A conceptual generalization of Taylor microscales with applications to isotropic and wall turbulence
Notice bibliographique
Résumé
Two new concepts of the Taylor microscale matrix (TMM) and Taylor microscale tensor (TMT) are proposed to extend the classical concept of Taylor microscale of isotropic turbulence to the general scenario of anisotropic turbulence. The first concept TMM is derived from the classical definition of two-point auto-correlation function, which has shortcomings for not being a tensor. The second concept TMT is proposed based on a new correlation function that rigorously maintains tensor properties. The three eigenvalues of TMM or TMT represent the general Taylor microscales (GTMs). When these three new general concepts, TMM, TMT, and GTM, are applied to homogeneous and isotropic turbulence, the classical Taylor microscale is automatically recovered. The proposed concepts can also be used for characterizing anisotropic turbulence. To demonstrate, direct numerical simulations (DNSs) of turbulent plane-channel flows of three Reynolds numbers are performed. The asymptotic near-wall behaviors of GTM are derived analytically and validated using DNS data. In the current literature, it is popular to study the orientation of turbulent flow structures qualitatively based on the isopleths of a two-point auto-correlation function. As a new advancement, a rigorous explanation of this popular approach is obtained based on the concept of GTM such that the characteristic inclination angle of flow structures (such as the mean angle of hairpin packets) can be precisely defined and computed. It is interesting to observe that in the outer layer, the mean streamwise spacing between two successive hairpin vortices in a hairpin packet is approximately twice the proposed GTM λT1(1).
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».