采用VOF(Volume of Fluid)方法追踪自由液面,辅以Realizable(可实现化)κ-ε湍流模型封闭两相流时均方程,对有限尾水深波浪底板壁面射流水力特性进行了数值模拟。微分方程的离散采用有限体积法,速度与压力耦合求解使用了压力隐式算子分...采用VOF(Volume of Fluid)方法追踪自由液面,辅以Realizable(可实现化)κ-ε湍流模型封闭两相流时均方程,对有限尾水深波浪底板壁面射流水力特性进行了数值模拟。微分方程的离散采用有限体积法,速度与压力耦合求解使用了压力隐式算子分裂PISO(Pressure-Implicit with Splitting of Operators)算法。分析了入射速度和底板粗糙度对流场流线分布、横断面最大流速沿程衰减规律、底板压强分布规律等水力特性的影响。研究发现:流场内存在两个大的漩涡,而且波浪底板凹面附近存在有小的漩涡;入射流速越大,横断面最大流速沿程衰减梯度越大;波浪底板上的压强也呈波状分布,且压强大小主要受入射流速和底板粗糙度两个因素的影响。展开更多
自由液面的捕捉应用VOF法,气液两相流时均方程采用RNG湍流模型封闭,采用数值模拟的方法计算了6种工况下,三角形波浪底板消力池自由水跃的流体力学特性.采用有限体积法离散微分方程,速度与压力耦合求解使用了压力隐式算子分裂PISO(Pressu...自由液面的捕捉应用VOF法,气液两相流时均方程采用RNG湍流模型封闭,采用数值模拟的方法计算了6种工况下,三角形波浪底板消力池自由水跃的流体力学特性.采用有限体积法离散微分方程,速度与压力耦合求解使用了压力隐式算子分裂PISO(Pressure-Implicit with Splitting of Operators)算法.研究发现:波浪形底板表面附近有漩涡产生,漩涡沿顺时针方向旋转,漩涡的尺寸沿程逐渐减小;沿程横断面上的最大流速在不同工况下有相似的衰减规律;在闸门附近产生紊动耗散率和紊动动能最大值及最大变化梯度,随进口弗劳德数的增大紊动能和耗散率最大值也增大;理论消能率和实际消能率均随进口弗劳德数增大而增大.展开更多
应用动量方程推导了梯形断面波浪形底板消力池自由水跃的共轭水深计算公式,采用VOF(volume of fluid)方法追踪自由液面,模拟了三维梯形断面波浪形底板消力池自由水跃,辅以RNG(重整化群)湍流模型封闭时均流方程,选用有限体积法离散微分方...应用动量方程推导了梯形断面波浪形底板消力池自由水跃的共轭水深计算公式,采用VOF(volume of fluid)方法追踪自由液面,模拟了三维梯形断面波浪形底板消力池自由水跃,辅以RNG(重整化群)湍流模型封闭时均流方程,选用有限体积法离散微分方程,使用压力隐式算子分裂PISO(Pressure-Implicit with Splitting of Operators)算法耦合求解速度与压力。模拟结果显示:梯形断面波浪形底板消力池中水跃的自由液面的形状、位置和水跃尺寸等模拟结果与实验值吻合较好;水跃区纵断面的流线、流速和紊动动能分布规律近似于矩形断面消力池,表明梯形断面波浪形底板消力池自由水跃的水力特性与矩形断面相似,并且矩形断面波浪形底板自由水跃的经验公式可以应用于梯形断面波浪形底板消力池的自由水跃。研究结果对消力池工程设计有一定的参考价值。展开更多
Artificial neural networks （ANNs） and genetic programming （GP） have recently been used for the estimation of hydraulic data. In this study, they were used as alternative tools to estimate the characteristics of hy...Artificial neural networks （ANNs） and genetic programming （GP） have recently been used for the estimation of hydraulic data. In this study, they were used as alternative tools to estimate the characteristics of hydraulic jumps, such as the free surface location and energy dissipation. The dimensionless hydraulic parameters, including jump depth, jump length, and energy dissipation, were determined as functions of the Froude number and the height and length of corrugations. The estimations of the ANN and GP models were found to be in good agreement with the measured data. The results of the ANN model were compared with those of the GP model, showing that the proposed ANN models are much more accurate than the GP models.展开更多
文摘采用VOF(Volume of Fluid)方法追踪自由液面,辅以Realizable(可实现化)κ-ε湍流模型封闭两相流时均方程,对有限尾水深波浪底板壁面射流水力特性进行了数值模拟。微分方程的离散采用有限体积法,速度与压力耦合求解使用了压力隐式算子分裂PISO(Pressure-Implicit with Splitting of Operators)算法。分析了入射速度和底板粗糙度对流场流线分布、横断面最大流速沿程衰减规律、底板压强分布规律等水力特性的影响。研究发现:流场内存在两个大的漩涡,而且波浪底板凹面附近存在有小的漩涡;入射流速越大,横断面最大流速沿程衰减梯度越大;波浪底板上的压强也呈波状分布,且压强大小主要受入射流速和底板粗糙度两个因素的影响。
文摘自由液面的捕捉应用VOF法,气液两相流时均方程采用RNG湍流模型封闭,采用数值模拟的方法计算了6种工况下,三角形波浪底板消力池自由水跃的流体力学特性.采用有限体积法离散微分方程,速度与压力耦合求解使用了压力隐式算子分裂PISO(Pressure-Implicit with Splitting of Operators)算法.研究发现:波浪形底板表面附近有漩涡产生,漩涡沿顺时针方向旋转,漩涡的尺寸沿程逐渐减小;沿程横断面上的最大流速在不同工况下有相似的衰减规律;在闸门附近产生紊动耗散率和紊动动能最大值及最大变化梯度,随进口弗劳德数的增大紊动能和耗散率最大值也增大;理论消能率和实际消能率均随进口弗劳德数增大而增大.
文摘应用动量方程推导了梯形断面波浪形底板消力池自由水跃的共轭水深计算公式,采用VOF(volume of fluid)方法追踪自由液面,模拟了三维梯形断面波浪形底板消力池自由水跃,辅以RNG(重整化群)湍流模型封闭时均流方程,选用有限体积法离散微分方程,使用压力隐式算子分裂PISO(Pressure-Implicit with Splitting of Operators)算法耦合求解速度与压力。模拟结果显示:梯形断面波浪形底板消力池中水跃的自由液面的形状、位置和水跃尺寸等模拟结果与实验值吻合较好;水跃区纵断面的流线、流速和紊动动能分布规律近似于矩形断面消力池,表明梯形断面波浪形底板消力池自由水跃的水力特性与矩形断面相似,并且矩形断面波浪形底板自由水跃的经验公式可以应用于梯形断面波浪形底板消力池的自由水跃。研究结果对消力池工程设计有一定的参考价值。
文摘Artificial neural networks （ANNs） and genetic programming （GP） have recently been used for the estimation of hydraulic data. In this study, they were used as alternative tools to estimate the characteristics of hydraulic jumps, such as the free surface location and energy dissipation. The dimensionless hydraulic parameters, including jump depth, jump length, and energy dissipation, were determined as functions of the Froude number and the height and length of corrugations. The estimations of the ANN and GP models were found to be in good agreement with the measured data. The results of the ANN model were compared with those of the GP model, showing that the proposed ANN models are much more accurate than the GP models.
