适用于复杂湍流的新概念湍流模型-AISAS的构造

围绕着国家航空航天新一代飞行器气动设计与优化对高精度湍流模型的迫切需求，本研究提出要构造新概念的AISAS(Anisotropic Scale-Adaptive-Simulation)湍流模型。SAS模型允许计算中出现非定常结构的猝发，能起到RANS/LES混合模型的作用，而本质却是URANS。它引入捕捉当地流动拓扑的von Karman长度尺度，实现了湍流模拟的尺度自适应，克服了RANS/LES交界面问题，极大提升了传统RANS/LES混合模型的性能；为了更加逼近真实湍流，需要构造各向异性的雷诺应力本构关系，最终产生AISAS。相比于线性的各向同性SAS，AISAS将更加适用于航空航天飞行器遭遇的可压缩、压力梯度、曲率/旋转、旋涡分离等复杂湍流。研究成果将推动湍流模型理论的发展，并直接为国家航空航天飞行器的气动预测服务。

本研究以唯象理论为基础，采用DNS数据学习、标定的手段，构造了一个基于湍动能方程的Scale-Adaptive-Simulation模型(代号KDO)，该模型的本质是URANS，却能解析出湍流结构，并解决了原始SAS模型高波数能谱衰减不足的问题。与此同时，从槽道流 DNS 数据库中提取特有统计信息，不引入任何经验系数，构造出了新型雷诺应力模化形式；引入雷诺主剪切应力的概念，从而忽略掉雷诺正应力对湍流方程的贡献，可把雷诺应力各向异性效应整合在湍流输运方程的产生项上，模化出不含任何经验系数的新产生项。该公式几乎不增加计算代价，却总能提升计算精度。这两方面的研究成果都很好的捕捉雷诺应力的各向异性，从而实现了项目提出的各向异性模型(Anisotropic)。本研究开发的KDO模型完全由边界层流动得出，却能很好计算大尺度分离、跨音速，转捩等复杂流动。它只含有2个经验参数，始终是个好的基础，更多复杂流动内容的引入，都可以增添在这个模版上，进一步提高该模型对更复杂、更极限的流动的预测精度。该模型已经发展成熟，可直接为国家航空航天飞行器的气动预测服务。