Turbulent activity in the near-wall region of adverse pressure gradient turbulent boundary layers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Two direct numerical simulation (DNS) databases are investigated to understand the effect of the outer-layer turbulence on the inner layer’s structures and energy transfer mechanisms. The first DNS database is the non-equilibrium adverse-pressure-gradient (APG) turbulence boundary layer (TBL) of Gungor et al. [1]. Its Reynolds number and the inner-layer pressure gradient parameter reach above 8000 and 10, respectively. The shape factor spans between 1.4 and 3.3, which indicates the flow has various velocity defect situations. The second database is the same flow as the first one but the outer layer turbulence is artificially eliminated in this flow. Turbulence is removed above 0.15 local boundary layer thickness. For the analysis, we chose four streamwise positions with small, moderate, large, and very-large velocity defect. We compare the wall-normal distribution of Reynolds stresses, two-point correlations and spectral distributions of energy, production and pressure strain. The results show that the inner layer turbulence can sustain itself when the outer-layer turbulence does not exist regardless of the velocity defect or the pressure gradient. The two-point correlations of both cases show that outer large-scale structures affect the inner layer structures significantly. The streamwise extent of the correlation contours scales with pressure-viscous units. This shows the importance of the pressure gradient’s effect on the inner-layer structures. The spectral distributions demonstrate that the energy transfer mechanisms are probably the same in the inner layer regardless of the velocity defect, which suggests the near-wall cycle may exist even in very-large defect APG TBLs where the mean shear in the inner layer is considerably lower than small-defect APG TBLs.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».