD) simulations were conducted to study “rimming” flow in a partially filled horizontally rotating cylinder. These flows are encountered in aero-engine bearing chambers, which often exhibit complex two-phase flow scenarios as well as in multiple other engineering applications. In this study, a robust numerical scheme to model two-phase rimming flow has been adopted and validated against analytical expression and experimental data obtained from the literature. Additionally, a vast parametric study of the flow conditions has been performed. We used the volume of fluid method to solve the system of multi-phase flow governing equations and track the interface of rimming flow. The time-dependent gas–liquid interface was resolved, and the liquid-film thickness was determined. First, we performed our simulations within small to moderate ranges of Reynolds and Bond numbers and compared our results with previously reported analytical and experimental investigations. The present CFD results were found to be in very good agreement with previously reported data, both in identifying different regimes reported in the literature for rimming flow and in liquid-film thickness predictions. We also performed several additional simulations at much larger and practical ranges of Reynolds and Bond numbers, beyond the limitations imposed in previous analytical and experimental investigations on thin-film flows. We showed that three different flow regimes—shear-dominated, transitional, and gravitational-dominated—are attainable for the rimming flow for different combinations of Reynolds, Bond, and gravitational numbers. The present numerical results led us to propose a new map of rimming flow regimes by introducing functions of the Froude number and capillary number, which successfully identify and separate these regimes for a significant number of flow conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| 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 ».