Türbülans, akışkan dinamiğinin karmaşık bir mekanizmasıdır ve modellemesi, CFD’de her zaman gerçek bir zorluk olmuştur. Uygulamada, günümüzde neredeyse tüm mühendislik uygulamaları türbülanslıdır ve bu nedenle türbülansın doğru bir şekilde modellenmesi önemli bir konudur. Türbülans ile ilgili daha detaylı bilgi için tıklayınız.
Güçlü basitleştirmeler ve varsayımlar dikkate alınmadıkça Navier-Stokes denklemlerinin analitik çözümü yoktur ve doğrudan çözümlenmeleri DNS (Direct Numerical Simulation) hesaplama sınırlamaları nedeniyle gerçek mühendislik durumlarında neredeyse imkansızdır. DNS(Direct Numerical Simulation) kullanımı yalnızca akademik uygulamalarla sınırlıdır.
DNS (Doğrudan Sayısal Simülasyon), Navier-Stokes denklemlerini herhangi bir modelleme veya ortalama olmadan tam olarak çözmeyi amaçlayan sayısal bir yöntemdir. Bu, akışın çok doğru bir simülasyonuna izin verir, ancak hesaplama maliyeti oldukça yüksektir. DNS yalnızca nispeten küçük, basit akış yapılandırmaları için pratiktir.
Bu nedenle, endüstri uygulamalarında optimum çözüm süresinde yüksek doğrulukta türbülans etkilerini hesaba katmak için türbülans modelleri gereklidir. Türbülans modellemesi ilk olarak, türbülans gerilimlerini ortalama akışla ilişkilendirmek için türbülanslı viskozite kavramını ortaya koymayı öneren Joseph Boussinesq ile başlamıştır.
Reynolds-Ortalamalı Navier-Stokes denklemlerini çözmek için bu hipoteze dayalı olarak birçok türbülans modeli geliştirilmiştir ve bunlar RANS türbülans modelleri olarak bilinir. En yaygın olanları Spalart-Allmaras, k-e , k – omega ve SST’dir. RANS modelleri günümüzde endüstride çoğunlukla düşük hesaplama maliyetleri ve makul doğrulukları nedeniyle yaygın olarak uygulanmaktadır. Bununla birlikte, ampirik modellerdir. Türbülansı doğru bir şekilde modellemek için dikkatli bir şekilde kalibre edilmesi gereken çok sayıda sabit değer içerir. RANS ile çalışan CFD analiz programlarında kullanıcı bu sabitlerin doğru seçildiğine güvenme dezavantajıyla karşı karşıyadırlar. Bu modellerin her biri farklı sabit kümeleri içerebilir ve ayrılma tahmini büyük ölçüde türbülansa bağlı olacağından oldukça farklı bir çözüm öngörebilir. Bu nedenle doğru modelin seçimi büyük ölçüde dikkate alınan uygulamaya bağlıdır. RANS türbülans modelleri, zaman ortalamalı denklemlere dayandığından, tüm girdap ölçeklerini ayrım yapmadan modellemekte ve türbülansın neden olduğu tüm anlık değişimleri filtrelemektedir. Çoğunlukla kararlı durum analizi ile sınırlıdırlar ve Kolmogorov tarafından açıklanan gerçek türbülanslı enerji spektrumu tamamen ve doğru bir şekilde yakalanamaz. Bu özellikle aeroakustik uygulamaları için önemli bir dezavantajdır. İlgilenilen akış hareketli parçalar veya periyodik akış özelliği ile karakterize edilirse, bunlar kararsız RANS (URANS) kullanılarak çözülebilir.
Tüm türbülans ölçeklerini modellemek yerine, akışın en fazla enerji içeren yapılarını hesaplamak için daha ayrıntılı yaklaşımlar kullanmak gerekebilir. Bu yaklaşıma Large Eddy Simulation (LES) denir. LES’de, akıştaki büyük girdaplar, sayısal bir yöntem kullanılarak doğrudan hesaplanırken, küçük ölçekli girdaplar, basitleştirilmiş bir şekilde modellenir. LES türbülanslı akış alanını RANS’tan daha yüksek doğrulukta hesaplar. Bununla birlikte LES hala bir miktar modelleme içerir ve sonuçların doğruluğu, küçük ölçekli girdapları temsil etmek için kullanılan alt ızgara ölçekli modelin kalitesine bağlıdır. LES uygulamasındaki en önemli zorluklardan biri, kullanılacak uygun ızgara boyutunu belirlemektir. Izgara, simüle edilen büyük girdapları çözmek için yeterince ince olmalı, ancak hesaplama açısından mümkün olmayacak kadar ince olmamalıdır. Bu, doğruluk ve hesaplama maliyeti arasında dikkatli olmayı gerektirir.
Özetle, LES, tek başına RANS modellemesiyle mümkün olandan daha doğru bir akış alanı tahmini sağlamak için türbülanslı bir akıştaki büyük girdapların doğrudan simülasyonunu küçük ölçekli girdapların modellenmesiyle birleştiren sayısal bir yöntemdir.
Daha detaylı bilgi için bizimle iletişime geçebilirsiniz. Fluid Dynamics Engineer Rolü ve SOLIDWOKRS Flow Simulation Rans yaklaşımı ile türbülansı hesaplarken XFLOW LES yaklaşımı ile türbülansı hesaplamaktadır.
