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建筑群风环境数值模拟仿真优化方案
建筑群风环境的数值模拟仿真优化设计
作者:
赵彬;林…文章来源:
城市规划学刊
建筑群风环境的数值模拟仿真优化设计
赵彬;林波荣;李先庭;江亿
OptimizedDesignofWindEnvironmentinBuildingClusterbyNumericalSimulation
ZHAOBin,LIN Borong,LIXianting,JIANGYi
Abstract:
Thetwomethodforpredictingwindenvironmentinbuilding clustersarecomparedwhiletheimportanceofwindeffecton thecomfortofresidentsispointedout.Asnumericalsimulationprocesstheadvantagesofcheap,quickness,havingcomprehensiveinformationandbeingunlimitedbytheactualconditions,itissuggestedtoapplythemethodforanalyzingairflowinsidebuildingcluster.Therefore,anideaabouthowto optimizewindenvironmentdesignisproposedwithtwotypical examplespresented.Itisprovedthatnumericalsimulationmay beapowerfultoolforwindenvironmentdesigningandanalyzinginbuildingclusters.
Keyword:
windenvironment,numericalsimulation,CFD
提要 文中就建筑群风环境与住区环境舒适性的重要关系作了简要阐述后,介绍预测仿真建筑群风环境的不同方法,并着重比较了自各的特点。
鉴于数值模拟方法价廉、快速、信息多、不受条件限制的优点,提出基于数值模拟方法的建筑群风环境优化设计思路,并给出两个典型的用数值模拟方法优化设计建筑群风环境的实例。
由所举实例可以看出,数值模拟技术可作为建筑群风环境优化设计分析的有力工具,从而有效地对建筑群风环境问题进行研究和分析。
关键词 建筑群 风环境 数值模拟 计算流体力学 仿真 预测
文章编号 1000-3363(2002)02-0057-03 中图分类号 TU111 文献标识码 A
1 前言
风是构成室外环境的重要因素之一。
随着高层建筑和超高层建筑的出现,再生风和环境二次风环境问题逐渐凸现出来。
在高低层建筑鳞次栉比的“山谷”中,由于建筑单体设计和建筑群体布局不当而导致行人举步维艰或强风卷刮物体撞破玻璃的报导是屡见不鲜的①。
最为极端的莫过于1982年美国纽约曼哈顿岛世界贸易中心附近一栋高层建筑前的广场上,一位女士在行走时被强风刮倒而受伤,一怒之下向纽约最高法院控告建筑设计和施工上的缺点并要求赔偿650万美元,室外风环境设计的重要性由此可见一斑。
这些事例提醒规划师和建筑师,风环境和再生风环境问题已不容忽视。
然而,可能是对室外风环境的预测不够重视或缺乏有效的技术手段,当设计师们在对小区进行规划时,更为常见的做法是过多地把注意力集中在了总平面的功能布置、美观设计及空间利用上,而很少(或仅仅凭经验)考虑高层、高密度建筑群中气流流动情况对人的各种影响。
事实上,良好的室外风环境,不仅意味着在冬季盛行风风速太大时不会在小区内出现人们举步维艰的情况,还应该是在炎热夏季能利于室内自然通风的进行(即避免在过多的地方形成旋涡和死角)。
从这一点上来说,在规划设计中仅仅考虑对盛行风简单设置屏障的做法显然是不够的了。
伴随着国民经济的发展和人们环保意识和健康舒适理念的提高,住区环境质量越来越受到更多人的重视;对住区风环境进行优化设计,必将成为小区和城市规划的重要环节。
为此,为了营造健康、舒适的小区微环境,就需要在规划设计阶段对小区内气流流动情况作出预测评价,以指导、优化建筑群的规划设计。
2 预测建筑群风环境的方法和特点
目前通常有如下两种方法用于建筑群风环境的预测:
2.1 风洞实验
风洞实验是可靠性比较高的建筑风环境预测方法。
研究风环境的风洞一般是境界层形风洞,它首先再现接近地面的境界层,然后将需要测定的建筑物和周围的环境模型化,模型比例大小取决于建筑物侧面积和风洞剖面面积的比例关系。
近年来,一些研究者通过风洞实验,了解了建筑物周围风环境的一些基本规律,如单栋建筑物迎风面和背风面的气流规律、具有规则外形的建筑遵循一定规律的平面布置情况下的气流流动情况等②③。
但是,实际的小区建筑群布局形式是多种多样的,而且建筑物形状也较为复杂,并非都是规则形状,用风洞实验的方法难以一一对其进行研究。
另外,风洞实验的代价非常昂贵,周期也较长(通常为数月甚至1~2年),这给实际应用带来了较大的困难。
2.2 计算机数值模拟
计算机数值模拟是在计算机上对建筑物周围风流动所遵循的动力学方程进行数值求解(通常称为计算流体力学CFD:
computationalfluiddynamics),从而仿真实际的风环境。
由于近年来计算机运算速度和存储能力的大大提高,对住区建筑风环境这样的大型、复杂问题可以在较短周期(20~50天)内完成数值模拟,并且可借助计算机图形学技术将模拟结果形象地表示出来,使得模拟结果直观,易于理解。
同时,由于计算机模拟不受实际条件的限制,因此不论实际小区布局形式如何、建筑物形状是否规则等,都可以对其周围风环境进行模拟,获得详尽的信息。
并且,利用计算机数值模拟方法可以方便地仿真不同自然条件下的风环境,只需在计算机程序中改变相应的边界条件即可,如对于北京地区,若要对某小区的风环境进行预测,往往要考虑北风、西北风、南风等主导风向下的情况,用计算机数值模拟方法只需分别定义不同来流风向和风速就可以方便地对不同条件下室外的风环境进行仿真研究。
当然,数值模拟方法最大的缺陷在于其可靠性,即仿真结果的可信程度,这往往可通过先验性的研究解决,即对同类流动采用合适的数学物理模型进行模拟,并和实验对比确定其可靠性,然后将经过验证的程序用于类似的小区气流流动模拟,从而保证模拟结果的相对可靠性。
近年来,各国学者不断利用算机数值模拟对建筑周围的风环境进行仿真分析并与风洞实验结果对比,结果表明,数值计算能够较好预测建筑物周围气流流动情况④⑤⑥。
3 利用计算机数值模拟指导小区规划设计的方法
由以上介绍可知,风洞模型实验的方法周期长,价格昂贵,不利于用于设计阶段的方案预测和分析;而分值计算相当于在计算机上做实验,相比模型实验方法周期较短,价格低廉,同时还可以形象、直观的方式展示结果,便于非专业人士通过形象的流场图和动画了解小区内气流流动情况,利于在设计初期指导和优化小区的规划设计。
笔者就着重介绍如何利用计算机数值模拟对住区风环境进行优化设计的方法和实例。
由于所要预测风环境的小区建筑尚未建成,无法实验验证模拟结果的可靠性。
因此,如前所述,首先需根据先验性的研究选择合适的模拟软件,这涉及到小区风环境流动的数学物理模型、边界条件的确定等问题,由建筑环境与设备专业人员确定。
然后可按如图1所示流程不断修改、完善建筑小区的规划设计。
值得指出的是,尽管计算机数值模拟相比风洞模型实验周期较短,但设计师和建筑环境设备工程师还是应该在初步规划初期就相互合作,以避免发生一些显而易见的错误,并加快规划设计的质量与进度。
图1 利用数值模拟优化建筑风环境设计的工作流程图
4 实例介绍
实例一介绍了利用数值模拟方法对北京市某住宅小区的规划方案设计进行优化的过程,如图2所示;规划方案的调整充分体现了数值模拟指导住区风环境设计的重要性⑦。
该实例主要是利用基于RANS模型的数值模拟方法,根据不同季节下的环境盛行风向、风速(如冬季该小区建筑的环境主导风为北风)对不同规划方案的住区周围风环境进行模拟,结果如图3所示。
图3 地面以上1.5米高度处建筑群外气流分布情况
图3a 原方案(方案Ⅰ),北风
方案Ⅰ中16栋建筑的高度为33~90m不等,错落排列;虽然规划中考虑到了以人为本,但是由于建筑群布局不合理,在南北轴向上形成了一条让北风畅通的通道;因此如果按这种规划方案,冬季1—1区离地面1.5m高度的风速将高达8~9m/s(图3a见彩图);在如此恶劣的风环境下,即便短暂的停留都是难以接收的。
此外,数值模拟结果还显示在30m高度处,住区中多数地方的风速都将达到9~10m/s,使得冬季冷风渗漏变得非常容易,既恶化了室内的热环境,还给住户额外增加了采暖费用。
基于方案Ⅰ室外风环境模拟结果,方案Ⅱ采取了低多层建筑(建筑高度从20~60m)的规划方案,同时在建筑群布局上充分考虑了对北风的遮挡,室外风环境得到了一定程度的改善。
尽管如此,由于入口A、B、C处线性排列,在1.5m高度处局部依然出现了9m/s左右的风速(图3b见彩图)。
此外,超过一半的建筑物采用了东西朝向,不但在夏季会大大增加太阳辐射热,同时还无法有效地利用自然通风。
图3 地面以上1.5米高度处建筑群外气流分布情况
图3b 方案Ⅱ,北风
调整得到的方案Ⅲ则完全避免了以上两种方案的缺点,模拟得到的室外风环境(图3c、3d见彩图)。
在这一方案下,如何在冬季合理地防止北风和在夏季有效地利用自然通风都得到了充分的考虑。
尽管在入口A、B处1.5m高度的风速仍显得稍大(为6m/s左右),但考虑到整个小区人车分流的设计原则,可让这两个地方处理为车行道,从而合理地解决了室外风环境设计的问题。
图3 地面以上1.5米高度处建筑群外气流分布情况
图3c 方案Ⅲ,北风
图3 地面以上1.5米高度处建筑群外气流分布情况
图3d 方案Ⅲ,南风
实例二为笔者利用数值模拟对北京市某小区内空气流动情况进行模拟和评价的成果。
小区示意图(图4见彩图)。
根据对1960~1990年这30年间北京地区气象数据的分析,考虑出现频率较高的风向、风速,并按照北风、风速为5m/s(10m高处的气象数据)、梯度风进行模拟⑧,如图5所示。
图2 北京市某住宅小区规划方案:
(a)最初方案(方案Ⅰ);(b)第一次改进后的方案(方案Ⅱ);(c)最终方案(方案Ⅲ)
图5 城市梯度风
图6a W区高度1m之水平面流场分布
图6b W区纵剖面流场分布
图7a S区高度1m之水平面流场分布
图7b S区纵剖面流场分布
该小区中的W区和S区两个区域的风环境模拟仿真结果(图6、7见彩图)。
分析图中所示风环境,不难得到以下一些结论:
4.1 W区和S区中高度为1m的水平面上(人们经常活动和最能感知到的范围,即所谓的“人区”)基本没有风速过大的区域,大部分地方的风速均在5m/s以下,不会给居住者的行动和舒适感觉带来不适;W区和S区的高层建筑风速由低至高逐渐增加,但是最高值基本低于9m/s,对该层住户的不利影响不明显;
4.2 W区和S区内某些局部区域均存在一定的涡旋流动,但是其流速很小,均在3m/s以下,不会形成不好的风环境;W区建筑边缘局部地方和S区前部板式楼(最高6层)局部会有速度过大的区域,但是这已经远离设计所考虑的W区和S区,且不是人们经常活动的范围,影响可忽略;
4.3 总体而言,W区和S区的室外风环境不会对居住者带来不良影响,小区规划设计在这方面是合理的。
5 结论与展望
随着建筑师和规划师对建筑群风环境的日益重视,对建筑群风环境进行预测仿真已逐渐成为规划设计中重要环节。
笔者介绍了当前最为流行的预测建筑群风环境两种方法,并着重比较了各自的特点。
鉴于数值模拟方法价廉、快速、信息多、不受条件限制等优点,提出了基于数值模拟方法的建筑群风环境优化设计思路;并介绍了近来利用数值模拟方法优化建筑群风环境设计的两个典型实例。
不难看出,通过数值模拟技术对建筑群风环境进行模拟仿真,可以形象直观、方便快捷地对建筑群周围气流流动形成的微环境做出分析和评价,这不仅便于让各种层次的人士了解和把握建筑群周边风环境,同时也是优化建筑群规划设计的有力工具。
通过建筑师、规划师以及数值模拟计算工程师的协调努力,“艺术”与技术有机地结合,建筑群规划设计一定能朝着生态化与可持续的正确道路健康发展。
笔者相信,沿着这条道路走下去,未来中国将会出现更多更好的建筑群。
2002-01
参考文献
①关滨蓉、马国馨,建筑设计和风环境.建筑学报,1995[11],44~48
②H.G.C.Woo,J.A.PeterkaandJ.E.Cermak,WindTunnelMeasurementsintheWakesofStructures.NASA-CR-2806,N77-19716,1977
③J.A.PeterkaandJ.E.Cermak,TurbulenceinBuildingWakes.Proceedingsofthe4thInternationalConferenceonWindEffectsonBuildings andStructures.CambridgeUniversityPress,1977
④D.A.Paterson,ComputationalofWindFlowsoverThree-dimensional Buildings.PhDThesis,UniveristyofQueensland,Brisbane,1986
⑤D.A.PatersonandC.J.Apelt,ComputationalofWindFlowsoverThreedimensionalBuildings.J.WindEngngInd.Aerodyn,193~213,1986
⑥D.A.PatersonandC.J.Apelt,SimulationofWindFlowaroundThreedimensionalBuildings.BuildingandEnvironment.Vol.24,1989[1]
⑦QingyanChenandJelenaSrebric,ApplicationofCFDToolsforIndoor andOutdoorEnvironmentDesign.InternationalJournalonArchitectural Science,2000[1]
⑧赵彬、李先庭、彦启森,建筑小区内气流流场的数值模拟分析。
2000年第六届全国建筑物理年会论文集,175~181,2000—10,天津
作者简介:
赵彬,清华大学建筑学院建筑技术科学系博士生
林波荣,清华大学建筑学院建筑技术科学系硕士生
李先庭,清华大学建筑学院建筑技术科学系副教授
江亿,清华大学建筑学院建筑技术科学系博士生导师,工程院院士
*本文系国家重点自然科学基金资助项目(批准号59836250)
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