Турбулентный пограничный слой на плоской пластине численно моделируется посредством экономичной LES-технологии для числа Рейнольдса, равного 105, используя конечно-разностный метод. Подсеточные масштабы параметризуются посредством "смешанной" модели. Применяются новые приближенные граничные условия в качестве "пристенной" модели, которые дают более точные результаты, чем граничные условия, ранее применяемые другими исследователями. Это позволяет получить значительное уменьшение расчетного процессорного времени в сравнении с другими стандартными LES-подходами. В экономичном вычислительном методе использовано 493 сеточных точек. Расчетные профили средней скорости и турбулентные напряжения хорошо согласуются с экспериментальными данными.
Турбулентний пограничний шар на плоскiй пластинi чисельно моделюється за допомогою економiчної LES-технологiї для числа Рейнольдса, яке дорiвнює 105, використовуючи кiнцево-рiзницевий метод. Пiдсiтковi масштаби параметризуються за допомогою "змiшаної" моделi. Застосовуються новi наближенi граничнi умови в якостi "пристiнкової" моделi, якi дають бiльш точнi результати нiж ранiше використанi граничнi умови iнших дослiдникiв, та дозволяють отримувати значне зменшення розрахункового процессорного часу в зрiвняннi з iншими стандартними LES-пiдходами. В экономiчному чисельному методi було використано 493 сiткових точок. Розрахунковi профiлi середньої швидкостi i турбулентнi напруги добре узгоджуються з експериментальними даними.
The turbulent boundary layer on a flat plate is simulated by economical LES-technique for a Reynolds number of 105, using a finite-difference method.The subgrid scales are parametrized by an "mixed" model. New approximate boundary conditions are applied as the "wall" model. These new boundary conditions give more accurate results than those previously in use and allow reduction of the required CPU time in comparison with another standard LES. The number of grid points used in the economical numerical method was 493. Computer mean velocity profiles and turbulent stresses is good agreement with experimental data.
