Перейти к содержимому






Фотография * * * * * 1 голосов

Морская CFD [Ответы] часть 6

Автор: Nicos , 19 Август 2017 · 141 просмотров

Изображение

Новый перевод.
Cтатья довольно объемная, поэтому поделена на два куска. С небольшим сокращением.

Часть 1


http://www.engineeri...Simulation.aspx

Трудность Определения Турбулентного Потока Жидкости

Задача найти общее решение для турбулентности известна как проблема закрытия турбулентности. Цель состоит в том, чтобы закрыть уравнения напряжений Навье-Стокса и Рейнольдса, описывающие турбулентный поток. Решение остается ненадежным, поскольку усреднение нелинейных случайных колеблющихся величин будет создавать только новые неизвестные без управляющих уравнений.
Модели турбулентности пытаются закрыть систему уравнений, описывающих турбулентные потоки, путем разработки новых уравнений посредством экспериментов или выводов для конкретных применений. При создании турбулентной модели многие предположения сделаны для уменьшения вычислительных затрат на моделирование. На основе типа разрабатываемого потока делаются различные допущения. Это создало большое количество доступных турбулентных моделей. В свою очередь это может сделать выбор программного обеспечения, для моделирования CFD, серьезной проблемой для инженерных команд, потому что, если у вашего программного обеспечения слишком мало моделей турбулентности, вы можете пропустить ту, которая вам нужна. «Когда кто-то покупает CFD-код, они могут подумать, что было бы выгодно иметь много моделей турбулентности», - сказал Paul Malan, директор разработок приложений и исследований жидкостей в SIMULIA R&D. «Предположим, что они совершают покупку совершенного кода, скажем, имеющего 50 разных моделей турбулентности. Они в восторге, потому что, по крайней мере, одна из них даст правильный ответ. Но когда они начинают решать настоящую проблему, они должен выбрать одну модель из 50. Какую они должны выбрать? И как только они сделали выбор, как узнать, что она дает правильный ответ?”
Ключом к выбору правильной модели является понимание и определение ее сильных, и слабых сторон . Пока не будет разработана одна модель турбулентности, инженеры CFD всегда будут сталкиваться с проблемой выбора правильной модели для успешной работы.
Ниже приведен список семейства турбулентных моделей и их сравнение.
Семейство моделей RANS является крупнейшим в области турбулентности. Эти модели пытаются закрыть уравнения турбулентности, используя условия вязкости. Общая переменная, вычисленная в этих моделях, равна k или кинетической энергии на единицу массы турбулентных флуктуаций.
Существует множество способов выполнения этих закрытий, но некоторые из них гораздо более распространены и поучительны, чем другие. Как правило, алгебраические модели используются с одним или двумя уравнениями.
Существуют некоторые ограничения в моделях RANS, поскольку они основаны на определении турбулентной вязкости. Эти ограничения:
Отсутствие физического описания.
Вторичные потоки вызванные турбулентностью.
Оптимизированная кривизна.
Закручивающиеся потоки или потоки с вращением.
Переходные потоки между турбулентными и ламинарными.
Нестационарные потоки, такие как двигатели внутреннего сгорания.
Застойные области в потоках.

Модель RANS с одним уравнением : Spalart-Allmaras

Spalart-Allmaras (SA) - модель с одним уравнением турбулентности, разработанная специально для аэродинамических течений, таких как трансзвуковое течение над аэродинамическими профилями. Модель основана на кинематической вихревой вязкости и длине смешивания. Эта длина смешивания определяет перенос турбулентной вязкости.
Ее популярность во многом обусловлена надежностью модели и ее быстрой реализацией при моделировании специализированных потоков. Spalart-Allmaras не использует большого объема памяти и имеет хорошую конвергенцию, но она не имеет функции стены. Модель также является популярным дополнением к различным кодам CFD.
Если посмотреть на преимущества и недостатки, модель Spalart-Allmaras исторически была сильна благодаря своей скорости и надежности.
Поскольку решается только одно уравнение для турбулентности, нелинейная конвергенция является выдающейся, и модель работает даже с не очень качественной сеткой, особенно в районе ближайшей стены. Недостатком является то, что она имеет некоторые ограничения из-за одного уравнения. Длина и временной масштаб турбулентности не так четко определен, как в других моделях, таких как SST.
Ограничения Spalart-Allmaras включают:
Сдвиговые потоки.
При прогнозировании разделения.
Распад турбулентности.

Модели RANS с двумя уравнениями : Standard k-epsilon, Realizable k-epsilon, RNG k-эпсилон.

В стандартной модели k-epsilon решаются уравнения для двух переменных: турбулентной кинетической энергии k, и скорости диссипации кинетической энергии, epsilon [ε]
Модель использует функцию стены для аналитического расчета скорости жидкости в вязком подслое вблизи стены.
Этот метод обеспечивает хорошую конвергенцию и не требует интенсивного использования памяти. Модель обычно используется для внешних потоков со сложной геометрией. Тем не менее, это модель также хорошая для общего назначения.
Уравнение для эпсилона постулируется, поэтому оно не является совершенной. Тем не менее, модель используется для наибольшего числа приложений. Это отчасти потому, что многие из ограничений модели хорошо известны.
Ограничения k-epsilon включают:
Без скольжения.
Неблагоприятные градиенты давления.
Сильная кривизна.
Реактивные потоки.
Сложность решения для эпсилон.
Несмотря на это, модель надежна благодаря своей предсказуемости и многочисленным вариантам, которые направлены на улучшение модели для нескольких приложений.
Возможно, наиболее известным вариантом модели является Realizable k-epsilon . Этот вариант изменяет уравнение для epsilon и вводит влияние среднего искажения потока при турбулентной диссипации.
Realizable k-epsilon является рекомендацией по умолчанию в основных коммерческих пакетах, поэтому представляет собой наиболее проверенную, хорошо оцененную и широко документированную из всех моделей. Модель имеет улучшенные характеристики для плоских поверхностей, закрученных струй, вращения, рециркуляции и обтекания кривизны. Она также улучшает пограничный слой при сильных отрицательных градиентах давления. Но она не может делать невозможное, поскольку она все еще основана на турбулентной вязкости.
Realizable k-epsilon также стала «де-факто» стандартной моделью двух уравнений, потому что ее двухслойная формулировка улучшила ее применимость к хорошо разрешенным пограничным слоям. Она также улучшила результаты для сложных разделенных промышленных потоков.
Другой популярной модификацией k-epsilon является модель RNG. Первоначально модель была получена путем попытки решения для epsilon с использованием уравнения Navier-Stokes. Результат был очень похож на исходное уравнение. Однако обновление метода добавило термин в уравнение эпсилона, которое учитывает среднее искажение потока диссипации турбулентности.
В результате RNG создает более низкие уровни турбулентности и может недооценивать значение k. Это создает менее вязкий поток, который имеет более реалистичные функции потока со сложной геометрией. Хотя метод популярен, он заставляет нервничать многих ветеранов-модельеров, поскольку он более точен по неверным причинам.

Пока все.

Продолжение следует.

  • 0



Октябрь 2017

П В С Ч П С В
      1
2345678
9101112131415
16 17 1819202122
23242526272829
3031