A dynamic nonlinear subgrid-scale stress model
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a dynamic subgrid scale (SGS) stress model based on Speziale’s quadratic nonlinear constitutive relation [C. G. Speziale, J. Fluid Mech. 178, 459 (1987); T. B. Gatski and C. G. Speziale, J. Fluid Mech. 254, 59 (1993)] is proposed, which includes the conventional dynamic SGS model as its first-order approximation. The closure method utilizes both the symmetric and antisymmetric parts of the resolved velocity gradient, and allows for a nonlinear anisotropic representation of the SGS stress tensor. Unlike the conventional Smagorinsky type modeling approaches, the proposed model does not require an alignment between the SGS stress tensor and the resolved strain rate tensor. It exhibits significant flexibility in self-calibration of the model coefficients, and local stability without the need for plane averaging to avoid excessive backscatter of SGS turbulence kinetic energy and potential modeling singularity problems. It also allows for variable tensorial geometric relations between the SGS stress and its constituent terms, and reflects both forward and backward scatters of SGS turbulence kinetic energy between the filtered and subgrid scales of motions. Turbulent Couette flow for Reynolds numbers (based on channel height and one half the velocity difference between the two plates) of 2600 and 4762 was used in numerical simulations to validate the proposed approach.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».