I test in galleria del vento forniscono preziosi dati sperimentali (Figura 1) che rappresentano accuratamente le forze aerodinamiche che agiscono su una struttura. Questi dati sono fondamentali per:
- Convalida e calibrazione delle simulazioni: garantire che i modelli numerici in RFEM corrispondano strettamente alle condizioni del mondo reale.
- Miglioramento della precisione della progettazione: fornisce informazioni dettagliate sulle pressioni e le forze del vento, portando a progetti strutturali più precisi ed efficienti.
- Garanzia di sicurezza: Aiutare gli ingegneri a identificare potenziali vulnerabilità e progettare strutture più sicure.
Importanza dell'esempio di convalida
La convalida è un passaggio chiave in qualsiasi processo di simulazione. Garantisce che il modello rappresenti accuratamente le condizioni del mondo reale. Confrontando i risultati della simulazione con i dati sperimentali, gli ingegneri possono identificare le discrepanze e perfezionare i loro modelli, portando a previsioni più accurate.
Implementazione passo dopo passo in RFEM
1. Raccogli e prepara i dati della galleria del vento
- Configurazione sperimentale
Esegui il test in galleria del vento per misurare le pressioni del vento, le forze e i modelli di flusso su un modello in scala della struttura. In questo esempio, abbiamo utilizzato il valore della pressione del vento dei dati sperimentali per i punti sonda.
Organizza i dati in un formato strutturato, tipicamente CSV o Excel, compresi i valori della pressione del vento.
2. Imposta modello in RFEM
Apri RFEM e crea un nuovo progetto, quindi costruisci la geometria del modello sperimentale (Figura 2).
- Definisci un caso di carico per i dati sperimentali e attiva le opzioni per i dati sperimentali del vento (Figura 3), quindi introduci il coordinamento delle sonde puntuali utilizzando punti di risultato della superficie aggiuntivi (Figura 4).
- Definisci parametri di simulazione: Imposta la dimensione del dominio, le condizioni al contorno, la densità della mesh (Figura 5), il profilo del vento e l'intensità della turbolenza (Figura 6).
3. Risultati
In RWIND sono disponibili due metodi di interpolazione: interpolazione a diffusione e kernel di interpolazione gaussiana (Figura 3). È necessario selezionare un solo metodo per tutte le sonde (vedere
articolo della knowledge base 1871
). È possibile trasferire i dati sperimentali del carico del vento utilizzando il metodo di interpolazione per l'analisi strutturale e la progettazione in RFEM
Il metodo di diffusione distribuisce i dati dal punto "sorgente" sulla superficie. È adatto per mesh fitte di punti di misura. Nel caso di strutture aperte sottili, questo metodo interpola i valori solo su un lato della piastra. È possibile trasferire il carico del vento sperimentale utilizzando la tecnica del movimento per l'analisi strutturale e la progettazione.
Ecco i risultati per l'interpolazione di diffusione (Figura 4):
Anche il calcolo dei parametri statistici e il relativo diagramma sono forniti manualmente per mostrare quanto i risultati di RWIND e quelli sperimentali siano vicini tra loro. I dati di simulazione della mesh semplificata RWIND mostrano una correlazione leggermente migliore con i dati sperimentali sulla pressione del vento rispetto ai dati della mesh esatta RWIND (Figura 5). Tuttavia, entrambe le mesh mostrano un buon accordo con i dati sperimentali, rendendo RWIND uno strumento affidabile per la previsione delle pressioni del vento. Gli elevati valori statistici (R e R2 ) dimostrano che entrambi gli approcci di simulazione possono replicare efficacemente i risultati sperimentali della pressione del vento, con prestazioni leggermente migliori della mesh semplificata (Figura 6).
Conclusione
L'integrazione dei dati di convalida in RWIND è un passaggio cruciale per ottenere previsioni accurate e affidabili del flusso del vento. Seguendo un approccio sistematico per preparare, importare e confrontare i dati sperimentali con i risultati della simulazione, gli ingegneri possono perfezionare i loro modelli e garantire che i loro progetti siano efficienti e sicuri. Questo processo non solo migliora la credibilità delle simulazioni RWIND, ma contribuisce anche al progresso generale delle pratiche di ingegneria strutturale.
Mostra di più