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高阶通量重建框架内湍流的部分平均Navier-Stokes模拟。 (英语) Zbl 07518097号

摘要:高阶方法和混合湍流模型在降低尺度分辨率模拟的计算成本方面表现出了独立的潜力。本工作的目标是发展这些方法的组合,并分析高阶离散化对混合湍流模型的影响,特别是与欠分辨率直接数值模拟(URDNS)等方法相比,最佳模型参数和相对精度优势。我们使用部分平均Navier-Stokes(PANS)方法,对周期性山丘周围的流动和雷诺数为3900的圆柱尾迹流动使用通量重建方案,后者提供了直接的数值模拟结果和新颖的统计分析。通过增加离散顺序,同时固定总自由度,可以观察到PANS在预测统计和流动物理方面比URDNS有更大的改进。此外,高阶离散化对分辨率控制参数的敏感性较低,这表明高阶离散可能是一种有效的方法,可以在不显著增加计算工作量的情况下提高用于尺度分辨率模拟的混合湍流模型的准确性和可靠性。

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