用直接采样与稀有事件采样技术数值研究湍流对钝体施加的极端机械力
计算物理
2020-05-20 v1 流体动力学
摘要
本研究通过数值模拟考察湍流冲击钝体所施加的极端机械力，并检验两种不同稀有事件算法高效采样这些事件的相关性。以二维湍流槽道流中方形障碍物所受阻力作为代表性案例。直接采样表明，极端涨落与障碍物近尾流中受阻的强涡旋密切相关。该涡旋导致障碍物前体与底部之间显著的压降，从而产生极高的阻力值。随后考虑两种算法以加速此类流场景的采样，即 AMS 与 GKTL 算法。这些算法背后的总体思想是用一组更短且并行运行的模拟替代长模拟，其动力学根据某些特定规则进行复制或剪枝，以更频繁地采样大幅度事件。这些算法已证明对统计物理、计算机科学、生物化学中的广泛问题具有适用性。本研究是其在流固耦合问题上的首次应用。实际证据表明，湍流流体结构掠过障碍物的快速扫掠时间对稀有事件算法的效率有强烈影响。与直接采样相比，AMS 算法未带来显著的运行时间节省，而 GKTL 算法似乎能非常高效地采样时间平均阻力的极端涨落并估计相关统计量（如返回时间）。
引用
@article{arxiv.2005.09323,
title = {Numerical study of extreme mechanical force exerted by a turbulent flow on a bluff body by direct and rare-event sampling techniques},
author = {Thibault Lestang and Freddy Bouchet and Emmanuel Lévêque},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.09323},
year = {2020}
}
备注
Published in Journal of Fluid Mechanics, Volume 895 (Received 19 October 2019; revised 4 April 2020; accepted 8 April 2020)