A numerical study of the subgrid-scale fluid motion in turbulent flows
Notice bibliographique
Résumé
The numerical solution of the Navier–Stokes equations for different turbulence regimes has become more prevalent for many years. This thesis has investigated the large eddy simulation method for solving the Navier–Stokes equations. A primary goal is to design a subgrid-scale model for small-scale coherent vortices while statistically maintaining an accurate dissipation rate. Past investigations of turbulence indicate that the vortex stretching mechanism can transport the turbulence kinetic energy from large to small scales. Thus, a turbulence model can learn the energy dissipation rate from the statistics of the velocity gradient tensor. Following such a hypothesis, this thesis validates how vortex stretching can directly account for the subgrid-scale dissipation rate while solving the Navier–Stokes equations on a relatively coarse mesh. Current findings suggest a potential subgrid-scale model based on invariants of the square of the velocity gradient tensor. The turbulence statistics obtained from the proposed model agree well with the three commonly used dynamically adaptive large eddy simulation techniques. The results also suggest that statistics of the velocity gradient tensor dynamically adapt the dissipation rate to the local variation of turbulence. Furthermore, considering the square of the deformation tensor, this thesis suggests that the singular values of the snapshots of the velocity gradient may improve the model in future studies of more challenging turbulent flows.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».