集成气象预测的快速自动化城市CFD模拟方法

发布时间：2025-12-01 打印

　　研究旨在开发一种快速自动化的城市风场CFD模拟方法，通过集成LiDAR与地籍数据重建城市几何，结合气象预测生成高精度边界条件，解决传统城市CFD模拟中几何创建复杂、计算耗时长的瓶颈问题，并验证该方法在无人机飞行路径规划等实际应用中的有效性。

　　研究通过Python算法自动化融合LiDAR点云数据与地籍信息，直接在CFD软件内生成包含地形、建筑、植被和水域的封闭几何模型；基于气象数据（如OpenMeteo、AEMET）应用对数律大气边界层模型建立动态边界条件；采用稳态RANS k-ε湍流模型进行城市风场模拟；创新性地提出独立风洞替代方案，从城市模拟中提取风场数据，结合Overset Mesh技术模拟无人机在变风速环境中的受力，并与全城域无人机嵌入模拟对比效率与精度。

　　气象站实测数据验证表明，基于修正气象预报（如OpenMeteo）的模拟结果与真实值高度吻合，风向和风速的CCC系数分别达0.985和0.853；风洞替代方案与全城域无人机模拟的气动载荷（升力、侧向力、阻力）结果一致，但计算时间从超过1天缩短至2小时内，证明该方法在保证精度的同时显著提升计算效率。该研究为城市风场的快速精准预测提供了自动化解决方案。相关研究以A fast and automated approach for urban CFD simulations: integration with meteorological predictions and its application to drone flights为题发表。

（本篇摘编翻译：吴灿）

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