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    基于格子Boltzmann方法后臺(tái)階流動(dòng)特性的研究

    2020-05-08 02:50:12喬振軒王樹青王淑彥
    關(guān)鍵詞:附著點(diǎn)雷諾數(shù)湍流

    喬振軒,王樹青,王淑彥

    (1.東北石油大學(xué)石油工程學(xué)院,黑龍江大慶163318;2.大慶油田有限責(zé)任公司第四采油廠,黑龍江大慶163000)

    后臺(tái)階流動(dòng)是流體力學(xué)中一種非常典型的分離流動(dòng),如壩面溢流、管道中的突擴(kuò)、繞飛行器和建筑物氣流流動(dòng)等。在這種流動(dòng)中,流體流過臺(tái)階后會(huì)發(fā)生分離,在臺(tái)階角處形成回流渦,待繞過回流渦后再與壁面接觸,然后繼續(xù)沿著壁面流動(dòng)。在分離流動(dòng)研究中,最常用的簡(jiǎn)化模型就是后臺(tái)階流動(dòng),因?yàn)槠鋷缀涡螤詈?jiǎn)單,具有分離流的流動(dòng)特性,所以被廣泛研究討論,在工程設(shè)備上有很多應(yīng)用。

    雷諾數(shù)是衡量流體流動(dòng)狀態(tài)的主要無因次數(shù),在后臺(tái)階流動(dòng)中雷諾數(shù)主要用來表征臺(tái)階后產(chǎn)生的渦旋狀況。H.Nowruzi等[1]采用能量梯度法研究了不同雷諾數(shù)和膨脹比下二維層流后臺(tái)階(BFS)流動(dòng)的不穩(wěn)定性,且通過速度、渦度和能量梯度函數(shù)的分布來研究流動(dòng)的不穩(wěn)定性。V.I.Terekhov等[2]通過PIV實(shí)驗(yàn)研究了臺(tái)階上肋片對(duì)后臺(tái)階流動(dòng)的影響,獲得了單個(gè)肋片對(duì)平均流速和湍流波動(dòng)的影響規(guī)律,分析了肋片的位置和高度對(duì)再循環(huán)區(qū)域的影響。

    格子Boltzmann方法(LBM)作為一種復(fù)雜流動(dòng)的數(shù)值模擬方法,具有形式簡(jiǎn)單、復(fù)雜邊界易于處理等優(yōu)點(diǎn),受到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注[3-5]。大渦模擬(LES)方法是對(duì)湍流脈動(dòng)的一種空間平均,通過某種濾波函數(shù)將大尺度的渦和小尺度的渦分離開,大尺度的渦直接模擬,小尺度的渦用模型來封閉,因而它是求解高雷諾數(shù)湍流流動(dòng)的主要方法。將LBM與LES結(jié)合起來的LBM-LES的方法提高了計(jì)算的準(zhǔn)確度和速度,目前常被用于模擬復(fù)雜流場(chǎng)的高雷諾數(shù)流動(dòng)。O.Malaspinas等[4]提出了基于LBM的大渦模擬的原始壁模型,它依賴于第一個(gè)離壁單元內(nèi)的速度分布或湍流邊界層方程的解,該模型具有較好的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。H.Si等[5]采用LBM-LES的方法模擬高雷諾數(shù)下的流體流動(dòng),結(jié)果表明LBM結(jié)合大渦模擬模型可以有效地模擬高雷諾數(shù)流動(dòng)。A.Pradhan等[6]采用LBM-LES模擬通道中的湍流,研究結(jié)果表明,這種方法適合復(fù)雜幾何結(jié)構(gòu)的流場(chǎng)并且計(jì)算穩(wěn)定。K.N.Premnath等[7]采用LBM-LES模擬了后臺(tái)階流動(dòng),對(duì)再循環(huán)和再附著區(qū)域內(nèi)的湍流信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì),與直接模擬結(jié)果和實(shí)驗(yàn)結(jié)果吻合。A.F.A.Gawad等[8]采用LBMLES研究了在二維通道內(nèi)障礙物后面的湍流特性和渦旋脫落機(jī)理,結(jié)果表明,對(duì)于一個(gè)和兩個(gè)方形障礙物的兩種情況下渦旋脫落具有不同的特征。

    本文采用LBM-LES研究高雷諾數(shù)下的后臺(tái)階流動(dòng),得到后臺(tái)階流動(dòng)的演變過程,并且與文獻(xiàn)中的數(shù)據(jù)作對(duì)比,以此來驗(yàn)證模擬結(jié)果的正確性。

    1 數(shù)學(xué)模型及數(shù)值方法

    1.1 格子Boltzmann方法(LBM)

    玻爾茲曼方程是描述粒子速度分布函數(shù)f時(shí)空變化的守恒方程:

    式中,ξ表示粒子的速度,Ω(f)是表示碰撞的影響的碰撞算子。對(duì)該方程進(jìn)行離散可以得到格子Boltzmann方程(LBE):

    由于碰撞算子設(shè)計(jì)極為復(fù)雜的非線性積分,Boltzmann方程在應(yīng)用中受到的限制很大。人們?yōu)榇颂岢隽撕芏喾N簡(jiǎn)化的碰撞算子或碰撞模型。BGK模型[9]是最簡(jiǎn)單也最常用的碰撞算子模型,該模型的碰撞算子表示為:

    引入BGK模型后,格子Boltzmann方程可近似為:

    式中,fi(x,t)是粒子在t時(shí)刻x處離散速度為ci的分布函數(shù),τ為松弛時(shí)間,Δt為時(shí)間步長(zhǎng),feqi為對(duì)應(yīng)的平衡態(tài)分布函數(shù)。

    BGK模型中,由Y.H.Qian等[10]提出的DnQb模型(n為空間維數(shù),b為離散速度數(shù))最有代表性。本文采用D3Q19模型,在三維空間內(nèi)有19個(gè)離散速度,如圖1所示。

    圖1 D3Q19模型Fig.1 D3Q19 model

    在D3Q19模型中,平衡態(tài)分布函數(shù)可表示為:

    式中,ωi為權(quán)系數(shù),cs為聲速。.

    可以根據(jù)式(6)來計(jì)算宏觀密度和宏觀速度:

    1.2 基于格子Boltzmann方法的大渦模擬(LBM-LES)

    大渦模擬的基本方法是通過直接求解N-S方程來模擬大尺度的運(yùn)動(dòng),通過亞格子格式模擬小尺度運(yùn)動(dòng)。大渦模擬的第一步就是進(jìn)行濾波操作:

    式中,w是速度、密度等流場(chǎng)宏觀量,G為空間濾波函數(shù)。假設(shè)過濾過程和求導(dǎo)過程可以交換,將濾波運(yùn)算用于N-S方程,則可得到相應(yīng)的濾波控制方程。

    連續(xù)方程:

    目前,較常用的湍流亞格子尺度模型是Smagorinsky 模型[11]:

    式中,δij為 Krone-cker張量;νt為渦黏性系數(shù);||為大尺度應(yīng)變張量Sij的模;C為Smagorinsky常數(shù),C>0;Δ為濾波寬度。

    本文采用基于格子Boltzmann方法的大渦模擬(LBM-LES),仿照Smagorinsky亞格子模型的思路,保持模型中的平衡分布函數(shù)不變,以及原模型中的馳豫時(shí)間與黏性的關(guān)系,即:

    式(13)中,總黏性系數(shù)νtot分為物理動(dòng)力黏性ν0和渦黏性νt兩部分:

    根據(jù)過濾節(jié)點(diǎn)的分布函數(shù)的非平衡部分求得[12]:

    聯(lián)立上述方程,即可求得|-S|。

    至此,D3Q19的演化方程變?yōu)椋?/p>

    將 τtot、||帶入式(15),即可求得 BGK 模型中的總碰撞算子,代入演化方程式(19),即可求解。

    1.3 計(jì)算參數(shù)和邊界條件

    后臺(tái)階流動(dòng)數(shù)值模擬的計(jì)算域幾何結(jié)構(gòu)如圖2所示。流體沿X軸方向從通道左側(cè)流入,速度由雷諾數(shù)計(jì)算得出,通過改變?nèi)肟谒俣雀淖兝字Z數(shù),從通道右側(cè)出口流出,出口為壓力出口,壓力為101 kPa,上下壁面和臺(tái)階壁面為標(biāo)準(zhǔn)反彈格式,而通道的前后壁面為非平衡外推邊界條件。臺(tái)階位于通道左側(cè),長(zhǎng)度為L(zhǎng),寬度為D,高度為H。通道長(zhǎng)度為L(zhǎng)c,寬度為Dc,高度為Hc,具體幾何尺寸和流體物性參數(shù)如表1所示。

    圖2 三維后臺(tái)階流動(dòng)模型Fig.2 The three-dimensional model of back-facing step flow

    表1 后臺(tái)階流動(dòng)基礎(chǔ)模型運(yùn)算參數(shù)設(shè)置Table 1 The basic parameters of back-facing step flow simulation

    由于網(wǎng)格的分辨率同時(shí)影響計(jì)算的精度和效率,所以需要驗(yàn)證網(wǎng)格的無關(guān)性。分別采用100×20×20、150×30×30、200×40×40和 250×50×50四種網(wǎng)格劃分情況模擬后臺(tái)階流動(dòng),得出四種計(jì)算結(jié)果的漩渦大小差異很小,但較密的網(wǎng)格可以預(yù)測(cè)出詳細(xì)的漩渦內(nèi)部結(jié)構(gòu),綜合考慮計(jì)算精度與成本,選擇200×40×40這種網(wǎng)格進(jìn)行下列的模擬計(jì)算。

    2 結(jié)果與討論

    2.1 瞬時(shí)流場(chǎng)渦結(jié)構(gòu)的演變過程

    圖3表示不同時(shí)刻臺(tái)階后部流體的流線分布,即描述流場(chǎng)的渦結(jié)構(gòu)的瞬時(shí)變化。從圖3中可以看出,隨著時(shí)間逐漸推移,流體流過臺(tái)階后首先經(jīng)歷了分離層的分離,在臺(tái)階后形成了與臺(tái)階尺寸相近的沿著流動(dòng)方向的旋渦。旋渦內(nèi)的流體進(jìn)行的是有旋流動(dòng),旋轉(zhuǎn)方向?yàn)轫槙r(shí)針。隨著時(shí)間的推移,旋渦狀結(jié)構(gòu)的尺寸逐漸增大,緩慢進(jìn)入到充分發(fā)展階段,在臺(tái)階下游形成穩(wěn)定的回流區(qū)域,這是后臺(tái)階流動(dòng)過程中表現(xiàn)出的主要特性。此外,從圖3中還可以看出,有少量流體沿展向方向流動(dòng),說明對(duì)后臺(tái)階流動(dòng)進(jìn)行三維的數(shù)值模擬是必要的。

    2.2 后臺(tái)階流動(dòng)回流區(qū)研究

    在研究后臺(tái)階流體流動(dòng)時(shí),通常用再附著點(diǎn)與分離點(diǎn)之間的距離表示回流區(qū)域的長(zhǎng)度,而回流區(qū)域長(zhǎng)度與臺(tái)階高度的比值K是對(duì)后臺(tái)階流體流動(dòng)特性進(jìn)行定量分析的重要參數(shù)。K值計(jì)算公式如下:

    式中,H為臺(tái)階高度;S為回流區(qū)域長(zhǎng)度。

    回流區(qū)域的長(zhǎng)度可以通過對(duì)流體的軸向速度進(jìn)行分析而取得。首先,分離點(diǎn)的位置是固定的,位于臺(tái)階后壁面上邊緣,其次,再附著點(diǎn)位于通道下壁面,假設(shè)當(dāng)通道下壁面附近流體軸向速度不再為負(fù)時(shí)的位置為(x1,y1,z1),那么就可以根據(jù)該點(diǎn)來確定再附著點(diǎn)的位置。

    圖4表示流動(dòng)穩(wěn)定后通道中沿流動(dòng)方向,不同位置處流體的軸向速度沿徑向的分布曲線。從圖4中可以看出,臺(tái)階后壁面附近(X/l=22)流體的軸向速度均為負(fù)值,但是數(shù)值比較小,整體上接近于0,此處軸向速度沿徑向的分布沒有明顯的規(guī)律;靠近漩渦區(qū)域內(nèi)部(X/l=50,X/l=60,X/l=80)流體的軸向速度沿徑向的分布規(guī)律性較為明顯,沿著流動(dòng)方向,回流區(qū)減弱,在旋渦中心位置出現(xiàn)最大值,而后逐漸減小;當(dāng)X/l=94時(shí),流體的速度值全部為正。通過計(jì)算得出中軸面上流動(dòng)穩(wěn)定后K值約為3.38。

    圖3 瞬時(shí)流場(chǎng)渦結(jié)構(gòu)的演變Fig.3 Evolution of vortex structure in transient flow field

    圖5 表示通道內(nèi)不同軸向截面旋渦的K值變化。通道中心區(qū)域臺(tái)階后回流區(qū)域長(zhǎng)度與K值較為接近。隨著位置偏離,臺(tái)階后回流區(qū)域長(zhǎng)度逐漸變短,K值隨之減小。鑒于中軸面上漩渦的K值最大,因此在進(jìn)行對(duì)比時(shí)均選取中軸面上的K值代表漩渦的K值。

    2.3 雷諾數(shù)對(duì)后臺(tái)階流動(dòng)的影響

    流體的流動(dòng)參數(shù)對(duì)后臺(tái)階流體流動(dòng)特性有不可忽視的影響,其中雷諾數(shù)是十分重要的影響因素之一。本節(jié)將分別針對(duì)低雷諾數(shù)和高雷諾數(shù)兩種情況來研究不同雷諾數(shù)下后臺(tái)階流動(dòng)特性。

    圖4 流體軸向速度沿徑向分布Fig.4 The radial distribution of the fluid axial velocity

    圖5 不同軸向截面處K值Fig.5 Variation of K value versus axial sections

    2.3.1 低雷諾數(shù)下后臺(tái)階流體流動(dòng)特性的研究

    圖6表示低雷諾數(shù)情況下,不同雷諾數(shù)時(shí)通道內(nèi)流體的流線圖。從圖6中可以看出,在低雷諾數(shù)情況下,雷諾數(shù)對(duì)通道內(nèi)再附著點(diǎn)的位置和臺(tái)階后回流區(qū)域的長(zhǎng)度具有較為重要的影響。隨著雷諾數(shù)逐漸增大,通道中臺(tái)階后的旋渦狀結(jié)構(gòu)更加明顯,旋渦狀結(jié)構(gòu)內(nèi)流體的運(yùn)動(dòng)形態(tài)也更加清晰。但是隨著雷諾數(shù)增加,旋渦狀結(jié)構(gòu)內(nèi)部的流體受黏滯力影響下降,與通道上部流體之間的速度梯度隨之變小。臺(tái)階后再附著點(diǎn)與分離點(diǎn)的距離隨著雷諾數(shù)的增加而變大。

    圖6 不同低雷諾數(shù)下旋渦區(qū)域流線分布Fig.6 Streamlines distribution of vortex versus low Reynolds numbers

    圖7 表示回流區(qū)長(zhǎng)度隨雷諾數(shù)的變化曲線。從圖7中可以看出,隨著雷諾數(shù)的增大,慣性力與黏性力的比值逐漸增加,慣性力對(duì)流體的流動(dòng)的控制相對(duì)變大,黏性力對(duì)流體的影響相對(duì)變小,由黏性力控制的回流過程逐漸變得困難,導(dǎo)致回流區(qū)域的長(zhǎng)度變大。

    圖7 回流區(qū)長(zhǎng)度隨低雷諾數(shù)的變化曲線Fig.7 Variation of the length of the recirculation zone versus low Reynolds numbers

    圖8 表示K值隨Re的變化曲線。從圖8中可以看出,K值隨雷諾數(shù)的增加而增加,但增長(zhǎng)幅度逐漸變小。說明了在低雷諾數(shù)時(shí)慣性力的增加對(duì)回流的影響更大,隨著雷諾數(shù)的增加慣性力的影響逐漸減弱。S.N.Sinha等[13]在風(fēng)洞中布置了一個(gè)后臺(tái)階裝置,模擬三維后臺(tái)階流動(dòng),B.F.Armaly等[14]的實(shí)驗(yàn)則是在二維的裝置中完成的。將計(jì)算結(jié)果與Sinha、Armaly的模擬結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,可以發(fā)現(xiàn)計(jì)算結(jié)果與Sinha的結(jié)果基本吻合,與Armaly的結(jié)果有一定差異,這是因?yàn)锳rmaly的模擬結(jié)果是通過二維計(jì)算得到的,而本文的計(jì)算為三維模擬,同時(shí)也說明了雷諾數(shù)的增加,三維展向流動(dòng)增強(qiáng)。

    圖8 不同雷諾數(shù)時(shí)K值變化Fig.8 Variation of K value versus low Reynolds numbers

    2.3.2 高雷諾數(shù)下后臺(tái)階流體流動(dòng)特性 圖9為不同雷諾數(shù)時(shí)后臺(tái)階流動(dòng)的流線圖。從圖9中可以看出,隨著雷諾數(shù)的增加,流體的非均勻流動(dòng)特性增強(qiáng)。在高雷諾數(shù)下,首先,對(duì)于處在通道上部的流體而言,由于通道內(nèi)流體處于充分發(fā)展的湍流狀態(tài),這部分流體的流動(dòng)也變得不再穩(wěn)定,表現(xiàn)出了一定的無序性。其次,對(duì)于處在臺(tái)階后部的流體而言,臺(tái)階后依然會(huì)形成一個(gè)充分發(fā)展的漩渦狀結(jié)構(gòu)。漩渦狀結(jié)構(gòu)隨雷諾數(shù)的增加而逐漸變得明顯,之后又變得紊亂,這是由于超大的慣性力,造成了流動(dòng)的無序性。再附著點(diǎn)與分離點(diǎn)之間的距離隨著雷諾數(shù)的增大而增長(zhǎng),增長(zhǎng)幅度逐漸降低,在Re=8 000時(shí)達(dá)到峰值,之后逐漸減小,最后趨于一個(gè)定值,說明了慣性力對(duì)通道內(nèi)流動(dòng)的影響具有一定的局限性。

    Armaly等實(shí)驗(yàn)研究了雷諾數(shù)為70~8 000的二維后臺(tái)階流動(dòng),采用激光多普勒獲得測(cè)量結(jié)果。P.M.Nadge等[15]在兩種不同ER比的風(fēng)洞中進(jìn)行了二維的后臺(tái)階流動(dòng)實(shí)驗(yàn),并對(duì)不同雷諾數(shù)下的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析。將計(jì)算結(jié)果與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果見圖10。由圖10可知,計(jì)算結(jié)果與實(shí)驗(yàn)值略有差異,模擬結(jié)果與Armaly等的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)基本一致,與Nadge等的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的誤差為7.69%。分析其原因主要是:首先,Nadge等的實(shí)驗(yàn)是在二維的情況下進(jìn)行的,本文的數(shù)據(jù)是在三維的模擬中獲得的,在高雷諾數(shù)下的三維湍流模擬中,存在著很強(qiáng)的展向流動(dòng),會(huì)對(duì)回流區(qū)域的形態(tài)產(chǎn)生影響。

    圖9 不同雷諾數(shù)時(shí)漩渦區(qū)域流線分析Fig.9 Streamlines distribution of vortex versus high Reynolds numbers

    其次,ER值和臺(tái)階高度均對(duì)流場(chǎng)有一定影響,Nadge等的實(shí)驗(yàn)在這兩點(diǎn)都有一定差異,這一點(diǎn)也會(huì)在一定程度上導(dǎo)致結(jié)果的差異。最后,本文采用LBM-LES的方法模擬后臺(tái)階流動(dòng)在高雷諾數(shù)下的運(yùn)動(dòng)規(guī)律,模擬過程中使用的Smagorinsky常數(shù)C的取值,對(duì)湍流的模擬會(huì)產(chǎn)生一定程度的影響,但在本文的計(jì)算中,取其均值為0.1,因而會(huì)與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)產(chǎn)生誤差。通過對(duì)比,可以說明LBM-LES模型可以用來模擬高雷諾數(shù)下后臺(tái)階流動(dòng)。

    圖10 不同高雷諾數(shù)時(shí)K值變化Fig.10 Variation of K value versus high Reynolds numbers

    3 結(jié) 論

    基于LBM對(duì)雷諾數(shù)對(duì)后臺(tái)階流動(dòng)的影響進(jìn)行了研究,所的結(jié)論如下:

    (1)在低雷諾數(shù)情況下,臺(tái)階后再附著點(diǎn)與分離點(diǎn)的距離隨著雷諾數(shù)的增加而變大;K值隨雷諾數(shù)的增加而增加,但增長(zhǎng)幅度逐漸變小。

    (2)在高雷諾數(shù)情況下,臺(tái)階后再附著點(diǎn)與分離點(diǎn)的距離隨著雷諾數(shù)的增加而增加,增長(zhǎng)幅度逐漸降低,當(dāng)Re=8 000時(shí),再附著點(diǎn)與分離點(diǎn)之間的距離趨于穩(wěn)定,并達(dá)到峰值;隨著雷諾數(shù)的繼續(xù)增大,這個(gè)距離開始減小,最終趨于一個(gè)定值。

    (3)對(duì)于高雷諾數(shù)下的后臺(tái)階流動(dòng),本文采用了LES-LBM的方法進(jìn)行模擬,與前人的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)吻合得很好,表明利用LBM-LES模型對(duì)高雷諾數(shù)后臺(tái)階流動(dòng)進(jìn)行模擬具有較高的精確性。

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