物理学 > 流体动力学
[提交于 2025年7月15日
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标题: 三维湍流科莫戈罗夫流的清洁数值模拟
标题: Clean numerical simulation (CNS) of three-dimensional turbulent Kolmogorov flow
摘要: 湍流在各种科学和工程学科中具有重要意义。 Orszag于1970年提出的湍流直接数值模拟(DNS)是流体力学中的一个里程碑,开启了湍流的数值实验时代。 许多研究人员报告称,由于时空轨迹对小扰动非常敏感,湍流应该是混沌的。 2006年,E.D. Lorenz发现数值噪声可能对混沌系统的统计特性产生重大影响。 上述事实逻辑上导致了这样的结论:作为混沌系统的湍流的数值噪声可能对湍流场产生重大影响。 事实上,对于二维(2D)Kolmogorov湍流来说,这一点已被一种比DNS更精确的算法——“干净数值模拟”(CNS)所证实。 与DNS不同,CNS可以将截断误差和舍入误差降低到任何所需的小水平,从而使人工数值噪声在整个足够长的时间间隔内严格可忽略。 然而,在物理学中,3D湍流比2D湍流更重要,正如诺贝尔奖得主T.D. Lee所指出的。 因此,本文首次利用CNS求解三维(3D)Kolmogorov湍流,并详细比较了我们的CNS结果与DNS给出的结果。 发现由DNS给出的三维Kolmogorov湍流的时空轨迹很快就被人工数值噪声严重污染,DNS结果不仅在流场和能量级联方面,甚至在统计方面都与CNS基准解存在巨大偏差。
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