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⭐ESTUDIO DE MECANISMOS BÁSICOS DE TRANSFERENCIA DE CALOR CON CFD FLUENT
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María José Zúñiga Pérez
1 UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR ÁREA: MECÁNICA DE FLUIDOS DEPARTAMENTO: INGENIERÍA TÉRMICA Y DE FLUIDOS PROYECTO FIN DE CARRERA INGENIERÍA TÉCNICA INDUSTRIAL, ESPECIALIDAD MECÁNICA ESTUDIO DE MECANISMOS BÁSICOS DE TRANSFERENCIA DE CALOR CON CFD FLUENT OCTUBRE 2009 DIRECTOR DE PROYECTO: Carlos Pérez Sánchez. AUTOR: Javier Nieto Bautista2 3 AGRADECIMIENTOS Este proyecto fin de carrera, y toda la carrera, no habría sido posible sin el trabajo, ánimo y apoyo de: Mis padres: Muchas gracias por ponérmelo tan fácil y por darme todos los medios posibles, sin vuestro esfuerzo y apoyo nunca podría haber llegado hasta aquí. Esto es tan vuestro como mío. Mi hermano: Por ser un ejemplo para mí y siempre estar ahí cuando se necesita. Mi tutor de proyecto: Carlos Pérez, gracias por motivarme para realizar este proyecto sobre simulación de fluidos, por siempre estar dispuesto a ayudar y por todo el apoyo mostrado. Mis profesores: Por haberme aportado mucho con vuestras lecciones académicas. Mis compañeros y amigos de la universidad: Gracias chicos por todos los momentos vividos y por los que espero que nos queden por vivir, esto también es vuestro. Muchas gracia a todos, porque a vosotros os debo ser ingeniero. Javier Nieto Bautista4 INDICE 1. Primera parte Introducción Resumen Introducción Motivación Objetivos Dinámica de fluidos computacional Método de elementos finitos Fluent Modelización de la difusividad efectiva Modelización de la producción de turbulencia Modelización de la turbulencia de disipación Modelización de la difusión cruzada Constantes del modelo Segunda parte Teoría Teoría Capas límites Fenómenos de transferencia de calor Tercera parte Estudios Estudios básicos propuestos Transferencia de calor en placa plana Transferencia de calor por impacto Transferencia de calor por convección forzada en conductos Correlaciones para la convección forzada por el interior de tuberías Transferencia de calor por película fluida 445 4. Cuarta parte Resultados Resultados Transferencia de calor por impacto Introducción Geometrías Solver de Fluent Presentación de resultados Reynolds=3650, H=3, Reynolds=3650, H=4, Reynolds=8150, H=3, Reynolds=8150, H=4, Comparación de resultados Reynolds=3650, H=3, Reynolds=3650, H=4, Reynolds=8150, H=3, Reynolds=8150, H=4, Presentación de resultados Reynolds Reynolds Reynolds Comparación de resultados Conclusiones Transferencia de calor por convección forzada en conductos Introducción Geometrías Solver de Fluent Presentación de resultados Comparación de resultados Conclusiones 105 Conclusiones y trabajos futuros 106 Bibliografía 108 Anexos 1106 1. PRIMERA PARTE INTRODUCCIÓN Javier Nieto Bautista 6/1277 1.1 RESUMEN En el siguiente proyecto fin de carrera se va a desarrollar el estudio, mediante software de mecánica de fluidos computacional, de distintos mecanismo de transferencia de calor en turbinas, con objetivo de comparar estos resultados obtenidos con otros experimentales recogidos en la amplia bibliografía que existe sobre el tema en diferentes congresos y la base teórica desarrollada en diferentes libros. Se propone realizar una simulación de manera que los datos proporcionados por el CFD (Computational Fluyd Dynamics) se evalúen en comparación a los datos experimentales, de manera que se adquieran los conocimientos y las técnicas necesarias para en un futuro poder obtener estos datos de manera virtual en una computadora o, por lo menos, comprobar la fiabilidad de los datos proporcionados por el fabricante. Para ello se estudian diferentes casos con distintas geometrías y condiciones de contorno, siendo todos ellos los casos más simples posibles, cuyos datos obtenidos pueden ser posteriormente aplicados a otros casos de más complicada ejecución y resolución. Es conocido por todos que las simulaciones numéricas de fluidos que emplean modelos matemáticos, debido a la complejidad de sus ecuaciones, son aproximaciones al comportamiento real del fluido con el empleo de modelos. Éstos, aunque mucho más aproximados que los que se realizan manualmente, no describen de forma totalmente real el comportamiento del fluido. Del mismo modo, la toma de medidas en cada experimento contribuye a la incertidumbre de la solución. Por estos hechos, sería una utopía que los resultados de la simulación numérica coincidieran totalmente con los empíricos y teóricos presentados. Esto provoca que, en los resultados mostrados, se encuentren incoherencias. Para realizar dichos estudios se utiliza el programa Fluent. El proyecto se completa con las conclusiones y las dificultades encontradas en los estudios realizados. Javier Nieto Bautista 7/1278 1.2 INTRODUCCIÓN El empleo de algún fluido como sistema de refrigeración está sumamente extendido en procesos industriales de diversa índole, como son aquellos en los que se precisa refrigeración con aire. Así, procesos de enfriamiento en la obtención de metales y su posterior tratamiento, de plásticos, o el templado de cristales, son aplicaciones comunes en el sector industrial. También se utilizan como sistema de refrigeración de maquinaria industrial, como sobre alabes de una turbina. Debido a esto, su estudio resulta de gran importancia para así conseguir un correcto diseño y optimización de los procesos en los que se utilizan. Como el estudio de flujos para refrigeración tiene su base teórica en la mecánica de fluidos y transferencia de calor, los resultados mostrados estarán justificados teóricamente según estas disciplinas y debidamente contrastados experimentalmente. En este proyecto fin de carrera se va a evaluar la transferencia de calor en turbinas mediante el software CFD Fluent, con el cual se resolverán las ecuaciones que gobiernan el problema. Lo evaluaremos con la ayuda de este software de simulación numérica, el cual nos facilitará unos resultados comparables a los obtenidos de forma experimental y teórica por diferentes autores. Cabe destacar que el primer factor que limita la cantidad de potencia que un motor de turbina de gas puede producir, es la temperatura máxima tolerada a su entrada. A esto se le llama temperatura de entrada en turbina (TIT). Algunos motores modernos han aumentado el rendimiento térmico aumentando la TIT. Para ello se han refrigerado los álabes guías de entrada en turbina y el primer escalón de álabes de rotor. La refrigeración de la turbina se consigue haciendo fluir aire sangrado del compresor a través de álabes guías de entrada y de los álabes del rotor por huecos internos. El aire deja la superficie del álabe a través de unos orificios especialmente preparados de manera que forma una película de aire sobre el álabe para aislar a la superficie de los gases calientes. La figura siguiente muestra la sección transversal de un álabe de turbina a través del cual el fluido de refrigeración fluye para aumentar la TIT permisible. Javier Nieto Bautista 8/1279 Figura 1.2.a. Sección transversal de un alabe de turbina. El fluido usado para el sistema de refrigeración de turbina de un motor de aviación suele ser aire que se sangra de una de las últimas etapas del compresor, y aunque su temperatura es mayor de 800 K, es bastante más fría que la de los gases que arrastran a la turbina. Este aire fluye a través de los huecos del álabe y sale con los gases de escape. Sólo es necesario refrigerar los álabes guías de entrada en turbina y la primera etapa de álabes rotatorios de turbina. Los gases pierden bastante energía cuando pasan la primera etapa como para que su temperatura caiga dentro de la gama permitida para las etapas sucesivas. Las tendencias actuales a aumentar las temperaturas del ciclo del motor están provocando la necesidad de refrigerar en las etapas finales de las turbinas de alta presión e incluso en las turbinas de baja presión. Este proyecto hace un estudio completo de flujos y se divide en tres grandes apartados: La teoría. Se introduce y enuncia la información teórica empleada para el estudio, teniendo en cuenta que existe bibliografía mucho más especializada en el tema. Introduce la teoría de transferencia de calor, y justifica alguno de los casos que después se han simulado. La simulación. Partiendo de la información que hay disponible en laboratorios-túnel hidrodinámicos de fluidos, del material de las prácticas, y demás artículos, tratamos de simular con Fluent casos típicos de flujos que se pueden producir en las turbinas de los aviones. Javier Nieto Bautista 9/12710 La parte experimental. Para concluir con el proyecto, se contrastan datos experimentales, ya sean de anteriores proyectos u otras fuentes, para verificar si realmente la simulación se parece tanto a la teoría como a la realidad. Como podemos observar en la figura anterior, la cual nos muestra un álabe de una turbina de un avión, se comprueba que en la parte interior del mismo tenemos un complejo circuito de refrigeración, el cual nos ayuda a disipar el calor que se produce en las superficies del álabe. En el presente proyecto se van a estudiar los casos más simples que nos podemos encontrar, siendo todos ellos 2D y obteniendo así unos datos que podríamos luego aplicar a unos casos más completos. Los mallados que habría que realizar para estudiar el álabe al completo serían muy complejos y requerirían, para correr los casos, unos ordenadores con mayor capacidad de procesado que los disponibles en la universidad. A continuación se muestran algunas figuras que se pueden tener en el caso de estudiar un posible álabe al completo y a través de ellas podemos darnos cuenta de la dificultad y el tiempo que requerirían resolverlas. Figura 1.2.b. Ejemplos de simulación de álabes. Los casos que se van a simular y comparar, casos sencillos, aunque de alto interés, disponibles para posibles prácticas y proyectos futuros, son los siguientes: Transferencia de calor por impacto: Se estudiará detenidamente este caso, introduciéndolo de forma teórica para realizar posteriormente las simulaciones que se vean oportunas y que serán llevadas a estudio. Javier Nieto Bautista 10/12711 Transferencia de calor por convección forzada en conducto cerrado: Para este caso se va a realizar una introducción teórica, siendo dicha introducción válida para la realización de los casos estudiados. Para la realización de ensayos cuyos resultados puedan ser extrapolados a las geometrías reales de las turbinas, será necesario mantener la semejanza de los parámetros fundamentales adimensionales (número de Reynolds, número de Prandtl, número de Mach ). En las figuras que se muestran en esta introducción se puede observar la complejidad del flujo en los álabes, así como las zonas sobre dichos álabes donde se da cada uno de los tipos de transferencia de calor. Figura 1.2.c. Zonas de transferencia de calor en un álabe de turbina. Javier Nieto Bautista 11/12712 1.3 MOTIVACIÓN En los últimos tiempos como es sabido, las computadoras han experimentado y están experimentando una mejora enorme de su capacidad de cálculo. Lo que antes se calculaba con superordenadores de un enorme tamaño, ahora se realiza con un pequeño PC portátil. Casi cualquier aplicación puede ser usada por una persona desde su propio hogar, cuando antes estaba vetada a unas pocas personas privilegiadas que tenían acceso a los mencionados medios informáticos. Para la ciencia ha supuesto también un avance extraordinario. Desde mucho tiempo atrás se conocía el método de resolver casi cualquier ecuación. Las ecuaciones diferenciales, posiblemente las más complejas, se pueden resolver de manera numérica mediante, por ejemplo, diferencias finitas. En el caso de la mecánica de fluidos, las ecuaciones de Navier-Stokes se pueden resolver, en algunos casos de manera precisa y en otros como el caso que nos ocupa de régimen turbulento, de manera aproximada. La solución sería más cercana a la real según seamos capaces de conseguir una capacidad de cálculo mayor. Es ahí donde el desarrollo de las computadoras entra en juego. Se conocía el método de resolución pero no se podía poner en practica, y en los casos en los que se podía poner en práctica, requería mucho tiempo. Todo cambió desde la aparición de los microchips. Ahora si, somos capaces de resolver de una manera más o menos precisa en función de nuestras necesidades, problemas que antes no eran posibles. Esto ha supuesto una revolución en campos como la mecánica de fluidos. En otros tiempos no muy lejanos, para experimentar el comportamiento de un fluido en una aplicación concreta se tenían que realizar experimentos reales, a escala, gracias al análisis dimensional, pero al fin y al cabo costosos de realizar y difíciles de simular con unas características adecuadas. En la actualidad, programas como Fluent son capaces de simular un experimento real de manera virtual con una precisión sólo limitada por la capacidad de cálculo de la computadora en cuestión. En la actualidad una universidad como la Carlos III o una empresa privada pueden desarrollar sus propios diseños sin necesidad de externalizar sus experimentos o construir un túnel de viento. Por supuesto, en muchas grandes empresas o, en su caso, para aplicaciones muy técnicas, se siguen haciendo experimentos reales en túneles, puesto que queda mucho para que un computador pueda calcular de manera exacta el comportamiento de un fluido. Quizá los ordenadores quánticos sean la solución en el futuro. Javier Nieto Bautista 12/12713 El estudio de canales abiertos tiene una alta componente empírica, ya que la incertidumbre es mayor que en el estudio de los flujos en canales cerrados (los flujos que discurren por tuberías a presión), por lo que queda justificado el usar la potencia de cálculo de los ordenadores para simular condiciones que serían muy difíciles de llegar a definir explícitamente mediante una ecuación. Como se ha avanzado antes, la capacidad de cálculo de los ordenadores ha crecido y seguirá creciendo a un ritmo más que rápido, por lo que las simulaciones serán más rápidas. Además también se han ido mejorando los algoritmos y métodos de resolución, por lo que las soluciones serán mejores. Esta circunstancia predice que la simulación, y en particular la aplicada al estudio de los fluidos, como otros casos típicos que se puedan reproducir en la universidad, tiene todavía mucho que ofrecer, por su puesto sin descuidar la parte experimental y teórica como métodos más tradicionales. Este proyecto habría sido mucho más costoso si se hubiese realizado hace unos años, incluso podría haber sido inabordable. Hoy es posible iterar todos estos casos en un ordenador personal que cualquiera pueda tener en su hogar. Las aplicaciones concretas de todo lo expuesto anteriormente son muchas y muy diversas. Entre ellas el proyecto aquí presentado. El hecho de poder comparar los resultados numéricos con la propia realidad, ha sido uno de los factores que más me han motivado para la realización de este estudio. Javier Nieto Bautista 13/12714 1.4 OBJETIVOS Los objetivos que se plantearon al principio del presente proyecto fueron los siguientes: El objetivo principal del proyecto es, en su conjunto, el de evaluar la transferencia de calor en diferentes casos sencillos, para poder así aplicar los datos obtenidos a otros casos más complejos e intentar mejorar el rendimiento de las turbinas teniendo una mejor refrigeración de las mismas. Dentro del anterior se puede enmarcar que otro de los objetivos es comparar los resultados obtenidos con Fluent con los obtenidos de forma experimental. Otro objetivo a parte es poder conseguir un mejor manejo de Fluent ayudándonos de experimentos conocidos, de casos sencillos. Una vez aprendida la técnica de manejo, y haber realizado muchas simulaciones de varios casos, tendremos capacidad de simular casos más complicados y de mayor utilidad. Inmersos en lo anterior y como objetivos secundarios se plantean el análisis de diversos parámetros que podrían afectar al estudio y de que manera y en que medida lo harían. Como por ejemplo citar el modelo turbulento empleado, la geometría, el mallado realizado, la condiciones de contorno, etc. Javier Nieto Bautista 14/12715 1.5 DINÁMICA DE FLUIDOS COMPUTACIONAL La dinámica de fluido computacional (CFD) es la ciencia que trata de predecir el comportamiento de un flujo, la transferencia de calor y masa, reacciones químicas y fenómenos relacionados, mediante la resolución numérica del conjunto de ecuaciones que gobiernan los fluidos. Los resultados de la resolución numérica son relevantes en el desarrollo de nuevos productos, solución de problemas y rediseño. El análisis computacional es un complemento a los estudios experimentales, reduciendo el esfuerzo requerido en la evaluación de diseños y la adquisición de los datos Método de elementos finitos El método más potente actualmente utilizado en el análisis computacional de fluidos es el método de elementos finitos. Los estudios de simulación numérica por el método de elementos finitos se desarrolla a lo largo de siete fases en 3 etapas diferentes: pre-proceso, resolución y post-proceso. Pre-proceso: 1. A partir de la realidad física del sistema, se selecciona el modelo matemático apropiado para describir su comportamiento, teniendo en cuanta que caracterice con exactitud aquellas propiedades que sean objeto de estudio durante la simulación numérica. 2. Una vez seleccionado el modelo matemático, se divide la estructura en porciones no intersectantes entre si. En cada porción, que recibe el nombre de elemento finito, se interpolan las variables principales en función de su valor en múltiples puntos discretos de cada elemento; a dichos puntos se les llama nodos. El sistema está compuesto ahora por una malla de elementos de estudio sencillo. 3. Se discretizan las ecuaciones diferenciales que gobiernan el sistema, obteniendo así las expresiones matemáticas a resolver en cada elemento. 4. Se obtienen las expresiones a partir de las cuales determinar el comportamiento del sistema en conjunto, partiendo de las expresiones discretas de cada elemento. Javier Nieto Bautista 15/12716 Resolución: 5. Se resuelve el sistema de ecuaciones, utilizando herramientas informáticas, para determinar las diferentes variables incógnitas. El proceso de resolución puede estar basado en cualquier método de resolución de ecuaciones lineales conocido, sin embargo, su aplicación es diferente para situaciones de estado estacionario y estado transitorio. En caso de estado estacionario se resuelve el sistema de ecuaciones de forma iterativa, hasta alcanzar una solución que las satisfaga con la menor de las tasas de error posible. Para sistemas transitorios, este proceso debe realizarse, además, para cada instante de tiempo considerado en la simulación. Post-proceso: 6. Tras la obtención de los resultados numéricos, se realiza la interpretación y presentación de los mismos. Para ello suelen utilizarse métodos gráficos que faciliten el proceso. 7. Una vez estudiados los resultados, el analista puede plantearse efectuar modificaciones en cualquiera de las fases anteriores, con objeto de obtener resultados diferentes que ayuden a resolver al problema de ingeniería tratado en la simulación, o de corrección de posibles errores presentes en el desarrollo de la misma. En posesión de los conocimientos y la experiencia necesaria para realizar este tipo de simulaciones, el método de los elementos finitos resulta muy útil de cara a la obtención de información sobre el comportamiento de sistemas continuos, para los que no existen soluciones analíticas disponibles. Javier Nieto Bautista 16/12717 1.5.2 Fluent Para la resolución de este proyecto, se va a utilizar el software Fluent, que es un conjunto de programas para la simulación de fluidos. Es una herramienta de CFD, su uso es muy versátil y permite la simulación de innumerables casos de la industria. Es un programa comercial con bastante buena aceptación y continuamente están saliendo nuevas versiones mejoradas. Fluent provee múltiples opciones de solución, que combinado con métodos Multigrid para mejorar la convergencia, se obtiene soluciones eficientes y precisas para un amplio régimen de flujos. La variedad de modelos físicos en Fluent permite predecir con gran exactitud flujos laminares y turbulentos, transferencia de calor (radiación, convección, conducción), reacciones químicas, flujos multifásicos y otros fenómenos involucrados; teniendo Fluent una gran capacidad de flexibilidad de mallas, siendo capaz de que automáticamente cambie la malla durante el proceso de resolución. La forma de trabajar en la mecánica de fluidos computacional es la siguiente: En primer lugar es preciso crear una malla en cuyos nodos se van a resolver las ecuaciones de Navier-Stokes. A partir de unas dimensiones calculadas previamente se realiza el mallado con el programa Gambit. Javier Nieto Bautista 17/12718 Figura a. Ejemplo de uso de Gambit. Una vez creada la malla, el modelo se corre con el programa Fluent. Éste, se basa en el método de resolución de volúmenes finitos, tomando como geometría de partida la generada en Gambit. Fluent calcula la solución de las ecuaciones de manera iterativa hasta que encuentra una solución con los criterios de convergencia fijados. La precisión de la solución depende del modelo utilizado, de las condiciones de contorno que hayamos especificado y de la discretización, es decir, de la malla creada. Los flujos turbulentos se caracterizan por la velocidad de fluctuación de los campos. Estas fluctuaciones pueden ser de pequeña escala y de alta frecuencia, siendo los cálculos de ingeniería demasiado costosos computacionalmente para simular directamente en la práctica. En lugar de ello, la instantánea que rige las ecuaciones, puede tener una duración promedio, o una duración promedio de conjunto, manipulado para eliminar las pequeñas escalas, dando lugar a una modificación del conjunto de ecuaciones que son computacionalmente menos costosas de resolver. Sin embargo, las ecuaciones modificadas contienen más variables desconocidas, con lo que un modelo turbulento es necesario para determinar estas variables en términos de cantidades conocidas. Javier Nieto Bautista 18/12719 Fluent ofrece las siguientes opciones de modelos de turbulencia: Spalart-Allamaras model k-ε models Standard k-ε models Renormalization-group (RNG) k-ε models Realizable k-ε models k-ω models Standard k-ω models Shear-stress transport (SST) k-ω models v2-f model (addon) Reynolds stress model (RSM) Linear pressure-strain RSM model Quadratic pressure-strain RSM model Detached eddy simulation (DES) model Spalart-Allmaras RANS model Realizable k-ε RANS model SST k-ω RANS model Large eddy simulation (LES) model Smagorinsky-Lilly subgrid-scale model WALE subgrid-scale model Kinetic-Energy transport subgrid-scale model Como se ve, Fluent cuenta con una amplia variedad de modelos de turbulencia, varias versiones de modelos muy conocidos como el k-epsilon, el k- omega y el de esfuerzos de Reynolds (RSM). Los avances en la capacidad de las computadoras, junto al decremento en su coste, han hecho posible simulaciones con modelos demandantes de grandes recursos como el modelos LES y el DES, siendo opciones atractivas para algunas simulaciones. Es un hecho lamentable que ningún modelo de turbulencia sea universalmente aceptado como superior de todas las clases de problemas. La elección del modelo de turbulencia dependerá de consideraciones tales como la física dentro de la corriente, la práctica establecida para una determinada clase de problema, el nivel de exactitud requerida, la disposición computacional y la cantidad de tiempo disponible para la simulación. Para hacer más adecuada la elección del modelo para su aplicación, es necesario comprender las capacidades y limitaciones de las diferentes opciones. Nos vamos a centrar en el modelo k-omega (k-ω model), que será con el cual trabajemos en el proyecto. En concreto nos centraremos en el modelo SSTkω (Shear-stress transport k-ω model). A continuación mostraremos las ecuaciones que utiliza este modelo. Javier Nieto Bautista 19/12720 Ecuaciones de transporte para el modelo SST k-ω: k ( ρk) + ( ρkui) = Γ k + G% k Yk + Sk t xi x j x j ω ( ρω) + ( ρωu ) = Γ + G Y + D + S t x x x i ω ω ω ω ω i j j En estas ecuaciones Ğ k representa la generación de energía cinética turbulenta debido a gradientes de velocidad media, G w representa la generación de ω (tasa específica de disipación), Г k y Г w representan la difusividad efectiva de k y ω respectivamente, Y k e Y ω representan la dispersión de k y ω debido a la turbulencia. D ω representa la difusión térmica cruzada. S k y S ω son términos definidos por el usuario. Todos estos términos se calculan como se describe a continuación Modelización de la difusividad efectiva La difusividad efectiva para el modelo k-ω viene dada por: µ t Γ k = µ + σ k µ t Γ ω = µ + σ ω donde σ k y σ ω son los números de Prandtl turbulento para k y ω respectivamente. La viscosidad turbulenta, µ t, se calcula de la siguiente manera: µ = t ρk 1 ω 1 SF 2 max, * α αω 1 Javier Nieto Bautista 20/12721 con * * * α0 + Re t/ R k α = α, 1+ Re t/ Rk ρk donde: Ret = µω R = 6 k α = * 0 β = i βi notar que, para altos números de Reynolds α * = α * = 1 y 1 σ k = F / σ + ( 1 F )/ σ 1 σ ω = F / σ + 1 / σ 1 K,1 1 K,2 ( F ) 1 ω,1 1 ω,2 Las funciones F 1 y F 2, por su parte vienen dadas por: F = tanh 4 ( φ ) 1 1 k 500µ 4ρk φ1 = min max,, ωy ρy ω + σω,2dωy k ω 10 Dω = max 2 ρ,10 σ ω,2 ω xj xj F = tanh 4 ( φ ) 2 2 k 500µ φ2 = max 2, ωy ρy ω donde y es la distancia a la próxima superficie y D ω + es la parte positiva de la difusión térmica cruzada (lo veremos mas adelante). Javier Nieto Bautista 21/12722 1.5.4 Modelización de la producción de turbulencia Producción de k: el término Ğ k se define como: donde * ( k ρβ ω) G% = min G,10 k k G = ρu u k i j u i j x Producción del ω: el término G ω representa la producción de ω, y viene dado por: G ω α = G v t k Esta es una de las diferencias frente al modelo standard, dado que para el modelo standard tenemos un α α constante (0.52), mientras que para nuestro caso: ( 1 F ) α = Fα + α 1,1 1,2 donde: α α y donde κ es β κ 2 i,1,1 = * β * σ ω,1 β 2 βi,2 κ,2 = * β * σ ω,2 β Javier Nieto Bautista 22/12723 1.5.5 Modelización de la turbulencia de disipación Disipación de k: el término Y k representa la disipación de k, y se define como: Y k * = ρβ kω * * * donde: β βi 1 ς FM ( t) t 4 4/15 + (Re / ) * * t R β βi = β 4 1 (Re t/ Rβ ) + * ς = 1.5 R β * = + = 8 β = 0.09 con Re obtenido tal y como hemos indicado anteriormente. Disipación de ω: el término Y ω representa la disipación de ω, y se define como: Y k 2 = ρβω * i * donde: β = βi 1 + ς FM ( t) βi 1 β β = Fβ + (1 F) β i 1 i,1 1 i,2 y F se obtiene como hemos indicado anteriormente Modificación de la difusión cruzada El término D ω representa la difusión cruzada y se define para este caso como: D ω ( F ) = 21 ρσ 1 ω,2 1 k ω x j ω x j Javier Nieto Bautista 23/12724 1.5.7 Constantes del modelo Y por último, para este modelo de turbulencia tenemos las siguientes constantes: σ k,1 = 1.176, σω,1 = 2.0, σk,2 = 1.0, σω,2 = a = 0.31, β = 0.075, β = i,1 i,2 El resto de constantes del modelo tienen el mismo valor que para el modelo k-ω standard y son: * 1 + α = 1, α = 0.52, α0 =, β = 0.09, 9 R = R = R = ς = M = β * 8, k 6, ω 2.95, 1.5, t Javier Nieto Bautista 24/12725 . 2. SEGUNDA PARTE TEORÍA Javier Nieto Bautista 25/12726 2.1 TEORIA Con la finalidad de resolver el problema planteado en este proyecto, se debe realizar una introducción teórica al problema de dinámica de fluidos. Para ello, antes de comenzar con la presentación del problema, se iniciará el planteamiento y la presentación de las ecuaciones que gobiernan el comportamiento del fluido tanto en régimen laminar como turbulento. Así, se puede definir el movimiento en régimen laminar como aquel en el que sus partículas fluidas gozan de un movimiento ordenado en capas o láminas que no abandona y queda definido por las ecuaciones de Navier-Stokes. De este modo, la caracterización del movimiento de una partícula fluida se basa en las ecuaciones de conservación de la masa, cantidad de movimiento y conservación de la energía. Estas son: Conservación de la masa: ρ + ( ρv) = 0 t Conservación de la cantidad de movimiento: Conservación de la energía: v ρ + v v = ρ + τ ' + ρ g t ρ e v + v e + v 2 = t 2 2 ( ρ v) + ( τ ' v) + ( k T ) + ρ g v + Q Estas ecuaciones representan el comportamiento de un fluido en su forma genérica, pudiéndose simplificar para casos específicos, dependiendo del tratamiento que se haga sobre el fluido, de las condiciones de contorno del problema o de simplificaciones sobre cualquiera de ambos. En este proyecto, se plantea el problema tomando como fluido de trabajo el aire en condiciones atmosféricas, por lo que se tratará de un ejercicio con gas ideal y en consecuencia se tratará al fluido de trabajo tendiendo en cuenta la ecuación de estado térmica de un gas ideal: pv = nrt. Javier Nieto Bautista 26/12727 Para poder realizar una diferenciación entre un régimen turbulento de uno laminar se recurre al número de Reynolds, el cual representa los efectos inerciales respecto a los efectos viscosos. Determinándose un número de Reynolds crítico para la transición entre un régimen laminar y otro turbulento, el cual depende de la bibliografía y las condiciones del problema, ya que la longitud característica se toma como la L de una placa plana, otras veces como el D de un conducto, etc; pero de forma genérica podemos tratar un régimen turbulento como aquel en el que los efectos viscosos son suficientemente pequeños como para que los inerciales sean dominantes. Normalmente se supone un valor representativo de Re crítico de: Re c ρ u L = µ u L = υ Figura 2.1.a. Visión de régimen laminar y turbulento sobre una placa. De este modo se puede caracterizar la turbulencia como el estado en el que el fluido goza de una naturaleza fluctuante y aparentemente aleatoria, provocado por el dominio de los efectos inerciales sobre los viscosos. Siendo estas fluctuaciones provocadas por la intersección y fluctuación de las capas, en las que se basaba el régimen laminar, y variando con el tiempo de forma aparentemente aleatoria. Inherente a sus características, sobre un fluido en régimen turbulento, el transporte de calor, masa y cantidad de movimiento es mucho más efectivo; debido a una mayor mezcla y su tendencia a nivelar gradientes. Para la resolución numérica de las ecuaciones discretizadas, se necesita la definición de las condiciones de contorno del problema, de esta manera la resolución numérica del problema, necesita la definición de las mismas para conocer el comportamiento del fluido en las fronteras del dominio. De este modo la definición de las posibles entradas y salidas del problema, son condiciones indispensables para la correcta resolución numérica de las citadas ecuaciones. Javier Nieto Bautista 27/127 Mostrar más
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