Choisir un modèle de turbulence n'est pas une préférence mais une décision d'ingénieur, et le raisonnement doit être consigné [1] [2].
Le cheminement de la décision
L'écoulement décolle-t-il ? Si l'on attend un décollement — diffuseur, bec de volute, sillage d'aube, élargissement brusque — k-ω SST est nettement meilleur. Sous un gradient de pression adverse, k-ε prédit le décollement trop tard, ou le manque.
L'écoulement est-il largement parallèle à la paroi et attaché ? Conduites longues, gaines, la zone attachée d'un écoulement externe — là, k-ε suffit et converge à moindre coût.
Machines tournantes ? k-ω SST est le choix par défaut ; le comportement de la couche limite sur la surface de l'aube pilote directement le résultat.
La transition compte-t-elle ? Aux faibles nombres de Reynolds, où c'est la zone de transition laminaire-turbulent qui fixe la traînée, il faut un modèle de transition tel que γ-Reθ.
Son lien avec y+
Le choix du modèle dicte l'exigence de maillage :
- Avec des lois de paroi, restez dans la plage y+ ≈ 30–300
- La résolution jusqu'à la paroi (là où SST donne sa pleine mesure) exige y+ < 1
Le bon modèle avec le mauvais y+ n'est pas le bon modèle. Choisir SST et calculer à y+ = 50 gaspille précisément l'avantage en proche paroi pour lequel vous l'avez retenu.
Ce qui doit figurer dans le rapport
Le modèle retenu, la raison de ce choix, la distribution de y+ obtenue (moyenne et maximum) et la façon dont le traitement de paroi a été géré. Trois phrases suffisent — mais ces trois phrases doivent y être.
Références
- Menter, F. R. (1994). Two-equation eddy-viscosity turbulence models for engineering applications. AIAA Journal, 32(8), 1598–1605. DOI: 10.2514/3.12149
- Launder, B. E. & Spalding, D. B. (1974). The numerical computation of turbulent flows. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 3(2), 269–289. DOI: 10.1016/0045-7825(74)90029-2
- Langtry, R. B. & Menter, F. R. (2009). Correlation-based transition modeling for unstructured parallelized computational fluid dynamics codes. AIAA Journal, 47(12), 2894–2906. DOI: 10.2514/1.42362