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利用機器學習構建新型物理約束的大渦模擬模型研究獲進展

大渦模擬作為當前及未來主流的湍流模擬方法被廣泛應用於航空、航天及海洋工程等國家戰略科技領域,而大渦模擬模型和方法是大渦模擬研究的核心基礎。傳統的大渦模擬模型方法存在諸多不足,例如既有模型難以兼顧強數值穩定性以及高保真性,導致湍流模擬的誤差過大或者計算發散等問題。因此,探索新的建模思路是大渦模擬研究的熱點與難點。

中國科學院力學研究所LHD可壓縮湍流課題組研究人員改變了既往研究中只針對亞格子應力建模的固有研究模式,著眼於湍流級串理論中核心的物理量——能流進行建模,利用多尺度梯度展開方法結合機器學習方法給出了可壓縮壁湍流中高精度模化的能流,進而利用高精度能流模型對常見的渦粘模型進行物理約束,完成了新的湍流模化過程。新模型很好地結合了高魯棒性和高保真性的特性並具有一定的尺度自適應性。透過不同的標準化算例檢驗,新模型可以對可壓縮壁湍流的關鍵物理量如能流(圖1)、平均速度剖面(圖2)等給出精準預測,並有望進一步推廣到更復雜科學及工程問題的研究中。

相關研究成果發表在Journal of Fluid Mechanics上。

利用機器學習構建新型物理約束的大渦模擬模型研究獲進展


圖1.新模型預測的能流分佈(b)與真實分佈(a)以及其它常用模型(c)、(d)預測結果對比

利用機器學習構建新型物理約束的大渦模擬模型研究獲進展


圖2.不同規模網格下可壓縮平板邊界層流動平均速度剖面分佈(a)密網格;(b)粗網格

來源:中國科學院力學研究所

分類: 遊戲
時間: 2021-12-18

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