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对于大无数工业愚弄swag 免费视频，涡粘模子提供了准确性和肃穆性之间的最好均衡。经常情况下不提议将雷诺应力模子（Explicit Reynolds Stress Models，RSM）用于一般用途，因为其常会导致肃穆性问题，且不会可靠地普及精度。在大无数情况下，RSM探讨的特别物理效应也不错通过曲率修正、转角修正和浮力延伸，终末使用显式雷诺应力模子（Explicit Reynolds Stress Models，EARSM）添加到涡粘模子中。
3.3.1 Spalart-Allmaras (SA)单方程模子
Spalart-Allmaras的单方程模子被宽泛用于航空工业中的外部空气能源学愚弄，况兼该模子也极端稳妥此类愚弄。相对于具有逆压力梯度和分离的流动的k-ε模子，SA提供了改进的性能。总体而言，SA模子瞻望分离的准确性低于SST和GEKO等最优两边程模子。另一方面，SA模子只需条件解一个传输方程，因此盘算量小。SA模子不提议用于一般用途，因为其莫得很好地针对解放剪切流进行校准。它确乎瞻望了混杂层的准确延伸速率，但对于平面射流和圆形射流却失败了，因为模子热烈耗散了这些射流（延伸速率过大）。此外，该模子不成瞻望解放流湍流的衰减，而这些特质对某些类型的层流湍流转捩瞻望很贫困。
Ansys Fluent中的SA模子也莫得延伸到包括：
层流-湍流转捩浮力修正Stress-Blended Eddy Simulation（SBES模子）3.3.2 两边程模子
两边程模子是工业流动模拟的主要模子系列。它们组成了可包含 RANS 建模扫数元素的构件系统的基础。
在两边程模子系列中，保举使用基于的模子。与基于的模子比拟，模子提供了更优的壁面处分次序，因此愈加活泼和准确，极端是对于非均衡流动。如图 1 中的 Vogel 和 Eaton 后向台阶流动模拟扫尾就阐发了这少许。该流动提供了台阶下流壁面剪应力悉数 和传热悉数 的履行数据。这项研究的网格近壁面隔离率为 y+ <1。
图1露出了汲取不同湍流模子模拟扫尾的比较。扫数露出的模子变体王人基于交流的尺度模子。 ML模子是低Re模子的代表，其阻止了无人不晓的模子流弊，即在再附点隔邻对和的过度瞻望。通常的模子清除了基于2层的增强壁处分(EWT)，露出出全王人不同的行径，热传递悉数的漫步极端平坦（但的匹配更好）。模子清除V2F次序会导致分离气泡尺寸的过度瞻望，热传递悉数漫步过高。V2F模子仅用于比较，并未在ANSYS CFD代码中提供。
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图1：后向路子流的壁面剪切应力悉数Cf（左）和壁面传热悉数St（右）[12]
基于 且其参数的GEKO模子（简写为GEKO-1.0）露出出对和St的最好一致性。GEKO-1.0模子是将精准调度为的模子，但子层模子以外。请防范，其他模子，如BSL/SST模子，产生的扫尾与GEKO极端视似。这个例子标明，与其他次序比拟，基于方程的湍流模子在瞻望壁面剪切应力和热传递漫步方面阐发出色。
系列湍流模子在瞻望逆压梯度流动和分离来源时具有特别的上风，这将在第4.2节中展示。终末，模子与层流-湍流转捩模子与粗犷壁面处分模子相兼容。ANSYS CFD中的扫数模子王人达成了对y+不敏锐的壁面处分，从而幸免了对于模子中壁面函数的最好选拔的研究（参见9.3）。值得防范的是，和模子之间的网格隔离率条件是交流的。在粗网格（大y+）的情况下，y+不敏锐的壁面处分将自动切换到壁面函数，因此莫得必要明确地选拔壁面函数（在某些模子中需要选拔）。
尺度k-epsilon模子仅在需要向后兼容性的情况下选拔（如与往常使用此模子进行的模拟扫尾比较）。请防范，此模子默许情况下不激活适度器，因此过度的湍流产生可能会影响模拟扫尾。请防范，贫困适度器可能会普及经管性（但原因是失实的）。提议激活Production Limiter。防范，带有
= 1.0和
= 1.0的GEKO模子是尺度
模子的精准调度。而且具有更优的壁面处分和自动激活的达成性适度器。在粗网格上使用Scalable壁面函数；在抽象网格上使用基于2层抒发式的EWT。Realizable k-e 模子 (RKE)仅在需要向后兼容性的情况下选拔。防范，此模子的可达成性适度器（Realizaility Limiter）仅部分有用，其允许在非剪切区域产生大的湍流（参见4.7）。该模子不错与Production Limiter清除使用。在粗网格上使用Scalable壁面函数，对于抽象的网格，使用基于2层抒发式的EWT。RNG k-e模子 (RNGKE)仅在需要向后兼容性的情况下选拔。尺度k-w模子不要使用尺度
模子。该模子的盘算扫尾对剪切层外的解放流
值具有热烈的依赖性。该模子主若是出于历史原因而提供的。BSL/SST模子大无数工业愚弄场景王人保举使用 SST 模子。该模子对于具有逆压梯度及分离的流动具有很高的精度。在畛域层之外，其将复原到
模子建筑。SST模子准确瞻望分离的才智基于SST适度器，该适度器可镌汰此类流动的涡流粘度。在某些情况下，较大的分离区域可能标明存在不相识行径或不相宜骨子情况（由于网格隔离率不及或复杂的三维阵势与流动的互相作用），这可能导致不睬念念的盘算扫尾或经管服从欠安。在这种情况下，不错将模子的
悉数（默许
= 0.31）增多到
= 0.31-1.0的规模内，以减少分离。请防范，
悉数不成低于其默许值
，不然将违抗模子对畛域层的基本校准。简略不错切换到BSL模子，该模子全王人禁用了SST Limiter。BSL和SST模子会自动激活Production Limiter。BSL和SST模子会自动激活y+不敏锐壁面处分（y+-insensitive wall-treatment）。不要在职何
模子中使用低雷诺数修正（low-Reynolds number correction）。低雷诺数修恰是一个历史特质，其不需要将方程积分到壁面，但可能导致伪转捩，即未经校准的层流-湍流转捩效应。GEKO模子该模子旨在最终替代扫数其他两边程模子。该模子不错且应该用于扫数工业愚弄。该模子具有活泼性，允许用户左证履行数据休养模子。该模子自动激活可达成适度器（Realizability Limiter）。该模子可激活y+ insensitive wall-treatment。不错对该模子进行休养以师法如尺度
或SST等现存模子。该模子的默许参数师法SST模子。请防范，这并不虞味着SST到GEKO的精准调度。当模子参数C_SEP = 1，C_NW = 1.0时，GEKO模子复原到
模子。GEKO模子在ANSYS Fluent中有一个跟随公式，不错行为机器学习的基础。请防范，GEKO 模子并莫得全王人公拓荒表--如果用户念念在科学杂志上发表他们的扫尾，这可能会导致一些问题。该模子有一个珍贵的最好实施指南可供参考。3.3.3. Wallin-Johansson Explicit Algebraic Reynolds Stress Models (WJ-EARSM)如果二次流很贫困，不错使用WJ-EARSM。但请防范，通过激活GEKO（以及在Fluent中扫数其他
模子）提供的更浮浅的Corner Flow Correction (CFC)，也不错达成访佛的服从。与BSL (WJ-BSL-EARSM) 清除使用或与GEKO模子清除使用服从更好。EARSM 模子对流线曲率和系统旋转的机灵度不如全王人 RSM 模子，可能需要添加特别的曲率修正项。3.3.4. 雷诺应力模子 (RSM)这些模子在复杂愚弄和非最好网格中容易出现数值问题。因此，只保举在其性能优于涡粘模子的愚弄中使用。举例，具有强曲率的流动或系统旋转。不外需要防范的是，在涡粘模子中激活曲率翻新模子也能达到访佛服从。如果使用 RSM，提议将其与
-equation （BSL 或 GEKO）相清除。GEKO-RSM 模子基于stress-omega模子。该模子清除来自 GEKO 模子的 ω 方程来求解雷诺应力方程，而不是原始的 Wilcox 模子。3.3.5. 适度器
涡粘假定将 -方程中的产生项 从速率梯度的线性项窜改为二次项()。这可能在非剪切层联系应变率 的区域（如无粘滞停滞或加快区）引起问题。因此，在使用两边程涡粘模子时必须使用适度器。在初始 WJ-EARSM 时不需要适度器，因为该模子会自动适度产生量大于耗散量。在第9.2.3节中给出了使用适度器的示例。
对于模子，需要手动激活适度器。对于尺度模子，默许情况下莫得激活适度器，使用时应激活Production适度器。对于RKE模子，内置了一个Realizability适度器，但讲授标明，由于其公式的特质，该适度器并不成有用地阐发作用。此外对于该模子，也保举使用Production适度器。请防范，在撰写敷陈/出书物时，应明确指出所激活的适度器，以便正确解说和复现扫尾。
Fluent和CFX中的扫数基于-方程的模子王人自动激活了Production适度器。此外GEKO模子具有适合的Realizability适度器。
最新成人网当激活层流-湍流转捩模子时，发咫尺某些情况下，production适度器不及以看管在翼型停滞区域中湍流的轻飘蕴蓄。这在全王人湍流风光下经常不易察觉，但可能会略微影响转捩位置。因此对于这么的流动，模子会特别激活Kato-Launder适度器，该适度器会影响流动的其他部分，极端是具有漩涡和曲率的流动。如果无法接管这种影响，不错关闭此适度器。
对于
模子，手动激活Production适度器。对于
模子，无需遴选任何行径。对于转捩模子，除非不需要Kato-Launder适度器，不然无需进行任何特别操作。
本湍流系列翻译自《Best Practice: RANS Turbulence Modelingin Ansys CFD》，作家F.R. Mentor，发布年份为2022年。
”
(完）
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