A channel flow with a high Reynolds number but coarse grids is numerically studied to investigate the prediction possibility of its turbulence which is three-dimensional and time-dependent. In the present paper, a Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) model, a Large Eddy Simulation (LES) and a Navier-Stokes equation with no model are tested with a new approach of hybrid RANS/LES, which reduces to RANS model in the boundary layers and at separation, and to Smagorinsky-like LES downstream of separation, and then compared with each other. It is found that the simulations of hybrid RANS/LES method sustain turbulence like those of LES and with no model, and the results are stable and fairly accurate. This indicates strongly that gradual improvements could lead to a simple, stable, and accurate approach to predict turbulence phenomena of wall-bounded flow.
RANS 기반의 CFD 해석은 계산 효율성이 높아 실무 수리해석을 포함한 다양한 공학 분야에서 널리 적용되고 있으나 자유수면과 같이 이상유체흐름 해석에서 비물리적인 거동이 나타나는 문제가 오랫동안 제기되어 왔다. 일반적인 RANS 기반의 해석에서 적용되는 2 방정식 난류 모형은 단상유체를 대상으로 개발되어 유체 밀도의 급격한 변화가 발생하는 이상유체에서는 경계면에서 실제와 다른 높은 난류 에너지 생성을 모의한다. 최근 이를 해결하기 위해 개발된 방법 중의 하나인 부력 수정 난류 모형은 해안 분야에 적용되어 일부 적합성이 검증되었으나 개수로 흐름에 적용된 사례는 없다. 본 연구에서는 오픈 소스 프로그램인 OpenFoam의 VOF 기법을 기반으로 부력 수정 난류 모형의 적용성을 평가하였다. 등류 흐름 적용 결과에 의하면 부력 수정 k-𝜖 모형과 부력 수정 k-ω SST 모형이 자유수면 부근에서의 난류 에너지 저감 현상을 잘 모의함을 확인하였으며, 특히 부력 수정 k-ω SST 모형은 연직 유속 분포를 잘 모의함을 확인하였다. 또한 댐 붕괴 흐름에 적용하여 수면형의 변동이 크고 공동이 형성되는 경우에 대해 검토하였다. 모의 결과 부력 수정 난류 모형은 VOF 기법에 따라 상이한 결과를 나타내며 실험결과와 다른 비물리적인 거동을 나타내었다. 부력 수정 난류 모형이 수면이 안정적인 형태인 경우에는 적용성이 있으나 자유 수면의 급격한 변화가 발생하는 경우에 범용적으로 적용하기에는 여전히 한계가 있는 것으로 나타났다. 수면형이 급격하게 변화하거나 공동이 형성되는 흐름의 경우에는 난류 모형에 대한 적절한 보정이 필요한 것으로 판단된다.
A hybrid turbulence model has developed by combining a sub-grid scale model using dynamic k equation in LES with k-𝜔 SST model of RANS equation. To ascertain potential applicability of the hybrid turbulence model, fully developed turbulent channel flows at Re𝜏=180 have been simulated of which computational domain has a top wall with coarse cells and a bottom wall with fine cells. The streamwise mean velocity and turbulent intensity profiles showed a good agreement with DNS data when using the hybrid model rather than using a single model in k-𝜔 SST or dynamic k equation models. Computational simulations of turbulent flows around KVLCC2 with a pre-swirl duct have been mainly performed using the hybrid turbulence model. Compared to the results obtained from RANS simulation with k-𝜔 SST model as well as LES with dynamic k equation SGS model, turbulent wakes of the duct in the present simulation using the hybrid turbulence model were very similar to that of LES. Also, the resistances acting on hull, rudder and duct in hybrid turbulence model were similar to those in RANS simulation whereas the viscous forces acting on the hull in LES had a significant error due to coarse cells inappropriate to the sub-grid scale model.
In this study, two steady RANS turbulence models (SST k-ω and Realizable k-ε) and four unsteady turbulence models (URANS SST k-ω and Realizable k-ε, SST-SAS, and SST-IDDES) are evaluated with respect to their capacity to predict crosswind characteristics on high-speed trains (HSTs). All of the numerical simulations are compared with the wind tunnel values and LES results to ensure the accuracy of each turbulence model. Specifically, the surface pressure distributions, time-averaged aerodynamic coefficients, flow fields, and computational cost are studied to determine the suitability of different models. Results suggest that the predictions of the pressure distributions and aerodynamic forces obtained from the steady and transient RANS models are almost the same. In particular, both SAS and IDDES exhibits similar predictions with wind tunnel test and LES, therefore, the SAS model is considered an attractive alternative for IDDES or LES in the crosswind study of trains. In addition, if the computational cost needs to be significantly reduced, the RANS SST k-ω model is shown to provide relatively reasonable results for the surface pressures and aerodynamic forces. As a result, the RANS SST k-ω model might be the most appropriate option for the expensive aerodynamic optimizations of trains using machine learning (ML) techniques because it balances solution accuracy and resource consumption.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제28권3호
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pp.108-119
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2024
The Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) simulations are commonly used in industrial applications due to their computational efficiency. However, the linear eddy viscosity model (LEVM) used in RANS often fails to accurately capture the anisotropy of Reynolds stress in complex flow conditions. To enhance RANS predictive accuracy, data-driven closure models, such as Tensor Basis Neural Network (TBNN) and Tensor Basis Random Forest (TBRF), have been proposed. However existing models, including TBNN and TBRF, have limitations in capturing the nonlocal patterns of turbulence models, resulting in irregular and unsmooth predictions. Convolutional neural networks (CNNs) are considered as an alternative approach, but their reliance on discretization poses challenges when dealing with arbitrarily designed meshes in RANS simulations. In this study, we propose a nonlinear convolutional neural operator as the RANS closure model. Our model satisfies Galilean invariance, can learn nonlocal physics, and recovers high-resolution physics even when trained on undersampled grids. The model outperforms existing TBNN and TBRF models, successfully predicting smooth fields of Reynolds stress in flows with adverse pressure gradients, separations, and streamline curvature, where existing models struggle or fail to provide accurate predictions.
한국전산유체공학회 2003년도 The Fifth Asian Computational Fluid Dynamics Conference
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pp.107-109
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2003
We propose a wall distance free one-equation turbulence model. The model is organized in an extremely simple form. Only a few model constants were introduced into the model. The model is numerically tough and easy-of-use. The model also demonstrated the ability to simulate the laminar to turbulent flow transition. The model has been applied to the channel flow, the plane jet, the backward facing step flow, the flat plate boundary layer, as well as the flow around the 2D airfoil at large angles of attack, which obtained satisfactory results.
Recently, the frequency of unexpecting heavy rains has been increased due to abnormal climate and extreme rainfall. There was a limit to analyze 1D or 2D stream flow that was applied simple momentum equation and fixed energy conservation. Therefore, hydrodynamics flow analysis in rivers has been needed 3D numerical analysis for correct stream flow interpretation. In this study, CFD model on FLOW-3D was applied to stream flow analysis, which solves three dimenson RANS(Reynolds Averaged Navier-Stokes Equation) control equation to find out physical behavior and the effect of hydraulic structures. Numerical simulation accomplished those results was compared by using turbulence models such as ${\kappa}-{\varepsilon}$, RNG ${\kappa}-{\varepsilon}$ and LES. Those numerical analysis results have been illustrated by the turbulence energy effects, velocity of flow distributions, water level pressure distributions and eddy flows around the piers at Jangwall bridge in urbarn stream.
The finite volume based multi-block RANS code, WAVIS developed at KRISO, is used to simulate the turbulent flow field around the KRISO container ship (KCS) and the modified KRISO tanker (KVLCC2M). The realizable k-$\varepsilon$ turbulence model with a wall function is employed for the turbulence closure. The free surface flow with and without propeller is mainly investigated for the KCS and the double model flow is concerned for the KVLCC2M which is obliquely towed in still water. The computed results are compared with the experimental data provided by CFD Tokyo Workshop 2005 in terms of wave profiles, hull surface pressure and wake distribution with and without propeller for the HCS and wake distribution and hydrodynamic forces and moments with various drift angles for the KVLCC2M.
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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제10권3호
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pp.227-239
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2017
The accuracy of turbulence models for the Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) equations in rough-wall flows is evaluated using data from large-eddy simulations (LES) of boundary layers with favourable and adverse pressure gradients. Some features of the flow (such as flow reversal in the roughness sublayer) cannot be captured accurately by any model, due to the fundamental model formulation. In mild pressure gradients most RANS models are sufficiently accurate for engineering applications, but if strong favourable or adverse pressure gradients are applied (especially those leading to separation) the model performance rapidly degrades.
높은 레이놀즈수를 갖는 공학적인 흐름을 예측하는 가장 일반적인 방법은 여전히 벽함수를 이용하는 난류모형에 근거한 RANS 수치모의이다. 최근 벽근처의 점성영역 관계식과 벽에서 떨어진 대수영역 관계식을 혼합하여 개발된 일반화된 벽함수들은 두 영역사이의 난류량과 유속이 부드럽게 천이하도록 한다. 이 연구는 난류운동에너지(TKE), 에너지 소산율, 비소산율, 와점성에 대해서 적용 가능한 벽함수들을 조합하여 일련을 수치 모의를 수행하여 널리 이용되고 있는 난류모형들의 성능과 수렴 특성을 분석하였다. 이 연구 결과는 RNG k-𝜖 모형의 경우 첫번째 계산격자가 완충층에 놓이게 될 때는 반복 계산시 작은 허용오차를 이용하여 주의 깊게 적용을 하여야 안정된 해를 구할 수 있음을 보여준다. 표준 k-𝜖과 RNG k-𝜖 모형은 TKE와 와점성에 대해서 적용 가능한 벽함수들 중 어느 것을 선택하여 적용하더라도 수치모의 결과가 민감하게 반응하지 않는 것으로 나타났다. 한편, k-ω SST 모형의 경우 TKE에 대해서는 kL-벽함수 그리고 와점성에 대해서는 nutUB-벽함수를 이용하여야 정확하고 안정된 경계 조건 설정을 보장할 수 있다. 레이놀즈수 155,000조건에서 적용한 후방계산흐름 수치모의 결과 격자 해상도에 상관없이 약 13% 정도 재부착 거리를 과소평가하는 모형을 제외하고 나머지 적용한 난류모형들 모두 적절히 세밀한 해상도의 격자에서 양호하게 재부착거리를 잘 예측하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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