No campo da engenharia estrutural, prever com precisão os efeitos do vento nas estruturas é crucial para garantir a segurança e o desempenho. O RWIND, um poderoso software de análise de fluidos computacional (CFD), permite aos engenheiros simular o fluxo de vento em torno de estruturas. Para aumentar a fiabilidade destas simulações, 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 precisos e 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 os dados de pressão do vento da Universidade de Aachen em pontos de amostra.
Converter os dados para um formato compatível com o RWIND, incluindo a coordenação de amostras de pontos e pressão do vento experimental, pode ser facilmente transferido utilizando a opção copiar-colar (Figura 2).
2. Configuração do RWIND Simulation
- 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 e 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 por difusão e interpolação gaussiana do núcleo. Apenas tem de estar selecionado um método para todas as amostras (ver
artigo da base de dados de conhecimento 1871
).
O método de distribuição distribui os dados do ponto "fonte" sobre a superfície. É adequado para uma malha densa de pontos de medição (Figura 04). No caso de estruturas abertas finas, este método interpola os valores apenas num lado da laje (Figura 3).
Aqui estão os resultados para a interpolação de distribuição (Figura 4):
Também são fornecidos parâmetros estatísticos de cálculo e diagramas relacionados para mostrar o quanto os resultados do RWIND e da experiência estão próximos. Os dados da simulação Simplified Mesh RWIND mostram uma correlação ligeiramente melhor com os dados experimentais de pressão do vento do que os dados da simulação Exact Mesh RWIND. No entanto, ambas as malhas exibem forte 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 5).
Conclusão
A integração de dados de validação nas simulações do 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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