使用RANS网格预测低压涡轮叶片上的分离与转捩
流体动力学
2020-04-24 v1
摘要
叶栅中高升力低压涡轮(LPT)叶片绕流可能相当复杂，因为常涉及分离和转捩等现象。对于在高攻角和相对低雷诺数(25, 000 < Re < 1, 00, 000)下高载荷T106A叶片，在叶片吸力面观察到分离诱导转捩，使其成为基于模型模拟的挑战性问题。在本工作中，使用RANS和混合LES/RANS方法对该流动进行了计算。RANS模拟采用六种流行的低Re湍流模型。虽然湍流模型本身未能预测T106A叶片上的任何分离，但四方程Langtry-Menter转捩模型预测到了短分离泡。然而，该分离泡的特征与实验和DNS中观察到的截然不同，因此未能准确预测转捩。随后，一种嵌入式混合LES/RANS方法——有限数值尺度(LNS)，在足够分辨的网格上自动切换至LES，被用于在相同RANS网格上进行预测。在精细网格上使用统计湍流时，LNS的类LES行为导致Reynolds应力非物理下降，因为湍流脉动未能在分辨尺度上得到适当表示。因此，LNS的结果与湍流模型获得的结果非常相似。然而，当使用具有正确统计特性的合成湍流来激发嵌入式LES区域中的大涡时，LNS能够预测分离并恢复非常接近DNS和实验结果的结果。
引用
@article{arxiv.2004.10967,
title = {Prediction of separation and transition on a low-pressure turbine blade using a RANS grid},
author = {Rajesh Ranjan and S. M. Deshpande and Roddam Narasimha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.10967},
year = {2020}
}
备注
26 pages, 7 figures