Ejemplos de AIJ caso D - edificio alto en medio de edificios más pequeños

Introducción

El Instituto de Arquitectura de Japón (AIJ) ha presentado una serie de escenarios de referencia bien conocidos de la simulación de viento.
El siguiente artículo trata del "Caso D - Edificio de gran altura entre manzanas".
A continuación, se simula el escenario descrito en RWIND2 y se comparan los resultados con los resultados simulados y experimentales del AIJ.

Construcción del modelo

El caso D describe un edificio cuboide simple con una base cuadrada y cuatro veces la altura, rodeado por bloques de viviendas más pequeños, también cuboides.
Estos bloques de apartamentos también tienen una superficie rectangular, pero más grande, pero sólo una décima parte de la altura del edificio grande.
El gran edificio central está rodeado por los bloques de apartamentos más pequeños en un patrón regular.
Las dimensiones exactas, la velocidad del flujo y el comportamiento de las turbulencias se tomaron de la publicación original [1].
La distribución de la velocidad del flujo a lo largo de la altura se muestra a continuación.

La velocidad del flujo se evaluó en la simulación en algunos puntos de baja altitud.
En el experimento AIJ, se configuró el modelo correspondiente en un túnel de viento y se midió la velocidad del viento utilizando sondas de fibra dividida en los puntos mencionados.

Se utilizó el estándar k - ε como modelo de turbulencia y se asumió un flujo constante.
La estructura del modelo con respecto a las dimensiones de la geometría se muestra a continuación. La altura de los muchos edificios pequeños es similar a la figura 0.25, mientras que el edificio central individual es de 2,5.

Disposición del modelo - Estudio de caso de AIJ: edificio alto rodeado de bloques de casas

Configuración del modelo 1 - Caso D de AIJ

Configuración del modelo 2 - Caso D de AIJ

La posición de los puntos de medición se resume en la siguiente tabla. Se entiende que el origen está en la planta de la ciudad en el centro de gravedad de la zona de la base del edificio central. Todos los puntos de medición están a una altura de 0,05.

Los resultados experimentales del AIJ se publicaron en su sitio web [1]. Los datos mostrados de la simulación AIJ se determinaron con la herramienta ENGAUGE Digitizer [2] a partir de los gráficos de la publicación, ya que no se publicaron los valores exactos para esta.
Sin embargo, la precisión de los puntos extraídos debe ser lo suficientemente precisa (en el intervalo + - 0,5%) y, por lo tanto, fácilmente comparable.

En el experimento de referencia, no se evaluaron algunos puntos, pero se determinaron en la simulación. Para no tener que eliminar por completo estos puntos de la evaluación, se asumió en el curso siguiente que la simulación del experimento y de la bibliografía proporciona resultados idénticos para estos puntos. Para las siguientes comparaciones, incluso se sobrestiman los resultados de la simulación de litros.

Otro factor de influencia importante es la configuración de "Capas de contorno", que aumenta significativamente la densidad de la malla alrededor de la condición de contorno inferior (suelo). En general, el mallado cerca del suelo influye en los resultados en esta región más de lo que sería el caso con una mayor distancia al suelo, porque la condición de contorno del suelo tiene una fuerte influencia. Debido a la geometría bastante compleja, se activó la configuración antes mencionada y el número de capas adicionales ("NL") se estableció en 10.

Para este artículo se utilizó RWIND Pro 2.02. La estructura del modelo en RWIND se adaptó a la estructura del CFD de referencia lo mejor posible.

Ergebnisse y Diskussion

El mapeo de los puntos de medición posicionados en tres dimensiones mediante una numeración unidimensional simple puede ser difícil de interpretar. Por lo tanto, a continuación se muestran las comparaciones directas del experimento (eje x) y la simulación (eje y) para todos los puntos de medición. Cuanto más cerca esté un punto de medición de la línea diagonal y = x, mayor será la correspondencia entre la simulación y el experimento. A continuación se muestran dos de los modelos de elementos altos de RWIND mejor combinados junto con el punto de referencia de la bibliografía.

Correlación de las simulaciones con el experimento Simulaciones de benchmark y RWIND con un elevado número de elementos

Inmediatamente visibles a primera vista, los resultados de los puntos de medición individuales se distribuyen de forma más homogénea alrededor de los resultados experimentales. Si bien la simulación de la bibliografía casi siempre sobreestima la velocidad del flujo, RWIND muestra resultados a veces más bajos, a veces más altos.

La desviación cuadrática media (MSE) se utilizó como criterio de comparación, pero una comparación de los coeficientes de determinación también mostraría el mismo comportamiento, por ejemplo. Se prefirió la desviación cuadrática media al coeficiente de determinación porque la relación entre la velocidad del flujo experimental y la simulada no representa una regresión y, por lo tanto, solo significaría un tipo de ponderación de las desviaciones individuales y ninguna bondad de ajuste. El MSE es geométricamente más fácil de interpretar con la misma expresividad.

El criterio de comparación MSE confirma la presunción de la primera observación. Ambos modelos con alta resolución de malla pero diferentes modelos de turbulencia cumplen muy bien el punto de referencia experimental. El modelo k-épsilon es incluso mejor que la publicación, mientras que el modelo k-omega está un poco atrás.

Sin embargo, no se debe olvidar que se asumió artificialmente que varios puntos para el punto de referencia de la bibliografía eran perfectos.
Si se calculan estos puntos para el MSE, ambos modelos de RWIND muestran un error menor que el de referencia.

Es recomendable observar más de cerca la influencia de la densidad de la malla. A continuación, se comparan redes de diferentes densidades con una estructura de modelo idéntica y un modelo de turbulencia de k-épsilon RAS con el punto de referencia de la bibliografía. Los resultados se muestran a continuación.

Correlación de las simulaciones con el experimento Simulaciones de referencia y RWIND k-épsilon con diferentes números de elementos

También se llevó a cabo un estudio de convergencia de redes para el modelo de turbulencia k-omega y las mismas formaciones de redes. Los resultados se muestran a continuación.

Correlación de las simulaciones con el experimento Simulaciones de referencia y RWIND k-omega con diferentes números de elementos

Si bien el modelo de turbulencia k-épsilon RAS puede lograr resultados ligeramente mejores para un número muy alto de elementos, la desviación cuadrática media en los modelos k-omega converge mucho más rápido al aumentar la densidad de la malla. El mejor ejemplo de esto es el par de modelos con 2,7 millones de celdas. Aquí el modelo k-épsilon es completamente inútil, mientras que k-omega ya puede ofrecer buenos resultados.
De hecho, el modelo k-omega de resolución media logra la mejor concordancia con el experimento y también puede superar a los modelos RWIND de resolución significativamente mayor. No se pudo identificar una razón precisa para esto. Por lo tanto, se puede suponer que un problema de optimización con una dimensionalidad tan alta es un golpe casual.

Para una comparación más clara de la simulación de referencia con los resultados de RWIND, es recomendable considerar las velocidades del flujo como una imagen en color de la botella. La sección considerada alrededor del edificio se adaptó a la de los autores [1]. Por razones de derechos de autor, las imágenes en color falso no se comparan una al lado de la otra en este momento. El resultado se muestra a continuación.

Velocidad del flujo en todos los edificios - Caso D de AIJ

Aquí también hay muy buen acuerdo con la simulación de la bibliografía. No hay desviaciones significativas ni áreas perceptibles.

Por lo tanto, en general, k-omega es siempre más preciso para los modelos de menor resolución para este caso de estudio, mientras que los resultados con una densidad de malla alta siguen siendo muy buenos.
Por otro lado, la presión residual en los modelos k-omega converge después de muchas más iteraciones. A continuación se muestra una comparación.

Residuos para dos modelos de turbulencia

Estas observaciones coinciden con las expectativas de los distintos modelos de turbulencia. Por lo tanto, para el uso de k-omega, es recomendable aumentar considerablemente el número de iteraciones máximas. El valor predeterminado de 300 se debe aumentar manualmente a al menos 1000.

Resumen

Las desviaciones cuadráticas medias de varias combinaciones de número de elementos y modelo de turbulencia se resumen a continuación.

Un posible enfoque de mejora suele ser un refinamiento de la malla. En el caso de este modelo, sin embargo, la influencia de tal refinamiento de la malla es muy pequeña. La configuración "Capas de contorno" ya representa un refinamiento de la malla, por lo que los edificios circundantes relativamente pequeños deben estar lo suficientemente discretizados. Se prescindió de una investigación de la densificación de la red después de la evaluación de un modelo de prueba.

Finalmente, hay una muy buena concordancia entre RWIND y el benchmark experimental, que puede incluso superar el benchmark de la literatura. Ambos modelos de turbulencia son adecuados para esto, por lo que k-omega puede ofrecer resultados significativamente mejores para densidades de red bajas.

[1] https://www.aij.or.jp/jpn/publish/cfdguide/
[2] https://markummitchell.github.io/engauge-digitizer/

• Visor 3D | Google
• Visor 3D | Babylon
• Realidad virtual

160x

4x

Ejemplo D de AIJ Bechmarks - edificio alto rodeado por bloques (uniformes) de casas