Programming of a Framework for the Parameter Optimization of CFD Simulations and the k-epsilon Turbulence Model as an Example

Abstract

Abweichender Titel nach Übersetzung der Verfasserin/des VerfassersAusgangspunkt dieser Masterarbeit sind Untersuchungen des Wärmeübergangs zwischen einem kugelförmigen Partikel und einer ebenen Platte mittels direkter numerischer Simulation (DNS). Diese Methode ist im turbulenten Bereich sehr aufwendig. Abhilfe schafft hierbei das k-epsilon-Turbulenzmodell. Die dadurch ermittelten Felder sind jedoch weniger präzise. Im Zuge dieser Arbeit wurde daher ein Framework entwickelt, welches automatisiert die Strömungsfelder der k-epsilon-Turbulenzmodell-Berechnung mit jenen der DNS abgleicht und somit die k-epsilon-Modellparameter sukzessive optimiert. Der optimierte Parametersatz soll dann die effiziente Gewinnung korrekter Strömungsfelder im turbulenten respektive den Transitionsbereich ermöglichen. Um physikalische Legitimität und insofern den Gültigkeitsbereich der Parametersätze bewerten zu können, wurde zunächst das theoretische Grundgerüst des k-epsilon-Modells ausgearbeitet und diskutiert. Des Weiteren konnte das praktische Verhalten des k-epsilon- Modells in Hinblick auf die untersuchte Strömung mithilfe einer Sensitivitätsanalyse untersucht werden. Der Vergleich der theoretischen mit den praktischen Erkenntnissen ermöglichte die Identifikation von physikalisch fundierten Parametergrenzen. Außerdem konnte ein geeignetes Optimierungsvorgehen ausgearbeitet werden. Zusätzlich wurden mehrere, leicht abgewandelte Optimierungen unternommen. Die daraus gewonnenen Ergebnisse ermöglichen eine Effizienzsteigerung künftiger Optimierungen. Abschließend wurde die Verbesserung der Strömungsfelder durch die optimierten Parameter an einer leicht abgewandelten Strömung überprüft. Zusätzlich erlaubt die Implementierung des Frameworks in Zukunft auch eine Optimierung von Prozessparametern.Heat transfer between spherical particles and plane walls is of relevance for many industrial applications. Research done by TU Berlin has focused on the heat transport in a laminar regime. In these cases, heat conduction could be identified as the main heat transport mechanism (Brösigke, Herter, Rädle, & Repke, 2017). The question that then arises is to what extent turbulence influences the quantitative contributions of the different heat transport mechanisms. To clarify that question, further research has to be conducted on heat transfer between a spherical particle and a plane wall in turbulent regimes. For these cases, the applied method of direct numerical simulation (DNS) is computationally expensive. One possibility to reduce the computational cost is the use of Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) equations. These equations contain the Reynolds stress tensor, which can be described by different turbulence models. Within the scope of this research, the k-epsilon turbulence model was chosen for its robustness. DNS and k-epsilon turbulence models produce qualitatively similar results. Nevertheless, quantitative differences of up to 50% can be reported. By optimizing the model parameters, a quantitative representation of DNS data could be attained. Therefore, the aim of this project is to develop an automatically operating interface, which compares the DNS and k-epsilon turbulence model results and numerically optimizes the model parameters in respect of the velocity field U, the turbulent kinetic energy k and the dissipation rate epsilon. In order to evaluate the physical legitimacy of parameter sets - as well as their application boundaries - the basic, theoretical principles of the k-epsilon model were compiled and discussed. The findings of this research were compared with sensitivity analyses. These were carried out to gain a practical understanding of the k-epsilon model with regard to the examined flow. By comparing theoretical and practical correlations, physically justified constraints for the parameter optimization were developed. Additionally, an appropriate optimization procedure was selected. Several modified optimizations have been executed to increase the efficiency of future optimizations. Finally, the improvement of the fields was checked by applying the optimized parameters on a similar flow. Besides model parameter optimization, the interface will be able to facilitate process parameter optimization for future applications.11