计算流体力学(CFD)文档——8. Turbulence modelling
计算流体力学

湍流/紊流
3/18/2014
• 湍流是一种高度复杂的三维非稳态、带旋转的不规则流动。 湍流流体的各种物理参数,如速度、压力、温度等都随时间 与空间发生随机的变化。 • 从物理结构上说,湍流是由各种不同尺度的涡旋叠合而成的 流动,这些漩涡的大小及旋转轴的方向分布是随机的。大尺 度的涡旋主要是由流动的边界条件所决定,其尺寸可以与流 场的大小相比拟,是引起低频脉动的原因;小尺度的涡旋主 要是有粘性力所决定,其尺寸可能只有流场尺度的千分之一 量级,是引起高频脉动的原因。大尺度的涡旋破裂后形成小 尺度涡旋。较小尺度的涡旋破裂后形成更小尺度的涡旋。大 尺度的涡旋不断地从主流获得能量,通过涡旋间的相互作用, 能量组建向小的涡旋传递。最后由于流体粘性的作用,小尺 度的涡旋不断消失,机械能就转化(或称为耗散)为流体的 热能。同时,由于边界作用、扰动及速度梯度的作用,新的 涡旋又不断产生,这就构成了湍流运动。
数学模型就好理解了,就是对物理模型的数学描写。
比如N-S方程就是对粘性流体动力学的一种数学描写,值得注意的是,数学 模型对物理模型的描写也要通过抽象,简化的过程。
3/18/2014
总体思路 建立控制方程
确立初始条件及边界条件 划分计算网格,生成计算节点 建立离散方程
离散初始条件和边界条件 给定求解控制参数 解收敛否 显示和输出计算结果 否
• 1、对流项中心差分在不发生振荡的参数范围内,比 一阶迎风格式的误差更小。 • 2、一阶迎风格式离散方程系数永远大于零,不会引 起解的振荡,得到物理上看似合理的解。 • 3、一阶迎风格式截差阶数低,除非采用相当密的网 格,否则计算结果的误差较大。 • 4、一阶迎风格式的启示:应当在迎风方向取更多的 信息构造格式,更好地反映对流过程的物理本质。 • 5、在调试程序或计算的中间过程仍可以采用一阶迎 风格式。
计算流体动力学分析-CFD软件原理与应用_王福军--阅读笔记

计算流体动力学分析-CFD软件原理与应用_王福军--阅读笔记计算流体动力学(简称CFD)是建立在经典流体动力学与数值计算方法基础之上的一门新型独立学科,通过计算机数值计算和图像显示的方法,在时间和空间上定量描述流场的数值解,从而达到对物理问题研究的目的。
它兼有理论性和实践性的双重特点。
第一章节流体流动现象大量存在于自然界及多种工程领域中,所有这些过程都受质量守恒、动量守恒和能量守恒等基本物理定律的支配。
本章向读者介绍这些守恒定律的数学表达式,在此基础上提出数值求解这些基本方程的思想,阐述计算流体力学的任务及相关基础知识,最后简要介绍目前常用的计算流体动力学商用软件。
计算流体动力学((Computational Fluid Dynamics简称CFD)是通过计算机数值计算和图像显示,对包含有流体流动和热传导等相关物理现象的系统所做的分析。
CFD的基本思想可以归结为:把原来在时间域及空间域上连续的物理量的场,如速度场和压力场,用一系列有限个离散点上的变量值的集合来代替,通过一定的原则和方式建立起关于这些离散点上场变量之间关系的代数方程组,然后求解代数方程组获得场变量的近似值。
CFD可以看做是在流动基本方程(质量守恒方程、动量守恒方程、能量守恒方程)控制卜对流动的数值模拟。
通过这种数值模拟,我们可以得到极其复杂问题的流场内各个位置上的基本物理量(如速度、压力、温度、浓度等)的分布,以及这些物理量随时间的变化情况,确定旋涡分布特性、空化特性及脱流区等。
还可据此算出相关的其他物理量,如旋转式流体机械的转矩、水力损失和效率等。
此外,与CAD联合,还可进行结构优化设计等。
1.1.2计算流体动力学的工作步骤采用CFD的方法对流体流动进行数值模拟,通常包括如下步骤:(1)建立反映工程问题或物理问题本质的数学模型。
具体地说就是要建立反映问题各个量之间关系的微分方程及相应的定解条件,这是数值模拟的出发点。
没有正确完善的数学模型,数值模拟就毫无意义。
计算流体力学典型算例

计算流体力学典型算例流体力学是研究液体和气体在运动中的力学性质和行为的学科。
计算流体力学(CFD)是一种利用数学模型和数值方法来模拟和解决流体力学问题的技术。
在实际应用中,CFD被广泛应用于工程、航空航天、天气预报等领域。
下面将介绍一个典型的计算流体力学算例。
典型算例:空气动力学性能分析假设我们要研究一架新型飞机的空气动力学性能,我们可以利用CFD来模拟和计算该飞机在不同速度和攻角条件下的气动特性。
首先,我们需要建立飞机的几何模型。
这可以通过计算机辅助设计(CAD)软件来完成,将飞机的几何形状和细节信息输入到CFD软件中。
接下来,我们需要为计算设置边界条件。
边界条件包括飞机表面的边界条件和远场环境的边界条件。
在飞机表面,我们可以设置壁面条件和粘性条件。
远场环境的边界条件可以设置为自由流条件,即远离飞机的区域中的流体速度和压力。
然后,我们可以选择适当的数值方法来求解流体力学方程。
CFD软件通常提供了多种数值方法,如有限体积法、有限元法和谱方法等。
根据实际情况,我们可以选择合适的数值方法来模拟飞机周围的流场。
接下来,我们需要设置求解参数。
这些参数包括时间步长、网格大小、迭代收敛准则等。
根据计算资源和精度要求,我们可以选择合适的参数值。
完成设置后,我们可以开始进行计算。
CFD软件将根据初始条件和边界条件,以迭代方式求解流体力学方程。
每一步迭代都会更新飞机周围的流场,直到达到收敛标准。
计算完成后,我们可以通过CFD软件提供的可视化工具来分析计算结果。
我们可以查看飞机周围的流线、压力分布、速度分布等信息,并进一步分析飞机的气动特性,如升力系数、阻力系数等。
通过这个典型算例,我们可以看到CFD在空气动力学性能分析中的应用。
CFD技术可以快速、准确地模拟复杂流体力学问题,并提供详细的结果分析。
这使得CFD成为现代工程设计和优化中不可或缺的工具。
机电一体化系统设计第三章 计算流体力学(CFD)简介

求解器设置
动量 能量
状态方程 所支持的计算模型
紊流 燃烧 辐射 多相流 相转换 动区域 动网格
后处理
选择材料 边界条件 初始条件
FLUENT-通用CFD软件
Fluent基本步骤
问题的鉴定及预处理
定义你所需要的模型 确定即将模拟的区域 设计并创建网格
求解
建立数学模型 计算并监控
t(s)
Ma=0.8的均匀场内静止点声源的声辐射,观察 者位置(100m,0m,0m)
FLUENT-通用CFD软件
矢量图:直接给出二维或三维空间里矢量(如 速度)的方向及大小,一般用不同颜色和长度 的箭头表示速度矢量。矢量图能形象地显示流 动特征
某离心叶轮近轮盖处的速度分布
FLUENT-通用CFD软件
CFD算例
开度100%
压力分布
开度50%
开度10%
CFD算例
Frame 001 13 Dec 2004
压力分布
开度100%
Frame 001 10 Dec 2004
130
120
Volume Flow Rate(m3/h)
110
100
90 85
controlvalve 100%open
Frame 001 22 Feb 2005 title
Y
CFD算例
10.418 9.72344 9.02891 8.33438 7.63984 6.94531 6.25078 5.55625 4.86172 4.16719 3.47266 2.77813 2.08359 1.38906 0.694531
dxdydz v ndA 0 t V A
《计算流体力学》作业答案

计算流体力学作业答案问题1:什么是计算流体力学?计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,简称CFD)是研究流体力学问题的一种方法,它使用数值方法对流体流动进行数值模拟和计算。
主要包括求解流体运动的方程组,通过空间离散和时间积分等计算方法,得到流体在给定条件下的运动和相应的物理量。
问题2:CFD的应用领域有哪些?CFD的应用领域非常广泛,包括但不限于以下几个方面:1.汽车工业:CFD可以用于汽车流场的模拟和优化,包括空气动力学性能和燃烧过程等。
2.航空航天工业:CFD可以用于飞机、火箭等流体动力学性能的预测和优化,包括机身、机翼的设计和改进等。
3.能源领域:CFD可以用于燃烧、热交换等能源领域的流体力学问题求解和优化。
4.管道流动:CFD可以用于石油、化工等行业的管道流动模拟和流体输送优化。
5.空气净化:CFD可以用于大气污染物的传输和分布模拟,以及空气净化设备的设计和改进。
6.生物医药:CFD可以用于生物流体输送和生物反应过程的模拟和分析,包括血液流动、药物输送等。
问题3:CFD的数值方法有哪些?CFD的数值方法一般包括以下几种:1.有限差分法(Finite Difference Method,FDM):将模拟区域划分为网格,并在网格上离散化流体运动的方程组,利用有限差分近似求解。
2.有限体积法(Finite Volume Method,FVM):将模拟区域划分为有限体积单元,通过对流体流量和通量的控制方程进行离散化,求解离散化方程组。
3.有限元法(Finite Element Method,FEM):将模拟区域划分为有限元网格,通过对流体运动方程进行弱形式的变分推导,将流动问题转化为求解线性方程组。
4.谱方法(Spectral Method):采用谱方法可以对流体运动方程进行高精度的空间离散,通常基于傅里叶变换或者基函数展开的方式进行求解。
5.计算网格方法(Meshless Methods):不依赖网格的数值方法,主要包括粒子方法(Particle Methods)、网格自适应方法(Gridless Method)等。
计算流体动力学(CFD)简介

步骤3:创建边
为了了解每个控制点的名称,单击窗口右下角即图3-16中的 按 钮,从而可以得到如图3-17所示的对话框。
图3-16 Gambit Control
图3-17 Specify Display Attributes对话框
第二十五页,共66页。
单击Label选项前面的按钮,Label被选中,并且Label后面的On也要 选中,然后单击Apply按钮,就可以看到前面绘制的各个控制点名称(如
一 计算流体动力学(CFD)简介
计算流体动力学(Computational Fluid Dynamics,简 称CFD)是通过计算机数值模拟计算和图象显示,对包含有 流体流动和热传导等相关物理现象的系统所做的分析。 CFD计算的基本思想:把原来在空间与时间坐标中连续的物理
量的场(如速度场,温度场等),用一系列有限个离散点上的 值的集合来代替,通过一定的原则建立起这些离散点上变量值 之间关系的代数方程(称为离散方程),求解所建立起来的代 数方程以获得所求变量的近似值。
第十二页,共66页。
选择“开始”→“程序”→Fluent Inc Products→Gambit2.2.30→Set environment,单击Set environment,进入如图3-4所示的对话框。单击 “是”按钮就设置好了Gambit的环境变量。另外,注意以上两种环境变
量设置好后需要重启系统,否则仍会提示找不到环境变量。
Gambit,如图3-5所示。
图3-5 Gambit的运行
第十四页,共66页。
2.4 Fluent的简单实例 2.4.1 实例简介
下面介绍模拟如图3-6所示管道内速度场的操作过程。其中,管道的 宽度远远大于它的高度,所以侧壁对整个速度场的影响比较小,可以对速 度场的模拟进行简化。简化以后的数值模拟区域如图3-7所示,这仅仅是
计算流体力学的数学模型与方法

计算流体力学的数学模型与方法计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,简称CFD)是研究流体运动的力学现象而采用的计算方法。
它结合了数学模型和计算方法,通过数值计算和模拟的手段,来解决流体问题。
本文将从数学模型和计算方法两个方面,探讨计算流体力学的基本原理与应用。
一、数学模型数学模型是计算流体力学的基础,它描述了流体运动的基本方程和边界条件。
常用的数学模型包括Navier-Stokes方程、动量守恒方程、质量守恒方程和能量守恒方程等。
1. Navier-Stokes方程Navier-Stokes方程是描述流体的速度和压力随时间和空间变化的方程。
其一般形式为:\[\frac{\partial \rho}{\partial t} + \nabla \cdot (\rho \mathbf{v}) = 0\]其中,$\rho$表示流体的密度,$\mathbf{v}$表示流体的速度。
2. 动量守恒方程动量守恒方程描述了流体运动中动量的变化。
它可以表示为:\[\frac{\partial (\rho \mathbf{v})}{\partial t} + \nabla \cdot (\rho\mathbf{v} \mathbf{v}) = -\nabla p + \nabla \cdot \mathbf{\tau}\]其中,$p$表示压力,$\mathbf{\tau}$表示粘性应力张量。
3. 质量守恒方程质量守恒方程描述了流体质量的守恒。
它可以表示为:\[\frac{\partial \rho}{\partial t} + \nabla \cdot (\rho \mathbf{v}) = 0\]4. 能量守恒方程能量守恒方程描述了流体能量的守恒。
它可以表示为:\[\frac{\partial (\rho e)}{\partial t} + \nabla \cdot (\rho e \mathbf{v}) =\nabla \cdot (\lambda \nabla T) + \nabla \cdot (\mathbf{\tau \cdot v}) + \rho \mathbf{v} \cdot \mathbf{g}\]其中,$e$表示单位质量流体的总能量,$T$表示温度,$\lambda$表示热导率。
《计算流体力学CFD》

动量方程
作用在单位质量流体微团 上的体积力记做 f ,其X
方向的分量为 f x
随流体运动的无穷小微团模型
精选ppt
动量方程
作用在流体微团上的体 积力的X方向分量=
fxdxdydz
随流体运动的无穷小微团模型
精选ppt
动量方程
作用在流体微 团上的X方向的 压力=
精选ppt
动量方程
作用在流体微 团上的X方向的 正应力=
物质导数(运动流体微团的时间变化率)
向量算子
精选ppt
物质导数(运动流体微团的时间变化率)
D/Dt是物质导数,它在物理上是跟踪一个运动的流体微团的 时间变化率;
流体微团在流场中的 运动-物质导数的示 意图
精选ppt
物质导数(运动流体微团的时间变化率)
/t叫做当地导数,它在物理上是固定点处的时间变化率;
流动控制方程经常用物质导数来表达。
精选ppt
物质导数(运动流体微团的时间变化率)
采用流体微团模型来理解物质导数的概念:
沿流线运动的无穷小流 体微团,其速度等于流 线上每一点的当精选地pp速t 度
物质导数(运动流体微团的时间变化率)
流体微团在流场中的运动精选-ppt物质导数的示意图
物质导数(运动流体微团的时间变化率)
空间位置固定的 精选ppt 有限控制体模型
空间位置固定的有限控制体模型
通过控制面S流出控制体的净质量流量
=控制体内质量减少的时间变化率
SVdSt
dV V
或
tV dVSVdS0
空间位置固定的 精选ppt 有限控制体模型
空间位置固定的有限控制体模型
连续性方程:
tV dVSVdS0
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=
w≡
u
2
¡
Then the eddy viscosity (turbulent stress ÷ mean velocity gradient) is
t≡
/ ∂U ∂y
=(
u
2
¡
)
×
y
u¡
= ( u¡ y)
Hence, in the log-law region,
t = u¢ y
(6)
8.2.3 General Stress-Strain Relationship
Relate this to the expressions for representative shear stress ( − uv ) and normal stress ( − u 2 ) above.
8.2.4 Other Turbulent Fluxes
It is common to assume a gradient-diffusion relationship between turbulent fluxes and the
The kinematic eddy viscosity t = t/ has dimensions of [velocity] × [length], which suggests
that it be modelled as
t = u0l0
(9)
On physical grounds, u0 should be a velocity scale reflecting the magnitude of turbulent
viscous stress and velocity gradient. In simple shear,
−
uv =
∂U t ∂y
(2)
µt is called an eddy viscosity or turbulent viscosity. The kinematic eddy viscosity is
8. TURBULENCE MODELLING1
8.1 Objectives in turbulence modelling 8.2 Eddy-viscosity models 8.3 Advanced turbulence models 8.4 Wall boundary conditions Summary Examples
The objectives of turbulence modelling are to specify the Reynolds stresses − uv , − u 2 , ...
and, if there are additional transported quantities, the turbulent fluxes vφ etc.
gradient of the corresponding mean quantity:
−
vφ =
∂ t ∂y
(7)
The turbulent diffusivity t is proportional to the eddy viscosity:
t= t
(8)
t
t is called a turbulent Prandtl number. Its value is approximately 1.0.
Eddy-viscosity models are widely used and popular because:
• they are easy to implement in existing viscous solvers; • extra viscosity aids stability; • they have some theoretical foundation in simple shear flows.
t = t/
(3)
The total mean shear stress (1) is then
=
∂U eff ∂y
(4)
where the effective viscosity eff is the sum of molecular and turbulent viscosities:
eff = + t
However, one should exercise caution because:
• there is little theoretical foundation in complex flows; • modelling turbulent transport is reduced to a single scalar
Reynolds stress can be represented accurately.
t and hence at most one
8.2.2 The Eddy Viscosity in the Log-Law Region
In the log-law region of a turbulent boundary layer the mean velocity gradient is
t is a hypothetical property of the flow and must be modelled.
(3) t varies with position.
(4) At high Reynolds numbers, t » throughout much of the flow.
Pope, S.B., 2000, “Turbulent flows”, Cambridge University Press.
CFD
8–1
David Apsley
Notes.
(1) This is a model!
(2)
is a physical property of the fluid and can be measured;
+
∂V ∂x
)
=2
t
∂U ∂x
−
2 3
k
where k is the turbulent kinetic energy. (Exercise: by “pattern matching”, write down
expressions
for
the
other
Reynolds
stresses.)
The
−
2 3
SPRING 2011
8.1 Objectives in Turbulence Modelling
The Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) equations are transport equations for the mean fluid variables in a turbulent flow.
(5)
1 Better (but very mathematical) descriptions of turbulence models can be found in: Wilcox, D.C., 1998, “Turbulence Modelling for CFD”, 2nd ed, DCW Industries.
The stress-strain relationship (2) applies only to simple shear flows. In general, representative
shear and normal stresses are given by
− uv − u2
=
t
(
∂U ∂y
For simple wall-bounded flows, l0 is proportional to distance from the boundary (e.g. l0 = y). For free shear flows (e.g. jet, wake, mixing layer) l0 is proportional to the width of the shear layer. However, both of these are geometry-dependent. For greater generality, we need to relate l0 to local turbulence properties.
For wall-bounded flows a candidate for u0 is the friction velocity u = w/ . However, a more appropriate velocity scale in general is k1/2, where k is the turbulent kinetic energy.
CFD
8–3
David Apsley
8.2.5 Specifying the Eddy Viscosity
With the eddy-viscosity hypothesis, closure of the mean-flow equations now rests solely on the specification of t, a property of the turbulent flow.
in order to close the mean-flow equations.
8.2 Eddy-Viscosity Models 8.2.1 The Eddy-Viscosity Hypothesis
y U(y)
The mean shear stress has both viscous and turbulent parts. In simple shear: