Application of power laws to low Reynolds number boundary layers on smooth and rough surfaces
Notice bibliographique
Résumé
Scaling laws for the overlap region of near-wall turbulent flows are of particular interest to turbulence researchers and engineers. For the mean flow at sufficiently high Reynolds numbers, the classical boundary layer theory proposes a logarithmic law for the overlap region. On the other hand, at low Reynolds numbers, refined measurements and direct numerical simulation results indicate that the log law region becomes negligibly small. Instead, power laws have received increasing attention as an alternative formulation for the overlap region at low Reynolds numbers. In the present study, we use open channel flow measurements to assess the ability of the power laws proposed by Barenblatt [J. Fluid Mech. 248, 513 (1993)] and George and Castillo [Appl. Mech. Rev. 50, 689 (1997)] to describe the overlap region in low Reynolds number boundary layers on smooth and rough surfaces. The skin friction laws derived from the power laws are also used to estimate the friction velocity, which values are then compared to measurements obtained by other reliable techniques. The results indicate that at low Reynolds numbers the power law formulations can model a wider extent of the flow than the classical logarithmic profile. Both Barenblatt’s and George and Castillo’s power laws give an excellent prediction of the friction velocities for flows over a smooth surface, but only the skin friction law proposed by George and Castillo gives good prediction for the rough wall data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».