Die Verbrennung in vielen technischen Brennern erfolgt in turbulenter Strömung. Aufgrund der Überlappung von chemischen und turbulenten Zeitskalen und aufgrund der Nichtlinearität der Abhängigkeiten Reaktionsraten von den Konzentrationen der chemischen Spezies muss die Chemie-Turbulenz-Interaktion berücksichtigt werden, z.B. durch Verwendung von transportierten Wahr-scheinlich¬keits¬dichtefunktionen (TPDF's). Die turbulente Strömung kann sehr gut mittels Large Eddy Simulationen (LES) berechnet werden, wobei aber in der Regel nicht alle räumlichen Skalen der chemischen Reaktionen aufgelöst werden können. Die direkte Kopplung von TPDF's mit LES ist sehr rechenzeitintensiv, da in jeder LES-Rechenzelle die TPDF durch viele stochastische Partikel repräsentiert werden muss und die Berechnung der Evolution der chemischen Spezies die meiste Rechenzeit kostet. Das Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung von Methoden, welche eine ähnliche Vorhersage-qualität bzgl. der Evolution chemischer Spezies bei deutlich reduziertem Rechenaufwand bietet. Es sollen zwei verwandte TPDF-Ansätze weiterentwickelt werden unter Berücksichtigung der engen Korrelation zwischen Mischungsbruch und Spezies. Basis bildet in beiden Fällen eine LES für die Simulation des turbulenten Strömungsfelds. Der eine Ansatz verfolgt die Strategie, die TPDF mittels möglichst weniger stochastischer Partikel darzustellen (sparse Lagrangian Methode). Das Mischungsmodell erfasst hier größere Bereiche im physikalischen Raum und mischt bevorzugt Partikel ähnlichen Mischungsbruchs. Beim zweiten Ansatz erfolgt die Berechnung der TPDF mittels einer RANS-Simulation unter Verwendung des zeitgemittelten LES-Strömungsfelds. Der Vorteil ist hier, dass die RANS-Simulation nur stationär und auf gröberen Rechengittern gelöst werden muss. In beiden Fällen erfolgt die Rückkopplung zur LES mittels einer Dichte, welche auf den LES-Mischungsbruch konditioniert ist. Zur weiteren Reduktion der Rechenzeit werden die Lösung der chemischen Evolution auf GPU's und die Verwendung von Tabellen mit systematisch reduzierten chemischen Modellen untersucht.
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