Three-dimensional variational data assimilation of separated flows using time-averaged experimental data
본 논문은 평면 PIV 실험 데이터를 Spalart-Allmaras RANS 모델과 통합하여 측정 오차와 난류 모델의 결함을 효과적으로 분리함으로써, 기존의 2차원 방식에 비해 NACA0012 익형 주위의 박리 유동에 대한 유동 예측 성능을 크게 향상시키는 새로운 3차원 변분 데이터 동화 프레임워크를 제시한다.