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微分方程与动力系统

纳维-斯托克斯方程

支配流体运动的方程组,其在三维空间中解的光滑性是一个千禧年大奖难题。

直观直觉:是什么让流体流动难以预测?

水在桨叶周围打旋,烟雾向上盘绕,空气掠过机翅 —— 这些都由同一组方程描述。纳维-斯托克斯方程追踪速度场 uu(流体在每一点的速度大小和方向)和压力场 pp,并用粘性系数 ν\nu(流体有多“粘”)来平衡推动、扇转和减速流体的各种力。

展示扭转涡线的三维螺旋面
螺旋面(helicoid)—— 是空间中扭转伸展的涡线的一种风格化图像。在三维空间中,涡管在被拉伸的同时会旋转得更快(涡拉伸),这被认为是导致极端行为、使三维光滑性问题如此困难的机制。

大学方程

定义: 不可压缩纳维-斯托克斯方程

对于充满某区域的不可压缩粘性流体,速度场 u(x,t)u(x,t) 和压力 p(x,t)p(x,t)(已按常数密度归一化)满足动量平衡和不可压缩约束。二者共同表达了牛顿第二定律作用于流体微元,以及流体在运动过程中体积守恒的要求。

∂tu+(u⋅∇)u=−∇p+νΔu\partial_t u+(u\cdot\nabla)u=-\nabla p+\nu\Delta u

从左到右依次是: ∂tu\partial_t u 表示在固定点上速度随时间的变化;(u⋅∇)u(u\cdot\nabla)u 是对流项 —— 流体携带自身动量运动,这是造成大部分困难的非线性项;−∇p-\nabla p 是压力差把流体从高压推向低压的力;而 νΔu\nu\Delta u 是粘性扩散,能抛平剧烈的速度梯度。

∇⋅u=0\nabla\cdot u=0

不可压缩条件 ∇⋅u=0\nabla\cdot u=0 表示流体既不会堆积也不会消失 —— 运动过程中体积守恒。所得流动看起来是光滑的(层流)还是混乱的(湌流),很大程度上由雷诺数 Re=UL/ν\mathrm{Re}=UL/\nu 决定,它把流动的特征速度 UU、特征长度 LL 与粘性 ν\nu 相比较:Re\mathrm{Re} 小时粘性占主导,扰动被抑制;Re\mathrm{Re} 大时惯性占主导,微小扰动可能发展成湌流。

按雷诺数划分的流动体制
体制典型Re行为表现
层流Re≲103\mathrm{Re}\lesssim 10^{3}平滑的平行层,层与层之间不混合
过渡103≲Re≲10410^{3}\lesssim\mathrm{Re}\lesssim 10^{4}在否则平滑的流中间歇出现无序爆发
湌流Re≳104\mathrm{Re}\gtrsim 10^{4}多尺度混乱涡流,混合与阻力急剧增加

大学主要定理

对于任何具有有限动能的无散度初始速度 u0u_0,整个空间上的三维纳维-斯托克斯方程都存在一个满足能量不等式的全局弱解 uu。

为什么成立?

尽管非线性项使方程难以精确求解,但粘性会持续消耗动能;仅凭这一定量事实就足以构造近似解并取极限,即使尚不知道极限是否唯一或光滑。

证明

用加尔金投影法近似方程:选取斯托克斯算子的特征函数作为基,将方程投影到前 nn 个基张成的空间上,求解得到的有限维常微分方程组得到近似解 unu_n;标准常微分方程理论保证其在短时间区间内存在。

将加尔金方程与 unu_n 本身作内积。非线性项和压力项会消失(利用无散度约束后它们与 unu_n 正交),得到能量恒等式 12ddt∥un∥L22+ν∥∇un∥L22=0\frac{1}{2}\frac{d}{dt}\|u_n\|_{L^2}^{2}+\nu\|\nabla u_n\|_{L^2}^{2}=0。对时间积分可得 unu_n 在 L∞(L2)∩L2(H1)L^{\infty}(L^2)\cap L^2(H^1) 中对 nn 一致有界,特别地短时解可延展到全时间。

这些一致性界使我们可以取出 unu_n 的一个子列,在 L∞(L2)L^{\infty}(L^2) 中弱*收敛,在 L2(H1)L^2(H^1) 中弱收敛到某极限 uu。Aubin–Lions 紧致性引理将其提升为在有界时空区域上的 L2L^2 强收敛,这正是对二次非线性项 (un⋅∇)un→(u⋅∇)u(u_n\cdot\nabla)u_n\to(u\cdot\nabla)u 取极限所需要的。

在加尔金方程的弱形式中取极限表明 uu 在分布意义下满足纳维-斯托克斯方程,而范数在极限下的弱下半连续性保持了能量不等式。这个 uu 就是列雷的全局弱解;它是否唯一且光滑正是悬而未决的千禧年问题本身。

在二维空间中,对于任何具有有限能量的光滑无散度初始速度,纳维-斯托克斯方程都存在唯一一个对所有时间保持光滑的解 —— 从不发生爆发,与悬而未决的三维情况形成对比。

为什么成立?

三维涡度满足 ωt+u⋅∇ω=(ω⋅∇)u+νΔω\omega_t+u\cdot\nabla\omega=(\omega\cdot\nabla)u+\nu\Delta\omega,项 (ω⋅∇)u(\omega\cdot\nabla)u 可以通过拉伸放大涡度。在二维中,涡度是垂直于运动平面的标量,因此该拉伸项恒等于零,只剩下输送和扩散 —— 没有任何机制能无限制地放大它。

证明

将涡度(二维中为标量)写为 ω=∂xu2−∂yu1\omega=\partial_x u_2-\partial_y u_1,并将动量方程代入 ∂tω+u⋅∇ω\partial_t\omega+u\cdot\nabla\omega。因为 uu 无散度且为二维,直接计算表明来自 (u⋅∇)u(u\cdot\nabla)u 且会拉伸 ω\omega 的所有项都相互抵消,只剩下无源项的输送扩散方程 ωt+u⋅∇ω=νΔω\omega_t+u\cdot\nabla\omega=\nu\Delta\omega。

无源项的输送扩散方程满足最大原理:沿着流体粒子的轨迹 X˙(t)=u(X(t),t)\dot X(t)=u(X(t),t),有 ddtω(X(t),t)=νΔω(X(t),t)\frac{d}{dt}\omega(X(t),t)=\nu\Delta\omega(X(t),t),而扩散不会增大最大值或减小最小值。因此对所有 t≥0t\ge0 有 ∥ω(⋅,t)∥L∞≤∥ω0∥L∞\|\omega(\cdot,t)\|_{L^\infty}\le\|\omega_0\|_{L^\infty}:涡度从不爆发。

一旦涡度在时间上一致有界,对流函数(从 ω\omega 恢复 uu)应用椅圆正则性,就能用 ∥ω∥L∞\|\omega\|_{L^\infty} 控制 uu 的所有空间导数,因此 uu 保持在它最初所在的每个索尔空间中。

重复这一论证 —— 有界涡度给出有界速度梯度,后者又通过方程本身控制高阶导数 —— 表明解在所有 t>0t>0 上保持光滑,不可能发生有限时间爆发;这正是在存在涡拉伸项 (ω⋅∇)u(\omega\cdot\nabla)u 的三维情况中尚未知晓的结果。

大学实际应用与典型例题

纳维-斯托克斯方程是计算流体力学的主力工具:飞机和船舶的舱体在建造之前通过模拟候选设计周围的气流与水流来确定形状;天气与气候模型在整个大气和海洋上积分这些方程的一个版本;心血管研究人员模拟血液在动脉中的流动以规划手术;而天体物理学家则用可压缩变体来建模吸降盘和恒星内部的气体流动。

例题: 两平板间的速度分布(平面泊塞乿流动)

在常数压力梯度驱动下的定定、不可压缩流在位于 y=−hy=-h 和 y=hy=h 的两个无限平行平板之间流动,两壁均为无滑移边界。设驱动项(常数)为 G=−1ρdpdx>0G=-\frac{1}{\rho}\frac{dp}{dx}>0,运动粘性系数为 ν\nu,求速度分布 u(y)u(y)。

解答

对于只依赖于 yy 的定定流,令 u=(u(y),0)u=(u(y),0),因为 uu 沿流向 xx 不变,非线性项 (u⋅∇)u(u\cdot\nabla)u 消失。动量方程化简为平衡式 0=−1ρdpdx+νu′′(y)0=-\frac{1}{\rho}\frac{dp}{dx}+\nu u''(y),即 νu′′(y)=−G\nu u''(y)=-G。

对 yy 积分两次得 u(y)=−G2νy2+C1y+C2u(y)=-\frac{G}{2\nu}y^{2}+C_1y+C_2,常数 C1,C2C_1,C_2 由边界条件确定。

无滑移条件要求 u(h)=u(−h)=0u(h)=u(-h)=0。将两点代入并相减,消去 C2C_2 并得到 C1=0C_1=0(由对称性,因为两式仅线性项符号不同);相加则得 C2=Gh22νC_2=\frac{Gh^{2}}{2\nu}。

回代后,速度分布为 u(y)=G2ν(h2−y2)u(y)=\frac{G}{2\nu}\left(h^{2}-y^{2}\right):在壁面为零、在中心线 y=0y=0 处最大,正是经典的泊塞乿分布。

例题: 雷诺数:游动的细菌与高速公路上的汽车

估算雷诺数 Re=UL/ν\mathrm{Re}=UL/\nu:(a) 一只长度 L=2×10−6 mL=2\times10^{-6}\text{ m} 的细菌在水中(ν≈10−6 m2/s\nu\approx10^{-6}\text{ m}^2/\text{s})以 U=2×10−5 m/sU=2\times10^{-5}\text{ m/s} 游动,以及 (b) 一辆长度 L=4 mL=4\text{ m} 的汽车在空气中(ν≈1.5×10−5 m2/s\nu\approx1.5\times10^{-5}\text{ m}^2/\text{s})以 U=30 m/sU=30\text{ m/s} 行驶。每个数值说明纳维-斯托克斯方程中哪一项占主导?

解答

对细菌: Re=(2×10−5)(2×10−6)10−6=4×10−5\mathrm{Re}=\dfrac{(2\times10^{-5})(2\times10^{-6})}{10^{-6}}=4\times10^{-5},远小于1。

对汽车: Re=(30)(4)1.5×10−5=8×106\mathrm{Re}=\dfrac{(30)(4)}{1.5\times10^{-5}}=8\times10^{6},远大于1。

极小的 Re≪1\mathrm{Re}\ll1 意味着粘性项 νΔu\nu\Delta u 主导于非线性项 (u⋅∇)u(u\cdot\nabla)u:对细菌而言,水像蜂蜜一样粘稠,惯性微不足道,它必须采用螺旋样的摆动才能前进,因为在如此低的 Re\mathrm{Re} 下,单纯前后拍动并不产生净位移。

巨大的 Re≫1\mathrm{Re}\gg1 意味着除了汽车表面附近的一层薄边界层外,非线性对流项在几乎所有地方都主导于粘性:气流容易分离并在尾流中变得湌乱,这正是高速行驶时气动阻力与外形设计如此重要的原因。

不可压缩条件 ∇⋅u=0\nabla\cdot u=0 在物理上意味着什么?

一个管道流的特征速度为 U=0.5 m/sU=0.5\text{ m/s},特征长度为 L=0.02 mL=0.02\text{ m},运动粘性系数为 ν=1×10−6 m2/s\nu=1\times10^{-6}\text{ m}^2/\text{s}。计算 Re=UL/ν\mathrm{Re}=UL/\nu,并判断流动可能是层流还是湌流。

为什么巡航速度下机翅上气流的模拟相比缓慢的、像蜂蜜一样的流动要昂贵得多?

纳维-斯托克斯千禧年难题到底问的是什么?

参考文献

  1. Charles L. Fefferman (2000). Existence and Smoothness of the Navier-Stokes Equation (Millennium Prize Problem)
  2. Terence Tao (2016). Finite time blowup for an averaged three-dimensional Navier-Stokes equation · arXiv:1402.0290
  3. L. Caffarelli, R. Kohn, L. Nirenberg (1982). Partial regularity of suitable weak solutions of the Navier-Stokes equations