CN109858148A - 一种基于部分滤波的湍流计算方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于部分滤波的湍流计算方法。所述基于部分滤波的湍流计算方法包括如下步骤:步骤一:采用滤波方法对速度变量进行分解为可解尺度和亚滤波脉动尺度,建立滤波后可解尺度的N‑S方程;步骤二:以SSTk‑ω模型为基础,建立亚滤波运动尺度的改进SST‑PANS模型,建立湍流动能占比函数,对N‑S方程湍流应力项进行封闭;步骤三:根据方块钝体流场的计算条件,划分计算网格;步骤四:采用有限体积法,在步骤三的网格中心上建立步骤一和步骤二中的离散方程,对方程计算得到收敛的流场结果。

Description

一种基于部分滤波的湍流计算方法
技术领域
本发明涉及一种基于部分滤波的湍流计算方法,属于计算流体力学技术领域。
背景技术
湍流流动中所有流动特性以一种随机、浑沌的方式变化,从物理结构角度可将湍流看作各种不同尺度的涡的叠加。大尺度涡结构主要由流动的边界条件决定,主要受惯性影响,是引起低频脉动的原因;小尺度涡主要是由粘性力决定,是引起高频脉动的原因。湍流流动是一种高度非线性的复杂流动,可通过流动特性的平均值和脉动值的统计性质进行有效描述。现有的湍流模拟主要有三种基本的方法,按照可解尺度由小到大或计算量由大到小的顺序分别为:直接数值模拟(DNS)、大涡模拟(LES)和雷诺平均模型(RANS)。
针对壁面边界的解决办法进行了各种探索,催生出了一类混合模型。混合RANS/LES方法结合了传统RANS方法和LES方法各自的优点,在附体边界层内采用雷诺时均方法,在流动分离区域使用大涡模拟。应用较为广泛的混合模型包括:分离涡模拟(DES)、部分平均N-S模拟(PANS),超大涡模拟(VLES)等。
在PANS方法中,Vi代表流动中瞬时速度分量,则分解形式可以写为:Vi=Ui+ui,其中Ui代表滤波后的速度,ui代表sub-filtered分量,用“<>”代表滤波操作,则:
Ui=<Vi>,<ui>≠0
经过滤波后,PANS方法的基于滤波后可解尺度Ui的Navier-Stokes方程可以写为:
sub-filtered应力τ(Vi,Vj)(sub-filtered stress,SFS)通过Boussinesq假设求解:
在最基础的k-ε模型中,不可解尺度的函数可通过如下关系式获得:
通常情况中,对与耗散相关的fω取常数1,当分辨率参数fk和fε等于1时,PANS恢复成为RANS。经过文献和工程中应用验证,与RANS相比,PANS计算结果大大改善,同时与其他无缝桥接方法相比,由于PANS模型简单性和鲁棒性,在工程领域应用广泛。
发明内容
本发明的目的是为了提供一种基于部分滤波的湍流计算方法。
本发明采用的技术方案是:一种基于部分滤波的湍流计算方法,包括如下步骤:
步骤一:采用滤波方法对速度变量进行分解为可解尺度和亚滤波脉动尺度,建立滤波后可解尺度的N-S方程;
步骤二:以SSTk-ω模型为基础,建立亚滤波运动尺度的改进SST-PANS模型,建立湍流动能占比函数,对N-S方程湍流应力项进行封闭;
步骤三:根据方块钝体流场的计算条件,划分计算网格;
步骤四:采用有限体积法,在步骤三的网格中心上建立步骤一和步骤二中的离散方程,对方程计算得到收敛的流场结果。
优选地,在步骤二中,在SSTk-ω模型的基础上建立了一个改进的SST-PANS模型,其中不可解尺度的ku和ωu的定义如下:
完整的改进SST-PANS模型方程如下:
模型中参数意义和取值如下:
k为湍流动能,ε代表湍流动能耗散率,ω代表湍流动能耗散具体速率;
ku为亚滤波尺度湍流动能,εu代表湍流动能耗散率,ωu代表亚滤波尺度湍流动能耗散率;
湍动能占比函数:其中Λ=k3/2/ε代表湍流特征长度,截断尺度Δ=(ΔiΔjΔk)1/3,湍流耗散率占比函数fε=fω=1;
层流粘性系数υ,湍流粘性系数其中平均应变率值应变率
湍流应力:
湍流涡粘生成项其中
交叉耗散项
混合参数
混合参数dw表示与壁面的最近距离;
模型中常数参数:α=5/9,β=0.075,a1=0.31,β*=0.09,Kolmogorov常数Ck=1.3,βη≈0.0495。其中σk=2.0,σω=2.0,σω2=1.168。
本发明的有益效果是:
本发明提供了一种基于部分滤波的湍流计算方法,提出了改进SST-PANS模型,并从湍流动能角度出发,以湍流尺度和滤波长度为参数,建立亚滤波尺度湍流粘性系数公式,封闭湍流应力项。根据建立的动态不可解湍动能函数,数值计算可根据当地网格尺度实现DNS到RANS范围内的动态截断;而且,本发明可以在计算网格较少的情况下,实现高精度的湍流计算,其湍流平均流场和脉动速度的计算结果与实验值吻合度较高。
附图说明
图1是计算流场示意图;
图2是流场不同位置无量纲平均速度曲线;
图3是流场不同位置雷诺应力变化曲线;
图4是流场对称面内平均速度的流线图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解,下面结合具体实施方式,进一步阐述本发明。
一种基于部分滤波的湍流计算方法包括如下步骤:
步骤一:采用滤波方法对速度变量进行分解为可解尺度和亚滤波脉动尺度,建立滤波后可解尺度的N-S方程;
步骤二:以SST k-ω模型为基础,建立亚滤波运动尺度的改进SST-PANS模型,建立湍流动能占比函数,对N-S方程湍流应力项进行封闭;
步骤三:根据方块钝体流场的计算条件,划分计算网格;
步骤四:采用有限体积法,在步骤三的网格中心上建立步骤一和步骤二中的离散方程,对方程计算得到收敛的流场结果。
在步骤二中,在SST k-ω模型的基础上建立了一个改进的SST-PANS模型,其中不可解尺度的ku和ωu的定义如下:
完整的改进SST-PANS模型方程如下:
模型中参数意义和取值如下:
k为湍流动能,ε代表湍流动能耗散率,ω代表湍流动能耗散具体速率;
ku为亚滤波尺度湍流动能,εu代表湍流动能耗散率,ωu代表亚滤波尺度湍流动能耗散率;
湍动能占比函数:其中Λ=k3/2/ε代表湍流特征长度,截断尺度Δ=(ΔiΔjΔk)1/3,湍流耗散率占比函数fε=fω=1;
层流粘性系数v,湍流粘性系数其中平均应变率值应变率
湍流应力:
湍流涡粘生成项其中
交叉耗散项
混合参数
混合参数dw表示与壁面的最近距离;
模型其他参数的值为β*=0.09,α=5/9,β=0.075,σk=2.0,σω=2.0,混合参数的计算表达如下:
本发明从湍流能谱的角度中对于fk的动态求解提出了一种新的计算方法,其表达形式为:
其中,Λ=k3/2/ε,Δ=(ΔiΔjΔk)1/3,Λ代表湍流特征长度,Δ代表滤波尺度,βη为常系数,与Kolmogorov常数Ck之间的关系可表达为:
改进SST-PANS方法对Ck的取值也进行了调整,Ck=1.3,βη≈0.0495。
选取典型的bluff body算例,该算例包括管道流动、前台阶以及后台阶等多种剪切和分离流动现象,十分有利于验证亚格子模型以及PANS方法在剪切和分离流动方面的计算精度,计算结果与LES、RANS以及实验数据进行了对比。
图1为计算区域图,其中各参数为x1/H=3,x2/H=6,b/H=7,□/H=2,来流雷诺数Re=UbH/v=4×104。计算网格采用笛卡尔网格,x、y、z三个方向网格点数为300×200×60。
采用有限体积法求解方程(1)(2)(3)(4),数值计算中对流项采用三阶MUSCL格式,时间推进采用Crank-Nicolson格式,压力速度解耦采用PISO算法,时间步长为5×103s。
图2和图3中分别给出了流场不同位置速度分布曲线和雷诺应力分布曲线,分别给出了采用经典Smagorinsky模型,LDKE模型,SST-PANS模型和RANS方法的k-ω模型的结果对比。通过对比可以发现,SST-PANS结果相较于RANS方法的计算精度大幅提升,尤其是对于雷诺应力的计算,SST-PANS的计算精度可以达到与LES相当的水平。
图4中则给出了流场对称面内的平均速度流线图,从图中可以看出SST-PANS和LES数值计算结果以及实验结果基本接近。
以上所述仅为本发明的实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (2)

1.一种基于部分滤波的湍流计算方法,其特征在于包括如下步骤:
步骤一:采用滤波方法对速度变量进行分解为可解尺度和亚滤波脉动尺度,建立滤波后可解尺度的N-S方程;
步骤二:以SSTk-ω模型为基础,建立亚滤波运动尺度的改进SST-PANS模型,建立湍流动能占比函数,对N-S方程湍流应力项进行封闭;
步骤三:根据方块钝体流场的计算条件,划分计算网格;
步骤四:采用有限体积法,在步骤三的网格中心上建立步骤一和步骤二中的离散方程,对方程计算得到收敛的流场结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于部分滤波的湍流计算方法,其特征在于,在步骤二中,在SSTk-ω模型的基础上建立了一个改进的SST-PANS模型,其中不可解尺度的ku和ωu的定义如下:
完整的改进SST-PANS模型方程如下:
模型中参数意义和取值如下:
k为湍流动能,ε代表湍流动能耗散率,ω代表湍流动能耗散具体速率;
ku为亚滤波尺度湍流动能,εu代表湍流动能耗散率,ωu代表亚滤波尺度湍流动能耗散率;
湍动能占比函数:其中Λ=k3/2/ε代表湍流特征长度,截断尺度
Δ=(ΔiΔjΔk)1/3,湍流耗散率占比函数fε=fω=1;
层流粘性系数ν,湍流粘性系数其中平均应变率值应变率
湍流应力:
湍流涡粘生成项其中
交叉耗散项
混合参数
混合参数dw表示与壁面的最近距离;
模型中常数参数:α=5/9,β=0.075,a1=0.31,β*=0.09,Kolmogorov常数Ck=1.3,βη≈0.0495。其中σk=2.0,σω=2.0,σω2=1.168。
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