湍流普朗特数识别的随机抽样算法
在电厂的水工工艺设计过程中,需要解决大量的湍流传热问题.湍流普朗特(Prandtl,Pr)数是控制温度等被动标量分布的主要参数.对于一个特定的问题,Pr数主要根据经验或通过试错法来确定,因而具有一定盲目性和低效性.为了提高Pr数确定的可靠性,采用马尔科夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo,MCMC)随机抽样的方法-Metropolis-Hastings算法来对湍流Pr数进行识别,其中湍流计算采用了标准k-ε模型,温度分布采用稳态热传导方程计算.算例计算结果表明,MCMC方法对湍流Pr数的识别具有良好的适用性和较高的识别精度.
湍流普朗特数 参数识别 湍流传热 马尔科夫链 蒙特卡罗 随机抽样
朱嵩 毛根海 刘国华
广东省电力设计研究院,广东,广州,510663 浙江大学建筑工程学院,浙江,杭州 310058
国内会议
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285-291
2010-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）