Improvement of Mass Transfer Rate Modeling for Prediction of Cavitating Flow
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 149
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JAFM-15-2_020
تاریخ نمایه سازی: 18 بهمن 1400
چکیده مقاله:
This study proposes and investigates the impact of a modification, accounting for the influence of vortices and flow properties on the liquid rupture, to improve the modeling of mass transfer rate in cavitation. The threshold phase-change pressure is calculated by the fluid-saturated pressure at rest and the added vortex pressure term. The explicit simulation of the fully turbulent, homogeneous compressible, cavitating flow around the NACA۰۰۱۵ hydrofoil and the hemispherical body is performed. Saito cavitation model and Wilcox k-ω turbulence model are implemented for the evaluation of the proposed modification. The pressure coefficient distribution -Cp and cavitation behavior, including the vapor formation-collapse processes and the flow mechanism, are investigated. The analysis shows that the present modification, coupled the local flow viscosity with the vorticity magnitude, making the cavitation model better sensitive to the flow condition. The modification has a weak impact on the steady sheet cavitation around a hemispherical body but is the key factor underlying the improvement in the predicted complex flow around the NACA۰۰۱۵ hydrofoil. In that, the predicted -Cp and cavity structure around the hydrofoil is improved in comparison with the existing numerical data by other research groups and that by the Singhal turbulent pressure fluctuation model.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
A. D. Le
School of Aerospace Engineering, VNU-University of Engineering and Technology, Vietnam National University (Hanoi), ۱۴۴ Xuanthuy, Caugiay, Hanoi, Vietnam
H. T. Tran
Faculty of Aerospace Engineering, Le Quy Don Technical University, ۲۳۶ Hoang Quoc Viet, Cau Giay, Hanoi, Vietnam
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :