Instability of Flows

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出版者:Computational Mechanics
作者:Rahman, M. (EDT)
出品人:
页数:233
译者:
出版时间:
价格:142
装帧:HRD
isbn号码:9781853127854
丛书系列:
图书标签:
  • 流体动力学
  • 稳定性分析
  • 湍流
  • 非线性动力学
  • 数值模拟
  • 工程应用
  • 物理学
  • 数学建模
  • 边界层
  • 传热学
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具体描述

《湍流的奥秘:从经典理论到前沿应用》 书籍简介 导言:跨越百年探索的边界 自十九世纪末以来,流体力学领域便被一个既熟悉又令人困惑的现象所主宰——湍流。它存在于每一次飞机起降的翼尖涡流中,深藏于地球洋流的浩瀚循环里,也潜伏于微小尺度上细胞内的液体输运过程。湍流不仅是物理学中最具挑战性的非线性问题之一,更是工程学、气象学乃至生物物理学等诸多领域突破瓶颈的关键所在。《湍流的奥秘:从经典理论到前沿应用》旨在系统梳理湍流研究的百年历程,深入剖析其内在的复杂性、多尺度特性,并详尽介绍当前解析和模拟湍流所依赖的最尖端方法论。 本书结构清晰,逻辑严密,从基础的流体力学方程出发,逐步构建起对湍流这一复杂现象的认知框架。它并非仅仅停留在理论公式的堆砌,而是致力于揭示现象背后的物理机制,强调实验观测与数值模拟之间的相互印证,力求为读者提供一个既具深度又富于启发性的知识体系。 第一部分:湍流的经典基石与特征描述 本部分聚焦于湍流现象的数学描述和统计学特性。我们将从粘性流体的基本方程——纳维-斯托克斯(Navier-Stokes, N-S)方程出发,探讨其在描述湍流运动中的核心地位及其固有的非线性难题。随后,本书将详细阐述湍流流场的统计描述方法,这是理解湍流无规则性(随机性)的关键。 湍流的统计描述: 深入解析雷诺平均(Reynolds Averaging)方法,介绍雷诺应力的概念及其在工程中的应用。重点阐述湍流脉动速度、混合长度理论以及湍流强度、尺度分布等核心参数的物理意义。 湍流结构: 剖析湍流的层次结构,从宏观的卷吸尺度(Integral Scales)到微观的科尔莫戈洛夫(Kolmogorov)耗散尺度。详细讨论惯性子区(Inertial Subrange)的能量级串理论,这是湍流理论的标志性成就之一。 边界层湍流: 重点研究壁面附近的湍流特性。详细分析湍流边界层的速度剖面、减阻机制,以及附着、分离点的物理机制。区分光滑壁面与粗糙壁面湍流的差异。 第二部分:解析的挑战与解析工具 尽管实验和模拟取得了巨大进步,精确解析地求解N-S方程在湍流条件下仍然是悬而未决的难题。本部分将回顾数学家和理论物理学家为攻克这一挑战所做的努力。 非线性动力学视角: 将湍流视为一个高维系统的混沌现象。探讨洛伦兹吸引子(Lorenz Attractor)等简化模型如何揭示湍流中对初值敏感的特性。讨论能量和动量在尺度间的非线性传递机制。 大涡模拟(LES)的理论基础: 详细介绍LES的原理,即如何通过过滤(Filtering)过程来分离出大尺度(可解析)涡旋和小尺度(需要模型化)涡旋。分析亚格子尺度(Subgrid Scale, SGS)模型的局限性与发展,例如动力学亚格子模型。 混合长度理论的深化: 重新审视普朗特(Prandtl)混合长度理论的现代诠释,讨论其在处理非均匀和非定常流动中的适用范围与修正方案。 第三部分:计算流体力学(CFD)中的湍流建模 计算流体力学是现代工程分析的支柱。本部分将侧重于实际工程应用中,为求解N-S方程所发展出的各种经验性和半经验性模型。 雷诺平均纳维-斯托克斯(RANS)模型详解: 这是工业界最常用的方法。本书将深入剖析主流的RANS模型族群: 零方程模型(Zero-Equation Models): 探讨混合长度的直接代入。 单方程模型(One-Equation Models): 重点分析 $k-epsilon$ 模型(湍流动能 $k$ 和耗散率 $epsilon$ 的输运方程)及其在剪切流中的表现。 双方程模型(Two-Equation Models): 详细介绍 $k-omega$ 模型,特别是其在近壁区处理的优势,以及对剪切层和分离流的改进版本(如SST $k-omega$ 模型)。 湍流模型选择的决策树: 提供一套实用的指导原则,帮助工程师根据流动类型(内部流、外部流、可压缩性、分离/再附着)选择最合适的湍流模型,并讨论模型失效的典型案例。 第四部分:前沿研究与新兴应用领域 湍流研究并未止步于经典模型。本部分将目光投向当前最活跃的研究方向,展示湍流理论如何解决跨学科的复杂问题。 直接数值模拟(DNS)的极限: 讨论DNS在精确捕捉全部湍流尺度方面的潜力与计算资源的巨大需求。分析最新高性能计算(HPC)架构对DNS进步的推动作用,以及如何利用DNS数据来校准和验证RANS/LES模型。 稀疏采样与数据驱动方法: 探讨如何利用机器学习(ML)和人工智能(AI)技术,从昂贵的实验或高精度模拟数据中提取更具物理意义的湍流特征。研究利用神经网络来构建新型、高保真度的SGS模型或湍流闭合关系。 生物与环境流体力学中的湍流: 考察湍流在自然界中的作用。分析空气动力学中的被动/主动流动控制技术(如等离子体激励、等离子体边界层控制)如何抑制或利用湍流以降低阻力或增强混合。探讨海洋沉积物输运、大气边界层中的热量及污染物扩散等宏观环境问题。 转捩(Transition to Turbulence)研究: 湍流的产生过程比完全湍流更难捕捉。本书将介绍线性稳定性理论、非线性初值问题(N-S方程的初态演化)以及“拟序结构”(Coherent Structures)在解释从层流到湍流过渡中的关键作用。 结语:面向未来的湍流控制与预测 《湍流的奥秘》旨在为读者提供一个全面且深入的视角,理解湍流这一自然界最普遍、最复杂的现象。从数学的严谨性到工程的实用性,本书强调理论、实验与计算的有机结合。它不仅是对既有知识的系统总结,更是一份邀请函,邀请研究人员和工程师们共同迎接未来在精准预测、高效控制以及跨尺度理解方面所面临的挑战。掌握湍流的本质,即是掌握了驾驭流体运动,实现下一代高效能系统的钥匙。

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