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Este exemplo apresenta medições experimentais de forças aerodinâmicas e distribuição de pressão em um cilindro circular, amplamente utilizadas como dados de referência para validar simulações CFD em engenharia do vento. O escoamento em torno de um cilindro circular representa um problema aerodinâmico clássico no qual a separação do escoamento, a formação da esteira e os efeitos do número de Reynolds influenciam fortemente as forças aerodinâmicas. Devido a esses fenômenos, superfícies curvas, como cilindros, são particularmente desafiadoras para simulações numéricas.
Estudos experimentais mostram que os coeficientes aerodinâmicos de um cilindro variam significativamente com o número de Reynolds e a rugosidade da superfície. Em números de Reynolds elevados, típicos de escoamentos de vento atmosférico, as medições frequentemente apresentam considerável dispersão, indicando que os resultados dependem não apenas do número de Reynolds, mas também das características da superfície e das condições de turbulência. O exemplo pode pertencer ao Grupo 1, de acordo com Figura 2.2 no WTG-Merkblatt-M3, com base na investigação do valor médio da velocidade do vento:
- G1: Valores qualitativos com baixos requisitos de precisão para utilização na investigação básica ou no projeto preliminar. O esforço e os requisitos relativos ao nível de detalhe são reduzidos, uma vez que muitas vezes nem todas as condições de contorno estão totalmente esclarecidas.
- R1: Solitário (sem edifícios circundantes), análise de direções individuais importantes do vento.
- Z1: Valores médios estatísticos, desde que estes digam respeito a processos de escoamento estacionários em que as flutuações (por exemplo, devido à turbulência do escoamento incidente) possam ser suficientemente capturadas por outras medidas.
- S1: Efeitos estáticos. É suficiente representar o modelo estrutural com o detalhe mecânico necessário, mas sem propriedades de massa e amortecimento.
Description
Este exemplo de validação considera o escoamento em torno de um cilindro circular finito montado verticalmente sobre uma placa plana sob uma velocidade uniforme de entrada, fornecendo um caso de referência simplificado e bem controlado para simulações CFD. O cilindro tem diâmetro D = 30 mm e altura L = 180 mm, e está posicionado dentro de um domínio semelhante a um túnel de vento, onde o escoamento incidente está alinhado com a direção do escoamento principal (X), enquanto Y e Z denotam, respectivamente, as direções lateral e vertical. Ao contrário das simulações da camada limite atmosférica (ABL), a condição de contorno de entrada é definida como um perfil de velocidade constante, U(z)=Uo, com uma velocidade do escoamento livre de 𝑈o=10, o que significa que não há cisalhamento vertical nem gradiente de velocidade. Esta hipótese elimina a complexidade associada ao desenvolvimento da camada limite e permite uma investigação focada da física fundamental do escoamento em torno do cilindro.
Nas condições de escoamento dadas, o número de Reynolds com base no diâmetro do cilindro é aproximadamente 𝑅𝑒≈20,000, colocando o escoamento num regime subcrítico, no qual se espera separação e desprendimento de vórtices. O escoamento uniforme de entrada conduz a uma região de estagnação simétrica na frente do cilindro, seguida por separação do escoamento ao longo das laterais e pela formação de uma esteira caracterizada por recirculação e desprendimento periódico de vórtices (em simulações transitórias). A interação entre o cilindro e a placa plana introduz complexidade adicional por meio de efeitos próximos à parede e do desenvolvimento de uma camada limite junto ao solo, dependendo da resolução numérica e da abordagem de tratamento de parede.
Tabela 1: Dados de entrada do cilindro circular
| Parâmetro | Símbolo | Valor | Unidade |
|---|---|---|---|
| Velocidade do escoamento livre | u | 10 | m/s |
| Altura do telhado | Href | 180 | mm |
| Densidade do ar – RWIND | ρ | 1.25 | kg/m³ |
| Modelo de turbulência – RWIND | RANS K-Omega | - | - |
| Viscosidade cinemática – RWIND | ν | 1.5×10⁻⁵ | m²/s |
| Ordem do esquema – RWIND | Segundo | - | - |
| Valor-alvo do resíduo – RWIND | 10⁻⁴ | - | - |
| Tipo de resíduo – RWIND | Pressão | - | - |
| Número mínimo de iterações – RWIND | 800 | - | - |
| Camada limite – RWIND | NL | 10 | - |
| Tipo de função de parede – RWIND | Standard | - | - |
Estudo da malha computacional
A Figura 2 apresenta uma análise de sensibilidade da malha de um modelo cilíndrico no RWIND. O coeficiente de força calculado (Cf) diminui ligeiramente de 0.76 com uma densidade de malha de 15% para 0.71 com 25%, e posteriormente para 0.70 com 35%. Esta redução gradual indica que a solução está a estabilizar à medida que a malha é refinada. A pequena variação em Cf em densidades de malha mais elevadas demonstra convergência global, sugerindo que um refinamento adicional tem apenas um impacto reduzido nos resultados.
Além disso, o estudo da malha computacional deve ser realizado de acordo com a seguinte ligação:
Requisito de precisão do WTG-Merkblatt M3
O WTG-Merkblatt M3 fornece dois métodos principais para validar resultados de simulação. O método Hit Rate avalia quantos dos valores simulados Pi correspondem corretamente aos valores de referência Oi dentro de uma tolerância definida, utilizando uma abordagem de classificação binária (acerto ou falha). Esta abordagem avalia a fiabilidade da simulação calculando uma taxa de acerto q, semelhante às funções de confiança utilizadas na teoria da fiabilidade. Em contraste, o método de Erro Quadrático Médio Normalizado (e2) oferece uma avaliação mais detalhada da precisão, quantificando o desvio quadrático médio entre os valores simulados e os valores de referência, normalizado para contabilizar diferenças de escala. Em conjunto, estes métodos fornecem medidas qualitativas e quantitativas para a validação da simulação.
Resultados e discussão
A Figura 3 compara o coeficiente médio de pressão (Cp) do RWIND e os dados experimentais em diferentes direções do vento. Ambos mostram forte concordância nas tendências globais, incluindo estagnação a 0°, queda de pressão devido à separação do escoamento e recuperação em ângulos mais elevados. O Cp mínimo ocorre por volta de 60°–70° e é bem previsto pelo RWIND. No entanto, o RWIND subestima ligeiramente a sucção na região da esteira em direções de vento mais elevadas. No geral, os resultados indicam boa precisão global, com pequenas desvios.
A comparação entre os coeficientes de pressão do RWIND e os experimentais mostra uma concordância muito boa para direções do vento entre 0° e 100°, onde os desvios permanecem abaixo de 10% e todos os pontos de dados cumprem os critérios de taxa de acerto de 10% e 20%. As maiores discrepâncias ocorrem na região da esteira (110°–180°), onde o RWIND subestima sistematicamente a sucção, levando a desvios mais elevados, de até aproximadamente 43%.
No geral, 58% dos resultados situam-se dentro de uma faixa de desvio de 10% (e 20%). As métricas globais de erro (e² = 0.05, MAE = 0.12, RMSE = 0.16) indicam uma precisão preditiva aceitável, com o desvio concentrado principalmente na região de escoamento separado.
Tabela 2: Comparação do coeficiente de pressão (Cp) entre o RWIND e os dados experimentais
| Degree | Cp – Experimental (Oi) | Cp – RWIND (Pi) | Pi-Oi | Deviation (%) | Hit rate ≤10% | Hit rate ≤20% |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 0.95 | 1.02 | 0.07 | 7.37 | 🟢 | 🟢 |
| 10 | 0.86 | 0.91 | 0.05 | 5.81 | 🟢 | 🟢 |
| 20 | 0.61 | 0.61 | 0.00 | 0.00 | 🟢 | 🟢 |
| 30 | 0.26 | 0.25 | 0.01 | 3.85 | 🟢 | 🟢 |
| 40 | -0.26 | -0.24 | 0.02 | 7.69 | 🟢 | 🟢 |
| 50 | -0.63 | -0.57 | 0.06 | 9.52 | 🟢 | 🟢 |
| 60 | -0.84 | -0.84 | 0.00 | 0.00 | 🟢 | 🟢 |
| 70 | -0.83 | -0.89 | 0.06 | 7.23 | 🟢 | 🟢 |
| 80 | -0.73 | -0.75 | 0.02 | 2.74 | 🟢 | 🟢 |
| 90 | -0.69 | -0.63 | 0.06 | 8.70 | 🟢 | 🟢 |
| 100 | -0.69 | -0.65 | 0.04 | 5.80 | 🟢 | 🟢 |
| 110 | -0.68 | -0.53 | 0.15 | 22.06 | 🔴 | 🔴 |
| 120 | -0.67 | -0.44 | 0.23 | 34.33 | 🔴 | 🔴 |
| 130 | -0.68 | -0.39 | 0.29 | 42.65 | 🔴 | 🔴 |
| 140 | -0.68 | -0.42 | 0.26 | 38.24 | 🔴 | 🔴 |
| 150 | -0.70 | -0.43 | 0.27 | 38.57 | 🔴 | 🔴 |
| 160 | -0.69 | -0.43 | 0.26 | 37.68 | 🔴 | 🔴 |
| 170 | -0.69 | -0.42 | 0.27 | 39.13 | 🔴 | 🔴 |
| 180 | -0.68 | -0.42 | 0.26 | 38.24 | 🔴 | 🔴 |
| Metric | Value |
|---|---|
| Number of Data Points (N) | 19 |
| Hit Rate (10%) | 0.58 |
| Hit Rate (20%) | 0.58 |
| Normalized Mean Squared Error, e² | 0.05 |
| Mean Error, ME | 0.11 |
| Mean Absolute Error, MAE | 0.12 |
| Root Mean Squared Error, RMSE | 0.16 |