CFD-моделирование аэродинамического профиля лопастей ветроэнергетической установки с вертикальной осью в системе Ansys Fluent

В статье представлены результаты исследований по моделированию аэродинамического профиля DU-06-W-200, применяемого в ветроэнергетических установках с вертикальной осью, в системе Ansys Fluent, оценке совместимости с экспериментальными данными и определению оптимального значения угла атаки. Аэродинамический профиль DU-06-W-200 смоделирован с углами атаки в промежутке от –15 до +15^o, граничными условиями и скоростью потока входных данных 15 м/с, рабочей температурой 23 °С, рабочим давлением 1·10⁵ Па, плотностью воздушного потока 1,23 кг/м³ (длина хорды аэродинамического профиля 1 м, динамическая вязкость воздушного потока 1,7894·10^–5 кг/(м·с), тип турбулентных моделей SST k – omega (k – ω), k – epsilon (k – ε), число Рейнольдса 1,05·10⁶). Создана область двумерной геометрии и профиль сетки для аэродинамического профиля DU-06-W-200, при этом количество узлов в сетке 37495, а количество элементов 36790. Также было установлено, что коэффициенты сопротивления (C_d) SST k – omega (k – ω) для модели турбулентности равны: 0,1734, 0,0721, 0,0311, 0,0204, 0,0351, 0,0782, 0,1712, k – epsilon (k – ε) для модели турбулентности: 0,2065, 0,0789, 0,0318, 0,0212, 0,0359, 0,0787, 0,2019, коэффициенты подъема силы (C_l) SST k – omega (k – ω) для модели турбулентности равны –0,9169, –0,9169, –0,9239, –0,5394, 0,0842, 0,7416, 1,3134, 1,1229, k – epsilon (k – ε) для турбулентной модели составили: –0,9278, –0,8674, –0,5336, 0,0848, 0,0359, 0,0787, 0,2019 при углах атаки аэродинамического профиля DU-06-W-200, равных: –15^o, –10^o, –5^o, 0^o, 5^o, 10^o, 15^o соответственно. При оценке совместимости модели и результатов экспериментов аэродинамического профиля DU-06-W-200 использованы критерий соответствия χ², среднеквадратичная погрешность (RMSE), коэффициент детерминации (R²), средняя погрешность смещения (MBE). По результатам исследования оценки зависимости соотношения коэффициентов сопротивления и подъемной силы от изменения угла атаки, осуществленной с помощью моделей турбулентности SST k – omega (k – ω), k – epsilon (k – ε), установлено, что максимальное значение отношения коэффициентов сопротивления и подъема силы составляет 21 при оптимальном угле наклона атаки, равном 5°.

1. Global Wind Report 2023 [Electronic Resource]. Mode of access: https://gwec.net/globalwindreport2023/#:~:text=Total%20installed%20global%20capacity%20grew,%2Dyear%20growth%20of%2015%25.

2. WWEA Half-year Report 2023: Additional Momentum for Windpower in 2023[Electronic Resource]. Mode of access: https://wwindea.org/wwea-half-year-report-2023-additional-momentum-for-windpower-in-2023.

3. О мерах по повышению эффективности реформ, направленных на переход Республики Узбекистан на «зеленую» экономику до 2030 года: постановление Президента Республики Узбекистан, 02 дек. 2022 г., № ПП-436 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://lex.uz/docs/6303233.

4. Тепловой и материальный баланс гелиопиролизного устройства / Г. Н. Узаков [и др.] // Энергетика. Изв. высш. учеб. заведений и энерг. объединений СНГ. 2023. Т. 66, № 1. С. 57–65. https://doi.org/10.21122/1029-7448-2023-66-1-57-65.

5. Design and Modeling of Dynamic modes of Low Speed Electric Generators for Electric Power Generation From Renewable Energy Sources / A. B. Safarov [et al.] // AIP Conference Proceedings. 2022. 2022. Vol. 2686, № 1. P. 020013. https://doi.org/10.1063/5.0111646.

6. Safarov, A. B. Study of Effective Omni-Directional Vertical Axis Wind Turbine for low Speed Regions / A. B. Safarov, R. A. Mamedov // IIUM Engineering Journal. 2021. Vol. 22, No 2. P. 149–160. https://doi.org/10.31436/iiumej.v22i2.1565.

7. Математическое моделирование комбинированной системы теплоснабжения солнечного дома / Г. Н. Узаков [и др.] // Энергетика. Изв. высш. учеб. заведений и энерг. объединений СНГ. 2022. Т. 65, № 5. С. 412–421. https://doi.org/10.21122/1029-7448-2023-65-5-412-421.

8. Assessment of wind and hydropower potential of Bukhara region / N. N. Sadullayev [et al.] // IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. 2020. Vol. 614. P. 012036. https://doi.org/10.1088/1755-1315/614/1/012036.

9. Rashid, F. L. Numerical Study of the Air Flow Over Modified NACA 2412 Airfoil Using CFD / F. L. Rashid, H. S. Abd, E. Q. Hussein // AIP Conference Proceedings. 2022. Vol. 2415, No 1. P. 20005. https://doi.org/10.1063/5.0092303.

10. Comparing the Effect of Different Turbulence Models on The CFD Predictions of NACA0018 Airfoil Aerodynamics / S. A. Khan [et al.] // CFD Letters. 2020. Vol. 12, Is. 3. Р. 1–10. https://doi.org/10.37934/cfdl.12.3.110.

11. Steenwijk, B. Numerical Study of Turbulent Flows Over a NACA 0012 Airfoil: Insights Into Its Performance and the Addition of a Slotted Flap / B. Steenwijk, P. Druetta // Appl. Sci. 2023. Vol. 13, No 13. P. 7890. https://doi.org/10.3390/app13137890.

12. Shelil, N. 2D Numerical Simulation Study of Airfoil Performance [Electronic Resource] / N. Shelil // Wind Energy Science Discussion [Preprint]. 2021. Mode of access: https://wes.copernicus.org/preprints/wes-2021-45/. https://doi.org/10.5194/wes-2021-45.

13. Görgülü, Y. F. CFD Analysis of a Naca 0009 Aerofoil at a Low Reynolds Number / Y. F. Görgülü, M. A. Özgür, R. Köse // Politeknik Dergisi. 2021. Vol. 24, No 3. P. 1237–1242. https://doi.org/10.2339/politeknik.877391.

14. Kulshreshtha, A. FEM/CFD Analysis of Wings at Different Angle of Attack / A. Kulshreshtha, S. K. Gupta, P. Singhal // Materials Today: Proceedings. 2020. Vol. 26, Part 2. P. 1638–1643. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2020.02.342.

15. CFD Study of Drag and Lift Coefficients of Non-Spherical Particles / A. Ullah [et al.] // Journal of King Saud University – Engineering Sciences. 2021. https://doi.org/10.1016/j.jksues.2021.10.003.

16. Shirzadi, M. Improvement of k-εpsilon Turbulence Model for CFD Simulation of Atmospheric Boundary Layer Around a High-Rise Building Using Stochastic Optimization and Monte Carlo Sampling Technique / M. Shirzadi, P. A. Mirzaei, M. Naghashzadegan // Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics. 2017. Vol. 171. P. 366–379. https://doi.org/10.1016/j.jweia.2017.10.005.

17. Wei, H. Assessment of Different Turbulence Models on the Large Scale Internal Heated Water pool Natural Convection Simulation / H. Wei, Y. Chen // Annals of Nuclear Energy. 2019. Vol. 131. P. 23–38. https://doi.org/10.1016/j.anucene.2019.03.018.

18. Rezaeiha, A. On the accuracy of Turbulence Models for CFD Simulations of Vertical Axis Wind Turbines / A. Rezaeiha, H. Montazeri, B. Blocken // Energy. 2019. Vol. 180. P. 838–857. https://doi.org/10.1016/j.energy.2019.05.053.

19. Lanzafame, R. Wind Turbine CFD Modeling Using a Correlation-Based Transitional Model / R. Lanzafame, S. Mauro, M. Messina // Renewable Energy. 2013. Vol. 52. P. 31–39. https://doi.org/10.1016/j.renene.2012.10.007.

20. Staudte, R. G. Evidence for Goodness of Fit in Karl Pearson Chi-Squared Statistics / R. G. Staudte // Statistics. 2020. Vol. 54, Is. 6. P. 1287–1310. https://doi.org/10.1080/02331888.2020.1862115.

21. Chai, T. Root mean square error (RMSE) or mean absolute error (MAE) –Arguments against avoiding RMSE in the literature / T. Chai, R. R. Draxler // Geoscientific Model Development. 2014. Vol. 7, Nо 3. P. 1247–1250. https://doi.org/10.5194/gmd-7-1247-2014.

22. Aerodynamic Performance of VAWT Airfoils: Comparison between Wind Tunnel Testing Using a New Three‐Component Strain Gauge Balance and CFD Modelling / L. Santamaría [et al.] // Energies. 2022. Vol. 15, Is. 24. P. 9351. https://doi.org/10.3390/en15249351.