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World File Search SystemTurbulence
基于SUAS的环境抽样，以支持高能激光武器系统（HELWS）
•我们提出了为多型SUA开发光学湍流感测能力。•差分温度传感方法将适应SUA的量化温度结构参数。传感器放置的迭代测试将有助于减轻撑杆对湍流感应的影响。•我们将确定使用多翼suas进行光学闪烁测量的潜力和限制，并制定最佳的策略来取样不受干扰的气氛。
湍流触摸：驾驶舱飞行显示器的触摸屏输入
摘要 商用飞机驾驶舱中的触摸屏输入具有潜在优势，包括易于使用、可修改和减轻重量。然而，对湍流的耐受性是其部署的挑战。为了更好地了解湍流对驾驶舱输入方法的影响，我们对三种输入方法的用户性能进行了比较研究——触摸、轨迹球（目前在商用飞机中使用）和旨在帮助手指稳定的触摸屏模板覆盖。在各种交互式任务和三种模拟湍流水平（无、低和高）下比较了这些输入方法。结果表明，随着振动的增加，性能下降，主观工作量增加。当精度要求较低时（在所有振动下），基于触摸的交互比轨迹球更快，但对于更精确的指向，尤其是在高振动下，它更慢且更不准确。模板没有改善触摸选择时间，尽管它确实减少了高振动下小目标的错误，但只有当手指抬起错误通过超时消除时才会发生。我们的工作为受湍流影响的任务类型以及在不同振动水平下表现最佳的输入机制提供了新的信息。
流体力学杂志 - 关键字列表
Convection in porous media Double diffusive convection Buoyancy-driven instability Marangoni convection Moist convection Plumes/thermals Drops and Bubbles Aerosols/atomization Boiling Breakup/coalescence Bubble dynamics Cavitation Drops Electrohydrodynamic effects Sonoluminescence Thermocapillarity Flow Control Control theory Drag reduction Instability control Mixing enhancement Geophysical and Geological Flows Air/sea interactions Atmospheric flows Baroclinic flows Coastal engineering Geodynamo Geostrophic turbulence Geothermal flows Gravity currents Hydraulic control Ice sheets Internal waves Magma and lava flow Mantle convection Meteorology Oceanography Ocean circulation Ocean processes Quasi-geostrophic flows River dynamics Rotating flows Sediment transport Sea ice Shallow water flows Stratified flows Topographic effects Waves in rotating fluids Granular media Avalanches粘性沉积物
翻新的加州理工大学 3 x 4 英尺亚音速风洞的流动特性
本文研究了改造后的加州理工大学 3 x 4 英尺亚音速风洞的流动特性。使用 IFA 300 恒温风速计和横平面 X 线双传感器探头测量了隧道流的平均速度和湍流强度以及隧道某一截面的部分湍流边界层。由于 IFA 300 的一个通道出现故障，因此只校准了双传感器探头的一根线进行测量。然后将探头放置在安装在风洞内横梁上的流线型探头支架中。发现湍流边界层厚度为 6 英寸。调查发现，所调查隧道段的流动均匀性是可以接受的，最大速度偏差为 2.5%，并且发现隧道段绝大部分的湍流强度小于 0.5%。然而，在隧道顶部中心发现了一个湍流强度较高的区域（≈ 2.5%），这需要进一步检查。
亚中尺度上升流细丝中的锋面不稳定性和能量耗散
基于高分辨率湍流微结构和近地表速度数据，研究了本格拉上升流系统（东南大西洋）中瞬态上升流细丝内的锋面不稳定性及其与湍流的关系。我们的研究重点是位于细丝边缘的尖锐亚中尺度锋面，其特点是持续的下锋风、强劲的锋面急流和剧烈的湍流。我们的分析揭示了三种不同的锋面稳定状态。（i）在锋面的浅侧，发现了一个 30-40 米深的湍流表面层，具有低位势涡度 (PV)。这个低位势涡度区域呈现出明确的两层结构，上层为对流（埃克曼强迫），下层为稳定分层，其中湍流由强迫对称不稳定性 (FSI) 驱动。该区域的耗散率与埃克曼浮力通量成比例，与 FSI 的最新数值模拟具有很好的定量一致性。（ii）在锋面喷射的气旋侧翼内，靠近横向锋面密度梯度的最大值，气旋涡度足够强，可以抑制 FSI。该区域的湍流是由边缘剪切不稳定性驱动的。（iii）在锋面喷射的反气旋侧翼内，混合惯性/对称不稳定性的条件得到满足。我们的数据为 FSI、惯性不稳定性和边缘剪切不稳定性与亚中尺度锋面和细丝中整体动能耗散的相关性提供了直接证据。
通过剪切和湍流环境中的剪切和波动调节生物膜生长
这项工作研究了剪切和湍流对多物种生物膜增长的作用。这项研究主要是通过了解海洋环境中的微塑料（MPS）的生物污染而激发的。通过增加颗粒粘性，生物膜促进MP聚集和下沉；因此，对这一多规模过程的透彻理解对于改善MPS命运的预测至关重要。我们使用振荡网格系统进行了一系列实验室实验，以在均质各向同性湍流下促进小型塑料表面上的生物膜生长，而网格雷诺数在305和2220之间。分析了两种配置：一种塑料样品与网格一起移动（剪切为主导），另一个将样品保持在网格下游固定，因此经历了湍流，但没有平均流（无剪切）。生物膜在所有情况下在几天的时间范围内形成，然后仔细测量和分析塑料碎片上形成的生物量作为湍流水平的函数。使用简约的物理模型进一步解释了无剪切结果，并将生物膜（单动力学）内的养分吸收率与周围散装液体的湍流扩散。结果表明：（i）在剪切主导的条件下，生物膜质量最初在腐烂之前以湍流强度生长，这可能是由于剪切引起的侵蚀； （ii）在无剪切实验中，质量在养分的可用性增强后单调增加，然后由于摄取受限的动力学而饱和。后一种行为由物理模型很好地再现。此外，用扫描电子显微镜分析了塑料片的子集，表明湍流还会影响生物纤维簇的显微镜结合，随着湍流的振幅增加，它们的紧凑性增加了。这些结果不仅有助于我们对流量下生物膜的基本理解，而且还可以为海洋环境中MP运输的全球模型提供信息。
LFPT - 蓬图瓦兹科尔梅耶斯昂韦克辛 - dircam
RECAT-EU 规范根据飞机尾流湍流将飞机分为六类，该规范在布尔歇进近管理的空域内有效。在此新分类的基础上，提出了新的 LE BOURGET 方法。根据这一新的分类，在飞机飞行期间，到达和离开时将使用基于距离的最小分离标准。在飞机飞行期间，到达和离开时使用新的基于距离的最小分离标准。飞行计划框的填写和措辞保持不变。在第一次无线电联系中，机组人员指示了飞机尾流湍流类型。
基于卫星的纠缠分布和具有连续变量的量子隐形传态
卫星量子通信的进步旨在通过提高传输信息的安全性来重塑全球电信网络。在这里，我们研究了大气湍流对地面站和卫星之间光学区域中连续变量纠缠分布和量子隐形传态的影响。更具体地说，我们研究了在下行链路和上行链路场景中，由于分布中的各种误差源（即衍射、大气衰减、湍流和探测器效率低下）导致的纠缠退化。由于使用这些分布式纠缠资源的量子隐形传态协议的保真度不够，我们包括一个中间站，用于状态生成或光束重新聚焦，以分别减少大气湍流和衍射的影响。结果表明，在低地球轨道区域的下行链路中，自由空间纠缠分布和量子隐形传态是可行的，但在中间站的帮助下，在上行链路中也是可行的。最后，完成恶劣天气条件下微波光学比较研究，以及地地和卫星间量子通信水平路径研究。
Microrider-1000
湍流测量值 - 包括远程自动驾驶汽车的速度剪切和TKE的耗散，改善了海洋混合动力学的空间和时间分辨率。具有不同的形式和配置设计，Microdorider-1000产品线是领先的滑翔机制造商的标准产品，并且可以轻松地集成到各种固定和移动的平台上。选项，例如电磁（EM）速度传感器和扩展的任务配置辅助研究人员，以在远程部署的长时间部署期间获得高质量的湍流测量。与Rockland销售团队联系，讨论哪种配置将达到您的任务目标。
使用机器学习的空气动力学优化...
本文提出了一种空气动力学优化方法，该方法利用机器学习技术来增强稳态雷诺（Reynolds Parynolds Parynolds Parynolds Parynolds Parynolds Parynolds Perrynolds perrands vere的Navier-Stokes（RANS）模拟）模拟的湍流模型，这些模拟容易出现，这些模拟很容易出现，以使其不准确，以使复杂流动的复杂流动涉及分离等现象。我们采用了场的反转和机器学习（FIML）方法，通过解决一些高实现数据的逆问题（对于不同的形状和/或流条件），从而渗透模型差异，并使用机器学习（例如神经网络）来概括差异Ellds for Unseseenseenseenseenseenseenseenseenseenseenseenseenseenseenneclesnementity。作为概念证明，我们使用直接数值模拟（DNS）数据进行一组参数化的周期性山丘，以增强使用FIML的两种方程式𝑘-𝜔-𝜔SST模型，然后将其合并到CFD求解器中以进行空气动力学形状优化，而在成本优化的情况下，将其纳入最小化。为了说明对湍流模型选择的固有优化敏感性，我们还使用Wilcox𝑘 -𝜔模型进行比较。一旦为不同的湍流模型实现了最佳形状，我们就建议使用混合Rans-LES改进延迟的分离涡流模拟（IDDES）来验证流量预测，这反过来又对可用DNS数据进行了验证。结果强调了在存在流量分离的情况下优化对湍流模型的敏感性，而FIML启动的𝑘-𝜔SST模型能够实现更高的拖动降低（20。8-25。3％）与IDDES预测（在速度和皮肤摩擦方面）达成公平同意。基线SST模型可实现4。5-6。5％，速度和皮肤摩擦与IDDES结果相比差。