When the wind speed is measured by the met-mast sensor it is distorted due to the shadow effect of tower. In this paper the tower shadow effect is analyzed by a computational fluid dynamics code. First three dimensional modeling and flow analysis of the met-mast system were performed. The results were compared with the available experimental wind-tunnel test data to confirm the validity of the meshes and turbulence model. Two-dimensional model was then developed based on the three-dimensional works and experimental data. 2D analysis for various Reynolds numbers and turbulence strengths were then performed to establish the tower shadow effect database, which can be utilized as correction factors for the measured wind energy.
Tran, Tan Dung;Nennemann, Bernd;Vu, Thi Cong;Guibault, Francois
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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v.8
no.4
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pp.240-253
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2015
The objective of this paper is to evaluate the applicability of mass transfer cavitation models and determine appropriate numerical parameters for cavitating flow simulations. CFD simulations were performed for a NACA66 hydrofoil at cavitation numbers of 1.49 and 1.00, corresponding to steady sheet and unsteady sheet/cloud cavitating regimes using the Kubota and Merkle cavitation models. The Merkle model was implemented into CFX by User Fortran code. The Merkle cavitation model is found to give some improvements for cavitating flow simulation results for these cases. Turbulence modeling is also found to have an important contribution to the prediction quality of the simulations. The relationship between the turbulence viscosity modification, in order to take into account the local compressibility at the vapor/liquid interfaces, and the predicted numerical results is clarified. The limitations of current cavitating flow simulation techniques are discussed throughout the paper.
Flow and scalar dispersion around Cheomseongdae are numerically investigated using a three-dimensional computational fluid dynamics (CFD) model with the renormalization group (RNG) $k-{\varepsilon}$ turbulence closure scheme. Cheomseongdae is an ancient astronomical observatory in Gyeongju, Korea, and is chosen as a model obstacle because of its unique shape, that is, a cylinder-shaped architectural structure with its radius varying with height. An interesting feature found is a mid-height saddle point behind Cheomseongdae. Different obstacle shapes and corresponding flow convergences help to explain the presence of the saddle point. The predicted size of recirculation zone formed behind Cheomseongdae increases with increasing ambient wind speed and decreases with increasing ambient turbulence intensity. The relative roles of inertial and eddy forces in producing cavity flow zones around an obstacle are conceptually presented. An increase in inertial force promotes flow separation. Consequently, cavity flow zones around the obstacle expand and flow reattachment occurs farther downwind. An increase in eddy force weakens flow separation by mixing momentum there. This results in the contraction of cavity flow zones and flow reattachment occurs less far downwind. An increase in ambient wind speed lowers predicted scalar concentration. An increase in ambient turbulence intensity lowers predicted maximum scalar concentration and acts to distribute scalars evenly.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.27
no.4
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pp.220-227
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2015
Complex thermal hydraulic characteristics exist inside the reactor because the reactor internals consist of fuel assembly, internal structures and so on. In this study, to examine the effect of Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS)-based two-equation turbulence models in the analysis of flow distribution inside a 1/5 scaled-down APR+, simulation was performed using the commercial computational fluid dynamics software, ANSYS CFX R.13 and the predicted results were compared with the measured data. It was concluded that reactor internal flow pattern was locally different depending on the turbulence models. In addition, the prediction accuracy of k-${\varepsilon}$ model was superior to that of other two-equation turbulence models and this model predicted the relatively uniform distribution of core inlet flow rate.
The accurate evaluation of wind characteristics and wind-induced structural responses during a typhoon is of significant importance for bridge design and safety assessment. This paper presents an expectation maximization (EM) algorithm-based angular-linear approach for probabilistic modeling of field-measured wind characteristics. The proposed method has been applied to model the wind speed and direction data during typhoons recorded by the structural health monitoring (SHM) system instrumented on the arch Jiubao Bridge located in Hangzhou, China. In the summer of 2015, three typhoons, i.e., Typhoon Chan-hom, Typhoon Soudelor and Typhoon Goni, made landfall in the east of China and then struck the Jiubao Bridge. By analyzing the wind monitoring data such as the wind speed and direction measured by three anemometers during typhoons, the wind characteristics during typhoons are derived, including the average wind speed and direction, turbulence intensity, gust factor, turbulence integral scale, and power spectral density (PSD). An EM algorithm-based angular-linear modeling approach is proposed for modeling the joint distribution of the wind speed and direction. For the marginal distribution of the wind speed, the finite mixture of two-parameter Weibull distribution is employed, and the finite mixture of von Mises distribution is used to represent the wind direction. The parameters of each distribution model are estimated by use of the EM algorithm, and the optimal model is determined by the values of $R^2$ statistic and the Akaike's information criterion (AIC). The results indicate that the stochastic properties of the wind field around the bridge site during typhoons are effectively characterized by the proposed EM algorithm-based angular-linear modeling approach. The formulated joint distribution of the wind speed and direction can serve as a solid foundation for the purpose of accurately evaluating the typhoon-induced fatigue damage of long-span bridges.
The probabilistic characterization of wind field characteristics is a significant task for fatigue reliability assessment of long-span railway bridges in wind-prone regions. In consideration of the effect of wind direction, the stochastic properties of wind field should be represented by a bivariate statistical model of wind speed and direction. This paper presents the construction of the bivariate model of wind speed and direction at the site of a railway arch bridge by use of the long-term structural health monitoring (SHM) data. The wind characteristics are derived by analyzing the real-time wind monitoring data, such as the mean wind speed and direction, turbulence intensity, turbulence integral scale, and power spectral density. A sequential quadratic programming (SQP) algorithm-based finite mixture modeling method is proposed to formulate the joint distribution model of wind speed and direction. For the probability density function (PDF) of wind speed, a double-parameter Weibull distribution function is utilized, and a von Mises distribution function is applied to represent the PDF of wind direction. The SQP algorithm with multi-start points is used to estimate the parameters in the bivariate model, namely Weibull-von Mises mixture model. One-year wind monitoring data are selected to validate the effectiveness of the proposed modeling method. The optimal model is jointly evaluated by the Bayesian information criterion (BIC) and coefficient of determination, $R^2$. The obtained results indicate that the proposed SQP algorithm-based finite mixture modeling method can effectively establish the bivariate model of wind speed and direction. The established bivariate model of wind speed and direction will facilitate the wind-induced fatigue reliability assessment of long-span bridges.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.6B
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pp.573-581
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2006
This paper presents a turbulence modeling of the open-channel flows over smooth-rough bed strips. A Reynolds stress model is used for the turbulence closure. The simulated mean flow and turbulence structures are compared with the previously reported experimental data. Comparisons reveal that the developed Reynolds stress model successfully predicts the mean flow and turbulence structures of open-channel flows over smooth-rough bed strips. The computed flow vectors show cellular secondary currents, of which the upflow occurs over the smooth bed strip and the downflow over the rough bed strip. It is found that the cellular secondary currents affect the mean flow and turbulence structure. A budget analysis of the streamwise vorticity equation is also carried out to investigate the mechanism by which the secondary currents are generated.
The primary goal of this research is to investigate flow separation phenomena using various turbulence models. Also investigated are the effects of free-stream turbulence intensity on the flow over a NACA 0018 airfoil. The flow field around a NACA 0018 airfoil has been numerically simulated using RANS at Reynolds numbers ranging from 100,000 to 200,000 and angles of attack (AoA) ranging from 0° to 18° with various inflow conditions. A parametric study is conducted over a range of chord Reynolds numbers for free-stream turbulence intensities from 0.1 % to 0.5 % to understand the effects of each parameter on the suction side laminar separation bubble. The results showed that increasing the free-stream turbulence intensity reduces the length of the separation bubble formed over the suction side of the airfoil, as well as the flow prediction accuracy of each model. These models were used to compare the modeling accuracy and processing time improvements. The K- SST performs well in this simulation for estimating lift coefficients, with only small deviations at larger angles of attack. However, a stall was not predicted by the transition k-kl-omega. When predicting the location of flow reattachment over the airfoil, the transition k-kl-omega model also made some over-predictions. The Cp plots showed that the model generated results more in line with the experimental findings.
This paper presents the state of the art of the CFD applications to vegetated open-channel flows. First, important aspects of the physics of vegetated flows found through the laboratory experiments are briefly reviewed. Then, previous CFD applications to one-dimensional vertical structure, partly-vegetated flows, compound open-channel flows with floodplain vegetation, and fully three-dimensional numerical simulations are reviewed. Finally, topics for further researches such as relationship between the resistance and flexural rigidity, additional drag due to foliages, and melting the experience of CFD with the depth-averaged modeling, are suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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