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A Closed-Form Correction for the Spalart-Allmaras Turbulence Model for Separated Flows

Jäckel, Florian (2023) A Closed-Form Correction for the Spalart-Allmaras Turbulence Model for Separated Flows. AIAA Journal, Seiten 1-12. American Institute of Aeronautics and Astronautics (AIAA). doi: 10.2514/1.J061649. ISSN 0001-1452.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
2MB

Offizielle URL: https://arc.aiaa.org/doi/full/10.2514/1.J061649

Kurzfassung

The field inversion and machine learning (FIML) approach is leveraged to obtain a closed-form correction for the Spalart–Allmaras turbulence model to improve predictions of separated flows. Based on field inversion results obtained using the first-generation FIML Classic approach, a simple and compact closed-form expression is chosen to be used as correction model. The thus obtained correction model is optimized using the second-generation FIML Direct approach. Training and validation cases consist of a selection of airfoils in a wide range of flow conditions as well as the flat plate. The correction model and results for the training and validation cases obtained with the augmented turbulence model are presented, demonstrating the improved flow predictions.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/194879/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Zusätzliche Informationen:eISSN 1533-385X
Titel:A Closed-Form Correction for the Spalart-Allmaras Turbulence Model for Separated Flows
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Jäckel, FlorianFlorian.Jaeckel (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:17 April 2023
Erschienen in:AIAA Journal
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
DOI:10.2514/1.J061649
Seitenbereich:Seiten 1-12
Verlag:American Institute of Aeronautics and Astronautics (AIAA)
ISSN:0001-1452
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Field Inversion, Machine Learning, FIM-ML, Radial Basis Functions, Artificial Intelligence, CFD, TAU Code, Turbulence Modeling, Calibration, RANS
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:Effizientes Luftfahrzeug
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L EV - Effizientes Luftfahrzeug
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Digitale Technologien
Standort: Göttingen
Institute & Einrichtungen:Institut für Aerodynamik und Strömungstechnik > CASE, GO
Hinterlegt von: Krumbein, Dr.-Ing. Andreas
Hinterlegt am:04 Mai 2023 13:14
Letzte Änderung:15 Mai 2023 12:47

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