Physics-based Scale Enrichment for Eddy-Resolving Turbulence Simulations

用于涡旋分辨湍流模拟的基于物理的尺度丰富

基本信息

  • 批准号:
    1803378
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 33.66万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2018
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2018-09-15 至 2021-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Computational models are widely used in design and analysis to support new technologies in aerospace, energy and transportation sectors. Many of these applications require accurate prediction of turbulent fluid flows often with complex geometries. For example, improved aerodynamic designs for aerospace vehicles require prediction and management of the drag force of turbulent flow on the vehicle surfaces. Eddy-resolving turbulence simulations, which are an important tool for fundamental scientific research, are only beginning to be used in engineering applications largely due to their very high cost. This project will develop a physics-based modeling approach to significantly improve turbulence simulations in a cost-effective manner. The new method should provide significant potential for cost-effective predictions of unsteady loads, fatigue, surface vibrations, and acoustic radiation.The proposed approach is based on combining eddy-resolving turbulence simulation, such as large-eddy simulation, albeit of limited bandwidth, with an efficient, physics-based scale-enrichment scheme applied at each of the computational cells. The enrichment scheme generates a physically consistent realization of the finer-scale eddies locally which dynamically respond to the resolved larger scales and enable statistical predictions of physical quantities with a substantially larger bandwidth, thus enabling predictions of quantities not accessible previously. A novel computational modeling strategy is proposed with potential applications to diverse fields such as wind energy, and aerospace design/optimization involving structural vibration and fatigue. Beyond these, the proposed approach may have applications in broader fields such as dynamic meteorology and ocean and atmospheric sciences. The tools and software being developed will be open source and is expected to initiate collaborations and use across diverse groups from the computational science community.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
计算模型广泛应用于设计和分析,以支持航空航天、能源和交通领域的新技术。许多此类应用需要准确预测通常具有复杂几何形状的湍流。例如,改进航空航天器的空气动力学设计需要预测和管理飞行器表面湍流的阻力。涡分辨湍流模拟是基础科学研究的重要工具,但由于成本高昂,才刚刚开始在工程应用中使用。该项目将开发一种基于物理的建模方法,以经济高效的方式显着改进湍流模拟。新方法应该为非稳态载荷、疲劳、表面振动和声辐射的经济有效的预测提供巨大的潜力。所提出的方法基于结合涡流解析湍流模拟,例如大涡流模拟,尽管带宽有限,在每个计算单元上应用基于物理的高效尺度丰富方案。富集方案在局部生成更精细尺度涡流的物理一致实现,其动态响应已解析的更大尺度,并能够以更大的带宽对物理量进行统计预测,从而能够预测以前无法访问的量。提出了一种新颖的计算建模策略,该策略具有在风能、涉及结构振动和疲劳的航空航天设计/优化等不同领域的潜在应用。除此之外,所提出的方法可能在更广泛的领域有应用,例如动态气象学、海洋和大气科学。正在开发的工具和软件将是开源的,预计将启动计算科学界不同群体的合作和使用。该奖项反映了 NSF 的法定使命,并通过使用基金会的智力价值和更广泛的影响进行评估,被认为值得支持审查标准。

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Subgrid-scale pressure field of scale-enriched large eddy simulations using Gabor modes
使用 Gabor 模式进行富尺度大涡模拟的亚网格尺度压力场
  • DOI:
    10.1103/physrevfluids.6.124607
  • 发表时间:
    2020-12-30
  • 期刊:
  • 影响因子:
    2.7
  • 作者:
    Ryan Hass;A. Ghate;S. Lele
  • 通讯作者:
    S. Lele
Broadband reconstruction of inhomogeneous turbulence using spectral proper orthogonal decomposition and Gabor modes
使用谱本征正交分解和 Gabor 模式对非均匀湍流进行宽带重建
  • DOI:
    10.1017/jfm.2020.78
  • 发表时间:
    2020-04
  • 期刊:
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Ghate, A. S.;Towne, A.;Lele, S
  • 通讯作者:
    Lele, S
Gabor mode enrichment in large eddy simulations of turbulent flows
湍流大涡模拟中的 Gabor 模式富集
  • DOI:
    10.1017/jfm.2020.622
  • 发表时间:
    2020-11
  • 期刊:
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Ghate, Aditya;Lele, Sanjiva
  • 通讯作者:
    Lele, Sanjiva
Modeling of jet noise: a perspective from large-eddy simulations
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  • DOI:
    http://dx.doi.ord/10.1098/rsta.2019.0081
  • 发表时间:
    2019-08
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Bres, G. A.;Lele, S. K.
  • 通讯作者:
    Lele, S. K.
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  • 作者:
    Kevin Cherng;Sanjiva Lele;D. Livescu
  • 通讯作者:
    D. Livescu

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