On Self-Similarity of Laminar Jets

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The problems of laminar jets that admit self-similar solutions are considered. A method for determining the self-similarity parameter is proposed based on the condition of existence of a solution to equations in self-similar variables under given boundary conditions with only a single self-similarity parameter. In problems of plane free and wall jets the self-similarity parameters are determined analytically. In the problem of a three-dimensional wall jet, the self-similarity parameter is determined using a neural network.

About the authors

A. M Gaifullin

Zhukovski Central Aerohydrodynamic Institute

Email: gaifullin@tsagi.ru
Zhukovsky, Russia

A. S Shcheglov

Zhukovski Central Aerohydrodynamic Institute

Email: shcheglov@phystech.edu
Zhukovsky, Russia

References

  1. Schlichting H. Laminare Strahlausbreitung // ZAMM-Journal of Applied Mathematics and Mechanics / Zeitschrift für Angewandte Mathematik und Mechanik. 1933. Jg. 13. No. 4. S. 260–263.
  2. Шлихтинг Г. Теория пограничного слоя. М.: Наука, 1969. 744 с.
  3. Bickley W.G. LXXIII. The plane jet // The London, Edinburgh, and Dublin Philosophical Magazine and Journal of Science. 1937. V. 23. No. 156. P. 727–731.
  4. Акатинов Н. И. Распространение плоской ламинарной струи вязкой жидкости вдоль твердой стенки // Тр. Ленинградского политех. ин-та. 1953. № 5. С. 24–31.
  5. Glauert M.B. The wall jet // Journal of Fluid Mechanics. 1956. V. 1. No. 6. P. 625–643.
  6. Бут И. И., Гайфуллин А. М., Жанк В. В. Дальнее поле трехмерной пристенной ламинарной струи // Изв. РАН. Механика жидкости и газа. 2021. № 6. С. 51–61.
  7. Gaifullin A.M., Shcheglov A.S. Self-Similarity of a Wall Jet with Swirl // Lobachevskii Journal of Mathematics. 2022. V. 43. No. 5. P. 1098–1103.
  8. Лойцянский Л. Г. Механика жидкости и газа. М.: Наука, 1978. 736 с.
  9. Raissi M., Perdikaris P., Karniadakis G. Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations // Journal of Computational Physics. 2019. V. 378. P. 686–707.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».