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2024-07-29

Transient Turbulence Models: URANS or DDES?

在结构工程中,预测湍流对结构的影响对结构的安全和性能至关重要。 计算流体动力学 (CFD) 中的湍流建模可以帮助模拟这些相互作用。 工程师们必须在平衡效率、准确性和适用性之间选择实用的湍流模型。 常见的模型包括雷诺平均纳维-Stokes (RANS)、非定常雷诺平均纳维-Stokes (URANS) 和延迟分离涡模拟(DDES)。 RANS 对于稳态流动具有稳健且经济的计算方法,URANS 可以捕捉中等不稳定性的时变现象,DDES 是 RANS 和大湍流模拟(LES)的组合,可以解决复杂的湍流结构。 了解每个模型的优点和局限性有助于工程师选择最适合其应用的方法。

湍流建模在计算流体力学 (CFD) 中起着至关重要的作用,其目的是预测湍流的行为。 这些模型对于创建高效和安全的工程应用程序至关重要,例如风荷载-结构相互作用的分析和设计。 湍流建模有很多种,其中广泛使用的三种模型是雷诺平均纳维-Stokes 模拟(RANS)、非定常雷诺-平均纳维-Stokes 模拟(URANS)和延迟超前低到位低湍流模拟(DDES)。 这些模型中的每一个都具有明显的特征和特定的应用。

RWIND 采用 URANS 和 DDES 湍流模型作为结构工程领域适用的瞬态湍流模型。 选择这些模型是因为它们在计算效率和准确性之间取得了平衡,可用于广泛的结构工程中。 URANS 以适中的计算成本就可以解决大尺度瞬态现象,而 DDES 结合了 RANS 和大湍流模拟(LES)的优点,可以对复杂湍流结构进行详细分析。 通过集成这些模型,RWIND增强了其对风-结构相互作用行为的模拟能力,从而确保了分析的效率和精度。

URANS(非定常雷诺平均纳维- Stokes 惯性矩)

URANS 在 RANS 方法的基础上增加了流场中的随时间变化,从而可以捕捉风荷载的非定常影响。 这使 URANS 可以模拟大尺度的瞬态流特征和震荡行为,例如建筑物拐角处的旋涡。 虽然 URANS 在捕捉不稳定性方面比 RANS 有所改进,但它仍然使用涡粘性模型,这可能不足以解决更精细的湍流结构。

DDES(延迟独立湍流模拟)

DDES 是一种将 RANS 方法与大低阶数值模拟(LES)技术相集成的混合分析方法。 对于有边界层的区域,DDES 与 RANS 模型相似,可以提高计算的效率。 在存在流动分离和较大湍流结构的区域内,DDES 会切换到 LES 模式以获得更精确的结果。 对于涉及建筑物边缘和拐角等区域的分离、再附着和尾流区域,该方法特别有效。 DDES 在计算成本和精度之间取得了很好的平衡,使其适用于模拟具有显着非定常和分离区域的高雷诺数流动。

URANS 和 DDES 的优缺点

URANS 的优势

  • 时变能力: URANS 可以捕捉到非定常现象和瞬态流特征,例如 RANS 所不能的。
  • 中等计算成本: 虽然 URANS 比 RANS 计算量更大,但与 LES 或 DDES 等更复杂的模型相比仍然相对有效。
  • 实用的工程应用: URANS 适用于许多实际的工程体系,在这些工程体系中捕捉大尺度非定常行为非常重要。

URANS 的缺点

  • 复杂流的有限精度: URANS 可能无法准确预测更精细的湍流结构,因为它依赖于涡粘性模型。
  • 仍按时间平均: URANS 虽然不像 RANS 那样严格,但仍然会计算流随时间的平均值,这样可以消除一些重要的瞬态细节。
  • 对于强分离流,不太有效: URANS 可能难以处理具有显着分离和重新附着作用的流,因为在这些情况下它不像 LES 或混合方法那样精细。

DDES的优点

  • 混合方法: DDES 结合了 RANS 和 LES 的优点,可以对附加边界层和分离的湍流区域进行有效的模拟。
  • 复杂流中的精度: DDES 可以更准确地解决大型湍流结构和分离、再附着、尾流等复杂流动行为,为高雷诺数流动提供更好的预测。
  • 计算效率: DDES 通过在 RANS 和 LES 模式之间切换,在计算成本和模拟精度之间保持平衡,使其比完整的 LES 更有效。

DDES 的缺点

  • 计算成本高于 URANS: 因为在某些流动区域需要进行 LES 计算,所以 DDES 比 URANS 的计算量更大。
  • 实现复杂: DDES 的混合性质需要仔细的实施和标定,以确保模型在 RANS 和 LES 区域之间平滑过渡。
  • 对栅格分辨率的灵敏度: DDES 的性能在很大程度上取决于计算网格的质量和分辨率,特别是在模型从 RANS 切换到 LES 的区域中。

概述总结

综上所述,URANS 有利于以适中的计算成本捕捉大规模的非定常现象,但在捕捉复杂湍流的精度方面可能有些不足。 DDES 通过结合 RANS 和 LES 方法可以更准确地表示此类流,但是它具有更高的计算要求和复杂性。


作者

Kazemian 先生为 Dlubal 软件公司负责产品的开发和营销,尤其是程序 RWIND 2。



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