用户案例
本案例展示了圆柱体气动力和压力分布的实验测量结果，这些数据被广泛用作验证风工程中CFD模拟的基准数据。圆柱绕流是一个经典的气动问题，其中流动分离、尾流形成和雷诺数效应会显著影响气动力。由于这些现象，像圆柱体这样的曲面对于数值模拟来说尤其具有挑战性。
实验研究表明，圆柱体的气动系数会随着雷诺数和表面粗糙度的变化而显著改变。在属于大气风流动典型的高雷诺数条件下，测量结果往往显示出相当大的离散性，这表明结果不仅取决于雷诺数，还取决于表面特性和湍流条件。根据WTG-Merkblatt-M3中的 图 2.2 ，基于对平均风速值的调查，该示例可归为第1组：
- G1: 定性值，精度要求较低，用于基础调查或初步设计。由于通常不是所有边界条件都完全明确，因此可以减少投入和对详细程度的要求。
- R1： 孤立（周围无建筑物），分析单个重要风向。
- Z1： 统计平均值，前提是这些值涉及定常流动过程，且波动（例如，由于来流湍流引起的）可以通过其它措施充分捕捉。
- S1： 静态效应。只需以必要的力学细节表示结构模型即可，无需考虑质量和阻尼特性。
描述
该验证案例考虑了在一个均匀入口速度下，垂直安装在平板上的有限长圆柱体周围的流动，为CFD模拟提供了一个简化且控制良好的基准。圆柱体直径 D = 30 mm，高度 L = 180 mm，放置在一个类似风洞的区域中，来流方向与流向（X）一致，而Y和Z分别表示横向和竖向。与大气边界层模拟不同，入口边界条件定义为恒定速度剖面 U(z)=Uo，来流速度 𝑈o=10，这意味着不存在竖向剪切或速度梯度。这一假设排除了与边界层发展相关的复杂性，允许对圆柱体周围的基本流动物理进行集中研究。
在给定的流动条件下，基于圆柱体直径的雷诺数约为 𝑅𝑒≈20,000，流动处于亚临界状态，预期会发生分离和涡旋脱落。均匀来流在圆柱体前部形成一个对称的滞止区，随后沿两侧发生流动分离，并形成一个以回流和周期性涡旋脱落为特征的尾流。圆柱体与平板之间的相互作用，通过近壁效应和地面边界层的发展，带来了额外的复杂性，这取决于数值分辨率和壁面处理方法。
表1：圆柱体的输入数据
| 参数 | 符号 | 数值 | 单位 |
|---|---|---|---|
| 自由来流速度 | u | 10 | m/s |
| 屋顶高度 | Href | 180 | mm |
| 空气密度 – RWIND | ρ | 1.25 | kg/m³ |
| 湍流模型 – RWIND | RANS K-Omega | - | - |
| 运动粘度 – RWIND | ν | 1.5×10⁻⁵ | m²/s |
| 离散格式阶数 – RWIND | 二阶 | - | - |
| 残差目标值 – RWIND | 10⁻⁴ | - | - |
| 残差类型 – RWIND | 压力 | - | - |
| 最少迭代步数 – RWIND | 800 | - | - |
| 边界层 – RWIND | NL | 10 | - |
| 壁面函数类型 – RWIND | 标准 | - | - |
计算网格研究
图2展示了RWIND中圆柱体模型的网格灵敏度分析。计算的力系数 (Cf) 从网格密度为15%时的0.76略微下降到25%时的0.71，并进一步下降到35%时的0.70。这种逐渐减小的趋势表明，随着网格的细化，解正在趋于稳定。在较高网格密度下 Cf 的微小变化表明整体收敛，说明进一步细化对结果只有很小的影响。
此外，计算网格研究需要根据以下链接进行：
WTG-Merkblatt M3 精度要求
WTG-Merkblatt M3提供了两种验证模拟结果的关键方法。命中率方法使用二元分类方法，评估模拟值Pi在定义的容差范围内与参考值Oi正确匹配的数量。该方法通过计算命中率q来评估模拟的可靠性，类似于可靠性理论中使用的置信函数。相比之下，归一化均方误差 (e2) 方法通过量化模拟值与参考值之间的平均平方偏差，并进行归一化以考虑尺度差异，从而提供更详细的精度评估。这两种方法一起为模拟验证提供了定性和定量测量。
结果与讨论
图3比较了来自RWIND和实验数据在不同风向下的平均压力系数 (Cp)。两者在总体趋势上表现出很强的一致性，包括在0°处的滞止、由于流动分离引起的压力下降，以及在更大角度处的恢复。最小Cp出现在大约60°–70°之间，并且RWIND有很好的预测。然而，RWIND在较高风向的尾流区域略微低估了吸力。总体而言，结果表明具有良好的全局准确性，仅有微小偏差。
RWIND和实验压力系数之间的比较显示，对于0°到100°之间的风向，吻合度非常好，偏差保持在10%以下，并且所有数据点都满足10%和20%的命中率标准。最大的差异出现在尾流区域（110°–180°），RWIND在此系统地低估了吸力，导致偏差高达约43%。
总体而言，58%的结果落在10%（和20%）的偏差范围内。全局误差指标（e² = 0.05，MAE = 0.12，RMSE = 0.16）表明预测精度在可接受范围内，偏差主要集中在分离流动区域。
表2：RWIND与实验数据压力系数 (Cp) 的对比
| 角度 | Cp – 实验值 (Oi) | Cp – RWIND (Pi) | Pi-Oi | 偏差 (%) | 命中率 ≤10% | 命中率 ≤20% |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 0.95 | 1.02 | 0.07 | 7.37 | 🟢 | 🟢 |
| 10 | 0.86 | 0.91 | 0.05 | 5.81 | 🟢 | 🟢 |
| 20 | 0.61 | 0.61 | 0.00 | 0.00 | 🟢 | 🟢 |
| 30 | 0.26 | 0.25 | 0.01 | 3.85 | 🟢 | 🟢 |
| 40 | ||||||
| 0.02 | 7.69 | 🟢 | 🟢 | |||
| 50 | ||||||
| 0.06 | 9.52 | 🟢 | 🟢 | |||
| 60 | ||||||
| 0.00 | 0.00 | 🟢 | 🟢 | |||
| 70 | ||||||
| 0.06 | 7.23 | 🟢 | 🟢 | |||
| 80 | ||||||
| 0.02 | 2.74 | 🟢 | 🟢 | |||
| 90 | ||||||
| 0.06 | 8.70 | 🟢 | 🟢 | |||
| 100 | ||||||
| 0.04 | 5.80 | 🟢 | 🟢 | |||
| 110 | ||||||
| 0.15 | 22.06 | 🔴 | 🔴 | |||
| 120 | ||||||
| 0.23 | 34.33 | 🔴 | 🔴 | |||
| 130 | ||||||
| 0.29 | 42.65 | 🔴 | 🔴 | |||
| 140 | ||||||
| 0.26 | 38.24 | 🔴 | 🔴 | |||
| 150 | ||||||
| 0.27 | 38.57 | 🔴 | 🔴 | |||
| 160 | ||||||
| 0.26 | 37.68 | 🔴 | 🔴 | |||
| 170 | ||||||
| 0.27 | 39.13 | 🔴 | 🔴 | |||
| 180 | ||||||
| 0.26 | 38.24 | 🔴 | 🔴 |
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 数据点数量 (N) | 19 |
| 命中率 (10%) | 0.58 |
| 命中率 (20%) | 0.58 |
| 归一化均方误差, e² | 0.05 |
| 平均误差, ME | 0.11 |
| 平均绝对误差, MAE | 0.12 |
| 均方根误差, RMSE | 0.16 |
