摘要。2016 年,风能占美国所有发电量的 5.6%。大部分发展发生在农村地区,那里有利于利用风能的开放空间也为通用航空机场提供服务。因此,美国近 40% 的风力涡轮机都位于小型机场 10 公里范围内。风力涡轮机通过从大气中提取动量来发电,产生以风速不足和湍流增加为特征的顺风尾流。最近,涡轮机尾流对小型飞机构成危险的担忧已被用来限制风电场的发展。在此,我们使用公用事业规模涡轮机尾流的大涡模拟 (LES) 评估小型飞机的滚动危险。计算假设飞机以各种方向横穿尾流时风产生的升力和随后的滚转力矩。探讨了稳定和中性分层的情况,稳定情况代表了可能的最坏情况,因为较低的环境湍流允许更长时间的尾流持续。在这两种情况下,假设飞机在下行尾流和横行尾流横穿过程中经历的滚转力矩中只有 0.001% 会导致滚转风险增加。
使用计算流体动力学优化航空推进系统的设计对于提高效率和减少污染物和噪音排放至关重要。如今,在这个优化和设计阶段,可以对燃气涡轮发动机的各个部件进行有意义的非稳态计算。然而,这些模拟通常彼此独立进行,并且只在接口处共享平均量,以最大限度地减少部件之间的影响和相互作用。与目前最先进的技术相比,这项工作展示了一个 360 度方位角大涡模拟,其中超过 21 亿个 DGEN-380 演示发动机的单元,在起飞条件下包围一个完全集成的风扇、压缩机和环形燃烧室,这是实现整台发动机高精度模拟的第一步。为了进行如此具有挑战性的模拟并降低计算成本,初始解决方案是从每个组件的独立扇区模拟中插值的。在方法方面,集成网格分几个步骤生成,以解决潜在的机器相关内存限制。然后观察到,与独立模拟相比,360 度计算收敛到一个工作点,零维值差异小于 0.5%,整体性能在设计的热力学循环的 1% 以内。使用所提出的方法,收敛
湍流动能 (TKE) 和 TKE 耗散率的值可以通过雷达对速度和多普勒谱宽的估计获得。然而,这些估计通常没有足够的时间分辨率,并会导致滤波结果,而这些结果不能直接进行理论解释。提出了一种使用数值大涡模拟 (LES) 生成的流场评估雷达测量速度分布特性的程序。TKE 估计值是通过在空间上取平均或作为替代/补充,在时间上取平均从 LES 湍流速度场获得的。将这些估计值与嵌入在 LES 中的虚拟雷达的测量值进行比较。研究了获得稳定一致统计数据的最佳平均时间。众所周知,风切变会导致雷达测量的 TKE 估计值产生偏差。还通过分析虚拟雷达数据和 LES 的湍流统计数据来研究这种影响。湍流耗散率的值是通过 LES 数据估计的,该表达式将耗散率与子网格 TKE 和湍流长度尺度联系起来。在考虑了所有其他贡献后,从湍流对谱宽的贡献中获得了虚拟雷达耗散率的估计值。比较了虚拟雷达、垂直和斜波束以及 LES 的耗散率估计值。
1. 荷兰埃因霍温理工大学建筑环境系,邮政信箱 513,邮编 5600 MB 2. 比利时鲁汶天主教大学土木工程系,Kasteelpark Arenberg 40 - bus 2447,邮编 3001 鲁汶 摘要 大涡模拟 (LES) 无疑有可能比基于雷诺平均纳维-斯托克斯 (RANS) 方法的模拟提供更准确、更可靠的结果。然而,LES 的模拟复杂度更高,计算成本也高得多。尽管过去几十年有人声称 LES 会使 RANS 过时,但 RANS 仍然广泛用于研究和工程实践。本文试图从建筑模拟的角度(无论是对于室外还是室内应用)回答为什么会出现这种情况以及这是否合理。首先,介绍了控制方程以及 LES 和 RANS 的历史简要概述。接下来,提供了一些关于 LES 与 RANS 的先前立场文件中的相关要点。鉴于它们的重要性,概述了最佳实践指南的可用性或不可用性。随后,通过建筑模拟中的五个应用领域的示例说明了为什么 RANS 仍然被频繁使用以及是否合理:行人级风舒适度、近场污染物扩散、城市热环境、建筑物的自然通风和室内气流。结果表明,答案取决于
大涡模拟 (LES) 已用于研究飞机编队后方 10 分钟内的远场四涡尾流涡旋演变情况。在编队飞行场景中,尾流涡旋行为比传统的单架飞机情况复杂、混乱且多样,并且非常敏感地取决于编队几何形状,即两架飞机的横向和垂直偏移。尽管在各种编队飞行场景中尾流涡旋行为的个案变化很大,但涡旋消散后的最终羽流尺寸通常与单架飞机场景有很大不同。羽流深约 170 至 250 米,宽约 400 至 680 米,而一架 A350/B777 飞机将产生 480 米深和 330 米宽的羽流。因此,编队飞行羽流没有那么深,但它们更宽,因为涡流不仅垂直传播,而且沿翼展方向传播。两种不同的 LES 模型已被独立使用,并显示出一致的结果,表明研究结果的稳健性。值得注意的是,二氧化碳排放只是航空气候影响的一个因素,还有其他几个因素,如凝结尾迹、水蒸气和氮氧化物的排放,这些都会受到编队飞行的影响。因此,我们还强调了年轻编队飞行凝结尾迹与经典凝结尾迹在冰微物理和几何特性方面的差异
在科学和工程场中,快速准确的湍流预测非常重要。在本文中,我们研究了隐式U-NET增强的傅立叶神经操作员(IUFNO),以稳定地预测三维(3D)湍流流的长期动力学。训练有素的IUFNO模型在三个摩擦雷诺数的粗网格的大涡模拟(LES)中进行了测试:re τ≈180、395和590。所采用的近壁网格比壁溶解的LES的一般要求更明显。与原始的傅立叶神经操作员(FNO),隐式FNO(IFNO)和U-NET增强的FNO(UFNO)相比,IUFNO模型具有更好的长期预测能力。数值实验表明,IUFNO框架在预测各种流量统计统计和结构的预测中,超过了传统的动态Smagorinsky模型和壁适应的本地涡流粘度模型,包括平均值和功能,包括均值和流动性速度,概率密度的功能(PDFS)和关节功能(pdfs)和关节效率。 pro文件,动能谱和Q标准(涡旋结构)。同时,训练有素的IUFNO模型在计算上比传统的LES模型快得多。因此,IUFNO模型是快速预测壁构成的湍流的有希望的方法。
数值模拟在现代燃烧系统的设计中发挥了至关重要的作用。在过去的二十年里,研究的重点是开发大涡模拟 (LES) 方法,该方法利用计算能力的大幅提升来显著提高预测精度。即使预计超级计算能力会有所提高,LES 在设计中的使用仍受到其高计算成本的限制。此外,为了帮助决策,必须增强此类 LES 计算以估计模拟组件中潜在的不确定性。与此同时,制造或使用燃烧设备的行业也在发生其他变化。虽然效率和减排仍然是主要的设计目标,但通过优化维护和维修来降低运营成本正成为企业的一个重要部分。后者的探索得益于燃烧室的数字化,它允许通过一系列设备从大量传感器收集和存储运行数据。此外,包括燃烧系统上的低功耗硬件在内的多个计算级别也正在变得可用。如果有适当的数值工具可用,如此大的数据集将为设计和维护创造独特的机会。由于 LES 通过利用超级计算彻底改变了计算引导设计,因此需要新一代数值方法来利用如此大量的数据和计算硬件的多样性。在本文中,我们回顾了这种异构数据驱动环境的新兴计算方法。有案例表明,在这个领域存在基于物理的燃烧建模的新但非常规的机会。
数值模拟在现代燃烧系统的设计中发挥了至关重要的作用。在过去的二十年中,研究的重点是开发大涡模拟 (LES) 方法,该方法利用计算能力的大幅提升来显著提高预测精度。即使超级计算能力有望提升,LES 在设计中的应用仍受到高计算成本的限制。此外,为了帮助决策,必须增强此类 LES 计算以估计模拟组件中潜在的不确定性。与此同时,制造或使用燃烧设备的行业也发生了其他变化。虽然效率和减排仍然是主要的设计目标,但通过优化维护和维修来降低运营成本正成为企业的一个重要部分。燃烧室的数字化有助于实现后者,它允许从一系列设备上的大量传感器收集和存储运行数据。此外,包括燃烧系统上的低功耗硬件在内的多个计算级别也正在变得可用。如果有适当的数值工具可用,如此大的数据集将为设计和维护创造独特的机会。由于 LES 利用超级计算彻底改变了计算引导设计,因此需要新一代数值方法来利用如此大量的数据和计算硬件的多样性。本文回顾了这种异构数据驱动环境的新兴计算方法。有案例表明,在这个领域存在基于物理的燃烧建模的新但非常规的机会。
摘要:已广泛报道说,非沉积云中气雾剂浓度的增加会导致其液态水路的减少。在这里,我们检查了使用大涡模拟和机制抑制测试在亚热带和北极层云中驱动此反应的物理机制。先前已经确定了三个过程,以促进蒸发,沉积和辐射的尺寸依赖性,并且所有作用都可以调节边界层顶部的温暖,干燥空气的夹带率。我们发现,正如预期的那样,液体阻止路径的降低与夹带的增加相关,但是由于云辐射冷却的减少而增加了这种减少。即使在云顶部局部,辐射冷却速率也更强并有助于增强夹带,也可能发生云辐射冷却。我们发现,在这两种情况下,较慢的液滴沉淀都会导致夹带的夹带和液体水减少。更快的蒸发直接由较小,越来越多的液滴降低了液态水路路径,但不一定会增加夹带率。另一方面,直接由较小的液滴引起的更强的辐射云顶冷却会增加夹带,而较慢的沉积物确实会减少液态水路路径。通常,在北极的情况下,云顶部直接或直接增加辐射冷却的过程更为重要,在亚热带情况下,增加蒸发率的过程更为重要。
数值模拟在现代燃烧系统的设计中发挥了至关重要的作用。在过去的二十年中,研究的重点是开发大涡模拟 (LES) 方法,该方法利用计算能力的大幅提升来显著提高预测精度。即使超级计算能力有望提升,LES 在设计中的应用仍受到高计算成本的限制。此外,为了帮助决策,必须增强此类 LES 计算以估计模拟组件中潜在的不确定性。与此同时,制造或使用燃烧设备的行业也发生了其他变化。虽然效率和减排仍然是主要的设计目标,但通过优化维护和维修来降低运营成本正成为企业的一个重要部分。燃烧室的数字化有助于实现后者,它允许从一系列设备上的大量传感器收集和存储运行数据。此外,包括燃烧系统上的低功耗硬件在内的多个计算级别也正在变得可用。如果有适当的数值工具可用,如此大的数据集将为设计和维护创造独特的机会。由于 LES 利用超级计算彻底改变了计算引导设计,因此需要新一代数值方法来利用如此大量的数据和计算硬件的多样性。本文回顾了这种异构数据驱动环境的新兴计算方法。有案例表明,在这个领域存在基于物理的燃烧建模的新但非常规的机会。