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Enriching MRI mean flow data of inclined jets in crossflow with Large Eddy Simulations
International Journal of Heat and Fluid Flow ( IF 2.6 ) Pub Date : 2019-12-01 , DOI: 10.1016/j.ijheatfluidflow.2019.108472
Pedro M. Milani , Ian E. Gunady , David S. Ching , Andrew J. Banko , Christopher J. Elkins , John K. Eaton

Abstract Measurement techniques such as Magnetic Resonance Velocimety (MRV) and Magnetic Resonance Concentration (MRC) are useful for obtaining 3D time-averaged flow quantities in complex turbulent flows, but cannot measure turbulent correlations or near-wall data. In this work, we use highly resolved Large Eddy Simulations (LES) to complement the experiments and bypass those limitations. Coupling LES and magnetic resonance experimental techniques is especially advantageous in complex non-homogeneous flows because the 3D data allow for extensive validation, creating confidence that the simulation results portray a physically realistic flow. As such we can treat the simulation as data, which “enrich” the original MRI mean flow results. This approach is demonstrated using a cylindrical and inclined jet in crossflow with three distinct velocity ratios, r = 1 , r = 1.5 , and r = 2 . The numerical mesh is highly refined in order for the subgrid scale models to have negligible contribution, and a systematic, iterative procedure is described to set inlet conditions. The validation of the mean flow data shows excellent agreement between simulation and experiments, which creates confidence that the LES data can be used to enrich the experiments with near-wall results and turbulent statistics. We also discuss some mean flow features and how they vary with velocity ratio, including wall concentration, the counter rotating vortex pair, and the in-hole velocity.

中文翻译:

用大涡模拟丰富横流中倾斜射流的 MRI 平均流量数据

摘要 磁共振速度 (MRV) 和磁共振浓度 (MRC) 等测量技术可用于获取复杂湍流中的 3D 时间平均流量,但无法测量湍流相关性或近壁数据。在这项工作中,我们使用高分辨率大涡模拟 (LES) 来补充实验并绕过这些限制。耦合 LES 和磁共振实验技术在复杂的非均匀流动中尤其有利,因为 3D 数据允许进行广泛的验证,从而使模拟结果描绘出真实的物理流动。因此,我们可以将模拟视为数据,它“丰富”了原始 MRI 平均流量结果。使用具有三个不同速度比,r = 1 ,r = 1.5 和 r = 2 的横流中的圆柱形和倾斜射流来演示这种方法。数值网格被高度细化,以便亚网格比例模型的贡献可以忽略不计,并且描述了一个系统的迭代程序来设置入口条件。平均流量数据的验证表明模拟和实验之间具有极好的一致性,这使人们相信 LES 数据可用于通过近壁结果和湍流统计丰富实验。我们还讨论了一些平均流动特征以及它们如何随速度比变化,包括壁浓度、反向旋转涡对和孔内速度。数值网格被高度细化,以便亚网格比例模型的贡献可以忽略不计,并且描述了一个系统的迭代程序来设置入口条件。平均流量数据的验证表明模拟和实验之间具有极好的一致性,这使人们相信 LES 数据可用于通过近壁结果和湍流统计丰富实验。我们还讨论了一些平均流动特征以及它们如何随速度比变化,包括壁浓度、反向旋转涡对和孔内速度。数值网格被高度细化,以便亚网格比例模型的贡献可以忽略不计,并且描述了一个系统的迭代程序来设置入口条件。平均流量数据的验证表明模拟和实验之间具有极好的一致性,这使人们相信 LES 数据可用于通过近壁结果和湍流统计丰富实验。我们还讨论了一些平均流动特征以及它们如何随速度比变化,包括壁浓度、反向旋转涡对和孔内速度。这使人们相信 LES 数据可用于通过近壁结果和湍流统计丰富实验。我们还讨论了一些平均流动特征以及它们如何随速度比变化,包括壁浓度、反向旋转涡对和孔内速度。这使人们相信 LES 数据可用于通过近壁结果和湍流统计丰富实验。我们还讨论了一些平均流动特征以及它们如何随速度比变化,包括壁浓度、反向旋转涡对和孔内速度。
更新日期:2019-12-01
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