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Tesi etd-04112016-182337


Thesis type
Tesi di laurea specialistica
Author
CARRARA, IACOPO
URN
etd-04112016-182337
Title
A-priori estimation of turbulent length scales for DNS and LES mesh guidelines; Application to Backward facing Step
Struttura
INGEGNERIA DELL'ENERGIA, DEI SISTEMI, DEL TERRITORIO E DELLE COSTRUZIONI
Corso di studi
INGEGNERIA ENERGETICA
Commissione
relatore Prof. Ambrosini, Walter
correlatore Dott. Shams, Afaque
correlatore Ing. Komen, Ed
Parole chiave
  • computational fluid dynamic
  • turbolenza
  • two-point correlation
  • CFD
  • DNS
  • LES
  • RANS
  • channel flow
  • backward-facing step flow
Data inizio appello
05/05/2016;
Consultabilità
completa
Riassunto analitico
La fluidodinamica computazionale (CFD) riveste un ruolo chiave nella descrizione del moto di flussi turbolenti. Delle tre principali tipologie di simulazioni associate in CFD alla turbolenza, Direct Numerical Simulation (DNS), Large Eddy Simulation (LES) e Reynolds Averaged Navier Stokes Equations (RANS), simulazioni altamente affidabili di tipo DNS e LES sono sempre più richieste, in particolare nell&#39;ambito della sicurezza industriale e nucleare.<br>Nonostante questo, a causa delle fitte mesh necessarie alla descrizione del dominio di calcolo DNS e LES, l&#39;uso di questi metodi risulta particolarmente oneroso in termini di tempo, potenza e costi computazionali. Le grandi risorse richieste da DNS e LES rendono cruciale una corretta generazione della mesh, per la quale, al presente stato dell&#39;arte, non esiste un vero e proprio processo formale. Il presente lavoro di tesi, svolto in Olanda presso l&#39;azienda NRG dell&#39;ambito dei servizi nucleari, mira a proporre un criterio per la generazione della mesh di DNS e LES, al fine di ottimizzare la potenza di calcolo impiegata.<br>Il metodo proposto si incentra sull&#39;analisi delle scale di lunghezza della turbolenza, computate utilizzando più economiche simulazioni di tipo RANS. Il criterio è dapprima testato su una configurazione Channel Flow, attraverso l&#39;utilizzo di due diversi modelli di simulazioni RANS, ciascuno applicato a fluidi aventi tre diversi numeri di Reynolds. Infine, il metodo è valutato a posteriori su una configurazione più complessa, ossia Backward-Facing Step (BFS) flow. Su questa si sono sviluppate una simulazione di tipo RANS e una di tipo LES. La mesh della LES è stata concepita secondo i metodi convenzionali e, anche attraverso il confronto con dati sperimentali reperiti in letteratura, si paragonano i risultati ottenuti con quelli raggiungibili applicando il procedimento proposto.<br>In particolare, si è considerata l&#39;abilità del metodo di individuare i punti critici della griglia LES nonché di prevedere adeguati valori delle dimensioni di griglia.<br><br>Computational Fluid Dynamics (CFD) plays a key role in the description of turbulent flows, through three main models: Direct Numerical Simulation (DNS), Large Eddy Simulation (LES) e Reynolds Averaged Navier Stokes Equations (RANS). In the industrial and nuclear safety field, DNS and LES are the most requested models, since they are the most reliable and accurate of the three. However, because of the fine mesh they require to describe the domain, DNS and LES are extremely time consuming and costly in terms of computational power. At the present state-of-art, no formal method exists for generating correct mesh for DNS and LES. The present thesis work was developed during an internship at NRG, a Dutch nuclear services provider. This paper proposes a criterion for generating DNS and LES mesh to optimize the computational power requested. The proposed method is based on the turbulence length scales evaluation, through the more lightweight RANS simulations. Firstly, the criterion is tested in the Channel Flow configuration, where two different RANS models are applied to three fluids with different Reynolds Number each. Then, an a-posteriori evaluation is conducted in a more complex configuration, the Backward-Facing Step (BFS) flow. A RANS simulation and a LES, with an empirically set mesh, are computed and their results are compared with each other and with experimental data found in the literature. The mesh suggested by the method is compared both with the actual mesh used in LES and with the match between LES and experimental data. Lastly, the method&#39;s capability in predicting both the correct grid sizes modifications and the location of the discrepancies between LES and experimental data is discussed.
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