Modeling Hypersonic Flow over a Spiked Blunt Body Using Adaptive Mesh Refinement on an Overset Grid
سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 62
فایل این مقاله در 20 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JAFM-19-10_007
تاریخ نمایه سازی: 21 مهر 1405
چکیده مقاله:
In comparison to conventional single-grid methods, grid-adaptive overset techniques offer a strong, flexible, and efficient solution approach for computational fluid dynamics in the modeling of flows with complex interactions. In this study, we investigate the applicability of the adaptive mesh refinement-capable overset grid approach, consisting of two separate grids, a body-aligned grid and a background Cartesian grid, in the modeling of hypersonic axisymmetric flow over a spiked blunt body. We use a finite-volume, in-house compressible Navier–Stokes solver to model the flow while considering spikes of different lengths and tip shapes. For comparison, we perform computations for the same problem using the single structured grid approach. In addition to qualitative and quantitative comparisons of the data obtained with the two approaches, the computational cost reduction and convergence characteristics of the grid-adaptive overset approach are presented. The obtained results show that the grid-adaptive overset approach is a strong candidate for modeling such flow fields, offering high computational cost reduction at a small loss in accuracy compared to the classical single-grid approach. This minor loss is revealed to be due to flux imbalance at the overset interface where flow discontinuities are intercepted.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
M. El Hajj Ali Barada
Aeronautical and Astronautical Engineering Program, Istanbul Technical University, Istanbul, ۳۴۴۶۹, Turkey
B. Celik
Department of Astronautical Engineering, Istanbul Technical University, Istanbul, ۳۴۴۶۹, Turkey
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :