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07-04-2026

H.1.8. Datos de medición para cargas de viento en estructuras cilíndricas (Ejemplo de aerogenerador 9.5)

User Story

Este ejemplo presenta mediciones experimentales de fuerzas aerodinámicas y distribución de presión sobre un cilindro circular, que se utilizan ampliamente como datos de referencia para validar simulaciones CFD en ingeniería del viento. El flujo alrededor de un cilindro circular representa un problema aerodinámico clásico en el que la separación del flujo, la formación de la estela y los efectos del número de Reynolds influyen fuertemente en las fuerzas aerodinámicas. Debido a estos fenómenos, las superficies curvas como los cilindros son especialmente desafiantes para las simulaciones numéricas.

Los estudios experimentales muestran que los coeficientes aerodinámicos de un cilindro varían significativamente con el número de Reynolds y la rugosidad superficial. A números de Reynolds elevados, típicos de los flujos de viento atmosférico, las mediciones suelen mostrar una dispersión considerable, lo que indica que los resultados dependen no solo del número de Reynolds, sino también de las características de la superficie y de las condiciones de turbulencia. El ejemplo puede pertenecer al Grupo 1, según Figura 2.2 en el WTG-Merkblatt-M3, basado en el análisis del valor medio de la velocidad del viento:

  • G1: Valores cualitativos con bajos requisitos de precisión para su uso en la investigación básica o en el diseño preliminar. El esfuerzo y los requisitos en cuanto al nivel de detalle se reducen, ya que a menudo no todas las condiciones de contorno están completamente aclaradas.
  • R1: Aislado (sin edificios circundantes), análisis de direcciones individuales importantes del viento.
  • Z1: Valores medios estadísticos, siempre que se trate de procesos de flujo estacionarios en los que las fluctuaciones (p. ej., debidas a la turbulencia del flujo incidente) puedan capturarse suficientemente mediante otras medidas.
  • S1: Efectos estáticos. Es suficiente representar el modelo estructural con el detalle mecánico necesario, pero sin propiedades de masa y amortiguamiento.

Description

Este ejemplo de validación considera el flujo alrededor de un cilindro circular finito montado verticalmente sobre una placa plana bajo una velocidad de entrada uniforme, proporcionando un caso de referencia simplificado y bien controlado para simulaciones CFD. El cilindro tiene un diámetro de D = 30 mm y una altura de L = 180 mm, y está situado dentro de un dominio similar al de un túnel de viento, donde el flujo entrante está alineado con la dirección del flujo principal (X), mientras que Y y Z denotan las direcciones lateral y vertical, respectivamente. A diferencia de las simulaciones de capa límite atmosférica (ABL), la condición de contorno de entrada se define como un perfil de velocidad constante, U(z)=Uo, con una velocidad de corriente libre de 𝑈o=10, lo que significa que no existe cizalladura vertical ni gradiente de velocidad. Esta suposición elimina la complejidad asociada con el desarrollo de la capa límite y permite una investigación centrada en la física fundamental del flujo alrededor del cilindro.

Para las condiciones de flujo dadas, el número de Reynolds basado en el diámetro del cilindro es aproximadamente 𝑅𝑒≈20,000, situando el flujo en un régimen subcrítico en el que se espera separación y desprendimiento de vórtices. El flujo de entrada uniforme genera una región de estancamiento simétrica en la parte frontal del cilindro, seguida de separación del flujo a lo largo de los laterales y la formación de una estela caracterizada por recirculación y desprendimiento periódico de vórtices (en simulaciones transitorias). La interacción entre el cilindro y la placa plana introduce una complejidad adicional mediante los efectos cercanos a la pared y el desarrollo de una capa límite en el suelo, dependiendo de la resolución numérica y del enfoque de tratamiento de pared.

Table 1: Input data of the circular cylinder

Parameter Symbol Value Unit
Free Stream Velocity u 10 m/s
Roof Height Href 180 mm
Air Density – RWIND ρ 1.25 kg/m³
Turbulence Model – RWIND RANS K-Omega - -
Kinematic Viscosity – RWIND ν 1.5×10⁻⁵ m²/s
Scheme Order – RWIND Second - -
Residual Target Value – RWIND 10⁻⁴ - -
Residual Type – RWIND Pressure - -
Minimum Number of Iterations – RWIND 800 - -
Boundary Layer – RWIND NL 10 -
Type of Wall Function – RWIND Standard - -

Computational Mesh Study

La Figura 2 presenta un análisis de sensibilidad de malla de un modelo cilíndrico en RWIND. El coeficiente de fuerza calculado (Cf) disminuye ligeramente de 0.76 con una densidad de malla del 15% a 0.71 al 25%, y posteriormente a 0.70 al 35%. Esta reducción gradual indica que la solución se está estabilizando a medida que se refina la malla. La pequeña variación de Cf a densidades de malla más altas demuestra una convergencia global, lo que sugiere que una mayor refinación solo tiene un impacto menor en los resultados.

Además, el estudio de la malla computacional debe realizarse de acuerdo con el siguiente enlace:

WTG-Merkblatt M3 Accuracy Requirement

El WTG-Merkblatt M3 proporciona dos métodos clave para validar los resultados de simulación. El método de Hit Rate evalúa cuántos de los valores simulados Pi coinciden correctamente con los valores de referencia Oi dentro de una tolerancia definida, utilizando un enfoque de clasificación binaria (acierto o fallo). Este enfoque evalúa la fiabilidad de la simulación calculando una tasa de acierto q, similar a las funciones de confianza utilizadas en la teoría de la fiabilidad. En cambio, el método de Normalized Mean Squared Error (e2) ofrece una evaluación de precisión más detallada al cuantificar la desviación cuadrática media entre los valores simulados y los de referencia, normalizada para tener en cuenta las diferencias de escala. En conjunto, estos métodos proporcionan medidas cualitativas y cuantitativas de la validación de la simulación.

Results and Discussion

La Figura 3 compara el coeficiente medio de presión (Cp) de RWIND y los datos experimentales para diferentes direcciones del viento. Ambos muestran una fuerte concordancia en las tendencias generales, incluida la estagnación a 0°, la caída de presión debida a la separación del flujo y la recuperación a ángulos mayores. El Cp mínimo se produce alrededor de 60°–70° y RWIND lo predice correctamente. Sin embargo, RWIND subestima ligeramente la succión en la región de la estela a direcciones de viento más altas. En general, los resultados indican una buena precisión global con desviaciones menores.

La comparación entre RWIND y los coeficientes de presión experimentales muestra una concordancia muy buena para direcciones del viento entre 0° y 100°, donde las desviaciones se mantienen por debajo del 10% y todos los puntos de datos cumplen tanto el criterio de tasa de acierto del 10% como el del 20%. Las mayores discrepancias se producen en la región de la estela (110°–180°), donde RWIND subestima sistemáticamente la succión, lo que da lugar a desviaciones más elevadas de hasta aproximadamente el 43%.

En general, el 58% de los resultados se encuentran dentro de un rango de desviación del 10% (y del 20%). Las métricas globales de error (e² = 0.05, MAE = 0.12, RMSE = 0.16) indican una precisión predictiva aceptable, con la desviación concentrada principalmente en la región de flujo separado.

Table 2: Comparison of Pressure Coefficient (Cp) Between RWIND and Experimental Data

Degree Cp – Experimental (Oi) Cp – RWIND (Pi) Pi-Oi Deviation (%) Hit rate ≤10% Hit rate ≤20%
0 0.95 1.02 0.07 7.37 🟢 🟢
10 0.86 0.91 0.05 5.81 🟢 🟢
20 0.61 0.61 0.00 0.00 🟢 🟢
30 0.26 0.25 0.01 3.85 🟢 🟢
40 -0.26 -0.24 0.02 7.69 🟢 🟢
50 -0.63 -0.57 0.06 9.52 🟢 🟢
60 -0.84 -0.84 0.00 0.00 🟢 🟢
70 -0.83 -0.89 0.06 7.23 🟢 🟢
80 -0.73 -0.75 0.02 2.74 🟢 🟢
90 -0.69 -0.63 0.06 8.70 🟢 🟢
100 -0.69 -0.65 0.04 5.80 🟢 🟢
110 -0.68 -0.53 0.15 22.06 🔴 🔴
120 -0.67 -0.44 0.23 34.33 🔴 🔴
130 -0.68 -0.39 0.29 42.65 🔴 🔴
140 -0.68 -0.42 0.26 38.24 🔴 🔴
150 -0.70 -0.43 0.27 38.57 🔴 🔴
160 -0.69 -0.43 0.26 37.68 🔴 🔴
170 -0.69 -0.42 0.27 39.13 🔴 🔴
180 -0.68 -0.42 0.26 38.24 🔴 🔴

Metric Value
Number of Data Points (N) 19
Hit Rate (10%) 0.58
Hit Rate (20%) 0.58
Normalized Mean Squared Error, e² 0.05
Mean Error, ME 0.11
Mean Absolute Error, MAE 0.12
Root Mean Squared Error, RMSE 0.16

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