Drag Reduction Due to Streamwise Grooves in Turbulent Channel Flow
Notice bibliographique
Résumé
Drag reduction in turbulent channel flows has significant practical relevance for energy savings. Various methods have been proposed to reduce turbulent skin friction, including microscale surface modifications such as riblets or superhydrophobic surfaces. More recently, macroscale surface modifications in the form of longitudinal grooves have been shown to reduce drag in laminar channel flows. The purpose of this study is to show that these grooves also reduce drag in turbulent channel flows and to quantify the drag reduction as a function of the groove parameters. Results are obtained using computational fluid dynamics (CFD) simulations with turbulence modeled by the k–ω shear-stress transport (SST) model, which is first validated with direct numerical simulations (DNS). Based on the CFD results, a reduced geometry model is proposed which shows that the approximate drag reduction can be quantified by evaluating the drag reduction of the geometry given by the first Fourier mode of an arbitrary groove geometry. Results are presented to show the drag reducing potential of grooves as a function of Reynolds number as well as groove wave number, amplitude, and shape. The mechanism of drag reduction is discussed, which is found to be due to a rearrangement of the bulk fluid motion into high-velocity streamtubes in the widest portion of the channel opening, resulting in a change in the wall shear stress profile.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».