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劳伦斯·沃特（Laurens J.A.Voet）。；理查德·阿尔菲尔德；奥黛丽·盖曼；西尔万·莱泽特；弗朗西斯科·蒙托莫利

结合DNS和RANS模拟的混合方法，量化湍流建模中的不确定性。 （英语） Zbl 1481.76128号

申请。数学。建模 89，第1部分，885-906（2021）.
摘要：不确定性量化（UQ）最近已成为无数工程应用设计过程的重要组成部分。然而，到目前为止，在计算流体力学（CFD）中，雷诺-平均Navier-Stokes（RANS）模型中湍流粘度模型引入的误差在UQ研究中往往被忽略。尽管直接数值模拟（DNS）在物理上是正确的，但获取足够大的DNS数据集用于UQ研究目前在计算上是很困难的。仅基于RANS模拟或DNS的UQ会导致输出概率分布函数（PDF）的物理和统计不准确。因此，本文提出了三种结合RANS仿真和DNS的混合方法来执行非侵入式UQ。结合低精度RANS模拟和高保真DNS，利用这两个数据集的优点，给出输出PDF的近似值：通过DNS的物理准确性和通过RANS模拟的统计准确性。将混合方法应用于二维周期性排列山丘上的流动。研究表明，高斯CoKriging（GCK）方法是最好的混合方法，结合DNS和RANS模拟的非侵入式混合UQ方法是可能的，具有物理上更准确和统计上更好的PDF。

引用于1文件

MSC公司：

76英尺99英寸 湍流
76M99型 流体力学基本方法

关键词：

不确定性量化；非侵入混合方法；高斯CoKriging；直接数值模拟；雷诺平均Navier-Stokes模拟

软件：

鲮鱼；斯帕拉尔-奥尔马拉斯；不兼容3d
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.J.A.Voet}等人，应用。数学。89型，第1部分，885--906（2021；Zbl 1481.76128）
全文： 内政部

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