湍流的多重分形谱分析

合集下载

[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
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

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
相关文档
最新文档