Adaptive Methods for Simulation of Turbulent Combustion

Bell, John B.; Day, Marc

doi:10.1007/978-94-007-0412-1_13

Cited by 12 publications

(8 citation statements)

References 31 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…3 Численная и программная реализация Численная реализация метода решения системы определяющих уравнений подробно описана в [20]. Используется алгоритм адаптивного поблочного измельчения сетки (Adaptive Mesh Refinement, AMR) [24], в котором расчетная область покрывается исходными блоками нулевого уровня измельчения (наиболее грубой сеткой), а затем производится адаптация сетки к решению. Все блоки сетки имеют идентичную логическую структуру, представляя собой параллелепипеды, содержащие равномерную по всем направлениям декартову сетку.…”

Section: математическая модельunclassified

“…Предварительные расчеты возникновения неустойчивости пламени, а также экспериментальные результаты приведены в предыдущей работе [21]. Используемая в настоящей работе модель основана на решении уравнений Навье-Стокса в приближении малых чисел Маха [22,23] с использованием блочно-структурированных адаптивных сеток, состоящих из иерархии топологически одинаковых блоков с двукратным уменьшением шага по пространству между последовательными уровнями [24].…”

Section: Introductionunclassified

See 1 more Smart Citation

Numerical simulation of methane flame propagation in a gap between parallel plates

Borisov

Yakush²

2019

KIAM Prepr.

View full text Add to dashboard Cite

Численное моделирование распространения метанового пламени в зазоре между параллельными пластинами Москва, 2019 В.Е. Борисов, С.Е. Якуш, Численное моделирование распространения метанового пламени в зазоре между параллельными пластинами Аннотация. Методом численного моделирования изучено горение предварительно перемешанной метановоздушной смеси в узком зазоре между параллельными горизонтальными пластинами. Расчеты проведены на основе решения системы уравнений Навье-Стокса многокомпонентного газа в приближении малых чисел Маха, химические реакции описываются детальной кинетической схемой. Интегрирование производится явной схемой на иерархических адаптивно измельчаемых декартовых сетках (метод AMR). Продемонстрировано развитие неустойчивости, приводящее к возникновению ячеек на фронте расходящегося от точки зажигания пламени. Показана зависимость видимой скорости распространения и размеров ячеек от ширины зазора между пластинами. 1 Ключевые слова: горение, гидродинамическая неустойчивость, ячеистые пламена, прямое численное моделирование, адаптивные сетки V.E. Borisov, S.E. Yakush, Numerical simulation of methane flame propagation in a gap between parallel plates Abstract. Numerical simulations are performed for premixed methane-air combustion in a narrow gap between parallel horizontal plates. Simulations are based on the solution of Navier-Stokes equations for multicomponent gas in the small Mach number approximation, chemical reactions are described by a detailed kinetic scheme. Numerical integration is performed by an explicit scheme on hierarchical adaptively refined meshes (AMR). Instability development resulting in the formation of cells on the flame front diverging from the ignition point is demonstrated. Dependence of the visible flame speed and cell size on the gap width between the plates is shown.

show abstract

Section: математическая модельunclassified

Section: Introductionunclassified

Numerical simulation of methane flame propagation in a gap between parallel plates

Borisov

Yakush²

2019

KIAM Prepr.

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…We then solve (21) at all levels simultaneously, i.e., on the composite AMR grid based on a multilevel geometric multigrid solver. Details of the interpolation stencils along boundaries between different grid levels can be found in [2,5] and details of the solver can be found in [24]. In the second term on the RHS of (21), the operator is expressed in term of v T and α (τ α ∇ 1 τ α ) · v α at time k instead of p at time k. This choice implies that when grid changes, we interpolate and average v T and α (τ α ∇ 1 τ α ) · v α at time k to the new grid, and evaluate the operator based on these interpolated or averaged values.…”

Section: Pressure Solvementioning

confidence: 99%

An adaptive mesh refinement algorithm for compressible two-phase flow in porous media

et al. 2011

View full text Add to dashboard Cite

We describe a second-order accurate sequential algorithm for solving two-phase multicomponent flow in porous media. The algorithm incorporates an unsplit second-order Godunov scheme that provides accurate resolution of sharp fronts. The method is implemented within a block structured adaptive mesh refinement (AMR) framework that allows grids to dynamically adapt to features of the flow and enables efficient parallelization of the algorithm. We demonstrate the second-order convergence rate of the algorithm and the accuracy of the AMR solutions compared to uniform fine-grid solutions. The algorithm is then used to simulate the leakage of gas from a Liquified Petroleum Gas (LPG) storage cavern, demonstrating its capability to capture complex behavior of the resulting flow. We further examine differences resulting from using different relative permeability functions.

show abstract

“…A mixture-averaged model for species diffusion is used and the transport coefficients, thermodynamic relationships and chemical kinetics are obtained from the Gri-Mech 2.11 chemical reaction mechanism [18]. The integration algorithm has an adaptive local grid refinement [19] and it is second order accurate in space and time.…”

Section: Description Of the Dns Datamentioning

confidence: 99%