A new data-driven energy-stable Evolve-Filter-Relax model for turbulent flow simulation
Anna Ivagnes, Toby van Gastelen, Syver Døving Agdestein, Benjamin Sanderse, Giovanni Stabile, Gianluigi Rozza
我们提出了一种新的方法来定义过滤器,并放松在进化过滤器-放松(EFR)框架中的步骤,用于模拟湍流。 EFR的主要优点是它的易实现性和计算效率。 然而,由于它只包含两个参数(一个用于过滤器步骤,一个用于放松步骤),因此其灵活性相当有限。 在这项工作中,我们提出了一个数据驱动的方法,其中基于频率域中的DNS数据找到最佳滤波器。 优化步骤具有计算效率,并且每个波数仅涉及一维最小二乘问题。 在衰变湍流和科尔莫戈罗夫流中,我们学习的过滤器果断地优于标准差分滤波器和Smagorinsky模型,在能量光谱和能量和熵的时间演变方面显着提高了准确性。 此外,放松参数是通过需要能量和/或熵保护来确定的,这加强了方法的稳定性,减少了数值摆动的外观,特别是当过滤器建立在稀缺的数据机制中时。 与传统差分滤波器相比,应用学习过滤器也更具计算效率,因为它绕过了线性系统。
We present a novel approach to define the filter and relax steps in the evolve-filter-relax (EFR) framework for simulating turbulent flows. The EFR main advantages are its ease of implementation and computational efficiency. However, as it only contains two parameters (one for the filter step and one for the relax step) its flexibility is rather limited. In this work, we propose a data-driven approach in which the optimal filter is found based on DNS data in the frequency domain. The optimizatio...