XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System剪切层
运输驻拳和旋转式障碍 -
在这项工作中，我们使用带有X点几何形状的Full-F Gyrokinetic incelter-in-cell代码研究了磁性构件设备边缘的等离子体斑点的动力学。在模拟中，随后遵循种子斑点的演变，它接近分离杆附近的天然形成的层状剪切层，在该斑点稳定下，斑点是由自搭配的绝热电子反应引起的大型自旋稳定的，并且在交叉效率的传播过程中观察到了blob bifurcation和blob bifurcation and Trapping。在构建了区域无区域和区域剪切层中均具有新的理论解释，其中包括主要的E×B旋转运动。是由旋转斑点与纬向剪切层之间相互作用引起的传输屏障的理论条件，并通过模拟对其缩放进行了验证。新的理论框架，尤其是运输障碍，可用于解释和预测各种实验现象。特别是，用实验参数计算出的传输屏障条件表明，在实验中，H模式的斑点径向传输小于L模式。
机翼动态运动的直接数值模拟...
中等雷诺数下的薄翼型动态失速通常与靠近前缘的小层流分离气泡的突然破裂有关。鉴于层流分离气泡对外部扰动的强烈敏感性，使用直接数值模拟研究了在不同水平的低振幅自由流扰动下 NACA0009 翼型截面上动态失速的发生。对于前缘湍流强度 Tu = 0 .02%，流动与文献中的干净流入模拟几乎没有区别。对于 Tu = 0 .05%，发现破裂过程不太平稳，并且在动态失速涡流形成之前观察到层流分离气泡中强烈的相干涡流脱落。非线性模拟与瞬态线性稳定性分析相辅相成，该分析使用最优时间相关 (OTD) 框架的空间局部公式对破裂分离泡中层流剪切层的时间相关演化进行分析，其中非线性轨迹瞬时切线空间中最不稳定的部分随时间的变化被跟踪。得到的模式揭示了两种状态之间的间歇性切换。分离剪切层上的开尔文-亥姆霍兹滚转快速增长，分离泡过渡部分的二次不稳定性复杂化。后者的出现与线性子空间内瞬时增长率的大幅飙升以及非线性基流的更快转变有关。这些强烈的增长峰值与随后从层流分离泡中脱落的能量涡流密切相关。
具有剪切流的磁化等离子体的精确混合动力学平衡
背景。以剪切流为特征的磁化等离子体存在于许多自然环境中，例如地球磁层顶和太阳风。所涉及等离子体的无碰撞性质需要动力学描述。当剪切层的宽度为离子尺度数量级时，可以采用混合 Vlasov-Maxwell 方法。目的。这项工作的目的是在混合 Vlasov-Maxwell 描述中推导出具有平面剪切流的磁化等离子体稳态配置的显式形式。考虑两种配置：第一种是相对于体积速度倾斜的均匀磁场，第二种是均匀幅度可变方向的磁场。方法。我们通过结合单粒子运动常数获得了稳态离子分布函数，这是通过研究粒子动力学得出的。考虑背景电磁场的局部近似，通过分析推导出关于分布函数形式的初步信息。然后建立了数值方法来获得一般分布的解。结果。我们确定了显式分布函数，使我们能够获得密度、体积速度、温度和热通量的分布。还评估了分布函数中的各向异性和无磁性。在均匀斜磁场情况下检查了数值模拟过程中解的平稳性。结论。这里考虑的配置可以用作开尔文-亥姆霍兹不稳定性模拟中地球磁层顶的模型。
基于学习的深度涡流粘度建模，用于改善虚张声势的风压
准确预测建筑物的风压对于设计安全有效的结构至关重要。现有的计算方法，例如Reynolds-平均Navier-Stokes（RANS）模拟，通常无法在分离区域准确预测压力。本研究提出了一种新型的深度学习方法，以增强涡轮闭合泄漏范围内的涡流建模的准确性和性能，尤其是改善了虚张声板体空气动力学的预测。经过大型涡流模拟（LES）数据的深度学习模型，用于各种虚张声势的身体几何形状，包括扁平屋顶的建筑物和前进/向后的台阶，用于调整RANS方程式中的涡流粘度。结果表明，合并机器学习预测的涡流粘度可显着改善与LES结果和实验数据的一致性，尤其是在分离气泡和剪切层中。深度学习模型采用了一个神经网络体系结构，具有四个隐藏层，32个神经元和Tanh激活功能，该功能使用ADAM优化器进行培训，学习率为0.001。训练数据由LES模拟组成，用于向前/向后面向宽度比率为0.2至6的步骤。研究表明，机器学习模型在涡流粘度方面达到了平衡，从而延迟了流动的重新安装，从而比传统的湍流闭合（如K-ωSST和K-ε），导致更准确的压力和速度预测。灵敏度分析表明，涡流粘度在控制流，重新分布和压力分布中的关键作用。此外，研究强调了RANS和LES模型之间的涡流粘度值的差异，从而强调了增强湍流建模的需求。本文提出的发现提供了实质性的见解，可以告知针对工程应用程序量身定制的更可靠的计算方法，包括结构性设计的风负荷考虑以及不稳定空气动力学现象的复杂动态。