Abstract The performance of three large-eddy simulation (LES) models in predicting the evolution of a shear layer at moderate Reynolds number in a linearly stratified background is investigated. Results of the Dynamic Smagorinsky, Ducros, and Wall-Adapting Local Eddy Viscosity (WALE) models are compared against those of direct numerical simulation (DNS). Two levels of grid refinement are employed to assess the change in the models’ capabilities with varying resolution. Of particular interest is the ability of the models to capture the evolution of instabilities as well as accurately quantify turbulence statistics. Evolution of momentum thickness, local buoyancy flux, shear, and gradient Richardson number show good agreement of the LES models with the DNS. A comparison of the turbulent kinetic energy (TKE) and its budget indicates good capture of turbulence evolution in the LES models. There is a moderate over prediction of spatially integrated TKE during a short period when the integrated TKE is at its maximum. This feature is traced to the underestimate of turbulent dissipation rate in the LES. Coarsening grid resolution significantly increases the discrepancy in dissipation between the WALE model and the DNS while defects due to the coarser grid resolution are mild in the case of the Ducros model. All of the LES models overestimate the peak values of eddy viscosity and eddy diffusivity although the Ducros model produces the closest agreement with the DNS. Furthermore, the Ducros model is found to require fewer CPU hours than the DNS or other LES models.

中文翻译：

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分层剪切层的 LES 模型研究

摘要 研究了三种大涡模拟 (LES) 模型在预测线性分层背景中中等雷诺数下剪切层演化方面的性能。将动态 Smagorinsky、Ducros 和壁面适应局部涡流粘度 (WALE) 模型的结果与直接数值模拟 (DNS) 的结果进行比较。采用两个级别的网格细化来评估模型在不同分辨率下能力的变化。特别令人感兴趣的是模型捕捉不稳定性演变以及准确量化湍流统计数据的能力。动量厚度、局部浮力通量、剪切力和梯度理查森数的演变表明 LES 模型与 DNS 具有良好的一致性。湍流动能 (TKE) 及其预算的比较表明在 LES 模型中很好地捕捉了湍流演变。当综合 TKE 达到最大值时，在短时间内对空间综合 TKE 有适度的过度预测。此特征可追溯到对 LES 中湍流耗散率的低估。粗糙的网格分辨率显着增加了 WALE 模型和 DNS 之间耗散的差异，而在 Ducros 模型的情况下，由于较粗糙的网格分辨率导致的缺陷是轻微的。尽管 Ducros 模型与 DNS 产生了最接近的一致性，但所有 LES 模型都高估了涡流粘度和涡流扩散率的峰值。此外，发现 Ducros 模型比 DNS 或其他 LES 模型需要更少的 CPU 小时数。当综合 TKE 达到最大值时，在短时间内对空间综合 TKE 有适度的过度预测。此特征可追溯到对 LES 中湍流耗散率的低估。粗糙的网格分辨率显着增加了 WALE 模型和 DNS 之间耗散的差异，而在 Ducros 模型的情况下，由于较粗糙的网格分辨率导致的缺陷是轻微的。尽管 Ducros 模型与 DNS 产生了最接近的一致性，但所有 LES 模型都高估了涡流粘度和涡流扩散率的峰值。此外，发现 Ducros 模型比 DNS 或其他 LES 模型需要更少的 CPU 小时数。当综合 TKE 达到最大值时，在短时间内对空间综合 TKE 有适度的过度预测。此特征可追溯到对 LES 中湍流耗散率的低估。粗糙的网格分辨率显着增加了 WALE 模型和 DNS 之间耗散的差异，而在 Ducros 模型的情况下，由于较粗糙的网格分辨率导致的缺陷是轻微的。尽管 Ducros 模型与 DNS 产生了最接近的一致性，但所有 LES 模型都高估了涡流粘度和涡流扩散率的峰值。此外，发现 Ducros 模型比 DNS 或其他 LES 模型需要更少的 CPU 小时数。此特征可追溯到对 LES 中湍流耗散率的低估。粗糙的网格分辨率显着增加了 WALE 模型和 DNS 之间耗散的差异，而在 Ducros 模型的情况下，由于较粗糙的网格分辨率导致的缺陷是轻微的。尽管 Ducros 模型与 DNS 产生了最接近的一致性，但所有 LES 模型都高估了涡流粘度和涡流扩散率的峰值。此外，发现 Ducros 模型比 DNS 或其他 LES 模型需要更少的 CPU 小时数。此特征可追溯到对 LES 中湍流耗散率的低估。粗糙的网格分辨率显着增加了 WALE 模型和 DNS 之间耗散的差异，而在 Ducros 模型的情况下，由于较粗糙的网格分辨率导致的缺陷是轻微的。尽管 Ducros 模型与 DNS 产生了最接近的一致性，但所有 LES 模型都高估了涡流粘度和涡流扩散率的峰值。此外，发现 Ducros 模型比 DNS 或其他 LES 模型需要更少的 CPU 小时数。尽管 Ducros 模型与 DNS 产生了最接近的一致性，但所有 LES 模型都高估了涡流粘度和涡流扩散率的峰值。此外，发现 Ducros 模型比 DNS 或其他 LES 模型需要更少的 CPU 小时数。尽管 Ducros 模型与 DNS 产生了最接近的一致性，但所有 LES 模型都高估了涡流粘度和涡流扩散率的峰值。此外，发现 Ducros 模型比 DNS 或其他 LES 模型需要更少的 CPU 小时数。