MODELING BLOOD FLOW IN AN ECCENTRIC STENOSED ARTERY USING LARGE EDDY SIMULATION AND PARALLEL COMPUTING
Notice bibliographique
Résumé
Computational fluid dynamics (CFD) is an excellent computational tool to assess the hemodynamics and detailed blood-flow structure for cardiovascular applications. Modeling turbulence for cardiovascular applications can be achieved (to some extent) using available numerical models such as Reynolds average Navier–Stokes (RANS), the large eddy simulation (LES) and the direct numerical solution (DNS). In order to develop an efficient model which is as accurate as DNS and as quick as RANS, our laboratory's focus is on LES. In this study, we develop an efficient numerical model which is based on LES and structured but non-orthogonal finite volumes. Using the proposed model, the detailed flow structure and turbulent features of the blood stream in a complicated geometry is captured. The aim of this study is to model blood-flow through an eccentric stenosis accurately and quickly. The results are similar to those obtained using DNS but in a fraction of the CPU time. The computational tools implemented in this study are based on a FORTRAN based in-house code coupled with parallel computing using SHARCNET. The developed model is a significant computational tool which can be used to assess the hemodynamic properties for cardiovascular applications, e.g., prosthetic heart valves and atherosclerosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».