LOGIN / Acesse o sistema

Esqueceu sua senha? Redefina aqui.

Ainda não possui uma conta? Cadastre-se aqui!

REDEFINIR SENHA

Insira o endereço de email associado à sua conta que enviaremos um link de redefinição de senha para você.

Ainda não possui uma conta? Cadastre-se aqui!

Este conteúdo é exclusivo para membros ABCM

Inscreva-se e faça parte da comunidade

CADASTRE-SE

Tem uma conta?

Torne-se um membros ABCM

Veja algumas vantagens em se manter como nosso Associado:

Acesso regular ao JBSMSE
Boletim de notícias ABCM
Acesso livre aos Anais de Eventos
Possibilidade de concorrer às Bolsas de Iniciação Científica da ABCM.
Descontos nos eventos promovidos pela ABCM e pelas entidades com as quais mmantém acordo de cooperação.
Estudantes de gradução serão isentos no primeiro ano de afiliação.
10% de desconto para o Associado que pagar anuidade anntes de completar os 12 meses da última anuidade paga.
Desconto na compra dos livros da ABCM, entre eles: "Engenharia de Dutos" e "Escoamento Multifásico".
CADASTRE-SE SEGUIR PARA O VIDEO >

Tem uma conta?

Eventos Anais de eventos

Anais de eventos

COBEM 2019

25th International Congress of Mechanical Engineering

WAVELET DECOMPOSITION APPLICATIONS FROM PRESSURE SIGNALS FOR TURBULENCE ANALYSIS

Submission Author: Celso Murilo dos Santos , SC
Co-Authors: Celso Murilo dos Santos, Danieli Cristine Anversa, Carla Nayara Michels dos Santos, Dirceu Noriler, Henry França Meier
Presenter: Celso Murilo dos Santos

doi://10.26678/ABCM.COBEM2019.COB2019-2005

 

Abstract

The study and modeling of turbulence have been discussed for many decades, and as a result of these studies there are currently applied two great approaches to Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations, being RANS (Reynolds Average Navier Stokes) and LES (Large Eddy Simulation) modeling are more used. Five numerical meshes of a device emulating a biphasic heat exchanger were constructed and RANS approach was used with the Transition SST turbulence model. The time of the simulation was 100 s and the system input pressure data were processed by wavelet technique (in 11 frequency bands) and by Fourier transform. The results show that the profile for the sparse mesh is closer to the expected behavior for RANS approach, while for the refined mesh it is closer to the expected behavior for LES approach.

Keywords

Turbulence Models, numerical mesh, wavelet decomposition, RANS, LES, Fast Fourier Transfor

 

DOWNLOAD PDF

 

‹ voltar para anais de eventos ABCM