合成湍流入流方法在空气污染模拟中的对比研究：CDRFG方法的创新应用与验证

本文系统比较了DFM、ATSM和CDRFG三种合成湍流生成方法在OpenFOAM平台的应用，首次将CDRFG方法（Consistent Discrete Random Flow Generation）引入污染物浓度方程求解。研究表明CDRFG在模拟城市边界层湍流时平均误差仅18%，显著优于传统方法，为LES（Large Eddy Simulation）模拟提供了更精确的入流边界条件解决方案。

　　

Highlight
数学建模
遵循环境应用CFD评估指南，本研究采用经典基准案例的实验和现场数据。后续章节详细介绍了湍流模型选择、模拟几何结构、边界条件设置和结果分析的标准化流程。

合成湍流入流边界条件生成方法
本节对比了DFM（Digital Filter Method）、ATSM（Anisotropy Turbulent Spot Method）和CDRFG（Consistent Discrete Random Flow Generator）三种技术计算平均浓度场的性能。这些方法在数学建模和湍流模拟思路上存在显著差异：DFM通过对随机噪声施加数字滤波器模拟湍流，但其非递归滤波特性限制了湍流结构连续性的完整捕捉；ATSM通过在流场中植入随机涡结构生成湍流；而CDRFG通过离散化合成技术保持速度分量的相干性，解决了传统RFG（Random Flow Generation）方法无法反映大气边界层非高斯特征的缺陷。

案例研究#1
首个验证案例采用东京工业大学风洞实验的单体建筑简化几何。实验在1.2m×1.0m风洞中进行，建筑模型高度...（注：此处原文数据不完整）

结论
本研究评估了LES湍流模型结合三种合成湍流入流方法（DFM、ATSM、CDRFG）及无湍流对数剖面在平均速度和污染物浓度预测中的准确性。案例研究#1基于风洞实验简化几何的对比表明...（注：此处原文结论部分不完整）