建筑群风环境的数值模拟仿真优化设计

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1、建筑群风环境的数值模拟仿真优化设计作者：赵彬；林…文章来源：城市规划学刊建筑群风环境的数值模拟仿真优化设计赵彬；林波荣；李先庭；江亿　　OptimizedDesignofWindEnvironmentinBuildingClusterbyNumericalSimulation　　ZHAOBin,LIN　Borong,LIXianting,JIANGYi　　Abstract：Thetwomethodforpredictingwindenvironmentinbuilding　clustersarecomparedwhiletheimportance

2、ofwindeffecton　thecomfortofresidentsispointedout.Asnumericalsimulationprocesstheadvantagesofcheap,quickness,havingcomprehensiveinformationandbeingunlimitedbytheactualconditions,itissuggestedtoapplythemethodforanalyzingairflowinsidebuildingcluster.Therefore,anideaabouthowto　op

3、timizewindenvironmentdesignisproposedwithtwotypical　examplespresented.Itisprovedthatnumericalsimulationmay　beapowerfultoolforwindenvironmentdesigningandanalyzinginbuildingclusters.　　Keyword：windenvironment,numericalsimulation,CFD　　提要　文中就建筑群风环境与住区环境舒适性的重要关系作了简要阐述后，介绍预测仿真建筑群风环境

4、的不同方法，并着重比较了自各的特点。鉴于数值模拟方法价廉、快速、信息多、不受条件限制的优点，提出基于数值模拟方法的建筑群风环境优化设计思路，并给出两个典型的用数值模拟方法优化设计建筑群风环境的实例。由所举实例可以看出，数值模拟技术可作为建筑群风环境优化设计分析的有力工具，从而有效地对建筑群风环境问题进行研究和分析。　　关键词　建筑群　风环境　数值模拟　计算流体力学　仿真　预测　　文章编号　1000-3363(2002)02-0057-03　　中图分类号　TU111　　文献标识码　A　　1　前言　　风是构成室外环境的重要因素之一。随着高层建筑和超高

5、层建筑的出现，再生风和环境二次风环境问题逐渐凸现出来。在高低层建筑鳞次栉比的“山谷”中，由于建筑单体设计和建筑群体布局不当而导致行人举步维艰或强风卷刮物体撞破玻璃的报导是屡见不鲜的①。最为极端的莫过于1982年美国纽约曼哈顿岛世界贸易中心附近一栋高层建筑前的广场上，一位女士在行走时被强风刮倒而受伤，一怒之下向纽约最高法院控告建筑设计和施工上的缺点并要求赔偿650万美元，室外风环境设计的重要性由此可见一斑。这些事例提醒规划师和建筑师，风环境和再生风环境问题已不容忽视。然而，可能是对室外风环境的预测不够重视或缺乏有效的技术手段，当设计师们在对小区进行

6、规划时，更为常见的做法是过多地把注意力集中在了总平面的功能布置、美观设计及空间利用上，而很少(或仅仅凭经验)考虑高层、高密度建筑群中气流流动情况对人的各种影响。事实上，良好的室外风环境，不仅意味着在冬季盛行风风速太大时不会在小区内出现人们举步维艰的情况，还应该是在炎热夏季能利于室内自然通风的进行(即避免在过多的地方形成旋涡和死角)。从这一点上来说，在规划设计中仅仅考虑对盛行风简单设置屏障的做法显然是不够的了。　　伴随着国民经济的发展和人们环保意识和健康舒适理念的提高，住区环境质量越来越受到更多人的重视；对住区风环境进行优化设计，必将成为小区和城市

7、规划的重要环节。为此，为了营造健康、舒适的小区微环境，就需要在规划设计阶段对小区内气流流动情况作出预测评价，以指导、优化建筑群的规划设计。2　预测建筑群风环境的方法和特点　　目前通常有如下两种方法用于建筑群风环境的预测：　　2.1　风洞实验　　风洞实验是可靠性比较高的建筑风环境预测方法。研究风环境的风洞一般是境界层形风洞，它首先再现接近地面的境界层，然后将需要测定的建筑物和周围的环境模型化，模型比例大小取决于建筑物侧面积和风洞剖面面积的比例关系。近年来，一些研究者通过风洞实验，了解了建筑物周围风环境的一些基本规律，如单栋建筑物迎风面和背风面的气流

8、规律、具有规则外形的建筑遵循一定规律的平面布置情况下的气流流动情况等②③。但是，实际的小区建筑群布局形式是多种多样的，而且建筑物形状也较