...
  • 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>Journal of Fluids and Structures >A coupled Particle-In-Cell (PIC)-Discrete Element Method (DEM) solver for fluid-solid mixture flow simulations
【24h】

A coupled Particle-In-Cell (PIC)-Discrete Element Method (DEM) solver for fluid-solid mixture flow simulations

机译：用于流体固体混合物流动模拟的耦合粒子 - 细胞（PIC） - 晶体元素法（DEM）求解器

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

In this paper, a coupled Particle-In-Cell (PIC)-Discrete Element Method (DEM) model is developed for numerical simulations of complex fluid-solid mixture flows. The fluidsolid interaction part is solved using the hybrid Eulerian-Lagrangian PIC model, and the solid-solid interaction part is simulated using the Lagrangian DEM model. The PIC model gives the coupled PIC-DEM model both Eulerian efficiency and Lagrangian flexibility, compared to purely Lagrangian methods such as Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH). The time step difference between the PIC model and the DEM model is handled using the idea of subcycles. In addition, a straightforward method is proposed for mitigating the issue of unphysical gaps between solids during collision due to the use of the Cartesian cut cell method for fluid-solid interaction. The PIC-DEM model is validated by physical experiments of the collapse of solid cylinder layers with and without water. Following that, the capability of the numerical model is further demonstrated through a more complex problem of solid dumping through fall pipes. The results show great potential of the PIC-DEM model being a useful tool for simulating complex fluid-solid mixture flows. (C) 2019 Elsevier Ltd. All rights reserved.
机译：在本文中，开发了一种耦合的粒子粒细胞（PIC） - 模型，用于复杂流体固体混合物流动的数值模拟。使用混合欧拉维拉格朗日PIC模型来解决流体olid相互作用部分，使用拉格朗日DEM模型模拟固体固体相互作用部分。 PIC模型为耦合的PIC-DEM模型为欧拉效率和拉格朗日灵活性，与纯粹的拉格朗日方法（如平滑的粒子流体动力学）（SPH）相比。使用子循环的思想处理PIC模型和DEM模型之间的时间步长。此外，提出了一种简单的方法，用于减轻碰撞期间固体之间的不透视的问题，因为使用笛卡尔切割细胞方法进行流体固体相互作用。 PIC-DEM模型通过具有和不含水的固体圆筒层的坍塌物理实验来验证。在此之后，通过通过秋季管道更复杂的固体问题进一步证明了数值模型的能力。结果表明，PIC-DEM模型是模拟复杂流体固体混合物流动的有用工具。 （c）2019年elestvier有限公司保留所有权利。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号