A dynamic subfilter-scale model for plane parallel flows
Notice bibliographique
Résumé
We present a dynamic model of the subfiltered scales in plane parallel geometry using a generalized, stochastic rapid distortion theory (RDT). This new model provides expressions for the turbulent Reynolds subfilter-scale stresses via estimates of the subfilter velocities rather than velocity correlations. Subfilter-scale velocities are computed using an auxiliary equation which is derived from the Navier–Stokes equations using a simple model of the subfilter energy transfers. It takes the shape of a RDT equation for the subfilter velocities, with a stochastic forcing. An analytical test of our model is provided by assuming delta-correlation in time for the supergrid energy transfers. It leads to expressions for the Reynolds stresses as a function of the mean flow gradient in the plane parallel geometry and can be used to derive mean equilibrium profiles both in the near-wall and core regions. In the near-wall region we derive a general expression for the velocity profile which is linear in the viscous layer and logarithmic outside. This expression involves two physical parameters: the von Karman constant and the size of the viscous layer (which can be computed via a numerical implementation of our model). Fits of experimental profiles using our general formula provides reasonable values of these parameters (κ=0.4 to κ=0.45, the size of the viscous layer is about 15 wall units). In the core region, we find that the shape of the profile depends on the geometry of the flow; it ranges from algebraic in channel flow, to exponential in the bulk of boundary layers, and linear in plane Couette flow. This classification is consistent with Oberlack’s system, which is based on symmetry arguments. Fits of boundary layer flows or channel flows at different Reynolds number over the whole flow region are performed using our results, and are found to be in very good agreement with available data.
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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 ».