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Enregistrement W2044347869 · doi:10.1063/1.1378038

A dynamic subfilter-scale model for plane parallel flows

2001· article· en· W2044347869 sur OpenAlexaff
B. Dubrulle, Jean-Philippe Laval, Sergey Nazarenko, Nicholas Kevlahan

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsTurbulenceReynolds numberPlane (geometry)GeometryMathematical analysisReynolds stressLength scaleScale (ratio)Flow (mathematics)MechanicsStatistical physicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 GPT0,219
Écart entre enseignants0,208 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations21
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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