Investigation of Velocity Distribution and Turbulent Energy for the Different Tip Shaped Projectiles

Year 2017, Volume: 32 Issue: 3, 39 - 46, 15.09.2017

Mehmet Hanifi Doğru

https://doi.org/10.21605/cukurovaummfd.357183

Cited By: 3

Abstract

Velocity distribution on the projectile is a critical specification in terms of the range and perforation concept of the projectile. The shape of the projectile affects the amount of perforation energy. In this study, velocity distribution and turbulence energy are investigated for the projectiles on different tip shapes by using Solidworks Flow Simulation. Three different projectile nose shapes are examined in this study (sharpen, semi-rounded and rounded). Initial velocity is accepted to be 500 m/s for all situations. It is determined that the velocity is less affected on the sharpen type projectile where the penetration becomes easier. At the end of this study, velocity and pressure distribution on the penetrators in different tip geometries are obtained. The maximum velocity decrease at the tip of penetrator is found to be as 57.5% for the rounded type projectile. When the results are investigated, it is clear that velocity loss is about 22.2% in sharp type projectile.

Keywords

Keywords: Velocity distribution, Turbulent energy, Projectile, Flow simulation, Tip geometry

Farklı Uç Şeklindeki Mermiler için Hız Dağılımı ve Türbülans Enerjisinin Araştırılması

Abstract

Mermi üzerindeki hız dağılımı, merminin menzili ve delip geçme konsepti açısından kritik bir spesifikasyondur. Merminin şekli, delinme enerjisinin miktarını etkilemektedir. Bu çalışmada Solidworks akış simülasyon programı kullanılarak, farklı uç şekillerindeki mermiler için hız dağılımı ve türbülans enerjisi araştırılmıştır. Bu çalışmada üç farklı mermi uç şekli incelenmiştir. (Keskin, Yarı yuvarlatılmış, Yuvarlatılmış). Başlangıç hızı tüm durumlar için 500 m/s olarak kabul edilmiştir. Delip geçmenin daha kolay hale geldiği keskin uçlu mermilerin hızdan daha az etkilendiği tespit edilmiştir. Bu çalışmanın sonucunda farklı uç geometrilerine sahip mermiler üzerindeki hız ve basınç dağılımı elde edilmiştir. Mermi ucundaki en fazla hız düşüşü yuvarlatılmış mermi için %57,5 olarak bulunmuştur. Sonuçlar incelendiğinde, hız kaybının keskin tipli mermilerde ve yaklaşık %22,2 olarak bulunduğu açıkça görülmektedir.

Anahtar Kelimeler: Hız dağılımı

Keywords

Hız dağılımı, Türbülans enerjisi, Mermi, Akış simülasyonu, Uç geometrisi

References

• 1. Noh M.H.M., Rashid H., Hamid A.H.A., Iskandar M.F., 2012. Comparison of Numerical Investigation on Airfoil and Flat Louvers on the Air Duct Intake, Procedia Engineering, 41:1761-1768.
• 2. Arsene S., Sebesan I., Popa G., 2015. The Influence of Wind on the Pantograph Placed on The Railway Vehicles Bodywork, Procedia-Social and Behavioral Sciences, 186:1087-1094.
• 3. Driss Z., Mlayeh O., Driss D., Maaloul M., Abid M.S., 2014. Numerical Simulation and Experimental Validation of the Turbulent Flow Around a Small Incurved Savonius Wind Rotor, Energy, 74:506-517.
• 4. Jiang Z., Takayama K., Chen Y., 1995. Dispersion Conditions for Non-Oscillatory Shock Capturing Schemes and Its Applications, Comput. Fluid Dyn., J, 2:137-150.
• 5. Lecysyn N., Dandrieux A., Heymes F., Slangen P., Munier L., Lapebie E., Gallic C.L., Dusserre G., 2008. Preliminary Study of Ballistic Impact on an Industrial Tank: Projectile Velocity Decay, Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 21:627-634.
• 6. Rausch J., Roberts B., 1975. Reaction Control System Aerodynamic Interaction Effects on Space Shuttle Orbiter, Journal of Spacecraft and Rockets, 12:660-666.
• 7. Srivastava B., 1998. Aerodynamic Performance of Supersonic Missile Body-and Wing Tip-Mounted Lateral Jets, Journal of Spacecraft and Rockets, 35: 278-286.
• 8. Ma J., Chen Z-h., Huang Z-g., Gao J-g., Zhao Q., 2016. Investigation on the Flow Control of Micro-Vanes on a Supersonic Spinning Projectile, Defence Technology, 12:227-233.
• 9. Jiang, Z., Huang, Y., Takayama, K., 2004. Shocked Flows Induced by Supersonic Projectiles Moving in Tubes, Computers & fluids, 33:953-966.
• 10. Capata R., 2016. An Artificial Neural Network-Based Diagnostic Methodology for Gas Turbine Path Analysis-Part II: Case Study, Energy, Ecology and Environment 1:351-359.
• 11. Lam, C.K.G., Bremhorst, K.A., 1981. Modified Form of Model for Predicting Wall Turbulence, ASME Journal of Fluids Engineering, 103:456-460.