A fully-coupled algorithm with implicit surface tension treatment for interfacial flows with large density ratios
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: The stability of most surface-tension-driven interfacial flow simulations is governed by the capillary time-step constraint. This concerns particularly small-scale flows and, more generally, highly-resolved liquid-gas simulations with moderate inertia. To date, the majority of interfacial-flow simulations are performed using an explicit surface-tension treatment, which restrains the performance of such simulations. Recently, an implicit treatment of surface tension able to breach the capillary time-step constraint using the volume-of-fluid (VOF) method was proposed, based on a fully-coupled pressure-based finite-volume algorithm. To this end, the interface-advection equation is incorporated implicitly into the linear flow solver, resulting in a tight coupling between all implicit solution variables (colour function, pressure, velocity). However, this algorithm is limited to uniform density and viscosity fields. Here, we present a fully-coupled algorithm for interfacial flows with implicit surface tension applicable to interfacial flows with large density and viscosity ratios. This is achieved by solving the continuity and momentum equations in conservative form, whereby the density is treated implicitly with respect to the colour function, and the advection term of the interface-advection equation is discretised using the THINC/QQ algebraic VOF scheme, yielding a consistent discretisation of the advective terms. This new algorithm is tested by considering representative surface-tension-dominated interfacial flows, including the Laplace equilibrium of a stationary droplet and the three-dimensional Rayleigh-Plateau instability of a liquid filament. The presented results demonstrate that interfacial flows with large density and viscosity ratios can be simulated and energy conservation is ensured, even with a time step larger than the capillary time-step constraint, provided that other time-step restrictions are satisfied.
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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 ».