Welche Turbulenzmodelle eignen sich für die CFD-Analyse an einer stromlinienförmigen Fahrzeugkarosserie?

Viele kommerzielle und Open-Source-CFD-Codes implementieren verschiedene Verschlussmethoden für den nichtlinearen konvektiven Beschleunigungsterm der Reynolds-gemittelten Navier-Stokes-Gleichungen (RANS). Übliche Methoden (auch als Turbulenzmodelle bekannt ) umfassen

• Spalart-Allmaras ( SA )
• k - ε (k - epsilon)
• k - ω (k - Omega)
• SST (Menter's Shear Stress Transport)
• Reynolds-Spannungsgleichungsmodell

Welche davon eignen sich für die CFD-Simulation einer stromlinienförmigen Fahrzeugkarosserie? Der Zweck der Simulationen besteht darin, die Verfeinerung der Körperform zu steuern, um die aerodynamischen Widerstandskräfte zu minimieren. Eine beispielhafte Antwort würde kurz die Vor- und Nachteile jeder Methode für diese Simulationsanwendung skizzieren.

---

Potenziell nützliche Details:

Das Fahrzeug ist ein kleines Ein-Personen-Fahrzeug mit ungefähren Abmessungen

• L = 2,5 m,
• W = 0,7 m und
• H = 0,5 m.

Es wird mit Geschwindigkeiten von 0 m / s bis ungefähr 12 m / s fahren. Alle drei Räder sind von der Karosseriehülle umschlossen, und das Fahrzeug hat eine ungefähre Bodenfreiheit von 15 cm, außer in der Nähe der Räder, wo sich die Karosserie bis auf 1 cm von der Straßenoberfläche erstreckt.

Normalerweise sind die aerodynamischen Kräfte bei diesen Geschwindigkeiten nahezu vernachlässigbar. Nehmen wir jedoch an, dass dieses Fahrzeug für den Wettbewerb in einem "Super Mileage" -Wettbewerb auf einer glatten Strecke ausgelegt ist, sehr leicht ist und durchgehend reibungsarme Antriebsstrangkomponenten verwendet, so dass die Aerodynamik Kräfte haben einen signifikanten Einfluss auf den erreichbaren Kraftstoffverbrauch.

Das Turbulenzmodell kann einen großen Unterschied in Ihrer Simulation bewirken . Es gibt viele Turbulenzmodelle. Es wird eine schwierige Aufgabe, eine davon auszuwählen.

Es gibt kein perfektes Turbulenzmodell. Es hängt alles von verschiedenen Parametern ab, wie Reynolds Zahl, ob die Strömung getrennt ist, Druckgradienten, Grenzschichtdicke und so weiter. In dieser Antwort werden kurze Informationen zu einigen gängigen Modellen sowie Vor- und Nachteile und mögliche Anwendungen gegeben. Interessierte Benutzer können jedoch diese hervorragende NASA-Website und die darin enthaltenen Referenzen besuchen, um mehr über die Turbulenzmodellierung zu erfahren.

A) EIN GLEICHUNGSMODELL:

1. Spalart-Allmaras

Dieses Modell löst eine zusätzliche Variable für die Spalart-Allmaras-Viskosität auf. Laut einem NASA-Dokument gibt es viele Modifikationen in diesem Modell, die auf bestimmte Zwecke ausgerichtet sind.

Vorteile : Weniger speicherintensiv, sehr robust, schnelle Konvergenz

Nachteile : Nicht geeignet für getrennte Strömung, freie Scherschichten, abklingende Turbulenzen, komplexe innere Strömungen

Verwendung : Berechnungen in Grenzschichten, gesamtes Strömungsfeld, wenn milde oder keine Trennung, Luft- und Raumfahrt- und Automobilanwendungen, für anfängliche Berechnungen vor der Berechnung komprimierbarer Strömungen mit höherem Modell

Anwendbarkeit auf Ihren Fall : ein guter Kandidat für die Reduzierung der Simulationszeit. Mit diesem Modell können Sie den Luftwiderstand ziemlich gut vorhersagen. Wenn Sie jedoch den Strömungstrennungsbereich kennen möchten, liefert dieses Modell keine hochgenauen Ergebnisse.

________________________________________________________________________________

B) ZWEI-GLEICHUNGEN-MODELLE:

1. $k$$\epsilon$

$k$$\epsilon$

Vorteile : Einfach zu implementieren, schnelle Konvergenz, Vorhersage der Strömungen in vielen praktischen Fällen, gut für die externe Aerodynamik

Nachteile : Nicht geeignet für achsensymmetrische Strahlen, Wirbelströmungen und starke Trennung. Sehr geringe Empfindlichkeit für ungünstige Druckgradienten, schwer zu starten (Initialisierung mit Spalart-Allmaras erforderlich), nicht für wandnahe Anwendungen geeignet

Verwendung : Geeignet für anfängliche Iterationen, gut für externe Strömungen um komplexe Geometrien, gut für Scherschichten und freie, nicht wandbegrenzte Strömungen

$Re = 1.98*10^6$$k$$\epsilon$

---

$k$$\omega$

$k$$\omega$$k$$\epsilon$

Vorteile : Hervorragend für Grenzschichten geeignet, arbeitet bei ungünstigem Druckgradienten, eignet sich für stark getrennte Strömungen, Düsen und freie Scherschichten

Nachteile : Die für die Konvergenz erforderliche Zeit ist länger, speicherintensiv. Erfordert eine Netzauflösung in der Nähe der Wand und sagt eine frühe und übermäßige Trennung voraus

Verwendung : Interne Strömungen, Rohrströmungen, Strahlströmungen, Wirbel

$\omega$

---

$k$$\omega$

$k$$\omega$$k$$\epsilon$

$k$$\omega$

$k$$\omega$

Verwendung : Externe Aerodynamik, getrennte Strömungen, Grenzschichten und ungünstige Druckgradienten

$k$$\epsilon$

---

Welches Modell ist also am besten geeignet?

$k$$\omega$

Und nimm mein Wort nicht dafür. Ein Bericht über ' Aerodynamische Analyse und Bewertung des Luftwiderstandskoeffizienten von Zeitfahrradfahrern ' verwendet das SST-Modell. In diesem Artikel werden alle Ergebnisse der Turbulenzmodelle für die Aerodynamik von Radfahrern verglichen und es wird der Schluss gezogen, dass das SST-Modell die besten Gesamtergebnisse liefert. Ich zitiere diese Ergebnisse, weil Reynolds Anzahl und Abmessungen in Bezug auf Anzahl und Maße einem Fahrrad am nächsten kommen, für das Tonnen von Studien verfügbar sind.

$k$$\epsilon$$k$$\epsilon$$k$$\epsilon$

Wenn Sie über bessere Rechenressourcen verfügen, entscheiden Sie sich für LES . Ich bin jedoch der Meinung, dass dies in diesem Fall nicht erforderlich ist und möglicherweise nicht angemessen ist. Ich habe keine Erfahrung mit LES, kann also keinen Kommentar abgeben.

---

Einige interessante Ressourcen:

1. Das FOAM-Haus : Wenn Sie OpenFOAM Schritt für Schritt lernen möchten

2. Jüngste Fortschritte bei der numerischen Modellierung turbulenter Strömungen

3. $21^{st}$

4. Turbulenzmodelle und ihre Anwendung auf komplexe Strömungen

Alles Gute!

Prost!

Ich kann nicht sagen, dass dies die ideale Antwort sein wird, aber es sollte Ihnen den Einstieg erleichtern. Wie sich zeigen wird, bin ich kein echter Experte.

$\epsilon$$\omega$

Innerhalb der mittleren drei ist SST (wie mir gesagt wurde) besser in der Lage, die Strömungstrennung richtig vorherzusagen. Die anderen beiden haben die Angewohnheit, eine Trennung nicht vorherzusagen, wenn sie sollten. Da die Trennung im Allgemeinen einen Luftwiderstand verursacht, kann dies dazu führen, dass ein fehlerhaftes Design gut erscheint.

Während RSM definitiv bevorzugt wird, wenn es möglich ist, wird es am zeitaufwändigsten sein, da es 7 Gleichungen zusätzlich zu NS hinzufügt. Vor 10 Jahren mussten Sie hier möglicherweise eine schwierige Entscheidung treffen. An diesen Tagen sollten Sie in der Lage sein, RSM-Modelle dieser Art von Fahrzeug in angemessener Zeit umzudrehen.

Ich habe in den letzten Monaten an einem FSAE-Aero-Design (Open Wheel Single Seat Race Car) gearbeitet und festgestellt, dass die Verwendung von RSM für die Ausführung auf einem ziemlich hochwertigen Laptop oder einem seriösen Gaming-Rig-Desktop sinnvoll ist. Sie können auch Orte finden, an denen Sie Laufzeit mieten können, wenn Sie eine große Anzahl von Entwurfsiterationen auswerten müssen. Ich kann den Namen eines Unternehmens hinzufügen, das wir verwendet haben, um die von uns benötigte Software auszuführen, und das uns bei den Studentenpreisen geholfen hat (jemand kommentiert bitte, ob dies für SE angemessen ist).

Eine leichte Tangente: Ich würde Ihnen dringend empfehlen, nach Papieren (idealerweise experimentell) zu suchen, mit denen Sie Ihre Methoden validieren können. Wir haben sehr darauf geachtet, dass wir (im Rahmen der Vernunft) Ergebnisse von Windkanalversuchen nachbilden können, bevor wir unsere eigenen Entwürfe ausführen. Es ist auch wichtig, eine Netzempfindlichkeitsanalyse durchzuführen, um sicherzustellen, dass Sie die Struktur des Flusses auflösen.

Außerdem sind Prismenschichten wichtig, die sich von Ihren Oberflächen lösen (um Grenzschichten besser aufzulösen).

Zuletzt: Dieses Dokument von den Leuten bei Fluent ist ein bisschen alt, aber es war immer noch sehr hilfreich, um uns den Einstieg zu erleichtern. (Entschuldigung für den Scribd-Link.

$k-\omega\:SST$

Falls Sie sich mehrere Simulationen leisten können, würde ich verschiedene Modelle verwenden und vergleichen. Auf diese Weise können Sie den Einfluss des Turbulenzmodells in Ihrer speziellen Anwendung identifizieren.

Können Sie klarstellen, ob Sie nach einer optimalen Geschwindigkeitsverteilung suchen oder ob Sie mehr an Trennungen interessiert sind?