Three-dimensional variational data assimilation of separated flows using time-averaged experimental data
Questo articolo presenta un nuovo framework di assimilazione dei dati variazionale tridimensionale che integra dati sperimentali PIV planari con il modello RANS di Spalart-Allmaras per separare efficacemente gli errori di misurazione dalle carenze del modello di turbolenza, migliorando così significativamente le previsioni di flusso per flussi separati su un profilo alare NACA0012 rispetto ai metodi tradizionali bidimensionali.