TRAIL: A novel approach for studying the aerodynamics of ice particles
TRAIL: A novel approach for studying the aerodynamics of ice particles
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TRAIL：研究冰粒空气动力学的新方法
DOI：
10.1002/qj.3935
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发表时间：
2020
影响因子：
8.9
通讯作者：
McCorquodale M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
McCorquodale M
提出了一种研究冰粒空气动力学的新的实验方法。通过图像分析（TRAIL）实现的轨迹重建算法产生了通过静止粘性液体下落的冰粒的3D打印模拟物的轨迹和方向的数字重建。从这种分析中提取的数据可以用来测试下落速度参数化，并调查复杂的不规则几何形状的类似物的首选方向。使用薄圆盘的实验被用来验证这种方法。还报道了从一个案例研究中，其中使用的一个类似物的聚合冰粒的测量。从分析中提取的数据清楚地表明了大气冰粒空气动力学的重要方面，但人们对此知之甚少。例如，类似物在自由落体中所采用的取向不仅取决于颗粒的几何形状，而且取决于它福尔斯下落时的雷诺数。此外，阻力系数的测量结果表明，由于非定常运动的开始，在高雷诺数下，下落速度参数化的准确性降低。
A novel experimental approach for studying the aerodynamics of ice particles is presented. The Trajectory Reconstruction Algorithm implemented through Image anaLysis (TRAIL) produces digital reconstructions of the trajectory and orientation of 3D‐printed analogues of ice particles that fall through a quiescent viscous liquid. Data extracted from this analysis can be used to test fall speed parametrisations and investigate the preferred orientation of analogues with complex irregular geometries. Experiments using thin circular discs are used to validate this approach. Measurements from a case study in which an analogue of an aggregate ice particle is used are also reported. Data extracted from the analysis clearly demonstrate important, but poorly understood, aspects of the aerodynamics of atmospheric ice particles. For example, the orientation that the analogue adopts in free fall is shown to depend not only on the geometric shape of the particle, but also on the Reynolds number at which it falls. In addition, measurements of the drag coefficient indicate that the accuracy of fall speed parametrisations reduces at high Reynolds number due to the onset of unsteady motions.
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混合相微物理的一般流体动力学理论。
DOI：
--
发表时间：
1992
期刊：
影响因子：
--
作者：
J. Böhm
通讯作者：
J. Böhm
影响因子：
3.1
作者：
M. Kajikawa
通讯作者：
M. Kajikawa
影响因子：
8.9
作者：
K. Jayaweera;R. Cottis
通讯作者：
R. Cottis
影响因子：
8.9
作者：
C. Westbrook;A. Illingworth;E. O'connor;R. Hogan
通讯作者：
C. Westbrook;A. Illingworth;E. O'connor;R. Hogan
影响因子：
3.1
作者：
Joseph J. Nettesheim;Pao K. Wang
通讯作者：
Joseph J. Nettesheim;Pao K. Wang