User Story
Следующий пример описывает эксперименты в аэродинамической трубе, проведенные Лабораторией экологических исследований в аэродинамической трубе (EWTL) при Гамбургском университете [1], как случай верификации в Разделе 9.4 WTG-Меркблата M3. Мы собираемся использовать измеренные поля скорости модели города Мишель (Случай BL3-3) для валидации численных CFD моделирований в сложных городских структурах. Этот пример может относиться к Группе 1, в соответствии с Рисунок 2.2 в WTG-Меркблат-M3, на основе исследования средних значений скорости ветра:
- G2: Абсолютные значения со средними требованиями к точности: Область применения может включать параметры или предварительные исследования, когда планируются последующие исследования с большей точностью (например, исследование в аэродинамической трубе класса G3).
- R2: Одиночные: все значимые направления ветра с достаточно тонким разрешением по направлению.
- Z2: Статистические средние значения и стандартные отклонения: при условии, что они включают стационарные процессы обтекания, для которых достаточно статистической проверки колебаний с пиковым фактором.
- S1: Статические эффекты: Они достаточны для представления модели конструкции с необходимыми механическими деталями, но без учетa массы и свойств демпфирования.
Описание
Исследование сосредоточено на идеализированной, но геометрически детализированной модели города, размещенной в потоке атмосферного пограничного слоя. Измерения в аэродинамической трубе были выполнены в установке WOTAN, которая имеет рабочую секцию длиной 18 м, шириной 4 м и высотой от 2.75 до 3.25 м. Соответствующая область шероховатости характеризовалась длиной шероховатости z0=1.53 м и показателем профиля α=0.27, что соответствует "очень неровным" условиям местности. Всего было зарегистрировано 1838 точек измерений для нескольких конфигураций крыш. Компоненты скорости по горизонтали (u и v), включая средние значения, дисперсии, корреляции и спектры, были получены с использованием 2D лазерно-допплеровского анемометра (LDA) с частотой 500-600 Гц. Точки измерений были распределены по вертикальным и горизонтальным профилям, в уличных каньонах и в определенных местах повторяемости. Набор данных города Мишель служит верификационным эталонным случаем (C5) согласно Руководству VDI 3783 Часть 9 [2]. Для верификации, в дополнение к коэффициенту совпадений, применяются относительное отклонение D=0.25 и абсолютное отклонение W=0.08 для учета повторяемости и неопределенности измерений. Этот набор данных был проверен и принят несколькими учреждениями (например, KalWin [3]) для целей валидации CFD и сравнения моделей.
Требования к точности WTG-Меркблата M3
WTG-Меркблат M3 предоставляет два ключевых метода для валидации результатов моделирования. Метод Коэффициент совпадений оценивает, сколько из симулированных значений Pi правильно соответствуют эталонным значениям Oi в пределах определенной допустимой погрешности, используя бинарный классификационный подход (попадание или промах). Этот подход оценивает надежность моделирования, вычисляя коэффициент совпадений q, аналогично функциями доверия, используемым в теории надежности. В отличие от этого, метод Нормализованная среднеквадратичная ошибка (e2) предлагает более детальную оценку точности путем количественного определения среднего квадратичного отклонения между симулированными и эталонными значениями, нормализованного для учета масштабных различий. Вместе эти методы обеспечивают как качественные, так и количественные меры для валидации моделирования.
Результаты и обсуждение
Сравнение нормализованных значений скорости (U/Uref), полученных из RWIND моделирований и экспериментальных измерений, демонстрирует умеренный уровень согласия по всему исследуемому набору данных. Были проанализированы в общей сложности 43 точки верификации, на которых значения отклонений варьируются от примерно 2% до почти 50%, указывая на то, что, хотя моделирование отражает общее значение и тенденцию поля скорости, локальные расхождения остаются значительными в определенных областях. Анализ коэффициента совпадений дополнительно подчеркивает это поведение: только 18,60% точек данных попадают в строгую допустимую погрешность ±10%, увеличиваясь до 37,21%, когда допустимая погрешность увеличивается до ±20%. Значение нормализованной средней ошибки 𝑒2=0.2498 подтверждает умеренное общее отклонение между предсказанными и измеренными значениями.
Пространственно, более низкие отклонения наблюдаются в областях, вероятно, характеризующихся более стабильными или пристенными условиями обтекания, тогда как более крупные расхождения происходят там, где ожидаются более сильные градиенты или сложные феномены обтекания, например, зоны отрыва или области за завихрением. Эти различия могут быть объяснены ограничениями, присущими моделированию турбулентности методом RANS, предположениями функций стенки, эффектами разрешения сетки или чувствительностью к входным условиям. Несмотря на эти ограниченности, моделирование демонстрирует адекватную производительность для инженерного анализа и прогнозирования трендов. Однако для приложений, требующих высокой локальной точности, может потребоваться дальнейшая доработка моделирования турбулентности, разрешения сетки или определения граничных условий.
Таблица 1: Сравнение нормализованной скорости (U/Uref) между RWIND и экспериментальными данными
| X | Y | Z | U/Uref – RWIND | U/Uref – Experiment | Deviation (%) |
|---|---|---|---|---|---|
| -67.25 | -41.76 | 2 | 0.113 | 0.0942 | 16.64 |
| -70.41 | -27.84 | 2 | 0.120 | 0.0787 | 34.42 |
| -73.58 | -13.92 | 2 | 0.096 | 0.0693 | 27.81 |
| -76.75 | 0 | 2 | 0.098 | 0.0959 | 2.14 |
| -63.23 | 0 | 2 | 0.144 | 0.1305 | 9.38 |
| -61.71 | -12 | 2 | 0.134 | 0.1285 | 4.10 |
| -59.44 | -21.99 | 2 | 0.113 | 0.1399 | 23.81 |
| -57.17 | -31.98 | 2 | 0.124 | 0.1385 | 11.69 |
| -56.89 | -44.45 | 2 | 0.158 | 0.1186 | 24.94 |
| -46.54 | -47.15 | 2 | 0.149 | 0.1393 | 6.51 |
| -48.19 | -23.16 | 2 | 0.117 | 0.156 | 33.33 |
| -48.19 | -12 | 2 | 0.105 | 0.154 | 46.67 |
| -49.71 | 0 | 2 | 0.177 | 0.1347 | 23.90 |
| -36.19 | 0 | 2 | 0.117 | 0.1547 | 32.22 |
| -36.19 | -16.61 | 2 | 0.210 | 0.1633 | 22.24 |
| 31.81 | 127.75 | 2 | 0.091 | 0.086 | 5.49 |
| 58.81 | 119.75 | 2 | 0.096 | 0.093 | 3.13 |
| 72.31 | 127.75 | 2 | 0.065 | 0.0558 | 14.15 |
| 72.31 | 115.54 | 2 | 0.082 | 0.0423 | 48.41 |
| 85.81 | 118.91 | 2 | 0.149 | 0.0748 | 49.80 |
| 85.81 | 127.75 | 2 | 0.192 | 0.0978 | 49.06 |
| -149.89 | -124.58 | 2 | 0.103 | 0.1115 | 8.25 |
| -156.52 | -106.63 | 2 | 0.632 | 0.4036 | 36.15 |
| -142.43 | -99.38 | 2 | 0.658 | 0.334 | 49.24 |
| -141.58 | -112.44 | 2 | 0.476 | 0.4192 | 11.93 |
| -130.02 | -143.76 | 2 | 0.117 | 0.1723 | 47.26 |
| -119.53 | -120.2 | 2 | 0.313 | 0.384 | 22.68 |
| -127.31 | -105.09 | 2 | 0.634 | 0.3833 | 39.54 |
| -114.27 | -84.87 | 2 | 0.119 | 0.0894 | 24.87 |
| -105.26 | -112.85 | 2 | 0.466 | 0.3084 | 33.82 |
| -100.19 | -77.62 | 2 | 0.174 | 0.1187 | 31.78 |
| -36.27 | -94.25 | 2 | 0.483 | 0.2455 | 49.17 |
| -35.24 | -109.91 | 2 | 0.249 | 0.2782 | 11.73 |
| -48.97 | -103.35 | 2 | 0.366 | 0.2337 | 36.15 |
| -55.52 | -120.02 | 2 | 0.220 | 0.284 | 29.09 |
| -69.23 | -113.45 | 2 | 0.265 | 0.2553 | 3.66 |
| -103.49 | -58.25 | 2 | 0.270 | 0.1459 | 45.96 |
| -118.54 | 21.4 | 2 | 0.024 | 0.0224 | 6.67 |
| -121.46 | 20.73 | 2 | 0.062 | 0.0361 | 41.77 |
| -120.54 | 30.17 | 2 | 0.117 | 0.0952 | 18.63 |
| -117.61 | 30.84 | 2 | 0.139 | 0.0896 | 35.53 |
| -122.53 | 38.95 | 2 | 0.170 | 0.0907 | 46.65 |
| -125.45 | 38.28 | 2 | 0.158 | 0.1128 | 28.61 |
Таблица 2: Метрики валидации для сравнения нормализованной скорости (U/Uref)
| Метрика | Значение |
|---|---|
| Общее количество точек данных (N) | 43 |
| Коэффициент совпадений q (допустимая погрешность 10%) | 18.60% |
| Коэффициент совпадений q (допустимая погрешность 20%) | 37.21% |
| Форма отклонения средней ошибки (e²) | 0.2498 |