Frost growth on cold surfaces is a transient process with coupled heat and mass transfer. Due to multiple factors such as humidity, temperature, flow velocity and constantly changing thermal properties as frost grows, precise prediction can be challenging. Especially when the geometry of the frosting surfaces gets complicated, it requires a balance of computing accuracy and efficiency. In this work, a numerical model is developed to predict frost growth considering the effect of the above parameters. Mixture model is adapted to improve the computational efficiency and the unstructured grids add the flexibility to extend the model to complex geometries. The predicted frost growth rate matches well with the experimental data reported in the literature under similar conditions. The model predicts reasonable growth trend of frost as the surface temperature, air temperature, humidity and flow velocity vary. The surface wettability effect is well captured at the early stage of frosting and it shows a higher frost growth rate on surfaces with a higher wettability.


翻译:由于湿度、温度、流动速度等多种因素,以及随着冰冻的生长而不断变化的热特性,精确的预测可能具有挑战性。特别是当霜冻表面的几何学变得复杂时,需要平衡计算准确性和效率。在这项工作中,考虑到上述参数的影响,开发了一个数字模型,以预测冻土的生长。对混合模型进行了调整,以提高计算效率和非结构化网格增加灵活性,将模型扩展至复杂的地貌。预测的霜冻生长率与文献中所报告的类似条件下的实验数据非常吻合。模型预测的霜冻生长趋势合理,因为地表温度、空气温度、湿度和流动速度各不相同。表层湿度效应在冰冻的早期阶段得到了很好的捕捉,并显示地表的霜生长率较高,湿度较高。

0
下载
关闭预览

相关内容

Surface 是微软公司( Microsoft)旗下一系列使用 Windows 10(早期为 Windows 8.X)操作系统的电脑产品,目前有 Surface、Surface Pro 和 Surface Book 三个系列。 2012 年 6 月 18 日,初代 Surface Pro/RT 由时任微软 CEO 史蒂夫·鲍尔默发布于在洛杉矶举行的记者会,2012 年 10 月 26 日上市销售。
专知会员服务
42+阅读 · 2020年12月18日
最新《时序分类:深度序列模型》教程,172页ppt
专知会员服务
42+阅读 · 2020年11月11日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
109+阅读 · 2020年5月15日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
MoCoGAN 分解运动和内容的视频生成
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月21日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
42+阅读 · 2020年12月18日
最新《时序分类:深度序列模型》教程,172页ppt
专知会员服务
42+阅读 · 2020年11月11日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
109+阅读 · 2020年5月15日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
MoCoGAN 分解运动和内容的视频生成
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月21日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员