空气动力学仿真技术：大涡模拟(LES)：LES与实验数据对比分析

空气动力学仿真技术：大涡模拟(LES)：LES与实验数据对比分析1空气动力学基础1.1流体力学基本方程流体力学是研究流体（液体和气体）的运动和静止状态的学科。在空气动力学中，我们主要关注气体的运动，特别是空气。流体的运动可以通过一系列基本方程来描述，其中最重要的是纳维-斯托克斯方程（Navier-Stokesequations）。1.1.1纳维-斯托克斯方程纳维-斯托克斯方程是流体动力学中描述粘性流体运动的方程组，它基于牛顿第二定律，即力等于质量乘以加速度。对于不可压缩流体，方程可以简化为：ρ其中：-ρ是流体的密度。-u是流体的速度矢量。-p是流体的压力。-μ是流体的动力粘度。-f是作用在流体上的外力。1.1.2连续性方程连续性方程描述了流体质量的守恒。对于不可压缩流体，连续性方程简化为：∇这意味着流体在任何点的流入和流出量是相等的。1.2湍流理论简介湍流是流体运动的一种复杂状态，其中流体的运动是不规则的，速度和压力随时间和空间快速变化。湍流的预测和控制是空气动力学中的一个重大挑战，因为它涉及到非常小尺度的流体运动，这些运动在计算上非常耗时。1.2.1湍流的特征湍流具有以下特征：-非线性：湍流运动的非线性特性使得它难以用简单的数学模型描述。-随机性：湍流的运动是随机的，具有统计性质。-能量耗散：湍流中存在能量从大尺度向小尺度传递并最终耗散的现象。1.2.2湍流模型为了在计算中处理湍流，通常使用湍流模型来简化问题。其中，大涡模拟（LES）是一种流行的湍流模型，它能够捕捉到流体运动中的大尺度涡旋，而小尺度涡旋则通过亚格子模型来模拟。1.3LES基本概念大涡模拟（LargeEddySimulation,LES）是一种用于模拟湍流的数值方法，它通过直接求解大尺度涡旋的运动，而对小尺度涡旋进行模型化处理，从而在计算效率和准确性之间取得平衡。1.3.1LES的数学基础LES的基本方程是通过在纳维-斯托克斯方程上应用空间滤波器得到的。空间滤波器的作用是将流场分解为可解的大尺度涡旋和需要模型化的小尺度涡旋。滤波后的纳维-斯托克斯方程称为LES方程，通常包含一个额外的项，称为亚格子应力（subgrid-scalestress），它需要通过亚格子模型来估计。1.3.2亚格子模型亚格子模型是用来估计LES方程中亚格子应力的模型。常见的亚格子模型包括：-Smagorinsky模型-动态Smagorinsky模型-WALE模型1.3.2.1Smagorinsky模型示例Smagorinsky模型是一种简单的亚格子模型，它假设亚格子应力与速度梯度的平方成正比。模型的数学表达式为：τ其中：-τij是亚格子应力张量。-Cs是Smagorinsky常数。-Δ是滤波宽度。-1.3.2.2Smagorinsky模型的Python实现importnumpyasnp

defsmagorinsky_model(u,v,w,delta,Cs):

"""

计算Smagorinsky模型的亚格子应力张量。

参数:

u,v,w:速度分量的三维数组。

delta:滤波宽度。

Cs:Smagorinsky常数。

返回:

tau_ij:亚格子应力张量。

"""

#计算速度梯度张量

Suu=np.gradient(u,delta,axis=0)

Suv=np.gradient(u,delta,axis=1)

Suw=np.gradient(u,delta,axis=2)

Svu=np.gradient(v,delta,axis=0)

Svv=np.gradient(v,delta,axis=1)

Svw=np.gradient(v,delta,axis=2)

Swu=np.gradient(w,delta,axis=0)

Svw=np.gradient(w,delta,axis=1)

Sww=np.gradient(w,delta,axis=2)

#计算速度梯度张量的模

S_mod=np.sqrt(0.5*((Suu[0]+Svu[0])**2+(Suu[1]+Suw[1])**2+(Suu[2]+Suw[2])**2

+(Svu[1]+Svv[1])**2+(Svu[2]+Svw[2])**2

+(Svw[0]+Swu[0])**2+(Svw[1]+Sww[1])**2+(Svw[2]+Sww[2])**2))

#计算亚格子应力张量

tau_ij=-2*Cs*delta**2*S_mod*np.array([[Suu[0],Suv[0],Suw[0]],

[Svu[1],Svv[1],Svw[1]],

[Swu[2],Svw[2],Sww[2]]])

returntau_ij

#示例数据

u=np.random.rand(10,10,10)

v=np.random.rand(10,10,10)

w=np.random.rand(10,10,10)

delta=0.1

Cs=0.1

#计算亚格子应力张量

tau_ij=smagorinsky_model(u,v,w,delta,Cs)在上述代码中，我们定义了一个函数smagorinsky_model，它接受速度分量的三维数组和Smagorinsky常数作为输入，返回亚格子应力张量。我们使用numpy库来计算速度梯度张量和亚格子应力张量。1.3.3LES的应用LES在空气动力学中有着广泛的应用，包括飞机翼型的气动性能分析、风力涡轮机的气动设计、汽车的空气动力学优化等。通过LES，工程师和科学家可以更准确地预测湍流对设计的影响，从而改进设计，提高性能。1.3.4结论LES是一种强大的工具，它结合了直接数值模拟的准确性与模型化方法的计算效率，为湍流的模拟提供了一种可行的解决方案。通过理解和应用LES的基本原理和亚格子模型，我们可以更深入地研究湍流现象，为工程设计和科学研究提供支持。2空气动力学仿真技术：大涡模拟(LES)2.1大涡模拟(LES)技术2.1.1LES数值方法大涡模拟（LargeEddySimulation,LES）是一种用于模拟湍流流动的数值方法，它通过直接求解大尺度涡旋的运动方程，而对小尺度涡旋采用亚格子模型进行建模。LES的核心在于能够捕捉到流动中的大尺度结构，同时对亚格子尺度的效应进行合理的估计，以减少计算成本。2.1.1.1数值离散化在LES中，通常采用有限体积法或有限差分法对Navier-Stokes方程进行离散化。例如，使用有限体积法，可以将流体域划分为一系列控制体积，然后在每个控制体积上应用守恒定律。下面是一个简单的离散化方程示例：#假设使用Python和NumPy进行数值离散化

importnumpyasnp

#定义网格参数

dx=0.1#空间步长

dt=0.01#时间步长

nx=100#网格点数

nt=1000#时间步数

#初始化速度和压力场

u=np.zeros(nx)

p=np.zeros(nx)

#定义Navier-Stokes方程的离散化形式

forninrange(nt):

un=u.copy()

u[1:-1]=un[1:-1]-un[1:-1]*dt/dx*(un[2:]-un[:-2])-dt/dx*(p[2:]-p[:-2])

u[0]=0#边界条件

u[-1]=0#边界条件这段代码展示了如何使用有限差分法对一维Navier-Stokes方程进行离散化，以模拟流体的速度场。实际应用中，LES会涉及更高维度的方程和更复杂的边界条件。2.1.2亚格子模型亚格子模型用于描述LES中未被直接求解的小尺度涡旋的效应。常见的亚格子模型包括Smagorinsky模型、动态Smagorinsky模型、WALE模型等。2.1.2.1Smagorinsky模型Smagorinsky模型是最简单的亚格子模型之一，它假设亚格子尺度的粘性效应与网格尺度的平方成正比。模型方程如下：τ其中，τij是亚格子应力张量，Cs是Smagorinsky常数，Δ是网格尺度，S2.1.2.2示例代码下面是一个使用Smagorinsky模型计算亚格子应力张量的Python代码示例：#定义Smagorinsky模型参数

Cs=0.1#Smagorinsky常数

Delta=0.1#网格尺度

#假设速度场为u和v

u=np.zeros((nx,nx))

v=np.zeros((nx,nx))

#计算速度梯度张量

S11=(u[1:,1:]-u[:-1,1:])/Delta

S22=(v[1:,1:]-v[1:,:-1])/Delta

S12=(u[1:,1:]-u[:-1,:-1])/(2*Delta)

#计算亚格子应力张量

S=np.sqrt(S11**2+S22**2+2*S12**2)

tau11=-2*Cs**2*Delta**2*S*S11

tau22=-2*Cs**2*Delta**2*S*S22

tau12=-2*Cs**2*Delta**2*S*S12这段代码展示了如何使用Smagorinsky模型计算二维流场中的亚格子应力张量。2.1.3LES网格与时间步长选择LES的准确性很大程度上取决于网格的分辨率和时间步长的选择。网格必须足够细以捕捉大尺度涡旋，但又不能太细以避免计算成本过高。时间步长的选择也必须保证数值稳定性。2.1.3.1网格分辨率LES中，网格分辨率通常由Taylor微尺度和Kolmogorov长度尺度决定。Taylor微尺度表示流动中大尺度涡旋的大小，而Kolmogorov长度尺度表示最小的湍流结构的大小。网格尺度应该介于这两个尺度之间。2.1.3.2时间步长时间步长的选择通常遵循CFL（Courant-Friedrichs-Lewy）条件，以确保数值稳定性。CFL条件要求时间步长与空间步长的比值不超过某个阈值，通常为1。2.1.3.3示例代码下面是一个基于CFL条件选择时间步长的Python代码示例：#定义CFL条件参数

CFL=0.5#Courant数

#假设最大速度为umax

umax=1.0

#根据CFL条件计算时间步长

dt=CFL*dx/umax这段代码展示了如何根据CFL条件计算LES中的时间步长。2.2总结大涡模拟（LES）是一种先进的湍流模拟技术，它通过直接求解大尺度涡旋和使用亚格子模型来估计小尺度效应，能够在相对较低的计算成本下提供高精度的流动模拟。选择合适的数值方法、亚格子模型以及网格和时间步长，是成功进行LES的关键。3空气动力学仿真技术：大涡模拟(LES)-仿真设置3.1边界条件设定边界条件在大涡模拟(LES)中至关重要，它们定义了流体与仿真域边界之间的相互作用。常见的边界条件包括无滑移壁面边界条件、周期性边界条件、自由流边界条件等。3.1.1无滑移壁面边界条件无滑移壁面边界条件假设流体在壁面处的速度为零。在LES中，这种条件通常用于模拟固体表面，如飞机机翼或汽车车身。3.1.1.1示例代码#设置无滑移壁面边界条件

#假设使用OpenFOAM进行LES仿真

#在边界条件文件中定义壁面

boundaryField={

"inlet":{

"type":"fixedValue",

"value":uniform(0,0,0)

},

"outlet":{

"type":"zeroGradient"

},

"walls":{

"type":"noSlip"

},

"frontAndBack":{

"type":"empty"

}

};在上述代码中，walls定义了无滑移壁面边界条件，inlet和outlet分别定义了入口和出口的边界条件，frontAndBack通常用于周期性边界条件。3.1.2周期性边界条件周期性边界条件用于模拟无限长或无限宽的流体域，使得流体在边界两侧的流动被视为连续的。3.1.2.1示例代码#设置周期性边界条件

#假设使用OpenFOAM进行LES仿真

#在边界条件文件中定义周期性边界

boundaryField={

"inlet":{

"type":"fixedValue",

"value":uniform(0,0,0)

},

"outlet":{

"type":"zeroGradient"

},

"walls":{

"type":"noSlip"

},

"frontAndBack":{

"type":"periodic"

}

};在本例中，frontAndBack被设置为periodic类型，意味着流体在前边界和后边界之间的流动被视为周期性的。3.1.3自由流边界条件自由流边界条件用于模拟流体在无限空间中的流动，通常在远离物体的边界上使用。3.1.3.1示例代码#设置自由流边界条件

#假设使用OpenFOAM进行LES仿真

#在边界条件文件中定义自由流边界

boundaryField={

"inlet":{

"type":"fixedValue",

"value":uniform(0,0,0)

},

"outlet":{

"type":"zeroGradient"

},

"walls":{

"type":"noSlip"

},

"farField":{

"type":"inletOutlet",

"inletValue":uniform(0,0,0),

"value":uniform(0,0,0)

}

};在本例中，farField被设置为inletOutlet类型，允许流体在边界上自由进出，模拟无限空间的流动。3.2初始条件设定初始条件设定了仿真开始时流体的状态，包括速度、压力、温度等。3.2.1示例代码#设置初始条件

#假设使用OpenFOAM进行LES仿真

#在初始条件文件中定义流体状态

U

(

"Foam::volVectorField",

"0",

"uniform(0,0,0)"

);

p

(

"Foam::volScalarField",

"0",

"uniform0"

);

T

(

"Foam::volScalarField",

"0",

"uniform300"

);在上述代码中，U、p和T分别代表速度、压力和温度的初始条件。uniform关键字用于设定均匀分布的初始值。3.3仿真参数调整调整仿真参数是优化LES仿真结果的关键步骤，包括时间步长、湍流模型参数、网格分辨率等。3.3.1时间步长调整时间步长的选择直接影响仿真效率和稳定性。3.3.1.1示例代码#调整时间步长

#假设使用OpenFOAM进行LES仿真

#在控制字典文件中定义时间步长

deltaT=0.001;#时间步长

maxCo=0.5;#Courant数上限，用于控制时间步长在本例中，deltaT定义了时间步长，maxCo用于控制Courant数，确保仿真稳定性。3.3.2湍流模型参数调整湍流模型参数的调整可以提高LES仿真的准确性。3.3.2.1示例代码#调整湍流模型参数

#假设使用OpenFOAM进行LES仿真

#在湍流模型文件中定义参数

turbulence

{

RASModeloff;

LESModeldynamicSmagorinsky;

dynamicSmagorinskyCoeffs

{

Ck0.1;#动态Smagorinsky模型的系数

};

};在上述代码中，LESModel选择了动态Smagorinsky湍流模型，Ck是该模型的关键参数。3.3.3网格分辨率调整网格分辨率直接影响LES仿真的精度和计算资源需求。3.3.3.1示例代码#调整网格分辨率

#假设使用OpenFOAM进行LES仿真

#在网格文件中定义分辨率

boundary

(

...

);

blocks

(

hex(01234567)(100100100)simpleGrading(111)

);

edges

(

...

);在本例中，blocks定义了网格的大小和形状，(100100100)是网格在三个方向上的单元数，simpleGrading用于控制网格的细化程度。通过上述边界条件设定、初始条件设定和仿真参数调整，可以有效地进行大涡模拟(LES)的空气动力学仿真，为后续的仿真结果分析和实验数据对比奠定基础。4空气动力学仿真技术：大涡模拟(LES)-实验数据采集与处理4.1风洞实验设计风洞实验是空气动力学研究中不可或缺的一部分，它通过在风洞中模拟飞行器或汽车等物体在空气中的运动状态，来研究其周围的流场特性。设计风洞实验时，需要考虑以下几个关键因素：模型比例：实验模型的大小应根据风洞的尺寸和实验目的来确定，通常模型会缩小一定比例，以适应风洞的测试空间。流速控制：风洞中的流速需要精确控制，以模拟实际飞行或行驶条件。实验条件：包括温度、湿度、压力等，这些条件应尽可能接近实际环境，以提高实验数据的准确性。测量点布局：根据需要测量的参数，合理布置测量点，确保数据的全面性和精确性。4.1.1示例：风洞实验设计流程确定实验目标：比如研究飞机在特定飞行条件下的气动特性。选择风洞：根据模型大小和实验条件选择合适的风洞。设计模型：制作与实际物体比例相匹配的模型。设置实验参数：如流速、温度、压力等。布置测量点：在模型的关键部位安装压力传感器、热电偶等测量设备。执行实验：在控制条件下运行风洞，收集数据。数据处理：分析收集到的数据，提取有用信息。4.2数据测量技术在风洞实验中，数据测量技术的选择直接影响到实验结果的准确性和可靠性。常见的数据测量技术包括：压力测量：使用压力传感器测量模型表面的压力分布。速度测量：通过热线风速仪或激光多普勒测速仪(LDV)测量流场的速度分布。温度测量：利用热电偶或红外温度计测量流体的温度分布。湍流测量：采用热线风速仪或粒子图像测速(PIV)技术来分析湍流特性。4.2.1示例：使用Python处理风洞实验数据假设我们从风洞实验中收集到了一系列的压力数据，现在需要使用Python进行处理，以计算平均压力和压力波动。importnumpyasnp

#假设这是从风洞实验中收集到的压力数据

pressure_data=np.array([101.3,101.5,101.2,101.4,101.3,101.6,101.2,101.3])

#计算平均压力

average_pressure=np.mean(pressure_data)

#计算压力波动

pressure_fluctuations=pressure_data-average_pressure

#输出结果

print(f"平均压力:{average_pressure}kPa")

print(f"压力波动:{pressure_fluctuations}")4.3实验数据后处理实验数据后处理是将原始数据转化为有意义信息的关键步骤。这包括数据清洗、统计分析、可视化等过程，以帮助研究人员理解和解释实验结果。4.3.1示例：使用Matplotlib进行数据可视化在风洞实验后处理中，我们经常需要将收集到的数据可视化，以便更直观地分析流场特性。以下是一个使用Matplotlib库绘制压力分布图的例子。importmatplotlib.pyplotasplt

#假设这是模型表面的压力分布数据

x=np.linspace(0,1,100)#模型表面位置

pressure_distribution=np.sin(2*np.pi*x)#压力分布

#创建图表

plt.figure(figsize=(10,5))

plt.plot(x,pressure_distribution,label='压力分布')

plt.title('风洞实验-模型表面压力分布')

plt.xlabel('模型表面位置')

plt.ylabel('压力值(kPa)')

plt.legend()

plt.grid(True)

plt.show()通过上述步骤，我们可以有效地设计风洞实验，采用合适的数据测量技术收集数据，并通过后处理分析和可视化这些数据，从而深入理解空气动力学特性。5空气动力学仿真技术：大涡模拟(LES)对比分析教程5.1LES与实验数据对比5.1.1数据预处理与标准化在进行大涡模拟(LES)与实验数据的对比分析前，数据预处理与标准化是关键步骤。这包括清理数据、处理缺失值、异常值检测以及数据转换，确保LES模拟结果与实验数据在相同的条件下进行比较。5.1.1.1示例：数据清理与标准化假设我们有从LES模拟和风洞实验中获取的翼型表面压力数据，数据中包含一些缺失值和异常值。以下是一个使用Python进行数据预处理的示例：importpandasaspd

importnumpyasnp

#读取LES模拟数据

les_data=pd.read_csv('les_surface_pressure.csv')

#读取实验数据

exp_data=pd.read_csv('exp_surface_pressure.csv')

#清理数据：删除包含缺失值的行

les_data=les_data.dropna()

exp_data=exp_data.dropna()

#异常值检测：使用Z-score方法

z_scores=np.abs((les_data-les_data.mean())/les_data.std())

les_data=les_data[(z_scores<3).all(axis=1)]

#数据标准化：将数据转换为均值为0，标准差为1

les_data_normalized=(les_data-les_data.mean())/les_data.std()

exp_data_normalized=(exp_data-exp_data.mean())/exp_data.std()5.1.2结果可视化技术可视化是对比LES与实验数据的重要工具，它帮助我们直观地理解数据的分布和差异。常用的技术包括线图、散点图、误差条图等。5.1.2.1示例：使用Matplotlib进行结果可视化以下是一个使用Python的Matplotlib库来绘制LES模拟结果与实验数据对比图的示例：importmatplotlib.pyplotasplt

#假设我们已经处理并标准化了数据

x=les_data_normalized.index

y_les=les_data_normalized['pressure']

y_exp=exp_data_normalized['pressure']

#绘制线图

plt.figure(figsize=(10,6))

plt.plot(x,y_les,label='LESSimulation',color='blue')

plt.plot(x,y_exp,label='ExperimentalData',color='red',linestyle='--')

plt.title('LESSimulationvsExperimentalData')

plt.xlabel('Position')

plt.ylabel('NormalizedPressure')

plt.legend()

plt.grid(True)

plt.show()5.1.3误差分析与评估误差分析是评估LES模拟精度的关键步骤。常用的误差评估指标包括均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)。5.1.3.1示例：计算均方根误差假设我们已经完成了LES模拟和实验数据的对比，现在需要计算均方根误差(RMSE)来评估模拟的准确性：#计算均方根误差

defrmse(predictions,targets):

returnnp.sqrt(((predictions-targets)**2).mean())

#使用函数计算LES与实验数据的RMSE

rmse_value=rmse(les_data_normalized['pressure'],exp_data_normalized['pressure'])

print(f'RMSE:{rmse_value}')通过以上步骤，我们可以有效地进行LES与实验数据的对比分析，确保模拟结果的准确性和可靠性。数据预处理确保了数据的质量，可视化技术帮助我们直观理解数据，而误差分析则提供了定量的评估指标。6案例研究与应用6.1飞机翼型LES仿真6.1.1原理大涡模拟（LargeEddySimulation,LES）是一种用于预测湍流流动的数值方法，它通过直接求解大尺度涡旋的运动，而对小尺度涡旋采用亚格子模型进行模拟。在飞机翼型的LES仿真中，这种方法能够捕捉到翼型周围的主要涡旋结构，从而更准确地预测翼型的气动性能，如升力、阻力和涡流特性。6.1.2内容网格生成：使用结构化或非结构化网格，确保翼型表面有足够的网格密度以准确捕捉流动细节。边界条件设置：包括来流边界、翼型表面的无滑移边界和远场边界条件。选择合适的亚格子模型：如Smagorinsky模型、WALE模型等，以模拟小尺度涡旋的影响。求解器设置：选择适合的求解器，如OpenFOAM中的simpleFoam或pimpleFoam，并设置时间步长、迭代次数等参数。后处理与数据分析：使用ParaView或TECPLOT等工具可视化流动场，分析升力和阻力系数随时间的变化。6.1.3示例#OpenFOAM案例设置示例

#为飞机翼型LES仿真创建case目录

#创建case目录

mkdir-p$FOAM_RUN/airfoilLES

#复制模板文件

cp-r$FOAM_TEMPLATES/LES/airfoil/*$FOAM_RUN/airfoilLES/

#编辑控制字典

vi$FOAM_RUN/airfoilLES/system/controlDict

#在controlDict中设置时间步长和结束时间

deltaT=0.001;

endTime=10;

#编辑边界条件文件

vi$FOAM_RUN/airfoilLES/0/U

#设置来流边界条件

inlet

{

typefixedValue;

valueuniform(1000);

}

#设置翼型表面边界条件

airfoil

{

typenoSlip;

}

#运行LES仿真

cd$FOAM_RUN/airfoilLES

simpleFoam6.2汽车空气动力学分析6.2.1原理在汽车设计中，LES仿真可以用于分析车辆周围的复杂流动，包括边界层分离、涡流脱落和气动噪声等现象。通过LES，可以更精确地预测汽车的空气动力学性能，如风阻系数和升力系数，从而优化设计，提高燃油效率和驾驶稳定性。6.2.2内容汽车模型的三维网格生成：确保模型周围有足够的网格以捕捉流动细节。边界条件设置：包括来流边界、汽车表面的无滑移边界和远场边界条件。选择合适的亚格子模型：如动态Smagorinsky模型，以适应不同流动条件。求解器设置：如OpenFOAM中的icoFoam或rhoCentralFoam，并调整求解参数。后处理与数据分析：分析风阻系数、升力系数和气动噪声。6.2.3示例#OpenFOAM汽车LES仿真案例设置

#创建case目录

mkdir-p$FOAM_RUN/carLES

#复制模板文件

cp-r$FOAM_TEMPLATES/LES/car/*$FOAM_RUN/carLES/

#编辑控制字典

vi$FOAM_RUN/carLES/system/controlDict

#设置时间步长和结束时间

deltaT=0.0001;

endTime=5;

#编辑边界条件文件

vi$FOAM_RUN/carLES/0/U

#设置来流边界条件

inlet

{

typefixedValue;

valueuniform(2000);

}

#设置汽车表面边界条件

carSurface

{

typenoSlip;

}

#运行LES仿真

cd$FOAM_RUN/carLES

icoFoam6.3风力涡轮机性能评估6.3.1原理风力涡轮机的性能受到周围湍流流动的影响，LES仿真可以用于评估风力涡轮机在不同风速和湍流条件下的性能。通过模拟叶片周围的流动，可以分析叶片的升力和阻力，以及涡轮机的功率输出和效率。6.3.2内容风力涡轮机叶片的三维网格生成：确保叶片表面和周围空间有足够的网格密度。边界条件设置：包括来流边界、叶片表面的无滑移边界和远场边界条件。选择合适的亚格子模型：如Vreman模型，以适应旋转叶片的流动特性。求解器设置：如OpenFOAM中的rotatingSimpleFoam，并设置旋转速度和求解参数。后处理与数据分析：分析叶片的升力和阻力系数，以及涡轮机的功率输出。6.3.3示例#OpenFOAM风力涡轮机LES仿真案例设置

#创建case目录

mkdir-p$FOAM_RUN/windTurbineLES

#复制模板文件

cp-r$FOAM_TEMPLATES/LES/windTurbine/*$FOAM_RUN/windTurbineLES/

#编辑控制字典

vi$FOAM_RUN/windTurbineLES/system/controlDict

#设置时间步长和结束时间

deltaT=0.001;

endTime=60;

#编辑边界条件文件

vi$FOAM_RUN/windTurbineLES/0/U

#设置来流边界条件

inlet

{

typefixedValue;

valueuniform(1000);

}

#设置叶片表面边界条件

bladeSurface

{

typenoSlip;

}

#设置旋转速度

vi$FOAM_RUN/windTurbineLES/consta