Dergiler / Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi dergisi / 2026 / Cilt: 35 Sayı: 1

Ağ Elemanı Özelliklerinin Sayısal Model Sonuçları Üzerine Etkisinin Belirlenmesi

Determining the Effect of Computational Grid Properties on Numerical Model Results

Oğuz Şimşek(Harran Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, İnşaat Mühendisliği Bölümü)
Hüseyin İşlek(Harran Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, İnşaat Mühendisliği Bölümü)
M. Sami Aköz(Çukurova Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, İnşaat Mühendisliği Bölümü)
Sayfa
195–210
Yayın Tarihi
2020-03-31
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Deneysel ve farklı ağ yapıları kullanılarak elde edilen sayısal hız profillerinin karşılaştırılmasından, çok küçük elemanlardan oluşan hesaplama ağı yapısının sayısal model sonuçları üzerinde önemli ölçüde iyileştirme yapmadığı belirlenmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Gelişen teknolojiyle birlikte bilgisayar yazılımları, karmaşık mühendislik problemlerin çözümünde oldukça sık kullanılmaya başlanmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Sayısal model sonuçları üzerinde, ağ yapısı özellikleri, kullanılan türbülans modeli, iterasyon sayısı ve adımı büyüklüğü gibi parametrelerin etkili olduğu bilinmektedir.
💡
Sonuç & Katkı:Deneysel ve farklı ağ yapıları kullanılarak elde edilen sayısal hız profillerinin karşılaştırılmasından, çok küçük elemanlardan oluşan hesaplama ağı yapısının sayısal model sonuçları üzerinde önemli ölçüde iyileştirme yapmadığı belirlenmiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Akışkan hacimleri yöntemi · Ağ eleman boyutu · Duvar yakını fonksiyonu

Özet

Gelişen teknolojiyle birlikte bilgisayar yazılımları, karmaşık mühendislik problemlerin çözümünde oldukça sık kullanılmaya başlanmıştır. Kullanılan bu yazılımlardan elde edilen sonuçların doğruluğunun test edilmesi için fiziksel model deneyleri yapılmakta ve elde edilen sonuçlar, sayısal model sonuçları ile karşılaştırılmaktadır. Sayısal model sonuçları üzerinde, ağ yapısı özellikleri, kullanılan türbülans modeli, iterasyon sayısı ve adımı büyüklüğü gibi parametrelerin etkili olduğu bilinmektedir. Bu çalışmada, eğrisel geniş başlıklı savak üzerinden geçen akımın sayısal modellemesinde farklı geometrik özelliklere sahip çözüm ağları tasarlanmıştır. Akımı idare eden temel denklemlerin çözümü, sonlu hacimler yöntemine dayalı ANSYS-Fluent yazılımıyla gerçekleştirilmiştir. Sayısal hesaplamalarda, Reynolds Ortalamalı Navier Stokes (RANS) denklemlerine dayalı çözüm yapan Renormalization Group k-ε (RNG) türbülans modeli ve su-hava arakesitinin belirlenmesinde ise Akışkan Hacimleri Yöntemi kullanılmıştır. Sayısal olarak elde edilen su yüzü ve hız profilleri, deneysel sonuçlar ile karşılaştırılarak optimum çözüm ağının tipi ve boyutu belirlenmiştir. Ayrıca, hız profilleri üzerinde duvar yakını fonksiyonlarının etkileri araştırılmıştır. Deneysel ve farklı ağ yapıları kullanılarak elde edilen sayısal hız profillerinin karşılaştırılmasından, çok küçük elemanlardan oluşan hesaplama ağı yapısının sayısal model sonuçları üzerinde önemli ölçüde iyileştirme yapmadığı belirlenmiştir.

Abstract

With the developing technology, computer software has started to be used frequently in solving complex engineering problems. Physical model experiments are carried out to test the accuracy of these software and the results are compared with the numerical model results. It is known that the properties of the grid structure, the turbulence model, the number of iterations and the step size have effects on the numerical model results. In the numerical modeling of the flow passing over the curvilinear broad-crested weir, solution grids with different geometrical features are designed. The basic equations are solved by ANSYS-Fluent package program based on finite volume method. In numerical calculations, the Renormalization Group k-ε (RNG) turbulence model based on Reynolds Average Navier Stokes (RANS) equations and Volumes of Fluid (VOF) Method was used to determine the water-air intersection. The optimum solution grid type and size were determined by comparing the obtained numerical model results with the experimental results. In addition, numerical modeling has been done with different near wall treatment functions. It has been determined from the comparison of numerical velocity profiles obtained by using experimental and different grid structures, creating a very tight grid structure did not significantly improve the numerical model results.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Şimşek, O., İşlek, H., Aköz, M. S. (2020). Ağ Elemanı Özelliklerinin Sayısal Model Sonuçları Üzerine Etkisinin Belirlenmesi. Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi dergisi, Cilt: 35 Sayı: 1, 195–210. https://doi.org/10.21605/cukurovaummfd.764907

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (17)

  1. Telkıran, M.N., Aköz, M.S., Şimşek, O., Soydan, N.G., 2019. Dolusavak Üzerinden Geçen Akımın Sayısal Analizi: Mersin Dereyurt Göleti Dolusavak Örneği, Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 34(1), 155-167.
  2. Şimşek, O., Soydan, N.G., Gümüş, V., Aköz, M.S., Kırkgöz, M.S., 2015. Ani Bir Düşüdeki B-tipi Hidrolik Sıçramanın Sayısal Modellenmesi, İMO Teknik Dergi, 26(4), 7215-7240.
  3. Gümüş, V., Şimşek, O., Soydan, N.G., Aköz, M.S., Kirkgöz, M.S., 2015. Numerical Modeling of Submerged Hydraulic Jump from a Sluice Gate, Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 142(1), 04015037.
  4. Soydan, N.G., Şimşek, O., Aköz, M.S., 2018. Köprü Ayağı Etrafındaki Türbülanslı Akımın Sayısal ve Deneysel Analizi, Politeknik Dergisi, 21(1), 137-147.
  5. Aköz, M.S., Soydan, N.G., Şimşek, O., 2016. Kritik Üstü Açık Kanal Akımının Detached Eddy ve Large Eddy Simülasyon ile Sayısal Modellenmesi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part: C, Tasarım ve Teknoloji, 4(4), 213-224.
  6. Lee, C.H., Xu, C., Huang, Z., 2019. A Three- phase Flow Simulation of Local Scour Caused By a Submerged Wall Jet with a Water-air Interface, Advances in Water Resources, 129, 373-384.
  7. Soydan, N.G., Aköz, M.S., Şimşek, O., Gümüş, V., 2012. Trapez Kesitli Geniş Başlıklı Savak Akımının k-ε Tabanlı Türbülans Modelleri ile Sayısal Modellenmesi, Çukurova Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 27(2), 47-58.
  8. Kırkgoz, M.S., Aköz, M.S., Öner, A.A., 2009. Numerical Modeling of Flow Over a Chute Spillway, Journal of Hydraulic Research, 47(6), 790-797.
  9. Çelik, I.B., Ghia, U., Roache, P.J., Freitas, C.J., 2008. Procedure for Estimation and Reporting of Uncertainty Due to Discretization in CFD Applications, Journal of Fluids Engineering- Transactions of the ASME, 130 (7).
  10. Şimşek, O., Parmaksız, M., Gümüş, V., 2019. Radyal Kapak ile Etkileşimde Bulunan Açık Kanal Akımının Sayısal Modellenmesi, Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 8(2), 965-978.
  11. Şimşek, O., Aköz, M.S., Soydan, N.G., 2016. Numerical Validation of Open Channel Flow Over a Curvilinear Broad-crested weir, Progress in Computational Fluid Dynamics, an International Journal, 16(6), 364-378.
  12. Yakhot, V., Orszag, S.A., 1986. Renormalization-group Analysis of Turbulence, Physical Review Letters, 57(14), 1722-1724.
  13. Hirt, C.W., Nichols, B.D., 1981. Volume of Fluid (VOF) Method for the Dynamics of Free Boundaries, Journal of Computational Physics, 39(1), 201-225.
  14. ANSYS, FLUENT Theory Guide. USA: ANSYS Inc., 2012.
  15. Launder, B.E., Spalding, D.B., 1974. The Numerical Computation of Turbulent Flows, Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 3, 269-289.
  16. Kim, S., 1995. A Near-wall Treatment Using Wall Functions Sensitized to Pressure Gradient, Separated and Complex Flows, In ASME FED, 217.
  17. Huang, P., Bradshaw, P., Coakley, T., 1993. Skin Friction and Velocity Profile Family for Compressible Turbulent Boundary Layers, AIAA Journal, 31(9), 1600-1604.