एक सुव्यवस्थित वाहन निकाय पर CFD विश्लेषण के लिए कौन से टर्बुलेंस मॉडल उपयुक्त हैं?

Question

कई वाणिज्यिक और ओपन-सोर्स सीएफडी कोड रेनॉल्ड-एवरेजेड नेवी-स्टोक्स (आरएएनएस) समीकरणों के गैर-रैखिक संवहन त्वरण अवधि के लिए कई बंद तरीकों को लागू करते हैं। आम तरीकों (भी अशांति मॉडल के रूप में जाना जाता है ) में शामिल हैं

• स्पार्टर्ट-अल्मारस (एस-ए)
• k-k (k-epsilon)
• k-k (k-omega)
• एसएसटी (मेंटर का शियर स्ट्रेस ट्रांसपोर्ट)
• रेनॉल्ड्स स्ट्रेस समीकरण मॉडल

इनमें से कौन सी एक सुव्यवस्थित वाहन निकाय के CFD सिमुलेशन के लिए उपयुक्त हैं? सिमुलेशन का उद्देश्य वायुगतिकीय ड्रैग बलों को कम करने के लिए शरीर के आकार को परिष्कृत करने के लिए मार्गदर्शन करना है। एक अनुकरणीय उत्तर संक्षेप में इस सिमुलेशन आवेदन के लिए प्रत्येक विधि के फायदे और नुकसान को रेखांकित करेगा।

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संभावित रूप से उपयोगी विवरण:

वाहन एक छोटा एक व्यक्ति वाहन है जिसमें अनुमानित आयाम हैं

• एल = 2.5 मीटर,
• डब्ल्यू = 0.7 मीटर, और
• एच = 0.5 मीटर।

यह 0 m / s से लेकर लगभग 12 m / s तक की गति से यात्रा करेगा। सभी तीन पहिये शरीर के लिफाफे से घिरे होते हैं, और वाहन के पास पहियों के पास 15 सेमी की अनुमानित जमीन की मंजूरी होती है, जहां शरीर का आवरण सड़क की सतह के 1 सेमी के भीतर तक फैला होता है।

आम तौर पर इन गति पर वायुगतिकीय बल बहुत ही नगण्य होते हैं, लेकिन मान लें कि इस वाहन को "सुपर माइलेज" प्रतियोगिता में एक चिकनी ट्रैक पर प्रतिस्पर्धा करने के लिए डिज़ाइन किया जा रहा है, यह बहुत हल्का है, और कम घर्षण ड्राइवट्रेन घटकों का उपयोग करता है, इसलिए एरोडायनामिक बलों को प्राप्त ईंधन की खपत पर एक महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है।

Answer 1

अशांति मॉडल आपके सिमुलेशन में एक बड़ा बदलाव ला सकता है । आसपास कई अशांत मॉडल हैं। उनमें से किसी एक को चुनना कठिन काम हो जाता है।

कोई आदर्श अशांति मॉडल नहीं है। यह सब कई मापदंडों पर निर्भर करता है जैसे कि रेनॉल्ड की संख्या, चाहे प्रवाह अलग हो, दबाव ढाल, सीमा परत थिकनेस और इसी तरह। इस उत्तर में, पेशेवरों और विपक्ष और संभावित अनुप्रयोगों के साथ कुछ लोकप्रिय मॉडल के बारे में संक्षिप्त जानकारी दी गई है। हालांकि, इच्छुक उपयोगकर्ता इस उत्कृष्ट नासा वेबसाइट को देख सकते हैं और अशांति मॉडलिंग के बारे में अधिक जानने के लिए इसका संदर्भ देते हैं।

एक) एक मॉडल मॉडल:

1. स्पलार्ट-अल्मारस

यह मॉडल स्पेलार्ट-अल्मारस चिपचिपाहट के लिए एक अतिरिक्त चर के लिए हल करता है। नासा के एक दस्तावेज के अनुसार , विशिष्ट उद्देश्यों के लिए लक्षित इस मॉडल में कई संशोधन हैं।

पेशेवरों : कम स्मृति गहन, बहुत मजबूत, तेजी से अभिसरण

विपक्ष : पृथक प्रवाह, मुक्त कतरनी परतों, क्षयकारी अशांति, जटिल आंतरिक प्रवाह के लिए उपयुक्त नहीं है

उपयोग : सीमा परतों में संगणना, संपूर्ण प्रवाह क्षेत्र यदि हल्के या बिना पृथक्करण, एयरोस्पेस और ऑटोमोबाइल अनुप्रयोगों, प्रारंभिक संगणना के लिए उच्च मॉडल पर जाने के लिए, संपीड़ित प्रवाह संगणना

आपके मामले के लिए उपयुक्तता : सिमुलेशन समय को कम करने के लिए एक अच्छा उम्मीदवार। आप इस मॉडल के साथ अच्छी तरह से ड्रैग की भविष्यवाणी कर सकते हैं। हालांकि, यदि आप प्रवाह पृथक्करण क्षेत्र को जानने में रुचि रखते हैं, तो यह मॉडल अत्यधिक सटीक परिणाम नहीं देगा।

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बी) दो-इक्वेशन मॉडल:

1. $k$$\epsilon$

$k$$\epsilon$

पेशेवरों : लागू करने के लिए सरल, तेजी से अभिसरण, कई व्यावहारिक मामलों में प्रवाह की भविष्यवाणी करता है, बाहरी वायुगतिकी के लिए अच्छा है

विपक्ष : अक्षीय-सममितीय जेट के लिए उपयुक्त नहीं, भंवर प्रवाह और मजबूत जुदाई। प्रतिकूल दबाव ढ़ाल के लिए बहुत कम संवेदनशीलता, शुरू करने के लिए मुश्किल (स्पेलर्ट-अलमारस के साथ आरंभीकरण की आवश्यकता), पास के अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त नहीं

का उपयोग करता है : प्रारंभिक पुनरावृत्तियों के लिए उपयुक्त, बाहरी ज्यामितीय चारों ओर के लिए अच्छा, ज्यामितीय के आसपास, कतरनी परतों के लिए अच्छा और गैर-दीवार प्रवाहित मुक्त प्रवाह

$Re = 1.98*10^6$$k$$\epsilon$

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$k$$\omega$

$k$$\omega$$k$$\epsilon$

पेशेवरों : सीमा परतों के लिए उत्कृष्ट, प्रतिकूल दबाव ढाल में काम करता है, मजबूत अलग प्रवाह, जेट और मुक्त कतरनी परतों के लिए काम करता है

विपक्ष : अभिसरण के लिए आवश्यक समय अधिक है, स्मृति गहन है, दीवार के पास जाल संकल्प की आवश्यकता है, जल्दी और अत्यधिक अलगाव की भविष्यवाणी करता है

उपयोग : आंतरिक प्रवाह, पाइप प्रवाह, जेट प्रवाह, भंवर

$\omega$

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$k$$\omega$

$k$$\omega$$k$$\epsilon$

$k$$\omega$

$k$$\omega$

उपयोग : बाहरी वायुगतिकी, अलग-अलग प्रवाह, सीमा परत और प्रतिकूल दबाव प्रवणता

$k$$\epsilon$

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तो कौन सा मॉडल सबसे उपयुक्त है?

$k$$\omega$

और इसके लिए मेरा शब्द न लें। ' एरोडायनामिक एनालिसिस एंड ड्रैग गुणांक मूल्यांकन टाइम-ट्रायल साइकिल राइडर्स ' की एक रिपोर्ट एसएसटी मॉडल का उपयोग करती है। यह पत्र साइकिल चालक वायुगतिकी के लिए सभी अशांति मॉडल परिणामों की तुलना करता है और इस निष्कर्ष पर पहुंचता है कि एसएसटी मॉडल सर्वोत्तम समग्र परिणाम देता है। मैं इन परिणामों का हवाला दे रहा हूं क्योंकि रेनॉल्ड की संख्या बुद्धिमान और आयामों के अनुसार, एक साइकिल आपके मामले के सबसे करीब जाती है, जिसके लिए कई अध्ययन उपलब्ध हैं।

$k$$\epsilon$$k$$\epsilon$$k$$\epsilon$

यदि आपके पास बेहतर कम्प्यूटेशनल संसाधन हैं, तो LES के लिए जाएं । लेकिन मुझे लगता है कि इस मामले में इसे बुलाया नहीं गया है और यह उचित नहीं हो सकता है। मेरे पास एलईएस के साथ अनुभव नहीं है, इसलिए टिप्पणी नहीं कर सकता।

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कुछ दिलचस्प संसाधन:

1. फोम हाउस : यदि आप ओपनफैम स्टेप बाय स्टेप सीखना चाहते हैं

2. अशांत प्रवाह के संख्यात्मक मॉडलिंग पर हाल के अग्रिम

3. $21^{st}$

4. टर्बुलेंस मॉडल और उनके अनुप्रयोग जटिल प्रवाह के लिए

शुभकामनाएं!

चीयर्स!

Answer 2

मैं यह नहीं कह सकता कि यह आदर्श उत्तर होगा, लेकिन यह आपको शुरू कर देना चाहिए। जैसा कि स्पष्ट होगा, मैं एक सच्चा विशेषज्ञ नहीं हूं।

$\epsilon$$\omega$

मध्य तीन के भीतर, एसएसटी है (इसलिए मुझे बताया गया है) प्रवाह पृथक्करण की सही भविष्यवाणी करना बेहतर है। अन्य दो की आदत होती है जब उन्हें अलग होने की भविष्यवाणी नहीं करनी चाहिए। यह देखते हुए कि पृथक्करण आम तौर पर खींच का कारण बनता है, इनका परिणाम त्रुटिपूर्ण डिजाइन अच्छा लग सकता है।

जबकि यदि संभव हो तो आरएसएम को प्राथमिकता दी जाएगी, तो यह सबसे अधिक समय लेने वाला होगा क्योंकि यह एनएस के शीर्ष पर 7 समीकरण जोड़ता है। 10 साल पहले, आपको यहाँ एक कठिन चुनाव करना पड़ा होगा। उचित दिनों में आप इस तरह के वाहन के आरएसएम मॉडल को बारी-बारी से देख सकते हैं।

मैं पिछले कुछ महीनों के लिए एक FSAE (खुली पहिए वाली सिंगल सीट रेस कार) एयरो डिजाइन पर काम कर रहा हूं और आरएसएम के उपयोग को काफी उच्च अंत लैपटॉप या किसी भी सम्मानजनक गेमिंग रिग डेस्कटॉप पर चलाने के लिए उचित पाया है। यदि आप बड़ी संख्या में डिज़ाइन पुनरावृत्तियों का मूल्यांकन करने की आवश्यकता है, तो आप उन स्थानों को भी ढूंढ सकते हैं जहां आप रन टाइम किराए पर ले सकते हैं। मैं उस कंपनी का नाम जोड़ सकता हूं जिसका हमने उपयोग किया था, जिसे उस सॉफ़्टवेयर को चलाने के लिए स्थापित किया गया था जिसकी हमें ज़रूरत थी और हमें छात्र की कीमतों के साथ मदद करने में मदद की (किसी ने टिप्पणी की कि अगर यह एसई के लिए उपयुक्त है)।

एक मामूली स्पर्शरेखा: मैं दृढ़ता से अनुशंसा करता हूं कि आप कागजात (आदर्श रूप से प्रयोगात्मक) की तलाश करें जिसका उपयोग आप अपने तरीकों को मान्य करने के लिए कर सकते हैं। इससे पहले कि हम अपने स्वयं के डिजाइनों को चलाने के लिए आगे बढ़े, हमने यह सुनिश्चित किया कि हम पवन सुरंग प्रयोगों से परिणाम (कारण के भीतर) पुनः प्राप्त कर सकें। यह सुनिश्चित करने के लिए कि आपके प्रवाह के ढांचे को हल करने के लिए मेष संवेदनशीलता विश्लेषण चलाना भी महत्वपूर्ण है।

इसके अलावा, प्रिज्म लेयर्स आपकी सतहों से (बेहतर सीमा सीमाओं को हल करने के लिए) महत्वपूर्ण हैं।

अंतिम: धाराप्रवाह लोगों से यह दस्तावेज़ थोड़ा पुराना है, लेकिन अभी भी हमें आरंभ करने में बहुत मददगार था। (स्क्राइब लिंक के लिए क्षमा करें।

Answer 3

मामले में आपके पास केवल एक सिमुलेशन प्रदर्शन करने के लिए संसाधन हैं केवल मैं @Subodh के साथ सहमत हूं और उपयोग करेगा$k-\omega\:SST$

मामले में आप कई सिमुलेशन का खर्च उठा सकते हैं, मैं विभिन्न मॉडलों का उपयोग करूंगा और तुलना करूंगा। इस तरह आप अपने विशेष अनुप्रयोग में अशांति मॉडल के प्रभाव की पहचान कर सकते हैं।

क्या आप स्पष्ट कर सकते हैं कि क्या आप एक इष्टतम वेग वितरण की तलाश में हैं या यदि आप अलगाव में अधिक रुचि रखते हैं?