TURBULENT COMPLEX FLOW SIMULATION WITH CLASSICAL MODELING AND LARGE EDDY SIMULATION / SIMULAÇÃO DE ESCOAMENTO TURBULENTO COMPLEXO COM MODELAGEM CLÁSSICA E DE GRANDES ESCALAS

AUTOR(ES)

JOSE DINIZ MESQUITA ABRUNHOSA

DATA DE PUBLICAÇÃO

2003

RESUMO

Uma investigação da capacidade de previsão de modelos de turbulência baseados na modelagem estatística clássica e de grandes escalas é apresentada. A modelagem estatística clássica de turbulência (média de Reynolds) foi analisada, através da solução de escoamentos complexos, como, por exemplo, o escoamento turbulento em degrau (backstep). Especial atenção foi dada aos modelos kapa-epsilon de baixo Reynolds e as variantes renormalizadas (RNG). O comportamento dos vários termos da equação da energia cinética turbulenta na região da parede foram analisados em detalhes, especialmente o termo de difusão de pressão. Avaliou-se a importância da correta modelagem do termo de difusão de pressão sobre as predições dos modelos de baixo número de Reynolds, nas regiões de recirculação. Alguns modelos, propostos na literatura para o termo de difusão de pressão, foram também avaliados teórica e numericamente. A capacidade de previsão da metodologia de simulação de grandes escalas (LES por Large Eddy Simulation) também foi realizada. O desempenho do modelo de Smagorinsky para prever escoamentos limitados por fronteiras sólidas foi avaliado do ponto de vista computacional. Utilizou-se o método de volumes finitos para integrar tanto as equações médias de Reynolds quanto as equações LES. O escoamento turbulento em canal foi resolvido de modo bidimensional e tridimensional. Já o escoamento em degrau (backstep) foi resolvido exclusivamente de modo bidimensional, enquanto o escoamento em um duto de seção quadrada foi simulado de modo tridimensional. Os resultados foram comparados com aqueles obtidos pelos modelos de baixo Reynolds, analisando-se a relação custo-benefício.

ASSUNTO(S)

finite volume modelos de turbulencia volumes finitos reynolds average media de reynolds turbulence models

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