Effect of streamwise-periodic wall transpiration on turbulent friction drag
Notice bibliographique
Résumé
In this paper a turbulent plane channel flow modified by a distributed transpiration at the wall, with zero net mass flux, is studied through direct numerical simulation (DNS) using the incompressible Navier–Stokes equations. The transpiration is steady, uniform in the spanwise direction, and varies sinusoidally along the streamwise coordinate. The transpiration wavelength is found to dramatically affect the turbulent flow, and in particular the frictional drag. Long wavelengths produce large drag increases even with relatively small transpiration intensities, thus providing an efficient means for improved turbulent mixing. Shorter wavelengths, on the other hand, yield an unexpected decrease of turbulent friction. These opposite effects are separated by a threshold of transpiration wavelength, shown to scale in viscous units, related to a longitudinal length scale typical of the near-wall turbulence cycle. Transpiration is shown to affect the flow via two distinct mechanisms: steady streaming and direct interaction with turbulence. They modify the turbulent friction in two opposite ways, with streaming being equivalent to an additional pressure gradient needed to drive the same flow rate (drag increase) and direct interaction causing reduced turbulent activity owing to the injection of fluctuationless fluid. The latter effect overwhelms the former at small wavelengths, and results in a (small) net drag reduction. The possibility of observing large-scale streamwise-oriented vortical structures as a consequence of a centrifugal instability mechanism is also discussed. Our results do not demonstrate the presence of such vortices, and the same conclusion can be arrived at through a stability analysis of the mean velocity profile, even though it is possible that a higher value of the Reynolds number is needed to observe the vortices.
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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 | 0,001 | 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 ».