在计算流体力学领域中，大涡模拟（Large Eddy Simulation, LES）是一种用于模拟湍流流动的重要方法。这种方法通过直接求解大尺度结构的运动方程，并采用亚格子模型来近似处理小尺度湍流效应。亚格子模型的选择和优化对于提高LES的预测精度至关重要。

亚格子模型主要分为显式滤波模型与隐式滤波模型两大类。显式滤波模型需要在物理空间或频域上明确地对网格单元内的速度场进行滤波操作；而隐式滤波则依赖于数值离散过程本身产生的自然滤波效果。此外，还有混合模型试图结合两者的优势以获得更好的性能。

在实际应用中，Smagorinsky模型是最经典的亚格子应力模型之一，它假设亚格子尺度上的应变率张量与平均应变率成正比关系。然而，该模型存在过阻尼的问题，在某些情况下可能会导致不合理的能量耗散。为了解决这一问题，许多改进版本如动态Smagorinsky模型被提出，这些改进版本能够根据局部流动特性自动调整模型参数。

另一种常见的亚格子模型是WALE（Wall-Adapting Local Eddy-viscosity）模型，它特别适用于壁面附近的复杂流动情况。WALE模型通过对剪切层的局部特性进行适应性调整来更好地捕捉壁面效应。

随着研究深入，更多先进的亚格子模型不断涌现，比如基于机器学习的方法正在尝试利用数据驱动的方式来构建更加准确有效的亚格子模型。这些新兴技术有望进一步提升LES在工业界的应用范围及其计算效率。

总之，尽管已有多种成熟的亚格子模型可供选择，但针对具体应用场景仍需仔细评估并可能需要定制化开发适合特定条件下的最优解决方案。未来的研究方向还将继续探索如何将理论分析与实践经验相结合，从而推动大涡模拟技术向着更高精度和更广泛适用性的方向发展。