WHOLE-DOMAIN APPROACHA number of pa

WHOLE-DOMAIN APPROACH
A number of papers have been published on the direct application of CFD, augmented with experimental validation, for design and parametric studies of wind-driven natural ventilation of buildings. The approaches employed in such applications of CFD are whole-domain and domain decomposition CFD modeling. In the whole-domain CFD approach, the outdoor and indoor air
flow is modeled simultaneously and within the same computational domain, which allows calculation of air flow around and through the ventilation openings. This section provides an overview
whole-domain approach as applied to wind-induced natural ventilation.
2.1 LES models
Jiang et al. (2003) demonstrated the accuracy of LES in modeling the mechanism of wind-driven
natural ventilation using three natural ventilation cases: single-sided ventilation with an opening
in windward wall, single-sided ventilation with an opening in leeward wall, and cross ventilation.
Jiang et al. (2004) further used three turbulence models: steady k-ε modeling, unsteady k-ε modeling, and LES and studied wind-driven and buoyancy-driven natural ventilation. They analyzed turbulence energy spectra of natural ventilation using the more accurate and informative
LES simulation result and demonstrated the peak turbulence energy for wind-driven natural ventilation is at higher frequencies than that for buoyancy driven natural ventilation. This shows the
important role the fluctuating flow field plays in determining ventilation rate for wind-driven
natural ventilation compared to buoyancy-driven natural ventilation. Hu et al. (2008) also employed LES to investigate wind induced fluctuating flow rate for wind directions normal and pa-
The Fifth International Symposium on Computational Wind Engineering (CWE2010)
Chapel Hill, North Carolina, USA, May 23-27, 2010
rallel to openings. Hu et al. (2006) and Ohba and Hu (2008) showed that SST k-ω model flow
simulation of a single cross-ventilated building was satisfactory in terms of flow pattern and ventilation flow rate. They also revealed the weakness of steady RANS methods in the case of twobuildings (one placed in the upwind flow of the cross-ventilated building) involving complicated
flow field in the wake such as separation and reattachment with intermittent vortex shedding.
LES was found to capture the flow features in the wake well, whereas the recirculation length
predicted by the SST k-ω model was much longer compared to experimental data. The steady
RANS method also overestimated the turbulent kinetic energy dissipation, which affects the prediction of wind pressure on the external walls. Wright and Hargreaves (2006) also used the unsteady Detached Eddy Simulation to predict flow around and through a cubic building with
symmetric openings on two opposite sides.
2.2 RNG k-ε and Realizable k-ε models
Yang et al. (2006) showed, using full-scale experimental data under various conditions, that
RANS model prediction are reliable when wind directions were near normal to the ventilation
openings and are incapable of predicting the total ventilation rate when the fluctuating ventilation rate exceeded the mean flow. Evola and Popov (2006) showed the accuracy of RNG k-ε turbulence model compared to standard k-ε model using cross ventilation, single-sided (windward
opening), and single-sided (leeward opening) configurations. Stavrakakis et al. (2008) applied
three RANS models: standard k-ε, RNG k-ε and realizable k-ε models to study wind and buoyancy induced natural ventilation. Van Hooff and Blocken (2010) also analyzed urban wind flow
and indoor natural ventilation using Amsterdam Arena stadium in the Netherlands as a case
study and demonstrated that small geometrical modifications can increase the ventilation rate
significantly.
2.3 Standard k-ε models
Standard k-ε model is the most commonly used turbulence model for natural ventilation application. Nishizawa et al. (2004) evaluated the property of cross ventilation and found that the calculated indoor air flow inside a simple building model was strongly influenced by external conditions. Elmualim and Awbi (2002) and Li and Mak (2007) showed the performance of winddriven systems for natural ventilation applications in buildings (based on a commercial windcatcher design) depends mainly on the speed and direction of wind. Kindangen et al. (1997) analyzed the effects of wind direction, roof shape, building overhang and roof height on airflow inside buildings. Mak et al. (2007) also showed that wing walls can increase natural ventilation air
change per hour (ACH) and the mean indoor air speed. Visagavel and Srinivasan (2009) studied
the effect of different sizes of opening on cross and single-sided natural ventilation. Cheng et al.
(2007) studied natural ventilation of a high-rise building with a refuge floor for different wind
incidence angles. Horan and Finn (2008) examined the influence of varying external wind speed
and direction on the air change rate for the atri

Kết quả (Việt) 1:

CÁCH TIẾP CẬN TOÀN BỘ TÊN MIỀNMột số giấy tờ đã được công bố trên các ứng dụng trực tiếp của CFD, tăng cường với kiểm tra thử nghiệm, các nghiên cứu tham số của sức gió thông gió tự nhiên của các tòa nhà và thiết kế. Các phương pháp được sử dụng trong các ứng dụng của CFD là toàn bộ tên miền và tên miền phân hủy CFD mô hình. Trong phương pháp tiếp cận CFD của toàn bộ tên miền, không khí trong nhà và ngoài trờidòng chảy mô hình cùng một lúc và trong cùng tính toán tên miền, cho phép các tính toán của lưu lượng khí xung quanh và thông qua các lỗ thông gió. Phần này cung cấp một tổng quantoàn bộ tên miền tiếp cận như áp dụng để gây ra gió thông gió tự nhiên.2.1 mô hình LESGiang Trạch Dân et al. (2003) đã chứng minh tính chính xác của LES trong mô hình cơ chế sức gióthông gió tự nhiên bằng cách sử dụng ba thông gió tự nhiên trường hợp: một mặt thông thoáng với một mởwindward tường, một mặt thông thoáng với một mở trong tường leeward, và qua thông gió.Giang Trạch Dân et al. (2004) tiếp tục sử dụng ba nhiễu loạn mô hình: ổn định k-ε mô hình, mô hình hóa dòng k-ε, và LES và nghiên cứu sức gió và sự nổi-hướng thông gió tự nhiên. Họ phân tích quang phổ năng lượng nhiễu loạn của thông gió tự nhiên bằng cách sử dụng chính xác hơn và thông tinLES mô phỏng kết quả và chứng tỏ năng lượng bất ổn đỉnh cho sức gió thông gió tự nhiên là ở các tần số cao hơn cho nổi hướng thông gió tự nhiên. Điều này cho thấy cácquan trọng đóng vai trò trường dòng biến động trong việc xác định tỷ lệ thông gió cho sức gióthông gió tự nhiên so với thúc đẩy nổi thông gió tự nhiên. Hồ et al. LES (2008) cũng được sử dụng để điều tra gió gây ra biến động tỷ lệ lưu lượng cho các hướng gió bình thường và pa-Hội nghị chuyên đề quốc tế thứ năm ngày gió tính toán kỹ thuật (CWE2010)Chapel Hill, Bắc Carolina, Hoa Kỳ, 23-27 tháng 5 năm 2010rallel để hở. Hồ et al. (2006) và Ohba và Hu (2008) cho thấy những dòng chảy mô hình k-ω SSTCác mô phỏng của một tòa nhà duy nhất đường thông gió là đạt yêu cầu trong điều kiện tỷ lệ lưu lượng mẫu và thông thoáng dòng chảy. Họ cũng cho thấy sự yếu kém của phương pháp RANS ổn định trong trường hợp của twobuildings (một đặt ở trong dòng chảy upwind xây dựng đường thông gió) liên quan đến phức tạpdòng chảy các lĩnh vực trong sự trỗi dậy như ly thân và reattachment với đầm vortex điêu đứng.LES đã được tìm thấy để nắm bắt các tính năng của dòng chảy trong sự trỗi dậy rồi, trong khi độ dài tuần hoàntiên đoán của mô hình k-ω SST là lâu hơn nữa dữ liệu so với thử nghiệm. GiảmRANS phương pháp ước tính cao hỗn loạn động năng tản, mà ảnh hưởng đến dự đoán của gió áp lực trên các bức tường bên ngoài. Wright và Hargreaves (2006) cũng sử dụng các mô phỏng dòng xoáy tách ra để dự đoán dòng chảy xung quanh và thông qua một tòa nhà khối vớilỗ đối xứng hai bên đối diện.2.2 RNG k-ε và Realizable k-ε mô hìnhYang et al. (2006) cho thấy, bằng cách sử dụng dữ liệu thực nghiệm quy mô đầy đủ các điều kiện khác nhau, màRANS mô hình dự báo là đáng tin cậy khi các hướng gió gần bình thường đến thông gióhở và có khả năng dự đoán tỷ lệ tổng thông gió khi vượt quá tỷ lệ thông gió biến động có nghĩa là dòng chảy. Evola và Popov (2006) đã cho thấy sự chính xác của RNG k-ε nhiễu loạn mô hình so với tiêu chuẩn k-ε mô hình bằng cách sử dụng thông qua, một mặt (windwardmở đầu), và cấu hình một mặt (leeward mở). Stavrakakis et al. (2008) được áp dụngRANS ba mô hình: tiêu chuẩn k-ε, RNG k-ε và realizable k-ε mô hình để nghiên cứu gió và nổi gây ra thông gió tự nhiên. Van Hooff và Blocken (2010) cũng phân tích lưu lượng gió đô thịvà thông gió tự nhiên trong nhà bằng cách sử dụng sân vận động trường Amsterdam ở Hà Lan là một trường hợpnghiên cứu và đã chứng minh rằng sửa đổi hình nhỏ có thể làm tăng tỷ lệ thông giómột cách đáng kể.2.3 mô hình chuẩn k-εMô hình tiêu chuẩn k-ε là mô hình nhiễu loạn phổ biến nhất được sử dụng cho các ứng dụng thông gió tự nhiên. Nishizawa et al. (2004) đánh giá tài sản của cross thông gió và thấy rằng lưu lượng không khí trong nhà được tính bên trong một mô hình đơn giản xây dựng mạnh mẽ chịu ảnh hưởng của điều kiện bên ngoài. Elmualim và Awbi (2002) và Li và Mak (2007) cho thấy hiệu suất của hệ thống winddriven cho các ứng dụng thông gió tự nhiên trong các tòa nhà (dựa trên một thiết kế thương mại windcatcher) phụ thuộc chủ yếu vào tốc độ và hướng gió. Kindangen et al. (1997) phân tích ảnh hưởng của hướng gió, hình dạng mái nhà, tòa nhà nhô ra và mái nhà cao trên các dòng khí bên trong tòa nhà. Mak et al. (2007) cũng đã cho thấy rằng bức tường cánh có thể tăng thông gió tự nhiên máythay đổi / giờ (ACH) và có nghĩa là tốc độ không khí trong nhà. Visagavel Srinivasan (2009) nghiên cứutác dụng của các kích cỡ khác nhau của mở đầu ngày qua và một mặt thông gió tự nhiên. Cheng et al.(2007) thông gió tự nhiên nghiên cứu của một những tòa nhà có một tầng nơi ẩn náu cho gió khác nhautỷ lệ mắc góc. Horan và Finn (2008) ảnh hưởng của thay đổi tốc độ gió bên ngoài kiểm tra.và hướng vào trong không khí thay đổi tỷ lệ cho atri

Kết quả (Việt) 2:

TOÀN-DOMAIN tiếp cận
Một số bài báo đã được công bố trên các ứng dụng trực tiếp của CFD, tăng cường với chứng thực nghiệm, thiết kế và nghiên cứu tham số của hệ thống thông gió tự nhiên gió theo định hướng của tòa nhà. Các phương pháp được sử dụng trong các ứng dụng như của CFD là toàn bộ tên miền và miền phân hủy CFD mẫu. Trong cách tiếp cận toàn bộ miền CFD, không khí ngoài trời và trong nhà
dòng được mô hình hóa cùng một lúc và trong miền tính toán tương tự, cho phép tính toán của không khí chảy xung quanh và thông qua các lỗ thông gió. Phần này cung cấp một cái nhìn tổng quan
cách tiếp cận toàn bộ tên miền như áp dụng để gió gây ra hệ thống thông gió tự nhiên.
2.1 mô hình LES
Giang et al. (2003) đã chứng minh tính chính xác của LES trong mô hình hóa các cơ chế gió hướng
thông gió tự nhiên sử dụng ba trường hợp thông gió tự nhiên: Sự thông gió một mặt có một lỗ trống
trong tường đón gió, thông gió một mặt có một lỗ trống trong tường khuất gió, và thông gió.
Jiang et al. (2004) tiếp tục sử dụng ba mô hình bất ổn: ổn định mô hình k-ε, mô hình k-ε không ổn định, và LES và nghiên cứu gió điều khiển và thông gió tự nhiên nổi-driven. Họ đã phân tích quang phổ năng lượng bất ổn của hệ thống thông gió tự nhiên bằng cách sử dụng chính xác hơn và thông tin
kết quả mô phỏng LES và chứng minh năng lượng biến động cao điểm của thông gió tự nhiên gió hướng là ở tần số cao hơn cho sức nổi điều khiển thông gió tự nhiên. Điều này cho thấy
vai trò quan trọng trong lĩnh vực dòng chảy biến động đóng trong việc xác định tỷ lệ thông thoáng cho gió hướng
thông gió tự nhiên so với thông gió tự nhiên nổi-driven. Hu et al. (2008) cũng được sử dụng để điều tra LES gió gây ra tốc độ dòng chảy biến động cho hướng gió bình thường và nhân
Hội thảo quốc tế lần thứ năm vào tính toán kỹ thuật gió (CWE2010)
Chapel Hill, Bắc Carolina, Hoa Kỳ, 23-ngày 27 Tháng Năm, 2010
rallel để hở. Hu et al. (2006) và Ohba và Hu (2008) cho thấy SST-k ω mô hình dòng chảy
mô phỏng của một tòa thập thông thoáng đơn đã được thỏa đáng về mô hình dòng chảy và lưu lượng thông gió. Họ cũng tiết lộ sự yếu kém của phương pháp RANS ổn định trong trường hợp của twobuildings (một đặt trong dòng chảy ngược chiều gió của tòa nhà chéo thông gió) liên quan đến phức tạp
trường dòng chảy trong sự trỗi dậy như phân chia và reattachment với liên tục xoáy đổ.
LES đã được tìm thấy để chụp các tính năng dòng chảy trong sự trỗi dậy tốt, trong khi chiều dài tuần hoàn
được dự đoán bởi mô hình k-ω SST được lâu hơn nhiều so với số liệu thực nghiệm. Việc ổn định
phương pháp RANS cũng đánh giá quá cao tản năng lượng động học hỗn loạn, mà ảnh hưởng đến những dự đoán của áp lực gió trên các bức tường bên ngoài. Wright và Hargreaves (2006) cũng sử dụng không ổn định tách rời Eddy mô phỏng để dự đoán dòng chảy xung quanh và thông qua một tòa nhà khối với
lỗ đối xứng trên hai cạnh đối diện.
Mô hình k-ε 2.2 RNG k-ε và thể thực hiện được
Yang et al. (2006) cho thấy, sử dụng số liệu thực nghiệm toàn diện trong các điều kiện khác nhau, mà
RANS mô hình dự đoán đáng tin cậy khi hướng gió đã gần bình thường để thông gió
các khe hở và không có khả năng dự đoán tốc độ thông gió tổng số khi tỷ lệ thông gió dao động vượt quá lưu lượng trung bình. Evola và Popov (2006) cho thấy độ chính xác của RNG mô hình rối k-ε so với mô hình k-ε tiêu chuẩn sử dụng thông gió chéo, một mặt (đón gió
mở), và (dưới gió mở) cấu hình một mặt. Stavrakakis et al. (2008) áp dụng
ba mô hình RANS: chuẩn k-ε, RNG k-ε và các mô hình k-ε có thể thực hiện để nghiên cứu hệ thống thông gió tự nhiên và gió nổi gây ra. Văn Hooff và Blocken (2010) cũng phân tích lưu lượng gió đô thị
và thông gió tự nhiên trong nhà sử dụng Amsterdam Arena sân vận động ở Hà Lan như là một trường hợp
nghiên cứu và chứng minh rằng những sửa đổi hình học nhỏ có thể làm tăng tốc độ thông gió
đáng kể.
2.3 mô hình k-ε Chuẩn
Chuẩn k-ε mô hình là mô hình rối thường được sử dụng nhất cho các ứng dụng thông gió tự nhiên. Nishizawa et al. (2004) đã đánh giá tài sản của hệ thống thông gió chéo và thấy rằng lưu lượng không khí trong nhà tính bên trong một mô hình nhà đơn giản đã ảnh hưởng mạnh mẽ bởi các điều kiện bên ngoài. Elmualim và Awbi (2002) và Li và Mak (2007) cho thấy hiệu suất của hệ thống winddriven cho các ứng dụng thông gió tự nhiên trong các tòa nhà (dựa trên một thiết kế windcatcher thương mại) phụ thuộc chủ yếu vào tốc độ và hướng gió. Kindangen et al. (1997) đã phân tích những ảnh hưởng của hướng gió, hình dạng mái nhà, tòa nhà nhô ra và chiều cao mái trên luồng không khí bên trong tòa nhà. Mak et al. (2007) cũng cho thấy bức tường cánh có thể tăng tự nhiên thông gió
thay đổi mỗi giờ (ACH) và tốc độ không khí trong nhà trung bình. Visagavel và Srinivasan (2009) đã nghiên cứu
ảnh hưởng của các kích cỡ khác nhau của khai mạc vào thông gió tự nhiên xuyên và đơn đứng về phía. Cheng et al.
(2007) đã nghiên cứu hệ thống thông gió tự nhiên của một tòa nhà cao tầng với một tầng nơi trú ẩn cho gió khác nhau
góc độ tỷ lệ. Horan và Finn (2008) xem xét ảnh hưởng của việc thay đổi tốc độ gió bên ngoài
và hướng về tỷ lệ thay đổi không khí cho các Atri