Energy transfer mechanisms in adverse pressure gradient turbulent boundary layers: production and inter-component redistribution
Notice bibliographique
Résumé
Production and inter-component redistribution of turbulence in adverse pressure gradient (APG) turbulent boundary layers (TBLs) with small and large velocity defects are investigated, along with the structures playing a role in these energy transfer mechanisms. We examine the wall-normal and spectral distributions of energy, production and pressure-strain in APG TBLs, and compare these distributions with those in canonical flows. It is found that the spectral distributions of production and pressure-strain are not affected profoundly by an increase of the velocity defect, although the energy spectra change drastically in the inner layer of the large-defect APG TBL. In the latter, the signature of the inner-layer streaks is absent from the energy spectra. In the outer layer, energetic, production and pressure-strain structures appear to change from wall-attached to wall-detached structures with increasing velocity defect. Despite this, the two-dimensional spectral distributions have similar shapes and wavelength aspect ratios of the peaks in all these flows. Therefore, the conclusion is that the mechanisms responsible for turbulence production and inter-component energy transfer may remain the same within each layer in all these flows. It is the intensity of these mechanisms within one layer that changes with velocity defect, because of the local mean shear variation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».