Interactions among pressure, density, vorticity and their gradients in compressible turbulent channel flows
Notice bibliographique
Résumé
The interactions among pressure, density, vorticity and their gradients in compressible turbulent channel flows (TCF) are studied using direct numerical simulations (DNS). DNS of three isothermal-wall TCF for Mach number Ma = 0.2, 0.7, and 1.5, respectively are performed using a discontinuous Galerkin method (DGM). The Reynolds numbers of these three cases are ≈2800, based on the bulk velocity, bulk density, half channel width and dynamic viscosity at the wall. A high cross-correlation between density and spanwise vorticity occurs at y+≈4, which is coincident with the peak mean spanwise baroclinicity. The relationship between the spanwise baroclinicity and the correlation is analysed. The difference between the evolution of density and spanwise vorticity very near the wall is discussed. The transport equation for the mean product of density and vorticity fluctuations 〈ρ′ω′i〉 is presented and the distributions of terms in the 〈ρ′ω′z〉 transport equation indicate that the minima and maxima of the profiles are located around y+≈5. The connection between pressure gradients and vorticity fluxes for compressible turbulent flows with variable viscosity has been formulated and verified. High correlations (0.7–1.0) between pressure gradient and vorticity flux are found very close to the wall (y+<5). The correlation coefficients are significantly influenced by Ma and viscosity in this region. Turbulence advection plays an important role in destroying the high correlations between pressure gradient and vorticity flux in the region away from the wall (y+ > 5).
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».