亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Recent advances in hybrid Eulerian–Lagrangian description of atomization

分手 欧拉路径 过程(计算) 拉格朗日 计算机科学 计算机模拟 在制品 工作(物理) 机械 物理 工艺工程 模拟 工程类 理论物理学 热力学 运营管理 操作系统
作者
Chao Wang,Tai Jin,Min Chai,Kun Luo,Jianren Fan
出处
期刊:Canadian Journal of Chemical Engineering [Wiley]
卷期号:100 (9): 2071-2092 被引量:1
标识
DOI:10.1002/cjce.24500
摘要

Abstract Atomization of liquid fuel is a crucial process to energy utilization. A thorough understanding of the physics of liquid atomization is challenging to acquire but necessary. During the past decades, numerical simulation methods for atomization with interface capturing schemes have been developed rapidly. However, several remaining issues need to be highlighted, such as the minimum size of the droplet to capture, numerical mass defects, and others. Thus, those simulations have been mostly limited to the primary breakup process and cannot capture the huge number of tiny droplets during the secondary breakup process. In recent years, a Eulerian–Lagrangian description of atomization has been introduced for the multi‐scale modelling of its whole process, in which the primary atomization process is treated in the Eulerian framework while the secondary atomization is treated in the Lagrangian framework. This hybrid method has been demonstrated to have many advantages in accuracy and efficiency. Considering its wide applications and contribution to the field, a comprehensive review is made in this work. First, an introduction to the phenomenon of atomization and the development of atomization numerical simulation in recent decades is made. Governing equations in the Eulerian and Lagrangian frameworks are then summarized. This is followed by a discussion of the hybrid combination method, the numerical framework, and its applications in atomization simulations. Last but not least, several relevant issues demanding attention are discussed as well.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
斯文败类应助hzl采纳,获得10
5秒前
枝瓯发布了新的文献求助20
5秒前
随心所欲完成签到 ,获得积分10
8秒前
9秒前
周伯通应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
11秒前
dhx7530发布了新的文献求助10
13秒前
yuann完成签到,获得积分20
19秒前
思源应助王思诺采纳,获得10
25秒前
29秒前
zyyzyy完成签到 ,获得积分10
32秒前
爆米花应助快乐的雨竹采纳,获得10
33秒前
Iris发布了新的文献求助10
33秒前
happystudy完成签到,获得积分20
58秒前
ZanE完成签到,获得积分10
1分钟前
科研通AI6.1应助dqs采纳,获得10
1分钟前
ZTLlele完成签到 ,获得积分10
1分钟前
SciGPT应助xl采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
正在加载发布了新的文献求助10
1分钟前
zhang完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
共享精神应助王思诺采纳,获得10
1分钟前
正在加载完成签到,获得积分10
1分钟前
Panther完成签到,获得积分10
1分钟前
乐观的大鹏鸟完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
2分钟前
mimi发布了新的文献求助10
2分钟前
xl发布了新的文献求助10
2分钟前
mimi完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
2分钟前
牛八先生发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
2分钟前
矜天完成签到 ,获得积分10
2分钟前
si发布了新的文献求助10
2分钟前
王思诺发布了新的文献求助10
2分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Introduction to Helicopter and Tiltrotor Flight Simulation, Second Edition 2500
卤化钙钛矿人工突触的研究 2000
Malcolm Fraser : a biography 700
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Software that combines deep learning,3D reconstruction and CFD to analyze the state of carotid arteries from ultrasound imaging 600
Bounds for Statistical Estimation in Semiparametric Models 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6496039
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8292770
关于积分的说明 17695079
捐赠科研通 5590342
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2916720
邀请新用户注册赠送积分活动 1893630
关于科研通互助平台的介绍 1753255