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Enregistrement W2041449882 · doi:10.1088/1742-6596/180/1/012032

Shock-turbulence interaction: What we know and what we can learn from peta-scale simulations

2009· article· en· W2041449882 sur OpenAlexfundno aff
Sanjiva K. Lele, Johan Larsson

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Energy Research Scientific Computing Center
Mots-clésTurbulencePhysicsShock waveDissipationAerodynamicsMechanicsShock (circulatory)Aerospace engineeringImplosionClassical mechanicsStatistical physicsEngineeringPlasma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many applications in engineering and physical sciences involve turbulent flows interacting with shock waves. High-speed flows around aerodynamic bodies and through propulsion systems for high-speed flight abound with interactions of shear driven turbulence with complex shock waves. Supernova explosions and implosion of a cryogenic fuel pellet for inertial confinement fusion also involve the interaction of shockwaves with turbulence and strong density variations. Numerical simulations of such physical phenomena impose conflicting demands on the numerical algorithms. Capturing broadband spatial and temporal variations in a turbulent flow suggests the use of high-bandwidth schemes with minimal dissipation and dispersion, while capturing the flow discontinuity at a shock wave requires numerical dissipation. Results from three promising shock-capturing schemes a) high order WENO, b) nonlinear artificial diffusivity with compact finite differences, and c) a hybrid approach combining high-order central differencing with WENO near the shocks are compared using the Taylor-Green problem and compressible isotropic turbulence with eddy-shocklets. The performance of each scheme is characterized in terms of an effective bandwidth. The comparison highlights the damaging effect of numerical dissipation when the WENO scheme is applied everywhere. The hybrid approach is found to be best suited for studying shock-turbulence interactions. Results from previous DNS and LES studies of the canonical shock-turbulence interaction problem, i.e. the interaction of isotropic turbulence with a (nominally) normal shock and comparison with available theory and experimental data are recalled. The principal physical effects include the amplification of turbulent kinetic energy across the shock and its anisotropy, change in turbulence length scales across the shock, departure from the common assumption of strong Reynolds analogy (used in modeling turbulence in high-speed flows), and the distortion of the shock due to its interaction with the incident turbulence. In this context new results from our SciDAC sponsored project are shown and open issues are mentioned. New DNS results achieve a significantly larger turbulence Reynolds number and allow an exploration of the nonlinear effects. While the linear interaction theory of Ribner provides useful estimates of the amplification of vorticity fluctuations across the shock, it misses the strong nonlinear dynamics of the energized and highly anisotropic vorticity downstream of the shock. It is found that previous DNS studies also underestimated this effect. The simulations show that turbulent self-stretching and tilting mechanisms bring about a relatively rapid return to isotropy in the turbulent vorticity field. The turbulent velocity field, however, does not show any appreciable tendency towards isotropy. It is further observed that when the turbulence interacting with the shock is sufficiently energetic the instantaneous shock structure is significantly modified; local regions of significant over-compression are found as well as regions where the mean shock compression is nearly isentropic. Estimates for the computational resources necessary for studying this fundamental shock-turbulence interaction problem at higher Reynolds number on peta-scale computing systems are given.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,015
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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