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(k-varepsilon)湍流模型中参数可变性的贝叶斯估计。 (英文) Zbl 1349.76110号

小结:在本文中,我们主要研究基于Launder-Sharma(k-varepsilon)湍流闭合模型的雷诺平均Navier-Stokes(RANS)模拟中有限类流动的误差估计。特别是,我们搜索基于模型闭合系数空间中的不确定性的估计,用于在各种有利和不利压力梯度下的壁边界流。为了估计准确再现这些流动的闭合系数的扩散,我们使用测量的边界层速度剖面和包含求解空间中乘法模型不充分项的统计模型,在不同的压力梯度下进行了13次单独的贝叶斯校准。结果是系数和超参数上的13个联合后验分布。为了总结这些信息,我们计算了最高后验密度(HPD)区间,然后用概率框(p-box)表示总的解决方案不确定性。该p-box表示各流量的参数变异性和每次校准中的认知不确定性。利用由此不确定信息生成的不确定条对新边界层流进行预测,结果误差估计与测量数据一致。

MSC公司:

76F60型 \湍流中的(k)-(varepsilon)模型
10层62层 点估计
2015年1月62日 贝叶斯推断
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全文: 内政部

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