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. RWIND, un potente software de dinámica de fluidos computacional (CFD), permite a los ingenieros simular el flujo de viento alrededor de las estructuras. Para mejorar la fiabilidad de estas simulaciones, es esencial validar los datos de las mediciones experimentales o de campo (figura 01). Esta pregunta frecuente describe el proceso de uso de datos de validación en RWIND para lograr resultados precisos y 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 la Universidad de Aquisgrán en puntos de sondeo.
Convierta los datos para incluir la coordinación de las sondas puntuales y la presión del viento experimental en un formato compatible con RWIND, puede transferir datos fácilmente utilizando la opción copiar y pegar (Figura 02).
2. Configuración de RWIND Simulation
- 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 y 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: interpolación de difusión y núcleo de interpolación gaussiana. Solo se debe seleccionar un método para todos los palpadores (ver
artículo 1871 de la base de datos de conocimientos
).
El método de difusión distribuye los datos desde el punto "fuente" sobre la superficie. Es adecuado para una malla densa de puntos de medición (figura 04). En el caso de estructuras delgadas abiertas, este método interpola valores solo en un lado de la placa (figura 03).
Aquí están los resultados para la interpolación de difusión (figura 04):
También se proporcionan los parámetros estadísticos de cálculo y el diagrama relacionado para mostrar qué tan cerca están los resultados de RWIND y experimental. Los datos de simulación de RWIND de malla simplificada muestran una correlación ligeramente mejor con los datos de presión del viento experimentales que los datos de simulación de RWIND de malla exacta. Sin embargo, ambas mallas muestran una fuerte concordancia con los datos experimentales, lo que convierte a RWIND en una herramienta confiable para predecir las presiones del viento. Los altos valores estadísticos (R y R2 ) demuestran que ambos enfoques de simulación pueden replicar de manera efectiva los resultados experimentales de la presión del viento, con un rendimiento ligeramente mejor de la malla simplificada (figura 5).
Conclusión
La integración de los datos de validación en las simulaciones de RWIND es un paso crucial para lograr predicciones precisas y fiables de los 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