🔹Titolo: Nascent fractal scaling during transition to turbulence: discovery using machine learning, virtual sensors, and a public database system

 

🔹Speaker: Charles Meneveau (Johns Hopkins University)

 

🔹 Abstract: Quando uno strato limite che si sviluppa su una superficie liscia passa da uno stato laminare a uno turbolento, il processo è spesso accompagnato dalla comparsa di macchie (punti) di turbolenza localizzate nello spazio che crescono e si fondono a valle per diventare lo strato limite completamente turbolento. Una domanda di vecchia data è se questi punti incipienti contengano già proprietà di turbolenza sviluppata ad alto numero di Reynolds. In questo seminario, poniamo questa domanda per le proprietà di ridimensionamento geometrico dell'interfaccia che separa la turbolenza all'interno dei punti dal flusso esterno. Per la turbolenza con numero di Reynolds elevato, tali interfacce sono note per visualizzare leggi di ridimensionamento frattale con una dimensione vicino a D = 7/3, dove l'esponente in eccesso di 1/3 sopra2 (superfici lisce) segue dal ridimensionamento di Kolmogorov degli incrementi spaziali della fluttuazione della velocità. I dati utilizzati in questo studio per esaminare le proprietà di ridimensionamento geometrico provengono da una simulazione numerica diretta (DNS). I dati sono archiviati in un sistema di database aperto (il Johns Hopkins Turbulence Database), in cui l'accesso ai dati è facilitato da un "sensore virtuale" di facile utilizzo approccio. Attualmente JHTDB contiene oltre 1/2 Petabyte di dati DNS da varie simulazioni di flussi turbolenti ed è stato utilizzato in oltre 250 pubblicazioni di riviste peer-reviewed sulla turbolenza di autori di tutto il mondo. Sulla base di questi dati, dimostriamo che i confini degli spot (interfacce) possono essere determinati utilizzando un metodo di apprendimento automatico non supervisionato che identifica tali interfacce senza la necessità di scegliere soglie arbitrarie. Vengono studiate le proprietà di ridimensionamento dell'interfaccia e vengono stabiliti i collegamenti alle proprietà frattali di interfacce turbolente non turbolente in flussi con numero di Reynolds elevato. Questo lavoro è stato eseguito con i dott. Zhao Wu e Tamer Zaki, mentre il database (supportato dalla NSF) è il risultato di una collaborazione a lungo termine con il team di JHTDB.