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Enregistrement W1551365010

주행조건에서의 자동차 모델 항력에 대한 수치해석적 연구

2003· article· ko· W1551365010 sur OpenAlexaboutno aff
김범준, 강성우, 최형권, 유정열

Notice bibliographique

Revue대한기계학회 논문집 B권 · 2003
Typearticle
Langueko
DomaineEngineering
ThématiqueLattice Boltzmann Simulation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDomain decomposition methodsComputationDragComputational fluid dynamicsComputer scienceFinite element methodWind tunnelIBMDrag coefficientDomain (mathematical analysis)SimulationParallel computingComputational scienceMathematicsAlgorithmEngineeringMechanicsPhysicsMathematical analysisStructural engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A parallelized FEM code based on domain decomposition method has been recently developed for large­scale computational fluid dynamics. A 4-step splitting finite element algorithm is adopted for unsteady flow computation of the incompressible Navier-Stokes equation, and Smagorinsky LES model is chosen for turbulent flow computation. Both METIS and MPI Libraries are used for domain partitioning and data communication between processors, respectively. Tiburon model of Hyundai Motor Company is chosen as the computational model at Re=7.5 x 10^5, which is based on the car height. The calculation is carried out under both the wind tunnel condition and the road condition using IBM SP parallel architecture at KISTI Super Computing Center. Compared with the existing experimental data, both the velocity and pressure fields are predicted reasonably well and the drag coefficient is in good agreement. Furthermore, it is confirmed that the drag under the road condition is smaller than that under the wind-tunnel condition.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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