Які моделі турбулентності підходять для CFD-аналізу на впорядкованому кузові транспортного засобу?

Багато комерційних кодів CFD і з відкритим кодом реалізують кілька методів закриття для нелінійного конвективного прискорення рівнянь рівняння Рейнольдса Нав'є-Стокса (RANS). Загальні методи (також відомі як моделі турбулентності ) включають

• Spalart – Allmaras (S – A)
• k – ε (k – epsilon)
• k – ω (k – омега)
• SST (Транспортний навантаження на зсув монтажу)
• Модель рівняння напруження Рейнольдса

Які з них підходять для моделювання CFD обтічного кузова транспортного засобу? Мета моделювання - керувати вдосконаленням форми кузова, щоб мінімізувати сили аеродинамічного перетягування. Зразковий варіант відповіді коротко окреслить переваги та недоліки кожного методу для цієї програми моделювання.

Потенційно корисні деталі:

Транспортний засіб - це невеликий транспортний засіб на одну особу з приблизними розмірами

• L = 2,5 м,
• W = 0,7 м, і
• Н = 0,5 м.

Він буде подорожувати зі швидкістю від 0 м / с до приблизно 12 м / с. Усі три колеса укладені в кузов, а транспортний засіб має приблизний зазор 15 см, за винятком коліс, де корпус кузова простягається до 1 см від дорожнього покриття.

Зазвичай аеродинамічні сили на цих швидкостях дуже майже незначні, але припустимо, що цей транспортний засіб проектується для змагання у змаганнях "Супер пробіг" на гладкій трасі, дуже легкий і використовує компоненти приводних поїздів з низьким тертям на всьому протязі, тому аеродинамічна сили суттєво впливають на досяжний витрату палива.

Модель турбулентності може істотно змінитись у вашому моделюванні . Навколо існує багато моделей турбулентності. Вибір одного з них стає важким завданням.

Не існує ідеальної моделі турбулентності. Все залежить від кількох параметрів, таких як число Рейнольда, від того, чи відокремлений потік, градієнти тиску, товщина прикордонного шару тощо. У цій відповіді наводиться коротка інформація про кілька популярних моделей, а також плюси та мінуси та потенційні програми. Однак зацікавлені користувачі можуть побачити цей чудовий веб-сайт NASA та посилання на них, щоб дізнатися більше про моделювання турбулентності.

А) ОДНА МОДЕЛЬ РІВНЯННЯ:

1. Spalart-Allmaras

Ця модель вирішує одну додаткову змінну для в'язкості Spalart-Allmaras. Згідно з документом NASA , в цій моделі є багато модифікацій, призначених для конкретних цілей.

Плюси : Менш об'єм пам'яті, Дуже міцна, швидка конвергенція

Мінуси : Не підходить для розділеного потоку, вільних зсувних шарів, затухаючих турбулентностей, складних внутрішніх потоків

Використання : обчислення в прикордонних шарах, у всьому полі потоку, якщо м'яке або відсутність розділення, аерокосмічному та автомобільному застосуванні, для початкових обчислень перед переходом на більш високу модель, обчислення стисливого потоку

Застосування у вашому випадку : хороший кандидат для скорочення часу моделювання. Ви можете спрогнозувати тягання досить добре з цією моделлю. Однак якщо вам цікаво знати область поділу потоку, ця модель не дасть високоточних результатів.

________________________________________________________________________________

Б) ДВІ РІВНЯННІ МОДЕЛІ:

1. $k$$\epsilon$

$k$$\epsilon$

Плюси : проста у виконанні, швидка конвергенція, прогнозує потоки у багатьох практичних випадках, добре для зовнішньої аеродинаміки

Мінуси : Не підходить для осьово-симетричних струменів, вихрових потоків та сильного розділення. Дуже низька чутливість до несприятливих градієнтів тиску, складна у запуску (потрібна ініціалізація Spalart-Allmaras), не підходить для застосувань біля стін

Використання : підходить для початкових ітерацій, добре для зовнішніх потоків навколо складної геометрії, добре для зсувних шарів і вільних потоків, не обмежених стіною

$Re = 1.98*10^6$$k$$\epsilon$

$k$$\omega$

$k$$\omega$$k$$\epsilon$

Плюси : чудово підходить для прикордонних шарів, працює при несприятливих градієнтах тиску, працює для сильних розділених потоків, струменів та вільних зсувних шарів

Мінуси : Час, необхідний для конвергенції, більший, об'єм пам'яті, Потрібна роздільна сітка біля стіни, передбачає раннє та надмірне розділення

Використання : внутрішні потоки, трубопроводи, струмінні потоки, вихори

$\omega$

$k$$\omega$

$k$$\omega$$k$$\epsilon$

$k$$\omega$

$k$$\omega$

Використання : зовнішня аеродинаміка, розділені потоки, прикордонні шари та несприятливі градієнти тиску

$k$$\epsilon$

То яка модель є найбільш підходящою?

$k$$\omega$

І не прийміть мого слова за це. У звіті « Аеродинамічний аналіз та оцінка коефіцієнта перетягу коефіцієнта перетягування велосипедних вершників з пробним часом » використовується модель SST. У цій роботі порівнюються всі результати моделей турбулентності для аеродинаміки велосипедистів і приходить до висновку, що модель SST дає найкращі загальні результати. Я цитую ці результати, оскільки число Рейнольда мудре і розмірне, велосипед найбільше наближається до вашого випадку, для якого доступні багато досліджень.

$k$$\epsilon$$k$$\epsilon$$k$$\epsilon$

Якщо у вас є кращі обчислювальні ресурси, займіться LES . Але я вважаю, що це не вимагається в цьому випадку, і це може бути не доречно. Я не маю досвіду роботи з LES, тому не можу коментувати.

Деякі цікаві ресурси:

1. Дім FOAM : Якщо ви хочете вивчати OpenFOAM поетапно

2. Останні досягнення в області чисельного моделювання турбулентних потоків

3. $21^{st}$

4. Моделі турбулентності та їх застосування для складних потоків

Все найкраще!

Ура!

Я не можу сказати, що це буде ідеальною відповіддю, але це має розпочати вас. Як буде видно, я не справжній експерт.

$\epsilon$$\omega$

У середній трійці SST (так мені кажуть) краще правильно прогнозувати поділ потоку. Інші двоє мають звичку не передбачати розлуку, коли слід. Зважаючи на те, що розділення загалом спричиняє тягнення, це може призвести до того, що дефектний дизайн здасться хорошим.

Хоча RSM, безумовно, буде кращим, якщо це можливо, це буде найбільш трудомістким, оскільки він додає 7 рівнянь поверх NS. 10 років тому, можливо, вам довелося б зробити тут жорсткий вибір. Ці дні ви повинні мати можливість обертати моделі RSM цього транспортного засобу за розумну кількість часу.

Я працював над дизайном Aero FSAE (відкритий колісний одномісний гоночний автомобіль) протягом останніх кількох місяців і вважав, що використання RSM є розумним для роботи на досить висококласному ноутбуці або будь-якому респектабельному настільному комп’ютері. Ви також можете знайти місця, де можна взяти напрокат час, якщо вам потрібно оцінити велику кількість ітерацій дизайну. Я можу додати назву компанії, яку ми використовували, яка була створена для запуску потрібного нам програмного забезпечення та допомагала нам з цінами студентів (хтось, будь ласка, прокоментує, якщо це підходить для SE).

Незначна дотична ситуація: я настійно рекомендую шукати документи (в ідеалі експериментальні), які можна використовувати для перевірки ваших методів. Ми впевнені, що змогли відтворити (в межах розуму) результати експериментів з вітроенергетичними тунелями, перш ніж приступити до виконання власних проектів. Також важливо запустити аналіз чутливості до сітки, щоб переконатися, що ви вирішили структуру потоку.

Також важливими є шари призми, що відходять від ваших поверхонь (для кращого вирішення прикордонних шарів).

Останнє: цей документ від людей у ​​Fluent трохи старий, але все ще дуже допомагав нам розпочати роботу. (вибачте за посилання scribd.

$k-\omega\:SST$

У випадку, якщо ви можете дозволити собі декілька моделей, я б використав різні моделі та порівняв. Таким чином ви можете визначити вплив моделі турбулентності у вашій конкретній програмі.

Чи можете ви уточнити, чи шукаєте ви оптимальне розподіл швидкостей, або якщо вас більше цікавить розділення?