低Reynolds数モデル — 商用ツール比較と選定ガイド

直接的なLow-Re k-εの提供状況は以下の通り。

FluentのEnhanced Wall Treatment (EWT) は以下の3層構造:

1. 粘性底層 ($y^+ < 5$): 1方程式Wolfshtein モデル

2. バッファ層 ($5 < y^+ < 30$): ブレンディング関数で接続

3. 対数則層 ($y^+ > 30$): 壁関数

この方式の利点は $y^+$ に鈍感なこと。$y^+ = 1$ でも $y^+ = 30$ でも妥当な結果が得られる。純粋なLow-Re k-εよりも実用的だ。

STAR-CCM+では:

• k-ε Low-Re: Launder-Sharma, Abe-Kondoh-Nagano
• k-ε Two-Layer: Chen-Patel型
• v2f: Durbin (1995) のv2fモデル（壁面法線方向の脈動を考慮）

v2fモデルは壁面近傍の異方性をより物理的に表現し、Low-Re k-εよりも優れた熱伝達予測が可能だ。STAR-CCM+で利用可能。

Durbinのv2fは $\overline{v'^2}$（壁面法線方向の脈動速度二乗平均）と楕円緩和関数 $f$ の輸送方程式を追加する4方程式モデルだ。壁面での乱流の異方性を理論的に正しく表現し、特に淀み点での熱伝達で優れた結果を示す。計算コストはk-εの1.5倍程度。