Kinematics of the Turbulent and Nonturbulent Interfaces in a Subsonic Airfoil Flow
Notice bibliographique
Résumé
The subject of turbulent and nonturbulent interfaces (TNTIs) has been extensively studied using idealized free-shear flows and zero-pressure-gradient flat-plate boundary layers. However, it remains to be addressed whether a TNTI can be quantitively identified in complex aerodynamic flows where separation bubbles, transition, turbulent boundary-layer separation and an asymmetric wake coexist in a complex spatially developing fashion. Here, we report a direct numerical simulation study at and at a low Reynolds number past a NACA-0012 airfoil at a angle of attack. The threshold-free fuzzy cluster method is used for TNTI identification, and it is corroborated by a joint probability density function-based method. The TNTIs detected are confirmed to be physical a posteriori by the distinctive quasi-step jump behavior in conditionally averaged statistics along traverses normal to the interfaces. The possible connection between the TNTI curvature and local entrainment is also investigated. Airfoil TNTI curvature parameters are found to be noticeably affected by the transitional state of the flow; at the same time, there are only minor differences between the TNTIs in the boundary-layer region and in the wake region. Conditionally sampled results suggest that there is little propensity for local entrainment to occur on either the leading or trailing edge of the TNTIs. Downstream of transition, local entrainment is more pronounced on relatively flat TNTI surfaces for both the airfoil wake and boundary layer.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».