不可压缩湍流中速度梯度拉格朗日演化的数据驱动模型

湍流流场中的速度梯度张量 $A_{ij}\equiv \partial u_i/\partial x_j$ 通过将对间歇性幅值（$A = \sqrt{A_{ij}A_{ij}}$）的处理与更普适的归一化速度梯度张量 $b_{ij} \equiv A_{ij}/A$ 的处理分离来进行建模。$b_{ij}$ 空间的有限性与紧致性及其普适动力学使得所发展模型的雷诺数敏感性合理较低。随后利用幅值 $A$ 的近对数正态性，基于修正的 Ornstein-Uhlenbeck 过程导出模型。这些模型采用数据驱动策略并利用高保真强迫各向同性湍流数据集发展而来。后验模型结果与直接数值模拟（DNS）数据在广泛的速梯度特征范围内吻合良好。