高雷诺数湍流中的涡旋拉伸与拟涡能产生

湍流的一个基本要素是涡旋拉伸机制，它源于涡量与应变率张量的非线性相互作用并导致极端事件的形成。我们利用由周期域内强迫各向同性湍流的高分辨率直接数值模拟生成的大规模数据库，分析了涡量与应变率之间的统计相关性。网格分辨率高达 $12288^3$，Taylor 微尺度雷诺数范围为 $140-1300$。为了理解极端涡量涨落的形成与结构，我们获取了以拟涡能（涡量平方）为条件的统计量。在弱拟涡能条件下，应变的大小及其特征值近似为常数；而在强拟涡能条件下，它们近似以幂律增长，且随 $R_\lambda$ 增大幂律变陡。我们发现，涡量与应变张量中间特征向量之间众所周知的优先排列在拟涡能较大时更为显著，而涡量表现出与最伸展特征向量微弱正交的趋势（对于大拟涡能）。然而，对大拟涡能事件产生的主导贡献来自于最伸展特征方向，且随 $R_\lambda$ 增大愈发显著。尽管如此，强涡量区域内的拉伸显著减少，这与它们所组成的弱弯曲管的运动学特性一致。进一步分析表明，强拟涡能主要通过粘性扩散耗散，尽管粘性耗散也很显著。本文还适当探讨了其对建模的启示。