閆渤文,魏民,鄢喬,2,程勇,舒臻孺,李秋勝,周緒紅,5
(1.重慶大學(xué)風(fēng)工程及風(fēng)資源利用重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,重慶 400045;2.湖北省聯(lián)合發(fā)展投資集團(tuán),湖北 武漢 430061;3.中南大學(xué) 土木工程學(xué)院,湖南 長(zhǎng)沙 410075;4.香港城市大學(xué) 建筑學(xué)與土木工程學(xué)系,香港 999077;5.湖南大學(xué) 土木工程學(xué)院,湖南 長(zhǎng)沙 410082)
高層建筑物的存在會(huì)顯著改變城市區(qū)域的空氣流動(dòng),形成包括撞擊、繞流、分離及尾流區(qū)域等多種復(fù)雜的鈍體空氣動(dòng)力學(xué)現(xiàn)象[1-3].與此同時(shí),隨著城市化進(jìn)程的不斷加快,高密度城市區(qū)域建筑物間的氣動(dòng)干擾現(xiàn)象愈加突出,導(dǎo)致行人高度處出現(xiàn)顯著的高風(fēng)速區(qū)域,進(jìn)一步加劇了建筑群行人風(fēng)環(huán)境的惡化,影響行人舒適度,更有甚者會(huì)危及行人安全,帶來(lái)行人風(fēng)環(huán)境問題[4].因此,有必要對(duì)高層建筑物周邊區(qū)域的行人風(fēng)環(huán)境進(jìn)行深入研究,提出改善高密度城市區(qū)域行人風(fēng)環(huán)境的方法,進(jìn)一步落實(shí)當(dāng)前我國(guó)發(fā)展可持續(xù)的綠色宜居城市的戰(zhàn)略[5].
國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)建筑物行人風(fēng)環(huán)境做了廣泛研究,并逐漸形成了行人風(fēng)環(huán)境的評(píng)估流程.主要包含4 方面:當(dāng)?shù)仫L(fēng)氣候、周邊地形影響、建筑氣動(dòng)特性以及行人風(fēng)環(huán)境評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)[6].其中,建筑氣動(dòng)特性對(duì)行人風(fēng)環(huán)境的影響是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)[7].學(xué)者們對(duì)此展開了廣泛的試驗(yàn)研究.Tsang 等[8]對(duì)4 個(gè)并列布置的矩形高層建筑開展了風(fēng)洞試驗(yàn),研究了長(zhǎng)寬比、建筑間距對(duì)高層建筑周邊行人高度處風(fēng)速的影響.Xu等[9]構(gòu)建了40 種不同形狀的單體高層建筑,研究了建筑形狀對(duì)行人風(fēng)環(huán)境的作用機(jī)理.受到測(cè)點(diǎn)數(shù)量的限制,風(fēng)洞試驗(yàn)中無(wú)法提供建筑群周圍及其全域詳細(xì)的三維流場(chǎng).近些年,隨著計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)方法(Computational Fluids Dynamics,CFD)的快速發(fā)展以及高性能計(jì)算資源的增長(zhǎng),雷諾平均湍流模型(Reynolds-Averaged Navier-Stokes,RANS)、大渦模擬方法(Large-eddy Simulation,LES)以及分離渦模擬(Detached-eddy Simulation,DES)已在城市行人風(fēng)環(huán)境舒適性評(píng)估和研究中得到應(yīng)用.雖然LES 和DES模型能在尾流和分離區(qū)獲得比RANS 模型更準(zhǔn)確的瞬態(tài)流場(chǎng)結(jié)果,但由于RANS 模型計(jì)算效率高,且在高風(fēng)速區(qū)能提供可靠的平均風(fēng)速模擬結(jié)果,仍被廣泛應(yīng)用于行人風(fēng)環(huán)境的研究和工程實(shí)踐[10-12].Iqbal和Chan[13]結(jié)合風(fēng)洞試驗(yàn)和CFD 數(shù)值模擬研究了建筑間距和風(fēng)向?qū)κ中胃邔咏ㄖ盒腥孙L(fēng)環(huán)境的影響.Van 等[14]結(jié)合風(fēng)洞試驗(yàn)驗(yàn)證了多種RANS 湍流模型,并采用RANS 模型研究了雨棚、露臺(tái)以及透風(fēng)樓層等氣動(dòng)外形修正措施對(duì)單棟高層建筑行人風(fēng)環(huán)境的影響.但目前行人風(fēng)環(huán)境研究的主要研究對(duì)象還只是單棟或者2~3 棟建筑,并且現(xiàn)有研究中建筑物外形多以矩形或者方形為主,缺乏建筑布局以及外形對(duì)高層建筑群風(fēng)環(huán)境的影響研究.
基于以上研究現(xiàn)狀,本文結(jié)合風(fēng)洞試驗(yàn)和CFD數(shù)值模擬,定量分析了等概率全風(fēng)向下建筑外形及布局對(duì)高層建筑群風(fēng)環(huán)境的影響,明確了最優(yōu)建筑外形和布局,并進(jìn)一步基于CFD 全域流場(chǎng)結(jié)果揭示了建筑外形和布局對(duì)高層建筑群行人風(fēng)環(huán)境的影響機(jī)理.
本次風(fēng)洞試驗(yàn)在香港城市大學(xué)邊界層風(fēng)洞中進(jìn)行(見圖1(a)),試驗(yàn)段尺寸為11.0 m×4.0 m×2.0 m(長(zhǎng)×寬×高).試驗(yàn)來(lái)流依據(jù)日本規(guī)范所規(guī)定的Ⅲ類地貌[15](見圖1(b)).試驗(yàn)所采用的模型均由PVC 材料制成,幾何縮尺比為1 ∶400;每個(gè)高層建筑群模型由8 個(gè)相同的單棟高層建筑模型構(gòu)成,為了保證容積率相同,每一個(gè)單體建筑具有相同的高度H(210 mm)和平面投影面積(見圖2),模型的阻塞比小于3%.為了研究建筑形狀及布局對(duì)行人風(fēng)環(huán)境的影響,本文參考了城市街區(qū)常見的5 種建筑形狀和4種建筑布局,共20 個(gè)工況(見表1),風(fēng)向角間隔30°.結(jié)合本文采用的建筑布局和建筑外形,考慮實(shí)際試驗(yàn)方案的可行性,在街道、轉(zhuǎn)角以及建筑模型周邊布置了26 個(gè)測(cè)點(diǎn),測(cè)點(diǎn)高度為距地面2.0 m(縮尺后為0.5 cm)的行人高度處(見圖3).風(fēng)速測(cè)量采用kanomax 風(fēng)速探頭,精度為±0.1 m/s,采樣頻率選用625 Hz.
圖1 邊界層風(fēng)洞及來(lái)流條件Fig.1 Boundary layer wind tunnel and simulated upstream flow conditions
圖2 不同建筑外形及布局(5 種建筑形狀及4 種布局)(單位:mm)Fig.2 Different building shapes and layouts(five building shapes and four building layouts)(unit:mm)
圖3 測(cè)點(diǎn)分布圖(單位:mm)Fig.3 Positions of wind speed probes(unit:mm)
表1 試驗(yàn)工況表Tab.1 Test cases
CFD 數(shù)值模擬中,所有模型的尺寸均與風(fēng)洞試驗(yàn)保持一致.計(jì)算域尺寸為15H(長(zhǎng))×10H(寬)×6H(高)(如圖4 所示),CFD 數(shù)值模擬的阻塞率小于3%,滿足日本風(fēng)規(guī)范規(guī)定的數(shù)值模擬計(jì)算域大小的要求[15],無(wú)需對(duì)結(jié)果進(jìn)行修正[16-17].邊界條件設(shè)定見表2,入口設(shè)置為速度入口(Velocity-inlet),出口設(shè)置壓力出口(Pressure-outlet),兩側(cè)邊界及頂部邊界均采用對(duì)稱性邊界條件(Symmetry),建筑壁面和地面采用無(wú)滑移壁面(No-slip wall).網(wǎng)格劃分采用結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格,在建筑物壁面處對(duì)網(wǎng)格加密,首層網(wǎng)格高度為0.000 2 m,建筑壁面首層網(wǎng)格y+為30 左右,網(wǎng)格增長(zhǎng)率為1.1,所有工況網(wǎng)格總量為7×106~9×106.
表2 邊界條件的設(shè)定Tab.2 Settings of boundary conditions
圖4 計(jì)算域及邊界條件設(shè)定Fig.4 Computational domain and boundary conditions
由于RANS 湍流模型會(huì)顯著影響數(shù)值模擬結(jié)果的精度,為了驗(yàn)證不同RANS 湍流模型,本文根據(jù)Xu 等人在東京工藝大學(xué)(Tokyo Polytechnic University,TPU)邊界層風(fēng)洞中開展的方形單體建筑行人風(fēng)環(huán)境試驗(yàn)結(jié)果[9],分別從定性和定量角度驗(yàn)證了不同RANS 湍流模型的模擬精度,包括標(biāo)準(zhǔn)k-ε 模型、Realizable k-ε 模型、RNG k-ε 模型、標(biāo)準(zhǔn)k-ω 模型以及SST k-ω 模型.其中標(biāo)準(zhǔn)k-ε 模型中的湍流參數(shù)依據(jù)文獻(xiàn)[12]進(jìn)行了修正,驗(yàn)證湍流模型參數(shù)對(duì)高風(fēng)速區(qū)模擬準(zhǔn)確性的影響.
本文采用基于有限體積法的ANSYS/Fluent 15.0 CFD 數(shù)值模擬平臺(tái),相應(yīng)的湍動(dòng)能、湍流耗散率及平均風(fēng)速剖面等入口邊界條件通過編寫自定義函數(shù)(User-Define Function,UDF)實(shí)現(xiàn);求解器為基于壓力求解的不可壓縮流穩(wěn)態(tài)算法,速度-壓力耦合方式為SIMPLEC,動(dòng)量方程和湍流模型輸運(yùn)方程的非線性對(duì)流項(xiàng)離散格式為二階迎風(fēng)格式(Second order Upwind Scheme,SUS);模擬收斂準(zhǔn)則為所有變量的殘差變化穩(wěn)定,最終觀察到k 及ε 殘差達(dá)到10-6以下,連續(xù)方程殘差達(dá)到10-4以下,且在關(guān)鍵監(jiān)測(cè)點(diǎn)風(fēng)速值達(dá)到平穩(wěn).
行人風(fēng)環(huán)境CFD 數(shù)值模擬研究中,由于行人高度距離地面較近,來(lái)流特性易受到地面粗糙度的影響而無(wú)法保證風(fēng)場(chǎng)特性在來(lái)流方向上的一致,影響數(shù)值模擬結(jié)果的準(zhǔn)確性.因此,基于RANS 模型的CFD 數(shù)值模擬的關(guān)鍵問題之一是驗(yàn)證來(lái)流的自保持性,即流體經(jīng)過地表面時(shí),保證流場(chǎng)沿來(lái)流方向的流動(dòng)特性保持一致[19].本文通過修正壁面函數(shù)及粗糙度參數(shù)的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)風(fēng)速的自保持性[20].如圖5 所示,在空風(fēng)場(chǎng)的校驗(yàn)結(jié)果中,入口和出口的風(fēng)速剖面較為一致,具有較好的自保持性.
圖5 入口和出口風(fēng)速剖面對(duì)比Fig.5 Comparison of predicted profiles of velocity between inlet and outlet
本節(jié)以工況S-E-180 為例(網(wǎng)格總數(shù)為7×106),建立了兩套不同尺寸的網(wǎng)格(稀疏網(wǎng)格首層網(wǎng)格尺寸為0.000 4 m,增長(zhǎng)率為1.1,網(wǎng)格總數(shù)400 萬(wàn)左右;加密網(wǎng)格首層網(wǎng)格尺寸為0.000 1 m,增長(zhǎng)率為1.1,網(wǎng)格總數(shù)1 100 萬(wàn)左右);3 套不同網(wǎng)格對(duì)比見圖6,同時(shí)在圖7 中,給出了采用不同網(wǎng)格尺寸得到的26個(gè)測(cè)點(diǎn)模擬結(jié)果.
圖6 不同網(wǎng)格劃分策略Fig.6 Different grid meshing configurations
圖7 結(jié)果表明,稀疏網(wǎng)格與基本網(wǎng)格之間的計(jì)算結(jié)果存在顯著差異,而加密網(wǎng)格與基礎(chǔ)網(wǎng)格之間的差異卻很小.說明采用基礎(chǔ)網(wǎng)格進(jìn)行模擬不僅可以保證計(jì)算精度,而且可以盡可能小地消耗計(jì)算資源,因此本文所有計(jì)算工況網(wǎng)格均按照基礎(chǔ)網(wǎng)格方式劃分.
圖7 網(wǎng)格無(wú)關(guān)性分析Fig.7 Grid-convergence analysis
在對(duì)建筑物周邊的行人風(fēng)環(huán)境進(jìn)行評(píng)估時(shí),常常采用風(fēng)速比Ri進(jìn)行分析[21],其相關(guān)定義如下:
式中:Vi為建筑物周邊測(cè)點(diǎn)在行人高度處(本文為離地面高度2 m 處)的風(fēng)速;V0為無(wú)建筑物時(shí),入口行人高度處風(fēng)速.
一方面,從定量的角度,本文通過采用誤差度量指標(biāo)q 進(jìn)行分析[22],其定義如下:
式中:N 為測(cè)點(diǎn)總數(shù);Riexp、RiCFD分別代表試驗(yàn)結(jié)果及其對(duì)應(yīng)的數(shù)值模擬結(jié)果;q 值最大計(jì)算誤差為20%.
另一方面,為了定量分析建筑形狀和布局對(duì)高層建筑群行人風(fēng)環(huán)境的影響,本文采用最大風(fēng)速比Rmax和歸一化加速面積比A*R,avg對(duì)建筑群風(fēng)環(huán)境進(jìn)行量化評(píng)估[9],其相關(guān)定義如下:
其中AT為評(píng)估區(qū)域的面積,本文為900×900 mm2,如圖8 所示.
圖8 加速面積AR,θ 示意圖Fig.8 Schematic of speed-up area AR,θ
由前文定義可知,AR,θ中R 值的大小應(yīng)該為一個(gè)大于1.0 的數(shù)值.關(guān)于R 的具體取值,在缺乏氣象統(tǒng)計(jì)資料時(shí),要想滿足風(fēng)環(huán)境舒適性,主導(dǎo)風(fēng)向下的風(fēng)速比不宜大于1.2[23].因此,本文采用Ri=1.2,即計(jì)算A1.2,θ的歸一化加速面積.
首先,基于TPU 風(fēng)洞試驗(yàn)結(jié)果,驗(yàn)證了5 種不同的RANS 湍流模型,并將其模擬結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,發(fā)現(xiàn):對(duì)于建筑物兩側(cè)加速區(qū)域的模擬,使用不同的RANS 湍流模型,其模擬結(jié)果有所不同,其中RNG k-ε 模型以及修正湍流參數(shù)后的標(biāo)準(zhǔn)k-ε模型模擬的效果最好.限于篇幅,此處不再給出相關(guān)結(jié)果.這與現(xiàn)有研究中RANS 模型對(duì)于高風(fēng)速區(qū)域(Ri>1.0)的模擬較為準(zhǔn)確的結(jié)論基本一致[10-13].考慮到標(biāo)準(zhǔn)k-ε 模型計(jì)算效率更高,本文在后續(xù)研究中主要采用經(jīng)過修正湍流參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)k-ε 模型開展數(shù)值模擬研究.
表3 為本文開展240 個(gè)工況在全部風(fēng)向角下高風(fēng)速區(qū)(Ri>1.0)的試驗(yàn)與模擬誤差對(duì)比結(jié)果,并與當(dāng)前采用RANS 模型開展行人風(fēng)環(huán)境研究的數(shù)值模擬驗(yàn)證結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比.
從表3 可以看出:高風(fēng)速區(qū),所有測(cè)點(diǎn)的最大誤差值為20.22%(工況Y-E-150);最小誤差為0.087%(工況H-CO-0);與現(xiàn)有研究相比(鄭朝榮等[24]的最大誤差為22.5%,最小誤差為1.21%,Iqbal等[13]的最大誤差為25.1%,最小誤差為1.59%),本文的模擬精度更高,具有較高的可信度.
表3 CFD 與試驗(yàn)結(jié)果對(duì)比Tab.3 Cross-comparison between CFD and test results
為了進(jìn)一步說明經(jīng)過修正湍流參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)k-ε模型模擬結(jié)果的可信度,采用誤差度量指標(biāo)q 進(jìn)行分析[22],q 值根據(jù)前文計(jì)算最大誤差選擇20%.
圖9 統(tǒng)計(jì)了所有工況的q 值,發(fā)現(xiàn)所有計(jì)算工況的q 值均在0.85~0.92 之間,表明本文數(shù)值模擬計(jì)算的整體最大誤差小于15%,數(shù)據(jù)置信度在0.85 以上.數(shù)值模擬在高風(fēng)速區(qū)域可以得到與試驗(yàn)較為一致的結(jié)果,但在低風(fēng)速區(qū)RANS 模型結(jié)果準(zhǔn)確性則較差,主要是因?yàn)楸疚乃捎玫姆€(wěn)態(tài)雷諾平均模型在建筑物尾流漩渦脫落區(qū)域(低風(fēng)速區(qū))低估了尾流中的湍動(dòng)能,導(dǎo)致數(shù)值模擬結(jié)果與風(fēng)洞試驗(yàn)結(jié)果相差較大.現(xiàn)有研究表明:采用RANS 模型對(duì)行人風(fēng)環(huán)境進(jìn)行研究時(shí),數(shù)值模擬與試驗(yàn)結(jié)果在高風(fēng)速區(qū)(Ri>1.0)高度吻合,其誤差控制在0.2 左右,低風(fēng)速區(qū)則準(zhǔn)確性較差,與本文模擬結(jié)果相同[5].
圖9 誤差度量指標(biāo)q 值分布(q=0.2)Fig.9 Distribution of error metric index q
2.2.1 建筑形狀對(duì)行人風(fēng)環(huán)境影響
為了研究建筑形狀對(duì)行人風(fēng)環(huán)境的影響,圖10、圖11 分別給出了不同建筑形狀在不同風(fēng)向角下Rmax,θ和的分布情況.
圖10 不同建筑形狀的Rmax,θ 分布Fig.10 Rmax,θ of different building shapes
圖11 不同建筑形狀的的分布Fig.11 of different building shapes
由于錯(cuò)列式分布的Rmax,θ和分布趨勢(shì)與圍合式分布趨勢(shì)相同,角開口式與中部開口式布局的Rmax,θ和趨勢(shì)相同,限于篇幅,結(jié)果未給出,可參考圖10 和圖11 分布情況。
從圖10 Rmax,θ的分布趨勢(shì)來(lái)看:在圍合式布局和角開口式布局下,方形、H 字形及X 字形建筑群的Rmax出現(xiàn)在斜風(fēng)向下,Rmin則出現(xiàn)在正風(fēng)向下;而十字形及Y 字形建筑群則與此相反,Rmax出現(xiàn)在正風(fēng)向下,Rmin則出現(xiàn)于斜風(fēng)向.對(duì)于角部開口式布局,可以得到相同的結(jié)論,表明這四種布局不影響不同建筑形狀的最有利以及最不利風(fēng)向角.進(jìn)一步分析比較,其分布規(guī)律與Rmax,θ的分布規(guī)律完全相同,即不同布局下,方形、H 字形及X 字形的建筑群的最有利風(fēng)向?yàn)檎L(fēng)向,最不利風(fēng)向?yàn)樾憋L(fēng)向;十字形及Y 字形建筑群的最有利風(fēng)向?yàn)樾憋L(fēng)向,最不利風(fēng)向?yàn)檎L(fēng)向.
圖12 給出了不同建筑形狀在圍合式布局下,最不利風(fēng)向角下所對(duì)應(yīng)的行人高度處的風(fēng)速比云圖.通過圖12 可以看出:風(fēng)場(chǎng)中的高風(fēng)速區(qū)域集中在建筑群的側(cè)面及建筑物之間形成的天然廊道中.進(jìn)一步分析,對(duì)于建筑群側(cè)面高風(fēng)速區(qū)域的形成,主要是由于建筑物迎風(fēng)前緣對(duì)風(fēng)場(chǎng)剪切作用和氣流下洗作用聯(lián)合造成的[24];而建筑物通道高風(fēng)速區(qū)域,則是由于建筑物之間形成的通風(fēng)廊道,產(chǎn)生狹管效應(yīng)現(xiàn)象,使得廊道區(qū)域的風(fēng)速明顯增大[25].
圖12 最不利風(fēng)向角下圍合式布局行人高度處Ri 云圖Fig.12 Contours of Ri of buildings with five shapes in enclosed layout under the most unfavored wind direction
圖13 為不同的計(jì)算工況在全風(fēng)向下的最大風(fēng)速比Rmax與歸一化平均加速面積比的分布情況.從Rmax和值的趨勢(shì)來(lái)看,對(duì)于這20 種不同的計(jì)算工況,Rmax最大值為1.532,最小值為1.468,均位于1.5 附近,相互之間差值僅為4.18%;另一方面比較的大小,明顯發(fā)現(xiàn)不同工況之間差異很大,最大值為4.02,最小值則為1.67,相互之間的差值超過了140%.因此,在保持高度和容積率一定的情況下,建筑群周邊最大風(fēng)速比不會(huì)隨著建筑形狀和建筑布局的改變而發(fā)生明顯變化;但建筑形狀和建筑布局會(huì)改變建筑群周邊高風(fēng)速區(qū)域的面積大小,而高風(fēng)速區(qū)域正是本文研究的重點(diǎn).從Rmax和值的大小來(lái)看,圍合式布局中,方形圍合式布局建筑群的值最小,因此可認(rèn)為其行人風(fēng)環(huán)境整體上最優(yōu);相同的,角開口式及中部開口式布局下,十字形建筑群的整體行人風(fēng)環(huán)境最優(yōu);Y 字形建筑群在錯(cuò)列式布局下的行人風(fēng)環(huán)境最優(yōu).與之前研究結(jié)論基本一致[26-27].
圖13 不同計(jì)算工況的最大風(fēng)速比Rmax和歸一化平均加速面積比Fig.13 Maximum wind speed ratio and normalized average speed-up area ratio of different test cases
2.2.2 建筑布局對(duì)行人風(fēng)環(huán)境影響
由于H 字形及X 字形的Rmax,θ和分布趨勢(shì)與方形完全相同,Y 字形則和十字形的Rmax,θ和分布趨勢(shì)相同,因此,本節(jié)僅給出了方形和十字形建筑群在不同布局下的Rmax,θ和分布情況.
從分布趨勢(shì)來(lái)看(如圖14 和圖15 所示),方形建筑群在四種不同布局下,Rmax對(duì)應(yīng)的風(fēng)向角均為斜方向,而Rmin對(duì)應(yīng)的風(fēng)向角均與建筑物迎風(fēng)面垂直;十字形建筑群在四種布局下的結(jié)論與方形建筑群相反.這說明在不同布局下,方形、H 字形及X 字形的建筑群的最有利風(fēng)向角與建筑物側(cè)表面垂直,最不利風(fēng)向角則為斜風(fēng)向;而十字形和Y 字形建筑群在不同布局下的結(jié)論與前者截然相反.
圖14 不同布局下的Rmax,θ 分布Fig.14 Rmax,θ of different building layouts
圖15 不同建筑布局下的分布圖Fig.15 under different building layouts
圖16 和圖17 以方形及十字形建筑群為例,分析其作用機(jī)理,發(fā)現(xiàn)造成建筑群周邊區(qū)域風(fēng)速增大的兩個(gè)主要原因?yàn)榻遣糠蛛x效應(yīng)及狹管效應(yīng).由于方形建筑前角的分離剪切作用較大,導(dǎo)致其角部分離效應(yīng)更加明顯,這就使得最不利風(fēng)向角出現(xiàn)于斜風(fēng)向下.
圖16 最不利風(fēng)向角下方形建筑群行人高度處Ri 云圖Fig.16 Ri contour of the rectangle tall buildings at the pedestrian-level under most unfavorable wind direction
圖17 最不利風(fēng)向角下十字形建筑群行人高度處Ri 云圖Fig.17 Ri contour of the cross-shaped tall buildings at the pedestrian-level under most unfavorable wind direction
通過計(jì)算不同工況下Rmax和值,從整體上對(duì)不同工況的行人風(fēng)環(huán)境進(jìn)行評(píng)估.方形、H 字形及X 字形建筑群均在錯(cuò)列式布局下具有最優(yōu)的行人風(fēng)環(huán)境效應(yīng);十字形及Y 字形建筑群則在中部開口式下具有最優(yōu)的行人風(fēng)環(huán)境效應(yīng).綜合考慮建筑布局和建筑形狀,風(fēng)環(huán)境最好的是Y 字形錯(cuò)列式布局建筑群,風(fēng)環(huán)境最差的是H 字形圍合式布局建筑群.
通過風(fēng)洞試驗(yàn)與數(shù)值模擬方法,深入研究了建筑形狀和建筑布局對(duì)高層建筑群行人風(fēng)環(huán)境的影響,得出如下結(jié)論:
1)經(jīng)過風(fēng)洞試驗(yàn)的驗(yàn)證,表明采用RANS 模型研究高層建筑群周邊的行人風(fēng)環(huán)境是可行的,對(duì)于高風(fēng)速區(qū)域的模擬,通過修正湍流參數(shù),可以采用標(biāo)準(zhǔn)k-ε 模型獲得與風(fēng)洞試驗(yàn)較為一致的模擬結(jié)果.
2)造成建筑群周邊區(qū)域風(fēng)速增大的主要原因是建筑群中出現(xiàn)角部分離效應(yīng)和狹管效應(yīng).建筑群周邊最大風(fēng)速比Rmax的大小不受建筑形狀以及建筑布局的影響,所有工況下Rmax均位于1.5 附近.
3)建筑形狀對(duì)建筑群的最不利風(fēng)向角影響較顯著,5 種不同建筑形狀下,方形、H 字形及X 字形建筑群的最不利風(fēng)向角均出現(xiàn)在斜風(fēng)向角度,十字形和Y 字形建筑群的最不利風(fēng)向?yàn)檎L(fēng)向;建筑布局對(duì)于建筑群的最不利風(fēng)向角度影響很小,4 種不同布局下,建筑群最不利風(fēng)向角度未發(fā)生變化.
4)綜合考慮建筑布局和建筑形狀的影響,行人風(fēng)環(huán)境最好的是Y 字形錯(cuò)列式布局建筑群,最差的是H 字形圍合式布局建筑群.
5)在保持高度和容積率一定的情況下,建筑群周邊最大風(fēng)速比不會(huì)隨著建筑形狀和建筑布局的改變而發(fā)生明顯變化.