【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】分離流等非均衡壁湍流是湍流建模難題，也是能源環(huán)境、國家安全等重大需求中的關(guān)鍵科學(xué)問題。近期，力學(xué)所提出了分離流大渦模擬近壁建模的特征嵌入學(xué)習(xí)方法，成功應(yīng)用于多個分離流的壁面?；鬁u模擬。該研究成果以“A wall model for separated flows: embedded learning to improve a posteriori performance”為題發(fā)表于《Journal of Fluid Mechanics》期刊。
基于機(jī)器學(xué)習(xí)的大渦模擬近壁湍流建模是湍流研究的前沿?zé)狳c(diǎn)。對于曲面分離湍流，在后驗(yàn)測試中取得良好性能是建模的難點(diǎn)。針對這一難點(diǎn)，本工作提出了大渦模擬近壁模型的特征嵌入式學(xué)習(xí)(features-embedded-learning，F(xiàn)EL)方法，旨在提升分離流動的后驗(yàn)預(yù)測精度與泛化能力。如圖1所示， FEL壁模型包括兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：(1)用于預(yù)測壁面切應(yīng)力近似邊界條件的壁面切應(yīng)力模型，(2)用于修正近壁第一層網(wǎng)格渦黏系數(shù)的近壁渦黏模型。兩者所采用的輸入特征均為壁面距離、速度與壓力梯度。壁面切應(yīng)力模型基于周期山狀流的高可信度數(shù)據(jù)和壁面律，通過離線訓(xùn)練獲得，同時準(zhǔn)確預(yù)測附著流與分離流的壁面切應(yīng)力；近壁渦黏模型基于混合長假設(shè)，模型參數(shù)通過集合卡爾曼方法在線訓(xùn)練獲得，考慮了近壁未解析小尺度、數(shù)值離散誤差等壁面?；鬁u模擬應(yīng)用環(huán)境的影響。后驗(yàn)評估結(jié)果顯示： FEL壁模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測壁面摩擦系數(shù)、平均速度和速度脈動方差等重要統(tǒng)計量(圖2-3)；模型在不同分離流算例中表現(xiàn)出良好的泛化能力(圖4)。分析顯示，F(xiàn)EL壁模型提升了亞格子應(yīng)力和能量傳輸率的預(yù)測，是后驗(yàn)性能改善的關(guān)鍵因素(圖5)。
第一作者為周志登博士后，通訊作者為楊曉雷研究員。研究工作得到國家自然科學(xué)基金基礎(chǔ)科學(xué)中心項(xiàng)目“非線性力學(xué)的多尺度問題研究”(No. 11988102)、中國科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項(xiàng)(No. XDB0620102)等資助。
圖1. 大渦模擬近壁建模的特征嵌入式學(xué)習(xí)示意圖。
圖2. 不同坡度周期山狀流的流動分離示意圖：(a, b) 壁面解析大渦模擬；(c, d) FEL壁模型預(yù)測結(jié)果；(e, f) 經(jīng)典Werner-Wengle模型。壁面解析模擬：網(wǎng)格數(shù)950萬(左)、1164萬(右)，第一層網(wǎng)格厚度0.003h；壁面?；鬁u模擬：網(wǎng)格數(shù)10.5萬(左)、12.5萬(右)，第一層網(wǎng)格厚度0.06h
圖3. 不同坡度周期山狀流的湍流統(tǒng)計量剖面對比：(a, b) 平均流向速度；(c, d) 平均法向速度；(e, f) 雷諾剪切應(yīng)力；(g, h) 湍動能。其中黑色實(shí)線表示壁面解析大渦模擬，紅色虛線表示FEL壁模型，綠色點(diǎn)虛線表示經(jīng)典Werner-Wengle模型
圖4. 不同流動設(shè)置的泛化應(yīng)用：(a) 二維波紋壁WRLES(網(wǎng)格數(shù)315萬)vs. FEL壁模型(網(wǎng)格數(shù)19.7萬)vs. 經(jīng)典Werner-Wengle模型；(b) 三維波紋壁WRLES(網(wǎng)格數(shù)315萬)vs. FEL壁模型(網(wǎng)格數(shù)19.7萬)vs. 經(jīng)典Werner-Wengle模型；(c) 二維高斯凸起流動FEL壁模型 vs. 經(jīng)典Werner-Wengle模型
圖5. 近壁第一層網(wǎng)格的 (a, b) 亞格子應(yīng)力散點(diǎn)分布與概率密度函數(shù)曲線和 (c, d) 能量傳輸率的散點(diǎn)分布與概率密度函數(shù)曲線。其中黑色符號和實(shí)線表示壁面解析大渦模擬的濾波，紅色符號和點(diǎn)虛線表示經(jīng)典亞格子模型，藍(lán)色符號和虛線表示FEL模型
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