湍流普朗特数识别的随机抽样算法

• 作者: 刘国华 朱嵩 程伟平 黄跃飞
• 来源期刊: 长江科学院院报
• 学科: 数学
• 关键词: 湍流Prandtl数 参数识别 湍流传热 Metropolis-Hastings算法 MCMC随机抽样
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 工程水力学
• 页码范围: 16-19,24
• 分类号: O242.28|O357.5+3
• 字数: 2644字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-5485.2011.06.004

摘要

在温排水等涉及热交换的环境水力学研究中,湍流普朗特(Prandtl,简称Pr)数是控制温度的主要参数.对于一个特定的问题,传统湍流Pr数的确定方法主要采用经验法或试错法,因而具有一定盲目性和低效性.为了提高湍流Pr数确定的可靠性,采用马尔科夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,简称MCMC)随机抽样的方法(Metropolis-Hastings算法)来对湍流Pr数进行识别,其中湍流场计算采用了稳态标准k-ε模型,温度场计算采用非稳态热传导方程.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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘国华	浙江大学建筑工程学院	124	1744	23.0	37.0
2	程伟平	浙江大学建筑工程学院	43	476	13.0	20.0
3	朱嵩	广东省电力设计研究院水务部	7	62	3.0	7.0
4	黄跃飞	清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室	37	406	10.0	20.0