试论基于两种湍流模型的桥梁颤振导数识别研究

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1、试论基于两种湍流模型的桥梁颤振导数识别研究　摘要：分析了标准kε模型和SST(ShearStressTransports)kω模型的模型特征和相关使用要求，并以它们为例数值识别了某大跨度桥梁断面的颤振导数.研究结果表明，基于合理的计算域和网格划分，这两种湍流模型均能较准确地识别桥梁断面的大部分颤振导数，但个别颤振导数识别上存在趋势性的差别，SSTkω模型在识别桥梁颤振导数上优越于标准kε模型.本文研究为合理选择湍流模型进行颤振导数识别提供了参考.　　关键词：颤振；标准kε模型；SSTkω模型；大跨度桥梁；CFD　　中图分类号：TU311.3SST湍流模

2、型是在kω模型基础上发展而来的，且融合了kε模型的优点.kω湍流模型的优势是在低Re数下的近壁计算，kε模型适合湍流核心区的计算.SST模型克服了标准kω湍流模型对自由流参数变化比较敏感的缺点，在近壁区采用kω湍流模型，在远离壁面的流场中采用kε湍流模型.这样充分利用了kε湍流模型对逆压梯度流动具有较高的模拟精度和kε湍流模型对湍流自由流参数不敏感的优点.采用SST模型时，需要对近壁区进行数值计算，而不是采用类似的壁面函数，因此需要加密近壁区的网格，同时要合理控制第一层网格高度，大体上使得Yplus≤6［8］.　　2气动自激力描述　　气动自激力的Scanlan

3、表达式为：　　L=12ρU2(2B)KH*1U+KH*2BU+　　K2H*3α+K2H*4hB,(2a）　　M=12ρU2(2B2)KA*1U+KA*2BU+　　K2A*3α+K2A*4hB．(2b）　　式中:h(t),α(t)分别为竖弯与扭转位移；Κ=ωB/U为无量纲频率；(t),(t)分别为竖弯速度与扭转速度；H*i和A*i(i=1，2，3，4)即为桥梁断面颤振导数，是桥梁断面外形和折算风速Ur的函数(Ur=U/fB).　　本文通过数值模拟的方法分别提取每个折算风速下的气动自激力，然后采用最小二乘法识别相应折算风速下的8个

4、颤振导数.　　3算例　　3.1研究对象及计算域网格划分　　本文选取丹麦大带东桥为研究对象，该桥为主跨1624m的三跨连续钢箱梁悬索桥，其主梁是上下游侧带风嘴的扁平箱梁断面(如图1所示).箱梁截面全宽B=31m，高宽比为7.05∶1.CFD计算的模型采用与风洞试验相同的几何缩尺比1∶80，数值模拟时不考虑栏杆和防撞墙等附属物.计算域采用二维圆形区域，左侧半圆弧为来流进口，到模型中心的距离为30B，右侧半圆弧为来流出口，到模型中心的距离为30B.　　图1大带东桥主梁断面(单位：m)　　Fig.1GirdersectionoftheGreatBeltBridge(unit:m)　　由

5、于CFD模拟时刚性桥梁断面在每一时间步上运动，因而在每一时间步上需要重新对计算域网格进行划分.为确保桥梁最大运动位移处有较好的网格质量，不至出现畸变网格甚至负体积网格，本文将计算域进行分区划分，分成3个大小近似合理的区，如图2所示，并采用不同的网格进行剖分.围绕桥梁的称为刚性网格区.桥梁断面运动时，该区域网格与桥梁断面刚性固定，并在每一时间步上与桥梁断面同步运动.该区域外边界为椭圆，通过对该椭圆适当分段，便于对该域进行四边形结构网格划分，以便能获得较好的正交网格.计算域绝大部分区域称静止网格区，该区域外边界是计算域外边界，内边界为离开刚性网格区外椭圆一定距离，且包围刚性网格区的圆形.静止网格

6、区采用四边形单元剖分，从内到外采用合适的网格放大比例.静止网格区和刚性网格区在整个CFD模拟过程中一直使用计算开始时的网格系统，不再重新划分网格.在静止网格区和刚性网格区之间为动网格区，动网格区采用三角形单元剖分.在每一时间步上，该区域根据桥梁断面的运动位置并由设定的网格系统质量要求重新进行网格划分.紧靠桥梁断面的区域流场变量变化剧烈，特别是断面迎风侧和断面法向，因此网格划分需要能适应流场变量的变化程度，并沿各个方向采用适度的网格放大率，实现与动网格区域网格的平顺过渡，如图3所示.　　值得注意的是，为了分别满足本文所采用两湍流模型的使用要求，需要划分两套网格，如图3所示.这两套网格计算域划分

7、形式完全一样，只有刚性网格区的第一层网格高度和网格数量不一样.因为需要通过控制第一层网格的高度来调节断面的Yplus值，本文中图3(a)第一层网格高度取为2mm(约为0.005B)，而图3(b)第一层网格高度取为0.25mm(约为0.0006B)；两套网格的网格数量分布见表1.两套网格在数量上比较，只有刚性网格区的网格数量不同，这是由于使用SST模型时需要在近壁区加密网格.两套网格中，网格数量都集