Flow characteristics of three-dimensional offset jet over surface-mounted ribs using large-eddy simulation
Notice bibliographique
Résumé
This study employs large-eddy simulations to investigate the turbulent structure and wake dynamics of a three-dimensional offset jet interacting with surface-mounted ribs at width-to-height ratios W/H = 1, 2, and 3. First, the simulated results for W/H = 1 are benchmarked against a prior experimental study, demonstrating strong agreement in predicting the maximum local velocity profile and Reynolds normal stress within the recirculation region. Building on this validation, a comprehensive analysis is performed to describe the influence of rib geometry on flow characteristics, specifically within recirculation, reattachment, redevelopment, and downstream regions. Qualitative assessments, including mean velocity and turbulent kinetic energy contours, pressure coefficient fields, and streamline visualizations, are combined with quantitative evaluations of first- and second-order turbulence statistics (e.g., mean flow, root mean square velocities, and Reynolds shear stresses) to provide insights of the flow. The results reveal that flow separation begins at the leading edge of the ribs, and the region of elevated turbulence expands as the W/H ratio increases. The reattachment process and the evolution of the shear layer are strongly influenced by rib geometry, creating pronounced differences in turbulence production and transport. Furthermore, insight is obtained through single and joint probability density functions, two-point correlation analyses, and spectral density at three downstream locations. These techniques highlight how the largest rib induces an extended recirculation region and sustains turbulence energy farther into the wake. Taken together, these results demonstrate the significant influence of the width-to-height ratio on offset jet flow and wake dynamics, offering valuable insights into the complex interplay between turbulent flows and surface-mounted ribs.
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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 | 0,000 | 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 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 ».