Geri Dön

Constructing a reynolds stress model of decaying homogeneous isotropic turbulence using physics informed neural network

Fizik bilgisiyle desteklenmiş sinir ağı kullanarak sönümlenen homojen izotropik türbülans için bir reynolds gerilme modelinin oluşturulması

PDF İndir

  1. Tez No: 995339
  2. Yazar: DENİZ GÜNSEREN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL ARI, DOÇ. DR. ÖZGÜR ERTUNÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Havacılık ve Uzay Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Aeronautical Engineering, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Hesaplamalı akışkanlar dinamiği (HAD), Yapay sinir ağları, Computational fluid dynamics (HAD), Artificial neural networks
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışma, homojen izotropik türbülansın (HIT) sönümünü tahmin etmek için bir sinir ağı (NN) modeli geliştirmektedir. Düşük Taylor-ölçekli Reynolds sayıları aralığında, GPU hızlandırmalı bir yalancı-spektral çözücü kullanılarak bir dizi sönüm durumu simüle edilmiştir. Elde edilen zamana bağlı alanlar boyutsuzlaştırılmış ve eğitim ile doğrulama verisi olarak kullanılmıştır. Bu çalışmanın temel katkılarından biri, HIT sönüm denklemlerinin tamamen boyutsuz ve Reynolds sayısı ile tutarlı bir formülasyonunun geliştirilmesidir. Bu yaklaşım, sönüm katsayısının doğrudan veriden belirlenmesine olanak tanımaktadır. Geleneksel sönüm modelleri çoğunlukla mevcut deneysel veya sayısal verileri, \(Re_\lambda \to 0\) ve \(Re_\lambda \to \infty\) sınırlarındaki türbülans davranışının asimptotik betimlemeleriyle birleştirir. Buna karşılık, tutarlı bir boyutsuz formülasyonun güvenilir DNS verileriyle eşleştirilmesi sayesinde, simüle edilen Reynolds sayısı aralığı boyunca yöneten dinamikleri yansıtan, veriye dayalı bir sönüm fonksiyonu \(Z\) elde edilmektedir. Bu çerçevede, normalize edilmiş hız ve dissipasyon alanlarının evrimini modellemek üzere bir fizik-bilgili sinir ağı (PINN) eğitilmiştir. Ayrılmış (held-out) durumlar üzerinde yapılan testler, temel türbülans niceliklerinin doğru bir şekilde tahmin edildiğini ve aynı zamanda türbülans sönümü için açık, veriden türetilmiş bir kapatma (closure) ilişkisi elde edildiğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

This study develops a neural network (NN) model to predict the decay of homogeneous isotropic turbulence (HIT). A set of decay cases was simulated using a GPU-accelerated pseudo-spectral solver over a low range of Taylor-scale Reynolds numbers, and the resulting time-resolved fields were converted to dimensionless form and used as training and validation data. A central contribution of this work is a fully dimensionless and Reynolds-number--consistent formulation of the HIT decay equations, which allows the decay coefficient to be identified directly from data. Traditional decay models often combine available experimental or numerical data with asymptotic descriptions of turbulence behavior in the limits $Re_\lambda \to 0$ and $Re_\lambda \to \infty$. By pairing the consistent nondimensional formulation with reliable DNS data, we obtain a data-driven decay function $Z$ that reflects the governing dynamics across the simulated Reynolds-number range. A physics-informed neural network (PINN) is then trained to model the evolution of the normalized velocity and dissipation fields, and held-out cases demonstrate accurate prediction of key turbulence quantities together with an explicit, data-inferred closure for turbulence decay.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    916865

    Hangar kenar modifikasyonu ile basitleştirilmiş fırkateyn modeli hava izinin iyileştirilmesi

    Improvement of ship airwake of a simplified frigate model with hangar edge modification

    TUNAHAN ŞIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR ORAL ÜNAL

  2. Tez No

    244378

    Computational study of non-reactive swirling flow using hybrid finite-volume/particle method

    Hibrit sonlu-hacim/partikül metodu ile tepkimesiz döngülü akışlar üzerine hesaplamalı çalışma

    İSMAİL FİLİZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Makine MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Makine Ana Bilim Dalı

    DOÇ. METİN MURADOGLU

  3. Tez No

    563501

    Numerical analysis of flow around cylinders

    Silindirler etrafındaki akımın sayısal analizi

    ABDIGAFAR OSMAN HEILE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İnşaat MühendisliğiGaziantep Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET İSHAK YÜCE

  4. Tez No

    513045

    Toplu konut yerleşimlerindeki açık alanlarda rüzgarın kullanıcı konforuna etkisinin analizi ve değerlendirilmesi

    Analysis and evaluation of the wind effect on user comfort in mass housing open areasanalysis and evaluation of the wind effect on user comfort in mass housing open areas

    ÖZGE ŞABANOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ

  5. Tez No

    610506

    Evaluation of reynolds stresses in sediment flushing in an open channel flow

    Açık kanaldaki reynolds gerilmelerinin sediment yıkama işlemi sırasında değerlendirilmesi

    ERDEM ÇELENK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞEVKET ÇOKGÖR

Geri Dön