Suponiendo que se realiza una simulación numérica directa, ¿cuál es un buen método para estimar el impacto de la pequeña escala a gran escala en la dinámica de fluidos? Por ejemplo, ¿es pertinente comparar dos corridas con diferentes tamaños de cuadrícula o dos corridas con diferentes viscosidades? ¿Hay algunas herramientas estadísticas relevantes para esto?
El campo de gran escala se puede definir como un campo de grano grueso donde G l es un núcleo de convolución normalizado de escala l . Por ejemplo, la forma de G l puede ser G l ( y ) = l - 3 / √
El campo de escalas pequeñas se define como
Si a alguna escala podemos eliminar la pequeña escala de la dinámica, el impacto de la pequeña escala en la gran escala será la diferencia entre el campo del sistema dinámico completo con el campo del sistema dinámico truncado.
Respuestas:
Hay muchas razones por las que una simulación más gruesa daría resultados diferentes que una simulación de grano más fino. Algunos ejemplos:
Pensando en un resultado de cuadrícula como una mera convolución de un resultado de cuadrícula fina con un gaussiano funcionará muy bien en flujos dominados viscosos (donde ya hay una suavidad a gran escala impuesta), pero puede ser notablemente incorrecto donde se rompe esa suposición ( mayor número de Reynolds)
Si puede plantear una situación con una solución simbólica conocida, simule eso en varias escalas diferentes. Si su algoritmo / implementación es bueno, debería haber una convergencia (aproximadamente lineal) en log (error) frente a log (tamaño de cuadrícula), cuya pendiente es el "orden" de su precisión. Hay algunos ejemplos de esto en mi tesis , y sugiero leer un montón más si está dispuesto.
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Es imperativo comparar muchas corridas con mallas refinadas hasta que detecte convergencia. Una solución única sin estudio de refinamiento de malla no debería darle mucha confianza en sus resultados.
Comparar corridas con diferentes propiedades de fluidos te dice algo diferente. Si cree que un conjunto de corridas con diferentes viscosidades es relevante para su última pregunta de ciencia / ingeniería, entonces también debe realizar dicho estudio. Por supuesto, debe asegurarse de que cada punto de este estudio también esté refinado en malla.
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Los modelos poco resueltos que no modelan explícitamente estas escalas de subcuadrícula ofrecen resultados muy inferiores. Aunque algunas personas hacen esto de todos modos, principalmente para evitar la complejidad de un modelo de turbulencia real, los resultados casi no tienen valor predictivo. Raramente verá este grado de pereza en campos con estándares de validación rigurosos.
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