The DrivAer is a popular model used for aerodynamic research in the automotive field. Since 2012 the geometry has become a benchmark for wind tunnel testing and numerical simulations and during the last years has been updated by means of new components such as engine bay, suspensions, detailed underbody. This study aims to give a scientific approach for choosing the most appropriate turbulence model to simulate the flow around DrivAer. The choice of the turbulence model is dependent on various aspects such as the problem, the geometry, as well as the type of mesh. The comparisons are performed not only among RANS codes, but also with modern hybrid RANS-LES, to highlight strong and weak points of each model and method. A preliminary analysis is performed for the flow around the cylinder to identify a smaller subset of models by running a smoother test case. In some cases it has been noticed that the κ − ω SST model is more sensitive to the initial conditions and mesh settings with respect to Spalart–Allmaras model, this leads to differences in the pressure distributions as well. The most suitable subset of models is used to simulate the flow around the vehicle. During this second part of the work, interesting insights of the flow-fields are presented along with a grid convergence of the results. Differences in predicting the flow separation between DDES and IDDES model are shown, but also on the aerodynamics forces, particularly the lift contribution resulted to be a quantity more sensitive to changes of turbulence models and simulation settings. Finally, a sensitivity analysis to the Courant number is performed. This is done by changing the time step and analyzing the influence on the numerical stability and on the aerodynamics forces, leading to lower down the overall computational cost of the simulations.

Il DrivAer è un modello popolare utilizzato per la ricerca aerodinamica in ambito automo- bilistico. Dal 2012 la geometria è diventata un punto di riferimento per i test in galleria del vento e le simulazioni numeriche e negli ultimi anni è stata aggiornata con l’aggiunta di nuove componenti tra cui il vano motore, le sospensioni, il sottoscocca dettagliato. Questo studio mira a fornire un approccio scientifico per la scelta del modello di turbolenza più appropriato per simulare il flusso attorno al DrivAer. La scelta del modello di turbolenza dipende da vari aspetti tra cui il problema, la geometria e il tipo di mesh. I confronti sono stati eseguiti non solo tra codici RANS, ma che con moderni codici ibridi RANS-LES, per evidenziare punti di forza e di debolezza di ciascun modello e metodo. Inizialmente è stata eseguita un’analisi preliminare per il flusso attorno al cilindro al fine di identificare un sottoinsieme più ristretto di modelli simulando un test case più fluido. In alcuni casi è stato notato che il modello κ − ω SST risulta più sensibile alle condizioni iniziali e alle impostazioni della mesh rispetto al modello Spalart–Allmaras, questo porta anche a differenze nelle distribuzioni di pressione. Il sottoinsieme di modelli più adeguato è stato quindi utilizzato per simulare il flusso intorno al veicolo. Durante questa sec- onda parte del lavoro, vengono presentati interessanti approfondimenti sui campi di flusso accompagnati da una convergenza di griglia dei risultati. Vengono mostrate differenze nel predirre la separazione del flusso tra i modelli DDES e IDDES, ma anche differenze sulle forze aerodinamiche, in particolare il contributo della portanza è risultato essere più sensibile ai cambiamenti dei modelli di turbolenza e alle impostazioni della simulazione. Infine, è stata eseguita un’analisi di sensitività al numero Courant. Questo è stato fatto modificando il passo temporale e analizzando l’influenza sulla stabilità numerica e sulle forze aerodinamiche, portando ad abbassare il costo computazionale complessivo delle simulazioni.

Comparison of different turbulence models for the numerical simulation of the flowfield around the DrivAer

Renda, Giovanni
2021/2022

Abstract

The DrivAer is a popular model used for aerodynamic research in the automotive field. Since 2012 the geometry has become a benchmark for wind tunnel testing and numerical simulations and during the last years has been updated by means of new components such as engine bay, suspensions, detailed underbody. This study aims to give a scientific approach for choosing the most appropriate turbulence model to simulate the flow around DrivAer. The choice of the turbulence model is dependent on various aspects such as the problem, the geometry, as well as the type of mesh. The comparisons are performed not only among RANS codes, but also with modern hybrid RANS-LES, to highlight strong and weak points of each model and method. A preliminary analysis is performed for the flow around the cylinder to identify a smaller subset of models by running a smoother test case. In some cases it has been noticed that the κ − ω SST model is more sensitive to the initial conditions and mesh settings with respect to Spalart–Allmaras model, this leads to differences in the pressure distributions as well. The most suitable subset of models is used to simulate the flow around the vehicle. During this second part of the work, interesting insights of the flow-fields are presented along with a grid convergence of the results. Differences in predicting the flow separation between DDES and IDDES model are shown, but also on the aerodynamics forces, particularly the lift contribution resulted to be a quantity more sensitive to changes of turbulence models and simulation settings. Finally, a sensitivity analysis to the Courant number is performed. This is done by changing the time step and analyzing the influence on the numerical stability and on the aerodynamics forces, leading to lower down the overall computational cost of the simulations.
SEMERARO, FRANCESCO FABIO
ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
22-lug-2022
2021/2022
Il DrivAer è un modello popolare utilizzato per la ricerca aerodinamica in ambito automo- bilistico. Dal 2012 la geometria è diventata un punto di riferimento per i test in galleria del vento e le simulazioni numeriche e negli ultimi anni è stata aggiornata con l’aggiunta di nuove componenti tra cui il vano motore, le sospensioni, il sottoscocca dettagliato. Questo studio mira a fornire un approccio scientifico per la scelta del modello di turbolenza più appropriato per simulare il flusso attorno al DrivAer. La scelta del modello di turbolenza dipende da vari aspetti tra cui il problema, la geometria e il tipo di mesh. I confronti sono stati eseguiti non solo tra codici RANS, ma che con moderni codici ibridi RANS-LES, per evidenziare punti di forza e di debolezza di ciascun modello e metodo. Inizialmente è stata eseguita un’analisi preliminare per il flusso attorno al cilindro al fine di identificare un sottoinsieme più ristretto di modelli simulando un test case più fluido. In alcuni casi è stato notato che il modello κ − ω SST risulta più sensibile alle condizioni iniziali e alle impostazioni della mesh rispetto al modello Spalart–Allmaras, questo porta anche a differenze nelle distribuzioni di pressione. Il sottoinsieme di modelli più adeguato è stato quindi utilizzato per simulare il flusso intorno al veicolo. Durante questa sec- onda parte del lavoro, vengono presentati interessanti approfondimenti sui campi di flusso accompagnati da una convergenza di griglia dei risultati. Vengono mostrate differenze nel predirre la separazione del flusso tra i modelli DDES e IDDES, ma anche differenze sulle forze aerodinamiche, in particolare il contributo della portanza è risultato essere più sensibile ai cambiamenti dei modelli di turbolenza e alle impostazioni della simulazione. Infine, è stata eseguita un’analisi di sensitività al numero Courant. Questo è stato fatto modificando il passo temporale e analizzando l’influenza sulla stabilità numerica e sulle forze aerodinamiche, portando ad abbassare il costo computazionale complessivo delle simulazioni.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/10589/190390