Modélisation stochastique du champ Lagrangien des vitesses de sous-maille en simulation numérique des grandes échelles

Stochastic modeling for the Lagrangian sub-grid velocity in Large Eddy Simulation

• Auteur / Autrice : Guoxin Wei
• Direction : Jean-Noël Gence
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences. Mécanique
• Date : Soutenance en 2005
• Etablissement(s) : Ecully, Ecole centrale de Lyon

Mots clés

Mots clés contrôlés

Turbulence

Reynolds, Nombre de

Simulation par ordinateur

Mots clés libres

Lagrange

Dispersion

Scalaire

Corrélation

Sous-maille

Résumé

La simulation numérique des grandes échelles (LES) est utilisée pour la dispersion Lagrangienne turbulente avec des nombres de Schmidt élevés. D'abord, à travers les études comparatives, résultats réalisés en DNS et en LES, nous avons mis en lumière les effets des vitesses de sous-maille sur les différentes corrélations, Eulériennes et Lagrangiennes, et sur les échelles caractéristiques en temps. Ensuite, nous avons développé une modélisation stochastique Lagrangienne pour tenir compte le manque du champ de vitesses de sous-maille. Le champ Lagrangien de vitesse est ainsi reconstitué en LES. L'apport de cette modélisation est discuté sur les grandeurs statistiques Lagrangiennes. A la fin, nous avons appliqué ce modèle stochastique Lagrangien de sous-maille dans l'étude de la dispersion turbulente Lagrangienne par LES. La prise en compte de l'effet du nombre de Schmidt est également étudiée à l'aide d'un modèle de mélange Lagrangien.

Large Eddy Simulation (LES) is used to compute the Lagrangian dispersion and the turbulent mixture with high Schmidt number. Firstly, by comparing the results of DNS with LES, we show the influence of the sub-grid velocity on the Eulerian and Lagrangian velocity correlations and their integral time scales. Then, we develop a stochastic modeling for the Lagrangian sub-grid velocity in LES. The amelioration by this stochastic model on the Lagrangian statistics is discussed, like as the velocity correlations and the time scales. Finally, we apply this sub-grid stochastic model to the Lagrangian dispersion in LES, and the effect of Schmidt number is also considered by another model for the Lagrangian mixture.