Uticaj vetra u urbanim sredinama

Uticaj vetra u urbanim sredinama

Tok vetra u urbanim sredinama je pod uticajem različitih složenih faktora poput heterogene geometrije objekata, separacije i recirkulacije i lokalnih termalnih efekata. Ulice i nasumičan raspored objekata mogu stvoriti zone velikih brzina i vrtloge u pasažma između objekata, što potencijalno može prouzrokovati oštećenja na fasadama i krovovima. Poznavanjem karakteristika toka vetra u urbanom okruženju mogu se dati korisne smernice pri planiranju i oblikovanju arhitektama i inženjerima. One su ključne za projektovanje visokih objekata, a takođe igraju i presudnu ulogu u određivanju potencijala za ubiranje energije vetra u urbanim sredinama.

Cilj ove teme je ispitivanje karakteristika toka vetra u urbanim sredinama, kao i površinskog pritiska na objektima, kako eksperimentalno (merenja u aerotunelu), tako i numerički (koristeći računsku dinamiku fluida - CFD). Dobijeni podaci se kasnije koriste za dalje ispitivanje uticaja susednih objekata i potencijala za ubiranje energije vetra iznad krova zgrada. Eksperimentalno ispitivanje je sprovedeno u aerotunelu sa atmosferskim graničnim slojem koji se nalazi na Univerzitetu Ruhr u Bochumu, Nemačka, u okviru Kratkoročne naučne misije (STSM). Testovi su obuhvatili četiri različita modela objekta:

  • visoka zgrada sa ravnim krovom
  • visoka zgrada sa zakošenim krovom
  • niska, dvovodna kuća
  • niski industrijski objekat (hangar) sa dvovodnim krovom

Uticaj okolnih objekata je ispitan u slučaju visoke zgrade sa ravnim krovom, visoke zgrade sa zakošenim krovom i niske dvovodne kuće. Sve navedene konfiguracije uključuju primarni objekat okružen sa četiri zgrade iste geometrije.

Numeričke simulacije eksperimenata pružaju dodatni uvid u određene probleme. Za numeričku predikciju karakteristika toka koristi se otvoreni kod OpenFOAM zasnovan na metodi konačnih zapremina, primenom metode simulacije velikih vrtloga (Large eddy simulation - LES).

Algoritam proračuna primenom numeričkih metoda (CFD) (izvor Franke, 2007)

Publikacije

(2023). A multi-fidelity wind surface pressure assessment via machine learning: A high-rise building case. Building and Environment. DOI GraFar URL
(2020). On the Wind Energy Resource above High-Rise Buildings. Energies. DOI GraFar
(2018). Wind energy potential above a high-rise building influenced by neighboring buildings: An experimental investigation. Journal of Wind Engineering & Industrial Aerodynamics. DOI GraFar