乱流階層構造に基づく格子幅自己認識型モデルの開発

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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．