Журналов:     Статей:        

Математика и математическое моделирование. 2020; : 33-49

Флуктуации скорости частицы в вязком газе со случайной скоростью в виде суммы двух коррелированных цветных шумов

Деревич И. В., Клочков А. К.

https://doi.org/10.24108/mathm.0120.0000215

Аннотация

В статье основное внимание уделено методам исследования явления двухфазных турбулентных течений. Изучается влияние турбулентности на характер движения твёрдых частиц в вязком газе. Динамика движение частиц в газе записывается в приближении Стокса, что позволяет считать время динамической релаксации постоянной величиной. Случайная скорость газа моделируется суммой двух коррелированных случайных шумов. Показано, что такой подход позволяет моделировать шумы любой структурной сложности. Изложены два метода исследования, основанные на принципиально разных подходах Эйлера и Лагранжа к описанию сплошной среды. Первый подход использует известное обобщение техники спектрального анализа для случайных процессов – популярного метода при изучении турбулентности. Второй подход реализуется на основе современных обобщений теории численных алгоритмов для решения стохастических обыкновенных дифференциальных уравнений. Спектральным методом получены аналитические выражения корреляционных функций и дисперсий случайных процессов, описывающих скорость газа и твердых частиц. Проанализировано качественное отличие корреляции флуктуаций модулированной случайных скоростей от поведения корреляций в случае однокомпонентного состава скорости газа. Предложен и детально разобран метод прямого численного моделирования изучаемых процессов, на основе численного решения системы стохастических обыкновенных дифференциальных уравнений. Собран и обработан массив статистических данных, полученных в результате прямого численного моделирования. Аналитические результаты качественно сопоставляются с численными.  Исследовано влияние входных параметров на характер турбулентного течения. Время динамической релаксации оказывает существенное влияет на сложность автокорреляционной функции скорости частиц и функцию отклика частиц на флуктуации скорости газа. Показано, что полученные функции стремятся к известным результатам стандартной теории. Рассмотренные методы описания двухфазных турбулентных течений являются перспективными для будущих исследований.

Список литературы

1. Willmarth W.W., Lu S.S. Structure of the Reynolds stress near the wall // J. of Fluid Mechanics. 1972. Vol. 55. No. 1. Рр. 65–92. DOI: 10.1017/S002211207200165X

2. Kline S.J., Reynolds W.C., Schraub F.A., Runstadler P.W. The structure of turbulent boundary layers // J. of Fluid Mechanics. 1967. Vol. 30. No. 4. Рр. 741–773. DOI: 10.1017/S0022112067001740

3. Guingo M., Minier J.-P. A stochastic model of coherent structures for particle deposition in turbulent flows // Physics of Fluids A. 2008. Vol. 20. No. 5. Article 053303. DOI: 10.1063/1.2908934

4. Jin C., Potts I., Reeks M.W. A simple stochastic quadrant model for the transport and deposition of particles in turbulent boundary layers // Physics of Fluids A. 2015. Vol. 27. No. 5. Article 053305. DOI: 10.1063/1.4921490

5. Монин А.С., Яглом А.М. Статистическая гидромеханика. Механика турбулентности. В 2 ч. Ч. 1-2. М.: Наука, 1965-1967.

6. Derevich I.V. Spectral diffusion model of heavy inertial particles in a random velocity field of the continuous medium // Thermophysics and Aeromechanics. 2015. Vol. 22. No. 2. Pp. 143-162. DOI: 10.1134/S086986431502002X

7. Гихман И.И., Скороход А.В. Введение в теорию случайных процессов: учеб. пособие. 2-е изд. М.: Наука, 1977. 567 с.

8. Rackauckas C., Qing Nie. Adaptive methods for stochastic differential equations via natural embeddings and rejection sampling with memory // Discrete & Continuous Dynamical Systems B. 2017. Vol. 22. No. 7. Pp. 2731 – 2761. DOI: 10.3934/dcdsb.2017133

9. Tocino A., Ardanuy R. Runge-Kutta methods for numerical solution of stochastic differential equations // J. of Computational and Applied Mathematics. 2002. Vol. 138. № 2. Pp. 219–241. DOI: 10.1016/S0377-0427(01)00380-6

Mathematics and Mathematical Modeling. 2020; : 33-49

Particle Velocity Fluctuations in Viscous Gas with Random Velocity as the Sum of Two Correlated Color Noises

Derevich I. V., Klochkov A. K.

https://doi.org/10.24108/mathm.0120.0000215

Abstract

The article focuses on methods for studying the phenomenon of two-phase turbulent flows. The turbulence effect on the movement of solid particles in a viscous gas is under study. Dynamics of particles movement in a gas is written in the Stokes approximation, which allows us to suppose the dynamic relaxation time to be a constant value.

The random gas velocity is modeled by the sum of two correlated random noises. It is shown that this approach makes it possible to model noise of any structural complexity. The paper describes two research methods based on fundamentally different Euler and Lagrange approaches to the description of a continuous medium. The first approach uses a well-known generalization of the spectral analysis technique for random processes, a popular method for studying turbulence. The second approach implementation is based on the modern generalizations of the theory of numerical algorithms for solving stochastic ordinary differential equations. The spectral method is used to obtain analytical expressions of correlation functions and variance of random processes describing the velocity of gas and solid particles. The qualitative difference between the correlation of fluctuations of modulated random velocities and the behavior of correlations in the case of a single-component gas velocity composition is analyzed. A method of direct numerical simulation for studied processes based on the numerical solution of a stochastic ordinary differential equations system is proposed and analyzed in detail. An array of statistical data obtained as a result of direct numerical modeling is collected and processed. Analytical results are compared qualitatively with numerical results. The influence of input parameters on the character of turbulent flow is studied. The dynamic relaxation time has a significant effect on the complexity of the autocorrelation function of the particle velocity and the response function of particles to gas velocity fluctuations. It is shown that the obtained functions tend to the known results of the standard theory. The considered methods for describing two-phase turbulent flows hold promise for further research.

References

1. Willmarth W.W., Lu S.S. Structure of the Reynolds stress near the wall // J. of Fluid Mechanics. 1972. Vol. 55. No. 1. Rr. 65–92. DOI: 10.1017/S002211207200165X

2. Kline S.J., Reynolds W.C., Schraub F.A., Runstadler P.W. The structure of turbulent boundary layers // J. of Fluid Mechanics. 1967. Vol. 30. No. 4. Rr. 741–773. DOI: 10.1017/S0022112067001740

3. Guingo M., Minier J.-P. A stochastic model of coherent structures for particle deposition in turbulent flows // Physics of Fluids A. 2008. Vol. 20. No. 5. Article 053303. DOI: 10.1063/1.2908934

4. Jin C., Potts I., Reeks M.W. A simple stochastic quadrant model for the transport and deposition of particles in turbulent boundary layers // Physics of Fluids A. 2015. Vol. 27. No. 5. Article 053305. DOI: 10.1063/1.4921490

5. Monin A.S., Yaglom A.M. Statisticheskaya gidromekhanika. Mekhanika turbulentnosti. V 2 ch. Ch. 1-2. M.: Nauka, 1965-1967.

6. Derevich I.V. Spectral diffusion model of heavy inertial particles in a random velocity field of the continuous medium // Thermophysics and Aeromechanics. 2015. Vol. 22. No. 2. Pp. 143-162. DOI: 10.1134/S086986431502002X

7. Gikhman I.I., Skorokhod A.V. Vvedenie v teoriyu sluchainykh protsessov: ucheb. posobie. 2-e izd. M.: Nauka, 1977. 567 s.

8. Rackauckas C., Qing Nie. Adaptive methods for stochastic differential equations via natural embeddings and rejection sampling with memory // Discrete & Continuous Dynamical Systems B. 2017. Vol. 22. No. 7. Pp. 2731 – 2761. DOI: 10.3934/dcdsb.2017133

9. Tocino A., Ardanuy R. Runge-Kutta methods for numerical solution of stochastic differential equations // J. of Computational and Applied Mathematics. 2002. Vol. 138. № 2. Pp. 219–241. DOI: 10.1016/S0377-0427(01)00380-6