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저자정보
배재현 (울산대학교) 장경식 (울산대학교) 호아이탄 응우옌 (울산대학교) 김병천 (울산대학교)
저널정보
한국전산유체공학회 한국전산유체공학회지 한국전산유체공학회지 제25권 제2호
발행연도
2020.6
수록면
111 - 118 (8page)
DOI
10.6112/kscfe.2020.25.2.111

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In the present work, Bayesian inference based on the point-collocation Non-intrusive Polynomial Chaos was conducted in transitional flow around the flat plate using Menter’s γ-Re<SUB>θ</SUB> transition model. Three model coefficients, C<SUB>a2</SUB>, C<SUB>e1</SUB> and C<SUB>e2</SUB> were considered for random variables based on the sensitivity analysis of the present turbulence model and quantity of interest was set to the drag coefficient, C<SUB>d</SUB>. With the assumption of uniform distribution of three model coefficients within ±10%, the surrogate model was obtained based on the general Polynomial Chaos expansion. The simulation results were used for observation to calculate the likelihood function and MCMC sampling algorithm was adopted for Bayesian inference. The correlation between C<SUB>e1</SUB> and C<SUB>d</SUB> was predicted with highest value than other two model coefficients. Based on the original Bayesian inference result, the effect of number of observation data was studied. Also the 2nd order of gPC for surrogate model was adequate through comparison with results of 3rd order gPC. Finally, two prior distributions of input random variables for Bayesian inference were considered and the differences of posterior distributions of input and output were investigated.
#불확실성 정량화(Uncertainty Quantification) #비침투적 PC(Non-Intrusive Polynomial Chaos) #베이지안 추론(Bayesian inference) #평판 유동(Flat Plate Flow) #γ-Reθ 천이 모델(γ-Reθ transition model)

목차

1. 서론
2. 수치기법
3. 계산결과
4. 결론 및 토의
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
2010, Xiu, D., Numerical methods for stochastic computations, a spectral method approach, Princeton University Press. google schola 2010, Hosder, S., Walters, R.W. and Balch, M., Point-collocation nonintrusive polynomial chaos method for stochastic computational fluid dynamics, AIAA J., Vol.48, No.12, pp.2721-2730. google schola 2017, Wu, X., Zhang, W. and Song, S., Uncertainty Quantification and Sensitivity Analysis of Transonic Aerodynamics with Geometric Uncertainty, International Journal of Aerospace Engineering, Article ID 8107190, p.16. google schola 2016, Schaefer, J., West, T., Hosder, S., Rumsey, C., Carlson, J. and Kleb, W., Uncertainty Quantification of Turbulence Model Closure Coefficients for Transonic Wall-Bounded Flows, AIAA Journal, Vol.55, No.1, pp.195-213. google schola 2008, Platteeuw, P.D.A., Loeven, G.J.A. and Bijl, H., Uncertainty Quantification Applied to the k-ε model of Turbulence Using the Parabolic Collocation Method, AIAA 2008-2150. google schola

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