本文主要介绍ANSYS CFX 11.0中多孔介质模型的使用方法。首先详细讲述了Porosity Settings 对话框的填写方法，之后以附录形式给出了多孔介质模型中的定义、术语、方程等供参考。以下内容为本人根据CFX 帮助及相关资料编写，错漏之处敬请见谅并指正。
Porosity Settings 对话框填写说明
Porosity Settings 对话框包括三项：Area Porosity 、Volume Porosity 和Loss Models 。
1. Area Porosity ： 即面积孔隙率，是指流体可以穿过的面积占物理面积的份额，默认为Isotropic （各向同性的），不能修改。
2. Volume Porosity ：即体积孔隙率，是指允许流体流动的体积与物理体积之比。
3. Loss Models ： 即阻力损失模型，可选择Isotropic Loss （各向同性）或Directional Loss （各向异性）。此外还有多项需要选择或填写：
3.1 Loss Velocity Type ：即阻力损失对应的速度类型。可选择Superficial （表观流速，即按物理面积计算的流速）或True Velocity （真实流速）。
3.2 若选择了Isotropic Loss ，则需要填写Isotropic Loss 对话框，其界面如图1：
图1 Isotropic Loss 对话框
在Option （选项栏）中，有两种阻力计算方式可以选择：
3.2.1 Permeability and Loss Coefficient （渗透率和损失系数）
分别填写渗透率和损失系数即可。
渗透率为多孔介质本身的性质，需通过试验测定，计算式为：
Q L K A P
μ=Δ 其中，Q 为通过多孔介质的体积流量，μ为动力粘度，L 为流通长度，A 为
横截面积，ΔP 为压差。由该式可知，渗透率具有面积的量纲。其常用单位
为达西（Darcy ），物理意义为：介质允许粘度为1cp 的流体，在压力梯度
为1atm/cm 的作用下，通过横截面积为1cm 2的流量为1cm 3/s ，此时，介质
的渗透率称为1达西。换算关系为：1Darcy =1 μm 2=10-12m 2。
损失系数也是一个试验系数，它表示了流道内摩擦阻力损失与局部阻
力损失之和，其计算式可由下式推出：
222
122
22loss e L v v v P P P K L D ρρρξζΔ=Δ+Δ=+= 为： loss e K D L ξ
ζ=+
其中，ξ为摩擦阻力系数，ζ为局部阻力系数，De 为当量直径，L 为流通长度。实际应用中可以通过阻力与速度的试验关系直接得到损失系数，而不需要区分摩阻和形阻等。
3.2.2 Linear and Quadratic Resistance Coefficients （线性的和平方的阻力系数）
分别填写线性阻力系数和平方阻力系数即可。这两个系数可由渗透率和
损失系数计算出， 分别为：
122R R loss C C K K μ
ρ==，
不论选择哪种阻力计算方式，都应注意：试验数据中使用的速度应当与计算中使用的速度一致。若试验数据中使用的是真实速度，而计算中使用的是表观速度，则渗透率和损失系数应当调整为：γK 和K loss /γ2；而线性的和平方的阻力系数应当调整为：
1222R R loss C C K K μργγ
==， 其中，γ为体积孔隙率。
3.3 若选择了Directional Loss ，则需要填写Directional Loss 对话框，界面如图2： 由图可见，本对话框又分为3个子对话框：Streamwise Direction （流动方向）、
Streamwise Loss （流向损失）、 Transverse Loss （横向损失）。
3.3.1 Streamwise Direction ：在Option （选项栏）中指定坐标系，可选择
Cartesian Components（笛卡尔坐标系）、 Cylindrical Components（圆柱坐标系），在选定坐标系下填写对应方向矢量即可。笛卡尔坐标系下为X、Y、Z；圆柱坐标系下为Axial(轴向)、r(径向)、theta(角度)，同时需定义轴向，可用已有坐标轴或两个点定义。
3.3.2 Streamwise Loss：有三种阻力计算方式，前两种与3.2节相同；第三种为 No Loss（无损失），即忽略该方向的阻力损失。
图2 Directional Loss对话框
3.3.3 Transverse Loss：除可以使用3.3.2节的三种阻力计算方式外，还有一种方式可以选择：Streamwise Coefficients Multiplier（轴向系数倍率）：指定一个Multiplier（倍数），典型值为10-100；横向损失中的各系数（不包括渗透率）由轴向指定的系数乘以Multiplier得到。
附：多孔介质中的流动
在ANSYS CFX 中，多孔介质中的流动可以使用动量损失模型或多孔介质模型进行计算。动量损失模型可以在流体域中使用，而多孔损失模型只能在多孔介质域中使用。以下仅介绍多孔介质模型。
多孔介质模型基于纳维-斯托克斯方程和达西定律。它能够模拟那些几何结构太复杂以致不便划分网格的问题。模型保留了对流项和扩散项，因此能够应用于这两项的影响很重要的棒束或管束中的流动。
根据连续性方程，模型假设多孔介质中“无穷小”的控制体和控制面相对于孔间隙来说仍然是很大的（尽管实际上它们可能小于孔隙的尺寸），因此，每个给定的控制单元和控制面都既包含了固体域，也包含了流体域。
先介绍两个基本概念：
1）体积孔隙率：一个点处的体积孔隙率γ 是指该点附近的一个无穷小的控制单元内允许流体流动的体积V’与物理体积V 之比。即：'V V γ=；
2）面孔隙率：假设贯穿无穷小平控制面A 的允许流体流动的面积A’为：A’=K ·A ，则其中的K 叫做面孔隙率张量，它是一个对称的二阶张量。目前，ANSYS CFX 仅允许各向同性的面孔隙率张量K 。
下面首先介绍达西定律。该定律是1856年法国水利工程师达西为解决水的净化问题从大量实验中总结出来的。达西对水通过均匀砂层的缓慢流动作了大量实验,研究表明：单位时间流过砂层的体积流量Q 与横截面积A、测压管水头差h1-h2成正比,与流过的砂层长度L 成反比，即： 12h h Q KA L
?= 定义Q/A=v 为渗流速度，(h 1-h 2)/L=J 为水力坡度，则上式也可写成：
v＝kJ
这就是达西定律。式中，k 为标志渗流能力大小的实验常数，称为渗透系数。它既与砂层的结构有关，又与流过的流体性质有关。由量纲分析知：k=K ρg/μ,其中,ρ、μ分别为流体的密度和动力粘度，g 为重力加速度，K 为介质的渗透率。将该式代入，则达西定律也可表示为：
v v K g
J J K g
ρμμρ==或 实验发现,随着雷诺数Re 的增加,多孔介质中的流动状态经历三个区域：
①线性层流区：粘性力占优势，达西定律成立,上限约在Re=10左右。
②非线性层流区（过渡区）：为主要被惯性力制约的层流，达西定律不成立。此时，流体与介质间的表面分子力作用显得更为重要，部分液体的滞流现象使孔隙率发生变化，从而引起渗透率的相应变化。实验表明，这时孔隙率和渗透率均随渗流速度的增加而增加，速度到某一临界值后不再变化，因此不遵循达西定律。非线性渗流定律的一般形式可写为：
v＝kJf(J)
式中，f(J)为小雷诺数情况下渗透率随水力坡度的变化函数关系，由实验确定。
该区上限约在Re=100左右，在上限附近开始有层流到湍流的过渡；
③湍流区：惯性力占优势，达西定律不成立。 此时应该用“渗流的二项式定律”代替达西定律，即：
J ＝Av ＋Bv 2
式中A、B 为决定于流体和介质性质的常数。
以上是单相流体达西定律；对于多相流体，达西定律对每一相仍然成立，只需将渗透率修正为该相的相渗透率即可。
在CFX 中，使用压力梯度代替无量纲量水力坡度J，故达西定律变为：
12()v v g h h dp p gJ g dl L L K g K
ρμμρρρ?Δ?===== 考虑到通用性，将渗流的二项式定律作为达西定律的一般形式，并按坐标系分方向列出，x i 方向的表达式如下：
122R R i loss i i i i perm
p U K U U C U C U U x K μρ??=+=+? 其中，μ为动力粘度，K perm 为渗透率，K loss 为损失系数，C R1、C R2分别为线性的和平方的阻力系数。该式就是CFX 多孔介质模型计算的基础。
CFX 英文帮助中关于多孔介质的内容剪辑如下：
Flow in Porous Media
Flow in porous media in ANSYS CFX can be calculated using either a model for momentum
loss or a full porous model. The momentum loss model is available in fluid domains, while
the full porous loss model is only available in porous domains.
Darcy Model
The porous model is at once both a generalization of the Navier-Stokes equations and of
Darcy's law commonly used for flows in porous regions.It can be used to model flows where
the geometry is too complex to resolve with a grid. The model retains both advection and
diffusion terms and can therefore be used for flows in rod or tube bundles where such
effects are important.
In deriving the continuum equations,it is assumed that ‘infinitesimal’control volumes and
surfaces are large relative to the interstitial spacing of the porous medium, though small
relative to the scales that you wish to resolve.Thus,given control cells and control surfaces
are assumed to contain both solid and fluid regions.
The volume porosity at a point is the ratio of the volume available to flow in an
infinitesimal control cell surrounding the point, and the physical volume of the cell.
Hence:
(Eqn. 234)
It is assumed that the vector area available to flow,, through an infinitesimal planar
control surface of vector area is given by:
(Eqn. 235)where is a symmetric second rank tensor, called the area porosity tensor.
Recall that the dot product of a symmetric rank two tensor with a vector is the vector.
ANSYS CFX presently only allows to be isotropic.
The general scalar advection-diffusion equation in a porous medium becomes:(Eqn. 236)
γV 'V V 'γV =A 'A A 'K A
?=K K ij ()=K A i ?K ij
A j =K t ??γρΦ()ρK U ?Φ()??ΓK Φ??()??–+γS =
In addition to the usual production and dissipation terms, the source term will contain
transfer terms from the fluid to the solid parts of the porous medium.
In particular, the equations for conservation of mass and momentum are:
(Eqn. 237)and:
(Eqn. 238)
(Eqn. 239)
where is the true velocity, is the effective viscosity - either the laminar viscosity or a
turbulent quantity, and represents a resistance to flow in the porous medium.
This is in general a symmetric positive definite second rank tensor, in order to account for
possible anisotropies in the resistance.
In the limit of large resistance, a large adverse pressure gradient must be set up to balance
the resistance. In that limit, the two terms on the r.h.s. of (Eqn. 239) are both large and of
opposite sign, and the convective and diffusive terms on the l.h.s. are negligible. Hence,
(Eqn. 239) reduces to:(Eqn. 240)
Hence,in the limit of large resistance,you obtain an anisotropic version of Darcy's law,with
permeability proportional to the inverse of the resistance tensor. However, unlike Darcy's
law,you are working with the actual fluid velocity components ,which are discontinuous
at discontinuity in porosity, rather than the continuous averaged superficial velocity,
Heat transfer can be modeled with an equation of similar form:
(Eqn. 241)
where is an effective thermal diffusivity and contains a heat source or sink to or from
the porous medium.S t
??γρρK U ?()??+0=t ??γρU ()ρK U ?()U ?()??μe K U ?U ?()T +()?()??–+γR U ?–γp ?–=U μe R R ij
()=U R 1–p ??–=U Q K U
?=t ??γρH ()ρK U ?H ()??Γe K H ??()??–+γS H =Γe S
H
Directional Loss Model
From the general momentum equation for a fluid domain:
(Eqn. 242)
the momentum source, can be represented by:(Eqn. 243)where:
?
is a linear resistance coefficient ?
is a quadratic resistance coefficient ?
contains other momentum sources (which may be directional)?
and are superficial velocities Darcy’s Law A generalized form of Darcy’s law is given by:
(Eqn. 244)where:
?
is the dynamic viscosity ?
is the permeability ? is the empirical loss coefficient
Implementation in ANSYS CFX
Comparing (Eqn. 243) with (Eqn. 244), the following coefficients are set:
(Eqn. 245)
Data may sometimes be expressed in terms of the true velocity, whereas ANSYS CFX uses
superficial velocity. If so, the coefficients are represented by:
(Eqn. 246)
where is the porosity.
?ρU i ()?t -----------------?ρU j U i ()?x j ------------------------+?p ?x i -------–ρg i ?τji ?x j
--------S i M +++=S i M S i M C R 1U i –C
R 2U U i –S i spec +=C R 1C R 2S i spec U U ?p ?x i
-------–μK perm --------------U i K loss ρ2--U U i +=μK perm K loss C R 1μK ---C R 2,K loss ρ2--==C R 1μγK ------C R 2,K loss ρ2γ2--------------==γ
Porosity Settings Tab
The Porosity Settings tab is where the general description of a porous domain is specified
for the simulation.
Area Porosity Area Porosity represents the fraction of physical area that is available for the flow to go through. The default setting is Isotropic.
Volume Porosity Volume Porosity is the local ratio of the volume of fluid to the total physical volume.
Loss Models Porous losses can be included using an isotropic or directional loss model.In each case,the loss is specified using either linear and quadratic coefficients, or permeability and loss
coefficients. When specifying the loss coefficients, it is important to properly set the Loss
Velocity Type.
?For details, see Isotropic Loss Model (p.27 in "ANSYS CFX-Solver Modeling Guide").
?For details, see Directional Loss Model (p.27 in "ANSYS CFX-Solver Modeling Guide").
如何在Fluent中实现多孔介质双能量方程(LNTE) How to use Non-equilibrium Thermal equation (LNTE) model for Porous media in Fluent Software ●请参照本人发表的文章： ●Please refer to the following papers： 1)Wang Fu–Qiang*，Shuai Yong*，Wang Zhi–Q iang，Leng Yu，Tan He–Ping. Thermal and chemical reaction performance analyses of steam methane reforming in porous media solar thermochemical reactor，International Journal of Hydrogen Energy，39(2)：718-730，2014 关键词：Porous, Solar, Hydrogen, Methane, Reforming, P1 approximation, radiative heat transfer 2)Wang Fu–Qiang*，Shuai Yong*，Tan He–Ping，Zhang Xiao-Feng，Mao Qian-Jun，Heat transfer analyses of porous media receiver with multi–dish collector by coupling MCRT and FVM method，Solar Energy，93：158–168，2013 关键词：Solar, Porous, dish concentrator, Receiver, Monte Carlo 3)Wang Fu–Qiang*，Shuai Yong*，Tan He–Ping，Yu Chun–Liang，Thermal Performance Analysis of Porous Media Receiver with Concentrated Solar Irradiation，International Journal of Heat and Mass Transfer，62：247–254，2013 关键词：Solar, Porous, dish concentrator, Receiver, Monte Carlo
解决湍流的模型总计就是那几个方程，Flue nt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 —Ren ormalizatio n-group （RNG^e 模型 —带旋流修正k-e模型 ?k-3模型 —标准k- 3模型 —压力修正k- 3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ke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ke模型稍微多一点。由于控制方程中额外的功能和非线性，RN&七模型比标准k-e模型多消耗10?15%的CPU时间。就像k七模型，k-3模型也是两个方程的模型，所以计算时间相同。 比较一下k◎莫型和k-3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-3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勺计算。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莫型的缺点。同样的，RSM模型需要比k-e模型和k-3模型更多的时间因为它要联合雷诺压力和层流。 概念：1?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为时均常量和变量。 相似的，像压力和其它的标量 ；（10.2-2） i「 这里??表示一个标量如压力，动能，或粒子浓度。 2. Boussinesq逼近从雷诺压力转化模型：禾U用Bouss in esq假设把雷诺压力和平均速度梯度 联系起来： +茁飞（肚+川亦）也（10 2-O） Boussinesq假设使用在Spalart-Allmaras模型、k-e模型和k- 3模型中。这种逼近方法好处是对计算机的要求不高。在Spalart-Allmaras模型中只有一个额外的方程要解。k-e模型和k-3模型 中又两个方程要解。Bouss inesq假设的不足之处是假设u t是个等方性标量，这是不严格的。
解决湍流的模型总计就就是那几个方程,Fluent 又从工程与数值的角度进行了整理,下面就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: 从计算的角度瞧Spalart-Allmaras 模型在FLUENT 中就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与非线性,RNG k -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模型也就是两个方程的模型,所以计算时间相同。 比较一下k -e 模型与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 模型与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 模型就是专为轻微的扩散设计的,然而RNG k -e 模型就是为高张力引起的湍流粘度降低而设计的。这就就是RNG 模型的缺点。 同样的,RSM 模型需要比k -e 模型与k -ω模型更多的时间因为它要联合雷诺压力与层流。 概念: 1、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与变量。 相似的,像压力与其它的标量 )22.10('-+=ΛΛΛi i i φφφ 这里φ表示一个标量如压力,动能,或粒子浓度。 2、 Boussinesq 逼近从雷诺压力转化模型:利用Boussinesq 假设把雷诺压力与平均速度梯度联系起来: Boussinesq 假设使用在Spalart-Allmaras 模型、k -e 模型与k -ω模型中。这种逼近方法好处就是对计算机的要求不高。在Spalart-Allmaras 模型中只有一个额外的方程要解。k -e 模型与k -ω模型中又两个方程要解。Boussinesq 假设的不足之处就是假设u t 就是个等方性标量,这就是不严格的。 1. Spalart-Allmaras 模型(1equ):
Fluent湍流模型选取的准则 湍流模型选取的准则：流体是否可压、建立特殊的可行的问题、精度的要求、计算机的能力、时间的限制。为了选择最好的模型，你需要了解不同条件的适用范围和限制。 FLUENT软件中提供以下湍流模型：1 Spalart-Allmaras 模型；2 k-ε模型； 3 k-ω模型； 4 雷诺应力模型（RSM）； 5 大涡模拟模型（LES）。 1 Spalart-Allmaras 模型 应用范围： Spalart-Allmaras模型是设计用于航空领域的，主要是墙壁束缚 （wall-bounded）流动，而且已经显示出很好的效果。在透平机械中的应用也愈加广泛。 在湍流模型中利用Boussinesq逼近，中心问题是怎样计算漩涡粘度。这个模型被Spalart-Allmaras提出，用来解决因湍流动粘滞率而修改的数量方程。 模型评价： Spalart-Allmaras模型是相对简单的单方程模型，只需求解湍流粘性的输运方程，不需要求解当地剪切层厚度的长度尺度；由于没有考虑长度尺度的变化，这对一些流动尺度变换比较大的流动问题不太适合；比如平板射流问题，从有壁面影响流动突然变化到自由剪切流，流场尺度变化明显等问题。 Spalart-Allmaras模型中的输运变量在近壁处的梯度要比k-ε中的小，这使得该模型对网格粗糙带来数值误差不太敏感。 Spalart-Allmaras模型不能断定它适用于所有的复杂的工程流体。例如不能依靠它去预测均匀衰退，各向同性湍流。 2 k-ε模型 ① 标准的k-ε模型： 最简单的完整湍流模型是两个方程的模型，要解两个变量，速度和长度尺度。在FLUENT中，标准k-ε模型自从被Launder and Spalding提出之后，就变成工程流场计算中主要的工具了。适用范围广、经济、合理的精度。它是个半经验的公式，是从实验现象中总结出来的。 湍动能输运方程是通过精确的方程推导得到，耗散率方程是通过物理推理，数学上模拟相似原型方程得到的。
1、输出grid图形 2、选择surface---plane,打开plane surface面板 3、通过确定三个点来确定平面位置。单击slect point，出现提示，不点选cancel.在grid 图形的多孔介质区域任意位置右键点选3个点。 4、回到plane surface面板，勾选plane tool，则在grid图形的多孔介质区域出现一个平面。
若出现的平面与我们的预期相差比较大的话，可以单击reset points,可以获得一个特殊位置的平面。 5、打开多孔介质的控制面板，选择porou zone标签，点击update from plane tool按钮，获得方向矢量1，和方向矢量2的原始值，并与左下角的坐标系统比较，确定我们大概的旋转方向。 6、对比grid图形左下角的坐标系统，红线和红色箭头代表的是方向矢量1，绿线和绿色箭头代表的是方向矢量2 应该使红线和X正方向平行，绿线和Y正方向平行。具体的操作应该是： 一：先单击白线的蓝色箭头，固定了该方向在旋转过程中不变，可以保证在旋转的过程比较有规律，然后右键点选白线的红色箭头旋转红线的红色箭头到X的正轴； 二: 接下来应该是单击白线的红色箭头，固定该方向不变，单击白线的蓝色箭头，旋转绿线的绿色箭头指向Y的正轴。（所以多孔介质区域我们一般是设置在坐标系统里面，轴线等 与坐标系统无非直角角度关系）。把平面移动到图形外有利于旋转，比较清楚。平面
法线方向的移动是用鼠标右键单击平面阴影部分并拖动，横向移动则需按下shift并进行如上操作。 7、旋转到适当的位置后（鼠标右键拖动箭头），再次点击update from plane tool按钮，获得方向矢量1，和方向矢量2。 得到的数值很可能不是整数，这个时候我们可以把他简化为整数。例如：0.9123可以简化为1，0.01245可以简化为0，以此类推。
The Spalart-Allmaras模型 对于解决动力漩涡粘性，Spalart-Allmaras 模型是相对简单的方程。它包含了一组新的方程，在这些方程里不必要去计算和剪应力层厚度相关的长度尺度。Spalart-Allmaras 模型是设计用于航空领域的，主要是墙壁束缚流动，而且已经显示出很好的效果。在透平机械中的应用也愈加广泛。 在原始形式中Spalart-Allmaras 模型对于低雷诺数模型是十分有效的，要求边界层中粘性影响的区域被适当的解决。在FLUENT中，Spalart-Allmaras 模型用在网格划分的不是很好时。这将是最好的选择，当精确的计算在湍流中并不是十分需要时。再有，在模型中近壁的变量梯度比在k-e模型和k-ω模型中的要小的多。这也许可以使模型对于数值的误差变得不敏感。想知道数值误差的具体情况请看5.1.2。 需要注意的是Spalart-Allmaras 模型是一种新出现的模型，现在不能断定它适用于所有的复杂的工程流体。例如，不能依靠它去预测均匀衰退，各向同性湍流。还有要注意的是,单方程的模型经常因为对长度的不敏感而受到批评，例如当流动墙壁束缚变为自由剪切流。 标准k-e模型 最简单的完整湍流模型是两个方程的模型，要解两个变量，速度和长度尺度。在FLUENT中，标准k-e模型自从被Launder and Spalding提出之后，就变成工程流场计算中主要的工具了。适用范围广、经济，有合理的精度，这就是为什么它在工业流场和热交换模拟中有如此广泛的应用了。它是个半经验的公式，是从实验现象中总结出来的。 由于人们已经知道了k-e模型适用的范围，因此人们对它加以改造，出现了RNG k-e模型和带旋流修正k-e 模型。k-ε模型中的K和ε物理意义：k是紊流脉动动能（J），ε是紊流脉动动能的耗散率（%）；k越大表明湍流脉动长度和时间尺度越大，ε越大意味着湍流脉动长度和时间尺度越小，它们是两个量制约着湍流脉动。 RNG k-e模型 RNG k-e模型来源于严格的统计技术。它和标准k-e模型很相似，但是有以下改进： ?RNG模型在e方程中加了一个条件，有效的改善了精度。 ?考虑到了湍流漩涡，提高了在这方面的精度。 ?RNG理论为湍流Prandtl数提供了一个解析公式，然而标准k-e模型使用的是用户提供的常数。 ?然而标准k-e模型是一种高雷诺数的模型，RNG理论提供了一个考虑低雷诺数流动粘性的解析公式。这些公式的效用依靠正确的对待近壁区域 这些特点使得RNG k-e模型比标准k-e模型在更广泛的流动中有更高的可信度和精度。 带旋流修正的k-e模型 带旋流修正的k-e模型是近期才出现的，比起标准k-e模型来有两个主要的不同点。 ?带旋流修正的k-e模型为湍流粘性增加了一个公式。 ?为耗散率增加了新的传输方程，这个方程来源于一个为层流速度波动而作的精确方程。 术语“realizable”，意味着模型要确保在雷诺压力中要有数学约束，湍流的连续性。带旋流修正的k-e模型直接的好处是对于平板和圆柱射流的发散比率的更精确的预测。而且它对于旋转流动、强逆压梯度的边界层流动、流动分离和二次流有很好的表现。带旋流修正的k-e模型和RNG k-e模型都显现出比标准k-e模型在强流线弯曲、漩涡和旋转有更好的表现。由于带旋流修正的k-e模型是新出现的模型，所以现在还没有确凿的证据表明它比RNG k-e模型有更好的表现。但是最初的研究表明带旋流修正的k-e模型在所有k-e模型中流动分离和复杂二次流有很好的作用。带旋流修正的k-e模型的一个不足是在主要计算旋转和静态流动区域时不能提供自然的湍流粘度。这是因为带旋流修正的k-e模型在定义湍流粘度时考虑了平均旋度的影响。这种额外的旋转影响已经在单一旋转参考系中得到证实，而且表现要好于标准k-e模型。由于这些修改，把它应用于多重参考系统中需要注意。 标准k-ω模型 标准k-ω模型是基于Wilcox k-ω模型，它是为考虑低雷诺数、可压缩性和剪切流传播而修改的。Wilcox k-ω模型预测了自由剪切流传播速率，像尾流、混合流动、平板绕流、圆柱绕流和放射状喷射，因而可以应用于墙壁束缚流动和自由剪切流动。标准k-e模型的一个变形是SST k-ω模型，它在FLUENT中也是可用的，将在10.2.9中介绍它。 剪切压力传输（SST）k-ω模型
第十章湍流模型 本章主要介绍Fluent所使用的各种湍流模型及使用方法。 各小节的具体内容是： 10．1 简介 10．2 选择湍流模型 10．3 Spalart-Allmaras 模型 10．4 标准、RNG和k-e相关模型 10．5 标准和SST k-ω模型 10．6 雷诺兹压力模型 10．7 大型艾迪仿真模型 10．8 边界层湍流的近壁处理 10．9 湍流仿真模型的网格划分 10．10 湍流模型的问题提出 10．11 湍流模型问题的解决方法 10．12 湍流模型的后处理 10．1 简介 湍流出现在速度变动的地方。这种波动使得流体介质之间相互交换动量、能量和浓度变化，而且引起了数量的波动。由于这种波动是小尺度且是高频率的，所以在实际工程计算中直接模拟的话对计算机的要求会很高。实际上瞬时控制方程可能在时间上、空间上是均匀的，或者可以人为的改变尺度，这样修改后的方程耗费较少的计算机。但是，修改后的方程可能包含有我们所不知的变量，湍流模型需要用已知变量来确定这些变量。 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 10．2 选择一个湍流模型 不幸的是没有一个湍流模型对于所有的问题是通用的。选择模型时主要依靠以下几点：流体是否可压、建立特殊的可行的问题、精度的要求、计算机的能力、时间的限制。为了选择最好的模型，你需要了解不同条件的适用范围和限制 这一章的目的是给出在FLUENT中湍流模型的总的情况。我们将讨论单个模型对cpu 和内存的要求。同时陈述一下一种模型对那些特定问题最适用，给出一般的指导方针以便对于你需要的给出湍流模型。 10．2．1 雷诺平均逼近vs LES 在复杂形体的高雷诺数湍流中要求得精确的N-S方程的有关时间的解在近期内不太可能实现。两种可选择的方法用于把N-S方程不直接用于小尺度的模拟：雷诺平均和过滤。
多孔介质条件 多孔介质模型可以应用于很多问题，如通过充满介质的流动、通过过滤纸、穿孔圆盘、流量分配器以及管道堆的流动。当你使用这一模型时，你就定义了一个具有多孔介质的单元区域，而且流动的压力损失由多孔介质的动量方程中所输入的内容来决定。通过介质的热传导问题也可以得到描述，它服从介质和流体流动之间的热平衡假设，具体内容可以参考多孔介质中能量方程的处理一节。 多孔介质的一维化简模型，被称为多孔跳跃，可用于模拟具有已知速度/压降特征的薄膜。多孔跳跃模型应用于表面区域而不是单元区域，并且在尽可能的情况下被使用（而不是完全的多孔介质模型），这是因为它具有更好的鲁棒性，并具有更好的收敛性。详细内容请参阅多孔跳跃边界条件。 1、多孔介质模型的限制 如下面各节所述，多孔介质模型结合模型区域所具有的阻力的经验公式被定义为“多孔”。事实上多孔介质不过是在动量方程中具有了附加的动量损失而已。因此，下面模型的限制就可以很容易的理解了。 ● 流体通过介质时不会加速，因为事实上出现的体积的阻塞并没有在模型中出现。这对于过渡流是有很大的影响的，因为它意味着FLUENT 不会正确的描述通过介质的过渡时间。 ● 多孔介质对于湍流的影响只是近似的。详细内容可以参阅湍流多孔介质的处理一节。 2、多孔介质的动量方程 多孔介质的动量方程具有附加的动量源项。源项由两部分组成，一部分是粘性损失项 (Darcy)，另一个是内部损失项： ∑∑==+=31312 1j j j j ij j ij i v v C v D S ρμ 其中S_i 是i 向(x, y, or z)动量源项，D 和C 是规定的矩阵。在多孔介质单元中，动量损失对于压力梯度有贡献，压降和流体速度（或速度方阵）成比例。 对于简单的均匀多孔介质： j j i i v v C v S ραμ2 12+= 其中a 是渗透性，C2是内部阻力因子，简单的指定D 和C 分别为对角阵1/a 和C2，其它项为零。 FLUENT 还允许模拟的源项为速度的幂率： ()i C C j i v v C v C S 10011-== 其中C_0和C_1为自定义经验系数。 注意：在幂律模型中，压降是各向同性的，C_0的单位为国际标准单位。
我们知道，描述流体运动（层流）的流体力学基本方程组是封闭的，而描述湍流运动的方程组由于采用了某种平均（时间平均或网格平均等）而不封闭，须对方程组中出现的新未知量采用模型而使其封闭，这就是CF D中的湍流模型。湍流模型的主要作用是将新未知量和平均速度梯度联系起来。目前，工程应用中湍流的数值模拟主要分三大类：直接数值模拟（D NS）；基于雷诺平均N-S方程组（RANS）的模型和大涡模拟（LES）。DNS是直接数值求解N-S方程组，不需要任何湍流模型，是目前最精确的方法。其优点在于可以得出流场内任何物理量（如速度和压力）的时间和空间演变过程，旋涡的运动学和动力学问题等。由于直接求解N-S方程，其应用也受到诸多方面的限制。第一：计算域形状比较简单，边界条件比较单一；第二：计算量大。影响计算量的因素有三个：网格数量、流场的时间积分长度（与计算时间长度有关）和最小旋涡的时间积分长度（与时间步长有关），其中网格数量是重要因素。为了得到湍流问题足够精确的解，要求能够数值求解所有旋涡的运动，因此要求网格的尺度和最小旋涡的尺度相当，即使采用子域技术，其网格规模也是巨大的。为了求解各个尺度旋涡的运动，要求每个方向上网格节点的数量与Re3/4成比例，考虑一个三维问题，网格节点的数量与Re9/4成比例。目前，DNS能够求解Re(104)的范围。 基于RANS的湍流模型采用雷诺平均的概念，将物理量区分为平均量和脉动量，将脉动量对平均量的影响用模型表示出来。目前，基于RANS方程已经发展了许多模型，几乎能对所有雷诺数范围的工程问题求解，并得出一些有用的结果。其缺点在于：第一：不同的模型解决不同类型的问题，
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，RNG k -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RNG k -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。 概念： 1.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为时均常量和变量。 相似的，像压力和其它的标量 )2 2.10('-+= i i i φφφ 这里φ表示一个标量如压力，动能，或粒子浓度。 2. 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-Allmaras 模型、k -e 模型和k -ω模型中。这种逼近方法好处是对计算机的要求不高。在Spalart-Allmaras 模型中只有一个额外的方程要解。k -e 模型和k -ω模型中又两个方程要解。Boussinesq 假设的不足之处是假设u t 是个等方性标量，这是不严格的。
7.19多孔介质边界条件 多孔介质模型适用的范围非常广泛，包括填充床，过滤纸，多孔板，流量分配器，还有管群，管束系统。当使用这个模型的时候，多孔介质将运用于网格区域，流场中的压降将由输入的条件有关，见Section 7.19.2.同样也可以计算热传导，基于介质和流场热量守恒的假设，见Section 7.19.3. 通过一个薄膜后的已知速度/压力降低特性可以简化为一维多孔介质模型，简称为“多孔跳跃”。多孔跳跃模型被运用于一个面区域而不是网格区域，而且也可以代替完全多孔介质模型在任何可能的时候，因为它更加稳定而且能够很好地收敛。见Section 7.22. 7.19.1 多孔介质模型的限制和假设 多孔介质模型就是在定义为多孔介质的区域结合了一个根据经验假设为主的流动阻力。本质上，多孔介质模型仅仅是在动量方程上叠加了一个动量源项。这种情况下，以下模型方面的假设和限制就可以很容易得到： ?因为没有表示多孔介质区域的实际存在的体，所以fluent默认是计算基于连续性方程的虚假速度。做为一个做精确的选项，你可以适用fluent 中的真是速度，见section7.19.7。 ?多孔介质对湍流流场的影响，是近似的，见7.19.4。 ?当在移动坐标系中使用多孔介质模型的时候，fluent既有相对坐标系也可以使用绝对坐标系，当激活相对速度阻力方程。这将得到更精确的源项。 相关信息见section7.19.5和7.19.6。 ?当需要定义比热容的时候，必须是常数。 7.19.2 多孔介质模型动量方程 多孔介质模型的动量方程是在标准动量方程的后面加上动量方程源项。源项包含两个部分：粘性损失项（达西公式项，方程7.19-1右边第一项），和惯性损失项（方程7.19-1右边第二项） (7.19-1)
湍流模型发展综述 摘要：在概述了湍流问题的基础上，本文简要介绍了湍流的四种模型，对湍流模型在不同情况下的模拟能力进行了对比，最后简述了湍流模型的发展方向。 关键词：湍流模型；Navier-Stokes方程组；J-K模型 Abstract：On the basis of introducing the problems of turbulence, this paper briefly analyzed four kinds of turbulence models and compared their ability of simulation in different situations. At last, the paper expounded the development direction of the turbulence model. Key words：Turbulence model; Navier-Stokes equations; J-K model 一、引言 湍流又称紊流,是自然界中常见的一种很不规则的流动现象。当粘性阻尼无法消除惯性的影响时,自然界中的绝大部分流动都是湍流。 湍流运动的实验研究表明，虽然湍流结构十分复杂，但它仍然遵循连续介质的一般动力学规律，湍流流动的各物理量的瞬时值也应该服从一般的N-S方程。对粘性流体服从的N-S方程进行时均化，就可以得到雷诺平均方程。与定常的N-S方程相比，不同之处是在该式右边多了九项与脉动量有关的项，这脉动量的乘积的平均值与密度的乘积是湍流流动中的一种应力，称为湍流应力或雷诺应力。其中，法向雷诺应力和切向雷诺应力各有三个。 湍流问题就是在给定的边界条件下解雷诺方程。由于雷诺平均方程中未知数个数远多于方程个数而出现了方程不封闭的问题，这就需要依据各种半经验理论提出相应的补充方程式，即各种湍流模型。一般按照所用湍流量偏微分方程的物理含义或者数量进行区分，分别称为梅罗尔—赫林方法和雷诺方法。而后者又将湍流模型分成四类。（1）零方程模型；（2）一方程模型；（3）二方程模型；（4）应力方程模型。下面就对这些模型进行简单的描述。 二、湍流模型简介 1、零方程模型 最初的湍流模型只考虑了一阶湍流计算统计量的动力学微分方程，即平均方程，没有引进高阶统计量的微分方程，因而称之为一阶封闭模式或零方程模型。零方程模型又称为代数模型，代数模型又可以分成以下几种模型：（1）Cebeci —Smith 模型，（2）Baldwin—Lomax 模型，（3）Johnson—King 模型。 其中，B-L与C-S模型的不同之处在于外层湍流粘性系数取法不同。后者适用于湍流边界层，而前者则可用于 N-S方程的计算。此两模型已在工程计算中
由于航发燃烧室中的流动特性极其复杂，要想提高数值计算的预测能力,必须要慎重选择湍流模型。用四种不同的湍流模型对带双径向旋流杯的下游流场进行数值模拟,将计算结果与实验结果作对比，比较各湍流模型的原理和物理基础，优劣，并分析流场速度分布和回流区特性。 涉及的湍流模型： 标准k-ε湍流模型（SＫE) １标准k-ε湍流模型有较高的稳定性,经济性和计算精度，应用广泛,适合高雷诺数湍流，但不适合旋流等各向异性较强的流动。 2简单的湍流模型是两个方程的模型，需要解两个变量，即速度和长度。在fｌｕｅｎt中，标准 k-ε湍流模型自从被Lauｎdeｒand Spalｄing 提出之后，就变成流场计算中的主要工具。其在工业上被普遍应用,其计算收敛性和准确性都非常符合工程计算的要求。 3但其也有某些限制,如ε方程包含不能在壁面计算的项，因此必须使用壁面函数。另外，其预测强分离流,包含大曲率的流动和强压力梯度流动的结果较弱。 它是个半经验的公式,是从实验现象中总结出来的。 动能输运方程是通过精确的方程推导得到,耗散率方程是通过物理推理，数学上模拟相似原型方程得到的。 应用范围：该模型假设流动为完全湍流，分子粘性的影响可以忽略,此标准κ－ε模型只适合完全湍流的流动过程模拟。 可实现的ｋ-ε模型是才出现的,比起标准k-ε模型来有两个主要的不同点：·可实现的k－ε模型为湍流粘性增加了一个公式。 ·为耗散率增加了新的传输方程,这个方程来源于一个为层流速度波动而作的精确方程。 术语“rｅalizablｅ”,意味着模型要确保在雷诺压力中要有数学约束，湍流的连续性。 应用范围： 可实现的k-ε模型直接的好处是对于平板和圆柱射流的发散比率的更精确的预测。而且它对于旋转流动、强逆压梯度的边界层流动、流动分离和二次流有很好的表现。 可实现的k－ε模型和RＮG k－ε模型都显现出比标准k－ε模型在强流线弯曲、漩涡和旋转有更好的表现。由于带旋流修正的k-ε模型是新出现的模型，所以还没有确凿的证据表明它比ＲＮＧｋ－ε模型有更好的表现。但是最初的研究表明可实现的k-ε模型在所有k-ε模型中流动分离和复杂二次流有很好的作用。 该模型适合的流动类型比较广泛,包括有旋均匀剪切流,自由流(射流和混合层）,腔道流动和边界层流动。对以上流动过程模拟结果都比标准k-ε模型的结果好，特别是可再现k－ε模型对圆口射流和平板射流模拟中,能给出较好的射流扩张。
FLUENT多孔介质数值模拟设置 多孔介质条件 多孔介质模型可以应用于很多问题，如通过充满介质的流动、通过过滤纸、穿孔圆盘、流量分配器以及管道堆的流动。当你使用这一模型时，你就定义了一个具有多孔介质的单元区域，而且流动的压力损失由多孔介质的动量方程中所输入的内容来决定。通过介质的热传导问题也可以得到描述，它服从介质和流体流动之间的热平衡假设，具体内容可以参考多孔介质中能量方程的处理一节。 多孔介质的一维化简模型，被称为多孔跳跃，可用于模拟具有已知速度/压降特征的薄膜。多孔跳跃模型应用于表面区域而不是单元区域，并且在尽可能的情况下被使用（而不是完全的多孔介质模型），这是因为它具有更好的鲁棒性，并具有更好的收敛性。详细内容请参阅多孔跳跃边界条件。 多孔介质模型的限制 如下面各节所述，多孔介质模型结合模型区域所具有的阻力的经验公式被定义为“多孔”。事实上多孔介质不过是在动量方程中具有了附加的动量损失而已。因此，下面模型的限制就可以很容易的理解了。 流体通过介质时不会加速，因为事实上出现的体积的阻塞并没有在模型中出现。这对于过渡流是有很大的影响的，因为它意味着FLUENT不会正确的描述通过介质的过渡时间。 多孔介质对于湍流的影响只是近似的。详细内容可以参阅湍流多孔介质的处理一节。 多孔介质的动量方程 多孔介质的动量方程具有附加的动量源项。源项由两部分组成，一部分是粘性损失项 (Darcy)，另一个是内部损失项： 其中S_i是i向(x, y, or z)动量源项，D和C是规定的矩阵。在多孔介质单元中，动量损失对于压力梯度有贡献，压降和流体速度（或速度方阵）成比例。 对于简单的均匀多孔介质： 其中a是渗透性，C_2时内部阻力因子，简单的指定D和C分别为对角阵1/a 和C_2其它项为零。 FLUENT还允许模拟的源项为速度的幂率： 其中C_0和C_1为自定义经验系数。 注意：在幂律模型中，压降是各向同性的，C_0的单位为国际标准单位。 多孔介质的Darcy定律 通过多孔介质的层流流动中，压降和速度成比例，常数C_2可以考虑为零。忽略对流加速以及扩散，多孔介质模型简化为Darcy定律： 在多孔介质区域三个坐标方向的压降为：
解决湍流的模型总计就是那几个方 程， 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Fluen t 又从工程和数值的角度进行了整理，下面 ·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。 概念： 1.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为时均常量和变量。 相似的，像压力和其它的标量 ' (10.22) i i i 这里表示一个标量如压力，动能，或粒子浓度。 2.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-Allmaras模型、k-e模型和k-ω模型中。这种逼近方法好处是对 计算机的要求不高。在Spalart-Allmaras模型中只有一个额外的方程要解。k-e模型和k-ω模型中又两个方程要解。 Boussinesq假设的不足之处是假设ut是个等方性标量，这是不严格的。
经过痛苦的一段经历，终于将局部问题真相大白，为了使保位同仁不再经过我之痛苦，现在将本人多孔介质经验公布如下，希望各位能加精： 1。Gambit中划分网格之后，定义需要做为多孔介质的区域为fluid,与缺省的fluid分别开来，再定义其名称，我习惯将名称定义为porous; 2。在fluent中定义边界条件define-boundary condition-porous(刚定义的名称)，将其设置边界条件为fluid,点击set按钮即弹出与fluid边界条件一样的对话框，选中porous zone与laminar复选框,再点击porous zone标签即出现一个带有滚动条的界面；
3。porous zone设置方法： 1）定义矢量：二维定义一个矢量，第二个矢量方向不用定义，是与第一个矢量方向正交的；
三维定义二个矢量，第三个矢量方向不用定义，是与第一、二个矢量方向正交的； （如何知道矢量的方向：打开grid图，看看X,Y,Z的方向，如果是X向，矢量为1,0,0,同理Y向为0,1,0，Z向为0,0,1,如果所需要的方向与坐标轴正向相反，则定义矢量为负） 圆锥坐标与球坐标请参考fluent帮助。 2）定义粘性阻力1/a与内部阻力C2：请参看本人上一篇博文“终于搞清fluent中多孔粘性阻力与内部阻力的计算方法”，此处不赘述；
3）如果了定义粘性阻力1/a与内部阻力C2,就不用定义C1与C0，因为这是两种不同的定义方法，C1与C0只在幂率模型中出现，该处保持默认就行了； 4）定义孔隙率porousity，默认值1表示全开放，此值按实验测值填写即可。 完了，其他设置与普通k-e或RSM相同。总结一下，与君共享!
广东省深圳市宝安区沙井辛养社区西部工业园 TEL:+86-755-3366-8888 FAX:+86-755-3366-0612 Fluent计算多孔介质模型资料 这是一个多孔介质例子，进口速度为0.01m/s,组份为液态水和氧气，其中氧气从多孔介质porous jump 渗透过去，如何看氧气在tissue中扩散的。 porous jump的face permeability1 a=e-8 m_2 thickness 设为0.0001 pressure jump coefficient为默认 porous zone设置如下： direction vector 1, 1, viscous resistance 100 each inertial resistance 100 each porosity 0.1 边界条件设置如下： Ab – wall - default Bc – wall – default Be – porous jump – face permeability 1e-8, porous medium thickness 0.0001 Cd – outflow rating – 0.5 De – wall – default Default interior – interior Default interior001 – interior Default interior019 – interior Ef – wall - default Fg – outflow rating – 1 Fluid - porous zone - direction vector 1, 1, viscous resistance 100 each, inertial resistance 100 each, porosity 0.1 Gh- wall - default Hi – wall - default Hk - porous jump same conditions as other Ij – outflow – 0.5 Jk – wall – default Kl – wall – default
湍流模型介绍 因为湍流现象是高度复杂的，所以至今还没有一种方法能够全面、准确地对所有流动问题中的湍流现象进行模拟。在涉及湍流的计算中，都要对湍流模型的模拟能力以及计算所需系统资源进行综合考虑后，再选择合适的湍流模型进行模拟。FLUENT 中采用的湍流模拟方法 包括Spalart-Allmaras模型、standard（标准）k ?ε模型、RNG（重整化群）k ?ε模型、Realizable（现实）k ?ε模型、v2 ?f 模型、RSM（Reynolds Stress Model，雷诺应力模型）模型和LES（Large Eddy Simulation，大涡模拟）方法。 7.2.1 雷诺平均与大涡模拟的对比 因为直接求解NS 方程非常困难，所以通常用两种办法对湍流进行模拟，即对NS 方程进行雷诺平均和滤波处理。这两种方法都会增加新的未知量，因此需要相应增加控制方程的数量，以便保证未知数的数量与方程数量相同，达到封闭方程组的目的。雷诺平均NS 方程是流场平均变量的控制方程，其相关的模拟理论被称为湍流模式理论。湍流模式理论假定湍流中的流场变量由一个时均量和一个脉动量组成，以此观点处理NS 方程可以得出雷诺平均NS 方程（简称RNS 方程）。在引入Boussinesq 假设，即认为湍流雷诺应力与应变成正比之后，湍流计算就归结为对雷诺应力与应变之间的比例系数（即湍流粘性系数）的计算。根据计算中使用的变量数目和方程数目的不同，湍流模式理论中所包含的湍流模型又被分为二方程模型、一方程模型和零方程模型（代数模型）等大类。 FLUENT 中使用的三种k ?ε模型、Spalart-Allmaras 模型、k ?ω模型及雷诺应力模型RSM）等都属于湍流模式理论。 大涡模拟（LES）方法是通过滤波处理计算湍流的，其主要思想是大涡结构（又称拟 序结构）受流场影响较大，小涡则可以认为是各向同性的，因而可以将大涡计算与小涡计算分开处理，并用统一的模型计算小涡。在这个思想下，大涡模拟通过滤波处理，首先将小于某个尺度的旋涡从流场中过滤掉，只计算大涡，然后通过求解附加方程得到小涡的解。过滤尺度一般就取为网格尺度。显然这种方法比直接求解NS 方程的DNS 方程效率更高，消耗系统资源更少，但却比湍流模式方法更精确。尤其应该注意的是，湍流模式理论无法准确模拟大涡结构，因此在需要模拟大涡结构时，只能采用LES 方法1。 尽管大涡模拟理论比湍流模式理论更精确，但是因为大涡模拟需要使用高精度的网格，对计算机资源的要求比较高，所以还不能在工程计算中被广泛使用。在绝大多数情况下，湍流计算还要采用湍流模式理论，大涡模拟则可以在计算资源足够丰富的时候尝试使用。 7.2.2 Spalart-Allmaras 模型 Spalart-Allmaras 模型是一方程模型里面最成功的一个模型，最早被用于有壁面限制情 况的流动计算中，特别在存在逆压梯度的流动区域内，对边界层的计算效果较好，因此经常被用于流动分离区附近的计算，后来在涡轮机械的计算中也得到广泛应用。 最早的Spalart-Allmaras 模型是用于低雷诺数流计算的，特别是在需要准确计算边界层 粘性影响的问题中效果较好。FLUENT 对Spalart-Allmaras 进行了改进，主要改进是可以在网格精度不高时使用壁面函数。在湍流对流场影响不大，同时网格较粗糙时，可以选用这个模型。 Spalart-Allmaras 模型是一种新出现的湍流模型，在工程应用问题中还没有出现多少成