Trình Tự Giải Bài Toán CFD Trên Ansys Fluent

Hôm nay B2bmart xin giới thiệu đến các bạn đọc về trình tự giải quyết bài toán CFD và tối ưu các linh kiện thủy lực. Quy trình này vô cùng quan trọng trong quá trình vận hành hệ thống thủy lực. Vì thế, để v\tận dụng hiệu quả thiết bị, máy móc, bạn hãy lưu lại các thông tin dưới đây.

TRÌNH TỰ GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN CFD

Bất kỳ trong mọi lĩnh vực nào, giải bài toán CFD gồm các bước như sau:

1. Đặt vấn đề.
2. Giải quyết vấn đề.
3. Đánh giá kết quả.

 ĐẶT VẤN ĐỀ

Từ nhu cầu thực tiễn cần giải quyết các vấn đề mà chúng ta đặt ra vấn đề cho bài toán của mình, từ đó đi tìm lời giải cho chúng. Ví dụ về bài toán mô phỏng CFD cho một con tàu, người thiết kế cần tính toán một số thông số liên quan đến các vấn đề mà con tàu sẽ gặp phải khi chạy như hệ số ma sát, hệ số cản, hệ số đàn hồi của vật liệu, độ bền…

Người thiết kế đặt ra câu hỏi, với dạng hình học như trong bản thiết kế thì đã tối ưu chưa? ứng suất sinh ra có vượt quá giới hạn cho phép không? có đảm bảo độ bền và an toàn không? …Từ đó, người thiết kế cần tính toán được các thông số đầu vào, và cần phải tìm những thông số đầu ra nào cho bài toán CFD của mình.

 GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ

Đây chính là phần quan trọng nhất, nhiệm vụ trung tâm của bài toán CFD. Nó gồm 3 giai đoạn là : Pre-Processing, Processing, và Post-Processing.

– Pre-Processing là giai đoạn chuẩn bị để giải quyết bài toán CFD, đó là xây dựng mô hình hình học của vật thể, rời rạc hóa vấn đề bằng các điểm rời rạc hay còn gọi là các lưới điểm. Phương pháp rời rạc phải đảm bảo được các yêu cầu về khả năng làm việc của máy tính, đảm bảo độ chính xác và hội tụ của phương pháp tính.

Sau khi đã xây dựng được lưới tính toán, chúng ta tiến hành lựa chọn các phương pháp tính. Ở mỗi lĩnh vực cụ thể, CFD có các phương trình, hệ phương trình cụ thể để giải quyết bài toán thuộc phạm vi lĩnh vực đó. Tuy nhiên các phương trình mô tả bài toán  đều có dạng tích phân, hoặc vi phân không tuyến tính rất phức tạp. Mỗi loại phương trình đòi hỏi những thông số tối thiểu, đủ để có thể giải và cho lời giải, đó là các điều kiện đầu, điều kiện biên, điều kiện khép kín…

– Processing là giai đoạn tính toán được thực hiện, vấn đề còn lại đó là can thiệp vào các đại lượng thứ sinh (xuất phát từ tổ hợp các biến cơ sở trong hệ phương trình). Ở giai đoạn này chúng ta quyết định sử dụng các giải pháp nào cho phương pháp tính để đảm bảo được một phương án tối ưu cho các yêu cầu về thời gian tính toán, khả năng tính toán và độ chính xác của lời giải.

– Post-Processing là giai đoạn trực quan và xử lý kết quả. Sau khi giai đoạn Processing hoàn tất, toàn bộ dữ liệu của bài toán được ghi lại thành dữ liệu số, nhị phân, mã hóa .. trên ổ cứng của máy tính. Chúng ta hoàn toàn có thể xử lý chúng để thu được lời giải cho bài toán của mình.

ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ

Phần này chúng ta so sánh kết quả vừa tìm được với các kết quả thực nghiệm và lời giải số học và để làm tiêu chuẩn điều chỉnh cho phương pháp giải của mình. Đối với các bài toán đơn giản mà thực nghiệm có thể đưa ra kết quả chính xác, các lời giải toán học cũng có kết quả chính xác thì kết quả của chúng ta cũng phải trùng khớp hoặc trong phạm vi sai số chấp nhận được, nếu sai số vượt quá giới hạn cho phép thì lúc này thì chúng ta phải điều chỉnh thế nào để có kết quả chính xác nhất.

Đối với bài toán phức tạp thì thực nghiệm và lời giải số rất khó khăn để đưa ra được kết quả chính xác, CFD có ưu thế hơn ở trường hợp này. Nếu một vấn đề phức tạp mà cả ba phương pháp trên đều không đưa ra được kết chính xác thì cả ba phương pháp cùng đi nghiên cứu sâu về một đặc tính cụ thể nào đó, CFD lấy lời giải của hai lĩnh vực còn lại làm tiêu chí đánh giá kết quả của mình.

PHẦN MỀM MÔ PHỎNG CFD – ANSYS FLUENT

 Giới thiệu phần mềm ANSYS FLUENT

ANSYS FLUENT là một phần mềm với những khả năng mô hình hóa một cách rộng rãi các đặc tính vật lý cho mô hình dòng chảy chất lưu, rối, trao đổi nhiệt và phản ứng được áp dụng trong công nghiệp từ dòng chảy qua cánh máy bay đến sự cháy trong 1 lò lửa, từ các cột bọt khí đến các đệm dầu, từ dòng chảy của các mạch máu cho đến việc chế tạo các vật liệu bán dẫn và từ thiết kế các căn phòng sạch cho đến các thiết bị xử lý nước thải. Các mô hình đặc biệt giúp cho phần mềm có khả năng mô hình hóa buồng cháy động cơ cylinder, khí động học sự truyền âm, máy cánh và các hệ thống đa pha nhằm phục vụ cho việc mở rộng khả năng của phần mềm.

Hình 1.  Bơm bánh răng ăn khớp ngoài được mô hình hóa bằng ANSYS FLUENT

Hình  2. Bơm piston được mô hình hóa bằng ANSYS FLUENT

Ngày nay, hàng ngàn công ty trên thế giới đã thu được lợi nhuận lớn từ việc sử dụng ANSYS FLUENT để phân tích những thiết kế của họ và việc tối ưu hóa quá trình phát triển sản phẩm. Các bộ giải kỹ thuật tiên tiến giúp đưa ra những kết quả CFD nhanh và chính xác, lưới chuyển động hay biến dạng và khả năng tăng tốc chạy song song.

Các chức năng người dùng định nghĩa cho phép bổ sung những mô hình mới hay những tương tác người dùng trên mô hình đang tồn tại. Những khả năng thiết lập bộ giải tương tác, quá trình giải và hậu xử lý của ANSYS FLUENT làm cho dễ dàng có thể tạm dừng tính toán, kiểm tra kết quả với quá trình hậu xử lý đã được phân tích, thay đổi bất cứ thiết lập nào và sau đó tiếp tục tính toán với từng ứng dụng.

Các tệp dữ liệu và các trường hợp tính có thể được đọc vào ANSYS CFD-Post với mục đích phân tích kĩ hơn bằng các công cụ xử lý kết quả tiên tiến. Ta có thể xem xét đánh giá song song các trường hợp khác nhau.

Sự sáp nhập của ANSYS FLUENT vào ANSYS Workbench sẽ cung cấp cho người sử dụng với 2 hướng kết nối tới toàn bộ hệ thống CAD, xây dựng và thay đổi về hình học một cách hữu hiệu với ANSYS DesignModeler , và những công nghệ chia lưới tiên tiến trong ANSYS Meshing. Những chức năng cơ bản này cũng cho phép dữ liệu và kết quả được chia sẻ giữa các ứng dụng bằng cách kéo và thả dễ dàng, cho tới việc sử dụng một phép giải dòng chảy lưu chất với các điều kiện biên của mô phỏng về kết cấu cơ khí.

Sự kết hợp của những lợi ích này với hàng loạt các khả năng mô hình hóa mô hình vật lý và những kết quả CFD nhanh chóng, chính xác, phần mềm ANSYS FLUENT cung cấp các kết quả dưới dạng một trong những gói phần mềm toàn diện nhất cho quá trình mô hình hóa CFD trên thế giới hiện nay.

GIỚI THIỆU MỘT SỐ MÔ HÌNH CHẢY RỐI TRONG ANSYS FLUENT

Từ những năm 1960, khi mà khả năng tính toán của máy tính được tăng lên rất nhiều, các mô hình chảy rối dựa trên phương trình năng lượng cho động năng chảy rối đã trở thành nền tảng của việc nghiên cứu mô hình chảy rối hiện đại. Ở đây chúng ta xét đến hai loại mô hình phương trình năng lượng chảy rối: Mô hình một phương trình và mô hình hai phương trình.

Cả hai mô hình này đều giữ lại độ nhớt rối (eddy viscosity) Boussinesq xấp xỉ, nhưng khác nhau trong một khía cạnh quan trọng đó là, mô hình một phương trình chưa đầy đủ khi chúng liên quan đến chiều dài chảy rối với một số hướng dòng điển hình. Ngược lại mô hình hai phương trình đưa ra một phương trình cho chiều dài chảy rối hoặc tương đương, do đó nó đầy đủ.

2.1  Mô hình chảy rối một phương trình (one equation turbulence models)

Mô hình chảy rối một phương trình giải quyết một phương trình đối lưu chảy rối (turbulent transport equation) thường là động năng chảy rối. Nguồn gốc mô hình một phương trình chảy rối là mô hình một phương trình của Prandtl.

Độ nhớt rối động học:

Mô hình một phương trình của Prandtl:

Hệ số khép kín và quan hệ bổ trợ.

Trong đó:                  l : Chiều dài chảy rối.

                 k: Động năng chảy rối. 

                ɛ: Hệ số tiêu tán.

               μ (r): Độ nhớt rối.

Mô hình Baldwin-Barth

Độ nhớt rối động học:

Số Reynolds chảy rối:

Hệ số khép kín và quan hệ bổ trợ

Mô hình Spalart-Allmaras

Độ nhớt rối động học:

Phương trình độ nhớt rối:

Hệ số khép kín và quan hệ bổ trợ:

Mô hình hai phương trình (two equations model)

Mô hình chảy rối hai phương trình là một trong những mô hình phổ biến nhất của các mô hình chảy rối. Mô hình k-epsilon và mô hình k-omega đã trở thành mô hình công nghiệp tiêu chuẩn và được sử dụng phổ biến cho hầu hết các lĩnh vực kỹ thuật. Mô hình chảy rối hai phương trình vẫn còn rất nhiều vấn đề đang được tiếp tục nghiên cứu và phát triển.

Theo định nghĩa, mô hình chảy rối hai phương trình bao gồm thêm hai phương trình đối lưu để mô tả cho tính chảy rối của dòng chảy. Thông thường một trong các biến đối lưu là động năng chảy rối (turbulent kinetic energy) k, biến đối lưu thứ hai khác nhau phụ thuộc vào kiểu của mô hình hai phương trình.

Lựa chọn phổ biến là tiêu tán rối (turbulent dissipation) ϵ hoặc tỉ số tản nhiệt đặc trưng (specific dissipation). Biến thứ hai có thể được xem là biến xác định của chảy rối ( chiều dài hoặc thời gian), trong khi biến đầu tiên k xác định năng lượng trong chảy rối.

Hai mô hình phổ biến và được sử dụng rộng rãi trong mô hình hai phương trình là:

• Mô hình k-epsilon.
• Mô hình k-omega

Ở đây chỉ trình bày về mô hình k-epsilon

Mô hình k-epsilon

Giới thiệu

Mô hình K-epsilon là một trong những mô hình chảy rối phổ biến nhất, mặc dù nó không thực hiện tốt trong trường hợp các gradient áp suất lớn. Nó là một mô hình hai phương trình, có nghĩa là nó gồm có thêm hai phương trình đối lưu để mô tả tính rối của dòng chảy. Biến đối lưu đầu tiên là động năng chảy rối k, biến đối lưu thứ hai trong trường hợp này là tiêu tán rối ϵ, nó là biến xác định quy mô rối, biến k xác định năng lượng trong chảy rối.

Mô hình K-epsilon là hữu ích cho dòng chảy tự do cắt lớp với gradient áp suất tương đối nhỏ. Tương tự, đối với các dòng wall-bounded and internal, mô hình này cho kết quả tốt chỉ trong trường hợp gradient áp suất trung bình nhỏ, độ chính xác đã được chứng minh bằng thực nghiệm. Từ đó, có thể suy ra mô hình K-epsilon là không thích hợp đối với dòng qua cửa hút gió (inlet) và máy nén.

Mô hình tiêu chuẩn K-epsilon

Phương trình đối lưu cho mô hình tiêu chuẩn K-epsilon

Động năng chảy rối k

Tiêu tán rối ϵ

Mô hình độ nhớt chảy rối

Độ nhớt chảy rối được mô hình hóa như sau:

Ảnh hưởng của lực đẩy 

Mô hình RNG k-epsilon

Mô hình RNG được phát triển bằng cách sử dụng Re – Normalisation Group (RNG) được Yakhot loại bỏ các phần tử vô hạn (renormalization) các phương trình Navier-Stokes. Trong mô hình tiêu chuẩn k-epsilon độ nhớt rối được xác định từ một chiều dài rối đơn lẻ, trong khi thực tế là tất cả các chuyển động của góp phần vào sự tiêu tán rối.

Các phương trình đối lưu

Các phương trình đối lưu cho k và ϵ 

Mô hình Realisable k-epsilon

Phương trình đối lưu

Trong những phương trình này, P(k) đại diện cho động năng chảy rối do gradient vận tốc trung bình, được tính tương tự như mô hình tiêu chuẩn k-epsilon. P(b) là động năng chảy rối do lực đẩy (buoyancy), được tính tương tự như mô hình tiêu chuẩn k-epsilon.

Mô hình hóa độ nhớt chảy rối

Trong đó:                                                     

là tỉ số quay tensor trung bình (the mean rate-of-rotation tensor) được xem trong một hệ quy chiếu quay với vận tốc góc ω(k). Hằng số A(0) và A(s).   

    

Như vậy, B2bmart.vn đã  trình bày đến các bạn trình tự giải bài toán CFD trên Ansys Fluent. Đừng quên lưu lại những kiến thức bổ ích trên để ứng dụng thật tốt vào công việc của bạn.