Luận văn: Tối ưu hóa truyền nhiệt dòng chảy xung trong kênh sóng

Luận văn: Tối ưu hóa truyền nhiệt trong kênh sóng bằng dòng chảy xung. Nghiên cứu ảnh hưởng của các thông số đến hiệu quả truyền nhiệt.

• Tác giả: Hoang Van Quan
• Người hướng dẫn: Phd. Dinh Cong Truong
• Trường học: Hanoi University of Science and Technology
• Chuyên ngành: Mechanical Engineering
• Đề tài: Heat transfer optimization of pulsating flow in corrugated channel
• Loại tài liệu: Master Thesis
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Hanoi

Mục lục chi tiết

• CONTENTS
• 1. CHAPTER 1, INTRODUCTION
• 1.1. Overview
• 2. CHAPTER 2, NUMERICAL ANALYSIS
• 2.1. Simulation domain setup
• 2.2. Important parameters
• 2.3. Governing equations
• 2.4. Sub-gridscale model
• 2.5. Boundary condition setup
• 3. CHAPTER 3. RESULTS AND DISCUSSION
• 3.1. Grid dependency test and validation
• 3.2. Steady flow inside the corrugated channel
• 3.3. The effect of pulsating flow
• 3.4. The effect of amplitude of pulsating flow
• 3.5. The effect of frequency of pulsating flow
• 3.6. TPF thermal performance factor
• LIST OF TABLES
• LIST OF FIGURES
• Nomenclature
• Abstract

Tóm tắt

I. Tổng Quan Tối Ưu Truyền Nhiệt Dòng Xung Trong Kênh Nhăn

Bài toán tối ưu truyền nhiệt trong các hệ thống kênh nhăn chịu tác động của dòng xung là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng, đặc biệt trong bối cảnh gia tăng nhu cầu về các hệ thống trao đổi nhiệt hiệu quả và nhỏ gọn. Các ứng dụng trải dài từ công nghiệp hàng không, hệ thống làm mát điện tử, đến các ứng dụng năng lượng tái tạo như thu gom năng lượng mặt trời. Việc hiểu rõ các cơ chế truyền nhiệt phức tạp trong môi trường dòng chảy xung động và kênh nhăn là then chốt để phát triển các giải pháp tối ưu hóa hiệu suất. Theo [1], sự kết hợp giữa hình học kênh nhăn và dòng xung có thể tạo ra sự xáo trộn dòng chảy, tăng cường convective heat transfer và cải thiện đáng kể hiệu suất trao đổi nhiệt. Nghiên cứu này tập trung vào việc sử dụng mô phỏng CFD simulation để khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến quá trình truyền nhiệt và xác định các thông số thiết kế tối ưu. Dòng xung tạo ra các hiện tượng fluid dynamics phức tạp, đòi hỏi các mô hình turbulence modeling chính xác để mô tả. Các phương pháp optimization techniques như Taguchi method và response surface methodology (RSM) cũng được sử dụng để tìm ra các cấu hình kênh nhăn tối ưu và điều kiện dòng chảy xung.

1.1. Ứng dụng thực tiễn của kênh nhăn và dòng xung trong trao đổi nhiệt

Các hệ thống trao đổi nhiệt sử dụng kênh nhăn và dòng xung được tìm thấy rộng rãi trong các ứng dụng công nghiệp khác nhau. Trong ngành hàng không, các hệ thống này được sử dụng để làm mát các thiết bị điện tử và động cơ máy bay, nơi yêu cầu về kích thước nhỏ gọn và hiệu suất cao là rất quan trọng. Trong hệ thống làm mát điện tử, kênh nhăn và dòng xung giúp tăng cường truyền nhiệt từ các thành phần sinh nhiệt, ngăn ngừa quá nhiệt và đảm bảo hoạt động ổn định. Các ứng dụng năng lượng tái tạo như thu gom năng lượng mặt trời cũng hưởng lợi từ việc sử dụng kênh nhăn và dòng xung, giúp tăng hiệu quả truyền nhiệt và giảm kích thước của các bộ thu nhiệt mặt trời. Ngoài ra, các hệ thống này còn được sử dụng trong các cooling systems, thermal management và các quá trình công nghiệp khác đòi hỏi truyền nhiệt hiệu quả.

1.2. Các phương pháp tối ưu hóa truyền nhiệt phổ biến hiện nay

Có nhiều phương pháp optimization techniques được sử dụng để tối ưu hóa truyền nhiệt trong các hệ thống kênh nhăn và dòng xung. Các phương pháp này bao gồm cả các kỹ thuật phân tích số và thực nghiệm. Mô phỏng CFD simulation là một công cụ mạnh mẽ để nghiên cứu các hiện tượng fluid dynamics và thermodynamics phức tạp, cho phép các nhà nghiên cứu thử nghiệm các cấu hình và điều kiện vận hành khác nhau mà không cần xây dựng các nguyên mẫu vật lý. Các phương pháp optimization algorithms như Taguchi method, response surface methodology (RSM), genetic algorithm (GA) và artificial neural network (ANN) cũng được sử dụng để tìm ra các thông số thiết kế tối ưu và điều kiện vận hành. Các phương pháp này thường được kết hợp với mô phỏng CFD simulation để tăng tốc quá trình tối ưu hóa và đạt được các giải pháp hiệu quả hơn.

II. Bài Toán Thách Thức Tối Ưu Hóa Dòng Xung Kênh Nhăn

Việc tối ưu hóa truyền nhiệt trong các hệ thống kênh nhăn chịu tác động của dòng xung đặt ra nhiều thách thức kỹ thuật. Dòng xung tạo ra các hiện tượng fluid dynamics phức tạp, bao gồm các vùng turbulence modeling, vortex shedding và periodic flow, đòi hỏi các mô hình CFD simulation chính xác để mô tả. Hình học kênh nhăn cũng ảnh hưởng đáng kể đến quá trình truyền nhiệt, với các thông số như corrugation angle, corrugation pitch và corrugation depth đóng vai trò quan trọng. Việc tối ưu hóa đồng thời các thông số dòng chảy và hình học là một bài toán phức tạp, đòi hỏi các phương pháp optimization techniques hiệu quả. Bên cạnh đó, việc giảm thiểu pressure drop trong kênh nhăn cũng là một yếu tố quan trọng cần xem xét, vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến energy efficiency của hệ thống. Bài toán tối ưu hóa do đó trở thành một bài toán multi-objective optimization, đòi hỏi sự cân bằng giữa các mục tiêu trái ngược nhau.

2.1. Ảnh hưởng của dòng chảy xung động đến truyền nhiệt trong kênh nhăn

Dòng xung có thể ảnh hưởng đáng kể đến quá trình truyền nhiệt trong kênh nhăn. Sự dao động dòng chảy tạo ra các hiện tượng fluid dynamics phức tạp, bao gồm sự hình thành và phá vỡ các xoáy, tăng cường sự trộn lẫn và cải thiện convective heat transfer. Tần số và biên độ của dòng xung đóng vai trò quan trọng trong việc xác định hiệu quả truyền nhiệt. Tần số quá cao có thể dẫn đến sự hình thành các lớp biên nhiệt mỏng, làm giảm hiệu quả truyền nhiệt. Ngược lại, tần số quá thấp có thể không đủ để tạo ra sự xáo trộn dòng chảy cần thiết. Biên độ dòng xung cũng ảnh hưởng đến cường độ của các hiện tượng fluid dynamics và do đó ảnh hưởng đến hiệu quả truyền nhiệt.

2.2. Vai trò của hình học kênh nhăn trong tối ưu hóa truyền nhiệt

Hình học kênh nhăn đóng một vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa truyền nhiệt. Các thông số như corrugation angle, corrugation pitch và corrugation depth ảnh hưởng đến diện tích bề mặt truyền nhiệt, sự xáo trộn dòng chảy và pressure drop. Corrugation angle lớn hơn có thể tăng diện tích bề mặt truyền nhiệt nhưng cũng có thể làm tăng pressure drop. Corrugation pitch và corrugation depth ảnh hưởng đến sự hình thành các xoáy và sự trộn lẫn dòng chảy. Việc lựa chọn hình học kênh nhăn phù hợp là rất quan trọng để đạt được hiệu suất truyền nhiệt cao và pressure drop thấp.

2.3. Cân bằng giữa hiệu suất truyền nhiệt và áp suất giảm

Việc tối ưu hóa truyền nhiệt trong kênh nhăn đòi hỏi sự cân bằng giữa hiệu suất truyền nhiệt và pressure drop. Tăng cường truyền nhiệt thường đi kèm với tăng pressure drop, làm giảm energy efficiency của hệ thống. Việc tối ưu hóa phải xem xét cả hai yếu tố này để đạt được hiệu suất tổng thể tốt nhất. Các phương pháp multi-objective optimization có thể được sử dụng để tìm ra các giải pháp tối ưu thỏa mãn cả hai mục tiêu. Các tiêu chí optimization criteria như Nusselt number và Friction factor cũng được sử dụng để đánh giá hiệu suất của các cấu hình kênh nhăn khác nhau.

III. Phương Pháp CFD Mô Phỏng Truyền Nhiệt Dòng Xung Trong Kênh

Mô phỏng CFD simulation là một công cụ mạnh mẽ để nghiên cứu truyền nhiệt trong các hệ thống kênh nhăn chịu tác động của dòng xung. CFD simulation cho phép các nhà nghiên cứu mô phỏng các hiện tượng fluid dynamics và thermodynamics phức tạp, đánh giá hiệu suất của các cấu hình kênh nhăn khác nhau và xác định các thông số thiết kế tối ưu. Việc sử dụng các mô hình turbulence modeling phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo độ chính xác của kết quả mô phỏng. Các mô hình như Large Eddy Sunulation (LES) và Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) được sử dụng phổ biến để mô tả turbulence modeling trong dòng chảy. Experimental validation là một bước quan trọng để đảm bảo độ tin cậy của kết quả mô phỏng CFD simulation.

3.1. Lựa chọn mô hình turbulence modeling phù hợp

Việc lựa chọn mô hình turbulence modeling phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo độ chính xác của kết quả CFD simulation. Các mô hình RANS như k-epsilon và k-omega SST là các mô hình đơn giản và hiệu quả về mặt tính toán, nhưng chúng có thể không đủ chính xác để mô tả các hiện tượng fluid dynamics phức tạp trong kênh nhăn và dòng xung. LES là một mô hình phức tạp hơn, có khả năng mô tả các xoáy lớn trong dòng chảy, nhưng nó đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán hơn. Việc lựa chọn mô hình turbulence modeling phải dựa trên sự cân bằng giữa độ chính xác và chi phí tính toán.

3.2. Thiết lập điều kiện biên và tham số mô phỏng

Việc thiết lập điều kiện biên và tham số mô phỏng phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo độ chính xác của kết quả CFD simulation. Các điều kiện biên bao gồm vận tốc đầu vào, áp suất đầu ra, nhiệt độ bề mặt và các thông số dòng chảy. Các tham số mô phỏng bao gồm kích thước lưới, sơ đồ rời rạc và tiêu chí hội tụ. Việc lựa chọn các tham số mô phỏng phù hợp đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về các hiện tượng fluid dynamics và thermodynamics liên quan.

3.3. Đánh giá độ tin cậy và so sánh với dữ liệu thực nghiệm

Experimental validation là một bước quan trọng để đảm bảo độ tin cậy của kết quả CFD simulation. Kết quả mô phỏng phải được so sánh với dữ liệu thực nghiệm để xác định độ chính xác của mô hình. Sự khác biệt giữa kết quả mô phỏng và dữ liệu thực nghiệm có thể do nhiều yếu tố gây ra, bao gồm sự không chính xác của mô hình turbulence modeling, sự đơn giản hóa hình học và sự không chắc chắn trong các phép đo thực nghiệm. Việc điều chỉnh các tham số mô phỏng và cải thiện mô hình turbulence modeling có thể giúp cải thiện độ chính xác của kết quả CFD simulation.

IV. Tối Ưu Hóa Bằng Thuật Toán Phương Pháp Taguchi RSM

Các phương pháp optimization techniques như Taguchi method và response surface methodology (RSM) là các công cụ hiệu quả để tìm ra các thông số thiết kế tối ưu cho các hệ thống kênh nhăn chịu tác động của dòng xung. Taguchi method là một phương pháp thống kê được sử dụng để thiết kế các thí nghiệm và xác định các yếu tố ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của hệ thống. RSM là một phương pháp toán học được sử dụng để xây dựng các mô hình phản hồi và tối ưu hóa các thông số thiết kế. Các phương pháp này có thể được sử dụng kết hợp với mô phỏng CFD simulation để tăng tốc quá trình tối ưu hóa và đạt được các giải pháp hiệu quả hơn.

4.1. Ứng dụng Taguchi method để thiết kế thí nghiệm

Taguchi method là một phương pháp mạnh mẽ để thiết kế các thí nghiệm và xác định các yếu tố ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của hệ thống. Phương pháp này sử dụng các mảng trực giao để giảm số lượng thí nghiệm cần thiết và xác định các yếu tố quan trọng. Taguchi method có thể được sử dụng để tối ưu hóa các thông số thiết kế của kênh nhăn và dòng xung, chẳng hạn như corrugation angle, corrugation pitch, corrugation depth, tần số và biên độ dòng xung.

4.2. Xây dựng mô hình phản hồi bằng response surface methodology RSM

RSM là một phương pháp toán học được sử dụng để xây dựng các mô hình phản hồi và tối ưu hóa các thông số thiết kế. Phương pháp này sử dụng các thiết kế thí nghiệm để thu thập dữ liệu và xây dựng các mô hình toán học mô tả mối quan hệ giữa các thông số thiết kế và hiệu suất của hệ thống. RSM có thể được sử dụng để tối ưu hóa các thông số thiết kế của kênh nhăn và dòng xung và tìm ra các cấu hình tối ưu.

4.3. Tối ưu hóa đa mục tiêu và phân tích độ nhạy

Việc tối ưu hóa truyền nhiệt trong kênh nhăn thường là một bài toán multi-objective optimization, đòi hỏi sự cân bằng giữa các mục tiêu trái ngược nhau, chẳng hạn như hiệu suất truyền nhiệt và pressure drop. Các phương pháp multi-objective optimization như NSGA-II và Pareto optimization có thể được sử dụng để tìm ra các giải pháp tối ưu thỏa mãn cả hai mục tiêu. Sensitivity analysis có thể được sử dụng để xác định các yếu tố ảnh hưởng nhiều nhất đến hiệu suất của hệ thống và tập trung nỗ lực tối ưu hóa vào các yếu tố này.

V. Phân Tích Kết Quả Ảnh Hưởng Tham Số Dòng Xung Đến Nhiệt

Phân tích kết quả mô phỏng CFD simulation và optimization techniques cho phép hiểu rõ ảnh hưởng của các tham số dòng xung và hình học kênh nhăn đến hiệu suất truyền nhiệt. Kết quả thường được trình bày dưới dạng các đường cong Nusselt number và Friction factor theo Reynolds number, tần số và biên độ dòng xung. Phân tích này giúp xác định các điều kiện dòng chảy và cấu hình kênh nhăn tối ưu để đạt được hiệu suất truyền nhiệt cao và pressure drop thấp. Exergy analysis và entropy generation cũng có thể được sử dụng để đánh giá hiệu quả thermodynamics của hệ thống.

5.1. Đánh giá hiệu suất truyền nhiệt bằng Nusselt number

Nusselt number là một thông số không thứ nguyên được sử dụng để đánh giá hiệu suất truyền nhiệt. Nusselt number càng cao thì hiệu suất truyền nhiệt càng tốt. Phân tích Nusselt number theo Reynolds number, tần số và biên độ dòng xung cho phép xác định các điều kiện dòng chảy tối ưu để đạt được hiệu suất truyền nhiệt cao.

5.2. Phân tích áp suất giảm và friction factor trong kênh

Pressure drop là một yếu tố quan trọng cần xem xét trong việc tối ưu hóa truyền nhiệt. Pressure drop càng cao thì energy efficiency của hệ thống càng thấp. Friction factor là một thông số không thứ nguyên được sử dụng để đánh giá pressure drop. Phân tích Friction factor theo Reynolds number, tần số và biên độ dòng xung cho phép xác định các cấu hình kênh nhăn tối ưu để giảm thiểu pressure drop.

5.3. Phân tích exergy và entropy generation để đánh giá hiệu quả

Exergy analysis và entropy generation là các phương pháp thermodynamics được sử dụng để đánh giá hiệu quả của các hệ thống trao đổi nhiệt. Exergy analysis cho phép xác định lượng năng lượng hữu ích bị mất trong quá trình truyền nhiệt. Entropy generation là một thước đo của sự không thuận nghịch trong quá trình truyền nhiệt. Giảm thiểu entropy generation và tối đa hóa exergy là các mục tiêu quan trọng trong việc tối ưu hóa hiệu suất thermodynamics của hệ thống.

VI. Kết Luận Tiềm Năng Hướng Phát Triển Dòng Xung Kênh Nhăn

Nghiên cứu về tối ưu hóa truyền nhiệt trong các hệ thống kênh nhăn chịu tác động của dòng xung đã mang lại những kết quả hứa hẹn. Việc sử dụng mô phỏng CFD simulation và các phương pháp optimization techniques như Taguchi method và RSM cho phép xác định các thông số thiết kế tối ưu và điều kiện vận hành để đạt được hiệu suất truyền nhiệt cao và pressure drop thấp. Các kết quả này có thể được sử dụng để thiết kế các hệ thống trao đổi nhiệt hiệu quả và nhỏ gọn hơn cho các ứng dụng khác nhau. Các hướng nghiên cứu trong tương lai bao gồm việc khám phá các hình học kênh nhăn phức tạp hơn, sử dụng nanofluids làm working fluid và phát triển các phương pháp optimization algorithms tiên tiến hơn.

6.1. Tóm tắt kết quả chính và đóng góp của nghiên cứu

Nghiên cứu đã thành công trong việc mô phỏng và tối ưu hóa truyền nhiệt trong kênh nhăn chịu tác động của dòng xung bằng cách sử dụng CFD simulation và các phương pháp optimization techniques. Kết quả nghiên cứu đã xác định các thông số thiết kế tối ưu và điều kiện vận hành để đạt được hiệu suất truyền nhiệt cao và pressure drop thấp. Nghiên cứu này đóng góp vào sự hiểu biết sâu sắc hơn về các cơ chế truyền nhiệt phức tạp trong kênh nhăn và dòng xung và cung cấp các công cụ và phương pháp để thiết kế các hệ thống trao đổi nhiệt hiệu quả hơn.

6.2. Đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo và phát triển ứng dụng

Các hướng nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc khám phá các hình học kênh nhăn phức tạp hơn, sử dụng nanofluids làm working fluid và phát triển các phương pháp optimization algorithms tiên tiến hơn. Việc nghiên cứu ảnh hưởng của các thông số dòng xung khác nhau, chẳng hạn như hình dạng sóng và pha, cũng là một hướng nghiên cứu tiềm năng. Các kết quả nghiên cứu có thể được sử dụng để thiết kế các hệ thống trao đổi nhiệt hiệu quả hơn cho các ứng dụng khác nhau, bao gồm hệ thống làm mát điện tử, thu gom năng lượng mặt trời và các quá trình công nghiệp.

Trích đoạn nội dung tài liệu

HANOL UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY MASTER THESIS Heat transfer optimization of pulsating flow in corrugated channel Hoang Van Quan hoang quan.com School of Transpurtation Engineering Instructor: PhD. Dinh Cong Truong Signature School: School of Transportation Engineering Ha Noi, 05/2020 SOCTALIST REPUBLIC OF VIETNAM. Independence - Freedom - Happiness CERTIFICATION OF AMENDMENT OF MASTER'S THESIS Full name of author: Hoang Van Quan Subjet: Heat transfer optimization of pulvating Mow in corrugated channct Major: Mechanical Enginecring Student LD: CBC19003 ‘The author, scientific instructor and dissertation Couneil confirm that the author has amended or supplemented the dissertation according to the date of the Council mecling dale with the following content: - Edit thesis according to the form - Specify the scope of the study - Detailed the thermal performance factor - Corrected the TPF tenn moi 13" July, 2020 Instructor Author Dissertalion Chair CONTENTS CHAPTER 1, INTRODUCTION. - 4 CHAPTER2, NUƯMERICAI,ANAI.

31 Simulation domain setup. 6 22 Important parameters 7 33 Governing equations. 9 24 Sub-griđscalemodel. T2 Boundary condition setup CHAPTER 3.

RESULTS AND DISCUSSION 3.1 Grid dependency test and validation 3.2 Steady flow inside the corrugated channel. The effect ofpulsating fow.4 ‘The effect of amplitude of pulsating flow. The effect of frequency of pulsating flow. TPE thermal performance factor ta inlet reference velocily (m/s) Tate of strain tensor width of channel (mm) distance from leading cdge of corrugated plate along, corrugated surface (mm) y y in law-of-the-wall coordinate Greek symbols A characteristic pnd spacing Ax, Ay, Az grid spacing in x-, y-, z-directions Ap pressure drop (Pa} wavy angle air densily (kg/ m3) kinematic viscosity of the fluid (m/s) eddy viscosity (m/s) sub-grid scale stress Lenser Computational Fhud Dynamies Astificial Neural Networks LES Large Eddy Sunulation WALE Wall-adapting T.ocal Fddy-viscosity (VALE) model Figure.

19 3D comparing instanlancous streamwise vorticity for Reynolds of 2371 27 Figure. 20 Effect of amplitude of pulsating flow at fixed Reynolds number of 237 and Ñequenoy of 1011z. 27 Thermal performance factor for Re=237! at constant frequency 10IIz. 21 Effect of frequency of pulsaling flow at fixed Reynolds number of 2371 and amplitude of 0.

22 3D iso-surface of Q-vriterion at amplitude ~ 0.8 and frequency — 25 for Revnolds o£ 2371. TH HH HA HH HH HH ghe ¬- Jigure, 23 Instantaneous streamwise velocity for Reynolds of 2371 frequency 25 He, amplitude 0. 24 Instantaneous sireamwise vorticity for Reynolds of 2371 frequency 25 Hy, amplitude 0.8 - - 34 Figure, 25 Tnstantancous strcamwise tomperalure for Reynolds of 2371 frequoncy 25 IIz, amplitude 0. 26 3D instantaneous temperature with 4 different time state at Reynolds of 2371 frequency 25 Hy, amplitude Ú.

28 Thermal performance factor for Re=2371 at constant amplituđe A=0.8 TAST OF TABLES Table. 1 Effect of amplitude of pulsating flơw. 2 Effect of frequency of pulsating flow. 31 LIST OF FIGURES Figure.

1 ‘The distribution of investigated channels” percentage. seaseeoe 3 igure, 2 The distribution oẼ investigated channels” peroentege. 3 The heat exchanger used for aviation imdustry and different, fir 5 Figure. 4 Geometry parameter and computational domain.

5 BlockMosh control parameter code. 6 Structure of the grid systema Figure. 7 Boundary condition sotup files. 8 Gnd-dependenecy (est - 15 Figure.

9 Validation of numerical results with experimental dala. 10 3D iso-surface of Q-crilerion with regard to different Reynolds numbers i Figure. 1] Instantaneous contour of spanwise temperature and vorticity of steady IS. 12 Instantaneous contour of heat plate temperature of steady flow.

13 Variation of Nusselt number with Reynolds number. 14 Variationof fraction factor with Reynolds number. 15 3D iso-surface of Q-criterion with different time state at Reynolds of 3371 - - - 22 Figure. 16 Comparing instantaneous streamwise velocity for Reynolds of 237123 Figure.

17 Comparing instantaneous streamwise vorticity for Reynolds of 2371 _— ¬-.-- TAST OF TABLES Table. 1 Effect of amplitude of pulsating flơw. 2 Effect of frequency of pulsating flow. 31 LIST OF FIGURES Figure.

1 ‘The distribution of investigated channels” percentage. seaseeoe 3 igure, 2 The distribution oẼ investigated channels” peroentege. 3 The heat exchanger used for aviation imdustry and different, fir 5 Figure. 4 Geometry parameter and computational domain.

5 BlockMosh control parameter code. 6 Structure of the grid systema Figure. 7 Boundary condition sotup files. 8 Gnd-dependenecy (est - 15 Figure.

9 Validation of numerical results with experimental dala. 10 3D iso-surface of Q-crilerion with regard to different Reynolds numbers i Figure. 1] Instantaneous contour of spanwise temperature and vorticity of steady IS. 12 Instantaneous contour of heat plate temperature of steady flow.

13 Variation of Nusselt number with Reynolds number. 14 Variationof fraction factor with Reynolds number. 15 3D iso-surface of Q-criterion with different time state at Reynolds of 3371 - - - 22 Figure. 16 Comparing instantaneous streamwise velocity for Reynolds of 237123 Figure.

17 Comparing instantaneous streamwise vorticity for Reynolds of 2371 _— ¬-. INTRODUCTION 11 Overview Lleat exchangers are designed to optimize the surface area of the wall between Iwo fluids to maximize the offciency, while iininnizing resistance to fluid flow through the exchangers within constrain of material cost. The performance of heat exchanging surfaces could be enhanced by the addition of corrugalions or [ins in heal exchanger, which increase surface arca aud may chamnel fluid flow or induce turbulence. ‘I'he need for designing effective and more compact heat transfer systems is a major task for engineers and researchers.

There are three main techniques Whal help to improve the heat transfer rate: active, passive and the compound technique that combine both active and passive technique [1]. ‘As the active technique, there several researchers using pulsating flow for boosting convective heat transfer. Elsafei et al [2] were performed an experiment of pulsaling lbulence flow in smoolhi pipe 10000 Reynoks <40000 and 6. It indicated that the maximum increase and decrease in thermal performance factor is 9% and 12% respectively depending on the values of both Reynolds number ard frequency.

Habib et at, 2002 [3] investigated the convective heat transfer enhancement of a tube with uniform heat flax in laminar pulsating flows al.5 Hz, Re-780-1987) and observed thal. an enhancement in heat transfer cocfficient of up te 30% is obtained at pulsation frequency range of 1-4,] Lz and an enhancement up to 9% obtained at pulsation frequency range of 18-22 Hz. While a reduction of up to 40% in the heat transfer coefficient is obtained at a pulsation frequency range of 4.1-18 Hz and a reduction of up to 20% at a frequency of more than 22 Llz, In the passive technique, many researchers carried the experimental, numerical study on corrugated channels as geometrical changes to increase the heat transfer and thermal porformance vale. Ali and Ramadhyani [4] exporimentally investigated the heat transfer in a corrugated chamnel relative to a parallel plate channel with water as a working Muid.

They found that the best heat, enhancement. ratio occws when the Reynolds numbers in the range of 1750-2000. But the 1 Nomenclature amplitude of the pulsating flow heated area (m?) wavy wall amplitude (ram) specific heat (J/kg K) LES WALE constant hydraulic diameter (= 4HW/(2(H + WY) heat enhancement ratio friction factor frequency of the pulsating flow (Hz) heat tansfer coefficient (W/m? K) height of channel (m) thermal conductivity of the fluid (W/m K) wavy pitch (mm) distance from leading edge of corrugated plate (mm) time average of heated wall Nusselt number static pressure (Pa) heat flux (Wan?) Reynolds number temperature (K) TPE thermal performance factor ta inlet reference velocily (m/s) Tate of strain tensor width of channel (mm) distance from leading cdge of corrugated plate along, corrugated surface (mm) y y in law-of-the-wall coordinate Greek symbols A characteristic pnd spacing Ax, Ay, Az grid spacing in x-, y-, z-directions Ap pressure drop (Pa} wavy angle air densily (kg/ m3) kinematic viscosity of the fluid (m/s) eddy viscosity (m/s) sub-grid scale stress Lenser Computational Fhud Dynamies Astificial Neural Networks LES Large Eddy Sunulation WALE Wall-adapting T.ocal Fddy-viscosity (VALE) model TAST OF TABLES Table. 1 Effect of amplitude of pulsating flơw.

2 Effect of frequency of pulsating flow. 31 LIST OF FIGURES Figure. 1 ‘The distribution of investigated channels” percentage. seaseeoe 3 igure, 2 The distribution oẼ investigated channels” peroentege.

3 The heat exchanger used for aviation imdustry and different, fir 5 Figure. 4 Geometry parameter and computational domain. 5 BlockMosh control parameter code. 6 Structure of the grid systema Figure.

7 Boundary condition sotup files. 8 Gnd-dependenecy (est - 15 Figure. 9 Validation of numerical results with experimental dala. 10 3D iso-surface of Q-crilerion with regard to different Reynolds numbers i Figure.

1] Instantaneous contour of spanwise temperature and vorticity of steady IS. 12 Instantaneous contour of heat plate temperature of steady flow. 13 Variation of Nusselt number with Reynolds number. 14 Variationof fraction factor with Reynolds number.

15 3D iso-surface of Q-criterion with different time state at Reynolds of 3371 - - - 22 Figure. 16 Comparing instantaneous streamwise velocity for Reynolds of 237123 Figure. 17 Comparing instantaneous streamwise vorticity for Reynolds of 2371 _— ¬-.-- TPE thermal performance factor ta inlet reference velocily (m/s) Tate of strain tensor width of channel (mm) distance from leading cdge of corrugated plate along, corrugated surface (mm) y y in law-of-the-wall coordinate Greek symbols A characteristic pnd spacing Ax, Ay, Az grid spacing in x-, y-, z-directions Ap pressure drop (Pa} wavy angle air densily (kg/ m3) kinematic viscosity of the fluid (m/s) eddy viscosity (m/s) sub-grid scale stress Lenser Computational Fhud Dynamies Astificial Neural Networks LES Large Eddy Sunulation WALE Wall-adapting T.ocal Fddy-viscosity (VALE) model TAST OF TABLES Table. 1 Effect of amplitude of pulsating flơw.

2 Effect of frequency of pulsating flow. 31 LIST OF FIGURES Figure. 1 ‘The distribution of investigated channels” percentage. seaseeoe 3 igure, 2 The distribution oẼ investigated channels” peroentege.

3 The heat exchanger used for aviation imdustry and different, fir 5 Figure. 4 Geometry parameter and computational domain. 5 BlockMosh control parameter code. 6 Structure of the grid systema Figure.

7 Boundary condition sotup files. 8 Gnd-dependenecy (est - 15 Figure. 9 Validation of numerical results with experimental dala. 10 3D iso-surface of Q-crilerion with regard to different Reynolds numbers i Figure.

1] Instantaneous contour of spanwise temperature and vorticity of steady IS. 12 Instantaneous contour of heat plate temperature of steady flow. 13 Variation of Nusselt number with Reynolds number. 14 Variationof fraction factor with Reynolds number.

15 3D iso-surface of Q-criterion with different time state at Reynolds of 3371 - - - 22 Figure. 16 Comparing instantaneous streamwise velocity for Reynolds of 237123 Figure. 17 Comparing instantaneous streamwise vorticity for Reynolds of 2371 _— ¬-.-- TAST OF TABLES Table. 1 Effect of amplitude of pulsating flơw.

2 Effect of frequency of pulsating flow. 31 LIST OF FIGURES Figure. 1 ‘The distribution of investigated channels” percentage. seaseeoe 3 igure, 2 The distribution oẼ investigated channels” peroentege.

3 The heat exchanger used for aviation imdustry and different, fir 5 Figure. 4 Geometry parameter and computational domain. 5 BlockMosh control parameter code. 6 Structure of the grid systema Figure.

7 Boundary condition sotup files. 8 Gnd-dependenecy (est - 15 Figure. 9 Validation of numerical results with experimental dala. 10 3D iso-surface of Q-crilerion with regard to different Reynolds numbers i Figure.

1] Instantaneous contour of spanwise temperature and vorticity of steady IS. 12 Instantaneous contour of heat plate temperature of steady flow. 13 Variation of Nusselt number with Reynolds number. 14 Variationof fraction factor with Reynolds number.

15 3D iso-surface of Q-criterion with different time state at Reynolds of 3371 - - - 22 Figure. 16 Comparing instantaneous streamwise velocity for Reynolds of 237123 Figure. 17 Comparing instantaneous streamwise vorticity for Reynolds of 2371 _— ¬-.-- Nomenclature amplitude of the pulsating flow heated area (m?) wavy wall amplitude (ram) specific heat (J/kg K) LES WALE constant hydraulic diameter (= 4HW/(2(H + WY) heat enhancement ratio friction factor frequency of the pulsating flow (Hz) heat tansfer coefficient (W/m?