Simultaneous velocity-temperature measurements in the heated wake of a cylinder with implications for the modeling of turbulent passive scalars
Notice bibliographique
Résumé
Two principal quantities of interest in applications of scalar mixing in turbulent flows are the mean scalar and the scalar variance. Reynolds-averaged approaches are computationally efficient numerical methods that predict these fields. They require, however, the introduction of models to close the governing equations. Oftentimes, the numerical constants employed in these models include, or depend upon, the turbulent Prandtl number (PrT) and the mechanical-to-thermal time-scale ratio (r), which are generally assumed to be constant, but flow dependent. The present work studies the sensitivity of PrT and r to differences in their injection method within the same flow. To this end, mixed velocity-temperature statistics were measured in the wake of a circular cylinder. The wake was heated by one of two ways: heating the cylinder or heating an array of fine parallel wires (called a mandoline) placed downstream of the cylinder. The experimental results demonstrate that the magnitude of PrT varies throughout the wake for both scalar fields (and is consistently greater than the typical value of 0.7 generally used in turbulence models). Likewise, the values of r vary across the wake for both scalar fields and are lower than the generally accepted value of 2. The principal result of this paper, however, is that the measured values of both PrT and r differ for the two scalar injection methods, despite being within the same flow field. Hence, both PrT and r not only depend on the type of flow but also on the scalar field injection mechanism method as well—a result that is generally not taken into account when modeling the mixing of scalars within turbulent flows.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».