Effects of external intermittency and mean shear on the spectral inertial-range exponent in a turbulent square jet
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates by experiment the dependence of the inertial-range exponent m of the streamwise velocity spectrum on the external intermittency factor γ (≡ the fraction of time the flow is fully turbulent) and the mean shear S in a turbulent square jet. Velocity measurements were made using hot-wire anemometry in the jet at 15 < x/D(e) < 40, where D(e) denotes the exit equivalent diameter, and for an exit Reynolds number of Re = 50,000. The Taylor microscale Reynolds number R(λ) varies from about 70 to 450 in the present study. The TERA (turbulent energy recognition algorithm) method proposed by Falco and Gendrich [in Near-Wall Turbulence: 1988 Zoran Zariç Memorial Conference, edited by S. J. Kline and N. H. Afgan (Hemisphere Publishing Corp., Washington, DC, 1990), pp. 911-931] is discussed and applied to estimate the intermittency factor from velocity signals. It is shown that m depends strongly on γ but negligibly on S. More specifically, m varies with γ following m=m(t)+(lnγ(-0.0173))(1/2), where m(t) denotes the spectral exponent found in fully turbulent regions.
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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 | 0,000 | 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 ».