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格子Boltzmann.doc

上传人:nacm35 文档编号:6784498 上传时间:2019-04-22 格式:DOC 页数:4 大小:529.50KB
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资源描述

1、格子 Boltzmann 方法模拟 C/C 复合材料颗粒沉积过程罗思璇 ()Particle Deposition Process Simulation in C/C Composites by Lattice-Boltzmann MethodLuo Sixuan()Abstract: Lattice Boltzmann method is used here to study the particle deposition process on C/C composites surface. This method considered the boudary condition chang

2、e during particle deposition. Finally, the deposition pattern is obtained.Keywords: LB Method; flow-particle coupling; C/C composites; deposition摘要:本文使用格子 Boltzmann 方法研究了固体火箭发动机中 C/C 复合材料表面上颗粒的沉积模态。该方法考虑了沉积过程中边界形貌的变化对流场的影响,最终得到了颗粒在碳纤维表面的沉积形态。关键词:LB 方法;流固耦合;C/C 复合材料;沉积0 引言C/C 复合材料是目前新材料领域重点研究和开发的一种新型

3、超高温热结构材料,具有密度小,比强度大、热膨胀系数低、热导率高等特点,是理想的航空航天高温材料 1, 2。C/C 复合材料在工作过程中其表面流过的工质为高温燃气。高温燃气中通常带有燃烧产生的固体颗粒,如选用较高比冲的含铝推进剂时会产生一定量的凝聚相(Al2O3 颗粒) 。固体颗粒在 C/C 复合材料表面的沉积、冲刷及烧蚀会造成材料内型面的破坏,甚至影响气动性能。本文使用格子 Boltzmann 方法模拟 C/C 复合材料中碳纤维上颗粒沉积过程及形态。1 模拟流场的格子 Boltzmann 模型格子 Boltzmann 方法是近二十年来刚发展起来的,一种以“半晶格分离法”为处理方式的新型热量逐级

4、传递数值方法,最初是在研究电磁场中的流动现象时被提出的,并且该方法可以确定流体域、固体域和温度场在边界处的连续性,十分适合针对复杂几何形状流固耦合传热问题的数值分析。与传统的经典 CFD 方法相比,格子波尔兹曼算法具有很多优点。因而近年来受到国内外学者的广泛关注,并迅速在气固两相流和传热等研究领域得到应用。格子 Boltzmann 方法将流体抽象为微观的虚拟颗粒,通过这些颗粒在规则的网格点上进行碰撞和迁移来达到模拟流场的目的。分布函数 fi(x,t)表示 t 时刻,x 网格点上,速度为 ci 流体颗粒的概率密度,流场的宏观量通过对分布函数进行统计而得到。本文使用 D3Q15 模型模拟流场,流体

5、宏观密度 和动量 u 计算如下:, * MERGEFORMAT (1)10Qif10Qifuc本文使用 BGK 碰撞算子 3,流场演化方程为:* MERGEFORMAT (2)eq(,)(,(,),ii iiifxtfxtftfxtc其中t 为时间步长, 为无量纲松弛时间, 为平衡态分布函数,在 D2Q9 模型中如下计算:i* MERGEFORMAT (3)2eq2sss1()iiiifccuu其中u为流体粒子速度,为流体密度; i是与模型有关的权系数,D2Q9模型中,0=4/9, i=1/9(i=1,3,5,7 ) , i=1/36(i=2,4,6,8 ) ;c s是当地声速, ,c=x/t

6、。流体粘度和压力计3s算公式为:* MERGEFORMAT (4)2(1)sscP2 描述颗粒运动的 CA 概率模型Dupuis 和 Chopard 最早提出了 LB-LGA 模型 4, 5,并将其运用到雪的沉积以及水底管道下方沙层的冲刷等定性描述;Przekop 等 6, 7则利用这种模型定性研究单纤维捕集颗粒过程、纳米和微米尺度混合纤维捕集颗粒过程。但是这些工作均认为颗粒速度取决于流体微团速度,两者之比为某经验常数,无法定量考虑流体对颗粒的曳力以及其他外力对颗粒运动的影响,无法正确描述颗粒与流体微团之间的轨迹滑移、颗粒与流体之间的相互作用,因此只能定性地描述气固两相流动。本文使用随机布朗力

7、 8, 9的方法来描述颗粒的随机布朗扩散运动,因此颗粒的受力方程如下(本文只考虑流体曳力与随机布朗力) :* MERGEFORMAT (5)ppBDB25p16dkTtdtuF* MERGEFORMAT (6)pxt其中 up 为颗粒速度, p 为颗粒弛豫时间尺度, p=pdp2/(18) , 为气体动力粘度,F B 为随机布朗力,为平均值 0、方差为 1 的高斯随机数,d p 为颗粒直径,k B 为 Boltzmann 常数,T 为温度。通过对方程(5)进行二次积分计算,可以依次得到颗粒的速度和位移如下* MERGEFORMAT (7)pfBppex()(1ex)nttuuF* MERGEF

8、ORMAT (8)1ff Bxt上标 n 表示当前时刻,n+1 表示下一时刻。由此可得到颗粒在 t 内的实际位移 x(= ),把 x 在某网格方向的投影与该方向网格长度的比1pn值作为颗粒沿该网格线运动到相邻格点的概率:* MERGEFORMAT (9)7,53(),0max(idpie其中 dx 为网格步长。最终可以确定颗粒的最终格点位置:* MERGEFORMAT (10)1p1357ne其中 i 为一个布尔量,取 1 的概率为 pi。以 图 1 为例, p10, p30, p5=0, p7=0(因为 ei=-ei+4,p ipi+4=0)。此时通过两个均与分布于0,1 区间的随机数 r1

9、 和 r2,可确定颗粒最终位置,* MERGEFORMAT (11)*23p11*23p312,rtrtxe如 果如 果如 果如 果图 1 颗粒运动法则3 颗粒粒径燃烧过程中产生的颗粒粒径分布十分复杂,一般可由三个对数正态分布叠加来表示:(12)23p, pg,p1 pgln(/)1()ex2li iiNdnd其中,N p,i为颗粒数目浓度,d pg,i和 pg,i分别为颗粒几何平均粒径和标准差,表 1 所示为各参数具体数值。颗粒的初始数目浓度分布如图 2 所示。表 1 颗粒尺度分布特征参数参数 Np,1 dpg,1 pg,1 Np,2 dpg,2 pg,2 Np,3 dpg,3 pg,3值

10、51014 0.08 1.5 11011 2.0 2.0 1109 10.0 1.54 计算结果碳纤维的增强形式有单向(1 维) 、双向(2 维)及多向。单向增强可在一个方向上得到高拉伸强度的 C/C;双向织物提高了抗热应力性能和断裂韧性,容易制成大尺寸形状复杂的部件,有广泛的应用基础。三向及多向编制具有更好的结构完整性和各向同性。本文选取双向碳纤维作为模拟对象。双向增强形式的编织方法有:平纹、缎纹等,本文从中截取一个微元,考察颗粒物在纤维上的沉积模态(见图 2) 。图 3 双向编织形式中的模拟微元计算区域如图 3 所示:模拟微元位于流场中央,携带颗粒的气体沿+Z 方向进入计算区域。为模拟整个

11、碳纤维平面,四周采用周期边界条件。当颗粒与纤维发生接触时认为发生沉积。图 4 展示了颗粒在碳纤维表面的沉积情况。不同粒径的颗粒由于在流场中的受力不同,沉积的位置也不同。从图中可见,纤维侧面孔隙沉积颗粒较多,同时承受较大的冲刷。图 3 计算区域 图 4 颗粒沉积模态5 结论及展望本文使用格子 Boltzmann 两相流模型对于固体火箭发动机中碳纤维处颗粒沉积现象进行了模拟。格子Boltzmann 方法相比传统的 CFD 方法,能够将固体边界的形状变化对流场的影响实时反映到计算中。本文再现了颗粒的沉积过程,在下一步的研究中,可通过实验测量燃烧产生颗粒的真实粒径分布,并通过电镜测量材料表面真实形貌,

12、为更进一步的模拟提供基础。参考文献:1 刘建军,李铁虎,郝志彪. 喉衬热环境与碳碳复合材料的烧蚀. 宇航材料工艺, 2005, 35 (1): 6.2 张智,杨杰,嵇阿琳. 高温处理对轴棒法编织碳/碳复合材料热性能的影响. 材料导报, 2012, 26 (20): 54.3 Qian, Y. H.,DHumi 猫 res, D.,Lallemand, P. Lattice BGK Models for Navier-Stokes Equation. Epl, 1992, 17 (6BIS): 479.4 Dupuis, A.,Chopard, B. Lattice Gas Modeling o

13、f Scour Formation under Submarine Pipelines. Journal of Computational Physics, 2002, 178 (1): 161?174.5 Masselot, A.,Chopard, B. A lattice Boltzmann model for particle transport and deposition. Epl, 1998, 42 (3): 264.6 Przekop, R.,Moskal, A.,Grado?, L. Lattice-Boltzmann approach for description of t

14、he structure of deposited particulate matter in fibrous filters. Journal of Aerosol Science, 2003, 34 (2): 133?147.7 Przekop, R.,Grado?, L. Deposition and Filtration of Nanoparticles in the Composites of Nano- and Microsized Fibers. Aerosol Science & Technology, 2008, volume 42 (6): 483-493.8 Maze,

15、B.,Tafreshi, H. V.,Wang, Q., et al. A simulation of unsteady-state filtration via nanofiber media at reduced operating pressures. Journal of Aerosol Science, 2007, 38 (5): 550?571.9 Kim, M. M.,Zydney, A. L. Effect of electrostatic, hydrodynamic, and Brownian forces on particle trajectories and sieving in normal flow filtration. J Colloid Interface Sci, 2004, 269 (2): 425?431.

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