CFD-10. Diffuseur. Influence des conditions d’entrée.

Ce billet sur la Dynamique des Fluides Numériques (CFD) poursuit la série de billets consacrés à la simulation CFD de scénarios où la turbulence joue un rôle fondamental. Dans ce cas, nous discutons de l’importance de définir des conditions d’entrée de l’écoulement qui représentent fidèlement la réalité.

Une fois encore, nous travaillerons avec un domaine pratiquement bidimensionnel car l’appareil présente une symétrie claire en coordonnées cylindriques. Dans ce cas, nous travaillerons avec Hyperworks CFD pour préparer le modèle et nous le résoudrons avec Acusolve. La géométrie du domaine de simulation est visible sur l’image suivante.

Modèle géométrique et maillage pour l'analyse CFD du diffuseur

Préparation du modèle et définition des conditions d’entrée

L’objectif est de comparer les résultats de différents modèles de turbulence avec un ensemble de données expérimentales. Les conditions d’entrée dans le cas réel ne sont pas uniformes, mais pour les simulations CFD nous donnerons une estimation des conditions moyennes à l’entrée.

Nous pouvons ainsi vérifier si les résultats obtenus sont conformes à la réalité avec cette simplification ou s’il serait nécessaire de définir une distribution plus complexe et plus réaliste avant de lancer la simulation. Les modèles à comparer sont SST, K-omega, K-Epsilon réalisable et K-Epsilon standard.

Simulation CFD et résultats

Les résultats complets sont disponibles dans notre section Téléchargements. Certains résultats sont également disponibles dans Ansys Fluent où les conditions à l’entrée ont été placées directement en important un profil des magnitudes à l’entrée. Voici un exemple de résultats de vitesse utilisant le modèle SST dans Acusolve.

Résultats de l'analyse CFD de la vitesse avec le modèle de turbulence SST

Analyse des résultats

Pour comparer les résultats obtenus par la simulation CFD avec les résultats expérimentaux, un processus similaire à celui du tutoriel précédent est mis en œuvre. Des sondes ponctuelles sont placées le long de la ligne médiane de la paroi inférieure et à certains autres endroits. Ces mesures sont exportées vers un tableur où les résultats sont traités pour générer des graphiques.

Dans ce qui suit, certains coefficients représentatifs et profils de vitesse à certaines sections sont calculés à l’aide de leurs définitions. Ils sont comparés aux résultats expérimentaux. A titre d’exemple, les graphiques des coefficients de frottement et de pression sont présentés ci-dessous.

Dans ce cas, on constate que l’ajustement du coefficient de frottement peut être amélioré, en particulier dans la zone d’entrée, mais une fois que l’écoulement se développe, il devient acceptable, en particulier avec le modèle K-Epsilon réalisable.

En ce qui concerne le coefficient de pression, l’ajustement est remarquablement médiocre dans tout le domaine. Cela est dû au fait que la définition du coefficient de pression prend la pression représentative de l’entrée comme valeur pour le dimensionnement. Par conséquent, l’erreur de l’approximation moyenne à l’entrée est fortement amplifiée.

Cette étude permet de conclure qu’il est essentiel de connaître les propriétés de l’écoulement à l’entrée avant de lancer une simulation CFD, en particulier si l’on souhaite obtenir des valeurs numériques de l’écoulement au-delà du comportement global. Si ces propriétés ne peuvent pas être estimées fidèlement, le domaine doit être généré de manière à ce que les résultats intéressants soient suffisamment éloignés de l’entrée.

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