在计算流体力学里,什么是大涡模拟?

在计算流体力学里,什么是大涡模拟?,第1张

大涡模拟(Large Eddy Simulation-LES)是近30年来才发展起来的一种新型的紊流模型。它是对流体运动中起重要作用的大涡进行直接计算,对其中起较小作用的小涡进行模拟的一种方法。它能够反映出流体中的脉动运动,进而能计算出污染物在其中运动的差异性。

http://www.cws.net.cn/Journal/slxb/200209/10.htm

湍流大涡数值模拟的理论和应用

ISBN: 978-7-302-16777-8

出版社: 清华大学出版社

出版日期: 2008年1月1日

编著者: 张兆顺

湍流是广泛存在于自然界和工程中的流动现象,例如:大气、海洋与河

流中流体的运动,飞行器周围空气的运动,船舰周围水流的运动以及流体机

械中空气或水流的运动等都呈湍流状态。湍流是十分复杂的多尺度不规则

流动,个别简单的湍流问题可以应用理论分析近似地获得它的流动特性,实

际湍流问题的预测主要采用物理实验和数值模拟方法。随着计算机的迅速

发展,湍流的数值模拟日益得到重视,已经成为预测自然环境和工程流动的

主要手段之一。

现有的湍流数值模拟方法有3种:直接数值模拟、大涡数值模拟和雷诺

平均模拟。

直接数值模拟不需要对湍流建立模型,采用数值计算直接求解流动的

控制方程。由于湍流是多尺度的不规则流动,要获得所有尺度的流动信息,

需要很高的空间和时间分辨率,也就是需要巨大的计算机内存和耗时很大

的计算量。目前,直接数值模拟只能计算雷诺数较低的简单湍流运动,例如

槽道或圆管湍流,它还不能作为复杂湍流运动的预测方法。

工程中广泛应用的湍流数值模拟方法采用雷诺平均模型,这种方法将

流动的质量、动量和能量输运方程进行统计平均后建立模型。雷诺平均模

型不需要计算各种尺度的湍流脉动,它只计算平均运动,因此它的空间分辨

率要求低,计算工作量小。雷诺平均模型的主要缺点是它只能提供湍流的

平均信息,这对于近代自然环境的预报和工程设计是远远不够的;雷诺平均

模型的致命弱点是它的模型没有普适性。

20世纪70年代,一种新的湍流数值模拟方法问世,即大涡数值模拟。

它的主要思想是:大尺度湍流直接使用数值求解,只对小尺度湍流脉动建立

模型。所谓小尺度,习惯上是指小于计算网格的尺度,而大于网格尺度的湍

流脉动通过数值模拟获得。这种新方法的优点是:对空间分辨率的要求远

小于直接数值模拟方法;在现有的计算机条件下,可以模拟较高雷诺数和较

复杂的湍流运动;另一方面,它可以获得比雷诺平均模拟更多的湍流信息,

例如,大尺度的速度和压强脉动,这些动态信息对于自然环境预报和工程设

计是非常重要的。

随着计算机的发展,大涡数值模拟有可能在不远的将来成为预测实际

流动的手段。从20世纪90年代开始,大涡数值模拟方法已成为湍流数值

模拟的热门课题,与湍流问题有关的广大科技工作者纷纷应用大涡数值模

拟方法预测湍流,甚至流动计算的商业软件中也增设了大涡数值模拟的

模块。

http://book.beifabook.com/product/BookDetail.aspx?Plucode=730216777

其主要思想是大涡结构(又称拟序结构)受流场影响较大,小尺度涡则可以认为是各向同性的,因而可以将大涡计算与小涡计算分开处理,并用统一的模型计算小涡。在这个思想下,大涡模拟通过滤波处理,首先将小于某个尺度的旋涡从流场中过滤掉,只计算大涡,然后通过求解附加方程得到小涡的解。过滤尺度一般就取为网格尺度。显然这种方法比直接求解RANS 方程和DNS 方程效率更高,消耗系统资源更少,但却比湍流模型方法更精确。

大涡模拟的基本操作就是低通滤波。一个LES滤波器可以被用在时空场 Φ(x,t)中实现时间滤波或空间滤波或时空滤波。

大涡模拟,英文简称LES(Large eddy simulation),是近几十年才发展起来的一个流体力学中重要的数值模拟研究方法。它区别于直接数值模拟(DNS)和雷诺平均(RANS)方法。其基本思想是通过精确求解某个尺度以上所有湍流尺度的运动,从而能够捕捉到RANS方法所无能为力的许多非稳态,非平衡过程中出现的大尺度效应和拟序结构,同时又克服了直接数值模拟由于需要求解所有湍流尺度而带来的巨大计算开销的问题,因而被认为是最具有潜力的湍流数值模拟发展方向。

由于计算耗费依然很大,目前大涡模拟还无法在工程上广泛应用,但是大涡模拟技术对于研究许多流动机理问题提供了更为可靠的手段,可为流动控制提供理论基础,并可为工程上广泛应用的RANS方法改进提供指导。


欢迎分享,转载请注明来源:夏雨云

原文地址:https://www.xiayuyun.com/zonghe/87277.html

(0)
打赏 微信扫一扫微信扫一扫 支付宝扫一扫支付宝扫一扫
上一篇 2023-03-06
下一篇2023-03-06

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

    保存