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J-GLOBAL ID：202202230856350353   整理番号：22A0795146

単純化および複雑な自動車モデル周りの流れ予測のためのCFD方法論の評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluation of CFD methodologies for prediction of flows around simplified and complex automotive models

著者 (4件)： Aultman Matthew (Department of Mechanical and Aerospace Engineering, The Ohio State University, Columbus, OH 43210, United States of America) ,  Wang Zhenyu (Department of Mechanical and Aerospace Engineering, The Ohio State University, Columbus, OH 43210, United States of America) ,  Auza-Gutierrez Rodrigo (Simulation Innovation & Modeling Center, The Ohio State University, Columbus, OH 43210, United States of America) ,  Duan Lian (Department of Mechanical and Aerospace Engineering, The Ohio State University, Columbus, OH 43210, United States of America)
資料名： Computers & Fluids  (Computers & Fluids)
巻： 236  ページ： Null  発行年： 2022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： Reynolds平均Navier-Stokes(RANS),非定常RANS(URANS),Delayed Detached-Eddyシミュレーション(DDES),および格子Boltzmann法(LBM)方法論の予測能力と計算コストの総合評価を,SAEノッチバックとDrivAer高速バックモデル周りの流れに対して実施した。比較から,全ての方法は実験値の約10%以内で抗力を予測した。しかし,この精度は,流れ分離が発達する領域における非定常法と実験の両方から逸脱した予測流れ場としてRANSに対して誤解した。これは,DrivAerモデルの回転車輪流周辺で特に真実であり,RANSは,車両後流の構造を変化させる点に対して,後部車輪の周りの広範な分離を予測した。高度に分離された流れのこれらの領域において,非定常法は,はるかに正確でロバストであることが証明されたが,回転車輪周りの流れの比較は,どの方法が適切な予測能力を与えるので,決定的でないことを証明した。改善された流れ予測にもかかわらず,URANSとDDESはRANSよりも著しく高価であることが証明されたが,LBMはURANS/DDESと同等の精度を実質的に削減した。Copyright 2022 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： 伴流 ,  抗力 ,  シミュレーション ,  数値解析 ,  *簡素化 ,  *自動車 ,  *流動 ,  空気力学 ,  *モデル ,  流動解析 ,  ロバスト性 ,  流れ場
準シソーラス用語： RANS ,  格子Boltzmann法 ,  計算コスト ,  Reynolds平均 ,  URANS , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 自動車空気力学 ,  計算コスト ,  URANS ,  DDES ,  LBM

分類 (2件)： 流体動力学一般  (BC02010G) ,  物体の周りの流れ  (BC02040N)

タイトルに関連する用語 (7件)： 単純化 ,  自動車 ,  モデル ,  流れ ,  予測 ,  方法論 ,  評価