不同CFD湍流模型在冷藏运输中的应用及比较研究

农业中的人工智能3（2019）11冷藏运输中不同CFD湍流模型的准确性比较及应用韩家伟，朱文英，纪增涛国家农业信息化工程技术研究中心，北京100097北京市农林科学院农产品质量追溯国家工程实验室，北京100097a r t i c l e i n f o文章历史记录：收到2019年8月20日2019年9月18日收到修订版2019年10月1日接受在线预订2019年10月21日保留字：冷链计算流体动力学（CFD）数值分析冷却湍流模型a b s t r a c t建立了该实验平台的三维CFD模型，对不同非定常湍流模型（标准κ-ε、RNGκ-ε、Realizableκ-ε、标准κ-ω、SST κ-ω和RSM）下的空气流动和传热进行了全面的数值模型预测值与实测值吻合较好。标准κ-ε、RNGκ-ε、Realizableκ-ε、标准κ-ω、SSTκ-ω和RSM的均方根误差（RMSE）分别为1.049 ° C、1.033 °C、1.039°C、 1.037°C、 1.014 °C和1.064 °C不同湍流模型对温度场的模拟结果没有显著差异，不同湍流模型对能量方程的求解具有相似性。高雷诺数湍流模型（如N-S湍流模型）的模拟值与实验值相差标准κ-ε、RNGκ-ε、Realizableκ-ε和RSM）均略低于近平壁处的实测值通过比较6种两方程湍流模型的计算精度，认为SSTκ-ω模型的计算精度更高该研究为理解和选择适用于鲜果冷藏运输的CFD湍流模型提供了可靠的方法© 2019作者由爱思唯尔公司制作和主持我代表科爱通信公司，公司 这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。1. 介绍冷藏运输是苹果冷链物流的重要环节，温度控制对整个苹果冷链运输系统至关重要此外，它是确保食品质量和安全以及减少易腐产品损失的关键（Moureh和Flick，2004年）。需要冷藏运输的新鲜苹果对温度变化非常敏感;温度过高会加速农产品的呼吸作用并增加食物损失;温度过低会造成冷害。两者都对产品不利，并给供应商造成严重的经济损失（Han等人， 2016年）。近年来，为了实现准确掌握温度控制、优化货物堆放、选择最佳风速和最小化苹果冷藏运输的能耗，许多研究人员（Estrada-Flores和Eddy ，2006; Moureh 等人，2009 a ，2009 b; Tassou等人，2009;Hoang等人，2012）利用计算流体动力学（CFD）研究和分析了车厢内的气流和温度分布特性，改进了传统的分析方法，简化了对象，*通讯作者。电子邮件地址：hanjw@nercita.org.cn（J.- W. Han）。计算解决方案。这种方法使我们能够克服实验中的许多限制，例如人力需求、材料资源和长测试周期（Nahor等人，2005年）。然而，在应用CFD模型预测空气流动、传热和传质过程中，有些作者根据大量文献或个人经验选择CFD湍流模型，没有对不同湍流模型在当前工况下的准确性进行评价，这可能增加模拟过程的盲目性，降低模拟结果的准确性因此，合理选择CFD湍流模型是提高CFD解精度的关键，也是苹果冷藏运输研究的一个重点本研究的目的是建立该实验平台的全面验证的三维CFD模型，以模拟不同双方程涡粘性湍流模型（例如，标准κ-ε、RNGκ-ε、Realizableκ-ε、标准κ-ω、SSTκ-ω和RSM），并预报了降温过程中温度和速度的时空变化综合不同CFD湍流模型模拟结果的准确性，确定了适合苹果冷藏运输的最佳湍流模型通过将计算出的时间平均温度幅度与RFID传感器测量的平均温度进行比较来进行模型的验证https://doi.org/10.1016/j.aiia.2019.10.0012589-7217/© 2019作者。由爱思唯尔公司制作和主持我代表科爱通信公司，公司这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表农业中的人工智能期刊主页：http://www.keaipublishing.com/en/j ournals/artificial-intelligence-in-agriculture/12J. - W. Han等人 /农业人工智能3（2019）11 - 17ɛɛɛɛɛ2. 相关作品计算流体动力学（CFD）是一种模拟工具，用于模拟流体-湍流问题，并基于求解控制湍流方程（Zhao等人， 2016年）。随着计算能力和商业CFD软件的快速发展，此类模拟的准确性和可靠性正在不断提高。该技术已广泛用于各种领域，因为它们减少了对复杂现场实验的需要（例如，食品加工、农业环境工业和海洋工程等）。 一些研究人员（Alvarez等人， 2003; Tutar等人，2009; Delele等人，2009; Ferrua和Singh，2011; Delete等人， 2013）已经使用CFD模拟来分析包装设计如何影响通风箱中包装的农产品的空气流动以及传热和传质过程。这些工作表明，这种模拟不仅是可行的，而且是可靠的。 为了更好地了解制冷卡车中的空气流动和相关的温度分布，并最大限度地减少空间温度变化，一些研究小组已经使用CFD模拟来研究此类车厢内的空气流动特性以及相关的热量和质量传递（Moureh和Flick，2004年; Tapsoba等人，2007年）的报告。这些研究表明，数值计算流体动力学模拟可以提供一个新的洞察力和理解的可能性能的食品设备在设计阶段和信心的质量或安全的食品产品（夏和孙，2002年）。然而，CFD模拟的准确性在很大程度上取决于不同应用场景下湍流模型的选择，因此湍流模型的选择是提高模拟结果准确性的关键通过比较特定应用领域的模拟和实验速度和温度分布，提供了确定最佳湍流模型的一些研究Moureh和Flick（2005）开发了一个缩比CFD模型，以评估各种湍流闭合模型的性能，包括高雷诺数和低雷诺数形式的双方程k模型以及更先进的RSM。结果表明，只有响应面法才能正确地预测附壁射流的分离以及与一次回流和二次回流有关的空气运动的一般特性。 Tapsoba等人（2007）建立了一个缩小尺度的CFD模型，以研究不同湍流模型（即，标准k-模拟结果表明，在高速度区，标准k-和响应面的速度预测结果差别不大但是，这种差异在位于后部的低速区增大，这归因于停滞区的低速度水平未发现主要支流的区域。此外，结果表明，两个模型之间的主要差异涉及射流的速度而不是局部速度值，即， 标准k-模型低估了进口区的射流偏转，而RSM模型在较强的射流偏转和粘附点处显示出相对较好的预测精度。Defraeye等人（2013）建立了球体模型，以评估几种稳态雷诺平均Navier-Stokes湍流模型和边界层建模方法的性能。结果表明，SSTκ-ω湍流模型与低雷诺数边界层模型（LRNM）相结合，对所有的湍流参数（阻力系数、努塞尔数、分离角和回流长度）都有很好的表1介绍了最近对冷藏食品运输车内速度和温度分布的优化研究3. 材料和方法3.1. 物理模型本研究是基于一个类似于冷藏车或小型冷库的实验平台其内部尺寸为4.0 m深× 2.0 m宽× 2.5 m高。 图 1显示了冷藏室的示意图。冷藏室的壁厚为15厘米，由聚氨酯泡沫制成冷藏室配备了外部尺寸为0.35 × 0.53× 0.354m3的冷却单元。3.2. 实验设计3.2.1. 设置为了确保实验准确可靠，冷藏室在冷却期间完全密封，其冷却温度保持在4 °C。冷藏室内的内部温度为约20 °C。将冷藏室空间沿X坐标轴划分为七个假想切片（S1-S7），如图所示。1.一、 每个切片具有分布的六个RFID（无线电频率识别装置）温度传感器标签（参见图1）。1），并且在冷藏柜内使用总共42个RFID标签。在-20至60 °C的温度范围内，在取样后1分钟内记录温度。a、b、c和d表示垂直线的位置。在每条垂直线上布置六个风速计，彼此之间的距离为50 cm。为了验证模拟结果的准确性，我们使用了实验表1近期（2009-2019年）专注于优化冷藏车冷却性能的研究总结参考物质湍流模型备注Mourehetal. （2009年a，2009年b）Orange RSM通过实验和数值方法研究在装有以下部件的车辆外壳内的气流模式：在等温条件下填充有球形物体的通风托盘Mourehetal. （2009年a、2009年b）空心赛璐珞球RSM旨在评估采用RSM进行CFD数值模拟的能力，以预测在透明和多孔介质区域中由附壁射流形成的湍流的主要特性Ahmed等人（2010年）--研究在标准拖车壁中加入石蜡基相变材料，以减少传热技术.Zwierzycki等人（2011）冷冻家禽Hoangg等. 04 The Dog（2012）和油桃-开发了一个简化的冷藏车传热模型，与CFD方法相比，大大减少了计算时间。LaguErre等人（2014）--介绍输入变量（环境和恒温器设定温度）和设备的影响参数（尺寸、空气流速、绝缘）对负载温度的影响。Lafaye等人（2015）-Realizableκ-研究中型卡车车身门口的过滤率中的热量和质量。De fraeye等. （2016年） 柑橘-为了显示更全面的冷链评估的附加值，如环境负载的情况所示用于部分冷杀虫处理的方案。Getahun等人（2017）AppleSST κ-ωA数值模型已开发并验证，可预测空气流速并在满载的基于多孔介质方法的冷藏集装箱（冷藏箱）。Gaedtke等. （2018）- Smagorinsky为了模拟冷藏车内的速度和温度分布，采用了格子Boltzmann方法结合Smagorinsky湍流模型Jara等人（2019）-SST κ-ω用于预测食品运输冷藏车内的温度分布。J. - W. Han等人 /农业人工智能3（2019）11 - 1713我a a.Σ-a−-a阿一拉þ− − −阿yaa−a图1.一、实验平台结构图及设备配置。1.一、冷却装置2.光栅板3.虚拟切片4.回风口5.空调出风口注：●表示温度测试点，温度和空气流速值与模拟结果进行比较3.3. 设备参数用于测量监测温度的RFID标签点它们的工作温度范围为−20至60 °C，温度为±0。5° C。我们的调查结果是，质量守恒给出∂ ∂∂tρaþ∂xðρauiÞ ¼0:ð1Þ动量守恒给出∂ðρauÞþdivðρuUÞ ¼divðμgraduÞ−∂p电阻计（TES-1341，TES电气电子公司，台北），这不是一个一个大的测量范围为0 ~ 30 m/s，精度为±0.03 m/s。空气温度-温度和相对湿度（%RH）用温度2英里。ρau02−- 是的ρu0v0- 是的ρu0w03联系我2012年和湿度数字记录仪（179-TH，Apresys Inc.，USA），其工作范围为−40至100 °C，0%至100%，精度为± 0。3°C和±3%（相对标准）。2014年10月24日中文（简体） 格拉德夫·格拉德普2英里。ρu0v0- 是的ρav02- 是的ρv0w032019年12月3.4.1. 模型假设为了简化计算，仍然正确地描述实验系统，我们做了以下假设：104xy中文（简体）500万美元格拉·德沃·普2英里。pu0w0-是的ρv0w0-空气被认为是一种不可压缩的流体，其固有常数为-- 是的ρaw0232012年公司简关系的– 空气被认为是牛顿流体和Boussinesq流体，4阿克斯Zuryz5气体介质被认为在可见光范围内是透明– 我们忽略了空气和墙壁之间的辐射– 实验仪器对气流的任何影响都是可以忽略的。能量守恒给出我是一个很好的朋友。λgradT3.4.2. 控制方程a.2英里。ρau0T0- 是的ρav0T0cp;a0T03时，ð3Þ-a−a−3.4.数学模型一414J. - W. Han等人 /农业人工智能3（2019）11 - 17自由空气湍流区的湍流采用雷诺-欧拉方程求解，平均Navier-Stokes（RANS）方程。x−-100米5秒J. - W. Han等人 /农业人工智能3（2019）11 - 1715阿勒特阿克阿克我 JKJ我ikJ阿克阿克我 J我 kxkJkxk−ρβgi ujθgjuiθxj阿斯xk其中，ρa是空气密度（kg/m3 ），t 是时间（s），U是速度矢量（m/s），u、v和w分别是x、y和z方向上的空气速度分量（m/s），p是流体压力（N/m2），μa是动态v is ccit y（Pa·s）， cp ， a 是airspeificheatca cit y [J/（kg·K）]，并且Su、Sv和S w分别表示x、y和z方向上的源项。本文只考虑自由气流区重力的影响，所以S u= S w= 0，S v=−ρag，其中g是重力加速度（m/s2），u0iu0j 是空间坐标系Reyn oldstreste rm（RST），indja reCares an坐标系。在RANS方程中，ρu0iu 0j 是一个新的未知量，它反映了湍流脉动的影响。为了封闭RANS方程，必须引入新的湍流模型方程，建立时均值与脉动值之间的关系一种常见的湍流模型是涡动粘性模型，其采用Boussinesq假设将雷诺应力与平均速度梯度联系起来（方程10）。（4））和另一个体现在雷诺应力模型（RSM）中的湍流模型的目的是求解（6））。在许多情况下，基于Boussinesq假设的模型表现得非常好，并且RSM的额外计算费用是不合理的。然而，RSM在湍流各向异性对平均湍流有主导影响的情况下明显优越。这种情况包括高度旋转的湍流和应力驱动的次级湍流（Ansys，2010年）。根据确定μt所用微分方程的个数，将涡动粘度模型分为单方程和双方程模型（如，标准κ-ε、RNGκ-ε、Realizableκ-ε、标准κ-ω和SSTκ-ω）。由于双方程模型在工程项目中应用广泛，因此本文仅对不同的双方程模型进行了比较分析– 就在那条边界。采用速度-入口边界条件来确定空调出口处的空气流速（图1）。①的人。空气流速和温度设定为实验测量值（4 m/s和4 °C）。– 出口边界。在回风口处设置外流边界条件出口边界条件施加在充分发展的湍流段上。 基于质量平衡计算出口速度，并且在出口部分处垂直于其他变量的湍流方向的梯度也被设置为零（Kuznik等人，2007年）的报告。– 墙的边界。在冷藏室内壁面采用无滑移速度边界条件在壁面处，垂直或平行于壁面的湍流速度假定为零。在壁面处设定20 °C的恒定温度，其用于初始化能量方程中的值– 多孔跳跃边界以栅板作为多孔跳跃边界，其孔隙率φ =~0.95。3.4.4. 离散化与网格灵敏度分析CFD分析的第一步是设计系统几何形状并将其离散化为三维计算网格（Denys等人， 2005年）。通过使用Hex网格对几何形状进行离散化将几何体离散化为236，623个单元的结构化网格在所有壁面处，使用边界层网格，其厚度通过要求最终y+值小于5来确定通过Richardson外推法 估 计 得 到 的 空 间 离 散 化 误 差 （ Roache ， 1994; Franke 等 人 ，2007），以及约0.20%的壁表面处的壁剪切应力。此外，最大的skee nes是并且几乎是+wereles sthn0。95和3。5，respecitively. 到sim-为了模拟动力学，我们使用了60 s的时间步长和20次迭代，ρu0u0 1/4μ。你好我好！-2。我的天ð4Þ时间步长我们使用的压力隐式分裂算子我JTxjPRAMIXi3txiij（PISO）算法来将压力耦合到速度。我们对描述湍流和对流的对流项采用二阶迎风格式，湍流，我们施加了一个收敛标准为10- 4连续，我的天啊u02v02w025nuity，momentum，and turbulence和10−6 for the energy equations.22模拟在32位Windows-7计算机上进行，3.10 GHz英特尔®酷睿™2 i5 CPU和4 GB RAM。- 是的我是你的朋友。ρuku0iu0j−hρu0u0u0好吧δu0 δu0|fflffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl D ffl { T z ;i j ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl}|fflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflDffl{Tz;ijfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflfflffl}4.1. 温度模拟精度比较我知道了u0u0−ρ。u0u0 uj 我在这里。00Σ|ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl fflfflD{Lz;ijffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl}|ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl { P z ij ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl}|ffl fflffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl fflffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl G { i z j ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl}好吧你好我好！−2μu0iu0j−F不同CFD湍流模型的冷藏室作为时间的函数 从图中可以看出。 2、不同湍流模型的模拟温度相差不大。的值RMSE（标准κ-ε的均方根误差），RNGκ-ε，可实现|fflfflfflfflfflfflfflfflfflffl{ε i z j ffl ffl ffl ffl ffl ffl ffl fflffl ffl}| fflfflfflfflfflfflfflffl fflffl{εizjfflfflfflfflfflfflfflffl fflffl}ð6Þκ-ε、标准κ-ω、SSTκ-ω和RSM分别为1.049 °C、1.033 °C、1.039 °C，分别为1.037 °C、1.014 °C、1.064 °C因此，不同的湍流模型对冷藏室或冷库内传热的模拟值影响不大，同时，式中，μt为湍流粘度（Pa·s），δij为克罗内克δ，（δij=1，当i = j时，否则δij= 0），k是湍流动能（m 2/s 2），C ij是对流项，D T，ij是湍流扩散项，D L，ij是分子粘性扩散项，P ij是剪切应力产生项，G ij是浮力产生项，Φij是压力应变相关项，εij是粘性耗散项，F ij是系统旋转产生项，δik，δkj和δij是克罗内克增量，β是流体的热膨胀系数（ K−1 ） ， θ 是 标 量 变 量 （ 例 如 ， 在 复 合 材 料 （ compositionconcentration and temperature）中，u0m是时间平均离散化速度，并以张量形式表示。3.4.3. 初始条件和边界条件在求解控制方程组时，我们使用了相应的初始条件和边界条件表明不同的CFD湍流模型在求解能量方程时具有相同的精度（即，当量（三））。这一结果归因于这样一个事实，即不同的假设或处理是涡粘性模型（即，标准κ-ε、RNGκ-ε、Real- izableκ-ε、标准κ-ω、SSTκ-ω）和RSM项，而雷诺应力项主要代表湍流脉动对动量方程（Eqs.（2a）-（2c））。然而，不同湍流模型的温度模拟值之间存在微小的偏差此外，考虑到控制模拟和实验的各种参数，我们认为这些偏差是令人满意的;例如，实验空气进入气流速度、空气温度、空气的热物理性质、数值振荡等存在变化。K4. 结果和讨论图 2比较了模拟温度和实验温度，IJ16J. - W. Han等人 /农业人工智能3（2019）11 - 17图二、冷藏室平均温度随时间的变化。4.2. 气流速度模拟精度的比较图图3示出了在垂直线a、b、c和d的位置处沿Y轴的空气速度的分布，并且比较了在不同湍流模型下作为高度的函数的冷藏室中的实验空气速度和模拟空气速度。 从图中可以看出。 3，标准κ-ε，Realizable κ-ε，RSM在垂直线a，c和d的位置产生较低的模拟空气速度（即，近壁流动或低雷诺数区域）。对于垂直线a的位置，标准κ-ω模型具有最高的模拟空气速度。同时，标准κ-ω模型对风速的模拟结果与实验结果存在较大偏差，特别是在y坐标为0.5和2处。在垂线c处，RNGκ-ε和SSTκ-ω的模拟风速最大，两者的模拟结果非常接近。而SSTκ-ω模式的模拟结果与常规模式相比，图三. Y轴方向风速沿高度的变化过程。注：字母（a）、（b）、（c）和（d）分别对应垂直线a、b、c和d的位置。J. - W. Han等人 /农业人工智能3（2019）11 - 1717图四、 预测速度相对于测量值的平均相对偏差。一个更好的协议与实验结果（见图）。4）。对于垂直线b的位置（湍流充分发展的区域），不同湍流模式的模拟风速在统计上没有显著差异然而，标准κ-ε、RNG κ-ε、Realizable κ-ε、RSM和标准κ-ω模型产生的模拟空气速度比SST κ-ω模型高，SST κ-ω模型的模拟结果与实验结果最吻合（见图10）。4）。这一结果也可归因于涡粘模型和响应面模型对湍流的不同假设或处理。对于涡动粘性模型，通过确定湍流粘性系数μt来间接求解粘性系数，并将μt视为各向异性。但该问题通过建立响应面的微分方程直接求解。总体而言，在低雷诺数或完全湍流区，SSTκ-ω模型的风速预测值与实验值比较，两者吻合程度最好。5. 结论建立了冷藏室的三维物理模型，采用CFD非定常模型比较了不同湍流模型下冷藏室内部的温度和速度分布结果表明，不同湍流模型的模拟温度无显著标准κ-ε、RNGκ-ε、Real- izableκ-ε、标准κ-ω、SSTκ-ω和响应面的均方根误差分别为1.049 °C、1.033 °C、1.039037 ° C、1.014 °C、1.064 °C。这表明预测结果与实测结果是一致的此外，对于近壁流动或低雷诺数区域，标准κ- ε、RNGκ-ε、Realizableκ-ε、RSM的模拟速度相对较低，而标准κ-ω的模拟速度相对较高在充分发展的湍流区，标准κ-ε、RNGκ-ε、Realizableκ-ε、RSM和标准κ-ω的模拟速度与实测结果相比有较大的最后，SSTκ-ω模型是冷藏车或小型鲜果冷库的最佳选择确认本 课 题 得 到 了 国 家 重 大 技 术 研 究 发 展 计 划 （ 2005 年 ） 的 资 助 。2018YFD0701000和2018YFD0701003），研究和广东省重点区域发展项目（编号：2019B020225001）、北京市农林科学院农产品质量追溯国家工程实验室（编号：2019B020225001）、北京 市 农 业 科 学 院 农 产 品 质 量 追 溯 国 家 工 程 实 验 室 （ 编 号 ：2019B020225001）、北京市农业科学院农产品质量追溯国家工程实验室（编号：2019B020225001）、北京市农业科学院农产品质量追溯国家工程实验室（编号：2019B020225001）、北京市农业科学院农产品质量追溯国家工程实验室（编号：2019B020225001）。PT 2019 -26）、北京工商大学农产品质量追溯国家工程实验室开放基金AQT-2019-YB3）。引用艾哈迈德，M.，Meade，O.，Medina，文学硕士，2010年。 应用相变材料减少冷藏卡车拖车隔热壁的热传递。能量转换。经理。51（3），383 - 39 2.阿尔瓦雷斯，G.，Bournet，P.E.，Flick，D.，2003. 堆积球湍流流动与输送的二维模拟。Int.J. 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