可压缩各向同性湍流统计特性的进一步研究
批准号:
11702127
项目类别:
青年科学基金项目
资助金额:
25.0 万元
负责人:
王建春
依托单位:
学科分类:
湍流与流动稳定性
结题年份:
2020
批准年份:
2017
项目状态:
已结题
项目参与者:
陈松
中文摘要
可压缩湍流在高超声速飞行器设计、超声速燃烧、惯性约束核聚变和超新星爆炸等工程问题和自然现象中都起到重要的作用。本项目在已有的研究基础上,进一步研究可压缩各向同性湍流在不同湍流马赫数条件下的速度谱和压力谱、动能和内能的多尺度传输、小尺度流动结构和间歇性等问题。通过亥姆霍兹分解方法,研究可压缩各向同性湍流场的剪切部分和胀压部分的多尺度统计性质。在弱可压缩的情况下,将胀压部分进一步分解为声波模态和伪声模态,并研究声波模态和伪声模态的多尺度统计性质。在强可压缩的情况下,研究微激波和大激波对可压缩各向同性湍流场的统计性质的影响。为研究复杂条件下的可压缩湍流的流动机理和发展可靠的可压缩湍流模型提供理论支持。
英文摘要
Compressible turbulence is of fundamental importance to a number of industrial applications and natural phenomena, including the design of hypersonic aircraft, supersonic combustion, inertial confinement fusion and supernova explosion. On the basis of previous researches, the present proposal aims to further study statistics of compressible isotropic turbulence at different turbulent Mach numbers, including spectra of velocity and pressure, multi-scale transfer of kinetic energy and internal energy, small scale structures and intermittency. Multi-scale statistics of the solenoidal and compressible components of compressible isotropic turbulence are investigated by Helmholtz decomposition method. For weakly compressible turbulence, the compressible component of turbulent flow is further decomposed into an acoustic component and a pseudo-sound component. Multi-scale statistics of the acoustic and pseudo-sound components of turbulent flow are investigated. For highly compressible turbulence, the effects of eddy shocklets and large-scale shock waves on the statistics of compressible isotropic turbulence are investigated. This proposal will provide theoretical support for study of complex compressible turbulent flows and development of reliable models of compressible turbulence.
可压缩湍流在航空航天、能源、天体物理等关键领域中起到重要的作用。项目研究人员在过去3年中,系统地开展了可压缩各向同性湍流的直接数值模拟和流动机理的研究工作。通过数值模拟和理论分析建立了可压缩湍流的速度和热力学量的谱的标度关系。总结了不同湍流马赫数情况下的动能和热力学量的多尺度传输现象。系统地了解不同湍流马赫数情况下的小尺度流动结构和流场间歇性。得到了体积粘性系数和化学反应对可压缩湍流的影响。通过结合湍流的流动机理和机器学习方法,对可压缩湍流建立了高精度的大涡模拟模型。通过系统地研究可压缩各向同性湍流的流动机理,为研究复杂流动情况下的可压缩湍流和发展更可靠的可压缩湍流模型提供了坚实的理论基础。共发表了SCI论文21篇。培养毕业硕士研究生1人,出站博士后3人。
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Deconvolutional artificial neural network models for large eddy simulation of turbulence
用于湍流大涡模拟的反卷积人工神经网络模型
DOI:
10.1063/5.0027146
发表时间:
2020-07
期刊:
Physics of Fluids
影响因子:
4.6
作者:
[Yuan Zelong, Xie Chenyue, Wang Jianchun]
通讯作者:
Wang Jianchun
Effect of flow topology on the kinetic energy flux in compressible isotropic turbulence
流动拓扑对可压缩各向同性湍流动能通量的影响
DOI:
10.1017/jfm.2019.867
发表时间:
2020
期刊:
Journal of Fluid Mechanics
影响因子:
3.7
作者:
[Wang Jianchun, Wan Minping, Chen Song, Xie Chenyue, Zheng Qinmin, Wang Lian-Ping, Chen Shiyi]
通讯作者:
Chen Shiyi
Spatial artificial neural network model for subgrid-scale stress and heat flux of compressible turbulence
可压缩湍流亚网格尺度应力和热通量的空间人工神经网络模型
DOI:
10.1016/j.taml.2020.01.006
发表时间:
2020
期刊:
Theoretical and Applied Mechanics Letters
影响因子:
3.4
作者:
[Chenyue Xie, Jianchun Wang, Hui Li, Minping Wan, Shiyi Chen]
通讯作者:
Shiyi Chen
Artificial neural network approach to large-eddy simulation of compressible isotropic turbulence
可压缩各向同性湍流大涡模拟的人工神经网络方法
DOI:
10.1103/physreve.99.053113
发表时间:
2019
期刊:
PHYSICAL REVIEW E
影响因子:
2.4
作者:
[Xie Chenyue, Wang Jianchun, Li Ke, Ma Chao]
通讯作者:
Ma Chao
Artificial neural network-based nonlinear algebraic models for large eddy simulation of turbulence
基于人工神经网络的湍流大涡模拟非线性代数模型
DOI:
10.1063/5.0025138
发表时间:
2020
期刊:
Physics of Fluids
影响因子:
4.6
作者:
[Xie Chenyue, Yuan Zelong, Wang Jianchun]
通讯作者:
Wang Jianchun
共 22 条
基于机器学习的湍流大涡模拟的亚格子模型
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批准号:--
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项目类别:面上项目
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资助金额:61万元
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批准年份:2021
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负责人:王建春
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依托单位:
可压缩槽道湍流的多模态分解和多尺度分析
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批准号:91952104
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项目类别:重大研究计划
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资助金额:95.0万元
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批准年份:2019
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负责人:王建春
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依托单位:
国内基金
海外基金