"Развитие моделей турбулентности с помощью методов машинного обучения для течений в каналах". Ли Хаоянь, магистратура НГУ, 30.6.2023
Состав коллектива
- Токарев Михаил Петрович, к.т.н., с.н.с. ИТ СО РАН, рук. проекта
- Яковенко Сергей Николаевич, д.ф.-м.н., доцент, в.н.с. ИТПМ СО РАН
- Ли Хаоянь, магистрант НГУ
Аннотация
Целью данной работы является использование методов машинного обучения: программирования экспрессии генов (GEP) для создания явной модели тензора напряжений Рейнольдса для течений в каналах. Проведены предварительные оценки и тестовые расчеты для канонического турбулентного течения в канале с периодическими холмами при помощи открытого пакета OpenFOAM.
Априорные оценки показывают, что использование GEP приводит к уточнению распределений для компонент тензора анизотропии напряжений Рейнольдса по сравнению с их аналогами, вычисленными по базовой линейной модели вихревой вязкости. Результаты подстановки моделей для напряжений Рейнольдса в осредненные уравнения Навье – Стокса показывают, что методы GEP позволяют уточнить распределения турбулентной кинетической энергии, компонент вектора средней скорости.
Грантовая поддержка
- Грант РНФ № 22-19-00587 “Создание эффективных численных моделей для описания турбулентного течения теплоносителя при низких числах Прандтля на основе методов машинного обучения, детальных экспериментальных данных и результатов вихреразрешающего моделирования”, 2022-2024, руководитель – Токарев Михаил Петрович.