ansys湍流模型的案例
ANSYS Fluent 湍流判斷和湍流模型（一）
使用：一般選擇子模型和壁面函數，其他默認。
五、k-omega k-ω模型
包括三種形式：標準k-ω, SST k-ω。
對于有壓力梯度的大范圍邊界層流動精確穩定。
1. 標準k-ω：
航天和渦輪機械領域廣泛應用；
下邊包括低雷諾數修正Low-Re Corrections，剪切流動修正 Shaear Flow Corrections；
2. SST k-ω
包含修正的湍流粘性公式來解決湍流剪應力引起的運輸效果；
文章來源：水木制造
湍流建模|01工程湍流模型（上）
導讀：工程湍流模型概述-上。
流動的分類
將有色染料注入管道中，觀察流動情況。用三種簡單概括一下流動的類型。
湍流建模|01工程湍流模型（下）
因此有必要對湍流進行建模。
RANS方法可能會帶來很大的誤差，誤差的大小取決引入湍流模型的細節，這一問題沒有通用的解決方案，因為湍流模型和湍流建模方法很多。當然仿真結果的準確性還取決于其他方面，包括數值、求解、壁面處理等。
作為CFDer，需要了解湍流以及如何對它們進行建模。
RANS建模：模型的封閉
RANS的控制方程中，具有三個動量方程、質量守恒方程、三個速度分量和壓力，同時也有額外的六個雷諾應力分量。獨立變量數超過了方程數，因此無法直接求解方程組。
【湍流】fluent中湍流模型的基本原理（2）
這將排除比例自適應模擬(SAS)、分離渦模擬(DES)、屏蔽渦模擬(SDES)或應力混合渦模擬(SBES)等混合模型，這些模型都基于整個區域的RANS和LES部分的一組動量方程。值得注意的是，一旦湍流模型被引入動量方程，它們不再攜帶任何關于其推導(平均)的信息。在RANS和LES中，最流行的模型都是用來代替雷諾數或者子網格應力張量的渦流粘度模型。引入渦流粘度(湍流粘度)后，RANS和LES動量方程形式上是相同的。不同之處在于湍流模型所提供的渦流粘度的大小。這使得湍流模型的制定可以從RANS模式切換到LES模式，通過適當降低LES區域的渦流粘度，而不需要對動量方程進行任何形式的改變。
02—
Boussinesq Approach vs. Reynolds Stress Transport Models
湍流模型的雷諾數平均方法要求對方程4-4（參見上一篇
【湍流】fluent中湍流模型的基本原理（1））中的雷諾應力進行適當建模。一種常用的方法是使用Boussinesq假設將雷諾應力與平均速度梯度聯系起來:
Boussinesq假設用于Spalart-Allmaras模型,k-ε模型和k -ω模型。這種方法的優點是與計算湍流粘度相關的計算成本相對較低。在Spalart-Allmaras模型中，僅求解了一個附加的傳輸方程(表示湍流粘度)。
展開 
【湍流】fluent中湍流模型的基本原理（1）
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不要拿湍流模型當遮羞布——真的只是湍流算不準嗎？
當然最好利用的就是大自然無比復雜的湍流和它的湍流模型。
什么時候湍流模型才是重要的
這里我要是堅持講湍流模型不重要，有丟了小命的可能，多少博士用它畢了業，多少國家基金靠它支撐經費盤子，多少失敗的仿真用它將責任推給了復雜的大自然。但是我希望你好好問問自己，你的算例真的只有湍流模型在搗亂嗎？
有兩種情況湍流模型才是真正重要的：
1.簡單的案例，仿真結果已經與準確值比較接近。例如平板流動，這么經典的流動，仿真可以八九不離十，湍流模型上的差異就是最大的誤差來源。
2.湍流是最重要的因素，湍流是否準確模擬直接決定仿真是否準確。例如分離流，湍流常常可以決定是否有分離產生以及分離的強度。
以下狀態就不要糾結湍流模型了
1.誤差超過了50％。（湍流模型一般沒有這么大禍害）
2.湍流與層流狀態的差異都可以接受。
問題來了，如何判斷對于具體算例湍流模型是否重要？
用極限狀態：湍流和層流狀態考核。如果這兩個極端狀態之間的差異你都可以接受，那么用什么湍流模型還值得糾結么？
有人說不對，湍流模型之間有很大的差別不能忽略。這好比鞋子之間有很大的差別，如果光腳和穿鞋都沒有差別了，你的腳還介意鞋子之間的差別嗎？
好的湍流模型
經濟實惠。滿足要求，最節約成本的模型（消耗合理的時間、內存滿足基本精度要求）。
謝謝，不用你花我的錢來告訴我，魚翅泡飯是最好吃的飯，我只想知道我用10塊錢該買什么飯。
好湍流模型的最重要指標，不是精度而是成本。希望以后你對比不同湍流模型一定列出它們所需要的成本。
沒有價格的對比，取勝的永遠是魚翅泡飯。沒有成本的對比，最好的湍流模型一定是消耗最多時間和內存的模型。
總結
我不是個壞人，不想剝奪這個高大上的遮羞布。我只想說，人都是苦蟲，有了這塊遮羞布不用責怪自己，難免失去深入研究的動力，喪失真正的進步機會。
展開 STAR-CCM+模型實例：模擬簡單彎管流動 ----不同湍流模型的對比
不同湍流模型的影響和計算代價如下圖所示：
湍流模型總結
4. 后處理內容
在該案例中，后處理內容如下：
管道壓降
管道壓降的最后100迭代步平均值
速度矢量圖線積分卷積
湍流長度尺度（turbulence lengthscale）和湍流粘度比（turbulence viscosity ratio）
RSM模型的雷諾應力云圖
壁面y+云圖
使用field function自定義運動粘度（kinematic viscosity）、積分長度尺度（Integral Length Scale）、泰勒微尺度（Taylor Microscale）、Kolmogorov 微尺度（Kolmogorov scales）：
相應的渦長度尺度如下圖所示：
5. 計算過程
兩方程模型計算600迭代步，并取最后100迭代步的管道壓降平均。
RSM模型基于realizable k-ε收斂的結果再計算600迭代步。
Realizable k-epsilon模型的收斂性如下圖所示：
EB RSM模型的收斂性如下圖所示：
6. 結果分析
下面從幾個方面來對比分析不同湍流模型的結果。
（1） 湍流模型對流態的影響
? 相比于RSM模型，Realizable k-ε模型模擬的分離位置靠后。
展開 湍流建模|02渦粘度模型-下
k-
模型的優勢在于：
形式簡單，魯棒性好；
能夠準確體現壁面行為
與k-
模型相比，k-
模型在處理近壁面流動行為時，不會引入非線性項；
兼容層流湍流過渡建模，更適合分離流中的逆向壓力梯度。不足在于：
在原始Wilcox模型中，對自由流的邊界設置非常敏感。
壁面積分
（作為補充說明）
當湍流非常接近壁面時，湍流會被壁面削弱，在該區域
這個區域被稱為粘性底層，近壁面的湍流模型需要有所調整。
在推導湍流模型時，沒有考慮分子粘度，而是將其認為完全湍流，但是近壁面情況并非如此，因此需要進行修正。
這些修正被稱為低雷諾數模型，但這里的雷諾數指的是湍流雷諾數
，并非流動雷諾數。也稱之為粘度子層模型
在k-
模型中增加衰減函數（稱為低雷諾數項）；
相比之下，k-
模型處理方式更加簡單，直接通過
的邊界條件。
低雷諾數k-e模型
觀察上述方程，均含有低雷諾數項，用于近壁湍流添加阻尼，這里有三種不同的模型：
問題在于這三種模型對平板流是有效的，但對于更復雜的流動，求解將變得不穩定，導致很難求解，對時間步長，網格質量要求極高。正因如此低雷諾數模型一般沒有在工業流動仿真中使用。
k-e模型-雙層模型
在商業軟件中使用的替代方案就是雙層模型，它針對的是低雷諾數模型求解困難的問題。
展開 CFD湍流模型介紹-下
因此有必要對湍流進行建模。
RANS方法可能會帶來很大的誤差，誤差的大小取決引入湍流模型的細節，這一問題沒有通用的解決方案，因為湍流模型和湍流建模方法很多。當然仿真結果的準確性還取決于其他方面，包括數值、求解、壁面處理等。
作為CFDer，需要了解湍流以及如何對它們進行建模。
RANS建模：模型的封閉
RANS的控制方程中，具有三個動量方程、質量守恒方程、三個速度分量和壓力，同時也有額外的六個雷諾應力分量。獨立變量數超過了方程數，因此無法直接求解方程組。
CFD湍流模型介紹-上
導讀：工程湍流模型概述-上。
流動的分類
將有色染料注入管道中，觀察流動情況。用三種簡單概括一下流動的類型。
湍流建模|02渦粘度模型-上
因此需要某種輸運方程，用于反映湍流的長度尺度和湍流的時間尺度。這就意味著我們需要兩個方程以便計算這兩個單獨的變量。
單方程湍流模型
這是最簡單的方式推導湍流粘度模型，只有一個尺度方程。
單方程模型在工業界使用較小，這些模型中Spalart-Almaras模型使用最為頻繁，屬于空氣動力學模型。這里不做展開。
【湍流】fluent中的Spalart-Allmaras模型
Spalart-Allmaras模型是一個單方程模型，它求解了運動渦動(湍流)粘度的模型傳輸方程。Spalart-Allmaras模型是專門為涉及壁面有界流動的航空航天應用而設計的，并已被證明對承受逆壓力梯度的邊界層有很好的效果。它在葉輪機械的應用中也越來越受歡迎。
Spalart-Allmaras模型在其原始形式下是一個有效的低雷諾數模型，要求邊界層粘滯影響區域得到適當的解析(y+~1)。ansys Fluent中，Spalart-Allmaras模型通過對y+不敏感的壁面處理，使得模型的應用與近壁y+分辨率無關。該方法可自動從粘性底層公式過渡到基于y+的對數公式。在中間網格(1 < y + < 30), 公式保持其完整性，并提供一致的壁面剪應力和傳熱系數。在去除敏感性的同時，仍需保證邊界層的分辨率最小為10-15個單元。
Spalart-Allmaras模型是針對空氣動力流動而建立的。它沒有對一般的工業流動進行校準，并且對一些自由剪切流動，特別是平面和圓形射流，產生了相對較大的誤差。此外，它也不能用來預測均勻各向同性湍流的衰減。
01—
Spalart-Allmaras模型的輸運方程
在Spalart-Allmaras模型中，除了近壁面(粘滯影響)區域外，輸送變量ν ?與湍流運動粘度相同。修正后的湍流粘度ν ?的輸運方程為
式中，G_v為湍流粘度的產生，Y_v為近壁面區域由于壁面堵塞和粘性阻尼而產生的湍流粘度的破壞。
σ_ν ? 和C_b2是常量，ν是分子運動粘度。S_ν ? 是用戶定義的源項。
展開 湍流模型之VLES，是什么鬼？
但對于湍流和LBM，這句話再合適不過。學者們試圖用簡單的方法來描述湍流這個復雜的現象，其中前蘇聯天才數學家Kolmogorov基于統計學理論做出了重大貢獻。上圖左側為人們總結出的湍流能量譜，把湍流能量和波數聯系到一起。
湍流模型的適用性：從湍流能量譜的圖中，看似得到了湍流的規律。但問題在于，一個大渦一旦生成，其全部的能量必然最終耗散到流場中，耗散掉的總能量取決于大渦包含的能量；也就是說，大渦生成的那一刻，就決定了流場中的總耗散。參考前述的飛機的渦流，其耗散的總能量等于機身對流場的擾動所生成的總能量。關鍵問題來了，雖然我們知道對于不同的尺度，其所含能量不同，我們也知道能量終究耗散完畢，但Cascade的過程可能會千變萬化（大渦什么條件下破碎為小渦，什么時候耗散作用開始體現），難以預測。
RANS的做法是把NS方程進行時間平均，把非定常的湍流轉化為定常問題，多出來的雷諾應力用數學模型進行刻畫，也就是說，千變萬化的Cascade過程被公式代替?，F實中各種各樣渦的尺度被歸一化。
LES也是基于NS方程，只計算大、中尺度的渦的Cascade，而小于網格尺度的Cascade則被網格強行過濾，并用公式代替。于是，LES的計算精度與網格尺寸息息相關，網格需要能捕捉到慣性子區的渦。還有一點，雖然現有的湍流理論認為，幾乎所有的湍流在足夠小的尺度上都具有一定的相似性；實際上，只要雷諾數夠高，尺度不那么小的湍流也具有某種意義上的相似性。也就是說，用一個普適的模型來近似小于網格尺度的Cascade是可能做到的，但目前還沒有出現這樣的模型。
若單獨看VLES，從字面的意思理解，計算的網格尺度要大于LES。但有了LBM這個好的骨架，VLES就如蔓藤一般，可以獨辟蹊徑，撥云見日。
展開 FLUENT中的“湍流模型”是什么東西？
對于一個湍流模型，即使它預測某個特定的流動問題很準確，但是，如果換一個流動，也許就會誤差很大。
關于上述幾個湍流模型分別適用于計算哪些流動（即湍流模型的選擇問題），在FLUENT的User's Guide中有詳細的介紹。（在User's Guide中的“Choosing a Turbulence Model”這一節中的第一小節“Reynolds Averaged Navier-Stokes (RANS) Turbulence Models”）
感謝北京航空航天大學宇航學院的研究生田久祾。他閱讀了本文的初稿并提出了很好的建議。
展開 湍流模型和壁面函數總結
01—
湍流模型
standard, RNG, and realizable k - ε 模型，這三種模型的形式都很相似，都有k和ε的輸運方程。這些模型的主要區別如下：
湍流粘度的計算方法
控制K和 湍流擴散的湍流普朗特數
方程中的生成項和消耗項
standard k - ε模型是一個半經驗模型，模型方程的推導依賴于現象和經驗。standard模型是基于湍流動能K及其耗散率ε的輸運方程的模型。K的模型傳輸方程是從精確方程推導出來的，而ε的模型傳輸方程是通過物理推理得到的，與數學上的精確方程相似性很小。
RNG k-ε模型是使用一種稱為重整化群理論的統計方法推導出來的。它在形式上類似于standard k-ε模型,但包括以下改進:
RNG模型在其ε方程中增加了一項，提高了高速流動的準確性。
RNG模型考慮了渦流對湍流的影響，提高了旋渦流動的精度。
RNG理論提供了湍流普朗特數的解析公式，而standard k-ε使用用戶指定的常數值。
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