• Best Practices for Aerospace Aerodynamics
    Engineering simulation impacts a wide range of external aerodynamic applications such as fuel economy, maneuverability and noise. With demanding schedules, shrinking resources and a competitive market, engineers need to obtain accurate results as quickly and efficiently as possible. This recorded webcast presents best-practice techniques to model a range of aerodynamic conditions for aerospace applications. Viewers learn which physics models, numerical...
  • Numerical simulations of the DLR-F11 wing/body high-lift configuration using the finite-volume-based solver STAR-CCM+ were performed for the 2 nd AIAA CFD High Lift Prediction Workshop (HiLiftPW-2). Unstructured polyhedral meshes were generated using STAR-CCM+ based on the provided gridding guidelines, and the effects of grid refinement were assessed. The simulations employed a steady-state RANS approach using both the SST k- turbulence model and a...
  • Best Practice Workshop: Turbulence Modeling
  • Progress in Tools for Turbulence Modelling and Simulation
    Hybrid RANS-LES methods can be very useful when high detailed insight into turbulent flow is required, in which instantaneous fluctuations play a critical role. For example when a high-accuracy prediction of complex flow separation is needed, or for insight into thermal fatigue due to fluctuating flows at different temperature, or for the approximation of acoustic noises levels via measurement of fluctuating pressure. Compared to the full deployment of...
  • High-Lift Aerodynamics: STAR-CCM+ applied to AIAA HiLiftWS1
    STAR-CCM+ continues to expand its presence in the aerospace industry due in no small part to excellent accuracy and robustness when applied to problems common to this field. This presentation shows recent aerodynamic benchmark validations performed using STAR-CCM+. Highlighted will be the American Institute of Aeronautics and Astronautics High-Lift Prediction Workshop case. This case presents some particularly difficult modeling challenges, including...
  • Using Engineering Software to Teach Turbulence
    Turbulence is the most common state of fluid flow. But what are the most effective ways to teach the concepts and tools needed in using and developing turbulence models and turbulence simulation methods? And are there techniques that improve student retention? MIT professor Emilio Baglietto will demonstrate how engineering software can be integrated into course curriculum to improve the understanding of turbulent flows. Real-world course examples include...

라미나 흐름

라미나라는 용어는 거시적인 반복되지 않는 변동이 없는 잘 정리된 흐름을 지칭합니다. 라미나 흐름은 자연에서는 Reynolds 숫자(관성력에 대한 점성 비율)가 충분히 낮아 난류로의 전이가 일어나지 않는 경우에 발생합니다.

연산적 시뮬레이션에 있어서는 Reynolds 숫자가 너무 클 때 라미나 흐름을 시뮬레이션하면 수치적 불안정이 발생할 수 있는데, 이는 정상 솔루션을 추구하는 경우 수렴을 방해하게 됩니다. 따라서, 라미나 흐름 시뮬레이션은 문제의 Reynolds 숫자가 충분히 낮다는 전제가 있다고 알려져 있는 경우에 적절합니다.

난류 반응 모델(Turbulence Response Model)

난류 반응 모델은 연속 상 내에서의 속도 변이에 대한 대수적 상관 관계를 사용한 분산 상 내의 변이 속도를 예측합니다

표준 K-Epsilon 모델(high-y+ 월 처리를 포함하는)

표준 K-Epsilon 모델은 난류 운동 에너지와 그 손실률에 대한 수송 방정식을 포함하는 2-방정식 모델에 있어 실질적인 표준 버전입니다 부양성 및 압축성 등과 같은 효과를 고려하기 위해 일부의 부가적인 조건이 STAR-CCM+ 모델에 추가되었습니다. 옵션 사항인 비 선형 구조 관계 또한 제공되었습니다.

표준 Two-Layer K-Epsilon 모델(two-layer 월 처리를 포함하는)

표준 two-Layer K-Epsilon 모델은 표준 K-Epsilon 모델을 two-layer 접근 방식과 혼합합니다. 모델 내의 계수들은 동일하지만 이 모델은 모든 y+ 월 처리의 추가적인 유연성을 얻게 됩니다.

Realizable K-Epsilon 모델(two-layer 월 처리를 포함하는)

realizable K-Epsilon 모델은 난류 손실률 ε에 대한 새로운 수송 방정식을 포함하고 있습니다. 또한, 그 모델의 주요한 계수인 C­는 표준 모델에서는 상수로써 추정하지만 여기서는 평균 흐름과 난류 특성의 함수로써 표현됩니다. 이는 이 모델이 난류의 물리학과 일치하는 일반적 스트레스 상에서의 특정한 수학적 제한 사항을 충족시킬 수 있도록 합니다(realizability).
변수 C의 개념은 또한 경계 층에서의 실험적 관측치와 일관성이 있습니다.

realizable K-Epsilon 모델은 많은 애플리케이션에 있어서 표준 K-Epsilon 모델에 비해 훨씬 정확하며 일반적으로 그 모델만큼은 정확한 답을 제공하는 것으로 신뢰할 수 있습니다. two-layer 접근 방식을 통하여 표준 및 realizable 모델 모두는 STAR-CCM+에 적용되었는데 이는 점성이 있는 서브 층을 해결하는 섬세한 그물망과 함께 사용될 수 있도록 합니다.

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