Предмет:
Модели нестационарной турбулентности: URANS или DDES?
Комментарий:
Легенда:
Моделирование турбулентности играет важную роль в вычислительной гидродинамике (CFD), поскольку его цель - предсказать поведение вихревых потоков. Эти модели имеют решающее значение для создания эффективных и безопасных инженерных приложений, таких как анализ и проектирование взаимодействий ветра и конструкции. Существует несколько подходов к моделированию турбулентности, три из которых широко применяются - усредненная по Рейнольдсу модель Навье-Стокса (RANS), нестационарная усредненная по Рейнольдсу модель Навье-Стокса (URANS) и моделирование с запаздыванием отдельных вихрей (DDES). Каждая из этих моделей имеет отличительные характеристики и конкретные области применения.
Программа RWIND использует модели турбулентности URANS и DDES как два применимых подхода к моделированию турбулентности в расчете конструкций. Эти модели выбраны благодаря их способности сочетать в себе вычислительную эффективность и точность, что делает их практичными для широкого спектра инженерных приложений. URANS предлагает умеренные вычислительные затраты при фиксации крупномасштабных переходных явлений, в то время как DDES сочетает в себе преимущества как RANS, так и моделирования больших турбулентных воздействий (LES) для обеспечения детального разрешения сложных турбулентных конструкций. Интеграция этих моделей расширяет возможности программы RWIND по моделированию динамического и сложного взаимодействия ветра с конструкцией, обеспечивая эффективность и точность расчётов.
URANS (нестационарный расчет, усредненный по Рейнольдсу, Навье-Стокс)
Расчет URANS основан на методе RANS и учитывает зависящие от времени изменения в поле потока, что позволяет ему фиксировать нестационарные явления. В нем по-прежнему используется усреднение Рейнольдса, но не усреднение потока по времени так точно, как в программе RANS. Это позволяет URANS моделировать более масштабные нестационарные характеристики потока и колебательное поведение, такие как вихреобразование из углов здания. Хотя URANS предлагает улучшения по сравнению с RANS в отношении учёта неустойчивости, он по-прежнему использует модели вихревой вязкости, которые могут не адекватно учитывать более мелкие турбулентные структуры.
DDES (моделирование отложенного вихреобразования)
DDES - это гибридный метод, который объединяет в себе методы RANS и моделирование больших турбулентностей (LES). В областях с прикрепленным граничным слоем DDES ведет себя как модель RANS, обеспечивая эффективность вычислений. В областях, где отделяется поток и преобладают более крупные турбулентные структуры, DDES переключается на режим LES для более точного разрешения. Данный метод особенно эффективен для сложных потоков, включающих в себя области отрыва, повторного присоединения и следа, например, по краям и углам здания. Программа DDES обеспечивает хорошее соотношение вычислительной стоимости и точности, что делает ее подходящей для моделирования потоков с высокими числами Рейнольдса со значительными нестационарными и отрывными областями.
Преимущества и недостатки URANS и DDES
'''Преимущества URANS''
- Возможности, зависящие от времени: URANS может фиксировать нестационарные явления и характеристики нестационарного потока, такие как вихреобразование, которые RANS не способна.
- Умеренная вычислительная стоимость: Несмотря на то, что URANS требует больше вычислений, чем RANS, он все же относительно эффективен по сравнению с более сложными моделями, такими как LES или DDES.
- Практическое значение для инженерных приложений: URANS подходит для многих практических инженерных систем, в которых важно учитывать крупномасштабные нестационарные свойства.
'''Недостатки URANS'''
- Ограниченная точность для сложных потоков: URANS не может точно предсказать более мелкие турбулентные структуры из-за его зависимости от моделей вихревой вязкости.
- Все еще усредненное по времени: URANS не так точно, как RANS, но все же усредняет поток по времени, что может сгладить некоторые важные детали переходных процессов.
- Менее эффективно для сильно отрывных потоков: URANS может иметь проблемы с потоками, которые имеют значительные расслоения и повторные присоединения, поскольку в этих сценариях он не так точен, как LES или гибридные методы.
'''Преимущества DDES'''
- Гибридный подход: DDES сочетает в себе преимущества RANS и LES, что позволяет эффективно моделировать как прикреплённые пограничные слои, так и отсоединённые области турбулентности.
- Точность в сложных потоках: DDES точно разрешает большие турбулентные конструкции и сложное поведение потока, такое как отрыв, повторное приклеивание и следы, обеспечивая более точные прогнозы потоков с высокими числами Рейнольдса.
- Вычислительная эффективность: Переключаясь между режимами RANS и LES, DDES поддерживает баланс между вычислительными затратами и точностью моделирования, что делает её более эффективной, чем полный LES.
'''Недостатки DDES'''
- Более высокая вычислительная стоимость, чем у URANS: Из-за необходимости расчета LES в определенных областях потока DDES требует более трудоемких вычислений, чем URANS.
- Комплексная реализация: Гибридный характер DDES требует тщательной реализации и тарировки, чтобы обеспечить плавные переходы модели между областями RANS и LES.
- Чувствительность к разрешению сетки: Эффективность DDES сильно зависит от качества и разрешения расчетной сетки, особенно в тех областях, где модель переключается с RANS на LES.
Заключение
Таким образом, URANS i ...