Accurately modeling the dynamics of high-density ratio ($\mathcal{O}(10^5)$) two-phase flows is important for many applications in material science and manufacturing. In this work, we consider numerical simulations of molten metal undergoing microgravity oscillations. Accurate simulation of the oscillation dynamics allows us to characterize the interplay between the two fluids' surface tension and density ratio, which is an important consideration for terrestrial manufacturing applications. We present a projection-based computational framework for solving a thermodynamically-consistent Cahn-Hilliard Navier-Stokes equations for two-phase flows under these large density ratios. A modified version of the pressure-decoupled solver based on the Helmholtz-Hodge decomposition presented in Khanwale et al. [$\textit{A projection-based, semi-implicit time-stepping approach for the Cahn-Hilliard Navier-Stokes equations on adaptive octree meshes.}$, Journal of Computational Physics 475 (2023): 111874] is used. We present a comprehensive convergence study to investigate the effect of mesh resolution, time-step, and interfacial thickness on droplet-shape oscillations. We deploy our framework to predict the oscillation behavior of three physical systems exhibiting very large density ratios ($10^4-10^5:1$) that have previously never been performed.


翻译:精确模拟高密度比($\mathcal{O}(10^5)$)两相流的动力学对于材料科学和制造领域的许多应用至关重要。在本工作中,我们研究了经历微重力振荡的熔融金属的数值模拟。对振荡动力学的精确模拟使我们能够表征两种流体表面张力与密度比之间的相互作用,这是地面制造应用中的一个重要考量因素。我们提出了一种基于投影的计算框架,用于求解在此类大密度比条件下热力学一致的Cahn-Hilliard Navier-Stokes两相流方程。采用了基于Khanwale等人[$\textit{A projection-based, semi-implicit time-stepping approach for the Cahn-Hilliard Navier-Stokes equations on adaptive octree meshes.}$, Journal of Computational Physics 475 (2023): 111874]提出的Helmholtz-Hodge分解的压力解耦求解器的一个改进版本。我们进行了全面的收敛性研究,以探讨网格分辨率、时间步长和界面厚度对液滴形状振荡的影响。我们应用该框架预测了三个表现出极大密度比($10^4-10^5:1$)的物理系统的振荡行为,此类模拟此前从未进行过。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
52+阅读 · 2020年12月20日
dynnode2vec: Scalable Dynamic Network Embedding
Arxiv
15+阅读 · 2018年12月6日
VIP会员
最新内容
从采集到决策:美军视角下的战术情报范式重构
专知会员服务
1+阅读 · 今天2:42
《履带式无人地面战车技术发展现状》
专知会员服务
2+阅读 · 今天1:46
《无人机脆弱性利用:网络空间力量的新域》
专知会员服务
2+阅读 · 8月1日
美空军如何将人工智能从战场部署至后方机关
专知会员服务
11+阅读 · 7月31日
《史诗怒火行动:多域前瞻评估》49页报告
专知会员服务
7+阅读 · 7月31日
《英国防部:未来空战系统数字化战略》33页
专知会员服务
5+阅读 · 7月31日
《面向自主飞行网络的智能体人工智能架构》
专知会员服务
7+阅读 · 7月31日
相关VIP内容
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员