HB
H. Bae
Author with expertise in Turbulent Flows and Vortex Dynamics
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
4
(50% Open Access)
Cited by:
186
h-index:
14
/
i10-index:
17
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Minimum-dissipation models for large-eddy simulation

Wybe Rozema et al.Aug 1, 2015
Minimum-dissipation eddy-viscosity models are a class of sub-filter models for large-eddy simulation that give the minimum eddy dissipation required to dissipate the energy of sub-filter scales. A previously derived minimum-dissipation model is the QR model. This model is based on the invariants of the resolved rate-of-strain tensor and has many desirable properties. It appropriately switches off for laminar and transitional flows, has low computational complexity, and is consistent with the exact sub-filter tensor on isotropic grids. However, the QR model proposed in the literature gives insufficient eddy dissipation. It is demonstrated that this can be corrected by increasing the model constant. The corrected QR model gives good results in simulations of decaying grid turbulence on an isotropic grid. On anisotropic grids the QR model is not consistent with the exact sub-filter tensor and requires an approximation of the filter width. It is demonstrated that the results of the QR model on anisotropic grids are primarily determined by the used filter width approximation, and that no approximation gives satisfactory results in simulations of both a temporal mixing layer and turbulent channel flow. A new minimum-dissipation model for anisotropic grids is proposed. This anisotropic minimum-dissipation (AMD) model generalizes the desirable practical and theoretical properties of the QR model to anisotropic grids and does not require an approximation of the filter width. The AMD model is successfully applied in simulations of decaying grid turbulence on an isotropic grid and in simulations of a temporal mixing layer and turbulent channel flow on anisotropic grids.
0

Sparse space–time resolvent analysis for statistically stationary and time-varying flows

Barbara Lopez-Doriga et al.Nov 21, 2024
Resolvent analysis provides a framework to predict coherent spatio-temporal structures of the largest linear energy amplification, through a singular value decomposition (SVD) of the resolvent operator, obtained by linearising the Navier–Stokes equations about a known turbulent mean velocity profile. Resolvent analysis utilizes a Fourier decomposition in time, which has thus far limited its application to statistically stationary or time-periodic flows. This work develops a variant of resolvent analysis applicable to time-evolving flows, and proposes a variant that identifies spatio-temporally sparse structures, applicable to either stationary or time-varying mean velocity profiles. Spatio-temporal resolvent analysis is formulated through the incorporation of the temporal dimension to the numerical domain via a discrete time-differentiation operator. Sparsity (which manifests in localisation) is achieved through the addition of an $l_1$ -norm penalisation term to the optimisation associated with the SVD. This modified optimisation problem can be formulated as a nonlinear eigenproblem and solved via an inverse power method. We first showcase the implementation of the sparse analysis on a statistically stationary turbulent channel flow, and demonstrate that the sparse variant can identify aspects of the physics not directly evident from standard resolvent analysis. This is followed by applying the sparse space–time formulation on systems that are time varying: a time-periodic turbulent Stokes boundary layer and then a turbulent channel flow with a sudden imposition of a lateral pressure gradient, with the original streamwise pressure gradient unchanged. We present results demonstrating how the sparsity-promoting variant can either change the quantitative structure of the leading space–time modes to increase their sparsity, or identify entirely different linear amplification mechanisms compared with non-sparse resolvent analysis.
0

Wavelet-based resolvent analysis of non-stationary flows

Eric Ballouz et al.Nov 14, 2024
This work introduces a formulation of resolvent analysis that uses wavelet transforms rather than Fourier transforms in time. Under this formulation, resolvent analysis may extend to turbulent flows with non-stationary mean states. The optimal resolvent modes are augmented with a temporal dimension and are able to encode the time-transient trajectories that are most amplified by the linearised Navier–Stokes equations. We first show that the wavelet- and Fourier-based resolvent analyses give equivalent results for statistically stationary flow by applying them to turbulent channel flow. We then use wavelet-based resolvent analysis to study the transient growth mechanism in the near-wall region of a turbulent channel flow by windowing the resolvent operator in time and frequency. The computed principal resolvent response mode, i.e. the velocity field optimally amplified by the linearised dynamics of the flow, exhibits characteristics of the Orr mechanism, which supports the claim that this mechanism is key to linear transient energy growth. We also apply this method to non-stationary parallel shear flows such as an oscillating boundary layer, and three-dimensional channel flow in which a sudden spanwise pressure gradient perturbs a fully developed turbulent channel flow. In both cases, wavelet-based resolvent analysis yields modes that are sensitive to the changing mean profile of the flow. For the oscillating boundary layer, wavelet-based resolvent analysis produces oscillating principal forcing and response modes that peak at times and wall-normal locations associated with high turbulent activity. For the turbulent channel flow under a sudden spanwise pressure gradient, the resolvent modes gradually realign themselves with the mean flow as the latter deviates. Wavelet-based resolvent analysis thus captures the changes in the transient linear growth mechanisms caused by a time-varying turbulent mean profile.