The effect of free-stream turbulence on turbulent boundary layers and convective heat transfer from flat plates
Notice bibliographique
Résumé
The present work investigates the effect of free-stream turbulence (FST) on turbulent boundary layers and forced convective heat transfer from flat plates. High resolution, 2-D and 3-D, steady Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) simulations using Computational Fluid Dynamics (CFD) techniques were performed to analyze the influence of different free-stream conditions, such as turbulence intensity (TI), integral length scale (Lu) and free-stream velocity (Uo) on local and total skin friction and convective heat transfer coefficients (CHTC), as well as on turbulent boundary layer parameters (boundary layer thickness and momentum thickness). The present study shows that the Shear Stress Transport (SST) k-ω model with the low Reynolds number (Re) approach is the most suitable model for representing incident turbulent flow over isothermal flat plates, since it provides the correct skin friction and Nusselt number for turbulent boundary layers, along with the appropriate streamwise TI decay through the numerical domain. Using the results, a set of non-dimensional correlations for local and total skin friction, momentum thickness, local and total CHTC were developed. These are simple and useful tools for the prediction of skin friction and forced convective heat transfer from flat plates under FST, which can be helpful for many engineering applications such as photovoltaic systems.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».