解决湍流的模型总计就是那几个方程,Fluent又从工程和数值的角度进行了整理,下面就是这些湍流模型的详细说明
FLUENT提供了以下湍流模型:·Spalart-Allmaras模型·k-e模型-标准k-e模型-Renormalization-group(RNG)k-e模型-带旋流修正k-e模型·k-ω模型-标准k-ω模型-压力修正k-ω模型雷诺兹压力模型大漩涡模拟模型几个湍流模型的比较:从计算的角度看Spalart-Allmaras模型在FLUENT中是最经济的湍流模型,虽然只有一种方程可以解
由于要解额外的方程,标准k-e模型比Spalart-Allmaras模型耗费更多的计算机资源
带旋流修正的k-e模型比标准k-e模型稍微多一点
由于控制方程中额外的功能和非线性,RNGk-e模型比标准k-e模型多消耗10~15%的CPU时间
就像k-e模型,k-ω模型也是两个方程的模型,所以计算时间相同
比较一下k-e模型和k-ω模型,RSM模型因为考虑了雷诺压力而需要更多的CPU时间
然而高效的程序大大的节约了CPU时间
RSM模型比k-e模型和k-ω模型要多耗费50~60%的CPU时间,还有15~20%的内存
除了时间,湍流模型的选择也影响FLUENT的计算
比如标准k-e模型是专为轻微的扩散设计的,然而RNGk-e模型是为高张力引起的湍流粘度降低而设计的
这就是RNG模型的缺点
同样的,RSM模型需要比k-e模型和k-ω模型更多的时间因为它要联合雷诺压力和层流
雷诺平均:在雷诺平均中,在瞬态N-S方程中要求的变量已经分解位时均常量和变量
相似的,像压力和其它的标量这里表示一个标量如压力,动能,或粒子浓度
Boussinesq逼近从雷诺压力转化模型:利用Boussinesq假设把雷诺压力和平均速度梯度联系起来:Boussinesq假设使用在Spalart-Allma