大涡模拟中入流边界脉动风速模拟相关参数取值分析
熊涛;吴玖荣
【摘 要】The modeling of the inlet fluctuated wind velocity in large eddy simulation plays an important effect on the precision of computational fluid dynamics numerical simulation of wind loads on buildings .Along with the application of DSRFG method in turbulence wind velocity , the study on lecting the reasonable numerical val-ues of some main parameters in this method was conducted in this paper .The key parameters mainly include:the discretized sampling number for the simulated energy spectrum of fluctuated wind speed , the number of tri-angular function ries in modeling the energy spectrum , the spatial and time scale parameter .The effect of the parameters on the simulated power spectrum and vertical spatial correlation of fluctuated wind speed were studied by an example of inlet fluctuated wind velocity simulation for the CFD application .Simulated results showed that the more scattered numerical values in spatial scale parameter were found to fit the empirical vertical spatial correlation of fluctuated wind speed .Finally a numerical simulation
of inlet fluctuated wind velocity was conducted in this study through DSRFG method with the propod values for the four parameters , and the sim-ulated results could reprent the von-Karman spectrum and its vertical spatial correlation with considerable pre-cision.%大涡模拟中入流边界条件脉动风速的处理对计算流体动力学的数值模拟结果的正确性和精度有着至关重要的影响,文章对在运用DSRFG法生成湍流脉动风的算法中,研究了几个相关参数(包括脉动风速能量谱离散化的区间样本数Kmax,能量谱密度模拟所选取三角级数向量组的个数N,空间尺度参数因子θ1和时间尺度参数因子θ2)的数值选取,对入流脉动风速功率谱和脉动风速竖向空间相关性模拟结果的影响。模拟计算结果表明:相对于其他3个参数,空间尺度参数因子θ1的选取相对比较离散。结合DSRFG算法和文章提出的最佳参数取值,模拟得到与实际大气风场特性吻合较好的冯卡门谱及其竖向相关特征。
【期刊名称】《广州大学学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2014(000)003
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【总页数】8页(P60-67)
【关键词】DSRFG;脉动风速谱;竖向相关性;大涡模拟;连续性条件
【作 者】熊涛;吴玖荣
【作者单位】广州大学广州大学-淡江大学工程结构灾害与控制联合研究中心,广东广州 510006;广州大学广州大学-淡江大学工程结构灾害与控制联合研究中心,广东广州 510006
【正文语种】陌生城市中 文
【中图分类】TU312.1
随着计算风工程的不断发展,结构风荷载数值模拟逐渐被广泛地应用到实际工程中,风围绕建筑物流动的核心问题是湍流问题.流体动力学模拟软件中自带的关于来流的湍流特性与实际的大气风场特性有一定的差距,因此,对计算流体动力学中来流入口边界条件中与实际大气特征相对应的脉动风速模拟研究是非常必要的.
通过在波长区间模拟能量谱E(k),得到空间相关的并与目标能量谱保持一致的速度场是湍流脉动风生成方法之一.该方法由KRAICHNAN于1970年提出[1],其显著优点是生成的
脉动速度场是连续的,不需要在生成脉动速度后再做进一步处理就能满足连续性方程,但仅能处理均匀和各项同性的脉动风速场问题.SMIRNOV[2]于2001年以KRAICHNAN的算法为基础,通过一系列比例和正交变换和对角化处理,可以形成具有非均匀和各项异性特征,且为高斯谱形式三维脉动风场的RFG算法.LI等[3]以SMIRNOV于2001年所提出的算法为基础,进一步发展了可以模拟具有任意能量谱(功率谱)形式的三维脉动风速的DSRFG法算法,此算法的模拟结果可以严格保证入口湍流满足连续性条件,入口湍流的空间相关性可通过相关性尺度因子进行调整;且每个入口边界点的脉动风速时程生成过程相互独立,适用于并行计算.CASTRO等[4]对运用DSRFG方法中着重对空间尺度因子和时间尺度因子的相关取值进行了相关讨论,提出了相应的MDSRFG算法.在上述两种基于DSRFG的算法中,在入口边界各点模拟风速生成的过程中,均采用了完全相同的一组相关参数,且对于如何选取空间尺度因子的数值,其中方法取值有较大的差异.
本文在LI等提出的DSRFG算法的基础上,进一步分析对比讨论了几个相关参数的数值选取,对入流边界条件脉动风速功率谱和脉动风速竖向空间相关性模拟结果的影响,以便得到具有与实际大气风场湍流吻合较好的冯卡门谱特征的空间脉动风速时程,用于计算流体动力学的大涡模拟方法分析中的入口边界各点的脉动风速时程输入.
1 DSRFG法原理
对于任一方向(此处假设为X方向)具有离散风速能量(功率)谱形式的脉动风速,其脉动速度场可以由下式模拟 :
其中,N为能量谱密度模拟时所选取三角级数向量组的个数为第n个三角级数向量组的一个样本,如果各向同性地分布于半径为k0的圆(2D)或球(3D)上,那么脉动风速能量谱满足以下关系:唐咨
其中,v0是任意方向的速度均方根值,E1(k)和E3(k)为2D和3D离散脉动风速能量谱,两者均只在k0处有一个非零值.因此对于具有任意形式的3D脉动风速能量谱E(k),均可以由一系列离散的E(km)组合构成:
其中,km为波长值,Kmax为能量谱密度离散化模拟所选取的区间样本数.
将上式两边求和,令 i=1,2,3,
其中,pm,n和 qm,n分别是的向量形式.若使得 pm,n和 qm,n满足:
其中,a∈U(0,1),pm,n和 qm,n可使得下式成立:
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1.1 均匀各向同性脉动风速功率谱
脉动风速功率谱能够表示脉动风的能量在频率域中的分布情况,根据大量的实测结果分析,认为冯卡门功率谱较符合脉动风速的统计特性[3-5],对于均匀各向同性的湍流流场,3 个方向的脉动风速谱,其表达式如下:
则有:E(k)=3Su(f),u(x,t)可由三角级数函数叠加合成脉动速度场[3]:
其中,pm,n和 qm,n由下式产生:
上式中N(0,2πfm),fm=kmUavg,fm 为频率,Uavg为平均风速,Ls为反映湍流特征的空间尺度参数,与模拟脉动风速各方向功率谱积分尺度有如下关系(Ls=θ1为空间尺度参数因子).k0为能量谱峰值所对应的波长值,其数值可用1/Ls来近似表达[9].文献[4]则进一步引入时间尺度参数τ0,以反映湍流特征的时间相关性,此时式(10)相应演化为
报告的特点
上式中τ0=,θ为与所模拟能量谱的谱
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2特征相关的调整因子.
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1.2 非均匀各向异性脉动风速功率谱
实际大气中的风场不仅是某一方向非均匀,而且空间上也是各向异性的,3个方向的冯卡门脉动风速谱可由下列公式表达:
前述缩尺和正交分解方法只能改变速度场的幅值,所得到的风速谱是各向同性而非各向异性.由于 pm,n和 qm,n是根据 E(km)来确定的,而 km,n决定了E(km)的空间分布情况,所以对于非均匀各向异性分布的能量谱,km,n需做出相应的调整和改变[3].
首先确定 pm,n和 qm,n:
其中为三向的0-1正态分布,这样就可以直接确定三个方向的目标能量谱,获得pm,n和qm,n后通过下列方程改变 km,n在球面的分布:
这些方程将均匀分布在球面的km,n,根据目标谱的各向异性和非均匀性重新排列,使脉动风速的连续性(divergence-free)条件自动满足.
1.3 脉动风速的空间相关性和时间相关性
文献[3-4]均已证明当采用式(10)~(12),式(16)~(17)模拟脉动风速时,各风速模拟点之间的竖向空间相关性可以用下式来加以表达.
文献[4]进一步证明了各风速模拟点的自相关函数(时间相关性),可以用下式来加以表达.
腌制鸡翅的方法式(19)~(20)中出现的Ls,τ0分别称为空间尺度参数和时间尺度参数,其作用主要是通过调整这两个参数的数值,使得借助DSRFG算法模拟得到的各点脉动风速之间的空间相关性和时间相关性与目标谱(实际大气风场湍流谱)的空间相关性和时间相关性尽量吻合.
文献[3]针对其中算例,仅对Ls建议采取如下取值:
文献[4]针对其中的算例,对 Ls,τ0建议采取如下取值:
从式(21)~(22)可见,对Ls如何取值,两文献的差异值较大,Ls,τ0的估计方法主要是通过把模拟脉动风速谱和目标谱的空间和时间相关性曲线进行拟合得到,因此其较为准确的数值与风速模拟点的具体谱特征相关.由于实际大气风场湍流谱的空间相关性,各国家规范
均有较为详细的经验公式.而对于时间相关性函数缺乏统一的经验公式,主要通过模拟点的脉动风速功率谱来间接加以保证.