CNS.1 Compressible Navier-Stokes Time Averaged

Σχετικά έγγραφα
Π Ο Λ Ι Τ Ι Κ Α Κ Α Ι Σ Τ Ρ Α Τ Ι Ω Τ Ι Κ Α Γ Ε Γ Ο Ν Ο Τ Α

The Euler Equations! λ 1. λ 2. λ 3. ρ ρu. E = e + u 2 /2. E + p ρ. = de /dt. = dh / dt; h = h( T ); c p. / c v. ; γ = c p. p = ( γ 1)ρe. c v.

Α Ρ Ι Θ Μ Ο Σ : 6.913

2. Α ν ά λ υ σ η Π ε ρ ι ο χ ή ς. 3. Α π α ι τ ή σ ε ι ς Ε ρ γ ο δ ό τ η. 4. Τ υ π ο λ ο γ ί α κ τ ι ρ ί ω ν. 5. Π ρ ό τ α σ η. 6.

Α Ρ Η Θ Μ Ο : ΠΡΑΞΗ ΣΡΟΠΟΠΟΙΗΗ ΠΡΑΞΗ ΚΑΣΑΘΕΗ ΟΡΩΝ

Multi-dimensional Central Limit Theorem

Coupling strategies for compressible - low Mach number flows

Multi-dimensional Central Limit Theorem

Generalized Normal Type-2. Triangular Fuzzy Number

ΔΙΑΛΕΞΗ ΤΥΡΒΗ. Περιεχόμενα:


ηµήτρης Τσίνογλου ρ. Μηχανολόγος Μηχανικός

P AND P. P : actual probability. P : risk neutral probability. Realtionship: mutual absolute continuity P P. For example:

6.003: Signals and Systems

Errata Sheet. 2 k. r 2. ts t. t t ... cos n W. cos nx W. W n x. Page Location Error Correction 2 Eq. (1.3) q dt. W/m K. 100 Last but 6 2.

T : g r i l l b a r t a s o s Α Γ Ί Α Σ Σ Ο Φ Ί Α Σ 3, Δ Ρ Α Μ Α. Δ ι α ν ο μ έ ς κ α τ ο ί κ ο ν : 1 2 : 0 0 έ ω ς 0 1 : 0 0 π μ

ΦΑΙΝΟΜΕΝΑ ΜΕΤΑΦΟΡΑΣ ΙΙ. Διδάσκων: Παπασιώπη Νυμφοδώρα Αναπληρώτρια Καθηγήτρια Ε.Μ.Π. Ενότητα 10 η : Μεταβατική Διάχυση και Συναγωγή Μάζας

2 ΚΑΤΑΝΟΜΕΣ ΤΑΧΥΤΗΤΑΣ ΡΟΗΣ ΚΟΝΤΑ ΣΕ ΣΤΕΡΕΟ ΟΡΙΟ Γενικά Εξισώσεις τυρβώδους ροής-τυρβώδεις τάσεις Κατανοµή στρωτών και τυρβωδών

Appendix A3. Table A3.1. General linear model results for RMSE under the unconditional model. Source DF SS Mean Square

v = 1 ρ. (2) website:

HW 3 Solutions 1. a) I use the auto.arima R function to search over models using AIC and decide on an ARMA(3,1)

On the Galois Group of Linear Difference-Differential Equations

Jesse Maassen and Mark Lundstrom Purdue University November 25, 2013

( y) Partial Differential Equations

1. Στοιχεία Μεταφοράς Μάζας και Εξισώσεις Διατήρησης

Modeliranje turbulencije u cilju primene numeričkih simulacija u hidrotehnici

ECE Spring Prof. David R. Jackson ECE Dept. Notes 2

AΠΑΝΤΗΣΕΙΣ. z z 0 που είναι τριώνυμο με διακρίνουσα. 2 Re z 4Im z R. x 2 y x y 2

ITU-R P (2009/10)

L. F avart. CLAS12 Workshop Genova th of Feb CLAS12 workshop Feb L.Favart p.1/28


(... )..!, ".. (! ) # - $ % % $ & % 2007

ΛΥΜΕΝΕΣ ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΣΤΙΣ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΕΣ (Νο2) ΧΡΗΣΙΜΕΣ ΣΧΕΣΕΙΣ έ ώ ό έ ώ. ώ ό. ί ό ό 1, 1,2,, 1,,,,,,, 1,2,,, V ό V V. ή ό ί ά ύ. ό, ί ί ή έ ύ.

Ν Κ Π 6Μ Θ 5 ϑ Μ % # =8 Α Α Φ ; ; 7 9 ; ; Ρ5 > ; Σ 1Τ Ιϑ. Υ Ι ς Ω Ι ϑτ 5 ϑ :Β > 0 1Φ ς1 : : Ξ Ρ ; 5 1 ΤΙ ϑ ΒΦΓ 0 1Φ ς1 : ΒΓ Υ Ι : Δ Φ Θ 5 ϑ Μ & Δ 6 6

ωλi τ~γ ο (ανεξάρτητα από το πόσο μεγάλο είναι το γ ο ) [Μη ρεαλιστικό; ισχύει μόνο για μικρά γ ο ]

Ε Π Ι Μ Ε Λ Η Τ Η Ρ Ι Ο Κ Υ Κ Λ Α Δ Ω Ν

Solve the difference equation

Α θ ή ν α, 7 Α π ρ ι λ ί ο υ

University of Washington Department of Chemistry Chemistry 553 Spring Quarter 2010 Homework Assignment 3 Due 04/26/10

ωλi τ~γ ο (ανεξάρτητα από το πόσο μεγάλο είναι το γ ο ) [Μη ρεαλιστικό; ισχύει μόνο για μικρά γ ο ]

( ) Sine wave travelling to the right side

The one-dimensional periodic Schrödinger equation

ITU-R P ITU-R P (ITU-R 204/3 ( )

Credit Risk. Finance and Insurance - Stochastic Analysis and Practical Methods Spring School Jena, March 2009

Teor imov r. ta matem. statist. Vip. 94, 2016, stor

< = ) Τ 1 <Ο 6? <? Ν Α <? 6 ϑ<? ϑ = = Χ? 7 Π Ν Α = Ε = = = ;Χ? Ν !!! ) Τ 1. Ο = 6 Μ 6 < 6 Κ = Δ Χ ; ϑ = 6 = Σ Ν < Α <;< Δ Π 6 Χ6 Ο = ;= Χ Α

4.6 Autoregressive Moving Average Model ARMA(1,1)

Discrete Fourier Transform { } ( ) sin( ) Discrete Sine Transformation. n, n= 0,1,2,, when the function is odd, f (x) = f ( x) L L L N N.

d dt S = (t)si d dt R = (t)i d dt I = (t)si (t)i

ΜΕΤΑΔΟΣΗ ΘΕΡΜΟΤΗΤΑΣ. Ενότητα 3: Συναγωγή. Χατζηαθανασίου Βασίλειος Καδή Στυλιανή Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Η/Υ

6.003: Signals and Systems. Modulation

Vidyamandir Classes. Solutions to Revision Test Series - 2/ ACEG / IITJEE (Mathematics) = 2 centre = r. a

Differential equations

Physics 401 Final Exam Cheat Sheet, 17 April t = 0 = 1 c 2 ε 0. = 4π 10 7 c = SI (mks) units. = SI (mks) units H + M

Derivation of Optical-Bloch Equations

ΟΘΡΥΣ ΑΤΕ ΑΝΑΔΟΧΟΣ: ΕΡΓΟ :

Finding Lie Symmetries of PDEs with MATHEMATICA: Applications to Nonlinear Fiber Optics

Θ έ λ ω ξ ε κ ι ν ώ ν τ α ς ν α σ α ς μ ε τ α φ έ ρ ω α υ τ ό π ο υ μ ο υ ε ί π ε π ρ ι ν α π ό μ ε ρ ι κ ά χ ρ ό ν ι α ο Μ ι χ ά λ η ς

Errata (Includes critical corrections only for the 1 st & 2 nd reprint)

( ) ( ) + N( ) σ γνωστό και διακριτό prior. π ϑ = = = Παράδειγμα. 1. Να βρεθεί το marginal probability density του y (the prior predictive)

ΕΡΓΑΣΙΑ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ: ΘΕΩΡΙΑ ΒΕΛΤΙΣΤΟΥ ΕΛΕΓΧΟΥ ΦΙΛΤΡΟ KALMAN ΜΩΥΣΗΣ ΛΑΖΑΡΟΣ

Μαθηµατικά Θετικής και Τεχνολογικής Κατεύθυνσης ΚΕΦΑΛΑΙΟ. 1 ο :Μιγαδικοί Αριθµοί

Latent variable models Variational approximations.


8.1 The Nature of Heteroskedasticity 8.2 Using the Least Squares Estimator 8.3 The Generalized Least Squares Estimator 8.

!"#$ "%&$ ##%&%'()) *..$ /. 0-1$ )$.'-

Model Description. 1.1 Governing equations. The vertical coordinate (eta) is defined by: p re f. z s p T 0 p T. p p T p s p T. η s

ANSWERSHEET (TOPIC = DIFFERENTIAL CALCULUS) COLLECTION #2. h 0 h h 0 h h 0 ( ) g k = g 0 + g 1 + g g 2009 =?

1 String with massive end-points

XAΡ Τ Η Σ Ε Τ Α Ι ΡΙ ΚΗ Σ Δ Ι Α Κ Υ Β Ε Ρ Ν Η ΣΗ Σ ΤΗΣ V I O H A L C O SA

# % % % % % # % % & %

Ventilated Distribution Transformers

FORD KA KA_202054_V2_2013_Cover.indd /06/ :51

Higher order corrections to H. production. Nikolaos Kidonakis. production channels. Higher-order corrections. Charged Higgs production at the LHC

Singuläre Störungsrechnung und ihre Anwendung in der Aerodynamik. Stefan Braun

Διαφορικές εξισώσεις 302.

ΙΑΦΟΡΙΚΕΣ ΕΞΙΣΩΣΕΙΣ ΙΑΝΟΥΑΡΙΟΣ 2012 ΘΕΜΑΤΑ Α

HMY 102 Ανάλυση Ηλεκτρικών Κυκλωμάτων

6.1. Dirac Equation. Hamiltonian. Dirac Eq.

Α Π Α Ν Τ Η Σ Ε Ι Σ - Υ Π Ο Δ Ε Ι Ξ Ε Ι Σ Σ Τ Ι Σ Ε Ρ Ω Τ Η Σ Ε Ι Σ

Computing the Macdonald function for complex orders

ΕΠΙΜΕΛΕΙΑ : Π. Δ. ΤΡΙΜΗΣ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΟΣ

Ρευστομηχανική. Γεώργιος Γκαϊντατζής Επίκουρος Καθηγητής. Τμήμα Μηχανικών Παραγωγής & Διοίκησης Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης

Eulerian Simulation of Large Deformations

ΠΤΥΧΙΑΚΗ/ ΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ

SOLUTIONS TO MATH38181 EXTREME VALUES AND FINANCIAL RISK EXAM

Μάθημα 7o Συντονισμοί & Παραγωγή Σωματιδίων στις Υψηλές Ενέργειες 27/4/2017

9. Κεφάλαιο: Τυρβώδες Αντιδρών Πεδίο Ροής

6.4 Superposition of Linear Plane Progressive Waves

Bayesian modeling of inseparable space-time variation in disease risk

ΒΙΟΚΛΙΜΑΤΙΚΕΣ ΠΕΡΓΚΟΛΕΣ ΝΗΣΙ ΝΗΣΙ ΣΕΛ 11 ΣΕΛ

ΟΡΙΑΚΟ ΣΤΡΩΜΑ: ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΚΑΙ ΘΕΩΡΗΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ. Σημειώσεις. Επιμέλεια: Άγγελος Θ. Παπαϊωάννου, Ομοτ. Καθηγητής ΕΜΠ

Lifting Entry (continued)

f (x) = l R, τότε f (x 0 ) = l.

FORMULAE SHEET for STATISTICS II

wave energy Superposition of linear plane progressive waves Marine Hydrodynamics Lecture Oblique Plane Waves:

The martingale pricing method for pricing fluctuation concerning stock models of callable bonds with random parameters

ΕΡΓΑΙΑ Εθηίκεζε αμίαο κεηαπώιεζεο ζπηηηώλ κε αλάιπζε δεδνκέλωλ. Παιεάο Δπζηξάηηνο

Iterative Learning Control with a Forgetting Factor for Consensus Tracking in Multi-Agent Systems

AdS black disk model for small-x DIS

Transcript:

CNS.1 Compressble Naver-Sokes Tme Averaged Insananeos flow conservaon prncples, compressble flow D M : L( ρ) = ρ + ( ρ ) = 0 x ρ D P : L( ρ ) = + ρ + pδ = 0 x D E : L( ρe) = ( ρe+ ρ / ) + ( ρh+ ρ / q) = 0 x Sae: p= ρrt defnons : h= e+ p/ ρ = c p T, e= ct 1 k 1 = μ, s δ s 3 x + k x x T μ h q = -κ = -, Pr = Prandl nmber x Pr x sae varable : q( x, ) = { ρ, ρ, ρe, p} T v

CNS. Compressble Naver-Sokes Tme Averaged Favre me-averagng elmnaes densy flcaons 1 1 + T mass-weghed me average : lm (, ) (, ) d 0 ρ xτ xτ τ= ρ T T hs ρ = ρ = ρ U + ρ Favre velocy resolon: = + comparng o convenonal me average: ρ = 0! Morkovn s hypohess(196) : densy flcaon effecs are small for M < 5 sae varable resolon : = + h = h + h ρ = ρ + ρ e= e + e p = P + p T= T+ T q = q + q h

CNS.3 Compressble Naver-Sokes Tme Averaged Favre-averaged conservaon prncples, compressble flow DM DP : L( ρ) = ρ + ( ρ ) = 0 x ρ : L( ρ ) = + ρ + Pδ + ρ = 0 x D E : L( ρe ) = ρe + ρ / + ρ / ρ h + ρ / + ρ / +q l + = 0 x + ρ h + ρ / + ρ Sae: P = ρrt defnons : Reynolds sress ensor : ρτ ρ rblence knec energy : ρk ρ / rblen hea flx: q = ρ h h lamnar hea flx : ql μ = - Pr x

CNS.4 Favre-averaged Compressble Naver-Sokes Eqaons Favre-averaged CNS conservaon law form L( k) formed va Favre-averagng L ( ρ ) wh: P = ρ R T, E = e + / + k, H h + + k

CNS.5 Favre-averaged Compressble Naver-Sokes Eqaons Favre-averaged Reynolds sress ranspor eqaon

CNS.6 Favre-averaged Compressble Naver-Sokes Eqaons FaCNS conservaon saemens reqre closre models D : - = k P ρ ρτ μ S ι k δ 3 x ρ δ k 3 μ c p - D : - = T μ h E ρ h q = Pr Pr x x μ k - + ρ / - μ + σ x D : E = ρε = μ s s x k, k, 3 υ s s 3 k, k, = υ ρωω+ ρ, ρ 3 ρε + ρε s d k ι,,,

CNS.7 Favre-averaged Compressble Naver-Sokes Eqaons FaCNS dsspaon he sm of solenod + dlaaon acon D E : ρε = ρε ρε : L( k) +, s d 4 = υ ρωω + υ ρ (,) 3 = υ (flcang vorcy + flcang velocy dvergence) Sarkar, Zeman dsspaon modfcaons, pressre D E =...+ ρ ( ε + ε ) =0 s d L( ε ) =...+ Cρε/ k =0 s ε s ε ξ f (M ) ε, M = ( k/a ) 1/ d s = rblence Mach nmber p M + (M ), α ρτ α ρε, α, α = 0.15,0.0, 3 3 M ρ kτ / ρε x

CNS.8 FaCNS Compressble Law of he Wall In log layer can neglec convecon, pressre, moleclar dffson DP : x D E: D E : D E : D E : where : τ / τ w ρw ρt = ρ T f β w w β β = β 0 1 ξ (M ) + β = β β ξ (M ) ξ 1 = f for -D 0 0 = consan (3/4 3/) perrbaon solon mehology ransforms y, hence d(.) d d(.) d(.) μ μ = ρ dy dy d w τ d

CNS.9 FaCNS Compressble Law of he Wall Near wall perrbaon solons employ frcon Mach nmber M τ T ρ 1 q w 1 k = 1-( γ -1) Pr M + w = + T ρ τ 3 w ρ τ w τ τ τ M / a τ τ w 1/4 ω 1 C + B A exp κ / 0 U U w τ A,B = f ( M, T, T,Pr w ) = U f ( A, B, / U ) 1 y k -ω law of he w all: ln τ + C κ υ w τ w w κ = (,,,,,Pr ) M w κ f β β α σ γ, ξ +... 0 0 τ 1 C = C + ( ) 1/4 ln ρ / ρ w κ w w ξ = Sarkar com pressbly correcon( 1)

CNS.10 FaCNS Compressble Law of he Wall Smlarly, for he k-ε rblen closre model 1 y law of he wall : ln τ + C κ υ ε τ ε w ( 1 ) κ = κ f C, C, σ, σ,γ, ξ,pr M +... ε ε ε k ε τ 1 C = C + ln ( ρ/ ρ ε ) κ w ε Predcons, -k- ω, --- k-ε-low Re adabac log layer, M=4.5, 10.3

CNS.11 FaCNS Bondary Layer Solons Comparave predcons, k-ω, k-ε-low Re compressble closre models Fg 5.4 Comped and measred skn frcon and velocy profle (x=1.18m), Mach 4,adabac-wall bondary layer wh adverse pressre graden:- k-ω model;--- Chen k-ε model; o Zwars. Fg 5.5 Comped and measred flow properes, Mach.65, heaed-wall bondary layer wh adverse pressre graden:- k-ω model;--- Chen k-ε model; o Fernando and Sms.

CNS.1 Smmary: Favre-averaged Compressble Naver-Sokes Favre-averagng of nsaaneos CNS conservaon PDE sysem elmnaes explc appearance of ρ generaes Re sress ensor τ = rblen hea flx vecor q = h nrodces oal nernal energy and enhalpy, E, H compressble law of he wall s INS-appearng Karman consan becomes fncon of frcon Mach nmber M τ Closre models reqred for hgher-order momens Re sress ensor = f ( S,., k) dsspaon of k conans solenodal and dlaaonal erms modfcaons correlaed wh rblence Mach nmber M ( k ) low Re regon correcons denfed for k - ω& k- εmodels + k-ω model beer agrees wh compressble law of he wall daa y 50 valdaon of boh models for spersonc BL daa