Conditional Lagrangian acceleration statistics in turbulent flows with Gaussian-distributed velocities
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The random intensity of noise approach to the one-dimensional Laval-Dubrulle-Nazarenko-type model having deductive support from the three-dimensional Navier-Stokes equation is used to describe Lagrangian acceleration statistics of a fluid particle in developed turbulent flows. Intensity of additive noise and cross correlation between multiplicative and additive noises entering a nonlinear Langevin equation are assumed to depend on random velocity fluctuations in an exponential way. We use an exact analytic result for the acceleration probability density function obtained as a stationary solution of the associated Fokker-Planck equation. We give a complete quantitative description of the available experimental data on conditional and unconditional acceleration statistics within the framework of a single model with a single set of fit parameters. The acceleration distribution and variance conditioned on Lagrangian velocity fluctuations and the marginal distribution calculated by using independent Gaussian velocity statistics are found to be in a good agreement with the recent high-Reynolds-number Lagrangian experimental data. The fitted conditional mean acceleration is very small, that is, in agreement with direct numerical simulations, and increases for higher velocities but it departs from the experimental data, which exhibit anisotropy of the studied flow.
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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 découle