Direct Numerical Simulation of Turbulent Drag Reduction by Rigid Fiber Additives [Elektronische Ressource] / Amin Moosaie. Gutachter: Michael Manhart ; Bernd Simeon ; Eric Stefan G. Shaqfeh. Betreuer: Michael Manhart

Amin Moosaie

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• Publié par: technische_universitat_munchen
• Publié le: 01 janvier 2011
• Nombre de lectures: 36
• Langue: English
• Poids de l'ouvrage: 3 Mo

Extrait

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN
Fachgebiet Hydromechanik
Direct Numerical Simulation of Turbulent Drag Reduction
by Rigid Fiber Additives
Amin Moosaie
Vollständiger Abdruck der von der Fakultät für Bauingenieur- und Vermessungswesen der
Technischen Universität München zur Erlangung des akademischen Grades eines
Doktor-Ingenieurs
genehmigten Dissertation.
Vorsitzender: Univ.-Prof. Dr. rer. nat. E. Rank
Prüfer der Dissertation:
1. Univ.-Prof. Dr.-Ing. habil. M. Manhart
2. Univ.-Prof. Dr. rer. nat. B. Simeon
Technische Universität Kaiserslautern
3. Prof. Dr. E. S. G. Shaqfeh
Stanford University, USA
(nur schriftliche Beurteilung)
Die Dissertation wurde am 08.03.2011 bei der Technischen Universität München eingereicht und durch
die Fakultät für Bauingenieur- und Vermessungswesen am 12.08.2011 angenommen.Abstract
A two-way coupled simulation technique for a dilute suspension of rigid fibers in turbulent flows is
developed. It is based on an Eulerian direct numerical simulation of the incompressible Navier-Stokes
equations and a Lagrangian direct Monte-Carlo simulation of the fiber conformation. The numerical
methods are explained in detail and are implemented in an existing flow solver. A simple benchmark,
for which an analytical solution exists, is designed. It is used to validate the two-way coupled solver.
The developed simulation tool is employed to study the turbulent drag reduction by rigid fibers in a
3channel flow at a nominal shear Reynolds number Re = 180. We use 128 grid cells to resolve the
Eulerian field and 65 536000 Lagrangian particle clusters each of which containing 100 fibers. This
results in a total number of 6553 600000 fibers. All known features of a fibrous drag-reduced channel
flow are reproduced in the reported simulation. We present the mean flow quantities. Especially,
turbulence intensities are investigated by considering the probability density function of the fluctuating
velocities. In order to explain the modification in the anisotropy of the Reynolds stress tensor, we study
the pressure-strain correlation and analyze it by the use of a Green’s function solution of the underlying
Poisson equation. It turns out that the reduction in pressure fluctuations is partly and the reduction in
strain fluctuations is mainly responsible for the reduction in the pressure-strain correlation. The budget
of the strain fluctuations is also presented. The decrease in the strain fluctuations is mainly due to the
reduction in contributions from the self-interaction and local vorticity effects. Ultimately, we study the
vorticity field of the drag-reduced flow by presenting the vorticity fluctuations, the distribution of the
tilting angle and the budget of the near-wall enstrophy.
IIIZusammenfassung
In vorliegender Dissertation wurde ein voll gekoppeltes Verfahren zur Simulation verdünnter Suspen-
sionen starrer Faser in turbulenten Strömungen entwickelt. Es basiert auf einer direkten numerischen
Simulation der inkompressiblen Navier-Stokes-Gleichungen für das Trägerfluid im Euler-Kontext und
einer direkten Monte-Carlo-Simulation der stochastischen Faserorientierungen im Lagrange-Kontext.
Die numerischen Methoden werden im Detail erläutert, in einen bestehendes Strömungslöser umge-
setzt und in einem eigens entwickelten einfachen Strömungsfall für den eine analytische Lösung ex-
istiert validiert. Das entwickelte Simulationswerkzeug wird eingesetzt, um die Widerstandsverringerung
durch starre Fasern in einer turbulenten Kanalströmung bei einer Scher-Reynoldszahl von Re = 180 zu
3studieren. Das Eulersche Strömungsfeld wird dabei mit 128 Gitterzellen aufgelöst während der nicht-
Newtonische Faseranteil am Spannungstensor auf 65 536000 Lagrangen Bahnen, die jeweils über 100
Fasern repräsentieren, dargestellt wird. Daraus ergibt sich eine Gesamtzahl von 6553 600000 Fasern.
Alle bekannten Eigenschaften einer widerstandsreduzierten verdünnten Fasersuspension werden durch
die hier vorgestellten Simulationen reproduziert und bestätigt. Wir dokumentieren statistische Größen
des Geschwindigkeitsfeldes, insbesondere die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen der fluktuierenden
Geschwindigkeitskomponenten. Die Anisotropie der Schwankungsgrößen steigt durch die Änderung
der Druck-Scherkorrelationen an. Um dies zu erklären werden diese mit Hilfe einer Lösung basierend
auf Greenschen Funktionen der zu Grunde liegenden Poisson analysiert. Es zeigt sich, dass die Ver-
ringerung der zu einem kleinen Teil auf reduzierte Druckschwankungen, zu
einem wesentlichen Teil jedoch auf eine Reduktion der Fluktuationen des Deformationstensors zurück-
zuführen ist. Die Analyse der Fluktuationen des Deformationstensors zeigt, dass diese hauptsächlich
durch Beiträge der Selbstinteraktion sowie durch lokale Interaktionen mit dem Wirbelstärkefeld re-
duziert werden. Letztendlich untersuchen wir das Wirbelstärkefeld der widerstandsreduzierten Strö-
mung an Hand der Wirbelstärkefluktuationen, der Häufigkeitsverteilung der Inklinationswinkel der
Wirbel und den Haushalt der wandnahen Enstrophie.
IIIIVAcknowledgments
The research presented in this dissertation has been accomplished during my time as a PhD candidate
at Fachgebiet Hydromechanik, Technische Universität München.
I gratefully thank my advisor Prof. Dr.-Ing. habil. Michael Manhart for his support, encourage-
ment, interest in my work, and giving me the opportunity to work on this topic and finish this the-
sis. I have always benefited from his broad and deep knowledge in the field during our long discus-
sions.
This work has been funded by the International Graduate School of Science and Engineering
(IGSSE) at Technische Universität München, Project 3.02, particle dynamics in turbulent flows. This
support is gratefully acknowledged. I especially thank Prof. Dr. rer. nat. Ernst Rank, the founding
director of IGSSE, for establishing IGSSE and especially for the stimulating annual forums at Raiten-
haslach.
I am grateful to Prof. Dr. Bernd Simeon not only for being my PhD reviewer, but also for being the
second mentor of my project. I am indebted to Prof. Dr. Eric S. G. Shaqfeh for acting as the reviewer
of my thesis.
I acknowledge our project team leader Dr. A. Le Duc and my project partner Dipl. Tech. Math. E.
Zharovsky. I thank my former colleague Dr.-Ing. A. Hokpunna for the interesting discussions that we
had. I am also grateful to my Sh. Kooshapur, MSc for proofreading a draft of this thesis. I
thank all my colleagues at Fachgebiet Hydromechanik.
I acknowledge the high performance computational resources provided by the Leibniz Supercom-
puting Center (LRZ) of the Bavarian Academy of Sciences and Humanities.
Last but not least, I would like to especially thank my parents and family for their support, love
and encouragement in all periods of my life.
VVIContents
List of Tables IX
List of Figures XIV
Nomenclature XVIII
1. Introduction 1
1.1. Motivation and Literature Review . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2. Contributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.3. Outline . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2. Basics of Turbulent Flows 9
2.1. Continuum Description of Fluid Flow . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.2. Navier-Stokes Equations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.2.1. Dimensionless Form of the Navier-Stokes Equations . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.3. Scales of Turbulent Motion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.4. Kolmogorov’s Theory of Turbulence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.5. Turbulence Statistics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.6. T Simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.6.1. Direct Numerical Simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.6.2. Large-Eddy Simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.6.3. Statistical Turbulence Modeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.7. Turbulent Channel Flow . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3. Rheology of a Dilute Suspension of Brownian Spheroidal Particles 29
3.1. Basic Assumptions and Definitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.2. Brownian Motion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
3.3. Orientation Dynamics of Rigid Fibers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
3.4. Moment Approximation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
3.5. Closure Models . . . . . . . . . . . . . . . .