物理>流体动力学
标题: 渐近吸力边界层大尺度动力学的对称约化低维表示
摘要: 湍流边界层的一个重要特征是流动中持续存在的大规模相干结构。 这里,我们使用动态模式分解(DMD),这是一种数据驱动的技术,旨在检测时空相关性,以在渐近吸力边界层(ASBL)中构建此类大规模动力学的最优低维表示。 在ASBL中,流体通过底壁被吸出,从而在流向上形成恒定的边界层厚度。 也就是说,平均流对相干结构的顺流平流不再具有动力学重要性,可以解释为顺流方向上的连续平移对称性。 然而,这导致了技术上的困难,因为众所周知,DMD在存在连续对称性的情况下表现不佳。 我们使用对称还原DMD(Marensi et al.,J.Fluid Mech.721,A10(2023))解决了这个问题,并发现ASBL的大规模动力学确实是低维的,并且可能是自给自足的,以大规模的喷射和扫掠事件为特征。 当只包括更多的几个模式时,可以捕捉到与近墙结构的相互作用。