Quali modelli di turbolenza sono adatti per l'analisi CFD su una carrozzeria ottimizzata?

Molti codici CFD commerciali e open source implementano diversi metodi di chiusura per il termine di accelerazione convettiva non lineare delle equazioni di Navier-Stokes (RANS) con media di Reynolds. Metodi comuni (noti anche come modelli di turbolenza ) includono

• Spalart – Allmaras (S – A)
• k – ε (k – epsilon)
• k – ω (k – omega)
• SST (trasporto di stress da taglio di Menter's)
• Modello di equazione di stress di Reynolds

Quali di questi sono adatti per la simulazione CFD di una carrozzeria ottimizzata? Lo scopo delle simulazioni è guidare l'affinamento della forma del corpo per ridurre al minimo le forze aerodinamiche di resistenza. Una risposta esemplare illustrerebbe brevemente i vantaggi e gli svantaggi di ciascun metodo per questa applicazione di simulazione.

Dettagli potenzialmente utili:

Il veicolo è un piccolo veicolo per una persona con dimensioni approssimative

• L = 2,5 m,
• W = 0,7 m, e
• H = 0,5 m.

Viaggerà a velocità comprese tra 0 m / se circa 12 m / s. Tutte e tre le ruote sono racchiuse nell'involucro della carrozzeria e il veicolo ha un'altezza da terra approssimativa di 15 cm, tranne vicino alle ruote, dove la scocca si estende fino a 1 cm dalla superficie stradale.

Normalmente le forze aerodinamiche a queste velocità sono quasi trascurabili, ma supponiamo che questo veicolo sia progettato per competere in una competizione "Super Chilometraggio" su una pista liscia, è molto leggero e utilizza componenti di trasmissione a basso attrito in tutto, quindi l'aerodinamica le forze hanno un effetto significativo sul consumo di carburante raggiungibile.

Il modello di turbolenza può fare una grande differenza nella tua simulazione . Ci sono molti modelli di turbolenza in giro. Diventa un lavoro duro selezionarne uno tra loro.

Non esiste un modello di turbolenza perfetto. Tutto dipende da diversi parametri come il numero di Reynold, se il flusso è separato, gradienti di pressione, spessore del limite e così via. In questa risposta, vengono fornite brevi informazioni su alcuni modelli popolari insieme a pro e contro e potenziali applicazioni. Tuttavia, gli utenti interessati possono vedere questo eccellente sito Web della NASA e i relativi riferimenti per saperne di più sulla modellazione delle turbolenze.

A) UN MODELLO DI EQUAZIONE:

1. Spalart-Allmaras

Questo modello risolve una variabile aggiuntiva per la viscosità di Spalart-Allmaras. Secondo un documento della NASA , ci sono molte modifiche in questo modello destinate a scopi specifici.

Pro : meno memoria intensiva, convergenza molto robusta e veloce

Contro : Non adatto per flusso separato, strati di taglio liberi, turbolenza in decomposizione, flussi interni complessi

Usi : calcoli in strati limite, intero campo di flusso in caso di separazione lieve o assente, applicazioni aerospaziali e automobilistiche, per calcoli iniziali prima di passare al modello superiore, calcoli di flusso comprimibile

Applicabilità al tuo caso : un buon candidato per ridurre i tempi di simulazione. È possibile prevedere la resistenza abbastanza bene con questo modello. Tuttavia, se si è interessati a conoscere la regione di separazione del flusso, questo modello non darà risultati altamente precisi.

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B) MODELLI A DUE EQUAZIONI:

1. $k$ - modello di turbolenza:$\epsilon$

Un modello generico . Questo modello risolve l'energia cinetica ( ) e la dissipazione turbolenta ( ). Le equazioni per questi modelli sono disponibili in questa pagina cfd-online. Questo modello richiede che le funzioni del muro siano calcolate per l'implementazione. Adatto solo per flussi completamente turbolenti.$k$$\epsilon$

Pro : semplice da implementare, convergenza rapida, predice i flussi in molti casi pratici, ottimo per l'aerodinamica esterna

Contro : Non adatto per getti assi-simmetrici, flussi di vortici e forte separazione. Sensibilità molto bassa per i gradienti di pressione avversi, difficile da avviare (necessità di inizializzazione con Spalart-Allmaras), non adatta per applicazioni vicino alla parete

Usi : adatto per iterazioni iniziali, buono per flussi esterni attorno a geometrie complesse, buono per strati di taglio e flussi liberi non limitati

Applicabilità nel tuo caso : sebbene questo modello sia buono per il calcolo del corpo bluff esterno, è adatto solo per flussi turbolenti. Poiché le velocità sono basse, il flusso subirà una transizione da laminare a turbolento ( max usando questo calcolatore ). Potresti beneficiare meglio con una variante come il modello - . k $Re = 1.98*10^6$$k$$\epsilon$

2. - modello di turbolenza$k$$\omega$ :

Risolve per e frequenza di turbolenza . Fornisce risultati migliori per flussi vicino alle pareti. Prevede la transizione (anche se a volte presto). Abbastanza sensibile all'ipotesi iniziale e quindi poche iterazioni iniziali vengono eseguite con il modello - . Questo articolo offre un trattamento vicino alla parete per questo modello. ω k $k$$\omega$$k$$\epsilon$

Pro : eccellente per strati limite, funziona con gradiente di pressione avverso, funziona per flussi separati forti, getti e strati di taglio liberi

Contro : il tempo richiesto per la convergenza è maggiore, memoria intensa, richiede una risoluzione mesh vicino al muro, prevede una separazione anticipata ed eccessiva

Usi : flussi interni, flussi di tubi, flussi di jet, vortici

Applicabilità nel tuo caso : non completamente adatto al tuo caso poiché i valori del livello limite dipendono fortemente dal flusso libero . Ciò richiede una griglia molto fine da risolvere e quindi lunghi tempi di calcolo. Inoltre non tiene conto del trasporto di turbolenti sollecitazioni di taglio.$\omega$

3. - SST$k$$\omega$

Il meglio di entrambi i mondi! Questo modello ha una funzione di fusione che usa - vicino al muro e - nel flusso libero. Non utilizza le funzioni muro. Tutte le varianti di questo modello sono disponibili in questa pagina della NASA .ω k $k$$\omega$$k$$\epsilon$

Pro : tiene conto dello stress da taglio turbolento offrendo tutti i vantaggi del modello - , previsione altamente accurata di separazione e transizione, flusso libero molto buono e risultati dello strato limite$k$$\omega$

Contro : Non adatto per flussi di taglio e vortice liberi tanto quanto lo standard - , Non adatto per flussi di getto, Richiede una risoluzione a maglia fine vicino alle pareti$k$$\omega$

Usi : aerodinamica esterna, flussi separati, strati limite e gradienti di pressione avversi

Applicabilità nel tuo caso : altamente applicabile. Se vuoi risultati migliori, usa una variante del modello sst che usa - RNG o un modello realizzabile lontano dalle pareti$k$$\epsilon$

Quindi quale modello è più appropriato?

La mia ipotesi sarebbe il modello - SST. Dal momento che fornirà una migliore transizione, separazione e funziona anche con gradienti di pressione avversi, otterrai una migliore resistenza alla frizione . Allo stesso tempo, funziona ben lontano dalle pareti, il che ti darà una buona resistenza alla pressione e quindi una resistenza parassita . Otterrai una migliore visualizzazione del flusso. Puoi benissimo usare il modello Spalart-Allmaras, ma se vedi questo studio , noterai quanta differenza fa il modello SST.$k$$\omega$

E non crederci sulla parola. Un rapporto su " Analisi aerodinamica e valutazione del coefficiente di resistenza dei ciclisti in prova a cronometro " utilizza il modello SST. Questo documento confronta tutti i risultati dei modelli di turbolenza per l'aerodinamica dei ciclisti e giunge alla conclusione che il modello SST offre i migliori risultati complessivi. Sto citando questi risultati perché il numero di Reynold è saggio e le dimensioni sagge, una bicicletta si avvicina di più al tuo caso, per il quale sono disponibili tonnellate di studi.

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

Se disponi di migliori risorse computazionali, scegli LES . Ma penso che non sia richiesto in questo caso e potrebbe non essere appropriato. Non ho esperienza con LES, quindi non posso commentare.

Alcune risorse interessanti:

1. The FOAM house : se vuoi imparare OpenFOAM passo dopo passo

2. Recenti progressi nella modellistica numerica di flussi turbolenti

3. $21^{st}$

4. Modelli di turbolenza e loro applicazione a flussi complessi

Ti auguro il meglio!

Saluti!

Non posso dire che questa sarà la risposta ideale, ma dovrebbe iniziare. Come sarà evidente, non sono un vero esperto.

$\epsilon$$\omega$

Entro la terza metà, SST è (così mi viene detto) meglio nel prevedere correttamente la separazione del flusso. Gli altri due hanno l'abitudine di non prevedere la separazione quando dovrebbero. Dato che la separazione generalmente causa resistenza, questi potrebbero far sembrare un design difettoso.

Sebbene RSM sarebbe sicuramente preferito, se possibile, richiederà più tempo perché aggiunge 7 equazioni sopra NS. 10 anni fa, avresti potuto fare una scelta difficile qui. In questi giorni dovresti essere in grado di girare i modelli RSM di questo tipo di veicolo in tempi ragionevoli.

Ho lavorato su un progetto aeronautico FSAE (monoposto a ruote aperte) da un paio di mesi e ho trovato ragionevole l'uso di RSM su un laptop di fascia alta o su un desktop di gioco rispettabile. È inoltre possibile trovare luoghi in cui è possibile noleggiare il runtime se è necessario valutare un gran numero di iterazioni di progettazione. Posso aggiungere il nome di una società che abbiamo utilizzato che è stato creato per eseguire il software di cui avevamo bisogno e ci ha aiutato con i prezzi degli studenti (qualcuno per favore commenta se è appropriato per SE).

Un po 'tangente: ti consiglio vivamente di cercare documenti (idealmente sperimentali) che puoi usare per validare i tuoi metodi. Ci siamo assicurati di poter ricreare (entro limiti ragionevoli) i risultati degli esperimenti in galleria del vento prima di procedere con la realizzazione dei nostri progetti. È anche importante eseguire l'analisi della sensibilità della mesh per assicurarsi di risolvere la struttura del flusso.

Inoltre, gli strati di prismi che escono dalle tue superfici (per risolvere meglio gli strati limite) sono importanti.

Ultimo: questo documento della gente di Fluent è un po 'vecchio, ma è stato ancora molto utile per iniziare. (scusate il link scribd.

$k-\omega\:SST$

Nel caso in cui tu possa permetterti più simulazioni, utilizzerei diversi modelli e li confronterei. In questo modo è possibile identificare l'influenza del modello di turbolenza nella propria applicazione specifica.

Potresti chiarire se stai cercando una distribuzione ottimale della velocità o se sei più interessato alle separazioni?