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长宽比对长方体周边风致积雪分布影响

崔子晗, 马文勇, 李飞强, 李江龙, 柴晓兵

崔子晗, 马文勇, 李飞强, 李江龙, 柴晓兵. 长宽比对长方体周边风致积雪分布影响[J]. 工程力学, 2021, 38(S): 133-137. DOI: 10.6052/j.issn.1000-4750.2020.05.S023
引用本文: 崔子晗, 马文勇, 李飞强, 李江龙, 柴晓兵. 长宽比对长方体周边风致积雪分布影响[J]. 工程力学, 2021, 38(S): 133-137. DOI: 10.6052/j.issn.1000-4750.2020.05.S023
CUI Zi-han, MA Wen-yong, LI Fei-qiang, LI Jiang-long, CHAI Xiao-bing. THE INFLUENCE OF ASPECT RATIO ON SNOW DISTRIBUTION AROUND A CUBOID MODEL[J]. Engineering Mechanics, 2021, 38(S): 133-137. DOI: 10.6052/j.issn.1000-4750.2020.05.S023
Citation: CUI Zi-han, MA Wen-yong, LI Fei-qiang, LI Jiang-long, CHAI Xiao-bing. THE INFLUENCE OF ASPECT RATIO ON SNOW DISTRIBUTION AROUND A CUBOID MODEL[J]. Engineering Mechanics, 2021, 38(S): 133-137. DOI: 10.6052/j.issn.1000-4750.2020.05.S023

长宽比对长方体周边风致积雪分布影响

基金项目: 河北省教育厅重点项目(ZD2018063)
详细信息
    作者简介:

    崔子晗(1996−),男,河北人,硕士生,主要从事风吹雪现场实测、数值模拟研究(E-mail: CuiZihan6730@163.com)

    李飞强(1995−),男,河北人,硕士生,主要从事风吹雪现场实测、数值模拟研究(E-mail: lfeiqiang@163.com)

    李江龙(1994−),男,甘肃人,硕士生,主要从事风吹雪现场实测、数值模拟研究(E-mail: li1804145864@126.com)

    柴晓兵(1993−),男,河北人,硕士生,主要从事风吹雪现场实测、数值模拟研究(E-mail: cxb15732054235@163.com)

    通讯作者:

    马文勇(1981−),男,陕西人,教授,博士,主要从事结构的风荷载、风致振动与控制研究(E-mail: ma@stdu.edu.cn)

  • 中图分类号: TU973+.213

THE INFLUENCE OF ASPECT RATIO ON SNOW DISTRIBUTION AROUND A CUBOID MODEL

  • 摘要: 建筑物周边风致积雪是冬季多雪大风地区最常见的自然灾害之一。由于风吹雪的机理复杂,虽然数值模拟方法近几年取得了丰硕的成果,但方程及参数设置仍存在不足,实测数据库中又仅有在风雪流中单个立方体模型周边积雪的实测对比数据,模拟方法得不到广泛验证,缺乏模型的多样性限制了预测方法的进一步提升和推广。为了揭示不同长宽比对建筑物周边积雪分布的影响,对不同工况下长方体周边积雪分布进行了现场实测,同时用数值模拟方法模拟了不同工况下长方体周边风场,讨论了风场与其积雪分布的关系。结果表明:该模拟方法利用模型周边风速分布能较好地推测出积雪侵蚀堆积范围,对于不同长宽比的建筑,迎风侧积雪分布只与建筑高度有关,长宽比对其影响不大,横风向侵蚀影响范围与建筑长度成正比,且背风侧侵蚀范围受建筑长度影响较大,建筑宽度对其周边积雪分布影响较小。
    Abstract: Snow accumulation around buildings is one of the most common natural disasters in snowy and windy areas in winter. Although numerical simulation has achieved fruitful results in recent years, the parameter setting is still insufficient due to the limited measurement data of the snow around a single cube model in the wind and snow flow. Therefore, the simulation method has not been widely verified due to the lack of field measurements, which limits the further improvement and promotion of the prediction method. To reveal the influence of aspect ratio on the snow distribution around buildings, the snow distribution around cuboid models at various conditions was measured on-site. Meanwhile, the numerical method was used to simulate the wind field around the models. The wind field and snow distribution around the model were compared to show the correlation. The results show that the wind speed around the model can well predict the snow erosion and accumulation range. For buildings with different aspect ratios, the snow distribution on the windward side is only related to the height of the building. The aspect ratio has slight influence on it. The cross-wind erosion range is proportional to the length of the building, and the leeward side erosion range is greatly affected by the length of the building. The width of the building insignificantly influences the distribution of surrounding snow.
  • 雪灾被认为是当今世界面临的十大灾害之一[1],在多雪大风的地区,建筑周边积雪对道路通行和行人行车安全形成了很大的挑战。例如:门窗布置位置、道路选择方位、室外花园选址,等等,都应考虑积雪堆积位置,如若规划合理,除雪和建筑周边设施毁坏成本将大大降低,大型场所的逃生避难安全性也会相应地提高。

    风速较低时,跃移为风雪运动中雪颗粒传输的主要途径[2],积雪在建筑周边的分布,就是雪颗粒在大风作用下重新分布,在建筑和雪堆的影响下形成特有的形状,以往对建筑周边积雪分布的研究主要可以分为理论分析、风洞试验、现场实测和数值模拟。Beyers等[3]和Tominaga等[4]的研究中表明积雪的累积过程是随时间变化的;李雪峰[5]以细硅砂作为雪颗粒的模拟物,对不同时刻的立方体周边积雪分布情况进行了风洞试验研究;Oikawa等[6]在日本札幌市郊区降雪条件持续一天的情况下,选取了七种不同风速的工况,测量了边长为1 m的立方体周围的积雪分布;Beyers等[3]在南极洲风速较高的情况下对一个2 m立方体周边积雪分布进行实测;张玉杰等[7]和孙晓颖等[8]采用数值方法模拟了立方体周边的积雪分布情况。

    以上研究仅针对单个立方体周边积雪分布情况,为了明确长宽比对机构周边积雪分布的影响,本文针对不同长宽比建筑周边风致积雪分布进行了现场实测,并通过CFD(Computational Fluid Dynamic)数值模拟方法计算了不同工况下的风场并与实测结果对比,研究了长宽比对建筑周边风场及风致积雪分布的影响,为建筑周边积雪堆积预测方法提供了对比和验证数据。

    实测场地选择在新疆北疆九大风区之一的玛依塔斯风区,该位置处于两座山脉之间狭长的山谷之中,两侧为盆地,由于狭管效应,风速风向较为稳定,并且在冬季会受到西伯利亚寒流的影响出现大范围的降雪,提供了充足的干雪颗粒,具体测试区域如图1中三角标识所示。

    选取边长B=500 mm的立方体模型分别拼接成长宽比为1∶1、2∶1、1∶2三个模型工况进行,拼接后的模型尺寸定义长度方向为顺风向壁面与地面相交的模型边长,宽度方向为横风向壁面与地面相交的模型边长,模型如图2所示。

    图  1  实测测试区域
    Figure  1.  Field test area
    图  2  实测模型
    Figure  2.  Measured model

    风速选取模型前侧来流方向1 m高度处,实测期间日平均风速7 m/s,将不同长宽比的模型按照主导风向顺风向置于实测场地24 h以上,使风雪流充分发展,在积雪堆积范围内以横纵5 cm为间隔剖分,用量雪尺测量积雪深度。由于来流风向的微小变化,积雪分布也具有一定的不对称性,对表征性较强的区域进行了加密处理,两侧无较大差异的只采集模型顺风向单侧数据,空缺处利用克里金插值法填补。

    数值模拟工况与现场实测工况相同,计算域长×宽×高选为21B×11B×10B,如图3所示,为1∶1模型计算域示意图。

    采用结构化网格剖分,边界层最小网格尺寸为0.005 m,网格总数为1 380 000左右,以控制方程残差降到10−7为收敛标准,双精度求解。

    空气入流面采用速度入口边界(Velocity-Inlet),指数型风剖面,即:

    v(z)=v0(zz0)α (1)

    式中:v(z)为离地高度z处平均风速;z0为参考高度,一般取10 m;v0为参考高度处平均风速,选取当日内平均风速7 m/s;α为地面粗糙系数,取0.15。

    图  3  1∶1模型计算域
    Figure  3.  1∶1 simulation domain

    湍流入口均参考徐枫等[9]文献中所述,出流面:采用自由出流为边界条件(Outflow);计算域顶面和侧面:采用对称边界条件(Symmetry);地面和结构表面:均采用无滑移壁面为边界条件(Wall)。

    Richards等[10]测量了边长为6 m的立方体表面中线的压力以及风速值发现,建筑物表面风压分布和其周边风场存在一定关系,并且建筑物周边风场决定了风致积雪分布。

    本文分别采用Realizable k-ε模型和k-kl-ω模型模拟立方体风压分布,将模拟结果与Richards等[10]的实测值结果对比,平均风压系数如图4所示,结果表明:数值模拟结果平均风压系数趋势与实测值大体相同,k-kl-ω模型在模型顶部拐角处相比实测的风压系数出现了较小值,是由于该模型的壁面函数处理近壁面流场时,减小了越过模型顶面产生的涡,相对于k-kl-ω模型,Realizable k-ε模型更接近实测值。

    图  4  平均风压系数
    Figure  4.  The mean wind pressure coefficient

    图5(a)为1∶1模型现场实测积雪分布,和以往已有结果吻合[6],模型周边呈现出马蹄形,迎风区最大积雪深度堆积位置在1.75B,在距离模型中心约为1.5B范围内侵蚀,模型两侧在距离模型中心1.5B范围内侵蚀,背风区在距离模型中心0.65B的积雪堆积后侵蚀,在距离模型中心1.75B处有积雪二次堆积,其后侵蚀范围在2.85B,迎风区及背风区模型壁面处形成“V”型积雪堆积,尾侧区有长尾迹积雪。

    图  5  现场实测积雪分布
    Figure  5.  Measured snow distribution on site

    图5(b)为2∶1模型现场实测积雪分布,模型迎风区积雪最大堆积位置在1.85B,在距离模型中心约为1.6B范围内侵蚀,与1∶1模型积雪分布相比侵蚀范围略有增大,模型两侧在距离模型中心3.15B范围内侵蚀,随着模型长度增大一倍,侵蚀范围也扩大了将近一倍,背风区在距离模型中心0.85B的积雪堆积后侵蚀,背风区壁面积雪范围增大,积雪在距离模型中心约为2.5B处产生明显的二次堆积,侵蚀范围也增大,为1∶1模型的两倍以上。尾侧区积雪影响范围更广。

    图5(c)为1∶2模型现场实测积雪分布,模型迎风区积雪最大堆积位置在1.85B,在距离模型中心约为1.5B范围内侵蚀,相对于1∶1模型积雪堆积变化不大。

    比较三种模型发现,迎风区积雪分布只与建筑高度有关,长宽比对其影响不大,模型两侧被完全侵蚀,背风区在积雪堆积距离模型中心0.75B后侵蚀,积雪在距离模型中心约2.25B处产生二次堆积,再后方无积雪,此时有可能是由于实测客观环境因素,风速降低,无法带动雪颗粒移动,在本文后续章节中有数值计算加以辅助。

    图6(a)为1∶1模型数值模拟顺风向中轴线风场分布,当气流流经模型时,受到模型干扰,风速值产生较大波动,迎风区壁面对气流产生阻挡,在模型壁面前侧形成驻涡,使风速值在迎风区壁面与地面交界处急剧降低,达到风速最小值,在模型前侧因驻涡造成的风速回流,使反向风速值骤然增大,在距离模型中心约为1.65B处消失。风速值在模型迎风面与顶面交界处达到最大,且气流在此处发生分离,气流流经模型顶面时,风速值略微减小但降幅不大,当气流流过模型顶面,在模型后方形成背风涡,风速值急剧降低,在背风区壁面与地面交界处达到最小值,背风涡在模型后侧产生风速回流,产生增大的反向风速,相比迎风侧风速回流风速值较小,在距离模型中心约为1.85B处产生风速最小值,气流在距离模型中心约为3B处趋于平缓,并逐渐恢复初始状态。风场风速减弱区和旋涡回流风速增大区分别与风雪流经过时的积雪堆积区域和风雪流经过时的侵蚀区域相对应,且效果较好,简化了数值计算模型。

    图6(b)为2∶1模型数值模拟顺风向中轴线风场分布,气流在模型前侧因驻涡造成的风速回流相对于实测模型略微增大,在距离模型中心约为1.75B处消失。背风涡在模型后侧产生风速回流相比迎风侧风速回流风速值较小,在距离模型中心2.5B处风速值达到最小,气流在距离模型中心约为4.35B处趋于平缓,并逐渐恢复初始状态。与实测侵蚀范围变化规律一致。

    图6(c)为1∶2模型数值模拟顺风向中轴线风场分布,气流在模型前侧因驻涡造成的风速回流在距离模型中心约为2.15B处消失,为单个立方体下的1.65B。迎风区风场变化规律与积雪分布一致,均不受长宽比影响,背风涡在模型后侧产生风速回流在距离模型中心约2.25B处风速值最小,为单个立方体下的1.75B,在距离模型中心约为3.5B处趋于平缓,为单个立方体下的3B,和1∶1模型相同,并逐渐恢复初始状态。和1∶1模型相同,由此可见,建筑宽度对其周边积雪分布影响较小。

    图  6  顺风向中轴线风场分布
    Figure  6.  Wind distribution along the central axis

    图7(a)为1∶1模型数值模拟横风向中轴线风场分布,气流经过模型时被模型切割,分离产生马蹄涡,贴近两侧壁面处风速值减小,模型两侧风速值增大,在距离模型中心约为1.5B处逐渐恢复。与实测积雪堆积侵蚀范围相对应。

    图7(b)为2∶1模型数值模拟横风向中轴线风场分布,由马蹄涡造成的风速值增大区域随着模型长度的增加而增大,在距离模型中心约为2.25B处。相对于实测值略小。

    图7(c)为1∶2模型数值模拟横风向中轴线风场分布,由马蹄涡造成的风速值增大区域随着模型宽度的增加无太大变化,在距离模型中心约为1.6B处,相对于实测值略小。因宽度的增加,使气流在模型顶部减速范围加大,风速值略有减小,建筑宽度对其周边风场影响也不大。

    图  7  横风向中轴线风场分布
    Figure  7.  Wind distribution on the central axis in the transverse

    通过实测对不同长宽比模型周边风致积雪分布进行测量,采用数值模型方法对风场进行模拟,与实测数据进行对比,进而对周边的积雪分布情况进行分析,得到如下结论:

    (1) 采用数值方法模拟建筑周边风场,气流受到模型的扰动,在其周边产生风速变化,以风速增大减速区域范围推测建筑周边积雪侵蚀堆积的范围与实测较为接近,且该方法简单有效,可以定性判断积雪分布的规律。

    (2) 气流受到模型干扰,在迎风区形成驻涡,经过模型时在两侧产生分离,形成马蹄涡,绕过模型后在背风区形成回流,旋涡区域风速较大,积雪被风吹走发成侵蚀现象,相对周围的风速较小,对应位置积雪产生堆积。

    (3) 在风雪流的作用下,迎风区只与建筑高度有关,长宽比对其影响不大,横风向侵蚀影响范围与建筑长度成正比,约为距离建筑中心1.65倍的模型长度,随着建筑长度的增大,背风区侵蚀影响范围增大,产生积雪的二次沉积,建筑宽度对其周边积雪分布影响较小。

  • 图  1   实测测试区域

    Figure  1.   Field test area

    图  2   实测模型

    Figure  2.   Measured model

    图  3   1∶1模型计算域

    Figure  3.   1∶1 simulation domain

    图  4   平均风压系数

    Figure  4.   The mean wind pressure coefficient

    图  5   现场实测积雪分布

    Figure  5.   Measured snow distribution on site

    图  6   顺风向中轴线风场分布

    Figure  6.   Wind distribution along the central axis

    图  7   横风向中轴线风场分布

    Figure  7.   Wind distribution on the central axis in the transverse

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出版历程
  • 收稿日期:  2020-05-27
  • 修回日期:  2020-12-27
  • 网络出版日期:  2021-01-07
  • 刊出日期:  2021-06-09

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