乱流階層構造に基づく格子幅自己認識型モデルの開発

基于湍流层次结构的自感知网格宽度模型的开发

基本信息

批准号：
22K03932
负责人：
福島直哉
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Tokai University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

数値計算におけるハードウェア・ソフトウエアの発達から，産業界において，CAEを用いた熱流体機器の性能向上・最適化が実用化されつつある．さらに，乱流熱流動の予測精度が高いラージ・エディ・シミュレーション (Large Eddy Simulation: LES)が，その応用範囲を広げている．本研究では，まず，壁乱流における乱流階層構造とGS-SGS間エネルギー輸送及びその特性の関係を明らかにする．さらに，研究代表者らが開発している，乱流階層構造に基づく格子幅自己認識型モデルを発展させ，様々な乱流場，特に壁乱流において，その有効性を検証するとともに，そのモデルの改良を行い，壁乱流場を高精度かつ低計算負荷で予測可能な格子幅自己認識型モデルを開発する．本年度は，壁乱流の乱流階層構造とGS-SGS間エネルギー輸送の関係性を解明するために，平行平板間乱流の直接数値計算(DNS)データを用いて，GS-SGS間エネルギー輸送特性の格子幅依存性を調査した．平行平板間乱流のDNSデータに適切なフィルターを施し，動的LESを模擬した静的LES用流れ場データを抽出し，乱流階層構造とGS-SGS間エネルギー輸送の関係を調査した．さらに，GS-SGS間エネルギー輸送特性及びそのLES格子幅依存性を明らかにした．また，平行平板間乱流のDNSデータに適切なフィルターを施した静的LESデータを用い，各種LESモデルの予測特性の調査を行った．GS-SGS間エネルギー輸送について，各種LESモデルの予測特性のフィルター幅と乱流の長さスケールの比への依存性について評価を行った．得られたデータ及び知見は，今後，乱流階層構造に基づく格子幅自己認識型モデルを改良，発展させるために活用していく．

由于在数值计算中开发了硬件和软件，因此在行业中改善和优化了使用CAE的热流体设备的性能变得越来越实用。此外，在预测湍流方面具有很高准确性的大型涡流模拟（LES）扩大了其应用范围。在这项研究中，我们首先阐明了壁湍流中的湍流层结构，GS-SGS及其性质之间的能量传输之间的关系。此外，研究人员还基于湍流分层结构开发了晶格宽度自动意识模型，并将验证其在各种湍流场（尤其是壁湍流）中的有效性，并完善了模型以开发晶格宽度自动化模型，该模型可以预测具有高准确性和低计算负载的壁湍流场。在今年，为了阐明壁湍流的湍流分层结构与GS-SG之间的能量传输之间的关系，我们使用直接数值计算（DNS）数据研究了GS-SG之间的晶格宽度依赖性，以实现平行板湍流。使用适当的过滤器应用了平行板之间湍流的DNS数据，并提取了静态LES流场数据模拟动态LE，并研究了湍流层次结构与GS-SGS之间的能量传输之间的关系。此外，阐明了GS-SG之间的能量传输特性及其对LES晶格宽度的依赖性。此外，研究了将平行板之间湍流数据应用于DNS数据的适当过滤器的静态LES数据，以研究各种LES模型的预测特性。关于GS-SG之间的能量传输，我们评估了各种LES模型对滤波器宽度和湍流长度尺度比率的依赖性。将来将利用获得的数据和发现来改善和开发基于湍流层次结构的晶格宽度自我意识模型。