用les的原因

nepie2001

牛顿流体的湍流运动能够用粘性流的N-S方程组来描述，这一观点已被广泛的认可。用DNS技术求解N-S方程组是一种理想和精确的方法。然而，即使用目前世界上运算速度最快的计算机进行计算，DNS方法也只限于求解低Reynolds数的湍流。其原因在于：
⑴ 湍流中具有各种尺度的量
湍流的谱响应具有广泛的波长和频率。湍流动力学中湍流的耗散过程具有重要的作用，它发生在Kolmogorov微尺度量级。Kolmogorov微尺度 可以用运动动力粘性系数 和单位质量的湍流动能耗散率 如果湍流的诺数 ，那么用DNS技术计算时所需节点的总数量为 它的9除以4次方。即使使用目前世界上的超级计算机也难以完成这一计算工作。因此，在目前直接模拟技术还难以在工程中实际应用。
⑵ 即使计算机的硬件条件能够达到DNS模拟的需求，要精确给出满足最小尺度量合理的边界条件和初始条件是不可能的。因为大雷诺数湍流流动本身就不稳定，边界上任何小的扰动都会造成流场内新的小尺度量的生成或者原有小尺度量的增大。
⑶ 为了减少截断误差和假扩散，DNS中常采用高阶的离散方案。像谱方法这样的高阶方案在生成边界条件或处理具有复杂几何外形的流动时就显得很困难。
然而，在大多数工程应用中，流场中小尺度量(某些情况下甚至是中等尺度的量)的细节问题是我们不感兴趣的。雷诺时均法(RANS)提出了将流动变量时均化处理，湍流脉动的影响出现在雷诺应力项 中。要使方程组封闭，必须依赖于实验结果以及对物理现象的洞察从而对该项作出假设，即建立模型。一方面，模型方程中包含经验常数，通常是模型越复杂包含的经验常数越多，常数的取值随流动而异。很多流动问题我们没有直接的测量数据可作参考，因此这些常数的确定经常带有很大程度的主管臆测。另一方面，从物理结构上说，可以把湍流看成是由各种不同尺度的涡旋叠合而成的流动。大尺度的涡主要由流动的边界条件所决定，其尺寸可以与流场的大小相比拟，呈高度各向异性，对平均流动有强烈的影响，负责大部分的质量、动量和能量的输运；小尺度的涡主要是通过大涡之间的非线性相互作用间接产生的，主要由粘性力所决定，近似各向同性，对平均流动只有轻微的影响，主要起粘性耗散作用。将大小涡混在一起，不可能找到一种湍流模型能把对不同的流动有不同结构的大涡特征统一考虑进去。所以很多人相信根本不存在普适的湍流模型；对小涡运动则有较多希望找到一种较普遍适用的模型。
Ferzinger对大涡模拟(LES)给出了一个较为精确的定义：LES is same as any simulation of a turbulent flow in which the large-scale motions are explicitly resolved while the small-scale motions are represented approximately by a model (in engineering nomenclature) or parameterization (in the geosciences).
在一定意义上，LES是介于DNS与一般模式理论之间的折衷物[。将比网格尺度大的大涡运动通过数值求解N-S方程直接计算，这与DNS技术一样计算是三维和非定常的；对比网格尺度小的小涡运动建立模型，称为亚格子模型(SGS)，通过亚格子模型建立与大涡运动的关系。小尺度涡的运动受流动边界条件和大涡运动的影响甚小，接近各相同性，有较大的共性，建立通用的模型比较容易，模型中的常数对流动的依赖性小。大涡运动在整个流动中占主导地位，大涡模拟直接计算得到的是其真实结构状态；而小涡运动在流动中不占主导地位，虽然采用了亚格子模型，但模型提供的部分对于整个流动来说只占很小的份额。因而，总体的结果对模型的不可靠性不胜敏感。
LES与DNS和传统的模式理论相比较具有明显的优越性：
⑴ 与DNS相比，LES的求解范围更大。由于受目前计算机能力的限制，DNS只能对层流及较低Re数的湍流现象进行求解；而LES可对工程实际中大量存在的高Re数湍流及湍流燃烧现象进行有效求解。
⑵ 与传统的模式理论相比，LES的求解更具普适性，结果也更精确。由于湍流流动中不同尺度的涡的特性有本质区别，一方面很难找到一种通用的湍流模型；另一方面忽略大涡与小涡在本质上的区别，必然带来误差。LES则对受边界条件和流动类型影响较大的大涡进行直接求解，而对基本各向同性的小涡采用模型，其思想更合理，更具通用性，结果也更精确。

xjj

好贴！！
正想用LES模拟计算，看看和常规湍流模型计算的差距！