DNS of turbulent channel flow at very low Reynolds numbers
采用比现有直接数值模拟（DNS）更大的计算箱尺寸，对非常低雷诺数的充分发展的湍流槽道流动进行了直接数值模拟（DNS）。摩擦雷诺数降低到60，其中摩擦雷诺数基于摩擦速度和通道半宽。当雷诺数减小到60时，计算框尺寸变小，流动变为层流。利用一个大的盒子，我们发现一个局部湍流被观察到以周期性的斜带的形式维持。这种局部无序流动类似于过渡管流中的平衡湍流喷流。提供了各种湍流统计数据，如湍流强度、涡度波动和雷诺应力。特别是，它们的近壁渐近行为和湍流动能预算项进行了讨论，关于雷诺数的依赖性和计算盒大小的影响。还介绍和讨论了与湍流结构有关的其他详细特征。
2014-09-16 physics.flu-dyn
Forcing homogeneous turbulence in DNS of particulate flow with interface resolution and gravity
我们考虑的情况下，有限大小的球形颗粒是在重力作用下，在均匀的湍流背景流。湍流是被迫与援助的随机强迫方法Eswaran和教皇[计算。Fluids，16（3）：257-278，1988]，而固体颗粒用浸没边界方法表示。强迫计划是用来产生各向同性湍流在垂直细长的盒子，以保证更好的去相关的拉格朗日信号在重力方向。由于只有有限数量的傅立叶模式被强制，因此可以直接在物理空间中评估强制场，从而避免全尺寸变换。从受迫动量方程出发，导出了箱平均动能的收支。中等规模的模拟稀悬浮液在低泰勒尺度雷诺数$Re_λ=65$，小密度比$ρ_p/ρ_f=1.5$和两个伽利略数$Ga=0$和120进行了长时间间隔，以排除缓慢发散的可能性。结果表明，在零重力下的结果是完全符合以前的实验测量和可用的数值参考数据。有限重力情况下的具体特点进行了讨论，相对于减少的平均沉降速度，加速度统计和拉格朗日自相关。
2015-11-26 physics.flu-dyn
Turbulent mixing of a hydrogen jet in crossflow: direct numerical simulation and model assessment
Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室）；Caterpillar Inc.（卡特彼勒公司）；Convergent Science, Inc.（Convergent Science 公司）
研究基于特定几何形状，用DNS、LES和RANS方法对氢气流横向喷射进行数值研究，重点评估后两者预测湍流流场和混合过程的性能，找出RANS性能不佳原因，提供数据集并对改进湍流混合建模有新见解。
2026-04-23 physics.flu-dyn
POD-based study of turbulent plane Poiseuille flow: comparing structure and dynamics between quasi-linear simulations and DNS
本文分析了限制非线性动力学中的湍流，并与$R=1650$上的Poienille湍流的DNS进行了比较。的结构得到POD分析的两个组成部分的RNL动力学中使用的流量分区：流向平均流量和波动。POD分析表明，占主导地位的POD模式，在DNS和RNL，在展向滚条纹谐波。然而，我们的结论是，这些POD模式不会孤立地发生，而是相干的滚动条纹结构的傅立叶分量。POD分析的DNS和RNL的波动揭示了类似的复杂结构，包括在部分斜波搭配条纹。这些结构的起源是确定其对应POD模式预测使用随机湍流模型（STM）。这些预测的POD模式占主导地位的最佳增长的结构上的条纹，STM预测正确的弯曲斜波结构。在DNS，RNL和STM的卷条纹结构和相关的波动之间的这种密切的对应关系意味着，在DNS中运行的自我维持机制基本上是相同的，在RNL中，这已经与最佳扰动增长的条纹。
2023-03-29 physics.flu-dyn
DNS of laminar-turbulent boundary layer transition induced by solid obstacles
通过交错有限差分格式和有效的浸入边界方法得到的数值模拟结果，了解三维障碍物的形状对边界层从层流到湍流状态的过渡的影响。完全解析的直接数值模拟（DNS）强调，越靠近障碍物，对称性被破坏，过渡雷诺数越小。研究还发现，这种转捩与过去所用的临界粗糙度雷诺数无关。模拟突出了尾流和屈曲不稳定性之间的差异，证明了二维跳闸装置在促进过渡方面更有效。在高雷诺数的模拟表明，再现一个真实的实验与固体障碍物在入口处是一个有效的工具，以产生数值数据库，了解物理的边界层。质量的数值方法，以充分解决的小尺度，这是一个成分的DNS的速度谱的指数范围的比较，在柯尔莫哥洛夫单位，与各向同性湍流。这个好的比较加强了在最小尺度上局部各向同性的概念。
2015-03-30 physics.flu-dyn
DNS of the very large anisotropic scales in a turbulent channel
湍流壁面流外层的大结构具有重要的物理意义，因为它们包含了流向动能和雷诺应力的相当大的一部分。然而，壁湍流的外部区域的组织在历史上受到的关注比内部区域少，因此，它仍然是许多开放的实验和理论问题的主题。为了解决其中的一些问题，我们已经进行了直接的数值模拟的湍流不可压缩流在平面通道在雷诺数185 - 550。本文介绍了一些模拟结果，侧重于统计描述的流向速度的大结构的大小和它的缩放与雷诺数。
2013-09-10 physics.flu-dyn
DNS of transitional and turbulent flows in rectangular ducts
本文采用直接数值模拟的方法，对具有不同长宽比的封闭矩形通道内的流动进行了数值模拟。纳维-斯托克斯方程采用二阶有限差分格式离散，在两个方向上采用非均匀网格。管道横截面积以及流速保持恒定，这允许调查雷诺数中的适当长度尺度，以便在层流和完全湍流状态下进行良好缩放。我们发现，雷诺数的基础上的短边的一半长度导致一个临界雷诺数是独立的纵横比（AR），与AR>1的管道。壁面法向速度分布的平均值和均方根值与摩擦速度的局部值成比例。在高摩擦雷诺数下，雷诺数依赖性与湍流平面通道中的雷诺数依赖性相似，因此矩形管道中的流动允许通过减少模拟次数来研究雷诺数依赖性。在低Re下，由于不同尺寸的流动结构的相互作用，统计分布不同于二维通道中的统计分布。速度矢量和雷诺应力张量沿应变率张量的本征矢量的投影产生减小的雷诺应力各向异性和简单的湍流动能预算。
2019-07-18 physics.flu-dyn
A DNS Study of entrainment in an axisymmetric turbulent jet as an episodic process
本研究是基于一个稳定的自我保存不可压缩的轴对称湍流射流在雷诺数为2400的DNS。DNS的数据，使外部无旋流场的准确地图，也涡度场的湍流核心的射流。发现有必要定义射流的两个独立边界。第一个是内边界（湍流/非湍流，T/NT），从那里涡量急剧上升的核心。第二个是旋转/无旋外边界，超过该边界的流动可以被认为是无旋的。外边界以外的速度场通常具有有序的、几乎无旋的环流运动。在较简单的情况下，这些涡量可以表示为湍流核心相干结构中的一个或多个涡量元素所引起的速度场。对轴向和径向截面的详细检查表明，有时会有大量环境流体涌入T/NT界面的部分区域，从而扭曲成既扭曲又深的海湾或井。这些井的截面在喷流的径向截面上常常表现为所谓的无旋流体湖。部分涌入的流体穿过井内的T/NT界面，并被夹带到湍流核心中，这一过程可以合理地称为蚕食。这种涌入过程的持续时间可以是高达20个流动单元的顺序，并表明夹带可以是一个情节的过程中，涌入事件加速周围的流体，即使它被推入一个狭窄的海湾，在那里它穿透T/NT接口的海湾蚕食。在湍流圆形射流中，卷吸猝发被发现是0.75的顺序，相当于在湍流边界层中发现的动量通量猝发。
2019-07-11 physics.flu-dyn
The turbulent flow over the BARC rectangular cylinder: a DNS study
本文对弦厚比为5：1的矩形柱绕流进行了直接数值模拟（DNS）。这项工作复制了Cimarelli等人（2018）最近提出的第一个此类DNS，并打算为一个坚实的数值基准做出贡献，尽管雷诺数的值相对较低。该研究通过使用内部有限差分求解器而不是有限体积工具箱OpenFOAM，并采用更精细的空间离散化和更长的时间平均值，与以前的工作有所不同。的主要特点的流程进行了描述，并与现有的结果定量的差异突出。第一次提供了预算方程中雷诺应力张量分量的完整术语集。的不同区域的生产，再分配和耗散的每个组件发生的流量，并讨论了各向异性和非均匀性的流量。这些信息是有价值的验证和微调的湍流模型在这个复杂的分离和再附着流。
2021-05-03 physics.flu-dyn
Modeling pressure effects on the turbulent burning velocity for lean hydrogen/air premixed combustion
我们调查和模型的压力对湍流燃烧速度在很宽的压力和湍流强度的直接数值模拟（DNS）的统计平面湍流预混火焰贫氢/空气混合物。DNS的结果表明，拉伸因子的湍流燃烧速度和火焰表面面积的影响，在升高的压力。特别是，在高压下的增强拉伸因子增加了湍流和层流燃烧速度的比率，减少了“弯曲”效应。基于湍流和层流燃烧速度与火焰拉伸之间的良好一致性，采用由层流火焰数据形成的查找表来模拟不同压力下湍流火焰中的拉伸因子。结合拉伸因子和火焰表面积的子模型，建立了湍流燃烧速度的预测模型。模型预测和DNS结果之间的整体良好的协议表明，所提出的模型是能够定量预测的湍流燃烧速度在很宽的范围内的压力和湍流强度均匀各向同性湍流。
2019-11-25 physics.flu-dyn
Hybrid POD-FFT analysis of nonlinear evolving coherent structures of DNS wavepacket in laminar-turbulent transition
本文研究了Blasius边界层中层流湍流转捩波包的直接数值模拟（DNS）数据。这个波包分解成一组“模式”（跨越近似解空间的基础）可以通过多种方式实现。两个众所周知的工具是快速傅立叶变换（FFT）和适当的正交分解（POD）。为了协同这两种方法的优势，混合POD-FFT是开创性的，使用FFT作为解释POD模式的工具。POD-FFT自动识别流中的著名基波、次谐波和Klebanoff模式，即使它对底层物理是盲目的。此外，POD-FFT进一步将波包的次谐波内容分成三个相当不同的部分：类似于Lambda涡旋的正失谐模式、Craik型调谐模式和Herbert型正负失谐模式对，按能量降序排列。这种区别是不太广泛的认可，但它提供了一个可能的解释轻微的正失谐的次谐波模式经常在以前的实验和模拟中观察到。
2017-10-02 physics.flu-dyn
LES-informed resolvent-based estimation of turbulent pipe flow
本研究采用基于预解的方法，利用摩擦雷诺数550的DNS和LES数据库，从壁面剪应力脉动测量中估计湍流圆管流动的时空场，发现用更粗网格的LES统计量构建的估计器能以低计算成本获得与DNS高度吻合的准确结果。
2023-07-07 physics.flu-dyn
What We Can Learn From DNS of Turbulence in Porous Media: Modeling Turbulent Flow in Composite Porous/Fluid Domains
North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学）
基于多孔介质DNS发现湍流尺度受孔隙限制，提出复合多孔/流体域湍流模型，强调界面粗糙度对换热影响大于多孔区湍流。
2026-09-24 physics.flu-dyn
Carrier-phase DNS of ignition and combustion of iron particles in a turbulent mixing layer
该研究通过三维载相DNS模拟湍流混合层中铁颗粒云的着火与燃烧，揭示了颗粒团簇形成区域的气温升高与耗氧特征，以及氧化过程从动力学限制向扩散限制的转变，并对比了铁粉尘火焰与含挥发分固体燃料火焰的差异。
2024-01-30 physics.flu-dyn
Interface-resolved DNS of vertical particulate channel flow in the turbulent regime
我们已经进行了直接数值模拟（DNS）研究稀释湍流颗粒流在垂直平面通道，考虑到成千上万的有限尺寸的刚性颗粒解决相界面。颗粒直径对应于大约11个壁单元，并且它们的终端雷诺数被设定为136。具有整体雷诺数2700的流体流被向上引导，这保持颗粒平均悬浮。模拟了两种密度比，相差4.5倍。两种流动情况下的相应Stokes数在近壁区为O（10），在外流区为O（1）。我们已经观察到形成大规模的细长条纹状结构，流向尺寸的顺序为8通道半宽和横流尺寸的顺序为一个半宽。与此同时，我们没有发现明显形成颗粒簇的证据，这表明大结构是由于流动的内在不稳定性，由颗粒的存在引发的。结果表明，平均流体速度剖面趋于凹形，湍流强度和法向应力各向异性强烈增加。在保持浮力、颗粒尺寸和体积分数恒定的同时改变斯托克斯数的效果相对较弱。
2011-08-31 physics.flu-dyn
DNS of heat transfer in a transitional channel flow accompanied by a turbulent puff-like structure
基于摩擦速度和通道半宽$δ$，对摩擦雷诺数在60 ~ 180范围内的充分发展通道流的湍流换热进行了直接数值模拟，重点研究了喷流结构、大尺度空间不稳定性。在雷诺数小于80的情况下，采用51.2 x 2 x 22.5的大计算区域，观察到了湍流烟团，并发现了其对动量和热量传输的显著影响。考虑到两种不同的热边界条件，研究了平衡烟团或局部湍流的空间结构：均匀的热流加热和恒定的壁间温差。结果表明，在流场中存在一个斜带状的局部强湍流区，沿此区域诱导出展向二次流。因此，在目前的最低雷诺数低至60，流动保持湍流和较大的努塞尔数比那些没有喷烟的喷烟的存在下获得。
2014-09-17 physics.flu-dyn
Towards PR-DNS of scour around a wall-mounted cylinder in turbulent open channel flow
Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院）；University of Bremen（不来梅大学）
研究通过PR-DNS模拟湍流开放渠道流中壁挂圆柱对颗粒分布的影响，发现圆柱引发强烈涡旋结构和增强的涡流强度，改变局部壁面剪切应力，并影响颗粒浓度分布。
2026-04-17 physics.flu-dyn
Direct numerical simulation of a thermal turbulent boundary layer: an analogy to simulate bushfires and a testbed for artificial intelligence remote sensing of bushfire propagation
该研究提出利用湍流热边界层的直接数值模拟（DNS）作为类比来模拟丛林火灾，并作为测试平台生成合成遥感数据，以训练和评估AI算法（如CNNs和RNNs）在预测火势蔓延中的准确性和不确定性，从而改进丛林火灾的预测模型和管理策略。
2024-02-13 physics.flu-dyn
An a priori analysis of a DNS database of turbulent lean premixed methane flames for LES with finite-rate chemistry
湍流贫预混甲烷火焰的DNS数据库的先验分析，考虑湍流和LES过滤的相对影响，以及潜在的建模方法LES与有限速率化学。领先的顺序效应被认为是由于过滤器操作;火焰响应湍流是一个次要的影响，主要表现为增加标准偏差的条件手段。发现自由基O、H和OH受过滤器的影响小于其他高温自由基，过滤器显著降低了这些自由基的大小。通过考虑反应路径图，已经确定了关键反应，这些反应是造成所需过滤反应速率与使用LES计算中可用的量（即过滤物质和温度）评价的反应速率之间差异的原因。更具体地说，氢提取反应，采取CH 4到CH 3（由O，H和OH）被发现有特别增强的反应速率，并占主导地位的反应path. Under提出的条件下，反应路径被发现是独立的湍流强度。一般来说，发现来自DNS的过滤的反应速率比过滤的物质和温度的反应速率更接近于过滤的层流分布，（但是发现差异随着Karlovitz数的增加而减小）。一个简单的模型缩放反应速率被认为是基于过滤层流火焰的配置文件，并由此产生的反应路径证明了一个简单的方法，制定一个反应速率模型LES与有限速率化学的概念验证。
2018-06-26 physics.flu-dyn
Pressure, density, temperature and entropy fluctuations in compressible turbulent plane channel flow
利用可压缩湍流平面槽道流动的直接数值模拟（DNS）结果，研究了可压缩气动壁面湍流中热力学状态变量的涨落。基本的输运方程的热力学变量（密度，压力，温度和熵）的行为进行审查，并用于推导出精确的输运方程的方差和通量（运输的波动速度场）的热力学波动。本文讨论了可压缩平面槽道湍流的雷诺数和马赫数的标度关系。的热力学涨落的相关系数和高阶统计进行了检查。最后，详细的预算的运输方程的方差和通量的热力学变量从一个良好的解决DNS进行了分析。这些结果的影响，以了解在可压缩壁湍流的热力学相互作用和可能的改进统计建模进行评估。最后，所需的扩展现有的DNS数据，以充分体现这一规范的流进行了讨论。
2013-11-18 physics.flu-dyn
One-point statistics for turbulent pipe flow up to $Re_τ \approx 6000$
本文用直接数值模拟方法（DNS）求解纳维-斯托克斯方程，研究了光滑直管中的湍流流动，圆管截面为$Re_τ \approx 6000$。DNS结果突出了与普朗特摩擦定律的系统偏差，约为$2\%$，在极端雷诺数下可外推至约$4\%$。DNS摩擦系数的数据拟合产生了一个估计的冯卡门常数$k \approx 0.387$，它很好地符合平均速度的配置文件，并支持规范的壁有界流动的普遍性。相同的常数也适用于管道中心线速度，从而为极端雷诺数下管流的渐近状态应该是塞流的主张提供了支持。在仔细检查的雷诺数下，没有发现轴向速度方差内峰对数增长饱和的证据。尽管在我们的DNS中没有直接出现速度方差的外峰，但我们提供了强有力的证据，表明它应该出现在$Re_τ \gtrsim 10^4$，这是由于外壁层的大部分湍流产生超过耗散的结果，从而使经典的均衡假设失效。
2021-06-21 physics.flu-dyn
Direct and Large Eddy Simulation of three-dimensional non-Boussinesq gravity currents with a high order DG method
本文采用间断Galerkin（DG）有限元方法对湍流重力流进行了三维直接数值模拟（DNS）和大涡模拟（LES）。特别是，我们认为三维锁交换测试的情况下，作为一个典型的基准重力流。由于，据我们所知，非Boussinesq三维参考DNS在文献中没有这个测试用例，我们首先进行DNS实验。三维DNS允许正确地捕获三维湍流结构的相干性损失，提供对重力流中发生的湍流现象的准确描述。DNS，然后采用不同的LES模型的性能进行评估。特别是，我们已经考虑了Smagorinsky模型，各向同性动力学模型和各向异性动力学模型。LES结果突出了Smagorinsky模型相对于动力学模型的过度耗散性质，并且各向异性动力学模型相对于其各向同性对应物表现稍好。
2018-04-13 physics.flu-dyn
Synthetic turbulent inflow generator using machine learning
我们提出了一种方法，用于生成与时间相关的湍流流入数据的帮助下，机器学习（ML），它有可能取代传统的驱动程序模拟或合成的湍流流入发生器。至于ML模型，我们使用具有多层感知器（MLP）的自动编码器类型卷积神经网络（CNN）。对于测试情况，我们研究了充分发展的湍流槽道流动的摩擦雷诺数为${\rm Re}_τ = 180$，以便于评估。使用通过直接数值模拟（DNS）获得的单个横截面中的瞬时速度场的时间序列来训练ML模型，以便输出在指定的未来时刻的横截面速度场。从先验测试中，从训练的ML模型的输出被回收到输入，横截面结构的时空演变被发现是合理地再现所提出的方法。在先验测试中获得的湍流统计数据也是，在一般情况下，在合理的协议与DNS数据，虽然在流率的一些偏差被发现。它还发现，目前的机器学习流入发生器是免费的虚假周期性，不同于传统的驱动器DNS在一个周期性的域。作为一个后验测试，我们执行DNS的流入-流出湍流通道流与训练ML模型用作机器学习的湍流流入发生器（MLTG）在入口处。结果表明，本MLTG可以保持足够长的时间来积累湍流统计的湍流通道流，与相应的驱动程序模拟的计算成本低得多。它也表明，我们可以得到准确的湍流统计，通过适当的校正偏差的流量。
2019-06-12 physics.flu-dyn
Leray-alpha simulations of wall-bounded turbulent flows
Leray- $α$模式通过平滑平流输运来减小Navier-Stokes方程的活动尺度范围。在这里，我们评估的潜力的Leray- $α$模型在其标准的制定，以模拟有壁流动。考虑了三种流动情况：$\Re_τ=590$的平面通道流动，$\Ra=10^7$和$\Pr=1$的Rayleigh-Bénard对流，以及$\Ra=5 \times 10^6$和$\Pr=0.7$的侧面加热垂直通道。模拟结果进行了比较，从一个很好的解决和粗DNS。结果发现，对于所有三种流动情况，速度场的方差随着过滤器宽度参数$a$的增加而增加，其中$a$与过滤器宽度连接为$α_i = a Δx_i$，其中$Δx_i$为局部网格尺寸。此外，粘性和扩散壁区域倾向于相对于作为$a$的函数的粗糙DNS结果而变小。在粗糙DNS过度预测壁梯度的情况下（如瑞利-贝纳德对流和侧面加热的垂直通道），增厚是有益的。然而，对于平面槽道流，粗DNS低估壁面剪切速度，增加$a$只会降低结果。结果表明，浮力效应需要包括与照顾，因为湍流热通量和湍流动能的生产密切相关。
2009-09-25 physics.flu-dyn
Deep Learning for Efficient Reconstruction of High-Resolution Turbulent DNS Data
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
在计算流体动力学领域，直接数值模拟（DNS）用于获得流体流动的高精度数值解。然而，用于数值求解纳维-斯托克斯方程的这种方法在计算上极其昂贵，主要是由于需要非常精细的网格。大涡模拟（LES）是一种在低分辨率网格上求解流体流动问题的有效方法，但它会导致解的保真度降低。通过本文，我们介绍了一种新的深度学习框架SR-DNS Net，其目的是通过利用图像超分辨率中使用的深度学习技术来减轻解决方案保真度和计算复杂性之间的这种固有权衡。使用我们的模型，我们希望学习从一个粗糙的LR解决方案到一个精细的高分辨率（HR）DNS解决方案的映射，以消除对高度精细的网格上执行DNS的需要。我们的模型有效地重建高保真DNS数据从LES像低分辨率的解决方案，同时产生良好的重建指标。因此，我们的实现提高了LR解决方案的解决方案准确性，而部署训练的深度学习模型所需的计算成本仅略有增加。
2021-03-15 cs.LG physics.flu-dyn
Analysis of Premixed Flame Kernel/Turbulence Interactions under Engine Conditions based on DNS Data
虽然湍流中预混火焰的演化已被频繁地研究，但小火焰如何与大尺度湍流运动相互作用还没有得到很好的理解。由于这个问题对于点燃式发动机循环变化的发生具有实际重要性，因此本工作的目的是从根本上区分早期火焰核心发展和成熟的湍流火焰结构。为此，DNS数据库由在均匀各向同性湍流中传播的三个火焰组成（Falkenstein等人，燃烧火焰，2019）被认为是。火焰的特征在于初始层流火焰直径与整体长度尺度的不同比率。为了量化火焰核的发展，火焰拓扑结构和火焰前锋几何形状的时间演化进行了详细的分析。结果表明，一些实现的早期火焰核的大规模湍流运动的特征长度尺度大于火焰核的大小所造成的高压缩应变的影响。结果，初始球形核拓扑可能变得高度失真，这反映在过度曲率方差的随机发生中。通过对平均曲率平衡方程的分析，确定了早期火焰核/湍流相互作用产生曲率的两种机制。此外，它表明，小火焰核的曲率分布变得强烈偏向正曲率，这是相反的发展湍流火焰。因此，点火内核的自持湍流火焰的过渡是非常不同的性质相比，一个统计平面火焰刷的发展。
2019-08-24 physics.flu-dyn
Role of the forcing dimensionality in thin-layer turbulent energy cascades
本文研究了在薄层湍流中，通过改变强迫函数形式和薄层厚度，从正能量级联到逆能量级联的转变。我们发现，作为强制功能变得更加三维，逆级联被抑制和临界高度HC，发生过渡，减少。我们研究了这个临界高度对参数r的依赖性，参数r是衡量强迫的维数，从而在参数空间r-h中构建了一个相空间图。我们讨论了雷诺数和磁畴尺寸的影响。
2020-03-25 physics.flu-dyn
Towards DNS of the Ultimate Regime of Rayleigh--Bénard Convection
在这篇文章中，我们简要介绍了湍流热对流的问题，特别是在其过渡到最终制度和直接数值模拟这种流动所需的分辨率要求。
2020-05-14 physics.flu-dyn
Laminar-to-Turbulent Transition of Yield-Stress Fluids in Pipe and Channel Flows
Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
本研究通过DNS揭示了Herschel-Bulkley流体在管道和通道中从层流到湍流转变的完整机制，明确了屈服应力在转变过程中的作用。
2026-03-11 physics.flu-dyn
Unsupervised deep learning for super-resolution reconstruction of turbulence
最近尝试使用深度学习进行湍流的超分辨率重建，使用了监督学习，这需要成对的数据进行训练。这种局限性阻碍了超分辨率重建的更多实际应用。因此，我们提出了一种无监督学习模型，该模型采用周期一致的生成对抗网络，可以用未配对的湍流数据进行训练，以进行超分辨率重建。我们的模型进行了验证，使用三个例子：（i）恢复原始流场的过滤数据使用直接数值模拟（DNS）的均匀各向同性湍流;（ii）重建全分辨率场使用部分测量数据从DNS的湍流通道流;和（iii）生成DNS分辨率流场的大涡模拟（LES）数据的湍流通道流。在示例（i）和（ii）中，配对数据可用于监督学习，我们的无监督模型在定性和定量上表现出与最佳监督学习模型相似的性能。更重要的是，在示例（iii）中，在不可能进行监督学习的情况下，我们的模型成功地从LES数据重建了统计DNS质量的高分辨率流场。这表明湍流数据的无监督学习确实是可能的，为湍流场的超分辨率重建的广泛应用打开了一扇新的大门。
2020-07-30 physics.flu-dyn
A low-order decomposition of turbulent channel flow via resolvent analysis and convex optimization
我们结合解析模式分解技术，从凸优化，以最佳近似速度谱在湍流通道。速度被表示为动态显著的、非经验的且可随雷诺数缩放的预解模式的加权和。为了最佳地表示DNS数据在摩擦雷诺数$2003$，我们确定的权重的解析模式的凸优化问题的解决方案。仅使用$12$模式每壁平行波数对和时间频率，我们获得了密切的协议与DNS光谱，减少壁正常和时间分辨率在模拟中使用的三个数量级。
2014-05-21 physics.flu-dyn
Transition to turbulent dynamo saturation
虽然在发电机实验中饱和磁能与粘度无关，但在最先进的3D直接数值模拟（DNS）中，饱和磁能仍然依赖于粘度。外推这种粘性标度律的现实参数值导致低估了几个数量级的磁能。这种差异的起源是完全3D DNS不能达到足够低的磁普朗特数$Pm$值。为了绕过这一限制，并调查发电机饱和在非常低的$Pm$，我们专注于发电机阈值附近的快速旋转流：速度场，然后只取决于两个空间坐标，而磁场由一个单一的傅立叶模式在第三方向。我们进行数值模拟，从而减少$Pm$方程组下降到$2\cdot 10^{-5}$。这个参数制度目前是完全3D DNS无法达到的。我们表明，从高$Pm$粘性标度制度的磁能过渡到低$Pm$湍流标度制度，后者是独立的粘度。湍流饱和制度的过渡发生在一个较低的值的磁普朗特数，$Pm \simeq 10^{-3}$，这解释了为什么它一直被忽视的数值研究到目前为止。
2017-12-11 physics.flu-dyn
Streamwise oscillation of spanwise velocity at the wall of a channel for turbulent drag reduction
通过DNS研究了槽道流动的定常壁面强迫，以评估其降低湍流摩擦阻力的能力。壁面强迫由沿流向交替变化的展向速度的固定分布组成。强迫背后的想法建立在现有的展向壁面振荡技术的基础上，并利用流动的对流性质来实现与湍流的非定常相互作用。该分析利用了等效层流，通过解析求解该等效层流，以表明强迫的能量成本不受湍流的影响。在一个湍流，交替强迫被发现表现类似的振荡壁，特别是一个最佳的波长被发现，产生最大的减少湍流阻力。能量性能得到显着改善，在大强度的强迫下，最大摩擦节省了50%以上，而在较小强度下，净能量节省了23%。这种稳定的、基于壁面的强迫可以为被动地与湍流相互作用铺平道路，以通过设计成激发选定的流向波长的适当粗糙度分布来实现阻力减小。
2009-10-31 physics.flu-dyn
Large eddy simulations of turbulent thermal convection using renormalized viscosity and thermal diffusivity
本文利用重整化粘滞系数和热扩散系数建立了一个亚网格湍流热对流大涡模拟模型。对于大涡模拟，我们将$ν_\mathrm{ren} \propto Π_u^{1/3} (π/Δ)^{-1/3}$添加到运动粘度中;这里$Π_u$是湍流动能通量，$Δ$是网格间距。在我们的模型中，湍流普朗特数是1。我们在$128^3$网格上进行了湍流热对流的大涡模拟，并将结果与$512^3$网格上的直接数值模拟（DNS）进行了比较。在动能和熵的演化、速度场和温度场的谱和通量以及温度等值面等方面，LES和DNS的结果有很好的一致性。我们还显示了我们的LES模拟热对流在非常高的瑞利数的能力，并展示了一些结果$\mathrm{Ra=10^{18}}$。
2018-06-15 physics.flu-dyn
Analysis of wall-pressure fluctuation sources from DNS of turbulent channel flow
采用一种新的框架研究了槽道湍流中壁面压力脉动的来源。壁压功率谱密度（PSD）$(ϕ_{pp}(ω))$表示为来自所有壁平行平面对的积分贡献，$ϕ_{pp}(ω)=\int_{-δ}^{+δ}\int_{-δ}^{+δ}Γ(r,s,ω)\,\mathrm{dr}\,\mathrm{ds}$，使用格林函数。这里，$Γ(r,s,ω)$被称为两个壁平行平面$y=r$和$y=s$之间的净源交叉谱密度（CSD），并且$δ$是半通道高度。利用$180$和$400$在摩擦雷诺数下的直接数值模拟（DNS）数据计算了$Γ(r,s,ω)$。净源CSD，$Γ(r,s,ω)$的分析表明，在$ω^+\approx 0.35$的功率谱和波数谱在$λ^+\approx 200$负责的预乘峰的主导源的位置是在缓冲层中的$y^+\approx 16.5$和$18.4$分别为$Re_τ=180$和$400$。对于$ω^+>0.35$，壁面平行平面（位于离壁面距离$y^+$处）对壁面压力PSD的贡献在$y^+$中是对数正态的。一个占主导地位的内部重叠区域的源的相互作用，观察在低频率。利用谱本征正交分解（POD）分析了壁面压力脉动源的解相关特征。我们要求模在具有对称正定核的内积中是正交的。频谱POD支持净源由两个去相关分量组成的情况-活动（主导模式）和非活动（剩余模式）。在预乘壁压PSD峰值处的主导POD模态所代表的结构向…
2020-03-31 physics.flu-dyn
Direct numerical simulations of turbulent channel flow under transcritical conditions
跨临界条件下的湍流存在于摇臂发动机的再生冷却系统和化学工程中的提取过程中。在这些复杂的过程中的湍流和相应的传热现象仍然没有得到很好的理解实验和数值。本文的目的是利用湍流通道流的DNS研究跨临界条件下的湍流。一个完全可压缩的求解器结合使用的Peng-Robinson真实流体状态方程来描述跨临界流。采用一个加热的和一个冷却的边界层，模拟了具有两个等温壁面的槽道流动。在这项研究中采用的网格分辨率略高于不可压缩通道流DNS所需的。使用完全（FC）和准保守（QC）计划进行模拟，以评估其跨临界壁边界流的性能。对瞬时流和统计量进行了分析，并与经典理论进行了比较。结果发现，从FC和QC方案的结果定性同意以及与显着的差异附近的顶部加热壁，可以观察到虚假的速度振荡。使用DNS数据，然后，我们检查的有用性汤森附加涡假设的情况下，在跨临界条件下的流动。结果表明，流向能量谱表现出逆波数标度和流向速度结构函数遵循对数标度，从而提供支持的附加涡模型在跨临界条件下。
2017-12-06 physics.flu-dyn
Training convolutional neural networks to estimate turbulent sub-grid scale reaction rates
提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的预混湍流燃烧模型的新方法。我们首先提出了一个框架，重新制定的问题，亚网格火焰表面密度估计作为一个机器学习任务。训练CNN所需的数据是通过在狭缝燃烧器配置中稳定的预混湍流火焰的直接数值模拟（DNS）产生的。一个CNN的灵感来自U-Net架构的DNS字段上的设计和训练，以估计子网格规模的搜索。然后，它是在一个不稳定的湍流火焰，其中的平均入口速度增加了很短的时间，火焰必须作出反应，以变化的湍流来流。发现CNN有效地提取火焰的拓扑性质，并预测亚网格尺度的燃烧，优于经典的代数模型。这种方法可以被看作是动态公式的数据驱动扩展，其中拓扑信息以手工设计的方式提取。
2018-10-08 physics.flu-dyn
Inclined turbulent thermal convection in liquid sodium
基于测量和高分辨率数值模拟的结果，研究了极小普朗特数流体中由大瑞利数引起的倾斜湍流热对流。实验中考虑的普兰特数$Pr\approx0.0093$以及直接数值模拟（DNS）中考虑的大涡模拟（LES）和$Pr=0.0094$对应于实验中使用的液体钠。同样相似的是所研究的瑞利数，它们分别是DNS中的$Ra=1.67\times10^7$、LES中的$Ra=1.5\times10^7$和测量中的$Ra=1.42\times10^7$。工作对流单元是具有相等高度和直径的圆柱体，其中一个圆形表面被加热，另一个被冷却。圆柱体轴线相对于垂直方向倾斜，倾斜角从对应于瑞利-贝纳德构型（RBC）的$β=0^\circ$变化到对应于垂直对流（VC）装置的$β=90^\circ$。湍流的热量和动量传输以及时间平均和瞬时流结构及其演变的时间进行了详细研究，对于不同的倾角，并说明了补充视频，从DNS和实验数据。为了研究RBC和VC组态极限情况下的平均热量和动量输运的标度关系，对$Ra=10^7$和$Pr\approx0.009$周围大约十年的瑞利数进行了额外的测量。对于低$Pr$倾斜热对流中的湍流热输运，基于上述模拟和测量以及对$Ra=1.67\times10^6$，$Pr=0.094$和$Ra=10^9$，$Pr=1$的补充DNS，提出并分析了相同$RaPr$值的全局流动特性的相似性。
2019-04-03 physics.flu-dyn
Small scale structure of homogeneous turbulent shear flow
利用直接数值模拟（DNS）和可压缩和不可压缩情况下的线性分析产生的数据，均匀湍流剪切流的结构进行了研究。在大的平均剪切速率值，快速变形理论（RDT）的限制接近。得到了无粘可压缩RDT方程的长时间解析解。RDT方程也数值求解无粘和粘性的情况下。由DNS结果证实的RDT解表明，双曲和螺线管速度场的偶数阶横导数矩是各向异性的，双曲运动比螺线管运动更具有各向异性。不可压缩情况下得到的结果与可压缩情况下螺线管运动的结果相似。DNS的结果还表明，增加的各向异性的偶数阶横向导数的时刻的顺序，与RDT的预测。尽管各向异性随着雷诺数的增加而减小，但对于更高的偶数阶矩，与局部各向同性的假设相反，它可能会在雷诺数的大值下持续存在。RDT的解决方案还预测，规范化的奇数阶的螺线管速度的横向导数矩的可压缩的情况下，和不可压缩的情况下的速度应接近一个常数，在大的时间比零不同。这一预测得到了DNS数据的支持。对于较高的奇数阶归一化矩，RDT分析表明，各向异性可能会持续在大的雷诺数值，与现有的实验数据。
2004-04-22 physics.flu-dyn
Curvature effects in turbulent premixed flames of H$_2$/Air: a DNS study with reduced chemistry
通过对湍流预混本生火焰的三维直接数值模拟，分析了低整体Lewis数下曲率对局部火焰阵面的影响。为此，化学动力学建模根据简化方案，涉及5个反应和7个物种，以模仿H $_{2}$ /空气火焰当量比$ϕ=0.5$。对于延伸到新鲜气体中的锋面（凹面），发现局部温度和反应速率增加，而对于在相反方向（凸面）上延伸的锋面（即朝向燃烧的混合物），观察到局部淬火。数据表明，这些超反应性（凹前）和淬火区（凸前）的反应区域中的发生是主要的相比，与相应的未拉伸层流火焰兼容的行为。特别是，以及内部的反应区域中，OH自由基浓度的概率密度函数显示出双峰形状与对应于负（凹）和正（凸）曲率的峰值，而局部平坦的前端不太频繁地检测。这两种状态与层流情况下较高和较低的化学活性有关。附加的统计条件，以当地的氢浓度提供进一步的信息，这种双态动力学和差异，相对于相应的层流未拉伸火焰时，从新鲜的燃烧气体区域。最后，我们讨论的热扩散不稳定性的湍流的影响表明，湍流的波动，增加火焰前波纹，基本上是负责的局部火焰淬火。
2017-02-16 physics.flu-dyn
Concerning the Use of Turbulent Flow Data for Machine Learning
本文分析 DNS 湍流数据用于机器学习时验证集公平性与训练前下采样的常见陷阱，并结合多类湍流数据的统计和谱分析加以说明。
2024-12-08 physics.flu-dyn
Analysis of high-order velocity moments in a strained channel flow
在目前的研究中，五阶速度矩的截断Gram-Charlier级数展开模型获得的湍流场概率密度函数的模型表达式进行了验证，使用直接数值模拟（DNS）的平面湍流在应变通道的数据。模型表达式的简单性、未知系数的缺乏以及它们对非高斯湍流的适用性使得这种方法对于基于雷诺平均纳维-斯托克斯方程的封闭湍流模型具有吸引力。研究证实了模型表达式的有效性。它还表明，施加的流动变形改善了模型和DNS配置文件之间的协议的五阶矩在流动缓冲区，包括当流动反转其方向。该研究揭示了特别是奇速度时刻的网格分辨率的敏感性。提出了一种新的长度尺度，作为壁面附近和其他由高平均速度梯度占主导地位的流动区域的网格生成的标准时，高阶统计数据必须从DNS收集。
2021-02-22 physics.flu-dyn
The colour of forcing statistics in resolvent analyses of turbulent channel flows
交叉谱密度（CSD）的非线性强迫预解式分析在这里量化的第一次湍流槽道流动。在$Re_τ =179$和$Re_τ =543$上进行直接数值模拟（DNS）。CSD计算典型的缓冲层和大尺度运动的高能量结构，不同的时间频率。非线性强迫的CSD在空间上不是不相关的（白色），这意味着强迫是结构化的。由于非线性强迫是非螺线管的建设和不可压缩流的速度只受螺线管部分的强迫，这螺线管部分进行评估。结果表明，螺线管部分的非线性强迫是斜流向涡和流向分量的组合，相互抵消，如在一个相消干涉。结果表明，秩-2近似的强迫，只有最有力的SPOD（光谱适当的正交分解）模式，导致大部分的响应。的投影的非线性强迫的右奇异向量的预解式进行评估。与非常低的奇异值相关联的预解式的左奇异向量是不可忽略的，因为非线性强迫项具有不可忽略的投影到预解式分析的线性次最优解上。同样的预测计算时，强迫模拟涡粘性的方法。它澄清，这种建模提高了预测的准确性，因为预测更接近与DNS数据的非线性强迫相关的预测。
2020-04-03 physics.flu-dyn
Forcing large-scale coherent streaks in a zero pressure gradient turbulent boundary layer
在$\Redstar \approx 1000$中，利用圆柱形粗糙元阵列，在发展良好的湍流边界层中人为地产生大尺度相干条纹。粒子图像测速仪的速度场的措施揭示了再现性好，流向定向，稳定的相干条纹的存在。我们表明，这些相干条纹的振幅在空间中瞬时增长。最大振幅的位置与条纹的展向波长成比例，并且最放大的展向波长具有非常大的尺度$\lz \approx 6 \dblo$。这些结果与最近基于湍流平均流的最佳瞬态增长分析的预测吻合得很好。
2010-04-26 physics.flu-dyn
Low-wavenumber forcing and turbulent energy dissipation
在湍流的直接数值模拟中迫使流体的一种流行方法是采用与流体速度在其最低傅立叶模式上的投影成比例的体积力，同时保持注入的外部功率恒定。在本文中，我们进行了一个简单但严格的分析，建立这种类型的强迫的能量耗散率和所得雷诺数之间的关系的界限。虽然这种分析不能给出能谱的详细信息，但它确实提供了一些指示，说明了较低的、直接受迫的模式与由级联激发的模式之间的能量平衡。
2004-04-09 physics.flu-dyn
Modelling of the turbulent burning velocity based on Lagrangian statistics of propagating surfaces
基于传播面的拉格朗日统计量，提出了均匀各向同性湍流（HIT）中湍流燃烧速度的预测模型$S_T$。具有恒定位移速度的传播表面最初布置在一个平面上，并且它们以非反应性HIT演化，表现得像平面预混火焰前缘的传播。$S_T$模型中的普适常数表征了湍流对预混火焰面积增长的增强作用，它们由传播表面的拉格朗日统计量确定。然后，火焰面积建模的面积的传播表面在截断时间。这个截断时间信号的传播表面的演化几何的统计稳定状态，它是由一个明确的表达式，使用非常弱和强湍流的限制条件建模。$S_T$模型中的另一个参数表征燃料化学对$S_T$的影响，并且它由来自弱湍流中的实验或直接数值模拟（DNS）的$S_T$的非常少的可用数据点预先确定。所提出的模型进行了验证，使用三个DNS系列的湍流预混火焰与各种燃料。$S_T$的模型预测在很宽的预混燃烧区域内与DNS基本一致，并且它捕捉了$S_T$在湍流强度方面的基本趋势，包括弱湍流的线性增长和强湍流的“弯曲效应”。
2019-11-01 physics.flu-dyn
Reynolds number effect on the dissipation function in wall-bounded flows
采用直接数值模拟（DNS）数据库，研究了摩擦雷诺数Reτ= 2000时，平板通道内不可压Poiffille湍流的耗散函数随雷诺数的演化规律。DNS结果表明，平均流直接耗散的平均部分达到一个常数，而湍流部分在耗散前转化为湍流动能，遵循对数规律。这一结果表明，在不对平均速度分布作任何假设的情况下，可以得到摩擦力的对数律。该规律与平面通道和边界层流动的实验结果吻合较好。
2012-10-30 physics.flu-dyn
Spatial discretization effects in spanwise forcing for turbulent drag reduction
本文通过直接数值模拟复现管道湍流的分段常数展向壁面激励实验，揭示空间离散产生的谐波会改变减阻行为，并可能在非最优参数下优于理想正弦激励。
2024-01-22 physics.flu-dyn
On the difficulty of determining Karman 'constants' from DNS
本文分析槽道流DNS确定卡门常数κ的困难，指出需将平均流向动量方程残差降低至少一个数量级才能实现2-3%的不确定度。
2024-04-02 physics.flu-dyn
Further analysis of the budgets of the dissipation tensor $\varepsilon_{ij}$ in turbulent plane channel flow
最近的DNS结果[Gerolymos G.A.，瓦莱岛807（2016）386--418]提供了低雷诺数湍流平面通道流中耗散张量$\varepsilon_{ij}$分量的传输方程中的项的数据。本文扩展了以前的结果，详细分析了各种机制的行为在$\varepsilon_{ij}$ -输运方程（生产，扩散，再分配，破坏），特别强调的组件由组件的比较与相应的机制在输运方程中的应力$r_{ij}$。将壁面法向分量的压力项分解为再分布和压力扩散，揭示了壁面附近的显著不同的行为。详细研究了输运方程中不同项的壁面渐近性，并利用DNS数据进行了检验。DNS数据和壁面渐近分析都表明，耗散破坏张量$\varepsilon_{\varepsilon_{ij}}$的各向异性与$r_{ij}$或$\varepsilon_{ij}$的各向异性有根本的不同，在固体壁面上永远不会接近2-C态.
2017-03-01 physics.flu-dyn
Logarithmic temperature profiles of turbulent Rayleigh-Bénard convection in the classical and ultimate state for a Prandtl number of 0.8
我们报告的实验测定的温度场的内部（散装）的湍流瑞利-贝纳德对流的圆柱形样品的纵横比（直径与高度）为0.50，无论是在经典的和最终的状态。普朗特数接近0.8。我们发现了一个“对数层”，其中温度随着离样品底板的距离z而变化为A*ln（z/L）+ B。振幅A随径向位置r而变化。在经典状态下，这些结果与直接数值模拟（DNS）吻合良好;在最终状态下，还没有DNS。讨论了经典状态下的温度场与剪切流中时均下游速度的“壁面定律”之间的密切相似性。
2014-04-14 physics.flu-dyn
Tailor-designed models for the turbulent velocity gradient through normalizing flow
本文提出用归一化流从DNS学习湍流速度梯度PDF，并构造确定性混沌动力系统，再优化时间相关性，使模型时间序列与DNS统计高度一致。
2024-02-29 physics.flu-dyn
Reconstructing Turbulent Flows Using Physics-Aware Spatio-Temporal Dynamics and Test-Time Refinement
University of Pittsburgh（匹兹堡大学）；Vanderbilt University（范德堡大学）
本文提出物理引导的时空神经网络，结合流动偏微分方程与基于退化的测试时细化，从低分辨率LES重建连续高分辨率DNS，并在两类湍流数据上验证其优势。
2023-12-12 cs.LG physics.flu-dyn
Response of a turbulent boundary layer to steady, square-wave-type transverse wall-forcing
本文实验研究零压力梯度TBL对沿流向变化的稳态展向SqW壁面强迫的响应，通过SSR相位分析揭示两种机制及其减阻与湍流恢复作用。
2025-04-07 physics.flu-dyn
