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J-GLOBAL ID：201902282949740840   整理番号：19A1181184

陰的にフィルタされたラージエディシミュレーションにおける乱流クロージャモデリングのための正則化デコンボリューション法【JST・京大機械翻訳】

A regularized deconvolution method for turbulent closure modeling in implicitly filtered large-eddy simulation

著者 (2件)： Wang Qing (Department of Mechanical Engineering, Stanford University, 488 Escondido Mall, Stanford, CA 94305, United States) ,  Ihme Matthias (Department of Mechanical Engineering, Stanford University, 488 Escondido Mall, Stanford, CA 94305, United States)
資料名： Combustion and Flame  (Combustion and Flame)
巻： 204  ページ： 341-355  発行年： 2019年 
JST資料番号： C0104A  ISSN： 0010-2180  CODEN： CBFMAO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 正規化デコンボリューション法(RDM)に基づく乱流閉鎖モデルを,陰的にフィルタリングされたLarge-Eddyシミュレーション(LES)への応用のために提案した。この方法は,最適化手法によりフィルタ量を近似的に回復することによりサブグリッドスケールの寄与を再構成する。最適化問題を制約することによって,再構成された量の有界性と保存に関する物理的原理を保存した。陰的にフィルタされたLESにおいて分解されないスケールの影響を説明するために,サブグリッド投影とエネルギー類似性を組み合わせて,未解決のスケールを豊かにする再構成法を提案した。この方法により,LES定式化と本質的に一致する乱流スカラー流束と乱流化学相互作用に対する閉鎖モデルを開発した。これらの閉鎖モデルを,燃焼が2スカラーマニホールドモデルにより表現される不均一入口組成を有するパイロット乱流噴流火炎に適用して評価した。RDM定式化は,推定PDF法と渦拡散率閉鎖モデルを用いて得られたシミュレーションに対してベンチマーキングされた。部分予混合火炎領域において,RDMは乱流混合の予測を改善し,推定PDF法を用いたシミュレーションと比較してRDMによる結果に対してより速い格子収束が観察されることを観測した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 定式化 ,  再構成 ,  近似法 ,  フィルタリング ,  *モデリング ,  *正則化 ,  *フィルタ ,  *ラージエディシミュレーション ,  正規化 ,  *乱流 ,  *シミュレーション ,  *デコンボリューション ,  スカラー ,  モデル
準シソーラス用語： 有界 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ラージエディシミュレーション ,  デコンボリューション ,  部分予混合火炎 ,  乱流-化学相互作用 ,  乱流スカラーフラックス

分類 (1件)： 燃焼理論  (XE04020H)

タイトルに関連する用語 (5件)： ラージエディシミュレーション ,  乱流クロージャ ,  モデリング ,  正則化 ,  デコンボリューション