Fluent流体仿真：如何选择合适的湍流模型

选择湍流模型

不幸的是，没有任何一种湍流模型被普遍认为对所有类型的问题都具有优越性。 湍流模型的选择将取决于诸如流动的物理特性，针对特定类型问题的既定实践，所需的精确度水平，可用的计算资源以及可用于模拟的时间量之类的考虑。 为您的应用选择最合适的模型，您需要了解各种选项的功能和局限性。

默认模型 k-ω SST适用于大多数工程流动问题，但是，您可以根据仿真需求选择其它的模型。

本节概述了与 ANSYS Fluent 中提供的湍流模型有关的问题。 讨论了各个模型在CPU时间和内存方面的计算量和成本。 虽然无法明确说明哪种模型最适合特定的应用，但仍提供了通用准则来帮助您为要建模的流动选择合适的湍流模型。

Reynolds Averaged Navier-Stokes (RANS) Turbulence Models

雷诺平均纳维-斯托克斯（RANS）湍流模型

RANS 模型（在《理论指南》中Reynolds（Ensemble）平均）为计算复杂的工业湍流流动问题提供了最经济的方法。这种模型的典型示例是其不同形式的 k- ε或k-ω模型。这些模型将问题简化为两个附加输运方程的解，并引入了涡粘度（湍流粘度）来计算雷诺应力。更复杂的RANS模型可以直接求解6种独立雷诺应力(雷诺应力模型- RSM)和一个尺度方程(ε-方程或ω-方程)。RANS 模型适用于许多工程应用问题，通常可提供所需的准确性。由于没有一个模型是通用的，您必须决定哪个模型最适合给定的应用场景。

Spalart-Allmaras One-Equation Model

Spalart-Allmaras 模型是一个可以求解运动涡（湍流）粘度模型运输方程的相对简单的单方程模型。

Spalart-Allmaras 模型是专门为航空和涉及壁面边界流动的航空航天应用而设计的湍流模型，并被证明对受逆压梯度影响的边界层有良好的结果。它在叶轮机械的应用中也越来越受欢迎。不要使用该模型作为通用模型，因为它没有很好地为自由剪切流 (例如射流会产生较大误差) 校准。

Spalart-Allmaras模型已在ANSYS Fluent中进行了扩展，并进行了y+不敏感的壁面处理，

k-ε Models

历史上，两方程模型是工业CFD中使用最广泛的湍流模型。它们求解了两个输运方程，并使用涡流粘度方法对雷诺应力进行建模。ANSYS Fluent中的标准模型就属于这类模型，自Launder和Spalding提出以来一直是实际工程流动计算的重要工具。鲁棒性，经济性和合理的精度，适用于各种湍流可以说明其在工业流动和传热模拟中的受欢迎程度。

一些 k-ε 模型的缺点是它们对逆压梯度和边界层分离不敏感。相对于观察结果，他们通常预测一个分离延迟和分离减少的结果。这可能导致对光滑表面分离流的过分乐观的设计评估（例如气动机构，扩散管），因此，k-ε 模型并未在外部空气动力学中广泛使用。

在ANSYS Fluent中，相对于k-ε 系列的其他变体，建议使用 Realizable k -ε 模型。您应该将 k-ε 模型与 Enhanced Wall Treatment（EWT- ε）或 Menter-Lechner 近壁面处理结合使用。对于在逆压梯度下流体从光滑表面（机翼等）分离的情况，通常不建议使用 k-ε 模型。

k-ω Models

与ε方程相比，ω方程具有多个优点。最突出的一点是，该方程式可以通过粘性子层进行积分而无需附加项。这使得稳健的y+不敏感处理公式相对简单。有关详细信息，请参考《理论指南》中的 y+不敏感壁面处理ω-方程。此外，k-ω 模型通常更适合预测逆压梯度边界层流动和分离。标准ω方程的缺点是解对于自由流剪切层外部的 k 和 ω 的值的敏感度相对较高（这段话原文：The downside of the standard ω-equation is a relatively strong sensitivity of the solution depending on the freestream values of k and ω outside the shear layer ），因此，在ANSYS Fluent中通常不建议使用标准 k-ω 模型。

通过将ω方程和ε方程的元素组合在一起，设计了BSL和SSTk-ω模型来避免标准k-ω模型的自由流敏感性。此外，SST模型已被校准可以准确地计算光滑表面流动分离。因此，在k-ω模型系列中，建议使用BSL或SST模型。这些模型是空气动力流动中使用最广泛的一些模型。与Spalart-Allmaras模型相比，它们在预测壁面边界层特征的细节上通常更准确一些。BSL和SST模型（与所有其他基于ω方程的模型一样）默认使用 y+不敏感壁面处理。

请注意，从Fluent 2020 R1开始的湍流默认选项 k-ω SST模型提供了低水平的涡流粘度（与k-ε相比），因此可以更准确地预测诸如分离之类的物理现象，尽管在某些情况下这可能会使稳定性降低，并且可能需要更新某些求解器设置才能正确收敛。

对于k-ω模型，Wilcox已提出了所谓的低雷诺数项（low Re），可以选择在ANSYS Fluent中使用这些选项。需要指出的是，这些项不需要通过对粘性子层的方程积分得到。它们的主要影响在于模仿层流-湍流过渡过程。但是，此功能尚未得到广泛校准，并且对于壁面边界层过渡（或转捩）问题，选择 SST模型与 Transition SST model，间歇性过渡模型（ Intermittency Transition Model ）的结合， 或“ Transition k-kl-ω model ”模型（“理论指南”中的k-kl-ω过渡模型）更可靠。 因此，不鼓励使用低雷诺数项（ low-Re terms）用于边界层过渡（或转捩）问题。

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