論文の概要: A unified method of data assimilation and turbulence modeling for
separated flows at high Reynolds numbers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00601v1
- Date: Tue, 1 Nov 2022 17:17:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-02 14:54:32.947287
- Title: A unified method of data assimilation and turbulence modeling for
separated flows at high Reynolds numbers
- Title（参考訳）: 高レイノルズ数の分離流れに対するデータ同化と乱流モデリングの統一的手法
- Authors: Z. Y. Wang, W. W. Zhang
- Abstract要約: 本稿では,データ同化と乱流モデリングの統一的アプローチとして,改良されたアンサンブルカルマン逆変換法を提案する。
DNNのトレーニング可能なパラメータは、与えられた実験的表面圧力係数に応じて最適化される。
その結果, 各種実験状態の連成同化により, 付着流と分離流の双方によく適応する乱流モデルが得られることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, machine learning methods represented by deep neural networks
(DNN) have been a new paradigm of turbulence modeling. However, in the scenario
of high Reynolds numbers, there are still some bottlenecks, including the lack
of high-fidelity data and the convergence and stability problem in the coupling
process of turbulence models and the RANS solvers. In this paper, we propose an
improved ensemble kalman inversion method as a unified approach of data
assimilation and turbulence modeling for separated flows at high Reynolds
numbers. The trainable parameters of the DNN are optimized according to the
given experimental surface pressure coefficients in the framework of mutual
coupling between the RANS equations and DNN eddy-viscosity models. In this way,
data assimilation and model training are combined into one step to get the
high-fidelity turbulence models agree well with experiments efficiently. The
effectiveness of the method is verified by cases of separated flows around
airfoils(S809) at high Reynolds numbers. The results show that through joint
assimilation of vary few experimental states, we can get turbulence models
generalizing well to both attached and separated flows at different angles of
attack. The errors of lift coefficients at high angles of attack are
significantly reduced by more than three times compared with the traditional SA
model. The models obtained also perform well in stability and robustness.
- Abstract（参考訳）: 近年,深層ニューラルネットワーク(DNN)に代表される機械学習手法が,乱流モデリングの新しいパラダイムとなっている。
しかし、高レイノルズ数のシナリオでは、高忠実度データの欠如や乱流モデルとransソルバの結合過程における収束と安定性の問題など、いくつかのボトルネックが残っている。
本稿では,高レイノルズ数での分離流れに対するデータ同化と乱流モデリングの統一的アプローチとして,改良されたアンサンブルカルマン反転法を提案する。
DNNのトレーニング可能なパラメータは、RANS方程式とDNNの渦-粘性モデルとの相互結合の枠組みにおいて、与えられた実験的表面圧力係数に従って最適化される。
このようにして、データ同化とモデルトレーニングを組み合わせることで、高忠実度乱流モデルが実験と効率的に一致するようにする。
本手法の有効性は,高レイノルズ数での翼まわりの分離流れ(s809)を用いて検証した。
その結果, 実験状態の結合同化により, 付着流と分離流の両方に対して, 異なる攻撃角での乱流モデルが一般化できることがわかった。
従来のSAモデルと比較すると,高い攻撃角度でのリフト係数の誤差は3倍以上に減少する。
得られたモデルは安定性とロバスト性も良好である。
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