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World File Search System湍流
湍流记忆对理想化龙卷风的影响......
摘要：表面摩擦通过增强角动量的收敛而促进龙卷风的形成和维持。大气模型中的传统下边界条件通常假设未解析应力和解析剪切之间存在瞬时平衡。该假设忽略了湍流运动以有限速率产生和消散的物理原理——实际上，湍流在其整个生命周期中都有记忆。在本文中，提出了一种改进的下边界条件来解释湍流记忆的影响。具体而言，当气团沿弯曲轨迹移动时，由于湍流记忆，会产生正常表面剪切应力分量。在理想龙卷风的大涡模拟 (LES) 中，正常表面剪切应力分量是额外动态不稳定性的一个来源，为湍流运动的发展提供了一条额外的途径。只要修改后的下边界条件所采用的假设在感兴趣的流动区域的较大部分内成立，湍流记忆对准稳态龙卷风强度的影响就可以忽略不计。然而，瞬态龙卷风可能对湍流记忆特别敏感。
在近时环境中测量和分析大气光学湍流
摘要折射结构常数的索引，C，N 2表征了光湍流的强度，描述了传播电磁束穿过不均匀加热的湍流环境的破坏。为了改善预测模型，至关重要的是，对环境参数和光学湍流之间的关系有更深入的了解。到此为止，在马里兰州安纳波利斯的塞文河附近的切萨皮克湾建立了一个流水，890 m的闪烁仪链路。特定于闪光灯计的C n 2数据，以及在大约15个月的时间内收集了许多气象参数，以表征近野马环境中的闪烁仪链接。这种接近海洋连接的特征与在先前的陆地和开放海洋连接中观察到的特征不同。此外，现有用于预测开放式链路环境参数C N 2的宏观气象模型显示在近野马环境中的性能很差。虽然近海改编的宏观气象模型显示出较低的预测误差，但本研究表明，可以开发新的模型以减少近距离环境中的C N 2预测误差。完整的数据集，包括C N 2测量，据我们所知，是第一个延伸超过一年的测量之一。
改进的湍流动能行星边界层对流大气边界层长度尺度方案
基于对流大气边界层的大涡模拟 (LES) 的先验分析，提出了改进的湍流混合和耗散长度尺度，用于基于湍流动能 (TKE) 的行星边界层 (PBL) 方案。湍流混合长度结合了表面层中的表面相似性和 TKE 约束，并对混合层中的横向夹带效应进行了调整。耗散长度是根据考虑剪切、浮力和湍流混合的平衡 TKE 预算构建的。在 TKE 通量中添加了一个非梯度项，以校正 TKE 的非局部湍流混合。改进的长度尺度被应用于 PBL 方案，并使用理想的单柱对流边界层 (CBL) 情况进行了测试。结果在广泛的 CBL 稳定范围内表现出强大的适用性，并且与 LES 基准模拟非常一致。然后将其实施到社区大气模型中，并通过 3D 真实情况模拟进行进一步评估。新方案的结果与其他三种成熟的 PBL 方案的质量相当。模拟和无线电探空仪观测剖面之间的比较表明，新方案在晴朗的日子里表现良好。
湍流射流的人工智能控制
开发了一种人工智能 (AI) 控制系统，以最大限度地提高湍流喷射的混合率。该系统由六个独立操作的非稳定微型喷射执行器、两个放置在喷射器中的热线传感器和用于无监督学习近乎最优控制律的遗传编程组成。该定律的假设包括多频率开环强迫、传感器反馈及其非线性组合。混合性能通过喷射中心线平均速度的衰减率来量化。有趣的是，人工智能控制的学习过程按性能提高的顺序逐一发现了传统控制技术可实现的经典强迫，即轴对称、螺旋和拍打，最终收敛到迄今为止未探索过的强迫。仔细检查控制环境可以揭示学习过程中产生的典型控制定律及其演变。最佳 AI 强制产生复杂的湍流结构，其特点是周期性生成的蘑菇结构、螺旋运动和振荡射流柱，所有这些都提高了混合率并且远远优于其他结构。这种流动结构以前从未被报道过，我们从各个方面对其进行了检查，包括速度谱、平均和波动速度场及其下游演变，以及三个正交平面中的流动可视化图像，并与其他经典流动结构进行了比较。除了对微射流产生的流动及其对主射流初始条件的影响的了解之外，这些方面还为我们了解这种新发现的流动结构高效混合背后的物理原理提供了宝贵的见解。结果表明，人工智能在征服许多执行器和传感器的控制律的巨大机会空间以及优化湍流方面具有巨大潜力。
湍流射流的人工智能控制
开发了一种人工智能 (AI) 控制系统，以最大限度地提高湍流喷射的混合率。该系统由六个独立操作的非稳定微型喷射执行器、两个放置在喷射器中的热线传感器和用于无监督学习近乎最优控制律的遗传编程组成。该定律的假设包括多频率开环强迫、传感器反馈及其非线性组合。混合性能通过喷射中心线平均速度的衰减率来量化。有趣的是，人工智能控制的学习过程按性能提高的顺序逐一发现了传统控制技术可实现的经典强迫，即轴对称、螺旋和拍打，最终收敛到迄今为止未探索过的强迫。仔细检查控制环境可以揭示学习过程中产生的典型控制定律及其演变。最佳 AI 强制产生复杂的湍流结构，其特点是周期性生成的蘑菇结构、螺旋运动和振荡射流柱，所有这些都提高了混合率并且远远优于其他结构。这种流动结构以前从未被报道过，我们从各个方面对其进行了检查，包括速度谱、平均和波动速度场及其下游演变，以及三个正交平面中的流动可视化图像，并与其他经典流动结构进行了比较。除了对微射流产生的流动及其对主射流初始条件的影响的了解之外，这些方面还为我们了解这种新发现的流动结构高效混合背后的物理原理提供了宝贵的见解。结果表明，人工智能在征服许多执行器和传感器的控制律的巨大机会空间以及优化湍流方面具有巨大潜力。
实验室产生的湍流无碰撞冲击中的电子加速
天体物理无碰撞激波是宇宙中最强大的粒子加速器之一。超新星遗迹激波是由超音速等离子体流与星际介质剧烈相互作用产生的，据观测，它可以放大磁场 1 并将电子和质子加速到高度相对论速度 2 – 4 。在完善的扩散激波加速模型 5 中，相对论粒子通过反复的激波穿越而加速。然而，这需要一个单独的机制来预加速粒子以实现激波穿越。这被称为“注入问题”，它与电子尤其相关，并且仍然是激波加速中最重要的难题之一 6 。在大多数天体物理激波中，激波结构的细节无法直接解决，因此很难确定注入机制。这里我们报告了激光驱动等离子体流实验和相关模拟的结果，这些实验和模拟探测了在与年轻超新星遗迹相关的条件下湍流无碰撞激波的形成。我们表明，电子可以通过激波向相对论非热能转变过程中产生的小尺度湍流在一阶费米过程中得到有效加速，从而有助于克服注入问题。我们的观测为激波时的电子注入提供了新的见解，并为在实验室内控制研究宇宙加速器的物理原理开辟了道路。大多数天体物理激波都是无碰撞的，这意味着它们是由等离子体不稳定性形成的，等离子体不稳定性通过磁场放大、等离子体加热和粒子加速来耗散流能 6、7。因此，粒子注入与激波形成机制和激波产生的湍流磁场的性质密切相关。这些过程通常受激波马赫数（激波速度与环境阿尔文或声速之比）控制，但其控制方式尚不十分清楚。长期以来，航天器对地球弓形激波的现场测量已经形成了我们对中等阿尔文马赫数（MA ≈ 3 − 10）下无碰撞激波的理解（参考文献 8）。然而，由于这些奇异遥远激波的局部条件约束不充分，我们对超新星遗迹（SNR）激波相关的甚高马赫数范围（MA ≫ 10）的了解要有限得多，而且大部分都是通过数值模拟获得的 9 – 12。在过去十年中，人们在利用千焦耳级激光器产生超音速超阿尔文等离子体方面做出了巨大努力
存在涌浪时的大气边界层湍流：湍流动能收支、莫宁-奥布霍夫相似理论和惯性耗散
流动海洋表面的湍流与陆地上的湍流具有不同的特性。因此，基于陆地上的湍流动能 (TKE) 预算和莫宁-奥布霍夫相似理论 (MOST) 的发现可能不适用于海洋条件，部分原因是存在波边界层（大气边界层的下部，包括表面波的影响；我们在本文中使用术语“WBL”以方便使用），其中总应力可分为湍流应力和波相干应力。这里湍流应力定义为由风切变和浮力产生的应力，而波相干应力则考虑了海浪和大气之间的动量传递。在本研究中，研究了湍流动能 (TKE) 预算和惯性耗散法 (IDM) 在 WBL 内 MOST 背景下的适用性。我们发现，在计算波浪条件下的总应力时，不应忽略 TKE 预算中的湍流传输项。这已通过在固定平台上进行的观测得到证实。结果还表明，在 WBL 内应用 MOST 时应使用湍流应力，而不是总应力。通过结合 TKE 预算和 MOST，我们的研究表明，传统 IDM 计算的应力对应于湍流应力，而不是总应力。在应用 IDM 计算 WBL 中的应力时，应考虑波浪相干应力。
带有...的湍流槽道流的解析分析
摘要 利用解析分析，我们研究了主要造成摩擦阻力的近壁面模式如何根据湍流槽道流动的平均速度分布形状而放大或抑制。根据 K¨uhnen 等人 (2018) 的最新研究结果，他们将平均速度分布修改得更平坦，并实现了显著的阻力减少，我们引入了两种类型的人为平坦湍流平均速度分布：一种基于 Reynolds 和 Tiederman (1967) 提出的湍流粘度模型，另一种基于层流的平均速度分布。特别注意的是，体积和摩擦雷诺数都保持不变，因此只能研究平均速度分布变化的影响。这些平均速度剖面在解析分析中用作基流，通过奇异值（即放大率）的变化来评估与近壁相干结构相对应的波数频率模式的响应。修正后的平均速度剖面的平坦度通过三种不同的测量方法量化。一般而言，发现更平坦的平均速度剖面会显著抑制近壁模式。此外，发现增加壁面附近平均速度梯度对于通过缓解临界层来抑制近壁模式具有重要意义。
Mark F. Spencer，“湍流热晕相互作用的波动光学研究：II。使用时间相关模拟，”Opt. Eng. 59 (8), 081
摘要。这篇由两部分组成的论文的第二部分使用波动光学模拟来研究与湍流和时间相关热晕 (TDTB) 相关的蒙特卡罗平均值。目标是研究湍流热晕相互作用 (TTBI)。在接近 1 μ m 的波长下，TTBI 会增加高功率激光束通过分布式大气像差传播时产生的建设性和破坏性干扰（即闪烁）的量。因此，我们使用球面波 Rytov 数、风清除周期数和畸变数来衡量模拟湍流和 TDTB 的强度。这些参数在给定具有恒定大气条件的传播路径时非常有用。此外，我们使用对数振幅方差和分支点密度来量化 TTBI 的影响。这些指标来自点源信标通过模拟湍流和 TDTB 从目标平面反向传播到源平面。总体而言，结果表明，由于 TTBI，对数振幅方差和分支点密度显著增加。这一结果对执行相位补偿的光束控制系统构成了重大问题。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 Unported 许可证发布。分发或复制本作品的全部或部分内容需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.OE.59.8.081805]