文献

J-GLOBAL ID：202002212691097099   整理番号：20A2367420

大気分散のシミュレーションにおける乱流Schmidt数推定のための多忠実度フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A multi-fidelity framework for the estimation of the turbulent Schmidt number in the simulation of atmospheric dispersion

著者 (8件)： Longo Riccardo (Universite libre de Bruxelles, Ecole Polytechnique de Bruxelles, Departement d’Aero-Thermo-Mecanique, Brussels, Belgium) ,  Longo Riccardo (Politecnico di Milano - Dipartimento di Chimica, Materiali ed Ingegneria Chimica, ”G. Natta”, Italy) ,  Bellemans Aurelie (Universite libre de Bruxelles, Ecole Polytechnique de Bruxelles, Departement d’Aero-Thermo-Mecanique, Brussels, Belgium) ,  Bellemans Aurelie (Combustion and Robust Optimization Group (BURN), Universite libre de Bruxelles and Vrjie Universiteit, Brussels, Belgium) ,  Bellemans Aurelie (University of Texas at Austin, Department of Aerospace Engineering and Engineering Mechanics, United States) ,  Derudi Marco (Politecnico di Milano - Dipartimento di Chimica, Materiali ed Ingegneria Chimica, ”G. Natta”, Italy) ,  Parente Alessandro (Universite libre de Bruxelles, Ecole Polytechnique de Bruxelles, Departement d’Aero-Thermo-Mecanique, Brussels, Belgium) ,  Parente Alessandro (Combustion and Robust Optimization Group (BURN), Universite libre de Bruxelles and Vrjie Universiteit, Brussels, Belgium)
資料名： Building and Environment  (Building and Environment)
巻： 185  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0858A  ISSN： 0360-1323  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大気分散モデリングへの適用で,乱流Schmidt数,Sctを正確に予測するために,多重忠実度フレームワークを提示した。文献と実験的証拠に従って,異なる物理的相関をSctに対して追跡し,この量を様々な乱流パラメータに関連づけることができる。目的は,Reynolds平均Navier-Stokes(RANS)シミュレーションの文脈において,種々の試験事例で使用でき,いくつかの乱流モデルと組み合わせたSctの信頼できる定式化を導出することである。これを達成するために,高忠実度データを,遅延剥離渦シミュレーション(dDES)で得て,相関研究で用いて,重要な乱流変数を有するSctの相互依存性を分析した。Sctに対する最初のデータ駆動モデルを,Reynoldsによる半経験的関係にデータを較正することにより提案した。第二のモデルを主成分分析(PCA)と組み合わせた相関研究の結果を用いて提示した。両データ駆動モデルを,Cedval A1-5ケースのRANSシミュレーション,および2つの追加分散ケース,すなわち,建築物のCedval B1-1アレイ,およびCODASCデータベースからの空のストリートキャニオンで検証した。得られたSct定式化は,標準RANS手法と比較して,濃度場の精度を著しく改善できる。さらに,新しい定式化の妥当性をいくつかの乱流モデルと組み合わせて実証した。Copyright 2020 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： *シミュレーション ,  *乱流 ,  データベース ,  多重化 ,  *Schmidt数 ,  定式化 ,  主成分分析 ,  乱流モデル
準シソーラス用語： ストリートキャニオン ,  RANS ,  剥離渦 ,  データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 都市環境 ,  大気境界層 ,  乱流Schmidt数 ,  マルチ忠実度フレームワーク ,  データ駆動 ,  主成分分析

分類 (2件)： 建築環境一般  (RB02010T) ,  換気  (PC02040B)

タイトルに関連する用語 (6件)： シミュレーション ,  乱流 ,  Schmidt数 ,  推定 ,  忠実度 ,  フレームワーク