거의 모든 유체 흐름은 난류이며 다양한 공간 및 시간 구조를 나타냅니다. 난기류는 혼돈입니다. 여기서 작은 외부 교란이 시간이 지남에 따라 현저하게 다른 행동을 유발할 수 있습니다. 이러한 속성에도 불구하고 난류는 일관된 구조로 알려진 상당한 시간 동안 지속되는 흐름 패턴을 나타낼 수 있습니다.
과학자들과 엔지니어들은 난류 유체 흐름을 예측하고 변경하는 방법에 대해 의아해했으며, 이는 오랫동안 과학 및 공학에서 가장 어려운 문제 중 하나로 남아 있었습니다.
물리학 자 Georgia Institute of Technology 난류가 이러한 일관된 흐름 구조와 유사한 경우를 감지하는 새로운 방법을 개발했습니다. 이 방법을 사용하여, 그들은 난류가 유체 역학 특정 지오메트리에 대해 한 번만 미리 계산할 수 있습니다.
애틀랜타 조지아 공과대학 물리학과의 Roman Grigoriev는 다음과 같이 말했습니다. “거의 한 세기 동안 난류는 통계적으로 무작위 과정으로 설명되었습니다. 우리의 결과는 적절하게 짧은 시간 규모에서 난류 결정론적이며 기본 결정론적 지배 방정식에 연결합니다."
"난류 흐름의 진화를 정량적으로 예측하는 것은 사실 거의 모든 특성을 예측하는 것입니다. 수치 시뮬레이션은 유일하게 신뢰할 수 있는 기존 예측 접근 방식입니다. 그러나 비용이 많이 들 수 있습니다. 우리 연구의 목표는 예측 비용을 줄이는 것이었습니다.”
두 개의 독립적으로 회전하는 실린더 사이에 제한된 약한 난류를 관찰함으로써 과학자들은 난류의 새로운 로드맵을 만들었습니다. 이를 통해 과학자들은 파이프 아래로의 흐름과 같은 보다 친숙한 형상에서 "최종 효과"가 없기 때문에 수치적으로 계산된 흐름과 고유하게 실험 관찰을 비교할 수 있습니다.
실험은 투명한 벽을 사용하여 완전한 시각적 접근이 가능하고 최첨단 흐름 시각화를 통해 과학자들이 수백만 개의 부유 형광 입자의 움직임을 추적하여 흐름을 재구성할 수 있도록 했습니다. 동시에 그들은 실험과 동일한 조건에서 유체 흐름을 제어하는 편미분 방정식(Navier-Stokes 방정식)의 순환 솔루션을 계산하기 위해 고급 수치 방법을 사용했습니다.
위에서 언급했듯이 난류 유체 흐름은 일관된 구조를 보여줍니다. 실험 및 수치 데이터를 분석함으로써 과학자들은 이러한 흐름 패턴과 진화가 그들이 계산한 특수 솔루션에 의해 설명된 것과 유사하다는 것을 발견했습니다.
이러한 특수 솔루션은 반복적이고 불안정하여 짧은 간격으로 반복되는 흐름 패턴을 설명합니다. 난류는 패턴이 나타날 수 있는 방법과 시기를 설명하는 솔루션을 차례로 따릅니다.
그리고리예프 말했다, "이 기하학에서 우리가 찾은 모든 반복 솔루션은 두 가지 다른 주파수를 특징으로 하는 준주기적인 것으로 밝혀졌습니다. 하나의 주파수는 대칭축을 중심으로 한 흐름 패턴의 전체 회전을 설명하고 다른 하나는 패턴과 함께 회전하는 기준 프레임에서 흐름 패턴의 모양 변화를 설명합니다. 상응하는 흐름은 이러한 동시 회전 프레임에서 주기적으로 반복됩니다."
"그런 다음 우리는 이러한 반복 솔루션과 실험 및 직접 수치 시뮬레이션에서 난류 흐름을 비교했으며 난류 흐름이 지속되는 한 Turbulence가 하나의 반복 솔루션을 밀접하게 추적(추적)한다는 것을 발견했습니다. 이러한 정성적 행동은 XNUMX년 전에 크게 단순화된 대기 모델로 파생된 유명한 로렌츠 모델과 같은 저차원 혼돈 시스템에 대해 예측되었습니다.”
“이 연구는 난류에서 관찰된 혼돈 운동 추적 순환 솔루션의 첫 번째 실험적 관찰을 나타냅니다. 물론 난류의 역학은 순환 솔루션의 준주기적 특성으로 인해 훨씬 더 복잡합니다.”
“이 방법을 사용하여 우리는 이러한 구조가 공간과 시간에서 난류의 조직을 잘 포착한다는 것을 결론적으로 보여주었습니다. 이러한 결과는 유체 흐름을 예측, 제어 및 엔지니어링하는 능력에 대한 혼돈의 파괴적인 영향을 극복하기 위해 일관된 구조와 시간에 대한 지속성을 활용하여 난류를 나타내는 토대를 마련합니다."
"이러한 발견은 여전히 "모든 과학에서 가장 큰 미해결 문제"로 남아 있는 유체 난류를 이해하려고 노력하는 물리학자, 수학자 및 엔지니어 커뮤니티에 가장 즉각적인 영향을 미칩니다.
"이 연구는 동일한 그룹의 유체 난류에 대한 이전 작업을 구축하고 확장하며, 그 중 일부는 2017년 Georgia Tech에서 보고되었습니다. 이상적인 XNUMX차원 유체 흐름에 초점을 맞춘 해당 간행물에서 논의된 작업과 달리 현재 연구는 실질적으로 중요하고 더 복잡한 XNUMX차원 흐름."
"궁극적으로, 이 연구는 본질적으로 통계적이기보다는 동적인 유체 난류에 대한 수학적 토대를 마련하므로 다양한 응용 분야에 중요한 정량적 예측을 할 수 있는 능력이 있습니다."
저널 참조 :
- Christopher J. Crowley et al. 난류는 반복 솔루션을 추적합니다. 과학 국립 아카데미의 절차. DOI : 10.1073 / pnas.2120665119
