Примеры AIJ, случай E - Строительный комплекс на фактической городской территории с плотной застройкой в городе Ниигата

Введение

Архитектурный институт Японии (AIJ) представил ряд хорошо известных эталонных сценариев моделирования ветра.
Данная статья посвящена «Случаю E - Комплексу зданий в условиях реального городского района с плотной концентрацией малоэтажных зданий в городе Ниигата».
Ниже описанный сценарий смоделирован в RWIND 2, а результаты сравниваются с смоделированными и экспериментальными результатами AIJ.

Расположение модели

Случай E описывает реалистичную часть города с преобладающей плотной застройкой, но не очень высокими зданиями. Лишь несколько зданий значительно выделяются из остальных. Более точное описание геометрии или положения отдельных точек измерения не имеет смысла из-за очень сложной геометрии. Полная геометрия была предоставлена авторами в виде файла CAD [1] и импортирована в RFEM для этой статьи, чтобы иметь возможность передать ее в RWIND.

Расположение модели показано ниже.

Построение модели сверху - пример из практики AIJ: реальный участок города с невысокой застройкой Город Ниигата

Скорость потока затем оценивалась в ходе моделирования в четко определенных точках. Точное положение точек измерения также опубликовано [1].

Положение точек измерения показано ниже.

Построение модели сверху - пример из практики AIJ: реальный участок города с невысокой застройкой Город Ниигата

В отличие от моделей с менее геометрической сложностью, в данном случае очень важна настройка уровня детализации при создании сетки в программе RWIND. При низком уровне детализации, таком как значение по умолчанию 2, термоусадочная сетка закрывает переулки между зданиями или внутренние дворы. Поэтому мы настоятельно рекомендуем установить для уровня детализации максимальное значение 4, Ниже показана проблема с плотностью сетки 15%.

Сетевое соединение, уровень детализации 2 и 15% плотности сети

Сетевое соединение детализированное 4 и 15% плотности сети

Несмотря на одинаковые настройки плотности сетки, имеется значительное различие в количестве элементов и, следовательно, в качестве сетки. Поэтому мы рекомендуем во всех случаях использовать уровень детализации 4 и оптимизировать плотность сетки исключительно на основе данной настройки.

В эксперименте AIJ была соответствующая модель установлена в аэродинамической трубе, и скорость ветра измерялась в указанных точках с помощью волоконно-изгибных зондов.
Авторы использовали три подхода к моделированию, из которых в данной статье применен только «код T». Эта модель была выбрана потому, что она представляет собой коммерческий решатель, а не индивидуально разработанный код, который было бы легче применить в специальных целях, а также потому, что RWIND тоже является коммерческим инструментом.
Сравнение RWIND всех трех методов моделирования мы не будем проводить для наглядности. Кроме того, результаты различных методов, указанных в публикации [1], по качеству существенно не отличаются. Поэтому представленные здесь сравнения очень похожи на две другие модели.

В данной статье была использована программа RWIND Pro 2.02. Структура модели в RWIND была максимально приближена к структуре эталонного CFD. В качестве модели турбулентности применялось стандартное k –ε при условии стационарного потока. Приведенные сравнения относятся к западному направлению ветра в публикации [1]. Для последующих сравнений относительная скорость ветра была стандартизована на уровне 2,77 м/с.

Скорость потока по высоте показана ниже.

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.

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 очень сложной геометрии города были активированы вышеупомянутые настройки, а количество дополнительных слоев («NL») установлено на 10.

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.

Корреляция моделирования с экспериментом с большим количеством элементов для различных моделей турбулентности

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.

Особенно выделяется область вблизи самого высокого здания; то есть те точки с самой низкой скоростью потока в эксперименте. Для этой группы точек можно наблюдать более высокую степень корреляции между RWIND и экспериментом, чем между RWIND и моделированием AIJ. Эта область будет рассмотрена более подробно в нашем последующем подробном анализе.

В общем случае 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.

Моделирование, коррелирующее с экспериментом Эталонное моделирование и моделирование k-эпсилон RWIND с различными номерами элементов

Отдельные точки данных лежат в диапазоне относительной скорости потока, в основном между 0 и 0,8. Корреляция с экспериментом иногда значительно отличается внутри и за пределами указанного диапазона. Для лучшего сравнения, только точки данных с отн. скорости потока ниже 0,8 отображаются для обеих осей, и среднеквадратические отклонения соответствующим образом пересчитываются.

Корреляция моделирования с экспериментом при отн. Скорости потока ниже 0,8 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.

Моделирование, коррелирующее с экспериментом Бенчмарк и RWIND k-omega моделирования с различным количеством элементов

Как и при сравнении моделей k-ε, низкие скорости потока сравнивались у k-omega отдельно. Эти данные визуализированы ниже.

Корреляция моделирования с экспериментом при отн. Скорости потока ниже 0,8 Бенчмарк и RWIND k-omega моделирования с различным количеством элементов

Выводы сравнения моделей k-ε здесь подтверждаются. У сеток с более низким разрешением относительные скорости потока ниже 0,8 больше отличаются от экспериментальных эталонных значений, чем от средних общих точек данных.
Однако с увеличением количества элементов этот эффект противоположен, так что модели с плотной сеткой отклоняются еще меньше в случае низких относительных скоростей потока.

Точки, включенные в это отдельное рассмотрение, как правило, расположены в более плотно застроенных районах. Расположение точек может объяснить лучшие результаты более сложных сеток, поскольку более мелкие сетки могут более точно передавать геометрию. Поскольку реальная геометрия влияет на эти точки больше, чем на точки с относительной скоростью потока выше 0,8, то более плотная сетка лучше соответствует эксперименту.

Невязки для двух моделей турбулентности - случай E

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.

В заключение можно сказать, что сравнение обеих моделей турбулентности в программе RWIND, например, для случая E, менее наглядно, чем для случая D. В нашем контрольном примере модель k-ε имеет преимущество при любой плотности сетки. Кроме того, k-epsilon масштабируется гораздо лучше, чем k-omega по мере увеличения количества элементов. Результаты второй модели турбулентности, по всей видимости, не соответствуют какой-либо сходимости при более высокой плотности сетки. Модель средней сложности дает наилучшие результаты, тогда как очень сложная модель показывает наибольшее отклонение от экспериментального эталона. Таким образом, результаты k-ε находятся в ожидаемых пределах и могут превысить эталонное моделирование, если плотность сетки высокая, но для k-omega нельзя сделать соответствующие результаты. Очень высокое отклонение, в особенности, для самой большой модели k-omega, является загадкой. Предположительно, нельзя было окончательно определить фактор, влияющий на k-omega, но не в равной степени влияющий на k-ε.

Для более наглядного сравнения эталонного моделирования с результатами из программы RWIND рекомендуется просматривать скорости потока в виде цветного изображения колбы.
Рассматриваемое сечение вокруг самого высокого здания было адаптировано к авторскому сечению [1]. Результат показан ниже.

Скорость потока вокруг самого высокого здания - AIJ Case E

Из соображений авторских прав изображения в искусственных цветах на данном этапе не сравниваются.

Кроме того, цветовое изображение скорости воздушного потока по всему городу было отображено на уровне точек измерения.

Скорость потока по всему городу - случай E AIJ

Существует также очень хорошая корреляция с моделированием из литературы. Меньшие отклонения возникают в основном в углах зданий с острым потоком, но они невелики по величине и пространственно очень ограничены.

Заключение

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

Далее мы сравним различные диапазоны скоростей.

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

483x

61x

Пример AIJ, случай E - Моделирование плотной городской застройки, как в Ниигате, Япония