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首页> 外文期刊>Continental Shelf Research: A Companion Journal to Deep-Sea Research and Progress in Oceanography >Application of recurrence CFD (rCFD) to species transport in turbulent vortex shedding
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Application of recurrence CFD (rCFD) to species transport in turbulent vortex shedding

机译：复发CFD（RCFD）在湍流涡旋脱落中的种类运输

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The functionality of computational fluid dynamics (CFD) for turbulent flows is limited by huge computational demands which prevent any detailed long-term studies. In this publication, we apply the recently introduced, data-assisted method "recurrence CFD" (rCFD) to turbulent vortex shedding after a circular cylinder at Reynolds number Re = 3900. Using a database of flow fields from short, conventional simulations, we time-extrapolate their behavior to arbitrary durations and obtain promising results for passive species transport with speed-up factors of more than 120 at 1/20 of the required computer power compared to the underlying large eddy simulation (LES). Besides this massive run-time reduction, we focus on data efficiency. For cases with strong, spatial scale separation, rCFD's resilience towards grid coarsening allows us to carry out calculations at lower mesh resolution provided one retains meso-scale velocity fluctuations as a contribution to diffusivity. This reduces database size which would otherwise become a bottleneck in the methodology. (C) 2019 Elsevier Ltd. All rights reserved.
机译：用于湍流流动的计算流体动力学（CFD）的功能受到巨大计算需求的限制，防止了任何详细的长期研究。在本出版物中，我们在Reynolds Number Re = 3900处循环圆柱之后应用最近引入的数据辅助方法“复发CFD”（RCFD）到湍流涡旋脱落。使用从短，传统模拟的流场数据库，我们时间 - 与任意持续时间的行为，并在与潜在的计算机功率的1/20中获得超过120的被动物种运输的有希望的速度，与潜在的大型涡流仿真（LES）相比，以超过120元。除了这种大规模的运行时间还原，我们专注于数据效率。对于具有强劲，空间尺度分离的情况，RCFD对栅格粗的弹性允许我们以较低的网格分辨率进行计算，只要将Meso级速度波动保持为扩散率的贡献。这减少了数据库大小，否则将成为方法中的瓶颈。 （c）2019年elestvier有限公司保留所有权利。

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