FLUENT操作过程及参数选择

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1、振动流化床仿真操作过程及参数选择1创建流化床模型。根据靳海波论文提供的试验机参数,创建流化床模型。流化床直148mm,高1m,开孔率9%,孔径2mm。在筛板上铺两层帆布保证气流均布。因为实验机为一个圆形的流化床,所以可简化为仅二维模型。而实际实验中流化高度远小于1m,甚至500mm,所以为提高计算时间,可将模型高度缩为500mm。由于筛板上铺设两层帆布以达到气流均分的目的,所以认为沿整个筛板的进口风速为均匀的。最终简化模型如下图所示:上图为流化后的流化床模型,可以看出流化床下端的网格相对上端较密

2、,因为流化行为主要发生的流化床下端,为了加快计算时间,所以采用这种下密上疏的划分方式。其中进口设置为velocityinlet;出口设置为outflow;左右两边分为设置为wall。在GAMBIT中设置完毕后,输出二维模型vfb.msh。outflow边界条件不需要给定任何入口的物理条件,但是应用也会有限制,大致为以下四点:1.只能用于不可压缩流动2.出口处流动充分发展3.不能与任何压力边界条件搭配使用(压力入口、压力出口)4.不能用于计算流量分配问题(比如有多个出口的问题)2打开FLUENT6

3、.3.26,导入模型vfb.msh点击GRID—CHECK,检查网格信息及模型中设置的信息,核对是否正确,尤其查看是否出现负体积和负面积,如出现马上修改。核对完毕后,点击GRID-SCALE弹出SCALEGRID窗口,设置单位为mm,并点击changelengthunit按钮。具体设置如下:3设置求解器保持其他设置为默认,更改TIME为unsteady,因为实际流化的过程是随时间变化的。(1)pressurebased求解方法在求解不可压流体时,如果我们联立求解从动量方程和连续性方程离散得到的代

4、数方程组,可以直接得到各速度分量及相应的压力值,但是要占用大量的计算内存,这一方法已可以在Fluent6.3中实现,所需内存为分离算法的1.5-2倍。densitybased求解方法是针对可压流体设计的,因而更适合于可压流场的计算,以速度分量、密度(密度基)作为基本变量,压力则由状态方程求解。Pressure-BasedSolver它是基于压力法的求解器,使用的是压力修正算法,求解的控制方程是标量形式的,擅长求解不可压缩流动,对于可压流动也可以求解;Fluent6.3以前的版本求解器,只有Seg

5、regatedSolver和CoupledSolver,其实也就是Pressure-BasedSolver的两种处理方法;Density-BasedSolver是Fluent6.3新发展出来的,它是基于密度法的求解器,求解的控制方程是矢量形式的,主要离散格式有Roe,AUSM+,该方法的初衷是让Fluent具有比较好的求解可压缩流动能力,但目前格式没有添加任何限制器,因此还不太完善;它只有Coupled的算法;对于低速问题,他们是使用Preconditioning方法来处理,使之也能够计算低速问

6、题。Density-BasedSolver下肯定是没有SIMPLEC,PISO这些选项的,因为这些都是压力修正算法,不会在这种类型的求解器中出现的;一般还是使用Pressure-BasedSolver解决问题。(1)再GRADIENTOPTION选项组中,指定通过哪种压力梯度来计算控制方程中的导数项。CELL-BASED(按单元中的压力梯度计算)和NODE-BASED(按节点的案例梯度计算)。Porousformulation选项组用于制定多孔介质速度的方法。(2)当选择UNSTEADY时,会出

7、现UNSTEASDYFORMULATION选项组,让用户据顶时间相关项的计算公式及方法。对于巨大多数问题选一阶隐式就足够了。只有对精度有特别要求时才选二阶隐式。4设置多相流模型。设置为欧拉模型,相数设置为2即为两相流,具体设置如下:在Fluent中,共有三种欧拉-欧拉多相流模型,即VOF(VolumeOfFluid)模型、混合物(Mixture)模型和欧拉(Eulerian)模型。(1)VOF模型。VOF模型是一种在固定的欧拉网格下的表面跟踪方法。当需要得到一种或多种互不相融流体间的交界面时,可

8、以采用这种模型。在VOF模型中,不同的流体组分共用着一套动量方程,计算时在整个流场的每个计算单元内,都记录下各流体组分所占有的体积率。VOF模型的应用例子包括分层流、自由面流动、灌注、晃动、液体中大气泡的流动、水坝决堤时的水流以及求得任意液-气分界面的稳态或瞬时分界面。(2)混合物模型。混合物模型可用于两相流或多相流(流体或颗粒)。因为在欧拉模型中,各相被处理为互相贯通的连续体,混合物模型求解的是混合物的动量方程,并通过相对速度来描述离散相。混合物模型的应用包括低负载的粒子负载流、气泡流、沉降和

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