Affordable, high order simulations of turbulent flows on unstructured grids for very high Reynolds number flows require wall models for efficiency. However, different wall models have different accuracy and stability properties. Here, we develop a kinetic energy stability estimate to investigate stability of wall model boundary conditions. Using this norm, two wall models are studied, a popular equilibrium stress wall model, which is found to be unstable and the dynamic slip wall model which is found to be stable. These results are extended to the discrete case using the Summation by parts (SBP) property of the discontinuous Galerkin method. Numerical tests show that while the equilibrium stress wall model is accurate but unstable, the dynamic slip wall model is inaccurate but stable.


翻译:Reynolds数量众多的无结构电网上动荡流动的可负担得起的高顺序模拟模型要求以墙模型提高效率。但是,不同的墙模型具有不同的准确性和稳定性特性。在这里,我们开发了动能稳定性估计值,以调查墙型边界条件的稳定性。使用这一规范,我们研究了两种墙模型,一种流行的平衡压力墙模型,这种模型被认为不稳定,一种动态滑墙模型,这种模型被认为是稳定的。这些结果运用不连续加勒尔金方法的部件总和属性(SBP)延伸到离散情况。数字测试表明,虽然平衡压力墙模型准确但不稳定,但动态滑墙模型不准确,但稳定。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
专知会员服务
113+阅读 · 2020年10月8日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
107+阅读 · 2020年5月15日
专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
171+阅读 · 2019年10月11日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Deep Compression/Acceleration:模型压缩加速论文汇总
极市平台
14+阅读 · 2019年5月15日
【NIPS2018】接收论文列表
专知
5+阅读 · 2018年9月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【推荐】用TensorFlow实现LSTM社交对话股市情感分析
机器学习研究会
11+阅读 · 2018年1月14日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月2日
Arxiv
3+阅读 · 2018年10月25日
Arxiv
6+阅读 · 2018年10月3日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Deep Compression/Acceleration:模型压缩加速论文汇总
极市平台
14+阅读 · 2019年5月15日
【NIPS2018】接收论文列表
专知
5+阅读 · 2018年9月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【推荐】用TensorFlow实现LSTM社交对话股市情感分析
机器学习研究会
11+阅读 · 2018年1月14日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员