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粗糙壁湍流中等效砂粒高度的数据驱动预测。 (英语) Zbl 1461.76301号

小结:本文研究了一个长期存在的关于表面粗糙度对湍流影响的问题:给定粗糙度地形的等效粗糙度沙粒高度是多少?采用深度神经网络(DNN)和高斯过程回归(GPR)机器学习方法,针对各种不同粗糙表面上的湍流,开发了Nikuradse等效沙粒高度(ks)的高保真预测方法。为此,生成了45个表面几何图形,并使用直接数值模拟在(Re_τ=1000)处模拟了它们上方的流动。这些表面几何形状在表面高度波动、有效斜率、平均倾斜度、孔隙度和随机度方面存在显著差异。其中30个表面被认为是完全粗糙的,并补充了之前研究中15个以上表面的完全粗糙流动的实验数据。DNN和GPR方法预测(k_s)的平均误差小于10%,最大误差小于30%,这似乎比现有预测公式更准确。他们还将表面孔隙度和展向上的有效粗糙度斜率确定为阻力预测的重要因素。

MSC公司:

76层65 湍流的直接数值模拟和大涡模拟

关键词:

湍流模拟
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