Параметры шероховатости поверхности
Если текстура поверхностей модели оказывает большое влияние на результаты, активируйте флажок «Учитывать шероховатость поверхности». Затем шероховатость будет учтена для каждой поверхности модели. Конкретные граничные условия применяются к поверхностям или зонам, обеспечивая поверхностные ограничения на турбулентную вязкость для учета эффектов шероховатости.
Чтобы программа определяла турбулентную вязкость вблизи поверхностей, необходимо указать «высоту шероховатости песка Ks ». Вы можете определить размер песчинок в текстовом поле. Обратите внимание, что значение следует вводить в метрах.
«Константа шероховатости Cs » регулирует форму и расстояние между песчинками. Этот параметр по умолчанию установлен на 0,5, предполагая однородное распределение. Однако при наличии неоднородной шероховатости Cs можно увеличить до 1,0.
Касательное напряжение
В данный момент этот раздел доступен только для расчета установившегося потока . Отображение напряжения сдвига можно включить, выбрав опцию «Результаты напряжения сдвига», результаты доступны после расчета в результатах Surface Quantities . Также можно включить напряжение сдвига в тензор напряжений Коши, а затем в результирующую сопротивления 002754 , используя опцию «Включить силы». Подробнее о напряжении сдвига можно найти в главе # extbookmark manual.|Поверхность|Поверхностные величины, поверхностное напряжение сдвига #.
Другие опции
В RWIND 2 можно установить «Коэффициенты релаксации» для расчета OpenFOAM®. Коэффициенты релаксации тесно связаны с устойчивостью и сходимостью расчета. В общем, коэффициенты релаксации определяют величину, на которую величина изменяется от предыдущей итерации к следующей. Для коэффициента, равного 1, никакого эффекта нет, и эффект увеличивается, когда коэффициент релаксации приближается к нулю. Предельный случай 0 представляет собой случай, когда решение вообще не меняется при последовательных итерациях. Следовательно, допустимое значение коэффициента релаксации должно быть больше 0 и меньше или равно 1.
Оптимальный выбор для коэффициента релаксации - это тот, который достаточно мал, чтобы обеспечить стабильные вычисления, но достаточно велик, чтобы быстро продвинуть итерационный процесс.