Respuesta:
El modelado de la turbulencia es un aspecto crítico de la dinámica de fluidos computacional (CFD) que busca predecir el comportamiento de los flujos turbulentos. Los modelos de turbulencia son esenciales para diseñar aplicaciones de ingeniería eficientes y seguras, como la interacción viento-estructura para el análisis y diseño estructural. Entre los diversos enfoques para el modelado de turbulencia, tres modelos populares son Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS), Unsteady Reynolds-Averaged Navier-Stokes (URANS) y Delayed Detached Eddy Simulation (DDES). Cada modelo tiene sus propias características y aplicaciones únicas.
RANS (promedio de Reynolds-Navier-Stokes)
La aproximación RANS es uno de los métodos más comunes utilizados en el modelado de turbulencia. Implica promediar las ecuaciones de Navier-Stokes a lo largo del tiempo, lo que suaviza eficazmente las fluctuaciones de la turbulencia para proporcionar una solución de estado estacionario. Este método simplifica significativamente los requisitos computacionales y es particularmente útil para aplicaciones donde el flujo es estacionario o ligeramente inestable. Los modelos RANS se utilizan ampliamente en aplicaciones industriales debido a su robustez y bajo coste computacional. Sin embargo, pueden ser menos precisos en la predicción de flujos complejos con una separación significativa o una fuerte inestabilidad.
URANS (Reynolds inestable-Naver-Stokes promediado)
URANS amplía el enfoque de RANS al permitir cambios dependientes del tiempo en el campo de flujo, haciéndolo capaz de capturar fenómenos inestables. Todavía utiliza el promedio de Reynolds de las ecuaciones de Navier-Stokes, pero no promedia el flujo en el tiempo tan estrictamente como RANS. Esto significa que URANS puede modelar características de flujo transitorio a gran escala y comportamientos oscilatorios, que son típicos en muchos sistemas prácticos de ingeniería, como el desprendimiento de vórtices de las esquinas de los edificios. Si bien URANS mejora a RANS en términos de capturar la inestabilidad, aún emplea modelos de viscosidad de remolinos que pueden no resolver adecuadamente las estructuras turbulentas más finas.
DDES (simulación de remolinos separados retardados)
DDES es un enfoque híbrido que combina las metodologías RANS y Large Eddy Simulation (LES). En las regiones del flujo donde se adjunta la capa límite, DDES se comporta como un modelo RANS, proporcionando eficiencia computacional. En las regiones donde el flujo se separa y dominan las estructuras turbulentas más grandes, DDES cambia a un modo LES, que resuelve estas estructuras con mayor precisión. Este método es particularmente útil en flujos complejos que involucran separación de flujos, reinserción y regiones de estela, como bordes y esquinas de edificios. DDES ofrece un buen equilibrio entre el coste computacional y la precisión, particularmente en la simulación de flujos con un número de Reynolds alto con regiones inestables y separadas significativas.
Conclusión
La elección del modelo de turbulencia correcto depende en gran medida de los requisitos específicos del problema en cuestión, incluidas las características del flujo, las necesidades de precisión y los recursos computacionales disponibles. Los modelos RANS son adecuados para flujos estacionarios más simples, mientras que URANS proporciona un mejor manejo de los fenómenos inestables. DDES, aunque computacionalmente más exigente que RANS o URANS, ofrece una precisión superior en casos que involucran flujos separados complejos e inestables. Cada uno de estos modelos ha contribuido significativamente a los avances en las simulaciones de dinámica de fluidos, apoyando a ingenieros e investigadores en el desarrollo de soluciones tecnológicas más eficaces y eficientes.