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被动标量湍流的约束亚格子模型

Acta Mechanica Sinica 2023年第4期39卷 184-194页

作者：黄鹏陈宽宇彭怀午 Hsu-Chew Lee 史一蓬肖左利陈十一万敏平 Guangdong Provincial Key Laboratory of Turbulence Research and Applications Department of Mechanics and Aerospace EngineeringSouthern University of Science and TechnologyShenzhen518055China Guangdong-Hong Kong-Macao Joint Laboratory for Data-Driven Fluid Mechanics and Engineering Applications Southern University of Science and TechnologyShenzhen518055China State Key Laboratory for Turbulence and Complex System College of EngineeringPeking UniversityBeijing100871China Northwest Survey and Design Research Institute Xi’an710065China Eastern Institute for Advanced Study Ningbo315200China

本文采用约束大涡模拟(C-LES)模型来模拟湍流中的被动标量.通过施加一个基于被动标量大涡模拟(LES)中标量方差通量标度不变量的物理约束来计算动态混合非线性模型(MNLM)的系数.将约束亚格子(SGS)模型与不同的SGS模型在不可压各向同性湍... 详细信息

本文采用约束大涡模拟(C-LES)模型来模拟湍流中的被动标量.通过施加一个基于被动标量大涡模拟(LES)中标量方差通量标度不变量的物理约束来计算动态混合非线性模型(MNLM)的系数.将约束亚格子(SGS)模型与不同的SGS模型在不可压各向同性湍流被动标量中进行比较.此外,C-LES模型减少了SGS标量方差通量在惯性-对流尺度以及较大的黏性-扩散尺度上的变化.先验测试表明,C-LES模型在预测SGS标量通量的方向和大小方面表现最好.此外,C-LES模型减少了SGS标量方差通量在惯性-对流范围内以及粘性-扩散范围内大尺度的变化.在后验测试中,与传统的动态Smagorinsky(DSM)和MNLM模型相比,C-LES模型在预测标量谱和内部间歇性的演变中表现明显更好.这些结果表明,在SGS模型中施加物理约束是在被动标量湍流大涡模拟中的一种有前途的方法.

关键词： SGS模型亚格子模型 LES模型各向同性湍流物理约束扩散范围非线性模型动态混合

Reservoir-Computing-Based Recurrent Neural Network to Forecast Large Turbulent Systems

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Reservoir-Computing-Based Recurrent Neural Network to Foreca...

第十二届全国流体力学学术会议

作者： Gupta Vikrant 万敏平广东省湍流研究与应用重点实验室南方科技大学南方科技大学机械与航空航天工程系 Guangdong-Hong Kong-Macau Joint Laboratory for Data-Driven Fluid Mechanics and Engineering Applications南方科技大学

Availability of large datasets and increase in computational resources has renewed the interest in application of artificial intelligence to forecast turbulent systems, including the challenging meteorological phenomena governing our weather and climate systems. Turbulent systems involve nonlinear interactions between a wide range of length-and time-scales, which render them a very large number of features. Deep learning networks are thus usually extremely slow at learning these systems. In contrast, single hidden layer reservoir-computing-based(RC) networks are shown to perform better than deep learning networks at forecasting turbulent systems. RC networks, however, use the knowledge about the system dynamics, such as the form of nonlinearity in the governing equations, and require the full state-vector measurements for their implementation. Thus, severely limiting their application to practical systems in nature and engineering where neither the full state-vector nor the governing equations are available. We show that implementation of radial basis functions to project the measurable quantities to a higher-dimensional space and then using an RC network enables the network to robustly capture the complex nonlinearities in the system. We use Gray-Scott equation as our example system for which we limit the measurements to concentration of a single species. We demonstrate the first successful implementation of the RC network to forecast a large turbulent system without requiring the knowledge of the form of nonlinearity and of the full state-vector measurements. Thus, paving the way to model-free forecasting of large turbulent systems in nature and engineering.

关键词：

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磁流体湍流中的结构和能量传输

空气动力学学报 2020年第1期38卷 160-170页

作者：万敏平杨艳南方科技大学力学与航空航天工程系

磁流体湍流中存在多种相干结构,包括电流和涡旋结构。文章主要对近几年有关磁流体湍流相干结构及其相关的能量传输的一些工作进行了介绍。不同于中性流体湍流中的管状结构,磁流体中的相干结构多呈现为片状,强电流片附近也存在强涡片结... 详细信息

磁流体湍流中存在多种相干结构,包括电流和涡旋结构。文章主要对近几年有关磁流体湍流相干结构及其相关的能量传输的一些工作进行了介绍。不同于中性流体湍流中的管状结构,磁流体中的相干结构多呈现为片状,强电流片附近也存在强涡片结构。磁流体湍流中的能量级串使能量跨尺度从大尺度传递至小尺度;与中性流体湍流能量传输主要集中在相近尺度上不同,磁流体湍流除了动能传输,还有磁能传输,以及动能与磁能之间的跨尺度互相转换。研究表明,磁流体湍流中的能量传输及耗散具有强间歇性,集中在较小区域范围,且与相干结构存在关联。在存在背景磁场的情况下,磁流体湍流中的相干结构在背景磁场方向上被拉长,而同样方向上的能量传输受到抑制。在高马赫数的情况下,激波的产生会使能量传输明显增强,同时带来很强的间歇性,结构函数标度律远远偏离线性标度关系,并且随着阶数的增加,标度指数会达到饱和值。

关键词：磁流体湍流结构能量传输

Internal shear layers in turbulent pipe flow

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Internal shear layers in turbulent pipe flow

中国力学大会-2021+1

作者：陈雪万敏平 Yongmann Chung Department of Mechanics and Aerospace Engineering Southern University of Science and technology School of Engineering University of Warwick

Introduction The uniform-momentum zones(UMZ) and internal shear layers(ISL) are linked instantaneous phenomenon found to exist in canonical wall-bounded flows(Kwon et al.(2014);Eisma et al.(2015);de Silva et al.(2016)...

关键词：

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非各向同性磁流体湍流中的三阶结构函数

非各向同性磁流体湍流中的三阶结构函数

第十二届全国流体力学学术会议

作者：蒋彬杨艳周康成李程万敏平南方科技大学工学院力学与航空航天工程系 University of Delaware Department of Physics and Astronomy 香港大学机械工程系

均匀各向同性湍流中的Kolmogorov-Yaglom (3-order)定律将湍流三阶结构函数和能量耗散率联系起来。近年来,这项经典的定律常被用在太阳风观测中用以得到能量耗散率。然而,太阳风湍流中存在平均磁场,并不满足各向同性的条件。为检验各向...

均匀各向同性湍流中的Kolmogorov-Yaglom (3-order)定律将湍流三阶结构函数和能量耗散率联系起来。近年来,这项经典的定律常被用在太阳风观测中用以得到能量耗散率。然而,太阳风湍流中存在平均磁场,并不满足各向同性的条件。为检验各向异性对该定律有效性的影响,本文采用直接数值模拟对有不同外加磁场强度的磁流体湍流进行模拟,并在模拟中对速度场加力以获得时间上的统计稳态,采用超粘(hyperviscosity)用以得到明显的惯性区。对比采用超粘和常规粘性的模拟结果,超粘能得到相同趋势的结构函数,且拉长了惯性区以便检验三阶结构函数定律的有效性;在得到相似惯性区长度的前提下,采用超粘的模拟比常规粘度的模拟所需网格更少,从而降低了计算成本。随着外加磁场强度的增大,三阶结构函数与能量耗散率的线性关系逐渐偏离,且依赖于结构函数增量与外加磁场方向的夹角。对该定律的修正也将被讨论,以便更好地运用到太阳风观测中。

关键词：

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丘陵地形对风机尾流的影响

丘陵地形对风机尾流的影响

第十二届全国流体力学学术会议

作者：汪鼎 GUPTA Vikrant 冯大川毛峰万敏平南方科技大学工学院力航系香港科技大学工学院机械工程系

风能发电是应用最广泛、发展最快的新能源。中国陆上风机装机数已达全球总量的四成,由于国内风能资源位置和电力消耗的日益不协调,复杂地势地区的风能利用成为了研究重点。在这项研究中,我们使用大涡模拟方法对平坦地形、二维山脊和三...

风能发电是应用最广泛、发展最快的新能源。中国陆上风机装机数已达全球总量的四成,由于国内风能资源位置和电力消耗的日益不协调,复杂地势地区的风能利用成为了研究重点。在这项研究中,我们使用大涡模拟方法对平坦地形、二维山脊和三维山丘地形上的风机尾流进行数值模拟。我们发现,不同的地形对风机的尾流特性有重大影响。丘陵地形增加了尾流亏损,并使尾流中心偏移,而这种现象与风机俯仰偏航条件下的尾流偏移类似。我们还发现,当风机在丘陵地带运行时,尾流所产生的湍流也会增加。尾流亏损的增加和湍流的产生将对风电场的发电量和下游风机的空气动力载荷产生重大影响,从而影响风电场的最优布局。因此,我们分析比较了常用的风电场尾流模型对复杂地形下尾流特性的预测效果。

关键词：

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基于人工神经网络的可压缩湍流大涡模拟模型

航空学报 2021年第9期42卷 145-160页

作者：谢晨月王建春万敏平陈十一南方科技大学工学院力学与航空航天工程系深圳518055 南方科技大学粤港澳数据驱动下的流体力学与工程应用联合实验室深圳518055

在国家数值风洞(NNW)工程项目的指导下,空间人工神经网络(SANN)模型被用于强可压缩湍流大涡模拟(LES)研究,其中流场的湍流马赫数分别为0.6、0.8、1.0。基于湍流的多尺度空间结构特性和人工神经网络方法发展的高精度空间神经网络(SANN)... 详细信息

在国家数值风洞(NNW)工程项目的指导下,空间人工神经网络(SANN)模型被用于强可压缩湍流大涡模拟(LES)研究,其中流场的湍流马赫数分别为0.6、0.8、1.0。基于湍流的多尺度空间结构特性和人工神经网络方法发展的高精度空间神经网络(SANN)模型适用于不可压缩湍流和弱可压缩湍流。对于强可压缩湍流,流场中会出现激波结构,给大涡模拟带来了挑战。本文的研究结果表明:SANN模型适用于强可压缩湍流的大涡模拟。在先验分析中,SANN模型预测的亚格子应力和亚格子热流的相关系数超过0.995,远远高于梯度模型和近似反卷积模型等传统模型;传统模型的相对误差大于30%,而SANN模型在这方面有很大的改进,相对误差低于11%。在后验分析中,与隐式大涡模拟(ILES)、动态Smagorinsky模型(DSM)、动态混合模型(DMM)相比,SANN模型能更精确地预测能谱、各类湍流统计特性以及瞬态流动结构。因此,基于湍流多尺度空间结构特性的人工神经网络模型加深了人们对强可压缩湍流亚格子建模的认识,同时可以服务于NNW工程的流体力学模型构造。

关键词：可压缩湍流大涡模拟人工神经网络湍流模型国家数值风洞(NNW)工程

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风机尾流远场动力学中不同湍流分量的影响

风机尾流远场动力学中不同湍流分量的影响

第十二届全国流体力学学术会议

作者：冯大川 GUPTA Vikrant LI,Larry K.B 万敏平南方科技大学工学院力航系香港科技大学工学院机械工程系

风机远场尾流的动力学特征显著影响着下游风机的结构载荷和功率产出,以及风机阵列的整体表现。我们使用大涡模拟研究了远场尾流在不同来流和叶尖速度比的条件下的动力学机理。我们发现被动尾流蜿蜒机理造成的尾流中心偏折具有尺度依赖性...

风机远场尾流的动力学特征显著影响着下游风机的结构载荷和功率产出,以及风机阵列的整体表现。我们使用大涡模拟研究了远场尾流在不同来流和叶尖速度比的条件下的动力学机理。我们发现被动尾流蜿蜒机理造成的尾流中心偏折具有尺度依赖性;横向的速度脉动会通过剪切不稳定性产生更高的湍动能。另外,我们首次使用基于预解式模型的输入输出分析方法解释了流向和横向脉动不同的尾流动力学特征。这些发现有助于我们理解风机尾流在不同大气稳定性和复杂地形条件下的演化特征,对风电场的设计和优化具有重要意义

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Role of incoming turbulent fluctuations on the wind-turbine wake dynamics

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Role of incoming turbulent fluctuations on the wind-turbine ...

中国力学大会-2021+1

作者：冯大川 Vikrant GUPTA Larry K.B.LI 万敏平 Southern University of Science and Technology The Hong Kong University of Science and Technology

Motivation How the different incoming turbulent fluctuations from the atmospheric boundary layer affect the far-wake dynamic?Simulation setupNumerical methods Sub-grid scale modelThe Smagorinsky coefficient C is deter...

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