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World File Search System湍流
根据一维速度测量估算湍流动能耗散率
案例 ID 框大小 R λ ˙ E [cu] k max η K η K [cu] IL 11 /η KL /L 11 N p [#] DNS 1.1 512 74 0.4 3 0.015 0.01 41.2 161 10000 DNS 1.2 512 74 0.4 3 0.015 0.05 41.4 160 10000 DNS 1.3 512 74 0.4 3 0.015 0.10 41.3 160 10000 DNS 1.4 512 74 0.4 3 0.015 0.24 41.3 21 10000 DNS 1.5 512 74 0.4 3 0.015 0.50 41.4 16 10000 DNS 2.0 1024 142 0.4 3 0.007 0.11 99.0 332.8 1000 DNS 2.1 1024 219 0.4 3 0.007 0.01 147.8 15.6 1000 DNS 2.2 1024 217 0.4 3 0.007 0.06 147.6 15.7 1000 DNS 2.3 1024 216 0.4 3 0.007 0.11 147.9 15.6 1000 DNS 2.4 1024 212 0.4 3 0.007 0.27 146.8 15.7 1000 DNS 2.5 1024 207 0.4 3 0.007 0.53 145.5 15.8 1000 DNS 3.1 2048 302 0.5 3 0.003 0.01 260.9 13.6 1000 DNS 3.2 2048 299 0.5 3 0.003 0.05 258.2 13.8 1000 DNS 3.3 2048 295 0.5 3 0.003 0.11 254.8 14.0 1000 DNS 3.4 2048 314 0.5 3 0.004 0.26 275.6 20.2 1000 域名3.5 2048 321 0.5 3 0.004 0.53 282.9 14.7 1000 表 2. 每个 DNS 的参数概览。R λ 为泰勒尺度雷诺数，˙ E 为代码单位（cu）中的能量注入率，k max 为最大解析波数，η K 为柯尔莫哥洛夫长度尺度，I = σ u ′ 1 /U 为湍流强度，L 11 为由 E ( κ ) 导出的纵向积分长度尺度，L 为平均探针轨道距离，N p 为虚拟探针的数量。湍流强度 I 通过设置探针平均速度来控制，其中 σ u ′ 1 ≈ 1 为均方根纵向速度波动。
过渡湍流和充分发展湍流中的随机性
我们已经写出了水流方程。从实验中，我们找到了一组概念和近似值来讨论解决方案——涡街、湍流尾流、边界层。当我们在不太熟悉的情况下遇到类似的方程，并且还不能进行实验时，我们会尝试以一种原始、停滞和混乱的方式求解方程，以确定可能出现哪些新的定性特征，或者哪些新的定性形式是方程的结果。
通过多层光转换>调查耐湍流的自由空间光学通信
摘要。多层光转换（MPLC）提供了自适应光学器件的替代方法，用于将湍流腐败的自由空间光束耦合到单模光纤或波导中。最近发布的测试结果表明，这种转换设备比自适应光学系统具有可比性或更好的性能。为了更好地了解设备特性，进行了模拟，以量化不同湍流强度和Hermite数量的功率损失 - 转换过程中使用的高斯模式。特定的病例研究是由美国陆军研究实验室开发的原型自由空间激光通信系统。拟议的仿真和统计结果报告了。还讨论了MPLC后梁功率组合器的分析。©作者。由SPIE在创意共享归因4.0国际许可下出版。全部或部分分发或复制此工作需要完全归因于原始出版物，包括其DOI。[doi：10.1117/1.oe.61.11.116104]
湍流建模：增强人工智能和机器学习
本文介绍了对飞机运动有直接影响的机翼变量。由于飞机尺寸较大，对大气或其他外部条件引起的混沌扰动对整个飞机的影响进行测试评估是一个困难的过程，因此不是对整个飞机进行测试，而是将其分成不同的部分，对每个部分进行单独计算，然后将所有部分的测试放在一起并取平均值，以获得对整个飞机的平均湍流影响。本文包含了直接或间接影响飞机的所有不同变量的结果，这些变量可能导致混沌运动影响飞机运动，以及基于密度和厚度的速度。
量子湍流：为什么流体动力学家应该照顾
Landau的照片也不完整，后来被其他人增加了。目前的理解是，氦原子确实经过bose凝结，而超流速速度是冷凝水波函数相的梯度。，但冷凝水不是超流体。只有大约10％的流体是0 K处的冷凝物，而所有冷凝物都是超氟。
具有两个预后湍流能量的湍流方案的稳定数值实现
摘要：在本文中，我们提出了对三阶矩矩的两能量配置的新的，更稳定的数值实现，并提出了统一的凝结和N依赖性求解器（TOUCAN）湍流方案。toucans中的原始时间稳定方案往往会遭受稳定的地层湍流中的虚假振荡。由于它们的高频，振荡类似于由湍流交换系数与稳定性参数之间的耦合引起的所谓纯正。但是，我们的分析和仿真表明，两能方案中的振荡是由使用特定隐式的使用 - 对放松条款的明确时间离散化引起的。在Toucans中，放松技术用于预后湍流能量方程中的源和耗散项，以确保相对较长的时间步长的数值稳定性。我们既提出了详细的线性稳定性分析和分叉分析，这表明时间步骤超过关键时步长度的时间步骤是振荡的。基于这些发现，我们提出了有关涉及条款的新负担得起的时间离散化，以使计划更具隐式。这可以确保具有足够精度的稳定解决方案，以实现更广泛的时间步长。我们确认了理想化的1D和完整3D模型实验中的分析结果。
中层大气中的湍流参数 - AMS 期刊
摘要：我们对大气流动的分层湍流和小尺度湍流状态进行了尺度分析，重点关注中间层。我们区分了旋转分层宏观湍流 (SMT)、分层湍流 (ST) 和小尺度各向同性 Kolmogorov 湍流 (KT)，并指定了这些状态的长度和时间尺度以及特征速度。结果表明，浮力尺度 (L b ) 和 Ozmidov 尺度 (L o ) 是描述从 SMT 到 KT 的转变的主要参数。我们采用浮力雷诺数和水平佛劳德数来表征中间层的 ST 和 KT。该理论应用于高分辨率大气环流模型的模拟结果，该模型采用 Smagorinsky 型湍流扩散方案进行亚网格尺度参数化。该模型使我们能够推导出 KT 范围内的湍流均方根 (rms) 速度。研究发现，湍流 RMS 速度在夏季有一个最大值，在冬季有两个最大值。冬季 MLT 中的第二个最大值与二次重力波破碎现象有关。该模型得出的湍流 rms 速度结果与基于 MF 雷达测量的完全相关分析结果吻合良好。提出了一种基于中尺度直接能量级联思想的中尺度水平速度新尺度。后者对中尺度和小尺度特征速度的发现支持了本研究提出的观点，即中尺度和小尺度动力学在统计平均值上受 SMT、ST 和 KT 控制。
中层大气中的湍流参数 - AMS 期刊
摘要：我们对大气流动的分层湍流和小尺度湍流状态进行了尺度分析，重点关注中间层。我们区分了旋转分层宏观湍流 (SMT)、分层湍流 (ST) 和小尺度各向同性 Kolmogorov 湍流 (KT)，并指定了这些状态的长度和时间尺度以及特征速度。结果表明，浮力尺度 (L b ) 和 Ozmidov 尺度 (L o ) 是描述从 SMT 到 KT 的转变的主要参数。我们采用浮力雷诺数和水平弗劳德数来表征中间层的 ST 和 KT。该理论应用于高分辨率大气环流模型的模拟结果，该模型采用 Smagorinsky 型湍流扩散方案进行亚网格尺度参数化。该模型使我们能够推导出 KT 状态下的湍流均方根 (rms) 速度。我们发现湍流 RMS 速度在夏季有一个最大值，在冬季有两个最大值。冬季 MLT 中的第二个最大值与二次重力波破碎现象有关。该模型的湍流 rms 速度结果与基于 MF 雷达测量的完全相关分析非常吻合。提出了一种基于中尺度直接能量级联思想的中尺度水平速度新尺度。后者对中尺度和小尺度特征速度的发现支持了本研究提出的观点，即中尺度和小尺度中间层动力学在统计平均值上受 SMT、ST 和 KT 控制。
模拟无湍流量子增强干涉望远镜
望远镜系统的角分辨率受限于相干孔径的大小，孔径越大，角分辨率越精细。这可以通过制造更大的望远镜来实现，或者通过组合多个望远镜阵列来模拟更大的望远镜。后者允许用户在探测器之间创建非常长的基线，而无需使用单个的大型探测系统；使用甚长基线干涉测量法 (VLBI) 的望远镜系统已经能够获得更高质量的天文物体图像。然而，直接探测 VLBI 对于较高频率的光子（例如可见光子）来说更加困难，因为这些波长在光纤中的传输损耗较大，并且无法直接记录光频率的电场（与射电望远镜相比，射电望远镜的信号可以先以电子方式记录，然后像事件视界望远镜 [ 1 ] 一样进行“干涉”）。 Gottesman、Jennewein 和 Croke 提出通过检测望远镜之间的相关性来规避这一限制，每个望远镜都由一个天文光子和一个地面光子的叠加组成（望远镜之间的相对相位可控）[2]。本质上，这两个过程之间存在量子力学的双光子干涉，其中天文光子进入一个望远镜，地面光子进入另一个望远镜，反之亦然。干涉可见度作为望远镜基线分离的函数的变化决定了两个望远镜处光源的相互相干性，进而通过范西特-泽尔尼克定理，人们可以确定光源的强度分布[3]。在这里，我们使用来自自发参量下转换（SPDC）的光子进行了原理验证演示。
多年代际和湍流变化之间的能量转移
摘要：解释北大西洋海面温度数十年变化的建议机制之一是，由于时间平均环流的大规模斜压不稳定性，自发形成了一种大规模低频内部模式。尽管这种模式已在浮力方差预算方面得到广泛研究，但其能量特性仍然知之甚少。在这里，我们执行了这种内部模式的完整机械能预算，包括可用势能 (APE) 和动能 (KE)，并将预算分解为三个频带：平均、与大规模模式相关的低频 (LF) 和与中尺度涡旋湍流相关的高频 (HF)。这种分解使我们能够诊断不同储存器之间的能量通量并了解源和汇。由于该模式的规模很大，它的大部分能量都包含在 APE 中。在我们的配置中，LF APE 的唯一来源是从平均 APE 到 LF APE 的转移，这归因于大规模斜压不稳定性。反过来，LF APE 的汇点是参数化的扩散、流向 HF APE 的通量，以及在较小程度上流向 LF KE 的通量。额外风应力分量的存在削弱了多年代振荡并改变了不同能量库之间的能量通量。在所有实验中，与其他涉及 APE 的能量源相比，KE 转移似乎对多年代模式的影响很小。这些结果突出了完整 APE – KE 预算的实用性。