All issues

Преобразование Фурье является основным инструментом для оценки спектральных характеристик турбулентного течения. Применение преобразования Фурье (как правило, дискретного) к первой степени пульсационной продольной или поперечной компоненты вектора скорости позволяет оценить спектральную плотность энергии (ESD) или мощности (PSD). Для оценки ESD и PSD турбулентного сигнала, полученного по результатам численного моделирования обтекания тела, создается массив значений сигнала с дискретизацией во временной или пространственной области. Референтное распределение спектральной характеристики ESD (закон масштабирования) в области волновых чисел инерциального поддиапазона следует из двух гипотез А.Н. Колмогорова и определяется законом $−\frac{5}{3}$. Закон $−\frac{5}{3}$ используется также в большинстве работ для оценки распределения ESD и PSD в частотной области. При этом распределение спектра мощности PSD получается из распределения спектра энергии ESD нормировкой к времени сканирования сигнала. Альтернативная спектральная характеристика энергии (ESS) пульсаций скорости может быть определена преобразованием Фурье для квадрата пульсаций скорости. Размерность ESS в пространственной области совпадает с размерностью закона $−\frac{5}{3}$ А.Н. Колмогорова в области волновых чисел. При дискретизации сигнала во временной области для ESS ранее получен закон масштабирования $−2$ в частотной области. В настоящей работе вводится альтернативная оценка спектра мощности сигнала (PSS), полученная с использованием преобразования Фурье для третьей степени пульсаций скорости. Из гипотез А.Н. Колмогорова следует, что в частотной области закон масштабирования спектра PSS определяется степенью $−\frac{5}{2}$. В качестве приложения рассматривается нестационарное обтекание отсека цилиндрической 3D-поверхности при числе Рейнольдса 3900. Численное моделирование выполнено с использованием пакета ANSYS Fluent на базе решения уравнений Навье – Стокса в несжимаемой постановке. Пространственно-временные характеристики вектора скорости турбулентного потока анализируются с применением правильной ортогональной декомпозиции (POD). Для оценки ESS и PSS используется преобразование Фурье с дискретизацией сигнала по времени.

The Fourier transformation is the basic tool for evaluating the spectral characteristics of a turbulent flow. The Fourier transform (usually discrete) of the first power of the longitudinal or transverse component of the velocity vector pulsations allows estimation of the energy spectral density (ESD) or power spectral density (PSD). To estimate the ESD and PSD of a turbulent signal obtained from numerical simulation, an array of signal values with discretization in the time or spatial domain is generated. The reference distribution of the ESD spectrum (scaling law) within the wave number domain of the inertial subrange is derived from two hypotheses proposed by A.N. Kolmogorov and is characterized by the $−\frac{5}{3}$ law. The $-\frac{5}{3}$ law is also used in most references to estimate the ESD distribution in the frequency domain. The distribution of the power spectrum PSD is derived from the distribution of the energy spectrum ESD by normalizing to the signal scanning time. An alternative energy spectral characteristic (ESS) of velocity fluctuations can be determined by the Fourier transform of the square of the velocity fluctuations. In the wave numbers domain, the dimension of ESS in the spatial domain coincides with the dimension of A.N. Kolmogorov's $−\frac{5}{3}$ law. When considering a signal sampled in the time domain, a scaling law of $−2$ for ESS was previously obtained in the frequency domain. An alternative estimate of the Power Signal Spectrum (PSS) is discussed in this paper based on the Fourier transform of the third-order velocity pulsations. Based on the hypotheses proposed by A.N.Kolmogorov, it can be inferred that in the frequency domain, the scaling law of the PSS spectrum is characterized by the power of $−\frac{5}{2}$. Unsteady incompressible flow around a 3D cylindrical surface section at the Reynolds number of 3900 is considered as an application. The numerical simulation is performed using ANSYS Fluent commercial code and based on the Navier – Stokes equations. The spatio-temporal characteristics of the turbulent flow velocity vector are analyzed using the Proper Orthogonal Decomposition (POD). The Fourier transform is used to estimate the ESS and PSS of a time-sampled signal.