Characterization of unsteady separation in a turbulent boundary layer: mean and phase-averaged flow
Notice bibliographique
Résumé
A spatially developing turbulent boundary layer subject to a space- and time-dependent pressure gradient is analysed via large-eddy simulation. The unsteadiness is prescribed by imposing an oscillating suction–blowing velocity profile at the top boundary of the computational domain. The alternating favourable and adverse pressure gradients cause the flow to separate and reattach to the wall periodically. A range of reduced frequencies $k$ was investigated, spanning from a very rapid flutter-like motion to a slow, quasi-steady flapping. The Reynolds number based on the boundary-layer displacement thickness $\delta _o^{*}$ at the inflow plane is $Re_*=1000$ . Both time- and phase-averaged fields are analysed and results are compared with steady conditions. The reduced frequency $k$ has a significant effect on the transient flow-separation process. For high $k$ the separation bubble does not grow as thick as in the corresponding steady case, but the length of the bubble remains comparable; hysteresis is observed in the near-wall region. As $k$ is reduced, a threshold is met at which the separation bubble grows in the wall-normal direction. However, the length of the bubble is significantly reduced again when compared with the steady case. At this frequency, the region of slow-moving fluid generated by the flow reversal is advected downstream, causing a decorrelation between the forcing (the imposed free-stream velocity) and the velocity and pressure downstream of the separation bubble. Moreover, hysteresis effects are shifted away from the wall. At the lowest frequency a quasi-steady solution is approached; however, transient effects are still present in the backflow region.
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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 | 0,001 | 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 ».