Numerical Simulation of Turbulent Flow in a Rotating Rectangular 90° Bend Channel

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The article presents numerical simulation of turbulent flow in a rotating rectangular 90° bend channel using the WMLES method, and the effect of rotation on the flow structure is studied. The article also presents a study of the accuracy of various semi-empirical turbulence models for closing the Reynolds equations for flows of this type by comparison with the WMLES results for the cases with and without rotation.

About the authors

V. D. Golubkov

Laboratory of Computational Hydro- and Aeroacoustics and Turbulence Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

Email: golubkovvd@gmail.com
194064, St. Petersburg, Russia

A. V. Garbaruk

Laboratory of Computational Hydro- and Aeroacoustics and Turbulence Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

Author for correspondence.
Email: golubkovvd@gmail.com
194064, St. Petersburg, Russia

References

  1. Pallares J., Davidson L. Large-eddy Simulation of Turbulent Flow in a Rotating Square Duct // Phys. Fluids. 2000. V. 12. № 11. P. 2878.
  2. Grundestam O., Wallin S., Johansson A.V. Direct Numerical Simulations of Rotating Turbulent Channel Flow // Fluid Mech. 2008. V. 598. P. 177.
  3. Martensson G.E., Gunarsson J., Johansson A.V., Moberg H. Experimental Investigation of a Rapidly Rotating Turbulent Duct Flow // Exp. Fluid. 2002. V. 33. P. 482.
  4. Fasquelle A., Pellé J., Harmand S., Shevchuk I. Nume-rical Study of Convective Heat Transfer Enhancement in a Pipe Rotating around a Parallel Axis // J. Heat Transfer. 2014. V. 136. № 5. HT-12-1501.
  5. Morris W.D., Woods J.L. Heat Transfer in the Entrance Region of Tubes Rotate about Parallel Axis // Archive J. Mech. Eng. Sci. 1985. V. 20. № 6. P. 319.
  6. Qin Z., Pletcher R. Large Eddy Simulation of Turbulent Heat Transfer in a Square Duct // Int. J. Heat Fluid Flow. 2006. V. 27. № 3. P. 371.
  7. Hsieh A.S., Biringen S. Effects of Rotation on Turbulent Production // J. Appl. Math. Phys. 2019. V. 7. P. 298.
  8. Dutta S., Andrews M.J., Han J. Prediction of Turbulent Heat Transfer in Rotating Smooth Square Ducts // Int. J. Heat Mass Transfer. 1996. V. 39. № 12. P. 2505.
  9. Сухов Р.Д. CFD-моделирование движения потока жидкости во вращающемся канале // Инновационный потенциал развития науки в современном мире. Сб. ст. по матер. Междун. науч.-практ. конф. Уфа. 24 сент. 2019. Уфа: НИЦ “Вестник науки”, 2019. С. 26.
  10. Вачагина Е.К. Гидродинамическая структура потока при течении вязких жидкостей во вращающихся конфузор-диффузорных каналах // Изв. РАН. Механика жидкости и газа. 2016. № 4. С. 21.
  11. Hellström L.H.O., Zlatinov M.B., Cao G., Smiths A.J. Turbulent Pipe Flow Downstream a 90° Bend // J. Fluid Mech. 2013. V. 735. R7.
  12. Morris W.D., Dias F.M. Turbulent Heat Transfer in a Revolving Square-sectioned Tube // Mech. Eng. Sci. 1980. V. 22. № 2. P. 95.
  13. Morris W.D., Ghavami-Nasr G. Heat Transfer Measurements in Rectangular Channels with Orthogonal Mode Rotation // J. Turbomach. 1991. V. 113. P. 339.
  14. Lupi V., Canton J., Schlatter P. Global Stability Analysis of a 90°-Bend Pipe Flow // Int. J. Heat Fluid Flow. 2020. V. 86. 108742.
  15. Naji Abhari M., Ghodsian M., Vaghefi M., Panahpur N. Experimental and Numerical Simulation in a 90° Bend // Flow Meas. Instrum. 2010. V. 21. № 3. P. 292.
  16. Dutta P., Saha S., Nandi N., Pal N. Numerical Study on Flow Separation in 90° Pipe Bend under High Reynolds Number by k−ε Modelling // Eng. Sci. Technol. Int. J. 2016. V. 19. № 2. P. 904.
  17. Liou T.-M., Chen C.-C., Chen M.-Y. TLCT and LDV Measurements of Heat Transfer and Fluid Flow in a Rotating Sharp Turning Duct // Int. J. Heat Mass Transfer. 2001. V. 44. № 9. P. 1777.
  18. Gallo M., Astaria T., Carlomagno G.M. Heat Transfer Measurements in Rotating Channel // 12th Int. Symp. on Flow Visualization. Germany. 2006.
  19. Gallo M., Astaria T. PIV Measurements in Rotating Channel // 7th Int. Symp. on PIV. Rome. 2007.
  20. Sewall E.A., Tafti D.K., Graham A.B., Thole. K.A. Experimental Validation of Large Eddy Simulation of Flow and Heat Transfer in a Stationary Ribbed Duct // Heat Fluid Flow. 2006. V. 27. P. 243.
  21. Xu Q., Yang Y. Reynolds Stress Constrained Karge Eddy Simulation of Separation Flows in a U-duct // Propuls. Power Res. 2014. V. 3. № 2. P. 1.
  22. Smirnov E., Panov D., Ris V., Goryachev V. Towards DES in CFD Optimization: the Case of a Sharp U-bend with/without Rotation // J. Mech. Sci. Technol. 2020. V. 34. № 4. P. 1557.
  23. Venters R., Helenbrook B., Ahmadi G. Numerical Simulation of a Turbulent Flow Through a 90° Elbow // ASME-JSME-KSME 8th Joint Fluids Eng. Conf. 2019.
  24. Edo Y., Obi S., Masuda S. Heat Transfer Experiments in Rotating Boundary Flow // Heat Fluid Flow. 2000. V. 21. P. 684.
  25. Себиси Т., Брэдшоу П. Конвективный теплообмен. Физические основы и вычислительные методы. М.: Мир, 1987. 592 с.
  26. Shur M.L., Strelets M.K., Travin A.K., Spalart P.R. Turbulence Modeling in Rotating and Curved Channels: Assessing the Spalart-Shur Correction // AIAA J. 2000. V. 38. № 5. P. 784.
  27. Yakhot V., Orszag S.A. Renormalization Group Analysis of Turbulence. I. Basic Theory // J. Sci. Comput. 1986. V. 1. № 1. P. 3.
  28. Smirnov P.E., Menter F.R. Sensitization of the SST Turbulence Model to Rotation and Curvature by Applying the Spalart-Shur Correction Term // ASME J. Turbomach. 2009. V. 131. 041010.
  29. Wilcox D.C. Turbulence Modeling for CFD. California: DCW Industries, Inc. La Canada, 1998.
  30. Shur M.L., Spalart P.R., Strelets M.K., Travin A.K. A Hybrid RANS-LES Approach With Delayed-DES and Wall-Modelled LES Capabilities // Int. J. Heat Fluid Flow. 2008. V. 29. № 6. P. 1638.
  31. Shur M.L., Spalart P.R., Strelets M.K., Travin A.K. Synthetic Turbulence Generators for RANS-LES Interfa-ces in Zonal Simulations of Aerodynamic and Aeroacoustic Problems // Flow Turbulence Combust. 2014. V. 93. № 1. P. 63.
  32. Mathur S.R., Murthy J.Y. A Pressure-based Method for Unstructured Meshes // Numer. Heat Transfer. 1997. V. 32. P. 195.
  33. Barth T.J., Jespersen D. The Design and Application of Upwind Schemes on Unstructured Meshes // Tech. Rep. AIAA-89-0366. Reno, Nevada. 1989.
  34. Патанкар С. Численные методы решения задач теплообмена и динамики жидкости. М.: Энергоатомиздат, 1984. Пер. с англ. 124 с.
  35. Holmes D.G., Connell S.D. Solution of the 2D Navier−Stokes Equations on Unstructured Adaptive Grids // AIAA Paper 1989-1548. 1989.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2.

Download (77KB)
Indexing metadata
3.

Download (252KB)
Indexing metadata
4.

Download (204KB)
Indexing metadata
5.

Download (408KB)
Indexing metadata
6.

Download (287KB)
Indexing metadata
7.

Download (408KB)
Indexing metadata
8.

Download (301KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2023 В.Д. Голубков, А.В. Гарбарук

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».