湍流的模拟
湍流模拟与控制技术的研究
湍流模拟与控制技术的研究湍流是自然界中相当普遍的现象，它可能出现在各种情况下：例如在高速公路上汽车相互之间产生的气流，飞行器在飞行中对空气的影响等等。
因此，湍流具有非常重要的研究意义。
然而，湍流的复杂性使得其难以被准确描述和预测，这对于湍流控制问题的解决带来了巨大的挑战。
本文将探讨湍流模拟与控制技术的研究进展。
I. 湍流模拟技术湍流模拟是研究湍流现象的主要手段之一。
基于不同的数值模拟方法，湍流模拟可以分为直接数值模拟(DNS)、大涡模拟(LES)、雷诺平均(方法)模拟(RANS)等不同的技术。
这些技术的精度和应用范围各不相同。
DNS是湍流模拟中最精确的一种方法，在DNS中，所有湍流涡旋都会被模拟出来。
但是它的计算量也是最大的，因为需要模拟所有长度尺度的湍流涡旋，因此只适合处理小尺度的湍流问题。
LES则只模拟大尺度的湍流涡旋，相对于DNS，它的计算量较小，也更适合研究较大尺度的湍流问题。
RANS方法则适用于大规模湍流问题，并且能够比较好地处理湍流边界层问题。
近年来，由于计算机性能的不断提高，湍流模拟技术的精度和应用范围也在不断扩大。
同时，基于人工智能的技术也开始被应用到湍流模拟中，这种将深度学习应用于流体力学研究的方法被称为深度湍流学习。
II. 湍流控制技术湍流控制是研究如何在湍流流场中控制湍流涡旋的行为，进而优化流场的控制技术。
湍流控制技术的主要应用领域包括航空航天、汽车、化工等领域。
湍流控制技术可以分为被动控制和主动控制两种。
被动控制主要采用各种措施对流体采取某种限制手段，通过改变流体的流动状态以抑制湍流，例如在翼型的表面上设置阻力体、过渡区、减阻区等等。
主动控制则是通过外部的力或控制装置控制流体的动态性质，以改善流场的运动状态和控制湍流涡旋。
目前，主动控制技术主要包括周期性摆动、脉冲激励、人工湍流激发、流体注入等。
通过使用以上控制方法，湍流控制技术可以达到优化湍流流场的目的，减少湍流带来的不利影响。
大气湍流机理及其模拟
大气湍流机理及其模拟对于大气系统来说，湍流是一个非常重要的现象，它存在于大气中的许多过程中，如边界层的形成、天气系统的演变等。
湍流丰富了大气的物理现象，但同时也增加了对大气的模拟和预测的难度。
本文将介绍大气湍流的机理和模拟方法。
一、湍流的机理湍流的起因是流体在过程中受到扰动，这些扰动会引起流体的速度、密度等物理量发生变化。
在湍流发展的过程中，流体速度的各向异性和空间的不规则性增大，流体中的大尺度涡旋逐渐分裂成小尺度涡旋，这些小尺度涡旋不断转化能量，最终会被湍流耗散。
湍流的机理非常复杂，目前还没有完全解决。
基于大气湍流机理的研究，可以分为两个方向：传统的湍流建模和基于数据的机器学习方法。
传统湍流建模主要是基于质量、动量和能量守恒等定律，结合统计理论和实验数据，来建立起湍流的物理模型。
而基于数据的机器学习方法，是利用机器学习算法对海量数据进行分析，从而发现湍流的统计规律。
二、湍流的模拟方法湍流模拟的方法有很多，如数值模拟方法、直接数值模拟方法、大涡模拟方法等。
其中，数值模拟方法是目前使用最广泛的湍流模拟方法，主要分为Reynolds平均Navier-Stokes方程（RANS）和雷诺平均Navier-Stokes方程（LES）两类。
RANS方程是基于湍流平均的模型，将流场分解为平均流和湍流脉动，其中平均流体现了湍流的空间分布，湍流脉动则描述了湍流的时间变化。
RANS方程通过假设某些量在湍流平均后不变，来减少不可控因素的影响，从而简化了计算。
但是，由于RANS方程是基于平均流假设的，所以不能准确地模拟湍流的涡旋结构和流体运动过程。
LES方法是一种基于大涡模拟的方法，通过求解Navier-Stokes方程的高频分量，来描述湍流的小尺度结构和动态特征。
由于LES方法可以解决湍流脉动的时间变化，所以能够更精确地模拟湍流的涡旋结构和流体运动过程。
三、结论综上所述，湍流现象是大气系统的一个重要现象，对于天气系统的演变和边界层的形成有着巨大的影响。
大气湍流模拟与方法研究
大气湍流模拟与方法研究大气湍流是指在自然界中，由于空气分子的热运动和流体不均匀性造成的气流乱流现象。
它对于气象学、环境科学等领域具有重要意义。
为了更好地理解和预测大气湍流，科研人员们进行了大量的模拟与方法研究。
本文将介绍大气湍流模拟的方法和相关研究进展。
一、大气湍流模拟方法1. 直接数值模拟（DNS）直接数值模拟是指通过求解流体动力学方程，对湍流进行精确的数值模拟。
这种方法能够提供精确的湍流数据，但由于计算量巨大，目前只适用于小尺度的湍流问题。
2. 大涡模拟（LES）大涡模拟是指模拟并求解大尺度涡旋，而忽略小尺度湍流的准确表示。
它通过将湍流分解成大涡和小涡来减少计算量，更适用于中等和大尺度的湍流研究。
3. 湍流统计模拟（TST）湍流统计模拟是一种基于概率和统计的模拟方法，通过对湍流的统计特性进行建模，推导出湍流的各种物理参量。
虽然它无法提供湍流的详细结构信息，但能够在计算成本较低的情况下估计湍流的平均性质。
二、大气湍流模拟方法的应用1. 大气环流模拟大气环流是指大尺度的大气运动模式，是全球气候变化和天气预报的重要基础。
通过模拟大气环流中的湍流现象，可以更准确地预测天气变化和气候变化趋势。
2. 污染物扩散模拟污染物扩散是大气科学中的重要研究内容。
将湍流模拟方法应用于污染物扩散模拟中，可以帮助科研人员分析城市污染物的来源、传输路径和浓度分布，为环境保护和污染治理提供科学依据。
3. 风能资源评估利用风能发电是一种清洁、可再生的能源利用方式。
通过模拟大气湍流，可以评估风能资源的分布和利用潜力，为风电场选址和设计提供技术支持。
三、大气湍流模拟方法的挑战与展望1. 精度提升当前的大气湍流模拟方法仍然存在精度不高的问题，特别是对于小尺度湍流的模拟。
因此，需要进一步改进模拟算法和数值计算技术，提高模拟结果的准确性。
2. 计算成本降低目前的大气湍流模拟方法需要耗费大量的计算资源和时间。
在提高精度的前提下，需要寻求更高效的计算方法，降低计算成本。
湍流的几种数值模拟方法
LES特点
抓大不放小 非常有利，有力的工具 是最近,可预见未来流体 力学研究和应用的热点 近来又出现了VLES, DES等在LES上发展而 来的工具
Will RANS survive LES? Hanjalic自问自答
会。Journal of Fluids Engineering -V127, 5, pp. 831-839 (Will RANS
Prandtl(1925)混合长度模型
也被称作零方程模型 还在被广泛应用 廉价，易收敛 基本在流场比较简单，或者对计算结果 精度要求不高或者流场形状比较复杂的 行业中，比如暖通空调，流体机械等。
Prandtl混合长度模型 缺点
最明显的缺点是:当速度梯度 为零的 时候， 消失， 这与事实不符
Launder and Li(1994), Craft and Launder (1995)
目前有很多学者在继续此方面的工作
Brian E. Launder
本科Imperial College, London 硕博 MIT 实验流体力学 1964-1976 Imperial College 讲师
涡流粘度
Eddy viscosity or turbulent viscosity
二维流场分子粘性力
为描述雷诺应力，Boussinesq 1887 定义了与之相对应的
RANS模型的核心在于给出 的数 学表达式，要求精度高，适用范围广
涡流粘度,
Prandtl 1925 Prandtl 1945 Bradshaw 1968 Kolmogorov, 1942 Hanjalic 1970 Rotta 1951 Chou 1945 Davidov 1961
湍流的数值模拟方法进展
3 大涡模拟（LES ）湍流大涡数值模拟（LES ）是有别于直接数值模拟和雷诺平均模式的一种数值模拟手段.利用次网格尺度模型模拟小尺度湍流运动对大尺度湍流运动的影响即直接数值模拟大尺度湍流运动, 将N —S 方程在一个小空间域内进行平均（或称之为滤波），以使从流场中去掉小尺度涡，导出大涡所满足的方程。
3。
1 基本思想很多尺度不同的旋涡一起组成了湍流运动平均流动主要取决于大漩涡的流动，大尺度运动则受到小旋涡的影响。
流动中的大涡实现了动量、能量质量、热量的交换，耗散主要是由于小涡作用的。
大旋涡中受到流场形状、阻碍物的影响，,使大漩涡的各向异性更加明显。
然而小漩涡之间各项同性，相互没有太大的区别，所以建立统一的模型比较容易一些.综上所述,大涡模拟将湍流瞬时运动量通过滤波将运动分成小尺度和大尺度.大尺度的运动受到小尺度的运动的影响可以通过应力项（类似于雷诺应力项）来表示，即为亚格子雷诺应力，以建立这种模型的方法来模拟。
而大尺度则是求解运动微分方程而计算出来的，也就是说大涡模拟,要先过滤掉小尺度的脉动,然后再推出小尺度的运动封闭方程以及大尺度的运动控制方程。
3。
2 滤波函数正如上面提到，大涡模拟要先将流动变量分解成小尺度量和大尺度量，我们把这个作用叫做滤波.滤波运算就是在一区域内按照一定的条件对函数进行加权平均，作用是将高波数滤掉，使低波数保留，滤波函数的特征尺度决定了截断波数的最大波长,下面三种滤波函数是最为常用的主要有以下三种：盒式、富氏截断以及高斯滤波函数.不可压常粘性系数的湍流运动控制方程为N-S 方程:j ij i j j i i x S x P x u u t u ∂⋅∂+∂∂-=∂∂+∂∂)2(1γρ式中:S 拉伸率张量，表达式为：2/)//(i j j i ij x u x u S ∂∂+∂∂=；γ分子粘性系数；ρ流体密度。
设将变量i u 分解为方程（11）中i u 和次网格变量(模化变量）'i u ,即'+=i i i u u u ，i u 可以采用Leonard 提出的算式表示为:(11）式中)(x x G '-称为过滤函数，显然G(x)满足x d x u x x G x u i i '''-=⎰+∞∞-)()()(⎰+∞∞-=1)(dx x G3.3 控制方程将过滤函数作用与N —S 方程的各项，得到过滤后的湍流控制方程组:由于无法同时求解出变量i u 和j i u u ,所以将j i u u 分解成i j i j ij u u u u τ=⋅+，ij τ即称为次网格剪切应力张量(亦称为亚格子应力)。
流体流动中的湍流特性分析与模拟
流体流动中的湍流特性分析与模拟流体流动是自然界中一种非常常见的现象。
它可以在空气中、水中，甚至在地球内部和宇宙的星际空间中发生。
在流体流动中，湍流是一种十分重要且复杂的现象。
本文将对湍流的特性进行分析和模拟，以深入理解这一现象。
湍流是一种一阶的动力学效应，其特点是流体粒子之间的速度和压力可以经常性的在时间上和空间上变化。
相比之下，层流是一种有序的流动，流体粒子在流动方向上的速度变化平缓且有序。
在湍流中，流体粒子的速度和压力变化时而迅疾时而缓慢，因而产生了非线性的速度与压力关系。
这也是湍流难以被精确描述且难以预测的原因之一。
湍流中的流体粒子会发生旋转和交错，使得湍流流动的速度低于平均流速。
这种速度的低下导致了湍流中流体的能量损失，同时也使得湍流中热传输和质量传输的效果变差。
另一方面，湍流中的旋转和交错也使得湍流具有较高的混合性，即使在较短的时间内，流体也能够充分混合。
这种混合性使得湍流在工程应用中有广泛的应用，比如在化工反应器中，湍流可以增强反应物质的混合度，提高反应效率。
湍流现象的理解和模拟在工程领域具有重要意义。
在过去，湍流研究主要依赖于实验观测。
然而，实验的成本高昂且受到实验条件的限制，难以对湍流进行全面的观测和分析。
随着计算机的发展和计算流体力学的成熟，数值模拟成为研究湍流的重要手段之一。
数值模拟可以通过求解流体运动的基本方程组来模拟湍流中流体粒子的运动。
这种方法不仅可以解决湍流的基本规律，还可以模拟湍流在不同参数下的特性，为工程设计提供重要参考。
湍流模拟的关键在于求解流体运动的基本方程组。
这些方程包括质量守恒方程、动量守恒方程和能量守恒方程等。
通过数值方法对这些方程组进行离散化和迭代求解，可以得到湍流中不同位置的流速、压力和温度等参数。
这些参数可以用来分析湍流的特性，比如湍流的速度分布、湍流的压力变化等。
然而，湍流模拟也具有一定的挑战性。
由于湍流是一种非线性的现象，湍流模拟通常需要非常精细的网格划分和高精度的数值方法。
流体的湍流模型和湍流模拟
流体的湍流模型和湍流模拟流体力学是研究流体的运动规律和性质的学科，其中湍流模型和湍流模拟是其中非常重要的研究方向。
湍流是流体力学中一种复杂而普遍存在的现象，它具有不规则、无序和随机性等特点。
湍流模型和湍流模拟的发展，对于理解和预测真实世界中的湍流现象，以及涉及湍流的工程设计和应用具有重要意义。
一、湍流模型湍流模型是描述湍流现象的数学模型，在流体力学中起着扮演着非常重要的作用。
根据流体力学理论，湍流是由于流体中微小尺度的速度涡旋突然出现和消失所导致的现象。
由于湍流涡旋的尺度范围很广，从而难以直接模拟和计算。
因此，使用湍流模型来近似描述湍流现象，成为了一种常用的方法。
常见的湍流模型包括雷诺平均湍流模型（Reynolds-averaged Navier-Stokes equations, RANS）和大涡模拟（large eddy simulation, LES）等。
雷诺平均湍流模型是基于平均流场的统计性质，通过求解雷诺平均速度和湍流应力来评估湍流效应。
而大涡模拟是将湍流现象分解为不同尺度的涡旋，并通过直接模拟大涡旋来研究湍流运动。
二、湍流模拟湍流模拟是利用计算机来模拟湍流现象的方法，通常基于数值方法对流体力学方程进行求解。
湍流模拟分为直接数值模拟（direct numerical simulation, DNS）、雷诺平均湍流模拟和大涡模拟等。
直接数值模拟是将流场划分为网格，并通过离散化流体力学方程和湍流模型来求解湍流流场的详细信息。
由于该方法需要计算微小尺度的细节，计算量非常大，限制了其在实际工程中的应用。
因此，直接数值模拟主要用于湍流现象的基础研究和理论验证。
相比之下，雷诺平均湍流模拟和大涡模拟能够更有效地模拟湍流现象。
雷诺平均湍流模拟通过对湍流参数进行求解，来描述平均的湍流效应。
而大涡模拟则将湍流现象分为大涡旋和小涡旋，通过模拟大涡旋来捕获湍流流场的主要特征。
三、湍流模型与湍流模拟的应用湍流模型和湍流模拟在工程设计和应用中有着广泛的应用。
湍流直接数值模拟
第6章 湍流直接数值模拟
6.3 湍流直接数值模拟的谱方法
6.3.1 谱方法的基本原理
混淆误差产生原因： 当用伪谱方法计算时，谱空分量用，它等于：
利用三角级数公式
第6章 湍流直接数值模拟
6.3 湍流直接数值模拟的谱方法
6.3.1 谱方法的基本原理
在上式中，p、q、k的取值范围都是{一N/2，N/2-1}，所 以取值不等于零的波数组合情况只有两种：p+q-k＝0，或 p+q-k＝ N，于是有
Kolmogorov耗散尺度
动速度均方根值)，将以上关系代入式，可得：
1/4 3
，而 ~ u '3 / l （ u ' 是脉
第6章 湍流直接数值模拟
6.2 湍流直接数值模拟的基本原理
6.2.1 湍流直接数值模拟的空间分辨率
那么三维总网格数N：
＝10４
这是一个天文数字的估计 ，假设 Rel ＝104，就要求网格数为109， 考虑到计算的流动变量数，需要约1010字长的计算机内存。直接数值 模拟实际工程湍流运动时，对网格分辨率的要求更高。 应当指出选定最小的网格长度还和数值方法有关。谱方法的数 值精度最高，差分法的精度和差分格式有关。
边界条件的提法： (3)渐近条件 对于湍流边界层或其他薄湍流切变层，在远离薄层和物面的渐近区 域，速度场趋近于无旋的均匀场，因此对于不可压缩流体可以采用如下：
刚盖假定：数值方法只能计算有限域内的流动，渐近条件只能采用 近似形式，一种方法是在离开薄层或物体横向一定距离的平面上设 置“虚拟边界”，在虚拟边界y＝H满足以下条件，称为刚盖假定：
式中，第一项是乘积w＝uv在谱空间中的投影，第二项是 在伪谱运算中产生的误差，故称混淆误差。
CFD分析基础-边界、网格、湍流模型
Realizable k–ε (RKE) 模型
术语 realizable 意味着这个模型满足在雷诺压力上的特定数学约束,
与物理紊流流动一致. uiuj 0
法向应力为正: 关于 Reynolds 剪切压力的Schwarz’不等式 :
uiuj
2
ui2u
2 j
标准 k–ε 模型和 RNG k–ε 模型都不是可实现的
LES（大涡模拟）基本原理
动量、质量、能量及其他被动标量大多由大尺度涡输 送
大涡结构（又称拟序结构）受流场影响较大，是由所 涉及流动的几何形状和边界条件决定的。
小尺度涡则认为是各向同性的受几何形状与边界条件 影响较小。
大涡模拟通过滤波处理，将小于某个尺度的旋涡从流 场中过滤掉，只计算大涡，然后通过求解附加方程得 到小涡的解。
标准 k–ε 模型的变形. “realizability” 来自允许确定的数学约束的改变的最终根据改善这种模型的性能.
Standard k–ω
SST k–ω Reynolds Stress
两个输运方程模型解出 k 和 ω, 指定的耗散率 (ε / k) 基于 Wilcox (1998). 这是默认的 k–ω模型. 在有界 壁面和低雷诺数流动中显示了较高性能. 显示了对过渡的较好预测. 用来解决过渡, 自由剪切, 和可压 流动.
DES（分离涡模拟模式） LES/ 4 fps
Example: Flow Around a Cylinder
wall
2 ft
1 ft
2 ft
wall
5 ft
14.5 ft
Compute drag coefficient of the cylinder
Turbulence Modeling Approach
流体力学中的流体中的湍流模拟技术
流体力学中的流体中的湍流模拟技术流体力学中的流体湍流模拟技术为了更好地理解和研究流体行为，科学家和工程师在许多领域，如航空航天、海洋工程和能源领域等，依赖于流体力学。
流体力学研究中一个重要的问题是湍流现象的模拟。
本文将探讨流体力学中的流体湍流模拟技术。
一、湍流的概念和特征湍流是流体力学中的一种复杂流动状态，其特点是流速和压力的瞬时变化，无规则的旋涡结构以及尺度的不确定性。
湍流对于流体力学来说是一个挑战，因为湍流过程难以解析地描述。
二、传统的湍流模拟方法1. 直接数值模拟（Direct Numerical Simulation，DNS）：DNS是一种通过求解雷诺平均套用的纳维尔-斯托克斯方程来模拟湍流的方法。
然而，DNS需要非常细密的网格以捕捉湍流涡旋的小尺度结构，因此计算量非常大。
2. 大涡模拟（Large Eddy Simulation，LES）：LES是一种将湍流流体划分为大尺度涡旋和小尺度涡旋的方法。
大尺度涡旋通过求解时间平均的纳维尔-斯托克斯方程来模拟，小尺度涡旋通过模型来近似。
LES在一定程度上减少了计算量，但仍然需要较精细的网格来解决小尺度涡旋。
三、基于计算流体力学的湍流模拟方法随着计算机技术的发展，计算流体力学（Computational Fluid Dynamics，CFD）成为了模拟湍流的重要工具。
CFD基于数值方法对流体力学方程进行离散求解，可以模拟复杂的湍流流动。
1. 雷诺平均湍流模型（Reynolds-Averaged Navier-Stokes，RANS）：RANS是CFD中最常用的湍流模拟方法。
它通过对流体力学方程进行时间平均和空间平均，然后引入湍流模型来描述整体的湍流效应。
RANS方法计算量相对较小，适用于许多工程应用。
2. 湍流模型的改进与发展：针对RANS方法在湍流模拟中存在的局限性，研究人员提出了许多改进的湍流模型。
如雷诺应力输运模型（Reynolds Stress Transport Model，RSTM）和湍动能方程模型（Turbulent Kinetic Energy，TKE）等。
湍流的模拟
湍流一个重要特点: 物理量脉动，非稳态N-S方程对湍流运动仍是适用的。
而在Re数比较低的区域，湍流发展不充分，湍流的脉 动影响可能不如分子粘性大，在贴近壁面的底层内， 流动可能处于层流状态。
必须采用特殊的处理，一般有二种解决方法， 1) 壁面函数法 2)低Re数的k- 模型。
壁面函数法的处理
壁面函数法的基本思想是： 对于湍流核心区的流动使用k-模型求解; 而在壁面区不进行求解，直接使用半经验公式将壁面上的
湍流数值模拟
主要内容
湍流认识及N-S 方程 传统湍流模型 湍流直接数值模拟 湍流模型在Fluent中的应用
第一部分 湍流认识及N-S 方程
湍流的认识
所谓湍流的确切定义尚难明确，认为它具有：
(1) 不规则性 只能用统计方法 (2) 扩散性 传递速度加快 (3) 具有明显的旋涡脉动 （尺寸大小：含能大、小， 脉动具有耗散性） (4) 是一种流动（是流体受约束转弱的自收运动状态）
前提: 流体微团做湍流脉动引起的动量交换机理可以与气体 分子运动引起的应力机理相类似。
湍流模型
零方程模型
单方程模型 双方程模型
Reynolds应力模型（RSM）
非线性 k 模型 多尺度 k 模型 RNG k 模型
代数应力模型（ASM）
FLT模型 SSG模型
零方程-- Boussinesq涡粘模型 (湍流粘性系数法)
仍需要定义混合长度L
湍流模拟技术的理论和实践
湍流模拟技术的理论和实践湍流是流体动力学领域中一个充满挑战的问题。
它的存在导致了整个物理过程的复杂化，例如热传输、质量传输和能量传输等。
而湍流的研究有助于更好地理解这些物理过程，为工程设计提供准确的模拟和预测。
湍流模拟是解决湍流问题的一种重要方法。
它根据某种规律和方法，模拟流动中的湍流现象，分析其特征并预测其行为。
这种方法在工业生产和科学研究中有着广泛的应用，例如飞机空气动力学、汽车空气动力学、燃烧工程、天气预报和海洋工程等领域。
湍流模拟的理论基础主要来自于涡旋结构和能量守恒定律。
涡旋结构是指流体中的旋涡，可以分为大小不同的涡旋结构。
这些涡旋结构在运动过程中可以相互合并或者分裂，导致湍流的形成。
而能量守恒定律则是根据质量、动量和能量守恒法则，推导出流体内部能量转化和传输的一般规律。
在湍流模拟技术中，常用的方法包括直接数值模拟（DNS）、大涡模拟（LES）和雷诺平均数模拟（RANS）。
其中，DNS方法是对流体运动方程进行离散化求解，它可以得到湍流运动的细节特征，但是计算量非常大。
LES方法则是在湍流中将流体的动力学过程分解成一个“大气圈”和一个“小气圈”，求解大气圈的方法和DNS类似，而小气圈则用经验模型等方法进行求解。
RANS方法则是对流体运动进行平均处理和尺度分解，通过求解平均速度场和湍流应力张量来反演湍流场。
在实际应用中，选择适当的模拟方法和算法是非常重要的。
例如，对于如飞机外形的三维复杂流动，往往需要使用LES方法进行模拟；而对于如汽车内部气体流动的问题，RANS方法则更为适用。
此外，模拟的网格间距、时间步长等参数也需要根据具体情况进行调整。
另外，湍流模拟的精度和计算时间通常是一对矛盾体。
提高模拟精度往往需要进行更加详细的计算，导致计算时间大幅度增加。
因此，在实际应用中，需要进行折中和优化，以平衡计算量和模拟精度的关系。
总之，湍流模拟技术是解决湍流问题的一种重要方法。
通过湍流模拟，我们可以更好地理解和预测流体运动的复杂性质，为工程设计和科学研究提供准确的模拟和预测。
流体力学中的湍流模拟方法比较与评估
流体力学中的湍流模拟方法比较与评估引言：湍流是流体力学领域中一个重要且复杂的现象，在自然界和工程应用中都普遍存在。
由于湍流的不稳定性和高度的非线性特性，准确预测和模拟湍流是一个具有挑战性的问题。
因此，为了更好地理解湍流的性质和行为，并预测其对工程应用的影响，研究人员开发了多种湍流模拟方法。
本文将对流体力学中常用的湍流模拟方法进行比较与评估。
一、直接数值模拟（DNS）方法直接数值模拟（DNS）是一种较为精确的湍流模拟方法。
该方法通过解析求解Navier-Stokes方程，将湍流现象的所有空间和时间尺度都考虑在内。
DNS可以提供准确的湍流统计数据，但由于计算量巨大，限制了其在工程领域的应用。
二、雷诺平均纳维-斯托克斯（RANS）方法雷诺平均纳维-斯托克斯（RANS）方法是湍流模拟中最常用的方法之一。
该方法基于统计平均，将湍流视为时间均匀的平均流场。
RANS方法通过引入湍流模型来描述湍流的效应，并求解平均速度和湍流应力的方程。
虽然RANS方法计算相对快速，但由于使用了湍流模型，其预测精度受到模型误差的限制。
三、大涡模拟（LES）方法大涡模拟（LES）方法是介于DNS和RANS之间的一种方法。
该方法通过数值滤波将湍流中的大尺度结构进行直接模拟，而将小尺度结构根据模型进行参数化或直接忽略。
LES方法可以提供较高的模拟精度，并在一定程度上保留了湍流的具体特征。
然而，LES方法的计算成本较高，对网格分辨率的要求也很高。
四、湍流模型比较与评估为了评估湍流模拟方法的准确性和适用性，通常需要进行模型比较和验证。
湍流模型的性能评价通常通过与实验数据或更精确的模拟方法进行对比来完成。
1. 实验验证法：实验验证法是评估湍流模拟方法的常用手段之一。
通过与实验数据进行对比，可以直观地了解模拟结果的准确性。
这样的比较涉及到湍流统计量、湍流能谱、湍流结构等方面的对比。
然而，受限于实验条件和设备，实验数据的获取可能受到局限，也可能存在误差。
湍流问题中的流体力学特性分析与模拟计算
湍流问题中的流体力学特性分析与模拟计算摘要：湍流是自然界中流体流动中广泛存在的现象，其复杂性和难以预测性使其成为流体力学中最具挑战性的问题之一。
本论文将介绍湍流的基本概念、特性、形成机制以及湍流模拟计算方法，主要包括直接数值模拟（DNS）、雷诺平均流动（RANS）、大涡模拟（LES）等，并探讨湍流问题中的流体力学分析和数值模拟计算的应用。
关键词：湍流；流体力学；数值模拟；直接数值模拟；雷诺平均流动；大涡模拟一、介绍湍流是指流体在惯性、黏性和压力梯度作用下，流动中不断出现的无规则而紊乱的运动状态。
湍流的特性表现为速度和压力的空间和时间上的不规则变化，具有层流不具备的搅拌和混合作用，从而对物质和能量的输运有较高效率。
湍流问题在自然界和工程领域中普遍存在，如海洋流动、大气气候的形成、水力学问题、管道输送、湍流燃烧等。
由于湍流的复杂性和难以预测性，对湍流的研究一直是流体力学领域最具挑战性和重要的课题之一。
流体力学是研究流体的运动规律和流动过程的科学，也是湍流研究的基础，通过对湍流的特性和形成机制的研究，可以更好地理解流体流动中的湍流现象，并为湍流的模拟计算提供理论基础。
二、湍流的基本特性湍流的基本特性包括无规则性、不可预测性、紊动性、能量耗散等。
无规则性: 湍流中速度和压力的分布不是一定的，不断变化且没有规律可循，这使得湍流成为一个难以预测的问题。
由于流体的碰撞和混合作用，湍流的速度分布会在空间上出现无序的涡旋结构，而湍流在时间上的变化也是无规则的。
不可预测性: 湍流是极其复杂和难以控制的，任何微小的扰动都可能引起湍流的发展和演变。
由于湍流中速度和压力的空间和时间变化是无规则的，因此预测湍流的发展和传播是不可行的，我们只能获得一些平均值或统计量。
紊动性: 湍流是流体中的混乱和混合现象，它能够将动能从大尺度转移到小尺度，使得流体中的速度和能量耗散集中在小尺度上。
湍流紊动的效应使得能量在流体中以较高的速度传输和耗散，从而实现有效的物质和能量输运。
fluent教程 第三章,湍流模拟
ui u j 2 ul ij uiu j x j xi 3 xl x j
上面两个方程称为雷诺平均的Navier-Stokes（RANS）方程。
uiu j
如果要求解该方程，必须模拟该项以封闭方程。
计算流体与传热传质
湍流模型
湍流模拟
D1
热科学与能源工程系
计算流体与传热传质
湍流模型
什么是湍流?
湍流：非定常，非周期性的三维速度脉动、 强化物质、动量和 能量的输运. 瞬时速度分解为平均速度和脉动速度: Ui(t) Ui + ui(t)
ui(t) U i (t) Ui
Time
压力、温度、组分浓度值具有类似的脉动
D18 热科学与能源工程系
计算流体与传热传质
湍流模型
目前采用的标准k－e模型方程为
t e e ( e ) ( e u j ) [( ) ] (Ce1 P Ce2 e ) t x j x j e x j k
u P uiuj i x j
其中
gTL3 Ra
D9
热科学与能源工程系
计算流体与传热传质
湍流模型
湍流特点
额外应变率
流向曲率 测向分离 加速或减速 有旋 回流 (或分离) 二次流
3D振荡流动 Transpiration (吹风/吸气) 自由湍流 剪切层相互作用
D10
热科学与能源工程系
i 1
D7 热科学与能源工程系
3
计算流体与传热传质
湍流模型
湍流应力
若以主对角线上的三个分量作为对称轴，则对称的两个切应力分 量是相等的，很显然，这是一个对称的二阶张量。很容易可以证 明，在各向同性湍流中，湍流正应力的三个分量相等，即
大气边界层中湍流运动的模拟与分析
大气边界层中湍流运动的模拟与分析大气边界层中的湍流运动对天气预报、空气质量评估以及风电场的建设等领域具有重要的影响。
因此，对大气边界层中的湍流运动进行模拟与分析，能够为解决相关问题提供有效的支持和参考。
本文将介绍湍流运动的模拟方法以及相关分析技术。
一、湍流模拟方法湍流模拟是通过数值方法对大气边界层中的湍流运动进行数值模拟，从而获取湍流场的详细信息。
目前常用的湍流模拟方法包括直接数值模拟（DNS）、大涡模拟（LES）和雷诺平均湍流模拟（RANS）等。
1. 直接数值模拟（DNS）直接数值模拟是一种以最基本的方程组为基础，对大气边界层中湍流运动进行精确模拟的方法。
它通过离散化时间和空间，使用计算机求解Navier-Stokes方程组，得到湍流场的精确解。
但直接数值模拟的计算量非常大，通常仅适用于小尺度或小时间尺度的模拟。
2. 大涡模拟（LES）大涡模拟是一种介于直接数值模拟和雷诺平均湍流模拟之间的方法。
它通过将流场分解为一个大尺度的结构和一个小尺度的湍动结构，只对小尺度湍动进行模拟，通过模拟大尺度结构来减小计算量。
大涡模拟在模拟大气边界层湍流运动方面具有一定的优势。
3. 雷诺平均湍流模拟（RANS）雷诺平均湍流模拟是一种通过对时间和空间进行平均，将湍流场表示为平均量和脉动量的和的方法。
它通过求解雷诺平均Navier-Stokes方程和湍流能量方程，得到湍流场的平均解。
雷诺平均湍流模拟在计算上相对简单，适用于大尺度湍流的模拟。
二、湍流分析技术湍流模拟得到的湍流场数据需要进行进一步的分析才能得到有用的信息。
下面介绍几种常用的湍流分析技术。
1. 自相关函数自相关函数是一种分析湍流场中各点相关性的方法。
它可以通过计算不同点之间的相关性来获取湍流运动的相关长度。
自相关函数可以用于描述湍流场的时空结构。
2. 能谱分析能谱分析是一种通过计算湍流场不同频率分量的能量来了解湍流场特性的方法。
它可以用于表征湍流场的能量分布情况和主导长度尺度。
湍流的模拟和建模
湍流的模拟和建模湍流是自然界中普遍存在的现象，其涵盖的规模从大气层中的云团到船舶和管道中的流体，十分广泛。
湍流现象表现为流体的不规则而混乱的流动，其中的旋涡和涡旋不断形成和消失。
湍流的复杂性和不可预测性使其对于物理学家和工程师来说是非常具有挑战性的问题。
然而，通过数字模拟和建模，我们可以更好地理解和控制湍流现象，进而提高生产和人类生活的质量。
湍流的模拟和建模一直是流体力学领域的研究热点，旨在通过计算机模拟来预测复杂流动中的物理性质。
对于湍流的模拟，目前主要有两类方法：直接数值模拟(Direct Numerical Simulation, DNS)和大涡模拟(Large-Eddy Simulation, LES)。
其中DNS方法对于湍流的描述最为详细，可以剖析流场中的每一处涡旋，但计算成本极高，通常只适用于小规模的问题。
LES方法通过简化较小尺度的湍流结构来减少计算量，虽然无法完全描述每个涡旋，但是在较大的尺度下仍能准确预测湍流的行为。
湍流现象的建模通常可以基于Navier-Stokes方程进行，这是一组描述流体本质的偏微分方程。
针对这些方程的求解方法和算法不断更新和优化，使得模拟计算变得更加高效和准确。
其中著名的流体力学软件包，包括ANSYS Fluent、OpenFOAM等已经成为工业和研究界广泛应用的工具。
当然，与模拟和建模相伴的，是精度和计算成本之间的取舍。
对于湍流现象的模拟通常需要对涡旋的尺度、湍流能量转化等参数进行详细定量的计算，因此准确度成为了模拟中一个重要的考量因素。
在确定准确度之余，如何减少计算成本也是一个必须解决的问题。
因此，研究人员通常采用增加计算资源的方式，如改进集群计算机和高性能计算机的配置来提升计算速度，并利用一些优化算法和计算技巧来控制误差和减少计算成本。
在湍流模拟和建模方面，模型验证也是一个很重要的步骤，这也是模拟不能完全取代实验的原因之一。
验证过程通常会与实验数据进行比对，用实验数据的帮助来验证模型的准确性。
流体力学的湍流模拟技术
流体力学的湍流模拟技术湍流是流体力学中一种常见的复杂流动现象，它具有高度的非线性和随机性。
理解和模拟湍流对于工程设计和科学研究至关重要。
随着计算机技术的不断进步，湍流模拟技术得到了显著的发展。
本文将介绍流体力学中湍流模拟的技术原理和常用方法。
一、湍流的定义和特点湍流是一种流体运动状态，具有无规则的涡旋结构和不可预测的动态行为。
相比于层流，湍流具有以下特点：1. 非线性：湍流是非线性流动，涉及到流动变量之间的相互作用和非线性耦合。
2. 随机性：湍流具有随机性，其运动和结构是不规则和不可预测的。
3. 惯性：湍流有很强的惯性，涡旋结构的形成和演化需要一定的时间。
由于湍流的复杂性和理论的不完备，研究湍流一直是流体力学领域的重要课题。
湍流模拟成为了研究湍流行为和预测湍流现象的重要手段。
二、湍流的模拟方法湍流模拟方法可以分为数值方法和实验方法两大类。
数值模拟方法应用计算机数值方法对流动进行数值模拟，常见的方法有直接数值模拟（DNS）、雷诺平均输运方程（RANS）模拟和大涡模拟（LES）。
1. 直接数值模拟（DNS）直接数值模拟方法是通过数值求解流体的基本方程，逐点计算流体的速度和压力分布。
这种方法可以精确地模拟湍流流动，但计算成本非常高。
由于湍流具有广泛的空间和时间尺度，所以DNS通常只用于对低雷诺数湍流的研究。
2. 雷诺平均输运方程（RANS）模拟RANS模拟是最常用的湍流模拟方法之一，它基于雷诺分解将流动变量分为平均分量和脉动分量。
对于脉动分量，利用统计方法求解涡动相关方程。
RANS模拟计算速度较快，适用于大规模湍流模拟，但无法获得湍流内部的细节信息。
3. 大涡模拟（LES）大涡模拟是一种介于DNS和RANS之间的模拟方法。
它采用格点尺度上滤波的方式，通过求解大尺度涡旋的方程来模拟湍流流动。
LES 模拟可以较好地捕捉湍流内部的大尺度结构，但需要更高的计算资源。
三、湍流模拟的应用湍流模拟广泛应用于不同领域，如航空航天、汽车工程、能源系统和环境工程等。
湍流模拟的数值方法介绍
湍流模拟的数值方法介绍湍流流动是自然界常见的流动现象，是一种高度非线性的复杂流动，但人们已经能够通过某些数值方法对湍流进行模拟，取得与实际比较吻合的结果。
对于湍流运动，已经采用的数值计算方法主要可以分为三类：直接数值模拟、大涡模拟和雷诺时均方程法。
1.直接数值模拟（Direct Numerical Simulation，简称DNS）方法就是直接用瞬时的N-S方程对湍流进行计算。
DNS的最大好处是无需对湍流流动作任何简化或近似，理论上可以得到相对准确的计算结果。
DNS对内存空间及计算速度的要求非常高，目前还无法用于真正意义上的工程计算，但大量的探索性工作正在进行之中。
2. 大涡模拟法（large eddy simulation, 简称LES）为了模拟湍流流动，一方面要求计算区域的尺寸应大到足以包含湍流运动中出现的最大的涡，另一方面要求计算网格的尺度应小到足以分辨最小涡的运动。
然而，就目前的计算机能力来讲，能够采用的计算网格的最小尺度仍比最小涡的尺度大许多。
因此，目前只能放弃对全尺度范围上涡的运动的模拟，而只将比网格尺度大的湍流运动通过N-S方程直接计算出来，对于小尺度的涡对大尺度运动的影响则通过建立模型来模拟，从而形成目前的大涡模拟法。
LES方法的基本思想可以概括为：用瞬时的N-S方程直接模拟湍流中的大尺度涡，不直接模拟小尺度涡，而小涡对大涡的影响通过近似的模型来考虑。
总体而言，LES方法对计算机内存及CPU速度的要求仍比较高，但低于DNS方法。
3.雷诺平均法（RANS：Reynolds-averaged Navier-Stokes）虽然N-S方程可以用于描述湍流，但N-S方程的非线性使得用解析的方法精确描写三维时间相关的全部细节极端困难，即使能真正得到这些细节，对于解决实际问题也没有太大的意义。
这是因为，从工程应用的观点上看，重要的是湍流所引起的平均流场的变化，是整体的效果。
雷诺平均法（Reynolds-averaged Navier-Stokes，简称RANS）是将非稳态的N-S控制方程组作时间平均运算，湍流的各种瞬时量被表示成时均值和脉动值之和，在所得的时均方程中会出现脉动值的乘积的时均值这一类新未知量，从而使方程组不封闭。
流体流动中的湍流模拟计算
流体流动中的湍流模拟计算引言湍流是一种复杂的流体流动形态，其特点是流速和压力具有随机的瞬时和空间变化。
湍流的研究对于很多工程领域都具有重要意义，如飞行器设计、能源开发、天气预报等。
然而，湍流的数学模型十分复杂，难以直接求解。
因此，湍流的模拟计算成为一种重要的研究方法。
湍流模拟计算通过数值方法来模拟和预测湍流流动的行为。
目前主要有两种湍流模拟计算方法：直接数值模拟（DNS）和雷诺平均纳维-斯托克斯方程（RANS）模拟。
直接数值模拟（DNS）直接数值模拟是一种基于纳维-斯托克斯方程的数值模拟方法，它通过对流体流动中的连续性方程和动量方程进行离散化处理，得到一组离散的方程组，并使用数值方法进行求解。
直接数值模拟的核心思想是将流体流动中的每个小尺度的涡旋都考虑进去，从而能够准确地描述湍流的演化过程。
直接数值模拟的优点是能够提供非常精确的湍流解，并且不需要对湍流进行统计平均。
然而，由于湍流中涡旋尺度非常小而且非常多，所以直接数值模拟对计算资源的要求非常高，通常只能用于小规模的流动问题。
雷诺平均纳维-斯托克斯方程（RANS）模拟雷诺平均纳维-斯托克斯方程模拟是一种更为常用的湍流模拟方法。
该方法基于雷诺分解理论，将流体流动分解为平均流动和脉动流动两部分。
平均流动部分可以通过求解平均纳维-斯托克斯方程来得到，而脉动流动则通过引入湍流模型来描述。
湍流模型是湍流计算的关键。
目前常用的湍流模型有雷诺应力模型、k-ε模型、k-ω模型等。
这些模型通过对湍流的统计特性进行建模，来模拟湍流中的能量转换和动量传输过程。
虽然湍流模型相对于直接数值模拟来说计算代价较低，但由于模型本身的限制，其模拟结果通常无法捕捉到湍流的全部信息。
湍流模拟计算的应用湍流模拟计算在多个工程领域有着广泛的应用。
航空航天领域在航空航天领域，湍流模拟计算可以用来预测飞机翼面的湍流分布，优化气动外形设计，减小飞机的阻力和气动噪声。
此外，湍流模拟计算还可以用于预测飞机在起飞和着陆过程中的湍流扰动，从而提高飞机的稳定性和安全性。
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1 x, y, t x y
1 1 x x y y 2 2 1 1 x x y y 2 2
,, t dd
其中 x ，y 分别为流场所在位置的网格点在方向的 网格长度。这样任意位置流场瞬时变量有：
( x, y, t ) ( x, y, t ) ( x, y, t )
双方程模型
引入一个耗散率的概念，表示各向同性的小尺度涡的机 械能转化为热能的速率。
k 3/ 2 l
为计算的封闭性，再引入耗散率的控制方程。这就是k-二 方程模型。
双方程模型
双方程k-湍流模型
系数的确定
近壁区的处理
以上模型均是针对湍流发展非常充分的湍流流动来建 立的，是针对高Re数的湍流计算模型，适用于离开壁 面一定距离的湍流区域。这里的Re数是以湍流脉动动 能的平方根作为速度(又称湍流Re数)计算的，是分子 扩散造成的动力粘性。 而在Re数比较低的区域，湍流发展不充分，湍流的脉 动影响可能不如分子粘性大，在贴近壁面的底层内， 流动可能处于层流状态。 必须采用特殊的处理，一般有二种解决方法， 1) 壁面函数法 2)低Re数的k- 模型。
湍流数值模拟
主 要 内 容
湍流认识及N-S 方程 传统湍流模型
湍流直接数值模拟
湍流模型在Fluent中的应用
第一部分
湍流认识及N-S 方程
湍流的认识
所谓湍流的确切定义尚难明确，认为它具有： (1) 不规则性 只能用统计方法 (2) 扩散性 传递速度加快 (3) 具有明显的旋涡脉动 （尺寸大小：含能大、小， 脉动具有耗散性） (4) 是一种流动（是流体受约束转弱的自收运动状态） 湍流是一种高度复杂的三维非稳态、带旋转的不规则流动。 湍流中流体的各个物理参数，如速度、压力、温度等都随时 间与空间发生随机变化。
模型 多尺度 k 模型 RNG k 模型
非线性 k
SSG模型
零方程-- Boussinesq涡粘模型 (湍流粘性系数法)
基于Boussinesq1887年的假设，它将湍流脉动所造成的 附加应力(Reynolds应力)同层流运动应力那样与时均的 应变率关联起来.
vi v j v v T ( ) x j vi
d vx T l dy
2 m
湍流应力和局部平均速度梯度的联系是通过混合长度和 湍流黏度建立的是一个局部平衡的概念。
仍需要定义混合长度L
单方程模型
在RL方程和连续性方程的基础上,再建立一个湍流动能方程 来使方程组封闭。
体现了湍流经历!
在混合长度理论中，湍流粘性系数仅与时均速度场有关，而 与湍流的特性参数无关，一方程模型改进了这一缺点。它引 入了湍流脉动动能的平方根，作为湍流脉动速度的代表。
湍流一个重要特点: 物理量脉动，非稳态N-S方程对湍流运动仍是适用的。
湍 流 流 场 涡 结 构 图
小尺度涡
大尺度涡
湍流旋涡结构包括大尺度涡和小尺度涡
流体控制方程组
Navier-Stokes 方程
第二部分 传统湍流模型
湍流流场数值模拟方法
传统模 式理论 常用数值 模拟方法
格子气 直接 模拟 大涡模拟
单相流动国内外已有研究
大涡模拟方法 (LES方法)
直接数值模拟 (DNS方法)
高雷诺数湍流直接数 值模拟少见报道
湍流模式理论局限性
对经验数据的依赖性; 将脉动运动的全部细节一律抹平从 而丢失大量重要信息;
目前各种模型，都只能适用于解决 一种或者几种特定的湍流运动。
时间平均方程
雷诺应力!
上述方程湍流模型都假定湍流粘性系数是各向同性的; 采用了湍流粘性的假设,用有效粘性系数和平均速度梯 度的乘积来模拟雷诺应力。这些模型难于反映旋转流动 及流动方向表面曲率变化的影响，有必要对湍流脉动应 力直接建立微分方程求解。 在应力方程模型中，对二个脉动值乘积的时均值方程直 接求解，而对三个脉动值乘积的时均值，采用模拟方式 计算，不少研究者认为这是目前最有发展前途的湍流模 型，这就是Reynolds应力方程模型(RSM)。 为了减轻RSM的计算工作量，将Reynolds应力用代数方 程式而不是用微分方程来求解，用代数方程去近似的模 拟微分方程，这就是代数应力方程模型(ASM)。
2
2
0
0
y
-2
y
-2
-4
-4
-6
0
4
8
12
16
-6
40
50
60
70
010Biblioteka 2030X/H
40
50
60
70
第三部分
湍流直接数值模拟
湍流直接模拟（DNS）简介
出现大型并行计算机 计算机发展 Petaflops （1015）级 不用任何湍流模型，直接数值求解完整
的三维非定常的N-S方程组;
有限差分 小波变换 数值算法发展 计算包括脉动运动在内的湍流所有瞬时 谱方法 ; 自适应网格 流动量在三维流场中的时间演变
数值结果分析(对称模式拟序结构演化)
6 6
4
vorticity 4.38 3.58 2.79 1.99 1.19 0.40 -0.40 -1.19 -1.99 -2.79 -3.58 -4.38
4
vorticity 4.38 3.58 2.79 1.99 1.19 0.40 -0.40 -1.19 -1.99 -2.79 -3.58 -4.38
' ' i j
T为湍流粘性系数,是标量且为常数; 这一假设并无物理基础，且采用各向同性的湍流动力粘 度来计算湍流应力，难于考虑旋转流动和表面曲率变化 的影响，但以此为基础的湍流模型目前在工程计算却应 用最为广泛。
零方程– Prandtal混合长度理论
1925年提出. 通过比较湍流扩散和分子扩散过程, 提出了 新参数lm的概念; 混合长度定义： 脉动微团在经历这段距离内保持有不变的脉动速度值。 表示：微流微团的作用范围。
（2）数值模拟可以提供每一瞬间所有流动量在流场上的全部信息。 特别有意义的是能提供很多在实验上目前还无法测量的量，这就可 以用直接数值模拟的结果来检验各种湍流模型； （3）可描写湍流中各种尺度的涡结构的时间演变。辅以计算机图形 显示，可获得湍流结构的清晰与生动的流动显示。 但它要求有很高的时间和空间分辨率，能够同时捕捉到流场中 最大尺度和最小尺度的结构，所以计算量非常庞大。到目前为止， 国际上大多数的直接模拟仅仅停留在对较低雷诺数（102）、较简单 几何条件和边界条件的湍流流动的研究上。
离散涡方法
传统模式理论
Reynolds平均法 在这类方程中，将非稳态N-S方程对时间作平均， 即把湍流运动看成二个流动的叠加: 时间平均流动 瞬时脉动流动。 所得的时均的N-S方程中包含了脉动量乘积的时 均值等未知量，称为Reynolds应力，它包括了六 个未知量。显然方程的个数小于未知量的个数。 要让方程封闭，必须作出假设。
t=40T0
Y/H
t=160T0
10 5 0 -5 -10 -15
Y/H
0 -5
-10 -15
0
10
20
30
X/H
40
50
60
70
0
10
20
30
X/H
40
50
60
70
15 10 5
t=280T0
Y/H
15 10 5 0 -5 -10 -15
t=560T0
Y/H
0 -5
-10 -15
0
10
20
30
X/H
二维大涡模拟亚网格模型
（SGS，Sub-grid Scale)模型
对N-S方程区域平均后得到：
ui p ui u j t x j xi x j
u u j i Tij x x j i
低Re数的k-模型的处理
为了使k-模型能够计算到壁面，出现了各种低Re数的k- 模型，它实际上是对k-模型的控制方程的各个项作出相应 的修改，以体现壁面附近流动的各种真实特征。 如: 控制方程中的扩散项包括湍流扩散和分子扩散二部分; k的控制方程中壁面脉动动能的耗散是各向异性。
Reynolds应力模型(RSM和ASM)
湍流模式理论简介
湍流模式理论以Reynolds时均运动方程 和脉动运动方程为基础，依靠理论与经 验的接合，引进一系列模型假设，从而 建立一组描写湍流平均量的方程组。
前提: 流体微团做湍流脉动引起的动量交换机理可以与气体 分子运动引起的应力机理相类似。
湍流模型
零方程模型 单方程模型 双方程模型
Reynolds应力模型（RSM） FLT模型 代数应力模型（ASM）
壁面函数法的处理
壁面函数法的基本思想是： 对于湍流核心区的流动使用k-模型求解; 而在壁面区不进行求解，直接使用半经验公式将壁面上的 物理量与湍流核心区内的求解变量联系起来。它需要把第 一个节点布置在对数律层，对第一个节点的值由公式确定。 不需要对壁面内的流动进行求解，可直接得到与壁面相邻 控制体积的节点变量。各种改进的壁面函数法越来越准确 的模拟壁面的相关特性。
工程实际高雷诺数湍流流场直接模拟计算量太大
大涡 模拟 思想
对大尺度涡进行直接模拟
为 什 么 要大 涡 模 拟？
小尺度涡对大涡的影响用模型进行模拟
二维大涡模拟亚网格模型
（SGS，Sub-grid Scale)模型
对各流场瞬时变量 ( x, y, t ) 在网格尺度上进行面积平均 后，得到区域平均瞬时量 ( x, y, t ) ：