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Quantification of model uncertainty in RANS simulations: A review

机译：RAN模拟模型不确定性的量化：综述

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In computational fluid dynamics simulations of industrial flows, models based on the Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) equations are expected to play an important role in decades to come. However, model uncertainties are still a major obstacle for the predictive capability of RANS simulations. This review examines both the parametric and structural uncertainties in turbulence models. We review recent literature on data-free (uncertainty propagation) and data-driven (statistical inference) approaches for quantifying and reducing model uncertainties in BANS simulations. Moreover, the fundamentals of uncertainty propagation and Bayesian inference are introduced in the context of BANS model uncertainty quantification. Finally, the literature on uncertainties in scale-resolving simulations is briefly reviewed with particular emphasis on large eddy simulations.
机译：在工业流动的计算流体动力学模拟中，基于雷诺平均的Navier-Stokes（RAN）方程的模型预计几十年来发挥重要作用。然而，模型不确定性仍然是Rans模拟的预测能力的主要障碍。该审查审查了湍流模型中的参数和结构性不确定性。我们审查了最近关于无数据的文献（不确定性传播）和数据驱动（统计推理）方法，用于量化和减少禁令模拟中的模型不确定性。此外，在禁止模型不确定性量化的背景下引入了不确定繁殖和贝叶斯推论的基础。最后，简要审查了规模解决模拟中的不确定性的文献，特别强调了大型涡流模拟。

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