Validation and Assessment of a Hybrid VOF-Lagrangian Numerical Methodology for Turbulent Liquid Fuel Jets in High-Speed Crossflow
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For gas turbine combustors, injecting liquid fuel in crossflow can achieve superior mixing characteristics to improve performance and reduce emissions. Robust numerical design tools are needed to accelerate the development of low-emissions technologies. Atomization modeling is often facilitated by using the Lagrangian approach rather than the more complex and computationally expensive Volume-of-Fluid (VOF) approach. However, most Lagrangian breakup models rely on empirical constants that must be fully calibrated for jets in crossflow and representative conditions. A hybrid approach could deliver a better compromise between accuracy and computational cost. This study proposes and validates a novel numerical methodology for coupling the VOF and Lagrangian approaches using a stochastic breakup model with Adaptive Mesh Refinements for turbulent liquid fuel jets in crossflow under more representative gas turbine conditions. The predictions were validated in the near and far-field regions using datasets at high pressures (1–8 bar), Weber numbers (720–1172), and momentum flux ratios (6–33). The predictive capabilities and computational cost were also compared to the Lagrangian approach coupled with large eddy simulations (LES) and with the unsteady Reynolds-Averaged Navier–Stokes (RANS) methodology previously developed and validated by the authors. The effect of different VOF-Lagrangian transition criteria on the computational cost was also assessed and recommendations were provided for further improvements. The overall LES predictions were significantly improved by the proposed hybrid methodology. Although it tends to underpredict the spray trajectory and Sauter Mean Diameter compared to the URANS methodology, it better captures the diameter in the wake region and the droplet velocities.
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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 ».