基于亚网格数据的浅水方程高保真粗化计算建模
流体动力学
2022-02-24 v2 计算物理
摘要
使用两种不同的浅水方程计算代码，通过直接数值模拟（DNS）获得的浅水流小尺度特征被离线收集，并随后用于构建降阶修正项。这有助于在粗网格上以大幅降低的成本实现高保真在线流场预测。高分辨率下解析的小尺度特征代表了粗网格表示中的亚网格属性。亚网格动力学的测量值通过粗网格解的演化与相应DNS结果之间的差异获得。这些测量值对粗计算网格上模拟所采用的特定数值方法敏感，并可用于近似修正相关的离散误差。亚网格特征被分解为经验正交函数（EOF），随后构建相应的修正项。通过增加近似测量值中EOF的数量，原则上可以使修正项达到任意精度。这里研究的两种计算方法在仅应用基于主导EOF的修正时，都显示出模拟误差的显著降低。误差减少考虑了所产生的特定离散误差，因此特定于所采用的特定模拟方法。这种改进在非常粗的网格上也能观察到，这些网格可用于地球物理和湍流问题中的计算模型降阶。
引用
@article{arxiv.2110.07966,
title = {Computational modeling for high-fidelity coarsening of shallow water equations based on subgrid data},
author = {Sagy Ephrati and Erwin Luesink and Golo Wimmer and Paolo Cifani and Bernard Geurts},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.07966},
year = {2022}
}