c’est-à-dire que la diffusion turbulente soit négligeable sans que c v soit nul pour autant. Celaest possible si c v est quasi uniforme : il y a bien diffusion turbulente, mais son bilan local estnul en moyenne. Ce type d’écoulement est un cas très particulier, qui rentre dans le cadre dela turbulence homogène (§ 3.4.5).!!! Signalons enfin un point de terminologie : les moyennes utilisées dans ce chapitre (quisont au point de vue mathématique des moyennes « mal définies », cf. annexe 3.A.2) sontsouvent appelées moyennes de Reynolds, <strong>et</strong> dans la littérature anglo-saxonne leur applicationaux équations de quantité de mouvement est désignée par Reynolds Averaged Navier – Stokes,en abrégé RANS.3.2.2. – Équation de bilan pour les fluctuationsNous pouvons maintenant établir une équation qui s’interprétera comme un bilan localde la grandeur fluctuante c. Pour cela, développons l’équation (3.6) en séparant, dans lessources de volume q I , la moyenne q I <strong>et</strong> la fluctuation q ' I (soit : q ' I = q I+ q I ).Sachant que ∂C / ∂t= 0 (écoulement permanent en moyenne), il vient :∂c'+ div( CV + Cv + cV + cv ) = q q I div{ Dcgrad ( C c )}tI+ ++(3.10)∂Soustrayons membre à membre l’équation aux valeurs moyennes (3.8a) <strong>et</strong> l’équationprécédente. On obtient :∂c+ div ( Cv + cV + cv − cv)= q' I + div ( Dcgrad C)∂tSoit encore, pour faire ressortir le bilan local de c :∂c'+ div c V = q I∂t+ div{ Dcgrad c + cv − cv − Cv}(3.11)3.2.3. – Le principe des ferm<strong>et</strong>ures en un pointMalgré ses avantages, la méthode statistique adoptée ne règle pas toutes les difficultés,loin de là. En prenant la moyenne des termes dans l’équation (3.6), nous cherchions àremplacer les termes fluctuants par des grandeurs indépendantes du temps. C<strong>et</strong> objectif estréalisé, sauf que nous avons fait apparaître une nouvelle inconnue, la covariance c v , sansavoir augmenté le nombre d’équations. Le système est devenu « ouvert ».Pour le « fermer », il faudra donc établir une relation supplémentaire (vectoriellepuisque v c est un vecteur) pour chaque entité physique scalaire transportée (les composantesde la quantité de mouvement étant considérées comme telles). Ces relations portent le nom de« ferm<strong>et</strong>ures ».Malheureusement, rien dans la théorie ne perm<strong>et</strong> d’établir de telles ferm<strong>et</strong>ures. D’unefaçon ou d’une autre, celles-ci reposeront donc sur des <strong>modèles</strong> phénoménologiques, voirequelquefois sur des hypothèses franchement empiriques.Toutes les ferm<strong>et</strong>ures relatives au modèle statistique local de la turbulence sontappelées ferm<strong>et</strong>ures en un point.
3.3. – UNE APPLICATION DE LA THÉORIE STATISTIQUE LOCALE : LEMODÈLE PSEUDO-LAMINAIRE3.3.1. – Caractérisation d’un transfert laminaire ; transition vers la turbulence♣Avant d’examiner quelques-unes des ferm<strong>et</strong>ures en un point, il paraît utile de préciser,dans le cadre du modèle statistique de la turbulence, ce que l’on entendra par régime d<strong>et</strong>ransfert laminaire. Celui-ci se caractérise en eff<strong>et</strong> plus aisément par rapport au régime d<strong>et</strong>ransfert turbulent.Physiquement, il est clair qu’un écoulement laminaire est un écoulement où lesfluctuations de vitesse sont statistiquement « négligeables ».D’une manière plus précise <strong>et</strong> plus générale à la fois, nous dirons que dans un transfertlaminaire, les termes de covariance sont nuls, c’est-à-dire que d’éventuelles fluctuations c <strong>et</strong>v ne sont pas corrélées :laminaire ⇔ c v = 0(3.12)Cela signifie qu’une fluctuation isolée, qui peut toujours survenir, ne sera pas àl’origine d’autres fluctuations, <strong>et</strong> ne sera donc pas susceptible de déclencher un mécanism<strong>et</strong>urbulent.Alors, l’équation aux valeurs moyennes (3.9) s’identifie à l’équation générale de bilanen régime permanent (3.8b) :div CV = qI +div ( D grad C )cEn particulier, si l’on considère les équations de quantité de mouvement, oùon aura en régime laminaire :cvc = ρ v j ,= ρ v v = 0(3.13)jsoit encore, pour un fluide isochore :v v = 0 ∀ j,k 1 à 3(3.14)j k=Donc, en particulier, les moyennes quadratiques v2 j sont nulles. En conséquence, dansun fluide isochore en écoulement laminaire, les fluctuations de vitesse s’identifient à desv 2 j =fonctions de Dirac. Mais si le fluide n’est pas isochore, la condition ρ 0 n’implique pasque v2 jsoit nulle.♦A côté de la vision purement statistique des choses, on peut aussi considérer lecomportement non-linéaire engendré par le bilan de quantité de mouvement (Annexe 3.A.1).Dans c<strong>et</strong>te approche, les fluctuations sont plutôt appelées « perturbations ». Maisquelle que soit la terminologie, lorsque ces événements surviennent, c’est uniquement laviscosité moléculaire qui est en mesure de les résorber, les forces de viscosité jouant le rôled’un frein. Cela se traduit par un pic de la dissipation Φ dans l’équation d’énergie.Plus précisément, si l’équation (3.11) est appliquée aux composantes de la quantité demouvement, elle possède des solutions enpartie imaginaire est négative,e− iωte− iωt, où ω est généralement complexe. Si sadiminue au cours du temps : il y a amortissement. Mais
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FLUIDES EN ÉCOULEMENTMéthodes et
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T = T . n ( n normale extérieure
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où P = ρ V ⊗ V est le tenseur d
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L’application du théorème flux-
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ce qui peut encore s’écrire, pui
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.Examinons brièvement les principa
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Alors :div T= −gradp+divt( µ gra
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