Analyse a-priori de modèles LES sous-mailles appliqués à la turbulence de paroi avec gradients de pression

Après plus de 50 ans de recherche, l'intérêt de la simulation des grandes échelles pour la simulation des écoulements instationnaires a été largement démontré et cette méthode est aujourd'hui utilisée pour une grande variété d'applications industrielles. Plusieurs classes de modèles sous-maille ont été proposées dont celle très connue des modèles de viscosité sous-maille souvent préférée pour sa simplicité et sa robustesse. Leur formulation comporte un coefficient qui doit être ajusté pour chaque type d'écoulement et qui a été analysé pour des géométries simples. L'objectif de ce travail est de réaliser des analyses a-priori de ces modèles dans un canal plan et un canal convergent-divergent à relativement grand nombre de Reynolds. Les influences du type de filtre et de la largeur du filtre sont systématiquement abordées pour chacune des statistiques. Le transfert d'énergie sous-maille et la dissipation sous-maille sont tout d'abord étudiés. Ensuite, les coefficients des modèles Smagorinsky, Smagorinsky dynamique, WALE et du modèle Sigma nouvellement proposé sont estimés a-priori. Il est démontré que les coefficients des quatre modèles sont non-homogènes dans le domaine de simulation et sont largement affectés par le gradient de pression adverse, principalement dans la zone de recirculation. Enfin, les corrélations entre les quantités exactes et leurs équivalents modélisés sont examinées. Les résultats montrent un faible niveau de prédiction des modèles sous-maille et une grande variabilité des quantités modélisées dans les régions de fort gradient de pression adverse. Ceci peut expliquer les difficultés pour obtenir de bons résultats LES dans une telle configuration

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00934832
Date18 November 2013
CreatorsLi, Cuicui
PublisherEcole Centrale de Lille
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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