論文の概要: Prediction of flow and elastic stresses in a viscoelastic turbulent channel flow using convolutional neural networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14121v1
- Date: Mon, 22 Apr 2024 12:19:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-23 14:06:38.278028
- Title: Prediction of flow and elastic stresses in a viscoelastic turbulent channel flow using convolutional neural networks
- Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いた粘弾性乱流流中の流れと弾性応力の予測
- Authors: Arivazhagan G. Balasubramanian, Ricardo Vinuesa, Outi Tammisola,
- Abstract要約: 粘弾性乱流における壁面近傍の瞬時流れの予測にはニューラルネットワークモデルが用いられている。
壁面上の数値シミュレーションデータを用いて3つの壁面正規位置における瞬時速度変動と高分子ストレス変動を予測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9217021281095907
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Neural-network models have been employed to predict the instantaneous flow close to the wall in a viscoelastic turbulent channel flow. The numerical simulation data at the wall is utilized to predict the instantaneous velocity fluctuations and polymeric-stress fluctuations at three different wall-normal positions. Apart from predicting the velocity fluctuations well in a hibernating flow, the neural-network models are also shown to predict the polymeric shear stress and the trace of the polymeric stresses at a given wall-normal location with reasonably good accuracy. These non-intrusive sensing models can be integrated in an experimental setting to construct the polymeric-stress field in turbulent flows, which otherwise may not be directly quantifiable in experimental measurements.
- Abstract（参考訳）: 粘弾性乱流における壁面近傍の瞬時流れの予測にはニューラルネットワークモデルが用いられている。
壁面上の数値シミュレーションデータを用いて3つの壁面正規位置における瞬時速度変動と高分子ストレス変動を予測する。
また, 冬眠時の速度変動の予測に加えて, ニューラルネットワークモデルを用いて, 所定の壁面正規位置における高分子せん断応力とポリマー応力のトレースを, 合理的に精度良く予測できることを示した。
これらの非侵入型センシングモデルは, 乱流中での高分子-応力場を構築するための実験環境に組み込むことが可能であり, それ以外の場合, 実験測定では直接的に定量化できない。
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