论文摘要
雷诺平均法(RANS)为目前唯一可用于模拟大型湍流模拟的数学模型,但其对雷诺应力存在显著各项异性情况时的计算精度较低。为了克服RANS模型这一缺陷,本文基于大涡模拟(LES)与直接数值模拟(DNS)得到的高精度数据,通过机器学习方法,构建RANS方法中雷诺应力封闭项。文章具体研究了不同机器学习算法及数据量条件下,数据驱动湍流模型对湍流动能、湍流剪切应力及应力各向异性的预测能力。
论文目录
文章来源
类型: 国内会议
作者: 吴威涛,陈志华
关键词: 机器学习,数据驱动,湍流模型
来源: 第十九届中国空气动力学物理气体动力学学术交流会 2019-07-25
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 力学,自动化技术
单位: 南京理工大学机械工程学院航空宇航系,瞬态物理国家重点实验室南京理工大学
分类号: O357.5;TP181
DOI: 10.26914/c.cnkihy.2019.067155
页码: 178-179
总页数: 2
文件大小: 455k
下载量: 47
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