8m×6m风洞第一试验段大气边界层模拟

2024-04-22

8m×6m风洞第一试验段大气边界层模拟(共3篇)

篇1:8m×6m风洞第一试验段大气边界层模拟

振动尖塔对风洞模拟大气湍流边界层的作用

针对大气边界层风洞模拟中常常出现的湍流度随高度衰减太快的问题,本文尝试了一种新的被动模拟方法--振动尖塔法.该方法主要采用了具有弹性底座的`尖塔型旋涡发生器.尖塔群受风洞自由来流驱动,发生随机振动,向下游流场注入了强烈的低频扰动,致使试验区的湍流度、积分尺度和风谱惯性子区的宽度都明显增加,改善了风洞的模拟性能.

作 者:陈凯 毕卫涛 魏庆鼎  作者单位:北京大学湍流与复杂系统研究国家重点实验室,北京,100871 刊 名:空气动力学学报  ISTIC EI PKU英文刊名:ACTA AERODYNAMICA SINICA 年,卷(期): 21(2) 分类号:O357 关键词:风工程   大气边界层风洞   旋涡发生器   振动   湍流度  

篇2:8m×6m风洞第一试验段大气边界层模拟

8m×6m低速风洞技术改造研究

8m×6m风洞是亚洲最大的低速风洞,为了不断满足国民经济发展对风洞试验的要求,为了解决本身存在的问题,8m×6m风洞运行来首次进行了大规模技术改造.采用了自行研制和引进改进相结合的`方式,圆满地完成了改造,使该风洞的试验能力提高到了一个新的水平.

作 者:叶吉成 肖京平李德祥 高业芝 作者单位:中国空气动力研究与发展中心,刊 名:流体力学实验与测量 ISTIC EI PKU英文刊名:EXPERIMENTS AND MEASUREMENTS IN FLUID MECHANICS年,卷(期):15(3)分类号:V211.74+2关键词:设备改造 风洞 动力系统 局域网络

篇3:8m×6m风洞第一试验段大气边界层模拟

数值风工程就是通过计算机数值模拟的方法来研究风工程问题,是近年来兴起的发展很快的一门学科,采用数值模拟方法来预测和评估建筑物的风压分布和周边的风环境问题已越来越被学术界和工程界所接受。风洞模拟试验是风工程研究的一种重要手段,在边界层风洞中正确复现大气边界层流动特性,是试验结果可信的必要条件,也是风工程研究的重要基础工作。

本文就是针对这种情况用数值模拟的方法(CFD)对风洞中的大气边界层进行了研究,模拟了在风洞中粗糙元和大气边界层之间的关系。进行数值模拟时的主要手段是CFD技术,但在进行模拟时有诸多因素会直接影响计算结果的收敛性和精确性,如湍流模型、边界条件、网格划分等等。其中湍流模型的合理选择就是其中重要的因素之一,也引起研究人员的广泛关注。本文就是通过选取钝体绕流模拟过程中常见的湍流模型,包括RNG κ-ε模型、realizableκ-ε模型、SSTκ-ω模型、标准κ-ω模型、RSM模型,来研究风洞中第二试验段得到的风速廓线,通过与试验中得到的风速廓线的比较,选取合适的湍流模型对大气边界层风洞进行模拟。

1湍流模型

湍流是空间中不规则和时间上无秩序的一种非线性的流体运动,这种运动表现出非常复杂的流动状态。从物理结构上说,湍流可看作是各种不同尺度的涡叠合而成的流动。这些涡的大小及旋转轴的方向分布是随机的。大尺度的涡主要由流动的边界条件决定,其尺寸可以与流场的大小相比拟,是引起低频脉动的原因。小尺度的涡主要由粘性力所决定,其尺寸可能只有流场尺度的千分之一量级,是引起高频脉动的原因。大尺度的涡不断从主流获得能量,通过涡旋的相互作用,能量逐渐向小尺度涡传递,小尺度涡由于流体粘性的作用不断消失,机械能就转化(或者耗散)为流体的热能。同时,由于边界的作用、扰动及速度梯度的作用,新的涡旋又不断产生,这就构成了湍流运动。大气的湍流运动就是这样一种不同尺度涡旋不断产生、转换和耗散的过程。

许多研究人员从不同的角度对湍流的机理进行了研究,诸如大涡模拟,直接数值模拟等。这些湍流机理,有的虽然概念和机理清晰,但由于所解的偏微分方程过于庞大、复杂,所以距离解决工程实际问题为期尚远。因此,工程上目前对湍流流动的计算最常用的方法仍然是各种湍流模型。所谓湍流模型就是依据湍流的理论知识、实验数据,对Reynolds应力做出各种假设,从而使湍流的平均Reynolds方程封闭。

2数学模型

由于研究的大气边界层是中性的层结,在该层中动量和热量可以认为是随高度不变的,这时位温分布是均匀的,湍流运动如在均匀流体中一样,湍流运动加强的程度完全取决于平均运动所提供的动能多少。这是近地层大气最理想、最简单的情况,于是,对于我们所要研究的具体问题其控制方程为:

连续性方程:undefined

动量方程:undefined

3物理模型的建立

3.1 风洞介绍

该风洞为直流吸入式,风扇安置在风洞的尾部,主要分为入口段、整流段、收缩段、第一实验段、第二实验段、变径段和动力段。在第一实验段的上部顶板处安有可调顶板以利于消除轴向压力梯度的影响,调节范围为0~0.1 m。风洞第一试验段进口Hin=0.4 m,第二试验段进口Hout=0.5 m。风洞结构如图1所示。

3.2 几何模型的建立和网格的划分

通过二维计算区域获得的大气表面层流场与三维风洞中心截面流场的比较发现两者之间相差的不大,为了节省计算时间和加快研究进程,本文通过模拟二维计算区域来分析数值风洞中粗糙元是如何影响大气边界层的。在进行数值模拟的时候采用的是几何形状规则的长方形粗糙元,考虑到风洞顶端有可调顶板,下面铺设有粗糙元,因此采用块结构化网格进行划分。即把整个风洞分为三个块:可调顶板、风洞部分、底部粗糙元。块与块之间的耦合通过交界区域中信息的传递来实现。

3.3 边界条件的设定

进口条件设置为速度进口,进口风速Uin 为在x 方向上取为6 m/s,y 方向上为0,进口气流的湍流强度设置为2%,水利直径为0.4 m。

出口条件设置为压力出口,出口边界的静压为0 Pa,回流条件设置为湍流参数设置,湍流强度2%,水利直径为0.5 m。

上下壁面的处理就采用Fluent 中默认的设置,即设置为无滑移边界条件。

亚松弛因子采用Fluent 默认的值,如果求解过程发现收敛速度变慢,则可以调节亚松弛因子的值来改变收敛速度,但并不会改变求解结构的精确度。

4模拟结果及分析

在进行数值模拟的时候选取的是粗糙元铺设一定的条件,通过在第二试验段得到的风速轮廓线的比较,与实验结果得到的风速廓线相近的湍流模型就是合适的湍流模型,以下就是各个湍流模型下得到的风速轮廓线。

图2所示的是在第二试验段得到的风速轮廓线,从整体上看都满足指数函数的变化规律,在风洞的下底面风速廓线基本都是一样的,不同的地方是在风洞的充分发展段。SSTκ-ω模型和标准κ-ω模型得到的风速廓线和其他相比有很大的差距,同时得到的空气动力学粗糙度和大气边界层厚度比较小,RNGκ-ε模型、realizableκ-ε模型和RSM模型得到的风速廓线和实验得到的风速廓线相比误差不是很大,都在工程允许的范围之内,并且这三种模型得到的大气边界层厚度和空气动力学粗糙度都与实验得到的比较接近,其中RSM模型最接近,其次是RNGκ-ε模型,最后是realizableκ-ε模型。其中实验得到的空气动力学粗糙度大于模拟所得到的,这是因为数值风洞中对风洞壁面及粗糙元表面都使用光滑壁面来分析问题,求解时对壁面附近也是采用标准壁面函数来处理,而实验模拟时,因为实际风洞中本身壁面具有一定的粗糙度,而且粗糙元的形状及风洞中的其他因素都会导致模拟时流场分布发生变化,所以这些因素都会转化成空气动力学粗糙度,造成空气动力学粗糙度的增大。不同条件下得到的空气动力学粗糙度和边界层厚度见表达1。

5结语

比较表明,湍流模型的选择对计算结果有着非常明显的影响,采用不同的湍流模型的计算结果也有着很大的不同。RSM模型得到的大气边界层厚度和空气动力学粗糙度都与实验得到的比较接近,但RSM模型要多求解6个雷诺应力的微分方程,计算量大,对计算机的要求较高。RNG k-ε模型是标准k-ε模型的改进形式,它通过修正湍流粘度,考虑了平均流动中的旋转及旋流流动情况,应用在具体算例中的数值模拟结果比应用标准模型的数值模拟结果有了很大的改进,并且得到的模拟结果和实验得到的结果相比在误差的允许范围之内。

通过上面的比较,建议在模拟大气边界层的风洞时,一般宜采用RNG k-ε模型, 相对于雷诺应力模型(RSM),它们的计算时间少,精度也能够满足工程应用初步设计的要求。在计算资源和时间允许的情况下,建议使用雷诺应力模型。

摘要:风洞模拟试验是风工程研究的一种重要手段,在对大气边界层风洞进行数值模拟的时候,湍流模型的选取是影响模拟计算结果的至关重要的因素之一,本文针对大气边界层的风洞模型为考察对象对湍流模型进行了考察,考虑了各种湍流模型对计算结果的影响,并与实验结果进行了对比,旨在得出大气边界层风洞模拟中比较适合的湍流模型。研究发现在模拟大气边界层的风洞时,一般宜采用RNG k-ε模型,在计算资源和时间允许的情况下,建议使用雷诺应力模型。

关键词:空气动力学粗糙度,大气边界层厚度,湍流强度

参考文献

[1]刘小平,董治宝.空气动力学粗糙度的物理与实践意义[J].中国沙漠,2003,(23):337-346.

[2]刘小平,董治宝.砾石床面的空气动力学粗糙度[J].中国沙漠,2003,(23),1:38-45.

[3]曾锴,汪丛军,黄本才,周大伟,等.计算风工程中几个关键影响因素的分析与建议[J].2007,(12):504-508.

[4]金新阳,杨伟,金海,等.数值风工程中湍流模型的比较研究[J].建筑科学,2006,(10).

[5]王福军.计算流体动力学分析[M].北京:清华大学出版社,2004.

[6]Fang C,Sill BL.Aerodynamic roughness length:correlation with roughness elements[A].8thInt.Conf.Wind Eng.London,Cana-da,8-12July1991.

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