湍流生成方法之序列合成法
序列合成法指人工合成一组满足目标特性的脉动风速时程，如湍流强度、湍流积分尺度、脉动风速功率谱、风速时空相关性和零散度等，然后将其作为边界条件施加于大气边界层风场大涡模拟计算域的入口网格节点上。
最简单的方法是将具有白噪声特性的随机量叠加到入口平均风速上，由湍流强度确定白噪声的幅值，但由于白噪声不满足大部分实际湍流的特性，如频谱特性和时空相关性，入口边界的性质在流域内很容易发生变化（Aider, 2006）。Aider利用后台阶流动问题对比了白噪声合成法和预前模拟法，发现预前模拟法生成的入口风速更符合真实的湍流，台阶后的流动混合层更容易失稳，回流区长度更短，涡脱频率更快（Aider, 2007）；Mathey对比了白噪声合成法和合成涡法，发现白噪声合成法对回流区长度的预测高估了50%，且低估了剪切层的厚度（Mathey, 2006）；其主要原因在于不满足实际湍流特性的入口风速高频部分在计算域内迅速衰减，导致湍流强度急剧下降。为此，众多学者对序列合成法进行了改进，提出了傅里叶合成法、POD重构法、数字滤波法及涡量扰动法等。
（1）傅里叶合成法
傅里叶合成法是通过逆傅里叶变换将脉动风速展开为傅里叶级数，从而考虑频域和时域上的相干性和相关性，一定程度满足真实湍流的流动特性。傅里叶合成法的特点是生成速度快，无需单独存储，可直接作用于入口边界，参数易于选取；但当入口节点较多时，占用的计算机内存极大。Kondo对各向同性湍流的衰减进行了大涡模拟，与试验结果吻合较好（Kondo, 1997）。Smirnov提出随机流动生成法（Random Flow Generation，RFG），通过均匀各项同性流场校验，将其应用到行船尾流模拟，RFG方法已内嵌入商用软件Fluent中，作为大涡模拟脉动入口生成方法之一（Smirnov, 2001）。李朝提出DFSRFG（Dcretizing and Synthesizing Random Flow Generation）生成湍流入口，并模拟深圳市市民中心某大跨度屋盖结构上的风致压力分布，验证了大涡模拟结合DSRFG方法的有效性和精度（李朝, 2010）。虽然傅里叶合成法生成的脉动风速经过修正能满足零散度要求，对程序的收敛性有一定改善，但不一定满足动量方程，脉动风速的特性在计算域内将发生变化，需要经过一定距离的发展，才能演化成真正的数值湍流。
（2）POD重构法
POD（Principal Orthogonal Decomposition）是将随机脉动流场分解成时间相关的主坐标和空间相关的本征模态的级数组合。POD采用少数几阶本征模态即可重构随机流场中的大部分信息（陈波, 2007），利用这一特点可以重构流场中大尺度、具有相关性的旋涡结构，这与大涡模拟的基本思想一致，理论上可以重构出高质量的入口风速。Drualt和Perret利用POD重构法生成了大涡模拟的湍流入口风速时程（Druault, 2004;Perret, 2006）。POD合成入口可以正确重构大尺度旋涡结构及其能量组分，但有研究表明其一定程度高估了空间点的相关性（Perret, 2008），其原因在于：POD重构的湍流场与真实的湍流场仍具有一定差异，在计算域内需要一定长度才能发展成真实的湍流，这点与傅里叶合成法类似。Johnsson指出，POD重构法虽然有这个局限性，但可以通过N-S方程的Galerkin映射，将低能量、小尺度的POD模态添加到原始模态中，可以快速建立正常的耗散速度，得到更真实的各速度分量的能谱分布（Johansson, 2004）。
（3）数字滤波法
数字滤波法（Digital Filter Method）指首先生成一组随机数，然后通过指定的滤波器，得到满足目标统计特性的时间序列，如时空相关性。这类研究大多基于时间序列的自回归滑动平均模型（Autoregressive Moving Averaging，ARMA），即利用经验目标功率谱及空间相关函数，人工生成具有空间相关性的风场。Klein利用数字滤波法生成管道流动大涡模拟的湍流入口风速，得到了与目标湍流特性较吻合的结果，包括平均风速和雷诺应力（Klein, 2003）。Xie提出一种更高效的数字滤波法，利用平面槽流进行了验证，并将其耦合到了气象尺度模拟（Xie, 2008）。
（4）涡量扰动法
涡量扰动法（Vortex Method）指对涡量进行拉格朗日处理，在入口截面生成二维脉动旋涡场，作为顺风向速度的扰动量，与平均风速叠加得到湍流入口。涡量扰动法的特点是考虑了入口平面各点的空间相关性，生成速度较快，占用计算资源较少。涡量扰动法已内嵌入商用软件Fluent中，作为大涡模拟脉动入口生成方法之一。Jarrin将涡量扰动法与傅里叶合成法、数字滤波法进行了对比，发现涡量扰动法需要更短的距离即可发展得到真实的湍流（Jarrin, 2009）。
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