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2023-02-23

AIJ 示例案例 D - 小建筑中间的高层建筑

介绍

日本建筑协会（AIJ）提供了一些著名的风洞模拟基准工况。
下文将介绍“情况 D – 城市街区之间的高层建筑”。
下面在 RWIND 2 中对所描述的情况进行模拟，并将结果与 AIJ 的模拟结果和实验结果进行比较。

模型布局

工况 D 描述的是一栋简单的长方体建筑，其底面是方形，高度是其四倍，周围环绕着同样为长方体的较小的公寓楼。
形状为矩形的公寓楼，占地面积较大，但高度却只有其十分之一。
这座大型的建筑位于中心，其周围排列着规则的较小的公寓楼。
准确的尺寸、湍流速度和湍流特性摘自原始出版物 [1] 。
下图显示了沿着高度的风速分布。

	高度 m	流动速度 m/s
1	0.005	0,576
2	0,010	0,620
3	0,020	0,650
4	0,030	0,673
5	0,050	0,713
6	0,100	0,800
7	0,200	0,945
8	0,300	1,050
9	0,400	1,135
10	0,600	1.305
11	0,800	1,432
12	1,000	1,507
13	1,200	1,514

模拟过程是在低海拔的几个点上对风速进行评估的。
在 AIJ 实验中，我们建立了一个相应的风洞模型，并在上述各点使用剖腹杆测量风速。

湍流模型采用标准 k-ε ，假设为稳态流。
关于几何尺寸的模型结构如下所示。小建筑物的高度与图中的相似& 0.25，而中间的单个建筑物为 2.5。

模型布局 - AIJ 案例研究：高层建筑被房屋包围

模型设置 1 - AIJ 工况 D

模型设置 2 - AIJ 工况 D

下表汇总了测量点的位置。模型以城市地面为中心，以建筑物的底部为重心。所有测量点的高度都为 0.05。

	x 坐标	y 坐标	点	x 坐标	y 坐标	点
1
62,5	27
12,5	53	62.5
2
28
54	62.5
3
62,5	29
55	87,5	112,5
4
30
56	87,5	87,5
5
112,5	31
62,5	57	87,5	62,5
6
87,5	32
37.5	58	87,5	37.5
7
62,5	33
59	87,5	12,5
8
37.5	34
60	87.5
9
12,5	35	12,5	62,5	61	87.5
10
36	12,5	37.5	62	87.5
11
37	12.5
63	87.5
12
38	12.5
64	87.5
13
39	37.5	62,5	65	112,5	112,5
14
40	37.5	37.5	66	112,5	87,5
15
112,5	41	37.5	12,5	67	112,5	62,5
16
87,5	42	37.5
68	112,5	37.5
17
62,5	43	37.5
69	112,5	12,5
18
37.5	44	37.5
70	112.5
19
12,5	45	62,5	112,5	71	112.5
20
46	62,5	87,5	72	112.5
21
47	62,5	62,5	73	112.5
22
48	62,5	37.5	74	112.5
23
49	62,5	12,5	75	137,5	62,5
24
50	62.5
76	137.5
25
62,5	51	62.5
77	162,5	62,5
26
37.5	52	62.5
78	162.5

AIJ 的实验结果已经发布在他们的网站 [1] 上。 AIJ 模拟显示的数据是使用数字化仪工具 ENGAUGE [2] 从出版物 [1] 中的图形中确定的，因为这里的确切值并未发布。
但是提取点的精度应该足够高（在 +-0.5% 范围内）并且容易进行比较。

在基准实验中，有些点没有进行评估，但在模拟中已经确定了。为了避免从评估中排除这些点，假设对这些点在实验和文献模拟中得出的结果是相同的。对于下面的比较，文献中的模拟结果估计过高。

另一个重要的影响因素是“边界层”设置，它会显着增加下边界条件（土）周围的网格密度。一般情况下，贴近地面的网格划分比离地面较远的区域对结果的影响更大，因为地面边界条件的影响更强。由于城市的几何形状相当复杂，所以激活上述设置并将额外层数（“NL”）设置为 10。

本文使用 RWIND Pro 2.02。 RWIND 中的模型结构尽可能地与参考 CFD 的结构进行了调整。

结果与讨论

通过简单的一维编号表示三维定位的测量点通常比较难以理解。下面显示了所有测量点的实验结果（x 轴）和模拟结果（y 轴）的对比图。测量点越靠近对角线 y=x，模拟和实验之间的相关性就越大。下面是文献介绍中的两个最佳 RWIND 高单元模型和基准模型。

模拟与实验的相关性基准测试和高精度风洞模拟 RWIND

乍一看，各个测量点的结果在实验结果周围的分布更均匀。文献模拟几乎总是过高的估计了风速，而 RWIND 显示的结果有时偏低，有时偏高。

虽然使用了均方差 (MSD) 进行比较，但在确定系数的比较中也显示出相同的结果。人们更喜欢均方差而不是决定系数，因为实验风速和模拟出的风速之间的比值不代表回归，而只是对各个偏差的一种权重，而不是拟合的优缺点。在相同的表现力下，MSD 从几何上更容易理解。

比较准则 MSD 确认了对第一个观察的假设。这两个模型都满足实验要求， k-epsilon 模型的精度比该出版物的精度要好，k-omega 模型的精度仅次于该出版物。

然而不要忘记，文献中的基准测试有几个点是被人为假设为错误的。
如果对 MSD 计算这些点，则两个 RWIND 模型的误差都小于基准模型的误差。

这里详细介绍一下网格密度的影响。下面将在相同的模型结构和 RAS 湍流模型中设置不同密度的网格与文献中的基准进行比较。计算结果如下图所示。

模拟与实验的相关性不同单元编号的基准和 RWIND k-epsilon 模拟

此外，还对 k-omega 湍流模型和相同的网格形成进行了网格收敛性研究。计算结果如下图所示。

模拟与实验的相关性不同单元数的基准和 RWIND k-omega 模拟

RAS 湍流模型中的均方差为 k-ε，当单元数目很多时，结果会略好一些。最好的例子就是包含 270 万个单元的模型对。 k-epsilon 模型在这里几乎没有用，k-omega 模型已经可以提供很好的结果。
实际上，具有中等分辨率的 k-omega 模型最多也符合实验结果，甚至可以优于分辨率高得多的 RWIND 模型. 目前还没有找到确切的原因。因此可以假设，如此高维数的优化问题是偶然的。

为了更清楚地比较参考模拟和 RWIND 的结果，建议使用彩色瓶图来查看风速。所考虑的建筑物周围的截面与作者 [1] 进行了调整。由于版权原因，这里没有对假彩色图像进行并排比较。结果如下所示。