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2016案例分析核心考點:火災模擬
發布時間:2016-06-02 14:33:00作者:admin  點擊:
在火災模擬中,影響模擬結果準確性的因素比較多,如所建模型和實際對象的接近程度、網格的劃分方法、網格的數量、網格尺寸、湍流模型的選擇

在火災模擬中,影響模擬結果準確性的因素比較多,如所建模型和實際對象的接近程度、網格的劃分方法、網格的數量、網格尺寸、湍流模型的選擇、各種計算假設等因素都會對模擬結果產生影響。

(一)概述

火災數值模擬是火災研究的重要內容之一,但由于火災現象的復雜性,近幾十年來才建立起描述火災現象的實用數學模型。火災模型主要分為確定性模型和隨機性模型。

火災數值模型主要有專家系統(Expert System)區域模型(Zone Model)場模型(Field Model)網絡模型(Network Model)和混合模型(Hybrid Model)場模型也即CFD模型,主要是利用計算流體動力學(CFD)技術對火災進行模擬的模型,由于CFD模型可以得到比較詳細的物理量的時空分布,能精細地體現火災現象,加之高速、大容量計算機 的發展,使得CFD模型得到了越來越廣泛的應用。

目前用于火災模擬的CFD模型主要有:FDS、PHOENICS、FLUENT等。FDS是專門針對火災模擬而開發的CFD軟件,簡單易用。因此,在火災模擬中應用為廣泛。而PHOENICS和FLUENT是計算流體力學的通用軟件,將其用于火災模擬需要有較強的流體力學背景。因此,應用較少。目前,國內外對FDS的研究比較多,而對于PHOENICS和FLUENT在火災模擬方面的應用研究則較少,對各個軟件的對比研究更少。

在火災模擬中,影響模擬結果準確性的因素比較多,如所建模型和實際對象的接近程度、網格的劃分方法、網格的數量、網格尺寸、湍流模型的選擇、各種計算假設等因素都會對模擬結果產生影響,怎樣才能使模擬結果更加準確、可信是一個急需解決的問題。同時,各個軟件都有自己的優缺點和適用范圍,對某一工程設計,如性能化設計項目,選擇合適的軟件進行火災模擬是一比較重要的問題。因此,為了能夠更好地利用CFD模型進行火災模擬,有必要對他們進行系統研究。

驗證(veriifcation)與確認(validation)是評價數值解精度和可信度的主要手段。長期以來,CFD工作者對CFD軟件的驗證與確認工作一直沒有給予足夠的重視。因此,對于計算結果的可信度,CFD研究人員并不能給出明確的回答。這使得CFD軟件的使用者對CFD也持一種矛盾的心態,既想利用CFD這種快捷經濟的設計工具,又對CFD的計算結果心存疑慮。如果有條件,可以結合數值計算和模擬實體火災的方式,進一步驗證模型的可靠性。

(二)選取

從軟件易用性來看,火災專用模擬軟件相對簡單,在應用中不需要作復雜設置,使用者只需掌握火災基本知識即可得到合理的結果,而通用CFD軟件對使用者要求較高,使用者需要對流體力學有深入了解,才能得到合理結果,因此,一般火災模擬選擇專用軟件為宜。

利用火災模型進行數值分析前,應著重考慮該模型對所模擬問題的適用性及預測能力,一般情況下,需要事先利用相關試驗(已有其他人員進行的試驗或自己進行相關試驗)對模型進行確認研究。

從模擬準確性來看,火災專用模擬軟件由于是專門針對火災開發,在概念模型層面相對于通用軟件更接近于真實模型,其數學模型更能反映火災過程,因此,一般情況下,建議選擇火災專用軟件,除非在專用軟件無法模擬的情況下才選擇通用軟件。

使用火災專用軟件時,應著重考慮網格獨立性、邊界條件設置對模擬結果的影響,使用通用軟件時,還應考慮湍流模型、燃燒模型、輻射模型的選擇。

火災模型的驗證和確認應包含其對各類火災參數的預測能力研究,如火場溫度、熱輻射通量、反應產物的濃度變化(著重研究CO、CO2、煙密度等)火場能見度等。

對于通用的CFD軟件,如PHOENICS、FLUENT、CFX等,由于其發展比較成熟,其程序一般能夠比較準確的反應其所確立的概念模型,因此,對這類模型可以著重于確認研究;對于專用火災模擬軟件,如FDS等,已經進行了較多的確認和驗證工作,對于比較常見的火災場景,如建筑室內火災等,可以直接用來模擬分析,而對一些特殊的場景,如火災在狹長雙層玻璃幕墻內的蔓延模擬,還需進行進一步確認研究;對于自行編制的火災模擬程序,模型的驗證工作是至關重要的,應確保程序能夠準確反映概念模型。

用Steckler房間火試驗,對PHONEICS和FLUENT進行了確認研究,就該類實例來說,FLUENT的準確度要高于PHENICS,但就工程應用來說,在選擇合理的湍流模型、輻射模型,并經過網格獨立性檢驗后,兩者的模擬結果一般可滿足工程需要。

火災發展具有確定性和隨機性的特點,火災試驗的影響因素較多,在選擇確認試驗時,應盡量選擇可重復性強的試驗,并應注重采用不同火災場景下的火災試驗對其進行確認研究,以便更好地檢驗模型的可信度。

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