भौतिकविदों ने अशांति के लिए नए गतिशील ढांचे की खोज की

अशांति यह हमारे दैनिक जीवन में, ऊबड़-खाबड़ उड़ानें बनाने, मौसम और जलवायु को प्रभावित करने, हमारी कारों की ईंधन दक्षता को सीमित करने, स्वच्छ ऊर्जा प्रौद्योगिकी को प्रभावित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। हालांकि, वैज्ञानिक और इंजीनियर इस बात से हैरान हैं कि अशांत द्रव प्रवाह की भविष्यवाणी और संशोधन कैसे किया जाए। यह लंबे समय से विज्ञान और इंजीनियरिंग में सबसे कठिन समस्याओं में से एक रहा है।

आज, जॉर्जिया टेक भौतिक विज्ञानी संख्यात्मक रूप से और प्रयोगात्मक रूप से तरल गतिकी के शासी समीकरणों के लिए तदर्थ समाधानों के एक अपेक्षाकृत छोटे सेट का उपयोग करते हैं जो कि अशांत प्रवाह को निर्धारित करने के लिए विशिष्ट ज्यामिति के लिए पूर्व-गणना की गई है। प्रदर्शित किया कि इसे समझा और परिमाणित किया जा सकता है। सब।

“लगभग एक सदी के लिए, अशांति को सांख्यिकीय रूप से एक यादृच्छिक प्रक्रिया के रूप में वर्णित किया गया है। रोमन ग्रिगोरिएव“हमारे परिणाम, उपयुक्त रूप से कम समय के पैमाने पर, पहला प्रायोगिक स्पष्टीकरण प्रदान करते हैं कि अशांत गतिकी नियतात्मक हैं और इसे अंतर्निहित नियतात्मक शासी समीकरणों से जोड़ते हैं।” वृद्धि।

यहाँ निष्कर्ष हैं: यह प्रकाशित हुआ था का राष्ट्रीय विज्ञान अकादमी की कार्यवाहीशोधकर्ताओं की टीम, ग्रिगोरिएव और माइकल शेत्ज़ो,प्रोफेसर भौतिकी के संकाय तथा जॉर्जिया टेक पिछले 20 वर्षों में, उन्होंने विभिन्न शोध परियोजनाओं पर सहयोग किया है।

Schatz और Grigoriev, स्कूल ऑफ फिजिक्स के स्नातक छात्रों क्रिस क्रॉली, जोशुआ पुघे-सैनफोर्ड और वेस्ले टॉलर के साथ, सैंडिया नेशनल लेबोरेटरीज के पोस्टडॉक्टरल वैज्ञानिक माइकल क्रिगियर के एक अध्ययन में भाग लिया। जॉर्जिया तकनीकी संस्थान।

अशांति अनुसंधान के लिए एक नया ‘रोडमैप’

मात्रात्मक रूप से अशांति के विकास और वास्तव में अशांति के लगभग सभी गुणों की भविष्यवाणी करना मुश्किल है। “संख्यात्मक सिमुलेशन एकमात्र मौजूदा भविष्य कहनेवाला दृष्टिकोण है जो विश्वसनीय है,” ग्रिगोरिएव कहते हैं। “लेकिन यह महंगा हो सकता है। हमारा शोध लक्ष्य भविष्यवाणी की लागत को कम करना था।”

शोधकर्ताओं ने दो स्वतंत्र रूप से घूमने वाले सिलेंडरों के बीच फंसे कमजोर अशांति को देखकर अशांति के लिए एक नया ‘रोडमैप’ बनाया। इसने टीम को संख्यात्मक रूप से गणना किए गए प्रवाह के साथ प्रयोगात्मक अवलोकनों की तुलना करने का एक अनूठा तरीका दिया, क्योंकि कोई “अंतिम प्रभाव” नहीं है। यह अधिक परिचित आकृतियों में मौजूद है, जैसे कि एक पाइप के नीचे प्रवाह।

ग्रिगोरिएव ने कहा, “सड़कों की एक श्रृंखला के बाद अशांति को एक कार के रूप में माना जा सकता है।” “एक ट्रेन न केवल एक निश्चित समय सारिणी के अनुसार रेलमार्ग का अनुसरण कर सकती है, बल्कि एक ट्रैक के आकार का भी अनुसरण कर सकती है।”

प्रयोग, जिसमें पारदर्शी दीवारें हैं जो पूर्ण दृश्य पहुंच की अनुमति देती हैं, अत्याधुनिक प्रवाह विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करती हैं ताकि शोधकर्ताओं को लाखों फ्लोटिंग फ्लोरोसेंट कणों की गति को ट्रैक करने की अनुमति मिल सके, जिससे मैंने प्रवाह को फिर से बनाना संभव बना दिया। समानांतर में, उन्नत संख्यात्मक तकनीकों का उपयोग आंशिक अंतर समीकरणों (नेवियर-स्टोक्स समीकरण) के पुनरावृत्त समाधानों की गणना करने के लिए किया गया था ताकि उन परिस्थितियों में द्रव प्रवाह को नियंत्रित किया जा सके जो प्रयोगों से पूरी तरह मेल खाते हों।

यह सर्वविदित है कि अशांत तरल पदार्थ पैटर्न के प्रदर्शनों की सूची प्रदर्शित करते हैं (जिन्हें क्षेत्र में “सुसंगत संरचनाएं” कहा जाता है)। इन पैटर्नों में अच्छी तरह से परिभाषित स्थानिक प्रोफाइल हैं, लेकिन स्पष्ट रूप से यादृच्छिक तरीकों से प्रकट और गायब हो जाते हैं। प्रयोगात्मक और संख्यात्मक डेटा का विश्लेषण करके, शोधकर्ताओं ने पाया कि ये प्रवाह पैटर्न और उनका विकास उनके द्वारा गणना किए गए विशेष समाधानों द्वारा वर्णित समान हैं। ये तदर्थ समाधान पुनरावृत्त और अस्थिर हैं। यही है, यह प्रवाह पैटर्न का वर्णन करता है जो छोटे अंतराल पर दोहराते हैं। टर्बुलेंस एक के बाद एक ऐसे समाधान को ट्रैक करता है, जो बताता है कि कौन से पैटर्न दिखाई देते हैं और किस क्रम में।

पुनरावृत्त समाधान, दो आवृत्तियाँ

“इस ज्यामिति में पाए गए सभी पुनरावृत्त समाधान अर्ध-आवधिक निकले, जिसका अर्थ है कि वे दो अलग-अलग आवृत्तियों की विशेषता रखते हैं,” ग्रिगोरिएव कहते हैं। एक आवृत्ति ने प्रवाह समरूपता अक्ष के बारे में प्रवाह पैटर्न के वैश्विक रोटेशन का वर्णन किया, और दूसरी आवृत्ति ने पैटर्न के साथ सह-घूर्णन संदर्भ फ्रेम में प्रवाह पैटर्न के आकार परिवर्तन का वर्णन किया। इन सह-घूर्णन फ़्रेमों में संगत प्रवाह समय-समय पर दोहराए जाते हैं।

“फिर हमने प्रयोगों और प्रत्यक्ष संख्यात्मक सिमुलेशन में इन पुनरावृत्ति समाधानों के लिए अशांति की तुलना की और पाया कि जब तक अशांति बनी रहती है, अशांति एक के बाद एक पुनरावृत्ति समाधान का बारीकी से पालन (ट्रैक) करती है।” ग्रिगोरिव ने कहा। “इस तरह के गुणात्मक व्यवहार की भविष्यवाणी निम्न-आयामी अराजक प्रणालियों के लिए की गई थी, जैसे कि 60 साल पहले व्युत्पन्न प्रसिद्ध लोरेंज मॉडल वातावरण के अत्यधिक सरलीकृत मॉडल के रूप में।”

यह कार्य वास्तव में अशांत प्रवाह में देखे गए अराजक गति-ट्रैकिंग आवर्तक समाधान के पहले प्रयोगात्मक अवलोकन का प्रतिनिधित्व करता है। “बेशक, अशांत गतिशीलता पुनरावृत्त समाधानों की अर्ध-आवधिक प्रकृति के कारण बहुत अधिक जटिल हैं,” ग्रिगोरिएव ने कहा।

शोधकर्ताओं ने कहा, “इस पद्धति का उपयोग करके, हमने अंततः दिखाया है कि अंतरिक्ष और समय दोनों में अशांति का संगठन इन संरचनाओं द्वारा सफलतापूर्वक कब्जा कर लिया गया है।” “ये परिणाम सुसंगत संरचनाओं के संदर्भ में अशांति का प्रतिनिधित्व करते हैं और तरल प्रवाह की भविष्यवाणी, नियंत्रण और डिजाइन करने की हमारी क्षमता पर अराजकता के विनाशकारी प्रभावों को दूर करने के लिए अशांति की दृढ़ता का फायदा उठाते हैं। इसकी नींव रखें।”

3D द्रव प्रवाह के लिए एक नया गतिशील फाउंडेशन

इन निष्कर्षों का भौतिकविदों, गणितज्ञों और इंजीनियरों के समुदाय पर सबसे तत्काल प्रभाव पड़ता है जो द्रव अशांति को समझने की कोशिश कर रहे हैं। ग्रिगोरिएव ने कहा, द्रव अशांति “शायद सभी विज्ञान में सबसे बड़ी अनसुलझी समस्या है।”

“यह काम उसी समूह द्वारा द्रव अशांति पर पिछले काम का निर्माण और विस्तार करता है। 2017 में जॉर्जिया टेक में रिपोर्ट किया गया“उन्होंने कहा। यह काम कर रहा है।”

अंततः, टीम का काम द्रव अशांति के लिए एक गणितीय नींव रखता है, जो प्रकृति में सांख्यिकीय के बजाय गतिशील है। इसलिए, इसमें मात्रात्मक भविष्यवाणियां करने की क्षमता है जो विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण हैं।

“यह नाटकीय रूप से मौसम के पूर्वानुमान की सटीकता में सुधार कर सकता है, विशेष रूप से तूफान और बवंडर जैसी चरम घटनाओं के लिए,” ग्रिगोरिएव ने कहा। “वांछित विशेषताओं के साथ प्रवाह को डिजाइन करने की हमारी क्षमता के लिए गतिशील ढांचा भी आवश्यक है, उदाहरण के लिए ईंधन दक्षता में सुधार के लिए ऑटोमोबाइल के आसपास ड्रैग को कम करने के लिए, या उभरते प्रत्यक्ष वायु प्रवाह में बड़े पैमाने पर पारगमन को बढ़ाने के लिए। यह कैप्चर उद्योग को और अधिक हटाने में मदद करेगा वातावरण से कार्बन डाइऑक्साइड।”

चटनी: जॉर्जिया टेक