La modelización de turbulencia es un aspecto crítico de la dinámica de fluidos computacional (CFD) que busca predecir el comportamiento de flujos turbulentos. Los modelos de turbulencia son esenciales para diseñar aplicaciones de ingeniería eficientes y seguras, tal como la interacción viento-estructura en el análisis y diseño estructural. Entre los diversos enfoques de modelización de turbulencia, tres modelos populares son los de Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS), Unsteady Reynolds-Averaged Navier-Stokes (URANS) y Delayed Detached Eddy Simulation (DDES). Cada modelo tiene sus propias características únicas y aplicaciones.
RANS (Reynolds-Averaged Navier-Stokes)
El enfoque RANS es uno de los métodos más comunes utilizados en la modelización de turbulencia. Implica promediar las ecuaciones de Navier-Stokes en el tiempo, lo que efectivamente suaviza las fluctuaciones de la turbulencia para proporcionar una solución en estado estacionario. Este método simplifica significativamente los requisitos computacionales y es particularmente útil para aplicaciones donde el flujo es estacionario o levemente inestable. Los modelos RANS son extensamente utilizados en aplicaciones industriales debido a su robustez y bajo costo computacional. Sin embargo, pueden ser menos precisos al predecir flujos complejos con separación significativa o fuerte inestabilidad.
URANS (Unsteady Reynolds-Averaged Navier-Stokes)
URANS amplía el enfoque RANS permitiendo cambios dependientes del tiempo en el campo de flujo, haciéndolo capaz de capturar fenómenos no estacionarios. 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 transitorias más grandes y comportamientos oscilatorios, que son típicos en muchos sistemas de ingeniería práctica, como el desprendimiento del vórtice de las esquinas de los edificios. Si bien URANS mejora respecto a RANS en cuanto a la captura de inestabilidad, todavía emplea modelos de viscosidad de remolino que pueden no resolver adecuadamente las estructuras turbulentas más finas.
DDES (Delayed Detached Eddy Simulation)
DDES es un enfoque híbrido que combina metodologías RANS y Large Eddy Simulation (LES). En regiones del flujo donde la capa límite está adherida, DDES se comporta como un modelo RANS, proporcionando eficiencia computacional. En regiones donde el flujo se desprende y las estructuras turbulentas más grandes dominan, 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 flujo, reataque y regiones de estela, como los bordes y esquinas de los edificios. DDES ofrece un buen equilibrio entre costo computacional y precisión, particularmente en la simulación de flujos con alto número de Reynolds y regiones con inestabilidad y separación significativas.
Conclusión
Elegir el modelo de turbulencia adecuado depende en gran medida de los requisitos específicos del problema en cuestión, incluyendo las características del flujo, las necesidades de precisión y los recursos computacionales disponibles. Los modelos RANS son adecuados para flujos más simples y estacionarios, mientras que URANS proporciona un mejor manejo de fenómenos no estacionarios. DDES, aunque es más exigente computacionalmente que RANS o URANS, ofrece una superior precisión en casos que involucran flujos complejos, inestables y separados. Cada uno de estos modelos ha contribuido significativamente a los avances en simulaciones de dinámica de fluidos, apoyando a ingenieros e investigadores en el desarrollo de soluciones tecnológicas más efectivas y eficientes.