基于初始高斯场近期变形映射的湍流拉格朗日速度梯度演化闭合
流体动力学
2016-09-21 v1
摘要
湍流中速度梯度张量的统计具有理论和实际重要性。拉格朗日视角为研究湍流动力学特别是速度梯度张量的动力学提供了优越视角。各向同性湍流中速度梯度拉格朗日演化的随机模型，带有压力 Hessian 和粘性 Laplacian 的闭合模型，已显示出能再现非高斯概率分布、偏度和涡量应变率对齐等重要特征。近期流体变形（RFD）闭合引入了利用流体变形张量映射各向同性拉格朗日压力 Hessian 作为上游初始条件的思想。然而，近期关于高斯场闭合的工作表明，即使高斯各向同性速度场由于固有的速度-压力耦合也包含条件压力 Hessian 张量的显著各向异性，并且假设各向同性压力 Hessian 作为上游条件可能不现实。本文中，高斯各向同性场统计被用于生成近期流体变形映射的更物理的上游条件。在这个新框架中，已知的各向同性关系可以先验地满足，且不需要 DNS 调谐系数。将称为高斯场近期变形（RDGF）闭合的新模型的结果与现有模型和 DNS 进行详细比较，显示了获得的改进，特别是在中等雷诺数下速度梯度张量的各种单时间统计中。然而，应用于任意高雷诺数对该类模型仍是一个开放挑战。
引用
@article{arxiv.1603.02953,
title = {A closure for Lagrangian velocity gradient evolution in turbulence using recent deformation mapping of initially Gaussian fields},
author = {Perry L. Johnson and Charles Meneveau},
journal= {arXiv preprint arXiv:1603.02953},
year = {2016}
}