AIJ 实例 案例 E - 新泻市建筑物密集的实际市区建筑群

简介

日本建筑学会 (AIJ) 介绍了许多著名的风洞模拟基准场景。
下面的文章将介绍“案例 E - 新泻市实际城区中低层建筑密集的建筑群”。
下面将在 RWIND&2 中对所描述的场景进行模拟，并将结果与 AIJ 的模拟和实验结果进行比较。

模型布局

案例 E 描述了一个真实的城市剖面，其中主要是不是很高的建筑物。 只有少数建筑物明显突出于其他建筑物。 由于几何形状非常复杂，因此更精确地描述几何形状或单个测量点的位置是无关紧要的。 作者将完整的几何图形以 CAD 文件 [1] 的形式提供给本文，然后将其导入到 RFEM 中，以便能够将其传输到 RWIND 中。

模型布置如下图所示。

01 俯视模型 - AIJ 案例研究： 实际城市剖面图 新泻市

在模拟中在明确定义的点处评估流速。 测量点的确切位置也已经公布 [1]。

测量点的位置如下所示。

02 俯视模型 - AIJ 案例研究： 实际城市剖面图 新泻市

在这种情况下，与几何复杂性较低的模型相比，在 RWIND 中创建网格时设置的详细程度非常重要。 对于较低的细节层次，例如默认值 2，收缩包裹网格会封闭建筑物之间的小巷或内部庭院。 因此，强烈建议将细节等级设置为最大值 4。 下面显示了网格密度为 15% 时的问题。

03 网格划分细节等级 2 和 15% 网格密度

04 网格划分细节等级 4 和 15% 网格密度

尽管网格密度设置相同，但单元数量和网格质量存在很大差异。 因此建议在任何情况下都使用细节等级 4，并且只在该设置的基础上优化网格密度。

在 AIJ 实验中，我们在风洞中建立了相应的模型，并使用分裂式光纤探头在上述点测量了风速。
作者使用了三种建模方法，本文中只使用了“代码 T”。 选择这个模型是因为它是一个未指定的商业求解器，而不是一个单独开发的代码，更容易应用于特殊用途，并且因为 RWIND 也是一个商业工具。
为了清楚起见，省略了 RWIND 与所有三种建模方法的比较。 此外，出版物 [1] 中不同方法的结果在质量方面没有显着差异。 因此，这里给出的比较与其他两个模型非常相似。

本文使用的是 RWIND Pro 2.02。 RWIND 中的模型结构尽可能地与参考 CFD 的结构相适应。 湍流模型采用标准 k-ε，假设流动是稳定的。 此处进行的比较与出版物 [1] 中的西风向有关。 在接下来的比较中，相对风速被标准化为 2.77 m/s。

高度上的流速如下所示。

AIJ的实验结果发表在他们的网站[1]上。
AIJ 模拟的显示数据是使用 ENGAUGE Digitizer 工具 [2] 从出版物 [1] 的图表中确定的，因为其确切值尚未公布。
但是，提取的点的精度应该足够准确（范围为 +-0.5%），因此可以轻松进行比较。

另一个重要的影响因素是“边界层”设置，它显着增加了下边界条件（土壤）周围的网格密度。 通常，由于地面边界条件的影响很大，因此在该区域进行网格划分时，在该区域进行网格划分的影响要大于距地面较远的区域。 由于城市的几何形状非常复杂，因此激活了上述设置，并将额外层数（“NL”）设置为 10。

Ergebnisse 或 Diskussion

通过简单的一维编号来表示三维定位的测量点可能很难解释。 因此，下面显示了所有测量点的实验（x 轴）和模拟（y 轴）的直接比较。 测量点距离对角线 y=x 越近，模拟与实验的对应关系就越大。

05 不同湍流模型的模拟结果与高单元数实验的相关性

均方偏差 (MSE) 被用作比较标准，但例如通过比较决定系数也可以得出相同的结果。 均方偏差比决定系数更受欢迎，因为实验和模拟的流速之比不代表回归，因此仅表示单个偏差的加权类型，没有拟合优度。 MSE 在几何上更容易解释，并且具有相同的表现力。

尤其是最高建筑物附近的区域，即实验中流速最低的区域。 对于这组点，RWIND 和试验之间的一致性要高于 RWIND 和 AIJ 模拟之间的一致性。 该区域将在后面的详细研究中进行更详细的研究。

通常，建议仔细研究网格密度的影响。 下面将采用 k-epsilon RAS 湍流模型的不同密度的湍流管网与文献中的基准进行比较。 结果如下所示。

06 与实验相关的模拟 不同单元编号的基准和 RWIND k-epsilon 模拟

各个数据点位于相对流速的范围内，尤其是在 0 到 0.8 之间。 与实验的一致性有时在规定范围之内和之外有很大差异。 为了更好的可比性，只有具有 rel 的数据点。 两个坐标轴的流速均低于 0.8，并且相应地重新计算均方偏差。

07 rel 时模拟与实验的相关性。 流速低于 0.8 不同单元编号的基准和 RWIND k-epsilon 模拟

还对k-omega湍流模型和相同的网络结构进行了网络收敛性研究。 结果如下所示。

08 与实验相关的模拟 不同单元数的基准和 RWIND k-omega 模拟

与 k-epsilon 模型的比较一样，对于 k-omega，低流速分别进行了比较。 这些数据如下图所示。

09 rel 时模拟与实验的相关性。 流速低于 0.8 不同单元数的基准和 RWIND k-omega 模拟

通过比较 k-epsilon 模型得出的结论在这里得到了证实。 对于分辨率较低的网络，相对流速低于 0.8，与所有数据点的平均值相比，相对流速与实验基准的偏差更大。
但是，随着单元数量的增加，这种影响会发生逆转，因此对于较低的相对流速，紧密网络模型的偏差会更小。

包含在这个单独考虑中的点往往位于建筑物更密集的区域。 点的位置可以解释更复杂的网格的更好结果，因为更精细的网格可以更精细地表示几何形状。 因为与相对流速大于 0.8 的点相比，实际几何形状对这些点的影响更大，所以网格越密，对实验的影响越好。

10 两个湍流模型的残差 - 工况 E

这些观察结果与各种湍流模型的预期一致。 因此，对于使用 k-omega，建议显着增加最大迭代次数。 应手动将默认值 300 增加到至少 1000。

总体而言，对于 RWIND 中的两种湍流模型，案例 E 的比较不如案例 D 清晰。 在这个参考示例中，k-epsilon 模型对于任何网格密度都具有优势。 此外，随着单元数量的增加，k-epsilon 比 k-omega 更好地缩放。 后一种湍流模型的结果似乎不遵循较高网格密度的收敛性。 中等复杂度的模型提供了最好的结果，而非常复杂的模型与实验基准的偏差最大。 因此，k-epsilon 的结果在预期范围内，并且在较高的网格密度下也可以优于参考模拟，但对于 k-omega 不能得出一致的结论。 尤其是对于最大的 k-omega 模型，其非常高的偏差是一个谜。 可能无法确定影响 k-omega 但不同样影响 k-epsilon 的一个因素。

为了更清楚地比较参考模拟与 RWIND 的结果，建议将流速视为瓶子的彩色图像。
考虑的最高建筑物周围的截面是根据作者 [1] 调整的。 结果如下所示。

11 最高建筑周围的流速 - AIJ 案例 E

出于版权原因，此处不对假彩色图像进行并排比较。

此外，在测量点的水平上显示了整个城市的流速的假彩色图像。

12 整个城市的流速 - AIJ 案例 E

这里也与文献中的模拟非常吻合。 较小的偏差主要出现在流动剧烈的建筑物拐角处，但在数量上很小并且在空间上非常有限。

总结

下面总结了不同单元数组合和湍流模型的均方差。

以下是不同转速范围的比较。

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