The flows of non-Newtonian particulate suspensions are abundant in nature and industry. Two well known examples are fresh concrete and debris flows. These are typical non-Newtonian multiphase flows involving fluid-solid interaction, free surface and large deformation. The flow of non-Newtonian particulate suspensions is one of the research hotspots in fluid mechanics. This program is planned to develop a meso-scale method for the free-surface simulation of non-Newtonian particulate suspensions and to investigate the complex flows of self-compacting concrete (SCC) in porous media. In the meso-scale method, the Discrete element method (DEM) will be employed for the simulation of solid phase and SPH (smoothed particle hydrodynamics) a meshless method for the surrounding non-Newtonian fluid phase. In addition, these two phases will be coupled in the simulations. As particle number, in 3D simulations, is huge, GPU technology will be used to speed the simulations. A transparent mortar technology is also developed and used to conduct experiments on flows of self-compacting concrete, and realize the 3D visualization of this process. Excluding the simulations of SCC flows, the developed method can be used in other fields,e.g. the debris flows and so on.
非牛顿颗粒悬浮流广泛存在于自然界和工业生产中,例如自然界中的泥石流以及工业生产中的新拌混凝土。这类流动属于典型的非牛顿多相复杂流动,同时涉及流固耦合、自由表面运动以及大变形等。对于多相复杂流动的研究,一直是流体力学中的一个研究热点。本项目主要针对这类非牛顿颗粒悬浮流,发展一种细观数值模拟方法,并应用该方法对自密实混凝土(SCC)在复杂多孔介质中的流动及堵塞问题进行分析和研究。其中颗粒相采用离散元法(DEM)模拟,而非牛顿悬浮流采用基于无网格的光滑粒子流体动力学法(SPH)模拟,并且将两者在细观尺度实现双向耦合。由于三维情况下颗粒数目巨大,拟采用图形处理器(GPU)加速来求解。同时发展透明砂浆技术实现自密实混凝土流动的三维可视化模型实验。所发展的方法除可用于自密实混凝土复杂流动研究外,今后还可用于其它领域,比如泥石流研究等。
堆石混凝土通过使用大量块石来降低水泥用量,从而显著减少水化热和降低CO2排放,其在大体积混凝土工程中推广应用,对我国实现碳达峰碳中和“双碳”目标具有重要意义。深入了解堆石混凝土浇筑过程中自密实混凝土在堆石孔隙间的流动特性和流动过程对于堆石混凝土的设计和优化十分关键,因而,开展自密实混凝土在堆石体中的流动充填过程数值模拟研究显得十分重要。从细观角度来看,自密实混凝土在堆石孔隙中的流动是自密实砂浆挟裹粗骨料颗粒在堆石孔隙中的运动,本项目因此建立了非牛顿颗粒悬浮流细观耦合模型来模拟自密实混凝土的复杂流动过程,并深入研究自密实混凝土充填堆石孔隙的细观力学过程,揭示自密实混凝土在堆石孔隙中的流动和堵塞机理,同时发展了用于非牛顿颗粒悬浮流可视化观测实验的透明砂浆技术。所发展的模型及方法除可用于自密实混凝土的复杂流动过程的数值模拟外,还可应用于泥石流等地质灾害研究方面。此外,非牛顿颗粒悬浮流问题还是目前流体力学领域研究的热点,该细观耦合模型的建立将加深对该问题的认识和丰富该问题的研究手段。
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数据更新时间:2023-05-31
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