CN104834829B - 脉动压力数值预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种脉动压力数值预测方法，其采用了RANS‑LES混合方法，即：利用RANS模拟高频小尺度运动占主导地位的近壁区域，同时采用LES计算低频大尺度运动占优的非定常分离流动区域，并应用基于层级结构的非结构自适应网格方法，刻画非定常流场，捕获非定常流动特征。本发明所用到的基于层级结构的非结构自适应网格方法具有可针对任意类型的非结构网格单元，灵活程度高；新生成单元的邻居模板个数不会退化；基于带权重的变量梯度的自适应判据准则简单、高效、准确；自动化程度高，与求解过程完全耦合。

Description

脉动压力数值预测方法
技术领域
本发明是一种高效的脉动压力数值预测方法，用于高效高精度地计算飞行器旋涡主导的非定常流动，精确刻画非定常流场，高效准确地获取飞行器的脉动压力。
背景技术
飞行器的脉动压力的研究在飞行器动态气动特性的研究中占有重要地位。脉动压力是由飞行器绕流的湍流边界层、分离流、振荡激波等因素产生的。产生脉动压力的机制主要是来流和边界层的湍流特性、绕流分离特性和激波振荡特性这些局部复杂的流动特性。
对数值预测脉动压力来说，需要准确、成熟的高雷诺数非定常模拟方法。大量的测量和飞行试验表明，脉动压力的频率范围很广，从几赫兹到几千赫兹，这要求数值模拟的时间步长应该尽可能小同时统计时间应该尽可能长，这使得计算的开销特别大。另一方面，复杂外形的脉动压力往往是由复杂的流动特征引发的，例如大分离、剪切层不稳定、涡干扰等，对这些复杂的流动现象的准确模拟到目前为止仍然是CFD所面临的一项重要挑战，准确获得脉动压力的前提是准确的捕获复杂流动特征的时均量和瞬时量。大涡模拟(LargeEddy Simulation，LES)通过模化小尺度涡，直接计算大尺度非定常及分离流动，在针对复杂流动现象的模拟上体现出明显的优势，然而对高雷诺数流动的苛刻网格要求，尚不完全成熟的近壁面模化方法严重的制约了LES在工程实际中的应用。近年来兴起的多种RANS-LES混合方法综合RANS和LES各自的优点，这些方法的共同思想是采用RANS高效可靠地模拟高频小尺度运动占主导地位的近壁区域，同时采用LES准确计算低频大尺度运动占优的非定常分离流动区域。RANS-LES混合方法是当前有限计算资源条件下处理高雷诺数大分离复杂流动的合理选择。另一方面，即使是采用RANS-LES方法，仍然需要比传统RANS方法更好的网格以捕获复杂流动特征，当前在网格因素上的严重不足强烈的制约了RANS-LES混合方法在脉动压力预测等涉及复杂流动模拟上的进一步应用。
传统的非结构网格自适应方法使用基于标准模板的网格加密方式。这种方法的优点是在加密过程中不会出现悬挂点，不必修改流场求解器。其缺点在于只能采用加密模板，适用的网格类型少，自适应过程不灵活，自适应加密后单元的邻居数量有可能会减少，不利于当前基于格心格式的流场解算器。
发明内容
本发明解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供高效的脉动压力数值预测方法，可方便的与现有技术方法结合，解决脉动压力预测过程中对非定常流场模拟计算精度的需求。
本发明的脉动压力数值预测方法，其采用了RANS-LES混合方法，即：利用RANS模拟高频小尺度运动占主导地位的近壁区域，同时采用LES计算低频大尺度运动占优的非定常分离流动区域，并且应用基于层级结构的非结构自适应网格方法，刻画非定常流场，捕获非定常流动特征，该脉动压力数值预测方法步骤包括：
步骤一，初始流场求解步骤
选取初始网格采用所述RANS-LES混合方法计算一个初始流场
步骤二，标记需要加密的网格单元步骤
使用带权重的变量梯度自适应判据准则，判断所述初始流场中哪些网格单元位于流动变化剧烈的区域，对这些所述网格单元进行标记；
步骤三，加密标记的网格单元步骤
对步骤二中被标记的所述网格单元，采用所述基于层级结构的非结构自适应网格方法进行加密，获得新的自适应后的网格；
步骤四，自适应流场求解步骤
利用步骤三获得的新的自适应后的网格，采用所述RANS-LES混合方法计算再次进行流场计算，获得更精细的自适应流场；
步骤五，脉动压力信息提取步骤
从步骤四获得的自适应流场中利用数学方法计算出所需的脉动压力数值。
优选所述RANS-LES混合方法采用基于延迟分离涡模拟的高效RANS-LES混合方法。
优选通过不断循环重复所述步骤二至所述步骤四，能够获得更加精确的自适应流场。
优选所述基于层级结构的非结构自适应网格方法能够针对任意类型的非结构网格单元。
优选所述基于层级结构的非结构自适应网格方法采用基于面数据结构的层级自适应加密方法。
本发明与现有技术相比的优点在于：本发明所用到的基于层级结构的非结构自适应网格方法具有可针对任意类型的非结构网格单元，灵活程度高；新生成单元的邻居模板个数不会退化；基于带权重的变量梯度的自适应判据准则简单、高效、准确；自动化程度高，与求解过程完全耦合。
附图说明
图1为已有的基于模板的非结构网格自适应方法的加密模板。
图2为本发明的方法中基于层级结构的非结构自适应网格方法对不同类型网格单元的加密。
图3(a)和(b)为应用本发明后自适应前后的网格对比图。
图4为采用本发明后自适应前(a)和自适应后(b)的非定常流场细节刻画。
图5为本发明的脉动压力数值预测方法的流程图。
具体实施方式
在本发明所用到的方法中，采用的是基于层级结构的非结构网格自适应方法。
对RANS-LES混合方法，采用的是基于DDES的混合方法。DDES方法简单高效，只需在传统RANS方法的湍流模型中作很少的修改。
本发明方法的流程如图5所示。
1初始流场求解
首先利用初始网格计算一个初始流场，用作后续的网格自适应。非定常的复杂流场的计算采用的是RANS-LES混合方法。RANS-LES混合方法采用的是基于延迟分离涡模拟(DDES)的高效混合方法。
2标记需要加密的单元
使用带权重的变量梯度自适应判据准则，判断初始流场中哪些网格单元位于流动变化剧烈的区域，对这些网格单元进行标记(如图2所示)，用于后续的自适应加密。
3加密标记的网格单元
对已经被标记的网格单元，采用基于层级结构的自适应方法进行加密，获得新的自适应后的非结构网格(如图2所示)。通过自适应加密，使得流动变化剧烈的区域获得更高的分辨率。
4自适应流场求解
利用自适应后的网格，再次进行流场求解，获得更精细的流场。第2步至第4步可重复多次，直到获得满意的结果为止。
5脉动压力信息提取
从最终的自适应流场中利用数学方法提取所需的脉动压力信息。
本发明采用基于延迟分离涡模拟(DDES)的高效RANS-LES混合方法对非定常流场进行模拟，有效的处理脉动压力预测中的非定常流动，同时采用基于层级结构的非结构自适应网格方法，准确刻画非定常流场的细致信息，满足RANS-LES混合方法对计算网格的需求。两者结合可有效的分辨复杂流动的流场结构，从而高效准确地提取脉动压力。
采用基于层级结构的非结构自适应网格方法提高非定常流场细节的分辨精度，满足RANS-LES混合方法对计算网格的需求。
基于层级结构的非结构自适应网格方法可针对任意类型的非结构网格单元。
基于层级结构的非结构自适应网格方法采用基于面数据结构的层级自适应加密方法。
基于层级结构的非结构自适应网格方法采用带权重的变量梯度的自适应判据准则。
基于层级结构的非结构自适应网格方法能够与非定常流场完全自动化耦合。
以上对本发明的优选实施方式进行了说明，但本发明并不限定于上述实施例。对本领域的技术人员来说，在权利要求书所记载的范畴内，显而易见地能够想到各种变更例或者修正例，当然也属于本发明的技术范畴。
本发明未详细描述内容为本领域技术人员公知技术。

Claims (3)

1.一种脉动压力数值预测方法，用于飞行器脉动压力的研究，其采用了RANS-LES混合方法，即：利用RANS模拟高频小尺度运动占主导地位的近壁区域，同时采用LES计算低频大尺度运动占优的非定常分离流动区域，其特征在于：应用基于层级结构的非结构自适应网格方法，刻画非定常流场，捕获非定常流动特征，该脉动压力数值预测方法步骤包括：
步骤一，初始流场求解步骤
选取初始网格采用基于延迟分离涡模拟(DDES)的所述RANS-LES混合方法计算一个初始流场
步骤二，标记需要加密的网格单元步骤
使用带权重的变量梯度自适应判据准则，判断所述初始流场中哪些网格单元位于流动变化剧烈的区域，对这些所述网格单元进行标记；
步骤三，加密标记的网格单元步骤
对步骤二中被标记的所述网格单元，采用所述基于层级结构的非结构自适应网格方法进行加密，获得新的自适应后的网格；
步骤四，自适应流场求解步骤
利用步骤三获得的新的自适应后的网格，采用基于延迟分离涡模拟(DDES)的所述RANS-LES混合方法计算再次进行流场计算，获得更精细的自适应流场；
步骤五，脉动压力信息提取步骤
从步骤四获得的自适应流场中利用数学方法计算出所需的脉动压力数值。
2.根据权利要求1所述的脉动压力数值预测方法，其特征在于：通过不断循环重复所述步骤二至所述步骤四，能够获得更加精确的自适应流场。
3.根据权利要求1所述的脉动压力数值预测方法，其特征在于：所述基于层级结构的非结构自适应网格方法能够针对任意类型的非结构网格单元。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112577657B (zh) * 2020-12-17 2022-09-06 中国航天空气动力技术研究院 一种分离激波振荡产生的脉动载荷快速预测方法
CN113361032B (zh) * 2021-06-03 2023-11-10 西安交通大学 一种考虑流场时空演化的网格无关性分析方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7359841B1 (en) * 2001-06-21 2008-04-15 Hixon Technologies, Ltd. Method and system for the efficient calculation of unsteady processes on arbitrary space-time domains
CN104091085A (zh) * 2014-07-18 2014-10-08 安徽工业大学 基于螺旋桨尾流压力脉动计算的空化噪声特征估计方法
CN104102783A (zh) * 2014-07-18 2014-10-15 安徽工业大学 一种关于水下螺旋桨梢涡空化的数值预报方法

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8200459B2 (en) * 2008-06-13 2012-06-12 Airbus Espana, S. L. Methods and systems for generating suitable meshes for hybrid RANS/LES modelling

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7359841B1 (en) * 2001-06-21 2008-04-15 Hixon Technologies, Ltd. Method and system for the efficient calculation of unsteady processes on arbitrary space-time domains
CN104091085A (zh) * 2014-07-18 2014-10-08 安徽工业大学 基于螺旋桨尾流压力脉动计算的空化噪声特征估计方法
CN104102783A (zh) * 2014-07-18 2014-10-15 安徽工业大学 一种关于水下螺旋桨梢涡空化的数值预报方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Detached eddy simulation of massively separated flows;Strelets M K;《AIAA 2001-0879》;20010111;第1-17页 *
刘振皓等.航天飞行器脉动压力数值计算方法综述.《强度与环境》.2013,第40卷(第6期), *
基于RANS-LES混合方法的翼型大迎角非定常分离流动研究;刘周等;《航空学报》;20140225;第35卷(第2期);第372-378页 *

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