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Enregistrement W1968153939 · doi:10.1080/10618560701374411

Assessing different methods of generating a three-dimensional numerical model mesh for a complex stream bed topography

2007· article· en· W1968153939 sur OpenAlexafffundabout
Pascale M. Biron, T. Haltigin, R. J. Hardy, Michel Lapointe

Notice bibliographique

RevueInternational journal of computational fluid dynamics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensMcGill UniversityConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésTurbulenceGeologyPorosityGridFlow (mathematics)Boundary (topology)GeometryMesh generationDigital elevation modelMechanicsMathematicsGeotechnical engineeringFinite element methodRemote sensingEngineeringPhysicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three-dimensional numerical models of flow over complex bed geometry are becoming widely used in river and coastal engineering. Boundary-fitted coordinate grids are typically used to deal with this problem in natural channels. Recently, a regular structured grid method based on numerical porosity has been developed for high-resolution gravel-bed models. A simpler alternative approach is to use a Cartesian mesh with an interpolated 3D solid object representing the river bed. The objective of this study is to assess the impact of these three methods of mesh generation on the simulated flow field above complex bed topography around stream deflectors in a laboratory setting. Results show marked differences between the three types of simulations when running mesh sensitivity analysis. Because the bed porosity approach uses the digital elevation model (DEM) information in each cell to represent bed topography, it requires a finer mesh resolution in order to reach an accurate solution. Although there was good qualitative agreement between the simulated flow fields and Acoustic Doppler Velocity measurements, the quantitative comparison showed relatively poor agreement for all mesh design types. However, the three mesh types were in good agreement when compared to each other for velocity and pressure variables (average correlation coefficient, r, of 0.95), with the 3D object bed and bed porosity showing the best agreement (r = 0.97). Simulated turbulence variables (KE and EP), however, showed more scatter (r = 0.85) and slopes markedly different from unity.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 GPT0,347
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations13
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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