基于展向壁面振动控制的槽道湍流结构研究

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1、硕士论文基于展向壁面振动控制的槽道湍流结构研究摘要通过直接数值模拟(DNS)研究壁面展向周期运动的槽道湍流的结构及其减阻机理，建立槽道湍流数据库。分析流场的基本统计量和近壁湍流结构，主要结果如下：(1)首先采用实验数据验证算法的可靠性，然后通过对基本统计量的分析得知壁面展向运动后，近壁区平均流向速度梯度减小，缓冲区增厚，对数区上移。脉动速度均方根以及雷诺应力在全域减小，峰值外移。(2)通过对雷诺应力输运方程的分析，发现再分配项的持续减小是湍流强度和壁面摩擦阻力减小的主要原因，说明壁面运动阻碍了各脉动速度分量之间的能量传输。(3)通过对条带，流向涡这两个典型

2、拟序结构的研究，发现壁面运动使条带和涡结构在近壁区基本消失，随着远离壁面，条带变宽，展向间距增加，说明壁面运动破坏了近壁湍流自维持机制。(4)采用VITA(可变时间间隔平均法)法检测近壁猝发事件，显示壁面振动抑制近壁猝发事件的发生，说明湍流受到了抑制。(5)通过象限分析，发现第二象限的上抛和第四象限的下扫对雷诺应力的贡献都减小了，说明湍流的主要产生机制受到了抑制。’(6)通过对湍流脉动波谱的分析，说明壁面展向振动会使波数较低的区域，能量明显向着某一特定方向集中，二维能谱表面趋于光滑，脉动动能在全域减小，标志着振动壁面抑制了湍流脉动。上述分析表明，由于粘性作

3、用，壁面展向运动使得近壁湍流区中流向涡结构明显抑制，因而抑制了与流向涡相关的流体上抛和下扫运动，因此明显降低了湍流的活动和壁面摩擦阻力。关键词：槽道湍流，直接数值模拟，展向壁面振动，拟序结构，减阻Abstract硕士论文Aturbulemchannelflowstructureanddragreductionmechanisminducedbyspanwisewalloscillationareinvestigatedusingdirectnumericalsimulation(DNS)method．砀edatabaseofturbulentchannel

4、flowisproducedby：DNS．Thebasicturbulencestatisticsandthenear-wallturbulencestructureareanalyzed，andthemainresultsareasfollows：(1)Thecomputationalresultsarefh-stlyvalidatedbyexperimentaldata,andthegoodagreementsareobtainedandimplythereliabilityofthealgorithm．Then，theanalysisofbasict

5、urbulencestatisticsindicatesthatthenear·wallaverageflowvelocitygradientisdecreased，thebufferlayerisincrassatedandtheloglayerisupwardshiftedwhentheperiodicmotionofthewallispresentedinthespanwisedirection．Correspondingly，theroot-mean·squarevelocityfluctuationsandReynoldsshearstressa

6、redecreasedinthewholeregionandthepeakisoutwardshiRed．(2)ThroughtheanalysisofthetransportationofReynoldsstresses，itisfoundthattheattenuationofturbulenceintensitiesandskinfrictionatthestatisticallystationarystageismainlyduetothesustainedreductionoftheredistributionterms．Itindicatest

7、hattheinter·componenttransferofturbulentkineticenergyishamperedbytheperiodicmotionofthewall．(3)Aniq．．uestigationoftypicalcoherentstructures，suchasstreamwisevorticesandlow-speedstreLks，iscarriedout．Itisfoundthatthestreaksandthevortexstructuresofthenear-wallregionalmostdisappear．nes

8、teaksgetwiderandthespacebetweenst