A probabilistic machine learning model is introduced to augment the $k-\omega\ SST$ turbulence model in order to improve the modelling of separated flows and the generalisability of learnt corrections. Increasingly, machine learning methods have been used to leverage experimental and high-fidelity data, improving the accuracy of the Reynolds Averaged Navier Stokes (RANS) turbulence models widely used in industry. A significant challenge for such methods is their ability to generalise to unseen geometries and flow conditions. Furthermore, heterogeneous datasets containing a mix of experimental and simulation data must be efficiently handled. In this work, field inversion and an ensemble of Gaussian Process Emulators (GPEs) is employed to address both of these challenges. The ensemble model is applied to a range of benchmark test cases, demonstrating improved turbulence modelling for cases with separated flows with adverse pressure gradients, where RANS simulations are understood to be unreliable. Perhaps more significantly, the simulation reverted to the uncorrected model in regions of the flow exhibiting physics outside of the training data.


翻译:引入了一种概率机器学习模型,以扩大美元-千兆赫/SST$波动模型,从而改进分离流的建模和学习纠正的通用性; 越来越多地采用机器学习方法来利用实验和高度忠诚数据,提高行业广泛使用的Reynolds Boldd Navier Stokes(RANS)动荡模型的准确性; 这种方法面临的一个重大挑战是,它们能够概括到看不见的地形和流动条件; 此外,必须有效地处理包含实验和模拟数据组合的多种数据集; 在这项工作中,采用外转和高斯进程模拟器(GPEs)的组合来应对这两个挑战; 将集成模型应用于一系列基准测试案例,展示出对压力梯度为负的分离流动案例的更好的动荡模型,据了解,在这些案例中,RANS模拟不可靠; 也许更重要的是,模拟恢复到在培训数据外展示物理学的流动流区域未经校正的模型。

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