Sensitivity of key Simulation Parameters on Flame Propagation in Obstructed Chamber: Effect of XiFOAM Discretization Schemes
Notice bibliographique
Résumé
This paper uses the OpenFOAM Computational Fluid Dynamics (CFD) code to study the turbulent premixed flame propagation characteristics inside a partially open duct filled with obstacles.The simulations were performed using a twodimensional model with realizable k- turbulence modelling and Flame Surface Density (FSD) model proposed by Weller et al. for Combustion modelling.The solver uses adaptive time stepping method coupled with a maximum value of the Courant number.Initially the simulations were carried out with first order upwind scheme for divergence terms, second order Crank Nicolson method for time discretization and PIMPLE solver (with outer correctors set to 200 with residual for outer correctors set to 10 -4 ) for pressure-velocity coupling.The solution with these schemes resulted in impractical dependence of overpressure peak on the initial values of simulation parameters: turbulent kinetic energy 'k', initial time step size 't', mesh size 'x' as well as maximum value for Courant number of the flow 'maxCo'.The k values tested are 0.5, 0.1, 0.05 and 0.01, as at 0.01 the pressure peak was negligible and far delayed.Similar results have been obtained for above mentioned parameters.The discretization schemes were updated to a second order linear scheme for divergence terms and a first order Euler method for temporal terms.The pressure velocity coupling was updated to iterative PISO algorithm (PIMPLE in OpenFOAM, with outer correctors of three).The updated solver was then tested against the experimental results to analyse the dependence of pressure peak on the above-mentioned simulation parameters.It was found that the unexpected dependence on all the parameters was eliminated and the solver provided reasonably good qualitative agreement with the experimental results.Effect of each of the discretization schemes is also tested individually.
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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 | 0,001 | 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 ».