Efficiency of Mixing Forced by Unsteady Shear Flow
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The dependence of mixing efficiency on time-varying forcing is studied by direct numerical simulation (DNS) of Kelvin–Helmholtz (KH) instability. Time-dependent forcing fields are designed to reproduce a wavelike oscillation by solving the equations of motion in a tilted coordinate frame and allowing the tilt angle to vary in time. Mixing efficiency Γc is defined as the ratio of potential energy gain to dissipation, both averaged over one forcing cycle and first examined via parameters characterizing waves: the minimum Richardson number Rimin and the normalized frequency of the forcing ω/N. The effect of Reynolds number Re0 and the initial random disturbance amplitude b are also examined. In the experiments presented, Γc varies between 0.21 and 0.36 and is controlled by the timing of two events: the emergence of KH billows and the arrival of the deceleration of the mean shear by the wavelike forcing. Here, Γc is higher than a canonical value of 0.2 when the deceleration phase of the forcing suppresses the less efficient turbulence after breakdown of KH billows. However, when Rimin and ω/N are small, KH billows start to develop before Rimin is achieved. Therefore, the forcing accelerates the mean shear and thereby sustains turbulence after the breakdown of KH billows. The canonical value is then reproduced in the DNS. Although larger values of Re0 and b intensify the development of KH billows and modify Γc, this effect is less significant when forcing fields act to sustain turbulence. The time-averaged Thorpe scale and Ozmidov scale are also used to see how mixing is modified by forcing fields and compared with past microstructure measurements. It is found that DNS also corresponds to past observations if the forcing accelerates the mean shear to sustain turbulence.
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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 | 0,001 |
| 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 ».