不同风向下某多层建筑表面风压数值模拟

刘海亮

(潍坊市第二建筑工程公司,山东 潍坊 261021)

0 引言

建筑房屋表面风压系数是风工程研究中的一个重要参数,它描述了风对建筑物表面施加的压力分布。这一参数对于建筑设计、结构稳定性和风险评估至关重要。因此,国内外学者们在建筑房屋表面风压系数的研究方面进行了广泛而深入的工作。国际上,建筑房屋表面风压系数的研究始终是风工程领域的热点之一。早期的工作主要集中在风洞试验和理论模型的建立上。Bluestein和Munson[1]通过大量风洞试验研究了低层建筑的表面风压系数,为后续的理论模型提供了实验数据。同时,Savory等[2]提出了一种基于观测数据的统计方法,对表面风压系数进行了系统性的分析。近年来,随着计算机技术的发展,数值模拟在建筑风工程中的应用逐渐增多。Kareem和Kline[3]采用CFD方法模拟了高层建筑的表面风压分布,对模拟结果与实测数据的吻合度进行了验证。这一研究方法极大地提高了对表面风压系数的理解,并为模拟大规模建筑风场提供了可行性。在风工程的国际标准中,表面风压系数的定义和计算方法也得到了规范。例如,美国ASCE7标准[4]和欧洲规范(EN 1991-1-4)[5]都对表面风压系数的计算提出了详细的规定,为建筑设计提供了可操作的指导。

在国内,建筑房屋表面风压系数的研究也取得了显著的进展。早在20世纪90年代,中国的风工程研究就开始关注表面风压系数的实测与分析。著名风工程学家潘存德教授[6]通过对多座高层建筑的风洞试验,研究了表面风压系数的特性,为我国高层建筑的设计提供了实用的参数。随着计算力的不断增强,国内学者开始尝试使用数值模拟方法研究表面风压系数。李伯虎[7]采用CFD方法对一座高层建筑的表面风压进行了模拟,并与风洞试验结果进行对比。研究结果表明,数值模拟在表面风压研究中能够取得令人满意的精度,为实际工程提供了新的分析手段。

目前,在风工程中,应用较多的是风洞实验和CFD数值模拟。CFD数值模拟可以模拟风在建筑表面的压力分布,进而计算出建筑表面承受的风压。风荷载的准确估计对结构的稳定性和安全性至关重要。相比风洞试验,数值模拟具有成本较低、灵活性和高效性、可实现全尺寸模拟等优势,但也存在计算模型过于理想化等不足。本文选取东京工艺大学大学风洞试验的研究对象(单体多层无开洞平屋顶建筑),通过数值模拟来分析两种研究方法的不同以及多层建筑表面风压的特点。

1 CFD数值模拟建模

东京工艺大学风洞试验[8]设计尺寸为宽2.2 m,高1.8 m。其采用日本规范中地形类别Ⅲ作为测试风场,其平均风速剖面指数为0.2,梯度风高度为450 m。参考东京工艺大学风洞试验设计,本文数值模拟中建筑尺寸为40 m(长)×16 m(宽)×16 m(高),建筑表面没有开洞,如图1所示。

风场(如图2所示)尺寸设计为220 m×180 m×900 m,因此可得流场的阻塞率为1.6%,符合小于3%的基本要求。另外房屋模型位置处于流场中距离入口1/3处,这样可以使得房屋后的湍流充分发展[9]。为了与风洞试验进行对比,风向角设计为0°,15°,30°,45°,60°,75°,90°,其中0°为与屋脊方向平行,90°风向为与屋脊方向垂直。

2 风压模拟边界条件及求解条件设置

将风场模型导入到FLUENT后,需要先进行边界条件设置：

1)入口条件：采用风速入口(velocity-inlet),需要采用自定义的UDF文件定义来流风速的平均风速剖面与湍流参数。其中,平均风速剖面参考图1定义,参考高度与参考高度处的风速分别为10 m及10 m/s,地面粗糙度指数α=0.2。另外风速的湍流特性可以通过湍流动能k和湍流耗散率ε的方式给出：

k=1.5(uI)2,ε=0.090.75k1.5/L

(1)

2)出口条件：采用完全发展边界条件(outflow),即流场任意物理量沿出口法向的梯度为零。

3)流场顶部及两侧：采用自由滑动壁面(symmetry)。

4)房屋表面及地面：采用无滑移壁面条件(wall)。

模拟过程中,湍流模型采用应用较广的雷诺应力模型(RSM)[10],雷诺应力首先针对Reynolds应力建立起补充方程,之后同一系列的湍流控制方程组可进行联立求解。按照雷诺应力的方程的不同表达形式,可以将雷诺应力模型分为RSM(Reynolds Stress Model)模型和代数应力方程模型。本文采用RSM模型进行计算。

采用非平衡壁面函数(Non-Equlibrium Wall Functions)来考虑壁面的存在对流场的影响。为保证计算的稳定性,压力速度耦合(Pressure-Velocity Coupling)方程采用SIMPLEC算法,并配合较小的松弛系数使用。离散控制方程(Spatial Discretization)的对流项采用一阶迎风格式(First Order Upwind)。当计算至所有的无量纲参数均方差均小于10-4时,且模型表面的平均风压值基本不变时,可认为计算结果收敛。

计算域网格划分采用六面体网格。这是因为该六面体模型几何形状简单,易于结构化网格的生成;其次六面体网格引入的截断误差较小具有良好的收敛性能,整体上优于四面体网格。此外,在模拟中,对模型表面及流域地面附近的网格进行了加密,这样可以更准确地反映出该部位流场参数的变化特征。风场网格划分如图3所示。以风向60°为例,网格数量为333万左右,整体质量都在0.9及以上,质量较好。

3 结果分析

3.1 风速场分析

本文选取0°,45°及90°共三种工况下10 m高度处,整个风场的风速云图进行分析(见图4)。从图4可以看出,在三种风向下,建筑物两侧都出现了“挂耳”现象,气流在此处均出现了分离,并且变化剧烈。而在建筑物的两侧及建筑后侧,都出现了风速为负的情形,特别是建筑后侧,均出现了“漩涡”,说明此处存在负压,即风压表现为吸力。而且,由于该流场中仅有一栋单体建筑,周围都没有建筑物遮挡,所以在这三种工况下,漩涡都得到了充分发展。这一现象与实际情形吻合。另外相比较0°和90°的流场,45°风向下的流场明显更为复杂,流场变化更为剧烈。

3.2 风压系数对比

建筑模型表面任一点的平均风压系数Cpi定义为：

(2)

其中,wi为第i测点的净风压;v为参考高度处的风速,这里参考高度为10 m处的风速取10 m/s,空气质量密度ρ为1.225 kg/m3。

由于工况较多,在风压系数云图对比方面,本节也同样仅选取0°,45°以及90°工况下的风洞试验及数值模拟云图进行对比,如图5所示。通过对比可以发现,风洞试验及数值模拟所获得的风压系数沿着各屋面的变化趋势基本一致,特别是在0°和90°两种工况时的屋顶位置,风压系数沿着风向的梯度变化较为均匀。此外,通过图5可以看出,在迎风面的屋檐处产生气流分离,漩涡脱落,导致三种风向角下屋顶临近迎风一侧的屋檐处,均出现了负压较大的情形,说明这些区域的风吸力较大,在实际工程中应考虑风压不利带来的影响。而且相较于风洞试验,数值模拟结果中的曲线更为光滑,特别是在0°和90°时,数值模拟得到的风压系数云图对称性更为明显。除了网格划分质量较好的原因,更重要的是因为全尺寸模拟,所以数值模拟比风洞试验在细节方面更为精细。

本节对7种风向角下,各屋面的平均风压系数进行了统计,如图6所示。通过对比可以发现,数值模拟和风洞试验中各屋面在各风向角下的变化趋势基本一致,只有建筑前侧在大部分风向角下平均值为正值,即风荷载表现为压力,建筑左侧在部分风向角(0°～45°)时,基本均处于迎风面,所以风压也为正。而其他建筑表面在大部分工况下基本处于背风面,所以平均风压系数平均值基本为负,即风荷载表现为风吸力。通过数据对比可以发现,除了极少数风向角下的极个别屋面,两者误差达到28.1%左右,其他误差均在20%以内。这是因为由于计算模型过于理想化,数值模拟会高估气流分离部位的负压。整体而言,数值模拟结果与风洞试验结果吻合较好。即数值模拟方法在模拟规则建筑房屋表面风压方面准确且可靠。

3.3 干扰效应分析

本文在目标房屋(1号房屋)在迎风向上游布置一施扰房屋(2号房屋),以分析施扰房屋在串联布置时对目标房屋的风致干扰效应。二者的尺寸一致,前后间距为32 m,其在风洞中的布置如图7所示。流域依然采用六面体结构化网格划分,在近壁面布置合理的边界层网格,以令首层边界层网格落在对数壁面规则的有效范围内,即满足y+=30～60。其他边界条件及收敛准则设置均与单体房屋模拟时一致。

同样,本文开展了0°～90°共7个风向下两栋房屋表面风压模拟。篇幅所限,此处同样仅选取了0°,45°及90°风向角下,10 m高度处整个流场的风速云图(见图8)。可以看出在0°与90°风向角下,整个流场的风速呈对称分布,这一现象符合实际情形。在0°风向时,同单体建筑表现一致(见图4),两栋房屋在房屋北面均出现了分布均匀的负压漩涡区,而且房屋迎风两侧均出现了“挂耳”漩涡区域,在两栋房屋中间,“挂耳”区域融为一体。45°风向作用下,目标房屋背风侧的负压区域面积明显大于处在上游的施扰房屋的负压区域,这是因为在45°风向角下,施扰房屋背风侧也会受到来流的作用,导致负压区域减小。此外,由于施扰房屋的遮挡,目标房屋前侧的风压变小。当二者间距变小时,这一现象会更明显。在90°风向时,两栋房屋的背风侧均出现了分布均匀的负压区域,两栋房屋间的区域负压面积要大于目标房屋背风侧的负压区域面积。这说明此时受到施扰房屋的影响,目标房屋的迎风侧和背风侧均表现为负压。同时,在施扰房屋的遮挡下,目标房屋两侧没有“挂耳”现象的产生。

(3)

干扰系数的大小直接反映了施扰房屋对目标房屋表面风荷载的干扰程度。干扰系数>1表示干扰效应得到了放大;0<干扰系数<1表示减小的干扰效应;干扰系数=1则表示受扰房屋未受到干扰影响;若干扰系数<0则说明目标房屋屋面风压的方向也发生了改变。目标房屋和受扰房屋的干扰系数随各风向的变化如图9所示。

对于目标房屋而言,所有风向角下的干扰系数数值均为正,表明即使受到施扰房屋干扰,目标房屋各表面的平均正负压的方向没有发生变化。在风向范围处于30°～90°之间时,大部分表面平均风压的干扰系数均处于0～1之间,表明此时受到上游施扰房屋的影响,目标房屋的表面风压降低。而在0°～15°时,这一现象相反,特别是风向角为15°时,目标房屋的表面风压均增大,说明在这两个风向角时,施扰房屋与目标房屋之间的气流流速增大,所带来的遮挡效应对目标房屋的表面风压起到正向增大的作用。

而对于施扰房屋而言,所有风向角下的干扰系数也均为正,处于0.5～2.6之间,大部分数值处于0.75～1.5之间。同样,30°风向对于施扰房屋是个转折点,在30°风向之前,大部分表面干扰系数均大于1。而从30°向90°变化时,相当一部分表面风压干扰系数小于1,说明表面风压相较于单体时降低。而在75°风向时,施扰房屋左侧、背风侧以及屋顶均大于1,说明此时两者房屋间距相对较小,气流流速增大后,导致这三处平均风压增大。

4 结论

1)建筑表面迎风侧风压为正,而背风面在大部分区域表现为负压,即风吸力。在建筑结构设计时,需要考虑不利风压带来的影响。

2)串列布置时,施扰房屋与目标房屋的表面风压基本均会受到影响。房屋间距越小,迎风侧的风压基本均增大。在本文假定的间距下,下游房屋相比较上游房屋受到的风致干扰效应更为明显。

3)数值模拟相较于风洞试验虽然有成本较低、可实现全尺寸模拟等优点,但也存在计算模型过于理想化等不足,因此风工程研究需要CFD数值模拟与风洞试验相结合。

4)实际情形中建筑房屋多以群体形式存在,下一步可针对规则群体房屋布置甚至不规则群体房屋的表面风压分布规律开展相关研究。