原文引用https://www.dazhuanlan.com/2019/08/25/5d62204cc700a/
本系列来看看 OpenFOAM 中的壁面函数。壁面函数的本质,是边界条件。这里主要来看看壁面函数的基本原理,OpenFOAM 中实现了的壁面函数,以及选择壁面函数的一些参考依据。
1. 壁面函数的基本原理
湍流模拟中,需要对近壁区域进行处理。一般来讲,壁面处理方法包含两类,一类是使用很细的网格,使靠近壁面的第一层网格在粘性层内($y^+ 30$),然后用经验公式来将粘性层和对数区关联起来。下图是一个典型的壁面附近的 $U^+ text{-} y^+$ 关系图。
图片来自 Wikipedia:Law of the wall 。
在粘性层,满足如下关系
$$
u^+ = y^+
$$
而在对数区,则满足
$$
U^+ = frac{1}{kappa}ln(Ey^+)
$$
其中 $U^+ = U/u_tau$, $y^+ = yu_tau/nu$, $u_tau = sqrt{tau_w/rho}$,$kappaapprox 0.41$,$E approx 9.8$,$y$ 表示与壁面的距离。1$),然后里可以直接解析到粘性层的低雷诺湍流模型;另一类,不直接解析粘性层,而是将第一层网格设置在对数区($y^+>
本篇以标准壁面函数法来讨论一下壁面函数方法的基本原理,以及壁面函数在 OpenFOAM 中的实现。下面的讨论,先局限在 $k-varepsilon$ 模型,且第一层网格在对数区的情形。
先来看一下壁面函数方法需要解决什么问题。
有限体积方法中,扩散项的离散可以表示如下:
$$
nabla cdot (nu nabla U) = sum_f left [nu_f cdot (nabla U)_f right]
$$
当 $f$ 表示的是壁面边界单元时,这时就需要知道在壁面上的速度梯度 $(nabla U)_f$。壁面上一般对速度 $U$ 采用无滑移条件,如何得到正确的壁面速度梯度,这就是一个问题。这个问题有两个解决思路,一是通过实验或者 DNS 模拟等,得到一条连续的 $U-y$ 曲线,然后从这个曲线求壁面上的导数 $dU/dy$ 来得到壁面上的速度梯度;还有一种思路是,由于最终需要得到的是正确的 $nu_f cdot (nabla U)_f$ ,即壁面上的剪应力,虽然
$$
tau_w = nu cdot frac{partial U}{partial n}left. right|_w neq nu frac{U_p-U_w}{y}
$$
其中 $U_p$ 表示第一层网格中心的速度,$U_w$ 表示壁面上的速度。
但是,可以构造一个壁面上的有效粘度 $nu_{eff}$,以使下式成立
$$
tau_w = nu cdot frac{partial U}{partial n} left. right |_w = nu_{eff} frac{U_p-U_w}{y} = (nu + nu_t ) cdot frac{U_p-U_w}{y}
$$
后一种解决方法的好处是,不需要修改动量方程,直接使用 $frac{U_p-U_w}{y}$ 来代替 $frac{partial U}{partial n} left. right |_w $,然后通过设置合适的湍流粘度 $nu_t$ 的边界条件来修正壁面应力 $tau_w$。
另一方面,在对数区,$k^+$ 是常数
$$
k^+ = frac{1}{sqrt{C_mu}} \
$$
其中 $k^+ = k/u_tau^2$。
由
$$
k^+ = frac{1}{sqrt{C_mu}} = k/u_tau^2
$$
得
$$
u_tau = C_mu^{1/4}k^{1/2}
$$
于是
$$
tau_w = rho u_tau^2 = rho u_tau cdot frac{U}{U^+} = frac{rho u_tau (U_p-U_w)}{frac{1}{kappa}ln(Ey^+)}
$$
若令
$$
nu_{eff} = frac{u_tau y}{frac{1}{kappa}ln(Ey^+)}
$$
则
$$
tau_w = rho nu_{eff}cdot frac{U_p-U_w}{y}
$$
这正是上文提到的第二种解决壁面速度问题的形式。
而
$$
nu_{eff} = frac{ u_tau y}{frac{1}{kappa}ln(Ey^+)} = frac{ y^+ nu}{frac{1}{kappa}ln(Ey^+)} = nu + nu_{tw}
$$
于是得到壁面上的湍流粘度为
$$
nu_{tw} = nu cdot left(frac{kappa y^+}{ln(Ey^+)} -1 right)
$$
$y^+$ 可以通过不同的方式来得到,具体的计算方法,见后文的 nutWallFunctions
部分。
除了得到壁面上的等效湍流粘度,还需要计算靠近壁面第一层网格的湍动能生成和湍动能耗散项。
湍动能生成项计算如下:
$$
G approx tau_wcdot frac{partial (U_p -U_w)}{partial y}
$$
由速度的壁面律
$$
U^+ = frac{U_p - U_w}{u_tau} = frac{1}{kappa}ln(Ey^+) = frac{1}{kappa} ln(Efrac{yu_tau}{nu})
$$
注意,$G$ 求的是第一层网格内的值,所以,由
$$
U_p -U_w = frac{u_tau}{kappa} ln(Efrac{yu_tau}{nu})
$$
可以求得第一层网格内的梯度
$$
frac{partial (U_p -U_w)}{partial y} left. right|_p = frac{u_tau}{kappa y_p}
$$
于是
$$
G = tau_w cdot frac{u_tau}{kappa y_p}
$$
注意,这里的 $frac{U_p-U_w}{d}$,其实是速度在壁面法向方向的梯度的近似值,这一点见上文 $nu_t$ 的边界条件部分。
再来看 $varepsilon$,$varepsilon$ 的计算基于第一层网格内的湍动生成与湍动能耗散项守恒的假设,即
$$
rho varepsilon_p = G = tau_w cdot frac{u_tau}{kappa y_p} =rhocdot frac{u_tau^3}{kappa y_p}
$$
于是得
$$
varepsilon_p = frac{u_tau^3}{kappa y_p} = frac{C_mu^{3/4}k_p^{3/2}}{kappa y_p}
$$
至于 $k$,一般认为当第一层网格位于对数区时,不需要在壁面上对 $k$ 加任何限制,用零梯度边界条件即可。
2. 在 OpenFOAM 中的实现
在 OpenFOAM 中,$k$,$varepsilon$ 和 $nu_t$ 分别有对应的边界条件可以选择,壁面函数的实现是在这些边界条件里进行的。具体地说, k***WallFunction
用于指定 $k$ 的边界条件, epsilon***WallFunction
用于计算 $varepsilon$ 和 $G$ 在第一层网格内的值, nut***WallFunction
用来计算 $nu_t$ 在壁面上的值。 还有就是一个要关心的问题是这些边界条件的调用顺序,这需要通过湍流模型的一段代码来说明,以 kEpsilon
为例:
1
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4
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35
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37
38
39
40
41
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43
44
45
46
47void kEpsilon::correct()
{
RASModel::correct();
if (!turbulence_)
{
return;
}
volScalarField G(GName(), nut_*2*magSqr(symm(fvc::grad(U_))));
epsilon_.boundaryField().updateCoeffs();
tmp<fvScalarMatrix> epsEqn
(
fvm::ddt(epsilon_)
+ fvm::div(phi_, epsilon_)
- fvm::laplacian(DepsilonEff(), epsilon_)
==
C1_*G*epsilon_/k_
- fvm::Sp(C2_*epsilon_/k_, epsilon_)
);
epsEqn().relax();
epsEqn().boundaryManipulate(epsilon_.boundaryField());
solve(epsEqn);
bound(epsilon_, epsilonMin_);
// Turbulent kinetic energy equation
tmp<fvScalarMatrix> kEqn
(
fvm::ddt(k_)
+ fvm::div(phi_, k_)
- fvm::laplacian(DkEff(), k_)
==
G
- fvm::Sp(epsilon_/k_, k_)
);
kEqn().relax();
solve(kEqn);
bound(k_, kMin_);
// Re-calculate viscosity
nut_ = Cmu_*sqr(k_)/epsilon_;
nut_.correctBoundaryConditions();
}
从上述代码,可以将湍流模型的具体计算过程归纳如下:
- 计算湍动能生成项 $G$,并修正 $G$ 在第一层网格的值。修正是通过
epsilon_.boundaryField().updateCoeffs();
来实现的,这里调用epsilon
的边界条件的updateCoeffs
函数,实现的操作是修正 $G$ 和 $varepsilon$ 在第一层网格的值。 - 利用更新的 $G$ 构建
epsEqn
,然后修改epsEqn
(epsEqn().boundaryManipulate(epsilon_.boundaryField());
),这样做的目的是保证在下一步solve(epsEqn)
的时候,epsilonWallFunction
类型的边界所属的网格的值不会变化,而是保持在epsilon_.boundaryField().updateCoeffs();
这一步里设置的值(参考 cfd-online 的这个帖子)。 - 求解
epsEqn
,得到更新的 $varepsilon$ 场。 - 利用更新的 $varepsilon$ 场构建并求解
kEqn
,得到更新的 $k$ 场。 - 计算 $nu_t$,并更新 $nu_t$ 在边界上的值(
nut_.correctBoundaryConditions()
)
至于具体的 $k$,$varepsilon$,以及 $nu_t$ 的边界条件的实现,见后文。
参考
- The Finite Volume Method in Computational Fluid Dynamics An Advanced Introduction with OpenFOAM® and Matlab®
- http://www.slideshare.net/fumiyanozaki96/openfoam-36426892