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

Введение

Японский архитектурный институт (AIJ) представил ряд хорошо известных эталонных сценариев моделирования ветра.
В данной статье речь идет о «« Варианте Е - Комплекс зданий С в реальной городской зоне с плотной концентрацией малоэтажной застройки в городе Ниигата ».
Далее описанный сценарий моделируется в программе RWIND & 2, а результаты сравниваются с результатами моделирования и эксперимента в программе AIJ.

Схема модели

Случай E описывает аутентичный участок города с преимущественно плотной концентрацией не очень высоких зданий. Лишь несколько зданий значительно возвышаются над остальными. Более точное описание геометрии или положения отдельных точек измерения не имеет значения из-за очень сложной геометрии. Полная геометрия была предоставлена авторами в виде файла CAD [1] и импортирована в RFEM для данной статьи, чтобы иметь возможность перенести ее в RWIND.

Схема модели показана ниже.

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

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

Расположение точек измерения показано ниже.

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

В отличие от моделей с меньшей геометрической сложностью, в данном случае очень актуальна настройка уровня детализации при создании сетки в программе RWIND. При низком уровне детализации, таком как значение по умолчанию 2, усадочная сетка закрывает переулки между зданиями или внутренние дворы. Поэтому настоятельно рекомендуется установить уровень детализации на максимальное значение 4. Далее показана проблема с плотностью сетки 15%.

03 Уровень детализации сетки 2 и плотность сетки 15%

04 Уровень детализации сетки 4 и плотность сетки 15%

Несмотря на одинаковые настройки плотности сетки, существует значительная разница в количестве элементов и, следовательно, в качестве сетки. Поэтому рекомендуется в любом случае использовать уровень детализации 4 и оптимизировать плотность сетки только на основе этой настройки.

В эксперименте AIJ соответствующая модель была установлена в аэродинамической трубе, и скорость ветра в упомянутых точках была измерена с помощью зондов с расщепленными волокнами.
Авторы использовали три подхода к моделированию, из которых в данной статье использован только «Код Т». Эта модель была выбрана потому, что это неуказанный коммерческий решатель, а не индивидуально разработанный код, который было бы проще применить для специальных целей, и потому что RWIND также является коммерческим инструментом.
Сравнение RWIND со всеми тремя подходами к моделированию было опущено для ясности. Кроме того, результаты различных подходов в публикации [1] не отличаются существенно по качеству. Поэтому сравнения, представленные здесь, очень похожи на сравнения с двумя другими моделями.

В данной статье использовался RWIND Pro 2.02. Структура модели в RWIND была максимально адаптирована к структуре эталонного CFD. Стандартный k – ε использовался в качестве модели турбулентности в предположении установившегося потока. Сделанные здесь сравнения относятся к западному направлению ветра в публикации [1]. Для следующих сравнений относительной скорости ветра она была стандартизована выше 2,77 м/с.

Скорость потока по высоте показана ниже.

Результаты экспериментов AIJ опубликованы на их сайте [1].
Отображаемые данные моделирования AIJ были определены с помощью инструмента ENGAUGE Digitizer [2] из графиков публикации [1], поскольку точные значения для этого не публиковались.
Однако точность извлеченных точек должна быть достаточно точной (в диапазоне + -0,5%) и, следовательно, легко сопоставимой.

Еще одним важным фактором влияния является параметр «Граничные слои», который значительно увеличивает плотность сетки вокруг нижнего граничного условия (грунт). В целом, сетка близко к земле влияет на результаты в этой области больше, чем это было бы в случае с большим расстоянием от земли, потому что граничные условия грунта имеют сильное влияние. Из-за очень сложной геометрии города была активирована вышеупомянутая настройка, а количество дополнительных слоев («NL») было установлено на 10.

Ergebnisse т.е. Diskussion

Представление трехмерных точек измерения с помощью простой одномерной нумерации может быть трудно интерпретировать. Поэтому прямые сравнения эксперимента (ось x) и моделирования (ось y) показаны ниже для всех точек измерения. Чем ближе точка измерения к диагональной линии y = x, тем больше соответствие между моделированием и экспериментом.

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

Среднеквадратичное отклонение (MSE) использовалось в качестве критерия сравнения, но, например, сравнение коэффициентов детерминации также показало бы такое же поведение. Среднеквадратическое отклонение было предпочтительнее коэффициента детерминации, потому что соотношение экспериментальной и смоделированной скорости потока не представляет собой регрессию и, таким образом, будет означать только тип взвешивания отдельных отклонений, а не степень согласия. С такой же выразительностью геометрически легче интерпретировать MSE.

Особо выделяется область возле самого высокого здания, то есть те точки с наименьшей скоростью потока в эксперименте. Для этой группы точек может наблюдаться более высокая степень соответствия между RWIND и экспериментом, чем между RWIND и AIJ. Этот регион будет рассмотрен более подробно в более поздних подробных исследованиях.

В целом, желательно повнимательнее присмотреться к влиянию плотности сетки. Далее сети разной плотности с идентичной модельной структурой и k-эпсилонной моделью турбулентности RAS сравниваются с литературными эталонами. Результаты показаны ниже.

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

Отдельные точки данных лежат в диапазоне относительной скорости потока, особенно между 0 и 0,8. Согласие с экспериментами иногда значительно отличается в пределах и за пределами заявленного диапазона. Для лучшей сопоставимости, только точки данных с отн. Скорости потока ниже 0,8 показаны для обеих осей, и средние квадратические отклонения пересчитаны соответственно.

07 Корреляция моделирования с экспериментом при отн. Скорости потока ниже 0,8 Эталонное моделирование и моделирование k-эпсилон RWIND с различными номерами элементов

Исследование сходимости сети было также выполнено для модели турбулентности k-omega и тех же сетевых образований. Результаты показаны ниже.

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

Как и при сравнении моделей k-epsilon, для k-omega сравнивались низкие скорости потока. Эти данные визуализированы ниже.

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

Здесь подтверждаются результаты сравнения моделей k-epsilon. Для сетей с более низким разрешением относительные скорости потока ниже 0,8 отклоняются от экспериментального эталона больше, чем среднее значение по всем точкам данных.
Однако с увеличением количества элементов этот эффект меняется на противоположный, так что тесно связанные модели отклоняются еще меньше для низких относительных скоростей потока.

Точки, включенные в это отдельное рассмотрение, обычно расположены в более плотно застроенных районах. Расположение точек может объяснить лучшие результаты более сложных сеток, потому что более мелкие сетки могут более точно представлять геометрию. Поскольку реальная геометрия влияет на эти точки больше, чем на точки с относительной скоростью потока выше 0,8, более плотная сетка соответствует условиям эксперимента.

10 Невязки для двух моделей турбулентности - случай E

Эти наблюдения совпадают с ожиданиями различных моделей турбулентности. Поэтому для использования k-omega рекомендуется значительно увеличить количество максимальных итераций. Значение по умолчанию 300 должно быть увеличено вручную как минимум до 1000.

В целом, сравнение двух моделей турбулентности в программе RWIND для случая E менее очевидно, чем, например, для случая D. В этом эталонном примере модель k-эпсилон лучше для любой плотности сетки. Кроме того, по мере увеличения количества элементов k-эпсилон масштабируется намного лучше, чем k-omega. Результаты последней модели турбулентности, похоже, не следуют сходимости с более высокой плотностью сетки. Модель средней сложности дает наилучшие результаты, тогда как очень сложная модель показывает, безусловно, наибольшее отклонение от экспериментального эталона. Таким образом, результаты k-эпсилон находятся в ожидаемом диапазоне и могут также превзойти эталонное моделирование с высокой плотностью сетки, но для k-omega нельзя сделать никаких согласованных выводов. В частности, очень большое отклонение для самой большой модели k-omega является загадкой. предположительно влияющий фактор k-омеги, но не влияющий в равной степени на k-эпсилон, не может быть окончательно идентифицирован.

Для более четкого сравнения эталонного моделирования с результатами RWIND, рекомендуется рассматривать скорости потока как цветное изображение бутылки.
Рассмотренный разрез вокруг самого высокого здания был адаптирован по авторам [1]. Результат показан ниже.

11 Скорость потока вокруг самого высокого здания - AIJ Case E

По соображениям авторского права изображения в искусственных цветах на данном этапе не сравниваются.

Кроме того, на уровне точек измерения отображалось ложное цветное изображение скорости потока над всем городом.

12 Скорость потока по всему городу - случай E AIJ

Здесь также имеется очень хорошее согласие с данными моделирования. Меньшие отклонения возникают в основном на углах зданий с резким потоком, но они невелики по величине и очень ограничены в пространстве.

Резюме

Ниже приведены среднеквадратические отклонения различных сочетаний количества элементов и модели турбулентности.

Далее приводится сравнение различных диапазонов скоростей.

[1] https://www.aij.or.jp/jpn/publish/cfdguide/index_e.htm
[2] https://markummitchell.github.io/engauge-digitizer/