基于计算流体力学驱动的代理优化的副流预测中 Reynolds 应力张量模型的渐进增强
摘要：改进的基于模拟驱动的代理优化方法用于改进湍流模型。我们旨在在线性涡粘性模型中增加二次流重建能力，同时保持其在典型情况（如通道流）中的原始性能。获得了适用于$k-omega$ SST湍流模型的显式代数雷诺应力校正模型（EARSCMs），以预测标准模型无法捕捉到的二次流。通过基于导管流量的多目标优化方法对模型进行优化，并对各种测试案例进行数值验证。新模型在通道流案例上的测试结果表明，新模型保持了原始$k-omega$ SST模型的性能。关于新模型的可推广性，未见过的测试案例的结果表明，在预测二次流和流向速度方面取得了显著改进。这些结果突出了这种渐进方法在增强基于数据的湍流模型的流体流动模拟性能方面的潜力，同时保持求解器的鲁棒性和稳定性。
作者：M. J. Rinc''on, A. Amarloo, M. Reclari, X. I. A. Yang, M. Abkar
论文ID：2308.12720
分类：Fluid Dynamics
分类简称：physics.flu-dyn
提交时间：2023-08-25