Introducción
En el campo de la ingeniería estructural, la predicción precisa de los efectos del viento en las estructuras es crucial para garantizar la seguridad y el rendimiento. Para mejorar la fiabilidad de las simulaciones de CFD, es esencial validar los datos de las mediciones experimentales o de campo (Imagen 01). Esta pregunta frecuente describe el proceso de uso de datos de validación en RWIND para lograr resultados confiables.
Importancia del ejemplo de validación
La validación es un paso clave en cualquier proceso de simulación. Garantiza que el modelo represente con precisión las condiciones del mundo real. Al comparar los resultados de la simulación con los datos experimentales, los ingenieros pueden identificar discrepancias y refinar sus modelos, lo que lleva a predicciones más precisas.
Proceso paso a paso para usar datos de validación en RWIND
1. Preparar datos experimentales
- Recopilar datos de túnel de viento o de campo
Obtenga distribuciones de la presión del viento a partir de ensayos en túnel de viento o mediciones de campo. En este ejemplo, utilizamos datos de presión del viento de datos experimentales en puntos de sondeo.
Convert the data into including coordination of point probes and experimental wind pressure with a format compatible with RWIND, you can also easily transfer data by using copy-paste option (Image 02).
2. Configuración del modelo en RWIND
- Crear un nuevo proyecto: Abra RWIND e inicie un nuevo proyecto.
- Importe la geometría del ejemplo de validación.
- Definir parámetros de simulación: Configure el tamaño del dominio, las condiciones de contorno, la densidad de la malla, el perfil del viento y la intensidad de la turbulencia.
3. Resultados y métodos de interpolación
Hay dos métodos de interpolación disponibles en RWIND: diffusion interpolation and Gaussian interpolation kernel (Image 03). Solo se debe seleccionar un método para todos los palpadores (ver
artículo 1871 de la base de datos de conocimientos
). It is possible to transfer experimental wind load data by using the interpolation method in order to structural analysis and design in RFEM.
El método de difusión distribuye los datos desde el punto "fuente" sobre la superficie. Es adecuado para una malla densa de puntos de medición. In the case of thin open structures, this method only interpolates the values on one side of the plate. It is possible to transfer the experimental wind load by using the motioned technique in order to perform structural analysis and design.
Here is the results for the diffusion interpolation (Image 04):
The calculation of statistical parameters and the related diagram are also provided manually to show how much the RWIND results and the experimental results are close to each other. The Simplified Mesh RWIND simulation data shows a slightly better correlation with the experimental wind pressure data than the Exact Mesh RWIND data (Image 05). Sin embargo, ambas mallas muestran una buena concordancia con los datos experimentales, lo que convierte a RWIND en una herramienta fiable para predecir las presiones del viento. The high statistical values (R and R2) demonstrate that both simulation approaches can effectively replicate the experimental wind pressure results, with the Simplified Mesh performing slightly better (Image 06).
Conclusión
La integración de los datos de validación en RWIND es un paso crucial para lograr predicciones precisas y confiables de flujos de viento. Al seguir un enfoque sistemático para preparar, importar y comparar datos experimentales con resultados de simulación, los ingenieros pueden refinar sus modelos y garantizar que sus diseños sean eficientes y seguros. Este proceso no solo mejora la credibilidad de las simulaciones de RWIND, sino que también contribuye al avance general de las prácticas de ingeniería estructural.
Mostrar más