NUMERICAL STUDY OF THE TURBULENT BOUNDARY LAYER WITH AN ADVERSE PRESSURE GRADIENT IN COMPRESSIBLE GAS FLOW

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

The turbulent boundary layer in supersonic flow with an adverse pressure gradient is numerically simulated using the three-parameter differential RANS turbulence model. The adverse pressure gradient is implemented by reducing the Mach number along the plate. The simulation is carried out for a number of values of the free-stream Mach number from 1.5 to 3.0 and the temperature factor equal to and different from unity. The results of calculating the integral and local flow characteristics testify that there is a significant effect of the adverse pressure gradient on the flow and heat transfer characteristics.

About the authors

V. G. Lushchik

Moscow State University, Institute of Mechanics

Email: vgl_41@mail.ru
Moscow, Russia

S. S. Popovich

Moscow State University, Institute of Mechanics

Email: pss@imec.msu.ru
Moscow, Russia

References

  1. Гиневский А.С., Иоселевич В.А., Колесников А.В. и др. Методы расчета турбулентного пограничного слоя. Механика жидкости и газа. М.: ВИНИТИ. 1978 Т. 11. С. 155–304.
  2. Иевлев В.М. Турбулентное движение высокотемпературных сплошных сред. М.: Наука, 1975. 256 с.
  3. Авдуевский В.С. Метод расчета пространственного турбулентного пограничного слоя в сжимаемом газе // Изв. АН СССР. ОТН. Механика и машиностроение. 1962. № 4. С. 3–12.
  4. Кутателадзе С.С., Леонтьев А.И. Тепломассообмен и трение в турбулентном пограничном слое. М.: Энергия. 1972. 342 с.
  5. Ковалев В.И., Лущик В.Г., Сизов В.И., Якубенко А.Е. Трехпараметрическая модель турбулентности: численное исследование пограничного слоя в сопле с завесным охлаждением // Изв. РАН. МЖГ. 1992. № 1. С. 48–57.
  6. Лущик В.Г., Павельев А.А., Якубенко А.Е. Трехпараметрическая модель сдвиговой турбулентности // Изв. АН СССР. МЖГ. 1978. № 3. С. 13.
  7. Лущик В.Г., Павельев А.А., Якубенко А.Е. Трехпараметрическая модель турбулентности: расчет теплообмена // Изв. АН СССР. МЖГ. 1986. № 2. С. 40–52.
  8. Лущик В.Г., Павельев А.А., Якубенко А.Е. Турбулентные течения. Модели и численные исследования (обзор) // Изв. РАН. МЖГ. 1994. № 4. С. 4–27.
  9. Лущик В.Г., Якубенко А.Е. Сравнительный анализ моделей турбулентности для расчета пристенного пограничного слоя // Изв. РАН. МЖГ. 1998. № 1. С. 44–58.
  10. Лущик В.Г., Якубенко А.Е. Сверхзвуковой пограничный слой на пластине. Сравнение расчета с экспериментом // Изв. РАН. МЖГ. 1998. № 6. С. 64–78.
  11. Clauser F.H. Turbulent Boundary Layers in Adverse Pressure Gradients // Journal of the Aeronautical Sciences. 1954. Vol. 21. P. 91–108.
  12. Monty J.P., Harun Z., Marusic I. A parametric study of adverse pressure gradient turbulent boundary layers // Int. J. Heat Fluid Flow. 2011. V. 32. P. 575–585.
  13. Araya G., Castillo L. Direct numerical simulations of turbulent thermal boundary layers subjected to adverse streamwise pressure gradients // Phys. Fluids. 2013. V. 25. № 095107.
  14. Harun Z., Monty J.P., Mathis R., Marusic I. Pressure gradient effects on the large-scale structure of turbulent boundary layers // J. Fluid Mech. 2013. V. 715. P. 477–498.
  15. Melnick M.B., Thurow B.S. Comparison of large-scale three-dimensional features in zero and adverse-pressure gradient turbulent boundary layers // AIAA J. 2015. V. 53. № 12. P. 1–14.
  16. Kiselev N.A., Leontiev A.I., Vinogradov Yu.A., Zditovets A.G., Popovich S.S. Heat transfer and skin-friction in a turbulent boundary layer under anon-equilibrium longitudinal adverse pressure gradient // Int. J. Heat Fluid Flow. 2021. V. 89. № 108801. 16 p.
  17. Лущик В.Г., Макарова М.С. Численное исследование турбулентного пограничного слоя с положительным градиентом давления // Изв. РАН. МЖГ. 2022. № 3. С. 102–114.
  18. Donovan J.F., Spina E.F., Smits A.J. The structure of a supersonic turbulent boundary layer subjected to concave surface curvature // J. Fluid Mech. 1994. V. 259. № 1.
  19. Smith D.R., Smits A.J. A study of the effects of curvature and a supersonic turbulent boundary layer // Exp. Fluids. 1995. V. 18. № 363.
  20. Franko K.J., Lele S. Effect of adverse pressure gradient on high speed boundary layer transition // Phys. Fluids. 2014. V. 26. № 024106.
  21. Wang Q.C., Wang Z.G., Zhao Y.X. On the impact of adverse pressure gradient on the supersonic turbulent boundary layer // Phys. Fluids. 2016. V. 28. № 116101. https://doi.org/10.1063/1.4968527
  22. Wang Q.C., Wang Z.G. Structural characteristics of the supersonic turbulent boundary layer subjected to concave curvature // Appl. Phys. Lett. 2016. V. 108. № 114102.
  23. Wang Q.C., Wang Z.G., Zhao Y.X. An experimental investigation of the supersonic turbulent boundary layer subjected to concave curvature // Phys. Fluids. 2016. V. 28. № 096104.
  24. Wang Q.C., Wang Z.G., Zhao Y.X. The impact of streamwise convex curvature on the supersonic turbulent boundary layer // Phys. Fluids. 2017. V. 29. № 11. 116106.
  25. Wenzel C., Gibis T., Kloker M., Rist U. Self-similar compressible turbulent boundary layers with pressure gradients. Part 1. Direct numerical simulation and assessment of Morkovin’s hypothesis // J. Fluid Mech. 2019. V. 880. P. 239–283.
  26. Houra T., Nagano Y. Effects of adverse pressure gradient on heat transfer mechanism in thermal boundary layer // Int. J. Heat Fluid Flow. 2006. V. 27. № 5. P. 967–976.
  27. Duan L., Beekman I., Martin M.P. Direct numerical simulation of hypersonic turbulent boundary layers. Part 2. Effect of wall temperature // J. Fluid Mech. 2010. V. 655. P. 419–445.
  28. Duan L., Martin M.P. Direct numerical simulation of hypersonic turbulent boundary layers. Part 4. Effect of high enthalpy // J. Fluid Mech. 2011. V. 684. P. 25–59.
  29. Zhang Y.S., Bi W.T., Hussain F., She Z.S. A generalized Reynolds analogy for compressible wall-bounded turbulent flows // J. Fluid Mech. 2014. V. 739. P. 392–420.
  30. Wenzel C., Gibis T., Kloker M., Rist U. Reynolds analogy factor in self-similar compressible turbulent boundary layers with pressure gradients // J. Fluid Mech. 2021. V. 907. № 4. https://doi.org/10.1017/jfm.2020.876
  31. Леонтьев А.И., Лущик В.Г., Макарова М.С., Попович С.С. Коэффициент восстановления температуры в сжимаемом турбулентном пограничном слое // Теплофизика высоких температур. 2022. Т. 60. № 3. С. 455–480.
  32. Лущик В.Г., Павельев А.А., Якубенко А.Е. Уравнение переноса для турбулентного потока тепла. Расчет теплообмена в трубе // Изв. АН СССР. МЖГ. 1988. № 6. С. 42.
  33. Шлихтинг Г. Теория пограничного слоя. М: Наука, 1974. 711 с.
  34. Лущик В.Г., Павельев А.А. Решмин А.И., Якубенко А.Е. Влияние граничных условий на переход к турбулентности в пограничном слое на пластине при большом уровне внешних возмущений // Изв. РАН. МЖГ. 1999. № 6. С. 111.
  35. Козлов Л.В. Экспериментальное исследование поверхностного трения на плоской пластине в сверхзвуковом потоке при наличии теплообмена // Изв. АН СССР. ОТН. Механика и машиностроение. 1963. № 2. С. 11–19.
  36. Лущик В.Г., Макарова М.С. Численное исследование влияния числа Прандтля на коэффициенты восстановления температуры и аналогии Рейнольдса в пограничном слое на пластине // ТВТ. 2016. Т. 54. № 3. С. 401–407.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

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».