В работе исследуется стохастический метод генерации искусственных трехмерных, бездивергентных, однородных и изотропных полей скорости, основанный на рандомизированном спектральном методе. Анализируются статистические и спектральные свойства турбулентных полей, построенных с помощью данного генератора. Валидационный LES расчет, использующий полученные турбулентные поля в качестве начальных условий, демонстрирует хорошее совпадение результатов с экспериментальными данными.
On the base of Randomized Spectral Method (RSM), a new stochastic algorithm for the generation of homogeneous anisotropic turbulent velocity fields has been developed. This technique provides incompressibility of the obtained velocity field realizations simultaneously with the two main required statistical properties—the Reynolds-stress tensor and the turbulent energy spectrum. The method is computationally efficient and can easily be extended to the case of inhomogeneous turbulence.
Искусственно сгенерированные турбулентные поля позволяют существенно снизить вычислительную стоимость газодинамических расчетов. Для генерации таких полей, наряду с наиболее часто используемыми разновидностями спектрального метода, в последнее время набирают популярность методы, основанные на фильтрации белого шума, позволяющие получить поля, обладающие заданными двухточечными моментами второго порядка. В настоящей работе проводится численное исследование методики генерации синтетических полей турбулентных пульсаций скорости, основанной на предложенном авторами прямом тензорном методе фильтрации. Генерируемые поля обладают нулевой дивергенцией и заданными свойствами анизотропии. На примере турбулентного поля в трехмерном кубе демонстрируется совпадение характеристик искусственного поля с заранее заданными величинами.
This paper deals with a set of time-evolution formulations in algorithms for artificial turbulent field generation based on the Randomized Spectral Method (RSM). We analyze the autocorrelation functions associated with the models considered. The theoretical results are compared to the data from a test computation of turbulence in the cube.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.