Matha, Marcel und Kucharczyk, Karsten und Morsbach, Christian (2022) Assessment of data-driven Reynolds stress tensor perturbations for uncertainty quantification of RANS turbulence models. In: AIAA Aviation 2022 Forum. AIAA AVIATION Forum 2022, 27. Juni – 01. Juli 2022, Chicago, Illinois, USA. doi: 10.2514/6.2022-3767. ISBN 978-1-62410-635-4.
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Offizielle URL: https://arc.aiaa.org/doi/10.2514/6.2022-3767
Kurzfassung
In order to achieve a more simulation-based design and certification process of jet engines in the aviation industry, the uncertainty bounds for computational fluid dynamics have to be known. This work shows the application of machine learning to support the quantification of epistemic uncertainties of turbulence models. The underlying method in order to estimate the uncertainty bounds is based on eigenspace perturbations of the Reynolds stress tensor in combination with random forests.
elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/186371/ | ||||||||||||||||
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Dokumentart: | Konferenzbeitrag (Vortrag) | ||||||||||||||||
Titel: | Assessment of data-driven Reynolds stress tensor perturbations for uncertainty quantification of RANS turbulence models | ||||||||||||||||
Autoren: |
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Datum: | 21 Juni 2022 | ||||||||||||||||
Erschienen in: | AIAA Aviation 2022 Forum | ||||||||||||||||
Referierte Publikation: | Ja | ||||||||||||||||
Open Access: | Ja | ||||||||||||||||
Gold Open Access: | Nein | ||||||||||||||||
In SCOPUS: | Ja | ||||||||||||||||
In ISI Web of Science: | Nein | ||||||||||||||||
DOI: | 10.2514/6.2022-3767 | ||||||||||||||||
ISBN: | 978-1-62410-635-4 | ||||||||||||||||
Status: | veröffentlicht | ||||||||||||||||
Stichwörter: | RANS, turbulence models, uncertainty quantification, machine learning, data-driven | ||||||||||||||||
Veranstaltungstitel: | AIAA AVIATION Forum 2022 | ||||||||||||||||
Veranstaltungsort: | Chicago, Illinois, USA | ||||||||||||||||
Veranstaltungsart: | internationale Konferenz | ||||||||||||||||
Veranstaltungsdatum: | 27. Juni – 01. Juli 2022 | ||||||||||||||||
HGF - Forschungsbereich: | Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr | ||||||||||||||||
HGF - Programm: | Luftfahrt | ||||||||||||||||
HGF - Programmthema: | Umweltschonender Antrieb | ||||||||||||||||
DLR - Schwerpunkt: | Luftfahrt | ||||||||||||||||
DLR - Forschungsgebiet: | L CP - Umweltschonender Antrieb | ||||||||||||||||
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | L - Virtuelles Triebwerk | ||||||||||||||||
Standort: | Köln-Porz | ||||||||||||||||
Institute & Einrichtungen: | Institut für Antriebstechnik | ||||||||||||||||
Hinterlegt von: | Matha, Marcel | ||||||||||||||||
Hinterlegt am: | 23 Jun 2022 12:46 | ||||||||||||||||
Letzte Änderung: | 16 Aug 2022 14:27 |
Verfügbare Versionen dieses Eintrags
- Assessment of data-driven Reynolds stress tensor perturbations for uncertainty quantification of RANS turbulence models. (deposited 23 Jun 2022 12:46) [Gegenwärtig angezeigt]
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