基于RANS/LES混合方法的分离流动模拟

飞行器在大迎角、快速俯仰机动时,流场中含有大尺度、非定常的涡结构,传统雷诺平均Navier-Stokes （RANS）模型不能准确模拟流场结构,根据国际上相关研究的发展趋势,需要采用混合RANS/大涡模拟（LES）模型来对复杂分离流动进行准确模拟。本文对基于分区混合与湍流尺度混合的双重RANS/LES混合计算模型进行发展与应用。通过典型简化模型的静、动态湍流大分离流动,测试和验证所采用的脱体涡模拟（DES）类方法,重点研究改进的延迟DES （IDDES）模型在动态问题应用中的正确性和有效性,并对所采用的数值模拟方法和相应的计算软件的可靠性、鲁棒性以及精度进行了考核验证。典型算例包括超声速圆柱底部流动、跨声速方腔流动、NACA0015机翼深失速分离涡模拟等。计算表明：发展的IDDES类混合计算模型可有效解决对数层不匹配的问题;对于定态非定常分离流动,DES、DDES、IDDES等模型计算结果差别不大,随着流动的非定常特性增强,IDDES模型的优势逐渐显现;对于动态非定常分离流动,则需要采用IDDES类模型。     

高阶气体动理学格式在湍流数值模拟中的应用

本文回顾了高阶气体动理学格式在湍流数值模拟中的应用。与传统的Riemann求解器相比,气体动理学格式可以提供时空耦合的演化过程,这对发展高精度格式十分重要。因此,基于两步四阶时间离散和高精度WENO重构,发展了具有四阶时间精度的气体动理学格式。该格式有更高的数值精度和稳定性,并且具有更好的处理复杂流动问题的能力。目前,两步四阶格式已经成功地应用到低雷诺数湍流直接数值模拟和高雷诺数工程湍流RANS模拟中,包括低速槽道湍流、超声速均匀各向同性衰减湍流、二维亚声速翼型湍流和三维跨声速翼身湍流等。数值结果表明该格式对湍流直接数值模拟和湍流RANS模拟具有高数值精度和高数值稳定性。下一步将利用高阶气体动理学格式研究更具有挑战性的可压缩湍流问题,例如超声速湍流边界层和激波边界相互作用等。     

一种新型的动态RANS/LES混合方法

为解决RANS/LES混合方法过渡依赖网格疏密的问题,使用熵函数fs作为交界面函数构造一种新型的动态RANS/LES混合方法。同时采用脱体涡模拟方法 (DES97),对平板边界层流动、超声速凹腔-压缩拐角流动以及超声速底部流动进行数值模拟,并与实验数据进行对比。结果表明,无论对于附体流动区域还是分离区域,fs都能够动态地指示出边界层的范围。构造的动态RANS/LES混合方法能够显著缓解DES97由于网格因素导致的雷诺应力模化不足的现象,同时保证分离区域涡结构的求解精度。另外,熵函数fs是从能量耗散的角度进行构造,并不依赖于特定的湍流变量,因此更具有普适性。     

基于火焰面模型的超声速燃烧混合LES/RANS模拟

为了明晰超燃冲压发动机燃烧室内部燃烧过程的细节,建立了超声速湍流燃烧稳态火焰面亚格子模型,并采用混合LES/RANS方法对氢燃料超燃冲压发动机进行算例验证.控制方程对流项用五阶精度WENO格式离散,时间方向采用二阶Runge-Kutta方法.研究表明:(1)冷流流场中燃料分布与大尺度结构分布相似,说明混合过程受大涡控制;(2)燃烧流场中涡的尺寸明显变大,且仅存在于火焰面上,另外温度分布和主要生成物分布与涡量云图基本相同,说明燃烧过程也由大涡控制;(3)时均计算结果与实验阴影基本符合,速度剖面和温度剖面与实验测量值定性一致,说明本文的数值模拟方法和燃烧模型可以较好地描述和预测超声速流动燃烧过程.     

基于火焰面/进度变量模型的超声速燃烧IDDES模拟

为了清晰地描述超声速条件下的复杂流动与燃烧过程,建立了基于IDDES模型和火焰面/进度变量模型的湍流燃烧数值模拟方法,并应用于德国宇航中心(DLR)超燃冲压发动机的数值模拟。计算结果与实验数据符合良好,表明该方法可以较为准确地描述超声速湍流燃烧过程,也验证了经过可压缩性修正的火焰面/进度变量模型适用于超声速燃烧问题的求解。同时,利用k-ωSST模型对同一算例进行了计算,发现其对物理量分布的计算精度要低于IDDES模型,说明湍流输运过程的描述对火焰面/进度变量模型的计算精度有重要影响。     

后向台阶超声速流动的动力混合RANS／LES模拟

针对可压缩湍流流动,构建了1种动力混合RANS/LES模式。运用该模式模拟了超声速后向台阶流动,结果再现了二维后向台阶剪切层的拟序结构,计算得到了统计平均的压力分布,回流区长度与实验结果符合较好。与定系数的一般混合RNAS/LES模拟结果的对比表明,动力混合RANS/LES模式在对流场拟序结构的捕捉、流动时均压力分布方面表现较优。     

基于当地流动结构的RANS/LES混合模型

针对传统雷诺平均Navier-Stokes/大涡模拟(RANS/LES)混合模型固有的RANS和LES区域衔接难题,借鉴Vreman提出的亚格子(SGS)模型,提取其中描述流动状态的判断函数,利用不可压缩槽道湍流标定模型系数,构造了一个新的RANS/LES混合模型。评估算例包括不可压缩槽道湍流、稳态超声速平板边界层、NACA4412翼型绕流和亚临界雷诺数圆柱绕流。该模型作为壁面模化LES,解决了传统RANS/LES方法中速度型偏离对数律(LLM)的缺陷,且拓宽了原Vreman模型在粗糙网格上的适用性,具有较高精度。该模型同时解决了模化应力折损问题,且对大尺度分离流动的模拟精度相较传统的RANS/LES混合模型如脱体涡模拟(DES)有进一步提升。     

一种改进的类DES湍流模拟方法

构造了一种基于一方程S-A(Spalart-Allmaras)模型和一方程Yoshizawa亚格子模型的混合RANS/LES(Reynolds-averaged Navier-Stokes/large eddy simulation)湍流模拟方法.在涡黏假设的基础上,将Yoshizawa亚格子湍动能方程转化为等效的亚格子湍流涡黏性输运方程,并采用混合函数将其与S-A模型方程进行混合,从而改进了DES(detached eddy simulation)模型的亚格子行为,同时克服了其依靠网格控制模型转换的缺点.模拟了超声速的带斜坡凹腔流动,并与相同网格下的LES及DES结果进行了比较,结果表明该混合RANS/LES方法在远离壁面的自由剪切流区域与LES行为一致,而在附着边界层区域表现优于LES和DES方法.      

湍流模型离散精度对数值模拟影响的计算分析

基于雷诺平均Navier-Stokes(RANS)方程和结构网格技术,采用五阶空间离散精度的加权紧致非线性格式(WCNS),通过改变物面法向第一层网格间距,开展了剪切应力输运(SST)两方程模型不同离散精度的数值分析。主要目的是为高阶精度格式在复杂外形上的应用提供技术支撑。计算模型包含了低速NLR 7301两段翼型和高速RAE2822翼型,研究内容主要包括湍流模型的二阶精度离散和五阶精度离散两种方式对收敛历程、边界层湍流黏性系数分布、边界层速度分布、压力系数分布以及气动特性的影响。在与试验数据对比的基础上,计算结果表明:对于不同的第一层物面法向网格间距,湍流模型离散精度对低速绕流计算结果有比较明显的影响,对于高速小迎角附着流动计算结果影响不明显;相对于湍流模型二阶精度离散,湍流模型高阶精度离散网格敏感性较弱,具有更高的数值模拟精度,但收敛性略差。     

高分辨率格式与钝舵绕流数值模拟

 采用Beam-Warming/TVD格式，Roe二阶、三阶以及四阶通量差分分裂格式数值计算雷诺平均Navier-Stokes方程，湍流附加粘性采用Baldwin-Lomax模型计算，针对超声速绕钝圆舵流动进行了数值模拟比较研究，计算给出了流场的详细结构，物面压力分布与实验值符合良好，尤其是Roe三阶格式给出了较好的计算结果，两个超声速回流区以及湍流边界层分离也得到了很好的数值模拟。     

战斗机垂尾脉动压力数值模拟

在亚跨超计算流体力学（CFD）软件平台（TRIP）上开发了基于RANS/LES混合思路的IDDES流动模拟技术,并通过NACA0021翼型60°大迎角分离流动与串列圆柱绕流模拟对RANS/LES混合方法的精确度进行了验证,针对某战斗机外形的垂尾脉动压力开展了数值模拟研究。战斗机来流马赫数为0.1,基于全机长度的雷诺数为2×10⁶,模型迎角为20°、30°和40°。分别通过脉动压力系数、脉动压力功率谱密度、空间流动结构以及侧向力响应曲线等对战斗机的垂尾脉动压力进行了分析。脉动压力模拟结果表明：当垂尾完全沉浸在边条翼脱体涡破碎后的宽频湍流脉动气流中时,垂尾翼梢位置的脉动压力会发生明显的增大。     

基于RANS-LES混合方法的翼型大迎角非定常分离流动研究

使用雷诺平均Navier-Stokes方程-大涡模拟（RANS-LES）混合方法中的延迟分离涡模拟（DDES）方法,模拟了NACA 0015翼型在大迎角下的静态绕流和强迫振荡运动并与实验值进行了比较。在大迎角静态翼型大分离流动模拟中,DDES方法捕获了非定常RANS计算未能获得的机翼背风面的涡脱落现象。在所采用的RANS和DDES模型中,基于剪切应力输运（SST）湍流模型的SST-DDES混合方法给出的时均压力系数分布与实验吻合得最好。在大迎角强迫振荡翼型绕流模拟中,DDES方法得到的非定常气动载荷与实验值吻合得很好,正确地反映了最大迎角处阻力和俯仰力矩的阶跃性突变,而非定常RANS计算则给出了完全错误的趋势。     

Hybrid LES/RANS methods for the simulation of turbulent flows

The coupling of large eddy simulation (LES) with statistical turbulence models, i.e. Reynolds-Averaged Navier–Stokes (RANS) models, is arguably the main strategy to drastically reduce computational cost for making LES affordable in a wide range of complex industrial applications. The present paper presents a coherent review of the various approaches proposed in the recent literature on this topic. First, basic concepts and principal strategies highlighting the underlying ideas are introduced. This culminates in a general scheme to classify hybrid LES/RANS approaches. Following the structure of this novel classification, a larger number of individual methods are then described and assessed. Key methods are discussed in greater detail and illustrated with examples from the literature or by own results. The aim of the review is to provide information on how to distinguish different methods and their ingredients and to further the understanding of inherent limitations and difficulties. On the other hand, successful simulation results demonstrate the high potential of the hybrid approach.     

超声速小攻角下的圆锥转捩攻角效应

采用高阶差分格式求解三维可压缩滤波Navier-Stokes方程,对超声速零攻角和小攻角圆锥边界层转捩进行了空间大涡模拟研究.在三维Tollmien-Schlichting(T-S)波扰动作用下,计算得到了流场非定常转捩过程.计算结果清晰地展现了非定常大尺度结构演化特征和攻角效应引起的非对称转捩现象,流场发卡涡、横流涡等转捩主控大尺度结构与实验一致.     

超声速湍流流场的RANS/LES混合计算方法研究

采用对接/拼接网格技术,建立了基于分区混合和基于湍流尺度混合的双重RANS/LES混合计算模型,并对环翼低速绕流、翼型跨声速绕流和球锥带凹窗外形二维超声速绕流进行了初步的数值模拟.环翼和翼型绕流计算表明,该混合模型可给出较合理的湍流宏观平均量;球锥带凹窗外形二维超声速绕流计算表明,该混合模型可得到超声速瞬态湍流脉动流场,凹窗处存在复杂的旋涡结构和波系结构,呈现较大尺度的脉动.但该模型还需要进一步的考核验证.     

超声速湍流边界层中横向声速喷流的混合LES/RANS模拟

通过对超声速湍流边界层中横向声速喷流的计算,对一种混合大涡/雷诺平均Navier-Stokes(LES/RANS)模拟方法进行了测试,该方法采用一个依赖于到壁面的距离及当地湍流参数的混合函数结合两方程k-ω SST(shear stress transport)湍流模型和混合尺度亚格子模型来封闭湍流项.计算结果表明:混合模拟方法能够捕捉到喷流/湍流边界层相互干扰的非定常大尺度结构,且对分离区长度、壁面静压峰值和膨胀区静压分布的计算精度要高于RANS(Reynolds-averaged Navier-Stokes)方法.      

Gamma-Theta经验转捩模型在DES中的应用

与RANS湍流模型相比,DES湍流模型的边界层外自由流部分存在LES区,该区域的涡粘性会有所降低。为了研究了这一特征对γ-Reθt转捩模型的影响,以平板实验为算例,选取基于k-w SST湍流模型的DES模型和DDES模型,检验γ-Reθt转捩模型在DES模型和DDES模型中的表现。结果表明：DES模型和DDES模型使转捩位置推迟,SST—DES模型由于对网格过度敏感而没有触发转捩,SST—DDES模型使转捩位置后移较少;DDES模型比DES模型更适合γ-Reθt转捩模型;转捩经验关系需要进行修正后才能将γ-Reθt应用于DDES模型。