Extreme fluctuations and the finite lifetime of the turbulent state
Nigel Goldenfeld, Nicholas Guttenberg, Gustavo Gioia
我们认为，过渡到湍流是由大振幅事件，遵循极端分布理论。该理论提出了一个解释最近观察到的湍流状态的寿命表现出超指数标度行为与雷诺数。
We argue that the transition to turbulence is controlled by large amplitude events that follow extreme distribution theory. The theory suggests an explanation for recent observations of the turbulent state lifetime which exhibit super-exponential scaling behaviour with Reynolds number.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
继续探索
Directed percolation describes lifetime and growth of turbulent puffs and slugs
我们表明，定向渗流（DP）模拟在3 + 1维的管道几何形状完全捕捉到所观察到的复杂现象的过渡到湍流。在低雷诺数（Re），湍流喷流的形式和自发再层化。在高Re时，湍流段塞均匀地扩展到层流区域。在这两个制度之间的时空间歇状态的Re，泡芙分裂和湍流区域表现出层流补丁。DP还捕捉到了过渡的主要定量特征，在过渡下方具有超指数发散的特征寿命。逾渗阈值以上，活性（湍流）集群扩展到非活性（层流）相与一个定义明确的速度与控制参数（雷诺数或逾渗概率）的缩放是与实验结果一致。我们的结果为Pomeau的一个猜想提供了强有力的证据。
Distinct Lifetime Scaling Laws of Turbulent Puff in Duct Flow
通过直接数值模拟与理论分析，揭示方形管道流中湍流团寿命在临界雷诺数约1450处分岔，亚临界区遵循平方根标度律、超临界区呈超指数标度，并用噪声鞍结分岔方程解释衰减机制，证明其统计规律与管道流相似。
Increasing lifetimes and the growing saddles of shear flow turbulence
在线性稳定的剪切流中，湍流以随雷诺数变化的特征寿命自发地衰减。寿命随雷诺数的增加而急剧增加，因此讨论了在临界点处可能出现的发散现象，这标志着向持续湍流的转变。我们提出了一种机制，其中的寿命增加：在系统的状态空间中，湍流运动是由一个混乱的鞍。在这个鞍形空间中，产生了一个局部吸引的周期轨道，并经历了一个传统的分岔序列，从而产生混沌。形成的新的“湍流气泡”最初是一个吸引子，支持持续的混沌动力学。在其创建后不久，它就与自己的边界发生碰撞，通过边界，它变得泄漏并与周围的结构动态连接。支持瞬态湍流的混沌鞍的复杂性因此通过并入新气泡的残余而增加。结果，轨迹离开鞍形物并衰减到层流状态所需的时间增加。我们证明了这一现象在平面Couette流，并表明，特征寿命随雷诺数的非光滑和非单调变化。
Surface bubble lifetime in the presence of a turbulent air flow, and the effect of surface layer renewal
本研究通过模拟海风湍流的实验装置，探究含表面活性剂与盐溶液中表面气泡的排液及寿命，证实表层更新的必要性，明确蒸发、杂质等因素对气泡寿命及分布的调控规律。
Extended lifetime of respiratory droplets in a turbulent vapour puff and its implications on airborne disease transmission
为了量化在不同环境相对湿度下呼吸液滴的命运，进行典型呼吸事件的直接数值模拟。我们发现，由于小液滴（初始直径为10 μ m）在喷出的湿烟团中被湍流涡旋扫过，其寿命比William F.孔，适用于50%相对湿度。随着环境相对湿度的增加，小液滴的寿命的延长进一步增加，并且对于90%的相对湿度上升到约150倍，这意味着在一秒内呼吸液滴的平流范围超过两米。采用拉格朗日统计，我们表明，湍流潮湿的呼吸烟雾吞没的小液滴，导致许多数量级的增加，在他们的寿命，这意味着他们可以被运送到更远的呼吸事件比大的。我们的研究结果提供了更大的参数研究的出发点，并可能是有益的优化通风和室内湿度控制的发展战略。该等策略是在今秋及即将来临的冬季缓解COVID-19疫情的关键。
Lifetime statistics in transitional pipe flow
一些实验和数值研究表明，在过渡雷诺数附近的圆管流中的湍流运动可能不会永远持续，但可能会衰减。我们研究这些衰减状态的直接数值模拟雷诺数高达2200和长度等于5，9和15倍的直径的管道内的属性。我们表明，初始条件系综的选择会影响寿命分布的短时间部分，但不会改变长时间的特征衰变率。比较不同长度的管道的寿命，我们注意到一个线性增加的特征寿命与长度，再现实验结果时，外推到30个直径，在这些雷诺数的平衡湍流喷烟的长度。
Closed-loop adaptive control of extreme events in a turbulent flow
在混沌动力系统中自发出现的极端事件通常会对系统或周围环境产生不利影响。因此，它们的缓解是非常可取的。在这里，我们介绍了一种新的控制策略，以减轻极端事件的湍流剪切流。该控制器结合了一个确定性的执行器的极端事件的概率预测。只有当极端事件即将发生时，预测才用于启动控制器。当被致动时，控制器仅作用于在极端事件的形成中涉及的自由度，对流动动力学施加最小的干扰。因此，受控和非受控系统的吸引子共享相同的混沌核心（包含非极端事件），仅在其分布的尾部不同。我们建议，这种自适应低维控制器应被用来减轻极端事件在一般的混沌动力系统，超越剪切流在这里考虑。
Are extreme dissipation events predictable in turbulent fluid flows?
我们推导出在湍流槽道流极端耗散事件的前兆。使用最近开发的方法，结合动力学和统计的基础吸引子，我们提取的特征状态，随后导致极端耗散事件的层化事件之前。我们的方法利用粗糙的统计信息的湍流吸引子，在二阶统计的形式，以确定在状态空间中的高似然区域。然后，我们在这个高概率流形中搜索导致流动动能在有限时间内增长最多的状态。这种状态既有很高的发生概率，又会导致耗散的极端值。我们使用一个给定的湍流状态和这个临界状态之间的对齐作为极端事件的前兆，并证明其有利的性质，极端耗散事件的预测。最后，我们分析的物理相关性的衍生的前兆，并显示其强大的字符为不同的雷诺数。总的来说，我们发现，我们的选择的前体工程以及在雷诺数，它是在计算和更高的雷诺数流类似的极端事件。
Airborne lifetime of respiratory droplets
我们制定了一个模型，呼吸液滴的动力学，并用它来研究他们的空气中的湍流空气代表室内设置的寿命。寿命是评估传染病呼吸道传播风险的常用指标，寿命越长，风险越高。我们考虑一个简单的动量平衡来计算液滴的扩散，占其大小的演变，因为它们经历蒸发通过质量和能量平衡。该模型显示了相对湿度的增加如何导致更高的液滴沉降速度，从而缩短液滴的寿命，从而降低传播风险。使用随机过程模拟室内空气湍流，我们数值计算的概率分布的液滴的寿命，显示如何在空气湍流速度的增加显着提高寿命的范围。这些分布显示，在很长的寿命内，概率不可忽略，这可能会增加传播的风险。
Extreme-value statistics from Lagrangian convex hull analysis for homogeneous turbulent Boussinesq convection and MHD convection
本文研究了拉格朗日示踪剂的凸壳在分析不同各向异性湍流输运特性中的应用。在统计均匀和稳态Navier-Stokes湍流，中性流体Boussinesq对流，MHD Boussinesq对流的直接数值模拟与拉格朗日对色散的比较表明，凸包统计捕获的渐近色散行为的一大群被动示踪粒子。此外，凸包分析提供了关于示踪剂子系综的附加信息，这些示踪剂平均以极值统计和流动各向异性的形式经由凸包的几何性质最有效地分散。我们使用凸壳表面的几何形状来研究湍流对流中发生的各向异性。应用极值理论，我们证明了凸壳顶点的最大平方扩张是由一个经典的极值分布，Gumbel分布很好地描述。在湍流对流期间，间歇性对流羽流增长并加速拉格朗日示踪剂的分散。凸壳分析产生的信息，补充标准拉格朗日分析的相干湍流结构及其影响的全球统计的流动。
Vortical similarities across laminar and turbulent extreme gust encounters
研究揭示了在极端涡旋风遭遇中，方形机翼上层流与湍流流动的显著相似性，发现大尺度涡旋核心结构在不同雷诺数下具有相似特征，为高雷诺数流动建模提供新见解。
A variational approach to probing extreme events in turbulent dynamical systems
极端事件普遍存在于各种动力系统中，包括湍流、非线性波、大规模网络和生物系统。在这里，我们提出了一个变分的框架探测条件，触发间歇性的极端事件在高维非线性动力系统。我们寻求触发器作为适当约束的优化问题的概率可行的解决方案，其中要最大化的功能是一个系统观察表现出间歇性的极端突发。施加约束以确保最优解的物理容许性，即，它们在动力系统的自然流动下发生的显著概率。我们将该方法应用到一个身体强迫不可压缩的纳维-斯托克斯方程，称为Kolmogorov流。我们发现，间歇性爆发的能量耗散是独立的外部强迫，而是由自发转移的能量从大尺度的平均流通过非线性三元相互作用。相应的变分问题的全球最大化确定负责的三重奏，从而提供了极端耗散事件发生的前兆。具体来说，监测这三位一体的能量转移，使我们能够开发一个数据驱动的短期预测间歇爆发的能量耗散。我们通过直接的数值模拟来评估这个预测器的性能。
Extreme fluctuations of the relative velocities between droplets in turbulent airflow
我们比较实验和直接的数值模拟来评估的斯托克斯阻力模型，这是广泛使用的惯性粒子在湍流中的研究的准确性。我们专注于统计的耗散尺度和相对粒子速度的极端值为中等惯性粒子（St < 1）。模拟中相对速度的概率分布与实验中的概率分布定性相似。随着Stokes数的增加和相对速度的减小，一致性得到改善。模拟低估了极端事件的概率，这表明斯托克斯阻力模型错过了重要的动力学。然而，在实验和模拟的极端事件的标度行为可以捕捉到相同的多重分形模型。
Turbulent transition in a truncated one-dimensional model for shear flow
我们提出了一个简化的模型过渡到湍流的剪切流，是足够简单的承认一个彻底的数值调查，同时允许时空动态，大大比那些允许在以前的模式截断更复杂。我们的模型允许比较的动态从初始扰动，局部化在展向方向与正弦扰动所产生的。对于展向局部化的初始条件的亚临界过渡到一个“湍流”状态（一）发生更突然，层流和“湍流”之间的边界似乎是少得多的“结构化”和（二）结果在时空混乱的制度内，时空复杂的瞬变的寿命更长，甚至更敏感的初始条件。展向局部化初始扰动激发混沌瞬态所需的最小初始能量$E_0$与雷诺数$E_0 \sim Re^p$和$p \approx -4.3$具有幂律标度。指数$p$仅弱依赖于局部扰动的宽度，并且低于通常在以前的低维模型中观察到的，其中通常为$p \approx -2$。结果表明，在一定雷诺数下，混沌瞬态的寿命分布符合指数分布。
Extreme vertical drafts as drivers of Lagrangian dispersion in stably stratified turbulent flows
本研究利用数值模拟探讨了极端垂直气流对稳定分层湍流中拉格朗日粒子对相对扩散的加速作用，并量化了其与经典Richardson标度的偏差，对大气海洋混合及污染物输运具有重要意义。
Spatial extreme values of vorticity and velocity gradients in two-dimensional turbulent flows
本文研究了Kolmogorov强迫下二维湍流的涡量空间极值分布和应变率张量的行列式。这些量的分布遵循非高斯行为，它们不属于广义极值分布。结果表明，对于截断的欧拉方程，涡量和应变率张量的空间极值可以很好地用Gumbel分布描述。涡量的空间极值被发现是在涡的核心，而速度梯度被发现在涡的边缘附近或在涡之间的区域中的剪切层。速度梯度的时间相关性揭示了湍流和截断欧拉方程的极值分布。
Statistics of Extreme Turbulent Circulation Events from Multifractality Breaking
最近的数值探索在高雷诺数流动的非常强烈的环流波动带来了光的湍流不连续性的新方面。涡流气体建模的想法，介绍了这样的发展，导致了准确的描述的核心和中间尾部的环流概率分布函数（cPDF），以及标度指数相关的统计时刻的流通。通过强调多重分形破裂（其突出的唯象成分之一）是揭示cPDF尾部渐近形式的关键概念，我们扩展了湍流涡旋气体图像的预测范围。一个显着的分析协议发现与以前的结果内的瞬子方法的框架内的流通不稳定性。
Extreme dissipation event due to plume collision in a turbulent convection cell
一个极端的耗散事件在一个封闭的三维湍流对流单体的大部分被发现是与一个强大的减少系统中的大规模环流，发生在同一时间作为羽流排放事件从底板。大规模环流的减少为向下和向上流羽流的近正面碰撞以及在大体积中产生高振幅热耗散层提供了可能性。这种碰撞局部地连接到随后的高振幅能量耗散事件中的一个强剪切层的形式。我们的分析说明了过渡的影响，在大尺度结构的极端事件在最小尺度的湍流，一个直接的链接，观察到的流与边界层。我们还表明，极端耗散事件的检测，确定在散装的耗散场的长尾统计需要长时间的运动方程的积分超过至少一百个对流时间单位。
Extreme-scale motions in turbulent plane Couette flows
本文研究了中等雷诺数下（$Re_τ$ = 500）平面Couette湍流中大尺度运动的大小。直接数值模拟区域与$100πδ\times2δ\times5πδ$一样大，其中$δ$是壁之间距离的一半。结果表明，有结构的流向范围，如测量的波长，只要78 $δ$和至少310 $δ$在$Re_τ$ = 220和500，分别。在所有三个速度分量和雷诺应力的频谱中，这些非常长的结构的存在是明显的。在使用较小域的DNS中，大型结构受到约束，消除了较大域中存在的流向变化。在外流的平均速度和流向速度方差中也存在较小区域的影响。
Size-dependent transient nature of localized turbulence in transitional channel flow
据报道，当雷诺数高于阈值时，槽道流中的完全局部化湍流带变得持续。在这里，我们表明，湍流带是一个短暂的性质，而不是证据。当带长被控制为固定时，湍流带的寿命似乎是随机的和指数分布的，这是无记忆瞬态性质的标志。除了随雷诺数增加外，平均寿命也随带长的增加而增加。考虑到在真实通道流中带长总是随时间变化，这种尺寸依赖性可能转化为时间依赖性，在澄清通道流转变与定向渗流普适类之间的关系时需要考虑到这一点。
Universality of extreme events in turbulent flows
本研究通过分析不同湍流中速度梯度的极端事件，发现其矩的标度指数、比例常数及张量结构均具普适性，为湍流理论与建模提供了有力证据。
Extreme learning machine for reduced order modeling of turbulent geophysical flows
我们研究了人工神经网络在稳定准定常地球物理湍流降阶模型中的应用。一个极端的学习机的概念被引入到计算的涡粘性封闭动态地将截断模式的影响。我们认为四个环流风驱动的海洋环流问题作为我们的原型设置，以评估所提出的数据驱动的方法的性能。我们的框架提供了一个显着减少计算时间，并有效地保留了动态的全阶模型在前向模拟期间超出训练数据集。此外，我们表明，该方法是强大的较大的时间步长的选择，可以作为一个有效的和可靠的工具，为长时间集成的大气环流模式。
Instanton-based Importance Sampling for Extreme Fluctuations in a Shell Model for Turbulent Energy Cascade
本文提出使用Shell Model探索源于量子场论的瞬子重要性采样方法在湍流能量级联极端涨落中的应用，验证了其在热方程极限下的有效性，并发现随着非线性增强，该方法在估计分布平坦度时的一致性变差。
Resonance-Driven Intermittency and Extreme Events in Turbulent Scalar Transport with a Mean Gradient
本文构建耦合纬向流、剪切流及随机动力学的可解析模型，揭示相速度相等时的共振导致示踪剂方差峰值、非高斯间歇性与极端事件，并经多机制数值实验验证。
Coherent structures and extreme events in rotating multiphase turbulent flows
通过使用直接数值模拟（DNS）在前所未有的分辨率，我们研究湍流旋转的同时存在的直接和逆叶栅。大尺度能量的积累导致沿旋转轴方向的高涡度垂直相干区的形成。通过用数百万个惯性粒子播种流，我们第一次量化了这些相干垂直结构对轻重粒子优先浓度的影响。此外，我们定量地表明，极端的波动，导致偏离正态分布的统计，结果从纠缠的相互作用的垂直结构与湍流背景。最后，我们提出了有史以来第一次测量的斯托克斯阻力，科里奥利力和向心力之间的相对重要性沿惯性粒子的轨迹。我们发现，旋涡相干结构导致意想不到的扩散性质的重和轻粒子在平行和垂直于旋转轴的方向。
Towards extreme event prediction of turbulent flows with quantized local reduced-order models
本文提出量化局部降阶模型（ql-ROM），结合状态空间聚类与局部POD基上的Galerkin投影，对最小流动单元湍流进行低维建模，揭示耗散爆发的能量传递机制，并为极端事件预测提供可解释且高效的计算框架。
Dissecting coherent motions in extreme wall shear stress events within adverse pressure gradient turbulent boundary layers
本文利用NACA0012翼型的大涡模拟，研究逆压梯度湍流边界层中极端壁面剪应力事件，揭示APG通过改变扫掠与喷射运动的平衡和空间组织来调控回流及极端正事件的结构与动力学。
Predicting extreme events in a data-driven model of turbulent shear flow using an atlas of charts
针对湍剪切流数据驱动建模中极端事件难以捕捉的问题，应用CANDyMan技术分解时间序列并分别学习动力学模型，实现了比单一神经网络更准确的极端事件预测。
A physics-aware machine to predict extreme events in turbulence
我们提出了一种物理感知的机器学习方法来准确地预测湍流中的极端事件。该方法结合了两种完全不同的方法：基于水库计算的经验建模，仅从数据中学习混沌动力学，以及基于守恒定律的物理建模。我们表明，这两种方法的结合是能够预测的发生和幅度的极端事件的自我维持过程中的连续性的突然转变，从湍流准层流状态，这不能通过单独使用任何一种方法来实现。这为增强协同数据驱动方法与物理知识的可能性开辟了新的可能性，以准确预测混沌动力系统中的极端事件。
Statistical transition to turbulence in plane channel flow
在管道、平面库埃特流和平面槽道流中，间歇性湍流-层流模式是向湍流转变的特征。采用并行拟谱程序SpectelFlow，在沿流向倾斜$24^{\circ}$的窄计算区域内，通过直接数值模拟，研究了平面槽道流中平行层流带的时间演化。通过它们的传播速度研究了带之间的相互作用。能量分布表明，孤立的湍流带周围的流动返回到层流的基础流在很大的距离。根据雷诺数，湍流带可以衰减为层流或分裂为两个带。与过去的研究其他壁有界剪切流，在大多数情况下，生存概率被发现是一致的衰减和分裂的指数分布，表明该过程是无记忆的。统计估计的平均寿命的衰变和分裂绘制为雷诺数的函数，并导致估计的临界雷诺数$Re_{\text{cross}}\simeq 965$，衰变和分裂寿命交叉大于$10^6$平流时间单位。通过对它们的傅里叶谱的分析，也考察了它们的分裂和衰变过程。大尺度谱分量的动力学似乎在统计上遵循相同的路径在湍流带的分裂，可以被认为是分裂的前兆。
Numerical study of extreme mechanical force exerted by a turbulent flow on a bluff body by direct and rare-event sampling techniques
本研究调查，通过数值模拟，极端的机械力施加的湍流冲击钝体，并检查两个不同的稀有事件算法的相关性，以有效地采样这些事件。将置于湍流槽道流（二维）中的方形障碍物所经历的阻力作为代表性的案例研究。直接采样表明，极端的波动是密切相关的障碍物的近尾流阻塞的强涡的存在。这个涡流是造成前体和障碍物底部之间显著压降的原因，因此产生很高的阻力值。两种算法，然后被认为是加速这样的流的采样，即AMS和GKTL算法。这些算法背后的一般思想是用一组短得多的模拟来取代长模拟，并行运行，根据一些旨在更频繁地对大幅度事件进行采样的特定规则，动态被复制或修剪。这些算法已被证明是相关的统计物理，计算机科学，生物化学中的广泛的问题。本研究是第一次应用到流体-结构相互作用问题。实际的证据表明，快速扫描时间的湍流结构过去的障碍物有很大的影响的稀有事件算法的效率。虽然AMS算法不产生显着的运行时间节省相比，直接采样，GKTL算法似乎是有效的采样非常有效的极端波动的时间平均阻力和估计相关的统计数据，如返回时间。
Extreme velocity gradients in turbulent flows
完全湍流的特征是间歇性地形成非常局部化和强烈的速度梯度。这些梯度可以比它们的典型值大几个数量级，并导致湍流的许多独特性质。使用具有前所未有的小尺度分辨率的Navier-Stokes方程的直接数值模拟，我们在一个显着的湍流强度范围内，泰勒尺度雷诺数（$R_λ$）参数化的这种极端事件的特征。值得注意的是，我们发现最强的速度梯度经验地缩放为$τ_K^{-1} R_λ^β$，其中$β\approx 0.775 \pm 0.025$，其中$τ_K$是柯尔莫哥洛夫时间尺度（其逆，$τ_K^{-1}$，是{r.m.s.}速度梯度波动）。此外，我们观察到在非常小的距离上的速度增量$r \le η$，其中$η$是柯尔莫哥洛夫长度尺度，与{r.m.s.}一样大。的速度波动。这两个观测结果都表明，流中的最小长度尺度表现为$ηR_λ^{-α}$，具有$α= β- \frac{1}{2}$，这与现有唯象理论的预测不一致。我们发现，极端的梯度安排在涡流管，使应变条件下的涡度增长平均比涡度慢，近似为幂律的指数$γ< 1$，这与$R_λ$弱增加。使用缩放参数，我们得到$β=(2-γ)^{-1}$，这表明$β$也会随着$R_λ$缓慢增加。我们推测，接近无限$R_λ$的极限，流动是整体光滑的，强烈的速度梯度超过规模$ ηR_λ^{-1/2}$，对应于$β= 1$。
Extreme vorticity events in turbulent Rayleigh-Bénard convection from stereoscopic measurements and reservoir computing
利用体视粒子图像速度场（PIV）技术对空气中瑞利-贝纳德对流湍流体区的离面涡量分量$ω_z$的高幅值事件进行了分析。瑞利数${\rm Ra}$从$1.7 \times 10^4$到$5.1 \times 10^5$不等。实验研究与$ω_z$和个体速度导数$\partial u_i/\partial x_j$的长期时间序列的综合统计分析有关。一个统计收敛导数矩的顺序为6证明。在相同的参数范围内，我们的结果与已有的高分辨率直接数值模拟结果吻合得很好，包括出现在相应概率密度函数远指数尾的极端涡度事件。实验证实了对流中速度导数统计量从高斯分布到非高斯分布的转变。实验数据被用来训练水库计算模型，递归神经网络的一个实现，再现高度间歇性的实验时间序列的涡度，从而重建极端的平面外涡度事件。在使用高分辨率PIV数据训练模型之后，机器学习模型在重建阶段使用稀疏种子、连续可用且不可见的测量数据运行。重建质量的部分观测的稀疏性的依赖性也被记录。我们的后者的结果铺平了道路，机器学习-辅助实验分析的小尺度湍流的时间序列缺失的速度导数可以提供生成算法。
How does flow in a pipe become turbulent?
管流中向湍流的过渡不遵循瑞利-贝纳德或泰勒-库埃特流中熟悉的情况，因为层流剖面在所有雷诺数下都是稳定的，不受无穷小扰动的影响。此外，即使当流速足够高并且扰动足够强使得建立湍流时，它也可以返回到层流状态而没有任何即将衰减的指示。在此参数范围内，扰动的寿命表现出对初始条件的敏感依赖性和指数分布。湍流似乎是由三维行波的支持，出现在流场中的瞬态。层流和湍流动力学之间的边界是由不变的混沌状态的稳定流形形成的。我们还将讨论在短期内，定期连续域的观测之间的关系，并在充分扩展喷流的动态。
Comment on 'Critical behaviour in the relaminarization of localized turbulence in pipe flow'
这是对arXiv：physics/0608292的评论，随后发表在Phys Rev Lett，98，014501（2007）中，其中Willis和Kerswell在直接数值模拟中研究了管流中湍流寿命的统计数据。他们认为，他们的数据为6个不同的雷诺数支持的雷诺数约为1870附近的寿命的分歧。然而，他们的结论并不令人信服：对他们数据的重新分析表明，它也与指数增长的寿命相一致。
The Onset of Metastable Turbulence in Pipe Flow
本研究结合模拟、理论与实验验证，用含噪鞍结分岔统一解释圆管puff在临界雷诺数两侧的确定性与随机衰减机制及寿命标度。
Data-driven time-dependent bases for turbulent airfoil wake-extreme gust interactions
提出数据驱动时变基框架，通过闭合演化方程和小滚动窗口分析湍流尾流与极端阵风相互作用，揭示模态能量演化与阵风强度、多尺度特征的关系。
A pencil-distributed finite-difference solver for extreme-scale calculations of turbulent wall flows at high Reynolds number
本文提出一种铅笔分布式有限差分求解器，用于高雷诺数湍流壁面流动的极端规模模拟，通过改进泊松求解器和重设计的并行循环归约算法，在高达800亿网格点和1024块GPU上实现比基线快约两倍的性能，且无扩展性损失。
Convolutional autoencoder for the spatiotemporal latent representation of turbulence
本文提出三维多尺度卷积自编码器，用于高效获取具有极端事件的湍流降阶潜在表示，其自由度少于本征正交分解的10%，并能准确重建极端事件相关状态。
Prediction of Intermittent Fluctuations from Surface Pressure Measurements on a Turbulent Airfoil
这项工作研究了几种机器学习技术的有效性，用于预测在低雷诺数下翼型周围流动中发生的极端事件。对于一定的雷诺数，气动力表现出由翼型尾流中的涡流行为变化引起的间歇性波动。这些事件是在低雷诺数下翼型中观察到的非定常行为的原型，并且由于其不稳定性和流动的混沌性质，其预测极具挑战性。我们试图在这些波动发生之前的一段特定的时间内预测它们。我们假设只知道翼型表面上一组离散点处的压力，以及流动状态的离线知识。方法包括从历史压力测量直接预测，流重建，然后使用全阶求解器进行前向积分，以及各种低维量的数据驱动的动态模型。方法进行了比较，使用几个标准定制的极端事件预测。我们表明，使用数据驱动的模型的低阶动态变量的方法优于那些没有动态模型，与以前的作品，低维初始化不准确预测观测与极端事件，如阻力。
Polymers in turbulence: stretching statistics and the role of extreme strain-rate fluctuations
湍流中的聚合物被波动的速度梯度拉伸;稳态概率分布函数（p.d.f.）$R$具有幂律尾部，其指数随着Weissenberg数$Wi$（聚合物弹性的无量纲度量）而增加。这项研究解决了以下问题：（一）什么是湍流速度梯度的非高斯统计的聚合物拉伸的作用？(ii)警察是怎么。的$R$演变到其渐近稳定的形式？我们的分析是基于模拟的动态有限可扩展珠弹簧哑铃和链，在极稀的限制，这是在一个均匀的和各向同性的湍流，以及在高斯随机流。首先，我们回顾了高分子拉伸的大偏差理论，并说明了它的应用。然后，我们比较聚合物拉伸湍流和高斯随机流，并表明，而极端值的应变率有助于拉伸小- $Wi$刚性聚合物，它们是不重要的高- $Wi$聚合物，而不是由中等应变率的累积作用拉伸。这一结果是支持的聚合物在拉伸状态下的持续时间的分析。接下来，从螺旋聚合物的分布开始，我们发现，p.d.f.对于低到中等$Wi$，$R$的形式为演进的幂律，尽管在高$Wi$时并非如此。不管是哪种情况，警察局。以指数方式松弛到静止状态。作为$Wi$的函数测量的平衡的相应时间尺度指向在线圈拉伸转变处的临界减慢。重要的是，这些结果表明没有质的变化时，链在湍流被替换为哑铃在高斯流，从而支持使用后者的降阶建模。
Extracting informative vortical structures of turbulent wake-extreme vortex gust interactions with machine learning
本研究采用卷积信息论学习，在雷诺数5000下从涡阵风-翼型相互作用中提取与升力、能量传递相关的关键涡结构，为瞬态空气动力学流动研究提供数据驱动的因果分析方法。
A cascade model for the discontinuous absorbing phase transition between turbulent and laminar flows
该研究提出了一种级联模型，用于描述湍流与层流之间亚临界过渡的不连续吸收相变，通过雷诺数控制参数再现了湍流寿命增长和湍流特征。
Towards the Distributed Burning Regime in Turbulent Premixed Flames
本文采用三维数值模拟方法，对典型的平面湍流火焰进行了数值模拟，试图在贫甲烷和氢火焰中产生分布燃烧。在整个火焰中的扩散意味着需要非常大的Karlovitz数;即使在研究的湍流的极端水平（高达8767的Karlovitz数），分布燃烧也仅在氢的情况下实现。在这种情况下，发现湍流在视觉上将反应区加宽了大约一个数量级，并且没有观察到热扩散效应（通常存在于贫氢火焰中）。在预热区中，物种的组合物有很大的不同，从那些一维火焰的基础上的一些不同的传输模型（混合平均，单位路易斯数，和湍流涡粘度模型）。这种行为是湍流主导非统一路易斯数物种运输的一个特征，而这种明显的限制又归因于膨胀及其对湍流的影响。峰值局部反应速率被发现是较低的分布的情况下比在较低的Karlovitz的情况下，但高于层流火焰，这是由于从修改后的燃料温度分布，结果从湍流混合占主导地位的低路易斯数热扩散效应所产生的影响。最后，在可实现的条件下实现分布式燃烧的方法进行了讨论;增加实现分布式燃烧的可能性的因素是较高的压力，较低的当量比，较高的路易斯数，和较低的反应物温度。
Extreme-Scale Super-Resolution of Homogeneous Turbulence from a Single Realization
该研究提出基于单一湍流实现补丁训练的WDSR超分辨率框架，在×32、×64超分辨率因子下，可准确重建流场，性能优于传统插值及多快照训练模型，为高分辨率数据稀缺时的湍流超分辨率提供高效方案。
Level-crossings reveal organized coherent structures in a turbulent time series
本研究引入水平交叉方法，客观识别湍流时间序列中的相干结构特征，消除了传统阈值方法的主观偏差，并成功提取其对湍流动力学的影响，为实验湍流研究开辟了新途径。
Statistical prediction of extreme events from small datasets
我们提出回声状态网络（ESN）预测的统计极端事件的湍流。我们在缺乏极端事件信息的小数据集上训练ESN。我们评估网络是否能够从小的不完美数据集推断并预测描述事件的厚尾统计数据。我们发现，在几乎所有分析的情况下，网络都正确地预测了事件，并改善了系统相对于训练数据的统计。这为湍流极端事件的统计预测开辟了新的可能性。
Multiscale simulation of coexisting turbulent and rarefied gas flows
针对湍流与稀薄气体流动难以统一模拟的挑战，研究提出结合介观Boltzmann方程合成迭代格式与k-ω湍流模型的多尺度方法，经实验与稀薄流验证，可捕捉高超声速对向喷流中湍流对表面热流的显著影响。
Lifetime Characterization of Extreme Wave Localizations in Crossing Seas
本研究针对交叉海域极端波聚焦问题，通过全非线性模拟与耦合非线性薛定谔框架分析，发现一类寿命更长的新型非线性畸形波，打破了准四波共振在方向扩散波场中减弱的认知，开辟了相关研究新方向。
Efficient Computation of Instantons for Multi-Dimensional Turbulent Flows with Large Scale Forcing
极端事件在流体湍流中发挥着至关重要的作用。受场论方法的启发，这些极端事件，它们的演化和概率可以在瞬子形式主义的帮助下作为合适的作用泛函的极小化者来计算。由于多维流体流中的高数量的自由度，传统的全局最小化技术在其存储器要求方面很快变得令人望而却步。我们概述了一种新的方法来寻找最小化的轨迹在广泛的一类问题，通常发生在湍流设置，其中底层的动力系统是一个非梯度，非线性偏微分方程，并迫使被限制在一个有限的长度尺度。我们证明了该算法的性能和内存方面的效率，通过计算高分辨率瞬子场配置对应的粘性冲击一维和二维可压缩流。
Capturing Extreme Events in Turbulence using an Extreme Variational Autoencoder (xVAE)
本文提出极端变分自编码器（xVAE），将重尾分布的最大无穷可分过程嵌入VAE框架，用于准确建模湍流中的极端事件，并在野火羽流大涡模拟中验证其优于POD的极端值捕捉能力和不确定性量化性能。
Mass-Transfer Control With Microbubbles in Highly Turbulent Decaying Flows
通过结合极端湍流与微小表面张力降低，实现微泡尺寸控制，从而提高工业多相流的质量传递效率。
Comparison of turbulence profiles in high Reynolds number turbulent boundary layers and validation of a predictive model
Vassilicos等人（2015年）修改后的Townsend-Perry附加涡流模型结合了rms流向湍流速度剖面的外部峰值/平台特性和这些剖面在离壁更远距离处的Townsend-Perry对数衰减。这些作者针对高雷诺数湍流管流数据对该模型进行了验证，并在此显示，该模型同样能够很好地描述来自四个不同设施和宽雷诺数范围的湍流边界层流数据，且参数值大致相同。该模型具有预测价值，当外推到极高的雷诺数的SLTEST数据在大盐湖沙漠大气测试设施，它匹配这些数据相当不错。
The role of periodic orbits and bubbles of chaos during the transition to turbulence
从探索相空间中的宽区域的湍流开始，我们发现了嵌入在混沌湍流鞍的子区域内的几个相对周期轨道（RPO）。我们还提取直接从模拟，几个行波（TW）。这些TW连同RPO是不稳定的状态，并被认为是提供的骨架的混沌鞍。早期的研究已经表明，这种不变解可以帮助解释壁面剪切流，其中的一个有限子集预计将主导动力学（Faisst & Eckhardt 2003; Pringle & Kerswell 2007; Hof et al. 2004）。对称性的引入对于促进这种方法通常是必要的。仅应用平移-反射对称，几何形状比以前在管流中的研究受到的约束更少。一个“长周期”的RPO被确定为只有非常弱的排斥。湍流轨道被发现经常接近并经常遮蔽这个轨道。此外，轨道的特征是由此产生的混沌“气泡”，本身就是一个鞍，在湍流的海洋深处（Kreilos等人，2014）。我们明确地分析了合并的两个鞍，并显示它是如何导致一个相当大的增加的总寿命。观察到气泡的出口和入口，因为内鞍和外鞍的稳定流形相互交错。我们观察到，湍流的典型寿命受到内外鞍之间切换的影响，因此取决于它是否“阴影”或“访问”长周期RPO附近（Cvitanovic等人，2014）。这些观察，以及流动结构的比较，表明RPO在结构化湍流动力学中起着重要的作用。
An experimental study on the multiscale properties of turbulence in bubble-laden flows
对不同尺度下含气泡湍流的特性进行了实验研究，着重于流动动能、能量传递和极端事件。该实验采用粒子阴影测速测量来测量由在水中上升的均匀气泡群产生的柱中的流动，对于两种不同的气泡直径（$2.7$ mm $\&$ $3.9$ mm）和中等气体体积分数（$0.26\%\sim1.31\%$）。这两个速度分量在高分辨率下测量，并用于构建高达12阶的结构函数，用于跨越流动中的小到大尺度的分离。关于流动的各向异性，速度结构函数被发现在垂直和水平方向上的流动的分离不同，和较小的气泡的情况下是最各向异性的，依赖于空隙率。各向异性的程度示出增加的顺序的结构功能的增加，示出极端事件中的流是最各向异性的。结果表明，与三维单相湍流一样，水平速度分量的平均能量传递是下尺度的。然而，与流体速度的垂直分量相关联的能量传递是高档的。的速度增量的概率密度函数显示，极值变得更可能与雷诺数的减少，在单相湍流的行为相反。我们可视化这些极端事件，并发现激烈的小尺度速度增量的区域附近的湍流/非湍流界面的边界处的气泡尾流。
Triggering of extreme events and coherent-structure modulation in wall-turbulence under cyclostationary forces
通过直接数值模拟研究高斯型瞬态强迫下壁湍流的非平衡动力学，揭示了高幅值阵风通过能量注入、低频相干结构锁定及极端壁面事件（如反向流）的触发机制。
Relationship between unpredictability and intermittency in shell models of turbulence and experiments
本研究通过概率模拟预报分析湍流壳模型与实验数据，发现小尺度极端事件导致可预测性丧失，且可预测性从大尺度到小尺度系统性下降，建立了跨尺度可预测性丧失与间歇性的统计联系。
Scientific multi-agent reinforcement learning for wall-models of turbulent flows
湍流模拟的预测能力对空气动力学设计和天气预报至关重要，取决于湍流模型的选择。大量的实验和模拟数据以及机器学习的出现推动了湍流建模工作。然而，湍流的模拟仍然受到阻碍，无法模拟的近壁动态的物理学和监督学习。我们通过引入科学的多智能体强化学习（SciMARL）来解决这一挑战，以发现大涡模拟（LES）的壁模型。在SciMARL中，离散化点也充当协作代理，学习提供LES闭包模型。智能体使用有限的数据进行自我学习，并推广到极端的雷诺数和以前看不见的几何形状。目前的模拟减少了几个数量级的计算成本超过完全解决的模拟，同时再现关键流量。我们相信SciMARL为模拟湍流创造了前所未有的能力。
Self-attenuation of extreme events in Navier-Stokes turbulence
湍流流体流动在自然界和技术中普遍存在，并且通过不可压缩的纳维-斯托克斯方程（INSE）进行数学描述。湍流的一个标志是自发产生强烈的漩涡，这是由于流体的变形速率（应变）放大了流体的旋转速率（涡度）。在INSE的非线性中编码的这种相互作用是非局部的，即，取决于流动的整个状态，这在湍流理论和建立INSE的规律性方面构成了严重的障碍。在这里，我们揭示了这种相互作用的一个新的方面，通过分离应变到本地和非本地的贡献，利用半径为R的球体中的涡度的Biot-Savart积分。通过分析INSE的高分辨率数值湍流解，我们发现当涡量变得非常大时，小R上的局部应变令人惊讶地抵消了进一步的放大。这种未被覆盖的自衰减机制进一步被证明与流动的局部Beltramization有关，并且可以为建立INSE的规律性提供方向。
Turbulence as a problem in non-equilibrium statistical mechanics
湍流剪切流的过渡和发展良好的制度表现出各种显着的标度律，现在才开始被系统地研究和理解。在这篇文章的第一部分中，我们总结了最近的进展，在了解粗糙的管道和准二维肥皂膜的湍流的摩擦系数，显示数据如何服从两个参数的标度律称为粗糙度引起的临界性，并表现出幂律标度的摩擦系数与雷诺数，这取决于湍流级联的性质的精确形式。这些结果暗示了适用于湍流的非平衡波动耗散关系。本文的第二部分关注光滑管道中的寿命统计，展示了雷诺数的显着超指数标度如何反映大偏差理论，极值统计，定向渗流和捕食者-猎物生态系统共存的开始之间的深层联系。这两种现象都反映了湍流作为非平衡统计力学中的一个问题可以卓有成效地加以处理的方式。
扫码添加微信好友，提出您的宝贵建议 👇
💡 备注请填写：网站反馈
发表机构由 AI 从论文文本抽取，如发现错误，欢迎反馈修正建议。