Les essais en soufflerie fournissent des données expérimentales précieuses qui représentent avec précision les forces aérodynamiques agissant sur une structure. Ces données sont cruciales pour :
- Valider et étalonner les simulations : s'assurer que les modèles numériques dans RFEM correspondent au plus près aux conditions réelles.
- Amélioration de la précision de calcul : Mise à disposition d'informations détaillées sur les pressions et les forces du vent, ce qui permet de calculer des structures plus précises et plus efficaces.
- Contrainte de sécurité : Aide les ingénieurs à identifier les défaillances potentielles et à concevoir des structures plus sûres.
Importance de l'exemple de validation
La validation est une étape clé dans tout processus de simulation. Il garantit que le modèle représente avec précision les conditions du monde réel. En comparant les résultats de la simulation avec les données expérimentales, les ingénieurs peuvent identifier les écarts et affiner leurs modèles, permettant ainsi des Estimations plus précises.
Implémentation pas à pas dans RFEM
1. Collecter et préparer les données de la soufflerie
- Configuration expérimentale
Effectuez un test en soufflerie pour mesurer les pressions, les forces et les modèles de flux de vent sur un modèle à l'échelle de la structure. Dans cet exemple, nous avons utilisé la valeur de la pression du vent des données expérimentales pour les relevés ponctuels.
Organisez les données sous un format structuré, généralement CSV ou Excel, y compris les valeurs de pression du vent.
2. Paramétrer le modèle dans RFEM
- Créer un nouveau projet :
Ouvrez RFEM et créez un nouveau projet, puis analysez la géométrie du modèle expérimental (Figure 2).
- Définissez un cas de charge pour les données expérimentales et activez les options pour les données expérimentales de vent (Figure 3), puis introduisez la coordination des relevés ponctuels à l'aide de points de résultat de surface supplémentaires (Figure 4).
- Définir les paramètres de simulation : Définissez la taille du domaine, les conditions aux limites, la densité de maillage (Figure 5), le profil du vent et l'intensité de la turbulence (Figure 6).
3 résultats
Deux méthodes d'interpolation sont disponibles dans RWIND : l’interpolation de transmission et le noyau d’interpolation gaucher (Figure 3). Une seule méthode doit être sélectionnée pour tous les relevés (cf.
article 1871 de la base de connaissance
)les utiliser. Les données expérimentales des charges de vent peuvent être transférées à l'aide d'une méthode d'interpolation afin de réaliser un calcul de structure dans RFEM
La méthode de transmission répartit les données à partir du point « source » sur la surface. Il est adapté aux maillages denses des points de mesure. Dans le cas de structures ouvertes minces, cette méthode interpole les valeurs d'un seul côté de la plaque. Il est possible de transférer des charges de vent expérimentales à l'aide d'une technique mobile afin de pouvoir effectuer un calcul de structure.
Voici les résultats de l'interpolation de projection (Figure 4) :
Le calcul des paramètres statistiques et des diagrammes associés est également fourni manuellement pour montrer à quel point les résultats de RWIND et les données expérimentales sont proches. Les données de simulation du maillage RWIND montrent une légère meilleure corrélation avec les données expérimentales de la pression du vent que les données exactes du maillage RWIND (Figure 5). Cependant, les deux maillages présentent un bon accord avec les données expérimentales, faisant de RWIND un outil fiable pour estimer les pressions du vent. Les valeurs statistiques élevées (R et R2 ) montrent que les deux approches de simulation peuvent reproduire efficacement les résultats structuraux de la pression du vent, le maillage simplifié étant légèrement plus performant (Figure 6).
Conclusion
L'intégration des données de validation dans RWIND est une étape cruciale pour obtenir des informations précises et fiables sur le flux de vent. En suivant une approche systématique de préparation, d'importation et de comparaison des données expérimentales avec les résultats de simulation, les ingénieurs peuvent affiner leurs modèles et s'assurer que leurs conceptions sont à la fois efficaces et sûres. Ce processus augmente non seulement la crédibilitéde RWIND Simulations, mais contribue également à l'amélioration globale des pratiques de l'ingénierie des structures.
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