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Enregistrement W1565707308 · doi:10.1115/1.4031000

Is the Lattice Boltzmann Method Applicable to Rarefied Gas Flows? Comprehensive Evaluation of the Higher-Order Models

2015· article· en· W1565707308 sur OpenAlexaboutno aff
Minoru Watari

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluids Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLattice Boltzmann Simulation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnudsen numberLattice Boltzmann methodsMach numberMechanicsStatistical physicsPhysicsNon-equilibrium thermodynamicsChoked flowBoundary value problemSupersonic speedClassical mechanicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lattice Boltzmann method (LBM) whose equilibrium distribution function contains higher-order terms is called higher-order LBM. It is expected that nonequilibrium physics beyond the Navier–Stokes can be accurately captured using the higher-order LBM. Relationship between the level of higher-order and the simulation accuracy of rarefied gas flows is studied. Theoretical basis for constructing higher-order LBM is presented. On this basis, specific higher-order models are constructed. To confirm that the models have been correctly constructed, verification simulations are performed focusing on the continuum regime: sound wave and supersonic flow in Laval nozzle. With applications to microelectromechanical systems (MEMS) in mind, low Mach number flows are studied. Shear flow and heat conduction between parallel walls in the slip flow regime are investigated to confirm the relaxation process in the Knudsen layer. Problems between concentric cylinders are investigated from the slip flow regime to the free molecule regime to confirm the effect of boundary curvature. The accuracy is discussed comparing the simulation results with pioneers' studies. Models of the fourth-order give sufficient accuracy even for highly rarefied gas flows. Increase of the particle directions is necessary as the Knudsen number increases.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations24
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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