L’objectif de ce travail est la prédiction numérique d’écoulements turbulents avec transfert thermique dans des cavités ventilées à l’aide d’un modèle à relaxation elliptique. Cette approche dite v² -f a été intuitivement proposée pour la modélisation de la turbulence en proche paroi. Pour mener à bien cette étude, les investigations numériques ont été mise en oeuvre sur trois configurations et validées en s’appuyant sur les résultats expérimentaux disponibles et des résultats numériques issus des modèles k -[epsilon] RNG de Yakhot & Orszag, le modèle k -[omega] SST de Menter et le modèle à contraintes de Reynolds (RSM). L’analyse et la confrontation des résultats obtenus permettent de constater que le modèle de relaxation elliptique présente une meilleure prédiction pour les champs thermique et aéraulique avec un temps de calcul raisonnable. Ensuite, les comparaisons des indices du confort thermique entre les modèles de turbulence et l’expérience nous confortent dans l’idée que le modèle v² -f est un bon candidat pour la prédiction du confort thermique dans les cavités ventilées. / The aim of this work is to predict numerically turbulent airflow with heat transfer in indoor environment using an elliptic relaxation model. This approach named v² -f has been proposed for modelling near-wall turbulence. In this study, numerical investigations have been carried out in three configurations and validated on available experimental data and numerical results from the models considered, k -[epsilon]RNG model of Yakhot & Orszag, k -[omega] SST model of Menter and Reynolds stress model. The analysis and comparison of results obtained shows that the v² -f model provides a better prediction for the velocity fields and temperature fields with a reasonable computational time. All comparisons of thermal comfort indices suggest that
Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2009LIL10075 |
Date | 27 November 2009 |
Creators | Wang, Xi |
Contributors | Lille 1, Naji, Hassan |
Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
Language | French, English |
Detected Language | French |
Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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