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J-GLOBAL ID：201702285137084230   整理番号：17A2000551

流状態指標としてのスペクトルエントロピー【Powered by NICT】

Spectral entropy as a flow state indicator

著者 (3件)： Abdelsamie Abouelmagd (Laboratory of Fluid Dynamics & Technical Flows, University of Magdeburg “Otto von Guericke”, Germany) ,  Janiga Gabor (Laboratory of Fluid Dynamics & Technical Flows, University of Magdeburg “Otto von Guericke”, Germany) ,  Thevenin Dominique (Laboratory of Fluid Dynamics & Technical Flows, University of Magdeburg “Otto von Guericke”, Germany)
資料名： International Journal of Heat and Fluid Flow  (International Journal of Heat and Fluid Flow)
巻： 68  ページ： 102-113  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0599B  ISSN： 0142-727X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くの実際的な応用では,流れ状態(層流,遷移,乱流)は,空間および/または与えられた配置時間によって変化するであろう。本研究の目的は,時間的自己相関関数に対する固有値問題を解くことから得られたスペクトルエントロピーS_dは流動状態を定量化し,層流,遷移,または乱流領域を区別するために使用できることを示すことである;そのようなものとして,乱流レベルの直接測定を提供する。,この量は,局所流状態を決定する,RANSからLESへの,例えば,最も適切な計算モデルとスイッチングをこの方法で同定することによりハイブリッド数値シミュレーションを支持する。提案されたアプローチの最初の試験を,十種類のTaylor Reynolds数について行っ均一等方性乱流(HIT)を崩壊のための直接数値シミュレーション(DNS)に依存している。DNSを分析することによって得られた結果は,S_dは乱流レベルと遷移を定量化するための優れた候補であることを示した。対応する分析のロバスト性をチェックするために,異なる解像度の影響を調べ,正確な状態推定はまだ粗い空間または時間分解能で得られることを明らかにした。最後に,手法の一般性をチェックするために,DNS解析から得られたエントロピーしきい値は,1)Re=1600においてTaylor-Green渦ベンチマークで得られたDNSの結果だけでなく,2)血液ノズルにおけるラージエディシミュレーションによって得られた結果を解析するために同じアルゴリズムを用いて,両方の場合の流れ条件の従来の,ユーザベース解析と完全な一致を明らかにした。S_dを層流,遷移,あるいは乱流の優れた定量的指標であると思われる,種々の条件下の流れ状態の自動,ユーザに依存しない分析を可能にした。原理では,実験測定を解析する修飾なしに使用することができた。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 層流 ,  固有値問題 ,  ロバスト性 ,  アルゴリズム ,  乱流 ,  計算モデル ,  ベンチマーク ,  ラージエディシミュレーション ,  *エントロピー ,  渦 ,  時間分解能 ,  自己相関関数 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  RANS ,  *スペクトルエントロピー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 直接数値シミュレーション(DNS) ,  スペクトルエントロピー ,  遷移 ,  乱流レベル ,  ハイブリッドCFD

分類 (1件)： 層流,乱流,境界層  (BC02030C)

タイトルに関連する用語 (2件)： 指標 ,  スペクトルエントロピー