Архив номеров

Корректное моделирование процессов переноса в высокоскоростных потоках реагирующих газовых смесей необходимо для решения проблемы точного расчета теплопереноса при аэродинамическом нагреве, возникающем при высокоскоростном движении летательного аппарата в атмосфере. Наибольшую физическую достоверность в континуальном приближении обеспечивают поуровневые модели, основанные на кинетической теории переноса и релаксации, однако высокая вычислительная трудоемкость ограничивает их применение на больших численных сетках. В качестве компромиссного решения для моделирования высокотемпературных сильнонеравновесных течений широко применяются многотемпературные модели (в частности, двухтемпературные), позволяющие при меньших вычислительных затратах адекватно учитывать эффекты, связанные с ионизацией потока. В данной работе предложен подход, в котором методы машинного обучения применяются для регрессии коэффициентов теплопроводности многокомпонентных нейтральных и ионизованных смесей, посчитанных на основе точных одно- и двухтемпературных кинетических моделей процессов переноса. Численная реализация проведена для 5- и 11-компонентной воздушной смеси и проиллюстрирована на задаче обтекания сферы. Показана возможность значительного ускорения расчета теплопереноса посредством обученного регрессора без заметной потери точности.