Введение
При расчете сложной конструкции и наличии экспериментальных данных о ветровом давлении на поверхности, можно применить их в статическом расчете с помощью RFEM 6 и RWIND 2.
Сначала необходимо задать в модели данные с датчиков давления согласно их местоположению. Это возможно либо в RFEM 6, либо напрямую в автономной программе RWIND (в качестве контрольных данных): см. техническая статья 1870 .
Этот ввод данных даст программе дискретную информацию о давлениях. Однако, значения давления должны быть каким-то образом распределены по поверхностям конструкции для того, чтобы можно было вычислить ветровую нагрузку и выполнить статический расчет. Это выполняет RWIND 2. CFD-расчет выполняется в фоновом режиме, чтобы создать соответствующую сетку и проверить экспериментальные данные (однако, когда выполняется только статический расчет на основе данных измерений, результаты CFD-расчета не важны, и сходимость не требуется).
Обратите внимание на то, что интерполяция не основана на реальных физических явлениях, и ее достоверность сильно зависит от количества (или плотности) датчиков давления. Тем не менее, даже на основе ограниченного количества датчиков давления можно определить распределение давления, а его качество будет зависеть от инженерных знаний пользователя. Помните, что данные методы интерполяции - это всего лишь инструмент для распределения давления по поверхности без учета физических явлений.
Рабочий процесс в RWIND 2
Сначала задайте в вашей модели точечные образцы. В RWIND 2 можно задать несколько точек в одном точечном датчике. Это можно применить, когда все точки имеют одинаковые свойства (ограничение зоны и т.д.). Зонды на исходной модели подходят для экспериментальных данных. Здесь достаточно лишь отметить флажок «Проверочные данные» и затем задать в столбце «ver_p» измеренные давления (Рисунок 01).
ограничение зоны
Давление, вызванное ветром, в значительной степени зависит от направления ветра. Очевидно, что это давление сильно различается в зависимости от ориентации поверхности по отношению к ветру. Поэтому полезно ограничить интерполяцию давления на конкретной поверхности. В программе RWIND можно каждый зонд применить к одной или нескольким зонам (Рисунок 02).
Зоны должны быть заданы до расчета. На одной поверхности можно создать несколько зон, например, аналогично стандартным предложениям для простых конструкций (Рисунок 03) или на основе предварительного расчета CFD.
Методы интерполяции
В RWIND доступны два метода интерполяции: тропная интерполяция и ядро интерполяции Гаусса. Для всех зондов должен быть выбран только один метод.
При методе распределения данные из «исходной» точки распределяются по поверхности. Он подходит для плотной сетки точек измерения (рисунок 04). В случае тонких открытых конструкций в данном методе значения интерполируются только на одной стороне плиты. Метод зависит от плотности сетки.
С другой стороны, интерполяционное ядро Гаусса интерполирует значения вокруг «источника» в 3D. Поэтому он не подходит для тонких открытых конструкций, потому что он влияет на обе стороны поверхности. Этот метод хорошо подходит для закрытых конструкций (зданий и т.д.) (Рисунок 05).
Результирующее распределение определяют параметры метода Гаусса.
Радиус определяет, насколько далеко «источник» влияет на окружающую область. Если радиус больше, чем зона ограничения, из одного зонда можно создать почти постоянное распределение (рисунок 06). Наоборот, когда радиус больше, чем расстояние между зондами, и используется низкий коэффициент жесткости, на результирующее значение в соответствующем зонде влияет соседний зонд.
Коэффициент жесткости управляет крутизной перехода между зондами. Чем выше коэффициенты, тем более четкие границы (Рисунок 07).
Заключение
Интерполяция экспериментальных данных позволяет применять измеренные давления, вызванные ветром, в статическом расчете. Экспериментальные значения могут быть заданы либо в RFEM 6, либо непосредственно в RWIND 2. Методы интерполяции не основаны на физических принципах, в то время как CFD основан. Они являются всего лишь инструментами для интерполяции измеренных значений. Чем больше измеренных значений вы задаёте, тем лучшего соответствия действительности вы можете достичь.
