乱流は、流れが混oticとして予測不可能になったときに流体で発生する複雑な現象です。これは、気象予測、気候モデリング、エンジニアリング設計などの分野のアプリケーションで、流体のダイナミクスにおける大きな課題です。
長い間、統計的平均に基づいて古典的な方法を使用して乱流が研究されてきました。これらの方法は貴重な洞察を提供していますが、層流（順序）から乱流（無秩序）の流れへの移行の性質をキャプチャするのに不足していることがよくあります。
近年、コンピューティングパワー、高解像度イメージング、数学的手法の進歩を活用する新しいアプローチが登場しました。これらのアプローチは、乱流のダイナミクスと構造に関する前例のない洞察を提供しています。ここにいくつかの重要な開発があります：
直接数値シミュレーション（DNS）： DNSには、統計モデルに依存することなく、コンピューター上で直接、ナビエストークス方程式である流体ダイナミクスの方程式を統治する方程式を解くことが含まれます。コンピューティング能力が継続的に増加するにつれて、DNSはより高い解像度で乱流をシミュレートでき、構造とダイナミクスをキャプチャできるようになりました。
大きな渦シミュレーション（LES）： LESは、小さな渦の効果をモデル化しながら大規模な渦を解決する計算手法です。これにより、DNSで計算的に禁止される大規模な乱流フローのシミュレーションが可能になります。
フロー視覚化手法： 粒子画像速度測定（PIV）やレーザードップラー速度測定（LDV）などの高解像度イメージング技術は、乱流の詳細な視覚化を提供します。これらの手法により、研究者は渦やせん断層などのコヒーレント構造の形成と進化を観察することができます。
機械学習およびデータ駆動型の方法： 機械学習アルゴリズムは、乱流実験とシミュレーションからの大きなデータセットを分析するために使用されています。これらの方法は、データ内のパターンと構造を識別し、乱流のダイナミクスに関する新しい洞察につながります。
理論的進歩： 乱流の基本的な特性を理解するために、新しい理論的枠組みと数学的手法が開発されています。これらの進歩には、動的システムとしての乱流の研究、異なる動きのスケール間の非線形相互作用の分析、および乱流の新しい閉鎖モデルの開発が含まれます。
これらのアプローチを組み合わせることにより、研究者は、乱流の流体が秩序から障害にどのように変化するかをより深く理解しています。この知識は、広範囲の分野で潜在的な用途を使用して、乱流を予測および制御する能力を向上させています。
要約すると、乱流の研究は変革的段階を経験しており、高度な計算方法、実験的手法、理論的発展から新しい洞察が生まれています。これらの進歩は、この複雑な現象をより深く理解し、研究と応用のための新しい道を開くことです。
