三维流场漩涡识别的新方法

自然界漩涡到处可见, 大到龙卷风小到湍流, 湍流就是涡的堆积(见图1)。在世纪难题湍流的相关研究中, 人们已经意识到湍流并非完全随机, 而是存在着对流体动力学和能量输运等起关键作用的拟序涡结构。如何准确地从海量的三维流场数据中提取涡结构正日益成为解决湍流难题的关键。最近《中国科学》报道的一项研究提出了新的流场涡结构显示技术, 可以大大推动相关的研究。

研究的论文题为: “New omega vortex identification method”, 出版在2016年第8期Science China: Physics, Mechanics & Astronomy (《中国科学: 物理学 力学 天文学》英文版), 研究者对亥姆霍兹速度分解(Helmholtz decomposition)做了深入研究和探讨, 并基于对涡结构的物理理解, 提出了一种新的旋涡识别方法: 方法。该方法由美国德州大学阿灵顿分校刘超群教授提出, 并由德州大学杨勇、南京航空航天大学王义乾、清华大学段志伟、伦敦城市大学孙正中诸位科研工作者们将这种方法应用到多种复杂三维流动中, 都获得满意结果, 验证了该方法的准确性和优越性。

该项研究在对亥姆霍兹速度分解进行深入探讨后, 提出将流场的涡量进一步分解为对应于旋涡结构的部分(vortical part)和非旋涡结构的部分(non-vortical part)。基于这一理解, 引入参数 来定义漩涡和识别漩涡。 等于涡量平方除以涡量平方及形变平方之和。根据流动中旋转运动(rotation)和变形(deformation)之间的关系, 提出对漩涡的数学定义和识别方法。当 大于0.5, 涡量超过变形, 就认为漩涡形成, 用 =0.52的等值面去识别漩涡表面, 进而显示流场中的三维涡结构。最后, 研究者将这一方法应用到三种不同的三维流动中, 包括边界层转捩, 超声速微型涡流发生器(micro vortex generator), 表面粗糙诱发的转捩(roughness induced transition)。尽管三种流动具有明显不同的压缩效应(马赫数不同), 但使用 都能很好的捕捉流场三维涡结构。在此之前, 没有人给出漩涡(Vortex)的数学定义, 传统的漩涡识别方法的致命弱点是要对每一个场合每一个时刻甚至每一个区域选一个恰当的门槛(Threshold), 不同的门槛就会得到不同的涡结构, 究竟哪一个对哪个不对, 什么是对的门槛什么是错的门槛, 无人知晓也无法知晓。与其他方法对比, 方法比较统一(如 ), 不需要设置门槛。 方法计算简单、物理意义明确, 更能够同时捕捉强涡和弱涡, 进而给出更代表物理的涡结构显示。人们往往误解漩涡就是涡管(Vorticity Tube), 但 方法提示我们漩涡(Vortex)只是代表一个地方, 那儿涡量大于变形, 漩涡不是涡管。旧有的涡识别方法会造成许多误解, 比如认为湍流是由大涡破碎形成, 就是一例, 其实这是由于错误门槛选择造成的误解。相信刘超群教授的新的涡识别方法会大大促进湍流生成原理和复杂三维流动的科学研究, 尤其对研究旋涡主导的流动有着十分重要的科学意义。广大科学工作者也会应用这一新方法作为工具去进行涡结构识别和显示。