Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "mechanika obliczeniowa" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
The Use of the k-ω SST Turbulence Model for Mathematical Modeling of Jet Fire
Wykorzystanie modelu burzliwości k-ω SST do modelowania matematycznego pożaru strumieniowego
Autorzy:
Lewak, Michał Wojciech
Tępiński, Jarosław
Klapsa, Wojciech
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2060706.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Centrum Naukowo-Badawcze Ochrony Przeciwpożarowej im. Józefa Tuliszkowskiego
Tematy:
jet fire
mathematical modelling
computational fluid dynamics
pożar strumieniowy
modelowanie matematyczne
obliczeniowa mechanika płynów
Opis:
Aim: The purpose of this study is to verify the usability of the k-ω SST turbulence model for the description of the combustion process during a vertical propane jet fire. Simulating a jet fire using computational fluid mechanics involves an appropriate selection of a mathematical model to describe the turbulent flow. It is important as the variables from this model also describe the rate of the combustion reaction. As a result, they have an impact on the size and shape of the flame. The selection of an appropriate model should be preceded by preliminary simulations. Project and methods: For this purpose, a vertical jet fire in no wind conditions was selected for simulation. Consequently, it was possible to develop a two-dimensional axisymmetric geometry. A good numerical mesh can be applied to such axisymmetric geometry. Selected process conditions allowed to create an axisymmetric numerical grid. Its values, proving the quality, are shown in a chart demonstrating the distribution of the parameter quality depending on the number of elements from which the numerical grid was built. In the work, a two-stage model of the combustion reaction was selected in order to verify whether the area in which the mole fraction of carbon monoxide will have significant values is so large that the selected kinetic reaction model will have an impact on the flame length. Results: Three simulations of jet fire taking place in the direction opposite to the force of gravity were performed. The simulations performed allowed for setting the basic Lf parameter, which determines the flame length. Additionally, the length of the mixing path slift-off, needed to initiate the combustion reaction, was determined. The simulations performed allowed for comparing significant parameters characterizing the flame with the parameters calculated using correlations included in the literature on the subject. Due to this comparison, it was possible to define an interesting scope of research work, because the length of the gas mixing path determined from the CFD simulation differed significantly from the values calculated from the correlation. Conclusions: Interestingly, such large differences between CFD results and correlations were not observed for the Lf parameter. The correlations based on the Froude number give slightly higher values of the flame length than the results of the CFD simulation. On the other hand, the correlation based on the Reynolds number gives slightly lower values of the Lf parameter than the values obtained from the CFD calculations. This may indicate that the effects related to the inertia forces (Re number) better describe the simulation process conditions than the correlations based on the influence of inertia forces and gravity forces (Fr number).
Cel: Celem tego opracowania jest sprawdzenie przydatności modelu k-ω SST do opisu procesu spalania podczas pionowego pożaru strumieniowego propanu. Symulacja pożaru strumieniowego przy pomocy obliczeniowej mechaniki płynów wiąże się z odpowiednim wyborem modelu matematycznego służącego do opisu przepływu burzliwego. Jest to o tyle ważne, że zmienne z tego modelu opisują również szybkość reakcji spalania, a więc mają wpływ na rozmiar i kształt płomienia. Dobór odpowiedniego modelu powinien być poprzedzony symulacjami wstępnymi. Projekt i metody: Do symulacji wybrano pionowy pożar strumieniowy w warunkach bezwietrznych. Dzięki temu opracowana została dwuwymiarowa osiowosymetryczna geometria, na którą możliwe jest nałożenie dobrej siatki numerycznej. Wybrane warunki procesowe pozwoliły na stworzenie osiowosymetrycznej siatki numerycznej, której wartości świadczące o jakości uwidoczniono na wykresie przedstawiającym rozkład jakości parametru w zależności od liczby elementów, z jakich zbudowano siatkę numeryczną. Na podstawie dwuetapowego modelu reakcji spalania sprawdzono, czy obszar, w którym ułamek molowy tlenku węgla będzie miał duże wartości wpłynie na długość płomienia w wybranym modelu kinetycznym reakcji. Wyniki: Wykonane zostały trzy symulacje pożaru strumieniowego odbywającego się w kierunku przeciwnym do działania sił grawitacji. Pozwoliły one na wyznaczenie podstawowego parametru Lf , który określa długość płomienia. Dodatkowo wyznaczona została długość drogi mieszania slift-off , która jest niezbędna do zapoczątkowania reakcji spalania. Wykonane symulacje pozwoliły na porównanie istotnych parametrów charakteryzujących płomień z parametrami obliczonymi przy pomocy korelacji zawartych w literaturze przedmiotu. Wnioski: Porównanie wyżej wymienionych parametrów umożliwiło określenie ciekawego zakresu pracy badawczej, ponieważ wyznaczona z symulacji CFD długość drogi mieszania gazu znacząco różniła się od wartości obliczonych z korelacji. Co ciekawe, tak dużych rozbieżności między wynikami CFD a korelacjami nie zaobserwowano dla parametru Lf . Przy czym korelacje oparte o liczbę Froude’a podają nieco większe wartości długości płomienia niż wyniki symulacji CFD. Natomiast korelacja oparta o liczbę Reynoldsa podaje nieco mniejsze wartości parametru Lf niż wartości otrzymane z obliczeń CFD. Może to świadczyć o tym, że efekty związane z siłami bezwładności (liczba Re) lepiej opisują warunki procesowe niż korelacje oparte o wpływ sił bezwładności i sił ciężkości (liczba Fr).
Źródło:
Safety and Fire Technology; 2022, 59, 1; 28--40
2657-8808
2658-0810
Pojawia się w:
Safety and Fire Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of Artificial Neural Networks for Mathematical Modelling of Horizontal Jet Fires
Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do modelowania matematycznego poziomych pożarów strumieniowych
Autorzy:
Lewak, Michał
Tępiński, Jarosław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/35069711.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Centrum Naukowo-Badawcze Ochrony Przeciwpożarowej im. Józefa Tuliszkowskiego
Tematy:
computational fluid mechanics
artificial neural networks
jet fire
obliczeniowa mechanika płynów
sztuczne sieci neuronowe
pożar strumieniowy
Opis:
Aim: This article focuses on the use of artificial neural networks to mathematically describe the parameters that determine the size of a jet fire flame. To teach the neural network, the results of a horizontal propane jet fire, carried out experimentally and using CFD mathematical modelling, were used. Project and methods: The main part of the work consisted of developing an artificial neural network to describe the flame length and propane-air mixing path lengths with good accuracy, depending on the relevant process parameters. Two types of data series were used to meet the stated objective. The first series of data came from field tests carried out by CNBOP-PIB and from research contained in scientific articles. The second type of data was provided by numerical calculations made by the authors. The methods of computational fluid mechanics were used to develop the numerical simulations. The ANSYS Fluent package was used for this purpose. Matlab 2022a was used to develop the artificial neural network and to verify it. Results: Using the nftool function included in Matlab 2022a, an artificial neural network was developed to determine the flame length Lflame and the length of the Slift-off mixing path as a function of the diameter of the dnozzle and the mass flux of gas leaving the nozzle. Using Pearson’s correlation coefficient, a selection was made of the best number of neurons in the hidden layer to describe the process parameters. The neural network developed allows Lflame and Slift-off values to be calculated with good accuracy. Conclusions: Artificial neural networks allow a function to be developed to describe the parameters that determine flame sizes in relation to process parameters. For this purpose, the results of the CFD simulations and the results of the jet fire experiments were combined to create a single neural network. The result is a ready-made function that can be used in programmes for the rapid determination of flame sizes. Such a function can support the process of creating scenarios in the event of an emergency. A correctly developed neural network provides opportunities for the mathematical description of jet fires wherever experimental measurements are not possible. Solution proposed by the authors does not require a large investment in ongoing calculations, as the network can be implemented in any programming language.
Cel: W artykule skupiono się na wykorzystaniu sztucznych sieci neuronowych do opisu matematycznego parametrów określających rozmiary płomienia pożaru strumieniowego. Do uczenia sieci neuronowej wykorzystano wyniki badań poziomego pożaru strumieniowego propanu, przeprowadzone doświadczalnie i przy pomocy modelowania matematycznego metodą CFD. Projekt i metody: Główna część pracy polegała na opracowaniu sztucznej sieci neuronowej, która z dobrą dokładnością będzie opisywała długość płomienia oraz długości drogi mieszania propanu z powietrzem w zależności od istotnych parametrów procesowych. Do realizacji postawionego celu wykorzystano dwa typy serii danych. Pierwsza seria danych pochodziła z badań poligonowych wykonanych przez CNBOP-PIB oraz z badań zawartych w artykułach naukowych. Drugi typ danych dostarczyły obliczenia numeryczne wykonane przez autorów. Do opracowania symulacji numerycznych wykorzystano metody obliczeniowej mechaniki płynów. W tym celu zastosowany został pakiet ANSYS Fluent. Do opracowania sztucznej sieci neuronowej oraz jej weryfikacji użyto programu Matlab 2022a. Wyniki: Korzystając z funkcji nftool, zawartej w programie Matlab 2022a, opracowano sztuczną sieć neuronową do wyznaczenia długości płomienia Lflame i długości drogi mieszania Slift-off w zależności od średnicy dyszy dnozzle i strumienia masowego gazu opuszczającego dyszę. Do opisu parametrów procesowych wybrano najbardziej adekwatną liczbę neuronów w warstwie ukrytej. Wykorzystano do tego współczynnik korelacji Pearsona. Opracowana sieć neuronowa pozwala z dobrą dokładnością obliczyć wartości Lflame i Slift-off. Wnioski: Sztuczne sieci neuronowe pozwalają na opracowanie funkcji opisującej rozmiar płomienia w zależności od parametrów procesowych. W celu stworzenia jednej sieci neuronowej połączono wyniki symulacji CFD i wyniki doświadczeń pożarów strumieniowych. W rezultacie otrzymano gotową funkcję, która może być użyta w programach służących do szybkiego określania rozmiarów płomienia. Funkcja taka może wspomagać proces tworzenia scenariuszy na wypadek wystąpienia sytuacji awaryjnej. Poprawnie opracowana sieć neuronowa pozwala opisać w sposób matematyczny pożary strumieniowe wszędzie tam, gdzie wykonanie pomiarów doświadczalnych nie jest możliwe. Proponowane rozwiązanie nie wymaga dużych nakładów finansowych na prowadzone obliczenia, ponieważ sieć może być zaimplementowana w dowolnym języku programowania.
Źródło:
Safety and Fire Technology; 2023, 62, 2; 34-48
2657-8808
2658-0810
Pojawia się w:
Safety and Fire Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies