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Enregistrement W4413276328 · doi:10.1016/j.ijheatfluidflow.2025.110004

Upstream history quantification and scale-decomposed energy analysis for weak-to-strong adverse-pressure-gradient turbulent boundary layers

2025· article· en· W4413276328 sur OpenAlexafffund
A. Mahajan, Rahul Deshpande, Taygun R. Gungor, Yvan Maciel, Ricardo Vinuesa

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Heat and Fluid Flow · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilEuropean Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlliance de recherche numérique du CanadaUniversity of MelbourneIstanbul Teknik ÜniversitesiPartnership for Advanced Computing in Europe AISBL
Mots-clésTurbulenceAdverse pressure gradientScale (ratio)Pressure gradientUpstream (networking)MechanicsBoundary (topology)Materials scienceScale analysis (mathematics)Flow separationPhysicsMathematical analysisMathematicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study delineates the effects of pressure gradient history and local disequilibration on the small and large-scale energy in turbulent boundary layers (TBLs) imposed with a broad range of adverse-pressure-gradients (APG). This is made possible by analyzing four published high-fidelity APG TBL databases, which span weak to strong APGs and cover dynamic conditions ranging from near-equilibrium to strong disequilibrium. These databases enable the development of a methodology to understand the effects of PG history and local disequilibration, the latter defined here as the local streamwise rate of change of the pressure force contribution in the force balance. The influence of PG history on TBL statistics is quantified by the accumulated PG parameter ( β ¯ ), proposed previously by Vinuesa et al. (2017) to study integral quantities, which is compared here between cases at matched local PG strength ( β ), Reynolds number ( R e ) and d β / d R e at nominally similar orders of magnitude. Here, β denotes a general umbrella term used for pressure gradient parameters that is estimated using different scaling parameters in this study. While the effects of local disequilibration ( d β / d R e ) are investigated by considering TBL cases at matched β , R e , and fairly matched β ¯ . This enables analysis of accumulated PG history and local disequilibration effects separately, where applicable, to highlight qualitative differences in statistical trends. It is found that β ¯ cannot unambiguously capture history effects when d β / d R e levels are significantly high, as it does not account for the delayed response of the mean flow and turbulence, nor the attenuation of the pressure gradient effect with distance. In two comparisons of APG TBLs under strong non-equilibrium, the values of β ¯ and d β / d R e expressed using Zagarola–Smits scaling were found to be consistent with the trends in mean velocity defect and Reynolds stresses noted previously for weak APG TBLs. While an increase in β ¯ is associated with energization of both the small and large scales in the outer regions of APG TBLs, it affects only the large scales in the near-wall region. This confirms the ability of near-wall small scales to rapidly adjust to changes in PG strength. By attempting to provide a structured parametric methodology to isolate effects of PG history and local disequilibration, this study reports the influence of these effects on turbulent flow statistics across the widest APG strengths documented in the literature. • Matched local beta and Re considered to study PG history and local disequilibration. • Both effects influence weak-to-strong PG boundary layers qualitatively similarly. • PG history energizes both large and small scales in the outer region. • Near-wall small scales adapt to changes in PG quickly, i.e. no disequilibration. • Both small and large scales in the outer layer exhibit disequilibration.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,391
Score d'incertitude au seuil0,551

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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