关于CFD中的湍流计算，很多人都选择闭口不谈。原因嘛，一方面湍流这玩意儿太过于复杂，谈不明白。另一方面，在很多的工业应用场景中，似乎湍流对计算结果的影响并不明显。但在一些特殊应用场合中，湍流模型及湍流参数的影响其实还是非常大的，不注意的话可能得到的计算结果与真实值之间不是误差，是妥妥的错误了。

本湍流系列翻译自下面这本 《Best Practice: RANS Turbulence Modelingin Ansys CFD》，作者F.R. Mentor，发布年份为2022年。翻译工作由Copilot完成，文字润色采用智谱清言。这本主要讲的是在ANSYS CFD中如何选择使用合适的RANS模型。同系列的白皮书还有两本，一本是关于尺度解析模拟，另一本是关于GEKO模型的。F.R. Mentor在湍流领域的江湖地位，ANSYS CFD中丰富的湍流模型，都决定了此系列的白皮书有必要瞅一瞅。

1 介绍

湍流模拟，作为计算流体动力学（CFD）流动模拟中的一大不确定性因素，其复杂性不言而喻。毕竟，湍流本身便是在经典物理学领域中极为复杂的现象之一，其千变万化的流动形态和难以预测的动力学行为，一直是科学家们探索和挑战的难题。

湍流流动以其多尺度特性而著称，这种特性在工业技术设备的尺寸与高雷诺数流动中尤为显著。在飞机和船只等大型结构中，尺寸通常以米计，甚至可达到米的量级。然而，在高雷诺数流动中，最小的湍流涡旋尺寸却只在-米的量级。因此，直接数值模拟（DNS）在处理这类流动问题时，其应用范围受到了极大的限制，仅限于处理非常小的流动区域和低雷诺数的问题。即便通过大涡模拟（LES）来缩小尺度，对于大多数工业流动模拟，尤其是在壁面边界层至关重要的场合，仍然难以在可接受的时间内完成模拟，这是工业应用中常见的挑战。

雷诺平均纳维-斯托克斯（RANS）方程的提出，为解决流体动力学中的这一难题提供了一条切实可行的路径。RANS方程不是通过解析湍流在时间和空间中的复杂变化来获得所需的工程平均流动物理量，而是通过对原始方程进行平均，直接求解时间平均（或集合平均）变量。这种方法虽然在计算上更为经济，但它不可避免地抹去了方程中与湍流特性相关的物理现象。为了弥补这一缺失，必须引入湍流模型来重新考虑这些物理信息，以确保模拟在物理上的准确性。在使用RANS湍流模型时，我们必须牢记这些模型的目的是在计算能力上跨越DNS所需的多个数量级。从这个角度来看，RANS计算中可能出现的重大建模错误并不令人意外。遗憾的是，RANS相关的不确定性往往难以可靠地量化，因为其中不仅包含定量误差，还可能因预测错误的流动拓扑而导致定性失误。尽管如此，恰当选择的RANS模型对于许多技术应用而言已经足够好，因此深入理解不同模型的优劣以追求最佳的求解精度，是至关重要的。

本文档并不旨在成为一本湍流建模的百科全书。对于渴望深入探索湍流建模领域的读者，建议参阅现有的教科书、ERCOFTAC最佳实践指南，以及ANSYS Fluent和ANSYS CFX的理论与用户手册，以获得更全面的研究和更详尽的信息。本文的宗旨是指导用户如何在ANSYS CFD的框架下，特别是在ANSYS Fluent和ANSYS CFX的应用中，挑选出最合适的RANS模型。为了便于讨论，附录A提供了一些关键的方程式，以便读者无需频繁查阅ANSYS手册即可理解相关内容。此外，还推荐读者参考另一份相关文档：ANSYS Best Practice: Generalized k-w Two-Equation Model in ANSYS ，该文献详细介绍了如何有效地运用ANSYS最新开发的GEKO湍流模型。

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(完）

本篇文章来源于微信公众号: CFD之道