Примеры AIJ, случай D - высокое здание среди небольших зданий

Введение

Архитектурный институт Японии (AIJ) представил ряд хорошо известных эталонных сценариев моделирования ветра.
Данная статья посвящена «Случаю D - высотному зданию среди городских зданий».
Ниже описанный сценарий смоделирован в RWIND 2, а результаты сравниваются с смоделированными и экспериментальными результатами AIJ.

Расположение модели

Случай D представляет собой простое кубическое здание с квадратным основанием и в четыре раза больше высоты, которое окружено меньшими многоквартирными домами, которые также имеют форму куба.
Эти многоквартирные дома также имеют прямоугольную площадь, но большую площадь, однако их высота составляет лишь одну десятую часть высоты большого здания.
Большое центральное здание затем окружено небольшими жилыми домами, образующими регулярную структуру.
Точные размеры, скорость потока и поведение турбулентности были взяты из оригинальной публикации [1].
Распределение скорости потока по высоте показано ниже.

Скорость потока затем оценивалась в процессе моделирования в нескольких точках небольшой высоты.
В эксперименте AIJ была соответствующая модель установлена в аэродинамической трубе, и скорость ветра измерялась в указанных точках с помощью волоконно-изгибных зондов.

В качестве модели турбулентности применялся норматив k –ε при условии стационарного потока.
Конструкция модели с учетом размеров геометрии показана ниже. Высота малых зданий аналогична рисунку 0,25, тогда как отдельное центральное здание составляет 2,5.

Компоновка модели - пример из практики AIJ: высокое здание в окружении блоков домов

Настройка модели 1 - AIJ, случай D

Настройка модели 2 - AIJ, случай D

Положение точек измерения показано в следующей таблице. Ее Происхождение понятно из-за расположения в центре тяжести города, в центре тяжести основания центрального здания. Все точки измерения находятся на высоте 0,05.

Результаты экспериментов были опубликованы на сайте AIJ [1]. Изображаемые данные моделирования AIJ были определены с помощью инструмента ENGAUGE Digitizer [2] на основе графиков из публикации [1], поскольку их точные значения не были опубликованы.
При этом точность удаленных точек должна быть достаточно точной (в диапазоне +-0,5%) и, следовательно, легко сравниваться.

В контрольном эксперименте некоторые точки не оценивались, но были определены в ходе моделирования. Во избежание полного исключения этих точек из оценки, предполагалось, что эксперимент и моделирование из литературы дадут для этих точек идентичные результаты. При последующих сравнениях мы видим, что результаты моделирования из литературы даже завышены.

Другим важным фактором, влияющим на результаты, является настройка «Граничные слои», которая значительно увеличивает плотность сетки вокруг нижнего граничного условия (грунт). Как правило, расположение сетки близко к земле влияет на результаты в этой области больше, чем в случае большего расстояния до земли, поскольку сильное влияние оказывает грунтовое граничное условие. Из-за довольно сложной геометрии города были активированы вышеупомянутые настройки, а количество дополнительных слоев («NL») установлено на 10.

В данной статье была использована программа RWIND Pro 2.02. Структура модели в RWIND была максимально приближена к структуре эталонного CFD.

Результаты и дискуссия

Представление трехмерно расположенных точек измерения с помощью простой одномерной нумерации может быть трудным для интерпретации. Поэтому ниже мы покажем для всех точек измерения прямые сравнения эксперимента (ось x) и моделирования (ось y). Чем ближе точка измерения находится к диагональной линии y = x, тем лучше корреляция между моделированием и экспериментом. Ниже мы приводим две из наиболее подходящих моделей RWIND с высоким содержанием элементов, а также эталонную модель из литературы.

Корреляция симуляций с экспериментом Бенчмарк и RWIND симуляции с высоким количеством элементов

С первого взгляда видно, что результаты отдельных точек измерения более однородно распределены вокруг результатов эксперимента. В то время как моделирование из литературы почти всегда завышает скорость потока, RWIND показывает иногда более низкие, а иногда и более высокие результаты.

В качестве критерия сравнения использовалось среднеквадратичное отклонение (MSD), но сравнение коэффициентов детерминации, например, также показывает одинаковое поведение. Среднеквадратичное отклонение было предпочтительнее коэффициента детерминации, потому что соотношение экспериментальной и смоделированной скорости потока не представляет собой регрессию и, таким образом, будет представлять собой только своего рода взвешивание отдельных отклонений, а не согласие. MSD геометрически легче интерпретировать с одинаковой выразительностью.

Критерий сравнения MSD подтверждает презумпцию первого наблюдения. Обе модели с высоким разрешением сетки, но различными моделями турбулентности очень хорошо соответствуют экспериментальным требованиям. Модель k-ε даже лучше, чем опубликованная модель, в то время как модель k-omega немного отстаёт.

Тем не менее не следует забывать, что некоторые точки опорных данных из литературы были искусственно предполагаемы как ошибочные.
Если эти точки рассчитать для MSD, то обе модели RWIND покажут меньшую ошибку, чем эталонная модель.

Рекомендуется более внимательно изучить влияние плотности сетки. Далее сравниваются сетки различной плотности с идентичной структурой модели и модель турбулентности k-ε RAS с эталоном из литературы. Результаты показаны ниже.

Корреляция моделирования с экспериментом Эталонное моделирование и моделирование k-эпсилон RWIND с различными номерами элементов

Анализ сходимости сетки был выполнен для модели турбулентности k-omega и тех же типов сетки. Результаты показаны ниже.

Корреляция моделирования с экспериментом Бенчмарк и RWIND k-omega моделирования с различным количеством элементов

В то время как модель турбулентности RAS k-ε может привести к немного лучшим результатам для очень большого количества элементов, среднеквадратичное отклонение в моделях k-omega сходится гораздо быстрее с увеличением плотности сетки. Самым лучшим примером является модель с 2,7 миллионами ячеек. Здесь модель k-ε совершенно бесполезна, тогда как k-omega уже может давать хорошие результаты.
Фактически, модель k-omega со средним разрешением в лучшем случае соответствует эксперименту, но она также может превзойти модели RWIND со значительно более высоким разрешением. Точную причину этого установить не удалось. Таким образом, можно предположить, что проблема оптимизации с такой высокой размерностью является случайной.

Для более наглядного сравнения эталонного моделирования с результатами из программы RWIND рекомендуется просматривать скорости потока в виде цветного изображения колбы. Разрез вокруг рассматриваемого здания был адаптирован к разрезу создателей [1]. Из соображений авторских прав не будут сравниваться соответствующие цветные изображения. Результат показан ниже.

Скорость потока над всеми зданиями - случай D AIJ

Существует также очень хорошая корреляция с моделированием из литературы. Нет значительных отклонений или заметных областей.

Таким образом, в нашем примере k-omega всегда более точна для моделей с более низким разрешением, в то время как результаты с высокой плотностью сетки по-прежнему очень хорошие.
С другой стороны, остаточное давление в моделях k-omega сходится после значительно большего количества итераций. Сравнение показано ниже.

Невязки для двух моделей турбулентности

Эти результаты совпадают с ожиданиями различных моделей турбулентности. Поэтому для применения k-omega рекомендуется значительно увеличить максимальное количество итераций. Значение по умолчанию 300 должно быть увеличено вручную хотя бы до 1000.

Заключение

Средние квадратичные отклонения для различных сочетаний количества элементов и модели турбулентности представлены ниже.

Возможным методом улучшения часто является измельчение сетки. Однако в случае данной модели влияние такого измельчения сетки очень мало. Настройка «Граничные слои» уже представляет собой уплотнение сетки, поэтому можно в достаточной степени дискретизировать относительно небольшие окружающие здания. После оценки тестовой модели можно было обойтись без расчета уплотнения сетки.

Наконец, требуется отметить очень хорошее соответствие между программой RWIND и экспериментальным эталонным параметром, которое может даже превзойти литературные эталонные значения. Для этого подходят обе модели турбулентности, благодаря чему k-omega может показать значительно лучшие результаты при низкой плотности сетки.

[1] Руководство по расчету CFD городских параметров ветра
[2] Задействовать дигитайзер

• 3D-визуализатор
• 3D Viewer | Babylon
• Виртуальная реальность

334x

11x

AIJ Bechmarks Example D - высокое здание, окруженное (единообразными) блоками домов