Adverse and Favourable Pressure Gradient Turbulent Flows Over Smooth and Rough Surfaces
Notice bibliographique
Résumé
An experimental investigation was undertaken to study the salient features of adverse and favourable pressure gradient turbulent flows over a smooth wall and gravel roughness in asymmetric diverging and converging channels. Reference experiments were also performed in a parallel walled channel for which the pressure gradient was nearly zero. A high resolution particle image velocimetry system was used to conduct the velocity measurements. From these measurements, both one-point and two-point statistics were extracted and used to determine the effects of combined roughness and pressure gradient on the turbulence structure. It was found that adverse pressure gradient and surface roughness increased the turbulence intensities and Reynolds shear stress over the entire boundary layer, while favourable pressure gradient increased the turbulent intensities in the wall region and decreased the turbulence level in the outer layer. The Reynolds shear stress was decreased substantially by the favourable pressure gradient resulting in a considerable decay in the levels of the stress ratios over the smooth surface and gravel roughness. The distributions of the turbulent diffusion terms show considerable transport of turbulent kinetic energy and Reynolds shear stress towards the wall in the presence of adverse pressure gradient and surface roughness, while these terms are attenuated by favourable pressure gradient. In the diverging channel, it was found that surface roughness increases the spatial extents of the two-point streamwise velocity auto-correlation contour in the inner layer and increases the extents of the wall-normal velocity correlation in the outer layer.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».