ラージエディシミュレーションのための混合モデリング:単層および二層最小散逸Bardinaモデル【JST・京大機械翻訳】

Streher L. B.; Silvis M. H.; Cifani P.; Verstappen R. W. C. P.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201371776648 整理番号：21P0035690

ラージエディシミュレーションのための混合モデリング:単層および二層最小散逸Bardinaモデル【JST・京大機械翻訳】

Mixed modeling for large-eddy simulation: The single-layer and two-layer minimum-dissipation-Bardina models

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発行年： 2020年06月15日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年01月07日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

ラージエディシミュレーションを用いた乱流の挙動の予測は,サブグリッドスケールの応力テンソルのモデリングを必要とする。このテンソルは,混合モデルを用いて近似でき,関数モデルの散逸性を,平衡効果を近似する構造モデルの能力と結びつける。(構造)Bardinaモデルとの混合(機能的)渦粘性モデルに対する数学的基礎を提案した。渦粘性に対する異方性最小散逸(AMD)モデルを採用して,(単層)AMD-Bardinaモデルを得た。また,壁結合流に対する物理形成モデルを得るために,この混合モデルを2層アプローチにさらに発展させた:壁近傍領域をAMD-Bardinaモデルでパラメータ化し,一方,外部領域をBardinaモデルで計算した。単層および2層AMD-Bardinaモデルを,種々のReynolds数での乱流チャネル流において試験し,そして,混合モデルをAMDおよびBardinaモデルのみによる計算と比較して適用した場合,予測を改善した。2層AMD-Bardinaモデルで得られた結果は特に顕著であり,一次および二次統計の両者が極めて良く予測され,チャネル中心における平均速度の変曲が捕捉された。したがって,中程度および高Reynolds数での壁結合乱流のラージエディシミュレーションに対して非常に有望なモデルを得た。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

層流,乱流,境界層 , 流体動力学一般

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