Fundamentals Of Turbulence Modelling (Combustion - An International Series) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC

作者:Ching Jen Chen

出品人:

页数:192

译者:

出版时间:1997-12-01

价格:USD 109.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781560324058

丛书系列:

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流体力学前沿探索：湍流结构与模拟技术新视野 本书聚焦于湍流现象的复杂性、建模的最新进展以及其在现代工程与自然科学中的关键应用，旨在为研究人员、工程师及高阶学生提供一个全面、深入且具有前瞻性的视角。 湍流，作为流体力学中最普遍且最具挑战性的现象之一，其内在的随机性、多尺度结构和高维度的动力学特性，至今仍是科学界的核心研究课题。本书摒弃了对某一特定燃烧应用领域的深入聚焦，而是将视野扩展至湍流理论、数值方法和实验测量的广阔领域，构建了一个涵盖湍流本质理解到先进模拟工具的完整知识体系。 --- 第一部分：湍流的物理基础与统计描述 本部分深入探讨湍流流动的基本物理机制，为后续的建模工作奠定坚实的理论基础。我们将从粘性流体运动的基本方程——纳维-斯托克斯（Navier-Stokes, N-S）方程出发，详细分析其在湍流状态下的特性。 1. 湍流的宏观与微观特征： 转捩（Transition to Turbulence）： 详细分析从层流到湍流过渡的各种机制，包括剪切层不稳定性、开尔文-亥姆霍兹不稳定性（Kelvin-Helmholtz Instability）以及普朗特转捩理论的现代诠释。 湍流的统计特性： 重点阐述湍流场的时间和空间统计描述方法。这包括湍流脉动（Fluctuations）的均值、方差、自相关函数和互相关函数的推导与应用。我们将详细探讨各向同性湍流（Isotropic Turbulence）的普适性，并引入概率密度函数（PDF）方法来描述湍流场中变量的瞬时分布。 湍流能级与尺度分离： 深入剖析科尔莫戈罗夫（Kolmogorov）的能量级串理论，解释能量如何在大尺度的涡旋（Eddy）中被产生，并逐步向下传递至粘性耗散的最小尺度——科尔莫戈罗夫尺度。书中将清晰区分惯性子范围、谱范围和粘性子范围的物理意义。 2. 湍流的几何结构与涡旋动力学： 涡旋识别与连通性： 探讨先进的涡旋识别技术，如Q准则（Q-Criterion）、第二不变量（Second Invariant of the Velocity Gradient Tensor）和$lambda_2$方法，用于精确识别湍流中的瞬时涡旋核心。 涡旋运动与混合： 分析涡旋的卷吸（Vortex Stretching）和相互作用如何驱动湍流混合过程。我们将利用拓扑学概念来理解湍流中的涡旋线、涡旋面以及再联结（Reconnection）现象的物理本质，这对于理解湍流中的物质和动量输运至关重要。 --- 第二部分：主流湍流模型的构建与局限性分析 本部分聚焦于如何将复杂的N-S方程转化为可计算的工程模型，重点讨论Reynolds平均（RANS）、大涡模拟（LES）和直接数值模拟（DNS）的理论框架和适用范围。 1. Reynolds平均纳维-斯托克斯（RANS）模型家族： 雷诺应力方程与输运模型： 详细推导雷诺应力项的输运方程，并分析其封闭问题的核心——湍流粘性系数的建模。 二阶矩（Two-Equation）模型： 深度解析标准 $k-epsilon$ 模型、 $k-omega$ 模型及其混合形式（如SST模型）。书中将详细探讨这些模型在处理高曲率、逆压梯度和壁面近场流动时的内在缺陷，并介绍针对这些问题的最新修正方案。 线性与非线性RANS模型： 讨论如何通过引入湍流粘性张量的高阶项（非线性项）来更准确地捕捉非均匀流动中的压力-拉伸项（Pressure-Strain Term）的各向异性。 2. 大涡模拟（LES）方法论： 尺度分离与亚格子尺度（Subgrid-Scale, SGS）建模： 阐述LES如何通过滤波操作分离出可解析的大尺度涡和需要建模的小尺度涡。重点分析Smagorinsky模型、动态Smagorinsky模型以及基于能量守恒的SGS模型。 边界处理： 讨论在壁面附近的LES模拟技术，包括壁面函数（Wall Functions）在LES中的应用、与区域分解方法的结合，以及使用混合RANS/LES（DES/IDDES）方法处理复杂边界层的方法论。 3. 直接数值模拟（DNS）的挑战与前沿： 网格需求与计算成本： 明确指出DNS对雷诺数（$Re$）的敏感性，计算所需网格点数量与$Re^{9/4}$的指数关系，以及其对超级计算资源的极端要求。 用于模型验证的DNS数据： 强调DNS作为“无模型”基准数据源在校准和验证RANS/LES模型方面的不可替代作用。 --- 第三部分：湍流在复杂流场中的特殊处理 本部分将研究湍流模型在偏离标准假设（如均匀、各向同性）情况下的鲁棒性与适应性。 1. 可压缩湍流与激波-湍流相互作用（SWTI）： 密度波动效应： 分析当马赫数（Mach Number）升高时，密度脉动对湍流粘度和雷诺应力的影响。 激波的结构与湍流影响： 研究超声速激波与剪切层的耦合，以及激波对下游湍流特征的再生和增强作用，包括激波的抖振（Shock Oscillation）现象。 2. 多相流中的湍流调制： 颗粒与液滴对湍流的影响： 探讨悬浮颗粒或液滴在湍流场中如何通过动量交换和能量吸收来“抑制”或“增强”湍流强度。分析颗粒尺寸与湍流尺度的相对关系（即惯性参数）对调制效率的控制作用。 界面效应： 针对气液或气固界面，研究湍流如何影响相间动量和质量传递速率，以及如何利用界面信息来改进两相流动的湍流模型。 3. 旋涡与曲率效应： 曲率对湍流的影响： 深入分析在强曲率（如管道拐角或机翼后缘）处，湍流粘度的各向异性如何发生显著变化，以及标准二阶模型在该区域的失效点。 --- 第四部分：实验技术与数据驱动的未来方向 本部分关注获取高质量湍流数据的实验手段，并探讨人工智能与机器学习（ML）如何渗透到湍流建模的未来。 1. 现代实验流体力学： 粒子图像测速（PIV）的高级应用： 介绍立体PIV（Stereo-PIV）和时间分辨PIV（TR-PIV）在捕获三维速度场和瞬态湍流结构中的应用。 先进激光诊断技术： 讨论背散射增强拉曼光谱（BSE-Raman）和速度敏感粒子（VSP）技术在测量高压、高温或高污染流场中的瞬时参数的能力。 2. 数据驱动的湍流建模（Data-Driven Turbulence Modeling）： 基于数据的模型修正： 探讨如何利用高精度DNS或实验数据，通过系统辨识（System Identification）技术来训练或修正RANS或SGS模型的封闭参数。 物理信息神经网络（PINN）： 介绍利用神经网络作为偏微分方程（PDE）求解器或模型校正器的潜力，特别是在处理高维、非线性湍流方程时的优势与挑战。 本书最终提供了一个超越传统边界的框架，鼓励读者将理论知识、先进的数值工具与前沿的实验诊断方法相结合，以期在复杂湍流控制、效率优化和跨尺度现象理解方面取得新的突破。

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哇，拿到这本《Fundamentals Of Turbulence Modelling (Combustion - An International Series)》就像是打开了一个通往全新世界的大门！我一直以来对燃烧过程中的湍流现象都充满了好奇，但又常常觉得望而却步。市面上很多关于湍流的书籍，要么过于理论化，要么又太侧重于实验，很难找到一个能够系统性地、深入浅出地讲解建模方法的。这本书的出现，恰好弥补了我的这一需求。从一开始，我就被它严谨的学术风格和清晰的逻辑结构所吸引。它不像很多教材那样生硬地罗列公式，而是试图从物理学的基本原理出发，层层递进地构建湍流模型的理论框架。作者在介绍每一类模型时，都会首先回顾其产生的背景和动机，解释为什么要发展出这样的模型，以及它试图解决哪些问题，这种“知其然，知其所以然”的讲解方式，让我受益匪浅。

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《Fundamentals Of Turbulence Modelling》这本书的出版，无疑为燃烧领域的科研人员提供了一份宝贵的参考资料。我特别欣赏书中对于湍流模型在实际燃烧器设计和优化中的应用案例的分析。很多时候，我们对模型理论的理解可能还停留在书本上，但这本书通过具体的工程问题，展示了如何将理论知识转化为实际的解决方案。作者在讨论模型局限性时，也毫不避讳，清晰地指出了当前湍流模型在处理某些复杂燃烧现象时可能存在的不足，并对未来研究方向提出了展望。这种客观严谨的态度，让我对这本书的信赖度大大提高。

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《Fundamentals Of Turbulence Modelling》这本书给我最大的感受是它的“前瞻性”。作者在回顾了经典湍流模型的基础上，对当前湍流建模研究的前沿领域进行了深入的探讨。他特别强调了机器学习和人工智能在湍流建模中的潜在应用，以及如何利用这些新技术来开发更精确、更高效的湍流模型。这一点非常吸引我，因为我一直认为，传统的物理模型在处理某些极端工况时可能存在局限性，而新的计算技术可能会为我们带来突破。书中对于如何将数据驱动的方法与传统的物理模型相结合，也给出了一些非常有价值的思路。

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这本《Fundamentals Of Turbulence Modelling》绝对是我近期读到的最令人兴奋的一本科技专著了。它的内容深度和广度都让我惊叹，尤其是对于我这个在湍流建模领域才刚刚起步的研究生来说，简直就是一本“圣经”。书中对于各种主流湍流模型的推导过程都进行了详尽的阐述，不仅仅是给出最终的方程，更重要的是解释了每一步推导背后的物理含义和数学假设。这一点至关重要，因为只有真正理解了模型的“前世今生”，才能在实际应用中做出明智的选择，并根据具体问题进行调整和优化。我尤其欣赏作者在解释一些复杂概念时所采用的类比和图示，虽然是专业书籍，但却避免了枯燥乏味的感觉，反而让抽象的物理过程变得更加直观和易于理解。

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读完《Fundamentals Of Turbulence Modelling》这本书，我最大的感受就是“豁然开朗”。它系统地梳理了湍流建模的演进历程，从早期的代数模型到后来的低雷诺数模型，再到更高级的 LES 和 DNS。每一部分的内容都衔接得非常自然，并且辅以丰富的参考文献，方便我进一步深入研究。我尤其喜欢作者在解释亚格子尺度（subgrid-scale）模型时所采用的方法，他将复杂的概念分解成易于理解的组成部分，并清楚地阐述了不同亚格子尺度模型之间的权衡取舍。对于我这样希望在 LES 领域有所建树的研究者来说，这本书简直是不可多得的宝藏。

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我是一位对流体力学理论充满热情但实践经验尚浅的学生。当我翻开《Fundamentals Of Turbulence Modelling》这本书时，我最担心的是它会过于晦涩难懂。然而，出乎意料的是，尽管内容专业，但作者的叙述方式却非常引人入胜。他善于从宏观的物理概念切入，然后逐步深入到微观的数学推导。书中对于一些经典的湍流模型，比如 k-epsilon、k-omega 等，都进行了非常细致的讲解，包括它们是如何从雷诺平均方程推导出来的，以及它们在不同工况下的适用性。我最喜欢的部分是作者关于湍流各向异性和湍流各向同性的解释，这对于我理解更复杂的流动现象至关重要。

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在我看来，《Fundamentals Of Turbulence Modelling》这本书的价值远不止于其理论内容。它更像是一本“工具箱”，为我们提供了解决实际工程问题的利器。我尤其欣赏书中关于模型验证和不确定性量化的部分。在工程应用中，仅仅建立一个模型是不够的，更重要的是要能够评估模型的可靠性和预测的不确定性。作者在这方面给出了非常实用的指导，包括如何进行敏感性分析，如何解读模型误差，以及如何减小计算的不确定性。这些内容对于任何一个希望将湍流模型应用于实际工程问题的研究者或工程师来说，都具有极高的参考价值。

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我必须说，《Fundamentals Of Turbulence Modelling》这本书简直是为我量身打造的。我一直都在从事与高温高压燃烧相关的研究，而湍流建模一直是其中最棘手的部分。过去，我往往只能依靠一些现成的 CFD 软件，但对于其背后的模型原理知之甚少，这极大地限制了我对模拟结果的深入分析和理解。这本书的出现，彻底改变了我的工作方式。它详细介绍了不同尺度湍流模型（RANS, LES, DNS）的优缺点、适用范围以及它们在燃烧模拟中的应用。作者不仅列举了大量的理论公式，还结合了实际算例，展示了如何运用这些模型来预测火焰传播、污染物生成等关键燃烧现象。

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就我个人而言，我一直对湍流和火焰的相互作用感到着迷，但相关的建模技术却一直是我研究中的瓶颈。《Fundamentals Of Turbulence Modelling》这本书，就像一座桥梁，连接了我对理论的理解和对实际问题的解决。书中对于各种先进的湍流模型，如大涡模拟（LES）在燃烧模拟中的应用，都进行了深入的探讨。作者并没有仅仅停留在理论层面，而是通过生动的图表和算例，展示了 LES 模型是如何捕捉到燃烧过程中重要的非稳态湍流结构，从而更精确地预测燃烧产物的分布和火焰的稳定性。这一点对我启发很大。

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作为一名多年从事空气动力学研究的工程师，我对湍流现象的研究已经有了一定的基础。然而，《Fundamentals Of Turbulence Modelling》这本书依然给我带来了许多新的启发和视角。我特别喜欢作者在书中对不同模型之间相互关系的梳理。很多时候，我们可能只熟悉某个特定的模型，但这本书能够清晰地展示出这些模型是如何演进而来，以及它们之间存在的联系和区别。这种全局性的视角，有助于我们更好地理解湍流建模的整个学科体系，并能够在面对新的研究课题时，选择最合适的建模策略。书中关于湍流耗散、湍流扩散以及湍流-化学反应相互作用的讨论，都非常具有深度。

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