湍流的多重分形谱分析

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[精品论文]基于垂直剖面仪的海洋湍流观测技术及分数阶数据处理算法研究

[精品论文]基于垂直剖面仪的海洋湍流观测技术及分数阶数据处理算法研究

基于垂直剖面仪的海洋湍流观测技术及分数阶数据处理算法研究摘要海洋湍流对于认知海洋环流的运动、研究海洋能量和水体的交换演化机制起着十分重要的作用,也是驱动海洋混合和大洋环流与调节海洋特性的关键因素。

正确地认知、预测和控制湍流对揭示海洋环流运动机制具有极其重要的科学意义。

湍流观测作为研究海洋湍流的重要手段,其研究成果不断地帮助人类提高对海洋湍流的理解与认识,其中,湍流观测技术问题一直是海洋湍流研究领域面临的重大课题之一。

海洋湍流数据的获取手段与分析方法是人们进一步研究湍流混合机制的基础。

目前,采用高分辨率、高空间响应能力及高灵活度的剪切传感器搭载在不同形式的观测平台中是海洋湍流极为常用的观测手段,以此获取海洋湍流混合层有效的湍流观测数据,实现对海洋混合层微尺度湍流脉动速度梯度及剪切应力强度等不同动力学特性的表征,并基于观测平台非线性振动校正和自适应融合算法,实现海洋混合层湍流耗散率的有效估算,为海洋混合层理论和模式研究提供有效的观测手段和数据支持。

面向海洋混合层的微尺度湍流观测与认知这一关键科学问题,针对目前海洋湍流观测技术中存在的问题与制约,自主研发了一种下放式垂直剖面仪湍流微结构观测新平台,其设计理念完全继承了垂向观测方式的空间广泛性,剖面仪在下潜过程中能保持合理而稳定的下潜速度和下潜姿态,实现湍流垂向空间的稳定有效观测,为获取广泛的垂向观测数据提供了观测手段。

在处理与分析微尺度海洋湍流数据时,观测数据的准确度是研究湍流特征的基础,而噪音信号的消除问题一直是数据处理过程中的重点与难点。

海洋传感器在复杂多变的海洋环境中工作时难免会受到仪器振动及环境涡流的污染,传统噪音消除算法如傅里叶变换、小波变换等方法均适用于处理确定性的平稳线性信号,而海洋湍流是一种极端复杂的三维流体运动,真实观测到的湍流时间序列通常是不平稳非均匀的,而且易受到各种噪音污染。

因此,研发一种有效去除平台振动及涡致振动等噪音的消噪算法对提高湍流观测数据的精度是极为必要的,它为研究湍流波数谱及湍流耗散机制提供数据支持。

湍流的多重分形谱分析.ppt

湍流的多重分形谱分析.ppt
• 由于小波变换的时频局部刻画特性,以及对信号逐 层剥离,层层分解,得到信号的各级细节和近似部 分的分析能力,与复杂现象的分形形态,结构与组 织的分解和分裂过程,从整体向局部、从宏观到微 观转化的过程非常相似,都强调了是整体与局部的 自相似特征。因此,小波变换与分形过程在认识事 物上有共通之处,其本质是一致的。用小波方法来 进行多分形的分析和计算,除开能够得到所有的多 分形参数外,它还具有良好的局部特性,即能够给 出信号的多层次多尺度的空间结构,因此,用它来 进行多分形研究是理想的。
D(h) min[qh (q)]

q
h


q
三、WTMM理论验证及其应用
1. WTMM理论的验证 2. WTMM理论在RayleighBénard对流中的
应用
1、WTMM理论的验证
• 对于6-4分标准非均匀三分cantor集的分析 • 对于2-6-2分标准非均匀三分cantor集的分
2、WTMM理论
• 现实存在的分形结构几乎都是无规分形,其多分维 谱的计算十分复杂,需要进行大量的图像分析与统 计运算,而利用小波变换的WTMM理论将使研究变 得方便许多。
• 研究多分形时,最著名的是所谓基于小波分析的 “小波极大模理论”,它是法国学者A. Arneodo E. Bacry和J. F. Muzy等人提出的,其在湍流、生命科 学、经济等方面的研究和应用有突出的优点,如湍 流信号的多分形研究、DLA模型、DNA结构模型、 湍流涡结构以及标度率的研究等方面,他们都做了 大量的研究。已有的研究表明,小波理论在刻画系 统的多层次、多尺度、多强度结构的关系方面特别 有效,尤其是多标度特性,也即多分形特性。
• WTMM方法实际上是结合小波变换,构造了配分 函数,计算出 q (q) ,再利用Legender变换, 求出 f () 。

大气边界层中的湍流能量谱分析

大气边界层中的湍流能量谱分析

大气边界层中的湍流能量谱分析大气边界层是地球上大气与地表之间的过渡区域,在大气科学研究中具有重要的意义。

湍流是大气边界层中广泛存在的一种复杂运动形式,而湍流能量谱是湍流研究中常用的分析工具之一。

本文将探讨大气边界层中的湍流能量谱分析方法及其应用。

一、湍流能量谱的基本概念湍流能量谱是描述湍流内部运动能量分布的一种数学工具,它可以分析不同尺度上湍流能量的分布状况。

在大气边界层中,湍流能量谱通常是通过测量风速的时间序列数据得到的。

二、湍流能量谱的计算方法湍流能量谱的计算方法主要包括时间积分法和空间积分法两种。

时间积分法是将风速时间序列数据进行傅里叶变换,得到频谱密度函数。

空间积分法则是将风速场离散化,通过傅里叶变换得到分析波数上的湍流能量谱。

三、湍流能量谱的物理解释湍流能量谱可以帮助我们理解湍流在不同尺度上的能量转移过程。

通常情况下,湍流能量谱呈现出一个范围较宽的能量分布,存在着能量聚集在大尺度和小尺度的现象。

根据湍流能量谱的特点,我们可以进一步分析湍流的动力机制和能量传递规律。

四、湍流能量谱在大气边界层研究中的应用湍流能量谱在大气边界层研究中有广泛的应用。

首先,通过湍流能量谱的分析,我们可以了解大气边界层中湍流的空间分布特征,为风能利用和空气污染传输等问题提供参考依据。

其次,湍流能量谱还可以用于模拟大气边界层湍流,对天气和气候预报、飞行安全等问题具有重要意义。

五、湍流能量谱分析的挑战与展望在湍流能量谱分析中面临着数据质量、计算方法等方面的挑战。

未来的研究可以结合更多的观测数据和模拟方法,提高湍流能量谱分析的精度和可靠性。

此外,研究人员还可以探索湍流能量谱与其他物理量之间的关系,以进一步完善湍流能量谱的理论模型和应用。

六、结论湍流能量谱作为分析大气边界层中湍流特征的重要工具,在大气科学研究中扮演着重要的角色。

通过湍流能量谱的分析,我们可以深入了解湍流在不同尺度上的能量分布特征,揭示湍流的动力机制和能量传递规律。

流体力学05-湍流及其特征

流体力学05-湍流及其特征

流体力学05-湍流及其特征就湍流而言,最早开展详细观察的是文艺复兴时期意大利全才科学家达芬奇,他在海滩上对旋涡和湍流进行定性观察,并用画笔记录下湍流和旋涡的流场结构,他在一幅湍流名画中这样写到:乌云被狂风卷散撕裂,沙粒从海滩扬起,树木弯下了腰。

清楚地刻画了湍流的分裂破碎、湍涡的卷吸和壁剪切作用等。

01湍流的认识从1880年雷诺进行了转捩实验开始,1883年雷诺提出时均值概念,认为湍流的瞬时运动由时均运动和脉动运动组成,不过当时雷诺称湍流为曲折运动。

1895年雷诺从假设湍流瞬时运动满足N-S方程组出发,利用时均值概念对N-S方程取时均,提出描述时均运动的雷诺方程组,从此湍流研究开始走上封闭一湍流方程之不归路(其实,瞬时运动物理量是否满足N-S方程组,开始就有争议。

其最突出的关注点是表征流体微团运动的应力与变形率本构关系(牛顿内摩擦定律)是否适应于瞬时湍流?此外,N-S方程组要求物理量是连续可微函数,实际上从测量结果看瞬时物理量不可能是连续可微的,最多是个连续函数而已)。

1937年泰勒(G. I. Taylor, 1886-1975年,如图1所示)和卡门认为湍流是一种不规则的运动,当流体流过固体表面或相邻同类流体流过或绕过时,一般会在流体中出现这种不规则运动。

1959年荷兰学者欣兹(J. 0. Hinze)认为,湍流是种不规则的流动状态,但其各种物理量随时间和空间坐标的变化表现出随机性,因而能够辨别出不同的统计平均值。

我国学者周培源认一为,湍流是一种不规则的旋涡运动。

一般教科书定义,湍流是种杂乱无章、互相混掺的不规则随机运动,目前公认的看法是湍流是一种由大小不等、频率不同的旋涡结构组成,使其物理量对时间和空间的变化均表现为不规则的随机性。

图1 英国力学家泰勒02湍流基本特征在湍流的研究中,形成了以普朗特为代表的工程湍流方法和以泰勒为代表的湍流统计理论,近几十年随着计算技术的提高,数值研究湍流得到快速发展。

不同雷诺数下圆柱绕流多重分形研究

不同雷诺数下圆柱绕流多重分形研究

不同雷诺数下圆柱绕流多重分形研究作者:东乔天张淼来源:《科技视界》2019年第03期【摘要】湍流是世界复杂问题之一,目前还没有方法准确的描述湍流。

研究通过多重分形去趋势波动分析(MFDFA)流体力学中基本的圆柱绕流问题,通过CFD计算获得四个不同雷诺数速度场,利用MFDFA方法研究了不同雷诺数速度流场的尺度特性。

结果在不同雷诺数下,圆柱绕流的速度场数据在变为湍流时呈现出不同的尺度特性,雷诺数越大,湍流的分形测量值越高。

本文提供了一种描述自然界湍流的方法。

【关键词】多重分形;MFDFA;圆柱绕流;湍流中图分类号: TP393.06 文献标识码: A 文章编号: 2095-2457(2019)03-0239-002DOI:10.19694/ki.issn2095-2457.2019.03.1000 引言当人类对自然有更深入的了解时,多重分形不仅仅限于几何或统计领域,近年来随着人们对混沌世界和湍流的关注,多重分形分析逐渐被应用于物理学、生物学、金融学等领域。

流体从层流转变为湍流时,可以清晰的发现某些多重分形特征[1],而这也为湍流学者提供了一个新的视角[2]。

随着实验流体技术和计算流体力学的发展,对湍流分形测量的研究越来越多,如PIV技术等,可以获得整个速度场。

圆柱绕流是流体动力学中的一种基本流,当雷诺数较低时,圆柱绕流呈现层流。

然而,随着雷诺数的增加,流动转化为湍流,当流动条件改变时,可以观察各种卡门涡街的各种形成。

本文着重研究了不同雷诺数引起的圆柱绕流的多重分形勘探。

雷诺数在一定程度上取决于湍流强度,对于不同的流场,应该有不同的分形测度来描述。

因此,本文试图通过计算流体力学和MFDFA方法,找出圆柱绕流多重分形与雷诺数的关系规律。

1 CFD模型雷诺数是本研究中唯一变量,使用相同的网格计算4个不同雷诺数工况(Re=1,102,103,104),以减少网格数量或质量引起的误差。

Re=(V×D×ρ)/μ,式中,V为来流速度,D为圆柱直径,ρ为流体密度,μ为流体粘度。

湍流基本理论、特征与分析

湍流基本理论、特征与分析


u
1
0,
u2
0,也就是说
u
1

u 2 是异号的。
还可以认为 u2 ~ u1,这是因为当 x2 l处的微团
到达点 x 2 时,恰巧在 x2 l微团的左边时,就会产
生碰撞,而产生横向运动u 1,源自样u 2~u
1
。同样,
当向两中个间微 补团 充到 也达 会产x 2生点u 2时。向相反运动时,周围的微团会
Cebci-Smith(1968)(CS)模型, Mellor-Herring(1968)(MH), Patanka-Spalding(1968)(PS)和 Baldwin-Lomax(BL)等模型。 t 这些模型的共同点是根据湍流边界层的结构, 对 在边界层的内层和外层须用不同的尺度。
CS模型发展了Van Priest的模型,得到广泛的 应用,其公式为:
(6-53)
Fw ake= m in
x2
m ax
Fm
ax
,
C
wk
x2
maxU
2 dif
/ Fmax
Fw ake为 尾 流 函 数 , Fm ax 和 x 2 m ax 分 别 为 F ( x 2 ) x 2 [1 e x p
( x 2 / A )]的 最 大 值 和 最 大 值 的 坐 标 ; U dif 是 平 均 速 度 剖
u x 2 l u x 2 u x 2 l 假设微团从x2 l或 x2 l运动至 x 2,对于 x 2 来讲,
脉动速度 u2 0 或 u2 0 ,
8
湍流基本理论、特征和分析
u1x2lu1x2ldud1x(2 x2)xx2......
u1 u1x2lu1x2ld du2 1x

湍流的多重分形谱分析

湍流的多重分形谱分析

同理, 图 1(c)的 Cantor 集中 P (ε ) 最大的子集为 P (ε ) = 0.6 K = 3− αK , α min = 0.46 ; 最小的子集为 P (ε ) = 0.2 K , α max = 1.46 。而 P (ε ) = (0.6 × 0.2 × 0.2)
K /3
(K 为 3 的倍
一、 引言
分形给出的分数维虽然可用来定量描述自然界中出现的复杂的自相似图形, 但一个简单 的分数维常常不足以描写自相似图形的丰富内涵, 例如它难以区分复杂分形结构分布的不均 匀程度, 因此需要引入多重分形或称多标度分形, 即以一个分数维的谱对复杂的图形结构进 [ ] 行定量的描述,具体的以多重分形谱这个物理关系来体现 1 。多重分形谱主要用来描述物 理量不均匀的随机的概率分布, 它所定量描述的内容比单一的分数维要丰富得多, 它的计算 并不复杂,可以在一般复杂与混沌系统的研究中进一步推广。 湍流是典型的复杂系统, A. Arneodo, E. Bacry 和 J. F. Muzy 等提出了基于小波的 WTMM(Wavelet Transform Maxima Modulus)分析方法,对湍流、生命科学、和经济等方 面的问题进行了深入的研究,如湍流信号的多分形、标度律和涡结构、DLA 模型、DNA 结 构模型的研究等方面[2,3,4,5,6]. 本文先介绍多重分形的物理含义,深入阐述了描述多重分形特征的物理量--多重分形谱 的基本概念及其子波极大模(WTMM)算法,验算了 WTMM 理论在处理多分形问题的合 理性,最后介绍算法在 Rayleigh-Benard 湍流多分形分析中的应用。
而图 1(b)与图 1(c)的集合在不同 ε 尺寸下的概率数据集,可以按 P (ε ) 大小(也即 α 大 小)的不同组成许多不同形态的子集,它们是属于多标度分形的。

8第八章湍流简介

8第八章湍流简介

利用前面推导建立的瞬时函数求时均时的性质,可建立雷诺方程为:
注意Leabharlann 是一个张量:称雷诺应力张量,反映的是湍流涡团所输运动量,可以证明是一个对称 张量,记 ,有 ,由于湍流涡团的尺度远比分子制度大,湍 流涡团脉动运动的尺度也远比分子运动自由程大。所以一般雷诺应力远 大于粘性应力。更为关键的是引入的雷诺应力是未知的,我们尚无法描 述,这样在雷诺方程组中就多出来了六个未知数,使的原来封闭的N-S方 程变的不封闭了。这也是百余年来湍流研究的困难所在。
一、湍流的连续方程
二、湍流的平均动量方程—雷诺方程
认为湍流特征时间的尺度远小于非定常过程的特征时间尺度,这样用 时均法同样可以描述湍流的非定常过程,而时间平均也是雷诺最早使用的 概念。
湍流的N-S方程可以写成(瞬时值流场):
由于
,所以不可压N-S方程可写成:
其中:
对N-S方程求时均:
结论:湍流雷诺应力大于粘性应 力,湍流阻力大于层流阻力。
由于涡的诱导作用,流向涡向下 游突出部分被抬起,被抬起部分 进入速度较高的区域,使这种扰 动进一步被放大,使涡丝出现峰 与谷的不同部分。在速度剖面上 形成一个拐点,造成剪切层的不 稳定。当上抬涡峰被进一步拉伸 时,很快会导致层流状态的崩溃。 这种崩溃首先是形成“湍斑”, 其周围被层流包围,产生后即被 携往下游。由于“湍斑”前部以 0.9U移动,后部以0.5U移动,致 使逐渐发展成剪头状并与原生点 成22.5°夹角。随着湍斑区域扩大 并互相合并,最终发展成完全湍 流状态。这一过程称为猝发。
湍流与分子运动论的比较
项目 1.基元数 2.基元数性质 3.基元数数目 4.特征长度 5.基元数速率 6.运动性质 7.边界影响 8.驰豫时间 分子运动论 分子 稳定,大小一定 常数 平均自由程,只随温压改变 平均速率只随温度变化,不 是空间位置的显函数 随机运动 分子形状与数目不随边界形 状改变 短,没有记忆 湍流 旋涡 大小不一定,不稳定 变数 混合长度,随边界形状改变 涨落速度随空间位置不同起 伏很大 有拟序结构 旋涡结构、形状和数目随边 界形状急剧改变 长,有记忆

大连海域近海面湍流结构及谱特征

大连海域近海面湍流结构及谱特征
中图 分 类 号 : P 3 . 7 26 文 献 标 识 码 :A 文 章 编号 : 10 — 9 2 2 1 )l 0 0 — 6 0 16 3 (0 2 O 一 0 9 0
S s r a e t r ulnc t u t e a pe t a ha a t rsis ub u f c u b e e sr c ur nd s c r lc r c e itc i h la e r a n t e Da i n s a a e
v r t n s lr y s t f st e 13 lw h l g rv Ssmi rt e r . h a ai n smi r y o D i d s e d i a i i i a t aii h / a i t eKo mo o o i l i t oy T e v r t i l i f3 w n p e n ao mi i se n a yh i o at t e n u r lc n i o s ma ny if e c d b o s o o rp y T e w n p e p c r ms s t f h h e t o d t n i i l nl n e y c a ttp g a h . h i d s e d s e tu ai y t e一 / a i h a i u s 2 3 lw n te i eta u r n e h e ea u e s e t m h n s p o l n e o s wap d i ih fe u n y r n e d e t h n r l s b a g .T e t mp r t r p cr i u s r k o ry a d b c me r e n h g r q e c a g u o t e i i f e c f h mi i n u sa l o d t n .T e mo n u s e t m aif s t e 一 / a n t e i e il s b a g n u n e o u dt i n t be c n i o s h me t m p cr l y i u st i h se 2 3 lw i h n r a u r n e t mo e a d t e s n il e t s e t m p e r o  ̄l w h - / a , u h r s n l e w e h it b t n o r , n h e sb e h a p c r u a p as t l t e 4 3 lw b t t ee i o r e b t e n t e d s i u i f o u r o s e t msa d sa i t . p cr u n tb l y i Ke wo d y r s:t e n rh o l w S a;t r ue c n e st v rain smi r y;t r u e c p cr m n o p cr m h ot f Yel e o u b l n e i tn i y; a i t i l i o at u b ln e s e t u a dc s e t u

第七章第五节湍流谱理论

第七章第五节湍流谱理论

vv v v v v v v i k ⋅r Bij ( r ) = u i ( x )u j ( r + x ) = ∫∫∫ e Φ ij ( k ) dk
v Φ ij (k ) =
1 (2π )
2
3
∫∫∫ e
vv − i k ⋅r
v v Bij (r )dr
v v v Bij (0) = u i ( x ) = ∫∫∫ Φ ij (k )dk
2
一、概述
湍流是由大小不同的湍涡组成的,这些大大 小小的湍涡之间的关系是湍流的重要因素。 空间某一点同一方向速度起伏之间的相关反 映湍流强度或湍流能量; 空间某一点不同方向的速度起伏之间的相关 反映Reynolds应力或湍流动量通量;
u i u i = 3u
2
τ ij = u i u j
3


不同空间点或不同时间点之间的速度相关, 则反映湍涡空间尺度大小和时间尺度大小。例 如小于两点间距离的小湍涡,将使两点速度有 较大的差别,即速度相关小;而大于两点间距 离的大湍涡,将使两点间的速度比较一致(因 为处于同一个湍涡中),即两点的速度相关较 大。
14
谱密度函数E(k)的说明
可见,在各向同性湍流中,由于湍流能量在 三维波数空间中分布的球对称性.可将三维空 间简化为以球面半径k为自变量的一维空间,则 E(k) 可理解为在这一维波数空间上对湍流能量 的贡献密度。它描述了湍流能量在各个波数 上,也即在各个长度尺度上的分布情况。故称 函数 E(k) 为能谱函数,也像纵向二元速度关联 函数f(r)一样。也是湍流统计理论中的一个主要 研究对象。 E(k) 是速度起伏能量在波数空间的 三维谱密度。 Φii(k) 表示波数空间内单位体积的能量, 15 E(k)为单位波数的能量。

海杂波的多重分形消除趋势波动分析

海杂波的多重分形消除趋势波动分析

海杂波的多重分形消除趋势波动分析
金丹;察豪;左雷;邢阳阳
【期刊名称】《海军工程大学学报》
【年(卷),期】2017(029)005
【摘要】为充分描述海杂波时变特性和局部奇异性,将多重分形消除趋势理论(MFDFA)引入到雷达海杂波特性分析中,理论分析了海杂波的多重分形参数,对比分析了白噪声、单分形和海杂波的广义Hurst指数,并通过仿真进一步分析了实测海杂波数据的多重分形谱、质量指数和广义Hurst指数.结果表明:海杂波具有明显的多重分形特性,且其波动函数具有一定的分布规律.使用该分析方法提取出的海杂波的多重分形特性很好地解释了海杂波的内在非线性特性,比统计特性分析更加确切地描述海杂波的产生机理,为基于多重分形特性的雷达目标检测提供了依据.
【总页数】5页(P29-33)
【作者】金丹;察豪;左雷;邢阳阳
【作者单位】海军工程大学电子工程学院,武汉 430033;海军工程大学电子工程学院,武汉 430033;海军工程大学电子工程学院,武汉 430033;91439 部队,辽宁大连116041
【正文语种】中文
【中图分类】TN959.1
【相关文献】
1.探测交通时间序列长相关性的多重分形消除趋势波动分析方法 [J], 商朋见;于建玲;
2.非平稳海杂波的消除趋势波动分析 [J], 丁昊;关键;黄勇;于仕财;何友
3.基于去趋势波动分析的多普勒域海杂波分形分析 [J], 张令波
4.安庆气温的多重分形消除趋势波动分析与预测 [J], 程花花;郑婷婷;万涛;张琛;章意成
5.基于2分随机乘法模型的多重分形海杂波建模研究 [J], 左雷;金丹
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湍流基本理论、特征与分析

湍流基本理论、特征与分析
u x 2 l u x 2 u x 2 l 假设微团从x2 l或 x2 l运动至 x 2,对于 x 2 来讲,
脉动速度 u2 0 或 u2 0 ,
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湍流基本理论、特征和分析
u1x2lu1x2ldud1x(2 x2)xx2......
u1 u1x2lu1x2ld du2 1x
由于u1 ~ u1, 所以微团从 x2 l 运动到 x 2
交换与气体分子运动引起的粘性切应力进行简单的类比
的结果。对于 一般在定温下可认为是常数,但 t 不
是常量,因为湍流的动量交换取决于湍流的平均运动。
流动只在一个方向上有明确的速度梯度时,可以认 为 t 是个标量。在一般情况下,当i=j时
uiui
2k2t
ui xi
(6-37)
5
湍流基本理论、特征和分析
湍流基本理论、特 征和分析
湍流基本理论、特征和分析
第一节 第二节 第三节 第四节 第五节 第六节 第七节
湍流的基本特征和统计平均方法 湍流连续方程和雷诺方程 湍流能量方程 雷诺平均统计模式 湍流的相关函数和谱分析 拟序结构 湍流大涡数值模拟
2
湍流基本理论、特征和分析
第四节 雷诺平均统计模式
在雷诺方程中的不封闭量是雷诺应力,因此统计模式的 目标是封闭雷诺平均方程,建立足够的雷诺应力方程组(代数 的、微分的或一般泛函形式的)使得平均运动方程可解。
雷诺统计模式以大量的试验观测为基础,通过量纲分析、 张量分析和其他手段,包含合理的推理和猜测,提出假设,建 立模型,然后与试验对比,进行进一步的修正和精确化。迄今 为止的湍流模拟没有一个是建立在完全严密的理论基础上,因 此也称之为湍流的半经验理论。目前虽然没有建立适用于任何 流动条件的通用湍流模式的前景,但针对各种具体流动,已成 功地发展了一些模型,它们在工程技术应用中发挥着越来越大 的作用。

湍流——世纪难题

湍流——世纪难题

湍流——世纪难题看一看我们生活的周围曾经熟悉的或曾经看见过的现象,比如天空的积云或者海浪的起伏翻滚,或许见到过的袅袅炊烟,或从香烟头升起的一缕轻烟在空气中扩散开来的奇妙图案,或者宣泄的瀑布激起的浪花和涡旋,千姿百态,在激流中飞逝......这些都和湍流有关,什么是湍流呢?烟羽云近地层的雾1883年雷诺(O. Reynolds)的圆管水流实验演示了流体随着来流速度的增加由规则的流动转变为紊乱的流动,引起当时科学界的很大兴趣。

进而,雷诺对具有粘性的流体的牛顿方程,也就是Navier (1827)-Stokes(1845)方程进行了平均处理(1889),意想不到的是比方程数目多出一个未知函数,出现了闭合问题,显示了求解N-S(Navier-Stokes)方程的极大困难,从而吸引了包括当时的著名力学家在内的许多研究人员的兴趣。

当然,真正投身于其中的仍然是很少的几位流体力学大家。

当人们认识到N-S方程的非线性项不能用已知的数学方法求解,平均方法又遇到很难理解的闭合问题,这样,人们便开始寻求其他的途径。

在傅里叶变换盛行的时期,统计模式和谱方法就成为研究湍流的主要数学工具,自然也成为解决实际问题的有效方法。

不过,数学家们对于这种似乎“零敲碎打”的做法并不热衷。

例如,他们想要知道是:如果N-S方程的定解条件是光滑的,那么,其解的光滑性是否永远得以保持,还是在有限时间之后出现奇性?研究湍流的一些科学家,例如雷诺,泰勒(G. I. Taylor),冯.卡门(von Karman)和亨茨(J. O. Hinze)等人论及湍流时,无一例外地认为它是一种不规则的流动,自然也就重视它的统计平均特性。

实际上,湍流基本方程(即雷诺方程)的封闭性问题已经耗去了许多力学家的精力和大量时光,各种平均方法陆续提出,包括一些参数化方法在内,可是,取得成就的自然是极少数研究者。

这一百多年来,随着科学技术的进步,探测方法的改进和完善,新的测量仪器的出现,特别是计算机科学的飞速发展,超级计算机的大量涌现,云计算的发展,使得各种数值模式得以实现,湍流研究也取得了可喜的进展。

多重分形谱程序

多重分形谱程序

多重分形谱程序多重分形谱(multifractal spectrum)是一种用于描述分形几何结构的方法。

分形几何是一种利用自相似性原理描述物体或图形的数学模型,具有在各种尺度上都具有相似性的特征。

多重分形谱可以揭示物体或图形在不同尺度上的分形特征,从而更全面地理解其内在结构。

多重分形谱的基本思想是通过计算不同尺度下的分形维数,从而得到一个描述分形结构的谱。

该谱可用于分析各个尺度上的分形特征,如分形维数量化了分形的粗糙程度和纹理的丰富性。

通过分析多重分形谱,可以揭示材料、图像等领域的复杂结构和非线性行为。

多重分形谱的计算步骤如下:1.选择一个合适的分形特征:多重分形谱适用于描述具有不同分形特征的物体,如分形纹理、分形信号等。

2.确定尺度:通过改变分析尺度,可以得到不同粗糙度下的分形特征。

通常使用尺度区间来表示不同的尺度。

3.计算分形维数:选择一个分形维数测量方法,如盒计数法、分形能量法等,计算不同尺度下的分形维数。

4.构建多重分形谱:将得到的分形维数按照尺度进行排序,并绘制成图谱。

多重分形谱通常呈现出一个上升或下降的曲线,反映了分形结构的变化趋势。

多重分形谱广泛应用于物理、材料科学、地质学、图像处理等领域,例如分析复杂材料的纹理特征、识别图像中的纹理类型等。

它不仅可以在定性上描述物体的分形特征,还可以量化分形结构的不同方面,如分形维数的变化范围、分形结构的复杂程度等。

多重分形谱在实际应用中也面临一些挑战和限制。

首先,计算多重分形谱需要大量的数据和计算资源,对于大规模数据和高分辨率图像可能存在计算效率问题。

其次,选择合适的分形维数测量方法对结果的准确性和可靠性有着重要影响,需要根据具体问题选择适合的方法。

总之,多重分形谱是一种重要的分形分析方法,能够揭示物体或图形在不同尺度上的分形特征。

通过分析多重分形谱,我们可以更全面地了解分形结构的内在性质和复杂行为,为材料科学、图像处理等领域的研究提供了一个有力的工具。

湍流复杂系统论(26页)

湍流复杂系统论(26页)
湍流在多尺度上的脉动,构成一个 无限自由度 的系统。即使考虑系统实际 激发的自由度,即在流 动中实际产生的 大小涡,也是数量巨大。
前苏联科学家Landau最早提出湍流 的自由度
的概念。
1J多自由度与多尺度
为了完整地描述处于湍流状态的连续流 体运动 介质,空间尺度的分辨率应该达到湍 流运动的最小尺
度一Kolmogorov耗散尺度r(。 根据Landau的估计, 若L是容纳湍流的物理 空间区域的特征尺度,则
湍流多尺度涡结构的 统计分布满足居次相似律。湍流层次 结构 模型将湍流刻画为一个多晨次结构(即有 序度随涡 强度递增的多层次结构)组成的 复杂系统。
不同层次的结构表现不同,各层次统 计量之间存 在着层次递推不变性,湍流整 体统计特征取决于一个 层次相似参量及一 个刻画最高激发态结构的标述相结合 前者(层次结
2.3定性刻画与定量分析相结合
就系统论而言,定性分析是指通过判 断及推 理,从用观察或调查等方法所得到 的数据中获得对 某一系统的性质及其发展 规律的认识。
定量分析则是指通过计算(包括数学 运算、 统计及仿真)与数学推导,从实验 或实践得到的数 据中获得对某一系统的结 构及其变化规律的认识。
2.3定性刻画与定量分析相结合
湍流的复杂系统论
汇报人:XX
湍流是一个典型的物理复杂 系统, 是流体处于一种高度复杂 运动的状态。
对湍流的运动状态是采用通 过混 乱运动的随机场来描述,还 是采用通 过流体运动结构的叠加 来描述,一直 是湍流研究的两个 对立的方法。
I
对湍流的研究不能仅仅停 留在 对随机场的统计分析上, 还应注重湍流的自组织作用, 参考更 高层次的复杂系统的研 究方法,通过 定量与定性相结 合等手段进行研究。

现代物理中基于多重分形的科学研究

现代物理中基于多重分形的科学研究

现代物理中基于多重分形的科学研究现代物理是一个高度发展的领域,以其严密的理论和强大的实验技术广为人知。

多重分形是近年来在现代物理中被广泛研究的一个新兴领域。

多重分形能够用于描述自然界中许多复杂的现象和系统,如气象、金融、心电图等。

本文将探讨基于多重分形的科学研究在现代物理中的应用。

多重分形理论最早由Benoit Mandelbrot在20世纪中期提出,其主要思想是将分形的概念扩展到自相似结构的多个尺度上,从而描述它们的统计性质。

在传统分形中,分形是指无论缩放尺度如何变化,其形状和结构都保持不变的数学图形。

而在多重分形中,分形性质随着缩放尺度的变化而变化,因此可以更好地描述真实世界中复杂系统的性质。

多重分形理论的应用不仅限于数学领域,还应用于物理学中,如流体力学、物质结构、动力学等领域。

例如,在流体力学中,多重分形应用于描述流体的湍流结构,为湍流流动的表征提供了新的方法。

在物质结构中,多重分形理论应用于描述凝聚态物理中的物质结构,例如凝胶、纳米结构、冰雪晶体等。

多重分形理论还能描述材料的负热膨胀现象和催化剂的催化性质,从而用于解决许多实际问题。

除此之外,多重分形理论还应用于金融市场中。

金融市场是一个非常复杂的系统,而多重分形理论提供了一种新颖的方法来描述财务市场中的复杂性。

多重分形分析可用于预测金融市场的波动性和长期变化趋势,因此得到了许多金融领域的重视和应用。

多重分形的应用不仅限于自然科学和金融领域,它还被广泛应用于生命科学中,如心电图等。

心电图信号包含时间序列和频谱两个方面,频谱分析常用于探索心电图信号的周期和幅度,而时间序列分析则应用多重分形来描述其统计性质。

多重分形分析可用于区分健康和疾病状态下心电信号的不同,因此对于心电图信号的自动检测和诊断具有重要的意义。

总之,多重分形理论在现代物理学中得到广泛应用,其对于描述自然界中的复杂现象和系统提供了一种新的工具和方法。

在将来,人们可以通过更深入的研究,更好地理解和配置我们的生活。

大气湍流尺度的多尺度变异特征分析

大气湍流尺度的多尺度变异特征分析

大气湍流尺度的多尺度变异特征分析大气湍流是指在空气中由于不同温度、湿度和气压等因素的不均匀分布,造成平流层中气流的混乱运动现象。

它是大气环流的基础,对天气变化和气候演变具有重要影响。

湍流的尺度变异特征是研究湍流现象的关键内容之一,因为它涉及到湍流运动的层次结构和能量传递机制,对于提高湍流预测和模拟的准确性具有重要意义。

湍流尺度的多尺度变异特征主要表现在时间和空间两个方面。

在时间尺度上,湍流的变异特征往往呈现出不同时间尺度的波动现象。

这是由于大气湍流现象是由各种不同时间尺度的运动组合而成的。

在较小的时间尺度上,湍流表现为快速的湍动现象,如湍流中的涡旋等,而在较长的时间尺度上,湍流则表现为一种较为平稳的运动状态。

在空间尺度上,湍流的变异特征主要表现为湍流现象在不同空间尺度上的发展和演化。

大气湍流的空间变异性较大,尺度范围从几米到几千公里不等。

具体来说,湍流的小尺度变异特征主要表现为湍流中的小尺度涡旋,如涡旋漩涡。

在大气边界层中,湍流强烈,小尺度湍流现象更为明显。

而湍流的大尺度变异特征则主要表现为湍流的大尺度涡旋,如风暴系统和台风等。

湍流尺度的多尺度变异特征是湍流研究的难点之一,也是目前研究的热点之一。

通过对湍流尺度变异特征的深入研究,可以更好地认识和理解湍流现象,为湍流的预测和模拟提供准确的基础数据和物理机制。

此外,湍流尺度变异特征的研究还可以为大气环流的结构、能量传递和相互作用等问题提供重要的参考依据,对于气象学、气候学和环境科学等学科的发展具有重要的意义。

在研究湍流尺度的多尺度变异特征时,常用的方法包括实测观测和数值模拟两种。

实测观测是通过设置不同尺度的观测设备,如风速仪、气温仪和湍流探针等来获取湍流尺度变异特征的实际数据。

实测观测虽然能够提供真实的湍流尺度变异特征,但其数据的时空分辨率往往受到限制,无法获得全面和连续的观测数据。

数值模拟则是通过建立湍流运动的数值模型,利用计算机仿真湍流的运动过程,从而获得湍流尺度变异特征的模拟数据。

大气边界层中的湍流结构与特征

大气边界层中的湍流结构与特征

大气边界层中的湍流结构与特征在大气边界层中,湍流结构与特征是气象学和气候学中一个重要的研究领域。

湍流是大气层中不规则的气流运动,它对于气候变化、空气污染传输、能量传输和风能等方面都有着重要的影响。

本文将从湍流的定义起源、湍流结构、湍流特征以及湍流模拟方法等方面进行探讨。

一、湍流的定义起源湍流这一概念起源于法国物理学家雷诺(Osborne Reynolds)在19世纪末所做的实验研究。

他发现,当一种流体经过管道或流过某个物体时,流体在局部会出现不规则的波动和回旋现象,这种现象被称为湍流。

湍流是一种具有不规则、无定形的流动状态,其速度变化无法预测,是一种混沌状态。

二、湍流结构湍流的结构是指湍流中存在的各种大小不等的涡旋。

湍流结构的尺度范围非常广泛,从微观尺度的涡旋到宏观尺度的大涡旋,相互作用形成湍流层次结构。

在大气边界层中,湍流结构主要可以分为三个尺度范围:小尺度湍流、中尺度湍流和大尺度湍流。

1. 小尺度湍流:小尺度湍流是指尺寸小于100米的湍流结构,主要由涡旋交替出现和衰减所组成。

这些小尺度湍流结构的产生是由于地面摩擦力的作用和地面不均匀性所引起。

2. 中尺度湍流:中尺度湍流的尺度范围在100米至10千米左右,主要由冷暖气流交替出现的湍流结构所组成。

中尺度湍流在大气环流中起着重要的作用,对于气候表现和气象现象的变化具有一定的影响。

3. 大尺度湍流:大尺度湍流是指尺度大于10千米的湍流结构,通常由中尺度湍流的相互作用和结合所形成。

大尺度湍流在气象学中占据重要地位,它直接影响着大气边界层的热力结构和风场分布。

三、湍流特征湍流具有多种特征,包括二维性、统计性、扩散性和涡旋的结构等。

1. 二维性:在某些特定的条件下,湍流可以表现出二维性,即在一定的平面内运动。

这种情况通常出现在强有力的外部驱动下,例如地壳运动或者外部气流的强烈干扰。

2. 统计性:湍流的运动是不稳定的,无法精确预测,但是可以通过统计方法来研究湍流的平均性质。

大气边界层湍流多尺度分形特征的研究

大气边界层湍流多尺度分形特征的研究

大气边界层湍流多尺度分形特征的研究李昕;胡非;刘罡;洪钟祥【期刊名称】《大气科学进展(英文版)》【年(卷),期】2001(018)005【摘要】The turbulence data are decomposed to multi-scales and its respective fractal dimensions are rncomputed. The conclusions are drawn from investigating the variation of fractal dimensions. With the level rnof decomposition increasing, the low-frequency part extracted from the turbulence signals tends to be simrnple and smooth, the dimensions decrease; the high-frequency part shows complex, the dimensions are fixed,rnabout 1.70 on the average, which indicates clear serf-similarity characteristics.%运用离散正交小波变换将湍流信号分解为不同尺度,计算其分数维。

考察其分数维的变化得出:随着分解层次得增加,提取湍流信号得低频部分趋于简单光滑,分数维不断减小,高频部分呈现复杂,分数维趋于定值,平均为1.70左右。

说明大气边界层湍流信号在某些尺度上,存在明显的自相似性特征。

【总页数】6页(P787-792)【作者】李昕;胡非;刘罡;洪钟祥【作者单位】LAPC, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences,;LAPC, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences,;LAPC, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy ofSciences,;LAPC, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences,【正文语种】中文【中图分类】P42因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

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同理, 图 1(c)的 Cantor 集中 P (ε ) 最大的子集为 P (ε ) = 0.6 K = 3− αK , α min = 0.46 ; 最小的子集为 P (ε ) = 0.2 K , α max = 1.46 。而 P (ε ) = (0.6 × 0.2 × 0.2)
K /3
(K 为 3 的倍
ε 的减小而一倍倍地增加[ f (α min ) = 0.63 ] ,得到的是向左的钩状曲线(图 2 中 c′曲线),由
于(0.4,0.2,0.4)生成元引起的概率分布比(0.2,0.6,0.2)更均匀一些,钩状曲线 c′的宽度显 著减小.由此可见,典型的多重分形谱既可以是钟状,也可以是钩状。 一维时, f (α ) 的最大值是小于 1 的,如 b 曲线的最大值为 0.63;也可以无限趋近于 1, 如 c 曲线的最大值就是这样一种情况,当 K → ∞ 时, f (α ) → 1 。以上分析以推广到二维 的概率集和三维的概率集,相应的 f (α ) 的最大值可以分别为 2 和 3。
α 的 Pα (ε ) 子集的 Hausdorff 分形维数可以由下式的 f (α ) 给出:
N (ε ) ~ ε − f (α )
(2)
与公式(1)相似,公式(2)也是依赖于 ε 的标度关系式, f (α ) 可以从 ln N (ε ) ~ ln ε 的双对数曲线在 ε → 0 时出现的某个尺度间的直线区的斜率求出。 由 α ~ f (α ) 生成的图称 为多重分形谱, 它给出了描述整个分形集的整体信息。 f (α ) 不仅表示了分形子集 Pα (ε ) 的 分形维数,同时表示了各 Pα (ε ) 子集中元素的数目随 ε 减小而增大的速度。
K /3
× 2 2 K / 3 , ε = 3− K , 由 公 式 f (α ) = − ln N (ε ) / ln ε 计 算 得 出
f (α = 1.13) ≈ 0.99 。
图 2 中,b,c 曲线是用解析方法推导出的图 1(b)和图 1(c)的 Cantor 集的 α ~ f (α ) 谱, 其中 b 为钟状曲线, 两头的 f (α ) 均降到 0; c 为向右的钩状曲线, 左侧一头的 f (α ) 降到 0, 右侧一头只降到 0.63,它们都具有中间大、两头小的特点。
P (ε ) 最大的子集为 P (ε ) = 0.6 K = 3− αK ,得到 α 的极小值 α min = 0.46 ,这个 P (ε ) 最
大的子集的 α 最小; P (ε ) 最小的子集为 P (ε ) = 0.4 K ,得到 α max = 0.83 ,这个 P (ε ) 最 小的子集的 α 最大。而从表 1 中,一个中等大小的 P (ε ) 的子集,如 P (ε ) = (0.6 × 0.4) K / 2 子集 (K 为偶数) , 得到 α = − ln(0.6 × 0.4) 间。 此时对图 1(b),理论解析分析结果 f [α (i )] = ln(C i ) ( K ln 3) ,因为最大和最小 P (ε )
比如在图 1(a)中,即 1 ∝ ( 1 )
α
2
3
,故所有线段(子集)的奇异指数 α = 0.631 ,且
f (α ) = D 0 = α = 0.631 。它们只组成了一个包含着局部个体形态完全相同子集的集合,所
以叫单分形。此时, α ~ f (α ) 分形谱转化为(0.631,0.631)一个点。
一、 引言
分形给出的分数维虽然可用来定量描述自然界中出现的复杂的自相似图形, 但一个简单 的分数维常常不足以描写自相似图形的丰富内涵, 例如它难以区分复杂分形结构分布的不均 匀程度, 因此需要引入多重分形或称多标度分形, 即以一个分数维的谱对复杂的图形结构进 [ ] 行定量的描述,具体的以多重分形谱这个物理关系来体现 1 。多重分形谱主要用来描述物 理量不均匀的随机的概率分布, 它所定量描述的内容比单一的分数维要丰富得多, 它的计算 并不复杂,可以在一般复杂与混沌系统的研究中进一步推广。 湍流是典型的复杂系统, A. Arneodo, E. Bacry 和 J. F. Muzy 等提出了基于小波的 WTMM(Wavelet Transform Maxima Modulus)分析方法,对湍流、生命科学、和经济等方 面的问题进行了深入的研究,如湍流信号的多分形、标度律和涡结构、DLA 模型、DNA 结 构模型的研究等方面[2,3,4,5,6]. 本文先介绍多重分形的物理含义,深入阐述了描述多重分形特征的物理量--多重分形谱 的基本概念及其子波极大模(WTMM)算法,验算了 WTMM 理论在处理多分形问题的合 理性,最后介绍算法在 Rayleigh-Benard 湍流多分形分析中的应用。
数)子集, α = − ln(0.6 × 0.2 × 0.2) K / 3 / ln 3 K = 1.13 ,也处于 α min 和 α max 之间。
此时对图 1(c), α min 的子集 N (ε ) 始终为 1,故 f (α min ) = 0 ;但 α max 的子集的元 素数目一倍一倍地增大, 即 N (ε ) = 2 K ( ε = 3− K ), 因此, f (α max ) = 0.63 。 而 α = 1.13 的 子 集 , 其 N (ε ) = C K
二、 多重分形的物理含义
现举例说明多重分形的物理含义,图 1(a)是简单一维均匀三分 Cantor 集,它的构造原 则是,将一长度和质量均为 1 的线段三等分,去掉中间 1/3 段,保留剩下的两段,余下两
1
段的质量(或其他物理量)分布概率均为 0.5,总质量保持不变。然后将这种操作继续下去, 得到不同尺寸 ε 下( ε → 0 )无数个等分布概率组成的单分形集。 图 1(b)和 1(c)是则两种一维的规则多重分形。其中图 1(b)的尺度操作与图 1(a)相同, 只是余下两段的质量分布概率分别为 0.6(较粗的线段)和 0.4(较细的线段),总质量也保持不 变,它是一种质量分布不均匀的多重分形 Cantor 集。 而图 1 (c) 的构造原则是,将一长度和质量均为 1 的线段三等分,所有的线段都保留, 但中间的 1/3 段质量分布概率分别为 0.6 和旁边两段质量分布概率均为 0.2, 总质量也保持 不变,它也是一种质量分布不均匀的多重分形 Cantor 集。 设 P 是一个分布在某区间的质量分布或测度(如分布概率)的值,K 为操作的次数,N 为具有相同分布概率的元素的数目。三中情况的拓扑维均为 1,但由 Hausdorff 分形维数的 定义 D 0 = −
K /2
/ ln 3 K = 0.65 , 即 α 值处于 α min 和 α max 之
K
子集的 N (ε ) 始终为 1(表 1),所以 f (α max ) = f (α min ) = 0 ,即该子集的分形维为 0;对 中间的 α =0.65 的子集,计算得出 f (α ) = 0.63 。
4
如果将图 1(b)的 Cantor 集的概率分布生成元由(0.6,0,0.4)改为(0.7,0,0.3),则
α max = 1.10,α min = 0.32, ∆α = 0.78 ,即最大和最小 Pα (ε ) 的差别更大,由此可见,∆α 表
示 Pα (ε ) 分布的不均匀程度。同样地可以对图 1(c)的 Cantor 集的 ∆α 进行类似的分析。 图 1(b)的 Cantor 集的生成元由(0.6,0,0.4)改为(0.7,0,0.3)时,图 2 中的钟型曲线 b 对图(c)的集可以将生成元从(0.2, 0.6, 0.2) 将变宽为曲线 b′( ∆α 由原来的 0.37 增大到 0.78)。 改为(0.4,0.2,0.4),此时概率 P (ε ) 最小的子集的 N (ε ) 始终为 1,概率 P (ε ) 最大的子集随
K=4 N:1 4 6 4 1 N:1 8 24 32 16
原则上随 ε → 0 , 多重分形集会出现无限多个的、 具有相同的局部 α 的 Pα (ε ) 的子集, 而且 Pα (ε ) 子集的 α 将形成实际上连续的分布。由此可见, ∆α = α max − α min 描述最 大和最小 Pα (ε ) 子集之间奇异读(非均匀度)的差别。且各个具有相同 α 的 Pα (ε ) 子集包 含的元素数目 N (ε ) 一般不断增加。若该子集在整个(或某个)尺度的层次间出现了自相似 的特性,也就是说在此尺度间存在着分形的结构,那么根据分形维数的定义,每个具有相同
0.2 2 0.22
ε =1/3
P:0.6
0.6×0.4
0.6×0.2
2
K=2
N: 1
2
1 P:
N:
1
4

4 0.6×0.22 0.23 12 8
ε =1/33 P:0.63 0.62×0.4 0.6×0.42 0.43
K=3 N: 1 3 3
0.63 0.62×0.2 6
1 N: 1
ε =1/34 P: 0.64 0.63×0.4 0.62×0.42 0.6×0.43 0.44 P:0.64 0.63×0.2 0.62×0.22 0.6×0.23 0.24
ln( N )
ln(ε )
,1(a)和 1(b) 的分形维数 D0=0.63,1(c)的 D0=1.0。
如果 P 的集中程度变化很大,在 ε = 3− K 在 ε → 0 过程中,若概率 P (ε ) 与 ε 有如下的 幂次关系:
p(ε ) ∝ ε
α
(1)
其中:α = ln P (ε ) / ln ε 叫局部奇异指数(或 holder 指数),也叫标度指数,它控制着概率密 度的奇异性。并且不同的集对应的 α 不同,则称为多重分形测度,它是定义在分形集上的, 由多个标度指数 α 的奇异测度构成的无限集合。表 1 为图 1(b)和 1(c) 多重分形 Cantor 集分 布规律 [7] 。
湍流的多重分形谱分析 周宇欢 傅 强
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