Efeito da modelagem submalha em simulações de grandes escalas de jatos coaxiais turbulentos

Abstract

A simulação acurada de escoamentos turbulentos de interesse prático, com custo computacional acessível, ainda é um grande desafio. Simulações de Grandes Escalas (SGE) (Large Eddy Simulation - LES ) é uma técnica eficiente baseada na elimina- ção das escalas do escoamento menores do que um comprimento característico e na resolução direta do escoamento nas maiores escalas. Para a descrição do efeito da turbulência nas pequenas escalas, existe uma variedade de modelos submalha disponíveis na literatura, com diferentes níveis de complexidade e custo computacional associados. Embora muitos avanços tenham sido logrados desde o desenvolvimento da técnica LES, não há ainda consenso sobre um modelo submalha definitivo para uso genérico em aplicações de engenharia. A análise do desempenho dos modelos existentes é uma etapa importante no desenvolvimento de novos códigos para LES e sua aplicação em problemas de interesse. Neste sentido, o objetivo principal desta tese foi analisar o efeito da modelagem submalha em Simulações de grandes escalas de jatos coaxiais turbulentos. Foi desenvolvido um solver para execução em arquitetura híbrida (CPU-GPU), capaz de empregar diferentes modelos submalha (modelos de Smagorinsky, Dinâmico de Germano e Função Estrutura de Velocidade). A avaliação do efeito da modelagem submalha se deu através da comparação de resultados de simulações realizadas para um problema teste (utilizando os modelos acima) com dados experimentais da literatura. Para o modelo de Smagorinsky, buscou-se determinar primeiramente o valor ideal da sua constante ad-hoc para o problema estudado. Os resultados obtidos mostram que os modelos levam a diferentes predições para propriedades médias e flutuações no escoamento, apresentando variados graus de acurácia. Os melhores resultados foram encontrados com o modelo de Smagorinsky, mostrando que nem sempre o modelo mais complexo produz melhores resultados, e que modelos mais simples têm condições de produzir resultados de ótima qualidade para o problema em questão, quando adequadamente calibrados.