The Effects of Upstream Wall Roughness on the Spatio-Temporal Characteristics of Flow Separations Induced by a Forward-Facing Step
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Separating and reattaching turbulent flows induced by a forward-facing step submerged in thick oncoming turbulent boundary layers (TBL) developed over smooth and rough upstream walls were investigated using time-resolved particle image velocimetry. The examined upstream walls resulted in smooth, transitionally rough, and fully rough wall conditions. The upstream boundary layer thicknesses were 4.3 and 6.7 times the step height in the smooth and rough wall cases, respectively. The Reynolds number based on the step height and freestream velocity was 7800. The effects of upstream wall roughness on the mean flow characteristics, Reynolds stresses defined in both Cartesian and curvilinear coordinate systems, as well as the unsteadiness of the turbulent separation bubbles were critically examined. The results show that upstream wall roughness increases the boundary layer thickness and turbulence intensity and consequently, promotes early mean flow reattachment over the step. Distinct regions of significantly elevated vertical Reynolds normal stress and Reynolds shear stress were observed upstream of the step in the fully rough wall case compared to the smooth wall case. Proper orthogonal decomposition (POD) and the reverse flow area over the step were employed to investigate the unsteadiness of the separation bubbles. The first POD mode coefficient and the reverse flow area over the step were strongly correlated and exhibited the same dominant frequency.
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.
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 | 0,000 |
| 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 découle