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Enregistrement W2323064039 · doi:10.1115/pvp2014-28750

Dynamics of the Forced Karman Wake: Comparison of 2D and 3D Models

2014· article· en· W2323064039 sur OpenAlexaff
Njuki Mureithi, Xiaofei Xu, László Baranyi, Tomomichi Nakamura, Shigehiko KANEKO

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Vibration Analysis
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWakeBifurcationMechanicsReynolds numberPhysicsChaoticForcing (mathematics)CylinderOscillation (cell signaling)Flow (mathematics)AmplitudeClassical mechanicsStatistical physicsMathematicsTurbulenceGeometryNonlinear systemOpticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interaction between the cylinder motion and the wake is a complex feedback phenomenon in which the symmetry relationship between the wake and the cylinder motion plays a key role. Depending on the frequency of oscillation the symmetry relationship between the unforced von Karman wake and the imposed forced oscillations can induce a series of bifurcations. This detailed bifurcation behavior is the subject of study in the present work. 2D and 3D simulations are carried out for a Reynolds number Re=1000. As the inline cylinder forcing amplitude is increased, the wake undergoes a series of bifurcations and associated changes in the flow structure. Although the 2D analysis is clearly non-physical, it leads to a ‘simpler’ and more tractable model. Detailed comparison of the 2D and 3D POD modes provides insight into the forced wake dynamics. The 3D spatial mode shapes are significantly similar to those from 2D simulations. The relative modal energy distribution captures well the wake flow complexity. The first mode contains over 90% of the flow energy in the 2D simulations. This ratio drops significantly in the 3D case to around 45%. Clearly 3D effects are very important when it comes to energy distribution between the modes. However, the predominance of the first mode seems high enough to maintain the 2D-like dynamics. The wake flow is found to undergo two main transitions with increased forcing. The first is periodic shedding to chaotic shedding. The second is chaotic shedding to half-frequency shedding caused by a period-doubling bifurcation. The 2D simulations correctly predict these bifurcations — including the type and the number of bifurcations. The results suggest that the forced wake dynamics are primarily dominated by two-dimensional rather than 3D dynamics. However, 3D effects are important in determining the exact parameter values where bifurcations occur. A previously developed low order analytical model, based on 2D simulations, is also used to predict the wake bifurcation behavior. The relevance of the low order model has interesting implications for VIV control.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,623
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,217
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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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