Characteristics of Scalar Frequency-Wave Spectrum of Wall Pressure Fluctuations at Gradient-Free Turbulent Boundary Layer

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

An analysis of the basic properties of the scalar frequency-wave spectrum of turbulent pressures, representing the total energy of the wave components of the turbulent pressure field with a given wave vector modulus, has been carried out. Consideration of the scalar spectrum, which has independent applied significance, allows us to visualize the energy distribution of turbulent pressures in a wide range of frequencies and wave numbers. Based on well-known vector wave field models, relations are proposed for estimating the reduced scalar spectrum. The degree and nature of the parametric influence of the Mach and Reynolds numbers are determined.

全文:

受限制的访问

作者简介

E. Kudashev

Space Research Institute, Russian Academy of Sciences

编辑信件的主要联系方式.
Email: fmkdshv@gmail.com
俄罗斯联邦, Moscow

L. Yablonik

Polzunov Scientific and Development Association on Research and Design of Power Equipment

Email: yablonik@gmail.com
俄罗斯联邦, St. Petersburg

参考

  1. Кудашев Е.Б., Яблоник Л.Р. Модели и методы скалярной волновой фильтрации полей пристеночных турбулентных пульсаций давления // Акуст. журн. 2022. Т. 68. № 6. С. 670–678.
  2. Ефимцов Б.М. Критерии подобия спектров пристеночных пульсаций давления турбулентного пограничного слоя // Акуст. журн. 1982. Т. 28. № 4. С. 491–497.
  3. Смольяков А.В., Ткаченко В.М. Модели поля псевдозвуковых турбулентных пристеночных давлений и опытные данные // Акуст. журн. 1991. Т. 37. № 6. С. 1199–1207.
  4. Frendi A., Zhang M. A New Turbulent Wall-Pressure Fluctuation Model for Fluid-Structure Interaction // J. Vib. Acoust. 2020. V. 142. № 2. P. 021018. https://doi.org/10.1115/1.4045771
  5. Chase D.M. The character of the turbulent wall pressure spectrum at subconvective wavenumbers and a suggested comprehensive model // J. Sound Vib. 1987. V. 112. № 1. P. 125–147.
  6. Goody M. An empirical model of surface pressure fluctuations // AIAA J. 2004. V. 42. P. 1788–1794.
  7. Шлихтинг Г. Теория пограничного слоя. М.: Наука, 1969. 744 с.
  8. Prigent S.L., Salze É., Bailly C. Deconvolution of wavenumber-frequency spectra of wall pressure fluctuations // AIAA J. 2020. V. 58. № 1. P. 164–173.
  9. Leclere Q., Dinsenmeyer A., Salze E., Antoni J. A comparison between different wall pressure measurement devices for the separation and analysis of TBL and acoustic contributions // Flinovia–Flow Induced Noise and Vibration Issues and Aspects-III. P. 181–206. Springer Nature Switzerland AG, 2021.
  10. Arguillat B., Ricot D., Robert G., Bailly C., Robert G. Measured wavenumber: Frequency spectrum associated with acoustic and aerodynamic wall pressure fluctuations // J. Acoust. Soc. Am. 2010. V. 128. P. 1647.
  11. Robin O., Moreau S., Berry A. Measurement of the wavenumber-frequency spectrum of wall pressure fluctuations: spiral-shaped rotative arrays with pinhole-mounted quarter inch microphone // 19th AI-AA/CEAS Aeroacoustics Conference May 27-29, 2013, Berlin, Germany (AIAA 2013-2058)
  12. Salze É., Bailly C., Marsden O., Jondeau E., Juvé D. An experimental investigation of wall pressure fluctuations beneath pressure gradients // AIAA AVIATION Forum. 21th AIAA/CEAS Aeroacoustics Conference, June 22-26th 2015, Dallas, Texas.
  13. Кудашев Е.Б., Яблоник Л.Р. Развитие экспериментальных исследований турбулентных пристеночных пульсаций давления. Критический анализ и обобщение накопленных опытных данных // Акуст. журн. 2021. Т. 67. № 6. С. 639–649.
  14. Howe M.S. Acoustics of Fluid-Structure Interactions. Cambridge University Press, 1998. 560 p.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Qualitative analysis of the properties of the scalar wave spectrum; 1 – curves of equal values of the frequency-wave spectrum; 2 – convective ridge (maximum values); 3 – integration contour corresponding to the maximum value of the scalar wave spectrum

下载 (99KB)
索引源数据
3. Fig. 2. The given spectral dependences for different values of the dimensionless frequency. Models: (a) Smolyakova–Tkachenko [3]; (b) modified Efimtsova [2]; (c) Friendly–Zhang [4]. Values : 1 – 10; 2 – 1.0; 3 – 0.1. Curves:         ; —— ; ---- ; ••••••

下载 (324KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Curves of equal levels of the reduced scalar spectrum. The values of 10lgφ are shown. Models: (a) – Smolyakova–Tkachenko [3]; (b) – modified Efimtsova [2]; (c) – Friendly–Zhang [4]; (d) – approximation (10)

下载 (288KB)
索引源数据
5. Fig. 4. Curves of equal levels of a dimensionless scalar spectrum. The values of 10lg are shown. Models: (a) – Smolyakova–Tkachenko [3]; (b) – modified Efimtsov [2]; (c) – Friendly–Zhang [4]; (d) – scalar model (10)

下载 (327KB)
索引源数据
6. Fig. 5. Influence numbers Mach on dimensionless Urgell scalar Urgell spectrum . Wide model Chase [5]. Numerical values: (a) – 0.01 (dotted-0); (b – - 0.1; (C) - 0.3; (D) - 0.5

下载 (353KB)
索引源数据
7. Fig. 6. The effect of the Reynolds number on a dimensionless scalar spectrum. Scalar model (10). RT values: -- 300; ---- 30

下载 (180KB)
索引源数据

版权所有 © The Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».