Optimal Eddy Viscosity in Closure Models for 2D Turbulent Flows
Notice bibliographique
Résumé
We consider the question of fundamental limitations on the performance of eddy-viscosity closure models for turbulent flows, focusing on the Leith model for 2D {Large-Eddy Simulation}. Optimal eddy viscosities depending on the magnitude of the vorticity gradient are determined subject to minimum assumptions by solving PDE-constrained optimization problems defined such that the corresponding optimal Large-Eddy Simulation best matches the filtered Direct Numerical Simulation. First, we consider pointwise match in the physical space and the main finding is that with a fixed cutoff wavenumber $k_c$, the performance of the Large-Eddy Simulation systematically improves as the regularization in the solution of the optimization problem is reduced and this is achieved with the optimal eddy viscosities exhibiting increasingly irregular behavior with rapid oscillations. Since the optimal eddy viscosities do not converge to a well-defined limit as the regularization vanishes, we conclude that in this case the problem of finding an optimal eddy viscosity does not in fact have a solution and is thus ill-posed. We argue that this observation is consistent with the physical intuition concerning closure problems. The second problem we consider involves matching time-averaged vorticity spectra over small wavenumbers. It is shown to be better behaved and to produce physically reasonable optimal eddy viscosities. We conclude that while better behaved and hence practically more useful eddy viscosities can be obtained with stronger regularization or by matching quantities defined in a statistical sense, the corresponding Large-Eddy Simulations will not achieve their theoretical performance limits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».