Introdução
No campo da engenharia estrutural, prever com precisão os efeitos do vento nas estruturas é crucial para garantir a segurança e o desempenho. Para aumentar a fiabilidade das simulações CFD, é essencial validar os dados de medições experimentais ou de campo (Figura 1). Esta FAQ descreve o processo de utilização de dados de validação no RWIND para obter resultados fiáveis.
importância do exemplo de validação
A validação é uma etapa fundamental em qualquer processo de simulação. Assim, é assegurado que o modelo represente com precisão as condições do mundo real. Ao comparar os resultados de uma simulação com os dados experimentais, os engenheiros conseguem identificar as discrepâncias e refinar os modelos, permitindo assim previsões mais precisas.
Processo passo a passo para a utilização de validação de dados no RWIND
1. Preparação de dados experimentais
- Recolha de dados do túnel de vento ou do campo
Obtenha as distribuições da pressão do vento a partir de testes em túneis de vento ou medições de campo. Neste exemplo, utilizamos dados de pressão do vento a partir de dados experimentais em pontos de amostra.
Converter os dados, incluindo a coordenação de amostras de ponto e pressão do vento experimental com um formato compatível com o RWIND, também pode transferir dados facilmente utilizando a opção de copiar e colar (Figura 2).
2. Configuração do modelo no RWIND
- Criar um novo projeto: Abra o RWIND e inicie um novo projeto.
- Importe a geometria do exemplo de validação.
- Definir parâmetros de simulação: Defina o tamanho do domínio, as condições de fronteira, a densidade da malha, o perfil de vento e a intensidade de turbulência.
3. Resultados e métodos de interpolação
No RWIND, estão disponíveis dois métodos de interpolação: interpolação de difus e interpolação gaussiana do núcleo (Figura 3). Apenas tem de estar selecionado um método para todas as amostras (ver
artigo da base de dados de conhecimento 1871
). Utilizando o método de interpolação, é possível transferir dados experimentais com cargas de vento para a análise estrutural no RFEM.
O método de distribuição distribui os dados do ponto "fonte" sobre a superfície. É adequado para uma malha densa de pontos de medição. No caso de estruturas abertas finas, este método interpola os valores apenas num lado da laje. É possível transferir cargas de vento experimentais através da técnica de movimento para análises estruturais.
Aqui estão os resultados para a interpolação de distribuição (Figura 4):
Também o cálculo de parâmetros estatísticos e o diagrama relacionado são fornecidos manualmente para mostrar o quanto os resultados do RWIND e experimentais estão próximos um do outro. Os dados de simulação do RWIND de malha simplificada mostram uma correlação ligeiramente melhor com os dados de pressão do vento experimentais do que os dados do RWIND de malha exata (Figura 5). No entanto, ambas as malhas exibem uma boa concordância com os dados experimentais, tornando o RWIND uma ferramenta fiável para a previsão das pressões do vento. Os valores estatísticos elevados (R eR2 ) demonstram que ambas as abordagens de simulação podem replicar de forma eficaz os resultados experimentais de pressão do vento, com a malha simplificada a ter um desempenho ligeiramente melhor (Figura 6).
Conclusão
A integração de dados de validação no RWIND é um passo crucial para obter previsões do fluxo de vento precisas e fiáveis. Ao seguir uma abordagem sistemática para preparar, importar e comparar dados experimentais com resultados de simulações, os engenheiros podem refinar os seus modelos e garantir que os seus dimensionamentos sejam eficazes e seguros. Este processo não só aumenta a fiabilidade das simulações do RWIND, como também contribui para o avanço global das práticas de engenharia estrutural.
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