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J-GLOBAL ID：202002271958167293   整理番号：20A0763939

マルチレベルモンテカルロによるRANSシミュレーションにおける確率的乱流モデリング【JST・京大機械翻訳】

Stochastic turbulence modeling in RANS simulations via multilevel Monte Carlo

著者 (4件)： Kumar Prashant (CWI - Centrum Wiskunde&Informatica, Amsterdam, the Netherlands) ,  Kumar Prashant (Faculty of Aerospace Engineering, Delft University of Technology, Delft, the Netherlands) ,  Schmelzer Martin (Faculty of Aerospace Engineering, Delft University of Technology, Delft, the Netherlands) ,  Dwight Richard P. (Faculty of Aerospace Engineering, Delft University of Technology, Delft, the Netherlands)
資料名： Computers & Fluids  (Computers & Fluids)
巻： 201  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： E0859A  ISSN： 0045-7930  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： レイノルズ平均Navier-Stokes(RANS)シミュレーションに関連するモデル形状不確実性を定量化するためのマルチレベルモンテカルロ(MLMC)法を提示した。RANS方程式の二つの高次元確率的拡張を考慮し,MLMC法の適用性を実証した。第一のアプローチは,対数正規ランダム場を用いたベースライン渦粘性場の大域摂動に基づいている。[Xiaoら(2017)]の研究に基づいて,より一般的な第二拡張を考慮した。そこでは,全体のReynolds応力テンソル(RST)は,実現可能性を維持しながら摂動される。二つの基本的な流れに対して,メッシュの階層に基づくMLMC法は,平面モンテカルロよりも漸近的に高速であることを示した。さらに,いくつかのフローに対して,最適なマルチレベル推定器を得ることができることを示した。これに対して,最小のグリッドレベルにおいて,単一CFDと同じ次数をもつコストスケールを得ることができる。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： 高次元 ,  不確実性 ,  摂動 ,  テンソル ,  *モンテカルロ法 ,  基準線 ,  *シミュレーション ,  渦粘性 ,  対数 ,  Reynolds応力 ,  適応性
準シソーラス用語： 確率場 ,  Reynolds平均 ,  *RANS ,  *マルチレベル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： MLMC ,  RANS ,  Uq ,  ランダム渦粘性 ,  ランダムReynolds応力テンソル

分類 (1件)： 流体動力学一般  (BC02010G)

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチレベル ,  モンテカルロ ,  RANS ,  シミュレーション ,  確率 ,  乱流モデリング