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本文介绍了近年来基于集合卡尔曼滤波(EnKF)的数据同化技术在流体力学领域的应用背景及其研究现状,对其算法原理和实现方法进行了阐述。以雷诺数为6000的自由圆孔水射流为例,通过集合卡尔曼滤波的方法,有效地结合湍流模型计算结果与PIV实验结果,调整优化了四种不同湍流模型系数(SA,SST,Standard k-ε,Standard k-ω),进而实现了利用局部实验数据还原全场流动的效果,在不同程度上提升了湍流模型对实验现象的预测精度,最终选出了与实验数据同化效果最优的湍流模型。