Roughness-induced boundary-layer instability beneath internal solitary waves
Notice bibliographique
Résumé
We investigate the effects of bottom roughness on bottom boundary-layer (BBL) instability beneath internal solitary waves (ISWs) of depression. Applying both two-dimensional (2-D) numerical simulations and linear stability theory, an extensive parametric study explores the effect of the Reynolds number, pressure gradient, roughness (periodic bump) height $h_b$ and roughness wavelength $\lambda _b$ on BBL instability. The simulations show that small $h_b$ , comparable to that of laboratory-flume materials ( $\sim$ 100 times less than the thickness of the viscous sublayer $\delta _v$ ), can destabilize the BBL and trigger vortex shedding at critical Reynolds numbers much lower than what occurs for numerically smooth surfaces. We identify two mechanisms of vortex shedding, depending on $h_b/\delta _v$ . For $h_b/\delta _v \gtrapprox 1$ , vortices are forced directly by local flow separation in the lee of each bump. Conversely, for $h_b/\delta _v \lessapprox 10^{-1}$ the roughness seeds perturbations in the BBL, which are amplified by the BBL flow. Roughness wavelengths close to those associated with the most unstable BBL mode, as predicted by linear instability theory, are preferentially amplified. This resonant amplification nature of the BBL flow, beneath ISWs, is consistent with what occurs in a BBL driven by surface solitary waves and by periodic monochromatic waves. Using the $N$ -factor method for Tollmien–Schlichting waves, we propose an analogy between the roughness height and seed noise required to trigger instability. Including surface roughness, or more generally an appropriate level of seed noise, reconciles the discrepancies between the vortex-shedding threshold observed in the laboratory versus that predicted by otherwise smooth-bottomed 2-D spectral simulations.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».