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    基于數據驅動的湍流模型修正方法研究

    張亦知  
    【摘要】:隨著高性能計算機的發展,CFD方法在航空航天等領域被廣泛使用。傳統的RANS方法計算效率高但精度欠佳,而DNS、LES雖然可以獲得高精度的流場數據但計算規模巨大,難以在工程中進行應用。本文采用了一種數據驅動式的修正方法,利用高精度流場數據對RANS計算中的S-A湍流模型進行修正,希望在兼顧RANS計算效率的同時提高其預測精度。為克服數據驅動式建模對數據樣本個數和質量的依賴關系,本文提出了一種基于物理知識約束的湍流模型修正方法,利用槽道湍流摩擦阻力的分解中一種與雷諾數大小、可壓縮性無關,且在湍流邊界層的內層具有統一比擬關系的湍流摩擦阻力的分解項——直接粘性耗散項,將其作為先驗的物理知識引入湍流模型的計算,在建模過程中約束模型的邊界和搜索空間。在S-A湍流模型方程源項的生成項中引入非均勻分布的修正因子,以修正因子為優化問題的設計變量,設定包含物理知識約束的目標函數,利用離散伴隨方法求解目標函數與設計變量之間的梯度關系,通過基于梯度的優化方法迭代計算獲得修正因子的分布。本文在槽道湍流中進行了多個雷諾數下的計算,驗證了包含物理知識約束的數據驅動式湍流模型建模方法的優勢,分析了物理知識約束即直接粘性耗散項對湍流摩擦阻力預測精度的影響。本文在低雷諾數下的NACA0012翼型算例中進行了流場的修正計算,分別以翼型表面摩擦力系數和壓力系數的分布為目標函數,選取處于流動分離不同階段的多個攻角作為計算工況,修正后的S-A湍流模型可獲得更為準確的翼型表面壓力系數和摩擦力系數分布,且能更好地捕獲低雷諾數流動中流動分離的特征,驗證了這一數據驅動式湍流模型修正方法的有效性。


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