基于多层级蒙特卡洛的 RANS 模拟随机湍流建模
计算物理
2018-11-05 v1 计算工程、金融与科学
摘要
本文提出一种多层级蒙特卡洛（MLMC）方法，用于量化与雷诺平均纳维-斯托克斯（RANS）模拟相关的模型形式不确定性。考虑了两种高维的 RANS 方程随机扩展以证明 MLMC 方法的适用性。第一种方法基于使用对数正态随机场对基线涡黏场进行全局扰动。第二种更通用的扩展基于 [Xiao et al.(2017)] 的工作，在保持可实现性的同时扰动整个雷诺应力张量（RST）。对于两种基本流动，我们证明了基于网格层级的 MLMC 方法渐近快于普通蒙特卡洛。此外，我们证明对于某些流动，可获得最优多层级估计器，其计算代价与最细网格层级上单次 CFD 求解同阶。
引用
@article{arxiv.1811.00872,
title = {Stochastic turbulence modeling in RANS simulations via Multilevel Monte Carlo},
author = {Prashant Kumar and Martin Schmelzer and Richard P. Dwight},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.00872},
year = {2018}
}
备注
40 pages