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2024-07-29

Modelli di turbolenza transitoria: URANS o DDES?

Nell'ingegneria strutturale, la previsione degli effetti dei flussi turbolenti del vento sulle strutture è fondamentale per la sicurezza e le prestazioni. La modellazione della turbolenza nella fluidodinamica computazionale (CFD) aiuta a simulare queste interazioni. Gli ingegneri devono scegliere un modello pratico di turbolenza bilanciando efficienza, precisione e applicabilità. I modelli comuni includono Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS), Unsteady Reynolds-Averaged Navier-Stokes (URANS) e Delayed Detached Eddy Simulation (DDES). RANS è robusto ed economico per flussi stazionari, URANS acquisisce fenomeni dipendenti dal tempo per instabilità moderata e DDES, un ibrido di RANS e Large Eddy Simulation (LES), risolve complesse strutture turbolente. Comprendere i punti di forza e i limiti di ogni modello aiuta gli ingegneri a selezionare l'approccio migliore per le loro applicazioni.

La modellazione della turbolenza svolge un ruolo fondamentale nella fluidodinamica computazionale (CFD) con l'obiettivo di prevedere il comportamento dei flussi turbolenti. Questi modelli sono fondamentali per la creazione di applicazioni ingegneristiche efficienti e sicure, come l'analisi e la progettazione delle interazioni vento-struttura. Esistono diversi approcci alla modellazione della turbolenza, con tre modelli ampiamente utilizzati: Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS), Unsteady Reynolds-Averaged Navier-Stokes (URANS) e Delayed Detached Eddy Simulation (DDES). Ognuno di questi modelli ha caratteristiche distinte e applicazioni specifiche.

RWIND utilizza i modelli di turbolenza URANS e DDES come modelli di turbolenza transitoria applicabili nel campo dell'ingegneria strutturale. Questi modelli sono scelti per la loro capacità di bilanciare efficienza e precisione di calcolo, rendendoli pratici per un'ampia gamma di applicazioni di ingegneria strutturale. URANS offre un costo di calcolo moderato mentre cattura fenomeni transitori su larga scala, mentre DDES combina i punti di forza di RANS e Large Eddy Simulation (LES) per fornire una risoluzione dettagliata di strutture turbolente complesse. Integrando questi modelli, RWIND migliora la sua capacità di simulare il comportamento delle interazioni vento-struttura, garantendo efficienza e precisione nelle sue analisi.

URANS (Unsteady Reynolds-Averaged Navier-Stokes)

URANS si basa sul metodo RANS adattando i cambiamenti dipendenti dal tempo nel campo di flusso, consentendogli di catturare gli effetti instabili del carico del vento. Ciò consente a URANS di modellare le caratteristiche del flusso transitorio su larga scala e i comportamenti oscillatori, come il distacco di vortici dagli angoli dell'edificio. Sebbene URANS offra miglioramenti rispetto a RANS nell'acquisizione dell'instabilità, utilizza ancora modelli di viscosità parassite che potrebbero non risolvere adeguatamente le strutture turbolente più fini.

DDES (Delayed Detached Eddy Simulation)

DDES è un metodo ibrido che integra le tecniche RANS e Large Eddy Simulation (LES). Nelle regioni con uno strato limite collegato, DDES funziona come un modello RANS, garantendo l'efficienza computazionale. Nelle aree in cui il flusso si stacca e prevalgono strutture turbolente più grandi, DDES passa a una modalità LES per una risoluzione più accurata. Questo approccio è particolarmente efficace per flussi complessi che coinvolgono regioni di separazione, riattaccamento e scia, come intorno ai bordi e agli angoli degli edifici. DDES trova un buon equilibrio tra costi di calcolo e accuratezza, rendendolo adatto per la simulazione di flussi con numeri di Reynolds elevati con regioni instabili e separate.

Vantaggi e svantaggi di URANS e DDES

Vantaggi di URANS

  • Capacità dipendenti dal tempo: URANS può catturare i fenomeni instabili e le caratteristiche del flusso transitorio, come il distacco di vortici, che RANS non può.
  • Costo computazionale moderato: Sebbene sia più impegnativo dal punto di vista computazionale di RANS, URANS è ancora relativamente efficiente rispetto a modelli più complessi come LES o DDES.
  • Pratico per applicazioni di ingegneria: URANS è adatto a molti sistemi di ingegneria pratici in cui è importante acquisire comportamenti instabili su larga scala.

Svantaggi di URANS

  • Precisione limitata per flussi complessi: URANS potrebbe non prevedere con precisione strutture turbolente più fini a causa della sua dipendenza da modelli di viscosità parassite.
  • Ancora mediata nel tempo: Sebbene in modo meno rigoroso di RANS, URANS calcola comunque la media del flusso nel tempo, il che può appianare alcuni importanti dettagli transitori.
  • Meno efficace per flussi fortemente separati: URANS potrebbe avere problemi con flussi che hanno una separazione e un ricollegamento significativi, poiché non è così raffinato come LES o metodi ibridi in questi scenari.

Vantaggi di DDES

  • Approccio ibrido: DDES combina i punti di forza di RANS e LES, consentendo una simulazione efficiente sia degli strati limite attaccati che delle regioni turbolente staccate.
  • Precisione nei flussi complessi: DDES può risolvere in modo più accurato grandi strutture turbolente e comportamenti di flusso complessi come separazione, riattacco e scie, fornendo previsioni migliori per flussi con numero di Reynolds elevato.
  • Efficienza computazionale: Passando tra le modalità RANS e LES, DDES mantiene un equilibrio tra i costi di calcolo e l'accuratezza della simulazione, rendendolo più efficiente del LES completo.

Svantaggi di DDES

  • Costo computazionale superiore a URANS: DDES è più impegnativo dal punto di vista computazionale di URANS a causa della necessità di calcoli LES in alcune regioni di flusso.
  • Implementazione complessa: La natura ibrida di DDES richiede un'attenta implementazione e calibrazione per garantire che il modello passi senza intoppi tra le regioni RANS e LES.
  • Sensibilità alla risoluzione della griglia: Le prestazioni del DDES dipendono fortemente dalla qualità e dalla risoluzione della griglia di calcolo, in particolare nelle regioni in cui il modello passa da RANS a LES.

Conclusione

In sintesi, URANS è vantaggioso per l'acquisizione di fenomeni instabili su larga scala a un costo computazionale moderato, ma può non essere in grado di non essere accurato per flussi turbolenti complessi. DDES offre una rappresentazione più accurata di tali flussi combinando i metodi RANS e LES, sebbene abbia esigenze di calcolo e complessità maggiori.


Autore

Il signor Kazemian è responsabile dello sviluppo del prodotto e del marketing per Dlubal Software, in particolare per il programma RWIND 2.