k-epsilon湍流模型-学术百科-知网空间
k-epsilon湍流模型
k-epsilon湍流模型
k-epsilon turbulent model
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湍流是中、高Re数下的流体3D随机不稳定运动。工程流体一般是低粘、湍流。对湍流的研究变量可能是：
动量、能量、成分混合
压力损失、效率
湍流，理论上由NS方程描述，但大多数情况下采用DNS捕捉流体时空全尺度特征非常不划算，至少在可预见的将来，此类仿真CPU还是耗不起的。因而，要对NS方程平滑处理，滤掉湍流谱中部分小尺度样本。最广泛应用的平滑方法是雷诺平均，即RANS方程。这种方法抹去了所有的湍流结构，只能得到平均的场变量。即便如此，平滑过程会在输运方程中引入未知变量，比如雷诺应力、流量等。这就需要建立封闭模型。仿真质量基本就取决于选取的湍流（封闭）模型以及计算网格。RANS的一个替代方法是SRS模型。SRS在流域的部分区域求解了部分湍流谱，更著名的湍流结构扑捉方法是LES，当然还有很多杂交方法（RANS/LES，DES）。因为所有SRS模型时间步很小，这些模型都很耗CPU资源。
ANSYS FLUENT提供如下的湍流模型：
Spalart-Allmaras
K-epsilon model :
standard k- Renormalization-group (RNG) k-epsilon
Realizable k-epsilon model
K-omega model:
standard k- shear stress transport (SST) k-omega
Transition
k-kl-omega model
Transition SST
RSM: linear
pressure-strain RSM Quadratic pressure-strain RSM
Low-Re stress omega RSM model
DES model:
Spalart- Almaras model, realizable k-epsilon model, SST k-omega
LES model:
Smagorinsky-Lilly WALE subgrid-
Dynamic S Kinetic energy transport subgrid scale
二、湍流模型选择
因为不存在适应所有情况的湍流模型，考虑流体特性、问题属性、精度要求、计算效率、计算机资源等，需要你明白各个模型的优缺点哟。
三、湍流设置步骤
四、（单方程）模型
五、K-epsilon模型
六、k-omega
七、瞬态 k-kl-omega模型
八、瞬态SST模型
九、雷诺应力模型
十、尺度自适应模型（SRS）
十一、分离涡模型（DES）
十二、大涡模型（LES）
十三、嵌入式DES模型
十四、所有湍流模型设置
粘性热效应，具体见solving heat transfer problems
考虑浮力的湍流项
如果考虑非零重力，而且是非等温流，那么浮力附加的湍动能在默认情况下自动添加到k方程，但是epsilon不会默认考虑浮力效应。所以，你必须选上
“Full Buoyancy
该选项对所有k-epsilon模型以及RSM适用
涡度基，应变/涡度基应力项
在单方程模型中，选择”Vorticity
Based Production”, FLUENT按
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计算雷诺应力；选择应变/涡度基，FLUENT按
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计算雷诺应力
使用分离涡模型(DES)，推荐选上DDES。该选项有助于模型在边界层附近使用RANS模型
RNG模型选项中，有差分格式涡粘模型用于计算低雷诺数有效粘度（effective viscosity）
RNG模型中，漩涡修正用于计算3D对称有漩涡的流动。漩涡参数默认0.07，对弱漩涡有效；对强漩涡，需要选择更大的参数。
低雷诺修正
k-omega模型中，使用低雷诺修正选项可对湍流粘度在低雷诺数情况下修正，默认值阻力系数是1.
低雷诺阻尼
单方程模型以及单方程DES模型中，当计算低粘度流在边界层网格y+&3内，需使用该选项。
剪切流修正
在标准k-omega模型中，可以使用该选项来提高自由剪切流预测精度。两参数
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的默认值为1。
在标准k-omega, SST
k-omega模型中，可使用该选项来精确计算界面区。默认阻尼因子是10
压力梯度效应
对壁面做强化处理后，需考虑压力梯度效应时，使用该选项。
计算k方程求解壁面条件
二次压力应变模型
低雷诺应力-omega,
亚格子尺度模型
自定义湍流粘度
自定义湍流
Prandtl数、Schmidt数
非牛顿湍流模型
十五、湍流边界
单方程模型
该模型中需要平均流速等，内壁面边界平均流速由FLUENT自动计算，不需要用户输入。入口边界的平均流速/压强就必须用户输入。入口边界条件必须精确定义，因为它会严重地影响下流流动。另外，该模型中也可以考虑壁面粗糙度。
k-epsilon,
k-omega模型
该模型需要提供边值k, epsilon,
内壁面边界的k, epsilon,
omega由FLUENT自动计算，不需要用户输入。口边界的k, epsilon, omega就必须用户输入。入口边界条件必须精确定义，因为它会严重地影响下流流动。另外，该模型中也可以考虑壁面粗糙度。另外，用户还可以设置涡粘系数为0,使这部分流动呈平流。
雷诺应力模型
需提供的边界同上。
可在速度入口边界设定湍谱中达到一定幅值的速度分量。这时需要选用一个湍流强度用于确定该幅值。除速度入口，LES中其他边界设置同平流。
十六、k, epsilon,
omega初值预测
使用k-omega,
k-epsilon模型，需要这些参数的初值。一般建议从完全发展的湍流状态开始。
如果能精确给定入口边界条件，对计算k, epsilon, omega初值很有帮助；
对复杂的流动，使用5%-10%的湍流强度来表征完全发展的湍流状态。这样，k就能从湍流强度计算，而特征平均流速满足：
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epsilon需要估值，并满足（eddy viscosity）涡粘
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大于分子粘性。对于完全发展的湍流，湍流涡粘度应比分子粘性大两个数量级
十七、湍流求解策略
相比层流，湍流更具挑战性哟。对雷诺平均方法，需要求解附加方程，而这里面的变量又是高度非线性耦合的，因而湍流收敛解比层流解麻烦多了。对LES方法要求非常细的网格，虽然亚格子粘度采用简单的代数模型。湍流计算精度很大程度取决于模型的选择。下面是一些建议：
首先凭物理直觉判断你将计算的流场主要特征，然后画足够用的网格来扑捉这些可能的特征；如果有壁面，而且需要着重考虑的，画网格时需要额外的考虑，既不要太细也不要太糙。
首先要选择更能描述你期望的特征的湍流模型。然后，湍流中变量具有更大的梯度，所以建议采用高阶格式计算对流项，尤其是三角形、四面体网格。注意数值耗散会很严重地印象计算精度，不管选什么模型。最后，入口边界必须足够精确，它对下游流动发展影响太大了。
首先过于粗糙的变量初值可能导致发散，比较好的策略是开始计算时采用亚松弛参数，对于密度基求解器，采用保守的Courant数，在后面的迭代步中逐渐调整这些参数以保证计算稳定。
另外，合理的k, epsilon,
omega初值对快速收敛很有帮助。尤其是使用了增强壁面函数，从一个完全发展地湍流场开始计算最好，这样可以避免过多的迭代步才进入湍流。
k-epsilon模型时，可先采用标准k-epsilon模型计算，再将结果当初值带入RNG模型。
RSM求解策略
RSM模型高度耦合了动量和雷诺应力，故相比k-epsilon模型，其更容易碰到稳定性、发送的问题。使用RSM模型的通用建议：
使用标准k-epsilon模型结果当初值；使用低的亚松弛参数（0.2—0.3），对密度基求解器，求解高度漩转流动或者高度复杂流动，使用低的Courant数。
LES求解策略
LES基于细网格小时间步跑瞬态问题，要使流场不依赖初值，就必须跑足够长的时间。一般性建议：
先跑一个稳态流模型，比如标准k-epsilon,
甚至RSM直到收敛，然后使用
solve/initialize/init-instantaneous-vel
文本命令得到瞬态速度场，当做初值传递给LES。这也有助于减少LES达到统计稳定的时间。
使用LES，FLUENT将自动开启非稳定求解器选项，选用二阶隐式格式。用户需要设定时间步、求解参数等。有界中心差分将自动开启用于动量方程的空间离散。
监测LES是否达到了统计稳定的最好办法是监测在选定位置的求解变量（速度、压力等）
归零初始统计使用文本命令：solve/initialize/init-flow-statistics。重启计算前，在Run Calculation Task Package面板里激活“Data Sampling for Time
Statistics”。该选项可以按一定频率采集变量的平均值、均方差等信息，并可用于后处理。
十八、湍流后处理
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