Характеристики скалярного частотно-волнового спектра пристеночных пульсаций давления в безградиентном турбулентном пограничном слое

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Выполнен анализ основных свойств скалярного частотно-волнового спектра турбулентных давлений, представляющего суммарную энергию волновых компонент поля турбулентных давлений с заданным модулем волнового вектора. Рассмотрение скалярного спектра, обладающего самостоятельным прикладным значением, позволяет наглядно представить распределение энергии турбулентных давлений в широком диапазоне частот и волновых чисел. На основании известных моделей векторного волнового поля предложены соотношения для оценки приведенного скалярного спектра. Определены степень и характер параметрического влияния чисел Маха и Рейнольдса.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Е. Б. Кудашев

Институт космических исследований РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: fmkdshv@gmail.com
Россия, Москва

Л. Р. Яблоник

Научно-производственное объединение по исследованию и проектированию энергетического оборудования им. И.И. Ползунова

Email: yablonik@gmail.com
Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  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.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. К качественному анализу свойств скалярного волнового спектра; 1 – кривые равных значений частотно-волнового спектра; 2 – конвективный гребень (максимальные значения); 3 – контур интегрирования, соответствующий максимальному значению скалярного волнового спектра

Скачать (99KB)
3. Рис. 2. Приведенные спектральные зависимости при различных значениях безразмерной частоты . Модели: (a) – Смольякова–Ткаченко [3]; (б) – модифицированная Ефимцова [2]; (в) – Френди–Чжана [4]. Значения : 1 – 10; 2 – 1.0; 3 – 0.1. Кривые:         ; —— ; ---- ; ••••••

Скачать (324KB)
4. Рис. 3. Кривые равных уровней приведенного скалярного спектра . Показаны значения 10lgφ. Модели: (а) – Смольякова–Ткаченко [3]; (б) – модифицированная Ефимцова [2]; (в) – Френди–Чжана [4]; (г) – приближение (10)

Скачать (288KB)
5. Рис. 4. Кривые равных уровней безразмерного скалярного спектра . Показаны значения 10lg. Модели: (а) – Смольякова–Ткаченко [3]; (б) – модифицированная Ефимцова [2]; (в) – Френди–Чжана [4]; (г) – скалярная модель (10)

Скачать (327KB)
6. Рис. 5. Влияние числа Маха на безразмерный скалярный спектр . Расширенная модель Чейза [5]. Значения чисел M: (а) – 0.01 (пунктир – 0); (б) – 0.1; (в) – 0.3; (г) – 0.5

Скачать (353KB)
7. Рис. 6. Влияние числа Рейнольдса на безразмерный скалярный спектр . Скалярная модель (10). Значения RT: —— 300; ---- 30

Скачать (180KB)

© Российская академия наук, 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».