CN114492234B - 一种动态浮式风机表面雨水分布及雨载荷的计算方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于计算流体力学技术领域，具体涉及一种动态浮式风机表面雨水分布及雨载荷的计算方法。本发明包括测量动态浮式风机周围风场的风速、风压、风向，将测量数据作为边界条件构建处于稳态的风场计算域；测量动态浮式风机工作处近海区域的降雨强度，并在数值风场中注入雨相；构建风雨场SRF计算体系，求解风雨耦合作用控制方程；基于降雨事件观测数据计算得到表面雨水分布；计算风机表面微元面积上雨水碰撞风机撞击力，进而对风机整体表面积分，得到风机表面雨荷载。本发明既能用于计算静态的建筑的雨荷载，也能用于计算具有动态特征的风机的雨致荷载。

Description

一种动态浮式风机表面雨水分布及雨载荷的计算方法
技术领域
本发明属于计算流体力学技术领域，具体涉及一种动态浮式风机表面雨水分布及雨载荷的计算方法。
背景技术
WAR(Wind And Rain)指的是在风作用下原本竖直降落的雨滴具有水平速度矢量的现象。WAR是影响机械、建筑等外表面湿热性能和耐久性的重要湿气来源之一，不仅会对被作用物体产生附加作用力，影响其性能，同时它会导致表面物理学中一些不希望出现的现象，如外墙表面的冻伤、材料的侵蚀。对于浮式风机而言，由于其所处环境的特殊性，时常在风雨共同作用的工况下进行工作，因此WAR现象对风机的机械磨损、工作效率等具有显著的影响，同时WAR立面分布对物体建筑防水设计、防水材料开发，以及温湿性能研究等均具有重要推动作用,所以确定旋转状态下风机的表面雨水分布以及雨荷载特性对浮式风机而言具有显著的意义。
针对此问题，发明人基于现有技术方法发现以下不足：
目前有三种方法可以估计物体建筑表面的WAR雨水分布及荷载效应：(1)测量、(2)半经验方法、(3)计算流体动力学(CFD)法。
第一，物体立面WAR的测量难度大、耗时长，且容易出现误差，而且它们也受限于实验时的气象条件。
第二，半经验方法快速且易于使用，但它们只给出了WAR强度的近似值，不能提供详细信息。此外半经验方法无法可靠地考虑所有影响WAR强度的因素，特别是在多建筑环境中。
第三，目前CFD方法对降雨工况的计算采用基于欧拉两相流的拉格朗日粒子追踪法(LPT模型)，该模型需要在精细的计算网格上跟踪数千个雨滴才能获得准确的结果，因此计算成本让很多研究者望尘莫及。研究者必须仔细定义每个雨滴直径的雨滴注入位置，以便它们覆盖整个立面。对于不同的参考风速和参考风向值，必须重复此步骤。此外，此方法需要以非常小的时间步长进行计算，以获得准确的结果。因此，LPT的所有步骤，即预处理、求解和后处理，都非常耗时。这主要适用于研究者时间充裕的情况，以及研究者具有充足的计算资源。再者目前CFD方法对于风雨工况下的研究只集中于静态的建筑物。
因此，对于具有动态特性的在风带雨工况下的风机而言,还在等待着一种准确、高效、适用性更广的雨荷载计算方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种动态浮式风机表面雨水分布及雨载荷的计算方法。
一种动态浮式风机表面雨水分布及雨载荷的计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：测量动态浮式风机周围风场的风速、风压、风向，将测量数据作为边界条件构建处于稳态的风场计算域；
处于稳态的风场计算域的控制方程如下：
Figure GDA0004145816100000021
Figure GDA0004145816100000022
Figure GDA0004145816100000023
Figure GDA0004145816100000024
Figure GDA0004145816100000025
其中，xi、xj分别表示第i、j方向的位移；ui、uj分别表示第i、j方向的平均风速；ρa表示空气的密度；p为空气的压力；K表示湍流动能；ε表示湍流耗散率；τij表示雷诺应力；μ表示空气粘度；μt表示空气湍流粘度；GK表示平均速度产生的湍流动能梯度；Cμ、C2ε、C1ε和σε均为常数；
步骤2：测量动态浮式风机工作处近海区域的降雨强度Rh；在已知降雨强度的基础上，确定在该降雨强度Rh下的雨由哪些不同尺寸的雨滴组成以及不同尺寸雨滴的降落速度；在处于稳态的风场计算域的顶部和入口两个面上加入由不同尺寸雨滴组成的不同连续雨相，构建欧拉多相场，将测量得到的雨滴尺寸、雨滴降落速度、雨相分数作为欧拉多相场的边界条件；
由于雨滴下落过程可以看为一个先加速后匀速的过程，在到达地面之前雨滴会保持一个不变的末速度，因此在计算域边界条件上雨相的初始速度为雨滴末速度Vk(dk)，dk为第k相雨的雨滴直径，Vk(dk)表示直径为dk的第k相雨的雨滴末速度；雨相分数αk的计算方法为：
Figure GDA0004145816100000026
其中，fh(Rh,dk)为降雨强度Rh下，第k相直径为dk的雨相在水平面上的尺寸概率分布值；
将风机表面、地面和出口的雨相的边界条件设置为：当正常风速速度矢量从计算域指出时，雨相分数梯度
Figure GDA0004145816100000027
等于零，当正常的风速速度矢量指向计算域时，雨相分数αk的值等于零；利用此边界条件，雨和外墙壁、风机表面之间的相互作用就可以不用被考虑，雨滴一旦到达壁边界就离开该区域，所以就可以忽略其他因素的能量损失；
步骤3：模拟动态浮式风机在风雨中启动到维持稳态的过程，采用单一旋转参考系法，即风机不动，坐标系进行旋转并对坐标系中的量进行坐标变换，进而对计算域进行求解；
雨相和风相相结合，计算采用单向耦合的假设，即风单向作用于雨；雨相被认为是一个连续体，每个雨相对应不同级别的雨滴大小；对于每个雨相，注入到风中之后，求解以下在与风相单项耦合时的连续性和动量方程，得到雨相分数以及速度场信息；
Figure GDA0004145816100000031
Figure GDA0004145816100000032
其中，αk′为计算域中风相与雨相耦合后，第k相雨的雨相分数；ρw为雨滴密度；g为重力加速度；Cd为阻力系数；ReR为相对雷诺数，
Figure GDA0004145816100000033
Figure GDA0004145816100000034
是风相速度矢量，/>
Figure GDA0004145816100000035
是雨相速度矢量；
步骤4：基于降雨事件观测数据计算得到表面雨水分布；
定义风雨作用下建筑外表面雨水分布的参数为捕获比，捕获比的定义为风作用下的雨强度与水平面雨强度的比，而全域捕获比η的大小又和每个雨相特定的捕获比
Figure GDA0004145816100000036
直接相关，两者计算公式如下：
Figure GDA0004145816100000037
Figure GDA0004145816100000038
其中，u(k)为第k相雨最终计算的撞击末速度矢量；
步骤5：计算风机表面微元面积Δs上雨水碰撞风机撞击力F，进而对风机整体表面积分，得到风机表面雨荷载；
风机表面微元面积Δs上雨水碰撞风机撞击力为：
F＝ρwηRhΔsu
其中，u为所有雨相在撞击风机壁面前的末速度的合速度。
本发明的有益效果在于：
本发明将欧拉多相模型与多重旋转参考系(SRF)及碰撞理论耦合，用于计算动态旋转浮式风机表面雨水分布及所受雨荷载。本发明既能用于计算静态的建筑的雨荷载，也能用于计算具有动态特征的风机的雨致荷载，解决了现有的计算方法在计算风雨荷载中耗时长、操作繁琐、计算资源耗费大、只能对静态建筑物进行计算等问题。
附图说明
图1为本发明的原理图。
图2为Best测量计算出的通过水平面的雨滴大小分布的数据图。
图3为Gunn和Kinzer测量的不同尺寸雨滴末速度大小分布。
图4为旋转参考坐标系(SRF)原理图。
图5为风机表面雨水分布计算结果图。
图6为风机叶片雨致压力分布结果图。
图7为计算完成之后风相及雨相流线的展示图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步描述。
为解决现有的计算方法在计算风雨荷载的诸多局限性，如耗时长、操作繁琐、计算资源耗费大、只能对静态建筑物进行计算等问题，本发明提供了一种基于计算流体力学，将欧拉多相模型与多重旋转参考系(SRF)及碰撞理论耦合，用于计算动态旋转浮式风机表面雨水分布及所受雨荷载的方法。
结合图1，以某近海区域已安装进行作业的浮式风机为例，一种动态浮式风机表面雨水分布及雨载荷的计算方法，具体包括以下步骤：
步骤一、测量所需要的风场数据，构建风场；
首先测量位于浮式风机周围200米边界处风场的相关数据(风速、风压，风向)，将测量得到的风场数据作为所构建数值风场的边界条件。采用稳定的雷诺平均Navier-Stokes(RANS)以及KOmegaSST湍流模型来计算不可压缩湍流风与风机的相互作用过程，并且能计算出两者相互作用稳定后的流场的信息。KOmegaSST湍流模型在标准k-ω模型的基础上考虑了湍流剪应力的传输，也考虑了低雷诺数、可压缩性和剪切流传播。控制方程如下：
Figure GDA0004145816100000041
Figure GDA0004145816100000042
Figure GDA0004145816100000043
Figure GDA0004145816100000044
Figure GDA0004145816100000051
其中，xi、xj分别表示第i、j方向的位移；ui、uj分别表示第i、j方向的平均风速；ρa表示空气的密度；p为空气的压力；K表示湍流动能；ε表示湍流耗散率；τij表示雷诺应力；μ表示空气粘度；μt表示空气湍流粘度；GK表示平均速度产生的湍流动能梯度；Cμ、C2ε、C1ε和σε均为常数；分别取Cμ＝0.11、C2ε＝1.92、C1ε＝1.44和σε＝1.21。
步骤二、测量降雨强度，并在数值风场中注入雨相；
测量动态浮式风机工作处近海区域的降雨强度Rh，在已知降雨强度的基础上，确定该降雨强度下的雨由哪些不同尺寸的雨滴组成以及不同尺寸雨滴的降落速度。在步骤一经过计算后得到的稳定风场计算域的顶部注入由不同尺寸雨滴组成的不同连续雨相，构建欧拉多相场，将测量得到的降雨强度相关参数(雨滴尺寸、雨滴降落速度、雨相分数)作为欧拉多相场的边界条件。
在处于稳态的风场流域的顶部和入口两个面上加入不同的雨相(一种雨相代表一种尺寸的雨滴)，此研究选用固定的降雨强度，每个固定的雨强对应选取一套不同尺寸的雨滴组合，比如选取0.1mm/h的雨强，现共设置二十相雨，每一个雨相都有一个相分数和速度矢量，二十种雨相的雨滴直径范围从0.1到1毫米间隔0.1mm，1到2毫米间隔0.2mm，2到7毫米间隔1mm，雨滴直径的选取依然依据了Best测量计算出的通过水平面的雨滴大小分布的数据图，如图2所示。
雨相的边界条件依然由雨滴末速度Vk(dk)、相分数αk两个参数控制，下面会介绍边界条件上这两个参数的求解方法。由于雨滴下落过程可以看为一个先加速后匀速的过程，在到达地面之前雨滴会保持一个不变的末速度，因此在计算域边界条件上雨相的初始速度为雨滴末速度Vk(dk)。雨滴末速度大小测量由Gunn和Kinzer进行，如图3所示。
边界条件上雨相分数的大小亦为固定值，大小通过公式6计算得出。dk为第k相雨的雨滴直径，Vk(dk)表示直径为dk的第k相雨的雨滴末速度。
Figure GDA0004145816100000052
对于风机表面、地面和出口的雨相的边界条件的设置，采用以下自编边界条件：相分数梯度等于零，当正常风速速度矢量从计算域指出去的时侯，雨的相分数的梯度
Figure GDA0004145816100000053
等于零，当正常的风速速度矢量指向计算域时，相分数αd的值等于零。利用此边界条件，雨和壁面(外墙壁、风机表面)之间的相互作用就可以不用被考虑，雨滴一旦到达壁边界就离开该区域，所以就可以忽略其他因素的能量损失，比如雨滴在冲击过程中的蒸发、飞溅、破裂等。
步骤三、运用旋转参考系模型；
当稳态风场计算结束之后，往计算域里注入雨相，并且风机开始转动起来，模拟5MW风机在风雨中启动到维持稳态的过程，由于本项研究只关注于风机在风雨中的转动维持稳态后的相关气动性能，所以采用CFD常用的SRF方法(单一旋转参考系法)，即风机不动，坐标系进行旋转并对坐标系中的量进行坐标变换，进而对计算域进行求解。SRF方法区别于滑移动网格，不存在网格移动及交换，大大节省了计算的时间成本。图4为SRF区别于滑移网格的原理图。
步骤四、解风雨耦合作用控制方程；
雨相和风相相结合，计算采用单向耦合的假设，即风单向作用于雨。这是一个有效的假设，因为空气中雨水的体积比小于1*10-4。雨相被认为是一个连续体，每个雨相对应不同级别的雨滴大小，对于每个雨相，注入到风中之后，求解了以下在与风相单项耦合时的连续性和动量方程，就能得到雨相体积分数(相分数)以及速度场等流场信息。图7展示了流场中雨相和风相的流线图。
Figure GDA0004145816100000061
Figure GDA0004145816100000062
其中，αk′为计算域中风相与雨相耦合后，第k相雨的雨相分数；ρw为雨滴密度；g为重力加速度；Cd为阻力系数；ReR为相对雷诺数，其计算公式如下：
Figure GDA0004145816100000063
/>
其中，
Figure GDA0004145816100000064
是风相速度矢量，/>
Figure GDA0004145816100000065
是雨相速度矢量；
步骤四、基于降雨事件观测数据计算得到表面雨水分布；
求得雨相运动轨迹及控制参数之后，基于Best测量的不同尺寸雨滴分布概率图，求得雨水在建筑外表面的分布。
定义风雨作用下建筑外表面雨水分布的参数为捕获比，捕获比的定义为风作用下的雨强度与水平面雨强度(即常规雨强度)的比。而全域捕获比η的大小又和每个雨相特定的捕获比
Figure GDA0004145816100000066
直接相关，两者计算公式如下：
Figure GDA0004145816100000067
Figure GDA0004145816100000071
其中，Rwdr(k)是风对雨的作用强度；u(k)为第k相雨最终计算的撞击末速度矢量；fh(Rh,dk)为降雨强度Rh下，第k相直径为dk的雨相在水平面上的尺寸概率分布值，具体需要参考图2。图5展示了降雨强度5mm/h下风机表面雨水分布最终的计算结果。
步骤五、碰撞理论计算得到雨荷载。
雨与结构物之间的相互作用过程遵循牛顿第二定律。
由动量定理公式：
Figure GDA0004145816100000072
其中，τ为雨碰撞墙壁的时间，f(t)为雨相撞击力矢量，u为所有雨相在撞击风机壁面前的末速度的合速度，m为雨相质量。
所以撞击力为：
Figure GDA0004145816100000073
由于雨滴直径一般较小，而撞击墙面前的末速度比较大，因此为简化计算，取碰撞时间
Figure GDA0004145816100000074
又因为风机表面捕获比的定义为：风作用下的雨强度与水平面雨强度的比值，即风机表面雨强为：
R＝η×Rh (15)
其中，η为风机表面捕获比，Rh为水平降雨强度。然而雨强等于单位时间一定面积上降雨的体积。所以τ时间内，风机表面微元面积Δs上雨水质量为：
m＝ρwηRhΔsτ (16)
风机表面微元面积Δs上雨水碰撞风机撞击力为：
F＝ρwηRhΔsu (17)
对风机整个表面积分，计算出整个风机表面雨荷载。
图6展示了风机叶片A、B、C沿径向的雨致压力分布。选取的近海区域工况为水平风速6m/s、11.4m/s，风压力为50N、转速为12.1RPM，雨强为5mm/h。
本发明既能用于计算静态的建筑的雨荷载，也能用于计算具有动态特征的风机的雨致荷载，解决了目前国内外在风雨工况下风机雨水分布及雨致荷载计算的局限性及空白。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种动态浮式风机表面雨水分布及雨载荷的计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：测量动态浮式风机周围风场的风速、风压、风向，将测量数据作为边界条件构建处于稳态的风场计算域；
处于稳态的风场计算域的控制方程如下：
Figure FDA0004145816090000011
Figure FDA0004145816090000012
Figure FDA0004145816090000013
Figure FDA0004145816090000014
Figure FDA0004145816090000015
其中，xi、xj分别表示第i、j方向的位移；ui、uj分别表示第i、j方向的平均风速；ρa表示空气的密度；p为空气的压力；K表示湍流动能；ε表示湍流耗散率；τij表示雷诺应力；μ表示空气粘度；μt表示空气湍流粘度；GK表示平均速度产生的湍流动能梯度；Cμ、C2ε、C1ε和σε均为常数；
步骤2：测量动态浮式风机工作处近海区域的降雨强度Rh；在已知降雨强度的基础上，确定在该降雨强度Rh下的雨由哪些不同尺寸的雨滴组成以及不同尺寸雨滴的降落速度；在处于稳态的风场计算域的顶部和入口两个面上加入由不同尺寸雨滴组成的不同连续雨相，构建欧拉多相场，将测量得到的雨滴尺寸、雨滴降落速度、雨相分数作为欧拉多相场的边界条件；
雨滴下落过程为一个先加速后匀速的过程，在到达地面之前雨滴会保持一个不变的末速度，因此在计算域边界条件上雨相的初始速度为雨滴末速度Vk(dk)，dk为第k相雨的雨滴直径，Vk(dk)表示直径为dk的第k相雨的雨滴末速度；雨相分数αk的计算方法为：
Figure FDA0004145816090000016
其中，fh(Rh,dk)为降雨强度Rh下，第k相直径为dk的雨相在水平面上的尺寸概率分布值；
将风机表面、地面和出口的雨相的边界条件设置为：当风速速度矢量从计算域指出时，雨相分数梯度
Figure FDA0004145816090000017
等于零，当风速速度矢量指向计算域时，雨相分数αk的值等于零；利用此边界条件，雨和外墙壁、风机表面之间的相互作用不被考虑，雨滴一旦到达壁边界就离开该区域，忽略其他因素的能量损失；
步骤3：模拟动态浮式风机在风雨中启动到维持稳态的过程，采用单一旋转参考系法，即风机不动，坐标系进行旋转并对坐标系中的量进行坐标变换，进而对计算域进行求解；
雨相和风相相结合，计算采用单向耦合的假设，即风单向作用于雨；雨相被认为是一个连续体，每个雨相对应不同级别的雨滴大小；对于每个雨相，注入到风中之后，求解以下在与风相单项耦合时的连续性和动量方程，得到雨相分数以及速度场信息；
Figure FDA0004145816090000021
Figure FDA0004145816090000022
其中，αk′为计算域中风相与雨相耦合后，第k相雨的雨相分数；ρw为雨滴密度；g为重力加速度；Cd为阻力系数；ReR为相对雷诺数，
Figure FDA0004145816090000023
Figure FDA0004145816090000024
是风相速度矢量，/>
Figure FDA0004145816090000025
是雨相速度矢量；
步骤4：基于降雨事件观测数据计算得到表面雨水分布；
定义风雨作用下建筑外表面雨水分布的参数为捕获比，捕获比的定义为风作用下的雨强度与水平面雨强度的比，而全域捕获比η的大小又和每个雨相特定的捕获比
Figure FDA0004145816090000026
直接相关，两者计算公式如下：
Figure FDA0004145816090000027
Figure FDA0004145816090000028
其中，u(k)为第k相雨最终计算的撞击末速度矢量；
步骤5：计算风机表面微元面积Δs上雨水碰撞风机撞击力F，进而对风机整体表面积分，得到风机表面雨荷载；
风机表面微元面积Δs上雨水碰撞风机撞击力为：
F＝ρwηRhΔsu
其中，u为所有雨相在撞击风机壁面前的末速度的合速度。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107016164A (zh) * 2017-03-08 2017-08-04 北京航空航天大学 风驱雨量的目标轨迹追踪计算方法
CN108959784A (zh) * 2018-07-10 2018-12-07 辽宁工程技术大学 一种风雨联合作用下的大跨度双曲屋盖结构抗风雨设计方法
CN112179544A (zh) * 2020-10-27 2021-01-05 武汉理工大学 风雨天气对建筑物外表面雨压的检测方法
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Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107016164A (zh) * 2017-03-08 2017-08-04 北京航空航天大学 风驱雨量的目标轨迹追踪计算方法
CN108959784A (zh) * 2018-07-10 2018-12-07 辽宁工程技术大学 一种风雨联合作用下的大跨度双曲屋盖结构抗风雨设计方法
CN112179544A (zh) * 2020-10-27 2021-01-05 武汉理工大学 风雨天气对建筑物外表面雨压的检测方法
CN113094837A (zh) * 2021-04-26 2021-07-09 辽宁工程技术大学 一种基于强风作用下水平轴风力机叶片的抗风设计方法

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