Jaké jsou účinky sloshingu v nádržích obsahujících kapalinu?

Korespondence s: H. Mirzabozorg, Ústav stavebního inženýrství, K. N. Toosi University of Technology, Teherán, 15875-4416, Írán.

Copyright © 2012 Scientific & Academic Publishing. Všechna práva vyhrazena.

Dynamická analýza zásobníků kapalin je jedním ze zajímavých předmětů v zemětřesném inženýrství. V tomto článku je metoda střídavého přemisťování použita pro analýzu betonových skladovacích nádrží. V navrhované metodě je kromě vlivu impulsní složky kapaliny na odezvu struktury uvažováno i povrchové sloshing domény kapaliny. Na různé složky kapaliny jsou také aplikovány různé koeficienty tlumení. Předpokládá se, že základ je tuhý a k analýze systému spřaženého mezi nádrží a kapalinou v časové oblasti se používá umělé dynamické zatížení, stejně jako skutečný záznam pohybu země. Výsledná odpověď je porovnána s odpověďmi získanými z komerčního softwaru. Bylo zjištěno, že pojem konvekce značně ovlivňuje odezvy a musí být zohledněn při seismické bezpečnostní analýze skladovacích nádrží.

Klíčová slova: Interakce mezi kapalinou a strukturou, sypání volného povrchu, hydrodynamický tlak, nádrž na kapalinu

Článek Outline

1. Úvod

Nádrže na skladování kapalin jsou důležitou součástí záchranných lan a průmyslových zařízení. Selhání nádrží zejména v případě skladování hořlavých a nebezpečných materiálů může vést k rozsáhlým katastrofám. Nádrže mohou být rozděleny do různých kategorií na základě jejich materiálu, tvaru, typu podpory atd. Obr. 1 ukazuje různé klasifikace určené pro nádrže na skladování kapalin. Několik výzkumníků zkoumalo chování nádrží na skladování kapalin ve statických a dynamických podmínkách s ohledem na zjednodušené předpoklady a také na vlastnosti, jako je interakce kapalina-struktura a povrchové tříštění. Housner (1963)[1] představil jednoduchý mechanický analog systému tank-kapalina. Vliv pružnosti skořepiny na hydrodynamický tlak a interakci tekutina-struktura studovali Haroun et al. (1982)[2] a Vetelsos (1984)[3]. Tyto studie vedly k vývoji mechanických analogů pro flexibilní nádrže, které se také používají v konstrukčních předpisech. S nedávným vývojem v oblasti výpočetních strojů a numerických metod byly provedeny rafinované analýzy systému nádrž-kapalina. Existují také některé experimentální studie dynamické odezvy těchto spřažených systémů, jako je Haroun et al. (1982) [2], Jaiswal a kol. (2008)[4] a Damatty et al. (2000) [5]. Koh a kol. (1998)[6] zavedl spřažený BEM-FEM včetně pohybu s volným povrchem pro analýzu trojrozměrných obdélníkových skladovacích nádrží vystavených horizontálnímu zemnímu buzení. Chen a Kianoush (2004)[7] vyvinuli postup zvaný sekvenční metoda pro výpočet hydrodynamických tlaků ve dvourozměrných pravoúhlých nádržích, ve kterých je zohledněn efekt pružnosti stěny nádrže. Také Kianoush a Chen (2004)[8] zkoumali odezvu betonových pravoúhlých nádrží na skladování kapalin vystavených vertikálnímu zrychlení země. Ghaemian a kol. (2005)[9] a Kianoush et al. (2006)[10] zkoumali 3D dynamickou analýzu nádrží na skladování kapalin s ohledem na účinky slashingu při záznamech přirozeného pohybu země. Gradinscak a kol. (2006)[11] studovali účinky slashingu na obdélníkové nádrže s pružnými stěnami. Livaoglu a Dogangun (2006)[12] zavedli zjednodušenou metodu analýzy vyvýšených nádrží s ohledem na účinky interakce půda-struktura-tekutina. Don a Redekop (2007)[13] studovali volné vibrace a nelineární analýzu válcových nádrží s různým poměrem poloměru k výšce. Goudarzi a Sabbagh-Yazdi (2008)[14] studovali analýzu konečných prvků kruhových ocelových skladovacích nádrží při jednosměrném a vícesměrném zemětřesném zatížení pomocí softwaru ANSYS uvažovaného sloshing efekty. Shahverdiani a kol. (2008)[15] zkoumali chování betonových válcových skladovacích nádrží při harmonickém dynamickém zatížení. Zjistili, že existuje hodnota poměru tloušťky stěny k průměru nádrže, kterou lze použít jako vodítko při zvažování účinků pružnosti stěny. Naderi a kol. (2011)[16] zkoumali účinky interakce mezi nádrží a kapalinou v zemi při několika pohybech zemětřesení. K analýze zakopaných obdélníkových betonových zásobníků použili software ABAQUS. James a Thanigaiarasu (2011)[17] použili matematický přístup pro seismickou analýzu válcových skladovacích nádrží pod horizontálním zrychlením země a porovnali výsledky s výsledky získanými ze softwaru ANSYS. Alembagheri a Estekanchi (2011)[18] použili metodu analýzy doby výdrže pro seismickou analýzu ocelových skladovacích nádrží s ohledem na účinky slashingu. V tomto článku je použita metoda střídavého přemisťování, aby se vyřešil problém spojený s nádrží na kapalinu s ohledem na účinky volného povrchového sloshingu. Tato metoda je schopna uvažovat v dynamické analýze jak konvektivní, tak impulzivní složky. Pro tento účel byl poskytnut plošně vázaný systém a buzen pomocí umělých a přirozených záznamů pohybu země v horizontálním i vertikálním směru.

2. Rozhodující rovnice v tekuté doméně

Řídící pohybová rovnice v kapalině obsažené v nádrži je dána takto:

K vyřešení výše uvedené rovnice pomocí techniky konečných prvků je vyžadována sada vhodných okrajových podmínek, jak je diskutováno v následujících částech.

2.1. Okrajová podmínka na rozhraní kapalina-nádrž

Na rozhraní kapaliny a nádrže nedochází k žádnému proudění. Příslušná okrajová podmínka na rozhraní je dána takto:

ve kterém, n a a n s jsou vnějším kolmým směrem ke stěně nádrže a normálním zrychlením aplikovaným na kapalinu na rozhraní.

2.2. Okrajová podmínka na volném povrchu

Vzhledem k malým amplitudovým gravitačním vlnám na volném povrchu kapaliny je výsledná okrajová podmínka dána jako:

ve kterém, z je vertikální směr a g je gravitační zrychlení.

2.3. Diskretizovaná rovnice tekuté domény

Pomocí Galerkinovy ​​techniky je diskretizovaný konečný prvek řídící pohybovou rovnici v tekuté oblasti dán jako:

kde a jsou tvarová funkce i-tého uzlu v kapalném prvku, vektor zrychlení uzlů v doméně struktury, vektor zrychlení země aplikovaný na systém, vazební matice a nakonec tlumicí matice v doméně kapaliny.

Obrázek 1. Klasifikace nádrží na skladování kapalin

2.4. Spojovací matice

Spojovací matrice přenáší tlaky působící na rozhraní kapalina-stěna jako uzlové síly na stěny nádrže. V tomto článku je tato matice generována metodou proporcionálního lumpingu. Pro osm prvků rozhraní uzlů s x, yaz translační DOF v každém uzlu na čelní straně stěny nádrže a odpovídající čtyři prvky rozhraní uzlů s tlakovou DOF v každém uzlu připojené ke kapalnému prvku je spojovací matice dána jako (Rov. 6):

kde a jsou tvarové funkce v kapalné a strukturní doméně.

2.5. Tlumení v rámci Liquid Domain

Tlumící matrice v kapalné doméně zahrnuje dva pojmy pocházející z impulzivních a konvektivních částí kapalné domény takto:

ve kterém a a b jsou počítány na základě Rylieghova tlumení. Parametr a je vypočítána na základě základní frekvence vibrací volných povrchových vln a b je vypočítána na základě základní frekvence stěn nádrže.

3. Sdružené rovnice nádrže a kapaliny

Problém nádrž-kapalina je klasický sdružený problém, který obsahuje dvě diferenciální rovnice druhého řádu. Rovnice nádrže a kapaliny jsou zapsány v následujícím tvaru:

Schéma přímé integrace popsané v Mirzabozorg et al. (2003)[19] se používá k nalezení výtlaku a hydrodynamického tlaku na konci časového přírůstku i+1, daný výtlak a hydrodynamický tlak v čase i.

4. Implementace konečných prvků navrženého modelu

V konečném provedení stěn nádrže je použit dvacetiuzlový izoparametrický prvek. Matice tuhosti a všechny další související komponenty jsou založeny na 3×3×3 Gaussových integračních bodech v doméně struktury. Kapalná doména je modelována pomocí osmiuzlových izoparametrických fluidních prvků s 2×2×2 Gaussovými integračními body. Pro prvky rozhraní mezi strukturou a kapalinou jsou použity 3×3 Gaussovy integrační body a pro ostatní povrchové prvky na hranici kapaliny jsou použity 2×2 Gaussovy integrační body.

4.1. Vývoj numerického modelu

Pro simulaci dvourozměrného chování systému je modelován jeden metrový pás stěny nádrže. Celkový pohled na systém nádrž-kapalina a také odpovídající model konečných prvků jsou na obr.2. Konečná diskretizace systému zahrnuje 52 dvacetiuzlových pevných prvků pro modelování stěn nádrže a 240 osmiuzlových tekutinových prvků pro modelování oblasti kapaliny. Rozměry a vlastnosti uvažovaného spřaženého systému jsou shrnuty v tabulce.1.

Obrázek 2. Dvourozměrný model systému nádrž-kapalina (a) Celkový pohled; (b) Diskretizace pomocí konečných prvků vázaného systému

Tabulka 1. Rozměry a vlastnosti nádrže a kapalinové oblasti

4.2. Načítání propojeného systému

Aplikovaná zatížení na nádrž jsou vlastní tíha, hydrostatický tlak a dynamická zatížení. Pro dynamickou analýzu spřaženého systému byly uvažovány dva různé scénáře; tj. pomocí umělé dynamické zátěže; a pomocí přirozeného záznamu pohybu země. V prvním případě bylo použito jednoduché časově odstupňované zatížení, u kterého se jeho amplituda a fáze mění každých 5s. Časová historie zrychlení pro umělou dynamickou zátěž je znázorněna na obr.3.

Obrázek 3. Časová historie zrychlení umělé dynamické zátěže

Obrázek 4. Škálovaná časová historie zrychlení pozemního pohybu El-Centro; a) horizontální složka; (b) Vertikální složka

Pro druhý případ byly k použití vybrány horizontální a vertikální složky zemětřesení zaznamenané pro El-Centro 1940. Maximální zrychlení země (PGA) tohoto pohybu země je 0.348 g v horizontálním směru. Horizontální i vertikální složka byla škálována tak, že PGA v horizontální složce je 0.40g (pro srovnání s umělou dynamickou zátěží) a ve vertikální složce je 0.24g. Zemní zrychlení pro horizontální a vertikální složky jsou znázorněny na obr.4. Odezvy systému při záznamu přirozeného pohybu země jsou počítány pro horizontální i vertikální směr samostatně a také díky kombinaci obou složek. Stojí za zmínku, že pro dynamickou analýzu systému pomocí přirozeného pohybu země bylo použito pouze prvních 10 s vybraného záznamu. Je pozoruhodné, že krok časové integrace byl v provedených analýzách 0.005 s. Rayleighovo tlumení bylo použito v metodě přímé integrace krok za krokem. Jako strukturální tlumení bylo použito tuhosti proporcionální tlumení odpovídající 5 % kritického tlumení a pro konvekční a impulsní složku akumulované kapaliny bylo aplikováno 0.5 % a 5 % kritického tlumení.

5. Výsledky a diskuse

5.1. Umělé dynamické zatížení

V této části jsou zkoumány výsledky získané z buzení systému nádrž-kapalina pomocí umělé dynamické zátěže a porovnány s výsledky získanými ze softwaru ABAQUS 6.5.1[20]. Je pozoruhodné, že podobný model konečných prvků, okrajové podmínky a materiálové vlastnosti byly použity v softwaru ABAQUS. V modelu použitém v tomto komerčním programu konečných prvků byl uvažován pouze impulzivní člen v dynamické analýze spřaženého systému fluidní struktury a konvekční člen byl zanedbán. Obr.5 ukazuje časovou historii posunu bodu vršku nádrže v horizontálním směru získanou z ABAQUS a navrhované metody bez uvažování konvektivních termických efektů. Jak je zřejmé, mezi oběma metodami je dobrá konzistence, přičemž se zanedbávají efekty sloshing. Obr. 6 ukazuje časovou historii přemístění v horizontálním a vertikálním směru pro prázdné a plné nádrže s a bez zohlednění konvektivních termických efektů. Jak je vidět, zanedbání sloshing efektů vede k tlumení pohybu s téměř konstantním poměrem při zohlednění výsledků konvekčního členění a vede ke kolísání vynuceného pohybu. Kromě toho obr. 7 ukazuje časovou historii splavování volné plochy v uvažovaném problému. Jak je vidět, kapalina propadá o 0.21 m, 0.58 m, 1.05 m a 1.62 m při dynamických zrychleních rovných 0.2 g, 0.4 g, 0.6 g a 0.8 g.

Obrázek 5. Porovnání horizontálního posunu v softwaru ABAQUS a navržené metody bez konvektivního termického efektu

Obrázek 6. Časová historie posunu pomocí navrhované metody ve třech různých podmínkách (a) Horizontální posun; (b) Vertikální posun

Obrázek 7. Časová historie výšky volné hladiny při umělém buzení

Obrázek 8. Porovnání (a) základního momentu a (b) základního smyku v softwaru ABAQUS a navržené metody bez konvekčního termického efektu

Obr. 8 porovnává základní smyk a základní moment získané z navrhované metody s vyloučením konvektivního členu s těmi získanými z ABAQUS. Ačkoli jsou obecné trendy u dvou metod stejné, výsledek základního smyku vykazuje větší rozdíly než základní moment. Obr.9 představuje časovou historii základních smyků a momentů základny pro prázdné a plné nádrže s/bez účinků konvektivního členu. V obou případech vede uvažování sloshing na volné hladině ke zcela odlišným výsledkům.

Obrázek 9. Časová historie (a) základního momentu a (b) základního smyku za použití navržené metody ve třech různých podmínkách

5.2. Přirozené zatížení zemětřesením

V této části jsou studovány výsledky analýzy poskytnutého modelu nádrž-kapalina konečných prvků buzeného pomocí škálovaného pohybu země El-Centro. V této studii byly zkoumány tři kombinace zatížení; v první pouze horizontální složka; ve druhém pouze vertikální složka a; ve třetí analýze byly obě složky škálovaného pohybu země použity pro seismickou analýzu. Zde jsou uvedeny obrázky vztahující se ke třetí kombinaci zatížení a výsledky ostatních analýz jsou shrnuty v tabulce. Obr. 10 ukazuje časovou historii horizontálního přemístění v horní části stěny nádrže. Jak je zřejmé, zohlednění konvektivního členu vede k vyšším posunům. Navíc software ABAQUS poskytuje výsledky blízké těm, které byly získány navrženou metodou, pokud se vyloučí efekty sloshingu povrchu. Podobné grafy pro základní smyk a základní moment jsou na obr.11. Tyto časové historie jsou v dobré shodě s výsledky získanými na základě časové historie vysídlení, jak bylo zmíněno výše. Obr. 12a představuje časovou historii splavování volné hladiny. Jak je vidět, maximální sloshing je 0.12 m. Na obr.12b je znázorněno rozložení hydrodynamického tlaku po výšce stěny nádrže v době maximálního sesuvu hladiny tak, že hydrodynamický tlak na hladině 6.0m je extrémní s hodnotou 1155Pa a na hladině 3.0m je nejnižší a se rovná 774 Pa.

Obrázek 10. Časová historie posunu v horizontálním směru při dvousložkovém buzení

Obrázek 11. Časová historie (a) základního momentu a (b) základního smyku pomocí navržené metody a softwaru ABAQUS při bikomponentním buzení

Obrázek 12. (a) Časová historie splavení volné hladiny, (b) Rozložení hydrodynamického tlaku po výšce stěny nádrže v době maximálního sesutí hladiny

Tabulky 2 až 4 shrnují výsledky provedených dynamických analýz. Na základě těchto tabulek analýza systému využívající pouze vertikální složku pohybu země nemá žádný vliv na horizontální posun vyplývající z případů s/bez zohlednění konvektivních termických efektů, zatímco přidání horizontální složky pohybu země vede ke zvýšení horizontálního posunu a zanedbání konvektivního členu ukazuje v tomto stavu trochu větší posun. Navíc použití bikombinačního buzení vede k nižším výsledkům než v případě pouze horizontální složky zemětřesení. Stejné výsledky lze vidět pro celkový základní moment a základní smyk. Pro tyto odezvy má horizontální složka pohybu země významný vliv na maximální hodnoty. Maximální výška plošného sloshingu je stejná pro případy využívající pouze horizontální složku a dvousložkové buzení, zatímco sloshing v případě vertikální složky je velmi malá.

Tabulka 2. Souhrnné výsledky analýzy soustavy buzené horizontálně

výsledky	Prázdná nádrž	Plná nádrž
		Žádný konvektivní termín	Sloshing efekt
Horizontální posun (mm)	5.6/-5.5 *	15.6 / -12.8	15.4 / -13.0
Celkový základní moment (KN-m/m)	144 / -143	359 / -425	350 / -421
Celkový základní smyk (KN/m)	35 / -35	108 / -89	107 / -88
Výška sekání (mm)	118 / -102
Impulzivní základní smyk (KN/m)	92 / -85
Konvekční základní smyk (KN/m)	27 / -27
Impulsní základní moment (KN-m/m)	346 / -374
Konvekční základní moment (KN-m/m)	107 / -107
* Znaménko (-) označuje odezvu systému na opačné straně osy

Tabulka 3. Souhrnné výsledky analýzy soustavy buzené vertikálně

Hydraulické lomy: Mechanismus tvorby komplexních lomových sítí

Výzkumný článek | Otevřený přístup
Ročník 2022 | ID článku 4121956 | https://doi.org/10.1155/2022/4121956
Zobrazit citaci
Hossein Goudarzvand Chegini

1 a Gholamreza Zarepour 2

Akademický redaktor: Bi Jing
Přijaté Listopadu 15 2021
Přijato 22 2022 února
Zveřejněno Dubna 11 2022

Abstraktní

Tento článek představuje model tekutého sloshingu pomocí metody umělé neuronové sítě (ANN). Určení modelu kapání kapaliny v nádrži je náročný úkol kvůli jeho nelinearitě a složitosti chování vůči okolním a provozním podmínkám. Vzhledem k problémům laboratorního modelování lze použití numerického modelování k analýze tohoto jevu ospravedlnit. V tomto článku je nejprve simulováno tryskání tekutiny v nádrži metodou hydrodynamiky hladkých částic (SPH). Ze získaných výsledků vycházejí vstupně-výstupní data pro trénování umělé neuronové sítě. A konečně, maximální síla způsobená tryskáním tekutiny je získána změnou různých parametrů.

1. Úvod

Sloshing označuje oscilace volného povrchu tekutiny v částečně naplněné nádrži. Přítomnost volného povrchu v kapalině je nutná pro tříštění, což představuje výzvu dynamické interakce kapalina-struktura [1]. Mnoho studií kapalného sloshingu v nádržích bylo provedeno pomocí modelových testů pro různé buzení, výplně, tvary oddělení a vnitřní konfigurace ([2–4], stejně jako efekty kapalného sloshingu pro pohyby lodí [5]. Většina stávajících laboratoří Na druhé straně experimenty jsou pro víceúrovňové modely spíše než pro skutečné lodě. K řešení problému kapalného sloshingu je implementována řada numerických přístupů založených na omezeních teoretických a laboratorních studií. Většina studií se však zaměřila na mřížkové technika, která by mohla vyžadovat speciální algoritmy při sledování pohybu volného povrchu. Numerické metody pro řešení inženýrských problémů zahrnují několik kroků. Prvním krokem je výběr správných řídících rovnic, které dokážou modelovat problém s určitou úrovní přesnosti. Krokem je diskrétní tyto řídící parciální diferenciální rovnice Nejběžnější diskretizační techniky jsou metody konečných diferencí, konečných objemů a konečných prvků. Všechny tyto metody diskretizují kontinuum na prvky spojené topologickou sítí. Při modelování problémů, jako je exploze, náraz nebo interakce kapalina-struktura s velkými deformacemi, však tyto metody vyžadují proces adaptivního přesíťování (Liu, 2010). Protože stříkání kapaliny v nádržích je spojeno s velkými deformacemi, mají numerické metody, jako jsou metody konečných prvků a další techniky, mnoho problémů, jako je numerická distribuce kvůli přenosu výrazu, kontinuitě a nepružnosti povrchu bez kapaliny při použití těchto metod. V posledním desetiletí se pro simulaci a různé aplikace používaly bezsíťové metody.

Jednou z nemřížkových metod je metoda hydrodynamiky hladkých částic. Sloshing tok byl studován pomocí procesu SPH ([6–9]. Tato studie byla zaměřena na zlepšení schopnosti metody SPH správně simulovat tok sloshing a vypočítat nárazový tlak pomocí přesnější integrace s časovým krokem a zjednodušeného zpracování okrajových stavů Qiao et al. [10] vyvinuli nový spojený model založený na vlnkové transformaci pro předpovídání krátkodobých koncentrací PM10 [10]. Peng et al [11] zkoumali, jak je výkon měření ovlivněn přítomností usměrňovačů při použití břidlicového plynu. Lind a spol. ). lze vytvořit kombinací lokálních vlnových akustických vzorů (LWAP) a neuronových sítí s vícevrstvými perceptrony (MLP). Nejprve vylepšují Whale Optimization Algorithm (WOA) a poté optimalizují parametry klasifikátoru [12]. Byl proveden rozsáhlý výzkum modelování fluidního sloshingu. [13] Modelování tekutého sloshingu v nosné nádrži bylo provedeno dvěma způsoby: mechanickým modelem (kyvadlo) a simulací na základě metody SPH. V tomto výzkumu byla zkoumána otázka převrácení cisterny s kapalinou. Simulace chování sloshingu v nádrži byla provedena dvěma metodami, CFD a SPH [3]. Výsledky obou metod jsou porovnány [14] a metoda SPH je použita k modelování jevu tekutého sloshingu. Algoritmus použitý v této metodě k řešení Poissonových a tlakových rovnic hybnosti zahrnuje různé podalgoritmy, jako je korekce gradientu jádra, algoritmy posunu částic, kalkulátory viskozity sloshing a detektory volného povrchu. Rovněž byla studována a vyhodnocena velikost přepážek v nádrži pro snížení šlehání. Jak bylo vidět ve všech předchozích výzkumech, byly uvažovány simulace konstantního objemu. V prostorových aplikacích povede změna objemu tekutiny v nádrži ke změnám v chování sloshing. Na druhé straně jsou dalším důležitým bodem této studie různé způsoby pohybu v nádrži a vytlačování tekutiny vzhledem k nádrži a její účinky na velikost síly vytvořené pro zkoumání maximálního tlaku.

Navíc, i když je technika modelování SPH běžně používána ve vědecké komunitě, bylo publikováno jen málo technických implementací kvůli její relativně vysoké výpočetní ceně. Určit zcela přesný model chování fyzikálního jevu je náročný úkol. Dnes je však možné pomocí výpočetních výrazů, zejména umělé inteligence, získat model blízký chování onoho jevu. Model je matematická reprezentace reálného systému, kterou lze sestavit na základě různých metod [18]. Vzhledem k tomu, že většina systémů má nelineární a komplexní chování, modelování by mělo být založeno na přístupu založeném na fyzikálních mechanismech řídících chování systému. Takto získané modely mají dostatečnou aproximaci skutečného procesu [19]. Pro identifikaci systému bylo navrženo mnoho metod. Z dostupných metod lze jako jeden z důležitých nástrojů pro určování k modelování použít metodu umělé neuronové sítě. V posledních letech byl v některých článcích studován kombinační model založený na vlnkové transformaci pro predikci zemního plynu na základě metody strojového učení [20, 21]. Bylo provedeno mnoho výzkumů o použití simulačních dat k trénování neuronových sítí [22]. K predikci aerodynamických koeficientů se používá neuronová síť. Tréninková data pro neuronovou síť jsou odvozena z testovacích měření v aerodynamickém tunelu a numerických simulací. Je také prezentována srovnávací studie výkonu predikce neuronové sítě na základě různých přenosových funkcí a velikostí vzdělávacích datových souborů. Peng a kol. [23] implementovali model, který denně předpovídá zatížení zemním plynem pomocí dlouhodobých krátkodobých pamětí, lokálních středních rozkladů a algoritmů pro odšumování prahových hodnot vlnek. [24] Používá se běžná modelovací metoda využívající strojové učení na základě simulačních dat. V tomto výzkumu je prostřednictvím simulačního modelu vytvořen hypotetický model a jsou prezentovány potřebné parametry a funkce pro modelování pomocí modelu umělé neuronové sítě (strojové učení) [25]. Neuronová síť se používá k predikci parametrů vznětového motoru, jako je brzdný výkon, výstupní točivý moment, specifická spotřeba paliva brzd, tepelná účinnost brzd a objemová účinnost. Vstupní data pro trénování sítě byla získána z laboratorních a simulačních výsledků. Trénink dat byl založen na algoritmu backpropagation. Noghrehabadi a kol. (2020) zkoumali, jak různé tepelné toky ovlivňují chování při tání materiálů fázového přechodu, když jsou obklopeny kovovou pěnou. K tomu byl použit dvourozměrný numerický model, který bral v úvahu nerovnovážnou tepelnou složku, neDarcyho efekt a místní přirozenou konvekci [26]. Liu a kol. [27] použili CFD model problému eroze odkalovacího ventilu ke studiu simulace eroze a strategie zlepšování pro odkalovací systém separátoru. Program pro analýzu průtokového pole nazvaný FLUENT se používá k simulaci a vyhodnocení eroze odkalovacího ventilu za různých tlaků, velikosti a tvarového faktoru pískových částic, hustoty pískových částic a koncentrace odpadních sedimentů a je určen hlavní problém eroze odkalovacího systému. [27]. Schmid a kol. [28] prezentují optimální nastavení stroje při zpracování polymerů pomocí modelu strojového učení založeného na simulaci. V tomto výzkumu se porovnávají různé algoritmy strojového učení pod dohledem a nejlepší přístup v experimentech na skutečném stroji se předpovídá pomocí počátečního nastavení zařízení. Behbahan a kol. [29] ve studii použili kombinaci kovová pěna/PCM s fázovou změnou, u které bylo prokázáno, že je jednou z nejslibnějších technik pro zvýšení tepelné vodivosti na PCM. Zjištění ukazují, že výběr poměru stran, který usnadňuje přenos tepla vedením i prouděním, je extrémně důležitý [29]. Peng a kol. [30] analyzovali roli počítačových nástrojů fluidní dynamiky při studiu přenosu patogenů. Pomocí CFD modelů studovali vzdušné patogeny [30].

V předchozí studii bylo zkoumáno chování kapaliny sloshing na základě predikce křivky vlny kapaliny a vstupní data neuronové sítě zahrnovala polohu, rychlost a zrychlení nádrže a výsledkem neuronové sítě byl model sloshing vlnové křivky. Ale v tomto novém článku je chování sloshing uvažováno na základě změn ve fyzikálních parametrech kapaliny a nádrže. Tento článek simuluje změny parametrů, jako je objem tekutiny, poloha tekutiny, poloha nádrže a rozsah pohybu pro různé vstupy. Poté je na základě získaných hodnot určen sloshing model pomocí metody neuronové sítě. Byla vyhodnocena neuronová síť pro predikci křivky vln tekutiny v nádrži a další chování sloshing na základě vlny. Podmínky v nádrži a kapalině byly v předchozím článku považovány za konstantní. Tato studie byla zaměřena na určení modelu kapání kapaliny v nádrži na základě různých vstupů. Změny objemu kapaliny, rychlosti nádrže a amplitudy pohybu nádrže mohou způsobit různé výsledky v chování kapaliny. Za tímto účelem se nejprve používá hydrodynamická metoda hladkých částic k simulaci tekutiny v nádrži. Různé stavy jsou uvažovány na základě jejich proměnných vstupů a jsou určeny síly způsobené prouděním tekutiny. Umělá neuronová síť se používá k modelování sloshingu tekutiny v dalším kroku. Tato síť je trénována na základě vstupních a výstupních dat (výsledky simulace SPH). Vstupní data zahrnují změny v objemu tekutiny, rychlosti vytlačování a rychlosti nádrže a výstupní data zahrnují maximální sílu generovanou šploucháním tekutiny.

2. Rozhodující rovnice v simulaci tekutin

2.1. Matematický model

Protože se má za to, že tekutina je nestlačitelná, iracionální a nevazká voda, je čvachtání v nádržích definováno pomocí teorie potenciálního proudění. Povrchové napětí je ignorováno. Jak je vidět na obrázku 1, doménou je tuhá obdélníková nádoba s uspořádáním přepážky a bez ní, která je částečně naplněna kapalinou. Má se za to, že se volná plocha nikdy nepřevrátí nebo neprolomí během operace tříštění. Délka obdélníkové nádrže a hloubka vody jsou L a h. Zvažte případ obdélníkové tuhé nádrže, která byla vystavena bočnímu sinusovému buzení

) [32]. Linearizované rovnice pole tekutiny pro dvourozměrný pohyb tekutiny za předpokladu malé amplitudy buzení a malé odezvy tekutiny jsou následující: