槽道湍流直接数值模拟与三维脉动速度分析

这篇资源主要涉及的是李新亮博士关于湍流流动的研究，特别是他在槽道湍流的直接数值模拟(DNS)方面的探索。该研究利用了AT89C51微控制器和DS18B20温度传感器构建了一个简单的温度测量系统，这在理解和分析湍流动力学中是至关重要的，因为温度可以影响流体的物理特性，进而影响湍流的行为。 文章深入探讨了二维和三维湍流的不同方面。通过图5.4和图5.5，我们可以看到二维湍流中的间歇现象和平均速度剖面，这些图形揭示了流动结构随空间变化的动态特性。而图5.6展示了三维湍流的平均速度剖面，强调了在第三个维度上流动复杂性的增加。接着，图5.7和图5.8分别给出了二维和三维湍流中脉动速度的均方根（rms），这是衡量湍流强度的重要指标，它反映了流动中的波动程度。 李新亮博士的工作集中在DNS方法的应用，这是一种高精度的数值技术，用于求解Navier-Stokes方程，以揭示湍流的基本机理。他在第二章中介绍了基于非等距网格的迎风紧致格式，这种格式适应于处理非均匀网格，对提高DNS的计算效率和精度至关重要。他还分析了DNS的空间精度和混淆误差，这是确保数值结果可靠性的关键因素。 在第三章，他提出了用于不可压槽道湍流的高效DNS算法，并通过实例展示了其应用。第四章则扩展到三维可压缩槽道湍流的DNS，分析了流动特征并得出了相关结论。第五章对二维槽道湍流的非线性行为进行了深入分析，而第六章则关注了湍流的标度律，揭示了流动在不同尺度上的自相似性质。 整体而言，这篇博士学位论文详细阐述了槽道湍流的多维度特性，以及DNS在理解这些特性中的作用。通过数值模拟，李新亮博士为湍流研究提供了宝贵的数据和见解，这对于提升我们对复杂流体流动的理解，特别是在工程和气候模型中有重大意义。他的工作也强调了在实际应用中如何优化和验证数值方法的重要性。