کمی‌سازی عدم قطعیت جریان گذر صوتی حول ایرفویل RAE2822 تحت شرایط هندسه غیرقطعی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دکتری تخصصی ، دانشگاه جامع امام حسین علیه السلام، تهران، ایران

2 دکتری تخصصی، دانشگاه تهران،تهران، ایران

3 دکتری تخصصی، دانشگاه تهران، تهران، ایران

4 دکتری تخصصی، دانشگاه جامع امام حسین (ع)، تهران، ایران

چکیده

از دیرباز عدم قطعیت به‌عنوان عامل غیرقابل‌انکار در مطالعه پدیده­های فیزیکی موردتوجه بوده است. ازاین‌رو جهت حصول نتایج قابل‌اطمینان در کاربردهای مهندسی از طریق پیش‌بینی‌های محاسباتی، تمامی منابع عدم قطعیت موجود در سیستم باید در نظر گرفته شود. پیشرفت‌های اخیر در دینامیک سیالات محاسباتی این امکان را فراهم کرده است که اثرات عدم قطعیت بر میدان‌های جریان و انتقال حرارت پیچیده در کاربردهای مهندسی موردمطالعه قرار گیرند. در مقاله حاضر آنالیز عدم قطعیت میدان جریان گذر صوتی اطراف ایرفویل RAE 2822 به‌عنوان یک مسئله چالشی در حوزه دینامیک سیالات محاسباتی تحت اثر عدم قطعیت هندسه ایرفویل ناشی از تلرانس­های ساخت ارزیابی شده است. در ابتدا کد توسعه‌یافته بسط چندجمله­ای آشوب بر روی چند تابع چالشی و غیرخطی اعتبارسنجی گردیده است. سپس برای ایجاد عدم قطعیت هندسی در ایرفویل RAE 2822، روش کارهونن لوو (KL) با بهره‌گیری از تعداد 18 متغیر تصادفی  و انجام 2660 شبیه‌سازی مختلف به کار گرفته شده است. نتایج به‌دست‌آمده از ضریب فشار غیرقطعی اطراف ایرفویل نشان می­دهند که عدم قطعیت­های هندسی با شدت بیشتری مکان وقوع و قدرت شوک نرمال را تحت‌تأثیر قرار می­دهند.

کلیدواژه‌ها


Smiley face

https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Ghanem, R.G. and P.D. Spanos, Stochastic Finite Element Method: Response Statistics, in Stochastic Finite Elements: A Spectral Approach. 1991, Springer. p. 101-119.
[2] Wiener, N., The homogeneous chaos. American Journal of Mathematics, 1938. 60(4): p. 897-936.
[3] Raisee, M., D. Kumar, and C. Lacor, A non‐intrusive model reduction approach for polynomial chaos expansion using proper orthogonal decomposition. International Journal for Numerical Methods in Engineering, 2015. 103(4): p. 293-312.
[4] Salehi, S., et al., On the flow field and performance of a centrifugal pump under operational and geometrical uncertainties. Applied Mathematical Modelling, 2018. 61: p. 540-560.
[5]  Carnevale, M., et al., Uncertainty quantification: A stochastic method for heat transfer prediction using LES. Journal of Turbomachinery, 2013. 135(5): p. 051021.
[6] Mohammadi, A. and M. Raisee, Effects of operational and geometrical uncertainties on heat transfer and pressure drop of ribbed passages. Applied Thermal Engineering, 2017. 125: p. 686-701.
[7] Knio, O.M., H.N. Najm, and R.G. Ghanem, A stochastic projection method for fluid flow: I. basic formulation. Journal of computational Physics, 2001. 173(2): p. 481-511.
[8] Lacor, C. and S. Smirnov. Non-deterministic compressible navier-stokes simulations using polynomial chaos. in Proc. ECCOMAS Conf. 2008.
[9] Dinescu, C., et al., Assessment of intrusive and non-intrusive non-deterministic CFD methodologies based on polynomial chaos expansions. International Journal of Engineering Systems Modelling and Simulation, 2010. 2(1-2): p. 87-98.
[10] Xiu, D. and D.M. Tartakovsky, Numerical methods for differential equations in random domains. SIAM Journal on Scientific Computing, 2006. 28(3): p. 1167-1185.
[11] Xiu, D. and G.E. Karniadakis, Modeling uncertainty in flow simulations via generalized polynomial chaos. Journal of computational physics, 2003. 187(1): p. 137-167.
[12] Sobol', Ilya M. "Theorems and examples on high dimensional model representation." Reliability Engineering and System Safety 79, no. 2 (2003): 187-193.
 
[13] Ishigami, Tsutomu, and Toshimitsu Homma. "An importance quantification technique in uncertainty analysis for computer models." In [1990] Proceedings. First international symposium on uncertainty modeling and analysis, pp. 398-403. IEEE, 1990.
[14] An, Jian, and Art Owen. "Quasi-regression." Journal of complexity 17, no. 4 (2001): 588-607.
[15] Wang, Limin. Karhunen-Loeve expansions and their applications. London School of Economics and Political Science (United Kingdom), 2008.
[16] A. Mohammadi-Ahmar, M. Raisee, Multi-fidelity uncertainty quantification of film cooling flow under random operational and geometrical conditions, International Journal of Heat and Mass Transfer 152 (2020) 119548.
[17] A. Mohammadi-Ahmar, A. Mohammadi, M. Raisee, Efficient uncertainty quantification of turbine blade leading edge film cooling using bi-fidelity combination of compressed sensing and Kriging, International Journal of Heat and Mass Transfer 162 (2020) 120360.
[18]  Sobol', I.y.M., On the distribution of points in a cube and the approximate evaluation of integrals. Zhurnal Vychislitel'noi Matematiki i Matematicheskoi Fiziki, 1967. 7(4): p. 784-802.
[19] D. Kumar, M. Raisee, and C. Lacor, “An efficient non-intrusive reduced basis model for high dimensional stochastic problems in CFD,” Computers & Fluids, Vol. 138, pp. 67–82, 2016,
[20] S. Salehi, M. Raisee, M. J. Cervantes, and A. Nourbakhsh, “Efficient uncertainty quantification of stochastic CFD problems using sparse polynomial chaos and compressed sensing,” Computers & Fluids, Vol. 154, pp. 296–321, 2017,
[21] P. Cook, M. Firmin, and M. McDonald. Aerofoil RAE 2822: pressure distributions, and boundary layer and wake measurements. RAE, 1977.
[22] P. Spalart and S. Allmaras, “A one-equation turbulence model for aerodynamic flows,” in 30th aerospace sciences meeting and exhibit, p. 439,