乱流モデルにおけるBayes不確実性定量化のための適応モデル精密化アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Zeng Fanzhi; Zhang Wei; Li Jinping; Zhang Tianxin; Yan Chao

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210026739739 整理番号：22P0291100

乱流モデルにおけるBayes不確実性定量化のための適応モデル精密化アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Model Refinement Approach for Bayesian Uncertainty Quantification in Turbulence Model

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発行年： 2022年02月17日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月17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。

Bayes不確実性定量化技術は,過去数年間,乱流モデリングでよく確立された。しかし,高次元設計空間におけるBayes推定のためのグローバルに正確な代理モデルの構築は計算上高価であり,複雑な流れ構成に対する不確実性の定量化を制限する。本研究では,層別サンプリングと継承サンプリングからアイデアを借り,適応モデル精密化手法を提案し,モデル評価点を適応的に適用することにより,高事後密度領域における代理モデルの局所精度を漸近的に改善した。この目的を達成するために,継承ラテンハイパーキューブサンプリングの修正を提案し,次にBayesフレームワークに統合した。二次元熱源反転問題と高次元設計空間への拡張により,提案した方法の有効性と効率を実証した。事前ベースの方法と比較して,適応モデル精密化アプローチは,より少ない評価点を用いて,より信頼できる推論結果を得る能力を有した。最後に,この手法を軸対称遷音速バンプ流に対するMenterせん断応力輸送乱流モデルのパラメトリック不確実性定量化に適用し,説得力のある数値結果を与えた。【JST・京大機械翻訳】

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確率論

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