建筑物表面压力分布预测仿真研究

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1、第29卷第11期计算机仿真2012年11月文章编号:1006—9348(2012)11—0395—04建筑物表面压力分布预测仿真研究刘长猛,郜冶,刘平安(哈尔滨工程大学航天与建筑工程学院,黑龙江哈尔滨150001)摘要:研究高层建筑物表面压力分布的准确预测问题。针对工程的实际应用,由于建筑物与风之间的相互作用加在建筑物上,使建立压力分布的准确预测模型较为困难。为得到准确预测建筑物表面压力分布的模型,采用风场给定的大气边界层入口条件,使用不同湍流模型和粗化网格,对立方体建筑物表面压力分布进行计算。分析发现,与测试结果相

2、比雷诺平均和分离涡模型在立方体建筑物表面压力系数计算偏差较大,而大涡仿真计算结果吻合度较好。仿真结果表明,给定合适边界条件和计算方法,使用粗化网格的大涡模拟计算能够得到准确的压力系数计算结果,可以为更加复杂的_I:程实际计算提供参考和应用依据。关键词:湍流模型;压力系数;仿真中图分类号:TP391.9文献标识码:BSimulationResearchonPressureDistributionPredictionofBuildingLIUChang-meng,GAOYe,LIUPing—an(CollegeofAer

3、ospaceandCivilEngineering,HarbinEngineeringUniversity,HarbinHeilongiiang150001,China)ABSTRACT:Researchonaccuratecalculationofsurfacepressuredistributionforhigh—risebuildingisveryimpor-tant.Aimatpracticalapplicationofcomputationalwindengineering,inordertogetsuit

4、ableturbulencemodelandnumerationmethodtocalculateaccuratelythepressuredistribution,thesnIfacepressuredistributionofcubic—build—ingwascalculatedwithmodifiedatmosphericboundarylayer,differentturbulencemodelsandcoarsemesh.Bycom—parisonandanalysisbasedonexperiments

5、,itisfoundthatthereisanerrorforthesurfacepressuredistributionpre—dictionofRANSandDESmodels,whiletheLESresultisbetter.ThenumericalresultshowsthatLEScangainaccu—ratedatawithcoarsemeshandappropriateboundarycondition,whichofferssomereferencesandbasesforcomplexproje

6、ctcomputation.KEYWORDS:Turbulencemodel:Pressurecoeffieient;Simulation1引言在很多工程情况下,绕过钝体的流动,往往伴随着包括像分离和再附着、非定常涡脱落和高扰动、大比例尺的湍流结构以及弯曲剪切层等复杂现象。实践中非常需要预测这样的流动以及加载在物体上的压力分布,但即使是相对简单的几何体而言这也是非常困难的工作。湍流在考虑的流动现象中占有非常重要的地位,特别因为实际问题的雷诺数较高,任何一种压力预测方法都必须考虑湍流的影响。不同湍流模型对于流场预测有着

7、各自的优势,因此研究能够获得建筑物压力系数准确预测的湍流模型和计算方法是非常重要的。为了风与建筑物之间相互作用的基础研究提供一个实验设施,Silsoe研究所建造了一个边长6m的立方体建筑物。基金项目:国家自然科学基金资助项目(10972063)收稿日期:201l—12—29修回日期:2012—02—02Richards,Hoxey和Short⋯测量了6m立方体建筑表面压力分布,给出了人口速度和湍流强度分布数据。Wright和Ea—somi2o讨论了建筑绕流场计算流体动力学(CFD)应用中湍流模型遇到的主要问题,并将不

8、同模型的计算结果和实验数据进行对比。混合模型中近壁面区域(例如建筑物表面)是雷诺平均(RANS)模式而远离壁面区域使用大涡模型(LES),和RANS结果比起来,混合模型的预测与实验数据更加吻合一’4J。但是,对于可信赖的预测,分离涡(DES)模型比RANS模型需要更好的网格,对于在建筑流场中的实际应用,计算花费仍然是太高了。尽管计算能力的持续增

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