河流流动大涡模拟结果的不确定性量化：一场野外与数值研究
流体动力学
2021-05-04 v1
摘要
我们展示了加州萨克拉门托河一处研究河段中河流流动的大涡模拟（LES）。使用多波束回声测深仪高分辨率测量河床地形以构建研究区域的计算模型，而地形则通过使用无人飞行系统（UAS）拍摄的航拍照片定义。在一系列野外活动中，我们使用声学多普勒流速剖面仪（ADCP）测量河流流场，并利用UAS作业期间所摄视频的大尺度粒子测速法估算流场。我们使用实测河流流场数据评估LES计算水动力的精度。由于河床有效粗糙高度与河流入流流量的变化所引起的LES结果不确定性传播，通过不确定性量化（UQ）分析进行了研究。采用多项式混沌展开（PCE）方法建立替代模型，并由蒙特卡洛采样（MCS）方法充分随机采样以生成LES计算速度场的置信区间。此外，由PCE系数导出的Sobol指数被用于帮助理解不同输入参数对结果全局不确定性的相对影响。UQ分析表明，河流浅近岸区域LES结果的不确定性主要与粗糙度相关，而入流流量的变化则不加区别地导致整条河流LES结果的不确定性。
引用
@article{arxiv.2105.00084,
title = {Uncertainty Quantification of Large-Eddy Simulation Results of Riverine Flows: A Field and Numerical Study},
author = {K. Flora and A. Khosronejad},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.00084},
year = {2021}
}
备注
44 pages, 24 figures, 2 tables