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World File Search System湍流
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。
计算机视觉算法用于表征湍流气流喷气机的表征
摘要：开发了一种计算机视觉算法，以确定以5-10 m/s范围内以速度行驶的水气体混合物的两相湍流射流的参数，以评估实时质量交换设备的流体动力效率，并预测汽油汇率。该算法基于阈值分割，主动轮廓方法，主成分方法的回归和特征叠加层的比较，这可以稳定地确定喷气边界，并且在使用低质量数据时是一种比传统的方法更有效的方法。基于喷气机的高速视频记录，提出的算法允许计算Jet的关键特征：速度，入射角，结构密度等。讨论了算法的描述和基于在喷气生物反应器的实验原型上创建的真实喷气机的视频记录的测试应用程序。将结果与计算流体动力学建模和理论预测进行了比较，并证明了良好的一致性。提出的算法本身代表了喷气生物反应器中曝气器操作的实时控制系统的基础，并在实验室喷射流安装中使用，用于积累有关JET的结构和动态性能的大数据。
在自由空间光通道中动态和湍流介质上保护二维信息载体
本文提出了一种新方案，通过对二维信息载体进行编码，实现动态湍流介质中高保真安全的自由空间光信息传输。将数据转换成一系列二维图案作为信息载体。开发了一种新的差分方法来抑制噪声，并生成一系列随机密钥。将不同数量的吸收滤波器任意组合放置在光通道中，以生成具有高度随机性的密文。实验证明，只有使用正确的安全密钥才能检索明文。实验结果表明，所提方法可行有效。所提方法为在自由空间光通道中通过动态湍流介质实现高保真光信息传输开辟了一条途径。
COTUR 项目：海上湍流遥感技术在风能应用方面的应用
摘要。本文介绍了 COTUR（使用激光雷达测量湍流相干性）活动期间的测量策略和收集的数据集。该现场试验于 2019 年 2 月至 2020 年 4 月在挪威西南海岸进行。相干性量化了涡流的空间相关性，在海洋大气边界层中鲜为人知。这项研究的动机是需要更好地表征横向相干性，横向相干性部分决定了多兆瓦海上风力涡轮机的动态风荷载。在 COTUR 活动期间，使用陆基遥感技术研究了相干性。仪器设置包括三个远程扫描多普勒风激光雷达、一个多普勒风激光雷达剖面仪和一个被动微波辐射计。 WindScanner 软件和 LidarPlanner 软件同时用于将三个扫描头定位到由激光雷达风廓线仪提供的平均风向。辐射计仪器通过提供大气边界层中的温度和湿度廓线来补充这些测量。扫描光束略微向上指向以记录表面层内和表面层上方的湍流特性，从而进一步了解表面层缩放在模拟海上风力涡轮机湍流风荷载方面的适用性。初步结果显示横向相干性随扫描距离的变化有限。横向相干性的略微增加
湍流冲击波边界层相互作用和边界层流动的壁面模型大涡模拟
精确模拟高雷诺数可压缩流动具有挑战性。对于直接数值模拟 (DNS)，必须解析所有尺度的流体运动，根据 Choi 和 Moin 1 的说法，网格点的数量按 N ∝ Re 37 / 14 L 缩放。虽然 DNS 是最准确的方法，但它的计算成本也最高。大涡模拟 (LES) 仅解析大能量承载流动结构，未解析（即子网格）结构用子网格应力 (SGS) 模型建模，或直接通过数值方案的扩散（即隐式 LES，ILES）来解释。对于壁面解析 LES (WRLES)，近壁面条纹的平均长度和展向间距为 x + ≈ 1000 和 z + ≈ 100，通过壁面粘度 µ w 和摩擦速度 u τ = p 变为无量纲
基于广义修正大气光谱的湍流对高斯光束传输影响的分析与仿真
多年来，大气湍流一直是物理学和工程学领域的研究热点。当激光束在大气中传播时，它会受到散射、吸收和湍流等不同光学现象的影响。大气湍流效应是由折射率的变化引起的。不同大小的涡流会影响光波在大气中的传播。折射率的这些变化会导致传播的激光束产生不同的变化，如光束漂移、光束扩散和图像抖动。所有这些影响都会严重降低光束质量 (M 平方) 并降低系统在某些应用中的性能效率，包括自由空间光通信、激光雷达-激光雷达应用和定向能武器系统 [1- 5]。传统上，湍流由 Kolmogorov 模型类型定义。Kolmogorov 谱的幂律值为 11/3，用于描述高斯分布 [6]。许多光谱具有特定的内尺度和外尺度，如 Tatarskii 光谱、von Karman 光谱、Kolmogorov 光谱和广义修正光谱 [7]。本研究采用广义修正大气光谱模型。我们通过数值和分析方法执行高斯激光光束在不同传播距离下的传播行为。此外，我们还研究了一些参数对光束传播的影响。讨论了所有模拟结果，并将其与文献中的结果进行了比较。
使用基于傅立叶神经操作员的机器学习策略对湍流通道流的预测
在科学和工程场中，快速准确的湍流预测非常重要。在本文中，我们研究了隐式U-NET增强的傅立叶神经操作员（IUFNO），以稳定地预测三维（3D）湍流流的长期动力学。训练有素的IUFNO模型在三个摩擦雷诺数的粗网格的大涡模拟（LES）中进行了测试：re τ≈180、395和590。所采用的近壁网格比壁溶解的LES的一般要求更明显。与原始的傅立叶神经操作员（FNO），隐式FNO（IFNO）和U-NET增强的FNO（UFNO）相比，IUFNO模型具有更好的长期预测能力。数值实验表明，IUFNO框架在预测各种流量统计统计和结构的预测中，超过了传统的动态Smagorinsky模型和壁适应的本地涡流粘度模型，包括平均值和功能，包括均值和流动性速度，概率密度的功能（PDFS）和关节功能（pdfs）和关节效率。 pro文件，动能谱和Q标准（涡旋结构）。同时，训练有素的IUFNO模型在计算上比传统的LES模型快得多。因此，IUFNO模型是快速预测壁构成的湍流的有希望的方法。
MEMS高温梯度传感器用于高度湍流中的皮肤摩擦测量
摘要 - 本文介绍并讨论了使用MEMS（微电机电系统）获得的高温梯度传感器获得的结果，以在高度湍流中进行时间平均和波动的皮肤摩擦测量。设计为强大的壁挂式悬挂热线结构，使用传统的微观加工技术制造微传感器，该技术与微电脑兼容用于设计集成的智能系统。成功实施了两条风风隧道，在大量湍流中测试了该传感器，主流速度高达270 m/s（马赫数为0.79），这对应于客机巡游的平均速度。实验证明了微传感器的广泛动态范围，而没有达到其极限。微传感器因此表明了其在空气动力应用中测量湍流的价值，特别适合航空药物。
血浆湍流的生成机器学习替代模型
首次采用了生成人工智能中最新的技术来构建血浆湍流的替代模型，以实现长时间的传输模拟。拟议的步态（生成人工智能湍流）模型基于卷卷变量自动编码器的耦合，该模型将已预先计算的湍流数据编码为减少潜在的神经网络和深层神经网络，并产生新的湍流，该新的湍流是400倍的湍流，该湍流是400倍的富指向数字集成。该模型应用于谷川 - 瓦卡塔尼（HW）等离子体湍流模型，该模型与地球体流体动力学中使用的准真实性模型密切相关。在时空傅立叶和适当的正交分解光谱以及以Okubo-Weiss分解为特征的流程傅立叶和适当的正交分解光谱中，步态和HW模型之间的一致性非常好。一致性也可以在粒子位移的概率分布函数和有效的湍流扩散率中找到。