¿Por qué es tan importante la teoría de la turbulencia y qué la convierte en uno de, si no el problema más difícil de resolver, tanto en física como en matemáticas?

La turbulencia es tan ubicua en su naturaleza que tiene una influencia prominente en casi todos los flujos industriales, por lo que es tan importante para nosotros los ingenieros.

Ahora, el flujo turbulento a menudo se caracteriza como el flujo donde hay propiedades de flujo como presión, velocidad, densidad, etc., que fluctúan aleatoriamente en cada punto. Estas fluctuaciones se deben principalmente a la influencia colectiva de la naturaleza convectiva de remolinos aleatorios de diferentes tamaños (escalas grandes> escalas provisionales> escalas pequeñas de Kolmogorov).

La turbulencia se puede describir completamente mediante las ecuaciones completas de Navier-Stokes. DNS (solución numérica directa) es una forma numérica de resolver estas ecuaciones, sin embargo, es muy prohibitivo (computacionalmente) para flujos Re grandes y para dominios complejos debido a la separación a gran escala.

Entonces, ¿cuál es la alternativa? ¿Cómo necesitamos representar la turbulencia cualitativa y cuantitativamente? Para hacer eso,

Primero, debemos entender el hecho de que en un flujo turbulento (flujo turbulento estadísticamente constante, por ejemplo), las cantidades estadísticas como la media, la varianza, etc., siguen siendo las mismas o perfectamente reproducibles (es por este hecho que la teoría de la turbulencia se basa principalmente en estadísticas cantidades)

Sir Osborne Reynolds (1883) ha planteado la astuta idea de descomponer la propiedad de flujo instantáneo que varía aleatoriamente en componentes medios más fluctuantes. Por favor vea la figura de arriba.

Ahora, Sustituyendo las propiedades medias y fluctuantes en las ecuaciones instantáneas de Navier-Stokes y promediando los resultados en las llamadas RANS (Reynolds promedió las ecuaciones de Navier Stokes). Ahora hay un problema con estas ecuaciones. No están cerrados. Existe un tensor de “incógnitas” llamado tensor de estrés de Reynolds. No importa cuántas manipulaciones hagamos, siempre terminaremos con más incógnitas estadísticas que las ecuaciones que las relacionan. Este es el famoso problema de cierre de turbulencia que persiguió a los entusiastas desde el comienzo de este tema. Los físicos y matemáticos aún no cuentan con una alternativa para resolver estos RANS sin requerir el modelado de estas tensiones turbulentas de Reynolds.

Entonces, hasta ahora, los términos de Estrés de Reynolds se modelan utilizando funciones que contienen constantes empíricas e información sobre el flujo medio. Por lo tanto, no existe un modelo de turbulencia universal que pueda aplicarse a todos los flujos turbulentos. En cambio, terminamos con muchos modelos y variantes de turbulencia (cero ecuaciones, 1 ecuación, 2 ecuaciones, modelos RSM, etc.) que finalmente confundieron a todos.

Puede ser un genio matemático con un enfoque mediante el cual puede obtener directamente la solución continua y fluida (solución analítica genérica) de ecuaciones Navier-Stokes completas y aliviar el mundo de la turbulencia de la agonía de innumerables formas de modelado de turbulencias.

Hice mi mejor esfuerzo para explicar la respuesta lo más simple posible. ¡Espero que esto ayude!

Un pequeño volumen de fluido consiste en un número colosal de moléculas, cada una de las cuales se mueve con diferente velocidad y dirección, cada una choca frecuentemente con otras moléculas y rebota en todas las direcciones. Incluso con un sistema de flujo de fluido turbulento muy pequeño, la realidad es que un modelo preciso requeriría un número aparentemente infinito de variables para recrearlo.

Entonces, ¿por qué alguien se sorprende de que haya un problema al tratar de crear una fórmula altamente simplificada con un puñado de términos para comprender completamente la turbulencia?

He tenido una elegante solución geométrica para el caos, así como para la turbulencia o cualquier cosa complicada:

  • ¿Qué geometría sigue la naturaleza?
  • ¿Cuáles son algunos entendimientos recientes de turbulencia?

Ese ” complicado ” en sí mismo dice todo sobre el desafío, así como sobre los potenciales. Incluso estoy planeando algo más grande que Internet, como estos flujos caóticos.

De la tierra al ciberespacio:

  • ¿Cuál es la conexión entre la teoría del caos y los fractales?
  • ¿Es el caos una ciencia?
  • Pero, ¿qué estoy haciendo realmente cuando sumo, resta, multiplico o divido?
  • ¿Es sostenible la industria de las telecomunicaciones?

Mi trabajo ‘La trigonometría del caos y la aleatoriedad’: folleto 2015.

Siempre he sentido que la incertidumbre cuántica se encuentra en la raíz de la turbulencia y, por lo tanto, el comportamiento del flujo turbulento depende de cosas microscópicas que no se pueden modelar con absoluta precisión o certeza. Entonces, una cierta importancia radica en elaborar una teoría que pueda manejar la predicción frente a la pérdida de datos,