Populating the wall layer, one eddy at a time: Resolvent analysis for Wall-Modelled LES
Notice bibliographique
Résumé
Computational cost precludes direct numerical simulation or wall-resolved large-eddy simulations of non-equilibrium, wall-bounded turbulent flows in realistic conditions. Wall-modelled large-eddy simulations (WMLES) and hybrid RANS/LES methods can be used to analyse these flows at much decreased cost, but require modelling of the near-wall layer and, in particular, a means to address the deficit of turbulent activity, or eddies, in the vicinity of the interface between the outer flow and the wall model. We report a computational framework to populate the wall region with synthetic but realistic eddies and reflect their integrated effect on the flow in the inner layer. Two means of generating spatio-temporal representations for the synthetic eddies are investigated: low-order, resolvent-based representations of the wall layer and a coarse-grained, data-driven spectral proper orthogonal decomposition (SPOD) model, both generated in turbulent channel flow at a friction Reynolds number, R e τ = 1000 . The eddy-augmented WMLES models are then tested in R e τ = 5000 and 20,000 channels and compared with experimental and numerical data. The inherent scaling of the resolvent operator can be used to scale the resolvent model to higher Reynolds numbers (and potentially populate new, self-similar eddies as the wall layer grows in inner units), while the SPOD model is energetically optimal for reconstruction of the flow at Reynolds numbers close to that where it is obtained, but degrades as the Reynolds number is increased. The results show that the effect of the introduction of synthetic eddies is twofold: first, a direct contribution to the stress due to the presence of the synthetic eddies and, second, an improved prediction of the normal Reynolds stresses in the inner layer due to an accompanying, coupled reduction in the time- and length-scales of the variation of the URANS-like velocity in the inner layer. Implications and extensions of the method for more complex flows, for example external boundary layers with pressure gradient and separation, are briefly discussed.
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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 ».