2 湍流

2 湍流

背景

湍流是具有广泛涡旋尺寸谱和相应波动频率谱的涡旋运动。

湍流具有如下特征:旋转、间歇性(intermittent)、高度无序性、扩散性(diffusive)、耗散性(dissipative)。

湍流可用纳维-斯托克斯动量方程描述。

最大的涡旋(低频波动)的形式通常由边界决定,最小涡旋(最高频波动)的形式由粘性力决定。

湍流的起源

有如下几种典型的空气流动状态:

  1. 库埃特流(couette flow):两块平行板,其中一块板以恒定速度,相对另一块板移动,导致流体在黏性作用下被拖曳,形成剪切流动。
    层流状态下,速度沿垂直于板的方向线性分布。
    image
  2. 通道流(channel flow):两块固定的平行板之间,由压力梯度驱动的流动。
    稳态层流条件下,速度沿垂直于板的方向,呈抛物线形分布。
    image
  3. 边界层流动:流体在固体壁面附近,由于黏性作用,速度从0(壁面处的无滑移条件)逐渐增大到自由流速度。
    垂直于壁面的速度梯度很大。
    image

有以下3种典型的湍流状态:

  1. 射流(jet):高速流体通过喷口或开口,进入静止或慢速环境时,由于喷口附近存在较大的速度差/速度梯度,该梯度引发了不确定性,在周围环境中产生剪切应力,导致湍流发展。
    如吹风机吹出的高速气流进入周围空气中。
    image
  2. 混合层(mixing layer):两股速度不同的平行流体之间的过渡区域中,由于速度差异,产生速度梯度,导致不确定性,产生滚动的涡结构,最终演化为湍流。
    大尺度的涡卷促进两股流体的混合。
    如打开教室门,外面的气压略高于里面的,有气流从教室外涌入,形成混合层。
    image
  3. 尾流(wake):当流体绕过物体时,由于边界层分离和压力梯度,物体后方形成低压区和涡流结构,产生尾流湍流。
    卡门涡街出现,涡旋交替脱落;尾流中的不稳定涡流导致压力脉动;尾流区域平均速度低于自由流速度。
    如桥梁的桥墩在水流中产生尾流湍流,形成涡街。
    image

时间平均雷诺方程

给定一物理量\(\varphi(t)\),该物理量可代表流体的速度、压力等,其在时间上的均值(或稳态分量)为\(\Phi(t)\),随时间波动的扰动分量为\(\varphi ^{'}\)

\[\Phi=\frac{1}{T}\int_0^T\varphi(t)dt \]

\[\overline{\varphi^{\prime}}=\frac{1}{T}\int_{0}^{T}\varphi^{\prime}(t)dt\equiv0 \]

\(\varphi(t)\)分解为时间平均+扰动分量:

\[\varphi = \Phi + \varphi ^{'} \]

给定另一物理量\(\psi (t)\),其稳态分量为\(\Psi (t)\),随时间波动的扰动分量为\(\psi ^{'}\)

分解方法同上,有\(\psi = \Psi + \psi ^{'}\)

在时间平均过程中,定义如下规则:

  1. \(\overline{\varphi^\prime}=\overline{\psi^\prime}=0\)
    波动量是关于平均值的偏差,长时间而言,这些偏差的正负相互抵消,结果为0.

  2. \(\bar{\Phi}=\Phi\)
    稳态分量的时间平均值始终等于其本身。

  3. \(\frac{\partial\overline{\varphi}}{\partial s}=\frac{\overline{\partial\varphi}}{\partial s}\)
    左边意为先对物理量\(\varphi\)进行时间平均,再对其结果进行空间导数(这里的s不是拉普拉斯变换,而代表空间);
    右边意为先对\(\varphi\)进行空间导数运算,再对导数结果进行时间平均。
    该规则意味着空间导数与时间平均操作是可以互换的。

  4. \(\overline{\int\varphi ds}=\int\Phi ds\)
    类似条目3,空间积分操作和时间平均操作的先后顺序可以互换。

  5. \(\overline{\varphi+\psi}=\overline\varphi+\overline\psi\)
    时间平均值的和等于各分量平均值的和。

  6. \(\overline{\varphi^{\prime}\psi}=0\)
    波动量和稳态量乘积的平均值为0,表明波动量对稳态量没有显著影响。

  7. 雷诺分解:

    \[\begin{aligned} \overline{\varphi(t)\psi(t)} &= \frac{1}{T} \int_0^T \varphi(t)\psi(t)dt\\ &= \frac{1}{T} (\Phi+\varphi^{'})(\Psi+\psi^{'})dt\\ &= \frac{1}{T} (\Phi\cdot \psi+\Phi \cdot \psi^{'}+\varphi^{'}\Psi+\varphi^{'}\psi^{'})dt\\ &= \frac{1}{T} (\Phi\cdot \psi+\varphi^{'}\psi^{'})dt\\ &= \Phi \Psi + \overline{\varphi^{'}(t)\psi^{'}(t)} \end{aligned} \]

    看到最后的式子,其中\(\Phi \Psi\)反映了两个变量的稳态之间的相互作用,\(\overline{\varphi^{'}(t)\psi^{'}(t)}\)量化的湍流引起的额外相互作用。

    注意,从步骤1到步骤2的拆括号,是将物理量分解为平均值和波动分量;
    从步骤3到步骤4的消元,是因为我们认为波动分量的时间平均值为0。

  8. 梯度和散度:

    • 梯度描述一个标量场在空间中变化的最快方向和速率。
      对于一个标量场\(\varphi(x,y,z)\)

      \[\nabla\varphi=\left(\frac{\partial\varphi}{\partial x},\frac{\partial\varphi}{\partial y},\frac{\partial\varphi}{\partial z}\right) \]

    • 散度表示向量场在各个方向上的变化和,描述一个向量场的“发散”程度,或者说这个场是否有源头或汇集。
      对于一个向量场\(\mathrm{u(x,~y,~z)~=~(u_x,~u_y,~u_z)}\)

      \[\nabla\cdot\mathbf{u}=\frac{\partial u_x}{\partial x}+\frac{\partial u_y}{\partial y}+\frac{\partial u_z}{\partial z} \]

    • 散度的时间平均:

      \[\overline{\nabla\cdot u}=\nabla\cdot\boldsymbol{U} \]

      时间平均操作下,向量场u的散度等于其平均场U的散度,即平均流动下,向量场的发散性没有因为波动部分而改变。

    • 质量守恒定律的时间平均应用:

      \[\overline{\nabla\cdot(\varphi\boldsymbol{u})}=\nabla\cdot\overline{(\varphi\boldsymbol{u})}=\nabla\cdot(\Phi\boldsymbol{U})+\nabla\cdot\overline{\varphi^{\prime}}\overline{\boldsymbol{u}^{\prime}} \]

      物理量标量场和速度场的乘积的散度,可以分解为平均值部分和波动部分。即使考虑到平均流动,也不能忽略波动部分对流动的影响。

    • 梯度的时间平均操作:

      \[\overline{\nabla\cdot\nabla\varphi}=\nabla\cdot\nabla\Phi \]

      一个标量场的时间平均值的梯度,等于该标量场平均值的梯度。即标量场的梯度只与其平均值有关,波动部分在平均后对整体物理量变化没有影响。

雷诺平均处理速度场

根据雷诺分解,一个瞬时速度可以被分解为平均速度和波动速度的和。

\[u(t)=\overline{U}+u' \]

计算时间平均速度:

\[\bar{u}=\frac{1}{T}\int_{t_0}^{t_0+T}udt \]

波动部分的时间平均值为零:

\[\frac1T\int_{t_0}^{t_0+T}\boldsymbol{u}^{\prime}dt=\overline{\boldsymbol{u}^{\prime}}=0 \]

若考虑所有三个速度分量,则有:

\[\overline{u^{\prime}}=\overline{v^{\prime}}=\overline{w^{\prime}}=0 \]

连续性方程

在不可压缩流动中,速度场的散度为0,流体体积保持不变,流入和流出的速度平衡。连续性方程描述了这一现象。

\[\frac{\partial u}{\partial x}+\frac{\partial v}{\partial y}+\frac{\partial w}{\partial z}=0 \]

通过雷诺平均,将速度分量分解为平均速度和波动速度,代入连续性方程中,并对每一项进行时间平均:

\[\frac1T\int_{t_0}^{t_0+T}\left(\frac{\partial(\overline{U}+u')}{\partial x}+\frac{\partial(\overline{V}+v')}{\partial y}+\frac{\partial(\overline{W}+w')}{\partial z}\right)dt=0 \]

从这一步可得:

\[\frac{\overline{\partial\bar{U}}}{\partial x}+\frac{\overline{\partial u^{\prime}}}{\partial x}+\frac{\overline{\partial\bar{V}}}{\partial y}+\frac{\overline{\partial v^{\prime}}}{\partial y}+\frac{\overline{\partial\bar{W}}}{\partial z}+\frac{\overline{\partial w^{\prime}}}{\partial z}=0 \]

注意,波动项对最终结果没有贡献,故:

\[\frac{\partial\overline{U}}{\partial x}+\frac{\partial\overline{V}}{\partial y}+\frac{\partial\overline{W}}{\partial z}=0 \]

这表明,即使在湍流中,平均速度场仍然必须满足不可压缩流体的连续性方程。

湍流中的动量输运

考虑一个体积为\(\delta x \delta y \delta z\)的小流体单元,设动量在x方向上的输运量为\(M_{xx}\)

image

注意:动量的输运量=质量流量*流速

  • 关于质量流量:

    1. 速度u表示流体在x方向上,单位时间内,流体移动的距离。
      流体在单位时间内,通过截面积\(\delta y \delta z\)的体积是\(u\delta y \delta z\),这就是体积流量。
    2. 密度\(\rho\)表示单位体积内的质量,反映了流体的浓度。
      体积流量乘以密度,就得到了质量流量。

\[M_{xx}=(\rho u \delta y \delta z)u=\rho u^2 \delta y \delta z \]

平均动量输运\(\bar{M_{xx}}\)是通过单位表面积的平均动量通量,可表示为:

\[\bar{M}_{xx}=\rho(\bar{U}^2+\overline{(u^{\prime})^2}) \]

这里相当于把上面的\(\delta y \delta z\)消掉,然后把u拆成平均量和波动量;同时使用了波动量和平均量乘积为0的规则,得到该方程。

湍流是混乱、随机、多尺度的运动,流体粒子会在各个方向上产生不规则的运动。因此,在流体的湍流中,动量不仅沿着主流动方向输运,还会因为其他方向的流体运动(脉动速度),产生动量的传递。

让我们讨论y方向上的速度v引起的质量流量,对x方向动量的贡献,记为\(M_{xy}\)(在垂直于y轴的表面上的x方向动量,如经过上图的xz表面中心,有一个进入流体小块的速度,对图中已有的速度产生影响):

\[\begin{aligned} M_{xy}& =(\rho v\delta x\delta z)u \\ &=\rho\delta x\delta zvu \\ &= \rho\delta x\delta z(\bar{V}+v')(\overline{U}+u') \\ &=\rho\delta x\delta z(\bar{V} \bar{U}+\bar{V}u'+\bar{U}v'+v'u')\\ &= \rho\delta x\delta z(\bar{V} \bar{U}+v'u') \end{aligned} \]

N-S方程的时间平均

雷诺代数

  1. 笛卡尔张量指数表示:用符号\(x_i\)表示空间坐标,其中\(i=1,~2,~3\)分别对应x, y, z方向

  2. 爱因斯坦求和约定:当一个表达式出现重复的索引时,隐含着对该索引从1到3的求和。如:关于连续性方程的表达式

    \[\frac{\partial U_i}{\partial x_i}=0 \]

    根据求和约定,该表达式等于:

    \[\frac{\partial U_1}{\partial x_1}+\frac{\partial U_2}{\partial x_2}+\frac{\partial U_3}{\partial x_3}=0 \]

    这样有利于将多个方向上的求和操作,简化为单个紧凑的表达式。

  3. 对流(convection)项的表示:

    \[U_j \frac{\partial U_i}{\partial x_j}=\sum_{j=1}^3U_j \frac{\partial U_i}{\partial x_j}=U_1 \frac{\partial U_i}{\partial x_1}+U_2 \frac{\partial U_i}{\partial x_2}+U_3 \frac{\partial U_i}{\partial x_3}=0 \]

    对流项描述了流体质点由于自身运动,和速度场的空间变化共同作用,叠加引起的速度变化。
    假设有一条河,我们在河里划船,河水的流速在不同位置有所变化。
    \(U_j\)表示自身划船的速度;\(\frac{\partial U_i}{\partial x_j}\)表示河流在不同位置的水流速度不同,即河水流速在空间中的变化。

应用雷诺代数:N-S方程

  1. 应力张量 :描述流体内部因应变产生的力,包括压力和粘性剪应力的贡献。

    \[\sigma_{ij}=-p\delta_{ij}+2\mu s_{ij} \]

    其中:

    • p表示瞬时压力

    • \(\delta_{ij}\)是克罗内克符号,用于表示单位矩阵的元素,即当\(i=j\)时,\(\delta_{ij}=1\),否则该符号表示的数为0

    • \(-p\delta_{ij}\)代表流体内部,由于静压力p引起的正应力(法向应力),它的作用垂直于流体微元的表面,导致流体受到压缩或膨胀。该压力各向同性。负号表示流体微元受到周围流体的挤压。

    • \(\mu\)是动力粘度,描述了流体的粘性性质

    • \(s_{ij}\)是应变速率张量,描述了流体速度场的对称梯度,定义为:

      \[S_{ij}=\frac{\partial U_i}{\partial x_j} \]

      \[s_{ij}=\frac{1}{2}\left(\frac{\partial v_i}{\partial x_j}+\frac{\partial v_j}{\partial x_i}\right) \]

    • \(2\mu s_{ij}\)反映了流体层之间,由于相对运动产生的内部摩擦力,它与速度梯度成正比,即流体流动越剧烈,产生的内部摩擦力越大。

  2. 分解应力张量:

    \[s_{ij}=S_{ij}+s_{ij}' \]

    其中\(S_{ij}\)表示平均应变速率,即对应于时间平均流场的变形速率;
    \(s_{ij}^{'}\)表示脉动应变速率,描述湍流中瞬时流场相对于平均流场的变化。
    总应力张量\(\sigma_{ij}\)也被分解为:

    \[\sigma_{ij}=\Sigma_{ij}+\sigma_{ij}^{\prime} \]

  3. 雷诺平均N-S方程

原N-S方程为:

\[\frac{\partial u_i}{\partial t}+u_j\frac{\partial u_i}{\partial x_j}=-\frac1\rho\frac{\partial p}{\partial x_i}+\nu\frac{\partial^2u_i}{\partial x_j\partial x_j}+g_i \]

其中:

  • \(\frac{\partial u_i}{\partial t}\)是局部加速度,表示流体速度在固定空间位置上,随时间的变化率;

  • \(u_j\frac{\partial u_i}{\partial x_j}\)是对流加速度,表示由于流体在空间中移动,速度随着位置的变化导致的加速度。

  • \(-\frac1\rho\frac{\partial p}{\partial x_i}\)是压力梯度力,表示流体受到的力推动其由高压区域流向低压区域,是流体运动的主要驱动力之一;

  • \(\nu\frac{\partial^2u_i}{\partial x_j\partial x_j}\)(这里\(\nu=\frac{\mu}{\rho}\)念nu,是动力粘度系数)是粘性扩散项,表示流体内部由于粘性产生摩擦力,抵抗流体的变形和流动,起到能量耗散作用;

  • \(g_i\)表示作用在流体上的外部力,如重力、磁力等。

  • 整个方程左侧是加速度,右侧是合力/质量,体现了牛顿第二定律\(\bar{F}=ma\))。

    \[\frac{\vec{F}}{m}=\frac{d\vec{U}}{dt}=\frac{d\vec{U}}{ds}\frac{ds}{dt}=\vec{U}\cdot \frac{d\vec{U}}{ds} \]

    \[\frac{\vec{F}}{m}\cdot ds=\vec{U}d\vec{U}=d(\frac{\vec{U}^2}{2}) \]

推导RANS下的N-S方程:

  1. 将瞬时变量分解为时间平均值和波动值的和:

    \[u_i=U_i+u_i';~p=P+p' \]

    u代表速度,p代表静压。

  2. 将上述分解代入原方程,得:

    \[\frac{\partial(U_i+u_i')}{\partial t}+(U_j+u_j')\frac{\partial(U_i+u_i')}{\partial x_j}=-\frac1\rho\frac{\partial(P+p')}{\partial x_i}+\nu\frac{\partial^2(U_i+u_i')}{\partial x_j\partial x_j}+g_i \]

  3. 分别计算各项的时间平均:

    利用以下性质:空间导数与时间平均操作是可以互换的;波动量的时间平均为0;波动量乘积的时间平均不一定为0.

    • 左边第一项(非稳项,局部加速度):

      \[\frac{\partial(U_i+u_i')}{\partial t}=\frac{\partial U_i}{\partial t} \]

    • 左边第二项(对流项):先展开。

      \[\overline{(U_j+u_j')\frac{\partial(U_i+u_i')}{\partial x_j}}=U_j\frac{\partial U_i}{\partial x_j}+\overline{u_j'\frac{\partial U_i}{\partial x_j}}+U_j\overline{\frac{\partial u_i'}{\partial x_j}}+\overline{u_j'\frac{\partial u_i'}{\partial x_j}} \]

      考虑波动量的时间平均为0,对流项展开后变成:

      \[U_j\frac{\partial U_i}{\partial x_j}+\overline{u_j^\prime\frac{\partial u_i^\prime}{\partial x_j}} \]

      关于其中的项\(\overline{u_j'\frac{\partial u_i'}{\partial x_j}}\),我们进行如下推导:

      1. 根据莱布尼茨法则,有:

        \[\frac d{dx}(f(x)g(x))=f(x)\frac{dg}{dx}+g(x)\frac{df}{dx} \]

        反向利用一次,我们可以得到:

        \[u_j'\frac{\partial u_i'}{\partial x_j}=\frac{\partial}{\partial x_j}(u_i'u_j')-u_i'\frac{\partial u_j'}{\partial x_j} \]

      2. 考虑不可压缩流动:
        利用雷诺分解,已经有:

        \[\frac{\partial u_i}{\partial x_i}=\frac{\partial(U_i+u_i^\prime)}{\partial x_i}=\frac{\partial U_i}{\partial x_i}+\frac{\partial u_i^\prime}{\partial x_i}=0 \]

        在稳态、不可压缩流动中,平均速度场是无散的:

        \[\frac{\partial U_i}{\partial x_i}=0 \]

        故:

        \[\frac{\partial u_i^\prime}{\partial x_i}=0 \]

        \[u_j'\frac{\partial u_i'}{\partial x_j}=\frac{\partial}{\partial x_j}(u_i'u_j') \]

      3. 在时间平均(或称为统计稳态)条件下,平均值运算和空间导数可以交换。最终可得:

        \[\overline{u_j'\frac{\partial u_i'}{\partial x_j}}=\frac{\partial}{\partial x_j}\overline{u_i'u_j'} \]

      4. 最终的对流项为:

        \[U_j\frac{\partial U_i}{\partial x_j}+\frac{\partial}{\partial x_j}\overline{u_i'u_j'} \]

    • 右边第一项(压力梯度项):

      \[-\frac{1}{\rho}\frac{\overline{\partial(P+p^{\prime})}}{\partial x_{i}}=-\frac{1}{\rho}\frac{\partial P}{\partial x_{i}} \]

    • 右边第二项(粘性扩散项):

      \[\nu\frac{\overline{\partial^2(U_i+u_i')}}{\partial x_j\partial x_j}=\nu\frac{\partial^2U_i}{\partial x_j\partial x_j}+\nu\overline{\frac{\partial^2u_i'}{\partial x_j\partial x_j}} \]

      注意:通常,波动项的粘性扩散相对于湍流对流可以忽略,或在湍流模型中处理。也就是说,该等式右边第二项在这里先忽略不计。

  4. 将上述时间平均后的项组合起来:

    \[\frac{\partial U_i}{\partial t}+U_j\frac{\partial U_i}{\partial x_j}=-\frac1\rho\frac{\partial P}{\partial x_i}+\nu\frac{\partial^2U_i}{\partial x_j\partial x_j}-\frac\partial{\partial x_j}\overline{u_i^{\prime}u_j^{\prime}}+g_i \]

  5. 引入雷诺应力张量:我们将等式右边的压力梯度项和粘性项统一,综合写成应力张量的散度形式。
    定义粘性应力张量为:

    \[\tau_{ij}=2\mu S_{ij} \]

    其中,应变率张量\(S_{ij}\)定义为:\(S_{ij}=\frac12\left(\frac{\partial U_i}{\partial x_j}+\frac{\partial U_j}{\partial x_i}\right)\)
    我们将粘性应力对第i个方向的作用,表示为粘性应力张量的散度,并假设\(\mu\)为常数:

    \[\begin{aligned} \frac{\partial\tau_{ij}}{\partial x_j}&=\frac{\partial}{\partial x_j}(2\mu S_{ij})\\ &=\mu\left(\frac{\partial^2U_i}{\partial x_j\partial x_j}+\frac\partial{\partial x_j}\frac{\partial U_j}{\partial x_i}\right) \end{aligned} \]

    由于\(\frac{\partial U_j}{\partial x_j}=0\)(连续性方程),粘性应力张量的散度简化为:

    \[\frac{\partial\tau_{ij}}{\partial x_j}=\mu\frac{\partial^2U_i}{\partial x_j\partial x_j} \]

  6. 定义关于压力和粘性应力的总应力张量为:

    \[\sigma_{ij}=-P\delta_{ij}+\tau_{ij}=-P\delta_{ij}+2\mu S_{ij} \]

    \[\frac1\rho\frac{\partial\sigma_{ij}}{\partial x_j}=\frac1\rho\frac\partial{\partial x_j}(-P\delta_{ij}+2\mu S_{ij}) \]

  7. 最终得到的时间平均N-S方程为:

    \[\frac{\partial U_i}{\partial t}+U_j\frac{\partial U_i}{\partial x_j}=\frac1\rho\frac\partial{\partial x_j}\left(-P\delta_{ij}+2\mu S_{ij}-\overline{\rho u_i^{\prime}u_j^{\prime}}\right)+g_i \]

    注意,如果想让等式两边的量纲到动量级别,需要同时乘以\(\rho\)

雷诺应力

雷诺应力描述湍流的脉动对平均应力张量的贡献。
脉动即波动。

\[\tau_{ij}=-\rho\overline{u_i'u_j'} \]

其中,\(\overline{u_i'u_j'}\)是脉动速度分量的时间平均的乘积,代表两个方向上速度脉动的协方差。

协方差用于度量两个随机变量之间的线性相关性,这里定义为:

\[\mathrm{Cov}(u_i',u_j')=\overline{u_i'u_j'} \]

当协方差为正时,表示当\(u_i'\)偏离平均值为正时,\(u_j'\)也倾向于偏正;

当协方差为负时,表示两个脉动分量倾向于朝相反方向,偏离平均值;

当协方差为0时,表示两个脉动分量之间没有线性关联。

将其展开为矩阵形式:

\[\tau_{ij}=-\rho\begin{bmatrix}\overline{u_1'u_1'}&\overline{u_1'u_2'}&\overline{u_1'u_3'}\\\overline{u_2'u_1'}&\overline{u_2'u_2'}&\overline{u_2'u_3'}\\\overline{u_3'u_1'}&\overline{u_3'u_2'}&\overline{u_3'u_3'}\end{bmatrix} \]

其中,主对角线上的项表示沿各个方向的湍流动能(即脉动速度的方差),反映了湍流强度在相应方向上的大小;

非主对角线上的项表示不同方向上,脉动速度间的关联(或协方差),描述湍流中不同方向之间的相互耦合和动量交换。

对于笛卡尔坐标系(用u,v,w表示x,y,z方向上的流体速度),雷诺应力的矩阵形式可转化为:

\[\tau_{ij}=-\rho\begin{bmatrix}\overline{u^{\prime2}}&\overline{u^{\prime}v^{\prime}}&\overline{u^{\prime}w^{\prime}}\\\overline{v^{\prime}u^{\prime}}&\overline{v^{\prime2}}&\overline{v^{\prime}w^{\prime}}\\\overline{w^{\prime}u^{\prime}}&\overline{w^{\prime}v^{\prime}}&\overline{w^{\prime2}}\end{bmatrix} \]

几个重要问题:

  1. 从物理角度,雷诺应力反映了湍流中通过脉动速度所引起的动量通量,其中:

    • 主对角线上的项描述了湍流如何在流动的主方向上增加流体的能量;
    • 非主对角线上的项描述湍流如何在不同方向上互相影响,这些项直接影响了湍流的旋转和剪切特性。
  2. 为什么雷诺应力会有负号:
    它表示湍流的脉动对平均流动的减速作用,由于在湍流中,脉动脉动引起的动量传递,会对平均速度场施加额外的阻力。

  3. 湍流封闭问题(closure problem):
    引入雷诺应力项使得RANS方程组不能直接求解,因为\(\overline{u_i'u_j'}\)是新的未知量,此时方程的未知量多于方程数量。
    为了求解RANS方程,需要借助湍流模型近似这些应力。

2.1 湍流-续

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.hqwc.cn/news/823701.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

AI 居然说我是牛马,还画出了我牛马的一生,我绷不住了...

今天真是服了,AI 居然敢嘲笑我是牛马,还直接甩了张大图到我脸上。看来我的人生在 AI 眼中就是个笑话,从 “初级牛马” 一路升级到 “资深牛马”。真是谢谢你啊,AI 老师! 但等等,这剧本还没完!AI 显然觉得光嘲笑我不够过瘾,还要顺带 diss 我的朋友,说他是吗喽。哦,原来…

spring下 -spring整体架构,JdbcTemplate笔记

2,搭建Java Maven项目 我的idea是2024.1.1版本,创建普通Maven项目如下图: 用的jdk8,项目名可以自己改,Archetype选图中的第一个就行,之后点 create。 创建后空的Maven项目的代码结构就是下图 再修改 pom.xml文件<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/…

‍♀️概念问题:module chunk bundle的区别

module:模块,各个源码文件。 比如说src下面的index.js就是模块,而在其中引用的一切都是模块。上面lodash啦,别的文件啦(math.js),css文件啦,图片啦。可以引用的都是模块。chunk: 多模块合并成的,比如entry里面可以定义;import(),splitChunk比如上面的index.html不一定…

如何在Linux中配置防火墙

在Linux中配置防火墙的步骤:1.使用iptables配置防火墙;2.使用Firewalld配置防火墙;3.配置其他防火墙选项。iptables是一个用于管理IPv4防火墙规则的工具,使用iptables配置防火墙的基本步骤:检查防火墙状态、允许或拒绝流量、保存规则。1.使用iptables配置防火墙 iptables是…

异常处理汇总-JavaMendixSparkSQLetc...

1. MyBatis映射问题 执行计算过程中出现错误,错误消息:Mapped Statements collection does not contain value for... 问题原因: configure.xml文件中未配置对应路径。 2. java: Annotation processing is not supported for module cycles. Please ensure that all modules…

例7.4

#程序文件ex7_4.py import numpy as np from scipy.interpolate import interp1d from scipy.interpolate import lagrange import pylab as plta = np.loadtxt(data7_4.txt) x0 = a[0]; y0 = a[1] x = np.linspace(0,15,151) yx1 = interp1d(x0, y0) #分段线性插值 y1 = yx1(…

AR眼镜和VR眼镜的最大区别是什么

AR眼镜和VR眼镜在技术和应用上都有显著的区别。最根本的区别是:AR眼镜在真实世界的基础上增加或叠加虚拟信息,保持用户与现实世界的连接;而VR眼镜则完全沉浸在一个虚拟环境中,与真实世界隔离。这种基本差异为两者的应用、功能和用户体验带来了深远的影响。1.体验的根本区别…

.NET云原生应用实践(四):基于Keycloak的认证与授权AL

合集 - .NET云原生应用实践(4)1..NET云原生应用实践(二):Sticker微服务RESTful API的实现10-132..NET云原生应用实践(一):从搭建项目框架结构开始10-093..NET云原生应用实践(三):连接到PostgreSQL数据库10-224..NET云原生应用实践(四):基于Keycloak的认证与授权10-…

例7.3

#程序文件ex7_3.py import numpy as np import pylab as plt from scipy.interpolate import lagrangeyx = lambda x: 1/(1+x**2)def fun(n):x = np.linspace(-5, 5, n+1)p = lagrange(x, yx(x)) # n次插值多项式return px0 = np.linspace(-5, 5, 100) #plt.rc(text, usetex=T…

盘点Air780E的FTP应用,你了解吗?

​一、FTP 概述 FTP(File Transfer Protocol,文件传输协议) 是 TCP/IP 协议组中的协议之一。 FTP协议包括两个组成部分,其一为FTP服务器,其二为FTP客户端。 其中FTP服务器用来存储文件,用户可以使用FTP客户端通过FTP协议访问位于 FTP 服务器上的资源。在开发网站的时候,…

threejs+gsap 控制摄像头移动,画面异常抖动

使用gsap修改orbitControl.target及camera.position的值达到视角变化的动画 实现过程中画面偶尔伴随轻微抖动现象(如下图)层层筛查发现是update的时候orbitControl.update()调用时机的问题 update() {// 控制器的更新需要在update的最前面调用this._orbitControl.update()thi…

使用NTP,该如何同步时间?一文详解!

​一、NTP通信概述 很多场景中,由于业务需要,模块需要保持正确的系统时钟,才能正常工作。但是模块上电后的初试时间戳是946713600(即2000/01/01,16:00:00),所以同步时钟成为了开发者要解决的重要问题。对于Cat.1模块,移动/电信卡,通常会下发基站时间,那么sntp就不是必要的…