Какие модели турбулентности подходят для анализа CFD на обтекаемом кузове транспортного средства?

Многие коммерческие и открытые коды CFD реализуют несколько методов замыкания для нелинейного члена конвективного ускорения в усредненных по Рейнольдсу уравнениях Навье-Стокса (RANS). Общие методы (также известные как модели турбулентности ) включают

• Спаларт – Аллмарас (S – A)
• k – ε (k – эпсилон)
• k – ω (k – омега)
• SST (Транспортный стресс Ментера)
• Модель уравнения напряжения Рейнольдса

Какие из них подходят для моделирования CFD обтекаемого кузова? Целью моделирования является руководство по уточнению формы тела для минимизации аэродинамических сил сопротивления. Примерный ответ кратко обрисовал бы преимущества и недостатки каждого метода для этого приложения моделирования.

Потенциально полезные детали:

Транспортное средство - маленький автомобиль с одним человеком с приблизительными размерами

• L = 2,5 м,
• W = 0,7 м и
• H = 0,5 м

Он будет двигаться со скоростью от 0 м / с до приблизительно 12 м / с. Все три колеса заключены в оболочку кузова, а дорожный просвет автомобиля составляет приблизительно 15 см, за исключением около колес, где корпус кузова проходит в пределах 1 см от поверхности дороги.

Обычно аэродинамические силы на этих скоростях практически ничтожны, но предположим, что это транспортное средство предназначено для участия в соревнованиях «Супер-миль» на гладкой трассе, очень легкое и использует компоненты трансмиссии с низким коэффициентом трения, поэтому аэродинамика силы оказывают существенное влияние на достижимый расход топлива.

Модель турбулентности может иметь большое значение в вашей имитации . Есть много моделей турбулентности. Выбор одного из них становится сложной задачей.

Идеальной модели турбулентности не существует. Все зависит от нескольких параметров, таких как число Рейнольда, от того, является ли поток разделенным, градиенты давления, толщина пограничного слоя и так далее. В этом ответе дается краткая информация о нескольких популярных моделях, а также плюсы и минусы и потенциальные приложения. Тем не менее, заинтересованные пользователи могут увидеть этот превосходный веб-сайт НАСА и ссылки на него, чтобы узнать больше о моделировании турбулентности.

А) ОДНА УРАВНИТЕЛЬНАЯ МОДЕЛЬ:

1. Спаларт-Аллмарас

Эта модель решает одну дополнительную переменную для вязкости Спаларта-Аллмараса. Согласно документу НАСА , существует много модификаций в этой модели, предназначенных для конкретных целей.

Плюсы : меньше памяти, очень надежная, быстрая конвергенция

Минусы : не подходит для разделенного потока, свободных слоев сдвига, затухающей турбулентности, сложных внутренних потоков

Использует : Расчеты в пограничных слоях, полное поле потока при слабом разделении или без разделения, аэрокосмические и автомобильные приложения, для начальных вычислений перед переходом к более высокой модели, вычисления сжимаемого потока

Применимость к вашему случаю : хороший кандидат для сокращения времени моделирования. Вы можете достаточно хорошо предсказать сопротивление с помощью этой модели. Однако, если вам интересно знать область разделения потока, эта модель не даст очень точных результатов.

________________________________________________________________________________

Б) ДВА УРАВНЕНИЯ МОДЕЛИ:

1. $k$$\epsilon$

$k$$\epsilon$

Плюсы : простота реализации, быстрая сходимость, предсказывает потоки во многих практических случаях, хорошо для внешней аэродинамики

Минусы : Не подходит для осесимметричных струй, вихревых потоков и сильного разделения. Очень низкая чувствительность к неблагоприятным градиентам давления, трудно запускается (требуется инициализация с помощью Spalart-Allmaras), не подходит для применения вблизи стен

Использование : Подходит для начальных итераций, подходит для внешних обтеканий сложной геометрии, подходит для сдвиговых слоев и свободных не пристенных ограниченных потоков.

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

$k$$\omega$

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

Плюсы : отлично подходит для пограничных слоев, работает при неблагоприятном градиенте давления, работает для сильных отрывных течений, струй и свободных слоев сдвига

Минусы : требуется больше времени для конвергенции, требуется много памяти, требуется разрешение сетки у стены, прогнозируется раннее и чрезмерное разделение

Использование : внутренние потоки, трубные потоки, струйные потоки, вихри

$\omega$

$k$$\omega$

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

$k$$\omega$

$k$$\omega$

Использование : внешняя аэродинамика, отдельные потоки, пограничные слои и неблагоприятные градиенты давления

$k$$\epsilon$

Итак, какая модель является наиболее подходящей?

$k$$\omega$

И не верьте мне на слово. В отчете « Аэродинамический анализ и оценка коэффициента аэродинамического сопротивления велосипедистов-гонщиков на время » используется модель SST. В этой статье сравниваются все результаты моделей турбулентности для аэродинамики велосипедистов и делается вывод о том, что модель SST дает наилучшие общие результаты. Я цитирую эти результаты, потому что по количеству и размерам Рейнольда велосипед подходит ближе всего к вашему случаю, для которого доступно множество исследований.

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

Если у вас есть лучшие вычислительные ресурсы, перейдите на LES . Но я чувствую, что это не требуется в этом случае, и это может быть неуместно. У меня нет опыта работы с LES, поэтому я не могу комментировать.

Некоторые интересные ресурсы:

1. The FOAM house : если вы хотите изучать OpenFOAM шаг за шагом

2. Последние достижения в численном моделировании турбулентных течений

3. $21^{st}$

4. Модели турбулентности и их применение в сложных потоках

Всего наилучшего!

Ура!

Я не могу сказать, что это будет идеальный ответ, но это должно помочь вам начать. Как будет видно, я не настоящий эксперт.

$\epsilon$$\omega$

В средней тройке SST (как мне говорят) лучше в правильном прогнозировании разделения потока. Два других имеют привычку не предсказывать разделение, когда они должны. Учитывая, что разделение обычно вызывает сопротивление, это может привести к неправильной конструкции, которая кажется хорошей.

Хотя RSM определенно предпочтительнее, если это возможно, оно будет наиболее трудоемким, поскольку оно добавляет 7 уравнений поверх NS. 10 лет назад вам, возможно, пришлось сделать трудный выбор здесь. В эти дни вы сможете обернуть модели RSM этого типа транспортного средства в разумные сроки.

Последние несколько месяцев я работаю над аэродинамикой FSAE (гоночный автомобиль с открытым колесом) и считаю, что использование RSM целесообразно для работы на ноутбуке довольно высокого класса или на любом уважаемом настольном компьютере с игровой платформой. Вы также можете найти места, где вы можете арендовать время выполнения, если вам нужно оценить большое количество итераций дизайна. Я могу добавить название компании, которую мы использовали, которая была создана для запуска необходимого нам программного обеспечения и помогла нам с ценами для студентов (кто-то, пожалуйста, прокомментируйте, если это подходит для SE).

Небольшое касание: я настоятельно рекомендую вам поискать документы (в идеале экспериментальные), которые вы можете использовать для проверки своих методов. Мы убедились, что сможем воссоздать (в пределах разумного) результаты экспериментов в аэродинамической трубе, прежде чем приступить к выполнению наших собственных проектов. Также важно выполнить анализ чувствительности сетки, чтобы убедиться, что вы решаете структуру потока.

Также важны призменные слои, выходящие с ваших поверхностей (для лучшего разрешения пограничных слоев).

Последнее: этот документ от людей из Fluent немного устарел, но все же очень помог нам начать работу. (извините за ссылку scribd.

$k-\omega\:SST$

Если вы можете позволить себе несколько симуляций, я бы использовал разные модели и сравнил. Таким образом, вы можете определить влияние модели турбулентности в вашем конкретном приложении.

Не могли бы вы уточнить, ищете ли вы оптимальное распределение скоростей или вас больше интересует разделение?