Turbo-RANS: straightforward and efficient Bayesian optimization of turbulence model coefficients
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Industrial simulations of turbulent flows often rely on Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) turbulence models, which contain numerous closure coefficients that need to be calibrated. This paper aims to address this issue by proposing a semi-automated calibration of these coefficients using a new framework (referred to as turbo-RANS) based on Bayesian optimization. Design/methodology/approach The authors introduce the generalized error and default coefficient preference (GEDCP) objective function, which can be used with integral, sparse or dense reference data for the purpose of calibrating RANS turbulence closure model coefficients. Then, the authors describe a Bayesian optimization-based algorithm for conducting the calibration of these model coefficients. An in-depth hyperparameter tuning study is conducted to recommend efficient settings for the turbo-RANS optimization procedure. Findings The authors demonstrate that the performance of the k-ω shear stress transport (SST) and generalized k-ω (GEKO) turbulence models can be efficiently improved via turbo-RANS, for three example cases: predicting the lift coefficient of an airfoil; predicting the velocity and turbulent kinetic energy fields for a separated flow; and, predicting the wall pressure coefficient distribution for flow through a converging-diverging channel. Originality/value To the best of the authors’ knowledge, this work is the first to propose and provide an open-source black-box calibration procedure for turbulence model coefficients based on Bayesian optimization. The authors propose a data-flexible objective function for the calibration target. The open-source implementation of the turbo-RANS framework includes OpenFOAM, Ansys Fluent, STAR-CCM+ and solver-agnostic templates for user application.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle