Это руководство описывает основные шаги в разработке примера валидации для CFD моделирования, начиная с выбора подходящего физического сценария до анализа и сравнения результатов. Тщательно следуя этим шагам, инженеры и исследователи могут повысить достоверность своих CFD моделей, открывая путь для их эффективного применения в различных областях, таких как аэродинамика, аэрокосмическая отрасль и экологические исследования.
Создание примера валидации для моделирования вычислительной гидродинамики (CFD) в приложениях ветротехнической инженерии включает несколько специфических шагов, адаптированных к сложностям воздушного потока и его взаимодействиям с конструкциями и окружающей средой. Вот пошаговое руководство:
1. Определение задачи в ветротехнической инженерии
- Четко обозначьте ветротехнический сценарий, который вы моделируете, например, воздушный поток вокруг зданий, мостов или других конструкций.
- Включите детали о местности, характеристиках атмосферного пограничного слоя и любых релевантных экологических факторах.
2. Выбор подходящего эталонного случая
- Выберите хорошо задокументированное исследование ветротехнической инженерии с надежными экспериментальными или полевыми данными. Это могут быть испытания в аэродинамической трубе или измерения в полном масштабе.
- Случай должен точно соответствовать вашему сценарию с точки зрения геометрии, масштаба и условий ветра.
Для нашего текущего исследования в качестве эталонного случая выбрана научная статья [1] из Journal of Wind Engineering. Модель показана на Изображении 1:
3. Разработка CFD-модели
- Геометрия: Создайте цифровую модель конструкции и окружающей местности. Для зданий включите такие детали, как форма, элементы фасада и расположенные вблизи структуры.
- Создание сетки: Создайте сетку, которая точно передает геометрию, уделяя особое внимание областям, где ожидаются высокие градиенты потока, например углам и краям конструкций.
- Граничные и начальные условия: Установите граничные условия, которые отражают профиль ветра (скорость и направление) на разных высотах, изменения температуры и условия давления.
- Настройки решателя: Выберите подходящие решатели и модели турбулентности (такие как k-ε или Large Eddy Simulation), которые хорошо себя зарекомендовали в симуляциях ветротехнической инженерии.
Начальные предположения приведены в таблице 1.
| Основная скорость ветра | V | 10.13 | м/с |
| Высота крыши | h | 6 | м |
| Горизонтальное измерение | α | 6 | м |
| Угол наклона крыши | θroof | 0 | Градус |
| Плотность воздуха – RWIND | ρ | 1.25 | кг/м3 |
| Направления ветра | θwind | 0 | Градус |
| Модель турбулентности – RWIND | Steady-State RANS k-ω SST | - | - |
| Кинематическая вязкость (Уравнение 7.15, EN 1991-1-4) – RWIND | ν | 1.5*10-5 | м2/с |
| Порядок схемы – RWIND | Первый и второй | - | - |
| Целевое значение остатка - RWIND | 10-4 | - | - |
| Тип остатка – RWIND | Давление | - | - |
| Минимальное количество итераций – RWIND | 800 | - | - |
| Пограничный слой – RWIND | NL | 10 | - |
| Тип функции стены – RWIND | Улучшенная / Смешанная | - | - |
4. Проведение симуляции
- Проведите симуляции с учетом как стационарного, так и переходного анализов, так как воздушный поток может иметь значительные временные вариации.
- Убедитесь, что симуляция длится достаточно долго для захвата релевантной динамики потока вокруг конструкций.
5. Процесс валидации
- Сравнение с эталонными данными: Сопоставьте результаты симуляции с данными эталонного случая, сосредоточив внимание на таких параметрах, как профили скорости ветра, распределение давления на конструкциях и интенсивность турбулентности.
- Анализ ошибок: Проведите количественный анализ для оценки расхождений между вашей симуляцией и эталонными данными.
- Анализ чувствительности: Проверьте, как изменения плотности сетки, граничных условий и моделей турбулентности влияют на ваши результаты.
Для текущего примера анализ чувствительности представлен в соответствии с Изображением 2. Исследуются результаты общих сил лобового сопротивления для шести различных размеров сетки. Независимость от сетки была получена при 1,6 миллиона ячеек (Mesh #4). В CFD исследование сходимости сетки помогает найти оптимальный размер сетки (Mesh #4), при котором результаты моделирования (например, сила лобового сопротивления) становятся независимыми от сетки. Использование слишком грубой сетки, как Mesh #1, может привести к неточным результатам, а слишком мелкие сетки могут ввести численные ошибки и увеличить время вычислений, как показано на Mesh #6 на Изображении 2.
Чтобы определить оптимальную сетку, которая обеспечивает как точность, так и независимость от сетки, рекомендуется оценить как минимум три различных размера сетки. Когда результаты стабилизируются с более мелкими сетками, решение считается надежным и независимым от плотности сетки. Также рекомендуется ознакомиться с важными ссылками, такими как ASCE 7-22 Chapter C31 - Wind Tunnel Procedure, Yeo, D. 2020 [2], и Roache [3].
6. Документация
- Тщательно задокументируйте свою методологию, включая предположения, граничные условия и все релевантные настройки.
- Включите детальное сравнение ваших результатов с эталонными данными, выделяя как совпадения, так и расхождения.
7. Итеративное уточнение
- Если есть значительные отклонения от эталонных данных, уточните вашу модель. Это может включать в себя корректировку разрешения сетки, модификацию моделей турбулентности или пересмотр граничных условий.
- Повторяйте процесс симуляции и валидации до тех пор, пока модель надежно не предсказывает поведение воздушного потока.
8. Рассмотрения для приложений в ветротехнической инженерии
- CFD моделирование в ветротехнической инженерии часто требует учета сложных явлений, таких как срыв вихрей, баффетинг и эффекты вихревой дорожки.
- Городская топология, эффекты местности и условия атмосферной стабильности могут существенно влиять на воздушный поток и должны быть включены в модель, когда это уместно.
9. Результаты
Диаграмма среднего значения Cp с использованием стационарного моделирования выполнена для упрощенных и точных методов генерации сетки в RWIND, а также для первого и второго методов численной схемы. Результаты показывают хорошее согласие между экспериментальными и численными методами в отношении ссылки [1]. Изображения 3 и 4 показывают среднее значение Cp по заданной линии в вертикальном и горизонтальном направлениях.
10. Заключение
Этот процесс валидации является решающим для обеспечения того, чтобы ваша CFD модель точно представляла сложность воздушного потока в инженерных приложениях. Это помогает повысить доверие к результатам симуляции, которые затем могут быть использованы для принятия проектных решений, оценки безопасности или дальнейших исследовательских исследований. Модель валидации доступна для скачивания здесь:
