2016案例分析核心考点:火灾模拟
发布时间:2016-06-02 14:33:00作者:admin  点击:
在火灾模拟中,影响模拟结果准确性的因素比较多,如所建模型和实际对象的接近程度、网格的划分方法、网格的数量、网格尺寸、湍流模型的选择

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在火灾模拟中,影响模拟结果准确性的因素比较多,如所建模型和实际对象的接近程度、网格的划分方法、网格的数量、网格尺寸、湍流模型的选择、各种计算假设等因素都会对模拟结果产生影响。

(一)概述

火灾数值模拟是火灾研究的重要内容之一,但由于火灾现象的复杂性,近几十年来才建立起描述火灾现象的实用数学模型?;鹪帜P椭饕治范ㄐ阅P秃退婊阅P?。

火灾数值模型主要有专家系统(Expert System)区域模型(Zone Model)场模型(Field Model)网络模型(Network Model)和混合模型(Hybrid Model)场模型也即CFD模型,主要是利用计算流体动力学(CFD)技术对火灾进行模拟的模型,由于CFD模型可以得到比较详细的物理量的时空分布,能精细地体现火灾现象,加之高速、大容量计算机 的发展,使得CFD模型得到了越来越广泛的应用。

目前用于火灾模拟的CFD模型主要有:FDS、PHOENICS、FLUENT等。FDS是专门针对火灾模拟而开发的CFD软件,简单易用。因此,在火灾模拟中应用为广泛。而PHOENICS和FLUENT是计算流体力学的通用软件,将其用于火灾模拟需要有较强的流体力学背景。因此,应用较少。目前,国内外对FDS的研究比较多,而对于PHOENICS和FLUENT在火灾模拟方面的应用研究则较少,对各个软件的对比研究更少。

在火灾模拟中,影响模拟结果准确性的因素比较多,如所建模型和实际对象的接近程度、网格的划分方法、网格的数量、网格尺寸、湍流模型的选择、各种计算假设等因素都会对模拟结果产生影响,怎样才能使模拟结果更加准确、可信是一个急需解决的问题。同时,各个软件都有自己的优缺点和适用范围,对某一工程设计,如性能化设计项目,选择合适的软件进行火灾模拟是一比较重要的问题。因此,为了能够更好地利用CFD模型进行火灾模拟,有必要对他们进行系统研究。

验证(veriifcation)与确认(validation)是评价数值解精度和可信度的主要手段。长期以来,CFD工作者对CFD软件的验证与确认工作一直没有给予足够的重视。因此,对于计算结果的可信度,CFD研究人员并不能给出明确的回答。这使得CFD软件的使用者对CFD也持一种矛盾的心态,既想利用CFD这种快捷经济的设计工具,又对CFD的计算结果心存疑虑。如果有条件,可以结合数值计算和模拟实体火灾的方式,进一步验证模型的可靠性。

(二)选取

从软件易用性来看,火灾专用模拟软件相对简单,在应用中不需要作复杂设置,使用者只需掌握火灾基本知识即可得到合理的结果,而通用CFD软件对使用者要求较高,使用者需要对流体力学有深入了解,才能得到合理结果,因此,一般火灾模拟选择专用软件为宜。

利用火灾模型进行数值分析前,应着重考虑该模型对所模拟问题的适用性及预测能力,一般情况下,需要事先利用相关试验(已有其他人员进行的试验或自己进行相关试验)对模型进行确认研究。

从模拟准确性来看,火灾专用模拟软件由于是专门针对火灾开发,在概念模型层面相对于通用软件更接近于真实模型,其数学模型更能反映火灾过程,因此,一般情况下,建议选择火灾专用软件,除非在专用软件无法模拟的情况下才选择通用软件。

使用火灾专用软件时,应着重考虑网格独立性、边界条件设置对模拟结果的影响,使用通用软件时,还应考虑湍流模型、燃烧模型、辐射模型的选择。

火灾模型的验证和确认应包含其对各类火灾参数的预测能力研究,如火场温度、热辐射通量、反应产物的浓度变化(着重研究CO、CO2、烟密度等)火场能见度等。

对于通用的CFD软件,如PHOENICS、FLUENT、CFX等,由于其发展比较成熟,其程序一般能够比较准确的反应其所确立的概念模型,因此,对这类模型可以着重于确认研究;对于专用火灾模拟软件,如FDS等,已经进行了较多的确认和验证工作,对于比较常见的火灾场景,如建筑室内火灾等,可以直接用来模拟分析,而对一些特殊的场景,如火灾在狭长双层玻璃幕墙内的蔓延模拟,还需进行进一步确认研究;对于自行编制的火灾模拟程序,模型的验证工作是至关重要的,应确保程序能够准确反映概念模型。

用Steckler房间火试验,对PHONEICS和FLUENT进行了确认研究,就该类实例来说,FLUENT的准确度要高于PHENICS,但就工程应用来说,在选择合理的湍流模型、辐射模型,并经过网格独立性检验后,两者的模拟结果一般可满足工程需要。

火灾发展具有确定性和随机性的特点,火灾试验的影响因素较多,在选择确认试验时,应尽量选择可重复性强的试验,并应注重采用不同火灾场景下的火灾试验对其进行确认研究,以便更好地检验模型的可信度。

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