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Enregistrement W4210728133 · doi:10.1017/jfm.2022.14

Discretization and perturbations in the simulation of localized turbulence in a pipe with a sudden expansion

2022· article· en· W4210728133 sur OpenAlexafffund
Rafaello D. Luciano, Daniel Chen, Donald J. Bergstrom

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Mechanics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Saskatchewan
Mots-clésTurbulenceK-epsilon turbulence modelK-omega turbulence modelMechanicsPerturbation (astronomy)PhysicsReynolds numberTurbulence modelingTurbulence kinetic energyReynolds stress equation modelStatistical physicsDirect numerical simulationReynolds stressClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At low Reynolds numbers, the flow through a pipe with a sudden expansion is characterized by the localized occurrence of flow instabilities, with the formation of a so-called turbulence puff. In the literature, physical experiments typically predict earlier occurrence of turbulence than computational fluid dynamics simulations. However, the behaviour of ‘natural’ transition to turbulence without perturbations, and the dependence of transition to turbulence on perturbations, are not yet fully understood, particularly for the simulations. The purpose of the present study is therefore to investigate this flow, including possible sources of perturbation in numerical simulations, and to evaluate their effect on transition to turbulence. Through the exploration of different flow rates, numerical settings and inlet perturbation amplitudes, and by evaluating coarse and refined simulations, insights into low-Reynolds-number transitional turbulent flows are obtained. The turbulence kinetic energy budget of the turbulence puff or slug characteristic of this flow is also evaluated. In conclusion, even when perturbations are not intentionally added, there can still be significant sources of numerical perturbation and error that trigger turbulence in simulations, but perturbations will need to be added in refined simulations in order to produce turbulence. Finally, the results agree with the notion that there may not be a scenario where the flow transitions naturally to turbulence without any perturbation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,197 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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