Усовершенствование RANS-моделе с помощью метода случайного леса с тензорным базисом для турбулентных течений в двумерных каналах с выступами
А.В.Л. Бернар1, С.Н. Яковенко2
1Новосибирский национальный исследовательский государственный университет, Новосибирск, Россия
alix.bernard9@gmail.com
2Институт теоретической и прикладной механики им. С. А. Христиановича СО РАН, Новосибирск, Россия
s.yakovenko@mail.ru
Ключевые слова: моделирование турбулентности, напряжение Рейнольдса, машинное обучение, случайный лес
Страницы: 89-94
Аннотация
Путем обработки результатов DNS- и RANS-расчетов течений в двумерных каналах с выступами получены входные и выходные данные для метода машинного обучения, который используется с целью усовершенствования модели анизотропии напряжений Рейнольдса и, следовательно, повышения точности RANS-подхода. В качестве технологии машинного обучения выбран метод случайного леса с тензорным базисом. Результаты, полученные с помощью новой модели для тензора анизотропии напряжений Рейнольдса, лучше согласуются с данными DNS-метода для двух геометрий течения в канале, чем результаты, полученные с помощью стандартной линейной модели вихревой вязкости.
DOI: 10.15372/PMTF202215201
EDN: EHZQYE
|
