数据驱动的浸没边界速度重构方法OA

浸没边界方法(immersed boundary method,IBM)广泛应用于含复杂几何边界的不可压缩流动问题,其中直接力法的计算和编程简单,能很好地捕捉壁面流动,但在非定常不可压缩流中难以维持速度场的无散性。为此,本文提出了一种基于数据驱动的浸没边界速度重构方法(DATA-Ⅰ),通过数据集构造和训练方法的改进,使其能够捕捉近壁面速度的非线性关系,从而在数值模拟中保持不可压缩流动的无散性。为验证该方法的有效性,本文对雷诺数40~500的二维圆柱绕流进行了数值模拟,并通过方柱和尖楔绕流算例测试了数据驱动模型的几何泛化能力。在定常圆柱绕流算例中,该方法相较于传统插值方法降低了44.7%~70.4%的散度误差,非定常圆柱绕流的斯特劳哈尔数的误差控制在5%以内。该研究为IBM在不可压流动中精确模拟壁面流动提供了新的解决思路。