유선형 차체의 CFD 분석에 적합한 난기류 모델은 무엇입니까?

많은 상용 및 오픈 소스 CFD 코드는 레이놀즈 평균 NAVIer-Stokes (RANS) 방정식의 비선형 대류 가속 항에 대한 몇 가지 클로저 방법을 구현합니다. 일반적인 방법 ( 난기류 모델 이라고도 함 )에는 다음이 포함됩니다.

• Spalart–Allmaras (S–A)
• k–ε (k- 엡실론)
• k–ω (k–omega)
• SST (멘터의 전단 응력 전달)
• 레이놀즈 응력 방정식 모델

다음 중 유선형 차체의 CFD 시뮬레이션에 적합한 것은 무엇입니까? 시뮬레이션의 목적은 공기 역학적 항력을 최소화하기 위해 신체 모양의 미세 조정을 안내하는 것입니다. 예시적인 답변은이 시뮬레이션 어플리케이션에 대한 각 방법의 장단점을 간략하게 설명합니다.

잠재적으로 유용한 세부 사항 :

차량은 대략적인 크기의 소형 1 인 차량입니다

• L = 2.5m,
• W = 0.7m이며
• H = 0.5m

0m / s ~ 약 12m / s 범위의 속도로 이동합니다. 3 개의 바퀴는 모두 차체 외피로 둘러싸여 있으며, 차체는 노면의 1cm 이내로 연장되는 바퀴 근처를 제외하고 대략 15cm의 여유 공간을 갖습니다.

일반적으로이 속도에서의 공기 역학적 힘은 거의 무시할 수 있지만,이 차량은 부드러운 트랙에서 "슈퍼 마일리지"경쟁에서 경쟁하도록 설계되었으며 매우 가벼우 며 전체적으로 저 마찰 구동계 구성 요소를 사용하므로 공기 역학적 힘은 달성 가능한 연료 소비에 중대한 영향을 미칩니다.

난류 모델은 시뮬레이션에 큰 차이를 만들 수 있습니다 . 주변에 난기류 모델이 많이 있습니다. 그중 하나를 선택하는 것은 힘든 일이됩니다.

완벽한 난기류 모델이 없습니다. 그것은 모두 흐름이 분리되는지 여부, 압력 구배, 경계 층 틱 니스 등과 같은 레이놀즈 수와 같은 여러 매개 변수에 달려 있습니다. 이 답변에서는 몇 가지 인기 모델에 대한 간략한 정보가 장단점과 잠재적 인 응용 프로그램과 함께 제공됩니다. 그러나 관심있는 사용자는 이 우수한 NASA 웹 사이트 를 참조하고 난류 모델링에 대한 자세한 내용을 참조 할 수 있습니다 .

A) 하나의 방정식 모델 :

1. Spalart-Allmaras

이 모델은 Spalart-Allmaras 점도에 대한 하나의 추가 변수를 해결합니다. NASA 문서 에 따르면 이 모델에는 특정 목적을 위해 많은 수정이 있습니다.

장점 : 메모리 집약적이지 않고 매우 견고하며 빠른 수렴

단점 : 분리 흐름, 자유 전단 층, 붕괴 난기류, 복잡한 내부 흐름에 적합하지 않음

용도 : 더 높은 모델로 가기 전에 초기 계산을 위해 경계층, 계산이 온화하거나 분리되지 않은 경우 전체 유동장, 항공 우주 및 자동차 응용 분야의 계산, 압축 가능한 유동 계산

귀하의 경우에 적용 : 시뮬레이션 시간 단축을위한 좋은 후보. 이 모델로 드래그를 상당히 잘 예측할 수 있습니다. 그러나 흐름 분리 영역을 알고 싶은 경우이 모델은 매우 정확한 결과를 제공하지 않습니다.

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B) 두 방정식 모델 :

1. $k$ - 난류 모델 :$\epsilon$

범용 모델. 이 모델은 운동 에너지 ( ) 및 난류 소산 ( )을 해결합니다. 이 모델에 대한 방정식은 이 cfd-online 페이지 에서 찾을 수 있습니다 . 이 모델에서는 구현을 위해 벽 함수 를 계산해야합니다. 완전히 난류에 적합합니다.$k$$\epsilon$

장점 : 간단한 구현, 빠른 수렴, 많은 실제 사례에서의 흐름 예측, 외부 공기 역학에 적합

단점 : 축 대칭 제트, 와류 및 강한 분리에는 적합하지 않습니다. 불리한 압력 구배에 대한 매우 낮은 감도, 시작하기 어려우며 (Spalart-Allmaras로 초기화해야 함) 벽 근처 응용 제품에는 적합하지 않습니다.

용도 : 초기 반복에 적합, 복잡한 형상 주변의 외부 흐름에 적합, 전 단층 및 자유 비벽 경계 흐름에 적합

적용 사례 :이 모델은 외부 블러 프 바디 계산에 적합하지만 난류에만 적합합니다. 속도가 낮기 때문에 흐름은 층류에서 난류로의 전환을 경험하게됩니다 ( 이 계산기를 사용하여 최대 ). 당신은 실현과 같은 변종에 더 나은 혜택을 누릴 수있는 - 모델. 유전율 $Re = 1.98*10^6$$k$$\epsilon$

2. - 난류 모델$k$$\omega$ :

및 난류 주파수 해결합니다 . 벽면 근처에서 더 나은 결과를 제공합니다. 전환을 예측합니다 (때로는 이른 경우도 있음). 초기 추측에 아주 민감하고 따라서 초기 몇 반복을 수행하는 - 모델. 이 기사 는이 모델에 대한 벽면 처리를 제공합니다. ω k $k$$\omega$$k$$\epsilon$

장점 : 경계층에 우수, 역압 구배에서 작동, 강한 분리 흐름, 제트 및 자유 전 단층에서 작동

단점 : 수렴에 필요한 시간이 더 길고, 메모리가 많이 사용되며, 벽 근처에 메쉬 해상도가 필요하며, 초기 및 과도한 분리를 예측합니다

용도 : 내부 흐름, 파이프 흐름, 제트 흐름, 소용돌이

적용 사례 : 경계층 값이 자유 스트림 에 크게 의존하기 때문에 귀하의 경우에 적합하지 않습니다 . 이를 위해서는 매우 미세한 그리드가 필요하므로 계산 시간이 길어집니다. 또한 난류 전단 응력의 전달을 설명하지 않습니다.$\omega$

3. - SST$k$$\omega$

두 세계의 최고! 이 모델은 블렌딩 사용하는 기능을 가지고 - 벽과 가까운 - 무료 스트림을. 벽 기능을 사용하지 않습니다. 이 모델의 모든 변형은이 NASA 페이지 에서 찾을 수 있습니다 .ω k $k$$\omega$$k$$\epsilon$

장점 : 난류 전단 응력에 대한 계정의 모든 혜택을 제공하면서 - 모델 분리 및 전환의 높은 정확한 예측, 아주 좋은 무료 스트림뿐만 아니라 경계층 결과$k$$\omega$

단점 : 무료 전단와 소용돌이에 적합하지 않음은 표준으로 많이 흘러 - 제트 흐름에 대한 좋은 벽에 가까운 해상도 메쉬 필요, 적합하지 않음을$k$$\omega$

용도 : 외부 공기 역학, 분리 된 흐름, 경계층 및 역압 구배

귀하의 경우에 적용 : 매우 적용 가능합니다. 당신이 더 나은 결과를 원하는 경우에 사용 SST 모델의 변형 사용 - 벽에서 멀리 RNG 또는 실현 가능한 모델을$k$$\epsilon$

어떤 모델이 가장 적합합니까?

내 생각 엔이 될 것입니다 - SST 모델을. 그것은 더 나은 전환, 분리를 제공하고 불리한 압력 구배에서도 작동하기 때문에 더 나은 피부 마찰 저항을 얻을 수 있습니다. 동시에 벽에서 멀리 떨어져 잘 작동하므로 압력 드래그가 우수하고 기생 드래그가 가능 합니다. 더 나은 흐름 시각화를 얻을 수 있습니다. Spalart-Allmaras 모델을 잘 사용할 수 있지만 이 연구 를 보면 SST 모델의 차이가 얼마나 큰지 알 수 있습니다.$k$$\omega$

그리고 내 말을 받아들이지 마 ' 시행 자전거 라이더 의 공기 역학적 분석 및 항력 계수 평가 '보고서 는 SST 모델을 사용합니다. 이 논문 은 사이클 공기 역학에 대한 모든 난류 모델 결과를 비교하고 SST 모델이 최상의 전체 결과를 제공한다는 결론에 도달합니다. 나는 레이놀즈의 수와 치수가 현명하고 자전거가 당신의 경우에 가장 가깝기 때문에 많은 연구가 가능하기 때문에이 결과를 인용하고 있습니다.

그러나 시간이 제한되어 있으면 Spalart-Allmaras 모델로 이동하십시오. 또한 RNG에 갈 수 - 또는 실현 - 경우에. 그러나 자전거 바퀴의이 연구 쇼, SA 모델보다 더 나은 결과를 제공 - (이 매우 형상 별, 지오메트리에 대해 서로 다른 모델의 힘의 작품이다). 전 세계에 항상있는 경우 SST 및 엡실론 모델을 사용하여 연구를 수행하고 비교를 게시하여 다른 사람들도 혜택을 누릴 수 있습니다.ϵ k ϵ k $k$$\epsilon$$k$$\epsilon$$k$$\epsilon$

더 나은 계산 리소스가 있다면 LES 로 이동하십시오 . 그러나이 경우에는 그것이 요구되지 않으며 적절하지 않을 수 있다고 생각합니다. LES에 대한 경험이 없으므로 의견을 말할 수 없습니다.

흥미로운 자료들 :

1. FOAM 하우스 : OpenFOAM을 단계별로 배우고 싶다면

2. 난류의 수치 모델링에 대한 최근 발전

3. 세기의 난기류 강의-난기류를 이해하려면 강의를$21^{st}$ 읽는 것이 좋습니다

4. 난류 모델과 복잡한 흐름에 대한 적용

모두 제일 좋다!

건배!

이것이 이상적인 답변이라고 말할 수는 없지만 시작해야합니다. 명백한 바와 같이, 나는 진정한 전문가가 아니다.

이러한 모델의 품질은 일반적으로 정교함에 따라 증가하며,이 경우 기본적으로 사용되는 방정식 수를 추적합니다. 따라서 (SA)는 가장 효과적이지 않은 반면 k- , k- 및 SST가 더 좋습니다. RSM이 최고 일 것입니다.$\epsilon$$\omega$

중간 3 개에서 SST는 흐름 분리를 정확하게 예측하는 데 더 좋습니다. 다른 두 사람은 필요할 때 분리를 예측하지 않는 습관이 있습니다. 분리가 일반적으로 드래그를 유발한다는 점을 고려하면, 결함이있는 디자인으로 보일 수 있습니다.

RSM이 가능하다면 확실히 선호되지만 NS 위에 7 개의 방정식을 추가하기 때문에 가장 많은 시간이 소요됩니다. 10 년 전, 이곳에서 힘든 선택을해야했을 수도 있습니다. 요즘에는 이런 종류의 차량의 RSM 모델을 적당한 시간 안에 바꿀 수 있어야합니다.

나는 지난 몇 달 동안 FSAE (open wheeled single seat race car) 에어로 디자인 작업을 해왔으며 RSM의 사용이 상당히 높은 수준의 랩톱이나 다른 게임 장비 데스크탑에서 실행하기에 합리적이라는 것을 알았습니다. 많은 수의 설계 반복을 평가해야하는 경우 런타임을 임대 할 수있는 장소를 찾을 수도 있습니다. 필요한 소프트웨어를 실행하기 위해 설립 된 회사의 이름을 추가 할 수 있으며 학생 가격으로 도움을받을 수 있습니다 (SE에 적합한 경우 의견을 말하십시오).

약간의 접선 : 분석법을 검증하는 데 사용할 수있는 논문 (이상적으로 실험적인)을 찾아 보는 것이 좋습니다. 우리는 우리 자신의 디자인을 진행하기 전에 풍동 실험의 결과를 (이유 내에서) 재현 할 수 있음을 확신했습니다. 또한 유동 감도를 분석하기 위해 메쉬 감도 분석을 실행하는 것이 중요합니다.

또한 경계 레이어를 더 잘 해결하기 위해 표면에서 나오는 프리즘 레이어가 중요합니다.

마지막 : Fluent 직원 의이 문서 는 약간 오래되었지만 여전히 시작하는 데 매우 도움이되었습니다. (스크라이브 링크가 유감입니다.

하나의 시뮬레이션 만 수행 할 수있는 리소스 만있는 경우 @Subodh에 동의하고 합니다.$k-\omega\:SST$

여러 시뮬레이션을 감당할 수 있다면 다른 모델을 사용하고 비교할 것입니다. 이 방법으로 특정 응용 분야에서 난류 모델의 영향을 식별 할 수 있습니다.

최적의 속도 분포를 찾고 있는지 또는 분리에 더 관심이 있는지 명확히 할 수 있습니까?