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Urheber 1:
Fischer, Lukas 
Institution Urheber 1:
Universität der Bundeswehr München 
Urheber 2:
Pfitzner, Michael 
Institution Urheber 2:
Universität der Bundeswehr München 
Titel:
Providing adjoint optimized GEKO model coefficients for film cooling predictions of trench designs 
Jahr:
2023 
Stichwörter:
Computational Fluid Dynamics ; Turbulence ; Computational Heat Transfer ; Neural Network 
Datum veröffentlicht:
23.02.2023 
Sprache:
Englisch / English 
Art der Ressource:
Dataset 
Ressource (Titel):
Providing adjoint optimized GEKO model coefficients for film cooling predictions of trench designs 
Dateigröße:
57 KB 
Version:
OA-Lizenz:
CC BY 4.0 
Abstract:
The data represent coefficients for the Generalized k-omega (GEKO) turbulence model used to solve the Reynolds-averaged Navier-Stokes equations (RANS) of wall-bounded film cooling flows involving the trench design. This model, with these coefficients, can be applied in Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations using the commercial solver Ansys Fluent (version 2022 R1 or higher). The coefficients were tuned to match the 3D temperature field (temporal-averaged) of a Large Eddy Simulation (LES...    »
 
Sonstiges:
Auf Mendeley Data veröffentlicht 
Fakultät:
Fakultät für Luft- und Raumfahrttechnik 
Institut:
LRT 10 - Institut für Thermodynamik 
Professur:
Pfitzner, Michael