дослідників і в плані застосування нових математичних моделей, більш вірогідно описують фізику досліджуваних явищ, і цим вимогам на сьогоднішній день не можуть задовольнити навіть найсучасніші ЕОМ. Однією з найбільш актуальних і практично важливих завдань у гідрогазодинаміці досі залишається проблема розрахунку турбулентних течій. Складність при моделюванні турбулентності полягає в наявності істотно різних масштабів течії, які повинні бути враховані для адекватного передбачення основних характеристик течії. Для чисельного моделювання турбулентних течій існує кілька підходів: можна вирішувати вихідну систему диференціальних рівнянь гідрогазодинаміки або використовувати осредненние рівняння для інтегральних характеристик течії. Перший з них - пряме чисельне моделювання (DNS) - вважається найбільш достовірним і цікавим у довгостроковій перспективі. Основні інтегральні характеристики течії, які й становлять практичний інтерес, в цьому випадку виходять в результаті осереднення за часом миттєвих полів швидкостей і тиску, отриманих в ході розрахунку. Однак такий підхід вкрай ресурсоемок. Для адекватного опису всіх масштабів течії необхідна надзвичайно докладна розрахункова сітка, роздільна всі значущі масштаби течії (або велика кількість гармонік при використанні спектральних методів). Розмір кроку по сітці накладає обмеження і на крок інтегрування за часом, що призводить до необхідності розрахунку великої кількості часових кроків для коректного осреднения результатів. Незважаючи на значний прогрес сучасної обчислювальної техніки, її можливостей виявляється досить для вирішення дуже обмеженого числа задач в простих розрахункових областях, що лімітує область застосовності цього підходу здебільшого науковими додатками. Альтернативою прямому чисельному моделюванню є використання різних моделей турбулентності для розрахунку осредненних характеристик течії. Найбільш поширені: RANS-моделі турбулентності, де замість вихідної системи рівнянь використовується осредненная система рівнянь Рейнольдса і метод великих вихорів (LES), що представляє собою поєднання RANS - і DNS-підходів. Мабуть, головний недолік RANS-моделей - їх «неоднозначність». При осреднении вихідних рівнянь нова система рівнянь виходить незамкненою, і для її замикання необхідно ввести деякі додаткові співвідношення. У літературі відомо безліч способів замикання осредненной системи рівнянь за допомогою різних емпіричних співвідношень. Як правило, вони формулюються виходячи з ряду припущень і припущень, застосовних для певного класу задач.
Це призводить до того, що побудована модель турбулентності зазвичай добре працює для досить вузького класу задач. Але використання цієї ж моделі для інших завдань, де припущення можуть бути некоректними, призводять до значних похибок в розрахунках. Одним з найважливіших завдань при проведенні розрахунків турбулентних течій в цьому випадку стає питання вибору відповідної моделі турбулентності.
До одним з небагатьох переваг RANS-моделей турбулентності можна віднести їх обчислювальну економічність. Для розрахунку складних конфігурацій розрахункових областей потрібні відносно невеликі розрахункові сітки і скромні (за сьогоднішніми мірками) обчислювальні ресурси в межах декількох десятків обчислювальних вузлів. RANS-моделі реалізовані практично у всіх інженерних CFD-пакетах і широко застосовуються в прикладних розрахунках, проте далеко не завжди забезпечують прийнятну точність розрахунків...
