Surface roughness effects on the turbulence statistics in a low Reynolds number channel flow
Notice bibliographique
Résumé
A high-resolution particle image velocimetry was used to characterize a low Reynolds number turbulent flow in a channel. Experiments were conducted over a sand grain-coated surface of large relative roughness, and the results were compared with measurements over a smooth surface. The roughness perturbation significantly modified the outer layer. Even though the streamwise Reynolds stress shows less sensitivity in the outer layer to the boundary condition, significant enhancements were observed in the wall-normal Reynolds stress and the Reynolds shear stress. These modifications were considered as footprints of the larger-scale eddies transporting intense wall-normal motions away from the rough wall. A quadrant decomposition shows that strong and more frequent ejections are responsible for the larger values of the mean Reynolds shear stress over the rough wall. The results also indicate that spanwise vortex cores with mean vorticity of the same sign as the mean shear are the dominant smaller-scale vortical structures over the smooth and rough walls. A linear stochastic estimation-based analysis shows that the average larger-scale structure associated with these vortices is a shear layer that strongly connects the outer layer flow to the near-wall flow. A proper orthogonal decomposition of the flow suggests that the large-scale eddy is more energetic for the rough wall, and contributes more significantly to the resolved turbulent kinetic energy and the Reynolds shear stress than the smooth wall.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».