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将湍流中的拉格朗日速度和加速度建模为无限可微随机过程。 (英语) Zbl 1460.76366号

小结:我们建立了一个拉格朗日速度的随机模型,该模型在实验和数值充分发展的湍流中观察到。我们将其定义为随机微分方程给出的因果动力学的唯一统计平稳解。与先前提出的随机模型相比,所获得的过程在给定的有限雷诺数下是无限可微的,并且其二阶统计性质在无限雷诺数极限下收敛于Ornstein-Uhlenbeck过程的二阶统计性质。在这个极限下,它还表现出间歇性缩放特性,因为它们可以使用高阶统计量进行量化。为了实现这一点,我们首先推广了B.L.Sawford公司[“拉格朗日湍流弥散随机模型中的雷诺数效应”,《流体物理学》第3卷第6期,1577-1586页(1991年;数字对象标识代码:10.1063/1.857937)]通过考虑无限多的层。然后,我们从理论和数值上研究了向光滑(即无限可微)高斯过程的收敛。为了包括间歇性修正,我们遵循了与多重分形随机游动相似的考虑大肠杆菌等人[“多重分形随机漫步”,《物理评论》E(3)64,第2期,文章ID 026103,4页(2001年;doi:10.1103/PhysRevE.64.026103)]. 我们精确地推导了这个过程的统计特性,并将它们与从数值模拟湍流中提取的拉格朗日轨迹估计的结果进行了比较。还导出了关于加速度相关函数和高阶结构函数的多重分形形式的关键预测。通过这些预测,我们了解了耗散范围内涨落在现象学上的特殊行为,而这些行为并不是我们的随机过程所再现的。所提出的关于无限可微性建模的理论方法为速度的完全随机建模开辟了道路,包括粘度在非常精细尺度上的特殊作用。

MSC公司:

76F05型 各向同性湍流;均匀湍流
76层55 统计湍流建模
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