Численное моделирование прохождения ударной волны над плотным слоем частиц в рамках уравнений Баера–Нунциато

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Представлены результаты численного моделирования экспериментов, в которых ударная волна (УВ) различной интенсивности распространялась над поверхностью плотного слоя частиц, насыпанного на непроницаемую стенку. Математическая модель основана на двумерной системе уравнений Баера–Нунциато (БН) и учитывает межгранулярные напряжения, возникающие в твердой фазе частиц. Вычислительный алгоритм основан на методе HLLC с процедурой мгновенной релаксации давления. Разработанный алгоритм работоспособен при наличии сильных разрывов объемной доли частиц, типичных для двухфазных ударно-волновых задач, связанных с засыпкой, облаком или слоем частиц, в том числе для локально сверхзвуковых режимов течения газа. Проведено качественное и количественное сравнение полученных результатов с опытными данными и расчетами других авторов.

Об авторах

Петр Анатольевич Чупров

Институт автоматизации проектирования Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: petchu@mail.ru

(р. 1996) — младший научный сотрудник

Россия, 19/18, 2nd Brestskaya Str., Moscow 123056

Ярослава Эдуардовна Порошина

Институт автоматизации проектирования Российской академии наук

Email: poroshina@phystech.edu

(р. 1996) — младший научный сотрудник

Россия, 19/18, 2nd Brestskaya Str., Moscow 123056

Павел Сергеевич Уткин

Институт автоматизации проектирования Российской академии наук

Email: pavel_utk@mail.ru

(р. 1985) — кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник

Россия, 19/18, 2nd Brestskaya Str., Moscow 123056

Список литературы

  1. Хомик С. В., Гук И. В., Иванцов А. Н., Медведев С. П., Андержанов Э. К., Михайлин А. И., Сильников М. В., Тереза А. М. Моделирование взаимодействия сферической ударной волны со слоем насыпного материала в конической ударной трубе // Хим. физика, 2021. Т. 40. № 8. С. 63–69. doi: 10.31857/S0207401X21080045.
  2. Sugiyama Y., Homae T., Matsumura T., Wakabayashi K. Numerical study on the mitigation effect of glass particles filling a partially confined space on a blast wave // Int. J. Multiphas. Flow, 2021. Vol. 136. P. 103546. doi: 10.1016/j.ijmultiphaseflow.2020.103546.
  3. Baer M. R., Nunziato J. W. A two-phase mixture theory for the deflagration-to-detonation transition in reactive granular materials // Int. J. Multiphas. Flow, 1986. Vol. 12. No. 6. P. 861–889. doi: 10.1016/0301-9322(86)90033-9.
  4. Furfaro D., Saurel R. A simple HLLC-type Riemann solver for compressible non-equilibrium two-phase flows // Comput. Fluids, 2015. Vol. 111. P. 159–178. doi: 10.1016/j.compfluid.2015.01.016.
  5. Gelfand B. E., Medvedev S. P., Borisov A. A., Polenov A. N., Frolov S. M., Tsyganov S. A. 1989. Shock loading of stratified dusty systems // Archivum Combustionis, 1989. Vol. 9. No. 4. P. 153–165.
  6. Fan B. C., Chen Z. H., Jiang X. H., Li H. Z. Interaction of a shock wave with a loose dusty bulk layer // Shock Waves, 2007. Vol. 16. P. 179–187. doi: 10.1007/s00193-006-0059-5.
  7. Khmel’ T. A., Fedorov A. V. Numerical simulation of dust dispersion using molecular-kinetic model for description of particle-to-particle collisions // J. Loss Prevent. Proc., 2015. Vol. 36. P. 223–229. doi: 10.1016/j.jlp.2015.02.006.
  8. Houim R., Oran E. A multiphase model for compressible granular-gaseous flows: Formulation and initial tests // J. Fluid Mech., 2016. Vol. 789. P. 166–220. doi: 10.1017/ jfm.2015.728.
  9. Gidaspow D. Multiphase flow and fluidization. — Academic Press, 1994. 467 p.
  10. Saurel R., Abrall R. A multiphase Godunov method for compressible multifluid and multiphase flows // J. Comput. Phys., 1999. Vol. 150. P. 425–467. doi: 10.1006/ jcph.1999.6187.
  11. Bdzil J. B., Menikoff R., Son S. F., Kapila A. K., Stewart D. S. Two-phase modeling of deflagration-to-detonation transition in granular materials: A critical examination of modeling issues // Phys. Fluids, 1999. Vol. 11. No. 2. P. 378–402. doi: 10.1063/1.869887.
  12. Schwendeman D. W., Wahle C. W., Kapila A. K. A study of detonation evolution and structure for a model of compressible two-phase reactive flow // Combust. Theor. Model., 2008. Vol. 12. No. 1. P. 159–204. doi: 10.1080/ 13647830701564538.
  13. Poroshyna Ya. E., Utkin P. S. Numerical simulation of a normally incident shock wave – dense particles layer interaction using the Godunov solver for the Baer–Nunziato equations // Int. J. Multiphas. Flow, 2021. Vol. 142. P. 103718. doi: 10.1016/j.ijmultiphaseflow.2021.103718.
  14. Уткин П. С. Математическое моделирование взаимодействия ударной волны с плотной засыпкой частиц в рамках двухжидкостного подхода // Хим. физика, 2017. Т. 36. № 11. С. 61–71. doi: 10.7868/ S0207401X17090151.
  15. Rogue X., Rodriguez G., Haas J. F., Saurel R. Experimental and numerical investigation of the shock-induced fluidization of a particles bed // Shock Waves, 1998. Vol. 8. P. 29–45. doi: 10.1007/s001930050096.
  16. Saurel R., Favrie N. Petitpas F., Lallemand M.-H., Gavrilyuk S. L. Modelling dynamic and irreversible powder compaction // J. Fluid Mech., 2010. Vol. 664. P. 348–396. doi: 10.1017/S0022112010003794.
  17. Chuprov P., Utkin P., Fortova S. Numerical simulation of a high-speed impact of metal plates using a three-fluid model // Metals — Basel, 2021. Vol. 11. No. 8. P. 1233. doi: 10.3390/met11081233.
  18. Schwendeman D. W., Wahle C. W., Kapila A. K. The Riemann problem and high-resolution Godunov method for a model of compressible two-phase flow // J. Comput. Phys., 2006. Vol. 212. P. 490–526. doi: 10.1016/ j.jcp.2005.07.012.
  19. Woodward P., Colella P. The numerical simulation of two-dimensional fluid flow with strong shocks // J. Comput. Phys., 1984. Vol. 54. P. 115. doi: 10.1016/0021-9991(84)90142-6.
  20. Quirk J. J. A contribution to the great Riemann solver debate // Int. J. Numer. Meth. Fl., 1994. Vol. 18. No. 6. P. 555. doi: 10.1002/fld.1650180603.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

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».