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基于数据驱动的湍流模型修正方法研究

张亦知  
【摘要】:随着高性能计算机的发展,CFD方法在航空航天等领域被广泛使用。传统的RANS方法计算效率高但精度欠佳,而DNS、LES虽然可以获得高精度的流场数据但计算规模巨大,难以在工程中进行应用。本文采用了一种数据驱动式的修正方法,利用高精度流场数据对RANS计算中的S-A湍流模型进行修正,希望在兼顾RANS计算效率的同时提高其预测精度。为克服数据驱动式建模对数据样本个数和质量的依赖关系,本文提出了一种基于物理知识约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种与雷诺数大小、可压缩性无关,且在湍流边界层的内层具有统一比拟关系的湍流摩擦阻力的分解项——直接粘性耗散项,将其作为先验的物理知识引入湍流模型的计算,在建模过程中约束模型的边界和搜索空间。在S-A湍流模型方程源项的生成项中引入非均匀分布的修正因子,以修正因子为优化问题的设计变量,设定包含物理知识约束的目标函数,利用离散伴随方法求解目标函数与设计变量之间的梯度关系,通过基于梯度的优化方法迭代计算获得修正因子的分布。本文在槽道湍流中进行了多个雷诺数下的计算,验证了包含物理知识约束的数据驱动式湍流模型建模方法的优势,分析了物理知识约束即直接粘性耗散项对湍流摩擦阻力预测精度的影响。本文在低雷诺数下的NACA0012翼型算例中进行了流场的修正计算,分别以翼型表面摩擦力系数和压力系数的分布为目标函数,选取处于流动分离不同阶段的多个攻角作为计算工况,修正后的S-A湍流模型可获得更为准确的翼型表面压力系数和摩擦力系数分布,且能更好地捕获低雷诺数流动中流动分离的特征,验证了这一数据驱动式湍流模型修正方法的有效性。


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