Юрий Владимирович Шафран Ассистент кафедры информационных систем и компьютерного yury.shafranvolsu.ru, infomodvolsu.ru просп. Университетский, 100, 400062 г. Волгоград, Российская Федерация.


Чтобы посмотреть этот PDF файл с форматированием и разметкой, скачайте его и откройте на своем компьютере.

Шафран Ю.В., Хоперсков А.В.,
2016
К
ОМПЬЮ
ТЕРНОЕ МО
ДЕ
ЛИР
ОВ
АНИЕ
52
ISSN 2222-8896. Ве
стн. Во
лг
огр. г
ос. ун-т
а. С
ер. 1,
Ма
т
. Физ. 2016. №
2
(33)

www.vols.r
DOI: http://dx.doi.org/10.15688/jvols1.2016.2.6
УДК 519.6+533
ББК 22.253+22.19
МО
ДЕ
ЛИР
ОВ
АНИЕ
ИНДУСТРИАЛЬНЫХ ВЕНТИЛЯЦИОННЫХ СИСТЕМ:
ПР
ОБ
ЛЕМА СОЗ
ДАНИЯ 3D-МО
ДЕ
ЛИ Р
А
С
ЧЕТНОЙ ОБ
ЛА
СТИ
1
Юрий Владимирович Шафран
Ассистент кафедры информационных систем и компьютерного моделирования,
Волгоградский государственный университет
y[email protected].r, [email protected].r
просп. Университетский, 100, 400062 г. Волгоград, Российская Федерация
Александр Валентинович Хоперсков
Доктор физико-математических наук, профессор,
заведующий кафедрой информационных систем и компьютерного моделирования,
Волгоградский государственный университет
[email protected].r, [email protected].r
просп. Университетский, 100, 400062 г. Волгоград, Российская Федерация
Аннотация.
Численное моделирование газодинамических течений лежит в ос-
нове изучения вентиляционных течений и устройств, проблем аспирации. В связи с
этим важной задачей представляется построение численных сеток для геометрически
сложных индустриальных помещений с применением системы автоматизированного
проектирования. Рассмотрены преимущества, недостатки и проблемы построения ре-
гулярной прямоугольной расчетной сетки для крупных индустриальных помещений.
Представлен алгоритм преобразования трехмерной модели, составленной из набора
базовых фигур, в вычислительную сетку с выбором граничных условий для всех гра-
ней каждой ячейки. Приведено описание разработанного программного обеспечения,
решающего задачи построения модели и ее дискретизации.
Ключевые слова:
газодинамика, 3D-модель, расчетная сетка, дискретизация,
граничные условия, программное обеспечение, система автоматизированного проек-
тирования.
Введение
Численное газодинамическое моделирование аспирационно-вентиляционных систем позво-
ляет решать широкий круг технических задач [1; 8; 14]. В частности, улучшать конструктивные
особенности устройств и повышать эффективность их работы [2; 16], оптимизировать и автома-
тизировать режимы работы вентиляционных систем [3; 9; 12; 13]. Дополнительная трудность
моделирования обусловлена особенностями применения аспирационно-вентиляционных устройств
и систем в различных отраслях [4; 6] и проектирования различных промышленных и гражданских
объектов [5; 15; 19]. Метод прямого численного газодинамического моделирования все в боль-
шей мере применяется для определения требуемого количества приточного и вытяжного возду-
ISSN 2222-8896. Ве
стн. Во
лг
огр. г
ос. ун-т
а. С
ер. 1,
Ма
т
. Физ. 2016. №
2
(33)
53
К
ОМПЬЮ
ТЕРНОЕ МО
ДЕ
ЛИР
ОВ
АНИЕ
ха, расчета дыма, удаляемого при пожаре, аэродинамического расчета кондиционирования воз-
духа и т. п.
Численное решение системы дифференциальных уравнений в частных производных требует про-
странственной и временной дискретизации. Поэтому в вычислительной гидродинамике пространствен-
ная область определения исходной задачи – физическая область – отображается на вычислительную
область, которая, как правило, задается в виде расчетной сетки, состоящей из ячеек или элементов.
Задача моделирования индустриальных вентиляционных систем предполагает рассмотрение боль-
ших и геометрически сложных помещений с типичными размерами
L
~ 100 м, насыщенных большим
числом активных и пассивных устройств с характерным размером порядка
l
~ 1 м [19]. Независимо от
абсолютных значений шкал
L
и
l
, существенно, что для различных задач вентиляции отношение масш-
табов может быть значительным
L/l
~ 100–1 000 [17]. Поэтому, следуя [7; 9; 10; 12], удобно использо-
вать максимально простую для построения и численной реализации математической модели расчет-
ную сетку – регулярную и прямоугольную. К числу недостатков такого выбора относится наличие
погрешностей при отображении прямоугольными ячейками объектов другой формы (закругленные или
наклоненные предметы имеют ступенчатую структуру). Такое отсутствие соответствия между повер-
хностями физических тел и гранями виртуальных ячеек вносит дополнительную ошибку в расчеты.
Однако положительной стороной выбранного подхода является единый размер ячейки по всей расчет-
ной области, что позволяет использовать для хранения данных регулярные структуры с быстрым дос-
тупом – простые массивы. Кроме того, регулярность сетки упрощает распараллеливание численных
схем для графических процессоров с использованием технологии NVIDIA CUDA.
1. Математическая модель и численная схема
Разработанное в [9; 12] программное обеспечение использует полную систему уравнений
динамики сжимаемого вязкого газа с учетом силы тяжести (уравнения Навье-Стокса):
(
)
(
)
(
)
,
ρυ
ρ
0
0
0
χ
τ
υ
τ
υ
τ
υ
τ
τ
τ
0
υ
ρυ
υ
ρυ
υ
ρυ
ρυ
υ
υ
ρυ
ρυ
υ
ρυ
ρυ
υ
υ
ρυ
υ
ρυ
ρυ
ρυ
ρυ
ρυ
ρυ
ρ
2
2
2














«

+
















«



+
+
+


=














«

+
+


+














«

+
+


+














«

+
+


+














«




g
g
b
T
b
p
E
p
z
p
E
p
y
p
E
p
x
E
t
z
bz
z
by
y
bx
x
bz
by
bx
b
z
z
z
y
z
x
z
y
y
z
y
y
x
y
x
x
z
x
y
x
x
z
y
x
(1)
где
x
,
y
и
z

– координаты в декартовой системе;
b


{
x, y, z
};
r
– плотность (кг/м
3
);

x
,

y
и

z
– компоненты
скорости (м/с) воздушного потока;
E
– полная энергия единицы объема (Дж/м
3
);
p
– давление (Па);
g

модуль ускорения свободного падения (м/с
2
);
c
– коэффициент теплопроводности (Вт/м/К);
T
– температура
(К) и
t
ij
– элементы тензора вязких напряжений:
2
2
при,
3
при,
j
ik
ib
bi
ib
ijk
ib
ib



h--=



«

t=




h+


«


(2)
где
j

k
,
j

i
,
k

i
и
i, j, k
и
b

{
x, y, z
};
h
– коэффициент сдвиговой вязкости (кг/м/с). Для величины
h
принималась модель турбулентной вязкости.
Ю.В. Шафран, А.В. Хоперсков
.

Моделирование индустриальных вентиляционных систем
К
ОМПЬЮ
ТЕРНОЕ МО
ДЕ
ЛИР
ОВ
АНИЕ
54
Для интегрирования уравнений (1) использовались схема MUSCL-Hancock и метод Рунге-
Кутты [18], обеспечивающие второй порядок точности. Используемая в работе численная схема
требует использования фиктивных ячеек, поскольку для расчета величин на следующем времен-
ном слое
t
n
+1
=
t
n
+
D
t
n
необходимы две соседние ячейки с каждой стороны. Для унификации
обработки расчетных и фиктивных ячеек накладывается дополнительное ограничение, требую-
щее, чтобы ячейка любого типа вдоль каждой оси хотя бы с одной стороны соприкасалась с
ячейкой того же типа.
2. Система автоматизированного проектирования
Для указанных выше математической модели, численной схемы и регулярной простран-
ственной дискретизации задача создания 3D-модели расчетной области состоит в создании про-
граммного приложения для перехода от наглядного геометрического представления в виде трех-
мерных фигур в массив данных, описывающий граничные условия для каждой из шести граней
всех ячеек вычислительной области. Следует выделить три этапа:
1. Построение 3D-модели физической области с использованием нескольких базовых гео-
метрических фигур.
2. Задание граничных условий различных типов для соответствующих граничных поверхностей.
3. Преобразование физической области в дискретную вычислительную.
Задание трехмерной модели помещения.
При разработке программного обеспечения
для описания физической области были сделаны следующие упрощения:
1. Будем считать, что все поверхности и объекты в промышленных помещениях с требуе-
мой точностью могут быть представлены с помощью следующих базовых трехмерных струк-
тур: прямоугольного параллелепипеда, цилиндра, полусферы, конуса и пирамиды. Например, в
работе [17] при решении задачи вентиляции в офисном помещении модели человеческих тел
строились с использованием сферы, цилиндров и параллелепипеда.
2. При редактировании фигур вместо манипуляций с использованием мыши геометрические
параметры объекта задаются в числовом виде в специальных элементах пользовательского ин-
терфейса.
Программное обеспечение разработано на языке C# на платформе .NET Framework с исполь-
зованием Windows Presentation Fondation. Интерфейс задания модели представлен на рисунке 1.
Рис. 1. Интерфейс главного окна программы в режиме задания модели
ISSN 2222-8896. Ве
стн. Во
лг
огр. г
ос. ун-т
а. С
ер. 1,
Ма
т
. Физ. 2016. №
2
(33)
55
К
ОМПЬЮ
ТЕРНОЕ МО
ДЕ
ЛИР
ОВ
АНИЕ
В левой части главного окна расположено изображение построенной 3D-модели. Здесь до-
ступно только перемещение камеры, позволяющее получить вид модели из заданной точки.
В правой части расположены редактируемые поля для настройки модели:
1. Дерево объектов, конечными узлами которого служат устройства, обладающие одной из
базовых пространственных форм и хранящие описание собственных граничных условий для каж-
дой из поверхностей этой формы. Устройства собираются в группы (составные объекты), позволя-
ющие совместное перемещение и вращение. Любой объект может быть перемещен в другую группу.
2. Панель управления, расположенная справа от дерева объектов, позволяет добавлять, уда-
лять и дублировать объекты и группы, а также перемещать их вверх и вниз по дереву.
3. Вкладка настройки формы (рис. 2а) дает возможность задать координаты базовой точки
объекта и его вращения. Для несоставного объекта также доступен выбор одной из базовых
форм, задание ее параметров, а также цвета и прозрачности отображения при визуализации.
4. Вкладка граничных условий (рис. 2б) позволяет для каждой из поверхностей выбранной
для объекта фигуры (для цилиндра это, например, верхняя, нижняя и боковая поверхности) за-
дать граничные условия отдельно по трем величинам: скорости, температуре и давлению. Типы
поддерживаемых граничных условий представлены в таблице. Для создания геометрически слож-
ных объектов с использованием нескольких базовых фигур предусмотрена возможность запол-
нения их воздухом и включения в расчет.


а

б

Рис. 2. Вкладки настройки для задания:
а
– форм объектов;
б
– граничных условий
Варианты граничных условий
Тип граничных
условий

С
остояни
е

фиктивной ячейки

(
ghost
) в зависимо
сти от
е
е

фиксированных параметров (
specific
), общих параметров

расч
е
тной
области (
base
) и состояний зеркально расположенной относительно
границы (
mirror
) или ближайшей (
nearest
) расч
е
тных ячеек

с
корость

д
авление

т
емпература

Зеркальные

mirror
ghost


-
=

p
ghost

=

p
barometric
(
p
mirror
,
T
mirror
)

*

T
ghost

=
T

mirror

Свободные

nearest
ghost


=

p
ghost

=

p
barometric
(
p
nearest
, T
nearest
)

*

T
ghost

=

T

nearest

Шаблонные

0
=
ghost


p
ghost

=

p
barometric
(
p
base
,

T
base
)

*

T
ghost

=

T
base

Фиксирова
нные

specific
ghost


=

p
ghost

=

p
specific

T
ghost

=

T
specific


Примечание
. * – Давление, вычисленное по барометрической формуле.
5. Вкладка параметров расчетной области позволяет задать ее геометрические, включая
размеры ячейки вычислительной сетки, и физические характеристики (показатель адиабаты,
коэффициент сдвиговой вязкости и другие), а также временные настройки расчета (интервал
сохранения состояния и время окончания расчета).
Ю.В. Шафран, А.В. Хоперсков
.

Моделирование индустриальных вентиляционных систем
К
ОМПЬЮ
ТЕРНОЕ МО
ДЕ
ЛИР
ОВ
АНИЕ
56
Программное обеспечение предполагает возможность сохранения двух вариантов моде-
лей. Объектная модель содержит только информацию об объектах расчетной области и ее гео-
метрических, физических и временных параметрах. Вычислительная модель включает также
данные граничных условий ячеек, используемые в расчете.
Преобразование 3D-модели в вычислительную сетку.
На этапе дискретизации физичес-
кой области последняя делится на ячейки в соответствии с заданными геометрическими параметра-
ми. Для каждой из получившихся ячеек требуются граничные условия для всех шести граней.
Вна
ча
ле со
ст
ав
ляет
ся общий список об
ъек
т
ов в порядк
е, обра
тно
м дерев
у об
ъек
т
ов. В
ре-
зультате при пространственном наложении приоритет имеет тот, который расположен в дереве
ниже. Затем для каждого объекта в списке выполняется проверка ячеек.
Определяются и поме-
чаются ячейки, которые, с одной стороны, не были связаны с каким-либо объектом раньше, с
другой стороны, расположены внутри текущего объекта. Принадлежность ячейки объекту опре-
деляется по ее центральной точке. С помощью инвертированной матрицы трансформации объек-
та (задающей смещение от начала координат и вращение) данная точка приводится в систему
координат формы объекта (одной из базовых фигур), где определение принадлежности становит-
ся тривиальным.
После прохождения по всему списку объектов для всех ячеек известно, являются ли они
расчетными или фиктивными и (в последнем случае) по каким объектам должны быть опреде-
лены их граничные условия.
Далее для помеченных каким-либо объектом ячеек проверяется, что каждая из них по каж-
дой оси хотя бы с одной стороны соприкасается с фиктивной ячейкой. Если где-либо условие не
выполняется, пометка должна быть удалена (ячейка таким образом становится расчетной).
Для определения поверхности объекта, граничные условия которой будут использованы для
конкретной грани ячейки, снова используется инвертированная матрица трансформации, которая
здесь применяется и к координатам центра ячейки и к вектору нормали грани. Для каждой повер-
хности объекта определяется угол между ее нормалью и перпендикуляром к исследуемой грани
ячейки. Этот угол должен быть меньше прямого. Из поверхностей, удовлетворяющих этому
условию, выбирается ближайшая. Пример приведен на рисунке 3.

Рис. 3. Определение соответствия грани ячейки и поверхности объекта
ISSN 2222-8896. Ве
стн. Во
лг
огр. г
ос. ун-т
а. С
ер. 1,
Ма
т
. Физ. 2016. №
2
(33)
57
К
ОМПЬЮ
ТЕРНОЕ МО
ДЕ
ЛИР
ОВ
АНИЕ
Чтобы избежать несогласованности граничных условий соседних ячеек, используется сле-
дующий прием. Если со стороны исследуемой грани располагается фиктивная ячейка, то гранич-
ные условия для этой грани заимствуются у этой ячейки. Пример приведен на рисунке 4.

Рис. 4. Согласование граничных условий фиктивных ячеек
На последнем этапе дискретизации происходит проверка выполнения ограничения, указы-
вающего, что ячейка любого типа (расчетная или фиктивная) должна по каждой оси хотя бы с
одной стороны соприкасаться с ячейкой того же типа.
Созданная описанным образом расчетная область может быть использована в расчете на
программном обеспечении, описанном в [9; 12].
3. Пример моделирования аспирационно-вентиляционного течения
В качестве примера рассмотрим моделирование цеха размером 320

90

42 (м), визуали-
зация которого представлена на рисунках 5 и 6, с размером ячейки 0,5

0,5

0,5 м.
Рис. 5. Общий вид 3D-модели цеха (вид снаружи)
Рис. 6. Моделируемый цех (вид изнутри)
Ю.В. Шафран, А.В. Хоперсков
.

Моделирование индустриальных вентиляционных систем
К
ОМПЬЮ
ТЕРНОЕ МО
ДЕ
ЛИР
ОВ
АНИЕ
58
.
Внутри помещения цеха расположены следующие элементы:
1.
Ворота (прямоугольные проемы в торце и ближней стороне здания на рисунках 5 и 6) и
фонарь в крыше (проем по всей длине крыши на рисунках 5 и 6) обеспечивают пассивную вентиля-
цию (свободная граница по скорости и шаблонные граничные условия по давлению и температуре).
2.
Печь (крупная цилиндрическая конструкция на рисунках 5 и 6) и ковши (тонкие цилиндры
на рисунках 5 и 6) служат источниками горячего воздуха (фиксированные границы по скорости и
температуре).
3.
Активная вентиляция (высокие прямоугольные конструкции со светлым верхом на рисунках 5 и
6) представлена аэраторами и вытяжными зонтами. Для аэраторов на активной поверхности задаются
фиксированные температура и скорость подачи воздуха, для зонта только скорость засасывания.
Построенная расчетная сетка для данного цеха была протестирована с использованием
численной модели аэродинамики [9; 12]. Дополнительным функционалом разработанного про-
граммного обеспечения является модуль визуализации распределений физических параметров
(плотности, давления, температуры и скорости) для заданных плоских срезов расчетной области.
На рисунках 7–9 приведены распределения температуры и скорости над печью и над ковшами в
момент времени
t
= 60 с после начала численного эксперимента.
а

б

Рис. 7. Распределение температуры:
а
– над печью;
б
– над ковшами
Рис. 8. Поле скоростей над печью
ISSN 2222-8896. Ве
стн. Во
лг
огр. г
ос. ун-т
а. С
ер. 1,
Ма
т
. Физ. 2016. №
2
(33)
59
К
ОМПЬЮ
ТЕРНОЕ МО
ДЕ
ЛИР
ОВ
АНИЕ
Рис. 9. Поле скоростей над ковшами
Заключение
Разработано программное обеспечение, позволяющее:
1. Задать физическую область в виде 3D-модели с помощью нескольких базовых фигур и
вариантов граничных условий.
2. Преобразовать физическую область в численную сетку, необходимую для моделирова-
ния газодинамических и тепловых процессов внутри заданного помещения.
3. Отобразить двумерные распределения величин в вычислительной области.
В отличие от пакета программ [10; 11], в котором расчетная область описывалась в конфи-
гурационных файлах, в данном подходе построение расчетной сетки автоматизировано.
ПРИМЕЧАНИЕ
1
Работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (грант

14-08-97044 р_пов
о
лжье_а, Ю. В. Шафран; грант № 16-07-01037, А. В. Х
оперск
ов).
СПИСОК ЛИТЕР
А
ТУРЫ
1.
Аверкова, О. А. Аэродинамика противопылевой вентиляции. Методы математического моделиро-
вания, вычислительный и натурный эксперимент, практические рекомендации / О. А. Аверкова, И. Н. Лога
-
чев, К. И. Логачев. – LAP Lambert Academic Pblishing, 2012. – 432 с.
2.
Аверкова, О. А. Отрывные течения в спектрах вытяжных каналов / О. А. Аверкова, И. Н. Логачев,
К.
И. Л
ога
чев. – Инстит
ут к
о
мпью
терных иссле
дов
аний, 2012. – 288 с.
3.
Автоматизация систем вентиляции и кондиционирования воздуха / Е. С. Бондарь, А. С. Гордиенко,
В.
А. Мих
айлов, Г
. В. Нимич. – Киев : Т
ОВ «Видавничий б
у
динок “Ав
анпо
ст-Прим”», 2005. – 560 с.
4.
Бошняков, Е. Н. Аспирационно-технологические установки цветной металлургии / Е. Н. Бошняков. –
М. : Металлургия, 1987. – 160 с.
5.
Волков, О. Д. Проектирование вентиляции промышленного здания / О. Д. Волков. – Харьков : Выща
школа, 1989. – 240 с.
Ю.В. Шафран, А.В. Хоперсков
.

Моделирование индустриальных вентиляционных систем
К
ОМПЬЮ
ТЕРНОЕ МО
ДЕ
ЛИР
ОВ
АНИЕ
60
6.
Имитационное моделирование воздушных потоков при разгрузке вагонов в приемную воронку корпуса
кр
упног
о дроб
ления / О. А. Ав
ерк
ов
а, К. В. Пло
тник
ов, Е. И. Т
о
лм
а
чев
а, Д. А. Емельянов, А.
К.
Л
ога
чев // Ве
стник
Белг
оро
дск
ог
о г
о
с
у
дарств
енног
о те
хно
логиче
ск
ог
о унив
ерситет
а им. В. Г
. Шух
ов
а. – 2015. – №
5. – С. 134–139.
7.
Кузьмин, Н. М. Численный код для расчета аспирационных течений в промышленных цехах / Н. М. Кузьмин,
М. А. Бутенко // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 1, Математика. Физика.
– 2015. –

5
(30) . – С. 52–60. – DOI: http://dx.doi.org/10.15688/jvols1.2015.5.4.
8.
Логачев, И. Н. Аэродинамические основы аспирации : монография / И. Н. Логачев, К. И. Логачев. –
СПб. : Химиздат, 2005. – 659 с.
9.
Программное обеспечение для оптимизации системы вентиляции крупных промышленных цехов
/ Ю. В. Шафран, М. А. Бутенко, Н. М. Кузьмин, А. В. Хоперсков // Современные информационные техноло-
гии и ИТ-образ
ов
ание : cб. избр. т
р. IX М
еждунар. на
уч.-прак
т
. к
онф. / по
д ре
д. проф. В. А. С
ух
о
млина. – М.
:
ИНТУИТ.РУ, 2014. – C. 509–517.
10.
Программный комплекс для расчета структуры сложных нестационарных вентиляционных течений :
свид-во о гос. регистрации программы для ЭВМ № 2013662163 ; зарегистр. 02.04.2014 / М. А. Бутенко, А
.
В.
Х
опер-
сков, С. А. Хоперсков.
11.
Формирование нестационарных режимов при моделировании аспирационных течений: неустойчи-
вость Кельвина – Гельмгольца / А. В. Хоперсков, В. Н. Азаров, С. А. Хоперсков, Е. А. Коротков, А. Г.
Жумали-
ев
// Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 1, Математика. Физика. – 2011. – № 1
(14).

С.
151–155.
12.
Хоперсков, А. В. Численное моделирование вентиляционных течений в промышленных помещени-
ях / А. В. Хоперсков, Ю. В. Шафран, М. А. Бутенко // Южно-Сибирский научный вестник. – 2014. – Вып.
2 (6). –
С. 98–102.
13.
Jin, L. A Research of a Bidirectional Ventilation Device to Improve Indoor Environment / Lei Jin, Zh
eha
Li, Yanqan Li // Procedia Engineering. – 2015. – Vol. 121. – P. 1913–1918. – DOI: 10.1016/j.proe
ng.2015.09.175.
14.
Logachev, I. N. Indstrial air qality and ventilation: controlling dst emissions / I. N. Logachev
and
K.
I.
Logachev
. – Boca Raton : CRC Press, 2014. – 417 p.
15.
Ma, Y. Nmerical Simlation of PM2.5 Distribtion in Indoor Air / Yting Ma, Yiqiang Jiang, Lan Li
// Procedia Engineering. – 2015. – Vol. 121. – P. 1939–1947. – DOI: 10.1016/j.proeng.2015.09.183.
16.
Modeling separated flows sing stationary discrete vortices / O. A. Averkova, I. V. Krykov, K. V. P
lotnikov,
E. I. Tolmacheva, I. V. Khodakov // Modern Applied Science. – 2015. – Vol. 9, № 3. – P. 291–298. – D
OI: 10.5539/
mas.v9n3p291.
17.
Teodosia, C. Nmerical Prediction of Thermal Comfort and Condensation Risk in a Ventilated Office,
Eqipped with a Cooling Ceiling / Catalin Teodosi, Viorel Ilie, Ralca Teodosi // Energy Procedia.
– 2016. – Vol. 85. –
P.
550–558. – DOI: 10.1016/j.egypro.2015.12.243.
18.
Toro
,
E. F. Riemann Solvers and Nmerical Methods for Flid Dynamics
/
E. F.

Toro.

A Practical Introdction. –
1999.


624
p.
19.
Simlation of Wind Speed in the Ventilation Tnnel for Srge Tanks in Transient Processes / Jiandong
Yang, Hang Wang, Wencheng Go, Weijia Yang and Wei Zeng // Energies. – 2016. – Vol. 9, iss. 2. – P.
95–110.

DOI: 10.3390/en9020095.
REFERENCES
1.
Averkova O.A., Logachev I.N., Logachev K.I.
Aerodinamika protivopylevoy ventilyatsii. Metody
matematicheskogo modelirovaniya, vychislitel’nyy i natrnyy eksperiment, prakticheskie rekomendatsii
[Aerodynamics of Dst Ventilation. Methods of Mathematical Modeling, Compting and Natral Experimen
t,
Practical Gidelines]. LAP Lambert Academic Pblishing, 2012. 432 p.
2.
Averkova O.A., Logachev I.N., Logachev K.I.
Otryvnye techeniya v spektrakh vytyazhnykh kanalov
[Separated Flows in the Spectra of Exhast Dcts]. IKI Pbl., 2012. 288 p.
3.
Bondar E.S., Gordienko A.S., Mikhaylov V.A., Nimich G.V.
Avtomatizatsiya sistem ventilyatsii i
konditsionirovaniya vozdkha
[Atomation of Ventilation Systems and Air Conditioning]. Kiev, TOV “Vidavnichij
bdinok Avanpost-Prim”, 2005. 560 p.
4.
Boshnyakov E.N.
Aspiratsionno-tekhnologicheskie stanovki tsvetnoy metallrgii
[Aspiration-
Technological Plants of Nonferros Metallrgy]. Moscow, Metallrgiya Pbl., 1987. 160 p.
5.
Volkov O.D.
Proektirovanie ventilyatsii promyshlennogo zdaniya
[Design of Ventilation of an Indstrial
Bilding]. Harkov, Vyshcha shkola Pbl., 1989. 240 p.
ISSN 2222-8896. Ве
стн. Во
лг
огр. г
ос. ун-т
а. С
ер. 1,
Ма
т
. Физ. 2016. №
2
(33)
61
К
ОМПЬЮ
ТЕРНОЕ МО
ДЕ
ЛИР
ОВ
АНИЕ
6.
Averkova O.A., Plotnikov K.V., Tolmacheva E.I., Emelyanov D.A., Logachev A.K. Imitatsionnoe
modelirovanie vozdshnykh potokov pri razgrzke vagonov v priemny voronk korpsa krpnogo droblen
iya
[Simlation of Air Flow Dring Carriages Unloading to Receiving Fnnel of Crshing Body].
Vestnik Belgorodskogo
gosdarstvennogo tekhnologicheskogo niversiteta im. V. G. Shkhova
, 2015, no. 5, pp. 134-139.
7.
Kzmin N.M., Btenko M.A. Chislennyy kod dlya rascheta aspiratsionnykh techeniy v promyshlennykh
tsekhakh [Nmerical Code for Comptation of Aspiration Flows in Indstrial Bildings].
Vestnik Volgogradskogo
gosdarstvennogo niversiteta. Seriya 1, Matematika. Fizika
[Science Jornal of Volgograd State University.
Mathematics. Physics], 2015, no. 5 (30), pp. 52-60. DOI: http://dx.doi.org/10.15688/jvols1.2015.5.4
.
8.
Logachev I.N., Logachev K.I.
Aerodinamicheskie osnovy aspiratsii
[Aerodynamic Basics of Aspiration].
Saint Petersbrg, Khimizdat Pbl., 2005. 659 p.
9.
Shafran Y.V., Btenko M.A., Kzmin N.M., Khoperskov A.V. Programmnoe obespechenie dlya
optimizatsii sistemy ventilyatsii krpnykh promyshlennykh tsekhov [Software for Optimizing Ventilati
on Systems
of Large Indstrial Workshops]. Skhomlin V.A., ed.
Sovremennye informatsionnye tekhnologii i IT-obrazovanie:
sbornik izbrannykh trdov IX Mezhdnarodnoy nachno-prakticheskoy konferentsii
[Proceedings of 9th
International Conference “Modern Information Technologies and IT-Edcation”]. Moscow, INTUIT.RU Pbl
.,
2014, pp. 509-517.
10.
Btenko M.A., Khoperskov A.V., Khoperskov S.A.
Programmnyy kompleks dlya rascheta strktry
slozhnykh nestatsionarnykh ventilyatsionnykh techeniy: Svidetelstvo o gosdarstvennoy registratsii p
rogrammy
dlya EVM № 2013662163
[Software Package for Calclation of the Strctre of Complex Unsteady Air Flows.
Certificate of State Registration of Compter Program no. 2013662163]. Registered on April 2, 2014.
11.
Khoperskov A.V., Azarov V.N., Khoperskov S.A., Korotkov E.A., Zhmaliev A.G. Formirovanie
nestatsionarnykh rezhimov pri modelirovanii aspiratsionnykh techeniy: nestoychivost Kelvina Gelmgo
ltsa
[Forming the Nonstationary Regimes Dring Simlation of Aspiration Flows: Kelvin-Helmholtz Instabili
ty].
Vestnik
Volgogradskogo gosdarstvennogo niversiteta. Seriya 1, Matematika. Fizika
[Science Jornal of Volgograd
State University. Mathematics. Physics], 2011, no. 1 (14), pp. 151-155.
12.
Khoperskov A.V., Shafran Y.V., Btenko M.A. Chislennoe modelirovanie ventilyatsionnykh techeniy v
promyshlennykh pomeshcheniyakh [Nmerical Simlation of Ventilation Flows in Indstrial Rooms].
Yzhno-
Sibirskiy nachnyy vestnik
, 2014, iss. 2 (6), pp. 98-102.
13.
Jin Lei, Li Zheha, Li Yanqan. A Research of a Bidirectional Ventilation Device to Improve Indoo
r
Environment.
Procedia Engineering
, 2015, vol. 121, pp. 1913-1918. DOI: 10.1016/j.proeng.2015.09.175.
14.
Logachev I.N., Logachev K.I.
Indstrial Air Qality and Ventilation: Controlling Dst Emissions
. Boca
Raton, CRC Press, 2014. 417 p.
15.
Ma Yting, Jiang Yiqiang, Li Lan. Nmerical Simlation of PM2.5 Distribtion in Indoor Air.
Procedia Engineering
,
2015, vol. 121, pp. 1939-1947. DOI: 10.1016/j.proeng.2015.09.183.
16.
Averkova O.A., Krykov I.V., Plotnikov K.V., Tolmacheva E.I., Khodakov I.V. Modeling Separated Flows
Using Stationary Discrete Vortices.
Modern Applied Science
, 2015, vol. 9, no. 3, pp. 291-298. DOI: 10.5539/
mas.v9n3p291.
17.
Teodosi C., Ilie V., Teodosi R. Nmerical Prediction of Thermal Comfort and Condensation Risk in a
Ventilated Office, Eqipped with a Cooling Ceiling.
Energy Procedia
, 2016, vol. 85, pp. 550-558. DOI: 10.1016/
j.egypro.2015.12.243.
18.
Toro E.F.
Riemann Solvers and Nmerical Methods for Flid Dynamics.
A Practical Introdction, 1999.
624 p.
19.
Yang Jiandong, Wang Hang, Go Wencheng, Yang a Weijia, Zeng Wei. Simlation of Wind Speed in the
Ventilation Tnnel for Srge Tanks in Transient Processes.
Energies
, 2016, vol. 9, iss. 2, pp. 95-110. DOI: 10.3390/
en9020095.
MODELING
OF
INDUSTRIAL
VENTILA
TION
SYSTEMS:
DESIGN ISSUE
OF
3D
COMPUT
A
TIONAL
MESH
Yriy Vladimirovich Shafran
Assistant, Department of Information Systems and Compter Modeling,
Volgograd State University
y[email protected].r, [email protected].r
Prosp. Universitetsky, 100, 400062 Volgograd, Rssian Federation
Ю.В. Шафран, А.В. Хоперсков
.

Моделирование индустриальных вентиляционных систем
К
ОМПЬЮ
ТЕРНОЕ МО
ДЕ
ЛИР
ОВ
АНИЕ
62
Aleksandr Valentinovich Khoperskov
Doctor of Physical and Mathematical Sciences, Professor,
Head of Department of Information Systems and Compter Modeling,
Volgograd State University
[email protected].r, [email protected].r
Prosp. Universitetsky, 100, 400062 Volgograd, Rssian Federation
Abstract.
Nmerical simlation of gas dynamics flows is the basis of the stdy of air
crrents and ventilation devices, aspiration problems. Therefore, an important task is
constrction of nmerical grids for geometrically complex indstrial premises sing compter-
aided design system. The main problem discssed in the article is converting threedimensional
models composed of basic shapes (rectangles, cylinders, hemispheres, cones, and pyramids)
to reglar rectanglar grids with the choice of bondary conditions for all facets of each
cell. A reglar rectanglar grid is chosen to se for large indstrial facilities de to its
access pattern which fits for parallel processing on GPU well. Disadvantages of sed grid
type appear in representation of ronded and inclined shapes. Graphic ser interface of
developed software allows constrcting threedimensional models composed of basic shapes
with definition of bondary conditions for each srface of them. For types of bondary
conditions are spported for separate definition of three variables (velocity, pressre, and
temperatre) in ghost cells. The algorithm to obtain comptational grid consists of three
stages. At first there is searching of cells which are inside serdefined shapes. These cells
need to have bondary conditions for each facet. To determine whether the cell is inside the
shape cell center is broght to coordinate system of this shape. The next step is flfilling
constraints which demand that every cell mst have at least one neighbor cell of the same
type (either comptational or ghost) along each axis. The final step is defining of bondary
conditions for each facet of ghost cells. A facet gets bondary conditions from shape srface
which is nearer in space and in angle between perpendiclars (facet normal and srface
normal). Sample workshop with dimensions 320

90

42 m is described to examine developed
software. Modelled velocity and temperatre distribtions after 60 seconds are provided.
Key words:
gas dynamics, 3D model, comptational mesh, discretization, bondary
conditions, software, CAD system.

Приложенные файлы

  • pdf 83624895
    Размер файла: 2 MB Загрузок: 0

Добавить комментарий