CN113468679A - 一种基于s-a模型的湍流长度尺度计算方法 - Google Patents

一种基于s-a模型的湍流长度尺度计算方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于S‑A模型的湍流长度尺度计算方法，包括：步骤1、获取湍动能的理论运输方程中的生成项与耗散项；步骤2、获取S‑A模型控制方程的生成项与破坏项；步骤3、建立名义粘性系数和湍动能之间的近似关系，类比得到S‑A模型中湍动能的生成项和破坏项；步骤4、联立理论运输方程中的生成项与耗散项与S‑A模型中湍动能的生成项和破坏项得到湍流长度尺度代数表达式；步骤5、使用RANS模型对壁湍流进行模拟，得到湍流流动的时均结果，结合湍流长度尺度代数表达式完成湍流长度尺度的计算。本发明能够加快入口边界的人工合成壁湍流向真实壁湍流的发展过程，最终达到提高整个DNS或LES计算精度的目的。

Description

一种基于S-A模型的湍流长度尺度计算方法
技术领域
本发明涉及计算流体力学领域，特别涉及一种基于S-A模型的湍流长度尺度计算方法。
背景技术
准确模拟壁湍流对航空航天工程相关的设计研发中具有重要意义。随着计算能力的逐步提高，解析湍流的全部或大部分旋涡尺度运动的直接数值模拟（Direct NumericalSimulation，DNS）和大涡模拟（Large Eddy Simulation，LES）方法获得了广泛的应用。在对高雷诺数壁湍流开展DNS或LES时，需要在入口边界上添加合理的人工合成湍流脉动（Artificial Synthetic Turbulence，AST）来对真实的来流进行近似，否则就需要大量的额外的网格来解析整个层流到湍流的转捩过程。此时常用的人工合成湍流方法需要从附体边界层的雷诺平均模拟（Reynolds-Averaged Navier-Stokes Simulation，RANS）结果来提取湍动能和湍流长度尺度两个关键特征量，用于尽可能地复现真实来流的统计特征。其中至少需要从RANS模拟结果中得到湍动能和湍流长度尺度的近似分布。对于湍动能，不同的RANS模型均能较好的模拟，但是对湍流长度尺度的模拟不同RANS模型得到的结果差别较大。
发明内容
针对现有技术中存在的问题，提供了一种基于S-A模型的湍流长度尺度计算方法、计算机程序及存储介质，采用一种新的湍流长度尺度计算方法，将其应用于当前工程中广泛采用的AST方法中，以加快入口边界的人工合成壁湍流向真实壁湍流的发展过程，最终达到提高整个DNS或LES计算精度的目的。
本发明采用的技术方案如下：一种基于S-A模型的湍流长度尺度计算方法，包括以下步骤:
步骤1、通过Navier-Stokes方程获取湍动能的理论运输方程中的生成项与耗散项；
步骤2、获取S-A模型控制方程的生成项与破坏项；
步骤3、建立名义粘性系数和湍动能之间的近似关系，通过类比的方式得到S-A模型中湍动能的生成项和破坏项；
步骤4、联立理论运输方程中的生成项与耗散项与S-A模型中湍动能的生成项和破坏项得到湍流长度尺度代数表达式；
步骤5、使用RANS模型对壁湍流进行模拟，得到湍流流动的时均结果，结合时均结果与湍流长度尺度代数表达式完成湍流长度尺度的计算。
进一步的，所述步骤2中生成项与破坏项为：
Figure 845701DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 255954DEST_PATH_IMAGE002
为S-A模型控制方程的生成项，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
为S-A模型控制方程的破坏项，
Figure 103824DEST_PATH_IMAGE004
为名义粘性系数，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
为最小壁面距离，
Figure 960878DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure DEST_PATH_IMAGE007
为模型常数，
Figure 185186DEST_PATH_IMAGE008
为根据边界层内参数分布规律标定的经验函数具体为：
Figure DEST_PATH_IMAGE009
Figure 449946DEST_PATH_IMAGE010
Figure DEST_PATH_IMAGE011
为中间变量，
Figure 734296DEST_PATH_IMAGE012
为卡门常数，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
为修正应变率，定义为：
Figure 146823DEST_PATH_IMAGE014
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE015
为流场的应变率函数，
Figure 846926DEST_PATH_IMAGE016
为由速度场梯度得到的对称张量。
进一步的，步骤3中近似关系为：
Figure DEST_PATH_IMAGE017
其中，
Figure 28509DEST_PATH_IMAGE018
为湍动能，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
为Bradshaw常数，
Figure 421444DEST_PATH_IMAGE020
为湍流涡粘性系数，
Figure DEST_PATH_IMAGE021
和
Figure 321267DEST_PATH_IMAGE022
为经验函数，分别定义为：
Figure DEST_PATH_IMAGE023
Figure 825060DEST_PATH_IMAGE024
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE025
为流体的分子粘性系数。
进一步的，所述步骤3中湍动能的生成项与破坏项为：
Figure 861149DEST_PATH_IMAGE026
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE027
为S-A模型中湍动能的生成项，
Figure 159407DEST_PATH_IMAGE028
为S-A模型中湍动能的破坏项。
进一步的，所述步骤4的具体过程为：将湍动能的生成项与破坏项之和与理论运输方程中的生成项与耗散项之和近似相等处理，得到：
Figure DEST_PATH_IMAGE029
其中，
Figure 546526DEST_PATH_IMAGE030
为湍流平均耗散率，
Figure DEST_PATH_IMAGE031
为流场的应力张量；
根据典型的湍流边界层参数分布，得到：
Figure 854010DEST_PATH_IMAGE032
则得到：
Figure 10185DEST_PATH_IMAGE033
从而得到耗散率的表达式：
Figure 807240DEST_PATH_IMAGE034
根据耗散率的表达式，定义一般化的湍流长度尺度代数表达式：
Figure 416076DEST_PATH_IMAGE035
对一般化的湍流长度尺度代数表达式进行优化处理，得到最终的长度尺度表达式：
Figure 527251DEST_PATH_IMAGE036
本发明还提供了一种电子设备，包括：存储器，用于存储可执行指令；以及处理器，用于与所述存储器通信以执行所述可执行指令从而完成上述的基于S-A模型的湍流长度尺度计算方法对应的过程。
本发明还提供了一种计算机存储介质，用于存储计算机可读取的指令，所述指令被执行时执行上述的基于S-A模型的湍流长度尺度计算方法。
与现有技术相比，采用上述技术方案的有益效果为：本发明提出的湍流长度尺度计算方法充分利用了Spallart-Allmaras模型对边界层分布以及输运机理的模化，能够反映更真实的壁湍流统计特性，同时可适用于任意基于涡粘性假设的RANS模型，提高计算精度。
附图说明
图1为本发明提出的计算湍流长度尺度的流程图。
图2为本发明一实施例中新的湍流长度尺度在靠近壁面区域与原长度尺度的比较示意图。
图3为湍流平板边界层流动中的多尺度旋涡结构示意图。
图4为湍流平板边界层的摩阻系数数值验证示意图。
图5为槽道湍流的摩阻系数数值验证示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步描述。
实施例1
如图1所示，本发明提出了一种基于S-A模型的湍流长度尺度计算方法，包括以下步骤：
步骤1、通过Navier-Stokes方程获取湍动能的理论运输方程中的生成项与耗散项；
步骤2、获取S-A模型控制方程的生成项与破坏项；
步骤3、建立名义粘性系数和湍动能之间的近似关系，通过类比的方式得到S-A模型中湍动能的生成项和破坏项；
步骤4、联立理论运输方程中的生成项与耗散项与S-A模型中湍动能的生成项和破坏项得到湍流长度尺度代数表达式；
步骤5、使用RANS模型对壁湍流进行模拟，得到湍流流动的时均结果，结合时均结果与湍流长度尺度代数表达式完成湍流长度尺度的计算。
具体的，从Navier-Stokes方程组中的动量方程出发，通过雷诺平均可得到湍动能的理论输运方程，为:
Figure 537933DEST_PATH_IMAGE037
(1)
其中，
Figure 505889DEST_PATH_IMAGE038
为空间坐标，
Figure 602021DEST_PATH_IMAGE039
从1到3分别为笛卡尔坐标系下三个方向的坐标，
Figure 985729DEST_PATH_IMAGE040
为流体的密度，
Figure 116496DEST_PATH_IMAGE041
为湍动能，定义为
Figure 255353DEST_PATH_IMAGE042
（第二个等号来自爱因斯坦求和约定），
Figure 838781DEST_PATH_IMAGE043
为湍流平均耗散率，
Figure 26180DEST_PATH_IMAGE044
为流场的应力张量，
Figure 11453DEST_PATH_IMAGE045
表示对变量A进行时间平均；
Figure 321212DEST_PATH_IMAGE046
为脉动速度在
Figure 391936DEST_PATH_IMAGE047
方向上的分量；
Figure 383026DEST_PATH_IMAGE048
表示随体导数。(1)式由雷诺应力的输运方程给出，同时也是涡粘性模型建立的基础，右端表示湍动能生成和耗散的项分别为
Figure 222806DEST_PATH_IMAGE049
和
Figure 703466DEST_PATH_IMAGE050
。
步骤2中，S-A模型控制方程为：
Figure 995907DEST_PATH_IMAGE051
(2)
其中，
Figure 853004DEST_PATH_IMAGE052
为名义粘性系数，
Figure 484974DEST_PATH_IMAGE053
为修正应变率，表达式为
Figure 136535DEST_PATH_IMAGE054
(3)
其中，
Figure 181852DEST_PATH_IMAGE055
为流场的应变率函数，
Figure 577061DEST_PATH_IMAGE056
为由速度场梯度得到的对称张量，
Figure 63537DEST_PATH_IMAGE057
为卡门常数，
Figure 151579DEST_PATH_IMAGE058
为最小壁面距离。f v1 , f v2 , f w 为经验函数，C b1 , C b2 , C w1 ,
Figure 418612DEST_PATH_IMAGE059
均为模型常数。
在本实施例中，模型常数取值为：
Figure 351933DEST_PATH_IMAGE060
，
Figure 692916DEST_PATH_IMAGE061
；f v1 , f v2 , f w 定义为：
Figure 951859DEST_PATH_IMAGE062
Figure 440609DEST_PATH_IMAGE063
Figure 443200DEST_PATH_IMAGE064
其中，
Figure 169847DEST_PATH_IMAGE025
为流体的分子粘性系数，
Figure 334113DEST_PATH_IMAGE065
为中间变量。
在（2）式中，模型的源项表示湍动能的生成和破坏，则S-A模型控制方程的生成项与破坏项分别为：
Figure 575738DEST_PATH_IMAGE066
(4)
Figure 116441DEST_PATH_IMAGE067
(5)
其中，
Figure 494332DEST_PATH_IMAGE068
为S-A模型控制方程的生成项，
Figure 32761DEST_PATH_IMAGE069
为S-A模型控制方程的破坏项，
Figure 496104DEST_PATH_IMAGE070
为最小壁面距离。
根据S-A模型的建模原理，同时利用Boussinesq假设，建立名义粘性系数
Figure 840497DEST_PATH_IMAGE071
和湍动能
Figure 338475DEST_PATH_IMAGE072
之间的近似关系，具体为：
Figure 799804DEST_PATH_IMAGE073
(6)
其中，
Figure 16021DEST_PATH_IMAGE074
为Bradshaw常数，
Figure 898527DEST_PATH_IMAGE075
为湍流涡粘性系数。
根据(4)(5)(6)三式，可以通过类比定义S-A模型方程中表示湍动能的生成项和破坏项，分别为：
Figure 251011DEST_PATH_IMAGE076
(7)
Figure 865663DEST_PATH_IMAGE077
(8)
由(7)式和(8)式之和表示的湍动能生成和破坏应该和方程(1)式中的相关项近似相等，表示为：
Figure 303597DEST_PATH_IMAGE078
(9)
根据电信的湍流边界层参数分布，以下两式近似成立：
Figure 989794DEST_PATH_IMAGE079
(10)
Figure 196784DEST_PATH_IMAGE080
(11)
则（6）式化为：
Figure 247917DEST_PATH_IMAGE081
(12)
得到耗散率的表达式为：
Figure 173147DEST_PATH_IMAGE082
(13)
则新的长度尺度公式表示为:
Figure 397455DEST_PATH_IMAGE083
(14)
(14)式即为基于S-A模型导出的新湍流长度尺度近似公式。
考虑到(14)式中函数
Figure 724531DEST_PATH_IMAGE084
的计算较为复杂，且其在边界层内绝大部分区域约等于0.5，因此可以使用
Figure 8882DEST_PATH_IMAGE085
代替(14)式中的
Figure 93513DEST_PATH_IMAGE086
，
Figure 121512DEST_PATH_IMAGE087
。则最终的湍流长度尺度表示为
Figure 303094DEST_PATH_IMAGE088
(15)
通过RANS模型对壁湍流进行模拟，得到湍流流动的时均结果，结合时均结果与湍流长度尺度代数表达式即可完成湍流长度尺度的计算；该计算方法仅依赖于
Figure 758346DEST_PATH_IMAGE089
，因此其适用范围可扩展至所有基于涡粘性假设的RANS模型。
在本实施例中还给出了采用所提供的湍流长度尺度计算方法所生成的入口湍流边界条件在边界层中演化出的多尺度旋涡结构，如图3所示。
比较了使用原始的长度尺度和改进的长度尺度所生成的入口湍流边界条件在平板边界层计算中得到的摩阻演化曲线，如图4所示，其中散点为理论公式结果（参考值），实线为改进的长度尺度得到的结果，点划线为原始的长度尺度得到的结果。
比较了使用原始的长度尺度和改进的长度尺度所生成的入口湍流边界条件在充分发展槽道流动计算中得到的摩阻演化曲线，如图5所示，其中散点为RANS计算结果（参考值），实线为改进的长度尺度得到的结果，点划线为原始的长度尺度得到的结果。
实施例2
在实施例1的基础上，本实施例还提供了一种电子设备，包括：存储器，用于存储可执行指令；以及处理器，用于与所述存储器通信以执行所述可执行指令从而完成实施例1中基于S-A模型的湍流长度尺度计算方法对应的过程。
实施例3
在实施例1的基础上，本实施例还提供了一种计算机存储介质，用于存储计算机可读取的指令，所述指令被执行时执行实施例1中的基于S-A模型的湍流长度尺度计算方法。
本发明并不局限于前述的具体实施方式。本发明扩展到任何在本说明书中披露的新特征或任何新的组合，以及披露的任一新的方法或过程的步骤或任何新的组合。如果本领域技术人员，在不脱离本发明的精神所做的非实质性改变或改进，都应该属于本发明权利要求保护的范围。
本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。
本说明书中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。

Claims (5)

1.一种基于S-A模型的湍流长度尺度计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、通过Navier-Stokes方程获取湍动能的理论运输方程中的生成项与耗散项；
步骤2、获取S-A模型控制方程的生成项与破坏项；
步骤3、建立名义粘性系数和湍动能之间的近似关系，通过类比的方式得到S-A模型中湍动能的生成项和破坏项；
步骤4、联立理论运输方程中的生成项与耗散项与S-A模型中湍动能的生成项和破坏项得到湍流长度尺度代数表达式；
步骤5、使用RANS模型对壁湍流进行模拟，得到湍流流动的时均结果，结合时均结果与湍流长度尺度代数表达式完成湍流长度尺度的计算。
2.根据权利要求1所述基于S-A模型的湍流长度尺度计算方法，其特征在于，所述步骤2中,生成项与破坏项为：
Figure 424913DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 717354DEST_PATH_IMAGE002
为S-A模型控制方程的生成项，
Figure 574451DEST_PATH_IMAGE003
为S-A模型控制方程的破坏项，
Figure 268738DEST_PATH_IMAGE004
为名义粘性系数，
Figure 857982DEST_PATH_IMAGE005
为最小壁面距离，
Figure 903299DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure 298508DEST_PATH_IMAGE007
为模型常数，
Figure 847301DEST_PATH_IMAGE008
为经验函数；
Figure 867166DEST_PATH_IMAGE009
为卡门常数，
Figure 134200DEST_PATH_IMAGE010
为修正应变率，定义为：
Figure 333100DEST_PATH_IMAGE011
其中，
Figure 736399DEST_PATH_IMAGE012
为流场的应变率函数，
Figure 933025DEST_PATH_IMAGE013
为由速度场梯度得到的对称张量。
3.根据权利要求2所述基于S-A模型的湍流长度尺度计算方法，其特征在于，步骤3中,近似关系为：
Figure 687355DEST_PATH_IMAGE014
其中，
Figure 424367DEST_PATH_IMAGE015
为湍动能，
Figure 947752DEST_PATH_IMAGE016
为Bradshaw常数，
Figure 377596DEST_PATH_IMAGE017
为湍流涡粘性系数，
Figure 291326DEST_PATH_IMAGE018
和
Figure 832028DEST_PATH_IMAGE019
为经验函数。
4.根据权利要求3所述基于S-A模型的湍流长度尺度计算方法，其特征在于，所述步骤3中,湍动能的生成项与破坏项为：
Figure 475499DEST_PATH_IMAGE020
其中，
Figure 810666DEST_PATH_IMAGE021
为S-A模型中湍动能的生成项，
Figure 477270DEST_PATH_IMAGE022
为S-A模型中湍动能的破坏项。
5.根据权利要求4所述基于S-A模型的湍流长度尺度计算方法，其特征在于，所述步骤4的具体过程为：将湍动能的生成项与破坏项之和与理论运输方程中的生成项与耗散项之和近似相等处理，得到：
Figure 556085DEST_PATH_IMAGE023
其中，
Figure 54062DEST_PATH_IMAGE024
为湍流平均耗散率，
Figure 560130DEST_PATH_IMAGE025
为流场的应力张量；
根据典型的湍流边界层参数分布，得到：
Figure 714031DEST_PATH_IMAGE026
则得到：
Figure 596536DEST_PATH_IMAGE027
从而得到耗散率的表达式：
Figure 949020DEST_PATH_IMAGE028
根据耗散率的表达式，定义一般化的湍流长度尺度代数表达式：
Figure 891568DEST_PATH_IMAGE029
对一般化的湍流长度尺度代数表达式进行优化处理，得到最终的长度尺度表达式：
Figure 1607DEST_PATH_IMAGE030
。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114139465A (zh) * 2021-10-25 2022-03-04 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 一种脱体涡模拟模型构造方法
CN115859760A (zh) * 2022-04-29 2023-03-28 中广核风电有限公司 流场湍流的模拟方法和装置
CN116579271A (zh) * 2023-07-13 2023-08-11 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 基于笛卡尔网格下对壁面函数的修正方法及装置

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107742050A (zh) * 2017-11-14 2018-02-27 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 一种面向混合网格高精度阻力预测的熵修正方法
CN108763800A (zh) * 2018-06-04 2018-11-06 北京理工大学 一种空化可压缩流动激波动力学数值模拟方法
CN109858148A (zh) * 2019-01-30 2019-06-07 南京航空航天大学 一种基于部分滤波的湍流计算方法
CN111144028A (zh) * 2020-01-02 2020-05-12 辽宁石油化工大学 一种通过优化尾水管压力分布降低水轮机压力脉动的方法
CN111859748A (zh) * 2020-07-15 2020-10-30 天津大学 一种基于垂向混合坐标的海洋内波模拟方法
CN113158340A (zh) * 2021-04-16 2021-07-23 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 一种针对k-epsilon湍流模型的湍流长度尺度修正方法
CN113158339A (zh) * 2021-04-16 2021-07-23 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 一种针对sst湍流模型的湍流长度尺度修正方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107742050A (zh) * 2017-11-14 2018-02-27 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 一种面向混合网格高精度阻力预测的熵修正方法
CN108763800A (zh) * 2018-06-04 2018-11-06 北京理工大学 一种空化可压缩流动激波动力学数值模拟方法
CN109858148A (zh) * 2019-01-30 2019-06-07 南京航空航天大学 一种基于部分滤波的湍流计算方法
CN111144028A (zh) * 2020-01-02 2020-05-12 辽宁石油化工大学 一种通过优化尾水管压力分布降低水轮机压力脉动的方法
CN111859748A (zh) * 2020-07-15 2020-10-30 天津大学 一种基于垂向混合坐标的海洋内波模拟方法
CN113158340A (zh) * 2021-04-16 2021-07-23 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 一种针对k-epsilon湍流模型的湍流长度尺度修正方法
CN113158339A (zh) * 2021-04-16 2021-07-23 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 一种针对sst湍流模型的湍流长度尺度修正方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
PENG XINLIU等: "Wall effect on the flow structures of three-dimensional rotating detonation wave", 《INTERNATIONAL JOURNAL OF HYDROGEN ENERGY》 *
邓斌等: "波浪作用下直立结构物附近强湍动掺气流体运动的数值模拟", 《力学学报》 *
郭启龙等: "合成湍流对空腔流动RANS-LES混合模拟结果的影响", 《空气动力学学报》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114139465A (zh) * 2021-10-25 2022-03-04 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 一种脱体涡模拟模型构造方法
CN115859760A (zh) * 2022-04-29 2023-03-28 中广核风电有限公司 流场湍流的模拟方法和装置
CN116579271A (zh) * 2023-07-13 2023-08-11 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 基于笛卡尔网格下对壁面函数的修正方法及装置
CN116579271B (zh) * 2023-07-13 2024-03-29 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 基于笛卡尔网格下对壁面函数的修正方法及装置

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