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2010年11月30日 星期二

船模試驗原理-相似性與因次分析 - 3/3

5.流體力學常用之無因次參數(Dimensionless Numbers)

(1) 雷諾數(Reynolds no.)
式中V為流速,μ為流體動力黏滯係數,ν為運動黏滯係數,L為特性長度。譬如管流中,L為管徑;尾流中,L 為物體直徑;邊界層流中,L為下游距離。

雷諾數皆代表慣性力和黏滯力之比,雷諾數小時,黏滯力大於慣性力,流場中的擾動會因黏滯力而衰減,流體流動穩定,流況為層流;雷諾數較大時,流場較不穩定,擾動容易增強,形成紊流。


(2) 福祿數(Froude no.)
式中V為流速,L為特性長度,g 為重力加速度,福祿數代表慣性力和重力之比。明渠流、波浪、船體模型試驗等問題中常用到福祿數。在明渠流中,特性長度為水深 h。


(3) 馬赫數(Mach number)

式中U為流速,C為音速。馬赫數代表慣性力與壓縮力之比。音速為壓力波(聲波)在流體中傳遞的速度。溫度為20oC下,水中的音速約為1480 m/s。在空氣中音速為340 m/s。當馬赫數Ma < 0.3時(水流流速< 440m/s,氣流流速U < 100 m/s)便滿足不可壓縮流場(Incompressible flow)的條件。


(4) 尤拉數(Euler number)


(5) 韋伯數(Weber number)
式中ρ 為流體密度,L為長度,V為流速,σ為流體的表面張力係數。韋伯數是紀念德國科學家韋伯(Weber)。
韋伯數代表慣性力和表面張力之比,若韋伯數小,則表示表面張力十分重要,譬如毛細管現象、小水滴、風吹過水面所引起的漣漪(表面張力波)等小尺度的問題。
一般大尺度的問題,韋伯數遠大於1.0,表面張力的作用便可以忽略。


★★★
若要達到"動力完全相似",必須模型與原型之所有無因次參數要相等,即
(Re)p = (Re)m , (Fr)p = (Fr)m , (Eu)p = (Eu)m , (W)p = (W)m ,(M)p = (M)m …

模型試驗要符合每一種相似律在實際上十分困難,且幾乎不可能!所以通常只考慮流場中最重要之特性,而要求其相似


→故最重要者為:

黏滯力 → Reynolds 相似律,(Re)p = (Re)m

重力 → Froude 相似律,(Fr)p = (Fr)m

ƒ壓力 → Euler 相似律,(Eu)p = (Eu)m

表面張力 → Weber 相似律,(W)p = (W)m


◎一般而言

管流(黏滯力主控) → 遵守 Reynolds 相似律

明渠流(重力主控) → 遵守 Froude 相似律


<< 本篇結束 >>

船模試驗原理-相似性與因次分析 - 2/3

4. 因次分析 (Dimensional Analysis)

4-1.一個物理問題中可能牽涉到許多個物理參數,而且參數之間彼此相關聯,造成分析時可能會十分複雜。因次分析便是依據相關的物理參數的因次,找出其中重要的無因次參數,以簡化問題之分析。

舉例而言,一個光滑的圓球在流體中運動,圓球所受之流體阻力FD與圓球直徑D,移動速度U,流體的密度ρ,動力黏滯係數μ有關。
利用這些參數的因次可以找出其間的關係。


4-2.白金漢(Buckingham) π 定律

一個物理現象中有 n 個會影響到該現象的物理參數,在這些參數中若共有 m 個基本因次,則可找出 n - m 個獨立的無因次參數。

基本因次:力 F(質量M)、時間 T、長度 L

舉例而言,一個光滑的圓球在流體中運動,圓球所受之流體阻力與圓球直徑D,移動速度U,流體的密度ρ,動力黏滯係數μ有關。

此問題中有 5 個物理參數,而參數中有 3 個基本因次,故應可找出 2 個無因次參數。


4-3.因次分析的方法

A.逐步消去法(Step-by-step method)
逐步地消去所有影響參數中的力(質量)、時間及長度的因次:
(1)以函數的形式將所有的影響參數列出。
(2)將所有影響參數的因次以基本單位表示。
(3)以流體密度消去所有的參數中力或質量的因次。
(4)以流速消去所有的參數中時間的因次。
(5)以一個長度參數消去所有的參數中長度的因次。
(6)檢查所有的被消去因次的參數是否為無因次參數。

【例】
流體流經過一光滑的圓球,圓球所受之阻力FD與圓球直徑D,流速U,流體的密度ρ,動力黏滯係數μ有關。試找出其中的無因次參數

《解》
單位系統採用 MLT 系統
(1)以函數的形式列出所有的影響參數及其因次:


(2)以流體密度消去所有參數中力或質量的因次:

(3)以流速消去所有參數中時間的因次:

(4)以一個長度參數消去所有參數中長度的因次:
長度參數會選擇一個與流場有密切關係的特性長度,在此問題中圓球直徑D為具有代表性的長度參數


函數中的常數不需要一一列出

此問題中的無因次參數便是阻力係數CD和雷諾數 Re,且圓球之阻力係數為雷諾數 Re 的函數。

B.指數法(Exponent method)
可將影響參數以指數方程式的形式表示,再利用因次的一致性找出各參數的指數之間的關係。
(1)若影響參數超過5個時,可將參數分成 n - m - 1 組,每組有5 個參數。
(2)各組的影響參數必須包括有流體密度、速度及一個長度參數。
(3)將各組的影響參數以指數方程式的形式表示。
(4)利用基本因次(質量、時間、長度)的次方找出指數之間的關係。
(5)檢查具有相同指數的變數是否為無因次參數。

【例】
流體流經過一粗糙的圓球,直徑D,粗糙長度為ε的圓球,流速U,流體的密度ρ,動力黏滯係數μ。求與阻力FD有關的無因次參數。

《解》
此問題中共有6個物理參數,基本因次有3個,因此應該有3個無因次參數。採用指數法,必須將所有的影響參數分成 2 組:

第1組:


第2組:

第1組之指數方程式:

因基本因次的次方必須一致,故:
M 之因次:1 = c + d
L 之因次:1 = a + b - 3c - d
T 之因次:-2 = - a - d

將以上的聯立方程式求解可得:
c = 1 – d ; a = 2 – d ; b = 2 – d


指數方程式:


亦即

此問題中的無因次參數便是阻力係數 CD 和雷諾數 Re,且阻力係數為雷諾數 Re 的函數。


第2組之指數方程式:

基本因次的次方必須一致,故:
M 之因次:1 = c
L 之因次:1 = a + b - 3c + d
T 之因次: -2 = -a
求解可得: c = 1 ; a = 2 ; b = 2 – d

綜合第1組和第2組的結果:粗糙圓球的阻力係數為雷諾數 Re 及 相對粗糙度 ε/D 之函數:

值得注意:
(1) 無論逐步法或指數法皆可找出問題中重要的參數,且結果應相同。
(2) 但無因次參數可能會有不同的表示方式,譬如此問題亦可以表示為:


★因次分析可以找出問題中重要的無因次參數,但參數之間確切的函數關係還是無法由因次分析中得到,往往必須由實驗或理論解析求得其函數關係。




因次分析除簡化問題之分析外,用於實驗數據的整理,可使得實驗結果的表現方式更為簡明;譬如一個量測光滑圓球所受阻力的實驗,實驗中以三種不同直徑的圓球來進行實驗。依據因次分析找出此問題中重要的無因次參數:阻力係數CD及雷諾數Re。將阻力係數對雷諾數繪圖,會發現不同直徑球體的阻力係數會疊合在一條曲線上。此曲線可推求不同直徑、不同流速下光滑圓球之阻力,亦即,可將實驗的結果普遍化


<< 本章結束 >>

2010年11月29日 星期一

船模試驗原理-相似性與因次分析 - 1/3

船模試驗原理-相似性與因次分析(Similitude and Dimensional Analysis) - 1/3

1.前言:

解決實際流體力學問題,通常有兩種途徑:
A.建立描述流動過程的微分方程式,給定初始條件、邊界條件,對微分方程求解(例如解 Navier-Stokes equations)
B.通過實驗,尋求流體運動過程的規律性

然而,實際流體的流動現象非常複雜,一般難以用微分方程來描述,即使能夠建立微分方程,也僅能以解析法(Analytical method)求得近似解(Approximate solution)

因此,工程問題中經常需要進行模型(Model)試驗,以作為設計實體(Prototype)之參考
譬如水壩、船隻、高樓結構物、飛機或汽車等,皆可在實驗室中以模型在水槽(Water flume)或風洞(Wind tunnel)中模擬其流況,以暸解實體所可能遇到的問題

實驗室內之實驗控制性佳,可重複性高,是現場量測所難以企及的,故實驗室內的模型實驗是研究複雜流況所不可或缺的方法之一

◎ 實驗(Experiments)分成兩種:
A. 物理模型試驗(Physical modeling):又稱水工模型試驗
B. 數值模式試驗(Numerical modeling):又稱數值模擬(Numerical simulation)

◎ 進行物理或數值實驗常遭遇之困難:
A. 變數(變因)太多,不易控制
B. 真實流況之尺度常太大或太小,無法以真實尺寸進行實驗
C. 數值模擬需要靠水工模型試驗數據或實地量測數據進行模式之參數檢定(Calibration)與結果驗証(Verification)。

進行水工模型試驗之前要先分析:
A. 物理模型須遵守哪種相似律(Law of Similitude)
B. 哪些是重要之變數,由因次分析(Dimensional analysis)得之

◎常用之物理量因次(常採MLT或FLT)




2. 流場相似性 (Similarity)
針對某一個工程問題進行模型實驗,實際流場與模擬流場之間必須滿足流場相似性的要求,模擬結果才能正確地應用於實體的設計。

模型相似有下列三種:

2-1. 幾何相似性 (Geometric Similarity)
        指模型(Model)與原型(Prototype)間之幾何尺寸成比例。

2-2. 運動相似性似 (Kinematic similarity)
        模擬流場與實際流場間相對應點之速度與加速度成比例,亦即模擬流場中任意兩點的流速比和實際流場中對應位置的流速比相同。

2-3. 動力相似性 (Dynamic Similarity)
        指模型與原型間相對應點所受之各種外力成比例。外力可為分力或合力(各種分力包括:gravity,viscous,pressure....)

★完整之模型相似,須同時符合三者:(1)幾何 (2)運動 (3)動力 相似


流場中常考慮之力

(1) 慣性力(Inertia),FI


(2) 壓力(Pressure),Fp


(3) 重力(Gravity),FG

(4) 黏滯力(Viscosity),FV

(5) 表面張力(Surface Tension),FT

(6) 彈性力(Elasticity),FE


3.雷諾數(Reynolds no.)與福祿數(Froude no.)之推導:

依據:模擬流場與實際流場中流體所受之力必須成一定之比例(動力相似性),亦即模型之阻力係數必須與實體相同。

阻力係數(Drag coeff.)的定義為:
FD為物體所受之阻力,ρ為流體的密度,V為流速,A為物體迎風面的投影面積,阻力係數為無因次參數。


3-1. 黏滯阻力相似:
流體在流動的過程會受到的黏滯阻力與流體的黏滯係數μ及流體與物體接觸之表面積A有關



動力相似性要求阻力係數相等


整理可得

雷諾數(Reynolds no.):

若模型與實體的雷諾數相同,則代表黏滯阻力的阻力係數亦會相同,換言之,滿足阻力相似的要求。


3-2. 重力相似:
若流體所受到的重力必須遵守動力相似,而重力等於
重力所產生之阻力係數可表示為
整理可得

福祿數(Froude no.):


若模型與實體的福祿數相同,則模型與實體所受到的重力遵守重力相似,亦即滿足重力相似的要求。


<< 本章結束 >>