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Enregistrement W1591069069 · doi:10.1063/1.3241250

Enhancing the Capture of Two-dimensional, Shock-Induced Detonation Fronts using Harten’s Artificial Compression Method on Underresolved Cartesian Grids

2009· article· en· W1591069069 sur OpenAlexaff
Olivier Rouch, Theodore E. Simos, George Psihoyios, Ch. Tsitouras

Notice bibliographique

RevueAIP conference proceedings · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClassification of discontinuitiesDetonationCurvilinear coordinatesCartesian coordinate systemEuler equationsComputer scienceDiscontinuity (linguistics)ComputationCompression (physics)AlgorithmMathematicsPhysicsMathematical analysisGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the problems of detonation we are going to present here, the capture of shocks is crucial, since from its accuracy depends the very physical relevance of the whole solution. We already obtained some improvements in the capture of detonation fronts on underresolved grids in the one‐dimensional case thanks to Harten’s artificial compression [1], [2], and we now turn to two‐dimensional cartesian grids. In two space dimensions, the complexity of the discontinuity implies not only the location and speed of the front, but also its shape. These three aspects will be explored here, for the ZND detonation model, based on Euler’s system. We will use two‐dimensional central schemes for main computations, namely the classical “Lax‐Friedrichs” first order scheme and the second order “Jiang‐Tadmor” scheme [3]. To each of these methods, we will add two different versions of ACM (Artificial Compression Method), one that uses space splitting, and the other based on directional differencing [4]. Finally, as ACM require a good knowledge of the regions of the solution potentially carrying discontinuities, it will be assisted by a DoD (Detector of Discontinuities) based on the entropy production rate.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,252 · 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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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