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Improving the Turbulence Coupling between High Resolution Numerical Weather Prediction Models and Lagrangian Particle Dispersion Models

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Théorie des écoulements à potentiel de vitesse

vignette|Diagrammes plan d'écoulement des fluides autour d'un cylindre et d'un profil d'aile En mécanique des fluides, la théorie des écoulements à potentiel de vitesse est une théorie des écoulements de fluide où la viscosité est négligée. Elle est très employée en hydrodynamique. La théorie se propose de résoudre les équations de Navier-Stokes dans les conditions suivantes : l'écoulement est stationnaire le fluide n'est pas visqueux il n'y a pas d'action externe (flux de chaleur, électromagnétisme, gravité .

Boundary layer thickness

This page describes some of the parameters used to characterize the thickness and shape of boundary layers formed by fluid flowing along a solid surface. The defining characteristic of boundary layer flow is that at the solid walls, the fluid's velocity is reduced to zero. The boundary layer refers to the thin transition layer between the wall and the bulk fluid flow. The boundary layer concept was originally developed by Ludwig Prandtl and is broadly classified into two types, bounded and unbounded.

Moulin à vent

vignette|Moulin tour de Montfuron, Alpes-de-Haute-Provence. vignette|Moulin de la Roome à Terdeghem (France). vignette|Moulin cavier des Aigremonts aux ailes Berton, Bléré (Indre-et-Loire). vignette|Moulin chandelier sur une tour maçonnée, La Lande, La Pouëze. vignette|Moulin chandelier assis par terre, Moulbaix, Belgique. vignette|Moulin à galerie, ou moulin-blouse, île de Fanoe, Danemark, équipé d’un fantail. vignette|Moulin néerlandais.

Image moment

In , computer vision and related fields, an image moment is a certain particular weighted average (moment) of the image pixels' intensities, or a function of such moments, usually chosen to have some attractive property or interpretation. Image moments are useful to describe objects after . Simple properties of the image which are found via image moments include area (or total intensity), its centroid, and information about its orientation. For a 2D continuous function f(x,y) the moment (sometimes called "raw moment") of order (p + q) is defined as for p,q = 0,1,2,.