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J-GLOBAL ID：202202278987350476   整理番号：22A1063154

モード分解に基づくデータ駆動モデル:異方性多孔質壁上の乱流チャネル流への適用【JST・京大機械翻訳】

A data-driven model based on modal decomposition: application to the turbulent channel flow over an anisotropic porous wall

著者 (3件)： Le Clainche S. (School of Aerospace Engineering, Universidad Politecnica de Madrid, Madrid, Spain) ,  Rosti M.E. (Complex Fluids and Flows Unit, Okinawa Institute of Science and Technology Graduate University, 1919-1 Tancha, Onna-son, Okinawa , Japan) ,  Brandt L. (Flow and SeRC, Department of Engineering Mechanics, Royal Institute of Technology (KTH), Stockholm, Sweden)
資料名： Journal of Fluid Mechanics  (Journal of Fluid Mechanics)
巻： 939  ページ： A5  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0290A  ISSN： 0022-1120  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： 本論文では,2つの異方性透過性を有する多孔質壁上の乱流チャネル流における空間的に平均した壁-せん断応力の低次元統計量を近似するために適用したモード分解に基づくデータ駆動モデルを提示し,等方性多孔質壁の場合と比較して抗力増加または減少を生じた。モデルは,分類に対する線形マップを用いたニューラルネットワークアーキテクチャに匹敵する。このモデルを作成するために,高次動的モード分解(DMD)を用いて,主な流れ動力学を記述する構造を同定し,次に,これらのモードの異なる線形組合せを試験し,多孔質界面での応力の時間発展を推定した。モデルの係数は,異なる時間間隔にわたる直接数値シミュレーションの結果に対してモデルを訓練することによって得られる。DMDモードを結合する数および方法に依存して,提示した縮小次数モデルは,0.01%未満の相対誤差で,壁-せん断応力を再構成することができ,標準偏差または5%未満の相対誤差で,少なくとも1500時間単位で,その統計的変化を再現することができた。また,このモデルを全壁上の壁-せん断応力の統計を近似するために試験し,流れ構造の再生がモードの非線形相互作用によって再現できることを示した。最後に,ニューラルネットワークのコミュニティとしてDMDモードを考慮して,異なるモデルの性能を説明する非線形流動力学に対するモード対モード相互作用の影響を調べた。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 異方性 ,  界面 ,  抗力 ,  相互作用 ,  *チャネル流 ,  *乱流 ,  標準偏差 ,  ニューラルネットワーク ,  再構成 ,  統計量 ,  線形性 ,  等方性 ,  剪断応力 ,  流れ構造 ,  時間発展

分類 (2件)： 層流,乱流,境界層  (BC02030C) ,  管内流  (BC02090Q)

タイトルに関連する用語 (7件)： モード分解 ,  データ駆動 ,  モデル ,  異方性 ,  多孔質壁 ,  乱流 ,  チャネル流