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 в качестве применимых нестационарных моделей турбулентности в области проектирования конструкций. Эти модели были выбраны за их способность сочетать в себе вычислительную эффективность и точность, что делает их практичными для широкого спектра применений в расчете конструкций. 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 воздействий ветра на конструкцию, 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 воздействия ветровой нагрузки. 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
- Зависящие от времени возможности: 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.
- Практичность 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 эффективна 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 может более точно разрешать 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.
- Комплексное выполнение: 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, модуль URANS выгоден для регистрации крупномасштабных нестационарных явлений при умеренных вычислительных затратах, но для сложных турбулентных течений может не соответствовать точности. DDES предлагает более точное отображение таких потоков за счет сочетания методов RANS и LES, хотя и требует более высоких вычислений и сложности.
