This article provides a reduced order modelling framework for turbulent compressible flows discretized by the use of finite volume approaches. The basic idea behind this work is the construction of reduced order models capable of providing fully consistent solutions with respect to the high fidelity flow fields. Full order solutions are often obtained through the use of segregated solvers, employing slightly modified conservation laws so that they can be decoupled and then solved one at a time. Classical reduction architectures, on the contrary, rely on the Galerkin projection of a complete Navier-Stokes system to be projected all at once, causing a mild discrepancy with the high order solutions. In this article we rely on segregated reduced order algorithms for the resolution of turbulent and compressible flows in the context of physical and geometrical parameters. At the full order level turbulence is modeled using an eddy viscosity approach. Since there are a variety of different turbulence models for the approximation of this supplementary viscosity, one of the aims of this work is to provide reduced order models which are independent on this selection. This goal is reached by the application of hybrid methods where Navier-Stokes equations are projected in a standard way while the viscosity field is approximated by the use of data-driven interpolation methods or by the evaluation of a properly trained neural network. By exploiting the aforementioned expedients it is possible to reduced the computational cost associated wit fluid flow problems characterized by high Reynolds numbers and elevated Mach numbers.
翻译:这一条为使用数量有限的方法分解的动荡压缩流提供了一个减少的顺序建模框架。 这项工作的基本想法是构建能够为高度忠诚流流场提供完全一致解决方案的减少的顺序模型。 通常通过使用隔离的解决方案, 使用略微修改的保全法, 从而可以拆分, 然后一次解决。 经典削减结构则依赖Galerkin预测一个完整的纳维- 斯托克斯系统, 一次预测, 从而导致与高秩序解决方案略有差异。 在本条中,我们依靠分离的减少顺序算法, 能够在物理和几何参数的背景下, 提供完全一致的解决方案。 在全秩序波动中, 使用一种不完全的粘粘粘粘粘度法, 从而可以同时解析, 典型的缩减结构结构, 其宗旨之一是提供一个简化的顺序模型, 并且完全独立地预测, 与高秩序解决方案解决方案解决方案相矛盾。 这一目标是通过采用高流动性的混合方法实现的降低顺序算法, 而通过经过培训的汇率, 快速流法, 以正常的流法, 以正确的实地分析法, 将 流 流 流 流 流 流 的 的 的 流 以 流 流 流 流 流 的 的 的 流 的 流 流 流 以 流 流 的 流 流 流 流 以 的 的 的 的 的 流 流 流 的 的 的 的 流 流 流 流 的 的 的 的 的 的 的 的 流 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 流 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的