Численное моделирование турбулентного горения водорода в сверхзвуковом потоке горячего влажного воздуха

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В работе представлены результаты решения валидационной задачи турбулентного горения водородной струи в сверхзвуковом потоке горячего влажного воздуха в симметричном канале. Особое внимание в работе уделяется решению системы уравнений химической кинетики, накладывающему существенное ограничение на временно́й шаг, а также анализу используемых в решении кинетических схем. Основная вычислительная сложность – подробное разрешение пристеночной области вследствие впрыска водородной струи в турбулентный пограничный слой с целью дальнейшего воспроизведения экспериментально полученных распределений мольных долей и температуры в выходном сечении канала, а также местоположения точки воспламенения.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

А. М. Никонов

Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)

Автор, ответственный за переписку.
Email: amnikonov@mai.education
Россия, Москва

Н. А. Харченко

Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)

Email: amnikonov@mai.education
Россия, Москва

Список литературы

  1. Фролов С.М., Иванов В.С. // Хим. физика. 2021. Т. 40. № 4. С. 68.
  2. Михалкин В.Н., Сумской С.И., Тереза А.М. и др. // Хим. физика. 2022. Т. 41. №. 8. С. 3.
  3. Босняков С.М., Березко М.Э., Дерюгин Ю.Н. и др. // Мат. моделирование. 2023. Т. 35. № 10. С. 69.
  4. Харченко Н.А., Никонов А.М. // Мат. моделирование и числ. методы. 2023. № 2. С. 100.
  5. Басевич В.Я., Беляев А.А., Фролов С.М. и др. // Хим. физика. 2019. Т. 38. № 8. С. 27.
  6. Бессонов О.А., Харченко Н.А. // Программная инженерия. 2021. Т. 12. № 6. С. 302.
  7. Харченко Н.А. Численное моделирование аэротермодинамики высокоскоростных летательных аппаратов. Дис. … канд. физ.-мат. наук. М.: МФТИ, 2021.
  8. Menter F.R., Kuntz M., Langtry R. // Turbulence, Heat and Mass Transfer. 2003. V. 4. P. 625.
  9. Matyushenko A.A., Garabaruk A.V. // IOP Conf. Series: J. Physics. 2017. V. 929. P. 6.
  10. Харченко Н.А., Никонов А.М. Носенко Н.А. // Матер. XXXIII науч. техн. конф. по аэродинамике. ЦАГИ, 2022. C. 101
  11. Землянский Б.А., Лунев В.В., Власов В.И. и др. Конвективный теплообмен летательных аппаратов. М.: Физмалит, 2014.
  12. Басевич В.Я., Беляев А.А., Иванов В.С. и др. // Хим. физика. 2019. T. 38. № 8. C. 69.
  13. Дегтярь В.Г., Сон Э.Е. Гиперзвуковые летательные аппараты. М.: Янус-К, 2018.
  14. Гурвич Л.В., Вейц И.В., Медведев В.А. Термодинамические свойства индивидуальных веществ. М.: Наука, 1978.
  15. Жданов В.М., Галкин В.С., Гордеев О.А. и др. Физико-химические процессы в газовой динамике. Справочник. Т. 3. Модели процессов молекулярного переноса в физико-химической газодинамике / Под ред. С.А. Лосева. М.: Физмалит, 2012.
  16. Bird R.B., Stewart W.E., Lightfoor E.W. Transport Phenomena. 2nd ed / Ed. Kulek P. N.Y.: Wiley, 2002.
  17. M.-S. Liou // J. Comput. Phys. 1996. V. 129. P. 364.
  18. Kitamura K. Advancement of Shock Capturing Computational Fluid Dynamics Methods: Numerical Flux Functions in Finite Volume Method. Singapore: Springer, 2020.
  19. Chen S.S., Cai F.J., Xue H.C. et al. // Appl. Math. Model. 2020. V. 77. P. 1065.
  20. Крюков И.А., Иванов И.Э., Ларина Е.В. // Физ.-хим. кинетика в газовой динамике. 2021. Т. 22. № 1. С. 28.
  21. Michalak K., Ollivier-Gooch C. // Proc. 46th Aerospace Sciences Meeting. V. 15. AIAA: Reno, Nevada. 2008. P. 10002.
  22. Burrows M.C., Kurkov A.P. // AIAA J. 1973. V. 11. № 9. P. 1217.
  23. Gao Z., Jiang C., Pan S. et al. // AIAA J. 2015. V. 53. № 7. P. 1949.
  24. Evans J.S., Schexnayder C.J. // Proc. 17th Aerospace Sciences Meeting. Paper 79-0355. AIAA: New Orleans, LA, 1979.
  25. Tien J.H., Stalker R.J. // Combust. and Flame. 2002. V. 130. P. 329.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Фрагмент расчетной сетки плоского канала

Скачать (143KB)
3. Рис. 2. Распределение массовой доли H2O (а) и статической температуры (К) в канале (б); модифицированный механизм горения водорода Эванса–Шекснайдера

Скачать (111KB)
4. Рис. 3. Распределение мольных долей компонентов газовой смеси (а) и статической (T, К) и полной температуры (T0, К) в выходном сечении канала (б); модифицированный механизм горения водорода Эванса–Шекснайдера

Скачать (184KB)
5. Рис. 4. Распределение массовой доли H2O (a) статической температуры (К) в канале (б); модифицированный механизм горения водорода Якимовского; символы – экспериментальные данные, линии – результаты численного моделирования

Скачать (113KB)
6. Рис. 5. Распределение мольных долей компонентов газовой смеси (а) и статической (T, К) и полной температуры (T0, К) в выходном сечении канала (б); модифицированный механизм горения водорода Якимовского; символы – экспериментальные данные, линии – результаты численного моделирования

Скачать (181KB)

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».