Kết quảđịnh lượng đối với lưới được kiểm soát thông qua các giá trị về số
phần tửlưới, số nốt lưới, các chỉ số chất lượng Orthogonal và Skewness, chỉ số y+ và sai sốđể so sánh với các tiêu chuẩn ban đầu đặt ra:
Bảng 3.3 Kết quả chất lượng lượng lưới
STT Số phần tử Số nốt lưới chỉ số Orthogonal nhỏ nhất chỉ số Skewness lớn nhất Y+ Lực nâng (N) Sai số (%) 1 111003 19413 0.2010 0.7990 375.93 4.81 4.50 2 437847 79422 0.2010 0.7990 248.06 4.63 0.50 3 1681436 304647 0.2007 0.7993 90.90 4.63 0.70 4 1659156 454970 0.0937 0.8994 29.03 4.71 2.36 5 1849394 496566 0.0627 0.9373 55.05 4.56 0.81 6 2120474 532150 0.0029 0.9288 0.60 4.05 12.06 7 2120474 532150 0.0029 0.9288 0.41 4.80 4.37 8 8832507 2347900 0.0084 0.9329 0.40 4.72 2.53
9 17830520 4895941 0.012182 0.91079 N/A N/A N/A Tại trường hợp cuối cùng, mặc dù chỉ số chất lượng được đảm bảo nhưng
sốlượng lưới quá lớn nên không được đưa vào mô phỏng. Để thấy rõ sựảnh hưởng của lưới đến kết quả mô phòng, các mặt cắt tại vị trí 0.7R vềtrường phân bố vận tốc áp suất được đưa vào.
40
1 4.55%
2 0.5%
3 2.63%
41
5 0.81%
6 12.06%
7 4.37%
Hình 3.19 Mặt cắt lưới và trường phân bố vận tốc và áp suất
Nhận xét và đánh giá:
Trường hợp 1: Đối với trường hợp này, lưới được xây dựng quá thô, không thể bám sát và đảm bảo hình học của mô hình, đặc biệt là phần mép vào và mép ra.
Trường hợp 2: Chất lượng lưới được nâng lên nhờ việc chia nhỏ trên bề
mặt cánh 3mm. Tuy nhiên, lưới ở mép vào vẫn nhọn không thể bám sát bề mặt cong của mô hình.
Trường hợp 3: Việc chia cắt bề mặt cánh cho phép kiểm soát lưới ở đầu mút cánh, giúp vấn đề bị nhọn ở mép vào được giải quyết. Tuy nhiên, lưới xung
quanh cánh đang còn khá thô không thể bắt được những cuộn xoáy xung quanh cánh (hình 3.6). Điều này đòi hỏi đòi hỏi một phương pháp chia lưới có kích thước nhỏ trên bề mặt cánh.
42
Trường hợp 4: Việc chia lưới bằng Inflation cho phép kiểm soát lưới ở sát bề mặt cánh giúp đưa ra lựa chọn mô hình rối phù hợp. Dựa vào bảng tính toán sơ
bộ giá trị y+, giá trị lớp lưới đầu tiên nằm trong vùng phù hợp với mô hình rối k-
ε. Tuy nhiên, việc chia lưới này làm lưới xấu ở vùng mép ra của cánh.
Trường hợp 5: Với việc dùng kết hợp giữa việc tách khối và dùng Inflation cho cánh, chất lượng lưới được nâng lên cũngnhư đảm bảo chỉ số y+ cho mô hình rối k-ε. Phương pháp chia lưới này có sai số nhỏ (0.81%) hoàn toàn phù hợp cho bài toán mô phỏng khí động đối với cánh.
Trường hợp 6: Nhằm mục đích bắt được các hiện tượng rối, xoáy sát biên dạng cánh hơn nữa lưới ở sát cánh được chia nhỏ. Tuy nhiên, việc sử dụng Inflation
0.01mm trong trường hợp này làm lệch lưới, các chỉ số chất lượng orthogonal và skewness giảm mạnh. Đây cũng là nguyên nhân dẫn đến sai số lớn trong trường hợp này.
Trường hợp 7:Lưới ở trường hợp này hoàn toàn giống lưới ởtrường hợp
6 và được sử dụng mô hình rối k-ω phù hợp với chỉ sốy+. Điều này làm cho sai số giảm đi so với trường hợp trước đó.
Trường hợp 8,9: Để khắc phục tình trạng lệch lưới ở vùng sát cánh mà vẫn
đảm bảo lưới được sử dụng đặt yêu cầu về chỉ sốy+ đòi hỏi phải chia nhỏ vùng
lưới sát cánh theo các phương còn lại. Trường hợp 8 sử dụng face sizing 0.5mm các mặt phía trước và face sizing 1mm các mặt phía sau giúp chỉ số chất lượng cải thiện rõ rệt. Tuy nhiên vẫn chưa đáp ứng được yêu cầu lưới ban đầu.Trường hợp 9 tiếp tục chia nhỏlưới hơn nữa giúp ta thu được kết quảnhư mong muốn. Tuy nhiên,
điều này đồng nghĩa với số lượng phần tửlưới tăng lên, thời gian tính toán tăng
lên một cách đáng kể. Cụ thểđối với trường hợp 9 là hơn 17 triệu phần tử.
Qua sựtính toán sơ bộ và quá trình khảo sát lưới, trường hợp 5 hoàn toàn
đảm bảo các yêu cầu tối thiểu về yêu cầu lưới, đồng thời tối ưu về thời gian tính toán cho mô hình tính toán hiện tại. Phương pháp chia lưới này sẽđược áp dụng trong suốt quá trình nghiên cứu này.