Estrategias de Refinamiento de Malla Adaptativa para Simulaciones Transitorias Resolventes de Vórtices de Secadores por Atomización de Costo Efectivo
Autores: Gutiérrez Suárez, Jairo Andrés; Galeano Urueña, Carlos Humberto; Gómez Mejía, Alexánder
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Estrategias de Refinamiento de Malla Adaptativa para Simulaciones Transitorias Resolventes de Vórtices de Secadores por Atomización de Costo Efectivo
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Química
Palabras clave
Estrategias de malla adaptativa
Simulaciones transitorias
Procesos de secado por pulverización
Costo computacional
Refinamiento de malla adaptativa
Modelo de turbulencia
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 20
Citaciones: Sin citaciones
Se evalúa el uso de estrategias de malla adaptativa para realizar simulaciones transitorias rentables de procesos de secado por pulverización. Estas simulaciones son a menudo costosas computacionalmente, dadas las grandes diferencias entre los tiempos característicos del chorro central y los del flujo no estacionario desarrollado en su periferia. Gestionar el costo computacional a través del control de la resolución de la malla por regiones es inadecuado en muchas de estas aplicaciones, ya que los requisitos de resolución de la malla cambian dinámicamente dentro del dominio. Estas condiciones están relacionadas con la naturaleza no estacionaria del flujo tanto en el chorro central como en las zonas de recirculación del flujo. Por lo tanto, se recomienda la aplicación de estrategias de refinamiento de malla adaptativa (AMR). En este documento, se evalúan criterios generales de AMR basados en errores relativos probando tres criterios de adaptación de malla: gradiente de velocidad, gradiente de presión y vorticidad. Esta evaluación se realiza utilizando un modelo de turbulencia de bajo costo con resolución de remolinos (DDES) en dos tipos diferentes de cámaras de secado, en las que están disponibles mediciones experimentales. El uso de AMR ejerce efectos apreciables en la disminución de los costos computacionales y contribuye a la captura de grandes remolinos en regiones críticas. El enfoque presente proporciona un equilibrio adecuado entre la precisión de la solución y el costo computacional. Al utilizar una configuración correcta de AMR, es posible obtener resultados similares a los obtenidos en una malla fija, pero reduciendo los costos computacionales entre 3 y 5 veces.
Descripción
Se evalúa el uso de estrategias de malla adaptativa para realizar simulaciones transitorias rentables de procesos de secado por pulverización. Estas simulaciones son a menudo costosas computacionalmente, dadas las grandes diferencias entre los tiempos característicos del chorro central y los del flujo no estacionario desarrollado en su periferia. Gestionar el costo computacional a través del control de la resolución de la malla por regiones es inadecuado en muchas de estas aplicaciones, ya que los requisitos de resolución de la malla cambian dinámicamente dentro del dominio. Estas condiciones están relacionadas con la naturaleza no estacionaria del flujo tanto en el chorro central como en las zonas de recirculación del flujo. Por lo tanto, se recomienda la aplicación de estrategias de refinamiento de malla adaptativa (AMR). En este documento, se evalúan criterios generales de AMR basados en errores relativos probando tres criterios de adaptación de malla: gradiente de velocidad, gradiente de presión y vorticidad. Esta evaluación se realiza utilizando un modelo de turbulencia de bajo costo con resolución de remolinos (DDES) en dos tipos diferentes de cámaras de secado, en las que están disponibles mediciones experimentales. El uso de AMR ejerce efectos apreciables en la disminución de los costos computacionales y contribuye a la captura de grandes remolinos en regiones críticas. El enfoque presente proporciona un equilibrio adecuado entre la precisión de la solución y el costo computacional. Al utilizar una configuración correcta de AMR, es posible obtener resultados similares a los obtenidos en una malla fija, pero reduciendo los costos computacionales entre 3 y 5 veces.