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基于NSRFG方法的标准地貌风场大涡模拟研究

胡晓兵 杨易

胡晓兵, 杨易. 基于NSRFG方法的标准地貌风场大涡模拟研究[J]. 工程力学. doi: 10.6052/j.issn.1000-4750.2019.10.0601
引用本文: 胡晓兵, 杨易. 基于NSRFG方法的标准地貌风场大涡模拟研究[J]. 工程力学. doi: 10.6052/j.issn.1000-4750.2019.10.0601
Xiao-bing HU, Yi YANY. RESEARCH ON NSRFG-BASED LES SIMULATION FOR STANDARD WIND TERRAINS[J]. Engineering Mechanics. doi: 10.6052/j.issn.1000-4750.2019.10.0601
Citation: Xiao-bing HU, Yi YANY. RESEARCH ON NSRFG-BASED LES SIMULATION FOR STANDARD WIND TERRAINS[J]. Engineering Mechanics. doi: 10.6052/j.issn.1000-4750.2019.10.0601

基于NSRFG方法的标准地貌风场大涡模拟研究

doi: 10.6052/j.issn.1000-4750.2019.10.0601
基金项目: 国家自然科学基金项目(51478194)
详细信息
    作者简介:

    胡晓兵(1992−),男,河南信阳人,硕士生,主要从事结构风工程研究(E-mail: xiaobing976@163.com)

    通讯作者: 杨 易(1975−),男,湖北武汉人,研究员,工学博士,主要从事结构风工程研究(E-mail: ctyangyi@scut.edu.cn)
  • 中图分类号: TU312.1

RESEARCH ON NSRFG-BASED LES SIMULATION FOR STANDARD WIND TERRAINS

  • 摘要: 大涡模拟中入流湍流的准确模拟,是计算风工程领域当前研究的热点;准确定义与各类地貌大气边界层湍流特征相符的入流边界条件,是进行建筑结构风效应研究的前提(也是当前研究的难题)。该文在新提出的以湍流合成法为基础的LES入流湍流生成技术—NSRFG方法上,研究了数学模型中若干参数的适当取值问题。通过数值分析对采样频率间距Δƒ、引入的时间尺度因子$ {\tau }_{0} $和空间尺度因子θ、衰减系数$ {c}_{j} $及调谐因子$ {\gamma }_{j} $等重要参数进行敏感性研究,分析了上述参数的取值对所生成湍流脉动风速功率谱、均方根和空间相关性等模拟结果的影响;在此基础上建议了一套与中国规范四类标准地貌风场相对应的参数表,从而建立基于该方法的“标准数值风场模型”;通过实例对四类标准地貌边界层湍流风场进行数值模拟和平衡态检验。研究表明:上述关键参数的赋值对采用NSRFG方法进行大气边界层湍流风场的重构影响显著,该文基于NSRFG方法所建议的标准地貌数值风场模型,对研究者采用LES进行结构风工程的数值模拟研究具有一定的参考价值。
  • 图  1  不同采样频率间隔的脉动风速功率谱比较

    Figure  1.  Comparison of the spectra of the fluctuating velocities with different frequency intervals

    图  2  不同频率间隔脉动速度的空间相关性比较

    Figure  2.  Comparison of non-dimensional spatial correlation of the fluctuating velocities with different frequency intervals

    图  3  三维脉动速度的时间相关性比较

    Figure  3.  Comparison of non-dimensional time correlation of the three-dimensional fluctuating velocities

    图  4  脉动风速时间尺度随$ {\tau }_{0} $变化的统计特性

    Figure  4.  Time scale statistics of the fluctuating velocity as a function of $ {\tau }_{0} $

    图  5  不同时间尺度因子$ {\tau }_{0} $下的顺风向湍流积分尺度比较

    Figure  5.  Comparison of longitudinal turbulence integral scales with different time-correlation factors ($ {\tau }_{0} $)

    图  6  LES计算域、边界条件设置及网格划分示意图

    Figure  6.  Computational domain, boundary conditions and mesh schemes for LES calculation

    图  7  四类标准地貌风场平均风速和湍流度剖面

    Figure  7.  Mean wind speed and turbulence intensity profiles of four standard wind terrain categories

    图  8  x=L/3处瞬时速度云图

    Figure  8.  Instantaneous velocity magnitude contours at x=L/3

    图  9  模拟的四类湍流风场脉动风速时程

    Figure  9.  Fluctuating velocity-time histories of four standard wind terrain categories

    图  10  四类湍流风场计算域流向风谱与目标谱比较

    Figure  10.  Comparison between alongwind spectrum of four wind terrain categories in computational domain and the target one

    表  1  基本数值模型湍流风场参数设置

    Table  1.   Parameters of the turbulent wind flow for the basic numerical model

    参数定义
    风场类别C类地貌
    平均速度$\begin{array}{c} {U_{\rm{av} } } = {U_{\rm{ref} } }{\left( {\dfrac{z}{ { {z_{\rm{ref} } } } } } \right)^\alpha } \\ {U_{\rm{ref} } } = 11.1 {\text{ m/s} },\;{z_{\rm{ref} } } = 0.61{\text{ m} },\;\alpha = 0.22 \\ \end{array}$
    湍流强度$\begin{array}{c} {I_{\rm{u}}}\left( z \right) = {I_{10} }{\left( {\dfrac{z}{ { {z_{10} } } }} \right)^{ - \alpha } } \\ {I_{\rm{v}}}\left( z \right) = {I_{\rm{u}}}\left( z \right)\dfrac{ { {\sigma _{\rm{v}}} } }{ { {\sigma _{\rm{u}}} } },{I_{\rm{w}}}\left( z \right) = {I_{\rm{u}}}\left( z \right)\dfrac{ { {\sigma _{\rm{w}}} } }{ { {\sigma _{\rm{u}}} } } \\ \end{array} $
    湍流积分尺度$\begin{array}{c}{L_{\rm{u}}}\left( z \right) = 300{\left( {\dfrac{z}{ {300} } } \right)^{0.46 + 0.074\ln {z_0} } }\\{L_{\rm{v}}}\left( z \right) = 0.5{\left( {\dfrac{ { {\sigma _{\rm{v}}} } }{ { {\sigma _{\rm{u}}} } } } \right)^3}{L_{\rm{u}}}\left( z \right),\;{L_{\rm{w}}}\left( z \right) = 0.5{\left( {\dfrac{ { {\sigma _{\rm{w}}} } }{ { {\sigma _{\rm{u}}} } } } \right)^3}{L_{\rm{u}}}\left( z \right)\end{array}$
    注:根据欧洲规范(ESDU 85020),表中部分参数计算如下:$\dfrac{ { {\sigma _{\rm{v}}} } }{ { {\sigma _{\rm{u}}} } } = 1 - 0.22{\cos ^4}\left( {\dfrac{\pi }{2}\dfrac{z}{h} } \right)$$\dfrac{ { {\sigma _{\rm{w}}} } }{ { {\sigma _{\rm{u}}} } } = 1 - 0.45{\cos ^4}\left( {\dfrac{\pi }{2}\dfrac{z}{h} } \right)$$h = \dfrac{{{u_*}}}{{6f}}$${u_*}$为摩擦速度,${z_0} = 0.7{\text{ m}}$$f = 2\Omega \sin \varphi $$\Omega = 72.9 \times {10^{ - 6}}$${\rm{\varphi}} {\rm{ = }}23.16{7^0}$(地区纬度)。
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    表  2  不同频率间隔的脉动风速均方根比较

    Table  2.   Comparisons of the RMS values of the fluctuating velocities with different frequency intervals

    采样频率间隔Δƒ空间三维脉动风速均方根
    ${\sigma _u }$${\sigma _v }$${\sigma _w }$
    5(N=50)1.2651.0210.691
    2.5(N=100)1.3221.0160.692
    1.25(N=200)1.3241.0160.692
    0.50(N=500)1.3271.0160.692
    0.25(N=1000)1.3291.0160.692
    0.15(N=1666)1.3341.0180.692
    目标值1.3471.0510.741
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    表  3  时间尺度统计特性比较

    Table  3.   Comparison of time scale statistics

    间尺度因子$ {\tau }_{0} $空间三维时间尺度/s
    $ {T}_{u} $$ {T}_{v} $$ {T}_{w} $
    $ 0.50 $$0.0306 \pm 0.0012$$0.0084 \pm 0.0001$$0.0032 \pm 0.0001$
    $ 0.80 $${\rm{0}}{\rm{.0481}} \pm {\rm{0}}{\rm{.0010}}$${\rm{0}}{\rm{.0134}} \pm {\rm{0}}{\rm{.0002}}$${\rm{0}}{\rm{.0051}} \pm {\rm{0}}{\rm{.0001}}$
    $ 0.96 $$0.0576 \pm 0.0007$$0.0161 \pm 0.0003$$0.0060 \pm 0.0001$
    $ 1.00 $${\rm{0}}{\rm{.0593}} \pm {\rm{0}}{\rm{.0048}}$${\rm{0}}{\rm{.0167}} \pm {\rm{0}}{\rm{.0005}}$${\rm{0}}{\rm{.0063}} \pm {\rm{0}}{\rm{.0001}}$
    $ 1.20 $${\rm{0}}{\rm{.0725}} \pm {\rm{0}}{\rm{.0018}}$${\rm{0}}{\rm{.0200}} \pm {\rm{0}}{\rm{.0004}}$${\rm{0}}{\rm{.0076}} \pm {\rm{0}}{\rm{.0001}}$
    $ 1.50 $${\rm{0}}{\rm{.1001}} \pm {\rm{0}}{\rm{.0128}}$${\rm{0}}{\rm{.0259}} \pm {\rm{0}}{\rm{.0011}}$${\rm{0}}{\rm{.0096}} \pm {\rm{0}}{\rm{.0003}}$
    目标值0.05870.01390.0049
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    表  4  不同空间尺度因子下的脉动风速均方根比较

    Table  4.   Comparison of the RMS values of the fluctuating velocities with different spatial scale factors

    空间尺度因子$\theta $空间三维脉动风速均方根
    ${\sigma _u}$${\sigma _v}$${\sigma _w}$
    0.41.3090.9870.649
    0.61.3181.0020.671
    0.81.3241.0100.684
    1.01.3271.0160.692
    1.51.3311.0240.704
    2.01.3351.0280.710
    2.51.3361.0310.714
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    表  5  基于NSRFG方法的四种标准地貌参数建议值

    Table  5.   Suggested parameters in the NSRFG methods for four standard wind terrain categories

    地貌类别NSRFG方法中参数取值
    $ {c}_{1} $$ {c}_{2} $$ {c}_{3} $$ {}_{1} $$ {}_{2} $$ {}_{3} $
    A类地貌1015153.362.982.98
    B类地貌1012122.252.102.10
    C类地貌1012122.462.352.20
    D类地貌1012122.852.602.52
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    表  6  LES计算格式和参数设置

    Table  6.   Calculation formats and parameters in the LES

    计算格式参数设置
    压力离散格式二阶迎风
    时间离散格式二阶隐式
    动量方程离散格式有界中心差分
    压力、速度耦合PISO算法
    亚格子模型壁面自适应局部涡粘模型(WALE)
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    表  7  四类地貌顺风向脉动速度分量与目标值的比较

    Table  7.   Comparison between RMS values of simulated velocities for the four standard wind terrain categories and target values

    风场类别目标值$ {\sigma }_{u} $模拟值$ {\sigma }_{u} $相对误差/(%)
    A类地貌0.9400.9103.2
    B类地貌1.0040.9604.4
    C类地貌1.3471.3073.0
    D类地貌1.8111.7324.4
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-10-15
  • 修回日期:  2020-02-09
  • 网络出版日期:  2020-06-02

基于NSRFG方法的标准地貌风场大涡模拟研究

doi: 10.6052/j.issn.1000-4750.2019.10.0601
    基金项目:  国家自然科学基金项目(51478194)
    作者简介:

    胡晓兵(1992−),男,河南信阳人,硕士生,主要从事结构风工程研究(E-mail: xiaobing976@163.com)

    通讯作者: 杨 易(1975−),男,湖北武汉人,研究员,工学博士,主要从事结构风工程研究(E-mail: ctyangyi@scut.edu.cn)
  • 中图分类号: TU312.1

摘要: 大涡模拟中入流湍流的准确模拟,是计算风工程领域当前研究的热点;准确定义与各类地貌大气边界层湍流特征相符的入流边界条件,是进行建筑结构风效应研究的前提(也是当前研究的难题)。该文在新提出的以湍流合成法为基础的LES入流湍流生成技术—NSRFG方法上,研究了数学模型中若干参数的适当取值问题。通过数值分析对采样频率间距Δƒ、引入的时间尺度因子$ {\tau }_{0} $和空间尺度因子θ、衰减系数$ {c}_{j} $及调谐因子$ {\gamma }_{j} $等重要参数进行敏感性研究,分析了上述参数的取值对所生成湍流脉动风速功率谱、均方根和空间相关性等模拟结果的影响;在此基础上建议了一套与中国规范四类标准地貌风场相对应的参数表,从而建立基于该方法的“标准数值风场模型”;通过实例对四类标准地貌边界层湍流风场进行数值模拟和平衡态检验。研究表明:上述关键参数的赋值对采用NSRFG方法进行大气边界层湍流风场的重构影响显著,该文基于NSRFG方法所建议的标准地貌数值风场模型,对研究者采用LES进行结构风工程的数值模拟研究具有一定的参考价值。

English Abstract

胡晓兵, 杨易. 基于NSRFG方法的标准地貌风场大涡模拟研究[J]. 工程力学. doi: 10.6052/j.issn.1000-4750.2019.10.0601
引用本文: 胡晓兵, 杨易. 基于NSRFG方法的标准地貌风场大涡模拟研究[J]. 工程力学. doi: 10.6052/j.issn.1000-4750.2019.10.0601
Xiao-bing HU, Yi YANY. RESEARCH ON NSRFG-BASED LES SIMULATION FOR STANDARD WIND TERRAINS[J]. Engineering Mechanics. doi: 10.6052/j.issn.1000-4750.2019.10.0601
Citation: Xiao-bing HU, Yi YANY. RESEARCH ON NSRFG-BASED LES SIMULATION FOR STANDARD WIND TERRAINS[J]. Engineering Mechanics. doi: 10.6052/j.issn.1000-4750.2019.10.0601
  • 计算流体动力学(Computational Fluid Dynamic, CFD)越来越多地被用于解决计算风工程问题,如建筑环境中的污染物扩散、自然通风、行人风舒适性、建筑结构风荷载等[1-4]。其中,大涡模拟(LES)因其能提供高分辨率的流场时空信息,应用越来越广泛。LES中入流湍流的准确模拟,是计算风工程领域当前研究的热点;准确定义与各类地貌大气边界层真实湍流特征相符的入流边界条件,是进行建筑结构风效应研究的前提,也是计算风工程LES研究的难题之一[5]

    目前,计算风工程中LES入口湍流生成方法主要分为三大类[6-7]:1)前导数据库法(Precursor Simulation Methods);2)循环法(Recycling Methods);3)湍流合成法(Synthetic Turbulence)。前两种方法属于“被动式”入口湍流生成方法,难于控制湍流强度、湍流积分尺度、功率谱等流动参数,且需要消耗大量的计算时间及存储空间。湍流合成法属于“主动式”模拟方法,是近年来LES入口湍流生成问题的研究热点,主要分成四种:1)谐波叠加法(Weighted Amplitude Wave Superposition Method,WAWS),能够生成满足功率谱和互谱的湍流场,但WAWS生成的湍流场不能满足零散度的条件,因此可能无法确定生成的流场的连续性条件;2)数字滤波法(Digital Filter Methods),其通过过滤随机速度场在空间和时间产生相干结构。该方法的主要限制是不能自动满足零散度速度场条件,需进行修正以避免流域中的伪压力波动;3)合成涡方法(Synthetic Eddy Methods, SEM),基于涡旋叠加产生速度波动,但同样也不能保证零散度速度场;4)随机湍流生成方法(Random Field Generation,RFG),该方法由Kraichnan[8]于1970年首先提出,而后在2001年Smirnov等[9]通过对谐波函数叠加产生的连续流场进行缩尺和正交变换,建议了满足高斯谱的RFG方法;2010年后又发展了DSRFG法[10]、改进的DSRFG法[11]、CDRFG法[12]

    2018年,Yu等[13]在以上研究基础上,提出一种改进的入口湍流生成方法NSRFG(Narrow Band Synthesis Random Flow Generation)方法,可严格保证入口湍流满足连续性条件,且计算精度和效率相对此前的RFG系列方法得到较大提高,是计算风工程领域LES数值模拟中较有前景的一种入流湍流模拟方法。

    新建议的NSRFG方法中参数较多,取值没有指南可供参考,如何基于该模型结合现行的风荷载规范如我国《建筑结构荷载规范》(GB 50009−2012)[14]构造数值风场、进行不同地貌下大气边界层湍流风场的LES数值模拟尚需进一步研究,这也是本文的研究动机。

    本文基于NSRFG方法编制MATLAB程序,采用数值分析对若干参数进行了敏感性研究,分析了其对湍流脉动风速功率谱、均方根和空间相关性等的影响;然后,参考有关规范,建议了一套与我国现行建筑结构荷载规范四类标准地貌风场相对应的参数取值表;最后,通过实例对四类标准地貌的大气边界层湍流风场进行了数值模拟和平衡态检验,为在计算风工程领域采用LES NSRFG方法进行结构风工程一般问题的数值模拟研究提供参考。

    • NSRFG方法[13]对“谐波单元”时程表达式进行重新构造,使各参数的取值具备明确的理论依据。通过时域叠加的方法重构满足要求的单点脉动风速时程,再由单点扩展到三维空间,从而构造出满足大气边界层零散度、空间相关性和脉动风速功率谱等湍流特征的脉动风速场,实现对LES入口湍流速度场更精确高效地模拟。NSRFG方法数学模型如式(1)所示:

      $${u_i}({{x}},t) = \sum\limits_{n = 1}^N {P_{i,n}}\sin \left({k_{j,n}} \cdot \frac{{{x_j}}}{{{L_{j,n}}}} + 2{\rm{\pi }}{f_n}t + {\phi _n}\right)$$ (1)

      式中:$ {u}_{i} $i方向的速度($ i={1,2},3 $,分别代表顺风向、横风向和竖直方向速度);$ j={1,2},3 $,分别代表$x,y,z$三个方向;${{x}} = \left\{ {x,y,z} \right\}$为空间坐标向量;${P_{i,n}} = \sqrt {2{S_{u,i}}\left( {{f_n}} \right)\Delta f} $${L_{i,n}} = \dfrac{{{U_{av}}}}{{{f_n}{c_j}{\gamma _j}}}$${c_j}$是衰减系数,${\gamma _j}$是调谐因子;${S_{u,i}}\left( {{f_n}} \right)$$i$方向的频率${f_n}$、带宽$\Delta f$的von Karman功率谱;$ {f_n} = \dfrac{{{2n - 1}}}{2}\Delta f $$\Delta f$为带宽;$N$为功率谱离散数目;${\phi _n}\sim U(0,2{\rm{\pi }})$,为均匀分布的随机数。

      同时,为满足空间分布的要求,${k_{j,n}}$为服从空间单位球面上均匀分布的随机向量,且${k_{j,n}}$不能为零向量。故参数${k_{j,n}} = \left\{ {{k_{1,n}},{k_{2,n}},{k_{3,n}}} \right\}$为保持湍流场的零散度条件,需满足式(2):

      $$\left\{ {\begin{aligned}& {{p_{1,n}}\frac{{{k_{1,n}}}}{{{L_{1,n}}}} + {p_{2,n}}\frac{{{k_{2,n}}}}{{{L_{2,n}}}} + {p_{3,n}}\frac{{{k_{3,n}}}}{{{L_{3,n}}}} = 0} \\ & {\left| {{k_n}} \right| = 1} \end{aligned}} \right.$$ (2)

      根据式(2),参数${k_{j,n}} = \left\{ {{k_{1,n}},{k_{2,n}},{k_{3,n}}} \right\}$进而可以转换成服从空间圆弧曲线上均匀分布的向量。因此,可以利用空间圆曲线的参数方程计算改进参数${k_{j,n}}$的值,如式(3)所示:

      $$\left\{ {\begin{aligned}& {{k_{1,n}} = - \frac{{q_{2,n}^2 + q_{3,n}^2}}{{{A_n}}}\sin \theta } \\& {{k_{2,n}} = \frac{{{q_{1,n}}{q_{2,n}}}}{{{A_n}}}\sin \theta + \frac{{{q_{3,n}}}}{{{B_n}}}\cos \theta } \\& {{k_{3,n}} = \frac{{{q_{1,n}}{q_{3,n}}}}{{{A_n}}}\sin \theta - \frac{{{q_{2,n}}}}{{{B_n}}}\cos \theta } \end{aligned}} \right.$$ (3)

      式中:${q_{i,n}} = \dfrac{{{p_{i,n}}}}{{{L_{i,n}}}}\left( {i = 1,2,3} \right)$$\theta \sim U(0,2{\rm{\pi }})$,为0~2$ {\rm{\pi }}$之间服从均匀分布的随机数;${B_{\rm{n}}} = \sqrt {q_{2,n}^2 + q_{3,n}^2} $${A_n} = \sqrt {{{\left( {q_{2,n}^2 + q_{3,n}^2} \right)}^2} + q_{1,n}^2q_{2,n}^2 + q_{1,n}^2q_{3,n}^2} $

    • 脉动风速功率谱表示脉动风的能量在频率域中的分布情况。对于大气边界层湍流风场,可采用von Karman谱反映脉动风速的统计特性,三个方向的脉动风速谱表达式如下:

      $$ \begin{split}& {S_u}(f) = \frac{{4{{({I_u}{U_{av}})}^2}({L_u}/{U_{av}})}}{{{{[1 + 70.8{{(f{L_u}/{U_{av}})}^2}]}^{5/6}}}}, \\& {S_v}(f) = \frac{{4{{({I_v}{U_{av}})}^2}({L_v}/{U_{av}})(1 + 188.4{{(2f({L_v}/{U_{av}}))}^2})}}{{{{[1 + 70.8{{(2f{L_v}/{U_{av}})}^2}]}^{11/6}}}}, \\& {S_w}(f) = \frac{{4{{({I_w}{U_{av}})}^2}({L_w}/{U_{av}})(1 + 188.4{{(2f({L_w}/{U_{av}}))}^2})}}{{{{[1 + 70.8{{(2f{L_w}/{U_{av}})}^2}]}^{11/6}}}} \end{split} $$ (4)
    • 脉动风速的空间相关性是检验模拟的湍流风场的关键指标之一。由式(1)求出空间上任意两点时程的空间相关函数,如式(5)所示:

      $$\begin{split}& E({u_i}{u_{i}^{\prime}}) = \mathop {\lim }\limits_{T \to \infty } \frac{1}{T}\int_0^{\rm T} {{u_i}(x,t) \cdot } {u_i}({x^{\prime}},t){\rm d}t = \\& \quad\quad \sum\limits_{n = 1}^N \sqrt {{S_i}({f_n}) \cdot {S_{i}^{\prime}}({f_n})} \Delta f\cos \left[{k_{n,j}} \cdot \frac{{({x_j} - {x_{j}^{\prime}})}}{{{L_{j,n}}}} \right] \\ \end{split} $$ (5)

      式中,${L_{i,n}} = \dfrac{{{U_{av}}}}{{{f_n}{c_j}{\gamma _j}}}$。从式(5)可以看出,衰减系数$ {c}_{j} $和调谐因子$ {\gamma }_{j} $两个参数是用来调整产生的湍流场空间相关性以满足目标函数的调谐系数。

      将式(5)求得的三维方向上空间相关性与理论目标函数比较。空间相关性的目标函数采用Hemon和Santi[15]提出的公式:

      $${S_{{c_{i,j}}}} = \sum\limits_{m = 1}^M {\sqrt {{S_{{u_i}}}({f_m}){S_{{u_j}}}({f_m})} } \gamma _u^y({f_m})$$ (6)

      式中:$\gamma _u^y({f_m}) = \exp [\dfrac{{ - C_u^y|{y_i} - {y_j}|{f_m}}}{{{U_{av}}}}]$$C_u^y$为衰减系数(一般取10~12)。

      脉动风速的时间相关性反映了湍流涡结构的大小。与空间相关性类似,NSRFG方法生成的湍流风场的时间相关函数,由式(7)计算:

      $$\begin{split}& E({u_i}(x,t){u_i}(x,t + \tau )) = \mathop {\lim }\limits_{T \to \infty } \frac{1}{T}\int_0^{\rm{T}} {{u_i}(x,t) \cdot } {u_i}(x,t + \tau ){\rm{d}}t = \\[-3pt]& \quad\quad \mathop {\lim }\limits_{T \to \infty } \frac{1}{T}\int_0^{\rm{T}} \Bigg(\sum\limits_{n = 1}^N {P_{i,n}^2} \sin ({k_{j,n}} + 2{\rm{\pi }}{f_n}t + {\phi _n}) \cdot \Bigg.\\[-3pt]& \quad\quad \Bigg.\sin ({k_{j,n}} + 2{\rm{\pi }}{f_n}(t + \tau ) + {\phi _n})\Bigg){\rm d}t {\rm{ = }}\\[-3pt]& \quad\quad\mathop {\lim }\limits_{T \to \infty } \frac{1}{T}\int_0^{\rm{T}} \Bigg({\sum\limits_{n = 1}^N {\frac{1}{2}P_{i,n}^2} } \sin \left({k_{j,n}} + 2{\rm{\pi }}{f_n}t + {\phi _n} - \frac{\pi }{4}\right) \cdot \Bigg.\\[-3pt]&\Bigg. \quad\quad \sin \left({k_{j,n}} + 2{\rm{\pi }}{f_n}(t + \tau ) + {\phi _n} - \frac{\pi }{4}\right)\Bigg){\rm{d}}t + \\[-3pt]& \quad\quad \mathop {\lim }\limits_{T \to \infty } \frac{1}{T}\int_0^{\rm{T}}\Bigg( \sum\limits_{n = 1}^N {\frac{1}{2}P_{i,n}^2} \cos \left({k_{j,n}} + 2{\rm{\pi }}{f_n}t + {\phi _n} - \frac{\pi }{4}\right) \cdot \Bigg. \\[-3pt]&\Bigg. \quad\quad \cos \left({k_{j,n}} +2{\rm{\pi }}{f_n}(t + \tau ) + {\phi _n} - \frac{\pi }{4}\right)\Bigg){\rm d}t = \\[-3pt]& \quad\quad \sum\limits_{n = 1}^N {{S_{u,i}}({f_n})} \Delta f\cos (2{\rm{\pi }}{f_n}\tau )\\[-19pt] \end{split} $$ (7)
    • NSRFG方法理论模型中参数众多,如何采用数值分析方法进行合理设置参数以准确模拟目标湍流风场需要进一步探讨。为此,首先参考中国规范的C类地貌,并结合欧洲规范(ESDU 85020)有关规定,设计基本数值模型进行湍流风场模拟计算,对NSRFG模型中若干参数如采样频率间距$\Delta f$、引入的时间尺度因子$ {\tau }_{0} $及空间尺度因子θ、衰减系数$ {c}_{j} $和调谐因子$ {\gamma }_{j} $,进行详细参数敏感性研究,分析其对所生成湍流风场的脉动风速均方根、功率谱和空间相关性等结果的影响,得到一般规律性认识;然后,在此基础上建议一套与中国规范四类标准地貌风场相对应的参数表。基本数值模型的参数设置如表1所示。

      表 1  基本数值模型湍流风场参数设置

      Table 1.  Parameters of the turbulent wind flow for the basic numerical model

      参数定义
      风场类别C类地貌
      平均速度$\begin{array}{c} {U_{\rm{av} } } = {U_{\rm{ref} } }{\left( {\dfrac{z}{ { {z_{\rm{ref} } } } } } \right)^\alpha } \\ {U_{\rm{ref} } } = 11.1 {\text{ m/s} },\;{z_{\rm{ref} } } = 0.61{\text{ m} },\;\alpha = 0.22 \\ \end{array}$
      湍流强度$\begin{array}{c} {I_{\rm{u}}}\left( z \right) = {I_{10} }{\left( {\dfrac{z}{ { {z_{10} } } }} \right)^{ - \alpha } } \\ {I_{\rm{v}}}\left( z \right) = {I_{\rm{u}}}\left( z \right)\dfrac{ { {\sigma _{\rm{v}}} } }{ { {\sigma _{\rm{u}}} } },{I_{\rm{w}}}\left( z \right) = {I_{\rm{u}}}\left( z \right)\dfrac{ { {\sigma _{\rm{w}}} } }{ { {\sigma _{\rm{u}}} } } \\ \end{array} $
      湍流积分尺度$\begin{array}{c}{L_{\rm{u}}}\left( z \right) = 300{\left( {\dfrac{z}{ {300} } } \right)^{0.46 + 0.074\ln {z_0} } }\\{L_{\rm{v}}}\left( z \right) = 0.5{\left( {\dfrac{ { {\sigma _{\rm{v}}} } }{ { {\sigma _{\rm{u}}} } } } \right)^3}{L_{\rm{u}}}\left( z \right),\;{L_{\rm{w}}}\left( z \right) = 0.5{\left( {\dfrac{ { {\sigma _{\rm{w}}} } }{ { {\sigma _{\rm{u}}} } } } \right)^3}{L_{\rm{u}}}\left( z \right)\end{array}$
      注:根据欧洲规范(ESDU 85020),表中部分参数计算如下:$\dfrac{ { {\sigma _{\rm{v}}} } }{ { {\sigma _{\rm{u}}} } } = 1 - 0.22{\cos ^4}\left( {\dfrac{\pi }{2}\dfrac{z}{h} } \right)$,$\dfrac{ { {\sigma _{\rm{w}}} } }{ { {\sigma _{\rm{u}}} } } = 1 - 0.45{\cos ^4}\left( {\dfrac{\pi }{2}\dfrac{z}{h} } \right)$,$h = \dfrac{{{u_*}}}{{6f}}$,${u_*}$为摩擦速度,${z_0} = 0.7{\text{ m}}$,$f = 2\Omega \sin \varphi $,$\Omega = 72.9 \times {10^{ - 6}}$,${\rm{\varphi}} {\rm{ = }}23.16{7^0}$(地区纬度)。
    • 真实的湍流总是非均匀和各向异性。本文通过NSRFG方法的转换和映射技术,以产生具备各向异性特征的脉动风速,模拟得到的三维脉动风速均方根目标值可由各向异性速度相关张量求得,如式(8)所示:

      $$\left( {\begin{array}{*{20}{c}} {{r_{\rm uu}}}&0&0 \\ 0&{{r_{\rm vv}}}&0 \\ 0&0&{{r_{\rm ww}}} \end{array}} \right) = \left( {\begin{array}{*{20}{c}} {{{\left( {{I_{\rm u}}{U_{\rm av}}} \right)}^2}}&0&0 \\ 0&{{{\left( {{I_{\rm v}}{U_{\rm av}}} \right)}^2}}&0 \\ 0&0&{{{\left( {{I_{\rm w}}{U_{\rm av}}} \right)}^2}} \end{array}} \right)$$ (8)

      脉动风速均方根代表了湍流风速的波动程度。对于1 m高度处的监测点,表2为不同的采样频率间隔$\Delta f$(功率谱离散数目N)时的脉动风速均方根。从表2可得,在采样频率${f_{\rm{s}}}$设定为500 Hz的情况下,随着$\Delta f \to 0$$N \to \infty $时,NSRFG方法生成的脉动风速均方根越接近均方根目标值。即随着频谱的离散化变得越来越精细,每个频率对应能量包括在生成的时间序列中,模拟结果更准确。

      表 2  不同频率间隔的脉动风速均方根比较

      Table 2.  Comparisons of the RMS values of the fluctuating velocities with different frequency intervals

      采样频率间隔Δƒ空间三维脉动风速均方根
      ${\sigma _u }$${\sigma _v }$${\sigma _w }$
      5(N=50)1.2651.0210.691
      2.5(N=100)1.3221.0160.692
      1.25(N=200)1.3241.0160.692
      0.50(N=500)1.3271.0160.692
      0.25(N=1000)1.3291.0160.692
      0.15(N=1666)1.3341.0180.692
      目标值1.3471.0510.741

      通过NSRFG方法生成三维脉动风速时程,把相应的湍流特征参数代入式(4)求出目标功率谱。图1为具有代表性的3种不同采样频率间隔Δƒ的1 m高度处脉动风速功率谱比较。由图1可知,在采样频率一定的情况下,频率间隔越大,模拟得到的脉动风速功率谱谱值波动幅值越大、越不稳定;频率越小,其值越稳定并与目标功率谱越吻合。图2为4种典型的不同频率间隔Δƒ的空间相关性结果比较。图2表明,在采样频率一定的情况下,频率间距越大,空间两点的空间相关性波动越大,与目标空间相关性偏差也就越大。综合表1图1图2结果可知,当采样频率间隔$\Delta f{\rm{ = }}$0.25 Hz,即功率谱离散数目N=1000时,模拟得到的脉动风速统计特征与目标值吻合较好又兼顾计算效率。

      图  1  不同采样频率间隔的脉动风速功率谱比较

      Figure 1.  Comparison of the spectra of the fluctuating velocities with different frequency intervals

      图  2  不同频率间隔脉动速度的空间相关性比较

      Figure 2.  Comparison of non-dimensional spatial correlation of the fluctuating velocities with different frequency intervals

    • 在NSRFG方法[13]的原始表达形式中,并没有包括考虑时间相关性参数。本文在Smirnov、Castro和Batten等[9, 11, 16]研究的工作基础上,为使借助NSRFG算法模拟得到的各点脉动风速之间的时间相关性与目标时间相关性更加吻合,引入无量纲时间尺度因子$ {\tau }_{0} $对NSRFG方法进行适当改进;时间尺度因子$ {\tau }_{0} $的主要作用是调整模拟的时间尺度。此时式(1)相应变化为:

      $${u_i}({{x}},t) = \sum\limits_{n = 1}^N {P_{i,n}}\sin \left({k_{j,n}} \cdot \frac{{{x_j}}}{{{L_{j,n}}}} + 2\pi {f_n}\frac{t}{{{\tau _0}}} + {\phi _n}\right)$$ (9)

      参考文献[11],NSRFG方法生成湍流风场的三维时间尺度可由式(7)计算得到,并将其与随机平稳过程的自相关函数进行比较,其表达式如下:

      $$\begin{split}& {R_i}\left( {\rm{\tau }} \right) = {{\rm{e}}^{ - \left| {\rm{\tau }} \right|/{T_i}}},\\& {T_i} = \int_0^\infty {{R_i}\left( {\rm{\tau }} \right)} {\rm{d}}{\rm{\tau }} \equiv \sum\limits_{j = 0}^{{M_0}} {{R_i}\left( {j{\rm{\delta \tau }}} \right)} {\rm{\delta \tau }} ,\; {{M_0} < N} \end{split}$$ (10)

      式中:$ {T}_{i} $($ i=u, v, w $)是时间尺度。随着时间滞后τ趋于无穷大,脉动风速中的低频脉动引起零值附近时间相关性的波动;如没有适当的积分上限$ {M}_{0} $,将无法估计时间尺度。因此,计算中设定当相关性系数第一次穿越零值时,时间尺度的积分运算停止,即确定积分上限$ {M}_{0} $。NSRFG方法中三维速度分量时间相关性如图3所示。

      图  3  三维脉动速度的时间相关性比较

      Figure 3.  Comparison of non-dimensional time correlation of the three-dimensional fluctuating velocities

      表3图4为在频率间隔$\Delta f{\rm{ = }}$0.25 Hz条件下,选取不同$ {\tau }_{0} $值,湍流场的空间三维脉动风速分量时间尺度$ {T}_{i} $的统计结果,分别对应于20个速度分量序列样本上时间尺度$ {T}_{i} $的平均值和均方根。根据Taylor湍流冻结假设,流场目标时间尺度可通过公式$ {T}_{i}={L}_{i}/{U}_{\rm{av}} $(i=u, v, w)估算。由图4可知,运用Taylor假说得到的流场的时间尺度$ {T}_{i} $随着时间尺度因子$ {\tau }_{0} $的增大呈现出线性正相关关系。需要强调的是,在NSRFG方法中,使用不同的$ {\tau }_{0} $值来适当修正时间尺度,对准确生成流场的目标时间尺度统计特征尤为重要。研究者可参考此方法在更大范围进行时间尺度的研究,以对$ {\tau }_{0} $进行适当调节,获得更准确的模拟结果,见图4

      表 3  时间尺度统计特性比较

      Table 3.  Comparison of time scale statistics

      间尺度因子$ {\tau }_{0} $空间三维时间尺度/s
      $ {T}_{u} $$ {T}_{v} $$ {T}_{w} $
      $ 0.50 $$0.0306 \pm 0.0012$$0.0084 \pm 0.0001$$0.0032 \pm 0.0001$
      $ 0.80 $${\rm{0}}{\rm{.0481}} \pm {\rm{0}}{\rm{.0010}}$${\rm{0}}{\rm{.0134}} \pm {\rm{0}}{\rm{.0002}}$${\rm{0}}{\rm{.0051}} \pm {\rm{0}}{\rm{.0001}}$
      $ 0.96 $$0.0576 \pm 0.0007$$0.0161 \pm 0.0003$$0.0060 \pm 0.0001$
      $ 1.00 $${\rm{0}}{\rm{.0593}} \pm {\rm{0}}{\rm{.0048}}$${\rm{0}}{\rm{.0167}} \pm {\rm{0}}{\rm{.0005}}$${\rm{0}}{\rm{.0063}} \pm {\rm{0}}{\rm{.0001}}$
      $ 1.20 $${\rm{0}}{\rm{.0725}} \pm {\rm{0}}{\rm{.0018}}$${\rm{0}}{\rm{.0200}} \pm {\rm{0}}{\rm{.0004}}$${\rm{0}}{\rm{.0076}} \pm {\rm{0}}{\rm{.0001}}$
      $ 1.50 $${\rm{0}}{\rm{.1001}} \pm {\rm{0}}{\rm{.0128}}$${\rm{0}}{\rm{.0259}} \pm {\rm{0}}{\rm{.0011}}$${\rm{0}}{\rm{.0096}} \pm {\rm{0}}{\rm{.0003}}$
      目标值0.05870.01390.0049

      图  4  脉动风速时间尺度随$ {\tau }_{0} $变化的统计特性

      Figure 4.  Time scale statistics of the fluctuating velocity as a function of $ {\tau }_{0} $

      图5为在频率间隔$\Delta f{\rm{ = }}$0.25 Hz条件下,不同时间尺度因子$ {\tau }_{0} $下顺风向湍流积分尺度的比较。由图5可见,时间尺度因子$ {\tau }_{0} $对计算得到的流场湍流积分尺度$ {L}_{u} $有着重要影响,其随时间尺度因子$ {\tau }_{0} $的增大而增大。当$ {\tau }_{0}=1.0 $时(即不对时间尺度进行调整),生成流场顺风向湍流积分尺度$ {L}_{u} $略大于目标值(表1给出的湍流积分尺度定义);而当时间尺度$ {\tau }_{0}=0.96 $,生成流场的湍流积分尺度与目标值吻合较好,因此建议时间尺度因子取$ {\tau }_{0}=0.96 $

      图  5  不同时间尺度因子$ {\tau }_{0} $下的顺风向湍流积分尺度比较

      Figure 5.  Comparison of longitudinal turbulence integral scales with different time-correlation factors ($ {\tau }_{0} $)

      此外,数值分析表明,时间尺度因子$ {\tau }_{0} $除了对流场时间相关性和湍流积分尺度有影响外,对所生成的湍流风场的空间相关性、湍流强度等其他统计特性影响较小,即可忽略其对湍流强度、空间相关性和脉动风速均方根等的影响。

    • 湍流积分尺度表征流场中湍流涡旋的平均尺度,是大气边界层湍流风场的重要统计特性。在NSRFG方法中,湍流积分尺度作为一个重要参数,对生成流场的湍流特性有着重要影响。由于我国规范尚未给出湍流积分尺度的建议公式,可参考欧洲规范(ESDU 85020)建议的湍流积分尺度经验公式(见表1)。本文在欧洲规范湍流积分尺度经验公式的基础上,引入空间尺度因子θ,对原始公式进行适当修正,以研究湍流积分尺度对湍流风场模拟结果的影响,如式(11)所示:

      $${L_u}(z) = \theta \cdot 300{\left(\frac{z}{{300}}\right)^{0.46 + 0.074\ln {z_0}}}$$ (11)

      式中,$\theta $为空间尺度因子,用以调节湍流积分尺度进而研究对流场特性的影响。

      表4$\theta $不同取值下的采用NSRFG方法模拟得到的1 m高度处三维脉动风速均方根比较。由表4可知,增大空间尺度因子$\theta $即增大湍流积分尺度,生成的湍流风场各方向脉动风速均方根也随之增大。因此,在NSRFG方法中空间尺度因子$\theta $即湍流积分尺度对生成湍流风场的脉动风速均方根有着重要影响,需合理确定湍流积分尺度剖面公式,其大小决定了脉动风对结构的影响。

      表 4  不同空间尺度因子下的脉动风速均方根比较

      Table 4.  Comparison of the RMS values of the fluctuating velocities with different spatial scale factors

      空间尺度因子$\theta $空间三维脉动风速均方根
      ${\sigma _u}$${\sigma _v}$${\sigma _w}$
      0.41.3090.9870.649
      0.61.3181.0020.671
      0.81.3241.0100.684
      1.01.3271.0160.692
      1.51.3311.0240.704
      2.01.3351.0280.710
      2.51.3361.0310.714
    • NSRFG方法可通过调整衰减系数$ {c}_{j} $及调谐因子$ {\gamma }_{j} $来保证生成流场的空间相关性。文献[13]只提供其在中国规范(GB 50009−2012)中C类风场的取值,未给出模拟其余A、B和D类地貌风场的参数取值及确定方法。

      本文基于NSRFG方法,按照以上参数敏感性分析方式,通过连续调整衰减系数$ {c}_{j} $及调谐因子$ {\gamma }_{j} $进行大量模拟仿真计算,对生成湍流风场的脉动风速功率谱、湍流强度、三维空间相关性曲线等统计特性与目标理论曲线进行逼近,以获得最佳取值,从而得到一套采用NSRFG方法进行与我国规范相对应的四类标准地貌风场的通用参数取值表,其建议取值在不同几何缩尺比湍流风场模拟计算中同样适用,如表5所示。需要说明的是,其中时间尺度因子$ {\tau }_{0} $、空间尺度因子θ统一分别取0.96和1.0。参考Yang等[13, 17]研究,与A、B、C和D类标准地貌相对应的气动粗糙度度$ {z}_{0} $分别取值为0.01 m、0.05 m、0.7 m、1.0 m。

      表 5  基于NSRFG方法的四种标准地貌参数建议值

      Table 5.  Suggested parameters in the NSRFG methods for four standard wind terrain categories

      地貌类别NSRFG方法中参数取值
      $ {c}_{1} $$ {c}_{2} $$ {c}_{3} $$ {}_{1} $$ {}_{2} $$ {}_{3} $
      A类地貌1015153.362.982.98
      B类地貌1012122.252.102.10
      C类地貌1012122.462.352.20
      D类地貌1012122.852.602.52
    • 采用计算流体动力学方法进行建筑结构绕流风场模拟中,平衡态湍流边界层的模拟是一个重要的前提条件[17]。在前文针对NSRFG模型中采样频率间距Δƒ、时间尺度因子$ {\tau }_{0} $、空间尺度因子θ、衰减系数$ {c}_{j} $及调谐因子$ {\gamma }_{j} $等影响参数进行探讨的基础上,本节将对以上建议的NSRFG模型中与我国规范相对应的四类标准地貌风场的数值风场模型,进行平衡态湍流大气边界层风场的数值模拟和检验。

    • 数值模拟采用ANSYS FLUENT软件平台,基于NSRFG方法编制UDF子程序以定义四类地貌大气边界层风场LES模拟计算的入流湍流边界条件。CFD模型中计算域尺寸、网格划分和边界条件等,与文献[13]中模拟CAARC标准建筑模型的空域流场模型保持一致,如图6所示。数值模拟基于风洞尺度,建筑模型缩尺比为1∶300,取离地0.61 m高度为参考高度,参考高度处的参考风速设置为11.1 m/s(参考风速可自行设定)。计算域采用均匀的正交六面体结构化网格进行划分,并对地面和x=L/3处(L为计算域顺风向长度)局部网格进行加密,体网格总数约为130万(见图7),近壁面y+值约为20~150,适用于壁面函数。考虑到CFL条件和计算效率,本文时间步长采用0.002 s,模拟时长为20 s,收敛准则定义为速度的绝对残差小于105,具体数值求解格式见表6

      图  6  LES计算域、边界条件设置及网格划分示意图

      Figure 6.  Computational domain, boundary conditions and mesh schemes for LES calculation

      图  7  四类标准地貌风场平均风速和湍流度剖面

      Figure 7.  Mean wind speed and turbulence intensity profiles of four standard wind terrain categories

    • 在计算域x=L/3处(建筑模型位置)设置一排竖向监测点,通过模拟得到各监测点的速度时程,进而可以求出平均风速剖面和湍流强度剖面。计算域建筑模型位置处(x=L/3)与入口处定义的理论目标湍流风场特性对比分析如图7所示,图7中,$ {Z}_{\mathrm{g}} $为梯度高度,$ {U}_{\mathrm{g}} $为梯度高度风速,$ {I}_{\mathrm{g}} $为顺风向湍流强度,$ \alpha $为风剖面指数。

      表 6  LES计算格式和参数设置

      Table 6.  Calculation formats and parameters in the LES

      计算格式参数设置
      压力离散格式二阶迎风
      时间离散格式二阶隐式
      动量方程离散格式有界中心差分
      压力、速度耦合PISO算法
      亚格子模型壁面自适应局部涡粘模型(WALE)

      图7湍流风场模拟结果显示,对于平均速度剖面,模拟得到的计算域L/3位置的平均风速与入口处的目标速度剖面二者几乎完全保持一致,即速度剖面的保持性良好;而对于湍流强度剖面,L/3位置处的湍流强度剖面相对入口位置目标值略小,这是由于大涡模拟的滤波作用,导致从入口到L/3位置的湍流强度发生衰减。基于湍流合成方法模拟得到的入流湍流的自保持性问题,即高频小尺度湍流衰减,是RFG方法本身的特性[18-19],也是本领域的国际性难题,至今尚未完全解决,有待今后继续完善。总体上评价,基于NSRFG方法和以上建议的参数系,采用数值风洞模拟得到的大气边界层湍流风场基本满足平衡态的要求。

    • 图8为四类标准地貌下所模拟的大气边界层湍流风场在计算域x=L/3横截面处的20 s时顺风向脉动风速瞬时分布云图。由图8可见,LES NSRFG方法可以较好重现大气边界层湍流风场不同尺度复杂涡旋结构。

      图  8  x=L/3处瞬时速度云图

      Figure 8.  Instantaneous velocity magnitude contours at x=L/3

    • 表7为相应的顺风向脉动速度分量与目标值的比较,图9为模拟的x=L/3,z=H处四类标准地貌下大气边界层顺风向脉动风速时程。模拟结果显示,模拟的中国规范四类标准地貌下顺风向脉动速度分量与目标值的相对误差在5%以内,表明模拟结果与目标值吻合较好。

      表 7  四类地貌顺风向脉动速度分量与目标值的比较

      Table 7.  Comparison between RMS values of simulated velocities for the four standard wind terrain categories and target values

      风场类别目标值$ {\sigma }_{u} $模拟值$ {\sigma }_{u} $相对误差/(%)
      A类地貌0.9400.9103.2
      B类地貌1.0040.9604.4
      C类地貌1.3471.3073.0
      D类地貌1.8111.7324.4

      图  9  模拟的四类湍流风场脉动风速时程

      Figure 9.  Fluctuating velocity-time histories of four standard wind terrain categories

      图10为模拟的x=0、L/、z=H处的顺风向脉动风速功率谱与目标谱(von Karman谱)的比较。由图10可知,在入口处(即x=0),顺风向脉动风速功率密度与Karman谱吻合较好;在x=L/3处,顺风向脉动风速功率谱在0 Hz~30 Hz频率段数值模拟的结果与目标功率谱基本保持一致,而在高频部分由于大涡模拟的滤波作用发生了一定衰减(这是这一类方法的特征,有待今后从RFG方法本身加以完善)。总体而言,数值模拟的风场能够较好符合目标风场功率谱特性。

      图  10  四类湍流风场计算域流向风谱与目标谱比较

      Figure 10.  Comparison between alongwind spectrum of four wind terrain categories in computational domain and the target one

    • 入流湍流的准确生成是大涡模拟的关键问题之一,本文基于NSRFG方法,首先研究了几个重要参数对所模拟风场的湍流特性的影响,建议了与我国规范四类标准地貌相对应的一组参数系,并对四类标准地貌平衡大气边界层进行了模拟。得到以下结论:

      (1) 参数敏感性分析发现,重要参数的赋值对湍流风场数值仿真结果影响显著。采样频率间隔$\Delta f$的取值越精细,模拟的湍流特性越准确;兼顾计算质量和效率,可取$\Delta f$=0.25 Hz。通过引入可调节的时间尺度参数$ {\tau }_{0} $和空间尺度因子θ,可对原始NSRFG方法中时间尺度和湍流积分尺度进行适当修正,以提高湍流风场的模拟精度。

      (2) 通过参数敏感性研究和大量模拟仿真分析,本文给出了一组采用NSRFG方法,模拟与我国建筑结构荷载规范相对应的4类标准地貌湍流风场的参数表。这个工作相当于基于NSRFG方法建立了LES计算的“标准数值风场”模型,为在计算风工程中普及应用LES NSRFG方法提供参考。

      (3) 平衡态边界层风场的CFD数值模拟验证显示,基于NSRFG方法模拟LES入口湍,并适当选取参数,所模拟的湍流风场统计特性整体上可以满足CFD数值模拟的要求,但在高频段脉动风速功率谱出现一定衰减(该问题与文献中报道类似,这是这一类RFG方法的特征,有待今后从方法本身加以完善)。未来仍需进一步研究,以改善这一问题,进一步提高基于NSRFG方法模拟大气边界层湍流风场及建筑结构绕流场的精度。

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