基于代理模型的龙卷风数值模拟参数优化

为实现以实测数据为目标的龙卷风高精度数值模拟,在总结已有研究成果的基础上,基于计算流体力学(CFD)方法建立了ISU型龙卷风数值模型,通过参数灵敏度分析确定拟优化模拟参数;提出了以实测数据为目标的龙卷风模拟参数优化方法,引入代理模型提高计算效率并通过数值模型计算设计样本点响应来训练代理模型,采用最大切向速度、最大切向速度处半径及标准化风剖面线形误差3个指标建立目标函数;通过一组数值算例验证了所提出优化方法的可靠性,采用所提出的优化方法分别以龙卷风物理模拟器试验数据和龙卷风现场实测数据为目标进行模拟参数优化,并基于此进行CFD数值模拟。研究结果表明:入口切向速度U_t、模拟器离地面高度H_g和地面移动速度V_T三个参数对龙卷风场影响较大,因此选作为待优化模拟参数;引入代理模型进行参数优化,避免了数值模型直接参与优化迭代过程,提高了优化效率;以龙卷风物理模拟器试验数据为目标的数值模拟结果,与试验数据的标准化风剖面线形误差V_Mp仅为0.034 4;以龙卷风现场实测数据为目标的数值模拟结果,在h=250 m及h=450 m高度处与实测结果的风剖面综合误差V_M分别为0.024 0、0.035 1,均小于训练样本集中模拟结果的误差,采用优化后的模拟参数进行龙卷风数值模拟很好地改善了模拟精度。     

基于实测数据驱动下优化参数的移动下击暴流数值模拟

为实现下击暴流风场高精度数值模拟，基于冲击射流模型开展稳态下击暴流数值模拟，引入网格滑移技术实现下沉气流移动效应的模拟，研究下击暴流移动过程中的风场演变规律；提出以实测数据为目标的下击暴流模拟参数优化方法，将目标风速时程抽象为若干特征点，通过模拟特征点与目标值的误差建立目标函数；将代理模型引入下击暴流模拟参数优化的过程以提高计算效率，并通过数值模型计算设计样本点响应来训练代理模型；通过5组测试算例验证Kriging模型的代理精度和参数优化方法的可行性，采用所提出的优化方法以安德鲁斯空军基地(AAFB)所监测的下击暴流风场为目标进行模拟参数优化，并基于此参数进行数值模拟。研究结果表明：下沉气流喷口速度U_j、喷口移动速度U_T和环境风速U_b的相对值是影响下击暴流平均风速时程时变特征的关键因素；在参数优化过程中引入代理模型替代数值模型参与优化迭代，极大地提高了参数优化的效率；基于最优参数进行数值模拟，显著提高了下击暴流数值模拟的精度。