fluent常用的湍流模型及壁面函数处理

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1、FLUENT常用的湍流模型及壁面函数处理本文内容摘自《精通CFD工程仿真与案例实战》。实际上也是帮助文档的翻译,英文好的可直接参阅帮助文档。FLUENT中的湍流模型很多,有单方程模型,双方程模型,雷诺应力模型,转捩模型等等。这里只针对最常用的模型。1、湍流模型描述模型描述Spalart-Allmaras单方程模型,直接解出修正过的湍流粘性,用于有界壁面流动的航空领域(需要较好的近壁面网格)尤其是绕流过程;该模型也可用于粗网格。Standardk-e双方程模型。是默认的k-e模型,系数由经验公式给出。只对高Re的湍流有效,包含粘性热、浮力、压缩性等选项RNGk-e标准k-e模型的变形,方

2、程和系数来自解析解。在e方程中改善了模拟高应变流动的能力;用来预测中等强度的旋游和低雷诺数流动Realizablek-e标准k-e模型的变形。用数学约束改善模型的性能。能用于预测中等强度的旋流Standardk-w两个输运方程求解k与w。对于有界壁面和低雷诺数流动性能较好,尤其是绕流问题;包含转捩。自由剪切和压缩性选项SSTk-w标准k-w模型的变形。使用混合函数将标准k-e模型与k-w模型结合起来,包含了转捩和剪切选项ReynoldsStress直接使用输运方程来解出雷诺应力,避免了其它模型的粘性假设,模拟强旋流相比其它模型有明显优势2、湍流模型的选择模型用法Spalart计算量小,

3、对一定复杂的边界层问题有较好的效果Allmaras计算结果没有被 广泛的测试,缺少子模型典型的应用场合为航空领域的绕流模拟Standardk-e应用多,计算量适中,有较多数据积累和比较高的精度对于曲率较大和压力梯度较强等复杂流动模拟效果欠佳一般工程计算都使用此模型,其收敛性和计算精度能满足一般的工程计算要求,但模拟旋流和绕流时有缺陷RNGk-e能模拟射流撞击、分离流、二次流和旋流等 中等复杂流动受到涡旋粘性同性假设限制除强旋流过程无法精确预测外,其它流动都可以使用此模型Realizablek-e和RNG基本一致,还可以更好的模拟圆形射流受到涡旋粘性同性假设限制除强旋流过程无法精确预测外

4、,其它流动都可以使用此模型Standk-w对于壁面边界层,自由剪切流,低雷诺数流动性能较好。适合于存在逆压力梯度时的边界层流动,分离与转捩SSTk-w基本与标准k-w模型相同。由于对壁距离依赖性较强,因此不太适合于自由剪切流ReynoldsStress是最复杂的RANS模型。避免了同性的涡粘性假设。占用较多的CPU时间和内存。收敛较难。对于复杂3D流动适用(如弯曲管道、旋转、旋流燃烧、旋风),尤其是强旋流运动。有两种方法处理近壁面区域。一种方法,不求解粘性影响内部区域(粘性子层及过渡层),使用一种称之为“wallfunction”的半经验方法去计算壁面与充分发展湍流区域之间的粘性影响区

5、域。采用壁面函数法,省去了为壁面的存在而修改湍流模型。另一种方法,修改湍流模型以使其能够求解近壁粘性影响区域,包括粘性子层。此处使用的方法即近壁模型。(近壁模型不需要使用壁面函数,如一些低雷诺数模型,K-W湍流模型是一种典型的近壁湍流模型)。所有壁面函数(除scalable壁面函数外)的最主要缺点在于:沿壁面法向细化网格时,会导致使数值结果恶化。当y+小于15时,将会在壁面剪切力及热传递方面逐渐导致产生无界错误。然而这是若干年前的工业标准,如今ANSYSFLUENT采取了措施提供了更高级的壁面格式,以允许网格细化而不产生结果恶化。这些y+无关的格式是默认的基于w方程的湍流模型。对于基于

6、epsilon方程的模型,增强壁面函数(EWT)提供了相同的功能。这一选项同样是SA模型所默认的,该选项允许用户使其模型与近壁面y+求解无关。(实际上是这样的:K-W方程是低雷诺数模型,采用网格求解的方式计算近壁面粘性区域,所以加密网格降低y+值不会导致结果恶化。k-e方程是高雷诺数模型,其要求第一层网格位于湍流充分发展区域,而此时若加密网格导致第一层网格处于粘性子层内,则会造成计算结果恶化。这时候可以使用增强壁面函数以避免这类问题。SA模型默认使用增强壁面函数)。只有当所有的边界层求解都达到要求了才可能获得高质量的壁面边界层数值计算结果。这一要求比单纯的几个Y+值达到要求更重要。覆盖

7、边界层的最小网格数量在10层左右,最好能达到20层。还有一点需要注意的是,提高边界层求解常常可以取得稳健的数值计算结果,因为只需要细化壁面法向方向网格。与增加精度向伴随的是计算开销的增加。对于非结构网格,建议划分10~20层棱柱层网格以提高壁面边界层的预测精度。棱柱层厚度应当被设计为保证有15层或更多网格节点。这可以在获得计算结果后,通过查看边界层中心的最大湍流粘度,该值提供了边界层的厚度(最大值的两倍位置即边界层的边)。棱柱层大于边界层厚度是

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