【摘 要】
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湍流是一种极其复杂的在时间和空间上极不规则的流动现象,生活与工程实践中的湍流现象随处可见。准确的认识湍流有助于人们更好的利用和控制湍流。雷诺平均法（Reynolds-averaged Navier-Stokes,RANS）是解决实际工程问题复杂湍流的重要手段之一,但由于其雷诺应力的模型假设,导致不同工况下模拟失真,模型不具有普适性。而直接数值模拟（Direct Numerical Simulati
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湍流是一种极其复杂的在时间和空间上极不规则的流动现象,生活与工程实践中的湍流现象随处可见。准确的认识湍流有助于人们更好的利用和控制湍流。雷诺平均法（Reynolds-averaged Navier-Stokes,RANS）是解决实际工程问题复杂湍流的重要手段之一,但由于其雷诺应力的模型假设,导致不同工况下模拟失真,模型不具有普适性。而直接数值模拟（Direct Numerical Simulation,DNS）和大涡模拟（Large Eddy Simulation,LES）等高保真度算法对空间和时间分辨率要求高,占用计算资源极大。为克服雷诺平均法模拟湍流流场可靠性低,大涡模拟等高保真度算法耗时耗力的缺陷,本文提出一种基于数据驱动的方法,修正RANS模型模拟流场的雷诺应力。首先,采用随机森林算法提取流场的候选特征并计算输入特征的重要度,分析输入特征与雷诺应力的内在关联;其次,对输入特征采用数据预处理,构建多输入多任务学习的神经网络（Multi-branch Neural Network,MBNN）校正RANS模型的雷诺应力。对经典的壁面方块绕流和绕后台阶流动两个算例设计7种工况,以大涡模拟仿真获取雷诺应力“标签”,以k-ε模型的数值模拟结果作为训练数据训练MBNN模型,预测雷诺应力各向异性张量。通过数据特征挖掘,结果表明速度二阶导数项是雷诺应力重要的隐含特征,雷诺应力的对角分量和非对角分量差异明显,其对应的输入特征重要度各有不同。对比RANS、LES与MBNN预测结果,MBNN模型可以准确预测雷诺应力张量,并且MBNN预测的雷诺各项异性张量在重心图中的分布与LES结果一致。MBNN模型预测时间平均为1.39秒,对所有预测工况其预测结果与LES的皮尔逊相关性系数均高于0.9。最终指出该方法可以应用于多种高精度模型对低精度模型的校正以及多变量的校正。
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