本文基于二维横向液体射流的数值模拟,针对网格分辨率以及界面捕获数值方法等进行了较为全面的误差分析,误差评估结果可为三维横向液体射流仿真的模型选择及参数设置提供有效经验参考。结果表明,沿液柱直径分布32个网格足以捕捉液柱的...本文基于二维横向液体射流的数值模拟,针对网格分辨率以及界面捕获数值方法等进行了较为全面的误差分析,误差评估结果可为三维横向液体射流仿真的模型选择及参数设置提供有效经验参考。结果表明,沿液柱直径分布32个网格足以捕捉液柱的长波变形特征。分析对比了四种不同的界面捕获方法,包括基于代数VOF(Volume of Fluids)类的MULES方法,几何VOF类的isoAdvector和plicRDF方法,以及VOF和Level Set耦合的sCLSVOF(simple Coupled Level Set and Volume of Fluid)方法。其中s CLSVOF方法计算精度最高,但运行时间也最长。基于几何VOF类的数值方法则具有极好的质量守恒、界面尖锐度,且运行时间较sCLSVOF方法减少了约20%。展开更多
文摘本文基于二维横向液体射流的数值模拟,针对网格分辨率以及界面捕获数值方法等进行了较为全面的误差分析,误差评估结果可为三维横向液体射流仿真的模型选择及参数设置提供有效经验参考。结果表明,沿液柱直径分布32个网格足以捕捉液柱的长波变形特征。分析对比了四种不同的界面捕获方法,包括基于代数VOF(Volume of Fluids)类的MULES方法,几何VOF类的isoAdvector和plicRDF方法,以及VOF和Level Set耦合的sCLSVOF(simple Coupled Level Set and Volume of Fluid)方法。其中s CLSVOF方法计算精度最高,但运行时间也最长。基于几何VOF类的数值方法则具有极好的质量守恒、界面尖锐度,且运行时间较sCLSVOF方法减少了约20%。
