Multivariate Statistische Modellierung der Tropfenstartbedingungen für Euler-Lagrange-Simulationen von Triebwerksbrennkammern

Die präzise Vorhersage der Emissionen in Flugtriebwerken ist aufgrund der Emissionsvorschriften von großer Bedeutung. Im Auslegungsprozess werden Strömungssimulationen verwendet, in denen wichtige Phänomene, wie Turbulenz, Zerstäubung, Verdunstung und Verbrennung mit Modellen abgebildet werden....

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Main Author: Holz, Simon (auth)
Format: Electronic Book Chapter
Published: Berlin Logos Verlag Berlin 2023
Series:Forschungsberichte aus dem Institut für Thermische Strömungsmaschinen 93/2023
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Description
Summary:Die präzise Vorhersage der Emissionen in Flugtriebwerken ist aufgrund der Emissionsvorschriften von großer Bedeutung. Im Auslegungsprozess werden Strömungssimulationen verwendet, in denen wichtige Phänomene, wie Turbulenz, Zerstäubung, Verdunstung und Verbrennung mit Modellen abgebildet werden. Die dabei notwendigen Tropfenstartbedingungen haben großen Einfluss auf die Schadstoffbildung. Mit der vorliegenden Arbeit wurde erstmals ein statistisches Modell entwickelt, das die Eigenschaften eines Sprays mit multivariaten Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen beschreibt. Es basiert auf einer 5D-Copula-Konstruktion, die in Zusammenarbeit mit Prof. Grothe und Prof. Coblenz entwickelt wurde. Damit ist es möglich, mittels SPH-Simulationen generierte Spraydaten effizient als Tropfenstartbedingungen in Euler-Lagrange-Simulationen der Triebwerksbrennkammer zu übertragen. Da die Spraydaten sich für die verschiedenen Betriebsbedingungen unterscheiden, wurden die Parameter der Copula-Konstruktion mittels Metamodellen den Betriebsbedingungen zugeordnet. Dadurch ist das Modell in der Lage, für beliebige Betriebspunkte im Gültigkeitsbereich Tropfenstartbedingungen zu generieren. Neben diesem sogenannten MARTINI-Modell (MultivARiaTe-INjectIon) wurde ein phänomenologisch-statistisches Modell entwickelt, das aufgrund seiner analytischen Gleichungen Einblicke in den Zerstäubungsprozess ermöglicht, die das rein statistisch aufgebaute MARTINI-Modell nicht erlaubt.
Physical Description:1 electronic resource (231 p.)
ISBN:5650
9783832556501
Access:Open Access