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882.
883.
湍流斑是近壁剪切流动中的重要现象,它们的生成和发展与流动转捩和湍流的形成密切相关.采用Navier-Stokes方程直接数值模拟和壁面脉冲模型研究平面Cou-ette流动中湍流斑的生成和演化.高精度高分辨率的三维耦合紧致差分格式被用于数值计算.探讨了平面Couette流动中湍流斑的重要特征,包括高频脉动的形成、雷诺应力的产生、扰动的急剧增长和湍流斑形状的变化,特别是流向涡的复杂演化过程.结果表明层流流动中的湍流斑具有湍流流动中一些基本特征. 相似文献
884.
采用欧拉-拉格朗日法和随机轨道模型,分别模拟空气-水滴两相流场以及湍流脉动对水滴的影响.针对NACA23012翼型表面的水滴撞击特性进行了数值模拟,分析了湍流脉动引起水滴撞击特性变化的原因,以及湍流脉动对不同粒径水滴撞击特性的影响.结果表明:湍流脉动使水滴的运动轨迹变得无序,并造成水滴撞击特性在驻点和撞击极限产生明显变... 相似文献
885.
在国家数值风洞(NNW)工程项目的指导下,空间人工神经网络(SANN)模型被用于强可压缩湍流大涡模拟(LES)研究,其中流场的湍流马赫数分别为0.6、0.8、1.0。基于湍流的多尺度空间结构特性和人工神经网络方法发展的高精度空间神经网络(SANN)模型适用于不可压缩湍流和弱可压缩湍流。对于强可压缩湍流,流场中会出现激波结构,给大涡模拟带来了挑战。本文的研究结果表明:SANN模型适用于强可压缩湍流的大涡模拟。在先验分析中,SANN模型预测的亚格子应力和亚格子热流的相关系数超过0.995,远远高于梯度模型和近似反卷积模型等传统模型;传统模型的相对误差大于30%,而SANN模型在这方面有很大的改进,相对误差低于11%。在后验分析中,与隐式大涡模拟(ILES)、动态Smagorinsky模型(DSM)、动态混合模型(DMM)相比,SANN模型能更精确地预测能谱、各类湍流统计特性以及瞬态流动结构。因此,基于湍流多尺度空间结构特性的人工神经网络模型加深了人们对强可压缩湍流亚格子建模的认识,同时可以服务于NNW工程的流体力学模型构造。 相似文献
886.
对不同空气伴流速度下丙烷层流射流火焰向湍流火焰的转捩过程进行实验观测,分析伴流对火焰转捩行为及稳定性的影响.相对于静止环境中的射流火焰,较大速度的伴流可以减小浮力效应对射流扩散火焰转捩过程的影响,使火焰发生转捩的临界Reynolds数(Recr)增大,即火焰推迟转捩.但当伴流速度较小时,Recr保持不变,转捩过程中的射流火焰发生周期性振荡,振荡幅度随着伴流速度的增大而减小,继续增大伴流速度,火焰振荡的周期性最终消失,转而呈现随机性.实验还发现,喷嘴直径较大的扩散火焰的Recr更大.考虑到火焰对燃料射流局部流动状态的影响,对此现象进行了解释. 相似文献
887.
爆轰具有较高的燃烧效率,当应用于推进系统时,有较宽广的前景,故引起国内外学者广泛的关注。与爆轰有关的两个重要现象是——爆轰的生成和传播。爆轰的生成分为直接起爆和间接起爆。直接起爆需要极高的能量,因此间接起爆一直是研究的热点,其中爆燃转爆轰(deflagration-to-detonation transition,DDT)则是关注的重点。然而,经过几十年的实验、理论和数值研究,DDT的机理已被理解,但是准确的预测还无法实现,这其中最核心的因素是湍流燃烧。对于爆轰波的传播,特别是高活化能的可燃气体,其波阵面呈强不稳定结构,存在湍流燃烧,波后出现的未燃气团的燃烧也属于湍流燃烧,这使得爆轰波的精确控制也存在较大的困难,但是爆轰波传播的平均速度仍然可以用CJ速度来预测。本文对DDT和爆轰波结构中的湍流燃烧的研究现状进行了分析和评述,并对未来的研究进行了展望。 相似文献
888.
针对多节点InSAR机翼挠曲变形误差问题,提出了一种基于机理模型综合参数辨识的方法对空气扰动影响机翼挠曲变形分层建模。首先,将大气湍流作为InSAR成像工作段的主要空气扰动,并基于Dryden模型分析得出了载机工作高度和速度是影响大气湍流的主要因素,将大气湍流影响机翼挠曲变形建模转换为载机在不同工作状态(高度变化、速度变化)的机翼挠曲变形分层建模。其次,基于空气动力学理论及悬臂梁变形理论建立机翼挠曲变形机理模型,借助计算流体力学与计算结构力学仿真分析获取实验数据辨识模型参数。最后,通过仿真实验验证,所提方法与模态叠加原理计算横向位移精度均优于0.6 mm(相对误差0.3%),轴向位移精度均优于0.015 mm(相对误差0.2%)。对实验室搭建的分布式光纤光栅测量系统进行测试,利用模态叠加原理计算变形量来验证所提方法,横向位移精度优于0.3 mm(相对误差1%),轴向位移精度优于0.06 mm(相对误差3%)。 相似文献
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Liutex-涡定义和第三代涡识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文回顾了涡定义和涡识别方法的发展历史,着重介绍了作者UTA(University of Texas at Arlington)团队及其合作者在涡科学和湍流研究的一些最新学术创新成果。UTA团队发现了可以定量描述流体刚性转动部分的物理量——Liutex向量,其主要思想是把流体刚性转动从流体运动中提取出来,进而用Liutex来定义和识别涡结构,并已在广泛应用中证明了其作为涡识别方法的优越性。基于Liutex向量可以进一步研究涡量分解、速度梯度张量分解、流体运动分解、湍流结构、湍流生成机理以及旋涡的科学识别,为流体运动学的发展开辟了广阔的研究空间。区别于第一代涡识别方法和第二代涡识别方法,Liutex是一个向量,其方向代表当地转轴,大小代表当地流体刚性旋转角速度的二倍。本文详细介绍了基于Liutex向量的第三代涡的定义和识别方法,包括Liutex等值面、Liutex-Omega等值面、Liutex向量线、Liutex涡核线、以及最新发现的中低雷诺数湍流边界层中的Liutex-5/3幂次相似律,其发现很大程度上扩大了传统湍流能谱幂次律的适用范围,对建立湍流模型具有重要意义。 相似文献
890.